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安徽省旅游经济发展影响因素实证分析

2020-12-14王佳佳

锦绣·上旬刊 2020年8期
关键词:线性回归旅游经济安徽省

摘要:基于2000-2018年安徽省旅游经济数据,从人均国内生产总值、国内旅游人数、城镇居民可支配收入、居民消费水平、铁路里程数5个影响因素选取指标,采用多元线性回归方法和逐步回归方法构建回归模型。回归结果表明安徽省国内旅游人数和居民消费水平为显著影响旅游收入的两个变量。

关键词:安徽省;旅游经济;影响因素;线性回归

0 引言

安徽省是一个旅游资源大省,拥有丰富的旅游资源,包括人文景观和自然景观。据统计局发布的数据显示,2018年安徽省国内旅游人数由2000年的2973万人次增加到72147万人次,国内旅游收入由2000年的150.5亿元增加到7030亿元,旅客周转量由537万人公里增加到1206万人公里。可见,安徽省旅游业发展迅速,并对经济增长有着越来越大的贡献,为了促进安徽省旅游经济更快速发展,研究其影响因素具有很重要的意义。因此,本文选取人均国内生产总值、国内旅游人数、城镇居民可支配收入、居民消费水平、铁路里程数作为指标,通过构建多元线性回归模型进行实证分析,并得出相应的结论。

1 文献综述

关于旅游经济的影响因素研究,我国学者采用了不同的方法、不同的视角进行了研究。王阳阳(2018)以甘肃省为例,基于迈克尔·波特钻石模型,构建了影响甘肃省旅游经济的指标体系,并采用灰色关联度进行分析影响因素的大小,同时利用偏最小二乘法进行定量研究,最后根据结论提出建议。张洪,石婷婷(2018)以安徽省为例,利用灰色关联分析方法构建了影响旅游经济效益的7个一级指标及19个二级指标,研究发现影响安徽省旅游经济的关键因子及制约其增长的主要因素。朱家明,杨锐(2019)以安徽省黄山旅游风景区为例,利用多元线性回归方法对选取的国内生产总值、铁路里程数、人均消费水平及人口数等四个指标进行实证分析,研究发现人均消费水平及人口数有显著的影响。综上所述,国内研究学者对安徽省旅游经济影响因素研究较少,因此本文主要以安徽省为例,对影响其旅游经济的因素进行分析。

2 变量选择与模型设定

2.1 變量选择

在对安徽省旅游经济影响因素的分析中,本文选取了旅游收入Y(亿元)作为因变量,人均国内生产总值(元)、国内旅游人数(万人次)、城镇居民可支配收入(元)、居民消费水平(元)、铁路里程数(公里)作为自变量进行实证分析。各个指标数据均来源自于安徽省统计年鉴和国家统计年鉴,并选取2000-2018年的指标数据进行实证分析。

2.2 模型设定

根据查阅文献资料,假定各个影响因素指标变量与旅游收入之间呈正相关关系,故设定如下形式的多元线性回归模型。

其中称为截距,为各个自变量的回归系数,为随机干扰项,代表其他影响因素。

3 实证分析

3.1 模型估计

基于所选取的指标数据,通过Eviews9软件采用OLS方法对模型中的参数进行估计,结果如图1。

由OLS估计结果可知,=0.9998,=0.9997,表明该模型拟合程度较好,即5个变量对安徽省旅游收入有显著的影响作用,但是在这5个变量中,在显著性水平为5%条件下通过了检验,但是均不能通过检验,因此该模型很大可能存有多重共线性的情况。

3.2 模型检验与修正

3.2.1 多重共线性检验

通过Eviews9对各个自变量之间进行相关系数分析,结果表明各个解释变量之间的相关系数均在0.96以上,这表明了各个变量之间有很高的相关性,同时也说明建立的多元线性回归模型存在多重共线性。

3.2.2 模型修正

分别建立因变量Y与自变量的一元线性回归方程,结果表明,对安徽省旅游收入的5个影响因素中,与Y的线性回归方程中,分别为0.930、0.997、0.932、0.947、0.906,可知与Y之间的线性关系最为显著,而且通过检验、F检验,因此,线性方程中保留自变量。

然后分别建立与的回归方程,结果显示与的最大为0.9995,因此保留、。接着依此再建立与的线性回归方程,但是变量均没有通过检验。因此,应该建立为最终模型,即。

其中=0.9996,=0.9995,的统计量为44.749,的统计量为9.976,均通过了检验,F值为20122.29,DW值为1.2522,说明建立的模型是合理的。

3.2.3 自相关检验

由图2可知,PAC的值均小于0.5,则该模型残差不存在自相关。

3.2.4 回归结果解释

建立的最终模型表明,在其他变量时,当安徽省国内旅游人数增加1单位,旅游经济增加0.125单位,当居民消费水平增加1单位,旅游经济增加0.118单位,这与实际预测情况是一样的,也就是国内旅游人数、居民消费水平与旅游经济收入是正相关关系。

4 结论

本文选取安徽省旅游收入、人均国内生产总值、国内旅游人数、城镇居民可支配收入、居民消费水平、铁路里程数6个指标数据,建立多元线性回归模型,并进行多重共线性检验,然后为消除多重共线性,利用逐步回归分析法筛选显著变量,最终选取国内旅游人数和居民消费水平为显著影响旅游收入的两个变量,表明安徽省国内旅游人数的增加和居民消费水平的提高均能促进旅游经济的发展。

参考文献

[1]王阳阳. 甘肃省旅游经济增长影响因素分析[D].兰州财经大学,2018.

[2]张洪,石婷婷.基于灰色关联分析的旅游经济效益影响因素研究——以安徽省为例[J].北京化工大学学报(社会科学版),2018(03):8-15.

[3]朱家明,杨锐.安徽省旅游经济影响因素实证研究[J].山西师范大学学报(自然科学版),2019,33(02):111-116.

作者简介:王佳佳(1991-),女,河南周口人,黄山学院数学与统计学院助教,经济学硕士,主要从事经济统计分析.

基金项目:安徽省高校人文社会科学项目(SKHS2017B03);

安徽省大学生创新创业训练项目(项目编号:S201910375070).

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