国内旅游收入的影响因素模型及应用

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1、 南京财经大学本科毕业论文（设计）目录中文摘要1英文摘要1一、引言2二、文献综述及及研究方法2三、国内旅游发发展的影响因因素3（一）经济增长长和居民收入入稳步增加3（二）居民可自自由支配时间间增加休假制度的的改变4（三）社会进步步与居民消费费观念的变化化5四、变量选取和和数据收集5（一）变量的确确定5（二）数据的来来源及处理7五、模型建立8（一）模型设定定8（二）模型评估估8六、模型的修正正9（一）用逐步回回归法修正多多重共线性9(二) 用主成成分分析处理理多重共线性性11（三）模型评价价1七、模型的应用用基于该模模型分析08年休假政策策变动的影响响1八、结论及意见见1（一）我国社会会经济的快

2、速速发展是国内内旅游发展的的主要推动力力量1（二）城市和农农村居民旅游游市场差异性性明显，但农农村市场潜力力巨大1（三）加强对旅旅游基础设施施建设的支持持力度1（四）不可忽视视休假政策的的影响1参考文献1国内旅游收入的的影响因素模模型及应用摘要：本文以我我国居民国内内旅游消费收收入的实际数数据为依据，选取了国内生产总值GDP、人均旅游支出、交通运输状况、假日政策等七个因素。用统计回归的分析方法，建立回归模型，对以上影响因素对国内旅游发展的影响程度进行定量评估。运用逐步回归法和主成分分析法消除了模型中的多重共线性，进行模型的修正。文章最后对回归结果进行了分析, 结合国内旅游发展的实际情况得出，我

3、国经济快速发展是国内旅游迅速发展的最主要推动力量，并认为08年休假制度的调整对于旅游收入存在正向作用。文章期望为中国旅游管理部门和旅游企业的决策提供依据。关键词：旅游收收入，休假制度，多元线性回回归，主成分分析析Abstracct: Basedd on tthe reeal domesstic ttourissm inccome, sevenn facttors ssuch aas GDPP, touurist expennditurre perr capiita, ttranspport ccondittions, the holidday poolicy of faactorss, are

4、e seleected in thhis paaper tto esttablissh a rregresssion modell. It makess a liinear regreessionn and aanalyzzes thhe inffluencce of thesee facttors oon dommesticc touriism incoome wiith thhe statissticall methhods, then ttakes the mmethodds of stepwwise rregresssion and pprinciipal ccomponnent aa

5、nalyssis onn the modell to eeliminnate tthe Muulti-ccollinearr. Finaally II anallysis the rresultts of the rregresssion accorrding to thhe acttual ssituattion aand geet thee factt thatt the fast devellopmennt of socieety iss the most imporrtant factoor to the iincreaase off domeestic touriism inncom

6、e .Besiddes thhis, tthe teext cooncluddes thhat thhe pollice cchangeed in 2008 has greatt effeect to thhe inccome aand I hope tto givve hellp to the Chineese toourismm authhoritiies annd touurism enterrprisees in decission-mmakingg.Key Worrds: domesstic ttourissm incomme , vacaation systeem , multti

7、ple lineaar reggressiion prinncipall compponentt anallysis，hholidaay pollice.一、引言20世纪30年年代以来，随随着经济的增长和居民民收入水平的的提高，全球球旅游业急剧剧扩张。目前前，已经逐步步发展成为世界界上发展前景景广阔、产业规模庞大大的新兴产业业之一，旅游业对全全球经济发展展的贡献不可忽视视。而我国旅游业的的发展，最初是由外外需拉动的。长长期重视入境境旅游，而轻视国内旅旅游。但到20世纪纪末,国内旅旅游迅速发展展，国内旅游收收入大大超过过入境旅游收收入，国内旅旅游开始日渐受到到重视。作为国民经经济新的增长长点，旅

8、游业在整个个社会经济发发展中的作用用日益显现。为为了进一步发发挥国内旅游游对国民经济济的积极作用用,政府不断断努力促进其其发展，1999年年实施的黄金金周制度就是是一个尝试。22008年的的休假制度改改革则是基于假日日旅游的一些些弊端所做出出的新的尝试试。旅游业是高度度敏感型产业业，要受到包包括政治、经经济、文化等等各方面因素素的影响。通通过调整上述述因素，可以以为发展旅游游业提供更好好的环境，从从而更好地促促进我国旅游游业持续健康康发展。因此，有必要对对影响国内旅旅游业收入增增长的因素进进行实证研究。本文依依据文献资料料，选取一定定的指标，定定量分析各因因素对于旅游游收入的影响响。运用944

9、至07年的的数据建模，特别的，在此基础上预测2008年、2009年旅游收入。分析08年休假制度改革对旅游收入的影响，为政策的制定提供依据。二、文献综述及及研究方法通过整理现有的的相关研究文文献可知，对于国内旅旅游收入的影影响因素，学者们认为为主要有三个个方面:(11)居民收入入水平。徐春春堂认为，居民收入达达到一定购买买水平是实现现外出旅游的主要前提之一一，也是实现旅旅游活动的重重要物质基础础。此外，刘德谦、张张立生和郑媛媛媛等也强调调了收入水平平是重要因素素，而且将其重重要性置于首首位2-4。(2)公共共假日制度。刘刘德谦指出，我国居民可可自由支配时时间的增多有有三次十分鲜鲜明的转折点点。（

10、分别是19778年我国确确立国家工作作重心的转移移、19955年我国职工工开始享受每每周二日休息息制、19999年全国年年节及纪念日日放假实行新新法以及20007年的假日制度再再次变革，年公休日达达115天。）每一次的转折都带动一次旅游大发展2。(3)交通状况。翁钢民和彭程甸都以定量研究的方法证明了国内旅游需求最主要的影响因素之一是交通设施状况6,7。在研究方法上，大大部分的研究究人员都是采采用最小二乘乘估计的方法法，对于所选选的解释变量量做线性回归归。文献中，通过采用定量、定性的分析方法，得出研究的各解释变量与国内旅游收入显著相关，但在定量检验过程中却没有考虑到时间序列的非平稳性。虽然相关系

11、数很高，但我们无法排除存在伪回归的可能。同时，应该考虑消除选取的解释变量之间存在多重共线性。国内旅游发展的的影响因素是是多方面的。下文将在理理论分析的基基础上，选取适当的的影响因素。然后从定量量分析的角度出发，收集现有的统统计数据，运用多元回回归的方法，建建立回归方程程模型来评估估这些因素对对国内旅游收收入的影响程程度。其中涉涉及到收支方方面的数据都都采用了实际际量(目前，国国内许多文献献采用的是名名义量)来进进行衡量，并并考虑了时间间序列的非平平稳性。最后后，根据所建立立的模型，结合国内旅旅游最近几年年的实际发展展情况，对影响因素素进行评价分分析。三、国内旅游发发展的影响因因素旅游业是一个关

12、关联性、依赖赖性均较强的行业。由于社社会经济状况况和经济关系系等多种因素素不同程度的的影响，使得得某一国家在在一定时期内内的旅游收入入出现不同程程度的高低变变化。可以说说，旅游收入入是多种因素素的函数。（一）经济增长长和居民收入入稳步增加众所周知，在改改革开放的20余年中中，居民收入不断断增长。城镇镇居民收入增增加则主要体现在在工资的增加加。根据中国国统计资料数数据表明，从1994年到到2008年的的15年间，城镇居民家家庭人均可支支配收入已经经从34966.2元，提高到157780.8元元；农村的则从1233.5元人民币币，提高到57337元。同时，人均国国内生产总值值从40444元，提高到

13、226698元。依据马斯洛人类类需求五层次次理论，当居民收入的的稳步增加时时，居民在满足足了基本消费费需求后，有能力支付付更高层次的消消费需求；当人们的基基本生活满足足后，才会有有外出旅游休休假的消费欲欲望和消费能能力。人们希希望，通过旅旅游的方式，舒舒缓工作压力力，提高生活活情趣。收入入越高，人们们外出旅游的的可能性越大大，旅游花费费越大。旅游游人群包括了了城镇和农村村居民两类，目目前看来，城城镇居民是主要消消费群体。这这是因为，农村居民收收入远低于城城镇居民，他们的实际际消费量受到到较大的限制制。（二）居民可自自由支配时间间增加休假制度度的改变外出旅游，除了了有剩余的金金钱，还要有有足够的

14、时间间。从1994年至至2008年年，休假制度度一共发生三三次调整。自自1995年年5月起我国国开始在全国国职工中实行行一周五日工工作制，每周周休息周六周周日二天。可可自由支配时时间的增多，使得国内刮起了“周末旅游”热。 1999年9月月，国家出台了了新的全国年节节及纪念日放放假办法。根根据休假制度度，形成了“春节”、“五一”、“十一”三大旅游 “黄金周”。由于放假时时间的调整，职工可以自由支配时间，做出各种活动安排。假日的集中，使得旅游者的中长距离外出旅游有了时间的保证。人们有机会去更远、更多的旅游景点，逗留更久，当然也就意味着支出更多的费用。正是因为“黄金周”这样的一个机遇，使得旅游出行呈

15、现出了整体的活跃性。“黄金周”制度代表着居民可自由支配时间的增加，在我国的国内旅游发展方面起着十分良好的作用。2007年，我我国假日制度度再次发生变革。国务院院通过的全国年节节及纪念日放放假办法，宣告了持续8年的三大黄金周长假制度的结束。也就是将“五一”黄金周由七天转变为三天，同时增加清明，端午等其他小假期。“大长假”变“小长假”，假期总时间增加，全年公休日达115天，同时实行带薪休假制度。这次休假制度的变革，取消了五一长假，在一定程度上可能会将减少长途出行的人数和支出。增加的假日是放在清明、端午、中秋这种传统佳节，人们大都选择和家人团聚而放弃外出。但休假总时间是增加的，可支配时间增多，人们可

16、以选择短途旅游，同样可能会对旅游收入的增加有积极的正向作用。所以具体的政策性影响通过定性分析不得而知。下文，将通过模模型的建立和和预测，定量量分析，以期期为政策的制制定提供意见见和建议。（三）社会进步步与居民消费费观念的变化化从总体上来说，国内旅游的发展是和社会经济的发展息息相关。社会生产力水平的提高，强劲的经济增长使得国内旅游市场逐步走向繁荣。国家宏观经济的持续增长，不仅会改善人们的生活，提高人民的收入，增加其可支配收入；同时也带来了整个社会经济生活环境的改善，使得交通运输、邮电通讯、餐饮等服务业得以快速发展。而交通条件的改善、基础设备的完善、服务水平的提升、旅游项目的开发都对人们的出游具有

17、新的吸引力。社会经济的进步，良好的社会环境在一定程度上激发了人们外出旅游和消费的兴趣。当然，居民是否否选择旅游消消费，还要取决于本人的的消费意识，取取决于旅游消消费支出的系系数。旅游消消费能否被更更多的中国居居民接受,还还在于社会消消费潮流和消消费意识的变变化。四、变量选取和和数据收集（一）变量的确确定1指标的选取取结合文献综述和和上述分析，笔笔者以此形成成本文研究假假设：国内旅游收收入主要影响响因素有收入入水平、休假假政策、交通通状况三方面面。在下文中中，将筛选出出能衡量这三三方面影响因因素的变量。2变量选取要分析收入水平平、休假政策策、交通状况况各因素对国内内旅游收入的的动态影响关关系，首

18、先需要确确定解释变量。变变量的选取既要考虑虑其代表性和和可度量性,同时又要考虑虑数据的可获获得性。具体变量选取如如下:(1)国内旅游游收入的变量量选择各年的的国内旅游收收入。(2)国民收入入水平的变量量选取国内生生产总值。这一指标的的衡量，可以以选取居民的的工资、人均均可支配收入入等其它收入入性变量。本本文采用国内内生产总值GGDP这个综综合性指标。这是因为GDP是衡量社会生产力发展水平的指标，它既能衡量外界提供的旅游消费所需环境的完善程度，又能衡量居民的旅游需求量，具有综合评价的特质。(3)旅游消费费倾向的变量量选取旅游人人均花费。为为了进一步分分析城镇、农农村居民的旅旅游消费情况况对于旅游

19、收收入的影响，特特别增加城镇镇居民旅游花花费、农村居居民旅游花费费二个解释变量。(4)交通设施施的变量选取取公路线路里里程和铁路线线路里程。有有关交通方面面的指标很多多,包括公路里程程、铁路里程程、航空里程程、水运历程程、港口数量量、机场数量量等等。但是鉴于这些指指标之间会存存在相关性而而导致的多重重共线，故未未将所有指标标都选入模型型。选取铁路线线路里数是考考虑，目前铁铁路仍作为客客运的最主要要运输工具；而而选取公路线线路里程为解解释变量，一方面是由于于汽车是除铁路路外的第二大大运输方式，另另一方面则是源于现代社社会自驾游旅行的日益兴兴起。(5)公共假日日制度的变量量则采用0-1虚拟变变量来

20、表示。目前看来，所能收集到的数据截至到2008年全部数据，09年的部分数据。因本文所选用的建模数据是1994年至2007旅游数据，08年、09年的数据是进行预测、对比和评价所需的。而在94年至07年间，假日制度的改变经历了两次，分别是95年的双休制和99年的长假制。为了简化模型，本文将忽略95年“双休制”的影响，仅考虑99年的长假制，设置一个虚拟变量。综上所述，变量量选取如下:国内旅游收入Y 国内生产总值GDP；旅游人均花费 ；城镇居民旅游花花费； 农村居民旅游花花费； 公路线路里程；铁路线路里程； =0 1999年之前=1 1999年之后 虚拟变量 （二）数据的来来源及处理依据上述选定的的解

21、释变量，从从中国统计计年鉴和国国家统计局网网站上获取11994年至至2007年相关数据。为为避免通货膨膨胀因素的影影响，从而真真实的反映各各经济变量之之间的相关关关系，本文对对数据进行了了如下处理（以以GDP为例例）。首先，根据货架架统计局的数数据，整理出出我国从19994年到22009年的的消费物价指指数，原始数数据都是以上上一年为基期期。然后利用用公式 （1）其中，为时间tt的价格水平平指数，并且且以94年为为100，即即94年作为为基期，为时时间t的商品品价格零售指指数。计算相相应的消费价价格指数。最最后，用名义义GDP除以以调整后的当当期CPI指指数。同样地地，对于旅游游收入Y、人人均

22、旅游花费费、城镇居民民旅游花费、农农村居民旅游游花费,都进行类似似处理，得到到了他们的实实际值。为了消除数据中中可能存在的的异方差，我我们对平减过过的国民生产产总值GDPP，国内旅游收入入两个主要变变量取自然对对数，得到了了Ln GDDP ，Lnn Y。所需数据见见表1，表22。表1 各变量量的原始数据据年份收 入(亿元)GDP（亿元）人均花费（元）城市（元）农村（元）公路里数（万千千米）铁路里数（万千米）制度19941023.548197.886195.3414.6754.88111.785.9019951375.760793.773218.7464.0261.47115.76.238901

23、9961638.471176.559256.2534.170.45118.586.49019972112.778973.003328.1599.8145.68122.646.6019982391.284402.228345.0607197127.856.64019992831.989677.005394.0614.8249.5135.176.74120003175.599214.555426.6678.6226.6140.276.87120013522.4109655.17499.5708.3212.7169.87.0058120023878.4120332.69441.8739.7209.1

24、176.527.19120033442.3135822.76395.7684.9200180.987.3120044710.7159878.34427.5731.8210.2187.077.44120055285.9183217.4436.1737.1227.6334.527.543766120066229.7211923.5446.9766.4221.9345.77.7084120077770.6257305.6482.6906.9222.5358.377.7965991表2 消费价价格指数年份94年95年96年97年98年99年00年01年CPI124.1117.1108.3102.899

25、.298.6100.4100.7处理后100117.1126.82130.3711129.52127.51128.03128.92年份02年03年04年05年06年07年08年09年CPI99.2101.2103.9101.8101.5104.8105.9102.72处理后127.89129.43134.48136.89138.94145.62154.22158.41注：所有数据均均来自中国国国家统计局，统统计年鉴。五、模型建立本文采用经济计计量模型对国国内旅游收入入情况进行分分析和预测。经济计量法是一种将经济理论、数学公式和概率统计推断结合起来的经济测度方法。它用来考察实际经济活动的数学规律

26、，预测未来及政策的规划。（一） 模型设定依据参考文献所所采用的方法法，均为线性性回归模型。在在此，我们也也采用该方法法。以Ln YY 为自变量，相相应的Ln GDP 、为自变量。用用最小二乘法法进行回归，分分析各解释变变量的影响。 利用Eviewws软件,用用OLS法估估计得到模型型 （2） (0.04417) (1.09332) (00.53422) (1.1722) (2.2237) (1.03000) (11.02133) (-00.26899)=0.994448 ，0.98884 ，DDW=2.88734077，F=1554.63993（二） 模型评估从上面EVIEEWS的结果果中可以

27、看到到，模型的拟拟合度很高，所所以可以选择这个个模型进行模模型修正。当当然，有可能能会存在更好好的其他形式式的拟合模型型，在此不做做考虑。本文文在模型的选择方面有待待改进。该线性模型，虽虽然拟合度较较大，接近于于1，说明国国内旅游收入入与上述变量量间总体线性性关系显著。但但几个变量中中只有极少的的因变量的PP值可以通过过显著性检验验，其它的都都不能通过。这这表明变量之之间可能存在在多重共线性性，或其他不不足。这就需要对该估计方程进进行修正。六、模型的修正正由上述分析可知知，该模型可可能存在多重重共线，需要要修正。一般般来说，消除除多重共线性性的常用方法法有逐步回归归法、差分法法、岭回归法法等，

28、本文选选择逐步回归归和主成分分分析两种方法法。（一）用逐步回回归法修正多多重共线性1.数据分析 从实际际GDP(单单位：亿元人人民币)与旅旅游收入Y（单单位：亿元人人民币）的关关系图中，我我们可以很直直观的看到随随着GDP的的增长，旅游游收入呈现不不断的上升趋趋势。（见图一）图一并且，利用EVVIEWS统统计软件检验验变量GDPP与旅游收入入Y，LnYY与Ln GGDP的相关关关系，见表表3及表4 表3 GDP 与与 Y 相关关关系分析 表4 LnY与LLn GDPP的相关关系系分析YGDPY1.0000000O.9842225GDP0.98422251.0000000LnYLn GDPLnY

29、1.00000.9738778Ln GDP0.97387781.000000从表中可以得到到Ln Y与与Ln GDPP的相关系数数为0.9884225，初初步判断可能能存在较强的的相关性。2.模型建立基于上述分析，以Ln Y 与Ln GDP 的模型为基本模型，再逐个引入、。建立多个模型加以比较。最终以y=f(lnGDP, )为最优，确定模型为： （3）=0.9888， =0. 995893，DW=1.872477，F=4555.25077。这说明，在其他他因素不变的的情况下，当国内生产总总值的对数LLn GDP增加1亿元和居民人人均旅游支出出增长1元时时，国内旅游收收入的对数LLnY将分别别增

30、长0.9949亿元和和0.0022亿元。可见，剩余的解解释变量，存存在较强的相相关性。在模模型中引入相相关性较强的的解释变量，会会影响参数的的估计值和tt检验值，这这正是由于多重共线线性而产生。对于于最后确定的的模型，由于于考虑到一般般的时间序列列都会受到某某种趋势的干干扰，而存在在虚假的回归归现象。这时时，即使相关关系数或可决决系数很高，也可可能实际上不不存在任何的的经济关系，回回归方程也就就失去了意义义。模型的估估计结果可能能并不可靠，过高的拟合合优度可能提提供的是虚假假信息。因此此有必要进一一步分析。所以下面先对时时间序列Lnn Y，Lnn GDP进进行平稳性检检验。3.单位根检验验(U

31、nitt roott textt）检验结果如下表表(表5)，其中滞后后阶数依据AAIC最小法法则进行确定定的。表5 变量的单单位根检验变量（c,t,k）ADF检验P值检验结果Ln Y(c,t,2)-2.25099490.4275不平稳Ln Y(c,t,2)-4.38444120.0240平稳Ln GDP(c,t,3)1.30624430.9997不平稳Ln GDP(c,t,3)-7.75866640.0012平稳人均花费X2(c,0,2)-1.52755770.4887不平稳 X2(0,0,2)-2.48633130.0180平稳注：表示一阶阶差分；检验验形式（C，TT，K）中的的C，T，KK

32、分别表示单单位根检验方方程中包括的的常数项、时时间趋势和滞滞后阶数。经经检验，实际是纯随随机序列，即即白噪声序列列。从上表可知Lnn Y、Ln GDDP和人均花花费均是非平平稳变量，不不能直接进行行线性回归，但但他们的线性性组合有可能能是平稳的。由于LnY与LnnGDP、都是1阶单整整的，因此，有有可能是协整整的。因此接接下来需要对对这三个序列进行行协整检验。4.协整检验(Cointtegrattion TTest）检验残差 的单整性，其其结果如下表表：变量（c,t,k）ADF检验P值ADF检验（0，0，2）-3.18555720.0046平稳表6 协整检验验由检验的结果可可以看出，残残差序列

33、是平平稳序列，所所以Ln YY、Ln GGDP和之间存在协协整关系，它它们之间具有有长期均衡关关系，说明之之前建立的回回归模型（3）正确。当当然，可以建立误差差校正模型，本本文在此不深深入考虑。图二 模型的拟拟合图(二)用主成分分分析处理多多重共线性模模型因子分析方法是是指用较少个个数的公共因因子的线性函函数与特定因因子之和来表表达原解释变变量的分量，以以达到降低维维数并能合理理地解释原解解释变量。本文中，利用因因子分析法中中的主成分分分析法消除经经济因素变量量的多重共线线性问题，使使得经济因素素的解释变量量在降低维度度的同时消除除多重共线性性。在利用SPSSS做因子分析析时，选择使使方差最大

34、的的正交旋转法法和主成分分分析法。1.各个相关解解释变量之间间的相关关系系由各变量间的相相关系数矩阵阵，可以得出出模型中存在在多重共线性性。这和文章之前的检检验结果是一一致的。表7 相关系数数矩阵Ln GDP人均城市农村公路铁路Ln GDP1.0000.7080.8940.6290.9150.982人均0.7081.0000.8930.8950.4950.756城市0.8940.8931.0000.7630.7200.901农村0.6290.8950.7631.0000.4150.688公路0.9150.4950.7200.4151.0000.855铁路0.9820.7560.9010.688

35、0.8551.0002.主成分回归归1、2、3所对应的主主成分的累计计概率已达到到97.8996%。表8 旋转后的的主成分矩阵阵Ln GDP人均城市农村公路铁路10.8740.3160.5990.2680.9670.81520.3920.8240.5850.9600.1600.47330.2660.4420.5320.0630.0850.274所以：= 0.8744LnGDPP + 0.316 + 0.5999 + 0.2268 + 0.9677 + 0.8815 （4）= 0.3922LnGDPP + 0.824 + 0.5885 + 0.9960 + 0.1600 + 0.4473 （5）

36、= 0.2666LnGDPP + 0.442 + 0.5332 + 0.0063 + 0.0855 + 0.274 （6）将SPSS软件件中自动生成成的主成分、的样本得分分值转入Evviews软软件，加入政政策性因素，重新建立回回归模型。由由Eviewws分析得，系数不显著著，即99年年的黄金周政政策性因素对对于旅游收入入影响不大，删删去。再建立立Y、的模型，得得优化模型： （26.80882） （5.31108） （2.08899） （7）其中，=0.99522 , 0.94366，DW=1.62。可以看出, 、的t检验值值都很显著，模型拟合优优度达到95.22%.。（3）最终模型型的建立最

37、后将(4)(5)(6)式代入主成成分回归方程程（7），得（8）将拟合预测值与与实际值比较较后得知，模型有很高高的拟合优度度，并且模型中中各变量系数数符号的经济济意义合理。各各项影响因素素的增长，对对旅游收入均均存在正向作作用。同时，政政策性因素不不显著。该模型说明，在在其他因素不不变的情况下下，当国内生产总总值的对数增增加1亿元、人均旅游消消费增加1元元、城镇居民民人均旅游支支出增长1元元、农村居民民人均旅游支支出增长1元元、公路里程程增加1万kkm和铁路里里程分别增加加1万km时时，国内旅游收收入的对数将分别别增长0.000304、00.001991、0.000246、00.001993、0

38、.000304和和0.002296亿元。由由方程可知，GGDP 的增增长和公路里里数的增加对对于国内旅游游收入的影响响，相比较于于其它影响因因素最为显著著。（三）模型评价价通过以上两种消消除多重共线线性的方法的的实证比较，可以发现在研研究国内旅游游收入的影响因素时时，主成分分析析法能在避免了序列列相关的同时时，能够较好好消除多重共共线。比较模型的拟合合值与真实值值，可以发现现99年和003年的残差差值较大。这这是由于999年第一次实实行长假制度度，旅游行业业出现喷井式式增长；而03年的SSARS则限制了人们们的出游，减减少了旅游收收入。在模型的改改进中，可以以将这些奇异异点进行处理理，以期得到

39、到更好的预测测模型。但是由于模型本本身是动态的的，国内旅游兴起起的时间又不长长，国内旅游收收入发展趋势势并没有形成成固定模式。所所以在不同时时间周期内，旅旅游收入的主主要影响因素不一一定是相同的的，因此该模型型只能有效地地预测近几年年的情况。如果预测更更长时期的数数据，应该选取预预测年份相近近几年的数据据重新建模。七、模型的应用用基于该模模型分析088年休假政策策变动的影响响 2007年，我国假日制制度的变革引引发了社会各各界对于假日日经济的讨论论。部分学者者认为“五一”和“十一”长假的设立立，促进了旅旅游和其相关关产业的发展展，拉动了经济的增长；部分分学者则认为为这是消费在在时间上的转转移，

40、并不能能增加消费总总量。“大长假”变“小长假”的政策调整整，对于旅游游收入的影响响，究竟是正正向的刺激还还是反向的消消减？是否需需要将“小长假”再次调回“大长假”？基于上文所建立立的第一个模模型的拟合度度和可信度都都较高，而GDP与与旅游政策变变动相关性很很低。与此同同时，人均旅旅游花费是一一个白噪声，对对于旅游收入入影响不大。故故我们可以利利用该模型预预测，在原有有的“大长假”制度下08年的旅游游收入。08年的名义GGDP为3114045.0亿元，人人均旅游消费费为511.0元。数据据处理后代入入方程（3），计计算得08年年的名义国内内旅游收入预预测值为91186.0004亿元。然然而，依据

41、中中国统计年鉴鉴2008年年可查得，008年国内旅旅游收入名义义值为87449.3亿元元。对比可知，088年的实际收收入相比较预预测值减少了了400多亿亿元。这种减减少，一方面面，可能是因为008年休假制制度的改变，引引起了人们出出游行为的改改变。另一方方面，可能是是08年的金金融危机，影影响了人们的的收入，进而而影响外出旅旅游支出。同同时也需要考考虑流感疫情情的爆发。22008年的的突发事件较较多、影响力力较大，该结结果不具有充充分的说服力力。因此需要要对09年旅旅游收入的进进行预测。以同样的方法，测测算20099年的旅游收收入。09年年的名义GDDP为3355353亿元元。因人均旅旅游消费

42、是随随机变量，且且变化不大，故故文章假定009年的该项数据据和08年相同。代入入方程（3），得名名义旅游收入入的预测值为为9789.8亿元。而而09年实际际国内旅游收收入名义值为为126000亿元。对比比可知，099年的实际收收入相较在原原有“大长假”制度下的预预测值增加了了近300亿亿元。至此，可以得出出，08年的的休假制度改改革在一定程程度上刺激了了旅游业发展展，增加了国国内旅游收入入，具有积极极的正面效应应。八、结论及意见见根据以上两个模模型的建立、分分析及预测，结合国内游游的实际情况况可以得到一一些结论。（一）我国社会会经济的快速速发展是国内内旅游发展的的主要推动力力量我国经济的快速速

43、发展使居民民逐步走向富富裕，产生了旅游游的强烈愿望望。两个模型的的系数都表明明GDP的增增长对于旅游游收入有显著著的促进作用用。应加快社社会经济发展展，促进旅游游收入增长。社会经济的快速速发展，会使使得居民在过过上小康生活活的前提下，有有富余的资金金用于旅游消消费。同时，也也带动了其他各行业业的发展，改改善旅游消费费所需的外界界环境。交通通运输、邮电电通讯、餐饮饮等服务业的的发展，基础础设施的改善善，都提高了了居民的旅游游消费倾向,使人们更多多的参与旅游游活动，刺激国内旅旅游消费。（二）城市和农农村居民旅游游市场差异性性明显，但农村市场场潜力巨大国内旅游业在发发展过程中，城市旅游市市场和农村旅

44、旅游市场的差差异性明显。城镇居民仍然是旅游花费的主力军，且对旅游收入影响较大。农村居民对我国旅游收入的贡献还是相对较少。同时，城镇居民人均旅游花费对于旅游收入的影响高于农村。由收集的数据可知，城市居民人均旅游消费水平和增长速度明显高于农村居民。近年来农民出游游呈现裹足不不前的现象，其其主要原因是是受农村经济济的制约。另另外还受到农农村居民消费费观念和农村村服务供给条条件水平低等等因素的制约约。随着农村村居民收入开开始恢复性的的增长，农民民生活的改善善、消费水平平的提高，农农村旅游市场场具有巨大的的开拓潜力。（三）加强对旅旅游基础设施施建设的支持持力度在公路里数和铁铁路里数两个个代表交通运运输网

45、络的变变量中，公路路里程对国内内旅游收入的影响系数最大大，这意味着要发发展国内旅游游应注重发展国国内的交通运运输业尤其是是要增加公路路里程。虽然铁路运输量量相对较大，但但成本较高，修修建条件较为为苛刻。公路路运输则在整个交通通运输中的作作用最为关键键，对其他运输输方式和其他他旅游基础设设施具有带动动作用。许多多景区地处老老少边穷地区区，交通、通讯讯等基础设施施的缺乏限制制了这些地区区的旅游业和和整个经济的的发展。加快快建设交通不不发达地区的的公路对于拉拉动该地区的的经济发展和和旅游收入有有着巨大作用。同时，日益益兴起的自驾驾游也对于公公路建设提出了更更高的要求。（四）不可忽视视休假政策的影影响

46、由方程（3）和和方程（8）可以看出，999年的长假假制度对旅游游收入并没有有显著的作用用，进而在模模型建立的过过程中被删除除。公共假日日政策并不像像大部分学者者所认为那样样具有影响力力。所以，99年的假期期制度只是顺顺应了国内居居民已经具备备的外出旅游游的经济条件件，和外出旅旅游的强烈需需求这一发展展趋势。但是,不能能因为其对国国内旅游促进进作用不大就就忽视它。而08年休假制制度的改革则则在一定程度度上刺激了国内旅旅游，增加了了旅游收入。从这点上看看，“小长假”无需再次调调回“大长假”。我们不能否认认前三次改革革以及20007年实行的的休假制度改革革对于旅游行行业发展的积积极作用。“小长假”休

47、假制度应该该得到重视并继续积极推动动带薪休假的的全面实施。 参考文献1徐春堂.中国国内旅旅游的发展现现状与前景预预测J.山东师范大大学学报(自自然科学版),20033(6).2刘德谦.我国国内旅旅游的需求现现状与前景J.社会会科学家,2002(1):111-22.3张立生.我国国内旅旅游市场规模模分析与预测测J.地地域研究与开开发,2004(1):599-61.4郑媛媛.国内旅游影影响因素分析析与模型评估估J.成成都电子机械械高等专科学学校学报,22005(55):63-685高铁梅.计量经济分分析方法与建建模Evieews应用及及实例M北京:清华华大学出版社社,20066,249-258.6

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