環(huán)太湖區(qū)域旅游業(yè)發(fā)展的灰色關聯(lián)分析

童紀新，王　琳

(河海大學 商學院，南京　211100)

?

引用格式：童紀新，王琳.環(huán)太湖區(qū)域旅游業(yè)發(fā)展的灰色關聯(lián)分析[J].重慶理工大學學報(自然科學版),2016(1):111-116.

Citation format：TONG Ji-xin, WANG Lin.Grey Correlation Analysis on Development of Tourism Industry in Taihu Region [J].Journal of Chongqing University of Technology(Natural Science)，2016(1):111-116.

環(huán)太湖區(qū)域旅游業(yè)發(fā)展的灰色關聯(lián)分析

童紀新，王琳

(河海大學 商學院，南京211100)

摘要：構建了一套包括人力資源、基礎設施、信息建設、環(huán)境投入、交通條件、資金支持等6個1級指標、下屬12個2級指標的影響因素指標體系。以環(huán)太湖區(qū)域為例，運用灰色關聯(lián)分析方法進行實證研究，分別進行橫向比較與縱向比較。結果表明：旅游經濟的繁榮發(fā)展在很大程度上依賴于地區(qū)GDP、地區(qū)人口素質、信息技術等要素的拉動。

關鍵詞：環(huán)太湖區(qū)域；區(qū)域旅游；灰色關聯(lián)分析

以蘇州、無錫、常州、嘉興、湖州5個地級市為主構成的環(huán)太湖地區(qū)被稱為魚米之鄉(xiāng)，涉及吳越兩大地域文化。環(huán)太湖區(qū)域東臨太平洋，位于我國東海岸的中心地帶，各城市區(qū)位條件優(yōu)越，區(qū)域內的高速公路、國道、省道、太湖高速水運、快速列車、旅游專線列車等交通組織布局暢達。水脈與文脈的相通為區(qū)域內旅游產業(yè)鏈的不斷擴張和延伸開拓了廣闊的合作前景。

目前，國內學者多從單個城市或者單個省份的角度出發(fā)，運用灰色關聯(lián)方法分析區(qū)域旅游業(yè)發(fā)展狀況[1-7]。本文通過研究同一城市不同指標對區(qū)域旅游業(yè)的影響程度和不同城市之間同一指標的影響程度，試圖找到不同城市之間旅游業(yè)發(fā)展水平差異的原因，為旅游低收入城市趕超高收入城市以及旅游高收入城市實現更高層次的飛躍提供參考。

1環(huán)太湖區(qū)域旅游灰色關聯(lián)因素分析

1.1灰色關聯(lián)理論介紹

1982年，鄧聚龍教授首創(chuàng)灰色系統(tǒng)理論，為解決科研過程中出現的數據不全、存在未知因素等問題提供了全新的思路。白色系統(tǒng)的特點是信息完全已知，黑色系統(tǒng)的特點是信息完全未知，而灰色系統(tǒng)的特點是掌握一定比例的信息，但信息不完整。灰色系統(tǒng)理論以不確定性系統(tǒng)為研究對象，對樣本量不存在苛刻的要求，不要求統(tǒng)計數據服從指定的分布規(guī)律。灰色關聯(lián)分析方法定量分析因素動態(tài)發(fā)展過程，按照時間序列選擇一個合適的參考數列，根據相關性原則，選取多方面的比較數列。比較數列與參考數列的接近程度很好地表明了比較數列與參考數列在發(fā)展方向、速率方面的相似性，也明確了比較數列與參考數列的關聯(lián)程度。在系統(tǒng)發(fā)展過程中，灰色關聯(lián)度可以用來表示因素間的相對大小、方向與速度的變化程度。如果2個因素的相對變化呈現出高度的一致性，那么就認為兩者之間的灰色關聯(lián)度大；如果一致性不高，則認為關聯(lián)度小[8-10]。

區(qū)域旅游業(yè)影響因素的復雜性、旅游業(yè)數據的缺失，加上各城市間經濟發(fā)展水平的不同，成為本文采用灰色關聯(lián)分析的決定性因素。

1.2分析指標的選取

考慮到環(huán)太湖區(qū)域五大城市旅游業(yè)的發(fā)展現狀，兼顧指標的統(tǒng)一性和科學性，本文選取國內旅游收入指標用以反映區(qū)域內旅游業(yè)的發(fā)展水平并作為參考數列，把影響區(qū)域旅游業(yè)發(fā)展的因素作為比較數列。本文選取2005—2011年的環(huán)太湖區(qū)域內五大城市的旅游業(yè)數據。

1.3灰色關聯(lián)分析的模型步驟

1.3.1確定分析數列

參考數列用來表示系統(tǒng)行為的特征，比較數列用來表示影響系統(tǒng)行為的因素。選取原始數據的參考數列：X0={x0(t)|t=1，2，…，n}；選取原始數據的比較數列：Xi={xi(t)|t=1，2，…，n；i=1，2，…，m}。

1.3.2無量綱化處理

由于統(tǒng)計年鑒中的原始數據單位各異，出于方便數據比較和消除量綱影響的考慮，對數據進行無量綱化處理，可取的方法有初值法、均值法等，但為了研究穩(wěn)定增長趨勢的社會經濟現象，一般采用初值法。本文采用初值法，將不同時刻的數據除以第一個時刻的數據，得到一個新數列，其數值表示為各個時刻的數據相對第1個數據的百分比。

1.3.3計算灰色關聯(lián)系數

在不同的時刻，求出參考數列序列與比較數列差的絕對值，并根據大小排序，找到該差的最大值和最小值，則參考序列與比較序列的關聯(lián)系數被定義為：

其中 min min|X0(t)-Xi(t)|和max max|X0(t)-Xi(t)|分別為參考數列X0(t)與比較數列Xi(t)的最小二級差和最大二級差。一般來講，ρ越小，分辨力越大，具體取值可視情況而定。當ρ的取值范圍為ρ≤0.5463時，分辨力最好。一般取分辨系數ρ=0.5(0<ρ<1)。

1.3.4計算關聯(lián)度

1.3.5進行關聯(lián)度排序

根據λ的大小作出關于關聯(lián)度的順序。假如關聯(lián)系數λ1<λ2，那么參考數列X0(t)與比較序列X1(t) 更相近，關聯(lián)系數越大且越靠近數值1，那么兩數列的關聯(lián)程度越大。當0≤λ≤0.35時，兩者關聯(lián)程度比較弱；當0.35≤λ≤0.65時，兩者關聯(lián)程度適中；當0.65≤λ≤0.85時，參考數列和比較數列呈現較強關聯(lián)性；當0.85≤λ≤1時，兩數列的聯(lián)動作用很強。

1.4構建影響因素指標體系

分別以X1，X2，X3，X4，X5，X6，X7，X8，X9，X10，X11，X12代表“地區(qū)生產總值”“地區(qū)人均生產總值”“城市人均可支配收入”“社會消費品零售總額”“每萬人在校大學生數(市轄區(qū))”“國際互聯(lián)網用戶”“郵電業(yè)務總量”“星級飯店數”“住宿餐飲業(yè)單位從業(yè)人員數”“公路里程數”“客運量”“建成區(qū)綠化覆蓋率(市轄區(qū))”等指標，見圖1。

圖1　影響環(huán)太湖區(qū)域旅游產業(yè)發(fā)展的資源因子

1.5計算灰色關聯(lián)度并排序

根據影響環(huán)太湖區(qū)域內五大城市旅游業(yè)發(fā)展的各指標的原始數據，利用灰色關聯(lián)模型計算灰色關聯(lián)度并進行排序。因篇幅所限本文僅列出關聯(lián)度。

表1　環(huán)太湖區(qū)域五大城市旅游業(yè)發(fā)展影響因子關聯(lián)度及排序

2橫向比較及縱向比較

2.1縱向比較

1) 灰色關聯(lián)模型分析表明：蘇州國內旅游收入與各影響因子之間的灰色關聯(lián)度大小排序為X1>X4>X10>X6>X3>X7>X11>X2>X5>X8>X9>X12。可以看出：蘇州市旅游產業(yè)的發(fā)展與X1的關聯(lián)度最大，表明旅游經濟的發(fā)展與GDP聯(lián)系最為緊密；X4排在第2位，說明居民生活水平的提高能夠有效拉動旅游經濟需求。另外，通過對比發(fā)現：星級飯店數、住宿餐飲業(yè)從業(yè)人數、建成區(qū)綠化覆蓋率等指標對旅游產業(yè)發(fā)展的刺激作用相對較小。

2) 社會消費品零售總額已成為推動無錫市旅游產業(yè)發(fā)展最重要的因素，位居第二的國際互聯(lián)網用戶對旅游產業(yè)的灰色關聯(lián)度為0.871 0，關聯(lián)度相對較高，說明無錫旅游業(yè)的發(fā)展受社會消費品零售總額增長、國際互聯(lián)網用戶的普及影響日趨明顯。

3) 通過比較灰色關聯(lián)度序列發(fā)現：常州市地區(qū)生產總值和公路里程數的關聯(lián)度分別是0.847 3和0.806 4，位居第1和第3的位置。常州市GDP從2005年的114.42億元增長到2011年的391.66億元，表明常州地區(qū)的經濟發(fā)展狀況與交通建設水平與旅游經濟具有密切的關系。

4) 對于隸屬浙江省的嘉興市，其旅游經濟的發(fā)展最大程度依賴于X5“每萬人在校大學生數(市轄區(qū))”指標，兩者關聯(lián)度高達0.871 7。可見，“在校大學生”作為旅游產業(yè)鏈中的人力資源環(huán)節(jié)在一定程度上代表著嘉興當地人口的綜合素質，教育事業(yè)的發(fā)展對于嘉興旅游產業(yè)發(fā)展的影響日益加深。

5) 從表1可知：國際互聯(lián)網用戶對湖州市旅游經濟的貢獻度最大，其次是社會消費品零售總額，說明國際互聯(lián)網有效促進了旅游信息傳遞，從而保證了旅游服務的質量和效率。另外，旅游產業(yè)是一項消費型產業(yè)，因此居民生活水平的提高是影響旅游業(yè)發(fā)展的關鍵因素。

2.2橫向比較

1) 通過對表1分析可知：地區(qū)生產總值、社會消費品零售總額是影響環(huán)太湖區(qū)域五大城市旅游產業(yè)發(fā)展的最主要因素，經濟的發(fā)展、居民消費能力的提升是拉動旅游經濟的最有力保障。

“十五”時期，蘇州經濟總量和綜合實力顯著提升，消費品市場迅猛增長，社會消費品零售總額從2005年的934.3億元增加到2011年的2 829.58億元，增幅超過200%。2004—2006年，常州市GDP增速均在15%以上，2011年人均GDP超過1.2萬美元。常州市高技術產業(yè)的快速健康發(fā)展和國家多項富民政策的實施促進了人民生活水平的提高，有效擴大了居民消費需求。無錫市人均可支配收入在省內一直處于較高水平，人均可支配收入已連續(xù)5年增幅超過10%。2011年無錫實現社會消費品零售總額2 122.72億元，同比增長17.3%，表明無錫市居民收入和消費水平進一步提高，購買能力逐步增強。從統(tǒng)計數據看，嘉興GDP多年來保持了穩(wěn)定增長。受2008年全球金融危機影響，2009年GDP增長速度有所放緩，但2010年之后增幅較大。2005—2010年城鎮(zhèn)居民可支配收入每年均以高于10%的速度增長，2011年的增長率接近15%。2011年，湖州經濟保持繼續(xù)保持平穩(wěn)增長態(tài)勢，全市生產總值首次突破1 500 億元；實現社會消費品零售總額609.89億元，比上年增長18.2%；全市城鎮(zhèn)居民人均可支配收入為29 367元，同比增長14.8%。

2) 地區(qū)人均生產總值、城市人均可支配收入、國際互聯(lián)網用戶、公路里程數是影響環(huán)太湖區(qū)域旅游經濟發(fā)展的較為重要的因素。

無錫市作為我國微電子技術的發(fā)源地和重要產業(yè)基地，國際互聯(lián)網用戶與旅游經濟的發(fā)展關聯(lián)度達到0.871 0，說明地區(qū)的網絡產業(yè)無疑成為促進無錫經濟發(fā)展的“新引擎”。蘇州市公路里程數與旅游收入的關聯(lián)度達到0.801 8，進一步表明交通綜合運輸體系的發(fā)展為提高旅游產業(yè)綜合服務水平、提升蘇州城市旅游競爭力提供重要保障。常州市公路里程數與旅游收入的關聯(lián)度位居第3，能夠以快速公交(BRT)、旅游公交專線等現代化的交通方式為游客的出行提供保障。

隨著社會經濟的發(fā)展，嘉興市基礎設施建設與交通發(fā)展需求的矛盾日益顯現，市區(qū)道路設施的增長率跟不上機動車的增長率；而湖州市公共交通基礎設施網絡化程度還有待提高，各種交通運輸方式間的有效整合作用發(fā)揮不足。相比其他3個城市，公路里程數對于嘉興市、湖州市旅游經濟的貢獻還沒有最大程度地被開發(fā)出來，交通基礎設施仍待完善。

3) 每萬人在校大學生數(市轄區(qū))，星級飯店數，住宿、餐飲業(yè)單位從業(yè)人員數，建成區(qū)綠化覆蓋率(市轄區(qū))等旅游產業(yè)的投入因素總體來說對環(huán)太湖區(qū)域旅游經濟發(fā)展的貢獻有限。

與其他四大城市“每萬人在校大學生數(市轄區(qū))”指標與旅游業(yè)關聯(lián)度排名靠后的情況截然不同的是：嘉興市的這一指標關聯(lián)度高達0.867 6。作為唯一一個關聯(lián)度超過0.8的因素，嘉興市教育事業(yè)的發(fā)展與當地旅游經濟聯(lián)系最密切。2005年以來，嘉興市通過優(yōu)化教育資源布局、擴大教育經費投入、創(chuàng)建高等教育本土品牌、引進國內重點高等學府等多種綜合性創(chuàng)新途徑實現了教育的跨越式發(fā)展。

從表1各指標與環(huán)太湖區(qū)域五大城市旅游收入的關聯(lián)度和整體排名可以看出：星級飯店數，住宿、餐飲業(yè)單位從業(yè)人員數，建成區(qū)綠化覆蓋率(市轄區(qū))均與五大城市旅游業(yè)發(fā)展關聯(lián)較弱。這一方面反映了住宿、餐飲業(yè)等基礎產業(yè)在推動旅游產業(yè)發(fā)展中的價值仍有待大力開發(fā)；另一方面表明環(huán)太湖區(qū)域的城市配套設施和綠化環(huán)境利用率還達不到旅游產業(yè)的發(fā)展需求，政府在未來的城市建設規(guī)劃中可以適當對此方面實行政策傾斜。

3對策與建議

3.1樹立區(qū)域旅游圈的概念

環(huán)太湖區(qū)域內的旅游產業(yè)合作與資源互補已經成為共識，旅游產業(yè)的一體化發(fā)展也將產生其他旅游相關產業(yè)的集群效應。物流、資金流、信息流的充分整合有利于促進區(qū)域內五大城市間的密切合作,努力打造區(qū)域旅游品牌形象，合作開發(fā)潛在客源市場，從而實現區(qū)域旅游經濟的規(guī)模效益。通過對比發(fā)現：環(huán)太湖區(qū)域城市之間的旅游收入仍然存在一定差距，湖州、嘉興旅游經濟相對落后于“蘇錫常”地區(qū)；區(qū)域旅游模式有利于改善旅游產業(yè)發(fā)展環(huán)境，加快推進區(qū)域旅游協(xié)調發(fā)展。

3.2加大對基礎設施投入

在灰色關聯(lián)排序中，公路里程數對五大城市旅游收入的貢獻程度均排在前5的位置，表明旅游產業(yè)作為一項服務型產業(yè)，景區(qū)內交通運輸的便利程度成為影響游客出行時考慮的關鍵因素，因此必須突出環(huán)太湖區(qū)域的交通區(qū)位優(yōu)勢。環(huán)太湖區(qū)域內五大城市應該緊緊抓住高速鐵路、城際軌道交通等重大基礎設施建設的機遇，進一步調整現有的城市交通運營模式，實現旅游交通的多元化，利用太湖資源創(chuàng)新水運交通，加大城市道路基礎設施建設，縮短游客進入景區(qū)的時間，增加旅游景點的可進入性。

3.3加強旅游專業(yè)人才的培養(yǎng)

環(huán)太湖地區(qū)的專業(yè)旅游人才分布并不均衡，從旅游收入與各因素的灰色關聯(lián)度中可以看到：雖然每萬人在校大學生數(市轄區(qū))對其他4城市旅游收入貢獻相對較小，但嘉興市旅游收入卻與該因素密切相關，說明提高旅游產業(yè)人才的素質，以及提高服務水平與檔次能顯著增加旅游收入。因此，必須重視旅游產業(yè)復合型人才的培養(yǎng)，充分發(fā)揮高等職業(yè)技術教育在旅游人才培養(yǎng)方面的資源優(yōu)勢，培養(yǎng)符合旅游市場發(fā)展潮流的專業(yè)性人才，加速教育和旅游產業(yè)的融合。

3.4強化網絡覆蓋效率

旅游產業(yè)的發(fā)展與升級離不開信息網絡手段的催化作用。國際互聯(lián)網用戶這一指標與旅游收入的相關程度在不同城市之間各有差異，但總體來說網絡技術的普及，已逐漸成為影響旅游產業(yè)的重大環(huán)節(jié)。互聯(lián)網的運用在宣傳環(huán)太湖區(qū)域旅游形象、提高旅游服務質量與效率方面發(fā)揮著不可替代的作用，同時也有利于進一步擴大客源市場，增強游客對景區(qū)的歸屬感和認同感。

參考文獻：

[1]鄭仕華.基于灰色關聯(lián)理論的旅游業(yè)影響因子分析——以浙江省為例[J].城市問題,2012(4):63-66.

[2]何瑛.基于灰色關聯(lián)分析的新疆旅游經濟影響因素研究[J].生態(tài)經濟,2012,26(1):160-163.

[3]孟凡星,曹瑋瑋,林疊.福建省旅游產業(yè)影響因素的灰色關聯(lián)分析[J].資源開發(fā)與市場,2009,25(10):883-885.

[4]閻友兵,張穎輝,譚魯飛.基于灰色關聯(lián)分析的湖南省旅游產業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略研究[J].湖南工程學院學報(社會科學版),2011,21(1):5-10.

[5]梁藝樺,楊新軍,馬曉龍.旅游業(yè)發(fā)展影響因子灰色關聯(lián)分析[J].人文地理,2006,21(2):37-40.

[6]楊昌淵.旅游業(yè)發(fā)展對區(qū)域經濟拉動效應的實證分析——以貴州為例[J].貴州商業(yè)高等專科學校學報,2009,22(1):39-43.

[7]周薇薇,易元紅,胡曉峰.湖北省旅游產業(yè)現狀與對策——基于灰色關聯(lián)分析的視角[J].遼寧工程技術大學學報(社會科學版),2013(5):485-487.

[8]鄧聚龍.灰色理論基礎[M].武漢:華中科技大學出版社，2002.

[9]趙振東.灰色系統(tǒng)理論在汽車工程中的應用與分析[J].重慶理工大學學報(自然科學版),2014,28(3):10-16.

[10]劉思峰,郭無榜.灰色系統(tǒng)理論及應用[M].洛陽:河南大學出版社,1992.

(責任編輯劉舸)

Grey Correlation Analysis on Development of

Tourism Industry in Taihu Region

TONG Ji-xin, WANG Lin

(Business School, Hohai University, Nanjing 211100, China)

Abstract:By constructing a set of index system of influencing factors which includes human resources, infrastructure, information construction, environmental investment, traffic conditions and funding support of 6 first level indexes and 12 second level indexes, taking Taihu region as an example and using gray correlation analysis method, we made an empirical study. Through horizontal comparison and vertical comparison, we find that the prosperity development of the tourism economy pulling effect largely depends on the element of area GDP, area population quality, information technology and so on.

Key words:Taihu region; regional tourism; grey relational analysis

文章編號：1674-8425(2016)01-0111-06

中圖分類號：O21

文獻標識碼：A

doi:10.3969/j.issn.1674-8425(z).2016.01.020

作者簡介：童紀新(1964—), 男, 浙江金華人, 教授，碩士生導師, 主要從事技術經濟及管理、投資經濟研究。

基金項目：國家自然科學基金資助項目(71271107)

收稿日期：2014-06-22