基于灰色关联的河南省旅游收入影响因素研究

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1、基于灰色关联的河南省旅游收入影响因素研究　　摘要：运用河南省2009―2014年的旅游收入统计数据和相关性分析、灰色关联动态分析等方法，选取经济支持、旅游接待、旅游交通、环境资源、旅游需求等因素20个指标，甄别影响河南省旅游收入相关因素和核心因素。结果表明：影响河南省旅游收入的首要因素是经济支持、旅游需求因素，系数分别是0.9592、0.9311；旅游交通和旅游接待因素是目前增加旅游收入的关键因素；环境资源因素和软环境是制约旅游收入潜力的短板因素。　　关键词：旅游收入；偏相关分析；灰色关联分析；河

2、南省　　DOI：10.16315/j.stm.2016.03.013　　中图分类号：F592.99文献标志码：A4　　旅游业是一个复杂巨系统，影响其发展的各因子及其之间关系复杂，层次分析、线性回归和时间序列及其综合等传统研究方法很难辨别出全部因素和因素间作用，使用能够全面反映各因子间相互作用的灰色关联分析方法进行研究更适宜。灰色关联分析用于旅游研究的难点，在于如何归类与具体化影响区域旅游经济的影响因素，如资源和需求双视角的19指标、福建省旅游经济发展的7支撑因素、山东旅游产业发展6类14指标等。可

3、见，现有研究提取影响区域旅游产业发展因子的常见视角是资源禀赋或市场需求，影响因素已由最初的无所不包（全面性）指标体系转向核心指标或典型因子。河南旅游资源丰富、市场广阔，旅游经济发展迅速。旅游业已成为河南省发展的重要动力和新形象展示的重要窗口，河南省旅游业的结构升级、空间差异演变、定位发展、竞争力评价等虽被重点探究，但是尚未关注河南旅游业发展影响因子。本文借鉴相关研究运用偏相关、灰色关联动态等方法层层判识河南旅游发展影响核心因素，识别带动河南省旅游业发展的主导因素及可持续发展的短板因素，从而为河南省

4、旅游业提供决策依据。　　1研究区概况和区域旅游收入影响因素判识模型构建　　1.1河南旅游发展特征　　研究区位于中国中东部的黄河中下游地区，东与安徽、山东接壤，西邻陕西、北界河北、山西，南临湖北，界于31°23′N～36°22′N，11°21′E～116°39′E之间，省域面积16.7×104km2，占全国的1.74%。处于我国第二阶梯向第三阶梯过渡地带，地形复杂，山地、丘陵、平原等类型众多，地势由西向东呈阶梯状递减；北、西、南三面分别有太行山、伏牛山环绕，间有断陷盆地，东部为平原。研究区历史悠久，

5、文化灿烂，山河秀丽，造就了极为丰富的旅游资源。嵩山、云台山、黄河等名山大川纵横，洛阳龙门石窟、安阳殷墟、宋都御街等人文旅游资源享誉海内外。因地理区位居中和居于全国人口分布的“重心”，使河南省自然景观和人文景观呈现出复杂性、多样性和客流的稠密性等过渡性特征。　　1.2区域旅游收入影响因素判识逻辑及其模型构建　　1.2.1测量指标遴选4　　旅游资源在地理空间上具有显著的区域性和不可移动性特征，是旅游业发展的基础。在早期发展阶段，旅游业发展依赖于旅游资源的禀赋状况，拥有丰富旅游资源的区域获得了快速发展。

6、随着旅游经济的不断发展，旅游资源对旅游业发展的影响力逐渐下降，良好的客源市场和优越的交通条件成为地区旅游业迅速发展的根本因子，即市场逐渐成为区域旅游业发展的驱动力。河南省旅游业处于资源导向向市场导向转型的过渡期，因此指标选取从地理学和经济学（旅游市场）双视角遴选旅游收入的影响要素，既要考虑从资源禀赋角度阐释旅游资源对游客的吸引力，又要兼顾旅游市场视角分析旅游客源地的外推力（地区文化差异、景观差异、经济差异等）。通过以上分析，结合数据可获性并参照相关研究，以旅游业总收入作为参考变量，选择经济支持因子

7、、旅游接待因子、环境资源因子、旅游交通因子、软环境和旅游需求等6个一级指标因子20个二级指标因子作为解释变量，构建河南省旅游业经济发展影响因子指标体系，如表1所示。　　1.2.2测量模型　　灰色系统理论是邓聚龙教授1982年创立，从事物内部及参数去研究少数据、贫信息不确定问题的新方法，其核心思想是基于对应序列曲线几何形状测度不同序列之间的相似程度，曲线越接近，相应序列之间的关联程度就越大，主要步骤包括：　　（1）指标数据的无量纲化处理。由于各指标原始数据的量纲（或单位）各异，因而必须对原始数据序列

8、进行变换消除量纲化的影响，以转换为可比较的数据序列，方法如式（1）：　　其中：i为影响旅游业发展的二级指标；k为不同的时刻数。4　　（2）指标数据间的灰色关联度。关联度反映了2个被比较序列某一时刻的紧密程度，且取值范围介于0～1之间，数值越大关联越紧密；反之越小。其中，ξ为分辨系数，其含义为消弱最大绝对差数值太大而引起的失真，提高关联系数之间的差异显著性，且ξ∈（0，1）。本文在借鉴已有研究成果基础上取ξ=0.5。　　2旅游收入核心影响因素判识　　2.1影响旅游收入因素的主因素甄别