我国旅游业总收入影响因素分析

我国国内旅游业收入的影响因素分析商学院083物流1班20083089037 张小珍

摘要：本文根据1995-2009年我国旅游业收入的各项指标和各项数据，主要运用城镇居民可支配收入，农村居民可支配收入，旅游人数，国内旅行社个数等相关数据，构建理论模型，用计量经济学方法来分析影响我国旅游业收入的因素，预测未来旅游业收入，并结合实际对旅游业发展提出一些建议。

关键词：旅游业收入、影响因素、回归分析

引言：旅游业是以提供服务为主的综合性产业，通过提供衣食住行等服务满足人们的需求。旅游业随着时代进步而不断发展。20实际以来，旅游业的经济地位不断上升，愈益成为人们的基本需求，大力反战旅游业已经成为许多国家的共同选择。旅游业不仅在各国经济和社会中发挥着独特的促进作用，而且成为各国之间交流文化、促进和平友谊的重要渠道，对人类的生活和社会的进步产生越来越重要的影响。

在我国政府的高度重视下，旅游业已成为我国第三产业中极具活力与潜力的新兴产业和国名经济新的增长点，并成为很多地方的支柱型产业。旅游业拉动内需，增加创汇，调整产业结构等方面发挥越来越重要的作用。考虑到旅游业在中国社会主义现代化建设中的重要作用，下面将对我国旅游业收入影响因素进行分析。

一、我国旅游业影响因素的选取

1.人均可支配收入---人均可支配收入直接影响着旅游业收

入。随着市场经济的稳定发展和改革开放政策的深入发展，我国的人均可支配收入（包括城镇居民人均可支配收入和

农村居民人均可支配收入）有了很大的增长，，这种提高不

仅表现在物质生活的提高，也表现在精神需求的提高。而

我国旅游业的发展壮大就是精神需求提高的表现。

2.旅行社的数量---我国旅游业的基础设施建设，开发和管理

也不同程度的影响着旅游业收入。随着我国旅游业基础设

施的不断完善，管理水平的不断提高，对我国旅游业起到

了积极地促进作用。这些具体包括就有旅行社的数量。

3.旅游人数---旅游人数也是影响旅游收入的重要因素。随着

物质水平的提高，人们的精神需求也不断提高以适应其发

展，反映在旅游业就是旅游人数的不断上升。

综上所述，将城镇居民人均可支配收入，农村居民人均可支配收入，旅游人数，旅游社数量作为模型的解释变量。

二、模型的建立

（一）相关数据

通过查阅资料和上网搜索得到以下数据：

表1 旅游业收入及其影响因素统计资料

（二）建立模型

1.利用Eview软件输入相关数据通过最小二乘法建立线性模

型，估计结果如下：

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date:06/03/11 Time: 16:23

Sample: 1995 2009

C -2133.380 625.6159 -3.410047 0.0067

X1 0.123939 0.396213 0.312809 0.7609

X2 1.049939 0.847476 1.238902 0.2437

X3 2.180942 1.866715 1.168331 0.2698

X4 0.019032 0.065325 0.291350 0.7767

R-squared 0.989786 Mean dependent var 4486.580

Adjusted R-squared 0.985701 S.D. dependent var 2670.023

S.E. of regression 319.2817 Akaike info criterion 14.63123

Sum squared resid 1019408. Schwarz criterion 14.86724

Log likelihood -104.7342 F-statistic 242.2655

回归结果为：

∧

=-2133.308+0.123939x1+1.049939x2+2.180942x3+0.019032

y

i

x4

t=（-3.410047）（0.312809）（1.238902）（1.168331）（0.291350）

∧

R2=0.989786 F=242.2655

由以上数据可知，模型拟合很好。F统计量为242.2655，说

明在

α=0.05水平下，回归方程整体上是显著的。但是t检验表明，

除各因素对旅游业收入的影响均不显著。说明模型存在问题。2.多重共线性的检验及修正

解释变量之间的相关系数矩阵为：

Y X1 X2 X3 X4

Y 1 0.9933446718 0.990786624681 0.990578662658 0.946174151778 X1 0.9933446718 1 0.992425657916 0.993391495678 0.960243732264 X2 0.990786624681 0.992425657916 1 0.984723924256 0.933034791389 X3 0.990578662658 0.993391495678 0.984723924256 1 0.945746047454 X4 0.946174151778 0.960243732264 0.933034791389 0.945746047454 1

由相关系数矩阵可以看出，各个解释变量之间的相关系数都

大于0.8，说明各个解释变量之间存在严重的多重共线性。

下面对多重共线性进行修正：

分别作Y对X1，X2，X3，X4的一元回归，结果如下