北京市旅游业收入对GDP贡献的线性回归分析1
2024年北京旅游市场分析现状
2024年北京旅游市场分析现状1. 引言旅游业作为现代服务业的重要组成部分，在国民经济中具有重要地位。
而北京作为中国的首都，具有丰富的历史文化和自然资源，吸引了众多国内外游客前来观光游览。
本文旨在分析北京旅游市场的现状，为旅游从业者和相关决策者提供参考。
2. 北京旅游市场概述北京作为中国历史文化名城，拥有众多著名的旅游景点，如故宫、天安门、颐和园等，吸引了大量游客的到访。
此外，北京还拥有丰富的自然资源，如长城、颐山等。
北京的旅游市场以城市观光、文化旅游和自然游览为主要形式。
3. 北京旅游市场的现状3.1 游客数量近年来，北京旅游市场的游客数量呈持续增长的趋势。
根据数据统计，2019年北京市接待游客数量达到了1.4亿人次，同比增长6.6%。
其中，国内游客占据了主要份额，但外国游客也呈现逐年增长的态势。
3.2 游客消费北京的旅游消费水平逐年提升。
游客在北京的消费主要包括门票、餐饮、住宿、购物等。
尤其是在文化旅游方面，北京的文化休闲产业的发展为游客提供了多元化的消费选择。
3.3 旅游产品多样化北京的旅游产品形式多样，满足了不同游客的需求。
除了传统的观光游览，旅游市场还涌现了一些新的产品，如文化体验、主题旅游、夜间旅游等。
这些创新产品丰富了北京旅游市场的内涵，提高了游客的满意度。
3.4 旅游市场竞争北京的旅游市场竞争较为激烈，旅游企业和景区之间存在一定的竞争关系。
为了吸引更多的游客，各景区不断进行升级改造，提升服务质量。
此外，企业还注重市场推广，通过各种渠道吸引游客的关注。
3.5 旅游市场发展机遇与挑战北京的旅游市场面临一些机遇和挑战。
一方面，随着国内人民生活水平的提高，人们对于旅游的需求日益增加，北京作为首都有着巨大的市场潜力。
另一方面，旅游市场的竞争加剧，景区过度开发和旅游资源不均衡的问题也需要解决。
4. 发展战略与建议为了进一步提升北京旅游市场的竞争力，我们提出以下建议：•加强旅游宣传推广，提升北京的品牌形象和知名度；•加大对旅游基础设施的投资，提高旅游环境和服务质量；•创新旅游产品，丰富游客的旅游体验；•加强旅游市场监管，规范旅游市场秩序；•加强与其他城市和旅游景区的合作，共同推动旅游业的发展。
基于VAR模型的旅游收入与GDP关系的实证分析
基于VAR模型的旅游收入与GDP关系的实证分析周伊琦【摘要】Based on time series data,this paper studies the relationship between tourism income and GDP. In terms of indexes about domestic tourism income,inbound tourism income and GDP in the period of 2000 through 2014 ,the author utilizes VAR model and Granger causality test to test the reciprocal causality be-tween these variables,and co-integration test is used to investigate their long—term relationship. The vec-tor error correction model and impulse response function as well as the variance decomposition are also used to examine the dynamic relationship between data in the short term. The result indicates that the relation be-tween GDP and international tourism is unilaterally influencing and domestic tourism income plays a much more prominent role in boosting GDP.%文章基于时间序列数据研究国内旅游收入、国际旅游收入与GDP的关系。
SAS软件对国内旅游收入的线性回归分析
够 正 确 把 握 我 国 国 内旅 游 消 费 与 其 他 因素 的 内在联 系 ． 有利 于政 府 和企 业 将
把 握 我 国 国 内 旅 游 消 费 的 发 展 趋 势 和 特 点 ． 取 针 对 性 的 措 施 刺 激 人 们 国 内 采
首 先 ．在 Ｓ Ｓ软 件 编 辑 器 对 话 框 定 。 Ａ 剩余 标 准差 Ｒ ｏ ＭＳ ｏｔ Ｅ为 １ ８３ １ １ ７． ７ 。 ０ 内 ． 定 程 序 与 数 据 ． 定 因 变 量 Ｙ与 设 确
未 来 发 展 的 基 准 和 导 向 可 见 ． 游 业 旅 的 发 展 得 到 了 越 来 越 多 的 重 视 如 果 能
文献 标识 码 ： Ａ 最后 确 认 运行 ． 到 相关 的分 析 结 得 果 及 数 据 ， 到 回归 方 程 式 如 式 （ ） 得 １ 所
示。
Ｙ ＝－ ８ ５ ８ ６ ９ ．９ ７ ＋５ ５ ４ Ｘ】 ．３ ４１ ＋
１ 数 据 的 选 取
对 我 国 国 内 旅 游 市 场 进 行 连 续 １ １
年 （００ ２ １ ２ ０ — ０ ０年 ） 的检 验 分 析 ， 据 均 数
见 》 明确 提 出要 “ ， 以邓 小平 理 论 ” “ 和 三 来 自于 国 家 统 计 局 网 站 中 国统 计 年 鉴 ０６ ３ ０（ －．１９ Ｘ — ． ４ ５（ ．９ ８ ）－ ５ ２ ４ ３０３ ９ ） １０ ５ ４
ｘ ， ２ ３ ４ 解 释 Ｙ ９ ． ％ 的信 息 ， １ ， ， 能 ｘ ｘ ｘ ９７ ８
还 有 ０１％ 由其 他 变 量 和 随 机 因素 决 ．３
由 表 ２ 中 回 归 模 型 平 方 和 为 １５４ ２１ １ ４ ６ ７ ．残 差 平 方 和 为 １０７ ９ 总 ９ ４ ．
一元线性回归预测法
第一节 回归分析与回归方程
本节基本内容:
●回归与相关 ●总体回归函数 ●随机扰动项 ●样本回归函数 ●非线性模型线性化
6
一、回归与相关
（对统计学的回顾）
1. 经济变量间的相互关系
◆确定性的函数关系 Y f (X )
圆面积s f ,半径r r 2
◆不确定性的统计关系—相关关系
Y f (X ) (ε为随机变量)
Y
150
100
50
4.0
X 4.5
0 0
X
50
100
150
200
250
非线性相关
11
▲注意
①不线性相关并不意味着不相关； ②有相关关系并不意味着一定有因果关系； ③回归分析/相关分析研究一个变量对另一个（些）
变量的统计依赖关系，但它们并不意味着一定 有因果关系。 ④相关分析对称地对待任何（两个）变量，两个 变量都被看作是随机的。回归分析对变量的处 理方法存在不对称性，即区分应变量（被解释 变量）和自变量（解释变量）：前者是随机变 量，后者不是。
12
3.相关程度的度量—相关系数
总体线性相关系数：
Cov( X ,Y )
Var( X )Var(Y )
其中：Var(X ) ——X 的方差；Var(Y ) ——Y的方差
Cov( X ,Y ) ——X和Y的协方差
样本线性相关系数：
XY
__
__
( Xi X )(Yi Y )
__
__
( Xi X )2 (Yi Y )2
19
正线性相关
相关关系类型
非线性相关
负线性相关
不相关
20
4. 回归分析
《2024年北京市旅游收入影响因素分析——基于计量经济学模型》范文
《北京市旅游收入影响因素分析——基于计量经济学模型》篇一一、引言北京作为中国的首都，其旅游业的发展一直是国内外关注的焦点。
旅游业的兴旺发展，对提升北京市经济收入、增加就业机会以及增强城市综合实力有着重要影响。
然而，随着经济环境的不断变化，北京的旅游收入受到了许多内外因素的影响。
本文将运用计量经济学模型，深入分析这些影响因素，以期为北京市旅游业的持续发展提供参考依据。
二、计量经济学模型构建为了全面分析北京市旅游收入的影响因素，本文选取了以下几个关键变量：国内生产总值（GDP）、人均可支配收入、交通设施完善程度、旅游资源丰富度、政策支持力度以及国际游客数量。
通过构建多元线性回归模型，分析这些变量与旅游收入之间的相关性。
三、影响因素分析1. 国内生产总值（GDP）：作为衡量一个地区经济发展水平的重要指标，GDP对旅游收入有着直接的影响。
随着GDP的增长，居民的消费能力提高，对旅游的需求也随之增加。
2. 人均可支配收入：人均可支配收入的提高意味着居民有更多的闲暇资金用于旅游消费，从而推动旅游收入的增加。
3. 交通设施完善程度：交通的便利性是影响游客出行的重要因素。
随着北京交通设施的不断完善，游客的出行更加便捷，从而促进了旅游业的繁荣。
4. 旅游资源丰富度：北京拥有丰富的历史文化资源、自然风光以及现代化的城市设施，这些旅游资源对游客具有很大的吸引力，是推动旅游收入增长的重要因素。
5. 政策支持力度：政府的政策支持对旅游业的发展起着重要的推动作用。
例如，政府通过实施旅游优惠政策、加大基础设施建设投入等措施，可以有效地促进旅游业的发展，提高旅游收入。
6. 国际游客数量：国际游客的数量对北京的旅游收入也有着重要的影响。
随着国际交流的增多，越来越多的外国游客选择来北京旅游，为北京的旅游业带来了丰富的收入。
四、计量经济学模型应用及结果分析基于计量经济学模型的应用，本文对历史数据进行了实证分析。
结果显示，国内生产总值、人均可支配收入、交通设施完善程度、旅游资源丰富度以及政策支持力度对北京市旅游收入有着显著的正向影响。
第二章 简单线性回归模型
● 被解释变量 Y 的条件概率： X 取某固定值时， Y 取不Y 同值的概率称为 Y 的条
件概率。
● 被解释变量 Y 的条E (件Y 期Xi )望： 对于 X 的每一个取值，
对 Y 所形成的分布确定其期望或
均E值(Y，X称i ) 为 Y 的条件期望或条件均值，X i
每
1548 1750
月
1688 1814
家
1738 1985
庭
1800 2041
消
1902 2186
费
2200
支
2312
出
Y
E(Y Xi ) 1591 1915
1631 1726 1786 1835 1885 1943 2037 2078 2179
2298
2316
2387
2498 2689
2092
1843 1974 2006 2265 2367 2485 2515 2689 2713
第二章
简单线性回归模 型
1
引子 : 中国旅游业总收入将超过 3000 亿美元
吗？
“ 未来我国旅游需求将快速增长，根据中国政府所 制定
的远景目标，到 2020 年，中国入境旅游人数将达到 2.1 亿
人次；国际旅游外汇收入 580 亿美元，国内旅游收入 2500
亿美元。到 2020 年，中国旅游业总收入将超过 3000 亿美
● 实际的经济研究中总体回归函数的形式通常是未知的
，只
能根据经济理论和实践经验去加以设定。在计量经济研
究
ui
中，设定计量经济模型，实际就是在设定总体回归函数
可
19
中国旅游业发展对GDP增长的贡献度分析
中国旅游业发展对GDP增长的贡献度分析中国旅游业近年来以惊人的速度发展，成为国民经济的重要支柱之一。
旅游业对GDP的增长贡献度的分析是评估中国经济健康发展的关键指标之一。
本文将探讨中国旅游业对GDP增长的贡献度，并分析其对国民经济的影响。
首先，从就业的角度来看，旅游业在中国所创造的就业机会数量庞大。
随着旅游业的发展，越来越多的人涌入该行业，为国家创造了大量的就业机会。
根据中国国家统计局的数据，2019年，旅游业在GDP中的比重超过11%，在总就业人数中占比超过10%。
旅游业的持续增长将进一步推动就业市场，为人们带来更多的经济机会，降低失业率，进而提高人民收入，推动消费升级。
其次，旅游业对相关产业链的带动作用也非常明显。
旅游业的繁荣直接促进了酒店、餐饮、交通、零售等相关行业的发展。
当游客数量增加时，酒店预订率增加，餐厅的消费量增加，交通工具的需求也会相应增加。
这些需求的增长又对相关行业提供了更多的商机，进而推动了GDP的增长。
在旅游区域发展方面，各级政府也加大了对基础设施的建设力度，如修建道路、改善交通等，这又进一步促进了相关行业的发展。
此外，旅游消费对GDP增长的贡献度也体现在它对内需的拉动作用上。
随着中国居民收入的增加和生活水平的提高，人们对旅游的消费需求不断增长。
旅游消费成为一种精神和物质上的享受，引领着消费市场的升级和多元化。
越来越多的人选择花费假期进行旅行，为国家经济注入了巨大的消费能量。
根据中国旅游研究院的统计数据，2019年，国内游客的旅游总消费约为5.7万亿元，占国内生产总值的比重超过11%。
旅游消费的不断增长进一步拉动了GDP的增长，推动了经济的长期可持续发展。
最后，旅游业还对外贸出口起到了重要的促进作用。
中国旅游业作为一个重要的服务出口行业，吸引了大量的外国游客来华旅游。
根据中国国家旅游局的数据，2019年入境游客超过1.4亿人次，国际旅游外汇收入近达1300亿美元。
境外游客对于购物、住宿、交通等旅游消费的贡献，对扩大国际贸易和改善贸易结构具有显著作用。
三大产业对gdp贡献的线性回归分析
三大产业对GDP贡献的线性回归分析三大产业对GDP贡献的线性回归分析基金项目：广东省软科学项目与广东工业大学大学生创新创业项目联合支持。
【文章摘要】三大产业与GDP大小之间关系对于我国经济的可持续发展十分重要，从这些关系中我们可以看到我国产业结构的构成，从而看出各大产业对GDP的影响。
本文在我国1990-2009 年三大产业和GDP 总量的年度统计数据基础上，根据三大产业与GDP 大小之间的相关性，建立了回归方程，再通过SPSS 统计软件对数据进行处理，并对处理结果作了定量分析。
【关键词】三大产业；GDP；线性回归分析回归分析是以若干变量的观测数据为出发点，通过对数据结构的分析研究，寻找变量间存在的依赖关系，它是研究变量间相关关系的一种数理统计分析方法。
多元线性回归模型，设因变量Y 与k 个解释变量X1，X2，…，Xk 之间具有线性相关关系：是待估计参数；u 是随机干扰项，与X 无关，它反映了Y 被X 解释的不确定性。
首先，在SPSS中建立这20年的GDP及三大产业的数据文件，如下图1所示：然后，建立三大产业对GDP总量的回归方程。
本文的数据来源于2010年国家统计年鉴，所选择的自变量指标是第一产业（X1 ）、第二产业（X2）、第三产业（X3）；因变量为国内生产总值，用Y表示。
此时的回归方程为：GDP=β1+β2第一产业+β3第二产业+β4第三产业+μ在 Method 项中，选择Enter 方法，自变量强行进入的回归。
数据处理结果：（如表1—表4）结果分析：（1）由表得出β值：β2=0.092，β3=0.473，β4=0.437，可以得出多元线性回归模型：Y=0.092X1+0.473X2+0.437X3 由拟合优度检验（表2）可以看出当3 个变量都进入模型时多重判定系数R2=1，说明建立的出多元线性回归分析方程拟合程度很高，表明拟合效果很好。
（2）由多元线性回归方程的方差分析（表3），可以看出 k-1=3，n-k=16，当显著性水平a=0.05时，p=0.000<0.05，所以回归方程十分显著。
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北京市旅游业收入对GDP贡献影响的分析
旅游业对经济社会发展过程中的作用一直以来都是旅游经济研究的重要课题，只有确定旅游业的经济贡献，才能根据国家或地区实际制定具体的产业发展政策。
近年来，随着北京申办奥运会的成功，政治外交活动的平稳展开，外国投资和商务往来的增加，以及中国国内经济的高速发展等各种利好因素的影响，北京的旅游产业出现了前所未有的机遇和平台，使其呈现了良好的发展态势。
由于旅游产业的高度关联性，所以它在北京城市经济与社会发展中扮演了越来越突出的角色，发挥着日益重要的作用。
根据国家旅游局统计，2011年，北京市旅游收入突破3000亿元，创下亿元的新高，2012年北京市的旅游业对GDP的贡献首次突破7%。
北京旅游业发展水平位居全国前列，对经济发展贡献突出，极大地推动服务业、餐饮等第三产业大发展，带动了全国经济，文化，社会的发展。
同时旅游产业的崛起，是北京市成为国际一流旅游城市的显著标志。
因此，确定旅游业的经济贡献，是旅游业得到更多人的重视并制定旅游业发展政策的重要基础。
本文试图运用计量经济学的工具对旅游业收入对GDP的贡献进行线性回归分析，以此认识存在的问题，为北京市旅游业更健康地发展提出相应的对策和建议。
目前关于旅游业的理论及其实证研究也日趋成熟，特别是旅游业的产业贡献和在经济社会发展中的地位的研究也比较集中。
而有争议性的是由于旅游业收入对GDP的贡献率低于三大产业的贡献率，以此证明其不足于被定为产业支柱来看待，加上各地区采用的统计方法有所差别，致使计算旅游产业对GDP的贡献就更为困难。
我国学者李江帆和李美云(1999)用旅游剥离系数法来计算旅游产业增加值对第三产业的贡献率；罗明义(2001)从税收的角度研究了旅游业产业贡献的分离测算法。
魏小安和厉新建(2004)则从旅游产业地位的各种统计视角思考了确定旅游业对GDP贡献的重要性；宋子千和郑向敏提出并研究了，旅游业产业地位的衡量指标本文试图运用计量经济学的分析工具对北京市旅游业收入对GDP的贡献率进行研究，来得出一个更有说服力的答案。
一，北京市旅游收入对GDP贡献的分析
使用1994-2010年，北京市旅游收入与GDP的数据为样本来进行分析，见表。
变量设置，旅游收入为解释变量X，GDP为被解释变量Y。
北京市旅游收入对GDP的数据表
年份北京市旅游|
GDP 消费价
格
年份北京市旅游
实际
GDP
收入（亿元）(亿元）指数~
实际收入（亿元）
(亿元）x y X Y
1994（
298
1994
1995|
1995
19961996
）
1997
1997
1998* 1998
199******** 5.《20006832000
2001》2001
20029302002{
20037062003
2004{
1145
2004
20051300》
2005
12.
2006200614.
:
2007
200716.
20081907~ 2008
2009200921.《2010401202201023.
数据来源：时间序列的平稳性检验
<
1，线性回归分析
（1）散点图
如散点图所示，可以看出Y与X大致呈一次线性相关的关系，而且是正向相关关系。
即Y随着X的增长而增长，X也随着Y的增长而增长。
从经济学的角度看，旅游业收入的增长对GDP是有影响的，而GDP的增长，会增加人们的收入，从
而促进旅游业的发展，增加旅游收入。
（2）最小二乘法的参数估计
利用eviews 软件对模型进行参数估计
得到结果：
3127
.19734.0)
4554.23()239.0(9391.1540283.19ˆ2
==+=DW R t X Y
该模型的经济意义是：北京市的旅游收入与GDP 呈正态相关关系，两者互为影响。
评价每一单位旅游收入的增加可拉动大约GDP154个单位的增加。
2，异方差分析
在eviews 软件中，用white 方法检验异方差。
由检验结果可知，P=>，因此模型不存在异方差。
因此，最小二乘法的回归结果是可靠的，可以反映旅游收入对GDP是有影响的。
3，序列相关检验
在eviews软件中，用拉格朗日乘数法对模型进行自相关检验。
由检验结果可知，RESID(-1)和RESID(-2)都不存在自相关。