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弥勒市旅游业经济绩效及影响因素探讨[经济论文]

  • 论文价格:150
  • 用途: 硕士毕业论文 Master Thesis
  • 作者:上海论文网
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  • 论文字数:55855
  • 论文编号:el2021111919263624792
  • 日期:2021-11-19
  • 来源:上海论文网

旅游经济论文哪里有?笔者通过对国内外关于旅游业经济绩效研究的文献整理总结,国外对旅游绩效的研究相对成熟,在理论研究、模型选择、计量方法的运用等方面取得了一定研究成果。在研究理论方面,最早采用旅游经济学中的相关理论,而后逐渐与管理学、金融学等其他学科理论相融合;在研究方法方面,以定量分析为主,通过运用数学模型研究绩效,且模型与方法选择多样;在研究内容方面,主要集中在水平评价及旅游业的关联效应评价。

第一章  绪论

(一)国外研究
国外旅游业起步较早并且发展速度快,关于旅游业经济问题的研究相对较早。19 世纪 50 年代,国外学者从旅游效益角度研究旅游现象。19 世纪后期对于旅游业三大核心行业的绩效研究逐渐开展。20 世纪 70 年代,关于旅游经济对区域经济产生影响的相关研究相继涌出。20 世纪末,旅游经济的研究视角日益广泛,研究重点逐渐向非经济领域发展。目前为止,关于旅游业经济研究的相关理论更加丰富,旅游绩效评价体系日益完善,研究方法也得到不断地创新。
1.理论基础方面
国外学者早期关于旅游业经济效绩的研究大多依托于旅游业与经济间的相互影响,认为乘数理论是评价旅游业促进经济发展作用较广泛和有效的理论基础。Vaughan(2000)对地区旅馆的收入进行调查,验证了乘数理论对旅游就业效应的作用,通过该理论计算出旅游业对于相关产业的就业乘数。Platon(2017)运用旅游乘数理论研究经济发展过程中旅游业的重要性,认为发展旅游业能够提高经济社会效率,增加国民生产总值,确保收支平衡,创造就业机会,通过出口服务吸引外汇,为国内外游客休闲及娱乐创造有利条件。随着研究的深入,相关理论更加丰富。Jose Francisco(2011)运用波特的竞争优势理论对西班牙沿海住宅目的地的旅游竞争力进行分析。
2.研究方法方面
关于旅游绩效的研究方法主要涉及 DEA、SFA、因子分析法等模型与方法。Anderson(1999)、Richard(2003)最早使用 SFA 数学方法和 DEA 模型对美国四十多家酒店的经营效率进行分析比较。Fateh(2018)利用 GDM 模型测算伊朗2005 年至 2014 年十年间旅游业对经济发展所发挥的作用。George(2015)构建了将旅游目的地质量纳入旅游业绩效估算的贝叶斯前沿模型。Elaheh(2020)利用结构方程模型验证了相对优势、管理支持、IT 专业知识等是影响酒店业业绩的重要因素。Robin(2020)、Samira(2019)通过回归分析探讨旅游业经济增长与区域总体经济发展之间的关系,认为两个因素之间存在双向关系。Pathomdanai(2016)运用 CGE 模型研究了泰国旅游减税政策对旅游绩效的影响。

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第三章  旅游业经济绩效评价体系及模型

第一节   旅游业经济绩效评价指标体系确立
一、指标选取的原则
(一)系统性与代表性原则
旅游业是复杂的综合体,指标的选取要能够系统、综合、全面地评价研究对象。对本文而言,既要考虑到旅游业发展的动态过程,又要考虑其产生的结果。全面地反映问题并不代表将所有可用指标进行罗列,而是在全面、客观分析研究对象特点、所处环境等的基础上有差别的选取指标。即在系统性的基础上,去繁就简,选择有代表性的指标,力求运用最少的指标系统性的评价研究对象。
(二)可测性与客观性原则
评价指标选取从根本上讲是对指标数据选取,指标运用的过程实质上是指标量化的过程。因此,在选择指标时要考虑指标的选择能否量化、数据是否可得,即指标选取的可测性。此外,指标的选取要避免产生歧义,应尽量选择具有权威性、通用性或极具普遍性的指标,即指标选取的客观性。
(三)投入与产出相结合原则
旅游业自身涉及的投入、产出因素较复杂,旅游业经济绩效不能由单一的投入或产出来衡量。理论上讲,绩效包含”业绩“与”效率“两方面的内容。因此,在构建旅游业经济绩效评价体系时既要重视投入与产出指标,也不能忽视投入产出比率指标的重要性。
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第五章  弥勒市旅游业经济绩效影响因素分析

第一节   影响因素选取及分析方法选择
一、影响因素的选取
(一)影响因素选取思路
随着旅游业在经济、社会、生态方面发挥的作用日益突出,如何推动旅游业平稳快速发展逐渐得到人们的重视。旅游业的发展往往涉及到其他相关产业的联动发展,因此,影响旅游业经济绩效的因素也是复杂多样。
旅游业并不是一个独立的产业,综合性和整体性是其重要的特点。根据这种研究思想,在选取影响因素时充分考虑到旅游业的系统性、关联性及其内生性。在对旅游业经济进行研究时,研究视野不能仅局限于旅游业自身,要全方面的考虑到与之相关的宏观和微观情况。在宏观层面,社会经济的发展水平、政府政策的支撑引导作用等会影响旅游业经济绩效。经济发展水平高会为旅游业发展提供坚实的经济基础,政府的支持会提升旅游目的地的知名度与影响力,吸引更多的投资,能够扩大产业规模,同时会吸引更多的游客,获取经济效益。在微观层面,旅游目的地的自然资源及人文资源的丰裕程度、旅游接待能力等因素的影响作用同样会在经济绩效上表现出来。因此,从这个角度而言,影响旅游业经济绩效的宏观和微观因素,可以理解为外部和内部因素两个方面。
1.内部因素
内部原因主要是旅游业发展自身相关因素,包括景区数量、服务质量、旅游从业人数等。旅游业是由”食住行游购娱“六要素组成的整体,各要素之间相关联系,共同发展,要将旅游业作为完整的系统来进行研究。同时,旅游业综合性的特性要求其要与其他行业相互关联,如娱乐业、交通运输业、保险服务业等相关行业,共同发挥作用,为游客提供一系列的服务,保证游客旅游活动的顺利完成。在外部因素的影响作用下,对旅游业的研究仍不能忽略自身的内在因素。俗话说:”打铁还需自身硬“。旅游业自身具备良好的条件才能在外部因素的辅助下蓬勃发展。
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第二节  弥勒旅游业经济绩效影响因素实证分析
一、数据说明
2012 年—2019 年弥勒市旅游业经济绩效综合得分来自于第四章的计算结果。影响因素指标中第三产业就业人数、第三产业固定资产投资等数据主要来源于《弥勒年鉴》、《中国城市统计年鉴》及相关统计公报等,公路营运里程、酒店宾馆床位数等部分年份缺失数据来源于弥勒市文化和旅游局、弥勒市交通运输局等。旅游资源丰度、旅游产业区位熵、陆地运输密度等指标数据通过计算得到。
二、灰色关联分析计算结果
第一步:建立由参考序列及比较序列组成的系统行为矩阵。
本文选取旅游业经济绩效评分作为参考序列,前文的研究结果作为具体数值。记为:x0(t)={x0(1),x0(2),x0(3),⋯,x0(8)},t=1,2,⋯,8。选取 X1-X10 作为比较序列,记为:xi(t)={xi(1),xi(2),xi(3),⋯,xi(8)},i=1,2,⋯,10。

表 5.2   灰色关联法初值化后系统行为矩阵
表 5.2   灰色关联法初值化后系统行为矩阵

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第七章  结论及展望

第一节   主要结论
本文通过建立旅游业经济绩效评价体系,利用 2012 年—2019 年弥勒市相关数据,运用熵权 TOPSIS 模型对弥勒市旅游业经济绩效进行评价,得出每年综合绩效评分。并根据综合绩效评分利用灰色关联模型从经济因素、资源因素、服务因素、交通因素、政策因素五个方面分析影响弥勒市旅游业经济绩效的因素,文章的最后给出相应的政策建议,以提升弥勒市旅游业经济绩效。研究得出的具体结论如下
一、弥勒市旅游业经济绩效评价方面
1.差异性系数的分析表明弥勒市旅游业经济绩效评价指标间的不平衡性差异十分显著。旅游总收入/第三产业总值、旅游总收入/旅游景区数量、旅游总收入/第三产业固定资产投资、旅行社数量四个指标所包含的弥勒市旅游业经济绩效信息较多,对绩效评价影响较大。前三个指标是与旅游收入相关指标,体现旅游收入对旅游业经济绩效的影响较大。其中第二、第三指标是体现旅游业经济效率的指标,反映土地、资本投入对旅游业经济产出的影响,说明提高旅游业经济效率对提高总体绩效有重要作用。公路营运里程及人均公共绿地面积两个指标差异性系数较小,所包含的信息较少,对旅游业经济言,2012 年—2019 年,弥勒旅游业经济绩效总体上保持持续增长趋势。其中 2012 年—2014 年总体处于下滑阶段,2014 年—2016年缓慢增长,2016 年—2019 年呈现快速增长趋势。其中,2012 年—2014 年出现短暂下滑趋势,考虑在景区建设前期,投入大,产出少,旅游业经济效率较低,造成评分下降。2015 年,弥勒知名度提升,”东风韵“成为网红打卡点,吸引大批游客,并且抓住”美丽家园“建设的契机,大力发展乡村旅游,带动旅游业逐渐回暖。2016 年末高速铁路的通车以及全域旅游机遇下各方面的快速发展,极大地拉动了弥勒旅游业发展,因此,2017 年—2019 年呈现快速增长态势。
3.通过对旅游业经济绩效各子系统来看,旅游产业规模系统 2012 年—2019年持续向上发展,无明显波动;经济效益系统总体也持续向上发展,2017 年出现激增,跃居首位;旅游业支撑要素系统发展较为平稳,以上三个子系统走势均与综合评分走势有所差别。旅游业投入产出子系统与综合评分走势基本上保持一致,总体呈上升趋势。2012 年—2014 年,旅游业投入产出系统下降趋势明显大于其他三个系统的上升趋势,导致总体绩效评分下降。2014 年—2019 年,除旅游业支撑要素系统有所下降外,其他系统均上升,总体上综合绩效保持上升趋势。
参考文献(略)

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