新时期居民国内出游力影响因素研究，本文主要内容关键词为：新时期论文,居民论文,因素论文,国内论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
1 系统定位
居民的国内出游力是指国内旅游者消费过程中所蕴涵的能够实现的满足国内居民对国内旅游需求的能力，狭义上指国内居民对“国内旅游”的购买力。从“购买力”的系统背景看，随着社会经济和技术的发展，区域空间相互作用逐渐增强，区域“负熵流”加强，旅游由一种消费产品已经发展成为一种产业，参与空间交互作用，在市场作用引导下其“多样性”和“专业化”得以逐渐形成和强化，并在区域旅游突出“专业化”的产业配套过程中自然地实现了区域旅游市场与旅游资源的“均衡”。因此，从分析其区域地理差异研究国内出游力的空间结构能够从侧面综合反映旅游供给的空间格局、需求的空间格局、旅游地地理、旅游流以及旅游效应之间的关系。
吴必虎等（1986～2001年）从行为地理学和经济地理学的角度从旅游者个体和旅游客源市场的角度分析了影响出游力几个要素的空间差异[1]，郑海燕等对广东省居民潜在国内出游力的地区差异进行了分析[2]；陆林、万绪才等对客源和客源市场结构等进行了系统分析[3—5]，分析均得出一些影响潜在居民国内出游力的传统因子，如居民收入水平、交通状况和消费水平以及性别、年龄、职业和受教育水平等。随着经济社会的发展，旅游产品对经济发展过程中出现的新因子有着很高的响应程度，一些传统因子逐渐演变为地区经济系统的常规条件要素，其差异及差异影响力逐渐消失，文章在不丢弃传统因子分析的基础上增加了一些新的影响变量，通过与传统因子的关联度与影响力的对比分析，新因子及其影响力开始显现。
2 指标体系与技术路线
2.1基于新因素挖掘的指标选取
2.1.1 基于区域经济发展新形势的指标选取。中国处于经济发展的转型期，影响区域经济发展及增长潜力的新经济要素不断出现，旅游作为一种产业必然对影响区域经济发展的新因素做出响应。中国新的经济格局的出现主要源于经济全球化、信息化、城市化等新的经济和空间组织方式的变革，旅游消费活动也必然受区域产业结构、就业结构、管理组织模式升级的影响。因此，文章在研究影响居民国内出游力的新因素的时候，指标体系的设计一方面兼顾传统因素，一方面力求创造一种新因素的响应空间。在此原则指导下，选取了13个一级指标和88个二级指标（主要指标见表1），概括地分为区域经济发展水平（I[,1]）、产业构成与产业增长速度（I[,2]）、就业人员单位构成与主要行业构成（I[,3]）、工资水平及工资构成（I[,4]）、城市化水平（I[,5]）年龄构成（I[,6]）、交通、通讯水平（I[,7]）、客源市场旅游者生活休闲、环境（I[,8]）、消费水平（I[,9]）、居民收入水平（I[,10]）、经济发展外向度（I[,11]）、家庭构成（I[,12]）和受教育水平与结构（I[,13]）。选择I[,1]是为旅游消费活动设置经济基础背景，选择I[,3]和I[,11]是为设置制度环境并映射居民收入构成。二级指标的设置主要基于以下考虑：在设计就业结构、工资及工资构成的指标时选取了私营企业与个体企业的从业人员规模及其比重和平均工资，旨在反映经济主体体制结构的变化对区域经济活力、区域居民收入等方面的影响；在反映交通、通讯水平时选取了当地电话户数、移动电话以及互联网用户数，旨在反映新时代信息化与旅游心理与旅游行为的影响；反映经济发展外向性时选择了进出口总额、利用外资额及外资企业工资水平等，旨在从侧面反映国际间信息、物质、人员流动等对国内旅游的影响；同时增加了一些与城市环境相关的指标（未列于表1），包括建成区城市人口密度、人均绿地面积、公园面积、可吸人物和SO[,2]浓度等，旨在探讨城市居民对城市环境的反应。
表1 影响中国居民国内出游力要素的指标体系[6]
Tab.1 Index system subjects to domestic emissiveness in China
一级指标
二级指标 一级指标二级指标
区域经济发展水平（I[,1]） 生产总值GDP
交通通讯水平（I[,7]）
公路密度
人均GDP
高速公路密度
经济密度 交通客运量
经济平均增长速度 邮电业务总量
产业构成与产业增长速度（I[,2]）第二产业增加值当地电话户数
第三产业增加值移动电话数
第二产业增长速度 互联网用户数
第三产业增长速度 客源市场旅游者生活 城市建成区公园面积
就业人员单位构成与主要行
国营企业从业人员比重 休闲环境（I[,8]）
建成区人均拥有道路面积
业构成（I[,3]）集体企业从业人员比重 建成区绿化覆盖率
私营企业从业人员比重 消费水平（I[,9]）
人均社会消费品零售总额
个体企业从业人员比重 居民收入水平（I[,10]） 居民收入水平
九大主要行业从业人员比重 农村居民纯收入
工资水平及工资构成（I[,4]）平均工资收入 城镇居民可支配性收入
国营企业从业人员平均工资 经济发展外向度（I[,11]）海关进出口总值
集体企业从业人员平均工资 实际利用外资额
私营企业从业人员平均工资 家庭构成（I[,12]） 两口之家总数
个体企业从业人员平均工资 三口之家总数
城市化水平（I[,5]）非农业人口比重四口之家总数
年龄构成（I[,6]） 0～14岁
受教育水平与结构（I[,13]） 初中文凭人数
15～64岁 高中文凭人数
65岁以上 大专以上文凭人数
2.1.2 基于研究方法的指标修正。文章采用主成份分析法，而该方法在选取筛选方面存在一定的局限性。主成份分析法的主旨是对相关指标进行综合分析，一方面剔除众多指标中相关联程度较高的一些变量，避免多因子重叠，突出事物发展的主要影响因子；另一方面则尽量减少原指标包含信息的损失，两者是相互矛盾的。因此，在技术上既要求“旋转”方式选择具有科学性，又要求原始指标的处理技术能够突出专业研究领域，且其筛选结果有利于做专业性解释[7]。旅游活动是一种空间活动，是一种市场消费行为，社会经济环境是该活动的基础，本身反映社会经济基础就是庞大的指标体系难以精确地表达的；另外，以区域（省、区）为研究单位的居民国内出游力的潜力分析包括水平和能力两部分，以总量代表市场或者经济、人口等的规模，是量的概念，突出乘数效应和规模效益发挥的基础；以单位水平或者人均水平则代表发展程度，是质的概念，消除只谈规模的弊端。文章将区域某些指标的总量与单位（人均）水平两者相乘，然后开二次方。如将表示区域经济发展水平的其中一个指标调整为
（经济规模与结构指数G,G[,p]分别表示省区市GDP和人均GDP），其他类似。经处理，文章的原始指标由88个减少到66个。
2.2 基于新因素挖掘目的的主因子提取
文章是采用Spss10.0的版本进行具体操作的。 在对旅游消费系统分析的基础上剔除了特殊因子对旅游消费活动的影响，并认为至少是主成份所附变量是因子的纯线性组合，因此，选择主成份法。该方法所得因子方差是递减的，更有利于定性地分析各指标在整个体系内的贡献率。作者在运用此方法前没有对数据进行标准化处理，因此选择了变量相关矩阵因子提取方法，允许系统自动统一变量的测度单位。在选择因子提取过程中，开始默认提取所有特征值大于1的因子，后发现特征值大于1的因子多达9个。为方便变量的解释，作者将因子变量数设置为6个，累计方差贡献率仍大于80％。在因子迭代过程中，分别在其他参数不便的前提下，将最大迭代次数设置为100,200,300和500，发现最大迭代次数为500时分析的结果更符合定性分析的结果。在确立因子变量和主因子个数后确立了一个载荷矩阵。文章为简化对因子的解释，选择了方差最大旋转法，在得分输出选项中选择了display factor score coefficient matrix，得出标准化的系数矩阵
3 主成份分析结果的解析与验证
3.1 主成份分析结果的解析
经筛选得出6个主因子，他们共解释了86.33％的变量总方差。输出的结果显示：6个主因子特征值与方差贡献率之间相差较大，每个主成份的影响力存在很大差距，影响出游力的因子主要集中在前3个主因子（表2），累计方差贡献率达到64.59％。限于篇幅只将每个主因子内的主要变量进行阐述。
表2 影响中国居民国内出游力的主要因子
Tab.2 The matrix of main factors subjects to domestic emissiveness in China
因子特征值 方差贡献率％ 累计方差贡献率％
因子1
19.32 29.27 29.27
因子2
12.21 18.51 47.78
因子3
11.10 16.82 64.60
因子4
7.09
10.74 75.34
因子5
4.75
6.39 81.73
因子6
2.49
4.61 86.34
第1因子特征值为19.32，解释的方差贡献率为29.27％。其中，因子负荷≥0.1的因子方差矩阵共有59个，因子的综合性极高。按因子负荷大小排列，前10位的因子有：第三产业规模与结构指数（表示为第三产业规模与其比重乘积的开方，分别为突出规模效益和结构效益，下同）、第二产业规模与结构指数、互联网上人数、本地电话数、第二产业从业人员规模与结构指数、城镇人均消费指数、金融业从业人员规模与结构指数、个体企业固定资产投资规模指数、区域财政收入规模与结构指数、区域经济发展水平指数。以上十大因子负荷都大于0.9，作者将其概括为区域经济发展水平和增长能力。按照区域经济发展的新经济要素理论分析，第三产业、互联网上人数、当地电话数3个要素凸现出来， 后两者从某种程度上显示出信息化对居民国内出游力的提高开始产生影响。
第2个因子特征值为12.21，解释的方差贡献率为18.51％。其中，进入负荷≥0.1的因子占总指标数的50％，因子的综合性相对较强。分析发现，负荷大于0.6的因子主要集中在外资企业平均工资（0.826）、港澳台企业平均工资（0.789）、城镇可支配性收入（0.746）、农村居民纯收入（0.713）、进出口（0.629）和实际利用外资（0.623）等几个指标， 作者将其概括为区域居民收入和经济发展的外向性。经济发展的外向性指标首次出现，拥有强大的影响力，并改变着传统影响要素——城镇居民和农村居民纯收入水平。作者对照中国各省区市主因子得分，该因子在广东省、上海市和江苏省、福建省等中国东部沿海地区具有明显的优势。
第3个因子特征值为11.10，解释的方差贡献率为16.82％。其中，进入负荷≥0.1的因子占总指标数的24.24％，因子平均负荷也减小。其中，负荷大于0.4的主要集中在科技研究从业人员（0.64）、文化娱乐从业人员（0.58）、批发零售从业人员（0.41）、交通邮政从业人员（0.39），其他行业从业指标也都在0.3以上，作者将其概括为行业从业结构。就业结构是对产业调整的一种响应，也反映出我国为生产服务的第三产业体系已经初步形成，此分析结果与第一因子中具有最大因子负荷的第三产业规模与结构指数相一致。对照该因子得分，广东省、浙江省、上海市、北京市等发达地区占有绝对的优势，表明中国产业经济的新形势和新格局已经反映在居民的国内出游力的提高方面。
第4个因子特征值为7.09，解释的方差为10.74％。其中，进入负荷≥0.1的因子占总指标数的19.69％，因子之间从性质上也逐渐表现出弱的相关性。其中，进入的13个因子中反映年龄及其构成、私营企业从业规模及其结构、户内人数指标的各有2个，反映的失业率（负荷最高，达到－0.66,）、家庭平均规模的各1个。因为因子之间存在较弱的相关性，很难高度概括，作者依据因子负荷及其正负重新分析后发现：年龄结构因子负荷中0～14岁（0.312）〉15～64岁（－0.012）〉64岁以上（－0.17），年龄越大，负荷越小，表明年龄结构趋向年轻化的区域其潜在居民国内出游力越大；在反映户内人数时发现：一人户（0.036）〉二人户（－0.312）〉三人户（－0.364），户内人数越少则负荷越大， 这是年龄结构年轻化的区域在家庭结构上的表现；私营城镇企业从业人员规模及结构（0.435）〉私营企业从业人员规模及结构（0.306）〉私营农村企业从业人员规模及结构（－0.136），表明区域私营经济已经趋向于空间集聚，城镇在私营经济发展过程中起主导作用。从上述几个指标的负荷大小及正负，作者认为这些因子反映出以城市性质为代表的区域性质，在中国主要是指新兴的经济区与城市化高速增长区域，文章将其概括为区域经济发展活力，以区别于第一个因子概括而成的经济增长能力。
第5，6个主因子特征值分别仅为4.75和2.49，变量性质不明显，主因子概括难度大。
3.2 主成份分析结果的区域验证
经过定性概括后的区域经济发展水平和增长能力、区域居民收入和经济发展的外向性、行业从业结构和区域经济发展活力4 个主因子以及主因子包含的载荷较高的因子一个最大的特点即与区域经济发展水平和增长能力有很大的关联程度，其他3个则体现出区域的明显个性。 如从区域经济发展水平和增长能力来看（包括规模和质量），广东，浙江，江苏，山东，福建（按得分排序，下同）等具有明显的优势，相对上海、北京、天津等地区或者规模具优势，或者质量具有明显优势，该因子分值在前15位的省区，东部地区就占有60％。无论是传统因素还是新型经济、社会要素与区域经济发展基础有很大的关系。从区域居民收入和经济发展的外向性来看，广东、浙江、上海、江苏、山东、辽宁、北京、天津等具有明显的优势，外向型经济发达，东部沿海地区占46.7％，且主要集中在前4个省市。其他2方面也具有类似的特征（表3）。
表3 中国各省区市居民出游力主因子加权得分与总分[6]
Tab.3 Main factors value of domestic emissiveness in each provinces and cities in China
省区市因子1因子2因子3因子4因子5因子6总得分
广东 32.1443.97-4.3913.24-5.95-0.3978.62
浙江 30.3837.31-1.535.01 -1.73-1.1768.27
江苏 29.5822.5910.834.04 -0.24-0.0366.77
上海 10.1233.452.72 4.58 7.39 0.15 58.41
山东 17.8113.573.91 3.65 1.59 1.54 42.07
北京 5.24 6.94 1.69 3.17 4.21 0.73 21.19
天津 1.83 -7.189.27 -1.6312.79-1.2314.57
湖北 5.07 5.47 -1.032.75 2.00 -0.4813.85
湖南 16.82-7.90-0.531.34 3.76 -1.2912.20
辽宁 5.63 9.34 0.01 1.41 -1.25-3.3111.83
四川 2.66 2.40 -2.37-0.13-.0476.14 8.23
福建 18.58-6.48-5.010.19 0.57 0.21 8.06
河北 19.110.82 -9.59-2.46-0.61-2.534.74
河南 11.14-7.93-3.26-0.37-2.912.60 -0.73
黑龙江-10.03
1.98 1.44 -3.047.07 -2.06-4.64
吉林 -1.32-13.13
3.32 -0.418.22 -1.49-4.81
江西 -5.65-2.15-4.410.78 1.21 2.72 -7.5
山西 -0.75-0.31-2.792.16 -3.24-3.21-8.14
云南 8.75 -8.05-4.11-1.99-1.16-2.11-8.67
重庆 -5.29-7.490.43 -2.510.02 4.42 -10.42
海南 -0.77-4.07-5.18-2.17-0.160.31 -12.04
陕西 10.04-6.31-6.97-2.41-7.33-4.03-17.01
广西 -9.03-6.03-6.48-2.65-0.442.03 -22.60
新疆 -14.45
-7.040.19 -3.53-1.010.16 -25.68
安徽 -22.44
-2.53-1.46-4.03-0.29-2.11-32.86
贵州 -12.68
-10.83
-4.86-4.17-1.770.73 -33.58
甘肃 -30.01
-5.15-4.79-4.22-5.844.75 -35.84
宁夏 -29.27
-1.64-1.12-4.31-0.911.41 -42.74
青海 -27.56
-3.25-2.87-5.86-3.760.56 -45.26
内蒙古-29.52
-8.73-3.13-7.143.82 -2.52-47.22
西藏 -29.99
-13.25
-0.31-9.32-11.11
-2.95-66.93
资料来源：《中国统计年鉴（2004）》（不包括港澳台地区）。
文章采用聚类分析法对地区因子得分进行类别的划分，并分为5个级别，其中Ⅰ级——出游力极强：广东、浙江和上海；Ⅱ级——出游力强：江苏、山东、北京和天津；Ⅲ级——出游力较强：湖北、湖南、辽宁、四川、福建和河北；Ⅳ级——出游力一般：河南、黑龙江、吉林、江西和山西；Ⅴ级——出游力弱：云南、重庆、海南、陕西、广西、新疆、安徽、贵州、甘肃、宁夏、青海、内蒙古和西藏自治区共13个省区市（图1）。
图1 中国居民国内潜在出游力空间差异
Fig.1 The regional diversity of latent domestic emissiveness in China
资料来源：《中国统计年鉴（2004）》（不包括港澳台地区）。
4 结论与讨论
4.1 传统因子作用方式发生了变化
吴必虎等[1] 提出了居民收入、交通等传统因子，在文章中将前者分解为城镇人均消费、外资企业平均工资、港澳台企业平均工资、城镇可支配性收入和农民纯收入5个子要素，其中外资和港澳台企业职工工资水平成为新因子，并发挥重要作用。传统的交通状况并没有体现出来，因为在中国尤其是旅游客源市场比较发达的地区交通设施已经达到了一定的水平。单纯交通线路（主要是铁路和公路）的实际长度、密度及人均占有量等已经完全不能涵盖区域的交通条件，表征区域之间联系能力和强度的因子逐渐演变为区域之间的信件、长途电话、传真等的规模以及以互联网为依托的信息传输、银行转账的规模等，并逐渐转化为影响居民国内出游力的新因子。
4.2 新因子的主导地位开始显现
文章的分析结果中，第三产业发展水平成为新的首要的影响因子。作为第三产业的旅游业其产业环境对出游力起着较大的“拉动作用”，信息产业在第三产业中的地位逐渐加强。经济发展的外向性单独成为第二影响因子，经济全球化成为影响中国居民国内出游力格局的新型因子，并表现出明显的区域差异。文章统计的八大行业（金融、科技研究、文化娱乐、批发零售、交通邮政、教育、信息软件、制造业）除制造业之外都属于第三产业，金融业、科技研究、文化娱乐、教育和信息软件等均属于第四产业或者高级第三产业，前3者已经凸现。
4.3 指标数量与处理方法要视分析内容而定
旅游活动是典型的系统性活动，如果选择较少的指标来宏观地分析其潜力大小，势必夸大了某些要素的作用，同时难以系统、细致地反映区域的差异；但如果不依照出游力的概念内涵，势必演变成众多指标对区域经济发展能力的综合评价。因此，数据操作前必须对指标进行处理。文章结果也印证了将选取的88个原始指标最终在反映水平、能力和潜力3者的选取原则下整理成66个相对指标是正确的。
4.4 系统的出游力分析需定量与定性结合
运用因子分析法进行计算时要选择不同的运算方法（method），相同的方法下不同的旋转次数将确立出不同的主成份，同时，选择的输出因子的数量不同因子负荷也存在差异，因此必须定量与定性相结合才能在方法确立的基础上确保定量分析符合定性分析的结果。根据因子负荷进行变量概括时也要基于定量实施定性归纳。归纳时不可能兼顾所有的因子，却要求兼容更多的要素；不可能静止地依据负荷大小排序，而需要动态地确定因子、因子间的联系方式及强度。
4.5 中国居民国内出游力呈“T”字型结构
中国居民国内出游力从空间分异来看符合我国“T”字型发展格局，尚未形成中国的“π”字型和“开”字型空间格局，定性地看相对滞后于经济空间的演进，表现为相似水平的区域空间连续性较差，块状格局比较明显，前三级集中在中国最具发展潜力的珠江三角洲、长江三角洲、京津冀、巴蜀和大武汉城市群及其一级经济辐射区域。作为经济基础与制度环境，这是中国出游力空间配置新格局的佐证。
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