定量分析上海世博会对旅游业的影响

定量评估上海世博会对旅游业的影响王旭康1，李琼2，李巍1，陈大伟1，江力1（1.湖南工业大学理学院，湖南株洲412007；2.湖南工业大学图书馆，湖南株洲412007）摘要：对上海世博会有关统计数据进行分析，采用层次分析法建立本底趋势线模型，用于定量评估世博会对上海市旅游业的影响。结果表明，所建立的模型能够较好地评估世博会对旅游业各项指标的影响力，且能较好地解决复杂的多因素评估问题。关键词：上海世博会；层次分析法；本底趋势线模型中图分类号：O29文献标志码：A文章编号：1673-9833(2011)03-0070-06TheQuantitativeAssessmentofShanghaiWorldExpo′sImpactsonTourismIndustryWangXukang1，LiQiong2，LiWei1，ChenDawei1，JiangLi1（1.SchoolofScience，HunanUniversityofTechnology，ZhuzhouHunan412007，China；2.Library，HunanUniversityofTechnology，ZhuzhouHunan412007，China）Abstract：BasedontheanalysisofcorrelativestatisticaldataofShanghaiWorldExpo,appliesanalytichierarchyprocesstoestablishbackgroundtrendlinemodeltoquantitativelyassesstheWorldExpoimpactsonShanghaitourismindustry.TheresultsshowthatthemodelcanbeusedtoassesstheExpoimpactontheindicatorsoftourismindustry,andcanbettersolvecomplexmulti-factorassessment.Keywords：ShanghaiWorldExpo；analytichierarchyprocess；backgroundtrendlinemodel收稿日期：2011-02-12基金项目：湖南省教育厅科研基金资助项目（09C319）作者简介：王旭康（1988-），男，山东青岛人，湖南工业大学学生，主要研究方向为计算机应用，E-mail：[e-mail]通信作者：李琼（1977-），女，湖南耒阳人，湖南工业大学图书馆馆员，主要研究方向为图书情报信息分析与处理，E-mail：[e-mail]湖南工业大学学报JournalofHunanUniversityofTechnologyVol.25No.3May2011第25卷第3期2011年5月0引言2010年上海世博会是上海经济发展的又一次历史机遇，对加速上海国际化大都市建设，使之成为国际经济、金融、贸易、航运中心具有积极作用[1]。世博会对举办地的经济、文化等各方面都将产生重大而深远的影响[2-3]。旅游业是一个对环境十分敏感的产业，这种敏感性表现在易受重大事件的影响，从而出现旅游业绩指标统计曲线上的“凸型谷”或“凹型谷”。但是，在不受偶然事件冲击和干扰的条件下，境外或境内旅游业发展具有一定的趋势和周期性，可以用基本趋势线方程（或动力学方程）描述。它反映出一个国家或地区旅游业发展自然稳定的趋势和时间规律，可用“趋势项+周期项”时域组合模型进行模拟。其中趋势项一般表现为直线方程或指数方程，周期项多表现为正弦或余弦函数的性质[4-5]。世博会对举办地经济、文化影响的评估，已有第3期71的研究成果几乎都是定性的。在假设不受偶然事件冲击的情况下，本文对相关统计数据进行分析，采用层次分析法建立本底趋势线模型，以定量评估上海世博会对上海市旅游业的影响。1层次分析模型层次分析法是定性分析和定量计算相结合的方法[1]。对上海世博会影响力的层次分析如图1所示。在层次分析时，定性比较2个可能具有不同性质的因素Ci和Cj对同一个上层因素O的影响时，通常设置5个等级9个尺度，如表1所示。取经济与文化的成对比较矩阵为；权重向量为Ｔ。方案层对经济的比较矩阵为，权重向量为1=[0.1241,0.2292,0.5100,0.0732,0.0635]T。方案层对经济的一致性指标。式中：n是矩阵的阶数；1是n阶矩阵的最大特征值，1=5.1357。其一致性比率，式中：RI是平均随机一致性指标。CR10.1满足一致性要求。同理，方案层对文化的比较矩阵为；权重向量2=[0.1179,0.4517,0.2919,0.0887,0.0497]T；一致性指标，式中2=5.1543；一致性比率，同样CR20.1满足一致性要求。令。用层次分析法得出的最终权重向量：[0.1225,0.2849,0.4555,0.0771,0.0600]T。世博会期间，1各分量为零售、交通、旅游、科技、娱乐对经济影响的权重。其中，旅游在世博会影响因素中权重最大，为0.4555。原因是一个国家举办世博会，受益最直接的是旅游业，旅游经济是世博会影响的主要体现，对旅游业的定量分析，可从一个侧面对上海世博会的影响进行定量评估。2定量评估模型的建立与求解2.1数据采集2010年世博会在中国上海举办，因此主要考察世博会对上海地区旅游经济的影响，分析指标包括：上海市海外旅游人数、国内旅游人数、旅游总人数、国际旅游收入、国内旅游收入、旅游总收入、国内生产总值、旅游总收入相当于国内生产总值的比重。数据来源于上海市统计局2000年至2009年《统计年鉴》，见表2。为了建立合理的模型，对表2中的异常尖点进行处理，从而使数据平稳。图1层次分析示意图Fig.1Theanalytichierarchysketch表1Ci和Cj对上层因素的影响尺度Table1TheimpactsofCiandCjtouphierarchy135792,4,6,81,1/2,…,1/9尺度aij含义Ci与Cj的影响相同Ci比Cj的影响稍强Ci比Cj的影响强Ci比Cj的影响明显强Ci比Cj的影响绝对强Ci与Cj的影响在相邻等级之间Ci与Cj的影响与aij是相反关系王旭康，等定量评估上海世博会对旅游业的影响722011年湖南工业大学学报表2上海世博会影响趋势统计数据Table2ThestatisticsdataofShanghaiWorldExpo′simpacttrend指标年份旅游总收入/亿元海外旅游人数/万人国内旅游人数/万人旅游总人数/万人国际旅游收入/亿元国内旅游收入/亿元2000200120022003200420052006200720082009181.40204.26272.53319.87491.92571.35605.67665.59640.37628.920643306470067970760308505090120968410210110061236106614.4006674.2607069.5307922.8708996.9209583.3510289.6710875.5911646.3712989.9216.1318.0822.7520.5330.8936.0839.6147.3750.2747.96802.84791.28770.781113.841216.221308.541419.671611.141612.381913.48819.00809.36793.531134.371247.111344.621459.281658.511662.651961.442.2数据的期望最大（EM）内插法修正采用稳定性较好的期望最大内插法对原始统计数据进行修正，修正算法步骤如下：Step1用原始数据作出长期变化的统计线；Step2根据目视观察从统计线上找出需要进行修正的时间区段，并确定适合直线内插的起始点na和nb终值点；Step3用内插公式[6]（1）修正异常区统计数据，式中d为公差值，且。（2）以国内旅游收入为例，根据期望最大内插修正算法，得到图2所示结果。由于2003年有SARS异常事件的干扰，统计线中出现凹形尖点，对其进行期望最大内插修正以消除干扰，使整个数据走势较平稳，且插值数据线与统计数据线在整体走势上拟合程度较高。对表2中其他列数据进行EM插值修正后的结果如表3所示。图2旅游收入统计值与期望最大内插值对比Fig.2Thecontrastofthetourismincomestatisticalvalueandtheexpectedmaximuminterpolationvalue表3上海世博会影响趋势评估数据的EM插值修正结果Table3TherevisedresultofShanghaiWorldExpo′simpacttrendassessmentdatabytheEMinterpolationmethod指标年份旅游总收入/亿元海外旅游人数/万人国内旅游人数/万人旅游总人数/万人国际旅游收入/亿元国内旅游收入/亿元2000200120022003200420052006200720082009181.40204.26272.53319.87491.92571.35605.67609.73628.92648.1164336470679776038188888395791027510970116666614.406674.267069.537922.878550.009290.0010030.0010770.0015510.0012250.0016.1318.0822.7524.7228.0431.3634.6838.0041.3244.64802.84791.281025.001130.001247.101358.201469.201580.301691.401802.40819.00809.361047.501161.701276.001390.201504.501618.701733.001847.20第3期73取ya=802.84，na=1，yb=1802.40，nb=13代入公式（2）算得d=83.297；根据内插值公式（1），从k=3依次得到与各年对应的上海国内旅游收入数组为A=[1025.0,1130.0,1247.1,1358.2,1469.2,1580.3,1691.4,1802.4]，处理后的数据可视为没有特殊重大事件的旅游数据，可用来进行本底值估计，见图2中本底曲线。2.3旅游本底趋势线模型模型1直线-逻辑线复合模型[2,4-5]；（3）模型2直线-三角函数复合模型；（4）模型3指数-逻辑线复合模型；（5）模型4指数-三角函数复合模型；（6）模型5逻辑-三角函数复合模型。（7）根据表2中各指标的统计数据和表3内插数据计算相关系数，根据相关系数的数值，确定各个指标适合的模型，模型选择算法如下：Step1选出使相关系数最大的模型；Step2如果按模型计算出本底值出现负值，则舍弃该模型，接着再选其他模型，直到按模型计算出的本底值与内插值相关系数次最大，且没有负的本底值为止；Step3若存在实际值比按模型计算出的本底值大100%以上则停止。由该算法确定的各个指标最终的趋势线模型如表4所示。2.4模型的求解根据表4中模型选择的结果，用非线性最小二乘法进行拟合，确定各个模型中的参数，得到各个指标的本底趋势模型。上海市国外旅游人数本底趋势模型为RW(t)=148.72+57.66t+72.51sin(93.4t-866.48)，（8）相关系数R12=0.9831；上海市国内旅游人数本底趋势模型为RN(t)=，（9）相关系数R22=0.9805；上海市旅游总人数本底趋势模型为RZ(t)=4557.9+889.45t+1039.61sin(-1474.1t-9303.8)，（10）相关系数R32=0.9930；上海市国际旅游收入本底趋势模型为SW(t)=22.14+2.5t-11.98sin(0.103t-2.