海南国际旅游岛旅游经济收入因素的关联分析研究
2015-04-24齐介礼薛文珑
齐介礼 ，薛文珑
(海南大学 经济管理学院；信息技术学院，海南 海口 570228)
海南国际旅游岛旅游经济收入因素的关联分析研究
齐介礼 ，薛文珑
(海南大学 经济管理学院；信息技术学院，海南 海口 570228)
根据海南省2000-2013年旅游经济数据，应用灰色关联分析法对影响海南省旅游收入的相关因素进行分析，结果表明，影响海南省旅游收入的因素主要有星级饭店数量、海南省人均生产总值、国内旅客接待数量等，同时揭示出海南省旅游收入与各因素之间关联关系，继而从实证角度为海南国际旅游岛发展提供具有参考价值的科学依据。
海南省旅游收入；海南国际旅游岛；灰色关联分析；灰色综合关联度
自20世纪80年代海南建省以来，独具热带风光的海南岛，其主要经济支柱为旅游业。2010年 1月4日国务院发布《国务院关于推进海南国际旅游岛建设发展的若干意见》，海南省旅游业的规范与整顿成为经济支柱的重要环节。海南省2002年旅游收入47.80亿元；2009年旅游收入211.72亿元；2013年旅游收入428.56亿元，10年内省旅游收入增长8倍，而旅游收入对GDP的贡献率稳定。近年来，随着经济快速发展与人民消费水平的提高，越来越多的人将旅游纳入个人消费，对海南省旅游经济收入研究可以从实证角度为旅游业发展提供科学依据。
一 海南旅游收入影响因素文献综述
众多专家学者针对海南旅游业发展进行了大量研究和分析，李均立等(2005)利用Cobb-Gauglas生产函数与Eviews软件建立海南省旅游收入增长模型，在1988-2003年间，接待游客人次对旅游收入的边际贡献在3%左右，全国城镇家庭年人均可支配收入边际贡献在0.6%左右[1]。卢江勇等(2005)借助SAS8.1统计软件对1988-2003年海南省相关旅游数据进行相关分析和回归分析，结果显示旅游收入与实际开房数和接待人数相关性显著[2]。王明严(2012)利用回归方程分析1995-2012年旅游数据得出，旅游收入每增加一个百分点将拉动GDP增长0.620847个百分点[3]。自2008年国际旅游岛建设以来，海南省旅游业发展有着明显且高速增长，产业结构、发展方式相较传统旅游业有了相应改变。袁凤英(2011)利用SWOT分析海南旅游发展中阐述，海南旅游业发展矛盾重重，旅游产业链延伸快速，社会综合配套体系薄弱，旅游市场活跃，旅游法规建设滞后及产业资源不合理，单从旅游接待总数上衡量旅游收入已然不适用[4]。综合上述学者研究方法与数据选取年份，对于海南省旅游收入影响因素探究主要集中在GDP值、旅客接待量等方面，因素探讨范围小，数据更新年份较为陈旧，缺乏对旅游业发展阶段的数据对比，因此当下海南省旅游产业升级亟需利用最新数据分析诊断旅游业发展在由传统向现代迈进时影响因素的变化。
关联性极强的旅游产业，旅游收入必然受到各类因素的综合影响。本文采用灰色关联分析模型样本数量小、非规律性及高准确率的优点，从众多因素中找寻关联性强的指标；通过对比2000-2009年和2010-2013年两个时期的数据分析结果，更直观地凸显各指标关联度变化情况，从而诊断国际旅游岛建设前后海南省旅游收入状况。
二 影响因素选取与数据整理
旅游业是一个关联程度高、依赖性强的产业，例如淡旺季节、自然气象灾害、景区基础建设条件、交通通达度、人均可支配收入等等，同一国家因不同地区也会有不同发展。结合海南省旅游概况及现有文献资料，考虑到数据搜集与建模难易，本文选取影响海南省旅游收入的10个主要因素进行分析。设旅游收入X0(亿元),海南省旅游接待总数入X1(万人),国内旅客数量入X2(万人),海南省旅行社入X3(个),海南省星级饭店数入X4(家),海南省生产总值入X5(亿元),海南省人均生产总值入X6(元),国内生产总值入X7(亿元)，人均国内生产总值入X8(元),职工年平均工资入X9(元)和全国城镇居民家庭人均可支配收入入X10(元)。数据来源于《中国统计年鉴》和《海南省统计年鉴》具体数据见表1。
表1 2000-2013年海南省旅游收入及各影响因素指标数据
三 海南省旅游收入与影响因素关联分析
灰色关联分析的本思想是通过确定参考数据列和若干个比较数据的几何形状相似程度判断其紧密程度，它反映曲线间关联程度。本文利用海南省2000-2013年旅游经济数据，采用灰色关联分析法研究影响旅游收入的因素，具体方法如下：第一，确定特征序列和相关因素序列。其中X0？(x1，x2，…，x14)为特征序列，Xi？(xi(1)，xi(2)，…，xi(14))为相关因素序列；第二，分别对X0和xi(i，1,2…10)和进行始初值化处理；第三，分别计算X0与xi(i，1,2…10)的灰色绝对关联度和灰色相对关联度。本文以2000-2013年海南省旅游收入为参考序列，以相应年份海南省旅游接待总数、海南省旅行社个数、海南省星级饭店数、海南省生产总值、海南省人均生产总值、海南省入境游客数、国内生产总值、人均国内生产总值、职工年平均工资、全国城镇居民家庭人均可支配收入数据为比较数列。根据前述灰色关联性分析计算步骤，带入数据进行运算。根据2010年1月4日国务院发布《国务院关于推进海南国际旅游岛建设发展的若干意见》，我们计算整理出2000-2009年和2010-2013年海南省旅游收入与各影响因素之间灰色绝对关联度、灰色相对关联度，进而得出灰色综合关联度。(见表2、表3、表4)
表2 2000-2013年海南省省内旅游收入与各影响因素之间灰色综合关联矩阵
表3 2000-2009年海南省省内旅游收入与各影响因素之间灰色综合关联矩阵
表4 2010-2013年海南省省内旅游收入与各影响因素之间灰色综合关联矩阵阵
以2010年国际旅游岛政策出台为界进行灰色关联分析发现，旅游经济收入主要影响因素发生明显改变。综合表3、表4，海南省生产总值在两个时期内关联度值变化较小，对旅游经济收入影响稳定。
由表3，在国际旅游岛政策颁布前(2000-2009年)，影响省内旅游收入最主要因素为海南省星级饭店数量；其次为海南省人均生产总值及全国城镇居民家庭人均可支配收入；由表4，在2010- 2013年期间，海南省生产总值成为最主要影响因素；其次为国内旅客数量与海南省旅游接待总数。这说明自国际旅游岛建设以来，得益于国家政策倾斜，海南省将旅游作为重点产业发展，旅游经济收入对相关企业、基础设施建设等配套工作的依赖度较高。与对旅游收入的重要影响说明了海南岛内旅游业主要依托旅行社运转，旅游收入也更依赖入境游客。
对比表2、表3两个时期里综合关联度排序变化较大因素，海南省生产总值从第四位跃至第一位，成为影响旅游收入最主要因素，基础设施建设作为旅游业开展的基本工程在国际旅游岛建设期间发展迅速，说明海南省旅游产业正不断走向完善与健全的发展道路。海南省星级饭店数量从第一位下降至第十位，关联度下降近0.3，说明来岛过夜游客并非依赖岛内星级饭店；另一方面，海南省民宿、农家乐、“候鸟式”旅行等旅游形式不断丰富、住宿方式多样，极大丰富了岛内旅游的多样性，为旅客提供更多观光选择与出行体验，间接促进了旅游收入增加与产业链延伸；由此带来旅客层次、类型多样化、旅客消费方式多样化。传统旅游方式、住宿形式正在被改变。全国城镇居民家庭人均可支配收入从第三名下降到第六名，结合国内生产总值数据可以看出，随着物质生活水平提高，越来越多的民众将旅游纳入生活支出一部分，因此旅游经济收入更依靠旅游地自身建设以吸引更多游客前往。
结 论
灰色关联分析利用原始数据组成原始序列，经累加生成法生成序列，由此达到弱化随机的原始数据使其呈现出较为明显的特征规律，适用非规律性的小数量样本且灰色分析准确度高。自2010年国际旅游岛建设以来，海南省旅游业飞速发展且逐步走向规范化。良性规范的旅游产业可以带来GDP、人均收入、游客消费等方面综合提升。海南省内生产总值与旅游收入的高关联度说明了旅游业对基础设施建设的依赖，直接体现了海南旅游业在政府产业支持、政策倾斜的综合推动下所带来的巨大起色。由此侧面反映出海南省旅游业发展距离成熟期还有一定距离，需要相关道路、景区、公共服务设施等系统的建立，而非为了旅游发展而发展旅游，将旅游产业不断丰富、延伸产业链，增设服务岗位，为人民创收，为当地创收，通过对传统旅游方式的变革与升级，努力推动海南旅游业向国际化水平靠拢。
[1]李均立,傅国华.海南旅游经济增长的实证分析[J].统计与决策,2005(22).
[2]卢江勇,张玉梅,过建春.海南旅游经济增长的实证分析[J].安徽广播电视大学学报,2005(2).
[3]王明严.海南省旅游收入与经济增长的关联度分析[J].商业经济,2012(17).
[4]袁凤英.海南旅游发展分析[D].天津：天津大学,2012.
[5]蒋蓉华,周久贺.基于灰色关联分析的国内旅游收入影响因素研究[J].商业研究,2010(8).
[6]袁翊茗,邵欣欣.我国国内旅游收入影响因素的计量分析——基于1994—2010年的数据[J].科技广场,2011(10).
[7]王占祥.我国国内旅游收入的影响因素分析[J].商场现代化,2008(36).
[8]丁攀,王守贞.旅游产业与海南省经济发展的关联度研究[J].海南金融,2011(4).
[9]侯冠平,金海龙,张侨.海南旅游规模经济初探[J].中国经贸导刊,2013(20).
[10]程晶晶.国际旅游岛环境下海南旅游收入实证分析[J].合作经济与科技,2012(2).
[11]曹明霞.灰色关联分析模型及其应用的研究[D].南京：南京航空航天大学,2007.
(责任编辑：李 芬)
Research On Influence Factors of the Tourism Revenue of HainanInternational Tourism Island based on Grey Relational Analysis
QI Jie-li1,XUE Wen-long1,2
(1.School of economics and management；2.College of information science& technology，Hainan University，Haikou 570228,China)
Based on Grey Relational Analysis ,this paper analyzed the relevant factors that affect the tourism revenue of Hainan’s economic data from the tourism industry from 2000-2013,the results shows that the main influencers are the number of accredited hotels ,the per capita GDP of Hainan,and the Incoming tourist numbers etc..From an empirical perspective,it reveals the relational between tourism revenue and influencing factors,and it provides a scientific decision for government Of Hainan.
tourism revenue of Hainan； Hainan international tourism island；grey relational analysis；grey comprehensive relational grade
2015-01-09
齐介礼，女，汉族，湖北襄阳人。海南大学经济管理学院在读本科。主要研究方向：为农林经济管理；薛文珑，男，海南儋州人。海南大学经济管理学院在读硕士；信息技术学院讲师。主要研究方向：计量经济和多元统计。
海南省哲学社会科学规划课题“海南国际旅游岛旅游经济预警系统研究 ”(编号：HNSK
F592.7
A
1009-9743(2015)01-0059-04
10.13803/j.cnki.issn1009-9743.2015.01.014
