何　睿

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基于對影響國內(nèi)旅游收入的因素定量研究

何睿

摘要：改革開放以年來，隨著經(jīng)濟快速增長，人民生活水平不斷提高，國內(nèi)旅游業(yè)也迅速增長。旅游業(yè)作為中國重要的產(chǎn)業(yè)之一，旅游收入是衡量旅游業(yè)和一個國家經(jīng)濟的發(fā)展狀況，利用計量經(jīng)濟學知識和EViews軟件定量地分析各選取因素對國內(nèi)旅游收入的影響，建立模型分析影響旅游收入和支出的因素，解決存在問題，模型檢驗得出不足，最后提出相關(guān)的對策。

關(guān)鍵詞：旅游收入；EViews；影響因素；模型檢驗

一、建立模型

設計量經(jīng)濟模型為：

=+++++

式中，為第t年全國國內(nèi)旅游收入(億元)；為國內(nèi)旅游人數(shù)(萬人/次)；為城鎮(zhèn)居民人均旅游支出(元)；為農(nóng)村居民人均旅游支出(元)為鐵路里程(萬公里)，解釋變量前的系數(shù)均為正。

為估計參數(shù)，收集旅游事業(yè)發(fā)展所處的1994-2012年階段的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，如下所示資料來源：

《中國統(tǒng)計年鑒1994—2012》

年份旅游總花費國內(nèi)游客X2城鎮(zhèn)居民支出X3農(nóng)村居民支出X4鐵路里程X5Y(億元)(百萬人次)(元)(元)(萬公里)19941023.552400414.754.95.9019951375.762900464.061.56.2419961638.463900534.170.56.4919972112.764400599.8145.76.6019982391.269500607.0197.06.6419992831.971900614.8249.56.7420003175.574400678.6226.66.8720013522.478400708.3212.77.0120023878.487800739.7209.17.1920033442.387000684.9200.07.3020044710.7110200731.8210.27.4420055285.9121200737.1227.67.5420066229.7139400766.4221.97.7120077770.6161000906.9222.57.8020088749.3171200849.4275.37.97200910183.7190200801.1295.38.55201012579.8210300883.0306.09.12201119305.4264100877.8471.49.32201222706.2295700914.5491.09.76

二、分析模型中存在問題

利用EViews軟件，生成Y、、、、等數(shù)據(jù)。利用OLS方法估計模型參數(shù)得

(一)估計模型參數(shù)

DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:12/02/14Time:16:23Sample:19942012Includedobservations:19CoefficientStd.Errort-StatisticProb.X20.0784720.0114896.8298890.0000X3-8.5438302.862610-2.9846300.0098X416.159063.7925104.2607830.0008X5-327.0986988.3224-0.3309630.7456C1482.7244863.3730.3048760.7649R-squared0.988347Meandependentvar6469.121AdjustedR-squared0.985018S.D.dependentvar6028.493S.E.ofregression737.9039Akaikeinfocriterion16.26644Sumsquaredresid7623031.Schwarzcriterion16.51498Loglikelihood-149.5312Hannan-Quinncriter.16.30850F-statistic296.8519Durbin-Watsonstat1.322873Prob(F-statistic)0.000000

該模型的=0.9883,F檢驗值為296.85，是顯著的。、的符號與預期相反，表明可能存在嚴重的多重共線性。

利用EViews軟件，計算出、、、的相關(guān)系數(shù)矩陣如下表：

(二)相關(guān)系數(shù)矩陣表

X2X3X4X5X21.0000000.8392370.8952480.974694X30.8392371.0000000.8321600.895770X40.8952480.8321601.0000000.914500X50.9746940.8957700.9145001.000000

從上可以看出：相關(guān)系數(shù)高達0.974694，證明確實存在嚴重的多重共線性。

三、解決模型中存在的多重共線性

將各變量進行對數(shù)變換，再對以下模型進行估計。

=+++++

利用EViews軟件，對 、、、、分別對數(shù)，分別生成、、 、 、的數(shù)據(jù)，采用OLS方法估計模型參數(shù)得：

估計模型參數(shù)

DependentVariable:LNYMethod:LeastSquaresDate:12/02/14Time:23:26Sample:19942012Includedobservations:19CoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-8.2995140.547836-15.149620.0000LNX20.8628280.0964338.9474330.0000LNX30.3997070.1216543.2856110.0054LNX40.2925650.0417857.0016930.0000LNX51.2719270.4103583.0995550.0078R-squared0.998429Meandependentvar8.418399AdjustedR-squared0.997980S.D.dependentvar0.863375S.E.ofregression0.038802Akaikeinfocriterion-3.439754Sumsquaredresid0.021078Schwarzcriterion-3.191217Loglikelihood37.67766Hannan-Quinncriter.-3.397691F-statistic2224.433Durbin-Watsonstat1.358110Prob(F-statistic)0.000000

模型估計結(jié)果為

=-8.2995+0.8628+O.3997+0.2926+1.2719(0.5478)(0.0964)(0.1217)(0.0418)(0.4104)

t=(-15.15) (8.98) (3.29) (7.00) (3.10)

=0.9984 DW=1.3581 F=2224.433

四、模型的不足

1、由于模型采用的是時間序列數(shù)據(jù)，因沒考慮可能存在的時滯問題，導致模型精準度有偏誤。

2、數(shù)據(jù)本生帶來的不可消滅的系統(tǒng)性誤差。

3、以鐵路里程作為相關(guān)基礎設施的代表犯了以局部替整體的錯誤，因為中國的每一個景點間存在地域上的差異。

4、模型只定量分析了幾個對旅游收入顯著性影響的因素，而其他隱性且無法量化的因素沒考慮，如：旅游者因教育不同，產(chǎn)生對不同旅游景區(qū)的選擇，導致對景區(qū)收入的邊際貢獻不同。

五、對模型提出建議

1、加強對各旅游景點的價格控制，防止壟斷價格的形成，讓更多人愿意花錢旅游。

2、加快城市化進程，縮小城市與農(nóng)村的范圍，進而減小城鎮(zhèn)居民與農(nóng)村居民的收入差距，使得農(nóng)村居民有閑錢去旅游消費。

3、政府應加大對道路基礎設施的擴建，特別是西部地區(qū)的基礎建設，將為更多的農(nóng)民工節(jié)省旅行成本。

4、防止盲目追求旅游收入高增長，應考慮各類因素對經(jīng)濟總量增長的綜合影響。(作者單位：貴州工程應用技術(shù)學院)

參考文獻：

[1]龐皓，計量經(jīng)濟學第三版，科學出版社，2014(3)： 64-136

[2]張曉峒，EViews使用指南與案例，機械工業(yè)出版社，2006(10)

[3]中國統(tǒng)計年鑒1994-2012

[4]李慶華，計量經(jīng)濟學，中國經(jīng)濟出版社，2003(11)：131-146、165-172

作者簡介：何睿(1988.09-) ，女，漢，貴州畢節(jié)人，貴州工程應用技術(shù)學院 ，經(jīng)濟與管理學院，12經(jīng)濟班，研究方向：計量經(jīng)濟學。