回归分析法在呼伦贝尔旅游经济发展中的应用

安永红

(呼伦贝尔学院 内蒙古 海拉尔 021008)

引言

1980年，第一次全国旅游经济座谈会上提出了要创建中国旅游经济学。1982年由王立纲[1]主编的《中国旅游经济学》中提出了旅游经济发展及其发展规律的相关论述。书中提到旅游经济发展对国民经济中的重要作用，也为我国旅游经济的研究奠定了重要基础。学者们以不同的视角对旅游经济进行了研究，并以具体的旅游地为例进行了深入分析。二十世纪九十年代，专家学者们通过分析游客量的影响因子对旅游经济需求和游客量进行预测，主要采用的传统定量的方法有因果分析法[2]、移动平均模型和ARMA模型等计量经济学方法[3-7]，但存在的缺点是游客量的影响因子很难确定，且预测成本太大[8]。后来专家学者们用人工智能方法分析旅客量和旅游收入的预测[9]。其中，使用最多的是遗传算法[10]、BP神经网络[11-12]、灰色系统模型[13]等。陈荣等学者采用支持向量回归模型对某旅游景区的客流量进行了预测，并分别对北京、黄山、三亚等地的旅游客流量进行了预测[14]，预测结果比其他算法的精确度高很多。更多相关结果可参见。[15-20]

运用回归分析法、最小二乘法和格兰杰因果检验等研究方法手段，定量分析旅游业在呼伦贝尔经济发展中的作用和地位，为呼伦贝尔旅游经济在未来健康可持续发展提供科学建议。

1 基本概念

1.1 回归分析法

回归分析法是利用数据统计原理，处理因变量与自变量的相关关系。从统计数据出发以建立一个相关性较好的回归方程(函数表达式)，给出相关性检验规则可达到预测与控制的目的。根据因变量和自变量的个数分为：一元回归分析和多元回归分析；根据因变量和自变量的函数表达式分为：线性回归分析和非线性回归分析。

1.2 最小二乘法

1.3 格兰杰(Granger)因果检验过程

检验X是否为引起Y格兰杰原因的过程如下：

第一步，检验原假设“H0：X不是引起Y变化的格兰杰原因”，先估计下列两个回归模型：

式中α0表示常数项，p和q分别为变量Y和X的最大滞后期数，通常可以取的稍大一些，εt为白噪音。之后，用这两个回归模型的残差平方和RSSu和RSSr构造F统计量：

其中，n为样本容量。

检验原假设是否成立等价于检验H0：β1=β2=…=βq=0是否成立。

第二步，将Y与X的位置交换，按同样的方法检验原假设“H0：Y不是引起X变化的格兰杰原因”。

第三步，要得到“H0：X是引起Y变化的格兰杰原因”的结论，必须同时拒绝原假设“H0：X不是引起Y变化的格兰杰原因”和接受假设“H0：Y不是引起X变化的格兰杰原因”。

2 实证研究

本文主要运用计量经济学的知识，结合Eviews软件的操作，对呼伦贝尔市旅游业的发展与经济增长之间的动态关系进行定量研究。选取呼伦贝尔市2000-2017年的数据，研究呼伦贝尔旅游业发展水平与经济增长之间的关系，并以呼伦贝尔市旅游总收入(TI)为旅游业发展水平的指标，以呼伦贝尔市生产总值(Y)为经济增长的指标，得出如下表1：

表1 2000-2017年呼伦贝尔市

2.1 估计参数

首先，对数据进行普通最小二乘估计，再进行各项检验处理。结果如下表2：

表2 普通最小二乘结果

续表

模型估计的结果为：

(94.664)(0.368163)

t=(3.717697) (6.775857)

n=18DW=0.396214

2.2 模型检验

2.3 回归预测

当呼伦贝尔市旅游总收入达到1500亿元时，利用所估计的模型可以预测全市生产总值。点预测的计算方法为：

表3 TI和Y的描述统计结果

根据表3的数据可计算出：

当TIf=1500时，将相关数据代入计算得到4093.8576∓1040.8176，即当呼伦贝尔旅游总收入达到1500亿元时，全市生产总值平均值置信度95%的预测区间为(3053.04,5134.6752)亿元。

2.4 计量经济学检验

自相关性。由表3的结果可以知道DW=0.396214，对样本量为18、一个解释变量、5%的显著水平，查DW统计表可知，dL=1.158、dU=1.391，模型中DW

表4 科克伦-奥克特迭代法估计结果

表4中DW=1.29524，此时的dL=1.133、dU=1.381、dU

单位根检验。为检验数据的平稳性，对其进行单位根检验。先对旅游总收入(TI)序列的数据进行检验，得到下表5：

表5 TI序列的ADF检验结果

从表5的检验结果看，在1%、5%、10%三个显著性水平下，t检验统计量值2.392752均大于相应的临界值，从而不能拒绝原假设，表明旅游总收入(TI)序列存在单位根，是非平稳序列。为了得到旅游总收入(TI)序列的单整阶数，生成差分序列，对差分序列进行单位根检验。经多次检验，最终对二阶差分序列做单位根检验，得到下列估计结果：

表6 TI差分序列的ADF检验结果

由上表6结果可知，在10%的显著性水平下，t检验统计量值-2.727294小于临界值-2.690439，拒绝原假设，表明旅游总收入(TI)的二阶差分序列不存在单位根，是平稳序列，即TI序列二阶单整。采用相同方法，可检验得到全市生产总值(Y)序列本身是平稳的。

格兰杰因果检验。运用格兰杰因果检验对旅游总收入(TI)与呼伦贝尔市生产总值(Y)进行因果关系研究。由于TI序列是二阶平稳的，所以应用旅游总收入的二阶差分(X)序列与呼伦贝尔市生产总值(Y)序列进行检验，如下表7：

表7 格兰杰因果检验结果

由表7的检验结果可得，Y不是X的格兰杰原因的概率为0.6053，X不是Y的格兰杰原因的概率为0.1998，即全市生产总值不是旅游总收入的格兰杰原因，旅游总收入是全市生产总值的格兰杰原因。

3 结论及建议

3.1 结论

本文通过对呼伦贝尔市2000-2017年旅游业相关指标数据的研究，分析了旅游发展水平与经济增长之间的关系。计量经济学分析结果表明，呼伦贝尔市旅游总收入每增加1亿元，平均全市生产总值将增加2.494617亿元。但由于该模型存在自相关性，导致模型有误差。在修正自相关性之后，结果为：呼伦贝尔市旅游总收入每增加1亿元，平均全市生产总值将增加6.428159亿元。旅游总收入与呼伦贝尔市生产总值之间为单向因果关系。旅游总收入对呼伦贝尔市生产总值具有明显的促进作用。呼伦贝尔旅游经济的发展空间和潜力较大，需继续发挥旅游经济的带动作用。因此，我们应促进旅游经济的发展，充分挖掘它的潜力，使其带动区域经济的快速发展。

3.2 建议

3.2.1 加大基础设施建设

旅游业作为综合性产业，不仅要有丰富的旅游文化资源，还要有与其相匹配的旅游业基础设施。发展呼伦贝尔旅游业经济，需要不断加大对呼伦贝尔旅游相关的基础设施建设的投入，满足游客的基本需求，推动呼伦贝尔旅游业的持续、健康、快速发展。

加快呼伦贝尔旅游产品开发。呼伦贝尔拥有独特的自然资源及民族文化背景。为了将呼伦贝尔旅游资源优势转化为呼伦贝尔旅游产业优势，需将呼伦贝尔旅游资源转化为旅游产品，创造呼伦贝尔特色旅游产品。如，呼伦贝尔民俗文化旅游、呼伦贝尔生态旅游和异国旅游等，更好的实现呼伦贝尔旅游业在经济增长中的促进作用。

3.2.2 加大宣传力度

当今时代是科技发展的时代，要充分利用互联网推广旅游地。对于夏季游客可以推出相应的福利政策，刺激游客在冬季前往呼伦贝尔，提前开展冬季旅游的宣传。

3.2.3 引进旅游专业人才

人才团队是产业发展的基础和核心。为提高呼伦贝尔旅游从业人员的综合人文素质，引进相关行业的经营管理人才、旅游专业人才、高素质导游人才及经过专业培训的服务人员等。

3.2.4 合理规划旅游资源

可持续发展是旅游业遵循的重要原则，呼伦贝尔旅游业既要促进经济持续发展，也要传承呼伦贝尔民族历史文化，落实环境保护，促进呼伦贝尔生态平衡发展。