城镇居民旅游花费支出影响因素分析李佳凝[摘要]运用Eviews软件，从众多的城镇居民旅游花费支出影响因素中选取城镇居民的平均工资和交通事故的发生次数建立模型，利用单变量和双变量线性回归分析，对模型进行修正，科学地确定了城镇居民旅游消费预测模型。[关键词]城镇居民旅游消费支出;城镇居民平均工资;线性回归;异方差检验[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2019.09.037近些年来，中国旅游业一直处于高速发展状态，旅游业作为国民经济的新增长点，在整个社会经济现象中的作用日益显著。尽管旅游支出分为城镇居民和农村居民，但是由于农村居民在旅游方面的支出远小于城镇居民，而且年增长率也不断提高。因此，我们有必要对城镇居民旅游花费支出的影响因素进行研究。从需求方面看，交通是旅游者完成旅游活动的先决条件，并且旅游行程本身也是旅游活动的一部分内容。所以，旅游过程中发生的交通事故也属于影响因素的一部分。目前，国外学者对旅游消费方面的研究主要集中在基于时间序列模型的旅游需求预测，国际旅游者的旅游消费模式，国际旅游需求与收入水平、价格、交通成本等因素之间关系的协整分析以及旅游业对经济增长的促进作用等;国内旅游消费方面的研究主要集中于旅游对经济增长的促进作用等，而针对国内旅游与收入水平之间的关系研究较少。我们主要通过EViews软件的应用得出研究影响旅游的因素及各个因素的影响程度，从而得出一个从经济意义和模型意义上来说都自洽的双因素（或是双对数）模型。通过研究数据得出发展旅游业的方法，并预测未来的旅游收入。通过其他文献的学习，我们整理出了经济模型的建立思路，先确定研究的问题、背景及相关变量，再查找相关数据并寻找他们之间存在的相关关系，然后确立初期模型，对模型进行检验和修正，最后用经济意义进行解释与分析。影响城镇旅游人均花费的因素有很多，包括国内旅游人数、城镇居民平均工资、国内交通情况等。经过分析，我们选择了城镇居民平均工资（x1）和交通事故起数（x2）这两个变量作为研究因素，对城镇旅游人均花费进行研究。利用EViews软件，使用OLS方法估计得到模型：Yi^=450.8292+0.005853X1+0.000892X2se=（113.2738）（0.000973）（0.000335）t=（3.979994）（6.012793）（2.660290）R^2=0.867628F=22.94054由于R^2比较大且接近1，并且F=22.94054>3.69（查表得概率為0.05的F值），所以城镇居民国内旅游人均花费与上述变量间存在显著的线性关系。但是旅游人均花费和交通事故起数的正相关关系与实际认知不符。故单独对这两个变量用EViews软件进行模型设定：Yi^=1065.155-0.000664X2se=（113.5979）（0.000495）t=（9.376540）（-1.342872）R^2=0.183949F=1.803305对回归参数的显著性检验—t检验：对B2建立下列假设条件：原假设HO：B2=0备择假设H：B20≠0进行联合假设检验，假设R2=0，但经计算R2≠0，拒绝原假设。取a=0.05，B2服从t～（8），P值检验的结果是0.2162>0.05，所以应该接受原假设B2=0，拒绝备择假设B2≠0，这说明：X2与Y之间不存在显著的线性关系。并且，经过估计发现，R^2较接近0，拟合程度较低，对模型的解释力度不够。因此，剔除交通事故起数（X2）变量，对城镇居民平均工资与城镇旅游人均花费之间的线性关系进行研究。利用EViews软件，使用OLS方法估计得到模型：Yi^=724.116+0.003854X2se=（38.48964）（0.000821）t=（19.28094）（4.695973）R^2=0.733796F=22.05216对回归参数的显著性检验—t检验：对B2建立下列假设条件：原假设HO：B2=0备择假设H：B2≠0取a=0.05，B2服从t～（8），P值检验的结果是0.0015假设该模型不存在异方差：根据怀特异方差检验可以得出nR^2=5.087427，在α=0.05下，查表得临界值Χ20.05=5.9915，因为nR^2=5.0874270.05，所以接受原假设，表明模型不存在异方差。所以，说明原模型建立正确，城镇居民平均工资与城镇旅游人均花费之间存在显著的线性关系。自相关检验：德宾—沃森检验通过EViews软件回归得到d=1.41533由k=1，n=10查表得dl=0.879du=1.3204-du=2.684-dl=3.121du<d<4-du<p>故接受H0假设，残差项无自相关性。最终模型确定：Yi^=724.116+0.003854X2se=（38.48964）（0.0008...