度深度都远远不能适应经济发展和人民生活水平提高的需要。随着市场经济的发展和人民收入水平的
进一步提高，人民对旅游业在国民经济中的地位和作用越来越重要。因此，研究和探讨我国国内旅游
业发展的现状具有十分重要的实际意义。本小组从国家统计局网站上进行了数据的收集，从计量经济
关键词：交通条件；城市基础设施；对旅游的消费能力
一、背景
随着国民经济的发展，旅游在人们的日常生活中占据着越来越重要的地位，这也让我们思考影响旅游业发展的因素。中国对外开放的进一步扩大，将为我国旅游业在国际市场和世界舞台更好地发挥作用，创造更为有利的条件；中国政通人和，社会，将成为世界上最安全的旅游目的地之一；随着对现行休假制度的完善和带薪休假制度的落实，将形成巨大的国内旅游消费市场。尽管当前面临百年不遇的国际金融危机，但我们经济社会发展的战略机遇没有发生逆转，我国旅游业发展仍属于上升期。基于以上分析，中国旅游业将进入一个新的发展阶段，并呈现一系列鲜明的特征。
二、思路及目标
对此，作者收集了多方面的数据，从计量经济学的角度出发，分析建立模型，得出最后的结果。在确定课程论文后，对旅游发展影响因素进行了初步归类，确定了相关影响因素共15个，分别是国民总收入、铁路营业里程、轨道交通运营数、公交运营线路总长度、公共交通车辆运营数、公路里程、民用汽车拥有量、民用航空航线数、旅客运输量、环境污染治理投资总额、城市环境基础设施建设投资额、公共厕所数量、道路清扫保洁面积、居民消费价格指数、及文化文物机构数。其中，对旅游业影响最大的国民总收入。
（一）数据收集与整理。根据上述思路，收集数据，然后通过R语言运算这些数据，发现表中有x6、x8、x9三项数据是不能用以分析的，同时发现这几项因素是同一个类型，还有几项不具有分析可行性，所以在相关性分析的时候不具有意义。经过研究，最终确立了x1、x2、x7、x10、x11、x16等6项影响因素，即国民总收入、铁路营业里程、民用汽车拥有量、环境污染治理投资总额、城市环境基础设施建设投资额、公共厕所数量等6项影响因素。
（二）数据分析。对所选取的六个变量进行自相关性检验，由检验结果可知，不存在任何相关性。于是对选取的6个变量进行回归分析。观察p值可以看到，方程很显著，但是参数不显著，六个变量中仅有x1与y有一定的相关性，其他五个变量相关性不明显。于是对原方程进行回归修正得到方程。通过观察结
果发现除了I(x1^2) 项外均相关度很高，故删除I(x1^2) 项得到方程Y= x1 + x2 + I(x2^2)并对其再进行回归分析。可以看出方程很显著，变量也很显著，每一个变量的相关度都极高，接下来做异方差检验，采用bp检验和ncv检验。由检验结果可以p值很大，故存在异方差性，于是进行异方差修正。接下来采用DW检验方法，最后是强稳健性回归检验。
于是得到最终方程
y=5590.6981+0.0066x1-1176.9594x2+55.5907I(x2^2)
（三）分析结果
1.最终模型为：y=5590.6981+0.0066x1-1176.9594x2+55.5907I(x2^2)
由以上模型可知，我国国内旅游游客人数Y与国民总收入X1、铁路营业里程X2距离密切相关。
2.由模型估计结果得知，国民总收入对国内游客的影响最大，因此需要大力发展经济，提高国民收入，为旅游消费提供雄厚的物质基础。同时旅游是综合性消费行为，具有很强的消费关联性，可以为相关领域的从业者提供更多的收益。国民收入的不断提高，是旅游消费不断增长的推动力，有助于旅游业的大力发展。
从模型估计结果来看，国内旅客人数和铁路里程呈二次函数的关系，可以得出结论：只顾着提高铁路里程距离并不是增加旅游人数的最有效方式。铁路里程的增加对旅游人数的增加有一定影响，但是旅游人数的增加还受到其他诸多因素的影响。
参考文献
[1]高婧.浅析影响乡村旅游发展的诸多因素[J].山西农经.2018（4）：54-61.
[2]张辉，耿成轩，谢申祥.中国旅游产业发展的人口因素分析[J].数字的实践与认识.2018.
[3]黄文霞李民基于SPSS数据分析的影响旅游地区发展的主要因素分析[J].软件.2019.
（作者单位：湖北工业大学）
我国旅游业发展影响因素的分析
佟佳宏科
◆
指标国内游客(百万
人次)国民总收入
(亿元)
李民基铁路营业里程
(万公里)
民用汽车
拥有量(万辆)
环境污染治理
投资总额(亿元)
城市环境基础设施
建设投资额(亿元)
公共厕所数量
(座)
时间y x1x2x3x4x5x6
2017年500181846112.720906.679538.956085.75136084 2016年444073707412.418574.549219.85412.02129818 2015年4000683390.512.116284.458806.34946.8126344 2014年3611642097.611.1814598.119575.55463.9124410 2013年3262588141.210.3112670.149037.25222.99122541 2012年29575373299.7610933.098253.465062.65121941 2011年2641483392.89.329356.327114.034557.23120459 2010年2103410354.19.127801.837612.195182.21119327 2009年1902347934.98.556280.615258.393245.06118525
环渤海经济瞭望 │ 2020.151
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