影響我國旅游收入的因素分析

1、影響我國旅游收入的因素分析學(xué)院：經(jīng)濟(jì)學(xué)院年級(jí)：2014級(jí)專業(yè)：經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)學(xué)號(hào)：2014103025姓名：雷丹【摘要】旅游業(yè)作為我國國民經(jīng)濟(jì)的重要產(chǎn)業(yè)之一，在我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展中起到了重要的作用。為了促進(jìn)旅游業(yè)更好的發(fā)展，需要研究影響旅游業(yè)發(fā)展的因素。本文基于1994-2014年的數(shù)據(jù)，運(yùn)動(dòng)Eviews軟件，從影響國內(nèi)旅游收入的因素中選擇國內(nèi)旅游總?cè)藬?shù)、城鎮(zhèn)居民家庭可支配收入、公路里程數(shù)、鐵路營業(yè)里程數(shù)以及星級(jí)酒店總數(shù)建立回歸模型，利用逐步回歸法消除模型的多重共線性并進(jìn)行異方差和自相關(guān)性的檢驗(yàn)，最終建立科學(xué)合理的回歸模型，做出相應(yīng)的政策建議。引言旅游收入（億元）2500020Q001500010000

2、5000O圖1:1994-2013年國內(nèi)旅游收入（數(shù)據(jù)來源：中國統(tǒng)計(jì)年鑒2014）改革開放以來，我國的經(jīng)濟(jì)社會(huì)持續(xù)快速發(fā)展，人均可支配收入明顯提高，居民的閑暇時(shí)間大量增多，在保證物質(zhì)生活的質(zhì)量的同時(shí)，人們開始重視精神生活，外出旅游成為人們享受生活的主要方式。尤其是20世紀(jì)90年代以來，我國國內(nèi)旅游收入增長率高達(dá)14.6%,遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于GDH曾長水平。如圖1是1994-2013年我國國內(nèi)旅游收入的走勢(shì)圖。因此，為了規(guī)劃中國未來旅游收入的發(fā)展，充分利用旅游業(yè)發(fā)展國民經(jīng)濟(jì)，使旅游業(yè)在國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展中扮演越來越重要的角色。30000國內(nèi)旅游因素的影響收入及數(shù)據(jù)選取影響旅游收入的因素有很多，例如季節(jié)不同往往旅

3、游人數(shù)、旅游收入不同，距離遠(yuǎn)近也會(huì)影響旅游業(yè)的發(fā)展，往往人們偏好于方便并且距離較近的旅游景點(diǎn)；再者，景點(diǎn)環(huán)境、景區(qū)類型也會(huì)影響旅游發(fā)展。綜合現(xiàn)有研究文獻(xiàn)和相關(guān)數(shù)據(jù)收集，本文按照建模和數(shù)據(jù)收集的難易程度將當(dāng)前影響中國旅游收入的因素分為以下幾個(gè)方面：一是游客總?cè)藬?shù)。國內(nèi)旅游人數(shù)是衡量一個(gè)國家或地區(qū)旅游業(yè)發(fā)展水平的重要指標(biāo)之一，旅游人數(shù)是刺激旅游收入增長最直接的因素之一，只有具備了龐大的消費(fèi)人群，經(jīng)濟(jì)收入才會(huì)不斷增加。二是城鎮(zhèn)居民人均可支配收入。查閱相關(guān)數(shù)據(jù)可知，旅游人數(shù)中大部分是城鎮(zhèn)居民，因此本文不直接采用居民人均可支配收入指標(biāo)而采用城鎮(zhèn)居民人均可支配收入來研究其對(duì)旅游收入的影響。三是交通狀況。通

4、常交通狀況好的地方越能吸引游客，營業(yè)里程越遠(yuǎn)路費(fèi)越高，給鐵路局和收費(fèi)站帶來的收益也越高，也會(huì)給本地區(qū)帶來更多的旅游收入。所以本文選用公里里程數(shù)和鐵路里程數(shù)兩個(gè)指標(biāo)研究交通狀況對(duì)旅游收入的影響。四是星級(jí)酒店總數(shù)。人們出去旅行離不開住宿，旅游業(yè)越發(fā)達(dá)的地區(qū)酒店賓館等住宿的場所也會(huì)相應(yīng)的增多。因此我們可以研究星級(jí)酒店數(shù)對(duì)旅游收入的影響。由于中國統(tǒng)計(jì)年鑒上收錄的影響國內(nèi)旅游收入的相關(guān)因素的數(shù)據(jù)最早記錄是在1994年，最新能從統(tǒng)計(jì)年鑒上下載的數(shù)據(jù)是到2013年，因此本文的分析基于1994-2013年的數(shù)據(jù)。三、模型的設(shè)立、估計(jì)與修正（一）描述分析本文將國內(nèi)旅游收入作為被解釋變量，國內(nèi)旅游人數(shù)、城鎮(zhèn)居民可

5、支配收入、公路里程數(shù)、鐵路營業(yè)里程數(shù)作為解釋變量。1,國內(nèi)游客總?cè)藬?shù)X1與國內(nèi)旅游收入【Y之間的相關(guān)性分析。30000250002000015000100005000500100015002000250030003500X1由散點(diǎn)圖可知，國內(nèi)游客總?cè)藬?shù)X1與國內(nèi)旅游收入【丫】之間存在正相關(guān)關(guān)系。2,城鎮(zhèn)居民可支配收入【X2J與國內(nèi)旅游收入【Y1之間的相關(guān)性分析。30,00025,00020,00015,00010,0005,0005,00010,00015,00020,00025,00030,0003X23.4.由散點(diǎn)圖可知，城鎮(zhèn)居民可支配收入X2與國內(nèi)旅游收入【丫】之間存在較強(qiáng)的正相關(guān)關(guān)系。

6、公路里程數(shù)X3與國內(nèi)旅游收入【丫】之間的相關(guān)性分析。30,000025,00020,00010,0005,000Y15,000100150200250300350400450X3由散點(diǎn)圖可知，公路里程在某一年份區(qū)間增加得特別快，但總體來說，公路里程X3與國內(nèi)旅游總收入【Y1之間存在正相關(guān)關(guān)系。鐵路營業(yè)里程數(shù)【X4】與國內(nèi)旅游收入【Y1之間的相關(guān)性分析。30,00025,00020,000Y15,00010,000-5,000-0567891011X4由散點(diǎn)圖可知，鐵路營業(yè)里程X4與旅游總收入【丫之間存在正相關(guān)關(guān)系。5.星級(jí)酒店總數(shù)【X5】與國內(nèi)旅游收入【Y之間的相關(guān)性分析。30,00025,0

7、0020,000Y15,00010,0005,00002,0004,0006,0008,00010,00014,000X5由散點(diǎn)圖可知，星級(jí)酒店總數(shù)X5與國內(nèi)旅游總收入【Y1存在一定的正相關(guān)關(guān)系，但不是絕對(duì)的正相關(guān)。（二）模型設(shè)定根據(jù)以上描述分析的結(jié)果，初步建立如下模型：Y=B1+B2X1+B3X2+04X3+B毋X5+4+其中，旅游總收入為Y,國內(nèi)旅的?人數(shù)為X1,城鎮(zhèn)居民可支配收入為X2,公路里程數(shù)為X3,鐵路營業(yè)里程數(shù)為X4,星級(jí)飯店總數(shù)為X5o表1:1994-2013年國內(nèi)旅游收入及其相關(guān)數(shù)據(jù)如下年份旅游總收入（億元）國內(nèi)游客總?cè)藬?shù)（百萬人）城鎮(zhèn)居民家庭均可支配收入（元）公里里程（萬公

8、里）鐵路營業(yè)里程數(shù)（萬公里）星級(jí)飯店總數(shù)（個(gè)）YX1X2X3X4X519941023.55243496.2111.785.9299519951375.76294283115.76.24372019961638.46404838.9118.586.49441819972112.76445160.3122.646.6520119982391.26955425.1127.856.64578219992831.97195854135.176.74703520003175.57446280167.986.871048120013522.47846859.6169.87.017358520023878.4

9、8787702.8176.527.19888020033442.38708472.2180.987.3975120044710.711029421.6187.077.441088820055285.9121210493334.527.541182820066229.7139411759.5345.77.711275120077770.6161013785.8358.377.81358320088749.3171215780.8373.027.9714099200910183.7190217174.7386.088.5514237201012579.8210319109.4400.829.121

10、3991201119305.4264121809.8410.649.3213513201222706.22957124564.7423.759.7612807201326276.1326226955435.6210.3113293數(shù)據(jù)來源：中國統(tǒng)計(jì)年鑒(2014)根據(jù)表1的數(shù)據(jù)，利用Eviews軟件進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，結(jié)果如下:VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-12112.465645.548-2.1454880.0499X114.302742.5778335.5483570.0001X2-0.6643240.391312-1.6976860

11、.1117X3-14.674925.472413-2.6816190.0179X41592.342994.81141.6006470.1318X5-0.0560240.130289-0.4299930.6737R-squared0.994577AdjustedR-squared0.992640由此，初步預(yù)測(cè)模型為：Y=-12112.457+14.303*X1-0.664*X2-14.675*X3+1592.342*X4-0.056*X5四、模型的修正與檢驗(yàn)(一)多重共線性檢驗(yàn)由于R2較大且接近于1,而且F=513.477>F0.05(5,14)=2.96,所以國內(nèi)旅游收入與上述解釋變量問

12、總體線性關(guān)系顯著。但由于t0.025(20-5-1)=2.145,不僅X、線、X5參數(shù)估計(jì)值未能通過t檢驗(yàn)，而且符號(hào)的經(jīng)濟(jì)意義也不合理，這表明解釋變量之間存在多重共線性。于是做了解釋變量之間的相關(guān)系數(shù)矩陣如下：表2:簡單系數(shù)矩陣X1X2X3X4X5X11.000000.995150.912950.981500.76586X20.995151.000000.933800.989690.81133X30.912950.933801.000000.913880.90932X40.981500.989690.913881.000000.82009X50.765860.811330.909320.820

13、091.00000由矩陣結(jié)果可知，除了【X5】以外，各解釋變量之間相關(guān)系數(shù)都很高，證實(shí)解釋變量之間確實(shí)存在多重共線性問題。現(xiàn)利用逐步回歸法消除多重共線性問題。第一步：各解釋變量與被解釋變量分別做一元回歸，結(jié)果如下:表3:一元回歸X1Y=-4274.2709312+8.68458362164*X1R2=0.970176F=619.0666X2Y=-3943.78531939+0.994933857478*X2R2=0.941549F=289.9509X3Y=-5021.76139433+49.1136660416*X3R2=0.706060F=43.23705X4Y=-36851.616325+

14、5811.29000984*X4R2=0.926067F=225.4633X5Y=-5191.256918+1.28687885398*X5R2=0.457233F=15.16343由上述回歸發(fā)現(xiàn)【丫】與【X1】的回歸具有最大的可決系數(shù)，可見，旅游收入受旅游人數(shù)的影響最大，與經(jīng)驗(yàn)相符，因此選擇【Y!與【X1】的回歸模型為初始回歸模型。將其他解釋變量分別導(dǎo)入初始回歸模型，尋找最佳回歸方程。表4:逐步回歸CX1X2X3X4X5R2Y=f(X1)-4274.2718.6850.970t(-7.765)(-24.881)Y=f(x1,x2)-4377.14118.333-1.1280.981t(-10

15、.08)-6.566(-3.475)Y=f(x1,x2,x3)-3035.89913.62340-0.279423-18.528540.994t(-7.849)(6.722)(-1.039)(-5.012)Y=f(x1,x2,x4)-20507.5219.775-1.7702824.4070.972t(-2.977)(7.731)(-4.445)(2.345)Y=f(x1,x2,x5)x4,-19643.4913.852-0.9742952.316-0.3010.9927(-3.375)(4.530)(-2.191)(2.902)(-2.734)在【XI】的基礎(chǔ)上納入【X2后，變量【X2城鎮(zhèn)居

16、民人均可支配收入這一變量之前的系數(shù)是-1.128,說明人均城鎮(zhèn)居民的收入與旅游收入是負(fù)相關(guān)的，這與我們所作的假設(shè)是相悖的。這一系數(shù)同時(shí)也說明了人均城鎮(zhèn)居民收入的邊際旅游傾向是遞減的。這種現(xiàn)象的原因我們認(rèn)為是：首先，旅游是屬于較高層次的消費(fèi)支出，居民在擁有了足夠的可自由支配的收入和閑暇時(shí)間后，才會(huì)有出去旅游的愿望和行為?，F(xiàn)代城市生活節(jié)奏加快，城市居民很少有閑暇時(shí)間去旅游。其次，我國宏觀改革中，諸如住房、教育、醫(yī)療保險(xiǎn)、社會(huì)保障等制度的改革，導(dǎo)致城市居民未來預(yù)期支出上升；市場化改革的加速，職工下崗，導(dǎo)致城市居民未來預(yù)期收益下降；因此很多居民更偏好于將多余的收入轉(zhuǎn)化為儲(chǔ)蓄而不去消費(fèi)。因此城鎮(zhèn)居民的邊

17、際旅游傾向?yàn)樨?fù)。因此在【X1】、X2J的基礎(chǔ)上28續(xù)納入【X3，顯然X3勺回歸結(jié)果不符合描述分析中所述的那樣，所以直接剔除【X3】，繼續(xù)納入【X4】，納入【X4】后的方程通過檢驗(yàn)且符合經(jīng)濟(jì)意義，因此在【X1】、X2J、X4的基礎(chǔ)上納入【X5】，【X5】的系數(shù)為負(fù)，考慮其原因可能是和城鎮(zhèn)居民人均可支配收入的系數(shù)為負(fù)的原因相似，本來按常理來說，如果星級(jí)酒店總數(shù)越多，反映了當(dāng)?shù)氐穆糜螛I(yè)發(fā)展得越好，旅游人數(shù)也會(huì)越多，但是另一方面星級(jí)酒店數(shù)越多也意味著消費(fèi)越多，進(jìn)一步考慮到當(dāng)下的宏觀經(jīng)濟(jì)走勢(shì)，由于許多不確定因素，使人們預(yù)期收入會(huì)減少，因此人們可能會(huì)更偏好于消費(fèi)較低的旅游地區(qū)。所以星級(jí)酒店總數(shù)前的系數(shù)為負(fù)

18、。綜上，在顯著性水平為5%勺條件下，最終回歸模型為：Y=-19643.493+13.852*X1-0.974*X2+2952.316*X4-0.301*X5(-3.374)(4.531)(-2.191)(2.902301)(-2.734)R2=0.991791F=453.0548(二)異方差檢驗(yàn)根據(jù)上述回歸模型，進(jìn)行異方差檢驗(yàn)。建立模型檢驗(yàn)方程：e2=C+aX1+a2X2+a3X+a4X5+a5X12+&X22+a7X2+aX52要檢驗(yàn)的同方差性假設(shè)為HO：a1=a2=a3=a4=a5=a6=a7=a8=0檢驗(yàn)結(jié)果如下：WhiteHeteroskedasticityTest:F-sta

19、tistic3.719836Probability0.023754Obs*R-squared14.60238Probability0.067354由上表可知：Obs*R-squared=14.60238卡方在0.05的顯著水平下，查表得臨界值，臨界值為0.05(8)=15.51>14.60238,因此接受原假設(shè)，方程具不存在異方差性。(三)自相關(guān)性檢驗(yàn)運(yùn)用拉格朗日乘數(shù)法(LM)檢驗(yàn)方程是否具有自相關(guān)性，檢驗(yàn)結(jié)果如下:Breusch-GodfreySerialCorrelationLMTest:F-statistic1.771242Probability0.204498Obs*R-squared2.246167Probability0.133946由以上結(jié)果可知：Obs*R-squared的計(jì)算結(jié)果是2.246167,卡方在0.05的顯著水平下，查表得臨界值，臨界值/20.05(1)=3.84>2.246167,所以接受原假設(shè)，即該模型不存在自相關(guān)。五、結(jié)論與建議通過建立多元線性回歸模型可以得出，影響國內(nèi)旅游總收入的主要因素是國內(nèi)游客總?cè)藬?shù)、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、鐵路營業(yè)里程數(shù)和星級(jí)飯店總數(shù)。在其他因素不變的情況下，旅游人數(shù)每增加1百萬人，旅游總