我国旅游业发展的影响因素分析doc.docx

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我国旅游业发展的影响因素分析doc

课程论文

题目我国旅游业发展的影响因素分析

学院名称经济管理学院

班级经济学121班

学号

学生姓名

我国旅游业发展的影响因素分析

摘要：

中国幅员辽阔，拥有五千年灿烂文明的历史和各具特色的秀丽山川，构成了异常丰富的旅游资源，对国内外游客都有着强大的吸引力，为旅游业提供了良好的发展基础。

旅游业一直被誉为“朝阳经济”、“无烟产业”，它作为一个具有巨大发展潜力的产业群体，在21世纪经济发展中一枝独秀，在国民经济中的地位日益重要，经济影响越来越被各国重视，成为推动社会经济发展的重要因素。

关键字：

旅游业发展回归分析多重共线性异方差DW检验

（一）引言

1998年，旅游业与经济产业和房地产业一起被确定为我国国民经济新的经济增长点，受到各级地方政府普遍重视。

2009年，国务院提出“把旅游业培育成国民经济的战略性支柱产业和人民群众更加满意的现代服务业”的发展战略目标，更赋予了旅游业“国计民生”的战略高端地位。

旅游业是一个关联带动性很强的综合性产业，对相关产业的带动，对经济结构的改善等都具有十分重要的作用，具体表现在增加外汇收入、加快货币回笼、扩大就业机会、带动相关产业、积累建设资金和促进贫困地区脱贫等。

除此之外，发展旅游业对一个国家或地区的社会、文化、环境也具有积极的作用和影响。

在当前经济形势比较严峻，外需不振和内需不足的情况下，旅游业的发展，尤其是国内旅游，对于扩大内需、调整产业结构和促进经济增长具有重要的经济意义。

因此，本文将我国旅游业发展作为研究对象，以经济学、统计学理论为指导，运用计量经济研究方法，通过相关模型的设定分析，量化研究我国旅游业的发展态势，分析各省市地区旅游业发展的影响因素，明晰旅游业增长原因，为实现中国城市和区域旅游业协调发展及旅游业经济管理决策提供政策建议和理论参考。

二、定性分析

（一）我国旅游业发展现状随着经济的发展，人们生活水平的提高，旅游业已经成为中国社会新的经济增长点。

旅游产业是一个关联性很强的综合产业，一次完整的旅游活动包括吃、住、行、游、购、娱六大要素，旅游产业的发展可以直接或者间接推动第三产业、第二产业和第一产业的发展。

尤其是假日旅游，有力刺激了居民消费而拉动内需。

2012年，我国全年国内旅游人数达到30.0亿人次，同比增长13.6%，国内旅游收入2.3万亿元，同比增长19.1%。

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，优化了产业结构，而且可以增加国家外汇收入，促进国际收支平衡，加强国家、地区间的文化交流。

旅游收入不仅直接反映国家或地区旅游经济的运行状况，也是衡量旅游经济活动及效果的一个重要综合指标，更是国家或地区经济发达与否的重要标志之一。

本文通过计量经济模型来分析影响旅游景区收入增长的主要原因，探究旅游收入增长规律，为相关部门和机构提供量化数据，为其制定相关政策、规划、战略提供理论支持，使我国旅游业实现更好、更快、可持续的发展，在不断满足广大居民物质文化及精神需求的同时，提高旅游经济效益，拉动国民经济增长。

（二）旅游业发展影响因素分析从全国角度来看，关于影响旅游业发展主要因素的文献，多分为国际和国内两方面来选取指标。

一般而言，旅游收入可以反映一国或地区旅游发展的状况，故多选取旅游收入为自变量来衡量旅游业发展水平。

影响旅游业收入的因素很多，如政策、消费者收入、交通条件、宣传力度、服务水平、从业人员等，根据实际研究情况选定分析。

（三）指标体系建立依照以往学者分析，将影响旅游业发展因素分为国内和国际两个方面。

因此引入城镇居民可支配收入和旅游外汇收入两个指标分析国内外不同的因素对旅游业发展的影响。

旅游业很大程度上受其自身产业规模的发展水平影响，固定资产和从业人数体现了旅游产业发展规模的内在影响因素，因此引入旅游景区固定资产和旅游业从业人数两个指标对其说明。

本文选取我国31个省市地区的2013年的旅游业相关数据和四个指标构成的指标体系运用多元回归模型进行定量分析。

三、实证分析

（一）模型设定根据以上的分析，建立以下模型

Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+Ut

参数说明：

Y——旅游景区营业收入/万元

X1——旅游业从业人员/人

X2——旅游景区固定资产/万元

X3——旅游外汇收入/万美元

X4——城镇居民可支配收入/元

收集到的数据如下（见表2.1）：

表2.12013年全国旅游业营业收入及相关数据（按地区）

地区

营业收入

从业人数

固定资产

外汇收入

可支配收入

北京

145249.01

145466

694252.3

541600

32903.03

天津

48712.37

24787

93529.67

175553

26920.86

河北

182226.87

79643

420342.74

44765

18292.23

山西

29465.03

57719

121809.74

56719

18123.87

内蒙古

70313.07

36264

206819.12

67097

20407.57

辽宁

25665.3

64816

46573.27

271314

20466.84

吉林

20389.3

29066

87827.16

38528

17796.57

黑龙江

38367.81

30341

137426.27

91762

15696.18

上海

194762.3

91106

563007.44

575118

36230.48

江苏

316051.65

140154

1195000.6

565297

26340.73

浙江

385976.92

132459

1110975.2

454173

30970.68

安徽

79562.75

55840

139769.02

117918

18606.13

福建

155378.95

80303

151897.69

363444

24907.4

江西

54961.66

41791

85528.05

41500

17494.87

山东

116995.67

143026

327733.29

255076

22791.84

河南

222108.33

70164

482005.32

54903

18194.8

湖北

104565.58

62767

243794.62

94018

18373.87

湖南

118180.87

80615

257226.7

101434

18844.05

广东

476345.5

226539

1160675.4

1390619

26897.48

广西

66195.55

49876

143982.03

105188

18854.06

海南

29081.6

30759

70386.55

37615

18368.95

重庆

86713.67

50160

230124

90806

20249.7

四川

218624.03

70756

464763.52

59383

17899.12

贵州

42214.14

27683

62415.21

13507

16495.01

云南

135897.97

62679

348426.04

160861

18575.62

西藏

30406.73

6023

462971.03

12963

16195.56

陕西

48692.17

57077

154529.19

129505

18245.23

甘肃

30949

31280

56684.68

1740

14988.68

青海

638.43

8741

9851.28

2659

15603.31

宁夏

49509.86

12196

123149.9

620

17578.92

新疆

28993.11

40451

52280.36

46519

15513.62

0估计模型参数，最小二乘法的回归结果如下

根据表中的样本数据，模型估计结果为

^Y=32371.18+0.603826X1+0.234269X2+0.044557X3-1.912656X4

（39570.55）（0.366141）（0.041219）（0.060735）（2.097998）

t=（0.818062）（1.649162）（5.683504（0.733628）（-0.911657）

R^2=0.879713R^2=0.861208F=47.53752DW=2.006476

可以看出，可决系数0.879713，修正的可决系数0.861208。

说明模型的拟合程度还可以。

但是当α=0.05时，X1、X2、X4系数均不能通过检验，且X4的系数为负，与经济意义不符，表明模型很可能存在严重的多重共线性。

计算各个解释变量的相关系数，得到相关系数矩阵：

由相关系数矩阵可以看出，解释变量X2、X3之间存在较高的相关系数，证实确实存在严重的多重共线性。

采用逐步回归的办法，检验和回归多重共线性问题。

分别作Y对X1、X2、X3、X4的一元回归，结果如表所示：

变量

X1

X2

X3

X4

参数估计值

1.978224

0.31512

0.316946

12.54525

t统计量

8.635111

12.47495

6.922479

4.005547

可决系数

0.719983

0.842924

0.622988

0.356191

修正的可决系数

0.710327

0.837508

0.609988

0.333991

其中，X2的方程修正后的可决系数最大最大，以X2为基础，顺次加入其它变量逐步回归。

结果如表所示：

变量

X1

X2

X3

X4

修正的可决系数

X2,X1

0.711446

（2.679675）

0.230304

（5.891959）

0.866053

X2,X3

0.258113

（7.016265）

0.087950（2.043471）

0.853546

X2,X4

0.312045（9.319239）

0.293708

（0.143226）

0.831828

经比较，新加入X1的方程修正后的可决系数0.866053，改进最大，而且各参数的t检验显著，选择保留X1，再加入其它新变量逐步回归，结果如表所示：

变量

X1

X2

X3

X4

修正的可决系数

X2,X1,X3

0.603269

（1.652919）

0.227087

（5.630196）

0.024860

（0.439370）

0.862078

X2,X1,X4

0.773017

（2.741794）

0.237243

（5.833838）

-1.36411

（-0.701920）

0.863581

当加入X3或X4时，修正的可决系数均没有增加，且其参数t检验不显著。

从相关系数可以看出X3、X4与X1、X2之间相关系数较高，这说明X3、X4引起了多重共线性，予以剔除。

当取α=0.05时，tα/2（n-k-1）=2.048，X1、

X2的系数t检验均显著，这是最后消除多重共线性的结果。

修正多重共线性影响后的模型为

^Y=0.711446X1+0.230304X2

（0.265507）（0.039088）

t=（2.679575）（5.891959）

可决系数=0.874983修正后的可决系数=0.866053

F=97.98460DW=1.893654

2.异方差检验

在实际的经济问题中经常会出现异方差这种现象，因此建立模型时，必须要注意异方差的检验，否则，可能在实际中会失去意义。

White检验结果

从上表可以看出，nR2=13.13613，由White检验可知，在α=0.05下，查2分布表，得临界值χ205.0（5）=11.0705,比较计算的2统计量与临界值，因为nR2=13.13613>χ205.0（5）=11.0705,所以拒绝原假设，表明模型存在异方差。

（2）用WLS估计对异方差的修正选择w=1/e1^2,其中e1=resid

修正后的White检验结果为

从上表可知nR2<χ205.0（5）=11.0705，证明模型中的异方差已经被消除了。

异方差修正后的模型为：

^Y=-7074.873+0.788277X1*+0.235806X2*

389.49440.0136920.000968

t=（-18.16425）（57.57099）（243.6786）

可决系数=0.999848修正后的可决系数=0.999837

F=92014.78DW=1.663366

其中X1*=1/e1^2*X1,X2*=1/e1^2*X2,e1=resid

3.自相关检验

1）DW检验在显著性水平α=0.05，查DW表，当n=31，k=2时，得上临界值du=1.27，下临界值dl=1.15，DW=1.663365。

因为du

2）由图示法也可以看出随机误差项μi不存在自相关。

下图是残差及一阶滞后残差相关图：

（四）模型检验

1.经济意义检验模型估计结果表明，在假定其他变量不变的情况下，当景区固定资产每增长1元时，旅游景区收入增加0.788277元；在假定其他变量不变的情况下，当旅游从业人员每增加1人时，旅游景区收入增加0.235806万元。

这与理论分析判断相一致

2.统计检验

（1）拟合优度：

由表中数据可得：

可决系数0.999848，修正的可决系数0.999837，这说明模型对样本的拟合很好。

（2）F检验：

针对H0：

β1=β2=0，给定显著性水平α=0.05，在F分布表中查出自由度为k=2和n-k-1=28的临界值Fα（2，28）=3.34。

由表中得到F=92014.78，由于F=92014.78>Fα（2，28）=3.34，应拒绝原假设，说明回归方程显著，即“旅游景区固定资产”、“旅游从业人员”变量联合起来确实对“旅游景区营业收入”有显著影响。

（3）t检验：

分别对H0：

βj=0（j=1,2）,给定显著性水平α=0.05，查t分布表得自由度为n-k-1=28临界值tα/2（n-k-1）=2.048。

由表中数据可得，^1、^2对应的t统计量分别为57.57099、243.6786，其绝对值均大于tα/2（n-k-1）=2.048，这说明应该分别拒绝H0：

βj=0（j=1,2）,也就是说，当在其他解释变量不变的情况下，解释变量“旅游景区固定资产”（X1）、“旅游从业人数”（X2）分别对被解释变量“旅游景区营业收入”（Y）影响显著。

（五）经济意义分析及模型评价

由模型可知，旅游景区固定资产对旅游景区营业收入影响显著，固定资产规模是旅游业发展的重要因素之一。

因此，引导旅游业资金投入，增加旅游景区固定资产是促进旅游业发展的重要途径。

其次，旅游业从业人员数量对于旅游业发展至关重要。

现阶段，旅游业从业人员不足，并且素质良莠不齐，为广大旅游者旅途带来不便。

众多的业务素质娴熟服务态度优良的旅游从业人员必将带动旅游业快速健康发展。