發(fā)布時間：2023-09-04 16:40:25
序言：寫作是分享個人見解和探索未知領(lǐng)域的橋梁，我們?yōu)槟x了8篇的人口統(tǒng)計學(xué)變量分析樣本，期待這些樣本能夠為您提供豐富的參考和啟發(fā)，請盡情閱讀。
關(guān)鍵詞： 轉(zhuǎn)崗幼兒教師 職業(yè)緊張 自我效能感
職業(yè)緊張現(xiàn)如今已經(jīng)成為世界上嚴重的衛(wèi)生問題之一。調(diào)查顯示，職業(yè)緊張是各種心身疾病的危險因素，職業(yè)緊張增加了焦慮、抑郁等精神疾患發(fā)生的危險性。汶川5.12地震后，許多小學(xué)被毀，小學(xué)生人數(shù)急劇下降，富余出來的小學(xué)老師經(jīng)培訓(xùn)考核后要轉(zhuǎn)崗到幼兒園，充當(dāng)幼兒教師。這對大多數(shù)轉(zhuǎn)崗老師來說不是件容易的事。能不能適應(yīng)新的崗位？如何更快地適應(yīng)新的崗位？這都會給轉(zhuǎn)崗教師帶來一定的困擾和不安，導(dǎo)致職業(yè)緊張。研究采用職業(yè)緊張量表（OSI-R）、自我效能感量表對轉(zhuǎn)崗幼兒教師職業(yè)緊張和自我效能感狀況進行定量分析，分析職業(yè)應(yīng)激源、緊張反應(yīng)各個具體層面、反映應(yīng)付策略對個體和組織緊張度的影響，同時分析職業(yè)緊張與自我效能感的關(guān)系，為緩解轉(zhuǎn)崗幼兒教師職業(yè)緊張和轉(zhuǎn)崗幼兒教師的培訓(xùn)提供實證依據(jù)。
一、被試與方法
被試采用整群抽樣方法選取汶川及其周邊地區(qū)轉(zhuǎn)崗幼兒教師（女）為對象。共計104人。進行了問卷調(diào)查與訪談。共發(fā)放問卷104份，有效問卷102份，問卷有效率98%。
研究內(nèi)容（1）人口統(tǒng)計學(xué)特征調(diào)查，包括年齡、學(xué)歷、教齡、職稱、子女、婚姻狀況和健康狀況。（2）職業(yè)緊張狀況，采用華西醫(yī)科大學(xué)王治明教授編制的《職業(yè)緊張量表》（OSI-R）[1]，該量表包括職業(yè)任務(wù)（ORQ）、緊張反應(yīng)（PSQ）和應(yīng)對資源（PRQ），3項共140個條目，每個條目均按5級記分，有些項目為反向計分。（3）自我效能感調(diào)查，采用Schwarzer等人編制《一般自我效能感量表（GSES）》，共有十個項目，全部為正向計分題，量表采用4點等級計分。
1.3數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計分析所有統(tǒng)計均用SPSS for Windows 16.0軟件統(tǒng)計包分析處理。數(shù)據(jù)為正態(tài)分布，相關(guān)分析采用Pearson積差相關(guān)，顯著性檢驗采用獨立樣本T檢驗和回歸分析。
二、結(jié)果
（一）不同人口統(tǒng)計學(xué)特征對教師職業(yè)緊張的影響。
職業(yè)任務(wù)（ORQ）和緊張反應(yīng)（PSQ）在年齡、子女、教齡、職稱、婚姻狀況和健康狀況等因素上得分差異無統(tǒng)計學(xué)意義（P>0.05）。應(yīng)對資源（PRQ）在年齡、教齡、職稱、學(xué)歷、和健康狀況等因素上得分差異無統(tǒng)計學(xué)意義（P>0.05）。而不同的學(xué)歷在職業(yè)任務(wù)（ORQ）上得分差異有統(tǒng)計學(xué)意義（P
表1 不同人口統(tǒng)計學(xué)特征教師職業(yè)緊張因素得分比較（x±s）
注：*p
（二）轉(zhuǎn)崗幼兒教師職業(yè)緊張及自我效能感的得分。
如表2所示，總體來說，轉(zhuǎn)崗幼兒教師職業(yè)任務(wù)中任務(wù)不適和任務(wù)模糊這兩項得分較高。與其他研究的中小學(xué)教師的職業(yè)任務(wù)得分相比較[2]。緊張反應(yīng)得分不高。應(yīng)對資源得分較高。自我效能感得分也較高（總分40分）。
表2 幼兒教師職業(yè)緊張及自我效能感得分（x±s）
（三）轉(zhuǎn)崗幼兒教師職業(yè)緊張量表各因子與自我效能感得分相關(guān)狀況。
結(jié)果表明：自我效能感與職業(yè)任務(wù)的各因子不相關(guān)（P>0.05）；自我效能感與緊張反應(yīng)總分、心理、人際關(guān)系緊張呈顯著負相關(guān)（P
表3 幼兒教師在職業(yè)緊張各因子得分與自我效能感的相關(guān)（r）
注：*p
（四）轉(zhuǎn)崗幼兒教師職業(yè)緊張反應(yīng)的多元逐步回歸分析。
為了解幼兒教師緊張反應(yīng)（PSQ）的主要影響因素，分別以業(yè)務(wù)緊張反應(yīng)（VS）、心理緊張反應(yīng)（PSY）、人際關(guān)系緊張反應(yīng)（IS）和軀體緊張反應(yīng)（PHS）為應(yīng)變量，以職業(yè)任務(wù)（ORQ）、應(yīng)對資源（PRQ）、職稱、學(xué)歷、年齡、工齡、婚姻、健康情況、子女、自我效能感共10個因子為自變量，在顯著性水平α=0.15時，做多元逐步回歸分析，結(jié)果見表4。
表4 ORQ、PRQ及一般情況對PSQ的多元逐步回歸分析
由表4結(jié)果可知：應(yīng)對資源是轉(zhuǎn)崗幼兒教師職業(yè)緊張反應(yīng)的主要影響因素，其中應(yīng)對資源為負值，表明對緊張反應(yīng)具有緩解作用。職業(yè)任務(wù)、健康狀況和應(yīng)對資源是軀體緊張反應(yīng)的主要影響因素。
三、討論
（一）不同人口統(tǒng)計學(xué)特征對轉(zhuǎn)崗幼兒教師職業(yè)緊張的影響。
本次調(diào)查發(fā)現(xiàn)，年齡、子女、教齡、職稱、婚姻狀況和健康狀況等因素對職業(yè)任務(wù)（ORQ）和緊張反應(yīng)（PSQ）影響不大（P>0.05）。年齡、教齡、職稱、學(xué)歷和健康狀況等因素對應(yīng)對資源（PRQ）影響不大（P>0.05）。不同文化程度教師在職業(yè)任務(wù)、職業(yè)緊張反應(yīng)評分上差異有統(tǒng)計學(xué)意義（P
（二）轉(zhuǎn)崗幼兒教師職業(yè)緊張各個因子與自我效能感的總體狀況。
調(diào)查顯示，轉(zhuǎn)崗幼兒教師職業(yè)任務(wù)中任務(wù)不適和任務(wù)模糊這兩項得分較高。說明，轉(zhuǎn)崗幼兒教師從小學(xué)教師到幼兒教師的角色轉(zhuǎn)換過程中，還存在工作性質(zhì)不清、教學(xué)技能缺乏、教學(xué)方法不足等問題，但緊張反應(yīng)得分不高。應(yīng)對資源和自我效能感得分較高?？梢姡D(zhuǎn)崗教師自身的綜合素質(zhì)較好，經(jīng)過相應(yīng)的培訓(xùn)，能很好地適應(yīng)新的工作和環(huán)境。
（三）轉(zhuǎn)崗幼兒教師職業(yè)緊張與自我效能感的相關(guān)及多元逐步回歸分析。
相關(guān)分析顯示，自我效能感與職業(yè)任務(wù)的各因子不相關(guān)（P>0.05）；自我效能感與緊張反應(yīng)總分、心理、人際關(guān)系緊張呈顯著負相關(guān)（P
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關(guān)鍵詞：職業(yè)院校；教師；組織承諾；調(diào)查
作者簡介：康勇軍（1976-），男，湖南永州人，廣州大學(xué)華軟軟件學(xué)院助講，碩士，研究方向為職業(yè)教育心理學(xué)；屈正良（1965-），女，湖南衡陽人，湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)教授，碩士生導(dǎo)師，研究方向為心理健康教育、教育心理學(xué)；康艷明（1973-），女，湖南永州人，湖南女子學(xué)院講師，碩士，研究方向為教育經(jīng)濟與管理。
基金項目：教育部全國教育科學(xué)十一五規(guī)劃重點課題“職業(yè)院校教師職業(yè)倦怠與人力資源管理制度創(chuàng)新研究”（編號：DJA090263）和湖南省教育科學(xué)十一五規(guī)劃重點課題“職業(yè)院校教師職業(yè)倦怠研究”（編號：XJK08AZC010）階段性成果，課題主持人：屈正良。
中圖分類號：G712 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1001-7518（2012）09-0083-05
組織承諾（organizational commitment）是員工隨著對組織的單方面投入的增加而不得不繼續(xù)留在該組織的一種心理現(xiàn)象[1]。目前，研究者們已經(jīng)區(qū)分出了三種不同形式的組織承諾，即感情承諾、規(guī)范承諾和繼續(xù)承諾[2]。感情承諾是指員工由于認同組織潛在的目標(biāo)和價值而持續(xù)為一個組織工作的強烈愿望；繼續(xù)承諾是指由于個人認為離開某一組織付出的代價太大而在這一組織內(nèi)供職的意愿的強度；規(guī)范承諾反映的是員工對繼續(xù)留在組織的義務(wù)感，它是員工由于長期受組織影響形成的社會責(zé)任感而愿意留在組織內(nèi)的承諾。組織承諾的影響因素包括組織因素和個人因素。組織因素包括崗位認同、組織發(fā)展前景、人際關(guān)系等。個人因素包括性別、婚姻、年齡、學(xué)歷、專業(yè)知識及個性特征等。以往的研究表明，組織因素如崗位認同、組織發(fā)展前景和人際關(guān)系、福利待遇、個人在組織內(nèi)的發(fā)展前景、晉升機會等與組織承諾正相關(guān)，學(xué)歷和專業(yè)知識與組織承諾呈負相關(guān)[1]。
教師組織承諾研究之所以重要，是因為它與教師的工作行為的幾個關(guān)鍵方面密切相關(guān)：（1）組織承諾水平高的教師更能堅守崗位；（2）組織承諾水平高的教師愿意為組織做出犧牲。Szilagyi和Wallace[3]指出:組織承諾是連接教師與學(xué)校的心理紐帶,與教師的工作態(tài)度、工作表現(xiàn)和去留傾向關(guān)系密切,并影響學(xué)校組織的效益與效能。回顧文獻發(fā)現(xiàn)，目前對職業(yè)院校教師組織承諾的研究較少，尤其是考察全國范圍的職業(yè)院校教師組織承諾狀況的實證研究更是缺乏。因此，探討我國職業(yè)院校教師組織承諾狀況，對于豐富組織承諾研究、提升職業(yè)教育教學(xué)質(zhì)量以及提高學(xué)校組織績效具有重要意義。
一、調(diào)查對象與方法
（一）一般情況調(diào)查項目
涉及被試的人口統(tǒng)計學(xué)信息，包括性別、婚姻、年齡、教齡、學(xué)歷、職稱、兼任行政職務(wù)、學(xué)校層次、學(xué)校區(qū)域、學(xué)校性質(zhì)等內(nèi)容。
（二）對象
在全國14個省市選取了36所職業(yè)院校，其中華東地區(qū)5所、華南地區(qū)5所、華中地區(qū)19所、華北地區(qū)2所、華西地區(qū)5所，包括中職學(xué)校14所、高職院校22所。從每個學(xué)校隨機抽取30-50名任課或兼課教師，參與者共1600人，有效被試1237人。其中，男性549人、女性688人；20-25歲占7.9%、25-30歲占30.7%、30-35歲占22.1%、35-40歲占16.6%、40-45歲占13.6%、45-50歲占6.5%、50-55歲占1.7%、55-60歲占1.1%；初級職稱占37.4%、中級職稱占44.8%、副高級職稱占17.0%、正高級職稱占0.8%。
（三）研究工具
采用譚晟[4]編制的組織承諾問卷。選取該問卷的感情承諾、規(guī)范承諾和繼續(xù)承諾三個維度來測評職業(yè)院校教師的組織承諾。該問卷采取五級評分法。本次測量的Cronbach’s a系數(shù)為0.89。
（四）施測與數(shù)據(jù)處理
采用集體施測，在學(xué)校領(lǐng)導(dǎo)的協(xié)助下在會議上向教師發(fā)放問卷并要求他們當(dāng)場填寫。在量表施測的同時獲得被試的一般人口統(tǒng)計學(xué)資料，如性別、年齡等。全部數(shù)據(jù)采用SPSS13.0進行統(tǒng)計分析。
二、結(jié)果分析與討論
為了能夠全面考察職業(yè)院校教師組織承諾情況，本研究從人口統(tǒng)計學(xué)變量和總體水平兩個角度對職業(yè)院校教師的組織承諾進行差異比較分析。具體如下：
（一）職業(yè)院校教師組織承諾的總體狀況
從表1可以看出，職業(yè)院校教師總體上組織承諾處于中等水平。其中規(guī)范承諾維度和感情承諾維度得分均高于總體，而在繼續(xù)承諾維度得分上低于總體。這反映出，一方面，由于我國傳統(tǒng)文化的影響，教師們比較循規(guī)蹈矩，強調(diào)職業(yè)道德，對履行合同規(guī)定責(zé)任的義務(wù)感較強，這也是衡量一個教師師德的重要標(biāo)準(zhǔn)。同時，由于教師認同學(xué)校的目標(biāo)和價值觀，對學(xué)校產(chǎn)生了深厚的感情。另一方面，我國從計劃經(jīng)濟向市場經(jīng)濟的轉(zhuǎn)軌打破了對工作單位轉(zhuǎn)換的限制，教師的流動頻率愈來愈高，加劇了學(xué)校與學(xué)校之間人才的競爭。在這種形勢下，教師就會因為離開某一學(xué)校付出的代價不會太大而頻繁地尋找新的組織。
表1 職業(yè)院校教師組織承諾總體狀況
（二）職業(yè)院校教師組織承諾的人口統(tǒng)計學(xué)變量分析
1.性別差異分析。本研究結(jié)果表明，職業(yè)院校教師總體承諾（t=-0.21，P>0.05）和感情承諾（t=0.26，P>0.05）、規(guī)范承諾（t=-0.54，P>0.05）、繼續(xù)承諾（t=-0.23，P>0.05）方面不存在顯著性別差異。但從男女均值比較來看，女教師在總體承諾和規(guī)范承諾、繼續(xù)承諾方面稍高于男教師。相較于男性教師，可能是由于女性教師要承擔(dān)更多養(yǎng)育孩子的責(zé)任，容易發(fā)生教育教學(xué)工作的中斷，諸多學(xué)校在招聘新教師的時候限制女性員工，導(dǎo)致女性員工進入學(xué)校的成本要高，離開某一學(xué)校的代價更大，她們一旦進入某個學(xué)校，就會因煩于尋找新的工作而一直從事同一份工作，從而表現(xiàn)出較高的組織承諾水平。從這一情況看，研究結(jié)果與Grusky[5]的研究結(jié)果基本相同。
2.學(xué)歷差異分析。根據(jù)我國的情況，我們把學(xué)歷劃分為中專、專科、本科、碩士、博士五個等級。從表2中可以發(fā)現(xiàn)，職業(yè)院校教師總體承諾（F(4,1232)=3.06，P
表2 承諾總分和繼續(xù)承諾因子上不同學(xué)歷比較
注：*表示P
3.婚姻差異分析。本研究把婚姻狀況分為未婚、已婚、離異和喪偶四個類別。由表3可知，職業(yè)院校教師總體承諾（F=3.69，P
表3 總體承諾和感情承諾上不同婚姻狀況比較
4.年齡差異分析。從表4中可以看出，職業(yè)院校教師總體承諾（F(7,1229)=3.52，P
表4 總體承諾和感情承諾因子上不同年齡比較
5.教齡差異分析。從表5中發(fā)現(xiàn)，職業(yè)院校教師總體承諾（F(6,1230)=4.84，P
表5 總體承諾和感情承諾、規(guī)范承諾因子上不同教齡比較
6.職稱差異分析。由表6可知，職業(yè)院校教師的感情承諾維度（F(3,1233)=3.97，P>0.01）和規(guī)范承諾維度（F(3,1233)=2.61，P>0.05）上存在顯著職稱差異。通過事后檢驗（LSD）發(fā)現(xiàn)，在感情承諾和規(guī)范承諾方面，副高職稱教師顯著高于初、中級職稱教師。從總體承諾均值比較分析來看，副高職稱最高（3.57±0.60）、初級職稱最低（3.44±0.60）、正高職稱（3.49±0.64）又比中級職稱（3.45±0.60）高。這些與Meyer&Allen[2]、凌文輇等[15]、張曉珩[16]的研究結(jié)論基本一致。Meyer 和Allen認為職稱與組織承諾呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，職稱越高的員工,對組織所投入的成本也越多,因而會產(chǎn)生心理上的調(diào)整,所以對組織承諾越高[2]。對于副高職稱教師組織承諾得分高于正高職稱教師，這種不一致可能與我國目前職業(yè)院校教師隊伍現(xiàn)狀有關(guān)。正高職稱教師在職業(yè)院校還是鳳毛麟角，是各個學(xué)校激烈爭奪的高級人才，他們對于離開某一學(xué)校付出的代價并不是太大，而且很容易尋找到新的工作，所以其對組織承諾水平要低些。
表6 感情承諾和規(guī)范承諾因子上不同職稱比較
7.兼任行政職務(wù)差異分析。從表7中可以看出，職業(yè)院校教師繼續(xù)承諾（t=2.39，P
表7 是否兼任行政職務(wù)職業(yè)院校教師組織承諾t檢驗
8.學(xué)校層次差異分析。本研究依據(jù)我國職業(yè)教育實際情況把學(xué)校層次劃分為中職、高職兩個類別。由表8中可知，職校教師總體承諾（t=-4.14，P
表8 不同學(xué)校層次職業(yè)院校教師組織承諾t檢驗
9.學(xué)校性質(zhì)差異分析。這次研究把學(xué)校性質(zhì)區(qū)分為公辦和民辦兩個類別。從表9中可以發(fā)現(xiàn)，職業(yè)院校教師總體承諾（t=4.87，P
表9 不同學(xué)校性質(zhì)職業(yè)院校教師組織承諾t檢驗
10.學(xué)校區(qū)域差異分析。本研究的學(xué)校區(qū)域劃分為省會城市的學(xué)校和非省會城市的學(xué)校兩種情況。由表10可知，職業(yè)院校教師總體承諾（t=-5.06，P
表10 不同學(xué)校區(qū)域職業(yè)院校教師組織承諾t檢驗
三、小結(jié)
從總體上看，職業(yè)院校教師組織承諾處于中等水平。其中規(guī)范承諾維度和感情承諾維度均高于總體，而在繼續(xù)承諾維度上的得分低于總體。在人口統(tǒng)計學(xué)指標(biāo)上表現(xiàn)出以下特點：
（一）在承諾總體和感情承諾維度、規(guī)范承諾維度、繼續(xù)承諾維度上，男女無性別差異。但在承諾總體和規(guī)范承諾、繼續(xù)承諾得分上，女性稍高于男性。
（二）除了感情承諾外，總體承諾和規(guī)范承諾維度、繼續(xù)承諾維度在學(xué)歷上存在顯著差異，中專最高、博士最低，?？聘哂诒究?，本科高于碩士。
（三）除離異和喪偶外，未婚教師和已婚教師在總體承諾、感情承諾上存在顯著差異，已婚者高于未婚者。
（四）不同年齡的職業(yè)院校教師在總體承諾、感情承諾、規(guī)范承諾上存在顯著差異，表現(xiàn)為：20-25歲者顯著低于35-40歲和40-45歲者，25-30歲者顯著低于35-40歲、40-45歲、45-50歲和55-60歲者，30-35歲者顯著低于35-40歲和40-45歲者。
（五）不同教齡的職業(yè)院校教師在總體承諾和感情承諾、規(guī)范承諾上存在顯著差異，表現(xiàn)為0-1年教齡者顯著低于16-20年和20年以上教齡者，1-3年教齡者顯著低于6-10年、11-15年、16-20年和20年以上教齡者，3-5年教齡者顯著低于6-10年、16-20年和20年以上教齡者。
（六）除總體承諾和繼續(xù)承諾外，感情承諾、規(guī)范承諾在職稱上存在顯著差異，副高職稱教師最高、初級職稱教師最低、正高職稱教師又比中級職稱教師高。
（七）基于兼任行政職務(wù)的差異分析表明，在繼續(xù)承諾上只有未兼任行政職務(wù)者顯著高于兼任行政職務(wù)者。
（八）不同層次學(xué)校的教師在總體承諾和感情承諾、規(guī)范承諾、繼續(xù)承諾上存在顯著差異，中職教師顯著高于高職教師。
（九）不同性質(zhì)的學(xué)校的教師在總體承諾和感情承諾、規(guī)范承諾、繼續(xù)承諾上存在顯著差異，公辦教師顯著高于民辦教師。
（十）不同區(qū)域的學(xué)校的教師在總體承諾和感情承諾、規(guī)范承諾、繼續(xù)承諾上存在顯著差異，非省會城市的教師顯著高于省會城市的教師。
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[關(guān)鍵詞]旅游；文化遺產(chǎn)；旅游者感知；旅游開發(fā)；曲阜[中圖分類號]F59[文獻標(biāo)識碼]A[文章編號]1002―5006(2007)05―0054―07
1 引 言
文化遺產(chǎn)資源所具有的特殊價值對旅游者有著很強的吸引力，尤其是登錄世界遺產(chǎn)名錄后，往往成為旅游熱點。但從總體看，中國世界文化遺產(chǎn)的開發(fā)利用水平還很低，難以充分發(fā)揮世界文化遺產(chǎn)在旅游發(fā)展過程中應(yīng)有的作用。對于比較成熟的文化遺產(chǎn)旅游地來說，現(xiàn)有的旅游項目和旅游產(chǎn)品如何進一步開發(fā)、完善和提高，是非常緊迫的問題。本文以曲阜為研究對象，分析世界文化遺產(chǎn)深度開發(fā)的路徑。從全國范圍來看，曲阜的“三孔”比較早地登錄到世界遺產(chǎn)名錄，旅游開發(fā)相對比較成熟，但發(fā)展水平并未得到很高評價。據(jù)相關(guān)的游客感知度調(diào)查研究，曲阜“三孔”的各種評價指標(biāo)在中國的文化遺產(chǎn)地中都處于中下水平。作為世界文化遺產(chǎn)，“三孔”的文化內(nèi)涵，無論從深度還是從廣度，都還沒有很充分地展示出來，被旅游者所體驗。因此，曲阜未來的文化旅游要想獲得長足的發(fā)展，必須從整體上解決文化內(nèi)涵挖掘與產(chǎn)品品質(zhì)提升的難題。本文試圖通過對問卷調(diào)查數(shù)據(jù)的定量分析，一方面從旅游者的感知出發(fā)，分析文化遺產(chǎn)地的旅游產(chǎn)品體系與文化內(nèi)涵的關(guān)系，研究文化內(nèi)涵挖掘及產(chǎn)品開發(fā)的方向；另一方面，考察文化遺產(chǎn)旅游者滿意度的影響因素以及文化旅游產(chǎn)品及其他服務(wù)性產(chǎn)品在旅游者滿意中的表現(xiàn)和作用，明確產(chǎn)品質(zhì)量改進的方法與步驟，從而形成遺產(chǎn)旅游深度開發(fā)的基本框架。
2 國內(nèi)外相關(guān)研究綜述
關(guān)于文化遺產(chǎn)旅游的深度開發(fā)或者說進一步發(fā)展的對策，有不少研究者進行了探討。梁學(xué)成分析了世界遺產(chǎn)有形價值與無形價值的內(nèi)在聯(lián)系及相互的依存關(guān)系，提出了世界遺產(chǎn)旅游價值開發(fā)模式。章尚正、董義飛通過對皖南古村落的研究，認為目前的大眾觀光型旅游產(chǎn)品需要過渡到基于體驗性收獲的專題型文化產(chǎn)品。一般旅游產(chǎn)品的創(chuàng)新思路對文化旅游產(chǎn)品的進一步開發(fā)當(dāng)然也有借鑒意義。如孫麗萍、王艷平關(guān)于旅游產(chǎn)品創(chuàng)新開發(fā)的方向性的認識。金穎若關(guān)于旅游資源“羨余”現(xiàn)象與旅游開發(fā)的探討等。具體到曲阜的旅游開發(fā)與旅游發(fā)展，現(xiàn)有的研究基本是從資源角度來探討如何開發(fā)旅游產(chǎn)品和發(fā)展旅游業(yè)，如周長春對曲阜旅游資源進行了分析與評價，唐順英研究了曲阜修學(xué)旅游開發(fā)的原則與策略，李倫亮提出了建設(shè)“儒學(xué)文化名城”的戰(zhàn)略與基本的原則。
國外學(xué)者多從旅游者的體驗感受出發(fā)研究文化遺產(chǎn)旅游市場的進一步拓展。勞斯(Laws)對服務(wù)流程設(shè)計概念和旅游者體驗與滿意的管理兩者之間的關(guān)系進行了研究；比霍(Beeho)等將ASEB柵格分析方法應(yīng)用于新蘭納克(New La-nark)世界遺產(chǎn)村落的研究，并對世界遺產(chǎn)村落旅游吸引物的開發(fā)提供了一些建議；麗特(Light)研究了文化遺產(chǎn)地舉行特殊的事件(如旅游節(jié)慶活動)時游客的主要特征；愛瑪(Emma)等人利用地方感知理論對新西蘭的庫克山公園(Mount Cook Park)的解說服務(wù)體系進行了評估；英國的雅尼夫(Yaniv)等通過調(diào)查，研究了4個變量即“個人的性格”、“遺產(chǎn)地屬性”、“知覺”、“認知”和“旅游行為”之間的關(guān)系。
國內(nèi)學(xué)者這方面的研究也取得了一些進展。郭英之研究了文化遺產(chǎn)平遙古城的旅游滿意度及旅游需求特征；劉昌雪對世界遺產(chǎn)地的旅游推力和引力因素進行了研究；張宏等以ASEB法對文化遺產(chǎn)秦兵馬俑的游客體驗進行了分析；羅振鵬等通過對北京故宮景區(qū)旅游服務(wù)的調(diào)查分析，認為服務(wù)問題是導(dǎo)致游客對景區(qū)不滿意的主要原因。
總起來看，對于世界文化遺產(chǎn)旅游的深度開發(fā)，國內(nèi)外的相關(guān)研究比較一致的看法是應(yīng)該深入挖掘文化遺產(chǎn)的內(nèi)涵，提高開發(fā)的水平與質(zhì)量。關(guān)于如何挖掘文化遺產(chǎn)的文化內(nèi)涵，通常是從兩個角度進行分析，一是對文化遺產(chǎn)本身的價值進一步深入分析，更加深入把握其內(nèi)涵，尋找更適宜的表現(xiàn)形式，形成更有文化深度的旅游產(chǎn)品；二是基于市場調(diào)研，從旅游者的需要出發(fā)，改進旅游產(chǎn)品，提高發(fā)展水平。目前的問題是兩個方面的研究結(jié)合不夠緊密，尤其是兩個方面的定量分析較少進行直接的對應(yīng)聯(lián)系。本文重點利用定量分析方法，將兩個角度的認識整合起來，力求對文化遺產(chǎn)旅游的進一步開發(fā)形成更為深刻的認識。
3 研究方法
本次調(diào)查于2006年10月28日―10月29日在曲阜的孔廟和孔府進行，采取的是現(xiàn)場發(fā)放問卷、現(xiàn)場回收的方式，共收回有效問卷186份。最后通過社會經(jīng)濟學(xué)統(tǒng)計軟件包SPSS對問卷進行分析，并結(jié)合計劃管理、質(zhì)量管理方法，對曲阜旅游產(chǎn)品開發(fā)進行探討。3．1調(diào)查問卷設(shè)計
問卷包括三大部分內(nèi)容：游客興趣、游客滿意度和游客特征(包括人口統(tǒng)計特征和出游特征)。其中游客“興趣”和“滿意度”采用李克特(R．A．Likert)5點量表尺度進行測量。在游客興趣表中，1表示“很不感興趣”，2表示“不感興趣”，3表示“一般”，4表示“感興趣”，5表示“非常感興趣”；在游客滿意度表中，1表示“很不滿意”，2表示“不滿意”，3表示“一般”，4表示“滿意”，5表示“非常滿意”。經(jīng)過相關(guān)評價，我們把旅游者可能在曲阜游覽的人文景點以及其他游覽活動確定為19項游客感興趣屬性，包括游覽孔廟、游覽孔府、游覽孔林、游覽六藝城、游覽孔子故里園、游覽顏廟、游覽周公廟、游覽其他人文景點、欣賞曲阜建筑、欣賞城墻、觀看杏壇圣夢、參加孔子文化節(jié)、觀看祭孔大典、和當(dāng)?shù)鼐用窠徽?、了解?dāng)?shù)孛袼住⒙爩?dǎo)游講解、漫步大街小巷、孔子家鄉(xiāng)修學(xué)、購買旅游紀念品；體現(xiàn)旅游者食、住、行、游、購、娛的13項滿意度屬性，包括儒家氛圍、遺產(chǎn)景點、人造景點、文化活動、導(dǎo)游服務(wù)、景點管理、餐飲、住宿、市內(nèi)交通、娛樂項目、購物環(huán)境、旅游紀念品和整體滿意度；旅游者的人口特征包括性別、年齡、職業(yè)、月收入和學(xué)歷；旅游者的出游特征包括“游覽次數(shù)”、“游覽目的”、“游覽方式”、“停留時間”。
3．2調(diào)查樣本
由于曲阜旅游市場的主體是國內(nèi)市場，因此本次調(diào)查主要是針對國內(nèi)的旅游者，所得到的人口統(tǒng)計學(xué)結(jié)果如表1所示。
從表1可以看出，來曲阜的旅游者，性別比例相當(dāng)，年齡集中在21―40歲之間(64．9％)，職業(yè)分布比較分散，學(xué)生比例稍微大一些(28．1％)，收入集中在“1000元以下”和“1000―3000元”這兩個水平上， 比例分別為42．4％和42．9％，學(xué)歷以大學(xué)學(xué)歷為主(58．9％)。
4 研究結(jié)果
4．1 曲阜文化遺產(chǎn)旅游的開發(fā)路徑與程序分析
4．1．1 曲阜文化旅游產(chǎn)品體系的因子分析
從理論上講，世界文化遺產(chǎn)內(nèi)涵應(yīng)該有多種表現(xiàn)形式，因此可以開發(fā)的具體旅游產(chǎn)品形式也是多種多樣的，某種具體形式的產(chǎn)品并不必然與遺產(chǎn)文化內(nèi)涵的基本屬性相聯(lián)系。如果只對具體的產(chǎn)品形式進行分析，則無助于對文化遺產(chǎn)旅游深度開發(fā)的宏觀思考。為此，筆者對19項游客感興趣屬性進行了因子分析，以求對游客感興趣屬性進行歸類，因為某類產(chǎn)品的共性特征應(yīng)該與文化遺產(chǎn)內(nèi)涵有較強的關(guān)聯(lián)。
在因子分析之前，先對19項感興趣屬性進行了可信度分析，得Alpha=0．8823，說明它們之間存在較強的內(nèi)部一致性，同時對樣本進行了KMO測度和巴特利特球體檢驗以判斷觀測數(shù)據(jù)是否適合做因子分析。KMO值為0．810，根據(jù)凱撒(Kaiser)的解釋，如果KMO值大于0．8，表示“適合”做因子分析。另外，參與因子分析的19個變量的巴特利特球體檢驗(Bartlett Test of Sphericity)值是1389．280，其對應(yīng)的相伴概率值為0．000。這兩種檢驗的檢驗數(shù)據(jù)表明適合做因子分析。最后，采用了主成分分析法(Principal Component Analysis)，并進行方差最大化旋轉(zhuǎn)(Varimax with Kaiser NormMizmion)。在確定公因子的個數(shù)時，瑞恩(Ryan)指出提取出的公因子最好能解釋所有方差的66％―70％。指標(biāo)19“購買旅游紀念品”因變量共同度僅為0．399，小于0．5，因此被刪除，其余18個指標(biāo)經(jīng)過因子分析，歸納為五個主要因子，累計方差貢獻率為67．511％，這表明提取的結(jié)果還是比較理想的。因子分析的具體信息如表2所示。
筆者把這五個因子分別命名為F1=“一般人文景點”，F(xiàn)2=“文化遺產(chǎn)景點”(雖然導(dǎo)游講解不是遺產(chǎn)景點，但導(dǎo)游講解是完全依附于“三孔”景點的，因此筆者把該因子命名為文化遺產(chǎn)景點)，F(xiàn)3：“當(dāng)?shù)孛袼罪L(fēng)情”，F(xiàn)4=“文化活動”，F(xiàn)5=“當(dāng)?shù)貧v史建筑”。其中，文化遺產(chǎn)景點是文化遺產(chǎn)的直接符號，文化活動是對文化遺產(chǎn)的直接運用，當(dāng)?shù)貧v史建筑是對文化遺產(chǎn)歷史環(huán)境的營造，一般人文景點是文化內(nèi)涵的擴展，當(dāng)?shù)孛袼罪L(fēng)情是文化遺產(chǎn)內(nèi)涵在現(xiàn)代生活中的表現(xiàn)。每一種因子，可以表現(xiàn)文化遺產(chǎn)某一方面的特性。也就是說，每一類型的旅游產(chǎn)品，都可以看作是文化遺產(chǎn)文化內(nèi)涵的外在表現(xiàn)形式，如圖1所示。
4．1．2曲阜文化旅游產(chǎn)品開發(fā)的路徑與程序探討
由于旅游產(chǎn)品自身的形式、價值或者功能存在區(qū)別，對游客的吸引力大小也是有區(qū)別的。按照事物發(fā)展的一般邏輯，結(jié)合因子分析方法，遺產(chǎn)文化內(nèi)涵深度開發(fā)可以理解為表現(xiàn)文化特征的各類因子對旅游者的吸引力由低到高的提高過程，也就是各類旅游產(chǎn)品不斷豐富完善的過程。
在這里，筆者以因子的均值和游客“感興趣”與“非常感興趣”的累計比例作為衡量因子吸引力大小的標(biāo)準(zhǔn)，均值越大，累計比例越高，則表明因子的吸引力越大。計算因子的均值時，由于每個因子都包含若干個游客感興趣屬性，而且每個屬性的均值都已經(jīng)由軟件計算得到，最關(guān)鍵的是確定每個因子中的單項屬性在該因子中所占的權(quán)重。董觀志、楊鳳影指出在確定每個屬性的權(quán)重時，可以利用SPSS統(tǒng)計軟件對指標(biāo)的測量數(shù)據(jù)進行因子分析法處理，這樣有助于減少傳統(tǒng)的專家估測法存在的主觀誤差。通過因子分析后，可以得到每個屬性的因子得分系數(shù)，系數(shù)越大，說明該屬性與因子的關(guān)系越密切，對其因子的貢獻越大，所以賦予的權(quán)數(shù)也越大，然后對因子得分系數(shù)進行歸一化處理，即可得到每個屬性在該因子上的權(quán)重。因此筆者對每個因子又進行了因子分析，目的是確定每個屬性在所屬因子中所占的權(quán)重。在計算因子的均值與游客感興趣比例時，公式如下：
其中因子均值的計算公式為：
MeanFn表示第n個因子的均值，Mni表示第n個因子的第i個屬性的均值，Qni表示第n個因子第i個屬性的權(quán)重。
同理，因子的游客感興趣比例的計算公式為：
FrecencyFn表示第n個因子的游客感興趣比例，F(xiàn)ni表示第n個因子的第i個屬性的游客感興趣比例，Qni表示第n個因子第i個屬性的權(quán)重。
因子分析及計算出的因子均值與游客感興趣比例的結(jié)果如表3所示。
分析結(jié)果表明，在現(xiàn)階段，“文化遺產(chǎn)景點”與“文化活動”的吸引力強度相當(dāng)，對游客的吸引力最強；“當(dāng)?shù)貧v史建筑”對游客的吸引力次之；“一般人文景點”和“當(dāng)?shù)孛袼罪L(fēng)情”對游客的吸引力最弱。這也說明，目前遺產(chǎn)的符號及遺產(chǎn)特性的直接運用已相對比較成熟，當(dāng)?shù)貧v史建筑景觀建設(shè)初見成效，而當(dāng)?shù)孛袼罪L(fēng)情和一般人文景點的開發(fā)則較為薄弱。當(dāng)然我們應(yīng)該理性地認識因子的吸引力強弱程度，吸引力強的因子如果不能夠?qū)崿F(xiàn)更新?lián)Q代，對游客的吸引力也會減弱，吸引力弱的因子如果開發(fā)得當(dāng)，同樣可以增強對游客的吸引力。從因子分析情況來看，曲阜深入挖掘遺產(chǎn)文化內(nèi)涵的路徑可以如圖2所示。
如圖2所示，對于曲阜而言，文化遺產(chǎn)旅游產(chǎn)品開發(fā)的優(yōu)先順序為：文化遺產(chǎn)景點文化活動當(dāng)?shù)貧v史建筑當(dāng)?shù)孛袼滓话闳宋木包c，通過這一過程，文化遺產(chǎn)的文化內(nèi)涵挖掘相對比較全面和深入，產(chǎn)品吸引力達到比較高的水平，在此基礎(chǔ)上，曲阜文化遺產(chǎn)產(chǎn)品開發(fā)進入新一輪的循環(huán)，達到更高的開發(fā)平臺。
4．2 曲阜旅游產(chǎn)品的滿意度分析與質(zhì)量改進
4．2．1 國內(nèi)文化遺產(chǎn)旅游者的整體滿意度
旅游者滿意度的高低可以直接反映旅游產(chǎn)品質(zhì)量的高低。文化遺產(chǎn)旅游產(chǎn)品的深度開發(fā)，不僅包括旅游產(chǎn)品內(nèi)容體系的擴充，也應(yīng)該包括其他產(chǎn)品質(zhì)量的提高。從本次調(diào)查看，來曲阜的旅游者總體滿意度不高，只有48．4％，具體情況如表4所示。
筆者把除“整體滿意度”之外的12項滿意度屬性按滿意度大小分成3個層次：第一個層次所包含的滿意度屬性包括“遺產(chǎn)景點”、“儒家氛圍”、“導(dǎo)游服務(wù)”，滿意度在50％以上，主要是對遺產(chǎn)景點游覽的滿意情況；第二層次包括“景點管理”和“文化活動”，這一層次的滿意度超過40％，這兩項屬性均和遺產(chǎn)景點的游覽活動直接相關(guān)；第三個層次所包含的滿意度屬性包含“旅游紀念品”、“人造景點”、“市內(nèi)交通”、“娛樂項目”、“餐飲”、“住宿”和“購物環(huán)境”，這一層次的滿意度均較低，這7項屬性除“人造景點”外，均為游覽活動之外的相關(guān)服務(wù)(或產(chǎn)品)。劃分成3個層次之后，就能很清晰地發(fā)現(xiàn)，到訪曲阜的旅游者對核心的遺產(chǎn)景點滿意度最高，與遺產(chǎn)關(guān) 系緊密的項目滿意度次之，而對游覽活動之外的相關(guān)產(chǎn)品則滿意度較低。說明遺產(chǎn)資源確實能給旅游者帶來滿意的體驗，而遺產(chǎn)的延伸開發(fā)和當(dāng)?shù)氐姆?wù)系統(tǒng)卻不如人意，不能得到旅游者認可。這一研究結(jié)果與國內(nèi)其他學(xué)者的研究有一些相似之處。羅振鵬等對故宮景區(qū)的研究表明中外游客對故宮的服務(wù)感受為“一般”，郭英之對平遙古城的研究發(fā)現(xiàn)旅游者對旅游景點質(zhì)量評價尚好，而對交通、飲食、住宿的評價為較滿意與一般。由此可見，目前我國的文化遺產(chǎn)旅游者對遺產(chǎn)景點的滿意度要高于對相關(guān)產(chǎn)品的滿意度，對遺產(chǎn)景點和設(shè)施本身的滿意度要高于對景區(qū)服務(wù)的滿意度，反映出目前國內(nèi)文化遺產(chǎn)地的服務(wù)質(zhì)量普遍不高的現(xiàn)狀。
4．2．2滿意度的影響因素與質(zhì)量改進對策
旅游者在文化遺產(chǎn)旅游地的活動涉及到各個方面，從理論上講，每個方面的滿意度對游客的整體滿意度都會有影響，因此筆者利用方差分析來檢驗問卷設(shè)計的滿意度屬性項目是否對整體滿意度都有影響，以及影響的程度如何。
方差分析主要有3種方法：單因素方差分析、多因素方差分析和協(xié)方差分析。在對12項滿意度屬性和“整體滿意度”進行方差分析之前，筆者先對旅游者的人口統(tǒng)計特征與出游特征和“整體滿意度”進行了單因素方差分析，從而進一步確定對12項滿意度屬性和“整體滿意度”進行方差分析時，到底應(yīng)該采用哪種方法。如果人口特征與出游特征對整體滿意度沒有顯著影響，那么可以采用單因素方差分析；如果人口特征和出游特征對整體滿意度有顯著影響，那么應(yīng)該采用協(xié)方差分析的方法，把人口特征和出游特征當(dāng)作協(xié)變量參與分析，這樣可以消除協(xié)變量對于整體滿意度的影響，從而使分析的結(jié)果更準(zhǔn)確一些。
人口統(tǒng)計特征與出游特征和“整體滿意度”的單因素方差分析的結(jié)果如表5所示。
由表5可知，旅游者的人口統(tǒng)計特征和出游特征對整體滿意度在0．05的水平上均沒有顯著的影響，因此在分析12項滿意度屬性對“整體滿意度”的影響時，可以忽略掉人口統(tǒng)計特征和出游特征的影響，直接采用單因素方差分析的方法。分析結(jié)果如表6所示。
分析結(jié)果表明，12項滿意度屬性對整體滿意度均有顯著影響，但是影響的程度是存在差異的(檢驗統(tǒng)計量的F值越大，表明影響程度越大。從上表顯示的各項目對總體滿意度的影響程度看，景點管理、娛樂項目、餐飲3項F值在20以上，是影響總體滿意度的關(guān)鍵因素；導(dǎo)游服務(wù)、住宿、市內(nèi)交通、旅游紀念品、購物環(huán)境F值在10到20之間，影響較大，是重要因素；遺產(chǎn)景點等4項的F值在10以下，是基礎(chǔ)性因素，之所以稱之為基礎(chǔ)因素，是因為這幾項雖然對總體滿意度的影響較小，但它們是旅游活動的前提與基礎(chǔ)，對滿足旅游者最基本的需求，是非常重要的。在單項評價中，除人造景點外，其他項目滿意度都較高。恰恰說明了曲阜的整體旅游產(chǎn)品總體滿意度不高，現(xiàn)階段問題主要存在于相關(guān)服務(wù)項目上。因此，提高曲阜旅游產(chǎn)品質(zhì)量的方法應(yīng)是在保證基礎(chǔ)因素質(zhì)量的前提下，主要抓好關(guān)鍵因素，進而改善重要因素，以提高旅游產(chǎn)品的總體質(zhì)量和游客的滿意度。
5 結(jié) 論
綜上所述，文化遺產(chǎn)旅游產(chǎn)品的深度開發(fā)應(yīng)該有兩個緯度的內(nèi)容：基于遺產(chǎn)特性的產(chǎn)品體系的深化與擴展以及旅游服務(wù)質(zhì)量的提升，兩個緯度因素的共同作用，才能達到真正意義上的遺產(chǎn)旅游深度開發(fā)。文化遺產(chǎn)旅游深度開發(fā)的基本框架模型如圖3所示。
進行深度開發(fā)時，文化遺產(chǎn)景點是基礎(chǔ)和重點，因為這是游客必須要訪問的景點。目前，游客對文化遺產(chǎn)景點的滿意度比較高，但是對文化活動的滿意度不高，這就表明曲阜在文化活動的開發(fā)上要多下一些工夫，不僅僅局限于開發(fā)文藝表演類的產(chǎn)品，而且要多開發(fā)一些游客能夠親身參與的文化活動，這樣游客就能在參與的過程中獲得樂趣。對于當(dāng)?shù)氐臍v史建筑要保持其建筑風(fēng)格，給游客塑造一個良好的游覽氛圍。對于目前游客感興趣程度不高的當(dāng)?shù)孛袼缀鸵话闳宋木包c，則要具體分析，采取適當(dāng)?shù)拇胧瑢⑺鼈兣c遺產(chǎn)資源的文化特性有機結(jié)合起來，提高吸引力水平。
旅游已然成為了現(xiàn)今社會的熱門話題，不管是老年人還是孩子都以旅游為炫耀的資本和成就，同時自助游也在最近幾年內(nèi)悄然升起，逐步成為了大家爭相追捧的出游方式。也引發(fā)了國內(nèi)外學(xué)者的關(guān)注，對其進行各種角度的研究，但是主要集中在自助旅游者的旅游動機、決策心理、消費趨向以及對目的地的影響和發(fā)展等方面，極少有學(xué)者關(guān)注自助旅游者和目的地間的價值相關(guān)性，如自助旅游者對目的地的感知價值，目的地針對自助旅游者的需求和價值趨向所進行的提升等。本調(diào)研就是針對這些問題，以二線旅游城市――青島為調(diào)研對象，進行了自助旅游者顧客價值測量，并進行深入分析提出了幫助旅游目的地提高競爭優(yōu)勢的提升方案。
一、研究述評
（一）自助游者的概念界定
自助游雖然已經(jīng)成為了炙手可熱的出游方式，但是對其研究和定義，各國學(xué)者之間的見解還是出現(xiàn)了略微分歧。一般國外學(xué)者對自助游的界定主要區(qū)別于其出行方式上，即是否是背包旅游和自駕車旅游等，而新西蘭旅游局對自助游的定義則是根據(jù)是否參加團體旅游。但是國內(nèi)學(xué)者大多數(shù)區(qū)別界定自助游關(guān)注于參與方式和心里需求，例如陳俊鴻、陸勇、陳建勤等學(xué)者給出的定義中關(guān)注的是自助選擇線路和制定計劃及實施；陳立平、張奕暉等學(xué)者強調(diào)親近自然、放松身心。
通過對國內(nèi)外自助游定義的解讀和分析，本調(diào)研總結(jié)各定義的共同性在于自助旅游者的自主性和極少或無旅行社參與的選擇性。同時，結(jié)合對比了旅游者的分類和團體旅游者的定義，將旅游者分為“團體旅游者、散客“，并提出了自助旅游者的定義，即是指散客中沒有購買包價旅游產(chǎn)品，按照自己的意愿，全部或部分地安排旅游過程中的各項活動的旅游者。
另外，本調(diào)研又深度分析了旅游過程中的必要因素“食、住、行、游、購、娛“，發(fā)現(xiàn)六要素中并沒有體現(xiàn)出自助旅游者的自主性和特殊性，本調(diào)研通過各種文獻及消費者心理的解讀，發(fā)現(xiàn)旅游信息和體驗是自助旅中不可或缺的影響因素，因此本調(diào)研將旅游的六要素擴充為自助游的八要素，即“食、住、行、游、購、娛、信息、體驗“。
（二）顧客價值的定義界定
顧客價值的概念自被西方一些營銷學(xué)者提出以來，就被以不同角度解讀，如Forbis＼Mehta在1981年提出的顧客經(jīng)濟價值的概念主要關(guān)注的是消費者愿意支付的最高值；Zeitham、Gronroo則關(guān)注的是顧客感知價值，即感知利失和感知成本之間的對比。但是他們也擁有共同點：被顧客感知、主觀決定、獲取與成本之間的比較、可測量性。
本調(diào)研通過分析總結(jié)，結(jié)合自助游的特殊性認為自助旅游者的顧客價值是由其在自主選擇的旅游活動中所感知到的利益與其在獲取體驗和服務(wù)時所付出的成本進行權(quán)衡后對旅游活動的總體評價。
（三）顧客價值測量方法
顧客價值測量研究中，一些學(xué)者主要關(guān)注所得價值，將顧客價值劃分為產(chǎn)品價值、使用價值、擁有價值以及顧客在評價過程中形成的總評價價值，或劃分為功能價值、社會價值、情感價值、認識價值和情境價值等。大部分學(xué)者同時還考慮了顧客的投入，如Bolton、Drew、Parasuraman等認為顧客價值應(yīng)包括質(zhì)量、利益和犧牲等；Kotler（2001）認為顧客價值包括總價值和總成本，總顧客價值又分為人員價值、形象價值、產(chǎn)品價值和服務(wù)價值。還有學(xué)者側(cè)重研究顧客價值構(gòu)成的某一方面，如服務(wù)、關(guān)系等。但是在1994年Holbrook（1994）提出了有別于前面研究思路的顧客價值測量點，他從外生的與內(nèi)生的、以自我為中心和以他人為中心、主動的和反應(yīng)3個維度分類顧客價值。也是大部分學(xué)者所研究的構(gòu)成顧客價值測量，即將顧客價值分成幾個維度進行研究。如Sweeney（2001）提出了感情、社會、質(zhì)量和價格四個維度對消費品的顧客感知價值進行研究。而Ulage（2005）在Sweeney的基礎(chǔ)上還提出了一個多維度的顧客價值測量公式，認為顧客價值等于各驅(qū)動因素的加權(quán)和。不同的學(xué)者有不同的研究角度和思路，而這些不同針對的市場也是不同的，而對于自助游市場來說，本調(diào)研認為Sweeney所提出的維度理論比較適合，針對市場的特殊性，本調(diào)研將顧客價值分類為功能價值、社會價值、情感價值、教育價值和感知成本。但是由于本調(diào)研選擇的自助游市場所包含的具體項多，顧客價值的分類涉及的面無法涵蓋，因此，本調(diào)研將五個基礎(chǔ)維度中的感知利得維度溶于自助游活動中的“食、住、行、游、購、娛、信息、體驗“八要素中進行測量。
（四）調(diào)研設(shè)計與實施
本次調(diào)研活動流程如圖1所示。
在文獻綜述階段，了解現(xiàn)階段國內(nèi)外有關(guān)自助游者以及顧客價值的研究歷史及現(xiàn)狀，并根據(jù)現(xiàn)有研究成果總結(jié)了自助旅游者定義及其顧客價值和價值維度，并且確定了顧客價值測量模型。
在自助游顧客價值測量階段，主要完成了價值維度的設(shè)計、調(diào)查問卷的編制和數(shù)據(jù)的收集。
在價值維度設(shè)計階段，本調(diào)研以現(xiàn)有的顧客價值測量維度為標(biāo)準(zhǔn)，編制了旅游動機調(diào)研問卷（共發(fā)放100份問卷），但是結(jié)果中發(fā)現(xiàn)不能體現(xiàn)自助旅游者的特殊性。對此，本調(diào)研通過分析自助旅游者對目的地整體感知的局限性，結(jié)合自助旅游的特殊性，設(shè)計將五個價值維度中的感知利得維度溶于自助游活動中的“食、住、行、游、購、娛、信息、體驗“八要素中。
在調(diào)查問卷編制和發(fā)放階段，本調(diào)研設(shè)計的調(diào)查問卷主要包括兩部分，第一部分為顧客價值測量表，主要根據(jù)八要素價值維度，提取各個維度中所包含的項目編制而來（共計44項），測量尺度均采用Likert五點評量尺度，由非常高至非常低，分別賦予5至1分，依序代表“非常同意“、“同意“、“不一定“、“不同意“、“非常不同意“；第二部分為人口統(tǒng)計學(xué)特征，共計6題。為了保證問卷的有效性，本調(diào)研又做了一次預(yù)調(diào)研，對存在的提問方式、問卷格式等問題進行了完善。
在數(shù)據(jù)收集的過程中，本調(diào)研通過分析自助游市場和中國城市旅游業(yè)發(fā)展，選取了青島這座具有普遍旅游城市特點，同時自助旅游市場急劇增長的城市為樣本，并選擇在青島旅游旺季時，對青島火車站和流亭機場等地的旅游完成后的自助旅游者進行了隨機抽樣調(diào)查。調(diào)查時間為2012年10月1日至10月5日，共發(fā)放問卷150份，回收問卷121份。（見圖1）
（五）數(shù)據(jù)分析
本調(diào)研利用SPSS17.0統(tǒng)計軟件對調(diào)研數(shù)據(jù)進行分析。針對本調(diào)研問卷及各類主要問題，分別使用了Alpha信度系數(shù)法描述性統(tǒng)計分析、t檢驗及單因素方差分析（one-wayANOVA）、逐步回歸分析等方法。
（六）信度效度檢驗
本調(diào)研問卷在建構(gòu)過程中，內(nèi)容除依據(jù)理論基礎(chǔ)與文獻探討整理外，經(jīng)過了專家意見詢訪及問卷的前測工作，其內(nèi)容效度具有一定水準(zhǔn)。
在結(jié)構(gòu)效度檢驗中，本調(diào)研利用了Cronbach’sa一致性系數(shù)檢驗信度。一般認為，a系數(shù)值介于0.65-0.70之間是最小可接受值，a系數(shù)值介于0.70-0.80之間相當(dāng)好，a系數(shù)值介于0.80-0.90之間非常好，a系數(shù)值為0.90以上則超級好。先將分析結(jié)果整理與下表2：
表2 問卷分量表Cronbach'sa系數(shù)值表
分量表 問項題數(shù) Cronbach'sa系數(shù)
顧客價值維度 44 0.913
由表可知，本調(diào)研問卷的Cronbach'sa系數(shù)值為0.904，表明本資料所呈現(xiàn)的情形具有很強的可靠性。
二、結(jié)果分析
（一）樣本人口統(tǒng)計學(xué)分析
本調(diào)研有效樣本共121位游客，數(shù)據(jù)結(jié)果如圖2所示。
（二）自助游旅游者的顧客價值實際感知測量
1.顧客感知利得測量分析
根據(jù)“顧客總價值=感知利得-感知利失“的模式，本調(diào)研分別測量了自助旅游者感知利得和感知利失。通過各問項的平均數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差及滿意度排序，平均得分愈高，表示游客對該項的感知價值愈高，滿意度愈高，表明成本花費愈低；標(biāo)準(zhǔn)差愈小，表示游客對該問項的意見愈趨于一致。
由表3―1可以看出，“總價值“的得分是4.10，表明游客的總體感知價值較高。各要素（食、住、行、游、娛、購、信息、體驗）的總體感知價值平均得分在3.37至3.99之間。同時自我安排滿意的感知價值最高，其次是旅游信息和交通。（見表3-1）
表3―1 自助游顧客總體感知利得價值測量分析表
維度名稱 Mean Std.Deviation 排序
自我安排滿意（此次旅行） 3.99 0.7360 1
總體感知值得（旅游信息） 3.93 0.74 2
總體感知值得（交通） 3.87 0.754 3
總體感知值得（景區(qū)） 3.82 0.83 4
總體感知值得（娛樂活動） 3.74 0.783 5
總體感知值得（餐飲） 3.6 0.842 6
總體感知值得（紀念品） 3.45 0.836 7
總體感知值得（住宿） 3.37 0.889 8
總價值 4.1 0.768
本調(diào)研又對各維度下的25個項目進行了顧客價值測量并進行排序，并統(tǒng)計了前6位和后6位的項目，如表3-2所示。
2.顧客感知利失測量分析
本調(diào)研對顧客感知利失做了統(tǒng)計分析，由成本高到低進行了排序如表3-3，可以看出顧客的感知成本普遍較高，均值低于3分，比較之下認為旅游信息、住宿、交通的感知成本較高，而餐飲、娛樂、景區(qū)等方面感知成本較低。（見表3-3）
表3-3 各維度顧客感知利失值分析表
成本項目名稱 Mean 所屬維度 排序
花費成本（旅游信息） 2.40 信息 1
花費成本（住宿） 2.47 住 2
花費成本（交通） 2.53 行 3
花費成本（紀念品） 2.58 購 4
花費成本（景區(qū)） 2.60 游 5
花費成本（娛樂活動） 2.64 娛 6
花費成本（餐飲） 2.66 食 7
（三）顧客價值各維度與總顧客價值間的相關(guān)性分析
本調(diào)研從8個維度剖析顧客價值，通過測量得出與總顧客價值之間的相關(guān)分析如表3所示，p值大于0.5，表明相關(guān)性比較顯著，可以看出在自助游顧客的價值體系中，最能影響其感知價值的幾個維度分別為自主設(shè)安排、旅游信息及交通。（見表4）
（四）顧客價值的影響因素分析――逐步多元回歸分析
自助旅游者顧客價值的總體感知價值收諸多因素影響和制約，為了定量研究它們之間的數(shù)量關(guān)系，本調(diào)研運用逐步回歸分析方法建立自助旅游者顧客價值的回歸模型，分析各維度的影響程度。
表5-1 模型結(jié)果對比分析表
Model R RSquare AdjustedRSquare Std.ErroroftheEstimate
1 0.581a 0.338 0.332 0.613
2 0.679b 0.461 0.451 0.556
3 0.709c 0.502 0.489 0.536
a.Predictors：（Constant），總體感知值得（旅游信息）
b.Predictors：（Constant），總體感知值得（旅游信息），總體感知值得（交通）
c.Predictors：（Constant），總體感知值得（l旅游信息），總體感知值得（交通），總體感知值得（景區(qū)）
表5-2 模型3方差分析
Model SumofSquares df MeanSquare F Sig.
3 Regression 31.914 3 10.638 37.026 0.000c
Residual 31.604 110 0.287
Total 63.518 113
a.Predictors：（Constant），總體感知值得（旅游信息）
b.Predictors：（Constant），總體感知值得（旅游信息），總體感知值得（交通）
c.Predictors：（Constant），總體感知值得（旅游信息），總體感知值得（交通），總體感知值得（景區(qū)）
d.DependentVariable：總價值
表5-3 逐步回歸結(jié)果分析表
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t Sig. Collinearity
Statistics
B Std.Error Beta Tolerance VIF
3 （Constant） 0.691 0.33 2.095 0.038
總體感知值得
（旅游信息） 0.339 0.078 0.339 4.33 0 0.737 1.357
總體感知值得
（交通） 0.344 0.076 0.351 4.544 0 0.758 1.319
總體感知值得
（景區(qū)） 0.199 0.065 0.223 3.04 0.003 0.841 1.188
a.DependentVariable：總價值
本調(diào)研運用逐步回歸方法對樣本數(shù)據(jù)進行了影響力分析，引入模型的解釋變量為總體感知值得（旅游信息）、總體感知值得（交通）、總體感知值得（景區(qū)），其余解釋變量總體感知值得（住宿）、總體感知值得（餐飲）、總體感知值得（紀念品）、總體感知值得（娛樂活動）均被踢除模型。對引入解釋變量與顧客價值總體感知價值所構(gòu)成的模型進行樣本方差分析，得出F=37.026，p=0.000，說明這三個解釋變量對總價值的影響顯著，通過了統(tǒng)計檢驗。根據(jù)模型參數(shù)估計分析，得出顧客價值總體感知價值的影響因素模型為E=0.691+0.339x1+0.344x2+0.199x3。結(jié)果如表4-1、4-2、4-3所示，得出最具有影響總顧客價值的幾個維度為旅游信息、交通及景區(qū)。
三、結(jié)論及建議
（一）數(shù)據(jù)分析結(jié)論
本調(diào)研通過對自助旅游者顧客總體感知價值、各維度感知利得和感知利失的測量，以及人口統(tǒng)計學(xué)特征的統(tǒng)計分析，得出以下幾個方面的結(jié)論：
1、人口統(tǒng)計學(xué)特征分析結(jié)論
在選擇自助旅游的人群中，女性較多于男性，大多數(shù)為中青年，本科學(xué)歷較多，多選擇與家人或朋友結(jié)伴而行，收入對其是否自助旅游影響不大，但是孩子尚幼的家庭自助出行計劃偏少。從中可以得出，選擇自助游的消費者，自身擁有一定的喜惡，對于高科技產(chǎn)品熟悉，并且易受現(xiàn)代流行思想左右，同時自身又崇拜自由和獨特。
2、自助旅游者顧客價值測量結(jié)果、相關(guān)性分析、影響力分析整合結(jié)論
（1）總體感知價值均大于各維度的感知價值，對于這一現(xiàn)象，本調(diào)研從以下幾點進行了分析總結(jié)：
a.自助游的主體是旅游者，這就決定了對于自助游整體感知受主觀因素的影響較重，從心理學(xué)的角度來講，人們對我的評價會高于外界評價，這也就提升了總體的感知價值。這一點明顯體現(xiàn)出了自助游的特殊性，體現(xiàn)了自助旅游的基本特征，自主選擇和安排。
b.本調(diào)研的樣本數(shù)不多，也造成了部分的局限性，從而導(dǎo)致了數(shù)據(jù)的誤差性。
（2）體驗的感知價值最高，而信息、行和游的感知價值僅次之，同時它們與總價值之間的相關(guān)性也是排名前四的，只有在影響力的分析中，體驗被剔除。分析這個結(jié)論，不難看出，信息、行、游三項是人們用來制定旅游計劃的必須要素，并且是旅游活動中不可或缺的主體，也是影響自助旅游者決策的主要要素。另外住宿、紀念品、餐飲的顧客感知價值較低，表現(xiàn)了旅游者對青島這三方面不太滿意，需要做改進和提升。
（3）針對青島來說，從各項目的感知利得排名來看，增進同伴間感情、旅游信息獲得途徑多、可以長知識開眼界、餐飲營業(yè)時間滿足需求、愉悅心情放松身心、居民友好等感知利得值排名較靠前，而排名靠后的幾個項目為餐飲滿意度、紀念品服務(wù)良好、娛樂活動找時間成本、餐飲環(huán)境愉悅心情、新奇刺激、紀念品具有吸引力。說明自助旅游者對體驗與旅游信息獲取的滿意度很高，由于其影響力強，需繼續(xù)加強；但是對于娛、購的服務(wù)和尋找成本感知價值不高，有待改善。
（4）通過感知利失的描述，其總體感知值都比較低，說明其成本較高，尤其是排于前列的信息、住、行三要素，同時信息和行是對顧客價值影響很強的兩個因素，改善這兩項的感知利失是提升來青自助旅游者顧客價值所要解決的主要問題。
（二）提升方案
通過結(jié)論中，針對自助旅游者的個性特征對影響顧客價值的主要維度、感知利得價值較低的幾個維度以及成本較高的幾個維度，本調(diào)研對此分別給出了相應(yīng)的提升方案。
1、針對影響力較強的因素加強的提升方案
（1）建立相關(guān)的自助游旅游信息平臺，旅游過程中真實有效的信息（包含特色、交通信息、住宿、景區(qū)以及攻略），讓旅游者在進入旅游地前有簡單明了的認識，也給他們提供決策的基礎(chǔ)信息。并提供住宿、交通票務(wù)、景區(qū)門票、餐飲等預(yù)定和訂購的業(yè)務(wù)，縮短在自助旅游者因購票等待而浪費的時間。
（2）優(yōu)化交通設(shè)施，完善道路的修建及維修，優(yōu)化路標(biāo)標(biāo)識尤其是郊區(qū)一帶，并在單行路處安置明顯標(biāo)志。改善旅游服務(wù)用車，現(xiàn)有的旅游觀光車價格過高，會影響旅游者的選擇，需降低收費，并將旅游車改為露天型的，以及講解服務(wù)，讓自助旅游者可以更加全面的了解青島。
（3）旅游者對青島的整體感覺是缺少新奇刺激的一個城市，針對這一點，本調(diào)研給出的提升建議是，挖掘景區(qū)內(nèi)部的特色性，進行擴大渲染，例如嶗山的北九水可以增添一些小型的水上滑行、泉水采集等活動。
2、針對感知利得值較低的項目的提升方案
（1）規(guī)范旅游紀念品市場，開辟中山路的步行街為旅游商品購物一條街，同時提高旅游紀念品的質(zhì)量保證，并溶于當(dāng)?shù)靥厣?/p>
（2）建立餐飲管理機構(gòu)，制定就餐環(huán)境，整潔衛(wèi)生等規(guī)范，符合大眾需求，使自助旅游者在就餐時心情愉悅。
（3）打造安全、衛(wèi)生、舒適、交通條件便捷的經(jīng)濟型酒店來滿足自助旅游者的需求。考慮到學(xué)生所占比列，可以進一步完善青年旅社等類似的旅館；另外，有許多自助游者喜歡新奇的事物，會對野營感興趣，而青島在這方面還比較缺乏，有關(guān)部門可以考慮建立為其提供相關(guān)旅游設(shè)施，如帳篷、睡袋及炊具；還可以在旅游聚集地建立臨時住宿點。
3、針對感知成本較高的提升方案
（1）提高城市的整體感知，加強各個環(huán)節(jié)的連接性以及服務(wù)質(zhì)量，讓旅游者來到青島有一種賓至如歸感。
（2）制定一定的價格標(biāo)準(zhǔn)，減少主要景區(qū)小販抬高價的現(xiàn)狀以及其他對旅游者來說的高成本。
一、問題的提出
近年來，隨著旅游業(yè)的快速發(fā)展，我國中文導(dǎo)游（以下簡稱導(dǎo)游）隊伍逐漸壯大。導(dǎo)游人員是旅游服務(wù)質(zhì)量的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，因此他們的職業(yè)發(fā)展越來越受到人們的關(guān)注。目前我國旅游業(yè)發(fā)展態(tài)勢良好，但是由于導(dǎo)游人員職業(yè)素養(yǎng)參差不齊，尤其是自我國首部《旅游法》頒布實施以來，導(dǎo)游人員的生存與發(fā)展面臨嚴峻挑戰(zhàn)，化解導(dǎo)游職業(yè)發(fā)展中的矛盾，是提升導(dǎo)游服務(wù)水平的關(guān)鍵。
目前，關(guān)于我國導(dǎo)游人員職業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀，國內(nèi)已有不少研究，例如邵暉、田紅芳對我國導(dǎo)游人員的發(fā)展現(xiàn)狀進行了定性的分析，并給出了相應(yīng)對策；王晨光、張愛萍等人為改善導(dǎo)游生存發(fā)展現(xiàn)狀提出了個體干預(yù)、組織干預(yù)、社會干預(yù)和制度干預(yù)的職業(yè)認同干預(yù)策略；孔海燕對導(dǎo)游的工作認知和職業(yè)發(fā)展生涯進行了分析。從現(xiàn)有文獻來看，國內(nèi)已有不少分析導(dǎo)游人員職業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀的研究，并提供了改進建議及對策。但是，在研究內(nèi)容上，對影響導(dǎo)游職業(yè)發(fā)展的因素總結(jié)的不夠全面，在研究方法上多以定性為主，難以直觀地分辨影響導(dǎo)游職業(yè)發(fā)展最重要的因素是什么，這對于后期制定相應(yīng)對策產(chǎn)生了不利影響。本文以實證研究為主，利用定量分析方法歸納總結(jié)影響導(dǎo)游職業(yè)發(fā)展的因素，并探討其重要程度，為今后優(yōu)化導(dǎo)游職業(yè)發(fā)展提供理論支撐。
二、研究方法
本研究以發(fā)放問卷調(diào)查表的形式獲取研究數(shù)據(jù)，問卷的測項，總共分為兩部分，第一部分屬于人口社會學(xué)特征，總共6題，第二部分為影響導(dǎo)游職業(yè)發(fā)展的測項，總共29題，本部分在與多位資深導(dǎo)游的深度訪談上形成，并參考了王晨光、張愛萍等人論文中相關(guān)導(dǎo)游發(fā)展影響因素測項。問卷以五李克特五點量表的形式展開詢問，其中，1=很不同意，2=不同意，3=一般，4=同意，5=非常同意。
本次調(diào)查于2014年12月在湖北省十堰市以發(fā)放紙質(zhì)問卷的形式展開。調(diào)查對象是十堰市武當(dāng)山地區(qū)的地接導(dǎo)游。共發(fā)放171份問卷，回收143份問卷，有效回收率為84%。
三、數(shù)據(jù)分析
（一）受訪者的人口統(tǒng)計學(xué)特征（見表1）
（二）導(dǎo)游職業(yè)發(fā)展影響因素探索性因子分析
首先，對數(shù)據(jù)是否適用因子分析進行檢驗，通常采用信度分析與效度分析進行判斷。1）信度分析，學(xué)術(shù)上常用克朗巴哈系數(shù)來評估數(shù)據(jù)的信度，其系數(shù)通常要求大于0.7；整個問卷的Cronbach's Alpha系數(shù)為0.906（大于0.7），說明該問卷的可靠性和穩(wěn)定性好.2）效度分析，常用KMO值及巴球勒球形檢驗兩個指標(biāo)，KMO值在0-1之間，越接近1，變量的偏相關(guān)性越強，分析的效果越好；本數(shù)據(jù)的KMO值為0.813，Bartlett’s球形檢驗的顯著性水平為0.000，適合做因子分析。
然后，采用因子分析中的主成份分析法，最大方差旋轉(zhuǎn)，以特征根大于1、因子載荷大于0.5（因子載荷大于0.5，才有實際意義）作為確定因子的條件，共提取6個主因子，6個主因子的累計方差貢獻率為67.713，解釋了原有變量的大部分信息，公因子的命名如表2所示。
第1公因子包括4個測量項目，這些指標(biāo)主要針對導(dǎo)游對所從事職業(yè)可獲得物質(zhì)回報的多與少、快與慢的態(tài)度進行測量，因此命名為“物質(zhì)回報”；第2公因子包括3個測量項目，主要針對導(dǎo)游及其父母、配偶等直系親屬對導(dǎo)游這一職業(yè)的看法進行測量，因此命名為“家庭支持”；第3公因子包括4個測量項目，主要針對導(dǎo)游在工作中對自我身體付出與精神付出的感受進行測量，因此命名為“職業(yè)付出”；第4公因子包括4個測量項目，主要是從導(dǎo)游的角度感知社會對導(dǎo)游這一職業(yè)的態(tài)度，因此命名為“社會認可”；第5公因子包括4個測量項目，主要針對導(dǎo)游所能感受到的從事導(dǎo)游職業(yè)為其帶來的非物質(zhì)層面的回報，因此命名為“精神回報”；第6公因子包括兩個測量項目，主要從公司里的領(lǐng)導(dǎo)者及任務(wù)的安排者――計調(diào)這兩個最主要的層面進行測量，因此命名為“企業(yè)環(huán)境”。結(jié)果顯示：“F1物質(zhì)回報”、“F2家庭支持”、“F3職業(yè)付出”、“F4社會認可度”“F5精神回報”、“F6企業(yè)環(huán)境”因子的均值分別為3.15、3.23、2.9、2.82、3.9、3.24。
四、結(jié)論與不足
從以上分析可見，影響導(dǎo)游職業(yè)發(fā)展因素可以歸納為六點，分別是“F1物質(zhì)回報”、“F2家庭支持”、“F3職業(yè)付出”、“F4社會認可度”“F5精神回報”、“F6企業(yè)環(huán)境”，這種分法得到了數(shù)據(jù)的支持，相關(guān)人員在探討導(dǎo)游職業(yè)發(fā)展或制定相關(guān)政策時，可以從以上因素著手。
以上因子的均值由高到低分別為：“F5精神回報”（3.9分）、“F6企業(yè)環(huán)境”（3.24分）、“F2家庭支持”（3.23分）、“F1物質(zhì)回報”（3.15分）、“F3職業(yè)付出”（2.9分）、“F4社會認可”（2.82分）。這說明，導(dǎo)游工作本身具有較好的物質(zhì)與精神回報，這是導(dǎo)游人員發(fā)展壯大的重要因素。另一方面，旅游企業(yè)給導(dǎo)游的工作提供了一個寬松的環(huán)境，同時，隨著現(xiàn)代社會的發(fā)展，人們對服務(wù)業(yè)觀念也有了重大轉(zhuǎn)變，這使得家庭成為導(dǎo)游隊伍發(fā)展壯大的支持因素。然而，從測項的均值來看，F(xiàn)3、F4偏低，這說明了雖然導(dǎo)游工作回報率高，但其工作十分辛苦，在體力及精力上消耗很大，這也就是人們常說的“導(dǎo)游是吃青春飯”的原因；另一方面，社會大眾對導(dǎo)游工作存在較大的偏見，也進一步打擊導(dǎo)游職業(yè)發(fā)展信心，這主要與中國傳統(tǒng)社會輕視服務(wù)業(yè)的傳統(tǒng)有關(guān)。
關(guān)鍵詞：公共衛(wèi)生，演化，評估
一、引言
評估即價值的評定，是通過對照某些標(biāo)準(zhǔn)來判斷測量結(jié)果，并賦予這種結(jié)果以一定的意義和價值的過程。評估是我們生活中的一部分，在某種程度上，從人類開始出現(xiàn)它就存在了。在公共衛(wèi)生領(lǐng)域里的評估包括收集關(guān)于特定的醫(yī)療衛(wèi)生保健產(chǎn)品或者服務(wù)的信息，意在達到這些產(chǎn)品或服務(wù)的價值判斷。
公共衛(wèi)生評估的產(chǎn)生實際上可以追溯到流行病學(xué)，或者研究影響人類疾病的發(fā)生分布和原因的因素。在某種程度上流行病學(xué)和醫(yī)學(xué)一樣古老。希波克拉底（Hippocrates）被認為是現(xiàn)代醫(yī)學(xué)之父，在公元前5世紀他就暗示一個人的外在環(huán)境和個人行為與生病是有關(guān)系的。流行病學(xué)自從希波克拉底時代就有明顯的發(fā)展，在近年來它大大受益于社會科學(xué)里的方法和技術(shù)，尤其是心理學(xué)。然而，公共衛(wèi)生評估的發(fā)展絕不囿于某個學(xué)科的發(fā)展，它有自己的發(fā)展規(guī)律。本文探討了公共衛(wèi)生歷史上應(yīng)用的所有的評估方法，并提供了一些這個領(lǐng)域里的關(guān)鍵進展，對每種方法提供了人們或者組織要么使用該種方法要么在它的發(fā)展中有幫助的例子。一般而言，這個總結(jié)主要集中在監(jiān)控和評估的方法而不是實際的用于說明項目或者活動成功的實際標(biāo)準(zhǔn)或者指標(biāo)。我們對一般的程序和原理更感興趣，因為我們想通過使用它們?nèi)ケO(jiān)控和評估相關(guān)的項目以及從公共衛(wèi)生監(jiān)測和評估的歷史中汲取一些經(jīng)驗教訓(xùn)。
二、西方公共衛(wèi)生評估的演化邏輯
在這個部分我們提供了一個公共衛(wèi)生評估歷史的總結(jié)，討論公共衛(wèi)生評估是如何取得進展的。按照四種主要的評估目的，我們粗略的把公共衛(wèi)生評估方法分為：基本研究、狀態(tài)評估、衡量效力以及責(zé)任和遵從標(biāo)準(zhǔn)。對最重要的部分我們按時間的順序討論該種方法，有時和例子結(jié)合起來以更有效的說明該種方法。最后，重要的是注意某一種方法可能滿足不止一個評估目的。下圖是一個簡化的公共衛(wèi)生評估演化樹，但是所提供的方法并沒有涵蓋公共衛(wèi)生歷史上應(yīng)用的所有的評估方法。
（一）基本研究
在公共衛(wèi)生中，任何評估回答的第一步就是理解它發(fā)生的環(huán)境和影響它的結(jié)果的機制，例如：從業(yè)者需要理解疾病背后的原因，它們最終使用的任何活動的獨立性。實際上，在從業(yè)者發(fā)展它的活動之前，它們首先必須理解疾病的分布以及它們?nèi)绾无D(zhuǎn)播的，對基本研究的知識積累在評估中是經(jīng)常要做的第一步工作，它們?yōu)榘l(fā)現(xiàn)和或檢驗理論以及與活動相關(guān)的假設(shè)打下基礎(chǔ)。
正如前面所指，早在公元前5世紀，像希波克拉底這樣的學(xué)者至少已經(jīng)思考到了環(huán)境、個人習(xí)慣和疾病之間的關(guān)系。在希波克拉底工作后的兩千年里人類思考疾病的原因，但是很少去衡量影響，直到1662年LondonerJohnGraunt出版了TheNatureandPoliticalObservationsMadeupontheBillsofMortality。該書第一次在人群中量化疾病譜，它用可利用的關(guān)于出生死亡和疾病的人口統(tǒng)計學(xué)數(shù)據(jù)去確定趨勢，檢查潛在的原因以及定量化影響，按標(biāo)準(zhǔn)化程序收集人口統(tǒng)計學(xué)數(shù)據(jù)形成了現(xiàn)代流行病學(xué)的基礎(chǔ)，這種研究方法意味著公共衛(wèi)生評估的起源。Graunt的工作也經(jīng)常被認為是人口統(tǒng)計學(xué)的誕生，它是一個致力于研究人口的規(guī)模、構(gòu)成和分布以及源于人口出生率、死亡率和遷徙模式變化的學(xué)科。像流行病學(xué)一樣，人口統(tǒng)計學(xué)在公共衛(wèi)生評估里也發(fā)揮了很重要的作用。
（二）狀況評估
早期在理解疾病，疾病分布及其原因方面的努力為后來公共衛(wèi)生的項目評估打下了基礎(chǔ)。這樣的信息是相當(dāng)重要的，公共衛(wèi)生評估者和政策制訂者也需要去了解人類疾病的狀況和潛在的威脅。他們甚至需要知道隨著時間的過去，人類健康的變化。對狀況的評估為政策制訂者提供這方面的信息。狀況評估包括評估特殊變量的條件和狀況（例如，死亡率，兒童營養(yǎng)，心臟病的發(fā)病率），通常設(shè)計一些活動去影響變量。
在1970s之前，公共衛(wèi)生研究者和從業(yè)者已經(jīng)使用較小規(guī)模的或者非常特殊的研究和調(diào)查去理解衛(wèi)生活動，以評估相關(guān)的小范圍人群的健康狀況。在1970s早期，尤其是在政策層面，越來越認識到需要數(shù)據(jù)進行大規(guī)模的對比。對大規(guī)模比較數(shù)據(jù)的需求促進了產(chǎn)生世界生產(chǎn)力調(diào)查（WFS），它在1972－1984年間實施。WFS是我們定義的大規(guī)模標(biāo)準(zhǔn)調(diào)查的例子。
大規(guī)模的標(biāo)準(zhǔn)調(diào)查像WFS在財務(wù)上，技術(shù)上和后勤上等方面存在的困難導(dǎo)致需要確定成本－效益方法，這樣才能收集到最需要的和最及時的信息。這樣，快速評估方法在1970s的后期應(yīng)運而生。在公共衛(wèi)生領(lǐng)域，與在其他學(xué)科里一樣，存在不同的快速評估方法。作為一種定性研究方法,快速評估方法可用于健康教育項目、計劃設(shè)計和評估的各個環(huán)節(jié),具有快速、無需大量理論數(shù)據(jù)資料,并能評估潛在信息等優(yōu)點，但它不提供評估特殊項目層面的活動的細節(jié)性信息。
在公共衛(wèi)生領(lǐng)域，快速評估最著名的例子就是由擴大的免疫計劃（EPI）所使用的方法。世界衛(wèi)生組織（WHO）在在1974年設(shè)立擴大的免疫計劃，以增加對白喉、破傷風(fēng)、哮喘、麻疹和肺結(jié)核的免疫覆蓋率。為了評估項目進展，在信息不是太可靠的情況下，世界衛(wèi)生組織需要一個簡單的調(diào)查設(shè)計以衡量各國的免疫覆蓋率。為擴大的免疫計劃而設(shè)計的抽樣戰(zhàn)略雖然沒有傳統(tǒng)研究方法的嚴格，但是它更簡便和快速。
（三）衡量效果
經(jīng)常地，公共衛(wèi)生評估者尤其是那些工作在第一線的人不僅僅對知道一般人群的狀況感興趣，而且它們更想知道它們的項目是否對目標(biāo)人群有理想的效果以及它們?nèi)绾文転楝F(xiàn)在和將來的項目取得更好的效果，評估效果反映了這種需求。通過使用評估結(jié)果去確定項目的效果，在一些情況下，這種類型評估很明顯的和項目活動評估緊密地連系在一起，因而直接地有助于項目的實施。然而，直到
1960年代早期這種類型的評估沒有取得實質(zhì)性的進展。此時，用在公共衛(wèi)生和社會服務(wù)上的資金卻增長迅速，隨著在社會項目上的投資，捐贈人、政府機構(gòu)和公眾想知道他們的資金運行效果的證據(jù)，這樣公共衛(wèi)生機構(gòu)開始把重點集中在更系統(tǒng)地衡量特定項目的效果。以項目導(dǎo)向的衡量效果的監(jiān)測和評估和前述的為狀態(tài)評估而使用的監(jiān)測與評估之間的關(guān)系可能是模糊的，主要的區(qū)別正如我們已經(jīng)定義的一樣，就是狀態(tài)評估獨立于一個活動，然而評估效果必須與一個活動效率相連。在公共衛(wèi)生衡量效果中出現(xiàn)了一些主要方法和創(chuàng)新，這些既包括以影響評估又包括采用的一些管理辦法，我們主要討論健康影響評估和實踐研究。
健康影響評估，它源于前述的健康風(fēng)險評估方法，可以追溯到1969年美國國家環(huán)境政策法案，該法案在確保新的發(fā)展項目、行動或者政策時充分考慮到環(huán)境問題的一股強制力量。它反映一些特殊的，在環(huán)境影響評估里沒有得到充分地對待的健康問題。環(huán)境影響評估方法在1986年世屆衛(wèi)生組織報告關(guān)于環(huán)境影響評估的衛(wèi)生安全之后，在1980年代后期開始更多地直接提出這些問題。世界衛(wèi)生組織環(huán)境影響評估定義為“政策、計劃和項目可能是用于判斷關(guān)于人們衛(wèi)生的潛在影響以及在人群中這些影響的分布的程序、方法和工具的結(jié)合?！?/p>
實踐研究。在1960s中后期，由于試驗研究較之在實踐、技術(shù)和倫理等方面地問題難以實施，作為一個替代選擇，實踐研究出現(xiàn)了。實踐研究的主要貢獻來自在資源受限的條件下，它為決策者提供一個決策合理的基礎(chǔ)。實踐研究是公共衛(wèi)生評估方法在嚴格和可靠性上邁出的重要一步，然而在項目計劃和在項目編制中監(jiān)控和評估系統(tǒng)卻落在了后面，作為回應(yīng)，在70年代早期，美國國際發(fā)展署(USAID)由LeonRosenburg領(lǐng)導(dǎo)的咨詢小組，應(yīng)用投入產(chǎn)出原理，開發(fā)出第一個邏輯框架分析法(LFA)，用于項目的規(guī)劃、實施、監(jiān)督和評估。1973年由USAID正式采用邏輯框架分析法(LFA)，接著傳遍了世界各地，迅速被一些組織采用。
公共衛(wèi)生從業(yè)者從1980年代后期廣泛使用該邏輯框架，在一個完整的形式里，邏輯框架為理論以及項目的基本假設(shè)提供了一個的圖形化的解釋，描述投入活動、產(chǎn)出、結(jié)果和影響的結(jié)構(gòu)已經(jīng)成為公共衛(wèi)生標(biāo)準(zhǔn)評估框架，它可以確定這些因素之間的項目關(guān)系和相應(yīng)的指標(biāo)。邏輯框架最完整的形式可以提供一個明確評估問題、衡量數(shù)據(jù)來源和數(shù)據(jù)收集點的操作性框架。
1980s尤其是90年代更加把重點放在可問責(zé)性上，雖然已經(jīng)設(shè)立一些改進的方法去確定項目影響，但是效率問題仍然廣泛存在，公共衛(wèi)生活動也許會產(chǎn)出理想的結(jié)果，但是和這些結(jié)果相關(guān)的支出是多少呢？資源用在其他的活動是不是更好呢？效率分析——結(jié)果分析的一種類型，通過衡量效果或者是單位成本（財務(wù)的和非財務(wù)的）的效果回答上述問題。效率分析是評估研究回答的是關(guān)于項目成本與其收益的資金價值或者它提供的設(shè)備狀況的產(chǎn)生的效果這樣的一些問題。效果評估的兩個眾所周知的類型就是成本效果分析和成本效率分析。
在過去的幾十年里，在公共衛(wèi)生領(lǐng)域內(nèi)績效監(jiān)控受到越來越多的重視，它需要說明影響的具體指標(biāo)，尤其是在衛(wèi)生保健管理領(lǐng)域和地區(qū)政府機構(gòu)，如，美國衛(wèi)生和人力服務(wù)部。加拿大政府定義績效監(jiān)測為：“正在收集資料的過程意在評估滿足戰(zhàn)略結(jié)果的進展，可能的話提供進展如果沒有達到預(yù)期的警告。”
績效衡量一般有三個特征。第一，開發(fā)一個明顯的目的目標(biāo)和戰(zhàn)略；第二，開發(fā)和實施戰(zhàn)略以評估績效；第三，使用績效信息以改善管理實踐或者資源配置。當(dāng)績效監(jiān)測可能包括過程指標(biāo)時重點經(jīng)常首先放在記錄結(jié)果和影響上，當(dāng)績效監(jiān)測緊緊集中在結(jié)果和影響上時它就不能說明投入和過程可能會有的積極和消極的影響以及這些產(chǎn)出和影響的獲得。同樣的緊緊基于績效結(jié)果和績效影響的評估沒有提供充分的信息去完整的理解活動的效用和它實施的效果。
在1990年代早期，責(zé)任運動在公共部門里得到廣泛開展，在很大程度上是因為1993年美國政府績效和結(jié)果法案相聯(lián)系的結(jié)果管理運動，無論是動機還是責(zé)任運動都促成了在公共衛(wèi)生組織里采用基于結(jié)果的管理方法。例如，聯(lián)合國人口基金會他們在1990年代后期采用了基于結(jié)果的管理方法，基于結(jié)果的管理運動直接回應(yīng)了監(jiān)控和評估往往只集中在產(chǎn)出而不是項目的實際影響的批評，基于結(jié)果的管理完全把績效管理和監(jiān)控相連。在文獻中，最完整的定義之一來源于加拿大政府，它清晰地區(qū)分了RBM（results-basedmanagement）和PM（performancenitoring）。按照這個定義RBM是“一個綜合地有生命周期的管理方法，它整合商業(yè)戰(zhàn)略、人、過程和標(biāo)準(zhǔn)以提高決策和驅(qū)動變化。該方法集中于過程早期的正確設(shè)計實施績效衡量，學(xué)習(xí)和變化以及報告績效”。同樣的UNFPI定義RBM為一種改進項目和管理效力和責(zé)任的方法。根據(jù)UNFPI,RBM使用結(jié)果作為計劃管理報告的基礎(chǔ)。RBM努力通過比較和分析實際結(jié)果和計劃結(jié)果通過一般的監(jiān)測和評估報告，反饋和調(diào)整來提高績效。RBM方法在公共衛(wèi)生里的評估通常在大型的多邊的捐贈組織里是非常普遍的。在那里，政府的政策需要結(jié)果導(dǎo)向的方法。
同時績效監(jiān)控和基于結(jié)果的管理變得流行起來，一些組織開始采Cracknell所描述的項目循環(huán)管理方法去監(jiān)控和評估。Cracknell使用該術(shù)語是針對開發(fā)領(lǐng)域的，盡管有一些公共衛(wèi)生組織使用監(jiān)控和評估系統(tǒng)被歸入到項目循環(huán)管理中去，這種方法結(jié)合了邏輯框架和基于結(jié)果管理的優(yōu)點。項目循環(huán)管理認識到監(jiān)控和評估在孤立的項目計劃和實施情況下是行不通的，所以它必須溶入到項目循環(huán)中去，一些項目循環(huán)管理在公共衛(wèi)生中的運用，強調(diào)直接與項目目的、目標(biāo)和活動相聯(lián)系的投入、過程、產(chǎn)出、結(jié)果和影響指標(biāo)應(yīng)該是混合的。當(dāng)用這種辦法實施時，該種方法使組織沿著活動和產(chǎn)出的因果鏈以獲取特定的影響，從而顯示進展，把經(jīng)驗教訓(xùn)反饋到項目管理中去，也是公共衛(wèi)生項目循環(huán)管理中一些方法的普通要素。
（四）責(zé)任／和遵從標(biāo)準(zhǔn)
評估要完成的第四個目的就是責(zé)任或者遵從標(biāo)準(zhǔn)，遵從標(biāo)準(zhǔn)評估一個項目或者組織遵從規(guī)則授權(quán)標(biāo)準(zhǔn)或者其他的正式規(guī)則的環(huán)境。在某種程度上，捐贈人使用遵從標(biāo)準(zhǔn)監(jiān)控以確保他們的資金接受者完成合同或者要求所強調(diào)的活動。在這種意義上，在衡量效力評估中的影響評估方法在有些時候就是用于責(zé)任和遵從標(biāo)準(zhǔn)目的。
在1970年，隨著環(huán)境保護組織的建立和1970和1980年代對有毒廢棄物的恐慌，政府和公民一樣在監(jiān)控環(huán)境和衛(wèi)生問題時變得很積極，我們把這類的公民和監(jiān)控活動稱為是守門人和公民監(jiān)控。環(huán)境保護署（EPA）和職業(yè)安全和衛(wèi)生管理局（OSHA）是法律授權(quán)的，保護公民健康和環(huán)境的看門人組織的例子。EPA和OSHA起著正式的規(guī)范的作用去監(jiān)控環(huán)境的和工廠暴力的組織，當(dāng)這種暴力發(fā)生時，工廠會受到罰款和可能會失去從業(yè)的執(zhí)照。公民監(jiān)控是指較在不正式的場合下公民經(jīng)常不是在法律授權(quán)范圍類執(zhí)行監(jiān)控的。
當(dāng)守門人和公民監(jiān)控采取“大棒”的方法來監(jiān)控和遵從標(biāo)準(zhǔn)時，資格認定和委派使用“胡蘿卜”的方法去引誘組織滿足保證人民健康和提供高質(zhì)量服務(wù)的標(biāo)準(zhǔn)，這在衛(wèi)生領(lǐng)域里實際上已經(jīng)存在了很長時間。其主要是由于醫(yī)生被迫獲得營業(yè)執(zhí)照。直到近來這才開始作為一種給組織和公司一個競爭的契機的戰(zhàn)略而變得流行起來。資格認定和委派在組織層次上可以使那些公司和機構(gòu)區(qū)別他們的產(chǎn)品和服務(wù)是否滿足較高的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，這種監(jiān)控戰(zhàn)略在管理保健領(lǐng)域越來越流行。
三、啟示
按照評估的四個基本目的，我們討論了在公共衛(wèi)生領(lǐng)域里的監(jiān)控和評估的演進：基本演進，狀態(tài)評估，衡量效力以及責(zé)任和遵從標(biāo)準(zhǔn)。這是一個討論公共衛(wèi)生監(jiān)控和評估演進的有用框架，也有些討論了其他的一些評估目的傾向，但這里沒有得以展開。這里提出了當(dāng)今公共衛(wèi)生監(jiān)控和評估系統(tǒng)里的更一般的因素。這些因素可能沒有在演進討論里出現(xiàn)，但是對理解公共衛(wèi)生監(jiān)控和評估的方向任然是重要的。我們之所以對一般的程序和原理更感興趣，是因為不僅使用它可以監(jiān)控和評估項目，而且還從公共衛(wèi)生監(jiān)測和評估的歷史中可以得到的啟示。這里我們總結(jié)了那些一般的因素和交叉的趨勢以及強調(diào)一些上面討論的更廣泛的傾向。
（一）項目循環(huán)管理方法傾向
公共衛(wèi)生評估開始把重點放在可量化的方法上（例如健康風(fēng)險評估、大規(guī)模標(biāo)準(zhǔn)調(diào)查），同時現(xiàn)在許多公共衛(wèi)生組織相應(yīng)的開發(fā)出了很好的、系統(tǒng)的和整合的監(jiān)控和評估系統(tǒng)。盡管在開發(fā)監(jiān)控和評估系統(tǒng)的這些組織中，具體的步驟都不一樣，但是監(jiān)控和評估應(yīng)該包括以下項目應(yīng)該取得廣泛共識：概念模型開發(fā)，計劃編制，實施，監(jiān)控和評估系統(tǒng)的修正和調(diào)整，數(shù)據(jù)分析，溝通，以及反饋到項目層和管理層的決策制定中去。
邏輯框架在項目循環(huán)監(jiān)控和評估中是重要的工具，他們?yōu)楦拍罨碚撘蚬?lián)系、活動點以及活動和目標(biāo)狀況之間的假設(shè)關(guān)系提供了圖示化幫助。一些組織使用理論模型，提出在項目活動和目標(biāo)情況之間的假設(shè)聯(lián)系；其他組織使用邏輯框架作為計劃編制工具。然而在許多情況下邏輯框架既包括理論之間的聯(lián)系也包括項目因素。
（二）結(jié)果和過程評估的增加
盡管一些公共衛(wèi)生組織把結(jié)果和影響方法加入到監(jiān)控和評估系統(tǒng)中去，但是也有一些組織強烈地爭論要完全地把過程評估和結(jié)果評估完全整合到一起，他們認為評估不是簡單地檢查過程或者影響而應(yīng)該是他二者都很重要，過程評估提供環(huán)境和對產(chǎn)生結(jié)果的項目的理解。然而許多公共衛(wèi)生組織對過程評估和結(jié)果評估同等對待，一些組織認為過程導(dǎo)向評估和參與導(dǎo)向評估是為新公共衛(wèi)生而設(shè)計的。
（三）強調(diào)方法上的精確
公共衛(wèi)生領(lǐng)域使用精確的方法和確保在評估設(shè)計、數(shù)據(jù)收集和分析的整合方面相應(yīng)的更為重要。在以研究為導(dǎo)向的組織里尤其是這種情況。在其他許多組織中，對一個特殊活動的變化指標(biāo)和變化的歸因進行區(qū)分有一個清清晰的認識，衡量工作尤其是后果和影響衡量必須顯示因果和影響關(guān)系。
公共衛(wèi)生評估的演進顯示了越來越選擇更復(fù)雜的方法和工具以區(qū)分項目影響和所屬原因。隨著這些方法和工具也越來越多的用于實踐，把總項目影響從凈項目影響中區(qū)分開來的能力也在不斷的增加。
使用更復(fù)雜的方法和工具的趨勢可能更易于面向未來，正如一些公共衛(wèi)生評估專家所支持的，重新回到使用實驗設(shè)計以及多階層模型的增長，縱向的調(diào)查回歸分析方法。地理信息系統(tǒng)（GIS）也成為一個通用的工具，隨著對健康監(jiān)測和監(jiān)控服務(wù)配置應(yīng)該反映人群需求而這些需求隨著地理狀況變化而變化。
一般地，在公共衛(wèi)生內(nèi)部越來越重視生物學(xué)方法和系統(tǒng)思想。這些模型認識到真實世界裝置具有動態(tài)的和不可預(yù)料的特征，模型建議衛(wèi)生行為在很大程度上受個人之間的，社會文化的，環(huán)境的政治因素所影響，為了反映這些更復(fù)雜的模型，一些評估方法開始從定量分析、實驗分析到一個更廣闊的系統(tǒng)分析。
（四）越來越多地使用定量的和混合的方法
出現(xiàn)在公共衛(wèi)生機構(gòu)里的普通的監(jiān)測和評估原理使評估應(yīng)該既使用定量數(shù)據(jù)也使用定性數(shù)據(jù)。定量數(shù)據(jù)來自于那些易于量化的情況，取得這些定量數(shù)據(jù)所使用的方法變化的范圍很大，但是必須包括調(diào)研，實驗，和直接的衡量。然而另一方面，定性數(shù)據(jù)不能以量化的數(shù)字的形式進行總結(jié)，使用收集定性數(shù)據(jù)的方法一般包括焦點人群調(diào)查，參與式調(diào)查和人種學(xué)。
CDC（TheCentersforDiseaseControlandPrevention）強調(diào)數(shù)量信息和質(zhì)量信息的整合可以幫助確定證據(jù)是充分而全面的。Buckner等指出越來越多的興趣放在對評估項目績效的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)上來，例如，保健的質(zhì)量。從業(yè)者也認識到數(shù)量方法和質(zhì)量方法的互補性質(zhì)，從那些不同方法的到的數(shù)據(jù)幫助確定更可靠的結(jié)果。質(zhì)量評估方法越來越受到歡迎，盡管他們?nèi)匀惶幵谑褂玫脑缙陔A段。
（五）對公眾的責(zé)任
近20年公眾越來越重視可問責(zé)性。在1980年代和1990年代者通過對項目實施促進參與的方法提供一個平臺。這樣越來越多的利益相關(guān)者參與其中，在公共衛(wèi)生評估中，這成為一個基本的準(zhǔn)則，即公共衛(wèi)生利益相關(guān)者必須參與到活動中去。
對公眾的責(zé)任也隱含在績效和基于結(jié)果的衡量方法后面，這些方法反映了對更清晰地說明取得的結(jié)果和確保資源在獲得這些結(jié)果時以最有效的方式來使用等等方面不斷增長的需求。在某種程度上，資格認定和委派項目也反映了公眾對了解和他理想的高質(zhì)量的服務(wù)的需求。
總之，公共衛(wèi)生評估方法可以大致分為四類：基本研究、狀態(tài)評估、衡量效力以及責(zé)任和遵從標(biāo)準(zhǔn)。通過對公共衛(wèi)生評估方法演變的考察，我們可得知在改領(lǐng)域?qū)π枰己玫谋O(jiān)控和評估已經(jīng)達成共識；越來越多地使用項目循環(huán)管理方法，該方法把監(jiān)測和評估和項目計劃編制清晰的連系在一起；在項目管理中重點放在結(jié)果的反饋和使用上；既使用的定性數(shù)據(jù)也使用定量數(shù)據(jù)；在機構(gòu)內(nèi)與監(jiān)控有關(guān)的問題開始考慮合作。超級秘書網(wǎng)：
關(guān)鍵詞：城市體系；規(guī)模結(jié)構(gòu)；位序累積規(guī)模模型；位序-規(guī)模法則
作為一個擁有近14億人口的大國，如果中國的城鎮(zhèn)化水平從2015年的56.1％提升至2030年的70％，則意味著3~4億的農(nóng)村地區(qū)人口會逐步遷移至城市地區(qū)，中國城市的數(shù)量、規(guī)模、城市形態(tài)乃至整個城市體系也將隨之發(fā)生重大改變[1]。城鎮(zhèn)化過程不僅包括人口身份和就業(yè)轉(zhuǎn)換、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，同時也必然伴隨著城市體系規(guī)模結(jié)構(gòu)的重構(gòu)。合理的規(guī)模結(jié)構(gòu)意味著大中小不同規(guī)模的城市相互依存、相互補充，共同構(gòu)成高效而又經(jīng)濟的區(qū)域城市共同體，各自取得最佳的規(guī)模經(jīng)濟效益[2]。因此，研究區(qū)域城市體系規(guī)模結(jié)構(gòu)演變的影響因素，構(gòu)建規(guī)模結(jié)構(gòu)合理的城市體系，用以引導(dǎo)中國的新型城鎮(zhèn)化進程是一個十分重要的課題。隨著工業(yè)化與城市化的生產(chǎn)組織方式在全球范圍內(nèi)的日益普遍，人們越發(fā)認識到從整體的角度研究城市體系和區(qū)域發(fā)展之間關(guān)系的重要性。城市首位度、四城市指數(shù)、十一城市指數(shù)、城市金字塔等用于描述城市體系規(guī)模結(jié)構(gòu)特征的指標(biāo)與方法相繼被提出。但首位度指數(shù)存在以偏概全的不足，無法確知區(qū)域城市體系規(guī)模結(jié)構(gòu)的整體變動狀況。城市金字塔測重于定性說明，因此其應(yīng)用也受到很大的限制。
隨著研究的深入，美國社會學(xué)者Zipf提出了位序-規(guī)模法則，為城市體系規(guī)模結(jié)構(gòu)的研究奠定了理論基礎(chǔ)。此后，帕累托定律與分形理論也相繼被引入到城市體系規(guī)模結(jié)構(gòu)的研究中來[3~6]。Krugman與Fujita等人則以報酬遞增、規(guī)模經(jīng)濟、運輸成本和路徑依賴為核心概念，采用一系列微觀經(jīng)濟學(xué)數(shù)學(xué)模型，試圖從理論上全面解釋城市體系規(guī)模分布模式形成的原因、機理，極大推動了城市地理學(xué)研究的進展[7~9]。自20世紀80年代起，國內(nèi)很多知名學(xué)者使用位序-規(guī)模法則、帕累托定律、分形理論，在方法和實證方面對中國及各省區(qū)的城市體系規(guī)模結(jié)構(gòu)的特征、演化、機理進行研究，取得了一批優(yōu)秀的研究成果[10~14]。進入21世紀以來，城市體系規(guī)模結(jié)構(gòu)的研究重點逐漸轉(zhuǎn)移到對城市規(guī)模分布的解釋上來，但所選擇的自然與社會經(jīng)濟變量對城市體系規(guī)模結(jié)構(gòu)特征及其變化的解釋能力普遍較弱[15~17]。其原因在于此類屬于冪律分布的模型在進行實證研究時往往會受到無標(biāo)度區(qū)的限制，在分析服從首位分布或雙核分布的城市體系時模型通常會失效[18]，能否準(zhǔn)確地反映區(qū)域城市體系規(guī)模結(jié)構(gòu)特征就存在著很大的不確定性。鑒于此，本文擬提出一種用以測度城市體系規(guī)模結(jié)構(gòu)的新方法，與常用的位序-規(guī)模法則進行比較，并以此分析區(qū)域自然地理與社會經(jīng)濟條件對城市體系規(guī)模結(jié)構(gòu)的影響。以期能拓展城市體系研究的相關(guān)內(nèi)容，為相關(guān)研究提供新的思路與方法，對于新時期制定中國新型城鎮(zhèn)化政策及區(qū)域城市整體功能的協(xié)調(diào)與合理布局等都具較強的理論價值與現(xiàn)實指導(dǎo)意義。
1方法與數(shù)據(jù)
11.1研究方法鑒于位序-規(guī)模法則、帕累托定律以及分形理論都屬于冪律分布模型，研究結(jié)論也基本一致，這里便以位序-規(guī)模法則作為比較對象，用以衡量本文提出的方法的適用性。對于一個城市的規(guī)模和該城市在研究區(qū)域內(nèi)所有城市按人口規(guī)模排序的位序之間的關(guān)系所存在的規(guī)律，稱之為位序-規(guī)模法則。其表達式為：Pi=P1×Ri-α（1）式中，Ri為城市i的位序；Pi為位序Ri的人口規(guī)模；P1為理論上的首位城市人口；α為Zipf指數(shù)，反映了城市體系中城市規(guī)模的集中或分散程度。從統(tǒng)計學(xué)上來看，位序-規(guī)模法則屬于密度分布模型，而累積分布的擬合優(yōu)度通常要高于密度分布模型的擬合優(yōu)度。據(jù)此，可以把Si定義為前i位城市的累積人口規(guī)模，Ni為城市位序為Ri時的城市數(shù)目，對兩者之間的關(guān)系曲線進行擬合，并以此建立一種新的模型對城市體系規(guī)模結(jié)構(gòu)的特征進行測度。接下來首先按照α為1時的理想分布模式，分別虛擬A（首位城市規(guī)模為500萬人，城市數(shù)目為15個）與B（首位城市規(guī)模為1000萬人，城市數(shù)目為30個）2個城市體系，用其擬合曲線推導(dǎo)出累積分布模型（圖1）。從圖1可以發(fā)現(xiàn)，隨著城市數(shù)目Ni的增加，A與B兩個城市體系累積人口規(guī)模Si變化的速度有較大的差異，但兩個城市體系的累積規(guī)模與城市數(shù)目的自然對數(shù)之間的變化關(guān)系均明顯地表現(xiàn)出線性增長的特征?；诖?，可以定義城市體系位序累積規(guī)模模型（rankcumulativesizemodel）的數(shù)學(xué)表達式如下：Si=β×ln(N)i+S1（2）式中，S1為首位城市的人口規(guī)模；β為位序累積規(guī)模指數(shù)。位序累積規(guī)模指數(shù)的涵義與Zipf指數(shù)類似，所不同的是Zipf指數(shù)反映的是隨位序的變化城市規(guī)模降低的速度，而β值反映的是城市累積規(guī)模增長的速度。結(jié)合圖1可以發(fā)現(xiàn)，β值與區(qū)域內(nèi)首位城市的規(guī)模、城市的數(shù)目以及人口分布的均勻程度表現(xiàn)出正相關(guān)的關(guān)系，可以較全面地反映城市體系規(guī)模結(jié)構(gòu)的整體特征。
11.2樣本與數(shù)據(jù)省級單位是中國行政區(qū)劃最主要的單元，而城市的形成、發(fā)展及其功能的發(fā)揮與其所屬的行政區(qū)域具有密切的關(guān)系，因此選擇省級行政單位為研究的分區(qū)單元。但由于城市數(shù)量及地理環(huán)境等方面的特殊原因，直轄市以及部分省、自治區(qū)并沒有形成真正意義上的城市體系，因此北京、天津、上海、重慶、自治區(qū)、青海省以及由于統(tǒng)計數(shù)據(jù)缺失的臺灣省、香港和澳門特別行政區(qū)未列入研究范圍，研究樣本為其余25個省區(qū)的縣級及其以上城市。中國出版的各種年鑒中常用的城市人口統(tǒng)計口徑有市區(qū)非農(nóng)人口、戶籍人口和城區(qū)常住人口?？紤]到隨著社會經(jīng)濟的發(fā)展，使用市區(qū)非農(nóng)人口的話統(tǒng)計口徑往往會偏?。涣硗鈱τ诮紖^(qū)規(guī)模較大的市而言，使用市區(qū)戶籍人口會夸大城市的人口規(guī)模，使得這兩個指標(biāo)很難準(zhǔn)確地反映城市的實際人口規(guī)模?；诖?，本文所使用的城市人口數(shù)據(jù)為《中國城市建設(shè)統(tǒng)計年鑒》[19]中的城區(qū)人口數(shù)據(jù)。與此相對應(yīng)，進行區(qū)域城市體系規(guī)模結(jié)構(gòu)影響因素分析所使用的自然與社會經(jīng)濟指標(biāo)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》[20]。所使用的數(shù)據(jù)年份為2000年與2014年，以此分析進入21世紀以來各省區(qū)城市體系規(guī)模結(jié)構(gòu)及其變動特征。
2模型檢驗與分析
22.1位序累積規(guī)模模型位序累積規(guī)模模型與位序-規(guī)模法則的比較本文提出的位序-累積規(guī)模模型是在服從位序-規(guī)模分布的假設(shè)基礎(chǔ)上建立的，但考慮到現(xiàn)實中Zipf指數(shù)為1時的絕對理想模式不可能存在，這就需要對位序累積規(guī)模模型進行實際檢驗。本文分別利用位序-規(guī)模法則和位序累積規(guī)模模型對25個省區(qū)2000與2014年的城市體系規(guī)模結(jié)構(gòu)進行了回歸擬合。方程的F統(tǒng)計值與變量的t統(tǒng)計值均通過了水平為5%的顯著性檢驗，計算結(jié)果見表1。從表1可以發(fā)現(xiàn)，位序-規(guī)模法則的擬合精度普遍低于位序累積規(guī)模模型，特別是對于判定系數(shù)R2值相對較低的內(nèi)蒙古、江西、湖南、海南、云南等省區(qū)，位序累積規(guī)模模型的擬合效果明顯更好。另外，值得指出的是，以往在利用位序-規(guī)模法則進行研究時，主要側(cè)重于探討α值的變化。比如，對于虛擬的A與B兩個城市體系而言，其α值均為1，但實際上B與A之間存在較大的差異；而對于服從首位分布的湖北、四川、云南、陜西、新疆等省區(qū)而言，有湖北、四川與云南3省的α值小于1，其中云南省在2014年更是只有0.787，以α值的大小來判斷就會認為是這幾個省區(qū)是屬于人口分布較為均衡的規(guī)模結(jié)構(gòu)類型；另外，海南省在2012年成立了一個人口在萬人以下的三沙市以后，α值卻幾乎增長了一倍。這意味著即使通過了統(tǒng)計檢驗，使用位序-規(guī)模法則進行區(qū)域城市體系規(guī)模結(jié)構(gòu)對比與演變分析時會存在較大的不確定性，有可能會得出錯誤的結(jié)論。而使用位序累積規(guī)模模型測算出的β值反映的是城市累積規(guī)模的增長速度，在一定程度上降低了位序-規(guī)模法則以單個城市進行擬合所帶來的誤差。比如對于同樣服從首位分布的湖北、四川、云南3省，由于湖北與四川2省城市總?cè)丝谳^多，首位城市的規(guī)模與城市數(shù)目也遠高于云南，因此其值要遠高于云南；同樣，對于同樣服從雙核分布的內(nèi)蒙古、山東、福建與廣東4省，因為福建與內(nèi)蒙古2省的城市總?cè)丝谂c城市數(shù)目均遠低于山東與廣東2省，其值同樣也遠低于山東與廣東2??；另外，再以城市總?cè)丝谂c城市數(shù)目較為接近的河南與湖北兩省為例，湖北省首位城市優(yōu)勢明顯，其余高位次的城市人口規(guī)模卻遠低于河南，所以其值也要比河南小得多。這表明位序累積規(guī)模模型不但具有更高的擬合精度，同樣還具有很強的普適性，能夠全面反映城市體系規(guī)模結(jié)構(gòu)的整體特征、準(zhǔn)確識別不同城市體系規(guī)模結(jié)構(gòu)之間的差異，可以為區(qū)域城市體系規(guī)模結(jié)構(gòu)之間的對比與演變分析提供判斷依據(jù)。
22.2基于位序累積規(guī)模模型的城市體系規(guī)模結(jié)構(gòu)的變化特征從表1中位序累積規(guī)模模型的回歸結(jié)果來看，中國各省區(qū)城市體系的規(guī)模結(jié)構(gòu)類型存在較大的差異，不過相對于2000年而言，2014年各省區(qū)的β值均有著不同程度的增長。2000年與2014年β值排名前5的分別為廣東、山東、江蘇、遼寧與河南，這5個省區(qū)有多個大中型規(guī)模的區(qū)域中心城市帶動地方經(jīng)濟發(fā)展，小城市也比較發(fā)育，屬于自然地理條件優(yōu)越、社會經(jīng)濟比較發(fā)達的地區(qū)；排名靠后的5省分別為貴州、新疆、甘肅、寧夏與海南，這5個省區(qū)要么面積狹小、人口總規(guī)模不大，要么區(qū)域自然與經(jīng)濟地理條件相對較差、人口密度很低，城市體系中首位城市的地位相對突出，但其他中、小城市的規(guī)模很小，使得其β值明顯低于其他省區(qū)；其余15個省區(qū)自然地理條件較為優(yōu)越，大、中、小城市的分布比較均衡，形成了比較完善的城市體系，但受經(jīng)濟發(fā)展水平或人口總量的影響，中心城市在城市體系和地區(qū)經(jīng)濟格局中的地位不突出，是城市體系規(guī)模結(jié)構(gòu)需要進一步優(yōu)化的區(qū)域。接下來為了進一步分析中國各省區(qū)城市體系規(guī)模結(jié)構(gòu)的變化特征，運用ArcGIS10.2軟件繪制了上述各個省區(qū)2000~2014年的城市體系規(guī)模結(jié)構(gòu)β值的變化情況（圖2）。圖2看出，使用位序累積規(guī)模模型計算出的各省區(qū)的β值增幅大于300的有廣東與江蘇2個省區(qū)，在200~300之間的有四川、山東與浙江3個省區(qū)。除四川外，廣東、江蘇、山東與浙江4省城市數(shù)目眾多，不同等級的城市結(jié)構(gòu)合理、始終保持均衡發(fā)展的狀態(tài)。而四川省的4城市指數(shù)由2000年的1.446降低到2014年的1.088，其他高位序城市人口規(guī)模增長很快，城市體系的規(guī)模結(jié)構(gòu)趨于均衡。寧夏、海南與黑龍江3個省區(qū)增幅最低，黑龍江更是只有3.129。其原因在于寧夏與海南面積狹小，人口規(guī)模有限，城市數(shù)目也很少，而黑龍江的城市化進程緩慢，其城市化水平在2000~2014年間僅增長6.47%。其余各省區(qū)中城市體系中首位城市增長較快，但眾多的中、小城市的人口規(guī)模卻變化不大，與高位序城市的人口規(guī)模差距始終保持較大的差距。遼寧與湖北2省比較特殊，湖北省首位城市規(guī)模在從2000年的323.95萬人增加到2014年的634.65萬人的同時，4城市指數(shù)卻由1.263增加到1.887，城市體系發(fā)展中的極化現(xiàn)象非常明顯，致使其余城市發(fā)展滯緩。而遼寧省大中小城市雖較為完善，但受經(jīng)濟增長滯緩的影響，除沈陽與大連兩市人口有較大的增長以外，其余城市變化不大，在2000~2014年間城市化水平僅提高了12.81%。整體上來看，β值的變化大致表現(xiàn)出增幅東大西小、增長率南高北低的特征，這這種變化和在2000~2014年間中國的人口與經(jīng)濟重心向東南方向不斷轉(zhuǎn)移的趨勢基本一致，特別是東北3省β值的變化可以一定程度上反映出自2000年以來該地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展處于低谷、人口不斷外流、城市化基本處于停滯狀態(tài)的現(xiàn)實。
3區(qū)域城市體系規(guī)模結(jié)構(gòu)的影響因素探討
前文研究已經(jīng)初步證實了由自然地理條件、社會經(jīng)濟發(fā)展水平等組成的區(qū)域地理條件會對區(qū)域城市體系的規(guī)模結(jié)構(gòu)與演變產(chǎn)生較大的影響，接下來進一步對β值與區(qū)域地理條件之間的關(guān)系進行量化分析。為此本文選取了可能會影響區(qū)域城市體系規(guī)模結(jié)構(gòu)的一些自然與社會經(jīng)濟因素。其中，土地面積、地區(qū)生產(chǎn)總值和人口規(guī)模表示各省區(qū)絕對規(guī)模的大小；人均GDP與城鎮(zhèn)化率代表各省區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展?fàn)顩r；人口密度、人均耕地面積、復(fù)種指數(shù)表示各省區(qū)自然地理條件的差異；路網(wǎng)密度用以衡量各省區(qū)的基礎(chǔ)設(shè)施條件；財政支出用以反映政府的行政干預(yù)能力。為了消除不同量綱的影響以及各變量之間的異方差，以上指標(biāo)均進行了自然對數(shù)化處理，同時考慮到價格因素的影響，2014年的地區(qū)生產(chǎn)總值、人均GDP與財政支出均使用國內(nèi)生產(chǎn)總值指數(shù)調(diào)整為2000年的不變價格。然后選擇逐步回歸的分析方法，剔除了t檢驗沒有通過10%顯著性水平的變量（表2）。通過表2中的回歸結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，在采取逐步回歸后，2000年有人口規(guī)模、城鎮(zhèn)化率、人口密度與路網(wǎng)密度4個變量通過了t檢驗，模型的擬合優(yōu)度為0.918；2014年有人口規(guī)模和城鎮(zhèn)化率2個變量通過t檢驗，模型的擬合優(yōu)度R2為0.948。表明采用位序累積規(guī)模模型得到的β值能較準(zhǔn)確地反映出區(qū)域自然與社會經(jīng)濟條件對區(qū)域城市體系規(guī)模結(jié)構(gòu)的影響。接下來進一步探討區(qū)域地理因素對β值影響的作用機制。2000與2014年模型的常數(shù)項分別為-7.547與-8.453，遠大于其它變量系數(shù)的影響，意味著城市體系有著固定的規(guī)模結(jié)構(gòu)，其它影響變量只是在此基礎(chǔ)上進行著一定的調(diào)整和修正。人口規(guī)模、城鎮(zhèn)化率系數(shù)在2000年分別為0.810與1.082，在2014分別為0.899與1.667，說明隨著這些變量的增加，各省區(qū)有能力建設(shè)更多的城市，城市之間協(xié)調(diào)發(fā)展的能力更強，不同等級的城市間規(guī)模差距相對將會變小。但相對而言，城鎮(zhèn)化率的影響更大且有著逐漸變強的趨勢。人口密度的大小可以在一定程度上反映了區(qū)域的自然地理條件的優(yōu)劣程度。2000年其系數(shù)為0.323，表明在其他影響因素不變的情況下，自然地理條件優(yōu)越的地區(qū)中小城市更加完善[21]。而人口密度低的區(qū)域城市首位度往往相對較高，有限的各種生產(chǎn)要素會向部分競爭力較強的城市特別是省會城市過度集中，導(dǎo)致其β值相對較低。但在2014年時，人口密度這一變量沒有通過顯著性檢驗，說明隨著經(jīng)濟的發(fā)展、人口的流動以及城市化總體水平的提高，自然地理條件對城市發(fā)展的影響會有所下降?；A(chǔ)設(shè)施條件的代表變量為路網(wǎng)密度，在2000年的時候，路網(wǎng)密度的系數(shù)為-0.392，說明良好的基礎(chǔ)設(shè)施可以降低運輸成本，從而會促進城市人口規(guī)模分布的集聚。但隨著城市人口的不斷集中，由城市經(jīng)濟集聚的擁擠效應(yīng)所產(chǎn)生的負外部性將可能導(dǎo)致人口和經(jīng)濟活動的空間擴散，此時人口就會從城市體系中規(guī)模等級較高的城市向規(guī)模等級較低城市轉(zhuǎn)移，從而導(dǎo)致在2014年的時候路網(wǎng)密度對城市體系規(guī)模分布的影響不再顯著。
4結(jié)論與建議
本文提出了用以衡量城市體系規(guī)模結(jié)構(gòu)的位序累積規(guī)模模型，采用全國縣級及以上城市的城區(qū)常住人口數(shù)據(jù)，在與位序-規(guī)模法則進行對比的基礎(chǔ)上，定量分析了2000~2014年中國城市體系規(guī)模結(jié)構(gòu)的省際差異及其演化特征，并探討了影響區(qū)域城市體系規(guī)模結(jié)構(gòu)特征的自然與社會經(jīng)濟因素。主要結(jié)論如下：1）使用位序-規(guī)模法則進行區(qū)域城市體系規(guī)模結(jié)構(gòu)對比與演變分析時會存在較大的不確定性，有可能會導(dǎo)致錯誤的結(jié)論。相對而言，位序累積規(guī)模模型的普適性更強，更能準(zhǔn)確刻畫不同類型的城市體系規(guī)模結(jié)構(gòu)之間的差異，可以為區(qū)域城市體系規(guī)模結(jié)構(gòu)之間的對比與演變分析提供判斷依據(jù)。2）β值的大小與區(qū)域內(nèi)首位城市的規(guī)模、城市的數(shù)目以及人口分布的均勻程度表現(xiàn)出正相關(guān)的關(guān)系。從使用位序累積規(guī)模模型計算出的β值來看，中國各省區(qū)城市體系的規(guī)模結(jié)構(gòu)類型存在較大的差異。排名靠前的多屬于自然地理條件優(yōu)越、社會經(jīng)濟比較發(fā)達的地區(qū)。3）整體上來看，β值的變化大致表現(xiàn)出增幅東大西小、增長率南高北低的特征，這種變化和在2000~2014年間中國的人口與經(jīng)濟重心向東南方向不斷轉(zhuǎn)移的趨勢基本一致，特別是東北三省β值的變化可以一定程度上反映出在2000~2014年間來該地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展處于低谷、人口不斷外流的現(xiàn)實。4）采用位序累積規(guī)模模型得到的β值能較準(zhǔn)確地反映出區(qū)域自然與社會經(jīng)濟條件對區(qū)域城市體系規(guī)模結(jié)構(gòu)的影響。隨著人口規(guī)模特別是城鎮(zhèn)化率的增加，β值會升高，也就是說城市間規(guī)模的相對差距將會變小，城市之間協(xié)調(diào)發(fā)展的能力更強。但隨著社會經(jīng)濟的發(fā)展，自然地理條件和基礎(chǔ)設(shè)施條件對城市體系規(guī)模分布的影響將不再顯著。最后需要指出的是，在區(qū)域城市體系中各城市所承擔(dān)的社會職能和經(jīng)濟職能與各城市的規(guī)模大小具有密切的關(guān)系。盡管我們不能機械地要求區(qū)域城市體系內(nèi)部必須具備各種規(guī)模的城市，但區(qū)域城市規(guī)模結(jié)構(gòu)的優(yōu)化問題仍值得重視。廣東、江蘇、山東、浙江與遼寧等省目前已形成了完善的城市體系規(guī)模結(jié)構(gòu)，這些地區(qū)應(yīng)當(dāng)著重于城市體系內(nèi)資源的空間優(yōu)化配置和經(jīng)濟的協(xié)調(diào)發(fā)展問題，避免城市間惡性競爭的出現(xiàn)。中部地區(qū)各?。ê笔〕猓┐?、中、小城市的分布比較均衡，但是人口規(guī)模200萬上的特大城市數(shù)量偏小。今后應(yīng)增強重點城市功能，擴大城市規(guī)模，優(yōu)先發(fā)展省級以上的中心城市、充分發(fā)揮大城市的聚集效應(yīng)和輻射效應(yīng)。西部各省區(qū)（包括湖北?。┏鞘幸?guī)模結(jié)構(gòu)不發(fā)達，首位城市的地位特別突出，缺少人口規(guī)模100～200萬的二級中心城市。今后應(yīng)重點發(fā)展那些基礎(chǔ)較好、交通便利的中等城市，使其成為具有一定經(jīng)濟實力和輻射效應(yīng)的次級中心，來全面帶動小城市和小城鎮(zhèn)的發(fā)展。
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關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；主成分分析；大學(xué)生上網(wǎng)行為數(shù)據(jù)
中圖分類號：G202 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1009-3044（2016）33-0018-03
Abstract： With the advent of the era of big data， big data analysis technology has been applied and developed in all walks of life. The principle of principal component analysis and data modeling methods are studied. Using the students’ online behavior data for data source in XianYang Normal University， using database and analysis module in SAS software， the data source collection， sorting， cleaning and set up the index， and the pre processed data from shopping， social， science and technology. The types of indicators for principal component analysis， University students' in Internet the peak and different categories of Internet influence on students， finally put forward the planning and reasonable suggestions for college students.
Key words： big data； principal component analysis； university students' Internet behavior data
S著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，生活在信息時代下的大學(xué)生們，自然少不了對于網(wǎng)絡(luò)的使用。根據(jù)中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心報告中的數(shù)據(jù)，表明網(wǎng)民的規(guī)模在迅速增大[1]。為了研究網(wǎng)絡(luò)對大學(xué)生的影響，利用主成分分析方法對大學(xué)生上網(wǎng)行為數(shù)據(jù)進行分析。
主成分分析方法先是由K.皮爾森針對非隨機變量引入的，爾后H.霍特林將此方法推廣到隨機向量的情形，其實際應(yīng)用十分廣泛，比如人口統(tǒng)計學(xué)、數(shù)學(xué)建模、數(shù)理分析等學(xué)科中，是一種常用的多變量分析方法[2]。SAS作為統(tǒng)計分析的標(biāo)準(zhǔn)軟件，被廣泛應(yīng)用于科研，教育，生產(chǎn)和金融等不同的領(lǐng)域，并且發(fā)揮著越來越重要的作用[3]。
本文通過研究主成分分析方法的原理和數(shù)據(jù)建模方法，以我校大學(xué)生上網(wǎng)行為數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源，借助SAS軟件中的數(shù)據(jù)庫和分析模塊，對數(shù)據(jù)源進行采集、整理、清洗，建立分析指標(biāo)。并對預(yù)處理后的數(shù)據(jù)在一定時間段的上網(wǎng)人數(shù)，從購物、軍事、科技、旅游、社交、體育、新聞、學(xué)習(xí)、音樂、影像、游戲、工具、其他等13個不同類別的網(wǎng)址指標(biāo)進行主成分分析。通過數(shù)據(jù)分析得到大學(xué)生上網(wǎng)的高峰期以及不同類別對大學(xué)生上網(wǎng)情況的影響，最終針對大學(xué)生上網(wǎng)情況提出合理的規(guī)劃與建議。
1 主成分分析方法的數(shù)學(xué)原理
在實際問題的研究中，往往需要考慮很多因素，由于每個變量彼此之間都存在一定的相關(guān)性，導(dǎo)致所得到的觀測值所反映的信息在內(nèi)容上存在重疊，而研究者往往希望變量越少越好，少量的變量所反映的信息量越多越好，主成分分析[4]正是解決了這類問題，是將多個指標(biāo)化為少數(shù)互相無關(guān)的綜合指標(biāo)的一種多元統(tǒng)計分析方法。
2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
利用主成分分析的降維思想，選取每天24小時作為變量，用主成分分析方法來處理一周中每天的時間段的數(shù)據(jù)，其分析結(jié)果將會為我們找到包含大部分信息的時間段，這樣有助于進一步的分析。
2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理
數(shù)據(jù)源來源于我校大學(xué)生上網(wǎng)行為數(shù)據(jù)，由于原始數(shù)據(jù)是日志文件，不是數(shù)據(jù)分析需要的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)分析之前，需要對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，即數(shù)據(jù)的整理與清洗。數(shù)據(jù)源選取時間為4月11號～4月16號一個星期的上網(wǎng)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)的觀測是按時間進行排序的，指標(biāo)有日期、學(xué)號、網(wǎng)址等。
在運用主成分分析的分析方法進行分析大學(xué)生上網(wǎng)數(shù)據(jù)分析之前，要將數(shù)據(jù)進行預(yù)處理。數(shù)據(jù)預(yù)處理主要分為以下幾個步驟：
① 數(shù)據(jù)的合并及導(dǎo)入
原始數(shù)據(jù)是每小時的數(shù)據(jù)，要利用（copy *.log 合并文件.txt）進行每小時數(shù)據(jù)的合并，合并成為一天的數(shù)據(jù)。接下來在SAS中利用IMPORT過程將一天的數(shù)據(jù)導(dǎo)入。
② 數(shù)據(jù)的整理
為了通過主成分分析上網(wǎng)高峰期，先選取學(xué)生作為指標(biāo)，利用PROC SQL過程查找有效學(xué)號信息，并進行記錄。通過SAS中DROP VARIABLE-LIST過程過濾掉缺省值，比如無效學(xué)號、教職工信息、網(wǎng)址等。
③ 數(shù)據(jù)的清洗
利用SAS中nodupkey函數(shù)對不完整的數(shù)據(jù)、錯誤的數(shù)據(jù)、重復(fù)的觀測進行清洗。
2.2 建立指標(biāo)
選取每一類網(wǎng)址（[n]）的每天作為樣本指標(biāo)（[p]），分別用符號X0，X1，X2，X3，X4，X5，X6，X7來表示。其表示矩陣為[Mij] （[i=1，2，…，n；j=1，2，…，p]）。
3 主成分分析法在大學(xué)生上網(wǎng)行為數(shù)據(jù)中的應(yīng)用
1）計算指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)矩陣
利用SAS中的主成分分析函數(shù)，計算出2.2中建立的指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)矩陣，如圖1所示。從系數(shù)矩陣中分析部分數(shù)據(jù)可知網(wǎng)址之間相關(guān)性都比較高，說明每個網(wǎng)址分類之間存在著的一定的相關(guān)性，他們內(nèi)部有一定的關(guān)聯(lián)。
2）計算相關(guān)系數(shù)陣的特征值，特征向量及碎石圖
結(jié)合上節(jié)中的主成分分析的原理，利用SAS中主成分分析函數(shù)，計算相關(guān)系數(shù)矩陣的特征值、特征向量及碎石圖，如圖2所示。一周上網(wǎng)數(shù)據(jù)的特征值結(jié)果可以看出前5個特征值的累計貢獻率達98.91%。前3個特征值的累計貢獻率達91.06%，說明前3個主要成分基本包含了全部指標(biāo)，則取前三個特征值，并計算出相應(yīng)的特征向量，特征向量的結(jié)果如圖3所示。從圖3可以看出第一主成分的表達式中，各個指標(biāo)系數(shù)之間有一定差距，其中x0，x8，x10，x11的系數(shù)均大于0.3，說明可以把第一主成分看成是工具，學(xué)習(xí)，影像，游戲的綜合指標(biāo)。第二主成分表達式中，x5，x9的指標(biāo)系數(shù)大，故起主要作用，說明第二主成分可以看作音樂和社交的綜合指標(biāo)。第三主成分表達式中，x2，x6，x7的指訟凳大，故可以看作軍事，體育，新聞的綜合指標(biāo)。一周的和一天的主成分分析還是有一點差距的，從其差距中看出同學(xué)們對軍事，體育，新聞還是有一定的愛好的。
圖4是碎石圖，前3個主成分占了全部的主成分的91%以上，也可以說，在主成分3左右出現(xiàn)一個拐點，在這個拐點之后，曲線變得平滑，所以可以用3個主成分來表示原有樣本數(shù)據(jù)信息。
4 分析結(jié)果
通過分析我們發(fā)現(xiàn)，有一部分人經(jīng)常熬夜上網(wǎng)，并且絕大多數(shù)人每天的上網(wǎng)時長都在兩三個小時以上，而針對他們上網(wǎng)的類別，分析其特征值可看出影像，學(xué)習(xí)，社交，購物的影響比較大。其次游戲和使用工具的人數(shù)也占不少的比例。在科技、旅游、軍事、體育、新聞等方面，也有不少學(xué)生進行瀏覽，說明這是一個健康的上網(wǎng)數(shù)據(jù)，但對于當(dāng)代大學(xué)生來說，這些方面所占比例較少。
針對這些問題，我們提出以下建議：
1）大學(xué)生應(yīng)減少上網(wǎng)時長，做到用電腦兩個小時后休息一小時。培養(yǎng)良好的上網(wǎng)習(xí)慣。
2）大學(xué)生應(yīng)多關(guān)注新聞，科技，軍事等相關(guān)資訊，及時了解時事新聞，獲取各種最新的知識和信息。
3）大學(xué)生應(yīng)減少在購物以及娛樂上所花的時間，將其投入到學(xué)習(xí)中去，充實自己的知識。
4）學(xué)校應(yīng)開設(shè)網(wǎng)絡(luò)素質(zhì)教育課程，培養(yǎng)學(xué)生良好的上網(wǎng)習(xí)慣。宣傳正確的上網(wǎng)心態(tài)。
5 結(jié)束語
通過研究主成分分析方法，更加了解了數(shù)據(jù)分析的重要性，而主成分分析方法不僅消除了各變量之間的共線性，減少了變量的個數(shù)，還減少了指標(biāo)選擇的工作量，使后續(xù)分析在指標(biāo)的選擇上相對容易，在用主成分分析法作綜合評估時，由于選擇的是累計貢獻率大于等于85%的成分，這樣就不會因為節(jié)省了工作量，而把關(guān)鍵指標(biāo)遺漏掉，從而在一定程度上影響了評估的結(jié)果。但當(dāng)主成分的因子的符號有正有負時，綜合評估的意義就不明確了，這也是主成分分析的缺點。
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