旅游業與經濟發展統計分析

　　摘 要：本文以河南省洛陽市為例，基于統計學相關知識，通過搜集有關洛陽市旅游業2007―2017年的數據，運用SPSS統計分析軟件分別進行了主成分分析、相關性分析和回歸分析，得出洛陽旅游業對經濟發展具有正向交互影響作用。

　　關鍵詞：旅游業;經濟發展;主成分分析;相關性分析

　　一、洛陽市旅游業發展現狀及問題

　　1.發展現狀

　　近年來，人們對于旅游的熱情不斷攀升，研究旅游業對經濟發展的作用便成為經濟學中的重要問題。由于各個地區的旅游特色不同，針對特定地區研究旅游業對經濟發展的作用就顯得尤為重要。洛陽是一座旅游資源豐富的城市，擁有豐富的旅游景點和美食。故本文以洛陽為例，基于統計學相關知識，通過搜集近年來洛陽市旅游業的相關數據，分析其近年來的發展狀況，并對洛陽市旅游業與經濟發展之間的影響程度進行實證分析。

　　洛陽四季分明，氣候宜人。談起洛陽，便想到牡丹，在每年的四、五月份，是洛陽牡丹開放最為旺盛的時期，各色各樣，千姿百態，引來無數的國內外游客前來觀賞，為洛陽市旅游業的繁榮發展打下了基礎。面對如此豐富的旅游資源，從2007年至今，每年來洛陽旅游的國內外游客數量不斷增多。據統計，2017年的入境游客數量大約是2007年的5倍，2017年的國內外游客數量大約是2007年的3倍。但盡管如此，依然存在一些問題。

　　2.存在的問題

　　(1) 旅游宣傳力度不夠。洛陽擁有眾多風景秀麗、景色宜人的旅游景點，但是為人們所熟知的卻寥寥無幾。大部分游客的目的都是為了欣賞國色天香的牡丹，或者是龍門石窟、白馬寺這些頗負盛名的景點。造成這種狀況的主要原因是對其他景點的宣傳力度不夠，特別是對一些新興建設的景點，缺乏強有力的宣傳。

　　(2)基礎設施建設不完善。若要旅游景點更多地受到大家的喜愛，離不開基礎設施的支撐。在洛陽，特別是在節假日期間，由于旅客增多，旅游景點外經常出現交通堵塞、車位緊張等問題，景點內經常出現垃圾桶、公共廁所建設不完善等問題，這些都會影響游客的心情以及景點的形象。

　　(3)缺少旅游服務方面的高素質人才。目前，洛陽旅游業中從業人員素質普遍較低，特別是一些基層的服務人員，缺乏專業的知識，并且沒有經過專業培訓，服務意識薄弱，甚至經常出現坑蒙拐騙的現象，使洛陽在游客心中的形象降低，影響旅游業的發展。

　　(4)旅游產業鏈條偏短，規模偏小。洛陽擁有的旅行社數量和星級飯店數量偏少，這就導致在牡丹文化節期間，因為游客數量激增，而使房源緊張，供不應求。再加上洛陽的旅游項目偏少，旅游產業規模偏小，鏈條偏短，無法發揮洛陽的旅游業對其他產業的帶動作用。

　　二、洛陽市旅游業與經濟發展的實證分析

　　1.洛陽市旅游業與經濟發展關系

　　旅游是一種健康、綠色的娛樂方式，在人們放松身心的同時，也可以有效帶動旅游周邊交通運輸、服務產業、住宿餐飲業等第三產業的發展，從而促進經濟的發展。從2007年至今，洛陽旅游總收入每年都有新的突破，所占洛陽市GDP的份額也逐年增加，在2017年末，洛陽旅游總收入占洛陽市GDP比重已升高到24.015%。因此，洛陽市旅游業的發展將會促進經濟的發展，再加上國家對于“一帶一路”倡議的大力推進，洛陽更要抓住機遇，不斷提升旅游業對于洛陽當地經濟的發展。

　　2.主成分分析

　　旅游業的發展狀況受到許多不同因素的影響，是一個綜合性的概念。因此，為了詳細地了解近年來洛陽市旅游業的發展狀況，必須要選取影響其發展的多個因素。數據較多，直接分析比較困難。因此本文運用主成分分析，計算影響旅游業發展的各個因素的綜合得分，根據綜合得分的大小對洛陽市旅游業發展狀況進行分析。在這里，搜集得到了2007年至2017年的旅行社總數、入境游客、國內外游客、旅游創匯收入、星級賓館數、旅游總收入、3A級以上景區數這七項指標的數據。

　　在運用主成分分析時，并不是無條件的。若各個指標之間沒有相關關系，是相互獨立的，那么就無法將原有數據進行降維，只能對原始變量直接分析。因此，它要求這七個指標之間要有一定的相關關系。

　　將搜集到的有關洛陽市旅游業發展狀況的原始數據導入spss中，得到相關系數的值普遍都大于0.5，只有極個別小于0.5，這表明各個變量間的線性關系普遍較高;KMO的檢驗值為0.725，對照KMO度量標準可知，變量間的相關性比較好;巴特利特球度值為178.286，其所對應的P值接近于0，小于=0.05，故應拒絕原假設，即變量的相關系數矩陣不同于單位陣，它們之間存在著顯著的差別，綜上可知，可以使用主成分分析。按照主成分分析法選取主成分的原則，由spss得到前兩個特征值分別為=5.724、2=1.011，二者都大于1，并且累計貢獻率達到了96.22%，囊括了大部分的數據。

　　本文用前兩個主成分代表最初的七個指標，其中，第一主成分的特征值為=5.724，解釋了原變量總方差的81.771%;第二主成分的特征值為2=1.011，解釋了原變量總方差的14.449%。分別以總方差解釋表中、的貢獻率作為權重，建立綜合評價函數F為：

　　= (1)

　　為了計算具體的綜合得分的值，需要構建、的表達式。按照統計學相關知識可知：

　　U = A / (i=1，2，K，7; j=1，2)(2)

　　其中，U 代表主成分載荷矩陣，A 代表因子載荷陣，為特征值。

　　由spss得到因子載荷陣的相關數據與特征值、2的值代入公式(2)中，計算出每個主成分表達式的系數.由此可以得到和分別為：

　　= 0.297+0.409+0.416+0.407+0.279+0.401+0.404

　　= 0.6060.1860.0620.212+0.668 0.2690.175

　　推薦閱讀：《旅游休閑》是中國第一家推出“最佳商務/度假酒店”、“最佳精品/設計酒店”盛大評選，中國大陸第一家“世界旅游大獎(WTA)亞洲媒體合作伙伴，國際奢華旅游展(ILTM)旅游媒體合作伙伴。

轉載請注明來自發表學術論文網：http://www.zpfmc.com/wslw/19194.html