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基于GEM模型的云南省旅游产业集群竞争力研究

2023-11-16李竹梅苏琳媛

中国集体经济 2023年32期
关键词:旅游产业

李竹梅 苏琳媛

摘要:文章以云南省旅游产业集群为研究对象,以GEM模型为研究框架,围绕“基础”、“企业”、“市场”三个维度来选取相关指标,根据选取的指标设计调查问卷,并通过问卷获得各个指标的相应评分。同时,基于专家评分,通过AHP层次分析法获得相关指标的权重值。在此基础上,结合GEM模型进行量化分析,综合评价云南省旅游产业集群的竞争力,从而对修复旅游产业集群中的“短板”因素提出合理建议,以提高云南省旅游产业集群的竞争力。

关键词:GEM模型;旅游产业;集群竞争力

一、研究综述

(一) 产业集群

产业集群是在某一特定的领域内,相关企业或机构由于相似性或者互补性,在发展过程中形成的在地理上趋于集中的一种现象。这一概念最早是由美国学者迈克尔·波特提出来的,是产业发展的一种趋势。迈克尔·波特认为产业集群化发展不仅有助于提高企业竞争力,助力于特定产业的发展,在此基础上,可增强国家竞争力。

近年来,“产业集群”被广泛地应用到各个领域的研究当中:胡慧源、李叶(2022)用集群现象研究长三角地区文化产业一体化发展的机制和路径,并分析其现实瓶颈。邵惠敏(2022)分析了海南農业产业集群发展的现状、问题,并基于集群化发展提出相关建议。司景梅(2021)从乡村振兴的视角出发,分析了我国运动休闲特色小镇体育产业的集群化发展现象及问题。王坤(2021)以“互联网+”为背景,分析农村电商产业的集群化发展问题。不难发现,无论是在传统行业还是新兴行业,无论是在实体经济领域还是虚拟经济领域,“产业集群”几乎成为了一种发展趋势。“产业集群”同样适用于旅游行业:彭丹和张子妍(2021)研究了湖南省旅游产业集群的集聚绩效并进行了竞争态势的分析。王迎涛(2019)通过梳理相关文献,分析了我国从2003年以来旅游产业集群的发展过程,并为旅游产业集群的良性发展提出建议。于锦华(2014)在其著作中指出:旅游产业较为适合集群化发展,且易于发挥集聚效应。由此可见,集群化发展已经成为旅游产业的一种发展趋势,旅游产业链条上的相关企业和机构在地理上的集中,可以实现优势互补,发挥集聚效应,有助于旅游产业结构的优化升级,提高旅游产业的整体竞争力。

(二)GEM模型

Tim Padmore和Henrev Gibson提出的GEM模型为研究产业集群的竞争力问题提供了研究的框架和新的思考方向,并且,该模型便于量化,有利于进行实证研究,有助于相关企业和政策制定者对产业集群的优势和短板有更加清晰客观的认识,为决策和政策制定提供较为直观的依据。

GEM模型由三大要素组成,即基础要素(Groundings)、企业要素(Enterprises)和市场要素(Markets)。其中,基础由资源和设施两个因素构成;企业要素可进一步划分为企业的结构、竞争与战略和供应商与相关辅助行业两个因素;市场要素可细分为内部市场和外部市场。Tim Padmore和Henrev Gibson认为,以上”三要素六因素”是影响产业集群竞争力的关键。且需要关注的是,在 GEM模型当中,同一“因素对”所包含的两个因素之间有相关性,比如“基础”要素中的设施因素相对薄弱,那么,丰富知名的资源因素可以在一定程度上弥补设施因素的不足。

通过梳理文献发现,将GEM模型引入旅游产业集群的研究较多:李云娥和刘丽霞(2015)结合GEM模型,通过实证研究,分析了天津市旅游产业集群的竞争力。周风等(2020)运用GEMS模型,分析了安徽省黟县乡村旅游产业集群的竞争力问题。赵雨萱(2022)运用AHP分析方法,结合GEM模型,测算了江苏省旅游产业集群的竞争力。

云南省旅游产业经过三十多年的长足发展,已经呈现集群化发展的特点,以旅游企业为中心,众多跨行业相关企业相互围绕、抱团发展的趋势越来越明显。但是,在旅游产业集聚程度越来越高的同时,也暴露出不同区域旅游产业集聚程度差异大,竞争力出现两极分化等问题。而且,在云南省旅游产业的相关研究中,主要以定性分析为主,定量分析相对薄弱。所以,结合GEM模型,通过实证调查分析,对旅游产业集群竞争力进行量化研究,客观分析各个因素对集群竞争力的影响程度,挖掘“短板”因素,有针对性地采取相关措施,补齐“短板”,提高集群竞争力,同时,为云南省打造世界一流“健康生活目的地牌”的部署提供助力。

二、GEM模型量化过程

基于GEM模型的产业集群竞争力定量分析具体由三个步骤构成:

第一步,对六个因素分别赋值。这一个过程主要是向旅游行业相关专家学者以及旅游相关行业从业人员发放调查问卷的方式获得。不可回避的问题是:参加问卷人员的观点会带有个人主观色彩,所以,被调查人员的选择就需要非常谨慎,为了保证数据的有效性和真实性,本文主要选取旅游相关行业的从业人员,以及有云南旅游体验经历且对云南旅游比较或者非常熟悉的人员来填写问卷。赋值标准见表1,赋值范围为1~10分,整个打分过程需要被调查对象严格按照赋值意义和打分标准,根据自己对云南旅游的认识进行打分。

第二步,计算三个要素的得分。由于同一个要素所包含的两个因素之间是替代关系,所以可以采用算术平均的方法来获得要素得分。所以,各个要素分值公式为:

R=(C2i-1+C2i)/2,i =1,2,3 (1)

其中,R表示要素得分,即“因素对”的分值,C2i-1、C2i表示同一要素中两个因素各自的得分。

第三步,计算产业集群竞争力得分。集群线性分值公式是:

Linear Cluster Score=∏i=1,3(Pair  Score)=∏i=1,3(C2i-1+C2i)/2 (2)

接下来,对公式(2)作相应转化,可以使得集群竞争力的最高分用1000分来表示:

GEM=2.5·[∏i=1,3(C2i-1+C2i)]2/3(3)

根据以上公式,旅游产业集群整体竞争力可以根据各因素得分做出估计,如表2所示。

三、基于GEM模型的云南省旅游产业集群竞争力研究

(一)以GEM模型为框架,构建云南省旅游产业集群竞争力评价指标体系

本文在大量相关文献的基础上,结合云南省旅游业的实际发展状况和自身特点,与旅游相关行业的主体进行深入探讨,咨询相关领域专家的意见,结合GEM模型选取了24个二级指标(D1~D24),构建出指标评价体系。选取评价指标的具体分析如下。

在该模型中,“因素对Ⅰ”基础(Groundings),是产业集群的供给因素。“资源”因素是与旅游发展相关的自然资源和非自然资源,其中,自然资源主要包括了旅游资源的丰富程度D1、知名程度D2和地理位置D3等,非自然资源主要包括了金融的支持力度D4,旅游行业从业人员的数量D5和质量D6;“设施”因素主要体现在交通设施的便利度D7、通信网络的覆盖度D8和相关政策法规的完善程度和保障度D9等方面。

“因素对Ⅱ”企业(Enterprises)是产业集群的主体因素。旅游企业的规模和服务水平D10、旅游企业的盈利能力D11、市场营销能力D12和创新能力D13等指标会直接影响到旅游企业的运作效率,共同构成了“企业结构、竞争与战略”因素;“供应商与相关企业”包括了供应商的数量及实力D14,相关行业D15,以及企业间的相互协作程度D16,供应商与相关企业的科学、合理发展可以提高旅游产业集群集聚程度、有效发挥集群效应。

“因素对Ⅲ”市场(Markets)是产业集群的需求因素,进一步可以细分为本地市场和外部市场。在本文的分析中,把本地市场和外部市场区分为省内市场和省外市场。“本地市场”竞争力评价的二级指标主要体现在省内游客规模与旅游收入状况D17、省内旅游业发展水平D18和未来发展前景D19以及省内旅游市场对突发事件的应对能力(比如危机和节庆)D20等方面;省外游客规模与旅游收入状况D21、省外旅游业发展水平D22和发展前景D23、进入壁垒D24等都会影响到集群在外部市场的竞争力。基于以上分析,构建云南省旅游产业集群竞争力评价指标体系,如图1所示(在下文的分析中,各个评价指标用D1~D24来表示)。

(二)运用AHP层次分析法确定指标权重

在指标权重的确定上,本文采取主观与客观相结合的分析方法:层次分析法(The analytic hierarchy process),即AHP分析方法。

本文通过层次分析法和设计发放调查问卷,邀请旅游相关行业的专家学者对指标重要程度进行判断,并采用SPSS软件对数据进行整理分析,得出各因素的判断矩、一致性检验结果见表3~8,进一步的指标权重测算结果见表9。

(三)GEM模型的量化处理

在调查过程中,选取旅游相关行业专家学者、从业人员以及有云南旅游经验且对云南旅游比较熟悉的人员进行有针对性的访谈,并发放调查问卷,共发放223份问卷,收回有效问卷193份,调查对象根据其对云南省旅游的认识,对D1~D24,24个指标严格按照表1指标评分和赋值意义打分,赋值范围1~10分,分值越高,表示旅游产业集群竞争力越强。根据整理分析,得出云南省旅游产业集群竞争力测度的相关数据,如表9所示。

经过测算,可以得出GEM模型中各一級指标,即六个因素的得分,如表10所示。

在计算出各因素得分的基础上,可以进一步测算得出云南省旅游产业集群竞争力得分为:GEM=2.5·[∏i=1,3(C2i-1+C2i)]2/3=2.5·[(7.08+6.97)·(6.79+6.85)·(6.90+7.01)]2/3=480.65分。根据表2量化的集群竞争力得分范围,可知:云南省旅游产业集群竞争力高于全国平均水平(GEM模型量化得分250分为全国平均水平)。

四、 结论及建议

(一)结论

经过量化分析,测算出云南省旅游产业集群综合竞争力处于高于全国平均水平的范围,但并未达到全国范围内的较强水平。进一步分析发现,GEM模型中的六个因素的得分皆处于5~8分的范围内,即反映出GEM模型中六个因素的竞争力也都处在高于全国平均水平的范围,具有一定的竞争力,但其竞争优势并不突出。

(二)建议

在基础要素方面,云南省“先天”旅游资源丰富,具有独特的优势,相比来说,“后天”资源相对薄弱,例如,根据第三部分的实证分析发现,金融支持力度D4得分仅为1.09分,而旅游行业从业人员数量D5和质量D6的得分分别为0.48分和0.79分,所以在基础方面,应该在合理利用整合“先天”资源的基础上,必须加大对“后天”资源的培育力度,使得GEM模型里同一因素对中两个因素得以协调发展,相互支撑。在企业要素方面,云南省旅游企业数量众多,但呈现规模和服务水平参差不齐、品牌效应不明显、企业产品和服务创新能力弱、产业链上相关企业协调度不高等特点,例如,在第三部分的实证分析中,旅游企业创新能力D13得分仅为1.27分,旅游相关行业D15得分仅为1.28分,所以,在企业要素方面,应该发挥企业的市场主体地位,着力打造优势品牌,提高企业的创新能力,增强旅游产业链条上相关企业的联动,这也是在疫情常态化背景下提高旅游企业抗风险能力,增强旅游市场应对突发情况的能力,促进旅游市场良性竞争和可持续发展的关键。在市场要素方面,通过第三部分的实证分析发现,外部市场相对有较强的竞争力,但内部市场的得分相对较低,所以在市场要素方面,在加大宣传,维护外部消费群体的基础上,必须加大力度开发省内市场,引导“省内游”的趋势。总而言之,根据GEM模型,基础、企业、市场之间存在着相互依存的关系,任何一个要素出现瓶颈,就会给整体的集群竞争力带来负面影响,所以,要提高旅游产业集群的集聚度,发挥集聚优势,就要遵循“木桶定律”,在保持优势因素竞争力的同时,着力培育和扶持弱势因素,修复短板,提高集群的整体竞争力。

参考文献:

[1]Porter M E.The Competitive Advantage of Nations[M].New York:The Free Press,1990.

[2]胡慧源,李叶.长三角文化产业集群一体化发展:现实瓶颈、动力机制与推进路径[J].现代经济探讨,2022(09):117-123.

[3]邵惠敏.海南农业产业集群发展现状、存在问题及对策研究[J].现代化农业,2022(09):55-57.

[4]司景梅.乡村振兴视域下我国运动休闲特色小镇体育产业集群发展研究[J].西安体育学院学报,2021,38(06):713-718.

[5]王坤.“互联网+”时代我国农村电商产业集群发展问题研究[J].农业经济,2021(08):125-127.

[6]彭丹,张子妍.旅游产业集群集聚绩效及竞争态势比较——基于湖南省14个市州的实证分析[J].市场论坛,2021(07):55-61.

[7]王迎涛.我国旅游产业集群研究进展及发展建议[J].对外经贸,2019(12):50-53.

[8]于锦华.旅游产业集群与竞争力研究[M].北京:经济管理出版社,2014.

[9]李云娥,刘丽霞.天津市旅游产业集群竞争力评价——基于GEM模型的实证研究[C].“四个全面”·创新发展·天津机遇——天津市社会科学届第十一届学术年会优秀论文集(中).天津:天津出版传媒集团、天津人民出版社,2015:172-181.

[10]周风,李红梅,沈荣生.基于GEMS模型的乡村旅游产业集群竞争力评价与分析——以安徽省黟县为例[J].渭南师范学院学报,2020,35(09):64-72.

[11]赵雨萱,廖婕.基于GEM和AHP模型的旅游产业集群竞争力研究——以江苏省为例[J].现代商业,2022(15):58-62.

[12]李竹梅.区域旅游产业集群发展实证研究——基于云南省16个州市的实证分析[J].改革与开放,2022(09):918.

[13]刘中艳,李明生.旅游产业集群竞争力测度的GEMS模型构建及应用[J].经济地理,2013,33(11):187-192.

*基金项目:云南省教育厅科學研究基金项目“基于GEM模型的云南省旅游产业集群竞争力研究”(项目编号:2022J1111)。

(作者单位:昆明理工大学津桥学院)

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