基于主成分回归的安徽省旅游业发展影响因素分析及对策研究

曹 禹, 詹 凤

(1.安徽科技学院 管理学院，安徽 凤阳 233100;2.安徽工业大学，安徽 马鞍山 243000)

安徽省拥有大量的自然与人文旅游景观资源。截止2017年安徽省A级旅游景区总数为586个,位居全国第四;旅游总收入为6 197亿元,位居全国第八。这说明安徽省的景区数量和旅游收入呈现出不相匹配的现象,值得引起社会各界反思和学术界的研究。

安徽省旅游经济有着较强的南北差异[1]。其中，皖南地区具有政策优势和资源优势,是政府重点培育的旅游区域。而皖北地区的旅游资源就相对匮乏,且仅得到较少的政策倾斜,这导致皖北地区的旅游服务质量不足,区域内旅游景区的质量参差不齐。鉴于安徽省的旅游资源存在较强的空间差异,学者们从不同角度开展了研究。程晓丽等[2]从空间错位的角度运用重力模型和二维组合矩阵进行分析,认为安徽省的不同旅游板块要因地制宜的发展;赵爱民等提出在供给侧改革的大背景下,从保障、运作、营销三个视角提出了优化安徽省旅游产业的政策建议[3];王伟等[4]、王培章等[5]、李卓冉等[6]和陈兴旺[7]以安徽省凤阳县为例进行研究旅游产业的发展,认为在自然资源不存在明显优势的情况下,结合地区的人文历史才能发挥出更强的优势;胡文海等[8]从时间变化和空间演变两方面分析安徽省区域旅游经济,指出了安徽省旅游业发展的不协调及影响安徽省区域旅游时空格局演变的主要因素;刘成[9]则对旅游非优区的类型、特点等进行全面分析,认为地方政府应选择既切合实际又能发挥当地旅游资源优势的模式,不宜照搬照抄;何军等[10]从电子商务的角度分析了旅游景区电子商务的应用情况,认为旅游景区的发展壮大要与旅游产业链外部的其他环节的竞争合作中取得优势,建立一个旅游电子商务生态系统。然而,现有针对安徽省旅游业的研究仍缺乏系统性和连续性,多是从某一个角度、某一个地区出发所开展的研究。这难以为改善全省的旅游经济提供有针对性的对策和建议。

为了深层次探究影响安徽旅游经济的因素,借助经济学中的投入-产出模型,以安徽省2011～2018年旅游统计年鉴数据为基础,运用主成分回归分析法分析安徽省旅游业的发展现状,旨在找出影响安徽省旅游产业发展的普遍因素。

1 文献综述

目前,国内关于地区旅游业发展研究的文献不胜枚举。总体上看,主要有三个方面。第一是地区旅游业发展对地区经济运行影响的相关性研究。如,Russ等[11]认为旅游产业能够促进服务业的快速发展,而相比于农业和工业,服务业的附加值更高而门槛却较低。Dong等[12]和Deborah等[13]以东南亚国家为样本研究发现,由于过度关注旅游行业发展,发展中国家的工业体系并未得到有效发展,一些国家的工业生产能力落后于其他国家,导致GDP增长的不均衡,具体表现为服务业的增速过快,而其他产业的增速较慢,需要依赖于进口。Alan[14]通过研究2004年印度洋海啸前后东南亚国家的旅游数据发现,当大规模自然灾害发生后,旅游业往往需要5～8年才能够得到复苏,但复苏后的水平也很难达到灾害发生前历年的最高水平,说明旅游行业的发展过多的依赖于自然环境,并且在自然灾害发生后,恢复能力较差。除此之外,Lenzen等[15]发现旅游行业的快速发展能够造成严重的环境污染。

第二是地区旅游业发展影响因素的研究。学者们从区位优势、自然环境和政府扶持等方面对影响地区旅游业发展的因素展开了全方位的研究。例如,宋时蒙等[16]研究了近20年来广东省旅游业的发展历程,通过对不同时间建立横截面模型来研究各方面条件变化对旅游业产值的影响,发现政府扶持是影响旅游业产值的最主要因素。然而徐伟强[17]通过建立主成分分析模型对广东省旅游行业进行研究发现,政府扶持力度与国家政策存在密切联系,认为政府扶持与旅游行业发展的关系可能会受到国家宏观调控的影响。

第三是地区旅游业发展现状的横向比较,包括省内比较,省际比较和国际比较研究。从事这类研究的学者认为旅游行业发展存在较强的学习效应,落后地区通常会向先进地区学习,以实现快速赶超。从实际情况看,徐芳芳[18]调研发现,贵州省在2006～2008年间,共向13个省份、自治区和直辖市派出了57支考察团,在2008年后,贵州省旅游行业在2008年后得到了快速发展。这一发现印证了旅游行业发展存在较强的学习效应,因此,可以通过建立横向比较模型来摸清地区旅游行业存在的优势和不足,能够提出有效的应对策略。彭燕[19]通过横向比较模型,研究了江西省和浙江省的旅游经济差异,发现尽管江西省比浙江省拥有更多的5A级景区,但旅游产值却低于浙江省。

由现有研究可以看出,相对于利用区域数据直接建立回归分析模型,主成分分析法能够克服不同年份、地区数据间的计算差异,还能够克服遗漏变量的问题。通过提取若干组数据间的相似成分,构成合成指标,能够帮助学者更有效地实现指标间的比较,研究影响旅游行业发展的因素。因此,本研究将借助主成分分析法,分析安徽省的旅游数据,以期为安徽省旅游业的发展提供理论依据。

2 实证检验

2.1 主成分回归

采用主成分分析法研究影响安徽省旅游产业发展的因素。

具体分析过程有三步:

(1) 数据的标准化处理。首先,为了消除不同变量量化标准差异所带来的影响,需要对数据进行标准化处理。假设有i个指标,则标准化处理过程为:

其中,X为指标名称,σ为X的方差,i为指标序号,Z表示指标X标准化处理后的数值,其取值范围在0到1之间。

(2) 综合指标的拟合度检验。拟合度检验一般采用总方差解释力度来体现。

(3) 综合指标的适用性检验。适用性检验一般采用KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)样本充足性检验和Bartlett球形度检验。

在本研究中,从原始数据中提取了以下6个综合指标,分别是:旅游景区总数(X1)、旅游院校数量(X2)、旅行社总数(X3)、星级饭店数量(X4)、旅行社从业人数(X5)、景区从业人数(X6)研究X1-X6对省内旅游收入(Y)的影响。考虑到自变量之间存在多重共线性,首先对各个自变量进行因子分析,并运用成分得分与省内旅游收入进行回归分析。表1为因子分析各变量的定义。

表1 变量定义表

表2为各变量的描述性统计。可以看出,安徽省内旅游收入(Y)的均值为3 200.27万元,该数值在全国属于上游水平,其中2018年的旅游收入最高,为5 216.26万元。旅游景区数量的均值为459.87个,在全国属于中游水平,该数值与安徽省丰富的自然和人文资源不相匹配。其他指标的取值范围均在正常水平,与同类研究具有可比性,说明本文的数据选取具有一定的可信度。

表2 各变量描述统计

2.1.1 KMO和巴特利特检验 检验结果如表3所示,在KMO和Bartlett球度检验中,KMO大于0.6,值为0.724,说明所选取变量的数据之间存在一定的相关性。并且Barlett球状度检验的sig值为0.000,远小于接受原假设的临界值0.05,表示通过了巴特利特球度检验,表明各变量之间相对独立,所选取的6个指标适合做主成分分析。

表3 KMO和巴特利特检验

2.1.2 公共因子提取 由表4可知,ZX1至ZX6的提取度均大于0.8。说明各变量的提取度较好,在最大程度上保留了原始变量信息。

表4 公因子方差

2.1.3 总方差解释 将上述因子分为公因子1和2并进行提取,由表5可知,公因子1的解释总方差为82.599%;公因子2的解释总方差为9.027%;两者方差累计贡献率达到91.626%,因子分析效果较为理想,公因子1和2可代表原始指标进行因子分析。因此,提取的前两个主成分就能很好的解释原有的6个指标。

表5 总方差解释

2.1.4 旋转成分矩阵 假设对某一事物的研究涉及到n个指标,记为X1、X2、X3…Xn。那么这n个指标构成的n维随机向量维X=(X1,X2,X3…Xn)′。通过对X进行线性变换,可以形成新的综合变量,用ZX表示,也就是说,新的综合变量可以由原来的变量线性表示,满足下式:

ZX1=b11X1+b12X2+…+b1nXn

ZX2=b21X1+b22X2+…+b2nXn

…

ZXn=bn1X1+bn2X2+…+bnnXn

由于可以任意地对原始变量进行上述线性变换,不同的线性变换得到的综合变量ZX的统计特性也不尽相同。通常主成分要求满足如下三个条件:

1.bibi′=1,即bi12+bi22…+bin2=1

2.ZXi与ZXn相互无关(i≠n;i,n=1,2,3…p)

3.ZX1是X1、X2、…Xn的一切满足条件1的线性组合中方差最大者;ZX2是与ZX1不相关的X1、X2…Xn的一切满足条件1的线性组合中方差最大者;ZXn是与ZX1、ZX2…ZXn-1都不相关的X1,X2…Xn的一切满足条件1的线性组合中方差最大者。

基于以上3个条件决定的综合变量,把ZX1、ZX2…ZXn称为原始变量的第一、第二至第n主成分,其系数重新记为cij。根据矩阵代数的知识,每个主成分的方差Var(ZXn)其实就是X1、X2、…Xn的协方差矩阵的非零特征值。如果数据是标准化后,即从相关系数矩阵出发,求得的特征值与对应的特征向量为主成分的系数矩阵。基于相关系数矩阵还是基于协方差矩阵做主成分分析,当分析中所选择的经济变量具有不同的量纲,变量水平差异很大,应该选择基于相关系数矩阵的主成分分析。对同度量或是取值范围在同量级的数据,还是直接从协方差矩阵求主成分。

为了从相关系数矩阵出发,将n个指标标准化后记为ZX=(ZX1,ZX2,ZX3…ZXn)′。那么研究问题中的因变量和自变量之间的关系可以转写成:

Y1=c11ZX1+c12X2+…+c1nXn

Y2=c21ZX1+c22X2+…+c2nXn

…

Yn=cn1ZX1+cn2X2+…+cnnXn

其中,c1,c2…cn为方程的正交矩阵。在本文中,使用最大方差法对因子进行旋转,以求得所选取的六个指标中能够提取的主成分有几个。结果如表5～6所示,由旋转因子载荷矩阵可知,主因子1主要承载了旅行社从业人数、景区固定从业人数、旅行社总数、A级景区数量四个指标的内容,可以命名为基础投入因子;主因子2为配套投入因子,承载旅游院校数量与星级饭店数量两个指标的内容。

表6 旋转成分矩阵

2.1.5 成分得分测算 进一步由因子得分系数矩阵(表7)可得各个成分得分公式。

表7 因子得分系数矩阵

由表7可得F1、F2的得分公式:

F1=0.142ZX1-0.509ZX2-0.016ZX3-0.381ZX4+0.380ZX5+0.467ZX6

F2=0.143ZX1+0.958ZX2+0.354ZX3+0.193ZX4-0.230ZX5-0.328ZX6

由上述公式可求得F1、F2得分,计算结果如表8所示。

表8 成分得分计算结果

2.2 回归分析

2.2.1 模型设定 通过测算历年成分得分,进一步以成分得分与省内旅游收入进行回归分析。根据上述变量,将研究模型设定为以下回归模型:

ZY=β0+β1F1+β2F2+ε

其中,ZY表示省内旅游收入,以标准化后的数据进行分析,F1表示第一成分得分,F2表示第二成分得分。

2.2.2 回归分析 进一步运用回归分析法对成分得分与安徽省内旅游收入的影响程度进行分析,回归结果如表9所示。

表9 回归结果

注：***、**、*分别表示1%、5%、10%的显著性水平。

由回归结果可知,模型调整后的拟合度为0.953,拟合度较高。F检验显著性为0.000,通过了F检验,表明模型回归效果较好。由此可得模型回归方程:

ZY=0.191 ZX1+0.068 ZX2+0.168 ZX3-0.218 ZX4+0.198 ZX5+0.220 ZX6

A级景区总数与安徽省内旅游收入的回归系数为0.191,即A级景区总数每增长1%,省内旅游收入也增长19.1%;旅游院校总数与省内旅游收入的回归系数为0.068,即旅游院校总数每增长1%,省内旅游收入也增长6.8%;旅行社总数与省内旅游收入的回归系数为0.168,即旅行社总数每增长1%,省内旅游收入也增长16.8%;星级饭店数量与省内旅游收入的回归系数为-0.218,即星级饭店数量每增长1%,省内旅游收入下降21.8%;旅行社从业人数与省内旅游收入的回归系数为0.198,即旅行社从业人数每增长1%,省内旅游收入则也增长19.8%;景区从业人数与省内旅游收入的回归系数为0.220,即景区从业人数每增长1%,省内旅游收入也增长22%。

根据实证检验结果可以看出,A级景区数量、旅行社总数、旅行社从业人数、和景区固定从业人数对省内旅游收入的贡献程度较高,而旅游院校数量对省内旅游收入的贡献力度较低。星级饭店数量甚至对省内旅游收入呈负贡献率。这说明安徽省目前的旅游服务业发展有待提升,具体表现为高档次旅行社数量较低、旅游从业人员、景区固定从业人员严重不足。而这可能是由于安徽省内A级景区数量不足所导致的,因为较少的精品旅游景区数量不需要如此多的旅游服务机构和相关从业人员。因此，安徽省内应着重打造精品A级旅游景区,并增设旅行社,同时增加更多的旅游从业人员,包括导游和景区服务人员。因此,安徽省内应着力在高水平旅游景区内打造精品星级饭店,抑制星级饭店在省内的泛滥现象。旅游院校数量对省内旅游收入的贡献微弱,这说明目前省内已经拥有充足的旅游院校,不宜再扩大规模。

3 结语

根据研究结果可知,旅行社从业人数、旅行社数量、A级景区数量、景区固定从业人数对省内旅游收入的促进效应较高;旅游院校数量的促进效应较低。而星级饭店数量对省内旅游收入起到抑制作用。以上结果表明安徽省在旅游硬件设施上存在明显不足,而旅游配套服务设施却过剩,具体表现为精品旅游景区较少、景区服务跟不上,与此同时旅行社数量和从业人员不足,无法有效发挥省内的自然和人文资源优势来吸引游客。相比之下,星级酒店数量和旅游院校数量过剩,导致了资源的浪费。所以,本文建议安徽省旅游产业应从以下三方面进行改善:

(1)景区方面。应加大景区的开发,并且对已开发的A级景区进行二次优化开发。从数据上来看,虽然2017年安徽省旅游景区数位列全国第四,数量多达586个,但真正得到了完全开发或者开发程度能达到60%～80%左右的景区少之又少,这一现象尤以皖北为甚。例如,滁州市凤阳县的狼巷迷谷,宿州市的项羽与虞姬墓都未能完善开发出来。所以,在加大对新景区的开发的同时还要对以开发过的老A级景区进行优化开发,提升对游客的吸引程度。

(2)旅游配套设施方面。保持现有的旅游院校数量和招生规模,不宜进行盲目扩张。对于安徽省内过度的星级酒店数量,相关监管部门应加强管理,加强星级酒店评估,对不符合星级酒店硬件和服务标准的酒店予以降级或停业。优先保障省内高质量星级酒店的客源,使星级酒店和精品景区能够相辅相成,共同促进省内旅游行业的健康发展。

(3)旅行社方面。增加安徽省旅行社的数量,拓宽旅行社业务。2016～2017年安徽省旅行社数量仅增加34家,2017安徽省旅行社在全国省市仅排第八位,1104家旅行社远远低于旅游强省的数据。并且安徽省2017年国际外汇收入约为28亿美元,仅占全国国际外汇收入的2%,在全国省市排第10位,国内旅游收入也只占全国国内总收入的13%,仍具有较大上升的空间。因此,安徽省旅游业需要加大扶持旅行社力度,拓展旅行社海外业务能力,以抓住“一带一路”所提供的机遇。