寧夏國內旅游收入預測及其影響因素分析

萬世龍，馬蕓燕，趙多平

(寧夏大學 地理科學與規劃學院，寧夏 銀川 750021)

1 引言

旅游經濟影響因素研究一直是各界關注的熱點問題。寧夏回族自治區地處中國幾何位置中心，是21世紀陸上絲綢之路與沿黃經濟帶交匯之處。2019年，全區實現旅游總收入340.03億元，旅游業對地區經濟增長作用顯著。近十年關于寧夏旅游經濟的研究，多集中于全域旅游、鄉村旅游、沙漠旅游、生態旅游等發展問題的探討[1～3]。馬金濤、王愛鳥等先后用灰色關聯分析法分析了寧夏旅游業發展影響因素，但研究時間序列較短且截至2013年[4，5]。而近十余年，寧夏旅游業蓬勃發展，影響因素勢必在不同程度發生改變，探明近十余年寧夏旅游業影響因素和未來發展趨勢顯得尤為重要。因旅游收入是衡量旅游業發展的重要指標，且寧夏國內旅游收入常年占據旅游總收入的95%以上，故本文依據寧夏近11年國內旅游收入相關數據，運用GM(1,1)模型對寧夏國內旅游收入進行預測，并構建指標體系運用灰色關聯分析法揭示主要影響因素，以期為相關部門管理與決策提供參考。

2 指標選取與數據來源

鑒于旅游系統的復雜性，其影響因子存在內、外兩個系統，考慮到數據可得性、可量化性，故從國內旅游收入影響因子內部系統出發構建指標體系。參考前人研究成果并結合寧夏實際情況，共選取6項一級指標，15項二級指標(表1)。

表1 寧夏國內旅游收入影響因子指標體系

3 研究方法與求解過程

3.1 灰色預測模型

灰色系統的內在機制是通過對“部分”已知信息的開發，實現對系統運行和演化規律的正確把握[6]。GM(1,1)是灰色系統理論的基本預測模型，具體計算步驟如下：

(1)以2009～2019年寧夏國內旅游收入的數據建立原始序列。X(0)=(53.1,673.83.81,1.3.39,126.55,141.56,160.01,207.33,275.22,291.9,3335.56)。

(1)

原始數據并未通過級比檢驗，因此進行平移轉化即在原始值基礎上加入平移轉換值336.00，最終平移轉換后的數據級比檢驗值均在標準范圍[0.846,1.181]內，故平移轉換后的數據適合進行GM(1,1)模型構建。此時：

X(0)=(389.1,403.3,419.81,439.39,462.55,477.56,477.56,496.01,543.33,611.22,627.9,671.56)。

(3)對原始數據X0做一次累加生成1-AGO序列：

X(1)=(389.1,792.4,1212.21,1651.6,2114.15,2591.71,3087.72,3631.05,4242.27,4870.17,5541.73)。

(4)構建X(1)的緊鄰均值矩陣Z(1):

Z(1)=(590.75,1002.305,1431.905,1882.875,2352.93,2839.715,3359.385,3936.66,4556.22,5205.95)

(5)計算發展系數a、灰作用量b：通過計算得到，a=-0.06，b=352.3376，由于a<0.3，該模型可用于中長期預測且精度較高。

(6)預測未來6年寧夏國內旅游收入：利用MATLAB軟件進行模擬，2009～2019年的擬合結果與2020～2025年的預測結果如圖1所示，擬合結果較好，說明該模型預測值較為可信。

圖1 寧夏國內旅游收入擬合與預測效果

(7)精度檢驗：通過計算得到平均相對誤差為0.073923，平均級比偏差為0.1148，均小于0.2且后驗差比C值為0.021小于0.35，意味著模型精度達到要求，對原始數據擬合效果較好，可以用該模型進行預測(表2)。

表2 GM(1,1)模型檢驗

最終求得2020～2025年寧夏國內旅游收入預測結果分別為369.413、413.026、459.335、508.508、560.721、616.161(單位：億元)(圖1)。

3.2 灰色關聯分析

灰色關聯分析是根據因素之間發展趨勢的相似或相異程度，作為衡量因素關聯程度的一種方法。[7]根據灰色關聯分析的基本理論，具體計算步驟如下。

(1)確定參考數列和比較數列：參考數列Y由被解釋變量寧夏國內旅游收入構成，比較數列由15項解釋變量構成，最終得到如下矩陣：

(Y，X1，X2，…，Xn)

其中，Xi={xi(1),xi(2),…,xi(N)},i=1,2,…,n;N)為數列長度。故Y與Xi即是灰色系統的分析數列。

(2)原始數據標準化處理：解釋變量量綱不同，故先采用均值法進行無量綱化處理，以實現數據的可操作性與可比性。公式如下：

(2)

最終通過計算得到無量綱化結果：

Y'=(y'(1),y'(2),y'(3),…,y'(n))

(3)

X'=(x'(1),x'(2),x'(3),…,x'(N))

(4)

(3)灰色關聯系數的計算：記△j(k)=|x'i(k)-x'1(k)|,k=1,2,…N；兩極最大差和最小差：

△(max)=maximaxk△i(k);△(min)=minimink△i(k)

(5)

計算關聯系數的公式為：

(6)

其中，為分辨率系數，本模型取。將數據代入灰色關聯系數公式，得到解釋變量與被解釋變量的關聯度系數(表3)。

表3 關聯度系數

(4)計算比較關聯度：對表3關聯度系數做均值處理，進一步得到寧夏國內旅游收入與各指標間的灰色關聯度數據，其計算公式與結果如下：

(7)

式(7)中，ri表示相關度，i=0,1,2,…,n;k=1,2,…,N。

4 結果與討論

4.1 預測結果分析

由GM(1,1)模型對寧夏國內旅游收入進行預測可知未來6年寧夏國內旅游收入分別為369.413、413.026、459.335、508.508、560.721、616.161(單位：億元)。從預測數據來看，寧夏國內旅游收入總體呈現樂觀增長趨勢，具有較大的發展潛力。

4.2 關聯度結果分析

由表4可知，寧夏國內旅游收入與二級指標之間的灰色關聯度由大到小排序為：社會消費品零售總額、A級及A級以上景區數、第三產業增加值、本地區城鎮居民人均可支配收入、城市居民人均消費支出、本地區人均生產總值、公路、鐵路密度、生活垃圾無害化處理率、旅行社總數、在校大學生人數、星級飯店數、旅客周轉量、建成區綠化覆蓋率、年末常住人口、客運量。

表4 關聯度

排名前三的分別是反映居民生活水平的社會消費品零售總額、反映旅游資源的A級及A級以上景區數以及反映社會經濟因素的第三產業增加值。社會消費品零售總額直接反映居民物質文化生活水平情況[8]，是居民消費能力的重要體現，再加之寧夏城鎮居民人均可支配收入、城市居民人均消費支出分別位列第四、第五，可知居民生活水平是與寧夏國內旅游收入最為相關的一級指標，足以證明寧夏居民生活水平的提高是其旅游業快速發展的根本保證。A級及A級以上景區數直接反映地區旅游資源的豐富程度，數據顯示2009～2019年，寧夏A級及A級以上景區數從31個增加到89個，年均增長5～6個，加之寧夏國內旅游灰色關聯度為0.83，具有較強的正比例關系，足以證明不斷開發新的旅游資源，增強地區旅游資源豐富性是寧夏旅游業快速發展的重要動力。第三產業增長值是衡量經濟條件因素對國內旅游收入影響的重要指標，它為旅游業的發展提供了資金保證，這是寧夏國內旅游業發展的又一動力。

其余靠后的指標，反映了寧夏旅游業發展的短板。首先，交通便利程度的三個二級指標關聯度系數較低，這說明交通對寧夏旅游業的限制性。雖然本區地處中國幾何中心，但經濟地理位置和交通地理位置卻較偏遠，這凸顯交通建設的緊迫性。其次，環境質量方面，寧夏主要依托大漠、黃河、回族風情以及西夏文化為主要旅游資源進行開發，但由于地理位置的特殊，生態環境相對脆弱性，一定程度上限制了旅游業的發展。最后，旅游服務方面，成熟的旅游市場離不開成熟的旅游服務業，但寧夏旅行社和飯店數量與寧夏國內旅游收入增長不匹配，旅游服務業水平急需提高。

4.3 建議

4.3.1 加強交通基礎設施建設，改善交通服務

現代旅游業的發展與現代交通的發展密切相關，交通建設是旅游資源開發和旅游地建設的重要條件，相關研究顯示交通可達性具有明顯優勢的地區，區域旅游經濟發展水平較高[9]。應把握西北地區偏東部的地理位置，抓住“一帶一路”以及沿黃經濟帶建設的契機，完善交通服務，加快寧夏交通網絡建設，不斷提升交通通達度。

4.3.2 加強景區特色化建設，倡導生態旅游

旅游資源的開發與建設對旅游經濟發展至關重要，在開發過程中必須注重景區游客吸引半徑的考察和景區特色的挖掘，避免同質化景區出現，并建立別具一格的旅游品牌形象體系。再者，由于干旱半干旱地區的位置與環境承載力較低，必須改變旅游業等于“無煙工業”的刻板印象，重視環境與旅游業耦合協調發展，創造良好的人文旅游環境和自然旅游環境。

4.3.3 提高游客接待能力，提升旅游服務質量

旅游服務業是旅游活動產生的相關產業，其越成熟旅游經濟便會越繁榮。為促使旅游服務業走向成熟，首先必須建立多渠道融資機制，加大對旅游業資金投入，完善配套服務設施；其次要規范旅游市場秩序，加強對旅游服務質量的監管；再者要轉變旅游服務經營理念，建立專業化人才隊伍，注重游客反饋，倡導“精細化”“個性化”服務。