我国城镇居民旅游消费支出影响因素分析

李亮

摘 要：随着经济的增长和居民收入的增长，全球的旅游行业急剧扩张。而我国的旅游业作为第三产业的重要组成部分，是拉动消费的重要力量，近年来旅游业不断发展壮大，蓬勃发展，本文根据国内旅游消费的特点，根据我国国内旅游消费的相关数据，运用计量经济学的方法建立了相应的回归模型。通过运用Eviews软件对模型进行研究，检验，得出最优模型，分析影响国内居民旅游消费的主要因素极其因果关系。

关键词：旅游消费；模型；多元线性回归

一、现状概述

近年来，我国旅游业三大市场实现了全面恢复并较快增长。2010年国内旅游人数达2l亿人次，比2009年增长106%；国内旅游收入126万亿元，增长235%；入境旅游人数1.34亿人次，增长58%；入境过夜旅游人数5566万人次，增长94%；全国旅游业总收入157万亿元，增长217%[1]。说明旅游业在国民经济中的地位日益重要， 并且已经成为我国目前经济发展面临的新课题和拉动国内需求的新机遇。

二、研究方法

本文从国民居民旅游消费作为研究的立足点，并选取多个解释变量，从计量经济学的角度，对于国内居民旅游人均消费与人均可支配收入，居民消费水平，价格指数，人均国内生产总值等之间的关系进行定量的分析研究，运用软件建立合适的模型并进行检验，从而得出最优模型，对国内居民旅游消费情况进行分析和预测。

三、研究假设

居民消费水平与人均旅游消费支出成正相关的关系，因为居民的消费水平越高，预示着居民对于生活的精神层面的追求较高。

城镇居民人均可支配收入与人均旅游消费支出之间成正相关关系。人均可支配收入与生活水平成正比，即人均可支配收入越高，生活水平则越高，就会有越来越多的人考虑出游。居民的出游率在很大程度上取决于居民的人均可支配收入，只有人们手中有足够的可支配收入才会考虑出游。

铁路运输总量与人均旅游消费支出之间存在明显的正相关关系，一般说来，将铁路延伸到整个交通情况，交通的通达性对旅游消费有着至关重要的作用。

同时我们假设经济增长对国内旅游消费具有显著的推动作用。

四、数据来源及变量选择

（一）样本来源

本文所用数据主要来源于2014年《中国统计年鉴》以及中经网数据库。

（二）变量的选择

为了研究城镇居民与国内人均旅游消费支出的相关性，本文选取了城镇居民人均旅游消费支出（PTC）作为被解释变量；居民消费水平（RCL）、居民消费价格指数（CPI）、运输铁路总长度（TCL）、城镇人均可支配收入（PUI）、人均国内生产总值（PPgdp）作为被解释变量构建相关模型，实证分析各因素对人均旅游消费支出的影响。

五、实证分析

（一）数据预处理

在确定各个指标之后对数据做如下处理：

（二）变量描述性统计：对所有变量进行描述性统计，结果如下：

（三）模型的建立

根据以上变量的定义和数据分析，构建多元线性回归模型：

其中：βi（i=0，1，2…7）分别表示各變量系数，表示各解释变量对被解释变量PTC的影响程度，ε表示随机干扰项，指除以上影响因素外其他影响人均旅游消费支出的因素。如：政治、经济发展水平、居民消费习惯等。

本文利用Eviews统计分析软件，运用普通最小二乘法（OLS）对上述模型进行回归，结果如下：

从结果中可以看出可决系数R2=09979，调整后的可决系数2=09974，说明模型的拟合优度比较高，即模型在很大程度上能够对变量之间的关系进行解释。通过F检验可以看出，P值为零，说明解释变量解释能力较强，但从表中可以看出除了PPgdp之外，其余都没有通过t检验，初步断定可能存在多重共线性。

1.多重共线性检验

（1）相关系数检验：

运用软件得到变量之间的相关系数表：

由相关系数矩阵可以看出，各解释变量相互之间的相关系数较高，证实确实存在严重的多重共线性。

（2）方差膨胀因子检验：

对于多元线性回归模型，参数估计值i的方差可以表示成：

var（i）=σ2∑（xit -i ）2·11-R2i =σ2∑（xit -i ）2· VIFi

其中：VIFi =11-R2i

为方差膨胀因子，一般的，当VIFi>5或VIFi>10时（此时R2i > 08或R2i > 09），可以认为模型存在较严重的多重共线性。根据VIF的计算公式，做辅助回归，并且计算，得：

VIFRCL=6667，VIFCPI=9999，VIFPPgdp=37765，VIFPUI=9999，VIFTCL=3408，明显所有的方差膨胀因子都是大于10的，因此解释变量之间存在较为严重的多重共线性。

通过上表可知，模型之内的解释变量存在严重的多重共线性，为解决多重共线性，采用逐步回归，分别做PTC对CPI、PPGDP、PUI、RCL、TCL的一元回归，结果如表四所示：

其中，含有解释变量PUI的回归方程，调整的R2最大，以PUI为基础，顺次加入其他变量逐步回归，结果如表五所示：

经过比较可以看出，新加入PPgdp的变量方程，其调整的R2=09976，改进最大，而且各参数的t检验显著，选择保留PPgdp，再加入其他新变量逐步回归，结果如表六所示：

可以看出，引入的新变量不会使调整的R2有所改善，而且引入的新变量也都不显著，因此可以确定最终的模型为：

模型中，在其他变量不变的情况下，人均GDP每变动1个单位，引起我国城镇居民旅游消费支出平均变动2007322个单位；在其他变量不变的情况下，城镇人均可支配收入每变动1个单位，引起我国城镇居民旅游消费支出平均变动04280个单位。

六、相关建议

第一，科学合理的发展旅游市场。伴随我国GDP增加，我国在旅游市场的投资不断加大。城镇居民的人均可支配收入与人均旅游消费支出呈正相关的关系，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。

第二，提高居民可支配收入。旅游消费水平最终取决于可支配收入水平。大幅度提高人均可支配收入，提高城镇居民的生活水平，能够增加城镇居民的旅游花费。

第三，本文在交通运输方面选择了铁路进行分析，但是最终确定的模型没有表明铁路运输总量与人均旅游消费支出之间存在的关系，但是根据实际经验和现实我们知道它们二者之间存在着明显的正相关的关系。将铁路延伸到整个交通情况，交通的通达性对旅游消费有着至关重要的作用。

参考文献：

[1] 王曦，秦远好. 《影响我国城镇居民旅游消费主要因素的实证分析》.[A]中国市场

[2] 许春晓，《中国旅游消费研究进展及其主攻方向》，经济问题探索，1999年02期

[3] 颜绍梅，《中国旅游消费的特征与促成机制》，云南社会科学，2001年S1期

[4] 谷慧敏，伍春来，《中国收入分配结构演变对国内旅游消费的影响》[J]，旅游学刊，2003年02期

[5] 尹世杰，《我国旅游消费的发展趋势》，南方经济，2003年04期

[6] 李银兰，范红，《国内旅游消费模型初探》[J]，重庆商学院学报，2002年03期

[7] 黄河，金鹏等《上海市城市居民消费结构的分析及预测》，技术经济与管理研究，2003年06期

[8] 李一玮，夏林根，《国内城镇居民旅游消费结构分析》，旅游科学，2004年6月