計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)論文(eviews分析)計(jì)量經(jīng)濟(jì)作業(yè)

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我國(guó)旅游收入的計(jì)量分析 一、 經(jīng)濟(jì)理論陳述 在研讀了大量統(tǒng)計(jì)和計(jì)量資料的基礎(chǔ)上，選擇了三個(gè)大方面進(jìn)行研究，既包括旅游人數(shù)，人均旅游花費(fèi)和基本交通建設(shè)。其中，在旅游人數(shù)這個(gè)解釋變量的劃分上，我們考慮到隨著全球經(jīng)濟(jì)一體化的發(fā)展，越來(lái)越多的外國(guó)游客來(lái)中國(guó)旅游消費(fèi)。中國(guó)旅游的國(guó)際市場(chǎng)是個(gè)有發(fā)展?jié)摿Φ男屡d市場(chǎng)，盡管外國(guó)游客前來(lái)旅游的方式包羅萬(wàn)象而且消費(fèi)能力也不盡相同，但從國(guó)際服務(wù)貿(mào)易的角度出發(fā)，我們?cè)谧鲎兞窟x擇時(shí)，運(yùn)用國(guó)際營(yíng)銷的知識(shí)進(jìn)行市場(chǎng)細(xì)分，劃分了國(guó)際和國(guó)內(nèi)兩個(gè)市場(chǎng)。這樣，在旅游人數(shù)這個(gè)解釋變量的最終確定上，我們選擇了國(guó)內(nèi)旅游人數(shù)，入境旅游人數(shù)。這點(diǎn)選擇除了理論支持外，在現(xiàn)實(shí)旅游業(yè)發(fā)展中我們也看到很多景區(qū)包括成都的近郊也有不少外國(guó)游客的身影。所以，我們選取這兩個(gè)解釋變量等待下一步進(jìn)行模型設(shè)計(jì)和檢驗(yàn)。 另外，對(duì)于人均旅游花費(fèi)，我們?cè)谶M(jìn)行市場(chǎng)細(xì)分時(shí)，沒(méi)有延續(xù)前兩個(gè)變量的選擇模式，有幾個(gè)原因。首先，外國(guó)游客前來(lái)旅游的形式和消費(fèi)方式各異且很難統(tǒng)計(jì)。我們?cè)诨ù罅馐占瘮?shù)據(jù)后，仍然沒(méi)有比較權(quán)威的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)資料。其次，隨著國(guó)家對(duì)農(nóng)業(yè)的不斷重視和扶持，我國(guó)農(nóng)業(yè)有了長(zhǎng)足發(fā)展。農(nóng)村居民純收入增加，用于旅游的花費(fèi)也有所上升。而且鑒于農(nóng)村人口較多，前面的市場(chǎng)細(xì)分也不夠細(xì)化，在這個(gè)解釋變量的確定上，我們選擇農(nóng)村人均旅游花費(fèi)，既是從我國(guó)基本國(guó)情出發(fā)，也是對(duì)第一步研究分析的補(bǔ)充。所以我們確定了城鎮(zhèn)居民人均旅游花費(fèi)和農(nóng)村居民人均旅游花費(fèi)。 旅游發(fā)展除了對(duì)消費(fèi)者市場(chǎng)的劃分研究，還應(yīng)考慮到該產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ)硬件設(shè)施。在眾多可選擇對(duì)象中我們經(jīng)分析研究結(jié)合大量文獻(xiàn)資料決定從交通建設(shè)著手。在我國(guó)，交通一般分布為公路，鐵路，航班，航船等。由于考慮到我國(guó)一般大眾的旅游交通方式集中在公路和鐵路上，為了避免解釋變量的過(guò)多過(guò)繁以及可能帶來(lái)的多重共線形等問(wèn)題，我們只選取了前二者。即確定了公路長(zhǎng)度和鐵路長(zhǎng)度這兩個(gè)解釋變量。其中，考慮到我國(guó)旅游業(yè)不斷發(fā)展過(guò)程中，高速公路的修建也不斷增多，在的確定過(guò)程中，我們已經(jīng)將其擬合，盡量保證解釋變量的完整和真實(shí)。 二、 相關(guān)數(shù)據(jù) 三、 計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的建立 Ｙ＝ｃ（１）＋ｃ（２）＊Ｘ２＋ｃ（３）＊Ｘ３＋ｃ（４）＊Ｘ４＋ｃ（５）＊Ｘ５＋ｃ（６）＊Ｘ６＋Ｕ 我們建立了下述的一般模型： 其中 Ｙ——1994-2003年各年全國(guó)旅游收入 Ｃ（１）——待定參數(shù) 　 ——國(guó)內(nèi)旅游人數(shù) （萬(wàn)人） ——入境旅游人數(shù) （萬(wàn)人） ——城鎮(zhèn)居民人均旅游花費(fèi) （元） ——農(nóng)村居民人均旅游花費(fèi) （元） ——公路長(zhǎng)度（含高速）（萬(wàn)公里） ——鐵路長(zhǎng)度 （萬(wàn)公里） Ｕ——隨即擾動(dòng)項(xiàng) 四、 模型的求解和檢驗(yàn) 利用Eviews軟件，采用以上數(shù)據(jù)對(duì)該模型進(jìn)行OLS回歸，結(jié)果如下： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/23/10 Time: 01:56 Sample: 1994 2003 Included observations: 10 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -340.5047 1357.835 -0.250770 0.0882 X2 -0.001616 0.013520 -0.119529 0.1524 X3 0.232358 0.128017 1.815050 0.1671 X4 6.391052 1.716888 3.722463 0.0337 X5 -1.046757 1.224011 -0.855187 0.0453 X6 5.673429 6.667266 0.850938 0.4573 X7 -474.3909 355.7167 -1.333620 0.2745 R-squared 0.996391 Mean dependent var 2494.200 Adjusted R-squared 0.989174 S.D. dependent var 980.4435 S.E. of regression 102.0112 Akaike info criterion 12.28407 Sum squared resid 31218.86 Schwarz criterion 12.49588 Log likelihood -54.42035 F-statistic 138.0609 Durbin-Watson stat 3.244251 Prob(F-statistic) 0.000944 由此可見(jiàn)，該模型可決系數(shù)很高，F(xiàn)檢驗(yàn)顯著，但是、、的系數(shù)t檢驗(yàn)不顯著，且的系數(shù)符號(hào)不符合經(jīng)濟(jì)意義，說(shuō)明存在嚴(yán)重的多重共線性。 所以進(jìn)行以下修正： 〈一〉．計(jì)量方法檢驗(yàn)及修正 多重共線性的檢驗(yàn)： 首先對(duì)Y進(jìn)行各個(gè)解釋變量的逐步回歸, 由最小二乘法，結(jié)合經(jīng)濟(jì)意義和統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)得出擬合效果最好的兩個(gè)解釋變量如下： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/23/10 Time: 02:00 Sample: 1994 2003 Included observations: 10 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -3193.041 606.2101 -5.267217 0.0012 X4 9.729003 1.435442 6.777703 0.0003 X5 -1.197036 2.059371 -0.581263 0.1293 R-squared 0.957285 Mean dependent var 2494.200 Adjusted R-squared 0.945081 S.D. dependent var 980.4435 S.E. of regression 229.7654 Akaike info criterion 13.95532 Sum squared resid 369544.9 Schwarz criterion 14.04609 Log likelihood -66.77660 F-statistic 78.43859 Durbin-Watson stat 0.791632 Prob(F-statistic) 0.000016 繼續(xù)采用逐步回歸法將其余解釋變量代入，得出擬合效果最好的三個(gè)解釋變量，結(jié)果如下： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/23/10 Time: 02:01 Sample: 1994 2003 Included observations: 10 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -3391.810 514.1119 -6.597416 0.0006 X2 0.029414 0.014525 2.025042 0.0393 X4 6.355459 2.050175 3.099959 0.0211 X5 -0.284542 1.772604 -0.160522 0.1077 R-squared 0.974627 Mean dependent var 2494.200 Adjusted R-squared 0.961940 S.D. dependent var 980.4435 S.E. of regression 191.2739 Akaike info criterion 13.63446 Sum squared resid 219514.3 Schwarz criterion 13.75550 Log likelihood -64.17232 F-statistic 76.82334 Durbin-Watson stat 1.328513 Prob(F-statistic) 0.000035 以上模型估計(jì)效果最好，繼續(xù)逐步回歸得到以下結(jié)果： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/23/10 Time: 02:40 Sample: 1994 2003 Included observations: 10 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -1973.943 441.5947 -4.470034 0.0066 X2 -0.005095 0.011431 -0.445729 0.6744 X3 0.328279 0.080682 4.068802 0.0096 X4 4.665485 1.158665 4.026602 0.0101 X5 -1.714020 0.999029 -1.715686 0.1469 R-squared 0.994114 Mean dependent var 2494.200 Adjusted R-squared 0.989406 S.D. dependent var 980.4435 S.E. of regression 100.9150 Akaike info criterion 12.37329 Sum squared resid 50919.23 Schwarz criterion 12.52458 Log likelihood -56.86644 F-statistic 211.1311 Durbin-Watson stat 3.034041 Prob(F-statistic) 0.000009 各項(xiàng)擬合效果都較好。雖然的t檢驗(yàn)不是很顯著，但考慮到其經(jīng)濟(jì)意義在模型中的重要地位，暫時(shí)保留。繼續(xù)引入。 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/23/10 Time: 02:41 Sample: 1994 2003 Included observations: 10 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -2034.155 525.2137 -3.873004 0.0179 X2 -0.007033 0.014095 -0.498977 0.6440 X3 0.299562 0.128626 2.328946 0.0803 X4 4.787986 1.339888 3.573423 0.0233 X5 -1.511851 1.282385 -1.178937 0.1638 X6 2.062334 6.659247 0.309695 0.7723 R-squared 0.994252 Mean dependent var 2494.200 Adjusted R-squared 0.987067 S.D. dependent var 980.4435 S.E. of regression 111.4976 Akaike info criterion 12.54959 Sum squared resid 49726.89 Schwarz criterion 12.73114 Log likelihood -56.74797 F-statistic 138.3830 Durbin-Watson stat 3.130122 Prob(F-statistic) 0.000144 根據(jù)以上回歸結(jié)果可得，的引入使得模型中、的t檢驗(yàn)均不顯著，再考察二者的相關(guān)系數(shù)為0.949132，說(shuō)明、高度相關(guān)，模型產(chǎn)生了多重共線性，因此將去掉。 再將代入檢驗(yàn)。 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/23/10 Time: 02:42 Sample: 1994 2003 Included observations: 10 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -641.0670 1265.065 -0.506746 0.0190 X2 0.001432 0.012579 0.113838 0.9149 X3 0.315742 0.079487 3.972264 0.0165 X4 5.694229 1.456042 3.910759 0.0174 X5 -1.631710 0.977195 -1.669790 0.1703 X7 -351.4600 313.6492 -1.120551 0.3252 R-squared 0.995521 Mean dependent var 2494.200 Adjusted R-squared 0.989921 S.D. dependent var 980.4435 S.E. of regression 98.43019 Akaike info criterion 12.30028 Sum squared resid 38754.01 Schwarz criterion 12.48183 Log likelihood -55.50141 F-statistic 177.7916 Durbin-Watson stat 2.850083 Prob(F-statistic) 0.000087 的系數(shù)為負(fù)，與經(jīng)濟(jì)意義相悖，因此也去掉。由此確定帶入模型的解釋變量為、、、。 異方差性的檢驗(yàn)： 再對(duì)模型的異方差性進(jìn)行檢驗(yàn)：鑒于我們的樣本資料是時(shí)間序列數(shù)據(jù)，選用ARCH檢驗(yàn)。 ARCH Test: F-statistic 0.044061 Probability 0.839718 Obs*R-squared 0.056296 Probability 0.812449 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 12/23/10 Time: 02:43 Sample (adjusted): 1995 2003 Included observations: 9 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 5197.741 3188.960 1.629918 0.1471 RESID^2(-1) 0.079216 0.377385 0.209908 0.8397 R-squared 0.006255 Mean dependent var 5645.880 Adjusted R-squared -0.135708 S.D. dependent var 6668.507 S.E. of regression 7106.603 Akaike info criterion 20.76857 Sum squared resid 3.54E+08 Schwarz criterion 20.81239 Log likelihood -91.45855 F-statistic 0.044061 Durbin-Watson stat 1.810449 Prob(F-statistic) 0.839718 這里Obs*R-squared為0.056296，P=0.812449>0.05 所以接受，表明模型中隨機(jī)誤差項(xiàng)不存在異方差。 再考慮P=3的情況： ARCH Test: F-statistic 0.126837 Probability 0.938100 Obs*R-squared 0.787922 Probability 0.852354 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 12/23/10 Time: 02:46 Sample (adjusted): 1997 2003 Included observations: 7 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 206.9671 8303.931 0.024924 0.9817 RESID^2(-1) 0.162377 0.536337 0.302751 0.7819 RESID^2(-2) 0.112799 0.570427 0.197746 0.8559 RESID^2(-3) 0.331276 0.570658 0.580516 0.6023 R-squared 0.112560 Mean dependent var 4377.448 Adjusted R-squared -0.774879 S.D. dependent var 7000.432 S.E. of regression 9326.298 Akaike info criterion 21.41462 Sum squared resid 2.61E+08 Schwarz criterion 21.38371 Log likelihood -70.95118 F-statistic 0.126837 Durbin-Watson stat 1.521751 Prob(F-statistic) 0.938100 這里Obs*R-squared為0.787922，P=0.852354>0.05 。所以仍然接受，表明模型中隨機(jī)誤差項(xiàng)不存在異方差。 自相關(guān)性的檢驗(yàn)： 隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)可能存在一階負(fù)自相關(guān)。借助殘差項(xiàng)和其一階滯后項(xiàng)的二維坐標(biāo)圖進(jìn)一步分析： 由圖示可看出，殘差項(xiàng)和其一階滯后項(xiàng)顯然存在負(fù)自相關(guān)，然后利用對(duì)數(shù)線形回歸修正自相關(guān)性，得到相應(yīng)結(jié)果如下： Dependent Variable: LOG(Y) Method: Least Squares Date: 12/23/10 Time: 02:52 Sample: 1994 2003 Included observations: 10 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -8.769551 2.012276 -4.358027 0.0073 LOG(X2) 0.324789 0.343868 0.944516 0.0383 LOG(X3) 0.384066 0.227746 1.686378 0.0225 LOG(X4) 1.482683 0.313487 4.729643 0.0052 LOG(X5) 0.005750 0.068955 0.083382 0.0468 R-squared 0.994678 Mean dependent var 7.740729 Adjusted R-squared 0.990421 S.D. dependent var 0.442977 S.E. of regression 0.043355 Akaike info criterion -3.131931 Sum squared resid 0.009398 Schwarz criterion -2.980639 Log likelihood 20.65966 F-statistic 233.6398 Durbin-Watson stat 2.052287 Prob(F-statistic) 0.000007 從估計(jì)的結(jié)果看，DW=2.052287，說(shuō)明修正后有了明顯好轉(zhuǎn)，隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)幾乎不存在一階自相關(guān)。 我們進(jìn)行了一系列檢驗(yàn)和修正后的最終結(jié)果如下： LOG(Y) = 0.3247885353*LOG(X2) + 0.384066367*LOG(X3) + 1.482683433*LOG(X4) + 0.00574960769*LOG(X5) - 8.769551392 =0.994678 =0.990421 F=233.6398 五、 經(jīng)濟(jì)意義解釋 C3和C3分別衡量我國(guó)旅游收入關(guān)于國(guó)內(nèi)和入境旅游人數(shù)的彈性，也就是表示當(dāng)旅游人數(shù)每變動(dòng)百分之一時(shí)，平均來(lái)說(shuō)，旅游收入變動(dòng)的百分比。 這里要特別注意，例如1998年國(guó)內(nèi)旅游人數(shù)為69450萬(wàn)人，入境旅游人數(shù)為 6347.8萬(wàn)人，則國(guó)內(nèi)旅游人數(shù)每增加1%，即增加694.5萬(wàn)人，國(guó)內(nèi)旅游收入增加0.325%，而入境旅游人數(shù)每增加1%，即增加63.5萬(wàn)人，國(guó)內(nèi)旅游收入增加0.384%。 C4和C5分別衡量我國(guó)旅游收入關(guān)于我國(guó)城鎮(zhèn)居民和農(nóng)村居民人均旅游花費(fèi)的彈性，也就表示當(dāng)人均花費(fèi)每變動(dòng)百分之一時(shí)，平均來(lái)說(shuō)，旅游收入變動(dòng)的百分比。城鎮(zhèn)居民人均旅游花費(fèi)每增加1%，國(guó)內(nèi)旅游收入增加1.483%；農(nóng)村居民人均旅游花費(fèi)每增加1%，國(guó)內(nèi)旅游收入增加0.0057 %。 六、 政策建議 為了促進(jìn)我國(guó)旅游事業(yè)的快速發(fā)展，我們提出了以下幾點(diǎn)建議： 1、實(shí)施政府主導(dǎo)型旅游發(fā)展戰(zhàn)略 政府主導(dǎo)型旅游發(fā)展戰(zhàn)略是按照旅游業(yè)自身的特點(diǎn)，在以市場(chǎng)為主，合理配置資源的基礎(chǔ)上，充分發(fā)揮政府的主導(dǎo)作用，促進(jìn)旅游業(yè)更快發(fā)展。 （1）建設(shè)和完善旅游法制體系，力爭(zhēng)《旅游法》的盡早出臺(tái)。 （2）提高旅游管理部門的地位，或組織高層次的協(xié)調(diào)機(jī)制，以適應(yīng)旅游產(chǎn)業(yè)大規(guī)模和大發(fā)展的前景。 （3）中央政府的主導(dǎo)需要相應(yīng)的資金基礎(chǔ)。從1992年起，財(cái)政部建立了旅游發(fā)展基金，其來(lái)源是在出境機(jī)場(chǎng)費(fèi)中加收20元人民幣，對(duì)旅游業(yè)的發(fā)展起到了積極的作用?？紤]到旅游大發(fā)展的需要，多渠道，多形式開(kāi)辟政府基金來(lái)源是必要的。 （4）加大促銷投入。長(zhǎng)期以來(lái)我國(guó)促銷經(jīng)費(fèi)嚴(yán)重缺乏。中央一年所能提供的促銷經(jīng)費(fèi)不足500萬(wàn)美元，這大大限制了我國(guó)對(duì)國(guó)際旅游市場(chǎng)大面積，深層次的開(kāi)發(fā)，難以產(chǎn)生影響客源流向的招徠效果。從國(guó)際上看，為了使自己處在有利的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)地位，每個(gè)國(guó)家每年都投入相當(dāng)數(shù)量的旅游經(jīng)費(fèi)，用于開(kāi)展旅游對(duì)外促銷活動(dòng)。按照世界一般規(guī)律，吸引一個(gè)國(guó)際旅游者平均需要3—5美元的促銷經(jīng)費(fèi)，而我國(guó)尚不足0.5美元，這種狀態(tài)，顯然無(wú)法適應(yīng)國(guó)際旅游市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的需要。 因此，在政府主導(dǎo)型戰(zhàn)略的實(shí)施中加大促銷投入是一項(xiàng)重要的工作。 2、旅游市場(chǎng)創(chuàng)新 旅游經(jīng)濟(jì)是特色經(jīng)濟(jì)，而特色就需要充分地發(fā)揚(yáng)創(chuàng)新意識(shí)，做到人無(wú)我有，人有我精，人精我專。 對(duì)于旅游市場(chǎng)的開(kāi)拓，各地旅游開(kāi)發(fā)和建設(shè)模式大同小異，無(wú)論是山水風(fēng)景區(qū)，歷史文化名城，濱海沙灘度假地，還是溫泉休養(yǎng)區(qū)，大都只是大眾旅游市場(chǎng)的共同特征，因此，重復(fù)建設(shè)的模式正成為旅游開(kāi)拓市場(chǎng)的通病。 隨著現(xiàn)代旅游者需求日益成熟，伴隨著主題公園等人造景區(qū)大規(guī)模發(fā)展之勢(shì)，生態(tài)旅游由于世界各國(guó)重視人和自然共生共存共榮環(huán)保概念的強(qiáng)化，以可持續(xù)發(fā)展為方向的生態(tài)旅游正在世界各地呈方興未艾之勢(shì)。區(qū)域旅游的發(fā)展開(kāi)始以若干不同旅游項(xiàng)目滿足相應(yīng)不同分眾市場(chǎng)的開(kāi)發(fā)模式以獲得綜合整體效益，形成規(guī)模經(jīng)濟(jì)的發(fā)展趨勢(shì)。 3、不同產(chǎn)業(yè)匹配發(fā)展 產(chǎn)業(yè)之間相互聯(lián)系，旅游業(yè)的存在不是獨(dú)立的，在促進(jìn)旅游業(yè)的同時(shí)也要加大工業(yè)和農(nóng)業(yè)的發(fā)展。如我國(guó)農(nóng)業(yè)人口占據(jù)很大比例，而國(guó)內(nèi)旅游收入的主要來(lái)源集中在為數(shù)不多的城鎮(zhèn)居民上，農(nóng)村市場(chǎng)還存在很大的空白?？梢哉f(shuō)，我國(guó)的國(guó)內(nèi)旅游市場(chǎng)還沒(méi)有開(kāi)發(fā)完全，農(nóng)村市場(chǎng)非常廣闊，具有很大潛力，所以發(fā)展農(nóng)業(yè)，必然會(huì)極大促進(jìn)我國(guó)的旅游事業(yè)。