中國主要旅游城市餐飲業發展水平對比研究

四川旅游學院繼續教育學院 楊春華 鄭強 李世麟

中國主要旅游城市餐飲業發展水平對比研究

四川旅游學院繼續教育學院 楊春華 鄭強 李世麟

摘 要：本文以國內旅游收入和國內旅游人數為評價標準，選取了22個旅游城市作為研究對象，通過因子分析法和聚類分析法對我國城市餐飲業的發展水平作了對比分析，結果表明：（1）現階段，我國22個主要旅游城市餐飲業發展水平主要是由農業、交通運輸業，以及與民生關系密切的供水供電等為餐飲服務業提供支持的供給因素決定的；（2）在旅游城市餐飲業發展影響各因素的排名中，供給因素排名最高的是上海，需求因素排名最高的是深圳，規模因素排名最高的是重慶，綜合排名最高的是上海；（3）22個主要旅游城市餐飲業發展水平可以聚類成綜合發達類、供給相對優越類、需求相對優越類、規模相對優越類和發展相對落后類5個類別。

關鍵詞：主要旅游城市 餐飲業 發展水平

21世紀以來，我國國民經濟持續健康發展，人們的生活水平不斷提高，同為服務行業的餐飲業和旅游業也得到了迅速發展。國家統計局公布的數據顯示，2000年～2015年的15年間，我國餐飲業收入、國內旅游收入和國內旅游人數年平均增長都在15%以上。2015年，我國餐飲業收入為32310億元，比上年增長11.7%，國內游客40億人次，比上年增長10.5%，國內旅游收入34195億元，比上年增長13.1%。在這種情況下，學界對餐飲業和旅游業二者關系以及互動發展的關注逐漸增多，產生了不少優秀的學術成果，如朱多生的《關于川菜旅游資源開發的對策研究》、袁開忠的《重慶火鍋文化旅游開發的思考》、楊建翠的《成都近郊鄉村旅游深層次開發研究》、袁金明的《湖南省餐飲業品牌經營策略研究》等。然而，這些學術成果更多地把餐飲當成一種旅游資源和產品來看待，大多是從旅游資源開發和旅游產品設計與營銷角度進行分析和研究，而從產業關系和業態發展角度進行探討的成果并不多見。同時，在研究對象的選擇上多是圍繞某一地區進行分析，沒有形成多個研究對象的對比研究。為彌補之前研究的不足，本文選取了22個旅游城市作為研究對象，通過構建城市餐飲業發展綜合評價體系，對其餐飲業發展水平進行分析和評價，在此基礎上為城市餐飲業發展提供合理的建議。

1　 研究對象及數據來源

1.1 研究對象

本文在選取主要旅游城市時兼顧到了以下兩種情況：一是該城市的國內旅游人數和旅游收入數量巨大，在全國城市排名中位列前茅；二是某些城市雖然在國內旅游人數和旅游收入兩項指標中排位靠后，但該城市的旅游業非常發達，甚至是該地區的支柱產業，這類城市也應視為主要旅游城市。根據這兩種情況最后選取了22個城市，分別是4個直轄市：北京、上海、天津、重慶；11個省會：廣州、成都、南京、西安、杭州、昆明、長沙、武漢、鄭州、濟南、沈陽；7個地級市：蘇州、青島、深圳、廈門、黃山、桂林、三亞。

1.2 數據來源

本文采用的各項基礎數據來源于《中國城市統計年鑒》、《中國區域經濟統計年鑒》、《中國旅游統計年鑒》，各省、市統計局網站和旅游局網站上公布的相關數據，以及各地區《國民經濟和社會發展統計公告》內容。

2　 研究方法

2.1 評價指標選擇

本文選取了與餐飲業和旅游業發展有著密切相關的10組數據進行分析：人均地區生產總值(X1)、農林牧漁產值(X2)、城鎮居民人均可支配收入(X3)、城鎮居民人均消費支出(X4)、住宿和餐飲業營業額(X5)、餐飲企業門店數量(X6)、餐飲業從業人員(X7)、交通貨運總量(X8)、居民生活用水量(X9)、居民生活用電(X10)。

2.2 分析方法

首先需要對原始指標進行標準化處理，采用的公式為：

2.2.1 因子分析

因子分析是通過研究多個變量間相關系數矩陣的內部依賴關系，找出能綜合反映所有變量主要信息的少數幾個隨機因子，其目的是通過減少變量的數目，用少數因子代替所有變量來分析整個問題。在進行因子分析時，首先要確定各變量間是否具有相關性，通常用Bartlett’s Test，在此基礎上，再通過KMO檢驗方法考察變量間的偏相關性，取值在0～1，在實際分析中，KMO統計量大于0.7時，因子分析效果較好。

2.2.2 聚類分析

聚類分析的實質就是按照距離的遠近將數據分為若干個類別，以使得類別內數據的“差異”盡可能小，類別間“差異”盡可能大。本文采用的是層次聚類法，即首先確定距離的基本定義，選擇合適的類別之間距離的計算方法，再按距離遠近將較近的數據并為一類，直至數據完全歸為一個類別為止。

3　 結果分析

利用SPSS19統計分析軟件進行定量分析，分析結果顯示KMO統計量為0.771>0.7，Bartlett’s Test顯著水平為0.000，適合進行因子分析。從上述10個指標中提取特征根大于1的公因子3個，公因子累計方差貢獻率為88.927%，表明提取的3個因子保留了原始數據的大部分信息，可以反映研究對象的總體水平(見表1)。

作者簡介：楊春華(1979-)，男，朝鮮族，吉林四平人，四川旅游學院講師，博士研究生，主要從事餐飲管理、旅游管理方面的研究；李世麟(1959-)男，漢族，重慶人，四川旅游學院副教授，主要從事旅游管理、經濟地理方面的研究。

通訊作者：鄭強(1974-)，男，漢族，四川仁壽人，四川旅游學院副教授，碩士， 主要從事旅游管理、餐飲管理方面的研究。

表1 主因子特征值、方差貢獻率及累計方差貢獻率

采用主成分分析法計算因子負荷矩陣，根據因子負荷矩陣可以說明各因子在各變量上的負荷，即影響程度。在此基礎上采用方差極大正交旋轉，對主因子負荷矩陣進行旋轉，得到旋轉后的因子負荷矩陣(見表2)。從表中可以看出第一個因子與交通貨運總量、居民生活用水量、居民生活用電量、農林牧漁總產量等指標的關系緊密，這些指標體現了餐飲業發展在供給方面的情況，可將其命名為供給因素。第二個因子與城鎮居民人均可支配收入、城鎮居民人均消費支出、人均地區生產總值等指標的關系緊密，這些指標與餐飲業消費需要相關，可將其命名為需求因素。第三個因子與餐飲企業門店數量、餐飲業從業人員、住宿和餐飲業營業額等指標的關系密切，這些指標體現了地區餐飲業發展的規模，可將其命名為規模因素。由三個共因子的方差貢獻率54.078%、21.111%、13.739%可知，衡量22個旅游城市餐飲業發展水平的各公因子，按相對重要性由高到低依次為供給因素、需求因素和規模因素。由此可以判斷，現階段，22個主要旅游城市餐飲業發展水平主要由農業、交通運輸業以及與民生關系密切的供水供電等為餐飲服務業發展提供支持的供給因素決定的。

表2 旋轉后的因子負荷矩陣

根據因子得分系數矩陣(見表3)與原始變量的標準化值計算出公因子得分：

表3 因子得分系數矩陣

根據22個主要旅游城市各公因子得分，與各公因子方差貢獻率占公因子累計方差貢獻率的比重，計算得到22個旅游城市餐飲業發展水平的綜合得分(見表4)。

表4 因子得分和排名

根據表4中各因子得分和綜合得分繪制成折線圖，如圖1所示，圖中各得分數據的平均分為0。

圖1 因子得分和綜合得分折線圖

從表4和圖1可以看出，供給因素得分超過平均值的城市共有11個，得分最高的是上海(2.88)；需求因素得分超過平均的城市共有11個，得分最高的是深圳(2.58)；規模因素得分超過平均值的城市共有7個，得分最高的是重慶(2.81)；綜合得分超過平均值的城市共有10個，得分最高的城市是上海(1.45)。對于4個直轄市來說，上海和北京在各因素的得分均超過了平均值，使得綜合排名靠前；重慶整體表現也不錯，只是在需要因素方面還有待提高；天津市雖然在供給因素方面排名第3位，但在需要因素和規模因素方面的得分還未能達到平均值，說明天津市餐飲業發展不均衡，呈現出供過于求的情況。廣州和深圳的餐飲業發展綜合水平得分較高，分別排名第2位、第3位。但從數據上看，深圳餐飲業在供給方面排名靠后，僅為15名，說明該城市餐飲業發展的供給支持還明顯不足。其他旅游城市，餐飲業發展相對比較均衡的是武漢、南京、青島、杭州4個城市，在3項因素得分中均有兩項超過了平均值。為了深入分析22個旅游城市餐飲業發展水平，還需在因子分析的基礎上進行聚類分析。

利用SPSS19統計軟件，以供給因素、需求因素和規模因素三個參考變量進行層次聚類分析，聚類方法選擇離差平方和法，距離的測度采用歐氏距離平方，結果如圖2所示，根據實際研究情況分成5類最為合理：

(1)綜合發達類，包括上海和廣州。這兩個城市所在的長三角地區和珠三角地區經濟發達、人口眾多，餐飲業發展供給充實，需求旺盛，使得城市餐飲業經營規模龐大，吸納了大量從業人員，因此，城市餐飲業發展綜合水平在全國范圍內處在領先地位。

(2)供給相對優越類，包括天津、西安、鄭州、武漢、昆明、南京、青島、長沙、杭州、濟南、沈陽。以上11個城市除了青島，全部為省會城市，是省級政治、經濟、文化中心，這種中心地位保證了城市餐飲業發展的供給，但同時也容易產生供過于求的情況。

(3)需求相對優越類，包括深圳、蘇州、廈門。3個城市的需求因素得分平均值到達1.70，說明城市餐飲業發展需求旺盛，其中得分最高的是深圳，達到了2.58。

(4)規模相對優越類，包括北京、重慶、成都。這3個城市人均消費水平相對較高，城市服務業發達，特別是成渝兩地是川菜的中心，北京是魯菜的中心，對于這3個城市來說，各種中低檔的特色餐飲和大眾餐飲非常發達，受眾人群數量巨大，因此形成了規模龐大的餐飲消費市場。

(5)發展相對落后類，包括三亞、桂林、黃山。由于經濟、地理、社會等因素使得這3個城市三因素的得分都較低，3個非省會城市經濟發展水平相對偏低，市民餐飲消費能力有限。

4　 結論與建議

4.1 結論

(1)現階段，我國22個主要旅游城市餐飲業發展水平主要由農業、交通運輸業以及與民生關系密切的供水供電等為餐飲服務業發展提供支持的供給因素決定的。

(2)22個主要旅游城市餐飲業發展各因素排名中，供給因素排名最高的是上海；需求因素排名最高的是深圳；規模因素排名最高的是重慶；綜合排名最高的是上海，分列2～10名的城市是廣州、深圳、北京、重慶、天津、成都、武漢、杭州、南京。

(3)根據供給因素、需求因素和規模因素，22個主要旅游城市餐飲業發展水平可以聚類成綜合發達類、供給相對優越類、需求相對優越類、規模相對優越類和發展相對落后類5個類別。

圖2 主要旅游城市餐飲業發展水平聚類分析

4.2 建議

從旅游角度來說，作為旅游六大要素之一的“食”不僅是簡單的一種旅游產品，還是一種極具生命力的旅游資源和一種可以同旅游業互動發展的產業形態。根據《國民旅游休閑綱要(2013—2020年)》，預計到2020年我國國內旅游人次將接近60億，人均出游達到4.5次，屆時，旅游將成為了人們常態化的消費行為之一。在這種趨勢和背景下，旅游城市餐飲業的發展將面臨前所未有的發展機遇和挑戰，如何應對機遇和調整，本文認為可以從四個方面來思考。

(1)樹立“大旅游、大聯合、大產業、大市場”的發展理念，打破行政區劃壁壘，加強城市間聯合，積極尋找合作伙伴，加強深度合作，形成區域競爭與共贏模式。

(2)創新旅游項目，加大美食體驗游旅游項目比重，不僅使游客品嘗當地美食，還要將美食背后的承載著的故事、軼事、傳說等文化內涵傳達給游客，使游客享受到更高級的精神體驗。

(3)進一步規范城市旅游景點餐飲行業，建立健全行業管理的規章制度，加強執法力度，堅決維護旅游者的合法權益，杜絕各種變相宰客現象。

(4)與旅游餐飲相關的各協會應統籌規劃，倡導誠信經營，協調好各方權益和利益，同時，定期推出特色鮮明的美食類主題旅游活動，達到吸引客源的目的。

參考文獻

［1］朱多生.關于川菜旅游資源開發的對策研究［J］.商場現代化，2008（4）.

［2］袁開忠.重慶火鍋文化旅游開發的思考［J］.達縣高等師范專科學校學報，2003（1）.

［3］楊建翠.成都近郊鄉村旅游深層次開發研究［J］.農村經濟，2004 （5）.

［4］袁金明.湖南省餐飲業品牌經營策略研究［J］.生態經濟，2005 （10）.

［5］王華.區域餐飲業競爭力的驅動因素及模式［J］.經濟地理，2009 （3）.

中圖分類號：F719.3

文獻標識碼：A

文章編號：2096-0298（2016）06（b）-140-03