国内旅游总花费影响因素分析.docx

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国内旅游总花费影响因素分析

中国国内旅游总花费影响因素分析

一、问题提出

1、研究问题

旅游可以促进人力、物力、资源的优化利用，促进当地的相关产业的发展，

解决就业问题，提高经济收益等都是大有裨益的。

更重要是随着旅游业的发展，

当地人的观念将会发生根本改变，即按照市场需求，组织生产，搞活流通，以信

息化取代封闭的传统的生产模式。

旅游可以使单一资源产生规模效应，扩大单一

资源的产品转化和升级，将市场建在家门口，对外提高当地的影响力。

旅游业是

现代服务业的重要组成部分，带动作用大。

加快旅游业改革发展，是适应人民群

众消费升级和产业结构调整的必然要求，对于扩就业、增收入，推动中西部发展

和贫困地区脱贫致富，促进经济平稳增长和生态环境改善意义重大，对于提高人

民生活质量、培育和践行社会主义核心价值观也具有重要作用。

中国旅游业的发展是与改革开放同步进行的。

改革开放之前，由于受传统计划体制观念的影响，注重生产轻视消费，旅游被当做一种奢侈品而遭到排斥，同时，国内生活水平普遍较低，对外又采取闭关锁国政策，因此，旅游产业的发展

缺乏必要的物质基础和政治条件。

改革开放以后，随着中国经济的发展，一方面，国民经济建设需要大量的资金；另一方面，由于对外开放的大门打开，境外游客和资本急于进入中国，从而为中国的旅游业形成创造了良好的内外条件和环境。

本文通过对国内旅游总花费的影响因素展开研究，运用建立多元线性回归模型的方法，探讨影响国内旅游总花费的主要因素，并对这些因素进行分析。

2、数据来源（1994-2013，国家统计局）

Y国内旅游总花费（亿元）X1国内生产总值（亿元）X2平均工资（元）X3客运量（万人）x4国内游客（百万人次）x5居民消费价格指数（上年=100）

国内旅游

国内生产总

平均工

客运量（万

年

份

总花费

值（亿元）

资（元）

人）

（亿元）

1994

1023.5

48197.9

5120

1092882

1995

1375.7

60793.7

5348

1172596

1996

1638.4

71176.6

5980

1245357

1997

2112.7

78973.0

6444

1326094

1998

2391.2

84402.3

7446

1378717

1999

2831.9

89677.1

8319

1394413

2000

3175.5

99214.6

9333

1478573

2001

3522.4

109655.2

10834

1534122

2002

3878.4

120332.7

12373

1608150

2003

3442.3

135822.8

13969

1587497

2004

4710.7

159878.3

15920

1767453

2005

5285.9

184937.4

18200

1847018

2006

6229.7

216314.4

20856

2024158

2007

7770.6

265810.3

24721

2227761

2008

8749.3

314045.4

28898

2867892

2009

10183.7

340902.8

32244

2976898

2010

12579.8

401512.8

36539

3269508

2011

19305.4

473104.0

41799

3526319

2012

22706.2

519470.1

46769

3804035

2013

26276.1

568845.2

51483

2122992

3、定性分析

国内游

居民消费价

客（百万

格指数（1987

人次）

年=100）

524

270.4

629

396.9

640

429.9

644

441.9

695

438.4

719

432.2

744

434.0

784

437.0

878

433.5

870

438.7

1102

455.8

1212

464.0

1394

471.0

1610

493.6

1712

522.7

1902

519.0

2103

536.1

2641

565.0

2957

579.7

3262

594.8

为了研究国内旅游总花费的影响因素，把国内旅游总花费（亿元）作为被解释变

量y，将国内生产总值（亿元）、平均工资（元）、客运量（万人）、国内游客

（百万人次）、居民消费价格指数（上年=100）作为解释变量，分别设为x1，x2、

x3、x4、x5，假定其多元线性回归模型表示为：

y=β0+β1x1+β2x2+β3x3+β4x4+β5x5

二、相关分析

1、数据基本描述

DescriptiveStatistics

Mean

Std.Deviation

国内旅游总花费（亿元）

7.4595E3

7351.58315

国内生产总值（亿元）

2.1715E5

1.64588E5

平均工资（元）

2.01E4

14745.147

客运量（万人）

2.0126E6

8.31668E5

国内游客（百万人次）

1.3511E3

834.46503

居民消费价格指数（上年

4.6773E2

73.11847

=100）

2、相关分析

利用散点图、简单相关系数检验被解释变量y和解释变量

x5之间的关系。

根据散点图可以看出，国内旅游总花费y与国内生产总值

客运量x3、国内游客x4、居民消费价格指数x5成正相关。

x1，x2，x3，x4，

x1、平均工资x2、

Pearson

Correlat

ion

Sig.

（1-taile

d）

Correlations

国内旅

居民消

游总花

国内生

客运量

国内游客

费价格

费（亿

产总值

平均工

（万

（百万人

指数（上

元）

（亿元）资（元）

人）

次）

年=100）

国内旅游总花费y

1.000

.974

.968

.785

.986

.855

国内生产总值x1

.974

1.000

.999

.875

.996

.895

平均工资x2

.968

.999

1.000

.875

.994

.891

客运量x3

.785

.875

1.000

.847

.814

国内游客x4

.986

.996

.994

.847

1.000

.886

居民消费价格指数

.855

.895

.891

.814

.886

1.000

（上年=100）x5

国内旅游总花费y

.000

国内生产总值x1

.000

平均工资x2

.000

客运量x3

.000

国内游客x4

.000

居民消费价格指数

.000

（上年=100）x5

国内旅游总花费y

国内生产总值x1

平均工资x2

客运量x3

国内游客x4

居民消费价格指数

（上年=100）x5

从相关系数表中可以看出国内旅游总花费y与国内生产总值x1、平均工资

x2、国内游客x4的相关系数都在0.9以上，高度相关；国内旅游总花费y与居

民消费价格指数x5的相关系数在0.8以上，相关性也很强，国内旅游总花费y

与客运量x3的相关系数在0.7以上，具有一定的相关性。

所以，国内旅游总花费y与这五个自变量做回归分析是合适的。

三、模型建立

根据之前建立的模型y=β0+β1x1+β2x2+β3x3+β4x4+β5x5，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

ModelSummary

ChangeStatistics

Sig.

Adjust

Std.Error

edR

ofthe

RSquare

ChangDurbin-

Model

Square

Estimate

ChangeFChangedf1

df2

Watson

.993

.987

.982

987.66685

.987207.735

.000

.584

a.Predictors:

（Constant）,

居民消费价格指数（上年=100）,

客运量（万人）,国内

游客（百万人次）,平均工资（元）,国内生产总值（亿元）

b.DependentVariable:

国内旅游总花费（亿元）

从上表可以看出，方程的复相关系数R=0.993，样本决定系数R2=0.987，调

整后的样本决定系数为0.982，说明方程拟合优度很好。

ANOVA

Sumof

Model

Squares

MeanSquare

Sig.

Regressio

1.013E9

2.026E8

207.735

.000a

Residual

1.366E7

975485.806

Total

1.027E9

a.Predictors:

（Constant）,居民消费价格指数（上年=100）,客运量（万

人）,国内游客（百万人次）,平均工资（元）,国内生产总值（亿元）

b.DependentVariable:

国内旅游总花费（亿元）

由ANOVA表可知，在0.05的显著性水平下，F值=207.735，P值为0.000，

说明回归方程高度显著，x1，x2，x3，x4，x5整体上对y有高度显著的线性影响。

回归系数的检验

Coefficients

Standa

rdized

Unstandardized

Coeffi

Collinearity

Coefficients

cients

Correlations

Statistics

Std.

Zero-

Parti

Toler

Model

Error

Beta

Sig.

order

Part

ance

VIF

（Constant）

-2265.053

3283.235

-.690

.502

国内生产总

.042

.038

.934

1.088

.295

.974

.279

.034

.001

776.155

值x1

平均工资x2

-.653

.293-1.310-2.226

.043

.968-.511-.069

.003

364.442

客运量x3

-.001

.001

-.117-1.426

.176

.785-.356-.044

.142

7.038

国内游客x4

13.137

4.169

1.491

3.151

.007

.986

.644

.097

.004

235.720

居民消费价

格指数（上年

-3.988

7.094

-.040

-.562

.583

.855-.149-.017

.191

5.241

=100）x5

a.DependentVariable:

国内旅游总花费

（亿元）

通过表格，我们看到平均工资x2、国内游客x4的回归检验系数P值小于0.05，通过检验。

而常数项、国内生产总值x1、客运量x3、居民消费价格指数x5系数检验P值均大于0.05，未通过检验。

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。

5、残差分析——异方差检验

**.Correlationissignificantthe0.01level（2-tailed）.

Correlations

国内生

居民消

产总值

国内游

费价格

（亿

平均工

客运量

客（百万指数（上

ABSE

元）

资（元）（万人）

人次）

年=100）

SpearmABSE

Correlation

1.000

.158

.229

.156

-.008

an's

Coefficient

rho

Sig.

.506

.332

.510

.975

（2-tailed）

国内生产总

Correlation

.158

1.0001.000**

.967**

.998**

.947**

值x1

Coefficient

Sig.

.506

.000

（2-tailed）

平均工资x2

Correlation

.1581.000**

1.000

.967**

.998**

.947**

Coefficient

Sig.

.506

.000

（2-tailed）

客运量x3

Correlation

.229

.967**

1.000

.968**

.910**

Coefficient

Sig.

.332

.000

（2-tailed）

国内游客x4

Correlation

.156

.998**

.968**

1.000

.941**

Coefficient

Sig.

.510

.000

（2-tailed）

居民消费价

Correlation

-.008

.947**

.910**

.941**

1.000

格指数（上年Coefficient

=100）x5

Sig.

.975

.000

（2-tailed）

由残差图可知，残差图上的点的散布是随机的，不太有规律；由Correlations

表可知，残差绝对值与x1，x2，x3，x4，x5的相关系数分别为

0.158，0.158，

0.229，0.156，-0.08，相应的P值均大于0.05，说明残差绝对值与自变量x1，

x2，x3，x4，x5之间显著不相关。

故综上所述，不存在异方差。

6、自相关性检验

ModelSummary

ChangeStatistics

Sig.

Adjust

Std.Error

edR

ofthe

RSquare

ChangDurbin-

Model

Square

Estimate

ChangeFChangedf1

df2

Watson

.993

.987

.982

987.66685

.987207.735

.000

.584

a.Predictors:

（Constant）,

居民消费价格指数（上年=100）,

客运量（万人）,国内

游客（百万人次）,平均工资（元）,国内生产总值（亿元）

b.DependentVariable:

国内旅游总花费（亿元）

从模型汇总表中可知，D.W值为0.584，查D.W表，当n=20，k=5时，dL=0.90,du=

1.83，D.W=0.584＜dL，且滞后残差图呈正相关关系，所以模型存在正自相关性。

7、共线性诊断

Coefficients

Standa

rdized

Unstandardized

Coeffi

Collinearity

Coefficients

cients

Correlations

Statistics

Std.

Zero-

Parti

Toler

Model

Error

Beta

Sig.

order

Part

ance

VIF

（Constant）

-2265.053

3283.235

-.690

.502

国内生产总

.042

.038

.934

1.088

.295

.974

.279

.034

.001

776.155

值x1

平均工资x2

-.653

.293-1.310-2.226

.043

.968-.511-.069

.003

364.442

客运量x3

-.001

.001

-.117-1.426

.176

.785-.356-.044

.142

7.038

国内游客x4

13.137

4.169

1.491

3.151

.007

.986

.644

.097

.004

235.720

居民消费价

格指数（上年

-3.988

7.094

-.040

-.562

.583

.855-.149-.017

.191

5.241

=100）x5

a.DependentVariab

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