劉 睿,朱家明,石春冬
(安徽財經(jīng)大學)
旅游產(chǎn)業(yè)是一個具有高度發(fā)展?jié)摿Φ牡谌a(chǎn)業(yè),其關聯(lián)性強、輻射力度大的區(qū)域特點決定了它在區(qū)域工業(yè)結(jié)構(gòu)改革和國民經(jīng)濟增長中的重要地位.旅游發(fā)展?jié)摿t是指在一定刺激條件下旅游產(chǎn)業(yè)能發(fā)揮出來并能持續(xù)發(fā)展的能力,涉及經(jīng)濟、社會、環(huán)境等諸多環(huán)節(jié)內(nèi)容.近年來, 隨著安徽省旅游經(jīng)濟的持續(xù)快速發(fā)展,如何有效的提高區(qū)域旅游發(fā)展?jié)摿κ钱斍皡^(qū)域旅游經(jīng)濟所面臨的緊迫問題之一.
旅游業(yè)的發(fā)展對所在區(qū)域的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型與經(jīng)濟增長都有著不可忽視的推動作用,該主題相關問題的分析與研究日益成為學術界的關注焦點,且國內(nèi)外學者都有著不同的研究重點.在國內(nèi),學者于秋陽等運用旅游產(chǎn)業(yè)潛力評估系統(tǒng)從旅游的需求與供給兩方面研究中國旅游產(chǎn)業(yè)的發(fā)展?jié)摿1];馮學鋼等則從自身成長、市場擴張、可持續(xù)發(fā)展等4個方面構(gòu)建旅游產(chǎn)業(yè)的綜合評價體系來分析影響旅游發(fā)展?jié)摿Φ囊蛩豙2].在國外,Wade等通過分析坦桑尼亞旅游業(yè)發(fā)展歷程以預測旅游行業(yè)未來發(fā)展的走向[3];Mckercher提出社會和環(huán)境是影響旅游發(fā)展?jié)摿Φ闹匾蛩豙4];Hunter則指出社會發(fā)展、游客安全、居民收入及文化趨向等是影響旅游發(fā)展?jié)摿Φ闹匾笜薣5].
首先選取合肥市近10年間4個合適的指標,采用Z-score標準化,將所有數(shù)據(jù)無量綱化;其次,基于因子分析法,在附件共3張表格中所列的13個指標中選取4個合適的指標;最后,利用熵值法求出4個指標的權重,再用廣義加權平均得出合肥市旅游產(chǎn)業(yè)的潛力.
(1)數(shù)據(jù)無量綱處理
由于各個指標間的性質(zhì)不同常常導致相應的指標值有不同的量綱.當指標數(shù)值的量級水平相差較大時,直接使用初始數(shù)據(jù)會突出絕對值較大的指標值對綜合分析結(jié)果的影響,相對削弱絕對值較小指標值的作用,進而導致結(jié)果的不準確性.因而首先需要對初始指標數(shù)值進行標準化處理.該文將從安徽省的相關數(shù)據(jù)導入SPSS對其進行z-score標準化.具體步驟如下:
Step1:求出各指標的算術平均值xi和標準差si;
Step2:進行標準化處理:
zij=(xij-xi)/si
Step3:將逆指標前的正負號對調(diào).
(2)對標準化數(shù)值做因子分析
為解決對主成分因子進行因子載荷分析時,多變量與多個因子均有相關關系而導致難以解釋初始因子的困難,該文采用方差最大的正交旋轉(zhuǎn)法進行轉(zhuǎn)化求解,得到因子載荷矩陣見表1.
由因子載荷矩陣可知,篩選對3個主成分貢獻率最高的4個指標,分別是ZV1(客房數(shù))、ZV3(總收入)、ZV6(隔夜游人數(shù))、ZV13(平均每人購物消費).故選擇這4個指標來分析合肥市旅游發(fā)展水平.
表1 因子載荷矩陣
(3)用熵值法求指標權重
規(guī)范化原指標數(shù)值后,運用熵值法求各指標權重.熵值法求合肥市旅游發(fā)展水平的分步驟如下[6]:
Step1:選取4個評價指標,則xij為第i個指標的第j年指標的數(shù)值(i=1,2,3,4;j=1,2,…,11);
Step2:指標歸一化處理:
令xij=|xij|,將不同質(zhì)指標進行同質(zhì)化處理.由于正向指標與負向指標數(shù)值變化方向與所表示結(jié)果的意義恰好相反,故需采用不同的算法對不同類型的指標值進行標準化處理.其具體方法如下:
正向指標:
負向指標:
Step 3:計算第i年第j個指標占該指標總數(shù)值的比重:
Step 4:計算第j項指標的熵值:
其中k=1/ln(n)>0.滿足ej≥0;
Step 5:計算信息熵冗余度:
dj=1-ej
Step 6:計算各項指標的權值:
Step 7:計算合肥市旅游發(fā)展水平各指標的綜合得分:
由上述步驟求得各指標權重見表2.
表2 各指標權重
利用廣義加權法求和,得到2008~2018年合肥市旅游發(fā)展水平綜合評價值見表3.
表3 2008~2018年合肥市旅游發(fā)展水平綜合評價表
根據(jù)表3,得出合肥市2008~2018年間旅游發(fā)展水平綜合評價值變化趨勢如圖1所示.
圖1 2008~2018年合肥市旅游發(fā)展水平綜合評價值變化圖
由結(jié)果可知,合肥市旅游發(fā)展水平呈逐年上升趨勢,符合實際意義.
對于合肥市旅游產(chǎn)業(yè)潛力與所選因素的相關性大小可分2個步驟進行:首先,對選出的4個指標數(shù)值進行規(guī)范化,將所有數(shù)據(jù)無量綱化;其次,基于灰色關聯(lián)度法,求出各指標與合肥市旅游發(fā)展水平綜合評價值之間關聯(lián)度大小.
對標準化后的數(shù)據(jù),運用MATLAB求出各指標值與合肥市旅游發(fā)展水平綜合評價值之間關聯(lián)度大小.步驟如下[7]:
Step 1:確定反映系統(tǒng)行為特征的參考數(shù)列和影響系統(tǒng)因素組成行為的比較數(shù)列
Step 2:變量的無量綱化
對系統(tǒng)中各因素原始數(shù)據(jù)進行無量綱化處理以使結(jié)果具有可比性,公式為:
Step 3:計算關聯(lián)系數(shù).記Δi(k)=∣y(k)-xi(k)∣,則
其中分辨系數(shù)ρ∈(0,∞),ρ越小,分辨力越大.當ρ≤0.5463時,分辨力最好,通常取ρ=0.5.
Step 4:計算關聯(lián)度
由于關聯(lián)系數(shù)是反應各個時刻數(shù)列與參考數(shù)列的關聯(lián)程度,故初始指標數(shù)值所反應的信息較為分散.故采用求該指標值的平均值,把各個時刻的關聯(lián)系數(shù)集中為一個值作為整體的關聯(lián)度ri,具體公式為:
Step 5:關聯(lián)度排序
計算Xi(k)序列與Y(k)序列的關聯(lián)系數(shù)及平均值,平均值即為Y(k)與Xi(k)的關聯(lián)度.
由上述步驟得到灰色關聯(lián)度[8-10]結(jié)果見表4.
表4 灰色關聯(lián)度結(jié)果
由結(jié)果可知,飯店個數(shù)(V1)對合肥市旅游發(fā)展水平的關聯(lián)度為0.6923,旅游總收入(V3)對合肥市旅游發(fā)展水平的關聯(lián)度為0.7955,關聯(lián)度最高;隔夜游人數(shù)(V6)對合肥市旅游發(fā)展水平的關聯(lián)度為0.7335,平均每人購物消費(V13)對合肥市旅游發(fā)展水平的關聯(lián)度為0.6321.4個指標對合肥市旅游發(fā)展水平綜合評價值之間關聯(lián)度均大于0.5,故都具有顯著的相關性.
針對安徽省各市旅游產(chǎn)業(yè)的潛力,可采用熵值法[11],分3個步驟進行:首先標準化原始指標數(shù)據(jù),消除由于指標值自身量綱和數(shù)量級所造成的差異;其次分別求出改組數(shù)據(jù)的熵值、差異系數(shù)、權值,并計算出各市的旅游潛力的綜合數(shù)值;最后得出各市旅游潛力的排名和各指標的權重.
首先對原始數(shù)據(jù)進行標準化,基于以上結(jié)果,對5個旅游經(jīng)濟指標進行熵值法分析,得到安徽省各市旅游產(chǎn)業(yè)的潛力得分,以此為依據(jù)進行排名.
將標準化后的數(shù)據(jù)導入MATLAB中,得到選取的5個指標的信息熵和權重的數(shù)值見表5.
表5 城市旅游潛力排名指標的信息熵與權重
由結(jié)果可知,對城市旅游潛力貢獻最大的指標是過夜游收入,其所占權重為0.2291;貢獻最小的指標是過夜游人數(shù),其所占權重為0.1611.
接著對安徽省各城市的旅游產(chǎn)業(yè)潛力評分并排名,得到結(jié)果見表6.
表6 安徽省各城市的旅游產(chǎn)業(yè)潛力評分及排名
由結(jié)果可知,合肥、黃山、安慶、池州、蕪湖五市綜合得分遠高于其他城市,分別排為1~5名,即這5個城市有較大的旅游潛力;淮北、銅陵、宿州、淮南、亳州五市綜合得分遠低于其他城市,即這5個城市的旅游潛力較??;其余6個城市相對有旅游潛力處于中等水平.
基于分析研究結(jié)果,該文提出一些提高安徽省旅游發(fā)展水平的建議.第一,政府部門要加大相關資金的投入力度,尤其是加大環(huán)境保護資金的力度.這能促使旅游業(yè)在生態(tài)發(fā)展平衡的基礎上平穩(wěn)運行.第二,較高的區(qū)域發(fā)展水平能充分激發(fā)出旅游發(fā)展?jié)摿?通過大力改善居民消費結(jié)構(gòu),使居民收入水平得到保障,進而刺激旅游消費.第三,重視品牌效應,培育特色旅游新產(chǎn)品與新業(yè)態(tài),打造安徽省內(nèi)著名旅游品牌,促進安徽省旅游產(chǎn)業(yè)由外延式分散性發(fā)展向內(nèi)涵式質(zhì)量提升發(fā)展進行轉(zhuǎn)變.