国内旅游收入影响因素分析

□文/赵雅楠

（浙江工商大学统计与数学学院 浙江·杭州）

［提要］旅游业是新时代最具潜力的标志性产业，是拉动我国经济发展的重要增长点，因此探究目前国内旅游收入的影响因素具有十分重要的现实意义。本文以2001～2020年数据为样本，建立多元线性回归模型，对影响旅游总收入的人均可支配收入、国内游客数、居民价格消费指数、人均旅游消费、星级饭店数、交通便利度等六个指标进行分析，并对回归得到的回归模型分别进行检验和修正，最终剔除CPI指数、星级饭店数，得到修正后的模型，最后基于回归结果结合当今旅游业发展现状对模型进行实证分析，并提出建议。

引言

现阶段，人民日益增长的美好生活向往对我国旅游业的发展提出了更高要求，旅游业日益成为建设美丽中国、健康中国、幸福中国和实现全体人民共同富裕的重要渠道，是拉动我国经济发展的重要增长点。调查显示，近20年里，我国旅游业发展迅速，国内接待游客量由78.4亿人次增至2020年的287.9亿人次；旅行社数量和旅游直接从业人员分别以年均21.24%和15%增速增长。由此可见，旅游产业发展的经济效应日益凸显。因此，对旅游业收入状况及其影响因素进行分析对我国现阶段经济发展具有十分重要的现实意义。

旅游业增加值是衡量旅游经济贡献最恰当的指标，然而由于各省份发布时间和标准不同，其核算方法也存在差异。因此，学者们多用“旅游收入”这一指标作为一地旅游业发展情况的直接反映。从现有文献看，近年来学者们针对旅游收入的研究主要集中在旅游收入的经济时空差异与影响因素分析两个方面，特别是后者越来越引起广大学者的关注与思考。本文在现有研究基础上，系统性地选取CPI指数、交通便利程度、星级饭店数、人均旅游花费等建立影响指标体系，运用计量经济学多元线性回归模型对国内旅游收入影响因素进行实证研究，并据此提出促进我国旅游产业高质量发展的对策建议。

一、模型的设立与变量选取

（一）模型的设立。计量经济方法中的多元线性回归模型常用来研究一个因变量依赖多个自变量的变化关系。通过对现有文献的阅读可知，多元线性回归被广泛应用于有关影响因素问题的研究分析，并具有一定的有效性与普适性，可以将其运用于探究国内旅游收入的影响因素。

基于以上分析，本文初步设定模型如下：

其中，Y为旅游收入，X1t为旅游收入的影响因素，u为随机误差项，满足六个基本假定。

（二）模型变量的选取

1、被解释变量。鉴于旅游收入能较好地反映和衡量一个地区旅游业的经济发展状况，在此，本文选取我国2001～2020年的旅游收入作为被解释变量。

2、解释变量。本文以多元回归模型为理论出发点，综合现有相关文献以及当前国内旅游业发展现状，选取以下指标作为解释变量：

（1）国内游客数。国内游客数的多少是旅游业发展水平最直观的体现之一。一般来说，游客数越多，国内旅游收入越高。

（2）人均可支配收入。人均可支配收入可以实际反映出国民生活水平的高低。人均可支配收入提高，人民的生活质量得到提升，对精神层面的需求也随之不断放大，会寻求各式各样的娱乐活动来满足自身对美好生活的需要，旅游就是其中的重要消遣方式之一。当一个家庭愈渐富裕，其旅游开支也会相应有所增加，因此可以认为人均可支配收入的增长对旅游收入起促进作用。

（3）居民消费价格指数（CPI）。CPI是一个宏观经济指标，主要反映居民家庭所购买的消费品和服务项目价格水平变动状况。从经济学角度看，当CPI上涨时，通货膨胀、物价上涨、生活压力变大，居民的旅行需求随之减弱，从而导致国内旅游人数减少，收入随之降低，因此CPI指数与旅游收入成反比。

（4）国内旅游人均花费。旅游收入的高低取决于国内旅游人均花费和游客旅行的支付能力，游客支付能力越强，该地区相应的旅游人均消费与旅游所得收入就越高。因此，旅游人均花费可以用以衡量其对国内旅游收入的贡献度。

（5）交通便利度。一个地区旅游业的发展与道路通达情况息息相关，交通是否便利对游客是否选择出游有很大影响，只有建设完备的交通网络，才能为游客出行提供便捷、舒适的运输保障，从而增加游客数量，促进旅游产业发展。在现有文献中，对于交通便利度大多使用铁路或公路里程数作为解释因子，本文考虑到航线里程的复杂性以及当前国内多数居民出游将铁路作为首选的现状，对铁路里程赋权0.6，公路里程赋权0.4，建立交通便利度指标，即：

交通便利度＝0.6铁路里程数+0.4公路里程数

（6）星级饭店数。星级饭店数是旅游接待能力及质量好坏的重要体现，星级饭店数的增长提升了旅游服务业的整体规模和整体水平，一方面能够承载更多的游客量；另一方面可以吸引更多的新老游客，从而促进旅游产业发展，提高国内旅游收入。

（7）其他因素。除上述因素外，还有很多因素影响国内旅游收入，如个人消费习惯、突发性灾难、国家政策等不可测量因素以及其他未被纳入解释变量的旅游资源丰富度、旅行社数量等，本文将其归为随机干扰项。

（三）数据的收集。基于以上分析，本文通过国家统计局官网收集到2001～2020年国内旅游总收入、铁路里程数、公路里程数、居民价格消费指数、国内旅游人均花费、人均可支配收入、星级饭店数等数据，并将铁路里程数和公路里程数按上文所述赋权计算得到交通便利度指标，最终得到各解释变量具体数据如表1所示。（表1）

表1 2001～2020旅游收入及其影响因素数据一览表

二、模型的建立与实证分析

（一）模型的估计。根据以上时间序列数据，在初步设定的多元回归模型的基础上使用普通最小二乘法进行参数估计，得到初步的回归模型如下：

其中，Y为国内旅游总收入，X1为居民价格消费指数（CPI），X2为交通便利度指标，X3为国内旅游人均花费，X4为国内游客数，X5为星级饭店总数，X6为人均可支配收入。

（二）模型的检验与修正

1、模型的检验。对模型回归结果分别进行经济意义、统计学、计量经济学检验。从经济角度看，根据经验判断，CPI指数与旅游收入成反比，回归得到的X1系数为负，与预期相符。此外，交通便利度（X2）、国内旅游人均花费（X3）、国内游客数（X4）、星级饭店数（X5）、人均可支配收入（X6）均应与国内旅游收入成正比，回归结果显示X3、X4、X6三个变量系数均为正，与预期一致，而X2、X5系数为负，与经验判断相悖。

综上，该模型拟合优度较高，整体回归显著，但X1、X6单个变量系数不显著且X2、X5符号与期望相悖。结合计量经济学知识，本文推测该模型可能存在严重的多重共线性，基于此，本文对各变量进行相关系数检验，得到相关系数矩阵如表2所示。（表2）

表2 相关系数表

由相关系数矩阵可以看出，除X5外，各解释变量之间的相关系数较高（均大于0.8），解释变量间存在严重多重共线性，因此需对该模型利用计量经济学方法进行修正。

2、模型的修正

（1）多重共线性。针对回归模型存在的多重共线问题，本文采用逐步回归法对其进行修正。首先分别对被解释变量做X1～X6的一元回归，得到回归结果如表3所示。（表3）

表3 一元回归结果一览表

由回归结果可知，当对星级饭店数X5和Y进行一元回归时，X5参数估计量系数为负，与经验判断相悖且调整后的R2＝-0.025，拟合效果较差，不能对旅游收入起较好的解释作用。于是本文对收集得到的2001～2020年星级饭店数以及国内旅游收入数据进行对比分析，得到组合图如图1所示。（图1）

由图1可以看出，在近20年里，星级饭店数整体上呈现先增后减的趋势，与旅游收入高速增长的趋势不相吻合。针对星级饭店数的增减趋势，本文猜测可能是省级文化和旅游行政部门队星级饭店审核标准的变化引起的，因此该变量数据在本模型中的有效性有待商榷，对X5进行剔除。

图1 旅游收入与星级饭店数组合图

此外，X4对Y的回归方程调整后的拟合优度最大且通过了显著性检验，因此保留变量X4，顺次加入其他变量进行逐步回归，经过三步回归，最终得到的修正多重共线性影响后的回归模型如下：

（2）异方差性。对修正得到的回归模型进行怀特检验，得到结果如表4所示。（表4）

表4 怀特检验结果一览表

在显著性水平为0.05的概率下，怀特统计量P值为0.3921，大于0.05，因此该模型不存在异方差性。

（3）自相关性。由OLS得到的估计模型DW＝1.9989，在本模型中，n=20，k=5，假定显著性水平为0.05，查表得dL=0.79，dU=1.99，因此dU＜DW＜4-dU，模型不存在一阶自相关性，无需修正。

综上，最终得到的修正后的国内旅游收入多元回归模型如下：

其中，Y为国内旅游总收入，X1为交通便利度指标，X2为国内旅游人均花费，X3为国内游客数，X4为人均可支配收入。

3、模型的实证分析。由模型回归结果可以看出，国内旅游总收入与交通便利度的提升、国内旅游人均花费、国内游客数量的增加以及人均可支配收入的提高呈正相关，具有显著促进作用，其中人均可支配收入影响最大，其次为交通便利度和国内旅游人均花费。

人均可支配收入每增加1元，旅游总收入增加9.1647亿元。由此可见，随着生活水平的提升，人民对美好生活尤其是精神层面的需求不断扩大，而旅游产业作为当前人民放松消遣选择面最广的支柱产业之一，在近20年里发展迅猛。为进一步探究人均可支配收入与旅游总收入的影响，本文将人均可支配收入从城镇、农村层次细分，得到结果如图2所示。（图2）

由图2可以看出，从整体上看，城镇居民以及农村居民人均可支配收入与国内旅游总收入增长趋势基本保持一致。由此可见，随着居民生活水平的提升，对旅游的投入也随之加大。

图2 城乡居民人均可支配收入与旅游收入相关图

对于交通便利度指标，交通便利度每增加1，国内旅游总收入随之增加2.1059亿元。由此可见，一个地区基础交通建设的完善与否对该地吸引游客数量以及旅游业收入影响显著。为进一步证实这个结论，本文通过查阅资料得到2019年国内旅游收入最高的城市，结果如图3所示。（图3）

由图3可以看出，十个城市里，除了贵阳以外，都是经济较为发达且交通便利的新一线城市，地理位置较好，充当着交通枢纽的位置。由此可见，交通便利度的提升对旅游收入有显著促进作用。

图3 2019年国内旅游收入前十城市条形图

三、结论与建议

（一）结论。综合上述实证分析，结合现有文献以及当今国内旅游业发展现状，得到结论如下：（1）国民旅游需求持续上升，国内旅游业发展潜力巨大。国内游客数以及人均旅游花费的多少实则体现了国民旅游需求的大小。从模型估计结果看，国内游客数以及人均旅游花费均通过了显著性检验，对国内旅游收入有较好的解释作用；从对指标的分析看，在数量上这两项指标均以一个较高的速度呈逐年增长的趋势。由此可见，我国国民旅游需求不断扩大，亟待被满足。与之相应的，旅游总收入节节升高，国内旅游产业蓬勃发展，潜力巨大。（2）人民生活水平的提高是旅游业高速发展的主推动力。由回归模型结果可知，人均可支配收入对应系数在所有解释变量中位居第一，说明在本模型中人均可支配收入对旅游收入的解释效用最强、影响最大，而人均可支配收入的增长意味着人民生活质量的提高以及社会经济水平的发展。由此可见，人民生活水平的提高是旅游业得以高速发展的主推动力。（3）交通便利度的提升对地区旅游消费有显著促进作用。从模型回归结果看，交通便利度每增加1，国内旅游收入相应增加2.1059亿元，交通便利度的提升对国内旅游收入有较好的促进作用。从旅游地理区域看更是如此，交通发达城市如北京、上海、重庆等，旅游收入在全国城市中排名前列，而新疆、西藏等交通不发达的偏远地区游客较少，旅游业发展也相对较慢。

（二）建议。针对以上结论，特给出如下建议：（1）发挥政府主导作用，进一步释放国民旅游需求。政府主导型旅游发展战略是旅游业本身的特有属性，在当前旅游业市场前景广阔、国民旅游需求不断增长的现状下，更应发挥政府对旅游产业的指导作用。（2）努力完善交通设施建设，打造便利出行条件。基础交通设施的完善与否，直接影响国民旅游需求向旅游消费的转化。这就需要政府加大对交通建设的投入，各地因地制宜地进行地区道路建设规划，从而为国民打造便利出行条件，增加旅游收入。在完善基础交通设施建设的同时，也注重对生态环境的保护。（3）开发多元旅游模式，把握后疫情时代国内旅游新机遇。身处后疫情时期，由于国内防疫政策的优势突显，相较于国外，绝大多数人将旅游的首选地放眼于国内众多城市，由此带来了国内旅游业发展的新机遇。在此情形下，就格外需要各地旅游从业人员抓住机遇，在旅游业复苏的基础上促进其进一步发展。因此，各地政府以及相关机构和景区应开发多元旅游模式，如大力发展邻近城市的休闲度假旅游、将云旅游与文创产品带货相结合等，促进旅游市场结构升级。