國內(nèi)旅游業(yè)發(fā)展的影響因素分析

1、基于計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型學(xué)生姓名：姬宇虹學(xué)號：2012210877班級：0331201指導(dǎo)老師：姚濤精品文檔就在這里各類專業(yè)好文檔，值得你下載，教育，管理，論文，制度，方案手冊，應(yīng)有盡有目錄國內(nèi)旅游業(yè)發(fā)展的影響因素分析一一基于計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型 31 .選題背景 32 .關(guān)鍵詞 43 .研究思路 4四數(shù)據(jù)收集及模型建立 5五模型的求解和檢驗(yàn) 6（一）多重共線性的檢驗(yàn)7（二）異方差的檢驗(yàn)： 9（三）自相關(guān)性的檢驗(yàn): 12六模型經(jīng)濟(jì)意義的檢驗(yàn)和解釋 14七.政策建議15統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來源附表： 17精品文檔精品文檔就在這里各類專業(yè)好文檔，值得你下載，教育，管理，論文，制度，方案手冊，應(yīng)有盡有國內(nèi)旅游業(yè)發(fā)展的影響因

2、素分析一一基于計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué) 模型【摘要】：本文旨在根據(jù)我國2001 2012旅游相關(guān)數(shù)據(jù)，分析出影響我國旅 游發(fā)展的部分因素。首先基于對旅游發(fā)展的一些考證以及對影響我國旅游業(yè)收入 的因素分析，同時(shí)綜合了相關(guān)的市場細(xì)分和消費(fèi)分析理論， 選取了國內(nèi)旅游人數(shù) 等四個解釋變量建立了理論模型。在收集了相關(guān)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，利用EVIEWS軟件對計(jì)量模型進(jìn)行了參數(shù)估計(jì)和檢驗(yàn)， 并加以修正。最后，我們對所得的結(jié)果 作了經(jīng)濟(jì)意義的分析，并提出一些相應(yīng)政策建議。一.選題背景旅游業(yè)具有“無煙產(chǎn)業(yè)”的美稱，是第三產(chǎn)業(yè)的重要組成部分。國內(nèi)旅游業(yè)是為 國內(nèi)旅游服務(wù)的一系列的相關(guān)行業(yè)，它關(guān)系到國內(nèi)游客、旅行方式等相關(guān)事務(wù)。 中

3、國旅游業(yè)是個新興的產(chǎn)業(yè)部門，起步晚但是發(fā)展非常迅猛。自改革開放以來， 我國旅游業(yè)的發(fā)展廣度深度都遠(yuǎn)遠(yuǎn)不及經(jīng)濟(jì)發(fā)展以及人民生活水平的提高的需 要。隨著我國市場經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和人民生活水平的進(jìn)一步提高，國內(nèi)旅游業(yè)在國民經(jīng)濟(jì)的地位和作用越來越重要。因此，很有必要對旅游業(yè)消費(fèi)的影響因素進(jìn) 行分析，從而更好地促進(jìn)旅游業(yè)的蓬勃發(fā)展。 精品 文檔精品文檔就在這里各類專業(yè)好文檔，值得你下載，教育，管理，論文，制度，方案手冊，應(yīng)有盡有二.關(guān)鍵詞旅游業(yè)、旅游收入、國內(nèi)旅游人數(shù)、多元回歸分析、異方差、經(jīng)濟(jì)意義三.研究思路從全國范圍來說，旅游收入能很好地反映旅游產(chǎn)業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r， 因此將國內(nèi)各地 旅游收入作為因變量。影

4、響旅游收入的因素很多，經(jīng)過查閱相關(guān)資料，把主要研 究方向定為宏觀經(jīng)濟(jì)情況、旅游人數(shù)、人均旅游花費(fèi)和基本交通建設(shè)四個方面。 國內(nèi)生產(chǎn)總值可以很好地反映一國消費(fèi)者收入水平，以及一國經(jīng)濟(jì)的發(fā)展水平， 所以將它作為宏觀經(jīng)濟(jì)情勢的代表因素。在旅游人數(shù)這個解釋變量的劃分上，國內(nèi)旅游人數(shù)可以很好反映國內(nèi)旅游市場的 規(guī)模，我們考慮到隨著全球經(jīng)濟(jì)一體化的發(fā)展， 越來越多的外國游客來中國旅游 消費(fèi)。中國旅游的國際市場是個有發(fā)展?jié)摿Φ男屡d市場， 盡管外國游客前來旅游 的方式包羅萬象而且消費(fèi)能力也不盡相同，但從國際服務(wù)貿(mào)易的角度出發(fā)，我們 在做變量選擇時(shí)，運(yùn)用國際營銷的知識進(jìn)行市場細(xì)分，劃分了國際和國內(nèi)兩個市 場。但

5、是由于本文主要考慮國內(nèi)旅游市場， 因此選取國內(nèi)旅游人數(shù)作為該方面的 主要因素來分析。人均花費(fèi)方面，可將市場細(xì)分為城市和農(nóng)村兩個市場，由于城鎮(zhèn)居民的人均收入 在全國范圍來看普遍高于農(nóng)村居民，且收入用于旅游的比重一般高于農(nóng)村居民， 因此選取較為典型的城鎮(zhèn)居民人均旅游花費(fèi)來反映一國居民對旅游消費(fèi)的投入 水平旅游發(fā)展除了對消費(fèi)者市場的劃分研究，還應(yīng)考慮到該產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ)硬件設(shè)施。在眾多可選擇對象中我們經(jīng)分析研究結(jié)合大量文獻(xiàn)資料決定從交通建設(shè)著手。在我國，交通一般分布為公路，鐵路，航班，航船等，最后選用鐵路長度作為交通基礎(chǔ)建設(shè)因素的代表。四.數(shù)據(jù)收集及模型建立數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計(jì)年鑒：（2003-2012 ）

6、根據(jù)我們對影響我國旅游業(yè)收入的因素分析，以及解決我們提出的問題的需要，初步選取了以下四個解釋變量：國內(nèi)生產(chǎn)總值、國內(nèi)旅游人數(shù)、城鎮(zhèn)居民旅游人均花費(fèi)、鐵路長度。建立下列模型：Y=B+B1X1+B2X2+B3X3+B4X4+uY旅游景區(qū)營業(yè)收入（萬元）X1 城鎮(zhèn)居民人均旅游花費(fèi)（元）X2 國內(nèi)生產(chǎn)總值X3 國內(nèi)旅游人數(shù)（百萬人）X4 鐵路長度（千米）u 隨機(jī)擾動項(xiàng)年 份旅游景區(qū)營業(yè)收 入（億元）城鎮(zhèn)居民人均旅 游花費(fèi)（元）國內(nèi)生產(chǎn)總值國內(nèi)旅游人數(shù) （白力人次）鐵路長度 （萬公里）20003175.5678.699214.67446.8720013522.4708.3109655.27847.012

7、0023878.4739.7120332.78787.1920033442.3684.9135822.88707.3020043788.2731.8159878.311027.4420054632.3737.1184937.412127.5420066925.6766.4216314.413947.7120077652.4906.9265810.316107.8020088749.3849.4314045.417127.97200910183.69801.1340902.819028.55201012579.77883.0401512.821039.12201119305.39877.8473

8、104.026419.32201222706.22914.5518942.129579.76五.模型的求解和檢驗(yàn)利用Eviews軟件，對上述數(shù)據(jù)進(jìn)行 OLS回歸分析，結(jié)果如下:Dependent Variatle: Y Method: Least Squares Date: 12/03/14 Time: 16:36 Sample: 2000 2012 Included observations. 13VariableCoefficientStd. ErrorStatisticProb-12.7307711.13341*1 1434740.2859*0,0255320.033341-076577

9、20.465814.551775.2978012.7467570.0252401.43072863.5390.140187D.8920-353 4713224305200157530.9G7BR-sqjared0969741Mean dependent var8503.190Adjusted R-squaredl0954512S D. dependent var6314.917S E ofeggssion1345.355Akaike info criterion17.53043Sum squared resid14479347Schwarz criterion1774772Log likeli

10、hood-108.9478Hannan-Quinn criter.17.4B576F-statistic64,09713Durt)in-Watson stat0.771851ProbF-statistic)0.000004CorrelationX1X2X3X4Xi1.000000口 ee56240 8S1Q470837559DB866241.0000000994B320.986113X30.8810470.9946821.0000000.982132X40.-8375590.9061130.9821321.000000由此可見，該模型的可決系數(shù)很高，F(xiàn)檢驗(yàn)顯著，但是x1,x2,x4的系數(shù)t檢驗(yàn)

11、不顯著，而且x1和x2的符號不符合經(jīng)濟(jì)意義，所以判定該模型存在多重共線性，所以進(jìn)行下列修正：（一）多重共線性的檢驗(yàn)首先對Y進(jìn)行各個解釋變量的逐步回歸，由最小二乘法，結(jié)合經(jīng)濟(jì)意義和統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)得出擬合效果最好的一個解釋變量如下：Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/03/14 Time: 16:49 Sample: 2000 2012 Included obserahons: 13VariableCoefficientStd, Error StatisticProt>,C-4751230923.6991-5 J 45864O.

12、OOQ3X38.6560500.55047115724310 0000R-sqjared0957409Mean dependentvar8503 190Adjusted R-squared0953537S.D. dependentvar6314917S E of regression1361199Akaike info criterian1741076Sum squared resid20381480Schwarz criterion1749767Log likelihood-111.7699Hannan-Quinn criter.17,39289F*statistic247.2697Durb

13、in-Watson stat0 499644ProbtFstatistic)0.000000繼續(xù)采用逐步回歸法將其余解釋變量代入， 得出擬合效果最好的兩個解釋變量，結(jié)果如下：Dependent Vanatle: YMeth ad: LeastDate: 12/03/14 Time: 16:50Sample: 2000 2012Included observations 13Variable Coefficient Std. Error Statistic ProsC-6163.2971529.394-4.0416510.0024X314.73881526121023014120.0187X2-

14、0,0306870.026402*1 16233302721R-squared0.962473Mean dependentvar8503 190Adjusted R-squared0.954974S D dependentvar6314.917S E. of regression1339 987Akaike info criterion1743738Sum squared resid17955639Schwan criterion17.56825Log likelihood-110 3462Hannan-Quinn criter.17.41100F-statistic120,2557Durbi

15、n-Watson stat0.630120Prob(F-statistic)0000000以上模型估計(jì)效果最好，繼續(xù)逐步回歸得到以下結(jié)果:Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/03/14 Time: 16:53Sample: 2000 2012Included observations： 13VariableCoefficientStd Errort-StatisticProb.C2652 2116221 004042633206799X314,606964.9S712129289360 0160X2-0.022312002559

16、6-08912270.3960X113477649 228138-1 4604940 1782R-squared0.969667Mean dependent var8503190Adjusted R-squared0.959556S.D. de pendent var6314.917S E. of regression1269.970Akaike info criterion1737903Sum squared resid14515417Schwarz criterion17 55286Log likelihood-1 口 8.9637Hannan-Quinn criter.17.34330F

17、-statistic95.90273Durbin Wats on stat0763548Pro b(F-stati Stic)0.000000各項(xiàng)擬合效果都較好。雖然x1和x2的t檢驗(yàn)不是很顯著，但考慮到其經(jīng)濟(jì)意義在模型中的重要地位，暫時(shí)保留。繼續(xù)引入x4。Dependent Variable: YMethod： Least SquaresDate: 12/03/14 Time: 16:52Sample: 2000 2012Included observations: 13VariableCoefficientStd Errort-StatisticProb.C-353.471322430.5

18、2-0.0157580.9878X314551775.2978012.7467570.0252X2-0.0255320.033341-0.7657720 4658X1-12.7307711,13341-1 1434740 2859X4401.430728635390.1401870 8920R-squared0.969741Mean dependentvar8503 190Adjusted R-squared0.954612S.D. dependentvar6314.917S-E. of regression1345 355Akaike info criterion17 53043Sum sq

19、uaredd14479847Schwarz criterion17,74772Log likelihood-108.947BHannan-Quinn criter.17,48576F-statistic6409713Durbin-Watson stat0 771851Prob(F-statistic)Q.OOQOQ4根據(jù)以上回歸結(jié)果可得，x4的引入使得模型中X2、x4、x1的t檢驗(yàn)均不 顯著，再考察x4,x2二者的相關(guān)系數(shù)為0.984905 ,說明X2、x4高度相關(guān)，模 型產(chǎn)生了多重共線性，因此將x4去掉。又因?yàn)閤1,x2系數(shù)為負(fù)，不符合經(jīng)濟(jì)意 義，也應(yīng)該去掉。由此確定帶入模型的變量為x3.（

20、二）異方差的檢驗(yàn):再對模型的異方差性進(jìn)行檢驗(yàn)：鑒于我們的樣本資料是時(shí)間序列數(shù)據(jù), 選用ARCH檢驗(yàn)。H3gcisk：Bgsticity Test ARCHF-statistic0.133939Prob. F(1,1Q)0.7220Obs*R-squared0.158603Pros. Chi-Square0,6904Test Equation:Dependent Variable: RESID空Method: Least SquaresDate: 12AJ8/14 Time: 16:15Sample (adjusted): 2001 2012included observations: 12 a

21、fter adjuslmentsVariableCoefficientStd. Error t-StatisficProb.C1231730.470919.92.6155820.025BRESIDA2i；-1)-0 1149300.31403543659"0.7220R*squared0013217Mean dgpendentva1102704Adjusted R-squared*0,085461S.D dependent var1038072.S.E. of regression1081520.Akaike info criterion3077665Sum squared resi

22、d117E+13Schwarz criterion30.85746Log likelihood-1826599Hannan-Quinn criter.30,74672F-statistic0133939Durbin-Watson stat2.030714Pro b(F-stati Stic)0.722006這里 Obs*R-squared 為 0.08546 ,顯著水平 口 =0.05，自由度 P=1 ,查？ 2分 布表得 臨界值 M.05( 1)=3.84146, 因 為Obs*R-squared=0.08546<3.84146。所以接受H 0,表明模型中隨機(jī)誤差項(xiàng)不存在異方差。再考慮

23、P=3的情況：Hetcroskeelasticity Test: ARCHF-stati sticObs*R-squared1,0009753 335500Prob. F(3.6)Prob. Chi*Square(3)0 45440.3427Test Equation:Dependent Variable: RESIDEMethod: Least Sqii3gsDate: 12/08/14 Time: 16:18Sample (adjusted): 2003 2012Included observations： 10 after adjustmentsVariableCoefficientSt

24、d Error t-StatisticProbC2466243.10B1981.2.27937700629RESIDA2(-1)-0.3917660.398581-0.9929030.3636RESIDA2-2)-0.5581730.3399081.6421290.1517RESID A2(-3-0,3297090.414347*07957320.4565R-squared0.333550Mean dependent var995082.2Adjusted R-squared0.000325S.D. dependent var1086102.S.E. of regression1085926.

25、Akaike info criterion30.92294Sum squ日虱 resid7.08E+12Schwarz enterion31.04397Log likelihood-150.6147Hannan-Ouinn enter30.79016F-statistic1,000975Durbin-Watson stat1,719773Prab(F-statistic)0454360精品文檔這里 Obs*R-squared 為 0.000325,在顯著水平口 =0.05 ,自由度P=3 ,查2分布表得臨界值2.05=7.81473,Obs*R-squared=0.000325<7.81

26、473。所以仍然接受H0,表明模型中隨機(jī)誤差項(xiàng)不存在異方差o（三）自相關(guān)性的檢驗(yàn):Dependent Variable: YMethod Least SquaresDate: 12/08/14 Time: 16:24Sample: 2000 2012Indudad observations: 13VariableCoefficientStd. Error t-StatisticProb.C-353.471322430.52 Q01575g0 9878X1-1273Q7711.13341-1.1434740.2859X2-0.0255320.033341-07657720.4658X314.55

277467570.0252X4401 43072863.5390 1401370.3920R-squared0969741Mean dependent ,總8503 190Adjusted R-squared0.954612S.D. dependent var6314917S.E. of regression1345.355AKaiKe info criterion17,53043Sum squared resid14479847Schwarz criterion17,74772Log likelihood-10B9478Hannan-Quinn criter.17485

28、76Rstafistic64.09713Durbin-Watson stat0.771851Pro b(F-statl stic)0000004用DW 法檢驗(yàn)方程的自相關(guān)性，根據(jù)以上估計(jì)的結(jié)果，由DW=0.771851 ，給定顯著性水平 口 =0.05，查 Durbin Watson 表，n=13 ,k'（解釋變量個數(shù)）=4 ,得下限臨界值dL =0.376 ,上限臨界值du =2.414 ,模型中DW<dL,顯然模型中存在自相關(guān)。Residual Actual Fitted從殘差圖中可以看出說明隨機(jī)擾動項(xiàng)可能存在一階正自相關(guān)。再借助殘差項(xiàng)et和其一階滯后項(xiàng)et的二維坐標(biāo)圖進(jìn)一步

29、分析:1,500LJJ-2.0001.000 -500-0-500 -1,000-1,500-650700750800850900950XI由圖示可看出，et與心口顯然存在負(fù)自相關(guān)，然后利用對數(shù)線形回歸修正自相關(guān)性，得到相應(yīng)結(jié)果如下:Dependent Variable: LOG(Y)Method: Least SquaresDate: 12/08/14 Time: 16:57Sample: 2000 2012Included observations: 13VariableCoeffiicieniStd. Error t-StatisticProbC*6,4293254.720841*1,3

30、6190302063LOGCK3)0.6388850.4409351.44B9300.1813LOGQC1)0.7726810.87394408791020 4022LOG(X4)26487241.367EB01 9365560 0B4BR-squared0.974543Mean dependent var8.S26696Adjusted R*squared0966058S D. dependentvar0.673468S E of0.124076Akai Ke info criterion-1.008179Sum squared resid0.138555Schwarz criterion-

31、0.914348Log IHKelihood11,07316Hannan-Quinn criter-1 123909F-statistic114B464Durbin-Watson stat1.447616Prot)F'Statistic)0000000從估計(jì)的結(jié)果看，DW=1.4476 ,說明修正后有了明顯好轉(zhuǎn)，隨機(jī)擾動項(xiàng)幾乎不存在一階自相關(guān)。我們進(jìn)行了一系列檢驗(yàn)和修正后的結(jié)果如下:In Y=-6.4293+0.7726InX1+0.6388InX3+2.6487InX4(4.7208)(0.8789)(0.4409)(1.3676)t= (-1.3619)(0.8791)(1.448

32、9)(1.9366)2R2 =0.974543_2R2 =0.966068F=114.86六.模型經(jīng)濟(jì)意義的檢驗(yàn)和解釋從經(jīng)濟(jì)意義上來說旅游收入應(yīng)隨著旅游人數(shù)和人均旅游花費(fèi)和鐵路長度的 精品文檔就在這里各類專業(yè)好文檔，值得你下載，教育，管理，論文，制度，方案手冊，應(yīng)有盡有增加而增加，因?yàn)楦黜?xiàng)偏斜率系數(shù)都大于 0,滿足經(jīng)濟(jì)意義的先驗(yàn)，是符合經(jīng)濟(jì) 理論的。B1衡量我國旅游收入關(guān)于人均旅游花費(fèi)的彈性，也就是表示當(dāng)人均旅游花 費(fèi)每變動百分之一時(shí)，平均來說，旅游收入變動的百分比。例如人均旅游花費(fèi)每 增加1% ,則旅游收入平均增加0.77%。陽衡量我國旅游收入關(guān)于國內(nèi)旅游人數(shù)的彈性，也就是表示當(dāng)國內(nèi)旅游人

33、數(shù)每變動百分之一時(shí)，平均來說，旅游收入變動的百分比。例如國內(nèi)旅游人數(shù)沒 增加1% ,則旅游收入平均增加0.638%。國衡量我國旅游收入關(guān)于國內(nèi)鐵路長度的彈性，也就是表示當(dāng)國內(nèi)鐵路長 度每變動百分之一時(shí)，平均來說，旅游收入變動的百分比。例如國內(nèi)鐵路長度每 增加1% ,則旅游收入平均增加2.64%。這個模型充分說明了交通建設(shè)對促進(jìn)旅游業(yè)發(fā)展的重要作用，也應(yīng)了那句老話“要想富，先修路”。七.政策建議為了促進(jìn)我國旅游事業(yè)的快速發(fā)展，我們提出了以下幾點(diǎn)建議：1、實(shí)施政府主導(dǎo)型旅游發(fā)展戰(zhàn)略政府主導(dǎo)型旅游發(fā)展戰(zhàn)略是按照旅游業(yè)自身的特點(diǎn)，在以市場為主，合理配置資源的基礎(chǔ)上，充分發(fā)揮政府的主導(dǎo)作用，促進(jìn)旅游業(yè)更

34、快發(fā)展。(1)建設(shè)和完善旅游法制體系，力爭旅游法的盡早出臺。 精品 文檔(2)提高旅游管理部門的地位，或組織高層次的協(xié)調(diào)機(jī)制，以適應(yīng)旅游產(chǎn)業(yè) 大規(guī)模和大發(fā)展的前景。(3)中央政府的主導(dǎo)需要相應(yīng)的資金基礎(chǔ)。從 1992年起，財(cái)政部建立了旅 游發(fā)展基金，其來源是在出境機(jī)場費(fèi)中加收 20元人民幣，對旅游業(yè)的發(fā)展起到 了積極的作用?？紤]到旅游大發(fā)展的需要，多渠道，多形式開辟政府基金來源是 必要的。(4)加大促銷投入。長期以來我國促銷經(jīng)費(fèi)嚴(yán)重缺乏。中央一年所能提供的 促銷經(jīng)費(fèi)不足500萬美元，這大大限制了我國對國際旅游市場大面積，深層次 的開發(fā)，難以產(chǎn)生影響客源流向的招彳來效果。 從國際上看，為了使自己

35、處在有利 的市場競爭地位，每個國家每年都投入相當(dāng)數(shù)量的旅游經(jīng)費(fèi)， 用于開展旅游對外 促銷活動。按照世界一般規(guī)律，吸引一個國際旅游者平均需要35美元的促銷經(jīng)費(fèi)，而我國尚不足0.5美元，這種狀態(tài)，顯然無法適應(yīng)國際旅游市場競爭的需 要。因此，在政府主導(dǎo)型戰(zhàn)略的實(shí)施中加大促銷投入是一項(xiàng)重要的工作。2、旅游市場創(chuàng)新旅游經(jīng)濟(jì)是特色經(jīng)濟(jì)，而特色就需要充分地發(fā)揚(yáng)創(chuàng)新意識，做到人無我有， 人有我精，人精我專。 對于旅游市場的開拓，各地旅游開發(fā)和建設(shè)模式大同小 異，無論是山水風(fēng)景區(qū)，歷史文化名城，濱海沙灘度假地，還是溫泉休養(yǎng)區(qū)，大 都只是大眾旅游市場的共同特征，因此，重復(fù)建設(shè)的模式正成為旅游開拓市場的 通病。隨著

36、現(xiàn)代旅游者需求日益成熟，伴隨著主題公園等人造景區(qū)大規(guī)模發(fā)展之 勢，生態(tài)旅游由于世界各國重視人和自然共生共存共榮環(huán)保概念的強(qiáng)化，以可持 精品 文檔續(xù)發(fā)展為方向的生態(tài)旅游正在世界各地呈方興未艾之勢。區(qū)域旅游的發(fā)展開始以若干不同旅游項(xiàng)目滿足相應(yīng)不同分眾市場的開發(fā)模式以獲得綜合整體效益，形成規(guī)模經(jīng)濟(jì)的發(fā)展趨勢。3、不同產(chǎn)業(yè)匹配發(fā)展產(chǎn)業(yè)之間相互聯(lián)系，旅游業(yè)的存在不是獨(dú)立的，在促進(jìn)旅游業(yè)的同時(shí)也要加 大工業(yè)和農(nóng)業(yè)的發(fā)展。如我國農(nóng)業(yè)人口占據(jù)很大比例，而國內(nèi)旅游收入的主要來 源集中在為數(shù)不多的城鎮(zhèn)居民上， 農(nóng)村市場還存在很大的空白。可以說，我國的 國內(nèi)旅游市場還沒有開發(fā)完全，農(nóng)村市場非常廣闊，具有很大潛力，所

37、以發(fā)展農(nóng) 業(yè)，必然會極大促進(jìn)我國的旅游事業(yè)。參考文獻(xiàn)：古扎拉蒂，經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)精要，吳承照，旅游規(guī)劃的性質(zhì)與方法，同濟(jì)大學(xué)，1994年王新軍，區(qū)域旅游客源市場調(diào)研,北京大學(xué)，1994年劉杰，提高旅游質(zhì)量的幾個問題，河北省科學(xué)院，1994年數(shù)據(jù)來源于中國統(tǒng)計(jì)年鑒統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來源附表：2-1國內(nèi)生產(chǎn)總值本表按當(dāng)年價(jià)格計(jì)算。精品文檔就在這里各類專業(yè)好文檔，值得你下載，教育，管理，論文，制度，方案手冊，應(yīng)有盡有單位:億元國民國內(nèi)生產(chǎn))年份總收入總值第一產(chǎn)業(yè)第一產(chǎn)第二產(chǎn)業(yè)4XW'/1 匕工業(yè)建筑業(yè)勿 J-/-LL-19783645.23645.21027.51745.21607.0138.2872.51

38、9794062.64062.61270.21913.51769.7143.8878.919804545.64545.61371.62192.01996.5195.5982.019814889.54891.61559.52255.52048.4207.11076.619825330.55323.41777.42383.02162.3220.71163.019835985.65962.71978.42646.22375.6270.61338.119847243.87208.12316.13105.72789.0316.71786.319859040.79016.02564.43866.63448.

39、7417.92585.0198610274.410275.22788.74492.73967.0525.72993.8198712050.612058.63233.05251.64585.8665.83574.0198815036.815042.83865.46587.25777.2810.04590.3198917000.916992.34265.97278.06484.0794.05448.4199018718.318667.85062.07717.46858.0859.45888.4199121826.221781.55342.29102.28087.11015.17337.119922

40、6937.326923.55866.611699.510284.51415.09357.4199335260.035333.96963.816454.414188.02266.511915.7199448108.548197.99572.722445.419480.72964.716179.8199559810.560793.712135.828679.524950.63728.819978.5199670142.571176.614015.433835.029447.64387.423326.2199778060.978973.014441.937543.032921.44621.62698

41、8.1199883024.384402.314817.639004.234018.44985.830580.5199988479.289677.114770.041033.635861.55172.133873.4200098000.599214.614944.745555.940033.65522.338714.02001108068.2109655.215781.349512.343580.65931.744361.62002119095.7120332.716537.053896.847431.36465.549898.92003134977.0135822.817381.762436.

42、354945.57490.856004.72004159453.6159878.321412.773904.365210.08694.364561.32005183617.4184937.422420.087598.177230.810367.374919.32006215904.4216314.424040.0103719.591310.912408.688554.92007266422.0265810.328627.0125831.4110534.915296.5111351.92008316030.3314045.433702.0149003.4130260.218743.2131340

43、.02009340320.0340902.835226.0157638.8135239.922398.8148038.02010399759.5401512.840533.6187383.2160722.226661.0173596.02011468562.4473104.047486.2220412.8188470.231942.7205205.02012516282.1518942.152373.6235162.0199670.735491.3231406.518-9 旅游發(fā)展情況指標(biāo)20082009201020112012旅行社數(shù)（個）20110203992278423690星級飯店數(shù)（

44、個）14099142371399113513入境游客（萬人次）13002.7412647.5913376.2213542.3513240.53外國人2432.532193.752612.692711.202719.16港澳同胞10131.6510005.4410249.4810304.859987.35臺灣同胞438.56448.40514.06526.30534.02#入境過夜游客5304.925087.525566.455758.075772.49國內(nèi)居民出境人數(shù)（萬人次）4584.444765.625738.657025.008318.17#因私出境人數(shù)4013.124220.97515

45、0.796411.797705.51國內(nèi)游客（億人次）17.1219.0221.0326.4129.57旅游收入國際旅游（外匯）收入408.43396.75458.14484.64500.28(億美元）國內(nèi)旅游收入（ 億元）8749.3010183.6912579.7719305.3922706.2218-10 國內(nèi)旅游情況年份國內(nèi)游客旅游總花費(fèi)人均7（白力人次）城鎮(zhèn)居民農(nóng)村居民（億元）城鎮(zhèn)居民農(nóng)村居民（五19945242053191023.5848.2175.319956292463831375.71140.1235.619966402563831638.41368.4270.019976442593852112.71551.8560.919986952504452391.21515.1876.119997192844352831.91748.21083.720007443294153175.52235.3940.3200178