影响我国城镇居民旅游消费主要因素的实证分析

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  [摘 要]2008年,第三产业贡献了全国GDP的42.9%,旅游业作为第三产业的重要组成部分,收入已达9000多亿元,是拉动消费的重要力量。为此本文结合居民旅游消费水平的影响因素进行计量分析,得到相关模型并结合相关政策进行分析,提出相关建议。
  [关键词]旅游消费;影响因素;计量分析
  [中图分类号]C93-03 [文献标识码]A [文章编号]1005-6432(2011)22-0131-03
  
  1 问题的提出
  2010年,我国旅游业三大市场实现了全面恢复并较快增长。国内旅游人数达21亿人次,比2009年增长10.6%;国内旅游收入1.26万亿元,增长23.5%;入境旅游人数1.34亿人次,增长5.8%;入境过夜旅游人数5566万人次,增长9.4%;旅游外汇收入458亿美元,增长15.5%;出境旅游人数5739万人次,增长20.4%;全国旅游业总收入1.57万亿元,增长21.7%。预计到2015年,旅游市场规模进一步扩大,国内旅游人数达33亿人次,年均增长10%;入境过夜游客人数达9000万人次,年均增长8%;出境旅游人数达8300万人次,年均增长9%。旅游消费稳步增长,城乡居民年均出游超过2次,旅游消费相当于居民消费总量的10%。经济社会效益更加明显,旅游业总收入年均增长12%以上,旅游业增加值占全国GDP的比重提高到4.5%,占服务业增加值的比重达到12%。每年新增旅游就业50万人。2009年12月3日,国务院办公厅发布《国务院关于加快发展旅游业的意见》,提出将旅游业培育成国民经济的战略性支柱产业。本文欲建立模型得出影响旅游消费的因子,通过作用于影响因子,使得旅游消费的经济社会效益更加明显。
  2 相关政策的支持
  2009年12月3日,国务院办公厅发布《国务院关于加快发展旅游业的意见》,提出将旅游业培育成国民经济的战略性支柱产业。并提出十条主要任务促进旅游消费。①深化旅游业改革开放。②优化旅游消费环境。③倡导文明健康的旅游方式。④加快旅游基础设施建设。⑤推动旅游产品多样化发展。⑥培育新的旅游消费热点。⑦提高旅游服务水平。⑧丰富旅游文化内涵。⑨推进节能环保。⑩促进区域旅游协调发展。并提出七条保障措施:①加强规划和法制建设。②加强旅游市场监管和诚信建设。③加强旅游从业人员素质建设。④加强旅游安全保障体系建设。⑤加大政府投入。⑥加大金融支持。⑦完善配套政策和措施。
  旅游消费函数是指旅游消费支出与影响它的各种因素之间的依存关系。旅游消费函数主要由收入水平决定,还受多种因素影响。本文针对收入水平这一因素选取了国内生产总值、城镇居民可自由支配收入和城镇居民平均劳动报酬,同时由于旅游受时间和空间的限制,选取了铁路运输线路长度和可自由支配时间。同时选取了人民币储蓄总额作为变量。
  3 相关数据的收集
  本文所用数据为1994—2008年的时间序列,来源于《中国统计年鉴2009》和国家统计局的数据查询,所设计的模型样本是15个。
  4 经济计量模型的建立
  一般模型为:
  Y=β0+β1× X1+β2× X2+β3×X3+β4×X4+β5× X5+β6× X6+μ
  式中:Y——人均旅游花费;
  X1——国内生产总值;
  X2——城镇居民可自由支配收入;
  X3——城镇居民平均劳动报酬;
  X4——人民币储蓄总额;
  X5——铁路运输线路长度;
  X6——可自由支配时间;
  β0——常数项;
  β1、β2、β3、β4、β5、β6——均为待定系数;
  μ——随机扰动项。
  5 模型的求解和检验
  本文采用EVIEWS6.0软件,用最小二乘法进行回归分析及统计检验,并针对存在多重共线性、随机误差项序列相关以及异方差等问题进行检验和修正,并进行参数的估计。
  5.1 统计结果
  应用EVIEWS6.0对Y,X1,X2,X3,X4,X5,X6进行OLS估计,得到的结果如下:
  Dependent Variable:Y
  Method:Least Squares
  Date:03/18/11 Time:12:20
  Sample:1994 2008
  Included observations:15
  得到的相关模型是:Y=0.00717001585865×X1-0.288644161899×X2+0.0229453499866×X3+0.00147420387142×X4+676.949786597×X5+0.0380636575649×X6-3204.94959671
  5.2 经济意义的检验
  从经济意义上来说,人均旅游花费随着国内生产总值、城镇居民平均劳动报酬、铁路运输线路长度、可自由支配时间的增加符合经济意义。但是人均旅游花费随着城镇居民可自由支配收入和人民币储蓄总额却呈正向运动与实际不符。
  5.3 统计推断的检验
  根据OLS所得回归结果中,R-squared是0.977,说明总离差平方和的97.7%可以被样本回归模型解释,仅有2.3%未被解释,说明模型的拟合优度较好。X3、X6的t值太小不能通过t检验,对旅游人均消费的影响不太显著。X1 、X2、X4、X5通过了t检验,对旅游人均消费影响较大。
  5.4 计量经济的检验
  5.4.1 多重共线性检验
  (1)相关系数检验
  从上表得知,Y与X5的关系最大,可以作为第一个解释变量。但是X1和X2、X3,X2和X3之间存在高度线性相关。
  (2)逐步回归
  通过逐步回归,Y与X2、X5的一元回归可决系数与F值最大,且估计结果的t值可通过显著性为95%的假设检验,故第一轮逐步回归保留X2、X5变量。X2和X1、X3存在高度线性相关,故舍去变量X1、X3。
  (3)分别增补变量X4、X6
  通过比较两次回归结果,考虑实际经济意义,选取变量X2、X5、X6,最终模型为 Y=0.00518136784968×X2+160.479471705×X5+0.0852158644072×X6-725.178109565
  5.4.2 序列相关性检验
  DW值是1.976849,查表知N=15,K=3时DU=1.543,故DU  为确定随机误差项是否存在异方差,做怀特检验,结果如下:
  Heteroskedasticity Test:White
  F-statistic[]6.312175[] Prob. F(9,5)[]0.0282
  Obs×R-squared[]13.7866[]Prob. Chi-square(9)[]0.1301
  因为Obs×R-squared=13.78660  通过上述检验,表明模型可用。
  6 结 论
  (1)城镇居民的可自由支配收入与居民旅游消费呈正相关的关系,说明居民收入越多,旅游消费就越多。因此,相关部门应制定相应的措施,千方百计的提高居民收入以及扩大就业,将旅游纳入公司福利的一种。
  (2)居民旅游消费与居民的闲暇时间呈正相关关系,即闲暇时间越多,旅游消费量就越大。尽管我国在1999年和2008年两次对假日安排进行了优化,公共假日达到了115天,但是带薪假日制度并不完善,目前西方国家除公共假日以外,都有2~6周的带薪假期。我国法定的带薪假期是5~15天,但是带薪休假制度面临着实施困难,公共假期也存在着结构性矛盾,主动监管缺失,普遍存在的就业压力也使得假日制度实施起来没有想象中完美。
  (3)本文在交通运输方面选择了铁路进行分析,模型表明铁路运输量与旅游消费存在着明显的正相关的关系。将铁路延伸到整个交通情况,交通的通达性与否对旅游消费有着至关重要的作用。因此,地方各级政府要加大对旅游基础设施建设的投入,重点建设旅游道路、景区停车场等。同时,加强主要景区连接交通干线的旅游公路建设以及中西部地区的机场建设,完善旅游的航线游线,确保景区和交通沿线通信顺畅,如下表所示。
  参考文献:
  [1]李子奈. 计量经济学[M ]. 北京:高等教育出版社,2000.
  [ 2]刘丽秋.影响居民消费水平相关因素的计量分析[J].实证分析,2009(7).
  [ 3]张丽峰.中国城镇居民旅游消费实证分析[J].未来与发展,2010(2).
  [ 4]项露菁.基于计量模型的城镇居民旅游消费研究[J].现代经济分析,2010(8).
  
  [作者简介] 王曦(1987—),女,北京人,西南大学经济管理学院旅游管理系硕士研究生,研究方向:酒店管理;秦远好(1965—),男,四川乐至人,西南大学经济管理学院旅游管理系博士、教授、硕士生导师,研究方向:酒店管理与旅游环境管理。
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