董军妍 王志强

摘 要：河南省自2008年采取“旅游立省”战略，旅游业为促进中原地区经济增长作出了重要贡献。本文首先研究河南省旅游经济收入的6个影响因素，并分析6个影响因素与河南省旅游收入之间的相关关系;其次建立多元线性回归模型定量分析6个因素对河南省旅游收入的影响;最后运用时间序列对河南省未来5年旅游经济收入发展进行预测并提出建议。

关键词：河南省旅游业收入;相关关系;多元线性回归模型;时间序列模型;预测与建议

中图分类号：F592 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2021）01（b）--04

河南省地处中原，历史悠久，文化底蕴深厚，旅游资源丰富，交通便利;自2008年采取“旅游立省”战略以来，河南旅游产业规模不断扩大，旅游总收入逐年增加，成为促进河南省发展的主要产业之一;然而与有同样背景的陕西省比[1～3]，河南旅游产业发展存在的问题使得旅游经济效益仍未达到理想状态。本文通过查阅相关研究成果[4～6]提出影响河南旅游经济收入的6个主要因素，总结得出河南旅游业发展所遇到的问题，并依托统计学相关理论预测出河南旅游业未来的经济收入，以期为河南省旅游业未来更好地发展制定相关策略。

1 数据来源与处理

根据數据的可获得性、完整性和准确性，本文选取2010—2019年（2019年的相关数据未公布）河南省统计年鉴[7]和中国统计年鉴[8]数据，同时依照2010—2018年河南省的国民经济和社会发展统计公报数据[9]进行相关计算。本文分别选取河南省国内旅游人数X1、旅行社数X2、星级饭店数量X3、城镇居民人均可支配收入X4、河南省4A级旅游景区总数X5、河南省的交通里程X6（交通里程为河南省每年公路交通里程、铁路交通里程、内河航道交通里程及航空运输吞吐量进行相加得出的总数据）6个影响因素作为自变量，河南省国内旅游收入Y为因变量，并针对上述变量建立回归方程进行分析研究;最后，通过时间序列分析对河南省旅游业国内收入的未来5年状况进行预测。

2 分析方法

2.1 相关性分析

为准确度量变量之间的关系强度，需要计算相关系数。相关系数是根据样本数据计算的度量两个变量之间线性关系强度的统计量，样本相关系数r见式（1）。

相关系数r的绝对值在0.8～1.0，表明两个变量之间线性关系是极强相关;在0.6～0.8是强相关;在0.4～0.6是中等程度相关;在0.2～0.4是弱相关;在0.0～0.2则是极弱相关或无相关。

2.2 多元线性回归模型

为了研究河南省国内旅游收入与其影响因素的关系，建立的回归模型方程为：

其中β0是常数，β1，β2，β3，…βk是回归系数，X1，X2，…Xk是自变量。

该方程表示的含义是当其他因素不变的情况下，自变量Xk变化一个单位时，旅游收入E（y）会上升或下降βk。

2.3 时间序列分析和预测

时间序列分析是根据已有的历史数据对未来一段时间进行预测的一种统计方法。其一般回归方程?=a+bt，如果时间序列两端预测结果有高于趋势线的数值，这表明可能存在非线性趋势，需用拟合二阶曲线方程?=a+bt+ct2再进行预测。

3 结果与分析

3.1 收入增长率结果分析

根据本文中的数据来源建立表1，并算出河南省收入的同比增长率。

对比表1国内旅游收入发现，河南省2010—2018年国内旅游收入处于不断上升的趋势，但国内收入同比增长率呈波动上升趋势;2014年、2016年国内旅游收入增速较慢，究其原因和2014年河南开始的旅游产业转型升级密不可分。这与郭二艳[10]提出为了实现河南文化产业转型升级，必须提高城市知名度和基础设施建设，实现旅游主体的多元化发展结论相符;而2016—2018年较高的收入增长率也反映出2014年开始的文化产业转型升级有助于推动河南省旅游收入的提高。

3.2 相关性结果分析

河南省旅游收入由表1可知主要依靠国内旅游收入，现选取2010—2018年河南省国内旅游人数X1、旅行社数X2、星级饭店数量X3、城镇居民人均可支配收入X4、河南省4A级旅游景区总数X5、河南省的交通里程X6，6个影响因素作为自变量，与国内旅游收入Y作为因变量如表2所示。分析表2数据得到河南省国内旅游收入的相关矩阵，如表3所示。根据表3可知，Y与X1、X4、X5、X6之间相关系数0.8≤|r|<1，因此它们呈高度相关;其中Y与X1相关系数最大，关系最强。Y与X2相关系数0.4<|r|<0.6两者中度相关;此外Y与X3的相关系数r<0，两者呈负相关关系。故可以看出Y与每个系数X间的相关性强弱有一定的差异性，各变量间的相关系数差异性也较大，因此该模型应该不存在多重共线性，不需要剔除变量。

3.3 多元线性回归结果分析

根据回归模型式（2）用Excel对表2数据进行回归分析，得到表4。

由表4可知significance F=0.000252249，将其与显著性水平α=0.05进行比较，得到significance F=0.000252249<α=0.05，故河南省国内旅游收入与其他6个变量的线性关系显著。此外，除了β1的P-value 0.011686<α=0.05，其余各个自变量对应的P值均大于0.05，因此除国内旅游接待人数之外，其余因素对河南省国内旅游收入关系不显著。

将表4中相关数据代入回归模型式（2），得到Y与X1、X2、X3、X4、X5、X6的多元线性回归方程：

分析回归方程可得以下结论：

（1）国内旅游人数X1和旅行社数X2与河南省内旅游收入呈正相关。其实际意义为在其他5个自变量不变时，国内旅游人数每增加1万人次，河南省的旅游收入平均上升0.1260亿元;旅行社数增加会刺激旅游，每增加1个旅行社，平均会带来2.8531亿元的旅游收入。

（2）河南省星级饭店数量X3、4A风景区总数X5、区域内交通里程X6与省内旅游收入呈负相关。在其他自变量不变的情况下，这三个因素的增加反而导致省内旅游收入的下降。星级饭店每增加1个平均减少旅游收入2.2814亿元;4A风景区每增加1个则会导致河南省的平均旅游收入迅速减少8.0997亿元;河南区域内交通里程每增加1万公里，平均减少旅游收入54.3771亿元。

（3）河南区域内城镇居民人均可支配收入X4对河南省内旅游收入影响较小。

3.4 时间序列结果分析

设自变量时间为t，以2010年为基年t=1，2011年t=2，以此类推自变量时间t;河南省国内的旅游收入为Y，根据表1中2010—2018年河南省国内旅游收入，对t和Y根据公式?=a+bt进行线性回归分析，得出Excel输出的国内旅游收入回归分析表（形式如表4所示），把回归分析表中相关数据代入回归公式?=a+bt，在α=0.05的显著性水平下得到线性回归方程为： ?=1271.6667+678.2t，回归系数检验的Significance F=2.07E-06<α=0.05，判定系数R2=0.9663，这表明线性关系显著，国内旅游收入存在线性趋势;河南省实际国内旅游收入及其线性趋势如图1所示。

从图1可以看出，时间序列两端河南省国内旅游收入实际值有高于趋势线的数值，因此对国内旅游收入趋势需进行拟合二阶曲线，将上述相应的t和Y代入公式?=a+bt+ct2，进行线性回归分析，得出Excel输出的二阶曲线回归分析表（形式如表4所示），把回归分析表中相关数据代入回归公式?=a+bt+ct2，在α=0.05的显著性水平下得到的线性回方程为：?=2101.6470+200.5378t+50.8151t2，回归系数检验的Significance F=4.4876E-06<α=0.05，判定系数R2=0.9835大于直线的R2=0.9663，这说明二阶曲线的拟合效果要比直线显著;河南省国内旅游收入二阶拟合趋势，如图2所示。

由于河南地處中原、纬度偏低、恶劣天气较少，故河南省国内旅游收入不存在季节性。根据上述河南省国内旅游收入二阶拟合趋势比直线趋势的拟合度要高，因此采用非线性趋势方程?=2101.6470+200.5378t+50.8151t2对未来五年内河南省国内旅游收入进行预测。将t=1，2，.....9带入上述方程得到2010—2018年河南省国内旅游收入的预测值，其与实际值之差为残差，并将t=10，11，....，14带入上述方程得到2019—2023年河南省国内旅游收入的预测值，有关数据如表5所示，其趋势如图3所示。

由时间序列预测图3可知，河南省旅游前景光明，国内旅游收入存在线性逐年上升趋势且整体发展趋势较好;河南省国内旅游收入预计到2023年为14868.9358亿元，比2018年增加近两倍。

4 结语

为了进一步推动河南省国内旅游收入的提高，还需要做好以下方面。

4.1 发挥政府作用，加强政府引导旅游产业整合

应继续发挥政府的作用，推动当地基础设施建设，确立“旅游立省”的战略，通过政策优惠宏观调控河南省旅游业的发展。

4.2 加大宣传力度，打造旅游名片

河南省需要借鉴陕西省的宣传措施，发挥开封、洛阳等古都的旅游吸引力，开发特色旅游线路，打造文化旅游的区域名片并利用新媒体等加大宣传力度，提高河南省旅游的国内、国际知名度，从而推动旅游收入增加。

4.3 完善基础设施建设，全面均衡开发

河南省需加强基础设施建设，提高省内旅行社的数量和质量;还需政府和相关企业及时调整开发措施，在完善省内的交通路线上不能盲目扩张修路以及盲目追求提高4A景区的数量;政府还需统筹各地旅游资源，有规划的战略性开发打造河南文化旅游区，使河南省国内旅游收入达到预期目标。

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