基于主成分分析方法的旅游资源吸引力的综合评价

华志强，张春生，陈丽莹，孙镱轩

（内蒙古民族大学数学学院，内蒙古　通辽　028043）

基于主成分分析方法的旅游资源吸引力的综合评价

华志强，张春生，陈丽莹，孙镱轩

（内蒙古民族大学数学学院，内蒙古通辽028043）

根据旅游区服务业、客源市场、交通业、景观、城市的环境指数，建立了评价旅游资源吸引力的指标体系，运用主成分分析方法，利用SPSS 18.0对全国31个省、市、自治区的旅游情况的相关数据进行了分析处理，给出了综合排名，最后做出了综合评价，提出了合理化建议.

旅游吸引力；主成分分析；综合评价

随着社会的进步，人民生活质量的不断提高，人们对旅游的消费也进一步提升.随着旅游业带来的经济效益、社会效益的不断增加，旅游业作为一种产业越来越受到社会各阶层的重视.由于旅游资源是旅游业可持续发展的物质基础和旅游生产力增长的潜力所在［1］，因此区域旅游资源吸引力所做出的科学合理的综合评价对旅游业的发展具有指导作用.而在衡量旅游吸引力时，难以直接用单一的指标值判断哪个地区或哪个旅游景点的旅游资源吸引力更高，所以对旅游资源吸引力的考察应该是全方位的，这就使得对旅游资源吸引力的评价具有一定的困难.多元统计分析中的主成分分析方法应用范围广泛，见文献［2-4］.本文采用了此种方法，利用统计软件SPSS18.0，对我国31个省、市、自治区的旅游资源吸引力状况进行了分析，并提出了一些合理化建议，以期为旅游吸引力研究提供一种新的分析思路，进而为旅游的健康发展和旅游政策的制定提供理论上的参考.

1　主成分分析方法

主成分分析也称主分量分析，它是一种利用降维思想，在损失很少信息的前提下把多个指标转化为几个综合指标的多元统计方法.通常把转化生成的综合指标称为主成分，每个主成分都是原始变量的线性组合，彼此相互独立，但却要尽可能多地反映原来指标的绝大多数信息［5］.

2　数据分析

2.1指标体系的建立

考察影响旅游资源吸引力的主要因素涉及到旅游区服务业、旅游客源市场、旅游交通业、旅游景观、环境影响等方面，因此，构造合理的评价指标体系直接影响到评价结果的科学与否.按照指标选取要具有代表性、多样性和可获得性的原则，本文选取了2013年我国31个省级行政区的8个与旅游资源吸引力密切相关的指标，力求比较全面地反映旅游资源状况.由于旅游收入与旅游区服务业的发展程度呈正相关，所以选取国内旅游收入与旅游国际外汇收入作为指标变量，来反映旅游区服务业这一因素.旅游客源市场选择了国内旅游人数和接待旅游入境人数作为指标变量.对于旅游交通业，火车与汽车是现在旅游者普遍选择的交通工具，所以这里选择了铁路里程与公路里程来反映城市交通的发达状况.一个城市的旅游吸引力还表现在当地景观吸引力，这里选取各个城市的著名景点个数作为另一个指标变量，同时也选取各城市的空气质量指数作为最后一个影响因素.选取的8项指标分别是：X1：国内旅游收入（亿元）；X2：旅游国际外汇收入（亿美元）；X3：国内旅游人数（万人次）；X4：接待入境人数（万人次）；X5：铁路里程（km）；X6：公路里程（km）；X7：景点个数；X8：环境质量指数.

表1　公因子方差Tab.1 Communality

表2　总方差解释表Tab.2 Total variance explained

表3　成分矩阵aTab.3 Component matrix

2.2数据的处理与分析

本文采用统计软件SPSS 18.0［6］，首先将数据进行标准化处理，以消除不同量纲的影响，所有数据均来自国家统计局网站［7］.

1）计算样本的系数矩阵（由于数据庞大，相关系数矩阵略），并确定了公因子方差，表明变量中的大部分信息均能够被因子所提取，结果见表1，说明样本数据适合进行主成分分析.

2）计算相关系数阵的特征值及累积贡献率（见表2）.由输出结果解释的总方差表明，前3个特征值的累积贡献率达到了71.357%，基本保留了原来指标的绝大多数信息，所以设z1、z2、z3分别为第一、二、三个主成分，用这三个主成分来代表原来的8个指标.

3）求出前三个特征值相应的成分系数（见表3），得到前三个主成分的表达式：

其中：Z1，Z2，Z3，Z4，Z5，Z6，Z7，Z8，表示对原始数据标准化后的变量.

由输出结果可以看出，第一主成分z1在指标Z2、Z3、Z4的权重较大，由于旅游收入与旅游区服务业的发展程度呈正相关，可以认为它代表了旅游区的服务业水平，第二主成分z2在指标Z5、Z6上的系数的绝对值相对较大，反映了旅游区的交通便利情况，第三主成分z3在Z1、Z7、Z8上的系数的绝对值相对较大，反映了旅游区所在城市的自然情况.

4）计算三个主成分的得分，再分别以三个主成分的各自的方差贡献率为权重，构造旅游资源吸引力的综合得分函数：

根据这个模型计算出了2013年我国31个省市的旅游资源吸引力的综合得分及排名，见表4，由于数据经过标准化处理，各省市旅游资源吸引力平均得分为0.若综合得分大于0，说明该省市的旅游资源吸引力在全国平均水平之上，否则，在全国平均水平之下.由表4可以看出，有14个省市的旅游资源吸引力在全国平均水平之上，说明不同省市的旅游资源吸引力差距较大.其中，广东、北京、上海综合得分分别排在前三位，得分较高的省市主要集中在经济发达、地理位置优越和资源丰富的地区，比如天津、福建、江苏.但由于西藏和云南自身独特的人文和地域特点，带有比较浓厚的地方色彩，也吸引了大批的游客，旅游资源吸引力排名也相对靠前.有些省市缺乏著名的世界级与国家级旅游景区，旅游资源的丰度和密度也不高，并且受到经济、交通等多因素影响导致排名比较靠后，比如说河南、甘肃和新疆.

表4　主成分得分、综合得分、排名Tab.4 The principal component score、synthesis score and rankin

3　结论

旅游资源吸引力越大，前来观光游览的旅游者就越多，反之就越少.结合主成分分析的实证结果，为了提高地区旅游资源吸引力提出以下几点建议：①爱护旅游资源，保护生态环境.②在旅游欠发达的地区，加快交通建设，积极开发旅游项目.③加大地方政府的支持力度，保持地方特色，突出区域色彩，重视旅游区服务业发展，满足各类旅游者的各种不同的需求［8］，提高服务质量，增强旅游整体形象，促进当地经济发展.

［1］郭来喜，吴必虎，刘锋，等.中国旅游资源分类系统与类型评价［J］.地理学报，2000，55（3）：294-301.

［2］雷锦桂，江枝和，林衍铨，等.杏鲍菇菌渣用量与姬松茸品质关系的主成分分析［J］.湖北民族学院学报（自然科学版），2014，32（1）：21-23.

［3］金光春，单忠纪，翟绪军，等.基于主成分分析的黑龙江垦地农业循环经济发展评价的研究［J］.黑龙洪八一农垦大学学报，2014，26（4）：90 -94.

［4］郭黎，冷洁，梅文兰，等.基于PCA和SVM的人脸识别技术研究［J］.湖北民族学院学报（自然科学版），2015，33（2）：193-196，214.

［5］（美）Richard A.Johnson，Dean W.Wichern.实用多元统计分析［M］.陆璇，等，译.北京：清华大学出版社，2003.

［6］黄润龙.数据统计与分析技术—SPSS软件实用教程［M］.北京：高等教育出版社，2004.

［7］中华人民共和国统计局.中国统计年鉴［M］.北京：中国统计出版社，2013：346-375.

［8］韩勇，丛庆.旅游市场营销学［M］.北京：北京大学出版社，2006：2-6.

责任编辑：高 山

Comprehensive Evaluation of Attraction of Tourism Resources Based on Principal Component Analysis

HUA Zhiqiang，ZHANG Chunsheng，CHEN Liying，SUN Yixuan
（College of Mathematics，Inner Mongolia University for the Nationalities，Tongliao 028043，China）

According to tourism service industry，tourism market，transport，landscape，urban environmental index，this paper established the evaluation index system of tourism resources attraction.Based on the principal component analysis method，it gives a comprehensive ranking by analyzing the related data of 31 provinces，municipalities and autonomous regions of the China′s tourism situation by SPSS 18.0.Finally，this paper gives the comprehensive evaluation and the rationalization proposal.

tourist attraction；principal component analysis；comprehensive evaluation

O213

A

1008-8423（2015）04-0399-03DOI：10.13501/j.cnki.42-1569/n.2015.12.011

2015-10-30.

国家自然科学基金项目（81460656）；内蒙古民族大学科学研究基金项目（NMDYB1436，NMDYB1437）.

华志强（1981-），男，博士，讲师，主要从事概率论与数理统计的研究.