旅游业和运输业的相关性分析

【摘要】近些年来，运输业和旅游业的关系越来越密切。一方面，人们更加注重精神方面的追求，旅游业逐渐发展起来，并带动一系列行业的发展，包括运输业；另一方面，运输业的发达程度也直接影响着人们对旅游的态度和选择。本文选取1994年至2013年这20年的数据，首先分析旅游业和运输业的发展状况，然后通过主成分分析的方法对运输业和旅游业的指标分别进行统计分析，得到运输业和旅游业的综合得分系数后，利用皮尔逊相关系数法对运输业和旅游业进行相关性分析，最终将旅游业和运输业的相关性进行量化。同时，根据得到结论给出相应的建议。

【关键词】运输业 旅游业 发展状况 主成分分析 皮尔逊相关系数

一、引言

旅游是指人们按照个人意愿离开常居地去旅行，并临时在外停留一夜及以上，但不包括在旅行的路线上去赚取任何的报酬。旅游不仅仅包含在旅游景区的游览，而且还包括去往旅游地的路途。运输业，是指专门进行运送货物和旅客的社会生产部门，涵盖了铁路、公路、航空、水运、管道运输等这些运输部门。运输业得到发展，人们选择外出的方式会有很多的选择，外出的条件也会进一步提升。人们旅游的意愿会加强，更多的会选择在闲暇的时候出去旅游，因此会刺激旅游业的发展。旅游业得到发展，人们在旅游中运输费用会相应的增加，反过来会刺激运输业的发展。可以知道，运输业和旅游业是相关的，但是，我们需要计算出运输业和旅游业的相关性系数，将定性的关系定量化，这样有利于结合旅游业和运输业的发展状况作出相应的政策建议。

二、文献综述

有数据显示，入境游客交通费用大约占旅游总费用的30%，相比较于入境游客，国内游客交通费用大约占旅游总费用的25%，所以说明，旅游业和运输业有着紧密的联系，许多学者对运输业和旅游做了相关性分析。在国外，J. P. Hanlon研究了大型旅游交通枢纽，尤其是对航空港枢纽配置建设方面进行了深入的分析；B. Teye等學者对旅游方式的种类、形式进行了论述；Alan A.Lew and Bob Mckerche：对旅游口的地的交通枢纽站点建设进行了研究；Bruce Prideaux等则研究了旅游交通的配置，以及不同旅游交通配置所带来的影响进行了论述；P. Lois， Douglas G.. Pearce等探讨了包机以及轮船旅游。在国内，吴必虎系统性的研究；各种交通方式的区域配置。卞显红等则理论性地描述了旅游交通，包括旅游交通的概念、旅游交通的构成等；侯学钢等研究了省域内区域旅游交通发展和配置；汪宇名分析了大众交通的旅游职能效应；而垂沛探讨了具体的旅游交通方式和设施区域旅游活动的影响。周群英基于31个省对旅游业和运输业进行相关性分析。宋洁等人对青海省的旅游业和运输业进行相关性分析。本文系统收集了1994年到2013年这20年的旅游业和运输业的相关数据，利用主成分分析法分别测定旅游业与交通运输业的综合实力，使旅游业和运输业的相关关系定量化，并根据模型的结论对旅游业和运输业给出相应的分析和政策建议。

三、实证分析

（一）模型构建

如何选取典型的指标变量来反映交通运输业与旅游业的竞争力是一个关键性问题.我们需要根据三大原则（系统性原则、科学性原则和可操作性原则），同时也需要考虑到数据选取的权威性、可靠性和数据获取的难易程度，综合这两个方面，本文选取了8个旅游业的指标和15个运输业的指标分别代表旅游业和运输业的竞争力。其中，旅游业的指标包括旅行社数（个）A1、星级饭店总数（个）A2、入境游客（万人次）A3、入境过夜游客（万人次）A4、国内居民出境人数（万人次）A5、国内游客（万人次）A6、国际旅游外汇收（百万美元）A7、国内旅游总花费（亿元）A8；运输业的指标包括运输业就业人数B1、铁路营业里程（万公里）B2、公路里程（万公里）B3、内河航道里程（万公里）B4、定期航班航线里程（公里）B5、管道输油里程（万公里）B6、旅客运输量（万人）B7、旅客周转量（亿人公里）B8、货物运输量（万吨）B9、货物周转量（亿吨公里）B10、旅客运输平均运距（公里）B11、国家铁路客车拥有量（辆）B12、国家铁路客车拥有量（辆）B13、国家铁路机车拥有量（台）B14、民用汽车拥有量（万辆）B15。为了便于研究，本文选取了1994年至2013年这20年的全国性指标。

因旅游业2013年的数据中旅游社数和星级饭店数缺失，需要将缺失的数据利用科学合理的方法将其补上，本文利用线性插值得到2013年的旅游社数为26543个，2013年的星级饭店总数为16199个。

（二）旅游业指标的主成分分析

利用SPSS对旅游业指标进行主成分分析，得到各主成分特征值和贡献率表（见表1）。可知第一个主成分的特征值为7.363，接下来的主成分都低于1，所以本文只提取了第一主成分作为最终的主成分。

提取方法：主成分分析。

根据表1可以写出第一主成分，具体形式为（注：带*号表示标准化后的指标）：

因为只有一个主成分，所以综合得分系数就是第一主成分。将标准化后的变量值带入综合的分系数函数中，可以得到不同年份的综合得分系数，具体数值见表2。由表2可知，旅游业随着年份的增加，综合的分系数越来越高，说明旅游业的发展日益繁华，发展状况越来越好。

提取方法：主成分分析。

（三）运输业指标的主成分分析

旅游业的指标分析完毕后，利用SPSS对运输业指标进行主成分分析，得到各因子特征值和贡献率表（见表3）。前两个主成分已经包含了原始信息的92.296%，根据提取的主成分的累积贡献率要大于85%的原则，需要提取前两个主成分用来评价不同年份的运输业的综合实力。

提取方法：主成分分析。

是用SPSS软件进行因子分析所做的前两个主成分的因子载荷阵，同样根据之前因子载荷阵转化为特征向量的方法进行转化。使之转化形成前两个主成分的特征向量。

根据计算后的前两个主成分的特征向量，所以前两个主成分的具体形式可以写成

因为提取了两个主成分，所以需要以主成分的特征根为权，将两个主成分进行加权综合，得到运输业的综合得分，综合得分的公式是

其中，λ1为第一主成分的特征根，λ2为第二主成分的特征根。根据上式可计算出各运输业的综合得分，具体数值见表7。由表7可以看出，随着时间的推移，Y的得分系数越来越高。运输业的综合竞争力越强，综合得分系数的持续增长意味着运输业的发展越来越好，综合竞争力越来越强。

（四）旅游业和运输业的相关性分析

通过主成分分析计算出了旅游业和运输业的综合评价得分之后，将两者进行相关性分析。

对旅游业和运输业进行皮尔逊相关分析，如表5所示，相关分析的结果是0.976，也就是说旅游业和运输业的相关性系数高达0.976，说明两者高度相关.并且由表8可知，P值为几乎为0，在0.05的显著性水平下，皮尔逊相关性分析通过检验。

四、结论与政策分析

本文利用了主成分分析和皮尔逊相关分析将运输业和旅游业的相关性进行了量化分析。分析结果表明，在近20年的时间里，旅游业和运输业的相关性系数为0.976.这个数值意味着运输业和旅游的关系密切，运输业的发展会影响旅游業的发展，反之亦然。针对运输业和旅游业的高相关性这一结论，可以进行一些政策建议：

第一，对于旅游发展前景可观的地区，应考虑该地区运输业的发展状况对于一些自然景观或人文景观不错，适合作为旅游资源的，如果交通运输部太好。如果想要发展旅游业，可以适当将运输业发展起来再进行旅游业的开发或者综合当地运输业的发展情况对旅游资源进行部分开发。

第二，对于运输业发展到一定程度的地区，可适当开发该地的旅游资源因为运输业发展程度较高，那么人们来该地区的可能性就会高，鉴于运输业和旅游业的相关关系，就会有很多人来该地区旅游。

第三，对于旅游业发展到一定程度的地区，可加大力度发展运输业，这样会吸引更多的人前来参观。

第四，对于两者都在发展中的地区，需要平衡二者的发展状况，既不能只重视运输业而忽视旅游业，也不能只重视旅游业而忽视运输业。

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作者简介：王艺霏（1992-），女，汉族，陕西西安人，就读于贵州大学，研究方向：区域经济。