精品资料（2021-2022年收藏）计量经济学课程论文中国旅游业收入影响分析

1、计量经济学课程论文题目：中国旅游业收入影响分析 中国旅游业收入影响分析摘要:近年来，旅游更是成为每个人日常不可缺少的因素。中国作为世界五大文明古国（包括古希腊），同时也是当今世界著名的旅游大国，旅游业在我国的发展更是欣欣向荣，是不折不扣的朝阳产业。本文以我国旅游业收入为被解释变量，利用Eviews软件对其进行了多因素变量分析。亦在得出一些中国旅游影响因子的分析及对未来一段时间内旅游业发展提出一些建议。关键词:国内旅游收入 计量经济学 模型 检验引言:改革开放后的几十年来，生活节奏的加快使得越来越多的人选择旅游这种方式释放紧张的状态，也就使得旅游业发展迅速。近年来，旅游更是成为每个人日常不可缺少

2、的因素。中国作为世界五大文明古国（包括古希腊），同时也是当今世界著名的旅游大国，旅游业在我国的发展更是欣欣向荣，是不折不扣的朝阳产业。按照联合国世界旅游组织预测，到2015年中过奖成为世界上第一大入境旅游接待国和第四大出境旅游客源国。改革开放20年，中国旅游业实现从"旅游资源大国"到"亚洲旅游大国"的历史性跨越，到2020年，中国将实现从“亚洲旅游大国”向“世界旅游强国”的新的跨越。国家旅游局局长邵琪伟在2008年全国旅游工作会议上提出，要把转型升级作为国家层面的旅游发展战略。这是在全面推进小康社会建设的重要机遇期提出的行动纲领。对于推动旅游业又好又快发

3、展，提升旅游产业的地位和作用，为经济社会发展做出新贡献，具有“顾眼前、谋深远、定大业”的深刻意义。一问题的提出近年来旅游如此火爆，旅游业及其相关产业的发展也如火如荼。那究竟是哪些因素影响着旅游业的发展，他们之间有着什么联系，我们又该如何中国旅游未来的发展呢？本文将从计量经济学的角度对以上问题进行定量分析，并试图对其更深层次的因素进行探索以及进行一个短期内旅游行业发展的预测。二影响因素的确定城镇人均可支配收入（国内旅游暂时只考虑城镇）国内游客数量入境游客数量旅行社数量三测算原理改革开放以来，伴随着中国旅游业的高速发展，我国旅行社行业发生了巨大的变化，特别是近十年来，行业规模不断扩大，从业人员不断

4、增加，经营体制不断创新，经营环境不断改善，旅行社行业已经成为我国拉动经济增长、扩大就业渠道的重要的服务行业之一。1.行业发展为就业提供了巨大空间我国的旅游业是一个劳动密集型产业，旅行社作为旅游业的龙头，十年间得到了飞速发展，也为就业提供了广阔的空间。截止到2001年底，全国共有旅行社10716家（其中国际旅行社1319家，国内旅行社9397家），比1991年底增加了9155家，扩大了近7倍，年均增长21.24%；全国旅行社直接从业人员为19.24万人，比1991年底增加了13.72万人，年均增长13.30%。如按国际经验，旅游业每增加一个直接就业人员，将间接增加5个人就业来计算，相当于提供了9

5、6.20万个间接就业机会。未来十年，如旅行社的直接从业人员按年均增长15%计算，将为全社会提供间接就业机会292.96万个，成为巨大的就业空间。导游人员作为旅游业的形象大使，十年间从业人员的数量也有大幅度增长。1994年起，导游人员的资格考试对社会开放，截止到2001年底，全国取得导游资格证书的人数已达到15万，比1991年底增加了13.2万多人，扩大了近8倍，年均增长23.62，相当于提供了75万个间接就业机会。预计今年年底取得全国导游资格证书的人员数量将达到20万。除此之外，临时导游和景区（点）的导游人员数量也增长较快，导游已经成为一项社会热门职业。据了解，仅北京市2001年报考导游的人数

6、就达到13800人。2.为拉动经济增长起到了积极作用我国的旅行社是从有组织地接待国际入境旅游者的发展模式开始的，九十年代中期以后，随着我国人民生活水平的不断提高和可自由支配收入的增加，特别是每年增加了三个“黄金周”的假期，国内旅游异军突起，旅行社组织国内旅游以更强劲的增长势头发展。另外，随着我国对外开放步伐的加快，以及国家对出境游政策的调整，我国出境旅游的发展也很快，旅行社组织出境旅游也成为了一个亮点。旅行社在旅游行业中的龙头地位日益显现，其对经济的拉动作用是非常明显的。一是在扩大内需中起了积极的作用。据统计，2001年度，在国内旅游方面，全国旅行社组团和接待达9410.56万人次，占国内旅游

7、人数的12%，旅行社组织的国内旅游业务收入为331.33亿元，占全国国内旅游收入的9.41%。在入境旅游方面，全国旅行社接待入境旅游者1453.64万人次，占全年入境旅游者总数的16.33%，旅行社组织入境旅游业务收入为150亿元，约占全部国际旅游收入的10.16%。在出境旅游方面，全国旅行社组织出境旅游人数为369.53万人次，占中国公民出境人数的30.45%。二是旅行社的投资对经济增长也有促进作用。旅行社是综合性比较强的行业，具有较强的关联带动作用。同时，还具有较高的投入产出率。2001年底全国旅行社资产总额达到415.47亿元，同比增长13.55%；负债总额为199.08亿元，同比增长2

8、.07%；所有者权益总额为216.39亿元，同比增长26.64%；注册资本金额为130.63亿元，同比增长15.39%。三是拉动了国内生产总值。2001年，全国旅行社营业收入为589.80亿元，占旅游业总收入4995亿元的11.8%，相当于国内生产总值的0.61%，但旅行社营业收入的增长为25.51%，远远大于全国GDP的增长速度，可以预见，旅行社行业在GDP中占的比重将越来越大。四是对财政收入的贡献率呈上升趋势。2001年度，全国旅行社实缴税金为7.63亿元，占全国财政收入16371亿元的0.0466%，结汇7.85亿美元，同比增长38.94%，占旅游外汇收入的4.4%。旅行社对财政收入的贡

9、献表现为三个阶段，第一个阶段收入主要在旅游经营企业和个人手中，第二个阶段地方财政开始增加，第三阶段中央财政开始增加，目前我国旅行社还处于第一阶段，随着我国旅行社行业的发展，对各级财政的贡献将越来越大。因此旅游业的发展将为我国带来巨大的经济收益，同时缓解人口就业问题，可以说带来了极大的利益。但我国的旅游业发展前景堪忧，基于此种情况，影响旅游业发展的因素分析就显得尤为重要，它将为日后的旅游业发展起到重要的指导作用。四方法模型我们建立一般模型如下：Yi=1+2*x1+3*x2+4*x3+5*x4在此 Y为我国的旅游收入（万元） x1为入境游客人数（万人） x2为我国国内游客人数（百万人） x3为城镇

10、人口可支配收入指数 x4为旅行社数量（个）五数据的收集入境旅游者人数国内旅游人数城镇家庭人均可支配收入指数(可比价，1978=100)旅行社数量(万人次)(百万人次)(-)(个)19934152.69410255.1323819944368.45524276.8438219954638.65629290.3384619965112.75640301.6425219975758.79644311.9498619986347.84695329.9622219997279.56719360.6732620008344.39744383.7899320018901.29784416.310532200

11、29790.83878472.11155220039166.21870514.613361200410903.821102554.214927200512029.231212607.416245200612494.211394670.717957200713187.331610752.518943200813002.741712815.720110国际旅游收入国内旅游者总花费(亿美元)(亿元)199346.83864199473.231023.5199587.331375.719961021638.41997120.742112.71998126.022391.21999140.992831.

12、92000162.243175.52001177.923522.42002203.853878.42003174.063442.32004257.394710.72005292.965285.92006339.496229.72007419.197770.62008408.438749.3年度旅游收入（万元）19931273.762519941664.262519952139.837519962530.91997316987519994065.562520004595.120014723.3620025254.387520034573.6920046383.73520

13、057190.1420068436.385200710495.335200811404.095资料来源：中经数据 六模型求解和检验Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/20/13 Time: 13:59Sample: 1993 2008Included observations: 16VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C-4956.6321262.903-3.9247940.0024X10.7063190.2267673.1147370.0098X23

14、.5499382.1293461.6671490.1237X313.909398.4190811.6521270.1267X4-0.5299180.232836-2.2759320.0438R-squared0.990525    Mean dependent var5087.100Adjusted R-squared0.987079    S.D. dependent var3009.755S.E. of regression342.1208    Akaike info

15、criterion14.75851Sum squared resid1287513.    Schwarz criterion14.99995Log likelihood-113.0681    Hannan-Quinn criter.14.77087F-statistic287.4748    Durbin-Watson stat1.193159Prob(F-statistic)0.000000Y = -4956.632 + 0.706319X1 + 3.549938X2

16、+ 13.90939X3-0.529918X4 lnY = -4956.632+0.706319lnX1+3.549938lnX2+13.90939lnX3-0.529918lnX4Se= (1262.903) (0.226767) (2.129346) (8.419081) (0.232836)t= (-3.924794) (3.114737) (1.667149) (1.652127) (-2.275932) R2=0.990525 F=287.4748 DW=1.193159多重共线性由此可见，该模型R2=0.990525，2=0.987079可绝系数很高，F检验值287.4748，明显

17、显著。但是x2 x3 x4 t检验结果不显著，并且x4系数符号不符合经济意义，说明存在严重的多重共线性。这说明我们的模型本身存在很大缺陷。YX1X2X3X4Y 1.000000 0.953252 0.989966 0.982391 0.957561X1 0.953252 1.000000 0.936357 0.961720 0.987613X2 0.989966 0.936357 1.000000 0.986726 0.953661X3 

18、;0.982391 0.961720 0.986726 1.000000 0.984234X4 0.957561 0.987613 0.953661 0.984234 1.000000更改模型为：logY=1+2*log(x1)+3*log(x2)+4*log(x3)+5*log(x4)Dependent Variable: LOG(Y)Method: Least SquaresDate: 12/20/13 Time: 14:17Sample: 1993 2008Included observations

19、: 16VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C-5.6779631.257576-4.5150070.0009LOG(X1)1.4126050.3947173.5787750.0043LOG(X2)1.3194620.2799404.7133750.0006LOG(X3)-1.0590570.444222-2.3840710.0362LOG(X4)-0.1216520.308999-0.3936980.7013R-squared0.989061    Mean dependen

20、t var8.360787Adjusted R-squared0.985083    S.D. dependent var0.630739S.E. of regression0.077037    Akaike info criterion-2.038767Sum squared resid0.065281    Schwarz criterion-1.797333Log likelihood21.31014    F-statisti

21、c248.6339Durbin-Watson stat1.036456    Prob(F-statistic)0.000000明显得出结果好得多了。R2为0.989061，F检验显著除x4外其他因素t检验结果显著。多重共线性依然存在。因此，利用软件对4个变量进行相关系数检测。 LOG(X1)LOG(X2)LOG(X3)LOG(X4)LOG(X1)10.9401083050061820.9650545194380580.990799187972388LOG(X2)0.94010830500618210.9790385341285260.937513596

22、119842LOG(X3)0.9650545194380580.97903853412852610.973379982347374LOG(X4)0.9907991879723880.9375135961198420.9733799823473741结果显示，4个变量因素相关性很高，因此我们必须剔除一个变量。异方差检验Heteroskedasticity Test: WhiteF-statistic0.401406    Prob. F(12,3)0.8900Obs*R-squared1.324938    Prob

23、. Chi-Square(12)0.3512Scaled explained SS3.600784    Prob. Chi-Square(12)0.9896Test Equation:Dependent Variable: RESID2Method: Least SquaresDate: 12/22/13 Time: 10:52Sample: 1993 2008Included observations: 16Collinear test regressors dropped from specificationVariableCoefficientS

24、td. Errort-StatisticProb.  C1.9534049.2309730.2116140.8460LNX10.4704716.5318740.0720270.9471LNX120.1053791.2674040.0831450.9390LNX1*LNX2-0.0908881.303043-0.0697510.9488LNX1*LNX3-0.0979462.019245-0.0485060.9644LNX1*LNX4-0.1207800.918300-0.1315250.9037LNX22.7693004.5875860.6036510.5887LNX22-

25、0.5243630.867511-0.6044450.5882LNX2*LNX30.4841521.2397330.3905290.7222LNX2*LNX40.2311780.6881240.3359530.7590LNX3-3.0786479.249613-0.3328410.7612LNX3*LNX40.0747791.2011720.0622550.9543LNX4-0.9067861.815969-0.4993400.6519R-squared0.828086    Mean dependent var0.004080Adjusted R-sq

26、uared-1.578705    S.D. dependent var0.004519S.E. of regression0.007256    Akaike info criterion-8.161440Sum squared resid5.27E-05    Schwarz criterion-7.533712Log likelihood78.29152    Hannan-Quinn criter.-8.129295F-stat

27、istic0.401406    Durbin-Watson stat2.949754Prob(F-statistic)0.859535从上表可以看出，nR2=1.324938,由white检验知在=0.05下，查卡方分布表，得临界值X0.052=5.9915,t的检验值也很显著。比较计算X2的统计值与临界值，因为nR2>X0.052,所以接受原假设，拒绝被择假设，表明模型不存在异方差。故不用进行异方修正。相关性检验严谨起见，利用eviews分别对他们进行两两分析Dependent Variable: YMethod: Least SquaresD

28、ate: 12/20/13 Time: 14:19Sample: 1993 2008Included observations: 16VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C-2201.792282.8948-7.7830770.0000X10.1999330.0887262.2533640.0421X26.1464690.7363808.3468670.0000R-squared0.985641    Mean dependent var5087.100Adjusted R-s

29、quared0.983432    S.D. dependent var3009.755S.E. of regression387.4049    Akaike info criterion14.92418Sum squared resid1951073.    Schwarz criterion15.06904Log likelihood-116.3934    F-statistic446.1819Durbin-Watson sta

30、t0.707547    Prob(F-statistic)0.000000Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate:12/20/13 Time: 14:21Sample: 1993 2008Included observations: 16VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C-2557.203432.3708-5.9143760.0001X10.1056550.1747820.6044980.5559X314.766703

31、.1510204.6863240.0004R-squared0.966047    Mean dependent var5087.100Adjusted R-squared0.960824    S.D. dependent var3009.755S.E. of regression595.7221    Akaike info criterion15.78479Sum squared resid4613503.    Schwarz

32、criterion15.92965Log likelihood-123.2783    F-statistic184.9414Durbin-Watson stat0.846654    Prob(F-statistic)0.000000Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/20/13 Time: 14:25Sample: 1993 2008Included observations: 16VariableCoefficientStd. Errort-S

33、tatisticProb.  C-851.96741414.204-0.6024360.5572X10.2874650.4707760.6106190.5520X40.3360640.2578731.3032150.2151R-squared0.919239    Mean dependent var5087.100Adjusted R-squared0.906815    S.D. dependent var3009.755S.E. of regression918.7662 

34、60;  Akaike info criterion16.65130Sum squared resid10973706    Schwarz criterion16.79616Log likelihood-130.2104    F-statistic73.98472Durbin-Watson stat0.517678    Prob(F-statistic)0.000000Dependent Variable: YMethod: Least Square

35、sDate: 12/20/13 Time: 14:30Sample: 1993 2008Included observations: 16VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C-2078.661338.2520-6.1453030.0000X26.0802871.8210883.3388210.0053X33.5661443.9558120.9014950.3837R-squared0.981208    Mean dependent var5087.100Adjusted R

36、-squared0.978316    S.D. dependent var3009.755S.E. of regression443.1971    Akaike info criterion15.19327Sum squared resid2553508.    Schwarz criterion15.33813Log likelihood-118.5461    F-statistic339.3833Durbin-Watson s

37、tat0.706488    Prob(F-statistic)0.000000Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/20/13 Time: 14:31Sample: 1993 2008Included observations: 16VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C-1715.254333.0433-5.1502440.0002X26.5965730.9609576.8645890.0000X40.0763

38、780.0634231.2042680.2500R-squared0.982037    Mean dependent var5087.100Adjusted R-squared0.979273    S.D. dependent var3009.755S.E. of regression433.3095    Akaike info criterion15.14814Sum squared resid2440843.    Schwa

39、rz criterion15.29300Log likelihood-118.1851    F-statistic355.3486Durbin-Watson stat0.756232    Prob(F-statistic)0.000000Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/20/13 Time: 14:34Sample: 1993 2008Included observations: 16VariableCoefficientStd. Error

40、t-StatisticProb.  C-3170.934753.0737-4.2106550.0010X321.564554.7481954.5416310.0006X4-0.1533010.144267-1.0626200.3073R-squared0.967882    Mean dependent var5087.100Adjusted R-squared0.962941    S.D. dependent var3009.755S.E. of regression579.3978

41、0;   Akaike info criterion15.72922Sum squared resid4364123.    Schwarz criterion15.87408Log likelihood-122.8337    F-statistic195.8810Durbin-Watson stat0.989069    Prob(F-statistic)0.000000综合得出，变量x4必须从模型中剔除，因此更新后的模型为：lnY=1+2*ln(x1)+3*ln(x2)+4*ln(x3)对新模型进行分析Dependent Variable: Ln(Y)Method: Least SquaresDate: 12/20/13 Time: 14:39Sample: 1993 2008Included observations: 16VariableCoefficientStd. Erro