海南各市县旅游低碳经济水平研究

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1、海南各市县旅游低碳经济水平研究摘要：海南各市县旅游低碳经济发展水平不均衡。采用聚类分析法，结合海南各市县旅游低碳经济的因子得分对其发展水平进行综合评价，定位各市县旅游低碳经济发展水平，旨在找准发展过程中的问题和经验，提升海南整体旅游低碳经济水平。并针对评价结果、海南旅游低碳经济发展现状提出建议。关键词：市县；旅游低碳经济；聚类中图分类号：F59文献标志码：A文章编号：1002-2589（2013）27-0070-03海南各市县旅游低碳经济发展水平不均衡，保持着东部较发达，中西部相对滞后的态势（表1）。东部旅游低碳经济F（综合因子）相对于中西部而言，总体得分较高。对各市县旅游低碳经济水

2、平进行聚类，找准其共性和差距，将有效提升海南整体旅游低碳经济发展水平，大力推动国际旅游岛的建设。一、旅游低碳经济聚类分析过程此次聚类以主成分分析产生的5个市县旅游低碳经济主因子为自变量，各市县为因变量，运用分层聚类方法Q型聚类，聚类过程中，计算区域之间的距离采用欧氏距离的平方,用离差平方和法计算类与类之间的距离，以找出各市县的类。采用SPSS18.0统计软件对海南各市县旅游低碳经济的因子得分（见表1）进行聚类分析，在选择聚类的类数时，选择了4类做聚类结果比较，同一类旅游低碳经济发展水平相似。聚类结果见图1（聚类树状图）、表2。表3为聚类过程的输出表格一一凝聚状态表。它显示聚类过程中每

3、一步合并的类或观察值；被合并的类或观察值之间的距离以及观测量加入到一类的类水平。因此可以显示聚类过程中每一步合并的类或观察值；被合并的类或观察值之间的距离以及观测量加入到一类的类水平。可以根据此表跟踪聚类的合并过程。因为最接近的两类先聚为一类，因此可通过聚类过程仔细查看哪些观察量更接近一些。其中：Stage一聚类步骤顺序号；Cluster一指该步被合并的两类中的观测量号；Coefficients—距离测度值，表明不相似性的系数。数值越大，两个区域越不相似。从表中可以看出数值较小的两项（两个观测量、一个观测量与一类或两类）比数值较大的两项先合并。如第一步就是第10个观测量与第12个观测

4、量合并，第二步是第8个观测量和第9个观测量合并，以此类推。StageClusterFirstAppears合并的两项第一次出现的聚类步序号。Clusterl和Cluster2都是0的是两个观测量合并；其中一个为0的是观测量和类合并；两个值都为非0值的是两个类合并。比如，第1步是第10个观测量与第12个观测量合并，第6步就是第8个观测量与第13个观测量合并，而第8个观测量已经在第2步就和第13个观测量归为一类了。因此，该项的2代表与第2步形成的类归并在一类。选择不同的类之间的算法和对距离的测度方法，聚类过程是不一样的，因此聚类的结果也会有所区别。NextStage此步合并结果在下一步合

5、并时的步序号。海南省各市县低碳旅游水平大致可分为4种类型（表2）。王珏、黄景贵（2013）运用主成分分析法，得出结论：第一主成分（F1）主要反映各市县现有的社会经济水平、接待规模和能力；第二主成分（F2）主要反映当地发展旅游低碳经济所依靠的生态环境质量；规模以上工业总产值、营造防护林、国家级非物质文化遗产等指标在第三主成分（F3）上有较高载荷，说明旅游低碳经济与第二产业的关联性；第四主成分（F4）主要反映旅游低碳经济与第一、二产业的相关性;地方水利建设基金在第五主成分（F5）上有较高载荷，说明旅游低碳经济与关系海南国民经济和社会发展全局的政府环保举措相关［1］。综合该结论与海南各市县

6、旅游低碳经济的因子得分（表1）表明：第一种类型市县（海口、定安、文昌、陵水、昌江）在第5个因子（F5）得分均不理想。地方水利建设基金在第五主成分（F5）上有较高载荷，地方水利建设基金主要用于城市防洪及中小河流、湖泊的治理、维护和建设，说明与旅游低碳经济关系紧密的政府环保举措有所欠缺。第二种类型中的市县类型（三亚、琼海、万宁）旅游低碳综合因子（F）得分总体较高，主要在第一个因子（F1）得分较高，但在F2、F3、F4、F5等因子得分一般，但综合因子得分排名分别为2、5、4,说明市县旅游低碳经济与社会经济整体发展水平和旅游接待能力密切相关；其他因素在综合得分中所起到的作用相对于该因素较小。

7、第三种类型（五指山、琼中、保亭）中的大部分市县旅游低碳经济综合因子（F）得分排名落后于以上市县，在第4、5个因子（F4、F5）得分较高，即这些市县的低碳旅游在一定程度上依靠第一产业发展；同时正确的环保举措对提升旅游低碳经济水平大有裨益。第四种类型的市县（屯昌、临高、乐东、白沙、澄迈、东方）在第5个因子（F5）得分相对较高，基本集中在海南的西线。即这些市县旅游低碳经济发展水平提升得益于良好的生态环境。如，僑州推出松涛水库大坝自行车生态游，发展农业生态观光游、