中国旅游收入回归模型

 

一、研究的目的要求

近年来，中国旅游业一直保持高速发展，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。中国的旅游业分为国内旅游和入境旅游两大市场，入境旅游外汇收入年均增长22.6%，与此同时国内旅游也迅速增长。改革开放20多年来，特别是进入90年代后，中国的国内旅游收入年均增长14.4%，远高于同期GDP 9.76%的增长率。为了规划中国未来旅游产业的发展，需要定量地分析影响中国旅游市场发展的主要因素。

二、模型设定及其估计

经分析，影响国内旅游市场收入的主要因素，除了国内旅游人数和旅游支出以外，还可能与相关基础设施有关。为此，考虑的影响因素主要有国内旅游人数，城镇居民人均旅游支出，农村居民人均旅游支出，并以公路里程和铁路里程作为相关基础设施的代表。为此设定了如下对数形式的计量经济模型：

其中 ：——第t年全国旅游收入

——国内旅游人数（万人）

——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（万公里）

——铁路里程（万公里）

为估计模型参数，收集旅游事业发展最快的1994—2003年的统计数据，如表3-1所示：

表3-11994年—2003年中国旅游收入及相关数据

数据来源:《中国统计年鉴2004》

利用Eviews软件，输入Y、X2、X3、X4、X5、X6等数据，采用这些数据对模型进行OLS回归，结果如表3-2所示。

 

表3-2 

由此可见，该模型，可决系数很高，F检验值173.3525,明显显著。但是当时,不仅、系数的t检验不显著，而且系数的符号与预期的相反，这表明很可能存在严重的多重共线性。

计算各解释变量的相关系数，选择X2、X3、X4、X5、X6数据，点”view/correlations”得相关系数矩阵（如表3-3）：

表3-3

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，证实确实存在严重多重共线性。

三、消除多重共线性

采用逐步回归的办法，去检验和解决多重共线性问题。分别作Y对X2、X3、X4、X5、X6的一元回归，结果如表3-4所示：

表3-4

变量	X2	X3	X4	X5	X6
参数估计值	0.0842	9.0523	11.6673	34.3324	2014.146
t 统计量	8.6659	13.1598	5.1967	6.4675	8.7487
	0.9037	0.9558	0.7715	0.8394	0.9054

按的大小排序为：X3、X6、X2、X5、X4。

以X3为基础，顺次加入其他变量逐步回归。首先加入X6回归结果为：

             t=(2.9086)     (0.46214)      

当取时，，X6参数的t检验不显著，予以剔除，加入X2回归得

            t=(4.2839)     (2.1512)      

X2参数的t检验不显著，予以剔除，加入X5回归得

t=(6.6446)    (2.6584)      

X3、X5参数的t检验显著，保留X5，再加入X4回归得

t=(3.944983)    (4.692961) （3.06767）F=231.7935  DW=1.952587

当取时，,X3、X4、X5系数的t检验都显著，

这是最后消除多重共线性的结果。

这说明，在其他因素不变的情况下，当城镇居民人均旅游支出和农村居民人均旅游支出分别增长1元时，国内旅游收入将分别增长4.21亿元和3.22亿元。在其他因素不变的情况下，作为旅游设施的代表，公路里程每增加1万公里时, 国内旅游收入将增长13.63亿元。