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摘 要：旅游竞争力的研究对区域旅游发展及经济发展具有重要作用.根据旅游竞争业绩、旅游竞争环境支持力、旅游竞争潜力、城市宜居程度和旅游社会支持力五个评价要素得分,以主成分分析法得出丝绸之路经济带沿线九省市旅游竞争力的综合评价值,并通过聚类分析和综合评价值将所研究的九省市划分为旅游竞争力强势型、旅游竞争力潜力型和旅游竞争力弱势型,同时针对各省市的特点提出相应的旅游发展对策.
关键词：主成分分析；聚类分析；旅游竞争力；丝绸之路经济带
中图分类号：F590.3 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2017）17-0134-05
引言
(一)研究背景
随着人们的经济收入增长,居民消费结构发生了巨大的变化,旅游业随之迅速发展成为一项支撑经济发展的朝阳产业,其在经济发展中的作用也不可忽视.但随着旅游业的不断发展,我们也看到,单纯的竞争难以满足旅游业良性发展的需要,只有走向竞争和合作的结合,开发具有自身特色、难以模仿、不可替代的旅游产品才是中国旅游业的真正出路.
我国国内对于旅游竞争力的研究认识主要涵盖以下几个方面.
1.从研究对象来看,很大一部分国内学者是以区域间旅游竞争力为基础,分别从所属的地区、省份或者经济区划的角度进行研究的.陶梦（2014）以行政区划为标准划分区域,对安徽省的16个地级市的旅游竞争力进行具体研究.李鹏升、李悦铮、江海旭（2014）以经济区划为研究界线划分区域,对沈阳经济区所包括的八个城市进行具体的研究分析.张琰（2013）选取中原经济区内比较典型的10座历史文化名城为研究对象并和全国15座同类历史文化名城进行比较研究.
2.从研究评价指标体系的建立角度来看,因为旅游易受到经济发展、资源条件、基础设施建设、环境状况等多方面的影响,所以需要做出全面而准确的旅游竞争力指标体系.比较具有代表性的有：张洪、王先凤（2013）利用主成分分析和聚类分析的综合分析相结合的方法,将安徽省社■的旅游竞争力分为两个一级指标、六个二级指标和二十五个 指标.闫翠丽等人（2014）着重从城市旅游现状竞争力、旅游潜力、旅游环境支持这三个方面构建合理的城市旅游竞争力评价指标模型.
3.从选择的研究方法看,多勋、徐金海、杨志国（2014）主要以整个甘肃省作为实例,运用因子分析的方法,对各个城市的旅游竞争力进行定量评价.邹光勇、刘明宇（2013）以Salop圆周城市模型为基础,运用产品差异化理论建模,运用子博弈精炼纳什均衡的方法求得均衡解,研究区域旅游一体化实现条件.翁钢明和鲁超（2009）利用相关法则建立起相应的指标体系,再对西北五省旅游产业进行综合评价.
现有的研究成果都只注重旅游竞争力主体之间的对 析,而忽视各主体之间存在的竞争和合作关系.但主体之间的合作和协助是普遍存在的,它不仅对促进和提升各地区旅游竞争力具有重要意义,而且有助于提高区域综合竞争能力.
本文将以包括我国西北和西南大部分地区的丝绸之路经济带九个省、市、自治区作为研究对象,选用合理的评价指标,结合主成分分析和聚类分析法,深入研究丝绸之路经济带沿线各省旅游竞争力水平,剖析丝绸之路经济带沿线各省旅游竞争力水平发展的影响因素,提出提升其旅游竞争力水平的思路、设想.
(二)研究区概况
2013年9月, 主席在国外某大学作演讲时提出了关于建设“丝绸之路经济带”这一理念.丝绸之路经济带是以古丝绸之路为基础,和沿线各个国家形成更加有助于经济协调发展的新的地域合作关系.它东部和西部分别和亚太经济带、欧洲经济带相连,是世界上路线最长、范围最广的区域经济合作大“街区”,蕴藏着不可估量的经济发展潜力.在我国境内,丝绸之路经济带主要包括西北五省（陕西、甘肃、新疆、青海、宁夏等）和西南四省（重庆、四川、云南和广西省）.
(三)研究方法
文中主要借助SPSS19.0软件,运用因子分析法及聚类分析法对丝绸之路经济带九省市的旅游竞争力水平进行研究评价.其中,因子分析法通过内部关系进行的多变量研究,探讨测量数据的基本结构,并用几个变量抽象为代表的基本数据结构.这些抽象的变量被称为因素或者因子,能够清楚反映原始变量之间的详细信息（朱建平、殷瑞飞,2009）.聚类分析尽可能将变量记录详细而完整后进行先聚成类,对于差距较大的变量再进行后聚成类,通过此方法一直循环,最后使得每个原始数量都有可能聚类分成适合自身的几大类.
(四)数据来源及数据指标
数据来源的真实性、可靠性和时限性均会对研究结果的可信度造成一定影响.鉴于此,文中研究数据均以官方公布数据为准.選取丝绸之路经济带沿线九个省、市、区作为基本的研究单位,以2013年上述九地区《统计年鉴》、《统计公报》及该地统计局公布的数据为准,进行相关研究.
一、旅游竞争力评价模型
(一)评价指标的选用
对旅游竞争力评价指标的选用应考虑所选指标的代表性、综合性和可操作性等特点.鉴于此,根据各个省、市、自治区旅游业发展特质及统计年鉴相关数据,在综合考虑数据的全面性、可获取性、可操作性以及区域间的可比性的基础上,本文选用表1指标进行研究.
(二)运算过程及结果
对旅游竞争力进行研究时,以正交法进行因子旋转,对表1中的19个因子进行抽取,抽取特征值大于1的因子,所有变量的共同度均在70%以上,提取的公因子对所选变量有着足够的解释能力和代表性.
按照特征值大于1,方差累计贡献率大于70%的基本原则,提取出主要因子.特征值大于1的公共因子共有5个,其总方差解释率为92.049%,涵盖了大部分变量信息,说明这5个因子能够较为全面地反映原始数据中的信息.提取的5个因子的贡献率依次为37.946%、16.801%、15.225%、12.125%、9.951%,这5个因子分别是重点文物保护单位、世界遗产数量、博物馆个数、4A（含）以上景区、旅行社个数.其指标特征值及特征值贡献率如表2.
结论：关于分析法方面的论文题目、论文提纲、分析法和综合法例题论文开题报告、文献综述、参考文献的相关大学硕士和本科毕业论文。
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