基于多元线性回归分析餐饮业营业收入的影响因素 - 图文

基于多元线性回归分析餐饮业营业收入的影响因素

【内容摘要】

本文是根据我国餐饮业的现状，想从计量经济学的角度来分析一下餐饮业营业收入与GDP、人均GDP、餐费收入、从业人数、企业数、职工平均工资、城乡居民人民币储蓄存款余额之间的关系。根据经济学原理，在模型中我们引入了七个解释变量GDP、人均GDP、餐费收入、从业人数、企业数、职工平均工资、城乡居民人民币储蓄存款余额。从我们所做的回归结果看，营业收入与GDP、餐费收入、从业人数、企业数、城乡居民人民币储蓄存款余额有显著关系。但是，鉴于水平有限，文中难免出现一些错误，另外还存在一些我们难以解决的问题，请老师多多指正。 【关键词】

餐饮业营业收入 GDP 人均GDP 餐费收入 从业人数 企业数 职工平均工资 城乡居民人民币储蓄存款余额

一、 导论

1. 餐饮业在国民经济中的重要作用

餐饮业是国民经济的一个重要产业，“民以食为天”。开门七件事，“柴米油盐酱醋茶”，件件事与吃有关。在现代社会，很难想象，没有餐饮业，社会将会是怎样。改革开放二十多年，特别是近十年来，餐饮业在我国有了持续、快速的发展，餐饮业在国民经济中的地位和作用愈益显示其重要性。餐饮业的“有为”，而开始“有位”。2002年，我国餐饮业实现营业收入5092亿元，同比增长16%，占国内生产总值的5.1%，占第三产业收入的14.5%，占社会消费品零售总额的12%左右，是以年均超过两倍于GDP增长幅以上的速度增长。从业人员超过1500万人，为国民经济发展每年创造了160万人就业。

在完善社会主义市场经济体制的过程中，我们要重新认识流通及餐饮业在国民经济中的地位和作用。

江泽民同志2002年2月在省部级主要领导干部“国际形势与WTO”专题研究班上的讲话中指出：“由于长期受计划经济体制的影响，‘重生产、轻流通’的观念烙印很深，这也是影响经济发展一个重要原因。发展社会主义市场经济，搞好流通极为重要，是消费通过流通来决定生产，只有现代化的流通方式才能带动现代化的生产，大规模的流通方式才能带动大规模的生产。因此，要大力支持和推动连锁经营、集中配送等现代流通方式，推动经济发展，提高竞争力。

中央领导同志对餐饮业的发展十分关心。李岚清同志曾做出重要指示：我国烹饪业在继承其传统特长、发挥其优势的同时，要充分利用现代科学技术手段和现代营销理念，努力提高科技和经营管理水平，以更加科学、健康、方便的饮食，不断满足现代社会人民群众工作和生活的需要。

餐饮业作为流通领域与人民群众生活紧密相关，关系广大人民群众根本利益的一个基础性、渗透性强的产业，在市场经济条件下，发挥着扩大内需，拉动市场消费；创造消费，引导消费，提高人民生活质量；增加就业机会，广泛吸纳劳动力；建立新兴产业链条，促进相关产业互动；继承和弘扬中华民族饮食文化的重要作用。

2. 模型设定的经济学原理

鉴于餐饮业在国民经济中有如此重要的作用，我尝试通过经济学的方法来分析一下影响餐饮业的因素，并期望为我国餐饮业健康发展思路提供一定基础。

餐饮业营业收入是衡量餐饮业发展水平的重要指标，本文着重研究影响餐饮业营业收入的因素来考察制约餐饮业发展的关键所在。

假定除我们考虑到的因素外，其他因素对餐饮业营业收入的影响可以忽略。 有效的餐饮需求：指城乡居民愿意并能够消费的餐饮产品总和。

这里：①GDP：可以认为影响着餐饮业营业收入的总水平；

②人均GDP：也可以认为影响着餐饮业营业收入的总水平，但这里我考虑到人口因素的影响。

③餐费收入：餐费收入是餐饮业营业收入的一部分，对它的营业收入也存在一定

的影响；

④从业人数：对餐饮业营业收入也有影响； ⑤企业数：企业数越多，营业收入也会越高；

⑥职工平均工资：可以反映我国城乡居民的餐饮消费能力，但同样这里我考虑到人口因素的影响；

⑦城乡居民人民币储蓄存款余额：可以反映我国城乡居民的餐饮消费能力。

二、 模型设定

根据经济学理论把模型设定为：

Y=C+C1X1+C2X2+C3X3+C4X4+C5X5+C6X6+C7X7+u 其中：Y 代表餐饮业营业收入2011（单位亿元）

X1代表GDP （单位亿元） X2代表人均GDP（单位元） X3代表餐费收入（单位亿元）

X4 代表从业人数（单位万人） X5代表企业数 （单位个）

X6 代表职工平均工资（单位元 ）

X7代表城乡居民人民币储蓄存款余额（单位亿元） 数据如下:

地区 北京市 天津市 河北省 山西省 内蒙古 辽宁省 吉林Y X1 X2 x3 303.1 60.2 24.8 37.4 26.1 94.2 14.7 X4 X5 X6 X7 349.6 16251.93 2019 1355 7241 3593 2482 4383 2749 73.9 360799 12.8 166426 13.4 252808 8.4 140229 12.2 97871 25342 19126.1 23126 6123.1 37.7 11307.28 79.9 61.0 46.6 103.8 29.6 24515.76 11237.55 14359.88 22226.70 10568.83 18856 17824.3 16722 10455.5 20448 5423.1 21787 15365.7 33.4 312648 10.0 82914 19116 5835.3 省 黑龙江 上海市 江苏省 浙江省 安徽省 福建省 江西省 山东省 河南省 湖北省 湖南省 广东省 广西 海南省 重庆市 四川省 贵州省 云南省 西藏 陕西省 甘肃省 青海省 32.1 192.8 213.6 332.4 66.0 118.0 47.6 181.0 119.6 85.4 124.3 445.2 56.5 100.9 59.7 124.6 27.5 62.9 4.7 88.4 23.6 6.4 12582.00 19195.69 49110.27 32318.85 15300.65 17560.18 11702.82 45361.85 26931.03 19632.26 19669.56 3834 2347 7899 5463 5968 3720 4488 9637 9388 5758 6596 16.8 278.1 196.6 140 29.8 62.7 23.7 224.3 88 67.5 59.6 360.1 15.5 7.3 56.3 67.5 8.4 14.8 0.3 53.8 10.2 2.6 19.5 130121 84.1 397868 77.6 865414 66.3 659000 26.2 214306 38.2 278412 17.7 130247 59.5 649565 28.0 269535 28.1 273217 90.0 193955 18264 8147.4 23530 17288.5 25038 25914.7 23467 23470.3 19904 20864 17656 9233.6 9068.6 7123.6 23814 22173.3 16807 14648.4 18200 11291.6 17369 10584.8 53210.28 10505 11720.87 4645 2522.66 10011.37 21026.68 5701.84 8893.12 605.83 12512.30 5020.37 1670.44 877 2919 8050 3469 4631 303 3743 2564 568 22737 40405.1 106.6 788631 18.5 149865 17146 6654.0 8.6 32016 39.6 176841 29.6 206310 7.0 60595 16727 20694 1875.1 6990.2 19458 16147.3 15908 3934.5 6656.0 318.8 9172.1 4231.4 1043.5 18207 20.5 135280 1.9 3265 17958 19.4 147432 5.6 57616 0.9 14977 17958 15259 19477 宁夏 新疆 7.1 36.5 2102.21 6610.05 639 2209 5.6 8.1 4.3 25476 19941 8.3 57561 19907 1351.3 4421.9 由下图可以看出模型设定总体还可以。

三、 参数估计

模型：Y=C+C1*X1+C2*X2+C3*X3+C4*X4+C5*X5+C6*X6+C7*X7+u 用Eviews估计结果为：

Y=4.55812183378+0.000671287621635*X1+1.30467513853e-05*X2+0.976318745791*X3+8.19098936343e-05*X4+0.00528317719068*X5-0.000348132731319*X6-0.001

15153485666*X7

t=( 1.294546)( 2.353028)( 0.176209)( 18.68778)( 1.470634)( 2.766723)( -1.312163)( -1.764485)

R^2=0.999547 S.E=2.493447 D-W=2.130713 F=7250.006

四、 检验及修正

1. 经济意义检验

从上表中可以看出，各指标符号与先验信息相符，所估计结果没有与经济原理相悖，说明具有经济意义。注：餐饮业调查研究表明“餐饮业营业收入与GDP不存在严格正相关关系。”

2. 统计推断检验

从回归可看出，模型的拟合优度非常好（R^2=0.999547），F统计量的值在给定的显著a=0.05的情况下也显著，但是X2、X4、X6及X7的t统计值均不显著（X2、X4、X6、X7的t统计量的值的绝对值均小于2），说明X2、X4、X6、X7这四个变量对Y的影响不显著，或者变量之间存在多重共线性的影响使t值不显著。

3. 计量经济学检验

（1） 多重共线性检验

2) 检验：由F=7250.006>F0.05（30，30）=1.62（显著水平a=0.05）表明模型从

整体上看餐饮业营业收入与解释变量间线性关系显著。 这里简单采用“简单相关系数矩阵法”对其进行检验：

X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X1 1 0.158499 0.591690 0.683166 0.672125 0.092676 0.890082 X2 0.158499 1 0.584563 0.466328 0.287990 0.802821 0.231004 X3 0.591690 0.584563 1 0.970232 0.709387 0.522315 0.730666 X4 0.683166 0.466328 0.970232 1 0.741179 0.396480 0.805011 X5 0.672125 0.287990 0.709387 0.741179 1 0.205973 0.567778 X6 0.092676 0.802821 0.522315 0.396480 0.205973 1 0.161647 X7 0.890082 0.231004 0.730666 0.805011 0.567778 0.161647 1

3) 修正：采用修正Frisch法（逐步回归法）对其进行补救。

根据逐步回归分析，由于X3的t值最大，线性关系强，拟合优度好，因此把X3作为基本变量。然后将其余解释变量逐一代入X3的回归方程，重新回归。得如下几个模型：

Y = 2.4789060535 + 1.06702595833*X3 t= (1.856284) (96.88480)

R^2=0.996920 S.E=5.790170 F=9386.664

Y = 0.508548849492 + 0.874684433975*X3 + 0.000257102402464*X4 t= (0.409528) (16.36018) （3.652345） R^2=0.997914 S.E=4.849613 F=6697.035

Y = 0.0338843009799 + 0.890368226179*X3 + 0.000144817597533*X4 + 0.00899041123973*X5 t= (0.049720) (30.39050) （3.542917） (8.163745) R^2=0.999399 S.E=2.651794 F=14954.49

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