彭立南

[摘 要]本文利用1989—2011年的統(tǒng)計數(shù)據(jù)對我國民航客運(yùn)量及各影響因素進(jìn)行了研究。首先分析了影響民航客運(yùn)量的相關(guān)因素，通過相關(guān)性分析進(jìn)行了證明。在此基礎(chǔ)上，通過建立多元線性回歸模型，發(fā)現(xiàn)第三產(chǎn)業(yè)增加值以及外國人入境旅游人數(shù)對民航客運(yùn)量有著重大影響。對回歸模型進(jìn)行了合理解釋，給出了一些建議，以達(dá)到提高我國民航旅客運(yùn)輸業(yè)的市場競爭力的目的。

[關(guān)鍵詞]民航客運(yùn)；相關(guān)性分析；多元回歸分析

[中圖分類號]F562 [文獻(xiàn)標(biāo)識碼]A [文章編號]1005-6432（2014）35-0160-02

民航運(yùn)輸是我國運(yùn)輸行業(yè)中不可或缺的一部分，是滿足社會公眾需要、發(fā)展旅游業(yè)、促進(jìn)對外交往不可缺少的工具。其發(fā)展程度反映了國家的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。在經(jīng)濟(jì)全球化趨勢越發(fā)顯著的當(dāng)今，研究客運(yùn)量發(fā)展及其相關(guān)影響因素很有現(xiàn)實(shí)意義。

影響民航客運(yùn)量的因素源于諸多方面，根據(jù)文獻(xiàn)資料，可以得出影響民航客運(yùn)量的主要因素有第三產(chǎn)業(yè)增加值、城市居民消費(fèi)水平、外國人入境旅游人數(shù)、鐵路客運(yùn)量、定期航班航線里程。本文擬從相關(guān)性分析入手，通過實(shí)證分析，得出一些建議。

1 影響因素的相關(guān)性分析

從歷年《中國統(tǒng)計年鑒》中采集1989—2011年的民航客運(yùn)量及影響因素的數(shù)據(jù)，使用Pearson相關(guān)系數(shù)計算公式計算民航客運(yùn)量與各影響因素的相關(guān)系數(shù)，以此分析它們的相關(guān)性。Pearson相關(guān)系數(shù)的計算公式為：

通過計算得出，第三產(chǎn)業(yè)增加值與民航客運(yùn)量的相關(guān)系數(shù)為0.995，城市居民消費(fèi)水平與民航客運(yùn)量的相關(guān)系數(shù)為0.985，外國人入境旅游人數(shù)與民航客運(yùn)量的相關(guān)系數(shù)為0.955，鐵路客運(yùn)量與民航客運(yùn)量的相關(guān)系數(shù)為0.933，定期航班航線里程與民航客運(yùn)量的相關(guān)系數(shù)為0.955。

可見，這些因素與民航客運(yùn)量有很強(qiáng)的相關(guān)性，說明對民航客運(yùn)量有著重大影響。

2 民航客運(yùn)量與相關(guān)影響因素的多元線性回歸模型

根據(jù)相關(guān)性分析，可以發(fā)現(xiàn)各影響因素彼此相關(guān)度也很高。通過建立多元線性回歸模型，進(jìn)一步分析影響因素與民航客運(yùn)量的關(guān)系。以y表示因變量民航客運(yùn)量（萬人），以x1表示第三產(chǎn)業(yè)增加值（億元）、x2表示城市居民消費(fèi)水平（絕對元）、x3表示外國人入境旅游人數(shù)（萬人）、x4表示鐵路客運(yùn)量（萬人）、x5表示定期航班航線里程（萬千米）。

2.1 多元線性回歸模型的建立

為了去掉不必要的自變量以及避免多重共線性問題，在使用SPSS分析軟件建立多元回歸方程時，本文選擇了向后剔除變量的回歸分析方法。

在向后剔除變量的回歸分析過程中，生成了4個模型。雖然所有模型都通過了回歸方程α=0.05顯著性水平檢驗(yàn)，但是只有模型4的所有系數(shù)通過了α=0.05顯著性水平檢驗(yàn)。因此，模型4為最終多元線性回歸模型。表2為模型4輸出結(jié)果。

模型4的調(diào)整后R2為0.995，說明多元線性回歸方程的解釋度很高；方差分析表中Sig.小于0.05，說明多元線性回歸方程通過了總體顯著性檢驗(yàn)，其線性關(guān)系是顯著的；系數(shù)表中，常量的Sig.為0.04，x1第三產(chǎn)業(yè)增加值（億元）的Sig.為1.55664189989614，x3外國人入境旅游人數(shù)（萬人）的Sig.為0.00023563236468293，全部小于0.05，所以各回歸系數(shù)是顯著的。并且，x1第三產(chǎn)業(yè)增加值（億元）的VIF為7.857，x3外國人入境旅游人數(shù)（萬人）的VIF為7.857，兩個自變量的VIF小于10，故不存在嚴(yán)重的多重共線性。

2.2 殘差分析

圖1和圖2給出了模型4的標(biāo)準(zhǔn)化殘差直方圖和正態(tài)P-P圖，可以得出模型4的誤差項ε符合正態(tài)分布。

從表3可以看出，漸近顯著性為0.990。在顯著性水平為0.05的前提下，最終模型標(biāo)準(zhǔn)化殘差是呈顯著正態(tài)性的。因此，模型4的誤差項ε服從正態(tài)分布的假定成立。

從圖3可以直觀的看出，除了一個點(diǎn)外，所有標(biāo)準(zhǔn)化殘差值都落在了兩個標(biāo)準(zhǔn)差范圍內(nèi)并且落在一條水平帶中間。這表明模型4誤差項ε不存在異方差，其方差相同這一假設(shè)成立。

圖3 模型4標(biāo)準(zhǔn)化殘差項的散點(diǎn)