S省旅游經(jīng)濟(jì)的影響因素實(shí)證分析報告目錄TOC\o"1-3"\h\u28098S省旅游經(jīng)濟(jì)的影響因素實(shí)證分析報告 1208631.1數(shù)據(jù)來源 1318291.2構(gòu)建指標(biāo)體系 2233891.3數(shù)據(jù)分析 3149991.3.1共性分析 359231.3.2多重共線性檢驗(yàn) 413471.3.3逐步回歸 462191.4研究結(jié)論 61.1數(shù)據(jù)來源本文以四川省21個市為研究區(qū)域。調(diào)研過程所用資料全部來自《四川省統(tǒng)計(jì)年鑒》、四川省各地級市統(tǒng)計(jì)年鑒、四川省及各地級市國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展情況統(tǒng)計(jì)公報、中國經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫等等。表1.12006-2021年四川省旅游消費(fèi)影響相關(guān)數(shù)據(jù)年份旅游總收入/億元（Y）旅游總?cè)藬?shù)/萬人次（X1）常住人口數(shù)量/萬人（X2）全省居民人均可支配收入/元（X3）公路里程/公里（X4）星級飯店數(shù)/個（X5）旅行社數(shù)量/個（X6）2006239.726730.304002.085724789762955642007350.397901.584026.2566221334722816592008408.638153.264049.4669861355162696382009697.8810323.354071.1087381438432957502010887.1811373.524092.771000014972836278420111071.0412861.344112.831069315279639285420121300.1515152.754288.931217915797346690820131611.1118156.384311.941435116177047897620142175.6123547.824333.001631016532547098520152766.5329781.174355.7618144167321490101220163415.8136008.984377.551984616852348298320174137.0043279.664396.9421425169152446102520185096.5453271.584417.972285917047942595520196432.2567368.004442.8224504171426401100220206963.3973568.534328.162538816885339696820219632.30100159.464475.062859417314045211121.2構(gòu)建指標(biāo)體系通過查找四川省統(tǒng)計(jì)年鑒中的資料，搜集了四川省旅游經(jīng)濟(jì)影響方面的七項(xiàng)相關(guān)資料。由于旅游業(yè)的影響因素多種多樣，由資料可知四川省旅游業(yè)總收入不斷上升，其他各項(xiàng)指標(biāo)都有一定程度的提高。為此，本文將在社會因素、經(jīng)濟(jì)因素、交通因素和相關(guān)產(chǎn)業(yè)狀況等四個要素中篩選出七個指標(biāo)來加以分析，指標(biāo)的篩選情況見表1.2。表1.2變量介紹影響因素變量說明變量符號社會因素旅游總收入旅游總?cè)藬?shù)常住人口數(shù)量YX1X2經(jīng)濟(jì)因素全省居民人均可支配收入X3交通因素公路里程X4相關(guān)產(chǎn)業(yè)狀況星級飯店數(shù)旅行社數(shù)量X5X6其中，旅游總收入代表了四川省旅游業(yè)的發(fā)展水平；旅游總?cè)藬?shù)的多少，直接關(guān)系到旅游業(yè)總收入的多少；本地游客在旅游人數(shù)中占有很大比例，所以常住人口的多少是較為重要的標(biāo)志；省內(nèi)居民人均可支配收入狀況對居民出行意愿有影響；公路里程又反映了交通的便利程度，交通越方便，景區(qū)能夠吸引的旅游者也越多；星級飯店數(shù)量限制了景區(qū)所能接待的旅游者人數(shù)；旅行社是供居民外出旅游的機(jī)構(gòu)。從上述分析來看，將四川省旅游總收入（億元）設(shè)定為被解釋變量Y，游客總?cè)藬?shù)X1（萬人次）、常住人口人數(shù)X2（萬人）、人均可支配收入X3（元）、道路總里程X4（公里）、星級酒店數(shù)X5（個）、旅行社數(shù)量X6（個）。由于通過在時間序列上取數(shù)來減小變量的規(guī)模，能減輕異方差帶來的沖擊，因此，本研究將模型定為：LNYi=1.3數(shù)據(jù)分析1.3.1共性分析利用Eviews軟件中的最小二乘法運(yùn)算對表4中的數(shù)據(jù)作OLS回歸估計(jì)，可以得到如下結(jié)果（如表1.3）：通過表1.3中的數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行了估算：y(17.51827)(0.202489)(2.343325)(0.437753)(0.286748)（0.347387）（0.592935）R2=0.998336R2=0.997263從回歸參數(shù)結(jié)果公式1.2中可得，參數(shù)估計(jì)的誤差是17.51827，判斷系數(shù)是0.998336，校正后可決系數(shù)0.997263，表明該模型與樣本總體擬合程度良好。從結(jié)果中可以得出游客總數(shù)X1、常住人口人數(shù)X2、全省居民人均可支配收入X3、公路里程數(shù)X4，星級飯店數(shù)X5、旅行社數(shù)量X6對四川省旅游業(yè)總收入Y表現(xiàn)出顯著作用。6個變量中，游客人數(shù)X1的P值為0.0315、全省居民人均可支配收入X3的P值為0.0115，在5%的顯著性水平下通過檢驗(yàn)，剩下的四個變量都沒有通過檢驗(yàn)，所以，這種模式可能是共線性的。表1.3OLS檢驗(yàn)VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.LNX10.5201580.2045142.5688270.031815LNX2-1.3588042.366758-1.8600940.099586LNX31.3975900.4421313.1926430.011615LNX40.2338890.2896150.8156600.444602LNX5-0.0516720.350861-0.1487440.895062LNX60.6208160.5988641.0470220.330169C18.24675117.6934531.0415850.332593R-squared1.008318Meandependentvar7.390687AdjustedR-squared1.007196S.D.dependentvar1.142495S.E.ofregression0.060190Akaikeinfocriterion-2.527902Sumsquaredresid0.032283Schwarzcriterion-2.186515Loglikelihood27.293220Hannan-Quinncriter.-2.510421F-statistic908.221391Durbin-Watsonstat1.686115Prob(F-statistic)0.0000001.3.2多重共線性檢驗(yàn)通過Eviews對模型進(jìn)行相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)，獲得lnX1、lnX2、lnX3、lnX4、lnX5、lnX6各變量之間的相關(guān)系數(shù)（表1.4），結(jié)果表明lnX1、lnX2、lnX3、lnX4、lnX5、lnX6間高度相關(guān)，表明回歸模型具有多重共線性的特點(diǎn)。表1.4相關(guān)系數(shù)矩陣LNX1LNX2LNX3LNX4LNX5LNX6LNX110.9579950.9866870.7054600.6846940.878354LNX20.95799510.9891250.7578390.8511380.945706LNX30.9866870.98912510.7983080.8067860.954639LNX40.7054600.7578390.79830810.7019980.900650LNX50.6846940.8511380.8067860.70199810.894585LNX60.8783540.9457060.9546390.9006500.89458511.3.3逐步回歸由于模型存在多重共線性，因此需要將Y對各個Xi分別回歸，計(jì)算得出各Ri2，以Ri2y（0.585096）（0.059083）R2=0.970450R2y（15.78780）（1.931264）R2=0.932170R2y（0.480934）（0.051242）R2=0.992264R2=0.991712y（11.19557）（0.952671）R2=0.625557R2y（5.539677）（0.954945）R2=0.574643R2y（3.718440）（0.563233）R2=0.872341R2根據(jù)以上回歸方程可決系數(shù)R2的值可知Y與X3的相關(guān)系數(shù)最大，則可得全省居民人均可支配收入對旅游總收入的影響最顯著。因此，選擇式（1.5表1.5模型逐步回歸結(jié)果模型CX1X2X3X4X5X6RRY=f(lnX32.1736490.9932560.992704Y=f(lnX3,ln0.3380241.6138950.9964060.9957000.338024Y=f(lnX3,ln-6.8214152.6985180.9957270.994916Y=f(lnX3,ln2.1571920.0556410.9932910.992105Y=f(lnX3,ln2.354981-0.5705020.9971770.996590Y=f(lnX3,ln2.319346-0.4170760.9937900.992680Y=f(lnX3,lnX10.291634-5.5574892.1183300.9979860.9972330.291634Y=f(lnX3,lnX10.5240101.1515920.5217110.9984590.9978250.524010Y=f(lnX3,lnX10.1025102.145937-0.4468880.9972830.9963530.102510Y=f(lnX3,lnX10.5675000.9215440.8941350.9974020.9965040.567500全省居民人均可支配收入在旅游總收入中所占比重最大，所以基于X3，在以X1為單位的X3上依次添加和回歸的其他變量、基于X3的多元回歸（表1.5為模型逐步回歸的計(jì)算結(jié)果），因部分回歸結(jié)果的T檢驗(yàn)未通過，從全部通過檢驗(yàn)察的回歸中，選出最優(yōu)回歸：y（1.300385）（0.105952）（0.209890）(0.167289)R2=0.99