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    北京市旅游業(yè)發(fā)展的策略探究

    2017-03-23 00:02:54喬晶劉偉霞
    時代金融 2017年5期
    關(guān)鍵詞:主成分分析旅游業(yè)

    喬晶+劉偉霞

    【摘要】隨著我國對外開放的逐步深入和經(jīng)濟水平的進一步提高,旅游業(yè)也迅猛發(fā)展。本文對影響北京市旅游業(yè)收入的7個經(jīng)濟因素進行主成分分析,分析結(jié)果得出了兩個主成分,利用這兩個主成分對北京市旅游業(yè)的收入進行回歸并建立線性回歸模型,模型結(jié)果顯示對旅游業(yè)收入影響較大的是地區(qū)人均GDP、城鎮(zhèn)居民人均生活消費支出、城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入、人均儲蓄額和城市人口數(shù)。對此,為發(fā)展北京市旅游業(yè)政府應(yīng)當(dāng)努力提高居民人均收入,增加消費信心及拓展旅游市場,制定旅游計劃等。

    【關(guān)鍵詞】旅游業(yè) 主成分分析 線性回歸模型、

    一、引言

    2014年中國國內(nèi)旅游業(yè)的發(fā)展有著比較穩(wěn)定的提升,入境旅游中國游客量的增長也日趨明顯,達2636萬人,比去年增長0.27%;入境過夜游客量達5562萬人;去國外旅游人次第一次超過1億,與去年相比增長19.49%;國內(nèi)旅客達36.11億人,同比增長10.67%;全年旅游總收入達3.38萬億元,比去年增長14.7%。本文主要通過描述北京市的旅游業(yè)狀況,采用主成分分析法分析和定量計算影響北京市旅游業(yè)的各項指標(biāo),從而建立北京市旅游收入的主成分模型,針對建立的模型提出相應(yīng)的方法和策略。

    二、北京市旅游業(yè)發(fā)展的實證分析

    (一)北京市旅游業(yè)發(fā)展的主成分分析

    本文在對北京市旅游業(yè)發(fā)展的分析過程中著重從經(jīng)濟因素方面考慮,由于北京市各區(qū)縣的經(jīng)濟發(fā)展情況對旅游業(yè)的影響非常顯著,而且呈現(xiàn)出各式各樣的類型,我們就可以概括為:x1:地區(qū)人均GDP;x2:城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入;x3:人均儲蓄額;x4:商品零售價格指數(shù);x5:恩格爾系數(shù);x6:城鎮(zhèn)居民人均生活消費支出;x7:城市人口數(shù)。

    (二)北京市旅游業(yè)發(fā)展影響因素的計算

    先將2003~2013的數(shù)據(jù)經(jīng)過數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后得到標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)。運用SPSS進行主成分分析得到相關(guān)系數(shù)矩陣,由結(jié)果顯示7個指標(biāo)的兩兩相關(guān)性都比較高,運用主成分分析的方法對上述各個指標(biāo)因素分析后找出對北京市旅游業(yè)發(fā)展影響較大的綜合因素。

    用北京市旅游業(yè)2003~2013年的數(shù)據(jù),我們使用SPSS軟件計算出各因素指標(biāo)特征根,因子貢獻率和它們的累計貢獻率及因子載荷矩陣,由特征根貢獻率及累計貢獻率我們可以看到第一主成分的特征根為5.084,第二主成分的特征根為1.219,前兩個主成分的累計貢獻率達到90.042%,表明前兩個主成分即可反映7個指標(biāo)的90.042%的信息。綜上所述,我們?nèi)蓚€主成分就足夠了。

    除此之外,由因子載荷矩陣可知,地區(qū)人均GDP(x1)、城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入(x2)、人均儲蓄額(x3)、城鎮(zhèn)居民人均生活消費支出(x6)和城市人口數(shù)(x7)在第一主成分上有較高的因子載荷,說明第一主成分基本反映了這些指標(biāo)的信息;商品零售價格指數(shù)(x4)和恩格爾系數(shù)(x5)在第二主成分上的因子載荷較高,說明第二主成分基本反映了這兩個指標(biāo)的信息,所以提取的這兩個主成分是可以基本涵蓋上述7個變量。由因子得分矩陣的系數(shù)和原始變量的所得出的標(biāo)準(zhǔn)化值求出前兩個主成分y1,y2的線性組合為:

    其中x*1,x2*,x3*,x4*,x5*,x6*,x7*,表示對原始變量標(biāo)準(zhǔn)化后的變量。

    (三)北京市旅游業(yè)發(fā)展的回歸分析

    1.建立回歸模型。經(jīng)過上述的主成分分析,我們得到影響北京市旅游業(yè)的第一主成分和第二主成分表達式,根據(jù)旅游業(yè)收入Y和兩個主成分的y1,y2值,利用回歸的方法,y1,y2對Y進行回歸,根據(jù)回歸結(jié)果,建立回歸方程:

    Y=0.993y1-0.05y2.

    2.顯著性檢驗。經(jīng)計算,得到回歸方程的方差分析表(如表8),取顯著性水平a=0.01,查F分布表得到F=326.216>F2,8(0.01),說明方程的回歸效果特別顯著。

    經(jīng)計算,從系數(shù)表(如表9)中,取顯著水平a=0.05,先看y1,查T分布表得到t=25.51>t8(0.025),說明y1是顯著的,同理,從表中很明顯的看到y(tǒng)2是不顯著的。

    由于y2不顯著,綜合來看,此時y2不顯著的原因應(yīng)為第一種,即商品零售價格指數(shù)(x4)和恩格爾系數(shù)(x5)對北京市的旅游收入無顯著影響。所以可以進行剔除,則新的回歸方程為:Y=0.993y1.

    經(jīng)檢驗,該方程及該方程的系數(shù)均顯著。將y1代入,則旅游收入關(guān)于主成分的回歸模型為:

    3.模型結(jié)果總結(jié)。由上述回歸方程可以知道,影響北京市旅游業(yè)收入增加的主要經(jīng)濟因素是地區(qū)人均GDP(x1)、城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入(x2)、人均儲蓄額(x3)、商品零售價格指數(shù)(x4)、城鎮(zhèn)居民人均生活消費支出(x6)和城市人口數(shù)(x7),其中影響旅游收入增加最大的是地區(qū)人均GDP(x1)、城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入(x2)、人均儲蓄額(x3)、城鎮(zhèn)居民人均生活消費支出(x6)和城市人口數(shù)(x7),而恩格爾系數(shù)(x5)對旅游收入不但起不到促進作用,反而當(dāng)恩格爾系數(shù)逐漸變得越來越大時,北京市的旅游收入反而越來越少。應(yīng)用主成分分析消除指標(biāo)的共線性,用較少的綜合變量進行回歸分析,使問題簡單化,得到旅游收入(Y)的回歸方程,這對于具有豐富的旅游資源和旅游產(chǎn)品的北京起著重要作用。

    三、北京市旅游業(yè)發(fā)展的策略探究

    (一)提高居民人均收入和增加消費信心

    人均收入對于旅游業(yè)來說非常重要,只有增加了人均收入,才有能力進行旅游消費,購買旅游產(chǎn)品,提高旅游收入。因此可從以下兩方面來談:一方面要增加北京市各區(qū)縣的就業(yè)率和建立全面的工資增長制度。另一方面應(yīng)加大居民的消費信心。政府應(yīng)抑制物價的上漲,尤其是生活必需品,特別是食品價格的快速上漲,環(huán)節(jié)物價上漲對居民消費產(chǎn)生的影響,完善相關(guān)的保障制度,使居民生活得到改善,拉動北京市經(jīng)濟的持續(xù)穩(wěn)定增長。

    (二)拓展旅游市場和制定旅游計劃

    提高了北京市城鎮(zhèn)居民的收入和水平之后,可以拓展旅游市場,制定旅游計劃,從而增加了北京市旅游業(yè)的收入。政府應(yīng)注重北京市遠(yuǎn)郊區(qū)縣的旅游發(fā)展,如延慶縣,可以在原有的基礎(chǔ)上,繼續(xù)加大對八達嶺長城、龍慶峽和滴水湖等原生態(tài)景區(qū)的投入力度。

    除此之外,應(yīng)增加更多的娛樂活動。為助力北京市2022年的冬奧會,延慶縣舉行了冰雪歡樂節(jié),有刺激的滑雪,也有具有觀賞性的冰燈,相關(guān)部門應(yīng)增加更多的冬季活動;音樂節(jié)也是北京市的一大特色,以探戈塢音樂谷為代表,使所有年輕的群感受不一樣的音樂盛會[11];除此之外,還可增加對八達嶺音樂節(jié)的投資力度。相信在未來幾年,無論是北京市中心還是遠(yuǎn)郊區(qū)縣,旅游的收入定會穩(wěn)步上升。

    參考文獻

    [1]郭顯光.如何用SPSS軟件進行主成分分析[J].統(tǒng)計與信息論壇,1998,3(1):67-82.

    [2]Anderson D.R,Sweeney D.J,Williams T.A.SPSS Regression Analysis[J].2001,4(4):4-7.

    [3]王學(xué)民.對主成分分析中綜合得分方法的質(zhì)疑[J].統(tǒng)計決策.2007,3(8):70-72.

    作者簡介:喬晶(1992-),女,山西介休人,山西財經(jīng)大學(xué)2015(數(shù)量經(jīng)濟學(xué))學(xué)術(shù)碩士研究生,研究方向:金融計量;劉偉霞(1992-),女,山西左權(quán)人,山西財經(jīng)大學(xué)2015(應(yīng)用統(tǒng)計學(xué)),研究方向:經(jīng)濟統(tǒng)計分析。

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