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[摘 要]随着我国经济发展水平的提升和国民收入的增加，人们的旅游需求逐步释放，旅游业已成为我国经济发展新的增长点。基于1994年至2013年的相关数据，通过回归分析的方法，对影响我国旅游业发展的因素进行了分析。
[关键词]旅游业；影响因素；回归分析
近年来，随着人们物质文化水平的日益提高，人们旅游消费支出的不断增加，对我国旅游业的迅速发展起到了巨大的推动作用。面对经济下行压力，如何加快进行产业结构调整成为各级政府和学者们关注的热点课题。
1变量选择
本文选择旅游收入作为旅游业发展的衡量指标，游客数量是旅游业收入的直接决定因素，游客数量的多少直接影响着旅游收入的高低，也影响着旅游业的发展。因此在旅游游客的解释变量中选择了国内游客数量和入境游客数量两个指标。考虑人均旅游消费，选择城镇居民国内旅游人均花费和农村居民国内旅游人均花费作为衡量指标。此外，选择公路通车里程和铁路通车里程两个解释变量。
2模型的建立
根据以上指标的选定，本文建立了如下的一般模型：
Log（Y）=c+c（1）*X1+c（2）*X2+c（3）*X3+c（4）*X4+c（5）*X5+c（6）*X6+U
其中：Y表示全国旅游收入，X1表示国内旅游人数，X2表示入境旅游人数，X3表示城镇居民人均旅游花费，X4表示农村居民人均旅游花费，X5表示公路通车里程（含高速公路），X6表示铁路通车里程，C为常数项，U为误差项。
3模型估计
本文利用Eviews软件，对（2）中所建立的模型进行OLS回归，得到如下的回归结果：
LogY^=4.989982+1.94E-06 X1 +5.03E-05 X2 +0.001280X3 +0.001541 X4 +0.000317 X5 +0.181792 X6
（0.327245） （1.03E-06） （2.00E-05） （0.000345） （0.000318） （0.000522） （0.065134）
t=（15.24848） （1.887807） （2.515165） （3.710153） （4.847986）（0.607707） （2.791040）
R2=0.998035，=0.997128，F=1100.454该模型可决系数很高，F检验显著，但是 X1、X5的系数t检验不显著，说明存在严重的多重共线性。
4多重共线性的检验
本文采用逐步回归的办法，检验和解决多重共线性问题。分别作Y对X1、X2、X3、X4、X5、X6的一元回归。其中在加入X6的最大，繼续采用逐步回归法将其余解释变量代入，得出拟合效果最好的三个解释变量，再分别加入了加入了X1、X2之后选择保留X4，顺次加入剩余变量，结果如表1所示：
通过上表可以很容易的发现相比较加入X1、X2无论是相关系数还是可决系数都没有X5的加入明显，于是保留X5。
修正后的回归方程为：
LogY=4.599817+0.001806 X3+（0.001773） X4 +0.001453 X5 +（0.237376）X6
t=（17.11461） （7.973583） （5.267166） （4.714379） （4.658938）
R2=0.997028，=0.996235，F= 1257.900 DW=2.89168
5异方差性的检验
本文采用White检验法对模型的异方差性进行检验。从中看出n R2=8.387653，根据White检验结果以及Xt 和Xt ^2的t检验不显著，拒绝备择假设支持原假设，表明模型不存在异方差。
6自相关的检验
根据科克伦-奥科特迭代法将回归方程et^=-0.222501et-1 带入进行回归，得DW=1.984340。查0.5%的DW统计表可知dL =0.859dU =1.848，模型中DW=1.984340> dU 且DW<4- dU，说明 R2、t、F的值均达到理想水平，表明自变量之间不存在自相关。
本文對旅游业发展与影响因素之间的研究动态做了系统的分析，研究结果表明：我国旅游业发展与城镇居民人均旅游花费、农村居民人均花费、公路里程及铁路里程之间存在因果关系。
参考文献：
[1] 郑维荣.新常态下的旅游业独有特征[N].中国旅游报.2015-02-04（011）.
[2] 张杨玉婷.影响国内旅游业收入因素的分析[J].沿海企业与科技.2013（03）.
[3] 曾国彬，影响旅游业的相关因素分析[J].时代金融.2013（35）.
作者简介：
常敬（1992年8月）性别女，民族汉，籍贯河南，学历研究生，云南大学发展研究院，研究方向金融。
[关键词]旅游业；影响因素；回归分析
近年来，随着人们物质文化水平的日益提高，人们旅游消费支出的不断增加，对我国旅游业的迅速发展起到了巨大的推动作用。面对经济下行压力，如何加快进行产业结构调整成为各级政府和学者们关注的热点课题。
1变量选择
本文选择旅游收入作为旅游业发展的衡量指标，游客数量是旅游业收入的直接决定因素，游客数量的多少直接影响着旅游收入的高低，也影响着旅游业的发展。因此在旅游游客的解释变量中选择了国内游客数量和入境游客数量两个指标。考虑人均旅游消费，选择城镇居民国内旅游人均花费和农村居民国内旅游人均花费作为衡量指标。此外，选择公路通车里程和铁路通车里程两个解释变量。
2模型的建立
根据以上指标的选定，本文建立了如下的一般模型：
Log（Y）=c+c（1）*X1+c（2）*X2+c（3）*X3+c（4）*X4+c（5）*X5+c（6）*X6+U
其中：Y表示全国旅游收入，X1表示国内旅游人数，X2表示入境旅游人数，X3表示城镇居民人均旅游花费，X4表示农村居民人均旅游花费，X5表示公路通车里程（含高速公路），X6表示铁路通车里程，C为常数项，U为误差项。
3模型估计
本文利用Eviews软件，对（2）中所建立的模型进行OLS回归，得到如下的回归结果：
LogY^=4.989982+1.94E-06 X1 +5.03E-05 X2 +0.001280X3 +0.001541 X4 +0.000317 X5 +0.181792 X6
（0.327245） （1.03E-06） （2.00E-05） （0.000345） （0.000318） （0.000522） （0.065134）
t=（15.24848） （1.887807） （2.515165） （3.710153） （4.847986）（0.607707） （2.791040）
R2=0.998035，=0.997128，F=1100.454该模型可决系数很高，F检验显著，但是 X1、X5的系数t检验不显著，说明存在严重的多重共线性。
4多重共线性的检验
本文采用逐步回归的办法，检验和解决多重共线性问题。分别作Y对X1、X2、X3、X4、X5、X6的一元回归。其中在加入X6的最大，繼续采用逐步回归法将其余解释变量代入，得出拟合效果最好的三个解释变量，再分别加入了加入了X1、X2之后选择保留X4，顺次加入剩余变量，结果如表1所示：
通过上表可以很容易的发现相比较加入X1、X2无论是相关系数还是可决系数都没有X5的加入明显，于是保留X5。
修正后的回归方程为：
LogY=4.599817+0.001806 X3+（0.001773） X4 +0.001453 X5 +（0.237376）X6
t=（17.11461） （7.973583） （5.267166） （4.714379） （4.658938）
R2=0.997028，=0.996235，F= 1257.900 DW=2.89168
5异方差性的检验
本文采用White检验法对模型的异方差性进行检验。从中看出n R2=8.387653，根据White检验结果以及Xt 和Xt ^2的t检验不显著，拒绝备择假设支持原假设，表明模型不存在异方差。
6自相关的检验
根据科克伦-奥科特迭代法将回归方程et^=-0.222501et-1 带入进行回归，得DW=1.984340。查0.5%的DW统计表可知dL =0.859dU =1.848，模型中DW=1.984340> dU 且DW<4- dU，说明 R2、t、F的值均达到理想水平，表明自变量之间不存在自相关。
本文對旅游业发展与影响因素之间的研究动态做了系统的分析，研究结果表明：我国旅游业发展与城镇居民人均旅游花费、农村居民人均花费、公路里程及铁路里程之间存在因果关系。
参考文献：
[1] 郑维荣.新常态下的旅游业独有特征[N].中国旅游报.2015-02-04（011）.
[2] 张杨玉婷.影响国内旅游业收入因素的分析[J].沿海企业与科技.2013（03）.
[3] 曾国彬，影响旅游业的相关因素分析[J].时代金融.2013（35）.
作者简介：
常敬（1992年8月）性别女，民族汉，籍贯河南，学历研究生，云南大学发展研究院，研究方向金融。