浙江省縣域鄉村旅游競爭力測評分析與發展戰略

　　摘 要：本文利用主成分分析與聚類分析方法，選取鄉村旅游自然資源、旅游客源市場、鄉村區位以及鄉村社會經濟條件作為主要影響因素，通過構建相關指標體系，對浙江省52個縣域單元鄉村旅游競爭力進行了測評分析。進而提出：要進一步實施科學規劃，推進傳統和現代融合發展;完善網絡，開發鄉村旅游集體經濟新模式;強化監督，提高鄉村旅游市場績效;數字賦能，做強區域資源共享示范等發展戰略。

　　關鍵詞：浙江省;縣域鄉村旅游;競爭力;測評分析;發展戰略

　　隨著國家對美麗鄉村一二三產業融合發展政策的持續傾斜，鄉村旅游經濟的發展越來越成為一個重要領域。浙江省作為習近平新時代生態文明思想的重要發源地，其縣域鄉村擁有著十分豐富的特色旅游資源。通過大力發展旅游休閑等活動，將有利于深化傳統農業與現代化服務業的有機融合。

　　查詢相關數據庫，國內早期關于旅游行業競爭力的研究多以城市為對象[1]。但隨著鄉村交通旅游基礎設施的不斷完善，鄉村旅游產業呈現出快速發展態勢，相關問題也引起了眾多學者關注。關于旅游競爭力的研究方法，楊世河等(2008) [2]認為需綜合考慮發展的不同表現形式，要結合不同的類型確定不同的競爭力影響因素。張春艷(2008) [3]通過資源開發利用條件模型、風景優美度評價模型、景觀環境氛圍模型建立了資源特色評價模型。王新越等(2019) [4]運用熵權TOPSIS法對鄉村旅游競爭力指標進行比較排序。關于提升鄉村旅游競爭力的戰略研究，鄒宏霞等(2009) [5]認為鄉村旅游發展要避免淺層次的重復開發而導致的資源浪費。魯明月(2019) [6]提出了五個鄉村旅游的發展路徑。廖慧怡 (2014) [7]提出鄉村旅游可以依托社會生態生產性景觀，加速實施生態旅游轉型。吳正海等(2021) [8]提出鄉村旅游要有大統籌思想，可以通過產權共有、村民共治、產業共融、發展共享的運作模式，解決個體經營盲目性和分散性問題。

　　1 鄉村旅游競爭力發展測評設計

　　1.1 評價指標體系的構建

　　考慮到構建指標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，遴選相關測評指標，最終確定鄉村旅游競爭力影響因素主要來自鄉村旅游自然資源、鄉村社會經濟條件、旅游客源市場及鄉村區位條件等，并構建了鄉村旅游競爭力測評指標體系(如表1所示)。

　　其中，相關測評指標的含義如下：

　　(1)全國鄉村旅游重點村個數： 表示縣域鄉村旅游知名程度;

　　(2)非遺保護發展評估指數：表示縣域鄉村旅游人文特色;

　　(3)縣域內人口數量：表示縣域旅游主要客源地的潛在消費人群和鄉村旅游勞動力;

　　(4)縣域旅游總收入：表示縣域旅游收入狀況;

　　(5)縣域旅游接待總人數：表示縣域受歡迎程度和游客重訪概率;

　　(6)縣域人均收入：表示縣域鄉村旅游經濟發展潛力;

　　(7)縣域人均地區生產總值：表示縣域經濟實力和旅游消費能力;

　　(8)縣域政府綜合財力：表示政府在鄉村旅游開發方面的能力;

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

　　1.2 研究對象的選取

　　本文以浙江省縣域鄉村為研究對象，涵蓋90個縣(市、區)，360個鄉鎮(街道)。其中村民委員會有20402個，農村常住人口達到1755萬。“七山一水二田”的浙江省，由于各個縣域之間所處的地形面貌大有不同，所以在鄉村旅游的優劣勢上也有較大差別。本文通過對浙江省各縣域鄉村旅游的現階段發展特點及競爭力相關指標的剖析，旨在為未來鄉村旅游市場的開發建設和提質增效提供決策支撐。

　　1.3 數據來源

　　本文的數據來源主要分為四個方面：一是依據《浙江省各縣2019年統計年鑒》《2019年財政預算執行報告》和《2019年國民經濟和社會發展統計公報》獲取;二是依據2019年度《浙江省非物質文化遺產保護發展指數評估指標數據報告》;三是來源于文化旅游部發布的第一批、第二批全國鄉村旅游重點村名單;四是來源于中國交通運輸部、農業農村部、國務院扶貧辦聯合發布的2017—2019年“四好農村路”全國示范縣名單和浙江省交通運輸廳2017—2019年發布的省級“四好農村路”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。在主成分分析中運用降維的方式，從大量評價指標中提取出較少綜合變量，這些綜合變量間互不關聯，但能較好地反映出原來變量的信息，對復雜的問題進行了簡化。聚類分析是基于樣本或變量間的相似性特征，把相似的研究對象歸為一類，使類內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，對浙江省52個縣域的9個相關指標進行處理與分析。

　　2 浙江省縣域鄉村旅游競爭力測評及其分類

　　2.1 數據標準化及檢測

　　將采集的相關數據輸入SPSS23.0軟件中，進行數據預處理。這里運用到的標準化處理方法為Zscore法，其公式為(s為標準差)。通過KMO和Bartlett’s球形度檢驗(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，說明變量之間存在相關關系;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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