基于灰色关联分析的甘肃旅游收入影响因素研究
王耀斌 蒋金萍 孙传玲
(永利yl23411集团官网 甘肃 兰州 730070)
摘要:旅游收入是衡量区域旅游发展程度的重要指标之一,旅游收入影响因素的研究是区域旅游的研究热点。本文选取2003-2013年甘肃省旅游及相关数据,应用灰色关联分析法,对影响甘肃省旅游收入的11个相关因素进行量化分析。结果表明:A级及A级以上景区景点与甘肃省旅游收入的关联度最大,其次为国内旅游人次及第三产业投资额,最小的是旅行社数量与人口,研究结论进一步证明甘肃开展大景区建设,大力度宣传推介旅游及增加第三产业投资的政策的正确性与前瞻性。
关键词:灰色关联分析 甘肃旅游 旅游收入
一、引言
近年来,随着改革开放的继续深入及国家扩大内需政策的出台与实施,国内旅游市场的需求增长幅度持续上升,目前已经成为我国经济发展的新的增长点。旅游收入直接反映了某一旅游目的地国家和地区旅游经济的运行状况,是衡量旅游经济活动及其效果的一个不可或缺的综合性指标,也是某一个国家或者地区旅游业发达与否的重要标志[1]。旅游业是一个极度敏锐性产业,受到包括政治、经济、社会等诸多因素的影响。因此,为了更好的发展旅游产业,厘清影响其发展的主要因素,众多学者对旅游收入的影响因素展开了大量的研究。黄金红(2008)通过计量经济软件分析,认为国内旅游人数、城镇居民人均旅游支出、农村居民人均旅游支出是影响旅游收入的主要因素[2];王占祥(2008)通过实证研究得出人均GDP、旅游人数和国内物价水平与国内旅游收入呈显著正相关的结论 [3];郭晓佳等(2009)通过选取主控自变量因子建立单因变量的PLS回归分析模型分析,认为旅游收入增长的主要驱动因素是物价水平、宾馆数量和旅行社数量,其次是客运量和城市居民人均可支配收入,游客人数和固定资产投资等的影响相对较弱[4];彭程甸、成凤明(2009)通过建立VAR模型,运用Granger因果检验、协整检验等方法得出影响国内旅游收入增长的主要因素依次是国内旅游收入自身、国民收入水平和交通设施[5];崔美娇等(2009)运用SPSS软件对我国国内旅游收入进行了多元回归分析,认为旅行社和旅游景点的数量是影响国内旅游收入的主要因素[6]。此外,梁艺桦(2006)、蒋蓉华(2010)、曹伟(2011)、张克勇(2014)等先后采用灰色关联分析方法对旅游收入的影响因素进行了实证研究[7-10]。上述研究从不同侧面对旅游收入的影响因素进行了研究,且已经取得了一定的成就。但由于数据的获取较难,大多研究只是选取了四五个因素进行分析,所得结论不具有足够的说服力。此外,在应用灰色关联分析方法对旅游收入进行实证研究时,学者们多选择河南、湖南、山西及青海等地,而甘肃省的旅游收入影响因素的研究则相对较少。加之,不同的研究区域,会因其所特有的资源、经济发展水平以及环境等而呈现出不同甚至是相反的研究结果。因此,本研究拟在前人研究的基础上,以甘肃省为研究对象,采用灰色关联分析方法对影响甘肃旅游收入的因素展开研究,旨在为提高甘肃省旅游收入及旅游竞争力提供科学依据。
二、研究方法
(一)灰色关联分析法
灰色关联分析是指定量的比较或描述系统之间或系统中各因素之间,在发展过程中随时间而相对变化的情况,即分析时间序列曲线的集合形状,用它们变化的大小、方向与速度等的接近程度,来衡量它们之间的关联性大小 [11]。灰色关联分析的本质是分析比较曲线几何形状间的关系,认为因素间几何形状越相似,其关联程度就越大,发展变化趋势也越接近[12]。而灰色关联度既体现了参考序列曲线与比较序列曲线的相似程度,又反映了参考序列曲线与比较序列曲线相对于始点的变化速率的接近程度,是较为全面的表征序列之间联系是否紧密的一个数量指标[8]。灰色关联分析法的计算步骤如下:
1、 确定参考数列
即对一个抽象系统或现象进行分析首先要选择能准确反映系统行为特征的数据序列。
2、 处理原始数据
原始数据的无量纲化处理一般有三种方法:
设:Xi=(xi(1),xi(2),……,xi(n))为因素Xi的行为序列,i=1,2,……,m
(1)初值化:一般地,初值化方法适用于较稳定的社会经济现象的无量纲化,因为这样的数列多呈稳定增长趋势,通过初值化处理,可使增长趋势更加明显。
Xi’=
(2)均值化:一般地,均值化方法比较适合于没有明显升降趋势现象的数据处理。
Xi’=
(3)区间化:Xi’=
3、计算关联系数
(1)计算绝对差值,即:
(2) 找出绝对差的极大值与极小值,即:
(3)计算灰关联系数:
4、计算关联度:
(二)研究对象的选取及数据来源
甘肃旅游资源丰富,拥有多元历史文化、多类自然风光及多种民俗风情,随着丝绸之路申遗成功及华夏文明传承创新区的获批,甘肃旅游进入一个新的发展历史纪元。2012年甘肃国内旅游收入469.65亿元,2013年618.9亿元,虽然增幅达到31.77%,但与国内其他旅游发达省份相比,依然存在较大差距。本研究结合前人的研究、甘肃的实情及数据的可获得性,选取2003-2013年影响甘肃国内旅游收入的11个因素来分析甘肃旅游收入影响因素状况,包括:国内旅游收入(x0)、国内生产总值(x1)、国内旅游人次(x2)、城镇居民可支配收入(x3)、农村居民人均纯收入(x4)、第三产业投资额(x5)、旅客周转量(x6)、客运量(x7)、人口(x8)、A级及A级以上景区景点(x9)、星级酒店(x10)以及旅行社(x11)。数据主要来源于甘肃省旅游局、甘肃省统计局和2003-2013年的《中国旅游统计年鉴》。
三、结论与讨论
根据前述的灰色关联度的计算方法,应用SPSS 19.0以及matlab等软件,以甘肃国内旅游收入为参考数列,首先对原始数据进行无量纲化处理(表1),其次逐步计算出甘肃国内旅游收入与所选取的11个影响因子之间的关联系数(表2)、关联度、各因子所占权重及其排序(表3),并绘制甘肃旅游收入影响因素关联度图(图1)。
表1 无量纲化后的数据
Table 1 Standardized data
年份 | X’0 | X’1 | X’2 | X’3 | X’4 | X’5 | X’6 | X’7 | X’8 | X’9 | X’10 | X’11 |
2003 | 1.00 | 1.00 | 1.00 | 1.00 | 1.00 | 1.00 | 1.00 | 1.00 | 1.00 | 1.00 | 1.00 | 1.00 |
2004 | 2.36 | 1.20 | 1.10 | 1.11 | 1.11 | 1.20 | 1.16 | 1.10 | 1.01 | 1.83 | 1.11 | 1.10 |
2005 | 2.63 | 1.48 | 1.40 | 1.21 | 1.18 | 1.45 | 1.25 | 1.18 | 1.00 | 1.90 | 1.24 | 1.23 |
2006 | 3.43 | 1.75 | 1.82 | 1.34 | 1.28 | 1.84 | 1.39 | 1.26 | 1.00 | 2.77 | 1.48 | 1.30 |
2007 | 5.05 | 2.07 | 2.77 | 1.50 | 1.39 | 1.96 | 1.51 | 1.36 | 1.01 | 3.53 | 1.70 | 1.43 |
2008 | 6.23 | 2.44 | 2.87 | 1.65 | 1.63 | 2.38 | 1.61 | 1.47 | 1.01 | 3.60 | 1.78 | 1.50 |
2009 | 8.77 | 2.60 | 3.92 | 1.79 | 1.78 | 3.93 | 2.04 | 3.33 | 1.01 | 4.30 | 1.99 | 1.54 |
2010 | 10.79 | 3.17 | 4.96 | 1.98 | 2.05 | 4.39 | 2.21 | 3.59 | .98 | 4.43 | 2.08 | 1.61 |
2011 | 15.19 | 3.86 | 6.75 | 2.25 | 2.34 | 6.26 | 2.58 | 4.06 | .98 | 5.40 | 2.15 | 1.75 |
2012 | 21.46 | 4.34 | 9.06 | 2.58 | 2.69 | 8.81 | 2.89 | 4.30 | .99 | 5.97 | 2.22 | 1.96 |
2013 | 28.27 | 4.82 | 11.66 | 2.85 | 3.05 | 10.06 | 2.66 | 2.46 | .99 | 6.37 | 1.94 | 1.98 |
表2 甘肃旅游收入灰色关联系数表
Table 2
年份 | | | | | | | | | | | |
2003 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 |
2004 | .9216 | .9154 | .9161 | .9161 | .9216 | .9191 | .9154 | .9099 | .9626 | .9161 | .9154 |
2005 | .9222 | .9173 | .9057 | .9039 | .9204 | .9081 | .9039 | .8933 | .9492 | .9075 | .9069 |
2006 | .8903 | .8944 | .8671 | .8638 | .8956 | .8699 | .8627 | .8488 | .9538 | .8749 | .8649 |
2007 | .8207 | .8568 | .7935 | .7884 | .8153 | .7939 | .7871 | .7715 | .8997 | .8028 | .7903 |
2008 | .7826 | .8024 | .7486 | .7478 | .7799 | .7470 | .7413 | .7232 | .8384 | .7540 | .7425 |
2009 | .6885 | .7377 | .6615 | .6612 | .7381 | .6696 | .7149 | .6374 | .7532 | .6680 | .6536 |
2010 | .6416 | .7006 | .6076 | .6095 | .6806 | .6139 | .6545 | .5817 | .6820 | .6103 | .5977 |
2011 | .5463 | .6178 | .5132 | .5149 | .6043 | .5196 | .5507 | .4898 | .5822 | .5112 | .5037 |
2012 | .4434 | .5238 | .4194 | .4209 | .5188 | .4235 | .4429 | .3999 | .4682 | .4148 | .4116 |
2013 | .3678 | .4509 | .3492 | .3510 | .4283 | .3475 | .3458 | .3333 | .3838 | .3413 | .3416 |
表3 甘肃旅游收入影响因素关联度、权重及关联序
Table 3 Relational degree, weight and the relational order of
影响因子 | X1 | X2 | X3 | X4 | X5 | X6 | X7 | X8 | X9 | X10 | X11 |
关联度( | 0.7295 | 0.7652 | 0.7074 | 0.7070 | 0.7548 | 0.7102 | 0.7199 | 0.6899 | 0.7703 | 0.7092 | 0.7026 |
权重(ci) | 0.0916 | 0.0961 | 0.0888 | 0.0887 | 0.0948 | 0.0892 | 0.0903 | 0.0866 | 0.0967 | 0.0890 | 0.0882 |
关联序 | 4 | 2 | 8 | 9 | 3 | 6 | 5 | 11 | 1 | 7 | 10 |
图1 关联度图 图2 A级及A级以上景区景点与旅游收入关系图
Fig 1 Relational degree Fig 2 The relation between sites and tourism revenue
图3 国内旅游人次与国内旅游收入关系图 图4 第三产业投资额与国内旅游收入关系图
Fig 3 The domestic tourists and domestic tourism income diagram Fig 4 The third industry investment and domestic tourism income diagram
从表3、图1可以看出:所选的11个影响因子与甘肃国内旅游收入的关联度均大于0.5,主要分布在0.7-0.78之间,说明在该区域研究中本研究所选的因子完全可以用来判断影响甘肃旅游收入的关键因素。其中影响甘肃国内旅游收入最主要的因素是A级及A级以上景区景点,其综合关联度为0.7703;其次为国内旅游人次与第三产业投资额,二者的综合关联度分别为0.7652和0.7548,上述三因子对区域旅游收入影响的关联度均大于0.75,说明此三者是影响甘肃省国内旅游收入的主导因素,也是最直接的因素。由图2可知,2003-2013年随着甘肃A级及A级以上景区景点数量的逐步上升,旅游收入也在逐年稳定增加。同理,当国内旅游人次大幅度增多时,旅游收入也在相应的增加(图3)。截止2013年底,甘肃A级及A级以上景区景点数量将近200家,国内旅游人数达到1亿人次,而旅游收入也突破600亿元。此外,从图4可以看出2003-2008年甘肃省对第三产业的投资额较少且增幅非常缓慢,而相应的旅游收入的变化亦较微弱。从2009年开始甘肃对第三产业的投资额明显加大,直至2013年其投资额将近3000亿元,而旅游收入的增幅亦在逐年加大,这表明国内旅游收入与第三产业的投资额关系紧密,第三产业投资越大,旅游收入则越高。
图5 2013各省市GDP与国内旅游收入图 图6 2013年全国星级酒店分布图
Fig 5 2013 GDP of provinces with the domestic tourism income Fig 6 2013 the national star hotel distribution
影响甘肃旅游收入第三层面的因子是国内生产总值、客运量及旅客周转量,它们与甘肃旅游收入的综合关联度分别为0.7295、0.7199和0.7102,表明甘肃省国内旅游收入与省内经济发展的大环境、交通等基础设施的关系也较为密切。地区经济发展势头越强劲,国内生产总值高,旅游收入就越高(图5)。其中,广东省GDP在全国排名第一,其旅游收入亦高于其他省份,而甘肃GDP在所选的七个省市中最低,其旅游收入也相对靠后。区域交通的发达程度,在一定程度上制约着区域旅游的可进入性,甘肃地处西北,区域交通欠发达,导致区域丰富旅游资源的游客出现了“旅大于游”的现象,制约了甘肃旅游人次,从而制约了甘肃的旅游收入。
再次是星级酒店、城镇居民人均可支配收入及农村居民人均纯收入这三个因素,其综合关联度分别是0.7092、0.7074和0.7070。甘肃中高端的星级酒店的数量偏少,在全国所占比重较低,仅为3%(图6),而较低端的酒店、招待所之类的住所较多,其硬件设施与服务质量严重影响着游客对于旅游地的满意度。城镇居民人均可支配收入和农村居民人均纯收入对甘肃省国内旅游收入也有很大的影响,表明国内旅游收入与人民收入息息相关,随着人们收入水平的提高和生活质量的改善,越来越多的人会选择外出旅游来放松心情,但甘肃较低的城镇居民人均可支配收入与农村居民人均纯收入,在一定程度上制约了人们的出游。
同时,从表3、图1也可以看出:甘肃省旅游收入影响因素的关联度排序中,最末的则是旅行社和人口,其关联度分别为0.7026和0.6899,这说明区域旅行社的数量与人口基数对区域旅游收入影响作用较小,加之自驾游、自助游、散客游及个性化旅游等的兴起,旅游社遇到了前所未有的发展瓶颈,传统的旅行社必须通过转型升级以适应新常态下的旅游形态。
四、对策与建议
(一)打造特色旅游品牌,做好大景区建设
景区是旅游业的核心,是旅游经济的核心竞争力,影响甘肃旅游收入最关键的因素也是A级及A级以上景区。因此,甘肃要实现旅游收入的跨越式发展,必须抓住景区尤其是大景区的建设,并着力做好特色品牌景区的打造。首先,要抢抓丝绸之路经济带建设、华夏文明传承创新区建设等战略机遇,深挖甘肃特色文化内涵,分两步先后建成“百里黄河风情线—锦绣丝路园、敦煌莫高窟—月牙泉、崆峒山、嘉峪关、麦积山、张掖丹霞、黄河三峡、敦煌阳关—玉门关、大云寺—王母宫、酒泉卫星发射中心、松鸣岩—古动物化石地质公园、马踏飞燕、紫金花城—神秘骊、黄河石林、拉卜楞寺—桑科草原、红色南梁、官鹅沟、渭河源、冶力关及兴隆山等”20个年接待量达到300万人次以上的大景区,充分发挥其聚集要素、引领示范和辐射带动作用,从而全面提升甘肃旅游产业核心竞争力。其次,要组合特色旅游品牌线路,打响“精品丝路·绚丽甘肃”旅游品牌,可以着力开发以丝绸之路经济带建设为统领的丝绸之路精品丝路线、兰州—临夏—白银黄河风情线、定西—天水—平凉—庆阳华夏寻根线、临夏—甘南民族风情线、陇东南五市中医药养生线、甘肃红色革命胜迹旅游线等6条主题品牌线路。第三,要打造特色的旅游节会品牌,联合国际旅游机构和丝绸之路沿线国家、城市,将“敦煌行·丝绸之路国际旅游节”办成丝绸之路沿线国家旅游合作交流的国际性平台。
(二)形成立体宣传推广攻势,吸引潜在游客
旅游人次对甘肃旅游收入的影响也十分明显,而研究表明甘肃旅游的游客主要以省内及周边省市的游客为主。因此,要增加甘肃旅游收入的另一个极其有效途径是形成立体宣传推广攻势,强力吸引潜在游客。首先,要聚集省、市及旅游企业投入,在国内外主流媒体、知名新媒体、主要游客集散地集中开展“精品丝路、绚丽甘肃”品牌形象宣传,形成聚合效应和放大效应。其次,要建立宣传、文化、旅游、外事、商务等部门联合推广营销机制,在国内外举办文化交流、外事活动、招商引资等活动时,共同宣传推介甘肃省旅游品牌。第三,要形成宣传营销由线下向线上线下并举地转变,充分利用知名搜索引擎宣传甘肃省旅游标志性产品,利用知名专业旅游网站及微信平台、手机客户端,开展网络营销。最后,要应用好大数据,开展市场细分研究,有针对性的开展营销,从而形成立体宣传推广攻势,提高甘肃旅游品牌对潜在游客的吸引力。
(三)加大第三产业投资,完善基础设施建设
第三产业是国民经济的重要组成部分,其发展水平是衡量一个地区发达程度的重要标志,第三产业投资力度与旅游收入的高低息息相关,为提高甘肃旅游收入,甘肃必须加大对第三产业的投资力度,进一步完善旅游基础设施建设。首先,要积极招商引资,培育新的经济亮点,加快民间投资发展,拓宽投融资渠道,激活民间投资,要大力发展中小企业,促进创业就业,为投资者提供发展的平台,为消费者提供强有力的支撑,增强全社会投资信心。其次,要进一步完善旅游交通、住宿,提高旅游吞吐量与星级酒店的数量。主要包括:旅游公路网络建设,争取尽早实现4A级及以上景区与依托城镇之间、景区连接高速公路之间以二级以上公路贯通,新建或新改造通往大景区道路实现一级以上公路贯通;民航机场网络建设,尽早完成兰州中川机场二号航站楼投入运营的基础上,加快启动兰州中川机场三号航站楼扩建工程,同时加快推进空港新城和陇南成州、天水、平凉等支线机场建设,确保省内民航机场达到10个支线串飞;内河水运网络建设,积极推进黄河风情线和黄河旅游航道建设,加快扩建兰州、白银、临夏、陇南四个港口,为发展水上旅游提供支撑;星级酒店的规模化经营与扩展,积极推行区域内大型酒店的集团化运营,小型酒店的升级、改造或兼并,进而进一步完善旅游基础设施。
(四)出台系列政策,刺激旅游消费
旅游业的发展离不开当地政府的支持,为了刺激旅游消费,增加旅游收入,政府应适时适当的出台系列政策,合理引导旅游消费,从而加快旅游业的发展。例如,将带薪休假制度落实情况纳入各级政府议事日程,作为劳动监察和职工权益保障的重要内容,推动机关、企事业单位加快落实职工带薪休假制度。在教学时间总量不变的情况下,按相关规定,高等学校可结合实际调整寒、暑假时间,中小学可安排放春假。此外,可以支持教育部门把修学旅游列入中小学生的实践课程,不仅达到寓教于游的目的,而且能促进旅游业的发展。企业要将带薪休假相关条款列入劳动合同必备内容,还应鼓励企业将安排职工旅游休闲作为奖励和福利措施等。另外,旅游由于其资源禀赋、气候条件以及游客的闲暇时间等诸多因素而呈现出明显的淡旺季,相关部门可在旅游淡季时举办系列活动,通过抽奖和问答方式向游客发放旅游消费券、门票免费或打折等旅游促销活动等等。
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基金项目:国家旅游局旅游业青年专家培养计划项目“主客双重感知视角的民族地区旅游影响模型构建与实证”(TYEPT201453)与永利yl23411集团官网人文社科骨干项目(SKGG14024)支持。
作者简介:王耀斌( 1976——) ,男,甘肃会宁人,永利yl23411集团官网副教授,硕士生导师,研究方向区域旅游、旅游影响;蒋金萍(1990——),女,甘肃兰州人,永利yl23411集团官网研究生,研究方向区域旅游、旅游影响。
Study on the influential factors of Gansu tourism revenue based on
Grey Relational Analysis
Wang Yaobin Jiang Jinping Sun Chuanling
Abstract: Tourism revenue is one of the important indicators to measure the degree of regional
tourism development, the study on the influential factors of tourism revenue is a research hotspot
of regional tourism. The paper selects 2003-2013 of
applying the method of grey relational analysis, and then makes quantitative analysis of the 11
influential factors which is related to the
The relation between grade A and above grade A scenic spots and tourism income in
Province is the largest, then followed by the domestic tourists and the third industrial investment,
the last are the number of travel agency and population. The conclusion of the study further
proved that
area, making big efforts to promote tourism and increasing the third industry investment are
correct and prospective.
Key words: Grey relational analysis;
联系人:蒋金萍
E-mail: 354220767@qq.com
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详细联系地址:甘肃省兰州市安宁区安宁东路967号永利yl23411集团官网