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上海民航業與旅游業發展協調性研究

發布時間:2019-11-13 09:46所屬分類:城市管理瀏覽:1加入收藏

摘 要:由于現在各地機場的大部分客運量都是來自游客,因此地區旅游業的發展很大程度上影響著民航業的發展,探究2者發展協調性對促進旅游業及民航

  摘 要:由于現在各地機場的大部分客運量都是來自游客,因此地區旅游業的發展很大程度上影響著民航業的發展,探究2者發展協調性對促進旅游業及民航業協調發展有重要意義。以上海為例進行實證研究,通過構建上海民航業與旅游業的耦合評價模型,對2001—2017年上海民航業與旅游業的耦合協調關系進行了研究。結果表明,上海民航業與旅游業間存在緊密的耦合協調發展關系,2者的綜合評價指數相關系數高達0.98,耦合協調等級實現了從失調階段向協調階段的轉變,但是其時序變動具有明顯的波動性和階段性。上海民航業與旅游業的關聯作用機制較復雜,2者既相互促進,同時也受外部因素的影響。

  關 鍵 詞:民航業;旅游業;耦合模型;協調度

航空史研究

  《航空史研究》以馬列主義、毛澤東思想、鄧小平理論和“三個代表”重要思想為指導,全面貫徹黨的教育方針和“雙百方針”,理論聯系實際,開展教育科學研究和學科基礎理論研究,交流科技成果,促進學院教學、科研工作的發展,為教育改革和社會主義現代化建設做出貢獻。

  目前我國的經濟增長模式已從出口驅動和投資驅動為主轉變為以消費驅動為主,旅游市場旺盛將對民航業帶來利好。預計未來20年,中國將成為全球航空業新增旅客的主要貢獻地。旅游業為主的市場仍將是低成本航空發展的天堂[1]。地區旅游業是否發達影響著這個地區的機場旅客運輸量,進而影響這個地區民航業的發展狀況,探究2者間的關聯性對促進民航業和旅游業協調發展有重要意義。

  關于民航業與旅游業的關系研究,最早可追溯到1982年,英國學者Guitart[2]調查了1970—1978年間從歐洲到地中海的中程包辦旅游包機的需求,分析了機票價格與旅游需求的關系。此外,Rey[3]利用動態面板數據,以歐盟15個主要成員國為研究對象,估算了21世紀頭10年低成本航空公司對西班牙旅游業的影響。Warnock-Smith等[4]發現改變區域航空政策可能導致該地區旅游業的大幅增長。Zhang等[5]發現澳大利亞和新加坡對航空運輸部門的限制對雙邊旅游流量產生了重大的負面影響。Forsyth等[6]解釋了澳大利亞在國際航空市場上采取相對自由化立場的原因并提出了面臨的問題。這些研究均聚焦于民航業與旅游業中某一點進行研究,比如價格彈性、低成本航空、政策影響等,缺乏對二者宏觀關系、整體發展協調性的探索,本文彌補了上述研究在這方面的不足。

  在國內,周蓓等[7]比較了九寨溝黃龍機場興建前后九寨溝游客的構成以及旅游行為的改變,結果顯示機場的興建吸引了更多遠距離的游客,這體現了民航業對旅游業的促進作用。蘇建軍等[8]采用協整分析和相關分析法,分析了我國1978—2010年民航客運與入境客流量的關聯效應,發現入境客流量與國際航空客運量和國際航線里程間均存在長期穩定的均衡關系。劉奔騰[9]應用SPSS因子分析對嘉峪關機場遺產旅游資源進行了價值評價并提出了相應的保護方法。在考慮2個事物間的相互影響方面,羅芳等[10]應用面板數據發現研發對區域綠色生產率存在一定滯后效應。

  董琨等[11]同樣應用面板數據檢驗了勞動力流動對產業結構升級的中介效應。國內較多學者應用相關統計學方法對民航業及旅游業關系進行定量分析,但耦合模型的應用較少。段佩利等[12]應用耦合模型分析了遼中南、京津冀、山東半島、長三角、珠三角城市群與資源環境承載力間的耦合協調度,但是選取的數據僅為2015年的截面數據,無法顯示二者耦合關系的動態演化過程,本文在這方面也進行了改進。

  北京和上海穩穩占據著中國未來主要樞紐的地位[13]。上海是長三角的核心城市和長江經濟帶的龍頭城市,其民航業和旅游業的發展對增進其經濟活力十分重要。本文以上海民航業及旅游業相關指標為基礎,應用層次分析法確定指標權重,并建立了二者間的耦合評價模型,為實現民航業和旅游業的協調發展提供一定參考依據。

  1 評價指標體系確定

  1.1 指標選擇

  在選取上海民航業發展指標時,本文綜合考慮了徐翀宇[14]所提出的機場群發展指標,崔文岳[15]所使用的民航運輸業發展主要指標,徐鵬杰等[16]所提出的民航發展相關指標,最終確定選取上海機場(浦東和虹橋)2001—2017年旅客周轉量(億人×km)、貨郵周轉量(億t×km)、飛機起降架次(萬架次)3項指標作為民航業的評價指標,旅客周轉量及貨郵周轉量數據來源于2018年上海統計年鑒[17],飛機起降架次數據來源于中國民用航空局官網的年度民航發展報告[18]。考慮到旅游業與民航業的內在關聯性以及數據的可獲得性,以上海統計年鑒為基礎,本文選取了國內來滬旅游者人數(萬人次)、國際旅游入境人數(萬人次)、旅行社營業收入(億元)、A級旅游景點個數(個)、星級飯店個數(個)5項代表性指標作為上海旅游業評價指標。收集的數據,如表1所示。

  1.2 數據標準化

  由于評價指標間的量綱的不同可能會對實驗結果產生一定的影響,為了消除這種影響,需要對各項指標進行無量綱化處理,即用表1中的每個數據除以所在列的最大值取比值。計算結果如表2所示。

  1.3 權重的確定

  本文用層次分析法分別計算民航業系統和旅游業系統的主觀權重。國內很多學者運用層次分析法進行了相關研究,比如鄧紅雷等[19]在評估架空輸電線路綜合運行風險時,比較具體的介紹了運用AHP和熵權法確定評價指標權重的步驟。為增強研究可信度,本文邀請了5位專家填寫函詢表。

  結果顯示,4位專家認為上海民航業評價指標重要程度大小排序為旅客周轉量>貨郵周轉量>飛機起降架次。此外,關于上海旅游業評價指標,5位專家均認為國內來滬旅游者人數最重要,此外分別有2位專家認為國際旅游入境人數和A級旅游景點個數第2重要,考慮到旅游業與民航業的內在聯系,本文認為國際旅游入境人數第2重要,以此類推,A級旅游景點個數第3重要,旅行社營業收入第4重要,星級飯店個數第5重要。即上海旅游業評價指標重要程度為國內來滬旅游者人數>國際旅游入境人數>A級旅游景點個數>旅行社營業收入>星級飯店個數。參照9級標度法,對評價指標相對重要程度進行兩兩對比,如表3、表4所示。

  據此,可建立判斷矩陣:P民=1461/4131/61/31,下面用求根法求P的最大特征根和對應的特征向量,以確定各指標權重和進行一致性檢驗。首先計算P每行元素乘積的n次方根,n為P矩陣階數,wi=n∏nj=1aij(i=1,2,…n),將wi歸一化,得到wi=wi∑ni=1wi,W=(w1,w2...wn)T即為P的特征向量的近似值,算出的結果為W民=(0.691,0.218,0.091)T即為民航各指標權重。求W對應的最大特征根λmax=∑ni=1((PW)inwi),

  得λmax民=3.054,根據公式CI=λmax-nn-1、CR=CIRI,查表得n=3時,RI=0.52,計算得CR=0.0519<0.1,說明判斷矩陣滿足一致性要求。

  同樣的,計算得出W旅=(0.506,0.272,0.129,0.061,0.032)T即為旅游業各指標權重,n=5時,RI=1.12,計算得CR=0.066 9<0.1,滿足一致性要求。

  1.4 綜合評價指數

  根據前文得出的權重W民、W旅和標準化后的數據,對民航業系統和旅游業系統各自的綜合發展水平進行測算,即用各指標乘相應權重后再相加,計算結果如表5所示。

  2 耦合評價模型的構建

  2.1 耦合度

  對于耦合和耦合度的明確概念以及分析方法,生延超等[20]在文章中介紹,耦合是指2個或2個以上的系統或運動形式通過各種相互作用而彼此影響的現象,而耦合度就是描述系統或要素彼此相互作用影響的程度。可將民航業與旅游業作為2個相互耦合的系統,通過測度2個系統間的耦合協調度,來分析評價兩者間的耦合協調發展狀況。

  對于上述提及的耦合協調度的計算,有不少學者借鑒物理學中的容量耦合概念及容量耦合系數模型,建立多個系統相互作用的耦合度模型。如王永明等[21]分析了西安旅游經濟與交通發展耦合度,王毅等[22]分析了常熟市現代服務業與城市化協調關系,孫愛軍等[23]研究了城市經濟與用水技術效率耦合協調度。

  首先,建立兩者的耦合度模型,即為C={(φ1×φ2)/[(φ1+φ2)(φ1+φ2)]}1/2,C為上海民航業系統與旅游業系統的耦合度,φ1和φ2分別為民航業系統和旅游業系統2001—2017年的綜合評價指數。計算可得2001—2017年上海民航業系統與旅游業系統的耦合度,如表6所示。

  2.2 綜合協調指數

  為了更直觀的反映民航業系統與旅游業系統的整體發展水平對協調度的貢獻,在這里引入綜合協調指數T,具體測算式為T=αφ1+βφ2,α、β為待定系數,φ1與φ2分別為上海民航業系統與旅游業系統的綜合評價指數。根據民航業與旅游業對經濟的貢獻差異,將α、β分別賦值為0.4和0.6。由此,可得上海民航業系統與旅游業系統的綜合協調指數T,具體如表7所示。

  2.3 耦合協調度

  雖然上述模型可以反映出民航業與旅游業發展的耦合程度,但是其中也存在著不足之處,即難以反映2個系統各自的發展水平,所得結論也可能與實際情況不相符。比如,當民航業和旅游業的發展水平均比較低時,利用該模型同樣可以計算出系統協調度較高的結果,從而會得出與現實狀況不符的誤導性結果。耦合協調度模型的構建可以解決上述問題。

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