广州智慧旅游城市建设现状分析与比较研究
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[摘要]文章在对广州智慧旅游建设现状分析的基础上采用因子分析方法，对广州11个区智慧旅游地进行分析，寻找影响智慧旅游建设的因素，并对广州11个区智慧旅游建设情况进行分类。
[关键词]智慧旅游城市;广州旅游;旅游资源
[DOI]1013939/jcnkizgsc201910017
1引言
信息技术与互联网的快速发展对旅游业产生了深远的影响，智慧旅游应运而生，智慧旅游使旅游管理、旅游服务、旅游营销和体验更加智能化，进一步提高旅游满意度、促进旅游业转型升级。目前智慧旅游成为学者关注的热点。作者于2018年10月2日在知网以“智慧旅游”为关键词检索，共有2537篇相关文献，2011—2018年各年发表的文献数量分别为16篇、90篇、172篇、415篇、526篇、510篇、517篇、290篇，仅从文献篇数来看，学术界对智慧旅游的关心热度近年成上升趋势。
但目前智慧旅游研究尚处于初级阶段，智慧旅游的研究多偏向智慧旅游产品介绍和应用技术研究，对智慧旅游城市发展的研究非常少。文章在对广州智慧旅游建设现状的分析基础上采用因子分析方法对广州11区智慧旅游的城市建设进行分析处理，寻找、分析影响智慧旅游建设的因素，并对广州11区智慧旅游建设情况进行分类。
2广州智慧旅游城市建设现状分析
近年来，国家对智慧旅游建设重视程度越来越高，出台了一系列的政策，如2014年国家旅游局将年度旅游主题确定为“中国智慧旅游年”，形成智慧旅游建设的热潮，2015年国家旅游局印发《关于促进智慧旅游发展的指导意见》，提出有序推进智慧旅游，2016年12月国务院下发《国务院关于印发“十三五”旅游业发展规划的通知》，要加快国家智慧旅游城市、智慧旅游景区、智慧旅游企业和智慧旅游乡村建设。
广州旅游资源丰富，其中以广州塔、长隆旅游度假区、白云山、珠江夜游、陈家祠、沙面等为知名旅游资源。同时广州是国家历史文化名城之一，是中国近现代革命的发祥地，现有全国重点文物保护单位29个，省级文物保护单位44个。从区位来看，广州是省会城市、国家中心城市，是华南地区的经济、文化和科教中心。2017年广州旅游业总收入361421亿元，增长123%。旅游总收入增速均保持了多年来高于同期GDP增速的态势。接待过夜旅游人数627562万人次，比上年增长56%。说明广州旅游总体发展势头良好，市场需求旺盛，为智慧旅游建设提供了强有力的支撑。
但广州智慧旅游建设也存在一些问题，如旅游信息基础设施薄弱、信息共享水平低等问题比较突出，整体宜游水平有待提高。同时也面临日趋激烈的竞争。北京、武汉、南京、杭州等率先发展智慧旅游的城市，先发优势明显。
3广州智慧旅游城市建设比较研究
（1）指标体系的构建。笔者借鉴国内外相关研究成果，根据实际研究需要，采用德尔菲法进行指标筛选，确定旅游总收入、旅游资源丰度、旅游业占 GDP 的比重、人均GDP、旅游信息数据库建设水平、旅游物联网建设水平、旅游电子商务平台水平、智慧旅游公共服务平台水平、旅游创新能力、旅游智能交通水平、年客运总量、环境质量自动化监测率、城市绿化覆盖率、信息化发展指数15 个基础指标构建智慧旅游指标体系。
（2）研究方法和数据来源。①研究方法。采用因子分析法对广州市智慧旅游建設情况进行比较研究。因子分析法是利用降维的思想，用少数几个抽象的变量来简化观测系统，达到用少数变量来解释研究的复杂问题。②数据来源。数据来源于《广州统计年鉴2017》《2017年国民经济和社会发展统计公报》、广州旅游局官方网站以及互联网。
（3）因子分析。首先，进行巴特利特球度检验和KMO检验，得出检验统计量的观测值为119015，其显著性水平为0000（小于005）。同时，KMO 值为 0715，所以文章数据较适合做因子分析。
按照特征值大于1的规则提取主成分，得出3个公因子 （表1），累计方差贡献率达到77171%，设置的15个指标，提取的3个公因子的所有因子负荷值都在05以上，这就表明各个因子中的原始指标都具有较为明显的相关性，如表2所示。
因子1在旅游总收入、旅游业占 GDP 的比重、人均GDP、旅游电子商务平台水平上得分较高，可以归纳为旅游经济因子，因子1携带59918%的原始信息量。
因子2在旅游资源丰度、旅游智能交通水平、年客运总量上得分较高，可以归纳为旅游资源因子，因子2携带10986%的原始信息量。
因子3在旅游创新能力、环境质量自动化监测率、城市绿化覆盖率、旅游物联网建设水平、智慧旅游公共服务平台水平、信息化发展指数上得分较高，可以归纳为旅游基础设施和环境支持因子，因子3携带6267%的原始信息量。
参考文献：
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