1、PAGE PAGE 14計(jì) 量 經(jīng) 濟(jì) 學(xué) 論 文關(guān)于(guny)城鎮(zhèn)居民旅游(lyu)消費(fèi)因素(yn s)計(jì)量分析 關(guān)于(guny)城鎮(zhèn)居民旅游消費(fèi)因素計(jì)量分析分析(fnx)背景：近年來(lái)，旅游消費(fèi)在很多國(guó)家（包括中國(guó)在內(nèi)）發(fā)展很快，已成為(chngwi)消費(fèi)熱點(diǎn)和新的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)。隨著我國(guó)改革開(kāi)放政策的深入貫徹，我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展突飛猛進(jìn)，國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值日益增加，居民的人均收入水平越來(lái)越高，生活質(zhì)量也得到了很大的改善。人們不再一味追求溫飽，而是試著尋求高質(zhì)量的生活享受。由此，旅游消費(fèi)作為一種非基本需求的較高層次的消費(fèi)支出逐漸成為人們的主要休閑方式。我國(guó)旅游業(yè)的發(fā)展一直遵循“適度超前”的原則，立足

2、于開(kāi)發(fā)國(guó)內(nèi)旅游市場(chǎng)，國(guó)內(nèi)居民旅游逐漸在我國(guó)的旅游市場(chǎng)上占據(jù)主導(dǎo)地位。而國(guó)內(nèi)居民旅游消費(fèi)支出的增加也帶動(dòng)和刺激了我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，旅游產(chǎn)業(yè)成為我國(guó)新的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)。進(jìn)入21世紀(jì)后，我國(guó)的旅游業(yè)保持著高速的發(fā)展態(tài)勢(shì)，市場(chǎng)前景極為廣闊。據(jù)統(tǒng)計(jì)，我國(guó)旅游消費(fèi)占國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的比例由1994年的2.189%上升為2004年的3.45%，這充分說(shuō)明旅游業(yè)在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中的地位日益重要，并且已經(jīng)成為我國(guó)目前經(jīng)濟(jì)發(fā)展面臨的新課題和拉動(dòng)國(guó)內(nèi)需求的新機(jī)遇。在我國(guó)的旅游消費(fèi)群體中，主要消費(fèi)群體為城鎮(zhèn)居民。由此可見(jiàn)，研究國(guó)內(nèi)城鎮(zhèn)居民的旅游消費(fèi)狀況具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。作為旅游管理學(xué)院的學(xué)生，結(jié)合計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的相關(guān)模型假設(shè)，建立

3、，檢驗(yàn)，預(yù)測(cè)等步驟，通過(guò)真實(shí)的相關(guān)數(shù)據(jù)了解我國(guó)旅游消費(fèi)發(fā)展的過(guò)程趨勢(shì)和未來(lái)的前景，對(duì)我們學(xué)習(xí)相關(guān)的專業(yè)知識(shí)提供寶貴的數(shù)據(jù)支持和更深入的理解。分析目的：通過(guò)根據(jù)國(guó)內(nèi)城鎮(zhèn)居民人均可支配收入及其旅游消費(fèi)的特點(diǎn)，運(yùn)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)的建模方法建立了城鎮(zhèn)居民旅游消費(fèi)相應(yīng)的回歸模型。通過(guò)對(duì)模型的研究，分析了影響國(guó)內(nèi)城鎮(zhèn)居民旅游消費(fèi)的主要因素及其存在的相關(guān)性，同時(shí)該模型還可以用于對(duì)未來(lái)的旅游消費(fèi)情況進(jìn)行預(yù)測(cè)，為相關(guān)的企業(yè)，政府制定未來(lái)的旅游消費(fèi)政策提供依據(jù)。模型(mxng)設(shè)定通過(guò)(tnggu)采用計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型對(duì)國(guó)內(nèi)城鎮(zhèn)居民旅游消費(fèi)情況進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)主要研究的是一種經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)方法，即把經(jīng)濟(jì)理論、數(shù)學(xué)公式和

4、概率統(tǒng)計(jì)等相關(guān)理論知識(shí)結(jié)合起來(lái)，用以發(fā)現(xiàn)和總結(jié)實(shí)際經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中的數(shù)學(xué)規(guī)律，預(yù)測(cè)未來(lái)(wili)的發(fā)展情況和進(jìn)行政策規(guī)劃。為了分析國(guó)內(nèi)城鎮(zhèn)居民旅游消費(fèi)情況與人均可支配收入、人均GDP、居民消費(fèi)水平之間的關(guān)系，我們通過(guò)選擇“城鎮(zhèn)居民旅游消費(fèi)”作為被解釋變量（用Y表示），選擇城鎮(zhèn)居民人均可支配收入（用表示）城鎮(zhèn)居民消費(fèi)水平（用表示）表現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的“人均GDP”，為解釋變量（用表示）。表1為由中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒得到的1994-2012年的相關(guān)數(shù)據(jù)。 表1：1994-2012年城鎮(zhèn)居民旅游消費(fèi)、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、人均GDP和城鎮(zhèn)居民消費(fèi)水平資料來(lái)源：中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒年份（年）城鎮(zhèn)居民人均旅游消費(fèi)（元）城鎮(zhèn)

5、人均可支配收入（元）城鎮(zhèn)居民消費(fèi)水平（元）人均GDP（元）1994414.73496.24633404419954644282.95493150461996534.14838.9553258461997599.85160.35823642019986075425.1610967961999614.85854640571592000678.66279.98685078582001708.36859.6716186222002739.77702.8748693982003684.98472.28060105422004731.89421.68912123362005737.110493964414

6、0532006766.411759.510682161652007906.913785.811221120169.52008849.415780.761384523707.72009801.117174.71502525575.5201088319109.416546.36300152011877.821809.7819108351982012914.524564.72086438449圖1：城鎮(zhèn)居民旅游消費(fèi)、城鎮(zhèn)居民人均可支配(zhpi)收入、人均GDP和城鎮(zhèn)居民消費(fèi)水平散點(diǎn)圖通過(guò)(tnggu)運(yùn)用Excel軟件，可以直觀(zhgun)從圖1看出城鎮(zhèn)居民旅游消費(fèi)、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、人均

7、GDP和城鎮(zhèn)居民消費(fèi)水平之間存在著線性相關(guān)關(guān)系，為了分析城鎮(zhèn)居民旅游消費(fèi)的影響因素，我們建立如下的模型：其中是因變量；、是自變量（城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、城鎮(zhèn)居民消費(fèi)水平、人均GDP），是隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。1為常數(shù)，2、3、4表示回歸系數(shù)。參數(shù)估計(jì)將1994年2012年國(guó)內(nèi)城鎮(zhèn)居民旅游消費(fèi)的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸，主要運(yùn)用EXCEL數(shù)據(jù)分析模塊和OLS方法，具體的回歸分析結(jié)果見(jiàn)如下表：對(duì)表1數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)得到的回歸結(jié)果如下表2所示：表2 回歸分析(fnx)結(jié)果Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/29/13 Time: 09:51Sample:

8、 1994 2012Included observations: 19VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. X10.1524420.0587614.5942570.0249X26.0133375.9439763.0116690.3334X3-0.0934100.042662-2.1895040.0510C-289.7117627.0857-0.4619970.6531R-squared0.843177 Mean dependent var604.8400Adjusted R-squared0.843100 S.D. dependent va

9、r70.20977S.E. of regression47.31424 Akaike info criterion10.77468Sum squared resid24625.01 Schwarz criterion10.96349Log likelihood-76.81009 F-statistic16.60919Durbin-Watson stat1.482911 Prob(F-statistic)0.008143通過(guò)(tnggu)表2 回歸分析(fnx)結(jié)果我們可以得到以下回歸方程：模型檢驗(yàn)經(jīng)濟(jì)學(xué)意義檢驗(yàn)：所估計(jì)的參數(shù)、可以說(shuō)明當(dāng)城鎮(zhèn)居民人均可支配收入增加1元，旅游人均消費(fèi)增加0.152

10、442元，這與經(jīng)濟(jì)學(xué)中的相關(guān)理論是相符合的擬合優(yōu)度檢驗(yàn)：由上圖中數(shù)據(jù)可以得到： R2=0.843177，修正的可決系數(shù)為=0.843100，這說(shuō)明模型整體上對(duì)樣本數(shù)據(jù)你和較好。即解釋變量對(duì)被解釋變量的大部分差異做出了解釋。3）F檢驗(yàn)：針對(duì)H0:2=3=4=0，給定顯著性水平，在F分布表中查出自由度為k-1=3和n-k=16的臨界值(3,16) =3.24，而F=16.609193.24,所以應(yīng)拒絕原假設(shè)H0:2=3=4=0，接受備擇假設(shè)說(shuō)明回歸方程顯著，即城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、城鎮(zhèn)居民消費(fèi)水平、人均GDP有顯著影響。4）t 檢驗(yàn)(jinyn)：分別(fnbi)針對(duì)H0:j=0(j=1,2,3

11、,4)，給定(i dn)顯著性水平,查t分布表的自由度n-2=19-2=17的臨界值從表2可以看出：回歸系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤差和他值分別為：,回歸系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤差和他值分別為：,回歸系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤差和他值分別為：,因?yàn)樗钥梢钥闯鰬?yīng)當(dāng)拒絕所以可以看出城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、城鎮(zhèn)居民消費(fèi)水平確實(shí)有顯著影響。而,所以接受原假設(shè)，說(shuō)明的系數(shù)檢驗(yàn)不顯著，并且的系數(shù)符號(hào)與預(yù)期相反，報(bào)名很可能存在嚴(yán)重的多重共線性。六、多重共線性及其消除通過(guò)計(jì)算各解釋變量的相關(guān)系數(shù)，得出多重共線性檢驗(yàn)如下圖2所示：圖2：重共線性檢驗(yàn)結(jié)果X1X2X3X11-0.181854908130.997517913609X2-0.18185490

12、8131-0.151871744131X30.997517913609-0.1518717441311由相關(guān)系數(shù)矩陣可以看出：X1、X2相關(guān)性不高， X1、X3 相關(guān)性較高。所以證實(shí)確實(shí)存在嚴(yán)重的共線性。所以采用逐步回歸的方法，去檢驗(yàn)和解決多重共線性的問(wèn)題，分別做Y對(duì)X1、X2的一元回歸，結(jié)果如下：（圖3，圖4）圖3：對(duì) X1的一元(y yun)回歸結(jié)果Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/09/11 Time: 13:26Sample: 1995 2009Included observations: 15VariableCoef

13、ficientStd. Errort-StatisticProb. C474.590538.4432912.345210.0000X10.0248010.0039506.2788990.0000R-squared0.752025 Mean dependent var694.9733Adjusted R-squared0.732950 S.D. dependent var117.5362S.E. of regression60.73908 Akaike info criterion11.17462Sum squared resid47960.07 Schwarz criterion11.2690

14、2Log likelihood-81.80963 F-statistic39.42458Durbin-Watson stat0.886021 Prob(F-statistic)0.000028 由圖3可得：通過(guò)(tnggu)查表可知(k zh)， QUOTE t12=2.179 ，而，所以通過(guò)檢驗(yàn)，所以保留，并且擬合良好并且個(gè)參數(shù)的t檢驗(yàn)顯著。說(shuō)明與具有顯著的相關(guān)性。圖4：對(duì)X2的一元回歸結(jié)果Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/09/11 Time: 13:27Sample: 1995 2009Included observat

15、ions: 15VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C514.239635.1018714.649920.0000X30.0150870.0025845.8383100.0001R-squared0.723909 Mean dependent var694.9733Adjusted R-squared0.702671 S.D. dependent var117.5362S.E. of regression64.09003 Akaike info criterion11.28202Sum squared resid53397.91 Schw

16、arz criterion11.37643Log likelihood-82.61515 F-statistic34.08586Durbin-Watson stat0.761275 Prob(F-statistic)0.000058由圖4可得：通過(guò)(tnggu)查表可知(k zh)， QUOTE t12=2.179 ，而，所以(suy)X2通過(guò)檢驗(yàn)，所以X2保留，并且擬合良好并且個(gè)參數(shù)的t檢驗(yàn)顯著。說(shuō)明X2與具有顯著的相關(guān)性。因?yàn)槠渲械淖畲螅砸詾榛A(chǔ)，一次將其他的變量逐步回歸，結(jié)果如圖5，圖6顯示：圖5：X1,X2多重線性檢驗(yàn)結(jié)果Dependent Variable: YMethod: L

17、east SquaresDate: 12/29/13 Time: 10:38Sample: 1994 2012Included observations: 19VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C1149.177324.26253.5439700.0040X10.0234390.0035796.5493870.0000X20.0150870.0025845.8383100.0001R-squared0.838247 Mean dependent var687.2473Adjusted R-squared0.798114 S.D. dep

18、endent var119.2542S.E. of regression54.12712 Akaike info criterion10.99889Sum squared resid34122.50 Schwarz criterion12.24560Log likelihood-78.25547 F-statistic28.03041Durbin-Watson stat1.424876 Prob(F-statistic)0.000032通過(guò)圖3，可以得到以下相關(guān)關(guān)系： 其中(qzhng) 為是隨機(jī)(su j)擾動(dòng)項(xiàng)。經(jīng)過(guò)比較(bjio)，新加入的的方程，改進(jìn)很大，并且各個(gè)參數(shù)的t檢驗(yàn)顯著，所以

19、選擇保留。通過(guò)查表可知， QUOTE t12=2.179 ，而，所以通過(guò)檢驗(yàn)，所以保留，并且擬合良好并且個(gè)參數(shù)的t檢驗(yàn)顯著。再運(yùn)用Eviews對(duì)X1、X2進(jìn)行檢驗(yàn)，回歸結(jié)果如下圖4：圖6：X1,X3共線性檢驗(yàn)結(jié)果Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/29/13 Time: 10:40Sample: 1994 2012Included observations: 19VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C1239.277354.27343.6578210.0041X10.023

20、4390.0042797.3587850.0000X3-6.4331613.075015-2.0920740.0584R-squared0.818297 Mean dependent var694.9733Adjusted R-squared0.788014 S.D. dependent var117.5362S.E. of regression54.11600 Akaike info criterion10.99699Sum squared resid35142.50 Schwarz criterion11.13860Log likelihood-79.47745 F-statistic27

21、.02098Durbin-Watson stat1.413966 Prob(F-statistic)0.000036通過(guò)圖6，我們可以得到下面的相關(guān)關(guān)系： 其中 為是隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。經(jīng)過(guò)(jnggu)比較，新加入的的方程(fngchng)，有所減小，同時(shí)各個(gè)參數(shù)(cnsh)的t檢驗(yàn)不顯著顯著，所以不選擇選擇保留。通過(guò)查表可知， QUOTE t12=2.179 ，而，但是 所以通過(guò)檢驗(yàn)，所以保留，而沒(méi)有通過(guò)相應(yīng)的t檢驗(yàn)，其參數(shù)的t檢驗(yàn)不顯著，甚至參數(shù)的符號(hào)也不合理。 對(duì)X2、X3進(jìn)行檢驗(yàn)，如下圖7所示：圖7:X2,X3共線性檢驗(yàn)結(jié)果：Dependent Variable: YMethod: Leas

22、t SquaresDate: 12/29/13 Time: 10:49Sample: 1994 2012Included observations: 19VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C1253.029331.86543.7757130.0026X20.0143100.0022866.2590990.0000X3-7.0837933.168411-2.2357560.0451R-squared0.805096 Mean dependent var694.9733Adjusted R-squared0.772612 S.D. depe

23、ndent var117.5362S.E. of regression56.04740 Akaike info criterion11.06713Sum squared resid37695.74 Schwarz criterion11.20874Log likelihood-80.00347 F-statistic24.78438Durbin-Watson stat1.273843 Prob(F-statistic)0.000055通過(guò)圖7，我們可以得到下面的相關(guān)關(guān)系：通過(guò)查表可知， QUOTE t12=2.179 ，而，但是 所以通過(guò)檢驗(yàn)，所以保留，而沒(méi)有通過(guò)相應(yīng)的t檢驗(yàn)，其參數(shù)的t檢驗(yàn)不

24、顯著，甚至參數(shù)的符號(hào)也不合理。 所以得到剔除。所以(suy)在修正嚴(yán)重共線性影響之后的回歸結(jié)果為：逐步回歸之后，雖然減輕了多重共線性，但是反映經(jīng)濟(jì)發(fā)展(fzhn)水平的人均GDP在模型中剔除了，也可能會(huì)帶來(lái)一些設(shè)定的偏誤。七、異方差(fn ch)檢驗(yàn)通過(guò)運(yùn)用EViews，利用White法檢驗(yàn)，如下圖8：圖8：white檢驗(yàn)異方差White Heteroskedasticity Test:F-statistic2.168263 Probability0.146342Obs*R-squared6.967033 Probability0.137641Test Equation:Dependent V

25、ariable: RESID2Method: Least SquaresDate: 12/29/13 Time: 11:30Sample: 1994 2012Included observations: 19VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C277298.8422598.70.6561750.5265X1-5030.3687990.895-0.6295130.5431X1222.9608237.446480.6131640.5535X2-0.5356290.958642-0.5587370.5886X223.07E-053.06E-0

26、51.0028690.3396R-squared0.464469 Mean dependent var2513.049Adjusted R-squared0.250256 S.D. dependent var4066.038S.E. of regression3520.691 Akaike info criterion19.43190Sum squared resid1.24E+08 Schwarz criterion19.66792Log likelihood-140.7393 F-statistic2.168263Durbin-Watson stat3.324410 Prob(F-statistic)0.146342從上圖中可以看出，nR2=6.967033，由White檢驗(yàn)知