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基于潜力创新力组合角度的旅游发展力测度研究
基于“潜力-创新力”组合角度的旅游发展力测度研究
——以中国大陆31个省、自治区、直辖市为例
李锋
(河南大学旅游科学研究所中国河南开封475001)
摘要:
区域旅游发展力是旅游发展潜力和旅游发展创新力综合作用的结果。
通过构建区域旅游发展力评价指标体系,运用因子分析法,对我国31个省、市、区旅游业发展力的差异进行了量化研究。
研究表明,我国东部省区具有较强的旅游发展力,一部分属于“创新力拉动型”,一部分属于旅游发展潜力和旅游发展创新力叠加共振所形成的“双力拉动型”;中部地区旅游发展力相对较弱,旅游发展多数属于“潜力拉动型”,创新力不足;西部地区部分省区旅游发展力较强,旅游发展属于“潜力拉动型”,但大部分省区旅游发展力较弱,属于旅游发展潜力和旅游发展创新力的“弱同步区”。
关键词:
旅游发展潜力;旅游发展创新力;旅游发展力;因子分析法
1前言
我国旅游业发展进入了一个新的阶段,各地区旅游发展战略和功能定位都悄悄地发生了变化,旅游的功能不再仅仅局限于经济功能,旅游竞争也不再仅仅局限于传统旅游产品的比拼,旅游发展的内涵也更为宽泛。
旅游发展力是指旅游业在发展过程中所发挥并体现出来的竞争力和发展潜力,它以旅游环境为吸引力、以创新发展为加速力、以新型业态发展为内推力、以旅游市场影响为外推力。
因此,在新的旅游发展阶段下,更加有必要对代表区域旅游发展质量和前景的旅游发展力这一综合指标进行测度研究。
就目前的研究来看,很多学者把目光集中在区域旅游产业竞争力的研究上,包括对旅游产业竞争力的概念、性质、结构层次的探讨以及对区域旅游产业竞争力的定量和定性分析[1-8]。
也有一些学者探讨了区域旅游开发和发展潜力等[9-11]。
就研究内容来看,虽然是对旅游业发展潜力系统进行研究,但分析其指标体系和研究过程,其旅游潜力测评和旅游竞争力测评研究其实是“名异实同”。
而目前旅游逐渐和其他产业融合,泛旅游、旅游综合体、客源地和目的地的模糊化等现象的出现,传统的旅游潜力或竞争力已不能完全涵盖区域旅游发展现状或发展趋势。
旅游发展潜力代表着旅游发展的本底禀赋;旅游创新力代表着旅游发展的中引领和改造旅游发展环境和旅游产品的能力,其更能代表旅游发展的前景;旅游竞争力代表着区域旅游当下的相对优势,具有一定的阶段性特征;而旅游发展力代表着旅游地在过去发展的基础上,充分利用现有有利条件,在创新的基础上,保持区域旅游可持续发展的能力。
因此,从某种意义上来讲,对旅游发展力研究,有助于了解全国旅游发展格局和发展趋势,明晰各地旅游发展的制约因素,制定符合实际的旅游发展战略和旅游政策,其研究更具有现实意义和理论意义。
纵观相关研究文献,对旅游发展力的系统研究还比较少,尤其是对中国大陆各省区旅游产业发展力的比较研究还没有看到。
为此,本文通过构建区域旅游发展力评价指标体系,采用因子分析法,从旅游发展潜力和旅游发展创新力角度出发对我国31个省、直辖市、自治区旅游发展力的差异进行量化研究,以期为我国各省区旅游产业发展定位和决策提供一定的参考依据。
2评价指标体系的构建和评价方法
2.1评价指标体系的构建
旅游发展力是一个开放的、相互影响的综合概念,它涉及到旅游产业及支撑环境的方方面面。
因此,评价一个地区的旅游发展力应全面考虑各个因素对其的影响和制约。
旅游发展力是以旅游发展潜力作为基础的,而旅游发展潜力主要是由当地旅游资源本底、旅游规模和区域经济支撑共同形成的,因此旅游发展潜力是构成旅游发展力的重要类项。
当前旅游发展呈现两个特征,一是新业态大量出现,一是新技术和旅游的融合日益加速,而其中旅游发展创新起到了巨大的推动作用。
从旅游现实出发,旅游发展创新力是旅游发展力构成的另外一重要类项。
为使选择的指标能够全面地反映区域旅游发展力,使结果更加客观和符合实际,根据科学性原则、客观性原则、可比性原则、可操作原则、系统性原则和概括性原则,本文运用特尔菲法通过专家征询意见确定了区域旅游发展力评价指标体系,共2方面31项指标(表1)。
表1旅游发展力评价指标体系
旅游
发展
潜力
全国重点风景名胜区(p1)、国家级自然保护区(p2)、国家级森林公园(p3)、国家历史文化名城(p4)、重点文物保护单位(p5)、少数民族个数(p6)、区位指数(p7)、旅游资源密度(p8)、旅游资源配合指数(p9)、人口总量(p10)、犯罪率(p11)、国民生产总值(p12)、第三产业国民生产总值(p13)、人均可支配收入(p14)、旅游总收入(p15)
旅游
发展
创新力
旅游院校数(c1)、旅游乘数(c2)、旅游产品更新速度(c3)、游客满意度(c4)、旅游专利项(c5)、旅游商务网站数(c6)、旅游装备制造企业个数(c7)、旅游市场集中度(c8)、旅游节庆数(c9)、重游率(c10)、旅游知名度(c11)、旅游企业集团个数(c12)、股份制企业个数(c13)、旅游集聚度指数(c14)、品牌输出(c15)、旅游法律法规数(c16)
2.2数据来源与评价方法
2.2.1数据来源
本文的数据主要来源于《中国旅游统计年鉴》、《中国统计年鉴》、《中国环境年鉴》以及各省、自治区、直辖市2005年到2009年的国民经济和社会发展统计公报[12-17]。
其中,旅游资源相关数据引自王凯的《中国主要旅游资源赋存的省际差异分析》[18],旅游乘数借鉴黎洁《旅游卫星账户与旅游统计制度研究》[19],旅游集聚度指数借用刘春济、高静的相关研究成果[20],也有部分数据是经过简单处理而得。
2.2.2评价方法
旅游发展力评价体系属于多指标综合评价体系,从当前常用的研究方法来看,多指标体系的综合评价方法主要有层次分析法、因子分析法、聚类分析法等[21]。
由于评价省区旅游业发展力的指标较多,为了消除自变量共线性以及指标权重确定的随意性等问题,本文主要采用因子分析法对我国各省区旅游发展力进行评价。
另外,旅游发展力指标体系较大,对如此多的变量进行因子分析,可能会造成因子含义不明显,对因子进行解释困难,因此,本文在力求选用综合性指标的前题下,尽量简化指标体系,分别对旅游发展潜力和旅游发展创新力进行分析,然后根据两大类的综合得分值,计算出各个类的方差,进而得到各类方差占总方差的比重作为权重,加权各类的综合得分值,从而得到各省区旅游发展力的综合分值。
具体步骤如下:
(1)分别查取或计算旅游发展潜力、旅游发展创新力的原始数据,建立原始数据矩阵Z1和Z2;
(2)计算相关系数矩阵R;
(3)解特征方程
,计算相关系数矩阵R的特征值λ和特征向量;
(4)由各贡献率wi(i=1,2,…,p)计算累积贡献率,累计贡献率为
,遵照累积贡献率≥85%的原则确定主成分个数。
(5)计算主成分载荷
(i,j=1,2,…,p)
(1)
(6)计算各主成分得分
(2)
(7)计算旅游发展潜力和旅游创新力各自综合得分
(3)
S1代表旅游发展潜力;S2代表旅游发展创新力。
(8)计算旅游发展力综合得分
根据两大类的综合得分值,计算出各个类的方差,进而得到各类方差占总方差的比重作为权重,加权两大类的综合得分值,从而得到各地区旅游发展力的综合分值。
(4)
S为旅游发展力,
为旅游发展潜力权重,
为旅游发展创新力权重。
3中国大陆各省、自治区、直辖市旅游发展力分类比较
3.1各省、自治区、直辖市旅游发展潜力的差异
采用SPSS16.0统计软件中的FACTOR模块,运用因子法对“旅游发展潜力”类指标进行处理,得出主因子的特征值和贡献率。
从方差分析表(TotalVarianceExplained)可以看出(表2),15个原始指标中,提取前5个公因子之方差累计贡献率达到86.302%,且5个公因子特征值皆大于1,因此提取前5个公因子作为主因子。
表2旅游发展潜力方差分解主成分提取分析表
Component
InitialEigenvalues
RotationSumsofSquaredLoadings
Total
%ofVariance
Cumulative%
Total
%ofVariance
Cumulative%
1
6.200
44.285
44.285
4.605
32.890
32.890
2
2.272
16.226
60.511
3.820
27.285
60.175
3
1.306
9.328
69.839
1.353
9.664
67.639
4
1.178
8.989
78.829
1.032
9.884
77.523
5
1.016
7.475
86.302
0.946
8.779
86.302
6
.605
4.034
87.337
7
.448
2.915
91.252
8
.327
2.049
94.300
9
.228
1.342
96.643
10
.169
1.206
97.849
11
.144
1.027
98.876
12
.079
.568
99.444
13
.063
.450
99.893
14
.015
.107
99.993
15
.008
.015
100.00
为简化结构,进一步降低各因子在主成分上载荷量值,以便能更好的解释主因子,选择对载荷矩阵做正交旋转,进而得到正交旋转后因子载荷矩阵(表3)。
表3旅游发展潜力正交旋转后因子载荷矩阵
Component
Component
1
2
3
4
5
1
2
3
4
5
VAR1
-.060
.112
.117
.102
.424
VAR9
.263
-.266
.222
.127
.127
VAR2
-.139
.115
.267
.129
.256
VAR10
.026
.173
.432
.059
.265
VAR3
.129
.183
.063
.106
.324
VAR11
-.020
-.008
-.330
.104
.082
VAR4
.002
.231
-.110
.093
.068
VAR12
.201
-.025
.313
.081
.151
VAR5
.030
.233
-.132
.105
-.124
VAR13
.116
-.050
.047
.209
-.022
VAR6
-.140
.009
.022
.144
.225
VAR14
.146
-.091
.109
.043
.202
VAR7
.245
-.112
-.017
-.103
.139
VAR15
.125
.226
.139
.288
.162
VAR8
.226
.170
.158
-.112
-.096
从正交旋转后的载荷矩阵(表3)知,第一个公因子在第7、8、9等三个变量即区位指数(p7)、旅游资源密度(p8)、旅游资源配合指数(p9)上具有较高的载荷,说明它主要反映这三个指标信息,这三个指标主要反映旅游资源配合的,可命名为“旅游资源配合潜力因子”;第二个因子在4、5两个变量即国家历史文化名城(p4)、重点文物保护单位(p5)上具有较高的载荷,可将该因子命名为“人文旅游资源潜力因子”;第三个公因子在第10、12两个变量即人口总量(p10)、国民生产总值(p12)上具有较高的载荷,这两个指标主要反映经济实力状况,因此可命名为“经济实力潜力因子”;第四个公因子在第13、15两个变量即第三产业国民生产总值(p13)、旅游总收入(p15)上具有较高的载荷,可将其命名为“旅游规模潜力因子”;第五个公因子在第1、2、3等三个变量上即全国重点风景名胜区(p1)、国家级自然保护区(p2)、国家级森林公园(p3)具有较高载荷,可将该因子命名为“自然旅游资源发展潜力”。
由正交旋转后因子载荷矩阵,可以得出各公因子的得分,其公式如下:
;
;
由上述因子分析结果,利用回归法计算因子得分,以各因子的方差贡献率占5个主因子总方差贡献率的比重作为权重进行加权求和,得出我国各个省区旅游发展潜力的综合得分值S1,计算公式为:
式中S1为旅游发展潜力得分,F1、F2、F3、F4、F5分别为五个公因子的各自得分值。
把旅游发展潜力各主成分因子得分代入公式(3),得各省区的旅游发展潜力综合得分(如表4)。
从表4可以看出,旅游发展潜力最大的为山东,排序居于前10位的东部有山东、浙江、江苏、辽宁、北京等五个省(市),中部有湖南、河南两个省区,西部有云南、四川、陕西等三个省区,显示了我国东部地区和西部地区旅游发展具有较大潜力。
对比旅游发展潜力和经济发展水平,发现东部地区旅游发展潜力和经济发展水平并不同步,而和旅游资源丰度存在一致性;西部地区旅游发展潜力和旅游资源丰度及旅游资源配置指数比较一致。
3.2各省、自治区、直辖市旅游发展创新力的差异
采用和旅游发展潜力相类似方法,对“旅游发展创新力”类指标进行处理,得出主因子的特征值和贡献率。
从方差分析表4可以看出,16个原始指标中,提取前4个公因子之方差累计贡献率已达到85.966%,且4个公因子特征值皆大于1,因此提取前4个公因子作为主因子。
表4旅游发展创新力方差分解主成分提取分析表
Component
InitialEigenvalues
RotationSumsofSquaredLoadings
Total
%ofVariance
Cumulative%
Total
%ofVariance
Cumulative%
1
18.14
39.033
39.033
6.712
35.267
35.267
2
4.848
20.093
59.126
4.246
21.518
56.785
3
3.606
14.747
73.873
2.653
17.484
74.269
4
2.221
12.004
85.877
2.179
11.034
85.393
5
0.953
2.844
88.721
6
0.921
2.246
90.967
7
0.996
1.161
92.128
8
0.816
1.206
93.334
9
0.691
1.168
94.502
10
0.489
1.123
95.625
11
0.478
0.991
96.616
12
0.341
0.922
97.538
13
0.322
0.87
98.408
14
0.229
0.82
99.228
15
0.182
0.451
99.679
16
0.121
0.328
100
为简化结构,进一步降低各因子在主成分上载荷,以便能更好的解释主因子,选择对载荷矩阵做正交旋转,进而得到正交旋转后因子载荷矩阵(表5)。
表5旅游发展创新力正交旋转后因子载荷矩阵
Component
Component
1
2
3
4
1
2
3
4
VAR1
-.051
.121
.065
.112
VAR9
.154
-.238
.131
.145
VAR2
.227
.115
.267
.129
VAR10
.026
.173
.232
.059
VAR3
.329
.183
.063
.106
VAR11
-.020
-.008
-.630
.104
VAR4
.282
.101
-.110
.093
VAR12
.201
.325
-.013
.081
VAR5
.030
.133
-.132
.305
VAR13
.166
-.050
.047
.09
VAR6
-.240
.009
.022
.244
VAR14
.206
.291
.109
.043
VAR7
.105
-.112
-.017
-.103
VAR15
.167
-.136
-.046
.144
VAR8
.026
.170
.358
-.112
VAR16
.213
-.143
-.036
.048
从正交旋转后的载荷矩阵中可以看出,第一个公因子在第2、3、4等三个变量即旅游乘数(c2)、旅游产品更新速度(c3)、游客满意度(c4)上具有较高的载荷,说明它主要反映这三个指标信息,这三个指标主要反映旅游新业态的发展,可命名为“旅游业态创新力因子”;第二个因子在12、14两个变量即旅游企业集团个数(c12)、旅游集聚度指数(c14)上具有较高的载荷,可将该因子命名为“旅游管理创新力因子”;第三个公因子在第8、10两个变量即旅游市场集中度(c8)、重游率(c10)上具有较高的载荷,这两个指标主要反映旅游营销状况,因此可命名为“旅游营销创新力因子”;第四个公因子在第5、6个变量即旅游专利项(c5)、旅游商务网站数(c6)上具有较高的载荷,可将其命名为“旅游科技创新力因子”。
由正交旋转后因子载荷矩阵,可以得出各公因子的得分,其公式如下:
;
;
由上述因子分析结果,利用回归法计算因子得分,以各因子的方差贡献率占4个主因子总方差贡献率的比重作为权重进行加权求和,得出我国各省、自治区、直辖市旅游发展创新力的综合得分值S2,计算公式为:
式中S2为旅游发展创新力得分,F1、F2、F3、F4分别为旅游发展创新力各公因子得分值。
旅游发展创新力综合得分结果见表6。
从表6可以看出,旅游发展创新力最大的为上海,排序居于前10位的东部有浙江、上海、广东、北京、山东、辽宁等六省区,中部有湖北、湖南两个省区,西部有四川、云南两个省区。
表明了我国东部地区旅游发展具有较大创新力,且创新优势十分明显。
中西部大部分省区地区近些年虽然旅游发展也很快,旅游规模也在快速扩大,但旅游发展创新力与东部地区相比较,其表现十分乏力。
随着旅游发展进入新的阶段,原来制约旅游发展的瓶颈正逐步打破,区域经济水平和旅游区位对旅游发展的制约作用在逐步弱化,在新的旅游发展环境下,如果中部地区旅游发展的创新力不能够有大的提升和突破,中部地区旅游将很可能演化为我国整体旅游格局中的洼地。
从旅游发展潜力和旅游发展创新力两个角度来考虑,中部地区旅游发展面临着巨大的挑战。
3.3各省区旅游发展力比较
根据旅游发展潜力和旅游发展创新力两大类的综合得分值S1和S2,计算出各类的方差,进而得到各类方差占总方差的比重作为权重,对各类方差进行加权求和,从而得到各省区旅游发展力的综合分值。
借用SPSS16.0,得旅游发展潜力权重为0.432,旅游发展创新力权重为0.568,则省区旅游发展力综合得分表达式如下:
把各省区(A)旅游发展潜力(P)和旅游发展创新力(C)分别代入公式(4),得各省区旅游发展力(S)。
各省区旅游发展潜力、旅游发展创新力和旅游发展力的排名分别为N1、N2、N3,综合计算结果如表6。
表6旅游发展潜力、旅游发展创新力和旅游发展力类指标值
A
P
N1
C
N2
S
N3
A
P
N1
C
N2
S
N3
京
7.651
3
6.386
3
6.926
1
鄂
6.262
13
3.189
15
4.517
14
津
4.745
22
3.621
11
4.106
15
湘
6.642
8
4.073
9
5.171
10
冀
4.101
25
2.164
17
3.001
21
粤
5.531
16
6.521
2
6.698
3
晋
4.873
21
1.532
21
2.975
22
桂
5.871
14
1.752
19
3.531
17
蒙
4.321
24
1.225
24
2.562
24
琼
6.357
12
3.582
12
4.781
11
辽
6.577
9
4.89
7
5.618
7
渝
5.434
17
1.038
25
2.937
23
吉
3.271
27
0.892
28
1.919
28
川
6.854
5
4.018
10
5.243
9
黑
3.189
28
1.269
22
2.098
27
黔
4.652
23
0.743
30
2.431
25
沪
5.325
18
6.975
1
6.526
5
滇
6.689
7
4.52
8
5.457
8
苏
7.269
4
5.821
5
6.474
6
陕
6.763
6
1.664
20
3.866
16
浙
7.932
2
5.854
4
6.751
2
甘
2.884
30
0.871
29
1.740
30
徽
5.266
19
2.885
16
3.913
15
青
2.965
29
1.013
26
1.856
29
闽
6.43
11
4.215
14
4.615
13
宁
2.675
31
0.572
31
1.480
31
赣
5.102
20
1.897
18
3.2815
19
疆
5.664
15
0.977
27
3.001
20
鲁
8.164
1
5.42
6
6.605
4
藏
3.594
26
1.226
23
2.248
26
豫
6.512
10
3.32
13
4.698
12
(1)旅游发展力比较
旅游发展力是一个相对值,其大小取决于旅游发展潜力和旅游发展创新力的组合。
从表6可以看出,旅游发展力位居前10位的东部有北京、山东、辽宁、浙江、江苏、上海、广东等7个省(市)区,中部有湖南1个省区、西部有四川、云南2个省区。
这充分说明了我国东部地区旅游发展力有较大优势,西部地区旅游发展力优势也相对明显,而中部地区旅游发展力优势不突出。
借助SPSS16.0软件的分类功能,采用系统聚类法,对我国31个省区市的旅游发展力进行聚类分析,最终将我国省级旅游业发展力划分为四种类型(表7):
①强发展力区:
包括山东、北京、浙江、上海、广东;②较强发展力区:
江苏、云南、四川、辽宁、陕西、湖南、福建;③一般发展力区:
河南、河北、黑龙江、内蒙古、湖北、广西、江西、海南、安徽、重庆、宁夏、新疆;④弱发展力区:
青海、甘肃、天津、山西、贵州、西藏、吉林。
表7我国省区旅游业发展力分布表
强发展力区
山东、北京、浙江、上海、广东
较强发展力区
江苏、云南、四川、辽宁、
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