平措曲珍
(西藏大学财经学院 西藏拉萨 850000)
旅游产业以其丰富多彩的景点、优质的服务及便捷的出行方式,成功地将人们带到世界各个角落。它既能满足游客出行需求,又能创造出丰富多彩的体验,从而促进当地社会繁荣昌盛。旅游收益则成为评价当地旅游产业发展水平、推进当地社会进步程度以及实现当地社会繁荣稳定的关键参考。成都市是一座充满年轻活力的城市,它不仅具备丰富的人文历史遗产,还有迷人的自然风光。在这里,旅游业具备极强的吸引能量,并且具备良好的长期发展前景。我们应深入研究成都市的旅游业,并制定出相应的政策措施,推动成都市的旅游业长期稳定增长。因此,对成都市旅游业收入的影响因素进行研究是具有现实意义的。
基于旅游业在国民经济发展中的重要地位,众多学者对影响旅游业发展的因素做了实证分析。邓辉等通过对22个省份的旅游统计数据的研究得出结论:完善的市场机制、拓宽城镇空间及改造现有的旅游基础设施,是促进国内旅游产业发展的必由之路。通过OLS算法我们发现,当地居民的平均生活水平、外出旅游者的总体规模、当地旅行社的总体规格,以及当地星级酒店的总体规格都会直接或间接影响到当地国内旅游业的发展[1]。经过深入研究,2001—2012年山西省的旅游业受到许多影响。研究表明,高等学校在校学生数的增加可能会导致山西省的当期旅游业收益下降,但下一个阶段的旅游业将会显著上升[2]。根据现存研究成果,大多数学者从宏观视角出发对全国旅游收入的影响因素进行了分析,为了更好地理解这些问题,我们选择了成都市的一些重要城市作为研究样本,并运用统计方法对这些信息进行分析。成都市的旅游业对其经济增长产生了重要影响。
本文考虑到数据的收集性和我国旅游业的实际情况,选择全国人均可支配收入、公路通车里程数、成都市三星级以上饭店个数、全国居民消费价格指数、国内生产总值、成都市国内旅游人数、成都市旅行社个数作为主要变量。
2.1.1 被解释变量
成都市的国内旅游收益可作为一种指示,它可以准确反映出当地旅游产业的发展水平,从而为当地居民提供更多实惠。具体来说,成都市的国内旅游收益包括当地居民从出境、停留、购物、休闲活动中的各种支出。在此本文选取成都市各年的国内旅游收入作为被解释变量,用Y表示。
2.1.2 解释变量
(1)全国人均可支配收入。随着经济的发展,我国人民的财富不断增长。随着财富增加,居民的生活品质也在提升。因此,拥有更多财富的居民更容易投身于更加丰富多彩的消费行业,如旅游业。我们发现,通常情况下,全国人均可支配收入和旅游收入呈正相关。故选择全国人均可支配收入作为解释变量,用X1表示。
(2)公路通车里程数。随着经济的发展,交通的便捷性和可达性对于旅游业的发展起到至关重要的作用。随着居民人均收入的不断增加,大众旅游时代到来,越来越多的游客开始拥有了自己的汽车,自驾游也变得越来越流行。成都市的公路通车里程数可以反映出游客在这座城市的出行便利性,并且随着里程数的增加,成都市的旅游收入也会增加。因此,我们将成都市的公路通车里程数作为一个重要指标,用X2表示。
(3)成都市三星级以上饭店个数。成都市拥有众多具有成都特色的三星级以上饭店,它们不仅为游客提供了舒适的休闲娱乐环境,更是成都市经济发展的重要象征。这些饭店的数量可以作为衡量成都市经济发展水平的重要指标。成都市的三星级饭店数量越多,其旅游收入就越高。因此,我们将这些三星饭店的数量作为解释变量,用X3表示。
(4)全国居民消费价格指数。从经济学理论意义来说,当居民消费价格指数较高时,旅客的出行欲望就会减弱,这会导致出行费用减少,进而影响成都市的出行收益。因此,我们将全国居民消费价格指数作为一个重要指标,用X4表示。
(5)国内生产总值。国内生产总值代表着国民经济的发展水平,经济发展水平越高,对旅游业的促进作用也就越大,旅游收入也就越高。通常来说,国内生产总值和旅游收入之间存在正向关系。因此本文选择国内生产总值作为解释变量,用X5表示。
(6)成都市国内旅游人数。成都市的旅游收入与其国内旅游人数密切相关,这种联系可从旅游人数的增加看出。通常情况下,成都市的旅游收入会随着旅游人数的增加而增加,国内旅游人数和成都市旅游收入呈正比。故本文选择国内旅游人数作为解释变量,用X6表示。
(7)成都市旅行社个数。旅行社是一种重要的旅行服务提供商,它们为旅客提供了便捷的旅行体验。故本文选择旅游社个数作为解释变量,用X7表示。
2.1.3 其他因素
除了可见的影响因素之外,成都市旅游业收入也受到许多不可见因素的影响,用u来表示。
表1 2000—2019年成都市旅游业收入及其相关因素统计表
本文利用Eviews软件对表1进行OLS回归估计(见表2)。得到估计方程:
表2 Eviews回归结果
根据模型预测,当所有因素都保持不变时,成都市旅游业的总体收益是相对的,全国人均可支配收入每增长1元,成都市旅业游收入便会增加0.166094亿元;成都市里程数每增加1公里,成都市旅游业将减少0.033027亿元;成都市三星级以上饭店每增加一家,成都市旅游业将减少1746052亿元;CPI变动1%,成都市旅游业收入将增加28.31280亿元;GDP每增加一亿元,成都市旅游业收入将减少0.001318亿元;成都国内旅游人数每增加一万人次,成都市旅游业收入将减少0.003214亿元;旅行社个数每增加一家,成都市旅游业收入将增加3.181467亿元。由此可知,该模型所估计的X2、X4、X5、X6的参数估计值的符号与预期相反。
进行统计检验的目的在于检验估计值的统计是否具有准确性。所以,本文进行了如下检验:
(1)拟合优度检验
由表2可以看出,R2=0.990085,修正的可决系数为R2=0.984302表明,该模型在拟合样本方面表现良好。
(2)F值检验
在5%的显著性水平下,F值检验显著。
(3)t检验
t检验的临界值为2.036 由此可知X1、X2、X3、X4、X5、X6的t值不显著,表明模型存在严重的多重共线性。
通过上面的检验我们发现,该模型的拟合效果良好,可决系数较高,表明模型中解释变量对被解释变量的解释程度较高,X1的t统计值不显著,同时X2、X3、X4、X5、的参数符号与经济意义相违背,根据计量经济学知识可以判定,认为它们之间可能存在多重共线性,因此应舍去X1、X2、X4、X5、X3。应当对上述模型进行计量经济学方法检验,并且进行修正。加入X1,虽然拟合优度有所提升,但X1的t统计量不显著,所以剔除掉X1;加入X5时t检验不显著,因此变量X5引起了多重共线性,应舍去。最后我们应选择X6和X7进行回归。结果如表3所示:
表3 模型二回归结果
得出估计方程:
该模型R2=0.954498, 修正的R2=0.949145,F检验显著。在5%的显著性水平下,所有系数估计值的t检验都高度显著。解释变量的符号与先验预期相一致,即旅游收入与成都市旅游人数和旅行社个数成正相关关系,在其他条件均不变的情况下,成都市的旅游人次达到1万人次时,该地区的旅游收益会有所提升,旅游收入增加0.069459亿元;旅行社的个数每增加一家,旅游收入增加4.590107亿元。
4.3.1 多重共线性检验(见表4)
表4 相关系数矩阵表
(1)检验
通过观察相关性矩阵我们发现,不同的解释变量具有很强的相似性,它们具有一定的多重共线性。
(2)修正
本文采用逐步回归法对多重共线性进行处理,分别做Y对X1、X2、X3、X5、X7的一元线性回归,结果如下:t检验的临界值为2.101。
根据以上分析,因为X7的t值和R2最大,而且具有较强的线性相关,从而使得它的拟合效果更佳,我们决定把X7作为基本变量。以X7为基础加入其他变量,结果如下:t检验值:2.110。
4.3.2 异方差检验及修正
因为选取的变量都为时间序列,所以本文采用ARCH检验异方差性:
4.3.3 自相关检验
误差修正(见表5):
表5 科奥伦—奥克特迭代法
由上表DW=1.9015可以判断,dl=1.074,du=1.536,du<DW<4-du,说明在5%的显著性水平下模型已无自相关性。由科奥伦—奥克特迭代法得到的模型如下:
因此可认为,在假定其他条件不变的情况下,2000—2019年成都市国内旅游人数每增加一万次,旅游收入将会增加0.038258亿元。
4.3.4 时间序列的平稳性及协整性检验
(1)平稳性检验
对Y、X1、X5、X6、X7进行二阶单整检验,从检验结果来看,三个显著性水平下,t统计量的值小于相应的临界值,从而拒绝原假设,表明X1、X5、X6、X7、y是平稳序列。即X1、X5、X6、X7序列二阶单整的。
(2)协整检验
因为在5%的显著性水平下,EG两步法检验的临界值为-4.691175,大于T统计量,所以拒绝原假设,Y与X1、X5、X6、X7之间存在一定的均衡关系,这也正好符合了经济学的基本定理,即它们之间的回归具备了实际价值,而不是伪回归。
从模型可以看出,成都市国内旅游人数(X6)与成都市旅行社个数(X7)对成都市旅游业收入的影响最为显著。全国人均可支配收入、三星级以上饭店个数对成都市旅游业收入影响的不是很显著。
提出建议:
(1)景区应加强宣传和景区建设,提高自身的服务水平,以吸引更多游客,从而提高旅游业收入。
(2)政府可以加大对旅行社的政策支持力度,通过适当增加旅行社的个数避免因游客增加而带来的服务质量下降问题,保障旅行社优质的服务质量,提高接待能力,以达到保证成都市旅游业收入持续健康增长的目的。