基于中国出境旅游市场影响因素的多元线性回归分析

随着中国经济的持续增长和国民收入水平的迅速提高， 中国出境旅游的发展出现了前所未有的变化，中国潜力巨大的出境旅游市场已引起全球瞩目。为了做好进一步的市场预测和实施正确的营销策略，本文采用基于相关性和多元回归分析方法，分析我国出境旅游市场各项影响因素的关系，为有关决策提供理论依据。

一、引言

随着人均可支配收入和闲暇时间的增加，带薪休假制度和法定节假日等相关政策的实行，2003年中国出境旅游者人次超过2000万人次，比上年增长21.8%，首次超过日本，成为亚洲最大的旅游客源输出国。中国公民出境旅游的需求日益强烈，中国出境旅游业随之迅猛发展。

二、国内外研究现状

对异军突起的出境旅游，学者们给予了高度的关注，相关的研究主要集于3个方面： 出境旅游消费数量及其影响因素；我国公民出境旅游消费特征；出境旅游的经济影响及其规制。出境旅游消费数量及其影响因素的研究主要采用计量分析方法进行。杨军（2006）认为我国近年出境旅游人次的高速增长是一种“补涨性”增长，“出境旅游的迅速发展是我国现阶段宏观经济发展的必然结果，有助于我国旅游经济体系的完善”。厉新建（2006）在回顾了我国出境旅游市场规模、结构、时间模式、消费水平等方面的变动后进行了短期市场规模预测，认为初期的高消费现象将随着市场的成熟而渐趋理性，未来我国公民的出境旅游以团队出境为主并快速推进自由行的模式。

三、用SPSS进行研究分析

（一）搜集数据

本研究搜集了2003年至2012年中国居民出境旅游统计数据及其相关变量的情况。

（二）建立指标体系

我国出境旅游市场影响因素采用四元回归分析模型，多元线性回归方程为：，其中，、、、、为待定系数，Y为中国居民出境旅游人数，为人均国内生产总值（人均GDP），为城镇居民人均消费性支出，为汇率，为进出口总额。

（三）相关分析与检验

由表1可知，Y与X1的相关系数r=0.988，说明Y与X1呈正线性相关关系，且相关性特别显著。同样，Y与X2、X4也是呈高度的正线性相关关系，且与X3呈显著的负线性相关关系。

经模拟拟合优度检测，多重相关系数R=0.996和判定系数R?=0.991，二者都接近于1，修正的判决系数为R?=0.985，所以该回归模型的拟合效果较高。经方差检测后，F值为145.240，若给定显著性水平α=0.05，显著性概率值P=0.000〈α=0.05，说明该四元线性回归方程高度显著。

由表2可知，在回归系数的显著性检验中，常数项为-14391.541，标准误差为4987.424，显著性概率P=0.034〈α=0.05，说明常数项对Y的影响很显著，但X1和X4的显著性概率都比较高，说明二者对Y的影响不是很显著，而X2和X4的显著性概率P分别为0.405和0.031，相对而言，这两个系数对Y的影响比较显著。由此可得到我国出境旅游人数与各相关变量的多元回归方程为：

四、建议

（一）合理调整出境旅游管理政策， 大力整顿秩序。中国政府应继续开放新的旅游目的地，引导公民将目光投向更远的国家和地区，及时满足公民不断出现的新的出境旅游需求，尽快出善的规范出境旅游经营的政策法规，建立完善的监督和管理机制。

（二）积极引导出境旅游消费行为， 适时拓展多元化方式。针对出境旅游者非理性的消费方式和单一的出境旅游方式，可为旅游者提供旅游目的地信息搜索渠道，便于旅游者了解旅游目的地的特色商品和当地消费水平，避免旅游者盲目购物。

（作者单位：天津外国语大学）