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基于类元分析的主题公园分布影响因素分析 主题公园是“人造旅游资源，注重特殊想法，以不同或两个主题为主题创造一系列特殊环境和气氛的项目，吸引游客”。 适宜的区位是主题公园成功的前提 ( 中国大陆最早研究主题公园区位分布的学者是中山大学保继刚。1994年, 保继刚在《大型主题公园布局初步研究》和《深圳、珠海大型主题公园布局研究》2篇论文中以“锦绣中华”和“珍珠乐园”为例讨论影响主题公园布局的因素。1997年, 他进一步展开《主题公园发展的影响因素系统分析》, 认为主题公园是一种投资大、风险高的新型旅游项目, 并总结影响主题公园发展的5项因素:客源市场和交通条件、区域经济发展水平、城市旅游感知形象、空间集聚和竞争和决策者行为 (包括投资者与政府) , 由此带动国内关于主题公园区位布局的研究。 后来的研究者进一步细化上述5项因素, 并基于案例提出影响主题公园布局的新因素。如 从文献梳理可见, 对于主题公园区位分布影响因素的探索经历了从宏观走向宏微观结合, 从仅考虑外部影响因素到逐步纳入公园内部运作因素的过程, 成果颇丰。但这些研究大多针对某一特定类型的主题公园或者根据某个区域范围内的主题公园的分布特点进行归纳总结, 经验认识居多而理论对话不足。不少学者也试图构建关于主题公园区位选择的评价指标体系, 如 主题公园的区位布局研究属于区位论范畴。从区位论的演进来看, 存在市场学派、成本学派、社会学派和行为学派等不同理论路线 ( 基于上述目的, 本文拟采用类“元分析”法提取影响主题公园空间布局的影响因素, 应用主成分分析和逐步回归法, 对以往相互独立的案例研究结果进行整合性的统计检验, 以克服案例研究的局限性和主观性, 分析评估影响主题公园布局的各个因素的强弱效应, 寻找影响力相对较强的因素, 得出更为普适、科学和可信的结论。 1 学习方法 1.1 对已有文献的再分析 基于以往研究的上述不足, 借鉴“元分析 (Metaanalysis) ”方法, 对现有文献的结论进行再分析。元分析指对众多实证文献进行定量的总结性统计, 以整合不同研究, 得到有代表性的结论的方法 ( 1.2 公园的筛选原则 在筛选出上述影响因素的基础上, 以中国大陆31个省 (市、区) 范围内A级及以上主题公园数量为因变量, 以表1中筛选出来的影响因素作为解释变量进行统计分析, 据获得的统计显著性寻找影响主题公园区位分布的共同因素和关键变量, 并剔除冗余变量。其中, 社区居民态度难以用客观指标衡量, 故不纳入研究。各变量对应的指标分别选择如下: (1) A级以上主题公园数量。以从各省的旅游发展委员会政务网截取到的2017年底国家A级以上景区名录作为基础资料, 进行各省A级以上主题公园的筛选, 利用网络查询的方式收集主题公园简介、地理位置、开业时间等信息。筛选出来的主题公园符合以下主要标准:1) 拥有特定的一个或多个主题;2) 人造景观和设施是其主要吸引物;3) 景区以盈利为主要经营目的;4) 具有娱乐、休闲、服务等功能。 (2) 人口规模:选取各省城镇人口数量与人均可支配收入而非仅用户籍人口数量来衡量, 这是由于没有足够消费能力的居民不足以支撑主题公园的运营 ( (3) 交通条件。采用内外部交通密度指标:内部交通密度等于公共交通运营线路长度除以地区总面积;外部交通密度等于铁路和公路的里程数加总后除以地域总面积。 (4) 区域经济发展水平:用各省地区生产总值即GDP来衡量。 (5) 城市旅游感知形象:城市旅游感知形象即城市旅游者在游览城市的过程中通过对城市环境形体的观赏和市民素质、民俗民风、服务态度等的体验所产生的城市总体印象 ( (6) 空间集聚和竞争:主题公园在空间上集聚将增加所在地区的旅游吸引力, 但同时也将加剧竞争。用各省区的高等级 (4A和5A级) 主题公园占比来衡量空间集聚与市场竞争状态。 (7) 政府决策绩效:政府政策和行为会直接影响到主题公园区位的最终选择 ( (8) 企业成本:采用当地文化娱乐业在职员工平均工资和国有建设用地出让价格2个指标反映劳动力成本和土地使用成本。 (9) 市场条件:选用各省旅游社接待的国内游客人数和各省潜在出游力指数来衡量。 (10) 旅游基础设施:借鉴 (11) 自然条件:选用 (12) 旅游资源禀赋:以A级以上景区的数量作为旅游资源禀赋的量化指标。 上述指标中, 各省接待的国内游客人数、星级酒店数量数据来自《 1.3 无效变量t (1) 前向逐步回归法 (stepwise regression) 。使用前向逐步回归法寻找具有显著影响的因素以及确定和比较每个因素的影响大小。逐步回归可剔除引起多重共线性的变量 (变量过多) 和剔除经检验不显著的变量 (无效变量) 。其基本思想是将变量逐个引入模型, 每引入一个