我国入境旅游经济发展状况的多因素分析.docx
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我国入境旅游经济发展状况的多因素分析
我国入境旅游经济发展状况的多因素分析
童心宇40104187李珍妮40104188英赛白姆40104186
熊珊珊40104176石崇阳40104155郭阳40104154
【摘要】:
本文主要通过对我国入境旅游经济进行多因素分析,建立以入境旅游经济发展状况为应变量,以其它可量化影响因素为自变量的多元线性回归模型,并利用模型对我国入境旅游经济发展状况这一问题进行数量化分析,就有关如何发展我国入境旅游提出一些可供参考的意见。
【关键词】:
入境旅游多因素分析模型计量经济学检验
一、引言部分
20多年来,中国旅游业经历了从倔起到平稳发展的过程。
目前,旅游业作为初具规模的独立产业,对国民经济的贡献日益显现。
特别是加人世贸组织后,旅游业已经成为增加国家外汇收入、刺激公民消费、加速经济发展的新的经济增长点,同时也成为社会各界关注的热点。
景象。
根据世界旅游组织的统计显示,2001年我国接待入境过夜者人数和旅游外汇收入已同时高居世界第5位。
二、文献综述
1.中国旅游网
2002年我国旅游业迎来入境、国内、出境游3大市场蓬勃发展、全面繁荣的新景象。
近20年来年均增长达20%的我国入境旅游市场,继6年前旅游外汇收入突破100亿美元之后,2002年又将突破200亿美元。
我国入境旅游业日益兴旺发达。
据2002中国国际旅游交易会组委会提供的数据,2002年前3季度,我国共接待入境旅游者7287.82万人次,比2001年同期增长10.78%。
这一时期,作为旅游业重要指标的过夜旅游者人数和旅游外汇收入分别达2751.69万人次和152.20亿美元,分别比去年同期增长11.77%和15.10%。
2.中国统计局
截止到2001年底,我国共有旅游饭店1万多家,其中星级饭店7358家,全国旅游住宿设施从业人员达502万人。
世界上评价一个城市的繁荣程度都以五星级酒店的平均房价来衡量,目前,中国的五星级房价居于前列,这也从一个侧面反映中国经济发展速度。
目前我国百强国际旅行社在数量上占7%,截止到2001年底,全国共有旅行社10716家(其中国际旅行社1319家,国内旅行社9397家),比1991年底增加了9155家,扩大了近7倍,年均增长21.24%;全国旅行社直接从业人员为19.24万人,比1991年底增加了13.72万人,年均增长13.30%。
3.中经专网数据库
根据2002年人境旅游者抽样调查结果及12月份入境旅游人数的具体构成,经初步测算,2002年12月,全国旅游外汇收人为17·23亿美无比上年同期增长13·11%,其中:
过夜旅游者在华花费为15·62亿美元,占全国旅游外汇收人的90·67%;一日游游客在华花费为1·61亿美元,占9·33%。
按2002年人境旅游者抽样调查结果测算并经国家统计局审定,2002年全国旅游外汇收人为203·85亿美元,比上年增长14·57%。
其中:
过夜旅游者入境花费为185·86亿美元,占全国旅游外汇收入的91·17%;一日游游客人境花费为17·99亿美元,占8·83%。
三、研究目的
本文主要对入境旅游发展状况(应变量)进行多因素分析(具体分析见下图),并搜集相关数据,建立模型,对此进行数量分析。
在得到入境旅游经济发展状况与各主要因素间的数量关系后,据模型方程中的各因素系数大小,分析主要因素和次要因素,从而找出发展入境旅游经济的主要着手点,为发展入境旅游经济提出一些建议。
*影响入境旅游经济发展的主要影响因素如下图:
政府支持方面——有效经费支出
——政策支持力度
——宣传力度(包括影视、传单、公开活动等宣传活动,制定相关政策等)
个人家庭方面——家庭富裕程度
——旅游偏好(包括地域偏好、旅游方式偏好等)
旅游区方面——旅游区自身的发展程度
——旅行社方面
——旅游宾馆发展情况
(注*:
由于宣传力度、旅游偏好、人们的心理预期等是不可量化的因素,所以我们仅用旅游外汇收入、入境旅游者人数、旅游宾馆数量、旅行社方面来进行回归分析)
四、建立模型
Y=β1+β2X2+β3X3+β4X4+μ
其中,Y—国际旅游外汇收入X2——入境外国旅游者人数X3——国际旅行社数量
X4——旅游星级宾馆数量
注:
有关模型的一些假定:
(1)假定政府有效经费投入的有效系数为1,即投入全部有效。
(2)无重大的国际国内政治经济的变动。
(3)各个旅游区处于正常接待状态。
五、数据搜集
1.数据说明
一方面,模型中旅游外汇收入主要是受当期各个自变量的影响;另一方面,由于我国入境旅游经济发展起步较晚,早期的旅游经济发展状况有关数据不易收集且数量不会很多,若使用时间序列数据进行拟合,自由度很低。
故在此我们采用了截面数据,试看一下效果。
2.数据的搜集情况
采用2002年统计年鉴上分地区截面数据,具体情况见附表一。
六、模型的参数估计、检验及修正
1.模型的经济意义的检验
β1=-79.1929β2=3.3972β3=0.15108β4=0.7128
从回归模型的结果中我们可以看出与经济意义是相符合的,各个自变量与应变量之间都是呈正相关关系,且截距系数为负,表明的是对国外旅游业的所有投资没有得到回报。
2.模型的参数估计和统计推断的检验
利用EVIEWS软件,用OLS方法估计得:
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
04/14/04Time:
14:
39
Sample:
19011931
Includedobservations:
31
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
X4
0.712838
0.808154
0.882057
0.3855
X3
0.151078
0.538590
0.280506
0.7812
X2
3.397214
0.419825
8.091981
0.0000
C
-79.19295
136.7329
-0.579180
0.5673
R-squared
0.843551
Meandependentvar
515.1290
AdjustedR-squared
0.826167
S.D.dependentvar
948.4382
S.E.ofregression
395.4347
Akaikeinfocriterion
14.91776
Sumsquaredresid
4221951.
Schwarzcriterion
15.10279
Loglikelihood
-227.2253
F-statistic
48.52659
Durbin-Watsonstat
1.319996
Prob(F-statistic)
0.000000
Y=0.7128X4+0.15108X3+3.3972X2-79.1929
(0.882057)(0.280506)(0.8091981)(-0.579180)
R2=0.843551R2=0.826167F=48.52659
可见,X3、X4的t值都不显著。
另外,可决系数为0.843551修正可决系数为0.826167,F值为48.52659,通过检验。
故我们对上述模型进行计量经济学的检验,并进行修正,看是否能使模型方程得到改进。
3.计量经济学检验
(1)多重共线性检验
用EVIEWS软件,得相关系数矩阵表:
X2
X3
X4
X2
1.000000
0.290115
0.610620
X3
0.290115
1.000000
0.749035
X4
0.610620
0.749035
1.000000
由上表可以看出,解释变量X3与X4、X2与X4之间的相关系数都较大,可见存在显著的多重共线性。
在经济意义上:
在旅行社与星级宾馆之间是一种客源供求合作的关系,一般一家旅行社确定了客源后必定与星级宾馆签订入住合同,各家旅行社有自己的合作伙伴,因此二者的相关性较高
下面我们利用逐步回归法进行修正
1通过OLS方法逐一求Y对各个解释变量的回归。
结合经济意义及统计检验选出拟合效果最好的一元线形回归方程,经分析在三个一元回归模型中Y(国际旅游外汇收入)对X2(入境外国旅游者人数)的线性关系强,拟和程度好,即:
Y=3.764667836*X2+100.358575
(11.77398)(1.251145)
R2=0.826997
R2=0.821031F=138.6267
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
04/14/04Time:
15:
29
Sample:
19011931
Includedobservations:
31
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
X2
3.764668
0.319745
11.77398
0.0000
C
100.3586
80.21337
1.251145
0.2209
R-squared
0.826997
Meandependentvar
515.1290
AdjustedR-squared
0.821031
S.D.dependentvar
948.4382
S.E.ofregression
401.2343
Akaikeinfocriterion
14.88931
Sumsquaredresid
4668681.
Schwarzcriterion
14.98182
Loglikelihood
-228.7843
F-statistic
138.6267
Durbin-Watsonstat
1.208100
Prob(F-statistic)
0.000000
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
04/14/04Time:
15:
29
Sample:
19011931
Includedobservations:
31
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
X3
1.638897
0.766885
2.137083
0.0412
C
-36.38620
304.1930
-0.119616
0.9056
R-squared
0.136059
Meandependentvar
515.1290
AdjustedR-squared
0.106268
S.D.dependentvar
948.4382
S.E.ofregression
896.6286
Akaikeinfocriterion
16.49750
Sumsquaredresid
23314344
Schwarzcriterion
16.59002
Loglikelihood
-253.7113
F-statistic
4.567123
Durbin-Watsonstat
1.805084
Prob(F-statistic)
0.041153
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
04/14/04Time:
15:
30
Sample:
19011931
Includedobservations:
31
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
X4
3.617853
0.773433
4.677655
0.0001
C
-343.5858
225.4107
-1.524266
0.1383
R-squared
0.430037
Meandependentvar
515.1290
AdjustedR-squared
0.410383
S.D.dependentvar
948.4382
S.E.ofregression
728.2729
Akaikeinfocriterion
16.08157
Sumsquaredresid
15381062
Schwarzcriterion
16.17408
Loglikelihood
-247.2643
F-statistic
21.88046
Durbin-Watsonstat
1.842983
Prob(F-statistic)
0.000062
②逐步回归。
将其余解释变量逐一带入上式,可得如下几个模型:
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
04/14/04Time:
15:
50
Sample:
19011931
Includedobservations:
31
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
X2
3.626929
0.327977
11.05849
0.0000
X3
0.509564
0.352011
1.447581
0.1588
C
-55.94259
133.6352
-0.418622
0.6787
R-squared
0.839042
Meandependentvar
515.1290
AdjustedR-squared
0.827545
S.D.dependentvar
948.4382
S.E.ofregression
393.8641
Akaikeinfocriterion
14.88165
Sumsquaredresid
4343610.
Schwarzcriterion
15.02043
Loglikelihood
-227.6656
F-statistic
72.97943
Durbin-Watsonstat
1.254348
Prob(F-statistic)
0.000000
Y=3.62692894*X2+0.5095639447*X3-55.94259492
(11.05849)(1.447581)(-0.418622)
R2=0.839042R2=0.827545F=72.97943
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
04/14/04Time:
15:
51
Sample:
19011931
Includedobservations:
31
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
X2
3.359672
0.391319
8.585503
0.0000
X4
0.883900
0.521500
1.694917
0.1012
C
-64.81908
124.6648
-0.519947
0.6072
R-squared
0.843095
Meandependentvar
515.1290
AdjustedR-squared
0.831887
S.D.dependentvar
948.4382
S.E.ofregression
388.8745
Akaikeinfocriterion
14.85616
Sumsquaredresid
4234255.
Schwarzcriterion
14.99493
Loglikelihood
-227.2704
F-statistic
75.22578
Durbin-Watsonstat
1.335883
Prob(F-statistic)
0.000000
Y=3.35967215*X2+0.8838996584*X4-64.8190821
(8.585503)(1.694917)(-0.519947)
R2=0.843095R2=0.831887F=75.22578
从上述几个模型中可以看出,在原模型中加入变量X3、X4以后,模型的统计检验效果并没有得到较好的改善,模型的F值没有得到较大的提高,故应该把这两个影响因素从模型中剔除。
此时的模型为:
Y=3.764667836*X2+100.358575
(11.77398)(1.251145)
R2=0.826997
R2=0.821031F=138.6267
(2)异方差检验(white检验)
WhiteHeteroskedasticityTest:
F-statistic
10.11369
Probability
0.000494
Obs*R-squared
13.00192
Probability
0.001502
TestEquation:
DependentVariable:
RESID^2
Method:
LeastSquares
Date:
05/19/04Time:
15:
10
Sample:
19011931
Includedobservations:
31
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
-291629.6
127906.8
-2.280016
0.0304
X2
6843.270
1532.029
4.466803
0.0001
X2^2
-4.953133
1.174720
-4.216436
0.0002
R-squared
0.419417
Meandependentvar
150602.6
AdjustedR-squared
0.377947
S.D.dependentvar
575896.2
S.E.ofregression
454211.4
Akaikeinfocriterion
28.98228
Sumsquaredresid
5.78E+12
Schwarzcriterion
29.12105
Loglikelihood
-446.2253
F-statistic
10.11369
Durbin-Watsonstat
1.324120
Prob(F-statistic)
0.000494
由拟合的数据可知,N*R2=31*0.419417=13.001927>Χ20.05
(2)=0.102587,故拒绝原假设,表明模型中随机误差项存在异方差。
下面用去对数法对模型进行修正
DependentVariable:
LY
Method:
LeastSquares
Date:
05/19/04Time:
18:
58
Sample:
19011931
Includedobservations:
31
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
LX
1.118786
0.049769
22.47949
0.0000
C
0.886090
0.203796
4.347931
0.0002
R-squared
0.945726
Meandependentvar
5.235897
AdjustedR-squared
0.943855
S.D.dependentvar
1.502757
S.E.ofregression
0.356078
Akaikeinfocriterion
0.835009
Sumsquaredresid
3.676961
Schwarzcriterion
0.927524
Loglikelihood
-10.94263
F-statistic
505.3276
Durbin-Watsonstat
1.690927
Prob(F-statistic)
0.000000
修正后的方程如下:
LY=1.118786368*LX+0.886090126
(22.47949)(4.347931)
R2=0.945726
R2=0.943855F=505.3276
再对此方程进行异方差检验
WhiteHeteroskedasticityTest:
F-statistic
3.114504
Probability
0.060075
Obs*R-squared
5.641392
Probability
0.059564
TestEquation:
DependentVariable:
RESID^2
Method:
LeastSquares
Date:
05/19/04Time:
19:
11
Sample:
19011931
Includedobservations:
31
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
0.097721
0.116160
0.841260
0.4073
LX
-0.046587
0.058209
-0.800345
0.4302
LX^2
0.012048
0.007735
1.557620
0.1306
R-squared
0.181980
Meandependentvar
0.118612
AdjustedR-squared
0.123550
S.D.dependentvar
0.151504
S.E.ofregression
0.141837
Akaikeinfocriterion
-0.976517
Sumsquaredresid
0.563293
Schwarzcriterion
-0.837744
Loglikelihood
18.13601
F-statistic
3.114504
Durbin-Watsonstat
1.587378
Prob(F-statistic)
0.060075
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