EN中文

GEOGRAPHICAL RESEARCH >

2018 , Vol. 37 >Issue 5: 995 - 1008

DOI: https://doi.org/10.11821/dlyj201805011

Articles

Spatio-temporal dynamics and coupling relationship of regional tourism development pattern from the perspective of performance: A case study of Pan-Yangtze River Delta

  • HUANG Rui , 1, 2 ,
  • WANG Kun , 3 ,
  • HUANG Zhenfang 1 ,
  • LU Yuqi 1
Expand
  • 1. College of Geography Science, Nanjing Normal University, Nanjing 210023, China
  • 2. Nanjing Institute of Tourism & Hospitality, Nanjing 211100, China;
  • 3. College of Tourism and Culture Industry, Guizhou University, Guiyang 550025, China

Received date: 2017-09-01

  Request revised date: 2018-03-26

  Online published: 2018-05-20

Copyright

《地理研究》编辑部 所有
Fold

Abstract

It is paramount to hold the trends of regional tourism development pattern from the perspective of performance, which plays a fundamental role for understanding the spatial structure of regional tourism, distributing production factors in tourism industry and improving quality and efficiency of tourism industry. Taking the Pan-Yangtze River Delta as a study case, this paper used the methods of exploratory spatial data analysis (ESDA), LISA Time Path and Centre-of-Gravity Path to analyze the space-time dynamism and spatial coupling of regional tourism cities' development pattern from the perspective of performance and efficiency from 2000 to 2015. Results showed that: (1) significant positive spatial correlation and spatial agglomeration in regional tourism development achievement were identified, showing strong stability in its partial spatial structure and spatial dependence direction, while the spatial correlation and agglomeration increased gradually which showed significant volatility in its partial spatial structure; (2) the differentiation of spatial dynamic pattern between the regional tourism development performance and efficiency resulted from the fact that the spatial pattern had transfer inertia, reflecting path dependence and spatial locking characteristics. Local spatial structure of regional tourism development efficiency was unstable - the changes between different types were active and frequent; (3) significant spatial coupling characteristics between the regional tourism development performance and efficiency were detected in this study. In this spatial distribution results of coupling type, Shanghai, South Jiangsu, North Zhejiang and South Anhui belonged to the High achievement-High efficiency cities, while the High achievement-Low efficiency cities gathered around regional central cities and regional central cities' surrounding areas, and North Jiangsu, Central Jiangsu, North and Central Anhui were classified into Low achievement-High efficiency or Low achievement-Low efficiency cities.

Key words： tourism development; space-time dynamics; coupling relationship; Pan-Yangtze River Delta

Cite this article

HUANG Rui , WANG Kun , HUANG Zhenfang , LU Yuqi . Spatio-temporal dynamics and coupling relationship of regional tourism development pattern from the perspective of performance: A case study of Pan-Yangtze River Delta[J]. GEOGRAPHICAL RESEARCH, 2018 , 37(5) : 995 -1008 . DOI: 10.11821/dlyj201805011

1 引言

经过改革开放40年的发展,旅游业已成为国民经济中重要的战略性支柱产业。旅游市场的发展规模空前繁盛,但在繁荣发展的背后,也存在诸如旅游规模较大但国际竞争力较弱、旅游经济增长呈现粗放型增长而非集约化经营、旅游业发展的区域差异较大和旅游市场开拓力度仍有待加强等现实问题。《国务院关于促进旅游业改革发展的若干意见》（国发[2014]31号）中强调要“以转型升级、提质增效为主线”来发展旅游业,这对旅游业的发展提出了新的要求,即既要注重效益也要注重质量。泛长江三角洲作为重要的旅游目的地和客源地,是中国旅游发展最为活跃和最具潜力的地区之一。区域内城市数量较多,旅游业生产要素投入和旅游经济产出的空间差异较为明显,将其作为案例地来探讨旅游发展规模和质量的格局动态及其耦合关系,对区域旅游增长方式和路径的转变,旅游生产要素合理化配置和实现旅游业提质增效,都具有较为重要的理论和实践价值。
旅游发展的空间格局与区域差异一直是旅游地理学者关注的热点话题。研究涉及旅游发展的规模[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]、效率[11,12,13,14,15,16,17,18]或绩效[19,20,21,22]在各种空间尺度上的区域差异及其格局演变,衡量指标的选取上,主要有旅游收入、旅游人次等单一指标[1,2,3,4,5,6,7]、多指标集成[8,9,10]和投入产出指标[11,12,13,14,15,16,17,18,19]等多种;研究方法上,泰尔系数[1,2]、基尼系数[3,4]、锡尔系数[3]、加权变异系数[3,4]、区位熵[4]、重力模型[5]、社会网络分析[5]、等级规模分布[6]、ESDA[7,8,9]等较为常见。可见,学界对旅游发展的区域差异进行了较为全面的研究,但还存在如下不足。① 在评价指标选取上,单一指标、多指标集成和投入产出指标都不能全面体现区域旅游发展的全貌。旅游业发展的经济学评价至少需要从旅游发展总量和旅游发展质量两个方面来综合衡量。② 区域差异研究主要体现在地理要素不均衡或收敛分析中的时空思维运用,主要分析地理要素不均衡分布的动态性[23]。因而在探讨区域差异及其分布格局时不能忽略时间维度,将时间属性和空间属性紧密结合起来,才能对地理要素的分异动态规律有更为全面的认识。Rey等提出的探索性时空数据分析框架（Exploratory Time-space Data Analysis,ESTDA）[23],将偏重空间维度的ESDA框架中加入时间维度,从而实现了时间和空间的良性耦合,该分析框架已在入境旅游流的区域差异分析中初步运用[24,25],并得到了理想的结果。基于此,本文以泛长三角41座城市为典型案例地,基于Rey提出的ESTDA分析框架,借助LISA时间路径、时空跃迁及重心轨迹等分析方法,从绩效视角下探讨区域旅游发展格局的时空动态及其耦合关系,以期能为区域旅游业协同发展和提质增效提供科学依据。

2 研究方法与数据来源

2.1 研究方法

2.1.1 旅游发展的绩效评价模型 旅游发展的绩效评价主要从旅游发展的过程和效果两方面来综合衡量。旅游发展的过程评价可用旅游发展效率来表征,主要衡量旅游发展的质量绩效;旅游发展的效果评价通常用旅游发展业绩来表示,主要衡量旅游发展的总量绩效。因此,旅游发展的绩效评价模型可通过旅游发展效率和旅游发展业绩两维度来构建。
旅游发展业绩是反映旅游发展规模的衡量指标。已有研究中对旅游发展业绩的评价有单一指标和多指标等评价形式,由于单个指标无法充分反映旅游发展规模,故采用多指标的评价形式。根据陈浩等[10,16]的研究,选取城市入境旅游人次、入境旅游收入、国内旅游人次和国内旅游收入等4项指标来构建城市旅游发展业绩指数模型,以衡量城市旅游总量绩效水平,计算公式为：
T P n = ∑ i = 1 n P i S i （1）
式中：TPn为旅游发展业绩指数;Pi为权重,采用熵值法计算[26];Si为指标i的无量纲化值。
旅游发展效率是衡量旅游发展质量的重要指标,DEA方法是评价产业投入产出效率较常用的非参数方法。由于传统DEA方法在对小样本估计时会导致相对效率产生偏差或忽略统计检验等问题[27],故采用融入Bootstrap纠偏技术的DEA方法来计算旅游发展效 率[28]。该方法采用Wilson等开发的FEAR软件包来实现,其估计过程如下：① 计算决策单元DMUn的DEA效率值θk,k=1, 2, …, n;② 利用Bootstrap方法对效率值进行m次迭代,记为θ*1n, θ*2n ,…, θ*mn;③ 测算模型样本（（θk/θ*mn）×Xk,Yk）;④ 再次运用DEA估计模拟样本的效率值;⑤ 重复步骤②~步骤④ M次（M取1000）,计算生成的效率值即是基于Bootstrap纠偏的效率估计值[28]。
2.1.2 ESDA空间自相关 ESDA主要用于地理要素的空间关联性测度,通常分为全局和局部空间自相关。全局空间自相关主要是对地理要素的全局空间关联特征的描述,常用Moran's I指数来衡量,计算公式为[9]：
Moran's I = ∑ i = 1 n ∑ j = 1 n W ij ( x i - x ̅ ) ( x j - x ̅ ) / s 2 ∑ i = 1 n ∑ j = 1 n W ij （2）
式中： x ̅ = 1 / n ∑ x i ; s 2 = 1 / n ∑ ( x i - x ̅ ) 2 ; x i 、 x j 为地理单元i、j的属性值;n为地理单元的数量;Wij为空间权重矩阵,文中采用邻近标准。
局部空间自相关主要用于度量地理单元与邻近地区之间的局部空间关联特征,通常用LISA指数来表示,其计算公式为[9]：
I i = z i ∑ j = 1 , j ≠ i n w ij z j （3）
式中： z i 、 z j 为地理单元i、j属性值的方差标准化值; ∑ w ij z j 为空间滞后向量,其他变量同上。
2.1.3 LISA时间路径分析 LISA时间路径是通过考察LISA在Moran散点图中坐标的移动情况,将时间属性和空间属性紧密结合,从而实现静态LISA动态化。LISA时间路径通过测量Moran散点图中由属性变量及空间滞后量组成的LISA坐标的稳定性水平,来解释地理变量在区域内的时空协同变化和动态性特征,其几何特征包括路径长度、弯曲度及跃迁方向。LISA时间路径长度能够有效体现区域局部空间结构的动态性特征,其计算公式为[23]：
d = N ∑ t = 1 T - 1 d L i , t , L i , t + 1 ∑ i = 1 N ∑ t = 1 T - 1 d L i , t , L i , t + 1 （4）
式中：n为地理单元的数量;T为年度间隔;Li,t为单元i在第t年的LISA坐标;d(Li,t, Li,t+1)为地理单元i从第t年到t+1年移动距离。
LISA时间路径弯曲度能够有效体现区域局部空间结构的波动性特征,计算公式为[24]：
f = ∑ t = 1 T - 1 d L i , t , L i , t + 1 d L i , t , L i , T （5）
式中：d(Li,1, Li, T)为地理单元i从首年到末年移动距离。f越大,LISA时间路径越弯曲,局部空间结构波动越曲折。
2.1.4 重心轨迹分析 重心概念来源于物理学中牛顿经典力学理论,它是指物体内各点所受重力产生合力的作用点[29]。重心概念应用于地理学领域,通常是用来描述一组空间要素的地理中心分布的变化和比较不同类型空间要素的地理分布。目前,重心轨迹分析已广泛应用于经济、产业、人口、交通和旅游等领域,其计算公式为[30]：
X = ∑ i = 1 n E i x i ∑ i = 1 n E i , Y = ∑ i = 1 n E i y i ∑ i = 1 n E i （6）
式中： x i 、 y i 为地理单元i属性的重心坐标;Ei为该地理单元属性的数量。
重心移动方向和距离是重心轨迹分析的重要内容。重心移动方向的计算公式为[30]：
θ i - j = n π 2 + arctan ( y i - y j ) x i - x j （7）
式中： θ 为重心移动的角度,正东方向为 0 o ;当 0 o < θ < 90 o 时,重心向东北方向移动;当 90 o < θ < 180 o 时,移动方向为西北方向;当 - 90 o < θ < 0 o 时,移动方向为东南方向;当 - 180 o < θ < - 90 o 时,移动方向为西南方向。
区域重心空间移动距离的测度公式为[30]：
D i - j = R × ( y i - y j ) 2 + ( x i - x j ) 2 （8）
式中：D表示重心移动的距离;（xi, yi）、（xj, yj）为区域重心在第i和j年的地理坐标。
不同类型地理要素的空间重心轨迹比较可以用空间重叠性和变动一致性来分析。空间重叠性用不同地理要素的空间距离来衡量。设E、F为两种不同地理要素,则其空间重叠性S的公式为[30]：
S = ( x E - x F ) 2 + ( y E - y F ) 2 （9）
变动一致性指不同地理要素变量移动路径的矢量夹角,并用该矢量夹角的余弦值来表征不同地理要素的变动一致性指数,该指数的绝对值表示两者重心变动的一致性程度。

2.2 指标选取与数据来源

旅游发展业绩的评价指标为城市入境旅游人次、入境旅游收入、国内旅游人次和国内旅游收入4项指标。旅游发展效率的投入产出指标中,投入指标上,资本、劳动力和土地是古典经济学中经济活动的基本投入要素[17]。城市旅游生产活动受土地要素约束较小,且城市旅游用地数据较难获取,在相关研究中大都未纳入该指标[11,12,13,14,15,16,17]。城市旅游资本要素的投入涉及城市基础设施建设、旅游服务设施建设、休闲环境营造等方面,最为理想的表征要素是旅游业固定资产投资,但该数据的获取较为困难,多数城市的官方统计都未涉及,因此借鉴相关研究中的处理方法[14,15,16,17],从城市旅游发展的吸引力角度来选取替代指标,包括主要旅游资源及旅游服务要素等方面的投入。选择三星级以上星级酒店、旅行社和3A以上旅游景区（点）的数量作为旅游业资本要素的投入指标。在具体定量衡量中,依据《中华人民共和国星级酒店评定标准》《旅行社条例（国务院第550号令）》和《旅游景区质量等级的划分与评定（GB/T17775-2003）》中各等级要素数量与其对应分值加总求和得到[14,19];劳动力要素投入最理想的衡量指标是旅游业从业人数[13],但多数城市由于该指标的统计较为繁杂而未进行统计。相关研究中通常选择城市第三产业从业人数指标来替代,虽然放大了旅游业实际劳动力的投入规模,但是充分考虑了旅游产业的综合性[13,14]。在产出指标方面,游客数量和旅游业收入是城市旅游生产活动中产出的主要表征指标。已有相关研究中也多选取旅游收入和旅游人次作为旅游产出指标来进行效率估计,取得了较理想的效果[13,14,15,16,17]。
本文中各城市入境旅游人次、入境旅游收入、国内旅游人次、国内旅游收入、第三产业从业人数、星级饭店数、旅行社数等数据来源于2001-2016年《中国旅游统计年鉴》《上海市统计年鉴》《浙江省统计年鉴》《江苏省统计年鉴》《安徽省统计年鉴》《江苏旅游统计年报》和《浙江旅游统计概览》,各城市旅游景区数据来源于国家旅游局官方网站,部分缺失数据通过各地市统计公报加以补充。

3 区域旅游发展的时空动态分析

3.1 区域旅游发展格局总体变化

全局Moran′s I指数能很好地揭示地理变量的总体空间集聚特征。借助GeoDa软件,测度2000-2015年泛长三角旅游发展业绩和旅游发展效率的全局Moran′s I指数及其显著性检验值（图1）。结果显示,区域旅游发展业绩的全局Moran′s I指数均为正,全局Moran′s I指数值总体呈上升态势,并伴有小幅震荡,各年份均通过了1%水平下的显著性检验;区域旅游发展效率的全局自相关性发生明显转变,2000年全局Moran′s I指数值为负,且通过5%的显著性检验;2001-2005年期间全局Moran′s I指数值也为负,但并未通过显著性检验;2006-2008年期间全局Moran′s I指数值变为正值,且未通过显著性检验;2010年后全局Moran′s I指数不仅为正值,且均通过了显著性检验,即2000-2015年间,泛长江三角洲城市旅游发展效率的空间关联性总体表现为从负向显著空间自相关到负向不显著空间自相关,再到正向不显著空间自相关,最后到正向显著空间自相关。区域旅游发展业绩和效率的全局Moran′s I指数及其显著性的计算结果表明,2000年以来,泛长三角城市间的旅游发展业绩呈现显著的正向空间相关性,总体上具有显著的集聚特征,且其集聚程度在微小波动中呈现收敛的趋势;区域旅游发展效率值相似的地区在空间上从分散到集中,且这种集聚程度在不断增强,旅游发展效率较高和较低的城市都逐渐趋于相邻。可见,随着泛长三角4省市旅游业一体化发展的不断深入,区域内城市旅游发展规模和质量的空间关联性都逐渐增强。
Fig. 1 Global Moran's I of tourism performance and tourism efficiency during 2000-2015

图1 2000-2015年区域旅游发展业绩和效率的全局Moran's I指数

3.2 LISA时间路径变化

LISA时间路径的长度、弯曲度和方向能够较好地反映区域旅游发展局部空间结构的动态性、空间依赖方向上的波动性和空间整合性等特征。运用ArcGIS中的自然断裂点方法,将区域旅游发展业绩和旅游发展效率的LISA时间路径的长度和弯曲度划分为4个等级,并计算出各城市LISA坐标的转移方向,计算结果如图2所示。
Fig. 2 The spatial distribution of length, curvature, and direction of LISA time path in Pan-Yangtze River Delta

图2 泛长三角LISA时间路径长度、弯曲度和方向的空间分布

3.2.1 区域旅游发展业绩整体上具有较为稳定的局部空间结构,而旅游发展效率局部空间结构的波动性相对较强 LISA时间路径的长度体现地理要素局部空间结构的动态性特征。从区域旅游发展业绩的相对移动长度来看,小于均值的城市为25个,占区域比例的61%,表明区域旅游发展业绩的整体空间格局具有较强的稳定性。相对移动长度最高和最低的地区主要集中在浙江和皖南地区,浙西南地区的温州、衢州、丽水和皖南地区的黄山、池州等城市是相对长度最长的集聚区,而浙江的杭州、宁波、绍兴、台州、舟山、金华和皖南地区的芜湖、铜陵和宣城是相对长度最短的集聚区。原因在于2000年以来浙江以杭州和宁波为核心,大力推动“东扩西进”旅游发展战略,使得浙江省旅游业稳步推进,但浙江省内旅游发展基础差异较为明显,其增长速度的差异使得浙江省内城市旅游发展业绩的局部空间结构的动态性呈现明显分异。皖南地区由于临近杭州和苏南地区,其地理区位优势较为明显,芜湖、铜陵和宣城等地旅游经济稳步发展,而旅游资源等级较高且较为丰富的黄山、池州等地,旅游经济增长迅速,局部旅游业绩空间格局呈现较强的波动性;区域旅游发展效率时间路径相对移动长度大于均值的城市为23个,占区域比例的56%,表明区域旅游发展效率的整体空间格局具有较强的波动性特征。相对移动长度的高值区集中在江苏沿海和皖中的合肥、六安等地,表明该地区旅游效率提升较为明显,从粗放型逐步向集约型发展模式转变,区域呈现更加动态的局部空间结构;相对移动最短的区域主要集中在合肥周边的淮南、蚌埠、滁州、马鞍山和苏南地区,该地区旅游发展效率具有更加稳定的局部空间结构。
3.2.2 区域旅游发展业绩的局部空间格局在依赖方向上的稳定性要明显强于区域旅游发展效率,但两者空间依赖方向变化上逐渐趋同 LISA时间路径的弯曲度可以衡量地理要素局部空间结构在空间依赖方向上的动态性特征。从总体上看,区域旅游发展业绩时间路径的平均弯曲度（5.325）要明显低于区域旅游发展效率时间路径的平均弯曲度（7.730）,表明区域旅游发展业绩的局部空间格局在依赖方向上的稳定性要明显强于区域旅游发展效率。从弯曲度的空间分布上看,区域旅游发展业绩时间路径的弯曲度呈现从区域中部向东北和西南递减的趋势。弯曲度最大的城市集中在铜陵和芜湖等地,处于苏南、杭州、黄山等区域旅游中心城市的中间地带,反映出这些城市对其邻近地区的空间依赖方向上具有最大的波动性和非常动态的空间变迁过程。弯曲度城市较小的城市主要集中在苏南、苏中、浙西南和安徽西南部等区域大部分地区,空间依赖方向上的稳定性最大,这与该地区的旅游发展业绩均较高有关;区域城市旅游发展效率时间路径的高弯曲度城市主要集中在安徽,有淮南、蚌埠、滁州、芜湖、马鞍山等城市。表明该地区旅游发展效率在空间依赖方向上具有强波动性特征,从地理位置来看,该地区基本位于区域中部,其周边苏南、浙北和皖南等地区旅游发展效率增长的交替变化使得该地区在空间依赖方向上的波动性相对较强。
3.2.3 区域旅游发展业绩的局部空间格局演变以协同增长为主,而区域旅游发展效率局部空间格局演变的协同增长与空间竞争并存 LISA时间路径的方向可以体现地理要素局部空间格局演变的整合性特征。对比2000年和2015年LISA散点图中的具体位置,计算出各城市LISA坐标的转移方向。其方向可以分为4种类型：0o~90o方向为赢—赢态势,90o~180o方向为输—赢态势,180o~270o方向为输—输态势,270o~360o方向为赢—输态势。其中,赢—赢态势表示城市单元及其邻近城市呈正向协同增长,输—输态势表示城市单元及其邻近城市呈负向协同增长,输—赢态势和赢—输态势表示城市单元及其邻近城市呈反向增长方向[24]。
2000年来,区域旅游发展业绩协同增长的城市共有29个,占整个泛长三角城市数量的71%,表明区域旅游发展业绩格局的空间演变具有较强的整合性。其中,正向协同增长的城市有17个,主要分布于皖中、皖南和浙江地区,呈现出旅游发展业绩协同高速增长特征。负向协同增长的城市有12个,主要集中在江苏省,呈现出旅游发展业绩协同低速增长特征。长三角自1992年开始正式开展全面合作以来,区域旅游业协同发展一直是长三角城市经济协调的重要内容。特别是2008年安徽被正式纳入泛长三角区域以来,区域旅游一体化发展逐步走向成熟,在区域旅游联合促销、旅游标准一体化、旅游人才流动等多方面开展合作,区域旅游发展业绩的城市间协同增长逐步凸显;区域旅游发展效率协同增长的城市只有23个,约占整个区域城市的半数,表明区域旅游发展效率的局部空间格局演变过程中,空间协同增长与空间竞争并存。其中,正向协同增长的城市有11个,主要分布于皖北和上海、杭州、黄山一带,这些区域旅游发展效率都相对较高,呈现出明显的旅游发展效率协同高速增长特征。负向协同增长的城市有12个,主要集中在苏中、皖南和浙东北地区,呈现出旅游发展效率协同低速增长特征。

3.3 LISA时空跃迁分析

LISA时间路径的物理特征揭示了区域城市LISA坐标的移动趋势,但无法体现坐标中局部空间关联类型的相互转移。借助Rey的时空跃迁划分方法[23],将跃迁类型分为4种类型：Ⅰ型、Ⅱ型、Ⅲ型和Ⅳ型。其中,I型为仅城市单元自身发生跃迁,此类型包括4种迁移形式：HH→LH、LH→HH、HL→LL和LL→HL;Ⅱ型表示邻近城市单元发生跃迁,而本城市单元保持不变,也包含4种迁移形式：HH→HL、LH→LL、HL→HH和LL→LH;Ⅲ型为城市单元自身及其邻域都发生跃迁,有4种迁移形式：HH→LL、LL→HH、LH→HL和HL→LH;Ⅳ型表示城市单元及其邻域均未发生跃迁,都保持相对稳定。
从表1的时空跃迁矩阵来看,2000-2015年区域旅游发展业绩的时空迁移类型主要有5种：HL→HH、HL→LL、LH→HH、LL→HH和LL→LH,其迁移概率分别为0.22、0.33、0.50、0.07、0.07,发生迁移的城市数量只有9个,而Ⅳ型跃迁城市占全区域城市的比重为78%,表明泛长江三角洲城市旅游发展业绩分布具有较强的转移惰性,存在一定的路径依赖和空间锁定特征。同时,跃迁至HH型的城市占比占到56%,说明旅游发展业绩较高城市的集聚程度呈现增强态势;区域旅游发展效率时空跃迁矩阵显示,2000-2015年发生迁移的城市数量为30个,占到整个区域城市数量的73%,表明区域城市旅游发展效率的局部空间结构极不稳定,类型切换较为活跃、频繁。同时,跃迁至HH型的城市比重也占到53%,说明旅游发展效率较高城市的集聚程度也呈现明显增强态势。可见,区域旅游发展业绩和效率局部空间结构的变迁差异是由于其空间路径依赖及转移特性所决定的。
Tab. 1 Spatiotemporal transition matrices of Moran scatterplots

表1 Moran散点图的时空跃迁矩阵

要素 HHt HLt LHt LLt
旅游发展业绩 HH Ⅳ（13个,1.00） Ⅱ（0.00） Ⅰ（0.00） Ⅲ（0.00）
HL Ⅱ（2个,0.22） Ⅳ（4个,0.45） Ⅲ（0.00） Ⅰ（3个,0.33）
LH Ⅰ（2个,0.50） Ⅲ（0.00） Ⅳ（2个,0.50） Ⅱ（0.00）
LL Ⅲ（1个,0.07） Ⅰ（0.00） Ⅱ（1个,0.07） Ⅳ（13个,0.86）
旅游发展效率 HH Ⅳ（4个,0.31） Ⅱ（3个,0.23） Ⅰ（2个,0.15） Ⅲ（4个,0.31）
HL Ⅱ（9个,0.65） Ⅳ（2个,0.14） Ⅲ（1个,0.07） Ⅰ（3个,0.14）
LH Ⅰ（6个,0.46） Ⅲ（1个,0.08） Ⅳ（5个,0.38） Ⅱ（1个,0.08）
LL Ⅲ（1个,1.00） Ⅰ（0.00） Ⅱ（0.00） Ⅳ（0.00）

4 区域旅游发展的绩效耦合关系

4.1 总体耦合关系

4.1.1 重心轨迹变化 运用ArcGIS软件的空间统计模块的重心模型分别计算2000-2015年泛长江三角洲旅游发展业绩和效率的重心及其移动方向和距离（表2）,绘制两者重心迁移轨迹（图3）。
Tab. 2 Change of standard deviation ellipse model parameters of performance and efficiency

表2 旅游发展业绩和旅游发展效率的标准差椭圆参数变化

年份 旅游发展业绩 旅游发展效率
重心坐标（经度、纬度） 偏移（km） 方向 重心坐标（经度、纬度） 偏移（km） 方向
2000年 120.42ºE、31.01ºN 119.05ºE、31.43ºN
2001年 120.39ºE、30.98ºN 4.88 西南 119.17ºE、31.29ºN 19.44 东南
2002年 120.38ºE、30.97ºN 1.52 西南 118.98ºE、31.49ºN 29.43 西北
2003年 120.41ºE、31.01ºN 5.88 东北 118.95ºE、31.53ºN 4.64 西北
2004年 120.40ºE、30.99ºN 2.96 西南 118.89ºE、31.51ºN 5.34 西南
2005年 120.37ºE、31.00ºN 2.94 西北 118.89ºE、31.39ºN 13.28 东南
2006年 120.32ºE、30.98ºN 4.92 西南 118.88ºE、31.42ºN 3.25 西北
2007年 120.28ºE、30.97ºN 3.77 西南 118.84ºE、31.42ºN 3.96 西南
2008年 120.22ºE、30.97ºN 5.19 西南 118.91ºE、31.41ºN 6.98 东北
2009年 120.20ºE、30.97ºN 2.82 西南 118.86ºE、31.44ºN 5.86 西北
2010年 120.24ºE、30.97ºN 4.18 东南 118.87ºE、31.32ºN 12.91 东南
2011年 120.14ºE、30.95ºN 10.11 西南 118.93ºE、31.32ºN 5.59 东北
2012年 120.07ºE、30.92ºN 6.84 西南 118.88ºE、31.35ºN 5.46 西北
2013年 120.05ºE、30.75ºN 19.12 西南 118.87ºE、31.29ºN 5.62 西南
2014年 120.10ºE、30.73ºN 3.98 东南 118.84ºE、31.29ºN 3.37 西南
2015年 120.11ºE、30.69ºN 2.02 东南 118.81ºE、31.26ºN 3.35 西南
Fig. 3 The Centre-of-Gravity Path of the regional tourism development performance and efficiency

图3 旅游发展业绩和旅游发展效率的重心轨迹

从图3a的区域旅游发展业绩重心轨迹来看：① 自2000年来,区域旅游发展业绩重心从苏州逐渐迁移至湖州,总体上呈现向区域西南方向偏移的态势,由2000年的120.42ºE、31.01ºN迁移至2015年的120.11ºE、30.69ºN,向西和向南分别偏移了0.31º和0.32º,这主要是由于皖南和浙西南地区城市旅游业发展速度较快,2000-2015年区域旅游收入和旅游人次的年均增长率最高的城市主要有丽水、衢州和池州等,均处于皖南和浙西南地区。② 研究期内,由于受“非典”疫情的影响,区域旅游发展业绩重心移动路径在2003年出现较大波动,重心向东北方向偏移了5.88 km。2010年受上海世博会的影响,上海及其周边地区旅游收入和人次增长较为迅速,导致区域旅游发展业绩重心在2010年向区域东部（上海方向）偏移较为明显。③ 区域旅游发展业绩重心较几何中心（118.77ºE、31.34ºN）明显偏东,但偏移距离逐渐缩小。区域旅游发展业绩重心和几何中心距离最远的是2000年,为160.90 km,距离最近的是2012年,为132.18 km,这说明区域旅游发展业绩的空间差异较大,但这种空间差异呈现不断缩小的态势。
从图3b的区域旅游发展效率重心轨迹来看：① 区域旅游发展效率重心均处于南京市内,其演化过程总体上可划分为两个阶段：西北移动阶段（2000-2003年）和西南移动阶段（2003-2015年）。2000-2003年,旅游发展效率重心由（119.05ºE、31.43ºN）快速向西北移至（118.95ºE、31.53ºN）,累积移动距离58.85 km,这一时期皖北和苏北地区旅游业发展处于起步阶段,旅游生产要素投入相对较少,而旅游产出呈不断提升态势,进而导致该区域在这一时期旅游发展效率都相对较高,旅游发展效率重心向区域西北方向偏移较为明显。随着皖北和苏北地区旅游产出的不断增长,各城市不断加大旅游生产要素的投入力度,城市旅游发展效率普遍呈现下降态势,而皖南、苏南和浙江等地区城市虽然加大了旅游投入成本,但是旅游产出增长更为明显,进而导致在2003年后旅游发展效率重心不断向区域西南方向偏移,累积偏移距离为73.12 km。② 区域旅游发展效率重心位于几何中心东侧,且紧邻几何中心,两者相距最远的年份为2001年,距离为39.26 km,最近的年份为2015年,距离仅为9.12 km,这说明区域旅游发展效率的总体空间差异较小,并且这种空间差异还在不断缩小。
4.1.2 总体耦合态势分析 根据前述空间重叠性及变动一致性的计算公式,得到区域旅游发展业绩和旅游发展效率的空间重叠性和变动一致性值（表3）,进而综合探讨两者的总体空间耦合态势。
Tab. 3 Spatial coupling of the Centre-of-Gravity of performance and efficiency

表3 旅游发展业绩和旅游发展效率重心的空间耦合指标

年份 空间重叠性（km） 变动一致性 年份 空间重叠性（km） 变动一致性
2000年 137.53 2008年 133.45 -0.99
2001年 119.95 0.26 2009年 136.89 0.79
2002年 145.01 -0.38 2010年 135.81 0.06
2003年 149.79 0.36 2011年 121.74 -0.92
2004年 153.94 0.63 2012年 122.15 0.45
2005年 146.44 -0.26 2013年 127.21 0.99
2006年 144.46 0.03 2014年 131.12 0.67
2007年 145.05 0.97 2015年 133.28 0.53
在空间重叠性方面,区域旅游发展业绩重心和旅游发展效率重心的空间距离由最远的153.94 km（2004年）下降到2011年的121.74 km,距离缩短了32.20 km,表明两者的重心趋于集聚,其空间重叠性提高较为明显;在变动一致性方面,区域旅游发展业绩重心和旅游发展效率重心的变动一致性值在多数年份中都明显大于0,说明两者重心轨迹的运动方向较为一致,总体上都在向西南方向运动。综合空间重叠性值和变动一致性值来看,区域旅游发展业绩重心和旅游发展效率重心趋于集聚,空间耦合关系不断增强,两者具有较为明显的空间耦合性特征。区域旅游发展业绩和旅游发展效率空间耦合关系不断增强,表明区域城市在追求旅游业产出规模的同时,也注重城市旅游业生产要素的合理配置与利用,共同推动区域旅游发展规模和质量的同步发展。

4.2 空间耦合分析

重心轨迹移动可从总体上体现区域旅游发展业绩与旅游发展效率的耦合程度,但无法衡量区域内部各地理单元之间的空间耦合特征。旅游发展业绩和旅游发展效率分别从“量”和“质”两方面反映城市旅游发展状况。因此,可以根据旅游发展业绩和旅游发展效率水平,对区域内不同空间单元的局部耦合类型进行划分,得到四种城市旅游发展的绩效类型。即：高绩高效型城市,该类型城市旅游发展业绩和旅游发展效率都相对较好;高绩低效型城市,该类型城市旅游发展业绩较好,但旅游发展效率相对较低;低绩高效型城市,该类型城市旅游发展业绩相对较差,但旅游发展效率相对较高;低绩低效型城市,该类型城市旅游发展规模和质量都相对较差。2000年、2007年和2015年的局部耦合类型可视化结果如图4所示。
Fig. 4 Spatial coupling type of tourism development in Pan-Yangtze River Delta

图4 泛长三角旅游发展的空间耦合类型

从各类型城市占比的变化来看,2000年各类型城市所占比例差异明显,高绩高效型和高绩低效型城市数量较小,分别占到9.8%和7.3%,而低绩高效型城市数量占到半数以上,达53.7%;2007年高绩高效型和高绩低效型城市数量略有上升,而低绩高效型城市数量下降明显;2015年高绩高效型城市数量增长明显,所占比例提升到22.0%,而低绩高效型城市数量继续下降,所占比例降至34.1%。可以看出,整体上泛长三角城市旅游发展绩效提升较为明显,城市旅游发展的规模和质量都有所提升。
从耦合类型的空间格局来看,高绩高效型城市的空间范围逐渐扩大,2000年主要集中在上海、苏州和无锡等地,之后不断向周边拓展。2007年南京市旅游发展质量较好,旅游发展效率提升较快,从高绩低效型城市转化为高绩高效型城市。2015年杭州及其周边地区的绍兴、金华、黄山和池州等城市的旅游发展绩效提升较快,也成为高绩高效型城市;低绩高效型城市分布较为凌乱,2000年在苏中、苏北、皖北、皖南和浙江大部分地区都有分布,随着时间的推移,低绩高效型城市在空间上趋于集中,2015年主要集中在皖北、皖南和浙南等地区;低绩低效型城市的空间分布在2000年也较为凌乱,到2015年主要集中在苏北、苏中和皖中地区;高绩低效型城市在3个年份中变动频繁,从2000年的南京、杭州和黄山转变为2007年的杭州、宁波、金华和温州,2015再转变为宁波、温州、嘉兴和常州。总体来看,上海、苏南、浙东北和皖南地区城市多属于高绩高效型城市,高绩低效型城市多集中在区域中心城市及其周边地区,苏北、苏中、皖北和皖中等地区多为低绩高效型或低绩低效型城市。

5 结论与讨论

5.1 结论

（1）泛长三角城市旅游发展业绩2000-2015年总体呈现显著的正向空间相关性,具有明显的空间集聚特征,且集聚程度在微小波动中呈现收敛的趋势;区域旅游发展效率值相似的地区在空间上表现为从分散到集中,且这种集聚和空间关联程度在不断增强。
（2）泛长三角城市旅游发展业绩与旅游发展效率的局部空间结构变化具有明显的差异。旅游发展业绩总体上具有较为稳定的局部空间结构,在空间依赖方向上的稳定性较强,并且其空间格局演变以协同增长为主;而旅游发展效率的局部空间结构的波动性相对较强,在空间依赖方向上的波动性也较强,局部空间格局演变的协同增长与空间竞争并存。
（3）泛长三角城市旅游发展业绩与旅游发展效率的局部空间结构演变的分异是由于两者的空间转移特性的差异所决定的。旅游发展业绩在空间上具有较强的转移惰性,存在一定的路径依赖和空间锁定特征;而区域旅游发展效率的局部空间结构极不稳定,空间类型切换较为活跃、频繁。
（4）从总体耦合关系上来看,区域旅游发展业绩重心呈现向区域西南方向偏移的态势,区域旅游发展效率重心呈现先西北偏移、后西南偏移的趋势,两者运动方向趋于一致;两者重心的空间距离不断拉近,逐渐趋于集聚,其空间重叠性提高较为明显,两者的空间耦合关系较强,具有明显的空间耦合性特征。
（5）从局部耦合分布来看,总体上,上海、苏南、浙东北和皖南地区城市多属于高绩高效型城市,高绩低效型城市多集中在区域中心城市及其周边地区,苏北、苏中、皖北和皖中等地区多为低绩高效型或低绩低效型城市。

5.2 讨论

（1）区域旅游发展差异的时空格局演变一直是旅游地理学研究的重要议题。从绩效视角下探讨区域旅游发展的时空交互特征有助于把握其局部空间结构的变迁过程,进而有针对性地提出相应措施。区域旅游发展业绩的局部空间结构演变及其空间依赖方向上较为稳定,在制定区域旅游发展政策时应尽量考虑空间依赖特性,加强区域内部旅游合作与交流,构建无障碍旅游区,推动区域旅游业协同增长;区域旅游发展效率的局部空间结构变迁的波动性较强,因此应充分发挥各自城市在资源禀赋、局部空间中的比较优势,合理配置旅游业生产要素,提升旅游业投入产出效率。
（2）区域旅游发展规模和质量的空间耦合关系研究是把握旅游业提质增效途径和旅游业增长方式转变的有效方式。追求旅游业的规模与质量的协调与可持续增长,既需要考虑旅游人次或收入等旅游规模的增长,也必须提升旅游业生产要素的投入产出效率。泛长三角地区旅游发展绩效的提升虽然较为明显,但其空间差异大,苏北、苏中、皖北和皖中等地区城市旅游发展业绩或效率都普遍不高。今后,区域城市在加大旅游要素投入、提升旅游经济效益时,也要关注生产要素的投入比例,注重效率的提升;
（3）本文从时空动态视角对泛长三角旅游发展业绩和旅游发展效率的空间格局演化进行研究,取得了一些有益的结论,但仍有一些有待进一步深化的问题。在空间尺度上,仅以市域为研究单元稍显单一,忽略了不同空间尺度上的比较研究,未来可通过多尺度的对比来进一步探讨;在旅游发展的绩效评价维度上,业绩和效率只是旅游发展的规模和质量的衡量,未来可能需要加入市场、公平等维度,进而使得结果更完善;在旅游发展绩效的影响机理研究上,今后需要进一步探讨多要素或某单一要素对旅游发展绩效的影响过程及其机理。

The authors have declared that no competing interests exist.

References

Publishing order | Descend order by publishing year | Descend order by cited within
[1]
汪德根, 陈田. 中国旅游经济区域差异的空间分析. 地理科学, 2011, 31(5): 528-536.

[Wang Degen, Chen Tian.Spatial analysis for regional difference of tourism economy in China. Scientia Geographica Sinica, 2011, 31(5): 528-536.]

[2]
马仁锋, 倪欣欣, 张文忠, 等. 浙江旅游经济时空差异的多尺度研究. 经济地理, 2015, 35(7): 176-182.采用标准差、变异系数、泰尔指数等方法测度浙江省2004-2013年的旅游经济发展总体趋势、市际间整体差异与旅游地带内及带间差异，运用多元线性回归方程分析差异影响因素，并定量测评各市自然和人文旅游资源及其市域国内旅游收入相关性。研究发现：①浙江省旅游经济总体差异呈现绝对差异持续扩大、相对差异缩小态势，且旅游地带内部差异高于带际差异，带际差异与全省整体差异趋势一致；②地貌类型和资源分布决定的旅游地域三带，带间旅游经济发展不平衡显著，人文景观资源异常丰富的杭嘉湖金衢带内差异最大，自然旅游资源主导的温丽台带内差异最小，而人文旅游资源与自然旅游资源配置均衡的宁绍舟带内差异介于另外两带之间；③浙江省自然旅游资源与旅游经济发展水平之间存在“资源诅咒”的现象，而这种诅咒现象对浙江省人文旅游资源却不明显。

DOI

[Ma Renfeng, Ni Xinxin, Zhang Wenzhong, et al.A multi-scale research on tourism economic spatial-temporal difference in Zhejiang Province. Economic Geography, 2015, 35(7): 176-182.]

[3]
王洪桥, 袁家冬, 孟祥君. 东北三省旅游经济差异的时空特征分析. 地理科学, 2014, 34(2): 163-169.<p>区域旅游经济差异是旅游业&ldquo;竞合&rdquo;关系的主要影响因素之一，利用加权变异系数、基尼系数、锡尔系数等方法，以2002~2012 年东北三省的国内旅游收入和旅游外汇收入为分析对象，揭示东北三省区域旅游经济差异的时空特征，以期为优化区域旅游经济结构，避免恶性竞争造成的不利影响提供依据。结果表明：① 东北三省旅游经济省间绝对差异不大，相对差异逐渐增大；② 三省省内各地市的国内旅游收入差异和旅游外汇收入差异都较大，黑龙江省的国内旅游收入差异在扩大，辽宁和吉林在减小；吉林省的旅游外汇收入差异基本保持不变，辽、黑两省在减小；③ 三省的地带间旅游经济差异基本保持不变。</p>

[Wang Hongqiao, Yuan Jiadong, Meng Xiangjun.Spatio-temporal characteristics of tourism economy difference in Northeast China. Scientia Geographica Sinica, 2014, 34(2): 163-169.]

[4]
王开泳, 张鹏岩, 丁旭生. 黄河流域旅游经济的时空分异与R/S分析. 地理科学, 2014, 34(3): 295-301.<p>以黄河流域为主要案例区，采用标准差、基尼系数、变差系数、区位商等指标，分析了1996~2010 年黄河流域旅游经济时空分异的发展演化过程，运用分形理论中的R/S分析方法，预测了黄河流域未来旅游经济差距的发展趋势。结果显示：黄河流域旅游经济的绝对差距是逐年增大，相对差异呈现先减小后增大的趋势；各省发展差异明显。如果在原有条件下继续发展，未来黄河流域旅游经济的差距将继续增大。最后为缩小黄河流域旅游经济差距，促进流域旅游经济持续快速发展提出了对策建议。</p>

[Wang Kaiyong, Zhang Pengyan, Ding Xusheng.The spatio-temporal variation of regional tourism economy and R/S analysis in the Huanghe River Basin. Scientia Geographica Sinica, 2014, 34(3): 295-301.]

[5]
朱冬芳, 陆林, 虞虎. 基于旅游经济网络视角的长江三角洲都市圈旅游地角色. 经济地理, 2012, 32(4): 149-154.运用重力模型结合社会网络方法,从旅游经济网络视角对长江三角洲都市圈旅游经济的整体网络、国内游网络、入境游网络进行分析,初步定位了各城市在旅游经济网络中的角色与功能,最后探讨影响因素。结果表明:长三角都市圈旅游经济的整体网络和国内游网络呈现南北较为均衡的空间格局,入境游旅游经济网络呈现北部紧密、南部疏松的格局。综合各城市在整体网络中的中心性得分及结构对等性分析,划分出5种类型的旅游地:上海是核心旅游地,具有旅游中枢、门户旅游地、中间旅游地的综合功能;苏州、杭州、无锡、南京、常州是次核心旅游地,是区域内部重要的集聚和扩散中心;湖州、镇江、扬州和宁波是重要旅游目的地,对低等级与高等级旅游地之间连接起到重要的承转作用;其他城市中心性指标得分较低,主要接收高等级城市旅游经济辐射,相互之间联系强度较低,为一般旅游目的地和边缘旅游目的地。旅游发展能力、经济发展水平、交通条件和城市发展等因子在不同程度上影响各城市在旅游经济网络中的角色与功能。

[Zhu Dongfang, Lu Lin, Yu Hu.Analysis on the roles of tourism destinations in the Yangtze River Delta Metropolitan Area: Based on the perspective of tourism economy. Economic Geography, 2012, 32(4): 149-154.]

[6]
胡文海, 孙建平, 余菲菲. 安徽省区域旅游经济发展的时空格局演变. 地理研究, 2015, 34(9): 1795-1806.

[Hu Wenhai, Sun Jianping, Yu Feifei.Temporal-spatial evolution patterns of regional tourism economic development in Anhui province. Geographical Research, 2015, 34(9): 1795-1806.]

[7]
孙盼盼, 戴学锋. 中国区域旅游经济差异的空间统计分析. 旅游科学, 2014, 28(2): 35-48.本文借助ArcGIS技术,结合空间统计分析方法,以2000年以来全国31个省、直辖市和自治区的人均旅游收入的空间分布格局及其演变过程为研究对象,在分析区域旅游经济差异的相关研究基础上,对2000年～2011年的中国区域旅游经济差异的空间格局、互动关联模式以及演变过程进行分析.研究发现,中国区域旅游经济差异的空间格局整体上呈现出较强的空间依赖性;局部上则长期表现出高高相聚和低低相聚的两极分化格局;邻接省、直辖市和自治区的旅游经济发展存在着关联互动,使得中国区域旅游经济差异不断演变并出现新的空间格局.

DOI

[Sun Panpan, Dai Xuefeng.An analysis on the spatial data of China's regional tourism economic disparity. Tourism Science, 2014, 28(2): 35-48.]

[8]
李在军, 管卫华, 蒲英霞, 等. 山东省旅游经济的时空演变格局探究. 经济地理, 2013, 33(7): 176-181.结合传统统计方法与空间数据分析方法,探究了2003-2010年来山东省区域旅游发展的时空演变规律,并分析了区域旅游发展的格局演变,得到主要结论:从重心的演化轨迹得出山东省旅游经济发展存在东西发展区域不平衡性,但有缩小趋势.通过计算全局空间自相关指数和区域旅游发展的局部关联性测度,说明地市间的旅游发展存在着明显的空间关联性,呈现出高值区被高值区包围,低值区被低值区包围的趋势.根据旅游冷热点区变换的比较,发现2003-2010年间山东省旅游增长的空间格局没有明显的跃迁,旅游增长热点区一直稳定地位于沿海地区,而冷点区同样在空间上表现出较稳定的特征,据此提出山东区域旅游发展对策.

[Li Zaijun, Guan Weihua, Pu Yingxia, et al.Exploration on the tourism economy spatio-temporal pattern in Shandong province. Economic Geography, 2013, 33(7): 176-181.]

[9]
方叶林, 黄震方, 王坤, 等. 基于PCA-ESDA的中国省域旅游经济时空差异分析. 经济地理, 2012, 32(8): 149-154.以中国大陆31个省级区域为研究单元，选取1999--2008 年反映旅游经济的相关指标，利用SPSS16．0软件对数据进行主成分分析，计算出每个省份旅游经济的综合得分，然后对综合得分进行空间自相关分析。结果 表明：中国旅游经济的发展水平总体上呈现从“长三角”及“珠三角”向内陆逐渐降低的特征。1999--2008年中国旅游经济发展全局空间自相关不显著， 但局部空间自相关却表现出一定的规律性：沿海省份位于HH区，西部省份位于LL区，西南、部分东部和中部省份位于LH区和HL区。中国省域旅游经济发展呈 现出一种持续的非均衡态势，1999--2008年中国省域旅游经济的总体空间格局并没有发生根本性的变化。省域旅游经济集聚的空间依赖性、省域经济发展 水平、区位与资源禀赋、政府政策是影响中国省域旅游经济空间差异的主要原因。

[Fang Yelin, Huang Zhenfang, Wang Kun, et al.Spatial and temporal analysis of Chinese provincial tourism economy based on PCA-ESDA. Economic Geography, 2012, 32(8): 149-154.]

[10]
陈浩, 陆林, 郑嬗婷. 珠江三角洲城市群旅游空间格局演化. 地理学报, 2011, 66(10): 1427-1437.旅游地发展演化的研究可以理清 旅游地发展的脉络,寻求旅游地发展的内在规律。文章重点分析了改革开放以来珠江三角洲城市群旅游空间格局的演化过程,选取1980、1987、1999、 2008年4个时间断面,选取节点发展和交通连接两项指标加以体现城市群旅游空间发展演化过程,以各城市旅游业发展的业绩反映城市节点的发展演化,以城市 群各城市之间的公路交通连接反映城市之间连接的演化。通过构建旅游业发展业绩模型,反映城市旅游节点的发展状况,通过公路交通可达性、公路交通运量的演化 反映珠三角区域的城际公路交通连接的演化。认为改革开放以来珠三角城市群区域旅游空间格局发生了巨大变化,最主要体现在从以广州为中心的单极格局转化为以 广州、深圳为中心的两级格局,珠三角各城市旅游业均取得了高速发展,城际公路交通连接效率和总体运行能力大大提高。但珠三角区域旅游发展的空间布局存在不 平衡性,珠江口东西两岸存在较大差异,随着港澳珠跨海大桥的修建及以广州为中心的城际轨道交通的建成,珠三角城市群旅游空间格局将发生革命性变化,区域空 间网络体系将更加完善。

DOI

[Chen Hao, Lu Lin, Zheng Shanting.The tourism spatial pattern evolution of the Pearl River Delta. Acta Geographica Sinica, 2011, 66(10): 1427-1437.]

[11]
梁流涛, 杨建涛. 中国旅游业技术效率及其分解的时空格局: 基于DEA模型的研究. 地理研究, 2012, 31(8): 1422-1430.

[Liang Liutao, Yang Jiantao.Analysisi of the tourism efficiency and its decomposition based DEA. Geographical Research, 2012, 31(8): 1422-1430.]

[12]
陶卓民, 薛献伟, 管晶晶. 基于数据包络分析的中国旅游业发展效率特征. 地理学报, 2010, 65(8): 1004-1012.运用数据包络分析法,通过测度中国旅游业发展的技术效率、规模效率和全要素生产率,分析了自1999-2006年中国旅游业发展的效率特征.研究表明:①1999-2006年中国旅游业发展的总体效率偏低,未能充分挖掘出现有资源的潜力,旅游投入总量处于规模不经济的状态.②1999-2006年旅游业纯技术效率的均值为0.658,现有技术使用的有效程度较低,技术进步的潜力较大.③各省区旅游业的发展存在后发优势,技术效率低的省份技术进步效率增长较快.④中国各省份TFP增长率存在显著的差异,呈现出从东部、中部到西部依次降低的格局,区域之间旅游业发展效率存在明显差距并呈现扩大趋势.最后根据分析结果,提出优化投入要素比例,整合旅游产业链,完善旅游业的创新体系,加快技术进步,制定相应的区域发展倾斜政策等建议,以促进增长方式的转变,推动中国旅游业持续高效发展.

DOI

[Tao Zhuomin, Xue Xianwei, Guan Jingjing.Efficiency characteristics analysis of tourism industry in China based on the method of DEA. Acta Geographica Sinica, 2010, 65(8): 1004-1012.]

[13]
马晓龙, 保继刚. 中国主要城市旅游效率的区域差异与空间格局. 人文地理, 2010, 25(1): 105-110.追求更高的资源利用效率是城市旅游发展的目标。利用数据包络分析方法,对2005年58个中国主要城市的旅游效率进行了评价。结果显示:东部地区城市的旅游效率水平明显高于中部、西部和东北地区;分解效率中,规模效率的差距较大,而技术效率和利用效率的差距则较小,高效率城市主要集中在大城市和沿海经济发达地区;规模效率是影响总效率的直接原因,而区域经济发展的不平衡性是导致不同城市资源投入水平差异,并最终导致规模效率空间差异和总效率空间差异的根本原因。文章最后讨论了提高不同地理空间上城市旅游效率的建议。

[Ma Xiaolong, Bao Jigang.Regional difference and spatial patterns of the tourism efficiency in Chinese primary tourist cities. Human Geography, 2010, 25(1): 105-110.]

[14]
Li Rui, Guo Qian, Wu Dianting, et al.Spatial characteristics of development efficiency for urban tourism in eastern China: A case study of six coastal urban agglomerations. Journal of Geographical Sciences, 2014, 24(6): 1175-1197.The traditional data envelopment analysis (DEA), bootstrap-DEA and Malmquist models are employed to measure different tourism efficiencies and their spatial characteristics of 61 cities in six coastal urban agglomerations in eastern China. The following conclusions are drawn. (1) The comprehensive efficiency (CE) of urban tourism using the bootstrap-DEA model is lower than the CE level using the DEA-CRS model, which confirms the significant tendency of the DEA-CRS model to overestimate results. (2) The geometric CE averages of urban tourism in the Yangtze River Delta (YRD) and the Pearl River Delta (PRD) have changed from ineffective to effective since 2000, the averages in the Beijing-Tianjin-Hebei (BTH) and the Shandong Peninsula (SDP) have changed from ineffective to moderately effective since 2000, and those in the Central and Southern Liaoning (CSL) and the West Bank of Taiwan Strait (WBTS) have been ineffective since 2000. (3) The CE values of urban tourism in the PRD, the YRD, the BTH and the SDP have been slightly affected by the pure technical efficiency (PTE), whereas the CE values in the CSL and the WBTS have been slightly affected by the scale efficiency (SE) since 2000. (4) Spatially, the range of geometric averages of the total factor productivity (TFP) for the PRD, the YRD, the BTH, the SDP, the WBTS and the CSL has decreased sequentially, while the one for most cities in six urban agglomerations has exhibited a downward trend since 2000. (5) Collectively, the natural conditions, the economic policies and the tourism capital drive the SE change of urban tourism of the CSL and the WBTS. The tourism enterprises for increasing returns to scale and imitating innovative technology have an effect on the CE change of urban tourism in the BTH and the SDP. The tourism market competition drives the PTE change of urban tourism in the PRD and the YRD. Although the PTE and the SE of urban tourism in six coastal urban agglomerations suffer from uncertain events, the CE maintained overall sound momentum since 2000.

DOI

[15]
梁明珠, 易婷婷, Bin Li.基于DEA-MI 模型的城市旅游效率演进模式研究. 旅游学刊, 2013, 28(5): 53-62.效率水平是衡量行业发展的重要因素。一些学者从空间维度对旅游效率进行了评价和研究，但较少从时间维度对其发展规律和动态变化进行探讨。因此，文章采用DEA-MI模型，以广东省21个地级市连续7年的面板数据为资料，通过比较和分析各市旅游效率的大小差异和动态变化，揭示城市旅游效率的发展规律及演进模式。研究发现;①广东省总体旅游效率较高，但各市之间存在较大差异，其差距有缩小的趋势；②根据旅游效率的“大小”和“变化”两个维度作出四分图，可将城市按效率状态分为I、II、III、IV 4种类型；③中短期内，按照各城市在四分图中对应点的运动轨迹，可将其效率演进模式分为稳定式、往复式、渐进式和突变式4种。该结论为旅游研究和管理实践提供了一个新的视角。

DOI

[Liang Mingzhu, Yi Tingting, Bin Li.Study on the evolutional model of tourism efficiency based on DEA-MI. Tourism Tribune, 2013, 28(5): 53-62.]

[16]
秦伟山, 张义丰, 李世泰. 中国东部沿海城市旅游发展的时空演变. 地理研究, 2014, 33(10): 1956-1965.城市旅游时空演变是旅游地理学研究的热点领域。以中国东部沿海城市为研究区,分析城市旅游发展的时空演变格局。首先分析沿海城市旅游发展强度的时空演变,进而采用DEA数据包络分析法计算沿海城市旅游发展效率的时空演变。研究表明:1在旅游发展强度方面,东部沿海城市之间的旅游发展强度差异较大,长三角、珠三角以及环渤海的辽东半岛和山东半岛地区的旅游发展强度较强,海峡西岸经济区和环北部湾地区的旅游发展强度较弱。2 10年间在旅游发展综合效率方面基本维持不变,而旅游发展纯技术效率显著增强,旅游发展的规模效率则显著减弱。说明沿海城市的旅游发展已经逐渐由规模效率向技术效率转变。3综合旅游发展强度和旅游发展效率两个方面看,将东部沿海城市旅游发展类型分为"高—有效型"、"低—有效型"、"高—无效型"和"低—无效型"四种类型。其中"高—有效型"城市旅游发展较为成熟,"低—有效型"和"高—无效型"城市旅游发展一般,"低—无效"城市旅游发展相对较差。整体来看,珠三角和海峡西岸地区旅游发展强度和旅游发展效率均出现一定程度下滑,长三角、环渤海和北部湾地区的旅游发展强度和旅游发展效率均呈现不同程度增加。

DOI

[Qin Weishan, Zhang Yifeng, Li Shitai.Study on the spatio-temporal evolution of coastal city tourism of China. Geographical Research, 2014, 33(10): 1956-1965.]

[17]
曹芳东, 黄震方, 徐敏, 等. 风景名胜区旅游效率及其分解效率的时空格局与影响因素: 基于Bootstrap- DEA模型的分析方法. 地理研究, 2015, 34(12): 2395-2408.综合运用数据包络分析方法与Bootstrap-DEA纠偏分析方法,测算1992-2012年风景名胜区旅游效率及其分解效率,探讨各分解效率与旅游综合效率的关系及其作用程度,并基于系统广义矩分析方法进行影响因素的定量分析与检验。结果表明:1风景名胜区旅游效率总体上处于波动态势,多数尚未达到DEA最优状态,纠偏结果显示,总体上风景区旅游效率及其分解效率较之原值呈现偏小态势,高值区反映在空间上主要集中分布在沿海地带、关中平原(山陕地区)以及西南地区,尤其是环渤海湾和东部沿海更加显著;2整个时间节点,从接近对角线的个数来看,纯技术效率—综合效率更加明显,且随着时间的推移,散点图上的纯技术效率和规模效率偏离对角线的趋势在增大,呈现出沿着对角线纵向方向扩展的特征,表明了纯技术效率较之规模效率对综合效率的作用与影响更大;3从旅游全要素生产率的影响因素来看,经济发展水平、市场化程度、交通发展条件、科技信息水平以及制度供给因素对旅游效率的影响存在正相关,旅游资源禀赋的影响作用显著下降,而产业结构变化的影响表现为负相关。

DOI

[Cao Fangdong, Huang Zhenfang, Xu Min, et al.Spatial-temporal pattern and influencing factors of tourism efficiency and the decomposition efficiency in Chinese scenic areas: Based on the Bootstrap-DEA method. Geographical Research, 2015, 34(12): 2395-2408.]

[18]
左冰, 保继刚. 1992-2005年中国旅游业全要素生产率及省际差异. 地理学报, 2008, 63(4): 417-427.

[Zuo Bing, Bao Jigang.Tourism Total Factor Productivity and Its Regional Variation in China from 1992 to 2005. Acta Geographica Sinica, 2008, 63(4): 417-427.]

[19]
王坤, 黄震方, 曹芳东, 等. 泛长江三角洲城市旅游绩效空间格局演变及其影响因素. 自然资源学报, 2016, 31(7): 1149-1163.

[Wang Kun, Huang Zhenfang, Cao Fangdong, et al.Spatial pattern evolution of urban tourism performance and its influence factors in Pan-Yangtze River Delta. Journal of Natural Resources, 2016, 31(7): 1149-1163.]

[20]
林源源. 我国区域旅游产业经济绩效及其影响因素研究. 南京: 南京航空航天大学博士学位论文, 2010.改革开放以来,随着我国社会经济的飞速发展和人民生活水平的不断提高,中国旅游业的经济规模得以持续发展壮大、经济效益得到不断稳步提升,旅游产业已经在我国国民经济体系中占有相当重要的地位。但是从我国旅游产业整体发展状况而言,存在产业集中度偏低、产业结构不合理、市场竞争不规范、行业利润率偏低等弊病。基于此,本文着眼于宏观,以我国区域旅游产业为研究对象,从其经济绩效及相关影响因素入手,梳理我国区域旅游产业历史发展的特点和目前存在的问题,并据此提出相应的解决方案和发展对策,以期为我国区域旅游产业未来的发展提供有益的理论指导和实践参考。 首先本文在总结区域旅游产业经济绩效相关理论的基础上,重点从旅游产业发展的经济效果和经济效率两个方面,按照“全国—区域—省份”这样的层次架构,对区域旅游产业经济绩效展开系统分析,揭示出我国区域旅游业的主要发展特点如下1)我国区域旅游产业的发展总体态势良好,呈现出时间阶段性的特点,同时东、中、西三大区域旅游产业的规模和总量呈现明显的梯度格局;2)区域旅游产业的发展对第三产业具有显著的、直接的促进效应,进而这种影响会传导至整个国民经济;3)东部地区旅游业的集中化程度要高于中西部地区以及全国平均水平,但是呈现下行趋势,中西部地区则呈现稳健的上升势头;4)我国区域旅游企业绝对大多数处于规模效益递增的状态,进一步从基于DEA方法的可分解Malmquist生产率指数分析结果看,这种增长主要来源于技术变化,其中东部地区绝对数值水平较中西部而言要高一些。 其次为了探讨我国区域旅游业出现上述特点的内在原因,本文从旅游业发展的根本要素——资源禀赋的角度,结合我国旅游产业发展的实际情况,通过系统性比较,采用分位回归及FGLS回归分析方法,重点考察了旅游资源禀赋对旅游产业经济绩效影响相对重要性的变化。历史分析结果表明,总体上资源禀赋对我国旅游产业经济绩效的影响作用,在总量和质量层面上均存在着不同程度的下降。其中劳动力禀赋和固定资产投资的影响作用则处于显著上升时期,旅游产业人力资本状况的影响作用则有升有降。研究结果说明现阶段我国旅游产业发展大致处于波特产业竞争理论所描绘的由第一阶段向第二、三阶段过度时期,富于技术和知识的高级旅游资源禀赋将表现出越发重要的作用。 除资源禀赋因素外,影响旅游产业经济绩效水平高低的因素主要来自于旅游产业自身因素和社会相关方面发展因素的共同作用。本文在将旅游产业经济绩效细分为产业经济绩效和社会经济绩效两个方面的基础上,进一步考察了其余这些相关因素的影响作用。通过定性比较分析和定量计量分析发现,对旅游产业自身经济绩效和社会经济绩效均存在正向促进作用的因素主要有宏观经济市场规模的扩大、市场化制度建设的完善、基础设施条件的改善、社会经济服务化水平的提高;相反表现出一定负面影响的因素有对外开放;影响作用比较复杂或者说呈中性的是人力资本因素。分析结果进一步印证我国旅游产业总体上仍然还处于层次较低阶段,要想实现持续跨越发展必须注重自身能力水平的提升以及外部相关环境因素的改善。 在基本理清了区域旅游产业经济绩效的影响因素后,本文通过选定相关变量和指标进行结构方程模型分析,在一个交互系统环境下,定量分析相关因素对区域旅游产业经济绩效的影响途径和程度。主要结论有1)旅游资源丰裕程度对区域旅游产业的经济绩效带动作用并不明显,即旅游业的经济绩效并不由一个区域的旅游资源丰裕程度简单决定,需要综合考量各种因素;2)区位条件对旅游业经济绩效总体效应是最明显的。它甚至超过旅游资源和服务设施对旅游业经济绩效的影响,这反映出区域旅游产业竞争中,区位条件是不可忽视的因素。 最后,本文综合各章研究结果,提出区域旅游产业经济绩效的提升策略。首先政府要明确其引领区域旅游产业发展的职责,做好有关保障工作来促进区域旅游合作;其次可通过扩大旅游经济规模、提高市场开发力度、优化旅游消费结构来促进旅游市场的发展壮大;再者要改善旅游基础设施条件。在旅游资源硬件方面尤其要加快区域交通的建设,软件方面则要努力提升旅游科技含量、加强旅游人才培养;最后强调政府要努力完善有关旅游管理制度,主要是要完善旅游法律法规和改革经营管理体制。

DOI

[Lin Yuanyuan.Studying on economic performance of China regional tourism industry and its effecting factors. Nanjing: Doctoral Dissertation of Nanjing University, 2010.]

[21]
曹芳东, 黄震方, 吴江, 等. 转型期城市旅游业绩效评价及空间格局演化机理: 以泛长江三角洲地区为例. 自然资源学报, 2013, 28(1): 148-160.lt;p>论文从经济、市场、效率、公平四个方面构建了旅游业绩效的评价体系,运用熵值法综合测度1998、2003、2008年泛长江三角洲城市旅游业绩效,并结合GIS的空间分析模块,系统分析了泛长江三角洲城市旅游业绩效空间格局的演化过程。结果表明:泛长江三角洲城市旅游业绩效空间分异明显,总体上呈现提高态势,3个时间断面均呈现东西方向递增,南北方向倒&quot;U&quot;型分布格局;相邻地域单元表现较弱的空间集聚特征,绩效系统内部整体协调度不强,部分城市旅游业绩效水平与协调度高度耦合;针对旅游业绩效区域差异格局演化的形成机理剖析表明,经济驱动、市场驱动、产业链驱动、政府驱动及其相互间的综合驱动共同作用促使了城市旅游业绩效空间格局的演化。</p>

DOI

[Cao Fangdong, Huang Zhenfang, Wu Jiang, et al.Evaluation on urban tourism industry performance and formation mechanism of pattern evolution during the transition period: A case study of the Pan-Yangtze River Delta. Journal of Natural Resources, 2013, 28(1): 148-160.]

[22]
Szabo R.The economic performance of tourism in northern Hungarian region, with special regard to HEVES County . Applied Studies in Agribusiness and Commerce, 2012, (11): 99-102.The study shows the economic performance of public accommodation establishments (especially in Heves County) in the period of 2000-2008 in the context of basic touristic indicators like the number of public accommodation establishments, capacity, arrivals, bednights, average length of stay, revenue (structure of revenue), and the role of local tourism tax revenues. According the study, we can c...

[23]
Rey S J, Murray A T, Anselin L.Visualizing regional income distribution dynamics. Letters in Spatial and Resource Sciences, 2011, 4(1): 81-90.This paper introduces a new approach to the analysis of regional income distribution dynamics. Drawing on recent advances in geovisualization, we suggest a spatially explicit view of income mobility. Based on the integration of a dynamic local indicator of spatial association (LISA) together with directional statistics, this framework provides new insights on the role of spatial dependence in regional income growth and change. These new approaches are illustrated in a case study of state level incomes in the U.S. over the 1969–2008 period.

DOI

[24]
郭永锐, 张捷, 卢韶婧, 等. 中国入境旅游经济空间格局的时空动态性. 地理科学, 2014, 34(11): 1299-1304.lt;p>以中国31 个省域作为研究单元,以入境旅游外汇收入作为入境旅游经济的衡量指标,运用ESTDA框架,通过ESDA、LISA 时间路径和时空跃迁等方法,从时空耦合的视角对中国2001~2011 年省域入境旅游经济空间格局的时空动态性进行分析。研究发现:中国入境旅游经济存在弱正相关,表现为一种弱积聚格局,入境旅游经济空间差异呈现先缩小后扩大的趋势;东部沿海旅游经济发达地区具有更加动态的局部空间结构,而中西部旅游经济欠发达地区具有更加稳定的局部空间结构;湖北省在空间依赖方向上具有最大的波动性,而浙江省在空间依赖方向上具有最大的稳定性;中国入境旅游经济空间格局的演化具有较强的空间整合性,出现协同高增长趋势的省份主要集中在东部地区,而出现协同低增长趋势的省份主要集中在中西部地区;中国入境旅游经济的局部区域结构和空间自相关性非常稳定,具有一定的路径依赖或锁定特征。</p>

[Guo Yongrui, Zhang Jie, Lu Shaojing, et al.Spatio-temporal change of the inbound tourism economic development in China. Scientia Geographica Sinica, 2014, 34(11): 1299-1304.]

[25]
纪小美, 陶卓民, 陈金华, 等. 中国国际旅游省份差异的时空交互特征: 基于主要客源市场的对比. 地理研究, 2016, 35(2): 363-376.

[Ji Xiaomei, Tao Zhuomin, Chen Jinhua, et al.Space-time interaction of provincial inequality of international tourism in China: The comparison between main tourist markets. Geographical Research, 2016, 35(2): 363-376.]

[26]
李创新, 马耀峰, 张颖, 等. 1993-2008年区域入境旅游流优势度时空动态演进模式: 基于改进熵值法的实证研究. 地理研究, 2012, 31(2): 257-268.

[Li Chuangxin, Ma Yaofeng, Zhang Ying, et al.Dynamic evolution mode of regional dominance indexes of Chinese inbound tourism flows during 1993 to 2008: An empirical research based on modified entropy technology. Geographical Research, 2012, 31(2): 257-268.]

[27]
方创琳, 关兴良. 中国城市群投入产出效率的综合测度与空间分异. 地理学报, 2011, 66(8): 1011-1022.

[Fang Chuanglin, Guan Xinliang.Comprehensive measurement and spatial distinction of input-output efficiency of urban agglomerations in China. Acta Geographica Sinica, 2011, 66(8): 1011-1022.]

[28]
Simar L, Wilson P.A general methodology for bootstrapping in non-parametric frontier model. Journal of Applied Statistics, 2000, 27(6): 779-802.

DOI

[29]
陆大道. 中国区域发展的理论与实践. 北京: 科学出版社, 2003.

[Lu Dadao.Theory and Practice of Regional Development in China. Beijing: Science Press, 2003.]

[30]
仲俊涛, 米文宝, 候景伟, 等. 改革开放以来宁夏区域差异与空间格局研究: 基于人口、经济和粮食重心的演变特征及耦合关系. 经济地理, 2014, 34(5): 14-20.运用重心概念及相关公式,采用各县区的人口、GDP及粮食作物产量数据计算改革开放以来宁夏人口重心、经济重心和粮食重心,并对三者的动态演化、驱动因子及耦合关系进行研究。结果显示：①宁夏经济重心明显偏北,移动幅度较小;②人口重心由几何重心南侧快速移动到北侧,且继续北移,移动幅度较大;③粮食重心主要位于几何重心北侧,重心的跳动幅度最大,且最不稳定,规律性不明显;④宁夏经济重心与粮食重心的空间耦合性不高,人口重心与粮食重心具有空间耦合性,经济重心与人口重心具有显著的空间耦合性。

[Zhong Juntao, Mi Wenbao, Hou Jingwei, et al.Regional differences and spatial pattern since reform and opening up in Ningxia: Based on the evolutionary character and the coupling relationship of gravity center of population, economic and grain. Economic Geography, 2014, 34(5): 14-20.]

Options
Outlines

/

〈 〉