北京市旅游業(yè)發(fā)展的策略探究

喬晶+劉偉霞

【摘要】隨著我國對外開放的逐步深入和經(jīng)濟(jì)水平的進(jìn)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(jì)因素進(jìn)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(jìn)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(fèi)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(fèi)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(dá)2636萬人，比去年增長0.27%；入境過夜游客量達(dá)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(dá)36.11億人，同比增長10.67%；全年旅游總收入達(dá)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(shí)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(jì)因素方面考慮，由于北京市各區(qū)縣的經(jīng)濟(jì)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(fèi)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(yùn)用SPSS進(jìn)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(yùn)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(xiàn)率和它們的累計貢獻(xiàn)率及因子載荷矩陣，由特征根貢獻(xiàn)率及累計貢獻(xiàn)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(xiàn)率達(dá)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(fèi)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(dá)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(jìn)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(yàn)。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(jìn)行剔除，則新的回歸方程為：Y=0.993y1.

經(jīng)檢驗(yàn)，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(jì)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(fèi)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(fèi)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(jìn)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(jìn)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(fèi)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(jìn)行旅游消費(fèi)，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(fèi)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(fèi)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(jì)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(dá)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(dá)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(xiàn)

[1]郭顯光.如何用SPSS軟件進(jìn)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(jì)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(jì)統(tǒng)計分析。