摘 要: 本文從入境旅游人數這一側面研究2010年上海世博會對旅游業的影響力,以此定量評估上海世博會帶給上海的巨大的推動作用。對于搜集到的數據,通過作出長期變化的散點圖,尋找出其中的異常點,利用內插公式y=y+(n-n)d訂正異常點的統計數據逐步改進,從而比較各個模型的優勢。利用Matlab的強大圖形處理功能,進行數據的可視化,根據可視化的結果作出分析和判斷。還運用SPSS統計軟件,采用孫根年的本底趨勢線模型,對其影響力及效益進行量化評估。同時,還運用Excel得到具體的數據。
關鍵詞: 上海世博會 旅游業 影響力 定量評估
一、問題分析
對于上海世博會影響力的定量評估,國內外世博會及世博會旅游理論給出了很多的定量估算方法。對世博會而言,“由于承辦城市或地區由世博會獲得的短期與長期的經濟利益與其所投入的成本在官方的財務報表沒有得到反映”,同時,“在衡量世博會的收益率時,由于舉辦一屆具有紀念價值的盛會豐富了城市生活,其所帶來的價值主辦方同樣無法估計”。由于這些原因,對世博會這樣的重大事件的影響和效益進行定量評估,是一項涉及經濟學、會計學等多學科的綜合性工作。
在我國,像上海世博會這樣的重大事件活動絕大部分可能都由政府直接操作,其財務資料和相關的其他資料都非常缺乏,加上重大事件活動本身的投資、效益存在界線模糊的問題,對其影響和效益進行評價往往容易陷入“數字游戲”的泥潭中。此外,如同對社會經濟發展過程中旅游的影響進行研究一樣,如何從經濟、環境和社會變化的諸多影響因素中單獨測出旅游的影響是十分困難的事。同樣的,從影響力的諸多事件和因素中把某一旅游事件的影響和效益單獨“剝離”出來,也是十分困難的事。
本文采用孫根年的本底趨勢線模型,對其影響力及效益進行量化評估,試圖從社會經濟發展的諸多影響因素中剝離出上海世博會所起的影響和作用。
二、模型的建立
下面所列的本底線方程中t為時間變量,從2009年八月到2010年七月依次取t=1,2,3,…,12
具體步驟:
(1)用訂正了的數據在Matlab軟件中繪出訂正后的散點圖;
(2)在Matlab軟件中用復合函數模型對各個指標進行擬合,確定有關參數,獲得各個指標的趨勢模型。
1.入境客流總量本底趨勢線的確立
根據客流總量的統計數據用直線—三角函數復合模型進行擬合,得到上海入境游客動態變化的本底線方程∶
y=2.2445t+44.0581+4.2767sin(2.9654t-5.1668)(1)
2.外國人客流量本底趨勢線
在上海市入境客流市場中,外國人(包括華僑)占有絕對優勢和比重,大致占入境游客總數的75%左右,從外國人客流量統計線可以發現其波動幅度有逐漸加劇趨勢,故采用直線增長基礎上的指數正弦復合模型進行擬合,得到上海外國人游客動態變化的本底線方程如下:
三、模型的求解
1.上海世博會對旅游業的影響率與貢獻率
(1)根據我們統計的各項指標的原始數據和本底值數據求出影響值。
(2)考慮對上海世博會的影響力的有效性,即取2010年3月—7月的各項指標的數據,求影響率和貢獻率。
所用公式:①影響值=|實際值-本底值|;
②影響率=影響值/實際值;
③貢獻率=影響值/本底值。
根據表3、表4中的實際值、本底值、影響值,可知世博會的影響率、貢獻率達到了一個較好的效果。
從計算結果可知,3月到7月,世博會對上海市外國人客流量的影響值為5.0061萬人次,對港澳臺客流量的影響值為3.11279萬人次,對總人數客流量的影響值為8.9773萬人次。2010年3月世博會對上海市外國人客流量的貢獻率為5.76377%,對港澳臺客流量的貢獻率為4.0956%,對總人數客流量的貢獻率為6.6284%。2010年5月世博會對上海市外國人客流量的貢獻率為0.28793%,對港澳臺客流量的貢獻率為2.6312%,對總人數客流量的貢獻率為2.9628%。
從上面的指標的數據可以看出:游客的人數的本底值都低于世博會的實際人次,原因是上述本底線的分析是不考慮任何影響下的按常規增長的趨勢,而分析實際值與本底值的差額時得到的也只是這一因素的影響下所帶來的上海市旅游指標人數的變化值。這些就是上海世博會所帶來的效應。總體上可得出影響率與貢獻率反映了世博會的經濟效益,間接地體現了世博會帶來的實際意義。
四、模型的評價與推廣
1.模型的評價
我們利用Matlab的強大圖形處理功能,進行數據的可視化,采用孫根年的本底趨勢線模型,對其影響力及效益進行量化評估,并且Matlab能有效地對孫根年的本底趨勢線模型作出評估。并試圖從社會經濟發展的諸多影響因素中剝離出上海世博會對旅游業的影響和作用。以上模型的建立,分析結果得出上海世博會對旅游業有很大的影響力,還可知旅游業推動了經濟的發展。一系列數據及結論表示,上海世博會將會帶給中國更多的經濟收入。
當然,以上模型的定量評估存在很多不足之處,由于統計人數在數據上不穩定、不充分,對模型的建立產生了影響。我們的模型在人數的基礎上通過模型的建立,使得問題的數學描述較為簡單直觀,但實際上還有很多因素值得討論,比如在旅游業上的經濟收入,就是一個很直觀的數據,但由于各種原因,未能得到很合理的數據,因此未能做出在經濟收入上的建模。
我們所做的模型不足之處在于未能得到一個精確度比較高的值,未能運用最小二乘法對數據(即人數)進行處理。因此,我們還從下面的方式來討論,希望得到一些推廣。
2.模型的推廣
時間數列變動的趨勢有直線型和曲線型之分,下面列舉幾種常用的趨勢方程,實際使用時需要根據數據趨勢特點選擇合適的方程進行擬合。
(1)直線趨勢方程用于預測大體呈直線發展趨勢的時間數列,其一般表達式為:y=a+bt。
(2)指數曲線適用于預測時間數列的觀察值呈幾何級
數變動趨勢的情況,其一般形式為:y=a·ebt。
(3)Lolistic曲線通常用于描述這樣的一組時間數列:
初期發展緩慢,隨后增長速度加快,達到一定程度后增長放慢,最后達到飽和狀態。其數學模型為:
對于以上各方程一般采用最小二乘法求解參數,即最佳擬合線應使估計值和實際值y的離差平方和達到最小:
綜上,本文將使用SPSS17.0軟件,采用普通最小二乘法(OIS)對上海市2009年8月以來入境旅游人數的時間數列進行擬合,選擇合適的趨勢方程并求解參數。下面采用Lolistic模型進行分析和預測。
根據以上數據和圖形可知:上海入境旅游人數呈增長趨勢,說明旅游業推動了經濟的發展,更好地預測了入境旅游人口趨勢。
參考文獻:
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