《表9 Ev与Eva相关关系的显著性检验》

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《中国省际入境旅游全要素生产率实证研究——基于产值与增加值测算的比较分析》

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注:*、**和***分别表示在0.1、0.05和0.01的水平上显著相关。

相关性分析用于判别两组数据是否存在显著相关关系，Pearson方法适用于度量连续变量间线性相关关系。当回归关系显著时，相关系数R越接近1，表示两组数据间的正向相关性越强。运用Stata14.0软件计算Ev与Eva间的相关系数如表9所示。从关联性来看，无论是纯技术效率变动（TEC）还是技术进步（TC）的相关系数R均在0.97以上，P值均为0.000，表明TECv与TECva之间、TCv与TCva之间存在显著线性相关关系；而对于规模效率变动（SC）和全要素生产率变动（TFP）而言，基于产值与增加值测算的旅游效率之间的相关关系呈现时间序列的不稳定性。即从2004-2008年的显著正向相关关系转向负向相关关系再转向2012年后的非显著相关关系。