旅游經(jīng)濟文獻讀后感：中國旅游經(jīng)濟影響因素分析與實證研究當我讀了鄧愛民、李鵬所寫的《中國旅游經(jīng)濟影響因素分析與實證研究》這篇期刊之后，我了解到對旅游收入影響有鐵路營業(yè)里程（ROM）、公路里程（HM）、航班航線里程（FRM）、旅行社數(shù)量（NTA）、星級飯店數(shù)量（NSH）、國家級自然保護區(qū)數(shù)量（NNNR）、國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）、城鎮(zhèn)居民可支配收入（DIUR）、農(nóng)村居民可支配收入（DIRR）、社會固定資產(chǎn)投資（SIFA）、大學生畢業(yè)人數(shù)（NUG）、社會研究與試驗發(fā)展經(jīng)費（R&D）等影響因子，這些都反應(yīng)了旅游和經(jīng)濟的緊密聯(lián)系。因此，中國發(fā)展旅游業(yè)是十分重要的，對于經(jīng)濟來說，有很大的助力作用。旅游發(fā)展是改變發(fā)展方式的需要。中國已經(jīng)改革開放30多年了，雖然中國的GDP總量已經(jīng)上升到世界第二位，但仔細分析，這種發(fā)展是是不可持續(xù)的。中國要走科學發(fā)展之路，就必須改變經(jīng)濟發(fā)展方式，而旅游發(fā)展是這種改變的一個重要渠道。旅游業(yè)是未來的產(chǎn)業(yè)，是綠色產(chǎn)業(yè)，是低碳經(jīng)濟，能產(chǎn)生綠色GDP，對減少工業(yè)污染和資源消耗，保護生態(tài)環(huán)境，實現(xiàn)人與環(huán)境的完美連接具有重要作用。旅游發(fā)展是擴大內(nèi)需的客觀要求。2008年以來，中國的對外貿(mào)易受到美國次貸危機和歐洲債務(wù)危機的嚴重影響，擴大內(nèi)需成為中國經(jīng)濟發(fā)展的必然選擇。大力發(fā)展旅游業(yè)是增加國內(nèi)需求的一個重要措施。李克強總理在2014年的政府工作報告中明確指出，旅游業(yè)是增加內(nèi)需的有效手段，也是發(fā)展服務(wù)業(yè)的關(guān)鍵項目。旅游業(yè)的強勁發(fā)展將擴大內(nèi)需，因為人們在旅游的時候，會有很大種消費，比如購買很多當?shù)靥禺a(chǎn)，或者紀念品，或者其他的日常用品，這些都對我國的經(jīng)濟發(fā)展有加速作用。旅游業(yè)具有靈活性，受商業(yè)周期的影響較小，可持續(xù)性較強，特別是在消費低迷時，往往能成為經(jīng)濟增長的支柱，在促進消費和增長方面發(fā)揮重要作用。旅游業(yè)是國民經(jīng)濟新的增長點。由于旅游業(yè)與國民收入水平之間存在著高度的相關(guān)性，因此，旅游業(yè)將不可避免地成為國民經(jīng)濟新的增長點，因為2013年中國的人均GDP達到6700美元，成為中高收入國家之一。作為第三產(chǎn)業(yè)的"佼佼者"，旅游業(yè)在擴大消費、創(chuàng)造外匯、促進就業(yè)、保護環(huán)境和節(jié)約資源方面發(fā)揮著非常重要的作用。旅游業(yè)已成為以低資源消耗、高利潤率、快速發(fā)展和強大生命力為特征的有益產(chǎn)業(yè)。由此可見，旅游業(yè)被稱為國民經(jīng)濟的新增長點，這不僅是中國社會經(jīng)濟發(fā)展的新需求，也是旅游業(yè)的新需求。以上是對我國旅游業(yè)在中國經(jīng)濟發(fā)展中的現(xiàn)實意義的總結(jié)，以下我將對本篇論文運用的計量經(jīng)濟學里的研究方法提出一些自己的感受。在這篇文章中，它將旅游收入作為因變量，將鐵路營業(yè)里程、公路里程、航班航線里程、旅行社數(shù)量、星級飯店數(shù)量、國家級自然保護區(qū)數(shù)量、國內(nèi)生產(chǎn)總值、城鎮(zhèn)居民可支配收入、農(nóng)村居民可支配收入、社會固定資產(chǎn)投資、大學生畢業(yè)人數(shù)及社會研究與試驗發(fā)展經(jīng)費12個變量作為影響旅游經(jīng)濟發(fā)展的因素進行分析研究。整個流程大概分為：確定作為研究對象的經(jīng)濟現(xiàn)象的變量，比如旅游收入；選擇一些變量作為影響因素，比如鐵路營業(yè)里程、公路里程、航班航線里程等等；決定相互聯(lián)系的數(shù)學關(guān)系式，比如XZi=Xi?其實，可以從這個研究方法中看出，為了利用數(shù)學模型全面處理現(xiàn)實的經(jīng)濟問題，重點分為兩部分：一是了解問題的背景和具體情況，然后用假設(shè)的方法了解當前現(xiàn)實的問題，利用抽象化和可視化模型建立符合要求的數(shù)學模型。數(shù)學知識和方法被用來描述問題內(nèi)的變量和參數(shù)之間的密切關(guān)系。通過這種方式，可以獲得大量的相關(guān)經(jīng)濟信息，然后將建模的數(shù)據(jù)與實際情況進行比較和檢驗，從而獲得最終結(jié)果。本篇論文中在因子分析的時候進行了數(shù)據(jù)的標準化處理，并采取了處理公式的應(yīng)用，其在經(jīng)濟行業(yè)內(nèi)具備現(xiàn)實指導價值。研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)學模型對經(jīng)濟問題的定性和定量研究相對嚴格、可靠和準確。對于因子分析這一研究方法，我認為最大的優(yōu)勢就是分析問題比較全面，完整。有許多變量可以收集變量，如果所有這些變量都包含在數(shù)據(jù)建模中，那么毫無疑問，分析過程中的計算工作量將會增加。計算機技術(shù)發(fā)展迅速，但高維變量和大量數(shù)據(jù)不容忽視。收集到的眾多變量通?；蚨嗷蛏俣加嘘P(guān)聯(lián)。變量之間的高度重疊和關(guān)聯(lián)性會使統(tǒng)計方法的應(yīng)用大大復雜化。例如，在多元線性回歸分析中，如果許多解釋之間存在很強的相關(guān)性，即高級多維共線，這可能會導致回歸方程的參數(shù)估計出現(xiàn)許多問題，并且回歸方程的參數(shù)不準確，無法使用模型，有許多類似的問題。很顯然，要想解決這些問題，大部人會覺得減少變量的數(shù)量就是最簡單的方法，但不可避免地會導致信息丟失和信息不完整。因此，人們正在尋找一種更有效的解決方案，以減少數(shù)據(jù)建模中的變量數(shù)量，并且不會丟失太多信息。因素分析就是這樣一種方法，它經(jīng)常被用來減少變量的維度數(shù)量。因子分析將許多原始變量組合成少量稱為因子的綜合指數(shù)，并將信息損失降至最低。然后進行回歸分析?？梢苑从匙兞恐g的相關(guān)性，以顯示解釋變量對解釋變量的影響。在本文在回歸分析過程中,以資源與基礎(chǔ)設(shè)施影響因子、投資與消費影響因子、人才和創(chuàng)新影響因子這3個公因子作為解釋變量，確定其影響旅游收入的程度。最后從回歸結(jié)果得出資源與基礎(chǔ)設(shè)施影響因子對旅游收入的影響最大。這個分析方法能夠利用數(shù)字、圖像和框圖等方式來清楚直接的呈現(xiàn)旅游收入和其他變量的真實情況，從而很快的就得出其中的結(jié)論，讀了這篇文獻之后，我覺得我學到了很多知識，首先是關(guān)于旅游發(fā)展的重要性意義，然后就是關(guān)于研究方法的實用性，對于建立數(shù)據(jù)模型方面有了一些了解，我認為，目前國家的經(jīng)濟發(fā)展要想在各方面取得好成績，無論在宏觀經(jīng)濟還是微觀經(jīng)濟層面進行分析，都必須要有適當?shù)臄?shù)學模型的支持，這是非常直觀的一直分析方式，能將抽象的關(guān)系數(shù)據(jù)化。特別是現(xiàn)在是一個大數(shù)據(jù)時代，通過數(shù)據(jù)分析，我們可以在龐大數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)有價值的信息，找出發(fā)展的規(guī)律，進而對未來事物的發(fā)展做出的預(yù)測。預(yù)測通常需要借助一些方法才能實施，例如分類方法或估計方法。換句話說，需要使用這些方法來推導預(yù)測不確定變量的模型。而與之相關(guān)的預(yù)測是對未來的預(yù)測，這是不確定的，并且結(jié)果存在多種可能性。隨著時間的推移，才可以知道實際預(yù)測和原始預(yù)測的準確性。在這里我想還談一下數(shù)據(jù)分析其中的關(guān)聯(lián)分析，我認為這個和本文中的回歸線分析有一定程度來說，是有點類似的，比如關(guān)聯(lián)分析實找出數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)，而回歸線分析可以反應(yīng)變量之間的相關(guān)關(guān)系。那么怎么尋找海量數(shù)據(jù)中的相關(guān)性呢，假如幾個數(shù)據(jù)之間存在某種規(guī)律，那么就可以說這幾個數(shù)據(jù)之間有關(guān)聯(lián)。關(guān)聯(lián)分析中常用的技術(shù)是相關(guān)規(guī)則和排序模式。首先，查找同一對象中不同項目的相關(guān)性就是查找事件之間的時間依賴關(guān)系。關(guān)聯(lián)規(guī)則用于用于找出數(shù)據(jù)值之間的潛在依據(jù)。簡單來說，由于是對“什么和什么會同時出現(xiàn)”的研究，所以在實體店或在線電商的產(chǎn)品推薦系統(tǒng)中經(jīng)常會用到關(guān)聯(lián)規(guī)則，通過用戶消費記錄來分析關(guān)聯(lián)規(guī)則用戶群體的共同消費特征，最具代表性的案例就是沃爾瑪?shù)摹捌【坪图埬蜓潯?。關(guān)聯(lián)規(guī)則分析會對零售、快速消費品、電子商務(wù)、金融、搜索引擎、智能推薦、超限營銷、銀行客戶交叉銷售分析、搜索引擎推薦等產(chǎn)生重大影響。等待識別、基于興趣的實時新聞推薦。通過分析交易數(shù)據(jù)庫中不同產(chǎn)品之間的關(guān)系，企業(yè)可以識別特定用戶的購買行為特征和用戶的消費偏好，然后進行有針對性的營銷活動，例如選擇合適的頁面布局、產(chǎn)品推薦等。大多數(shù)現(xiàn)有研究提供個性化推薦，以挖掘用戶購買的產(chǎn)品和用戶可能喜歡的產(chǎn)品之間