贺州城市旅游竞争力评价及诊断研究

贺州城市旅游竞争力评价及诊断研究摘要：文章运用因子分析法，以旅游业规模、旅游接待能力、旅游环境支持力、旅游基础设施状况和社会经济支持力五个方面选择29项指标，建立城市旅游竞争力评价指标体系，以广西其它13个地级市作为比较分析对象，对贺州城市旅游竞争力进行诊断分析，以把握贺州城市旅游发展存在的薄弱环节，为提高贺州城市旅游竞争力的实践提供决策参考。

关键词：城市旅游竞争力；因子分析；贺州

一、贺州市旅游业发展概况

贺州市位于广西东北部，处于湘、粤、桂三省区的结合部，背靠大西南，面向粤港澳，将成为大西南东出粤港澳和出海的重要通道。贺州市旅游资源极为丰富，旅游业发展的优势得天独厚，在这里形成了独特的生活习俗及迷人的民族风情，人文景观丰富，文化内涵深邃。近几年来，贺州旅游业总体上呈持续发展的良好势头。据初步统计“十一五”期间，贺州市旅游接待总人数1926.6万人次，旅游总收入119.7亿元，分别比“十五”同期增长96.3%和198.9%；接待入境游客66.4万人次，国内旅游人数1896.2万人次，分别比“十五”同期增长98.7%和99.8%。但是贺州市旅游业发展中还存在诸多不足和值得注意的问题。通过建立评价模型，利用因子分析法对贺州市城市旅游竞争力进行实证分析，可以有效地对贺州城市旅游发展中存在的问题进行诊断分析，为提高贺州城市旅游

竞争力的实践提供决策参考。

二、贺州市城市旅游竞争力的综合评价

（一）评价方法的选择

对贺州市旅游竞争力进行评价，采用计量经济学界普遍承认的因子分析法。因子分析法是研究如何以最少的信息丢失把众多的观测变量浓缩为少数几个因子，它的基本思想是通过在多个变量指标中寻找主因子，用主因子来充分反映原始变量的主要信息，并通过因子来确定权数，以达到降维的目的，所得的结果比较符合客观事实。在因子分析中，当各公共因子对原指标反映不明显时，可通过因子旋转法，使得公共因子的贡献较分散，即第一公共因子代表一部分变量，第二公共因子代表另一部分变量，依次类推，这样的处理使各个公共因子有明显的实际含义，有利于分析与解释。

因子分析的核心是用较少的相互独立的因子反映原有变量的绝大部分信息。可以将这一思想用数学模型来表示。设原有个变量，且每个变量（或经标准化处理后）的均值为0，标准差均为1.现将每个原有变量用个因子的线性组来表示，即有：

上式便是因子分析的数学模型，也可用矩阵的形式表示为。其中f称为因子，由于它们出现在每个原有变量的线性表达式中，因此又称为公共因子。因子可理解为高维空间中互相垂直的k个坐标轴；a称为因子载荷矩阵，称为因子载荷，是第i 个原有变量在第 j个因子上的负荷。称为特殊因子，表示了原有变量不能被因

子解释的部分，其均值为0。

（二）评价指标体系的构建

旅游竞争力涉及的面相当广，它涵盖的指标数量复杂而庞大。贺州旅游竞争力评价是对柳州旅游竞争力状况的一种全面测评和

分析，需要构建一套综合、简明、准确、易于操作的指标体系，该指标体系能反映一个复杂系统的多个指标所组成的相互联系、相互依存的统计指标群，以此来全面、准确反映贺州旅游竞争力诸多方面的现实情况。从理论上看，城市旅游竞争力评价指标体系固然越全面越好，但由于受到评价方法和统计数据的限制，往往只能有针对性的选择一些具有代表性的指标。本文拟建的指标体系在遵循整体性原则、科学性原则、可操作性的情况下，在借鉴前人的关于对城市旅游竞争评价研究成果的基础上，结合广西14个地级市的实际情况，构建的指标体系如表（一）所示：

（三）综合评价过程的处理

首先，运用spss软件对f1旅游业规模进行因子分析过程如下：表二是因子分析的初始解，显示了旅游业规模变量的共同度数据，其中第2列是因子分析初始解下的变量共同度，它表明，对原有12个变量如果采取主成分分析方法提取所有特征根，那么原有变量的所有方差都可被解释，变量的共同度均为1（原有变量标准化后的方差为1）；第3列是按指定条件（这里为特征根大于1）提取特征根时的共同度，可以看到，绝大多数的变量的共同度在96%

以上，最大的达到99.7%，最小的也达到96.3%，这表明变量信息丢失较少，因子提取的总体效果显著，适合做因子分析。

表三、因子解释原有变量总方差的情况

终因子解情况，因子经旋转后，累计方差贡献率并没有改变，但却重新分配了各因子解释原有变量的方差，改变了各因子的方差贡献，使得因子更易于解释，其中第1个因子的特征根为3.715，解释了原有变量总方差的53.074%，累计方差贡献率53.074%，第2个因子的特征根为3.127，解释了原有变量总方差的44.667%，累计方差贡献率97.742%；只要选择前2个主因子，其所代表的信息量已能较充分地解释并提供原变量所能表达的信息。所以，选择2个主因子的信息已能比较充分地反映和代表各个样本代表的旅游业规模。

表四是通过方差最大正交法旋转后得出的旅游业规模因子载荷矩阵，在此基础上计算出了广西14个地级市2个主因子上的单项因子得分（单项因子得分为因子分析过程中自动生成新的变量），然后以各主因子的贡献率为权数，来确定综合因子得分的计算式为：f1=0.53074f11 + 0.44667f12。

同样，运用spss软件对f2，f3，f4，f5进行因子分析（具体分析过程略），得到综合因子f2，f3，f4，f5的得分。

然后，对fl，f2， f3，f4，f5赋权，即可对各个城市旅游产业竞争力进行综合评价。fl，f2， f3，f4，f5各自的方差越大，

则说明了各个城市在各大类上差异越大，因此应该赋予的权重就应该越大。因此根据五个大类的综合得分值，计算出各个类的方差，进而得到各类方差占总方差的比重作为权重，加权各类的综合得分值，从而得到广西城市旅游业竞争力总的综合评价得分。利用spss 软件计算fl，f2， f3，f4，f5的方差分别为：0.481，0.447，0.380，0.381， 0.606所占总方差比重分别为：0.209586，0.194771，0.165577， 0.166013，0.264052。最后，加权得到广西城市旅游竞争力的综合评价得分f，

f=0.209586*f1+0.194771*f2+0.165577*f3+0.166013f4+0.264052 f5。fl，f2，f3，f4，f5，f的得分及排序如下表：

表五、广西城市旅游竞争力各综合因子和总评价值得分及排序

三、贺州市城市旅游竞争力评价结果的诊断分析

从以上的分析结果（表五）看，在f1城市旅游业规模方面，这f1上得分越高，说明城市旅游业规模越大，排名前三的分别是桂林市、南宁市、柳州市，贺州旅游业收入的对gdp的贡献比较小，在f1上仅排名第11，说明贺州市旅游业发展规模较小。

在f2城市旅游接待能力方面，在f2上得分越高，说明城市旅游接待能力越强。贺州市星级饭店和旅行社数及旅游业从业人员相对较少，在f2上仅排名第6，说明贺州市旅游接待能力相对还比较弱。

在f3旅游环境支持力方面，在f3上得分越高，说明环境对城