辽宁省区域旅游业发展及其驱动因素分析

陈瑞敏，马晓君，刘 艳

(1.东北财经大学 统计学院，辽宁 大连 116025；2.大连理工大学 软件学院，辽宁 大连 116024)

一、引 言

随着第三产业的快速发展，旅游业作为现代服务业的重要组成部分，已成为增长最快的居民消费领域之一，我国共有30个省级行政区将旅游业定位为战略性支柱产业或龙头产业加以优先发展。旅游业在国民经济中的竞争优势使其被誉为我国的“朝阳产业”，战略性地位日益凸显。目前，我国已形成40亿人次的国内旅游市场，出入境旅游超过2.5亿人次，其对经济和就业的贡献率均超过10%。国务院在2016年颁布的《关于全面振兴东北地区等老工业基地的若干意见》中提出要大力发展旅游业，使得旅游业成为东北经济发展的新增长点。辽宁省作为东北地区唯一既沿海又沿边的省份，有着得天独厚的自然资源和地理优势。2016年，辽宁省全年旅游总收入为4 225亿元，同比增长12.5%。但是与其发展历史相对悠久的工业和农业相比，辽宁省旅游业的发展仍然存在着诸多因素的制约。因此，深入分析辽宁省地级市的旅游业发展情况及其影响因素显得尤为重要。

二、文献综述

现阶段，国内外关于旅游业发展的研究范围较广，研究角度多样。Cohen[1]较早提出一种研究全球旅游业现象的方法，内容包括根据游客与旅游公司和旅游地的关系来研究某一类型游客。Leiper[2]提出针对五个因素(游客、起点、旅游路线、终点地区以及旅游业)对旅游业进行分析的新方法。Giles和Perry[3]通过估计旅游业发展与天气的内在关系，证实了旅游业的发展情况与全球气候变暖有关。Berger等[4]发现提升类似手机服务等基础设施可以为旅游业发展带来附加值，并总结基础设施对游客的作用。Gooroochurn和Sugiyarto[5]利用因子分析法测算200多个国家的旅游竞争力，并分析各指标权值。Buckley[6]和Jurowski[7]介绍了旅游业危机的定义和特点，并用因子分析法对其进行了实证分析。方志玉和蔡珍美[8]、岳扬[9]、李继永[10]分别利用因子分析对我国华东地区、江西省、四川省的旅游业竞争力进行评价，并对因子分析结果进行聚类等进一步分析。李布一[11]利用因子分析法对我国各省份旅游业的竞争力进行研究，并对辽宁省旅游业发展提出了建议。Torres和Lpez[12]等构造涵盖26项社会、经济、环境等指标的旅游指标体系，并对西班牙加泰罗尼亚地区20个旅游城市进行测度和管理。赵爱华[13]和高冰[14]分别采用主成分分析法和因子分析法对辽宁省旅游业的发展水平进行评价。毛昕等[15]选取34个指标构造一个新的旅游业评价体系，并对云南省的旅游业发展期案例进行评析。Tan等[16]利用Geweke因果关系分析得出，促进基础设施投资是马来西亚旅游业发展的重要决定因素。张帆[17]、宋时蒙和蒋盛益[18]分别利用系统聚类和主成分-分层聚类对山西省和广东省的旅游业发展水平进行分析评价。Liu等[19]通过对我国35个大中城市进行建模分析，得出城市宜居性及其相关因素对旅游业发展有促进作用。赵传松等[20]基于地理加权回归模型等对我国省域旅游业进行驱动力研究，并分析其差异性。Henderson等[21]通过研究潜在旅游产品和服务，为新西兰昆斯顿旅游业研发了一个新的方法平台。至此，国内外关于旅游业发展及驱动因素的研究在一定程度上得以完善。

总体来看，已有文献大多从国家、省级以及地市级角度出发，采用截面数据分析某一区域的旅游业发展情况，但仍存在以下不足：(1)截面数据的偶然性。采用截面数据对区域旅游业进行测度分析将增加研究的不确定性，进而在进行结果分析中出现误差。(2)区域分析的单一性。部分文献仅基于国家、省市级数据，研究单一区域的旅游业发展情况，未能体现研究的全面性与相对性。(3)分析方法的主观性。已有文献大多采用较为主观且单一的分析方法，如因子分析、主成分分析、因果分析及聚类分析等，未能科学客观地对旅游业进行评价。因此，有必要建立更为全面的旅游业分析模型。

在现有基础上，本文选取辽宁省和我国2006—2016年的面板数据，根据因子分析-熵值法及层次聚类法对各地区的旅游发展状况进行量化排名，并通过建立多元线性回归模型科学地分析影响各地市旅游业发展的因素，进而为辽宁省旅游业的发展建言献策。本文主要在以下3个方面进行改进与创新：(1)选取2006—2016年的面板数据代替已有文献中使用的截面数据，并通过区域层面的纵向对比，全面分析辽宁省地级市旅游业竞争优势与不足。(2)将因子分析法与熵值法相结合，客观科学地对旅游业因子分析中的公因子进行权重赋值，提高量化方法的客观性与准确性。(3)通过建立旅游业发展规模的多元回归模型，针对经济因素，硬件设施以及旅游服务三个主要公因子进行回归分析，使研究结果更为科学、准确。

三、研究方法

首先，本文根据相关性、科学性和可行性等原则构建旅游业发展水平指标体系，其次，通过因子分析-熵值法对各指标进行公因子提取和量化赋权，客观地得出各地级市的综合得分与排名。随后根据排名结果对辽宁省14个地级市进行分层聚类，最后通过建立多元线性回归模型对辽宁省旅游业发展的影响因素进行回归分析，进而得出科学的研究结论与合理化政策建议。

(一)旅游发展指标体系的构建

由于影响旅游业发展水平的因素较多，各地区指标数据的统计口径略有差异，因而本文在参考《中国旅游统计年鉴》[22]及相关文献的基础上，依据研究省份及地级市的实际情况选取13个代表性指标，分别为：各省生产总值 (X1)、人均生产总值(X2)、第三产业所占比重(X3)、市容环卫专用车辆总数(X4)、清扫保洁面积(X5)、公共厕所数量(X6)、居民人均消费支出(X7)、国际旅游(外汇)收入(X8)、国内旅游者人数(X9)、国内旅游收入(X10)、公园个数(X11)、星级宾馆个数(X12)和旅行社个数(X13)，构建比较全面的旅游业发展水平指标体系。

(二)因子分析-熵值法

因子分析法是指一种用较少几个相互独立的因子反映原有变量的绝大部分信息，以达到降维目的的多变量分析方法。熵值法可以通过判断指标的离散程度，达到对指标客观赋值的目的。因此，本文在已有研究的基础上，将因子分析法与熵值法有机结合，对指标体系进行客观赋值，使综合得分与排名结果更为科学与准确。具体步骤如下：

1.指标正向标准化

(1)

2.计算各指标比重

(2)

3.计算各指标熵值

(3)

4.计算差异性系数

gm=1-em,0≤gm≤1

(4)

5.计算各指标权重

(5)

6.计算加权因子总得分

(6)

(三)层次聚类分析法

聚类分析是在所选变量的基础上对样本数据进行分类，并以各种距离来度量样本个体间的“亲疏程度”。为了排除变量的相关性干扰，本文选取曼哈顿距离法来度量各样本间的距离。

层次聚类是聚类方法中最常用的一种，其主要思想是：将聚类样本中距离相近的个体聚成一个小类，再计算剩余个体与小类的距离，并将距离较近的个体与小类再聚成一类，如此反复，直到所有个体聚为一体，形成一个最大类，即完成聚类。本文的原始数据符合“类内变异小，类间变异大”的特征，故选取离差平方和法(Ward最小方差法)度量各小类间的距离，计算公式为：

(7)

(四)多元线性回归模型

将因子分析-熵值法中描述旅游业发展规模的因素作为因变量，其余因素作为自变量建立多元线性回归模型，根据回归系数和P值对各因素进行显著性判断，进而分析旅游业发展的影响因素。

对于旅游业发展规模，本文选用以下方法作为衡量指标：

Pa=(Ia/I)×(Na/N)

(8)

其中，Pa代表第a个地级市旅游业发展规模，Ia代表相应地级市旅游总收入，Na代表相应地级市的旅游总人数，I代表全省的旅游总收入，N代表全省的旅游总人数。

四、数据来源与实证分析

(一)数据来源

根据数据的可获得性和完整性，本文选取2006—2016年辽宁省14个地级市和我国旅游业发展水平较高的6个地级市的面板数据进行研究，其来源于20个地级市及其所属省份的统计年鉴[22]、旅游发展委员会官方网站[23]、国民经济和社会发展统计公报[24]。

(二)因子分析-熵值法实证研究

本文运用因子分析-熵值法测度辽宁省14个地级市和我国旅游业发展水平较高的6个地级市的综合得分及排名，通过对各地级市排名结果的比较，分析其旅游发展水平的具体差异。

1.因子分析的适用性检验

因子分析的前提条件为原有变量间应具有较强的相关关系，因而本文通过对原有变量进行KMO检验和Bartlett球度检验，得出：KMO值为0.730>0.700，Bartlett值为296.262，对应P值为0.000<0.050。依据KMO度量标准及显著性水平，可知原有变量适合做因子分析。

2.提取公因子

因子分析的目的在于降维，因而需通过观察因子分析的碎石图，查找旋转后特征值大于1及累计方差贡献率超过85%的因子来提取公因子个数。通过计算标准化后变量的相关系数矩阵，得到因子的特征值、方差贡献率以及方差累计贡献率。具体结果如表1所示。

表1 方差贡献率与累计方差贡献率

从表1可知，第一个公因子的特征值为8.523，方差贡献率达到65.565%，所占比重最高，表明第一个公因子对原有变量的解释能力最强；第二个公因子的特征值为1.958，方差贡献率为15.063%，表明其对原有变量有较强的解释能力；第三个公因子的特征值为1.057，方差贡献率达到8.132%，表明其对原有变量有一定的解释能力。前三个公因子的累计方差贡献率达到88.760%，表明此三个因子能够解释原有13个变量88.760%；从总体上看，前三个公因子的特征值均大于1，且累计方差贡献率超过85%，因而本文提取3个公因子来代替原有的13个变量，以达到降维的目的。

3.因子旋转与命名解释

为了便于解释公因子，本文对因子载荷矩阵进行方差最大化旋转，将指标合理地归入因子中。旋转后的因子载荷矩阵如表2所示。

从表2中可以看出，第一个公因子在市容环卫专用车辆总数、清扫保洁面积、公共厕所数量、国际旅游(外汇)收入、国内旅游者人数和国内旅游收入6个指标上有较大的因子荷载量且具有较强的解释能力，定义为城市环境卫生因素和旅游规模因素。第二个公因子在国内生产总值、人均生产总值、第三产业所占比重、居民人均消费支出4个指标上有较大的因子荷载量且具有较强的解释能力，定义为经济因素。第三个公因子在公园个数、旅行社个数、星级宾馆个数3个指标上有较大的因子载荷量且具有较强的解释能力，定义为旅游服务因素。

表2 旋转后的因子载荷矩阵

4.各地级市因子得分

为了对比分析辽宁省14个地级市与我国旅游业发展水平较高的6个地级市的旅游发展差距情况，本文选取回归法(Regression)估算了各地级市的因子得分，并根据因子分析-熵值法对上述20个地级市的因子得分进行客观赋权，以消除主观因素影响。各地级市的因子得分及熵值法赋权后的各地级市综合得分与排名结果如表3所示。

表3 各地级市的因子得分及赋权得分

由表3可以看出，辽宁省14个地级市的三个公因子得分在整体上均小于我国6个旅游业发展水平较好的地级市。其中，对于第一个公因子得分，辽宁省仅有沈阳市得分为正值，其余13个地级市均为负值，而在6个旅游业发展水平较高的地级市中，除深圳市得分较低外，其余5市均远高于辽宁省14市。这表明辽宁省各地级市在城市环境卫生和旅游规模方面与旅游业发展水平较高的城市仍有很大差距；辽宁省14市与其他6个地级市的第二、三个公因子得分也有较大的差异，即在经济条件及旅游服务因素中有较大差距。从赋权得分可以看出，我国旅游业发展水平较高的6个地级市综合得分均高于辽宁省14个地级市，其排名结果直观地反映出辽宁省旅游业的发展水平与我国旅游业发展水平较高地级市的差距。

(三)层次聚类分析

从辽宁省14个地级市的综合得分与排名来看，城市个体间同样存在较大差距。侧面体现出辽宁省旅游业在各地市中的发展严重不均，这也是制约辽宁省旅游业发展的一个重要因素。为了进一步分析辽宁省各地级市旅游业发展情况，本文采用层次聚类法对14个地级市进行聚类分析。

辽宁省地级市的聚类结果可分为4类：第一类——沈阳市和大连市。沈阳市作为辽宁省省会，集辽宁省的政治、经济、旅游，文化交流为一体，不仅占据东北三省的交通要道，而且拥有丰富的自然旅游资源和物质文化遗产，为其旅游业的发展奠定了良好的基础。大连市作为中国东部沿海地区重要的港口城市，有着得天独厚的旅游资源与地理优势，这使得旅游业成为大连市经济收入的重要来源之一。根据表3中各地级市的因子得分可知，沈阳市的第一个公因子在辽宁省14市中得分最高且远超于其他城市，表明城市环境卫生因素和旅游规模因素是促进沈阳市旅游业发展的一个重要原因，城市环境卫生设施建设水平高也是沈阳市作为辽宁省的旅游中转城市所决定的。相比于沈阳市，大连市的第三公因子在辽宁省14市中得分最高且远超其他城市，表明旅游服务因素是大连市旅游发展水平较高的主要原因。第二类——本溪市、鞍山市、丹东市和抚顺市。此4个地级市在第一公因子中得分较高，第三公因子得分位于辽宁省中上游，因而相应旅游业发展水平排名也比较靠前。第三类——盘锦市、葫芦岛市、锦州市、辽阳市和营口市。此5个地级市在第一、二、三公因子得分中处于中下游，因而相应排名也位于辽宁省14市的中下游。第四类——阜新市、铁岭市和朝阳市。此3个地级市在第一、二、三公因子得分中均位于下游，因而旅游业发展水平相对较低，排名也相对靠后。

根据层次聚类分析，还可发现旅游业发展情况与地理位置有着极大的关系，除沈阳市和大连市因其特殊的地理位置与政治经济地位，其他处于同一类别的地级市在地理位置上均是邻近的，这是因为相邻地区在地理位置、自然资源等方面大致相同，所以旅游业发展水平也处在同一类别。从以上聚类结果可以清晰地看出，因子分析-熵值法所得到的综合评分及排名结果与层次聚类分析结果相吻合，因而可以广泛应用到相关领域的分析研究中。

4.辽宁省旅游业发展影响因素回归分析

为了研究辽宁省各地级市旅游业的发展水平，本文将第一公因子中的旅游业发展规模因素作为被解释变量，将地区经济因素、旅游硬件设施因素及旅游服务因素作为解释变量，对辽宁省14个地级市建立多元回归模型，以便全面掌握辽宁省旅游业发展水平，并分析各因素对旅游业发展的影响。回归分析结果如表4所示。

表4 辽宁省旅游业发展影响因素回归结果

注：*表示在5%置信水平下显著。

由表4中的回归结果可以看出：

在地区经济因素中，旅游业发展规模与国内生产总值、人均生产总值、第三产业所占比重指标呈正相关关系，与居民人均消费支出指标呈负相关关系，表明地区经济水平是旅游业发展的重要驱动因素。其中人均生产总值指标对旅游业发展规模影响最大，人均生产总值每增加1个单位，旅游业发展规模增加0.668个单位；国内生产总值每增加1个单位，旅游业规模提高0.195个单位；第三产业比重每增加1个单位，旅游业规模提高0.574个单位。同理，居民人均消费支出每增加1个单位，旅游业发展规模降低0.008个单位。

在旅游硬件设施(环境卫生)因素中，旅游业发展规模与与市容环卫专用车辆总数、清扫保洁面积指标呈正相关关系，当市容环卫专用车辆总数和清扫保洁面积每增加1个单位，旅游业规模分别提高0.044和0.041个单位；而公共厕所数量指标由于P值大于0.05，因而对旅游业发展规模没有显著影响。由此可见，辽宁省旅游业的发展与城市环境卫生水平有很大关系，改善旅游服务，完善旅游公共设施、提高城市环境卫生水平对旅游业的发展起到重要作用。

在旅游服务因素中，旅游业发展规模与公园个数、旅行社个数、星级宾馆个数指标呈正相关关系，其中，旅行社个数和星级宾馆个数对旅游发展规模有较大影响。当旅行社数量和星级宾馆数量每增加1个单位，旅游业规模分别提高0.005和0.006个单位；公园个数指标在回归结果中P值大于显著性水平，因而对旅游规模没有显著影响。由此可见，旅游服务因素对辽宁省旅游业的发展起到一定作用。

五、研究结论与政策建议

(一)研究结论

根据综合评分及排名结果可知，虽然沈阳市和大连市在经济、硬件设施以及地理位置等方面均处于辽宁省的优势地位，成为辽宁省旅游业发展的第一梯队，但辽宁省14个地级市在经济因素、旅游规模、硬件设施以及旅游服务因素等方面总体与我国6个旅游业发展较好地级市有很大差距。其原因可能在于，东北地区经济发展水平总体较低，人才外流严重，旅游业发展空间较小，公共服务设施不完善等。

通过层次聚类分析可知，辽宁省旅游业发展水平可分为四类：第一类由沈阳市和大连市组成，其主要优势在于优越的地理位置和便捷的交通方式；第二类由本溪市、鞍山市、丹东市和抚顺市组成，其优势之处在于丰富的自然资源和一定的地理优势，但在交通、公共服务等基础设施方面仍不够完善；第三类由盘锦市、葫芦岛市、锦州市、辽阳市和营口市组成；第四类由辽宁省旅游业发展水平较靠后的三个地级市组成，分别为阜新市、铁岭市和朝阳市。

通过对旅游业发展规模进行回归分析可知，地区经济发展、消费水平及第三产业比重等是形成辽宁省旅游业发展水平不同的主要原因，而旅游资源的分布，公共设施建设及旅游服务等一系列基础因素是各地级市形成旅游业发展水平不同的次要原因。因此，辽宁省需针对区域经济、公共服务设施等具体现状开展旅游业的推进与发展工作。

(二)政策建议

1.强化旅游业的产业地位

深化旅游改革，创新旅游体制机制，推进旅游资源市场化配置，培育壮大旅游市场主体，增强旅游产业活力。加快调整旅游发展方式，以转型升级、提质增效为主线，推动旅游产品向观光、休闲、度假并重转变，推动旅游开发向注重资源节约、生态环保和文化传承转变，推动旅游经营向国际标准、优质服务转变。确定旅游产业发展的战略重点，拓展旅游发展空间、优化旅游发展环境、创建旅游品牌、开拓旅游市场、规范旅游管理，全力推进旅游产业强省建设。把旅游产业发展为全省国民经济的战略性支柱产业，使辽宁省成为具有国际影响力的旅游目的地，基本实现旅游强产业省的目标。

2.优化旅游产业布局

构建“一圈两带一区”的旅游产业布局：打造以沈阳市为核心，鞍山、抚顺、本溪、辽阳、阜新和铁岭市为支撑的都市旅游圈，建设东北亚地区具有重要影响力的都市休闲旅游区。打造以大连市为龙头，紧密连接丹东、锦州、营口、盘锦、葫芦岛市的沿海旅游带，依托滨海大道，利用海洋、海岛、海滨等资源，大力开发涉海旅游产品。打造辽沈文化旅游带，整合沈阳、抚顺、锦州、阜新、朝阳和葫芦岛等市的历史、宗教、民俗和古生物等丰富的文化资源，开发辽沈特色文化旅游产品。打造辽东生态旅游度假区，依托丹东鸭绿江旅游风景区、赴朝旅游集散中心和抚顺、本溪市山水林精品旅游区，开发“沿山林、沿江湖、沿边境”等特色生态旅游休闲度假产品。

3.促进旅游产业融合发展

推动旅游产业与生态发展融合，大力开发以乡村旅游、沟域森林旅游、湿地旅游、温泉旅游和海洋旅游为重点的生态旅游产品。紧密结合美丽乡村、森林抚育、流域治理、海洋海岛治理、湿地保护利用、特色农业聚集区、生态省建设等工作有机推动旅游产业发展。推动旅游产业与工业融合，一方面发挥全省工业遗产丰富的优势，发展工业旅游，开发钢铁、飞机、机器人等工业旅游产品。另一方面，发挥全省工业基础雄厚的优势，大力发展旅游装备和旅游生活用品制造业，培育旅游装备产业集群。推动旅游产业与文化融合，打造具有国际影响力的满清文化、红山文化、工业文化、海洋文化、东北民俗文化等主题鲜明的文化旅游示范区。推动旅游产业与新型城镇化融合，在旧城改造和新城建设中增加旅游元素，注重保护文化名城、街区，推动规划融合、功能融合，提升城市的知名度和影响力。推动旅游产业与信息化融合，积极发展“智慧旅游”，建设辽宁省智慧旅游综合服务体系。

4.加强公共服务设施建设

加强重点景区游客服务中心、停车场、供水供电、通讯医疗、卫生处理及标识标牌等公共设施建设，加快旅游公共服务信息系统建设，将景区、酒店、购物场所等重点旅游企业纳入智慧旅游支撑平台，推进数字化管理和服务。完善旅客出入境服务设施，加强重点景区气象灾害监测及预警信息发布设施建设，推进旅游与发展改革、交通、民航、公安、气象等部门信息共享。建立健全旅游标准体系，推进公共基础设施和重点景区的标准化建设，健全旅游产业发展协调推进机制，推进旅游管理职能的转变，坚持行业管理与产业发展并重。

5.深化区域旅游合作

根据各地级市旅游业发展水平的区域性特点，认清本地区旅游资源的优劣势及发展方向，树立地区之间“共同发展、同创辉煌”的新观念，积极开展城市间的交流与合作，推动全省旅游一体化发展。同时，整合规划旅游资源，打造精品旅游线路，辐射东北腹地，加强与吉林省、黑龙江省和内蒙古自治区的合作，构建“大旅游、大市场、大产业”的大东北旅游发展格局。主动与环渤海省市对接，积极推动与长三角、珠三角等重要客源地的游客互换，构建务实高效的省际旅游合作平台。加强与韩国、日本、俄罗斯、东南亚及港澳台地区等传统客源地的旅游合作，打造互惠互利的国际区域旅游一体化合作机制，实现向纵深发展的辽宁省旅游业新格局。