国内旅游总花费影响因素分析.docx

1、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

2、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，

3、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)19941023.548197.95120109288219951375.760793.75348117259619961638.471176.65980124535719972112.778973.06

4、444132609419982391.284402.37446137871719992831.989677.18319139441320003175.599214.69333147857320013522.4109655.210834153412220023878.4120332.712373160815020033442.3135822.813969158749720044710.7159878.315920176745320055285.9184937.418200184701820066229.7216314.420856202415820077770.6265810.324721222

5、776120088749.3314045.4288982867892200910183.7340902.8322442976898201012579.8401512.8365393269508201119305.4473104.0417993526319201222706.2519470.1467693804035201326276.1568845.25148321229923、定性分析国内游居民消费价客( 百万格指数（1987人次 )年 =100）524270.4629396.9640429.9644441.9695438.4719432.2744434.0784437.0878433.58

6、70438.71102455.81212464.01394471.01610493.61712522.71902519.02103536.12641565.02957579.73262594.8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 = 0 + 1x1 + 2x2 + 3x3 + 4x4 +5x5二、相关分析1、数据基本描述Descriptive

7、StatisticsMeanStd. DeviationN国内旅游总花费（亿元）7.4595E37351.5831520国内生产总值（亿元）2.1715E51.64588E520平均工资（元）2.01E414745.14720客运量（万人）2.0126E68.31668E520国内游客 ( 百万人次 )1.3511E3834.4650320居民消费价格指数（上年4.6773E273.1184720=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

8、x5 成正相关。x1 ， x 2， x 3， x 4，x1、平均工资 x2、PearsonCorrelationSig.(1-tailed)NCorrelations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 y1.000.974.968.785.986.855国内生产总值 x1.9741.000.999.875.996.895平均工资 x2.968.9991.000.875.994.891客运量 x3.785.875.8751.000.847.814国内游客 x4.986.996.994.847

9、1.000.886居民消费价格指数.855.895.891.814.8861.000（上年 =100）x5国内旅游总花费 y.000.000.000.000.000国内生产总值 x1.000.000.000.000.000平均工资 x2.000.000.000.000.000客运量 x3.000.000.000.000.000国内游客 x4.000.000.000.000.000居民消费价格指数.000.000.000.000.000.（上年 =100）x5国内旅游总花费 y202020202020国内生产总值 x1202020202020平均工资 x2202020202020客运量 x320

10、2020202020国内游客 x4202020202020居民消费价格指数202020202020（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 = 0 + 1x1 + 2x2 + 3x3 + 4x4 + 5x5 ，利用 SPS

11、S，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bModel SummaryChange StatisticsSig.AdjustStd. ErrorFRed Rof theR SquareChang Durbin-ModelRSquareSquareEstimateChange F Change df1df2eWatson1.993.987.982987.66685.987 207.735514.000.584aa. 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） ,

12、国内生产总值（亿元）b. Dependent Variable: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。bANOVASum ofModelSquaresdfMean SquareFSig.1Regressio1.013E952.026E8207.735.000 anResidual1.366E714975485.806Total1.027E919a. Predictors: (Constant), 居民消费价格指数 （上年 =100）, 客运量（万人） , 国内游客 (

13、 百万人次 ) , 平均工资（元） , 国内生产总值（亿元）b. Dependent Variable: 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， x 2 ， x 3， x 4， x 5 整体上对 y 有高度显著的线性影响。回归系数的检验CoefficientsaStandardizedUnstandardizedCoeffiCollinearityCoefficientscientsCorrelationsStatisticsStd.Zero-PartiTolerModelBE

14、rrorBetatSig.orderalPartanceVIF1(Constant)-2265.0533283.235-.690.502国内生产总.042.038.9341.088.295.974.279.034.001776.155值x1平均工资 x2-.653.293 -1.310 -2.226.043.968 -.511 -.069.003364.442客运量 x3-.001.001-.117 -1.426.176.785 -.356 -.044.1427.038国内游客 x413.1374.1691.4913.151.007.986.644.097.004235.720居民消费价格指数

15、（上年-3.9887.094-.040-.562.583.855 -.149 -.017.1915.241=100） x5a. Dependent Variable: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*. Correlation is significant the 0.01 level (2-t

16、ailed).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）Spearm ABSECorrelation1.000.158.158.229.156-.008ansCoefficientrhoSig.506.506.332.510.975(2-tailed)N202020202020国内生产总Correlation.1581.000 1.000 *.967 *.998 *.947 *值x1CoefficientSig.506.000.000.000(2-tailed)N202020202020平均工资 x

17、2Correlation.158 1.000 *1.000.967 *.998 *.947 *CoefficientSig.506.000.000.000(2-tailed)N202020202020客运量 x3Correlation.229.967 *.967 *1.000.968 *.910 *CoefficientSig.332.000.000.000.000(2-tailed)N202020202020国内游客 x4Correlation.156.998 *.998 *.968 *1.000.941 *CoefficientSig.510.000.000.000.000(2-taile

18、d)N202020202020居民消费价Correlation-.008.947 *.947 *.910 *.941 *1.000格指数（上年 Coefficient=100）x5Sig.975.000.000.000.000.(2-tailed)N202020202020at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 ， x 2， x 3 ， x 4，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， x 3，

19、x 4，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bModel SummaryChange StatisticsSig.AdjustStd. ErrorFRed Rof theR SquareChang Durbin-ModelRSquareSquareEstimateChange F Change df1df2eWatson1.993.987.982987.66685.987 207.735514.000.584aa. 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） ,

20、 国内生产总值（亿元）b. Dependent Variable: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CoefficientsaStandardizedUnstandardizedCoeffiCollinearityCoefficientscientsCorrelationsStatisticsStd.Zero-PartiTolerModelBErrorBetatSig.orderalPartanc

21、eVIF1(Constant)-2265.0533283.235-.690.502国内生产总.042.038.9341.088.295.974.279.034.001776.155值x1平均工资 x2-.653.293 -1.310 -2.226.043.968 -.511 -.069.003364.442客运量 x3-.001.001-.117 -1.426.176.785 -.356 -.044.1427.038国内游客 x413.1374.1691.4913.151.007.986.644.097.004235.720居民消费价格指数（上年-3.9887.094-.040-.562.583.855 -.149 -.017.1915.241=100） x5a. Dependent Variab