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地理科学    2018, Vol. 38 Issue (10) : 1616- 1623
中国省域旅游经济增长的时空跃迁及其趋同研究
方叶林1,, 黄震方2, 李经龙1, 王芳3
1.安徽大学商学院, 安徽 合肥 230601
2.南京师范大学地理科学学院旅游系, 江苏 南京 210023
3. 安徽财贸职业学院朱熹文旅学院, 安徽 合肥 230601

作者简介:方叶林(1986-),男,安徽巢湖人,博士,副教授,硕导,主要研究方向为旅游地理与区域经济。E-mail: fangyelin2006@126.com

摘要

利用1997~2015年中国省域旅游经济相关数据,综合LISA时空跃迁模型及相关计量分析方法,分析省域旅游经济的时空演化是否会导致趋同现象。研究结果表明:1997~2015年,中国三大地带LISA时间路径相对长度表现出东部大于中部,中部大于西部的空间格局;LISA时间路径弯曲度表现出中部大于西部,西部大于东部的空间格局。省域旅游经济增长δ趋同较为显著,总体上绝对β趋同不显著,但在不同时段上绝对β趋同显著。区域经济、区位交通与市场化程度是影响省域旅游经济条件β趋同的主要因素。旅游经济时空跃迁与俱乐部趋同具有一定的关联性,东中部地区旅游经济增长的俱乐部趋同较为显著。

关键词: 省域旅游经济; 时空跃迁; 趋同; 趋同;
Space-time Transition of Tourism Economic Growth and Its Convergence in Chinese Mainland
Fang Yelin1,, Huang Zhenfang2, Li Jinglong1, Wang Fang3
1. School of Business, Anhui University, Hefei 230601, Anhui, China
2. College of Geographic Science, Nanjing Normal University, Nanjing 210023, Jiangsu, China
3. School of Zhuxi Culture and Tourism, Anhui Finance & Trade Vocational College, Hefei 230601, Anhui, China
Abstract

The relationship between the results of time-space evolution and its convergence and divergence should be one of the main directions of human geography in the future. By taking the related data of provincial tourism economy in the Chinese Mainland from 1997 to 2015, comprehensively using the methods of LISA time hopping model, and related quantitative analysis methods, it analyze whether the time-space evolution of provincial tourism economy will lead to convergence phenomenon. The results show that: the relative length of LISA time path in the three major regions of Chinese Mainland presents that the East is larger than the Middle, while the Middle is larger than the West. However, the time path curvature of LISA shows that the Middle is larger than the West, while the West is larger than the East from 1997 to 2015. The time path movement direction of LISA shows that: the spatial pattern of provincial tourism economic development in Chinese Mainland has a weak optimization trend from 1997 to 2015. The spatial cohesion of provincial tourism economy is 0.71 in Chinese Mainland, which reflects the spatial correlation and agglomeration characteristics of provincial tourism economy presenting a high stability situation, and there is a certain path dependence or locking effect. It has a significant δ convergence of provincial tourism economy growth, generally speaking, absolute β convergence is not significant, but it is significant at different time period. In the long run, the absolute β convergence is not significant about tourism economy growth; however, in the short term, absolute β convergence rate appears weak increasing trend. There is a regional differentiation, which the introduction of regional dummy variables has significant influence on conditional β convergence, so it is necessary to introduce other variables for parameter estimation. Regional economy, location and transportation, marketization degree are the main factors that influence the conditional β convergence of provincial tourism economy. There is a downward trend compared with the compound regression coefficient and single regression coefficient, reflecting that the influence factors of tourism economic growth has not well optimized and combined, the external environment still needs to be optimized. There is some relationship between space-time transition and club convergence of provincial tourism economy, and the club convergence of the tourism economy growth in the East and Middle is more obvious. The club convergence will lead to the reduction of the gap in the groups, but the gap between groups will increase. Therefore, the cross regional tourism cooperation, which will break geographical location, needs to be strengthened in the future.

Keyword: provincial tourism economy; space-time transition; convergence; convergence;;

旅游业作为宏观经济不可分割的一部分,近年来取得飞速发展。作为兼容性强、拉动力大、覆盖面广的产业,旅游业所呈现的活力和良好发展态势,有望进一步成为各地区优化产业结构、激发经济发展内生动力、促进改善民生的重要引擎。旅游业飞速发展的同时,旅游经济时空差异的研究也与日俱增,无论从研究内容,还是研究方法上看,都取得令人瞩目的成就[1,2]。从研究方法上看,探索性空间数据分析方法(ESDA,exploratory spatial data)是研究时空差异常见的一种方法,在旅游经济时空差异中获得了广泛的应用[3,4,5]。然而,现有ESDA分析技术尚不能深入分析旅游经济时空格局的跃迁特征及动态演化格局,不能将时间因素有效地整合到探索性空间分析中[6,7]。因此,本研究引入Rey提出的探索性时空数据分析(exploratory time-space data analysis, ESTDA)框架,利用LISA 时空跃迁分析法,系统分析省域旅游经济在时间上的演化及其在空间上的分布,能够克服传统ESDA聚焦截面数据的缺陷。此外,现有旅游经济时空差异文献较少涉及到时空演化的结果,限制了研究结论的现实意义。

经济增长到底是趋同还是趋异,自20世纪80年代以来在区域经济研究中一直存在争论,理论上的争论主要来源于新古典增长理论和内生增长理论。新古典增长理论认为,生产要素具有收益递减的特征,区域之间的贸易和要素流动将导致要素价格均等化,进而促使区域之间经济增长形成趋同;但市场经济一定程度上会对资源起到优化配置的作用,在循环累积作用机制下,区域之间必然会出现分异[8]。关于经济增长的结果是趋同还是趋异,相关研究结果逐渐增多[9,10,11,12],当前研究主要集中在趋同类别判断、趋同的模型推导、趋同机制及验证等方面,但仍缺少统一观点,相对而言,俱乐部趋同逐渐成为大部分学者近期研究的热点。作为宏观经济不可分割的一部分,旅游经济增长同样存在趋同与趋异现象,然而,当前旅游经济趋同与趋异研究文献较少,仅有徐菁[13]、万三敏[14]、曹芳东[15]、陈刚强[16]等分别对长三角入境旅游发展趋同,河南省旅游经济趋同与趋异,国家级风景名胜区省际旅游经济增长趋同与趋异,技术溢出、空间差异与旅游业增长趋同进行了研究。区域旅游经济时空差异最终会导致什么样的结果?是旅游经济一体化进程加快还是不平衡加剧?因此有必要强化时空演化分析与趋同及趋异的交叉研究。

研究利用中国1997~2015年省域旅游发展及相关数据(不含香港、澳门、台湾,全文同),综合利用LISA时空跃迁分析法,以及 δ 趋同、 β 趋同、俱乐部趋同等方法,在对旅游经济时空跃迁分析的基础上,进一步对省域旅游经济的趋同进行分析,进而对时空演化是否会形成趋同这一科学问题进行论述。

1 研究方法与指标选择
1.1 研究方法

1) 局部空间自相关。局部空间自相关指数可以测量每个区域与周边地区之间的局部空间关联以及空间差异程度,研究其空间分布规律。一般采用Local Moran’s I (LISA)统计量来衡量局部空间的自相关性,详见参考文献[17,18]

2) LISA时空跃迁。通过考察传统LISA坐标在Moran散点图中随时间的移动,可动态分析时空格局演化规律。在特定时段内,各地区LISA坐标由旅游收入的标准化及空间滞后向量组成,LISA坐标的转移可以通过各时间点的LISA坐标移动来测度。LISA时间路径主要包括相对长度、弯曲度,其计算公式详见参考文献[19,20]

3) 趋同与趋异分析。本研究利用 δ 趋同、 β 趋同、俱乐部趋同等方法研究1997~2015年省域旅游经济的趋同与趋异。其中, δ 趋同是指区域之间相对人均收入水平分异程度随时间推移而减少,用于说明落后地区与发达地区之间差距逐渐缩小的趋势,一般用人均GDP(或人均GDP对数)标准差和变异系数来表示,本研究用人均旅游收入来表示。 β 趋同一般分为绝对 β 趋同与条件 β 趋同[21,22]

俱乐部趋同是指在经济增长的初始条件和结构特征等方面都相似的一组区域的经济增长收敛于相同的稳态。俱乐部趋同一般分为两大步骤[23]:首先是对样本区域进行区域分组;其次是对所划分的各个区域组进行趋同分析,以检验各区域内是否存在俱乐部趋同现象。

1.2 指标选择与数据来源

1) 影响因素。影响省域旅游经济增长的因素相对较多,本研究选择代表性因子区域经济、区位交通、产业结构、市场化程度、城市化水平五大变量,考察其对省际旅游经济增长的影响。区域经济(EC):用人均GDP(万元)表示。人均GDP相对于GDP总量更加能反映地区经济状况。1997年中国人均GDP为0.686万元,2015年为5.308万元,人均GDP发生了质的飞跃,年均增长率达到35.49%。 区位交通(ET):交通条件是旅游发展的基础,大部分文献利用公路里程、铁路里程、航空里程等指标来代替区位交通,本研究利用全社会客运量(万人)表示交通区位,该指标一定程度上反映了游客出游能力,更能代表地区交通状况。产业结构(EI):产业结构高级化与合理化指数是产业结构研究中的常用指标[24],相对而言产业结构高级化与旅游产业联系更加紧密,旅游业属于第三产业,旅游收入的增加将直接影响区域产业结构高级化指数,因此研究主要选择产业结构高级化分析旅游经济增长的趋同机理。市场状况(SC):市场是检验旅游发展状况的基础,本研究利用樊纲、王小鲁等发明的市场化指数来代表市场状况[25]。市场化指数的时间跨度只涵盖1997~2009年数据,研究利用时间序列数据的回归模型,补充缺失数据,可能有一定误差,但总体上能反映中国市场化水平的持续提升。城镇化水平(CS):人口城镇化是城镇化表现之一,农村人口向城市集聚,一定程度上意味着农村居民职业的非农化过程以及生活方式、思想意识由乡村转向城市的过程,新型城镇化的核心是人的城镇化。因此,本研究用城镇人口与总人口比重[26]来代表城镇化水平。

2) 数据来源。本研究数据来源,如无特殊说明,均来自《中国旅游统计年鉴(1998~2016)》[27]、《中国旅游年鉴(1998~2016)》[28]、《中国区域经济统计年鉴(1998~2016)》[29]、中华人民共和国国家旅游局官网(http://www.cnta.gov.cn/)。其中,旅游收入利用国内旅游收入与入境旅游收入相加所得,入境旅游收入按照当年美元兑换人民币汇率进行换算。

2 时空分异规律
2.1 总体发展状况

自1997年以来,中国旅游业获得迅速发展,1997年旅游收入3 110亿元,截止2015年年底旅游收入达到41 300亿元,1997~2015年中国旅游收入增长了12.28倍左右,并且每年保持着15.45%的增长率(图1)。除2003年受“非典”影响外,每年的增长率都相对较高,尤其是“非典”过后的2004年,旅游收入同比增长速度为40.100%,说明旅游产业具有较强的恢复能力。旅游经济在国民经济中所占比重逐渐增加,由1997年的3.941%上升到2015年年底的6.025%,所占比重增加了近一倍,逐渐成为战略性支柱产业。

图1 1997年以来中国旅游发展状况 Fig.1 The tourism developing status in Chinese Mainland since 1997

2.2 LISA时间路径几何特征

计算LISA时间路径的几何特征(图2),LISA时间路径相对长度( N i )较长的4个地区分别为:广东(2.726)、江苏(2.469)、浙江(1.949 9)、山东(1.949 8);LISA时间路径相对较短的4个地区分别为:宁夏(0.046)、青海(0.070)、西藏(0.079)、海南(0.146)。1997~2015年广东省旅游经济空间演化更具有动态性,而宁夏自治区空间格局变化相对较小。三大地区LISA时间路径相对长度均值分别为:1.392、0.938、0.585。总体上,1997~2015年东部地区旅游经济空间结构更加具有动态性,西部地区旅游经济空间格局变化较小。LISA的时间路径弯曲度( D i )最大的4个地区为:内蒙古(124.960)、吉林(103.580)、贵州(100.347)、山西(72.598),基本位于中西部地区;LISA时间路径弯曲度最小的4个地区为:上海(4.465)、北京(7.952)、海南(8.116)、广东(11.803),基本位于经济相对发达的东部地区。从三大地区均值来看,表现出中部(54.862)大于西部(51.220),西部大于东部(17.598)的格局。

图2 LISA时间路径几何特征的空间分布 Fig.2 The spatial distribution of geometrical characteristic of LISA time path

2.3 LISA时间路径移动方向与时空跃迁

利用1997与2015年各地区标准化 Z 值与空间滞后向量,可计算各地区在LISA坐标点的移动轨迹。移动方向一共分为4类: 0º~90º表示赢-赢态势,表明地区及周边旅游经济保持较快增长(相比于均值,下同),位于该区间的地区有:河北、山西、辽宁、安徽、江西、山东、河南、湖北、湖南、贵州、云南、陕西12个地区。 90º~180º表示输-赢态势,表明地区旅游经济保持较低增长,但周边旅游经济增长较快,位于该区间的地区有:黑龙江、上海、浙江、福建、广西、重庆、西藏、甘肃、青海、宁夏10个地区。 180º~270º表示输-输态势,表明地区及周边旅游经济均呈较低增长趋势,位于该区间的地区有:北京、天津、广东、海南、新疆5个地区。 180º~270º表示赢-输态势,表明地区旅游经济保持较高增长,但周边地区旅游经济增长速度较慢,位于该区间的地区有:内蒙古、吉林、江苏、四川4个地区。位于第一及第四区间省份一共16个,占到大陆省份总数的一半以上,总体上旅游经济发展的空间格局出现微弱的优化趋势。

时空跃迁可刻画Moran’s I 散点图的时空演化。时空跃迁的类型一般分4种类型[20],此外还包括类型0,即地区和邻居仍然位于同一区间,没有发生跃迁。以1997、2015年为对比年份,除安徽、江西、河南、湖北、湖南、广西、重庆、四川、贵州9个地区外,其他地区均没发生时空跃迁,都属类型0,占地区总数的70.97%。中国省域旅游经济的空间凝聚力为0.71,反映省域旅游经济空间相关性及集聚特征具有高度的稳定性,存在一定的路径依赖或锁定效应。

3 趋同分析
3.1 旅游经济增长的趋同及其验证

计算1997~2015年各地区人均旅游收入的变异系数(图3),曲线呈下降趋势,人均旅游收入由1997年的1.859,下降到2015年的0.497,人均旅游收入具有明显的 δ 趋同。从人均旅游收入增长率均值来看,曲线波动程度较大,但总体上人均旅游收入增长率由1997年的0.265,下降到2015年的0.181,总体上呈下降趋势。根据人均旅游收入增长率变化特征,还可以将1997~2015年旅游发展大致分为三大阶段:1997~2003、2004~2008、2009~2015年。2003年“非典”,以及2009年末的金融危机严重影响了旅游发展,人均旅游收入在这两个年份陷入低谷,因此选择这两个阶段作为旅游发展的分水岭。

图3 人均旅游收入的变异系数与增长率 Fig.3 The coefficient of variation and growth rate of tourism revenue per capita

3.2 旅游经济增长的绝对趋同及其验证

为验证省域旅游经济增长是否具有绝对 β 趋同,同时分别对不同时段的数据进行 β 趋同验证(表1)。1997~2015年中国旅游经济 β 趋同不显著,系数 b 没有通过显著性检验,但各个时间段均通过了显著性检验。趋同速度呈现递增趋势,由1997~2003年0.356上升到2009~2015年的0.480,并且决定系数 R 2 也逐渐变高,总体上反映了后一个时间段(2009~2015年)旅游经济趋同速度加快。上述分析表明旅游经济增长从长期看绝对 β 趋同不显著,但短期内绝对 β 趋同速度出现微弱递增的态势。旅游业从本质上看是一项关联性很强的第三产业,其发展受到宏观经济形势波动的影响,因而从长期看绝对 β 不显著,这与国民经济的“短期发散、长期收敛”现象不一致。

表1 不同时段旅游经济的β趋同验证 Table 1 The verification of β convergence of tourism economy at different time
3.3 旅游经济增长的条件趋同及其验证

中国旅游经济发展的地带差异较大,以上分析说明中国总体上省域旅游经济趋同状况,在不同地带是否如此,需要引入地区虚拟变量进一步验证。

( 1 / T ) log ( y it / y i , t - T ) = α - b log ( y i , t - T ) + λ ij M ij + ε it (1)

式中, α 为常数项; b 为回归系数; y it 表示第 i 个地区( i =1,2,…,31)在 t 年人均旅游收入; T 为时间间隔; y i , t - T i 地区 t - T 年人均旅游收入增长率;地区 i t ~ t + T 年间人均旅游收入增长率为 y it , it + T = ( 1 + T ) log ( y it + T / y it ) ; λ ij 为地区虚拟变量系数; ε it 为随机扰动项; M ij ( j = 1,2 , 3 ) 为引入的地区虚拟变量,用地区人均GDP代替。方程(1)的回归结果见表2,加入地区虚拟变量后,回归系数的显著性降低。总体东部与西部省域旅游经济出现趋同现象,西部地区趋同现象不显著;中部旅游经济出现趋异现象,回归系数不显著。地区虚拟变量引入对条件 β 趋同影响显著性存在地区分异,有必要引入其他变量进行参数估计。

表2 加入地区虚拟变量后β趋同验证 Table 2 The verification of β convergence of after adding region dummy variables

影响省域旅游经济增长的因素相对较多,选择代表性因子:区域经济、区位交通、产业结构、市场化程度、城市化水平5个变量,考察其对省域旅游经济增长的影响。

( 1 / T ) log ( y it / y i , t - T ) = α - b log ( y i , t - T ) + m 1 EC + m 2 ET + m 3 EI + m 4 SC + m 5 CS + ε it (2)

式中, m 1 ~ m 5 分别为区域经济、区位交通、产业结构、市场化程度、城市化水平的回归系数。回归结果见表3,区域经济、区位交通、市场化程度三大因子回归系数通过显著性检验。为进一步分析各变量对旅游经济增长的影响,采用逐步回归方法,根据检验结果将显著性较高的因子逐步引入,进而确定回归方程和影响因子的有效性。重建回归方程:

( 1 / T ) log ( y it / y i , t - T ) = α - b log ( y i , t - T ) + p 1 EC + p 2 EI + p 3 SC + ε it (3)

式中,回归结果系数p1p2p3分别为2.013(***)、1.025(*)、0.985(*); b =-2.012, R 2 =0.410, DW =2.010, F =12.025。利用逐步回归对方程(3)进行估计,剔除变量产业结构与城市化水平之后,影响中国省域旅游经济增长的关键因素有区域经济、区位交通与市场化程度。复合回归系数与表3相比均出现下降趋势,并且显著性明显下降。反映出一定程度上影响旅游经济增长的要素并没有很好的优化组合,旅游发展的外部环境仍需进一步优化。

表3 单个解释变量回归结果 Table 3 Regression results of single explanatory variable
3.4 俱乐部趋同及其验证

为了验证旅游经济时空跃迁是否会导致趋同或趋异,研究不采用传统的均值分组,而是利用LISA时间路径分析的相对长度与弯曲度数值(图2),将省域旅游经济发展划分为六大类型,再进行俱乐部趋同分析。分别利用公式 y it , it + T = α - b log ( y it ) + u it 进行参数估计(表4)。从回归检验的结果看, N i 的高值区与 D i 的低值区回归系数均通过显著性检验,表现出俱乐部趋同态势。位于 N i 高值区的地区主要有:北京、辽宁、山东、河南、江苏、浙江、安徽、湖北、湖南、广东;位于 D i 低值区的地区主要有:北京、天津、黑龙江、江苏、河南、湖北、福建、广西、广东、海南。这些地区主要分布在东中部,总体上旅游经济增长出现空间俱乐部趋同。

表4 俱乐部趋同验证结果 Table 4 The verification results of club convergence
4 结论与讨论

利用中国1997~2015年省域旅游经济数据,在分析其时空跃迁规律的基础上,利用 δ 趋同、 β 趋同、俱乐部趋同对省域旅游经济增长进行验证。研究主要结论包括:

1) 1997~2015年,中国三大地带LISA时间路径相对长度表现出东部大于中部,中部大于西部的空间格局;LISA时间路径弯曲度表现出中部大于西部,西部大于东部的空间格局。省域旅游经济空间相关性及集聚特征具有高度的稳定性,存在较强的路径依赖或者锁定效应。

2) 1997~2015年大陆省域旅游经济增长 δ 趋同较为显著,总体上绝对 β 趋同不显著,但在不同时段上绝对 β 趋同显著,地区虚拟变量的引入对条件 β 趋同影响存在分异。区域经济、区位交通与市场化程度是影响省域旅游经济条件 β 趋同的主要因素,但并没有很好地优化组合。

3) 旅游经济时空跃迁与俱乐部趋同具有一定的关联性,总体上时间路径相对长度 N i 的高值区与时间路径弯曲度 D i 的低值区空间俱乐部趋同显著,基于时空跃迁分析视角,东中部地区旅游经济增长的俱乐部趋同显著。这种状况会导致组内差距减少,组间差距加大,因此突破地理区位的跨区域旅游合作亟待加强。

4) 时空格局演化的结果与趋同趋异之间的关系,应该成为未来人文地理关注的方向之一。研究结果表明省域旅游经济时空跃迁对俱乐部趋同影响总体上不显著,只是在部分东中部地区成立。研究结果基本符合省域旅游发展实际,时空条件及变量选择的不同是否会对研究结果产生影响,以及统计口径的差别是否会对研究结果产生根本性影响,未来仍需要强化对比研究。

The authors have declared that no competing interests exist.

参考文献
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Using the method of two-stage nested Theil coefficient decomposition, this paper reveals the change features and contribution rate of overall regional inequality of the between-region, between-province and within-province inequality based on both inbound tourism economy and domestic tourism economy, and analyzes the spatial pattern for regional difference of tourism economic according to the within-province inequality from 2000 to 2008. The results are as following: 1) The overall regional difference between inbound tourism economy and domestic tourism economy in China tends to be narrow, and the regional difference of domestic tourism is less than that of inbound tourism. 2) Within-province inequality is more obvious than that of between-region and between-province inequality, and it plays an important role in the overall regional difference of tourism economy in China. The between-province inequality in the eastern region is obvious; however the tourism is relatively balanced in central and western provinces. 3) The within-province inequality in the eastern region is more obvious and has a high contribution rate to overall regional inequality; however, in the central and western regions, the situation is relatively different. The within-province inequality is obvious in some provinces, and the spatial patterns of tourism development are "double-center" model or "single-center" model, but the contribution rate of overall regional inequality of the within-province inequality is low, because of its smaller proportion of the tourism economics in the whole country. Resources endowment, transportation and economic development are the important factors related to regional difference of tourism economic in China by correlation analysis.
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<p>以中国(不包括港、澳、台地区)省、市域1996~2010年旅游发展的面板数据为例,运用ESDA、重心、标准差椭圆等分析技术,对原始数据进行空间分析,结合脉冲响应函数,分析空间演化的影响因素作用。结果表明:1996~2010 年总体上省域旅游经济表现出随机分布的空间态势,空间差异有所缩小,其中东部旅游业发展差异最大,中部最小。中国省域旅游经济重心向西北发生偏移,长三角及周边地区为中国旅游经济的扩散效应区,广大西部地区是旅游经济的低速增长区。中国市域旅游经济的高值区大致分布在&ldquo;黑河-腾冲&rdquo;线的右侧,主要集聚在四大板块,与省域旅游经济的空间差异相比,市域旅游经济空间差异更加显著。区域旅游资源禀赋以及社会经济因素是影响空间差异的两大因素,区域发展客观规律与政府的政策制度,对区域旅游发展差异有重大的影响,特殊事件对原有格局会产生一定的冲击,但不能从总体上改变空间差异的格局。</p>
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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。
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This study investigates the spatial dependence and mechanisms of international and domestic tourist distributions in 299 cities in mainland China through a set of Geographical Information Systems (GIS)-based spatial statistical tools. The results show that during the period of investigation (1999–2007), there was a significant degree of neighbouring effect (i.e. positive spatial correlation) in both international and domestic tourist distributions. We have also highlighted that tourism development in a given city is dependent on the developments in neighbouring cities. Specifically, the tourist distribution shows a polarized (core – periphery) spatial pattern, which is strongly connected to the economic development level and tourism resources of the cities. Furthermore, the findings reveal tourist distribution clusters that underscore the importance of geographical focus. Overall, the results imply that policy makers are encouraged to pay attention to patterns of tourist distribution.
DOI:10.1080/14616688.2010.529931      [本文引用:1]
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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。
[本文引用:1]
[Guo Yongrui, Zhang Jie, Lu Shaojing et al. Spatio-temporal change of inbound tourism economic development in China. Scientia Geographica Sinica, 2014, 34(11): 1299-1304.]
[8] 覃成林. 中国区域经济增长趋同与分异研究[J]. 人文地理, 2004, 19(3): 36-40.
本文对改革开放以来我国区域经济增长过程的实证分析表明,1978-1990年我国的区域经济增长表现为σ趋同,在1990-1999年期间则没有出现σ趋同,却表现为分异.与此相对应,1978-1990年我国的区域经济增长也发生了β趋同,趋同的速度在2.2%以上.这个速度与国外学者关于β趋同速度在2%左右的结论相接近.但是,1990-1999年我国区域经济增长的β趋同系数却为正值,表明这个时期我国区域经济增长并没有出现β趋同,而是出现了分异.就1978-1999年的总体情况看,我国区域经济增长存在着β趋同,不过β趋同的速度很小,只略高于0.9%.在1978-1999年期间,我国的区域经济增长存在着明显的俱乐部趋同现象.因此,在实施西部大开发战略的同时,国家的区域政策还必须根据变化了的区域经济格局,采取有针对性的分区调控措施,才能够有效促进全国区域经济协调发展.
DOI:10.3969/j.issn.1003-2398.2004.03.008      [本文引用:1]
[Qin Chenglin.A study on regional economic growth convergence and divergence in China. Human Geography, 2004, 19(3): 36-40.]
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[He Canfei, Liu Zuoli, Wang Liang.Economic transition and convergence of regional industrial structure in China. Acta Geographica Sinica, 2008, 63(8): 807-819. ]
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[Zeng Gang, Shang Yongmin, Si Yuefang.The convergent evolution of China’s regional economic development model. Geographical Research, 2015, 34(11): 2005-2020.]
[11] 张伟丽, 张翠. 中原经济区俱乐部趋同及其演变——基于县域尺度的加权马尔科夫链分析[J]. 干旱区资源与环境, 2015, 29(8): 14-19.
采用传统马尔科夫链、人口加权马尔科夫链及空间马尔科夫链分析中原经济区县域经济增长俱乐部趋同及其演变。研究表明:中原经济区县域经济增长过程中形成了高水平、中高水平、中低水平和低水平等四个趋同俱乐部。其中,低水平趋同俱乐部的稳定性最强且连片扩张。低水平县域向中低水平趋同俱乐部转移的概率与其邻居区域的经济增长水平正相关。中低水平县域更倾向于向低水平趋同俱乐部转移。对于中高水平县域,与经济增长水平越高的县域为邻,其向高水平趋同俱乐部转移的概率越大,反之则反。而高水平县域的经济增长及稳定性受邻居背景的影响较小。最后,根据各类县域不同的经济发展水平,提出了针对性的政策建议。
DOI:10.13448/j.cnki.jalre.2015.250      [本文引用:1]
[Zhang Weilin, Zhang Cui.The club convergences and their evolution about economic growth of central plain economic zone: On the basis of country level and weighted Markov chains methods. Journal of Arid Land Resources and Environment, 2015, 29(8): 14-19.]
[12] 覃成林, 唐永. 河南区域经济增长俱乐部趋同研究[J]. 地理研究, 2007, 26(3): 548-556.
1990~2004年,河南区域经济增长形成了高收入、中高收入、中低收入和低收入4个趋同俱乐部。高收入和低收入趋同俱乐部的稳定性最大且连片扩张,区域经济增长水平和空间结构的两极分化日趋增强。总体上,一个区域的“邻居区域环境”对其经济增长及其向何种趋同俱乐部转移有规律性的影响。低收入区域的经济增长及其向中低收入趋同俱乐部转移的概率与其邻居区域的经济增长水平正相关。中低收入区域更倾向于向低收入趋同俱乐部转移。对于中高收入区域,与经济增长水平越高的区域为邻,其向高收入趋同俱乐部转移的概率越大;反之,与经济增长水平越低的区域为邻,其向中低收入趋同俱乐部转移概率也越大。高收入区域的经济增长及稳定性受邻居区域的影响比较小。
DOI:10.3321/j.issn:1000-0585.2007.03.016      [本文引用:1]
[Qin Chenglin, Tang Yong.Club convergence of regional economic growth in Henan province. Geographical Research, 2007, 26(3): 548-556.]
[13] 徐菁, 沙润, 靳诚. 长江三角洲入境旅游发展趋同研究[J]. 经济地理, 2008, 28(2): 334-337.
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[Xu Jing, Sha Run, Jin Cheng.Analysis of the inbound tourism development similarization in Yangtze delta. Economic Geography, 2008, 28(2): 334-337.]
[14] 万三敏. 河南省旅游经济趋同与趋异研究[J]. 地域研究与开发, 2011, 30(5): 123-126.
在分析河南省各地市旅游经济发展差异的基础上,用泰尔指数模型对河南省各地市旅游经济的趋同 与趋异进行了研究,结果发现:2001—2007年河南省各地市旅游经济呈现出明显的趋同趋势;2008—2009年各地市旅游经济略显趋异;区内差异是 导致河南省旅游经济差异的主要因素;中原城市群区内差异远远高于其他区域;四大区域之间也呈现出趋同趋势。据此,提出河南省整体旅游经济均衡快速发展建 议:利用当前极化态势形成区域品牌,加快发达地区旅游产业转型升级,加大对旅游欠发达地区的政策扶持力度,落后地区发挥创意实现旅游快速发展。
DOI:10.3969/j.issn.1003-2363.2011.05.025      [本文引用:1]
[Wan Sanmin.Trend of convergence and divergence of tourism economy in Henan province. Areal Research and Development, 2011, 30(5): 123-126.]
[15] 曹芳东, 黄震方, 王坤. 国家级风景名胜区省际旅游增长的趋同与趋异研究[J]. 经济管理, 2015, 37(5): 120-128.
非均衡性一直是旅游经济学研究的重要领域之一。本文借助计量经济模型,测算了1982—2013年国家级风景名胜区省际旅游增长的趋同与趋异,并对其趋同态势进行了检验分析。实证结果表明,1982—2013年,国家级风景名胜区省际旅游增长呈现σ趋同与趋异并存的局面;整个时间序列,并未呈现显著的绝对β趋同和条件β趋同,短期的β趋同或趋异在一定时间内发生,虚拟变量的加入在短时期内产生一定的影响作用,提升了三大区域俱乐部趋同的显著性,且这种趋同仅仅表现为三大地区内部省份间的趋同,而不是三大区域间的趋同;从检验结果来看,整个研究期间,四大类型区域并不存在显著的俱乐部趋同,分时段的划分表明,不同类型区域在一定时间范围内存在较为显著的俱乐部趋同。未来风景名胜区需要不断加强科技投入,发挥技术创新的溢出功能,逐渐摆脱旅游增长的规模投入,转向质量与效率内生驱动的发展模式,以技术效率与技术进步的提升,引领旅游增长的长期稳态发展,促使区域旅游的均衡协调。
[本文引用:1]
[Cao Fangdong, Huang Zhenfang, Wang Kun.Research of convergence and divergence about provincial tourism growth in Chinese National Scenic Areas. Economic Management, 2015, 37(5): 120-128.]
[16] 陈刚强, 李映辉. 技术溢出、空间差异与旅游业增长趋同[J]. 旅游学刊, 2017, 32(3): 85-94.
文章运用相关经济理论的分析框架,利用地理权重回归模型等进行分析表明,2000—2013年我国省域旅游经济及其子行业增长存在β趋同现象,技术溢出是增长趋同的主要原因。绝对β趋同过程中,总体旅游经济、旅行社、酒店和景区行业都在以不同的速度趋向区域均衡。各区域内部的绝对β趋同过程具明显的空间集聚特征,区域之间的趋同速度则呈现出较强的空间差异性。在趋同机制上,资本深化除对酒店行业在总体上产生了显著作用之外,对总体旅游经济及其他行业的增长趋同并未产生显著作用。技术溢出的显著作用及其空间集聚性特征,体现了相对落后地区通过对先进地区的快速学习和模仿,区域旅游业增长在日益趋向均衡。转变增长方式、提升资本深化的促进作用与溢出效应等,将有利于区域旅游业在动态均衡中实现可持续增长。
DOI:10.3969/j.issn.1002-5006.2017.03.014      [本文引用:1]
[Chen Gangqiang, Li Yinghui.Technology spillover, spatial difference, and tourism growth convergence in China. Tourism Tribune, 2017, 32(3): 85-94.]
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[20] 纪小美, 陶卓民, 陈金华, . 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[J]. 地理研究, 2016, 35(2): 363-376.
运用LISA时间路径、时空跃迁、可视化等方法,对比研究1997-2013年中国主要国际客源市场的客流省份分布动态特征。研究表明:1京沪粤极化减弱,中西部新兴增长极崛起,区域差异趋于缩小。2客流分布遵循距离衰减规律,近程市场客流分布较远程集中。3欧洲市场局部空间结构最简单,东南亚最复杂;日韩市场受时空依赖影响最小,北美洲最大,东南亚次之;江浙沪间客流增长的时空依赖效应以溢出为主;而京粤对邻域以极化为主;中西部旅游欠发达省份局部空间结构稳定,增长缓慢。4国际旅游发展以省份间协同增长为主,局部空间竞合态势不同。5客流分布空间凝聚强,省份市场地位相对稳定;时空变迁概率因区域、市场而异。应打破行政壁垒,发挥空间溢出效应,促进要素流通;欠发达省份既要加强区域合作,也要不断自我完善;壮大中西部新兴旅游增长极;加大远程市场营销力度。
DOI:10.11821/dlyj201602013      [本文引用:2]
[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.]
[21] 罗仁福, 李小建, 覃成林. 中国省际经济趋同的定量分析[J]. 地理科学进展, 2002, 21(1): 73-80.
This paper is based on the well known conditional convergence model of Barro and Sala I Martin (1995) and an article by Coulombe S. (New Evidence of Convergence Across Canadian Provinces: the Role of Urbanization) to examine the relative evolution of per capita GDP across 30 provinces in China from 1978 to 1999. This paper selects the ratio between the employment ratio of secondary and tertiary industries of the provinces and that of nation to represent the relative steady state. As a result, empirical results show differences from opinions of other papers in such aspects as convergent speed and convergent model, etc.. Empirical results indicate that economic growth among the provinces has converged at a speed of about 4.5% per year. Most of the coastal regions in China appear to be in the neighborhoods of their respective steady states in 1999. While the other provinces have been vibrating under or in the neighborhoods of their respective steady states since 1978, the deviation from their respective steady states is bigger than that of coastal regions. This paper finds that the impact of prior advantage to its relative steady state value is about 0 618. This paper also calculates the evolution of respective steady state. The analysis indicates that in the period of the study, the industrialization, market economic mechanism, foreign capital ,advanced technology, economic location, and etc, play an important role in the course of the economy growth. So in making progress, we should pay attention to those factors. The analysis also echoes the timing of carrying out the "big development" of western region in china.
DOI:10.11820/dlkxjz.2002.01.009      [本文引用:1]
[Luo Renfu, Li Xiaojian, Qin Chenglin.New evidence of convergence across Chinese provinces. Progress in Geography, 2002, 21(1): 73-80.]
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