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  　摘要：本文在回顾国内外学者研究旅游业发展文献的基础上，构建了我国区域旅游业发展指标体系，并运用加权主成分TOPSIS价值函数模型对区域旅游业发展进行时空分析。研究发现：近年来中国区域旅游业发展仍然呈现出显著的区域非均衡性，一些后发优势的省区旅游业发展在明显上升；其中经济发展水平、政府政策、资源禀赋和节庆事件是导致区域旅游业发展时空差异及其变化的主导因素。

　　关键词：旅游业发展，加权主成分TOPSIS模型，时空差异

　　改革开放以来，中国经济取得了巨大的成就，1978年中国GDP为3645.2亿元，2010年中国GDP已超过了403260亿元，经济总量大幅度上升。在经济高速增长的同时，中国的旅游业发展也在不断提高。汪德根（2004）运用因子多元统计分析法和系统聚类分析法研究中国各省份国际旅游的综合竞争力^[1]。王良举（2007）运用元统计分析中的主成分分析方法对中国内地31省市旅游业的经济效益进行综合评价^[2]。张养珍（2008）对我国旅游业发展的现状、问题及对策进行了研究^[3]。郑珩、高扬（2009）运用因子分析方法对全国各省旅游业发展的多元统计进行了分析^[4]。

　　基于上述文献回顾，有关旅游业发展静态研究居多，没有体现出动态性特征，而且在运用评价旅游业发展的方法中，层次分析法与模糊评价方法赋予权重部分具有人为主观色彩，主成分分析与因子分析法虽然用主因子的方差贡献率作为权数，清除了人为因素的影响，但评价值有正负之分，为进一步研究带来不便。

　　因此，本文试图从以下方面对上述文献进行拓展：（1）本文以定量和定性结合的方法研究区域旅游业发展；（2）运用加权主成分TOPSIS模型研究旅游业发展；（3）区域比较，本文选取2000年和2010年全国内地31个省，根据“十二五”规划国家提出的积极支持东部地区率先发展、推进新一轮西部大开发、全面振兴东北地区等老工业基地和大力促进中部地区崛起的区域总体发展战略，把我国内地31个省份分成4个区域^①（东部、西部、东北和中部）进行实证分析，对比分析各个区域板块的旅游业发展状况，对我国区域旅游业发展21世纪以来的时空变化情况进行综合评价，并分析其变化的原因。

　　一、评价指标体系的构建

　　评价指标的确定是旅游业发展评价的重点，为了有效地做出评价，评价指标的选取原则主要有：

　　（1）科学性。指标体系要全面地反映旅游业发展这一复杂系统的各个方面，符合其内涵与目标，能够反映旅游业发展的真实情况。

　　（2）可比性。指标体系要在考虑地区在经济发展水平、资源禀赋等方面差异的基础上，尽可能地选择具有共性的综合指标，保证评价结果在地域上可比。

　　（3）可操作性。要选择能反映旅游业发展特征的主要指标形成体系，筛选出一些与主要指标，使指标体系简洁明晰，便于应用。

　　本文依据国内外学者的研究成果以及指标的原则，采用频度分析方法在中国知网和google引擎中以“关键词”进行搜索，所得的搜索篇数作为此指标在学术期刊和公共视野中的出现频数，然后筛选出每一个指标，出现频数最大直接进入最后的指标体系。结合《中国统计年鉴》和《中国旅游统计年鉴》最终形成了中国区域旅游业发展指标体系（见表1）。本文数据来源于2001年与2011年《中国统计年鉴》和《中国旅游统计年鉴》。　　

　　二、评价模型

　　本文主要采用加权TOPSIS模型方法对我国区域旅游业发展进行综合评价，模型内容如下：

　　（一）主因子分析法

　　主因子分析法是利用降维的思想，通过一组变量的几个线性组合来解释这组变量的方差－协方差结构。该分析方法的基本思路是：设有来自某个总体的N个样本，每个样本测得P个指标的数据，则共有N×P个数据。一般情况下，这P个指标之间存在一定的线性相关性，利用线性代数原理，可从P个指标中提炼出数量较少的几个综合指标，让少数几个指标能在较小失真条件下反映原来P个指标所表示的信息，其理论模型如下：

　　设随机向量X'={X₁，X₂，…X_n}有协方差矩阵，其特征值λ₁≥λ₂≥…≥λ_p，考虑λ_p的线性组合：

　　Y₁=a₁₁X₁＋a₁₂X₂＋…＋a_1pX_p

　　Y₂=a₂₁X₁＋a₂₂X₂＋…＋a_2pX_p　（1）

　　……

　　Y_p=a_p1X₁＋a_p2X₂＋…＋a_ppX_p

　　式（1）中X₁，X₂，…，X_p是原始变量经过标准化处理的值。Y₁，Y₂，…，Y_p是一组互不相关的向量，是分别于λ₁，λ₂，…，λ_p对应的主因子。

　　（二）TOPSIS价值函数模型

　　TOPSIS法（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）即逼近理想排序法，意为最优的方案应与正理想方案的距离最小，与负理想方案的差距最大。TOPSIS法的流程如下：

　　（1）用向量规范化的方法求的规范决策矩阵Z={z_ij}。

　　（2）赋予向量权矩阵权重w=（w₁，w₂，…w_n）^T，则构成加权规范阵：X={x_ij}，x_ij=w_jz_ij，i=1，2，…，m；j=1，2，…，n　（2）

　　（3）确定正理想解Q^＋和负理想解Q^－，则　　

　　计算各方案到正理想解和负理想解的距离和，再计算各方案到正理想解的相对接近度S_i（综合评价指数）。即：　　

　　显然由（6）式可知S_i∈[0，1]，且该值S_i愈接近1，表示该方案越接近于最优水平；反之，该值S_i愈接近0，表示该方案越接近最劣水平。

　　（三）加权TOPSIS价值函数模型

　　加权TOPSIS价值函数模型运用TOPSIS法进一步将低维系数降为一维系数，得出评价值，对评价结果进行排序。

　　加权TOPSIS价值函数模型与一般的TOPSIS法相比较，在赋予权重的部分，本文用主成分分析法确定一个客观的权重进行加权，它克服了综合评价中人为确定各指标权重系数的问题。

　　三、实证结果

　　本文主要采用加权TOPSIS模型方法首先对2010年我国区域旅游业发展进行实证分析，具体步骤如下：

　　（一）主成分分析法确定权重

　　1.确定主成分权重。本文运用SPSS17.0中的分析过程确定各主成分的权重。如表2所示：按照特征值大于1和累计方差大于80%的原则，对区域旅游业发展指标提取了5个主成分，包括了84.416%的信息，能对原始数据给予充分的解释和概括。同时，区域旅游业发展的5个主成分的权重分别为48.401%、21.478%、10.772%、10.635%、8.714%（每个主成分对应的贡献率除以主成分的累计贡献率，即得到每个主成分的权重）。　　

　　2.确定标准化主成分系数。表3是将原始变量标准化后主成分得分系数矩阵，据此可得出区域旅游业发展标准化变量表示成5个主成分的表达式（7）。　　

　　区域旅游业发展的5个主成分的表达式：

　　Y₁=＋0.153X₁＋0.115X₂＋……＋0.100X₁₄＋0.108X₁₅

　　Y₂=－0.075X₁＋0.036X₂＋……－0.113X₁₄－0.153X₁₅

　　Y₃=＋0.076X₁－0.343X₂＋……＋0.420X₁₄＋0.229X₁₅　（7）

　　Y₄=＋0.043X₁＋0.226X₂＋……－0.045X₁₄－0.015X₁₅

　　Y₅=＋0.013X₁－0.301X₂＋……－0.197X₁₄＋0.292X₁₅

　　（二）加权主成份TOPSIS法排序

　　1.主成分决策阵。将31个省份的数据运用MATLAB7.0标准化后带入到主成分的表达式中，求出各个主成分，得到主成分决策阵。由Z_ij=y_i－min_i{y_ij}，（i=1，2，3…，31；j=1，2，3）得到单向主成分决策阵Z，并求权系数w_j。每个主成分对应的贡献率除以主成分的累计贡献率，即得到每个主成分的权重，将每个主成分赋予其相对应的权重，构成加权的规范阵X={x_ij}，见表4。　　

　　2.确定正理想解x^＋和负理想解x^－。由式（2）计算旅游业发展指标F₁、F₂、F₃、F₄、F₅的正理想点的值分别为1.940438、0.848004、0.622863、0.613463和0.435004，旅游业发展指标F₁、F₂、F₃、F₄、F₅、的负理想点的值为全部为0。

　　3.计算31个省份的指标数据与正负理想点的距离。由式（4）和式（5）计算各方案到正理想解和负理想解的距离S_i^＋和S_i^－，再由式（6）计算各方案到正理想解的相对接近度（即综合评价指数），结果如表5所示。　　

　　根据上述运用主成分TOPSIS模型方法步骤，本文获得2000年中国内地各省份旅游业发展评价值及排名，结果如表5所示。

　　（三）结果分析

　　1.东部和西部的旅游业发展呈现上升趋势，而中部和东北的旅游业发展呈现出下降趋势，西部的旅游业发展的上升幅度为（29.36%），总的上升幅度（35.085%）远远大于旅游业发展下降的幅度（13.913%），因此我国区域旅游业发展总体呈现增加趋势。我国区域旅游业发展呈现东部较强，中部与东北旅游业发展中等，西部较弱的空间分布格局。通过区域旅游业发展空间评价结果表明：东部较强，东北次之，中部第三，西部较弱的分布格局。2000年东部的北京、山东、江苏、广东、浙江等发达省份的旅游业发展居于我国前五位，西部的内蒙古、青海、西藏、宁夏、甘肃等欠发达省份的旅游业发展居于我国后五位。本文通过四大经济区域所包括的省份旅游业发展的评价值汇总平均处理得出：2010年我国区域旅游业发展分布呈现出东部地区较强（0.488713），东北（0.399177）次之，中部第3（0.357738），西部地区最弱（0.284402）的格局。见表6。　　

　　2.我国区域旅游业发展差异较大，并且区域内部间旅游业发展不平衡。通过上述的旅游业发展时空评价发现，四大区域旅游业发展差异较大，并且区域内部不平衡。本文将2010年区域旅游业发展得分运用SPSS17.0中的分类进行聚类分析，把我国区域旅游业发展划分为旅游业发展强区[0.6－1）、旅游业发展中等区[0.4－0.6）、旅游业发展弱区[0.2－0.4）、旅游业发展差区[0－0.2）四大类型，从2000年到2010年各省排名位次上的变化分为上升型、平稳型和下降型三大类。根据2010年四大区域旅游业发展分类可见，东部地区的海南与福建的旅游业发展分别属于弱区；中部的所有省份都处于弱区；东北的吉林与黑龙江分别处于弱区；西部一半以上的省份属于弱区。由表7所示，旅游业发展上升和下降的地区分别为15个和12个省份。　　

　　3.旅游业发展与经济实力并非具有一致性。经济发展水平较高的发达地区不一定是旅游业发展较强的地区，反之，经济发展水平较低的欠发达地区也不一定是旅游业发展较弱的地区，但是毋庸置疑，经济发达的地区在现有经济发展水平上，具有较高的旅游业发展，而欠发达地区在现有经济水平上，拥有较弱的旅游业发展。

　　（四）引起时空差异及变化的原因分析

　　1.经济发展水平的差异。区域经济发展水平的差异是影响区域旅游业发展的重要因素。受区位条件和国家发展政策等因素的影响，经济发展水平呈东南沿海向西北内陆递减的趋势，这与区域旅游业发展差异呈现出较大的相似性和相关性。自然资源较为丰富的中西部地区借助于区域创新，实施经济发展战略的创新，经济发展水平取得了很大进步，旅游业发展也在上升。

　　2.地方支持旅游业发展政策力度的差异。各省区对中央政府发展旅游业的政策的响应程度以及结合本地实际情况所采取的政策举措及其力度，是有明显差异的。

　　3.资源禀赋的影响。中国地域辽阔，各省的区位及其自然生态环境社会文化底蕴与资源禀赋呈现出明显的多样性和差异性。各省区4A级景区数有明显的差异性，北京（10家）、天津（2家）、河北（9家）、山西（3家）、内蒙（3家）、辽宁（9家）、吉林（4家）、黑龙江（2家）、上海（6家）、江苏（12家）、浙江（10家）、安徽（5家）、福建（8家）、江西（4家）、河南（6家）、湖南（8家）、湖北（8家）、广东（11家）、广西（7家）、海南（3家）、四川（9家）、贵州（4家）、云南（5家）、西藏（5家）、陕西（9家）、甘肃（4家）、青海（3家）、宁夏（2家）、新疆（2家）。东部4A级旅游景点总共71家；中部34家；东北15家；西部53家。西部旅游资源丰富，需要进一步开发。

　　4.节庆事件的影响。旅游发展关联性强，易受到外界因素的影响，重大事件、具有国际影响的重大节赛事活动对区域旅游化程度也会发生明显关联影响，广州成功举办的亚运会、上海成功举办的世博会、西安成功举办的世园会、兰州举行的马拉松比赛显然对测度2010年区域旅游化程度有着重大影响。

　　四、结论与讨论

　　通过对2000年和2010年中国区域旅游业发展的测度研究，中国一半省区旅游业发展有明显提升，各省区之间旅游业发展的差距依然显著，呈现出由东南沿海向西北内陆递减的空间差异规律。东部地区由于具有较好的经济发展基础，并且旅游业发展较强，应在人力、财力上扶持和帮助西部地区经济的发展，逐步改善西部地区经济落后的局面。只有当西部地区的经济发展上去了，软件和硬件才能跟上去，为区域旅游业的发展打好坚实的基础。

　　本文所采用的区域旅游业发展15个测度指标，属于旅游业发展度的显性指标，隐性的指标由于数据不可获得，因此本文的测度指标相对比较单薄，所测度的区域旅游业发展还具有一定的不确定性。

　　基金项目：国家社会科学基金资助项目（10BGJ004）；海南省社会科学规划项目（HNSK10－80）；海南大学重点学科科研项目（hd09xm38）。

　　注释：

　　①东部地区包括北京、天津、河北、山东、上海、江苏、浙江、福建、广东、海南10省市；西部地区包括四川、重庆、贵州、云南、广西、内蒙古、新疆、陕西、甘肃、宁夏、西藏、青海12省、区、市；东北地区包括辽宁.吉林、黑龙江3省；中部地区包括山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南6省。

　　参考文献：

　　[1]汪德根.我国各省份国际旅游竞争力比较研究[J].经济管理，2004（21）：65－70.

　　[2]朱华，董婷.政府主导下社区参与的民族村寨旅游开发模式——以北川县擂鼓镇吉娜羌寨为例[J].西华大学学报（哲学社会科学版），2011（6）：87－91.

　　[3]王良举.中国省际旅游业经济效益综合评价[J].商业研究，2007（2）：190－193.

　　[4]李庆雷，唐跃军，等.旅游区位创新论[J].西华大学学报（哲学社会科学版），2011（4）：110－114.

　　[5]张养珍.我国旅游业发展的现状、问题及对策[J].消费导刊，2008（21）：11－12.

　　[6]郑珩，高扬.全国各省旅游业发展的多元统计分析[J].科技资讯，2009（24）：207－208.