基于灰色理论的中国在线旅游市场规模预测与分析

文/王艺 姚正海

【摘要】本文基于灰色理论，构建了中国在线旅游市场规模的灰色GM （1，1） 预测模型，根据2011～2014 年中国在线旅游市场相关数据，应用灰色关联度分析法对在线旅游市场规模的影响因素进行了探讨。结果表明，2015 年我国在线旅游市场规模预计可达3551.66 亿元；关联度最高的细分市场为在线交通预订市场；手机网民规模与在线旅游市场规模关系密切，移动互联网将成为在线旅游市场发展的强刺激因素。

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关键词 灰色理论；在线旅游；关联度分析

【作者简介】王艺，江苏师范大学商学院硕士研究生，研究方向：财务与会计管理、管理经济学；姚正海，江苏师范大学商学院教授，研究方向：管理经济学、财务分析与评价。

一、引言

随着我国经济社会的发展和国民生活水平的提高，旅游消费在国民消费总额中的占比不断扩大，逐渐成为人们普遍关注的热点消费。网民是公认消费能力最强的人群，随着互联网的普及与发展，网民的休闲旅游消费需求迅速扩大，消费潜力正在逐步“变现”。截至2014年12月，使用过在线旅游产品或服务的网民规模已经达到2.2亿，较2013年增长了22.7%。但是与商务类应用相比，在线旅游市场规模增长相对较慢。因此，对我国在线旅游市场规模进行预测和分析，不仅能给在线旅游服务提供商开拓消费市场提供科学可靠的决策依据，而且可以为政府制定在线旅游市场规范提供量化依据。本文依据灰色理论，以2011年以来中国在线旅游市场数据为基础，构建了中国在线旅游市场规模的灰色GM（1，1） 预测模型，并应用关联度分析进一步从宏观环境和微观细分市场两个层面对在线旅游市场规模的影响因素进行了探讨。

二、灰色理论及GM （1，1） 预测模型概述

灰色理论是以“部分信息已知、部分信息未知”的“小样本”“贫信息”不确定系统为研究对象，通过对已知信息的生成、开发，提取有价值的信息，实现对系统运行行为、演化规律的正确描述和有效监控。与其他研究方法相比，灰色理论预测模型对实验观测数据的要求和限制条件较少，预测精度高，误差小，因而得到了广泛的应用和发展。灰色预测模型又称GM（1，1） 模型，具体形式为：

这是一个单变量相对时间k 的一阶微分方程，其中x(0)(k) 是灰导数， α 是发展系数， z(1)(k) 是白化背景值， u 是灰作用量。

在线旅游是一种新兴的服务模式，是对传统旅游业的拓展和延伸，近几年才在国内兴起，市场相对还不成熟，统计数据较为稀少，所以传统的回归分析方法很难进行有效的预测。而灰色系统着重研究传统数学所不能解决的“小样本、贫信息不确定”问题，其特点就是“少数据建模”。因此，在线旅游市场规模预测非常适合采用灰色预测模型。

三、基于GM （1，1） 模型的中国在线旅游市场规模的预测

从我国GDP 和旅游产业收入增长指数来看，2011 年是增长的转折点，2011 年前旅游产业的CAGR1低于国内GDP的CAGR，旅游产业增长主要由GDP增长推动；2011年后，旅游产业CAGR达到14.5%，高于GDP的复合增长率8.9%，旅游产业收入推动了GDP的增长（表1）。因此，本文基于GM（1，1） 模型，以2011～2014年的数据为基础，对未来中国在线旅游市场的规模进行预测。

（一） 中国在线旅游市场规模GM （1，1） 预测模型构建过程

第一步，对历年我国在线旅游市场规模原始数据序列进行一阶累加处理：

X(0) =（ X(0)(1),X(0)(2),X(0)(3),X(0)(4) ） 对应的1-AGO序列为：

求导还原得GM（1，1） 灰色预测模型为：

第三步，将t =1，2，3代入还原后的模型计算X(1) 。通过X(0)(i + 1) = X(1)(i + 1) - X(1)(i) 将预测值还原。第四步，残差检验。

第五部，进行预测分析。

（二） 基于GM （1，1） 模型的中国在线旅游市场规模预测

根据表1中的数据，记原始序列为：

最后进行预测，基于白化响应式为：

将k = 5,6,7,8 代入白化响应式，同理可得2016年、2017年、2018年的预测值（表4）。

四、基于灰色关联度的中国在线旅游市场影响因素分析

根据上述预测模型的预测可知，2015年我国在线旅游市场规模可达3551.66亿元，这与权威预测机构Analysys易观智库的预测值3523.8亿元基本一致，说明此预测模型具有相当高的可信度。据此推测，到2017年我国在线旅游市场交易规模可突破5000亿元，年复合增长率接近30%，市场潜力巨大。那么是什么因素推动在线旅游如此快速的发展呢？本文将以2011～2014年我国在线旅游市场规模的相关数据（表5） 为基础，运用灰色关联分析方法对在线旅游市场交易规模与其他各影响因素之间的关联程度进行分析。

具体分析步骤如下：

第一，建立系统特征序列和相关因素序列。

系统特征序列为： X1 =(x1(1),x1(2),x1(3),x1(4))

相关因素序列为： Xi =(xi(1),xi(2),xi(3),xi(4)) ，其中， i =2，3，4，……

其中，选取在线旅游市场规模为系统特征序列X1 =(1297.1，1703.7,2180.3,2798.2) ， 其余均为相关因素序列， X2 为旅游业总收入， X3 为人均GDP， X4 为网民规模，以此类推到X9为在线度假旅游市场规模。

X2 = （2.25，2.59，2.95，3.25）

X3 = （36198，38459，41908，46531）

X4 = （51310，56400，61758，64875）

… … … … …

X9 = （127.1，177.2，244.2，332.6）

第二，对原始数据进行初值化，使不同单位的序列进行无量纲化。

令Xi´ = Xi /xi(1) =(xi´(1),xi´(2),....,xi´(n)) ， 其中i =1，2，3，4，…，9

计算得到初值化后的序列矩阵：

1.与在线旅游市场规模关系最为密切的是在线交通预定市场，在线住宿预订市场/在线度假旅游市场次之。虽然目前在线交通预订是在线旅游市场营业收入最高的业务版块，但由于交通预订市场发展得已较为成熟，预计未来交易规模的增长幅度有限，在整体在线旅游市场中的比重将呈现缓慢下降趋势。而在线度假旅游市场尽管暂时所占比重最小，但近几年来增长最快，预计将成为在线旅游市场快速发展的最强的驱动因素。

2.在所有宏观影响因素中，手机网民规模与在线旅游市场规模的关联度最高，这是因为近年来旅游业在科技助力下加速向智慧旅游转型、升级，旅游服务能力明显提升，管理能力持续增强。同时，移动互联网的普及使得用户可以随时随地通过移动客户端使用在线旅游服务，实时满足消费者在“旅行中”对在线旅游服务的需求，极大地拓展了在线旅游市场空间。

3.人均GDP对在线旅游市场规模的影响程度紧随手机规模，这说明在线旅游市场的交易规模与经济发展关系密切，国民收入的增长始终是在线旅游产业发展的重要刺激因素。

五、结束语

本文基于灰色理论对2015～2018年我国在线旅游市场规模进行了预测，并且进一步对在线旅游市场交易规模的影响因素进行了探讨。预测结果表明，2015年我国在线旅游市场规模可达3551.66亿元，到2017年，在线旅游市场交易规模预计将超过5500亿元，产业发展将逐步进入成熟期，年复合增长率接近30%，市场潜力非常巨大。同时，通过关联分析可得到以下两大预测结论。

1.与在线旅游市场规模关系最为密切的是在线交通预定市场，在线住宿预订市场、在线度假旅游市场次之。但在线交通预订市场较为成熟，发展空间有限。近年来，原本市场份额最小的度假旅游市场增长迅速，预计未来具有较大的发展潜力和上升空间。

2.手机用户规模与在线旅游市场的关联度高达0.99，说明随着移动互联网应用的发展、安全和技术问题的完善以及旅行预定服务商在移动互联网市场上的应用拓展，移动端对我国在线旅游市场整体交易规模的贡献率逐渐提高，成为在线旅游市场发展的强刺激因素。

注释

1.CAGR 是Compound Annual Growth Rate 的缩写，意思是复合年均增长率。复合年均增长率是指：一项投资在特定时期内的年度增长率。其计算方法为总增长率百分比的n 方根，n 相等于有关时期内的年数。

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（责任编辑：夏明芳）