论文国内旅游收入主要影响因素的实证分析，本文是旅游收入类论文参考文献范文和实证分析和国内旅游和影响因素类论文怎么撰写.
王雪勤1,冉庆波2
(1.华北理工大学经济学院,河北唐山063000；
2.华北理工大学数学建模创新实验室,河北唐山063000)
［摘 要］为保证旅游业的持续发展,需要对国内旅游收入的影响因素进行研究.文章整理国内旅游人数、人均可支配收入、居民消费指数、旅行社个数与国内旅游收入数据,运用计量经济学Eviews软件进行回归分析,研究影响旅游收入的主要因素.首先,为找到自变量与因变量,对各组数据做因果检验.其次,运用最小二乘法进行拟合,得到初始拟合方程,此时模型显著性较差.再次,分析变量的多重共线性,剔除对模型影响较小的变量,再对剩余变量进行回归,得到拟合方程.最后,检验模型是否存在异方差和自相关现象,发现模型存在自相关并对模型进行修正,得到最终拟合方程.模型表明,国内旅游人数和居民消费指数是影响旅游收入的主要因素.
［关键词］国内旅游收入；多元线性回归；多重共线性；异方差与自相关
［DOI］10.13939/j.cnki.zgsc.2017.02.027
1引言
旅游收入可以反映某一旅游目的地国家的旅游经济运行状况.它不仅是衡量旅游经济活动及效果的一个重要综合性指标,也是某一国家经济发达与否的标志之一.关于国内旅游收入的影响因素研究,已经引起了国内很多学者的兴趣.郭立军、黄金红等人研究表明,影响旅游收入的主要因素是国内旅游人数、人均花费；［1］王占祥认为人均GDP、旅游人数和国内物价水平都与国内旅游收入显著正相关；［2］孙根年、薛佳采用Cobb-Douglas生产函数和对数直线模型,［3］分析了在人均收入驱动下,我国城市和农村居民国内旅游客流量及出游率的变化.这为定量预测城市和农村居民国内旅游提供了科学依据；李仕柯、许建国选取国内旅游人数、城镇居民人均旅游支出、农村居民人均旅游支出、公路里程和铁路里程建立模型进行实证分析.［4］本文结合之前多位学者的研究,纳入多方面的影响,从国内旅游人数、人均GDP、居民消费指数、旅行社个数等方面综合考虑,建立模型分析对国内旅游收入的影响因素.
2影响因素选取及数据整理
2.1旅游收入的影响因素
本文选取4个主要影响因素,分别为居民消费指数(以1985年为基年)、国内旅游人数(百万人次)、旅行社的个数、人均可支配收入(元)以及国内旅游总收入(亿元).其中,衡量购买能力的重要指标就是可支配收入.随着经济发展与社会的进步,人们的生活水平也逐步提高.在满足基本生存需要后,人们将会把追求目标转移到精神方面,因此,本文选择人均可支配收入作为一个指标；居民消费指数也称作CPI,反映了与居民生活有关的产品及劳务统计出来的物价变动指标,［5］同时也必然影响到旅游人民消费的增长,以此增加旅游收入；当前的旅行社数目既受旅游产业发展的直接影响,同时它也反映出我国旅游产业的发展水平.因此,在对旅游产业影响因素进行分析时,国内旅行社数必须作为一个重要解释变量加以分析；从1994年到2011年这十余年间,国内旅游总人次从524百万人次增加到14394百万人次,增加了六倍左右；国内旅游总收入从1023.5亿元,增加到19305.4亿元,增加了五倍左右.说明两者之间有很大的相关性.
2.2数据整理
本文设居民消费指数(以1985年为基年)、国内旅游人数(百万人次)、旅行社的个数、人均可支配收入(元)以及国内旅游总收入(亿元)分别为x1、x2、x3、x4和y,根据国家统计局提供的数据整理出各项1994—2011年的数值.
3模型的建立与求解
3.1模型假设
一是游客旅游不考虑交通的限制；二是城镇居民和农村居民平均收入与在旅游上的支出相等；三是忽略国际旅游收入对国内旅游收入的影响.
3.2初始模型的建立
3.2.1数据的处理
本文根据居民消费指数与国内旅游总收入(亿元)1994—2011年的数据,对变量x1与y之间进行因果检验,运用Eviews软件得出结果,整理见表1.
由表1可知,变量x1与y存在因果关系,再用同样方法对其他变量与y之间进行因果检验,发现,各变量都与y存在因果关系.
3.2.2多元线性回归
由上文可知各变量与y都存在因果关系,现对数据做多元线性回归,［6］得到表2.
根据表2,找出相关信息,列出初始拟合方程：
y等于-243.17-6.28x1+1.63x2-0.33x3+0.35x4(1)
从式(1)可知,旅游收入与居民消费指数、旅行社的个数呈负相关,而与国内旅游人数、人均可支配收入呈正相关,结果与理想值不同.
4模型的修正
4.1多重共线性的检验
本文先对各变量取对数,再进行拟合,得到表3.
由表3可知,检验数有所减小,模型有所改进,但仍然不满足显著性.于是猜想上述模型存在多重共线性.然后,本文取得各变量的相关系数见表4.
由表4可以看出,各解释变量之间的相关系数都比较高,因此,存在多重共线性.
4.2多重共线性的修正
为解决多重共线性问题,本文采用逐步回归法.作logy对logx1的一元线性回归,logx2、logx3及logx4同理.整理结果见表5.
由表5可知,logx2的修正系数最大,而且也通过了t检验,现在以logx2为基础,顺次加入logx4、logx3、logx1进行拟合.当以logy、logx2、logx4做回归时,发现logx2的P值与R2变化很小,又因为此时logx4的P值与表3中logx4的P值相比较,两者都不显著,所以将x4的值剔除.当将logx3入基时,发现与x4同样的情形,所以将x2的值剔除.将logx1入基时,由于表3中logx1的P值显著,所以,将logx1值保留,此时的拟合方程为：
logy等于-7.01+1.36logx2+0.62logx1(2)
4.3异方差与自相关的检验
4.3.1异方差的检验
本文运用软件做残差和因变量的散点图,见下图.
然后,进行怀特检验,结果White统计量的P值大于给定的显著性水平,所以模型不存在异方差.
4.3.2自相关的检验
本文运用LM检验法判断模型的自相关性,结果P值小于显著性水平,所以模型存在一阶自相关现象.因此,再根据广义差分法进行拟合,整理结果见表6.
表6中D-W等于1.646864,而查表知,当变量为2,样本个数为18时Dl等于1.05Du等于1.53,所以此时模型没有自相关性.因为logx1的P值较大,所以对logy不显著.模型的拟合方程：
式(3)中,y为国内旅游总收入(亿元)；x1为居民消费指数；x2为国内旅游人数(百万人次).模型结果为：当旅游人数每增加1万人次时,旅游收入就增加0.0128亿元；在其他变量不变的情况下,当居民消费指数增加1时,旅游收入减少7亿元.
5结论
本文在做出一定假设的情况下,通过多重共线性检验,剔除部分变量,而剩下的两个解释变量能够更好地解释 “国内旅游收入的主要影响因素” 这个研究对象.对模型的计量结果进行分析后得出,国内旅游人数和居民消费指数是影响国内旅游收入的主要因素,且两种变量分别是正相关与负相关影响着旅游收入.这与前人的结果是不违背的,同时符合社会实际.因此,在优化国内旅游收入规模和结构时,就必须先使得国内旅游人数和人均消费指数的规模和结构得到优化.
参考文献：
［1］郭立军,黄金红.对影响国内旅游收入因素的实证分析［J］.全国商情：经济理论研究,2008(14)：114-115.
［2］王占祥.我国国内旅游收入的影响因素分析［J］.商场现代化,2008(36)：239.
［3］孙根年,薛佳.中国城乡居民国内旅游需求预测［J］.城市问题,2009(1)：68-72.
［4］李仕柯,许建国.对国内旅游收入影响因素的实证分析［J］.江西农业学报,2009,21(6)：172-174.
［5］安娜. 居民消费指数影响因素差异性研究［D］.太原：山西大学,2014.
［6］邹平. 金融计量学［M］.上海：上海财经大学出版社,2010.
上文总结：上述文章是关于实证分析和国内旅游和影响因素方面的旅游收入论文题目、论文提纲、旅游收入论文开题报告、文献综述、参考文献的相关大学硕士和本科毕业论文.
参考文献：
1、 社会医疗保险基金收入影响因素的实证分析 乌鲁木齐 马敏敏改革开放以来,基本医疗保险为保障我国社会成员的健康,完善社会主义市场经济体制,体现社会主义的优越性做出了巨大的贡献 2009年3月,国务院在下发的关于深化医药卫生体制改革的意见文件中.
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