1引言
1.1研究背景
旅游业是第三产业的重要组成部分，是世界上发展最快的新兴产业之一，被誉为“朝阳产业”。近几年来，随着我国社会经济的快速发展，人们的生活水平有了很大提高，城乡居民普遍开始关注和重视自己的生活质量。从而度假、休闲等旅游需求急剧增加，国内旅游业的发展如火如荼，在一定程度上也带动了云南省旅游业的发展。因此，很有必要对旅游业消费的影响因素进行分析，从而更好地促进云南旅游业的蓬勃发展。
1.2研究目的皎月rq技巧
随着社会的发展，旅游业能够满足人们日益增长的物质和文化的需要。通过旅游使人们在体力上和精神上得到休息，改善健康情况，开阔眼界，增长知识，推动社会生产的发展。各级政府和管理部门也不断加大对旅游业的投资力度，以保证其蓬勃发展。为了加强对云南省旅游业的定量理解，需要更加全面地分析探究影响其旅游业发展的因素。
1.3研究方式
本文通过对近几年一些可能影响因素的数据的收集、整理，并运用计量经济学的回归方法，建立了回归
方程的模型来评估这些影响因素对云南省旅游业发展的影响，并结合云南省旅游业发展的实际情况，对这些影响因素进行评估分析。
1.4 研究意义
旅游业的发展以整个国民经济发展水平为基础并受其制约，同时又直接、间接地促进国民经济有关部门的发展，随着社会的发展，旅游业日益显示它在国民经济中的重要地位，把旅游业培育成为国民经济的战略性支柱产业和人民众更加满意的现代服务业的战略目标，要求我们必须加快改革创新，加强统筹协调，加大力度推动旅游业大发展。云南省作为我国的旅游大省，全力推进旅游改革，加快旅游业转型升级。因此，全面深刻的分析影响云南省旅游业发展的因素，有利于更好的深化其旅游业的改革创新。
2 文献综述：
2.1国内外研究现状
在查阅到的文献[1－15]中，庞皓在文献[1]中主要研究了如何建立回归模型、模型检验与修正的方法并且研究如何用EViews软件进行模型的建立以及如何进行模型的检验与修正；蒋丽丽在文献[2]中基于长沙、广州、青岛和杭州等六个城市分析研究了旅游景点数量，城市基础设施以及服务业人力资源对旅
游业的发展有着显著的正向影响；贾晗睿在文献[3]中研究了国内旅游人数和国际旅游外汇收入是影响我国国内旅游收入的主要因素；傅慧连，蒋效宇在文献[4]中利用灰关联度分析理论，分析了不同因素对我国在线旅游市场的影响程度，从而为我国发展在线旅游业提供相关参考；温和、朱嘉斌在文献[5]中分析了国内城镇居民可支配收入对长沙旅游收入的影响具有短期波动性；钱兴多，莫国芳
在文献[6]中研究了以云南省的旅游业总收入、国内旅游收入、入境旅游收入数据为基础，分析了云南省旅游业发展的时空格局演变；张一鸣在文献[7]中研究了在一带一路”战略背景下云南旅游业发展的机遇和挑战，在此基础上提出了云南旅游业融入带路战略实现旅游业跨越式发展的对策；宋侃在文献[8]中探究了近年来云南旅游业的融资模式的历史、现状及演变规律，并对所要选择的融资模式提出了合理的建议；韦明体，赵明，王霞余，宏刚在文献[9]中研究了开发云南省旅游人力资源的现状和必要性；姚延波，刘亦雪在文献[10]中研究了旅游市场秩序对旅游业重要性，为政府和企业规范旅游市场秩序提供理论指导，以推进我国良好旅游市场秩序的构建和演进；童碧莎在文献[11]中分析了我国旅游市场秩序的发展状况、评价及相关措施；吕宛青、张冬、李露露、杜靖川在文献[12]中分析了云南省旅游市场秩序存在的问题就，并从旅游投诉机制、导游管理、旅游购物、游客教育、旅游目的地形象维护五个方面提出相应的建议；张苗荧在文献[13]中提出要推动旅游业由高速向高质量发展，推动旅游业转型升级；张文娟在文献[14]中研究了旅游业转型升级的重要性和云南省旅游业转型升级过程中存在的问题、新的历史时期的新目标以及相关策略；张佳佳在文献[15]中报道了省委省政府针对云
南省旅游市场存在的突出问题，决定对传统的发展理念、发展方式和发展模式进行根本变革和创新，从四大方面、十九项举措彻底整治旅游市场全力推动"旅游革命"，努力实现云南旅游业高质量发展，把云南打造成为世界级旅游目的地。
2.2国内外研究现状评价
目前，很多国内外的学者对云南省旅游业的影响因素的研究都在不同方面取得了显著的成绩，云南省作为我国的旅游大省其旅游业的发展在很大程度上关乎着其经济发展水平和政府的财政收入。云南省旅游业在快速发展的过程中也存在许多问题，为了应对和解决这些问题，也是为了促进其旅游业更好更快的发展，有必要进一步分析研究影响云南省旅游业发展的因素。
2.3提出问题
随着旅游业的快速发展，旅游业已成为全球最具活力的产业。旅游业的发展以整个国民经济发展水平为基础并受其制约，同时又直接、间接地促进国民经济有关部门的发展。旅游人数、居民人均旅游支出、省内公路里程、住宿业法人企业数等因素与旅游业的发展息息相关。所以，要推动国民经济又好又快的发展，探究旅游业发展的影响因素势在必行。
3模型建立与求解
3.1影响因素
在影响旅游业发展的因素研究方面，绝大多数学者采用回归分析的方
法来比较各指标与旅游收入的不同相关程度。一般来说，旅游收入可以直接反映一个国家或地区旅游业发展的状况，所以选取旅游收入为因变量来衡量旅游业发展水平。影响旅游业收入的因素包括经济、政治、科技等因素，如政策、消费者收入、交通条件、宣传力度、服务水平、从业人员等。
鉴于数据的可获性以及影响的重要性，对于云南省旅游业收入的影响因素主要选取了以下五个因素：接待旅游总人数（用X_1表示，单位是亿）、城镇和农村居民人均旅游支出（用X_2、X_3表示，单位是元）、省内公路里程（用X_4表示，单位是万公里）、住宿业法人企业数（用X_5表示，单位是个）。
3.2数据收集
通过进入云南统计年鉴和云南省旅游局收集数据并进行整理得到下列数据。表1引出的是2008年-2017年云南省财旅游收入数据
我爱呼伦贝尔大草原表1 2008年-2017年云南省旅游收入数据
年份 旅游收入（亿元） 旅游人数（亿） 城市居民人均旅游支出
（元） 农村居民人均旅游支出
（元） 省内公路里程
(万公里) 省内住宿业法人企业（个）
2008 663.3 1.1 849.4 275.3 20.38 359
2009 810.7 1.3 801.1 295.3 20.60 373
2010 1006.8 1.4 883.0 306.0 20.92 423
2011 1300.3 1.7 877.8 471.4 21.45 478
2012 1072.5 2.1 914.5 491.0 21.91 513
2013 2111.2 2.5 946.6 518.9 22.29 566
2014 2665.7 2.9 975.4 491.0 23.04 553
2015 3281.8 3.4 985.5 518.9 23.60 537
2016 4726.3 4.3 1009.1 540.2 23.81 593
2017 6922.2 5.7 1024.6 554.2 24.25 611
数据来源于《云南省统计年鉴》
3.3 模型分析
为了分析云南省财旅游收入与接待旅游总人数，城镇和农村居民人均旅游支出，省内公路里程，住宿业法人企业数的相关关系。以被解释变量“旅游收入Y”做横坐标，以解释变量“接待旅游总人数X_1、城镇居民人均旅游支出X_2、农村居民人均旅游支出X_3、省内公路里程X_4、住宿业法人企业数X_5”为纵坐标的散点图。利用EViews软件进行分析，得到以下结果：
图1
从图1可以看出云南省旅游收入随着接待旅游总人数的增加而增加，近似于线性关系
图2
从图2可以看出云南省旅游收入随着城镇居民人均旅游支出的增加而增加，近似于线性关系
图3
从图2可以看出云南省旅游收入随着农村居民人均旅游支出的增加而增加，近似于线性关系
从图5可以看出云南省旅游收入随着住宿业法人企业数的增加而增加，近似于线性关系
图4
从图4可以看出云南省旅游收入随着省内公路里程的增加而增加，近似于线性关系
图5
青木原森林3.4模型假定
为了更加准确地分析云南省旅游总收入随五个解释变量变动的数量规律性，可以考虑建立如下简单线性回归模型：
模型设定为：Y=β_0+β_1 X_1+β_2 X_2+β_3 X_3+β_4 X_4+β_5 X_5+μ
3.5参数估计电脑宝贝怎么养
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假定所建模型及其中的随机扰动项μ满足零均值假定、满足同方差和无自相关假定、满足随机扰动项和解释变量不相关假定、满足无多重共线性假定、满足正态性假定，当满足这些古典假定时，可以用最小二乘法估计其参数。EViews的回归结果如图6所示
从图6可以清晰的看出各解释变量的系数的值以及可决系数R^2、F值、t值，用规范的形式可将参数估计和检验结果写为：
Y=3689.021 + 1680.233X_1 + 0.691283X_2-2.098822X_3-232.7028X_4-0.401542X_5
（5773.562）（226.3926）（6.464831） （4.107121）（428.9197）（6.587892）
t=（0.638951）（7.421764） （0.106930） （-0.511020）（-0.542532）（-0.060952）
=0.991665 =0.981246 F=95.18065 n=10
3.6 模型的检验与修正
（1）多重共线性检验与修正
多重共线性是指线性回归模型中的解释变量之间由于存在精确相关关系或者高度相关关系而是模型估计失算或难以估计准确，可以通过简单相关系数检验法判断模型是否存在多重共线性。
计算各解释变量的相关系数，选择X_1 〖、X〗_2 、X_3 、X_4 、X_5的数据，通过EViews软件得出相关系数矩阵（图7）：
快速缓解胃疼的方法由图7可以看出，各解释变量相互之间的相关系数较高，证明确实存在较严重的多重共线性
采用逐步回归的方法，修正以上具有多重共线性的模型，分别对解释变量X_1 〖、X〗_2 、X_3 、X_4、X_5做逐步回归，然后选取可决系数 和t值进行比较，选取的结果如表2所示：
从表2可以看出，X_1的可决系数R^2=0.976636，t值为19.13591，在所有的回归结果中解释变量X_1的可决系数和t值最大，X_3的可决系数R^2=0.432301，t值为2.802407，在所有的回归结果中解释变量X_3的可决系数和t值最小，剔除X_3，选取X_1作为基础，分别加入其它变量再进行回归，回归的结果如表3所示
从表3可以看出，在解释变量X_1的基础上加入其他的变量进行回归，当加入X_2时，t值不显著，贡献率不高，所以可以剔除X_2；当加入X_4时，t值明显是显著的，可决系数也也发生了较明显的变化，所以保留X_4；当加入X_5时，t值明显是显著的，而可决系数也有了明显的变化，所以留下X_5。把解释变量X_5作为基础，然后再把解释变量X_2、X_4 分别加入，并进行回归结果表4所示：
从表4可以知道，在解释变量X_1、X_5的基础上，加入变量X_2后，与图6的t检验的统计量比，发现X
_2 的t检验的统计量变得不显著了。而加入变量X_4 后，其t检验的统计量也变得不显著了，因此删除变量X_2、X_4，所以得到回归估计结果如图7所示
从图7可以看出经过变量的剔除之后，t值变得明显显著，可决系数也相应增大，因此可以得出模型的估计结果：
Y =-518.2587 + 1598.026X_1 + 1.
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