國內(nèi)城鎮(zhèn)居民旅游消費(fèi)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究.doc

何青梅 企業(yè)管理 100715國內(nèi)城鎮(zhèn)居民旅游消費(fèi)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究1. 目的：本文根據(jù)國內(nèi)城鎮(zhèn)居民人均可支配收入及其旅游消費(fèi)的特點(diǎn)，運(yùn)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)的方法建立了相應(yīng)的回歸模型。通過對(duì)模型的研究，分析了影響國內(nèi)城鎮(zhèn)居民旅游消費(fèi)的主要因素及其存在的相關(guān)性，同時(shí)該模型還可以用于對(duì)未來的旅游消費(fèi)情況進(jìn)行預(yù)測，為制定未來的旅游消費(fèi)政策提供依據(jù)。2. 理論依據(jù)及模型：近年來，旅游消費(fèi)在很多國家（包括中國在內(nèi)）發(fā)展很快，已成為消費(fèi)熱點(diǎn)和新的經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)。隨著我國改革開放政策的深入貫徹，我國國民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展突飛猛進(jìn)，國內(nèi)生產(chǎn)總值日益增加，居民的人均收入水平越來越高，生活質(zhì)量也得到了很大的改善。人們不再一味追求溫飽，而是試著尋求高質(zhì)量的生活享受。由此，旅游消費(fèi)作為一種非基本需求的較高層次的消費(fèi)支出逐漸成為人們的主要休閑方式。我國旅游業(yè)的發(fā)展一直遵循“適度超前”的原則，立足于開發(fā)國內(nèi)旅游市場，國內(nèi)居民旅游逐漸在我國的旅游市場上占據(jù)主導(dǎo)地位。而國內(nèi)居民旅游消費(fèi)支出的增加也帶動(dòng)和刺激了我國國民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，旅游產(chǎn)業(yè)成為我國新的經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)。進(jìn)入21世紀(jì)后，我國的旅游業(yè)保持著高速的發(fā)展態(tài)勢，市場前景極為廣闊。據(jù)統(tǒng)計(jì)，我國旅游消費(fèi)占國內(nèi)生產(chǎn)總值的比例由1994年的2.189%上升為2004年的3.45%，這充分說明旅游業(yè)在國民經(jīng)濟(jì)中的地位日益重要，并且已經(jīng)成為我國目前經(jīng)濟(jì)發(fā)展面臨的新課題和拉動(dòng)國內(nèi)需求的新機(jī)遇。在我國的旅游消費(fèi)群體中，主要消費(fèi)群體為城鎮(zhèn)居民。由此可見，研究國內(nèi)城鎮(zhèn)居民的旅游消費(fèi)狀況具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。本文主要采用計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型對(duì)國內(nèi)城鎮(zhèn)居民旅游消費(fèi)情況進(jìn)行分析和預(yù)測。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)主要研究的是一種經(jīng)濟(jì)預(yù)測方法，即把經(jīng)濟(jì)理論、數(shù)學(xué)公式和概率統(tǒng)計(jì)等相關(guān)理論知識(shí)結(jié)合起來，用以發(fā)現(xiàn)和總結(jié)實(shí)際經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中的數(shù)學(xué)規(guī)律，預(yù)測未來的發(fā)展情況和進(jìn)行政策規(guī)劃。計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型就是應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)方法建立起來的模型，對(duì)于單一方程來說其一般形式如下： （1） Yi=1+2X2i+3X3i+4X4i+i在這里：Yi是因變量； X2i，X3i，X4i 是自變量； i 是誤差項(xiàng)計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的建立主要依靠歷史統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，然后應(yīng)用最小二乘法得出相關(guān)的回歸模型。本文結(jié)合我國1995年2009年的實(shí)際旅游消費(fèi)情況，試圖建立一個(gè)回歸模型來探討人均旅游消費(fèi)與人均可支配收入和人均GDP之間的關(guān)系，文中居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)均是以上年=100來計(jì)算的，樣本期選取1995年2009年，主要數(shù)據(jù)如表1所示。年份人均旅游消費(fèi)（元）人均可支配收入（元）居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)人均GDP城鎮(zhèn)居民消費(fèi)水平1995464.04283.0100.0504604931.01996534.14838.9108.35846.05532.01997599.85160.3111.36420.05823.01998607.05425.1110.46796.06109.01999614.85854.0108.97159.06405.02000678.66280.0109.37858.06850.02001708.36859.6110.18622.07161.02002739.77702.8109.29398.07486.02003684.98472.2110.510542.08060.02004731.89421.6114.812336.08912.02005737.110493116.914053.09644.02006766.411759.5118.716165.010682.02007906.913785.8124.420169.512211.02008849.415780.8131.723707.713845.02009801.817175130.825575.515025.0 1995年2009年國內(nèi)城鎮(zhèn)居民旅游消費(fèi)基本情況資料來源：中國統(tǒng)計(jì)年鑒（2）修正數(shù)據(jù)將Y 、X1 、X2 、X3用價(jià)格指數(shù)修正后的數(shù)據(jù)為下表所示：年份人均旅游消費(fèi)（元）人均可支配收入（元）人均GDP城鎮(zhèn)居民消費(fèi)水平1995464.04283.05046.0493101996493.24468.15398.05108.01997538.94636.45768.25231.81998549.84914.06155.85533.51999564.65375.66573.95881.52000620.95745.77189.46267.22001643.36230.37831.16504.12002677.47053.88606.26855.32003619.87667.19540.37294.12004637.58207.010745.67763.12005630.58976.012021.48249.82006645.79906.913618.48999.22007729.011081.816213.49815.92008645.011982.418001.310512.52009613.013130.719553.111487.0如果用Yi表示人均旅游消費(fèi)，X1，X2，X3分別表示人均可支配收入和居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)和人均國內(nèi)生產(chǎn)總值，1為常數(shù)，2、3、4表示回歸系數(shù)，i為擾動(dòng)項(xiàng)，我們可以假設(shè)一般模型為： Y=1+2X1+3X2+4X3+（2） 3. 參數(shù)估計(jì)和Eviews演示將1995年2009年國內(nèi)城鎮(zhèn)居民旅游消費(fèi)的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸，主要運(yùn)用EXCEL數(shù)據(jù)分析模塊和OLS方法，具體的回歸分析結(jié)果見如下表：對(duì)以上數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)得到的回歸結(jié)果如下表所示：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/20/11 Time: 09:51Sample: 1995 2009Included observations: 15VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. X10.1524420.0587612.5942570.0249X26.0133375.9439761.0116690.3334X3-0.0934100.042662-2.1895040.0510C-289.7117627.0857-0.4619970.6531R-squared0.643177 Mean dependent var604.8400Adjusted R-squared0.545861 S.D. dependent var70.20977S.E. of regression47.31424 Akaike info criterion10.77468Sum squared resid24625.01 Schwarz criterion10.96349Log likelihood-76.81009 F-statistic6.609190Durbin-Watson stat1.482911 Prob(F-statistic)0.008143Y=957.7707+0.069280X1-5.233876X2-0.028335X3+t=（2.370363） （1.229806） （-1.517835） （-0.815427）R2=0.828655 =0.781924 F= 17.73262模型檢驗(yàn)（1） 擬合優(yōu)度：由上圖中數(shù)據(jù)可以得到： R2=0.828655，修正的可決系數(shù)為=0.781924，這說明模型對(duì)樣本的擬合還好。（2）F檢驗(yàn)：針對(duì)H0:2=3=4=0，給定顯著性水平，在F分布表中查出自由度為k-1=3和n-k=11的臨界值(3,11) 大于17.73262.應(yīng)拒絕原假設(shè)H0:2=3=4=0，說明回歸方程顯著，即“人均GDP”、“居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)”、“人均可支配收入”有顯著影響。（3）t 檢驗(yàn)：分別針對(duì)H0:j=0(j=1,2,3,4)，給定顯著性水平,得出無法都拒絕H0:j=0(j=1,2,3,4)。多重共線性及其消除計(jì)算各解釋變量的相關(guān)系數(shù)，得出多重共線性檢驗(yàn)如下圖所示：X1X2X3X11-0.181854908130.997517913609X2-0.181854908131-0.151871744131X30.997517913609-0.1518717441311由相關(guān)系數(shù)矩陣可以看出：X1、X2相關(guān)性不高， X1、X3 相關(guān)性較高。分別檢驗(yàn)X1，X3，結(jié)果如下圖Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/09/11 Time: 13:26Sample: 1995 2009Included observations: 15VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C474.590538.4432912.345210.0000X10.0248010.0039506.2788990.0000R-squared0.752025 Mean dependent var694.9733Adjusted R-squared0.732950 S.D. dependent var117.5362S.E. of regression60.73908 Akaike info criterion11.17462Sum squared resid47960.07 Schwarz criterion11.26902Log likelihood-81.80963 F-statistic39.42458Durbin-Watson stat0.886021 Prob(F-statistic)0.000028Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/09/11 Time: 13:27Sample: 1995 2009Included observations: 15VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C514.239635.1018714.649920.0000X30.0150870.0025845.8383100.0001R-squared0.723909 Mean dependent var694.9733Adjusted R-squared0.702671 S.D. dependent var117.5362S.E. of regression64.09003 Akaike info criterion11.28202Sum squared resid53397.91 Schwarz criterion11.37643Log likelihood-82.61515 F-statistic34.08586Durbin-Watson stat0.761275 Prob(F-statistic)0.000058對(duì)X1、X2進(jìn)行檢驗(yàn)，回歸結(jié)果如下圖：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/09/11 Time: 13:28Sample: 1995 2009Included observations: 15VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C1149.177324.26253.5439700.0040X10.0234390.0035796.5493870.0000X2-6.4331613.075015-2.0920740.0584R-squared0.818297 Mean dependent var694.9733Adjusted R-squared0.788014 S.D. dependent var117.5362S.E. of regression54.11600 Akaike info criterion10.99699Sum squared resid35142.50 Schwarz criterion11.13860Log likelihood-79.47745 F-statistic27.02098Durbin-Watson stat1.413966 Prob(F-statistic)0.000036Y=1149.177+0.023439X1-6.433161X2+t= (3.543970) (6.54937) (-2.092074)F=27.02098查表可知，t12=2.179 大于2.092074，所以X2檢驗(yàn)通不過。對(duì)X2、X3進(jìn)行檢驗(yàn)，如下圖所示：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/09/11 Time: 13:29Sample: 1995 2009Included observations: 15VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C1253.029331.86543.7757130.0026X2-7.0837933.168411-2.2357560.0451X30.0143100.0022866.2590990.0000R-squared0.805096 Mean dependent var694.9733Adjusted R-squared0.772612 S.D. dependent var117.5362S.E. of regression56.04740 Akaike info criterion11.06713Sum squared resid37695.74 Schwarz criterion11.20874Log likelihood-80.00347 F-statistic24.78438Durbin-Watson stat1.273843 Prob(F-statistic)0.000055Y=1253.029-7.083793X2-0.014310X2+t= (3.775713) (-2.235756) (6.259099)F=24.78438有以上圖表和查表可知，以上數(shù)據(jù)均通過檢驗(yàn)。異方差檢驗(yàn)利用White檢驗(yàn)，如下表White Heteroskedasticity Test:F-statistic2.168263 Probability0.146342Obs*R-squared6.967033 Probability0.137641Test Equation:Dependent Variable: RESID2Method: Least SquaresDate: 06/09/