影响我国旅游收入的因素

题目：影响我国旅游收入的因素学院：旅游管理学院班级：12级旅馆一班姓名：张永超学号：2012130101472015年1月1 日影响我国旅游收入的因素【摘要】本文根据我国1994—2011旅游的相关数据，分析出影响我国旅游发展的部分因素。

根据对旅游发展的一些考证以及对影响我国旅游业收入的因素分析，同时综合了相关的消费分析理论，选取了国内旅游人数、城镇居民人均旅游花费、农村居民人均旅游花费、铁路里程等四个解释变量建立了理论模型。

在收集了相关的数据基础上，利用EVIEWS软件对计量模型进行了参数估计和检验。

然后，对所得的结果作经济意义的分析。

【关键字】旅游收入旅游人数旅游花费交通多重共线性正文一、问题的提出随着国家的高速发展，人民的生活水平逐渐提高。

而旅游行业作为一个新兴的行业，在国内收入中占据着一个不可忽视的地位。

因此，旅游业在经济发展中的作用日益明显。

改革开放30多年来，特别是进入20世纪90年代后，中国的国内旅游收入年均增长14.4%，远高于同期GDP9.76%的增长率。

为此，需定量的分析影响中国旅游市场的主要因素。

二、问题的分析改革开放以来，国家的经济稳定快速的发展，人均收入不断提高，人们不再继续满足身体上的需求，开始追求精神上的享受。

而旅游业随机而猛速发展。

我国国内旅游现状主要有三个特点：（1）发展快，规模大，1990—2001年，我国国内旅游人数由2.8亿人次增加到7.84亿人次；国内旅游收入也由1990年的170亿元增加到2001年的3522亿元。

（2）覆盖范围广，东西南北遍地开花，形成了一个覆盖范围空前广大的态势。

（3）形式多样化，国内旅游不再是单一的以娱乐休闲为目的的活动，探亲访友、商务活动、学习考察、宗教朝拜、探险、保健等各种形式的旅游活动业已广泛的开展起来。

人均收入的不断提高也是促进旅游行业增长的又一助力。

随着人们收入的提高农村人民也加入到了旅游的大军，调查发现，农村旅游人数占全国中人数的20.2%。

随着收入的增加这个数字也必将会随之增加。

另一方面，交通的更加便利也促进了旅游业的发展，拿铁路举例。

铁路里程数由1994年的5.90万公里增加到了2011年的9.3万公里。

到今天，铁路四通八达，交织起了祖国各地，更好地满足了人们的旅游梦想。

当然，影响旅游业的因素还包括许多，这里我们仅仅研究上文提到的四个原因。

针对此种情况，我们收集了1994--2011年影响我国旅游收入的相关因素的时间序列数据，如旅游人数、旅游花费、交通建设，并用计量方法进行分析和水平比较，以解决所提出的问题。

三、数据收集基于以上分析，选取了被解释变量国内旅游收入y，国内旅游人数x2，旅游花费又分为城镇居民旅游花费x3和农村居民旅游花费x4，铁路里程数x5。

收集了近18年的数据来分析。

四、数据建模建立计量经济学模型：Yt=β1+β2X2t+β3X3t+β4X4t+β5X5t+μYt————————第t年全国国内旅游收入（亿元）X2—————————国内旅游人数（万人次）X3—————————城镇居民旅游花费（元）X4—————————农村居民旅游花费（元）X5—————————公路里程数（万公里）X6—————————铁路里程数（万公里）μ—————————随即扰动项u：随机误差项：由于经济中许多变量之间都有隐藏的表面看不到的相关性，经济中许多方面有些微妙的联系，就如人们对某一产品的需求量会受到该产品价格，替代品价格，居民收入水平等因素影响，这些因素又不能全部列入模型，就用随即扰动项表示。

五、模型求解和检验基于以上解释变量与被解释变量的线形图可以看出：个解释变量与被解释变量的影响差异不明显，但基本方向相同，解释变量之间有一定的联系。

利用Eviews软件，采用以上数据对该模型进行OLS回归，结果如下：该模型可决系数=0.9973，修正后的可决系数=0.9956，可决系数很高，F检验值为593.42明显显著。

但是当α=0.05时，tα/2 （n-k）= t0.025=（14-5）=2.262，且X6的系数符号不符合经济意义，说明存在严重的多重共线性。

做辅助回归，即将每个x变量分别作为被解释变量对其余的x变量进行回归，从而求出可决系数和方差扩大因子。

被解释变量可决系数方差扩大因子VIFjX2 0.9652 28.73563218X3 0.8784 8.223684211X4 0.4714 1.891789633X5 O.8634 7.320644217X6 0.8744 7.961783439由于可决系数度量了Xj与其他解释变量的线性相关程度，相关程度越高，多重共线性越严重，方差扩大因子越大。

方差扩大因子的大小反映了多重共线性的强弱。

方差扩大因子VIFj>=10时，表示有严重的多重共线性，这里只有X21的方差扩大因子小于10，表示存在多重共线性问题。

对多重共线性的处理用逐步回归法进行多重共线性修正：1、通过E-views计算解释变量之间的相关系数由相关系数矩阵可以看出，各解释变量之间的相关系数明显较高，大多都高于0.8，证实确实存在一定的多重共线性。

2、为了修正多重共线性，用逐步回归法分别以y对X2，X3，X4，X5、X6进行回归，从中选出修正后可决系数最大的解释变量，并以这个解释变量为基础，再加入其他变量进行回归。

下面逐步引入解释变量，进行逐步回归，首先进行被解释变量y对解释变量X2，X3进行回归：引入解释变量X3后，可决系数增大，表明拟合度更优，同时不仅T检验显著、F 检验也显著，所以保留解释变量X3。

然后进行Y对X2，X3、X6的回归：因为X6的引入使得回归结果不再显著，t检验没能通过，所以X6变量应该剔除，接下来应该进行被解释变量Y对解释变量X2，X3、X5的回归：因为X5的引入使得回归结果不再显著，t检验没能通过，所以X5变量应该剔除，接下来应该进行被解释变量Y对解释变量X2，X3、X4的回归：引入解释变量X4后，可决系数增大，表明拟合度更优，同时不仅T检验显著、F 检验也显著，所以保留解释变量X4。

综上，对于该模型，应剔除X6、X5两个变量。

最终的影响我国旅游收入的函数应该是Y=f(X2,X3,X4)为最优，拟合结果如下:Y=-3136.713+0.0435X2+3.666X3+2.1786X4t= (-10.5998) (16.0418) (3.8314) (1.9744)R2=0.9961 R2=0.999426 F=841.4 n=14异方差检验1、图形法粗略判断是否存在异方差：先生成残差平方序列，再绘制残差平方序列对解释变量的散点图，如下：由图可以看出，残差平方对解释变量的散点图主要分布在图形的左部分，大致看出残差平方随解释变量呈增大的趋势，因此，模型可能存在异方差，但是是否存在还需要更进一步检验。

2、White检验方法检测是否存在异方差：由white检验得nR^2=8.6933。

因为nR2=8.6933 < X2 0.05 （9）=16.9190。

不存在自相关，所以不拒绝原假设，拒绝备择假设。

自相关检验由修改后的回归方程得样本为14，3个解释变量，Dw=3.4，在0.05显著水平下查Dw统计表可知d L=0.767 d U=1.779，模型中4-d L<D.W.<4,显然模型中存在负自相关。

从残差图也可看出，残差项存在一阶负自相关。

从上可知，模型存在负相关，下面利用广义差分法消除序列相关性。

已得到残差序列e t，为估计自相关系数ρ，用残差序列进行滞后一期的自回归。

在E-Views命令栏输入ls e e(-1)可得回归方程：e t,=0.2498 e t-1由此式可得ρ=0.24977，对原模型进行广义差分回归，在E-Views命令栏输入：ls Y-0.24977*Y(-1) c X2-0.24977*X2(-1) X3-0.24977*X3(-1) X4-0.24977*X4(-1)得到的广义差分回归的结果为：由于使用广义差分，样本容量减少了为13个。

查显著性水平为0.05时的DW统计表可知d L=0.715 d U=1.816，d L <DW=1.624<du ，说明在0.05显著性水平下广义差分模型是否仍旧存在自相关无法判定。

所以，采用以下线性模型作为最终分析后的最优模型：Y=-3136.713+0.0435X2+3.666X3+2.1786X4六、结论：国内旅游收入受国内旅游人数、城镇居民旅游花费、农村居民旅游花费的影响，并且呈正相关。

在08到11年随着旅游人数的增加，旅游收入增加明显较快。

在95和96年铁路里程数增长较快，相对的旅游收入也增长较快，随着城镇居民旅游花费的增加，国内旅游收入也明显随之增加。

随着社会的发展，旅游业已成为全球经济中发展中势头最强劲和规模最大的产业之一，日益凸显它在国民经济中的重要地位。

旅游业的发展以整个国民经济发展水平为基础并受其制约，同时又直接或间接地促进国民经济有关部门的发展。

旅游业的发展经济、社会效益明显，能够促进促进我国产业结构调整和优化，为社会提供大量就业机会，提高人们的物质文化生活水平，在增进国际交流的同时促进招商引资，加快社会主义新农村建设步伐，以及促进经济与环境和社会的协调发展。

因此，对影响我国旅游收入的因素分析就显得非常的必要。

【参考文献】计量经济学（第三版）区域旅游客源市场调研。