因子分析法在甘肃旅游竞争力评价中的应用

2011-11-13陈海龙

合作经济与科技 2011年4期

关键词：甘肃分析法竞争力

□文/杨永陈海龙

因子分析法在甘肃旅游竞争力评价中的应用

□文/杨永陈海龙

本文以甘肃12个城市为例，选取指标，构建城市旅游竞争力指标体系，并运用因子分析法对其旅游竞争力进行评价分析。根据评价结果，把12个城市分成3种不同的旅游竞争力类型，最后提出甘肃旅游发展对策。

旅游竞争力；因子分析法；甘肃

在城市旅游发展日益成熟的今天，许多省市都将其置于城市建设发展平台承载能力的重要层面。然而，作为我国重要老工业基地之一的甘肃省，面对产业经济环境的改变，旅游经济结构调整和转型始终很难迈出实质性的一步。这一方面导致旅游对甘肃经济的策应带动作用受到限制，严重制约了城市的持续健康发展。因此，甘肃需要积极发展城市旅游并使其重新塑造整体社会生产生活质量。为此，采用定量分析方法——因子分析法，以反映甘肃12个地级城市旅游发展现状的指标作为原始数据，通过SPSS13.0统计软件得出影响城市旅游竞争力的主因子和竞争力的最终排名，评析各城市的竞争力，并在此基础上为甘肃旅游业的发展提供相应的建议。

一、因子分析法简介

因子分析起源于上世纪早期，由K.Pearson、C.Spearman以及其他一些科学家为智力测定而提出。随着计算机的出现，它作为统计学方法有了进一步的发展，广泛运用于医学、心理学、经济学等科学领域以及社会化生产。因子分析法的目的就是用几个潜在的、不能直接观察得到的随机变量去描述反映事物的多个变量的协方差关系。由于各个变量间存在着一定的相关关系，因此可以将实测变量转化为较少的几个不相关的综合指标，去反映综合存在于变量中的各类信息。运用因子分析法对我国主要城市旅游竞争力进行评价，就是从反映城市旅游竞争力的若干变量中，通过计算，找到若干个综合变量作为因子，并计算出因子得分，进而对我国城市旅游竞争力做进一步分析。

因子分析法具体描述如下：设通过数据采集共得到N个样品，且反映每个样品特征的指标共p个，则可将采集到的数据用矩阵A表示，其中A＝（aij）N×P。因子分析法包含以下几个主要步骤：

1、将数据标准化得到新的矩阵A′＝（a′ij）N×P。其中：

2、根据A′计算相关系数矩阵R＝（rij）P×P，同时求出R的特征值λ1≥λ2≥…≥λP，以及与特征值对应的标准正交特征向量 e1，e2，…，eP。

4、对矩阵B进行方差最大正交旋转转变后所得的因子载荷矩阵的m个列向量对应m个主因子。

5、最后计算主因子的得分，根据得分排序、分析。

二、指标体系的建立

旅游是一项综合性的活动，旅游竞争力的衡量指标应具有相应的完整性，并且能够全面揭示城市的旅游业发展现状。综合性、全面性、可操作性、直观性和科学性原则是选择和建立城市旅游竞争力评估指标体系所应遵循的原则。因此，可以选择能够综合反映甘肃各城市旅游竞争力的八项统计指标，建立相应的统计指标体系。

具体指标如下所示：X1：旅游外汇收入；X2：第三产业总值；X3：人均生活用水量；X4：绿化覆盖率；X5：人均绿地面积；X6：客运总量；X7：固定投资；X8：人均道路面积。

表1 旋转后的因子矩阵

这八项指标分别从城市旅游行业的实力、城市旅游发展的潜力和城市旅游组织接待能力等方面反映了甘肃12个城市的旅游竞争力，是进行因子分析采集到的可测的原始数据。各项指标的数据来源于《甘肃省统计年鉴》（2008）。（表1）

三、数据的计算和结果

根据所得的原始数据，应用SPSS13.0软件进行KMO和Bartlett球形检验。得到KMO统计量值为0.52，大于0.5，说明各变量间的信息有重叠，可以做因子分析。在Bartlett球形检验中，卡方统计量值为99.55，自由度线为28，相伴概率为0，拒绝了各变量相互独立的假设，显然各变量间有共同因素存在，适合对原始数据做降维的因子分析。

由SPSS软件计算得到的相关系数矩阵出发，可得出相关矩阵的前三个特征值分别为 λ1＝3.627，λ2＝2.598，λ3＝1.15，相应的贡献率分别为：37.21%、26.395%、25.15%，累计贡献率为88.755%，表明前三个因子反映了原信息的88.755%。因而，这三个因子可以反映甘肃12个城市旅游竞争力的综合指标。

表2 甘肃12个城市综合竞争力排序

从因子载荷矩阵中可以看出，第三产业总值、客运总量、固定资产投资在F1上占有较大的载荷，而其他指标在F1的载荷较小，因此可以将F1命名为旅游发展潜力因子；人均生活用水量、绿化覆盖率、人均绿地面积在F2上占有较大的载荷，而其他指标在F2的载荷较小，因而可以将F2命名为旅游发展竞争力因子；同样，在第三个因子F3上，旅游外汇收入、人均道路面积占较大的载荷，可以将F3命名为旅游行业实力因子。

四、各城市旅游竞争力比较分析

根据以上所得数据进行斜交旋转后，由回归法计算出因子F1、F2、F3的得分。以上三个因子各自的方差贡献率为权重，可按以下公式计算出各个城市旅游竞争力的得分。即：

得分越高，表明该城市旅游竞争力越强。由此，通过比较得分的高低，可以得出甘肃12个城市旅游竞争力的最终排序，如表2所示。（表2）

通过对甘肃12个城市旅游竞争力的综合分析可以发现，这些城市的旅游竞争力在总体上差距较大，少数城市具有较强的竞争力，而一些城市则表现出较弱的竞争力。由此，可将这些城市按旅游竞争力的强弱分为三个层次：兰州、嘉峪关、酒泉三个城市的得分排在前3位，表明这三个城市在旅游业的规模和实力、旅游发展潜力、旅游组织能力、旅游接待能力等方面的竞争力均高于全省平均水平，是甘肃的重要旅游城市；白银、张掖、金昌三个城市排名在4～6位，表明这三个城市具有一定的城市旅游竞争力；武威、天水、平凉、庆阳、定西、陇南，这六个城市的得分比较低，旅游竞争力明显落后于其他几个城市。虽然这些城市拥有较丰富的旅游资源，城市旅游具有一定的吸引力，但其地理位置不佳、资源特色不明显、城市交通条件较差、客源市场结构单一，并且大多经济发展水平不高，这些不利因素制约了当地城市旅游业的发展。