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【摘 要】本文针对2010年上海世博会的影响效应,选取敏感性最强的旅游业作为突破口,结合的统计数据定量分析世博带来的巨大影响力.
【关 键 词】世博旅游；时空辐射效应；灰色预测；聚类分析
0引言
2010年5月1日至10月30日,世博会在上海召开.作为一个以展现人类在社会、经济、文化和科技领域取得成就的国际性大型展示会,世博会不仅给参展国家带来发展的机遇,而且给举办国家创造了巨大的经济效益和社会效益.
1上海世博会旅游辐射效应模型的分析
从历史经验来看,世博会以其全球范围的巨大综合引力直接产生了举办国或举办城市入境客流的“峰聚效应”,住宿,餐饮,交通等都会在短时间内急剧上升.这种对旅游经济的巨大推动作用使上海,成为引领长江三角洲旅游业快速发展的“增长极”.所以有理由将旅游业作为分析世博影响力的入口点.这种以旅游业作为衡量标准的世博效应可以划分为两个方面：本地当前效应、空间辐射效应和时间延伸效应,具体的分析如下：
一,通过对上海的旅游指标数据进行综合分析,预测出在无世博影响下的旅游业发展数据,并由此与真实增长数据比较,并以相对增长率的概念提出,则能贴切的反应世博的本地旅游效应.
二,空间辐射效应是以地域作为基准点分析世博对上海周边地区,乃至全国重点旅游城市旅游业的拉动作用,上海是我国经济实力最强的城市,其旅游经济产生的巨大动力必然将带动其周边城市旅游业的快速发展,呈现出以上海为圆心辐射状影响带.
2模型灰色预测模型
旅游业作为一个敏感型行业,其对经济文化社会等方面的重大变化具有较大的弹性反馈机制.选取旅游数据中的较为明显的三个指标――入境旅游人数、客房出租率以及客房平均价格来衡量世博的推动效应.通过查阅上海市旅游局的统计月报数据,我们得到上海市2004-2010年入境旅游人数、客房出租率以及客房平均价格的月度数据.
可以看出随着季节的变化各指标呈现一定的周期性.为了将世博会对于上海旅游产生的促进作用从其正常的发展趋势中抽离出来,我们采取两种处理方法：
1）由于我们选取的旅游指标对于世博效应的反应具有时效性,所以我们考虑对于世博会开展期间2010年5月至7月的上海的旅游数据――入境旅游人数、客房出租率以及客房平均价格进行分析.
2）收集上海2004-2009年历史同期旅游数据,采用灰色预测的方法预测出2010年5-7月在正常趋势下的数值,再与其真实值进行比较,计算出其相对增长率Zi,即可以排除正常的经济发展带来的影响,其数值越大说明世博会的旅游影响力越大.
计算该数列的级比
λ（k）等于∈（e,e）,（k等于2,3,等,n）,
（1）通过x（1）（i）等于x（0）（i）（i等于1,2等6）对x（0）做一次累加得：
（2）建立灰微分方程：
x（0）（k）+ay（0）（k）等于bk等于2,3等6
x（0）（2）+ay（0）（2）等于bx（0）（3）+ay（0）（3）等于b等x（0）（6）+ay（0）（6）等于b
相应的白化微分方程为：
+ax（t）等于b
（3）由最小二乘法,求使得：
J（）等于（Y-B）（Y-B）
得到预测值：
x（1）（k+1）等于（x（0）（1）-）e+k等于1,2等n-1
构造指标真实值相对于预测值的增长率：
Zi等于（i等于1,2,3分表代表各旅游指标）
由此可分析得到：在世博会举办期间,我们在剔除了旅游发展的一般趋势后,与旅游相关的三个指标均产生了较大的增长幅度,说明世博对上海的旅游促进较为明显.
3模型Ⅱ――世博的旅游空间辐射圈效应模型
确定衡量世博空间辐射效应大小的的指标,通过聚类分析对上海周边地区进行辐射圈的划分.
在前一模型的基础上,我们同时考虑世博会对周边的旅游增长的拉动情况,并通过构造的入境旅游人数真实值相对于预测值的增长率Zi1以及与上海市的距离di为指标对其周边城市进行分类,得出以上海为中心的世博旅游效应辐射圈.
首先,我们按照距离上海的距离不同选取9大著名旅游城市――舟山、重庆、苏州、深圳、绍兴、湖州、广州、昆明、黄山,并依次统计出其2004-2010年度5月-7月的入境旅游人数变化.
然后,由于世博会迄今为止已经开展三个月了,所以我们选取包括上海在内的10大城市的2004-2010年度5月-7月入境旅游人数的均值：
（i等于1,2,等10分表代表各城市,j等于2004,2005等2010）
对于每一个城市,我们剔除2010年的数据,根据各城市2004-2009年的旅游数据（i等于1,2,等10分表代表各城市,j等于2004,2005等2009）,运用灰色预测模型进行拟合,得出2010年度预测值（i等于1,2,等10分表代表各城市）,进而构造出指标用Zi以表各城市在世博月的真实旅游数据相对于预测值的增长率.
得到：
Zi1等于（i等于1,2,等10分表代表各城市）
4聚类分析
综合指标一、二对九大城市采用欧几里得最小距离法进行聚类分析,主要步骤为：
定义dij表示样本i和样本j的距离,Gi表示第i类,Dpq表示Gp类和Gq类间的距离.
Dpq等于d
（1）将各城市定义为9个样本：
（2）计算样本两两之间距离的对称阵,记为D0,（下转第252页）（上接第282页）开始每个样本自成一类,这时有D等于d；
（3）选择D0中最小的元素,即类与类之间的最小距离D,则将Gp,Gq合并成一个新的类,记为Gr,Gr等于Gp,Gq；
（4）计算新类与其他类的距离,递推公式为：
D等于mind,d等于minD,D
（5）对D1重复上述对D0的步骤,得D2,D3,等,直到所有矩阵并为一类为止.
根据世博会对城市的旅游推动作用的程度,将九大旅游城市分为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ三类,且分布呈现以上海为圆心向四周辐射的态势,且三类城市呈现不同的特点：
Ⅰ类环上海世博旅游带动圈,黄山、苏州、绍兴、湖州、舟山隶属于长江三角洲地区,其经济、文化、交通各方面与上海都存在着千丝万缕的联系.
Ⅱ类中南部世博旅游延伸圈,广州、深圳地处于我国改革开放的沿海地带,世博会开放期间必然将吸引大批的海外游客.
Ш类西南部世博旅游辐射圈,昆明、重庆,虽然与上海距离较远,但由于其城市知名度较高,在世博期间对于国外游客的吸引力反而会大于舟山、湖州等Ⅰ类城市.
5结束语
世博会带来的影响所牵涉的一系列定量分析研究问题多不胜数,有待广大学生和科研工作者研究分析.
【参考文献】
[1]李艳.悉尼奥运会旅游后续效应研究及对北京奥运旅游的启示[D].西南交通大学,2007.
[2]孙晶.2010上海经济的聚集与辐射的效应分析[D].东北师范大学,2010.
[3]方福前.论研究奥运经济影响的思路与方法[J].北京社会科学,2004（02）：3-7.
[责任编辑：陈双芹]