国内邮轮旅游竞争力分析——基于主成分分析与聚类分析

王　珏

(海南广播电视大学 国际旅游学院，海南 海口 570208)

国内邮轮旅游竞争力分析
——基于主成分分析与聚类分析

王珏

(海南广播电视大学 国际旅游学院，海南 海口 570208)

摘要：选定国内7个邮轮业发达的地区进行比较、分类，通过构建邮轮旅游竞争力指标体系，采用主成分分析法、聚类分析法准确分析国内邮轮旅游竞争力水平，找准影响邮轮旅游竞争力的关键因素，并提出建议：抓住关键因素，全面提升竞争力；找准竞争优势，明确自身定位；转变劣势，均衡发展，以推动国内邮轮竞争力提升。

关键词：邮轮旅游;竞争力指标体系;主成分分析;聚类分析;国内比较

专家预计2020年中国将成为亚太地区最具活力和最大的邮轮市场①。国内邮轮旅游发展潜力巨大，但竞争力水平、影响竞争力水平的关键因素还不明确。通过构建邮轮旅游竞争力指标体系，准确分析国内邮轮旅游竞争力水平，找准影响旅游竞争力的关键因素，将有效提升邮轮旅游竞争力。

一、选定观察对象

依据国际邮轮经济发展规律，当一个国家或地区人均GDP达到6000美元至8000美元时，邮轮经济便具备了发展条件②。国内许多地区、城市具备条件，因此，在选定观察对象时还考虑如下因素：(一)截止2014年，我国已经有16个港口接待过国际豪华邮轮，其中上海、天津、三亚、厦门等4个城市为国际豪华邮轮母港始发港，宁波、青岛、深圳、大连等地也极具国际邮轮母港的潜力(旅游研究院，2015);(二)我国在上海、天津、三亚、厦门、舟山、青岛6个城市建成了7个国际邮轮码头，深圳、海口、广州、大连等城市邮轮码头正在加大建设力度;(三)据《全国沿海邮轮港口布局规划方案》在港口布局方面，明确由北向南重点发展大连港、天津港、青岛港、烟台港、上海港、厦门港、深圳港、三亚港8大邮轮母港。

综上，由于青岛、烟台都位于山东省，青岛的邮轮旅游业较烟台更发达，课题组最后选定三亚、上海、厦门、天津、青岛、深圳、大连7个邮轮业发达地区进行比较，以定位国内邮轮旅游竞争力，找到影响其发展的关键因素。

二、构建邮轮旅游竞争力指标体系

结合邮轮旅游发展现状，在参考现有文献资料、相关专家意见后，按照系统性、可比性、可操作性、数据可得性、可测性等原则，构建了邮轮旅游竞争力水平评价指标体系(见表1)。这套评价体系由1个目标层指标，地域竞争力、环境竞争力、旅游产业竞争力、邮轮母港竞争力4个控制层指标和43个指标层指标构成。

表1　邮轮旅游竞争力水平评价指标体系

目标层标识控制层标识指标层标识邮轮母港竞争力B4邮轮港口数(个)C33泊位数(个)C34年接待能力(万人次)C35停靠能力(万吨级)C36接待国际邮轮出入境游客(万人次)C37接待国际邮轮(艘次)C38航道水深(米)C39是否有长线产品C40港口面积(公顷)C41计划投资(亿元)C42是否规划我国自主产权的邮轮船队C43

三、主成分分析及主成分综合模型构建

(一)主成分分析过程

根据表1所设计的指标体系，课题组搜集了各省市统计年鉴(2014)、中国邮轮产业发展报告(2014)、国家统计局数据库数据，同时赴海南省旅游发展委员会、海南年鉴社等相关主管部门搜集、整理三亚2013年各个指标原始数据，并使用SPSS19.0统计软件对其进行主成分分析。

此外，由于指标有正向指标与逆向指标之分，所以还要将逆向指标(城镇登记失业率、恩格尔系数、人口自然增长率、二氧化硫(SO2)年平均浓度、二氧化氮(NO2)年平均浓度、可吸入颗粒物(PM10)年平均浓度、细颗粒物(PM2.5)年平均浓度)正向化，课题组采用的方法为在逆向指标标准化数值上乘以-1，实现正向化。

指标选取之后,运用SPSS19.0软件对该指标体系进行关联性分析、提取4个主成分(前4个主成分，其特征值均大于1，分别为15.850、8.848、8.516、4.395 <见表2 方差分解主成分提取分析表>，且对邮轮旅游竞争力状况的解释能力已经超过85% )。

表2　方差分解主成分提取分析表

成份初始特征值提取平方和载入合计方差的%累积%合计方差的%累积%135.125E-161.192E-15100.000144.710E-161.095E-15100.000154.262E-169.911E-16100.000163.828E-168.902E-16100.000172.992E-166.957E-16100.000182.833E-166.589E-16100.000192.539E-165.904E-16100.000202.110E-164.907E-16100.000211.163E-162.705E-16100.000221.020E-162.373E-16100.000237.483E-171.740E-16100.000242.200E-175.117E-17100.000251.850E-174.302E-17100.00026-2.536E-17-5.897E-17100.00027-5.460E-17-1.270E-16100.00028-1.210E-16-2.815E-16100.00029-1.489E-16-3.464E-16100.00030-1.821E-16-4.236E-16100.00031-2.130E-16-4.952E-16100.00032-2.305E-16-5.361E-16100.00033-2.498E-16-5.809E-16100.00034-2.776E-16-6.456E-16100.00035-3.044E-16-7.079E-16100.00036-3.688E-16-8.577E-16100.00037-3.792E-16-8.819E-16100.00038-4.286E-16-9.967E-16100.00039-4.734E-16-1.101E-15100.00040-5.227E-16-1.216E-15100.00041-5.834E-16-1.357E-15100.00042-7.902E-16-1.838E-15100.00043-8.535E-16-1.985E-15100.000

提取方法：主成份分析

(二)假设

当各指标或者因素间存在一定相互关系时才适用主成分分析法。为了解指标间相互关系程度，须使用KMO(Kaiser-Meyer-Olkin) 和Bartlott 球型检验。相应地，需要做一些假设。

H0: 各指标之间无关系;H1: 各指标间存在关系。

使用 SPSS 19.0, 可得出 p-value =0.000<0.05，不能接受原假设H0；因此,各指标之间存在一定关系；此外，KMO=0.832，这意味着各指数之间密切相关，指数适合主成分分析法。

(三)主成分分析结果

据表3初始因子载荷矩阵，铁路旅客运输量、水运旅客运输量、城镇登记失业率、环境空气质量优良率、二氧化氮年平均浓度、可吸入颗粒物年平均浓度、细颗粒物年平均浓度、建成区绿化覆盖率、森林覆盖率、住宿和餐饮零售额、接待国内游客、四星级以上酒店、A级旅游景区、4A级及以上旅游景区、旅游收入、泊位数、接待国际邮轮出入境游客、是否有长线产品、港口面积在第1主成分上有较高载荷，说明第一主成分基本反映了这些指标信息，它们主要反映各地现有的社会环境与自然环境情况、旅游业与邮轮旅游接待规模和能力；人均GDP、城乡居民人均可支配收入、第3产业占GDP比重、民航旅客运输量、人口自然增长率、二氧化硫年平均浓度、自然保护区、国家级自然保护区入境游客、全年入境旅游外汇收入、航道水深等指标在第2主成分上有较高载荷，说明第2主成分基本反映了这些指标信息，它们主要反映当地旅游业与经济发展现状；公路旅客运输量、城市道路面积、城市污水处理率、星级宾馆、停靠能力、接待国际邮轮艘次、是否规划我国自主产权的邮轮船队等指标在第3主成分上有较高载荷，说明邮轮旅游竞争力与软硬件设施的关联性；水运旅客运输量、恩格尔系数、生活垃圾无害化处理率、国内旅游收入、邮轮母港计划投资金额等指标在第4主成分上有较高载荷，说明第4主成分基本反映了客流、生活水平、投入指标信息，它们主要反映当地邮轮旅游竞争力与社会发展、环境关联性。所以提取4个主成分可以基本反映全部指标信息。但这4个新变量的表达还不能从输出窗口中直接得到，因为表3是初始因子载荷矩阵，每一个载荷量表示主成分与对应变量的相关系数。要通过用表3中数据除以主成分相对应的特征值来获得表达式并建立模型。

表3　初始因子载荷矩阵a

成份1234建成区绿化覆盖率-.846.165-.064.181森林覆盖率-.974.102.164-.058住宿和餐饮零售额.672-.306-.341.139接待国内游客.907.163.326.195入境游客.319.794-.444.104全年入境旅游外汇收入.636.694-.252.143国内旅游收入.532.281.500.571星级宾馆.123.400.823.094四星级以上酒店.859.357.300.177A级旅游景区.658.191-.537-.3704A级及以上旅游景区.826-.112-.225-.437旅游收入.966.201.123.074邮轮港口数.014.283.753-.152泊位数.834-.025.510-.211年接待能力-.384.000-.155.391停靠能力.012-.556.559.086接待国际邮轮出入境游客.724.334.578.124接待国际邮轮艘次.493.390.754-.037航道水深.029.595-.408.201是否有长线产品.643.450.490.376港口面积.869.310.160.029港口计划投资资金-.567-.349-.129.625是否规划我国自主产权的邮轮船队-.567.144.641-.448

提取方法:主成份。

a.已提取了4个成份。

(四)建立主成分综合模型

利用主成分相关系数和相对应的特征值的平方根计算，得到特征向量A1、A2、A3、A4，将4个特征向量与标准化后的数据相乘, 然后就可以得出4个主成分表达式F1、F2、F3、F4中每个指标所对应的系数，如下所示：

F1= 0.1×ZC1+0.1×ZC2-0.04×ZC3+0.07×ZC4+0.22×ZC5-0.02×ZC6+0.14×ZC7-0.21×ZC8+0.12×ZC9+0.13×ZC10+0.07×ZC11-0.22×ZC12-0.14×ZC13-0.20×ZC14-0.19×ZC15-0.21×ZC16+0.01×ZC17+0.10×ZC18-0.03×ZC19-0.07×ZC20-0.21×ZC21-0.24×ZC22+0.17×ZC23+0.23×ZC24+0.08×ZC25+0.16×ZC26+0.13×ZC27+0.03×ZC28+0.22×ZC29+0.17×ZC30+0.21×ZC31+0.24×ZC32+0.00×ZC33+0.21×ZC34-0.01×ZC35+0.00×ZC36+0.18×ZC37+0.12×ZC38+0.01×ZC39+0.16×ZC40+0.22×ZC41-0.14×ZC42-0.14×ZC43

同理可得：

F2=-0.28×ZC1+0.21×ZC2+0.25×ZC3+0.23×ZC4+0.11×ZC5+ ……+0.20×ZC39+0.15×ZC40+0.10×ZC41-0.12×ZC42+0.05×ZC43

F3=0.07×ZC1-0.16×ZC2+0.19×ZC3-0.22×ZC4+0.07×ZC5+ ……-0.14×ZC39+0.17×ZC40+0.05×ZC41-0.04×ZC42+0.22×ZC43

F4=0.14×ZC1+0.18×ZC2-0.14×ZC3+0.07×ZC4+0.15×ZC5+ ……+0.10×ZC39+0.18×ZC40+0.01×ZC41+0.30×ZC42-0.21×ZC43

以每个主成分所对应的特征值占所提取主成分总的特征值之和的比例作为权重计算主成分综合模型，可得：

F=0.01×ZC1+0.08×ZC2+0.07×ZC3+0.04×ZC4+0.15×ZC5-0.03×ZC6-0.03×ZC7-0.03×ZC8+0.03×ZC9+0.07×ZC10+0.01×ZC11-0.04×ZC12+0.02×ZC13-0.05×ZC14+0.00×ZC15-0.03×ZC16-0.05×ZC17+0.01×ZC18-0.06×ZC19-0.04×ZC20-0.07×ZC21-0.09×ZC22+0.03×ZC23+0.15×ZC24+0.07×ZC25+0.11×ZC26+0.15×ZC27+0.11×ZC28+0.15×ZC29+0.02×ZC30+0.04×ZC31+0.13×ZC32+0.07×ZC33+0.11×ZC34-0.03×ZC35+0.01×ZC36+0.15×ZC37+0.14×ZC38+0.03×ZC39+0.16×ZC40+0.13×ZC41-0.06×ZC42-0.02×ZC43

根据主成分综合模型即可计算综合主成分值，并对其按综合主成分值进行排序, 即可对7个地区邮轮旅游竞争力进行综合评价比较(见表4 综合主成分值)。

表4　综合主成分值

四、聚类分析过程与结果

可通过聚类分析法更清晰了解各地邮轮旅游竞争力水平及其影响因素。此次聚类采用各地邮轮旅游竞争力因子作为自变量，各地为因变量，计算类间距离采用Ward法，用平方欧式距离计算区域之间距离，采用SPSS19.0统计软件对各地邮轮旅游竞争力得分(见表4 综合主成分值)进行聚类分析，并选择3类作聚类结果比较，聚类结果见表5。邮轮旅游竞争力水平分类，邮轮旅游竞争力水平大致可以分为3种类型，结合前述主成分分析结果表明：

上海与三亚属于第1种类型地区，主要是与上海在F2、F3得分均较高；但在邮轮旅游竞争力综合得分却差距较大，源于三亚F1、F4等因子得分均不理想。说明三亚邮轮旅游竞争力有极大发展潜力，要大力推动社会经济建设、开拓新型邮轮航线，以满足消费需求。

厦门、天津、青岛、大连同属第2种类型，主要在第F2、F3得分或排名较接近，即这些地区在社会经济、软硬件设施发展、环境情况等方面有共性；深圳属于第3种类型，其F1、F2、F4，尤其是F2发展较好，但F3不理想，说明其构成邮轮旅游竞争力的内部要素发展不均衡，软硬件设施有待进一步完善。

表5　邮轮旅游竞争力水平分类

五、建议

(一)抓住关键因素，全面提升竞争力

1.各因子协同发展

据表3初始因子载荷矩阵，F1、F2、F3、F4相互作用，关联着邮轮旅游竞争力；结合综合主成分值及排名表来看，邮轮旅游竞争力并非仅仅取决于某一因子。因此，各因子应协同发展、稳步推进，邮轮旅游竞争力才能全面提升；要以社会发展，资源环境优化、旅游产业发展、母港建设为基础，全面提升邮轮旅游竞争力。

2.关注关键因素

依据综合模型(F)来看，是否有长线产品、四星级以上酒店数量、铁路旅客运输量、泊位数、国内旅游收入、全年入境旅游外汇收入等指标权重较大，说明邮轮旅游线路设计、旅游业发展水平与接待能力、陆路交通中铁路运输能力对邮轮旅游发展水平影响较大。因此，各地要抓住影响邮轮旅游竞争力的关键因素，如研发符合旅游者需求的中长线邮轮旅游产品，提升旅游腹地旅游产业竞争力，建成功能完善、连接顺畅、便捷高效的水陆运输通道等，以达到事半功倍效果。

(二)找准竞争优势，明确自身定位

找准竞争优势与自身定位是各地做好邮轮旅游发展顶层设计的前提。

1.找准自身发展优势，这是推动邮轮旅游发展的关键

如三亚除F2、F3得分均较高外，其优势还在于其良好生态环境、一流空气质量、逐步完善的邮轮旅游产业链、国家推动国际旅游岛建设的一系列特有政策。目前，三亚在国内率先建造打造具有我国自主产权的邮轮船队，整合资源，邮轮旅游产业链因而得到有效延伸。因此，三亚应发挥独特政策优势，加大旅游业设施投入与发展创新力度，进一步延伸邮轮产业链。另外，鉴于良好生态环境对竞争力提升的推动作用，三亚在开发邮轮旅游产品同时，应保护好海洋资源、旅游资源与生态环境，推动邮轮旅游可持续发展。

表6　邮轮旅游发展定位

2.各地依据自身特色或优势进行定位(目前定位情况见表6邮轮旅游发展定位)

各地都具备独特优势，如大连具备地理位置优势、社会发展、环境优势(在F4得分较高)，因此定位为东北亚的“钻石港湾”较为准确;同属聚类分析第2种类型的厦门、天津、青岛、大连等4个地区均从国际化、母港规模、区位优势等角度进行定位；深圳靠近香港，依托珠三角地区，具有完善的城市基础设施及便利交通条件，可形成良好的客流集疏运网络，定位“华南地区邮轮门户港”较准确；而三亚邮轮定位特色不够鲜明，定位为“邮轮之都”，既没有突出竞争优势，也没有突出邮轮产业发展阶段与特色。比较迈阿密，定位为“世界邮轮之都”，尽管只有2字只差，但客源明确为国际客源，凸显全球邮轮经济格局中“老大”地位。

另据表4，上海邮轮旅游竞争力(F)排名第1。2014年，上海成为全球排名第8位的世界级邮轮母港(《2014中国邮轮发展报告》)，发展势头迅猛。但翟耀华(2015)认为，“‘双母港’(国客中心与吴淞口)之间经营发展定位不明确，是上海邮轮产业长远发展必须要调和的矛盾。”建议2者应有清晰定位，分工合作才能实现共赢。因此，各地应从地域优势、产业发展规划及发展阶段等方面入手，准确定位邮轮旅游产业。

(三)转变劣势，均衡发展

1.明确发展劣势

结合以上分析，国内邮轮地区发展各有不足，这成为制约其发展的关键因素。如，比较而言，上海优势较显著，各方面发展均衡，但港口投入较少，而邮轮港口建设是港口城市成熟的一大标志(姜睿，2013)，因此应加大港口软硬件设施投入；

再以三亚为例，比较来看，三亚与上海虽然同属一个类型，但总分排名相距较大，三亚在F3排名第1，F1、F4排名靠后，导致F总分较低，排名不理想。结合三亚现状、主成分分析结果，较之其他6个地区，三亚虽然潜力巨大，较关注旅游业软硬件设施改善，但现有社会经济发展水平较低，旅游业与邮轮旅游接待规模较小、能力较弱，母港投入较少。因此，要提升邮轮旅游竞争力，三亚应大力推动社会经济发展、邮轮旅游软硬件设施改造，扩大旅游业与邮轮旅游接待规模。此外，结合综合主成分F权重看，三亚应关注中长线等新型邮轮旅游航线开拓，旅游业发展水平提升与接待能力增强，海空联动、海陆联动等邮轮旅游与其他运输方式有效衔接等方面。郑炜航(2015)认为，“开辟南海航线，海南邮轮20年不愁客源”。*参见：佚名.海南邮轮旅游试水中长途航线，三亚开拓航空网络，http:∥sanya hinews.com，2015-12-02.

2.加强自身薄弱环节建设，均衡发展

各地在4个因子发展不均衡，如深圳分别在F2 、F3排名首尾，说明邮轮设施配套状况与其经济发达程度不匹配，邮轮产业内部协调机制有待加强。除上海外，其他地区也在一定程度上存在类似情况。因此，各地竞争力要注重从4个因子不同层面提升，尤其注重加强自身薄弱环节建设，各因子均衡发展，以期整体提升邮轮旅游竞争力水平。

参考文献：

[1] 郑斌，廖慧敏.深圳港蛇口客运码头建设国际邮轮母港的规划设想[J].水运工程，2006(S1).

[2] 高芳菲.国内节能减排评价指标体系及构建方法述评[J].安庆师范学院学报(自然科学版),2015(3).

[3] 胡明星.国际邮轮母港的选择标准及吸引力研究[D].上海师范大学,2015.

[4] 白庆虹.上海邮轮产业升级待破局[EB/OL].http://epaper.zgsyb.com/html/2014-05/16/content_79770.htm,2014-05-16.

(责任编辑：赵峰)

Assessment of Domestic Cruise Tourism Competitiveness——Based on Principal Component Analysis and Cluster Analysis

WANG Jue

(Tourism Management Teaching and research section，Hainan TV& Radio University，Haikou 570208，China)

Abstract：After constructing the cruise tourism competitiveness index system, the selected 7 domestic cruise areas have been compared and classified by principal component analysis and cluster analysis to know China’s current domestic cruise development level and the key factor to it. At last, the article makes suggestions, such as, finding the key factor and competitive advantage, making clear positioning, eliminating disadvantage and pushing balanced development to promote the cruise tourism competitiveness.

Key words：cruise tourism；principal component analysis； cluster analysis；domestic comparison

收稿日期：2016-02-26

作者简介：王珏，女，汉族，海南琼海人。硕士研究生。海南广播电视大学旅游管理教研室副教授。主要研究方向：邮轮旅游、旅游市场营销。

基金项目：2014年海南省哲学社会科学规划课题“海南邮轮旅游竞争力国内外比较研究”(编号:HNSK14-21)成果之一。

中图分类号：F592;F552

文献标识码：A

文章编号：1009-9743(2016)01-0024-09

DOI：10.13803/j.cnki.issn1009-9743.2016.01.006

① 参见：http://www.askci.com/news/chanye/2014/10/09/16237lrgb.shtml .

② 参见：http://www.51766.com/xinwen/11019/1101919291.html.