基于改进的多元线性回归分析广州市旅游业收入影响因素

2020-08-17刘鉴璇

旅游纵览 2020年7期

刘鉴璇

引言

近年来，国内旅游业的发展，不仅使旅游产业规模不断壮大，而且带动和促进了餐饮、住宿等多个服务行业的发展。由此可见，旅游业在各个方面中扮演着越来越重要的角色，已经成为人们生活中不可分割的一部分。广州市是广东省的省会，其旅游业的发展已成为人们关注的话题。广州市旅游业发展受多方面的影响，经济环境、自然环境、社会文化环境等方面都潜移默化地影响着广州市旅游业收入，加强对广州市旅游业收入的影响因素分析是非常有必要的。分析广州市旅游业收入影响因素，给各相关部门提出合理的发展对策，对促使广州市旅游业更好地发展具有重要意义。

一、研究方法

（一）因素选择

为了找出影响广州市旅游业收入的重要因素，本文从宾馆酒店服务水平、旅行社规模与效益这两个方面中选取宾馆酒店数、过夜旅游者、旅行社个数等12个因素的相关数据，运用逐步回归分析进行筛选变量，初步得出广州市旅游业收入的影响因素。

（二）因素分析

考虑到对数据进行对数处理可以大大地降低系数间的相关性，并通过研究发现，对模型两边均取对数而建立的多元线性回归模型无法消除多重共线性，仅对自变量作对数处理而建立的多元线性回归模型回归系数间仍存在着较强的相关性。因此，本文建立改进的多元线性回归模型为：lny=β0+β1x1+β2x2+…+βkxk+ε，其中βk（k=0，1，…，k）是模型参数，ε为误差项，k=1，2，…，n。同时对改进的多元线性回归模型进行采用F检验和White检验。

二、实证分析

（一）数据处理

首先，本文从宾馆酒店服务水平、旅行社规模与效益这两个方面中选取宾馆酒店数、过夜旅游者、旅行社个数等12个因素的相关数据，考虑到原始数据中可能存在异常数据，并且单个变量的数据量超过10，按照拉依达准则，对原始数据进行检验计算，将超过3的数据剔除。检验结果为：2016年旅行社的营业利润属于异常数据，应予以剔除。其次，本文所搜集到的变量较多，并且不同的变量数据具有不同的量纲，若直接使用原始数据将会对模型的建立造成一定的影响。为了保证模型的有效性和可靠性，本文对旅游业收入的影响因素进行标准化，将变量转化为均值为1，方差为0的数据。

（二）逐步回归分析

本文主要从宾馆酒店服务水平、旅行社规模与效益这两个方面出发收集了12个指标的相关数据，在宾馆酒店服务中选取的指标为：宾馆酒店数、过夜旅游者数、宾馆酒店的营业收入、宾馆酒店的营业利润、投资收益、宾馆酒店的营业外收支净额、宾馆酒店年末从业人员、开房率；在旅行社规模与效益中选取的指标为：旅行社年末从业人员、旅行社的组团人数、旅行社的营业收入、旅行社的营业利润、旅行社的营业外收支净额。对于宾馆酒店服务水平，本文以酒店的经营利润来衡量其服务水平，以选取的指标作为宾馆酒店经营利润的影响因素，运用SPSS采用逐步回归得到的结果如表1所示。