基于灰色关联分析河南金融业和旅游业融合,该文是关于灰色论文范文，为你的论文写作提供相关论文资料参考。
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摘 要：随着信息时代的到来,河南旅游业和金融业相互渗透、相互影响,融合发展越来越深入.通过运用灰色关联性分析方法,对近8年来河南金融业和旅游业融合的关联性进行了分析,并从创新旅游金融衍生产品、扩大金融服务、扩大旅游企业融资渠道、开拓金融业和旅游业融合的新模式等方面提出提升河南金融业和旅游业融合度的对策.
关键词：金融业；旅游业；产业融合；灰色关联性
文章编号：1003-4625（2015）05-0066-04 中图分类号：F832.3 文献标识码：A
一、引言
产业融合起源于罗森伯格对美国机械工具业演化的研究,随着信息时代的到来,技术日新月异,原有的分工边界逐渐模糊,全球产业呈现一体化发展趋势.而我国已经成为世界出入境大国,伴随着我国旅游大众化、散客化和个性化的发展趋势,自驾车旅游、邮轮旅游、房车旅游、智慧旅游等旅游新业态不断涌现,旅游企业对创新融资方式,拓展融资渠道,以及旅游者对现代化的金融服务和支付方式的需求快速增长,从市场需求角度促进了金融业和旅游业实现资源共享,推进了我国金融业和旅游业的融合,有利于金融旅游的国际化发展.2012年七部委联合发布了《关于金融支持旅游业加快发展的若干意见》,对于改进和提升旅游业的金融服务,进一步促进旅游业发展起到指导作用.同时河南省委也提出,加快河南金融和旅游的融合发展,能够提升河南旅游产业的竞争力,能够拓宽金融市场、构建现代金融体系.旅游业和金融业相互渗透、相互影响,旅游业为金融业提供优质服务、拓展收入渠道提供了机遇；金融业为旅游业拓宽了融资渠道,提升消费能力,优化了旅游消费环境.
关于产业融合的研究最早出现在技术领域,如美国学者罗森伯格（Rosenberg）从技术角度把产业融合定义为不同产业在生产过程中逐渐依赖一种相同的生产技术从而使原先分立的产业变得紧密联系.国内学者厉无畏认为产业融合是一个动态发展过程,在高新技术及其产业的作用推动下,不同产业或同一产业内的不同产业互动融合发展,最终形成新的产业.目前国内外学者主要从产业融合的概念、发展动因、演进过程以及经济效应等方面进行了研究.褚霞在明确金融业和旅游业两大领域整合的模式和内容的基础上,认为从法律制度方面加以保障也非常必要.周志平从金融和文化旅游产业融合的角度,以张家界为例进行了分析.总体看,金融和旅游业在实践过程中实现了融合,但理论研究还很欠缺,尤其是在定量研究上还是一片“空白”,所以本文运用灰色关联性分析方法,对河南金融业和旅游业的融合关联性进行分析,进而针对其融合的关联程度提出河南金融业和旅游业融合对策.
二、河南金融业和旅游业融合的灰色关联性分析
灰色关联分析是一种多因素统计分析方法,它是根据相关因素之间发展趋势的相似或相异程度,来描述因素间关系的强弱、大小和次序的.如果二者在发展过程中的相对变化基本一致,则认为二者关联度大,反之,则认为二者关联度就小.由于金融业和旅游业的相互影响、相互关联具有随机性和不确定性,并且随着政策、经济等因素的变化,不同时期它们之间的关系是不断变化的,所以选取2006-2013年的数据,虽然不具有全面性,但是具有灰色性的特征,采取灰色关联分析方法很能说明河南金融业和旅游业融合程度问题.
(一)指标选择
1.样本选择
本次样本选择2006-2013年的统计数据,数据来源《河南统计年鉴》（2007-2014）、《中国旅游统计年鉴》（2007-2014）、《中国旅游统计年鉴（副本）》（2007-2014）.
2.指标选择
（1）金融业的指标.河南金融业选择法人单位数（Yl）和金融业固定资产投资（Y2）来衡量河南金融业发展规模情况,选择河南金融业增加值（Y3）来衡量金融业发展综合发展情况.
（2）旅游产业的指标.旅游产业选取旅游总收入（Xl）、旅游接待游客总人数（X2）、住宿和餐饮业固定资产投资（X3）、旅行社数量（X4）、星级饭店数量（X5）、 景区数量（X6）指标.其中旅游总收入包括国际外汇收入和国内旅游收入；旅游接待游客总人数包括入境游客总人数和国内游客总人数.
(二)河南金融业和旅游业灰色关联度分析步骤
1确定分析数列
运用灰色关联分析方法来分析河南金融业和旅游业融合的关联程度.第一步确定分析数列.设参考数列（又称母数列）为较数列（又称子序列）
2.对变量进行无量纲化
由于各因素列中的数据可能因量纲不同不便于比较或在比较时难以得到正确的结论,所以第二步进行变量的无量纲化.由于此次数列多数呈稳定增长趋势,本文采用初值化法,这样能使增长趋势更加明显,保证分析结果的可靠性.
初值化公式
3.求差序列、最大值和最小值
两序列变化的态势是表现在其对应点的间距上,如果各对应点间距均较小,则两序列变化态势的一致性强,否则一致性弱.
绝对值阵中最大数和最小数即为最大差和最小差
4.计算关联系数
p为分辨系数,用来削弱△（max）过大而使关联系数失真的影响.p一般在0和1之间取值,本文取值为0.5.
5.计算关联度
由分析结果可知,河南金融业和河南旅游业的关联程度为X1>X2>X6>X5>X4>X3.即河南旅游业中旅游总收入和旅游总人数和金融业的关联程度最高；其次是 景区数量、星级饭店数、旅行社数量；和河南金融业关联程度最小的就是住宿和餐饮业固定资产投资.
(三)结果分析
1.旅游总收入和游客总人数和金融业关联程度最高
从结果可以看出,随着河南旅游总收入和游客接待人数的增加,使得旅游业和金融业的融合需求越来越强烈.2013年河南旅游业总收入占GDP的12%,是河南的重要支柱产业,旅游接待收入是旅游业综合实力的体现,涉及“吃、住、行、游、购、娱”六个方面,它的发展离不开金融业对基础设施建设、旅游接待设施建设、购物环境的优化等方面的支持.2013年接待海内外游客4.1亿人次,同比增长13%,旅游接待人次也反映了对河南金融业的强烈需求,体现在旅游消费信贷、旅游保险产品的创新以及旅游支付方式的安全快捷等方面.
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