我国国内旅游需求的计量经济学分析

我国国内旅游需求的计量经济学分析

【摘要】随着我国经济的快速发展，第三产业产值不断扩大而逐步成为我国GDP 增长的重要因素。而近年来与国际间的政治经济文化交流的日益频繁，我国居民可支配收入和闲暇时间的增多，旅游业的发展逐渐达到高潮。本文主要是通过建立计量经济学模型，对影响我国国内旅游需求进行回归分析，并以此为依据分析影响我国国内旅游需求的主要因素及其影响程度，并提出相应的政策建议。

【关键词】旅游需求计量经济回归分析

Abstract：

With the rapid development of our economy, the third industry production

expands unceasingly and gradually become China's GDP growth of important

factor. And in recent years and the international politics, economy, culture, the

increasing exchanges, our country residents' disposable income and the

increase of free time, tourism development gradually reached its peak. This

paper mainly through the establishment of the econometrics model, the impact

of our domestic tourism demand a regression analysis, and based on this

analysis affecting our domestic tourism demand of main factors and its

influence, put forward the corresponding policy recommendations

Key words：

tourism demand ; Econometric Theory; regressive analysis

随着中国加入WTO 和知识经济时代的到来以及人们生活水平的提高，旅游市场范围不断扩大，旅游业进入高速发展阶段，如何正确掌握我国国内的旅游需求对于该产业的发展就显得尤为重要。影响旅游需求的不仅有消费者内部的因素，也有外部环境的因素。出游的偏好和动机、旅游产品的价格、旅游地的安全状况、路途的远近都会或多或少的影响旅游需求量。但是这些因素中哪些是主要因素，哪些是次要因素？这就需要通过建立计量经济模型并进行回归分析来确定。

一、文献综述

目前，对于旅游需求影响的研究较多，既有定性分析，也有定量分析，既有理论描写，也有实证研究。

一些学者认为影响旅游需求的因素有国内经济发展水平，人民生活水平，旅游休闲时间，人口特征，交通条件，价格因素等。他们认为随着国民经济的稳定快速发展，人民生活水平的日益提高，国家假日制度的改革等带来的我国居民可支配收入和闲暇时间的增多，以及旅游相关设施的进一步完善，这些因素都向着有利于国内旅游的方向发展，也必将给我国国内旅游带来新一轮的发展机会。另外，居民选择旅游消费与否，还取决于本人的消费意识以及社会消费潮流的变化。邓金阳还认为人们文化素养的提高和健康意识的增强是人们能够实现外出旅游的内在原因。

通过研究发现，从出游率和消费两方面衡量中国城市间居民的旅游需求的确存在类型差别，并且在不同程度上与人均收入有相关关系;人均收入与旅游需求存在相关性，但是不同地区的人均收入只影响其部分旅游需求。

通过分析评定，我们可以看出，影响旅游需求的因素主要有以下几方面：①政府方面：法定休息日假期的确定、对于旅游业发展的投入；②个人家庭方面：家庭富裕程度、旅游偏好；③社会环境方面：旅游业的发展现状、交通情况、旅游人数的总体比例等。下面主要选取一些比较典型的影响因素进行分析，得出其对旅游需求的影响程度。

二、模型设定

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。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等等。综合上述因素和变量的可观测性，我们首先建立一个多元线性回归模型：

y=b0+b1x1+b2x2+b3x3+b4x4+b5x5+u

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，使用居民可支配收入衡量

x2——经济发展状况，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——旅游价格指数

x5——人口数量

b0,b1,b2,b3,b4,b5,回归系数；u为随机扰动项

三.数据收集

通过在期刊网和统计年鉴上的数据查找，本文主要选用1993 年至2004年的数据对该模型进行回归分析。数据见附表

四、模型的回归分析与调整

（一）估计参数与模型检验

1、直接对模型进行OLS法估计，结果如下：

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date:12/06/10 Time: 11:21

Sample: 1993 2004

Included observations: 12

表2

2、分析

由上表我们看到解释变量t值不显著，而可决系数R和F统计量显著，说明极有可能存在多重共线性。

（二）多重共线性检验与修正

1、多重共线性检验

计算解释变量之间的简单相关系数，结果如下：

x1 x2 x3 x4 x5

x1 1 0.997478 0.940115 -0.67771 0.976511

x2 0.997478 1 0.928883 -0.67865 0.971951

x3 0.940115 0.928883 1 -0.52953 0.902582

x4 -0.67771 -0.67865 -0.52953 1 -0.79203

x5 0.976511 0.971951 0.902582 -0.79203 1