关于影响中国旅游业发展因素的实证分析

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1、关于影响中国旅游业发展因素的实证分析摘要：本文以中国旅游业为研究对象，通过引入实证分析的计算模型，以模型多重共线性的检验为研究方法，以研究影响旅游业的因素之间的关系为目的，得出的结论是：国内旅游收入的主要影响因素为国内旅游人数以及城镇居民人均旅游支出。农村居民人均旅游支出、铁路里程和公路里程对国内的旅游收入的影响不显著。　　关键词：国内旅游业；影响因素；国内旅游收入；旅游支出；多重共线性　　：F590：A：1006-4117（2011）10-0194-01　　一、计量模型和实证分析结果　　考虑到我国统计

2、数据的实际情况，本文选取了旅游事业发展最快的1994-2009年的国内旅游收入、国内旅游人数、城镇居民人居旅游支出、农村居民人均旅游支出、公路里程以及铁路里程的统计数据进行分析，数据均来自《新中国60年统计资料汇编》以及国家统计局统计年鉴。　　二、模型设定、估计与多重共线性的检验　　影响国内旅游市场的因素很多，其中主要的因素是国内旅游人数和旅游支出，除此以外，相关基础设施也对旅游业产生了影响。为此，本文选取的影响因素主要有国内旅游人数X2，城镇居民人均收入X3，农村居民人均收入X4，并以公路里程X5和铁

3、路里程X6作为相关基础设施的代表。为此设定了如下形式的计量经济模型：　　　　式中：Yt——第t年全国旅游收入(亿元)，X2——国内旅游人数（万人）；X3——城镇居民人均旅游支出（元）；X4——农村居民人均旅游支出（元）；X5——公路里程（万/千米）；X6——铁路里程（万/千米）。　　由此可见，该模型中R2=0.994212，R2=0.991318，判定系数很高。说明模型的拟合程度很好；F检验值为343.5446，可以认为回归效果显著。但是在α=0.05的条件下，t统计量tα/2(n-k-1)=t0.97

4、5(16-6)=2.228,此时X5、X6的回归检验不显著，而且回归系数为负，与实际定性分析结果相反，这表明模型中的解释变量之间很可能存在严重的多重共线性。　　另外，还可以通过计算个解释变量的相关系数来进一步确定，选择X2X3X4X5X6数据，由相关系数矩阵可以看出：各解释变量之间的相关系数较高，证实存在严重多重共线性。　　三、消除多重共线性　　本文次用逐步回顾的方法来检验和解决多重共线性。分别作Y对X2、X3、X4、X5、X6的一元回归，结果如下：　　Y=-1815.970.0603X2（-6.834

5、）（22.9525）；R2=0.9759F=526.81　　Y=-6720.5715.8345X3（-5.3628）（8.6118）；R2=0.8508F=74.163　　Y=-570.3223.9386X4（-0.4610）（3.8237）；R2=0.5293F=14.621　　Y=-504.256821.9155X5（-1.0710）（10.3109）；R2=0.8910F=106.316　　Y=-21308.36503582.7359X6（-8.5877）（10.1845）；R2=0.8886　　

6、F=103.729　　按R2的大小排序为：X2、X5、X6、X3、X4　　以X2为基础，顺次加入其他变量逐步回归。　　（1）首先加入X5，回归结果为：　　Y=-1930.6950.06767X2-2.906X5（6.699）（-0.7565）；R2=0.977　　可见，虽然改善了判定系数，但是其自身的t检验不显示著，应予以剔除。　　（2）再加入X6，回归结果为：　　Y=-6486.29400.0480X2828.979X6（8.2126）（2.2758）；R2=0.9831　　可见，虽然改变了判定系数，

7、但是使X2的t值明显下降，应予以剔除。　　（3）再加入X3，回归结果为：　　Y=-3427.81860.04697X24.2886X3（13.3962）（4.349）；R2=0.99065　　可见，加入了X3，无论是判定系数还是t检验值都有了明显改善，所以应当保留。　　（4）最后加入X4，回归结果为：　　Y=-2856.83740.0496X22.0564X33.60774X4（15.581）(1.6314)(2.3703)；R2=0.9938　　同理，虽然判定系数及X4的t检验值有了明显改善，但是X3

8、的检验值确在拒绝域内，所以改量应予以剔除。　　（5）最后的回归方程为：　　Y=-3427.81860.04697X24.2886X3　　结束语：由实证分析我们可以看出，国内旅游收入的主要影响因素为国内旅游人数以及城镇居民人均旅游支出。农村居民人均旅游支出、铁路里程和公路里程对国内的旅游收入的影响不显著。　　　　单位：中国地质大学（北京）人文经管学院