影响贵州旅游收入的因素分析

    熊蓓蓓

    旅游收入单纯的是指旅游景点门票价格收入，其实旅游总收入还包括游客们的各种旅游性消费（吃，住，交通，餐饮）等。合理的发展旅游对我们国经济发展带来相当大的经济收入，社会影响。本文针对贵州旅游收入影响因素建立剂量经济学模型，并且利用E-views软件对收集到的数据进行相关回归分析，排除模型中存在具有严重多重共线性的因素，改善模型使模型更为精准，最后分析了影响贵州旅游收入的主要因素及其影响程度。

    一、问题的提出

    贵州坐落于我国西南部地区，有着丰富的旅游资源以及异人的气候，独特的少数名族风情，构成了其独特的旅游资源，旅游开发具有很大推动经济增长的效益。随着国内经济的快速增长，贵州省的旅游业也保持着稳步的增长。据《贵阳日报》报道，截止今年10月底，贵州今年接待内外旅游者2.36亿人次，同比增长25.3%，实现旅游收入2070亿元，同比增长27.6%。同时，在旅游收入增长的同时，我们还清晰的看到贵州的旅游收入与同位于西南地区的一些省份（如云南，四川，重庆）的旅游收入差距还是很大，贵州拥有如此丰富的旅游资源，但是其旅游收入却不那么乐观。说明贵州旅游行业在某一些方面还需要进一步的提高，因此本文就此问题，对主要影响贵州旅游收入的因素进行分析，以及预测贵州旅游收入的未来增长趋势，建立计量经济学模型。

    二、模型设定

    研究贵州旅游收入的影响需要考虑一下几个方面：

    （一）变量的选择

    研究旅游收入的影响因素离不开一些基本的经济变量，大多数相关的研究的文献中都把国外入境旅游人数，对城镇资源投资这两个指标作为影响旅游收入的基本因素，还有一些文献中也提出一些其他变量，影响旅游收入的因素众多复杂，所以本文根据贵州旅游现状，主要选国内旅游人次数，公路里程，铁路里程，城镇居民消费性支出，农村居民消费性支出，这5个因素作为解释变量。

    （二）数据收集

    从中国统计局网站上可以查到1985年-2007年数据。

    （三）建立模型

    根据收集到的数据建立模型

    三、模型的建立与调整

    （一）利用Eviews 软件对模型进行最小二乘法估计，结果如下

    表1

    Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

    C -205.3840 97.98859 -2.095999 0.0514

    X1 0.048494 0.015002 3.232579 0.0049

    X2 0.021083 0.037096 0.568330 0.5772

    X3 -0.129141 0.140819 -0.917070 0.3719

    X4 0.002110 0.000559 3.773396 0.0015

    X5 0.093587 0.071232 1.313841 0.2064

    有表1可以看出，=0.966，F=97.25，说明模型的整体拟合效果很好，但是参数t的检有的并不显著，X3，X2，X5的P值明显大于0.05，说明它们的参数估计值并不显著，且X3的系数符号也和实际的经济意义不符，因此认为存在多重共线性。

    同时我们观察解释变量间的相关系数。

    X1 X2 X3 X4 X5

    X1 1.0000 0.9218 0.9196 0.8616 0.7517

    X2 0.9218 1.0000 0.9929 0.7722 0.8174

    X3 0.9196 0.9929 1.0000 0.7583 0.7682

    X4 0.8616 0.7722 0.7583 1.0000 0.8125

    X5 0.7517 0.8174 0.7682 0.8125 1.0000

    可以发现解释变量之间的相关系数均有大于0.08的情况，存在高度相关。因此，可以认为原模型存在多重共线性。

    （二）模型的修正

    采用逐步回归法对模型进行检验和解决多重共线性。最终结果为：

    变量 X1 X2 X4 X5

    X4，X1，X5 0.0504 -0.0118 0.0019 0.1366 0.9552

    4.1903 -1.2791 3.6866 2.5642

    经过上面分析结果，X2，X3系数符号均为负，与实际的经济意义不符合，这些变量会引起严重的多重共线性，所以剔除掉以后的保留X1，X4，X5。最终修正的回归模型为：

    Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

    C -232.7510 53.86828 -4.320744 0.0004

    X1 0.034669 0.008274 4.190337 0.0005

    X4 0.002264 0.000477 4.745848 0.0001

    X5 0.093968 0.042237 2.224762 0.0384

    所以修正后的模型估计为：

    对样本量为23，解释变量为3，5%的显著水平下，查DW表可知，dL=1.078，dU=1.660.模型中的dU

    四、结论以及政策性建议

    （一）旅游业带动系数大、资源消耗小、就业机会多、综合效益好，被国家定位为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。贵州旅游收入主要受国内旅游人数，公路里程数以及铁路里程数，这三个因素的影响。

    （二）由此可以看出贵州旅游收入（Y）主要与公路里程数（X4）成正相关关系，而且，从经济意义上分析，虽然贵州旅游收入与公路里程数的关系也不是很大，但是也还存在一定的关系，而且通过计量经济学的验证，所以同样予以保留。贵州作为一个拥有丰富旅游资源的地区，其实并不缺少旅游景点，能不能带动贵州旅游发展其实就是看交通是否便利，更具本文的证明以及结果可以看出，交通的确是影响贵州旅游收入的一个明显的影响因素。

    （三）贵州属于山多地区，因为交通方面成为一个不利因素，所以加大以交通为重点的旅游基础设施力度，加快形成航空、公路、铁路和航运构成的立体旅游交通网络，改善交通状况，有利于促进贵州旅游业的长足发展。

    （作者单位：长江师范学院数学与计算机学院）

    旅游收入单纯的是指旅游景点门票价格收入，其实旅游总收入还包括游客们的各种旅游性消费（吃，住，交通，餐饮）等。合理的发展旅游对我们国经济发展带来相当大的经济收入，社会影响。本文针对贵州旅游收入影响因素建立剂量经济学模型，并且利用E-views软件对收集到的数据进行相关回归分析，排除模型中存在具有严重多重共线性的因素，改善模型使模型更为精准，最后分析了影响贵州旅游收入的主要因素及其影响程度。

    一、问题的提出

    贵州坐落于我国西南部地区，有着丰富的旅游资源以及异人的气候，独特的少数名族风情，构成了其独特的旅游资源，旅游开发具有很大推动经济增长的效益。随着国内经济的快速增长，贵州省的旅游业也保持着稳步的增长。据《贵阳日报》报道，截止今年10月底，贵州今年接待内外旅游者2.36亿人次，同比增长25.3%，实现旅游收入2070亿元，同比增长27.6%。同时，在旅游收入增长的同时，我们还清晰的看到贵州的旅游收入与同位于西南地区的一些省份（如云南，四川，重庆）的旅游收入差距还是很大，贵州拥有如此丰富的旅游资源，但是其旅游收入却不那么乐观。说明贵州旅游行业在某一些方面还需要进一步的提高，因此本文就此问题，对主要影响贵州旅游收入的因素进行分析，以及预测贵州旅游收入的未来增长趋势，建立计量经济学模型。

    二、模型设定

    研究贵州旅游收入的影响需要考虑一下几个方面：

    （一）变量的选择

    研究旅游收入的影响因素离不开一些基本的经济变量，大多数相关的研究的文献中都把国外入境旅游人数，对城镇资源投资这两个指标作为影响旅游收入的基本因素，还有一些文献中也提出一些其他变量，影响旅游收入的因素众多复杂，所以本文根据贵州旅游现状，主要选国内旅游人次数，公路里程，铁路里程，城镇居民消费性支出，农村居民消费性支出，这5个因素作为解释变量。

    （二）数据收集

    从中国统计局网站上可以查到1985年-2007年数据。

    （三）建立模型

    根据收集到的数据建立模型

    三、模型的建立与调整

    （一）利用Eviews 软件对模型进行最小二乘法估计，结果如下

    表1

    Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

    C -205.3840 97.98859 -2.095999 0.0514

    X1 0.048494 0.015002 3.232579 0.0049

    X2 0.021083 0.037096 0.568330 0.5772

    X3 -0.129141 0.140819 -0.917070 0.3719

    X4 0.002110 0.000559 3.773396 0.0015

    X5 0.093587 0.071232 1.313841 0.2064

    有表1可以看出，=0.966，F=97.25，说明模型的整体拟合效果很好，但是参数t的检有的并不显著，X3，X2，X5的P值明显大于0.05，说明它们的参数估计值并不显著，且X3的系数符号也和实际的经济意义不符，因此认为存在多重共线性。

    同时我们观察解释变量间的相关系数。

    X1 X2 X3 X4 X5

    X1 1.0000 0.9218 0.9196 0.8616 0.7517

    X2 0.9218 1.0000 0.9929 0.7722 0.8174

    X3 0.9196 0.9929 1.0000 0.7583 0.7682

    X4 0.8616 0.7722 0.7583 1.0000 0.8125

    X5 0.7517 0.8174 0.7682 0.8125 1.0000

    可以发现解释变量之间的相关系数均有大于0.08的情况，存在高度相关。因此，可以认为原模型存在多重共线性。

    （二）模型的修正

    采用逐步回归法对模型进行检验和解决多重共线性。最终结果为：

    变量 X1 X2 X4 X5

    X4，X1，X5 0.0504 -0.0118 0.0019 0.1366 0.9552

    4.1903 -1.2791 3.6866 2.5642

    经过上面分析结果，X2，X3系数符号均为负，与实际的经济意义不符合，这些变量会引起严重的多重共线性，所以剔除掉以后的保留X1，X4，X5。最终修正的回归模型为：

    Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

    C -232.7510 53.86828 -4.320744 0.0004

    X1 0.034669 0.008274 4.190337 0.0005

    X4 0.002264 0.000477 4.745848 0.0001

    X5 0.093968 0.042237 2.224762 0.0384

    所以修正后的模型估计为：

    对样本量为23，解释变量为3，5%的显著水平下，查DW表可知，dL=1.078，dU=1.660.模型中的dU

    四、结论以及政策性建议

    （一）旅游业带动系数大、资源消耗小、就业机会多、综合效益好，被国家定位为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。贵州旅游收入主要受国内旅游人数，公路里程数以及铁路里程数，这三个因素的影响。

    （二）由此可以看出贵州旅游收入（Y）主要与公路里程数（X4）成正相关关系，而且，从经济意义上分析，虽然贵州旅游收入与公路里程数的关系也不是很大，但是也还存在一定的关系，而且通过计量经济学的验证，所以同样予以保留。贵州作为一个拥有丰富旅游资源的地区，其实并不缺少旅游景点，能不能带动贵州旅游发展其实就是看交通是否便利，更具本文的证明以及结果可以看出，交通的确是影响贵州旅游收入的一个明显的影响因素。

    （三）贵州属于山多地区，因为交通方面成为一个不利因素，所以加大以交通为重点的旅游基础设施力度，加快形成航空、公路、铁路和航运构成的立体旅游交通网络，改善交通状况，有利于促进贵州旅游业的长足发展。

    （作者单位：长江师范学院数学与计算机学院）

    旅游收入单纯的是指旅游景点门票价格收入，其实旅游总收入还包括游客们的各种旅游性消费（吃，住，交通，餐饮）等。合理的发展旅游对我们国经济发展带来相当大的经济收入，社会影响。本文针对贵州旅游收入影响因素建立剂量经济学模型，并且利用E-views软件对收集到的数据进行相关回归分析，排除模型中存在具有严重多重共线性的因素，改善模型使模型更为精准，最后分析了影响贵州旅游收入的主要因素及其影响程度。

    一、问题的提出

    贵州坐落于我国西南部地区，有着丰富的旅游资源以及异人的气候，独特的少数名族风情，构成了其独特的旅游资源，旅游开发具有很大推动经济增长的效益。随着国内经济的快速增长，贵州省的旅游业也保持着稳步的增长。据《贵阳日报》报道，截止今年10月底，贵州今年接待内外旅游者2.36亿人次，同比增长25.3%，实现旅游收入2070亿元，同比增长27.6%。同时，在旅游收入增长的同时，我们还清晰的看到贵州的旅游收入与同位于西南地区的一些省份（如云南，四川，重庆）的旅游收入差距还是很大，贵州拥有如此丰富的旅游资源，但是其旅游收入却不那么乐观。说明贵州旅游行业在某一些方面还需要进一步的提高，因此本文就此问题，对主要影响贵州旅游收入的因素进行分析，以及预测贵州旅游收入的未来增长趋势，建立计量经济学模型。

    二、模型设定

    研究贵州旅游收入的影响需要考虑一下几个方面：

    （一）变量的选择

    研究旅游收入的影响因素离不开一些基本的经济变量，大多数相关的研究的文献中都把国外入境旅游人数，对城镇资源投资这两个指标作为影响旅游收入的基本因素，还有一些文献中也提出一些其他变量，影响旅游收入的因素众多复杂，所以本文根据贵州旅游现状，主要选国内旅游人次数，公路里程，铁路里程，城镇居民消费性支出，农村居民消费性支出，这5个因素作为解释变量。

    （二）数据收集

    从中国统计局网站上可以查到1985年-2007年数据。

    （三）建立模型

    根据收集到的数据建立模型

    三、模型的建立与调整

    （一）利用Eviews 软件对模型进行最小二乘法估计，结果如下

    表1

    Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

    C -205.3840 97.98859 -2.095999 0.0514

    X1 0.048494 0.015002 3.232579 0.0049

    X2 0.021083 0.037096 0.568330 0.5772

    X3 -0.129141 0.140819 -0.917070 0.3719

    X4 0.002110 0.000559 3.773396 0.0015

    X5 0.093587 0.071232 1.313841 0.2064

    有表1可以看出，=0.966，F=97.25，说明模型的整体拟合效果很好，但是参数t的检有的并不显著，X3，X2，X5的P值明显大于0.05，说明它们的参数估计值并不显著，且X3的系数符号也和实际的经济意义不符，因此认为存在多重共线性。

    同时我们观察解释变量间的相关系数。

    X1 X2 X3 X4 X5

    X1 1.0000 0.9218 0.9196 0.8616 0.7517

    X2 0.9218 1.0000 0.9929 0.7722 0.8174

    X3 0.9196 0.9929 1.0000 0.7583 0.7682

    X4 0.8616 0.7722 0.7583 1.0000 0.8125

    X5 0.7517 0.8174 0.7682 0.8125 1.0000

    可以发现解释变量之间的相关系数均有大于0.08的情况，存在高度相关。因此，可以认为原模型存在多重共线性。

    （二）模型的修正

    采用逐步回归法对模型进行检验和解决多重共线性。最终结果为：

    变量 X1 X2 X4 X5

    X4，X1，X5 0.0504 -0.0118 0.0019 0.1366 0.9552

    4.1903 -1.2791 3.6866 2.5642

    经过上面分析结果，X2，X3系数符号均为负，与实际的经济意义不符合，这些变量会引起严重的多重共线性，所以剔除掉以后的保留X1，X4，X5。最终修正的回归模型为：

    Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

    C -232.7510 53.86828 -4.320744 0.0004

    X1 0.034669 0.008274 4.190337 0.0005

    X4 0.002264 0.000477 4.745848 0.0001

    X5 0.093968 0.042237 2.224762 0.0384

    所以修正后的模型估计为：

    对样本量为23，解释变量为3，5%的显著水平下，查DW表可知，dL=1.078，dU=1.660.模型中的dU

    四、结论以及政策性建议

    （一）旅游业带动系数大、资源消耗小、就业机会多、综合效益好，被国家定位为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。贵州旅游收入主要受国内旅游人数，公路里程数以及铁路里程数，这三个因素的影响。

    （二）由此可以看出贵州旅游收入（Y）主要与公路里程数（X4）成正相关关系，而且，从经济意义上分析，虽然贵州旅游收入与公路里程数的关系也不是很大，但是也还存在一定的关系，而且通过计量经济学的验证，所以同样予以保留。贵州作为一个拥有丰富旅游资源的地区，其实并不缺少旅游景点，能不能带动贵州旅游发展其实就是看交通是否便利，更具本文的证明以及结果可以看出，交通的确是影响贵州旅游收入的一个明显的影响因素。

    （三）贵州属于山多地区，因为交通方面成为一个不利因素，所以加大以交通为重点的旅游基础设施力度，加快形成航空、公路、铁路和航运构成的立体旅游交通网络，改善交通状况，有利于促进贵州旅游业的长足发展。

    （作者单位：长江师范学院数学与计算机学院）