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ANHUI UNIVERSITY OF FINANCE & ECONOMICS论文题目 我国旅游业市场收入的影响因素计量分析 院 (系) 经济学院 所在班级 姓 名 学 号 日 期 2014年12月16日 我国旅游业市场收入的影响因素分析摘要:随着中国经济的发展,旅游业也在近年来一直保持高速发展,旅游业作为国民经济新的增长点,在整个社会经济发展中的作用日益显现。本文选取我国1994-2011年的相关数据,对我国旅游业市场收入的影响因素的分析、检验,并对各因素的影响程度的大小进行比较,最终建立合适的回归模型,对其做统计和经济意义上的分析,并根据结果提出建议。关键词:旅游业 国内旅游人数 居民人均旅游花费 铁路里程 回归分析法 一、问题的提出近年来,中国旅游业一直保持高速发展,旅游业作为国民经济新的增长点,在整个社会经济发展中的作用日益显现。中国的旅游业分为国内旅游和入境旅游两大市场,入境旅游外汇收入年均增长22.6%,与此同时国内旅游也迅速增长。改革开放30多年来,特别是进入20世纪90年代以后,中国的国内旅游收入年均增长14.4%,远高于同期GDP的增长率。为了规划中国未来旅游产业的发展,需要定量的分析影响中国旅游市场发展的主要因素。 二、收集数据为估计模型参数,收集旅游事业发展所处的19942011年阶段的统计数据,如图所示。年份Y*/亿元X2/百万人次X3/元X4/元X5/万公里19941023.5524414.754.95.919951375.7629464.061.55.9719961638.4640534.170.56.4919972112.7644599.8145.76.619982391.2695607.0197.06.6419992831.9719614.8249.56.7420003175.5744678.6226.66.8720013522.4784708.3212.77.0120023878.4878739.7209.17.1920033442.3870684.9200.07.320044710.71102731.8210.27.4420055285.91212737.1227.67.5420066229.71394766.4221.97.7120077770.61610906.9222.57.820088749.31712849.4275.38200910183.71902801.1295.38.6201012579.82103883.0306.09.1201119305.42641877.8471.49.3*注:Y=国内旅游收入,X2=国内旅游人数,X3=城镇居民人均旅游花费,X4=农村居民人均旅游花费,X5=铁路里程三、模型设定及其估计经分析,影响国内旅游市场收入的主要因素,除了国内旅游人数和旅游支出意外,还可能与相关关基础设施有关。为此,考虑的影响因素主要有国内旅游人数X2,城镇居民人均旅游支出X3,农村居民人均旅游支出X4,并以铁路旅程X5作为相关基础设施的代表。各影响变量与国内旅游收入呈现正相关。为此设定如下模型:Y=1+2*X2+3*X3+4*X4+Ui利用EViews软件,生成Y,X2,X3,X4,X5等数据,采用OLS方法估计模型参数 表1得到的回归结果如图所示 表2Y = 457.8441 + 7.303824X2-6.648865X3+14.15900X4-233.1695X5(3930.585) (0.9529) (2.6743) (3.4810) (822.2447) t =(0.11682) (7.664877) (-2.486219) (4.067549) (-0.283577) R2 =0.985829 2 = 0.981469 DW=1.296844 F=1108.872226.098 n=18四、模型的检验及纠正一 经济意义上的检验由回归结果可知:在其他因素不变的情况下,当国内旅游人数每增加100万人,国内旅游收入平均增加7.3038亿元;城镇居民人均旅游花费每增加1元,国内旅游收入平均减少6.649亿元;农村居民人均旅游花费每增加1元,国内旅游收入平均增加14.15900亿元;铁路里程每增加1万公里,国内旅游收入平均减少233.1695亿元。该模型中,X3与X5的符号和预期相反,无法通过经济意义上的检验,因此还需进行统计意义上的检验。 二 统计意义上的检验该模型R2=0.985,2=0.9815,可决系数很高,F检验值为1108.88,明显显著。但是当0.05时,X5的系数不显著,而且X3X5的符号和预期相反,这表明可能存在严重的多重共线性。三 计量经济意义检验1 多重共线性检验(1)通过键入命令:COR X2 X3 X4 X5,点击回车键,得到表3如下所示: 表3由上表可知,各解释变量相互之间的相关系数较高,证实确实存在一定的多重共线性。(2)修正多重共线性:由于X2与被解释变量Y相关程度最高,且最符合经济意义,以X2为基础,顺次加入其他变量逐步回归,得到表4 如图所示:模型Y=f(X2,X3)0.6820Y=f(X2,X4)0.6986Y=f(X2,X5)0.9183 表4由上表可知,新加入的X5的可决系数最高,故保留X5,再对其它变量逐步回归,得到表5如图所示:模型Y=f(X2,X5,X3)0.9190Y=f(X2,X5,X4)0.9131 表5由上表可知,在X2, X5的基础上加上X3后可决系数为0.9190,改进最大,选择保留。加入X4后可决系数也有所升高,因此逐步回归法不适应于此多重共线性检验。将各变量进行对数变换,再对以下模型进行估计。LNY=1+2*LNX2+3*LNX3+4*LNX4+5*LNX5Ui利用EViews软件,对Y,X2,X3,X4,X5分别取对数,分别生成lny,lnx2,lnx3,lnx4,lnx5的数据,采用OLS方法估计模型参数,得到回归结果如表6所示。 表6该模型R2=0.9979,可决系数很高,F检验值为1538,明显显著。所有系数估计值高度显著。对系数估计值的解释如下:在其他变量保持不变的情况下,如果旅游人数每增加1%,则国内旅游收入平均增加0.9173%;如果城镇居民旅游支出每增加1%,则国内旅游收入平均增加0.4112%;如果农村居民旅游支出每增加1%,则国内旅游收入平均增加0.2899%;如果铁路里程每增加1%,则国内旅游收入平均增加1%。所有解释变量的符号都与先验预期相一致,即旅游人数,城乡居民旅游支出和铁路里程都与国内旅游收入正相关。2异方差检验a.-White检验:在方程窗口上点击ViewResidualTestWhite Heteroskedastcity,检验结果如表7 表7结论:其中F值为辅助回归模型的F统计量值。取显著水平a=0.05,由于 0.052 (4)=7.814,因为7.31457.814,所以不存在异方差性。相伴概率P=0.503115,P值较大,则认为不存在异方差性。b.残差分析如图所示 表8结论:回归方程的残差分布呈现阶段性波动,表明方程不存在异方差性。3自相关性检验a.DW检验:因为n18,k3,取显著性水平0.05时,查表得0.933,1.696,而1.2050DW,所以不能确定是否存在自相关性。b.偏相关系数检验 在方程窗口中点击View/Residual Test/CorrelogramQ-statistics,并输入滞后期为10,则会得到残差与的各期相关系数和偏相关系数, 表9 从表9中可以看出,线性模型无论哪一期的偏相关系数的直方块都没有超过虚线部分,且其PAC值都小于0.5,即不存在自相关性。c.BG检验:在方程窗口中点击View/Residual Test/Series Correlation LM Test,并选择滞后期为1,则会得到如表10所示的信息。 表10临界概率P=0.062285,因此辅助回归模型不显著,又因为的回归系数不为0,但不显著,说明模型不存在自相关性。五、结论分析及政策建议(1)、结论:由回归方程可知,国内旅游人数,城镇农村居民人均旅游费用,铁路里程对国内旅游收入具有显著性影响,国内旅游人数,城镇居民人均旅游费用,农村居民人均旅游费用,铁路里程的边际倾向分别为0.9173,0.4113,0.2898,0.9979。其中,对国内旅游收入影响最大的是基础设施铁路里程。(2)、政策建议:根据以上计量分析结果提出以下建议,一是针对国内旅行人数,政府要实施主导旅游发展模式,通过政府制定完善的旅游法律体系,提高旅游管理部门的地位,以适应旅游业的发展。二是针对人均旅游花费,只有提高人均收入才能在旅游上有更高的花费,因此国家要大力发展经济,提高工资水平以及节假日长度。三是改善城市交通也会带来大量游客。(3)模型缺陷及不足:就建立模型影响因素而言,其解释变量本身存在相互影响关系,这就给模型的估计和检验带来一定的困难,甚至难以把诸多变量对储备的分割开来;另外,模型预测结果是否真实可靠,依赖于回归变量的选择是否具有代表性和经验数据是否具有真实性,但受限于数据的统计,许多影响因素

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