中国旅游市场发展的主要因素

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为22.6%，与此同时国内旅游也迅速增长。改革开放以来，特别是进入20世纪90年代，中国的国内旅游收入年均增长14.4%，远高于同期GDP9.76%的增长率，为了规划中国未来旅游产业发展，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X2，城镇居民人均旅游支出X3，农村居民人均旅游支出X4，并以公路里程X5，私家车拥有量X6，作为相关基础设施的代表。为此设定了如下形式的计量经济模型：

Yt12X2t3X3t4X4t5X5t6X6t

其中Yt为第t年国内旅游总花费（亿元）；X2为国内旅游人数（百万人/次）；X3为城镇居民人均国内旅游支出（元）；X4为农村居民人均国内旅游支出（元）；X5为公路里程（万公里）；X6为私人汽车拥有量(万辆)

为估计模型参数，收集旅游事业发展最快的2005-2014年的统计数据，数据表如表1所示：

表1 2005~2014年中国旅游收入及相关数据

年份

城镇居民

国内旅游

国内游客国内旅游

总花费(亿

(百万人次) 人均花费

元)

(元)

5285.9 6229.7 7770.6 8749.3 10183.7 12579.8 19305.4 22706.2 26276.1 30311.9

1212 1394 1610 1712 1902 2103 21 2957 3262 3611

农村居民

私人汽车

国内旅游公路里程

拥有量(万

人均花费(万公里)

辆)

(元)

227.6 221.9 222.5 275.3 295.3 306 471.4 491 518.9 0.2

334.52 345.7 358.37 373.02 386.08 400.82 410. 423.75

1848.07 2333.32 2876.22 3501.39 4574.91 5938.71 7326.79 8838.6

2005年 2006年 2007年 2008年 2009年 2010年 2011年 2012年 2013年 2014年

737.1 766.4 906.9 849.4 801.1 883 877.8 914.5 946.6 975.4

435.62 10501.68 446.39 12339.36

资料来源：中华人民共和国国家统计局http://data.stats.gov.cn/easyquery.htm?cn=C01

利用EViews软件，生成Yt、X2、X3、X4、X5、X6等数据，采用这些数据对模型进行OLS回归，结果如图1所示。

图1 OLS回归结果

，R0.999921由此可见，该模型R0.999965可决系数很高，明显显著，但X5的系

数的符号与预期相反，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，得相关系数矩阵。如图2所示

图2 相关系数矩阵

22 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，证实存在严重多重共线性。

三、修正多重共线性

采用逐步回归的办法，去检验和解决多重共线性，分别作Y对X2、X3、X4、X5、X6的亿元回归，结果如表2所示。

表2 一元回归估计结果

变量 X2 X3 X4 X5 X6

参数估计量 t-统计量

10.83927 33.91465 0.993093 0.992229

296.9 66.373 224.8416 2.463462 4.21191

13.99749 9.414019 25.24862

R2 R2

0.6202 0.960771 0.917205 0.987606 0.650352 0.955867 0.906855 0.986057

其中，加入X2的方程R最大，以X2为基础，顺次加入其他变量逐步回归，结果如表3所示：

表3 加入新变量的估计结果（一）

变量 变量

X2

X3

X4 X5 X6

R2

11.43230 7.4607

X2，X3

（0.0000） （0.2794） 9.186261

X2，X4

（0.0004） 14.43063

X2，X5

（0.0000） 9.084930

X2，X6

(0.0446)

0.992577

10.62376

（0.2787）

0.992581

-79.36844

(0.0021)

0.401462 (0.6503)

0.9974

0.991395

经比较，可以发现加入X5后参数的符号不合理,加入X3、X4、后并不显著。只有加入X6后修正的可决系数有所提高,而且参数符号的经济意义合理, X6参数估计值的p值为0.6503，在10%的显著性水平下是显著的。所以相对较为合理的模型估计结果如图3所示：

图3 相对较为合理的模型估计

在X2,X6的基础上，加入其他变量，逐步回归，结果如图4所示：

图4 加入新变量的估计结果（二）

变量 变量 变量

X2 X3 X4 X5 X6

10.65157 -7.097704

X2，X6,X3

（0.0386） （0.3559） 4.786730

X2，X6,X4

(0.3284)

14.39414 (0.11)

0.172057 (0.8512) 0.872536 (0.3421)

0.991395

0.9928 0.998349

11.76859 -82.31085 0.6397

X2,X6,X5 (0.0005) (0.1380) （0.0015）

在X2,X6，X4的基础上，加入其他变量，逐步回归，结果如图5所示：

图5 加入新变量的估计结果（三）

变量

变量

X2 X3 X4 X5 X6

X2，3.919572 1.521297 16.17363

X6,X4,X3 （0.3932）

（0.6560 （0.9015） X2，8.462477

X6,X4,X5 （0.0004）

当加入X5试，

0.979942

0.991207

（0.4651）

10.45774 -76.68714 0.965622

0.999674

（0.004） （0.0001） （0.0029）

有所增加，但其t检验不显著，且参数为负数不合理。最后修正严重

多重共线性影响后的回归结果为

Y = -6820.266186 + 3.919572238*X2 + 1.521297425*X3 + 16.17362632*X4 + 0.9799423387*X6

T=(-1.1043) (0.473165) (0.130136) (0.933848) (0.790469)

R20.995115，R20.991207 F=2.75

这说明，在其他因素不变的情况下，当国内旅游人数X2每增加1万人次，城镇居民人均国内旅游花费X3 和农村居民人均旅游花费X4 分别增加1元时，私人

汽车拥有量X6每增加1万辆时，Yt为第t年国内旅游总花费，将分别增加3.919572238

亿元，1.521297425亿元，16.17362632亿元，0.9799423387亿元