桂林市旅游收入影响因素实证研究

)V第４０卷第２期　JournalofGuanxiTeachersEducationUniversitPhilosohndSocialSciencesEditionol．４０No．２gy(pya

Mar．２０１９

:/DOI１０．１６６０１．cnkii．ssn１００２Ｇ５２２７．２０１９．０２．０１５j

桂林市旅游收入影响因素实证研究

()桂林党校,广西桂林５广西区委党校,广西南宁５１．４１００３;２．３００２１

[摘　要]将所求权重应用　根据层次分析法构建桂林市旅游收入影响因素的层次结构模型和判断矩阵,

于指标体系的灰色关联分析中,以获取各影响因素的重要性排序.通过对比２００１—２００５年、２００６—２０１０年以及２判断出过去１０１１—２０１５年三个时期不同指标灰色加权关联度数值的大小位次,５年桂林市旅游收入主要影响因素的变化趋势.

[关键词]灰色关联分析;旅游收入　层析分析法;

[()中图分类号]文献标识码]文章编号]　F５９２．７　　[　A　　[　１００２Ｇ５２２７２０１９０２Ｇ００８４Ｇ０９

周久贺１,陆　鹏２

游经济运行状况的直接反映,是衡量旅游经济活

一、问题的提出

改革开放以来,随着国民经济的快速发展,中国城乡居民收入水平不断提高,人均消费能力逐年增强,加之可自由支配时间的不断增多,区域交通基础设施的日渐改善,旅游业作为新的经济增长点以其强劲的发展势头成为国民经济中最具活力的产业之一.桂林作为世界著名的风景游览城市,旅游业在促进全市经济发展中起着举足轻重年内,桂林旅游业一直保持着较高的发展速度(除而到２００１年桂林的旅游收入仅仅为４５．８７亿元,

短短１２０１５年该指标攀升至５１７．３３亿元,５年旅游收入增长１年均增长率达到１远０倍之多,８．８９％,高于桂林市G在看到发展DP的增长速度.然而,成绩的同时,也要看到桂林旅游业依然存在一些亟待解决的问题,诸如旅游产业结构不合理、相关产业融合发展不够、交通基础设施滞后、客流集散压力较大等问题.为找出桂林旅游业发展的主导优势,挖掘潜在优势,提高旅游收入水平,增强旅游竞争实力,有必要对影响桂林旅游收入的因素进行深入研究.

旅游收入作为某一旅游目的地国家或地区旅

[收稿日期]　２０１９Ｇ０１Ｇ０７

动及其效果不可或缺的综合性指标,也是衡量某

]１

.近一国家或者地区经济发达程度的重要标志[

年来,国内诸多学者对旅游收入及其影响因素进行了广泛而深入的探索.袁斯玮认为,要发展好江西的旅游经济,提高江西旅游收入,必须发展好

２]

.邓辉、江西的本土经济[李朦基于全国２２个省

份的旅游相关数据,对中国旅游收入的影响因素进行了实证分析,认为门票市场经济的完善、城市绿地的铺展和旅游基础设施的构建对旅游收入至

３]

.姚战琪通过构建模型,关重要[运用单位根检

的作用.据统计数据显示,２００１—２０１５年的１５,去２００３年因非典因素对旅游业造成的影响)

验、协整检验和格兰杰因果检验,认为中国居民的

４]

.王耀斌人均花费对国内旅游收入的影响较大[

等通过选取２００３—２０１３年甘肃省旅游收入及相

关数据进行灰色关联分析,得出省内A级及A级以上景区景点与甘肃的旅游收入关联度最大的结

]５

.俞彤、论[叶月李运用主成分分析和回归分析,

对广东省的国内旅游收入影响因素进行了研究,认为旅行社数量、广播电视综合人口覆盖率和国际互联网用户３个指标是影响国内旅游收入的主

６]

.李林衡等通过运用相关分析和灰色关要因素[

联分析,认为经济支持和旅游需求因素是影响河南省旅游收入的主要因素,环境资源因素和软环对中国旅游收入Eviews软件建立多元回归模型,

]７

.韩秀秀运用境是制约旅游收入的短板因素[

[,作者简介]男,河南郸城人,桂林党校经济管理教研室讲师,研究方向:产业与区域　周久贺(１９８５—　)[],引用格式]陆鹏．桂林市旅游收入影响因素实证研究[广西师范学院学报(哲学社会科学版)　周久贺,J．２０１９,４０

,经济;陆鹏(男,广西桂林人,广西区委党校副研究员,研究方向:民族与经济.１９８３—　)():２８４Ｇ９２．

—８４—

经济学

２０１９年

周久贺,等/桂林市旅游收入影响因素实证研究

第２期

影响因素进行了实证研究,认为旅游人数的增加２０１２年的数据对中国各地区旅游收入的相关影响因素进行了分析,认为旅游景区接待游客人次、接待入境游客人数和旅游业的从业人数这３个要

]９

.闫颖慧、素是影响地区旅游收入的主要因素[

]８

.李宙甲根据对国内旅游收入的影响最为显著[

影响因素关联程度的有效计算手段.将两种分析方法结合使用,不但突破了单一应用层次分析法对事物带有过多主观认知的局限性,而且弥补了传统灰色关联分析计算对评价指标平权处理的缺陷.同时,将两者的优点有机结合方便计算,排序明晰,对指标数据的分布类型及变量之间的相关与否亦无特殊的要求,在现实分析中具有较好的应用价值.

,层次分析法(１．AnalticHierarchrocessyyP

段文彬通过建立旅游收入影响因素的指标体系,运用灰色关联分析得出旅游服务、生活水平和地区经济是影响甘南州旅游收入的主要因素,并通过回归分析,对未来５年旅游收入规模进行了预(一)研究方法

测,结果显示甘南州旅游收入尚有较大的增长

潜力[

１０]

纵观已有文献资料.,旅游收入影响因素越来

越多地引起广大学者的注意和思考,归纳总结起来有如下几点:一是从研究的范围看,大多数学者从宏观出发基于全国的视角对旅游收入的影响因素进行了分析,部分学者也开始尝试基于省域范围的旅游收入影响因素进行了实证研究,鲜有学者从市级层面对旅游收入的影响因素进行探讨.二是从研究方法看,当前学者们多是采用计量经济模型中的多元回归分析方法来研究旅游收入的影响因素,然而计量模型在使用中有严格的条件假设,比如,其要求样本数据量比较大且须满足特定的概率分布.如果样本数量不够多或者不符合某个分布,分析结果将大打折扣.此外,近年来,随着灰色系统理论的推广应用,部分学者开始运用灰色系统理论的灰色关联分析,对旅游收入影响因素进行了有益的探索,但大多都是按照灰色关联度计算公式对各影响因素采取平权处理,而这显然与人们在判断中对某些特定指标的偏好或者认为某些指标更为重要的实际有些出入.三是从研究的内容看,一些统计指标随着时间的推移因种种原因变更或中断,致使一些数据资料的获取难度较大,一些研究者在分析中只是选取了少数几个影响因素对旅游收入进行实证分析,使研究结论缺乏足够的说服力.有鉴于此,本文基于桂林市的层面对旅游收入的影响因素进行实证分析,指标选择上对一些不易查找的数据采取替代处理,通过层次分析法对旅游收入影响因素的指标体系进行权重确定,再通过灰色加权关联度计算得出各影响因素对旅游收入影响的大小排序.

二、研究方法与数据选取

层次分析法和灰色关联理论是分析系统中各

A出的一种层次化HP)是美国匹兹堡大学教授、结构化决策方法Satty于.该方法是将１９７１年提与决策有关的元素分解成目标、准则、方案等层次,在此基础上进行定性和定量分析的决策方

法[１１

]成若干层次和若干因素.应用该方法,决策者可以将复杂问题分解

,通过在各层次诸因素之间进行两两比较判断并将之量化,最终计算出指标体系最低层次的诸因素对于最高层次的相对重要性权重数值评价对象选取评价指标(１

).建立层次结构模型其计算步骤如下:

,并把各评价指标分类形.根据所研究问题的成一种层次结构关系.

(c(２)构造两两比较判断矩阵.判断矩阵C＝ijn×,用来描述系统中n个因子X＝)

{n为正互反矩阵,X１X２,􀆺,Xn影响程度大小.

}进行对比判断其对事件的求取其最大特征值所对应的特征向量(３

)层次排序求取权重.根据正互反矩,所求特征阵C向量即为评价因素的重要性排序,也就是权数分配.本文中特征向量的求取采用“方根法”,Wi＝

(∏nj＝１

cij)n１

(i＝１,２,􀆺,n),归一化处理即得Wi′＝

nWii＝１,２,n),,Wi为相对权重,

Wii′∑＝１

W(􀆺,其中i为归一化权重(,max并对判断矩阵４)n为矩阵的阶数.

一致性检验的.一计算判断矩阵最大特征值致性进行检验,将偏离一致性指标CI和平均随机一致性指标RI进行比

较.其中,CI＝λnmax－－１

n.定义判断矩阵CR＝

II来判定正互反矩阵的不一致性是否可以接受.若CR＜０．１性,否则就需要对判断矩阵进行调整,则称此判断矩阵具有.

满意的一致２．

灰色关联分析.灰色系统理论是用数学方—８５—

λCR经济学

]１２

.法处理部分信息缺乏的不确定性系统的理论[

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灰色关联分析是灰色系统理论的重要组成部分,它是定量比较或描述系统之间或系统中各因素之间在发展过程中随时间而相对变化的情况,即分析时间序列曲线的集合形状,用它们变化的大小、方向与速度等的接近程度来衡量它们之间的关联

１３]

.灰色关联分析的本质是分析比较曲性大小[

其中,一般ρ＝０．这０＜ρ≤１,５,ρ是分辨系数,里εk)表示特征序列与各影响因素序列不同时i(

间段的关联性.

()确定权重.利用层次分析法得到关联系４

,,􀆺,数矩阵中的加权权重Wi′＝{wi′|i＝１２

(５)计算灰色加权关联度.ri＝

第２期

,式中wim}′为第i个评价指标对应的权重数值.

i＝１

线几何形状间的关系,认为因素间几何形状越相似,其关联程度就越大,发展变化趋势也越接

]１４

.以下是灰色关联分析的计算步骤:近[

{􀆺,比较序列Xi＝{X０(k)k＝１,２,n},Xi(k)|

􀆺,􀆺,表k＝１,２,n,i＝１,２,m}.其中,X０(k)|

示参考对象在第k项指标的取值,是特征序列各年的数值;Xi(k)表示第i个比较对象在第k项指标的取值,是影响因素序列各年的数值.()评价指标的无量纲化处理.由于一个系２

统中各因素的物理意义不同,导致数据的量纲也不一定相同,为了使数据具有可比性和方便计算,在灰色关联分析中,要对数据进行归一化处理.

∗

,(本文采用的方法“初值法”其计算公式为Xik)

()确定参考序列和比较序列.设评价对象１

为m个,评价指标为n个,参考序列X０＝

式中rεk),i个评价对象参考序列的灰色i(i为第

􀆺,加权关联度,k＝１,２,n,wi为各指标的权重.

()评价分析.根据灰色加权关联度大小,对６各评价对象进行排序.

(二)数据选取

旅游业是一个关联程度高、依赖性强、影响因素众多的复杂系统,受旅游资源、交通条件、客源市场、游客的可支配收入情况、地区经济发展水平等诸多因素的影响.因此,指标选择的合理程度,将直接影响数据分析结果的有效性.本文在参考现有研究文献的基础上,考虑到现实经济活动中数据资料收集的难易程度,从地区经济因素、旅游服务因素、旅游交通因素、旅游人数因素、信息技术因素、旅游环境因素等６个方面选取影响旅游

∑w′im收入的１对桂林市旅３个重要指标建立指标体系,XI(k)

,,,􀆺,;,,,􀆺,.k１２ni＝０１２m＝).)＝游收入情况进行综合分析(见表１Xi(１(３)计算灰色关联系数.εk)＝i(

∗∗∗∗((minminX０k)k)＋ρmaxmaxX０k)k)－Xi(－Xi(

ikik,∗∗∗∗

((X０k)k)＋ρmaxmaxX０k)k)－Xi(－Xi(

ik表１　桂林市旅游收入影响因素指标体系

准则层

参考序列(目标层)比较序列(要素层)

地区经济因素A

地区生产总值X亿元)１(

城镇居民人均可支配收入X万元)２(农村居民人均纯收入X万元)３(星级饭店客房数X万间)４(旅行社数X家)５(公路客运量X万人)６(

旅游服务因素B旅游交通因素C旅游人数因素D信息技术因素E旅游环境因素F

旅游收入X亿元)０(

民用载客汽车数X万辆)７(国内游客人数X万人)８(海外游客人数X万人)９(互联网接入用户数X万户)１０(移动电话数X万部)１１(园林绿化总面积X公顷)１２(建成区绿化覆盖率X％)１３(

—８６—

经济学

(表２中各指标数据来源于２桂林经济社会统计年鉴»和«桂林年鉴»时间范围选择００２—２０１６年«

.为便于观察不同时期各影响因素对旅游收入的动态影２００１—２０１５年桂林旅游业发展较快的时期段)

响,本文分别对２００１—２００５年、２００６—２０１０年、２０１１—２０１５年３个时期各影响因素的灰色加权关联度进行计算分析.

年份

X０

表２　桂林市２００１—２０１５年旅游收入及影响因素数据０．２１０．２２０．２４０．２６０．３００．３４０．３９０．４５０．４８０．５５０．６３０．７３０．８４０．９４１．０４X３

０．７４０．８５０．９５０．８５１．０５０．９９１．１１１．１６１．１５１．０７１．１５１．１７１．１１１．１５１．２４X４

８４８８９０９５９４９８１０４９８X５

３６２２３８２７３５０６４４３６４９４７５８７０６３４３６６４６X６

２．３１２．６７３．５３X７

９１６．１９９６．７８０９．７X８

９３．３９８．４４４．６X９

２０１９年

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第２期

２００１４５．８７３３２．５２００２４９．３３３６０．８２００３３４．３４３９１．５２００４５０．１４４９５．２２００５５７．９５５１２．０２００６６８．７５５９５．５２００７８５．５１７２４．１２００８１００．２６８５１．６２００９１２６．９２９４８．２

X１

０．７５０．７９０．８２０．８１０．９３１．０７１．２９１．４６１．６２

X２

１５．３８４５．１４２２３７３８．７０２０．４１７６．７０２０９７３９．２０１０．２０９７．１１２２９５３９．００

９．１６

X１０

３１．５６２０３８３８．４０

X１１X１２X１３

４．３１１０３０．７８０．８

４．９９１１０５．０１００．１１１．７６１１４．３８２３３７３６．８０６．０２１２２７．３１１０．６１５．７１１４３．８５２３４４４０．１６７．３１１４０２．０１２８．６２０．９７１６２．８３２３７２４０．２９８．６７１５０１．９１２５．０２３．１９２０８．７１２４０３４０．３６

２０１０１６８．３０１１０３．６１．７９２０１１２１８．３４１３２７．６１．９９２０１２２７６．８７１４８５．０２．２３２０１３３４８．４８１６５７．９２．４６２０１４４３２．０７１８２６．３２．６８２０１５５１７．３３１９４２．９２．８８

１２３１３３６０１１．０１１７３１．１１２９．０３６．１４２４５．１８２４７３４１．６８１３０１４５６０１４．０６２０９７．７１４８．６３９．６９３５０．２９２７９０４４．２９１５３１５８８１１７．４５２６２３．８１６４．４５０．７８３７８．１９２５０７４２．８４１７９１７４１６２１．１９３１１０．３１８２．４６０．６０３４１．０５２５１４４２．５０１７５１８６４１２６．０７３３９０．５１９３．７６７．１４３６９．２２４７９３３１．５９１９３２２７

９０３７３０．９４３７３７．８２０３．３７２．７２３９７．６０２８４９４０．０３８０４２３６．４６４２５３．６２１６．３８５．１６４５６．５８４１８５４０．２２

表中部分指标数据数值系根据原始数据整理获得,为计算方便对原始数据的位数进行取舍处理.　　注:

三、桂林市旅游收入影响因素分析

(一)数据分析

]１５Ｇ１６

,采用层次分析法确定各个时间段权重[依

特征值λm当判断矩ax＝５．０６８,CI＝０．０１７＜０．１,

阵具有一致性时上述计算有效.以桂林市旅游收入X０为参考序列,以地区生产总值X１、城镇居民用载客汽车数X７、国内游客人数X８、入X６、

境游客人数X９、互联网宽带接入用户数X１移０、动电话数X１园林绿化总面积X１城市绿化１、２、覆盖率X１３的历年统计数据为比较序列.根据以上灰色关联分析的计算步骤,带入数据计算处理得到参考序列与比较序列的关联系数ε见k)(i().表３

星级饭店客房数X４、旅行社数X５、公路客运量民人均可支配收入X２、农民居民人均纯收入X３、

—２据“近大远小”的原则分析２００１００５年的数据.

通过构造各年份的判断矩阵,按照上述公式用“方(,,,,),,,􀆺,０．３８３９０．６０８４１１．６４３８２．６０５２i＝１２,并进一步带入公式计算出归一化权重向量:５Wi′,,,,),０．０６１５０．０９７５０．１６０２０．２６３４０．４１７４i＝＝(,,􀆺,.在此基础上,计算出判断矩阵的最大１２５根法”计算出判断矩阵的相对权重向量:Wi＝

k)εk)εk)εk)εk)εk)εk)εk)εk)εk)εk)εk)εk)kε１(２(３(４(５(６(７(８(９(１０(１１(１２(１３(

表３　桂林市旅游收入各影响因素的灰色关联系数表(２００１—２００５年)

１１．００００１．００００１．００００１．００００１．００００１．００００１．００００１．００００１．００００１．００００１．００００１．００００１．００００２０．９９１９０．９８１６０．９７７００．９４１６０．９７７００．９８４３０．９３６２０．９８９５０．９８２７０．６６１７０．７６８９０．９８１５０．９４５８３０．７３３５０．７７４００．７４９６０．６８８１０．７８５３０．８４３３０．６０２３０．８９７２０．８１３５０．４４３８０．４１２４０．８０８１０．８１２６４０．７４８７０．９８９００．８９０６０．９５５００．９６８９０．８９９７０．６０４４０．９７３６０．８３８７０．９８３００．３７３００．９７２８０．９３８４５０．８１０２０．９８０６０．８７７２０．８８３６０．８９１１０．９２０１０．５６８３０．９５３８０．８６１１０．９８２９０．３３３３０．９１０１０．７９４７

—８７—

经济学

得出２　　将求得的归一化权重向量Wi′和关联系数εk)代入上述灰色加权关联度计算公式,００１—i(

.同理,见表４)计算出２２００５年影响桂林市旅游收入各影响因素的灰色加权关联度和排序(００６—２０１０

①.)年、见表５、表６２０１１—２０１５年这两个时期灰色加权关联度和排序(

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表４　桂林市旅游收入各影响因素的灰色加权关联度及排序(２００１—２００５年)

X２２A

X３７

X４６

B

X５５

X６４

C

X７

X８１

D

X９８

X１０９

EX１１

X１２３

一级指标二级指标二级关联二级排序一级关联一级排序

X１

F

０．８１１０．９５１０．８７８０．８８４０．９１００．９１４０．６４６０．９５６０．８６８０．８６６０．４４００．９２３０．８６３１１

０．８８０４

０．８９７２

０．７８０５

１２

０．９１２１

０．６５３６

１３

０．８９３３

１０

X１３

表５　桂林市旅游收入各影响因素的灰色加权关联度及排序(２００６—２０１０年)

一级指标二级指标二级关联二级排序一级关联一级排序

X１５

X２６A

X３７

X４

B

X５

X６４

C

X７２

X８８

D

X９９

X１０３

EX１１１

X１２

F

０．７２４０．６６８０．６３００．５２８０．５３４０．８０９０．９２６０．６２７０．５４９０．８３６０．９３２０．５０２０．４９１

０．６４７３

１１０．５３１５

１０

０．８６８２

０．５８８４

０．８８６１

１２０．４９７６

１３

X１３

表６　桂林市旅游收入各影响因素的灰色加权关联度及排序(２０１１—２０１５年)

一级指标二级指标二级关联二级排序一级关联一级排序

X１７

X２８A

X３３

X４

B

X５６

X６

C

X７１

X８４

D

X９９

X１０２

EX１１

X１２５

F

０．６６４０．６２８０．６８２０．５８２０．６４５０．５６６０．７９２０．６７６０．６２４０．６８８０．５８６０．６６８０．５５８

０．６５８２

１１０．６１４５

１２０．６７９１

０．６５０３

０．６３７４

１０

０．６１３６

１３

X１３

说明１３个影响因素的灰色加权关联度均为正值,其对桂林市旅游收入均呈正向关联关系,也进一步表明在过去１５年里１３个影响因素对桂林市旅游业的发展起到积极的促进作用.从计算的结果来看,同一阶段不同影响因素与旅游收入的灰色加权关联度数值大小不同,不同阶段同一影响因素的灰色加权关联度数值大小也不同.从不同阶段的数据表现来看,各影响因素对旅游收入的影响也是一个动态变化的过程,这表明各影响因素虽然对旅游收入都起到积极的促进作用,但不同因素对旅游收入的促进程度不同.三个阶段影响桂林市旅游收入的主导因素分别为旅游人数、信

①

所选取的　　从表４、５、６中数值的正负向来看,

息技术、旅游交通.

(二)结果分析地区经济发展１．

地区经济发展水平高低是决定一个地区旅游

业兴旺发达与否的重要因素.一个地区经济发展水平对旅游经济活动的影响可以从两个方面表现出来:一方面,一个地区的经济发展水平决定了本地居民的收入水平,决定着人们能够拥有多少可以自由支配的收入去安排旅游活动;另一方面,一个地区的经济发展水平高低也决定着作为旅游目的地旅游接待能力的强弱.一般而言,一个地区的经济发展水平越高,能够对旅游业投入的人力、物力和财力也就相对越多.从三个时期一级指标

三阶段.

为了表述方便,后文中笔者将２将２将２００１—２００５年这段时间称为第一阶段,００６—２０１０年称为第二阶段,０１１—２０１５年称为第

—８８—

经济学

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地区经济因素对桂林市旅游收入关联度大小的排序变化可知(三个阶段的关联度排序分别为第４,位、第３位和第２位)伴随桂林地区经济发展水平的逐步提升,地区经济因素对旅游收入的影响程度逐渐增强.地区生产总值是一个地区经济发展水平最直观的体现,地区生产总值作为二级指标在三个历史阶段１３个影响因素的灰色关联度排序分别为第１第５位、第７位.虽然从关１位、联度数值大小看,三个历史阶段地区生产总值与收入的关联度大小排序分别为第２位、第５位、第旅游收入的影响呈下降趋势,说明随着旅游业的发展,游客对桂林旅游服务水平的要求越来越高.二级指标星级饭店客房数与桂林旅游收入的灰色关联度排序由第一阶段的第６位,降为第二阶段和第三阶段的第１其对旅游收入的影响呈下１位,降趋势.一方面,从星级饭店自身的角度来说,人员整体素质不高,管理服务水平低下,满足不了当第２期

５位.总体来看,１５年来旅游服务因素对桂林市

旅游收入的灰色加权关联度是下降的(０．８１１＞

旅游收入的影响排序是逐步提升的．７２４＞０．６６４),但是总体而言,地区.生城乡居民收产总值对入水平是影响旅游出行的重要指标,也是影响旅游人数和旅游消费的重要因素.通过对比上述表格指标数据可知,城镇居民人均可支配收入在三个历史阶段的灰色关联度排序分别为第位、

第２位、第势.而农民人均纯收入的影响排序总体上呈上升８位,其对旅游收入的影响呈逐步下降趋趋势,在三个历史阶段,农民人均纯收入对旅游收入的灰色关联度排序分别为第位.这也从一个侧面反映出伴随农村经济快速发７位、第７位、第３展,农民家庭收入水平不断提升,农民外出旅游需求日益增多,旅游慢慢成为农村的一种新的时尚,农民旅游市场逐渐成为拉动区域旅游业发展的一支重要力量.此外,从三个历史阶段农民人均纯收入和城镇居民人均可支配收入对旅游收入的灰色加权关联度数值大小变化可以算出,二者关联度之间的差值呈逐步增大态势(－－０第三阶段０．０３８＜,０相较于城镇人均可支配收入对旅游收．０５４),这也说明,从第一阶段发．０７展３＜到入的影响程度,农民人均纯收入对旅游收入的影响日益增强,而且逐步缩小与城镇人均可支配收入对旅游收入的关联度大小差距.尤其是到了第三阶段,农民人均纯收入对旅游收入的影响开始超过城镇居民人均可支配收入.

２旅游服务旅游服务是一个地区的旅游从业者通过借助．

多种旅游设施设备向游客提供的各种劳务,如旅游饮食、旅游住宿、导游服务、旅游代办业务等,旅游服务水平的高低是衡量一个地区旅游业成熟与否的重要标志之一.从上述表格结果可以看出,在三个历史阶段,一级指标旅游服务因素与旅游

前旅游业发展的需求.此外,星级饭店的旅游设施配备也与星级标准要求有差距,部分星级饭店旅游设施配备不齐全,部分星级饭店维护保养不到位,个别星级饭店甚至为了节约成本、扩大经济效益,随意改变或者减少必备或可供选择的旅游服务项目.另一方面,从游客的角度来说,住宿选择的主要影响因素有价格、地理位置、环境、设施、服务、安全等.相比较星级饭店昂贵的住宿费用,经济型酒店和中等价位的酒店是大多数游客的主要选择.旅行社对旅游收入的灰色关联度排序在第一阶段是第５位,在第二阶段降为第三阶段又回升到第６位.旅行社作为旅游服务的１０位,第主要载体,是影响游客旅游体验的重要方面.从三个阶段的数据来看,旅行社在１３个二级指标中的排序都不太靠前,尤其是在第二阶段排位比较靠后.一方面,这与长期以来桂林市旅行社行业规模化程度低,多是一些小而散的旅行社有很大关系.另一方面,桂林市旅行社行业经营单一化、同质化,内部管理不规范等对桂林旅游业发展也有较大影响.

３旅游交通旅游交通因素对旅游业的发展起着至关重要

．

的作用.民用载客汽车是城市客运交通的主体.近年来,随着中国经济的迅速发展,民用载客汽车的数量与日俱增.截至汽车数量达２０１５年底,中国民用载客量的比例也１已４０高９５达．８的快速增加为旅游业的发展提供了良好的交通保８８万辆,其占民用汽车保有总６．５６％.民用载客汽车数量障.纵观三个历史阶段旅游交通因素对桂林市旅游收入的灰色关联度排序可知,旅游交通因素对桂林市旅游收入的影响程度逐步增强(三个阶段的灰色关联度排序分别为第５位、第２位、第位).从二级指标的排序来看,公路客运量对旅游

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０６经济学

收入的灰色关联度排序分别为第４位、第４位、第趋势.虽然近年来桂林市公路交通建设水平有了较大幅度提升,但是公路交通线路总量不足、路网结构不合理等问题还依然存在.加之近年来高铁经济的快速发展,高效快捷的高铁旅行大大方便了游客的出行,一定程度上影响了公路旅游的游客数量.民用载客汽车数对桂林市旅游收入的灰色关联度排序分别为第１第１第１位,２位、２位、２０１９年

周久贺,等/桂林市旅游收入影响因素实证研究

第２期

较低的水平.桂林作为一个世界著名的国际旅游城市,入境游客人数这一指标对旅游收入的影响作用并不显著.

现代信息技术５．

旅游业是信息依托性产业,现代信息技术的

公路客运量对旅游收入的影响总体呈下降１２位,

快速发展和应用对旅游业发展有着深远的影响.游客可以通过使用网络技术方便获取旅游信息,从而科学安排自己的旅游出行.旅游企业也可以通过信息技术创新经营理念,降低经营成本,增加其对旅游收入的影响在第三阶段迅速跃居第位,成为影响桂林市旅游收入的最主要因素.这１主要得益于近年来汽车工业的快速崛起以及居民收入水平的大幅提升,其使得民用载客汽车数量迅猛增长,同时也激发了自驾游这种时尚的旅游出行方式.伴随越来越多的游客选择自驾游,其对桂林旅游业的影响作用也日益增强.

４旅游人数是影响旅游收入变动的重．

旅游人数要因素,是衡量一个地区旅游业发展水平和整体规模的重要指标.在正常情况下,旅游收入与旅游人数成正比例关系变化.虽然旅游者的个体消费能力会因其收入水平和支付能力不同而产生较大差异,但是旅游人数的增多,会使旅游收入的绝对数增加;旅游人数减少,旅游收入也会随之减少.整体来看,一级指标旅游人数因素对桂林旅游市收入的灰色关联度排序在三个阶段分别为第位、

第１位、第

下降趋势３位,旅游人数对旅游收入的影响总体呈.这也说明传统单纯以旅游人数增加来提高旅游收入的粗放发展模式,逐渐不再适应国内旅游市场的发展趋势.从二级指标来看,国内游客人数对桂林市旅游收入的灰色关联度排序分别为第阶段,国内游客人数对旅游收入的影响下降到第１位、第８位、第４位.从第一阶段到第二位,

到第三阶段,桂林市高铁经济的快速发展带来旅游人数的大幅增长,国内游客人数对旅游收入的影响又回升到第三４位.入境游客人数对旅游收入的影响排序在个历史阶段整体上都不太高,波动变化也不是太大.第一阶段,入境游客人数对旅游收入的灰色关联度排序为第８位,第二阶段和第三阶段关联度排序均为第９位.这说明入境游客人数与桂林市旅游收入之间关联情况存在较为稳定的动态均衡关系,并保持在一个相对—９０—

经济效益,提高服务质量.从上述表格数据分析结果可以看出,三个历史阶段信息技术因素对桂林市旅游收入的灰色关联度排序分别为第、第６位、第收入的最重要的影响因素１位４位.在第二阶段,信息技术成为旅游.这一方面得益于桂林市旅游产业信息化建设起步比较早,另一方面也与桂林市旅游企业电子商务快速发展有很大关系,如重点旅游企业桂林国旅和唐朝国旅以及星级酒店、此外,智慧城市建设的推进也对桂林市旅游A级景区等均有较高的信息化应用水平.业发展起到一定的推动作用.而到了第三阶段,信息技术因素对旅游收入的影响回落到第这主要是由于桂林市信息化基础设施建设整体较４位,为薄弱,如宽带网络和通讯基站布局不均,城市整体宽带网速较慢,城市基础硬件(包括城市公共设施、地下管线、电子布线等)老化,城市基础软件(等包括大数据平台,难以满足现代信息技术快速发展的迫切需求、支撑硬件的软件系统等)落后.

另一方面旅游企业电子商务虽然起步早,但是普遍存在单体发展、各自为战、缺乏协同合作的问题,部分企业虽然能够自建网站,但是对资源整合、个性化旅程规划等还比较欠缺.从二级指标互联网宽带接入用户数与旅游收入在三个阶段的灰色关联度排序可以看出,其对旅游收入的影响逐渐增强,三个阶段关联度排序分别为第位、第３位、第２位.这说明互联网的迅速发展９,家庭互联网用户的激增,也带动了旅游业快速发展.移动电话数指标在第一阶段的灰色关联度数值仅为通讯工具尚处于普及阶段０．４４０,排序倒数第１位,说明该时期移动,对旅游业影响较小,对旅游收入的促进作用也不大.第二阶段,伴随手机网民数量的激增以及手机无线增值业务的出现,移动互联网在线旅游市场获得较大发展,移动４８经济学

电话数对旅游收入的关联度排序跃居第１位.第三阶段,移动电话数对旅游收入的影响又回落到第１一方面是由于该阶段移动手机用户数量０位,逐步趋于饱和,另一方面,也说明桂林市旅游业没有较好地利用好快速发展的移动智能终端业务.

旅游环境６．

旅游环境是影响区域旅游业可持续发展的重２０１９年

周久贺,等/桂林市旅游收入影响因素实证研究

第２期

数、互联网宽带接入用户数、农村居民人均纯收入３个因素是桂林市旅游收入的决定因素.透过三个历史时期桂林市旅游收入与各影响因素关联度的排序变化,提出如下建议:

第一,传统单纯以游客数量为标识的粗放扩张式旅游业发展模式,已经不再适合中国旅游市场发展变化的实际,这也是中国游客人数逐渐不再是桂林市旅游收入决定因素的主要原因.因此,作为中国知名旅游城市,桂林市必须充分利用要因素.环境是旅游业的基点,离开了承载自然景观和人文景观的环境因素,旅游业就成了无本之木、无源之水.旅游环境因素对旅游收入的灰色关联度排序分别为第３位、第６位、第６位.总体而言,旅游环境因素对旅游收入的影响都比较低.二级指标园林绿化总面积与旅游收入的灰色关联度排序分别为第较好的城市园林绿化有效地促进了桂３位、第１２位、第５位.在第一阶段,林市旅游业的发展.在第二阶段,园林绿化总面积总体增长缓慢,其对旅游收入的影响相对减弱.而在第三阶段,随着园林绿化面积增长速度加快,其对旅游收入的影响作用排序又回升至第５位.城市绿化覆盖率是城市公共绿地、庭院绿地以及专用绿地等各种面积加总与城市总面积的比值,

其数值大小是衡量一个城市环境质量优良与否的重要标志.从三个历史时期关联度的排序可以看出,城市绿化覆盖率与旅游收入都处于较低的关联水平,关联度排序分别为第３位,城市绿地覆盖率对桂林市旅游业的发展格１０位、第１３位、第局影响较小.

四、结论和建议

通过选取次分析和灰色关联分析对影响桂林市旅游业发展２００１—２０１５年的数据资料,

应用层的１３个指标因素进行了实证分析.结果显示:第一阶段,影响桂林市旅游收入最重要的一级指标是旅游人数因素.二级指标排序前３位的分别是国内游客人数、城镇居民人均可支配收入、园林绿化总面积等因素.第二阶段,信息技术因素成为影响桂林旅游收入最重要的一级指标.二级指标移动电话数、民用载客汽车数、互联网宽带接入用户数３个因素对桂林市旅游收入的影响最为显著.第三阶段,影响桂林旅游收入最重要的一级指标是旅游交通因素.二级指标民用载客汽车

得天独厚的山水自然景观和历史文化资源,加快旅游业的升级和转型,不断加大市场创新力度,在提升对外开放水平的基础上,走集约化的旅游发展道路,把扩大旅游业市场规模、提高旅游业产业质量和加快旅游业结构升级有机结合起来,不断增强旅游市场的创新优势;立足自身旅游资源的特点和特殊性,充分打造与桂林旅游资源禀赋相适应的旅游产品,有效发挥市场在资源配置中的主导作用,及时转换以既有旅游产品论市场的经验模式和发展思路;在积极探寻旅游业与市场运作、品牌培育的基础上,应努力将市场打造成为旅游产品创新和整合的平台,同时大力推进旅游业与其他相关行业的融合与渗透,积极打造桂林旅游精品路线;在完善市场竞争机制的基础上,围绕产品创新,使市场主体在资本、技术、服务管理等层面拓展旅游产业价值链,立足市场需求,积极打造以新型和专项高端旅游产品为主要特征的旅游市场;在扩大旅游国际合作的进程中不断提高旅游企业招商引资的力度及其国际化水平,努力推进桂林市从旅游大市向旅游强市跨越式发展.

第二,随着全球一体化进程的加快推进,以互

联网为代表的新技术为区域旅游业的发展带来了众多全新的变革,旅游业与互联网技术的深度融合发展逐渐成为新的历史潮流.网络信息技术的发展带动了旅游电子商务的飞速发展.从近年来互联网宽带接入数对旅游收入影响排位越来越靠前的趋势可以推言,网络技术的发展日渐成为影响桂林旅游业发展的显著因素.技术创新引领产业发展已经成为当前加快推进旅游业创新的重要抓手.技术创新不仅成为调整旅游产业的新要素,而且在一定程度上信息技术自身成为推进旅游开发的重要资源.在增强技术创新能力的基础上优化产业结构,对推进桂林市将旅游资源优

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周久贺,等/桂林市旅游收入影响因素实证研究

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势转化为产业优势具有重要的战略指导意义.此外,桂林市可以立足高校科研研发优势,加快推进旅游信息化建设进程,将信息技术转化为旅游服务业技术创新的主要动力源,将高校科研团队作为创意旅游产业开发的技术支撑,不断扩大科技因素在旅游创新中的运用,以信息化为主要载体,不断提高技术服务在旅游发展中的科技含量,不断优化传统的旅游生产、分配和消费机制,有效整合旅政管理、旅游电子商务以及旅游公共服[参考文献]

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务等各种资源.通过实现旅游设施信息化、旅游服务信息化、旅游营销信息化、旅游企业信息化、旅游监管信息化等,促进桂林旅游经济的快速增长.

第三,了旅游业的发展２１世纪中国汽车制造业的崛起,

推动,也为自驾车旅游的推广和普及奠定了基础.尤其是民用载客汽车拥有量的快速增长,使越来越多的游客选择自驾车游这一自由、灵活的出游方式.但我们应该客观地看待自驾游:一方面,自驾游这种休闲旅游方式大大提升了游客的旅游体验,有效拉动了地区经济的发展;另一方面,也应该清醒地看到自驾游在发展过程中存在诸如市场运作机制不健全、配套服务体系滞后等问题.高效的现代化城市管理制度和服务体系是建设高端国际旅游城市的必要条件.为广大游客提供高效而优质的旅游服务是有效培育旅游发展软环境的重要内容之一.因此,伴随民用载客汽车数的继续增多,桂林市应不断加大公共服务设施的建设和投入力度,同时,旅游管理相关部门也应出台相应的法律法规和行业规范,加强对自驾游的管理力度.完善并规范相应的制度措施是旅业发展壮大的前提和保障.桂林市应根据旅游产业融合发展的不同阶段特征,从微观管理向宏观服务转变.要着力完善相关法制法规建设,为培养旅游企业创新活力积极实施旅游产业创新的制度保障措施.从微观管理的角度而言,应协调相关部门出台支持、鼓励旅游

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[责任编辑　许春慧]