浙江省縣域鄉(xiāng)村旅游競(jìng)爭力測(cè)評(píng)分析與發(fā)展戰(zhàn)略

　　摘 要：本文利用主成分分析與聚類分析方法，選取鄉(xiāng)村旅游自然資源、旅游客源市場(chǎng)、鄉(xiāng)村區(qū)位以及鄉(xiāng)村社會(huì)經(jīng)濟(jì)條件作為主要影響因素，通過構(gòu)建相關(guān)指標(biāo)體系，對(duì)浙江省52個(gè)縣域單元鄉(xiāng)村旅游競(jìng)爭力進(jìn)行了測(cè)評(píng)分析。進(jìn)而提出：要進(jìn)一步實(shí)施科學(xué)規(guī)劃，推進(jìn)傳統(tǒng)和現(xiàn)代融合發(fā)展;完善網(wǎng)絡(luò)，開發(fā)鄉(xiāng)村旅游集體經(jīng)濟(jì)新模式;強(qiáng)化監(jiān)督，提高鄉(xiāng)村旅游市場(chǎng)績效;數(shù)字賦能，做強(qiáng)區(qū)域資源共享示范等發(fā)展戰(zhàn)略。

　　關(guān)鍵詞：浙江省;縣域鄉(xiāng)村旅游;競(jìng)爭力;測(cè)評(píng)分析;發(fā)展戰(zhàn)略

　　隨著國家對(duì)美麗鄉(xiāng)村一二三產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展政策的持續(xù)傾斜，鄉(xiāng)村旅游經(jīng)濟(jì)的發(fā)展越來越成為一個(gè)重要領(lǐng)域。浙江省作為習(xí)近平新時(shí)代生態(tài)文明思想的重要發(fā)源地，其縣域鄉(xiāng)村擁有著十分豐富的特色旅游資源。通過大力發(fā)展旅游休閑等活動(dòng)，將有利于深化傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)與現(xiàn)代化服務(wù)業(yè)的有機(jī)融合。

　　查詢相關(guān)數(shù)據(jù)庫，國內(nèi)早期關(guān)于旅游行業(yè)競(jìng)爭力的研究多以城市為對(duì)象[1]。但隨著鄉(xiāng)村交通旅游基礎(chǔ)設(shè)施的不斷完善，鄉(xiāng)村旅游產(chǎn)業(yè)呈現(xiàn)出快速發(fā)展態(tài)勢(shì)，相關(guān)問題也引起了眾多學(xué)者關(guān)注。關(guān)于旅游競(jìng)爭力的研究方法，楊世河等(2008) [2]認(rèn)為需綜合考慮發(fā)展的不同表現(xiàn)形式，要結(jié)合不同的類型確定不同的競(jìng)爭力影響因素。張春艷(2008) [3]通過資源開發(fā)利用條件模型、風(fēng)景優(yōu)美度評(píng)價(jià)模型、景觀環(huán)境氛圍模型建立了資源特色評(píng)價(jià)模型。王新越等(2019) [4]運(yùn)用熵權(quán)TOPSIS法對(duì)鄉(xiāng)村旅游競(jìng)爭力指標(biāo)進(jìn)行比較排序。關(guān)于提升鄉(xiāng)村旅游競(jìng)爭力的戰(zhàn)略研究，鄒宏霞等(2009) [5]認(rèn)為鄉(xiāng)村旅游發(fā)展要避免淺層次的重復(fù)開發(fā)而導(dǎo)致的資源浪費(fèi)。魯明月(2019) [6]提出了五個(gè)鄉(xiāng)村旅游的發(fā)展路徑。廖慧怡 (2014) [7]提出鄉(xiāng)村旅游可以依托社會(huì)生態(tài)生產(chǎn)性景觀，加速實(shí)施生態(tài)旅游轉(zhuǎn)型。吳正海等(2021) [8]提出鄉(xiāng)村旅游要有大統(tǒng)籌思想，可以通過產(chǎn)權(quán)共有、村民共治、產(chǎn)業(yè)共融、發(fā)展共享的運(yùn)作模式，解決個(gè)體經(jīng)營盲目性和分散性問題。

　　1 鄉(xiāng)村旅游競(jìng)爭力發(fā)展測(cè)評(píng)設(shè)計(jì)

　　1.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建

　　考慮到構(gòu)建指標(biāo)體系的代表性以及可操作性原則，本文通過層次分析和專家訪談等方法，遴選相關(guān)測(cè)評(píng)指標(biāo)，最終確定鄉(xiāng)村旅游競(jìng)爭力影響因素主要來自鄉(xiāng)村旅游自然資源、鄉(xiāng)村社會(huì)經(jīng)濟(jì)條件、旅游客源市場(chǎng)及鄉(xiāng)村區(qū)位條件等，并構(gòu)建了鄉(xiāng)村旅游競(jìng)爭力測(cè)評(píng)指標(biāo)體系(如表1所示)。

　　其中，相關(guān)測(cè)評(píng)指標(biāo)的含義如下：

　　(1)全國鄉(xiāng)村旅游重點(diǎn)村個(gè)數(shù)： 表示縣域鄉(xiāng)村旅游知名程度;

　　(2)非遺保護(hù)發(fā)展評(píng)估指數(shù)：表示縣域鄉(xiāng)村旅游人文特色;

　　(3)縣域內(nèi)人口數(shù)量：表示縣域旅游主要客源地的潛在消費(fèi)人群和鄉(xiāng)村旅游勞動(dòng)力;

　　(4)縣域旅游總收入：表示縣域旅游收入狀況;

　　(5)縣域旅游接待總?cè)藬?shù)：表示縣域受歡迎程度和游客重訪概率;

　　(6)縣域人均收入：表示縣域鄉(xiāng)村旅游經(jīng)濟(jì)發(fā)展?jié)摿?

　　(7)縣域人均地區(qū)生產(chǎn)總值：表示縣域經(jīng)濟(jì)實(shí)力和旅游消費(fèi)能力;

　　(8)縣域政府綜合財(cái)力：表示政府在鄉(xiāng)村旅游開發(fā)方面的能力;

　　(9)四好農(nóng)村路示范縣(市)：表示縣域內(nèi)交通設(shè)施建設(shè)完成度。這里，不妨設(shè)國家級(jí)5分，省級(jí)3分，其他0分，可疊加。

　　1.2 研究對(duì)象的選取

　　本文以浙江省縣域鄉(xiāng)村為研究對(duì)象，涵蓋90個(gè)縣(市、區(qū))，360個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)(街道)。其中村民委員會(huì)有20402個(gè)，農(nóng)村常住人口達(dá)到1755萬。“七山一水二田”的浙江省，由于各個(gè)縣域之間所處的地形面貌大有不同，所以在鄉(xiāng)村旅游的優(yōu)劣勢(shì)上也有較大差別。本文通過對(duì)浙江省各縣域鄉(xiāng)村旅游的現(xiàn)階段發(fā)展特點(diǎn)及競(jìng)爭力相關(guān)指標(biāo)的剖析，旨在為未來鄉(xiāng)村旅游市場(chǎng)的開發(fā)建設(shè)和提質(zhì)增效提供決策支撐。

　　1.3 數(shù)據(jù)來源

　　本文的數(shù)據(jù)來源主要分為四個(gè)方面：一是依據(jù)《浙江省各縣2019年統(tǒng)計(jì)年鑒》《2019年財(cái)政預(yù)算執(zhí)行報(bào)告》和《2019年國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》獲取;二是依據(jù)2019年度《浙江省非物質(zhì)文化遺產(chǎn)保護(hù)發(fā)展指數(shù)評(píng)估指標(biāo)數(shù)據(jù)報(bào)告》;三是來源于文化旅游部發(fā)布的第一批、第二批全國鄉(xiāng)村旅游重點(diǎn)村名單;四是來源于中國交通運(yùn)輸部、農(nóng)業(yè)農(nóng)村部、國務(wù)院扶貧辦聯(lián)合發(fā)布的2017—2019年“四好農(nóng)村路”全國示范縣名單和浙江省交通運(yùn)輸廳2017—2019年發(fā)布的省級(jí)“四好農(nóng)村路”示范縣名單等。

　　1.4 研究方法

　　本文的研究主要利用主成分分析法和聚類分析法。在主成分分析中運(yùn)用降維的方式，從大量評(píng)價(jià)指標(biāo)中提取出較少綜合變量，這些綜合變量間互不關(guān)聯(lián)，但能較好地反映出原來變量的信息，對(duì)復(fù)雜的問題進(jìn)行了簡化。聚類分析是基于樣本或變量間的相似性特征，把相似的研究對(duì)象歸為一類，使類內(nèi)差異性最小化以及類間差異性最大化。通過主成分與聚類分析，并借助SPSS23.0 軟件，對(duì)浙江省52個(gè)縣域的9個(gè)相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行處理與分析。

　　2 浙江省縣域鄉(xiāng)村旅游競(jìng)爭力測(cè)評(píng)及其分類

　　2.1 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化及檢測(cè)

　　將采集的相關(guān)數(shù)據(jù)輸入SPSS23.0軟件中，進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理。這里運(yùn)用到的標(biāo)準(zhǔn)化處理方法為Zscore法，其公式為(s為標(biāo)準(zhǔn)差)。通過KMO和Bartlett’s球形度檢驗(yàn)(如表2所示)，得到Sig值為0.000，小于顯著水平0.05，拒絕原假設(shè)，說明變量之間存在相關(guān)關(guān)系;KMO 值為 0.682，說明適合做因子分析。

　　2.2 主成分分析

　　如表3所示，前3個(gè)因子的特征值接近于1，且其特征值之和占總特征值的77.470%。因此，此處將提取前3個(gè)特征值作為主成分，分別占總信息的48.355%、15.827%、13.288%。

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