我國旅游經(jīng)濟(jì)的因素分析

1、我國旅游經(jīng)濟(jì)的因素分析國家。旅游業(yè)是中國與國際接軌最早并緊跟世界潮流的行業(yè)，已初步形成了“大旅游、大產(chǎn)業(yè)、大發(fā)展”的格局。旅游業(yè)已成為中國社會(huì)新的經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)。中國旅游業(yè)總收入正以年均約的速度增長，高于同期國內(nèi)生產(chǎn)總值左右的平均增長率。去年中國旅游業(yè)總收入為億元，相當(dāng)于國內(nèi)生產(chǎn)總值的。預(yù)計(jì)旅游外匯收入今年將達(dá)億美元，年后將達(dá)億美元。中國首創(chuàng)的“假日經(jīng)濟(jì)”已成為中國旅游業(yè)迅速增長的助推器。去年春節(jié)、“五一”、“十一”三個(gè)天長假，全國接待國內(nèi)旅游者近億人次，實(shí)現(xiàn)旅游收入億元。假日旅游帶動(dòng)了吃、住、行、游、購等產(chǎn)業(yè)鏈條上的各環(huán)節(jié)，有力刺激了居民消費(fèi)而拉動(dòng)“內(nèi)需”。 旅游業(yè)這一無煙產(chǎn)業(yè)，還將對(duì)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)、

2、社會(huì)、環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展，解決就業(yè)，促進(jìn)扶貧發(fā)揮積極作用。最近年中，勞動(dòng)密集型的旅游業(yè)快速發(fā)展直接或間接為中國解決了多萬人的就業(yè)。旅游服務(wù)業(yè)在整個(gè)國民經(jīng)濟(jì)中的地位越來越突出，功能越來越綜合，貢獻(xiàn)越來越巨大。世界旅游及旅行理事會(huì)（）日在京發(fā)布了一份題為“旅游及旅行行業(yè)對(duì)就業(yè)和國民經(jīng)濟(jì)的影響”的最新研究報(bào)告。這份報(bào)告提出，中國旅游及旅行業(yè)在未來年有望實(shí)現(xiàn)的年增長率，中國將成為世界第四大旅游業(yè)發(fā)展經(jīng)濟(jì)體。這份報(bào)告對(duì)中國旅游及旅行業(yè)經(jīng)濟(jì)在年和未來年內(nèi)的增長分別進(jìn)行了預(yù)測，并提出了一系列促進(jìn)中國旅游及旅行業(yè)的政策建議。按照世界旅游及旅行理事會(huì)預(yù)測，年，中國旅游及旅行業(yè)增長率將達(dá)到，直接創(chuàng)造億元的國內(nèi)生產(chǎn)總值和

3、萬個(gè)工作崗位，而且中國旅游及旅行投資將達(dá)到億元人民幣，約合億美元，占總投資額的。到年中國旅游及旅行業(yè)創(chuàng)造的國內(nèi)生產(chǎn)總值將達(dá)到億元，直接及間接創(chuàng)造萬個(gè)工作崗位，并吸引更多的投資。鑒于旅游業(yè)在國民經(jīng)濟(jì)中的重要性，本文收集了我國90年代旅游的相關(guān)時(shí)間序列數(shù)據(jù)，并加以實(shí)證分析及比較對(duì)比分析，分析了影響我國旅游業(yè)發(fā)展的因素。并根據(jù)各因素對(duì)旅游收入影響的大小，對(duì)我國旅游業(yè)的發(fā)展方向提出自己的建議。二.對(duì)旅游業(yè)的經(jīng)濟(jì)分析 通過一系列的分析，我們了解到，旅游業(yè)的收入受到多方面的影響居民可支配收入，交通費(fèi)用，飯店賓館個(gè)數(shù)，旅游人數(shù)，消費(fèi)者偏好，廣告宣傳，相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展等 在眾多的影響因素中，政府的政策，消費(fèi)者偏

4、好等因素屬于虛擬變量，無法很好地表現(xiàn)在模型中，因此我們?cè)谠O(shè)定模型時(shí)僅用了居民可支配收入，交通費(fèi)用，飯店賓館個(gè)數(shù)，旅游人數(shù)來進(jìn)行回歸分析三經(jīng)濟(jì)理論陳述 收入與消費(fèi)之間的關(guān)系四數(shù)據(jù)的收集（見附表）五計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的建立我們建立了下述的一般模型：Y=B+1X1+2X2+3X3+4X4Y：旅游收入X1：居民可支配收入X2：交通費(fèi)X3：飯店賓館個(gè)數(shù)X4：游客人數(shù)六、模型的參數(shù)估計(jì)、檢驗(yàn)及修正1 差異方差檢驗(yàn)ARCH Test:F-statistic1.578787 Probability0.271693Obs*R-squared3.108590 Probability0.211338Test Equati

5、on:Dependent Variable: RESID2Method: Least SquaresDate: 05/15/04 Time: 12:39Sample(adjusted): 1992 2001Included observations: 10 after adjusting endpointsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C8249.29112384.430.6661020.5267RESID2(-1)0.5629660.3420501.6458590.1438RESID2(-2)-0.0903910.352001-0

6、.2567910.8047R-squared0.310859 Mean dependent var20125.62Adjusted R-squared0.113962 S.D. dependent var27111.29S.E. of regression25519.75 Akaike info criterion23.37562Sum squared resid4.56E+09 Schwarz criterion23.46639Log likelihood-113.8781 F-statistic1.578787Durbin-Watson stat2.120479 Prob(F-statis

7、tic)0.271693 圖1由于樣本比較小，所以我們就不用(n-P)R2，e與其滯后2階的2個(gè)自回歸變量t值均不顯著，就說明該模型不存在異方差。2自相關(guān)的檢驗(yàn)由于數(shù)據(jù)是時(shí)間序列，所以有可能會(huì)產(chǎn)生自相關(guān)性，那么我們就需要檢驗(yàn)方程是否能通過D-W檢驗(yàn)。從上面的結(jié)果表中我們可以得出D-W=2.120479，給定顯著性水平a=0.05，查D-W表，n=9,k=4，得到下限臨界值dl=0.296上限臨界值du=2.588所以我們判斷這四個(gè)變量不存在的自相關(guān)的特征。3多重共線形檢驗(yàn)我們先對(duì)四個(gè)變量的相關(guān)系數(shù)進(jìn)行了檢驗(yàn)，得下表；X1X2X3X4X11-0.5661422309880.98322202667

8、60.895088401009X2-0.5661422309881-0.558443628329-0.553048863409X30.983222026676-0.55844362832910.851554787289X40.895088401009-0.5530488634090.8515547872891相關(guān)系數(shù)較高因此存在多重共線性，用逐步回歸法得如下結(jié)果；對(duì)X1進(jìn)行回歸：Adjusted R-squared0.968453X2Adjusted R-squared0.218207X3Adjusted R-squared0.982963X4Adjusted R-squared0.74297

9、5X3，X1Adjusted R-squared0.984727X3，X2Adjusted R-squared0.981539X3，X4Adjusted R-squared0.985199X3 ，X4 ，X1Adjusted R-squared0.984178X3，X4，X2Adjusted R-squared0.984623將下， X2 剔除后得下表：Included observations: 12VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-344.6181157.3044-2.1907720.0598X10.1040610.160736

10、0.6474050.5355X30.3995720.1164233.4320690.0089X442.5182551.265200.8293790.4309R-squared0.988493 Mean dependent var1629.692Adjusted R-squared0.984178 S.D. dependent var1180.408S.E. of regression148.4781 Akaike info criterion13.09995Sum squared resid176366.1 Schwarz criterion13.26159Log likelihood-74.

11、59972 F-statistic229.0785Durbin-Watson stat2.168626 Prob(F-statistic)0.000000此時(shí)T值明顯增大，F(xiàn)值也增大，但是x1 x4的T值仍然很不明顯X2n 847991剔除變量后的方程如下：Y= -344.6181+0.104061X1+0.399572 X3+42.518X4(-2.284899) (12.83184) (1.584673)R=0.988493 =0.98418 F=229.785根據(jù)經(jīng)濟(jì)學(xué)的相關(guān)知識(shí)我們知道居民可支配收入對(duì)旅游消費(fèi)有很大影響，旅游設(shè)施中的旅館數(shù)量對(duì)旅游業(yè)的發(fā)展有量的標(biāo)志，且旅游人數(shù)也能側(cè)面反

12、映旅游業(yè)的發(fā)展。所以根據(jù)數(shù)據(jù)研究我們只能剔除X2這個(gè)不能確定的指標(biāo)。對(duì)于X1 X3 X4三個(gè)數(shù)據(jù)我們保留。經(jīng)濟(jì)分析雖然在以上的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)分析中自變量X1（ 居民可支配收入）,X2（交通費(fèi)）對(duì)因變量Y影響不是很明顯，但在現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)生活中它們和自變量X3（飯店賓館數(shù)）,X4(游客人數(shù))一起對(duì)旅游收入產(chǎn)生了不可忽視的作用。眾所周之，旅游業(yè)是一個(gè)“無煙工業(yè)”，并且具有投資少，收效快，利潤高的優(yōu)點(diǎn)。近些年來，隨著人們可支配收入的增加，他們對(duì)旅游業(yè)收入的貢獻(xiàn)越來越大，這已成為拉動(dòng)GDP增長的一個(gè)重要因素，所以政府應(yīng)當(dāng)大力地扶持旅游業(yè)，制定利于旅游業(yè)發(fā)展的相關(guān)稅收政策，在財(cái)政方面有所傾斜，采取鼓勵(lì)人們外出旅游的一系列相應(yīng)措施如：增長假期，在假日旅游消費(fèi)方面給予一定的補(bǔ)貼，提供公平的環(huán)境促進(jìn)旅游業(yè)的市場競爭來降低旅游商品的價(jià)格，此外還要實(shí)施可持續(xù)發(fā)展的戰(zhàn)略。而作為旅游企業(yè)應(yīng)當(dāng)充分利用現(xiàn)有的資源，從消費(fèi)者的需求出發(fā)，提高服務(wù)質(zhì)量，創(chuàng)新服務(wù)項(xiàng)目，以達(dá)到創(chuàng)收的目的。從實(shí)際情況來看，交通費(fèi)對(duì)旅游業(yè)收入是存在影響的，因?yàn)樗侨藗冊(cè)谕獬雎糜吻翱紤]的重要因素之一。交通業(yè)是旅游業(yè)的相關(guān)產(chǎn)業(yè)，聯(lián)系比較緊密，因此，為了增加旅游業(yè)收入就應(yīng)該加強(qiáng)交通建設(shè)，提高交通業(yè)服務(wù)水平，盡量減少旅游交通