计量经济学课程设计基于Eviews旅游业因素分析.docx

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计量经济学课程设计基于Eviews旅游业因素分析

课程设计

我国旅游业影响因素分析

学院名称

理学院

专业班级

11统计

提交日期

2014年05月

评阅分数____________

评阅人____________

摘　要：

近年来，中国旅游产业有了长足的进步，成为中国经济发展的支柱性产业之一，发展潜力巨大。

通过建立合理的计量经济学模型，寻求我国旅游业收入和相关影响因素之间的函数关系，分析各因素对旅游业发展的贡献，揭示了我国旅游业收入呈现的特征，并针对我国旅游业的发展现状提出了一些对策建议。

关键词：

旅游业；可支配收入；旅游人数；模型

Abstract：

Inrecentyears,China'stourismindustryhasmadegreatstridestobecomeoneofChina'seconomicdevelopmentpillarindustry,ahugepotentialfordevelopment.Byestablishingareasonableeconometricmodels,seekingfunctionoftourismrevenueandrelatedfactorsamonganalyzethecontributionofvariousfactorsonthedevelopmentoftourism,tourismrevenuesrevealsthecharacteristicsofpresents,andforChina'stourismindustrycurrentdevelopmentputforwardsomesuggestions.

Keywords:

Tourism;disposableincome;touristarrivals;model

1引言

　改革开放以来，中国旅游业取得了飞速发展。

从上世纪九十年代末国内接待旅游人数６９５百万人次到如今的２６．４亿人次；从旅游收入仅２３９１亿元到如今１．９３万亿元；旅行社以年均２１．２４％的速度增长；旅游直接从业人员更是年均增长１５％。

旅游基础设施、配套服务更加完善为我国旅游业带来了巨大的经济效益。

然而展望我国旅游业的发展前景，为了旅游业收入的稳定增长，研究其影响因素的多样性与复杂性十分必要。

从现有文献看，运用计量经济学模型对中国旅游业进行研究的文献不多，叶银丹（2012）从计量经济学的角度对中国旅游业收入和国内生产总值以及闲暇时间三者进行多元线性回归分析，认为法定节假日增加、国内生产总值增长均可带动旅游业收入增长。

因此，文章以计量经济学经典的模型为基础，分析影响中国旅游业收入的各个因素，对比不同因素的影响程度大小，在此基础上提出增加人均可支配收入、进一步吸引旅游人数的建议。

文章首先进行研究变量的选择和模型建立，然后进行回归分析，进而进行经济意义的检验和统计方法的检验，在此基础上，最后提出相应的建议。

2模型变量与模型建立

2.1模型解释变量的选择

旅游收入直接反应了某一旅游目的地国家或者地区旅游经济的运行状况，是衡量当地旅游经济活动及其效果的一个不可或缺的综合性指标。

在现实生活中，影响中国旅游业收入的因素有很多，如开发管理水平等。

考虑到样本数据的可收集性和我国旅游业的实际情况，选择人均年可支配收入、全国旅行社数量、旅游人数、星级饭店数量作为影响的主要变量。

人均年可支配收入（Ｘ１）———指每个居民得到可用于最终消费支出和其它非义务性支出以及储蓄的总和，即居民家庭可以用来自由支配的收入；旅游人数（Ｘ２）；全国旅行社数量（Ｘ３）；全国星级饭店数量（Ｘ４）。

2.2模型设定

设定线性模型：

Ｙ—国内旅游业收入（亿元）；—人均可支配收入（元）；—旅游人数（万人／次）；—全国旅行社数量（个）；—全国星级饭店数量（个）。

2.3数据搜集（见表１）

表1:

2000年-2011年中国国内旅游业收入及相关因素统计表

年份

国内旅游总花费Y

人均可支配收入X1

国内游客X2

全国旅行社数X3

全国星级饭店总数X4

1998年

2391.18

5425.1

69500

6222

5782

1999年

2831.92

5854

71900

7326

7035

2000年

3175.54

6280

74400

8993

10481

2001年

3522.37

6859.6

78400

10532

7358

2002年

3878.36

7702.8

87800

11552

8880

2003年

3442.27

8472.2

87000

13361

9751

2004年

4710.71

9421.6

110200

14927

10888

2005年

5285.86

10493

121200

16245

11828

2006年

6229.7

11759.5

139400

17957

12751

2007年

7770.62

13785.8

161000

18943

13583

2008年

8749.3

15780.8

171200

20110

14099

2009年

10183.69

17174.7

190200

20399

14237

数据来源：

中华人民共和国国家统计局

3回归参数估计

用Eview软件对表１数据进行OLS回归估计得如下结果，见图１。

图1：

Eview得到的回归结果

由图1中的数据得到：

4经济意义、统计推断

4.1经济意义检验

估计结果说明，在假定其他变量不变的情况下，人均可支配收入每增加一元，全国旅游业收入将增加0.447328亿元；旅游人数每增加１万人／次，全国旅游业收入将增加0.031389亿元：

全国星级饭店数量每增加１个，全国旅游业收入将增加0.040957亿元，这与理论分析和经验判断相一致。

但Ｘ３—全国旅行社个数（个），其符号为负，即随着全国旅行社个数增加国内旅游业收入将减少，这与经济原理相悖。

说明Ｘ１、Ｘ２、Ｘ４具有经济意义，通过经济检验。

4.2统计检验

统计检验的目的就是为了检验估计值的统计可靠性和准确性，为此，进行如下检验：

①拟合优度：

指回归直线对观测值的拟合程度，Ｒ的值越接近１，说明回归直线对观测值的拟合程度越好

由回归参数估计表得：

修正的可决系数为：

。

这说明模型对样本的拟合较好。

②Ｆ检验：

检测模型总体是否显著。

针对给定显著性水平α＝0.05，由于P=0.0000<α=0.05，则拒绝原假设，说明回归方程显著，即“人均可支配收入”、“旅游人数”、“全国旅行社个数”、“全国星级酒店个数”变量联合起来确实对“国内旅游业收入”有显著影响。

③ｔ检验：

检验每个变量的显著性。

分别针对，给定显著水平α=0.05，由于的P检验值分别为0.0559，0.1091，0.0716，0.6632，这说明分别都应当接受，也就是说，当其他变量不变的情况下，解释变量“人均可支配收入”（X1）,“旅游人数”（X２），“全国旅行社个数”（X3）,“全国星级酒店个数”（X4）分别对被解释变量“国内旅游业收入”（Ｙ）都没有通过显著性检验。

4.3计量经济学检验

可见，模型拟合得较好，可决系数较高，表明模型中解释变量对被解释变量的解程度较高．X1，X2，X4的ｔ统计值不显著，其中X３的参数估计的符号与经济意义相违背，根据计量经济学知识判定这些变量之间可能存在多重共线性，所以剔除该变量。

其余两解释变量都通过Ｆ检验和Ｔ检验。

故需对上述模型进行计量经济学方法检验，并且进行修正。

得到模型二：

Ｙ—国内旅游业收入（亿元）；Ｘ１—人均可支配收入（元）；Ｘ２—旅游人数（万人／次）；Ｘ４—全国星级饭店数量（个）。

对模型二进行回归估计得到如下结果，见图2：

图2：

剔除X3的回归结果

由图2中的数据得到：

由回归结果得，可决系数等于0.987864，拟合优度较高。

结合模型F检验的P值为0.0000<α=0.05，可以判定模型中所有解释变量联合起来对Ｙ的影响力显著。

各个参数的ｔ检验P值都大于0.05，由此可以看出统计值不显著，则这些变量间可能存在多重共线性。

（１）多重共线性检验。

分析：

由于模型F检验P值为0.0000，远小于0.05（α=0.05），表明模型从整体上看国内旅游业收入与解释变量间线形关系显著。

检验：

利用Ｅｖｉｅｗｓ软件，得相关系数矩阵表：

表2：