基于灰色關聯度的云南省旅游收入影響因素分析及對策研究

摘 要：本文以灰色關聯分析法為研究工具，構建由經濟因子、旅游地吸引因子、接待因子、人力資源因子、交通因子、信息因子6個一級因子和第三產業從業人數、國內游客數量、互聯網用戶數等17個二級因子組成的指標體系，分析各因素對云南旅游收入影響的重要程度。結果表明，人力資源因子、信息因子、旅游地吸引因子、經濟因子對云南旅游收入的影響最明顯，接待因子、交通因子對云南旅游收入的影響最弱。基于此，本文提出：制定“人才興旅”戰略，培養高素質人才隊伍；制定信息化發展戰略，提升旅游智慧化水平；樹立云南旅游品牌形象，增強競爭力；大力發展經濟，提高人民的旅游消費能力等對策，以供參考。

關鍵詞：灰色關聯度；旅游；地區經濟；人才；信息

本文索引：馮萬榮.基于灰色關聯度的云南省旅游收入影響因素分析及對策研究[J].中國商論，2023（24）：-109.

中圖分類號：F127 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2023）12（b）--07

1 灰色關聯度分析法

灰色系統理論是鄧聚龍教授首次提出的一種系統科學理論[1]。灰色關聯分析根據因素之間發展趨勢的相似或相異程度（灰色關聯度）作為衡量因素間關聯程度的一種方法。其基本思想是根據曲線幾何形狀的相似程度來判別各序列因素與目標因素序列關系的密切程度，在有效排除特殊值干擾的情況下，曲線越接近，相應序列之間的關聯度就越大，兩者關系就越緊密[2]。灰色關聯度方法對實驗觀測的數據要求和限制較少，計算量也較少，通過已知信息科學合理地分析出未知信息，且保證未知信息的可靠性和準確性，故該方法科學有效且應用廣泛[3]。由于對樣本的數量和樣本有無明顯的規律都同樣適用，而且計算量不大，十分方便[4]。因此，該理論提出以后被廣泛用于社會科學及自然科學領域的研究，旅游研究者也將灰色關聯分析應用于旅游相關問題的分析研究。根據灰色系統理論，將旅游產業與相關產業設定為一個灰色系統，則可以采用灰色關聯度分析法確定其中各子系統或因子之間的關聯關系[5]。李興國（2015）用灰色關聯對河北省城市旅游產出競爭力進行了評價[6]。廉同輝（2011）[7]、朱穎（2015）運用灰色關聯對旅游產業結構進行了研究。崔杰（2015）基于灰色關聯分析模型對西安文化旅游資源進行了評價[8]。何佳瑛等（2018）用灰色關聯研究了山西旅游產業與經濟增長的關系[9]。更多旅游研究者則是運用灰色關聯度對影響旅游收入的因素進行了實證分析。朱穎（2015）、張宏勝（2020）［10］、張雅娜等（2023）［11］多位學者都應用灰色關聯度法對影響旅游經濟發展的因素進行了實證研究。

本文運用灰色關聯度方法的分析步驟如下：

第一步，確定反映系統行為特征的參考數列。

第二步，確定影響系統行為的比較數列。

第三步，無量綱化。因原始變量具有不同量綱和數據范圍，所以需要對數據進行無量綱化處理才能保證分析結果的可靠。矩陣無量綱化有初值法、均值化等，本文采用初值法進行無量綱化。

第四步，計算每個被評價對象指標序列（比較序列）和與參考序列對應元素的絕對差值，即差序列。

第五步，計算兩級的最大差和最小差。

第六步，計算灰色關聯系數。

式中ρ為分辨系數，在（0，1）內取值，若ρ越小關聯系數間差異越大，區分能力越強，ρ一般取0.5。

第七步，計算灰色關聯度。對各評價對象（比較序列）分別計算其各指標與參考序列對應元素的均值以反映各評價對象與參考序列的關聯關系。值越接近于1，相關性越高反之越低。

2 云南省旅游收入影響因素的關聯度分析

2.1 指標體系選取

旅游經濟是旅游業發展的“晴雨表”，但旅游業發展受交通、住宿、餐飲、娛樂、當地經濟發展、旅游資源等眾多因素的影響，各因素對旅游經濟產生的影響不同。旅游研究者分別從區域發展、人力資源、信息服務、經濟發展水平、交通可達性等角度進行深入研究，并在大量實證研究的基礎上發現這些因素與旅游經濟存在較強的關聯。張洪等（2018）建立了資源稟賦、經濟支持、生活水平、環境質量、旅游交通、旅游接待、信息服務7個一級指標對安徽省旅游經濟效益影響因素進行了研究，認為經濟支持、旅游交通和生活水平對安徽省旅游經濟效益影響較大[12]。魏寶祥等（2021）從經濟支持、旅游接待、交通影響、人力資源、目的地吸引力、信息服務6個維度分析了影響甘肅旅游經濟的因素，研究結果顯示信息服務和甘肅旅游經濟的關聯度最大［13］。張雅娜等（2023）構建了經濟支撐、旅游交通、居民生活水平、環境質量、旅游服務、人力資源、信息資源、旅游地吸引力8個一級指標分析山西省旅游經濟發展的影響因素，認為旅游地吸引力、居民生活水平、信息資源和山西省旅游收入的關聯度最強。

已有研究表明，不同旅游地因旅游業發展程度、旅游資源、當地經濟發展水平等方面的差異導致影響當地旅游經濟發展的核心關鍵因素也不同。本文以云南旅游收入為參考序列，構建了由經濟因子、旅游地吸引因子、接待因子、人力資源因子、交通因子、信息因子6個一級因子，國內游客人數、旅行社數量、移動電話用戶數等17個二級因子組成的比較數列，如表1所示。

2.1.1 經濟因子

經濟因子選擇國內生產總值（以下簡稱GDP）、人均國內生產總值（以下簡稱人均GDP）、城鎮居民人均可支配收入、社會消費品零售總額4個二級因子。旅游業發展和當地經濟水平關系密切，GDP是衡量當地政府經濟發展水平的重要指標，經濟發達的政府可以有更多的資金投資旅游業，進行景點景區規劃開發，完善旅游接待設施修建機場、公路等。人均GDP、城鎮居民人均可支配收入直接決定了消費能力，人們提高收入以后才會有更多的“余錢”進行享受性的旅游消費。社會消費品零售總額是衡量國內市場消費活力的一個重要指標，反映了居民的消費水平和消費需求。

2.1.2 旅游地吸引因子

旅游地吸引因子由國內游客人數、海外旅游人數2個因子構成。旅游資源吸引力最直觀的體現反映在游客到訪的數量上。旅游資源的吸引力越大，輻射的范圍就越廣，吸引的游客也越多，故宮、長城、兵馬俑作為旅游景區中最高等級的5A級景區每年能夠吸引國內外大量游客。

2.1.3 接待因子

旅游接待因子由星級飯店數量、旅行社數量、3A級以上景區數量3個因子構成。旅游飯店為旅游業三大支柱部門之一，其數量的多少、軟硬件的優劣不但決定了游客的接待量，還直接影響了游客體驗。旅行社作為旅游組織和接待的重要部門，其旅游線路的設計、游客的招徠和組織能力在某種程度上和旅游業的發展息息相關。作為旅游資源的所在地——景點景區的數量和級別也直接影響了旅游業的發展，旅游地有足夠多、高級別的景點景區才能吸引更多、更遠的游客。

2.1.4 人力資源因子

人力資源因子由第三產業從業人數、普通高等學校畢業生數2個因子構成。旅游業作為勞動密集型產業，涉及第三產業的交通、住宿、餐飲、文化、體育、娛樂、教育等諸多行業。旅游業的興盛能夠提供更多的就業崗位，同時帶動第三產業相關的批發、零售、郵政、房地產、倉儲、金融、保險等行業的發展。高等學校作為人才培育的基地為企業源源不斷的輸送人才，每年有大量的畢業生走向社會，旅游業作為服務行業尤其需要大量高素質的大學生充實到人才隊伍中提高從業人員的整體素質。

2.1.5 交通因子

旅游業要發展交通是關鍵，游客只有“進得來、散得開、出得去”，才能實現暢通旅游。交通因子由高等級公路、高速鐵路、民用航空旅客客運量、民用汽車擁有量4個因子構成。在生活、工作快節奏的今天，人們旅游追求的是更高效、更舒適的“快進慢游”，高鐵、高速公路恰好滿足了人們“快進慢游”的需求。民用航空旅客客運量是航空公司載運的旅客人數，飛機舒適、快捷，是大多數遠途游客的最佳選擇，民用航空旅客客運量是旅游地游客往返數量的一種體現，也是旅游業發展的直接體現。自駕游行程自由，說走就走，可以去到許多小眾旅游景點，近幾年隨著私家車的普及，民用汽車擁有量的增加，自駕的游客越來越多。

2.1.6 信息因子

信息因子由互聯網用戶數、移動電話用戶數2個因子構成。互聯網時代，人們的生活、工作都離不開網絡的支撐，旅游景點景區的宣傳、旅游達人的游記分享、客房預定、旅游相關數據的整合等都需要網絡的接入。網絡可以讓旅游地的信息傳遞給更多、更大范圍的游客。隨著科技的進步，移動電話的功能越來越多，人們可以通過手機滿足支付、分享、查詢、娛樂等需求，尤其是在自媒體時代，手機在旅游宣傳和分享方面發揮了巨大作用。

2.2 數據來源

為確保研究數據的客觀性、權威性、一致性，本研究所需數據除“星級飯店數量”“旅行社數量”和“景區數量”外，其他數據均來自云南省統計局2015—2020年《云南統計年鑒》。《云南統計年鑒》沒有收錄的數據，“星級飯店數量”“旅行社數量”統計數據來自國家文化和旅游部2015—2019年度《全國各地星級飯店數量分布情況》《全國旅行社統計調查報告》。“3A級以上景區數量”統計數據根據云南省文化和旅游廳2015—2019年發布《云南省A級旅游景區名錄》整理。2015—2019年云南省旅游總收入和影響因子如表2所示。因2020年春節后云南旅游業出現了短暫停滯，本文以2015—2019年云南旅游收入和相關數據進行分析（2016年12月28日滬昆高鐵、南昆客專開通運營，云南鐵路接入全國高鐵網，云南進入高鐵時代［14］。因此，《云南統計年鑒》2015年云南高速鐵路里程為空白，表2計為0。

2.3 灰色關聯度計算

本文以云南省2015—2019年旅游總收入為參考數列X0，表2影響因素為比較數列，按上述灰色關聯度步驟計算各影響因素和旅游收入X0的關聯強度。各指標關聯強度如表3所示（數據處理保留到小數點后3位）。各影響因素和云南旅游收入的關聯度各不相同，但都大于0.5，說明各因子和云南旅游收入的關聯度非常高，對云南旅游業產生的影響都比較大。

2.3.1 一級因子關聯度

從經濟因子、旅游地吸引因子、接待因子、人力資源因子、交通因子、信息因子6個一級因子來看，各一級影響因子和云南旅游收入的關聯度從大到小依次為人力資源因子>信息因子>旅游地吸引因子>經濟因子>交通因子>接待因子。人力資源因子和旅游收入的關聯度最強，關聯度為0.763，其次為信息因子，關聯度為0.739。關聯度最小的是交通因子和旅游接待因子，關聯度分別為0.649、0.614。

2.3.2 二級因子關聯度

從民用汽車擁有量、第三產業從業人數、移動電話用戶數等二級因子的關聯度來看，和云南旅游收入關聯度最強的前5個影響因子的關聯度從大到小依次為第三產業從業人數>互聯網用戶>國內游客人數>高速鐵路里程>社會消費品零售總額，關聯度第1的第三產業從業人數關聯度為0.882，關聯度第2的互聯網用戶關聯度為0.836；和云南旅游收入關聯度最小的5個影響因子的關聯度從小到大依次是星級飯店數量<民用航空旅客客運量<民用汽車擁有量<海外旅游人數<3A級以上景區數量。關聯度最小的星級飯店數量、民用航空旅客客運量，關聯度分別為0.523、0.605。其中旅行社數量、GDP和云南旅游收入的關聯度相同，為0.683，并列第6。高等級公路里程、移動電話用戶數和云南旅游收入的關聯度也相同，為0.642，并列第11。

3 云南省旅游業發展的對策

3.1 制定“人才興旅”戰略，培養高素質人才隊伍

人力資源因子和云南旅游收入的關聯度最大，為0.763；構成人力資源因子的二級因子中第三產業從業人數的關聯度為0.882，關聯度排名第1，普通高等學校畢業生數的關聯度為0.644，關聯度排名第10。旅游業作為服務行業，生產和消費同時進行，其行業特殊性決定了旅游服務人員在為游客提供服務的過程中必須做到“零缺陷”，否則很有可能出現“100-1=0”的結果，導致所有部門和員工的努力白費。云南作為旅游大省每年接待大量海內外游客，因此，培養一批高素質人才隊伍十分必要。一方面要加強校企合作，積極和開設旅游專業的院校探討旅游人才培養的新模式，為旅游業培養滿足企業、行業需要的“應用型”人才。另一方面，為在職在崗的旅游從業人員提供學習的機會和條件，提升旅游從業人才素質。為提升酒店業人才學歷層次、技能水平和職業素養，全面促進酒店業人才國際化、專業化、職業化、特色化發展，海南省2019年發布《海南省酒店業人才培養實施方案》（以下簡稱《方案》）從課程設置、培養方式、專業設置、招生方式等方面提升酒店業人才素質。酒店從業人員進行學歷提升、職業資格考試等，符合相關條件可向財政申請全額補貼學費、教材費、職業資格考試費、國際班學費等費用[15]。《方案》實施以來成效顯著，截至2022年6月招生1.5萬名旅游從業人員，為海南省旅游行業培養了一批高素質人才隊伍[16]。2022年5月，云南省人民政府印發《云南省人民政府關于印發云南省“十四五”文化和旅游發展規劃的通知》（以下簡稱《云南省“十四五”文旅規劃》）明確要加強人才隊伍建設，重視人才培養引進，加強文化和旅游人才培養。深化校企合作，以緊缺急需的文化和旅游專業人才培養為重點，加大重點領域的人才培養力度。完善人才激勵與約束機制，積極引進高層次文化和旅游專業人才，優化人才結構；同時加強行業人才培訓，建立健全文化和旅游系統人才培訓體系，推動人才培訓基地建設，加強培訓師資隊伍建設，強化對從業人員的在職專業技能培訓。實施“文旅系統萬人培訓計劃”，對文化和旅游從業人員進行分類別、分層次培訓，增強從業人員職業認同感、使命感[17]。《云南省“十四五”文旅規劃》搭建了由政府、學校、企業各方參與的協作平臺，相信在政府的有力引導和支持下，云南旅游從業人員的素質必然會獲得明顯提高，涌現出越來越多的優秀人才。

3.2 制定信息化發展戰略，提升旅游智慧化水平

信息因子和云南旅游總收入的關聯度為0.739，在一級因子中排名第2，信息因子對旅游總收入的影響同樣十分明顯。信息因子由互聯網用戶數和移動電話用戶數構成，云南省旅游總收入的關聯度分別為0.836、0.642，在二級因子中的排名分別是第2和第11。信息化時代，網絡對人們的工作、生活產生了重要影響，可以實現遠程辦公、購物、醫療、VR體驗景區等。對旅游地來說，互聯網的覆蓋可以實現景區宣傳、旅游達人的游記分享、酒店和景區門票的預訂和購買、VR體驗景區等多種功能，幫助旅游地獲得更好的收益。隨著手機的普及、手機信號覆蓋面更廣、更強，手機功能的多樣化使手機變成了一臺小型電腦，加上手機方便攜帶，人們隨時隨地可以通過手機進行分享、交流、購物、學習等，手機在人們工作、生活中變得越來越重要。《云南省“十四五”文旅規劃》提出要提升旅游智慧化水平。以“一部手機游云南”建設為抓手，進一步深化云計算、大數據、物聯網、移動互聯網、人工智能等新一代信息技術與旅游的深度融合。積極推進智慧旅游信息化基礎設施建設和數字化平臺建設，加快云南旅游大數據中心、旅游綜合服務平臺、旅游綜合管理平臺建設。加快互聯網基礎設施建設，盡快實現全省范圍4G網絡全覆蓋，主要旅游目的地和重點旅游集散地WIFI信號全覆蓋。

另外，云南有國家5A級景區9個，國家級風景名勝區12處，國家級風景名勝區12處，國家歷史文化名鎮名村22座，麗江古城、紅河哈尼梯田被列入世界文化遺產名錄，三江并流、帽天山、石林被列入世界自然遺產名錄等著名的景區景點。境內居住了6000人以上的世居少數民族彝、傣、白等25個，其中哈尼、傣、獨龍等15個云南獨有少數民族，是全國世居少數民族最多的省份。云南氣候宜人，冬無嚴寒、夏無酷暑，全省平均氣溫，最熱（七月）月均氣溫在20℃～23℃，最冷（一月）月均氣溫在7℃～11℃[18]。省會昆明市區年平均氣溫在15℃左右，四季如春，日照長，霜期短，鮮花一年四季盛開，草木四季長青有“春城”的美譽。

豐富的旅游資源，多姿多彩的少數民族風情，宜人的氣候等使云南旅游業具有得天獨厚的發展優勢。隨著云南省旅游智慧化水平的提升，互聯網覆蓋范圍的擴大，云南省旅游業的發展會更上一個新的臺階。

3.3 樹立云南旅游品牌形象，增強競爭力

旅游地吸引因子在一級因子的排名第3，和云南省旅游總收入的關聯度為0.73，旅游地吸引因子由國內旅游人數和海外旅游人數構成，關聯度分別為0.8260、0.632，在二級因子中的排名分別為第3和第14。2015—2019年云南省旅游總人數、國內旅游總人數、海外旅游總人數如表4所示（數據處理保留到小數點后兩位）。2015—2019年，云南旅游總人數、國內旅游人數、海外旅游人數都出現增長態勢，但國內旅游人數的增長遠超海外旅游人數的增長，也超過了云南旅游總人數的增長，云南省旅游總收入主要來自國內旅游者。

根據文化與旅游部統計數據，2023年第一季度旅行社國內旅游組織人次排名前十位的地區由高到低依次為浙江、廣東、江蘇、湖北、重慶、湖南、江西、四川、北京、福建，其中浙江、廣東、江蘇三省出游人次占全國比重為40%［19］。第二季度旅行社國內旅游組織人次排名前十位的地區由高到低依次為浙江、廣東、江蘇、湖南、湖北、上海、重慶、江西、山東、北京，其中浙江、廣東、江蘇三省出游人次占全國比重為34%［20］。因此，要以浙江、廣東、江蘇、湖南、湖北等十大國內市場作為重點旅游市場進行開發，尤其要重點開拓浙江、廣東、江蘇等省份的客源市場，這些省份經濟發達，人們旅游的愿望強烈，出游人數多，能夠產生更好的經濟效應。二級影響因子旅行社數量和云南旅游總收入的關聯度為0.683，排名第6。旅行社作為旅游業主要支柱部門之一，在游客的組織、招徠、接待、旅游市場的開拓等方面發揮了重要作用。要積極發揮云南旅行社作為地接社的優勢，加強和重點客源地旅行社的協作，建立戰略合作伙伴關系。同時，要意識到云南地處西南邊陲，和貴州、四川、廣西等相鄰，旅游資源都是以優美的山水風光和少數民族風情著稱，因此要樹立云南旅游的品牌形象，和四川、貴州、廣西形成鮮明的對比，采用差異化戰略突出云南旅游的優勢和特點，以增強云南旅游的競爭力。同時，為了給游客更好的體驗，要進一步增加高鐵的覆蓋里程。高速鐵路里程因子和云南旅游總收入的關聯度為0.75，在影響因子中排名第4。高鐵的開通可以減少游客旅途的時間，增加旅途的舒適度，使旅游做到“快進慢游”，提高旅游的性價比。

3.4 大力發展經濟，提高人們的消費能力

經濟因子和旅游總收入的關聯度為0.67，在一級因子中排名第4。其中二級因子社會消費品零售總額關聯度為0.686，排名第5。GDP關聯度為0.683，排名6。人均GDP關聯度為0.678，排名第8。城鎮居民人均可支配收入關聯度為0.648，排名第9。GDP、人均GDP是人們收入高低的體現，而收入水平的高低決定了支付能力的強弱。城鎮居民人均可支配收入則直接體現了人們消費能力的強弱。社會消費品零售總額是反映居民生活水平的重要指標，體現了居民的實際消費能力［21］。因此，經濟發展水平和人們的消費能力密切相關，而旅游是滿足基本生活以后的高消費行為，是由可自由支配收入支付的。要發展旅游業首先要發展經濟，提高人們的收入水平和消費能力，使人們有更多的可自由支配收入的“余錢”進行旅游。

4 結語

旅游業在發展過程中會受到各種因素的影響，且不同因素對旅游業產生影響的強弱程度不同，不同旅游地因旅游業發展程度、經濟發展水平、旅游資源等方面的差異導致影響其旅游業發展的關鍵因素也不同。張洪等（2018）對安徽省旅游經濟效益影響因素的研究認為經濟支持對安徽省旅游經濟效益影響最大。魏寶祥等（2021）對甘肅旅游經濟影響因素的研究結果顯示，信息服務和甘肅旅游經濟的關聯度最大。張雅娜（2023）對山西省旅游經濟發展影響因素的研究表明，旅游地吸引力和山西省旅游收入的關聯度最強。而筆者對云南省旅游經濟影響因素的分析表明人力資源因子和云南旅游收入的關聯度最大。因此，各地在旅游業發展中要針對不同旅游地的情況具體分析，找準影響旅游業發展的關鍵核心因素，因地制宜提出相應的發展策略。

參考文獻

鄧聚龍.灰理論基礎[M].武漢：華中科技大學出版社， 2002.

朱穎，童紀新.基于灰色關聯分析的旅游產業研究：以江蘇省常州市為例[J].重慶理工大學學報（自然科學），2015，29（7）：124-128.

張艷艷.基于灰色關聯度分析的甘肅省旅游經濟發展的影響因素及對策研究[J].中小企業管理與科技（上旬刊），2021（3）：45-49.

陶長琪， 彭永樟， 琚澤霞.經濟增長、產業結構與碳排放關系的實證分析：基于PVAR模型[J].經濟經緯， 2015，32（4）：126-131.

陳兆明， 李敏.產業結構高級化對經濟增長影響的門檻特征分析[J].統計與決策， 2019，35（22）：139-142.

李興國.基于灰色關聯分析的河北省城市旅游產出競爭力評價[J].重慶文理學院學報，2015，34（5）：148-150+157.

廉同輝.基于灰色關聯分析的旅游產業結構研究：以黃山、九華山景區為例[J].旅游論壇，2011，4（4）：66-68.

崔杰.基于灰色關聯分析模型的西安文化旅游資源評價[Ｊ].測繪與空間地理信息， 2015（6）：84-97.

何佳瑛，蘇建軍.基于灰色關聯分析的山西旅游產業與經濟增長關系研究[J].經濟論壇， 2018（2）：35-39.

張宏勝.基于灰色關聯度的貴州省鄉村旅游發展影響因素及提升路徑研究[J].經濟研究導刊， 2020（10）：147-149.

張雅娜，胡道華.基于灰色關聯分析的山西省旅游經濟發展影響因素研究[J].湖南工業大學學報， 2023，37（5）：78-85.

張洪，石婷婷.基于灰色關聯分析的旅游經濟效益影響因素研究：以安徽省為例[J].北京化工大學學報（社會科學版）， 2018（3）： 8-15.

魏寶祥，方永芳，劉彥伶.基于灰色關聯分析的旅游經濟影響因素研究：以甘肅省為例[J].西北民族大學學報（自然科學版）， 2021，42（9）：74-80.

昆明鐵路.云南鐵路·百年紅跟黨走|（九）一躍百年：高鐵入云端[EB/OL].（2021-5-18）[2023-9-21].https：//m.thepaper.cn/baijiahao_12729763

省旅游和文化廣電體育廳.海南省旅游和文化廣電體育廳海南省財政廳海南省人力資源和社會保障廳海南省教育廳關于印發海南省酒店業人才培養實施方案的通知[EB/OL].（2019-6-28）[2023-9-21].http：//lwt.hainan.gov.cn/xxgk_55333/0200/ 0202/201907/t20190705_2624555.html

省旅游和文化廣電體育廳.海南省旅游和文化廣電體育廳海南省教育廳海南省財政廳海南省人力資源和社會保障廳關于擴大海南省酒店業人才培養實施方案招生范圍的通知[EB/OL].（2022-6-20）[2023-9-21].http：//lwt.hainan.gov.cn/xxgk_ 55333/0200/0202/201907/t20190705_2624555.html

云南省人民政府辦公廳.云南省人民政府關于印發云南省“十四五”文化和旅游發展規劃的通知[EB/OL].（2022-05-27）.[2023-6-21].https：//www.yn.gov.cn/zwgk/zfxxgkpt/fdzdgknr/zcwj/zdgkwjyzf/202205/t20220527_242589.htm

云南省統計局.云南統計年鑒[EB/OL]（2022-12-8）[2023-5-21]. http：//stats.yn.gov.cn/tjsj/tjnj/202212/t20221208_1083373.html

市場管理司.2023年第一季度全國旅行社統計調查報告[EB/OL].（2023-05-30）.[2023-6-21].https：//zwgk.mct.gov.cn/zfxxgkml /scgl/202305/t20230530_944092.html

市場管理司.2023年第二季度全國旅行社統計調查報告[DB/OL].（2023-05-30）.[2023-6-21].https：//zwgk.mct.gov.cn/zfxxgkml/tjxx/202308/t20230831_946975.html

付向陽， 黃濤珍.內蒙古旅游經濟影響因素的灰色關聯分析[J].統計與決策， 2015（3）：142-145.