地理科学 2018 , 38 (8): 1328-1336 https://doi.org/10.13249/j.cnki.sgs.2018.08.015

Orginal Article

中国旅游经济系统失配度空间格局分异与形成机理分析

马慧强¹^,²^,, 论宇超¹, 席建超²^,, 葛全胜²

1.山西财经大学旅游管理学院, 山西太原 030000
2.中国科学院地理科学与资源研究所陆地表层格局与模拟重点实验室, 北京100101

Spatial Pattern of China’s Tourism Economic System Mismatch Degree and Its Formation Mechanism

Ma Huiqiang¹^,²^,, Lun Yuchao¹, Xi Jianchao²^,, Ge Quansheng²

1. Faculty of Tourism Management, Shanxi University of Finance and Economics, Taiyuan 030000, Shanxi,China
2. Key Laboratory of Land Surface Pattern and Simulation, Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China

中图分类号: F592.7

文献标识码: A

文章编号: 1000-0690（2018）08-1328-09

通讯作者: 通讯作者：席建超,研究员。E-mail: xijc@igsnrr.ac.cn

收稿日期: 2017-12-25

修回日期: 2018-03-10

网络出版日期: 2018-08-20

基金资助: 2016年度国家教育部人文社科基金项目（16YJC890016）、2015年度国家社科基金一般项目（15BGL116）资助

作者简介:

作者简介：马慧强（1984-）,男,山西大同人,讲师,主要研究方向为经济地理、旅游开发与规划。E-mail:Mahuiqiang001@126.com

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摘要

将中国省级行政区作为分析单元,以旅游资源开发、旅游产业质量、社会系统支持、公共服务投入、生态环境质量五大子系统构建旅游经济系统失配度评价指标体系,对旅游经济失配度进行系统评价和空间格局测度,并用多元回归模型分析影响因素。研究发现：① 中国省级行政区旅游经济失配呈现极差化与相对差异较大的特点,广东省为失配度最低区、宁夏回族自治区为失配度最高区;② 2015年中国旅游经济失配以低度失配为主,主要影响因素有旅游资源丰富度、旅游劳动生产率、等级公路网密度、互联网普及率、森林覆盖率等;③ 旅游经济系统失配空间分异的主要机制：旅游资源禀赋与开发质量是基础动力,旅游市场经济环境是直接动力,旅游目的地公共服务质量是外在动力。

关键词： 旅游经济系统 ; 失配度 ; 健康距离模型

Abstract

The optimal allocation of tourism economic system is the ideal state of regional tourism economic development. This article takes China’s provincial-level administrative regions as the analysis unit. Constructing index system of mismatch evaluation of tourism economic system based on five major subsystems of tourism resources development, tourism industry quality, social system support, investment in public services and ecological environment quality in order to systematically evaluate the mismatch degree of tourism economy and measure the spatial pattern. In addition, use multiple regression model to analyze influential factors. The study found that: in the first place, on spatial pattern of China's provincial administrative region, mismatch of tourism economy is poor and the relative difference in characteristics. Guangdong province, located on the southeast coast, is the lowest degree of mismatch, whereas the inland Ningxia Hui autonomous region is the highest degree of mismatch in all provinces. Secondly, in terms of mismatch types, China's tourism economic mismatch in 2015 was dominated by low mismatch. Furthermore, the main factors that cause the mismatch include tourism resource richness, tourism labor productivity, grade highway network density, Internet penetration rate, forest coverage rate, etc. At last, the main mechanism of spatial disparity in the formation of tourism economic system includes three aspects, that is to say, the basic motivation of tourism resources endowment and development quality, the direct motivation tourism market economy environment, and the external motivation tourism destination public service quality.

Keywords： tourism economy system ; mismatch degree ; health distance model

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马慧强, 论宇超, 席建超, 葛全胜. 中国旅游经济系统失配度空间格局分异与形成机理分析[J]. 地理科学, 2018, 38(8): 1328-1336 https://doi.org/10.13249/j.cnki.sgs.2018.08.015

Ma Huiqiang, Lun Yuchao, Xi Jianchao, Ge Quansheng. Spatial Pattern of China’s Tourism Economic System Mismatch Degree and Its Formation Mechanism[J]. Scientia Geographica Sinica, 2018, 38(8): 1328-1336 https://doi.org/10.13249/j.cnki.sgs.2018.08.015

20世纪60年代美国学者Kain最早提出“空间失配”理论^[1],并广泛应用于城市住房-就业机会空间关系研究中^[2,3]。自2008年以来,各国学者在不同领域进行空间失配的探索^[4,5,6,7,8]。国内关于“空间失配”的探索起步于2004年周江评对城市就业失配问题的研究^[9]。目前国内对空间失配理论的应用主要集中在“居住”问题研究^[10]、职住空间关系变化及影响因素分析^[11]、住宅隔离和通勤模式的空间失配研究^[12]、对居住-商业空间失配状况研究^[13]、城市人居环境失配研究^[14];公共服务失配探索研究^[15]。

国内学者对旅游经济失配的研究还未有实质性的开展,其相关研究主要集中在旅游经济空间错位方面,如旅游产业发展空间错位^{[16,17,18,19]}、旅游经济发展与旅游资源空间错位^[20,21,22]、入境游与旅游投资空间错位^[23,24]、经济/文化/交通与旅游业发展空间错位^[25,26]。

以往研究,学者在中小尺度的省区内部的旅游资源开发、旅游产业发展及产业发展与道路密度等方面进行空间失配的探索性研究。总体上,从旅游经济系统整体出发,全面构建旅游经济系统失配度的评价指标体系,对旅游经济发展健康状况进行综合测度和空间分异的研究不多见。本文以部分省级行政区（直辖市、自治区）作为研究对象,引入失配度概念对中国旅游经济系统进行综合评价,探究旅游经济系统失配的空间格局分异,利用障碍度评价模型和多元回归模型探寻引起的主要影响因子,解释其形成机理,为中国旅游产业健康发展提供参考。

1 研究方法与数据来源

1.1 指标体系构建

本文认为,旅游经济系统是在一定地域范围内,以吃住行游购娱等旅游产业为核心要素,由旅游资源开发质量、旅游产业发展质量、社会支持系统、旅游目的地公共服务系统和生态环境系统等子系统构成的一个综合系统,具有高度的综合性、复杂性、开放性和持续性等特征。各子系统之间以及系统内部不同要素之间的相互作用共同决定旅游经济系统的动力演进机制。经济系统失配是系统整体、各系统间以及系统内部各要素间遭受内外扰动因素干扰的结果。本文在分析已有研究成果基础后,认为旅游经济系统失配度其内涵为“特定发展阶段实际旅游经济发展状态偏离最佳旅游经济发展状态的趋势和程度”。在特定地理单元,旅游经济系统内部各要素指标某一时段都存在一个确定的度量值,因此实际旅游经济发展状态偏离最佳旅游经济发展状态的趋势和程度也是确定的,旅游经济系统失配度的值亦确定。

目前对于旅游经济干扰因素的研究主要集中在旅游经济脆弱性方面^[27,28,29]。本文在旅游经济脆弱性已有成果与旅游经济失配相关研究框架基础上,出于系统性科学性的指标体系建构要求和数据的可获得性考虑,确定了涵盖旅游资源开发、旅游产业质量、社会系统支持、公共服务投入、生态环境质量五大子系统在内的中国部分省级旅游经济系统失配度评价指标体系。旅游资源开发是旅游经济发展的基础支撑,故本文选取资源丰富度（分）和产业结构多样化指数（分）来说明区域资源开发质量。旅游资源的丰度（F）计算公式为：F=

5A景区数量×10+4A景区数量×7+3A景区数量×5,即5A景区定10分,4A景区定7分,3A景区定5分。产业结构多样性指数（H）计算公式为 $H = \overset{m}{\sum_{i = 1}} I_{i} \times \ln I_{i}$ ,其中, $I_{i}$ 为第 $i$ 次产业增加值占GDP比重; $m$ 为三次产业。旅游产业是旅游经济发展的核心内容,是实现区域旅游经济收入增长推动旅游经济发展的根本动力,入境旅游增长效应与旅游经济发展水平密切相关^[30],因此选取旅游外汇收入占GDP比重（%）、住宿企业法人数（个）、三星级饭店数（个）、社会消费品零售（亿元）、旅游劳动生产率（%）、人均旅游GDP（万元）作为衡量标准,其中旅游劳动生产率=旅游业接待人数 $/$ （星级饭店工作人员+景区工作人员+旅行社工作人员） $\times$ 100%。旅游社会系统是推动旅游产业发展的重要保障,所以本文选取旅游业从业人员比重（%）衡量区域旅游业社会服务能力、城镇化率（%）衡量区域出游潜力、犯罪率（%）衡量旅游社会安全状况等,以此构建旅游社会系统,其中等级公路、铁路网密度=道路总长度/区域总面积。旅游公共服务投入不仅影响旅游产业的发展,同时也影响游客体验。在大众旅游和旅游信息大发展的背景下,路网密度和互联网覆盖率成为了旅游公共服务的两大核心支柱,因此,将等级公路网密度（%）、互联网普及率（%）、财政收入占GDP比重（%）、公共服务支出占比（%）等作为公共服务投入的衡量指标。生态环境既是旅游经济活动的物质承载同时也是实现旅游经济发展质量提升的重要保障,因此选取生活无害化处理率（%）、建成区绿化覆盖率（%）、森林覆率（%）等评价区域生态环境质量的,以此构建指标评价体系（表1）。

表1 2015年中国部分省级旅游经济系统失配度评价指标体系

Table 1 The evaluation index system for the mismatch of tourism economic system in China’s provinces (2015)

目标层	一级指标	二级指标	标准值	属性	单位
中国部分省级旅游经济系统失配度评价指标	旅游资源开发（0.053）	旅游资源丰富度（R₁）产业结构多样化指数（R₂）	2740.00 -56.00	正向正向	分 %
	旅游产业质量（0.495）	旅游收入占GDP比重（I₁）旅游外汇占外贸出口比重（I₂）旅游外汇占旅游总收入比重（I₃）入境游客占游客总量比重（I₄）旅游收入增长率（I₅）旅游业增长弹性系数（I₆）旅游劳动生产率（I₇）人均旅游GDP（I₈）住宿法人企业数（I₉）三星饭店数（I₁₀）社会消费品零售总额（I₁₁）	31.25 8.17 11.34 10.48 39.56 3089 8282.59 1.99 2063.00 740.00 28471.10	正向正向正向正向正向正向正向正向正向正向正向	% % % % % % % 万元个个亿元
	社会系统支持（0.156）	旅游业从业人员比重（S₁）邮电业务量（S₂）城镇化率（S₃）登记失业率（S₄）交通事故伤亡人数（S₅）文盲率（S₆）犯罪率（S₇）	120.00 3353.35 89.57 1.30 1526 1.33 0.47	正向正向正向负向负向负向负向	% 亿元 % % 人 % %
	公共服务投入（0.174）	等级公路网密度（P₁）互联网普及率（P₂）财政收入占GDP比重（P₃）公共服务支出占GDP比重（P₄）教育支出占财政支出比重（P₅）文化体育投资占GDP比重（P₆）剧场影院数（P₇）	25.84 75.30 19.46 12.50 20.36 2.12 366.00	正向正向正向正向正向正向正向	km/km² % % % % % 个
	生态环境质量（0.120）	生活无害化处理率（E₁）建成区绿化覆盖率（E₂）一般工业固体废弃物处理率（E₃）森林覆盖率（E₄）灾害经济损失占GDP比重（E₅）	100.00 49.10 99.37 66.00 0.01	正向正向正向正向负向	% % % % %

注：括号内数字为权重。

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旅游经济各子系统配置水平同时处于最佳时,区域旅游经济发展进入理想状态,特定的发展阶段拥有相对理想的配置模式。本文以2015年中国旅游经济系统为研究对象,以省级行政区为基本空间单元,选取研究年份的各要素指标的最值作为标准值,构成的旅游经济系统运行配置的相对最佳状态。如,广东省2015年旅游外汇在旅游总收入中所占比重11.34%,达到所有省份的最高值,有效促进旅游产业发展,故将其作为旅游经济地区外汇生产能力的最优值;同样,将北京市2015年人均旅游GDP水平1.99万元作为地区旅游经济实力的最优值;而四川省2015年犯罪率为0.47%,达到所有省份最低值,将此作为区域旅游经济发展社会安全度最优值;指标体系标准值由此便可确定。

1.2 研究模型

1）数据标准化处理与权重确定。正向指标与负向指标对测度结果有差异化影响,故分别做标准化处理：

正向指标： $y_{ij} = \frac{x_{ij} - x_{i j_{\min}}}{x_{i j_{\max}}} - x_{i j_{\min}}$ （1）

负向指标： $y_{ij} = \frac{x_{i j_{\max}} - x_{ij}}{x_{i j_{\max}}} - x_{i j_{\min}}$ （2）

式中, $y_{ij}$ 为标准化后的标准值; $x_{ij}$ 为第 $i$ 个样本、 $j$ 项指标的原始值。本文选用赋权方法中相对客观的熵值法确定指标权重,其信息熵评价依据是指标相对变化程度对整个系统所产生的影响,能有效克服信息重叠及主观因素带来的偏差^[31]。

2）健康距离模型^[32]。为度量旅游经济大系统、各子系统间以及系统内部各因子之间在发展过程中偏离最佳配置状态的程度,引入健康距离模型进行相对综合距离测度（图1）。

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图1 旅游经济系统失配度的健康距离法示意
x_b₁~x_bn、x_a₁~x_an为研究区内不同省份实际旅游经济运行状态B、最佳旅游经济状态A

Fig.1 The health distance method of tourism economic system mismatch

1.3 数据来源和数据说明

本文的研究对象为中国部分省级行政区（不含西藏自治区、港澳台数据）。研究所选取的数据主要来源于《中国统计年鉴2016》^[33]、《中国旅游统计年鉴2016》^[34]、《中国法律年鉴2016》^[35]。各项指标性质（+）（-）判断相对于旅游经济系统失配度而定。其中,青海、宁夏地区连锁餐饮企业营业额缺失,最小值以海南地区数据代替;社会性公共支出主要是社会保障支出,因此用社会性公共支出占比替代社会保障系数;上海市自然灾害数据缺失,以全国发生最小值（天津）自然灾害数据代替。

2 旅游经济系统失配度空间格局分异特征

在源数据基础上,利用熵值法、健康距离模型计算得出2015年中国省级行政区旅游经济系统失配度的度量值（表2）,运用系统Q形聚类分析法,将各省旅游经济系统失配度分5级（表3）,基于ArcGIS10.0绘制各省旅游经济系统失配度等级空间分布图（图2）。

表2 2015年中国部分省级旅游经济系统失配度

Table 2 The mismatch degree of tourism economic in China’s provinces (2015)

省份	失配度	省份	失配度	省份	失配度	省份	失配度
北京	0.441	上海	0.445	湖北	0.499	云南	0.513
天津	0.536	江苏	0.438	湖南	0.554	陕西	0.509
河北	0.550	浙江	0.431	广东	0.252	甘肃	0.614
山西	0.541	安徽	0.516	广西	0.523	宁夏	0.676
内蒙古	0.534	福建	0.499	海南	0.574	青海	0.632
辽宁	0.527	江西	0.549	重庆	0.559	新疆	0.584
吉林	0.588	山东	0.429	四川	0.541
黑龙江	0.580	河南	0.537	贵州	0.558

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表3 中国部分省级旅游经济系统失配度等级分布

Table 3 The scale distribution table of tourist economic system mismatch in China's provinces

等级	指标	包含省份
高度匹配	[0.000~0.252]	广东
中度匹配	(0.252~0.448]	上海、北京、江苏、浙江、山东
低度失配	(0.448~0.559]	重庆、贵州、湖南、河北、江西、四川、山西、河南、天津、内蒙古、辽宁、广西、安徽、云南、陕西、湖北、福建
中度失配	(0.559~0.632]	青海、甘肃、吉林、新疆、黑龙江、海南
高度失配	(0.632~1.000]	宁夏

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图2 2015年中国部分省级旅游经济系统失配度等级空间分布

Fig.2 The spatial distribution of the mismatch of tourism economic system in China's provinces (2015)

采用极差、标准差、变异系数反映中国旅游经济系统失配空间差异情况^[36]。结果表明,2015年全国旅游经济系统失配度的极差、标准差、变异系数分别为0.424、0.078、0.149;东部地区分别是0.322、0.086、0.183;中部分别为0.089、0.028、0.052;西部分别为0.167、0.056、0.097。

2.1 整体空间格局

中国省级行政区的旅游经济系统失配总体上表现出极差化,地区间相对差异较大特征,失配度最低值为广东省（0.252）,失配度最高值为宁夏回族自治区（0.676）,最低值仅为最高值的37.25%。30个省市区失配平均值为0.524,为第三级,据此可推测中国旅游经济失配以低度失配为主导。旅游经济系统失配空间格局呈现出从东部沿海向西北内陆逐级升高的特征,东部以广东、上海、北京等构成失配低值区,西部以宁夏为代表构成失配高值区,中部地区表现出过渡型特征。

2.2 区域空间格局

利用障碍度模型计算各省导致失配的前五位因素,然后依据失配分布主要类型分别统计出东部沿海、中部、东北和西北内部各省排名前五位障碍因素中出现频率最高的前五位障碍因素,并将它们的平均值作为区域旅游经济失配主要障碍因素（表4）。障碍度计算公式如下：

$A_{j} = \frac{w_{j} y_{j}}{\overset{n}{\sum_{j = 1}} w_{j}} y_{j} \times 100 %$ （j=1,2,…,n）（3）

式中, $A_{j}$ 为评价旅游经济系统失配的障碍度; $w_{j}$ 为指标权重; $y_{j}$ 为第j项指标的标准化值;n为指标个数。

表4 2015年各区域旅游经济系统失配度前五位障碍因素

Table 4 Top 5 disorder factors in tourism economy system mismatch in districts (2015)

区域	所含省级行政区	前5位障碍因素
东部沿海	北京、天津、河北、山东、江苏、上海、浙江、福建、广东、海南	I₃（8.305）、I₁₁（6.578）、P₄（6.858）、P₆（7.135）、E₄（6.910）
中部	山西、内蒙古、重庆、四川、贵州、云南、江西、河南、湖北、湖南、广西	I₂（9.860）、I₇（7.609）、S₁（5.887）、P₁（13.257）、E₄（0.444）
东北、西北	辽宁、吉林、黑龙江、陕西、甘肃、宁夏、青海、新疆	R₁（9.517）、S₁（7.307）、P₅（7.033）、P₆（7.360）、E₄（7.145）

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从分区域视角来看,东部沿海失配度明显低于中西部区域,但其内部差异也最明显。广东、北京、山东等6省市区失配度低,而福建、海南等地失配度较高。北京等地凭借自身良好的市场环境旅游产业发展迅速,同时低犯罪率也为旅游业发展提供了优质的社会环境,在旅游产业和社会支持系统的共同作用下形成全国的旅游经济失配度低值区。天津在旅游资源开发、宣传以及入境旅游等方面发展明显不足;福建在2008年以前由于地缘等因素,政策导向上更倾向去发展轻工业,导致福建省旅游业发展滞后;而海南属于新开发的海岛型旅游胜地,开发时间较短,虽近几年发展较快,但其旅游产业发展主要要素和旅游公共服务等还不够健全成熟,旅游经济也表现出较高失配,可见东部沿海旅游经济失配表现出极强的临近差异性。

中部地区无论从极差、标准差或是变异系数来看,都明显小于东西部地区,这些区域旅游经济以低度失配为主要类型,主要包括内蒙古、山西、河南、安徽等几个省份,集中连片分布,区域内部相对差异较小。安徽和江西旅游经济发展受劳动生产率发展水平高低制约导致旅游经济发展出现低度失配,而山西和内蒙古长期以发展第二产业为主,尤其是煤炭采掘业,严重破坏了当地生态环境,导致旅游经济发展失配。

东北、西北区域旅游经济失配度较高,主要包括吉林、黑龙江、甘肃、宁夏、青海等几个省份。该类型区内部发展水存在一定差异,如陕西、四川、云南等地旅游经济发育明显优于青海等地。这些发育较差的区域大多位于中国陆疆,生态环境承载力较弱,交通通达性明显逊于其他地区,而且经济基础薄弱,旅游资源开发不足,未形成完整的产业链,这在相当程度上的阻遏当地旅游业开展,没有形成较好的旅游经济系统适配。

2.3 影响因素识别

为定量识别影响因素与旅游经济系统失配度之间的关系,文章在熵值法计算权重所得结果的基础上选取旅游劳动生产率（X₁）人均旅游GDP（X₂）旅游资源丰富度（X₃）旅游业从业人员比重（X₄）等级公路网密度（X₅）互联网普及率（X₆）文化体育投资占比（X₇）城镇化率（X₈）建成区绿化覆盖（X₉）森林覆盖率（X₁₀）为解释变量,旅游经济系统失配度（Y）为被解释变量,运用最小二乘法原理,基于EViews8.0软件分析平台进行多元回归分析,为减少变量之间的共线性使用对数变换,最终得到结果如下（表5）。

表5 2015年旅游经济系统失配度影响因素多元回归分析

Table 5 Multiple regression analysis on factors influencing mismatch of tourism economy system (2015)

模型因子	标准系数	标准误差	t统计量	双尾显著性概率P
LX₁	-0.029	0.017	-1.651	0.114
LX₂	-0.067	0.024	-2.750	0.012
LX₄	-0.032	0.024	-1.343	0.104
LX₉	-0.151	0.057	-2.624	0.016
X₃	0.000	0.000	-1.850	0.079
X₅	-0.005	0.002	-2.443	0.024
X₆	-0.003	0.001	-2.233	0.037
X₇	-2.395	2.160	-1.108	0.180
X₁₀	-0.001	0.001	-1.720	0.100
R²	0.774	因变量平均值	0.524	—
调整R²	0.688	因变量方差	0.078	—
回归标准差	0.043	D.W统计量	2.221	—
误差项平方和	0.040	Akaike信准则息	-3.189	—
对数似然	56.832	Schwarz准则	-2.768	—

注：样本量为30,变量在10%上显著;LX为变量对数变换;—为空白项。

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由回归结果可知,城镇化率（X₈）与旅游经济系统失配度被解释关系不显著（P=0.906）,其余9项因素均与旅游经济系统失配度有显著相关关系,表明城镇化水平与旅游经济失配系统无明显关系。旅游资源的数量和质量是旅游经济发展的基石,是旅游区域吸引力产生的核心因素,也是制约旅游产业发展的首要因素^[37];旅游业从业人员比重和旅游劳动生产率与旅游经济失配关系显著,表明区域旅游生产能力对失配度有重要影响;等级公路网密度和互联网普及率显著性较强说明旅游交通服务和信息服务亦对旅游经济失配有显著影响,通过增加交通便利度才能增加游客数量,提高旅游收入^[38];建成区绿化覆盖率和森林覆盖率与旅游经济失配成负相关,说明区域生态环境质量越好对于促进旅游经济系统适配越有帮助。

3 空间格局分异的形成机理分析

旅游经济系统失配是在旅游资源禀赋与开发（旅游资源丰富度、产业结构多样化指数）,旅游市场经济环境（旅游业从业人员数、人均旅游GDP、三星级饭店、住宿企业量、剧场影院数）,旅游目的地公共服务（财政支出占比、财政公共服务支出、财政教育支出、等级公路网密度、互联网普及率、人均绿地面积）通过特定的作用路径作用于失配系统所形成的结果。从基础动力（资源禀赋与开发）、直接动力（旅游市场经济环境）、外在动力（旅游目的地公共服务）3个方面构建起全国2015年旅游经济系统失配的空间演化的驱动机制,3种作用力相互影响,相互作用形成旅游经济系统的失配空间分布（图3）。

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图3 2015年中国各省级旅游经济系统失配度空间格局机理

Fig.3 The formation mismatch of spatial pattern of tourism economic system in China's provinces (2015)

3.1 旅游资源禀赋与开发质量是旅游经济失配系统空间分异的基础动力

旅游业在某区域形成并发展,先决条件在于拥有的旅游资源的数量和质量。由于产业结构的不同,不同区域旅游资源深度高质开发能力各异。资源类型多且组合优,则其资源禀赋越好。资源类型比资源数量更具有吸引力,旅游资源品质高的地区同样更具吸引力。旅游资源市场化开发是旅游业成形的基础条件,旅游资源经营在旅游业发展中属于先导行业、核心行业。只有通过资源开发才能吸引游客,形成旅游业,进而推动餐饮、住宿、文娱、交通运输等行业发展,带动全域旅游发展。旅游资源的丰度和旅游资源的开发质量差异共同构成旅游经济空间分布不均衡的基础动力。

3.2 旅游市场经济环境是旅游经济失配系统空间分异的直接动力

旅游市场环境是指影响旅游市场供求变化的要素组合。人均旅游GDP、旅游业从业人员数、星级饭店数量与质量、文化设施质量等是衡量旅游经济市场建设的重要标准。作为衡量区域旅游经济发展水平高低的人均旅游GDP在一定程度也反映了地区消费实力,即旅游需求。旅游消费的主要构成要素包括吃、住、行、游、购、娱,此类企业的数量及规模建设直接作用于旅游市场环境的建设,即旅游供给。良好的旅游市场环境是旅游经济运行的重要前提。不同地区的旅游供求关系差异直接作用于旅游经济系统的空间格局,是旅游经济系统失配的直接动力。

3.3 旅游目的地公共服务质量是旅游经济失配系统空间分异的外在动力

日益大众化、散客化、常态化的旅游市场环境下,作为提升旅游目的地竞争力的重要方式的公共服务建设已渐成为游客选择的必要考虑。目前来看,地方政府作为是旅游目的地公共服务的主要提供者,其服务主要包括政府公用投资、交通设施建设、信息通信建设、生态环境服务等几个方面,其他公共服务的投入主体略显不足。财政收入占GDP比重、财政公共服务支出对旅游目的地公共服务建设的投入,对区域旅游公共服务的水平提升有莫大关系,是最直接的影响因素。旅游交通已成为促使旅游成行的一种条件撑持,是决定旅游目的地可达性的重要因素;互联网作为游客与旅游地间的信息通道,成为导致旅游经济失配的主要因素之一;而森林覆盖率是生态环境建设的重要标志,是承载一切旅游活动的生态载体。旅游目的地公共服务建设差异构成旅游经济空间失配的外在动力。

4 结论与讨论

本文以全国部分省级行政区为研究对象,尝试将生态系统评估中的健康距离模型引入旅游经济系统中用以评价旅游经济系统发展的健康状况即旅游经济的失配问题。通过构建旅游经济发展的标准值来测算旅游经济发展的健康距离作为评价依据,将评价结果分为高度匹配、中度匹配、低度失配、中度失配、高度失配5个等级。结果表明,从空间格局看,中国省级行政区旅游经济系统失配总体上表现出极差化与区域间相对差异较大特征,失配度最低区最高区分别是广东省和宁夏回族自治区,最低值仅为最高值的37.25%。总体上与经济发展水平协调,西部失配最严重,其次中部,东部地区旅游经济适配状况最好。在失配类型上,高度匹配与高度失配极少,多为中度匹配与低度失配、中度失配,符合正态分布。引起失配的因素主要包括旅游资源丰富度、旅游劳动生产率、旅游业人员比重、等级公路网密度、互联网普及率及森林覆盖率等。本文从旅游资源禀赋与开发（基础动力）、旅游市场经济环境（直接动力）、旅游目的地公共服务（外在动力）3方面对旅游经济失配问题进行机理解释。

当然,不足之处在于旅游经济的系统发展的标准水平受各方面因素影响,仅从资源开发、产业质量、社会支持、公共服务、生态质量等几方面构建评价指标缺乏一定的合理性,评价指标体系的构建有待进一步完善。此外,由于缺乏明确的旅游经济系统配置的最佳标准,研究中所设定的标准也是针对旅游经济发展某一节点所定,其适用性仍有待讨论。再者,对于健康距离模型在旅游经济系统评价中的使用是否能够真实反映客观实际状况还有待进一步的研究,尤其是在对未来旅游经济发展的失配状态的预测方面有待进一步研究。最后,本文仅从某一时间节点对旅游经济的健康状况进行空间区域的评价,未有时空演化过程研究,这是今后研究的重点之一。

The authors have declared that no competing interests exist.

参考文献

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[1]	Kain J F. Housing segregation, negro employment, and metropolitan decentralization [J]. The Quarterly Journal of Economics,1968,82(2):175-197. https://doi.org/10.2307/1885893 URL [本文引用: 1]
[2]	Galster G C, Killen S P. The geography of metropolitan opportunity: A reconnaissance and conceptual framework [J]. Housing Policy Debate,1995,6(1):7-43. https://doi.org/10.1080/10511482.1995.9521180 URL [本文引用: 1]
[3]	Arnott R. Economic theory and the spatial mismatch hypothesis [J]. Urban Studies,1998,35(7):1171-1185. https://doi.org/10.1080/0042098984547 URL [本文引用: 1]
[4]	Lens M. Michael TI employment accessibility among housing subsidy recipients [J]. Housing Policy Debated,2014,24(4):671-691. https://doi.org/10.1080/10511482.2014.905966 URL [本文引用: 1]
[5]	Holzer H J. The spatial mismatch hypothesis: What has the evidence shown [J]. Urban Studies,2014,28(1):105-122. [本文引用: 1]
[6]	Kawabata M. Spatial mismatch problem of childcare in Tokyo [J]. Procedia-Social and Behavioral Sciences,2011,21:300-303. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2011.07.007 URL [本文引用: 1]
[7]	Orchard L. Managerialism economic rationalism and public sector reform in Australia:Connections,divergences,alternatives [J]. Australian Journal of Public Administration,2010,57(1):19-32. [本文引用: 1]
[8]	Tyndall J. Waiting for the R train: Public transportation and employment [J]. Urban Studies,2015,4(1):1193-7. [本文引用: 1]
[9]	周江评. “空间不匹配”假设与城市弱势群体就业问题:美国相关研究及其对中国的启示 [J]. 现代城市研究,2004(9):8-14. [本文引用: 1] [Zhou Jiangping. Spatial mismatch hypothesis and employment of the disadvantaged social group: Research evolution in the U.S . and implications for China.Modern Urban Research, 2004(9):8-14.] [本文引用: 1]
[10]	柴彦威,张艳,刘志林. 职住分离的空间差异性及其影响因素研究 [J]. 地理学报,2011, 66(2):157-166. [本文引用: 1] [Chai Yanwei,Zhang Yan,Liu Zhilin. Spatial differences of Home-Work separation and the impacts of housing policy and urban sprawl: Evidence from household survey data in Beijing . Acta Geographica Sinica,2011,66(2):157-166.] [本文引用: 1]
[11]	肖琛,陈雯,袁丰. 2000~2010年无锡市职住空间关系变化及影响因素分析 [J]. 地理科学,2014,34(2):137-146. Magsci [本文引用: 1] 摘要 <p>基于第五和第六次人口普查数据，探讨了无锡市2000~2010 年职住空间的变动情况，总结了职住空间关系的影响因素。研究发现：无锡市居住人口主要集中在老城区，但人口向外扩散的趋势明显，外围地区尤其是产业发达地区人口增长较快；就业人口分布以老城区为主，沿“西北-东南”向扩展。从职住空间匹配角度分析，无锡市总体职住空间匹配程度有所提高，存在老城区以居住功能为主、外围区以就业功能为主的特征，且部分区域职住空间匹配度较低。采用地理加权回归法定量分析了职住空间关系的影响因素，认为区域经济发展和交通通达性的提高一定程度上会加剧职住分离；产业发展、建设用地扩展、公共服务设施的完善会缓解职住空间的失配现象。在不同的经济社会发展阶段，城市应采取不同的职住空间组织模式。</p> [Xiao Chen,Chen Wen,Yuan Feng. Relationship between Job-housing spaces of Wuxi City and its influencing factors in 2000-2010 .Scientia Geographica Sinica,2014,34(2):137-146.] Magsci [本文引用: 1] 摘要 <p>基于第五和第六次人口普查数据，探讨了无锡市2000~2010 年职住空间的变动情况，总结了职住空间关系的影响因素。研究发现：无锡市居住人口主要集中在老城区，但人口向外扩散的趋势明显，外围地区尤其是产业发达地区人口增长较快；就业人口分布以老城区为主，沿“西北-东南”向扩展。从职住空间匹配角度分析，无锡市总体职住空间匹配程度有所提高，存在老城区以居住功能为主、外围区以就业功能为主的特征，且部分区域职住空间匹配度较低。采用地理加权回归法定量分析了职住空间关系的影响因素，认为区域经济发展和交通通达性的提高一定程度上会加剧职住分离；产业发展、建设用地扩展、公共服务设施的完善会缓解职住空间的失配现象。在不同的经济社会发展阶段，城市应采取不同的职住空间组织模式。</p>
[12]	Zhu P,Zhao S,Wang L et al. Residential segregation and commuting patterns of migrant workers in China [J]. Transportation Research Part D Transport and Environment,2016,52:586-599. [本文引用: 1]
[13]	吴丹贤,周素红. 基于日常购物行为的广州社区居住-商业空间匹配关系 [J]. 地理科学,2017,37(2):228-235. [本文引用: 1] [Wu Danxian,Zhou Suhong. The matching pattern of housing-shopping space based on residents daily shopping behaviors: A case study of communities in Guangzhou, China .Scientia Geographica Sinica,2017,37(2):228-235.] [本文引用: 1]
[14]	李雪铭,田深圳,杨俊,等. 城市人居环境的失配度——以辽宁省14个市为例 [J]. 地理研究,2014, 33(4):687-697. [本文引用: 1] [Li Xueming,Tian Shenzhen,Yang Jun et al. The preliminary study of mismatch degree of urban human settlements: Taking 14 cities in Liaoning Province as cases .Geographical Research,2014, 33(4):687-697.] [本文引用: 1]
[15]	赵林,张宇硕,张明,等. 东北地区基本公共服务失配度时空格局演化与形成机理 [J]. 经济地理,2015, 35(3):36-44. [本文引用: 1] [Zhao Lin,Zhang Yushuo,Zhang Ming et al. The spatio temporal evolution and formation mechanism of basic public service mismatch in Northeast of China .Economic Geography,2015, 35(3):36-44.] [本文引用: 1]
[16]	裴星星,谢双玉,肖婉霜. 山西省旅游业发展的空间错位分析 [J]. 地理与地理信息科学,2014,30(2):102-106. [本文引用: 1] [Pei Xingxing,Xie Shuangyu, Xiao Wanshuang. An analysis on spatial mismatch of tourism development in Shanxi province. Geography and Geo-Information Science,2014,30(2):102-106.] [本文引用: 1]
[17]	程晓丽, 胡文海. 安徽省旅游发展空间错位的模型分析 [J]. 地球信息科学学报,2015,17(5):607-613. https://doi.org/10.3724/SP.J.1047.2015.00607 Magsci [本文引用: 1] 摘要 <p>旅游资源与旅游区位的地域差异是客观存在的,对区域旅游发展空间错位及其原因的分析可为促进区域旅游均衡发展提供科学依据。本文以安徽省16个地级市为研究单元,运用重力模型和二维组合矩阵,选取旅游收入、资源丰度和旅游区位作为评价指标,定量分析旅游发展空间错位关系,并利用ArcGIS软件将结果进行可视化表达。研究发现:安徽省旅游收入、资源丰度和旅游区位的重心分别处于(117.63°E,31.18°N)、(117.51°E,31.12°N)和(117.20°E,32.00°N),经度方向最大错位0.43°,最小0.12°,纬度方向最大错位0.88°,最小0.06°;与区域几何中心相比,旅游收入重心和资源丰度重心均向南偏移;从旅游收入-资源丰度、旅游收入-旅游区位的组合矩阵来看,呈错位和同步发展的城市均为8个。整体而言,安徽省旅游空间错位主要是因旅游区位和旅游资源的条件差异,四大旅游板块要结合自身的特点,发挥优势,挖掘潜力,通过采取不同的空间矫正策略达到区域旅游协同发展的目的。</p> [Cheng Xiaoli,Hu Wenhai. The model analysis on spatial mismatch of tourism development in Anhui Province. Geography and Geo-Information Science,2015,17(5):607-613.] https://doi.org/10.3724/SP.J.1047.2015.00607 Magsci [本文引用: 1] 摘要 <p>旅游资源与旅游区位的地域差异是客观存在的,对区域旅游发展空间错位及其原因的分析可为促进区域旅游均衡发展提供科学依据。本文以安徽省16个地级市为研究单元,运用重力模型和二维组合矩阵,选取旅游收入、资源丰度和旅游区位作为评价指标,定量分析旅游发展空间错位关系,并利用ArcGIS软件将结果进行可视化表达。研究发现:安徽省旅游收入、资源丰度和旅游区位的重心分别处于(117.63°E,31.18°N)、(117.51°E,31.12°N)和(117.20°E,32.00°N),经度方向最大错位0.43°,最小0.12°,纬度方向最大错位0.88°,最小0.06°;与区域几何中心相比,旅游收入重心和资源丰度重心均向南偏移;从旅游收入-资源丰度、旅游收入-旅游区位的组合矩阵来看,呈错位和同步发展的城市均为8个。整体而言,安徽省旅游空间错位主要是因旅游区位和旅游资源的条件差异,四大旅游板块要结合自身的特点,发挥优势,挖掘潜力,通过采取不同的空间矫正策略达到区域旅游协同发展的目的。</p>
[18]	丁旭生,李永文,吕可文. 基于空间错位理论的河南省旅游发展区域差异研究 [J]. 地理与地理信息科学,2011,27(2):106-108. [本文引用: 1] [Ding Xusheng,Li Yongwen,Lv Kewen. A study on the regional disparity development of tourism in Henan province based on spatial mismatch theory. Geography and Geo-Information Science,2011,27(2):106-108.] [本文引用: 1]
[19]	孙根年,刘璐. 大西安旅游圈空间错位及边沿区战略 [J]. 陕西师范大学学报(自然科学版),2012,40(5):81-87. [本文引用: 1] [Sun Gennian,Liu Lu. Space complementary and edge area’s strategy of Xian tourist circle .Journal of Shanxi Normal University(Natural Science Edition),2012,40(5):81-87.] [本文引用: 1]
[20]	张建忠,温娟娟,刘家明,等. 山西省非物质文化遗产时空分布特征及旅游响应 [J]. 地理科学,2017,37(7):1104-1111. [本文引用: 1] [Zhang Jianzhong,Wen Juanjuan,Liu Jiaming et al. Spatial and temporal distribution characteristics and tourism response of intangible cultural heritage in Shanxi Province .Scientia Geographica Sinica,2017,37(7):1104-1111.] [本文引用: 1]
[21]	王美红,孙根年,康国栋. 中国旅游LR-NS-FA空间错位的组合矩阵分析 [J]. 人文地理,2009,24(4):115-119+97. [本文引用: 1] [Wang Meihong,Sun Gennian,Kang Guodong. A combined matrix analysis on the spatial dislocation of landscape resources,nameplate scenery and finance achievement in China .Human Geography,2009,24(4):115-119+97.] [本文引用: 1]
[22]	王玉珍. 旅游资源禀赋与区域旅游经济发展研究:基于山西的实证分析 [J]. 生态经济,2010, 26(8):41-45. [本文引用: 1] [Wang Yuzhen. Tourism resource endowment and regional tourism economies:A positive analysis on Shanxi Province .Ecological Economy,2010, 26(8):41-45.] [本文引用: 1]
[23]	王红艳,马耀峰. 基于空间错位理论的陕西省旅游资源与入境旅游质量研究 [J]. 干旱区资源与环境,2016,30(10):198-203. [本文引用: 1] [Wang Hongyan,Ma Yaofeng. Research on the tourism resources and inbound tourism in Shanxi Province based on the theory of spatial mismatch .Journal of Arid Land Resources and Environment,2016,30(10):198-203.] [本文引用: 1]
[24]	代姗姗,唐周媛,徐红罡. 中国入境旅游者购物消费的省际差异及影响因素——基于面板数据模型的分析 [J]. 地理科学,2011,31(1):74-80. [本文引用: 1] [Dai Shanshan,Tang Zhouyuan,Xu Honggang. Provincial differences of inbound tourists shopping expenditure in China and the influencing factors—Based on an panel data model .Scientia Geographica Sinica,2011,31(1):74-80.] [本文引用: 1]
[25]	李凌雁,翁钢民. 基于空间错位的我国西部地区旅游、文化与经济发展的演变分析 [J]. 地理与地理信息科学,2016,32(2):121-126. [本文引用: 1] [Li Lingyan,Wen Gangmin. Evolution analysis of tourism, culture and economy development in the western China based on spatial mismatch method. Geography and Geo-Information Science,2016,32(2):121-126.] [本文引用: 1]
[26]	翁钢民,陈林娜. 区域旅行服务、交通区位与旅游经济的空间错位研究 [J]. 地理与地理信息科学,2014,30(4):90-94. [本文引用: 1] [Wen Gangmin, Chen Linna. Analysis on the spatial mismatch of tourism services, traffic location and tourism economy in China.Geography and Geo-Information Science,2014,30(4):90-94.] [本文引用: 1]
[27]	苏飞,陈媛,张平宇. 基于集对分析的旅游城市经济系统脆弱性评价——以舟山市为例 [J]. 地理科学,2013,33(5):538-544. URL Magsci [本文引用: 1] 摘要 <p>基于经济系统脆弱性的内涵,从敏感性和应对能力2个方面建立了旅游城市经济系统脆弱性评价指标体系,采用熵值法确定各评价指标的权重,运用集对分析法构建了脆弱性评估模型。以群岛旅游城市舟山为例,分析了1995～2010年舟山市旅游型经济系统脆弱性的演变特征及主要影响因素。结果表明:① 舟山市经济系统对不利扰动的敏感性呈下降趋势,区域应对能力波动上升,系统脆弱性整体上呈现不断下降态势;② 敏感性的强弱对舟山经济系统脆弱性的影响居于主导地位;③ 总游客量增长率、旅游外汇收入占旅游总收入比重、地方财政自给率、客源市场集中度等是影响系统脆弱性的关键因子;地方财政自给率低、产业结构不合理及教育投入不足是阻碍区域应对能力提升的主要因素。</p> [Su Fei,Chen Yuan,Zhang Pingyu. Vulnerability assessment of tourism City vulnerability assessment of tourism city economic system based on the set pair analysis: A case study of Zhoushan City .Scientia Geographica Sinica,2013,33(5):538-544.] URL Magsci [本文引用: 1] 摘要 <p>基于经济系统脆弱性的内涵,从敏感性和应对能力2个方面建立了旅游城市经济系统脆弱性评价指标体系,采用熵值法确定各评价指标的权重,运用集对分析法构建了脆弱性评估模型。以群岛旅游城市舟山为例,分析了1995～2010年舟山市旅游型经济系统脆弱性的演变特征及主要影响因素。结果表明:① 舟山市经济系统对不利扰动的敏感性呈下降趋势,区域应对能力波动上升,系统脆弱性整体上呈现不断下降态势;② 敏感性的强弱对舟山经济系统脆弱性的影响居于主导地位;③ 总游客量增长率、旅游外汇收入占旅游总收入比重、地方财政自给率、客源市场集中度等是影响系统脆弱性的关键因子;地方财政自给率低、产业结构不合理及教育投入不足是阻碍区域应对能力提升的主要因素。</p>
[28]	李锋,万年庆,史本林,等. 基于“环境-结构”集成视角的旅游产业脆弱性测度——以中国大陆31个省区市为例 [J]. 地理研究,2014,33(3):569-581. [本文引用: 1] [Li Feng, Wan Nianqing, Shi Benlin et al. The vulnerability measure of tourism industry based on the perspective of “environment-structure” integration: A case study of 31 provinces in mainland China .Geographical Research,2014, 33(3):569-581.] [本文引用: 1]
[29]	苏飞,储毓婷,张平宇. 我国典型旅游城市经济脆弱性及障碍因素分析 [J]. 经济地理,2013,33(12):189-194. [本文引用: 1] [Su Fei,Chu Yuting,Zhang Pingyu. Analysis of economic vulnerability and obstacle factors of typical tourism cities in China .Economic Geography,2013,33(12):189-194.] [本文引用: 1]
[30]	李秋雨,朱麟奇,刘继生. 中国入境旅游的经济增长效应与空间差异性研究 [J]. 地理科学,2017,37(10):1552-1559. [本文引用: 1] [Li Qiuyu,Zhu Linqi,Liu Jisheng. Spillover effects and spatial differences of inbound tourism on economic growth in China .Scientia Geographica Sinica,2017,37(10):1552-1559.] [本文引用: 1]
[31]	马慧强,韩增林,江海旭. 我国基本公共服务空间差异格局与质量特征分析 [J]. 经济地理,2011, 31(2):212-217. [本文引用: 1] [Ma Huiqiang,Han Zenglin,Jiang Haixu. The characteristics and spatial differences of basic public services of cities at prefecture level and above in China .Economic Geography,2011, 31(2):212-217.] [本文引用: 1]
[32]	陈高,代力民,姬兰柱,等. 森林生态系统健康评估模式、计算方法和指标体系 [J]. 应用生态学报,2004, 15(10):1743-1749. [本文引用: 1] [Chen Gao,Dai limin,Ji lanzhu et al. Assessing forest ecosystem health I. Model, method, and index system .Chinese Journal of Applied Ecology, 2004, 15(10):1743-1749.] [本文引用: 1]
[33]	中华人民共和国国家统计局. 中国统计年鉴[M]. 北京:中国统计出版社,2016. [本文引用: 1] [National Bureau of Statistics of the People’s Republic of China. China statistical yearbook. Beijing: China Statistics Press, 2016.] [本文引用: 1]
[34]	中华人民共和国国家旅游局. 中国旅游统计年鉴[M]. 北京:中国旅游出版社,2016. [本文引用: 1] [China National Tourism Administration.The yearbook of China tourism statistics.Beijing:China Travel and Tourism Press, 2016.] [本文引用: 1]
[35]	中国法律年鉴编辑部. 中国法律年鉴 [M]. 北京:中国法律年鉴社,2016. [本文引用: 1] [Editorial Department of Law Yearbook of China. Law yearbook of China . Beijing:Yearbook of Chinese Law Society,2016.] [本文引用: 1]
[36]	胡文海, 程海峰, 余菲菲. 皖南国际文化旅游示范区旅游经济差异分析研究 [J]. 地理科学, 2015,35(11):1412-1418. URL Magsci [本文引用: 1] 摘要 <p>利用极差、标准差、变异系数、基尼系数、赫芬达尔系数、首位度等方法,以2000~2013 年皖南国际文化旅游示范区各地市的国内旅游收入、国际旅游收入以及旅游总收入为分析对象,揭示皖南国际文化旅游示范区区域旅游经济差异的时空特征。结果表明:① 皖南国际文化旅游示范区旅游发展规模呈现不平衡态势,各地市间绝对差异较大,相对差异逐渐减小;② 示范区内各地市的国内旅游收入差异和旅游总收入差异小于国际旅游收入差异;③ 2000~2013 年皖南国际文化旅游示范区国内旅游收入和旅游总收入的基尼系数介于0.30~0.41 之间,处于相对合理区间,国际旅游收入的基尼系数介于0.50~0.67 之间,差距较大,甚至很悬殊;④ 国内旅游收入和旅游总收入城市首位度指数始终介于1.2~2.2 之间,相对较大,第1 位城市对第2 位城市形成稳定的规模优势,而国际旅游收入城市首位度指数大部分时间介于3.0~9.5 之间,第1 位城市对第2 位城市形成绝对的压倒性的规模优势。通过对皖南国际文化旅游示范区旅游经济差异成因进行分析,表明区域旅游经济规模与旅游资源禀赋、旅游基础设施建设、交通区位条件好坏、政府政策支持以及经济发展水平高低之间的关系密不可分。</p> [Hu Wenhai,Cheng Haifeng,Yu Feifei. Economic differences in the demonstration area of the southern Anhui international cultural tourism . Scientia Geographica Sinica,2015, 35(11): 1412-1418.] URL Magsci [本文引用: 1] 摘要 <p>利用极差、标准差、变异系数、基尼系数、赫芬达尔系数、首位度等方法,以2000~2013 年皖南国际文化旅游示范区各地市的国内旅游收入、国际旅游收入以及旅游总收入为分析对象,揭示皖南国际文化旅游示范区区域旅游经济差异的时空特征。结果表明:① 皖南国际文化旅游示范区旅游发展规模呈现不平衡态势,各地市间绝对差异较大,相对差异逐渐减小;② 示范区内各地市的国内旅游收入差异和旅游总收入差异小于国际旅游收入差异;③ 2000~2013 年皖南国际文化旅游示范区国内旅游收入和旅游总收入的基尼系数介于0.30~0.41 之间,处于相对合理区间,国际旅游收入的基尼系数介于0.50~0.67 之间,差距较大,甚至很悬殊;④ 国内旅游收入和旅游总收入城市首位度指数始终介于1.2~2.2 之间,相对较大,第1 位城市对第2 位城市形成稳定的规模优势,而国际旅游收入城市首位度指数大部分时间介于3.0~9.5 之间,第1 位城市对第2 位城市形成绝对的压倒性的规模优势。通过对皖南国际文化旅游示范区旅游经济差异成因进行分析,表明区域旅游经济规模与旅游资源禀赋、旅游基础设施建设、交通区位条件好坏、政府政策支持以及经济发展水平高低之间的关系密不可分。</p>
[37]	王洪桥,袁家冬,孟祥君. 东北地区A级旅游景区空间分布特征及影响因素 [J]. 地理科学, 2017,37(6): 895-903. [本文引用: 1] [Wang Hongqiao,Yuan Jiadong,Meng Xiangjun. Spatial distribution and its influencing factors of level—A scenic spots in northeast China .Scientia Geographica Sinica,2017,37(6):895-903.] [本文引用: 1]
[38]	谷永泉,杨俊,冯晓琳,等. 中国典型旅游城市人居环境适宜度空间分异研究 [J]. 地理科学, 2015,35(4): 410-418. Magsci [本文引用: 1] 摘要 <p>运用模糊层次分析法,在中国101个拥有5个3A及以上旅游景区的城市中选取30个城市为研究对象。通过建立人居环境适宜度指标体系,运用熵值法计算得出30 个典型旅游城市经济环境适宜度、生态环境适宜度、气候环境适宜度、服务环境适宜度和人居环境适宜度综合得分,并对典型旅游城市的人居环境适宜度进行排序和分析。结果显示:北京和上海在人居环境适宜度得分排名前两位且优势明显;长三角地区城市(苏州、杭州、南京等)人居环境适宜度综合排名与典型旅游城市综合排名差距不大且大部分排名前15,是城市人居环境与旅游资源协调发展的典范;沿海城市(大连、青岛、厦门等)和传统旅游城市(桂林、昆明、黄山)由于旅游季节单一等原因造成城市旅游综合指数得分的排名不高,但人居环境适宜度得分较高,优势主要体现在气候环境适宜度、生态环境适宜度和服务环境适宜度;以人文景观为主的旅游城市(西安、洛阳等)人居环境适宜度排名普遍不高;重庆、广州在典型旅游城市中排名靠前,但城市人居环境适宜度得分较低,此类城市在做好旅游发展的同时应注重城市生态、服务等方面的发展。</p> [Gu Yongquan,Yang Jun,Feng Xiaolin et al. Spatial differentiation of human settlement environment suitability in Chinese typical tourist cities. Scientia Geographica,Sinica,2015,35(4):410-418.] Magsci [本文引用: 1] 摘要 <p>运用模糊层次分析法,在中国101个拥有5个3A及以上旅游景区的城市中选取30个城市为研究对象。通过建立人居环境适宜度指标体系,运用熵值法计算得出30 个典型旅游城市经济环境适宜度、生态环境适宜度、气候环境适宜度、服务环境适宜度和人居环境适宜度综合得分,并对典型旅游城市的人居环境适宜度进行排序和分析。结果显示:北京和上海在人居环境适宜度得分排名前两位且优势明显;长三角地区城市(苏州、杭州、南京等)人居环境适宜度综合排名与典型旅游城市综合排名差距不大且大部分排名前15,是城市人居环境与旅游资源协调发展的典范;沿海城市(大连、青岛、厦门等)和传统旅游城市(桂林、昆明、黄山)由于旅游季节单一等原因造成城市旅游综合指数得分的排名不高,但人居环境适宜度得分较高,优势主要体现在气候环境适宜度、生态环境适宜度和服务环境适宜度;以人文景观为主的旅游城市(西安、洛阳等)人居环境适宜度排名普遍不高;重庆、广州在典型旅游城市中排名靠前,但城市人居环境适宜度得分较低,此类城市在做好旅游发展的同时应注重城市生态、服务等方面的发展。</p>

Housing segregation, negro employment, and metropolitan decentralization

1968

... 20世纪60年代美国学者Kain最早提出“空间失配”理论^[1],并广泛应用于城市住房-就业机会空间关系研究中^[2,3].自2008年以来,各国学者在不同领域进行空间失配的探索^[4,5,6,7,8].国内关于“空间失配”的探索起步于2004年周江评对城市就业失配问题的研究^[9].目前国内对空间失配理论的应用主要集中在“居住”问题研究^[10]、职住空间关系变化及影响因素分析^[11]、住宅隔离和通勤模式的空间失配研究^[12]、对居住-商业空间失配状况研究^[13]、城市人居环境失配研究^[14];公共服务失配探索研究^[15]. ...

The geography of metropolitan opportunity: A reconnaissance and conceptual framework

1995

Economic theory and the spatial mismatch hypothesis

1998

Michael TI employment accessibility among housing subsidy recipients

2014

The spatial mismatch hypothesis: What has the evidence shown

2014

Spatial mismatch problem of childcare in Tokyo

2011

Managerialism economic rationalism and public sector reform in Australia:Connections,divergences,alternatives

2010

Waiting for the R train: Public transportation and employment

2015

“空间不匹配”假设与城市弱势群体就业问题:美国相关研究及其对中国的启示

2004

“空间不匹配”假设与城市弱势群体就业问题:美国相关研究及其对中国的启示

2004

职住分离的空间差异性及其影响因素研究

2011

职住分离的空间差异性及其影响因素研究

2011

2000~2010年无锡市职住空间关系变化及影响因素分析

2014

2000~2010年无锡市职住空间关系变化及影响因素分析

2014

Residential segregation and commuting patterns of migrant workers in China

2016

基于日常购物行为的广州社区居住-商业空间匹配关系

2017

基于日常购物行为的广州社区居住-商业空间匹配关系

2017

城市人居环境的失配度——以辽宁省14个市为例

2014

城市人居环境的失配度——以辽宁省14个市为例

2014

东北地区基本公共服务失配度时空格局演化与形成机理

2015

东北地区基本公共服务失配度时空格局演化与形成机理

2015

山西省旅游业发展的空间错位分析

2014

... 国内学者对旅游经济失配的研究还未有实质性的开展,其相关研究主要集中在旅游经济空间错位方面,如旅游产业发展空间错位^{[16,17,18,19]}、旅游经济发展与旅游资源空间错位^[20,21,22]、入境游与旅游投资空间错位^[23,24]、经济/文化/交通与旅游业发展空间错位^[25,26]. ...

山西省旅游业发展的空间错位分析

2014

安徽省旅游发展空间错位的模型分析

2015

安徽省旅游发展空间错位的模型分析

2015

基于空间错位理论的河南省旅游发展区域差异研究

2011

基于空间错位理论的河南省旅游发展区域差异研究

2011

大西安旅游圈空间错位及边沿区战略

2012

大西安旅游圈空间错位及边沿区战略

2012

山西省非物质文化遗产时空分布特征及旅游响应

2017

山西省非物质文化遗产时空分布特征及旅游响应

2017

中国旅游LR-NS-FA空间错位的组合矩阵分析

2009

中国旅游LR-NS-FA空间错位的组合矩阵分析

2009

旅游资源禀赋与区域旅游经济发展研究:基于山西的实证分析

2010

旅游资源禀赋与区域旅游经济发展研究:基于山西的实证分析

2010

基于空间错位理论的陕西省旅游资源与入境旅游质量研究

2016

基于空间错位理论的陕西省旅游资源与入境旅游质量研究

2016

中国入境旅游者购物消费的省际差异及影响因素——基于面板数据模型的分析

2011

中国入境旅游者购物消费的省际差异及影响因素——基于面板数据模型的分析

2011

基于空间错位的我国西部地区旅游、文化与经济发展的演变分析

2016

基于空间错位的我国西部地区旅游、文化与经济发展的演变分析

2016

区域旅行服务、交通区位与旅游经济的空间错位研究

2014

区域旅行服务、交通区位与旅游经济的空间错位研究

2014

基于集对分析的旅游城市经济系统脆弱性评价——以舟山市为例

2013

... 目前对于旅游经济干扰因素的研究主要集中在旅游经济脆弱性方面^[27,28,29].本文在旅游经济脆弱性已有成果与旅游经济失配相关研究框架基础上,出于系统性科学性的指标体系建构要求和数据的可获得性考虑,确定了涵盖旅游资源开发、旅游产业质量、社会系统支持、公共服务投入、生态环境质量五大子系统在内的中国部分省级旅游经济系统失配度评价指标体系.旅游资源开发是旅游经济发展的基础支撑,故本文选取资源丰富度（分）和产业结构多样化指数（分）来说明区域资源开发质量.旅游资源的丰度（F）计算公式为：F= ...

基于集对分析的旅游城市经济系统脆弱性评价——以舟山市为例

2013

基于“环境-结构”集成视角的旅游产业脆弱性测度——以中国大陆31个省区市为例

2014

基于“环境-结构”集成视角的旅游产业脆弱性测度——以中国大陆31个省区市为例

2014

我国典型旅游城市经济脆弱性及障碍因素分析

2013

我国典型旅游城市经济脆弱性及障碍因素分析

2013

中国入境旅游的经济增长效应与空间差异性研究

2017

... 5A景区数量×10+4A景区数量×7+3A景区数量×5,即5A景区定10分,4A景区定7分,3A景区定5分.产业结构多样性指数（H）计算公式为

H = \overset{m}{\sum_{i = 1}} I_{i} \times \ln I_{i}

,其中,

I_{i}

为第

i

次产业增加值占GDP比重;

m

为三次产业.旅游产业是旅游经济发展的核心内容,是实现区域旅游经济收入增长推动旅游经济发展的根本动力,入境旅游增长效应与旅游经济发展水平密切相关^[30],因此选取旅游外汇收入占GDP比重（%）、住宿企业法人数（个）、三星级饭店数（个）、社会消费品零售（亿元）、旅游劳动生产率（%）、人均旅游GDP（万元）作为衡量标准,其中旅游劳动生产率=旅游业接待人数

/

（星级饭店工作人员+景区工作人员+旅行社工作人员）

\times

100%.旅游社会系统是推动旅游产业发展的重要保障,所以本文选取旅游业从业人员比重（%）衡量区域旅游业社会服务能力、城镇化率（%）衡量区域出游潜力、犯罪率（%）衡量旅游社会安全状况等,以此构建旅游社会系统,其中等级公路、铁路网密度=道路总长度/区域总面积.旅游公共服务投入不仅影响旅游产业的发展,同时也影响游客体验.在大众旅游和旅游信息大发展的背景下,路网密度和互联网覆盖率成为了旅游公共服务的两大核心支柱,因此,将等级公路网密度（%）、互联网普及率（%）、财政收入占GDP比重（%）、公共服务支出占比（%）等作为公共服务投入的衡量指标.生态环境既是旅游经济活动的物质承载同时也是实现旅游经济发展质量提升的重要保障,因此选取生活无害化处理率（%）、建成区绿化覆盖率（%）、森林覆率（%）等评价区域生态环境质量的,以此构建指标评价体系（表1）. ...

中国入境旅游的经济增长效应与空间差异性研究

2017

... 5A景区数量×10+4A景区数量×7+3A景区数量×5,即5A景区定10分,4A景区定7分,3A景区定5分.产业结构多样性指数（H）计算公式为

H = \overset{m}{\sum_{i = 1}} I_{i} \times \ln I_{i}

,其中,

I_{i}

为第

i

次产业增加值占GDP比重;

m

/

（星级饭店工作人员+景区工作人员+旅行社工作人员）

\times

我国基本公共服务空间差异格局与质量特征分析

2011

... 式中,

y_{ij}

为标准化后的标准值;

x_{ij}

为第

i

个样本、

j

项指标的原始值.本文选用赋权方法中相对客观的熵值法确定指标权重,其信息熵评价依据是指标相对变化程度对整个系统所产生的影响,能有效克服信息重叠及主观因素带来的偏差^[31]. ...

我国基本公共服务空间差异格局与质量特征分析

2011

... 式中,

y_{ij}

为标准化后的标准值;

x_{ij}

为第

i

个样本、

j

森林生态系统健康评估模式、计算方法和指标体系

2004

... 2）健康距离模型^[32].为度量旅游经济大系统、各子系统间以及系统内部各因子之间在发展过程中偏离最佳配置状态的程度,引入健康距离模型进行相对综合距离测度（图1）. ...

森林生态系统健康评估模式、计算方法和指标体系

2004

2016

... 本文的研究对象为中国部分省级行政区（不含西藏自治区、港澳台数据）.研究所选取的数据主要来源于《中国统计年鉴2016》^[33]、《中国旅游统计年鉴2016》^[34]、《中国法律年鉴2016》^[35].各项指标性质（+）（-）判断相对于旅游经济系统失配度而定.其中,青海、宁夏地区连锁餐饮企业营业额缺失,最小值以海南地区数据代替;社会性公共支出主要是社会保障支出,因此用社会性公共支出占比替代社会保障系数;上海市自然灾害数据缺失,以全国发生最小值（天津）自然灾害数据代替. ...

2016

中国法律年鉴

2016

中国法律年鉴

2016

皖南国际文化旅游示范区旅游经济差异分析研究

2015

... 采用极差、标准差、变异系数反映中国旅游经济系统失配空间差异情况^[36].结果表明,2015年全国旅游经济系统失配度的极差、标准差、变异系数分别为0.424、0.078、0.149;东部地区分别是0.322、0.086、0.183;中部分别为0.089、0.028、0.052;西部分别为0.167、0.056、0.097. ...

皖南国际文化旅游示范区旅游经济差异分析研究

2015

东北地区A级旅游景区空间分布特征及影响因素

2017

... 由回归结果可知,城镇化率（X₈）与旅游经济系统失配度被解释关系不显著（P=0.906）,其余9项因素均与旅游经济系统失配度有显著相关关系,表明城镇化水平与旅游经济失配系统无明显关系.旅游资源的数量和质量是旅游经济发展的基石,是旅游区域吸引力产生的核心因素,也是制约旅游产业发展的首要因素^[37];旅游业从业人员比重和旅游劳动生产率与旅游经济失配关系显著,表明区域旅游生产能力对失配度有重要影响;等级公路网密度和互联网普及率显著性较强说明旅游交通服务和信息服务亦对旅游经济失配有显著影响,通过增加交通便利度才能增加游客数量,提高旅游收入^[38];建成区绿化覆盖率和森林覆盖率与旅游经济失配成负相关,说明区域生态环境质量越好对于促进旅游经济系统适配越有帮助. ...

东北地区A级旅游景区空间分布特征及影响因素

2017

中国典型旅游城市人居环境适宜度空间分异研究

2015

中国典型旅游城市人居环境适宜度空间分异研究

2015

〈

〉

目标层	一级指标	二级指标	标准值	属性	单位
中国部分省级旅游经济系统失配度评价指标	旅游资源开发（0.053）	旅游资源丰富度（R₁）产业结构多样化指数（R₂）	2740.00 -56.00	正向正向	分 %
	旅游产业质量（0.495）	旅游收入占GDP比重（I₁）旅游外汇占外贸出口比重（I₂）旅游外汇占旅游总收入比重（I₃）入境游客占游客总量比重（I₄）旅游收入增长率（I₅）旅游业增长弹性系数（I₆）旅游劳动生产率（I₇）人均旅游GDP（I₈）住宿法人企业数（I₉）三星饭店数（I₁₀）社会消费品零售总额（I₁₁）	31.25 8.17 11.34 10.48 39.56 3089 8282.59 1.99 2063.00 740.00 28471.10	正向正向正向正向正向正向正向正向正向正向正向	% % % % % % % 万元个个亿元
	社会系统支持（0.156）	旅游业从业人员比重（S₁）邮电业务量（S₂）城镇化率（S₃）登记失业率（S₄）交通事故伤亡人数（S₅）文盲率（S₆）犯罪率（S₇）	120.00 3353.35 89.57 1.30 1526 1.33 0.47	正向正向正向负向负向负向负向	% 亿元 % % 人 % %
	公共服务投入（0.174）	等级公路网密度（P₁）互联网普及率（P₂）财政收入占GDP比重（P₃）公共服务支出占GDP比重（P₄）教育支出占财政支出比重（P₅）文化体育投资占GDP比重（P₆）剧场影院数（P₇）	25.84 75.30 19.46 12.50 20.36 2.12 366.00	正向正向正向正向正向正向正向	km/km² % % % % % 个
	生态环境质量（0.120）	生活无害化处理率（E₁）建成区绿化覆盖率（E₂）一般工业固体废弃物处理率（E₃）森林覆盖率（E₄）灾害经济损失占GDP比重（E₅）	100.00 49.10 99.37 66.00 0.01	正向正向正向正向负向	% % % % %

中国旅游经济系统失配度空间格局分异与形成机理分析

Spatial Pattern of China’s Tourism Economic System Mismatch Degree and Its Formation Mechanism

1 研究方法与数据来源

1.1 指标体系构建

1.2 研究模型

1.3 数据来源和数据说明

2 旅游经济系统失配度空间格局分异特征

2.1 整体空间格局

2.2 区域空间格局

2.3 影响因素识别

3 空间格局分异的形成机理分析

3.1 旅游资源禀赋与开发质量是旅游经济失配系统空间分异的基础动力

3.2 旅游市场经济环境是旅游经济失配系统空间分异的直接动力

3.3 旅游目的地公共服务质量是旅游经济失配系统空间分异的外在动力

4 结论与讨论

参考文献 文献选项 原文顺序 文献年度倒序 文中引用次数倒序 被引期刊影响因子

参考文献

原文顺序

文献年度倒序

文中引用次数倒序

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