因子分析在黔東南州旅游業(yè)評(píng)價(jià)中的應(yīng)用

張小芹 李廣周

（興義民族師范學(xué)院 貴州·興義 562400）

0 引言

黔東南州是回歸自然的旅游勝地[1]，隨著旅游業(yè)的不斷發(fā)展，受到了學(xué)術(shù)界的青睞，越來(lái)越多的學(xué)者對(duì)其深度研究。國(guó)外更早的開(kāi)發(fā)旅游業(yè)，因此在旅游業(yè)發(fā)展的研究成果上相對(duì)較成熟，如：Muzaeffer等[2]對(duì)旅游目的地的競(jìng)爭(zhēng)力差異進(jìn)行了比較分析；YooshikYoon[3]研究了游客的旅游動(dòng)機(jī)，其結(jié)果有助于針對(duì)不同地區(qū)采取不同的對(duì)策。

國(guó)內(nèi)學(xué)者高偉麗[4]運(yùn)用因子分析對(duì)我國(guó)31個(gè)省旅游業(yè)發(fā)展水平進(jìn)行分析；敬翠華[5]運(yùn)用因子分析對(duì)我國(guó)武陵山旅游競(jìng)爭(zhēng)力進(jìn)行研究分析，得出不同旅游城市之間的競(jìng)爭(zhēng)力差距較大；柴壽升等[6]采用因子分析法對(duì)旅游危機(jī)影響的評(píng)價(jià)指標(biāo)合模型進(jìn)行了探討，為目的地旅游危機(jī)影響及相關(guān)研究提供了依據(jù)。

不少學(xué)者對(duì)黔東南州旅游業(yè)進(jìn)行研究，如：張遵東、彭婧[7]對(duì)黔東南州旅游發(fā)展現(xiàn)狀合制約因素進(jìn)行了探討；曾冰[8]對(duì)黔東南州旅游業(yè)發(fā)展區(qū)域的優(yōu)劣進(jìn)行了具體的分析，提出了相關(guān)建議與措施。徐剛[9]以貴州省黔東南州為例，從游客的需求角度出發(fā)，運(yùn)用因子分析構(gòu)建具有可操作性的指標(biāo)體系，為黔東南州旅游目的地的營(yíng)銷戰(zhàn)略提供可行性建議與對(duì)策。上述文獻(xiàn)均定性分析或者單一指標(biāo)評(píng)價(jià)，基于此，筆者選取多個(gè)指標(biāo)對(duì)黔東南州旅游業(yè)發(fā)展進(jìn)行了定量分析、綜合評(píng)價(jià)。

1 基本理論

因子分析的原理及實(shí)現(xiàn)步驟。

因子分析有主要兩個(gè)問(wèn)題：（1）如何構(gòu)造因子變量；（2）如何對(duì)因子變量進(jìn)行解釋。因子分析的具體步驟如下[10]-[11]：

（1）進(jìn)行KMO和Bartlett’s球形檢驗(yàn)，判斷數(shù)據(jù)是否適合做因子分析。（2）確定公因子的個(gè)數(shù)，并建立因子模型，設(shè)原始變量指標(biāo)共有個(gè)因子，其中前個(gè)因子包含的數(shù)據(jù)信息總量（即其方差積累貢獻(xiàn)率）大于85%時(shí)，則用這個(gè)因子來(lái)反映原始變量指標(biāo)。（3）計(jì)算因子載荷矩陣。（4）進(jìn)行正交因子旋轉(zhuǎn)，若找出的個(gè)主因子的代表性沒(méi)有具體突出，這時(shí)采用方差最大正交因子旋轉(zhuǎn)法進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，旋轉(zhuǎn)后的公因子能更好的解釋其實(shí)際含義。（5）通過(guò)各公因子得分情況，列出因子得分公式，計(jì)算出因子得分。并根據(jù)因子得分進(jìn)行排名比較。

2 實(shí)證分析

2.1 指標(biāo)的確定及數(shù)據(jù)來(lái)源

X1—國(guó)內(nèi)旅游人數(shù)；X2—入境旅游人數(shù)；X3—旅游總收入；X4—旅行社數(shù)量；X5—旅行社職人數(shù)；X6—星級(jí)飯店數(shù)量，本文的研究區(qū)域?yàn)橘F州省黔東南州16個(gè)縣、市。數(shù)據(jù)來(lái)源于貴州人省民政府官網(wǎng)，由于篇幅有限，原始數(shù)據(jù)沒(méi)有展示。

2.2 可行性分析

從表1可以看到，KMO統(tǒng)計(jì)量為0.847大于0.7，且Bartlett’s球形檢驗(yàn)中相伴概率為0。兩者檢驗(yàn)結(jié)果說(shuō)明所選取的數(shù)據(jù)適合做因子分析。

表1：KMO和Bartlett數(shù)值表

2.3 提取公因子

從表2看出2個(gè)公因子的方差貢獻(xiàn)率已達(dá)95.857%，說(shuō)明它們能充分的體現(xiàn)原始數(shù)據(jù)量所提供的信息，所以提取這2個(gè)公因子的效果是非常的合理。

表2：因子累積方差貢獻(xiàn)率

2.4 方差最大化作因子正交旋轉(zhuǎn)

由表3可知：第一個(gè)公因子Factor1在X1（國(guó)內(nèi)旅游人數(shù)）、X2（入境旅游人數(shù)）、X3（旅游總收入）、X4（旅行社數(shù)量）、X5（旅行社職人數(shù)）上具有較大的載荷和解釋能力。第二個(gè)公因子Factor2在X6（星級(jí)飯店數(shù)量）上具有較大的載荷和解釋能力。

表3：旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣

2.5 因子得分

表4：因子得分系數(shù)矩陣

利用上述因子得分函數(shù)可以算出2個(gè)因子的得分，然而這2個(gè)因子所代表的旅游業(yè)情況不同，如果單方面的使用其中一個(gè)公因子來(lái)進(jìn)行評(píng)價(jià)，是不準(zhǔn)確的。這個(gè)時(shí)候就需要根據(jù)各公因子的方差貢獻(xiàn)率與他們的方差貢獻(xiàn)率之和，來(lái)計(jì)算得到的權(quán)重分別為0.938，0.063。并且可以給出第個(gè)地區(qū)的因子變量得分Fi的計(jì)算公式如下：

Fi=0.938Fi1+0.063Fi2,i=1,2,…,16

因此，可以得到因子分析的綜合排名，如下表5所示。

表5：因子得分排名及比較

從因子綜合得分來(lái)看：利用因子得分有兩個(gè)方面可反映出黔東南州旅游業(yè)發(fā)展水平。第一，根據(jù)因子得分高低來(lái)分析：因子得分越大，說(shuō)明該地區(qū)的旅游業(yè)發(fā)展水平越高；反之則不然，由表5可看出凱里市得分最大。第二，若依據(jù)因子得分正負(fù)來(lái)分析：因子得分為正時(shí)，說(shuō)明該地的旅游業(yè)發(fā)展水平在全州平均水平以上；反之在全州平均水平以下。旅游業(yè)發(fā)展水平在全州以上的地區(qū)有4個(gè)，而旅游業(yè)發(fā)展水平在全州平均水平以下的有12個(gè)，占全州的75%。顯然不同地區(qū)之間在因子分析方面存在較大差距，旅游業(yè)發(fā)展呈現(xiàn)出不均衡性。

通過(guò)“因子綜合得分排名”與“旅游總收入排名”比較。在因子分析綜合得分中排名前三的為：凱里市、從江縣、雷山縣，排名后三的為：黎平縣、施秉縣、岑鞏縣；在旅游總收入中排名前三的為：凱里市、雷山縣、鎮(zhèn)遠(yuǎn)縣，排名后三的為：岑鞏縣、丹寨縣、三穗縣。在表5中還可以看出其中有凱里市、劍河縣、這2個(gè)縣市的兩個(gè)排名一致，三穗縣、岑鞏縣、天柱縣、錦屏縣、臺(tái)江縣、雷山縣、麻江縣的排名提升退后了1～3位次，其他地區(qū)排名則發(fā)生了較大的變動(dòng)，施秉縣、黎平縣、榕江縣、從江縣、丹寨縣在旅游業(yè)總收入中排名第4、5、10、7、15名，在因子分析中排名第15、16、4、2、6名，相差了11、6、5、8個(gè)位次。因此用旅游總收入來(lái)比較其地區(qū)的旅游業(yè)情況是很片面的。

3 結(jié)論與展望

（1）地域的差異及旅游接待力的建設(shè)管理不足，導(dǎo)致黔東南州旅游發(fā)展業(yè)的差異巨大。

（2）不同縣市的因子得分的差距較大，旅游業(yè)發(fā)展水平在全州以上的地區(qū)有4個(gè)，平均水平以下的有12個(gè)。

（3）綜合得分排名表顯示居前三的是：凱里市，從江縣，雷山縣。這三個(gè)縣市的知名度、旅游景點(diǎn)、旅游接待力都明顯高于其他縣。而位居黔東南州旅游業(yè)發(fā)展后三名的是：岑鞏縣、丹寨縣、三穗縣，與現(xiàn)狀基本相符。

政府應(yīng)根據(jù)地域，當(dāng)?shù)亓咙c(diǎn)和特色擴(kuò)大宣傳，制定階段性的目標(biāo)，從內(nèi)部挖掘；完善旅游配套建設(shè)，增強(qiáng)自身的旅游接待力；力爭(zhēng)與周邊城市合作的機(jī)會(huì)，為自身的不足提供彌補(bǔ)，互利互贏，從而提高旅游業(yè)的整體水平。