陕西省居民潜在出游力研究

牛 娟，刘海龙，马艳红

（山西师范大学 地理科学学院，山西 临汾 041000）

近年来，随着人们生活水平的快速提高，旅游业迅速发展，越来越多的居民将外出旅游作为生活和娱乐的重要方式。与此同时，“出游力”一词广泛地出现在大众眼前，其主要包括潜在出游力和现实出游力。本文主要对居民的潜在出游力进行研究。居民潜在出游力不仅与经济能力有关，且当地的交通状况、通讯状况也会对其产生重要影响。长期以来，学术界对居民出游力研究比较多。吴必虎认为，影响居民国内潜在出游力的影响因素有收入水平、交通状况和消费水平[1]。郑海燕、保继刚通过因子分析和聚类分析对广东省居民潜在国内出游力进行了地区差异研究[2]。陈超、谢红彬用可拓工程方法和主成分分析法建立了福建省居民潜在出游力的综合评判物元模型，综合评判得出福建省国内居民潜在出游力强弱可划分为4个不同级别[3]。李文兵通过主成分分析法发现“泛珠三角”居民潜在出游力影响因素有经济与文化总体水平、人口规模、铁路三个方面[4]。薛宝琪、范红艳对河南省居民出游力空间分异格局及其影响因素做了分析[5]。虞虎、陈田等人从社会开放性与消费环境、出游经济能力、出游意识与交通条件四个方面运用因子分析和聚类分析方法分析了中国农村居民出游市场空间格局及类型划分[6]。

随着中部地区崛起，陕西省旅游业进入了快速发展阶段，但省内地区间由于各自经济发展水平、基础设施等方面存在差异，导致各地区居民潜在出游力的发展水平也存在差异。因此，深入探究陕西省各城市居民潜在出游力、寻找城市间居民潜在出游力的差异所在，可为陕西省各地市更好地发展旅游业提供建议，带动当地经济发展。

一、研究方法与数据来源

（一） 指标选取

本文从指标选取的全面性、主导性、层次性和可操作性等原则出发，选取了经济水平、交通状况、通讯状况、人口规模等具有代表性的4类16项指标，构建成居民潜在出游力综合评价指标体系（见下页表1）。

（二） 研究方法

1.因子分析法。因子分析法指用较少个数的公共因子的线性函数及特殊因子之和来表达观测的每个变量，并从研究相关矩阵内部的依赖关系出发，把一些具有错综复杂关系的变量归纳为少数几个综合因子的一种多变量的统计分析方法[7]。

2.聚类分析法。它是研究分类问题的一种多元统计方法。聚类分析根据分类对象的不同分为Q型和R型两大类。Q型是对样本进行分类处理，R型是对变量进行分类处理[8]。

（三） 数据来源

以陕西省10个地市和杨凌示范区为分析单元，文中的社会经济数据来源于《陕西省统计年鉴2017》，个别缺失的数据采用相邻年份值插值法补齐。

表1 居民潜在出游力评价指标体系

二、结果与分析

（一） 因子分析

运用SPSS22.0统计软件对原始数据进行分析。通过两次探索性因子分析，简化指标结构。第一次将16个指标全部纳入分析过程，结果显示城乡居民存储存款余额、高速公路密度这2个指标因子载荷都大大低于0.5，为了提高其结构效度，剔除这2个指标。第二次将剩下的14个指标进行分析。按照特征值大于1的原则提取4个公因子（见表2），它们的累计方差贡献率高达93.573%，说明因子分析比较理想。

表2 公因子特征值与方差贡献率

为了简化结构，利用方差最大正交旋转法对初始主成分载荷矩阵进行旋转，从而得到正交方差旋转后的因子载荷矩阵（见表3）。

表3 旋转因子载荷矩阵

根据因子分析结果可知，第1个因子的特征值为8.225，累计方差贡献率为58.964%。该因子在人均GDP（X1）、在岗职工平均工资（X2）、居民可支配收入（X3）、城镇居民人均可支配收入（X4）、农村居民人均纯收入（X5）、人均社会消费品零售总额（X6）等指标上的载荷较高，体现了居民潜在出游力的经济能力，反映了经济基础因素与居民潜在出游力的相关性。称之为经济能力因子（F1）。

第2个因子的特征值为2.362，累计方差贡献率为16.875%。该因子在邮电业务总量（X12）、电话数（X13）和互联网用户数（X14）指标上有较高载荷，体现了居民潜在出游力的通讯联系基础和信息沟通能力，称之为信息沟通因子（F2）。

第3个因子的特征值为1.482，累计方差贡献率为10.585%。该因子在公路客运量（X8）、公路旅客周转量（X9）、公路密度（X10）指标上有较高载荷，体现了居民潜在出游力的交通运输基础。说明交通运输对出游力提升具有促进作用，称之为交通运输因子（F3）。

第4个因子的特征值为1.001，累计方差贡献率为7.149%。该因子在户均人口（X15）和城镇人口百分比（X16）指标上有较大载荷，体现出居民潜在出游力的人口强度。说明人口因素对居民出游潜力提高具有促进作用，称之为人口结构因子（F4）。

综上可知，经济能力、信息沟通、交通运输和人口结构4个因子是影响陕西省居民潜在出游力空间分异的四大要素。其中，经济能力、信息沟通、交通运输是主要因素；人口结构是次要因素。

（二） 聚类分析

表4是陕西省各地市在4个公因子上的得分情况。以各主成分方差贡献率占累计方差贡献率作为权重系数，构建陕西省各地市居民潜在出游力的回归模型如下：

U=(0.58964F1+0.16875F2+0.10585F3+0.07149F4)/0.93573，

式中，U是潜在出游力得分；F1、F2、F3、F4是4个公因子得分。

由表4可知，西安、榆林、杨凌示范区、延安和咸阳在经济能力因子上的得分值为正，说明与其他地市相比，这些地区经济发展水平高，经济发展速度快，经济优势较为显著。同时也有地市在经济能力因子上的得分值为负，如商洛市、安康市，说明这些地市的经济发展能力不如前者。

表4 陕西省各地市区居民潜在出游力评价得分情况

图1 陕西省居民出游力空间分异格局①杨凌示范区是由陕西省直辖和23个中央部委共管，虽然具有地级行政级别，但因为其作为农业示范区的特殊性，没有被中国主管行政区划的民政部单独列为行政区，所以仍将杨陵区划属到咸阳市。

根据公式计算出各地市居民潜在出游力的综合得分U，再用SPSS统计软件进行聚类分析，得出陕西省居民潜在出游力的区域分异格局（见图1）。运用聚类分析将陕西省10个地市及杨凌示范区的居民潜在出游力划分为3种类型：潜在出游力强地区（西安、榆林、咸阳、杨凌示范区）；潜在出游力一般地区（宝鸡、渭南、延安）；潜在出游力弱地区（汉中、铜川、安康、商洛）。

三、提升陕西省居民潜在出游力的对策

（一）促进区域经济合作

陕西省各地市应充分利用文化上的接近性、经济上的相似性、资源上的丰富性、地域上的毗邻性等特有优势，加强同周边地区的区域合作。与此同时，西安市作为省会城市，又是关中——天水经济区的核心城市，要充分发挥省会城市的辐射带动作用，带动各地市经济共同发展，帮助它们提高发展能力，引领它们走健康可持续发展之路，促进全省经济协调发展。

（二）优化旅游产业政策，强化政府主导模式

陕西省是一个历史悠久、自然风光优美独特和文化内涵深厚的旅游省，因而陕西省的旅游发展首先必须依靠现有的特色旅游资源，有选择性的重点投资和开发在国内外已有较大影响力的旅游资源。其次，陕西省政府应该加大相应的政策支持力度，同时制定和完善各种产业政策、旅游线路，加大营销宣传力度等。讲述陕西故事，传播陕西声音，创建陕西省特色旅游品牌。

（三）基础设施及生态环境建设同步进行

陕西省必须加强城市基础设施建设，加强城市间现代化的信息沟通能力和通信网络建设。与此同时，要始终树立可持续发展的观念，努力走一条健康发展的道路，把可持续发展与资源保护结合起来，实现人与自然和谐、健康发展。经济发展的最终目的就是要实现社会进步与人的发展相互协调，所以要加强生态环境建设，使经济社会发展与自然环境的相互承载能力相适应，提升陕西省发展潜力，将陕西省建设成为全面协调可持续发展的区域经济省。

四、结论与讨论

通过选取潜在出游力指标因素，构建指标评价体系，并运用因子分析和聚类分析法，得出陕西省居民潜在出游力的空间分异格局。研究发现：第一，经济能力、信息沟通、交通运输、人口结构是影响陕西省居民潜在出游力的主要因子，且经济能力因子是影响陕西省居民潜在出游力的最为重要的主因子。与此同时，随着经济的快速发展以及交通运输的不断完善，交通运输因子的作用相对来说是较弱的，而与目的地的信息沟通作用则上升到关键位置。因此，各地经济水平的改变及信息沟通设施的改善将会极大程度改变陕西省居民潜在出游力的空间分异格局。第二，陕西省十地市及杨凌示范区居民潜在出游力的空间分异格局为：潜在出游力强地区有4个（西安、榆林、咸阳、杨凌示范区）；潜在出游力一般地区有3个（宝鸡、渭南、延安）；潜在出游力弱地区有4个（汉中、铜川、安康、商洛）。第三，西安市作为陕西省居民潜在出游力的热点地区，其优势具体表现在经济基础雄厚、信息沟通方式先进以及交通运输日益完善。

本研究尚有不足之处：一是数据获取的时间序列不够长，只截取了2017年社会经济数据对陕西省各地区的潜在出游力的分异格局进行研究分析，还需要在后续研究中进一步扩充数据范围。二是还应持续关注各地市潜在出游力与现实出游力两者之间的空间分异格局的动态演化规律，以期通过研究得到更为准确的结果。