中國省際旅游業(yè)經(jīng)濟(jì)效益綜合評價

摘要：旅游業(yè)經(jīng)濟(jì)效益是衡量和評價旅游經(jīng)濟(jì)活動成效的重要標(biāo)準(zhǔn)。運用多元統(tǒng)計分析中的主成分分析方法對中國31省市旅游業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益進(jìn)行綜合評價，為各省市旅游管理部門制定相關(guān)政策提供依據(jù)，從而不斷提高全國旅游業(yè)的整體經(jīng)濟(jì)效益。

關(guān)鍵詞：旅游業(yè)；經(jīng)濟(jì)效益；主成分分析

中圖分類號：17590

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

一、引 言

旅游業(yè)經(jīng)濟(jì)效益是指旅游經(jīng)濟(jì)活動過程中生產(chǎn)要素的投入與產(chǎn)出之間的數(shù)量對比關(guān)系，是衡量和評價旅游經(jīng)濟(jì)活動成效的重要標(biāo)準(zhǔn)。講求和提高旅游業(yè)經(jīng)濟(jì)效益是從事旅游經(jīng)濟(jì)活動的基本準(zhǔn)則，也是旅游業(yè)持續(xù)發(fā)展的客觀要求。筆者運用多元統(tǒng)計分析中的主成分分析方法對全國31個省市旅游業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益進(jìn)行綜合評價，弄清各省市旅游業(yè)經(jīng)濟(jì)效益在全國所處的位置，為各省市旅游管理部門制定相關(guān)政策提供依據(jù)，不斷提高全國旅游業(yè)的整體經(jīng)濟(jì)效益。

二、主成分分析的基本原理與步驟

在社會和經(jīng)濟(jì)問題研究中，為了全面系統(tǒng)地分析某一問題，往往需要設(shè)置多個統(tǒng)計指標(biāo)。然而在多數(shù)情況下，不同指標(biāo)之間具有一定相關(guān)性。由于指標(biāo)較多及指標(biāo)間有一定的相關(guān)性，勢必增加問題分析的復(fù)雜性。主成分分析(Principal Component Analysis)就是求出少數(shù)幾個互不相關(guān)的主成分，使它們盡可能多地保留原始變量的信息。主成分分析的原理是利用降維的思想，在保證原始數(shù)據(jù)信息損失最小的前提下，將原來指標(biāo)重新組合成一組新的互相無關(guān)的幾個綜合指標(biāo)。這幾個綜合指標(biāo)是原始指標(biāo)的線性組合。綜合指標(biāo)保留了原始指標(biāo)的主要信息，彼此間又不相關(guān)，使復(fù)雜的問題簡單化，便于抓住主要矛盾進(jìn)行分析。

主成分分析是社會和經(jīng)濟(jì)問題研究中應(yīng)用最多的多元統(tǒng)計方法之一。其基本步驟是：(1)確定分析變量，收集數(shù)據(jù)；(2)對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，消除量綱不同的影響；(3)由標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)求協(xié)方差矩陣，即原始數(shù)據(jù)的相關(guān)矩陣R；(4)求R的特征根、特征向量和主成分的方差貢獻(xiàn)率；(5)提取主成分；(6)求主成分值并計算綜合分值。

三、中國31省市旅游業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的主成分分析

(一)指標(biāo)選取及數(shù)據(jù)來源

為了準(zhǔn)確把握全國各省市旅游業(yè)經(jīng)濟(jì)效益，考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性，筆者選取x1：國內(nèi)旅游收入(億元)，x2：國際旅游外匯收入(百萬美元)，x3：旅游企業(yè)利潤率(％)，x4：旅游企業(yè)全員勞動生產(chǎn)率(萬元／人)，x5：旅游企業(yè)人均實現(xiàn)利稅(萬元／人)，x6：旅游企業(yè)人均實現(xiàn)利潤(萬元／人)以及X7：旅游企業(yè)從業(yè)人數(shù)(人)等7項指標(biāo)綜合反映全國各省市旅游業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益。根據(jù)《中國旅游統(tǒng)計年鑒2005》，《中國旅游統(tǒng)計年鑒(副本)2005》以及全國各省市統(tǒng)計年鑒2005中的有關(guān)數(shù)據(jù)，構(gòu)建31省市旅游業(yè)經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)原始數(shù)據(jù)(見表1)，運用SPSS11．5軟件對各省市旅游業(yè)經(jīng)濟(jì)效益進(jìn)行主成分分析。

(二)數(shù)據(jù)處理和計算過程

1．對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化處理。筆者采用公式

對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，構(gòu)造相關(guān)系數(shù)矩陣R。

2．計算特征根、方差貢獻(xiàn)率、累計方差貢獻(xiàn)率以及主成分載荷矩陣。運行SPSS11．5軟件，選擇“Analyze→data reduction→factor”，打開因子分析對話框，在“Descriptives…”和“Extraction”中選擇有關(guān)統(tǒng)計量進(jìn)行運算，主要數(shù)據(jù)輸出結(jié)果見表2、表3。

3．提取主成分。如表2所示，提取前兩個特征根大于1的主成分，這兩個主成分的累計方差貢獻(xiàn)率達(dá)到83．453％，表明提取前兩個主成分可以基本反映全部7個指標(biāo)所具有的信息，這樣既減少了變量的個數(shù)又便于對問題的全面分析和研究。

4．求主成分表達(dá)式。將前兩個主成分載荷量輸入數(shù)據(jù)編輯窗口(為變量a1，a2)，利用“主成分相應(yīng)特征根的平方根與特征向量乘積為因子載荷量”的性質(zhì)，在“Transform→compute”對話框中輸入“U1=al/SQRT(4．662)”，可得到R的特征向量U1。同理，可得U2。于是，主成分可表示為(zxi是xi的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù))：

5．計算主成分得分并排序。主成分分析中，主成分得分是根據(jù)主成分表達(dá)式將標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)代入而得到的。在“Transform→compute”中輸入主成分表達(dá)式，可得到各主成分的得分f1，f2。以各主成分的方差貢獻(xiàn)率di作為權(quán)數(shù)，構(gòu)造綜合評價函數(shù)“f=a1f1+a2f2”。在“Transform→compute”中輸入綜合評價函數(shù)得到主成分綜合得分f。最后在“Transform→rankCases…”中對f進(jìn)行排序。主成分得分如表4所示。

四、結(jié)果分析

由表4中的數(shù)據(jù)可知，全國大約2／3的省市(20個省市)旅游業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的綜合得分均為負(fù)值，表明2004年全國大多數(shù)省市旅游業(yè)經(jīng)濟(jì)效益較差。分區(qū)域來看，旅游業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的區(qū)域之間不平衡現(xiàn)象較為嚴(yán)重。2004年全國旅游業(yè)經(jīng)濟(jì)效益最好的5個省市依次為上海、北京、廣東、浙江和江蘇，這5個省市旅游業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的綜合得分均值為2．68；旅游業(yè)經(jīng)濟(jì)效益最差的5個省市依次為青海、河北、吉林、重慶和貴州，這5個省市旅游業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的綜合得分均值為－1．30。可見經(jīng)濟(jì)效益最好的省市和最差的省市之間的兩級分化相當(dāng)嚴(yán)重。另外，對全國各省市旅游業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的綜合得分進(jìn)行進(jìn)一步的計算得到，全國31個省市旅游業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的綜合得分標(biāo)準(zhǔn)差為1．45，如果排除經(jīng)濟(jì)效益最好的上海、北京和廣東，其他28個省市旅游業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的綜合得分標(biāo)準(zhǔn)差為0．75。表明如果排除經(jīng)濟(jì)效益最好的3個省市，其他28個省市的經(jīng)濟(jì)效益綜合得分差異相對較小。可見全國大多數(shù)省市旅游業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的綜合得分較為集中。

(責(zé)任編輯：張淑蓮)

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