关于影响我国旅游业收入的计量分析（期末论文）

期末论文

题 目 关于影响我国旅游业收入的计量分析

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指导教师

二〇一二年 十二 月 二十七 日

关于影响我国旅游业收入的计量分析

摘要：随着经济社会的发展，特别是改革开放以来，中国的旅游业取得了长足的进步，逐渐成为了我国经济发展的支柱产业之一，因此分析影响我国旅游业收入的因素，并对此献言献策有着积极的意义。本文将通过运用计量经济的方法建立了相应的回归模型，并通过对模型的研究，分析了影响我国旅游业收入的主要因素，揭示了我国旅游业收入呈现的特征，并针对我国旅游业的发展现状提出了一些对策建议。 关键词：旅游业；计量经济；回归模型

一．引言

近年来，随着经济社会的发展，特别是改革开放依赖，我国的旅游业取得了长足的进步，是衡量一个国家国民经济发展状况的重要标志。我国的旅游业从上世纪90年代末国内接待旅游人数695百万人次，到如今的26.4亿人次；旅游收入仅2391亿元到如今1.93万亿元；旅行社更是以年均21.24%的速度增长；旅游直接从业人员则是年均增长15%，这些数据和指标明确的表明了我国旅游业取得的飞跃发展。其中，我国旅游景点的多样化、配套服务的完善化以及基础设施的精细化也为我国的旅游业带来了巨额的经济收益。在研究我国旅游业发展的同时，适时研究影响旅游业收入的因素也有着巨大的现实性。

本文将采用Stata软件，首先进行研究变量的选择和模型建立，然后进行多元线性回归分析，进而进行怀特检验，最后在此基础上，提出相应的建议。

二．模型建立

2.1模型解释变量的选择及模型的设定：

旅游收入直接反应了某一旅游目的地国家或者地区旅游经济的运行状况，是衡量当地旅游经济活动及其效果的一个不可或缺的综合性指标。旅游产业的收入，包括了游客出游以后的吃、住、行、游、娱、购、体、疗等各个方面的收入，并且形成一个收入链；因此，旅游产业的总体收入，是一个综合收入概念。

在现实生活中，影响我国旅游业收入的因素有很多，如景点票价、保养维护费用，但考虑到样本数据的可收集性，本文将选择人均年可支配收入、国内旅游人均花费、旅游人数、全国旅行社数量、星级饭店数量作为影响的主要变量。

其中Y为国内旅游业收入（亿元），X1为人均年可支配收入（元），X2为国内旅游人均花费（元），X3为旅游人数（百万人/次），X4为全国旅行社数量（个），X5为全国星级饭店数量（个）；β0为常数，β1、β2、β3、β4、β5表示回归系数，μ为扰动项，我们可以假设一般模型为：

Y = β0 + β1 X1 +β2 X2 + β3 X3 +β4 X4 +β5 X5 + μ

2.2数据的收集：

表1 2001-2011年中国国内旅游业收入及其相关影响因素统计分析表

国内旅游业收入(亿元)--Y 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2098 1638.4 2112.7 2391.2 2831,9 3175.6 3522.4 3878.4 3442.3 4710.7 5285.9 6229.7 7770.6 8749.3 10183.7 12579.8 19305.4 人均可支配收入(元)--X1 4283 4838.9 5160.3 5425.1 5854 6280 6860 7702.8 8472.2 9421.6 13083 11759.5 17189 15780.8 21502 19109.4 23979 中国 国内旅游人均花费(元)-- X2 218.7 256.2 328.1 345 394 427 449.5 441.8 395.7 427.5 436.1 446.9 482.6 511 535.4 598.2 731 旅游人数(百万人/次)-- X3 629 640 644 695 719 744 784 878 870 1102 1212 1394 1610 1712 1902 2103 2640 全国旅行社数量(个)-- X4 2670 3275 3995 4910 6070 7725 9222 10203 11997 13467 14689 16303 17146 18140 21649 22784 23690 全国星级饭店数量(个)-- X5 1747 2349 2724 5782 7035 10481 7358 8880 9751 10888 11828 12751 13583 14099 14237 13991 11676 资料来源：中国统计年鉴数据库

观察上面的数据可以发现，有些年份的数据仍有缺失，所以本文将选取2001-2008年的数据作分析，经过精简的数据如表2所示：

表2： 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 Y 2098 1638.4 2112.7 2391.2 2831.9 3175.6 3522.4 3878.4 3442.3 4710.7 5285.9 6229.7 7770.6 8749.3 10183.7 X1 4283 4838.9 5160.3 5425.1 5854 6280 6860 7702.8 8472.2 9421.6 13083 11759.5 17189 15780.8 21502 X2 218.7 256.2 328.1 345 394 427 449.5 441.8 395.7 427.5 436.1 446.9 482.6 511 535.4 X3 629 640 644 695 719 744 784 878 870 1102 1212 1394 1610 1712 1902 X4 2670 3275 3995 4910 6070 7725 9222 10203 11997 13467 14689 16303 17146 18140 21649 X5 1747 2349 2724 5782 7035 10481 7358 8880 9751 10888 11828 12751 13583 14099 14237 2010 12579.8 19109.4 598.2 2103 22784 13991 2.3建立初始模型： 打开Stata 10.0软件，选择工具栏Data Editor，将选取的数据复制到Data Editor窗口里后并关闭该窗口。

在Stata 10.0软件下方Command处输入指令reg y x1 x2 x3 x4 x5后回车，得出如下数据：

Source SS df MS Number of obs = 16 F( 5, 10) = 278.66 Model 155358687 5 31071737.4 Prob > F = 0.0000 Residual 1115058.88 10 111505.888 R-squared = 0.9929 Adj R-squared = 0.9893 Total 156473746 15 10431583.1 Root MSE = 333.92 y Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] x1 -.0553014 .0759432 -0.73 0.483 -.2245134 .1139105 x2 9.401945 2.360615 3.98 0.003 4.142167 14.66172 x3 7.08873 .9733679 7.28 0.000 4.919932 9.257529 x4 -.0350932 .0843466 -0.42 0.686 -.223029 .1528427 x5 -.1515075 .0704016 -2.15 0.057 -.3083721 .0053571 _cons -4347.176 651.6437 -6.67 0.000 -5799.129 -2895.224

从上面的数据可以得出，β0 = -4347.176，β1 = -0.0553014，β2 = 9.401945，β3 = 7.08873，β4 = -0.0350932，β5 = -0.1515075。所以：

Y = - 4347.176 - 0.0553014 X1 + 9.401945 X2 + 7.08873 X3 - 0.0350932 X4 - 0.1515075 X5

R-squared = 0.9929

2.4经济意义检验：

估计结果说明，在假定其他变量不变的情况下，国内旅游人均花费每增加一元，全国旅游收入将增加9.401945亿元；旅游人数每增加1百万人/次，全国旅游业收入将增加7.08873亿元，这表明理论分析和经验判断相一致。

但人均可支配收入(元)--X1、全国旅行社数量(个)-- X4、全国星级饭店数量(个)-- X5的符号皆为负，即在假定其他变量不变的情况下，随着人均可支配收入增加（或全国旅行社个数增加或全国星级饭店数量的增加）国内旅游业收入将减少，这与经济学原理和经验判断相悖。因此，X2、X3具有经济意义，通过经济检验。

2.5模型修正：

由于X1、X4、X5的P > 0.05，表明这3类数据都属于异常数据，需进行剔除。修正结果如下：

Source SS df MS Number of obs = 16 F( 2, 13) = 398.70 Model 153963694 2 76981846.8 Prob > F = 0.0000 Residual 2510052.4 13 193080.954 R-squared = 0.9840 Adj R-squared = 0.9815 Total 156473746 15 10431583.1 Root MSE = 439.41 y Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] x2 3.9875 2.176706 1.83 0.090 -.7149876 8.689989 x3 5.806189 .4291575 13.53 0.000 4.87905 6.733327 _cons -3031.256 580.7048 -5.22 0.000 -4285.792 -1776.719 从上面的数据可以得出，β0 = -3031.256，β2 = 3.9875，β3 = 5.806189。所以：

Y = - 3031.256 + 3.9875 X2 + 5.806189 X3

R-squared = 0.9840

2.6拟合优度检验：

拟合优度是指回归直线对观测值的拟合程度，R的值越接近1，说明回归直线对观测值的拟合程度越好。

而本模型的R-squared = 0.9840，Adj R-squared = 0.9815。这表明模型对样本的拟合程度较好。

2.7自变量X2、X3分别对因变量Y的散点图：

由上表得出的P值可发现：X2及X3对Y有显著影响，即国内旅游人均花费（元）和旅游人数（百万人/次）对国内旅游业收入(亿元)有显著影响，散点图如下所示

120008000200040006000Y20010000300400X2500600 自变量X2和因变量Y的散点图

8000200040006000Y50010000120001000X315002000 自变量X3和因变量Y的散点图

2.8实际值与估计值：

在得出模型后，计算Y的估计值（new），并得出与实际值Y的对照表：

y new 1. 2098 1492.903 2. 1638.4 1706.303 3. 2112.7 2016.229 4. 2391.2 2379.733 5. 2831.9 2714.469 6. 3175.6 2991.211 7. 3522.4 3313.178 8. 3878.4 3828.256 9. 3442.3 3597.983 10. 4710.7 5071.821 11. 5285.9 5744.794 12. 6229.7 6844.585 13. 7770.6 8241.076 14. 8749.3 8946.553 15. 10183.7 10147.02 16. 12579.8 11564.48

2.9怀特检验：

White's test for Ho: homoskedasticity against Ha: unrestricted heteroskedasticity chi2(15) = 16.00 Prob > chi2 = 0.3821Cameron & Trivedi's decomposition of IM-test Source chi2 df p Heteroskedasticity 16.00 15 0.3821 Skewness 8.14 5 0.1485 Kurtosis 0.80 1 0.3718 Total 24.94 21 0.2497 根据Prob > chi2 = 0.3821 去显著水平为0.05，由于0.3821>0.05则拒绝原假设，即不存在异方差，无须进行修正。

三．总结

3.1结论

从模型可以得出国内旅游人均花费(元)、旅游人数(百万人/次)是影响我国国内旅游业收入的最显著因素。

虽然根据统计信息显示人均可支配收入(元) 、全国旅行社数量(个)、 全国星级饭店数量(个)对我国国内旅游业收入也有一定的影响，但是从模型中可以看出，这3个因素对我国国内旅游业收入的影响不是特别显著，这表明这3个因素还不是影响消费水平的重要因素，因此予以剔除。

3.2不足

旅游业收入受到很多因素的影响，这里只考虑了5个变量，容易顾此失彼，产生一定的误差。

模型由于选用的样本数量仅12组，因此拟合效果有限。

3.3建议

根据本文的探讨，给出如下建议：在保证其他因素不变的情况下，大力发展经济，增强影响力和号召力，吸引更多的海内外游客，增加旅游人数；发展旅游产业及周边产业，带来附加值，增加游客的消费量。完善各项配套服务和基础设施的建设，营造良好的口碑，产生口碑效应，以此吸引更多的游客。

参考文献：

[1] 国家旅游局．中国旅游统计年鉴：1995－2011［Ｍ］．北京：中国旅游出版社 [2] 斯托克、沃森．《计量经济学导论》．商务印书馆．2005

[3] 叶银丹．国内旅游收入的计量经济学分析［Ｊ］．企业导报．2012．（4） [4] 汤路昀．我国旅游业收入影响因素研究．现代商贸工业．2012

本文来源：https://www.bwwdw.com/article/my27.html