基于灰色关联理论的旅游业与经济增长的关联性分析.docVIP

基于灰色关联理论的旅游业与经济增长的关联性分析 　　摘要：旅游业的发展受到越来越多的学者的关注，旅游业的发展与经济增长之间的关系一直是研究的热点之一。文章利用灰色关联模型并进行实证，分析旅游业与经济增长的关系，得出的结论表明了旅游业与经济增长具有很强的关联性。 　　关键词：旅游业；经济增长；灰色关联模型 　　中图分类号：F592.99 文献标识码：A 文章编号：1001-828X（2014）010-00-01 　　一、引言 　　随着中国经济的快速增长，基础设施的逐步完善，百姓生活水平的显著提高，旅游受到很多人的青睐，旅游正逐渐成为人们享受生活的方式之一。统计调查显示，2014年国庆假期期间出游人数和旅游收入都有大幅度的提升，旅游收入达到2453亿元。因此更好的了解旅游与经济发展的关系显得十分重要，虽然很多学者证明了旅游与经济发展密切相关，但大多只是在整体上说明旅游对经济发展存在贡献，没有结合衡量经济发展的指标进行深入研究因此，如何利用科学的手段和方法评价旅游业与衡量经济发展具体指标的相互关联程度成为值得我们研究的问题。 　　衡量一国经济发展的指标很多，仅在中国统计年鉴上公布的指标就有上百种，在全国没有形成统一的看法。因此在选择经济指标时参考相关的经济文献，选择如下8个常用的指标作为参考指标：国内生产总值、国定资产投资、社会总人口、人均GDP、第二产业占GDP的比重、第三产业占GDP的比重、城镇居民人均支配收入、农村居民人均纯收入，依次记为Xi（i=1，2，3……，8）；在评价旅游业的发展时，为了统计的便利性，选择了有代表性的指标：国内旅游总花费记为Y0。 　　二、灰色关联理论 　　1982年，我国学者邓聚龙最先提出了灰色关联理论。灰色关联理论就是对系统内的子系统（因素）之间的灰色关联度进行分析，并且进行数值比较的一种著名理论。 　　灰色关联度分析法是灰色系统分析方法中比较常用的一种方法，利用公式来计算子系统内部要素之间的发展趋势的相似或者相异程度，以此作为判断因素间的实际关联程度。对比投入产出法、回归分析法、相关分析法等常用分析方法，灰色关联分析法的优势很明显，它对样本容量要求不高，甚至只要4个以上就能满足分析要求。文章的实证研究就是基于该理论进行的研究，选择的样本数要求低，又能准确的进行预测与估计。 　　灰色关联度分析法的主要四步计算过程如下所示： 　　第一步：确定反映系统行为特征的参考序列Y，确定影响系统行为的比较序列X。 　　记参考序列为Y0，当然参考数列Y可以使多列，但为了方便比较，常选择一列作为参考数列，比较序列为Xi={xi（1），xi（2），…，xi（n）}，i=1，2，…，k。 　　第二步：计算关联系数 　　比较序列Xi关于参考序列Y0在t时刻的关联系数用下面的公式进行计算： 　　关联系数计算公式： 　　其中：，为序列的标准差。 　　第三步：利用关联系数可以得到每个Y指标与X指标在tk时间的平均关联度大小，公式如下： 　　第四步：分析结果 　　将计算出关联度数值按大小顺序进行排列，便组成了关联序列，它反映了对于参考序列而言各比较序列的作用是大还是小。假设R0iR0j，则称比较序列Xi对于同一参考序列Y0优于Xj，它们的关系更紧密。判别Y0参考指标与Xi比较指标的关联强度R0i，一般依据如下所述的判别标准：若0R0ii≤0.35，则关联强度为弱关联；若0.35R0i≤0.65，则关联强度为中关联；若0.65R0i≤1，则关联强度为强关联。通过对关联度数值大小进行排序可以发现比较序列与参考系列的关联程度，可以对影响参考序列的因素做出比较精准的判定，降低不利因素对其的影响，提高有利因素的作用。 　　三、实证研究 　　本文实证分析研究所选用的数据样本是我国国家统计局在中华人民共和国统计局网站（http：///）上公布的统计年鉴，数据来自于《2006-2013中国统计年鉴》，并经过整理而得，数据样本是从2001年到2012年。 　　将整理好的统计原始数据输入到SPSS19.0统计分析软件，经过计算可以得出他们的关联度和平均关联度，具体数据如下表所示 　　表1 旅游业发展与衡量经济增长指标的平均关联度 　　R01 R02 R03 R04 R05 R06 R07 R08 　　0.8887 0.8959 0.8372 0.8868 0.6282 0.7127 0.8925 0.9198 　　结果解读： 　　第一，通过上述的计算可以看出，旅游业的发展与经济的发展有很强的关联性，各具体经济指标与旅游的关联都比较强。除了第二产业占经济的比重与旅游费用是中关联以外，其他的指标与旅游费用的关联度都是强关联。 　　第二，第二产业是工业和建筑业，这与旅游业存在一定的行业差距，因此两者的