国内旅游总花费影响因素分析

1、精选文档中国国内旅游总花费影响因素分析一、问题提出1、研究问题旅游可以促进人力、物力、资源的优化利用，促进当地的相关产业的发展， 解决就业问题，提高经济收益等都是大有裨益的。更重要是随着旅游业的发展， 当地人的观念将会发生根本改变，即按照市场需求，组织生产，搞活流通，以信 息化取代封闭的传统的生产模式。 旅游可以使单一资源产生规模效应，扩大单一 资源的产品转化和升级，将市场建在家门口，对外提高当地的影响力。旅游业是 现代服务业的重要组成部分，带动作用大。加快旅游业改革发展，是适应人民群 众消费升级和产业结构调整的必然要求， 对于扩就业、增收入，推动中西部发展 和贫困地区脱贫致富，促进经济平稳增

2、长和生态环境改善意义重大， 对于提高人 民生活质量、培育和践行社会主义核心价值观也具有重要作用。中国旅游业的发展是与改革开放同步进行的。 改革开放之前，由于受传统计 划体制观念的影响，注重生产轻视消费，旅游被当做一种奢侈品而遭到排斥， 同 时，国内生活水平普遍较低，对外又采取闭关锁国政策，因此，旅游产业的发展 缺乏必要的物质基础和政治条件。改革开放以后，随着中国经济的发展，一方面， 国民经济建设需要大量的资金；另一方面，由于对外开放的大门打开，境外游客 和资本急于进入中国，从而为中国的旅游业形成创造了良好的内外条件和环境。本文通过对国内旅游总花费的影响因素展开研究， 运用建立多元线性回归模型的

3、 方法，探讨影响国内旅游总花费的主要因素，并对这些因素进行分析。2、数据来源（1994-2013 ,国家统计局）Y国内旅游总花费（亿元）X1国内生产总值（亿元） X2平均工资（元）X3 客运量（万人）x4国内游客（百万人次）x5居民消费价格指数（上年=100）年份国内旅游 总花费 （亿元）国内生产总 值（亿元）平均工 资（元）客运里（万 人）国内游 客（白力 人次）居民消费价格指数（1987 年=100）19941023.548197.951201092882524270.419951375.760793.753481172596629396.919961638.471176.65980124

4、5357640429.919972112.778973.064441326094644441.919982391.284402.374461378717695438.419992831.989677.183191394413719432.220003175.599214.693331478573744434.020013522.4109655.2108341534122784437.020023878.4120332.7123731608150878433.520033442.3135822.8139691587497870438.720044710.7159878.3159201767453

5、1102455.820055285.9184937.41820018470181212464.020066229.7216314.42085620241581394471.020077770.6265810.32472122277611610493.620088749.3314045.42889828678921712522.7200910183.7340902.83224429768981902519.0201012579.8401512.83653932695082103536.1201119305.4473104.04179935263192641565.0201222706.25194

6、70.14676938040352957579.7201326276.1568845.25148321229923262594.83、定性分析为了研究国内旅游总花费的影响因素， 把国内旅游总花费（亿元）作为被解释变 量y,将国内生产总值（亿元）、平均工资（元）、客运量（万人）、国内游客 （百万人次）、居民消费价格指数（上年=100）作为解释变量，分别设为x1, x2、 x3、x4、x5,假定其多元线性回归模型表示为：B 2x2 + B 3x3 + B 4x4 + B 5x5二、相关分析1、数据基本描述Descriptive StatisticsMeanStd. DeviationN国内旅游总花

7、费（亿兀）7.4595E37351.5831520国内生产总值（亿元）2.1715E51.64588E520平均工资（元）2.01E414745.14720客运量（万人）2.0126E68.31668E520国内游客（白力人次）1.3511E3834.4650320居民消费价格指数（上年= 100）4.6773E273.11847202、相关分析利用散点图、简单相关系数检验被解释变量y和解释变量xi, X2, x 3, x 4,X5之间的关系根据散点图可以看出，国内旅游总花费y与国内生产总值x1、平均工资x2、 客运量x3、国内游客x4、居民消费价格指数x5成正相关。Correlations国

8、内旅 游总花 费（亿 元）国内生 产总值 （亿元）平均工 资（元）客运量 （万人）国内游客 （白力人 次）居民消 费价格 指数（上 年=100）Pearson国内旅游总花费y1.000.974.968.785.986.855Correlat国内生产总值x1.9741.000.999.875.996.895on平均工资x2.968.9991.000.875.994.891行运里x3.785.875.8751.000.847.814国内游客x4.986.996.994.8471.000.886居民消费价格指数（上年=100） x5.855.895.891.814.8861.000Sig.国内旅游总

9、花费y.000.000.000.000.000(1-taile国内生产总值x1.000.000.000.000.000d)平均工资x2.000.000.000.000.000行运里x3.000.000.000.000.000国内游客x4.000.000.000.000.000居民消费价格指数（上年=100） x5.000.000.000.000.000.N国内旅游总花费y202020202020国内生产总值x1202020202020平均工资x2202020202020行运里x3202020202020国内游客x4202020202020居民消费价格指数（上年=100） x5202020202

10、020从相关系数表中可以看出国内旅游总花费y与国内生产总值x1、平均工资x2、国内游客x4的相关系数都在0.9以上，高度相关；国内旅游总花费 y与居 民消费价格指数x5的相关系数在0.8以上，相关性也很强，国内旅游总花费 y 与客运量x3的相关系数在0.7以上，具有一定的相关性。所以，国内旅游总花 费y与这五个自变量做回归分析是合适的。10三、模型建立根据之前建立的模型 y = Bo + Bxi + B 2X2 + B 3X3 + B 4X4 + B 5x5,利用SPSS采用强行进入的方法进行多元线性回归，得到结果如下：1、拟合优度检验bModel SummaryModelRR SquareA

11、djust ed R SquareStd. Error of the EstimateChange StatisticsDurbin-WatsonR Square ChangeF Changes df1df2Sig. F Chang e1.993a.987.982987.66685.987207.735514.000.584a. Predictors: （Constant）,居民消费价格指数（上年=100）,客运量（万人），国内游客（百万人次），平均工资（元），国内生产总值（亿元）b. Dependent Variable:国内旅游总花费（亿元）从上表可以看出，方程的复相关系数 R=0.993

12、,样本决定系数R2=0.987,调整后的样本决定系数为0.982 ,说明方程拟合优度很好。anoVAModelSum of SquaresdfMean SquareFSig.1Regression1.013E952.026E8207.735.000 aResidual1.366E714975485.806Total1.027E919a. Predictors: （Constant）, 居民消费价格指数（上年=100）,客运量（万人），国内游客（百万人次），平均工资（元），国内生产总值（亿元）b. Dependent Variable:国内旅游总花费（亿元）由ANOVA1可知，在0.05的显著性

13、水平下，F值=207.735, P值为0.000 , 说明回归方程高度显著，xi, X2, X3, X4, x 5整体上对y有高度显著的线性影 响。回归系数的检验Coefficients aModelUnstandardizedCoefficientsStanda rdizedCoeffi cientstSig.CorrelationsCollinearity StatisticsBStd.ErrorBetaZeroorderParti alPartToler anceVIF1(Constant)-2265.0533283.235-.690.502国内生产总值x1.042.038.9341.0

14、88.295.974.279.034.001776.155平均工资x2-.653.293-1.310 -2*.226.043.968-.511 -069.003364.442行运里x3-.001.001-.117 -1.426.176.785-.356 -044.1427.038国内游客x413.1374.1691.4913.151.007.986.644.097.004235.720居民消费价 格指数（上年=100） x5-3.9887.094-.040-.562.583.855-.149 -017.1915.241a. Dependent Variable:国内旅游总花费（亿元）通过表格，

15、我们看到平均工资x2、国内游客x4的回归检验系数Pfi小于0.05, 通过检验。而常数项、国内生产总值x1、客运量x3、居民消费价格指数x5系数检 验P值均大于0.05,未通过检验。4-残差分析一一正态性检验根据直方图和正态概率分布图可以看到，残差基本上符合正态性假设。HistogramDependent Vaiabl。：国内旅游总托费（亿元）Near =-1 Q9E-15Std. Dev -0 859N=20Regression Standardized ResidualNormal P-P Plot of Regression Standardized Residual0.0Depende

16、nt Vaiabl。：国内旅浙总托出（亿元）1.01Q.8-0.6-0.4-0.2-口口工0.4口无.»I .qQDZ10 PSN&LUObserved Cum Prob5-残差分析一一异方差检验ScatterplotDependent Variable:国内旅湃总花费（亿元）而 npwao:poin-pepu 用+JS 仁。“ S31-o.on 5000.00 1W0C,M 15000.0020000 僦 25QCQ.00 3mmM怛内旅游总花费（亿元）CorrelationsABSE国内生 产总值 （亿 元）平均工 资（元）客运量 （万人）精选 国内游 客（白力 人次）文

17、描民消 费价格 指数（上 年=100）Spearm an'sABSECorrelationCoefficient1.000.158.158.229.156-.008rhoSig.(2-tailed).506.506.332.510.975N202020202020国内生产总值X1CorrelationCoefficient.1581.000*1.000*.967*.998*.947Sig.(2-tailed).506.000.000.000N202020202020平均工资x2CorrelationCoefficient.158*1.0001.000*.967*.998_ *.947S

18、ig.(2-tailed).506.000.000.000N202020202020客运里x3Correlation.229*1.000*Coefficient.967.967.968.910Sig.(2-tailed).332.000.000.000.000N202020202020国内游客x4CorrelationCoefficient.156*.998*.998*.9681.000*.941Sig.(2-tailed).510.000.000.000.000N202020202020居民消费价 格指数（上年CorrelationCoefficient-.008*.947*.947*.91

19、0*.9411.000=100) X5Sig.(2-tailed).975.000.000.000.000.N2020201202020*. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).由残差图可知，残差图上的点的散布是随机的，不太有规律；由Correlations表可知，残差绝对值与xi, X2, X3, X4, X5的相关系数分别为0.158, 0.158,11精选文档0.229, 0.156,-0.08 ,相应的P值均大于0.05,说明残差绝对值与自变量 Xi, X2, X3, X4, X5之间显著不相关。故综上所述，不

20、存在异方差。6、自相关性检验Model SummaryModelRR SquareAdjust ed R SquareStd. Error of the EstimateChange StatisticsDurbin-WatsonR Square ChangeF Changes df1df2Sig. F Chang e1.993a.987.982987.66685.987207.735514.000.584a. Predictors: （Constant）,居民消费价格指数（上年=100）,客运量（万人），国内游客（百万人次），平均工资（元），国内生产总值（亿元）b. Dependent Va

21、riable: 国内旅游总花费（亿元）ii精选文档moojooooo-1000.00000- D.OOOOO-1 DOD.OOOOO-20OU.O0D0O-200000-1000.00ow1000.002000.0C滞后残差从模型汇总表中可知，D.Wfi为0.584 ,查D.WI,当n=20, k=5时，dL=0.90, du=1.83, D.W=0.584<dL,且滞后残差图呈正相关关系，所以模型存在正自相关性。7、共线性诊断13ModelUnstandardizedCoefficientsStanda rdizedCoeffi cientstSig.精迪Correlations文档C

22、ollinearity StatisticsBStd.ErrorBetaZeroorderParti alPartToler anceVIF1(Constant)-2265.0533283.235-.690.502国内生产总值x1.042.038.9341.088.295.974.279.034.001776.155平均工资x2-.653.293-1.310 -2*.226.043.968-.511 -069.003364.442行运里x3-.001.001-.117 -1.426.176.785-.356 -044.1427.038国内游客x413.1374.1691.4913.151.00

23、7.986.644.097.004235.720居民消费价 格指数（上年=100） x5-3.9887.094-.040-.562.583.855-.149 -017.1915.241Coefficientsaa. Dependent Variable:国内旅游总花费（亿元）Collinearity DiagnosticsDime nsioModel nEigenva lueConditio n IndexVariance Proportions(Constan t)国内生 产总值 （亿元）平均工 资（元）客运量 人）（万国内游客 （白力人次）居民消费价格 指数（上年 = 100）115.62

24、21.000.00.00.00.00.00.002.3454.037.01.00.00.00.00.003.02814.064.01.00.00.56.00.014.00344.309.52.00.00.02.02.935.00168.413.14.00.35.22.46.016.000139.200.331.00.64.20.52.05a. Dependent Variable:国内旅游总花费（亿元）由Coefficients 表可以看出x1，x2,x 4的VIF值都大于10,所以存在严重的多重共线性。由Collinearity Diagnostics表可知，自变量x2,x3, x4, x

25、5的条件数均大于10,进一步说明自变量之间存在严重的多重共线性。14精选文档8、异常值检验年份SDR_1COO_1LEV_11994-0.257820.232881530.9015021995-0.983940.0381125800.6362410.018695950.1596921997-0.046431.51E-040.23063419980.0386275.15E-050.111378199910.52482410.005772360.05653220000.9271930.014850420.04305820011.4512980.034677440.0463

26、2320021.17930610.042015660.10705920031.34022810.091617820.1943942004-0.147719.20E-040.1405732005-0.48088 10.007753470.1097542006-1.453380.066534090.1194382007-2.101490.042878970.0175742008-0.766430.032932860.1961192009-0.63843 10.020775640.1765392010-0.230330.009780430.45771320110.39895410.01716090.

27、32813220122.15846810.860188780.53286520130.9679957.687625980.930002从上表可知，所有数据的删除学生化残差绝对值都小于3,除2013年库克距离都小于0.5，该模型存在异常值。四、模型修改1 .全模型存在的问题(1)常数项、国内生产总值x1、旅客运输平均距离x3、居民消费价格指数x5系数检验P值均大于0.05,未通过检验；(2)存在自相关性；(3)自变量之间存在严重的多重共线性；(4) 2013年存在异常值。2.修改利用SPSSC件采用逐步回归的方式，得到以下结果并加以分析。（1）拟合优度检验Variables Entered/Re

28、movedModelVariables EnteredVariablesRemovedMethod12国内游客（白力人次）x4平均工资（元）x2.Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <= .050, Probability-of-F-to-remove >= .100 ).Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <= .050, Probability-of-F-to-remove >= .100 ).a. Dependent Variable:国内旅游总化费（亿

29、元）cModel SummaryModelRRSquareAdjus ted R Squar eStd. Error of the EstimateChange StatisticsDurbi n-Wat sonR Squar e Chang eF Change+ df1df2Sig. FChange12.986 a.992b.972.984.970.9821269.59516974.59357.972.013619.06713.546111817.000.002.711a. Predictors: （Constant）, 国内游客（百万人次）b. Predictors: （Constant）

30、,国内游客（百万人次），平均工资（元）c. Dependent Variable: 国内旅游总花费（亿元）由Model Summary可知，方程白复相关系数 R=0.986,样本决定系数为R2为0.972 ,调整后的样本决定系数为0.970 ,说明方程拟合程度很好。(2)回归方程显著性检验anoVAModelSum of SquaresdfMean SquareFSig.1Regressio n9.979E819.979E8619.067.000 aResidual2.901E7181611871.858Total1.027E9192Regressio n1.011E925.054E8532.

31、053.000 bResidual1.615E717949832.628Total1.027E919a. Predictors: (Constant), 国内游客 x4b. Predictors: (Constant), 国内游客 x4, 平均工资 x2 c. Dependent Variable:国内旅游总花费y由ANOVA可知，在0.05的显著性水平下，F值为532.053, 项为0.000 ,远 小于0.005,所以回归方程高度显著，说明x2、x4整体上对y有高度显著的线性影 响。(3)回归系数检验CoefficientsModelUnstandardizedCoefficientsSt

32、anda rdized Coeffi cientstSig.CorrelationsCollinearity StatisticsBStd.ErrorBetaZeroorderPart ialPartToler anceVIF1 (Constant)国内游客x4-4274.2718.685550.449.349.986-7.76524.881.000.000.986.986.9861.0001.0002 (Constant)国内游客x4-6150.14817.822662.0572.4972.023-9.2897.137.000.000.986.866.217.01286.857平均工资x2-

33、.520.141-1.043 -3.681.002.968-.666-.112.01286.857a. Dependent Variable:国内旅游总花费y由Coefficients表可知，常数项、平均工资X2和国内游客X4的回归系数检验的P值均小于0.05,所以通过检验。故综上述，该问题的最小二乘回归模型 为：y = -6150.148-0.52 X2+17.822X4(4)残差分析正态性检验根据直方图和正态概率分布可以看出，残差基本上符合正态性假设。22HistogramDependent Variable:国内旅鄙总花疑vMean =-1,6115 Std Dev = 54S hl=2

34、01H 3Ancgbmlt:Regression Standardized ResidualNormal P-P Plot of Regression Standardized ResidualDependent Variable:国内旅游总花黄v0-0 0.00 20 40.6091.0- - -B,64n o.o.o.o. qod 号opsoBdx 山Observed Cum Prob(5)残差分析一一异方差性检验Scatterp lotirrrr-2-1012OopendentVauldble:国内施派总花跟y JJODJjO- 25am o- 200DC1.0- 15000.0- lO

35、OOO'.O- SOffl'.O- O'Jd"R0gr20n Standardized ResidualCorrelationsABSE平均工资x2国内游客x4Spearman's rhoABSECorrelationCoefficient1.000.195.191Sig.(2-tailed).409.420N202020平均工资x2CorrelationCoefficient.1951.000*.998Sig.(2-tailed).409.000N202020国内游客x4CorrelationCoefficient.191*.9981.000Sig.

36、(2-tailed)N*. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).420.000202020由残差图可知，残差图上的点的散布是随机的，无任何规律；由Correlations 表可知，残差绝对值与X2, x 4的相关系数分别为0.195,0.191, 相应的P值均大于0.05,说明残差绝对值与各自变量之间显著不相关。故综上 所述，认为不存在异方差。(6)残差分析一一自相关性检验cModel SummaryModelRR SquareAdjusted R SquareStd.Error of the EstimateDurb

37、in-Watson1.986 a.972.9701269.59522.992b.984.982974.5936.711a. Predictors: (Constant), 国内游客 x4b. Predictors: (Constant), 国内游客 x4, 平均工资 x2c. Dependent Variable: 国内旅游总花费yD.Wfi 为 0.711,查 D.Wg, n=20, k=2, dl=1.20, du=1.41 , D.W=0.711< dL,模型存在正自相关性，用迭代法解决。通过进一步考察自相关系数，p =1-1/2D.W=1-0.5*0.711=0.6445 。求出

38、相关系数p后，做变量变换：yi = y i - p yi-1； xi = x i- p xi-1如果方程通过D.W检验,迭代结束，否则，继续重复上述过程,直到通过D.W检验(7)多重线性检验精选文档Coefficients aModelUnstandardizedCoefficientsStanda rdized Coeffi cientstSig.CorrelationsCollinearity StatisticsBStd.ErrorBetaZeroorderPart ialPartToler anceVIF1 (Constant)国内游客x4-4274.2718.685550.449.3

39、49.986-7.76524.881.000.000.986.986.9861.0001.0002 (Constant)国内游客x4-6150.14817.822662.0572.4972.023-9.2897.137.000.000.986.866.217.01286.857平均工资x2-.520.141-1.043 -3.681.002.968-.666-.112.01286.857a. Dependent Variable:国内旅游总花费yCollinearity Diagnostics aModelDimen sionEigenvalu eCondition IndexVariance

40、 Proportions(Constant )国内游客（百 万人次）平均工资 （元）111.8571.000.07.072.1433.600.93.93212.7801.000.01.00.002.2193.564.34.00.003.00240.430.651.001.00a. Dependent Variable: 国内旅游总花费（亿元）由Coefficients表可知，各个自变量的 VIF均大于10;由CollinearityDiagnostics表可知，共线性诊断中条件数有一个在 40附近。综上述，说明自变 量间存在多重共线性。为了消除共线性，接下来我们剔除解释变量x2o年份SDR_2

41、COO_2LEV_219940.5288490.0116080.0565331995-1.02550.0776360.1317631996-0.551630.0180730.09595119970.1456120.0010360.07134719980.0293023.78E-050.06069619990.5208680.0094220.04067720000.9824750.0273590.0282220011.4802070.0623180.03366720020.8634140.019980.02338820031.5994350.1690120.127882004-0.515110.

42、0054080.0052732005-0.727470.010970.0070172006-1.812810.0509850.0001552007-2.250040.0794330.0051052008-0.649230.0327510.1337852009-0.903620.06780203056160.0146380.25800120110.1419640.00174305778890.0489420.2469820131.503160.5277170.379412由上表可知，所有数据的删除学生化残差的绝对值均小于3,库克距离也均小于0.

43、5,故数据不存在异常值。五、模型修改1 .模型存在的问题(1)自变量之间仍存在多重共线性；2 .修改剔除解释变量x2,利用SPSSC件采用逐步回归的方式，得到以下结果并加以 分析。(1)拟合优度检验Variables Entered/Removed aModelVariables EnteredVariable s RemovedMethod12国内游客（白力人次）x4客运量（万人）x3.Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <= .050, Probability-of-F-to-remove >= .100). Stepwi

44、se (Criteria: Probability-of-F-to-enter <= .050, Probability-of-F-to-remove >= .100).a. Dependent Variable:国内旅游总花费（亿元）yModelRR SquareAdjust ed RSquareStd. Error of theEstimateChange StatisticsDurbin-WatsonR Square ChangeF Changedf1df2Sig. F Chang e1.986 a.972.9701269.59516.972619.067118.0002.9

45、90 b.981.9781084.58337.0097.665117.013.601cModel Summary国内游客（百万a. Predictors: (Constant), 人次)x4b. Predictors: (Constant), 客运量(万人)x3c. Dependent Variable:国内游客（百万人次）x4,国内旅游总花费（亿元）y由Model Summary表可知，方程的复相关系数R=0.986,样本决定系数为R2 为0.972,调整后的样本决定系数为0.970,说明方程拟合程度很好。（2）回归方程显著性检验anovAModelSum of SquaresdfMean

46、SquareFSig.1Regression9.979E819.979E8619.067.000 aResidual2.901E7181611871.858Total1.027E9192Regression1.007E925.034E8427.975一一一 b.000Residual2.000E7171176321.086Total1.027E919a. Predictors: （Constant）,国内游客（百万人次）x4b. Predictors: （Constant）, 国内游客（百万人次）x4,客运量（万 人）x3c. Dependent Variable: 国内旅游总花费（亿元）y由

47、ANOVAg可知，在0.05的显著性水平下，Ffi为619.067, P值为0.000,远 小于0.005,所以回归方程高度显著，说明x2、x4整体上对y有高度显著的线性影 响。（3）回归系数检验CoefficientsModelUnstandardizedCoefficientsStanda rdized Coeffi cientstSig.CorrelationsCollinearity StatisticsBStd.ErrorBetaZeroorderPart ial PartTolera nceVIF1(Constant)-4274.271550.449-7.765.000国内游客（百万人次）x48.685.349.98624.881.000.986.986.9861.0001.0002(Constant)-2916.4266