本文摘要:摘 要:本文以河南省洛阳市为例,基于统计学相关知识,通过搜集有关洛阳市旅游业2007―2017年的数据,运用SPSS统计分析软件分别进行了主成分分析、相关性分析和回归分析,得出洛阳旅游业对经济发展具有正向交互影响作用。 关键词:旅游业;经济发展;主成分分
摘 要:本文以河南省洛阳市为例,基于统计学相关知识,通过搜集有关洛阳市旅游业2007―2017年的数据,运用SPSS统计分析软件分别进行了主成分分析、相关性分析和回归分析,得出洛阳旅游业对经济发展具有正向交互影响作用。
关键词:旅游业;经济发展;主成分分析;相关性分析
一、洛阳市旅游业发展现状及问题
1.发展现状
近年来,人们对于旅游的热情不断攀升,研究旅游业对经济发展的作用便成为经济学中的重要问题。由于各个地区的旅游特色不同,针对特定地区研究旅游业对经济发展的作用就显得尤为重要。洛阳是一座旅游资源丰富的城市,拥有丰富的旅游景点和美食。故本文以洛阳为例,基于统计学相关知识,通过搜集近年来洛阳市旅游业的相关数据,分析其近年来的发展状况,并对洛阳市旅游业与经济发展之间的影响程度进行实证分析。
洛阳四季分明,气候宜人。谈起洛阳,便想到牡丹,在每年的四、五月份,是洛阳牡丹开放最为旺盛的时期,各色各样,千姿百态,引来无数的国内外游客前来观赏,为洛阳市旅游业的繁荣发展打下了基础。面对如此丰富的旅游资源,从2007年至今,每年来洛阳旅游的国内外游客数量不断增多。据统计,2017年的入境游客数量大约是2007年的5倍,2017年的国内外游客数量大约是2007年的3倍。但尽管如此,依然存在一些问题。
2.存在的问题
(1) 旅游宣传力度不够。洛阳拥有众多风景秀丽、景色宜人的旅游景点,但是为人们所熟知的却寥寥无几。大部分游客的目的都是为了欣赏国色天香的牡丹,或者是龙门石窟、白马寺这些颇负盛名的景点。造成这种状况的主要原因是对其他景点的宣传力度不够,特别是对一些新兴建设的景点,缺乏强有力的宣传。
(2)基础设施建设不完善。若要旅游景点更多地受到大家的喜爱,离不开基础设施的支撑。在洛阳,特别是在节假日期间,由于旅客增多,旅游景点外经常出现交通堵塞、车位紧张等问题,景点内经常出现垃圾桶、公共厕所建设不完善等问题,这些都会影响游客的心情以及景点的形象。
(3)缺少旅游服务方面的高素质人才。目前,洛阳旅游业中从业人员素质普遍较低,特别是一些基层的服务人员,缺乏专业的知识,并且没有经过专业培训,服务意识薄弱,甚至经常出现坑蒙拐骗的现象,使洛阳在游客心中的形象降低,影响旅游业的发展。
(4)旅游产业链条偏短,规模偏小。洛阳拥有的旅行社数量和星级饭店数量偏少,这就导致在牡丹文化节期间,因为游客数量激增,而使房源紧张,供不应求。再加上洛阳的旅游项目偏少,旅游产业规模偏小,链条偏短,无法发挥洛阳的旅游业对其他产业的带动作用。
二、洛阳市旅游业与经济发展的实证分析
1.洛阳市旅游业与经济发展关系
旅游是一种健康、绿色的娱乐方式,在人们放松身心的同时,也可以有效带动旅游周边交通运输、服务产业、住宿餐饮业等第三产业的发展,从而促进经济的发展。从2007年至今,洛阳旅游总收入每年都有新的突破,所占洛阳市GDP的份额也逐年增加,在2017年末,洛阳旅游总收入占洛阳市GDP比重已升高到24.015%。因此,洛阳市旅游业的发展将会促进经济的发展,再加上国家对于“一带一路”倡议的大力推进,洛阳更要抓住机遇,不断提升旅游业对于洛阳当地经济的发展。
2.主成分分析
旅游业的发展状况受到许多不同因素的影响,是一个综合性的概念。因此,为了详细地了解近年来洛阳市旅游业的发展状况,必须要选取影响其发展的多个因素。数据较多,直接分析比较困难。因此本文运用主成分分析,计算影响旅游业发展的各个因素的综合得分,根据综合得分的大小对洛阳市旅游业发展状况进行分析。在这里,搜集得到了2007年至2017年的旅行社总数、入境游客、国内外游客、旅游创汇收入、星级宾馆数、旅游总收入、3A级以上景区数这七项指标的数据。
在运用主成分分析时,并不是无条件的。若各个指标之间没有相关关系,是相互独立的,那么就无法将原有数据进行降维,只能对原始变量直接分析。因此,它要求这七个指标之间要有一定的相关关系。
将搜集到的有关洛阳市旅游业发展状况的原始数据导入spss中,得到相关系数的值普遍都大于0.5,只有极个别小于0.5,这表明各个变量间的线性关系普遍较高;KMO的检验值为0.725,对照KMO度量标准可知,变量间的相关性比较好;巴特利特球度值为178.286,其所对应的P值接近于0,小于=0.05,故应拒絕原假设,即变量的相关系数矩阵不同于单位阵,它们之间存在着显著的差别,综上可知,可以使用主成分分析。按照主成分分析法选取主成分的原则,由spss得到前两个特征值分别为=5.724、2=1.011,二者都大于1,并且累计贡献率达到了96.22%,囊括了大部分的数据。
本文用前两个主成分代表最初的七个指标,其中,第一主成分的特征值为=5.724,解释了原变量总方差的81.771%;第二主成分的特征值为2=1.011,解释了原变量总方差的14.449%。分别以总方差解释表中、的贡献率作为权重,建立综合评价函数F为:
= (1)
为了计算具体的综合得分的值,需要构建、的表达式。按照统计学相关知识可知:
U = A / (i=1,2,K,7; j=1,2)(2)
其中,U 代表主成分载荷矩阵,A 代表因子载荷阵,为特征值。
由spss得到因子载荷阵的相关数据与特征值、2的值代入公式(2)中,计算出每个主成分表达式的系数.由此可以得到和分别为:
= 0.297+0.409+0.416+0.407+0.279+0.401+0.404
= 0.6060.1860.0620.212+0.668 0.2690.175
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