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北京奥运会带来的经济影响
摘要
奥运会之所以能够对举办城市的经济发展产生巨大的影响，最根本和最直接的原因是奥运会能够给举办城市带来巨大的投资，从而给举办城市的社会、经济和商业发展带来充分的活力和发展机遇。国民经济是一个各项产业相互依存相互联系的有机整体，某一部门产生的投资能够在各部门中引起连锁反应，从而增加其他部门的收入，即派生性影响或间接经济影响，并最终使国民收入获得更大增长。奥运会投资作为固定资产投资同样也会遵循投资促进国民经济增长的一般规律，投资的乘数效应在奥运会投资上同样会发挥重要的作用。奥运会投资除了具有一般投资的特点外，还有其自身的显著特征：涉及产业多、影响范围广、影响时限长。奥运会投资是一种“注意力投资”，它能够引发良好的投资与消费倾向。
模型I 如果假设奥运带来来的经济影响与参观人数、旅游人数、投入经济、就业率成线性关系。投入经济包括有申请经费，设备建设经费，推广活动经费，人员安排经费等主要因素。经济影响Y=参观人数X1*门票价格a+旅游增长量X2*旅游费用+北京GDP增长总值-投入经费。
模型II 通过层次分析法（AHP），定性与定量相结合的、系统化和层次化的分析参观人员和旅游人员的数量。首先确定北京奥运会的影响力相关因素：举办国家，举办次数，参赛国家，投入资金，参赛人员数量。
模型III 通过对投入经费进行统计分析直接投入和间接投入。直接收入包括：1.电视转播权；2.国际奥委会的合作伙伴计划；3.中央和北京政府补贴；4.组委会赞助商；5.特许经销商；6.奥林匹克纪念币和邮票；7.门票收入；8.捐赠资产处置。
关键词：北京奥运会；影响力；层次分析；数据统计

问题提出
国际奥林匹克运动会是当今世界规模最大、影响范围最广的体育盛典，它在某个国家及城市举办将对其旅游业的发展产生巨大的影响，成为事件旅游研究的热点问题。依据有关调查资料，1988年汉城奥运会韩国入境旅游净增约22万人，1992年巴塞罗那奥运会西班牙入境游客净增约30万人，1984年洛杉矶和1996年亚特兰大奥运会，美国入境游客净增20万"--'30万人，而2000年悉尼奥运会仅仅14天就接待入境游客50万[1]。自1961年美国学者布尔斯廷出版“Image：A Guide to Pseudo—Events in America”一书以来[2]，重大事件对旅游业发展的影响已逐渐受到人们的重视，学术界对其研究也越来越广泛。2008年北京奥运会是新世纪中国承办的第一个国际大型体育盛典，它将给中国及北京市旅游业的发展带来一次空前的机遇，同时也给未来几年游客的接待及旅游管理带来了挑战。如何准确预测2008年北京奥运会庆典下国际和国内客流量的时间变化，是迎接未来挑战和做好旅游接待管理十分重要的研究课题。奥运会对北京经济产生影响的主要指标有奥运会投资、北京GDP总量、财政收入、就业率等。
a) 2008年北京奥运会的投资分为直接和间接投资两部分。
b) 2008年奥运会带动的旅游支出
c) 2008年奥运会对北京GDP的影响
d) 2008年奥运会对北京就业的影响
通过对参观人数和旅游人数进行层次分析，估测大概人数及定量分析在该情况下对北京经济影响力度。

问题分析
通过对历届奥运会的举办国家，举办次数，参赛国家，
.
模型假设
1. 来自互联网的数据和信息经过比对以后认为均真实可靠；
2. 奥运带来来的经济影响与参观人数、旅游人数、投入经济、就业率成线性关系。
3. 举办奥运会城市的管理经费及其他方面经费不计算。
4. 忽略不定因素如二战等取消奥运会的举办
5. 假设每届参赛人数所构成的函数是连续的
6. 建立模型时仅考虑影响夏季奥运会的四个主要因素，即：举办规模、社会经济状况、世界政治状况。

符号约定

模型建立及求解
模型I
1）数据收集如下：
。
年份
参赛运动员数
举办地
参赛国家或地区数目
奥运会届数
1952年
4925
赫尔辛基奥运会
69
15
1956年
3184
墨尔本奥运会
67
16
1960年
5348
罗马奥运会
83
17
1964年
5140
东京奥运会
93
18
1968年
5530
墨西哥奥运会
112
19
1972年
7123
慕尼黑奥运会
121
20
1976年
6028
蒙特利尔奥运会
92
21
1980年
5217
莫斯科奥运会
80
22
1984年
6797
洛杉矶奥运会
140
23
1988年
8465
汉城奥运会
159
24
1992年
9367
巴塞罗那奥运会
169
25
1996年
10318
亚特兰大奥运会
197
26
2000年
10651
悉尼奥运会
199
27
2004年
11099
雅典奥运会
201
28
2008年
11438
北京奥运会
204
29

根据上述的表格，以年份为横坐标，参赛人数为纵坐标，用EXCEL做出折线图如下：
模型评价
对于问题一所建立的模型。问题一用的是回归分析的方法，收集了大量的数据，用最小二乘法拟合而得出函数多项式。拟合以后，我们选择部分数据代入拟合曲线，并计算它的误差项。得下表：

第4届
第7届
第14届
第17届
第21届
第24届
第27届
收集数据
2035
2669
4099
5348
6028
8465
10651
拟合数据
1816
2623
3850
4686
6416
8204
10344
误差
219
46
249
662
-388
261
307
利用matlab程序将拟合曲线的图画出，如下图：

由上图和上表所示，表明问题一所建立的模型是具有可信度的。虽模型的可信度很高，但是仍然存在误差，是因为参赛人数受其他因素的影响，并不是单纯的线性问题，因此如果要使拟合度更高，需要更仔细地探讨其影响因素，如政治状况的变化，社会经济的波动对参赛人数的影响，奥运宣传力度，国家的资金投入，人们对奥运会的重视和关注程度等等。
对于问题二所建立的模型。通过建立模糊数学模型对奥运会的举办进行评价，不仅能客观反映出举办奥运会的真实情况，而且能够使得定性描述定量化。这是一个计算步骤明确，判断简便，还能够分出程度差异，代替了不科学的“印象”评价，具有现实意义。
但是模糊数学模型在数据处理的时候难免受到主观因素的影响，而导致结果有所偏差。本次模型的建立所用的数据，都是从可靠的官方网站上收集获得的，因此在一定程度上避免了模糊数学模型的缺陷的影响。