安徽省入境旅游流影响因素的实证研究.docx

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1、安徽省入境旅游流影响因素的实证探讨石张宇I,周葆华沈惊宏2(1.安庆师范学院资源环境学院，安庆246011：2.南京师范高校地理科学学院,南京210046)摘要：遵循重耍性和代表性原则，遴选出影响安徽省入境旅游流的9个主要因素，依据相关统计数据，借助因F分析法，提取影响安徽入境旅游流的主要公因子，并运用双对数回来分析，确定其影响强度。结果表明：9个影响因素可归纳为三个公因子，分别是经济及社会发展因子、基础设施及条件因子和外部风险因子：经济及社会发展因子在2019年之前影响较小，此后影响越来越强，表明安徽经济社会持续发展，国际旅游吸引力H益提升，受到越来越多入境游客的宠爱：基础设施及条件因子影响

2、始终处于缓慢增加的趋势，但2019年后影响渐趋下降，说明安徽旅游基础设施和服务体系口益完善，已不再是旅游业发展的主要障碍因素；外部风险因子影响大小始终处于优劣交替之中；影响最为显著的4个变量，依次是安徽国内生产总值、我国入境过夜旅游者人次、安徽交通发展水平和主要影响事务；安徽外贸进出口总额、安徽旅游资源质量水平两个变量及安徽入境旅游流呈负相关：格兰杰因果关系检验发觉，安徽入境旅游是外贸进出口总额的格兰杰缘由，即入境旅游促进进出口贸易的发展。文献标识码A中图分类号井590文章编关键词：入境旅游流：影响因素：因子分析：双对数模型；安徽基金项目，国家自然科学基金资助项目(41101077)号1167

3、4-3784(2019)01-0051-08旅游流探讨是旅游地理学关注的核心问题之一，长期受到国内外学者的关注。对于旅游目的地来说，持续、均衡、大规模的旅游流对发展区域旅游产业有着特别重要的意义正确把握入境旅游流的时空演化特征及其影响因素是区域入境旅游产业赖以生存和持续健康发展的基本前提。引言国外对旅游流的探讨始于20世纪30年头，探讨成果颇丰。早期的探讨集中在选取某一区域为例，探讨旅游流时空结构特征和规律”，以及借助数据和相关模型，分析旅游流模式及驱动机理M等方面。随着探讨的深化，旅游流影响因素也渐渐成为探讨的重点，如Tak-KeeHui(2019)探讨了赴新加坡旅游口本游客的季节性影响因素

4、t,01oMatheSon和Wau探讨了入境旅游流周期性波动影响因素，如气候改变、H然灾难、斗争、政局动荡等IBruce(2019)提出影响旅游流的七大因素，即需求、政府职贡、个人因素、外部经济因素、外部政治和健康因素以及不明确因素。KumiEndo(2019)利用统计数据分析了外资对旅游流格局和规模的影响。国内旅游流探讨始于20世纪80年头，主要集中在旅游流的概念及内涵、旅游流时空特征及演化规律”.、旅游流淌力机制和驱动模型W：、旅游流扩散特征及路径模式侬刈，对旅游流形成及影响因素的成果也较多，如张文尝(1988)探讨了影响我国客流产生和分布的主要因素是人口增长和迁移、城镇化发展及交通便利程

5、度等您。牛亚菲(1996)指出旅游地及客源地之间的自然和人文环境差异对旅游客流产生了极强的拉力，这种相互作用力的大小确定了两地间旅游流的强度。谢彦君(2019)认为影响旅游流运动的因素有三个即空间距高、国际(区际)关系和旅游供求关系笫。刘自峰(2019)认为影响河南旅游流的因素有四个即区位要素、旅游目的地因素、交通要素和社会经济文化要素O总体来看，国内外旅游流探讨成果较多，探讨空间尺度趋大，探讨方法定量化倾向较明显，注意理论和实证相结合，侧重旅游流时空特征、动力机制和驱动模型探讨。综观国内外对旅游流影响因素的探讨，都注意于从旅游客源市场、外部宏观环境等角度分析，尚少见从旅游目的地角度探讨影响入

6、境旅游流的相关探讨成果。鉴于此，文章以安徽省入境旅游流影响因素为探讨对象，从旅游目的地角度归纳出影响安徽入境旅游流的9类主要因素，依据安徽统计年鉴、中国旅游年鉴、中国旅游业统计公报等文献获得相关数据，借助SPSS19.O和Eviews6.0软件，试图找出影响安徽入境旅游流的主要公因子，并运用双对数回来分析测定出其影响强度，以期丰富安徽入境旅游市场探讨，并为拓展安徽国际旅游市场供应参考性建议。一、指标选择及模型检验（一）指标选择入境旅游产业作为安徽省旅游业的重要组成部分，改革开放以来,无论是旅游流规模还是旅游外汇收入都有了长足的发展。入境旅游流从2019年的18.42万人次增长到2019年262

7、.87万人次，年均增长率为22.69给2019年全省旅游外汇收入11.79亿美元，同比增长66.49%：旅游总收入达到1,891.61亿元，同比增长65.49%,占全省GDP的12.1但及广东、上海、江苏、浙江等旅游发达省市相比，安徽入境旅游产业的国际化水平还是较低的。如2019年安徽入境旅游人数只占全国的1.94乐接待人数只有广东的八分之一左右，上海、江苏、浙江的四分之一左右，差距比较明显，说明安徽入境旅游业还有很大的提升空间。遵循重要性、代表性、层次性和系统性原则，遴选出影响安徽入境旅游流9个主要因子，详见表1。主要影响事务X1:将影响事务中对安徽入境旅游产生正面影响的计1分，产生负面影响

8、的计负1分，正面影响会始终持续，负面影响仅会影响当年和次年。安徽社会经济发展水平Xz:安徽国内生产总值（GDP）：安徽对外联系水平1.：安徽外贸进出口总额；安徽涉外旅游服务水平X.：涉外旅游星级饭店及国际旅行社数量之和；安徽旅游基础设施水平M：旅游基础设施投资额度（包含交通运输、邮电、批发和零傕贸易、餐饮业、旅馆业、旅行社、文化消遣、体育、教化）：安徽旅游资源质量水平木：世界遗产、国家4A、5A级景区、国家级重点风景名胜区及国家历史文化名城数量之和。安徽交通发展水平先：铁路、马路、内河、民航运输线路长度；我国入境旅游外汇收入乂：我国入境过夜旅游者人次X”。表1安徽省入境旅游流影响因子统计表Ta

9、b.1StatisticsofInf1.uenceFactorsofnhuiProvinceInboundTourismF1ow年份W12戊美兀）()解（杓(魂)救22(1919,42612359.33242.7804/3731.05/3234122458.145b66.b2(19ZbZ.ti(815300.65313.390484603.9091217313484.645758.D/数据来源:依据安徽统计年鉴(2019-2019)、中国旅游统计年鉴(2019-2019)相关统计数据整理所得。(二)模型检验为解决数据的可比性问题，须要对数据进行无量纲化处理,“Z-score”标准化后的各变量指

10、标值都处于同一个数量级别上，便于进行综合测评分析。为保证模型的合理性，通过计算相关系数来分析因变量和自变量间的相关性，由表2可知，安徽入境旅游流及9个变量相关系数均较高，其中有7个变量相关系数在0.9之上,表明模型在说明它们之间的关系时是比较适合的。为验证因子分析的科学性，输出9个变量的共同度量表，见表3,9个变量提取公因子后的共同度均在0.821之上，说明公因子提取后仍保留了较大比例的信息，因子分析效果是较显著的。表2相关系数表量共同度量表Tab.3Tab.2Corre1.ationMatrixCommonMetricTab1.eofVariab1.esI.M.YRS.vi,NX1.J.6b

11、94,NX21,NX1J.9/8ZU.9b27).89321.NXb1.NXb*U.94ZU.9364I嬲8：皤另外，KMO检验值为O.722O0.7）,Bart1.ett*S球形检验近似值为247.609,显著性P值为0.000（0.05）,也表明9个变量满意因析的前提，适合进行因子分析。变量四戢弋窈）X11o8*4score:X?”兀）,08国兜尸Xi乙附曾尸x108空Xr1.亿喘8i僻尸Xe）窜$ore;x（公1o8第至兜FXM（忆1o8zx7j喘明卡方子分二、因子分析（一）公因子确定以特征值大于1的原则确定公因子个数。正交旋转后共存在三个最大的特征值因子，见表4,特征根值分别为3.604、3.491、1.669,方差累积贡献率高达97.384%,说明原有变量绝大部分信息被保留,对原始变量具有很强的说明实力，因此确定提取的公因子为3个，分别记为第一主因子R,其次主因子&和第三主因子R。表4说明的总方差分析表Tab.4Ana1.ysisTab1.eofTota1.Exp1.ainedVariance弯里fJWiWfitiia乂十力初秋人魔技十刀N致人芹而生甘三ff-t*190.5/0吗890.b/09啮40.O1.12噜4.2943g4.294比/94：!,7Z,JZUZOZUyi161.54941.2205