基于主成分分析城市会展业竞争力对比

高秀春，徐静珍，王倩楠

(1．唐山工业职业技术学院 管理工程系，河北 唐山 063000;2．河北联合大学 管理学院，河北 唐山 063009)

近年来，随着我国会展业的迅速发展，已经初步形成了会展经济产业带，其中最具代表性的城市包括:北京、上海、广州、深圳、大连。同时，随着市场化程度的提高，会展城市内部场馆之间、会展城市之间的竞争日益明显。因此，本文研究了北京、上海、广州、深圳、大连5 个城市会展业竞争力的总体水平，详细介绍了主成分分析的过程，最终给出了5 个城市会展业竞争力水平排名，并为城市会展业的发展提出建议。

一、主成分分析的过程

(一)数据收集

按照城市会展业竞争力评价体系指标，选取了GDP、人均GDP、第三产业占GDP 的比重、客运总量、国际旅游收入、政府扶持指数、展览场馆总面积、高等学校在校学生和国家级旅游景点数的9 个子指标，并收集到中国5 个城市的原始数据，列表1如下:

表1 中国城市会展业原始数据

(二)数据标准化处理

运用SPSS 软件，将中国城市会展业原始数据进行标准化处理，使数据无量纲化，以消除因数据类型的不同产生的分析误差。标准化处理后数据如下:

表2 中国城市会展业原始数据标准化处理

(三)求相关系数矩阵

将系数标准化处理后的数据作为新的数据输入，分析计算标准化处理后各指标间的相关系数，如表3 所示:

表3 相关系数矩阵

从相关系数表可以看出，GDP、展览场馆总面积、国际旅游收入、高等学生在校学生人数这四个原始指标相互之间的相关系数较大，客运总量和国家级旅游景点数这两个原始指标相互之间相关系数大，表示这几个指标代表的信息有较大的重复，可以通过主成分分析得到简化的主成分变量。

(四)因子个数确定

系统求解相关系数矩阵的特征值，如下表4所示:

表4 总方差解释表

注:Tota示特征值。特征值的大小反映公因子的方差贡献率，特征值越大，方差贡献率越大;Extraction Sums of Squared Loadings:该栏中为根据特征值大于1 的原则提取出三个因子的特征值、占方差百分比及其累加值。这三个因子所解释的方差占整个方差的94．368，能比较全面的反映所有信息。

(五)因子得分函数

各特征值对应的特征向量组成因子载荷矩阵:

表5 因子序号矩阵

从表5 中可以看出，标准化后的变量Zscore(GDP)、Zscore(人均GDP)、Zscore(国际旅游收入)、Zscore(政府扶持指数)、Zscore(高等学校在校学生人数)、Zscore(展览场馆面积)作用在因子1 上的载荷分别为0.924、0.858、0.952、0.819、0.946、0.770，作用荷载远远大于0.5，因此，可知因子1 主要由上述六个变量共同决定。Zscore(国家级旅游景点数)、Zscore(客运总量)作用在因子2 上的载荷为0.717、0.621，其他变量负荷均远远小于0.5，可见，因子3 主要由变量Zscore (国家级旅游景点数)、Zscore(客运总量)决定。Zscore(第三产业占GDP 的比重)作用在因子3 上的载荷为0.609，其他变量负荷均远远小于0.5，可见，因子2 主要由变量Zscore(第三产业占GDP 的比重)决定。

由于SPSS 统计分析软件中没有单独列出主成份分析方法，而是将主成份分析作为因子分析的一部分嵌在因子分析之中，因而需要将因子分析结果中的载荷矩阵各元素除以系数为第i 个特征值，i=1，2，3，4，5)才得到各主成份线型表达式的原始因子系数，由上表可以得到因子的得分函数:

F1 = 0.390* Zscore(GDP)+ 0.627* Zscore(人均GDP)+0.274* Zscore(第三产业占GDP 的比重)+ 1.016* Zscore(客运总量)+ 2.897*Zscore(国际旅游收入)+ 2.492* Zscore(政府扶持指数)+ 2.343* Zscore(展览场馆总面积)+2.879* Zscore(高等学校在校学生人数)+ 2.090*Zscore(国家级旅游景点数)

F2 = －0.081* Zscore(GDP)+ (－0.283)*Zscore(人均GDP)+0.693* Zscore(第三产业占GDP 的比重)+0.983* Zscore(客运总量)+ (－0.055)* Zscore(国际旅游收入)+ (* －0.855)Zscore(政府扶持指数)+(－1.4020)* Zscore(展览场馆总面积)+ 0.155* Zscore(高等学校在校学生人数)+ (－0.319)* Zscore(国家级旅游景点数)

F3 =0.117* Zscore(GDP)+ －0.043* Zscore(人均GDP)+0.606* Zscore(第三产业占GDP 的比重)+ (－ 0.680)* Zscore(客运总量)+ (－0.459)* Zscore(国际旅游收入)+ (－1.226)*Zscore(政府扶持指数)+ 1.178* Zscore(展览场馆总面积)+ 0.489* Zscore(高等学校在校学生人数)+ (－0.319)* Zscore(国家级旅游景点数)

由上述公式可以计算得出因子系数，如表6所示:

表6 主成份线性表达式的因子系数

(六)计算竞争力综合得分

想要求解出最终的竞争力表达式，还需要计算三个因子的权重。如前所述，将三个因子特征值的累积贡献率94．368 定为1，则可算出因子1、因子2、因子3 的权重分别是:

W1 =5．615/(5．615 +1．869 +1．009)=0．66;

W2 =1．869/(5．615 +1．869 +1．009)=0．22;

W3 =1．009/(5．615 +1．869 +1．009)=0．12;

由此可以得出最终竞争力表达式:

城市会展业综合竞争力(Z)=0．66* F1 +0．22* F2 +0．12* F3

经计算，城市会展业的竞争力得分和排名为:

表7 5 个代表城市排名序列表

二、启示与思考

(一)发展会展经济要考虑当地的经济基础，不能一哄而上

从上面的分析中可以看出，经济规模因子占的权重达到0．66，这是会展经济的核心驱动因素。从会展经济在世界的发展状况上看，一国或地区的会展经济实力和发展水平是与其综合经济实力和发展水平相适应的。会展经济发达的国家和城市具有几个共同的特征:一是自然条件优越，气候温和、风景秀丽、交通便捷;二是经济文化都比较发达，在国际上有相当的知名度，许多参展商会慕名而来;三是有较高的对外开放度;可见，并不是所有的城市都有条件发展会展经济。

(二)会展经济既要注重硬环境建设，又要注重软环境建设

会展经济的硬环境包括交通设施、通讯设施、会展场馆等。一个城市会展经济的总体竞争力离不开这些硬件因素的支持，但同时会展经济的发展也与制度与机制这些软环境息息相关。

(三)大力发展第三产业，特别是会展旅游

第三产业是会展业的配套产业，会展业需要健全高效的金融、货运、保险、交通、通讯、住宿、餐饮、旅游、商业、房地产业等，而第三产业恰为其提供了价格合理的优质服务。没有第三产业的支持是不可能办好会展，更谈不上会展经济。事实上，会展旅游是会展经济中最重要的一环，丰富的旅游资源、发达的旅游产业对发展会展经济是极其有利的。上述5大会展城市均属于第三产业较为发达的地方，正好印证了第三产业对会展经济的促进作用。

三、结论

本文突破原有城市会展业竞争力分析模型，应用主成分分析方法对中国会展经济较发达的北京、上海、广州、深圳和大连5 个城市进行分析，比较5大城市的竞争力大小:北京第一，上海次之，依次是广州、深圳、大连，从上述的分析过程中可以看出，会展经济的发展离不开当地经济的发展，硬环境与软环境两手都要硬，并需要第三产业的大力支持。

［1］李秋妍．浅谈会展业对经济发展的影响［J］．中国经贸导刊，2010(11)．

［2］(美)米尔顿T·阿斯道夫，詹姆斯R·阿比．会展管理与服务［M］．北京:中国旅游出版社，2009(10)．

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［4］杨公朴．产业经济学教程［M］．上海:上海财经大学出版社，2011(2)．

［5］曹剑飞．会展经济对区域经济带动作用的研究［D］．南宁:广西大学，2006．