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旅游產業區域集聚的影響因子研究①

2015-09-12 07:11:36河北工業大學于樹江趙亞萍李喆
中國商論 2015年36期
關鍵詞:區域旅游影響

河北工業大學 于樹江 趙亞萍 李喆

旅游產業區域集聚的影響因子研究①

河北工業大學于樹江趙亞萍李喆

國內外學者研究發現,旅游產業集聚能夠提高生產效率、節約成本,形成規模效應,對區域旅游產業的發展起著十分重要的作用,已經成為世界各個區域提升區域經濟競爭力的發展戰略。本文在總結前人研究的基礎上,構建影響旅游產業集聚指標體系,運用主成分分析法,分析影響旅游產業集聚的主要因素,并進一步通過回歸分析,分析影響因子與集聚度的關系,最終提煉出影響區域旅游產業集聚的影響因素為旅游市場、旅游產業鏈、旅游交通、旅游資源。

旅游產業集聚影響因子集聚度

1 研究背景

隨著人們生活質量的逐步提高,旅游作為一種大眾性的消費行為,已經成為人們生活中非常普遍的活動。目前,旅游業已經成為帶動區域就業,促進經濟增長的主要途徑,對國家經濟的發展貢獻越來越大。研究發現,農業、紡織業、化工業和旅游業是最適合集群效應發展的企業,波特在《集群與新競爭經濟學》提出:旅游業十分適合產業集群的發展[1]。并建議國家和地區應把旅游產業集群作為重點培植對象。大部分學者主要以鉆石理論模型、GEM模型和產業鏈的旅游競爭模型為基礎,結合具體的案例研究來分析,如海南濱海旅游產業集群、加利福尼亞州葡萄酒旅游產業集群、奧地利“山體健康”旅游產業集群等。國內的學者也從旅游產業集聚的最初動力、產業區位選擇因素、產業關聯的角度對旅游產業集聚進行了研究,這些理論都為更好地研究旅游產業集聚的影響因子奠定了良好的基礎。

2 旅游產業集聚的影響因子分析

區域旅游產業集聚,是指在加快旅游產業發展和旅游目的地建設的過程中,在某一空間區域內,以旅游要素為主體,旅游產品為客體,通過在宣傳推廣、資源合作等方面來合作,從而帶動區域旅游經濟的發展[2、3]。區域旅游產業集聚是促進產業結構優化升級、增強旅游業輻射帶動能力的大膽嘗試和重要依托,打造旅游發展新模式的試點。國家十分重視旅游產業向園區化、集聚化和綜合化的發展模式[4]。通過歸納總結前人的研究成果(如表1所示),建立旅游產業集聚影響因子指標體系,把各影響因子作為自變量,通過主成分分析法來分析產業集聚的主要影響因子。

通過借鑒王麗銘、楊國璽、張立生等學者的研究成果,并在此基礎上將影響因子進一步細分為9個一級指標,13個二級指標,表2為旅游產業集聚影響因子架構圖及指標體系的構成。

3 影響因子實證分析

本文以長三角主要城市為研究對象,采用的數據主要來源于中國統計年鑒、中國各省統計年鑒、中國區域經濟統計年鑒、中國城市統計年鑒、中國旅游統計年鑒、中國旅游年鑒、全國星級酒店名錄、百強旅行社名單,各省市國民經濟與社會發展公報、統計局等。通過進行主成分分析得到,第一主控因子K11是由x2、x3、x6、x7所代表的旅游人數、旅游收入、地區生產總值、人均可支配收入構成,他們在主因子的載荷分別為0.886、0.902、0.931、0.769,結合定性分析,可將K11定義為旅游市場因子;第二主控因子K12是由X4、X5、X8所代表的旅行社、星級飯店、第三產業占GDP的比重構成,他們在主因子的載荷分別是0.705、0.849、0.698,結合定性分析,將K12定義為旅游產業鏈因子;第三主控因子

表1 產業集聚影響因子研究總結

表2 旅游產業集聚影響因子指標體系

為了分析旅游產業集聚的的現狀情況,本文采用回歸分析方法,將旅游集聚度定義為B,影響旅游集聚度的主控因子分別為K11、 K12、K13、K14,把篩選出來的11個指標作為自變量,并重新定義,X1(旅游景區數)、X2(旅游總人數)、X3(旅游總收入)、X4(旅行社數量)、X5(星級飯店數量)、X6(地區生產總值)、X7(城鎮居民人均可支配收入)、X8(第三產業GDP比重)、X9(固定資產投資總額)、X10(森林覆蓋率)、X11(客運總量),建立集聚度影響因子模型如下:

B=C1 K11+C2 K12+ C3K13 +C4K14

通SPSS19.0,輸出函數矩陣如表3所示。

由四個公因子得分系數矩陣,可以得到各公因子的得分計算公式,結果如下:

K11=0.171X2+0.641X3+0.114X6+0.236X7

K12=0.332X4+0.561X5+0.163X8

K13=0.226X1+0.436X10

K14=0.516X11

為了進一步計算每個公因子對旅游產業集聚影響權重,在每個公因子得分的基礎上,再乘以各公因子的方差貢獻率占總方差貢獻率的比重作為權重進行加權平均,從而得出各主控因子對旅游產業集聚的總和得分。通過計算得出長三角旅游產業集聚影響因子綜合模型為:

B=0.432 K11+0.234 K12+ 0.211K13 +0.123K14

模型可以分析出,影響旅游產業集聚的四個主控因子中,旅游市場因素對旅游集聚度的影響最為重要,其次是旅游產業鏈、旅游資源和旅游交通。

表3 因子得分系數矩陣

4 結語

本文通過借鑒旅游產業集聚、產業集聚、產業集群以及旅游產業的相關理論,構建旅游產業集聚的影響因子模型,運用主成分分析等統計學方法來對主要影響因子指標進行數據分析,最終提煉出影響旅游產業集聚的主要因素,得出以下結論:旅游市場是旅游產業集聚形成的動力,旅游產業鏈是旅游產業集聚的保障,旅游交通是旅游產業集聚形成的紐帶,旅游資源是旅游產業集聚形成的前提。

[1] 秦艷萍.桂南旅游產業集群化研究[D].中南民族大學,2011.

[2] 楊迅周,謝燕娜.河南省旅游產業集聚區發展研究[J].地域研究與開發,2012(06).

[3] 王學峰.內蒙古自治區建設旅游產業集聚區的戰略思考[J].商業經濟,2011(01).

[4] 魏艷.河南旅游產業集聚區發展研究[J].鄭州航空工業管理學院學報,2012(04).

[5] 王麗銘.旅游產業集聚區發展的動力機制研究[D].北京交通大學碩士學位論文,2011.

[6] 楊國璽.區域旅游產業集聚機制與模式[D].上海師范大學,2010.

F273.1

A

2096-0298(2015)12(c)-172-03

河北省軟科學項目“河北省特色產業集群創新績效影響因素與影響機制研究”(16457611D)。

于樹江(1973-),男,河北省滄州人,河北工業大學教授,管理學博士,主要從事產業集群、技術創新方面的研究。K13是由X1、X11多代表的景區數量、森林覆蓋率構成,他們在主因子的載荷分別為0.639、0.778,結合定性分析,可將K13定義為旅游資源因子;第四主控因子K14是由X13代表的客運總量構成,結合定性分析,可將K14定義為旅游交通因子。而X9、X10、X12對因子的轉荷較低,不能對因子進行很好的解釋,因此不納入主控因子之中。

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