中国31省市的旅游竞争力分析.docx

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中国31省市的旅游竞争力分析

中国31省市的旅游竞争力分析

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中国31省市的旅游竞争力分析

摘要：

大众旅游时代，旅游业发展日益蓬勃，各省市旅游竞争也日趋激烈。

本文通过选取2008年、2010年、2012年、2014年各省市国际旅游外汇收入、接待入境过夜旅游人数、国内游客人数等18个指标建立旅游竞争力评价体系，利用SPSS进行主成分分析、聚类分析，并用ARCGIS可视化显示，并进行旅游竞争力重心转移分析，得出我国旅游竞争力东南沿海较强，西部发展迅速，整体差异减少的特点，并为如何提高各省市旅游竞争力提出建议。

关键词：

旅游竞争力、主成分分析、聚类分析、ARCGIS可视化

1引言

2015年，我国国内旅游突破40亿人次，国民人均出游2.98次，旅游收入超过4万亿元人民币。

大众旅游时代已经悄然而至，旅游日益成为老百姓一种常态化的生活方式。

新的旅游目的地也不断产生，而主要受制于经济发展水平的全球旅游需求增长速度却有限。

因此，旅游需求在世界各个旅游目的地间存在某种此消彼长的分配关系。

这种关系的存在，必然引起旅游目的地之间的竞争[1]。

且旅游业对地区就业、经济发展的影响日趋显著。

所以如何取得旅游竞争优势地位、占领先机的研究成为各省市关注的热点。

国外对旅游竞争力的研究始于1980年代末。

欧美学者通常结合案例对旅游目的地竞争力进行研究，如Govers和Go采用EFQM模型对4个欧洲国家的7个旅游目的地的全面质量管理业绩进行了比较分析[2]。

国内有关旅游竞争力的研究始于1990年代末。

早期的研究集中在国际旅游竞争力上，如黎洁和赵西萍的《论国际旅游竞争力》和《论国际旅游竞争力及其阶段性演进》。

2000年，窦文章等人的《区域旅游竞争力研究进展》开创了国内区域间旅游竞争研究的先河[3]。

我国学者对旅游竞争力的研究主要集中在旅游竞争力评价体系及模型的构建、旅游竞争力的测量与评价、旅游竞争力的提升策略等。

其中，旅游竞争力的测量与评价是国内外学者最为关注的一大领域。

而旅游竞争力的研究可分为国家层面、地区层面、城市层面、旅游景区或企业层面。

我国学者倾向于在区域层次对旅游竞争力进行综合评价并预测发展趋势，如周礼通过系统构建了长三角城市旅游竞争力综合评价体系，运用熵权法对长三角城市旅游竞争力进行评价，并采用GIS空间分析方法对其空间分异特征进行探索[4]。

张河清在界定县域旅游及旅游竞争力的基础上，建立广东省县域旅游竞争力评价模型及评价指标体系，并提出优化和提升广东县域旅游竞争力的建议[5]。

目前绝大部分学者的研究都只是对某一时间截面上旅游竞争力的静态测量与评价或对某一区域范围进行评价，而没有综合研究且未对旅游竞争力的未来变化趋势进行动态预测与分析。

旅游竞争力是随着时间的推移不断发生变化的，各个时期表现为不同的变化特征。

本文在前人研究的基础上，以全国31省市为研究单元，从静态分析和动态分析两方面研究全国31省市旅游综合竞争力的时空演变特征。

2旅游竞争力指标选取和分析方法

2.1指标体系的构建原则

2.1.1科学性原则

充分认识旅游竞争的内涵，明白旅游竞争力包括旅游现实竞争力和旅游竞争潜力，从旅游竞争业绩、资源竞争力、服务竞争力、设施竞争力、经济支持力五方面进行评价，力求指标体系理论依据充分且操作完善。

2.1.2完备性原则和代表性原则

各省旅游业发展完好依赖于旅游系统的完备。

旅游竞争力子系统应能体现出相互协调的有机联系，反映各省市内涵，共同实现最佳竞争状态。

所以指标体系构建力求全面、简洁，代表性强。

2.1.3统一性原则

旅游竞争力指标体系中，统一指标涵义、统计口径、计算方法、统计时间，且定性与定量分析也统一

2.1.4可操作性原则

指标的选取和评价体系构建目的一致，保证数据能收集到且利于计算，避免主观臆断造成误差。

2.2指标体系的框架

依据以上原则，在我国31个省市2008年、2010年、2012年、2014年的《旅游统计年鉴》、《统计年鉴》、《第三产业统计年鉴》选取了能反映各省市旅游竞争业绩、资源竞争力、服务竞争力、设施竞争力、经济支持力5个方面共18项指标构建各省市旅游竞争力评价指标体系（表一）。

旅游竞争业绩

资源竞争力

服务竞争力

设施竞争力

经济支持力

国际旅游（外汇）收入

旅游景区总数

第三产业从业人员数

星级饭店数

地区生产总值

接待入境过夜旅游人数

5A级景区个数

旅游业从业人员数

五星级酒店数

人均地区生产总值

国内游客人数

旅行社从业人员数

旅行社数

第三产业GDP

国内旅游收入

城镇居民可支配收入

星级饭店平均客房出租率

农村居民家庭纯收入

2.3分析方法

2.3.1主成分分析法

首先分别构建2008、2010、2012、2014年各指标原始数据矩阵，并进行数据的标准化处理，以消除量纲不同的影响;继而求得标准化数据的相关系数矩阵并计算特征值和特征向量;之后计算贡献率和累计贡献率，求解特征向量，确定主成分个数（累积贡献率大于80%的综合指标称为主成分）;最后将得到的特征向量矩阵分别与标准化后的相应数据相乘，得到四年各省市旅游竞争力的综合主成分表达矩阵及主成分综合得分。

2.3.2聚类分析法

直接建立聚类相似矩阵，利用离差平方和法对相似矩阵进行变换，求解聚类结果，得到聚类谱系图，从而分析各省市旅游竞争力的区域相似性和差异性。

2.3.3空间自相关分析

地理要素间总是表现出一定的空间关联性。

用空间自相关可以定量地研究这种相关性。

空间自相关有全局和局部两种方式，其中全局空间自相关可以判断出整个区域是否存在空间集聚，局部空间自相关可用来找出聚集的具体区域。

进一步验证各省市的旅游竞争力。

3结论与分析

3.1中国31省市旅游竞争力结果分析

3.1.1主成分分析

用SPSS软件先做标准化处理，然后计算各指标之间的相关系数矩阵。

由相关系数矩阵可知，原始变量数据中，国际旅游（外汇）收入与接待入境过夜旅游人数有极大的正相关，与五星级酒店数，五星级酒店数，旅游从业人数，旅行社从业人员数有很强的正相关；旅游从业人数与旅游从业人数，城镇居民人均可支配收入有很强的正相关性。

按照特征值>1，方差累计贡献率>80%提取主成分，得出2008年、2010年、2012年有三个主成分，而2014年有四个主成分，再按照各个主成分的贡献率，定义综合主成分得分，结果如下图

图1各省市旅游竞争力综合得分图

再利用ARCGIS可视化，按照得分高低，采取自然间断法，直观显示出个各省旅游竞争力的综合状况。

根据上述图表可分析出我国各省旅游竞争力的时空演变的如下特征。

一是旅游综合竞争力都有变化，但变化幅度较小。

可由图1得出各省之间旅游竞争力的差异在不断减少，最高分与最低分之间差距缩小，、、、山东一直都是旅游大省，综合竞争力始终处于前列，而西藏、青海旅游竞争力虽差，但是也不断进步，旅游竞争力得分也逐渐提高。

二是是旅游综合竞争力区域差异明显。

得分值有正负之分，正数省市代表旅游业竞争力水平高于全国平均水平，负数则表明其旅游竞争力水平低于全国平均水平。

而结合得分图与ARCGIS图可得出旅游竞争力强的省份多集中在东南沿海地区，红色代表旅游竞争力强，而蓝色代表旅游竞争力差。

而西部地区旅游竞争力较弱，中部地区旅游竞争力也居中，且变化幅度小。

3.1.2旅游竞争力的自相关分析

全局空间自相关用Moran’sI指数衡量，导入2014年旅游竞争力得分，基于Rook的邻接关系，建立全局空间正相关散点图。

如图6

通过对旅游竞争力得分进行全局空间自相关得Moran’sI指数为0.343231，可知全国各省份旅游竞争力相关性很强。

由图2-5也可看出旅游的带动性强。

并通过p值0.025的显著性检验，可得出本研究有效。

局部空间自相关分析结果如下图，图7

由此可得出在江苏、福建两省出现“高-高”关联，新疆、、、、、、山西为“低-低”关联的特征。

3.1.3旅游竞争力的区域相似性与差异性分析

首先采用标准差标准化方法对2014年四个主成分得分的数据进行处理；然后采用欧氏距离测度样本间距离；最后计算出8种系统聚类分析方法的结果，通过比较选出最短距离法计算类间的距离并对样本进行分类，从而得到旅游竞争力水平的区域谱系图。

当类间距离取1.6（谱系图中第一条长竖线所示）和4.5（谱系图中第二条长竖线所示）时，可以将中国31各个省划分为六个类和八个亚类。

，福建分别为一个大类，两省经济发达，交通便利，旅游资源丰富，且广东有毗邻香港的优势，福建面对台湾，两省国外游客接待力强，旅游竞争力也强。

、上海为一类，二者都为国际性大都市，旅游竞争力不容小觑。

、、宁夏为一亚类，、、、甘肃为一亚类，、广西、、江西为一亚类，与河南共组成一大类。

这些省份由于经济较差，服务设施也不配套，旅游基础差，交通不便捷，受地域、气候影响强，旅游竞争力目前属于弱势。

、重庆为一亚类，、、河北为一亚类，、、新疆为一亚类，、、、云南为一亚类，与天津组成一大类，这些地区旅游有逐年递减趋势，但是区域特色鲜明，以特色服务得人心。

、江苏二省区位优势明显，交通、服务均突出，故旅游竞争力也较强。

3.2旅游竞争力重心变化分析

利用ARCGIS进行四年旅游竞争力的重心分析移动，发现旅游竞争力重心在江西省内南移，南移不明显。

但2010年2008年重心向西南移动，2012年继续西南向移动而2014年往东南方向移动。

可得出，随着时间推移，我国旅游竞争力南强北弱的形势日益凸显，而随着西部特色旅游发展，西部旅游竞争力也逐步增强。

3.3旅游业发展趋势预测

从2008年到2014年偶数年的旅游竞争力得分分析可得出我国旅游业发展趋势良好，区域间差异正逐步减少。

整体上以广东为代表的东南沿海各省旅游业基础好，后劲足，而西部地区通过发展区域特色旅游，加强特色服务，实现了旅游业竞争力的提高，中部地区虽也在发展，但受东部西部的挤压和旅游市场饱和影响，旅游业艰难发展。

因此，可预测，未来将形成东南沿海、西部特色两大并立的旅游发展增长极，而中部地区在做好承接作用的同时，也会加强定位、发挥自身优势，实现蓬勃发展。

4反思与不足

本文对全国31省市旅游竞争力的竞争态势进行了评价和比较，并且分析了全国31省市旅游竞争力的时空演变特征。

研究表明，不同省市旅游竞争力水平存在显著的梯度差异，不同时期各省市旅游竞争力也呈现出不同的变化特征，这为各省市找出各自的旅游竞争优劣势并提升旅游竞争力提供了些许借鉴和参考。

但是，旅游竞争力评价指标选取的全面性和代表性以及评价指标体系的科学性还值得深入研究。

很明显东南沿海经济发达交通便利地区的旅游竞争力强，因为经济实力强的省份交通系统完善，可达性强，本地区人民相对富裕，短途旅行周末农家乐旅游也相对旺盛。

优势资源吸引到投资建设资金来发展旅游新形式，强者越强，广东省旅游竞争力得分连年高升很明显说明旅游业中的“二八效应”明显。

如何在旅游竞争力评价中把经济实力造成的差距缩小，即在经济与旅游实力中找一平衡点很重要。

另外，旅游竞争力是随着时间的推移不断发生变化的，本文没有很好的对旅游竞争力的未来变化趋势做更加科学的动态预测与分析。

且随着我国高铁等建设，各地区可达性大大提高，西藏等省份潜力无穷，对未来趋势预测中不可定要素太多。

因此，在未来有关旅游竞争力的研究中，可从两方面着手进行深入探讨：

一是旅游竞争力评价指标体系的进一步修正和完善；二是通过采集有关旅游竞争力评价的面板数据，对旅游竞争力做更加科学合理的动态评价和预测。

参考文献（References）：

[1]龙江智.旅游竞争力评价范式：

反思与启示[J].旅游科学2010，24

（2）：

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[2]GoFM，GoversR.Integratedqualitymanagementfortouristdestinations：

aEuropeanperspectiveonachievingcompetitiveness[J].TourismManagement，2000，21

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[3]窦文章，杨开忠，杨新军.区域旅游竞争研究进展[J].人文地理，2000（3）：

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[4]周礼，蒋金亮.长三角城市旅游竞争力综合评价及其空间分异

[J].经济地理2015

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[5]钟家雨，柳思维，熊曦.旅游业与城镇化协同发展的区域差异分析[J].经济地理2014

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[6]傅云新，胡兵，王烨.中国31省市旅游竞争力时空演变分析[J].经济地理2014

（2）：

144-149.

AnalysisontheTourismCompetitivenessin31ProvincesofChina

Abstract:

Intheeraofmasstourism,thetourismindustryisbooming,andthetourismcompetitionisbecomingmoreandmorefierce.Throughinternationaltourismreceiptsinvariousprovincesandcitiesselectedin2008,2010,2012,2014,and18inboundovernighttourists,thenumberofdomestictouristsandotherindicatorstoestablishtourismcompetitivenessevaluationsystem,usingSPSSprincipalcomponentanalysis,clusteranalysis,andwithArcGISvisualizationoftourismcompetitivenessofthecenterofgravitytransferanalysis,drawtheconclusionthattourismcompetitivenessofChinasoutheastcoastalisstronger,thewesterndeveloprapidly,wearereducingthedifferenceintheoverallcharacteristicsThenofferproposalstoimprovetheprovincestourismcompetitiveness.

Keywords:

tourismcompetitiveness,principalcompositionanalysis,clusteranalysis,ARCGISvisualization