港珠澳大桥建设对珠澳服务业的影响研究-以旅游业和房地产业发展为例.docxVIP

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港珠澳大桥建设对珠澳服务业的影响研究

以旅游业和房地产业发展为例

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港珠澳大桥建设是中国桥梁建设的百年工程，总投资达千亿元，工期6年，按6车道高速公路标准设计。大桥预计2016年年底建成，将彻底改变珠澳交通格局，港澳珠中四地将进入一体化发展阶段，从香港到澳门、珠海将由现在的3小时缩减为30分钟，原海路到香港1小时的水路通道可能不复存在。而且大桥将使珠江口东西两岸的交通更加便捷，港澳完全融入珠三角经济圈，对维护港澳长期的繁荣与稳定有着重要的长远意义。本文从宏观与微观角度研究大桥对珠澳服务业的若干影响，提出相应对策建议。

一大桥对珠澳旅游业的影响分析

（一）理论依据——建立旅游人次与交通距离之间的回归模型

按照商品供需关系，旅游需求与旅游价格成反比关系，旅游价格越高，旅游需求越小。而旅游价格又直接与客源地与旅游地之间的距离相关，旅游目的地越远，旅游价格越高，旅游需求越低，旅游需求与距离成反比关系。按照上述四个影响因素，借用用于客流分析的引力模式的原理，某一客源地对某一旅游地的旅游需求也即旅游供给可表达为：

其中，I表示地区人均收入水平；D表示对某一旅游地的旅游需求；d表示旅游地与客源地之间的距离；K表示旅游地质量等级；P表示客源地人口数量。这个关系表达了多个客源地对任何一个旅游地的总的旅游输出，这个需求量就是该旅游地可能的最大市场规模。

旅游需求模式清楚地表明一些邻近大城市区的普通旅游资源的开发可以获得良好的经济效益，而一些更高质量的旅游资源，由于远离客源中心，开发后效益不佳。

根据上式中旅游人次和交通距离之间的关系，本章先对公式两边取对数，将非线性模型转化为线性回归模型。实际操作EViews时，设变量y表示各地区前往澳门的旅游人次，x1表示各地区总人口，x2表示各地区人均GDP，x3表示各地区与澳门之间的交通距离。数据来自澳门统计暨普查局，本文使用2011年内地21个地区和香港地区数据，对旅游人次和人均GDP、总人口、交通距离作回归分析。回归结果如图1所示，回归模型如下。

图1回归模型

LOG（Y）=7.21+0.449·LOG（X1）+0.804·LOG（X2）-0.487·2·LOG（X3）

（1.79）（2.52）（3.34）（-9.46）

R2=0.91，S.E=0.39

回归模型显示：校正的Y1、Y2，…，Yn，是0.874408，表明模型中的变量解释了Y中87%的变动，这是一个比较好的结果。F统计量=49.73596＞y1、y2，…，Yn，y1、y2表明总体回归方程是显著的。D-W值为1.79说明残差项有某种程度的正自相关。方程的回归标准误差S.E是0.39，本案中Akaikeinfocritrerion（AIC信息准则）为1.159，取值较小说明模型很好，是比较理想的模型。本案例也做出了该回归的拟合与残差结果，拟合残差都在0左右波动，该模型的拟合效果较好。模型显示，旅游人次与各地区总人口和各地区人均地区生产总值成正比，与各地区与澳门的距离呈反向相关，距离澳门越远的地区前往澳门的旅客越少。

（二）澳门和珠海旅客人次和旅游收入预测分析

1.理论基础——指数平滑预测模型

指数平滑法是在移动平均法基础上发展而来的一种时间序列分析预测法，它是通过计算指数平滑值，配合一定的时间序列预测模型，对现象的未来进行预测。它既可用于市场趋势变动预测，也可用于市场季节变动预测。在市场趋势变动预测中，一次指数平滑法，是指根据本期观察和上期一次指数平滑值，计算其加权平均值，并将其作为下期预测值的方法。它比较适用于各期数据大体呈水平趋势变动的时间序列的分析预测，并且能向下做一期预测。平滑公式和预测模型：

设时间序列各期观察值为Y1、Y2，…，Yn，则一次指数平滑公式为

S（1）t=αYt+（1-α）S（1）t-1（1）

其中，

所以

由于0＜α＜1，当t→∞时，（1-α）t→0，于是将（2）式改写为

由于

，各期权数由近及远依指数规律变化，且又具有平滑数据功能，指数平滑法由此而得名。平滑系数α反映了历史各期数据对预测值影响作用大小。α值越大，各期历史数据的影响作用由近及远越迅速衰减，α值越小，各期历史数据的影响作用由近及远越缓慢减弱。

由（3）推知

，则有：

或者

从式（5）可以看出，第t+1期的预测值等于第t期的观察值与预测值的加权平均数。α值的大小反映了第t期观察值和预测值在第t+1期预测值中所占的比重。α值越大，第t期的观察值所占比重越大，同期的预测值所占比重越小，反之亦然。换言之，α值的大小，体现了预测模型对时间序列实际观察值的反应速度。α值越大，预测模型灵敏度越高，越能跟上实际观察值的变化。

第t+1期的预测值等于第t期的预测