计量经济学课程设计基于Eviews旅游业因素分析.docx
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计量经济学课程设计基于Eviews旅游业因素分析
课程设计
我国旅游业影响因素分析
学院名称
理学院
专业班级
11统计
提交日期
2014年05月
评阅分数____________
评阅人____________
摘 要:
近年来,中国旅游产业有了长足的进步,成为中国经济发展的支柱性产业之一,发展潜力巨大。
通过建立合理的计量经济学模型,寻求我国旅游业收入和相关影响因素之间的函数关系,分析各因素对旅游业发展的贡献,揭示了我国旅游业收入呈现的特征,并针对我国旅游业的发展现状提出了一些对策建议。
关键词:
旅游业;可支配收入;旅游人数;模型
Abstract:
Inrecentyears,China'stourismindustryhasmadegreatstridestobecomeoneofChina'seconomicdevelopmentpillarindustry,ahugepotentialfordevelopment.Byestablishingareasonableeconometricmodels,seekingfunctionoftourismrevenueandrelatedfactorsamonganalyzethecontributionofvariousfactorsonthedevelopmentoftourism,tourismrevenuesrevealsthecharacteristicsofpresents,andforChina'stourismindustrycurrentdevelopmentputforwardsomesuggestions.
Keywords:
Tourism;disposableincome;touristarrivals;model
1引言
改革开放以来,中国旅游业取得了飞速发展。
从上世纪九十年代末国内接待旅游人数695百万人次到如今的26.4亿人次;从旅游收入仅2391亿元到如今1.93万亿元;旅行社以年均21.24%的速度增长;旅游直接从业人员更是年均增长15%。
旅游基础设施、配套服务更加完善为我国旅游业带来了巨大的经济效益。
然而展望我国旅游业的发展前景,为了旅游业收入的稳定增长,研究其影响因素的多样性与复杂性十分必要。
从现有文献看,运用计量经济学模型对中国旅游业进行研究的文献不多,叶银丹(2012)从计量经济学的角度对中国旅游业收入和国内生产总值以及闲暇时间三者进行多元线性回归分析,认为法定节假日增加、国内生产总值增长均可带动旅游业收入增长。
因此,文章以计量经济学经典的模型为基础,分析影响中国旅游业收入的各个因素,对比不同因素的影响程度大小,在此基础上提出增加人均可支配收入、进一步吸引旅游人数的建议。
文章首先进行研究变量的选择和模型建立,然后进行回归分析,进而进行经济意义的检验和统计方法的检验,在此基础上,最后提出相应的建议。
2模型变量与模型建立
2.1模型解释变量的选择
旅游收入直接反应了某一旅游目的地国家或者地区旅游经济的运行状况,是衡量当地旅游经济活动及其效果的一个不可或缺的综合性指标。
在现实生活中,影响中国旅游业收入的因素有很多,如开发管理水平等。
考虑到样本数据的可收集性和我国旅游业的实际情况,选择人均年可支配收入、全国旅行社数量、旅游人数、星级饭店数量作为影响的主要变量。
人均年可支配收入(X1)———指每个居民得到可用于最终消费支出和其它非义务性支出以及储蓄的总和,即居民家庭可以用来自由支配的收入;旅游人数(X2);全国旅行社数量(X3);全国星级饭店数量(X4)。
2.2模型设定
设定线性模型:
Y—国内旅游业收入(亿元);—人均可支配收入(元);—旅游人数(万人/次);—全国旅行社数量(个);—全国星级饭店数量(个)。
2.3数据搜集(见表1)
表1:
2000年-2011年中国国内旅游业收入及相关因素统计表
年份
国内旅游总花费Y
人均可支配收入X1
国内游客X2
全国旅行社数X3
全国星级饭店总数X4
1998年
2391.18
5425.1
69500
6222
5782
1999年
2831.92
5854
71900
7326
7035
2000年
3175.54
6280
74400
8993
10481
2001年
3522.37
6859.6
78400
10532
7358
2002年
3878.36
7702.8
87800
11552
8880
2003年
3442.27
8472.2
87000
13361
9751
2004年
4710.71
9421.6
110200
14927
10888
2005年
5285.86
10493
121200
16245
11828
2006年
6229.7
11759.5
139400
17957
12751
2007年
7770.62
13785.8
161000
18943
13583
2008年
8749.3
15780.8
171200
20110
14099
2009年
10183.69
17174.7
190200
20399
14237
数据来源:
中华人民共和国国家统计局
3回归参数估计
用Eview软件对表1数据进行OLS回归估计得如下结果,见图1。
图1:
Eview得到的回归结果
由图1中的数据得到:
4经济意义、统计推断
4.1经济意义检验
估计结果说明,在假定其他变量不变的情况下,人均可支配收入每增加一元,全国旅游业收入将增加0.447328亿元;旅游人数每增加1万人/次,全国旅游业收入将增加0.031389亿元:
全国星级饭店数量每增加1个,全国旅游业收入将增加0.040957亿元,这与理论分析和经验判断相一致。
但X3—全国旅行社个数(个),其符号为负,即随着全国旅行社个数增加国内旅游业收入将减少,这与经济原理相悖。
说明X1、X2、X4具有经济意义,通过经济检验。
4.2统计检验
统计检验的目的就是为了检验估计值的统计可靠性和准确性,为此,进行如下检验:
①拟合优度:
指回归直线对观测值的拟合程度,R的值越接近1,说明回归直线对观测值的拟合程度越好
由回归参数估计表得:
修正的可决系数为:
。
这说明模型对样本的拟合较好。
②F检验:
检测模型总体是否显著。
针对给定显著性水平α=0.05,由于P=0.0000<α=0.05,则拒绝原假设,说明回归方程显著,即“人均可支配收入”、“旅游人数”、“全国旅行社个数”、“全国星级酒店个数”变量联合起来确实对“国内旅游业收入”有显著影响。
③t检验:
检验每个变量的显著性。
分别针对,给定显著水平α=0.05,由于的P检验值分别为0.0559,0.1091,0.0716,0.6632,这说明分别都应当接受,也就是说,当其他变量不变的情况下,解释变量“人均可支配收入”(X1),“旅游人数”(X2),“全国旅行社个数”(X3),“全国星级酒店个数”(X4)分别对被解释变量“国内旅游业收入”(Y)都没有通过显著性检验。
4.3计量经济学检验
可见,模型拟合得较好,可决系数较高,表明模型中解释变量对被解释变量的解程度较高.X1,X2,X4的t统计值不显著,其中X3的参数估计的符号与经济意义相违背,根据计量经济学知识判定这些变量之间可能存在多重共线性,所以剔除该变量。
其余两解释变量都通过F检验和T检验。
故需对上述模型进行计量经济学方法检验,并且进行修正。
得到模型二:
Y—国内旅游业收入(亿元);X1—人均可支配收入(元);X2—旅游人数(万人/次);X4—全国星级饭店数量(个)。
对模型二进行回归估计得到如下结果,见图2:
图2:
剔除X3的回归结果
由图2中的数据得到:
由回归结果得,可决系数等于0.987864,拟合优度较高。
结合模型F检验的P值为0.0000<α=0.05,可以判定模型中所有解释变量联合起来对Y的影响力显著。
各个参数的t检验P值都大于0.05,由此可以看出统计值不显著,则这些变量间可能存在多重共线性。
(1)多重共线性检验。
分析:
由于模型F检验P值为0.0000,远小于0.05(α=0.05),表明模型从整体上看国内旅游业收入与解释变量间线形关系显著。
检验:
利用Eviews软件,得相关系数矩阵表:
表2:
相关系数矩阵表
由表可以看出,解释变量X1与X2之间、X2与X4之间存在高度线性相关(大于0.8)。
表明模型中解释变量确实存在严重的多重共线性。
1分别做Y与X1、X2、X4间的回归:
得到
可见,旅游业收入受X2旅游人数影响最大,与经验相符合,因此选Y与X2构建初始回归模型。
2顺次加入其他变量逐步回归得到下表:
表3 逐步回归的统计结果
变量
C
-1509.778
0.0058941
0.982645
-1355.254
0.281602
0.032977
0.983790
-1310.888
0.062381
-0.055835
0.981514
-1074.386
0.310823
0.034864
-0.074348
0.983317
在初始模型中引入X1,模型拟合优度提高,参数符号合理,变量也通过了显著性检验。
引入X4,修正的模型拟合优度反而略有下降,并且X4未通过t检验,所以X4是多余的。
则最终拟合结果如下:
(2)异方差检验。
对上式做OLS回归,然后进行White检验(见图3)。
图3:
White检验结果
其中F值为辅助回归模型的F统计量值。
取显著水平α=0.05,所以不存在异方差性,无须进行修正。
(3)自相关检验。
用普通最小二乘法得到的估计模型为:
该回归方程可决系数较高,回归系数均显著。
对样本量为12,两个解释变量的模型,5%显著水平,查D.W.统计表得:
4-du>DW>du,所以无自相关,不需要修正。
残差图为(见图4)
图4:
残差图
5分析及建议
从模型可以看出人均可支配收入(元)、旅游人数(百万人/次)是影响国内旅游业收入的最显著因素。
根据先验信息,旅行社个数、全国星级酒店的数量对国内旅游业收入有很大的影响,而我们从模型得到的结果看,旅行社个数和全国星级酒店的数量对国内旅游业收入的影响不是特别显著。
这就表明旅行社个数、全国星级酒店个数还不是影响消费水平的重要因素。
综上所述,为了保证旅游收入的稳定增长,不仅仅要建设良好的基础设施和完善配套服务,关键在于大力发展经济,增加人民可支配收入。
经济发展可以增强国际竞争力和影响力,吸引更多海内外游客,从旅游人数上促进旅游业发展。
6参考文献
[1]国家旅游局.中国旅游统计年鉴:
1998-2008[M].北京:
中国旅游出版社,1998-2008.
[2]黎东升.统计学原理[M].北京:
中国农业出版社,2007,8.
[3]叶银丹.国内旅游收入的计量经济学分析[J].企业导报,2012,(4).—10
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