入境旅游供需系统耦合的主导因素分析

5.4.1　主导因素的确定依据

本书主要采用灰色关联分析 (Grey Relational Analysis，GRA)对入境旅游供需协调的主导因素进行分析。

5.4.1.1　灰色关联分析

灰色关联分析法是对一个系统的发展变化态势进行定量描述，并进行比较的方法。具体操作方法是先确定参考数据列，将其与比较数据列进行两两比较，根据其相似程度评判参考数据列与比较数据列之间的联系是否紧密。灰色关联分析法对样本容量要求不高，可以少到4个，不关注数据是否具有规律。

灰色关联分析法在社会科学、自然科学的各个领域得到了重视和广泛应用，尤其在社会经济领域取得较好的应用效果。

灰色关联分析主要是对灰色关联度的计算，灰色关联度包括多种计算方法，从现有的近3000篇文献 (以“灰色关联度”为关键词，在中国期刊网中进行检索，截至2015年12月，共有文献2923篇)看，使用邓氏关联度的占87%以上。本书主要采用较为成熟的邓氏关联度计算方法，揭示长三角旅游目的地入境旅游供需系统耦合的主导因素。

灰色关联分析的计算步骤如下:

(1)分析数列的确定

确定反映系统行为特征的参考数列和影响系统行为的比较数列。

设参考数列 (又称母序列)y={y(k)/k=1，2，…，n};比较数列(又称子序列)xi=　{xi(k)/k=1，2，…，n}，i=1，2，…，m。

(2)变量的无量纲化

对变量进行无量纲化处理是为了便于比较并得到正确的结论。进行灰色关联度分析时，先对数据做无量纲化处理以消除量纲的不同。

(3)计算关联系数

x0(k)与xi(k)的关联系数:

ρ为分辨系数，ρ越小，表示分辨力越大。当ρ≤0.5463时，分辨力最好，通常取ρ=0.5。

(4)计算关联度

将各时刻 (即曲线中的各点)的关联系数集中为一个值，即求其平均值，作为比较数列与参考数列间的关联度γi，公式如下:

(5)关联度排序

将关联度按大小排序，若γ1＜γ2，则参考数列y与比较数列x2更相似。

计算各类关联系数的平均值，平均值γi即为y(k)与xi(k)的关联度。

关联度γij的取值范围在0～1之间。γij趋近于1，说明xi(t)与yj(t)之间关联性大，两者的变化规律完全相同，单个指标间的耦合作用显著;反之亦然。其中，当0＜γij≤0.35时，为低关联，两系统指标间的耦合作用弱;当0.35＜γij≤0.65时，为中等关联，两系统指标间的耦合作用中等;当0.65＜γij≤0.85时，为较高关联，两指标的耦合作用较强;当0.85＜γij≤1时，为高关联，两指标的相对变化几乎一致，耦合作用极强。

5.4.1.2　聚类分析 (Cluster Analysis)

聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类源于数学、统计学、生物学、经济学等多个领域，聚类分析法是理想的多变量统计技术，主要有分层聚类法和迭代聚类分析法。本章借助SPSS19.0软件中的系统聚类(Hierarchical Cluster)功能对入境旅游供需系统耦合因素的关联度进行分类。

5.4.2　全要素耦合主导因素

全要素耦合主要以城市群和核心旅游目的地城市为代表。

5.4.2.1　城市群耦合主导因素

以旅游目的地供给系统指标、入境旅游需求系统和耦合协调度D值作为城市群入境旅游供需关联分析的指标体系，运用上面所介绍的研究方法和相关公式，计算得到了2001—2013年长三角城市群供需因素关联度矩阵。

入境旅游需求系统和城市供给系统与耦合协调度的关联度分别为0.8662和0.6928。入境旅游需求系统与耦合协调度的关联度达到高关联水平，城市群供给系统与耦合协调度达到较高关联水平，表明全要素耦合中入境旅游需求系统对供需系统的耦合协调度贡献率优于城市群供给系统。

(1)目的地供给系统

图5－28显示了2001—2013年城市群供给系统各目标层与耦合协调度间的关联度。交通、信息、旅游基础支持与耦合协调度间的关联性属于较高关联，旅游设施服务、旅游资源、环境与耦合协调度的关联性均属于中等关联，说明城市群供给分项与耦合协调度之间的关系较为密切。

图5－28　城市群供给目标层与耦合协调度D值关联度

各供给分项与耦合协调度的关联度按大小排序为:交通＞信息＞旅游基础支持＞旅游设施服务＞旅游资源＞环境。

交通作为实现旅游行为的前提条件，是影响城市群供需系统耦合协调的首要因素，其与耦合协调度的关联度为0.8103。信息与耦合协调度的关联度为0.8088，是影响城市群供需系统耦合协调的第二因素。旅游基础支持与耦合协调度的关联度为0.7306，是影响城市群供需系统耦合协调的第三因素。旅游设施服务作为旅游业发展的核心，其与耦合协调度的关联度达到0.6198，是影响城市群供需系统耦合协调的第四因素。旅游资源与耦合协调度的关联度达到0.5520，尽管旅游资源是刺激旅游者产生旅游行为的根本原因，但在城市群的旅游供需耦合中关联度并不高。这是因为城市群的旅游资源呈非均衡化分布，且等级、知名度具有空间集聚性，这使得旅游资源对耦合供需系统的贡献率还较低。环境与耦合协调度的关联度最低，为0.4760，是影响城市群供需系统耦合协调的第六因素。环境的关联度低也并不代表城市群的供给中环境要素不重要，实际上，环境对潜在旅游者或旅游者决策之前的影响作用较大。

将城市群供给系统的六分项与耦合协调度的关联度值用SPSS19.0软件的聚类分析法进行分析，可划分为三类，即城市供给耦合要素可划分为三类(图5－29)，即核心耦合因素——交通、信息和旅游基础支持;重要耦合因素——旅游设施服务和旅游资源;一般耦合因素——环境。

图5－29　城市群供给要素聚类图

良好的交通区位可以增强旅游景区 (点)的可进入性和吸引力，进而扩大旅游客源市场规模;信息要素的优劣则象征着旅游地对外宣传与促销程度的好坏;旅游基础支持要素的优劣情况代表地方所能提供的基础设施的完备程度。故交通、信息和旅游基础支持是影响城市群供需系统耦合协调的核心耦合因素。

旅游资源的知名度和丰富度是刺激旅游者产生旅游动机的根本原因;旅游设施服务要素的优劣情况表征城市的旅游业发展完善程度，直接影响着旅游者在旅游目的地的旅游行为及旅游体验。因此，旅游资源、旅游设施服务是影响城市群供需系统耦合协调的重要耦合因素。

环境虽然不是旅游的直接影响要素，却与旅游目的地密不可分。良好的环境可以增强旅游者的旅游体验和对旅游目的地的感知印象。环境是影响城市群供需系统耦合协调的一般耦合因素。

(2)入境旅游需求系统

图5－30显示了2001—2013年城市群入境旅游需求目标层与耦合协调度D的关联度，旅游动机、旅游目的地接待、旅游偏好、旅游意愿、客源国(地)HDI属于高关联，旅游消费水平属于中等关联，说明入境旅游需求各分项与耦合协调度之间的关系密切。

图5－30　城市群入境旅游需求与耦合协调度D值关联度

各需求分项与耦合协调度的关联度按大小排序为:旅游偏好＞客源国(地)HDI＞旅游目的地接待＞旅游动机＞旅游意愿＞旅游消费水平。旅游偏好与耦合协调度的关联度为0.9207，是影响城市群入境旅游需求系统耦合协调的首要因素。客源国 (地)HDI作为入境旅游需求国家 (地区)的综合发展指标，关联度为0.9190，属于高关联，是影响城市群入境旅游需求系统耦合协调的第二因素。旅游目的地接待作为现实的入境旅游需求体现，关联度为0.9140，是影响城市群入境旅游需求系统耦合协调的第三因素。旅游动机关联度为0.9158，是影响城市群入境旅游需求系统耦合协调的第四因素。旅游意愿的关联度为0.8855，是影响城市群入境旅游需求系统耦合协调的第五因素。旅游消费水平的关联度最低，为0.5023，属于中等关联，是城市群需求系统耦合协调的第六因素。

将城市群入境旅游需求系统的六分项与耦合协调度的关联度值用SPSS19.0软件的聚类分析法进行分析，可划分为两类，即入境旅游需求系统耦合要素可划分为两类 (图5－31)。核心耦合因素——目的地接待、旅游偏好、旅游意愿、旅游动机、客源国 (地)HDI;重要耦合因素——旅游消费水平。

图5－31　城市群入境旅游需求要素聚类图

目的地接待是旅游需求在旅游目的地的现实映射;旅游偏好体现旅游者对目的地旅游需求的偏好程度;旅游意愿反映的是旅游者对旅游目的地的重游意愿;客源国 (地)HDI是表征客源国 (地)的人文发展指数，包括健康、教育和收入，可以间接反映客源国 (地)居民的人文素质;旅游动机是旅游需求产生的先决条件。5个需求分项构成了入境旅游需求系统的核心耦合因素。

旅游消费水平反映的是客源国 (地)的旅游消费能力和消费习惯，是影响入境旅游需求系统的重要耦合因素。

5.4.2.2　核心旅游目的地城市

计算2001—2013年长三角核心旅游目的地城市供需因素关联度，得到了关联度矩阵。入境旅游需求系统和城市供给系统与耦合协调度的关联度值分别为0.8892和0.7813，入境旅游需求系统与耦合协调度的关联度达到高关联水平，城市供给系统与耦合协调度的关联度达到较高关联水平，表明全要素耦合中入境旅游需求系统和城市供给系统对供需系统的耦合协调度的贡献率同样重要。

(1)城市供给系统

图5－32显示了2001—2013年核心旅游目的地城市供给系统各目标层与耦合协调度间的关联度值。旅游基础支持、旅游吸引物与耦合协调度的关联性属于高关联，旅游设施服务与耦合协调度的关联性属于较高关联，环境、交通、信息均与耦合协调度的关联性属于中等关联，说明城市供给分项与耦合协调度之间的关系密切。

图5－32　核心旅游目的地城市供给目标层与耦合协调度D值关联度

各供给分项依关联值大小排序为:旅游基础支持＞旅游吸引物＞旅游设施服务＞交通＞信息＞环境。旅游基础支持与耦合协调度的关联度为0.9947，是影响上海供需系统耦合协调的首要因素。旅游吸引物与耦合协调度的关联度达到0.9872，说明旅游吸引物是刺激旅游者产生旅游动机的根本原因，也是影响上海市供需系统耦合协调的重要因素。旅游设施服务作为旅游业发展的核心，其与耦合协调度的关联度达到0.8216，故是影响上海市供需系统耦合协调的第三因素。交通作为实现旅游行为的媒介，其与耦合协调度的关联度为0.5799，故是影响上海市供需系统耦合协调的第四因素。信息与耦合协调度的关联度为0.5679，是影响上海市供需系统耦合协调的第五因素。环境与耦合协调度的关联度最低，为0.5051，是影响上海市供需系统耦合协调的第六因素。环境的关联度低并不代表城市的供给中环境要素不重要，实际上，环境对潜在旅游者或旅游者决策之前的影响作用较大，因本书主要针对现实旅游者 (即已到达旅游目的地的旅游者)进行研究，故关联度分析结果显示环境对供需耦合协调度的贡献率相对较低。

将城市供给系统的六分项与耦合协调度的关联度值用SPSS19.0软件的聚类分析法进行分析，可划分为三类，即城市供给耦合要素可划分为三类，如图5－33所示。

其中核心耦合因素为旅游吸引物和旅游基础支持;重要耦合因素为旅游设施服务;一般耦合因素为交通、环境和信息。

图5－33　核心旅游目的地城市供给要素聚类图

(2)入境旅游需求系统

图5－34显示2001—2013年旅游中心城市入境旅游需求目标层与耦合协调度D的关联度。旅游动机、旅游目的地接待、旅游偏好、旅游意愿、客源国 (地)HDI与耦合协调度的关联性属于高关联，旅游消费水平与耦合协调度的关联性属于中等关联，旅游消费水平与耦合协调度的关联性属于中等关联，说明入境旅游需求分项与耦合协调度之间的关系密切。各需求分项与耦合协调度的关联度按大小排序为:旅游目的地接待＞旅游意愿＞旅游偏好＞旅游动机＞客源国 (地)HDI＞旅游消费水平。

图5－34　核心旅游目的地城市入境旅游需求与耦合协调度D值关联度

从入境旅游需求分项与耦合协调度的关联性来看，旅游目的地接待与耦合协调度的关联度为0.9941，是影响核心旅游目的地城市入境旅游需求系统耦合协调的首要因素。旅游意愿与耦合协调度的关联度为0.9867，是影响核心旅游目的地城市入境旅游需求系统耦合协调的第二因素。旅游偏好与耦合协调度的关联度为0.9858，是影响核心旅游目的地城市入境旅游需求系统耦合协调的第三因素。旅游动机与耦合协调度的关联度为0.9001，是影响核心旅游目的地城市入境旅游需求系统耦合协调的第四因素。客源国 (地)HDI与耦合协调度的关联度为0.8716，属于高关联，是影响核心旅游目的地城市入境旅游需求系统耦合协调的第五因素。旅游消费水平与耦合协调度的关联度最低，为0.5155，属于中等关联，是影响核心旅游目的地城市需求系统耦合协调的第六因素。

将核心旅游目的地城市入境旅游需求系统的六分项与耦合协调度的关联度值用SPSS19.0软件的聚类分析法进行分析，可划分为三类，即入境旅游需求系统耦合要素可划分为三类，如图5－35所示。

核心旅游目的地城市的入境旅游需求系统耦合要素中，核心耦合因素为目的地接待、旅游偏好、旅游意愿;重要耦合因素为旅游动机和客源国(地)HDI;一般耦合因素为旅游消费水平。

图5－35　核心旅游目的地城市入境旅游需求要素聚类图

5.4.2.3　全要素耦合因素差异

上述分析是对城市群和核心旅游目的地城市供需系统要素与耦合协调度的关联性的总体分析，难以反映城市群与核心旅游目的地城市供需系统分项指标之间关联性的差异。因此，接下来将分析不同尺度旅游目的地供需系统分项指标与耦合协调度的关联度，以深入探寻全要素供需系统耦合主导要素存在的差异。

(1)供需因素的关联强度差异

表5－18显示了城市群、核心旅游目的地城市的入境旅游供需指标层与系统耦合协调度间的关联性。

入境旅游需求系统中，城市群与核心旅游目的地城市步调一致，表现为两者需求分项值的关联等级相一致，均显示出旅游动机、客源国 (地)HDI、旅游偏好、旅游意愿、目的地接待为高关联;旅游消费水平为中等关联。

目的地供给系统中，城市群与核心旅游目的地城市的差异突出。两者之间的差异主要表现在供给分项的关联强度差异较大。城市群的供给分项与耦合协调度的关联度值中没有出现达到高关联水平的值，仅有达到较高关联和中等关联水平的值;核心旅游目的地城市供给分项与耦合协调度的关联度值则出现达到高关联、较高关联、中等关联等水平的三类。

表5－18　全要素旅游供需耦合因素与D值关联度

具体指标上，除环境的关联强度在城市群和核心旅游目的地城市均属于中等关联外，其余指标差异均较大。旅游资源和旅游基础支持在城市群的耦合度值中为中等关联，而在核心旅游目的地城市中为高关联和较高关联，说明核心旅游目的地城市的旅游供给系统中旅游资源、旅游基础支持是非常重要的耦合条件;而对城市群来说，旅游资源却是非最重要的耦合因素。交通、信息在城市群的耦合度值中为较高关联水平，但在核心旅游目的地城市的耦合度值中为中等关联水平。

综合上述，入境旅游需求系统的耦合关联因素没有尺度上的差异，目的地供给系统的耦合关联因素却与尺度大小密切相关并极受其影响。

(2)供给因素的聚类差异

对城市群、核心旅游目的地城市的城市供给耦合因素与D值的关联度等级进行分类，结果如表5－19所示。

表5－19　全要素旅游目的地供给耦合因素聚类

城市群与核心旅游目的地城市之间的供给耦合因素具有显著差异。城市群的核心因素为交通、信息和旅游基础支持，旅游资源和旅游设施服务是重要因素，环境是一般耦合因素;核心旅游目的地城市的核心耦合因素为旅游资源和旅游基础支持，旅游设施服务是其重要耦合因素，交通、信息和环境是其一般耦合因素。

研究发现，旅游目的地的尺度差异决定了旅游供需系统耦合因素的差异。

5.4.3　非完全要素耦合主导因素

5.4.3.1　集散旅游目的地城市

以南京、苏州、杭州三城市供给系统指标、入境旅游需求系统和耦合协调度D值作为长三角旅游集散城市入境旅游供需关联分析的指标体系，运用上面所介绍的研究方法和相关公式，计算得到了2001—2013年旅游集散城市供需因素关联度矩阵。入境旅游需求系统和城市供给系统与耦合协调度的关联度均达到了较高关联，其关联度值分别为0.6405和0.8029，说明在旅游集散城市中城市供给系统对供需系统的耦合协调度贡献率更大。

(1)城市供给系统

图5－36显示了2001—2013年旅游集散城市供给系统各目标层与耦合协调度间的关联度值，交通、旅游基础支持、旅游吸引物、旅游设施服务、环境、信息与耦合协调度间的关联度属于较高关联，说明城市供给分项与耦合协调度之间的关系密切。

图5－36　集散旅游目的地城市供给目标层与耦合协调度D值关联度

各供给分项依关联度大小排序为:交通＞旅游基础支持＞环境＞旅游吸引物＞旅游设施服务＞信息。交通与耦合协调度间的关联度最高，为0.8453，是影响旅游集散城市供需系统耦合协调的首要因素;旅游基础支持与耦合协调度间的关联度为0.8353，是影响旅游集散城市供需系统耦合协调的第二因素;环境与耦合协调度间的关联度为0.7381，是影响旅游集散城市供需系统耦合协调的第三因素;旅游吸引物与耦合协调度间的关联度达到0.7049，是影响旅游集散城市供需系统耦合协调的第四因素;旅游设施服务作为旅游业发展的核心，其与耦合协调度间的关联度达到0.678，是影响旅游集散城市供需系统耦合协调的第五因素;信息与耦协调度间的关联度为0.6513，是影响旅游集散城市供需系统耦合协调的第六因素。

将旅游集散城市供给系统的六分项与耦合协调度的关联度值用SPSS19.0软件的聚类分析法进行分析，可划分出三类，即旅游集散供给耦合要素可划分为三类 (图5－37)，即核心耦合因素——交通和旅游基础支持;重要耦合因素——旅游吸引物、环境;一般耦合因素——旅游设施服务、信息。

图5－37　集散旅游目的地城市供给要素聚类图

交通和旅游基础支持是旅游集散地的核心耦合因素。对旅游集散城市来说，交通通达度、交通优势度是旅游集散城市最核心的功能，旅游基础支持同样是旅游集散地的重要发展支持，故交通与旅游基础支持构成了旅游集散地的核心耦合因素。

南京、苏州、杭州三城市作为长三角的旅游集散地，其旅游资源的知名度和丰富度本身较高，对旅游者的旅游吸引力也较大，同时，良好的环境也促使旅游者停留游览，增加旅游者良好的旅游体验，因此，旅游吸引物和环境构成旅游集散城市的重要耦合因素。

旅游设施服务和信息仅是旅游集散城市的一般耦合因素，主要是因为入境旅游者在旅游集散地停留时间相对较短，对旅游设施服务和信息的需求相对要小。当然这并不意味着两因素在系统中不重要，就目前3个城市的旅游集散功能而言，旅游设施服务与信息对旅游供需系统的耦合协调度仍然有一定的贡献率。

(2)入境旅游需求系统

图5－38显示了2001—2013年旅游集散城市入境旅游需求目标层与耦合协调度D的关联度。旅游集散城市主要选取了客源国 (地)旅游消费水平、旅游意愿、目的地接待3个指标层，从其与D值的关联度看，除目的地接待属于中等关联外，旅游意愿、客源国 (地)旅游消费水平属于高关联。各需求分项依关联度值大小排序为:旅游意愿＞客源国 (地)旅游消费水平＞旅游目的地接待。旅游意愿与D值的关联度为0.9744，是影响旅游集散城市入境旅游需求系统耦合协调的首位因素;旅游消费水平与D值的关联度其次，为0.926，是旅游集散城市需求系统耦合协调的第二因素;旅游目的地接待与D值的关联度最低，为0.6395，属于中等关联，是影响旅游集散城市入境旅游需求系统耦合协调的一般耦合因素。

综上，旅游集散城市的入境旅游需求系统中，旅游意愿和客源国 (地)旅游消费水平属于核心耦合因素，而旅游目的地接待属于一般耦合因素。这与旅游集散城市的首要功能相吻合。

图5－38　集散旅游目的地城市入境旅游需求与耦合协调度D值关联度

(3)集散旅游目的地城市耦合因素差异

上述分析是对旅游集散城市供需系统要素与耦合协调度的关联度的总体分析，难以反映南京、苏州、杭州3个城市个体供需系统分项指标关联度的时序性变化。故接下来将通过分析南京、苏州、杭州3个旅游集散城市供需系统分项指标与耦合协调度的关联度，深入探寻旅游集散城市个体供需系统耦合主导要素存在的差异。

表5－20显示了南京、苏州、杭州3个旅游集散城市的入境旅游供需指标层与系统耦合协调度间的关联系数。

南京入境旅游需求系统中客源国 (地)旅游消费水平、旅游意愿与耦合协调度的关联度较高，达到了高关联，目的地接待与耦合协调度的关联性为中等关联。入境旅游需求系统中按关联度值大小排序为:旅游意愿＞旅游消费水平＞目的地接待。城市供给系统中，旅游吸引物、环境与耦合协调度的关联性达到高关联，旅游基础支持、交通、信息、旅游设施服务与耦合协调度的关联性均为较高关联。依关联度大小排序为:旅游吸引物＞环境＞旅游基础支持＞交通＞信息＞旅游设施服务。南京的旅游供给系统中旅游设施服务、交通、信息与耦合协调度的关联度相对较低，有待进一步完善。

苏州入境旅游需求系统中旅游意愿、旅游消费水平、目的地接待与耦合协调度的关联度均很高，其中旅游意愿、旅游消费水平与耦合协调度的关联性达到了高关联，目的地接待与耦合协调度的关联性为较高关联。入境旅游需求系统中按关联度值大小排序为:旅游意愿＞旅游消费水平＞目的地接待。城市供给系统中，旅游吸引物、交通、信息、旅游基础支持与耦合协调度的关联性达到高关联，旅游设施服务和环境与耦合协调度的关联性为中等关联。依关联度大小排序为:旅游吸引物＞信息＞交通＞旅游基础支持＞旅游设施服务＞环境。苏州的供给系统中旅游设施服务、环境与耦合协调度的关联性较低，对供需系统协调的贡献率还不高，今后需加大旅游设施服务和环境的发展。

杭州入境旅游需求系统中旅游消费水平、旅游意愿、目的地接待与耦合协调度的关联度均很高，其中旅游意愿、旅游消费水平与耦合协调度的关联度达到了高关联，目的地接待为较高关联。入境旅游需求系统中按关联度值大小排序为:旅游消费水平＞旅游意愿＞目的地接待。城市供给系统中，旅游吸引物、交通、旅游基础支持与耦合协调度的关联度达到了高关联，旅游设施服务和环境与耦合协调度的关联度为较高关联，信息与耦合协调度的关联度为中等关联。依关联度大小排序为:旅游吸引物＞旅游基础支持＞交通＞旅游设施服务＞环境＞信息。信息对供需系统协调的贡献率相对较低。

表5－20　集散旅游目的地城市旅游供需耦合因素与D值关联度

(4)集散旅游目的地城市供给因素聚类分析

利用SPSS19.0软件的聚类分析法，将南京、苏州、杭州三城市的旅游供给耦合要素划分为三类，如表5－21所示。

表5－21　集散旅游目的地城市供给耦合因素聚类

南京的城市供给耦合因素聚类中，核心耦合因素为旅游基础支持、旅游吸引物和环境，重要因素为交通、信息，一般耦合因素为旅游设施服务。

苏州的城市供给耦合因素聚类中，仅划分出核心耦合因素和一般耦合因素两类，核心耦合因素为旅游吸引物、旅游基础支持、交通和信息，一般耦合因素为旅游设施服务和环境。

杭州的城市供给耦合因素聚类中，旅游吸引物、旅游基础支持为核心耦合因素，旅游设施服务、环境、交通为重要耦合因素，信息为一般耦合因素。

5.4.3.2　过境旅游目的地城市

以无锡、宁波两市供给系统、入境旅游需求系统和耦合协调度D值作为长三角过境旅游目的地城市入境旅游供需关联分析的指标体系，运用上面所介绍的研究方法和相关公式，计算得到了2001—2013年旅游过境城市供需因素关联度矩阵。入境旅游需求系统和城市供给系统与耦合协调度的关联度均达到了较高关联水平，其关联度值分别为0.9382和0.6205，说明在旅游集散城市中入境旅游需求系统对供需系统的耦合协调度贡献率更大。

(1)城市供给系统

图5－39显示了2001—2013年过境旅游目的地城市供给系统各目标层与耦合协调度间的关联度。交通与耦合协调度的关联度达0.9572，属于高关联;旅游基础支持、旅游设施服务与耦合协调度的关联度分别为0.7594和0.7599，属于较高关联;旅游吸引物与耦合协调度的关联度为0.6159，属于中等关联。各供给分项依关联度值大小排序为:交通＞旅游设施服务＞旅游基础支持＞旅游吸引物。

图5－39　过境旅游目的地城市供给目标层与耦合协调度D值关联度

对于过境旅游目的地城市来说，交通是影响旅游过境城市供需系统耦合协调的首要因素，也是影响旅游过境城市供需系统耦合协调的核心耦合因素;旅游设施服务则是影响旅游过境城市供需系统耦合协调的第二因素;旅游基础支持是影响旅游过境城市供需系统耦合协调的第三因素;旅游吸引物是影响旅游集散城市供需系统耦合协调的第四因素。

依据城市供给系统目标层各项与D值的关联等级，可将旅游过境城市的供给耦合因素分为三类:交通是旅游过境城市供需系统中的核心耦合因素;旅游基础支持和旅游设施服务是旅游过境城市供需系统中的重要耦合因素;旅游吸引物是旅游过境城市供需系统中的一般耦合因素。

(2)入境旅游需求系统

图5－40显示了2001—2013年旅游过境城市入境旅游需求目标层与耦合协调度D的关联度。

图5－40　过境旅游目的地城市供给目标层与耦合协调度D值关联度

旅游过境城市主要选取了客源国 (地)旅游消费水平、旅游意愿、目的地接待3个指标层，旅游消费水平与D值的关联度属于较高关联，目的地接待、旅游意愿与D值的关联度均属于高关联。各需求分项依关联度值大小排序为:旅游意愿＞旅游目的地接待＞旅游消费水平。旅游意愿与D值的关联度为0.9783，是影响旅游过境城市入境旅游需求系统耦合协调的首位因素;旅游目的地接待与D值的关联度其次，为0.9744，是旅游过境城市需求系统耦合协调的第二因素;客源国 (地)旅游消费水平与D值的关联度最低，为0.6709，属于较高关联。

综上，旅游过境城市的入境旅游需求系统中，旅游意愿和旅游目的地接待属于核心耦合因素，而客源国 (地)旅游消费水平属于重要耦合因素。

(3)过境旅游目的地城市耦合因素差异

上述分析是对旅游过境城市供需系统要素与耦合协调度的关联度的总体分析，难以反映无锡和宁波两市个体供需系统分项指标关联度的时序性变化，故接下来将通过分析无锡和宁波旅游过境城市供需系统分项指标与耦合协调度的关联度，深入探寻旅游过境城市个体供需系统耦合主导要素存在的差异。

表5－22显示了无锡、宁波两个过境旅游目的地城市的入境旅游供需指标层与系统耦合协调度值间的关联系数。

表5－22　过境旅游目的地城市旅游供需耦合因素与D值关联度

无锡入境旅游需求系统中目的地接待、旅游意愿与D值的关联度较高，达到了高关联，客源国 (地)旅游消费水平与D值的关联性为较高关联。入境旅游需求系统中按关联度值大小排序为:目的地接待＞旅游意愿＞客源国(地)旅游消费水平。城市供给系统中，交通与D值的关联性达到高关联，旅游吸引物、旅游基础支持、旅游设施服务与D值的关联性均为较高关联。依关联度大小排序为:交通＞旅游设施服务＞旅游基础支持＞旅游吸引物。无锡的供给系统中旅游吸引物、旅游基础支持与D值的关联度相对薄弱，有待进一步完善。

宁波入境旅游需求系统中旅游意愿、客源国 (地)旅游消费水平与D值的关联度较高，达到了高关联，目的地接待与D值的关联性为较高关联。入境旅游需求系统中按关联度值大小排序为:旅游意愿＞客源国 (地)旅游消费水平＞目的地接待。城市供给系统中，旅游吸引物、旅游设施服务、旅游基础支持与D值的关联度达到了高关联，交通与D值的关联度最低，为中等关联。供给分项依关联度大小排序为:旅游吸引物＞旅游设施服务＞旅游基础支持＞交通。

(4)过境旅游目的地城市供给耦合因素分类

将无锡、宁波两市的城市供给耦合因素与D值的关联度等级进行分类，结果如表5－23所示。

表5－23　过境旅游目的地城市供给耦合因素聚类

无锡的城市供给耦合因素中，核心耦合因素为交通，重要耦合因素为旅游基础支持、旅游吸引物和旅游设施服务。

宁波的城市供给耦合因素中，核心耦合因素为旅游吸引物、旅游设施服务、旅游基础支持，一般耦合因素为交通。