我国餐饮业发展影响因素的计量分析

李慧晴 林婷婷 陈利昌

摘 要：科学发展餐饮业，对于提高人民生活质量和释放消费潜力具有重要作用。本文利用1999—2022年统计数据，建立了中国餐饮业营业额影响因素的计量经济模型，选取国内生产总值、居民人均消费支出、餐饮业法人企业数、餐饮业年末从业人数、国内旅游总花费和国内游客作为解释变量。经过分析，本文发现国内生产总值、餐饮业法人企业数和国内旅游总花费对餐饮业营业额具有显著的正向影响，并提出促就业提收入、强化政策引导、发挥旅游优势等利于餐饮行业长远向好发展的对策，以供参考。

关键词：餐饮业；居民人均消费；双对数模型；旅游经济；消费潜力

本文索引：李慧晴，林婷婷，陈利昌.<变量 2>[J].中国商论，2024（11）：-125.

中图分类号：F719 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2024）06（a）--04

1 引言

2022年12月，中共中央、国务院印发《扩大内需战略规划纲要（2022—2035年）》，提出要促进餐饮业健康发展。随着小康社会的全面建成和全面建设社会主义现代化国家新征程的开启，中国餐饮业发展迅速，营业额逐年稳步增长，由1999年的442.59亿元增长至2022年的8070.85亿元。自2020年起，新冠疫情对各大消费领域造成了较大冲击，其中餐饮业尤为显著。但随着新冠疫情的基本稳定，经济稳步回升，消费市场持续回暖。同时，人们更加注重便捷性和个性化体验，这为餐饮业提供了新的机遇。外卖行业的迅速崛起，进一步拓宽了餐饮业的销售渠道，在多方因素复合作用下，餐饮业市场潜力无限。

餐饮业作为服务行业的强大动力源泉之一，在见证人们消费水平提升的同时，也逐渐成为扩内需、促消费、稳增长、惠民生的支撑性产业。同时，由于不同地区的饮食习俗与当地文化息息相关，餐饮业也是各个国家输出资本、品牌和文化的重要载体，蕴含着巨大的发展潜能。此外，餐饮业与许多产业有高度关联性，一边连接着农业这一基础产业，为国民经济的基础注入发展动力；另一边连接着运输业、旅游业、娱乐业等诸多服务性行业，不仅能够通过跨界融合、多业态协同发展的形式打造新的消费增长点，还能提供大量的就业岗位，促进国民收入的提高。尽管中国餐饮业近年来发展迅速，但仍然存在一些不容忽视的问题。其中，从业人员素质的参差不齐以及行业进入门槛相对较低，成为制约行业健康发展的重要因素。此外，餐饮行业近年来还面临着新的挑战，如从业人数不足、企业间的盲目竞争以及食品安全问题频发等，餐饮业发展向新阶段迈进存在不少阻力。因此，积极探索和分析中国餐饮业发展的影响因素并以此为依据提出有针对性的建议，是推动餐饮业健康快速发展的必然要求。

2 文献综述

邴杰（2012）从关联产业角度出发，选用1992—2006年官方统计年鉴的相关数据，选定时间、餐饮业总零售额、正餐饮业就业总人数、常住人口、人均可支配收入、普通高等学校学生数、全部法人及企业活动单位数、旅游人数和旅游收入13个变量作为解释变量，分析了北京市的餐饮业影响规模因素，发现人均可支配收入以及企业法人数对餐饮业零售额影响显著，通过建立的虚拟变量模型得出旅游收入对餐饮业的规模也有一定的冲击作用。张军茹（2015）认为国内生产总值、城镇居民可支配收入、农村居民可支配收入、食品类居民消费价格指数等都在一定程度上代表我国的经济发展水平，本文选取1999—2013年的餐饮业营业额及GDP数据，通过恩格尔-格兰杰协整检验得出我国经济发展水平与我国餐饮业的发展水平存在正相关关系。从雨佳和孙亚萍（2016）选取《中国统计年鉴》中1999—2014年的餐饮业营业额数据，将居民消费水平、国内旅游总花费、国内生产总值等作为解释变量，构建多元回归模型并对其进行修正，得到居民消费水平和国内旅游总花费对我国餐饮行业的发展影响显著的结论。洛桑平措（2019）采用2001—2015年国内餐饮行业营业收入的相关数据，选取国内生产总值、居民消费价格指数、居民消费水平等五个解释变量，并运用计量方法进行分析、检验及修正，对结果进行经济意义分析。金义富（2019）通过收集餐饮业相关数据，选定性别、年龄、教育程度、家庭经济状况、就餐环境、菜肴质量和菜品齐全度作为解释变量，通过回归分析发现餐饮业消费受到顾客的教育程度以及家庭经济状况的影响。张天镜（2020）利用2012—2017年北京餐饮业企业营业额、居民消费、城镇人口数、餐饮企业从业人数以及连锁餐饮企业门店总数，搭建多元线性回归模型并进行实证分析，随后采用逐步回归法进一步修正模型并发现北京市餐饮业营业额与居民消费和餐饮企业从业人数息息相关。刘希琳（2022）选取餐饮业法人企业数、城镇人口数以及城镇居民人均消费支出作为主要的研究变量，利用STATA软件对餐饮业营业额的影响因素进行定量分析，建立了具有较高可信度的回归模型，得出餐饮业法人企业数及城镇居民人均消费支出均对餐饮业营业额有显著的正向影响。何闯（2022）选定餐饮业营业额作为被解释变量，以全国居民人均可支配收入、餐饮企业从业人数、国内游客人数、城镇人口和餐饮业法人企业数作为解释变量，利用EViews软件进行多元回归分析，检验参数并进行修正。

本文通过对相关研究文献的梳理，发现对餐饮业发展的影响因素已有较丰富的研究成果。在研究角度上，有学者选取宏观因素变量如GDP、居民收入等进行研究，也有学者聚焦于微观因素如教育程度、家庭经济状况、就餐环境等对餐饮行业影响的分析；从研究方法来看，以上文献涵盖了因子分析、协整检验、多元线性回归等实证方法，其中最主要的方法是多元线性回归模型。

3 变量选择与样本数据

经过对国内外已有文献的梳理发现，我国餐饮业营业额主要取决于居民收入水平、餐饮企业从业人数、国内游客人数、城镇人口和餐饮业法人企业数等多种因素。本文立足于我国实际情况，在合理吸收我国学者的理论分析的基础上选择了六个解释变量：国内生产总值（X1）、居民人均消费支出（X2）、餐饮业法人企业数（X3）、餐饮业年末从业人数（X4）、国内旅游总花费（X5）、国内游客（X6），以及被解释变量餐饮业营业额（Y）对我国餐饮业营业额的影响因素进行定量研究，为赋能我国餐饮业高质量发展提供基础资料。

4 模型估计与检验

4.1 模型估计

本文为了分析中国餐饮业营业额的影响因素及其变化规律，拟建立双对数模型：

模型1：

其中，Y表示餐饮业营业额（亿元）；X1表示国内生产总值（亿元）；X2表示居民人均消费支出（元）；X3表示餐饮业法人企业数（个）；X4表示餐饮业年末从业人数（万人）；X5表示国内旅游总花费（亿元）；X6表示国内游客（万人次）；U表示随机干扰项；Bi表示偏回归系数（i=1，2，3，4，5，6）。

根据经济理论与相关研究可知，国内生产总值、居民人均消费支出、餐饮业法人企业数、餐饮业年末从业人数、国内旅游总花费、国内游客人次对餐饮业营业额的影响，均具有正向关系。

文中的模型估计及检验结果均采用Eviews 10软件实现，参数估计及检验结果如下：

模型2：

由回归结果可知，模型2中的lnX1、lnX2、lnX3、lnX4、lnX5参数估计值与预期符号相符，而lnX6的参数估计值与预期符号不符，且lnX1、lnX2的参数估计值不能通过t检验。由此可以判定，模型2可能存在多重共线性。通过计算发现各解释变量的相关系数较高，进一步证实模型存在严重的多重共线性，因此采用逐步回归法处理多重共线性问题。首先将lnY对6个解释变量分别进行回归，找到逐步回归法的基本方程为lnY对lnX1的回归。在此方程基础上，按照R2大小顺次加入其他变量进行逐步回归，如表1所示。

根据逐步回归结果，最终选取lnX1、lnX3、lnX5作为解释变量进行参数估计，得到模型3：

4.2 模型检验

4.2.1 经济学检验

各解释变量的符号均和预期一致，符合经济学理论，均通过了经济学检验。

4.2.2 拟合优度检验

调整可决系数为0.9970，说明对数形式下各解释变量（国内生产总值X1、餐饮业法人企业数X3、国内旅游总花费X5）对餐饮业营业额的联合解释力度较高，达到99.70%。

4.2.3 F检验

给定显著性水平α=0.05，在F分布表中查出临界值F0.05 （3，20）=3.098。由表5得到F=2560.8680>F0.05（3，20）=3.098，应拒绝原假设，说明回归方程整体是显著的。

4.2.4 参数显著性t检验及含义

给定显著性水平α=0.05，查t分布表得自由度为n-k=20的t临界值t0.05/2（20）=2.086。与lnX1、lnX3、lnX5对应的t统计量均大于t0.05/2（20）=2.086，这说明三个解释变量的偏回归系数都是显著的。

4.2.5 多重共线性检验

模型各个参数估计值符号与理论预期一致，均为正相关，而t检验也显著，说明模型中的共线性问题已解决。

4.2.6 自相关检验

模型中的德宾·沃森d统计量D.W=1.5347∈（dL，dU），落在无法判定区域，无法保证不存在自相关问题，于是对模型采取补救措施。

首先，通过本期残差et对滞后一期的残差et-1进行回归，得到的结果为：

可知=0.1658，对原模型进行广义差分变换，并进行参数估计，得到模型4：

此时，样本容量减少了1个，为23个。查5%显著水平的DW统计表可知dL=1.08，dU=1.66，模型中D.W.= 1.8384∈（dU，4-dU），说明广义差分模型中已无一阶自相关。

4.2.7 异方差检验

本文对模型4进行怀特一般异方差检验，得到表2所示的结果。针对H0：随机项μ不存在异方差，由表4可知，在5%的显著性水平下，n*R2=4.6225，小于卡方临界值16.919，不拒绝原假设，表明模型3不存在异方差。

4.2.8 单位根检验（ADF）

文章对残差项序列进行单位根检验，结果如表3所示。针对H0：存在单位根，在1%、5%和10%三个显著水平下，单位根检验的t统计量为-4.1593，其绝对值均大于三个临界值，拒绝原假设，表明不存在单位根，是平稳序列，故模型不存在“伪回归”问题。

4.3 最终模型结果说明

本文经过一系列讨论，发现模型4能够通过以上所有统计学、计量经济学检验，就是要寻找的“好的”模型：

根据最终模型所得出的偏弹性系数分别为0.5075、0.4771、0.1060，其结果表明，当其他因素保持不变时，国内生产总值每增加1%，我国餐饮业年度营业额平均增加0.5075%；同理，当其他因素保持不变时，餐饮业法人企业数每增加1%，我国餐饮业年度营业额平均增加0.4771%；当其他因素保持不变时，我国国内旅游总花费每增加1%，我国餐饮业年度营业额平均增加0.1060%。进而说明，我国要扩大餐饮业规模，不断提升居民的生活消费水平、为餐饮企业提供良好的发展环境以及加快旅游业发展是关键。

5 促进我国餐饮业发展的几点思考

餐饮业是稳增长、促消费、扩就业、惠民生的重要行业，对促进形成强大国内市场具有重要作用。本文结合实证分析结果、前人研究成果及餐饮业发展现状，从以下几方面提出我国餐饮行业可持续发展对策建议，以期为相关决策提供参考。

5.1 促发展，提升居民生活消费水平

从实证分析结果可知，国民经济发展水平是影响餐饮业发展的重要因素，刺激餐饮消费的前提是提升我国整体经济水平，以收入增加带动餐饮消费，而收入离不开就业。因此需要促进经济平稳增长，提升人民的生活水平。不断完善发展现有的社会保障体系，扩大就业规模，提升劳动者最低工资标准，统一城乡养老金发放金额，提升城乡居民收入，缩小城乡社会保障水平和收入差异，进而促进餐饮业健康发展。

5.2 强化政策引导，优化营商环境

鼓励打造规模企业品牌，注重企业品牌经营观念，培育具有竞争力的餐饮企业，扩大餐饮规模数量。大力发展相关行业科技，促进科技与餐饮行业相融合，进行服务升级。完善餐饮业从业标准，从人员健康检查、行业服务培训等方面严格把关，确保餐饮卫生。完善餐饮相关产业的标准化和规范化，加强对餐饮企业的监管与管理，确保餐饮服务的质量与安全。

5.3 因地制宜，发挥旅游优势，扩大餐饮行业消费规模

大力推动地区特色餐饮与旅游发展相结合，实施旅游餐饮全程服务，吸引旅客在当地进行消费，通过旅游行业规模带动餐饮消费。各地可以根据自身的特点，形成具有本地特色的餐饮文化，例如淄博烧烤、粤式早茶，吸引潜在消费群体，扩大餐饮消费规模。政府主管部门也需要制定配套政策支持特色餐饮文化建设，从工商登记、卫生监管以及税收减免等方面给予政策支持，简化工商登记程序，为个体经营者创造良好的餐饮经营环境。

参考文献

邴杰.北京市餐饮业发展的影响因素及其结构变化研究[J].中国外资，2012（268）：84-88.

张军茹.经济水平对我国餐饮业影响的定量分析[J].商， 2015（35）.

从雨佳，孙亚萍.我国餐饮业发展影响因素分析的实证分析[J].商场现代化， 2016（6）：235-236.

洛桑平措.影响我国餐饮业发展的相关因素分析[J].市场周刊，2019（1）.

金义富.影响餐饮业消费的因素探讨[J].全国流通经济，2019（25）：6-7.

张天镜.对北京餐饮业企业营业额影响因素的分析[J].现代经济信息，2020（5）：161-163.

刘希琳.基于STATA模型分析我国餐饮业营业额影响因素[J].商场现代化， 2022（23）：1-4.

何闯.我国餐饮业营业额的计量经济学分析[J].产业创新研究，2022（14）：117-119.