3.3 我国在线旅游发展影响因素的灰色关联度分析。
灰色系统是指信息不完全系统，包括系统因素不完全明确、因素关系不完全清楚、结构不完全知道。灰色系统理论认为尽管系统行为是朦胧的，数据是杂乱无章的，但是其背后必然隐藏着某种规律，灰色系统分析就是要开拓、发现、寻找其内在规律。在线旅游的环境系统，是一个围绕"互联网旅游经济"因素形成的复杂系统，在这个系统中，包含了互联网、旅游市场、旅游企业、旅游产品及服务等因素，构成了一个典型的灰色系统。
然而，这个系统中，由于不同的环境因素统计口径和评价方式不同，因此很难直接采用数学模型进行定量分析，而通过灰色关联度分析法，可以定量评价在线旅游环境系统中已知的各影响因素，从而确定各影响因素对于在线旅游业的影响程度，为在线旅游业影响因素分析提供一种切实可行的定量评估方法[33].
3.3.1 指标确定与处理。
分析一个行业的发展情况，可以通过这个行业的成交规模来体现[34].艾瑞咨询官网数据显示，2014 年我国在线旅游的总成交规模为 3077.9 亿元，同比去年增加了 38.9%.
本文以代表在线旅游业发展的在线旅游交易规模作为参考数列，相关影响因素作为比较序列。假定旅游资源及历史文化不变，依据 PEST 模型分析，从经济、科技、旅游服务、交通、环境等五个维度，确定了影响在线旅游业发展的关键因素，同时遵循科学性、可操作性等原则，提取出了 12 个具体指标。
指标选取完毕后，截取对比了这 12 个指标自 2008-2014 年间 7年的数据（如表 1 所示），其中表 1 数据均来自国家统计局官网。由上表数据可以发现，参考数列与比较数列数据间统计口径不同，为了方便研究，接下来的分析中将对所有数据进行均一化处理。
3.3.2 灰色关联度计算。
通过上述指标选取及相关数据处理之后，确定了 1 个因变量（参考数列）和 12 个自变量（比较数列），设 Y0因变量，Yi（i=1,2,3…k）则为自变量数据，矩阵构成如下所示：
3.3.3 灰色关联度分析。
根据表 4 数据可以知道，按影响程度排序，影响我国在线旅游交易规模的因素依次为：与影响因素间的灰色关联度，由大到小排序依次为：移动互联网用户规模、R&D 经费总支出、住宿和餐饮业固定资产投资额、第三产业就业人口、住宿和餐饮业法人企业数、国内旅游总花费、客运量、城市生活垃圾无害化处理率，按照影响程度排序依次为：科技、旅游服务、经济、交通、环境质量。
代表科技因素之一的移动互联网用户规模，关联度值为 0.7429,占据影响因素第一位。
这表明我国在线旅游业的发展与移动互联网用户规模增长的关联度最大，从而揭示了我国在线旅游业受到移动互联网科技进步与发展的影响最大。自 2010 年在线旅游业开始布局移动端，短短几年时间，移动端市场已经实现了突飞猛进的增长，无论是在线渗透率还是移动端覆盖用户数，移动互联网已经成为在线旅游业高速发展的重要驱动因素。
代表旅游服务因素之一的住宿和固定资产投资额，关联度值为 0.7166,位列第三，而同样代表旅游服务因素的第三产业就业人口数、住宿和餐饮业法人数紧随其后，促使旅游服务因素成为仅次于科技因素的第二大影响因素。在当前产业融合过程中，从旅游的目的地来看，现阶段大多数周边游与国内游，通过拆细元素（餐饮、酒店、门票、交通、机票）等实现标准化，住宿和餐饮业发展的快速增长，旅游服务设施的进一步完善与优化，同时在互联网环境的融合与推动下，信息高度透明、网上预订的价格优势与便捷性，促使在线旅游业得到极大的发展，在这个领域中，在线旅游的服务商们通常以拥有大量流量资源及高效快速的响应能力取胜。
代表经济因素的国内旅游总花费以 0.6989 的关联度，居第六位，使得经济因素在我国在线旅游业发展的影响因素中占第三重要地位。表 2 数据显示，2008 年国内旅游的总花费只有 8749.3 亿元，而到 2014 年时，这一数值已经达到 30311.9 亿元，其年均增长率高达23.01%.国内旅游总花费可以间接反映居民的物质生活水平情况，反映居民在旅游方面的实际消费水平。随着国内生产总值的持续增加，我国居民收入持续增长，人们只有具备一定的经济条件才会出现旅游动机，在消费升级以及消费概念不断转变的趋势下，我国在线旅游业增长迅速，促使休闲度假游、出境游等市场进一步细分，在线旅游与移动旅游成为当前主流搜索、预订及分享渠道[7].或许该估算方法并不是非常准确，但是可以大致推测出我国在线旅游业发展与经济因素间存在正相关关系。
最后，交通因素和环境质量因素，以 0.6948 和 0.6835 的关联度，位列第七和第八，分别占据我国在线旅游业影响因素的第四位和第五位，在这两类影响因素中，交通设施的发展完善，客运量及旅客周转量的稳步增长以及环境质量的不断改善，均与在线旅游发展存在正向相关关系。
3.4 本章小结。
本章分析了在线旅游业的基本情况以及市场结构，并通过 PEST 模型详细分析了在线旅游业的外部环境。同时利用灰色关联度模型，以我国在线旅游交易规模，作为反映我国在线旅游业发展的参考数列，并依据 PEST 分析，选取了与在线旅游发展最为密切的 12 个影响因素，作为比较序列，从国家统计局官网上截取了 2008 年至 2014 年间的共 7 年的时间序列数据，并通过灰色关联分析法，对着 12 个主导影响因素进行定量评估与分析，在分析中得出，影响我国在线旅游业发展的最重要因素是科技因素，其次为旅游服务因素和经济因素，交通因素和环境质量因素再次之。
