2.5.3 偶然性的灾害：

　　从数据中我们可以看出偶然性的灾害会影响国内旅游收入， 如20xx年突如其来的SARS病毒导致的传染性的疾病使得20xx年的国内旅游消费收入较20xx相比明显的下降。这些因素由于数据搜集等原因不易度量， 故将其归为其他因素， 在本文中用随机扰动项u表示。

　　基于以上分析， 初步建立模型为：

　　3、数据的收集

　　本文收集了我国1996-20xx年我国国内旅游收入的相关数据。

　　4、模型的估计与调整

　　用最小二乘法， 利用Eviews软件进行多元线性回归可得估计结果如下：

　　4.1 统计检验：

　　拟合优度：R2=0.9980, 修正的可决系数为R2=0.9974, 说明模型对国内旅游收入的解释程度高达99.8%, 表明模型对样本拟合得很好。

　　F检验：在给定显着性水平α=0.05下， F=1853.275, 大于临界值3.06, 其P值0.000000, 也明显小于α=0.05, 说明回归方程显着， 即“国内旅游人数”“国内生产总值”“国内旅游人均花费”“公路里程”变量联合起来确实对“国内旅游收入”有显着的影响。

　　T检验：各个解释变量的回归系数的t检验的P值均小于0.05, 表明各解释变量对国内旅游收入 （Y） 有显着影响。

　　但由于变量X2、X4的符号为负， 就是说经济增长与交通的发展反而会使我国旅游收入减少， 这明显与理论分析和实践检验不符合， 表明可能存在多重共线性， 现对其进行计量经济检验：

　　4.2 计量经济检验

　　多重共线性检验：由于选择的解释变量过多， 所以在进行模型估计前， 应对各个解释变量与被解释变量之间的关系进行分析， 以及分析解释变量之间的相关程度， 利用COR命令进行相关系数检验， 得出相关系数矩阵如下：

　　通过计算表明， 各解释变量都与被解释变量之间高度相关， 且解释变量之间也是高度相关的。为了消除重共线性， 将各变量进行对数变换， 对Y、X1、X2、X3、X4分别取对数， 采用OLS法估计模型参数， 得出模型估计结果为：

　　对双对数模型检验后发现模型中的两个解释变量还不满足t检验时的显着性水平， 同时还存在多重共线性问题， 所以需要对该模型进行改进， 在双对数模型中将解释变量X2与X4去除， 再用OLS法重新估计模型得到：

　　4.3 统计意义检验：

　　拟合优度：R2=0.9999, 说明模型对国内旅游收入的解释程度高达99.99%, 表明模型对样本拟合的非常好。

　　F检验：在给定显着性水平α=0.05下， F=14864801, 其P值0.000000, 也明显小于α=0.05, 说明回归方程显着， 即“国内旅游人数”“国内旅游人均花费”、变量联合起来确实对“国内旅游收入”有显着的影响。

　　T检验：各个解释变量的回归系数的t检验的P值均小于0.05, 表明各解释变量对国内旅游收入 （Y） 有显着影响。

　　4.4 经济意义的检验

　　经检验， 国内旅游人数每增加1%时， 国内旅游收入会增加1.0005%;国内旅游人均花费每增加1%时， 国内旅游收入会增加0.9986%.国内旅游人数与国内旅游人均花费都与国内旅游收入成正相关关系， 符合经济学的一般规律。

　　4.5 计量经济学检验：

　　（1） 自相关检验：给定显着性水平α=0.05下， 查DW表， 当n=20, k=2时， 得下限值dL=1.100, 上限值dU=1.537.

　　因为DW统计量为1.4289, dL

　　（2） 异方差检验。从White检验知n R2的P值明显大于0.05, 所以模型不存在异方差性。

　　所以本文的最终模型估计结果为：

　　该模型表示， 国内旅游人数每增加1%时， 国内旅游收入会增加1.0005%;国内旅游人均花费每增加1%时， 国内旅游收入会增加0.9986%.

　　5、结论与建议

　　由于因素选择以及模型设定等问题， 通过计量分析可知国内旅游人数与国内旅游人均花费是影响我国国内旅游收入的最主要、最显着的因素， 并且二者均与国内旅游收入是成正相关的， 所以为了提高国内旅游收入， 提出以下建议：

　　5.1 国内旅游人数：

　　为了吸引更多的人进行旅游消费， 我国旅游企业可以对旅游客源目标市场进行细分， 因地制宜， 根据不同地区的旅游资源设计出适合不同层次的旅游消费者的产品线， 将旅游产品及其价格差异化， 来满足我国不同层次消费者的'需求。同时， 旅游业需要不断地推出新的旅游产品， 如分时度假旅游、古村、古镇与古院落整体开发的旅游、会展与生态旅游等， 以此增强人们旅游的乐趣， 吸引更多的人进行旅游消费， 来促进我国旅游业的蓬勃发展。