计量经济学论文

关于我国旅游收入的计量经济学研究

Econometric studies of China's

tourism revenue

2013年11月

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计量经济学论文

关于我国旅游收入的计量经济学研究

摘要 近年来，随着经济的不断发展，开放程度的不断提高，我国旅游业得到

快速发展，旅游逐渐成为人们主要休闲方式之一。旅游业作为我国国民经济的重要产业之一，在我国经济建设中发挥了巨大的作用，旅游收入是衡量旅游业发展的重要指标之一。本文主要运用计量经济学知识和STATA软件,通过对数据的归纳整理以及模型的建立调整,对影响我国国内旅游总收入的各种因素进行分析研究，从整体上了解我国旅游业的发展现状和存在问题，并提出合理的建议和对策。

关键词 旅游收入 计量分析 合理建议

Econometric studies of China's tourism revenue

Abstract： In resent years, with the continuous development of economy, the

continuous improvement of openness, tourism of China is rapid development and tourism has become one of main way of leisure. Tourism as one of the important industry of national economy. Tourism income is one of the important indicators to measure the development of tourism. This paper uses econometric knowledge and STATA software to analyze the various factors of affecting our country domestic tourism income by organizing the data and the establishment of model. Also, this paper helps us understand the present situation and existing problems of China’s tourism industry from the overall perspective, and put forward reasonable suggestions and countermeasures.

Key words：tourism income measurement analysis reasonable suggestion

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一.引言

旅游业是世界上发展最快的新兴产业之一，是第三产业的重要组成部分，被誉为“朝阳产业”。改革开放以来，随着国内经济的不断发展,人民生活水平的稳步提升,我国旅游业的发展开始呈现逐年上升的趋势，已逐步形成“大旅游、大产业、大发展”的基本格局。特别是21世纪以来，随着中国加入WTO和社会主义市场经济的发展，开放化的程度不断提升，在国内游客大幅度增加的同时，越来越多的外国人也将中国作为他们休闲度假的最佳选择。2009年国务院《关于加快发展旅游业的意见》将旅游业定位为国民经济的战略性支柱产业和人民群众更加满意的现代服务业。在“十一五”发展所奠定基础上，未来几年，伴随中国经济社会进一步发展、大众消费能力加快提升、各类危机影响减缓、产业地位的进一步提升，旅游业发展环境将持续优化，功能将进一步释放，进入战略性发展机遇期。旅游收入直接反映了一国或一地区旅游经济的发展状况，是衡量旅游业和经济发展状态的重要的综合性指标。通过对旅游收入的分析研究，可以了解一国或某地区旅游业的发展特点和经济发展状况，并针对数据所反映出的问题提出合理的对策。

二.我国旅游业发展概况

旅游业是以旅游资源为凭借、以旅游设施为条件，向旅游者提供旅行游览服务的行业。狭义的旅游业，在中国主要指旅行社、旅游饭店、旅游车船公司以及专门从事旅游商品买卖的旅游商业等行业。广义的旅游业，除专门从事旅游业务的部门以外，还包括与旅游相关的各行各业。旅游业包括国际旅游和国内旅游两个部分，国内旅游业和国际旅游业是密切相联的统一体。在新世纪新阶段，党中央、国务院把扩大内需、促进消费确立为促进国民经济发展的长期战略方针和基本立足点。《国务院关于加快发展服务业的若干意见》提出，要围绕小康社会建设目标和消费结构转型升级的要求，大力发展旅游、文化、体育和休闲娱乐等面向民生的服务业。随着全面建设小康社会的不断推进，中国旅游业即将迎来重大发展机遇：社会主义市场经济持续发展，为旅游业的发展奠定了基础；人均GDP的持续增长使得民众有更多的闲置资金用于游乐休闲；国家增加法定假日和努力改善交通等基础设施建设为旅游业的发展提供了软硬件基础。

目前，我国旅游业的发展呈现出以下几个基本特点： 1.国内外主要旅游市场经济持续增长

近年来，国内旅游、出境旅游步入快速发展时期，中国旅游市场将从以入境旅游为主导、国内旅游为基础，发展到国内、入境、出境三大旅游市场共同发展。

2.开放化的程度不断提升

随着新世纪改革开放程度的加深，我国开放化的程度不断提高，特别是自2008年北京奥运会和2010年上海世博会成功举办以来，中国在世界上的知名度和影响力持续增加，越来越多的外国人选择来到中国旅游。伴随国家之间的政治经济文化合作的深化，以周边地缘为依托进行的大图们江、大湄公河、东北亚、中日韩等区域旅游合作成效显著，基本形成与世界旅游交融、服务大国外交的格局。

3.综合性发展功能日益显现。 4.形成市场协调发展的格局. 5.新型业态不断涌现.

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三.理论论述

回归分析（Regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。多重共线性（Multicollinearity）是指线性回归模型中的解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确。R²较高但解释变量t值统计显著的不多，这是多重共线性的“典型”特征。多重共线性的补救措施包括以下几种：（1）从模型中删掉一个变量；（2）获取额外的数据或新的样本；（3）重新考虑模型；（4）变量变换；（5）其他补救措施，例如时间序列和截面数据的组合，因子或者主成分分析和岭回归。

四.模型建立与分析

（一）国内旅游情况的总分析

1.模型解释变量的选择

在现实生活中，影响旅游收入的变量有很大，本文主要选择人均GDP、旅游人数、全国旅行社数量和全国星级饭店总数等变量。

人均GDP（X1）--指一个国家核算期内（通常是一年）实现的国内生产总值与这个国家的常住人口（目前使用户籍人口）相比进行计算而得到的;旅游人数(X2)-- 指在报告期内在中国（大陆）观光游览、度假、探亲访友、就医疗养、购物、参加会议或从事经济、文化、体育、宗教活动的中国（大陆）居民人数，其出游的目的不是通过所从事的活动谋取报酬;全国旅行社数量(X3); 全国星级饭店总数 (X4)-- 指设备、设施、服务符合《旅游饭店星级的划分与评定》（GB/T14308-2003），通过相关旅游管理部门评定，并取得星级饭店称号的饭店（含预备星级饭店）。

2.模型设定与数据分析 （1）设定线性模型

Y＝B0＋B1X1＋B2X2＋B3X3＋B4X4 +μ

Y—国内旅游收入；X1—人均GDP; X2--旅游人数; X3--全国旅行社数量；X4--全国星级饭店总数。

（2）数据搜集（见表1）

表1 2003—2011国内旅游收入及其相关因素统计表 年份 国内旅游收入（亿元） 人均GDP 国内旅游全国旅（个） 2000 2001 2002 2003 2004 3175.54 3522.37 3878.36 3442.27 4710.71 7857.68 8621.71 9398.05 10,541.97 12,336 744 784 878 870 1102 8993 10532 11552 13361 14927 10481 7358 8880 9751 10888 全国星级饭店总数（个） 人数（百万人次） 行社数量4

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2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 5285.8 6229.7 7770.62 8749.3 10183.69 12579.77 19305.39 14,185.36 16,499.70 20,169.46 23,707.71 25,607.53 30,015.05 35,197.79 1212 1394 1610 1712 1902 2103 2641 16245 17957 18943 20110 20399 22784 23690 11828 12751 13583 14099 14237 13991 13513 （3）回归参数估计 用STATA对表1数据进行回归分析，结果如下图所示：

. reg y x1 x2 x3 x4 Source SS df MS Number of obs = 12 F( 4, 7) = 294.53 Model 250804331 4 62701082.7 Prob > F = 0.0000 Residual 1490190.05 7 212884.293 R-squared = 0.9941 Adj R-squared = 0.9907 Total 252294521 11 22935865.5 Root MSE = 461.39 y Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] x1 .0116336 .1487703 0.08 0.940 -.3401523 .3634196 x2 12.26282 2.242751 5.47 0.001 6.95956 17.56609 x3 -.4270224 .1241018 -3.44 0.011 -.7204765 -.1335683 x4 -.4121313 .1341052 -3.07 0.018 -.7292397 -.0950229 _cons 1825.816 1089.979 1.68 0.138 -751.5747 4403.207 . ̂＝1825.816+0.0116336X1＋12.26282X2-0.4270224X3-0.4121313X4 Y

t=(1.68)(0.08)(5.47)(-3.44)(-3.07)

se=(1089.979)(0.1487703)(2.242751)(0.1241018)(0.1341052) p=(0.138)(0.940)(0.001)(0.011)(0.018) R²=0.9941 ̅̅̅̅

R²=0.9907

（4）数据分析 ①经济意义分析

上述估计结果说明，在其他变量不变的情况下，人均GDP每增加1元，国内旅游收入将增加0.0116336亿元；旅游人数每增加1万人次，国内旅游收入将增加12.26282元；全国旅行社数量每增加1个，国内旅游收入将减少0.4270224亿元；全国星级饭店总数每增加1个，国内旅游收入将减少0.4121313亿元。

②统计检验

a.拟合优度：由R²=0.9941可知，本文所设变量可以解释回归模型的99.41%，拟合程度较好。

b.假设检验的显著性检验法--t检验: 设H0：B i=0,则Ha：B i≠0 ,所以t= B i/se= (1.68)(0.08)(5.47)(-3.44)(-3.07)

在5%显著性水平下，根据t分布表可得临界值为2.365，因为只有当t>临界

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值时，才可以拒绝零假设，所以旅游人数、全国星级饭店总数、全国旅行社数量是统计显著的，而人均GDP是统计不显著的。

c. 多元回归的总体显著性检验--F检验：设H0：X1=X2=X3= X4=0,则Ha：X1≠0 or

X2≠0 or X3≠0 or X4≠0，所以F=

R ²/(k−1)(1−R ²)/(n−k)

=0.0059/7=294.86

0.9941/4

在5%的显著性水平下，根据F分布表可得临界值为4.12，因为F>临界值4.12，所以拒绝零假设，即联合变量对应变量Y有影响，所以回归方程是显著的，人均GDP、旅游人数、全国星级饭店总数、全国旅行社数量联合起来对国内旅游收入有显著影响。

e.多重共线性诊断：

. reg x1 x2 x3 x4 Source SS df MS Number of obs = 12 F( 3, 8) = 248.03 Model 894698805 3 298232935 Prob > F = 0.0000 Residual 9619337.4 8 1202417.18 R-squared = 0.9894 Adj R-squared = 0.9854 Total 904318143 11 82210740.2 Root MSE = 1096.5 x1 Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] x2 14.06112 1.922065 7.32 0.000 9.628833 18.49341 x3 .1243724 .2916425 0.43 0.681 -.5481564 .7969011 x4 .029439 .3185443 0.09 0.929 -.7051254 .7640034 _cons -4433.292 2062.4 -2.15 0.064 -9189.194 322.6099 .

. reg x2 x1 x3 x4 Source SS df MS Number of obs = 12 F( 3, 8) = 243.88 Model 3870847.05 3 1290282.35 Prob > F = 0.0000 Residual 42325.614 8 5290.70175 R-squared = 0.9892 Adj R-squared = 0.9851 Total 3913172.67 11 355742.97 Root MSE = 72.737 x2 Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] x1 .0618697 .0084572 7.32 0.000 .0423674 .081372 x3 .0092527 .0192887 0.48 0.644 -.0352272 .0537325 x4 -.0055551 .0210498 -0.26 0.799 -.0540961 .0429858 _cons 220.2331 153.1752 1.44 0.188 -132.9896 573.4558 .

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. reg x3 x1 x2 x4 Source SS df MS Number of obs = 12 F( 3, 8) = 46.75 Model 242349201 3 80783067.1 Prob > F = 0.0000 Residual 13822651.6 8 1727831.45 R-squared = 0.9460 Adj R-squared = 0.9258 Total 256171853 11 23288350.3 Root MSE = 1314.5 x3 Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] x1 .1787188 .41908 0.43 0.681 -.7876815 1.145119 x2 3.021728 6.299286 0.48 0.644 -11.50445 17.54791 x4 .6323293 .3098147 2.04 0.076 -.0821046 1.346763 _cons 1717.683 3045.257 0.56 0.588 -5304.693 8740.059 . . reg x4 x1 x2 x3 Source SS df MS Number of obs = 12 F( 3, 8) = 10.41 Model 46229077.4 3 15409692.5 Prob > F = 0.0039 Residual 11837286.6 8 1479660.83 R-squared = 0.7961 Adj R-squared = 0.7197 Total 58066364 11 5278760.36 Root MSE = 1216.4 x4 Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] x1 .0362268 .3919916 0.09 0.929 -.8677075 .9401612 x2 -1.553614 5.887043 -0.26 0.799 -15.12916 12.02193 x3 .541507 .2653156 2.04 0.076 -.0703118 1.153326 _cons 4326.04 2432.719 1.78 0.113 -1283.819 9935.899 .

x1=-4433.293+14.06112x2+0.1243724x3+0.029439x4 t=(-2.15)（7.32）（0.43）（0.09） R²=0.9894 F=248.91>临界值

所以x1与剩余变量存在共线性

x2=-2202331+0.0618697x1+0.0092527x3-0.0055551x4 t=(1.44)(7.32)(0.48)(-0.26) R²=0.9892 F=239.81>临界值

所以x2与剩余变量存在共线性

x3=1717.683+0.1787188x1+3.021728x2+0.6323293x4 t=(0.56)(0.43)(0.48)（2.04） R²=0.9460 F=46.72>临界值

所以31与剩余变量存在共线性

x4=4326.04+0.0362268x1-1.553614x2+0.541507x3 t=(1.78)(0.09)(-0.26)(2.04) R²=0.7961 F=10.41>临界值

所以x4与剩余变量存在共线性

由上述数据可得，变量之间存在严重的共线性。

d.多重共线性的补救措施：从模型中删去变量人均GDP

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. reg y x2 x3 x4 Source SS df MS Number of obs = 12 F( 3, 8) = 448.42 Model 250803029 3 83601009.7 Prob > F = 0.0000 Residual 1491491.84 8 186436.48 R-squared = 0.9941 Adj R-squared = 0.9919 Total 252294521 11 22935865.5 Root MSE = 431.78 y Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] x2 12.4264 .7568434 16.42 0.000 10.68112 14.17169 x3 -.4255753 .1148388 -3.71 0.006 -.690394 -.1607565 x4 -.4117889 .1254318 -3.28 0.011 -.7010352 -.1225427 _cons 1774.242 812.1022 2.18 0.060 -98.46929 3646.953 .

̂=1774.242+12.4264x2-0.4255753x3-0.4117889x4 Y

t=(2.18)(16.42)(-3.17)(-3.28)

se=(812.1022)(0.7568434)90.1148388）（0.1254318） p=(0.060)(0.000)(0.006)(0.011) ̅̅̅̅

R²=0.9941 R²=0.9919

变量x2、x3、x4在5%显著性水平下是统计显著的。

由上述分析可得：国内旅游收入受3个变量的影响，即在其他变量不变的情况下，旅游人数每增加1万人次，国内旅游收入将增加12.4264元；全国旅行社数量每增加1个，国内旅游收入将减少0.4255753亿元；全国星级饭店总数每增加1个，国内旅游收入将减少0.4117889亿元。

(二)国际旅游收入及相关因素分析

1.模型解释变量的选择

本文主要选择入境旅游人数（万人次）、人民币对美元汇率(美元=100)(元)、住宿和餐饮业年末从业人数(人)等变量。国际旅游收入是指入境游客在中国（大陆）境内旅行、游览过程中用于交通、参观游览、住宿、餐饮、购物、娱乐等全部花费。

入境旅游人数（X1）--指入境旅游人数是指报告期内来中国（大陆）观光、度假、探亲访友、就医疗养、购物、参加会议或从事经济、文化、体育、宗教活动，且在中国（大陆）的旅游住宿设施内至少停留一夜的外国人、港澳台同胞等游客；人民币对美元汇率 (X2)；住宿和餐饮业年末从业人数 (X3)。

2.模型设定与分析

(1)设定线性回归模型：y=B0＋B1X1+ B2X2＋B3X3+μ

y--国际旅游收入; X1--入境游客人数；X2--人民币对美元汇率；X3--住宿和餐饮业年末从业人数。

(2)数据搜集（见表2）

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表2 2007—2011国际旅游收入及其相关因素统计表 年份 元） 2011 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003 484.64 458.14 396.75 408.43 419.19 339.49 292.96 257.39 174.06 13542.35 13376.22 12647.59 13002.74 13187.33 12494.21 12029.23 10903.82 9166.21 国际旅游收入（亿美入境旅游人民币对=100)(元) 645.88 676.95 683.1 694.51 760.4 797.18 819.17 827.68 827.7 住宿和餐饮业年末从业人数(人) 4434618 4311167 4006540 4000366 3418000 3112000 2974000 2621418 2556070 人数（万人次） 美元汇率(美元（3）回归参数估计 用STATA对表2数据进行回归分析，结果见下图：

. reg y x1 x2 x3 Source SS df MS Number of obs = 9 F( 3, 5) = 94.99 Model 80954.3359 3 26984.7786 Prob > F = 0.0001 Residual 1420.35956 5 284.071912 R-squared = 0.9828 Adj R-squared = 0.9724 Total 82374.6954 8 10296.8369 Root MSE = 16.854 y Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] x1 .0524336 .0107907 4.86 0.005 .0246953 .0801719 x2 -.8687678 .7141701 -1.22 0.278 -2.704601 .967065 x3 -.0000414 .0000856 -0.48 0.649 -.0002616 .0001787 _cons 510.751 736.4727 0.69 0.519 -1382.412 2403.914 .

y=510.751+0.0524336x1-0.8687678x2-0.000414x3 t=(0.69)(4.86)(-1.22)(-0.48) p=(0.005)(0.278)(0.649)(0.519) R²=0.9828 ̅̅̅̅

R²=0.9724

(4)数据分析 ①经济意义分析

上述结果表明，在其他变量不变的情况下，入境旅游人数每增加1万人次，国际旅游收入将增加0.0624336亿美元，人民币对美元汇率每增加1元，国际旅

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游收入将减少0.8687678亿美元，住宿和餐饮业年末从业人数每增加1人，国际旅游收入将减少0.000414亿美元。

②多重共线性检验

. corr x1 x2 x3(obs=9) x1 x2 x3 x1 1.0000 x2 -0.7530 1.0000 x3 0.8292 -0.9866 1.0000从上述数据可以看出变量之间存在高度共线性。

③多重共线性补救措施—删去变量住宿和餐饮业年末从业人数 (X3)

. reg y x1 x2 Source SS df MS Number of obs = 9 F( 2, 6) = 163.20 Model 80887.7953 2 40443.8977 Prob > F = 0.0000 Residual 1486.90006 6 247.816677 R-squared = 0.9819 Adj R-squared = 0.9759 Total 82374.6954 8 10296.8369 Root MSE = 15.742 y Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] x1 .0482321 .0059861 8.06 0.000 .0335847 .0628795 x2 -.5283449 .1155153 -4.57 0.004 -.8110006 -.2456892 _cons 162.8637 149.7762 1.09 0.319 -203.6253 529.3527 .

y=162.8637+-0.0482321x1-0.5283449x2 t=(1.09)(8.06)(-4.57) p=(0.319)(0.000)(0.004) R²=0.9819 ̅̅̅̅

R²=0.9795

回归结果表明，当其他因素不变时，入境旅游人数每增加1万人次，国际旅游收入将增加0.0482321亿美元，人民币对美元的汇率每增加1元，国际旅游收入将减少0.5283449亿美元。

（三）我国旅游收入的特色分析

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年份 year 1995 2000 2005 2010 2011 1.对不同地区接待入境过夜游客分析

表3 各地区接待入境过夜游客统计表 华北地区 东北地区 华东地区 华南地区 x1 280.64 414.86 641.89 1026.966 1014.446 x2 58.22 138.66 249.67 616.2299 711.1728 x3 438.21 736.73 1623.93 3119.294 3429.975 x4 757.9 1493.51 2302.49 3975.942 4325.293 西南地区 x5 117.8 206.31 348.7 643.9436 831.9439 西北地区 x6 75.38 122.24 159.14 276.6029 343.0029 10000200030004000100200x1x3x5x6x2x4300400

由上述图表可以看出：我国各地区接待入境过夜旅游人数呈逐年递增的趋势，且华南地区>华东地区>华北地区>西南地区>东北地区。

2.对不同行业旅游收入的分析

表4 2005—2011年不同行业旅游收入统计表 年份 长途交通（亿美元） year 2011 2010 2009 2008 x1 151.17 130.91 117.41 124.87 x2 25.32 21.07 20.8 22.02 x3 50.98 51.95 44.34 48.6 x4 35.98 41.15 36.14 38.73 游览（亿美元） 住宿（亿美元） 餐饮（亿美元） 商品销售（亿美元） x5 118.56 115.9 91.49 85.34 x6 34.66 31.72 28.82 29.7 娱乐（亿美元） 邮电通讯（亿美元） x7 10.36 10.68 9.55 10.02 市内交通（亿美元） x8 16.19 14.6 13.29 13.55 其他服务（亿美元） x9 41.41 40.15 34.91 35.6 11

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2007 2006 2005 111.43 73.76 82.94 18 9.86 12.27 59.38 48.97 37.75 37.48 35.12 27.48 104.94 112.07 63.78 21.1 12.53 17.02 7.61 5.11 8.44 12.42 12.01 10.3 46.83 30.06 32.99 0305010015035x1x3x5x740x9x2x4x6x84550

由上述图标可以看出：不同行业的旅游收入总体呈上升趋势，其中长途交通所占比重最大，邮电通讯所占比重最小。

3.对来自不同国家的旅游人数的分析

表5 1995-2011外国入境游客人数统计表 单位：万人次 年份 亚洲 非洲 欧洲 洲 year 1995 2000 2005 2008 2009 2010 2011 x1 338.26 610.15 1249.99 1455.1 1377.93 1617.86 1662.32 x2 4.08 6.56 23.8 37.84 40.12 46.355 48.88 x3 159.06 248.9 479.14 612.33 459.11 569.79 593.78 x4 5.37 8.29 16.05 26.03 23.1 30.0472 33.69 x5 64.36 113.28 198.53 232.12 226.01 269.4925 286.4166 拉丁美北美洲 大洋洲及太平洋岛屿 x6 15.85 28.18 57.36 68.88 67.24 78.9331 85.93 12

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50000100015002000.5x1x3x51x7x2x4x61.52

由上述数据可以看出：外国入境游客人数总体呈增长趋势，最多的是来自亚洲的游客，最少的是来自大洋洲及太平洋岛屿的游客。

五.对我国旅游业发展状况提出合理的建议

针对上述分析，为了促进我国旅游业的发展，增加旅游收入，本文提出了一下几点建议：

1.加快完善旅游产业体系，实施政府主导型旅游发展战略

政府主导型旅游发展战略是按照旅游业自身的特点，在以市场为主，合理配置资源的基础上，充分发挥政府的主导作用，促进旅游业更快发展。

2.加快旅游业的创新发展

旅游经济是特色经济，而特色就需要充分地发扬创新意识，做到人无我有，人有我精，人精我专。加大旅游业的宣传力度，力求在旅游市场开发上实现新突破，新发展。

3.引进先进的管理技术同本国旅游产业相结合 4.提高服务质量，完善旅游业的配套设施 5.实现不同产业之间的协调发展

促进旅游业和第一、二产业之间的协调发展，合理利用现有资源，实现资源的最大化利用。

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参考文献：

[1]叶银丹.国内旅游收入的计量经济学分析[J].企业导报，2012,04:98-99. [2]汤路昀. 我国旅游业收入影响因素研究——基于计量经济学模型的分析[J]. 现代商贸工业,2012,22:8-10.

[3]何红霞,李锴,梁磊. 我国国内旅游收入影响因素的实证分析[J]. 现代物业(中旬刊),2010,02:21-23+88

[4]中国统计年鉴2012

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