北京旅游业发展状况综合分析 统计学课程设计 毕业设计.pdf

北京旅游业发展状况综合分析 1 19 北京旅游业发展状况北京旅游业发展状况综合综合分析分析 白晓明 北京邮电大学 学院 自动化 班级 2008211409 班 学号 08212005 摘要摘要 本文针对评估北京旅游业发展状况的问题 选取了 3 个不同的角度进 行了科学的全面的分析 最终给出一些旅游业发展的建议 首先对 2000 年到 2009 年 10 年内评估旅游业发展状况的指标 旅游业对 GDP 贡献率 旅游业对服务业贡献率和入境旅游与国内旅游的份额 进行定量计算以 获得 10 年来旅游业发展变化的规律 从得到的旅游业对 GDP 贡献率和旅游业对 服务业贡献率的变化曲线可以看出旅游业对经济的贡献有逐年下降的趋势 值得 深思 其次通过历史数据 应用一元线性回归模型对 2010 年旅游业宏观数据进行 了预测 模型均通过了检验 预测结果为 2010 年北京接待游客数为 16370 44 万人 比 2009 年稍有回落 但旅游业总收入将达 2478 35 亿元 比 2009 年增加 44 97 亿元 然后对北京地区旅游业发展进行综合分析 1 应用因子分析法对旅游业各宏 观数据进行降维处理 并计算降维后各因子得分 对其进行加权即得到各年综合 得分 其中 2010 年综合得分为 1 09 2 应用 层次分析模型 AHP 更加全面地考 虑旅游业相关因素 构建计算旅游业发展综合指数的模型 采取了逐层分解 化 繁为简 极差归一化思想 更有力的挖掘出深层次的实质性的综合信息 最终得 到各年旅游业发展综合指数 其中 2009 2010 年综合指数分别为 11 35 11 90 即 2010 年旅游业发展水品将比 2009 年提升 4 85 个百分点 最后我们试图说明北京旅游业发展壮大的优势所在 并对发展过程中的各种 问题进行了定性分析 在此基础上给出一些易操作性的对北京旅游业发展的一些 建议 关键词关键词 旅游业发展指标 线性回归 因子分析 层次分析 旅游业发展综合指 数 北京旅游业发展状况综合分析 2 19 1 目录目录 北京旅游业发展状况综合分析 1 白晓明 1 北京邮电大学 学院 自动化 班级 2008211409 班 学号 08212005 1 0 引言 3 2 整体情况分析 3 2 1 旅游业对整个 GDP 的贡献率 3 2 2 旅游业对服务业贡献率 4 2 3 入境旅游与国内份额比较 5 3 北京旅游业发展与 2010 年预测 6 3 1 历年旅游人数与 2010 年预测 6 3 2 历年旅游收入与 2010 年预测 8 4 北京旅游业发展综合分析 9 4 1 因子分析 9 4 2 层次分析模型 AHP 对 2000 年到 2010 年旅游业的综合评价 11 5 北京旅游业发展的优势 15 6 北京旅游业发展的问题 15 7 对北京旅游业发展的建议 16 8 参考文献 17 附录 17 北京旅游业发展状况综合分析 3 19 0 引言引言 旅游产业是一个以旅游资源 自然或人文的 为核心 以旅游经济 旅游商品和 服务 旅游娱乐 旅游食宿 旅游旅店和旅游交等为主要方式的不断扩大的综合 型产业 是公认的绿色产业 旅游产业链已经越来越成为国家经济增长的主要动 力源 各个国家和各个地方都在努力加大对这个新兴产业关注和开发力度 近年 来随着居民生活水平的提高 闲暇时间的增多 特别是人们在消费观念上的巨大 改变 人们对旅游消费的需求也越来越大 从客观上推动了旅游业的发展 七朝 古都北京经历了3000多年的文化积淀 理所当然是一座文化名城 同时首都北京 是全国的政治和经济中心 以自然的向心力吸引着人们来来往往 自然也是旅游名 城 旅游业的发展领先于国内其它地区 且一直保持着全国入境旅游和国内旅游接待中心以 及全国旅游业先头城市的地位 并已成为首都第三产业的重要支柱产业 2 整体情况分析整体情况分析 旅游业发展状况指标众多 主要选取对 GDP 的贡献率和对服务业的贡献率 两个宏观指标来评价旅游业对北京地区经济的影响 而对入境旅游与国内份额的 比较可以得到北京旅游结构的信息 通过对以上三个指标历史数据的比较我们很 容易得到北京旅游业的发展趋势 为旅游业政府政策的确立和发展战略的规划提 供一定的支持 2 1 旅游业对整个旅游业对整个GDP的贡献率的贡献率 GDP 国内生产总值 是宏观经济中最受关注的经济统计数字 因为它被 认为是衡量国民经济发展情况最重要的一个指标 旅游业对 GDP 的贡献率衡量 旅游业对国民经济的影响 同时旅游业作为国际公认的绿色产业 旅游业对 GDP 的贡献率表征绿色 GDP 比率 计算公式如下 旅游业对 GDP 的贡献率 当年旅游业生产总值 当年 由以上公式即可得到北京 2000 年到 2009 年 10 年内旅游业对 GDP 贡献率如下 表 年份 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 贡献 率 27 4 29 2 26 3 16 6 22 5 22 1 21 6 20 9 19 8 20 0 柱状图如下 北京旅游业发展状况综合分析 4 19 由以上图表可知大部分年份北京地区旅游业对 的贡献率超过 20 旅游业发展水品相当高 其中 年由于非典的影响旅游业对 的贡献 率只有堪堪 16 6 旅游业对 贡献有逐年下降的趋势 值得引起注意 2 2 旅游业对服务业贡献率旅游业对服务业贡献率 第三产业即服务业 第三产业是衡量一个地区经济发展水平的重要标志 发 达国家第三产业在国民经济中比重远远高于发展中国家 而旅游业隶属于第三产 业 故而旅游业的发展可以大力带动第三产业的发展 旅游业对第三产业的贡献 率即说明旅游业对第三产业的拉动程度 旅游业对第三产业的贡献率计算公式如 下 旅游业对第三产业的贡献率 当年旅游业生产总值 当年第三产业产值 由以上公式即可得到北京2000年到2009年10年内旅游业对服务业的贡献 率如如下表 年份 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 贡献 率 42 3 43 6 38 1 24 2 33 1 31 7 30 0 28 4 26 3 26 5 条形图如下 0 5 10 15 20 25 30 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 贡献率 贡献率 年份年份 2000年年 2009年旅游业对年旅游业对GDP贡献率贡献率 北京旅游业发展状况综合分析 5 19 由以上图表可知 大部分年份北京地区旅游业对服务业贡献率超过 26 已是相当高 由于 2003 年非典的影响 旅游业受到重创 是以旅游业对服务业 贡献率只有区区 24 2 除 2004 年上升较明显外 旅游业对服务业贡献率几乎 逐年下降 从2000年的42 3 到2009年的26 5 整整下降了15 8个百分点 虽然一定程度上说明其他行业增长迅猛 但旅游部门应该引起高度重视 不容乐 观 2 3 入境旅游与国内份额比较入境旅游与国内份额比较 入境旅游与国内旅游的份额比较可以准确地把握北京地区旅游业整体发展 结构 便于政府等各部门对旅游政策的制定 由于入境旅游受当年举办的各种国 际性活动如体育赛事 文化交流等的影响较大 故我们仅对 2009 年的入境旅游 与国内旅游份额进行比较 如下图 01020304050 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 贡献率 贡献率 年份年份 2000年年 2009年旅游业对服务业贡献率年旅游业对服务业贡献率 入境旅游人数 412 5 国内旅游人数 16257 入境旅游人数与国内旅游人数比较入境旅游人数与国内旅游人数比较 万人万人 北京旅游业发展状况综合分析 6 19 由图可知入境旅游外汇收入大约为总收入的 12 左右 而入境旅游总人数仅 为旅游总人数的 2 左右 看来北京旅游业还是绝对以国内旅游为主 作为中国 的首都 北京离国际化大都市 国际旅游中心还有很远的距离 3 北京旅游业发展与北京旅游业发展与 2010 年预测年预测 由于衡量一个地区旅游业发展状况最重要的两个指标是旅游人数与旅游收 入 旅游人数可以在一定程度上衡量顾客满意度 服务认可度以及游客吸引力 而旅游收入可以衡量旅游业带来的经济效益 故仅对该两项指标进行分析 3 1 历年旅游人数与历年旅游人数与2010年预测年预测 由北京统计局网站获得北京地区 1998 年到 2009 年 12 年内各年接待的游客 总数 见附表 1 画出对时间轴的散点图如下 入境旅游外汇 收入 288 9 国内旅游收入 2144 5 入境旅游外汇收入与国内旅游收入对比入境旅游外汇收入与国内旅游收入对比 0 0 2000 0 4000 0 6000 0 8000 0 10000 0 12000 0 14000 0 16000 0 18000 0 19961998200020022004200620082010 接待游客数 万人 接待游客数 万人 年份年份 北京旅游业发展状况综合分析 7 19 由以上散点图可以看出 2003 年北京地区接待游客总数与其他年份前后脱节 出现奇点 主要是因为非典对旅游业的重创 而其余年份接待游客数随着时间的 推移而呈现出稳定的线性增长趋势 故可用线性模型来预测 2010 年的接待游客 数 为了的到精确的线性模型 剔除 2003 年点 将 2003 年的接待游客数用 2002 年与 2004 年的平均值来代替 得到的序列有很好的线性度 线性模型如下 t Y a b t t Y 表示时间序列的预测值 t 表示时间标号 a 表示趋势线在 Y 轴上的截距 b 表示趋势线斜率 用 excel 进行回归分析得到如下结果 Coefficie nts 标准 误差 t Stat P valu e Lower 95 Upper 95 下限 95 0 上限 95 0 Interce pt 8419 03 9 280 28 65 30 037 26 3 91E 11 7794 5 21 9043 5 56 7794 5 21 9043 5 56 X Variabl e 1 611 646 38 083 44 16 060 68 1 81E 08 526 79 08 696 50 12 526 79 08 696 50 12 调整后的 0 958947 覆盖了大部分的点 F 257 9455 t 检验的两个 p 值均较小 残差图如下 回归统计 Multiple R 0 981162 R Square 0 962679 Adjusted R Square0 958947 标准误差 455 4117 观测值12 dfSSMSF Significance F 回归分析1 53497845 53497845 257 9455 1 81E 08 残差102073998 207399 8 总计11 55571843 北京旅游业发展状况综合分析 8 19 由图可知残差基本服从正态分布 故回归效果较好 趋势 a 8419 039 b 611 646 所以 2010 年北京地区旅游人数预测值 t Y 8419 039 13 611 646 16370 44 万人 相比 2009 年增加 44 97 亿元 3 2 历年旅游收入与历年旅游收入与2010年预测年预测 同 2 1 由北京统计局网站获得北京地区 1998 年到 2009 年 12 年内各年旅游 收入总额 见附表 1 画出对时间轴的散点图如下 由以上散点图可知除 2003 年外北京地区旅游收入随时间增长的线性度较好 因而故可用线性模型来预测 2010 年的旅游收入 同 2 1 为了的到精确的线性模 型 剔除 2003 年点 将 2003 年的接待游客数用 2002 年与 2004 年的平均值来 代替 得到的序列有很好的线性度 线性模型如下 表示旅游收入时间序列的预测值 t 表示时间标号 m 表示趋势线在 Y 轴上的截距 b 表示趋势线斜率 用 excel 进行回归分析得到如下结果 回归统计 1000 500 0 500 1000 19961998200020022004200620082010 残差残差 X Variable 1 X Variable 1 Residual Plot 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 19961998200020022004200620082010 旅游收入旅游收入 亿元亿元 年份年份 北京旅游业发展状况综合分析 9 19 Multiple R 0 989546 R Square 0 979201 Adjusted R Square 0 977121 标准误差 90 39912 观测值 12 Coefficie nts 标准 误差 t Stat P valu e Lower 95 Upper 95 下限 95 0 上限 95 0 Interce pt 346 023 55 636 81 6 2193 17 9 89E 05 222 05 64 469 98 95 222 05 64 469 98 95 X Variabl e 1 164 025 1 7 5595 54 21 697 73 9 66E 10 147 18 14 180 86 89 147 18 14 180 86 89 调整后的 0 977121 覆盖了大部分的点 F 470 7914 两个 p 值均很小 残 差图如下 由图可知残差基本服从正态分布 回归效果较好 n 164 0251 m 346 023 所以 2010 年北京地区旅游收入预测值为 164 0251 13 346 023 2478 35 亿元 相比 2009 年略有回落 4 北京旅游业发展综合分析北京旅游业发展综合分析 北京旅游业发展综合分析就是将旅游业各项指标作为一个整体 系统 全面 综合地对旅游业发展状况进行剖析和评价 4 1 因子分析因子分析 因子分析法是主成分分析方法的推广和深化 通过探究众多变量之间的内部 关系 把原来多个变量化为少数几个综合指标的一种统计方法 使用因子分析法 dfSSMSF Significance F 回归分析138473073847307 470 7914 9 66E 10 残差10817208172 总计113929027 200 100 0 100 200 1995200020052010 残差残差 X Variable 1 X Variable 1 Residual Plot 北京旅游业发展状况综合分析 10 19 可以损失较小的信息 减少评价指标 针对主因子进行分析 使竞争力评价结果 更为合理有效 考虑北京地区的情况 我们选取了星级饭店数 国际旅行社数 旅游业外汇 收入 万美元 入境旅游人数 万人 国内旅游人数 万人 国内旅游收入 亿元 第三产业从业人数 万人 七个指标来进行分析 并对 2009 年与 2010 年进行比较 首先由附表 2 中数据 同 2 用回归模型对 2010 年的指标进行预测 预测 结果如下 2010 年 旅游业指 标 星级饭 店数 国际旅 行社数 外汇收 入 万美 元 入境旅 游人数 万人 国内旅 游收入 亿元 国内旅 游人数 万人 服务业 从业人 数 万 人 指标值 824 243 479690 439 7 2163 14738 786 以上回归预测均通过假设检验 在 SPSS 中对以上七个指标建立变量 依次为 x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 两两进行 相关分析得到变量 Peason 相关系数矩阵如下 由上表可以看出 旅游评价的七个指标有较强的相关性 在建立模型时可以 考虑降维处理 将七个指标浓缩成更少的指标 故采用因子分析法 利用 spss 得到旅游评价指标因子分析的主成分表 因子负荷矩阵 因子得 分系数矩阵分别如下 主成分表主成分表 旋转后的因子负荷矩阵旋转后的因子负荷矩阵 星级饭店数国际旅行社数入境旅游人数旅游外汇收入国内旅游人数国内旅游收入 第三产业从业人 数 Pearson Correlation1 862 931 949 978 987 971 Sig 2 tailed 000 000 000 000 000 000 N12121212121212 Pearson Correlation 862 1 710 808 867 890 803 Sig 2 tailed 000 010 001 000 000 002 N12121212121212 Pearson Correlation 931 710 1 973 945 941 915 Sig 2 tailed 000 010 000 000 000 000 N12121212121212 Pearson Correlation 949 808 973 1 948 970 939 Sig 2 tailed 000 001 000 000 000 000 N12121212121212 Pearson Correlation 978 867 945 948 1 989 933 Sig 2 tailed 000 000 000 000 000 000 N12121212121212 Pearson Correlation 987 890 941 970 989 1 961 Sig 2 tailed 000 000 000 000 000 000 N12121212121212 Pearson Correlation 971 803 915 939 933 961 1 Sig 2 tailed 000 002 000 000 000 000 N12121212121212 国内旅游人数 国内旅游收入 第三产业从业人数 Correlations 星级饭店数 国际旅行社数 入境旅游人数 旅游外汇收入 Total of VarianceCumulative Total of VarianceCumulative Total of VarianceCumulative 16 51693 08093 0806 51693 08093 0804 27361 04261 042 2 3244 63597 715 3244 63597 7152 56736 67397 715 3 0921 31099 025 4 051 72899 752 5 011 16199 913 6 005 07799 990 7 001 010100 000 Total Variance ExplainedTotal Variance Explained Component Initial EigenvaluesExtraction Sums of Squared LoadingsRotation Sums of Squared Loadings 北京旅游业发展状况综合分析 11 19 因子得分系数矩阵因子得分系数矩阵 从主成分表中可以看出第一个因子特征根为 6 516 第二个因子特征根为 0 324 这两个因子特征根之和占到了特征根总和的 97 715 基本保留了原变量 的信息 从旋转后的因子负荷矩阵可知因子 1 在入境旅游人数 旅游外汇收入 第三 产业从业人数和星级饭店数上有较大负荷数 因子 2 在国内旅游人数 国内旅游 收入和国际旅行社上有较大负荷数 从因子得分系数矩阵得到因子得分模型如下 Fac1 0 115x1 0 772x2 0 663x3 0 352x4 0 104x5 0 065x6 0 258x7 Fac2 0 100 x1 1 248x2 0 597x3 0 217x4 0 114x5 0 169x6 0 095x7 以各因子的方差贡献率作为权重进行加权汇总 得到各因子的综合得分公式 为 F 0 61042 Fac1 0 36673 Fac2 算得 2009 年 2010 年综合得分为 0 80 1 09 若将此得分作为对北京旅 游业宏观数据发展的评定值 则 2010 年旅游业发展水品将比 2009 年提升 36 2 4 2 层次分析模型层次分析模型 AHP 对对2000年到年到2010年旅游业的综合评价年旅游业的综合评价 涉及到社会 经济和人文等因素的问题主要困难在于 这些问题不易定量地 测量 人们凭借自己的知识和经验来进行判断 当因素较多时 给出的结果往往 是不全面与不准确的 如果只是定性的结果 则常常不易被人接受 层次分析法 AHP 采用相对比较尺度 一定程度上提高了精确度 1 故采用层次分析法 1 姜启源 数学模型 第三版 北京 高等教育出版社 225 页 12 星级饭店数 788 598 国际旅行社数 415 907 入境旅游人数 928 351 旅游外汇收入 855 488 国内旅游人数 783 602 国内旅游收入 778 626 第三产业从业 人数 817 522 Rotated Component MatrixRotated Component Matrixa a Component 12 星级饭店数 115 100 国际旅行社数 7721 248 入境旅游人数 633 597 旅游外汇收入 352 217 国内旅游人数 104 114 国内旅游收入 065 169 第三产业从业 人数 258 095 Component Score Coefficient MatrixComponent Score Coefficient Matrix Component 北京旅游业发展状况综合分析 12 19 综合评价北京地区旅游业发展状况 须对影响北京旅游业的各个因素进行评 估 需构建一个包