浙江省县域乡村旅游竞争力测评分析与发展战略

　　摘 要：本文利用主成分分析与聚类分析方法，选取乡村旅游自然资源、旅游客源市场、乡村区位以及乡村社会经济条件作为主要影响因素，通过构建相关指标体系，对浙江省52个县域单元乡村旅游竞争力进行了测评分析。进而提出：要进一步实施科学规划，推进传统和现代融合发展;完善网络，开发乡村旅游集体经济新模式;强化监督，提高乡村旅游市场绩效;数字赋能，做强区域资源共享示范等发展战略。

　　关键詞：浙江省;县域乡村旅游;竞争力;测评分析;发展战略

　　随着国家对美丽乡村一二三产业融合发展政策的持续倾斜，乡村旅游经济的发展越来越成为一个重要领域。浙江省作为习近平新时代生态文明思想的重要发源地，其县域乡村拥有着十分丰富的特色旅游资源。通过大力发展旅游休闲等活动，将有利于深化传统农业与现代化服务业的有机融合。

　　查询相关数据库，国内早期关于旅游行业竞争力的研究多以城市为对象[1]。但随着乡村交通旅游基础设施的不断完善，乡村旅游产业呈现出快速发展态势，相关问题也引起了众多学者关注。关于旅游竞争力的研究方法，杨世河等(2008) [2]认为需综合考虑发展的不同表现形式，要结合不同的类型确定不同的竞争力影响因素。张春艳(2008) [3]通过资源开发利用条件模型、风景优美度评价模型、景观环境氛围模型建立了资源特色评价模型。王新越等(2019) [4]运用熵权TOPSIS法对乡村旅游竞争力指标进行比较排序。关于提升乡村旅游竞争力的战略研究，邹宏霞等(2009) [5]认为乡村旅游发展要避免浅层次的重复开发而导致的资源浪费。鲁明月(2019) [6]提出了五个乡村旅游的发展路径。廖慧怡 (2014) [7]提出乡村旅游可以依托社会生态生产性景观，加速实施生态旅游转型。吴正海等(2021) [8]提出乡村旅游要有大统筹思想，可以通过产权共有、村民共治、产业共融、发展共享的运作模式，解决个体经营盲目性和分散性问题。

　　1 乡村旅游竞争力发展测评设计

　　1.1 评价指标体系的构建

　　考虑到构建指标体系的代表性以及可操作性原则，本文通过层次分析和专家访谈等方法，遴选相关测评指标，最终确定乡村旅游竞争力影响因素主要来自乡村旅游自然资源、乡村社会经济条件、旅游客源市场及乡村区位条件等，并构建了乡村旅游竞争力测评指标体系(如表1所示)。

　　其中，相关测评指标的含义如下：

　　(1)全国乡村旅游重点村个数： 表示县域乡村旅游知名程度;

　　(2)非遗保护发展评估指数：表示县域乡村旅游人文特色;

　　(3)县域内人口数量：表示县域旅游主要客源地的潜在消费人群和乡村旅游劳动力;

　　(4)县域旅游总收入：表示县域旅游收入状况;

　　(5)县域旅游接待总人数：表示县域受欢迎程度和游客重访概率;

　　(6)县域人均收入：表示县域乡村旅游经济发展潜力;

　　(7)县域人均地区生产总值：表示县域经济实力和旅游消费能力;

　　(8)县域政府综合财力：表示政府在乡村旅游开发方面的能力;

　　(9)四好农村路示范县(市)：表示县域内交通设施建设完成度。这里，不妨设国家级5分，省级3分，其他0分，可叠加。

　　1.2 研究对象的选取

　　本文以浙江省县域乡村为研究对象，涵盖90个县(市、区)，360个乡镇(街道)。其中村民委员会有20402个，农村常住人口达到1755万。“七山一水二田”的浙江省，由于各个县域之间所处的地形面貌大有不同，所以在乡村旅游的优劣势上也有较大差别。本文通过对浙江省各县域乡村旅游的现阶段发展特点及竞争力相关指标的剖析，旨在为未来乡村旅游市场的开发建设和提质增效提供决策支撑。

　　1.3 数据来源

　　本文的数据来源主要分为四个方面：一是依据《浙江省各县2019年统计年鉴》《2019年财政预算执行报告》和《2019年国民经济和社会发展统计公报》获取;二是依据2019年度《浙江省非物质文化遗产保护发展指数评估指标数据报告》;三是来源于文化旅游部发布的第一批、第二批全国乡村旅游重点村名单;四是来源于中国交通运输部、农业农村部、国务院扶贫办联合发布的2017—2019年“四好农村路”全国示范县名单和浙江省交通运输厅2017—2019年发布的省级“四好农村路”示范县名单等。

　　1.4 研究方法

　　本文的研究主要利用主成分分析法和聚类分析法。在主成分分析中运用降维的方式，从大量评价指标中提取出较少综合变量，这些综合变量间互不关联，但能较好地反映出原来变量的信息，对复杂的问题进行了简化。聚类分析是基于样本或变量间的相似性特征，把相似的研究对象归为一类，使类内差异性最小化以及类间差异性最大化。通过主成分与聚类分析，并借助SPSS23.0 软件，对浙江省52个县域的9个相关指标进行处理与分析。

　　2 浙江省县域乡村旅游竞争力测评及其分类

　　2.1 数据标准化及检测

　　将采集的相关数据输入SPSS23.0软件中，进行数据预处理。这里运用到的标准化处理方法为Zscore法，其公式为(s为标准差)。通过KMO和Bartlett’s球形度检验(如表2所示)，得到Sig值为0.000，小于显著水平0.05，拒绝原假设，说明变量之间存在相关关系;KMO 值为 0.682，说明适合做因子分析。

　　2.2 主成分分析

　　如表3所示，前3个因子的特征值接近于1，且其特征值之和占总特征值的77.470%。因此，此处将提取前3个特征值作为主成分，分别占总信息的48.355%、15.827%、13.288%。

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