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黑龙江省旅游业收入预测及其关联因素研究

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祖培福刘嘉扬

[摘要]运用对背景值优化的改进灰色预测模型，以黑龙江省近八年的旅游收入数据为依据，对其未来几年的旅游收入做出预测，从预测值可以看到黑龙江省旅游收入将在2019年突破2000亿元，并在2020年突破2200亿元。同时，对影响黑龙江省旅游收入的主要因素做了比较研究，以确定各因素与旅游业收入的相关程度。结果显示：所选的八个因素与旅游收入都密切相关，按照影响程度由大到小，分别是住宿餐饮业、城镇常住居民人均可支配收入、年末金融机构住户存款额、铁路旅客周转量、公路旅客周转量、信息传输、民航旅客周转量、绿色食品产值。

[关键词]黑龙江省;预测;旅游收入;关联度

[]F592[]A[]1009-6043（2019）10-0005-03

Abstract：Usingtheimprovedgreypredictionmodelofbackgroundvalueoptimization，basedonthedataoftourismincomeofHeilongjiangprovinceinthepasteightyears，thepaperforecaststhetourismincomeoftheprovinceinthenextfewyears.Fromthepredictionvalue，itcanbeseenthatthetourismincomeoftheprovincewillbreakthrough200billionyuanin2019and220billionyuanin2020.Atthesametime，thepapermakesacomparativestudyofthemainfactorsaffectingthetourismincomeoftheprovince，inordertodeterminethecorrelationbetweeneachfactorandthetourismincome.Theresultsshowthattheeightfactorsarecloselyrelatedtotourismincome.Accordingtothedegreeofinfluence，theyareaccommodationandcateringindustry，percapitadisposableincomeofurbanresidents，householddepositsoffinancialinstitutionsattheendoftheyear，railwaypassengerturnover，highwaypassengerturnover，informationtransmission，civilaviationpassengerturnoverandgreenfoodoutputvalue.

Keywords：Heilongjiang，prediction，tourismincome，correlation

一、引言

在黨中央把促进消费、扩大内需确定为促进国民经济发展的长期战略方针和基本立足点的背景下，旅游业作为第三产业的重要组成部分，成为发展最快的新兴产业之一。旅游业的发展以国民经济发展水平为基础，反过来又促进着国民经济各行业的发展，在国民经济中占有越来越重要的地位。旅游业的模糊性和不确定性，为旅游业相关的分析和决策带来很大困难，因此对某一地区的旅游业相关指标尽可能进行定量分析一直是热点研究问题。国内许多学者关于此问题的研究取得了丰硕的成果，如靳巧花等利用灰色动态模型对丽江旅游人数进行了预测研究[1];郑洲顺等利用灰色预测模型及回归模型对2008年北京旅游人口进行了分析，预测出了2008年每月入京的旅游人数[2];在改善预测误差方面，党婷等基于权变方法建立了GM-ES-GASVR组合预测模型对丽江旅游需求进行了预测[3];张舒等将灰色预测模型与BP神经网络相结合对海南的旅游需求进行了预测分析[4];而陈美璘等通过建立基于熵权法的混合模型对贵州省旅游人数进行了较好的预测[5]。以上文献都是从旅游人数角度利用预测模型进行了预测和分析，而还有一些文献重点研究分析了旅游业对地区国民经济发展的贡献。例如，王维国等运用状态空间模型测度了中国的旅游边际消费倾向，分析了旅游业对国民经济