“一帶一路”沿線國家住宿業(yè)投資安全度及其時空動態(tài)特征

董斌彬+殷杰+鄭向敏+李實

摘 要：衡量住宿業(yè)投資安全度對于評估投資國住宿業(yè)的風險程度具有重要意義。構建住宿業(yè)投資安全度測評體系，以“一帶一路”沿線24個國家為樣本，選取2005—2014年間的相關數(shù)據(jù)，采用多指標面板數(shù)據(jù)的因子分析測算投資安全度，并分析其時空維度的動態(tài)特征，結果顯示：1.樣本國的投資安全度較低，且總體上呈現(xiàn)投資環(huán)境較為紊亂的現(xiàn)狀，其住宿業(yè)投資安全度可劃分為波動上升型、反復波動型、波動下降型三種類型；2.時間格局上，樣本國住宿業(yè)投資安全度的變異系數(shù)絕對值整體較大，各國10年間投資安全度波動幅度較大，住宿業(yè)投資環(huán)境變化較大；3.空間格局上，住宿業(yè)投資安全度在區(qū)域上的兩極分化趨勢有所緩解，住宿業(yè)風險投資區(qū)域逐步縮小，投資安全度逐步提升，但安全投資區(qū)域逐步“融入”較安全投資區(qū)域。

關鍵詞：“一帶一路”；住宿業(yè)；投資安全度；時空格局；動態(tài)特征

作者簡介：董斌彬，泉州師范學院資源環(huán)境與城鄉(xiāng)規(guī)劃學院講師，管理學博士，主要研究方向：旅游安全（福建 泉州 362000）。殷杰，華僑大學旅游學院博士研究生，主要研究方向：旅游安全。鄭向敏，華僑大學旅游學院教授，博士生導師，主要研究方向：旅游安全（福建泉州 362021）。李實，廣西大學商學院博士研究生，主要研究方向：區(qū)域經(jīng)濟（廣西 南寧 530000）。

中圖分類號：F592. 3文獻標識碼：A

文章編號：1006-1398（2017）01-0106-10

一 引言

《推動共建絲綢之路經(jīng)濟帶和21世紀海上絲綢之路的愿景與行動》是落實“一帶一路”重大倡議的行動指南。其中，加強旅游合作，擴大旅游規(guī)模，拓展相互投資領域成為“一帶一路”建設行動中的重要內(nèi)容。據(jù)商務部相關統(tǒng)計，2015年，中國企業(yè)共對“一帶一路”沿線49個國家進行了直接投資，投資額合計達148.2億美元，同比增長18.2%。其中，旅游相關領域的投資主要集中在住宿與餐飲行業(yè)。根據(jù)中國國家旅游局的數(shù)據(jù)，中國2014年出境游人次首次破億達到1.07億，《中國住宿行業(yè)發(fā)展報告2015》指出，境外游升溫引發(fā)中國企業(yè)海外酒店投資潮，中國酒店集團及酒店投資方已經(jīng)發(fā)展到了全球化布局的階段，下一階段，中國企業(yè)將加速進軍海外酒店市場數(shù)據(jù)來源：商務部服務貿(mào)易和商貿(mào)服務業(yè)司 中國飯店協(xié)會：《中國住宿行業(yè)發(fā)展報告2015》2015年第6期。另據(jù)歷年《中國對外直接投資統(tǒng)計公報》統(tǒng)計，我國對外住宿與餐飲業(yè)投資額以每年超過15%的速度增長。由此表明，住宿和餐飲業(yè)已成為我國旅游對外投資的重要內(nèi)容。

在“一帶一路”倡議的推動下，我國對“一帶一路”沿線國家的旅游投資將進一步擴大，住宿和餐飲行業(yè)已然成為重點投資行業(yè)。但是，由于“一帶一路”沿線國家在政治、經(jīng)濟、產(chǎn)業(yè)發(fā)展、行業(yè)狀況等諸多因素方面存在的巨大差異，住宿和餐飲業(yè)的投資存在較多風險隱患，各國住宿業(yè)投資市場的安全度千差萬別，如何正確衡量投資國住宿業(yè)投資安全度已成為投資者最為關注的話題。基于此，本研究將以“一帶一路”沿線國家作為研究對象，探究“一帶一路”沿線國家住宿業(yè)投資安全度的相關問題。值得指出的是，本研究涉及的住宿業(yè)投資安全度指的是投資市場的安全程度，即衡量住宿業(yè)投資的市場風險高低。某國住宿業(yè)投資安全度越高，則表明該國市場安全程度越高，即該國住宿業(yè)市場風險較小。反之，某國住宿業(yè)投資安全度越低，則表明該國市場安全程度越低，即該國住宿業(yè)市場風險較大。

衡量住宿業(yè)投資安全度的關鍵在于識別“一帶一路”沿線國家投資安全度的影響因素。通過對已有文獻梳理發(fā)現(xiàn)，影響煤炭行業(yè)馬新根、孫健東、原江濤，等：《煤炭行業(yè)海外投資環(huán)境評價體系研究》，《煤炭技術》2015年第8期，第328—330頁。王宇勍、楊璐懌、馬思思：《煤炭企業(yè)安全投資決策與效益分析》，《財會月刊》2012年第12期，第49—51頁。、海外投資項目陳明、王長明、鄭靜：《海外投資項目環(huán)境風險評估研究》，《國際經(jīng)濟合作》2014年第5期，第70—75頁。、海外油氣資源何波、安海忠、方偉：《全球油氣資源投資環(huán)境的評價與優(yōu)選》，《資源與產(chǎn)業(yè)》2013年第6期，第114—118頁。、旅游行業(yè)趙旭：《旅游投資環(huán)境的初步研究》，《旅游研究與實踐》1994年第2期，第8—10頁。 李如友：《長三角地區(qū)旅游投資環(huán)境聚類分析與評價》，《沿海企業(yè)與科技》2008年第2期，第151—154頁。周運輸：《湖南省旅游投資環(huán)境聚類分析與評價》，《懷化學院學報》2010年第7期，第11—15頁。 佘國強、王潔：《長沙市旅游項目投資環(huán)境評價》，《經(jīng)濟地理》2011年第10期，第1750—1753頁。 邱道欣：《鄉(xiāng)村旅游投資環(huán)境的實證分析》，《農(nóng)業(yè)經(jīng)濟》2012年第11期，第101—105頁。趙黎明、邢雅楠：《基于因子分析法的旅游投資環(huán)境評價研究》，《西北農(nóng)林科技大學學報（社會科學版）》2012年第1期，第101—105頁。、飯店業(yè)周云波、郭舒：《飯店投資決策中的可行性分析》，《旅游研究與實踐》1996年第3期，第16—20頁。余菲菲、左仲明：《基于AHP 的產(chǎn)權式酒店投資環(huán)境分析與評價研究》，《黃山學院學報》2011年第1期，第22—25頁。 張一博：《試析經(jīng)濟型酒店投資環(huán)境評價體系的要素構成》，《市場論壇》2012年第1期，第34—35頁。投資決策的因素均離不開經(jīng)濟、政治、區(qū)位、社會以及行業(yè)環(huán)境五大要素。不難看出，一個國家或地區(qū)的投資安全度受到投資系統(tǒng)環(huán)境的影響。類似地，“一帶一路”沿線國家住宿業(yè)投資安全度相應地受到旅游系統(tǒng)環(huán)境的影響。Z.H.LiuZ H Liu.Tourism Development-A system Analysis.Tourism：The State of The Art，A.Seaton，John Wiley and Sons，1996， pp12-21.提出旅游系統(tǒng)環(huán)境主要由宏觀環(huán)境（如自然、經(jīng)濟、政治、文化、技術等）、運作環(huán)境（如旅游供給、競爭產(chǎn)業(yè)等）以及內(nèi)部環(huán)境（如規(guī)劃、市場等）三個圈層構成。本研究依據(jù)Z.H.Liu提出的旅游系統(tǒng)環(huán)境的三大圈層理論，結合影響旅游、住宿業(yè)投資的經(jīng)濟、政治、區(qū)位、社會以及行業(yè)環(huán)境等五個要素，將住宿業(yè)投資環(huán)境劃分為宏觀市場環(huán)境（經(jīng)濟因素、制度因素）、旅游市場環(huán)境（區(qū)位因素、旅游業(yè)發(fā)展因素）以及住宿業(yè)市場環(huán)境（住宿業(yè)市場因素）三大層級。

特別要指出的是，宏觀市場環(huán)境中的經(jīng)濟因素、制度因素等對投資安全度產(chǎn)生影響時可能存在滯后作用，即某個經(jīng)濟調控手段或者某項制度推行后并不能馬上產(chǎn)生效果，其作用效果存在一定滯后性。投資者應階段性觀測與衡量投資安全度，即在進行投資決策時，需要觀測投資對象一段時期內(nèi)的投資安全度變化情況。此外，通過住宿業(yè)投資安全度的時空格局特征能全面、深入了解投資對象的風險變化狀況。生態(tài)安全徐成龍、程鈺、任建蘭：《黃河三角洲地區(qū)生態(tài)安全預警測度及時空格局》，《經(jīng)濟地理》2014年第3期，第149—155頁。張玉澤等：《山東省生態(tài)安全預警測度及時空格局》，《經(jīng)濟地理》2015年第11期，第166—171，189頁。、目的地旅游安全鄒永廣：《目的地旅游安全度評價及時空格局——基于全國31個省會城市的統(tǒng)計數(shù)據(jù)》，《中國軟科學》 2016年第2期，第56—66頁。 李月調、謝朝武：《赴泰中國游客安全事故時空分布研究》，《中國安全科學學報》2016年第6期，第169—174頁。鄒永廣：《目的地旅游安全度的時空分異研究——以全國31個重點旅游城市為例》，《經(jīng)濟管理》2016年第1期，第127—136頁。、糧食安全李福奪、張健、楊興洪：《我國糧食安全時空格局與安全形勢預測研究》，《人口學刊》2016年第3期，第29—38頁。楊忍、任志遠、徐茜、王美霞：《陜西省糧食安全時空變化及預測研究》，《中國生態(tài)農(nóng)業(yè)學報》2009年第4期，第770—775頁。楊忍、任志遠：《貴州省糧食安全時空格局與預測》，《山地學報》2008年第4期，第418—424頁。表現(xiàn)出明顯的時空格局特征。而“一帶一路”沿線國家投資安全度方面是否存在時空格局特征則有待學者進一步研究。

住宿業(yè)投資安全度需要從宏觀環(huán)境、市場環(huán)境以及行業(yè)內(nèi)部環(huán)境三大層次衡量，并需要考慮其時空特征。基于此，本研究將依據(jù)住宿業(yè)投資安全度的三大層次構建“一帶一路”沿線國家住宿業(yè)投資安全度的評價指標體系，衡量各國住宿業(yè)投資安全度，并揭示“一帶一路”沿線國家投資安全度的時空格局特征，以期為投資者提供決策參考。

二 研究設計

（一）投資安全度指標體系構建

對于旅游投資環(huán)境的分析和評價，評價指標的選擇與指標體系的科學性、客觀性、準確性與可靠性與否將直接影響評價結論趙黎明、邢雅楠：《基于因子分析法的旅游投資環(huán)境評價研究》，《西北農(nóng)林科技大學學報（社會科學版）》2012年第1期，第101-105頁。本研究遵循指標選取的全面性、科學性、差異性、系統(tǒng)性、簡單性、可比性、綜合性和可量化的原則，根據(jù)已有研究中構建的旅游投資環(huán)境、飯店投資環(huán)境評價指標體系，對經(jīng)濟因素、制度因素、區(qū)位因素、旅游業(yè)發(fā)展因素、住宿業(yè)發(fā)展因素的各指標進行刪選，構建“一帶一路”沿線國家住宿業(yè)投資安全度的評價指標體系，其中一級指標5個，二級指標34個，具體指標如表1所示。

1.宏觀市場?！耙粠б宦贰毖鼐€國家的宏觀環(huán)境主要從其經(jīng)濟因素、制度因素來衡量：（1）經(jīng)濟因素。經(jīng)濟因素是影響對外投資的直接要素。一般而言，經(jīng)濟環(huán)境越好的地區(qū)，吸引投資能力越強。本研究將“一帶一路”沿線國家的人均GDP、就業(yè)人口的人均GDP、消費者價格指數(shù)（主要反映消費者支付商品和勞務的價格變化情況，也是一種度量通貨膨脹水平的工具，以百分比變化為表達形式）、批發(fā)物價指數(shù)（衡量物價變動程度的重要指標）、人均居民最終消費以及人均國民收入凈額等6個指標來衡量該國的經(jīng)濟發(fā)展狀況。（2）制度因素。由于“一帶一路”沿線政治制度、行政局勢等錯綜復雜，難以衡量與量化。因此，本研究選擇制度因素來衡其宏觀政治環(huán)境。其中，投資者的保護制度通過信息披露指數(shù)來衡量。信息披露指數(shù)是指通過披露所有權狀況和財務信息而使投資者獲得保護的程度，該指數(shù)范圍為0至10，數(shù)值越大表明披露程度越高。創(chuàng)辦企業(yè)所需時間、企業(yè)注冊的程序數(shù)量以及開辦企業(yè)流程的成本則用以表示當前營商制度的便利化程度。營商便利指數(shù)是指該國營商的法規(guī)環(huán)境，由世界銀行對全球國家和地區(qū)進行排名。

2.旅游市場。住宿業(yè)的發(fā)展依托良好的旅游市場環(huán)境。本研究從區(qū)位因素和旅游經(jīng)濟發(fā)展因素來衡量旅游市場環(huán)境。（1）區(qū)位因素。本研究所提及的區(qū)位因素主要是基礎設施要素、該國城市化水平、人口素質以及國家治安狀況的集合。其中，用每100人所擁有的電話線路數(shù)量、固定寬帶互聯(lián)網(wǎng)用戶以及航空客運量等三個指標來衡量該國的基礎設施建設水平。用人口密度、城鎮(zhèn)人口占總人口的比重來衡量城市化水平。人口素質則用接受過高等教育的勞動力人口占總勞動力人口的比例以及雇員報酬占支出百分比來衡量。國際謀殺犯罪率則用來表示該國的社會治安狀況。（2）旅游經(jīng)濟發(fā)展因素。本研究用服務業(yè)就業(yè)人員占就業(yè)人員比重來衡量第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展狀況。由于國家住宿業(yè)的發(fā)展依賴于入境旅游市場和國內(nèi)旅游市場，并不過多依賴于出境旅游市場，故本研究通過衡量入境旅游市場和國內(nèi)旅游市場來衡量住宿業(yè)發(fā)展的市場環(huán)境。入境旅游市場主要通過入境旅游人數(shù)、入境旅游收入、已經(jīng)入境旅游消費占GDP的比重來衡量。國內(nèi)旅游市場則以住宿業(yè)接待的國內(nèi)游客數(shù)以及游客停留天數(shù)來衡量。

3.住宿業(yè)市場。本研究所指的住宿業(yè)內(nèi)部環(huán)境是住宿業(yè)自身發(fā)展情況，主要通過住宿業(yè)機構數(shù)、住宿業(yè)床位密度、酒店數(shù)、酒店客房數(shù)、床位數(shù)、客房出租率、床位出租率以及游客平均停留天數(shù)來衡量。

（二）數(shù)據(jù)來源

經(jīng)濟因素、制度因素以及區(qū)位因素的各指標數(shù)據(jù)均通過世界銀行的WDI數(shù)據(jù)庫（http：//data.worldbank.org/）獲取，旅游業(yè)發(fā)展因素和住宿業(yè)發(fā)展因素中的各指標數(shù)據(jù)則通過世界旅游組織網(wǎng)站（http：//www2.unwto.org/）以及聯(lián)合國數(shù)據(jù)中心（http：//data.un.org/）獲取。本研究盡可能選擇更多的國家和更長的時間跨度，但由于個別國家統(tǒng)計缺失，最終選定時間跨度為2005-2014年，研究樣本為阿塞拜疆、愛沙尼亞、白俄羅斯、保加利亞、波蘭、俄羅斯、捷克、克羅地亞、拉脫維亞、立陶宛、羅馬尼亞、馬其頓、摩爾多瓦、塞浦路斯、斯洛伐克、斯洛文尼亞、烏克蘭、希臘、土耳其、匈牙利、亞美尼亞、以色列、印度尼西亞、約旦等24個國家。

（三）數(shù)據(jù)優(yōu)化與研究方法

1.優(yōu)化分析數(shù)據(jù)。本研究在梳理文獻時發(fā)現(xiàn)，多數(shù)關于旅游投資環(huán)境評價、飯店業(yè)投資環(huán)境評價研究中，研究者往往依據(jù)截面數(shù)據(jù)進行研究，即在研究過程中僅選取某一年的數(shù)據(jù)、某一時刻的數(shù)據(jù)或者在某一時點或階段通過專家賦值獲取數(shù)據(jù)進行評價分析。由于經(jīng)濟發(fā)展、政策調控等宏觀政策效果存在一定的滯后性，且政策實施對投資環(huán)境影響的好壞也存在滯后性，僅選取截面數(shù)據(jù)進行研究，無法全面衡量經(jīng)濟政策等對投資環(huán)境的滯后影響。因此，選擇截面數(shù)據(jù)進行分析評價存在一定的局限性。面板數(shù)據(jù)可以識別、衡量單一使用一維數(shù)據(jù)模型所不能觀測和估計的影響，可以從多方面對同一經(jīng)濟現(xiàn)象進行更加全面的解釋李繼云、馮萬榮、孫良濤：《云南各區(qū)域國際旅游問題分析——基于面板數(shù)據(jù)模型和聚類分析的實證研究》，《生態(tài)經(jīng)濟（學術版）》2012年第2期，第193—197頁。基于此，本研究將借助面板數(shù)據(jù)對樣本國住宿業(yè)投資安全度進行分析。

2.研究方法與處理流程。首先，對數(shù)據(jù)進行預處理。獲取2005-2014年樣本國各指標數(shù)據(jù)后，對每年指標進行對比，統(tǒng)一度量單位，利用均值化處理方法王成城、杜鵬程、李敏，等：《承接產(chǎn)業(yè)轉移背景下我國區(qū)域知識獲取能力的差異性研究》，《軟科學》2014年第4期，第93—97頁。 補充部分地區(qū)出現(xiàn)的缺失值，最后對數(shù)據(jù)進行標準化處理，消除量綱影響。其次，測評“一帶一路”沿線國家住宿業(yè)投資安全度評估。對已有文獻進行梳理發(fā)現(xiàn)，旅游投資環(huán)境的評估方法主要包括冷熱因素分析法、多元變數(shù)模型、等級制度法、投資風險指數(shù)評估法、因子分析法、層次分析法等方法。然而常規(guī)情況下指標的得分均有專家給出賦分，但在實際操作中很難將不同評價主體的評價意見進行綜合權衡謝朝武、鄭向敏：《酒店服務界面管理水平的多維評價研究》，《旅游學刊》2013年第1期，第100—106頁。 ，在這方面，基于因子分析的評價方法具有較高的優(yōu)勢李玉寶、孫景翠：《基于因子分析模型的上市公司經(jīng)營業(yè)績綜合評價》，《哈爾濱理工大學學報》2004年第3期，第91—98頁。 胡堅：《基于因子分析的我國西部地區(qū)經(jīng)濟效益評價體系》，《暨南大學學報（ 人文社科版） 》2005年第5期，第13—15頁。 。因此，本研究同樣采用因子分析的評價方法對“一帶一路”沿線國家住宿業(yè)投資安全度進行測算。但是傳統(tǒng)因子分析要求初始指標必須是同一時間點的數(shù)據(jù)，而對于不同時間點或不同時間跨度的數(shù)據(jù)則無法處理董鋒、譚清美、周德群：《多指標面板數(shù)據(jù)下的企業(yè)R&D能力因子分析》，《研究與發(fā)展管理》2009年第3期，第50—56頁。，而使用多指標面板數(shù)據(jù)因子分析方法恰恰可以解決這一問題。本研究采用多維指標面板數(shù)據(jù)的因子分析方法分別對每一年度的相應數(shù)據(jù)進行探索性因子分析，剔除該年度因子載荷低于0.4的因子，厘清因子結構。此后，根據(jù)因子得分的計算公式計算出每年的住宿業(yè)投資安全度。

三 “一帶一路”沿線國家住宿業(yè)投資安全度測評

（一）各因子權重確定

本研究對2005-2014年中每年的截面數(shù)據(jù)進行因子分析，借助SPSS19.0統(tǒng)計分析軟件計算各年的累計方差貢獻率和因子得分。采用主成分分析法萃取公因子，采用方差最大化正交旋轉法對提取的公因子進行旋轉，最大收斂秩代次數(shù)默認為25，其結果如表2所示。其中，2005-2007年各提取了8個公因子，而2008-2014年則各提取9個公因子。逐年因子分析所提取的公因子數(shù)存在差異，影響住宿業(yè)投資安全度的公因子并不是每年都相同，這也說明了利用截面數(shù)據(jù)進行評判存在缺陷。樣本國住宿業(yè)投資安全度可以利用各公因子對應的方差貢獻率為權數(shù)。

（二）“一帶一路”沿線國家住宿業(yè)投資安全度計算

“一帶一路”沿線國家住宿業(yè)投資安全度是各公因子得分與各公因子權重的乘積和與累計方差貢獻率之比，具體計算公式如式（1）所示。

從2005-2014年間“一帶一路”沿線24個樣本國住宿業(yè)投資安全度的高低來看，希臘、塞浦路斯、以色列的住宿業(yè)投資安全度較高，而馬其頓、阿塞拜疆以及摩爾多瓦等國家的住宿業(yè)投資安全度較低。根據(jù)研究結論直觀判讀，目前，希臘、塞浦路斯、以色列等國家是住宿業(yè)投資較為理想的區(qū)域，但希臘、塞浦路斯的投資安全度呈下降趨勢。

從24個樣本國投資安全度的變化情況來看，約旦、匈牙利和斯洛文尼亞的住宿業(yè)投資安全度變異系數(shù)較大，這表明這三個國家的住宿業(yè)投資安全度變化情況較為復雜，即住宿業(yè)的投資形勢變化較為復雜，需要全面綜合考慮住宿業(yè)的投資風險以及風險的變化情況。希臘、塞浦路斯、以色列等國家的住宿業(yè)投資安全度較高，且變異系數(shù)較小，這說明該國的住宿業(yè)投資安全度一直保持在較高的水平上，即住宿業(yè)投資風險相對較小，且相對較為穩(wěn)定，屬于住宿業(yè)投資的較為理想?yún)^(qū)域。

從2005-2014年間“一帶一路”沿線24樣本國住宿業(yè)投資安全度類型來看，總體而言，24個樣本國的投資安全度較低，且總體上呈現(xiàn)投資環(huán)境較為紊亂，具體表現(xiàn)為投資安全度變化錯綜復雜，具體呈現(xiàn)以下幾種類型：1.波動上升型。這類國家在10年間的投資安全度主要表現(xiàn)為波動式上升，即這類國家投資安全度10年間呈現(xiàn)提升趨勢，如阿塞拜疆、摩爾多瓦、亞美尼亞、印度尼西亞、約旦、俄羅斯以及土耳其。2.反復波動型。這類國家的投資安全度呈現(xiàn)忽好轉忽下降的狀態(tài)，整體而言10年間投資安全度在數(shù)值上變化不大，即這類國家投資安全度比較穩(wěn)定，既沒有出現(xiàn)大幅提升，也沒出現(xiàn)大幅下降，如馬其頓、羅馬尼亞、白俄羅斯、立陶宛、拉脫維亞、保加利亞、愛沙尼亞、波蘭、匈牙利、以色列。3.波動下降型。此類國家的投資安全度主要呈現(xiàn)波動式下降狀態(tài)，即這類國家10年間整體投資安全度呈現(xiàn)下降趨勢，住宿業(yè)投資環(huán)境出現(xiàn)惡化情況，如烏克蘭、斯洛伐克、克羅地亞、斯洛文尼亞、捷克、塞浦路斯以及希臘。

四 “一帶一路”沿線國家住宿業(yè)投資安全度時空格局

（一）“一帶一路”沿線國家住宿業(yè)投資安全度時間格局分析

住宿業(yè)投資安全度受到宏觀環(huán)境的影響，宏觀環(huán)境中的經(jīng)濟因素、制度因素其對投資安全度產(chǎn)生影響時可能存在滯后作用，即某個經(jīng)濟調控手段或者某項制度推行后并不能馬上產(chǎn)生效果，其需要一定時間的積累。因此，在衡量某個國家住宿業(yè)投資安全度時需要進行階段性分析，并衡量其一定階段內(nèi)住宿業(yè)投資安全度的變動程度。本研究采用變異系數(shù)王文森：《變異系數(shù)——一個衡量離散程度簡單而有用的統(tǒng)計指標》，《中國統(tǒng)計》2007年第6期，第41—42頁。（變異系數(shù)是平均值與標準差的比值，用以衡量樣本的變動程度與離散程度）來衡量24個樣本國10年間住宿業(yè)投資安全度的波動程度，具體結果如表3所示。

總體而言，24個樣本國住宿業(yè)投資安全度的變異系數(shù)絕對值整體較大，這說明各國10年間投資安全度波動幅度較大，即投住宿業(yè)投資環(huán)境較為紊亂。這也一定程度上說明“一帶一路”沿線國家住宿業(yè)投資環(huán)境較為紊亂，因此如何全面分析投資環(huán)境、優(yōu)選投資對象成為投資安全與否的重要前提。

具體而言，馬其頓10年間投資安全度的變異系數(shù)的絕對值最大，匈牙利10年間投資安全度的變異系數(shù)絕對值最小，這說明2005-2014年間馬其頓住宿業(yè)投資安全度變化變動比較大，住宿業(yè)投資環(huán)境較為紊亂，而匈牙利的住宿業(yè)投資安全度則波動幅度比較小，住宿業(yè)投資環(huán)境相對變化不大，處于較為穩(wěn)定狀態(tài)。

（二）“一帶一路”沿線國家住宿業(yè)投資安全度空間格局分析

首先，本研究劃定住宿業(yè)投資安全等級。依據(jù)測算得出的2005-2014年間24個樣本國的住宿業(yè)投資安全度，以其中的極大值與極小值作為臨界點，將24個樣本國住宿業(yè)投資安全度劃分為五個等級：I級[-4.49，-1.89]表示投資安全度非常低，屬于極高風險投資區(qū)，II 級（-1.89，0.71）表示投資安全度較低區(qū)，屬于較高風險投資區(qū)，III級[0.71，3.31]表示投資安全度一般區(qū)域，屬于風險一般投資區(qū)，IV級[3.31，5.2]表示較低風險投資區(qū)，屬于較安全投資區(qū)，V級（5.2，8.52）表示低風險投資區(qū)，屬于安全投資區(qū)。

如圖1所示，10年間樣本國住宿業(yè)投資安全度空間格局主要呈現(xiàn)以下特征：一是高風險投資區(qū)域并未發(fā)生變化。高風險投資區(qū)域主要由阿塞拜疆、摩爾多瓦、馬其頓以及羅馬尼亞等四國構成。雖然高風險投資區(qū)域大小并未發(fā)生變化，但區(qū)域內(nèi)各國的住宿業(yè)投資安全度均有提升趨勢；二是較高風險投資區(qū)域存在輕微變化。具體表現(xiàn)為2005年較高風險投資區(qū)域由12個國家構成，至2008年較高風險投資區(qū)域則縮減為11個，再至2014年，較高風險投資區(qū)域構成國又增至12個。三是安全投資區(qū)域存在萎縮跡象，具體表現(xiàn)為至2014年“一帶一路”沿線國家已無安全投資區(qū)域。而原本屬于較安全投資區(qū)域的塞浦路斯則“跌落”至風險一般區(qū)域，以色列則在2008年和2011年兩度“沉淪”至風險一般區(qū)域后，于2014年“掙扎”爬升至較安全投資區(qū)域?？傮w而言，住宿業(yè)投資安全度兩極分化趨勢緩解。住宿業(yè)風險投資區(qū)域逐步縮小，投資安全度逐步提升，但安全投資區(qū)域逐步“融入”較安全投資區(qū)域。

五 結論與展望

“一帶一路”建設全面推進，加之我國出境旅游人數(shù)不斷增加，“一帶一路”沿線國家住宿業(yè)投資已成為對外投資的重要內(nèi)容，如何正確衡量“一帶一路”沿線國家住宿業(yè)投資安全度已成為投資者最為關注的話題。本研究在分析住宿業(yè)投資安全度影響因素的基礎上，構建了住宿業(yè)投資安全度評價指標體系，以2005-2014年為時間跨度進行評估，最終選取“一帶一路”沿線24個國家為研究樣本，利用面板數(shù)據(jù)的因子分析方法測評各國住宿業(yè)投資安全度，并分析其時空變化格局，得出以下結論：1.基于旅游系統(tǒng)環(huán)境的三大圈層理論，提出住宿業(yè)投資安全度應從宏觀環(huán)境（經(jīng)濟因素、制度因素以及區(qū)位因素）、市場環(huán)境和住宿業(yè)內(nèi)部發(fā)展環(huán)境進行測評，并構建相應的測評體系。2.由于經(jīng)濟發(fā)展、政策調控等宏觀政策效果存在一定的滯后性，僅選取截面數(shù)據(jù)進行研究，無法全面衡量經(jīng)濟政策等對投資環(huán)境的滯后影響。本研究通過因子分析提取公因子時發(fā)現(xiàn)2005-2007年與2008-2014年間提取的公因子數(shù)不同，這表明如果單一采取某一年度的截面數(shù)據(jù)進行投資安全度測評無法全面衡量經(jīng)濟政策等對投資環(huán)境的滯后影響。3.樣本國住宿業(yè)投資安全度測評結果顯示，樣本國的投資安全度較低，且總體上呈現(xiàn)投資環(huán)境較為紊亂，其住宿業(yè)投資安全度可劃分為波動上升型、反復波動型、波動下降型等三種類型。4.對樣本國住宿業(yè)投資安全度的時空格局進行分析發(fā)現(xiàn)：時間維度上，樣本國住宿業(yè)投資安全度的變異系數(shù)絕對值整體較大，各國10年間投資安全度波動幅度較大?？臻g格局上，住宿業(yè)投資安全度在區(qū)域上的兩極分化趨勢緩解，住宿業(yè)風險投資區(qū)域逐步縮小，投資安全度逐步提升，但安全投資區(qū)域逐步“融入”較安全投資區(qū)域。

本研究仍存在不足之處：一是構建的住宿業(yè)投資安全度測評體系仍需完善，如加入難以量化衡量的政治風險相關指標，二是雖然測算出各樣本國住宿業(yè)投資安全度，但并未說明如何根據(jù)各國歷年住宿業(yè)投資安全度優(yōu)選安全投資對象。因此，這也將是今后研究中亟需解決的問題之一。