基于多元逐步回歸與通徑分析的南昌市城市星級(jí)飯店布局驅(qū)動(dòng)力研究

袁小紅，于之鋒，毛端謙

（1.杭州師范大學(xué) 遙感與地球科學(xué)研究院，杭州 311121；2.江西師范大學(xué) 地理與環(huán)境學(xué)院，南昌 330022；3.武漢大學(xué) 測(cè)繪遙感信息工程國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，武漢 430079；4.浙江省城市濕地與區(qū)域變化研究重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，杭州 311121）

城市飯店的發(fā)展是城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要標(biāo)志，也是城市旅游者在城市的旅游活動(dòng)基地以及旅游空間活動(dòng)組織的重要節(jié)點(diǎn).城市飯店空間布局涉及到城市中飯店個(gè)體的選址和飯店群體在地域空間形成的空間聚集程度及聚集狀態(tài)，是飯店單元在地理空間上的投影［1］.揭示飯店空間布局的影響因素與變化機(jī)制，對(duì)合理優(yōu)化飯店空間結(jié)構(gòu)，適應(yīng)現(xiàn)代旅游者行為變化規(guī)律以及現(xiàn)代城市迅速發(fā)展具有重要意義［2］.

學(xué)術(shù)界對(duì)飯店空間布局驅(qū)動(dòng)力研究一直比較關(guān)注.20世紀(jì)60～70年代，C.E.吉爾遜等人采用因素加權(quán)求和法對(duì)土耳其的位址引力進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)人口、距離、立法等因素對(duì)游憩設(shè)施區(qū)位有較大影響.此后，國(guó)外學(xué)者們的研究表明，城市飯店趨于商業(yè)區(qū)、火車站、機(jī)場(chǎng)、風(fēng)景區(qū)、過(guò)渡地帶、歷史街區(qū)分布［3－6］.國(guó)內(nèi)學(xué)者們則主要從地理學(xué)及城市規(guī)劃等角度探討飯店空間布局影響因素.大部分學(xué)者認(rèn)為，地區(qū)經(jīng)濟(jì)實(shí)力、商業(yè)繁華度、交通通達(dá)度、旅游資源豐度、城市地價(jià)、城市規(guī)劃等是影響城市星級(jí)飯店布局的重要因素［7－10］.這些案例分析都主要著眼于經(jīng)驗(yàn)性分析，而從區(qū)域經(jīng)濟(jì)學(xué)的角度，采用定量分析的方法相對(duì)較少.

1 變量選擇與數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1 因變量選擇

一個(gè)地區(qū)飯店業(yè)規(guī)模的大小主要用飯店客房數(shù)及飯店床位數(shù)來(lái)衡量.本文選取星級(jí)飯店床位數(shù)作為因變量，用來(lái)衡量星級(jí)飯店接待能力.

1.2 自變量選擇

本文主要從社會(huì)經(jīng)濟(jì)、自然環(huán)境、旅游業(yè)、交通、商務(wù)等方面，選擇最有可能影響星級(jí)飯店空間布局的因子.

在社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展方面，主要選取市轄區(qū)GDP、人均GDP、城市居民人均可支配收入、市轄區(qū)人口密度4項(xiàng)指標(biāo).市轄區(qū)人口密度的大小能較好地體現(xiàn)一個(gè)地區(qū)的城市規(guī)模與人口流動(dòng)狀況，城市規(guī)模的大小以及人口流動(dòng)狀況會(huì)對(duì)飯店空間布局產(chǎn)生影響；而市轄區(qū)GDP、人均GDP、城市居民人均可支配收入在衡量飯店消費(fèi)者消費(fèi)需求、消費(fèi)能力方面比較綜合全面.

在自然環(huán)境影響方面，人均綠地面積與綠地覆蓋率在一定程度上反應(yīng)了城市環(huán)境質(zhì)量的好壞，而城市環(huán)境質(zhì)量的優(yōu)劣，很大程度上影響地區(qū)旅游業(yè)的發(fā)展以及投資環(huán)境，進(jìn)而影響飯店空間布局.與文吉、李飛的研究存在很大不同，本文將市轄區(qū)人均綠地面積、建成區(qū)綠化覆蓋率作為影響星級(jí)飯店的兩個(gè)重要指標(biāo)［8－9］.

在旅游業(yè)發(fā)展方面，旅游業(yè)會(huì)對(duì)飯店消費(fèi)產(chǎn)生直接拉力.區(qū)域旅游業(yè)的開(kāi)發(fā)和發(fā)展會(huì)吸引大批國(guó)內(nèi)外旅游者的來(lái)訪，從而推動(dòng)地區(qū)飯店業(yè)的發(fā)展.旅游者人數(shù)和旅游收入是旅游業(yè)發(fā)展的最直接表現(xiàn)，本文選用國(guó)際旅游者人數(shù)及國(guó)際旅游收入兩項(xiàng)指標(biāo)來(lái)近似衡量旅游收入規(guī)模.從飯店規(guī)模長(zhǎng)時(shí)間序列變化來(lái)看，主要因?yàn)橹袊?guó)旅游業(yè)是從外事接待發(fā)展起來(lái)的，數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)口徑相對(duì)一致、數(shù)據(jù)質(zhì)量可靠.

在道路通達(dá)性方面，良好的交通條件是推動(dòng)區(qū)域間人、物流動(dòng)的最基本條件.因此，本文根據(jù)南昌市交通運(yùn)輸業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r，選取市轄區(qū)客運(yùn)總量、鐵路客運(yùn)總量2項(xiàng)市外交通通達(dá)度衡量指標(biāo)及年末實(shí)有出租汽車數(shù)這一市內(nèi)交通通達(dá)度衡量指標(biāo).對(duì)年末實(shí)有出租汽車數(shù)指標(biāo)而言，因南昌市處于縱貫?zāi)媳薄M跨東西的優(yōu)越地理位置，每年假期、年末人流特別大，因此年末實(shí)有出租車數(shù)考慮作為南昌市市內(nèi)交通通達(dá)性的衡量指標(biāo).

在商務(wù)氛圍方面，區(qū)域商業(yè)的發(fā)展，在一定程度上促進(jìn)了地區(qū)的人、物及信息流的繁榮，對(duì)飯店業(yè)同樣具有拉動(dòng)作用.而商務(wù)氛圍主要與該地區(qū)的貿(mào)易息息相關(guān)，本文選擇社會(huì)消費(fèi)品零售總額作為衡量區(qū)內(nèi)貿(mào)易的指標(biāo).因南昌市對(duì)外開(kāi)放程度不大，對(duì)外貿(mào)易對(duì)南昌市商業(yè)發(fā)展貢獻(xiàn)不太，因此出口總額不予考慮.

此外，旅游資源豐度、城市規(guī)劃政策、城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)狀況以及市轄區(qū)地價(jià)的高低都對(duì)城市星級(jí)飯店分布產(chǎn)生影響，鑒于這些指標(biāo)在定量研究中較難量化以及大部分年份的數(shù)據(jù)缺失暫不予考慮.

1.3 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文主要以南昌市東湖區(qū)、西湖區(qū)、青云譜區(qū)、青山湖區(qū)星級(jí)飯店作為研究對(duì)象.市轄區(qū)GDP、人均GDP、城市居民人均可支配收入、市轄區(qū)人口密度、人均綠地面積、建成區(qū)綠化覆蓋率、市轄區(qū)客運(yùn)總量、鐵路客運(yùn)總量以及年末實(shí)有出租汽車數(shù)、社會(huì)消費(fèi)品零售總額方面的數(shù)據(jù)主要來(lái)源于中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒.國(guó)際旅游者人數(shù)、國(guó)際旅游收入及星級(jí)飯店床位數(shù)方面數(shù)據(jù)主要來(lái)源于江西省旅游局、江西統(tǒng)計(jì)年鑒和南昌市統(tǒng)計(jì)年鑒.

2 相關(guān)分析原理與數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

2.1 多元逐步回歸分析原理

在實(shí)際研究中，影響變量Y的因素比較復(fù)雜，并且各因素間可能存在嚴(yán)重的共線性，當(dāng)各自變量之間存在高度的相互關(guān)系時(shí)，會(huì)給回歸系數(shù)的估計(jì)帶來(lái)不便.多元逐步回歸分析是一種能有效地從眾多影響因素中挑選出對(duì)因變量貢獻(xiàn)大的變量，并在此基礎(chǔ)上建立最優(yōu)回歸模型，以確定各自變量與因變量間的關(guān)系的分析方法.

在自變量的引入過(guò)程當(dāng)中，有必要認(rèn)清模型的原理.假定已有L個(gè)自變量已引入回歸方程中，即已知方程為：

相應(yīng)的總變差平方和為：

其中，SST為總變差平方和，SSR為總回歸平方和，SSS為總殘差平方和.增加一個(gè)自變量Xi（i＝l＋1，l＋2，… ，p）后，得到新的回歸方程及相應(yīng)的總變差平方和分解公式：

與（2）式相比，可以看出（3）和（2）式兩端的SST是一樣的，當(dāng)xi引入后，總回歸平方和從SSR（x1，x2，…，xl）增加到SSR（x1，x2，…，xl，xi），而總殘差平方和從SSS（x1，，x2，…，xl，xi）減少到SSS（x1，x2，…，xl），并有

用Vi（x1，x2，…，xl）表示添加自變量xi對(duì)回歸平方和（SSR）的貢獻(xiàn)，是引入xi之后對(duì)因變量Y的信息增加量，即xi引入后殘差平方和中減少的量.因此將這個(gè)Vi（x1，x2，…，xl）與剩余平方和進(jìn)行比較，看xi的引入對(duì)因變量的影響是否顯著，并采用F檢驗(yàn)：

用Fli對(duì)其進(jìn)行檢驗(yàn)，其中n為樣本容量，l為已引入的自變量的個(gè)數(shù).適當(dāng)選取引入自變量xi的F 檢驗(yàn)臨界值F引，當(dāng)Fli＞F引時(shí)，則引入自變量xi有意義.反之，則沒(méi)有意義.實(shí)際中可能Fli＞F引的變量又存在多個(gè)，在選擇時(shí)優(yōu)先選擇F值最大的.因此在算法上先max F引，一直重復(fù)到Fki≤F引，引入的步驟才結(jié)束.

2.2 通徑分析原理

與回歸分析相比，通徑分析可以進(jìn)一步解釋多元回歸系數(shù)與簡(jiǎn)單回歸系數(shù)間的數(shù)量關(guān)系.在對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化后，彼此間便可以進(jìn)行比較，絕對(duì)值大小反映各自變量對(duì)因變量的影響程度.其相關(guān)系數(shù)可分解為直接作用系數(shù)和間接作用系數(shù)，可揭示各變量對(duì)因變量的相對(duì)重要性.因此建立在通徑系數(shù)概念上的通徑分析，比相關(guān)分析和回歸分析更為精確，同時(shí)它還能夠考慮兩兩因素對(duì)結(jié)果的影響，使多變量資料的統(tǒng)計(jì)分析更為合理.

通徑分析是從簡(jiǎn)單的相關(guān)矩陣開(kāi)始，每?jī)蓚€(gè)變量之間與因變量y之間的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)可以構(gòu)成求解通徑系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)化正規(guī)方程：

式中，ρ1、ρ2、…，ρp為直接通徑系數(shù).直接通徑系數(shù)可以通過(guò)上述相關(guān)矩陣的逆矩陣計(jì)算而得.假設(shè)cij為rij相關(guān)矩陣，那么通徑系數(shù)ρi（i＝1，2，…，p）為：

直接通徑系數(shù)ρi表示為ρj→y，間接通徑系數(shù)ρi→j→y可以通過(guò)相關(guān)系數(shù)rij和直接通徑系數(shù)ρj→y來(lái)計(jì)算：

最后計(jì)算決定系數(shù)和剩余通徑系數(shù)，決定系數(shù)R2表示所有因變量對(duì)自變量的影響程度.如果決定系數(shù)顯著，則通徑分析成立，如果決定系數(shù)不顯著，則表示通徑分析無(wú)意義.決定系數(shù)等于復(fù)相關(guān)系數(shù)的平方，剩余通徑系數(shù)的計(jì)算公式為：

式中，ρe表示剩余通徑系數(shù)，r表示相關(guān)系數(shù).

在整個(gè)分析過(guò)程當(dāng)中，主要分析過(guò)程及結(jié)果可以解釋為：①回歸模型診斷：第一，方程的方差分析F值的顯著水平P要小于等于0.05，否則，所建立的回歸方程無(wú)意義；第二，各個(gè)回歸系數(shù)的偏相關(guān)系數(shù)的顯著水平最好應(yīng)小于等于0.05.②通徑分析：通徑分析后，可根據(jù)通徑系數(shù)的大小和正負(fù)，來(lái)推斷各個(gè)因子對(duì)因變量的直接影響和間接影響.

2.3 樣本數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

為消除樣本數(shù)據(jù)量綱的影響，使數(shù)據(jù)在更合理的條件下進(jìn)行分析，本文采用最大值標(biāo)準(zhǔn)化法對(duì)各指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，公式為：

其中，Zij指第i個(gè)指標(biāo)的第j樣本的標(biāo)準(zhǔn)化值；xij指第i個(gè)指標(biāo)的第j樣本的初始值；max（xi）指第i個(gè)指標(biāo)的最大樣本值.

由上述標(biāo)準(zhǔn)化公式可計(jì)算出1990年～2007年南昌市星級(jí)飯店規(guī)模及其影響因子的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)值.

3 Pearson相關(guān)分析

相關(guān)分析是研究現(xiàn)象之間是否存在某種依存關(guān)系，并對(duì)具體有依存關(guān)系的現(xiàn)象探討其相關(guān)方向以及相關(guān)程度的過(guò)程.相比散點(diǎn)圖而言，通過(guò)計(jì)算相關(guān)系數(shù)來(lái)進(jìn)行相關(guān)分析能較為準(zhǔn)確地描述變量間的相關(guān)關(guān)系程度.本文采用Pearson簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)來(lái)衡量影響因子與飯店規(guī)模間以及影響因子間的線性相關(guān)程度.

運(yùn)用Spss16.0統(tǒng)計(jì)分析軟件，采用上述標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)，得出相關(guān)系數(shù)表（表1）.從中可看出，在給定的а＝0.01和а＝0.05下，星級(jí)飯店規(guī)模與以上因子均到達(dá)顯著水平.其中，年末實(shí)有出租汽車數(shù)與星級(jí)飯店規(guī)模相關(guān)度最大，達(dá)0.932.另外，南昌市人口增長(zhǎng)較迅速，人口密度年均增長(zhǎng)達(dá)2.84%，這說(shuō)明南昌市對(duì)外吸引逐漸加強(qiáng)，具有一定的城市規(guī)模效應(yīng)，交通對(duì)星級(jí)飯店布局影響非常明顯.

然而，絕大部分因子間存在較大的線性相關(guān)關(guān)系，因子間共線性非常嚴(yán)重.為消除自變量間共線性對(duì)回歸模型的影響，需對(duì)這12個(gè)自變量與星級(jí)飯店床位數(shù)進(jìn)行進(jìn)一步逐步回歸分析.

表1 相關(guān)系數(shù)Tab.1 Correlation coefficient

4 星級(jí)飯店空間布局驅(qū)動(dòng)力模型

根據(jù)以上分析，星級(jí)飯店空間布局驅(qū)動(dòng)模型可表示如下：

其中，Y代表星級(jí)飯店床位數(shù)；xi代表驅(qū)動(dòng)因子；a，β代表模型的系數(shù).

南昌市星級(jí)飯店空間布局驅(qū)動(dòng)力模型方程為：式中，Y代表星級(jí)飯店床位數(shù)，X2為國(guó)際旅游外匯收入，X9為年末實(shí)有出租汽車數(shù)，X11為建成區(qū)綠化覆蓋率.

從以上方程可以看出，國(guó)際旅游收入（X2）、建成區(qū)綠化覆蓋率（X11）及年末實(shí)有出租汽車數(shù)（X9）為影響星級(jí)飯店布局的主要驅(qū)動(dòng)因子，可確定這3大因子與飯店規(guī)模間的線性相關(guān)關(guān)系.然而，方程并不能完全表達(dá)這3大因子對(duì)星級(jí)飯店規(guī)模的直接與間接影響程度.為了進(jìn)一步揭示各自變量對(duì)因變量間的相對(duì)重要性，需進(jìn)行進(jìn)一步的通經(jīng)分析.

5 通徑分析及其對(duì)城市星級(jí)飯店布局的啟示

在多元逐步回歸分析中，已確定年末實(shí)有出租汽車數(shù)（x9）、旅游外匯收入（x2）及建成區(qū)綠化覆蓋率（x11）在星級(jí)飯店空間布局上具有顯著線性相關(guān)關(guān)系，通徑分析結(jié)果如表2.

表2 星級(jí)飯店規(guī)模布局通徑分析結(jié)果Tab.2 The Path Analysis result of the distribution of star－h(huán)otel size

從表2來(lái)看，模型調(diào)整后的相關(guān)性顯著，并通過(guò)F檢驗(yàn)，通徑分析成立.這說(shuō)明在影響南昌市星級(jí)飯店空間布局諸多因子中，年末實(shí)有出租汽車數(shù)、旅游外匯收入和建成區(qū)綠化覆蓋率最為關(guān)鍵，星級(jí)飯店規(guī)模布局可以近似表示為這3個(gè)因子的函數(shù).

從直接影響程度來(lái)看，年末實(shí)有出租汽車數(shù)、國(guó)際旅游外匯收入對(duì)南昌市星級(jí)飯店規(guī)模布局影響最為顯著，直接通徑系數(shù)檢驗(yàn)都達(dá)到了顯著水平.其中，年末實(shí)有出租汽車數(shù)的增加、城市交通的發(fā)展以及市政設(shè)施的逐漸完善，使越來(lái)越多的流動(dòng)中轉(zhuǎn)人口在此留宿，極大地促進(jìn)了城市星級(jí)飯店等住宿設(shè)施的發(fā)展.因此，交通的便利與否會(huì)直接影響星級(jí)飯店的分布.對(duì)飯店投資者而言，將飯店新建在商業(yè)繁華且交通方便的高地價(jià)區(qū)域，盡管需支付高額地價(jià)成本，但因這些區(qū)域擁有豐富的客源市場(chǎng)以及便利的基礎(chǔ)設(shè)施，這是星級(jí)飯店選址的最佳區(qū)位.另外，隨著南昌市投資環(huán)境的改善、城市綜合實(shí)力的增強(qiáng)及城市形象不斷提升，南昌市旅游業(yè)取得了較快的發(fā)展，直接促進(jìn)了相關(guān)住宿接待設(shè)施的不斷完善.從這一方面來(lái)看，旅游吸引物的分布會(huì)直接影響著游客的空間移動(dòng)方向，以旅游客源為主的星級(jí)飯店為最大地吸引旅游者的投宿，飯店投資商可以考慮將飯店貼近旅游吸引物分布.目前，南昌市旅游風(fēng)景區(qū)附近星級(jí)飯店分布并不多，如滕王閣風(fēng)景區(qū)附近只有凱萊大酒店一家五星級(jí)飯店，經(jīng)濟(jì)型酒店及社會(huì)旅館也并不多見(jiàn)，四星級(jí)以下星級(jí)酒店更是少之甚少.因此，南昌市飯店投資商可以考慮在其附近投資新建一些中低檔飯店以滿足中低端消費(fèi)群體的市場(chǎng)需求.

從間接影響來(lái)看，國(guó)際旅游業(yè)取得了較快的發(fā)展的同時(shí)，也在一定程度上促進(jìn)了南昌市交通基礎(chǔ)設(shè)施的完善，進(jìn)而帶動(dòng)城市星級(jí)酒店的發(fā)展.城市交通設(shè)施的逐漸完善，增加了其客源的可達(dá)性，直接促進(jìn)地區(qū)商業(yè)、旅游業(yè)等的發(fā)展，同時(shí)在一定程度上間接影響星級(jí)酒店等相關(guān)住宿配套設(shè)施的發(fā)展.

另外，隨著城市綠化建設(shè)的不斷加強(qiáng)，城市環(huán)境質(zhì)量得到了較大改善.南昌市豐富的旅游資源及良好的投資環(huán)境與經(jīng)濟(jì)發(fā)展政策將吸引越來(lái)越多的國(guó)內(nèi)外投資商與游客，城市綠化覆蓋率在星級(jí)飯店的布局中的影響將會(huì)逐漸增大.不過(guò)，星級(jí)飯店的選址必須充分考慮區(qū)域的市場(chǎng)容量，應(yīng)嚴(yán)防區(qū)域市場(chǎng)達(dá)到飽和而造成飯店資源的浪費(fèi)與惡性競(jìng)爭(zhēng).

6 結(jié)論與討論

通過(guò)對(duì)南昌市星級(jí)飯店區(qū)位驅(qū)動(dòng)模型的分析，可以得出年末實(shí)有出租汽車數(shù)、旅游外匯收入及建成區(qū)綠化覆蓋率為影響市轄區(qū)星級(jí)飯店空間布局的驅(qū)動(dòng)因子，可為星級(jí)飯店科學(xué)布局提供依據(jù)，然而，如何將地價(jià)、城市規(guī)劃等一些關(guān)鍵因子進(jìn)行有效量化，從而對(duì)市轄區(qū)內(nèi)星級(jí)飯店空間布局進(jìn)行更為精確、實(shí)用的布局測(cè)度，這是下一步研究中需要迫切解決的重要問(wèn)題.

［1］彭學(xué)強(qiáng)，王捷二.影響城市飯店空間布局地理因子的研究——以長(zhǎng)沙市為例［J］.旅游論壇，2008，1（2）：242－247.

［2］陳 崗.基于交通集成度分析的城市飯店空間布局研究——以風(fēng)景旅游城市桂林主城區(qū)為例［J］.旅游學(xué)刊，2009，24（4）：61－66.

［3］Timothy D J，Wall G.Tourist Accommodation in an asian historic city［J］.The Journal of Tourism Studies，1995，6：63－73.

［4］Begin S.The geography of a tourist business：hotel distribution and urban development in Xiamen，China［J］.Tourism Geographies，2000，2（4）：448－471.

［5］Shoval N.The Geography of hotels in cities：An empirical validation of a forgotten model［J］.Tourism Geographies，2006，8（1）：56－75.

［6］Utrasun A，Gutierrez I.Hotel location in tourism cities：madrid 1936－1998［J］.Annals of Tourism Research，2006，33（2）：382－402.

［7］胡志毅，張兆干.城市飯店的空間布局分析——以南京市為例［J］.經(jīng)濟(jì)地理，2002，22（1）：106－110.

［8］文 吉.廣州市星級(jí)酒店空間發(fā)展格局［J］.經(jīng)濟(jì)地理，2006，26（3）：451－455.

［9］李 飛，張玉華.珠江三角洲城市星級(jí)飯店空間分布影響因素研究［J］.商業(yè)經(jīng)濟(jì)文薈，2005（5）：1－4.

［10］余瑞林，張 紅.武漢市星級(jí)飯店布局的影響因素分析［J］.湖北大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，2006，28（2）：209－211.