基于主成分与聚类分析的安徽省旅游目的地竞争力研究

张 洪，王先凤

（安徽大学 商学院，安徽 合肥 230601）

一、引 言

旅游目的地竞争力（Tourism Destination Competitive⁃ness，简称TDC）是指旅游目的地创造和整合增值产品从而保持其市场地位的能力[1]。当前，旅游业的竞争已经演变为各旅游目的地之间的竞争，随着旅游业在世界各地的蓬勃发展，各旅游目的地的竞争也日趋激烈，旅游目的地竞争力的强弱已成为旅游业发展的关键性因素，如何提升旅游目的地竞争力也成为社会各界共同关注的热点话题。在中国和安徽省旅游发展“十二五”规划中就明确提出要转变旅游业发展方式，优化产业结构，培育市场主体，提升旅游目的地整体竞争力。

学术界关于旅游目的地竞争力的研究主要集中在以国家或地区为研究对象，通过构建旅游目的地竞争力评价指标体系，建立评价模型对该地区旅游目的地竞争力进行研究。国外关于旅游目的地竞争力的研究始于20世纪90年代，Crouch&Ritchie（1999）[2]参照波特的五力竞争模型，将环境条件分为全球环境和竞争环境，采用支持性因素与资源、核心资源与吸引物、目的地管理和限制性核心因素四个一级指标以及包括区位条件、资源、信息文化历史和基础设施在内的19项二级指标构建了旅游目的地竞争力的概念性评价模型；Sahli（2003）[3]采用市场份额、价格竞争力、人均收入、真实汇率、国家客运比较优势、旅馆运营率和游客相对密度7项指标，通过运用线性回归分析方法对19个OECD国家的旅游目的地竞争力进行研究；Kim（2005）[4]采用旅游目的地属性和游客偏好等评价指标，运用多维尺度分析和交互最小平方尺度分析的方法对大陆出境旅游目的地竞争力进行研究；Gooroochurn（2005）[5]采用价格、开放性、技术、基础设施、人文旅游、社会发展、环境和人力资源8项指标，运用因子与聚类判别分析法对世界各国的旅游目的地竞争力进行研究；此外，Enright（2005）[6]采用吸引物15个属性以及与产业关联37项因素，运用方差分析方法对香港、新加坡和曼谷的旅游目的地竞争力进行评价。国内关于旅游目的地竞争力研究起步较晚，郭鲁芳（2000）[7]从旅游竞争实力、旅游竞争潜力和未来旅游竞争的发展力3个方面，运用定性分析方法对我国旅游业的国际竞争力现状进行分析；万绪才等（2001）[8]将旅游业国际竞争力综合评价的基本层次概括为旅游资源与产品条件、社会经济条件以及其他条件三个方面，运用层次分析法（AHP）对江苏省各地市的旅游业国际竞争力进行研究；郭舒、曹宁（2004）[9]运用区域竞争的理论构建了包含基础性因素、核心吸引物、资源性因素、支持性因素、发展性因素和管理创新六个部分在内的六因素联动模型；易丽蓉（2007）[10]提出了包含旅游资源和旅游支持性因素、区位条件和目的地管理以及需求状况在内的五因素模型，并运用路径分析方法对全国18个省市的数据进行分析；张河清等（2012）[11]采用要素竞争力、市场竞争力、管理竞争力和发展竞争力等指标，构建县域旅游竞争力的评价指标体系模型，运用定性评价与定量评价相结合的方法，对广东省县域旅游竞争力进行定量分析。综上所述，国内外关于旅游目的地竞争力的研究从研究对象上主要集中在国家或区域层面上，指标体系构建主要以旅游资源、经济发展水平、社会和自然环境等方面为主，研究方法有定性研究、定量研究以及定性和定量相结合的三种研究方法。基于以上分析，目前对省内各地市旅游目的地竞争力系统研究尚不多见，尤其是对安徽省各地市旅游目的地竞争力的比较研究尚未涉及。为此，本文拟以安徽省16个地市为研究对象，通过构建旅游目的地竞争力评价指标体系，采用主成分分析与聚类分析相结合的方法对安徽省16个地市旅游目的地竞争力进行研究，以期对安徽省旅旅游目的地战略决策的制定和竞争力的提升有所裨益。

二、安徽省16个地市旅游目的地竞争力评价模型

（一）评价指标体系构建与数据来源

以上研究表明旅游目的地竞争力是一个系统的综合性概念，本文在综合考虑指标数据的全面性、可获取性、可操作性和区域间可比性的基础上，从现实旅游竞争力和潜在旅游竞争力两个方面，构建了包括7个二级指标和25个三级指标的旅游目的竞争力评价指标体系，具体内容见表1。为体现数据来源的权威性以及评价结果的真实性，各指标数据均来源于2012年《安徽统计年鉴》。

（二）安徽省16个地市旅游目的地竞争力评价的集成模型

主成分分析是将多个变量通过线性变换以选取较少个数重要变量的一种多元统计分析方法。由于在SPSS19.0中主成分分析法被嵌入到因子分析模块中，因此主成分分析必须利用因子分析的结果才能实现[12]。具体步骤为：首先将原始数据进行标准化处理，得出特征值和特征向量；接着计算因子载荷矩阵和旋转因子载荷矩阵，并按照特征值大于1或方差累计贡献率大于85%的原则提取主成分（本文遵循方差累计贡献率大于85%的原则提取主成分），主成分的方差贡献率越大，其信息的说服力也就越强；最后计算各主成分得分和综合得分。

聚类分析是根据研究对象的特征按照一定的标准对研究对象进行分类的一种分析方法。按照分析方法不同，聚类分析一般分为快速聚类、分层聚类和两阶段聚类[12]。聚类分析要求不同组间有显著性的差异，通常用距离来表示这些差异，具体的方式有欧氏距离、切贝谢夫距离和布洛克距离等，采用不同的距离分类方法，其结果也会存在差异。本文以竞争力综合得分为标准，采用分层聚类分析方法，以Eu⁃clidean为区间度量标准，对安徽省16个地市旅游目的地竞争力进行层次划分。

本文首先运用主成分分析法对安徽省16个地市旅游目的地竞争力进行分析，得到16个地市的旅游目的地竞争力各主成分和综合成分得分与排名。虽然主成分分析的结果能够显示出16个地市旅游目的地竞争力排名，但未能对各地市旅游目的地竞争力进行科学与正确的层次划分。因此，本文以主成分分析结果为依据，运用分层聚类分析方法进一步得出各地市旅游目的地竞争力的层次分类。基于主成分分析和聚类分析的结果，进行集成分析，得到安徽省16个地市旅游目的地竞争力评价结果。

表1 旅游目的地竞争力评价指标体系

三、数据处理与结果分析

（一）主成分分析及结果评价

1.主成分分析过程

本文以SPSS19.0软件作为分析工具，首先调用数据描述功能对25个指标的原始数据进行标准化处理，形成基础数据库。利用主成分分析法进行数据处理，得到矩阵的初始特征值和累计贡献率，结果见表2。前四个主成分的累计贡献率已达86.373%，说明前4个主成分代表了原来25个指标的86.373%的信息，因此提取前4个主成分。

表2 矩阵特征值和累计贡献率

各主成分与原有变量指标之间的关联程度由因子载荷值体现。但初始因子载荷矩阵结构不够简明，各主成分的含义不突出，为此，采用Kaiser标准化的四分旋转法，经过5次迭代收敛，处理得旋转后的载荷矩阵，如表3所示。每个主成分在原指标上的负载不同，其代表的原始指标的信息也存在差异。

表3 旋转成分矩阵

表3中第一主成分F1在第三产业从业人员（X21）、住宿/餐饮业从业人数（X22）、软件信息行业从业人员（X23）、通信业务总量（X24）和通讯设施（X25）五项指标上有较大的载荷，上述指标主要反映的是旅游目的地旅游专业人才和旅游信息化水平方面的竞争实力。第一主成分对全部初始指标变量的方差贡献率为30.459%，随着科学技术的发展，旅游专业人才和旅游信息化水平等方面竞争实力的重要性在旅游目的地发展中越发的凸显出来，成为旅游目的地竞争力评价中不可或缺的重要方面。

第二主成分F2在国内旅游收入（X1）、国际旅游外汇收入（X2）、国内旅游者人数（X3）、接待入境旅游者人数（X4）、旅游资源丰度（X5）、人均绿地面积（X7）和星级饭店数（X12）七项指标上有较高的载荷。上述指标中X1、X2、X3和X4反映的是旅游目的地旅游业发展水平，X5反映的是旅游资源方面的竞争力，X7反映的是旅游目的地自然生态环境竞争力，而X12反映的是旅游企业竞争力。第二主成分对全部初始指标变量的方差贡献率为29.542%，旅游业发展水平和旅游资源是决定旅游目的地竞争力强弱的基础性因素，而优良的自然生态环境更是旅游目的地长期竞争力的基本保证，也是评价旅游目的地竞争力所需重点考虑的方面。

第三主成分F3在人均GDP（X14）和城市化进程（X15）两项指标上有较高的载荷。指标X14和X15反映的是旅游目的地经济发展水平与社会发展状况。第三主成分对全部初始指标变量的方差贡献率为20.439%，旅游目的地经济发展水平和社会发展状况是决定旅游目的地形象的关键因素，成为评价旅游目的地竞争力的重要组成部分。

第四主成分F4在工业固体废弃物处置率（X10）和人均拥有道路面积（X19）两项指标上存在载荷相对较高。指标X10影响着旅游目的地的自然环境，而X19则影响着旅游目的地社会发展状况。第四主成分对全部初始的指标变量的方差贡献率仅为5.933%，由于前三个主成分已经包含了自然环境和社会发展状况等方面的因素，所以第四主成分对解释旅游目的地竞争力的重要性相对较差。

通过主成分分析，将25个指标压缩为四个主成分，根据旋转后的因子载荷矩阵，写出主成分F1、F2、F3和F4成分得分表达式：

以各主成分的方差贡献率占四个主成分累计贡献率的比重作为权重进行加权汇总，得出各地市的综合得分F。

F＝0.353F1＋0.342F2＋0.236F3＋0.069F4

将各个地市的数据代入上述表达式，可得出各地市旅游目的地竞争力的综合评价指标F的得分，以这个综合得分的大小进行排序，即得出安徽省16地市旅游目的地竞争力的排名，结果见表4。

表4 安徽省16地市各主成分得分及排名

2.结果分析

由主成分的分析原理可知，各主成分得分以0为分界线，得分数据小于0表示该旅游目的地竞争力低于全省平均水平，得分数据大于0意义则相反。表4中四个主成分得分和综合得分越大，说明该旅游目的地综合竞争力越强，反之相反。由表4可以得出如下结论：

（1）从综合得分排名可知，合肥、黄山、芜湖、安庆和池州5个城市的综合竞争力水平均高于全省平均水平，其余11个城市的综合得分均在平均水平以下。从地域分布来看，整个安徽省旅游目的地竞争力呈现出南强北弱的地域分布格局，以黄山为代表的皖南城市综合竞争力较强，而以阜阳为代表的皖北城市综合竞争力较弱。原因在于，皖南地区自然环境优越，旅游资源丰富，旅游业起步较早，从而综合竞争力较强；而皖北地区旅游资源相对匮乏，旅游业的起步也相对较晚，与皖南地区相比，综合竞争力偏弱。

（2）从主成分F1得分和排名可知，省会城市合肥以28.05分位居第一位，阜阳、安庆、芜湖和六安则分列第2至第5位，且得分均大于0，说明这5个城市在旅游专业人才和旅游信息化水平方面具有显著的优势。其余11个城市得分均低于全省平均水平，说明这些地区在旅游专业人才培养和旅游信息化建设方面还有待提高。

（3）从主成分F2得分和排名可知，位居首位的是黄山，得分为20.702，合肥、池州、安庆和芜湖4个城市得分也都高于全省平均水平，说明这5个城市在旅游业发展水平、旅游资源、自然生态环境和旅游企业竞争力方面优势明显。而宿州、阜阳、亳州等皖北城市排名靠后，且得分低于全省平均水平，说明这些地区在旅游业发展水平等方面处于劣势地位。

（4）从主成分F3得分和排名可知，有7个城市的得分高于全省平均水平，分别是铜陵、马鞍山、淮南、合肥、芜湖、淮北和黄山，说明这7个城市在经济发展水平与社会发展状况上具有较强的竞争力。其余的9个城市得分则低于全省平均水平，说明这些地区的经济发展水平和社会发展状况等指标水平较低。

（5）从主成分F4得分和排名可知，也有7个城市的主成分得分高于全省平均水平，分别是宣城、六安、马鞍山、铜陵、滁州、池州和黄山。而合肥、阜阳和亳州等地区得分较低，说明这些地区在自然环境和基础设施建设方面不具有竞争优势。

（二）聚类分析及结果评价

根据指标特征，运用SPSS19.0在主成分分析的基础上作聚类分析，得到安徽省16个地市旅游目的地竞争力聚类分析的谱系图（图1）。聚类分析结果显示安徽省16个地市旅游目的地竞争力可分为四类:第一类是合肥；第二类是黄山，合肥作为安徽省省会，经济发展综合水平高，而黄山则是安徽省旅游业的招牌城市，这两个城市凭借其特有的优势成为安徽省16个地市中旅游目的地竞争力最强的两个城市；第三类有芜湖、安庆、池州、铜陵、马鞍山、宣城、六安、滁州、淮南，除淮南外，都属于皖南地区；第四类有蚌埠、宿州、阜阳、淮北、亳州，都是皖北地区。可以看出,长期以来形成的我省南、中、北部旅游目的地竞争力水平分布非常不平衡,基本形成皖南地区和皖北地区旅游目的地竞争力极化的局势。

（三）集成分析评价

为深入分析安徽省旅游目的地竞争力的区域差异，根据主成分分析和聚类分析结果，将安徽省旅游目的地竞争力按区域分为四个层次：第一层次属于旅游目的地竞争力强大型区域，综合得分为15.744；第二层次属于旅游目的地竞争力较强型区域，综合得分为6.834；第三层次属于旅游目的地竞争力一般型区域，综合得分范围在-1.969～1.580之间，平均综合得分为-0.49；第四层次属于旅游目的地竞争力较弱型区域，综合得分范围在-4.560～-1.969之间，平均综合得分为-3.504。层次划分结果具体如表5所示。

表5 安徽省16个地市旅游目的地竞争力分层聚类结果

根据层次划分，结合主成分分析和聚类分析结果，对安徽省16个地市旅游目的地竞争力可以得出如下结论：

1.合肥属于竞争力强大型城市，综合得分位居第一

原因在于作为省会城市的合肥不仅是一座拥有2200多年历史的悠久古城，具有深厚的文化底蕴，而且地处安徽省中部，具有明显的区位优势，经济发展水平高，一直以来都被当作安徽省旅游业发展的重点城市。对比四个主成分的得分和排名可知，其在旅游信息化水平、旅游专业人才、旅游业发展水平等指标水平上优势明显，但是其自然生态环境和社会发展状况等指标水平不高。对此，要想保持其长期的竞争优势，首先，必须重视城市环境的综合治理，完善旅游接待服务功能，推进娱乐服务基础设施的建设，充分利用其地理区位和省会城市的优势，将合肥建设成为安徽省的旅游集散中心，进一步推进旅游信息化建设。其次，对现有旅游资源进行深度开发，推进旅游产品的更新升级，利用2011年行政区划调整的机遇，将老城区的改造与新城区的建设有机结合，将合肥打造成集商务、休闲、文化、娱乐和养生为一体的休闲旅游度假城市。

2.黄山属于竞争力较强型城市，综合得分排在第二位

原因在于黄山不仅拥有无与伦比的资源优势，即独特的自然和人文旅游资源以及优越的生态环境；还具有四通八达的交通优势，毗邻长三角，与江、浙、沪相连；长期以来黄山一直是安徽省旅游业发展的龙头城市，其旅游收入及其对安徽经济的贡献度名列全省前茅。对比四个主成分的得分和排名可知，黄山在旅游业发展水平、旅游资源和旅游目的地自然生态环境等指标水平上优势明显，但是其旅游专业人才、旅游信息化水平、旅游目的地经济与社会发展状况等指标却处于中等水平。对此，要想推动黄山旅游目的地竞争力的可持续发展，首先应加快旅游专业人才队伍的建设，着力提升旅游从业人员的专业技能和整体素质；其次应加快旅游信息化建设，建立起完整的旅游电子政务系统和旅游营销信息系统，打造数字黄山；第三应完善旅游基础设施和旅游发展体系，特别是要推进交通通信和旅游配套设施的建设，优化旅游发展经济社会环境；第四应创新旅游产品，培育旅游目的地的核心竞争力，现阶段可以依托现有的黄山、齐云山、宏村和新安江等旅游资源，拓展“乡村旅游”、“徒步旅游”等体验式的新型旅游产品，打造“名山—名湖—名人”等一体化的精品旅游线路；此外，还应加强区域合作，形成旅游目的地竞争合力，抓住皖南国际文化旅游示范区建设机遇，将黄山打造成皖南国际文化旅游示范区的中心城市。

3.芜湖、安庆、池州、铜陵、马鞍山、宣城、六安、滁州、淮南等9个地市属于竞争力一般型城市

9个城市的总体竞争力与第一类和第二类城市相比差距明显，对比四个主成分的得分和排名不难发现，上述城市具有三个明显特征：其一是以安庆、六安、宣城、池州为代表的城市，旅游资源丰富、优势度高，其旅游目的地竞争力的提升应注重将旅游资源优势转化为旅游经济优势，如，安庆应将其丰富的自然旅游资源和文化旅游资源相结合，创建具有地方特色的旅游品牌，同时，加快旅游基础设施和辅助设施的完善；六安应优化与整合旅游资源，着力发展“红色旅游”、“乡村旅游”和“徒步旅游”，提升旅游产品竞争力；池州和宣城应努力提高经济发展水平，完善旅游服务配套设施，加强公共信息环境建设，注重旅游资源的整体营销，利用沪渝高速的带动作用，加强与上海等东部经济发达地区的联系，全面提升旅游环境竞争力和旅游竞争潜力。其二是以芜湖、马鞍山、铜陵、淮南为代表的城市，其经济发展水平明显优于旅游业发展水平，其旅游目的地竞争力的提升应充分发挥地区经济对旅游的拉动作用，深度挖掘具有本地区经济特色的文化旅游资源，通过有效联合，形成地区产品竞争优势，如，可以将芜湖现代化主体公园、铜陵和马鞍山的矿产文化等特色旅游资源联合起来，形成优势互补和区域联动，构建皖江风情特色文化旅游区；可以以淮河文化为纽带，将淮南打造成特色鲜明的淮河文化旅游区，同时加强与合肥等竞争力领先型区域的联系，做好工业城市的产业结构升级，适当发展工业旅游，发挥工业对旅游业的带动作用。其三是经济发展水平和旅游资源均不占优势的滁州，其旅游目的地竞争力的提升应充分利用紧邻南京的天然交通区位优势，结合已有的山岳和文化旅游资源，构建特色文化旅游区，创新旅游业态，培育旅游业发展新的增长点。

4.蚌埠、宿州、阜阳、淮北、亳州等5个地市属于竞争力较弱型城市

该地区旅游业发展起步较晚，普遍存在旅游资源竞争力不强，旅游产品结构单一，旅游接待能力差的弱点。根据木桶原理可知，该区域旅游目的地竞争力的提高对于提升整个安徽省旅游目的地竞争力意义非凡。由于这五个城市在地理区位上相互毗邻，应该加强市域之间的内部合作，将各市旅游业的发展统一起来，达到优势互补的目的，提升皖北地区旅游发展的总体竞争力。具体来说，充分利用阜阳和蚌埠交通便利的优势，围绕亳州的医药和道教文化、宿州的各种历史和战争遗迹以及淮北的戏曲文化和矿迹资源共同打造皖北休闲养生文化旅游示范区；同时必须加大政策扶持力度，加强基础设施建设，重视旅游专业人才培养，为旅游目的地竞争力的提升提供支撑。

通过主成分分析与聚类分析结果可知，各地市旅游目的地竞争力是衡量该地区旅游业发展水平的重要指标。上述研究结果表明，安徽省16个地市旅游目的地竞争力与我省旅游业发展水平的地区分布是基本一致的，说明对旅游业贡献度较大的旅游目的地对地区旅游经济的支柱作用是较为普遍的。同时，旅游目的地竞争力的提升作为一项复杂的系统工程，不仅受到经济发展水平的制约，还与旅游资源、自然环境等多方面的因素息息相关。因此，从现实和潜在两个方面，以全局的角度考察地区旅游业的综合发展，仍然是今后旅游业研究的重要课题。

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