计量经济学论文

我国旅游业发展影响因素分析及政策建议

摘要：旅游业作为新世纪的朝阳产业，有着光辉的发展前景。本文主要通过对影响旅游发展的多因素分析，建立以旅游收入为被解释变量，若干影响因素为解释变量的多元线性回归模型，并应用1998-2012年间的截面数据回归得到的模型，再对模型进行计量经济学检验，并对中国的旅游发展显著因素分析和提出相关政策建议。

关键词：旅游产业 可支配收入 回归模型 计量经济学检验

1.背景分析及相关经济指标

1.1背景分析

旅游业是旅行社业、住宿业、交通业、商业等相关产业的集合，是一种关联带动作用较大的综合性产业。旅游业包括国际旅游和国内旅游两个部分。两者由于接待对象不同而有所区别，但其性质和作用是基本一致的。旅游业的发展不仅对增加就业和扩大内需起到重要的推动作用，而且对优化产业结构、增加国家外汇收入、促进国际收支平衡和加强国家、地区间的文化交流具有深远影响。而且我国旅游资源丰富，发展潜力巨大。 1.2相关经济指标

（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

（3）消费性支出---是指政府以消费者身份在市场上购买所需商品和劳务所发生的支出。消费支出可分为公共消费支出和个人消费支出两部分。

通过收集数据，建立模型来对影响我国旅游收入的因素进行研究分析，一方面力求为增加旅游收入的方法研究指出明确的方向，另一方面通过模型的分析针对重要的影响因素提出对增加旅游收入的一些建议。

2.模型的设定

影响旅游产业发展的因素有很多，在此选定城镇居民人均可支配收入、农村居民家庭人均纯收入、旅行社数、国内游客、人均消费性支出为解释变量，以旅游企业营业收入为被解释变量。为此设定如下形式的计量经济模型：μ++++++=5544332211x c x c x c x c x c c y 。其中，y 为旅游企业营业收入（万元），1x 为居民人均可支配收入（元），2x 为农村居民家庭人均纯收入（元），3x 为旅行社数（个），4x 为国内游客（百万人次），5x 为人均消费性支出（元），μ为随机扰动项。

3.相关试验数据

为了避免时间序列的非平稳性，本模型使用截面数据。数据来源于《中国统计年鉴》和《中国旅游年鉴》等，在经过大量分析比较后，所取样本数据见下表：

表1 1995-2012年旅游企业营业收入及其相关影响因素数据表

年份旅游企业

营业收入

Y

（亿元）城镇居民

人均可支

配收入

X1（元）

农村居民

家庭人均

纯收入

X2（元）

旅行社数

X3（个）

国内游客

X4（百万

人次）

人均消费

性支出

X5（元）

1998 1375.7 4283 1577.7 4382 629 218.71 1999 1738.4 4838.9 1926.1 3846 639.5 256.2

2000 2212.7 5160.3 2090.1 4252 644 328.06 2001 2391.2 5425.1 2162 6222 695 345

2002 2831.9 5854.02 2210.3 7326 719 394

2003 3175.5 6280 2253.4 8993 744 426.6

2004 3522.4 6859.6 2366.4 10532 784 429.5

2005 3878.4 7702.8 2475.6 11552 878 441.8

2006 3442.3 8472.2 2522.2 13361 889 395.7

2007 4710.7 9421.6 2636.4 14927 1102 427.5

2008 5285.9 10493 2954.9 16846 1212 436.1

2009 6229.7 11759.5 3087 17657 1394 446.9

2010 7770.6 13785.8 4140.4 17943 1610 482.6

2011 8749.3 14780.76 4760.62 18691 1712 511.0313 2012 10183.7 16174.65 5353.17 21649 1902 535.4

4.模型的建立与分析

通过观察被解释变量与每一个解释变量的相关图。如图1所示。

图1

使用Eviews软件对数据进行OLS回归，回归结果表1所示：

表1

根据表1显示的结果，模型估计的结果为

830946.1482.2053998638.0999124.0)125523.6( )290788.7( )027420.1()891571.4()537211.2()61425.15()881466.0( )792418.0()034787.0( )172212.0( )135139.0( )4219.223(399442.5777354.5035741.0842386.0342877.0-565.3488-2254321====--==++++=DW F R R t Se x x x x x y 5.模型的检验

5.1经济意义检验

模型的估计结果说明，在假定其他变量不变的情况下，平均来说，农村居民人均纯收入每增长1%，旅游企业营业收入就增长0.842386%；旅行社数每增加1%，旅游企业营业收入就增加0.035741%；国内游客每增长1%，旅游企业营业收入就增长5.777354%；人均消费性支出每增长1%，旅游企业营业收入就增长5.399442%。但是城镇居民人均可支配收入每增加1%，旅游企业营业收入就减少0.342877%。理论分析与经验判断不一致，说明模型可能存在问题。 5.2统计检验

1）拟合优度：由表1中数据可以得到999124.02

=R ，修正的可决系数为

998638.02=R ,这说明模型对样本的拟合很好。

2）F 检验：在给定显著性水平05.0=α的条件下，在F 分布表中查处自由度为k-1=5

和n-k=9的临界值48.39

,5=）（αF 。由表1可得F=2053.482>3.48，所以拒绝原假设，说明回归方程显著。即城镇居民人均可支配收入、农村居民家庭人均纯收入、旅行社数、国内游

客、人均消费性支出等变量联合起来确实对旅游企业营业收入有显著影响。

3)t 检验：在给定显著性水平05.0=α的条件下，查t 分布表的自由度为n-k=9的临界值262.2)(2/=-k n t α。由表1中数据可知，并非所有的指标对应的t 统计量的绝对值都大