住宿业影响因素分析.docx

资源描述

住宿业影响因素分析.docx

《住宿业影响因素分析.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《住宿业影响因素分析.docx（30页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。

住宿业影响因素分析.docx

住宿业影响因素分析

各地区住宿业营业收入影响因素分析

问题提出

1.研究问

近年來，我们周围的各种酒店、宾馆、旅社以及快捷酒店的数量越來越多，住宿业的发展有了极大的进步。

从整体上来看，住宿业正处在高速发展的阶段，在这个阶段不可避免的存在竞争无序、盲目扩张等不良现象，影响住宿业的进一步发展。

因此，本文从宏观经济角度研究影响住宿业营业收入的因素，从而找到提高住宿业行业整体营业收入、规范住宿业发展的着力点。

为了研究此问题，本文对全国31个地区（省、白治区、直辖市等）2012年的住宿业营业收入展开研究，通过建立多元回归模型的方法，找出住宿业营业收入的影响因素，并对模型做岀合理的经济解释。

2・定性分析

从经济学和会计学的角度来分析，影响某一行业营业收入的因素有很多，包括宏观经济层而，如国家政策、经济发展水平；也有行业特征，如行业的资产规模、价格竞争等。

为了解决本文提出的“规范住宿业发展”和“提高行业整体营业收入”的问题，本文研究下列因素：

（1）住宿业企业法人数目（个）

营业收入与行业竞争有关。

行业内企业的多少对行业竞争的激烈程度具有重要影响，进而会影响行业产品的价格、行业的盈利能力等。

本文用“住宿业企业法人数目”来代表住宿业行业竞争。

但，企业法人个数对营业收入的影响还不明确，有待进一步分析。

（2）住宿业资产总计（亿元）

企业的营业收入与资产规模是有一定关系。

一般来说，行业资产规模越大，其生产能力越强，经营能力也越强，营业收入也就越多。

对住宿业这种重资产型的行业来说，这种作用可能更为显著。

本文用“住宿业企业资产总计”來反映住宿业资产规模，改项目包括流动资产合计和固定资产合计。

（3）居民消费水平（元）

企业的营业收入与市场需求和消费能力有关。

住宿业的发展受居民的消费水平影响较大，居民消费水平的提高可以极大地刺激其外出旅游、学习等，从而大大增加其对住宿的消费，进而影响住宿业的营业收入。

本文用“居民消费水半”代表市场盂求和消费能力。

居民消费水平包括城镇居民消费水平和农村居民消费水平。

（4）年末住宿业从业人数（人）

企业的营业收入与产品质最有关。

良好的产品质量是提高营业收入的关键。

对于住宿业这种服务型行业來说，其提供的服务越好，获得越多营业收入的可能性也较大。

本文用“年末住宿业从业人数”代表住宿业的服务质量，某地区住宿业从业人员数量越多，其吸引消费者消费、创造营业收入的能力也越强。

（5）年度客运量（万人）

企业的营业收入与地缘优势有关。

某些地区可能因交通、人口、旅游资源等

在发展住宿业上具有优势，特别是那些旅游资源丰富或者处于经济.政治中心的省份、城市，其区内住宿业的发展本身就具有很大的需求和市场。

本文用“年度客运量”來代表这种发展住宿业的优势。

但这种优势对住宿业营业收入的影响还有带进一步分析。

地区

住宿业营业额（亿元）

年末从业人

数（人）

年末企业法人数（个）

住宿资产总计（亿元）

居民消费水平（元）

客运量（万人）

北京

375.1

162885

1154

1136.4

30349.51931

142731.0

天津

42.2

25543

220

127.3

22983.9508

27529.2

河北

84.1

68013

486

252.2

10749.42077

105064.0

山西

56.9

53625

397

126.8

10828.99095

39987.1

内蒙古

15.1

33839

30"

115.5

15195.51207

27630.3

辽宁

108

60584

557

284

17998.74604

103283.4

吉林

36.6

22392

198

12276.25631

72679.5

黑龙江

35.1

24901

242

89.1

11600.78247

52404.2

上海

210.3

82482

610

543

36892.85684

10859.1

江苏

223.3

128454

935

629.2

19452.25934

267710.3

浙江

301.6

155799

1216

839.7

22844.748

233115.2

安徴

54394

187

205

10977.73414

213432.3

福建

141.8

88566

682

314

16143.86717

82040.9

江西

53.8

43499

373

157.2

10572.92952

84239.5

山东

211.3

121082

1021

44&4

15094.99465

265631.8

河南

111.7

98294

994

288.3

10380.34479

207246.5

湖北

108.9

64494

678

269.1

12282.99856

127078.7

湖南

144.8

32164

663

316.8

11739.52663

184336.1

广东

471.1

306915

1861

1209.3

21823.28072

574265.9

广西

63.2

52606

460

177.1

10519.48108

90228.7

海南

91.2

56910

265

258.5

10634.4887

4711&9

重庆

to.3

41758

3C1

180.9

13655.44456

156545.4

四川

144.7

90268

899

387.2

11280.15279

277611.3

贵州

35.9

31814

321

97.3

8371.958585

83526.9

云南

78.2

59150

513

261.5

9781.550054

48456.3

西藏

6.1

5332

27.2

5339.510215

3848.8

陕西

98.7

76310

605

257.7

11852.18783

111773.3

甘肃

24379

239

74.5

8541.972173

64361.2

青海

6095

22.9

10289.13383

12692.1

宁夏

10.1

9357

25.9

12120.36433

16343.5

新疆

38.6

25598

234

103

10675.08725

38331.4

数据來源：

2013年统计年鉴

三、相关分析

1.数据基本描述

DescriptiveStatistics

Mean

Std.

Deviation

营业收入

1.1402E2

108.96190

年末从业人数（人）

6.7984E4

60267.80703

年末企业法人个数（个）

5.5190E2

401.38480

住宿资产总计（亿元）

3.0032E2

295.75734

居民消费水平（元）

1.4298E4

6711.42430

客运最（万人）

1.2168E5

1.17328E5

2.相关分析

利用散点图、简单相关系数來查看因变量Y和自变量X】，X2,X3,X5之间的关系。

散点图显示，住宿业营业收入Y与年末从业人数X】、年末企业法人个数X2、

住宿资产总计怡成明显正相关，与居民消费水平X4、客运量X5关系不明显。

相关系数表显示，住宿业营业收入Y与年末从业人数X】、年末企业法人个数X2、住宿资产总计X?

的相关系数都在0.9以上，相关程度很高：

住宿业营业收入Y与居民消费水平沧的相关系数在0.7以上，相关性也很强；住宿业营业收入Y与客运最捲的相关系数在0.6以上，具有淀相关性。

z°

声

0。

0°

o°

°o

。

筛o

r°

°Q

°o

S^o

艇°

o為°。

鬱。

什业收入人tt（人法人£）（个）

住盘产M第费命〔亿余（X元》》

*运试（力人）

婷強驛嚣饶

Correlations

营业收入

年末从业人

数（人》

年末企业法

人个数（个）

住宿资产总计

（亿元）

居民消费水

平（元）

客运虽

（万人）

营业收入

PearsonCorrelation

一952"

-942"

.989“

.672"

.770"

Sig.（2-tailed）

.000

000

.000

年末从业人数（人）

PearsonCorrelation

.952"

.955"

.93r*

.524“

.848"

Sig.（2-tailed）

.000

.002

.003

年木企业法人个数（个）

PearsonCorrelation

.942"

.955"

.906"

.486"

.872"

Sig.（2-tailed）

.000

.006

.00D

住宿资产总计（亿元）

PearsonCorrelation

989”

.931"

906“

.693**

.720"

Sig.（2-tailed）

.000

.009

居民消费水平（元）

PearsonCorrelation

.672"

一524"

486"

.693“

.203

Sig.（2-tailed）

.000

.002

.006

.000

.272

客运虽（万人）

PearsonCorrelation

.770

.848*

.872*"

.720"

.203

Sig.（2-tailed）

.000

.272

**.Correlationissignificantatthe001level（2-tailed）.

四.模型建立

根据对各地区住宿业营业收入及其影响因素之间的定性和相关分析，建立关于因变量“住宿业营业收入”与年末从业人数X】、年末企业法人个数X2、住宿资产总计X3、居民消费水平X4、客运最X5的模型：

y=Bo+P1X1+P2X2+P3X3+P4X4+E

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

经分析，方程的复相关系数20.996，样本决定系数R2=0.991,调整后的样本决定系数为0.990,说明方程拟合优度很好。

附“ModelSummary"表：

ModelSummary6

Model

RSquare

AdjustedRSquare

Std.ErroroftheEstimate

ChangeStatistics

Durbin-

Watson

RSquareChange

Change

dfl

df2

Sig.FChange

.996a

.991

.990

11.08523

.991

574.711

.000

2.192

2.回归方程显著性检验

由ANOVA表可知，在0.05的显苕性水平下，F值=574.711,P值为0.000,说明回归方程高度显著，xvx2,X3,心，X5整体上对y有高度显苦的线性影响。

附ANOVA表：

ANOVA6

Model

SumofSquares

MeanSquare

Sig.

1Regression

353108.819

70621.764

574.711

.000*

Residual

3072.056

122.882

Total

356180.874

3.回归系数的检验

因变最年末企业法人个数X2、住宿资产总计禺成明显正相关，与居民消费

水平X4的回归检验系数P值均小于0.05,通过检验；年木从业人数XI、客运量

X5的回归检验系数P值均大于0.05,未通过检验。

Coefficients3

Model

Unstandardized

Coefficients

Std

Coeffici

ents

Sig.

Correlations

CollinearityStatistics

Std.Error

Beta

Zero-or

der

Partial

Part

Tolerance

VIF

1（Constant）

-21.050

6.845

-3.075

.005

年末从业人数

（人）XI

.000

.061

.771

448

.952

.152

.014

.056

17.906

年末企业法人个

数（个）X2

.064

.020

.235

3.230

003

.942

.543

.060

.065

15.381

住宿资产总计（亿

元）X3

.236

.026

.641

9.051

.000

.989

.875

.168

.069

14.548

居民消费水平

（元）X4

.001

.075

2.335

.028

.672

.423

.043

.337

2.968

客运虽（万人）

3.356E-5

.000

.036

.778

444

.770

.154

.014

.160

6.258

a.DependentVariable:

营业收入

4.残差分析——正态性检验

根据直方图和正态概率分布图可以看到，残差基本上符合正态性假设。

Histogram

DependentVariable:

件业收入

Mv«i=315e-15

Pdr>/^0913N-31

RegressionStandardizedResidual

NormalP-PPlotofRegressionStandardizedResidual

DependentVariable:

背业收入

1.0

0.0'iiii

0.00.204C.60.8

ooooqo」dE30pzoedx山

ObservedCumProb

5.残差分析——异方差检验

Scatterplot

塔金O

ouo

OoO

°o

oo°

°o

DependentVariable;肯业收入

100.00

200.00300.0C

杵业收入

503.00

400.00

-Enp-saxPaz-P」EPU5Suo-ssa>』6a>a

Correlations

年木从业人

数（人）X1

年末企业法

人个数（个）

住宿资产总计（亿元）

居民消费水平（元）X4

客运量（万人）X5

RES1

Spearman*s年末从业人rho数（人）X1

CorrelationCoefficient

1.000

.94f

.929"

.499”

.701“

-.210

Sig.（2-tailed）

.000

.004

.000

.258

年末企业法人个数（个）

CorrelationCoefficient

.941”

1.000

.938“

.471**

.780"

-.147

Sig.（2-tailed）

.000

.007

.000

.429

住宿资产总Correlation计（亿元〉X3Coefficient

.929”

.938"

1.000

.586”

.694“

-.096

Sig（2-tailed）

.000

.001

.000

.606

居民消费水

平（元）X4

CorrelationCoefficient

.499”

.471"

.586“

1.000

.267

-.008

Sig（2-tailed）

.004

.007

.001

■

.147

.964

客运虽（万

人）X5

Correlation

Coefficient

.70r*

.780"

.694“

.267

1.000

「272

Sig（2-tailed）

.000

.147

.139

RES1

Correlation

Coefficient

-.210

・.147

-.096

-.008

「272

1.000

Sig.（2-tailed）

.258

.429

.606

.964

.139

Correlationissignificantatthe0.01level（2-tailed）.

残差图表明可能存在异方差：

进一步分析Correlations表可知，残差绝对值与Xi、X2、X3.X4、X5各个|'|变量相应的P值均大于0.05,说明残差绝对值与各|'|变量之间显著不相关。

故综上所述，认为不存在异方差。

。

6.自相关性检验

ModelSummary

Model

RSquare

AdjustedRSquare

Std.ErroroftheEstimate

ChangeStatistics

Durbin-

Watson

RSquareChange

Change

dfl

df2

Sig.FChange

.996a

.991

.990

11.08523

.991

574.711

.000

2.192

由图可知，当期残差及滞后一期残差在二维坐标图中不存在系统反映，所以

可认为误差项之间不存在自相关性。

D.W值为2.192,査D.W表，当n=31,k=3

时,（fl=1.21,du=1.65,D.W值在du〜4・du之间，故误差项不存在序列自相关。

7.共线性诊断

CollinearityDiagnostics3

ModelDimension

Eigenvalue

Condition

Index

VarianeeProportions

（Constant）

年末从业

人数（人）

年末企业法人个数

（个）X2

住宿资产总计（亿元）

居民消费

水平（元）

（万人）X5

5.278

1.000

.00

・00

.00

467

3.363

•08

.00

.03

.190

5.276

.09

.00

.05

.14

.033

12.684

.35

.09

.06

.01

.61

.71

.017

17.492

.47

.12

.34

.86

.29

.12

.016

18.204

.01

.78

.60

.08

.02

.01

a.DependentVariable营业收入

Coefficients3

Model

UnstandardizedCoefficients

Std

Coeffici

ents

Sig.

Correlations

CollinearityStatistics

Std.Error

Beta

Zero-or

der

Partial

Part

Tolerance

VIF

1（Constant）

・21.050

6.845

-3.075

.005

年末从业人数

（人）X1

.000

.061

.771

448

.952

.152

.014

.056

17.906

年末企业法人个

数（个）X2

.064

.020

.235

3.230

.003

.942

.543

.060

.065

15.381

住宿资产总计（亿

元）X3

.236

.026

.641

9.051

.000

.989

.875

.168

.069

14.548

居民消费水平

（元）X4

.001

.075

2.335

.028

.672

.423

.043

.337

2.968

客运虽（万人）

3.356E-5

.000

.036

.778

.444

.770

.154

.014

.160

6.258

a.DependentVariable.营业收入

由Coefficients表可以看出年末从业人数X】、年末企业法人个数X2、住宿资产总计

展开阅读全文