我国居民旅游消费的比重分析(论文正篇)

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1、我国居民旅游消费的比重分析前言旅游业是兼具经济功能与社会功能，集传统与现代，生产性与生活性，劳动密集与资金、知识密集型等特征于一体，具有明显比较优势的服务业.随着人们物质文化生活水平的日益提高，旅游已经成为人们的主要休闲方式。在国际旅游市场竞争日益激烈和国内旅游需求日益增长的情况下，国内旅游逐渐在我国的旅游市场上占据重要的地位。在扩大内需的背景下旅游产业也成为我国新的经济增长点，旅游消费占国内生产总值的比重稳步上升，旅游业已经成为我国目前经济发展面临的新课题和拉动国内需求的新动力。因此，研究居民的旅游

2、消费行为,对于有效地引导旅游需求,开拓国内旅游市场,具有一定的实践意义.。一、影响因素分析旅游消费作为一种消费行为，同时受到经济因素和非经济因素两方面的影响。1　主要考虑经济因素的旅游消费理论模型的设定经济因素主要有以下两个方面：（1）居民人均可支配收入居民收入水平决定着其旅游消费的水平及潜在的旅游者是否能够实现旅游.在现实生活中，影响各个家户消费的因素很多，如收入水平、商品价格水平、利率水平、收入分配状况、消费者偏好、家庭财产状况、消费信贷状况、消费者年龄构成以及制度、风俗习惯等.凯恩斯认为，这些因

3、素中有决定意义的是家户收入.根据凯恩斯提出的消费理论，关于收入和消费的关系，存在一条基本心理规律：随着收入的增加，消费也会增加，但是消费的增加不及收入增加的多，即边际消费倾向递减.（2）居民消费价格水平物价水平会影响居民的消费行为.当货币收入（名义收入）不变时，若物价上升，人们的实际收人下降，进而会降低人们的实际购买能力，抑制消费.所以，人均旅游消费与消费价格水平应呈相反方向变动.1.1人均可支配收入的影响模型验证采用的是时间序列数据。数据选取于2003-2007年的有关统计资料，这是因为：第一，我国

4、居民自费旅游在进入新世纪后才迎来了蓬勃发展。而在此以前，不管是在经济上、在闲暇时间上，还是在旅游产品的供给方面，均不满足大众旅游所需要的条件。第二，我国旅游统计的标准化、规范化在2000年之后方才逐渐完善。表12003-2007年我国城镇居民当年旅游消费支出与当年人均可支配收入及当年国内生产总值（GDP）数据年城镇居民城镇居民GDP人均可支配收入国内旅游份Yf（元）人均花费Ct（元）（亿元）20038472684.911669420049422731.8136515200510493737.11823

5、21200611759766.4209407200713786906.93246619注：以上数据摘自历年《中国国民经济与社会发展公报》及历年《中国旅游年鉴》(1)旅游消费与现期可自由支配收入的关系根据上表数据，用模型Ct=+Yf拟合得到的现期可自由支配收入与现期旅游消费支出的函数关系为：Ct=348.9445+0.038612Yf；调整后的可决系数，加之F检验值为：F=28.27888，取a=0.05，查表得知：，以上两点说明上述模型显著。t检验值分别为：4.390843，5.317798，取显著性

6、水平=0.05，可知及对应的P值分别为0.0219、0.0130，均小于0.05，说明两解释变量及均显著。检验结果表明，用短期或现期可自由支配收入作为同期旅游消费支出的解释变量是合理的。(2)旅游消费与GDP的相关关系影响旅游消费的因素很多，但从根本上来说，社会生产力发展水平是其关键性决定因素。衡量社会生产力发展水平的指标常常用GDP表示。对旅游消费而言，GDP代表的是一个综合性指标。它既包含外界所能提供的旅游消费所需要的环境完善程度，又包含GDP造就的旅游容量，其中的人均GDP还包含居民的旅游需求量

7、。在工业化的国家中，其GDP指标越高，相应的交通运输、信息传递等基础公共设施越完善，国民的富裕程度越高。根据上表数据，用模型Ct=+GDP模拟得到的方程为：Ct=511.3274+0.01425GDP，调整后的可决系数，加之F检验值为：F=11.93541，取a=0.05，查表得知：，以上两点说明回归方程显著。t检验值分别为：6.719567，3.454766，取显著性水平=0.05，可知及对应的P值分别为0.0067、0.0408，均小于0.05，说明两解释变量及均显著，因此上述模型合理。由此可见，

8、旅游消费与反映社会经济发展指标的GDP之间相关性较高，这与旅游经济学中关于旅游需求与社会经济发展程度的关系是一致的。但也要看到旅游消费与GDP的相关关系不如旅游消费与现期可自由支配收入的关系紧密，因为现期可自由支配收入对旅游消费影起直接作用，而国内生产总值GDP需要经过税收、初次分配、二次分配等多个环节才能成为国民的可支配收入，因而作用较为间接。由于GDP与当期可自由支配收入也有较为紧密的联系，因此将旅游消费与现期可自由支配收入及当期GDP共同作回归分析