溫 娜

(宜春學院 經(jīng)濟與管理學院，江西 宜春 336000)

我國經(jīng)濟的飛速發(fā)展，使得人們的可支配收入和消費水平進一步提高，消費拉動經(jīng)濟增長的作用進一步增強，我國旅游業(yè)發(fā)展也呈現(xiàn)出持續(xù)走高的態(tài)勢。國內(nèi)旅游抽樣調(diào)查結果顯示，2018年國內(nèi)旅游人數(shù)達55.39億人次，比上年同期增長10.8%，全年實現(xiàn)旅游總收入5.97萬億元，同比增長10.5%，全國旅游業(yè)對GDP的綜合貢獻為9.94萬億元，占GDP總量的11.04%。2019年政府工作報告進一步提出要發(fā)展壯大旅游業(yè)，各省級政府在促進區(qū)域旅游業(yè)發(fā)展上也各自出臺了相應政策。多角度、多方位的政策引領使得旅游業(yè)的發(fā)展在一種良好的政治生態(tài)下運行，但同時，我們也注意到，有些省份擁有豐富的旅游資源但旅游業(yè)發(fā)展較為滯后，有些省份具有雄厚的經(jīng)濟實力但缺乏完善的旅游基礎設施配套，有些省份在城市生活設施完善度不高的情況下旅游業(yè)收入?yún)s較高，各省旅游業(yè)的發(fā)展水平參差不齊、發(fā)展狀況千姿百態(tài)，省際差異顯著。這種省際間的不均衡發(fā)展會使各省旅游資源得不到充分利用，甚至會影響我國整體旅游業(yè)綜合發(fā)展水平。據(jù)此，本研究試圖深入探究的問題是：我國各省旅游業(yè)綜合發(fā)展水平呈現(xiàn)何種具體差異？旅游業(yè)綜合發(fā)展水平是否具有省際相似性？

一、文獻綜述

國內(nèi)外學者就旅游業(yè)發(fā)展水平已經(jīng)展開的研究如下：趙愛華基于主成分分析法研究了遼寧省旅游業(yè)的整體發(fā)展水平及對該省經(jīng)濟發(fā)展的貢獻度，并對促進該省旅游業(yè)發(fā)展提出了相關建議；[1]李琴構建了陜西旅游業(yè)包容性增長的衡量指標，運用主成分分析方法對陜西不同地市旅游業(yè)發(fā)展水平打分排名并做出相應解釋；[2]張英等分析了武陵山片區(qū)旅游水平差異的原因，并對促進該區(qū)域旅游化水平提出了相關建議；[3]薛非凡以中部六省為研究對象，基于主成分分析法對中部六省旅游經(jīng)濟發(fā)展的差異性特征進行研究，得出中部六省旅游業(yè)存在明顯的省際差異且整體水平低的結論；[4]宋時蒙、[5]Adriana AnaMaria Davidescu[6]利用主成分分析和聚類分析兩種方法做深入研究，Adriana AnaMaria Davidescu勾勒出一個精確的羅馬尼亞鄉(xiāng)村旅游的形象，重點關注了其主要決定因素和關鍵的區(qū)域發(fā)展極點。

通過對文獻的梳理發(fā)現(xiàn)：就研究方法而言，多數(shù)學者采用了主成分分析法研究某一省份內(nèi)不同地市的旅游業(yè)發(fā)展水平，得出了省內(nèi)不同地市旅游業(yè)發(fā)展非均衡的結論。[1-4]在此方面，研究某一省內(nèi)不同地市旅游業(yè)發(fā)展水平差異性的較多，研究一國省際之間差異的少；研究省際之間相似性的更少。研究旅游的就旅游業(yè)發(fā)展水平不均衡的影響因素而言，部分學者從旅游業(yè)發(fā)展的基本要素角度給出了足夠的解釋，如：旅游基礎設施、旅游資源、旅游接待設施(賓館飯店、旅行社數(shù)量)等都是影響旅游發(fā)展水平差異的主要衡量指標。[7-9]在這個方面，旅游業(yè)綜合發(fā)展水平衡量指標多種多樣，沒有統(tǒng)一。從已有研究的學科視角來看，旅游經(jīng)濟學角度、空間計量經(jīng)濟學角度、旅游管理學角度是學者們熱衷的研究學科視角。[10-12]

綜合上述，本研究選取我國不同省份旅游業(yè)綜合發(fā)展水平為研究對象，研究全國范圍省際之間的旅游業(yè)綜合發(fā)展水平差異性和相似性。以我國31個省市自治區(qū)2017年的相關數(shù)據(jù)(統(tǒng)計年鑒所能查閱的最新數(shù)據(jù))為分析源，從旅游管理學視角出發(fā)，以主成分分析為具體研究方法，希望能詳細分析出我國旅游業(yè)綜合發(fā)展水平的省際差異，在此基礎上進行聚類研究，分析其相似性，并對聚類結果予以解釋，提出政策建議。

如果選取π,為滿足乘法結合律和加法分配率的運算符號函數(shù)，作為數(shù)據(jù)層面的運算規(guī)則，而選取多邊矩陣乘法作為框架層面的運算規(guī)則，那么在多邊矩陣A和B的剖面表示之間可以進行如下剖面廣義交叉乘法運算，記:

二、研究方法

(一)研究方法的選擇

對我國省際旅游業(yè)綜合發(fā)展水平的差異性研究采用主成分分析方法。為了能夠科學地分析該問題，需要綜合考慮多個指標(變量)的影響。

國家政府應該加大對女性就業(yè)的政策幫扶，通過政治手段和法律手段規(guī)范就業(yè)體制，完善對女性就業(yè)的權益保護；社會要發(fā)揮媒體的宣傳效應，加大對女性就業(yè)的正面宣傳，引導女大學畢業(yè)生更加自信更加清楚的面對社會客觀形式，提高自身能力，保持清醒的意識，客觀擇業(yè)。各應聘單位一定要客觀公平公正公開的進行合法招聘，避免性別歧視和人為設置“就業(yè)壁壘”，根據(jù)理工科女大學畢業(yè)生的特點為她們設定一批能夠發(fā)揮她們自身最大商業(yè)價值的競聘崗位。

選取的每個指標(變量)都反映了所研究問題的某些特定信息，但是眾多指標(變量)之間的存在的相關性難以避免，故其統(tǒng)計信息會存在某些交叉重疊。主成分分析的本質是找出變量中最“主要”的元素和結構，使得原有的復雜變量進行降維，將相關性高的諸多變量轉化成少量但能解釋大部分原始數(shù)據(jù)方差的幾個新變量。主成分分析法分析綜合指標可以解決直接指標之間的相關性及信息重疊性等問題?；诖?，本文在研究旅游業(yè)綜合發(fā)展水平差異性時采用主成分分析法。

對我國省際旅游業(yè)綜合發(fā)展水平相似性研究采用聚類分析方法。聚類變量的選擇采用R型聚類，因為R型聚類可以讓我們了解個別變量之間的關系的親疏程度以及各個變量組合之間的親疏程度，可以方便我們將不適合聚類的變量從整體變量中剔除掉。個案聚類采用Q型聚類，該方法是將每一個樣本看作n維空間的一個點，并于某種度量測量點與點之間的距離，距離較近的歸為一類，距離較遠不屬于同一類。在測量樣本之間的親疏度時選擇歐式距離平方測量，兩個樣本間的歐式距離平法是各樣本變量值之差的平方和；樣本數(shù)據(jù)與小類、小類與小類之間的親疏程度測量采用最遠鄰元素法，這種方法以當前某個樣本與已經(jīng)形成小類中的樣本距離的最大值作為當前樣本與該小類之間的距離。

取6周齡健康雄性Sprague-Dawley(SD)大鼠40只，體質量100～140 g(安徽醫(yī)科大學實驗動物中心)，隨機分為4組(n=10)：即空白對照組、Nif組、CsA組、Nif+CsA組。各大鼠均于安徽醫(yī)科大學實驗動物中心SPF級分籠喂養(yǎng)，溫度20～26 ℃、濕度40%～70%；飼以標準飼料，自由飲水，12 h晝夜循環(huán)。

(二)指標構建及數(shù)據(jù)獲取

旅游業(yè)的發(fā)展水平是多維構面的，決定旅游業(yè)綜合發(fā)展水平的因素涉及區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平、旅游資源的豐富程度、交通可達性、餐飲、城市設施等。所以，評價各省旅游業(yè)綜合發(fā)展水平就需要構建綜合性指標。構建綜合指標體系時，主要依據(jù)針對性原則選取指標。針對性原則指要參考相關文獻，選取的指標要能夠反映旅游業(yè)發(fā)展水平，而不是一些無關的指標。

本文參考李琴、宋時蒙、趙愛華、薛非凡等人的評價指標，對已有指標體系進行分析比較；既要考慮與旅游業(yè)發(fā)展直接相關的經(jīng)濟性指標，例如地區(qū)GDP、人均GDP，旅游收入等，也要考慮影響旅游業(yè)發(fā)展水平的一些基礎設施指標，如飯店數(shù)量、交通水平、城市減少水平等，同時旅游資源(如景區(qū)景點個數(shù)等)也是考慮的指標之一。最終形成了17個如下指標。

玉米淀粉經(jīng)過擠壓膨化后，糊化度明顯升高，糊化度能達到90%以上[5]。脫胚玉米經(jīng)過擠壓后，在室溫下冷卻，這為RS3的形成提供了條件。利用擠壓膨化脫胚玉米制取葡萄糖漿時，RS3的產(chǎn)生反而影響擠出物制得的糖化液的DE值。RS3主要存在于過濾的濾餅中，因而需要探索適當?shù)臄D壓參數(shù)，使脫胚玉米擠出物產(chǎn)生RS3的量最少，從而較小地影響脫胚玉米擠出物制備糖化液的DE值。

X1：地區(qū)GDP(億元)

X16：城市生活垃圾無害化處理率(%)

X3：居民人均可支配收入(元)

17個變量數(shù)據(jù)復雜，單位不一，存在量綱關系。如果直接用原始變量分析會使主成分過多依賴大指標變量，而數(shù)據(jù)的標準化轉化，可以有效消除變量間的量綱關系，從而避免了主成分對較大指標變量的過度依賴，使數(shù)據(jù)分析結果更具科學性。

X5：旅游總收入(億元)

X6：過夜旅游者總人數(shù)

X7：限額以上餐飲企業(yè)營業(yè)額(億元)

X8：限額以上住宿企業(yè)客房收入(億元)

X9：客運總量(萬人)

1.第一類特征。廣東、山東、浙江、江蘇四省在系統(tǒng)聚類分析中為第一類，這四個省份的經(jīng)濟比較發(fā)達，是我國傳統(tǒng)的旅游強省，且都位于東部沿海一帶。其主成分綜合得分排名和第一主成分排名均為全國前四名。這四個省在地區(qū)GDP、旅游總收入最高、過夜旅游者總人數(shù)、客運總量、通車里程、旅游景區(qū)個數(shù)、旅行社個數(shù)、星級飯店個數(shù)等10個變量上的均值都明顯高于其他類城市，且遠高于平均值。但這四省的城市生活設施尚存在進一步完善的空間，相對于其他省份來說，旅游配套產(chǎn)業(yè)的發(fā)展及效率有待進一步提高。將這四個省份的相似性特征歸納為：旅游總收入高、旅游業(yè)配套產(chǎn)業(yè)發(fā)展有待進一步提升、旅游資源豐富、旅游配套設施完善、城市生活基本設施有待進一步提高、生態(tài)環(huán)境治理好。

X12：旅行社(個)

X11：A級以上旅游景區(qū)個數(shù)(個)

X13：星級飯店數(shù)(個)

第一，張老師雖然試圖采用新課程提倡的教學方法，但是在實際課堂中還是采用以教師為中心的講授式教學.在兩個課題教學中，他想用探究式教學方法，但是在實際的課堂教學中并沒有給學生充分的時間和空間進行探究，而是迫不及待地提示學生.這也反映出他在如何有效引導學生學習方面有待提高.

分別分取0、5.00、10.00、25.00、50.00、100.00、500.00ng錸標準工作液于盛有1g氧化鎂的坩堝中，操作同1.5.1，制成校準曲線b，用于測定錸質量分數(shù)為0.01～1μg/g的樣品。

X14：城市公共交通車輛標準運營數(shù)(輛)

有知情人士透露，美的對事業(yè)部的整合還會持續(xù)。曾經(jīng)歸屬環(huán)電的清潔電器，傳言已久的冰箱和洗衣機、家用空調(diào)和中央空調(diào)都是潛在整合對象。下一步更深層次的變革將是機制、模式和人員改革，去掉臃腫、下放權力，加大激勵讓能者多勞。

X15：城鎮(zhèn)污水處理率(%)

在五代時期出現(xiàn)了“把”“將”同句出現(xiàn)，和連用形成復合介詞“把將”的這種語言現(xiàn)象。說明“把”的處置義表現(xiàn)的更為明顯了，把字完全虛化，完成了由動詞到介詞的轉變。

X2：人均GDP(元)

X17：城市人均公園綠地面積(平方米)

獲取數(shù)據(jù)時，本研究主要依據(jù)數(shù)據(jù)的客觀性、易得性原則?？陀^性原則指在獲取數(shù)據(jù)時，使用權威機構(政府官網(wǎng))發(fā)布的數(shù)據(jù)，使得評價結果盡可能反映客觀事實；易得性原則指在獲取數(shù)據(jù)時，通過查閱各種統(tǒng)計年鑒(紙質版和電子版都易得)等渠道獲取?；谝陨蟽蓚€原則，涉及的數(shù)據(jù)主要來源于2017年的《中國統(tǒng)計年鑒》，部分數(shù)據(jù)來源于相關省份2017年《國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報》及官方網(wǎng)站公開發(fā)布的數(shù)據(jù)。

總之，大學文化建設是一項復雜紛繁、曠日持久的系統(tǒng)工程，不僅需要一代又一代大學人的持續(xù)努力和奮斗，還需要教育主管部門及社會全體成員的共同參與和努力。只有這樣，大學文化建設才能取得預期的效果，也只有這樣，社會才能健康地發(fā)展和進步。

三、我國旅游業(yè)綜合發(fā)展水平的省際差異性研究

(一)主成分分析的適用性檢驗

在統(tǒng)計學上，使用主成分分析方法有兩個前提，一是KMO值要大于0.6，二是Bartlett球形檢驗概率值小于0.05。經(jīng)檢驗發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)的KMO值為0.782，符合大于0.6的前提，Bartlett球形檢驗概率值為0.000，符合小于0.05的前提。故所選取的17個原始變量存在較強相關關系，適合進行主成分分析。

(二)數(shù)據(jù)的標準化處理

X4：城鎮(zhèn)居民消費水平(元)

得到聚類結果以后，進一步用均值比較描述統(tǒng)計的方法對分出的各類進行定義解釋，對各類別特征進行描述。將分類結果作為自變量，13個聚類變量作為因變量進行均值比較，結果如表6所示。

(三)主成分的確定

因為旅游業(yè)綜合發(fā)展水平差異的評價指標中涉及的數(shù)據(jù)較多，且多數(shù)數(shù)據(jù)較為復雜，為了不降低數(shù)據(jù)信息的完整性，同時使變量的處理更加簡單易行，選擇最優(yōu)的分量數(shù)是基于Kaiser準則，只選取大于1的特征值。表1是將原始數(shù)據(jù)帶入軟件操作后得出的主成分特征值和方差貢獻度列表。從表1看，特征值大于1的初始特征值共有三個，故提取出三個主成分。第一主成分特征值為8.631，方差貢獻度達到50.770 %；第二主成分特征值為3.412，方差貢獻度為20.070%；第三主成分特征值為1.440，方差貢獻度為8.473%；總的方差貢獻度為79.314%。這些數(shù)據(jù)表明使用以上三個主成分可以解釋所有信息的79.314%，損失的信息僅為20.686%，進一步充分說明這三個主成分能全面描述我國各省旅游業(yè)綜合發(fā)展水平。因此，本文用這三個主成分特征值對應的特征向量作為新的綜合指標，對我國31個省市旅游業(yè)綜合發(fā)展水平進行分析。為了計算的方便，本文將第一主成分用F1表示，將第二主成分用F2表示，將第三主成分用F3表示。

表1 特征值和方差貢獻度

(四)主成分得分系數(shù)的確定

在主成分因子確定的基礎上進一步得出初始因子載荷矩陣(表2)。由表2可知，在第一個主成分上有較高因子載荷的變量有人均GDP、旅游總收入、過夜旅游者總人數(shù)、限額以上餐飲企業(yè)營業(yè)額、限額以上住宿企業(yè)客房收入、客運總量、A級以上旅游景區(qū)個數(shù)、旅行社個數(shù)、星級飯店個數(shù)，故把第一主成分識別為旅游服務設施及配套產(chǎn)業(yè)發(fā)展因子。在第二個主成分上有較高因子載荷的變量有人均GDP、居民人均可支配收入、城鎮(zhèn)居民消費水平、通車里程，故把第二主成分識別為生活質量因子。在第三個主成分上有較高因子載荷的變量有城市人均公園綠地面積、城鎮(zhèn)污水處理率等，這些指標均屬于城市基礎設施范圍，故把第三個主成分識別為城市生活設施及生態(tài)環(huán)境因子。

表2 初始因子載荷系數(shù)矩陣

(注：提取方法：主成分分析法。提取了3個成分。)

運用表2中的數(shù)據(jù)除以主成分相對應的特征值平方根為相應的特征向量，即主成分得分系數(shù)(如表3)，將其系數(shù)與標準化后的變量相乘，即得出主成分表達式F1、F2和F3(此結果為主成分方差貢獻度)。

F1=0.316X1*+0.206X2*+0.214X3*+……+0.214X17*；

F2=0.124X1*-0.385X2*-0.393X3*+……+0.081X17*；

F3=-0.02X1*+0.084X2*+0.013X3*+……+0.472X17*。

其中X1*、X2*、X3*……X17*表示對原始變量標準化后的數(shù)值

表3 主成分得分系數(shù)

(五)我國各省旅游業(yè)發(fā)展水平的綜合得分排名計算

以主成分方差貢獻度為權重計算各省的綜合得分。各主成分乘以相應的權重加總，并除以三個主成分的累計方差，就可以得到反映旅游經(jīng)濟發(fā)展水平的綜合得分F。綜合得分計算式為F=(0.508F1+0.201F2+0.085F3)/79.314，計算結果如表4：

表4 我國各省旅游業(yè)發(fā)展水平的綜合得分及排名

從表4可以看出我國31個省(市、自治區(qū))的旅游業(yè)綜合發(fā)展水平的各主成分得分與排名、綜合得分及其總排名。本文將我國31個省(市、自治區(qū))旅游業(yè)綜合發(fā)展水平得分情況按照得分大于5分、介于1-5分之間、介于0-1分之間、小于0分為標準進行劃分，從綜合得分情況來看，廣東省遙遙領先，得分大于5；山東、江蘇、浙江、北京、四川5個省(市、自治區(qū))得分均超過1，說明這幾個省份的旅游發(fā)展水平較好；河南、湖北、湖南、安徽、河北、遼寧、上海這幾個省(市)綜合得分在0-1之間；其余省(市、自治區(qū))得分均小于1，我國31個省(市、自治區(qū))中有18個省(市、自治區(qū))的旅游業(yè)綜合發(fā)展水平得分都在0分以下?？梢钥吹轿覈蟛糠质?市、自治區(qū))的旅游業(yè)綜合發(fā)展水平位于平均水平以下，我國各省旅游業(yè)綜合發(fā)展水平存在明顯的差距。

習近平總書記指出：“中國共產(chǎn)黨之所以叫共產(chǎn)黨，就是因為從成立之日起我們黨就把共產(chǎn)主義確立為遠大理想。我們黨之所以能夠經(jīng)受一次次挫折而又一次次奮起，歸根到底是因為我們黨有遠大理想和崇高追求?！盵4]P34我們黨是馬克思主義政黨，馬克思主義與共產(chǎn)黨人是渾然天成的聯(lián)合體。馬克思主義揭示了自然界、人類社會、人類思維發(fā)展的普遍規(guī)律，把真理的科學性與價值的超越性統(tǒng)一于共產(chǎn)主義理想之中，以其真理和道義的強大力量吸引一大批“馬克思主義篤誠的信仰者”。從領導革命到領導建設再到領導新時代，共產(chǎn)主義理想信念始終是共產(chǎn)黨人的精神之“鈣”，是共產(chǎn)黨人戰(zhàn)勝困難的重要法寶。

根據(jù)主成分分析的結果，雖然我們可以看到我國31個省(市、自治區(qū))的旅游業(yè)綜合發(fā)展水平的總排名，也確定了旅游業(yè)發(fā)展水平的主要驅動因素，但是如果要對各省市自治區(qū)旅游業(yè)的綜合發(fā)展水平進行進一步科學的層次劃分，有針對性地對處于同一水平和層次的省市旅游業(yè)水平進行相似性分析，還需要運用聚類分析法對其進行科學分類。

建立完善的房屋施工安全管理體系，使施工安全管理與施工質量管理相協(xié)調(diào)，并形成房屋建筑市場安全施工管理的完整系統(tǒng)。要明確工程控制人員的具體安全責任，對工程任務進行分解，使工程的安全目標控制成為體系，并以此為依據(jù)來完善工作制度。各個建筑企業(yè)應該為員工定期舉辦安全管理講座，通過各種實踐性的學習強化完其安全管理意識，在安全管理講座舉辦完畢之后，建筑企業(yè)應該組織施工人員進行安全管理知識討論，通過實踐交流與合作探究，不斷的強化員工的安全管理意識。凡是施工現(xiàn)場必須配有安全監(jiān)理及專職的安全員來負責施工現(xiàn)場的指導工作，保障能夠及時發(fā)現(xiàn)建設過程中的質量問題及安全隱患。

四、我國旅游業(yè)綜合發(fā)展水平的省際相似性研究

(一)聚類變量的選擇

選擇哪些變量進行聚類分析需要用R型聚類法。共有17個變量用來對31個省份進行分類，是否有必要將17個變量都納入作為分類變量呢？要用“Pearson系數(shù)”來度量變量相似性，選擇“最遠鄰元素法”來聚類，從輸出的proximity matrix表(因為版面所限，此表略去)中可以看“地區(qū)GDP”和“城市公共交通車輛標準運營數(shù)”這兩個變量相關系數(shù)為0.953；“人均GDP”和“居民人均可支配收入”這兩個變量相關系數(shù)為0.921；“居民人均可支配收入”和“城鎮(zhèn)居民消費水平”這兩個變量相關系數(shù)為0.950，這三個相關系數(shù)都接近1，所以這些變量沒有必要都作為聚類變量，否則會導致成本增加。至于選擇哪一個作為典型指標來代替原來的兩個變量，根據(jù)與旅游業(yè)發(fā)展的緊密程度原則選取。這里保留“城市公共交通車輛標準運營數(shù)”與“居民人均可支配收入”兩個變量，其余三個變量“地區(qū)GDP、人均GDP、城鎮(zhèn)居民消費水平”在聚類變量中剔除。

(二)聚類分類探索

Q型聚類回答的是31個省份能分為幾類的問題。開始不確定應該分為幾類，暫時用3-6類范圍來試探。Q型聚類要求量綱相同，所以需要對數(shù)據(jù)進行標準化，采用歐式距離平方對其相似性進行測度。按照此方法對31個省份進行初步聚類。此聚類結果并不能作為最終結果，還要研究用于聚類的變量是否對聚類過程和結果有貢獻。

(三)聚類變量對聚類的貢獻分析

回答“用于聚類的變量對聚類過程、結果有貢獻嗎，有用嗎”的問題，需要采用單因素方差分析的方法。如果有個別變量對分類沒有作用、沒有貢獻，就應剔除。因子變量選擇聚為4類的結果，因變量選擇第一步驟所選取的14個聚類變量。方差分析結果顯示，14個聚類變量的sig值有13個都顯著，變量“城市生活垃圾無害化處理率”的sig值為0.233，小于0.05，結果不顯著。所以我們認為，“城市生活垃圾無害化處理率”這一變量對聚類無效，其余13個變量則對聚類有貢獻。將這13個變量重新進行Q型聚類分析得到聚類譜系圖(圖1)和具體聚類結果(表5)。

表5 我國31個省市自治區(qū)旅游業(yè)綜合發(fā)展水平聚類分析結果

圖1 我國31個省市旅游業(yè)綜合發(fā)展水平的聚類譜系圖

(四)聚類結果的解釋

所謂“組元合作”就是在教師的調(diào)控點撥下，以不斷解決導學問題為主線，以組元合作為載體，根據(jù)事先以“S”形均衡組元好的合作小組，通過生生互動、師生互動的合作探究學習方式，解決自主探究學習過程中生成的重、難點和疑惑問題。在具體的實踐過程中應通過“互動解疑、點撥指導”兩個教學環(huán)節(jié)進行操作。

但也有人更喜歡短篇。相比之下，他們的理由就要簡單得多：“忙，沒時間，太長了不想看”、“費腦子，看了后面的忘了前面的，還得回頭再看，累”……

表6 31個省份聚類結果的均值比較

通過表6可以看出雖然類別之間的省份在各變量上存在一定差異性，但是類別之內(nèi)的省份在某些變量上存在一定的相似性，這些相似性可以通過均值的比較得以呈現(xiàn)，具體特征分析如下：

X10：通車里程(公里)

2.第二類特征。上海和北京在系統(tǒng)聚類分析中為第二類，這兩個城市的共同特質是居民生活水平、消費水平、旅游配套產(chǎn)業(yè)發(fā)展效率在全國處于前列，城市生活基礎設施完善，體現(xiàn)在其城市污水處理率在全國排前列，但旅游業(yè)基礎設施、旅游資源豐富程度、人均綠地面積有待于進一步完善與提高。人均綠地面積少在某種程度上反映出該地生態(tài)環(huán)境治理的現(xiàn)狀。從其主成分綜合得分排名來看，北京排名第5，上海排名第13，北京處于較高的水平，上海也在中等偏上水平。為什么在旅游基礎服務設施欠完善的情況下這兩個城市的旅游業(yè)綜合發(fā)展水平也居高不下呢(尤其是北京)？一個可能的解釋是這兩個城市有著較厚重的歷史和文化底蘊，北京是中國的首都，也是歷史上的五朝古都，中國的政治中心，有豐富的歷史文化遺產(chǎn)，許多大型的賽事也都在此舉行；上海因其豐厚的近代城市文化底蘊而著名，也以現(xiàn)代化國際大都市的名片向世人展示它的魅力，這兩座城市都會吸引大量的海內(nèi)外游客前去參觀。將這兩個直轄市的相似性特征歸納為：旅游業(yè)總收入較高、旅游業(yè)配套產(chǎn)業(yè)發(fā)展好、旅游資源較為豐富、旅游配套設施較完善、城市生活基本設施完善、生態(tài)環(huán)境治理欠佳。

3.第三類特征。第三類是西藏、寧夏、內(nèi)蒙古、天津、青海、海南六省。這六省的旅游總收入、人們的生活水平、旅游資源的豐富程度、旅游業(yè)相關產(chǎn)業(yè)的收入、城市基礎設施同其他四類省份相比都處于最低水平。結合這四個省份具體實踐進一步研究發(fā)現(xiàn)，雖然這四個省份的旅游總收入不高，旅游資源不夠豐富，但是其旅游資源相對于其他省份而且特色比較明顯。西藏的冰川、雪地高原、內(nèi)蒙古大草原、海南的以海為主體旅游項目等。因為受交通可達性低(通車里程數(shù)不高)，與主要客源距離遠，高寒氣候或極熱氣候等的制約，可利用性差，導致國內(nèi)外旅游市場潛力不足，再加上經(jīng)濟不發(fā)達、城市生活設施不完善、粗放式型的發(fā)展及經(jīng)營模式等的局限，其旅游業(yè)綜合發(fā)展水平才受到很大影響。將這六個省份的相似性特征歸納為：旅游業(yè)總收入低、旅游業(yè)配套產(chǎn)業(yè)欠佳、旅游資源不豐富、旅游配套設施不完善、城市生活基本設施不完善、生態(tài)環(huán)境治理較好。

4.第四類特征。第四類是貴州、重慶等19省，這些省份是我國中部、西部和東部地區(qū)旅游業(yè)綜合水平發(fā)展較低的地區(qū)，雖然從省份總數(shù)量來看，占全國的一半以上。但旅游業(yè)總收入、過夜旅游者總人數(shù)、與旅游業(yè)相關的第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展水平要低于全國的平均值，人均可支配收入與其他類省份相比為最低，其余指標的均值都處于中等水平。旅游資源和旅游基礎設施接近全國均值，城市生活設施、通車里程、客運量等略高于全國均值。從主成分總得分排名具體看，這19個省份分布在第6-26位之間(這21位名次去除掉第13名的上海、第17名的內(nèi)蒙古)，其中四川、云南、河南、湖北、湖南、安徽、河北等省的旅游業(yè)發(fā)展基礎設施和旅游資源相對比較豐富，重慶、河北、安徽等省的城市生活設施排名較高。將這十九個省份的相似性特征歸納為：旅游業(yè)總收入中等、旅游業(yè)配套產(chǎn)業(yè)有待進一步發(fā)展、旅游資源較為豐富、旅游配套設施有待進一步完善、城市生活基本設施尚可、生態(tài)環(huán)境治理有待進一步提升。

五、結論與建議

(一)結論

旅游業(yè)綜合發(fā)展水平是多個指標的綜合反映。本文通過主成分分析法，將多個指標問題轉化為少量指標問題，避免了信息的重疊。通過聚類分析將具有相似特征的省份進行聚類。主要研究結論如下：

1.我國31個省市旅游業(yè)發(fā)展綜合水平存在明顯的差距，主成分得分最高分和最低分的差距為9分，大部分省市的旅游業(yè)綜合發(fā)展水平位于平均水平以下，說明我國旅游業(yè)綜合發(fā)展水平有進一步發(fā)展的空間。

2.從主成分分析結果看，旅游業(yè)是受經(jīng)濟制約較強的行業(yè)，各個省旅游業(yè)綜合水平的排名和第一主成分(旅游服務設施及配套產(chǎn)業(yè)發(fā)展)得分排名較為一致。

3.聚類結果雖然并沒有嚴格按照區(qū)位分布，但是也可以明顯看出，經(jīng)濟實力雄厚的省份旅游業(yè)綜合水平發(fā)展也比較高，所以旅游業(yè)綜合發(fā)展水平由強到弱大致呈現(xiàn)出“東部省份最強→中部省份次之→西部省份最弱”的分布特征，廣東最強，山東、浙江、江蘇次之，北京和上海兩個直轄市較強，以貴州、重慶等為代表的19個中西部省份發(fā)展較弱，青海、西藏、寧夏等6省最弱。

4.四大類別省份的類內(nèi)相似性特征按照均值比較結果從旅游業(yè)總收入、旅游業(yè)配套產(chǎn)業(yè)發(fā)展、旅游資源、旅游配套設施、城市生活基本設施、生態(tài)環(huán)境治理等方面予以了解釋。

(二)建議

根據(jù)主成分分析和聚類分析結果，對提高我國旅游業(yè)綜合發(fā)展水平提出幾點建議。

1.對于經(jīng)濟發(fā)展滯后、旅游資源不豐富、旅游業(yè)總收入低的部分省份，單純依靠省內(nèi)的有限資金難以解決全方位發(fā)展旅游業(yè)對大規(guī)模資金需求的問題。這就要充分發(fā)揮地方政府的導向作用，政府要充分把握東部地區(qū)因投資回報率下降所帶來的“資金外溢”機遇，通過優(yōu)化投資環(huán)境、提供投資優(yōu)惠條件、擴大投資宣傳等手段，加大融資和引資力度，多方位吸引省外資金。使經(jīng)濟欠發(fā)達區(qū)域走出“區(qū)域經(jīng)濟相對落后→旅游業(yè)投入不足→旅游經(jīng)濟落后→旅游經(jīng)濟關聯(lián)帶動作用弱→區(qū)域經(jīng)濟更加落后”的經(jīng)濟發(fā)展惡性循環(huán)，大力發(fā)展旅游相關產(chǎn)業(yè)，提高旅游業(yè)總收入。

2.進一步完善旅游基礎服務設施，改善城市生活設施，提高區(qū)域旅游吸引力。雖然近幾年我國各省在完善旅游基礎服務設施、改善城市生活設施方面做出了很大努力，但是，由于國內(nèi)旅游市場龐大，國內(nèi)旅游基礎服務設施和城市生活設施的發(fā)展遠遠不能滿足旅游消費者的需求。據(jù)此，旅游基礎服務設施和城市生活設施不完善的省份要加大基礎設施的建設。省級政府要制定旅游業(yè)統(tǒng)籌發(fā)展規(guī)劃，對部分經(jīng)濟欠發(fā)達城市進行財政傾向，設立專項旅游發(fā)展資金賬戶，尤其是加大對旅游資源相對豐富但經(jīng)濟實力弱的城市旅游基礎服務設施和城市生活設施的投入力度，在遵循市場經(jīng)濟資源配置規(guī)律的同時發(fā)揮省級政府的宏觀調(diào)控作用。

3.發(fā)揮地域外部比較優(yōu)勢，開發(fā)新的旅游增長點。雖然我國旅游業(yè)綜合發(fā)展水平省際差異比較明顯，但是各個省份都有自己鮮明的外部比較優(yōu)勢。外部比較優(yōu)勢是指任何內(nèi)生因素都無法改變的資源稟賦，如氣候、風景、經(jīng)管、文化/遺產(chǎn)資源等。如北京豐富的世界級文化(世界)遺產(chǎn)資源、上海得天獨厚的集歷史與現(xiàn)代為一體的城市名片，江西、湖南等省優(yōu)越的紅色旅游資源，即便是旅游業(yè)發(fā)展落后的西藏和青海兩省，也存在明顯的外部比較優(yōu)勢。如西藏有雪域高原、湖泊密布等自然奇觀、浩瀚的宗教文化資源等。各省級政府要不斷挖掘自己的外部比較優(yōu)勢，把握本身旅游資源所屬主類、所屬亞類及基本的資源類型，把握本省旅游資源和外省旅游資源的差別，認清旅游資源的異質性，有效整合旅游資源，為本省開發(fā)新的旅游增長點，發(fā)展旅游景區(qū)景點周邊的輔助產(chǎn)業(yè)，提升區(qū)域相關產(chǎn)業(yè)的發(fā)展水平，打造長效、完整的旅游產(chǎn)業(yè)生態(tài)鏈，促進旅游產(chǎn)業(yè)升級發(fā)展。

4.進一步加大生態(tài)環(huán)境治理力度，實現(xiàn)省際及省內(nèi)旅游經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展。生態(tài)環(huán)境治理是一個系統(tǒng)工程，需要各級政府、各個部門發(fā)揮合力作用。