基于动态因子分析法的中国旅游业竞争力分析

王文胜，施 怡

（1.杭州电子科技大学 经济学院，浙江 杭州 310018；2.杭州师范大学 理学院，浙江 杭州 310036）

我国的旅游业发展[1-2]虽然起步比较晚，但是发展速度较快，逐渐从“事业型”到“产业型”的转变，旅游业也被列为我国第三产业积极发展的新兴产业的第一位。从旅游小国转到旅游大国，我国也是世界上旅游业发展速度最快的国家之一。随着旅游业的发展，能够带动相关的行业发展，对提高我国人民生活质量发挥了至关重要的作用。旅游业日益成为我国经济新的增加因素。文章对我国旅游业现状的竞争力进行客观分析与评价，方便了解目前我国旅游业的发展现状，为我国相关政府部门制定有关政策、保持我国旅游竞争优势与进一步加快我国旅游经济发展奠定了重要理论依据，也能够充分发挥“一带一路”的思想精神。

约21世纪，我国开始关于旅游业竞争力的研究，郭鲁芳等[3-4]学者对旅游业竞争力的问题进行探讨，随着越来越多的学者开始关注研究旅游业竞争力。对“旅游业竞争力”的研究主要在影响旅游业竞争力的因素和区域旅游业竞争力的基本概念、评价以及提升的策略等方面。

一、方法介绍与数据来源

动态因子分析法[5]在1978年首次提出，它将变量、时间、样本3种因素联系起来，将主成分分析与线性回归模型进行综合运用的多元统计分析法。实证分析的数据主要来源于2006—2016年的《中国旅游统计公报》以及中国水运网、国家文物局网等等。采用Excel、SPSS 23.0和R进行统计和计量分析。

二、实证分析

（一）我国旅游概况

我国地处亚洲东，太平洋西，国土面积丰沃，是亚洲地区的旅游大国。我国拥有丰厚的地貌旅游资源，如山地旅游资源五岳，风景名山；水体旅游资源，如浙江西湖钱塘江，长江黄河；气候旅游资源，如黄山云海，泰山日出；人文资源，如古都名城等。截止到2017年，我国5A级景区达249家（截至2017年9月2日），中国世界遗产已达52项，国家级非物质文化遗产1 372项，全国重点文物保护单位总数为4 296处。我国的旅游资源不仅数量多，而且文化底蕴深厚，是一个对游客具有极强吸引力的国家。

（二）评价指标的选择与建立

旅游业与不同的行业及部门有关，对我国旅游业竞争力进行评价除了考虑影响旅游业发展的关键性因素，更要考虑与旅游业有关的竞争力发展因素。所以，本文选取了18个指标，这18个指标反映了旅游资源与技术人才、旅游接待能力、市场潜力和社会经济条件因子。其中，国家5A级旅游景区数用来反映旅游资源，是我国旅游业发展的基础，决定我国旅游业吸引游客的关键；旅游院校总数和旅游院校学校人数用来反映旅游技术人才，体现了我国对旅游业发展的期望以及文明程度，二者合为我国旅游资源与技术人才因子；纳入统计范围的旅行社数、旅行社资产总额和星级饭店数用来反映我国旅游接待能力因子，这些是反映我国旅游业发展水平的重要指标；国内旅游人数、国内旅游收入、入境旅游人数、国际旅游外汇收入、我国公民出境旅游人数、经旅行社组织出境旅游的总人数和旅游业总收入用来反映市场潜力因子，反映了我国旅游业在市场的状况和竞争性；铁路路网密度、全国公路密度、民用航空国际航线数、民用航空国内航线数、民用航班飞行机场数、全国国内旅游出游人均花费这些指标用来反映社会经济条件因子，这些指标能够反映出我国旅游的便利程度以及消费水平（变量见表1）。

表1 旅游竞争力评价指标

（三）数据标准化处理及效度检验

数据进行标准化主要是为了消除变量间的量纲关系，通过进行数据标准化，把它们都统一到同一个标准，从而可以使数据之间具有可比性。本文采用的是一般标准化采用的方法——Z标准化，即均值为0，方差为1；其标准化公式如下：

其中μi和σi是所给指标的原始数据Xi的均值和方差[6]。

实证分析研究过程中需要对指标进行检验，判断所给指标是否可靠，所以进行效度检验。应用SPSS对各个指标进行因子分析，判断数据是否可以进行因子分析。因子分析主要有两个统计指标：KMO和巴特利特球形度检验。KMO统计值在0.5～1.00之间表示可以进行因子分析，小于0.5不适合；巴特利特球形度检验的显著性小于0.05，根据以上两个原则，四大指标都通过效度检验，可以进行因子分析，具体检验结果如表2～表5所示。

表2 旅游资源与技术人才因素的KMO和巴特利特检验结果

表3 旅游接待能力因素的KMO和巴特利特检验结果

表4 市场潜力因素的KMO和巴特利特检验结果

表5 社会经济条件因素的KMO和巴特利特检验结果

（四）动态因子分析

旅游资源与技术人才因素、旅游接待能力因素、市场潜力因素和社会经济条件因素都通过了KMO检验和巴特利特球形度检验，接下来将对四大指标进行因子分析。

采用主成分分析法提取因子，根据累积方差贡献率不低于80%的原则以及碎石图，提取公因子。在旅游资源与技术人才因素提取2个主成分，其累积方差贡献率为94.365%；旅游接待能力因素提取1个主成分，其累积方差贡献率为84.767%；市场潜力因素提取2个主成分，其累积方差贡献率为94.294%；社会经济条件因素提取2个主成分，其累计方差贡献率为98.779%。

为了可以更好的反映公因子的情况，通过最大方差正交旋转法得到因子载荷矩阵，因子载荷矩阵如表6所示。

表6 旋转后因子矩阵

从表6可以得知，以上七个因子体现了四大指标，因此提取的主成分较合适。根据旋转后的成分得分系数矩阵，可以计算出各个成分的值，旅游资源与技术人才因素2个主成分为F1和F2；旅游接待能力因素1个主成分为F3；市场潜力因素2个主成分为F4和F5；社会经济条件因素2个主成分为F6和F7，计算的公式为：

将提取出来的7个成分因子再次进行主成分分析，把7个成分因子的贡献率占累积方差贡献率的比作为7个成分因子的权重，计算出2006年到 2016年我国旅游业的稳定性指数 F，2006—2016年各个因子的走势图以及旅游业的稳定性指数的走势图如图1、图2所示。

图1 2006—2016年各因子走势图

图2 2006—2016年我国旅游业稳定性指数走势图

最后，用回归的方法获得各因子的得分。

（五）结果分析

从2006—2016年我国旅游业稳定性指数走势图看，2006—2016年这11年较为稳定且呈现明显的上升趋势，2013—2016年增长趋势较快。

在旅游资源与技术人才因素中主成分F1和F2在旅游业竞争力中在2015年之前随时间呈现反向关系，在近两年来，都是上升趋势，旅游接待能力因素F3、市场潜力因素F4和社会经济条件因素F6都是上升趋势；市场潜力因素F5波动趋势较明显，社会经济条件因素F7先减后增。

这11年里，虽然2010年排名最低，各因子得分均为负值，但是随着时间的增长，2012—2016年得分比较靠前。说明在此期间，我国旅游业在国民经济发展中越来越重要。

表7 各因子得分

三、结论与讨论

本文基于11年我国旅游业竞争力指标进行分析，从动态因子分析法角度来分析我国的旅游业。

从旅游资源与技术人才因素、旅游接待能力因素、市场潜力因素和社会经济条件因素四个方面对我国旅游竞争力进行讨论。

在旅游资源与技术人才方面，认真做好景点规划景区设置，打造休闲度假产品与乡村旅游培训，加大对景点风景区的保护力度，使得我国在旅游资源上得到更大提升。在推荐旅游资源的同时积极培养人才，推动旅游产品的创新与创意，提升旅游从业人员的文化素养，对我国的文化历史景点更加富有感染力。

在旅游接待能力方面，提升旅游住宿设施的空间布局、档次与功能结构，多元发展酒店、生态农庄、青年旅社等住宿设施，完善地方旅游社与咨询中心，为游客提供人性化服务满足需求。尽快打造更多四星级以上酒店以及符合中国特色的精品客栈与主题酒店。

在市场潜力与社会经济条件方面，旅行社与航空公司可以推出特色特价出境航班，国家大力弘扬中国特色，在各省市推出各自特色旅游文化，开通城际间的旅游专线，开通专线旅游景点公交车，开发新的旅游项目不断推出符合市场的文化旅游。

我国目前仍是世界旅游大国，离建设成为世界旅游强国仍然有很艰难的路要走。在四大指标中，我国在国内旅游人数、国内旅游收入、入境旅游人数、国际旅游外汇收入均处于世界前列。但我们要清楚地认识到我国旅游业存在诸多挑战，距离旅游强国有一定距离。