旅游業和運輸業的相關性分析

【摘要】近些年來，運輸業和旅游業的關系越來越密切。一方面，人們更加注重精神方面的追求，旅游業逐漸發展起來，并帶動一系列行業的發展，包括運輸業；另一方面，運輸業的發達程度也直接影響著人們對旅游的態度和選擇。本文選取1994年至2013年這20年的數據，首先分析旅游業和運輸業的發展狀況，然后通過主成分分析的方法對運輸業和旅游業的指標分別進行統計分析，得到運輸業和旅游業的綜合得分系數后，利用皮爾遜相關系數法對運輸業和旅游業進行相關性分析，最終將旅游業和運輸業的相關性進行量化。同時，根據得到結論給出相應的建議。

【關鍵詞】運輸業 旅游業 發展狀況 主成分分析 皮爾遜相關系數

一、引言

旅游是指人們按照個人意愿離開常居地去旅行，并臨時在外停留一夜及以上，但不包括在旅行的路線上去賺取任何的報酬。旅游不僅僅包含在旅游景區的游覽，而且還包括去往旅游地的路途。運輸業，是指專門進行運送貨物和旅客的社會生產部門，涵蓋了鐵路、公路、航空、水運、管道運輸等這些運輸部門。運輸業得到發展，人們選擇外出的方式會有很多的選擇，外出的條件也會進一步提升。人們旅游的意愿會加強，更多的會選擇在閑暇的時候出去旅游，因此會刺激旅游業的發展。旅游業得到發展，人們在旅游中運輸費用會相應的增加，反過來會刺激運輸業的發展?？梢灾?，運輸業和旅游業是相關的，但是，我們需要計算出運輸業和旅游業的相關性系數，將定性的關系定量化，這樣有利于結合旅游業和運輸業的發展狀況作出相應的政策建議。

二、文獻綜述

有數據顯示，入境游客交通費用大約占旅游總費用的30%，相比較于入境游客，國內游客交通費用大約占旅游總費用的25%，所以說明，旅游業和運輸業有著緊密的聯系，許多學者對運輸業和旅游做了相關性分析。在國外，J. P. Hanlon研究了大型旅游交通樞紐，尤其是對航空港樞紐配置建設方面進行了深入的分析；B. Teye等學者對旅游方式的種類、形式進行了論述；Alan A.Lew and Bob Mckerche：對旅游口的地的交通樞紐站點建設進行了研究；Bruce Prideaux等則研究了旅游交通的配置，以及不同旅游交通配置所帶來的影響進行了論述；P. Lois， Douglas G.. Pearce等探討了包機以及輪船旅游。在國內，吳必虎系統性的研究；各種交通方式的區域配置。卞顯紅等則理論性地描述了旅游交通，包括旅游交通的概念、旅游交通的構成等；侯學鋼等研究了省域內區域旅游交通發展和配置；汪宇名分析了大眾交通的旅游職能效應；而垂沛探討了具體的旅游交通方式和設施區域旅游活動的影響。周群英基于31個省對旅游業和運輸業進行相關性分析。宋潔等人對青海省的旅游業和運輸業進行相關性分析。本文系統收集了1994年到2013年這20年的旅游業和運輸業的相關數據，利用主成分分析法分別測定旅游業與交通運輸業的綜合實力，使旅游業和運輸業的相關關系定量化，并根據模型的結論對旅游業和運輸業給出相應的分析和政策建議。

三、實證分析

（一）模型構建

如何選取典型的指標變量來反映交通運輸業與旅游業的競爭力是一個關鍵性問題.我們需要根據三大原則（系統性原則、科學性原則和可操作性原則），同時也需要考慮到數據選取的權威性、可靠性和數據獲取的難易程度，綜合這兩個方面，本文選取了8個旅游業的指標和15個運輸業的指標分別代表旅游業和運輸業的競爭力。其中，旅游業的指標包括旅行社數（個）A1、星級飯店總數（個）A2、入境游客（萬人次）A3、入境過夜游客（萬人次）A4、國內居民出境人數（萬人次）A5、國內游客（萬人次）A6、國際旅游外匯收（百萬美元）A7、國內旅游總花費（億元）A8；運輸業的指標包括運輸業就業人數B1、鐵路營業里程（萬公里）B2、公路里程（萬公里）B3、內河航道里程（萬公里）B4、定期航班航線里程（公里）B5、管道輸油里程（萬公里）B6、旅客運輸量（萬人）B7、旅客周轉量（億人公里）B8、貨物運輸量（萬噸）B9、貨物周轉量（億噸公里）B10、旅客運輸平均運距（公里）B11、國家鐵路客車擁有量（輛）B12、國家鐵路客車擁有量（輛）B13、國家鐵路機車擁有量（臺）B14、民用汽車擁有量（萬輛）B15。為了便于研究，本文選取了1994年至2013年這20年的全國性指標。

因旅游業2013年的數據中旅游社數和星級飯店數缺失，需要將缺失的數據利用科學合理的方法將其補上，本文利用線性插值得到2013年的旅游社數為26543個，2013年的星級飯店總數為16199個。

（二）旅游業指標的主成分分析

利用SPSS對旅游業指標進行主成分分析，得到各主成分特征值和貢獻率表（見表1）。可知第一個主成分的特征值為7.363，接下來的主成分都低于1，所以本文只提取了第一主成分作為最終的主成分。

提取方法：主成分分析。

根據表1可以寫出第一主成分，具體形式為（注：帶*號表示標準化后的指標）：

因為只有一個主成分，所以綜合得分系數就是第一主成分。將標準化后的變量值帶入綜合的分系數函數中，可以得到不同年份的綜合得分系數，具體數值見表2。由表2可知，旅游業隨著年份的增加，綜合的分系數越來越高，說明旅游業的發展日益繁華，發展狀況越來越好。

提取方法：主成分分析。

（三）運輸業指標的主成分分析

旅游業的指標分析完畢后，利用SPSS對運輸業指標進行主成分分析，得到各因子特征值和貢獻率表（見表3）。前兩個主成分已經包含了原始信息的92.296%，根據提取的主成分的累積貢獻率要大于85%的原則，需要提取前兩個主成分用來評價不同年份的運輸業的綜合實力。

提取方法：主成分分析。

是用SPSS軟件進行因子分析所做的前兩個主成分的因子載荷陣，同樣根據之前因子載荷陣轉化為特征向量的方法進行轉化。使之轉化形成前兩個主成分的特征向量。

根據計算后的前兩個主成分的特征向量，所以前兩個主成分的具體形式可以寫成

因為提取了兩個主成分，所以需要以主成分的特征根為權，將兩個主成分進行加權綜合，得到運輸業的綜合得分，綜合得分的公式是

其中，λ1為第一主成分的特征根，λ2為第二主成分的特征根。根據上式可計算出各運輸業的綜合得分，具體數值見表7。由表7可以看出，隨著時間的推移，Y的得分系數越來越高。運輸業的綜合競爭力越強，綜合得分系數的持續增長意味著運輸業的發展越來越好，綜合競爭力越來越強。

（四）旅游業和運輸業的相關性分析

通過主成分分析計算出了旅游業和運輸業的綜合評價得分之后，將兩者進行相關性分析。

對旅游業和運輸業進行皮爾遜相關分析，如表5所示，相關分析的結果是0.976，也就是說旅游業和運輸業的相關性系數高達0.976，說明兩者高度相關.并且由表8可知，P值為幾乎為0，在0.05的顯著性水平下，皮爾遜相關性分析通過檢驗。

四、結論與政策分析

本文利用了主成分分析和皮爾遜相關分析將運輸業和旅游業的相關性進行了量化分析。分析結果表明，在近20年的時間里，旅游業和運輸業的相關性系數為0.976.這個數值意味著運輸業和旅游的關系密切，運輸業的發展會影響旅游業的發展，反之亦然。針對運輸業和旅游業的高相關性這一結論，可以進行一些政策建議：

第一，對于旅游發展前景可觀的地區，應考慮該地區運輸業的發展狀況對于一些自然景觀或人文景觀不錯，適合作為旅游資源的，如果交通運輸部太好。如果想要發展旅游業，可以適當將運輸業發展起來再進行旅游業的開發或者綜合當地運輸業的發展情況對旅游資源進行部分開發。

第二，對于運輸業發展到一定程度的地區，可適當開發該地的旅游資源因為運輸業發展程度較高，那么人們來該地區的可能性就會高，鑒于運輸業和旅游業的相關關系，就會有很多人來該地區旅游。

第三，對于旅游業發展到一定程度的地區，可加大力度發展運輸業，這樣會吸引更多的人前來參觀。

第四，對于兩者都在發展中的地區，需要平衡二者的發展狀況，既不能只重視運輸業而忽視旅游業，也不能只重視旅游業而忽視運輸業。

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作者簡介：王藝霏（1992-），女，漢族，陜西西安人，就讀于貴州大學，研究方向：區域經濟。