基于GRA的中国入境旅游市场影响因素实证研究

何 瑛，温 江

(新疆教育学院，新疆 乌鲁木齐 830043)

改革开放40年来，我国入境旅游总体上一直保持增长的态势，根据国家统计局网站(http://www.stats.gov.cn/tjsj/)数据查询，入境旅游外汇收入从1978年的2.63亿美元增长到2019年的1 312.5亿美元，入境旅游人数从1978年的180.92万人次增长到2019年的14 530.78万人次，因此入境旅游是中国旅游业非常重要的组成部分，是拉动中国旅游业发展和增加中国外汇收入的重要力量．

目前，学术界对入境旅游的研究越来越多．从国内学者对入境旅游的研究看，主要是从目的地或区域系统(多为省级)视角对入境旅游市场时空特征[1-5]进行探讨．而从客源国系统角度研究相对较少，尤其利用灰色关联分析法探讨客源地系统对中国入境旅游市场的影响的定量研究甚少．谢霞等[6]利用耦合度模型和耦合协调度模型分析了新疆入境旅游的时序特征与系统间的作用关系；尹忠明等[7]用引力模型及随机效应模型探索了文化距离对“一带一路”沿线国家游客赴中国入境旅游的影响；刘倩倩等[8]通过地理集中度、市场收敛性和市场竞争态3项指标分析了旅华外国客源市场的时空特征；唐睿等[9]运用随机前沿引力模型测算中国的入境旅游效率；陈玲玲等[10]运用集合经验模态分解方法(EEMD)对我国近10年来入境旅游客源的时间多尺度特征及趋势进行了研究；罗富民[11]以客源国日本为例，从汇率变动的角度，研究了汇率对我国入境旅游客源量的影响；郭为[12]利用引力模型考察了经济发展水平、绝对距离和地理与文化上的差异性(共同性)等因素对中国入境旅游的影响．

鉴于此，本研究采用灰色关联分析法,研究中国主要客源国各影响指标对中国入境旅游的影响，并分析各影响指标对中国入境旅游的影响差异，从而为中国旅游企业及相关部门制定正确的旅游经济发展政策和营销策略提供科学的依据．

1 研究方法

统计的方法曾经是许多学者经常采用的分析影响因素的基本方法，如回归统计分析.虽然回归统计分析是一种较常用的分析方法，但常常只用于因素较少、线性的情形；而对于影响因素较多、非线性的情形，则处理起来较难．考虑到回归分析方法存在这方面的不足，本研究采用关联分析法(Grey relation analysis， GRA)来作系统关联度分析．作为一个发展变化的系统，关联度分析是进行一种量化比较分析，目的是研究系统在动态发展过程中的基本关联态势．

灰色关联分析法(GRA)是灰色系统理论的核心内容之一，是一种多因素统计分析方法，用灰色关联度(GRG)来描述系统间关联强弱．系统之间的各因素，随时间或对象不同，呈现不同关联度的变化.灰色关联分析法的目的是为了去寻求系统中各因素之间的数值比较关系[13].因此，灰色关联度分析定量度量了动态系统发展变化态势，利用灰色关联分析法进行分析是比较适合的．

系统灰色关联分析法的具体分析方法如下：

1)确定系统参考数据序列和比较数据序列，这些数据序列一定是反映系统行为特征或影响系统行为因素组成的数据序列．

2)对参考数据序列和比较比较数据序列的原始数据进行无量纲化处理，目的是为了消除单位和量级不同而影响分析．

3)计算无量纲化处理后的比较数据序列在各对应时刻的灰色关联系数ξ(xj)．

一个参考数据序列X0有很多个比较数据序列X1，X2，…,Xn，各比较数据序列与参考数据序列在各个对应时刻的关联系数ξ0i，通过下列公式予以计算[13]142:

(1)

其中，ρ为分辨系数，ρ>0，通常ρ取0.5；Δmin为比较数据序列矩阵中的最小值；Δmax为比较数据序列矩阵中的最大值;Δ0i(k)为各无量纲化处理后的比较数据序列Xi曲线上的每一个点与无量纲化处理后的参考数据序列X0曲线上的每一个时刻对应点的差值的绝对值．

4)计算关联度ri.因为关联系数ξ(xj)是比较数据序列与参考数据序列在曲线中的各点(即各个时刻)的关联程度值，数据较多而分散，不能进行整体比较分析，所以为了便于比较，往往将比较数据序列在各对应时刻的灰色关联系数进行平均，从而得到比较数据序列与参考数据序列之间的关联度ri，计算公式为[13]143

(2)

5)依照标准进行评价分析，评价标准为见表1[13]．

表1 关联度分类及影响强弱评价标准

2 实证研究

2.1 研究对象和指标选取

由于影响入境旅游的因素众多，本研究从客源国系统的角度出发，考虑到数据的可获取性和数据的整体一致性，选取了从2009—2018年10年间中国主要的客源国韩国、日本、俄罗斯、美国、新加坡、泰国、澳大利亚和加拿大8个国家作为研究对象；客源国来华旅游人次一定意义上可以反映各客源国来华入境旅游情况，因此，以各客源国来华旅游人次作为参考序列；同时确定了5个研究指标作为比较数据序列，分别是离境人数、国际旅游支出、汇率、GDP增长率和人均GDP增长．其中汇率反映旅游产品价格的指标，GDP增长率和人均GDP增长反映客源国居民经济因素的指标；离境人数侧面反映社会文化因素中客源国居民旅游的文化偏好;国际旅游支出反映该客源国出境旅游业的发展状况，与来华中国旅游人次形成的关联度则可以反映客源国居民生活方式、来华旅游的意愿[14].

2.2 数据来源和处理

各客源国来华旅游人次数据来源于《中国统计年鉴》2010—2019，整理后见表2；其他5个研究指标离境人数、国际旅游支出、汇率、GDP增长率、人均GDP增长的数据均来自于世界银行数据库https：//data.worldbank.org.cn/．限于篇幅，原始数据不再展示．

表2 中国主要客源国入境旅游人次(万人次)

由于数据较多，适宜于采用标准化无量纲处理方法．因此，首先对各原始数据进行标准化无量纲处理[15]28:

(3)

(4)

为平均值;

(5)

为标准差.再用Excel进行灰色关联分析，最后得到关联度见表3．

2.3 关联度分析

2.3.1 总体关联度大，影响显著 总体而言，在8个客源国的5个影响指标中，由表3可知，各指标平均值除了国际旅游支出外，都在0.65～0.85，属于高关联状态，影响强度较大；从各客源国的指标看，关联度在0.548～0.796，属于中等关联或者高关联状态；其次，平均关联度由强到弱依次是离境人数(0.668)>人均GDP增长(0.660)>GDP增长率(0.656)>汇率(0.651)>国际旅游支出(0.631)，也即离境人数、人均GDP增长和GDP增长率3项指标与来华入境旅游的关联度最大，国际旅游支出和汇率与来华入境旅游的关联度相对较小．此结论与成英文等[16]利用计量模型对我国主要客源国和目的地国家面板数据分析所得到的结果相同，即经济因素对我国入境旅游经济的影响力比汇率的影响力显著.经济总量、人均收入水平和收入分配不均衡等是影响国际旅游的决定性因素，而汇率水平等则属于影响国际旅游的制约性因素.同时反映了这8个客源国居民旅游的文化偏好与来华入境旅游人次有较大的相关性，应充分予以重视．

表3 来华入境旅游人次与客源国各影响因子间的灰色关联度及平均值

2.3.2 不同客源国各指标影响力不同

1)汇率在各客源国的影响力不同．由表3可知，从汇率来看，韩国和俄罗斯影响强度相对较大，在5个影响指标的排位中，居于第1位，韩国汇率的影响关联度为0.775，新加坡汇率的影响关联度为0.685，属于高关联状态；日本、新加坡、澳大利亚和加拿大汇率影响强度相对最小，在5个影响指标的排位中，居于第4位，日本汇率的影响关联度为0.638，新加坡汇率的影响关联度为0.628，澳大利亚汇率的影响关联度为0.637，加拿大汇率的影响关联度为0.600，都在0.45～0.65，属于中等关联状态；其他2个客源国泰国和美国，汇率的影响关联度都排位在第3，关联度值在0.45～0.65，也属于中等关联状态．

在本研究中，汇率指标是人民币与客源国本币之间的比值，该比值升高意味着人民币升值，相反则人民币贬值，而人民币升值意味着中国生产的产品即入境旅游产品价格升高，对客源国游客是否购买会产生一定的影响，也即客源国游客对汇率产生的价格需求弹性，或者游客对汇率变化而引起的价格变化的敏感度．这表明韩国和俄罗斯游客对因汇率产生的价格的变化相对比较敏感，由图1可知，从2009—2018年，人民币兑韩元之间的汇率先降低后升高再降低再升高再降低，波动性较强，因此而产生的价格变化是先降低后升高再降低再升高再降低，因而韩国到我国的入境旅游人次也随之先增多后减少再增多再减少再增多．因此，我国的入境旅游，对韩国客源国而言，要特别重视汇率所产生的价格变化，如人民币兑韩元汇率指标升高，则人民币升值，意味着价格升高，我国旅游企业最好选择适当降低价格或者以其他疲软货币报价．而对日本、新加坡、澳大利亚和加拿大而言，这些客源国的游客对因汇率产生的价格变化的敏感度相对要低，如人民币兑日元汇率指标升高，同样人民币升值，意味着价格升高，我国旅游企业可以选择人民币或者其他坚挺货币报价，无须通过降低价格来吸引该国客源．

图1 2009—2018年韩国各指标变化趋势

2)经济因素的影响在美国和其他客源国相比，影响力相对要弱．在5个指标中，直接反映经济因素的指标是GDP增长率和人均GDP增长，由表3可知，美国的GDP增长率和人均GDP增长对来华入境旅游的关联度分别是0.599和0.591，在5个影响指标的排位中，分别居于第4位和第5位，由图7可以看出，来华入境旅游人次的变化与GDP增长率和人均GDP增长的变化不太一致， 而其他7个国家，GDP增长率和人均GDP增长对来华入境旅游的关联度大多居于前3位，由图2，3，7，8曲线变化也可以看出，来华入境旅游人次的变化基本和GDP增长率和人均GDP增长的变化一致．

图2 2009—2018年日本各指标变化趋势

图3 2009—2018年俄罗斯各指标变化趋势

图4 2009—2018年美国各指标变化趋势

图5 2009—2018年新加坡各指标变化趋势

图6 2009—2018年加拿大各指标变化趋势

图7 2009—2018年澳大利亚各指标变化趋势

图8 2009—2018年泰国各指标变化趋势

一般来讲，客源国GDP增长和人均GDP增长会促进来华旅游人次的增加，相反客源国GDP降低和人均GDP降低会阻碍来华旅游人次的增加．因此，对于中国旅游企业，应该重视定价策略的调整，在经济疲软和金融危机时，适当降低价格开展国际旅游产品的竞争，以便吸引更多的游客来华旅游．同样，不同客源国因为经济的疲软，对价格的敏感度也不同，日本、俄罗斯、泰国和澳大利亚相对比较突出，游客对价格的敏感度相对较强．

3)国际旅游支出和离境人数的影响在美国和加拿大和其他国家相比，影响力相对要强．由表3可知，美国在5个影响指标的排位中，国际旅游支出和离境人数分别居于第1位和第2位，加拿大的国际旅游支出和离境人数分别居于第2位和第1位；澳大利亚在5个影响指标的排位中，离境人数居于第1位，但国际旅游支出在5个影响指标的排位中离境人数居于第5位．

一般来说，国际旅游支出和离境人数反映该客源国旅游业特别是该客源国出境旅游业务的发展情况．某客源国国际旅游支出和离境人数越多，说明该客源国旅游业的发展较好，来华入境旅游也应相对较好.但韩国、新加坡和泰国在此期间出现与大多数客源国不一致的情况，由图1可以看出，在离境人数持续上升的情况下，韩国在2011—2013年和2016—2017年期间，出现来华入境旅游人次反而减少；由图5可以看出，新加坡在2011—2013年和2014—2015年期间，也出现来华入境旅游人次减少；由图8可以看出，泰国在2010—2011年和2014—2015年期间，出现来华入境旅游人次减少．

基于这种情况，可以从该客源国主要受影响的因素即关联度和该客源国在此期间各影响指标的变化情况予以分析，比如韩国在2017年在离境人数上升的情况下，来华旅游人次却减少，其中一方面原因是汇率的影响，这符合本研究的结论，也符合当时的实际情况，2017年日元相对韩元贬值，由2016年1日元兑10.67韩元贬值到2017年1日元兑10.08韩元，当然当年人民币相对韩元也是贬值的，由2016年1人民币兑174.65韩元贬值到2017年1人民币兑167.25韩元，但日元的贬值幅度更大，因此许多韩国游客选择去日本旅游；另一方面原因是“萨德”的原因，2016年9月30日，韩国宣布确定“萨德”的部署地点．因此排除其他影响因素，在离境人数、国际旅游支出、汇率、GDP增长率和人均GDP增长5个影响指标中，应充分重视汇率对韩国游客来华旅游的重要性．

3 主要结论及政策启示

3.1 主要结论

本研究采用灰色关联分析法对主要客源国来华入境旅游影响因素进行分析，通过研究韩国、日本、俄罗斯、美国、新加坡、泰国、澳大利亚和加拿大8个主要的客源国，得出了各客源国各影响因素的关联度，研究结果表明：

1)总体关联度大，影响显著．客源国的离境人数、国际旅游支出、汇率、GDP增长率和人均GDP增长5个指标与来华入境旅游人次的总体关联度大，影响显著，但经济因素(GDP增长率和人均GDP增长)对来华入境旅游的影响力比汇率的影响力更为显著．

2)差异明显．5个指标影响力在不同客源国有差异，汇率的影响在韩国和俄罗斯相对较大，国际旅游支出和离境人数的影响在美国和加拿大相对要强，经济因素(GDP增长率和人均GDP增长)的影响在美国影响力相对要弱，离境人数的影响在澳大利亚相对要明显．

3.2 政策启示

1)根据各客源国影响因素的差异，中国旅游企业及相关部门应针对旅游产品的性质和特定的旅游经营环境，充分利用需求价格弹性，制定灵活的旅游价格策略．如对汇率关联度大小的不同，反映的是客源国对因汇率变化而引起的价格敏感度的差异，因此对不同客源国应该采取不同的价格策略，对价格较敏感的客源国，可以采用低价策略，对价格相对不敏感的客源国，则可以采用适当的高价策略．

2)中国旅游企业及相关部门应根据客源国宏观经济的周期性波动，充分考虑来华入境旅游与客源国需求收入弹性大小之间的关系，制订相应的政策和营销策略．随着经济周期性的波动，在客源国国民经济上升期，是中国入境旅游发展机遇期，相反，在客源国国民经济下降期，是中国入境旅游发展瓶颈期．因此中国应顺应客源国经济周期性变化，旅游产品的种类和结构应有所调整．

3)充分考虑替代性目的地(尤其是竞争关系客源国)对中国入境旅游的影响．中国旅游企业及相关部门制定营销政策时充分考虑竞争关系客源国所带来的交叉价格弹性，应充分利用产品差异化战略，采用非价格竞争手段，从而在争夺市场的竞争中占据优势．

4) 自然、政治、经济及社会因素等不可控的重大事件对中国入境旅游也会产生很大影响．为了有效防范风险降低损失，中国旅游企业及相关部门应树立风险和危机防范意识，建立相应地旅游业的危机管理体系．