计量经济学大作业.doc

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1、计量经济学大作业论文名称：中国城镇居民国内旅游人均花费影响因素的计量分析学 院：国际经贸学院专 业：国际商务（中澳合作）学 号：0845022,0845023,0845024,0845025,0845032学生姓名：俞敏敏、张亦弛、杨婧淑、叶思诗、吴昊2011 年 11 月中国城镇居民国内旅游人均花费影响因素的计量分析俞敏敏、张亦弛、杨婧淑、叶思诗、吴昊摘要：20 世纪 90 年代以来，我国旅游业迅速发展。居民旅游消费是影响旅游业发展的决定性因素之一。本文使用Eviews统计分析软件对影响我国城镇居民国内旅游人均花费的影响因素进行数据搜集、建模、参数估计、模型检验与修正来得到一个最优的计量经济

2、模型，并对该模型的经济意义和现实意义进行讨论。关键词：中国城镇居民；人均旅游花费；人均可支配收入；消费价格指数AbstractSince 1990s, Chinas Tourism has been developing rapidly. Residents tourism consumption is one of the determining factors of the development of tourism. This paper analyzes economic factors influencing Chinese urban residents average tour

3、ism consumption by using Eviews for data collection, modeling, parameters estimation, model testing and revising to find out the optimum econometric model, and discusses the economic and realistic significance of the model.Key words: Chinese urban resident; Per capita tourism consumption; Per capita

4、 disposable income; Consumer price index目 录1. 问题的提出12. 理论综述13. 模型设定14. 数据搜集25. 模型估计与调整2参数估计3模型检验及修正4经济学检验4统计学检验5共线性检验5异方差性检验7序列相关性检验86. 结论87. 参考文献91. 问题的提出近年来,我国的旅游业飞速发展，旅游消费逐渐成为城镇居民消费中不可或缺的部分。随着我国经济的发展和人们生活水平的提高，城镇居民的消费结构和消费方式发生了根本改变。同时，我国改革开放政策的深入贯彻，国民经济发展突飞猛进，国内生产总值不断增加，居民人均可支配收入水平日益提高，生活质量也得到了很大

5、的提升。居民不再一味地只追求温饱，而是进一步寻求着高质量的生活体验。因此，旅游消费作为一种非基本生活需求的较高层次的消费支出，逐渐成为人们的休闲娱乐消费的重要消费对象。旅游消费对我国国民经济增长有着促进的作用，旅游消费是综合性消费，具有很强的消费关联性。其直接消费涉及交通，饮食，零售，住宿等行业，派生的消费涉及领域更宽，为消费者提供了很大的消费选择空间，为相关领域的从业者提供了大量的就业机会。旅游消费直接促进了旅游业和旅游服务业的发展，同时也带动着相关产业的发展，直接和间接影响的行业要细分的话，多达100多个。因此，旅游产业已成为我国新的经济增长点。国家旅游收入直接反映了我国旅游经济的运行状况

6、，是衡量旅游经济活动及其收益的一个重要的综合性指标 。因此，为了进一步分析我国旅游消费发展状况、从而寻求对策以更好地发挥其拉动经济的作用，研究我国城镇居民人均旅游消费的影响因素具有实际意义。2. 理论综述我国近几年城镇居民人均旅游消费的高增长，既有经济增长的基础，包括第三产业GDP的增长，又有家庭人均可支配收入，消费价格指数等因素的影响。其中家庭人均可支配收入因素是决定性因素。为研究方便，我们在此分析它们对人均旅游消费的影响程度。年份城镇居民人均旅游消费城镇居民家庭人均可支配收入城镇居民消费价格指数第三产业国内生产总值2006766.411759.45101.588554.92007906.9

7、13785.81104.5111351.92008849.415780.76105.61313402009801.11717599.1148038由上图可知，2007年的城镇居民人均旅游消费比2006年增长了，家庭人均可支配收入，居民消费价格指数和第三产业国内生产总值也较2006年都增长了。可见，城镇居民家庭人均可支配收入、城镇居民消费价格指数和第三产业国内生产总值对城镇居民人均旅游消费是有一定影响的。但可以看出在2007年起对应的数据出现了拐点，城镇居民家庭人均可支配收入、城镇居民消费价格指数和第三产业国内生产总值都增长了，但是城镇居民人均旅游消费却在下降。3. 模型设定影响我国城镇居民国内

8、旅游人均花费的因素可大致分为经济因素和非经济因素。本文主要分析如下三种经济因素的影响。第三产业国内生产总值：旅游业对于第三产业的贡献是巨大的，较高的第三产业国内生产总值意味着较高的人均旅游消费。因此第三产业国内生产总值与人均旅游消费应呈正方向的变化关系。城镇居民人均可支配收入：居民收入水平决定着其旅游消费的水平及潜在的旅游者是否能够实现旅游。在其他条件不变的条件下，城镇居民人均旅游消费与人均可支配收入呈正方向的变化关系。城镇居民消费价格水平：物价水平会影响居民的消费行为.当货币收入（名义收入）不变时，若物价上升，人们的实际收人下降，进而会降低人们的实际购买能力，抑制消费.所以，人均旅游消费与消

9、费价格水平应呈相反方向变动。4. 数据搜集表1 原始数据表年份第三产业国内生产总值(X1) 单位：亿元城镇居民家庭人均可支配收入(X2) 单位：元城镇居民消费价格指数(X3) 单位：%城镇居民国内旅游人均花费(Y) 单位：元1994 16179.83496.2125414.7199519978.54283116.8464199623326.24838.9108.8534.1199726988.15160.3103.1599.8199830580.55425.199.4607199933873.4585498.7614.82000387146280100.8678.6200144361.6685

10、9.6100.7708.3200249898.97702.899739.7200356004.78472.2100.9684.9200464561.39421.6103.3731.8200574919.310493101.6737.1200688554.911759.45101.5766.42007111351.913785.81104.5906.9200813134015780.76105.6849.420091480381717599.1801.1（数据来源：2010年中国统计年鉴在线版）5. 模型估计与调整根据以上数据做出的散点图如下：图1 散点图1 图2 散点图2 图3 散点图3通过观

11、察发现，X1 与Y、X2 与Y、X3 与Y 分别具备近似的线性关系。因此，我们可以设定如下回归模型：Y=0+1X1+2X2+3X3+其中，Y城镇居民国内旅游人均花费X1第三产业国内生产总值X2城镇居民家庭人均可支配收入X3城镇居民消费价格指数0、1、2、3待估参数0表示城镇居民家庭人均可支配收入为零 且第三产业国内生产总值和城镇居民消费价格指数也为零时的城镇居民国内旅游人均花费。1表示增加一个单位的第三产业国内生产总值时城镇居民国内旅游人均花费增加的比例，2表示增加一个单位的城镇居民家庭人均可支配收入时城镇居民国内旅游人均花费增加的比例，3表示增加一个单位的城镇居民消费价格指数时城镇居民国内旅

12、游人均花费增加的比例。其中，00，1、20，30。为随机误差项。参数估计表2 回归结果表Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/27/11 Time: 18:15Sample: 1994 2009Included observations: 16VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. X1-0.0069890.005789-1.2073620.2506X20.0917330.0569311.6113080.1331X3-5.5022112.289399-2.4033430.0333

13、C885.7997339.60492.6083240.0229R-squared0.883845 Mean dependent var677.4125Adjusted R-squared0.854806 S.D. dependent var133.3858S.E. of regression50.82583 Akaike info criterion10.90700Sum squared resid30999.18 Schwarz criterion11.10015Log likelihood-83.25603 F-statistic30.43660Durbin-Watson stat1.63

14、5790 Prob(F-statistic)0.000007根据以上结果我们可以得到初步回归模型:（339.6049）（0.005789） （0.056931） （2.289399） t=（2.608324）（-1.207362） （1.611308） （-2.403343） =0.883845，=0.854806，F=30.43660模型检验及修正 经济学检验=885.79970，表示城镇居民家庭人均可支配收入为零 且第三产业国内生产总值和城镇居民消费价格指数也为零时的城镇居民国内旅游人均花费。=-0.0069890，表示增加一个单位的第三产业国内生产总值时城镇居民国内旅游人均花费减少0.0

15、06989个单位，这不符合经济学意义。进过观察发现，受金融危机的影响，城镇居民国内旅游人均花费于2007年递减。 =0.0917330，表示增加一个单位的城镇居民家庭人均可支配收入时城镇居民国内旅游人均花费增加0.091733个单位。=-5.5022110，表示增加一个单位的城镇居民消费价格指数时城镇居民国内旅游人均花费减少5.502211个单位。由此可见，除了参数外，其他三个待估参数结果的经济学解释合理，因此有必要对模型的稳定性进行检验。这里我们针对自变量X1进行回归分析，得到如下结果：表3 回归结果表Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDat

16、e: 11/28/11 Time: 00:21Sample: 1994 2009Included observations: 16VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. X10.0027770.0004655.9766690.0000C511.002833.3274015.332810.0000R-squared0.718426 Mean dependent var677.4125Adjusted R-squared0.698314 S.D. dependent var133.3858S.E. of regression73.26342 Ak

17、aike info criterion11.54247Sum squared resid75145.40 Schwarz criterion11.63904Log likelihood-90.33975 F-statistic35.72058Durbin-Watson stat0.602594 Prob(F-statistic)0.000034于是可以得到回归方程：Y=0.002777X1+511.0028。通过观察图4的散点图发现，在2007年对应的数据有可能存在参数的结构性变化，因此采用邹氏断点检验来验证2007年是不是转折点。图4 散点图4表4 邹氏断点检测结果Chow Breakpoi

18、nt Test: 2007 F-statistic5.842548 Probability0.016914Log likelihood ratio10.87903 Probability0.004342从统计结果可以看出F检验的P值为0.016914，在0.05的显著性水平下可以拒绝零假设，模型结构变化显著，因此2007年是转折点。总结以上可知，模型经济学检验基本通过。 统计学检验 变量的显著性检验由回归结果可知，判定系数=0.883845，=0.854806 都很高，表示模型拟合很好，误差小，在因变量的变化中有88.3845%是由自变量引起的。X1的t统计量t=-1.207362，相伴概率为

19、0.25060.05，说明X1对于Y的影响不显著。X2的t统计量为1.611308，相伴概率为0.13310.05，说明X2对于Y的影响也不显著。X3的t统计量t=-2.403343，相伴概率为0.03330.03，在0.05的显著水平下，X3对于Y的影响是显著的。 方程的显著性检验由回归结果可知，F=30.43660，相伴概率远小于0.05，在0.05的显著水平下，方程的显著性水平检验通过。总结以上可知，模型的统计学检验不能通过。 共线性检验下面通过三种方法来对自变量之间是否存在共线性进行检验。 相关系数矩阵法表5 相关系数矩阵分析表X1X2X3X11.0000000.997919-0.34

20、7994X20.9979191.000000-0.378870X3-0.347994-0.3788701.000000由自变量的相关系数矩阵可知，X1与X2之间存在很高的相关程度，因此可以认定存在共线性现象。但是由于X1与X2对于Y的影响不显著，因此对于这两个变量之间存在的共线性现象可以不作处理。 R2值和t值检验综合分析表2可知，判定系数R2=0.883845，说明模型拟合很好，并且F的相伴概率远小于设定的显著水平，表示自变量作为一个整体对于Y的影响是显著的。但是X1与X2的t统计量的相伴概率大于设定的显著水平，说明这两个变量对于Y的影响不显著。此矛盾说明自变量间存在共线性。 拟合优度检验法

21、我们做如下四种回归：LS Y C X1 X2 X3 （R2=0.883845）LS Y C X1 X2 （R2=0.827934）LS Y C X1 X3 （R2=0.858713）LS Y C X2 X3 （R2=0.869734）可以看出后三个回归的结果中最大的判定系数为0.869734，与第一个判定系数0.883845最接近，由此可以判定X1为引起显著多重共线性的变量，可以从模型中去除。综合以上三种检验方法可知，自变量间存在共线性，需要采取逐步回归法来进行消除。在三个一元线性回归模型中，X2对于Y的线性关系最强，即城镇居民家庭人均可支配收入对于城镇居民国内旅游人均花费的线性关系最强，拟合

22、程度最好。（0.004234） （40.07267）=0.751995，=0.734280，F=42.45040首先，引入X3，得到回归方程为：（0.003441） （2.011689） （223.0107）=0.869734，=0.849693，F=43.39802经分析，上述方程符合经济学意义，并且使拟合优度有所提高，且每个参数的统计检验显著，因此应当保留X3变量。然后，再引入X1，得到回归方程为：（339.6049）（0.005789） （0.056931） （2.289399） =0.883845，=0.854806，F=30.43660经分析，上述方程基本符合经济学意义，但是拟合优度

23、没有明显改善，X1的引入对其他参数无明显影响，同时X1的t统计量的相伴概率为0.2506，大于设定的显著水平0.05，即X1的显著性检验不能通过，方程的统计学检验不能通过。由此可以舍弃变量X1。将X1去除后，得到如下模型：表6 回归结果表Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/28/11 Time: 02:23Sample: 1994 2009Included observations: 16VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. X20.0231180.0034416.71839

24、80.0000X3-6.8957062.011689-3.4278200.0045C1198.991223.01075.3763850.0001R-squared0.869734 Mean dependent var677.4125Adjusted R-squared0.849693 S.D. dependent var133.3858S.E. of regression51.71286 Akaike info criterion10.89665Sum squared resid34764.86 Schwarz criterion11.04151Log likelihood-84.17321

25、F-statistic43.39802Durbin-Watson stat1.462035 Prob(F-statistic)0.000002该模型经济学检验和统计学检验均可通过，所以，此方程基本消除了多重共线性。 异方差性检验我们采用怀特检验方法来对上述已基本消除多重共线性的模型进行异方差性检验。从散点图上可以看出，X2和X3之间并不存在线性相关性。图5 散点图5然后使用没有交叉项的怀特检验方法来进行分析。表7 怀特检验（无交叉项）结果White Heteroskedasticity Test:F-statistic2.538206 Probability0.099820Obs*R-squa

26、red7.679598 Probability0.104046Test Equation:Dependent Variable: RESID2Method: Least SquaresDate: 11/28/11 Time: 02:09Sample: 1994 2009Included observations: 16VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C88933.05208283.60.4269810.6776X2-1.4473031.506084-0.9609710.3572X229.71E-056.99E-051.3888750.

27、1923X3-1416.2113831.016-0.3696700.7186X325.91482517.403480.3398640.7404R-squared0.479975 Mean dependent var2172.804Adjusted R-squared0.290875 S.D. dependent var3992.676S.E. of regression3362.215 Akaike info criterion19.32889Sum squared resid1.24E+08 Schwarz criterion19.57033Log likelihood-149.6312 F

28、-statistic2.538206Durbin-Watson stat3.267445 Prob(F-statistic)0.099820从上表可以看出，统计量Obs*R-squared对应的Probability为0.104046，大于设定的显著性水平0.05，因此拒绝备择假设，即不存在异方差。因此也可以确定随机误差项不存在异方差，不需要再进行处理。因此，回归方程仍然为：（0.003441） （2.011689） （223.0107）=0.869734，=0.849693，F=43.39802 序列相关性检验图示法图6 残差图由图6可知，残差的序列图未呈现出规律性的变化，因此可判定随机误差

29、项不存在一阶线性自相关。 DW检验通过对模型的回归分析可以得到DW=1.462035。给定显著性0.025，查DW表，因为T=16，解释变量的个数k为2，得下限临界值dL=0.83，dU=1.40，因为DW=1.462035，在dU与4-dU之间，根据判定区域知，随机误差项不存在一阶线性自相关。因此不必再进行自相关性的消除。最终的回归模型为：（0.003441） （2.011689） （223.0107） t=（6.718398） （-3.427820） （5.376385）=0.869734，=0.849693，F=43.398026. 结论经过以上的检验与处理，我们得到了中国城镇居民国内旅

30、游人均花费影响因素的模型：（0.003441） （2.011689） （223.0107） t=（6.718398） （-3.427820） （5.376385）=0.869734，=0.849693，F=43.39802其中，Y城镇居民国内旅游人均花费X2城镇居民家庭人均可支配收入X3城镇居民消费价格指数从以上模型我们可以看出城镇居民家庭人均可支配收入（X2）和城镇居民消费价格指数（X3）是两个影响我国城镇居民国内旅游人均花费（Y）的主要因素。对我国城镇居民国内旅游人均花费的影响主要有以下特征：1. 城镇居民家庭人均可支配收入和城镇居民消费价格指数均为0时的城镇居民国内旅游人均花费约为119

31、8.99元。2. 城镇居民国内旅游人均花费同城镇居民家庭人均可支配收入呈正比例关系，当城镇居民家庭人均可支配收入增加1元时，城镇居民国内旅游人均花费平均增加约0.02元。我国城镇居民家庭人均可支配收入中仅有约2.31%用于旅游消费，这说明我国人民的生活水平还处于比较低的层次，这与我国勤俭节约的传统美德也是有关联的，居民的可支配收入除了必要的开支之外，其余的大部分作为储蓄储存起来，所以我国城镇居民国内旅游人均花费占城镇居民家庭人均可支配收入的比重较小。同时也说明现阶段我国的旅游消费还没有完全启动，旅游消费市场还有很大的潜力可以开发。3. 城镇居民国内旅游人均花费同城镇居民消费价格指数呈反向变动，

32、当城镇居民消费价格指数每增加1个百分点时，城镇居民国内旅游人均花费平均减少约6.90 元。由此，我们不难发现，城镇居民家庭人均可支配收入对于其个人旅游消费的影响程度并不是非常大，即在可支配收入较快增长的情况下，个人旅游消费的增幅并不是很大。相比之下，消费价格指数会对个人旅游消费支出有较大影响，消费价格指数略有增长，个人旅游消费就会有较大幅度的缩减。因此，城市居民消费价格指数是影响城镇居民国内旅游人均花费的一个更为重要的变量。另外，由模型可以看出，2007年是一个转折点。2008年的金融危机对各种消费需求都造成抑制影响。但是，结合我国的出游率和国内旅游收入等数据来分析，金融危机对我国旅游业造成的

33、影响是个人旅游消费支出的略微下降，然而出游率仍然保持着上升势头。虽然自2010年来随着经济的快速增长，我国城镇居民收入水平大幅上升，而居民消费价格指数也在不断上升，因此人均旅游消费并没有出现同步增长。因此，若要使城镇居民国内旅游人均花费持续增加，首先，政府需进一步推动经济的快速发展，增加人民收入来提升人民的旅游消费水平。在现阶段，就是要发展生产，增加就业，让居民收入有明显增长，并且为广大居民旅游提供更加充分的物质条件。其次，将旅游业有关的配套设施设备以及服务加以完善，如交通、卫生、通讯等方面，以推动国内旅游业的发展。再者，当人们有足够的可支配收入时，是否有足够的休闲时间也是决定旅游消费的重要因素。只有当同时“有钱”又“有闲”，人们才有可能选择外出旅行。所以，影响旅游消费的因素还应包括休闲时间、偏好等不确定性因素。7. 参考文献1.黄秀娟，我国居民国内旅游消费与居民收入关系的实证分析,河北经贸大学学报,2005,(09).2.王瑾,中国国内旅游市场需求的影响因素分析,南开大学产业经济学刊,2008,(06).3.陈敏,关于我国城镇居民旅游消费行为的研究基于计量经济学模型的分析,安徽财经大学红河学院学报,2011,(08).