我國旅游收入影響因素分析

□文/王 鑫

（內(nèi)蒙古工業(yè)大學經(jīng)濟管理學院 內(nèi)蒙古·呼和浩特）

［提要］隨著人民生活水平的不斷提高，國內(nèi)旅游產(chǎn)業(yè)有著飛躍的進步，而國內(nèi)旅游收入作為經(jīng)濟收入的重要部分，在人們?nèi)粘Ｉ钪邪l(fā)揮著日益重要的作用。本文基于計量經(jīng)濟學模型，收集2017年我國31個省份旅游相關(guān)數(shù)據(jù)，同時以各省份的客運量、旅客周轉(zhuǎn)量等為解釋變量，利用stata軟件進行描述性統(tǒng)計、相關(guān)性分析、多元線性回歸，繼而檢驗參數(shù)，并進行逐步回歸修正。研究表明：旅客周轉(zhuǎn)量和餐費收入對國內(nèi)旅游收入有正向影響。未來可以通過設置優(yōu)美的景區(qū)來吸引顧客，進而提升旅客周轉(zhuǎn)量，以增加國內(nèi)旅游收入。

引言

高新技術(shù)的普及，引起國內(nèi)旅游業(yè)的發(fā)展環(huán)境不斷變化，這是人類在新世紀步入知識經(jīng)濟的明顯表現(xiàn)，也是現(xiàn)代人的共識。為了順應知識經(jīng)濟時代的潮流，旅游業(yè)管理應該根據(jù)內(nèi)外形勢，對旅游業(yè)內(nèi)部做出適當?shù)恼{(diào)整。21世紀以來，人們的工作壓力不斷提升，國內(nèi)旅游以及國際旅游越來越成為人們自我修整和提升家人、朋友情感的重要方式，人們消費水平的增加也使得旅游次數(shù)以及在游玩過程中的消費不斷增加，旅游業(yè)作為人類賴以生存和發(fā)展的基礎，在國民經(jīng)濟中起著基礎性作用。

隨著社會的不斷發(fā)展，大國之間的競爭不再局限于經(jīng)濟的發(fā)展。我國開始引導地方政府在更廣的范圍內(nèi)挖掘旅游業(yè)的潛在價值，但是由于區(qū)域分布、交通條件和景觀迥異等條件，導致各地區(qū)出現(xiàn)旅游業(yè)發(fā)展不平衡的現(xiàn)象。這也與我國旅游業(yè)管理制度不全面、缺少先進的管理經(jīng)驗、管理理論應用于實踐較晚息息相關(guān)。

回顧學者研究，發(fā)現(xiàn)以往學者未深入挖掘影響國內(nèi)各省份旅游收入的因素，更多關(guān)注某個省份旅游業(yè)的發(fā)展，所以研究影響國內(nèi)13個省份旅游業(yè)的發(fā)展顯得尤為重要。

一、理論機制與研究假設

（一）關(guān)于旅游業(yè)與經(jīng)濟的文獻綜述。關(guān)于聚焦旅游收入的影響因素，林瑾等（2005）研究了三亞旅游人數(shù)、三亞風景區(qū)的個數(shù)變動對海南省旅游收入變動的影響，通過運用SPSS軟件分析，歸納出海南省旅游收入的發(fā)展效率低于來往人數(shù)及景區(qū)個數(shù)的發(fā)展頻率的原因。黃金紅（2008）通過運用Eviews軟件，得出景區(qū)規(guī)劃線路、國內(nèi)旅游人數(shù)是影響旅游收入的重要因子，并提出相應的解決措施。

聚焦旅游收入影響因素的研究，基本上是定量研究少于定性研究，雖然較少的定量分析聚集在東部沿海發(fā)達地區(qū)，并未關(guān)聯(lián)同一時間段大量省份橫向?qū)Ρ确治觯芯康暮诵母嗉杏诰皡^(qū)個數(shù)、客運量、交通發(fā)達水平等方面，所闡述的影響因素相對有限。基于此，本文利用《中國統(tǒng)計年鑒》2017年旅游業(yè)的相關(guān)數(shù)據(jù)，進行分析整理，探索影響國內(nèi)旅游收入的主要成分，針對存在的問題進行及時、客觀地分析。

（二）提出假設。基于國外學者的分析，本文得出以下假設：

H1：運營線路總長度（公里）是影響國內(nèi)旅游收入的主要因素

H2：旅客周轉(zhuǎn)量（億人公里）是影響國內(nèi)旅游收入的主要因素

H3：客房收入（億元）是影響國內(nèi)旅游收入的主要因素

通過以上分析可以推測出，越來越多的學者關(guān)注于旅游業(yè)發(fā)展的因素分析，還可以得出這樣的結(jié)論：以往學者的研究基于國家大背景、大政策出發(fā)，運用宏觀與微觀相結(jié)合的方式對旅游收入的影響因素進行分析。但是，大多數(shù)研究在進行分析時，只站在理論的角度，并未進行深入的實證分析。基于此，本文立足于國內(nèi)31個省份，結(jié)合各省份發(fā)展優(yōu)勢，運用Stata15軟件將計量經(jīng)濟學模型與理論研究相匹配。

二、模型與研究變量

（一）模型設定。結(jié)合我國旅游業(yè)現(xiàn)狀及現(xiàn)有文獻綜述，本文利用我國2017年31個省份旅游業(yè)的數(shù)據(jù)，通過OLS回歸分析，建立模型：

其中，Y為國內(nèi)旅游收入；X1為運營線路總長度；X2為客運量；X3為旅客周轉(zhuǎn)量；X4為客房收入；X5為餐費收入。

（二）設定變量。衡量一個地區(qū)發(fā)展狀況的指標——國內(nèi)旅游收入，是探索某個地區(qū)旅游業(yè)是否良好的重要預示。基于此，選取國內(nèi)31個省份的旅游收入作為被解釋變量，用Y表示。

1、運營線路總長度。線路總長度的大小決定了某一地區(qū)道路是否通暢、交通是否便利、路程是否省時等多重影響。因此，選取運營線路總長度作為解釋變量，用X1表示。

2、客運量。客運量流入的高低更能體現(xiàn)出某一省份的某一景區(qū)是否吸引游客。所以，選取客運量作為解釋變量，用X2表示。

3、旅客周轉(zhuǎn)量。如果評判一個景區(qū)是否具有觀賞價值，可以通過旅客周轉(zhuǎn)量的大小進行判斷。所以，選擇旅客周轉(zhuǎn)量作為解釋變量，用X3表示。

4、客房收入。客房收入的大小可以作為評判一個旅游景點的人數(shù)的指標，進而影響國內(nèi)旅游收入。因而，選擇客房收入作為解釋變量，用X4表示。

5、餐費收入。餐廳及飯店營業(yè)情況的好壞決定了觀賞景點人數(shù)的高低，進而影響了國內(nèi)旅游收入。因此，選擇餐費收入作為解釋變量，用X5表示。

在設定變量中，不僅有以上被解釋變量、解釋變量，還有一些無法預測因素，國內(nèi)旅游收入可能還會受到自然災害、民俗民風等因素的影響，這些都是難以用實際數(shù)據(jù)進行判斷分析，所以把它歸結(jié)到隨機干擾項中，用u表示。

（三）描述性統(tǒng)計分析。通過描述性統(tǒng)計分析，可以判斷出研究樣本處于什么樣的平均狀態(tài)，這能夠促進我們在分析樣本前，對所選擇數(shù)據(jù)進行大概了解。通過表1中數(shù)據(jù)我們發(fā)現(xiàn)，因變量y的均值相對較大，處于中上等水平，但是和標準差的差距并不是太大。此外，從表1還可以看出客運量（X2）、旅客周轉(zhuǎn)量（X3）、餐費收入標準差較大（X5），說明國內(nèi)旅游業(yè)異質(zhì)性明顯。（表1）

表1 主要變量描述性統(tǒng)計一覽表

三、實證分析與相關(guān)檢驗

（一）模型確立。通過運用Stata15軟件操作分析，得出以下多元回歸結(jié)果，如表2所示。（表2）

（二）模型檢驗

1、經(jīng)濟意義檢驗。根據(jù)掌握的經(jīng)濟學知識可以看出，國內(nèi)旅游收入與運營線路總長度成正比。通過以上回歸結(jié)果可以看出，X1系數(shù)為0.5495818，符號為正，所以與預期假設相同。對表2中的每個數(shù)據(jù)進行深入分析，可以看出，在假定其他變量不變的情況下，運營線路總長度每增加1公里次，國內(nèi)旅游業(yè)收入將減少0.5495818億元；國內(nèi)客運量每升高1萬人次，國內(nèi)旅游業(yè)收入將增加0.078659億元；旅客周轉(zhuǎn)量每增加1億人公里，國內(nèi)旅游收入將升高11.35418億元；餐費收入每增加1億元，國內(nèi)旅游收入將提升45.20273億元。但是，通過回歸分析還可以得出，客房收入X4與預期成反向趨勢，這可以體現(xiàn)出可能存在多重共線性。除此以外，運營路線總長度與國內(nèi)旅游收入成負相關(guān)，但表2中X1的系數(shù)0.5495818為正，有悖于經(jīng)濟學常理。綜上表述，說明X2、X3、X5具有真正的經(jīng)濟意義，故通過經(jīng)濟檢驗。

2、擬合優(yōu)度檢驗。由表2可以看出，R2=0.9539，調(diào)整后的R2=0.9447，F(xiàn)統(tǒng)計量的P值為0，因此說明整個方程是高度顯著的，本模型對樣本的擬合較好。但是，X2的t檢驗P值為0.191，說明對于局部的單個系數(shù)t檢驗不顯著。

表2 回歸分析結(jié)果一覽表

（三）相關(guān)性分析。通過運用實證分析軟件Stata15，可以獲得相關(guān)系數(shù)矩陣，如表3所示。（表3）

表3 相關(guān)系數(shù)矩陣

從表3可以看出，各解釋變量之間數(shù)值均未大于0.8，這說明它們之間均未存在高度線性相關(guān)。所以，這更進一步體現(xiàn)本模型中各個解釋變量不存在嚴重的多重共線性，但是為了更清晰地了解是否存在多重共線性，需要進行進一步的計量經(jīng)濟學檢驗。

四、總結(jié)

研究發(fā)現(xiàn)，旅客周轉(zhuǎn)量和餐費收入對國內(nèi)旅游收入有正向影響。未來可以通過設置優(yōu)美的景區(qū)來吸引顧客，進而提升旅客周轉(zhuǎn)量，以增加國內(nèi)旅游收入。

關(guān)于對各省市旅游業(yè)發(fā)展水平進行科學與正確的層次劃分，還需要進一步地分析，因此需要充分運用各類實證分析方法。由于全國各省分景區(qū)個數(shù)、運營路線總長度、客運量等因素都存在差異，導致分析的結(jié)果具有迥異性。未來可以通過選取某個發(fā)展地區(qū)或者某個省份發(fā)展較好的旅游業(yè)進行大樣本數(shù)據(jù)處理，精確每一個城市的旅游業(yè)分析，雖然各個城市以及不同指標的大量數(shù)據(jù)來進行驗證模型會更好一些，但是存在地區(qū)差異，也可能導致選取的樣本數(shù)據(jù)信息過大。可以將地理位置、氣候、環(huán)境等自然因素也納入分析范圍，將對旅游業(yè)進行整體的、全面的分析。把旅游業(yè)經(jīng)濟指標因子進一步詳細分析，做到用三或四個指標量代替本模型的多個因子作為聚類分析來建立模型，可以更加直觀地反映出不同層次的情況變化，并對其做出改進措施。