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灰色关联度分析在广东旅游经济发展中的应用

2020-09-15凌展颖张韬

旅游纵览·行业版 2020年7期
关键词:关联度灰色旅游业

凌展颖 张韬

本文借鉴已有研究,并结合实际,尝试构建广东省旅游经济发展影响因子指标体系,并采用灰色关联度分析方法对旅游总收入与各指标进行关联度分析,得出影响广东省旅游经济发展的主导因素,依次为经济发展、信息技术、交通运输,并根据分析结果提出加强信息化建设、发展自驾游、壮大从业者队伍的建议。

引言

广东旅游业在改革开放、一带一路、全域旅游等多项政策的支持下,经过不断创新、发展,现已成为全国最大的客源地和重要旅游目的地。从广东省旅游局发布的数据可知,2001-2016年旅游业收入呈现快速增长趋势,广东省居民出游意愿增强,消费水平不断提高,人们从物质层面追求过渡到精神层面追求。2018年,全省旅游工作会指出,广东省多个主要旅游指标持续稳居全国前列,个别指标甚至领先世界。2017年,旅游业增加值占全省GDP比重的6.5%,旅游业综合贡献为15.1%,对社会就业综合贡献为19.5%。这体现了广东旅游产业上升较快,可以有力地推动当地经济发展。

黄金秋(2006)表明,旅游收入直接反映了某一旅游目的地国家和地区旅游经济的运行状况,是衡量旅游经济活动及其效果的一个不可或缺的综合性指标,也是某一个国家或地区旅游业发达与否的重要标志。本文在以往研究成果的基础上,运用灰色关联分析方法对影响广东省旅游收入相关因素进行量化分析,旨在为提高广东省旅游收入及竞争力提供可行性建议。

一、旅游经济影响因素

(一)相关理论研究

旅游经济领域研究受到国外学者的广泛关注,研究范围涉及较广,分析方法也不尽相同。Pearce(1999)系统研究了旅游系统的空间结构和影响因素,认为旅游资源、交通情况、住宿情况、旅游基础设施和支持设施都是影响区域旅游系统的主要因素。Prideaux(2005)從宏观的角度总结了影响旅游经济发展的因素,认为需求因素、政府因素、个人因素、经济和政治因素等是其中的最主要的影响因素。

我国对此领域研究开展较晚,起初主要借鉴国外研究成果,后来不断出现对产业内外部影响因素深入分析的研究成果,并采用了灰色关联法、投入产出法、结构方程模型法等统计方法。刘勇等(2003)最早运用灰色系统分析法对影响山西省旅游经济效益的因素进行了灰色关联动态分析,揭示了山西旅游业发展的主导因素和制约因素。何瑛(2012)利用灰色系统理论研究新疆旅游业发展情况,指出新疆国内旅游发展速度快于国际旅游,互联网用户数和星级饭店数对旅游经济发展起着重要的推动作用。金萍(2015)以迈克尔·波特的“钻石模型”为基础,构建了广义旅游业视觉下的旅游经济发展影响因素模型,采用因子分析和回归分析等研究方法进行分析,提出要进一步推进浙江省旅游资源开发进程、提高经济发展水平的目标。

(二)因子体系的构建

本文借鉴以往研究成果,结合专家访谈方法,本着科学性、全面性原则,构建影响广东省旅游经济发展因子体系,即选取5个一级指标,分别是经济因子、交通因子、接待因子、人力资源、信息因子,然后进一步分出13个二级指标,如表1所示。

二、灰色关联分析

灰色关联分析是灰色系统理论的一个活跃的分支,是根据各因素变化曲线集合形状的相似程度判断因素之间关联程度的方法。林国钧(1986)最早将此方法运用于中国区域经济学的研究,可以利用少量的指标数据充分反映依附变量与解释变量的关联程度,并对其进行排名。

(一)数据来源与计算方法

本文数据主要来源于《广东省统计年鉴》以及《中国旅游统计年鉴》(2007-2018年),选取广东省旅游经济发展影响指标体系13个二级指标进行分析,具体步骤如下。

第一步,确定参考和比较数列。本文选定广东省2007-2018年的旅游总收入作为参考列,表达式为xo={xo(k), k=1,2,…,n}={x0(1), x0(2)…, x0(n)}, n表示数据个数。影响因子作为比较列,则为xi={xi(k), k=1,2,…,n}={xi(1), xi(2)…, xi(n)}, i,表示不同因子指标。

第二步,对变量系列进行初值化处理,即每一组数列的每一个数据除以这个数列的第一个数,从而得到一个完整的新的数列,m表示因子指标个数。

x'i(k)=xi(k)/xi(1)=(x'i(1), x'i(2),…, x'i(n)),i=1,2,…,n(1)

第三步,计算比较数列与参考数列的序列差值。

Δi(k)=|x'i(k)-x'0(k)|Δi=(Δi(1),Δi(2),…,Δi(n)),i=1,2,…m(2)

第四步,计算最大差、最小差、灰色关联系数,ρ为分辨系数,本文按学术惯例取0.5。(3)

第五步,求出灰色关联系数后做平均处理,得出各因子指标关联度,结果如表2所示。(4)

(二)结果分析

一类指标的影响程度依次为经济因子、信息因子、交通因子、接待因子、人力资源。所有二类指标关联系数均大于0.5,表明所有因子与广东省旅游经济发展关联度高,但是程度不同,作用也不同。

如表2所示,经济因子关联度最强,达到0.757,表明广东经济发展对该地区旅游产业市场化起决定性作用,广东旅游业紧紧跟随GDP发展的脚步,与现实情况吻合。从近年来的《广东国民经济和社会发展统计公报》可知,广东省在不断增大交通运输、技术服务业、公共设施的投资额,增速一路上升。由表2可知,第三产业固定资产投资X2关联度为0.8,是影响广东省旅游经济主导因素之一。上述数据说明广东省通过加强服务行业基础设施建设,加快了旅游业的市场化进程,为旅游业发展奠定必不可少的基础。

信息因子、交通因子关联度次之,分别达到0.747、0.741,说明旅游信息化与交通便捷化能够刺激广东旅游经济发展。在这10年间,广东省宽带接入户数增长5倍,信息技术的普及更新深刻改变了人们的生活方式,也同样影响了广东省旅游业的发展。旅游者实现空间转移,依靠的是交通工具。从表3可知:客运总量在2012年达到峰值58.62亿人,随后一年快速回落,然后稳定在15亿人左右。其中,铁路、民航客运量实现翻倍,水路客运量平稳;而公路客运量从2007年18.68亿人攀升至2012年55.65亿人(占比94%),随后几年极速下滑,2018年为10.52亿人

(占比68%),同时段私家轿车数量实现5.66倍增长(见图1),居民平均每百户家用汽车拥有量从17.6辆升至37辆。如今广东省居民出游更愿意选择自驾出行而非乘坐汽车,这是造成客运总量下降的根本原因。这与私人轿车数、客运量关联度计算结果一致。

如表2所示,接待因子和人力资源,较其他指标排名靠后,表明接待因子和人力资源因素对广东省旅游经济发展贡献度较小。就人力资源方面,旅游院校学生数、第三产业从业人数关联度为0.679,与广东省旅游总收入的相关性较弱。2007-2016年,广东省旅游总收入增长5.82倍,而这期间旅游院校学生数从73 931人增长至134 740人后开始逐年下降,2016年学生数仅为2007年的0.94倍(图2)。

三、广东旅游经济发展的对策

(一)加强信息化建设

在互联网与旅游深度结合的背景下,除了经营模式、服务管理实现数据化、智能化外,更需要关注旅游资源信息化,特别是城市旅游资源。广东省作为经济大省,同时作为旅游大省(2019年广东旅游总收入占全国22.7%),应更多地挖掘城市的旅游资源,经济靠前的城市应重点建设具有吸引力的RBD以及城乡休闲带,找到新的增长点,达到以点带面的效果。因此,要实现旅游资源开发的最优化,必须充分利用网络渠道的中介作用,这有利于广东省旅游经济保持高速发展。

(二)积极发展自驾游

自驾游是旅游业发展到一定程度的产物,也是国外旅游的主要方式之一。私人轿车数成为关联度最高的二级指标,说明广东省自驾游正在快速发展并逐渐向国际靠拢。广东自驾游发展迅猛的同时也存在诸多问题,如配套实施落后、信息来源单一、路费过高以及道路救援不到位、线路未能有效规划以及宣传等。政府可以通过增加可支配收入、促进汽车业发展、完善公路网络,为居民开展自驾游活动奠定良好基础。各相关政府组织应正视并着手解决上述问题,健全信息系统,完善配套设施与服务体系,设计特色线路并加以宣传推广,使自驾游能够有序开展。只有这样,才能充分发挥自驾游对當地旅游经济的强拉作用。

(三)壮大人才队伍

广东旅游从业者数量以及质量远远落后于旅游经济的发展水平,政府各种人才培养措施达不到预期的效果。从业者数量、旅游专业学生数停滞增长,在一定程度上反映旅游相关职业并没有受到人们的关注。省统计局2018年发布的数据显示2017年住宿与餐饮行业平均工资仅有43 084元,在18个行业中排名倒数第三。国家旅游局2017年发布公报,公报显示全国27 621家旅行社,平均每家旅行社年营业利润只有6.734万元,旅行社行业显示从“厚利”向“薄利”转化的趋势。对此,政府应采取宣传、引导、激励的机制帮助企业找到盈利模式,使整个旅游生态圈实现良性发展,进而提高就业者收入水平。高薪职业能更好地吸引、留住人才,也能提高社会认同感。除了保障收入,更重要的是精神追求。这就要求政府组织设立完善的培训机制,建立维护好学习平台,不断引进先进的知识技术。政府还可以鼓励社会成立更多专业旅游学校、中外合作项目,设立一套符合实际的教学体系,培养更多具备综合能力的旅游人才。

(作者单位:1.广州大学旅游学院;2.广州市轻工技师学院)

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