旅游产业论文经济计量学论文.doc

旅游产业论文经济计量学论文：旅游产业发展与居民可支配收入的统计关系研究摘要：运用经济学和描述统计学定性研究旅游产业的发展和影响因素，运用经济计量学分析旅游产业发展和居民可支配收入之间的统计关系；采用eviews软件进行建模，运用主成分分析等多元统计分析方法进行数据处理，将两者关系的研究从定量转为定性。关键词：旅游产业；发展；收入；关系1 引言本文通过研究和分析以往的定性资料，提取影响旅游产业发展的因素，建立模型，定量地研究旅游产业发展与居民可支配收入的统计关系。2 文献综述旅游产业近十几年来发展迅速，笔者通过整理全国19952009年统计年鉴中关于旅游业的数据，发现我国旅游人数，旅游收入19952002年呈上升趋势，2003年出现下降，即2003年是中国旅游业发展的一个拐点，这应该是“非典”导致旅游业出现的萧条。居民可支配收入是指居民家庭在调查期获得并且可以用来自由支配的收入，从经济学上讲是为旅游产业的发展提供经济可能的，且国际旅游收入理论上与居民可支配收入无明显关系，因而选取国内旅游收入作为被解释变量，居民可支配收入作为解释变量是经济意义的。而另外在“福建省旅游产业影响因素的灰色关联分析”一文中，提到国内旅游收入与建筑产业总产值的关联度高达0.7963，因而选取建筑产也总产值作为一个解释变量。自从五一取消长假以来，短途旅游成为居民的理想之选，同时私人汽车的拥有量持续增长，为短途旅游提供了交通之便，因而选取私人载客汽车拥有量作为另一个解释变量。3 数据处理和模型建立正如前文所述提到“非典”使得2003年数据成为了一个异常点，为了解决这个问题，引入一个虚拟变量：D=1，2003年以后0，2003年以前，建立多元线性回归模型如下：其中:Yi：国内旅游总收入（亿元）X1i：居民可支配收入（亿元）X2i：建筑业总产值（亿元）X3i：私人载客汽车拥有量（万辆）运用eviews软件处理数据，采用最小二乘法对参数进行估计，得到估计结果如下：D=1Yi=-1251.213+0.0533X1i+0.2054X2i-2.6355X3iD=0Yi=-1884.69+0.3373X1i+0.3373X1i-0.2.52X2i-5.551X3i07的t统计量的p值依次为:（0.0889，0.6274，0.0172，0.0435，0.2389，0.0955，0.1784，0.5091）R2=0.9977调整的R2=0.9954 F=483.92 DW=2.64由此可看出，该模型的R2=0.9977，判定系数很高，F=483.91，说明该模型的线性明显显著，而且当=0.05时，只有2、3的t检验通过了，而且X2i、X3i的符号明显与预期相反，所以这表明很可能存在严重的多重共线性。为了检验多重共线性的存在，我们先来计算个解释变量的相关系数。（x1,x2）=0.9948 （x1,x3）=0.9881 （x2,x3）=0.9981由相关系数可以看出，解释变量之间相关系数相当高，说明确实存在比较严重的多重共线性。现采用主成分分析的方法去解决多重共线性的问题，得到成分的特征值和方差贡献率，按照累计贡献率为99%的标准保留了两个成分，且主成分1的特征值为6.6647，方差贡献率为95.21%，成分2的特征值为0.302，方差贡献率为4.31%基于过程内定取特征根大于1的规则，只能提取1个主要成分，且成分的方差贡献率为95.21%，说明这个主成分提供了原始数据的95.21%的信息。由变量载荷图可知:Z1=-0.3826*x1-0.3828*x2-0.38*x3-0.3428*dx-0.3846*dx1-0.3865*dx2-0.3842*dx3然后做Y对Z1的回归，得到回归方程：Yi=1626.599-0.056643ZiP-Value 0.000 0.0000R2=0.9481调整的R2=0.9441 F=237.44 DW=1.16由上可知，R2=0.9481，F=237.44，整个回归的拟合效果不错，且整个方程的线性显著，同时所有的系数也都通过了t检验，只是样本量小，DW值不能说明序列是否存在自相关，再做一个LM检验，得到LM=2.113321，p值为0.347615，接受原假设，说明序列不存在序列相关。最终的模型：D=1 Yi=1626.578+0.0435X1i+0.0436X2i+0.0433X3iD=0 Yi=1626.559+0.0217X1i+0.0217X2i+0.0215X3i参考文献1中国统计局.中国统计年鉴OB/EL.http:/www.stat