基于生態(tài)位的主題公園競(jìng)爭(zhēng)格局研究：以珠三角為例(編輯修改稿)
2025-04-21 12:45 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 2006年珠三角各市納入旅游統(tǒng)計(jì)的景區(qū)作為備選研究對(duì)象,通過概念界定和性質(zhì)界定①,篩選出符合條件的23個(gè)主題公園。進(jìn)而,收集這些公園在14個(gè)指標(biāo)上的數(shù)據(jù),匯總成表②。為了解決指標(biāo)量綱不一致可能帶來的問題,本文在分析前對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理。標(biāo)準(zhǔn)化公式為Yij=XijXjSj(Yij為標(biāo)準(zhǔn)化后的值。Xij為原始值。Xj為第j個(gè)變量的平均值,1≤j≤14,j為整數(shù)。Sj為標(biāo)準(zhǔn)差)。經(jīng)轉(zhuǎn)換后,各樣本的均值和方差分別為0,1。標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)如表2所示?！∫蜃臃治觥l件檢驗(yàn)在采用因子分析法之前,首先要考察原有變量之間是否存在一定的線性關(guān)系,是否適合采用因子分析法提取因子。這里,借助變量的巴特利特球度檢驗(yàn)和KMO檢驗(yàn)方法進(jìn)行分析,得到表3。觀察KMO(KaiserMeyerOlkineasure)抽樣適度測(cè)定值和巴特利特球體檢驗(yàn)值(Bartlett’sTestofPhericity),KMO值為,該指標(biāo)大于因子分析法要求的KMO檢驗(yàn)值,因此適宜采用此法。巴特利特球度檢驗(yàn)卡方近似值為(自由度=91)，顯著性水平=,拒絕相關(guān)矩陣是單位陣的零假設(shè)。說明指標(biāo)之間具有相關(guān)性,可以做因子分析?！∫蜃犹崛≡诔跏冀鈼l件下,變量的共同度均為1(原有變量標(biāo)準(zhǔn)化后的方差為1)。在指定提取條件下(因子數(shù)目為5),所有變量的共同度均較高,信息丟失比較少。因此,本次因子提取的總體效果較為理想。表4描述了主成分提取的情況。在初始解條件下,所有變量需要5個(gè)因子即可完成解釋,累積方差貢獻(xiàn)率達(dá)到%。因此提取5個(gè)因子是合適的?！∫蜃用麨榱耸垢饕蜃痈子诮忉?以提供良好的因子命名解決方案,這里對(duì)因子進(jìn)行旋轉(zhuǎn)(采用方差最大法),得到新的因子載荷矩陣(表5)。第一個(gè)因子很好地解釋了投資總額、門票價(jià)格、接待人次、營(yíng)業(yè)收入、知名度、演藝影響、活動(dòng)影響這7個(gè)變量,較好地解釋了旅游地位和交通區(qū)位這兩個(gè)變量,這些變量反映了主題公園的資源占有情況及實(shí)際經(jīng)營(yíng)情況,可命名為“公園本體性”因子。第二個(gè)因子主要解釋了城市收入變量,一定程度上解釋了人均收入變量,可命名為“城市地位性”因子。第三個(gè)因子主要解釋了獨(dú)特性變量,可命名為“主題獨(dú)特性”因子。第四個(gè)因子在滿意度變量上有很大載荷,可命名為“游客評(píng)價(jià)性”因子。第五個(gè)因子在占地面積變量上有很大載荷,可命名“公園規(guī)模性”因子?！∫蜃拥梅滞ㄟ^5個(gè)因子在14個(gè)變量上的得分(略)和方差貢獻(xiàn)率,可以得到23個(gè)主題公園的生態(tài)位測(cè)度值(表6)。4 珠三角主題公園生態(tài)位聚類分析從表6可以看出,在珠三角主題
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