全国建模比赛一等奖2010年上海世博会影响力的定量评价

1、2010年上海世博会影响力的定量评估摘要本文从四个角度对2010年上海世博会的影响力进行了评估。第一，从纵向考虑，通过最近四届世博会与上海世博会在参观国家和组织数目、参观人数、场馆数目、持续时间、活动常数等指标上的比较，定义“直接影响力”的概念，采用因子分析法，得出这四届世博会直接影响力的排名：上海世博会爱知世博会汉诺威世博会萨拉戈萨世博会第二，选取上海世博会对上海市旅游业的短期影响这一侧面，用世博举办前的指标数据进行自回归将世博对上海旅游业的影响从实际数据中剥离，建立旅游本底趋势线模型，用本底值与实际值的差值作为世博的影响值，估算出世博会对上海旅游业从2003年到2012年的时间区间内的贡献

2、率和影响率。2010年世博会对上海旅游业各指标贡献率和影响率旅游人数旅游收入GDP旅游收入占GDP比重贝献率20.44%30.53%1.20%35.32%影响率15.69%22.62%1.12%27.47%第三，通过对比其它大型国际盛会对其本地旅游业贡献效率，分析上海世博会对旅游业的影响力。建立数据包络分析评估模型，选取投入、主场馆占地面积、入境旅游人数增长百分比和旅游收入增长百分比四个指标得出其技术效率值为0.2911和规模效率值0.2919。第四，由于世博会的长期效益受时间影响，故建立影响力关于时间的影响力降温模型，并通过对比其它顶级盛事，用积分模型反映出上海世博会未来一段时间内的综合影响

3、力。关键词：世博会，影响力，本底趋势线模型，数据包络分析1 .问题重述2010年上海世博会是首次在中国举办的世界博览会。从1851年伦敦的万国工业博览会”开始，世博会正日益成为各国人民交流历史文化、展示科技成果、体现合作精神、展望未来发展等的重要舞台。请选择感兴趣的某个侧面，建立数学模型，利用互联网数据，定量评估2010年上海世博会的影响力。2 .模型假设和符号说明2.1 模型假设1）假设所查数据真实可靠；2）假设忽略短期内各国货币的购买力随时间的变化；3）假设预计有7000万左右游客参观上海世博会这一数据准确;4）忽略各国之间消费水平的差异2.2 符号说明t:年份；M:旅游人数；S:旅游外汇

4、收入；G:国民生产总值；B：旅游收入占国民生产总值的比重；L（t）:影响力降温特性曲线；f（t上温度下降函数；v:降温速度；%：最小温度；R：上海世博会在未来一段时间内的综合影响力U：CCR1型效率值；入：CCR1型中各决策单元权重；i:输入指标；r:输出指标；j:决策单元；0一S:输入指标松弛变重；S0+：输出指标松弛变量；1.3.1.1 .问题分析本题要求对2010上海世博会的影响力作出定量评估，要求看似简单，但较为开放，发散性比较大，容易展开但也难以下手。并且影响力本身是一个抽象概念，要对其进行定量评估，必定要选取能够体现其影响力的某个或几个方面，查询相应指标，才能对其做出定量客观的评价

5、。世博会和奥运会、世界杯一起并称全球三大顶级盛事，其影响力是不言而喻的，因此选取的比较对象必须具备可比性。首先可以想到的是本届世博会同往届世博会的对比，考虑到时间跨度越大，经济、通信、交通等条件的差异就越大，所以尽量选择近几年举办的世博会和上海世博会进行比较，可以从参展的国家和组织、游客人数、场馆规模等指标出发进行对比，评价上海世博会在世界范围内的一个影响力。其次可以考虑选取一个侧面，比如世博会对上海旅游业的影响，来侧面反映上海世博会的影响力。但由于世博会目前还未闭幕，其对上海旅游业的长期效应还不能找到相应数据来支撑，因此可以对世博会对上海旅游业的短期影响做分析评估。由于昆明曾在1999年举办

6、过世界园艺博览会，在评估过程中可以参照世博对昆明旅游业发展的影响，对少量缺失的数据进行预测以帮助问题的解决。再次可以选择与世博会影响力相当的其他盛会和上海世博会进行比较评估，尽量选取多个指标比较他们的效力比，得出上海世博会在世界级盛会之中的影响力水平。一届像综合性世博会对一个城市乃至这个城市所辐射的区域的长期影响效应是不可忽视的，之前分析过目前要对上海世博会的长期影响力做一个定量评估是缺乏数据支撑的，但可以参照北京奥运会对这届世博会的长期影响力进行定性分析。2.3.1.1 .模型建立与求解2 上海世博会直接影响力纵向评估世博会的直接影响力表现在它吸引的参展国家和组织的数量、游客的数量、场馆规模

7、、持续时间、活动场次等。这些指标直接反映了一届世博会在世界范围内的热度，也是该届世博会影响范围的最直观体现。为了提高可比性，尽量减小不同国家间货币兑换汇率以及购买力随时间变化的影响，选取2000年之后的四届世博会进行比较，分别为2000年德国汉诺威世博会，2005年日本爱知世博会，2008年西班牙萨拉戈萨世博会和2010年中国上海世博会。通过查阅资料可以得到这四届世博会的相关数据（见表1）,对上海世博会的直观影响力做出评价。表1最近四届世博会相关数据时间名称参展国家和组织数目参观人数（万人次）场馆规模（公顷）持续时间（天）活动场数2000汉诺威世博197180016155150002005爱知

8、世博会1252205170185110002008萨拉戈附1196002510750002010上海世博会2407000（预计）528184200002.4 因子分析评估上海世博会直接影响力2.4.2 构造规范化矩阵表1数据构成世博影响力的评价矩阵:19718001611515000R=区m>n=125220517018511000119600251075000040700052818420000由于各指标没有统一的量纲，因此需对原评价矩阵进行规范化处理:VmaxXj得到规范化评价矩阵:0.82080.25710.03030.83780.7500、-0.5208卬=笛L=lj0.4958

9、0.31500.32191.00000.55000.08570.04730.57840.25001.00001.00001.00000.99461.0000,2.4.2 因子的选取由SPSS对规范后的评价矩阵R'进行因子分析，得表2、表3和表4:表2五个指标因子分析结果表因子12345特征值4.0540.5350.4100.0000.000贝献举81.08710.7048.2090.0000.000累积贝献举81.08791.791100.000100.000100.000由表2数据可以看出，因子1的累积贡献率已经达到81.087%（大于80%）,即取第一个因子时，原始数据的信息总量已

10、达到81.087%,因此只需选取第一个因子足以描述四届世博会的影响力。表3因子载荷矩阵参展国家和组织数目参观人数场馆规模持续时间活动场数因子10.8780045310.9679167120.9021780330.78523880.957112从表3数据可以看出，因子1在各个评价指标上的载荷都是正向且大于0.5说明此因子可以代替五个评价指标对世博会的影响力进行评价。表4各世博会因子得分汉诺威世博会爱知世博会萨拉戈萨世博会上海世博会因子得分-0.18192-0.16118-1.090421.3352从表4数据可以看出，上海世博会的得分最高，爱知世博会其次，汉诺威第三，萨拉戈萨最低。因此这四届世博会

11、直接影响力排名为：上海世博会爱知世博会汉诺威世博会萨拉戈萨世博会01指标序号口:重国汉诺威世博会口日本爱知世博会西班牙举拉戈萨世博会中国上海世博会218642L0,0,0.0.图1四届世博会五个指标直方图将参展国家和组织的数量、游客的数量、场馆规模、持续时间、活动场次，这五个指标标准化处理后得图1,从图中的对比显而易见上海世博会的各项指标都是遥遥领先的，因此它的因子得分最高是理所当然的。同时，上海世博会创造了参加国家和组织最多、志愿者人数最多、世博会园区面积最大、投入最多等许多世博之最”，说明这个排名应该与实际相符的2 世博会对上海旅游业短期影响评估旅游业的发展涉及到方方面面，比如交通、餐饮、

12、酒店住宿、旅游服务等等,但能够直接反应旅游业发展程度的还是旅游人数和旅游收入，通过查阅国家和地方的统计年鉴，从中筛选出入境旅游人数和旅游外汇收入作为衡量一个城市的旅游业发展程度是比较合适的。2.5 上海市世博会后旅游业相关数据的短期预测由于上海世博会目前仍在举办中，要定量研究它对上海市旅游业的后效影响是缺乏数据支持的。考虑到1999年昆明世博会同样是在中国举办的世界博览会，与上海世博会的举办环境和持续时间相近，并且如果忽略两个城市间经济发展状况的差异，仅从旅游业角度考察世博会对城市发展的影响力，昆明世博会对上海世博会是十分具有参考价值的。因此考虑用昆明世博会结束后对昆明市旅游业的后效作用对上海

13、世博会对上海旅游业的后效作用做一个短期预测。通过查阅数据可以得到昆明和上海相应年份的相关数据，见表5和表6表5上海世博前旅游业相关数据年份旅游人数（万人）旅游外汇收入（亿元）GDP（亿元）比重/%（旅游业总收*100/GDP）2003244.71169.936694.232.5382004385.45251.708072.833.1182005444.54294.319164.103.2122006464.63312.3210366.373.0132007520.10359.3512188.852.9482008640.37343.6513698.152.5092009628.92327.90

14、14901.002.201表6昆明世博前后旅游业相关数据年份旅游人数（万人）旅游外汇收入（亿元）GDP（亿元）比重/%（旅游总收入/GDP）1992412.175.95169.2610.0351993447.117.45232.1340.0321994557.8716.35284.6220.0571995749.7622.19357.5480.0621996856.0639.33443.8060.08819971003.0155.52501.0750.111998971.4077.95562.01092117.85591.8910.19920001158.02101.

15、89626.2850.16220011956.08141.22673.0620.20920022005.97141.42730.0810.193取两表中世博之前7年的入境旅游人数作图进行直观比较（昆明世博1992至1998指标分别对应上海世博2003至2009）:1200T-上海旅游人数昆明旅游人数图2上海昆明世博前7年旅游人数对比通过图2可以看出两个城市间世博之前旅游人数随时间变化趋势是十分接近的，说明可以对两者的相关性进行进一步分析。1.4.4 两个城市对应数据的相关性分析用SPSS分别对上海和昆明在举办世博会之前的对应数据做相关性分析（上海取03至09年，昆明取92至98年）。表7为昆明

16、和上海入境旅游人数相关性分析。表7昆曲证海旅游A数！嵌形用法昆明游游枚-MWMe他獭字瞰Pearson才氏微Sig.(1-tailed)NPearson才氏微.944*Sig.(1-tailed).001N7*.Correlationissignificantatthe0.01level(1-tailed).表7结果显示两个城市在举办世博会之前入境旅游人数随年份变化趋势十分接近，并能通过单尾检验。其余两个指标的Pearson目关性系数分别达到了0.869和0.999,说明上海和昆明的旅游人数、旅游收入、GDP的相关性都是很高的，因此用昆明在举办世博前后的相关数据的变化趋势去预测上海在世博结束后

17、短期内的数据是可行的。1.4.4 上海世博会短期数据预测因经计算分析出上海世博会和昆明世博会各项指标均有较高相关性，且为线性相关，说明两届世博会的各项指标按年的增长率是相接近的，因此考虑用昆明世博会举办期间和会后的指标增长率去估计上海世博会的指标。将2010、2011、2012年份上海市的旅游人数、旅游外汇收入以及GDP做出预测，结果见表8:表8上海世博期间及会后旅游业相关数据年份旅游人数（万人）旅游外汇收入（亿元）GDP（亿元）比重/%（旅游业总收*100/GDP）2010780.100474.24215693.2583.0222011749.736446.85216605.1722.691

18、20121266.423515.71917845.4062.8904.2.2旅游趋势线模型估算上海世博会对旅游业的短期影响旅游本底趋势线（BackgroundTrendLine）（以下简称本底线），是指在不受偶然事件严重冲击和干扰下，境外或境内旅游业发展所呈现的固有趋势线方程（或动力学方程），它反应了一个国家（或地区）旅游业发展天然而稳定的趋势和时间规律。这里，“本底”一词借用了环境学中“本底值”（即在未受人为污染条件下环境中各种因素的天然含量）的概念，由于旅游业总是发展的，所以反应旅游业发展的本底值只能是动态曲线（或动力学方程）。提出这一概念，受马克思对价值一价格关系论述的启发。这里旅游本底

19、线对应于“价值”。价值由生产商品的必要社会劳动时间决定，具有天然的稳定性；价格受市场供求关系决定，具有随机波动性，但总以价值为基础。旅游本底线的天然稳定性是无容置疑的，它是旅游目的地与其客源市场两个断面，在资源赋凛、旅游需求、人口及社会经济发展规模和速度，以及空间相互作用中多种因素的综合反应；旅游统计线的随机波动性也是显而易见的，它受到境内外重大政治、经济、环境事件的冲击和干扰，围绕着本底线上下波动或涨落。建立旅游本底线可揭示某国旅游业发展固有趋势结合统计线可作为指示过去旅游业兴衰的晴雨表”，作为本底线的自然延伸又有预测未来功能。自回归模型剥离指标受世博影响由昆明世博会预测出的上海世博会在会展

20、期和结束后各指标的数据中已经包含了世博会对上海旅游业的影响，要建立上海的旅游本底趋势线模型，必须将数据中的世博会影响剥除，因此考虑可以用时间序列中的自回归模型来估算没有世博会影响的旅游人数、旅游收入、GDP的数据。用SPSS对世博会举办之前数据进行自回归计算，得出剥除世博会影响后的指标数据（表9）,使得本底趋势线符合实际情况。表9各指标去除世博影响数据表年份入境旅游人数（万人）旅游外汇收入（亿元）GDP（亿元）比重/%（旅游业总收入*100/GDP）2003244.710169.9306694.2302.5382004385.450251.7008072.8303.1182005444.540

21、294.3109164.1003.2122006464.630312.32010366.3703.0132007520.100359.35012188.8502.9482008640.370343.65013698.1502.5092009628.920327.90014901.0002.2002010746.850378.11815588.0002.432011773.210412.88116274.9922.542012855.930442.05117658.0882.504.2.2.2各指标的拟合查阅相关资料可知：旅游业的发展有其自身的本底趋势线，作为反应经济发展规律的数学模型，通常有如

22、下5种基本形式：1）直线增长模型，方程为：yt-atb2）指数增长模型，方程为:Yt=V。exprt3）乘幕模型，方程为:y=Yota4）逻辑增长模型，方程为：yt=K1expa-rtI5）周期振荡模型，方程为：y二qsint而实际中直线（或指数线）增长基础上周期性波动（包括生命周期性或正弦周期性）可能是旅游业发展更基本的规律，因此在前面四个模型的基础上，增加3个新模型：5）直线一逻辑线增长复合模型它是由直线增长函数和逻辑增长函数复合而形成的模型，其数学方程为：yt=atbK1expc-rt1其中，yt为游客数（或旅游外汇收入）随时间变化值，a、b、K、c、r分别为直线和逻辑增长线中的待求参数

23、。该模型克服了逻辑增长中极限K值约束，更符合旅游业发展实际情况。6）直线一三角函数复合模型它是由直线增长函数和周期性的正弦函数复合而形成，其数学方程为：yt=atbqsint其中，缶、邛为正弦函数的参数，q是正弦波动的振幅，后者可以为常数也可以是变量。该模型的直线部分反应发展趋势，三角函数部分反应周期波动，较起简单直线增长更符合旅游业发展实际。7）指数一三角函数复合模型它是由指数增长函数和周期性的正弦函数复合而形成，其数学方程为：yt二y0exprtqsint该模型的指数部分反应发展趋势，三角函数部分反应周期波动，较起简单指数增长更符合旅游业发展实际。分别用以上模型对各个指标进行拟合，获得各个

24、指标的趋势线模型和方程，计算各年的本底值。以旅游人数为例，ESTOP软件进行拟合，得到各个模型如下：1、直线增长模型：Ms=62.7t255.82、乘幕模型：Ms-236t0.5423、指数模型:0.107tMs=302.6e4、逻辑增长模型：1097.5Ms-1.247_0.243t1e5、周期振荡模型：Ms=1497.7sin(-0.046t9.281)6、直线-逻辑复合模型:Ms66.9二59t2526-丁2.6_80.2t1e7、指数-三角函数复合模型:Ms=75098949t-208353sin(-6.2833.143)8、直线-三角函数复合模型:Ms-62.6t228.927.1s

25、in(16.6t-1.123)再用各模型计算其本底值，结果见表10:表10各模型本底值计算结果表模型年份直线增长模型周期振荡模型逻辑模型乘哥模型2003318.5282.53294.352362004381.2349.86349.54343.612005443.9416.46409.79428.072006506.6482.17473.86500.32007569.3546.86540.07564.622008632610.4606.54623.262009694.7672.64671.34677.572010757.4733.47732.73728.432011820.1792.74789.

26、36776.452012882.8850.33840.27822.08模型年份一'一_指数模型指数-三角函数直线-逻辑复合直线-三角复合2003336.77338.73244.7297.72004374.81370.44303.7370.712005417.14409.05362.7389.62006464.24447.66421.7496.682007516.67486.27480.7547.172008575.02524.88539.7580.52009639.96563.49598.7691.972010712.24602.1657.7722.472011792.67640.71

27、716.7776.512012882.19679.32775.7881.96计算各个指标本底值与各年各个指标回归值的相关系数（见表11）表11各模型本底值与回归值相关性系数表模型指数模型指数-三角函数直线-逻辑直线-三角本底值与回归值相关性0.9760.9860.9880.975模型直线增长周期振荡逻辑乘哥本底值与回归值相关性0.9880.9880.9860.986从表中数据说明直线逻辑模型、直线增长模型、周期震荡模型所得到的本底值与回归值的相关性都很高，选择比较符合实际的直线-逻辑复合模型：Ms=59t252.6-1与需1e最终的趋势线模型和方程的确定步骤是：.先选出该相关系数最大的模型和方

28、程；.若按模型和方程计算的本底值出现负值，则去掉该模型，接着再选模型计算本底值与内插值相关系数次大的模型，直到选出没有负值的本底值为止；.若存在实际值比按模型和方程计算的本底值增长100%以上的情况，接着再去掉该模型，接着再选模型计算的本底值与内插值相关系数次大的模型，直到选出没有实际值比本底值增长100%以上的情况为止。据此步骤确定的各个指标最终的本底趋势模型方程为：GDP随年份的变化函数：0.538G=5319t旅游外汇收入函数:S=44.98t77.127-82.7sin(5.789t-6.48)旅游外汇收入相当于GDP比重的最终本底趋势模型方程:B=32.4t-185685sin(0.

29、048t-2.865)4.2.2.4世博会对上海旅游业影响评估根据上列各个指标最终的本底趋势线模型，计算得到各个指标各年的本底值，见表12:表12:上海旅游业各指标本底值年份旅游人数旅游收入GDP旅游收入占GDP比重2003244.7174.8153192.612004303.7243.7177233.022005362.7294.2896063.152006421.7325.17112133.082007480.7339.76126442.872008539.7345.33139472.612009598.7351.29146532.352010657.7366.99155172.19201

30、1716.7399.44162812.192012775.7451.63173472.42再与各年的实际值相比较，得到各个指标各年的实际值与本底值之差。把各个指标各年的实际值与最终趋势线方程计算的本底值相减，得到各个指标各年的影响值，见表13:表13世博会对上海旅游指标影响值表年份影响值旅游人数旅游收入GDP旅游收入占GDP比重20030.01-4.881375.23-0.07200481.757.99349.830.1200581.840.03-441.90.06200642.93-12.85-846.63-0.07200739.419.59-455.150.082008100.67-1.6

31、8-248.85-0.1200930.22-23.39248-0.152010122.4107.25176.2580.83201133.0447.41324.1720.52012490.7264.09498.4060.47总和1022.98203.56979.3661.65此影响值的意义为：假如不举办昆明世博会的话，相关指标将会损失与这一影响值相等的数额。因此，用各个指标的影响值就可以估算上海世博会的效应。定义影响值与本底值的比率为世博会对当年各项指标贡献率，用2010年的影响值和本底值相比计算得到的结果如表14:表14世博对上海旅游指标贡献率表影响年份对上海旅游贡献率旅游人数旅游收入GDP旅

32、游收入占GDP比重2010年20.44%30.53%1.20%35.32%2003-201240.10%12.37%1.58%12.46%定义影响值与实际值的比率为世博会对当年各项指标的影响率，计算得到的结果如表15:表15世博对上海旅游指标影响率表影响年份对上海旅游影响率旅游人数旅游收入GDP旅游收入占GDP比重2010年15.69%22.62%1.12%27.47%2003-201233.40%11.64%1.56%11.72%4.2.3结果分析对表14和表15中的数据进行分析，上海世博会对上海旅游业在整个筹办，会展以及会后的短期内的影响都是非常大的，甚至在旅游人数和GDP上对整个世博周期

33、内的影响还要大于对2010世博年的影响。其中受影响最大的是进沪旅游人数，受影响最小的是上海市GDP值，这与实际中上海的支柱产业并非旅游业是一致的4.3运用DEA综合分析上海世博会影响力基本思想从第一方面分析中可知，上海世博会在最近四届世博会中直观影响力最强，通过第二部分的分析可以得出上海世博会对上海旅游业的影响力数据，从另一个角度考虑，很多大型事件活动对旅游业的影响都非常大，为了更好的分析上海世博会的影响力，本文以旅游业为出发点，选取若干大型事件活动（主要都是三大“顶级盛事”）作为参照物，在已有数据条件下，选取评估指标，通过数据包络分析方法建立评估模型，得出上海世博会相对其他大型事件活动的对旅

34、游业的影响力。DEA方法是一种以相对效率概念为基础发展起来的效率评价方法，它由基本的CCR模型、BCC模型和带有偏好锥结构模型，以及超有效模型等构成，它是将多个决策单元，通过定义效率函数，建立规划模型，对其最优值和松弛变量进行判断，分析其决策单元是否为DEA规模有效，DEA技术有效或是非DEA有效。不同的DEA模型有不同的评价，CCR模型下DEA有效的决策单元，从生产函数角度讲，既是技术有效，也是规模有效的。而BCC模型下的DEA有效仅是技术有效，而不一定是规模有效的。如果对于同一组决策单元，把两个模型配合使用，就可以进一步分析每个决策单元的规模有效性和技术有效性。本文将结合DEA方法中各种模

35、型，通过对比其他各种大型事件活动对旅游业的影响数据，分析上海世博会对上海市旅游业的影响力。数据包络分析模型建立和求解指标选取指标的选择是正确利用DEA方法评估世博会对旅游业的影响力的一个基本前提，这里将这些大型事件活动看作为某个投入生产过程，资本的投入可以通过投入资金和主场馆占地面积两项指标反映，而其生产效果，本文选择入境旅游人数增长百分比和旅游收入增长百分比指标进行衡量。数据选取表16世博会比较指标数据年份事件输入指标输出指标投入（亿川）主场馆占地面积（公顷）入境旅游人数增长百分比（为旅游收入增长百分比（为2010上海世博会4552824.8212010南非世界杯4322.525202008

36、北京奥运会206620.814.62006德国世界杯70301022005爱知世博会22.51739.592002韩日世界杯107.512060.011999昆明世博会4.52184324CCR模型和BCC模型的建立建立基本的输入CCR模型如下：有7次待评价的决策单元，2个输入指标，2个输出指标。令为为第j个决策单元的第i个输入指标值，j=1,.7;i=1,2;工=第j个决策单元的第r个输出指标值，j0=1,.7;r=1,2,有CCR模型如下Min付a(gS°十gS04)7gXj%+S=日Xoj,j=I,。，7(Dj7O0yjyij*-jSy0j,jj_0,S-_0,S_0n而BCC

37、模型就是在CCR模型的基础上，加约束条件£九j=1,具体模型如下j1MineM?S0十？SO”7£Xj%+S°-=%,j=1,7,j47，Zxj%S=y0j,(2)j47Z&j=1,j%>0,S->0,S+>0真型求解利用MATLAB软件对,g型(1)和(2),带入表中数据进行求解，得出结果表17所示：表17求解DEA模型所得结果地区S0-S0+技术效率规模效率TE排名PTE排名上海世博会S0-#0,S°+=00.291160.29196南非世界杯S0-=0,S°+=01.00001-21.00001-2北京奥运会S&

38、#176;_#0,S°+=00.977030.98083德国世界杯S°-#0,S°+=00.300050.83574爱知世博会S0-#0,S°、00.335340.33835韩日世界杯S0-#0,S0+¥00.080670.08257昆明世博会S°_=0,S°+=01.00001-21.00001-24.3.3结果分析通过表17中的数据可以看出，上海世博会的技术效率值为0.2911,规模效率值为0.2919,相对其他6项顶级盛会，对旅游业的贡献效率方面，无论是技术效率还是规模效率都处于第6名，特别是与国内举行的北京奥运会（第

39、三名）和昆明世博会（并列第一）相比，效率值较差，通过仍然需要改进。4.3.4结论通过建立数据包络分析方法评估模型，可以看出，相对其他大型顶级盛会，上海世博会对旅游业的影响力较低，仍然需要进一步提高和改进。4.4上海世博会长期效应评估降温特性随着时间的推移，任何事物在完成其使命后都会因为失去了或减少了关注而无法保持其兴起时的热度，就如同物体的温度一样，当它失去了热源，其温度必将趋向于其周围的环境温度。这种现象我们定义为事物的降温特性。其特性曲线如图3:数指力响影图3事物的降温特性曲线其公式为:Lt='f(t)0Et<.1Tmt-1v由图3可知，事物的降温特性主要有两个参数，即降温速

40、度v（下降到最低温度是的时间倒数）和最低温度Tm。对于某一事件，影响降温速度的主要因素有该事件的国际知名度、媒体宣传力度以及其自身价值和优越性；而最低温度主要取决于产生事物的参观价值和服务环境的变化。参照奥运会评估世博会对旅游业的影响借世博之东风，打响上海旅游知名度首先，本次世博会投资之大，建筑之多，影响之广，很容易造成巨大的轰动效应。据统计，目前投入到与世博会相关的各行各业的资金超过3000乙元，所建成的展馆达到120座，其参展国数和预期参观人数分别是240个和7000万，都是史无前例的。其次，活动期间，大量参观者汇聚上海，各国新闻媒体争相转播，上海又成为世界的聚焦点。最后，参照北京奥运会的

41、游客情况，在奥运会结束之后，第二年的旅游业继续升温，中外游客数从08年的将近1.2亿人次到09年的1.7亿人次。可见国际盛会所产生的轰动效应、聚焦效应等对举办城市旅游知名度存在很强的影响力，进而，世博会的降温特性中的降温速度会有明显的降低。大天世博，时时奥运”，媒体宣传推动旅游发展北京奥运会、上海世博会，都是中国首次举办的大型国际体育盛会和世界经济、文化、科技盛会。2008年北京奥运会，央视一套、五套、九套、新闻频道等众多节目全程报道奥运赛况，不仅如此，在奥运现场，有560的注册媒体记者、近1万名非注册媒体记者以及1600的持权转播商工作人员来报道奥运会赛况，是历届奥运会中规模最大的。转眼20

42、13上海世博会，世博会更是打出了看世博观世界”的标语，由新闻频道每天播报世博会情况。除此之外，上海世博会还创下了媒体报道之最”，即参加报道的中外媒体记者达1.4万人，其中外国记者为3400人，同时还首次挑选了100名大学生记者参加世博会的采访工作。众所周知，北京奥运会和上海世博会都涵盖了丰富的中国文化，同时也包含了所在城市的特色，记者数目的增多，显然可以把举办城市的特色宣传到更多的区域更多的领域。因此，上海世博会在媒体宣传上有如此的优势的情况下，能更好地把市区特色宣传的更远、更广，进而给降温速度减速。4.4.2.则博价值带动周边旅游业发展世博会是世界前沿的经济、科技、文化的交流盛会，其核心价值

43、体系主要有三层含义：进步”是世博精神和理念的集中体现，并成为贯穿世博会全部历史并指导未来发展的主线；创新”反映了世博会的追求；交流”强调了世博会作为场所而存在的价值。这三层含义无不体现了其对未来的难以预测的影响，而且相信也不会有人会质疑世博会的价值。因此世博会对举办城市的极点影响非常大，可以从三个方面体现出来：第一，世博盛会在上海举办，这就要求世博会的设计者要设计出世界一流的世博园。这种产业尖端必将带动周边建筑企业的改善。第二，由国家各部委与上海市共同组建的世博科技”领导小组在过去的5年多时间里，组织了万名科技人员，共同研究最终取得了1100m左右具有自主知识产权的科技成果，并在世博会上实现广

44、泛应用。这是一种科技尖端，同样可以推动周边旅游科技的发展。第三，交流”是思想的复制，在世博会这个舞台上，各国经济、科技、文化不断交流，形成了思想的大融合。综上所述，世博会不仅通过其自身价值的吸引力是周边旅游产业升温，同时还可以造成周边旅游业吸纳世博会的科技文化内涵使自己产业升级，进而提升自身的最低温度。4.4.2.府馆旅游价值回眸历届世博会著名建筑，如表18:表18历届世博会建造的著名建筑年份名称著名建筑1851伦敦世博会水晶宫1889巴黎世博会埃菲尔铁塔1915旧金山世博会美术馆1925巴黎世博会新精神馆1958布鲁塞尔世博会原子塔1967蒙特利尔世博会栖居671970大阪世博会节日广场和太阳之塔1974斯波坎世博会河滨公园1975冲绳世博会水上都市1992热那亚世博会大讲坛主题馆1998里斯本世博会里斯本东方车站虽然表中有很多建筑已经不存在了，但是像埃菲尔铁塔那样有一百多年的历史，仍然作为世界著名建筑之一屹立在法国巴黎的战神广场，而且它已不仅仅代表188处的巴黎世博会，而是代表一个城市，甚至是一个国家，其旅游价值经久不衰。同样，历届奥运会也留下了很多值得游览的建筑，