張穎
【摘? 要】伴隨著國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,我國(guó)國(guó)內(nèi)旅游發(fā)展迅速,被稱(chēng)為“國(guó)民經(jīng)濟(jì)提升的催化劑”。然而受到旅游業(yè)市場(chǎng)規(guī)模、國(guó)內(nèi)外政治經(jīng)濟(jì)環(huán)境、生態(tài)環(huán)境以及一些不可抗力(如新冠疫情)等多方面影響,旅游行業(yè)很有必要建立一套景氣指標(biāo)體系,從而預(yù)測(cè)旅游業(yè)的經(jīng)濟(jì)走向,提供預(yù)警功能,以保證旅游業(yè)平穩(wěn)有序發(fā)展。
【Abstract】With the development of national economy, China's domestic tourism has developed rapidly, which is known as "the catalyst of national economy promotion". However, affected by the scale of tourism market, domestic and international political and economic environment, ecological environment and some force majeure (such as the COVID-19), it is necessary for tourism industry to establish a set of prosperity index system, so as to predict the economic trend of tourism industry and provide early warning function, ensure the stable and orderly development of tourism industry.
【關(guān)鍵詞】旅游;生態(tài);景氣指數(shù);預(yù)警
【Keywords】tourism; ecology; prosperity index; early warning
【中圖分類(lèi)號(hào)】F592? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文獻(xiàn)標(biāo)志碼】A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文章編號(hào)】1673-1069(2021)03-0052-02
1 研究背景和意義
旅游業(yè)在某種程度上可以反映出一個(gè)國(guó)家的國(guó)民經(jīng)濟(jì)情況,由于旅游業(yè)容易受到諸多因素的影響,因此,建立旅游景氣指數(shù)體系及預(yù)警機(jī)制,既可以為制定更加科學(xué)合理的旅游經(jīng)濟(jì)政策提供一定的參考,為旅游景點(diǎn)發(fā)展的微觀決策提供宏觀指引,為區(qū)域旅游發(fā)展的數(shù)字化、科學(xué)化奠定基礎(chǔ),也是落實(shí)《旅游法》相關(guān)規(guī)定的具體舉措,能有效促進(jìn)旅游景點(diǎn)區(qū)域和諧發(fā)展及社會(huì)安全穩(wěn)定,應(yīng)用前景廣闊。
2 杭州旅游景氣指數(shù)確定及計(jì)算方法
由于影響旅游經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的因素很多,需要在眾多影響因素中選取最有代表性、獨(dú)立性和內(nèi)涵型的指標(biāo),通過(guò)判斷這些指標(biāo)與基準(zhǔn)指標(biāo)(國(guó)內(nèi)旅游收入)的對(duì)應(yīng)關(guān)系,分為一致、先行和滯后指標(biāo)。本文采用時(shí)差相關(guān)分析來(lái)完成判斷工作。
2.1 指標(biāo)分類(lèi)
2.1.1 一致指標(biāo)組
通過(guò)時(shí)差相關(guān)分析的計(jì)算,如果發(fā)現(xiàn)最大的時(shí)差相關(guān)系數(shù)對(duì)應(yīng)的延遲數(shù)為0,這就意味著被選指標(biāo)達(dá)到高峰和低谷的時(shí)間與基準(zhǔn)循環(huán)指標(biāo)大體一致,也就是說(shuō)此類(lèi)指標(biāo)大致與城市旅游周期的轉(zhuǎn)變同時(shí)發(fā)生,它們往往表示城市旅游正在發(fā)生的情況。此類(lèi)指標(biāo)為一致指標(biāo)。
2.1.2 先行指標(biāo)組
通過(guò)時(shí)差相關(guān)分析的計(jì)算,如果發(fā)現(xiàn)最大的時(shí)差相關(guān)系數(shù)對(duì)應(yīng)的延遲數(shù)為負(fù)數(shù),如-2,說(shuō)明被選指標(biāo)相對(duì)于基準(zhǔn)循環(huán)指標(biāo)在時(shí)間上領(lǐng)先,即該類(lèi)指標(biāo)高峰或低估的時(shí)間比旅游景氣波動(dòng)周期要早2個(gè)時(shí)期,這些指標(biāo)就是先行指標(biāo)。
2.1.3 滯后指標(biāo)組
通過(guò)時(shí)差相關(guān)分析的計(jì)算,如果發(fā)現(xiàn)最大的時(shí)差相關(guān)系數(shù)對(duì)應(yīng)的延遲數(shù)為正數(shù),如+2,說(shuō)明被選指標(biāo)相對(duì)于基準(zhǔn)循環(huán)指標(biāo)在時(shí)間上落后,即該類(lèi)指標(biāo)低估或高峰均比旅游景氣波動(dòng)周期要落后2個(gè)時(shí)期,這些指標(biāo)就是滯后指標(biāo)。
2.2 指標(biāo)確定
由于相關(guān)數(shù)據(jù)需要從浙江省旅游局和統(tǒng)計(jì)局以及省內(nèi)行業(yè)協(xié)會(huì)或行業(yè)研究組織定期發(fā)布統(tǒng)計(jì)和調(diào)查數(shù)據(jù)中取得,而研究所需的某些數(shù)據(jù)的發(fā)布存在一定的滯后性,因此,只能取得2010年至2017年的完整數(shù)據(jù)。根據(jù)經(jīng)濟(jì)變動(dòng)和政策變化因素、旅游產(chǎn)品和服務(wù)質(zhì)量因素、多樣性消費(fèi)因素和旅游碳排放量等因素,篩選出16個(gè)衡量旅游景點(diǎn)的旅游市場(chǎng)景氣程度和影響旅游市場(chǎng)景氣程度的指標(biāo),并在其中首次加入了生態(tài)指標(biāo),該生態(tài)指標(biāo)是根據(jù)住宿和交通兩方面的碳排放量計(jì)算得出。同時(shí)本文采取了經(jīng)常使用的時(shí)差相關(guān)分析對(duì)上述16個(gè)指標(biāo)進(jìn)行處理。通過(guò)相關(guān)系數(shù)判斷經(jīng)濟(jì)時(shí)間序列先行、一致或滯后聯(lián)系,從而確定了5個(gè)先行指標(biāo),分別為GDP、社會(huì)消費(fèi)品零售總額、貨物進(jìn)出口貿(mào)易總額、人均可支配收入和固定資產(chǎn)投資總額;7個(gè)一致指標(biāo),分別為職工平均工資、外匯收入、出境人數(shù)、入境人數(shù)、出境花費(fèi)、住宿費(fèi)和酒店出租率;4個(gè)滯后指標(biāo),分別為生態(tài)指標(biāo)、酒店收入、旅客周轉(zhuǎn)量和客運(yùn)量。
2.3 計(jì)算方法
2.3.1 旅游景氣指標(biāo)數(shù)據(jù)的無(wú)量綱化處理
由于各指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)、來(lái)源和類(lèi)型存在明顯差異,甚至很多指標(biāo)的計(jì)量單位本身就沒(méi)有可比性,因此,如果不進(jìn)行無(wú)量鋼化處理,將會(huì)影響景氣評(píng)價(jià)的精確性和科學(xué)性,因此需要先將指標(biāo)進(jìn)行無(wú)量綱化處理。一般地,可令:
2.3.2 城市旅游景氣指數(shù)體系的計(jì)算步驟
①單指標(biāo)的對(duì)稱(chēng)變化率和標(biāo)準(zhǔn)化。
首先,對(duì)稱(chēng)變化率的推導(dǎo)公式步驟為:
其中,Sit表示第i個(gè)指標(biāo)t期對(duì)稱(chēng)變化率的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)值,Wit用來(lái)表示第i個(gè)指標(biāo)的權(quán)數(shù),k表示指標(biāo)項(xiàng)目數(shù)。
③平均化因子以同步指數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化。
其中Rt用來(lái)表示先行指標(biāo)或者滯后指標(biāo)的綜合平均對(duì)稱(chēng)變化率第t期的數(shù)值,Pt表示一致指標(biāo)的綜合平均對(duì)稱(chēng)變化率時(shí)間序列的t期數(shù)據(jù),N表示期數(shù)。平均變化率以同步指數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化的計(jì)算公式: rt= Rt /F,其中,t=2,3,…,n,表示期數(shù)。
2.4 計(jì)算合成指數(shù)
首先還原為原始指數(shù)的時(shí)間序列即環(huán)比原始指數(shù),令I(lǐng)1=100,計(jì)算公式為:
根據(jù)合成指數(shù)的計(jì)算公式,可以將每期的景氣指數(shù)都計(jì)算出來(lái),構(gòu)成杭州市2010-2017年的景氣指數(shù)走勢(shì)(見(jiàn)表1)。
3 杭州旅游預(yù)警監(jiān)管機(jī)制的實(shí)證研究
預(yù)警監(jiān)測(cè)系統(tǒng)多用于經(jīng)濟(jì)預(yù)警,一般采用紅燈、黃燈、綠燈和藍(lán)燈等標(biāo)識(shí)從高到低來(lái)判斷經(jīng)濟(jì)景氣程度,步驟大體如下:
①本研究從前面的16個(gè)指標(biāo)中選取了最能敏感反映旅游經(jīng)濟(jì)波動(dòng)情況的8個(gè)作為預(yù)警指標(biāo),分別是GDP、社會(huì)消費(fèi)品零售總額預(yù)警指標(biāo)、外匯收入、出境人數(shù)、住宿費(fèi)、酒店出租率、生態(tài)指標(biāo)和客運(yùn)量。②確定預(yù)警界限值。根據(jù)時(shí)間序列的統(tǒng)計(jì)特征值,確定最大值的85%、最大值的70%、最大值的50%、最大值的30%,4個(gè)數(shù)值作為預(yù)警界限值,以這4個(gè)檢查值為界限,確定5個(gè)區(qū)間,分別是大于最大值的85%為“過(guò)熱(紅燈)”區(qū)間,介于最大值的85%至70%之間的為“趨熱(黃燈)”區(qū)間、最大值的70%至50%之間的為“穩(wěn)定(綠燈)”區(qū)間、最大值的50%至30%之間的為“趨冷(淺藍(lán)燈)”區(qū)間,小于最大值的30%的為“過(guò)冷(藍(lán)燈)”區(qū)間。然后將每一種信號(hào)給予不同的分?jǐn)?shù),一般給予“紅燈”5分、“黃燈”4分、“綠燈”3分、“藍(lán)燈”2分、“白光”1分。以杭州市2017年為例分析8個(gè)指標(biāo)的預(yù)警信號(hào),用數(shù)字反映如表2所示。③計(jì)算綜合預(yù)警景氣指數(shù)。根據(jù)8個(gè)指標(biāo)的滿(mǎn)分40分的85%計(jì)算出的紅燈值為34分,滿(mǎn)分40分的70%計(jì)算出的黃燈為28分,滿(mǎn)分40分的50%計(jì)算出綠燈為20分,滿(mǎn)分40分的30%計(jì)算出藍(lán)燈為12分,小于12分即為白光。由此可見(jiàn),2017年的旅游景氣預(yù)警信號(hào)是接近紅燈,也就是說(shuō)很景氣。
4 城市旅游景氣指數(shù)及預(yù)警機(jī)制研究結(jié)論
通過(guò)各種官網(wǎng)、協(xié)會(huì)等途徑對(duì)16個(gè)指標(biāo)的數(shù)據(jù)進(jìn)行收集整理,并加以科學(xué)方法的計(jì)算分析,最終構(gòu)建出旅游景氣指數(shù)的評(píng)價(jià)體系。在此基礎(chǔ)上,還選取了8個(gè)敏感指標(biāo)構(gòu)成了預(yù)警指標(biāo)體系,也通過(guò)相應(yīng)的方法預(yù)測(cè)了旅游景氣的未來(lái)走勢(shì)。在對(duì)杭州城市旅游的景氣指數(shù)及預(yù)警機(jī)制進(jìn)行了實(shí)證分析的基礎(chǔ)上,得出以下結(jié)論:①景氣和預(yù)警機(jī)制可以對(duì)杭州城市旅游的經(jīng)營(yíng)發(fā)展?fàn)顩r進(jìn)行綜合評(píng)價(jià),且能給出不同年份旅游景氣是否過(guò)熱或過(guò)冷的判斷,是必要可行的。②由于受到數(shù)據(jù)來(lái)源的限制,以及數(shù)據(jù)出現(xiàn)滯后性的客觀因素影響,在對(duì)杭州城市旅游景氣指數(shù)的數(shù)據(jù)收集中只能以年為統(tǒng)計(jì)單位,而不是更為精確地以季度或者月份為單位,在一定程度上會(huì)影響景氣指數(shù)的準(zhǔn)確性,但是總體能較為明顯地觀測(cè)出較為完整的景氣周期,說(shuō)明所選指標(biāo)的敏感性起到?jīng)Q定性作用。③旅游生態(tài)指標(biāo)的運(yùn)用可以理解為生態(tài)成本與旅游收入的投入產(chǎn)出關(guān)系,如將旅游生態(tài)指數(shù)進(jìn)一步細(xì)分,為探求提升區(qū)域旅游生態(tài)效率提供新方法。
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