旅游经济联系度（精选3篇）
旅游经济联系度 篇1
一、旅游经济联系度
区域经济联系度衡量的是区域间要素的相互作用力大小, 它受区域间经济实体规模大小的影响, 并受距离衰减规律的限制。同样, 旅游经济联系度衡量的是区域间旅游要素的相互作用力大小, 它受区域间旅游经济实体规模和距离的影响。旅游者在选择旅游目的地时往往受到距离因素的影响, 而“距离”不仅仅包括地理空间距离, 还包括“时间距离”和“心理距离”, 并且伴随着交通和互联网的迅速发展, 许多在地理空间相距遥远的地方, 其“时间距离”和“心理距离”在大大缩短。旅游经济联系度的衡量, 这里借用万有引力定律的公式原理, 变动了相关变量的含义, 具体公式为:
其中Rij为两城市之间的旅游经济联系度, Pi、Pj分别为城市i、j的国内旅游总人次, Vi、Vj分别表示城市i、j的国内旅游总收入, Dij则为两城市之间的最短交通距离 (单位为Km) 。
而交通基础设施的建设, 改变了区域旅游资源之间的可达性, 加快了区域之间各种旅游要素的流动, 使区域之间的旅游交流更加密切, 旅游经济联系更加紧密。对于旅游业而言, 交通的发展将改善区域旅游资源的可达性, 增强了区域旅游的经济联系, 促进了区域旅游经济一体化。
二、郑州与开封的旅游资源现状。
郑州市是河南省的省会, 北临黄河, 西依嵩山。其人文旅游资源丰富, 文物古迹众多。郑州市有各类文物古迹1400多处, 其中国家级文物保护单位26处。嵩山风景名胜区是全国44个重点风景名胜区之一, 少林寺就在嵩山脚下, 少林功夫就是从这里走向世界。还有我国最早的天文建筑周公观景台、元代观星台和中国四大书院之一嵩阳书院、我国现存最大的道教建筑群中岳庙等。而开封具有“文物遗存丰富、城市格局悠久、古城风貌浓郁、北方水城独特”四大特色。目前, 有文物保护单位238处, 其中北宋东京城遗址、开封城墙、铁塔等列入全国重点文物保护单位。还有龙亭湖风景区与包公风景区。可见, 两者各有特色, 郑州以嵩山和少林文化为主, 开封以宋都文化为主。但郑州总体是文化内涵挖掘不够, 开封是旅游生态休闲内容不足, 郑开大道的开通将极大地改变两者的旅游可达性, 改变两者的旅游经济联系度。
三、郑州与开封的区域旅游可达性
郑开大道的开通极大缩短了两地旅游者的“时间距离”, “空间距离”已不再是两地旅游者的出游障碍, 这将促进以郑州为中心的河南省重点旅游区与开封旅游市场新格局的形成。由于本文研究内容的特殊性, 即所研究的目标旅游者选取公路作为旅游交通工具, 而且由于郑开大道的开通并未改变两地之间的“空间距离”, 仅改变了“时间距离”, 故在公式中采用距离长度来表示两地之间的最短交通距离是有局限性的, 因此笔者试通过选用时间长度代替距离长度来表示两城市之间的最短交通距离, 单位为分钟, 用Tij来表示, 故可将公式改写为:
(公式3-1)
其中Rij为两城市之间的旅游经济联系度, Pi、Pj分别为城市i、j的国内旅游总人次, Vi、Vj分别表示城市i、j的国内旅游总收入, Tij则为两城市之间的“时间”距离。本文主要选取2009年的统计数据进行研究比较, 如表1与表2所示。
数据来源:《郑州统计网》与《开封市统计网》
数据来源:河南省公路局
由公式3-1计算得到郑开大道开通前后的两地旅游经济联系度, 如表3所示。
可以直观地看出郑开大道开通后, 两地的旅游经济联系度增强了, 这肯定会促进两地的旅游市场发展。
四、一些建议
(1) 制定政策促进两地旅游合作发展。要在旅游主体、旅游客体和旅游媒体上等要素上考虑区域旅游合作政策, 建立区域旅游合作市场, 对于合作中出现的问题及障碍, 要及时清除。建立区域旅游合作平台, 促进郑州市与开封市旅游市场的发展。 (2) 整合区域旅游资源, 共同打造区域旅游品牌。要在充分研究郑州市与开封市旅游资源异同性的基础上, 整合两地的旅游资源, 形成布局合理、协调发展的综合旅游区。同时政府要参与进行相应的旅游产品开发, 共同打造区域品牌。 (3) 开展旅游联合营销活动, 实现旅游信息一体化。两地旅游市场应加强信息资源整合, 构筑区域旅游综合信息网, 实现信息服务一体化。
参考文献
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旅游经济联系度 篇2
1研究区概况
皖南位于安徽省长江以南,面积约3. 65万km2,人口约997万人,包括马鞍山、芜湖、铜陵、池州、宣城、黄山市六市 ( 2011年从巢湖市划入芜湖和马鞍山江北无为、和县、含山三县) ,是安徽省重要的经济、文化和旅游中心。2013年,皖南六市接待游客14427. 11万人次,占全省旅游接待总人数的42. 5% ; 旅游总收入1225. 79亿元,占全省旅游总收入的40. 7% , 皖南旅游经济规模不断扩大,已逐渐成为安徽旅游的形象代表和国际性 旅游地。截至2013年,皖南六市 公路里程 达42558km,公路客运 量为60672万人次,公路旅客 周转量3327263万人次 / km。考虑到皖南主要交通线路发展的年份 ( 2008年沿江高速全线通车,2008年祁黄高速、2009年宁宣杭高速公路开工建设) 以及旅游交通以公路交通为主的特点,本研究以皖南六个地级市为研究对象,利用2009年和2013年皖南公路交通网络和经济社会发展数据,借助加权平均旅行时间指标和引力模型,探讨皖南旅游交通可达性与旅游经济联系的时空演变。
2研究方法与数据来源
2.1研究方法
加权平均旅行时间: 加权平均旅行时间是较多研究学者用于反映区域旅游交通可达性水平的主要指标[13,14],计算公式为:
式中,Fi代表城市i的加权平均旅行时间; Tij代表城市间的最短旅行时间; Mj代表权重,考虑到旅游交通的特性,此处取值为城市j的旅游总收入。Fi越小,说明城市i在区域旅游交通网络中的可达性越高; 反之,则较低。
缓冲区分析: 邻近度是描述地理空间中两个地物距离相近的程度,而缓冲区分析是用来解决邻近度问题的空间分析工具之一。本文利用GIS技术分析2009年和2013年皖南旅游区公路交通干线与旅游景点间的邻近度,以皖南六市具有代表性的4A级以上( 含4A级) 景点作为空间节点,选取缓冲区半径为30km,对皖南各高速交通沿线覆盖的景点数目进行统计分析。
旅游经济联系度: 区域旅游经济联系量能够反映区域间旅游经济联系的密切程度和内在关系,是用来衡量区域旅游经济联系强度的重要指标,许多学者[15,16]引用引力模型并不断加以修正对区域间旅游经济联系进行研究,计算公式为:
式中,Pi和Pj分别代表城市i和城市j的旅游接待人数; Vi和Vj分别代表城市i和城市j的旅游收入; Tij代表城市间的最短旅行时间; Gij代表城市间旅游经济联系度,反映城市间旅游经济联系的紧密度; Gi代表城市i旅游经济联系总量,反映城市i在区域旅游经济中的地位和作用大小。
2.2数据来源与处理
旅游经济数据来源于皖南六市2009年和2013年《国民经济与社会发展统计公报》。旅游景点信息来源于安徽省旅游局网站( http: / /www. ahta. com. cn/) 和皖南六市旅游局网站公布的数据( 表1) ; 旅游景点的空间位置主要借助谷歌地图标定, 地域覆盖较大景区取其质点坐标。交通数据来源于《安徽省公路里程地图册》和《安徽省公路里程地图册》。
本文以公路交通作为皖南旅游交通可达性测算的主要指标,根据《中华人民共和国公路工程技术标准( JTG01 - 2003) 》 设定不同道路行驶速度: 高速公路设为100km/h、国道设为80km / h、省道设为60km / h、主干道设 为40km / h; 利用ArcGIS10. 0将安徽省公路交通图 ( 2009年和2014年) 进行配准、 定义投影,并进行矢量化、编辑属性信息,存储于地理数据库中,再通过Arc GIS10. 0网络分析OD矩阵功能,计算皖南6个节点城市两两可达性数值,并以皖南6个地市行政区中心旅游经济联系作为各行政单元的旅游经济联系量。
3结果分析
3.1皖南旅游交通可达性时空演变
根据式( 1) 计算出皖南旅游公路交通可达性数值( 表2) , 利用Arc GIS10. 0软件空间数据可视化功能来表现皖南旅游交通可达性空间格局( 图1) 。
由表2和图1可见,皖南旅游区交通可达性时空演变呈现如下特征: 12009—2013年皖南旅游区域空间格局相对稳定, 区域旅游交通可达性整体水平有改善。2009年和2013年皖南旅游区交通可达性平均旅行时间分别为2. 51小时和2. 02小时,研究年度间缩减值为0. 49小时; 2皖南旅游交通可达性存在差异,且提升幅度各异。由于地理位置和交通优势,铜陵旅游交通通达性最高,2009—2013年加权平均时间从1. 8小时缩减为1. 38小时,除黄山市以外,宣城、池州和马鞍山交通可达性加权平均时间从位于2—3小时区间跨越到1—2小时区间, 区域间联系趋于紧密。从结果分析可知,皖南旅游区道路网络的建设与优化,极大提高了区域交通可达性,合铜黄高速、徽杭高速等线路的开通使铜陵市交通优势更加明显,黄祁高速、合巢芜高速的建设极大改善了芜湖和黄山的交通可达性。
3.2皖南旅游区景区可进入性时空变化
根据缓冲区分析统计,合铜黄高速公路沿线30km范围内覆盖4A级景点数最多,2009年和2013年分别为21个和30个; 其次是沿江高速公路,2009年和2013年覆盖景点数分别为16个和21个; 此外,2009年和2013年徽杭高速公路各覆盖12个和17个景区,马芜、芜宣和宣广三条高速沿线覆盖数均在10个以下,说明合铜黄高速和沿江高速是皖南旅游区主要交通线,沿线各景区间互动作用明显。2013年祁黄高速和宣广高速的增设尽管涉及到的4A级景区数较少,但对皖南旅游区内景区空间联系发挥了一定的作用。
分析可知,马芜—芜宣高速公路使芜湖和马鞍山都市旅游合作更加紧密; 合铜黄高速使黄山景区和九华山景区逐渐形成紧密联系,提高了黄山市和池州市的交通连接水平,这对两地区域旅游合作发展提供了条件; 祁黄高速是安徽省高速公路网规划“四纵八横”中的“八横”之一,对改善皖南旅游区交通环境,促进周边休宁县、黔县和祁门县旅游经济发展有十分重要的作用,特别是加快黄山及皖南旅游区融入“泛长三角经济圈” 具有重要意义; 宣宁高速是安徽省高速公路规划网“四纵八横” 中“纵一”的重要组成部分,也是宁宣杭高速公路的一段,目前虽然未使该区旅游发展水平有明显提高,但是宁宣杭高速公路的建设将进一步增强宣城乃至皖南旅游区与“泛长三角”区域的经济联系。
利用Arc GIS10. 0将各高速公路交通沿线30km缓冲区图层进行叠加,结果表明,皖南旅游区快速交通沿线覆盖的景区大幅增加,2009年为32个,2013年增至58个,说明皖南旅游区的景区可进入性不断提升,区域内高级别景区的空间集聚效应正在不断增强,这将有利于区内旅游线路不断更新和优化。
3.3皖南旅游经济联系分析
皖南旅游经济联系强度分析: 根据式( 2) 计算得到皖南城市间旅游经济联系强度矩阵( 表3) ,利用Arc GIS10. 0软件进行旅游经济联系强度的空间可视化表达( 图2) 。
从皖南城市间旅游经济联系强度及空间格局来看( 表3和图2) ,皖南旅游经济联系强度呈现如下特征: 1芜湖和池州在皖南旅游经济发展中的辐射作用明显,而黄山旅游经济联系增长幅度最低。芜湖地理优势明显、旅游资源丰富、交通条件优越,是皖南旅游区的中坚力量。池州拥有国家5A级景区,四大佛教名山之一的九华山风景区,皖南区位优势明显,和其他城市县区保持着较高的旅游经济联系。黄山作为皖南5A级景区区域,对皖南区域内周边城市的旅游经济辐射效应较弱。究其原因,主要在于黄山地处皖南山区,位于安徽省最南端区域,与其他城市的区域空间距离和交通距离均较远。此外,黄山是著名的国际旅游城市,全球首个旅游景区类世界优秀目的地,海内外知名度较高,海外和省外游客占接待游客中的较大部分, 因此旅游经济联系强度较弱。2旅游经济联系在地理空间存在一定差异。马鞍山—芜湖—池州构成了皖南旅游经济联系主要空间骨架,马鞍山、芜湖、铜陵和池州组成的皖江城市间旅游经济往来不断强化。32009—2013年皖南旅游区旅游经济联系提升幅度较大的城市,也是交通条件改善显著的区域,其中池州与黄山旅游经济联系加强,说明皖南旅游区“两山一湖” 的旅游空间关系日益紧密。
皖南旅游经济联系总量分析: 从皖南旅游经济联系总量来看( 表4) ,随着皖南六市旅游经济发展和交通可达性水平的提升,旅游经济联系总量有明显变化: 12009—2013年皖南旅游区各市旅游经济联系总量增幅明显,其中芜湖旅游经济联系增长幅度最高; 六市旅游经济联系总量都从2009年的0. 01—10万元区间提升到2013年的10—300万元区间,区域间旅游经济联系愈来愈密切。2皖南旅游区各市旅游经济联系总量变化存在差异,表现出空间极化特征。2009—2013年皖南旅游区旅游经济联系总量提升幅度最高的为芜湖、马鞍山,旅游经济联系总量位居前两位,宣城和黄山提升幅度较低。3皖南旅游区旅游经济联系总量存在地带分布差异。2009年马鞍山、芜湖、铜陵和池州组成的皖江城市带的旅游经济联系量为30. 62万元,占皖南旅游经济总量的71. 6% ; 2013年四个城市组成的皖江城市带的旅游经济联系量为729. 41万元,占总量的86. 8% ,明显高于东南部区域。
4结论
本文将2009和2013年安徽省皖南六市铁路、高速公路、 国道等交通网络进行配准、定义投影,并进行矢量化、编辑属性信息,存储于地理数据库中,再通过Arc GIS10. 0网络分析OD矩阵功能,计算皖南六个节点城市两两可达性数值,并采用加权平均旅行时间指标度量旅游交通可达性。研究结果及分析表明,2009—2013年皖南旅游区六市旅游交通可达性出现不同程度提升,2013年池州、铜陵、宣城和马鞍山加权平均旅行时间进入2小时范围内。皖南旅游区交通可达性整体趋于改善,但改善幅度存在差异。铜陵旅游交通通达性最高,宣城、池州和马鞍山交通可达性加权平均旅行时间从位于2—3小时区间跨越到1—2小时区间,黄山旅游交通可达性相对较差,这与黄山的地域特性相符合。
利用Arc GIS10. 0软件对皖南旅游区高速公路沿线30km范围内4A级及以上景区进行缓冲区分析。结果表明,皖南旅游区高速公路交通沿线覆盖的景区大幅增加,合铜黄高速和沿江高速构成皖南旅游区主要旅游交通线,皖南旅游区景区可进入性提升。在全面加快皖南国际文化旅游示范区建设的战略机遇下,需要不断完善旅游快速交通线建设,加强景区景点的空间联系,使高级别景区沿快速交通线逐渐形成空间集聚效应,积极推进黄山—徽文化旅游区、九华山—佛文化旅游区、铜芜马时尚旅游区和徽池( 徽杭) 古道旅游带和黄—池—芜度假城市圈建设,不断促进旅游线路的更新与优化。
基于加权平均时间修正引力模型,得到皖南旅游区六个地级市2009—2013年旅游经济联系强度和旅游经济联系总量均呈现明显增长态势,区域间旅游经济联系愈来愈密切,马鞍山、芜湖和池州的旅游经济联系不断增强,构成了皖南旅游经济联系的主要空间骨架; “两山一湖”的旅游空间关系日趋紧密,与马芜铜的都市时尚旅游逐渐形成优势互补。区域内交通可达性提升是区域旅游经济联系重要前提条件,皖南旅游区旅游经济联系强度和旅游经济联系总量时空演变受到公路交通网络建设的影响,城市间旅游经济联系沿快速交通线分布特征明显。
摘要：以皖南旅游区6个地级市作为研究对象,利用2009年和2013年公路交通网络和旅游经济发展数据,用最短时间距离建立交通通达性指数模型,利用引力模型对皖南旅游经济联系的时空演变进行分析。结果表明:1皖南6市旅游交通可达性有所改善,区域空间格局相对稳定;2皖南旅游景区可进入性提升,合铜黄高速和沿江高速构成皖南旅游区主要旅游交通线;3皖南城市间旅游经济联系强度不断强化,6市旅游经济联系总量增幅明显,由马鞍山、芜湖和池州组成的皖江城市间旅游经济联系愈趋紧密。整体来看,皖南旅游交通可达性提升,旅游经济联系加强,表明区域交通网络建设与旅游经济发展形成良性互动。
旅游经济联系度 篇3
改革开放以来,我国入境旅游取得了巨大成绩。由于缺乏理论的有效指导和支持,旅游发展实践超前而理论滞后现象使我国旅游业和发达国家相比还有很大差距,旅游发展东西部区域差距和经济发展差距趋同。此外,由于资源规模、类型与组合条件、产业要素与基础设施、环境与氛围、区位等差异的影响,我国入境旅游东部比西部区域得到超前发展,“马太效应”明显。增长和滞后区域间的空间相互作用产生“极化效应”,带动了入境旅游流也向这些区域流动,使区域间发展差异不断扩大;同时也产生扩散效应,各生产要素从发达区域向不发达区域流动,分散了旅游流,使区域间入境旅游趋向平衡[1]。北京是我国的经济、政治文化中心,也是我国重要的口岸之一。2007年,从北京向我国西部地区扩散转移的入境旅游游客数量已占西部接待入境游客总数的30.54%,可见北京入境旅游流的扩散转移对西部旅游业发展的重要性。北京西向旅游流的转移态和北京与西部典型旅游区的经济联系强度,对总结归纳和演绎我国入境旅游流东—西递进演化规律,发现深层次的驱动、影响制约因素、主导因素和演化机理等具有重要的意义。
旅游流的空间转移是旅游地理学研究的中心问题之一,在国内外的研究都取得了一定的进展。在国外,美国学者赖利首先开展了空间扩散和区域相互作用的研究;弗朗索瓦·佩鲁、赫希曼、鲍得威尔、汉森提出或补充了增长极理论,为区域扩散理论奠定了基础[2];Miyuki Mitsutake对日本游客在中欧的流动模式和趋势进行了分析预测[3];Lundgren提出旅游者在城市间的相互流动以及大城市向旅游地的垂直流动模式[4];Pearce D广泛而深入地对世界范围内旅游者运动模式进行了分析。在国内,郭来喜、唐顺铁、陆林提出旅游流是以旅游客流为主的一个复杂巨系统[5];牛亚菲等分析了北京市183个景区的旅游客流变化规律与变化动因;保继刚等探讨了城市旅游驱动力的转化问题,发现城市主导驱动力因时因地而不同,并利用旅游统计资料对中国城市旅游目的地的发展演变进行了研究[6];庞丽、王铮等分析了入境旅游和各区域经济增长之间相应的因果关系[7];刘静艳、马耀峰等通过实地抽样调查,研究了入境游客市场结构特征、客流时间变化规律及空间流动趋势[8];卞显红、沙润等运用模糊综合评判与层次分析理论,研究了长三角城市群之间入境旅游流的流动规律[9];薛莹以上海、江苏、浙江为例,研究了国内旅游流的区域内聚特征规律[10]。总体来说,学者们以不同区域为对象,通过对旅游统计资料和实地调查数据的分析,在入境旅游流研究方面取得了重大进展。然而,对旅游流空间演化的深层发生机理、递进动态变化及其制约关键因素等还缺乏深入、宏观、系统的研究,特别是在对旅游流的空间转移与政治、经济、文化、环境、气候变迁等因素的关系等还缺乏深入、宏观、系统的研究。此外,这些研究对大型中转口岸的旅游流向西部梯度转移及其影响因素研究仍停留在“客源地—目的地”模式上。本文选取北京和西部的三大典型旅游区作为研究对象进行了分析,对我国入境旅游业的发展具有重要作用。
2 区域界定及数据来源
2.1 区域界定
结合国家自然科学基金项目组对典型旅游区域的界定和本研究的需要,划分出2条典型旅游带、6大典型旅游区及相对应的16个典型旅游省(市)。两大旅游带为东部沿海旅游带和西部内陆旅游带,东部沿海旅游带包括环渤海、长三角和珠三角旅游带,西部内陆旅游带包括泛西安、川渝、云贵3个典型区。其中环渤海旅游区包括北京市、天津市、山东省和河北省,泛西安仅指陕西省,川渝包括四川省和重庆市,云贵包括云南省和贵州省。本文选择环渤海旅游区的北京市和西部三大典型旅游区,从“点—面”的视角,研究其经济之间的关联强度。
2.2 数据来源
本研究以中国旅游局发布的《中国旅游统计年鉴》和《中国入境旅游抽样调查资料》为主要数据来源,以2008年10月笔者亲自参加的入境旅游市场调查的数据为参考, 选取1997—2007年(2003年由于“非典”的原因,抽样调查数据缺失,故本文不包括在内)共10年数据,并采用Spss16.0及Excel统计软件,研究了入境旅游流向西转移态对我国西部典型区经济的促进作用。
3 入境旅游流的空间转移态与旅游经济联系
3.1 转移态指数
游客转移态是指在某一特定时期内流入或流出某地客流强度的定量表达,是游客接待指数和游客转移比重的乘积[4]。为了表达北京入境旅游流到西部典型旅游区的流量特征,对其公式定义为:Sij=aij×Ti(i,j=1,2…)。式中,S为北京入境旅游流向第i地转移的转移态指数;Aij为北京入境旅游流向第i地转移的转移比重;Ti为某地游客接待指数。某地入境旅游流接待指数的数学公式为:undefined。式中,Ti为第i目的地接待指数;Xi为该地接待入境游客数量;X0为基准参照地接待游客数(本文选取接待境外游客数量最少的宁夏回族自治区为参照数进行研究) 。根据相关数据,整理出从1997—2007年内北京年入境旅游流向西部三大区域的转移态值,并根据北京入境游客西向转移态的大小把旅游客流分为5个级别:大于3000人为极强旅游流,2000—3000人为很强旅游流,1000—2000人为强旅游流,500—1000人为较强旅游流,小于500人为弱旅游流(表1)。
为了清晰地反映出旅京入境游客向西转移态,绘制了图1。根据图1,从旅京入境旅游流西向转移态来看,1997—2007年北京向西转移梯度推进并不均衡。我们对这3个地区10年的转移态求平均值发现,泛西安最高(5342.34),成渝地区次之(3469.85),云贵地区最低(2050.19)。2000年前,泛西安的转移态明显高于云贵和成渝地区的转移态,这说明入境旅游者对以西安为代表的历史资源的偏爱和我国对外旅游宣传经典线路(京—西—桂—沪)的影响所致。2000年后,成渝地区明显呈现出急剧上增趋势,说明成渝地区旅游发展的巨大潜力,也与其3A以上的旅游景区占西部所有景区22.92%的高旅游资源有关。1997—2007年北京向成渝地区的转移客流级别情况是:4年出现极强旅游流,2年出现很强旅游流,1年出现强旅游流,3年出现较强旅游流;云贵地区:2年出现极强旅游流,2年出现很强旅游流,5年出现强旅游流,1年出现弱旅游流;泛西安地区:8年出现极强旅游流,2年出现很强旅游流。3个地区均没有出现弱旅游流,可见北京作为西部三大地区的“二手客源市场”的重要性。
3.2 旅游经济联系强度
本文借鉴刘宏盈提出的修正的省际旅游经济联系强度模型来测度北京与西部地区旅游经济的联系强度[11]。先通过修正的旅游经济联系强度模型计算出北京到西部5个省(区)的经济联系强度,再通过加和合并的方式求出3个西部典型区的旅游经济联系强度。经过修正的省际旅游经济联系强度模型为:undefined。式中,R为两省旅游经济联系强度指数;Pi、Pj分别为第i年度两省入境旅游者数量;Gi、Gj分别为第i年度两省国际旅游外汇收入;Dij为北京至西部某省省会城市(或中心旅游城市) 的距离。由于旅游流的流动是大规模的流动,故采用航空距离,并引入航空参数μ,μ表示从北京飞往各省区(旅游中心城市)的日航班数占北京飞往西部所有省(区)航班数(旅游中心城市)的比例。通过计算,1997—2007年北京和西部三大典型旅游区的经济联系强度数值见表2。
从表2可见,北京和泛西安的经济联系强度最高(170.22),其次是成渝(45.02),云贵与北京的经济联系强度最低(26.42),这与北京西向转移态的排序呈现出一致性。2006年和2007年的经济联系强度都出现了陡高的态势,这是因为《中国入境旅游抽样调查》在这两年采取小样本调查而出现的误差。总的说来,泛西安与北京的经济联系强度最为密切,说明北京是陕西重要的入境中转地之一,云贵和成渝地区由于航空距离、资源丰度等因素与北京的经济联系强度较低。
3.3 空间转移对旅游经济联系的促进作用
根据表1和表2,除去2006年和2007年的数值,分别对北京西向转移态和北京与西部三大典型旅游区的经济联系形成时间序列,并用Spss16.0对三组数据绘制散点图和线性拟合发现,各散点在图上都分布均匀,并且两变量呈线性相关,即经济联系强度随着转移态的增加而增大,说明入境旅游流的空间转移对旅游经济有促进作用。
根据图2显示,并用Spss16.0求出线性回归方程为:Y=14.61+0.16X(Y代表经济联系强度),相关性系数R=0.914,拟合优度判定系数R2=0.836,调整后的R2=0.808,显著性检验统计量F=30.52,回归系数显著性检验t值分别为2.119和5.525。查t分布表和F分布表可知,在0.1处的临界值分别为t0.1(6)=1.943和F0.1(1,6)=3.78,回归系数显著性检验t值和显著性检验统计量F均大于临界值,故方程通过了检验,方程的拟合效果比较明显。
根据图3数据及Spss求出线性回归方程为:Y=15.30+0.06X,相关性系数R=0.907,拟合优度判定系数R2=0.822,调整后的R2=0.792,显著性检验统计量F=27.680,回归系数显著性检验t值分别为10.079和5.261。经检验,方程的拟合效果比较明显。
根据图4数据及Spss分析结果求出线性回归方程为:Y=100.695+0.11X,相关性系数R=0.893,拟合优度判定系数R2=0.797,调整后的R2=0.763,显著性检验统计量F=23.58,回归系数显著性检验t值分别为9.756和4.856。经检验,方程的拟合效果比较明显。
通过对北京向这3个区域旅游流转移态及经济联系强度建立回归线性方程,比较线性方程斜率,得出入京旅游流向西转移态对西部典型区经济的影响程度为:成渝(0.16)>泛西安(0.11)>云贵(0.06)。由于成渝地区旅游资源丰富,以及与京交通便利,北京飞往成渝地区的日航班占飞往西部航班的前三甲,对西部地区的经济影响程度较大,是入境旅游上升的“一匹黑马”。泛西安的转移态和经济联系强度都高于其他两个地区,但由于旅游资源产品过于单一,使泛西安的转移态对地方经济的促进作用不如成渝地区明显。云贵地区由于地理区位的限制,转移态和经济联系强度两个指标都较低,说明该地区还有提高的趋势。
4 结论与建议
本文通过对北京到西部三大典型旅游区的转移态和经济联系强度的分析,以及对这三大区域进行比较,得出以下结论并建议:①北京不但是我国重要的入境口岸,而且是我国西部地区入境旅游重要的“二手客源市场”。②入京旅游流西向的扩散转移对北京与西部典型区域的旅游经济联系强度具有极大的直接促进作用。入京旅游流向西转移态对西部典型区经济的影响程度为:成渝>泛西安>云贵。
对成渝地区而言,旅游经济的加大将进一步吸引越来越多的北京入境游客,旅游流的转移还有很大的提升空间,要充分利用交通便捷优势,进一步加强经济联系并发挥经济的带动作用,使旅游流的增加反过来促进该地区的经济发展,深度开发高品位的旅游资源,大力推进成渝经济开发区建设,增强旅游产品魅力,进一步整合文化资源,采取措施挖掘巴蜀文化,加强与北京的经济联系。陕西的旅游业是该省的支柱产业,陕西作为我国传统的入境旅游目的地,其旅游产品大多已进入成熟期,要加强产品的更新换代,而且要改变其单一的人文旅游资源,开发生态旅游、红色旅游、民俗旅游、科技旅游等品位高的异质旅游资源,加固并更新旅游形象、塑造强势旅游品牌,并进一步加强与北京的旅游经济联系,使经济联系和旅游流转移相互促进和提升。云贵地区对北京的转移态和旅游经济联系强度都较低,说明北京乃至东部沿海地区入境游客已经成为其潜力巨大的市场,未来将会有更大的发展前景,但该区首先需要解决交通的可进入性问题,使游客“进得来、散得开、出得去”;在吸引客源上,应大力开展与东部沿海发达地区的区域旅游合作,加强与西部另外两个区域和省区的联系,加强对北京的旅游产品营销。
总之,西部的这3个典型旅游区要根据自身的特点进一步完善旅游体系,加强产品的更新替代和优势产品的打造,便捷区域交通网络,要充分认识到北京对西部典型区这个“二手客源地”的重要作用,促进西部入境旅游业的发展。
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