杭州市旅游收入影响因素灰色关联度分析

孙植华，秦梦圆

（1.郑州升达经贸管理学院经济研究所，郑州 451191；2.郑州升达经贸管理学院金融贸易学院，郑州 451191）

1 引言

随着全面建成小康社会的目标实现，城乡居民收入稳定增长，我国旅游业进入爆发式增长阶段。但受新冠肺炎疫情的影响，世界各国旅游收入呈“断崖式”下滑，杭州市旅游收入也由2019 年的4 004.5 亿元下降到2022 年的1 298 亿元，同期的星级宾馆数量由126 个下降到97 个，客运量也由20 888 万人次下降到9 826 万人次。但同期的地区生产总值却由15 419 亿元上升到18 753 亿元，城镇居民人均可支配收入由66 068 元/人上升到77 043 元/人，互联网接入用户由554.5 万户上升到671 万户。此外，农村居民人均可支配收入、第三产业从业人员、高校在校大学生数等指标也呈稳步上升趋势。可见，杭州市旅游收入与上述因素之间有一定的关联，而如何揭示二者之间的关联已成为学术界关注的焦点。

灰色关联度分析法着重探讨事物之间的不确定关联，即系统因子之间或因子与系统主行为之间的不确定关联[1]。相对其他方法，灰色关联度分析法不仅对样本容量大小、样本数据概率分布等要求较低，还具有计算量较小、分析结果与定性分析吻合度较高、应用便捷等优势，现已成为系统分析法中优势独特、实用性较强和可靠度较高的一种分析方法。因此，可以对杭州市旅游收入的影响因素进行灰色关联度分析。

2 区域旅游收入的影响因素

区域旅游收入，指某一区域在某一特定时间内为所有游客提供旅游资源、旅游设施和旅游服务所取得的所有货币收入，包括销售货物收入、服务收入和其他收入[2]。

根据蒋蓉华等[3]、付向阳等[4]、周久贺等[5]学者的研究成果，区域旅游收入的影响因素主要包括经济发展、人力资源、信息服务和旅游服务等方面。一般来说，地区生产总值、就业率、工业增加值、个人收入、地方财政收入等指标代表经济发展水平；旅游从业人员、旅游管理人员、高校在校大学生数、第三产业从业人员等指标代表人力资源水平；互联网接入用户数、邮电业务总量等指标代表信息服务水平；景区数、星级酒店数、客运量、客车数量、客运周转量等指标代表旅游服务水平。

3 区域旅游收入的灰色关联度模型

国内学者顾建斌[6]较早运用灰色关联度测度模型分析普陀山旅游经济收入的影响因素，发现旅游设施是关键影响因素。随后，王耀斌等[7]、张金凤等[8]、严荣等[9]学者作出了进一步的研究，发现经济发展、旅游服务、信息服务等因素对旅游收入有重大影响。灰色关联度模型的原理是：通常将研究对象的时间序列作为参考序列，而将其影响因素的时间序列作为比较序列。若两个序列变化态势基本一致或相似，其同步变化程度较高，即认为灰色关联度较大；反之，则灰色关联度较小。其操作步骤如下：

①确定参考序列与比较序列

通常将研究对象作为参考序列，记为：

将其影响因素作为比较序列，记为：

式中，m为影响因素个数；k为年份。

②序列无量纲化

由于每个序列量纲不同，不利于比较，特将序列无量纲化处理。

式中，x0（k）和xi（k）分别为参考序列和比较序列的无量纲化处理结果。

③计算绝对差序列

求两级最小差，记为miniminkΔxi（k）。

求两级最大差，记为maximaxkΔxi（k）。

④计算灰色关联系数

式中，ρ 分辨率，0＜ρ＜1，通常取0.5。

⑤计算灰色关联度

当ri均大于0.5 时，说明影响因素的选取比较合理，计算结果的参考价值较高；当ri越接近1 时，说明二者之间的灰色关联度越高。

⑥灰色关联度排序

降序排列灰色关联度，排名越高的影响因素，表示其对旅游收入的影响越大；反之，排名越低的比较序列，表示其对区域旅游收入的影响越小。

4 灰色关联度结果分析

基于区域旅游收入的灰色关联度模型，本文利用SPSS软件计算其灰色关联度，具体步骤如下。

4.1 数据说明

第一，经济发展水平是区域旅游收入形成的根基。从需求角度来看，一个地区的经济发展水平制约着该地区居民的人均可支配收入水平，从而决定了其居民的旅游消费能力；从供给角度来看，一个地区的经济发展水平不仅直接制约该地区旅游的设施、资源、产品、服务和项目的开发水平，还制约着其交通、通信、餐饮、住宿、康养等基础设施的供给能力，也制约着其教育、医疗、金融、科技、文化、卫生等软环境的营造能力。通常，选取地区生产总值（X1）、城镇居民人均可支配收入（X2）、农村居民人均可支配收入（X3）等指标来衡量地区经济发展水平。

第二，人力资源水平直接制约着区域旅游业的发展速度与质量。一个地区只有拥有充裕的人力资源，尤其是拥有一定数量的高素质旅游管理人才，才能针对各种类型游客的兴趣偏好和消费能力，深挖当地旅游资源的潜力，开发差异化的旅游产品，提供多样化的旅游服务，从而更好地传播景点文化，服务大众旅游体验，推动旅游业高质量发展。通常，选取第三产业从业人数（X4）、高校在校大学生数（X5）等指标来衡量地区人力资源水平。

第三，信息服务水平直接影响游客的旅游体验和旅游效率。随着数字经济时代的到来，新一代信息技术为游客提供了便捷的在线预订火车票、机票、酒店、旅游景点门票等服务，旅游者通过社交媒体、旅游APP、搜索引擎等渠道可以获得丰富的旅游信息，虚拟现实（VR）、增强现实（AR）和混合现实（MR）等新兴技术可以优化游客的旅游体验，提升旅游服务水平和旅游效率。因此，信息服务成为制约区域旅游收入的重要因素。通常，选取互联网接入用户数量（X6）这一指标来衡量地区信息服务水平。

第四，旅游服务水平直接关系到游客的旅行满意度和旅游业的可持续发展能力。旅游服务是围绕游客的旅游活动提供的一系列服务，既包括旅游本身的咨询、规划、预定、导游、翻译等服务，也包括与旅游相关的交通、住宿、餐饮、购物、娱乐等服务，即旅游服务直接关系游客“衣、食、住、行”等方方面面的保障供给状况。通常，选取A 级旅游景区数量（X7）、星级宾馆数量（X8）、客运量（X9）等指标来衡量地区旅游服务水平。上述指标数据见表1。

表1 参考序列与比较序列数据

4.2 计算结果分析

结合灰色关联度模型，运用SPSS 软件对表1 进行测算，结果见表2。

表2 灰色关联度测算结果与排序

由表2 可知，所有灰色关联度都大于0.50，这说明各个比较序列对杭州市旅游收入的影响比较显著，即计算结果极具参考价值。

从理论上讲，灰色关联度越接近1，表示该比较序列对提升区域旅游收入的作用越大。因此，将比较序列的灰色关联度高于0.70，称为关键影响因素；其处于0.60～0.69，作为重要影响因素；其低于0.60，则作为不重要的影响因素。

由表2 可知，从灰色关联度来看，首先，地区生产总值（X1）、城乡居民人均可支配收入（X2和X3）、第三产业从业人数（X4）的灰色关联度大于0.70，说明经济发展和人力资源是关键影响因素；其次，互联网接入用户数量（X6）、星级宾馆数量（X8）、A 级旅游景区数量（X7）、高校在校大学生数（X5）、客运量（X9）介于0.60～0.69，说明信息服务和旅游服务是重要影响因素。

5 结论与建议

5.1 结论

根据灰色关联度测算结果，经济发展和人力资源对提升杭州市旅游收入有重大影响，而信息服务和旅游服务有重要影响。由此提出以下建议。

5.2 建议

5.2.1 推动经济高质量发展

首先，推动杭州市经济高质量发展，优化产业布局，提升产业结构，重点扶持旅游业发展。其次，多措并举提升城乡居民的可支配收入。加快收入分配制度、个人所得税制度、社会保障制度等领域改革的步伐，确保工资性收入稳步增长，并拓展财产性、经营性和转移性等收入渠道。

5.2.2 高度重视人才培养

首先，加大旅游管理人才培养力度。政府应给予高校全方位的支持，加快旅游管理人才培养模式改革，为旅游业发展提供人才支撑和智力支持。同时，合理运用高层次人才补贴政策，为杭州市旅游业发展招贤纳士。其次，旅游企业应加强旅游从业人员管理。旅游企业可以对预到岗工作人员进行岗前集训，对现有的旅游从业人员进行有针对性的培训，从而提升旅游从业者的综合素养。

5.2.3 积极拓展“互联网+旅游”

首先，大力发展移动互联网，让广大市民和游客在任何时间、任何地点都能享受“网上冲浪”的乐趣。其次，加大网上旅游推广力度。设计精品旅游线路，游客通过同城旅行、去哪儿旅行等专业旅游APP 进行互动交流，真切地感知某个景区的特色和个性化服务，并将5G 产业应用、AI、区块链、AR、VR、MR、云计算、大数据等技术融入智慧旅游，从而引导游客进行旅行体验。最后，大力开展精准旅游营销。综合利用大数据、人工智能等新一代信息技术，深挖游客旅游偏好，量身定制旅游项目。

5.2.4 提升旅游服务水平

首先，深挖杭州特色旅游产品。加大对重点旅游景区的支持力度，加快核心景区项目建设，发挥杭州深厚文化底蕴优势，开发、推广特色旅游产品。其次，实施旅游服务差异化策略。不断完善旅游服务设施，最大限度满足游客个性化旅游需求。最后，持续提升星级宾馆服务水平。加大各星级宾馆的投资和管理力度，以满足不同旅游群体对旅游服务的差异化需求，从而为游客提供舒心的旅行体验。