住宿业影响因素分析.docx

1、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

2、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

3、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

4、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

5、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. 116288511541136.430349. 51931142731. 0天津42.225543220127.322983. 950827529. 2河北84. 168013486252.210749. 42077105064. 0山西56.953625397126. 810828. 9909539987. 1内蒙古15. 13383930115. 515195. 5120727630. 3辽宁1086058455728417998. 74604103283. 4吉林36

6、. 6223921988512276. 2563172679. 5黑龙江35. 12490124289. 111600. 7824752404. 2上海210.38248261054336892. 8568410859. 1江苏223.3128454935629. 219452. 25934267710. 3浙江301.61557991216839. 722844. 748233115.2安徴725439418720510977. 73414213432. 3福建141.88856668231416143. 8671782040. 9江西53.843499373157.210572. 9295

7、284239. 5山东211. 3121082102144& 415094. 99465265631. 8河南111.798294994288.310380. 34479207246. 5湖北108. 964494678269. 112282. 99856127078. 7湖南144.832164663316.811739. 52663184336. 1广东471. 130691518611209. 321823. 28072574265. 9广西63. 252606460177. 110519. 4810890228. 7海南91.256910265258.510634. 48874711&

8、9重庆to. 3417583C1180. 913655. 44456156545. 4四川144.790268899387.211280. 15279277611.3贵州35. 93181432 197.38371. 95858583526. 9云南78.259150513261.59781. 55005448456. 3西藏6. 153325527.25339. 5102153848. 8陕西98.776310605257.711852. 18783111773. 3甘肃312437923974.58541. 97217364361. 2青海760955522.910289. 1338312

9、692. 1宁夏10. 193577525.912120. 3643316343. 5新疆38.62559823410310675. 0872538331. 4数据來源：2013年统计年鉴三、相关分析1.数据基本描述Descriptive StatisticsMeanStd.DeviationN营业收入1.1402E2108.9619031年末从业人数（人）6.7984E460267.8070331年末企业法人个数（个）5.5190E2401.3848031住宿资产总计（亿元）3.0032E2295.7573431居民消费水平（元）1.4298E46711.4243031客运最（万人）1.21

10、68E51.17328E5312.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。o/oozzo0ho/oko00/0声0o0。/0 o /o

11、0 o。9筛orQo oSo艇00oo 為。0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Pears on Correlatio n1一952-942.989“.672.770Sig. (2-tailed).000.000.000000.000N313131313131年末从业人数（人）Pears on Correlatio n.9521.955.93 r*.524“.848Sig. (2-tailed).000.

12、000.000.002.003N313131313131年木企业法人个数（个）Pears on Correlation.942.9551.906.486.872Sig. (2-tailed).000.000.000.006.00DN313131313131住宿资产总计（亿元）Pears on Correlati on989”.931906“1.693*.720Sig. (2-tailed).000.000.000.000.009N313131313131居民消费水平（元）Pears on Correlatio n.672一524486.693“1.203Sig. (2-tailed).000.

13、002.006.000.272N313131313131客运虽（万人）Pearson Correlation.770.848 *.872*.720.2031Sig. (2-tailed).000.000.000.000.272N313131313131*. Correlation is significant at the 0 01 level (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

14、 + 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“ Model Summary表：Model Summary6ModelRR SquareAdjusted R SquareStd. Error of the EstimateChange StatisticsDurbin-WatsonR Square ChangeFChangedfldf2Sig. F Change1.996a.991.9

15、9011.08523.991574.711525.0002.1922.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，xv x2, X3,心，X5整体上对y有高度显苦的线性影 响。附ANOVA表：ANOVA6ModelSum of SquaresdfMean SquareFSig.1 Regressi on353108.819570621.764574.711.000*Residual3072.05625122.882Total356180.874303.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

16、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。Coefficients3ModelUnstandardizedCoefficientsStdCoefficientstSig.CorrelationsCollinearity StatisticsBStd. ErrorBetaZero-orderPartialPartToleranceVIF1 (Constant)-21.0506.845-3.075.005年末从业人数（人）XI.000.000.061.771448.952.152.014.05

17、617.906年末企业法人个数（个）X2.064.020.2353.230003.942.543.060.06515.381住宿资产总计（亿元）X3.236.026.6419.051.000.989.875.168.06914.548居民消费水平（元）X4.001.001.0752.335.028.672.423.043.3372.968客运虽（万人）X53.356E-5.000.036.778444.770.154.014.1606.258a. Dependent Variable: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

18、Dependent Variable:件业收入Mvi=315e-15Pd r/ 0 913 N -31Regression Standardized ResidualNormal P-P Plot of Regression Standardized ResidualDependent Variable:背业收入1.00.0 iiii0.0 0.2 04 C.6 0.8o o o o qod E30 pzoedx 山Observed Cum Prob5.残差分析异方差检验ScatterplotooO oo塔金Oo u ooOo O oo o o0 o oO OoDependent Variab

19、le;肯业收入3-100.00200.00 300.0C杵业收入503.00400.00-Enp-sax Paz-PEPU5S uo-ssa6aaCorrelations年木从业人数（人）X1年末企业法人个数（个）X2住宿资产总 计（亿元）X3居民消费水 平（元）X4客运量（万 人）X5RES1Spearman*s年末从业人 rho 数（人）X1Correlati on Coefficient1.000.94 f.929.499”.701“-.210Sig. (2-tailed)-.000.000.004.000.258N313131313131年末企业法 人个数（个）Correlati on

20、 Coefficient.941”1.000.938“.471*.780-.147X2Sig.(2-tailed).000-.000.007.000.429N313131313131住宿资产总 Correlation 计（亿元X3 Coefficient.929”.9381.000.586”.694“-.096Sig (2-tailed).000.000.001.000.606N313131313131居民消费水平（元）X4Correlati on Coefficient.499”.471.586“1.000.267-.008Sig (2-tailed).004.007.001.147.964

21、N313131313131客运虽（万人）X5Correlati onCoefficient.70 r*.780.694“.2671.000272Sig (2-tailed).000.000.000.147.139N313131313131RES1CorrelationCoefficient-.210.147-.096-.0082721.000Sig. (2-tailed).258.429.606.964.139N313131313131Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).残差图表明可能存在异方差：进一步分析Correl

22、ations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Model SummaryModelRR SquareAdjusted R SquareStd. Error of the EstimateChange StatisticsDurbin-WatsonR Square ChangeFChangedfldf2Sig. F Change1.996a.991.99011.08523.991574.711525.0002.192由图可知，当期残差及滞后一期残差在二维坐

23、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du4du之间，故误差项不存在序列自相关。7.共线性诊断Collinearity Diagnostics3Model DimensionEige nvalueConditionIndexVarianee Proportions(Constant)年末从业人数（人）X1年末企业 法人个数（个）X2住宿资 产总计 （亿元）X3居民消费水平（元）X4（万 人）X51 15.2781.000.00.0000.00.00.0024673.36

24、308.00.00.00.03.033.1905.276.09.00.00.05.05.144.03312.684.35.09.06.01.61.715.01717.492.47.12.34.86.29.126.01618.204.01.78.60.08.02.01a. Dependent Variable 营业收入Coefficients3ModelUn standardized Coefficie ntsStdCoefficientstSig.Correlatio nsCollinearity StatisticsBStd. ErrorBetaZero-orderPartialPartTo

25、leranceVIF1 (Constant) 21.0506.845-3.075.005年末从业人数（人）X1.000.000.061.771448.952.152.014.05617.906年末企业法人个数（个）X2.064.020.2353.230.003.942.543.060.06515.381住宿资产总计（亿元）X3.236.026.6419.051.000.989.875.168.06914.548居民消费水平（元）X4.001.001.0752.335.028.672.423.043.3372.968客运虽（万人）X53.356E-5.000.036.778.444.770.154.014.1606.258a. Dependent Variable.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