(興義民族師范學院 數學科學學院 貴州 興義 562400)
本文選取農林牧漁業、工業、建筑業、交通運輸業、批發零售業、住宿餐飲業、金融業以及房地產業共8個產業,采用灰色關聯分析法和Granger檢驗法,分析貴州省2005年至2018年旅游產業與其相關產業的關聯度和因果關系。各產業的發展情況采用相應的生產總值來代表,旅游業發展情況采用旅游業總收入。為了消除物價影響,采用2005年為基期的居民消費價格指數,對相應年份的9個產業數據進行調整。
相關數據來源于《貴州統計年鑒》.
2.數據處理,對數據進行初值化處理,公式為:

4.計算兩極差,從差序列中找到最大絕對值差值和最小絕對值差值,最大絕對值記為MAX,最小值記為MIN.
5.計算關聯系數,將MAX、MIN值代入灰色關聯系數計算公式:
其中,ρ為分辨系數,此處取值0.5.
根據以上灰色關聯分析步驟,采用2005年至2018年的相關數據,可以計算得到貴州省旅游業與8個產業的灰色關聯度[2][3]結果見下表.

表1 旅游業與8個產業的灰色關聯度
根據以上結果可以看出,2005年至2018年期間,貴州省旅游業與8個產業的灰色關聯度,從高到低排序依次是住宿餐飲業、交通運輸業、金融業、建筑業、批發零售業、工業、農林牧漁業、房地產業.
具體來看,旅游業與住宿餐飲業的關聯度最高,達到0.855,說明貴州省的旅游業與住宿餐飲業能夠共同發展。旅游業與交通運輸業的關聯度排在第2位,其值為0.832:旅游業與金融業的關聯度排在第3位,其值為0.824.旅游業與建筑業的關聯度排在第4位,其值為0.798.旅游業與批發零售業的關聯度排在第5位,其值為0.781.旅游業與工業的關聯度排在倒數第3位,其值為0.766.旅游業與農林牧漁業的關聯度排在倒數第2位,其值為0.754.旅游業與房地產業的關聯度排在最后,為0.744.
總體上看,貴州省旅游業與國民經濟相關產業的關聯度都比較高.接下來繼續采用Granger因果關系法,對貴州省旅游業是否帶動了這8個產業的發展進行檢驗.
為縮小數據之間的差距,先采用取自然對數的方法處理數據.然后再對8個變量數據進行ADF單位根檢驗[4],利用EIVEWS8.0軟件得到如下結果.

表2 ADF單位根檢驗結果

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根據以上檢驗結果可知,各產業數據的水平序列和一階差分序列都是非平穩的(P>0.05),而二階差分序列是平穩的(P<0.05),說明各變量都是二階單整的,屬于同階單整的情況。接下來繼續進行協整檢驗,利用EVIEWS8.0軟件,采用Johansen協整檢驗法[4]分別對貴州省旅游業與8個產業之間是否存在協整關系進行檢驗,結果如下.

表3 協整檢驗結果
可以看出,當假設各產業與旅游業不存在協整關系時,其檢驗的P值均為0,小于0.05,故拒絕原假設,說明旅游業與8個產業之間,在長期都存在協整關系。由于變量間存在協整關系,接下來可使用水平序列來進行Granger因果關系檢驗[4],利用EVIEWS軟件分別對滯后1階、2階、3階時進行檢驗,所得到的結果如下.

表4 Granger因果關系檢驗結果
根據以上檢驗結果可知,旅游業對交通運輸業、住宿餐飲業、房地產業存在顯著的Granger因果關系(P<0.05),同時,農林牧漁業、交通運輸業、住宿餐飲業對旅游業存在顯著的Granger因果關系(P<0.05),其它產業與旅游業之間不存在任何Granger因果關系(P>0.05).因此,貴州省旅游業的發展能夠帶動交通運輸業、住宿餐飲業、房地產業的發展。農林牧漁業、交通運輸業、住宿餐飲業的發展,能夠拉動旅游業的發展,特別是交通運輸業、住宿餐飲業與旅游業形成了良好的協同發展關系.
通過上述分析結果可得,貴州省旅游業與國民經濟相關產業的關聯度高,旅游業中“游、行、食、娛、購、住”與8大產業之間存在相互供給或服務的聯系,關聯度高。因此,為促進貴州旅游業又好又快地發展,必須充分發揮貴州省旅游業的產業關聯效應,延長貴州省旅游業的相關產業鏈,逐步建立起協調有序的貴州省旅游產業支撐體系,從而推動貴州省的經濟健康快速發展.
為了實現貴州省旅游業與國民經濟相關產業的均衡發展,應該確保旅游產業鏈的通暢,特別是與旅游業關聯度較高的產業應形成“無縫鏈接”,以形成貴州省旅游業與國民經濟相關產業的良性互動.
充分挖掘民族文化和旅游資源,提升知名度、拓寬旅游市場發展空間。同時依托貴州省的特色山地旅游、鄉村旅游、紅色旅游、少數民族聚居地旅游等多樣式、多民族文化資源,建設一批有競爭力的文化產業基地和區域特色文化產業群。