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影響民航客運(yùn)量因素的相關(guān)性分析及實(shí)證研究

2014-04-29 01:23:36彭立南
中國(guó)市場(chǎng) 2014年35期
關(guān)鍵詞:多元回歸分析相關(guān)性分析

彭立南

[摘 要]本文利用1989—2011年的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)對(duì)我國(guó)民航客運(yùn)量及各影響因素進(jìn)行了研究。首先分析了影響民航客運(yùn)量的相關(guān)因素,通過(guò)相關(guān)性分析進(jìn)行了證明。在此基礎(chǔ)上,通過(guò)建立多元線性回歸模型,發(fā)現(xiàn)第三產(chǎn)業(yè)增加值以及外國(guó)人入境旅游人數(shù)對(duì)民航客運(yùn)量有著重大影響。對(duì)回歸模型進(jìn)行了合理解釋?zhuān)o出了一些建議,以達(dá)到提高我國(guó)民航旅客運(yùn)輸業(yè)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力的目的。

[關(guān)鍵詞]民航客運(yùn);相關(guān)性分析;多元回歸分析

[中圖分類(lèi)號(hào)]F562 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A [文章編號(hào)]1005-6432(2014)35-0160-02

民航運(yùn)輸是我國(guó)運(yùn)輸行業(yè)中不可或缺的一部分,是滿足社會(huì)公眾需要、發(fā)展旅游業(yè)、促進(jìn)對(duì)外交往不可缺少的工具。其發(fā)展程度反映了國(guó)家的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。在經(jīng)濟(jì)全球化趨勢(shì)越發(fā)顯著的當(dāng)今,研究客運(yùn)量發(fā)展及其相關(guān)影響因素很有現(xiàn)實(shí)意義。

影響民航客運(yùn)量的因素源于諸多方面,根據(jù)文獻(xiàn)資料,可以得出影響民航客運(yùn)量的主要因素有第三產(chǎn)業(yè)增加值、城市居民消費(fèi)水平、外國(guó)人入境旅游人數(shù)、鐵路客運(yùn)量、定期航班航線里程。本文擬從相關(guān)性分析入手,通過(guò)實(shí)證分析,得出一些建議。

1 影響因素的相關(guān)性分析

從歷年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》中采集1989—2011年的民航客運(yùn)量及影響因素的數(shù)據(jù),使用Pearson相關(guān)系數(shù)計(jì)算公式計(jì)算民航客運(yùn)量與各影響因素的相關(guān)系數(shù),以此分析它們的相關(guān)性。Pearson相關(guān)系數(shù)的計(jì)算公式為:

通過(guò)計(jì)算得出,第三產(chǎn)業(yè)增加值與民航客運(yùn)量的相關(guān)系數(shù)為0.995,城市居民消費(fèi)水平與民航客運(yùn)量的相關(guān)系數(shù)為0.985,外國(guó)人入境旅游人數(shù)與民航客運(yùn)量的相關(guān)系數(shù)為0.955,鐵路客運(yùn)量與民航客運(yùn)量的相關(guān)系數(shù)為0.933,定期航班航線里程與民航客運(yùn)量的相關(guān)系數(shù)為0.955。

可見(jiàn),這些因素與民航客運(yùn)量有很強(qiáng)的相關(guān)性,說(shuō)明對(duì)民航客運(yùn)量有著重大影響。

2 民航客運(yùn)量與相關(guān)影響因素的多元線性回歸模型

根據(jù)相關(guān)性分析,可以發(fā)現(xiàn)各影響因素彼此相關(guān)度也很高。通過(guò)建立多元線性回歸模型,進(jìn)一步分析影響因素與民航客運(yùn)量的關(guān)系。以y表示因變量民航客運(yùn)量(萬(wàn)人),以x1表示第三產(chǎn)業(yè)增加值(億元)、x2表示城市居民消費(fèi)水平(絕對(duì)元)、x3表示外國(guó)人入境旅游人數(shù)(萬(wàn)人)、x4表示鐵路客運(yùn)量(萬(wàn)人)、x5表示定期航班航線里程(萬(wàn)千米)。

2.1 多元線性回歸模型的建立

為了去掉不必要的自變量以及避免多重共線性問(wèn)題,在使用SPSS分析軟件建立多元回歸方程時(shí),本文選擇了向后剔除變量的回歸分析方法。

在向后剔除變量的回歸分析過(guò)程中,生成了4個(gè)模型。雖然所有模型都通過(guò)了回歸方程α=0.05顯著性水平檢驗(yàn),但是只有模型4的所有系數(shù)通過(guò)了α=0.05顯著性水平檢驗(yàn)。因此,模型4為最終多元線性回歸模型。表2為模型4輸出結(jié)果。

模型4的調(diào)整后R2為0.995,說(shuō)明多元線性回歸方程的解釋度很高;方差分析表中Sig.小于0.05,說(shuō)明多元線性回歸方程通過(guò)了總體顯著性檢驗(yàn),其線性關(guān)系是顯著的;系數(shù)表中,常量的Sig.為0.04,x1第三產(chǎn)業(yè)增加值(億元)的Sig.為1.55664189989614,x3外國(guó)人入境旅游人數(shù)(萬(wàn)人)的Sig.為0.00023563236468293,全部小于0.05,所以各回歸系數(shù)是顯著的。并且,x1第三產(chǎn)業(yè)增加值(億元)的VIF為7.857,x3外國(guó)人入境旅游人數(shù)(萬(wàn)人)的VIF為7.857,兩個(gè)自變量的VIF小于10,故不存在嚴(yán)重的多重共線性。

2.2 殘差分析

圖1和圖2給出了模型4的標(biāo)準(zhǔn)化殘差直方圖和正態(tài)P-P圖,可以得出模型4的誤差項(xiàng)ε符合正態(tài)分布。

從表3可以看出,漸近顯著性為0.990。在顯著性水平為0.05的前提下,最終模型標(biāo)準(zhǔn)化殘差是呈顯著正態(tài)性的。因此,模型4的誤差項(xiàng)ε服從正態(tài)分布的假定成立。

從圖3可以直觀的看出,除了一個(gè)點(diǎn)外,所有標(biāo)準(zhǔn)化殘差值都落在了兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差范圍內(nèi)并且落在一條水平帶中間。這表明模型4誤差項(xiàng)ε不存在異方差,其方差相同這一假設(shè)成立。

圖3 模型4標(biāo)準(zhǔn)化殘差項(xiàng)的散點(diǎn)

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