旅游收入影响因素分析
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（二）指标与模型选择
饭店企业的最主要目标是利润最大化，而利润最直接相关的指标是营业收入，所以本文以中国主要城市饭店产业的营业收入作为被解释变量。由于“政商文教机构远近”这一因素无法简单的由某一指标进行衡量，所以在模型建立中，不将此因素选入解释变量中。至于“交通便利、离机场及火车、汽车站远近”，则可以由“地区年末实有道路长度”来代表。由于“外来游客流量和消费水平”的数据无法取得，所以不作为模型的解释变量。用“地区年末人口总数”表示“本地人口数”。用“各地区城镇居民平均每人全年可支配收入”代表“本地人的收入水平”。同时，用“各地区居民消费价格总指数”作为“本地区消费指数”。“竞争者距离和客源占有率”可以用“年末地区内的星级饭店数量”来表示。
将此回归结果整理如下，
=-966291.8+11.93889X1-12.24376X2+98.24581X4+695.9224X5……②
(135240.4)(6.921774) (18.62377)(12.40799) (168.6916)
t=(-7.144995)(1.724831)(-0.657426) (7.917947) (4.125412)
7.917947
0.0000
X5
695.9224
168.6916
4.125412
0.0003
R-squared
0.928669
Mean dependent var
478340.3
Adjusted R-squared
0.917695
S.D. dependent var
513113.4
S.E. of regression
12954
4980
101.1
18265.10
1023
安 徽
253406.57
7824
6110
101.2
9771.05
345
福 建
328271.16
5100
3558
100.8
13753.28
437
江 西
165663.69
4179
4339
101.2
9551.12
301
山 东
909874.9
25307
9309
1146
广 西
297903.99
4948
4719
101.3
9898.75
374
海 南
233734.27
1221
836
101.5
9395.13
261
重 庆
262850.36
4011
2808
102.4
11569.74
211
四 川
449824.14
7842
8169
102.3
9350.11
485
贵 州
115890.52
然而，饭店经营是一个非常复杂的系统过程，其特点是影响因素众多，各因素作用结果的直观反映性弱，而且不易量化。因而在饭店经营分析中，目前多采用定性分析的方法。李平、李万立和张萍萍（2005年12月）运用层次分析法(AHP)，对影响饭店经营的主要因素进行量化分析，通过问卷调查确定饭店影响因素权重并赋值，提出研究饭店的一种新思路。在文中，他们将旅游地因素进行逐层细分，见图1。
101.0
12192.24
645
河 南
373158.55
8460
9392
101.3
9810Biblioteka Baidu26
468
湖 北
367502.31
12624
5693
101.6
9802.65
578
湖 南
300773.46
6577
6342
101.4
10504.67
501
广 东
1624924.2
23763
9304
101.8
16015.58
表1 2006年中国主要城市相关数据
城市
Y=饭店营业收入（万元）
X1=实有道路长度（公里）
X2=人口总数（万人）
X3=居民消费价格总指数（%）
X4=可支配收入（元）
X5=星级饭店总数(家)
北 京
1836284
5866
1581
100.9
19977.52
700
天 津
185382.38
5991
1075
101.5
R2=0.9287 2=0.9177F=84.6249df=26
表2回归结果表
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 01/23/10 Time: 18:35
Sample: 1 31
Included observations: 31
Variable
（三）取得数据及散点图绘制
本文收集到2006年中国31个主要城市的相关数据，见表1。
根据所得数据做出的散点图，见图2：
通过观察发现X1与Y，X2与Y，X4与Y，X5与Y分别具备近似的线性关系，X3与Y不具备近似的线性关系。所以X3不纳入模型的建立中。
通过以上准备工作及分析，设定如下回归模型
Y=β0+β1X1+β2X2+β4X4+β5X5+ui……………………………………………………………………………………①
Durbin-Watson stat
2.304331
Prob(F-statistic)
0.000000
三、检验及修正
（一）经济学检验
0=-966291.8<0表示三个因变量均为0时的饭店业营业收入； 1=11.93889>0， 4=98.24581>0， 5=695.9224>0分别表示在其他因素不变的情况下，地区年末道路长度增加1公里，地区城镇居民平均每人全年可支配收入增加1元，年末地区内的星级饭店数量增加1家，地区饭店业营业收入分别增加11.93889万元，98.24581万元，695.9224万元。 2=-12.24376<0，表示地区人口增加1万人，地区饭店业营业收入分别减少12.24376万元。由上可知，X1，X4和X5的待估参数结果的经济学解释合理，模型经济学检验通过；X2的待估参数结果的经济学解释不合理，模型经济学检验不通过。
表3回归分析结果
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 01/23/10 Time: 18:53
在国内旅游经济快速崛起及来华旅游和商务旅游客源数量持续增长的带动下，自2000年起，我国旅游饭店客房出租率开始回升，利润亏损较1999年大幅度减少。但由于行业内竞争加剧，平均房费下降，全行业的盈利水平没有实现同步增长。相反，随着市场竞争的日趋激烈，我国旅游饭店业面临着国内和国际的双重压力。
总体而言，我国旅游业在经历了近十年的发展繁荣之后，旅游饭店的经营效益开始下滑。自1996年下半年开始，全国旅游饭店的客房出租率、营业收入和利润总额逐年递减。到1998年底，整个行业出现了亏损。在此之后，虽经多方努力，仍未明显改善，到目前为止，我国旅游饭店的经营状况仍未走出低谷。[3]由此可见，研究旅游饭店经营状况的因素，寻找实现饭店经营目标的途径具有重要意义。
可决系数R2=0.0915很低，修正的可决系数 2=0.0602也很低，表明模型拟合很差，模型对饭店营业收入的解释程度只有9.15%。
F统计量为2.9233，说明0.05水平下回归方程整体上不显著。
给定α=0.05，查t分布表，在自由度为n-2=31-2=29时临界值为t0.025(29)=2.045，因为X2的参数对应的t统计量小于2.045，这说明在5%的显著性水平下，斜率系数显著为零，表明地区人口总数对饭店业营业收入的影响不显著。
497
吉 林
180033.94
5828
2723
101.4
9775.07
210
黑龙江
169960.95
9369
3823
101.9
9182.31
265
上 海
1541095
14619
1815
101.2
20667.91
317
江 苏
1143611.4
27058
7550
101.6
14084.26
799
浙 江
1579625.9
为了对上述研究结果进行验证，本文以旅游地因素递阶层次图为基础，收集2006年中国主要城市的相关数据，试图选取指标对图中第三个层次中的六个因素进行量化，通过建立线性方程模型来验证它们对饭店经营目标的影响情况。
二、建立模型
（一）、经济学理论的分析
由于只是对李平、李万立和张萍萍的文章——《基于AHP的饭店经营影响因素分析》的部分结论进行实证检验，本文不再赘述政商文教机构远近，通便利、离机场及火车、汽车站远近，外来游客流量及消费水平，地人口规模及消费指数、收入水平，竞争者距离远近，竞争者客源占有率等六个因素，能够对饭店经营目标产生影响的理论依据。
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
-966291.8
135240.4
-7.144995
0.0000
X1
11.93889
6.921774
1.724831
0.0964
X2
-12.24376
18.62377
-0.657426
0.5167
X4
98.24581
12.40799
饭店业营业收入影响因素的研究
——对《基于AHP的饭店经营影响因素分析》的部分结论的实证检验
姓名：高敬敬专业：旅游管理学号：2009110320
一、研究背景和目的
改革开放以来，我国旅游业迅猛发展，作为旅游业三大支柱产业之一的旅游饭店业取得了长足发展，产业规模基本形成，管理模式逐步完善，出现了一批具有较强竞争能力的大型企业集团，实现了规模和效益的同步增长。从规模和经营能力上看，1979年全国仅有150家旅游饭店，1.7万间客房[1]，仅能满足境内游客的需要；到2005年底，全国共有12024家旅游星级饭店，约137万间客房[2]，旅游饭店数和客房数均较1979年增长了80多倍，且具备了接待境外游客的能力，彻底改变了改革开放之初我国旅游饭店供不应求的局面。但从市场效益上看，却不尽如人意。
14283.09
112
河 北
327362.7
9033
6898
101.7
10304.56
382
山 西
327145.6
5184
3375
102.0
10027.70
305
内蒙古
142631.11
4279
2397
101.5
10357.99
224
辽 宁
581640.19
11096
4271
101.2
10369.61
他们的研究结果表明：
从市场结构来研究，旅游地因素对饭店经营有着重要影响，尤其是地理位置因素。地理位置对于饭店的影响要大于人口和竞争者因素的影响，从单项评价因子来讲，政商文教机构因素、交通状况、游客流量及其消费水平因素是饭店投资选址时重点考虑的因素，竞争者距离和本区域人口规模与收入水平、消费指数对于饭店经营的影响不是很大。因此，某一区域内呈竞争态势的饭店没有必要把竞争局限在本区域内，他们之间可以联合做生意，联合促销，共同营造本区域整体竞争优势。
232
青 海
46821.46
593
548
101.6
9000.35
97
宁 夏
42108.9
1457
604
101.9
9177.26
48
新 疆
270783.86
4044
2050
101.3
8871.27
360
（数据来源：2007年中国统计年鉴，2007年中国旅游统计年鉴）
图1散点图
（四）参数估计
利用收集的数据进行回归分析，屏幕显示的回归分析结果如表2。
2040
3757
101.7
9116.61
219
云 南
426976.44
2895
4483
101.9
10069.89
867
西 藏
26165.33
313
281
102.0
8941.08
62
陕 西
189525.21
3595
3735
101.5
9267.70
280
甘 肃
127617.8
3280
2606
101.3
8920.59
但是，对模型Y=β0+β2X2+ui进行现行回归的结果见表3。
将此回归结果整理如下，
=237412.9+57.83855X2………………………………………………③
(166846.3) (33.82830)
t=(1.422944) (1.709768)
R2=0.0915 2=0.0602F=2.9233df=29
147206.0
Akaike info criterion
26.78374
Sum squared resid
5.63E+11
Schwarz criterion
27.01503
Log likelihood
-410.1480
Hannan-Quinn criter.
26.85914
F-statistic
84.62492
其中，
Y——营业收入；X1——地区年末实有道路长度；X2——地区年末人口总数；
X4——各地区城镇居民平均每人全年可支配收入；X5——年末地区内的星级饭店数量；β0，β1，β2，β4，β5——待估参数：β0表示四个因变量均为0时饭店业营业收入；β1，β2，β4，β5分别表示在其他因素不变的情况下，地区年末道路长度增加1公里，地区年末人口总数增加1万人，地区城镇居民平均每人全年可支配收入增加1元，年末地区内的星级饭店数量增加1家，饭店业营业收入分别增加β1，β2，β4，β5万元；ui——随机误差项。
饭店企业的最主要目标是利润最大化，而利润最直接相关的指标是营业收入，所以本文以中国主要城市饭店产业的营业收入作为被解释变量。由于“政商文教机构远近”这一因素无法简单的由某一指标进行衡量，所以在模型建立中，不将此因素选入解释变量中。至于“交通便利、离机场及火车、汽车站远近”，则可以由“地区年末实有道路长度”来代表。由于“外来游客流量和消费水平”的数据无法取得，所以不作为模型的解释变量。用“地区年末人口总数”表示“本地人口数”。用“各地区城镇居民平均每人全年可支配收入”代表“本地人的收入水平”。同时，用“各地区居民消费价格总指数”作为“本地区消费指数”。“竞争者距离和客源占有率”可以用“年末地区内的星级饭店数量”来表示。
将此回归结果整理如下，
=-966291.8+11.93889X1-12.24376X2+98.24581X4+695.9224X5……②
(135240.4)(6.921774) (18.62377)(12.40799) (168.6916)
t=(-7.144995)(1.724831)(-0.657426) (7.917947) (4.125412)
7.917947
0.0000
X5
695.9224
168.6916
4.125412
0.0003
R-squared
0.928669
Mean dependent var
478340.3
Adjusted R-squared
0.917695
S.D. dependent var
513113.4
S.E. of regression
12954
4980
101.1
18265.10
1023
安 徽
253406.57
7824
6110
101.2
9771.05
345
福 建
328271.16
5100
3558
100.8
13753.28
437
江 西
165663.69
4179
4339
101.2
9551.12
301
山 东
909874.9
25307
9309
1146
广 西
297903.99
4948
4719
101.3
9898.75
374
海 南
233734.27
1221
836
101.5
9395.13
261
重 庆
262850.36
4011
2808
102.4
11569.74
211
四 川
449824.14
7842
8169
102.3
9350.11
485
贵 州
115890.52
然而，饭店经营是一个非常复杂的系统过程，其特点是影响因素众多，各因素作用结果的直观反映性弱，而且不易量化。因而在饭店经营分析中，目前多采用定性分析的方法。李平、李万立和张萍萍（2005年12月）运用层次分析法(AHP)，对影响饭店经营的主要因素进行量化分析，通过问卷调查确定饭店影响因素权重并赋值，提出研究饭店的一种新思路。在文中，他们将旅游地因素进行逐层细分，见图1。
101.0
12192.24
645
河 南
373158.55
8460
9392
101.3
9810Biblioteka Baidu26
468
湖 北
367502.31
12624
5693
101.6
9802.65
578
湖 南
300773.46
6577
6342
101.4
10504.67
501
广 东
1624924.2
23763
9304
101.8
16015.58
表1 2006年中国主要城市相关数据
城市
Y=饭店营业收入（万元）
X1=实有道路长度（公里）
X2=人口总数（万人）
X3=居民消费价格总指数（%）
X4=可支配收入（元）
X5=星级饭店总数(家)
北 京
1836284
5866
1581
100.9
19977.52
700
天 津
185382.38
5991
1075
101.5
R2=0.9287 2=0.9177F=84.6249df=26
表2回归结果表
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 01/23/10 Time: 18:35
Sample: 1 31
Included observations: 31
Variable
（三）取得数据及散点图绘制
本文收集到2006年中国31个主要城市的相关数据，见表1。
根据所得数据做出的散点图，见图2：
通过观察发现X1与Y，X2与Y，X4与Y，X5与Y分别具备近似的线性关系，X3与Y不具备近似的线性关系。所以X3不纳入模型的建立中。
通过以上准备工作及分析，设定如下回归模型
Y=β0+β1X1+β2X2+β4X4+β5X5+ui……………………………………………………………………………………①
Durbin-Watson stat
2.304331
Prob(F-statistic)
0.000000
三、检验及修正
（一）经济学检验
0=-966291.8<0表示三个因变量均为0时的饭店业营业收入； 1=11.93889>0， 4=98.24581>0， 5=695.9224>0分别表示在其他因素不变的情况下，地区年末道路长度增加1公里，地区城镇居民平均每人全年可支配收入增加1元，年末地区内的星级饭店数量增加1家，地区饭店业营业收入分别增加11.93889万元，98.24581万元，695.9224万元。 2=-12.24376<0，表示地区人口增加1万人，地区饭店业营业收入分别减少12.24376万元。由上可知，X1，X4和X5的待估参数结果的经济学解释合理，模型经济学检验通过；X2的待估参数结果的经济学解释不合理，模型经济学检验不通过。
表3回归分析结果
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 01/23/10 Time: 18:53
在国内旅游经济快速崛起及来华旅游和商务旅游客源数量持续增长的带动下，自2000年起，我国旅游饭店客房出租率开始回升，利润亏损较1999年大幅度减少。但由于行业内竞争加剧，平均房费下降，全行业的盈利水平没有实现同步增长。相反，随着市场竞争的日趋激烈，我国旅游饭店业面临着国内和国际的双重压力。
总体而言，我国旅游业在经历了近十年的发展繁荣之后，旅游饭店的经营效益开始下滑。自1996年下半年开始，全国旅游饭店的客房出租率、营业收入和利润总额逐年递减。到1998年底，整个行业出现了亏损。在此之后，虽经多方努力，仍未明显改善，到目前为止，我国旅游饭店的经营状况仍未走出低谷。[3]由此可见，研究旅游饭店经营状况的因素，寻找实现饭店经营目标的途径具有重要意义。
可决系数R2=0.0915很低，修正的可决系数 2=0.0602也很低，表明模型拟合很差，模型对饭店营业收入的解释程度只有9.15%。
F统计量为2.9233，说明0.05水平下回归方程整体上不显著。
给定α=0.05，查t分布表，在自由度为n-2=31-2=29时临界值为t0.025(29)=2.045，因为X2的参数对应的t统计量小于2.045，这说明在5%的显著性水平下，斜率系数显著为零，表明地区人口总数对饭店业营业收入的影响不显著。
497
吉 林
180033.94
5828
2723
101.4
9775.07
210
黑龙江
169960.95
9369
3823
101.9
9182.31
265
上 海
1541095
14619
1815
101.2
20667.91
317
江 苏
1143611.4
27058
7550
101.6
14084.26
799
浙 江
1579625.9
为了对上述研究结果进行验证，本文以旅游地因素递阶层次图为基础，收集2006年中国主要城市的相关数据，试图选取指标对图中第三个层次中的六个因素进行量化，通过建立线性方程模型来验证它们对饭店经营目标的影响情况。
二、建立模型
（一）、经济学理论的分析
由于只是对李平、李万立和张萍萍的文章——《基于AHP的饭店经营影响因素分析》的部分结论进行实证检验，本文不再赘述政商文教机构远近，通便利、离机场及火车、汽车站远近，外来游客流量及消费水平，地人口规模及消费指数、收入水平，竞争者距离远近，竞争者客源占有率等六个因素，能够对饭店经营目标产生影响的理论依据。
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
-966291.8
135240.4
-7.144995
0.0000
X1
11.93889
6.921774
1.724831
0.0964
X2
-12.24376
18.62377
-0.657426
0.5167
X4
98.24581
12.40799
饭店业营业收入影响因素的研究
——对《基于AHP的饭店经营影响因素分析》的部分结论的实证检验
姓名：高敬敬专业：旅游管理学号：2009110320
一、研究背景和目的
改革开放以来，我国旅游业迅猛发展，作为旅游业三大支柱产业之一的旅游饭店业取得了长足发展，产业规模基本形成，管理模式逐步完善，出现了一批具有较强竞争能力的大型企业集团，实现了规模和效益的同步增长。从规模和经营能力上看，1979年全国仅有150家旅游饭店，1.7万间客房[1]，仅能满足境内游客的需要；到2005年底，全国共有12024家旅游星级饭店，约137万间客房[2]，旅游饭店数和客房数均较1979年增长了80多倍，且具备了接待境外游客的能力，彻底改变了改革开放之初我国旅游饭店供不应求的局面。但从市场效益上看，却不尽如人意。
14283.09
112
河 北
327362.7
9033
6898
101.7
10304.56
382
山 西
327145.6
5184
3375
102.0
10027.70
305
内蒙古
142631.11
4279
2397
101.5
10357.99
224
辽 宁
581640.19
11096
4271
101.2
10369.61
他们的研究结果表明：
从市场结构来研究，旅游地因素对饭店经营有着重要影响，尤其是地理位置因素。地理位置对于饭店的影响要大于人口和竞争者因素的影响，从单项评价因子来讲，政商文教机构因素、交通状况、游客流量及其消费水平因素是饭店投资选址时重点考虑的因素，竞争者距离和本区域人口规模与收入水平、消费指数对于饭店经营的影响不是很大。因此，某一区域内呈竞争态势的饭店没有必要把竞争局限在本区域内，他们之间可以联合做生意，联合促销，共同营造本区域整体竞争优势。
232
青 海
46821.46
593
548
101.6
9000.35
97
宁 夏
42108.9
1457
604
101.9
9177.26
48
新 疆
270783.86
4044
2050
101.3
8871.27
360
（数据来源：2007年中国统计年鉴，2007年中国旅游统计年鉴）
图1散点图
（四）参数估计
利用收集的数据进行回归分析，屏幕显示的回归分析结果如表2。
2040
3757
101.7
9116.61
219
云 南
426976.44
2895
4483
101.9
10069.89
867
西 藏
26165.33
313
281
102.0
8941.08
62
陕 西
189525.21
3595
3735
101.5
9267.70
280
甘 肃
127617.8
3280
2606
101.3
8920.59
但是，对模型Y=β0+β2X2+ui进行现行回归的结果见表3。
将此回归结果整理如下，
=237412.9+57.83855X2………………………………………………③
(166846.3) (33.82830)
t=(1.422944) (1.709768)
R2=0.0915 2=0.0602F=2.9233df=29
147206.0
Akaike info criterion
26.78374
Sum squared resid
5.63E+11
Schwarz criterion
27.01503
Log likelihood
-410.1480
Hannan-Quinn criter.
26.85914
F-statistic
84.62492
其中，
Y——营业收入；X1——地区年末实有道路长度；X2——地区年末人口总数；
X4——各地区城镇居民平均每人全年可支配收入；X5——年末地区内的星级饭店数量；β0，β1，β2，β4，β5——待估参数：β0表示四个因变量均为0时饭店业营业收入；β1，β2，β4，β5分别表示在其他因素不变的情况下，地区年末道路长度增加1公里，地区年末人口总数增加1万人，地区城镇居民平均每人全年可支配收入增加1元，年末地区内的星级饭店数量增加1家，饭店业营业收入分别增加β1，β2，β4，β5万元；ui——随机误差项。