基于因子分析的旅游目的地竞争力评价指标体系研究，本文主要内容关键词为：指标体系论文,因子论文,目的地论文,竞争力论文,评价论文，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。
随着旅游业在世界各地的蓬勃发展，世界旅游市场竞争日趋激烈，旅游目的地要实现生存乃至持续发展的目标，急需解决对旅游目的地竞争力的认识、培育及管理等问题。世界旅游组织（WTO）工作重心也已转向对旅游目的地可持续竞争力问题的关注，并专门成立了特别工作小组研究这一重大问题。总之，旅游目的地竞争力研究成为旅游领域值得深入探讨的热点话题。然而，作为一个相对较新的领域，目前国内外相关研究难免存在一些不尽如人意之处。其中，旅游目的地竞争力评价研究尚存不足，研究内容有待于进一步拓展与深化。本文将基于国内外现有的研究成果，从旅游目的地竞争力影响因素入手，借助因子分析选取分析性评价指标并设定相应指标权重，结合旅游目的地竞争力表现形式构建显示性评价指标体系，从而得出旅游目的地竞争力的多因素综合评价指标体系。
一、文献回顾
旅游目的地竞争力研究是一个相对较新的领域①，目前国内外有关旅游目的地竞争力量化评价的研究文献数量相对较少，其研究内容还有待于进一步的拓展与深化。综观现有文献，国外相关研究所构建的旅游目的地竞争力评价体系主要分为两类：一类是多因素评价模型，一类是单因素评价模型。其中，科扎克与迈克·里明顿所做的研究便属于第一类，他们提出了一套定性与定量指标相结合的旅游目的地竞争力评价体系，定性指标包括旅游者最喜欢的或最不喜欢的旅游目的地的属性及活动项目等“软性数据”，定量指标包括旅游接待人次、旅游收入等“硬性数据”[1]。Larry Dwyer等人所做的研究则属于第二类，他们提出了一套评价国际旅游目的地竞争力的价格指标体系，并以19个旅游目的地为例验证了该指标体系的效果；该指标体系主要包括两类价格指标，一类是从客源地到目的地以及由目的地返回客源地的旅行成本指标，另一类是在旅游目的地期间的花费指标[2]。除此之外，迈克尔·恩赖特和詹姆斯·牛顿在Crouch & Ritchie模型的基础上，以香港为例，用重要性—表现分析法（Importance Performance Analysis，简称IPA），通过让游客对各个影响因素进行打分的方法来对旅游目的地竞争力进行量化评价[3]。国内有研究者通过实证研究验证了旅游支持因素、旅游资源、目的地管理、需求条件、区位条件等影响因素与旅游目的地竞争力之间的正相关关系[4]，但并未建立旅游目的地竞争力的评价模型。
总的来说，目前有关旅游目的地竞争力评价的研究尚存不足。首先，以单项因素（如价格、旅游收入等）来对旅游目的地竞争力进行评价的做法很难全面地反映旅游目的地竞争力的全貌。其次，科扎克等人提出的定性与定量指标相结合的评价体系相对全面地分析了旅游目的地竞争力的现状，但未能涉及旅游目的地未来的竞争潜力；迈克尔·恩赖特等人的评价方法同样存在有待完善之处，仅仅依靠旅游者主观方面的数据来反映旅游目的地竞争力的状况未免缺乏较强的说服力，而且各种影响因素的重要程度不可能完全一样，它们需要设置不同的权重。
本研究认为，旅游目的地竞争力最终会通过包括旅游业绩（如旅游收入、旅游人次等）在内的终极指标表现出来，因此旅游目的地竞争力评价指标体系需设立显示性指标，以此反映旅游目的地竞争力的现实情况。然而，了解旅游目的地竞争力的现实状况并非旅游目的地竞争力评价研究的首要目的，找到目前旅游目的地竞争力打造工作存在的不足与劣势，有针对性地提升旅游目的地竞争力的未来状况才是更为重要的任务。因此，本文还将从旅游目的地竞争力的影响因素入手构建旅游目的地竞争力的分析性评价指标，并借助因子分析设定相关分析性指标的权重。
二、指标选取与研究方法
1.指标选取
本研究拟构建的旅游目的地竞争力评价指标体系包含分析性评价指标与显示性评价指标两套指标体系。其中，分析性评价指标用来识别旅游目的地竞争力打造工作的不足，预测并提升旅游目的地未来的竞争力水平，主要选取目的地竞争力的诸项影响因素；显示性评价指标用来反映旅游目的地竞争力的现实水平，主要选取目的地竞争力的各种表现形式。
根据国内外相关文献，旅游目的地竞争力的影响因素可归纳为核心资源与吸引物因素、辅助性与支持性因素、目的地管理因素、限制性与放大性因素以及旅游企业管理因素[5～10]。通过对国内相关学者、专家进行访谈与问卷调查，借助因子分析可以将其分解为五大类、14小类、44项因素（参见表1），借此可构建旅游目的地竞争力的多层次分析性评价指标体系。
根据旅游目的地竞争力的概念内涵，旅游目的地竞争力最终会表现为目的地旅游业的竞争业绩、旅游者满意度指数以及目的地居民生活幸福度指数[11]，目的地旅游业的竞争业绩反映旅游目的地竞争力的现实能力，旅游者满意度指数、目的地居民生活幸福度指数则可影响其未来竞争潜力。其中，旅游人数与旅游收入是国内外学者一致认可的旅游业竞争业绩评价指标。Dwyer把旅游对当地就业的贡献、对当地经济的贡献、旅游投资、政府对旅游发展的支持等也作为目的地竞争业绩的评价指标[7]，本研究倾向于将其作为考察目的地居民生活幸福度指数的指标。此外，考虑到不同旅游目的地在地理面积、人口密度、经济水平等方面的差异，笔者认为除了考虑旅游收入、旅游人数等总量指标之外，还需考虑人均指标、面积平均指标以及单位GDP指标等相对指标。基于此，衡量目的地旅游业竞争业绩的指标应该包括旅游人次、旅游收入、人均旅游花费、万人居民旅游收入、万人居民旅游人数、平方公里旅游收入、平方公里旅游人数以及旅游收入／GDP等内容。旅游者满意度指数应该包含旅游者总体的满意度、重游意愿、推荐意愿、提高支付水平的意愿以及投诉比率等指标。而目的地居民生活幸福度指数则包含旅游就业、政府旅游投资、目的地居民对旅游发展的支持程度等指标。基于此，旅游目的地竞争力的显示性评价指标体系如表2所示。
2.数据来源
由于表1列出的旅游目的地竞争力影响因素非常庞杂，无法将其全部纳入旅游目的地竞争力的分析性评价指标体系，因此需要对其进行筛选。更重要的是，由于各项因素在旅游目的地竞争力打造过程中所起的作用不同，还需对其进行权重设定。
基于此，本研究采用问卷调查的方式，以前往青岛、大连旅游的游客作为调查对象展开数据收集。调查问卷采用Likert 5点式量表，按照各影响因素对旅游目的地竞争力的重要程度进行打分，其中“1”＝很不重要，“2”＝不重要，“3”＝一般，“4”＝重要，“5”＝很重要。
3.研究方法
本研究将主要采用因子分析法，这种方法的基本思想是根据变量相关性大小对变量进行分组，使得同组变量之间的相关性较高，不同组变量之间的相关性较低。它通过研究众多变量之间的内部依赖关系，探求观测数据中的基本结构，并用少数几个假想变量来表示基本的数据结构。简而言之，因子分析就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，并使因子具有较强的可解释性。
本研究针对旅游目的地竞争力影响因素所做的因子分析，一方面可以起到变量精炼与分类的作用，从而可以解决分析性评价指标初步选取的问题；另一方面还可以利用因子得分系数矩阵（Component Score Coefficient Matrix）确定第四层分析性指标的权重，借助累计方差贡献率确定第三层指标的权重，借助均值确定第二层指标的权重。
三、数据收集与分析
此次调查共发放问卷1000份，回收有效问卷612份，问卷有效回收率为61.2％。在612位被调查者中，有281位为男性，占45.9％；有331位为女性，占54.1％。被调查者的年龄主要集中在18～24岁和25～34岁两个年龄段，前者占26.6％，后者占22.2％。被调查者的受教育程度以专科和本科为主，分别占34.3％和40.2％。有39.4％的被调查者是第一次到大连或青岛旅游，其余的60.6％则是重游游客。
本研究在对变量按照方差最大法（Varimax）进行旋转的基础上，采用“主成分分析法”进行因子分析；对每类因素做两次因子分析，然后确定各种因素的组成题项，并在第二次因子分析时按照特征值大于1、因子负荷高于0.4的标准提取、命名公共因子。在此基础上，借助因子得分系数矩阵、累计方差贡献率以及均值等确定不同层次评价指标的权重。
1.第四层指标及其权重
根据核心资源与吸引物因素的因子得分系数矩阵（参见表3）可以得出3个公共因子所含指标的权重（参见表4）。按照同样的方法，可以得出辅助性与支持性因素、目的地管理因素、限制性与放大性因素以及旅游企业管理因素的公共因子所含指标及其权重（见表5）。
2.第三层指标及其权重
四、研究结论与讨论
1.研究结论
基于以上分析，可以得出旅游目的地竞争力的多因素综合评价指标体系（参见图1），该评价指标体系包含了分析性与显示性评价指标，具备了事先预测和事后反映的双重功能。首先，利用分析性指标体系可以对同类旅游目的地未来一段时间的竞争力状况进行预测，而且还可以依据显示性指标来对分析性指标的解释预测能力进行检验。其次，通过配对样本T检验与重要性—表现分析来探究旅游目的地竞争力打造过程中存在的问题与不足，从而为其竞争力提升提出有针对性的对策和建议。这一评价指标体系体现了旅游目的地竞争力影响因素、竞争能力与表现形式之间的逻辑递进关系，可以作为旅游目的地竞争力打造与评价工作的量化指导工具。
2.研究局限及后续研究的方向
图1 旅游目的地竞争力评价指标体系
注：图中的斜体数字为该层指标在上层指标上的权重，为清晰其见，图中仅标出了第二层与第三层指标的权重，第四层指标的权重可参见表4、表5。
由于多方面的原因，本研究尚存一些局限。在问卷设计方面，由于条件所限本文未能进行大规模的专家访谈，调查问卷主要基于对国内部分专家意见的征询；在数据收集与处理方面，本文的样本数据主要来自青岛和大连，尽管样本总量较大，但调查地点的范围相对有限，有待于进一步扩展。此外，本文采用的探测性因子分析是一种归纳性研究，即通过所收集的数据归纳、概括出结果或理论。研究过程中曾有人建议将探测性因子分析与验证性因子分析相结合使用，但由于本人能力与精力有限，未引入Lisrel统计软件进行验证性因子分析。
在今后的研究中除了努力克服上述提到的研究局限之外，应该着重注意以下几个问题：密切跟踪本研究所构建的旅游目的地竞争力评价指标体系在实践领域的运用情况，并根据实践反馈的信息对其进行修正与完善，根据实际情况增减评价指标并调整指标权重，以提高其普适性与指导性；加强该评价指标体系的案例研究和实证研究，总结出一套旅游目的地竞争力的评价标准，作为同类旅游目的地竞争力评价的依据；结构方程模型的引入也可以深化该领域的研究内容，借助Lisrel统计软件构建各种指标变量之间的逻辑关系，通过验证性因子分析进一步完善指标体系的内容及其权重。
注释：
① 笔者曾于2009年4月6日以“destination”和“competitiveness”为关键词在ScienceDirect、Elsevier与ProQuest数据库中，并以“旅游目的地竞争力”为题名在中国期刊全文数据库中进行检索，共查得英文文章21篇，中文文章16篇，所有这些文章的发表时间均在1999年以后。
② 在对辅助性与支持性因素进行第一次因子分析时，由于“金融服务设施”在两个公共因子上的负荷均超过了0.4，所以将其删除，不纳入分析性评价指标体系。