2010年西南旱灾对贵州旅游业的影响评价研究*

()

入境旅游人数本底趋势线方程：

()

旅游外汇收入本底趋势线方程：

()

方程中为时间变量，从1992年开始依次取、、…、，依据本底趋势线的预测功能，取，得出2010年以上4项指标的本底值，表5为剔除世博会拉动率后计算的旱灾导致的贵州旅游业的损失值与损失率。

表5 2010年西南旱灾对贵州旅游业的影响

Table 5 TheImpact of the Drought in Southwest China 2010 to the Tourism Industry of Guizhou

表5显示，所计算出的旱灾对贵州国内旅游业人数及收入的影响均在5%以下，对入境旅游人数及旅游外汇收入的影响相对大一些，但因其在旅游业中所占的比重相对较小，所以总体来看，旱灾并没有对贵州旅游业产生明显的影响。

（四）基于半年度统计数据的旱灾对贵州旅游业的影响

2010年西南旱灾始于2009年9月，在进入2010年后，旱情严重性不断凸显，直到4月份以后，贵州各地旱情才逐步解除。因此旅游论文，旱灾的影响，主要集中在2010年上半年，本文搜集了贵州省2006年以来各年全年及上半年旅游总收入及旅游总人数的统计数据，并计算了同比增长率，见表6与图2、图3所示。

表6 近年贵州旅游业半年及全年统计数据

Table 6 TheFirst Half-year and Annual Statistics of the Tourism of Guizhou in Recent Years

注：上半年数据来源于贵州省2006～2011年各年上半年国民经济和社会发展计划执行情况的报告，全年数据来源于历年贵州统计年鉴。

图3 上半年与全年旅游总收入同比增长率

Table 3 TheFirst Half-year and Annual Chain growth of the Total Tourism Income

图4 上半年与全年旅游总人数同比增长率

Table 3 TheFirst Half-year and Annual Chain growth of The Total Number of Tourist

图3、图4显示，2006年以来，贵州上半年旅游总收入与总人数增长率的两次探底分别在2008年与2010年，其中2010年上半年旅游总收入增长率回落最为明显，这说明了旱灾对的确对贵州旅游业产生了一定的影响，所以本文4.3中所计算出的损失值与损失率是可信的2008年的增长率回落的原因，也许是受年初凝冻灾害的影响。从图3、图4中还可以看出，上半年增长率多数大于全年增长率，全年增长率的变化较上半年增长率的变化平稳中国学术期刊网。

五、结论与讨论

（一）结论

本文依据本底趋势线模型，采用分层聚类法剔除世博会的拉动作用后，计算出了因旱灾造成的2010年贵州旅游业4项指标的损失值与损失率，并通过对半年度数据的分析做了进一步的证实，得出以下结论。

（1）2010年上海世博会对青海、宁夏、重庆、甘肃、吉林、内蒙古、黑龙江、四川和贵州的旅游业产生影响相近，世博会对上述地区国内旅游人数的拉动率为4.13%，对国内旅游收入的拉动率为3.85%，对入境旅游人数的拉动率为4.63%，对旅游外汇收入的拉动率为2.75%。

（2）2010年西南旱灾对贵州旅游业产生了一定的影响，旱灾使国内旅游人数损失611.69万人次，损失率4.73%；国内旅游收入损失19.66亿元，损失率1.91%；入境旅游人数损失2.84万人次，损失率5.62%；旅游外汇收入损失11.69百万美元，损失率11.70%。

（二）讨论

虽然本文所采用的本底趋势线模型方法分析旱灾及世博会对旅游业的影响是合适的（戴光全等旅游论文，2007），所采用的聚类分析方法已在区域经济分类研究中得到了广泛的应用，但是本文在应用的过程中还存在以下值得商榷之处。

（1）在分层聚类的过程中，在各地区9项旅游业相关指标的基础上，加上省会城市到上海的铁路客运距离这一指标来进行聚类分析，其合理性、准确性需进一步的探讨。

（2）受数据可得性的限制，在与贵州首先聚成一类的地区中，只选择了黑龙江与吉林作为研究对象，其代表性需进一步的探讨。在吉林、黑龙江旅游业本底趋势线建立过程中，国内旅游人数与国内旅游收入指标年限偏短，吉林为13年的统计数据，黑龙江为15年的统计数据，所建立的本底趋势线只能代表短期趋势。

（3）本文的研究未剔除政府主导的影响，政府主导在旅游业发展过程中具有必然性，可政府主导增长的部分是否属于本底值的范围需要进行深入的理论研究。

(4) 全年增长率的变化较半年增长率平稳，能否说明短期旅游需求较长期旅游需求更具有弹性，因灾压抑了的旅游需求在灾情解除后大部分得到了释放，因而全年看来，影响并不明显？

参考文献
[1]Sparrow M A.TourismPlanning Model for Hallmark Events [C].The Planning and Evaluation of HallmarkEvents,1989:250-262.
[2]Khan, H.Asian Contagion:Impacton Singapore Tourism[J]. Annals of Tourism Re- search,2001,28(1):224-226.
[3]Huang JH,Min CHJ.EarthquakeDevastation and Recovery in Tourism:the Taiwan Case[J].Tourism Management,2002,23(2):145-154.
[4]GoodrichJS.September11,2001 Attacks on America:A Record of the Immediate Impacts andReactions in the USA Travel and Tourism Industry[J].Tourism Management, 2002,23:573-580.
[5]孙刚.1989年中国旅游业发展及“6.4风波”的影响[J].旅游调研,1990,(5):24-30.
[6]鞠文风.关于金融危机对去年中国旅游业影响情况的专题调查报告[J].旅游调研,1999,(11):35-38.
[7]李景宜.突发事件对我国入境旅游业的影响分析[J]. 洛阳师范学院学报，2003，（3）：41-43
[8]吴令云，赵远东.用时间序列模型分析突发事件对经济的影响[J].统计与决策，2004,172（4）：111-112.
[9]朱迎波,葛全胜,魏小安,等.SARS对中国入境旅游人数影响的研究[J].地理研究,2003,22(5):551-559.
[10]曾本祥,Carter RW,Delacy T.短期事件对旅游的影响:以中国SARS危机为例[J].桂林旅游高等专科学报,2005,16(2):30-39.
[11]藉振年,周丰年.“非典”对旅游行业的影响及建议[J].旅游调研,2003,(7): 12-14.
[12]孙根年.我国境外旅游本底趋势线的建立及科学意义[J].地理科学,1998a, 18(5):442-448.
[13]孙根年.我国6大境外客源市场旅游本底趋势线的建立及其科学意义[J].河南大学学报,1998b,32(4):23-25.
[14]李锋,孙根年.基于旅游本底线法(TBLM)的旅游危机事件研究——以2003年“SARS”事件为例[J].人文地理,2006,(4):102-105.
[15]戴光全,保继刚.昆明世博会效应的定量估算:本底趋势线模型[J].地理科学,2007,27(3):426-433.
[16]魏小安,曾博伟.汶川地震后中国旅游形势分析与判断[J].旅游学刊,2008, 23(8):14-18.
[17]孙根年，舒镜镜,马丽君等.五大危机事件对美国出入境旅游的影响——基于本底线模型的高分辨率分析[J].地理科学进展,2010,29(8):987-996.
[18]刘亭立，王诚庆.重大节事的经济效应实证研究——以北京奥运会的市场反应为切入点[J].旅游学刊，2011,26（5）：84—89.
[19]马丽君，孙根年，王宏丹等.汶川地震对四川及周边省区旅游业的影响[J].中国人口·资源与环境，2010,20（3）：168-174.
 

 2/2   首页 上一页 1 2