计量经济学论文关于我国国内旅游需求的实证分析.docx
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计量经济学论文关于我国国内旅游需求的实证分析
计量经济学论文____关于我国国内旅游需求的实证分析
D
内，人们的可自由支配收入是有限的，当价格发生变化时，一定量的可自由支配收入的购买力也会随之发生变化，如当旅游产品的价格下降时，虽然可自由支配的收人额没有发生变化，但是实际可自由支配收入是增加的，从而使人们有能力以原有水平的收入扩大对旅游产品的需求量。
这种价格变化的收人效果表明人们的可自由支配收入的大小同旅游需求量之间存在着密切的关系。
一般来说，在其他因素不变的情况下，可自由支配收入同旅游产品需求量之间存在正向变动关系，即可自由支配收入越多，对旅游产品的需求量也越多，尤其表现为外出旅游次数或在外旅游天数的增加，反之亦然。
从旅游需求的定义中可以看出，要成为现实的旅游需求主体，必须具备相应的主客观条件，即主观上要具有旅游动机，客观上要具有支付能力和闲暇时间。
另外，由于旅游需求的实现需要在一定的空间位移下才能实现，因此具备旺盛的精力和体力也是支撑旅游者完成旅游活动所必需的，但是那不属于旅游经济学的范畴。
下面说明几个旅游需求的主要影响因素，还有很多不定因素无法一一列举。
（1）支付能力。
旅游需求的实现在很大程度上取决于个人支付能力的大小。
旅游支付能力可由可支配收入的高低为衡量支付能力高低的指标，可自由支配收入越高，则表示旅游支付能力越强。
支付能力对旅游需求的实现具有重要意义。
它不仅是衡量一个旅游客源地产生旅游需求潜力的重要指标，而且也是影响一个旅游目的地能否纳入到旅游者选择决策范围的一个重要因素，更是决定着旅游者旅游方式、旅游等级、旅游消费结构和水平的关键因素。
因此，对于旅游目的地来说，要时刻关注旅游客源地居民支付能力的变化情况，以便开发出有针对性的旅游产品，满足市场需求。
（2）闲暇时间。
一个国家居民拥有的闲暇时间长短与其所在国的社会经济发展水平、科学技术水平及社会生产力水平呈高度的正相关关系。
由于旅游是离开常住地到异地的活动，没有足够的时间，出外旅游是不可能的。
在旅游经济学中，出外旅游所需的时间称为闲暇时间。
这里的闲暇时间不仅是相对工作时间而言，而且也相对于处理个人事务时间而言，所以概括来说，闲暇时间是指人们在进行日常工作、学习、生活和参加必要的社会活动所需时间之外的可以自由支配的时间。
这种可自由支配的时间越多，连续的时间越长，参加旅游的可能性越大。
闲暇时间对旅游需求的实现具有重要意义。
它不仅直接影响着居民的旅游地域范围的选择，而且也对居民的旅游方式及其消费时间的集中程度产生极大的影响，并进而关系到旅游产业结构的转型和产业素质的提升状况。
因此，对于旅游目的地来说，不能不考虑闲暇时间带给旅游产品的设计、结构的调整及其产业运行模式的影响。
一、数据的收集
根据旅游经济学理论，旅游需求是指在不同的价格水平下，旅游者愿意购买的旅游产品数量。
研究旅游需求就要研究旅游需求的影响因素，再利用eviews软件分析旅游需求与这些影响因素之间的各种关系。
显然，旅游需求的主要影响因素包括：
旅游者可支配收入、出游的偏好和动机、旅游产品的价格、非旅游消费品的价格、闲暇时间、旅游客源地与旅游目的地之间的距离，旅游地的安全状况和旅游地的形象，交通，旅游消费等等。
根据以上提及的因素和变量的可观测性，收集了我国1999-2011年的各项数据，后续将再通过EVIEWS软件做显著性检验剔除影响不显著的因素。
收集数据如表1所示。
obs
Y国内旅游需求（百万人）
x1
可支配收入（元）
x2
GDP（亿元）
x3
旅游业发展状况（人）
x4
旅游价格指数
x5
总人口数（万人）
x6
铁路营业里程（万公里）
x7
公路里程（万公里）
x8
国内旅游人均花费（元）
1999
719
5854
80579.4
108830
98.6
125786
6.74
135.17
394
2000
744
6279.98
88254
164336
100.4
126743
6.87
167.98
426.6
2001
784
6859.6
95727.9
192408
100.3
127627
7.01
169.8
449.5
2002
878
7702.8
103935.3
229147
95.9
128453
7.19
176.52
441.8
2003
870
8472.2
116603.2
249802
95.4
129227
7.3
180.98
395.7
2004
1102
9422
136584.3
263245
100.6
129988
7.44
187.07
427.5
2005
1212
10493
182321
267183
99.6
130756
7.54
334.52
436.1
2006
1394
11759
210871
293318
103.1
131448
7.71
345.7
446.9
2007
1610
13786
246619
307977
102.3
132129
7.8
358.37
482.6
2008
1712
15781
300670
321655
101.1
132802
7.97
373.02
511
2009
1902
17175
340507
340894
97.5
133450
8.55
386.08
535.4
2010
2103
19109
397983
277262
104.9
134091
9.12
400.82
598.2
2011
2640
21810
458217
299755
103.8
134735
9.32
410.64
731
表11999-2011年有关数据
表内数据来源于《中国统计年鉴》
其中：
Y----国内旅游需求，使用国内旅游出游数量衡量；
X1----旅游者可支配收入代表支付能力（元）；
X2----闲暇时间可用经济发展状况大致说明，即使用GDP衡量；
X3----旅游业发展状况，使用国内旅行社职工人数衡量；
X4----旅游产品价格及非旅游消费品价格可用旅游价格指数说明（上年=100）；
X5----总人口数（万人）；
X6----交通因素，我国交通里程即铁路营业里程（万公里）；
X7----交通因素,我国交通里程即公路里程（万公里）；
X8----旅游花费，使用国内旅游人均消费衡量；
二、模型的设定
考虑到影响因素数量较多且多数变量的显著性未知，所以决定先用相关系数检验法找出最相关的解释变量，再用逐步回归法选出最优的模型。
1、相关系数检验。
检验结果如图1所示：
图1：
相关性检验结果
由图1结果可知，x1、x2、x5、x6、x7、x8都与国内旅游需求高度相关，并且这些变量之间也是高度相关的。
现在按照逐步回归原理建立模型。
2、逐步回归。
（1）建立一元回归模型：
根据理论分析可支配收入应该是国内旅游需求最重要的影响因素；相关系数检验也表明可支配收入与国内旅游需求的相关性最强。
所以，建立最基本的模型：
Y=a+bX1+ε
（2）将其余变量逐个引入模型。
经过对比结果如下：
a）第一次引入其余变量选出显著变量，经过对比最优变量结果如图2所示：
图2：
第一次引入变量经比较后的最优解释变量
对比结果后得出结论：
引入x2后，x2的t检验不显著，同时拟合优度提高的也不多，引入其他解释变量也一样，但相对来说引入x8时，Y=f（x1，x8）的拟合优度最高，t检验结果也较为显著，所以将Y=f（x1，x8）作为基本模型继续引入其他变量。
b）第二次引入其余变量。
经过对比最优变量结果如图3所示：
图3：
第二次引入变量经比较后的最优解释变量
对比结果后得出结论：
引入x2后，x2的t检验不显著，同时拟合优度提高的也不多，引入其他解释变量也一样，有的解释变量引入后拟合优度甚至开始下降。
但相对来说引入x4时，Y=f（x1，x8，x4）的拟合优度最高，t检验结果不显著，虽然拟合优度提高了，但x4属于不显著变量，既影响不大。
但为了研究目的，相对来说引入x4时，Y=f（x1，x8，x4）的拟合优度最高，t检验结果也相对其他而言较为显著，所以将Y=f（x1，x8，x4）作为基本模型继续引入其他变量。
以此来初略判断对旅游需求有影响的因素的影响大小。
c）第三次引入其余变量。
经过对比最优变量结果如图4所示：
对比结果后得出结论：
继续引入变量后，变量的t检验不显著，同时拟合优度提高的也不多，有些变量的AdjustedR-squared甚至降低了。
但相对来说引入x7时，Y=f（x1，x8，x4）的拟合优度最高，t检验结果不显著，虽然拟合优度提高了，但x4属于不显著变量，既影响不大。
为了研究目的，继续引入变量，将Y=f（x1，x8，x4，x7）作为基本模型。
图4：
第三次引入变量经比较后的最优解释变量
d）第四次引入其余变量。
经过对比最优变量结果如图5所示：
图5：
第四次引入变量经比较后的最优解释变量
对比结果后得出结论：
图示的是此次引入新变量后结果最优的一个变量分析。
可以看到，继续引入变量后，变量的t检验不显著，变量的AdjustedR-squared也降低了。
由此判断，继续引入的变量对国内旅游需求的影响程度大大不及前几个变量，甚至有些变量的影响力小至可忽略不计。
此次的最优变量为x2。
由于显著性太低，不再继续引入变量研究。
3.综上所述，得出的最优模型为Y=f（x1，x8）。
所以模型设定为Y=C
（1）+C
（2）*X1+C（3）*X8+u
其中：
y——国内旅游需求，使用国内旅游出游数量衡量
x1——旅游者可支配收入，使用居民可支配收入衡量
x8——旅游花费，使用国内旅游人均消费衡量；
u为随机扰动项
即模型为：
Y=-305.0735886+0.09722105866*X1+1.053957752*X8
t=（-2.215560）（11.88577）（2.322225）
三、模型的估计与调整
对上述模型用Eviews进行OLS估计操作，结果如图6所示：
图6：
国内旅游需求OLS估计结果
（一）经济意义检验：
通过模型方程可以看出，可支配收入x1每增加一个单位，国内旅游需求y增加0.097221个单位，与实践经验和理论依据一致；国内旅游人均消费x8每增加1单位，国内旅游需求y就增加1.053958个单位，与实践经验和理论依据一致。
（二）统计推断检验：
通过模型回归检验结果可以看出，可支配收入和国内旅游人均消费的系数都通过了t检验。
且模型的可决系数为0.991396，拟合优度很高。
所以可支配收入和国内旅游人均消费通过了显著性检验，可支配收入和国内旅游人均消费对国内旅游需求有显著影响。
（三）计量经济学检验：
A.自相关性检验：
给定显著性水平0.05，查DW表，当n=13，k=2时，得下限临界值dL=0.861，上限临界值du=1.562。
因为DW统计量为2.776798，4-dL=3.139，4-du=2.438，所以4-du所以进行偏相关系数检验是否存在自相关性。
检验结果如图7所示：
图7模型的偏相关系数检验结果
从图7中可以看出，模型的第3期偏相关系数的直方块可能超过了虚线部分，推断模型可能存在着三阶自相关。
所以继续进行BG检验。
结果如图8所示：
图8模型的BG检验结果
图中，
=0.71105，临界概率P=0.700805，因此辅助回归模型是不显著的，即模型不存在自相关性。
B.异方差性检验：
首先进行残差分析。
结果如图9所示：
图9我国国内旅游需求回归模型残差分布图
图9显示回归方程的残差分布有扩大趋势，推断可能存在异方差性。
再进行White检验。
检验结果如图10所示：
图10White检验结果
取显著水平
，由于
所以模型不存在异方差性。
直接观察相伴概率p值的大小可以看出p值较大，所以认为模型不存在异方差性。
所以本文模型估计的最终结果为：
Y=-305.0735886+0.09722105866*X1+1.053957752*X8
t=（-2.216）（11.886）（2.322）
DW=1.502
四、本文的结论
1）对我国国内旅游需求的影响因素影响程度依次为：
旅游者可支配收入、国内旅游人均消费、旅游价格指数、我国公路里程、我国居民闲暇时间。
2）我国旅游业发展状况、我国总人口数、我国铁路营业里程等因素对国内旅游需求确实存在影响，虽然影响程度不大。
从模型中可看到国民经济的变化与旅游需求呈同步变化，且国民经济的增长会带动旅游者可支配收入的增长，最终刺激旅游消费的增加。
所以政府也应加大致力于完善交通的力度，提高车辆上的环境以及服务水平，减少旅客不必要负担。
还应加大旅游事业的发展力度，而且应该密切关注与旅游事业相关的产业的发展情况。
3）闲暇时间、旅游价格指数和我国公路里程这些因素对我国国内旅游需求也存在着影响，影响程度没有显著到要计入模型但也不能忽略。
而旅游者可支配收入和国内旅游人均消费对我国国内旅游需求有着显著的影响。
因此政府应加快经济建设，以经济增长带动旅游消费的增长，也增加我国居民可支配收入，同时增加我国国内旅游人均消费。
主要参考文献：
中国社会科学院旅游研究中心.2010.《2011中国旅游市场趋势观察研究预测报告》
中国社会科学院旅游研究中心.2010.《旅游绿皮书》
庞浩主编《计量经济学》（第二版）科学出版社
赵卫亚编著《计量经济学教程》上海财经出版社
吕宛青，陈昕.2013.《旅游经济学》
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