关于影响中国旅游业发展因素的实证分析-旅游管理论文

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中图分类号：F590文献标识码：A文章编号：1006-4117（2023）10-0194-01

一、计量模型和实证分析结果

考虑到我国统计数据的实际情况，本文选取了旅游事业发展最快的1994-2023年的国内旅游收入、国内旅游人数、城镇居民人居旅游支出、农村居民人均旅游支出、公路里程以及铁路里程的统计数据进行分析，数据均来自《新中国60年统计资料汇编》以及国家统计局统计年鉴。

二、模型设定、估计与多重共线性的检验

影响国内旅游市场的因素很多，其中主要的因素是国内旅游人数和旅游支出，除此以外，相关基础设施也对旅游业产生了影响。为此，本文选取的影响因素主要有国内旅游人数X2，城镇居民人均收入X3，农村居民人均收入X4，并以公路里程X5和铁路里程X6作为相关基础设施的代表。为此设定了如下形式的计量经济模型：

式中：Yt――第t年全国旅游收入(亿元)，X2――国内旅游人数（万人）；X3――城镇居民人均旅游支出（元）；X4――农村居民人均旅游支出（元）；X5――公路里程（万/千米）；X6――铁路里程（万/千米）。

由此可见，该模型中R2=0.994212，R2=0.991318，判定系数很高。说明模型的拟合程度很好；F检验值为343.5446，可以认为回归效果显著。但是在α=0.05的条件下，t统计量tα/2(n-k-1)=t0.975(16-6)=2.228,此时X5、X6的回归检验不显著，而且回归系数为负，与实际定性分析结果相反，这表明模型中的解释变量之间很可能存在严重的多重共线性。

另外，还可以通过计算个解释变量的相关系数来进一步确定，选择X2X3X4X5X6数据，由相关系数矩阵可以看出：各解释变量之间的相关系数较高，证实存在严重多重共线性。

三、消除多重共线性

本文次用逐步回顾的方法来检验和解决多重共线性。分别作Y对X2、X3、X4、X5、X6的一元回归，结果如下：

Y=-1815.97+0.0603X2（-6.834）（22.9525）；R2=0.9759F=526.81

Y=-6720.57+15.8345X3（-5.3628）（8.6118）；R2=0.8508F=74.163

Y=-570.32+23.9386X4（-0.4610）（3.8237）；R2=0.5293F=14.621

Y=-504.2568+21.9155X5（-1.0710）（10.3109）；R2=0.8910F=106.316

Y=-21308.3650+3582.7359X6（-8.5877）（10.1845）；R2=0.8886

F=103.729

按R2的大小排序为：X2、X5、X6、X3、X4

以X2为基础，顺次加入其他变量逐步回归。

（1）首先加入X5，回归结果为：

Y=-1930.695+0.06767X2-2.906X5（6.699）（-0.7565）；R2=0.977

可见，虽然改善了判定系数，但是其自身的t检验不显示著，应予以剔除。

（2）再加入X6，回归结果为：

Y=-6486.2940+0.0480X2+828.979X6（8.2126）（2.2758）；R2=0.9831

可见，虽然改变了判定系数，但是使X2的t值明显下降，应予以剔除。

（3）再加入X3，回归结果为：

Y=-3427.8186+0.04697X2+4.2886X3（13.3962）（4.349）；R2=0.99065

可见，加入了X3，无论是判定系数还是t检验值都有了明显改善，所以应当保留。

（4）最后加入X4，回归结果为：

Y=-2856.8374+0.0496X2+2.0564X3+3.60774X4（15.581）(1.6314)(2.3703)；R2=0.9938

同理，虽然判定系数及X4的t检验值有了明显改善，但是X3的检验值确在拒绝域内，所以改量应予以剔除。

（5）最后的回归方程为：

Y=-3427.8186+0.04697X2+4.2886X3

结束语：由实证分析我们可以看出，国内旅游收入的主要