旅游产业区域集聚的影响因子研究①

河北工业大学　于树江　赵亚萍　李喆

旅游产业区域集聚的影响因子研究①

河北工业大学于树江赵亚萍李喆

国内外学者研究发现，旅游产业集聚能够提高生产效率、节约成本，形成规模效应，对区域旅游产业的发展起着十分重要的作用，已经成为世界各个区域提升区域经济竞争力的发展战略。本文在总结前人研究的基础上，构建影响旅游产业集聚指标体系，运用主成分分析法，分析影响旅游产业集聚的主要因素，并进一步通过回归分析，分析影响因子与集聚度的关系，最终提炼出影响区域旅游产业集聚的影响因素为旅游市场、旅游产业链、旅游交通、旅游资源。

旅游产业集聚影响因子集聚度

1　研究背景

随着人们生活质量的逐步提高，旅游作为一种大众性的消费行为，已经成为人们生活中非常普遍的活动。目前，旅游业已经成为带动区域就业，促进经济增长的主要途径，对国家经济的发展贡献越来越大。研究发现，农业、纺织业、化工业和旅游业是最适合集群效应发展的企业，波特在《集群与新竞争经济学》提出：旅游业十分适合产业集群的发展［1］。并建议国家和地区应把旅游产业集群作为重点培植对象。大部分学者主要以钻石理论模型、GEM模型和产业链的旅游竞争模型为基础，结合具体的案例研究来分析，如海南滨海旅游产业集群、加利福尼亚州葡萄酒旅游产业集群、奥地利“山体健康”旅游产业集群等。国内的学者也从旅游产业集聚的最初动力、产业区位选择因素、产业关联的角度对旅游产业集聚进行了研究，这些理论都为更好地研究旅游产业集聚的影响因子奠定了良好的基础。

2　旅游产业集聚的影响因子分析

区域旅游产业集聚，是指在加快旅游产业发展和旅游目的地建设的过程中，在某一空间区域内，以旅游要素为主体，旅游产品为客体，通过在宣传推广、资源合作等方面来合作，从而带动区域旅游经济的发展［2、3］。区域旅游产业集聚是促进产业结构优化升级、增强旅游业辐射带动能力的大胆尝试和重要依托，打造旅游发展新模式的试点。国家十分重视旅游产业向园区化、集聚化和综合化的发展模式［4］。通过归纳总结前人的研究成果（如表1所示），建立旅游产业集聚影响因子指标体系，把各影响因子作为自变量，通过主成分分析法来分析产业集聚的主要影响因子。

通过借鉴王丽铭、杨国玺、张立生等学者的研究成果，并在此基础上将影响因子进一步细分为9个一级指标，13个二级指标，表2为旅游产业集聚影响因子架构图及指标体系的构成。

3　影响因子实证分析

本文以长三角主要城市为研究对象，采用的数据主要来源于中国统计年鉴、中国各省统计年鉴、中国区域经济统计年鉴、中国城市统计年鉴、中国旅游统计年鉴、中国旅游年鉴、全国星级酒店名录、百强旅行社名单，各省市国民经济与社会发展公报、统计局等。通过进行主成分分析得到，第一主控因子K11是由x2、x3、x6、x7所代表的旅游人数、旅游收入、地区生产总值、人均可支配收入构成，他们在主因子的载荷分别为0.886、0.902、0.931、0.769，结合定性分析，可将K11定义为旅游市场因子；第二主控因子K12是由X4、X5、X8所代表的旅行社、星级饭店、第三产业占GDP的比重构成，他们在主因子的载荷分别是0.705、0.849、0.698，结合定性分析，将K12定义为旅游产业链因子；第三主控因子

表1　产业集聚影响因子研究总结

表2　旅游产业集聚影响因子指标体系

为了分析旅游产业集聚的的现状情况，本文采用回归分析方法，将旅游集聚度定义为B，影响旅游集聚度的主控因子分别为K11、 K12、K13、K14，把筛选出来的11个指标作为自变量，并重新定义，X1（旅游景区数）、X2（旅游总人数）、X3（旅游总收入）、X4（旅行社数量）、X5（星级饭店数量）、X6（地区生产总值）、X7（城镇居民人均可支配收入）、X8（第三产业GDP比重）、X9（固定资产投资总额）、X10（森林覆盖率）、X11（客运总量），建立集聚度影响因子模型如下：

B=C1 K11+C2 K12+ C3K13 +C4K14

通SPSS19.0，输出函数矩阵如表3所示。

由四个公因子得分系数矩阵，可以得到各公因子的得分计算公式，结果如下：

K11=0.171X2+0.641X3+0.114X6+0.236X7

K12=0.332X4+0.561X5+0.163X8

K13=0.226X1+0.436X10

K14=0.516X11

为了进一步计算每个公因子对旅游产业集聚影响权重，在每个公因子得分的基础上，再乘以各公因子的方差贡献率占总方差贡献率的比重作为权重进行加权平均，从而得出各主控因子对旅游产业集聚的总和得分。通过计算得出长三角旅游产业集聚影响因子综合模型为：

B=0.432 K11+0.234 K12+ 0.211K13 +0.123K14

模型可以分析出，影响旅游产业集聚的四个主控因子中，旅游市场因素对旅游集聚度的影响最为重要，其次是旅游产业链、旅游资源和旅游交通。

表3　因子得分系数矩阵

4　结语

本文通过借鉴旅游产业集聚、产业集聚、产业集群以及旅游产业的相关理论，构建旅游产业集聚的影响因子模型，运用主成分分析等统计学方法来对主要影响因子指标进行数据分析，最终提炼出影响旅游产业集聚的主要因素，得出以下结论：旅游市场是旅游产业集聚形成的动力，旅游产业链是旅游产业集聚的保障，旅游交通是旅游产业集聚形成的纽带，旅游资源是旅游产业集聚形成的前提。

［1］ 秦艳萍.桂南旅游产业集群化研究［D］.中南民族大学，2011.

［2］ 杨迅周，谢燕娜.河南省旅游产业集聚区发展研究［J］.地域研究与开发，2012（06）.

［3］ 王学峰.内蒙古自治区建设旅游产业集聚区的战略思考［J］.商业经济，2011（01）.

［4］ 魏艳.河南旅游产业集聚区发展研究［J］.郑州航空工业管理学院学报，2012（04）.

［5］ 王丽铭.旅游产业集聚区发展的动力机制研究［D］.北京交通大学硕士学位论文，2011.

［6］ 杨国玺.区域旅游产业集聚机制与模式［D］.上海师范大学，2010.

F273.1

A

2096-0298（2015）12（c）-172-03

河北省软科学项目“河北省特色产业集群创新绩效影响因素与影响机制研究”（16457611D）。

于树江（1973-），男，河北省沧州人，河北工业大学教授，管理学博士，主要从事产业集群、技术创新方面的研究。K13是由X1、X11多代表的景区数量、森林覆盖率构成，他们在主因子的载荷分别为0.639、0.778，结合定性分析，可将K13定义为旅游资源因子；第四主控因子K14是由X13代表的客运总量构成，结合定性分析，可将K14定义为旅游交通因子。而X9、X10、X12对因子的转荷较低，不能对因子进行很好的解释，因此不纳入主控因子之中。