基于GRA的中國入境旅游市場影響因素實(shí)證研究

何 瑛，溫 江

(新疆教育學(xué)院，新疆 烏魯木齊 830043)

改革開放40年來，我國入境旅游總體上一直保持增長的態(tài)勢，根據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站(http://www.stats.gov.cn/tjsj/)數(shù)據(jù)查詢，入境旅游外匯收入從1978年的2.63億美元增長到2019年的1 312.5億美元，入境旅游人數(shù)從1978年的180.92萬人次增長到2019年的14 530.78萬人次，因此入境旅游是中國旅游業(yè)非常重要的組成部分，是拉動(dòng)中國旅游業(yè)發(fā)展和增加中國外匯收入的重要力量．

目前，學(xué)術(shù)界對(duì)入境旅游的研究越來越多．從國內(nèi)學(xué)者對(duì)入境旅游的研究看，主要是從目的地或區(qū)域系統(tǒng)(多為省級(jí))視角對(duì)入境旅游市場時(shí)空特征[1-5]進(jìn)行探討．而從客源國系統(tǒng)角度研究相對(duì)較少，尤其利用灰色關(guān)聯(lián)分析法探討客源地系統(tǒng)對(duì)中國入境旅游市場的影響的定量研究甚少．謝霞等[6]利用耦合度模型和耦合協(xié)調(diào)度模型分析了新疆入境旅游的時(shí)序特征與系統(tǒng)間的作用關(guān)系；尹忠明等[7]用引力模型及隨機(jī)效應(yīng)模型探索了文化距離對(duì)“一帶一路”沿線國家游客赴中國入境旅游的影響；劉倩倩等[8]通過地理集中度、市場收斂性和市場競爭態(tài)3項(xiàng)指標(biāo)分析了旅華外國客源市場的時(shí)空特征；唐睿等[9]運(yùn)用隨機(jī)前沿引力模型測算中國的入境旅游效率；陳玲玲等[10]運(yùn)用集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法(EEMD)對(duì)我國近10年來入境旅游客源的時(shí)間多尺度特征及趨勢進(jìn)行了研究；羅富民[11]以客源國日本為例，從匯率變動(dòng)的角度，研究了匯率對(duì)我國入境旅游客源量的影響；郭為[12]利用引力模型考察了經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、絕對(duì)距離和地理與文化上的差異性(共同性)等因素對(duì)中國入境旅游的影響．

鑒于此，本研究采用灰色關(guān)聯(lián)分析法,研究中國主要客源國各影響指標(biāo)對(duì)中國入境旅游的影響，并分析各影響指標(biāo)對(duì)中國入境旅游的影響差異，從而為中國旅游企業(yè)及相關(guān)部門制定正確的旅游經(jīng)濟(jì)發(fā)展政策和營銷策略提供科學(xué)的依據(jù)．

1 研究方法

統(tǒng)計(jì)的方法曾經(jīng)是許多學(xué)者經(jīng)常采用的分析影響因素的基本方法，如回歸統(tǒng)計(jì)分析.雖然回歸統(tǒng)計(jì)分析是一種較常用的分析方法，但常常只用于因素較少、線性的情形；而對(duì)于影響因素較多、非線性的情形，則處理起來較難．考慮到回歸分析方法存在這方面的不足，本研究采用關(guān)聯(lián)分析法(Grey relation analysis， GRA)來作系統(tǒng)關(guān)聯(lián)度分析．作為一個(gè)發(fā)展變化的系統(tǒng)，關(guān)聯(lián)度分析是進(jìn)行一種量化比較分析，目的是研究系統(tǒng)在動(dòng)態(tài)發(fā)展過程中的基本關(guān)聯(lián)態(tài)勢．

灰色關(guān)聯(lián)分析法(GRA)是灰色系統(tǒng)理論的核心內(nèi)容之一，是一種多因素統(tǒng)計(jì)分析方法，用灰色關(guān)聯(lián)度(GRG)來描述系統(tǒng)間關(guān)聯(lián)強(qiáng)弱．系統(tǒng)之間的各因素，隨時(shí)間或?qū)ο蟛煌尸F(xiàn)不同關(guān)聯(lián)度的變化.灰色關(guān)聯(lián)分析法的目的是為了去尋求系統(tǒng)中各因素之間的數(shù)值比較關(guān)系[13].因此，灰色關(guān)聯(lián)度分析定量度量了動(dòng)態(tài)系統(tǒng)發(fā)展變化態(tài)勢，利用灰色關(guān)聯(lián)分析法進(jìn)行分析是比較適合的．

系統(tǒng)灰色關(guān)聯(lián)分析法的具體分析方法如下：

1)確定系統(tǒng)參考數(shù)據(jù)序列和比較數(shù)據(jù)序列，這些數(shù)據(jù)序列一定是反映系統(tǒng)行為特征或影響系統(tǒng)行為因素組成的數(shù)據(jù)序列．

2)對(duì)參考數(shù)據(jù)序列和比較比較數(shù)據(jù)序列的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化處理，目的是為了消除單位和量級(jí)不同而影響分析．

3)計(jì)算無量綱化處理后的比較數(shù)據(jù)序列在各對(duì)應(yīng)時(shí)刻的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)ξ(xj)．

一個(gè)參考數(shù)據(jù)序列X0有很多個(gè)比較數(shù)據(jù)序列X1，X2，…,Xn，各比較數(shù)據(jù)序列與參考數(shù)據(jù)序列在各個(gè)對(duì)應(yīng)時(shí)刻的關(guān)聯(lián)系數(shù)ξ0i，通過下列公式予以計(jì)算[13]142:

(1)

其中，ρ為分辨系數(shù)，ρ>0，通常ρ取0.5；Δmin為比較數(shù)據(jù)序列矩陣中的最小值；Δmax為比較數(shù)據(jù)序列矩陣中的最大值;Δ0i(k)為各無量綱化處理后的比較數(shù)據(jù)序列Xi曲線上的每一個(gè)點(diǎn)與無量綱化處理后的參考數(shù)據(jù)序列X0曲線上的每一個(gè)時(shí)刻對(duì)應(yīng)點(diǎn)的差值的絕對(duì)值．

4)計(jì)算關(guān)聯(lián)度ri.因?yàn)殛P(guān)聯(lián)系數(shù)ξ(xj)是比較數(shù)據(jù)序列與參考數(shù)據(jù)序列在曲線中的各點(diǎn)(即各個(gè)時(shí)刻)的關(guān)聯(lián)程度值，數(shù)據(jù)較多而分散，不能進(jìn)行整體比較分析，所以為了便于比較，往往將比較數(shù)據(jù)序列在各對(duì)應(yīng)時(shí)刻的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)進(jìn)行平均，從而得到比較數(shù)據(jù)序列與參考數(shù)據(jù)序列之間的關(guān)聯(lián)度ri，計(jì)算公式為[13]143

(2)

5)依照標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行評(píng)價(jià)分析，評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)為見表1[13]．

表1 關(guān)聯(lián)度分類及影響強(qiáng)弱評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)

2 實(shí)證研究

2.1 研究對(duì)象和指標(biāo)選取

由于影響入境旅游的因素眾多，本研究從客源國系統(tǒng)的角度出發(fā)，考慮到數(shù)據(jù)的可獲取性和數(shù)據(jù)的整體一致性，選取了從2009—2018年10年間中國主要的客源國韓國、日本、俄羅斯、美國、新加坡、泰國、澳大利亞和加拿大8個(gè)國家作為研究對(duì)象；客源國來華旅游人次一定意義上可以反映各客源國來華入境旅游情況，因此，以各客源國來華旅游人次作為參考序列；同時(shí)確定了5個(gè)研究指標(biāo)作為比較數(shù)據(jù)序列，分別是離境人數(shù)、國際旅游支出、匯率、GDP增長率和人均GDP增長．其中匯率反映旅游產(chǎn)品價(jià)格的指標(biāo)，GDP增長率和人均GDP增長反映客源國居民經(jīng)濟(jì)因素的指標(biāo)；離境人數(shù)側(cè)面反映社會(huì)文化因素中客源國居民旅游的文化偏好;國際旅游支出反映該客源國出境旅游業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r，與來華中國旅游人次形成的關(guān)聯(lián)度則可以反映客源國居民生活方式、來華旅游的意愿[14].

2.2 數(shù)據(jù)來源和處理

各客源國來華旅游人次數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》2010—2019，整理后見表2；其他5個(gè)研究指標(biāo)離境人數(shù)、國際旅游支出、匯率、GDP增長率、人均GDP增長的數(shù)據(jù)均來自于世界銀行數(shù)據(jù)庫https：//data.worldbank.org.cn/．限于篇幅，原始數(shù)據(jù)不再展示．

表2 中國主要客源國入境旅游人次(萬人次)

由于數(shù)據(jù)較多，適宜于采用標(biāo)準(zhǔn)化無量綱處理方法．因此，首先對(duì)各原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化無量綱處理[15]28:

(3)

(4)

為平均值;

(5)

為標(biāo)準(zhǔn)差.再用Excel進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)分析，最后得到關(guān)聯(lián)度見表3．

2.3 關(guān)聯(lián)度分析

2.3.1 總體關(guān)聯(lián)度大，影響顯著 總體而言，在8個(gè)客源國的5個(gè)影響指標(biāo)中，由表3可知，各指標(biāo)平均值除了國際旅游支出外，都在0.65～0.85，屬于高關(guān)聯(lián)狀態(tài)，影響強(qiáng)度較大；從各客源國的指標(biāo)看，關(guān)聯(lián)度在0.548～0.796，屬于中等關(guān)聯(lián)或者高關(guān)聯(lián)狀態(tài)；其次，平均關(guān)聯(lián)度由強(qiáng)到弱依次是離境人數(shù)(0.668)>人均GDP增長(0.660)>GDP增長率(0.656)>匯率(0.651)>國際旅游支出(0.631)，也即離境人數(shù)、人均GDP增長和GDP增長率3項(xiàng)指標(biāo)與來華入境旅游的關(guān)聯(lián)度最大，國際旅游支出和匯率與來華入境旅游的關(guān)聯(lián)度相對(duì)較?。私Y(jié)論與成英文等[16]利用計(jì)量模型對(duì)我國主要客源國和目的地國家面板數(shù)據(jù)分析所得到的結(jié)果相同，即經(jīng)濟(jì)因素對(duì)我國入境旅游經(jīng)濟(jì)的影響力比匯率的影響力顯著.經(jīng)濟(jì)總量、人均收入水平和收入分配不均衡等是影響國際旅游的決定性因素，而匯率水平等則屬于影響國際旅游的制約性因素.同時(shí)反映了這8個(gè)客源國居民旅游的文化偏好與來華入境旅游人次有較大的相關(guān)性，應(yīng)充分予以重視．

表3 來華入境旅游人次與客源國各影響因子間的灰色關(guān)聯(lián)度及平均值

2.3.2 不同客源國各指標(biāo)影響力不同

1)匯率在各客源國的影響力不同．由表3可知，從匯率來看，韓國和俄羅斯影響強(qiáng)度相對(duì)較大，在5個(gè)影響指標(biāo)的排位中，居于第1位，韓國匯率的影響關(guān)聯(lián)度為0.775，新加坡匯率的影響關(guān)聯(lián)度為0.685，屬于高關(guān)聯(lián)狀態(tài)；日本、新加坡、澳大利亞和加拿大匯率影響強(qiáng)度相對(duì)最小，在5個(gè)影響指標(biāo)的排位中，居于第4位，日本匯率的影響關(guān)聯(lián)度為0.638，新加坡匯率的影響關(guān)聯(lián)度為0.628，澳大利亞匯率的影響關(guān)聯(lián)度為0.637，加拿大匯率的影響關(guān)聯(lián)度為0.600，都在0.45～0.65，屬于中等關(guān)聯(lián)狀態(tài)；其他2個(gè)客源國泰國和美國，匯率的影響關(guān)聯(lián)度都排位在第3，關(guān)聯(lián)度值在0.45～0.65，也屬于中等關(guān)聯(lián)狀態(tài)．

在本研究中，匯率指標(biāo)是人民幣與客源國本幣之間的比值，該比值升高意味著人民幣升值，相反則人民幣貶值，而人民幣升值意味著中國生產(chǎn)的產(chǎn)品即入境旅游產(chǎn)品價(jià)格升高，對(duì)客源國游客是否購買會(huì)產(chǎn)生一定的影響，也即客源國游客對(duì)匯率產(chǎn)生的價(jià)格需求彈性，或者游客對(duì)匯率變化而引起的價(jià)格變化的敏感度．這表明韓國和俄羅斯游客對(duì)因匯率產(chǎn)生的價(jià)格的變化相對(duì)比較敏感，由圖1可知，從2009—2018年，人民幣兌韓元之間的匯率先降低后升高再降低再升高再降低，波動(dòng)性較強(qiáng)，因此而產(chǎn)生的價(jià)格變化是先降低后升高再降低再升高再降低，因而韓國到我國的入境旅游人次也隨之先增多后減少再增多再減少再增多．因此，我國的入境旅游，對(duì)韓國客源國而言，要特別重視匯率所產(chǎn)生的價(jià)格變化，如人民幣兌韓元匯率指標(biāo)升高，則人民幣升值，意味著價(jià)格升高，我國旅游企業(yè)最好選擇適當(dāng)降低價(jià)格或者以其他疲軟貨幣報(bào)價(jià)．而對(duì)日本、新加坡、澳大利亞和加拿大而言，這些客源國的游客對(duì)因匯率產(chǎn)生的價(jià)格變化的敏感度相對(duì)要低，如人民幣兌日元匯率指標(biāo)升高，同樣人民幣升值，意味著價(jià)格升高，我國旅游企業(yè)可以選擇人民幣或者其他堅(jiān)挺貨幣報(bào)價(jià)，無須通過降低價(jià)格來吸引該國客源．

圖1 2009—2018年韓國各指標(biāo)變化趨勢

2)經(jīng)濟(jì)因素的影響在美國和其他客源國相比，影響力相對(duì)要弱．在5個(gè)指標(biāo)中，直接反映經(jīng)濟(jì)因素的指標(biāo)是GDP增長率和人均GDP增長，由表3可知，美國的GDP增長率和人均GDP增長對(duì)來華入境旅游的關(guān)聯(lián)度分別是0.599和0.591，在5個(gè)影響指標(biāo)的排位中，分別居于第4位和第5位，由圖7可以看出，來華入境旅游人次的變化與GDP增長率和人均GDP增長的變化不太一致， 而其他7個(gè)國家，GDP增長率和人均GDP增長對(duì)來華入境旅游的關(guān)聯(lián)度大多居于前3位，由圖2，3，7，8曲線變化也可以看出，來華入境旅游人次的變化基本和GDP增長率和人均GDP增長的變化一致．

圖2 2009—2018年日本各指標(biāo)變化趨勢

圖3 2009—2018年俄羅斯各指標(biāo)變化趨勢

圖4 2009—2018年美國各指標(biāo)變化趨勢

圖5 2009—2018年新加坡各指標(biāo)變化趨勢

圖6 2009—2018年加拿大各指標(biāo)變化趨勢

圖7 2009—2018年澳大利亞各指標(biāo)變化趨勢

圖8 2009—2018年泰國各指標(biāo)變化趨勢

一般來講，客源國GDP增長和人均GDP增長會(huì)促進(jìn)來華旅游人次的增加，相反客源國GDP降低和人均GDP降低會(huì)阻礙來華旅游人次的增加．因此，對(duì)于中國旅游企業(yè)，應(yīng)該重視定價(jià)策略的調(diào)整，在經(jīng)濟(jì)疲軟和金融危機(jī)時(shí)，適當(dāng)降低價(jià)格開展國際旅游產(chǎn)品的競爭，以便吸引更多的游客來華旅游．同樣，不同客源國因?yàn)榻?jīng)濟(jì)的疲軟，對(duì)價(jià)格的敏感度也不同，日本、俄羅斯、泰國和澳大利亞相對(duì)比較突出，游客對(duì)價(jià)格的敏感度相對(duì)較強(qiáng)．

3)國際旅游支出和離境人數(shù)的影響在美國和加拿大和其他國家相比，影響力相對(duì)要強(qiáng)．由表3可知，美國在5個(gè)影響指標(biāo)的排位中，國際旅游支出和離境人數(shù)分別居于第1位和第2位，加拿大的國際旅游支出和離境人數(shù)分別居于第2位和第1位；澳大利亞在5個(gè)影響指標(biāo)的排位中，離境人數(shù)居于第1位，但國際旅游支出在5個(gè)影響指標(biāo)的排位中離境人數(shù)居于第5位．

一般來說，國際旅游支出和離境人數(shù)反映該客源國旅游業(yè)特別是該客源國出境旅游業(yè)務(wù)的發(fā)展情況．某客源國國際旅游支出和離境人數(shù)越多，說明該客源國旅游業(yè)的發(fā)展較好，來華入境旅游也應(yīng)相對(duì)較好.但韓國、新加坡和泰國在此期間出現(xiàn)與大多數(shù)客源國不一致的情況，由圖1可以看出，在離境人數(shù)持續(xù)上升的情況下，韓國在2011—2013年和2016—2017年期間，出現(xiàn)來華入境旅游人次反而減少；由圖5可以看出，新加坡在2011—2013年和2014—2015年期間，也出現(xiàn)來華入境旅游人次減少；由圖8可以看出，泰國在2010—2011年和2014—2015年期間，出現(xiàn)來華入境旅游人次減少．

基于這種情況，可以從該客源國主要受影響的因素即關(guān)聯(lián)度和該客源國在此期間各影響指標(biāo)的變化情況予以分析，比如韓國在2017年在離境人數(shù)上升的情況下，來華旅游人次卻減少，其中一方面原因是匯率的影響，這符合本研究的結(jié)論，也符合當(dāng)時(shí)的實(shí)際情況，2017年日元相對(duì)韓元貶值，由2016年1日元兌10.67韓元貶值到2017年1日元兌10.08韓元，當(dāng)然當(dāng)年人民幣相對(duì)韓元也是貶值的，由2016年1人民幣兌174.65韓元貶值到2017年1人民幣兌167.25韓元，但日元的貶值幅度更大，因此許多韓國游客選擇去日本旅游；另一方面原因是“薩德”的原因，2016年9月30日，韓國宣布確定“薩德”的部署地點(diǎn)．因此排除其他影響因素，在離境人數(shù)、國際旅游支出、匯率、GDP增長率和人均GDP增長5個(gè)影響指標(biāo)中，應(yīng)充分重視匯率對(duì)韓國游客來華旅游的重要性．

3 主要結(jié)論及政策啟示

3.1 主要結(jié)論

本研究采用灰色關(guān)聯(lián)分析法對(duì)主要客源國來華入境旅游影響因素進(jìn)行分析，通過研究韓國、日本、俄羅斯、美國、新加坡、泰國、澳大利亞和加拿大8個(gè)主要的客源國，得出了各客源國各影響因素的關(guān)聯(lián)度，研究結(jié)果表明：

1)總體關(guān)聯(lián)度大，影響顯著．客源國的離境人數(shù)、國際旅游支出、匯率、GDP增長率和人均GDP增長5個(gè)指標(biāo)與來華入境旅游人次的總體關(guān)聯(lián)度大，影響顯著，但經(jīng)濟(jì)因素(GDP增長率和人均GDP增長)對(duì)來華入境旅游的影響力比匯率的影響力更為顯著．

2)差異明顯．5個(gè)指標(biāo)影響力在不同客源國有差異，匯率的影響在韓國和俄羅斯相對(duì)較大，國際旅游支出和離境人數(shù)的影響在美國和加拿大相對(duì)要強(qiáng)，經(jīng)濟(jì)因素(GDP增長率和人均GDP增長)的影響在美國影響力相對(duì)要弱，離境人數(shù)的影響在澳大利亞相對(duì)要明顯．

3.2 政策啟示

1)根據(jù)各客源國影響因素的差異，中國旅游企業(yè)及相關(guān)部門應(yīng)針對(duì)旅游產(chǎn)品的性質(zhì)和特定的旅游經(jīng)營環(huán)境，充分利用需求價(jià)格彈性，制定靈活的旅游價(jià)格策略．如對(duì)匯率關(guān)聯(lián)度大小的不同，反映的是客源國對(duì)因匯率變化而引起的價(jià)格敏感度的差異，因此對(duì)不同客源國應(yīng)該采取不同的價(jià)格策略，對(duì)價(jià)格較敏感的客源國，可以采用低價(jià)策略，對(duì)價(jià)格相對(duì)不敏感的客源國，則可以采用適當(dāng)?shù)母邇r(jià)策略．

2)中國旅游企業(yè)及相關(guān)部門應(yīng)根據(jù)客源國宏觀經(jīng)濟(jì)的周期性波動(dòng)，充分考慮來華入境旅游與客源國需求收入彈性大小之間的關(guān)系，制訂相應(yīng)的政策和營銷策略．隨著經(jīng)濟(jì)周期性的波動(dòng)，在客源國國民經(jīng)濟(jì)上升期，是中國入境旅游發(fā)展機(jī)遇期，相反，在客源國國民經(jīng)濟(jì)下降期，是中國入境旅游發(fā)展瓶頸期．因此中國應(yīng)順應(yīng)客源國經(jīng)濟(jì)周期性變化，旅游產(chǎn)品的種類和結(jié)構(gòu)應(yīng)有所調(diào)整．

3)充分考慮替代性目的地(尤其是競爭關(guān)系客源國)對(duì)中國入境旅游的影響．中國旅游企業(yè)及相關(guān)部門制定營銷政策時(shí)充分考慮競爭關(guān)系客源國所帶來的交叉價(jià)格彈性，應(yīng)充分利用產(chǎn)品差異化戰(zhàn)略，采用非價(jià)格競爭手段，從而在爭奪市場的競爭中占據(jù)優(yōu)勢．

4) 自然、政治、經(jīng)濟(jì)及社會(huì)因素等不可控的重大事件對(duì)中國入境旅游也會(huì)產(chǎn)生很大影響．為了有效防范風(fēng)險(xiǎn)降低損失，中國旅游企業(yè)及相關(guān)部門應(yīng)樹立風(fēng)險(xiǎn)和危機(jī)防范意識(shí)，建立相應(yīng)地旅游業(yè)的危機(jī)管理體系．