張波



摘要:文章以陜西省為例,選取3組不同時間階段的相關數據,運用灰色關聯理論方法,對旅游業與三次產業及經濟發展的關聯性進行實證分析和研究,揭示不同階段旅游業對陜西經濟發展及產業結構調整的影響。
關鍵詞:旅游業;經濟發展;影響分析;陜西
一、引言
經過四十多年的發展,中國旅游業已經逐步趨于成熟,旅游產業在國民經濟中的地位也越來越重要。由于其自身的綜合性以及與其他產業強關聯性的特點,旅游業對國民經濟發展強大輻射和波及作用引起了學界以及政府部門的重視,對旅游業及其對地方經濟的研究也越來越多。旅游業對區域經濟影響的研究經歷了從簡單的描述式定性分析向定量分析的轉變后,當前多采用乘數理論來研究和分析旅游業對全國或對區域經濟的影響,甚至建立旅游業的投入產出模型、旅游衛星賬戶等數學模型,揭示廣義旅游業與其他行業部門之間的經濟關系。
鑒于區域旅游的數據資料易于搜集、可操作性較強,本文從區域層面上,以陜西省為例,就旅游業發展對經濟的影響作以實證分析。
二、陜西旅游業發展概況
陜西省的旅游資源豐富多樣,北部黃土高原、中部渭河平原、南部秦巴山地等自然地帶天然劃分,形成陜西獨特的自然類旅游資源和獨特的文化景觀。加之源遠流長的歷史、良好的地理位置以及便利的交通等,使得陜西歷來都是我國的旅游大省。2019年,陜西省旅游收入7212億元,旅游業對全省 GDP 的貢獻達27.9%。由此可見,陜西省旅游業對其經濟發展做出了重大貢獻。表是近些年陜西旅游業發展的相關統計數據(本文數據均采集于《陜西省統計年鑒》)。
三、陜西旅游業對經濟發展的影響分析
為了探討旅游業發展對陜西經濟的影響,本文選取1991~1997年、2001~2007年、2013~2019年不同的時間階段旅游收入及第一、二、三次產業和GDP的相關數據,采用灰色系統分析的方法,試圖發現旅游業對陜西經濟發展的價值影響。
(一)灰色系統分析理論
在客觀世界中,一般情況下,把那些大量存在的不是白色系統(即信息完全明確)也不是黑色系統(即信息完全不明確)稱之為灰色系統。灰色系統分析理論就是一門研究信息部分清楚、部分不清楚并帶有不確定性現象的應用數學學科。它要研究的就是“外延明確,內涵不明確”的“小樣本,貧信息”問題。
灰色理論關聯度分析的基本原理就是根據分析對象、時需數列曲線的相似性判斷其關聯程度,即兩條曲線越相似其關聯度越大,反之越小。可將無限收斂(曲線)用近似收斂(數組)來取代,從而為解決大量實際問題提供了極大的便利。
灰色關聯度分析法的數學模型具體分析計算時,首先是確定數據系列,參考數據列記為x0,表示為:
x0={x0(1),x0(2),…,x0(n)}(1)
比較數據系列記為xi,表示為
xi={xi(1),xi(2),…,xi(n)},i=1,2,…m(2)
其次,對數據進行無量綱化處理,本文采用初始值處理。
最后,求參考數列與比較數列的灰色關聯系數εi(k),對于一個參考數列x0,存在若干個比較數列x1,x2,…,xn,每個比較數列與參考數列x0在不同時刻(即曲線中的各點)的關聯系數εi(k),則稱εi(k)為x0與xi在第k點的關聯系數。公式為:
εi(k)=■(3)
上式中,■■|x■(k)-x■(k)|稱為兩級最小差,記作Δmin。■■|x■(k)-x■(k)|稱為第二級最大差,記作Δmax。ρ稱為分辨系數,一般取值0.5。因此,灰色關聯系數可以表示為:
ε(k)=■(4)
由于關聯度個數較多且分布松散,所以需要把關聯系數整合,即求平均值。由此得出xi與x0關聯度Ri公式如下:
Ri=■■εi(k)(5)
(二)旅游業對陜西經濟發展影響的實證分析
本文將根據上述模型來計算陜西省旅游業與一、二、三次產業及國民經濟總量的關聯度,從而揭示其內在聯系及協調性。
本文分別選取1991~1997年、2001~2007年、2013~2019年三階段的一、二、三次產業以及GDP數據進行分析,其中1991~1997年由于相關數據總量較低,采用原始數據。2001~2007年、2013~2019年則采用較上年數據增加值進行分析。
表2中,X1、X2、X3、X4、X5分別表示旅游收入、一次、二次、三次產業收入、GDP。把X1作為參考序列,X2、X3、X4、X5作為比較序列。
通過數據的無量綱化處理,把陜西旅游收入的無量綱化值x■■作為參考序列,其余因素作為比較序列,計算參考序列與比較序列的差序列。即有
Δi(k)=|x■■(k)-x■■(k)|(6)
根據關聯系數公式(式4)得出表5。
依據關聯度公式(式5)及表5,得出R1=0.610,R2=0.652,R3=0.782,R4=0.663。由此可以說明:第三產業與旅游收入關聯度最大,其次為GDP、第二產業、第一產業。
為了對比上述結果,本文又對1991~1997年、2001~2007年的相關數據(見表6、表7)進行相關分析。
同理得出:
2001~2007年:R1=0.655,R2=0.780,R3=0.750,R4=0.785。即旅游業與相關因素的關聯度GDP﹥第二產業﹥第三產業﹥第一產業。
1991~1997年:R1=0.644,R2=0.583,R3=0.409,R4=0.532。即旅游業與相關因素的關聯度第一產業﹥第二產業﹥GDP﹥第三產業。2FD710E4-90C3-4A41-A563-F1430DB6C174
四、結語
對比1991~1997年、2001~2007年、2012~2019年三個階段研究結論發現:
第一階段(1991~1997年)陜西省旅游業與第一產業關聯度最高,而與GDP、第三產業關聯度均較低,這與旅游業發展的一般規律并不相符。說明陜西省在90年代初中期,盡管旅游業有所發展,但其初級階段特征表現明顯,旅游收入僅占GDP總量的5%~6%,旅游業的強產業關聯性、經濟帶動性并沒有顯現出來,對國民經濟及產業結構調整的影響有限。
第二階段(2001~2007年)陜西旅游業與GDP關聯度較高,其次為第二產業、第三產業,但關聯度的差別不大,旅游收入占GDP總量的8%~10%。該階段陜西旅游業處于較為快速的發展階段,旅游業也逐步成為陜西省的主導產業,其對第二、第三產業的影響逐漸深入,陜西省的產業結構也趨于合理。
第三階段(2013~2019年)旅游業與第三產業關聯度最高,符合旅游業發展的一般規律。旅游業的強關聯性、經濟帶動作用明顯,對陜西省產業結構調整影響巨大。旅游業處于高速發展階段,2019年旅游收入占GDP總量達27%,已經成為陜西省的支柱產業。
陜西擁有豐富的自然、文化和歷史旅游資源,在2010年代之后,旅游產業處于高速發展階段,但仍面臨一些的問題。從第三階段2013~2019年的相關指標可以看出,盡管第三產業與旅游業的關聯度最高,但也僅達到0.782,可以看出旅游業對于第三產業的帶動作用有限,第三產業中的一些部門并沒有因為旅游業的高速發展而得到相應發展。旅游業與第二次產業的關聯度僅為0.652,旅游業對其帶動作用不明顯,旅游漏損嚴重,說明陜西的工業體系對于旅游業的支撐有限,需進一步加強相關產業建設。與第一次產業關聯度為0.610,也比較低,一是說明陜西廣大的農村地區旅游業發展比較緩慢,與旅游業發展比較成熟地區對比,旅游業擴散效應對農村地區的影響有限;二是表現出對農村農副產品的旅游產品開發不足,商品化率較低。
基于此,本文提出如下建議:一是陜西省政府應高度重視旅游業與以制造業為主的二次產業的相互作用關系,健全旅游產品需求鏈商品生產的本地化,以減少旅游漏損;同時,應該注重生態修復與保護,為旅游業的發展創造良好的環境條件;二是利用旅游業的強關聯性和強帶動性,充分發揮旅游業的極化效應與擴散效應,優先扶持一批條件比較好的鄉村旅游地,帶動農村經濟發展,以促進旅游業的區域及產業均衡發展;三是充分發揮交通、通訊、文化娛樂、體育、零售、餐住等行業對于旅游業的支撐作用,健全并完善第三產業門類,為旅游業發展營造良好的社會環境,并以此提高陜西旅游的美譽度和游客的滿意度。
參考文獻:
[1]李江帆,李冠霖,江波.旅游業的產業關聯和產業波及分析——以廣東為例[J].旅游學刊,2001(03):19-25.
[2]馮小巍.長沙旅游業發展的影響因素的灰色關聯分析[J].技術經濟,2014(05):123-128.
[3]趙琴霞.發展旅游業促進本溪地方經濟建設[J].本溪冶金高等專科學校學報,2000(03):48-51.
[4]于會霞,賈發現.旅游業對區域經濟影響研究方法綜述[J].區域經濟,2009(09):79-80.
[5]王瑜.旅游業對福建經濟發展貢獻研究[J].北京第二外國語學院學報,2006(03):7-11.
[6]李志青.旅游業產出貢獻的經濟分析——上海市旅游業的產出貢獻和乘數效應[J].上海經濟研究,2001(12):66-69.
[7]譚佩琴.澳門旅游收入乘數研究[J].華僑大學學報(哲學社會科學版),2006(01):66-71.
[8]師守祥.旅游業乘數研究辨正[J].旅游學刊,2007(10):30-34.
[9]李江帆,李冠霖,江波.旅游業的產業關聯和產業波及分析——以廣東為例[J].旅游學刊,2001(03):19-25.
[10]左冰,李郇,保繼剛.旅游國民收入及其初次分配格局研究——以湖南省為例[J].旅游學刊,2007(01):10-15.
[11]李明耀,黎潔,陳勁松.我國區域旅游衛星賬戶理論與實踐的若干問題研究[J].旅游學刊,2004(12):11-15.
[12]任建麗.旅游產業與經濟增長之間的灰色關聯分析——以甘肅省為例[J].內蒙古科技與經濟,2018(08):8-11.
[13]張偉,周秉根.基于灰色理論的旅游業與國民經濟關聯性分析[J].國土資源科技管理,2008(02):117-120.
(作者單位:咸陽師范學院)2FD710E4-90C3-4A41-A563-F1430DB6C174