我國(guó)城鎮(zhèn)居民旅游消費(fèi)支出影響因素分析

南京財(cái)經(jīng)大學(xué)研究生課程論文PAGEPAGE2《中級(jí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》課程論文姓名許新鵬專業(yè)數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)2014學(xué)號(hào)1120140346學(xué)院經(jīng)濟(jì)學(xué)院目錄摘要 2Abstract 3一、引言 3二、文獻(xiàn)綜述 4三、研究假設(shè) 6四、研究方法 6（一）樣本來(lái)源 6（二）變量的選擇 6五、實(shí)證分析 6（一）數(shù)據(jù)預(yù)處理 6（二）變量描述性統(tǒng)計(jì) 7（三）模型的建立 8（四）模型的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn) 111異方差檢驗(yàn) 112自相關(guān)檢驗(yàn) 11（五）對(duì)模型進(jìn)行修正 12（六）關(guān)于模型的再思考 15六、政策建議與本文的局限性 16參考文獻(xiàn)： 19我國(guó)城鎮(zhèn)居民旅游消費(fèi)支出影響因素分析摘要：隨著經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)和居民收入的增長(zhǎng)，全球的旅游行業(yè)急劇擴(kuò)張。而我國(guó)的旅游業(yè)作為第三產(chǎn)業(yè)的重要組成部分，是拉動(dòng)消費(fèi)的重要力量，近年來(lái)旅游業(yè)不斷發(fā)展壯大，蓬勃發(fā)展，本文根據(jù)國(guó)內(nèi)旅游消費(fèi)的特點(diǎn)，根據(jù)我國(guó)國(guó)內(nèi)旅游消費(fèi)的相關(guān)數(shù)據(jù)，運(yùn)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的方法建立了相應(yīng)的回歸模型。通過運(yùn)用Eviews軟件對(duì)模型進(jìn)行研究，檢驗(yàn)，得出最優(yōu)模型，分析影響國(guó)內(nèi)居民旅游消費(fèi)的主要因素極其因果關(guān)系。關(guān)鍵詞：旅游消費(fèi)多元線性回歸滯后變量模型Abstract：Withthedevelopmentofeconomicgrowthandincomegrowth,theglobaltourismindustryexpandsrapidly.Moreover,asanimportantpartofChina'stertiaryindustrythetourismindustryisanimportantforcedrivingconsumption.Recently,thetourismindustrycontinuestogrow,flourish,Basedonthecharacteristicsofdomestictourismconsumption,accordingtothedataofChina'sdomestictourismconsumption,writerusestheeconometricmethodstoestablishthecorrespondingregressionmodel.ThroughtheuseofEviews6.0softwaretogetthemodelstudy,testthemodel,andobtaintheoptimalmodeltoanalyzethemainfactorsaffectingdomesticresidentstourismconsumption.Keywords:TourismconsumptionMultiplelinearregressionLaggedvariablemodel一、引言近年來(lái)，我國(guó)旅游業(yè)三大市場(chǎng)實(shí)現(xiàn)了全面恢復(fù)并較快增長(zhǎng)。2010年國(guó)內(nèi)旅游人數(shù)達(dá)2l億人次，比2009年增長(zhǎng)10.6％；國(guó)內(nèi)旅游收入1.26萬(wàn)億元，增長(zhǎng)23.5％；入境旅游人數(shù)1．34億人次，增長(zhǎng)5.8％；入境過夜旅游人數(shù)5566萬(wàn)人次，增長(zhǎng)9.4％；旅游外匯收入458億美元，增長(zhǎng)15．5％；出境旅游人數(shù)5739萬(wàn)人次，增長(zhǎng)20．4％；全國(guó)旅游業(yè)總收入1.57萬(wàn)億元，增長(zhǎng)21.7％[1]。說明旅游業(yè)在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中的地位日益重要,并且已經(jīng)成為我國(guó)目前經(jīng)濟(jì)發(fā)展面臨的新課題和拉動(dòng)國(guó)內(nèi)需求的新機(jī)遇。作為金融危機(jī)時(shí)期刺激消費(fèi)的特殊舉措，旅游消費(fèi)券自2009年發(fā)放以來(lái)即成為業(yè)界和學(xué)界的熱點(diǎn)話題。一方面，旅游消費(fèi)券在擴(kuò)大消費(fèi)、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)等方面起到了積極的作用。另一方面，隨著旅游消費(fèi)券派發(fā)范圍不斷擴(kuò)大，也出現(xiàn)了面值配套不科學(xué)、申領(lǐng)不方便、優(yōu)惠難兌現(xiàn)、使用限制多、使用有效期短、回收率低，以及在客源地反響冷熱不均等問題，頗受游客詬病，也令一些學(xué)者對(duì)于旅游消費(fèi)券效用產(chǎn)生了質(zhì)疑。以上問題的產(chǎn)生，主要是由于旅游消費(fèi)券作為新生事物，使用時(shí)間短，在面額設(shè)計(jì)、發(fā)放范圍、發(fā)放主體、發(fā)放時(shí)間、發(fā)放地域、發(fā)放對(duì)象等方面尚沒有進(jìn)行仔細(xì)研析，理論的匱乏導(dǎo)致對(duì)實(shí)踐的指導(dǎo)不足，影響了旅游消費(fèi)券效用的發(fā)揮。雖然金融危機(jī)的陰霾已逐漸散去，但旅游消費(fèi)券仍然在很多省市被廣泛的發(fā)放和使用，而學(xué)界對(duì)于旅游消費(fèi)券效用的理論研究卻非常鮮見，因此，有必要對(duì)影響旅游消費(fèi)券效用的因素進(jìn)行探討，從而為旅游消費(fèi)券科學(xué)合理發(fā)放，更好地發(fā)揮其經(jīng)濟(jì)、社會(huì)效用提供有益參考。二、文獻(xiàn)綜述國(guó)內(nèi)目前關(guān)于居民旅游消費(fèi)的研究中，主要以定性研究為主。比較有代表性的研究如下：許春曉(1999)通過對(duì)中國(guó)旅游消費(fèi)的狀況進(jìn)行分析和評(píng)論，指出今后旅游消費(fèi)的研究方向之一是旅游消費(fèi)典型現(xiàn)象的研究；[2]顏紹梅(2001)從宏觀上探討了中國(guó)旅游消費(fèi)的運(yùn)行特征，提出了可持續(xù)性旅游消費(fèi)的建議；[3]谷慧敏和伍春來(lái)(2003)從居民收入分配及其結(jié)構(gòu)演變的角度，對(duì)中國(guó)改革開放20多年的國(guó)內(nèi)旅游消費(fèi)的特征進(jìn)行了理論分析；[4]尹世杰(2003)指出了我國(guó)旅游消費(fèi)發(fā)展中的情況和存在問題，并提出了未來(lái)促進(jìn)我國(guó)旅游消費(fèi)的措施。[5]而關(guān)于旅游消費(fèi)定量研究的文獻(xiàn)，大部分則是從宏觀消費(fèi)層面出發(fā)。例如：李銀蘭和范紅(2002)利用1993年—1998年的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，分析了我國(guó)城鎮(zhèn)居民國(guó)內(nèi)旅游消費(fèi)支出與可自由支配收入之間的關(guān)系，但是未能把價(jià)格指數(shù)的因素納入到研究范疇中；[6]黃河、金鵬等(2003)對(duì)上海市城市居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并建立了模型計(jì)算出各項(xiàng)消費(fèi)支出的收入彈性系數(shù)，還對(duì)消費(fèi)結(jié)構(gòu)的變化趨勢(shì)進(jìn)行了預(yù)測(cè)，旨在探求改善上海城市居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)的有效途徑；[7]李一瑋和夏林根(2004)通過對(duì)國(guó)內(nèi)城鎮(zhèn)居民旅游者人均每天消費(fèi)構(gòu)成比例的橫向和縱向?qū)Ρ?，分析了城?zhèn)居民旅游消費(fèi)結(jié)構(gòu)的現(xiàn)狀和變化規(guī)律，找出了影響旅游消費(fèi)結(jié)構(gòu)的因素，但卻沒有對(duì)城鎮(zhèn)居民的旅游消費(fèi)支出作進(jìn)一步的量化分析和研究。[8]而國(guó)外大多采用面板數(shù)據(jù)分析入境旅游消費(fèi)，例如:Eilat和Einav(2004)分析了匯率與政治事件對(duì)各國(guó)入境旅游消費(fèi)的影響;[9]Garín-Muoz(2006)[10]分析了西班牙加那利亞群島入境旅游消費(fèi)的各種影響因素;[11]Kou等(2008)分析了SARS與禽流感對(duì)亞洲入境旅游的影響;[12]本文從國(guó)民居民旅游消費(fèi)作為研究的立足點(diǎn)，并選取多個(gè)解釋變量，從計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的角度，對(duì)于國(guó)內(nèi)居民旅游人均消費(fèi)與人均可支配收入，居民消費(fèi)水平，價(jià)格指數(shù)，人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值等之間的關(guān)系進(jìn)行定量的分析研究，運(yùn)用軟件建立合適的模型并進(jìn)行檢驗(yàn)，從而得出最優(yōu)模型，對(duì)國(guó)內(nèi)居民旅游消費(fèi)情況進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)。三、研究假設(shè)居民消費(fèi)水平與人均旅游消費(fèi)支出成正相關(guān)的關(guān)系，因?yàn)榫用竦南M(fèi)水平越高，預(yù)示著居民對(duì)于生活的精神層面的追求較高。城鎮(zhèn)居民人均可支配收入與人均旅游消費(fèi)支出之間成正相關(guān)關(guān)系。人均可支配收入與生活水平成正比，即人均可支配收入越高，生活水平則越高，就會(huì)有越來(lái)越多的人考慮出游。居民的出游率在很大程度上取決于居民的人均可支配收入，只有人們手中有足夠的可支配收入才會(huì)考慮出游。鐵路運(yùn)輸總量與人均旅游消費(fèi)支出之間存在明顯的正相關(guān)關(guān)系，一般說來(lái)，將鐵路延伸到整個(gè)交通情況，交通的通達(dá)性對(duì)旅游消費(fèi)有著至關(guān)重要的作用。同時(shí)我們假設(shè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)國(guó)內(nèi)旅游消費(fèi)具有顯著的推動(dòng)作用。四、數(shù)據(jù)來(lái)源及變量選擇（一）樣本來(lái)源本文所用數(shù)據(jù)主要來(lái)源于2014年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》以及中經(jīng)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)。（二）變量的選擇為了研究城鎮(zhèn)居民與國(guó)內(nèi)人均旅游消費(fèi)支出的相關(guān)性，本文選取了城鎮(zhèn)居民人均旅游消費(fèi)支出(PTC)作為被解釋變量；居民消費(fèi)水平(RCL)、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)(CPI)、運(yùn)輸鐵路總長(zhǎng)度(TCL)、城鎮(zhèn)人均可支配收入(PUI)、人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(PPgdp)作為被解釋變量構(gòu)建相關(guān)模型，實(shí)證分析各因素對(duì)人均旅游消費(fèi)支出的影響。五、實(shí)證分析 （一）數(shù)據(jù)預(yù)處理：計(jì)量符號(hào)意義數(shù)據(jù)預(yù)處理方法數(shù)據(jù)來(lái)源PTC城鎮(zhèn)居民人均旅游消費(fèi)支出經(jīng)價(jià)格指數(shù)調(diào)整，即除以價(jià)格指數(shù)2014統(tǒng)計(jì)年鑒PUI城鎮(zhèn)人均可支配收入經(jīng)價(jià)格指數(shù)調(diào)整，即除以價(jià)格指數(shù)2014統(tǒng)計(jì)年鑒CPI居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)折算成以基期表示的價(jià)格指數(shù)2014統(tǒng)計(jì)年鑒、中經(jīng)網(wǎng)PPgdp人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值經(jīng)價(jià)格指數(shù)調(diào)整，即除以價(jià)格指數(shù)2014統(tǒng)計(jì)年鑒RCL居民消費(fèi)水平經(jīng)價(jià)格指數(shù)調(diào)整，即除以價(jià)格指數(shù)2014統(tǒng)計(jì)年鑒TCL運(yùn)輸鐵路總長(zhǎng)度不作預(yù)處理2014統(tǒng)計(jì)年鑒在確定各個(gè)指標(biāo)之后對(duì)數(shù)據(jù)做如下處理表一數(shù)據(jù)來(lái)源和預(yù)處理方式（二）變量描述性統(tǒng)計(jì)：對(duì)所有變量進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)，結(jié)果如下：表二變量的描述性統(tǒng)計(jì)PTCPUICPIPPgdpRCLTCL平均663.52921605.83210.59633.138241760.1717.322653標(biāo)準(zhǔn)誤差39.569281.952610.739980.06731294.465970.266485中位數(shù)696.61647.06216.00413.2556441783.8877.0979標(biāo)準(zhǔn)差193.8487401.484152.614950.329761462.78691.305502方差37577.32161189.52768.3330.108742214171.71.704336峰度-1.082690.1738230.1742840.4631990.031958-0.08848偏度-0.32238-0.85566-0.85813-0.81928-0.630550.805964區(qū)域620.61434.457187.98171.3753361662.3224.534464最小值326762.34231002.398283836.03985.78最大值946.62196.799287.98173.7736182498.36210.31446求和15924.738539.915054.31175.3177642244.1175.7437觀測(cè)數(shù)242424242424置信度(95.0%)81.85512169.531922.217340.139246195.41780.551265圖一（三）模型的建立根據(jù)以上變量的定義和數(shù)據(jù)分析，構(gòu)建多元線性回歸模型：其中：分別表示各變量系數(shù)，表示各解釋變量對(duì)被解釋變量PTC的影響程度，表示隨機(jī)干擾項(xiàng)，指除以上影響因素外其他影響人均旅游消費(fèi)支出的因素。如：政治、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、居民消費(fèi)習(xí)慣等。本文利用Eviews統(tǒng)計(jì)分析軟件，運(yùn)用普通最小二乘法（OLS）對(duì)上述模型進(jìn)行回歸，結(jié)果如下：從結(jié)果中可以看出可決系數(shù)=0.9979，調(diào)整后的可決系數(shù)=0.9974，說明模型的擬合優(yōu)度比較高，即模型在很大程度上能夠?qū)ψ兞恐g的關(guān)系進(jìn)行解釋。通過F檢驗(yàn)可以看出，P值為零，說明解釋變量解釋能力較強(qiáng)，但從表中可以看出除了PPgdp之外，其余都沒有通過t檢驗(yàn)，初步斷定可能存在多重共線性。1.多重共線性檢驗(yàn)（1）相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)：運(yùn)用軟件得到變量之間的相關(guān)系數(shù)表：表三變量間相關(guān)系數(shù)表CPIPPGDPPUIRCLTCLCPI

1.000000

0.158018

0.999999

0.997226

0.874795PPGDP

0.158018

1.000000

0.158030

0.154057

0.404393PUI

0.999999

0.158030

1.000000

0.997277

0.875174RCL

0.997226

0.154057

0.997277

1.000000

0.896789TCL

0.874795

0.404393

0.875174

0.896789

1.000000由相關(guān)系數(shù)矩陣可以看出，各解釋變量相互之間的相關(guān)系數(shù)較高，證實(shí)確實(shí)存在嚴(yán)重的多重共線性。（2）方差膨脹因子檢驗(yàn)：對(duì)于多元線性回歸模型，參數(shù)估計(jì)值的方差可以表示成：其中：為方差膨脹因子，一般的，當(dāng)或時(shí)（此時(shí)或）,可以認(rèn)為模型存在較嚴(yán)重的多重共線性。根據(jù)VIF的計(jì)算公式，做輔助回歸，并且計(jì)算，得：，，，，，明顯所有的方差膨脹因子都是大于10的，因此解釋變量之間存在較為嚴(yán)重的多重共線性。通過上表可知，模型之內(nèi)的解釋變量存在嚴(yán)重的多重共線性，為解決多重共線性，采用逐步回歸，分別做PTC對(duì)CPI、PPGDP、PUI、RCL、TCL的一元回歸，結(jié)果如表四所示：表四一元回歸結(jié)果(被解釋變量為PTC)解釋變量PUICPIPPgdpRCLTCL參數(shù)估計(jì)值0.45403.4643283.07060.3921135.5374T統(tǒng)計(jì)值12.958412.95722.577112.484710.48300.88420.88410.23190.87630.8332調(diào)整的0.87890.87890.19700.87070.8256其中，含有解釋變量PUI的回歸方程，調(diào)整的最大，以PUI為基礎(chǔ)，順次加入其他變量逐步回歸，結(jié)果如表五所示：表五加入新變量的回歸結(jié)果（一）(被解釋變量為PTC)變量PUICPIPPgdpRCLTCLPUI、CPI2.9831-19.29860.8732（0.1058）（-0.0897）PUI、PPgdp0.4280200.73220.9976(86.5365)（33.3392）PUI、RCL0.5977-0.12500.8737(1.2317)(-0.2970)PUI、TCL0.291857.01140.9109(4.6977)(2.9849)經(jīng)過比較可以看出，新加入PPgdp的變量方程，其調(diào)整的,改進(jìn)最大，而且各參數(shù)的t檢驗(yàn)顯著，選擇保留PPgdp，再加入其他新變量逐步回歸，結(jié)果如表六所示：表六加入新變量的回歸結(jié)果（二）(被解釋變量為PTC)變量PUICPIPPgdpRCLTCLPUI、PPgdp、CPI1.7164-9.8315200.71270.9975（0.4372）（-0.3282）(32.6185)PUI、PPgdp、RCL0.4647200.5695-0.03190.9976(6.8858)（32.7115）(-0.5455)PUI、PPgdp、TCL0.4304201.7160-0.91050.9975(37.3690)(-0.9105)(-0.2381)可以看出，引入的新變量不會(huì)使調(diào)整的有所改善，而且引入的新變量也都不顯著，因此可以確定最終的模型為：(四)模型的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)1異方差檢驗(yàn)：對(duì)所建立的模型進(jìn)行異方差檢驗(yàn)，得到如下結(jié)果：HeteroskedasticityTest:ARCHF-statistic0.085617

Prob.F(1,21)0.7727Obs*R-squared0.093390

Prob.Chi-Square(1)0.7599根據(jù)統(tǒng)計(jì)量及其對(duì)應(yīng)概率可知，不能拒絕同方差的原假設(shè)，即表明原模型不存在異方差。2自相關(guān)檢驗(yàn)：運(yùn)用Eviews中的命令進(jìn)行序列相關(guān)檢驗(yàn)，得到如下的檢驗(yàn)結(jié)果：Breusch-GodfreySerialCorrelationLMTest:F-statistic4.289887

Prob.F(2,19)0.0290Obs*R-squared7.466145

Prob.Chi-Square(2)0.0239根據(jù)LM統(tǒng)計(jì)量及其對(duì)應(yīng)的概率可知模型存在二階序列相關(guān)，因此我們可以利用廣義差分法來(lái)修正模型中存在的自相關(guān)性。從而我們可以得到新的模型，再對(duì)調(diào)整后的模型進(jìn)行序列相關(guān)檢驗(yàn)，得到二階序列相關(guān)檢驗(yàn)的結(jié)果：Breusch-GodfreySerialCorrelationLMTest:F-statistic1.092321

Prob.F(2,15)0.3607Obs*R-squared2.796807

Prob.Chi-Square(2)0.2470

和一階序列相關(guān)檢驗(yàn)的結(jié)果：Breusch-GodfreySerialCorrelationLMTest:F-statistic1.476686

Prob.F(1,16)0.2419Obs*R-squared1.858882

Prob.Chi-Square(1)0.1728

根據(jù)概率都小于0.05可知，模型現(xiàn)在已經(jīng)不存在自相關(guān)性。因此模型已經(jīng)消除了自相關(guān)性的影響，修正后的模型為：（五）對(duì)模型進(jìn)行修正：1、單位根檢驗(yàn)單位根檢驗(yàn)是指檢驗(yàn)序列中是否存在單位根，因?yàn)榇嬖趩挝桓褪欠瞧椒€(wěn)時(shí)間序列了.單位根就是指單位根過程，可以證明，序列中存在單位中過程就不平穩(wěn)，會(huì)使回歸分析中存在偽回歸。是針對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)序列、貨幣金融數(shù)據(jù)序列中是否具有某種統(tǒng)計(jì)特性而提出的一種平穩(wěn)性檢驗(yàn)的特殊方法，單位根檢驗(yàn)的方法有很多種，包括ADF檢驗(yàn)、PP檢驗(yàn)、NP檢驗(yàn)等。對(duì)所有的變量進(jìn)行單位根ADF檢驗(yàn)，得到的結(jié)果如下：表七ADF單位根檢驗(yàn)結(jié)果ADF單位根檢驗(yàn)結(jié)果變量ADF值1%臨界值5%臨界值10%臨界值結(jié)果PPgdp-1.6789-3.7529-2.9981-2.6388非平穩(wěn)D(PPgdp)-4.2615-3.7696-3.0049-2.6422平穩(wěn)PTC-2.6566-3.8315-3.0300-2.6552非平穩(wěn)D(PTC)-5.6775-3.7696-3.0049-2.6422平穩(wěn)PUI-2.2645-3.7696-3.0049-2.6422非平穩(wěn)D(PUI)-3.7759--3.7880-3.0124-2.6461平穩(wěn)由上表可知，變量PPgdp、PTC、PUI都不能通過單位根檢驗(yàn)，即都是不平穩(wěn)的，故分別計(jì)算這些序列的一階差分D(PPgdp)、D(PTC)、D(PUI)，并對(duì)其進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)一階差分后的序列均是平穩(wěn)的，即序列PPgdp、PTC、PUI都是一階單整的。將處理后的PTC與PPgdp、PUI進(jìn)行OLS回歸，得到模型如下：取得該模型的殘差并進(jìn)行單位根檢驗(yàn)(AEG檢驗(yàn))，得到檢驗(yàn)結(jié)果如下表：NullHypothesis:E1hasaunitrootExogenous:ConstantLagLength:0(AutomaticbasedonSIC,MAXLAG=4)t-Statistic

Prob.*AugmentedDickey-Fullerteststatistic-4.244042

0.0035Testcriticalvalues:1%level-3.7695975%level-3.00486110%level-2.642242*MacKinnon(1996)one-sidedp-values.在0.05的顯著性水平上，計(jì)算t統(tǒng)計(jì)量值的絕對(duì)值大于AEG檢驗(yàn)的臨界值，拒絕原假設(shè)，所以多元線性回歸模型的殘差是平穩(wěn)的，即PTC與PPgdp、PUI存在長(zhǎng)期的均衡的關(guān)系。模型中的系數(shù)均通過了t檢驗(yàn)（p值都小于0.05），即都是顯著的，并且模型的F值為183.0948，p值為0(小于0.05),即該方程通過了F檢驗(yàn)，模型的整體線性關(guān)系是顯著的，為0.9482，以上結(jié)果表明模型的整體擬合效果較好。對(duì)模型進(jìn)行異方差檢驗(yàn)的結(jié)果如下表：HeteroskedasticityTest:ARCHF-statistic4.892402

Prob.F(1,20)0.0388Obs*R-squared4.323923

Prob.Chi-Square(1)0.0376根據(jù)異方差檢驗(yàn)的結(jié)果，可知模型在0.05的顯著性水平下存在異方差性。進(jìn)行異方差穩(wěn)健推斷，得到穩(wěn)健的參數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差和統(tǒng)計(jì)值：對(duì)模型進(jìn)行序列相關(guān)檢驗(yàn)，得到如下結(jié)果：Breusch-GodfreySerialCorrelationLMTest:F-statistic2.627187

Prob.F(2,18)0.0997Obs*R-squared5.196898

Prob.Chi-Square(2)0.0744發(fā)現(xiàn)模型在0.05的顯著性水平下是不存在序列相關(guān)性的，故不需要對(duì)其采用廣義差分法進(jìn)行修正。根據(jù)前面的檢驗(yàn)，該模型已經(jīng)不存在多重共線性、異方差性和序列相關(guān)性，并且模型中所包含的變量均是重要的解釋變量，以上現(xiàn)象均表明該模型是可行的。模型中PPgdp前的系數(shù)為0.0232，說明在其他變量不變的情況下，人均GDP每變動(dòng)1個(gè)單位，引起我國(guó)城鎮(zhèn)居民旅游消費(fèi)支出平均變動(dòng)211.1873個(gè)單位；PUI前的系數(shù)為0.2639，說明在其他變量不變的情況下，城鎮(zhèn)人均可支配收入每變動(dòng)1個(gè)單位，引起我國(guó)城鎮(zhèn)居民旅游消費(fèi)支出平均變動(dòng)0.4391個(gè)單位，這與最開始所看到的PPgdp、PUI與我國(guó)城鎮(zhèn)居民旅游消費(fèi)支出的折線圖顯示結(jié)果是一致的。（六）關(guān)于模型的再思考上述模型在各方面的顯示結(jié)果都是比較好的，那么該模型是否就真的是最好的模型呢？它是否真實(shí)地反應(yīng)了人均GDP和城鎮(zhèn)人均可支配收入對(duì)我國(guó)城鎮(zhèn)居民旅游消費(fèi)支出的影響呢？可支配收入對(duì)旅游消費(fèi)支出的影響是否會(huì)存在滯后效應(yīng)呢？考慮上述問題，筆者嘗試建立了滯后變量模型，結(jié)果如下：異方差檢驗(yàn)：HeteroskedasticityTest:ARCHF-statistic0.002727

Prob.F(1,19)0.9589Obs*R-squared0.003013

Prob.Chi-Square(1)0.9562序列相關(guān)檢驗(yàn)：Breusch-GodfreySerialCorrelationLMTest:F-statistic1.206869

Prob.F(2,16)0.3250Obs*R-squared2.883837

Prob.Chi-Square(2)0.2365表八拉姆齊RESET檢驗(yàn)RamseyRESETTest:F-statistic0.048620

Prob.F(1,17)0.8281Loglikelihoodratio0.062830

Prob.Chi-Square(1)0.8021該模型與上述模型相比，沒有明顯的變化，仍然不存在自相關(guān)和異方差問題，并且根據(jù)表八拉姆齊RESET檢驗(yàn)的結(jié)果，該模型不存在任何的設(shè)定誤差，即該模型比上述模型更為合理，此外該模型描述了當(dāng)期及滯后一期可支配收入對(duì)旅游消費(fèi)支出的影響，揭示了動(dòng)態(tài)影響關(guān)系。根據(jù)之前的檢驗(yàn)結(jié)果，該模型已不具有多重共線性，殘差序列是平穩(wěn)序列，并且已經(jīng)沒有自相關(guān)性，異方差性，說明該模型的建構(gòu)基本上是正確的，之后所做的模型設(shè)定誤差檢驗(yàn)更證明該模型是正確的模型，也許它不是最好的模型，但它是比較適合的模型。模型中PPgdp前的系數(shù)為215.2081，說明在其他變量不變的情況下，人均GDP每變動(dòng)1個(gè)單位，引起我國(guó)城鎮(zhèn)居民旅游消費(fèi)支出平均變動(dòng)215.2081個(gè)單位；PUI前的系數(shù)為0.5264，說明在其他變量不變的情況下，城鎮(zhèn)人均可支配收入每變動(dòng)1個(gè)單位，引起我國(guó)城鎮(zhèn)居民旅游消費(fèi)支出平均變動(dòng)0.5264個(gè)單位；這兩個(gè)變量的系數(shù)與之前建立的簡(jiǎn)單多元線性回歸模型相比相差不大。模型顯示，在其他條件不變的條件下，當(dāng)期PUI的系數(shù)為0.5264，意味著在其他變量不變的情況下，城鎮(zhèn)人均可支配收入每變動(dòng)1個(gè)單位，引起我國(guó)城鎮(zhèn)居民旅游消費(fèi)支出平均增加0.5264個(gè)單位；滯后一期PUI的系數(shù)為-0.1243，意味著滯后一期的城鎮(zhèn)人均可支配收入每變動(dòng)1個(gè)單位，引起我國(guó)城鎮(zhèn)居民旅游消費(fèi)支出平均變動(dòng)0.1243個(gè)單位，總體上來(lái)說PUI城鎮(zhèn)居民人均可支配收入與我國(guó)城鎮(zhèn)居民旅游消費(fèi)支出有大致一樣的變化趨勢(shì)，這與最開始所看到的折線圖顯示結(jié)果是一致的。六、政策建議與本文的局限性：綜合考慮上述模型，我們可以得出一下結(jié)論：第一，科學(xué)合理的發(fā)展旅游市場(chǎng)。伴隨我國(guó)GDP增加，我國(guó)在旅游市場(chǎng)的投資不斷加大。擴(kuò)大國(guó)內(nèi)居民旅游消費(fèi)市場(chǎng)時(shí)應(yīng)注意，加強(qiáng)旅游產(chǎn)品的開發(fā)創(chuàng)新力度，加強(qiáng)對(duì)旅游購(gòu)物資源的開發(fā)力度，開發(fā)出具有特色、適銷對(duì)路的旅游精品，加強(qiáng)娛樂基礎(chǔ)建設(shè)，擴(kuò)大旅游者可娛樂的范圍，提高娛樂方面的旅游服務(wù)質(zhì)量。城鎮(zhèn)居民的人均可支配收入與人均旅游消費(fèi)支出呈正相關(guān)的關(guān)系，說明居民收入越多，旅游消費(fèi)就越多。因此，相關(guān)部門應(yīng)制定相應(yīng)的措施，千方百計(jì)的提高居民收入以及擴(kuò)大就業(yè)，將旅游納入公司福利的一種。第二，加快人口城市化的進(jìn)程。消費(fèi)心理對(duì)消費(fèi)行為有重大影響，我國(guó)農(nóng)村人口相當(dāng)龐大，而其消費(fèi)習(xí)慣主要以儲(chǔ)蓄為主，不多進(jìn)行享受方面的消費(fèi)。加快人口城市化進(jìn)程，在數(shù)量上加大城市人口數(shù)量，不斷在進(jìn)程中改變傳統(tǒng)保守的消費(fèi)心理。第三，提高居民可支配收入。旅游消費(fèi)水平最終取決于可支配收入水平。隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展，居民生活水平不斷提高，人們不僅追求物質(zhì)方面的享受，更注重精神方面的提高。旅游業(yè)的發(fā)展?jié)M足了人們對(duì)精神層面的追求，但也需要以物質(zhì)基礎(chǔ)為保障。所以大幅度提高人均可支配收入，提高城鎮(zhèn)居民的生活水平，能夠增加城鎮(zhèn)居民的旅游花費(fèi)。第四，本文在交通運(yùn)輸方面選擇了鐵路進(jìn)行分析，但是最終確定的模型沒有表明鐵路運(yùn)輸總量與人均旅游消費(fèi)支出之間存在的關(guān)系，但是根據(jù)實(shí)際經(jīng)驗(yàn)和現(xiàn)實(shí)我們知道它們二者之間存在著明顯的正相關(guān)的關(guān)系。將鐵路延伸到整個(gè)交通情況，交通的通達(dá)性對(duì)旅游消費(fèi)有著至關(guān)重要的作用。因此，地方各級(jí)政府要加大對(duì)旅游基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的投入，重點(diǎn)建設(shè)旅游道路、景區(qū)停車