上海民航业与旅游业发展协调性研究

　　摘 要：由于现在各地机场的大部分客运量都是来自游客，因此地区旅游业的发展很大程度上影响着民航业的发展，探究2者发展协调性对促进旅游业及民航业协调发展有重要意义。以上海为例进行实证研究，通过构建上海民航业与旅游业的耦合评价模型，对2001—2017年上海民航业与旅游业的耦合协调关系进行了研究。结果表明，上海民航业与旅游业间存在紧密的耦合协调发展关系，2者的综合评价指数相关系数高达0.98，耦合协调等级实现了从失调阶段向协调阶段的转变，但是其时序变动具有明显的波动性和阶段性。上海民航业与旅游业的关联作用机制较复杂，2者既相互促进，同时也受外部因素的影响。

　　关 键 词：民航业;旅游业;耦合模型;协调度

　　《航空史研究》以马列主义、毛泽东思想、邓小平理论和“三个代表”重要思想为指导，全面贯彻党的教育方针和“双百方针”，理论联系实际，开展教育科学研究和学科基础理论研究，交流科技成果，促进学院教学、科研工作的发展，为教育改革和社会主义现代化建设做出贡献。

　　目前我国的经济增长模式已从出口驱动和投资驱动为主转变为以消费驱动为主，旅游市场旺盛将对民航业带来利好。预计未来20年，中国将成为全球航空业新增旅客的主要贡献地。旅游业为主的市场仍将是低成本航空发展的天堂[1]。地区旅游业是否发达影响着这个地区的机场旅客运输量，进而影响这个地区民航业的发展状况，探究2者间的关联性对促进民航业和旅游业协调发展有重要意义。

　　关于民航业与旅游业的关系研究，最早可追溯到1982年，英国学者Guitart[2]调查了1970—1978年间从欧洲到地中海的中程包办旅游包机的需求，分析了机票价格与旅游需求的关系。此外，Rey[3]利用动态面板数据，以欧盟15个主要成员国为研究对象，估算了21世纪头10年低成本航空公司对西班牙旅游业的影响。Warnock-Smith等[4]发现改变区域航空政策可能导致该地区旅游业的大幅增长。Zhang等[5]发现澳大利亚和新加坡对航空运输部门的限制对双边旅游流量产生了重大的负面影响。Forsyth等[6]解释了澳大利亚在国际航空市场上采取相对自由化立场的原因并提出了面临的问题。这些研究均聚焦于民航业与旅游业中某一点进行研究，比如价格弹性、低成本航空、政策影响等，缺乏对二者宏观关系、整体发展协调性的探索，本文弥补了上述研究在这方面的不足。

　　在国内，周蓓等[7]比较了九寨沟黄龙机场兴建前后九寨沟游客的构成以及旅游行为的改变，结果显示机场的兴建吸引了更多远距离的游客，这体现了民航业对旅游业的促进作用。苏建军等[8]采用协整分析和相关分析法，分析了我國1978—2010年民航客运与入境客流量的关联效应，发现入境客流量与国际航空客运量和国际航线里程间均存在长期稳定的均衡关系。刘奔腾[9]应用SPSS因子分析对嘉峪关机场遗产旅游资源进行了价值评价并提出了相应的保护方法。在考虑2个事物间的相互影响方面，罗芳等[10]应用面板数据发现研发对区域绿色生产率存在一定滞后效应。

　　董琨等[11]同样应用面板数据检验了劳动力流动对产业结构升级的中介效应。国内较多学者应用相关统计学方法对民航业及旅游业关系进行定量分析，但耦合模型的应用较少。段佩利等[12]应用耦合模型分析了辽中南、京津冀、山东半岛、长三角、珠三角城市群与资源环境承载力间的耦合协调度，但是选取的数据仅为2015年的截面数据，无法显示二者耦合关系的动态演化过程，本文在这方面也进行了改进。

　　北京和上海稳稳占据着中国未来主要枢纽的地位[13]。上海是长三角的核心城市和长江经济带的龙头城市，其民航业和旅游业的发展对增进其经济活力十分重要。本文以上海民航业及旅游业相关指标为基础，应用层次分析法确定指标权重，并建立了二者间的耦合评价模型，为实现民航业和旅游业的协调发展提供一定参考依据。

　　1 评价指标体系确定

　　1.1 指标选择

　　在选取上海民航业发展指标时，本文综合考虑了徐翀宇[14]所提出的机场群发展指标，崔文岳[15]所使用的民航运输业发展主要指标，徐鹏杰等[16]所提出的民航发展相关指标，最终确定选取上海机场(浦东和虹桥)2001—2017年旅客周转量(亿人×km)、货邮周转量(亿t×km)、飞机起降架次(万架次)3项指标作为民航业的评价指标，旅客周转量及货邮周转量数据来源于2018年上海统计年鉴[17]，飞机起降架次数据来源于中国民用航空局官网的年度民航发展报告[18]。考虑到旅游业与民航业的内在关联性以及数据的可获得性，以上海统计年鉴为基础，本文选取了国内来沪旅游者人数(万人次)、国际旅游入境人数(万人次)、旅行社营业收入(亿元)、A级旅游景点个数(个)、星级饭店个数(个)5项代表性指标作为上海旅游业评价指标。收集的数据，如表1所示。

　　1.2 数据标准化

　　由于评价指标间的量纲的不同可能会对实验结果产生一定的影响，为了消除这种影响，需要对各项指标进行无量纲化处理，即用表1中的每个数据除以所在列的最大值取比值。计算结果如表2所示。

　　1.3 权重的确定

　　本文用层次分析法分别计算民航业系统和旅游业系统的主观权重。国内很多学者运用层次分析法进行了相关研究，比如邓红雷等[19]在评估架空输电线路综合运行风险时，比较具体的介绍了运用AHP和熵权法确定评价指标权重的步骤。为增强研究可信度，本文邀请了5位专家填写函询表。

　　结果显示，4位专家认为上海民航业评价指标重要程度大小排序为旅客周转量>货邮周转量>飞机起降架次。此外，关于上海旅游业评价指标，5位专家均认为国内来沪旅游者人数最重要，此外分别有2位专家认为国际旅游入境人数和A级旅游景点个数第2重要，考虑到旅游业与民航业的内在联系，本文认为国际旅游入境人数第2重要，以此类推，A级旅游景点个数第3重要，旅行社营业收入第4重要，星级饭店个数第5重要。即上海旅游业评价指标重要程度为国内来沪旅游者人数>国际旅游入境人数>A级旅游景点个数>旅行社营业收入>星级饭店个数。参照9级标度法，对评价指标相对重要程度进行两两对比，如表3、表4所示。

　　据此，可建立判断矩阵：P民=1461/4131/61/31，下面用求根法求P的最大特征根和对应的特征向量，以确定各指标权重和进行一致性检验。首先计算P每行元素乘积的n次方根，n为P矩阵阶数，wi=n∏nj=1aij(i=1，2，…n)，将wi归一化，得到wi=wi∑ni=1wi，W=(w1，w2...wn)T即为P的特征向量的近似值，算出的结果为W民=(0.691，0.218，0.091)T即为民航各指标权重。求W对应的最大特征根λmax=∑ni=1((PW)inwi)，

　　得λmax民=3.054，根据公式CI=λmax-nn-1、CR=CIRI，查表得n=3时，RI=0.52，计算得CR=0.0519<0.1，说明判断矩阵满足一致性要求。

　　同样的，计算得出W旅=(0.506，0.272，0.129，0.061，0.032)T即为旅游业各指标权重，n=5时，RI=1.12，计算得CR=0.066 9<0.1，满足一致性要求。

　　1.4 综合评价指数

　　根据前文得出的权重W民、W旅和标准化后的数据，对民航业系统和旅游业系统各自的综合发展水平进行测算，即用各指标乘相应权重后再相加，计算结果如表5所示。

　　2 耦合评价模型的构建

　　2.1 耦合度

　　对于耦合和耦合度的明确概念以及分析方法，生延超等[20]在文章中介绍，耦合是指2个或2个以上的系统或运动形式通过各种相互作用而彼此影响的现象，而耦合度就是描述系统或要素彼此相互作用影响的程度。可将民航业与旅游业作为2个相互耦合的系统，通过测度2个系统间的耦合协调度，来分析评价两者间的耦合协调发展状况。

　　对于上述提及的耦合协调度的计算，有不少学者借鉴物理学中的容量耦合概念及容量耦合系数模型，建立多个系统相互作用的耦合度模型。如王永明等[21]分析了西安旅游经济与交通发展耦合度，王毅等[22]分析了常熟市现代服务业与城市化协调关系，孙爱军等[23]研究了城市经济与用水技术效率耦合协调度。

　　首先，建立两者的耦合度模型，即为C={(φ1×φ2)/[(φ1+φ2)(φ1+φ2)]}1/2，C为上海民航业系统与旅游业系统的耦合度，φ1和φ2分别为民航业系统和旅游业系统2001—2017年的综合评价指数。计算可得2001—2017年上海民航业系统与旅游业系统的耦合度，如表6所示。

　　2.2 综合协调指数

　　为了更直观的反映民航业系统与旅游业系统的整体发展水平对协调度的贡献，在这里引入综合协调指数T，具體测算式为T=αφ1+βφ2，α、β为待定系数，φ1与φ2分别为上海民航业系统与旅游业系统的综合评价指数。根据民航业与旅游业对经济的贡献差异，将α、β分别赋值为0.4和0.6。由此，可得上海民航业系统与旅游业系统的综合协调指数T，具体如表7所示。

　　2.3 耦合协调度

　　虽然上述模型可以反映出民航业与旅游业发展的耦合程度，但是其中也存在着不足之处，即难以反映2个系统各自的发展水平，所得结论也可能与实际情况不相符。比如，当民航业和旅游业的发展水平均比较低时，利用该模型同样可以计算出系统协调度较高的结果，从而会得出与现实状况不符的误导性结果。耦合协调度模型的构建可以解决上述问题。

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文章名称： 上海民航业与旅游业发展协调性研究

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