计量经济学论文关于我国国内旅游需求的实证分析

关于国内旅游需求的计量经济学分析报告摘要：本文研究的是有关我国国内旅游需求的问题。

近几年国内旅游业的发展越来越好，需求越来越大。

中国国内旅游需求的主要影响因素是可支配收入,旅游需求的价格弹性较小。

随着旅游平均消费倾向不断上升、旅游边际消费倾向亦趋于稳定。

旅游市场潜力巨大,应当更好地考虑其他各因素对市场的需求的影响，才有利于我们对其内在机制的了解。

国内旅游市场的合理平衡依赖于旅游需求的大幅度增长,只有在旅游需求大幅度增长的情况下,才能改变旅游供给的过度竞争状态,实现较高效率的资源配置与供求平衡。

所以对国内旅游需求进行量化、模型化的分析是势在必行的。

本文运用了Eviews3.1软件进行研究操作。

关键字：回归分析多重共线性国内旅游需求一、问题的提出旅游业作为一个朝阳产业，目前已被列为世界第三大产业。

据了解，我国的旅游业较长期的保持7％年均增长率，已经成为国民经济新的经济增长点，旅游业带动了相关产业和社会经济的全面发展，已经成为我国经济发展的支柱性产业之一。

随着我国经济的快速发展和人民生活水平的提高，人们对旅游消费的需求也进一步提升。

有关数据统计，2009年我国全年旅游总收入为1.29万亿元，同比增长11.3％；全年国内旅游人数达1902百万人次，增长11.1％；国内旅游收入1.02万亿元，增长16.4％；国内旅游总花费为10,183.7亿元；而2011年我国国内旅游总花费为19305.4亿元，全年国内旅游人数达2641百万人次。

由此可见，旅游这一项目已被列入人们生活娱乐项目中，旅游越来越受到各类人士的青睐与追捧，在当今社会越来越主流。

据《2011中国旅游市场趋势观察研究预测报告》预测：到2020年中国将成为世界最大的旅游目的地国家，这十年也将成为中国旅游业发展的“黄金十年”。

在发展的同时旅游的方式也在改革。

其一，总所周知，当今社会互联网功能强大，旅游也一样可以借助互联网解决适应游客行、吃、住、游、玩一体化的需求；同时旅游作为一个整体的商业生态链，涉及到旅行服务机构、酒店、景区、交通等等，利用互联网可以将这些环节连成一个统一的整体，进而可以大大提高服务的水平和业务的来源。

其二，旅游不再局限于跟团游，更多出现了自驾游的方式及年轻的背包客们。

综上，旅游业已经越来越感到来自各方的“双刃剑”的考验，一方面，互联网为传统旅游业提供新的机遇及提高服务水平和运作水平的手段，不同的旅游方式也丰富了旅游业的内容；另一方面，大多数没有开展网上业务的中小旅行社则面临严峻的挑战，并且新的方式带来了更多的潜在风险。

并且由于方式的多样化，旅游的需求也越来越大，引发的问题也越来越多，甚至在很多景区出现游客太多容纳不下的问题，更多景区提出了“限客”的治理方式。

因此，旅游业的发展及旅游的需求也成了人们关注的焦点。

那么国内旅游需求到底是怎么定义的呢？国内旅游需求与什么因素相关？受什么因素影响？什么因素对旅游需求的影响最显著？这也是本项分析的主要目的。

二、理论综述国内旅游是指国家内的居民离开长住地到国内另一地方去进行的旅游。

它的特点是，对进行这种旅游活动的人没有国籍的限制，游客可以是本国公民，也可以是长住该国的外国人。

旅游需求是指在一定的时期内，一定价格上，旅游者愿意而且能够购买的旅游产品的数量，即旅游者对某一旅游目的地所需求的数量。

旅游需求量即旅游者需求的总量。

其与旅游产品价格成反方向变化。

旅游价格是影响旅游需求量的基本因素。

在一定时期内，当旅游产品价格相对于成替代关系的其他产品和服务的价格发生变化时，人们对旅游产品的需求量就会发生变化。

当旅游产品价格相对上升时，旅游需求量就会下降;当旅游产品价格相对下降时，旅游需求量就会上升。

可见，在其他影响旅游需求量因素不变的情况下，在一定时期内人们对旅游产品的需求量会随着旅游产品价格的升降而呈现反方向的变化。

旅游需求量与可自由支配收入成正方向变化。

在一定时期内，人们的可自由支配收入是有限的，当价格发生变化时，一定量的可自由支配收入的购买力也会随之发生变化，如当旅游产品的价格下降时，虽然可自由支配的收人额没有发生变化，但是实际可自由支配收入是增加的，从而使人们有能力以原有水平的收入扩大对旅游产品的需求量。

这种价格变化的收人效果表明人们的可自由支配收入的大小同旅游需求量之间存在着密切的关系。

一般来说，在其他因素不变的情况下，可自由支配收入同旅游产品需求量之间存在正向变动关系，即可自由支配收入越多，对旅游产品的需求量也越多，尤其表现为外出旅游次数或在外旅游天数的增加，反之亦然。

从旅游需求的定义中可以看出，要成为现实的旅游需求主体，必须具备相应的主客观条件，即主观上要具有旅游动机，客观上要具有支付能力和闲暇时间。

另外，由于旅游需求的实现需要在一定的空间位移下才能实现，因此具备旺盛的精力和体力也是支撑旅游者完成旅游活动所必需的，但是那不属于旅游经济学的范畴。

下面说明几个旅游需求的主要影响因素，还有很多不定因素无法一一列举。

(1)支付能力。

旅游需求的实现在很大程度上取决于个人支付能力的大小。

旅游支付能力可由可支配收入的高低为衡量支付能力高低的指标，可自由支配收入越高，则表示旅游支付能力越强。

支付能力对旅游需求的实现具有重要意义。

它不仅是衡量一个旅游客源地产生旅游需求潜力的重要指标，而且也是影响一个旅游目的地能否纳入到旅游者选择决策范围的一个重要因素，更是决定着旅游者旅游方式、旅游等级、旅游消费结构和水平的关键因素。

因此，对于旅游目的地来说，要时刻关注旅游客源地居民支付能力的变化情况，以便开发出有针对性的旅游产品，满足市场需求。

(2)闲暇时间。

一个国家居民拥有的闲暇时间长短与其所在国的社会经济发展水平、科学技术水平及社会生产力水平呈高度的正相关关系。

由于旅游是离开常住地到异地的活动，没有足够的时间，出外旅游是不可能的。

在旅游经济学中，出外旅游所需的时间称为闲暇时间。

这里的闲暇时间不仅是相对工作时间而言，而且也相对于处理个人事务时间而言，所以概括来说，闲暇时间是指人们在进行日常工作、学习、生活和参加必要的社会活动所需时间之外的可以自由支配的时间。

这种可自由支配的时间越多，连续的时间越长，参加旅游的可能性越大。

闲暇时间对旅游需求的实现具有重要意义。

它不仅直接影响着居民的旅游地域范围的选择，而且也对居民的旅游方式及其消费时间的集中程度产生极大的影响，并进而关系到旅游产业结构的转型和产业素质的提升状况。

因此，对于旅游目的地来说，不能不考虑闲暇时间带给旅游产品的设计、结构的调整及其产业运行模式的影响。

三、数据的收集根据旅游经济学理论，旅游需求是指在不同的价格水平下，旅游者愿意购买的旅游产品数量。

研究旅游需求就要研究旅游需求的影响因素，再利用eviews 软件分析旅游需求与这些影响因素之间的各种关系。

显然，旅游需求的主要影响因素包括：旅游者可支配收入、出游的偏好和动机、旅游产品的价格、非旅游消费品的价格、闲暇时间、旅游客源地与旅游目的地之间的距离，旅游地的安全状况和旅游地的形象，交通，旅游消费等等。

根据以上提及的因素和变量的可观测性，收集了我国1999-2011年的各项数据，后续将再通过EVIEWS软件做显著性检验剔除影响不显著的因素。

收集数据如表1所示。

表1 1999-2011年有关数据表内数据来源于《中国统计年鉴》其中：Y----国内旅游需求，使用国内旅游出游数量衡量；X1----旅游者可支配收入代表支付能力(元)；X2----闲暇时间可用经济发展状况大致说明，即使用GDP衡量；X3----旅游业发展状况，使用国内旅行社职工人数衡量；X4----旅游产品价格及非旅游消费品价格可用旅游价格指数说明(上年=100)；X5----总人口数（万人）；X6----交通因素，我国交通里程即铁路营业里程（万公里）；X7----交通因素,我国交通里程即公路里程(万公里)；X8----旅游花费，使用国内旅游人均消费衡量；四、模型的设定考虑到影响因素数量较多且多数变量的显著性未知，所以决定先用相关系数检验法找出最相关的解释变量，再用逐步回归法选出最优的模型。

1、相关系数检验。

检验结果如图1所示：图1：相关性检验结果由图1结果可知，x1、x2、x5、x6、x7、x8都与国内旅游需求高度相关，并且这些变量之间也是高度相关的。

现在按照逐步回归原理建立模型。

2、逐步回归。

（1）建立一元回归模型：根据理论分析可支配收入应该是国内旅游需求最重要的影响因素；相关系数检验也表明可支配收入与国内旅游需求的相关性最强。

所以，建立最基本的模型：Y = a + bX1 + ε（2）将其余变量逐个引入模型。

经过对比结果如下：a)第一次引入其余变量选出显著变量，经过对比最优变量结果如图2所示：图2：第一次引入变量经比较后的最优解释变量对比结果后得出结论：引入x2后，x2的t检验不显著，同时拟合优度提高的也不多，引入其他解释变量也一样，但相对来说引入 x8 时， Y = f（x1，x8）的拟合优度最高，t检验结果也较为显著，所以将Y = f（x1，x8）作为基本模型继续引入其他变量。

b)第二次引入其余变量。

经过对比最优变量结果如图3所示：图3：第二次引入变量经比较后的最优解释变量对比结果后得出结论：引入x2后，x2的t检验不显著，同时拟合优度提高的也不多，引入其他解释变量也一样，有的解释变量引入后拟合优度甚至开始下降。

但相对来说引入 x4 时， Y = f（x1，x8，x4）的拟合优度最高，t检验结果不显著，虽然拟合优度提高了，但x4属于不显著变量，既影响不大。

但为了研究目的，相对来说引入 x4 时， Y = f（x1，x8，x4）的拟合优度最高，t检验结果也相对其他而言较为显著，所以将Y = f（x1，x8，x4）作为基本模型继续引入其他变量。

以此来初略判断对旅游需求有影响的因素的影响大小。

c)第三次引入其余变量。

经过对比最优变量结果如图4所示：对比结果后得出结论：继续引入变量后，变量的t检验不显著，同时拟合优度提高的也不多，有些变量的Adjusted R-squared甚至降低了。

但相对来说引入x7时， Y = f（x1，x8，x4）的拟合优度最高，t检验结果不显著，虽然拟合优度提高了，但x4属于不显著变量，既影响不大。

为了研究目的，继续引入变量，将Y = f（x1，x8，x4，x7）作为基本模型。

图4：第三次引入变量经比较后的最优解释变量d)第四次引入其余变量。

经过对比最优变量结果如图5所示：图5：第四次引入变量经比较后的最优解释变量对比结果后得出结论：图示的是此次引入新变量后结果最优的一个变量分析。

可以看到，继续引入变量后，变量的t检验不显著，变量的Adjusted R-squared也降低了。

由此判断，继续引入的变量对国内旅游需求的影响程度大大不及前几个变量，甚至有些变量的影响力小至可忽略不计。