基于多元回歸分析的上海市旅游收入影響因素研究

林霞，龐佑，俞海濱

（1.上海大學(xué)管理學(xué)院，上海 200444；2.華僑大學(xué)旅游學(xué)院福建泉州 362021）

基于多元回歸分析的上海市旅游收入影響因素研究

林霞1，龐佑2，俞海濱1

（1.上海大學(xué)管理學(xué)院，上海 200444；2.華僑大學(xué)旅游學(xué)院福建泉州 362021）

通過相關(guān)的統(tǒng)計(jì)年鑒搜集了上海市1999—2013年的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，構(gòu)建包含8個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的影響體系，并使用R軟件對(duì)指標(biāo)進(jìn)行檢驗(yàn)，最終使用多元線性回歸的方法對(duì)模型進(jìn)行擬合。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，入境旅游人次、鐵路里程、城市居民人均可支配收入對(duì)上海市旅游總收入的影響程度最大。在剖析研究成果的基礎(chǔ)上，有針對(duì)性地提出參考意見。

多元回歸分析；旅游收入；影響因素；R軟件

近年來，我國居民國內(nèi)旅游隨著國民經(jīng)濟(jì)和人均GDP的增長呈現(xiàn)迅速發(fā)展的趨勢(shì)[1]，旅游產(chǎn)業(yè)已經(jīng)成為國民經(jīng)濟(jì)的重要組成部分，也是衡量當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r的重要指標(biāo)之一。上海市作為我國經(jīng)濟(jì)中心、長三角經(jīng)濟(jì)區(qū)的核心城市，旅游業(yè)的發(fā)展一直是政府部門的關(guān)注重點(diǎn)。政府先后制訂多部旅游發(fā)展規(guī)劃，出臺(tái)多項(xiàng)政策，特別是在傳統(tǒng)文化的保護(hù)、國外旅游企業(yè)、娛樂項(xiàng)目的入駐等方面給予支持，使上海市旅游業(yè)保持強(qiáng)勁的發(fā)展勢(shì)頭，形成了傳統(tǒng)與現(xiàn)代交融的國際商務(wù)、會(huì)展購物、現(xiàn)代都市觀光、郊區(qū)休閑度假齊頭并進(jìn)的發(fā)展格局。旅游是上海市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要驅(qū)動(dòng)力，在國民經(jīng)濟(jì)中占據(jù)越來越重要的位置。然而，2013年上海旅游經(jīng)濟(jì)發(fā)展出現(xiàn)了不小的滑坡：旅游總收入比上年下降6.7%，其中國內(nèi)旅游收入比上年下降8%，旅游外匯收入比上年下降4.4%；全年接待國內(nèi)游客數(shù)2.6億人次，接待入境游客數(shù)比上年下降5.4%。因此，研究影響上海市旅游收入的因素，對(duì)于如何突破當(dāng)前旅游發(fā)展的瓶頸，具有非常重要的現(xiàn)實(shí)意義。

一、研究成果回顧

在相關(guān)的研究中，學(xué)者們大多通過一個(gè)案例研究旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展問題，并有針對(duì)性地提出相關(guān)建議。如張毓、孫根年以東部沿海10省市為案例，以1995—2008年旅游客流量和旅游收入兩個(gè)指標(biāo)，研究旅游業(yè)發(fā)展的時(shí)間同步性與區(qū)域響應(yīng)[2]。許建國使用逐步回歸和主成分分析法建立國內(nèi)旅游收入預(yù)測(cè)模型[3]。劉蕤建立多元線性回歸模型，分析河南省的旅游收入影響因素[4]。薛媛搜集1992—2011年我國旅游業(yè)發(fā)展數(shù)據(jù)，通過建立多元回歸模型的方式，研究影響國內(nèi)和國際旅游收入的主要因素，從而提出建立旅游產(chǎn)業(yè)體系、增加旅游收入的對(duì)策建議[5]。方夢(mèng)園則利用多元回歸分析方法，指出國內(nèi)旅游人數(shù)、旅行社數(shù)量和對(duì)旅游環(huán)境改善方面的投資力度是影響重慶旅游收入的主要因素，進(jìn)而就提高重慶旅游總收入、增強(qiáng)重慶旅游業(yè)提出針對(duì)性的意見[6]。鄢慧麗等以我國1996—2011年的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)為樣本，研究旅游收入與GDP的關(guān)系[7]。聶曉慶以旅游收入作為自變量，選取國內(nèi)旅游人數(shù)、城鎮(zhèn)居民人數(shù)等對(duì)我國國內(nèi)旅游收入影響因素進(jìn)行計(jì)量分析[8]。也有學(xué)者采用其他研究方法研究區(qū)域性的旅游收入問題，比如蔣榮華等構(gòu)建了灰色系統(tǒng)模型，得出城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入、職工平均工資和人均國內(nèi)生產(chǎn)總值是影響國內(nèi)旅游收入主導(dǎo)因素的結(jié)論[9]；王占祥使用嶺回歸驗(yàn)證了人均GDP、旅游人數(shù)和國內(nèi)物價(jià)水平與旅游收入之間的關(guān)系[10]。

通過梳理前人的研究成果后可發(fā)現(xiàn)，在研究旅游收入的影響因素方面，學(xué)者們的研究較宏觀，都是根據(jù)自己的研究需求構(gòu)建評(píng)價(jià)體系；在研究方法上，則大多采用多元線性回歸的方法。作為一種研究市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的常用方法，多元線性回歸方法能夠更方便地消除多重共線性的問題。本研究在前人研究的基礎(chǔ)上，使用R語言軟件建立多元線性回歸模型，研究上海市旅游收入的影響因素。

二、變量的選取與體系的構(gòu)建

旅游收入的變化受到多重因素的影響，結(jié)合方夢(mèng)園、劉蕤的研究結(jié)果，本文使用上海市旅游總收入（Y）作為因變量，分析國內(nèi)旅游人次數(shù)（X1）、接待入境旅游人次數(shù)（X2）、旅行社數(shù)量（X3）、星級(jí)飯店數(shù)量（X4）、公路里程（X5）、鐵路里程（X6）、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入（X7）、農(nóng)村居民人均可支配收入（X8）這8個(gè)變量對(duì)上海市旅游收入的影響。本研究使用國內(nèi)旅游人次數(shù)與接待入境旅游人次數(shù)這兩個(gè)指標(biāo)，分別表示上海市在國內(nèi)旅游市場(chǎng)與國際旅游市場(chǎng)的影響力；旅行社數(shù)量與星級(jí)飯店數(shù)量衡量地區(qū)旅游接待業(yè)的發(fā)展水平；公路里程與鐵路里程表現(xiàn)了上海地區(qū)的交通通達(dá)性，分別指上海市境內(nèi)的公路里程數(shù)與鐵路里程數(shù)。研究中所包含的城鎮(zhèn)與農(nóng)村居民的人均可支配收入反映當(dāng)?shù)鼐用竦南M(fèi)支出情況，對(duì)居民的旅游消費(fèi)潛力有一定指示作用。研究所使用數(shù)據(jù)全部來源于《上海統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國旅游統(tǒng)計(jì)年鑒》?？紤]到1999年處于“九五”規(guī)劃的末期，且恰好是一個(gè)世紀(jì)的結(jié)尾。因此，本文將研究的時(shí)間跨度設(shè)定為1999—2013年，數(shù)據(jù)如表1所示。

三、模型檢驗(yàn)與建立

（一）平穩(wěn)性檢驗(yàn)

本研究中自變量與因變量所包含的指標(biāo)都屬于時(shí)間序列數(shù)據(jù)，指標(biāo)之間可能具有高度相關(guān)性，需要通過平穩(wěn)性檢驗(yàn)，以排除這種情況的發(fā)生。首先，本研究利用R語言軟件分別對(duì)Y（上海市旅游總收入）、X1至X8變量繪制時(shí)序圖，觀察變量各自的時(shí)間趨勢(shì)和截距，從而進(jìn)行ADF單位根檢驗(yàn)，通過檢驗(yàn)得出表2結(jié)果。由表2可知，所有變量的平穩(wěn)性均不佳。其次，對(duì)各個(gè)序列取一階差分、二階差分進(jìn)行檢驗(yàn)。由表3的檢驗(yàn)結(jié)果數(shù)據(jù)可知，Y、X1至X6均為一階平穩(wěn)，X7、X8為二階平穩(wěn)，所有變量在二階時(shí)候都達(dá)到了平穩(wěn)的狀態(tài)，通過了平穩(wěn)性檢驗(yàn)。

（二）協(xié)整檢驗(yàn)

通過以上的平穩(wěn)性檢驗(yàn)，得出本文的時(shí)間序列均為非平穩(wěn)性，在對(duì)其進(jìn)行二階差分后變成了平穩(wěn)序列。為了避免所選取的數(shù)據(jù)存在偽回歸現(xiàn)象，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。本文中的變量多于兩個(gè)，所以本文采用的是基于回歸殘差的協(xié)整檢驗(yàn)方法。

對(duì)方程序列進(jìn)行回歸生成殘差后，對(duì)殘差序列進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。輸出結(jié)果為概率P= 0.0000345，故在1%水平下，殘差不存在單位，通過協(xié)整檢驗(yàn)。因此，旅游收入與各個(gè)自變量之間存在長期的協(xié)整關(guān)系。

表1 1999—2013年上海市旅游收入及影響因素相關(guān)數(shù)據(jù)

表2 ADF檢驗(yàn)結(jié)果分析（α=0.05）

表3 一階差分、二階差分檢驗(yàn)結(jié)果分析（α=0.05）

（三）模型的建立

以Y為因變量，以X1至X8為自變量，構(gòu)造回歸模型：Yt=α+β1X1t+β2X2t+β3X3t+β4X4t+β5X5t+β6X6t+β7X7t+ β8X8t+μ。其中Yt為第t年上海市旅游收入（億元）；X1為接待國內(nèi)旅游人次數(shù)（萬人次）；X2為接待入境旅游人次數(shù)（萬人次）；X3為旅行社數(shù)量（個(gè)）；X4為星級(jí)飯店數(shù)量（個(gè)）；X5為公路里程（公里）；X6為鐵路里程（公里）；X7為城市居民人均可支配收入（元）；X8為農(nóng)村居民人均可支配收入（元）；運(yùn)用最小二乘法對(duì)回歸系數(shù)進(jìn)行估計(jì)，同時(shí)運(yùn)用R軟件的回歸功能，對(duì)各個(gè)序列進(jìn)行回歸，回歸的結(jié)果如表4所示。

表4 模型的多元回歸系數(shù)分析

通過表4的數(shù)據(jù)，可以得出，R2=0.9958，調(diào)整后R2為0.9901，接近于1，同時(shí)F的檢驗(yàn)值為176.0230，具有明顯的顯著性，表明樣本數(shù)據(jù)具有較好的擬合優(yōu)度。此時(shí)的模型為：

從以上的模型可知，只有X2通過了t檢驗(yàn)，其余的均沒有通過檢驗(yàn)，同時(shí)X3、X5、X8的系數(shù)符號(hào)不符合經(jīng)濟(jì)意義，存在嚴(yán)重的多重共線性，模型有待完善。

四、模型修正與完善

（一）多重共線性檢驗(yàn)

回歸模型中的指標(biāo)若存在著多重共線性，則難以準(zhǔn)確擬合模型，使回歸模型的估計(jì)量無效。在R語言軟件中輸出各變量之間的相關(guān)系數(shù)矩陣后可以發(fā)現(xiàn)，各個(gè)解釋變量之間的相關(guān)性較高，存在著多重共線性的問題（見表5），由于X4與Y之間的相關(guān)系數(shù)太低，故予以剔除，其余變量均和Y有較高的相關(guān)系數(shù)。

（二）逐步回歸消除多重共線性

本文使用逐步回歸的方法，檢驗(yàn)和消除指標(biāo)項(xiàng)多重共線性的問題。分別做Y和X1、X2、X3、X5、X6、X7、X8的一元回歸，結(jié)果如表6所示。按照R2的大小排序?yàn)椋篨7、X8、X6、X3、X1、X2、X5。

首先，以X7為基礎(chǔ)，依次導(dǎo)入其他變量進(jìn)行逐步回歸，加入X8、X6、X3、X1、X2、X5之后的回歸結(jié)果如表7所示。根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果，剔除了X8、X3、X5這三個(gè)t檢驗(yàn)結(jié)果不顯著的指標(biāo)，同時(shí)，由于X5的系數(shù)不符合經(jīng)濟(jì)意義，予以剔除。

表5 相關(guān)系數(shù)矩陣

表6 Y對(duì)X1、X2、X3、X5、X6、X7、X8的一元回歸分析

表7 逐步回歸結(jié)果

其次，通過以上剔除，目前的變量為X7、X6、X1、X2；在Y=（X7，X6）的基礎(chǔ)上，分別加入X1、X2用普通最小二乘法（OLS）進(jìn)行再次回歸（見表8），Y= （X7，X6，X1）參數(shù)前的符號(hào)不符合經(jīng)濟(jì)意義，同時(shí)系數(shù)t檢驗(yàn)也不顯著，故舍棄該模型。模型Y=（X7，X6，X2）參數(shù)前的符號(hào)符合經(jīng)濟(jì)意義，變量也通過了t檢驗(yàn)，擬合優(yōu)度也再次提高，此時(shí)的回歸模型為：Y=-810.7+0.848X2+4.414X6+0.03871X7，故模型Y=（X7，X6，X1）可確定為最后的回歸模型。

（三）序列相關(guān)性檢驗(yàn)

序列相關(guān)性指的是總體回歸模型的隨機(jī)誤差項(xiàng)之間存在相關(guān)關(guān)系。回歸模型中假設(shè)隨機(jī)誤差項(xiàng)之間無自相關(guān)現(xiàn)象，不同觀測(cè)點(diǎn)之間互不相關(guān)。若多元線性回歸模型存在自相關(guān)現(xiàn)象，則無法采用最小二乘法進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，因此需要檢驗(yàn)?zāi)Ｐ褪欠翊嬖谥韵嚓P(guān)現(xiàn)象。本文利用杜賓沃特森檢驗(yàn)（DW）對(duì)Y=（X7，X6，X2）模型進(jìn)行序列相關(guān)性檢驗(yàn)，得到DW=2.1697，查表可知，大于其臨界值1.75，同時(shí)在回歸方程窗口查看殘差的Q統(tǒng)計(jì)圖，得出該模型不存在序列相關(guān)性。

（四）異方差檢驗(yàn)

異方差性檢驗(yàn)則是為了保證回歸參數(shù)估計(jì)具有良好的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)，在經(jīng)典線性回歸模型中假定總體回歸函數(shù)的隨機(jī)誤差項(xiàng)具有相同的方差，否則則稱線性回歸模型存在異方差。利用R語言中Breusch-Pagan檢驗(yàn)對(duì)該模型進(jìn)行異方差檢驗(yàn)，由輸出的檢驗(yàn)結(jié)果可知：BP=4.1488，df=3，pvalue=0.2458，n*R^2大于卡方的臨界值14.07，所以存在異方差。

本研究通過增加權(quán)重的方式來消除模型中的異方差，先選取權(quán)重W1為殘差的絕對(duì)值進(jìn)行回歸，仍舊未通過檢驗(yàn)；之后再選取權(quán)重W2為殘差的平方，再次進(jìn)行回歸，此時(shí)通過相關(guān)檢驗(yàn)，解釋變量的t值均達(dá)到了理想水平，P值在0.05的水平下也通過了檢驗(yàn)，此時(shí)的R2=0.9879，F(xiàn)值為299.8，異方差消除，模型得到了修正。此時(shí)的模型為：

（五）模型檢驗(yàn)結(jié)果

通過各項(xiàng)檢驗(yàn)和修正后的最佳回歸模型為：Y=-700.7229+0.74547X2+3.80212X6+0.04480X7。通過相關(guān)分析可得，接待入境旅游人次數(shù)（X2）、鐵路里程（X6）、城市居民人均可支配收入（X7）是影響上海市旅游收入最重要的因素。接待入境旅游人次數(shù)的增加，拉動(dòng)了旅游外匯收入的增長；鐵路里程數(shù)增加，表明交通運(yùn)輸體系的完善，說明客運(yùn)量的增加，與旅游收入存在正相關(guān)；同時(shí)，隨著城鎮(zhèn)人均可支配收入的增加，可以刺激居民的旅游消費(fèi)，從而帶動(dòng)旅游產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，增加旅游收入。各變量前面的系數(shù)說明了變量對(duì)旅游收入的影響程度。在其他條件不變的情況下，當(dāng)接待入境旅游人次數(shù)X2每增加1萬人次時(shí)，上海市旅游收入Y將增長0.74547億元；當(dāng)城鎮(zhèn)居民人均可支配收入增加1元時(shí)，上海旅游收入將增加0.04480億元。

五、發(fā)展對(duì)策建議

根據(jù)模型結(jié)果，上海市旅游業(yè)應(yīng)將發(fā)展重點(diǎn)放在大力擴(kuò)展國際旅游市場(chǎng)、加快完善交通運(yùn)輸體系、提高城鎮(zhèn)居民人均可支配收入等方面。

（一）完善旅游產(chǎn)業(yè)體系，擴(kuò)展國際旅游市場(chǎng)

隨著上海城市國際化程度的提升，上海的政治、經(jīng)濟(jì)、文化方面的國際性、世界性水平提高到一個(gè)新的層次，上海已經(jīng)成為亞洲最具有影響力的城市和世界著名的國際城市之一。如何通過利用現(xiàn)有的政策和區(qū)域經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢(shì)，完善旅游產(chǎn)業(yè)體系，樹立都市旅游形象，發(fā)展上海旅游是需要認(rèn)真思考的。上海市憑借其完善的公共服務(wù)體系、傳統(tǒng)與現(xiàn)代相交融的多元文化屬性，逐漸成為都市旅游的代表與象征，因此應(yīng)進(jìn)一步開發(fā)承載量大、社會(huì)效益好的旅游產(chǎn)品，完善旅游產(chǎn)業(yè)體系，提升整體服務(wù)水平。同時(shí)，依托上海市良好的城市形象與綜合經(jīng)濟(jì)水平，大力挖掘上海的都市特色，圍繞都市旅游的系列產(chǎn)品開發(fā)高端的旅游精品，以多種類別、多種形式的旅游產(chǎn)品形成內(nèi)容豐富的旅游產(chǎn)品體系。充分利用大都市的資源優(yōu)勢(shì)，深化各行業(yè)的改革，逐步形成新型業(yè)態(tài)體系。通過搭建電子商務(wù)平臺(tái)，推行網(wǎng)上交易、旅游預(yù)定、信息查詢、虛擬旅游、行程導(dǎo)航、線路設(shè)計(jì)等服務(wù)形式，進(jìn)一步對(duì)旅游飯店業(yè)、旅游景點(diǎn)業(yè)、旅游交通業(yè)、旅游娛樂業(yè)、旅游餐飲業(yè)、旅行社業(yè)等旅游供給側(cè)加以改革創(chuàng)新。構(gòu)造完善的“互聯(lián)網(wǎng)+”旅游品牌，以良好的旅游產(chǎn)品、高質(zhì)量的服務(wù)來升國際知名度與美譽(yù)度，憑借過硬的旅游服務(wù)水平吸引更多境外旅游人群，滿足國際旅客群體多元化需求，提高上海市的旅游影響力，提高旅游收入。

表8 消除多重共線性的結(jié)果分析

（二）完善鐵路運(yùn)輸體系，降低旅游出行成本

交通工具的便利與否是影響人們旅游決策的一個(gè)重要因素，任何旅游者要實(shí)現(xiàn)從定居地到目的地之間的旅行，都必須借助良好的交通運(yùn)輸工具。隨著都市旅游形象的提升，上海需要更高質(zhì)量的旅游交通服務(wù)。上海市應(yīng)提高各旅游景區(qū)的交通便利性。除此之外，根據(jù)游客需求整合旅游線路，完善交通整體服務(wù)質(zhì)量和系統(tǒng)，從而降低游客的出游成本。上海旅游交通的發(fā)展應(yīng)充分利用其政策優(yōu)勢(shì)，全面協(xié)調(diào)各個(gè)交通部門的發(fā)展和合作，建立起以游客為中心，以安全、舒適、快速、便利為目標(biāo)的交通運(yùn)營體系。

（三）提高人均可支配收入，大力促進(jìn)旅游消費(fèi)

適當(dāng)?shù)卦黾映擎?zhèn)居民勞動(dòng)報(bào)酬，能夠減輕居民在旅游消費(fèi)時(shí)的心理壓力。隨著人們生活水平的不斷提高，休閑已成為居民日常生活的一部分，滿足了人們?cè)诜泵Φ墓ぷ魃钪杏鋹偵硇?、開闊視野的需求。作為上海城鎮(zhèn)居民，由于生活工作節(jié)奏快，更加注重旅游的文化休閑特性。由于旅游活動(dòng)滿足是人們精神生活的高層次消費(fèi)活動(dòng)，所以增加城鎮(zhèn)居民人均可支配收入，推廣帶薪休假制度有助于進(jìn)一步刺激居民的旅游消費(fèi)。另外，旅游企業(yè)也可以加大對(duì)旅游產(chǎn)品的宣傳力度，通過微博、微信等平臺(tái)擴(kuò)大旅游產(chǎn)品的觸點(diǎn)，引導(dǎo)潛在旅游者的消費(fèi)需求。在節(jié)假日臨近時(shí)，通過發(fā)放旅游券、代金券，讓利促銷，減輕旅游者的旅游負(fù)擔(dān)。比如一年一度的上海旅游節(jié)，通過不同特色的主題，策劃節(jié)事節(jié)慶活動(dòng)，營造旅游氛圍[11]。提供一系列旅游優(yōu)惠，可以極大地促進(jìn)旅游消費(fèi)，轉(zhuǎn)變居民旅游消費(fèi)觀念，帶動(dòng)旅游經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

[1]張廣瑞.中國旅游發(fā)展筆談[J].旅游學(xué)刊，2008（5）：6.

[2]張毓，孫根年，薛佳.東部沿海國內(nèi)旅游發(fā)展的動(dòng)態(tài)實(shí)證研究[J].旅游論壇，2010（6）：782-788.

[3]許建國.對(duì)國內(nèi)旅游收入影響因素的實(shí)證分析[J].漯河職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào)，2009（5）：92-94.

[4]劉蕤.河南省旅游收入影響因素的計(jì)量分析[J].周口師范學(xué)院學(xué)報(bào)，2013（3）：120-123.

[5]薛媛.基于多元回歸模型的中國旅游收入影響因素研究[J].科技和產(chǎn)業(yè)，2013（11）：118-123.

[6]方夢(mèng)園.重慶市旅游總收入的影響因素分析及對(duì)策建議[J].經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊，2013（4）：195-196.

[7]鄢慧麗，熊浩.我國旅游收入與GDP之間關(guān)系的協(xié)整分析[J].華中師范大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2014（1）：136-141.

[8]聶曉慶.國內(nèi)旅游收入影響因素的計(jì)量分析[J].經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊，2014（15）：217-219.

[9]蔣蓉華，周久賀.基于灰色關(guān)聯(lián)分析的國內(nèi)旅游收入影響因素研究[J].商業(yè)研究，2010（8）：203-206.

[10]王占祥.我國國內(nèi)旅游收入的影響因素分析[J].商場(chǎng)現(xiàn)代化，2008（36）：239.

[11]吳佳佳，范穎一.上海會(huì)展旅游業(yè)的發(fā)展對(duì)策研究[J].無錫商業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào)，2008（1）：21-23.

（編輯：趙劉徐永生）

A Study of Influencing Factors of Tourism Revenues in Shanghai Based on Multiple Regression Analysis

LIN Xia1，PANG You2，YU Hai-bin1
（1.College of Management,Shanghai University,Shanghai 200444;2.College of Tourism,Huaqiao University, Quanzhou 362021,China）

According to the 1999-2013 statistical data of Shanghai collected from relevant yearbooks,this paper constructs a system with eight evaluation indexes which are then tested with R software,and finally tests the model using multiple linear regression analysis.The result shows that the number of inbound tourists,railway mileage and per capita disposable income of urban residents have the greatest impact on the total tourism revenues of Shanghai.After analyzing the research findings,the paper proposes some suggestions.

multiple regression analysis;tourism revenues;influencing factors;R software

F 592.7

A

1671-4806（2017）03-0053-06

2017-03-03

華僑大學(xué)研究生科研創(chuàng)新能力培育計(jì)劃資助項(xiàng)目“華僑在祖籍地的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)與來華商貿(mào)旅游活動(dòng)的關(guān)系研究：以泉州僑鄉(xiāng)為例”（1511308022）

林霞（1992—），女，福建福州人，碩士研究生，研究方向?yàn)槁糜纹髽I(yè)管理；龐佑（1993—），男，福建福州人，碩士研究生，研究方向?yàn)閰^(qū)域旅游發(fā)展戰(zhàn)略；俞海濱（1968—），男，江蘇揚(yáng)州人，副教授，博士，研究方向?yàn)槁糜纹髽I(yè)、度假區(qū)開發(fā)管理。