□文/王 鑫

（內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院 內(nèi)蒙古·呼和浩特）

［提要］隨著人民生活水平的不斷提高，國內(nèi)旅游產(chǎn)業(yè)有著飛躍的進(jìn)步，而國內(nèi)旅游收入作為經(jīng)濟(jì)收入的重要部分，在人們?nèi)粘Ｉ钪邪l(fā)揮著日益重要的作用。本文基于計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型，收集2017年我國31個(gè)省份旅游相關(guān)數(shù)據(jù)，同時(shí)以各省份的客運(yùn)量、旅客周轉(zhuǎn)量等為解釋變量，利用stata軟件進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)、相關(guān)性分析、多元線性回歸，繼而檢驗(yàn)參數(shù)，并進(jìn)行逐步回歸修正。研究表明：旅客周轉(zhuǎn)量和餐費(fèi)收入對(duì)國內(nèi)旅游收入有正向影響。未來可以通過設(shè)置優(yōu)美的景區(qū)來吸引顧客，進(jìn)而提升旅客周轉(zhuǎn)量，以增加國內(nèi)旅游收入。

引言

高新技術(shù)的普及，引起國內(nèi)旅游業(yè)的發(fā)展環(huán)境不斷變化，這是人類在新世紀(jì)步入知識(shí)經(jīng)濟(jì)的明顯表現(xiàn)，也是現(xiàn)代人的共識(shí)。為了順應(yīng)知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代的潮流，旅游業(yè)管理應(yīng)該根據(jù)內(nèi)外形勢(shì)，對(duì)旅游業(yè)內(nèi)部做出適當(dāng)?shù)恼{(diào)整。21世紀(jì)以來，人們的工作壓力不斷提升，國內(nèi)旅游以及國際旅游越來越成為人們自我修整和提升家人、朋友情感的重要方式，人們消費(fèi)水平的增加也使得旅游次數(shù)以及在游玩過程中的消費(fèi)不斷增加，旅游業(yè)作為人類賴以生存和發(fā)展的基礎(chǔ)，在國民經(jīng)濟(jì)中起著基礎(chǔ)性作用。

隨著社會(huì)的不斷發(fā)展，大國之間的競爭不再局限于經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。我國開始引導(dǎo)地方政府在更廣的范圍內(nèi)挖掘旅游業(yè)的潛在價(jià)值，但是由于區(qū)域分布、交通條件和景觀迥異等條件，導(dǎo)致各地區(qū)出現(xiàn)旅游業(yè)發(fā)展不平衡的現(xiàn)象。這也與我國旅游業(yè)管理制度不全面、缺少先進(jìn)的管理經(jīng)驗(yàn)、管理理論應(yīng)用于實(shí)踐較晚息息相關(guān)。

回顧學(xué)者研究，發(fā)現(xiàn)以往學(xué)者未深入挖掘影響國內(nèi)各省份旅游收入的因素，更多關(guān)注某個(gè)省份旅游業(yè)的發(fā)展，所以研究影響國內(nèi)13個(gè)省份旅游業(yè)的發(fā)展顯得尤為重要。

一、理論機(jī)制與研究假設(shè)

（一）關(guān)于旅游業(yè)與經(jīng)濟(jì)的文獻(xiàn)綜述。關(guān)于聚焦旅游收入的影響因素，林瑾等（2005）研究了三亞旅游人數(shù)、三亞風(fēng)景區(qū)的個(gè)數(shù)變動(dòng)對(duì)海南省旅游收入變動(dòng)的影響，通過運(yùn)用SPSS軟件分析，歸納出海南省旅游收入的發(fā)展效率低于來往人數(shù)及景區(qū)個(gè)數(shù)的發(fā)展頻率的原因。黃金紅（2008）通過運(yùn)用Eviews軟件，得出景區(qū)規(guī)劃線路、國內(nèi)旅游人數(shù)是影響旅游收入的重要因子，并提出相應(yīng)的解決措施。

聚焦旅游收入影響因素的研究，基本上是定量研究少于定性研究，雖然較少的定量分析聚集在東部沿海發(fā)達(dá)地區(qū)，并未關(guān)聯(lián)同一時(shí)間段大量省份橫向?qū)Ρ确治觯芯康暮诵母嗉杏诰皡^(qū)個(gè)數(shù)、客運(yùn)量、交通發(fā)達(dá)水平等方面，所闡述的影響因素相對(duì)有限?；诖?，本文利用《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》2017年旅游業(yè)的相關(guān)數(shù)據(jù)，進(jìn)行分析整理，探索影響國內(nèi)旅游收入的主要成分，針對(duì)存在的問題進(jìn)行及時(shí)、客觀地分析。

（二）提出假設(shè)?；趪鈱W(xué)者的分析，本文得出以下假設(shè)：

H1：運(yùn)營線路總長度（公里）是影響國內(nèi)旅游收入的主要因素

H2：旅客周轉(zhuǎn)量（億人公里）是影響國內(nèi)旅游收入的主要因素

H3：客房收入（億元）是影響國內(nèi)旅游收入的主要因素

通過以上分析可以推測(cè)出，越來越多的學(xué)者關(guān)注于旅游業(yè)發(fā)展的因素分析，還可以得出這樣的結(jié)論：以往學(xué)者的研究基于國家大背景、大政策出發(fā)，運(yùn)用宏觀與微觀相結(jié)合的方式對(duì)旅游收入的影響因素進(jìn)行分析。但是，大多數(shù)研究在進(jìn)行分析時(shí)，只站在理論的角度，并未進(jìn)行深入的實(shí)證分析?；诖?，本文立足于國內(nèi)31個(gè)省份，結(jié)合各省份發(fā)展優(yōu)勢(shì)，運(yùn)用Stata15軟件將計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型與理論研究相匹配。

二、模型與研究變量

（一）模型設(shè)定。結(jié)合我國旅游業(yè)現(xiàn)狀及現(xiàn)有文獻(xiàn)綜述，本文利用我國2017年31個(gè)省份旅游業(yè)的數(shù)據(jù)，通過OLS回歸分析，建立模型：

其中，Y為國內(nèi)旅游收入；X1為運(yùn)營線路總長度；X2為客運(yùn)量；X3為旅客周轉(zhuǎn)量；X4為客房收入；X5為餐費(fèi)收入。

（二）設(shè)定變量。衡量一個(gè)地區(qū)發(fā)展?fàn)顩r的指標(biāo)——國內(nèi)旅游收入，是探索某個(gè)地區(qū)旅游業(yè)是否良好的重要預(yù)示?；诖耍x取國內(nèi)31個(gè)省份的旅游收入作為被解釋變量，用Y表示。

1、運(yùn)營線路總長度。線路總長度的大小決定了某一地區(qū)道路是否通暢、交通是否便利、路程是否省時(shí)等多重影響。因此，選取運(yùn)營線路總長度作為解釋變量，用X1表示。

2、客運(yùn)量?？瓦\(yùn)量流入的高低更能體現(xiàn)出某一省份的某一景區(qū)是否吸引游客。所以，選取客運(yùn)量作為解釋變量，用X2表示。

3、旅客周轉(zhuǎn)量。如果評(píng)判一個(gè)景區(qū)是否具有觀賞價(jià)值，可以通過旅客周轉(zhuǎn)量的大小進(jìn)行判斷。所以，選擇旅客周轉(zhuǎn)量作為解釋變量，用X3表示。

4、客房收入。客房收入的大小可以作為評(píng)判一個(gè)旅游景點(diǎn)的人數(shù)的指標(biāo)，進(jìn)而影響國內(nèi)旅游收入。因而，選擇客房收入作為解釋變量，用X4表示。

5、餐費(fèi)收入。餐廳及飯店?duì)I業(yè)情況的好壞決定了觀賞景點(diǎn)人數(shù)的高低，進(jìn)而影響了國內(nèi)旅游收入。因此，選擇餐費(fèi)收入作為解釋變量，用X5表示。

在設(shè)定變量中，不僅有以上被解釋變量、解釋變量，還有一些無法預(yù)測(cè)因素，國內(nèi)旅游收入可能還會(huì)受到自然災(zāi)害、民俗民風(fēng)等因素的影響，這些都是難以用實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行判斷分析，所以把它歸結(jié)到隨機(jī)干擾項(xiàng)中，用u表示。

（三）描述性統(tǒng)計(jì)分析。通過描述性統(tǒng)計(jì)分析，可以判斷出研究樣本處于什么樣的平均狀態(tài)，這能夠促進(jìn)我們?cè)诜治鰳颖厩?，?duì)所選擇數(shù)據(jù)進(jìn)行大概了解。通過表1中數(shù)據(jù)我們發(fā)現(xiàn)，因變量y的均值相對(duì)較大，處于中上等水平，但是和標(biāo)準(zhǔn)差的差距并不是太大。此外，從表1還可以看出客運(yùn)量（X2）、旅客周轉(zhuǎn)量（X3）、餐費(fèi)收入標(biāo)準(zhǔn)差較大（X5），說明國內(nèi)旅游業(yè)異質(zhì)性明顯。（表1）

表1 主要變量描述性統(tǒng)計(jì)一覽表

三、實(shí)證分析與相關(guān)檢驗(yàn)

（一）模型確立。通過運(yùn)用Stata15軟件操作分析，得出以下多元回歸結(jié)果，如表2所示。（表2）

（二）模型檢驗(yàn)

1、經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)。根據(jù)掌握的經(jīng)濟(jì)學(xué)知識(shí)可以看出，國內(nèi)旅游收入與運(yùn)營線路總長度成正比。通過以上回歸結(jié)果可以看出，X1系數(shù)為0.5495818，符號(hào)為正，所以與預(yù)期假設(shè)相同。對(duì)表2中的每個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，可以看出，在假定其他變量不變的情況下，運(yùn)營線路總長度每增加1公里次，國內(nèi)旅游業(yè)收入將減少0.5495818億元；國內(nèi)客運(yùn)量每升高1萬人次，國內(nèi)旅游業(yè)收入將增加0.078659億元；旅客周轉(zhuǎn)量每增加1億人公里，國內(nèi)旅游收入將升高11.35418億元；餐費(fèi)收入每增加1億元，國內(nèi)旅游收入將提升45.20273億元。但是，通過回歸分析還可以得出，客房收入X4與預(yù)期成反向趨勢(shì)，這可以體現(xiàn)出可能存在多重共線性。除此以外，運(yùn)營路線總長度與國內(nèi)旅游收入成負(fù)相關(guān)，但表2中X1的系數(shù)0.5495818為正，有悖于經(jīng)濟(jì)學(xué)常理。綜上表述，說明X2、X3、X5具有真正的經(jīng)濟(jì)意義，故通過經(jīng)濟(jì)檢驗(yàn)。

2、擬合優(yōu)度檢驗(yàn)。由表2可以看出，R2=0.9539，調(diào)整后的R2=0.9447，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量的P值為0，因此說明整個(gè)方程是高度顯著的，本模型對(duì)樣本的擬合較好。但是，X2的t檢驗(yàn)P值為0.191，說明對(duì)于局部的單個(gè)系數(shù)t檢驗(yàn)不顯著。

表2 回歸分析結(jié)果一覽表

（三）相關(guān)性分析。通過運(yùn)用實(shí)證分析軟件Stata15，可以獲得相關(guān)系數(shù)矩陣，如表3所示。（表3）

表3 相關(guān)系數(shù)矩陣

從表3可以看出，各解釋變量之間數(shù)值均未大于0.8，這說明它們之間均未存在高度線性相關(guān)。所以，這更進(jìn)一步體現(xiàn)本模型中各個(gè)解釋變量不存在嚴(yán)重的多重共線性，但是為了更清晰地了解是否存在多重共線性，需要進(jìn)行進(jìn)一步的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)。

四、總結(jié)

研究發(fā)現(xiàn)，旅客周轉(zhuǎn)量和餐費(fèi)收入對(duì)國內(nèi)旅游收入有正向影響。未來可以通過設(shè)置優(yōu)美的景區(qū)來吸引顧客，進(jìn)而提升旅客周轉(zhuǎn)量，以增加國內(nèi)旅游收入。

關(guān)于對(duì)各省市旅游業(yè)發(fā)展水平進(jìn)行科學(xué)與正確的層次劃分，還需要進(jìn)一步地分析，因此需要充分運(yùn)用各類實(shí)證分析方法。由于全國各省分景區(qū)個(gè)數(shù)、運(yùn)營路線總長度、客運(yùn)量等因素都存在差異，導(dǎo)致分析的結(jié)果具有迥異性。未來可以通過選取某個(gè)發(fā)展地區(qū)或者某個(gè)省份發(fā)展較好的旅游業(yè)進(jìn)行大樣本數(shù)據(jù)處理，精確每一個(gè)城市的旅游業(yè)分析，雖然各個(gè)城市以及不同指標(biāo)的大量數(shù)據(jù)來進(jìn)行驗(yàn)證模型會(huì)更好一些，但是存在地區(qū)差異，也可能導(dǎo)致選取的樣本數(shù)據(jù)信息過大?？梢詫⒌乩砦恢?、氣候、環(huán)境等自然因素也納入分析范圍，將對(duì)旅游業(yè)進(jìn)行整體的、全面的分析。把旅游業(yè)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)因子進(jìn)一步詳細(xì)分析，做到用三或四個(gè)指標(biāo)量代替本模型的多個(gè)因子作為聚類分析來建立模型，可以更加直觀地反映出不同層次的情況變化，并對(duì)其做出改進(jìn)措施。