国内旅游总花费影响因素分析资料报告

中国国旅游总花费影响因素分析

一、问题提出

1、研究问题

旅游可以促进人力、物力、资源的优化利用，促进当地的相关产业的发展，解决就业问题，提高经济收益等都是大有裨益的。更重要是随着旅游业的发展，当地人的观念将会发生根本改变，即按照市场需求，组织生产，搞活流通，以信息化取代封闭的传统的生产模式。旅游可以使单一资源产生规模效应，扩大单一资源的产品转化和升级，将市场建在家门口，对外提高当地的影响力。旅游业是现代服务业的重要组成部分，带动作用大。加快旅游业改革发展，是适应人民群众消费升级和产业结构调整的必然要求，对于扩就业、增收入，推动中西部发展和贫困地区脱贫致富，促进经济平稳增长和生态环境改善意义重大，对于提高人民生活质量、培育和践行社会主义核心价值观也具有重要作用。

中国旅游业的发展是与改革开放同步进行的。改革开放之前，由于受传统计划体制观念的影响，注重生产轻视消费，旅游被当做一种奢侈品而遭到排斥，同时，国生活水平普遍较低，对外又采取闭关锁国政策，因此，旅游产业的发展缺乏必要的物质基础和政治条件。改革开放以后，随着中国经济的发展，一方面，国民经济建设需要大量的资金；另一方面，由于对外开放的大门打开，境外游客和资本急于进入中国，从而为中国的旅游业形成创造了良好的外条件和环境。本文通过对国旅游总花费的影响因素展开研究，运用建立多元线性回归模型的方法，探讨影响国旅游总花费的主要因素，并对这些因素进行分析。

2、数据来源(1994-2013，国家统计局)

Y国旅游总花费(亿元) X1国生产总值（亿元） X2平均工资（元） X3客运量（万人）x4国游客(百万人次) x5居民消费价格指数（上年=100）

3、定性分析

为了研究国旅游总花费的影响因素，把国旅游总花费（亿元）作为被解释变量y，将国生产总值（亿元）、平均工资（元）、客运量（万人）、国游客(百万人次)、居民消费价格指数（上年=100）作为解释变量，分别设为x1，x2、x3、x4、x5，假定其多元线性回归模型表示为：

y = β

0 +β

1

x1 + β

2

x2 + β

3

x3 +β

4

x4+β

5

x5

二、相关分析

1、数据基本描述

2、相关分析

利用散点图、简单相关系数检验被解释变量y和解释变量x

1， x

2

， x

3

， x

4

，

x

5

之间的关系。

根据散点图可以看出，国旅游总花费y与国生产总值x1、平均工资x2、客运量x3、国游客x4、居民消费价格指数x5成正相关。

Correlations

国旅游总花费（亿元）

国生产

总值（亿

元）

平均工

资（元）

客运量

（万

人）

国游客

(百万人

次)

居民消

费价格

指数（上

年=100）

Pearson Correlat ion 国旅游总花费y 1.000 .974 .968 .785 .986 .855

国生产总值x1 .974 1.000 .999 .875 .996 .895 平均工资x2 .968 .999 1.000 .875 .994 .891 客运量x3 .785 .875 .875 1.000 .847 .814 国游客x4 .986 .996 .994 .847 1.000 .886

居民消费价格指数

（上年=100）x5

.855 .895 .891 .814 .886 1.000

Sig. (1-taile d) 国旅游总花费y . .000 .000 .000 .000 .000

国生产总值x1 .000 . .000 .000 .000 .000 平均工资x2 .000 .000 . .000 .000 .000 客运量x3 .000 .000 .000 . .000 .000 国游客x4 .000 .000 .000 .000 . .000

居民消费价格指数

（上年=100）x5

.000 .000 .000 .000 .000 .

N 国旅游总花费y 20 20 20 20 20 20 国生产总值x1 20 20 20 20 20 20

平均工资x2 20 20 20 20 20 20

客运量x3 20 20 20 20 20 20

国游客x4 20 20 20 20 20 20

居民消费价格指数

（上年=100）x5

20 20 20 20 20 20

从相关系数表中可以看出国旅游总花费y与国生产总值x1、平均工资x2、国游客x4的相关系数都在0.9以上，高度相关；国旅游总花费y与居民消费价格指数x5的相关系数在0.8以上，相关性也很强，国旅游总花费y与客运量x3的相关系数在0.7以上，具有一定的相关性。所以，国旅游总花费y与这五个自变量做回归分析是合适的。

三、模型建立

根据之前建立的模型y = β

0 +β

1

x

1

+ β

2

x

2

+ β

3

x

3

+β

4

x

4

+β

5

x

5ε

+，利

用SPSS，采用强行进入的方法进行多元线性回归，得到结果如下：

1、拟合优度检验

从上表可以看出，方程的复相关系数R=0.993，样本决定系数R2=0.987，调整后的样本决定系数为0.982，说明方程拟合优度很好。

ANOVA b

Model

Sum of

Squares df Mean Square F Sig.

1 Regressio

n

1.013E9 5

2.026E8 207.735 .000a

Residual 1.366E7 14 975485.806

Total 1.027E9 19

a. Predictors: (Constant), 居民消费价格指数（上年=100）, 客运量（万人）, 国游客(百万人次) , 平均工资（元）, 国生产总值（亿元）

b. Dependent Variable: 国旅游总花费（亿元）

由ANOVA表可知，在0.05的显著性水平下，F值=207.735，P值为0.000，

说明回归方程高度显著，x

1， x

2

， x

3

， x

4

， x

5

整体上对y有高度显著的线性影

响。