我国西南地区旅游产业发展水平因素探究
——以贵州省为例

黄显斌，陈黎明

(茅台学院，贵州 仁怀564500)

近几年来贵州省不断地加快产业结构优化，经济增长速度保持全国领先地位，其中旅游产业发挥着巨大的作用。 作为贵州省经济发展的重要支柱产业，旅游产业近几年取得了飞跃的发展。 2019 年贵州省旅游产业总收入达到了12318.86亿元，同比增长30.1%，全省旅游总人数113526.6 万人，比上年增长17.2%，为经济增长做出巨大的贡献。 但是贵州省旅游产业发展极度不均衡，2019 年贵州省旅游总收入最高的贵阳市，达到了3098.79 亿元，而最低的是六盘水市，旅游总收入只有400.51 亿元，各地区旅游产业发展存在多种问题。 为提升贵州省各地区旅游业健康均衡发展，助力经济快速发展，改善地区居民生活水平，急需解决旅游业发展不平衡的局面。

论文通过收集各地区经济收入、旅游规模、旅游资源以及城市建设4 个方面的旅游产业相关数据，运用主成分分析方法对旅游产业做出合理有效的分析，精准判断影响旅游业发展水平提升的原因，提出合理的解决方案，达到促进各市州旅游产业“优则更优，差则改优”的发展目的，各地区旅游产业均衡协调发展状态。

一、 文献综述

目前，国内外对于旅游产业的研究非常多，其中关于旅游产业联动发展方面的研究中，吴三忙(2012)指出中国旅游业对“吃、住、行”等相关产业消耗程度较高，旅游产业的发展会促进多产业融合发展，起到作为第三产业发展引擎的作用，促进第三产业快速发展，增加服务行业的经济收入，优化产业结构。 王红卫(2020)认为旅游产业存在发展方式粗放、产品种类少、消费水平低等问题，需要改进关联产业的同步发展。 李江帆等(2001)认为旅游产业对其他行业的发展作用非常大，旅游业增加值增加10 个百分点，会推动GDP 增长0.8 个百分点，旅游业1 个人就业，可给三大产业提供6.2 个就业机会，充分解决了就业问题，极大地促进国民收入的增长，加快经济的增长。 特别的，贵州省自身发展欠发达，更应该加大对旅游产业的扶持力度，以旅游发展带动经济增长。

对于旅游产业影响因素以及旅游产业竞争力的分析中，张力力(2013)指出经济发展水平对旅游业发展起决定性作用，是影响旅游业发展的重要因素；徐淑梅(2006)认为主要从旅游资源、旅游市场规模、旅游地社会供给等方面表现；温碧燕和梁明珠(2007)认为旅游业竞争力主要受旅游资源与产品、旅游服务、客源市场、区位与交通、城区环境、政策与经济环境等6 个方面因素的影响。 所以提升贵州省旅游产业发展要处理好市场与政府的关系，政府需要提供良好的基础设施，顺畅的交通设施，这些都是保证旅游产业快速发展的重要基石。

国外研究主要着眼于微观层面，从市场角度对旅游地分析，注重对旅游地的管理。 Dandapath 和Mondal(2013)认为城市形象的塑造以及设定可以增强城市旅游的吸引力，政府部门可以大力发展旅游地配套设施，提升城市文化内涵，完善城市形象，提升旅游地认同感。 此外还需加强各个城市之间联动互动，促进旅游产业共同发展。 针对贵州省旅游产业发展，有学者认为重在旅游资源利用，于漪和李桥兴(2019)认为旅游资源未来开发需在坚持“发展与生态”两条底线下更注重保护珍稀资源、发掘特色文化、提升资源吸引力，通过贵州省旅游资源优势带动旅游产业发展，提升旅游产业竞争力。

二、 指标构建及数据来源

论文选取数据主要来自贵州省最新统计年鉴，以及贵州省9 个市(州)统计公报。 旅游产业作为第三产业的重要组成部分，在衡量旅游产业发展水平时，首先要考虑旅游产业相关的旅游资源、旅游规模以及政策制度等因素；其次，还要综合考虑与旅游产业密切相关的产业，如交通运输行业、餐饮酒店行业、特色产品零售行业等；再次，需要将居民可支配收入和当地的经济环境纳入旅游产业水平影响因素中；最后，旅游地城市建设、环境保护、人文历史也是吸引游客的重要因素。 通过以上4 个方面影响因素结合已有的旅游产业发展水平研究相关文献，论文选取了与旅游产业相关的经济收入、旅游规模、旅游资源、城市建设4 方面共12 个影响因素(表1)。 数据来源于贵州省最新宏观经济数据库，及各市(州)2019 年统计公报。

表1 影响因素

三、 实证研究及结果分析

(一)研究方法——主成分分析

通过对已有多个因素降维处理，在损失很少信息的前提下，把多个指标转化为几个综合指标。 通过对12 个影响因素进行分析，对9 个市(州)的旅游业发展水平计算主成分得分，最后对各个主成分累和计算综合得分并以此进行综合排名。

由于原始数据的量纲差别较大，为消化以此带来的影响，需要对数据进行标准化处理。 选择常用的Z 标准化处理方法。

其中Xij表示第i个市(州)第j个指标，表示第j个指标的平均值，σj表示第j个指标的方差。Xij*则表示第i个市(州)第j个指标标准化后的数值。 计算样本相关矩阵发现仅旅游资源的指标与各变量之间的相关性较弱外，其他变量之间都存在较大的相关性，故数据适合做主成分分析。 根据主成分分析的结果可以看出解释的总方差中，提取平方和载入中，前两个主成分解释了全部变量总方差的90.545%(表2)。 说明这两个主成分可以代表原有的12 个指标评价贵州省各市(州)的旅游业发展水平。

表2 解释的总方差

(二)结果分析

构建两个主成分的线性表达式

主成分Y1中，除A 级景区和森林公园较小外其他系数大小相当，所以主成分Y1反映的是城市基础设施、旅游规模以及经济收入的水平。 主成分Y2中，相比之下，A 级景区和森林公园的系数较大，其他变量的系数或负或小，所以主成分Y2主要反映的是影响旅游业发展水平的因素中，旅游资源具有重要地位。 这两个主成分分别从旅游自身资源以及旅游目的地基础设施两个方面来反映旅游水平。 用它们来考察旅游业发展水平具有90.545%的可靠性。 计算各市(州)主成分得分、综合得分并排名，将标准化后的数据代入两个主成分的线性表达式，计算得分，得分结果表3。

表3 样本主成分得分表

续表

贵州省9 个市(州)综合得分，以0 分作为分界，负分并不是表示该地的旅游产业是负效应，只是排名的依据。 遵义市、贵阳市、黔东南州和黔南州作为一类，综合得分为正。 毕节市、铜仁市、黔西南州、六盘水市以及安顺市作为旅游业发展水平较低的一类，综合得分为负。 分数最高的是遵义市，遵义市依托红色旅游背景，大力发展了旅游产业资源，全市拥有119 个A 级景区，23 个森林公园，都是遵义市独有的旅游资源，旅游业发展水平较高。 贵阳市作为省会城市，拥有便利的交通运输线路，旅游地基础设施也非常完善，大量的旅行社和星级酒店以及较高的经济水平助推了贵阳市旅游产业快速发展。 但是贵阳市第二主成分得分较低，可以得出贵阳市虽然拥有了良好的旅游基础设施与城市形象，但是旅游资源相对薄弱，为此加大旅游资源开发将是助推贵阳市旅游业更上一层楼的重要举措。

四、 结语

论文主要依托4 类主要指标，经济收入、旅游规模、旅游资源以及城市建设。 通过主成分分析，提取了两类主成分，第一类主成分涵盖了经济收入、旅游规模以及城市建设3 方面因素，第二类主成分主要是旅游资源。 通过选取贵州省2019 年旅游产业关联指标数据，得到2 个主成分衡量贵州省旅游业发展水平具有90.545%的可靠性，实证结果可信度较高。

根据实证结果综合评价，贵州省各市(州)旅游产业发展存在非常大的差距，为了实现各地区旅游产业协调均衡发展，各市(州)需要提升改善影响自身旅游业发展水平的因素。 旅游产业发展，离不开两大主要因素，旅游地基础设施和旅游资源，当地政府需要结合两者关系协同发展。 发展地区经济，提升当地居民可支配收入，提升城市形象，加快旅游资源开发，提升旅游城市环境质量，完善交通运输线路，提升城市便捷程度，都是加快旅游产业快速发展的重要推手。 针对论文的研究结果，提出4 点建议:第一，提升旅游地形象，提升城市综合素质；第二，立足当地资源优势，优化旅游地环境；第三，加大旅游地特色宣传，提升旅游地知名度；第四，发展旅游产业联动产业，提升其他产业的发展。