計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)論文

#我國旅游業(yè)發(fā)展影響因素分析及政策建議摘要：旅游業(yè)作為新世紀(jì)的朝陽產(chǎn)業(yè)，有著光輝的發(fā)展前景。本文主要通過對影響旅游發(fā)展的多因素分析，建立以旅游收入為被解釋變量，若干影響因素為解釋變量的多元線性回歸模型，并應(yīng)用1998-2012年間的截面數(shù)據(jù)回歸得到的模型，再對模型進(jìn)行計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)，并對中國的旅游發(fā)展顯著因素分析和提出相關(guān)政策建議。關(guān)鍵詞：旅游產(chǎn)業(yè)可支配收入回歸模型計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)背景分析及相關(guān)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)1.1背景分析旅游業(yè)是旅行社業(yè)、住宿業(yè)、交通業(yè)、商業(yè)等相關(guān)產(chǎn)業(yè)的集合，是一種關(guān)聯(lián)帶動作用較大的綜合性產(chǎn)業(yè)。旅游業(yè)包括國際旅游和國內(nèi)旅游兩個部分。兩者由于接待對象不同而有所區(qū)別，但其性質(zhì)和作用是基本一致的。旅游業(yè)的發(fā)展不僅對增加就業(yè)和擴(kuò)大內(nèi)需起到重要的推動作用，而且對優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、增加國家外匯收入、促進(jìn)國際收支平衡和加強(qiáng)國家、地區(qū)間的文化交流具有深遠(yuǎn)影響。而且我國旅游資源豐富，發(fā)展?jié)摿薮蟆?.2相關(guān)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)（1）人均可支配收入人均可支配收入直接影響著旅游業(yè)收入。隨著市場經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定發(fā)展和改革開放政策的深入發(fā)展，我國的人均可支配收入（包括城鎮(zhèn)居民人均可支配收入和農(nóng)村居民人均可支配收入）有了很大的增長，，這種提高不僅表現(xiàn)在物質(zhì)生活的提高，也表現(xiàn)在精神需求的提高。而我國旅游業(yè)的發(fā)展壯大就是精神需求提高的表現(xiàn)。（2）旅游人數(shù)旅游人數(shù)也是影響旅游收入的重要因素。隨著物質(zhì)水平的提高，人們的精神需求也不斷提高以適應(yīng)其發(fā)展，反映在旅游業(yè)就是旅游人數(shù)的不斷上升（3）消費(fèi)性支出是指政府以消費(fèi)者身份在市場上購買所需商品和勞務(wù)所發(fā)生的支出。消費(fèi)支出可分為公共消費(fèi)支出和個人消費(fèi)支出兩部分。通過收集數(shù)據(jù)，建立模型來對影響我國旅游收入的因素進(jìn)行研究分析，一方面力求為增加旅游收入的方法研究指出明確的方向，另一方面通過模型的分析針對重要的影響因素提出對增加旅游收入的一些建議。模型的設(shè)定影響旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展的因素有很多，在此選定城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、農(nóng)村居民家庭人均純收入、旅行社數(shù)、國內(nèi)游客、人均消費(fèi)性支出為解釋變量，以旅游企業(yè)營業(yè)收入為被解釋變量。為此設(shè)定如下形式的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型：y=c+cx+cx+cx+cx+cx+R。1122334455其中，y為旅游企業(yè)營業(yè)收入（萬元），x為居民人均可支配收入（元）x為農(nóng)村居民家12庭人均純收入（元）x為旅行社數(shù)（個）x4為國內(nèi)游客（百萬人次），x為人均消費(fèi)性345支出（元），R為隨機(jī)擾動項(xiàng)。相關(guān)試驗(yàn)數(shù)據(jù)為了避免時間序列的非平穩(wěn)性，本模型使用截面數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國旅游年鑒》等，在經(jīng)過大量分析比較后，所取樣本數(shù)據(jù)見下表：表11995-2012年旅游企業(yè)營業(yè)收入及其相關(guān)影響因素?cái)?shù)據(jù)表

年份旅游企業(yè)營業(yè)收入Y（億元）城鎮(zhèn)居民人均可支配收入X1（元）農(nóng)村居民家庭人均純收入X2（元）旅行社數(shù)X3（個）國內(nèi)游客X4（百萬人次）人均消費(fèi)性支出X5（元）19981375.742831577.74382629218.7119991738.44838.91926.13846639.5256.220002212.75160.320900620012391.25425.12162622269534520022831.95854.022210.3732671939420033175.562802253.48993744426.620043522.46859.62366.410532784429.520053878.47702.82475.611552878441.820063442.38472.22522.213361889395.720074710.79421.62636.4149271102427.520085285.9104932954.9168461212436.120096229.711759.53087176571394446.920107770.613785.84140.4179431610482.620118749.314780.764760.62186911712511.0313201210183.716174.655353.17216491902535.44?模型的建立與分析通過觀察被解釋變量與每一個解釋變量的相關(guān)圖。如圖1所示。圖1使用Eviews軟件對數(shù)據(jù)進(jìn)行OLS回歸，回歸結(jié)果表1所示:D-ependentVariable:YMethod.L&aatSquare-sDate:06/17/14Time:17:33Sample:19902012InclLidednbEervatione'15VariableCoefficientStd.Err&ri-StatisticPro-b.C-3488.5&5223.4219-15.&1425U(JUUUX1-0.3428770135139-2.53721100319X20.04238601722124.8915710.0009X3003574100347S71.02742003310X45.77736407924187.29078800000X55.39944-Z08314666.12552300002R-squared0.999124Meandependentvar4499.89JAdjustedR-squareda99S&3SS□dependentwar204S.E.ofregression98.04032Akaikeinfocriterion12.29781Sumsquaredresid35507.14Schwarzcriterion12.50103Loglikelihood-85.23367F-statistic2053.402Durbin-Watsonstat1.830&4&Prob(F-statisti-c)0.000000表1根據(jù)表1顯示的結(jié)果，模型估計(jì)的結(jié)果為y=-3488.565-0.342877x+0.842386x+0.035741x+5.777354x+5.399442x12345Se=(223.4219)(0.135139)(0.172212)(0.034787)(0.792418)(0.881466)t=(-15.61425)(-2.537211)(4.891571)(1.027420)(7.290788)(6.125523)R2=0.999124R2=0.998638F=2053.482DW=1.8309465?模型的檢驗(yàn)5?1經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷墓烙?jì)結(jié)果說明，在假定其他變量不變的情況下，平均來說，農(nóng)村居民人均純收入每增長1%，旅游企業(yè)營業(yè)收入就增長0.842386%；旅行社數(shù)每增加1%，旅游企業(yè)營業(yè)收入就增加0.035741%；國內(nèi)游客每增長1%,旅游企業(yè)營業(yè)收入就增長5.777354%；人均消費(fèi)性支出每增長1%,旅游企業(yè)營業(yè)收入就增長5.399442%。但是城鎮(zhèn)居民人均可支配收入每增加1%,旅游企業(yè)營業(yè)收入就減少0.342877%。理論分析與經(jīng)驗(yàn)判斷不一致，說明模型可能存在問題。5.2統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)擬合優(yōu)度：由表1中數(shù)據(jù)可以得到R2=0.999124，修正的可決系數(shù)為R2=0.998638,這說明模型對樣本的擬合很好。F檢驗(yàn)：在給定顯著性水平a=0.05的條件下，在F分布表中查處自由度為k-1=5

和n-k=9的臨界值F(5,9)二3.48。由表1可得F=2053.482>3.48,所以拒絕原假設(shè)，說明a回歸方程顯著。即城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、農(nóng)村居民家庭人均純收入、旅行社數(shù)、國內(nèi)游客、人均消費(fèi)性支出等變量聯(lián)合起來確實(shí)對旅游企業(yè)營業(yè)收入有顯著影響。t檢驗(yàn)：在給定顯著性水平a二0.05的條件下，查t分布表的自由度為n-k=9的臨界

值t(n-k)二2.262。由表1中數(shù)據(jù)可知，并非所有的指標(biāo)對應(yīng)的t統(tǒng)計(jì)量的絕對值都大a/2

于2.179。這說明，只有解釋變量x2、x4、x5都對被解釋變量y有顯著影響。5.3多重共線性檢驗(yàn)由上述回歸結(jié)果可見該模型，可決系數(shù)高，擬合優(yōu)度好，通過F檢驗(yàn)，并且顯著。但是解釋變量x,x沒有通過t檢驗(yàn)，并且x的系數(shù)與經(jīng)濟(jì)意義不符。因此猜測模型可能存在TOC\o"1-5"\h\z131嚴(yán)重的多重共線性。計(jì)算各解釋變量的相關(guān)系數(shù)，得到相關(guān)系數(shù)矩陣。結(jié)果如圖2所示X1X2X3X4X5X11.0000000.9642010.9692&70.994099O.S459SOXZ0.9642011.0000000.869&380.9670290.818249095926708696381.0000000&350970883037X4099409909670290.9350971.0000000805865X50&459800S182490.38303708058651.000000圖2TOC\o"1-5"\h\z可知，各解釋變量間的相關(guān)系數(shù)很高，證明確實(shí)存在嚴(yán)重的多重共線性。6?修正多重共線性采用逐步回歸的方法，去檢驗(yàn)和解決多重共線性問題。分別作y對x,x,x,x,x的12345一元回歸，結(jié)果如表2所示：表2一元回歸估計(jì)結(jié)果變量x1x2x3x4x5參數(shù)估量0.68272.40810.41876.119826.2499t統(tǒng)計(jì)量25.698719.33129.322326.23966.1286R20.98070.96640.86990.98150.74288R20.97920.96380.85990.98000.7231TOC\o"1-5"\h\z其中，加入x的方程R2最大，以x為基礎(chǔ)，順次加入其他變量逐步回歸。結(jié)果如表344所示。表3加入新變量的回歸結(jié)果（一）模型x4x1x2x3x5R2x46.1198(26.2396)0.9800x4,x13.2726(1.5737)0.3196(0.1936)0.9813x4,x23.8152(5.7824)0.9451(3.6119)0.9896x4,x35.8310(8.5857)0.0224(0.4548)0.9787x4,x55.2176(20.6843)5.5199(4.4385)0.9918顯然，新加入的x5的方程R2=0.9918，改進(jìn)最大，而且各參數(shù)的t檢驗(yàn)顯著，選擇保留x5，再加入其他先變量逐步回歸，結(jié)果如表4所示。表4加入新變量的回歸結(jié)果(二)模型x4x1x2x3x5R2x4,x5,x17.6631(4.6459)0.3196(0.1936)7.2519(4.3835)0.9926x4,x5,x23.6091(11.9597)0.9451(3.6119)4.5158(6.8514)0.9979x4,x5,x36.0877(20.2763)-0.0992(-3.6036)8.0054(7.1617)0.9959在x,x的基礎(chǔ)上加上x后的方程R2有所下降，但是仍是最大的，并且各參數(shù)的t檢452驗(yàn)都顯著。而加入x后，其參數(shù)的t檢驗(yàn)不顯著，加入X后，雖然其參數(shù)t檢驗(yàn)顯著，但是13x參數(shù)的符號變得不合理。因此保留x，剔除x，x。3213最后修正嚴(yán)重多重共線性影響后的回歸結(jié)果為：y=—3131.629+0.726894x+3.609113x+4.515757x245Se=(172.6006)(0.123258)(0.301772)(0.659103)t=(—18.14379)(5.897349)(11.95974)(6.851366)R2=0.998314R2=0.997855DW=2.0072867.異方差檢驗(yàn)方差描述的是隨機(jī)變量取值的離散程度，因?yàn)楸唤忉屪兞縴與U有相同的方差，所以利用分析y與x的相關(guān)圖像，可以粗略的看到u的離散程度與x之間是否有相關(guān)關(guān)系。如圖3所示：BOOO-i400020000-r020004000BOOO-i400020000-r020004000600080001000012000°X2X4“XS由圖3可以看出，隨著x的增加，y的離散程度很均勻，粗略判斷不存在異方差。下面通過懷特檢驗(yàn)驗(yàn)證。使用Eviews軟件進(jìn)行white檢驗(yàn)。所得結(jié)果如表5所示:WhiteH&teroskedasti-cityT&stF-statistic0347551Pr&b-ability0.092630Otvs*R-squar&d3.101500Pr&b-ability0.796004TestEquationDependentVariable:RESIO2Method:LeastSquaresDate:OS/17/14Time:20:2&Sample:19982012Includedobservations:15VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C188957.2136274.4-1.0144020.3401X4371.0637328.00161.1312860.S907-0.19084S0154652-1.23405202522X5747.94231408.9930.5308350.6099XM-1.2229502.0005S4-0.61129605560X2-74.35270142.3529-0.52216606157X2屹0.01867G0.0206330.9051530.3918R.-squared0.2067E7Meandependentvar11099.80AdjustedR.-sqnared-0.388158S.D.dependentvar16850.40S.E.ofregression19853.16Akaikeinfiocriterion22.93484Sumsquaredresid315E-hO9Schwarzcriterion2326526Loglikelihood-1650113F-statistic0.347551Durbin-Watsonstat2.74-5291Prot>(F-statistic)0.892630表5white檢驗(yàn)結(jié)果從圖5中可以看出nR2=3.1015，由white檢驗(yàn)知，在a=0.05下，查卡方分布表可得x2(5)二11.0705>nR2二3.1015。所以拒絕原假設(shè)，表明模型確實(shí)不存在異方差。&自相關(guān)檢驗(yàn)使用Eviews軟件進(jìn)行自相關(guān)檢驗(yàn)。所得結(jié)果如表6所示：□■ependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:OG/17/14Time:200&Sample:19982012Includedobservations:15VariableCoeificientStd.Errort-StatisticProb.C-3131.es172.600G18143790.0000X43.G09113030177211.959740.0000X54.515757065910364513660.0000X20.72639401232585.0973490.0001R.-squared0.998314Meandependentvar4499.893AdjustedR.-sqnared0.997855S.D.dependentvar2656.204S.E.ofregression123028SAkaikeinfiocriterion12.68589Sumsquaredresid166497.1Schwarzcriterion12.87471Loglikelihood-91.14420F-statistic2171616Durbin-Watsonstat2.007286Prt>t>(F-statistic)0.000000表6對樣本量為n=15，三個解釋變量的模型，在a二0.05的顯著水平下，查DW分布表,可得臨界值d=0.814,d=1.750，模型中d<DW=2.007286<4—d，因此該回歸LUUU方程中不存在自相關(guān)。該