童纪新，王　琳

(河海大学 商学院，南京　211100)



引用格式：童纪新，王琳.环太湖区域旅游业发展的灰色关联分析[J].重庆理工大学学报(自然科学版),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.

环太湖区域旅游业发展的灰色关联分析

童纪新，王琳

(河海大学 商学院，南京211100)

摘要：构建了一套包括人力资源、基础设施、信息建设、环境投入、交通条件、资金支持等6个1级指标、下属12个2级指标的影响因素指标体系。以环太湖区域为例，运用灰色关联分析方法进行实证研究，分别进行横向比较与纵向比较。结果表明：旅游经济的繁荣发展在很大程度上依赖于地区GDP、地区人口素质、信息技术等要素的拉动。

关键词：环太湖区域；区域旅游；灰色关联分析

以苏州、无锡、常州、嘉兴、湖州5个地级市为主构成的环太湖地区被称为鱼米之乡，涉及吴越两大地域文化。环太湖区域东临太平洋，位于我国东海岸的中心地带，各城市区位条件优越，区域内的高速公路、国道、省道、太湖高速水运、快速列车、旅游专线列车等交通组织布局畅达。水脉与文脉的相通为区域内旅游产业链的不断扩张和延伸开拓了广阔的合作前景。

目前，国内学者多从单个城市或者单个省份的角度出发，运用灰色关联方法分析区域旅游业发展状况[1-7]。本文通过研究同一城市不同指标对区域旅游业的影响程度和不同城市之间同一指标的影响程度，试图找到不同城市之间旅游业发展水平差异的原因，为旅游低收入城市赶超高收入城市以及旅游高收入城市实现更高层次的飞跃提供参考。

1环太湖区域旅游灰色关联因素分析

1.1灰色关联理论介绍

1982年，邓聚龙教授首创灰色系统理论，为解决科研过程中出现的数据不全、存在未知因素等问题提供了全新的思路。白色系统的特点是信息完全已知，黑色系统的特点是信息完全未知，而灰色系统的特点是掌握一定比例的信息，但信息不完整。灰色系统理论以不确定性系统为研究对象，对样本量不存在苛刻的要求，不要求统计数据服从指定的分布规律。灰色关联分析方法定量分析因素动态发展过程，按照时间序列选择一个合适的参考数列，根据相关性原则，选取多方面的比较数列。比较数列与参考数列的接近程度很好地表明了比较数列与参考数列在发展方向、速率方面的相似性，也明确了比较数列与参考数列的关联程度。在系统发展过程中，灰色关联度可以用来表示因素间的相对大小、方向与速度的变化程度。如果2个因素的相对变化呈现出高度的一致性，那么就认为两者之间的灰色关联度大；如果一致性不高，则认为关联度小[8-10]。

区域旅游业影响因素的复杂性、旅游业数据的缺失，加上各城市间经济发展水平的不同，成为本文采用灰色关联分析的决定性因素。

1.2分析指标的选取

考虑到环太湖区域五大城市旅游业的发展现状，兼顾指标的统一性和科学性，本文选取国内旅游收入指标用以反映区域内旅游业的发展水平并作为参考数列，把影响区域旅游业发展的因素作为比较数列。本文选取2005—2011年的环太湖区域内五大城市的旅游业数据。

1.3灰色关联分析的模型步骤

1.3.1确定分析数列

参考数列用来表示系统行为的特征，比较数列用来表示影响系统行为的因素。选取原始数据的参考数列：X0={x0(t)|t=1，2，…，n}；选取原始数据的比较数列：Xi={xi(t)|t=1，2，…，n；i=1，2，…，m}。

1.3.2无量纲化处理

由于统计年鉴中的原始数据单位各异，出于方便数据比较和消除量纲影响的考虑，对数据进行无量纲化处理，可取的方法有初值法、均值法等，但为了研究稳定增长趋势的社会经济现象，一般采用初值法。本文采用初值法，将不同时刻的数据除以第一个时刻的数据，得到一个新数列，其数值表示为各个时刻的数据相对第1个数据的百分比。

1.3.3计算灰色关联系数

在不同的时刻，求出参考数列序列与比较数列差的绝对值，并根据大小排序，找到该差的最大值和最小值，则参考序列与比较序列的关联系数被定义为：

其中 min min|X0(t)-Xi(t)|和max max|X0(t)-Xi(t)|分别为参考数列X0(t)与比较数列Xi(t)的最小二级差和最大二级差。一般来讲，ρ越小，分辨力越大，具体取值可视情况而定。当ρ的取值范围为ρ≤0.5463时，分辨力最好。一般取分辨系数ρ=0.5(0<ρ<1)。

1.3.4计算关联度

1.3.5进行关联度排序

根据λ的大小作出关于关联度的顺序。假如关联系数λ1<λ2，那么参考数列X0(t)与比较序列X1(t) 更相近，关联系数越大且越靠近数值1，那么两数列的关联程度越大。当0≤λ≤0.35时，两者关联程度比较弱；当0.35≤λ≤0.65时，两者关联程度适中；当0.65≤λ≤0.85时，参考数列和比较数列呈现较强关联性；当0.85≤λ≤1时，两数列的联动作用很强。

1.4构建影响因素指标体系

分别以X1，X2，X3，X4，X5，X6，X7，X8，X9，X10，X11，X12代表“地区生产总值”“地区人均生产总值”“城市人均可支配收入”“社会消费品零售总额”“每万人在校大学生数(市辖区)”“国际互联网用户”“邮电业务总量”“星级饭店数”“住宿餐饮业单位从业人员数”“公路里程数”“客运量”“建成区绿化覆盖率(市辖区)”等指标，见图1。

图1　影响环太湖区域旅游产业发展的资源因子

1.5计算灰色关联度并排序

根据影响环太湖区域内五大城市旅游业发展的各指标的原始数据，利用灰色关联模型计算灰色关联度并进行排序。因篇幅所限本文仅列出关联度。

表1　环太湖区域五大城市旅游业发展影响因子关联度及排序

2横向比较及纵向比较

2.1纵向比较

1) 灰色关联模型分析表明：苏州国内旅游收入与各影响因子之间的灰色关联度大小排序为X1>X4>X10>X6>X3>X7>X11>X2>X5>X8>X9>X12。可以看出：苏州市旅游产业的发展与X1的关联度最大，表明旅游经济的发展与GDP联系最为紧密；X4排在第2位，说明居民生活水平的提高能够有效拉动旅游经济需求。另外，通过对比发现：星级饭店数、住宿餐饮业从业人数、建成区绿化覆盖率等指标对旅游产业发展的刺激作用相对较小。

2) 社会消费品零售总额已成为推动无锡市旅游产业发展最重要的因素，位居第二的国际互联网用户对旅游产业的灰色关联度为0.871 0，关联度相对较高，说明无锡旅游业的发展受社会消费品零售总额增长、国际互联网用户的普及影响日趋明显。

3) 通过比较灰色关联度序列发现：常州市地区生产总值和公路里程数的关联度分别是0.847 3和0.806 4，位居第1和第3的位置。常州市GDP从2005年的114.42亿元增长到2011年的391.66亿元，表明常州地区的经济发展状况与交通建设水平与旅游经济具有密切的关系。

4) 对于隶属浙江省的嘉兴市，其旅游经济的发展最大程度依赖于X5“每万人在校大学生数(市辖区)”指标，两者关联度高达0.871 7。可见，“在校大学生”作为旅游产业链中的人力资源环节在一定程度上代表着嘉兴当地人口的综合素质，教育事业的发展对于嘉兴旅游产业发展的影响日益加深。

5) 从表1可知：国际互联网用户对湖州市旅游经济的贡献度最大，其次是社会消费品零售总额，说明国际互联网有效促进了旅游信息传递，从而保证了旅游服务的质量和效率。另外，旅游产业是一项消费型产业，因此居民生活水平的提高是影响旅游业发展的关键因素。

2.2横向比较

1) 通过对表1分析可知：地区生产总值、社会消费品零售总额是影响环太湖区域五大城市旅游产业发展的最主要因素，经济的发展、居民消费能力的提升是拉动旅游经济的最有力保障。

“十五”时期，苏州经济总量和综合实力显著提升，消费品市场迅猛增长，社会消费品零售总额从2005年的934.3亿元增加到2011年的2 829.58亿元，增幅超过200%。2004—2006年，常州市GDP增速均在15%以上，2011年人均GDP超过1.2万美元。常州市高技术产业的快速健康发展和国家多项富民政策的实施促进了人民生活水平的提高，有效扩大了居民消费需求。无锡市人均可支配收入在省内一直处于较高水平，人均可支配收入已连续5年增幅超过10%。2011年无锡实现社会消费品零售总额2 122.72亿元，同比增长17.3%，表明无锡市居民收入和消费水平进一步提高，购买能力逐步增强。从统计数据看，嘉兴GDP多年来保持了稳定增长。受2008年全球金融危机影响，2009年GDP增长速度有所放缓，但2010年之后增幅较大。2005—2010年城镇居民可支配收入每年均以高于10%的速度增长，2011年的增长率接近15%。2011年，湖州经济保持继续保持平稳增长态势，全市生产总值首次突破1 500 亿元；实现社会消费品零售总额609.89亿元，比上年增长18.2%；全市城镇居民人均可支配收入为29 367元，同比增长14.8%。

2) 地区人均生产总值、城市人均可支配收入、国际互联网用户、公路里程数是影响环太湖区域旅游经济发展的较为重要的因素。

无锡市作为我国微电子技术的发源地和重要产业基地，国际互联网用户与旅游经济的发展关联度达到0.871 0，说明地区的网络产业无疑成为促进无锡经济发展的“新引擎”。苏州市公路里程数与旅游收入的关联度达到0.801 8，进一步表明交通综合运输体系的发展为提高旅游产业综合服务水平、提升苏州城市旅游竞争力提供重要保障。常州市公路里程数与旅游收入的关联度位居第3，能够以快速公交(BRT)、旅游公交专线等现代化的交通方式为游客的出行提供保障。

随着社会经济的发展，嘉兴市基础设施建设与交通发展需求的矛盾日益显现，市区道路设施的增长率跟不上机动车的增长率；而湖州市公共交通基础设施网络化程度还有待提高，各种交通运输方式间的有效整合作用发挥不足。相比其他3个城市，公路里程数对于嘉兴市、湖州市旅游经济的贡献还没有最大程度地被开发出来，交通基础设施仍待完善。

3) 每万人在校大学生数(市辖区)，星级饭店数，住宿、餐饮业单位从业人员数，建成区绿化覆盖率(市辖区)等旅游产业的投入因素总体来说对环太湖区域旅游经济发展的贡献有限。

与其他四大城市“每万人在校大学生数(市辖区)”指标与旅游业关联度排名靠后的情况截然不同的是：嘉兴市的这一指标关联度高达0.867 6。作为唯一一个关联度超过0.8的因素，嘉兴市教育事业的发展与当地旅游经济联系最密切。2005年以来，嘉兴市通过优化教育资源布局、扩大教育经费投入、创建高等教育本土品牌、引进国内重点高等学府等多种综合性创新途径实现了教育的跨越式发展。

从表1各指标与环太湖区域五大城市旅游收入的关联度和整体排名可以看出：星级饭店数，住宿、餐饮业单位从业人员数，建成区绿化覆盖率(市辖区)均与五大城市旅游业发展关联较弱。这一方面反映了住宿、餐饮业等基础产业在推动旅游产业发展中的价值仍有待大力开发；另一方面表明环太湖区域的城市配套设施和绿化环境利用率还达不到旅游产业的发展需求，政府在未来的城市建设规划中可以适当对此方面实行政策倾斜。

3对策与建议

3.1树立区域旅游圈的概念

环太湖区域内的旅游产业合作与资源互补已经成为共识，旅游产业的一体化发展也将产生其他旅游相关产业的集群效应。物流、资金流、信息流的充分整合有利于促进区域内五大城市间的密切合作,努力打造区域旅游品牌形象，合作开发潜在客源市场，从而实现区域旅游经济的规模效益。通过对比发现：环太湖区域城市之间的旅游收入仍然存在一定差距，湖州、嘉兴旅游经济相对落后于“苏锡常”地区；区域旅游模式有利于改善旅游产业发展环境，加快推进区域旅游协调发展。

3.2加大对基础设施投入

在灰色关联排序中，公路里程数对五大城市旅游收入的贡献程度均排在前5的位置，表明旅游产业作为一项服务型产业，景区内交通运输的便利程度成为影响游客出行时考虑的关键因素，因此必须突出环太湖区域的交通区位优势。环太湖区域内五大城市应该紧紧抓住高速铁路、城际轨道交通等重大基础设施建设的机遇，进一步调整现有的城市交通运营模式，实现旅游交通的多元化，利用太湖资源创新水运交通，加大城市道路基础设施建设，缩短游客进入景区的时间，增加旅游景点的可进入性。

3.3加强旅游专业人才的培养

环太湖地区的专业旅游人才分布并不均衡，从旅游收入与各因素的灰色关联度中可以看到：虽然每万人在校大学生数(市辖区)对其他4城市旅游收入贡献相对较小，但嘉兴市旅游收入却与该因素密切相关，说明提高旅游产业人才的素质，以及提高服务水平与档次能显著增加旅游收入。因此，必须重视旅游产业复合型人才的培养，充分发挥高等职业技术教育在旅游人才培养方面的资源优势，培养符合旅游市场发展潮流的专业性人才，加速教育和旅游产业的融合。

3.4强化网络覆盖效率

旅游产业的发展与升级离不开信息网络手段的催化作用。国际互联网用户这一指标与旅游收入的相关程度在不同城市之间各有差异，但总体来说网络技术的普及，已逐渐成为影响旅游产业的重大环节。互联网的运用在宣传环太湖区域旅游形象、提高旅游服务质量与效率方面发挥着不可替代的作用，同时也有利于进一步扩大客源市场，增强游客对景区的归属感和认同感。

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[10]刘思峰,郭无榜.灰色系统理论及应用[M].洛阳:河南大学出版社,1992.

(责任编辑刘舸)

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

文章编号：1674-8425(2016)01-0111-06

中图分类号：O21

文献标识码：A

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

作者简介：童纪新(1964—), 男, 浙江金华人, 教授，硕士生导师, 主要从事技术经济及管理、投资经济研究。

基金项目：国家自然科学基金资助项目(71271107)

收稿日期：2014-06-22