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1、上海世博会对周边城市旅游业的影响摘 要本文考虑了三个问题：世博会开园期间的旅游人数规律、世博会结束之后其影响力与时间的关系及世博会影响力与地域半径之间的关系。利用经济活动中的创新扩散模型研究世博会开园期间旅游人数规律，并对未来一个多月中世博会游园人数作出了预测。对于后世博时期上海及周边城市旅游业情况采用修正模型预测。参考了昆明世博会及北京奥运会这类大型会展及活动结束后的影响规律， 分析了上海世博会的影响力随时间的变化规律，给出了后世博时期上海及周边城市旅游人数的预测估计，此方法可以应用到所有类似事件后续效应的定量分析中。研究了事件的影响力与受影响地之间距离等因素之间的关系，得到了一个拟合函数。
2、另外，采用了本底趋势线模型估计某地区旅游人数，由于该模型能消除突发事件的影响，用其估计数据作为增长率的计算基础，得到的结论更符合实际。关键词：世博会，创新扩散模型，后世博时期，本底趋势线我们主要抽取上海、常州、南京三个城市在世博会举办前与举办中旅游业的相关数据进行建模，探讨世博会对周边城市的影响，考虑影响力与地域的关联，同时对后世博时代旅游业的发展进行预测。旅游业对影响除了平稳对发展外，突发事件对影响也是十分巨大的。非典时期与SARS病毒流行期间对旅游业的打击与奥运会对旅游业的推动都是总所周知的。因此考虑旅游业对发展变化需要两方面对数据。本底趋势线1，2是旅游业研究中消除突发事件影响的常用方法
3、，我们将用其对三城市的旅游业发展进行预测，同时用创新扩散模型3研究世博会对旅游业的影响，两者的叠加就是城市旅游业的实际效果。文章分三部分。第一部分，用创新扩散模型对世博会开园期间的旅游行为进行计算和估计，第二部分，主要对后世博时代的旅游业进行预测，关键之处是推出动态影响力，我们认为，任何大型会展，其增值部分虽然总量是增加的，但是影响是衰减的，只有动态影响力才较好地反映这一事实。第三部分，世博会的影响力必将与地域即城市的距离有关，通过以上城市数据的研究，将给出世博会按距离衰减的规律。一、 世博会后期旅游人数的预测对旅游人数对分布的讨论可以借鉴经济活动中的创新扩散模型。 （1.1）其中，N(t)是
4、t时刻的 参观人数，m是市场的最大潜力。p,q分别是外部影响系数和内部影响系数。第一项的实际意义是：受旅游产品本身品质、宣传等影响而决定参与活动的人数，这部分人不受其他人的影响，即他们本来就决定要参与活动（有主见消费者），称为创新人数。第二项表示受已参与者影响而决定参加消费的人数（潜在消费者），q是相互影响因子。对于不同的产品，两部分的比例是不一样的，有些产品推出之初，第二项可以忽略不计，这也是模型称为“创新扩散模型”的由来。但是对旅游产品，显然两部分对影响都不可忽视。创新扩散模型有几个重要假设，这里不一一列出，其中最主要的涉及产品稳定性。显然，在世博园开园期间，产品的稳定性是可以保证的。该模
5、型两个参数需要由统计数据支持。我们可以通过反演确定。首先，把方程差分为 （1.2）由此逐步计算p,q. 事实上，方程（1.2）是p,q的一个超定线性方程，记方程组的系数矩阵 ，根据最小二乘公式，方程（1.2）解出 . （1.3）比如，根据世博会官网发布的游客日流量数据，以及官方期望的流量总数，可以选择81万人为m值计算。由于本模型适用于稳定的形式，因此，我们选取游客流量相对稳定的两个时间段来计算p,q值，并用此值对后期人数估计。资料1.1：5月份下旬游园人数为日期5.215.225.235.245.255.265.275.285.295.30人数32.8536.1231.1431.434.42
6、35.2637.738.1250.536.82资料1.2：6月份下旬游园人数为日期6.216.226.236.246.256.266.276.286.296.30人数41.5140.9840.4144.7148.0955.3548.6845.8345.2642.74其折线图为据此分别计算得到：用5月下旬数据求出的创新系数与内部影响系数是P=0.0039, q=0.0261用6月下旬数据求出的创新系数与内部影响系数是P=0.005, q= 0.0367比值p/q分别为15,13.6,基本稳定。另一方面，模型（1.1）可以直接求解。为此，先解出元二次方程 （1.4）的两个根是 则方程（1.1）可以
7、分离变量 （1.5） 解出：当N(t)在之间时， ， （1.6）而当N(t)在之外时， （1.7）其中，=N(0)是初始值。在游客人数稳定（随机波动不计）情况下，对于不同的时间t,得到世博园游园人数估计。其结果为表1.1：世博后期游客累计人数估计时间9月20日9月30日10月10日10月20日10月30日人数(万人)5616.76086.76488.96822.97093.4二、 后世博时期周边城市旅游人数估计世博会闭幕后，其影响力仍在，但毕竟硬件已经不全，与开园期间相比，主要是品牌效应的影响了，主要体现在，系数p, q都要大幅下降，且呈衰减之势，由于这一部分尚无数据，因此我们主要借助大型会展
8、举办成功之后对影响力衰减的方式类比，中国大型会展举办成功对当属昆明世博会与北京奥运会，下面对此数据考虑。由于世博园会展已经结束，模型（1.1）右边两项的影响已经有所变化。首先，不再有接待能力上的限制，第一项的创新人数用代替，第二项的影响主要是已去过世博的人数，所以模型改为 （2.1）其中，是全国人口基数，可以用本底趋势线方法求出，是截止到世博园闭园参观过的总人数，已经在第一部分求出。资料2.1：常州市2001-2010旅游信息数据（资料来自“常州统计信息网）年份200220032004200520062007接待海外旅游者8.111.114318.221.925.8同比增长70.936.729
9、.427.120.117.9接待国内旅游者680.2817.110411282.8150201747同比增长34.920.127.423.317.116.3年份200820092010（16月）仅6月接待海外旅游者29.430.6同比增长14.26.5接待国内旅游者20372342.81353.23.8同比增长16.61516.322.6资料2.2：南京市2001-2009旅游信息数据（资料来自“南京统计局”）年份2003200420052006200720082009接待海外旅游者51.517287.6100.9116.1119.52113.45同比增长-8.239.721.815.215.
10、12.9-5.1接待国内旅游者22062800322038004489.049705519.91同比增长6.326.91518.018.110.711.1表2.1两城市旅游人口基数（本底趋势线方法求出）城市2011年2012年2013年2014年2015年常州2784530269326933511737541南京6945.0 7529.3 8113.5 8697.8 9282.1 注：虽然是t的函数，但是是预先求出的。值得关注的是，是时间t的衰减函数，因此，模型（2.1）不能直接积分得出，下面对任务就是确定它们。先把此模型应用到昆明世博会与北京奥运会上。资料2.3 昆明世博会前后该城市年接待旅
11、游人数（万人）（2003“昆明统计年鉴）时间1999200020012002人数1204.921158.021956.082005.97资料2.4 全国历年旅游人数统计（1994-2007） 单位：百万人次年份1994199519961997199819992000旅游人数524629640644695719744城镇居民205246256259250284329农村居民319383383385445435415年份2001200220032004200520062007旅游人数7848788701102121213941610城镇居民375385351459496576612农村居民4094
12、93519643716818998（数据来源：中国统计年鉴）把模型进行差分为 （2.2）具体计算：=1000万，是昆明世博会举办期间游园人数，是会展后第t 年的旅游人数，是昆明世博会举办当年全国旅游人数。就用代替。这样求出q(1). 再回到（2.2）计算. 这一步很重要，是对对修正。类似地，计算q(2). 此计算中，昆明世博会举办一年后全国旅游人数，就用修正后对数据，如此下去。= q(1)修正q(2)其中数据是t时刻的旅游人数，如前定义。(0)= =0.014，求出q（0）=-0.884，再代入（2.2），求出修正(0)=0.014表2.3 昆明世博会前后该城市年接待旅游人数分析会展当期会展后一年会展后第二年会展后第三年修正(0)=0.014修正(1)=0.01402修正(2)=0.01378修正(3)q(0)=-0.884q(1)=-0.0017q（2）=-0.0047q（3）注意到衰减，可以拟合得到 q(t)= (t)=0.014这就是影响力的衰减关系。把得到对结果代入模型（2.1），计算出三个城市在世博会后旅游人数对估计。根据国家统计局统计公报，2009年全国旅游人数达19亿，以此作为考虑基础，忽略无穷小项，得到近似公式 （2.3）其中常州地区2811.万人，南京地区6348万人。后世博时期旅游人数的衰减估计是表2.4 世博会之后两个城市旅游人数估计（
