旅游发展研究
三大支柱产业影响中国旅游发展的典型相关分析及应用
壬云龙１周立２
（１．上海师范大学旅游学院，上海２００２３４１２．中华职校，上海２０００２３）
【摘要】以１９９７－２００８年中国旅游业支柱产业数据为投入指标值，以旅游人次数和旅游
收入为产出指标值，在对各变量进行两两相关（皮尔逊相关）分析的基础上，构建中国旅游
业支柱产业投入与产出的典型相关模型，定量判别投入——产出各分变量的关联作用程度及影响，确定了中国旅游业发展投入——产出的决定性因素，并提出相关结论。研究
发现，对中国旅游业发展投入产出方面起到决定桂作用的指标，投入方面为旅客周转量增长，产出方面是旅游人次数。研究结果首先表明发展（旅游）交通业对提高旅游总收入有着更重要的意义。旅游交通业是当之无愧的旅游支柱产业部门。其次，旅客周转量
增长、旅游人次数增加说明该区域的活力与吸引力、开放性增强，发展旅游业需要提升
地方社会经济文化活动水平。
【关键词ｌ旅游投入——产出；旅游收入；典型相关分析
一，引言
在我国，通常将旅行社业、饭店业和交通运输
样混淆了“星级饭店”和“涉外饭店”概念，其结论
业称为旅游业的“三大支柱”。源于旅游者的大部分是：１９９６－２００５年，对中国旅游业发展投人产出方面
消费开支都流入这三个主要的经济部门１１Ｊ。反之，这起到决定性作用的指标，投入方面为旅客周转量增也是对中国旅游业产出起到关键性作用的三个投入长，产出方面是旅游收入。
环节。梳理“三大支柱”与中国旅游业发展的投入产
为了研究旅游业的支柱产业和旅游业绩之间有出结构关系，对认识中国旅游业的发展路径和预测
何关系，笔者依据我国１９９７－２００９年的旅游统计资’
未来发展有现实的指导意义。
料，以旅行社、旅游饭店、旅游交通的相关指标为投陆相林犯１（２００７）用典型相关分析定量实证了入量（自变量），以旅游总人次数、旅游总收人为产出
近十几年（１９９３—２００３）对中国旅游业发展投入产出
量（因变量），通过ＳＰＳＳｌ３．０软件进行各因素之间的相方面起到决定性作用的因素，投入方面为旅游交通
关分析，构建中国旅游发展投入＿—产出的典型相关
的改善（旅客周转量）和旅行社总量。产出方面是旅游
模型，定量判别中国旅游发展投入与产出各分变量
收入。但是其中“星级饭店总数”项指标原始数据在
的关联作用程度，并分析中国旅游业发展的决定性２００１—２００３年与１９９３－２０００年表征失误，前者是“星
影响因素。
级饭店总数”，后者是“涉外饭店数量”（统计总数
包括了未评星级的饭店）。刘小燕，赵军ｐ１（２００７）二．典型相关分析模型的建立
对１９９６—２００５年中国旅游业发展投入产出的研究同
典型相关分析（Ｃａｎｏｎｉｃａｌ
ＣｏｒｒｅｌａｔｉｏｎＡｎａｌｙｓｉｓ，
作者简介：王云龙．上海师琵大学旅游学院驯教授．中国旅游研究院都市旅游研究基地特聘研究员．经济擎博士．研究方向：产业与企业发晨．职业教青．
周立．中华职校综合教研组中教二级．研究方向：旅游和会展教育。
基金项目：曩寮社会科举基金■点项目。全面提升旅游业发展质量的基本理论．关囊闩■置对麓研究。（１０ＡＺＤ０２８）Ｉ蛋素麓游局■点项目（１１ＴＡＣＫ００８）Ｉ上海角范大攀社辩项目（ＤＱＷ９８３）．
０６
万方数据
Ｉ
ＪＯＵＲＮＡＬ∞Ｔｏｕ麟Ｍ雎垤∞ⅢＥＮＴ
ＣＣＡ）是借助于主成分分析的思想，揭示出２组多元变量之间的关系。基本思想是对每一组变量分别寻找线性组合，使生成的新的综合变量能代表原始变
量大部分的信息。即根据变量间的相关关系，寻找
１对或少数几对综合变量来替代原始变量，从而将２组原始变量的关系集中到少数几对综合变量的关系上。提取时要求第１对综合变量间的相关性最大，第
２对次之，依此类推。这些综合变量称为典型相关变量，第１对综合变量称为第１典型相关变量，相关系数则称为第１典型相关系数，第２对称为第２典型相关变量，以次类推。一般来说，只需要提取１－２对典型相关变量即可较为充分地概括样本信息。典型相关分
析就是利用典型相关系数研究两组变量之间相关关系的多元分析方法１４ｌ。
一般设ｘ＝（Ｘ．Ｘ：…Ｘ，）’，ｙ＝（Ｙ。Ｙ：…Ｙｑ）’是
两个相互关联的随机变量，利用主成分分析的思想，分别在两组变量中选若干有代表性的综合变量，
使每一综合变量都是原变量的一个线性组合，即
Ｕｉ＝ａ¨Ｘ１＋ａｉ２Ｘ２＋…＋ａｉｐＸｐ＝ａ’ｘ
Ｖｉ＝ｂｉｌＹｌ＋ｂｉ２Ｙ２＋…＋ｂ。ｐＹｑ２ｂ’Ｙ若存在常向ｌａｌ，ｂｌ使得
ｐ（ａ１’ｘ，ｂｌ’Ｙ）＝ｉｎ
ａ
ｘ（ａ’ｘ，ｂ’Ｙ），
ｖａｒ（ａ’ｘ）＝ｖａｒ（ｂ’ｙ）＝１
则称ａ’ｘ，ｂ’Ｙ是ｘ，Ｙ的线性函数，求出第—对典型相关变量之后，可以类似的去求第二对、第三对……使得各对之间互不相关，然后检验各对典型
相关变量的相关系数绝对值是否显著大于零。如果是，这一对综合变量就具有代表性；如果不是就可以忽略，这样就可以通过对少数典型相关变量的研究，分析原来变量的相关性。
三、指标的选择及相关分析
考虑到数据的可得到性和有效性，从构成旅游业的支柱产业中选取了旅行社、旅游饭店、旅游交
通的相关指标，主要包括：旅行社总数ｘ。（个）、旅行
社职工人数ｘ：（人）、星级饭店总数ｘ，（爪）、旅客周转ｍｘ．（亿人公里）作为旅游产业投入变量。以旅游总收入Ｙ，（亿元），旅游总人次数Ｙ：（万人次）为旅游产出变
量（表１）。
调用ＳＰＳＳ中的相关分析中的Ｂｉｖａｒｉａｔｅ命令，得
万方数据
２０１１年第３、４期
旅游聚焦
到变量之间的两两相关系数和显著水平检验值（表
２）。从表２可定量说明旅游业是一个综合性极强的产
业（如旅行社个数ｘ。和旅行社职工数ｘ：之间的相关
关系达到了Ｏ．９７８，旅游实际收入ｙ，和旅客实际周转量ｘ。之间相关系数为０．９９２）。从表２也可以看出各部门之间均存在很强的相关关系．在０．０１的显著性水
平上，标记都达到了★★。
四．典型相关分析
（一）典型相关变量的确定
根据样本数据，得到我国旅游业投入、产出２组
变量的典型相关系数及检验（表３）。由表３可知，第１典
型相关系数为０．９９８，第２典型相关系数为０．６７２。第１
典型变量的相关｜生显著，而第２典型相关变量统计检
验不显著。因此中国旅游业投入、产出２组变量指标
相关性的研究可转化为研究第１对典型相关变量ｕ，、
Ｖ，与其原始变量之间的关系。
Ｃｂｉ－Ｓ
ＣａｎｏｎｉｃａｌＣｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｓ
Ｗｉｌｋ’ｓ
Ｑ
ＤＦ
Ｓｉｇ
１
Ｏ．９９８．００２４７．１９５
８．００．ｏｏ０
Ｏ
３．００．２１２
０．６７２
．５４９
４．４９９
Ｏ
２
表３变量组的典型相关系数及检验
采用典型相关变量标准化的系数来建立典型相关模型，由表４可知，来自于中国旅游业投入的第１
典型变量模型为
Ｕ，＝－Ｏ．２１１Ｘ１＋０．２６８Ｘ２－０．０１７Ｘ３－１．０２６Ｘ４
该变量在旅客周转量总数ｘ止的绝对系数最
大，说明三大支柱产业中“交通”对投入产出最重要，与旅行社总数和旅行社职工人数的关系一般，与星级饭店数关系不大。
来自于中国旅游业产出的第１典型变量模型为
Ｖ１＝一０．１８７Ｙ１—０．８１５Ｙ２
该变量在旅游总人次数Ｙ：系数较大，旅游总收入Ｙ止的系数次之。
分析可知：１９９７－２００８年，对中国旅游业发展投
入产出方面起到决定性作用的指标，投入方面为旅客周转量增长，产出方面是旅游人次数。
ＪＯＵＲＮＡＬ０Ｆ１’ｏｕｌｕｓＭＤＥｖＥＬｏＰＭＥＮＴ
Ｉ
０７
表１
１
９９７－－－２００８年中国旅游业投入产出数据
Ｘ．
Ｘ２Ｘ３
ｘ．（亿人公Ｙ（亿元）Ｙ
２（万人
商品零售Ｙ，（亿元）年份旅行社旅行社星级饭里）旅客周旅游总次）旅游价格指数
旅游总总数
职工数
店总数
转量
收入
总人次数
（１９７８－＇１００）
收入
２００８２０“０
３２１７００
１４０９９
２３１９６．７
１１４００
１８４００３
３９８．９
１１２６３
２００７
１８９４３３０７９７７
１３５８３２１５９２．６１０４５５１７４１８７
３７６．７１０９３８
２００６１７９５７２８５９１７１２７５１１９１９７．２９２７４．７７
１５１８９４３６２．９ｌ００７２
２００５１６２４５２４８９１９１１８２８１７４６６．７７６２５．６５１３３２２９３５９．３
８３６４
２００４１４９２７２４６２１９１０８８８１６３０９，ｌ６６３６．５７１２１１０３３５６．４
７３３９
２００３１３３６１２４９８０２９７５１１３８１０．５４９５０．７４９６１６６３４６．７５６２８
２００２１１５５２２２９１４７８８８０１４１２５，７５６０６，１５９７５９１
３４７
６３６７
２００１１０５３２１９２４０８７３５８１３１５５．１４８９６．０９８７３０１３５１．６５４８８
２０００８９９３１６４３３６６０２９１２２６１．０４４６５．４４８２７４４３５４．４４９６６
１９９９７３２６１０８８３０
３８５６
１１２９９．７３９９５．１３
７９１８０３５９．８４３７６
１９９８
６２２２１００４４８
３２４８
１０６３６．７３３５９．３６７５７４８３７０．９３５６９
１９９７４９８６８８３７５２７２４１００５５．５２９４８．３０７０１５９
３８０．８
３０５ｌ
数据来源：国家统计局年度统计数据．中国旅游年鉴数据和ｃｎｌｃｉ数据库文献嘲；
Ｙ，是Ｙ经过物价调整之后的旅游实际收入（以２００９年为基准）。
表２各变量之间的两两相关系数和显著水平检验值表
譬ｊ。二
Ｘ１
Ｘ２Ｘ３
Ｘ４Ｙ１
。。一
Ｙ２：３
Ｘｌ
ＰｅａｒｓｏｎＣｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ
Ｓｉｇ．（２一ｔａＬｔｅｄ）
Ｎ
勉Ｐｅａｒｓｏｎ
Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ．９７８”Ｓｉｇ．（２－ｔａｉｌｅｄ）
．０００Ｎ
１２Ｘ３
ＰｅａｒｓｏｎＣｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ
．９９３’’．９９０”Ｓｉｇ．（２－ｔａｉｌｅｄ）
．０００．０００Ｎ
１２１２Ｘ４
ＰｅａｒｓｏｎＣｏｒｒｅｌａｈｏｎ
．９７０”．９２７“．９４７”Ｓ培．（２－ｔａｉｌｅｄ）
．０００．０００．０００Ｎ
１２
１２１２Ｙ１
Ｐｅａｒｓｏｎ
Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ．９７４”．９３２”．９５４”．９９２’’ｓｉｇ．（２－ｔａｉｌｅｄ）
．０００
．０００．０００
．０００
Ｎ
１２
１２１２１２Ｙ２
Ｐｅａｒｓｏｎ
Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ
．９５４．。
．８９６¨．９２３’’．９９５’’．９８７‘‘Ｓｉｇ．（２－ｔｍｌｅｄ）
．０００
．０００．０００．０００．０００
Ｎ
１２
１２
１２
１２
１２
资料来源：山东旅游政务网。外国游客不包括港澳台同胞。
万方数据
ＩＪｏｕＲＮＡＬ∞Ｔ０ｕ哪ＭＤＥ忱∞蹦ＥＮＴ０８
２０１１年第３、４期
旅游聚焦
表４各典型变量与变量组中各变量间标化的系数列表
匿：■～．一．
Ｘ１Ｘ２Ｘ３
Ｘ４
五、多元线性回归预测模型
以旅游总收入Ｙ２为因变量，以旅客周转量总数Ｘ４、旅行社总数Ｘ１和旅行社职工人数Ｘ２为自变量可以建立多元线性回归预测模型：
Ｙ２＝－２６２９４．２＋１．５６３Ｘ１—０．１４８Ｘ２＋９．８７５Ｘ４
…ｌ
一．２ｌｌ．２６８一．０１７一１．０２６一．１８７一．８１５
’２一一翟
１．５３５一．８０９—３．２７６２．３１５—６．１７８６．１２７
（一４．７２９）（１．１３１）（一２．６０８）（１０．７６５）
Ｒ＝０．９９８
Ｆ＝６８４．５０６
Ｐ＝０．０００＜０．０５
Ｙ１Ｙ２
上述模型各项检验值都通过了统计检验且有效。
（二）典型相关分析结构图的构建
综合中国旅游业投入产出典型相关分析结果，构建第１典型变量的典型结构图（图１）。由图１可知，第１投入典型变量Ｕ１与第１产出典型变量Ｖ１分别与各自原始变量都高度相关，并且ｕ１与ｖ１也高度相关，因此第１对典型变量具有高度的代表性。
把２００９年的统计数据代人实证，预测结果很好
（表５）。
六．研究结论
以１９９７—２００８年中国旅游业三大支柱产业数据
出发进行典型相关分析，从第一典型相关变量可以
（三）典型冗余分析
表示各典型变量对原始变量组整体的变差解释程度，分为组内变差解释和组间变差解释。ＳＰＳＳ的分析结果表明，来自于投入指标的第１典型变量Ｕ１可解释９０．２％的组内变差，来自于产出指标的第１典
看出，对中国旅游业发展投入产出方面起到决定性作用的指标，投入方面为旅客周转量增长，产出方
面是旅游人次数。研究首先表明发展（旅游）交通业
对提高旅游总收入有着更重要的意义。即旅游交通不仅是现代旅游活动的必要条件和发展旅游业的命
脉，也是旅游生产力的重要组成部分。（旅游）交通业是当之无愧的旅游支柱产业部门。其次，旅客周转量增长、旅游人次数增加说明该区域的活力与吸
型变量ｖ１可解释９９．１％的组内变差，并且ｖ１可以解释
ｕ组８９．９％的变差。由此可知，典型相关分析得到的
第１典型变量代表性极强，能够较好地表征中国旅游
业发展的投入产出关系。
引力、开放性增强，发展旅游业需要提升地方社会
图１第１典型变量的典型结构图（注：图中数值为相关系数）
表５我国旅游发展总量预测模型的实证分析
年份
２００９
旅行社职工人数
３０９Ｉ）００
旅行社总数
２０３９９
旅客周转量
２４８３４．９
旅游人次预测值
２０５１００
旅游人次实际值
２０２８４８
误差％
１．１
万方数据
ＪＯＵＲＮＡＬ∞Ｔｏｕ娜ＭＤＥⅦ∞蹦ＥＮＴ
１
０９
旅游发展研究
经济文化活动水平。
发展旅游交通业并不意味着提高游客交通方面的消费开支比重。从旅游收入的需求弹性角度分析，三大支柱产业部Ｉ、－ｊ均属弹性较小的部门。旅游收入结构合理的要求是这三部分占总收入的比例要偏小，也就意味着游客的消费构成中“交通”项相对花费较少。所以，从旅游收入结构合理性的要求出发，发展（旅游）交通业的同时需要降低游客交通方面
的消费开支比重。
“旅游超市”功能的散客集散点。公共交通发挥的是运输的单—功能，不能满足旅游者的综合性旅游需求。旅游旅游集散中心是集近散客自助旅游、单
位团队旅游、旅游交通集散、旅游信息咨询、游客投
诉接待、景点活动、客房预订、票务预订和商品展销等多种功能为一体的“旅游超市”【６ｌ。
发展旅游交通需要同假期等闲暇时间的制度安排相结合。对于旅游业的长期繁荣来说，短期密
集式的客流量有害无益。旅游交通需要解决的有空间距离和时间距离问题，通过分散假期、科学规划，实现旅游交通在时间和空间上的顺利转换，实现旅游业发展良性循环。
发展旅游交通不同于一般客运交通。发展较好的模式能创新旅游业态，比如旅游集散中心。旅游集散中心区别于传统意义上的公共交通，它是具有
参考文献：
【１］李天元．旅游学概论Ｉ第六版）【枷．天津：南开大学出版社，２００９：１４８．
【２】陆相珠．中围旅游发展投入产出的典型相关分析【Ｊ】安ｔ农业科学．２００７，３５（１２）：３７２１－－３７２２．【３】刘小燕，赵军。旅游产业投入产出分析【Ｊ１．中曩统计。２００？（１２）：１２－１３．
【卅苗芳，刘新平．影响旅游因素的典型相关分析及应用【Ｊ】．天水师范学院学报．２００８，２ｓ（２）：３３—３４．【５１１彖统计局罔站【圈／ｏＬ】．
【６］ｘ云龙．新兴旅游产业问题研究【Ｍ】．天津：南开大学出版社，２００７：４６．
ＣａｎｏｎｉｃａｌＣｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ
ＡｎａｌｙｓｉｓｏｆＩｎｐｕｔ－ｏｕｔｐｕｔｏｆＣｈｉｎｅｓｅ
ＴｏｕｒｉｓｍＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ
ＷａｎｇＹｕｎ－ｌｏｎ９１Ｚｈｏｕ
（１．Ｓｃｈｏｏｌ
Ｌｉ２
ｏｆＴｏｕｒｉｓｍＭａｎａｇｅｍｅｎｔ，ＳｈａｎｇｈａｉＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２００２３４，Ｃｈｉｎａ；
２．ＺｈｏｎｇｈｕａＶｏｃａｔｉｏｎａｌ
Ｓｃｈｏｏｌ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２０００２３，Ｃｈｉｎａ）
ａｓ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＴｈｅｓｔａｔｉｓｔｉｃｄａｔｕｍｏｆＣｈｉｎｅｓｅｔｏｕｒｉｓｍｉｎｄｕｓｔｒｙｉｎ１９９７－２００８ｗｅｒｅｕｓｅｄｉｎｄｅｘｖａｌｕｅａｎｄｔｈｅｔｏｕｒｉｓｍｎｕｍｂｅｒａｎｄｔｏｕｒｉｓｍｉｎｃｏｍｅ
ａｓ
ｉｎｐｕｔ
ｏｕｔｐｕｔｉｎｄｅｘｖａｌｕｅ．Ａｆｔｅｒｅａｃｈ
ｖａｒｉａｂｌｅ’ＳＰｅａｒｓｏｎｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎａｎａｌｙｓｉｓ，ａｃａｎｏｎｉｃａｌｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｓｍｏｄｅｌｏｆＣｈｉｎｅｓｅｔｏｕｒｉｓｍｉｎｐｕｔａｎｄｏｕｔｐｕｔｗａｓｂｕｉｌｔ，ａｎｄ
ａ
ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅａｎａｌｙｓｉｓｏｆｔｈｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｓｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｍｗａｓｍａｄｅ．
Ｃｈｉｎｅｓｅｔｏｕｒｉｓｍｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｄｅｃｉｓｉｖｅｆａｃｔｏｒｓｗｅｒｅｄｅｃｉｄｅｄ．ＡｌｓｏｓｏｍｅｓｕｇｇｅｓｔｉｏｎｓｔｏｍａｋｅｆｕｒｔｈｅｒａｎａｌｙｓｉｓｏｆＣｈｉｎｅｓｅｔｏｕｒｉｓｍｉｎｐｕｔａｎｄ
ｏｕｔｐｕｔｓｔｒｕｃｔｕｒｅｗｅｒｅｇｉｖｅｎａｎｄ
ｓｏｍｅｃｏｎｃｌｕｓｉｏｎｓ
ａ
ｗｅｒｅｄｒａｗｎｆｒｏｍｔｈｅｆａｃｔｓ．Ｒｅｓｅａｒｃｈｆｏｕｎｄｔｈｅｉｎｐｕｔ－ｏｕｔｐｕｔｉｎｄｉｃａｔｏｒｓｐｌａｙｉｎｇ
ｄｅｃｉｓｉｖｅｒｏｌｅｉｎ
ｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆＣｈｉｎｅｓｅｔｏｕｒｉｓｍｉｎｄｕｓｔｒｙｔｈａｔｉｎｐｕｔｉｎｄｉｃａｔｏｒｉｓｐａｓｓｅｎｇｅｒ
ａｎｄ
ｔｕｇｎｏｖｅｒｇｒｏｗｔｈ
ｏｕｔｐｕｔ
ｉｎｄｉｃａｔｏｒｉｓｔｏｕｒｉｓｍｐｅｏｐｌｅｎｕｍｂｅｒ．Ｒｅｓｅａｒｃｈｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｆｉｒｓｔｌｙｔｈａｔｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ
ａ
ｏｆｉｍｐｒｏｖｉｎｇｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎｉｎｔｏｕｒｉｓｍｈａｓｍｏｒｅｖｉｔａｌｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｔｏｔａｌｔｏｕｒｉｓｔ
ｉｎｃｏｍｅ．Ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎｉｓｔｈｅｐｉｌｌａｒｉｎｄｕｓｔｒｙｄｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆｔｏｕｒｉｓｍ．Ｓｅｃｏｎｄｌｙ，ｐａｓｓｅｎｇｅｒｔｕｒｎｏｖｅｒ
ｇｒｏｗｔｈ
ａｎｄｍｏｒｅｔｏｕｒｉｓｍｐｅｏｐｌｅａｃｃｏｕｎｔｆｏｒｒｅｇｉｏｎａｌｖｉｔａｌｉｔｙ，ａｔｔｒａｃｔｉｏｎａｎｄｏｐｅｎｎｅｓｓ
ｅｎｈａｎｃｅ．
Ｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｆｏｒｔｏｕｒｉｓｍｎｅｅｄｔｏｉｎｃｒｅａｓｅｔｈｅｌｏｃａｌａｃｔｉｖｉｔｙｌｅｖｅｌｉｎｓｏｃｉａｌ，ｅｃｏｎｏｍｙ，ａｎｄｃｕｌｔｕｒｅ．
ＫｅｙＷｏｒｄｓ：ＴｏｕｒｉｓｍＩｎｐｕｔ－ｏｕｔｐｕｔ；ＴｏｕｒｉｓｍＩｎｃｏｍｅ；ＣａｎｏｎｉｃａｌＣｏｒｒｅｌａｔｉｏｎＡｎａｌｙｓｉｓ
１０
万方数据
Ｉ
ｊｏｕＲＮＡＬ∞Ｔｏｕ娥ＭＤＥⅦ∞附ＥＮＴ
旅游发展研究
三大支柱产业影响中国旅游发展的典型相关分析及应用
壬云龙１周立２
（１．上海师范大学旅游学院，上海２００２３４１２．中华职校，上海２０００２３）
【摘要】以１９９７－２００８年中国旅游业支柱产业数据为投入指标值，以旅游人次数和旅游
收入为产出指标值，在对各变量进行两两相关（皮尔逊相关）分析的基础上，构建中国旅游
业支柱产业投入与产出的典型相关模型，定量判别投入——产出各分变量的关联作用程度及影响，确定了中国旅游业发展投入——产出的决定性因素，并提出相关结论。研究
发现，对中国旅游业发展投入产出方面起到决定桂作用的指标，投入方面为旅客周转量增长，产出方面是旅游人次数。研究结果首先表明发展（旅游）交通业对提高旅游总收入有着更重要的意义。旅游交通业是当之无愧的旅游支柱产业部门。其次，旅客周转量
增长、旅游人次数增加说明该区域的活力与吸引力、开放性增强，发展旅游业需要提升
地方社会经济文化活动水平。
【关键词ｌ旅游投入——产出；旅游收入；典型相关分析
一，引言
在我国，通常将旅行社业、饭店业和交通运输
样混淆了“星级饭店”和“涉外饭店”概念，其结论
业称为旅游业的“三大支柱”。源于旅游者的大部分是：１９９６－２００５年，对中国旅游业发展投人产出方面
消费开支都流入这三个主要的经济部门１１Ｊ。反之，这起到决定性作用的指标，投入方面为旅客周转量增也是对中国旅游业产出起到关键性作用的三个投入长，产出方面是旅游收入。
环节。梳理“三大支柱”与中国旅游业发展的投入产
为了研究旅游业的支柱产业和旅游业绩之间有出结构关系，对认识中国旅游业的发展路径和预测
何关系，笔者依据我国１９９７－２００９年的旅游统计资’
未来发展有现实的指导意义。
料，以旅行社、旅游饭店、旅游交通的相关指标为投陆相林犯１（２００７）用典型相关分析定量实证了入量（自变量），以旅游总人次数、旅游总收人为产出
近十几年（１９９３—２００３）对中国旅游业发展投入产出
量（因变量），通过ＳＰＳＳｌ３．０软件进行各因素之间的相方面起到决定性作用的因素，投入方面为旅游交通
关分析，构建中国旅游发展投入＿—产出的典型相关
的改善（旅客周转量）和旅行社总量。产出方面是旅游
模型，定量判别中国旅游发展投入与产出各分变量
收入。但是其中“星级饭店总数”项指标原始数据在
的关联作用程度，并分析中国旅游业发展的决定性２００１—２００３年与１９９３－２０００年表征失误，前者是“星
影响因素。
级饭店总数”，后者是“涉外饭店数量”（统计总数
包括了未评星级的饭店）。刘小燕，赵军ｐ１（２００７）二．典型相关分析模型的建立
对１９９６—２００５年中国旅游业发展投入产出的研究同
典型相关分析（Ｃａｎｏｎｉｃａｌ
ＣｏｒｒｅｌａｔｉｏｎＡｎａｌｙｓｉｓ，
作者简介：王云龙．上海师琵大学旅游学院驯教授．中国旅游研究院都市旅游研究基地特聘研究员．经济擎博士．研究方向：产业与企业发晨．职业教青．
周立．中华职校综合教研组中教二级．研究方向：旅游和会展教育。
基金项目：曩寮社会科举基金■点项目。全面提升旅游业发展质量的基本理论．关囊闩■置对麓研究。（１０ＡＺＤ０２８）Ｉ蛋素麓游局■点项目（１１ＴＡＣＫ００８）Ｉ上海角范大攀社辩项目（ＤＱＷ９８３）．
０６
万方数据
Ｉ
ＪＯＵＲＮＡＬ∞Ｔｏｕ麟Ｍ雎垤∞ⅢＥＮＴ
ＣＣＡ）是借助于主成分分析的思想，揭示出２组多元变量之间的关系。基本思想是对每一组变量分别寻找线性组合，使生成的新的综合变量能代表原始变
量大部分的信息。即根据变量间的相关关系，寻找
１对或少数几对综合变量来替代原始变量，从而将２组原始变量的关系集中到少数几对综合变量的关系上。提取时要求第１对综合变量间的相关性最大，第
２对次之，依此类推。这些综合变量称为典型相关变量，第１对综合变量称为第１典型相关变量，相关系数则称为第１典型相关系数，第２对称为第２典型相关变量，以次类推。一般来说，只需要提取１－２对典型相关变量即可较为充分地概括样本信息。典型相关分
析就是利用典型相关系数研究两组变量之间相关关系的多元分析方法１４ｌ。
一般设ｘ＝（Ｘ．Ｘ：…Ｘ，）’，ｙ＝（Ｙ。Ｙ：…Ｙｑ）’是
两个相互关联的随机变量，利用主成分分析的思想，分别在两组变量中选若干有代表性的综合变量，
使每一综合变量都是原变量的一个线性组合，即
Ｕｉ＝ａ¨Ｘ１＋ａｉ２Ｘ２＋…＋ａｉｐＸｐ＝ａ’ｘ
Ｖｉ＝ｂｉｌＹｌ＋ｂｉ２Ｙ２＋…＋ｂ。ｐＹｑ２ｂ’Ｙ若存在常向ｌａｌ，ｂｌ使得
ｐ（ａ１’ｘ，ｂｌ’Ｙ）＝ｉｎ
ａ
ｘ（ａ’ｘ，ｂ’Ｙ），
ｖａｒ（ａ’ｘ）＝ｖａｒ（ｂ’ｙ）＝１
则称ａ’ｘ，ｂ’Ｙ是ｘ，Ｙ的线性函数，求出第—对典型相关变量之后，可以类似的去求第二对、第三对……使得各对之间互不相关，然后检验各对典型
相关变量的相关系数绝对值是否显著大于零。如果是，这一对综合变量就具有代表性；如果不是就可以忽略，这样就可以通过对少数典型相关变量的研究，分析原来变量的相关性。
三、指标的选择及相关分析
考虑到数据的可得到性和有效性，从构成旅游业的支柱产业中选取了旅行社、旅游饭店、旅游交
通的相关指标，主要包括：旅行社总数ｘ。（个）、旅行
社职工人数ｘ：（人）、星级饭店总数ｘ，（爪）、旅客周转ｍｘ．（亿人公里）作为旅游产业投入变量。以旅游总收入Ｙ，（亿元），旅游总人次数Ｙ：（万人次）为旅游产出变
量（表１）。
调用ＳＰＳＳ中的相关分析中的Ｂｉｖａｒｉａｔｅ命令，得
万方数据
２０１１年第３、４期
旅游聚焦
到变量之间的两两相关系数和显著水平检验值（表
２）。从表２可定量说明旅游业是一个综合性极强的产
业（如旅行社个数ｘ。和旅行社职工数ｘ：之间的相关
关系达到了Ｏ．９７８，旅游实际收入ｙ，和旅客实际周转量ｘ。之间相关系数为０．９９２）。从表２也可以看出各部门之间均存在很强的相关关系．在０．０１的显著性水
平上，标记都达到了★★。
四．典型相关分析
（一）典型相关变量的确定
根据样本数据，得到我国旅游业投入、产出２组
变量的典型相关系数及检验（表３）。由表３可知，第１典
型相关系数为０．９９８，第２典型相关系数为０．６７２。第１
典型变量的相关｜生显著，而第２典型相关变量统计检
验不显著。因此中国旅游业投入、产出２组变量指标
相关性的研究可转化为研究第１对典型相关变量ｕ，、
Ｖ，与其原始变量之间的关系。
Ｃｂｉ－Ｓ
ＣａｎｏｎｉｃａｌＣｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｓ
Ｗｉｌｋ’ｓ
Ｑ
ＤＦ
Ｓｉｇ
１
Ｏ．９９８．００２４７．１９５
８．００．ｏｏ０
Ｏ
３．００．２１２
０．６７２
．５４９
４．４９９
Ｏ
２
表３变量组的典型相关系数及检验
采用典型相关变量标准化的系数来建立典型相关模型，由表４可知，来自于中国旅游业投入的第１
典型变量模型为
Ｕ，＝－Ｏ．２１１Ｘ１＋０．２６８Ｘ２－０．０１７Ｘ３－１．０２６Ｘ４
该变量在旅客周转量总数ｘ止的绝对系数最
大，说明三大支柱产业中“交通”对投入产出最重要，与旅行社总数和旅行社职工人数的关系一般，与星级饭店数关系不大。
来自于中国旅游业产出的第１典型变量模型为
Ｖ１＝一０．１８７Ｙ１—０．８１５Ｙ２
该变量在旅游总人次数Ｙ：系数较大，旅游总收入Ｙ止的系数次之。
分析可知：１９９７－２００８年，对中国旅游业发展投
入产出方面起到决定性作用的指标，投入方面为旅客周转量增长，产出方面是旅游人次数。
ＪＯＵＲＮＡＬ０Ｆ１’ｏｕｌｕｓＭＤＥｖＥＬｏＰＭＥＮＴ
Ｉ
０７
表１
１
９９７－－－２００８年中国旅游业投入产出数据
Ｘ．
Ｘ２Ｘ３
ｘ．（亿人公Ｙ（亿元）Ｙ
２（万人
商品零售Ｙ，（亿元）年份旅行社旅行社星级饭里）旅客周旅游总次）旅游价格指数
旅游总总数
职工数
店总数
转量
收入
总人次数
（１９７８－＇１００）
收入
２００８２０“０
３２１７００
１４０９９
２３１９６．７
１１４００
１８４００３
３９８．９
１１２６３
２００７
１８９４３３０７９７７
１３５８３２１５９２．６１０４５５１７４１８７
３７６．７１０９３８
２００６１７９５７２８５９１７１２７５１１９１９７．２９２７４．７７
１５１８９４３６２．９ｌ００７２
２００５１６２４５２４８９１９１１８２８１７４６６．７７６２５．６５１３３２２９３５９．３
８３６４
２００４１４９２７２４６２１９１０８８８１６３０９，ｌ６６３６．５７１２１１０３３５６．４
７３３９
２００３１３３６１２４９８０２９７５１１３８１０．５４９５０．７４９６１６６３４６．７５６２８
２００２１１５５２２２９１４７８８８０１４１２５，７５６０６，１５９７５９１
３４７
６３６７
２００１１０５３２１９２４０８７３５８１３１５５．１４８９６．０９８７３０１３５１．６５４８８
２０００８９９３１６４３３６６０２９１２２６１．０４４６５．４４８２７４４３５４．４４９６６
１９９９７３２６１０８８３０
３８５６
１１２９９．７３９９５．１３
７９１８０３５９．８４３７６
１９９８
６２２２１００４４８
３２４８
１０６３６．７３３５９．３６７５７４８３７０．９３５６９
１９９７４９８６８８３７５２７２４１００５５．５２９４８．３０７０１５９
３８０．８
３０５ｌ
数据来源：国家统计局年度统计数据．中国旅游年鉴数据和ｃｎｌｃｉ数据库文献嘲；
Ｙ，是Ｙ经过物价调整之后的旅游实际收入（以２００９年为基准）。
表２各变量之间的两两相关系数和显著水平检验值表
譬ｊ。二
Ｘ１
Ｘ２Ｘ３
Ｘ４Ｙ１
。。一
Ｙ２：３
Ｘｌ
ＰｅａｒｓｏｎＣｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ
Ｓｉｇ．（２一ｔａＬｔｅｄ）
Ｎ
勉Ｐｅａｒｓｏｎ
Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ．９７８”Ｓｉｇ．（２－ｔａｉｌｅｄ）
．０００Ｎ
１２Ｘ３
ＰｅａｒｓｏｎＣｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ
．９９３’’．９９０”Ｓｉｇ．（２－ｔａｉｌｅｄ）
．０００．０００Ｎ
１２１２Ｘ４
ＰｅａｒｓｏｎＣｏｒｒｅｌａｈｏｎ
．９７０”．９２７“．９４７”Ｓ培．（２－ｔａｉｌｅｄ）
．０００．０００．０００Ｎ
１２
１２１２Ｙ１
Ｐｅａｒｓｏｎ
Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ．９７４”．９３２”．９５４”．９９２’’ｓｉｇ．（２－ｔａｉｌｅｄ）
．０００
．０００．０００
．０００
Ｎ
１２
１２１２１２Ｙ２
Ｐｅａｒｓｏｎ
Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ
．９５４．。
．８９６¨．９２３’’．９９５’’．９８７‘‘Ｓｉｇ．（２－ｔｍｌｅｄ）
．０００
．０００．０００．０００．０００
Ｎ
１２
１２
１２
１２
１２
资料来源：山东旅游政务网。外国游客不包括港澳台同胞。
万方数据
ＩＪｏｕＲＮＡＬ∞Ｔ０ｕ哪ＭＤＥ忱∞蹦ＥＮＴ０８
２０１１年第３、４期
旅游聚焦
表４各典型变量与变量组中各变量间标化的系数列表
匿：■～．一．
Ｘ１Ｘ２Ｘ３
Ｘ４
五、多元线性回归预测模型
以旅游总收入Ｙ２为因变量，以旅客周转量总数Ｘ４、旅行社总数Ｘ１和旅行社职工人数Ｘ２为自变量可以建立多元线性回归预测模型：
Ｙ２＝－２６２９４．２＋１．５６３Ｘ１—０．１４８Ｘ２＋９．８７５Ｘ４
…ｌ
一．２ｌｌ．２６８一．０１７一１．０２６一．１８７一．８１５
’２一一翟
１．５３５一．８０９—３．２７６２．３１５—６．１７８６．１２７
（一４．７２９）（１．１３１）（一２．６０８）（１０．７６５）
Ｒ＝０．９９８
Ｆ＝６８４．５０６
Ｐ＝０．０００＜０．０５
Ｙ１Ｙ２
上述模型各项检验值都通过了统计检验且有效。
（二）典型相关分析结构图的构建
综合中国旅游业投入产出典型相关分析结果，构建第１典型变量的典型结构图（图１）。由图１可知，第１投入典型变量Ｕ１与第１产出典型变量Ｖ１分别与各自原始变量都高度相关，并且ｕ１与ｖ１也高度相关，因此第１对典型变量具有高度的代表性。
把２００９年的统计数据代人实证，预测结果很好
（表５）。
六．研究结论
以１９９７—２００８年中国旅游业三大支柱产业数据
出发进行典型相关分析，从第一典型相关变量可以
（三）典型冗余分析
表示各典型变量对原始变量组整体的变差解释程度，分为组内变差解释和组间变差解释。ＳＰＳＳ的分析结果表明，来自于投入指标的第１典型变量Ｕ１可解释９０．２％的组内变差，来自于产出指标的第１典
看出，对中国旅游业发展投入产出方面起到决定性作用的指标，投入方面为旅客周转量增长，产出方
面是旅游人次数。研究首先表明发展（旅游）交通业
对提高旅游总收入有着更重要的意义。即旅游交通不仅是现代旅游活动的必要条件和发展旅游业的命
脉，也是旅游生产力的重要组成部分。（旅游）交通业是当之无愧的旅游支柱产业部门。其次，旅客周转量增长、旅游人次数增加说明该区域的活力与吸
型变量ｖ１可解释９９．１％的组内变差，并且ｖ１可以解释
ｕ组８９．９％的变差。由此可知，典型相关分析得到的
第１典型变量代表性极强，能够较好地表征中国旅游
业发展的投入产出关系。
引力、开放性增强，发展旅游业需要提升地方社会
图１第１典型变量的典型结构图（注：图中数值为相关系数）
表５我国旅游发展总量预测模型的实证分析
年份
２００９
旅行社职工人数
３０９Ｉ）００
旅行社总数
２０３９９
旅客周转量
２４８３４．９
旅游人次预测值
２０５１００
旅游人次实际值
２０２８４８
误差％
１．１
万方数据
ＪＯＵＲＮＡＬ∞Ｔｏｕ娜ＭＤＥⅦ∞蹦ＥＮＴ
１
０９
旅游发展研究
经济文化活动水平。
发展旅游交通业并不意味着提高游客交通方面的消费开支比重。从旅游收入的需求弹性角度分析，三大支柱产业部Ｉ、－ｊ均属弹性较小的部门。旅游收入结构合理的要求是这三部分占总收入的比例要偏小，也就意味着游客的消费构成中“交通”项相对花费较少。所以，从旅游收入结构合理性的要求出发，发展（旅游）交通业的同时需要降低游客交通方面
的消费开支比重。
“旅游超市”功能的散客集散点。公共交通发挥的是运输的单—功能，不能满足旅游者的综合性旅游需求。旅游旅游集散中心是集近散客自助旅游、单
位团队旅游、旅游交通集散、旅游信息咨询、游客投
诉接待、景点活动、客房预订、票务预订和商品展销等多种功能为一体的“旅游超市”【６ｌ。
发展旅游交通需要同假期等闲暇时间的制度安排相结合。对于旅游业的长期繁荣来说，短期密
集式的客流量有害无益。旅游交通需要解决的有空间距离和时间距离问题，通过分散假期、科学规划，实现旅游交通在时间和空间上的顺利转换，实现旅游业发展良性循环。
发展旅游交通不同于一般客运交通。发展较好的模式能创新旅游业态，比如旅游集散中心。旅游集散中心区别于传统意义上的公共交通，它是具有
参考文献：
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ＡｎａｌｙｓｉｓｏｆＩｎｐｕｔ－ｏｕｔｐｕｔｏｆＣｈｉｎｅｓｅ
ＴｏｕｒｉｓｍＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ
ＷａｎｇＹｕｎ－ｌｏｎ９１Ｚｈｏｕ
（１．Ｓｃｈｏｏｌ
Ｌｉ２
ｏｆＴｏｕｒｉｓｍＭａｎａｇｅｍｅｎｔ，ＳｈａｎｇｈａｉＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２００２３４，Ｃｈｉｎａ；
２．ＺｈｏｎｇｈｕａＶｏｃａｔｉｏｎａｌ
Ｓｃｈｏｏｌ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２０００２３，Ｃｈｉｎａ）
ａｓ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＴｈｅｓｔａｔｉｓｔｉｃｄａｔｕｍｏｆＣｈｉｎｅｓｅｔｏｕｒｉｓｍｉｎｄｕｓｔｒｙｉｎ１９９７－２００８ｗｅｒｅｕｓｅｄｉｎｄｅｘｖａｌｕｅａｎｄｔｈｅｔｏｕｒｉｓｍｎｕｍｂｅｒａｎｄｔｏｕｒｉｓｍｉｎｃｏｍｅ
ａｓ
ｉｎｐｕｔ
ｏｕｔｐｕｔｉｎｄｅｘｖａｌｕｅ．Ａｆｔｅｒｅａｃｈ
ｖａｒｉａｂｌｅ’ＳＰｅａｒｓｏｎｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎａｎａｌｙｓｉｓ，ａｃａｎｏｎｉｃａｌｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｓｍｏｄｅｌｏｆＣｈｉｎｅｓｅｔｏｕｒｉｓｍｉｎｐｕｔａｎｄｏｕｔｐｕｔｗａｓｂｕｉｌｔ，ａｎｄ
ａ
ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅａｎａｌｙｓｉｓｏｆｔｈｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｓｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｍｗａｓｍａｄｅ．
Ｃｈｉｎｅｓｅｔｏｕｒｉｓｍｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｄｅｃｉｓｉｖｅｆａｃｔｏｒｓｗｅｒｅｄｅｃｉｄｅｄ．ＡｌｓｏｓｏｍｅｓｕｇｇｅｓｔｉｏｎｓｔｏｍａｋｅｆｕｒｔｈｅｒａｎａｌｙｓｉｓｏｆＣｈｉｎｅｓｅｔｏｕｒｉｓｍｉｎｐｕｔａｎｄ
ｏｕｔｐｕｔｓｔｒｕｃｔｕｒｅｗｅｒｅｇｉｖｅｎａｎｄ
ｓｏｍｅｃｏｎｃｌｕｓｉｏｎｓ
ａ
ｗｅｒｅｄｒａｗｎｆｒｏｍｔｈｅｆａｃｔｓ．Ｒｅｓｅａｒｃｈｆｏｕｎｄｔｈｅｉｎｐｕｔ－ｏｕｔｐｕｔｉｎｄｉｃａｔｏｒｓｐｌａｙｉｎｇ
ｄｅｃｉｓｉｖｅｒｏｌｅｉｎ
ｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆＣｈｉｎｅｓｅｔｏｕｒｉｓｍｉｎｄｕｓｔｒｙｔｈａｔｉｎｐｕｔｉｎｄｉｃａｔｏｒｉｓｐａｓｓｅｎｇｅｒ
ａｎｄ
ｔｕｇｎｏｖｅｒｇｒｏｗｔｈ
ｏｕｔｐｕｔ
ｉｎｄｉｃａｔｏｒｉｓｔｏｕｒｉｓｍｐｅｏｐｌｅｎｕｍｂｅｒ．Ｒｅｓｅａｒｃｈｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｆｉｒｓｔｌｙｔｈａｔｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ
ａ
ｏｆｉｍｐｒｏｖｉｎｇｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎｉｎｔｏｕｒｉｓｍｈａｓｍｏｒｅｖｉｔａｌｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｔｏｔａｌｔｏｕｒｉｓｔ
ｉｎｃｏｍｅ．Ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎｉｓｔｈｅｐｉｌｌａｒｉｎｄｕｓｔｒｙｄｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆｔｏｕｒｉｓｍ．Ｓｅｃｏｎｄｌｙ，ｐａｓｓｅｎｇｅｒｔｕｒｎｏｖｅｒ
ｇｒｏｗｔｈ
ａｎｄｍｏｒｅｔｏｕｒｉｓｍｐｅｏｐｌｅａｃｃｏｕｎｔｆｏｒｒｅｇｉｏｎａｌｖｉｔａｌｉｔｙ，ａｔｔｒａｃｔｉｏｎａｎｄｏｐｅｎｎｅｓｓ
ｅｎｈａｎｃｅ．
Ｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｆｏｒｔｏｕｒｉｓｍｎｅｅｄｔｏｉｎｃｒｅａｓｅｔｈｅｌｏｃａｌａｃｔｉｖｉｔｙｌｅｖｅｌｉｎｓｏｃｉａｌ，ｅｃｏｎｏｍｙ，ａｎｄｃｕｌｔｕｒｅ．
ＫｅｙＷｏｒｄｓ：ＴｏｕｒｉｓｍＩｎｐｕｔ－ｏｕｔｐｕｔ；ＴｏｕｒｉｓｍＩｎｃｏｍｅ；ＣａｎｏｎｉｃａｌＣｏｒｒｅｌａｔｉｏｎＡｎａｌｙｓｉｓ
１０
万方数据
Ｉ
ｊｏｕＲＮＡＬ∞Ｔｏｕ娥ＭＤＥⅦ∞附ＥＮＴ