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旅游服务贸易竞争力评估

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一、评价方案

(一)指标体系的构建为了科学、客观、公正、全面地表达省区旅游服务贸易竞争力水平,在选取和构建评价指标系统时,遵循以下的基本原则:(1)针对性原则。本文评价指标的选取应符合华东地区的基本国情,遵循各省区旅游产业自身的运行规律。(2)系统性原则。在选定指标体系时,不仅要分析旅游服务贸易的经济表现,也注意到影响旅游服务贸易的其他因素,如交通环境等。(3)层次性原则。根据波特的理论及其模型,把旅游服务贸易综合竞争力分为三个因素,即核心竞争力、基础竞争力和潜在竞争力,每个因素之下都有相应的指标。本文以2012年《中国旅游统计年鉴》中的数据为基础,并考虑了指标统计的一致性和连贯性后,构建了由3个因素16个指标构成的指标体系。

(二)评价方法的选择有关竞争力评价的方法,不同的学者和研究团体设计的模型不同,评价方法也有所不同。由于本文涉及的指标太多,所以采用了因子分析法。因子分析法的核心是对若干综合指标进行因子分析并提取公共因子,再以每个因子的方差贡献率作为权数与该因子的得分乘数之和构造得分函数。因子分析法的数学表示为矩阵。该模型的基本思想是将很多具有一定相关性的指标X1,X2,…XP(比如P个指标),重新组合为较少数的互不相关的综合指标Fm来代替原有指标。具体计算步骤如下(以核心竞争力M1的计算为例,M2、M3、M的计算同理):1.将原始数据导入SPSS13.0中文版系统,然后点击菜单分析一降维一因子分析。其中,“描述”选项中选择“单因变量描述”,“系数”,“KMO和球形Bartlett检验”,“旋转”选项中选择“方差最大”,“得分”选项中选择“另存为新变量”,其他的采取默认选项。2.KMO及球形Bartlett检验表的结果显示,KMO的值为0.714>0.7,显著性概率为0.02<0.05,这说明原始数据是适合做因子分析的。3.通过总方差解释表可以得出主因子的特征值和贡献值。在核心竞争力的6个原始指标中,提取前2个公因子后,累计方差贡献值达到了90.664%,并且前2个公因子的特征值分别是4.160、1.280,都大于1,所以因子模型是合适的。4.通过对公因子方差表、旋转成分矩阵表的分析可知,旅游服务贸易核心竞争力主要受市场因子、增长率因子这两个因素的影响。另外,新变量矩阵的两列数据分别为各省份所对应的F1和F2。5.把总方差解释表中给出的2个公因子的方差贡献率作为加权时因子得分权重,从而计算出各省区在核心竞争力上的综合得分值,进而对各省区进行排序。即:M1=0.50262×F1+0.40402×F2。另外,市场因子、增长率因子的得分分别为0.50262×F1和0.40402×F2。

(三)旅游服务贸易竞争力的评价根据上述方法,对我国华东地区旅游服务贸易竞争力进行计算,得到了各省区旅游服务贸易综合竞争力指标及因子的排序结果(表1)。

二、结果分析

核心竞争力是从市场需求的角度衡量了一个地区旅游服务贸易在国际国内市场的竞争力和吸引力。核心竞争力排名靠前的是江苏、上海、浙江等沿海省区,而安徽、江西这些内陆省区排名靠后。基础竞争力主要反映了各省区的游客接待与容纳的能力。基础竞争力强的依然是经济发达的沿海省区,可见,无论是从旅游产业的成熟度,旅游配套设施完备程度,还是旅游从业人员素质表现来看,沿海省区都有明显的优势。潜在竞争力则考虑一个地区的经济和自然环境。以浙江为例,潜在竞争力排名第二,经济、环境因子排名第二、第三,整体实力强劲。从综合竞争力的排名来看,江苏在我国华东各经济强省中拔得头筹。

三、意见与对策

(一)增强省区经济实力,促进旅游服务贸易的发展旅游服务贸易发展是以一定的经济发展为基础,旅游服务贸易需要一定的交通餐饮住宿业为依托,如果这些支撑产业得不到合理的发展和保障,则整个旅游服务贸易无法正常运转。因此加快经济发展,有助于提高省区旅游服务贸易竞争力。

(二)完善旅游基础配套设施的建设,加大旅游投入旅游服务贸易的发展不仅靠旅游资源的优势,而且还要依托于交通运输、能源、通信、市政设施、环保等各种基础设施。对于旅游服务贸易相当发达的省区来说,主要是寻找推动旅游服务贸易新的增长点;对于旅游服务贸易相对落后的省区来说,目前的投资建设活动主要还集中在交通、通信、环境等最基础的建设方面。

(三)旅游资源开发与保护的可持续发展在开发旅游资源时,要全面认识旅游资源的价值,正确处理开发和保护的关系,不能以牺牲环境为代价,片面追求经济效益,更要注重生态效益、环境效益,以保证旅游资源的永续利用以及旅游服务贸易的持续发展。

作者:尚勇单位:西安财经学院

旅游服务贸易竞争力评估责任编辑:田老师    阅读:人次