2009对国内旅游收入影响因素的实证分析
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我国旅游业发展影响因素实证分析————————————————————————————————作者:————————————————————————————————日期:我国旅游业发展影响因素实证分析一、引言中国幅员辽阔,拥有五千年灿烂文明的历史和各具特色的秀丽山川,构成了异常丰富的旅游资源,对国内外游客都有着强大的吸引力,为旅游业提供了良好的发展基础。
旅游业一直被誉为“朝阳经济”、“无烟产业”,它作为一个具有巨大发展潜力的产业群体,在21世纪经济发展中一枝独秀,在国民经济中的地位日益重要,经济影响越来越受各国重视,成为推动社会经济发展的重要因素。
1998年,旅游业与经济产业和房地产业一起被确定为我国国民经济新的经济增长点,受到各级地方政府普遍重视。
2009年,国务院提出“把旅游业培育成国民经济的战略性支柱产业和人民群众更加满意的现代服务业”的发展战略目标,更赋予了旅游业“国计民生”的战略高端地位。
旅游业是一个关联带动性很强的综合性产业,对相关产业的带动,对经济结构的改善等都具有十分重要的作用,具体表现在增加外汇收入、加快货币回笼、扩大就业机会、带动相关产业、积累建设资金和促进贫困地区脱贫等。
除此之外,发展旅游业对一个国家或地区的社会、文化、环境也具有积极的作用和影响。
在当前经济形势比较严峻,外需不振和内需不足的情况下,旅游业的发展,尤其是国内旅游,对于扩大内需、调整产业结构和促进经济增长具有重要的经济意义。
因此,本文将我国旅游业发展作为研究对象,以经济学、统计学理论为指导,运用计量经济研究方法,通过相关模型的设定分析,量化研究我国旅游业的发展态势,分析各省市地区旅游业发展的影响因素,明晰旅游业增长原因,为实现中国城市和区域旅游业协调发展及旅游业经济管理决策提供政策建议和理论参考。
二、定性分析(一)我国旅游业发展现状随着经济的发展,人们生活水平的提高,旅游业已经成为中国社会新的经济增长点。
旅游产业是一个关联性很强的综合产业,一次完整的旅游活动包括吃、住、行、游、购、娱六大要素,旅游产业的发展可以直接或者间接推动第三产业、第二产业和第一产业的发展。
环球市场/市场论坛我国旅游收入影响因素的实证研究邹振华安徽财经大学经济学院摘要:随着我国经济的繁荣发展,居民收入也快速提升,由此也带动了旅游产业的迅速发展。
本文以经济学、统计学作为基础,用计量分析方法进行定量和实证分析,对国内旅游收入增长的因素进行研究,并给出一定的建议。
同时借鉴了统计年鉴的相关数据,在计量分析的基础上,建立EViews3.1模型,对旅游经济发展进行深入分析,以期对我国旅游产业的发展提供有益的参考。
关键词:旅游收入;计量分析;多重共线性;异方差一.引言随着我国经济的持续发展,我国居民的收入得到快速提升,由此居民的消费不断得到提高,这促使了人们对享受型生活的要求,从而促进了我国旅游业的高速发展。
旅游业作为一个新兴产业,对带动我国的GDP增长和提高居民消费水平都有着重要的作用。
大力发展国内旅游业,有利于调整服务产业结构,更有利于改善和提高居民的物质文化生活水平。
但是旅游产业是和各个产业都有关联的,它的发展受到多方面因素的影响。
那么如何刺激国内的旅游消费需求,增加旅游收入呢?下面我们对旅游经济的影响因素进行分析。
二.定性分析(一)我国旅游业发展现状改革开放以来,我国旅游消费快速增长,旅游消费水平从中低级向高级逐渐发展。
我国旅游业规模也在不断扩大居民国内旅游人均花费也在不断提高。
由此说明旅游已经成为国民生活的一部分,旅游消费已成为大众普遍的消费方式之一。
随着居民旅游需求的提高,我国旅游的基础设施和交通条件也在不断完善。
但是旅游业又不同于那些工业企业,旅游业作为一种“无烟产业”在发展经济的同时更好的保护了环境,更符合我国发展绿色经济的现状要求,因此旅游业的发展更加受到政府和国家的重视。
随着这一趋势的发展,旅游业将作为我国蓬勃发展的朝阳产业,在拉动经济增长,刺激消费需求方面扮演着重要的角色。
(二)我国旅游经济的影响因素分析通常认为旅游业发展与经济增长速度,地理位置,基础设施等因素有关,一个地区的经济发展水平往往与其经济结构,产业发展水平和人口密度有关。
关于国内旅游需求的计量经济学分析报告摘要:本文研究的是有关我国国内旅游需求的问题。
近几年国内旅游业的发展越来越好,需求越来越大。
中国国内旅游需求的主要影响因素是可支配收入,旅游需求的价格弹性较小。
随着旅游平均消费倾向不断上升、旅游边际消费倾向亦趋于稳定。
旅游市场潜力巨大,应当更好地考虑其他各因素对市场的需求的影响,才有利于我们对其内在机制的了解。
国内旅游市场的合理平衡依赖于旅游需求的大幅度增长,只有在旅游需求大幅度增长的情况下,才能改变旅游供给的过度竞争状态,实现较高效率的资源配置与供求平衡。
所以对国内旅游需求进行量化、模型化的分析是势在必行的。
本文运用了Eviews3.1软件进行研究操作。
关键字:回归分析多重共线性国内旅游需求一、问题的提出旅游业作为一个朝阳产业,目前已被列为世界第三大产业。
据了解,我国的旅游业较长期的保持7%年均增长率,已经成为国民经济新的经济增长点,旅游业带动了相关产业和社会经济的全面发展,已经成为我国经济发展的支柱性产业之一。
随着我国经济的快速发展和人民生活水平的提高,人们对旅游消费的需求也进一步提升。
有关数据统计,2009年我国全年旅游总收入为1.29万亿元,同比增长11.3%;全年国内旅游人数达1902百万人次,增长11.1%;国内旅游收入1.02万亿元,增长16.4%;国内旅游总花费为10,183.7亿元;而2011年我国国内旅游总花费为19305.4亿元,全年国内旅游人数达2641百万人次。
由此可见,旅游这一项目已被列入人们生活娱乐项目中,旅游越来越受到各类人士的青睐与追捧,在当今社会越来越主流。
据《2011中国旅游市场趋势观察研究预测报告》预测:到2020年中国将成为世界最大的旅游目的地国家,这十年也将成为中国旅游业发展的“黄金十年”。
在发展的同时旅游的方式也在改革。
其一,总所周知,当今社会互联网功能强大,旅游也一样可以借助互联网解决适应游客行、吃、住、游、玩一体化的需求;同时旅游作为一个整体的商业生态链,涉及到旅行服务机构、酒店、景区、交通等等,利用互联网可以将这些环节连成一个统一的整体,进而可以大大提高服务的水平和业务的来源。
国内旅游收入影响因素的计量分析一、国内旅游收入影响因素及其数据选择旅游业是一个依赖性很强的行业,它的发展受诸多因素的影响,例如春秋季往往会带来更多的收入、距离近的旅游地点反而更吸引人、经济状况好的国家游客更多、工资高的人更愿意出来旅游等等,甚至同一国家同一地区在不同时区也会有不同的旅游发展。
综合现有研究文献和有关资料调查,考虑到建模和数据搜集难易程度,将当前中国旅游收入影响因素归纳为以下几个方面:一是国内旅行人数。
对于任何行业来说,要想增加一个行业的收入,必须增加在这个行业消费的人数。
只有具备了庞大的消费人数,这个行业才会不断壮大,经济收入才会不断增加,旅游业就是这样的一个行业。
因此,国内旅游人数是旅游收入影响因素,对国内旅游收入有重要影响。
二是人均旅游花费。
旅游者的人均旅游消费水平与旅游收入成正比例变化,旅游者的支付能力强,旅游者的旅游花费越高,旅游收入也就越高,可见人均花费对旅游收入有很大的影响力。
人均旅游花费分为城镇人均旅游花费和农村人均旅游花费。
三是交通情况。
通常交通状况越好的地方无疑也更加吸引游客们,里程越远路费越高,给铁路局和收费站带来的收益也越大,也给本地带来更多的旅游收入,因此,交通情况是旅游收入的影响因素。
交通状况主要分为铁路里程和公路里程。
四是利率水平。
从长期来看,当利率水平上升时,人们会自发地把手中的持有的货币存入银行而不会拿出来消费,因此,利率水平越高,人们旅游支出也越少。
反之,利率水平越低,人们旅游支出就越多。
我们选用活期的银行利率作为影响旅游收入的利率水平。
表1 19941 1994——2012年中国旅游收入及影响因素的数据年中国旅游收入及影响因素的数据年份旅游收入Y(亿元)旅游人数X1(亿人次)城镇居民人均旅游花费X2(元)农村居民人均旅游花费X3(元)铁路营业里程数X4(万公里)公路里程X5(万公里)利率X619941023.51 5.24414.754.9 5.9111.78 3.15 19951375.7 6.2946454.9 5.97115.7 3.15 19961638.38 6.4534.170.5 6.49118.58 2.48 19972112.7 6.44599.8145.7 6.6122.64 1.71 19982391.18 6.95607197 6.64127.85 1.53 19992831.927.19614.8249.5 6.74135.170.99 20003175.547.44678.6226.6 6.87140.270.99 20013522.367.84708.3212.77.01169.80.99 20023878.368.78739.7209.17.19176.520.72 20033442.278.7684.92007.3180.980.72 20044710.7111.02731.8210.27.44187.070.72 20055285.8612.12737.1227.67.54193.050.72 20066229.7413.94766.4221.97.71345.70.72 20077770.6216.1906.9222.57.8358.370.77 20088749.317.12849.4275.37.97373.020.58 200910183.6919.02801.1295.38.55386.080.36 201012579.7721.038833069.12400.820.36 201119305.3926.41877.8471.49.32410.640.47 201222706.2229.57914.54919.76423.750.38二、模型设定、估计与修正二、模型设定、估计与修正将国内旅游收入作为因变量,国内旅游人次、城镇人均旅游花费、农村人均旅游花费、铁路里程、公路里程、利率水平等作为自变量,构建如下回归分析模型。
浅析我国旅游服务贸易国际竞争力及影响因素作者:李欣雨来源:《大经贸·创业圈》2020年第02期【摘要】改革开放以来,中国旅游服务贸易从弱到强、发展迅速,为国家创造的经济收入也不断增加。
但从2009年开始,我国旅游服务贸易呈现持续进出口逆差态势,逆差过大不仅影响外汇收入,同时对我国旅游业的建设及其国际竞争力带来了不可忽视的影响。
本文首先介绍了我国旅游服务贸易背景及发展现状,对服务贸易特点进行总结分析,并对影响旅游服务贸易的发展因素做出分析总结,并对分析结果提出建议。
【关键词】旅游服务贸易国际竞争力影响因素一、旅游服务贸易概念及其发展现状1.1旅游服务贸易概念。
旅游服务贸易是一种国际服务贸易,是指一国或地区旅游从业者运用可以控制的旅游资源对其他国家或地区的消费者提供适当的服务并获得一定报酬的旅游贸易活动。
旅游服务贸易包括外国旅游人员的入境游和本国旅游人员的出境游,即国际收入游和国际支出游。
1.2旅游服务贸易发展现状。
1.2.1; 2018年国内旅游市场保持平稳增长态势,入境旅游市场稳定且缓慢地回升,出境旅游市场发展迅速。
全年国内旅游人数达55.39亿人次,比上年同期增长了10.8%;入境旅游人数达14120万人次,比上年同期增长了1.2%;出境旅游人数达14972万人次,比上年同期增长14.7%;全年实现旅游总收入5.97万亿元,同比增长10.5%。
1.2.2. 旅游业自身发展实力有限,政策力度不够。
政府政策扶持力度不够,外加自身发展的实力相比其他产业来说比较薄弱,一系列相关的法律法规还尚未完善,且有利于旅游业的其他有利政策未出台,因此,产业在其发展过程中就会面临比较大的困难。
二、旅游服务贸易的特点2.1.旅游服务贸易的国际性。
跟国内旅游相比,国际旅游服务贸易最大的特点就是旅游贸易的跨国性,不管是出境游还是入境游,它的本质都是跨国界,由此决定了国际旅游服务贸易一定是国家之间的服务贸易,国际旅游服务贸易不同于国内旅游服务贸易,其具有内容多样、手续繁杂、程序复杂等特点。
关于影响中国旅游业发展因素的实证分析【摘要】本文通过实证分析探讨了影响中国旅游业发展的因素。
在分析了研究背景、研究目的和文献综述。
在重点分析了宏观经济因素、政策因素、社会文化因素、技术因素和环境因素对中国旅游业的影响。
在对以上因素进行综合分析,提出了相应的启示和建议,并展望了未来发展趋势。
本研究发现,中国旅游业在面临多方面因素的影响下呈现出持续增长的趋势,同时也应对相关问题做出及时调整和应对措施,以实现可持续发展。
【关键词】中国旅游业发展、影响因素、实证分析、宏观经济、政策、社会文化、技术、环境、综合分析、启示、建议、未来展望1. 引言1.1 研究背景中国旅游业发展受多种因素的综合影响,包括宏观经济因素、政策因素、社会文化因素、技术因素和环境因素等。
通过对这些因素的实证分析,可以更好地了解它们对中国旅游业发展的影响机制,为政府和企业提供科学的决策和管理建议,促进中国旅游业的持续健康发展。
本研究将重点关注这些因素对中国旅游业发展的影响,探讨其作用机制,为促进中国旅游业的可持续发展提供理论依据和实践指导。
1.2 研究目的中国旅游业是我国重要的经济支柱产业之一,对推动国民经济发展和促进社会繁荣具有重要意义。
深入研究影响中国旅游业发展的因素,对于指导相关政策的制定和推动旅游业健康发展至关重要。
本文旨在通过实证分析,探讨宏观经济因素、政策因素、社会文化因素、技术因素和环境因素对中国旅游业的影响,为政府部门和企业提供决策参考。
通过研究,我们可以深入了解各种因素对中国旅游业的作用机制和影响程度,为进一步促进旅游业的发展提供理论支持和实践指导。
通过实证分析,可以为中国旅游业可持续发展提供实用建议,推动我国旅游业朝着更加绿色、健康、可持续的方向持续发展。
1.3 文献综述文献综述部分主要对国内外学者关于影响中国旅游业发展因素的研究成果进行总结和分析。
在国外,许多学者对宏观经济因素、政策因素、社会文化因素、技术因素和环境因素对旅游业发展的影响进行了深入研究。
江西农业学报 2009,21(6):172~174A cta A gr i culturae Jiangx i对国内旅游收入影响因素的实证分析李仕柯,许建国收稿日期:2009-04-13作者简介:李仕柯(1982-),女,河南内乡人,在读研究生,从事技术经济研究。
(河南农业大学经济与管理学院,河南郑州450002)摘 要:运用Ev ie w s 软件,从影响国内旅游收入的因素中选取国内旅游人数、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,利用逐步回归和主成分分析法对模型消除多重共线性,科学地确定了国内旅游收入预测模型,可为以后制定旅游相关政策提供理论依据。
关键词:旅游收入;多重共线性;主成分分析中图分类号:F592.3 文献标识码:A 文章编号:1001-8581(2009)06-0172-03近年来,我国旅游业一直保持较高的发展速度,旅游业作为国民经济新的增长点,在整个社会经济发展中的作用日益显现。
我国的旅游业分为国际旅游和国内旅游两大市场,虽然国际旅游外汇收入的年均增长率高于国内旅游收入,但国内旅游收入在我国旅游收入中占50%以上的比例,而且近些年来国内旅游收入年增长率已明显超过国际旅游收入的年增长率,因此,有必要对影响国内旅游业快速发展的因素进行研究。
在以往的研究我国国内旅游收入的文献中,大多学者借鉴统计年鉴中的旅游业相关数据资料,运用单一的经济模型进行分析,进而提出增加国内旅游收入的对策措施。
孙根年等采用Co bb-Douglas 生产函数和对数直线模型,分析了人均收入驱动下的我国城市和农村居民国内旅游客流量及出游率的变化,为定量预测城市和农村居民国内旅游提供了科学依据[1]。
黄金红等运用计量经济软件的分析结果为,国内旅游人数、人均花费(城镇居民人均旅游支出和农村居民人均旅游支出)是影响旅游收入的主要因素[2,3]。
王占祥的研究结果为,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,并采用岭回归法降低多重共线性对所建立的回归模型的影响[4]。
关勇等在2005年采用回归分析和灰色系统相关分析等统计学方法,从定量的角度,分析影响我国国内旅游需求的因素,并运用灰色系统模型对未来5年我国国内旅游的发展规模加以预测[5]。
从以上我们可以看出,在样本资料的选取和多重共线性的消除方面,不同的学者采用了不同的方法,尤其是在样本资料影响因素的选取上,学者们很少同时考虑交通条件对国内旅游收入的影响,这是一个很重要的变量,因此也要考虑。
主成分分析法利用降维的思想,在消除多重共线性的同时避免了序列相关,从而可以更科学地构建国内旅游收入的预测模型,实证分析表明,所构建模型能够很好预测我国国内旅游收入。
1 数据的选择与处理1.1 影响因素的选择 影响国内旅游收入的因素有很多,包括国内旅游人数、居民人均花费及交通条件、服务设施、接待机构设施等。
经分析,影响国内旅游收入(y )的因素主要有国内旅游人数(x 1)、城镇居民人均旅游支出(x 2)、农村居民人均旅游支出(x 3)、公路里程(x 4)、铁路里程(x 5)。
表1 国内旅游收入数据资料年份国内旅游收入(亿元)国内旅游人数(百万人次)城镇居民人均旅游支出(元)农村居民人均旅游支出(元)公路里程(万km )铁路里程(万km )19941023.5524414.6754.88111.785.919951375.7629464.0261.47115.76.238919961638.4639.5534.170.45118.586.4919972112.7644599.8145.68122.646.619982391.2695607197127.856.6419992831.9719614.8249.5135.176.7420003175.5744678.6226.6140.276.8720013522.4784708.3212.7169.87.005820023878.4878739.7209.1176.527.1920033442.3870684.9200180.987.320044710.71102731.8210.2187.077.4420055285.91212737.1227.6334.527.5437620066229.71394766.4221.9345.77.7083820077770.621610906.9222.5358.377.7965903注:资料来源于 中国统计年鉴(2008) 。
1.2 模型设定与估计 利用Evie ws软件,用OLS法估计得到模型:^Y=-678.369+4.203x1+5.299x2+2.443x3+1.523x4-536.829x5(-0.564) (8.092) (4.745) (2.408) (1.083) (-2.111) R2=0.9976,修正后的R2=0.9960,F=653.596,D W=1.397。
1.3 模型的检验 由于R2较大且接近于1,而且F=653.596>F0.05(5,8)=3.69,所以国内旅游收入与上述解释变量间总体线性关系显著。
但由于t0.025(14-5-1)=2.306,不仅x4、x5前参数估计值未能通过t检验,而且x5符号的经济意义也不合理,这表明解释变量之间存在多重共线性。
表2 相关系数矩阵y x1x2x3x4x10.9824x20.93720.8672x30.68660.56600.8117x40.93140.95690.78720.5177x50.94370.90650.95760.76440.8522由相关系数矩阵可以看出,每个要素与国内旅游收入的相关系数都较高,而且解释变量之间的相关系数也较高,证实解释变量之间确实存在严重的多重共线性。
2 消除多重共线性方法消除多重共线性的常用方法有逐步回归法、差分法、岭回归法等,本文选择逐步回归和主成分分析两种方法。
2.1 用逐步回归法修正多重共线性 根据理论分析,国内旅游人数应该是国内旅游收入最主要的影响因素;相关系数检验也表明,国内旅游人数与国内旅游收入的相关性最强,且参数估计值的符号合理,而且也通过了F检验和t检验。
所以,以y与x1之间的回归模型作为最基本的模型,再逐个引入x2、x3、x4、x5!,最终以y=f(x1,x2)为最优,最终确定模型为:^Y=-3490.932+4.098x1+5.144x2(-13.136) (15.223) (7.650)R2=0.9945,修正后的R2=0.9935,F=992.3896, D W=1.194。
这说明,在其他因素不变的情况下,当国内旅游人数x1增加100万人和城镇居民人均旅游支出x2增长1元时,国内旅游收入y将分别增长4.098亿元和5.144亿元。
可见,解释变量国内旅游人数、城镇居民人均旅游支出、农村居民人均旅游支出、公路里程、铁路里程的相关性较强,在模型中引入相关性较强的解释变量,会影响参数的估计值和t检验值,这正是多重共线性产生的影响。
对于最后确定的模型还存在一些问题,一是D W值=1.191,可能还存在自相关性;二是样本容量为14,引入了5个解释变量,模型的估计结果可能并不可靠,过高的拟合优度可能提供的是虚假信息。
因此有必要进一步分析。
2.2 用主成分分析处理多重共线性模型2.2.1 计算特征值和特征向量 利用SPSS软件计算出解释变量相关系数矩阵的特征值为:1=4.217,2=0.606,3=0.115,4=0.038,5= 0.024此时,∀i=0.000268#0,即标准化后的样本数据矩阵是一个病态矩阵,这也验证了上述的结论,模型中存在多重共线性。
2.2.2 主成分回归1、2、3所对应的主成分的累计概率已达到98.77%;1、2、3对应的标准化特征向量为:u1=(0.875,0.559,0.249,0.945,0.658)u2=(0.287,0.591,0.948,0.263,0.527)u3=(0.366,0.569,0.198,0.174,0.516)所以3个主成分为:Z1=0.875X1+0.559X2+0.249X3+0.945X4+0.658X5(1)Z2=0.287X1+0.591X2+0.948X3+0.263X4+0.527X5(2)Z3=0.366X1+0.569X2+0.198X3+0.174X4+0.516X5(3)其中,Xi均为标准化后的解释变量。
从主成分个变量的系数值可以看出,第一主成分Z1主要反映了X1、X4、X5的变化,即综合反映了与国内旅游收入正相关的影响;第二主成分Z2主要反映了农村居民人均旅游支出的变化;第三主成分Z3则主要反映了城镇居民人均旅游支出的变化。
将SPSS软件中自动生成的主成分Z1、Z2、Z3的样本得分值转入Evie w s软件之后,先对变量y进行标准化处理:YZ=(y-3527.7786)/1927.487再将标准化后的Y Z关于Z1、Z2、Z3回归,得到如下估计结果:^YZ=0.797Z1+0.428Z2+0.407Z3(4)(20.71)(11.12)(10.57)修正后的R2=0.9808,D W=1.81。
可以看出,Z1、Z2、Z3的t检验值都很显著,模型拟合优度达到98.08%,此时D W=1.81,可以确定模型中不存在自相关。
2.2.3 最终模型 最后将(1)(2)(3)式代入主成分回1736期 李仕柯等:对国内旅游收入影响因素的实证分析归模型(4)中,得到:^Y Z =0.969X1+0.930X2+0.684X3+0.937X4+0.959X5(5)表3 描述统计量变量均值标准差^i ^b iy3527.77861927.487/-36627.048 x1888.8929321.8610.9695.806x2656.2929128.8270.93013.918x3179.264367.4810.68419.551x4187.507189.7350.93720.128x56.950.5650.9593271.141此时模型中的个变量为标准化变量[6]。
利用各变量的均值、标准差和参数估计值之间的关系可以求得我国国内旅游收入的预测模型为:y=-36627.048+5.806x1+13.918x2+19.551x3+20.128x4+3271.141x5将拟合预测值与实际值比较后得知,模型有很高的拟合优度,并且模型中各变量系数符号的经济意义合理。
这说明,在其他因素不变的情况下,当国内旅游人数增加100万人、城镇居民人均旅游支出增长1元、农村居民人均旅游支出增长1元、公路里程增加1万km和铁路里程分别增加1万k m时,国内旅游收入将分别增长5.806、13.918、19.551、20.128和3271.141亿元。