影响中国旅游市场发展的因素.docVIP

影响中国旅游市场发展的因素 一、引言　　旅游业，国际上称为旅游产业，是凭借旅游资源和设施，专门或者主要从事招徕、接待游客、为其提供交通、游览、住宿、餐饮、购物、文娱等六个环节的综合性行业。旅游业是一种经济活动，旅游会辐射带动一系列产业的发展，它所产生的商业机会是很庞大的。当今社会，旅游业作为第三产业之中较为核心的产业，在调整社会经济结构，推动市场发展完善上具有相当大的作用。旅游业的发展对增加就业，稳定社会具有积极作用。而旅游收入是反映和衡量一个国家或地区旅游业发展水平的重要指标。在旅游业迅速兴起繁荣的今天，人们在其中找寻国民经济新的增长点。　　二、变量因素的选取和分析　　（1）被解释变量的选取。旅游收入（城镇居民旅游花费和农村居民旅游花费的总和0作为直接反应一个国家和地区旅游经济运行状况和效果，以及旅游市场发展好坏的直接因素，被选取为本文模型的被解释变量。（2）主要影响因素和解释变量的选取。国内旅游人数。国内人均消费。旅行社是旅游活动的组织者，与旅游饭店、旅游交通并称为旅游业三大支柱。另外，旅行社能将游客旅游活动所需要的各项条件因素有机结合在一起，产生新的旅游产品，规划全新的旅游路线，比如说周末短期游，商务游等新型旅游产品。再通过推销宣传的手段，将这些产品推销给游客。因此，这将大大的加强各个旅游部门之间的协调合作，为游客减少许多中间麻烦，也合理的保护了游客的切身利益。因此，旅游社的发展对于推动国内旅游市场的发展具有重要的意义，这两者之间也会存在某一种具体联系，值得我们探讨。　　三、实证分析　　1.数据分析。根据以上的分析，建立以下模型 Y=β1+β2X2t+β3X3t+β4X4t+Ut，式中，Yt为第t年全国国内旅游收入（亿元）；X2为国内旅游人数（百万人次）；X3为国内旅游人均花费（元）；X4为旅行社个数（个）。各解释变量前的回归系数预期都大于0。为建立模型，进行回归分析和参数估计。我们收集了1995―2014年的统计数据，　　2.参数估计。利用EViews6.0软件，生成Y、X2、X3、X4等数据，采用最小二乘法（OLS）方法估计模型参数，得到的回归结果。模型的估计结果是：=-6599.011+9.536178X2-15.42575X3-0.422765X4　　可以发现，该模型的可决系数和修正过后的可决系数都非常高，说明这个模型的拟合优度很好，明显显著。但是当α=0.05的时候，（20-4）=2.131，X4为负不符合经济意义。所以我们可以对这个模型得出结论，可能存在多重共线性。3.3 模型修正。　　多重共线性的检验。计算各个解释变量的相关系数，选择X2、X3、X4数据得到相关系数矩阵。由相关系数矩阵可以看出，各解释变量相互之间的相关系数较高（大于0.8），证实确实存在一定的多重共线性。　　所以最后的方程是：Y=-6445.918+ 7.838456X2+7.256803X3异方差的检验和消除。在实际的经济问题中经常会出现异方差这种现象，异方差的存在会影响模型的估计和运用。因此建立模型时，必须要注意异方差的检验，否则，可能在实际中会失去意义。对于异方差的修正我们选择采用加权最小二乘法（WLS）的方法，我们分别选用了多重权数可能性进行检验，选择权数为1/x2，建立模型。可以看出，nR?（5）=11.0705，异方差已被消除自相关的检验和修正。检验自相关存在与否对于模型具有重要意义。当存在自相关时，如果依然用满足古典假定的OLS法去估计参数及其方差，会低估真实的σ?，更会低估参数估计值的方差。因此，我们将对模型是否存在自相关进行检验。采用DW检验在显著性水平α=0.05下，查DW表，当n=20，k=2时，得上临界值du=1.537，下临界值dl=1.100，DW= 0.364128因为DW　　四、模型检验　　1. 经济意义检验。模型估计结果表明，在假定其他变量不变的情况下，当国内旅游游客人次每增加1百万人次，旅游景区收入增加8.487201元；在假定其他变量不变的情况下，当旅游人均花费每增加1元时，旅游景区收入增加11.43327万元。这与理论分析判断相一致。　　2.统计检验。拟合优度：由表中数据可得：R?=0.9983238，修正的可决系数为， =0.997696，这说明模型对样本的拟合很好。F检验：针对H0：β1=β2=0，给定显著性水平α=0.05，在F分布表中查出临界。由表中得到F=1840.986，由于后者大于前者，应拒绝原假设，说明回归方程显著，因此我们可以得出结论：国内旅游人次（X2）和旅游人均花费（X3）对国内旅游收入（Y）有显著影响。 t检验：分别对H0：βj=0（j=1，2），给定显著性水平α=0.05，查t分布表得自由度为18临界值 （18）=2.101。由表中数据可得两个解释变量对应的t统计量分别为2