基于灰色模型的我國旅游業與物流業發展關聯性分析

丁麗萍++倪靜++張雪陽

摘 要：文章通過選取我國2010～2015年代表物流業與旅游業發展水平指標的數據，建立灰色關聯模型并進行了深入分析，確定了我國物流業與旅游業存在關聯性，并且得出結論：在物流業的分產業中，單位與居民物品與旅游業關聯性最為緊密。并在此基礎上，為加快我國物流業與旅游業的整體發展提出了具有針對性的意見。

關鍵詞：灰色關聯分析；物流業；旅游業

中圖分類號：F590.8 文獻標識碼：A

Abstract： In this paper， through selecting the data from 2010 to 2015 on behalf of the development level index of logistics industry and the tourism development， grey correlation model is set up and carried on the thorough analysis. And this paper determine the relevance between the logistics industry and tourism association in our country and also come to the conclusion that in the sub-industry of the logistics industry， units and residents items have most closely relationship with tourism. On this basis of these theory， targeted suggestions are raised in order to speed up the overall development of China's logistics industry and tourism industry.

Key words： Grey correlation analysis； the logistics industry； the tourism industry

0 引 言

旅游業與物流業是如今中國發展速度最快、最具潛力的第三產業，在國民經濟與社會發展中占據著極其重要的地位[1]。研究兩者的關系，使其相互促進發展有利于社會經濟的持續協調健康發展，從而被學術界與實踐界廣泛關注。對于兩者之間的關系很多學者進行了相關的研究，其中有：基于BVAR模型的福建省區域物流和旅游業協調發展的聯動效應實證[2]；基于VAR模型的我國旅游業與物流業發展關聯性分析[3]；基于推拉模型的物流與旅游流促進與牽制關系研究[4]等；其中用到的模型有BVAR模型、VAR模型、推拉模型等。

本文在已有的研究基礎上，通過灰色模型，分析了近幾年旅游業與物流業及物流業的分產業之間的關系。

1 我國旅游業與物流業發展宏觀分析

1.1 數據采集與整理

為確保本文研究內容的真實性與客觀性，數據均來源于中國物流年鑒與中國統計年鑒。中國物流年鑒主要提供農產品、再生資源、進口貨物、單位與居民物品、工業品的物流分產業的每年收入；中國統計年鑒主要提供近幾年的國內旅游業收入。采集的數據見表1，因篇幅所限，表1僅僅展示了部分年限的數據。

1.2 宏觀分析

從表1中不容易看出我國國內旅游業發展與我國物流業發展的趨勢性，將表1中的數據轉化為折現圖，就可以宏觀的看出兩者的關系。轉化后的具體結果看圖1。因為旅游業與物流業的收入數值差距比較大，所以先對數據進行對數處理，對數處理后的數據保持了原來的變化趨勢。從圖1可以看出，國內旅游業與中國物流業發展總體趨勢基本一致，均呈現穩中求進的趨勢。通過對圖1的分析對我國旅游業與我國物流業發展的關系有了一個宏觀認識，下面使用灰色關聯分析方法對兩者進行了關聯性分析。

2 基于灰色模型的我國旅游業與物流業發展關聯性分析

2.1 灰色模型的介紹

灰色關聯分析方法又叫做灰色系統理論，是20世紀80年代由中國學者鄧聚龍創立的一門新興學科，它是一門系統工程學科并以數學理論為基礎，是研究少數據、信息不確定的一種方法。灰色系統理論主要以部分信息已知、部分信息未知的不確定系統為研究對象，通過對已知信息的生成，并通過研究對其開發，提取其中對我們有價值的信息，分析因素間的關聯程度。

灰色關聯分析是一種統計分析技術，相對于傳統的數理分析技術（回歸分析法、方差分析法等），灰色關聯分析法對樣本的多少、樣本之間有無規律同樣適用，并且計算量小，不會出現量化結果與定量分析結果不符的情況。

灰色關聯分析的具體步驟如下[5]：

第一步：確定參考數據序列和比較序列。參考序列由將要分析的因變量組成X=x

，其中i=1，2，…。

第二步：對變量進行無量綱化處理。由于數據的規模與量綱不同，所以需要先處理數據再進行比較。一般采用的方法有初值法、均值法等。本文采取初值法，即將所有數據均除以第一個數據，得到一個新序列。

第三步：計算出差序列，最小差和最大差：

差序列為：Δk=x

x，則表示x優于x，x優于x，其余依次類推。記x>x>x>x。其中，x>x表示因子x對參考序列x的灰色關聯度大于x。關聯度越大，表示兩者之間的緊密程度越強。

判斷依據：關聯度小于0.4時，關聯度弱；關聯度在0.4與0.65之間時，則認為關聯度一般；關聯度在0.65在0.85之間時，則認為關聯度強；當關聯度大于0.85時，則認為兩者之間關聯度非常強。

2.2 基于灰色關聯模型的我國旅游業和物流業的關聯性分析

根據上述灰色關聯性分析方法的具體步驟首先對表1用初值法進行無量綱化處理，得到如表2。

通過對表2進行計算處理，得到差序列值。差序列值分別為Δ=0，0.487，0.713，0.753，0.932，1.159；Δ

=0，0.328，0.469，0.492，0.382，0.674；Δ=0，0.341，0.579，0.8，1.091，1.406；Δ=0，0.356，0.331，0.205，0.229，0.278；Δ

=0，0.262，0.37，0.482，0.664，0.918。兩極的最大差為：M=1.406，兩級的最小差為：m=0，取分辨率為ξ=0.5。通過灰色關聯分析步驟（4）、（5）可以計算得到物流分產業收入（農產品、再生資源、進口貨物、單位與居民物品、工業品）與國內旅游業收入的灰色關聯系數（見表3）和灰色關聯度（見表4）。

為了使最終的結果更顯而易見，生成柱形圖（見圖2）。

由上述計算結果可知，rx

=0.654都大于0.65，這表明了單位與居民物品、再生資源、工業品與旅游業間的關聯度強，其中單位與居民物品和旅游業之間的關聯度最大，關系最緊密。農產品與進口貨物的關聯度相差不大，與旅游業的關聯性一般。結果表明物流業的分產業單位與居民物品、旅游業物流與旅游業有著非常強的關聯性。一方面，改革開放以來，人們的生活水平有了顯著性的提高，人們的消費水平與消費觀念也發生了變化，人均工資與購買力也大大提高，消費需求增長迅速，進而拉動了整個社會的消費增長。同時，人們也越來越注重精神層面的提高，愛旅游也愿意也有能力在旅游的過程中購買自己心儀的物品。人們去某個地方旅游，不但能增加這一地區的旅游收入，還對這地區農產品、工藝品、旅游紀念品、特產等打開市場具有重大的影響。另一方面也說明了物流業的快速發展能夠順應時代需求，也能夠顯著地帶動和促進旅游人數和旅游收入的增加，物流業的發展對旅游業具有積極的促進作用。 （下轉第23頁）