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SCIENTIA GEOGRAPHICA SINICA >

2012 , Vol. 32 >Issue 2: 176 - 185

DOI: https://doi.org/10.13249/j.cnki.sgs.2012.02.176

Orginal Article

The Spatial Field Effect and Regional Structure of Concentration and Diffusion of Inbound Tourism Flows on Spatial and Temporal Scale: Case of Typical District of the Eastern Part of the Silk Road

  • LI Chuang-xin , 1, 2 ,
  • MA Yao-feng , 2 ,
  • ZHANG Ying 2 ,
  • HUANG Pei 2
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  • 1. China Tourism Academy, Beijing 100005, China
  • 2. College of Tourism and Environment, Shaanxi Normal University, Xi’ an, Shaanxi 710062, China

Received date: 2010-12-23

  Request revised date: 2011-05-18

  Online published: 2012-02-20

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Fold

Abstract

For the reasonable delimitation of typical districts of Chinese inbound tourism, using panel data by SPSS and vector data from ArcGIS, based on the Spatial Field theory, this paper studies the intensity, potential and regional structure of spatial field effect of concentration and diffusion of inbound tourism flows, with the typical district of the eastern part of the Silk Road as an example. The result shows that there is a trend of sustained growth of the spatial field of inbound tourism flows in the typical district of the Eastern Part of the Silk Road. However, the typical district of the eastern part of the Silk Road is more a destination than a transit hub for inbound tourists. It shows the diversity, hierarchy of regional structure of concentration and diffusion spatial field of inbound tourism flows of the eastern part of the Silk Road are significant. It reveals that the spatial interaction of concentration and diffusion of inbound tourism flows can be attributed to the polarization effect as well as the trickle-down effect. Besides, the spatial regularity of the long distance of concentration and diffusion of inbound tourism flows derives from the hierarchical diffusion effect. As a result, it must be admitted that the dynamic mechanism of concentration and diffusion relies on the natural characters of movement as well as the existence of the spatial field of inbound tourism flows. Thus, the key to controlling inbound tourism flows is to acknowledge the natural characters of movement of inbound tourism flows and appropriate guidance to the spatial field of inbound tourism flows. Furthermore, it also depends on the suitable grasp of characters of the spatial field of inbound tourism flows and the proper applying of them. Moreover, this article aims to provide a typical case for probing into characters and the mechanism of dynamic disparity of inbound tourism flows in dual view of spatial and temporal scale.

Key words： inbound tourism flows; concentration and diffusion; the spatial field; regional structure; in dual view of spatial and temporal scale; the typical district of the eastern part of the Silk Road

Cite this article

LI Chuang-xin , MA Yao-feng , ZHANG Ying , HUANG Pei . The Spatial Field Effect and Regional Structure of Concentration and Diffusion of Inbound Tourism Flows on Spatial and Temporal Scale: Case of Typical District of the Eastern Part of the Silk Road[J]. SCIENTIA GEOGRAPHICA SINICA, 2012 , 32(2) : 176 -185 . DOI: 10.13249/j.cnki.sgs.2012.02.176

1 引 言

旅游流是旅游地理研究的核心问题之一[1~4]。广义的旅游流是指客源地与目的地之间,或多个目的地之间的单双向旅游客流、信息流、资本流、技术流、物质流、能量流和文化流的集合;狭义的旅游流单指旅游客流,即游客在客源地与目的地之间,或多个目的地之间的单双向规模化流动[5,6]。由于旅游者是一切旅游活动的主体与核心,也是形成信息流、资本流、技术流、物质流、能量流和文化流的初始动因,对旅游客流的研究自然成为了旅游流系统中的焦点[7,8]。
国外学者对旅游流的研究起步较早,成果颇丰：Matley[9]、Juckle[10]、Lundgren[11]、Prideaux[12]、Pearce[13]、Myriam[14]、Miyuki Mitsutake[15]、Teresa[16]、Jaackson[17]、Luis[18]、Kim[19]等对旅游流的现象和规律做了广泛的研究。国外学者的理论成果呈现以下规律特征：① 注重从理论和实证两个层面对旅游流的时空转移开展深入的研究探讨;② 研究的空间尺度趋大,研究方法模型化、研究手段定量化的趋势显著;③ 研究内容侧重于客流分布的空间特性、动态变化、经济效应等方面;④ 研究的技术手段呈现多样化和学科交叉的特点。
国内学者对旅游流亦十分关注：陈建昌[20]、张凌云[21]、马耀峰[7]、张红[22]、牛亚菲[23]、章锦河[24, 25]、杨国良[26]、薛莹[27]、卞显红[28]、林岚[29]、汪宇明[30]、刘宏盈[31]、李馥利[32]、靳诚[33]、张佑印[34]等在此领域取得了大量的基于宏观统计数据和微观跟踪调查的研究成果。总体而言,国内学者的理论成果有以下规律特征：① 对旅游流作为一个矢量的运动模式有较深刻的认识,注重对其规律特征及影响因素的探索发掘;② 立足旅游流地域空间的先天非均质性,高度关注旅游业的区域非均衡发展,擅长借助其他学科的理论方法探索旅游流的地域分布规律,并能够将理论研究与发展实践相结合。
然而,国内已有的研究成果采用单一方法、针对具体地域的研究较多,多方法、针对综合地域的研究成果较少;对国内旅游的研究成果较多,对入境旅游的研究相对欠缺;对经济初始禀赋优势显著的中国东部的关注较多,对中国西部的关注相对不足,对中国西部入境旅游集散的系统研究则更为少见;在研究旅游流的流动模式时,多以传统的“O-D”（客源地—目的地）模式为主,倾向于将旅游地的目的地属性与客源地属性区别开来对待,相对而言,缺乏对旅游地的系统性与宏观性认识;在旅游流地域结构及其时空动态演进模式方面的系统性理论成果亦相对不足。
事实上,衡量入境旅游流集散的规律特征,必须综合考虑特征元素时空动态结构的系统综合分析,全面把握“流向”“流量”和“时空动态”等入境旅游流集散矢量特征及其动态变迁历程。此外,对入境旅游流集散时空地域结构的研究应适时跳出将旅游地的目的地属性与客源地属性对立与割裂开来的传统做法,探索入境旅游流集散研究从“O-D”（客源地—目的地）模式向“旅游流系统”模式转变。基于这些思考,本文立足入境旅游流转移的中长尺度空间行为特点,引入空间场理论,在入境旅游区划的基础上,对1993~2008年丝路东段典型区入境旅游流空间场场强、位势、场地域结构开展动态研究,尝试探索入境旅游流研究向兼具系统性和动态性的“旅游流系统”层次转变,倡导树立对入境旅游流集散“规律性”和“秩序性”的新认识。

2 理论基础与研究方法

2.1 空间场理论

“场”作为物质存在的一种基本形式,是物理量在空间区域上的分布。空间场理论根植于物理学中的引力场和电磁场,其重要属性在于它是弥散于全空间的,它把物理状态作为空间和时间的函数来描述,并且,在此空间区域之中,除了有限的点或面,场函数是处处连续的[35]。
正如运动的物质表征了“空间场”一样,旅游流的形成与转移表征了“旅游流空间场”的客观存在。旅游流形成于旅游者从客源地向目的地的集体性、规模化的空间位移,旅游流转移表现为旅游者在各旅游节点之间的空间往复运动,其间各旅游流节点产生作用于其它节点的能量,形成“旅游流空间场”[36]。旅游流转移的过程即旅游流场发挥空间效应的过程,这种空间效应也对旅游流转移产生反作用。

2.2 研究方法

2.2.1 场强分析
假设区域内有两个旅游流节点i、j,可得节点i的场强计算公式为：
E T = E C + E D （1）
E C = ∑ Q ij × D ij （2）
E D = ∑ Q ji × D ij （3）
式（1）中,ET为旅游流空间场节点i的总场强, E C 和 E D 分别为节点i的集聚场强和扩散场强;（2）、（3）式中, Q ij 为节点j扩散到节点i的客流量, Q ji 为节点i扩散到节点j的客流量, D ij 为i、j两节点间的空间距离。
2.2.2 位势分析
设定区域内有两个旅游流节点i、j,可得节点i的位势计算公式为：
U ij = Q ij Q i （4）
U ij ' = Q ij Q j （5）
式（4）、（5）中, Q ij 为节点j向节点i流入的客流量, Q i 、 Q j 分别为节点i、节点j的客流量, U ij 、 U ij ' 分别表示旅游流节点i的绝对位势、相对位势。
2.2.3 场地域结构分析
旅游流空间场中各节点的场强与场地域结构之间的关系可以通过“旅游流空间场强指数”表示。
其计算公式为：
I T = I C + I D （6）
I C = E C ∑ E C ∙ ∑ Q ij ∑ Q （7）
I D = E D ∑ E D ∙ ∑ Q ji ∑ Q （8）
式（6） 式, I T 为节点i旅游流空间场强指数, I C 、 I D 分别为节点i旅游流空间场强集聚指数、扩散指数;式（7）、（8）中, E C 、 E D 分别为节点i的集聚场强、扩散场强, ∑ E C 、 ∑ E D 分别为旅游流空间场各节点的集聚场强总和、扩散场强总和, ∑ Q ij 、 ∑ Q ji 分别为节点i集聚转移客流的总和、扩散转移客流的总和, ∑ Q 为旅游流空间场各节点接待客流总和。

2.3 数据来源

各省区接待入境游客人次和各省区之间转移入境游客人次的数据来自1994~2009年《中国旅游统计年鉴》[37] 和《入境游客抽样调查资料》[38]（由于受SARS影响,2003年的抽样调查数据缺失,故不含2003年）。
由于入境游客在省际地域空间的人员流动多选用航空交通方式,所以本文以各省区旅游中心城市之间的航空距离指代各省区之间的空间距离[39]。另外,现实中港澳人员往返广东省比较频繁,却未必完全出于旅游目的,为了消除跨境上下班的日常通勤者对入境旅游统计数据造成的影响,在研究中实际选用入境过夜游客的人次作为广东省接待的入境旅游客流数据。

3 典型入境旅游区划分

3.1 旅游区划研究概况

在开展地域空间理论研究的基础上,国内学者倾向于将理论成果与发展实践相结合,部分学者依据不同的分类标准和地域差异性,开展了全国范围的旅游区划研究：基于旅游地域空间的先天非均质性,阎守邕等提出依托区域地质、地貌、气候和区域旅游资源宏观特征的差异,将全国划分为8个旅游资源一级区[40];陈传康分别从历史发展和地域分异规律出发,划分全国为7个旅游文化区[41];保继刚在系统吸收了前人研究成果的基础上,依据旅游地带相似性原则将全国划分为九大旅游带[42];张佑印、马耀峰从研究入境旅游流空间动态模式入手,发现中国入境旅游具有显著的东—西梯级演进特征,提出了“入境旅游典型区域”的概念,并在全国范围内划分出六大入境旅游典型区域[43]。

3.2 典型入境旅游区划分方案

典型入境旅游区指的是以各入境旅游热点省份为核心,以周边其他省份为外围而共同构建的具有地域空间格局特征的入境旅游代表区域。典型入境旅游区域必须满足3个条件：① 具有核心吸引物和较高知名度,旅游资源相对密集,能够很好地反映地域特色与传统文化;② 能够吸引入境游客,且已成长为入境旅游的主要目的地,具备一定的发展业绩;③ 地域范围较广,具有区域代表性[44]。
依据以上3个基本条件,在入境旅游流流量数据定量测评的基础上,立足旅游资源的地域差异性、入境旅游流的地域空间分布非均质性,综合考虑自然地理和地域文化等客观因素,并借鉴已有的研究成果,可划出九大典型入境旅游区域：①以北京、天津、河北、辽宁、山东为主体构建的环渤海典型区,该区域是中国的文化政治中心,文化类旅游资源特色鲜明,是传统入境旅游目的地之一,知名度极高;② 以上海、江苏、浙江、安徽为主体构建的长三角典型区,该区域是中国的传统经济中心,文化和自然类旅游资源均十分密集,是传统入境旅游目的地之一,知名度极高;③ 以广东、广西、海南为主体构建的珠三角典型区,该区域是华南地区的经济文化中心,中国最主要的入境口岸地区之一,是传统入境旅游目的地之一,知名度高;④ 以福建、江西为主体构建的海峡西岸典型区,该区域“侨乡”地域文化特殊,自然旅游资源亦十分丰富,是新兴入境旅游目的地之一,知名度较高;⑤ 以河南、湖北、湖南为主体构建的华夏之中典型区,该区域是华中地区入境旅游热点区域,华夏古文明的密集区域,兼以秀美的山水风光闻名于世,是新兴入境旅游目的地之一,知名度较高;⑥ 以黑龙江、吉林为主体构建的白山黑水典型区,该区域是东北地区重要的陆上入境口岸地区,冰雪旅游产品独具特色,是新兴入境旅游目的地之一,知名度较高;⑦ 以陕西、甘肃为主体构建的丝路东段典型区,该区域是西北地区的经济文化中心,文化类旅游资源特色鲜明,是中国传统入境旅游目的地之一,知名度高;⑧ 以四川、重庆为主体构建的巴蜀天府典型区,该区域是华西地区的经济文化中心,山水风光秀丽,人文遗迹丰富,是传统入境旅游目的地之一,知名度高;⑨ 以云南、贵州为主体构建的云贵高原典型区,该区域是西南地区入境旅游热点区域,民俗风情特色突出,自然风光秀丽,是传统入境旅游目的地之一,知名度高。

4 实证研究

4.1 丝路东段典型区场强分析

应用ArcGIS软件测量丝路东段典型区旅游中心城市（西安）与其它八大典型区各省区旅游中心城市之间的航空距离Dij,再根据公式（1）、（2）、（3）分别计算出1993~1997年、1998~2002年、2004~2008年3个时间段丝路东段典型区入境旅游流空间场的年均集聚场强EC1、EC2、EC3,年均扩散场强ED1、ED2、ED3,年均总场强ET1、ET2、ET3（表1）。
Table 1 Intensity of inbound tourism flows of spatial field in the typical district of the eastern part of the Silk Road in 1993-2008

表1 1993~2008年丝路东段典型区入境旅游流空间场场强序列表

典型区/省区/城市
距离 1993~1997年 1998~2002年 2004~2008年
Dij (km) EC1 ED1 ET1 EC2 ED2 ET2 EC3 ED3 ET3
环渤海 北京 北京 1034 20985 9097 30082 25935 13237 39172 57044 29808 86852
天津 天津 993 573 97 670 1535 250 1785 1985 301 2286
河北 秦皇岛 1425 2146 105 2251 3592 274 3866 3229 316 3545
辽宁 大连 1385 689 285 974 1890 380 2270 4873 1316 6189
山东 青岛 1215 3399 95 3494 4793 631 5424 4446 1257 5703
合计 27791 9679 37470 37745 14772 52517 71577 32998 104575
长三角 上海 上海 1351 8555 6909 15464 15123 9107 24230 29625 37735 67360
江苏 南京 1104 5218 3155 8373 9376 2118 11494 4478 2348 6826
浙江 杭州 1215 2634 566 3200 4566 613 5179 10439 1518 11957
安徽 黄山 960 183 71 254 713 54 767 783 124 907
合计 16590 10700 27290 29779 1189 30968 45326 41725 87051
珠三角 广东 广州 1528 3146 5645 8791 9560 5166 14726 7673 5679 13352
广西 桂林 1101 3250 3395 6645 5125 1985 7110 5471 8894 14365
海南 三亚 2067 87 225 312 4061 198 4259 1154 543 1697
合计 6482 9265 15747 18747 7349 26096 14298 15115 29413
海峡
西岸		 福建 厦门 1932 4493 702 5195 5817 208 6025 2305 385 2690
江西 九江 1078 83 19 102 1449 141 1590 498 435 933
合计 4576 721 5297 7267 348 7615 2804 819 3623
白山
黑水		 黑龙江 哈尔滨 2044 2099 174 2273 1869 128 1997 415 210 625
吉林 长春 1979 662 314 976 1480 510 1990 1554 772 2326
合计 2761 488 3249 3349 638 3987 1968 981 2949
华夏
之中		 河南 郑州 554 3029 709 3738 3914 1173 5087 7219 1720 8939
湖北 武汉 735 825 1030 1855 2303 1925 4228 5745 2321 8066
湖南 长沙 955 346 382 728 2807 327 3134 654 690 1344
合计 4201 2121 6322 9024 3426 12450 13618 4731 18349
巴蜀
天府		 四川 成都 647 872 774 1646 1444 1731 3175 2217 2310 4527
重庆 重庆 603 80 21 101 1762 877 2639 2872 2723 5595
合计 952 794 1746 3206 2608 5814 5089 5033 10122
云贵
高原		 云南 昆明 1228 1424 717 2141 5467 3031 8498 4851 2673 7524
贵州 贵阳 933 158 32 190 791 85 876 1149 211 1360
合计 1583 749 2332 6258 3115 9373 6000 2884 8884
典型区总计 64936 34516 99452 115374 44149 159523 160680 104288 264968
由表1可知,3个时间段丝路东段典型区对其它典型区入境旅游流空间场的变化特征为：① 丝路东段典型区入境旅游流空间场场强处于不断增大的过程中,其年均集聚场强在3个时间段的比值为1∶1.777∶2.474,年均扩散场强在3个时间段的比值为1∶1.279∶3.021,年均总场强在3个时间段的比值为1∶1.604∶2.664;② 除珠三角典型区外,丝路东段典型区对其它七大典型区的集聚场强均大于其扩散场强,年均集聚场强与年均扩散场强在3个时间段的比值分别为1.881∶1,2.613∶1,1.541∶1;③ 丝路东段典型区对环渤海区的入境旅游流空间场场强最大,长三角区次之,珠三角区稍逊于前两者,且东部三大入境旅游省（市）京、沪、粤占据绝对优势,形成与丝路东段典型区入境旅游流空间相互作用最强的三大极点;④ 丝路东段典型区对海峡西岸区、白山黑水区两大典型区的入境旅游流空间场场强呈现波动变化的特点,其中,对海峡西岸区的年均总场强在3个时间段的比值为1∶1.438∶0.684,对白山黑水区的年均总场强在3个时间段的比值为1∶1.227∶0.908;⑤ 丝路东段典型区对华夏之中区、巴蜀天府区、云贵高原区三大典型区的入境旅游流空间场场强呈现大体均衡增长的态势,其中,对华夏之中区的年均总场强增长较大,在3个时间段的比值为1∶1.969∶2.902;对巴蜀天府区的年均总场强增长显著,在3个时间段的比值为1∶3.330∶5.797;对云贵高原区的年均总场强增长相对波动,在3个时间段的比值为1∶4.019∶3.810。

4.2 丝路东段典型区位势分析

由公式（4）、（5）,可分别计算出1993~1997年、1998~2002年、2004~2008年3个时间段丝路东段典型区年均集聚、年均扩散入境旅游流空间场的相对位势和绝对位势（表2）。
Table 2 Potential of inbound tourism flows of spatial field in the typical district of the eastern part of the Silk Road in 1993-2008

表2 1993~2008年丝路东段典型区入境旅游流空间场位势

典型区/省区 集聚旅游流位势 扩散旅游流位势
1993~1997年 1998~2002年 2004~2008年 1993~1997年 1998~2002年 2004~2008年
相对 绝对 相对 绝对 相对 绝对 相对 绝对 相对 绝对 相对 绝对
环渤海 北京 0.093 0.410 0.102 0.406 0.140 0.498 0.188 0.042 0.162 0.042 0.267 0.075
天津 0.024 0.011 0.042 0.023 0.024 0.020 0.002 0.004 0.003 0.006 0.003 0.004
河北 0.065 0.030 0.068 0.040 0.036 0.025 0.002 0.004 0.003 0.005 0.002 0.003
辽宁 0.015 0.010 0.023 0.020 0.022 0.034 0.004 0.008 0.004 0.004 0.009 0.006
山东 0.053 0.056 0.047 0.050 0.019 0.035 0.002 0.001 0.006 0.006 0.010 0.006
合计 0.074 0.517 0.077 0.538 0.072 0.612 0.198 0.028 0.178 0.025 0.291 0.034
长三角 上海 0.044 0.131 0.057 0.160 0.048 0.215 0.111 0.037 0.090 0.032 0.249 0.057
江苏 0.054 0.094 0.050 0.113 0.010 0.042 0.058 0.034 0.027 0.012 0.021 0.005
浙江 0.029 0.043 0.035 0.059 0.023 0.088 0.010 0.007 0.007 0.004 0.012 0.003
安徽 0.015 0.004 0.020 0.009 0.010 0.008 0.002 0.005 0.001 0.001 0.001 0.001
合计 0.041 0.272 0.047 0.342 0.027 0.353 0.180 0.028 0.125 0.017 0.283 0.021
珠三角 广东 0.017 0.044 0.031 0.087 0.010 0.051 0.078 0.031 0.052 0.019 0.038 0.008
广西 0.067 0.066 0.036 0.055 0.030 0.048 0.068 0.070 0.023 0.016 0.072 0.045
海南 0.000 0.000 0.037 0.023 0.015 0.006 0.002 0.003 0.002 0.003 0.003 0.005
合计 0.026 0.109 0.033 0.165 0.015 0.105 0.148 0.035 0.077 0.016 0.113 0.016
海峡西岸 福建 0.022 0.045 0.022 0.048 0.006 0.012 0.008 0.004 0.002 0.001 0.002 0.001
江西 0.008 0.002 0.058 0.015 0.011 0.005 0.000 0.000 0.002 0.006 0.004 0.011
合计 0.020 0.047 0.026 0.063 0.006 0.017 0.008 0.003 0.003 0.001 0.006 0.002
白山黑水 黑龙江 0.031 0.019 0.036 0.024 0.002 0.002 0.002 0.004 0.001 0.001 0.001 0.001
吉林 0.021 0.007 0.045 0.013 0.023 0.009 0.003 0.008 0.005 0.016 0.004 0.009
合计 0.027 0.026 0.037 0.037 0.009 0.011 0.005 0.006 0.006 0.006 0.005 0.003
华夏之中 河南 0.239 0.113 0.207 0.100 0.163 0.117 0.025 0.052 0.034 0.070 0.030 0.044
湖北 0.035 0.024 0.049 0.038 0.081 0.075 0.027 0.030 0.043 0.058 0.032 0.036
湖南 0.013 0.007 0.058 0.037 0.010 0.007 0.008 0.020 0.004 0.007 0.007 0.008
合计 0.088 0.143 0.092 0.176 0.079 0.199 0.061 0.034 0.082 0.043 0.069 0.029
巴蜀天府 四川 0.044 0.026 0.057 0.035 0.031 0.033 0.025 0.034 0.034 0.052 0.034 0.032
重庆 0.005 0.002 0.082 0.034 0.076 0.045 0.001 0.001 0.017 0.043 0.041 0.068
合计 0.031 0.029 0.064 0.069 0.046 0.078 0.025 0.029 0.051 0.048 0.075 0.044
云贵高原 云南 0.017 0.024 0.038 0.057 0.023 0.038 0.012 0.008 0.031 0.021 0.023 0.015
贵州 0.011 0.003 0.047 0.013 0.045 0.013 0.001 0.002 0.002 0.006 0.002 0.008
合计 0.016 0.027 0.040 0.070 0.027 0.051 0.012 0.007 0.032 0.019 0.026 0.014
由表2可知,3个时间段丝路东段典型区与其它典型区之间集聚旅游流和扩散旅游流的相对位势和绝对位势的变化特征为：① 丝路东段典型区对环渤海区的集聚绝对位势最高,长三角区次之,华夏之中区居第三,珠三角区稍逊于前三者,丝路东段典型区对此四大典型区的集聚绝对位势占据绝对优势;② 丝路东段典型区对环渤海区的扩散相对位势最高,长三角区紧随其后,珠三角区稍逊于前两者,丝路东段典型区对此三大典型区的扩散相对位势占据绝对优势;③ 丝路东段典型区对八大典型区的集聚旅游流相对位势大体呈现“西高东低”的地域分布特征,丝路东段典型区对八大典型区的扩散旅游流绝对位势亦大体呈现“西高东低”的地域分布特征;④ 丝路东段典型区对八大典型区的集聚旅游流绝对位势基本均高于集聚旅游流相对位势,扩散旅游流相对位势基本均高于扩散旅游流绝对位势,集聚旅游流绝对位势基本均高于扩散旅游流相对位势。

4.3 丝路东段典型区地域结构分析

由公式（6）（7）（8）可分别计算出1993~1997年、1998~2002年、2004~2008年3个时间段丝路东段典型区入境旅游流年均空间场强集聚指数 I C 1 、 I C 2 、 I C 3 ,年均空间场强扩散指数 I D 1 、 I D 2 、 I D 3 ,年均空间场强总指数 I T 1 、 I T 2 、 I T 3 。利用SPSS软件的聚类分析法对3个时间段丝路东段典型区对各省区入境旅游流年均空间场强集聚指数进行聚类分析,按照聚类分析的结果可以把各省区归入不同的等级类别,从而获得1993~1997年、1998~2002年、2004~2008年3个时间段丝路东段典型区入境旅游流集聚空间场的地域结构图（图1、图2、图3）;同理,可得此3个时间段丝路东段典型区入境旅游流扩散空间场的地域结构图（图4、图5、图6）。
4.3.1 集聚空间场地域结构分析
图1、图2、图3对比分析显示,丝路东段典型区入境旅游流集聚空间场场强指数呈现梯级差异分布特征,入境旅游流集聚空间场地域分布的层次性与结构性明显。在丝路东段典型区入境旅游流集聚空间场中,环渤海区、长三角区、珠三角区、华夏之中区的等级在3个时间段均维持在较高水平,此四大典型区中的北京、上海、广东、河南成为对其集聚作用最强的四大核心;海峡西岸区的等级随时间推移呈持续走低之势,尤其福建对其集聚作用的衰退趋势十分显著;云贵高原区的等级随时间推移呈现出波动起伏的状态,其稳定性有待完善;巴蜀天府区、白山黑水区的等级在3个时间段均维持在较低水平,此两大典型区对丝路东段典型区的集聚作用尚待强化。
Fig. 1 Reginal structure of inbound tourism flows of concentration spatial field in the typical district of the eastern part of the Silk Road in 1993-1997

图1 1993~1997年丝路东段典型区入境旅游流集聚空间场地域结构

Fig. 2 Reginal structure of inbound tourism flows of concentration spatial field in the typical district of the eastern part of the Silk Road in 1998-2002

图2 1998~2002年丝路东段典型区入境旅游流集聚空间场地域结构

Fig. 3 Reginal structure of inbound tourism flows of concentration spatial field in the typical district of the eastern part of the Silk Road in 2004-2008

图3 2004~2008年丝路东段典型区入境旅游流集聚空间场地域结构

4.3.2 扩散空间场地域结构分析
图4、图5、图6对比分析显示,丝路东段典型区入境旅游流扩散空间场的场强指数梯级差异分布特征相当显著,入境旅游流扩散空间场地域分布的层次性与结构性十分明显。在丝路东段典型区入境旅游流扩散空间场中,环渤海区、长三角区、珠三角区的等级在3个时间段均维持在较高水平,此三大典型区中的北京、上海、广东、广西成为丝路东段典型区向外扩散作用最强的四大核心;巴蜀天府区、华夏之中区、云贵高原区的等级随时间推移略有波动,但总体基本维持在中等水平,此三大典型区中的四川、湖北、云南是各自典型区的核心;海峡西岸区、白山黑水区的等级在3个时间段均维持在较低水平,丝路东段典型区向此两大典型区的扩散作用尚待强化。
Fig. 4 Reginal structure of inbound tourism flows of diffusion spatial field in the typical district of the eastern part of the Silk Road in 1993-1997

图4 1993~1997年丝路东段典型区入境旅游流扩散空间场地域结构

Fig. 5 Reginal structure of inbound tourism flows of diffusion spatial field in the typical district of the eastern part of the Silk Road in 1998-2002

图5 1998~2002年丝路东段典型区入境旅游流扩散空间场地域结构

Fig. 6 Reginal structure of inbound tourism flows of diffusion spatial field in the typical district of the eastern part of the Silk Road in 2004-2008

图6 2004~2008年丝路东段典型区入境旅游流扩散空间场地域结构

5 结 语

5.1 研究结论

1） 入境旅游流空间场场强分析表明,环渤海区、长三角区、珠三角区同丝路东段典型区之间的入境旅游流空间相互作用最强,华夏之中区、巴蜀天府区、云贵高原区居中,海峡西岸区、白山黑水区较弱;丝路东段典型区对其它八大典型区的入境旅游流空间集聚场与空间扩散场均随时间推移而逐渐增强;丝路东段典型区的入境旅游目的地属性强于其入境旅游中转地属性。
2） 入境旅游流空间场位势分析表明：环渤海区、长三角区、珠三角区、华夏之中区向丝路东段典型区的集聚旅游流绝对位势显著高于其它典型区,此四大典型区事实上已成为丝路东段典型区入境旅游流最主要的“前导客源市场”;丝路东段典型区向环渤海区、长三角区、珠三角区的扩散旅游流相对位势显著高于其它典型区,此三大典型区事实上已成为丝路东段典型区入境旅游流最主要的“后续目标市场”。丝路东段典型区同其它八大典型区之间的集聚和扩散旅游流呈现出区域差异化的本质特征,并且伴随时间的推移,“马太效应”式的集中化趋势愈加显著。
3） 入境旅游流空间场地域结构分析表明：丝路东段典型区入境旅游流集聚空间场和扩散空间场的三大核心区高度吻合,即环渤海区、长三角区、珠三角区;丝路东段典型区对华夏之中区向的集聚作用强于扩散作用;对巴蜀天府区的集聚作用弱于扩散作用;对云贵高原区的集聚作用位于中等水平,扩散作用的稳定性欠佳;对海峡西岸区、白山黑水区的集聚作用与扩散作用均有待强化。丝路东段典型区入境旅游流双向转移的空间梯级网络结构已逐步显现并不断调整优化。

5.2 启示

1） 基于交通区位与经济初始禀赋效应等现实因素,入境旅游流高度集中于中国东部省区的地域空间特征尤为鲜明[45];在旅游核心吸引物的引导和旅游产业发展配套等经济因素的推动下,丝路东段典型区入境旅游流集聚呈现显著的“东—西递进式”流动模式;基于入境客流从口岸城市离境等的客观需要,丝路东段典型区入境旅游流扩散呈现规模化的“西—东递进式”流动模式;在此两种流动模式的共同作用下,丝路东段典型区入境旅游流集散系统实际是一个“东部引领西部,西部反作用于东部”的时空地域格局复杂的动态平衡系统。
2） 旅游流所具备的运动属性以及在客源地与目的地之间或不同目的地之间的流动特性证实了旅游流空间场的客观存在。丝路东段典型区入境旅游流空间场集聚效应和扩散效应的差异性与非均衡性,必然导致入境旅游流集聚空间场和扩散空间场层次性与梯级格局的出现,这种层次性和梯度性是形成入境旅游流空间场“场势”的初始动因,而“场势”又导致广义“力”的形成,在这种力的作用下,“运动”和“流”的出现将是一种必然。
3） 由于经济发展并不是均衡地发生于地域空间之中,因此在区域经济发展的初期,必然伴随着空间的极化过程,从而产生增长极,典型入境旅游区域的形成即是增长极理论的现实写照。典型入境旅游区域出现之后,入境旅游流集散的空间相互作用受极化效应和涓滴效应的双重影响,还受到梯度推移理论的客观作用。此外,入境旅游流转移的中长尺度空间规律性,当是等级扩散的作用使然。
4） 引起入境旅游流在地域空间集聚和扩散的地理因素可归结为自然地理因素和人文地理因素两大类：自然地理因素包括自然资源、地形地貌、气候水文等;人文地理因素包括文化遗存、经济禀赋、区位状况、政策氛围、产业运行等。在此两种因素的共同作用下,入境旅游流集散系统整体呈现为规模逐步提升、地域空间逐级演替的动态发展模式。入境旅游流集聚和扩散的根本动力机制则源于流空间①(① 流空间（Space of flows）的概念是由社会学家卡斯泰尔（Castells）正式提出的,他认为流空间是一种动态化的空间概念,并进一步将其定义为“通过流动而运作的共享时间之社会实践的物质组织”。)的天然运动属性和旅游流空间场的客观存在。
5） 以往针对旅游流空间地域模式的研究多驻足于旅游流的静止状态假设,这种做法违背了“旅游与其它休闲方式的本质区别在于它的天然流动性[46]”的基本理念。惯性定律表明：解释引起物体运动的原因并不是必须的,解释物体运动状态改变的原因才是必须的。从而,对入境旅游流运动规律的探究可做出“运动流”的基本假设——“旅游流的扩散转移,在不受任何外力作用的时候,将保持一种原生的运动状态,直至有外力迫使它改变这种状态为止。”所以,引导和调控入境旅游流集散的关键在于对旅游流天然运动属性的认可,对旅游流空间场的正确疏导,以及对旅游流空间场作用规律的准确把握与恰当运用。

5.3 不足与展望

文中的时间序列分析囿于1993~1997年、1998~2002年、2004~2008年这3个时段,实际上忽略了各时段内的年际差异性;文中所用数据仅是近15 a来的数据,所以此处典型入境旅游区域的划分方案仅具阶段代表性。
在信息化时代和社会结构网络化的条件下,运用海量微观“旅游者”个体行为的量子力学原理,研究群体行为特征的形成机理,即寻求宏观“旅游流”形成和演变的理论与实证基础,体现了物质世界量子化向人文社会量子化的扩展[47],具备“还原论”所期望的由“本原”探索“现象”的一般特质[48]。树立这种基本的认识观念是实现旅游流研究突破发展的科学之选,将能为旅游流研究在新时期开辟一片新天地。如何在清醒认识微观“旅游者”个体行为规律与宏观“旅游流”群体行为特征差异性的前提下,识别和挖掘二者在现象和机理层的联系与互动,将是笔者下一步的研究和努力方向。

The authors have declared that no competing interests exist.

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