我国国内旅游收入影响因素的多元回归分析
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我国国内旅游收入的影响因素分析
我国国内旅游收入的影响因素分析本文采用我国居民国内旅游消费收入的实际数据为依据，从实证的角度就人均GDP、旅游人数和国内物价水平对国内旅游收入的影响进行实证研究。
分析结果表明，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。
最后，针对我国目前的国内旅游现状提出了有针对性的建议。
标签：旅游收入人均GDP 旅游人数物价水平一、引言旅游业作为一个具有很强关联性的产业，其对经济发展有着很大的影响。
国外一些学者认为，旅游业发展对国民经济增长有正向促进作用。
国内学者也就旅游业对国民经济的贡献分别在整体层面和省际(或地区) 层面上进行了理论分析和实证检验。
作为一种资金流入，旅游外汇收入为我国的经济发展提供了重要的资金支持，提升了旅游区居民的生活水平，并通过加强基础设施建设，进一步推动了总体经济增长。
20世纪90年代以来，随着我国国民经济的飞速发展，我国的旅游业也呈现出迅猛发展的态势。
1991年～1995年间，城镇居民收入逐年增加，人均消费水平逐步提高，加之可自由支配时间的增多以及旅游交通设施的完善，是我国国内旅游业大力发展的时期。
1996年～1999年间，新工时制度的实行、有薪假期时间的增多，以及旅游交通设施的进一步完善，旅游已成为人们的一种生活时尚。
然而我国的国内旅游还存在问题，许多因素影响着旅游消费的实现。
本文主要根据我国近几年来的国内旅游收入、人均GDP、旅游人数和物价水平之间的相关关系对我国的旅游收入进行研究，以期对旅游事业的发展提供建议。
二、数据及模型的构建中国国际旅游收入从1994年开始采用与国际接轨的抽样调查统计方法。
本文选择1994年作为分析的起点时间，1994年到2006年中国国内旅游收入的年度数据来自《中国统计年鉴》（1995年～2007年）。
为了对影响我国国内旅游收入的因素进行研究，建立下面的计量模型：其中，LS表示旅游收入，PGDP表示人均GDP，LR表示旅游人数，WS表示物价水平。
我国国内旅游收入的主要影响因素的计量模型分析
我国国内旅游收入的主要影响因素的计量模型分析引言：近年来，我国国内旅游业取得了快速而稳定的发展，成为国民经济的重要支柱。
然而，国内旅游收入的增长速度却受到许多因素的制约。
因此，了解这些影响因素的统计模型分析对于指导旅游发展政策和促进旅游经济增长具有重要意义。
本文将采用计量模型的方法来分析我国国内旅游收入的主要影响因素。
一、理论框架国内旅游收入的主要影响因素通常包括经济因素、政策因素和社会文化因素。
经济因素主要涉及国内生产总值、人均收入、人口规模等；政策因素主要指国家的旅游政策和相关政策的变化；社会文化因素主要包括旅游消费习惯、旅游意愿等。
二、计量模型（1）模型设定根据以上理论框架，我们可以设定以下计量模型：Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+ε其中，Y代表国内旅游收入；X1代表经济因素；X2代表政策因素；X3代表社会文化因素；ε代表误差项。
（2）变量选择为了使用统计数据进行计量模型分析，我们需要选取能够反映经济、政策和社会文化因素的变量。
一般来说，国内生产总值、人均收入、人口规模可以作为经济因素的代表变量；旅游政策调整指数、旅游项目投资额可以作为政策因素的代表变量；旅游消费习惯调查数据、旅游意愿调查数据可以作为社会文化因素的代表变量。
（3）数据采集我们可以通过国家统计局和其他相关机构的统计数据来获得上述变量的时间序列数据。
为了分析的准确性，可以选择近十年的数据进行统计分析。
（4）模型估计通过计量模型的估计，可以得到各个影响因素的系数。
根据系数的正负和大小，可以判断不同因素对国内旅游收入的影响程度。
同时，也可以进行回归统计检验，评估模型的拟合优度。
三、模型实施与结果分析在收集到相应的数据后，我们可以利用计量模型进行实施并分析模型结果。
例如，假设我们得到以下结果：Y=-0.2+0.5X1+0.3X2+0.1X3此时，经济因素和政策因素对国内旅游收入的影响较大，而社会文化因素的影响相对较小。
经济因素和政策因素的系数为正值，说明它们的增加会促进国内旅游收入的增长。
国内旅游收入影响因素的计量分析
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。
基于多元回归模型的中国旅游收入影响因素研究
关键词 ： 旅游收入 ； 影 响因素； 多元 回 归 模 型
中 图分 类 号 ： Ｆ ５ ９ ２ ． ３
文 献标 志码 ： Ａ
文章编号 ： １ ６ ７ １ —１ ８ ０ ７ （ ２ ０ 】 ３ ） ｌ １ —０ １ 】 ８ —０ ６
随着人 民生 活水 平 的提高 和产业 结构 的调 整 ， 旅 游 业 以其强 劲 的势 头成 为 中 国经 济 产业 中最 具 活 力 的产业 之 一， 在 国 民 经 济 中 占据 重 要 的 地 位 。２ ０ １ １
因此本文将从国内旅游收入与国际旅游收入两个方面考虑根据中国19922011年近20年的旅游相关数据采用计量经811济模型的方法分别建立国内旅游收入与国际旅游收入的多元回归模型并且以前十年19922001与后十年20022011这两个时期对国内旅游收入影响因素国际旅游收入影响因素进行对比分析在明确影响国内旅游收入与国际旅游收入的主要因素的基础上提出相应的措施以提高中国旅游收入促进中国旅游业的发展为国家有效推进国民经济的平稳快速可持续发展决策提供可靠依据
和 周久 贺则应 用灰 色 关 联 分 析法 得 出影 响 国 内旅 游 收 入 的主导 因素 是 ： 城 镇 居 民家 庭 人 均 可 支 配 收 入 、 职 工年 平均 工资 和人 均 国内生 产总值 在 国际旅 游 收入方 面 ， 则研究 方 法各 异 ， 邢 珏珏 ， 李业 锦 等利 片 Ｊ 皮 尔逊 相关法 探讨 了我 国 国 际旅 游 竞 争 优 势 的影 响 因
第 １ ３ 卷 第 １ ｌ 期 ２０ １ ３钲 １ ｏ １ ． １ ３ ． Ｎ Ｏ ． １ １
Ｎｏｖ ｅ ｍｂ ｅｒ ． ２ ｒ ） ］ ３
基于多元回归模型的中国旅游收入影响因素研究
薛 媛
中 图分 类 号 ： Ｆ ５ ９ ２ ． ３
文 献标 志码 ： Ａ
文章编号 ： １ ６ ７ １ —１ ８ ０ ７ （ ２ ０ 】 ３ ） ｌ １ —０ １ 】 ８ —０ ６
随着人 民生 活水 平 的提高 和产业 结构 的调 整 ， 旅 游 业 以其强 劲 的势 头成 为 中 国经 济 产业 中最 具 活 力 的产业 之 一， 在 国 民 经 济 中 占据 重 要 的 地 位 。２ ０ １ １
因此本文将从国内旅游收入与国际旅游收入两个方面考虑根据中国19922011年近20年的旅游相关数据采用计量经811济模型的方法分别建立国内旅游收入与国际旅游收入的多元回归模型并且以前十年19922001与后十年20022011这两个时期对国内旅游收入影响因素国际旅游收入影响因素进行对比分析在明确影响国内旅游收入与国际旅游收入的主要因素的基础上提出相应的措施以提高中国旅游收入促进中国旅游业的发展为国家有效推进国民经济的平稳快速可持续发展决策提供可靠依据
和 周久 贺则应 用灰 色 关 联 分 析法 得 出影 响 国 内旅 游 收 入 的主导 因素 是 ： 城 镇 居 民家 庭 人 均 可 支 配 收 入 、 职 工年 平均 工资 和人 均 国内生 产总值 在 国际旅 游 收入方 面 ， 则研究 方 法各 异 ， 邢 珏珏 ， 李业 锦 等利 片 Ｊ 皮 尔逊 相关法 探讨 了我 国 国 际旅 游 竞 争 优 势 的影 响 因
第 １ ３ 卷 第 １ ｌ 期 ２０ １ ３钲 １ ｏ １ ． １ ３ ． Ｎ Ｏ ． １ １
Ｎｏｖ ｅ ｍｂ ｅｒ ． ２ ｒ ） ］ ３
基于多元回归模型的中国旅游收入影响因素研究
薛 媛
对我国国内旅游收入影响因素的研究分析
型， 研究 Ｇ Ｄ Ｐ及 国家节 假 日对我 国国 内旅游 收入 的影 响。 在选 取解释 变量 时 ， Ｇ Ｄ Ｐ是 解 释 变 量 的 首 选 。张 冬 梅
（ ２ ０ １ ２ ） 、 王鑫 （ ２ ０ １ １ ） 认为 Ｇ Ｄ Ｐ 能 够 清楚 的反映 我 国经济 发展 状
通 过 相关 资料 文献 研 究发 现 。 影 响 我 国 国 内旅 游 收 入 的 因
机 会 。从微 观上 看 ， 旅 游业 与人 民 的生活 息息 相关 ， 是 国 民新 的 娱乐 消遣 方式 ， 甚至 是潮 流 的生活 方式 。旅行人次上 。别出心裁的是 ， 王婷婷、 黄磊（ ２ ｏ １ ２ ） 谨慎地
选取 了三个 变量 进 行分析 ， 认 为除 了国 内旅游 人 次 、 居 民 收入 ， 出入 境旅 游人 数对 我 国国 内旅 游 收入也 是有 影响 的 。而 张冬梅
康 的发展 ， 亟 需研 究影 响我 国旅 游收入 的 因素 。经研 究发现 ， 人均 Ｇ Ｄ Ｐ 、 居 民家庭 可支 配收入 、 国 内旅 游人 数 、 旅 行 社数 量 及 铁路公 路 长度 都是影 响我 国国 内旅 游 收入 的 因素 。 通过 计 量的 方法对 以上 五个 影响 因素进行 分析 ， 分析 影 响我 国 国内旅
一
游收入的影响作用也是巨大的。其中张杨玉婷（ ２ ０ １ ３ ） 在建立模
型时， 用 旅行 社数 量和 星级饭 店数量 反 映旅游 业发 展状 况 。
现 如今 ， 有 关我 国 国内旅 游 收入 的研 究 多是 集 中在 对 影 响 因素分 析 的研究 上 。在对 影响 我 国国内旅 游 收入影 响 因素进 行 分析时 ， 主 要从 交通 、 游览 、 住宿、 餐饮 、 购物、 文 娱 这六 个 环 节 进 行 分 析 。研 究 过程 中发 现 ，大 多 数 研 究选 取样 本 数 据 均 在 ２ ０ １ ０ 之前 ， 数 据 没有 进行 及 时 的更新 ， 且对 研 究 变 量 因 素 的选
（ ２ ０ １ ２ ） 、 王鑫 （ ２ ０ １ １ ） 认为 Ｇ Ｄ Ｐ 能 够 清楚 的反映 我 国经济 发展 状
通 过 相关 资料 文献 研 究发 现 。 影 响 我 国 国 内旅 游 收 入 的 因
机 会 。从微 观上 看 ， 旅 游业 与人 民 的生活 息息 相关 ， 是 国 民新 的 娱乐 消遣 方式 ， 甚至 是潮 流 的生活 方式 。旅行人次上 。别出心裁的是 ， 王婷婷、 黄磊（ ２ ｏ １ ２ ） 谨慎地
选取 了三个 变量 进 行分析 ， 认 为除 了国 内旅游 人 次 、 居 民 收入 ， 出入 境旅 游人 数对 我 国国 内旅 游 收入也 是有 影响 的 。而 张冬梅
康 的发展 ， 亟 需研 究影 响我 国旅 游收入 的 因素 。经研 究发现 ， 人均 Ｇ Ｄ Ｐ 、 居 民家庭 可支 配收入 、 国 内旅 游人 数 、 旅 行 社数 量 及 铁路公 路 长度 都是影 响我 国国 内旅 游 收入 的 因素 。 通过 计 量的 方法对 以上 五个 影响 因素进行 分析 ， 分析 影 响我 国 国内旅
一
游收入的影响作用也是巨大的。其中张杨玉婷（ ２ ０ １ ３ ） 在建立模
型时， 用 旅行 社数 量和 星级饭 店数量 反 映旅游 业发 展状 况 。
现 如今 ， 有 关我 国 国内旅 游 收入 的研 究 多是 集 中在 对 影 响 因素分 析 的研究 上 。在对 影响 我 国国内旅 游 收入影 响 因素进 行 分析时 ， 主 要从 交通 、 游览 、 住宿、 餐饮 、 购物、 文 娱 这六 个 环 节 进 行 分 析 。研 究 过程 中发 现 ，大 多 数 研 究选 取样 本 数 据 均 在 ２ ０ １ ０ 之前 ， 数 据 没有 进行 及 时 的更新 ， 且对 研 究 变 量 因 素 的选
我国国内旅游业收入的影响因素分析
我国国内旅游业收入的影响因素分析一、我国旅游业影响因素的选取1.人均可支配收入---人均可支配收入直接影响着旅游业收入。
随着市场经济的稳定发展和改革开放政策的深入发展，我国的人均可支配收入（包括城镇居民人均可支配收入和农村居民人均可支配收入）有了很大的增长，，这种提高不仅表现在物质生活的提高，也表现在精神需求的提高。
而我国旅游业的发展壮大就是精神需求提高的表现。
2.旅行社的数量---我国旅游业的基础设施建设，开发和管理也不同程度的影响着旅游业收入。
随着我国旅游业基础设施的不断完善，管理水平的不断提高，对我国旅游业起到了积极地促进作用。
这些具体包括就有旅行社的数量。
3.旅游人数---旅游人数也是影响旅游收入的重要因素。
随着物质水平的提高，人们的精神需求也不断提高以适应其发展，反映在旅游业就是旅游人数的不断上升。
综上所述，将城镇居民人均可支配收入，农村居民人均可支配收入，旅游人数，旅游社数量作为模型的解释变量。
二、模型的建立（一）相关数据通过查阅资料和上网搜索得到以下数据：表1 旅游业收入及其影响因素统计资料年度国内旅游收入Y亿元) 城镇居民可支配收入X1（元）农村居民可支配收入X2（元）国内旅游人数X3（百万）旅行社数量X41997 1375.7 4283 1577.74 629 43821998 1638.4 4838.9 1926.1 640 38461999 2112.7 5160.3 2090.1.1 644 42522000 2391.2 5425.1 2162 695 62222001 2831.9 5854 2210.3 719 73262002 3175.5 6280 2253.42 744 89932003 3522.4 6859.6 2366.4 784 105322004 3878.4 7702.8 2475.63 878 115522005 3442.3 8472.2 2622.24 870 133612006 4710.7 9421.6 2936.4 1102 149272007 5285.9 10489.7 3254.9 1212 168462008 6229.7 11759 3587 1394 179572009 7770.6 13786 3886 1610 189432010 8749.3 15781 4782.1 1712 206912011 10184 17175 5153 1902 21649（二）建立模型1.利用Eview软件输入相关数据通过最小二乘法建立线性模型，估计结果如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate:06/03/11 Time: 16:23Sample: 1995 2009Included observations: 15Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -2133.380 625.6159 -3.410047 0.0067X1 0.123939 0.396213 0.312809 0.7609X2 1.049939 0.847476 1.238902 0.2437X3 2.180942 1.866715 1.168331 0.2698X4 0.019032 0.065325 0.291350 0.7767R-squared 0.989786 Mean dependent var 4486.580Adjusted R-squared 0.985701 S.D. dependent var 2670.023S.E. of regression 319.2817 Akaike info criterion 14.63123Sum squared resid 1019408. Schwarz criterion 14.86724Log likelihood -104.7342 F-statistic 242.2655Durbin-Watson stat 1.421046 Prob(F-statistic) 0.000000回归结果为：∧=-2133.308+0.123939x1+1.049939x2+2.180942x3+0.019032x4yit=（-3.410047）（0.312809）（1.238902）（1.168331）（0.291350）∧R2=0.989786 F=242.2655由以上数据可知，模型拟合很好。
基于多元线性回归的旅游业收入影响因素分析
五、结论与建议
4、弘扬社会文化：政府可以加大对本地文化的宣传力度，提高人们对本地文 化的认知和认同感。同时，还可以通过举办文化活动、开发文化旅游产品等方式 吸引更多游客前来参观和体验当地文化。
参考内容
内容摘要
旅游业作为全球经济的重要支柱，其发展状况对于区域经济增长和国家财富 积累具有显著影响。旅游收入作为旅游业发展的核心指标，探究其来源及影响因 素具有重要意义。本次演示基于多元线性回归模型，分析旅游收入来源及影响因 素，旨在为旅游业发展提供理论支持和实践指导。
内容摘要
根据多元线性回归模型的分析结果，我们发现以下结论： 1、经济增长对旅游收入具有显著正向影响，但这种影响存在一定的滞后效应。 这意味着当经济蓬勃发展时，旅游收入也会随之增长，但这种增长需要一定时间 才能体现出来。
内容摘要
2、游客数量是旅游收入的重要来源，二者之间存在明显的正相关关系。因此， 提高游客数量是增加旅游收入的有效途径。
三、影响因素分析
2、经济发展：经济发展水平直接影响人们的旅游消费能力。当经济发展良好 时，人们的收入水平提高，旅游消费也会相应增加。反之，当经济发展不佳时， 人们的旅游消费可能会减少。
三、影响因素分析
3、自然环境：自然环境是旅游业发展的重要基础。自然环境的优劣直接影响 旅游业的吸引力。例如，气候宜人、风景优美、空气质量好的地区往往更受游客 欢迎。
内容摘要
多元线性回归模型是一种常见的统计模型，用于分析多个解释变量与因变量 之间的线性关系。本次演示首先选择了旅游收入作为因变量，然后将经济增长、 游客数量、旅游资源禀赋、产业结构、政策环境等多个因素作为解释变量。数据 来源于国家统计局、旅游局以及相关政府部门，涵盖了近十年的数据。
内容摘要
基于多元线性回归模型的国内旅游消费分析
2、结果解释
2、加大对旅游景区的投资力度：提升景区的数量和质量，以吸引更多的游客 前来游览和消费。同时要注重保护景区生态环境，实现可持续发展。
2、结果解释
3、加大对酒店等旅游基础设施的投资力度：提升酒店的数量和质量，以吸引 更多的游客前来住宿和享受美食等服务。同时要注重提高酒店服务质量和效率， 以满足游客的需求和期望。
2、结果解释
（2）居民人均收入：回归系数为0.093，表明居民人均收入对旅游消费的影 响为正。居民的收入水平直接影响了其消费能力和旅游消费意愿。当居民人均收 入增加时，人们的消费能力增强，进而导致旅游消费的增加。因此，政府应通过 提高居民收入水平，增加居民的旅游消费意愿和能力。
2、结果解释
（3）旅游资源丰度：回归系数为0.012，表明旅游景区数量对旅游消费的影 响为正。一个地区的旅游资源丰度直接影响了该地区的旅游消费水平。当旅游景 区数量增加时，人们的可选择的旅游景点增多，进而导致旅游消费的增加。因此， 政府应加大对旅游景区的投资力度，提升景区的数量和质量，以吸引更多的游客 前来游览和消费。
2、结果解释
结论和建议 本次演示基于多元线性回归模型对国内旅游消费进行分析得出以下结论：GDP 总量、居民人均收入、旅游资源丰度和旅游基础设施状况对国内旅游消费有着显 著的影响。因此，政府应采取以下措施以促进国内旅游市场的发展：
2、结果解释
1、提高经济发展水平：通过优化产业结构、提高科技创新能力等措施来促进 经济发展，增加居民的可支配收入，从而促进国内旅游市场的发展。
2、结果解释
（4）旅游基础设施状况：回归系数为0.076，表明酒店数量对旅游消费的影 响为正。一个地区酒店数量越多等级越高，该地区的旅游业发展水平也就越高， 从而吸引更多的游客前来旅游和消费。因此，政府应加大对酒店等旅游基础设施 的投资力度，提升酒店的数量和质量，以吸引更多的游客前来住宿和享受美食等 服务。
基于多元线性回归分析的国内旅游收入预测
大 ，因此 ，在 多元 回归分析 中，一般 用调整 的多重判 定系数 《
二 多元线性 回归模 型的介绍
（ 一） 多元 回归模型 与回归方程
多元 回归模型 的一 般形 式为 ：
（ 群＝ １ － （ １ 一 Ｒ ２ ） （ — ＿ ） ） 来度 量回 归方 程的 拟合 优度。 越接
２Ｏ１ ５ ４５ ４５ ９ ２Ｏ１ ４ ４７６ ７ ５ ２Ｏ１ ５ ５２ ５５ ２
４１ ４０ ５ ４５８ ５７ ５１ ７ ５ ６ ５９５ ５１ ６ ５ Ｏ８
６ ８８ ０５ ７ ５０ ０２ ７ ７６ ４４
６ ４ ４８ ６ ５Ｏ ８ ７ ６５ ４ ８ ４５ ９ ８７ ２ ５
１ ２７ ９２７ １ ５２ ６１ ９ １ ８ Ｏ５ ９
２０ ４ ０ ２４ ２４ ３０ ４６ ７ ８５ ４４ ７６
５２ Ｏ ２ ５９ ４７ ６７ ２Ｏ
多重判定系￣ ｆ Ｒ （ Ｒ２ －
） 是 度 量 多 元 回 归 方
程 拟 合程 度 的一 个 统 计 量 。 但 是 由于 在 实 际 运 用 中 ， 当模 型 中添 加一 个 自变 量 时 ， 即使该 自变 量 在 统计 上 不 显 著 ，也 会 导致 Ｒ ： 变
近于 １ ，说 明 拟合优 度越好 。 ２ 、线性 关系 显著性 检验 （ Ｆ 检验 ） 线 性 关 系 显 著 性 检 验 即 检 验 因 变 量 ｙ与 ｋ个 自 变 量 之 间 的 线 性 关 系 是 否 显 著 。 检 验 步 骤 一 般 是 ， 先 提 出 假 设
Ｙ ＝ｐ ｏ ＋ｐ Ｉ Ｘ １ ＋８ ２ Ｘ ２ ＋Ｉ Ｂ ３ Ｘ ３ ＋…＋Ｉ Ｂ ｋ ｘ ｋ ＋￡
２ ＯＯ ６ １ ６１ ４ ９． １ １ ２４１ ２Ｏ Ｏ７ １ ９１ ０ Ｏ ５ ６６ ７６ ５５ ８８ ５ ９５１ ８ Ｏ５ １ ０ ６ ２ ５７７ ５ ９ ６ ５５ Ｏ５ １ ５１ ９． ６ １ ８ ２Ｏ
我国国内旅游收入影响因素的多元回归分析
我国国内旅游收入影响因素的多元分析班级：统计学129姓名: 杨芳学号：2007129182010年3月3日问题背景：我国的旅游业一直保持较高的发展速度，旅游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，但国内旅游收入在中国旅游收入中占50%以上的比例，因此，有必要对影响我国国内旅游业快速发展的因素进行分析。
数据的选择及处理：影响国内旅游收入的因素有很多，本文选择了影响国内旅游收入因素（y）的因素有人均收入（x1）、国内旅游人数（x2）、城镇人均旅游支出（x3）、农村人均旅游支出（x4）、公路里程（x5）、铁路里程（x6）。
国内旅游收入数据资料年份国内旅游收入（亿元）人均收入（元）国内旅游人数（百万人次）城镇人均旅游支出（元）农村人均旅游支出（元）公路里程（万公里）铁路里程（万公里）1994 1023.51 4044 524 414.67 54.88 111.78 5.9 1995 1375.7 5046 629 464.02 61.47 115.7 6.2389 1996 1638.38 5846 640 534.1 70.45 118.58 6.49 1997 2112.7 6420 644 599.8 145.68 122.64 6.6 1998 2391.18 6796 695 607 197 127.85 6.64 1999 2831.92 7159 719 614.8 249.5 135.17 6.74 2000 3175.54 7858 744 678.6 226.6 140.27 6.87 2001 3522.4 8622 784 708.3 212.7 169.8 7.0058 2002 3878.36 9398 878 739.7 209.1 176.52 7.19 2003 3442.27 10542 870 684.9 200 180.98 7.3 2004 4710.7 12336 1102 731.8 210.2 187.07 7.44 2005 5285.9 14053 1212 737.1 227.6 334.52 7.54376 2006 6229.74 16165 1394 766.4 221.9 345.6999 7.70838 2007 7770.6 19524 1610 906.9 222.5 358.3715 7.79659 数据来自《中国统计年鉴2008》国内旅游收入（亿元）：指国内游客在国内旅行、游览过程中用于交由表2知，DW为1.251查表可知不存在自相关。
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我国国内旅游收入影响因素的多元分析
班级：统计学129
姓名: 杨芳
学号：200712918
2010年3月3日
问题背景：
我国的旅游业一直保持较高的发展速度，旅游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，但国内旅游收入在中国旅游收入中占50%以上的比例，因此，有必要对影响我国国内旅游业快速发展的因素进行分析。
数据的选择及处理：
影响国内旅游收入的因素有很多，本文选择了影响国内旅游收入因素（y）的因素有人均收入（x1）、国内旅游人数（x2）、城镇人均旅游支出（x3）、农村人均旅游支出（x4）、公路里程（x5）、铁路里程（x6）。
国内旅游收入数据资料
年份国内旅游收
入（亿元）
人均收
入（元）
国内旅游
人数（百
万人次）
城镇人均
旅游支出
（元）
农村人
均旅游
支出
（元）
公路里程
（万公
里）
铁路里
程（万公
里）
1994 1023.51 4044 524 414.67 54.88 111.78 5.9 1995 1375.7 5046 629 464.02 61.47 115.7 6.2389 1996 1638.38 5846 640 534.1 70.45 118.58 6.49 1997 2112.7 6420 644 599.8 145.68 122.64 6.6 1998 2391.18 6796 695 607 197 127.85 6.64 1999 2831.92 7159 719 614.8 249.5 135.17 6.74 2000 3175.54 7858 744 678.6 226.6 140.27 6.87 2001 3522.4 8622 784 708.3 212.7 169.8 7.0058 2002 3878.36 9398 878 739.7 209.1 176.52 7.19 2003 3442.27 10542 870 684.9 200 180.98 7.3 2004 4710.7 12336 1102 731.8 210.2 187.07 7.44 2005 5285.9 14053 1212 737.1 227.6 334.52 7.54376 2006 6229.74 16165 1394 766.4 221.9 345.6999 7.70838 2007 7770.6 19524 1610 906.9 222.5 358.3715 7.79659 数据来自《中国统计年鉴2008》
国内旅游收入（亿元）：指国内游客在国内旅行、游览过程中用于交
通、参观游览、住宿、餐饮、购物、娱乐等全部花费。
人均收入（元）：指人均国民收入。
公路里程（万公里）：包括大中城市的郊区公路以及通过小城镇街道部分的公路里程和桥梁、渡口的长度，不包括大中城市的街道、厂矿、林区生产用道和农业生产用道的里程。
两条或多条公路共同经由同一路段，只计算一次，不得重复计算里程长度。
本文运用多元回归分析进行数据分析，利用SPSS17.0软件分析得如下结果：
由表1知，利用向后筛选策略共经过三步完成回归方程的建立，第一步全部解释变量都进入，第二步中，人均国民收入（元）被剔除，第三步中，公路里程（万公里）被剔除。
表2
由表2知，DW为1.251查表可知不存在自相关。
表3中，第三个模型是最终的方程。
选择的显著性水平a是0.05,由于回归方程显著
性检验的概率P值小于显著性水平a，因此被解释变量与解释变量之间的线性关系显著，建立线性模型是恰当的。
由表4知，如果选择的显著性水平a为0.05，前两个模型中由于都存在回归系数不显著的解释变量，因此这些方程都不可用。
第三个方程是最终的方程，其回归系数显著性检验的概率P值小于显著性水平a,因此这四个解释变量保存在模型中是合理的。
最终的回归方程为：
国内旅游收入=-602.237+4.748国内旅游人数+4.745城镇人均旅游支出+2.886农r 村人均旅游支出-534.685铁路里程
表5给出了变量剔除方程的过程。
在模型二中，人均国民收入保留的情况下，它的标准化回归系数为0.037，回归系数的检验不显著（概率P值为0.890）。
在模型三中，在剔除公路里程的情况下，保留的人均国民收入，它的标准化回归系数为0.099，回归系数的检验不显著（概率P值为0.702）。
在剔除人均国民收入的情况下，保留的公路里程，它的标准化回归系数为0.068，回归系数的检验不显著（概率P值为0.308）。
表6中，数据点围绕基准线还存在一定的规律性，但标准化残差的非参数检验结果显示标准化残差与标准正态分布不存在显著差异，可以认为残差满足了线性模型的前提要求。
表7
表7中，随着标准化预测值的变化，残差点在0点周围随机分布，因此认为异方差并不明显。
最终的回归方程为：
国内旅游收入=-602.237+4.748国内旅游人数+4.745城镇人均旅游支出+2.886农r 村人均旅游支出-534.685铁路里程
参考资料：
1．《统计分析方法与SPSS的应用》，薛薇编
2．《应用回归分析》，何晓群、刘文卿编
3.《中国统计年鉴2008》
心得体会：
这份实习报告是我一字一字打上去，所涉及数据均是一项一项从中国统计年鉴查找，导入Excel，而后导入SPSS进行处理分析。
这份报告是对这两个星期的总结，而这次实习使我对SPSS 统计软件的应用、应用回归分析和多元回归分析有更加深刻的了解和理解。
这次实习还教会了我如何从中国统计年鉴以及相关年鉴中找到自己需要的数据，这让我受益匪浅。