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1. 南京师范大学地理科学学院,南京 210023
2. 华侨大学旅游学院,泉州 362021
3. 海南师范大学地理与旅游学院,海口 571158
4. 江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心,南京 210023

Space-time interaction of provincial inequality of international tourism in China: The comparison between main tourist markets

JIXiaomei^1,4,, TAOZhuomin^1,4,, CHENJinhua², CHENGYeqing³, FUYeqin³
1. School of Geographic Science, Nanjing Normal University, Nanjing 210023, China
2. School of Tourism, Huaqiao University, Quanzhou 362021, Fujian, China
3. School of Geography and Tourism, Hainan Normal University, Haikou 571158, China
4. Jiangsu Center for Collaborative Innovation in Geographical Information Resource Development and Application, Nanjing 210023, China
通讯作者:陶卓民（1963- ）,男,江苏苏州人,教授,博士生导师,主要研究方向为旅游规划、旅游资源开发、旅游经济与市场。E-mail: Taozm@tom.com
收稿日期:2015-06-17
修回日期:2015-11-23
网络出版日期:2016-02-20
版权声明:2016《地理研究》编辑部《地理研究》编辑部
基金资助:国家自然科学基金项目（41571139）江苏高校优势学科建设工程资助项目（164320H116）
作者简介:
-->作者简介：纪小美（1988- ）,女,福建福清人,博士研究生,主要研究方向为旅游地理学与文化地理学。E-mail: zhangyuge20105@sina.cn



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摘要
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。

关键词：国际旅游;省份分布;LISA时间路径;时空跃迁;中国
Abstract
The integration of space and time generates much closer interaction between geography and other social sciences, and provides a new perspective for understanding the role of geography in tourist flow distribution. China has become one of the world's most popular tourist destinations. However, there are significant disparities in volume and structure of China's international tourist flow between the coastland and inland. Tourism behavior involves the cross-regional movement at spatio-temporal dimension. Accordingly, an insight into spatial-temporal distribution and inter-regional co-opetition relationships is very helpful to develop destination marketing strategy. Based on the perspective of space-time interaction, this paper explored the inter-provincial inequality of international tourist flow in China from 1997 to 2013. LISA time path, space-time transition and visualization were employed for spatial-temporal data analysis. It concludes that: ① the polarization effects of the main port cities (Beijing, Shanghai, Guangzhou) tend to be weaken, and along with the rise of new growth poles located in the central and western regions, inter-provincial inequality tend to be reduced. ② The spatial distribution of international tourist flow obeys to the distance-decay rule-the short-range international tourist market is more spatially concentrated than the long-haul market. ③ The local spatial structure of European market is simplest, Southeast Asian market is the most complex. Space-time dependence effect has the greatest impact on the dynamic of regional system of North-American market; the Japanese-Korean market is of the least influence. The inter-provincial growth of inner Yangtze River Delta shows a significant space-time dependence, but the space-time dependence of Beijing and her neighbors, Guangdong and her neighbors are rather faint, in spite of the two provinces' own high growth rate; the local spatial structures of these backward provinces situated in the central and western regions are stable due to their slower growth rate. ④ The inter-provincial collaborative growth is the main theme of Chinese international tourism development. However, the situation of co-opetition varies from one province to another. ⑤ There exists an intense spatial cohesion among provinces, and their own market roles are relatively stable; Space-time transition probability varies from one province to another and from one market to another. Some suggestions are made to promote regional balanced development, such as continuing to increase supports for backward provinces; breaking administrative barriers for the circulation of tourism factors; necessitating the cooperation between touristic backward and advanced provinces as well as self-improvement of the formers; cultivating and strengthening the booming tourism growth poles located in the central and western regions; making more efforts to the advertising & marketing for the long-haul market.

Keywords：international tourism;provincial distribution;LISA time path;space-time transition;China

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纪小美, 陶卓民, 陈金华, 程叶青, 付业勤. 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]. , 2016, 35(2): 363-376 https://doi.org/10.11821/dlyj201602013
JI Xiaomei, TAO Zhuomin, CHEN Jinhua, CHENG Yeqing, FU Yeqin. Space-time interaction of provincial inequality of international tourism in China: The comparison between main tourist markets[J]. 地理研究, 2016, 35(2): 363-376 https://doi.org/10.11821/dlyj201602013

1 引言

进入21世纪以来,旅游业已成为世界公认的最具发展前景的新兴产业之一。随着全球化进程的加速,全球经济与旅游业的不断发展,尤其与国际游客到访量的联系愈发紧密^[1]。旅游业在缩小区域差异方面的作用越发突出^[2],发展旅游业尤其是入境旅游业,得到各国广泛推崇。改革开放以来,中国区域经济的非均衡发展也带来了入境旅游发展的不平衡。加强对中国入境旅游区域差异的空间格局、时间过程与演变机制的研究,对区域旅游产业政策的制定、旅游合作的开展与竞争优势的发挥具有重要的理论和实践意义。
国外对游客流空间分布差异的研究始于20世纪70年代,主要探讨差异的成因、格局、演化机制及其影响等^[3-6]。研究表明,旅游在区域发展中扮演着关键角色,但也加剧了区域差异;沿海和内陆社会经济条件的差异以及旅游供需分布不均导致两地旅游发展失衡。目前国内的研究已涉及到：① 旅游流规模结构的类型、分布和演变等^[7];② 旅游经济发展的区域差异、收敛情况与影响因素^[8];③ 旅游经济效应的空间差异^[9];④ 旅游流网络结构的特征、发展阶段与形成机制^[10];⑤ 旅游流的扩散路径、节点、强度^[11];⑥ 旅游空间效应^[12]等。研究方法主要包括：① 衡量指标有单一的人次、人天数^[13]、旅游外汇收入与综合指标;② 差异指标有变异系数、基尼系数、Theil指数、区位熵、地理集中指数等传统指标以及空间统计指标中的Moran's I、Geary^[14-16];③ 理论与模型主要有规模分布理论、收敛理论、空间场效应理论、空间计量经济模型、引力模型、市场竞争态模型、偏离—份额模型、社会网络分析等^{[11,10,17-19]}。研究对象主要有整体入境市场与细分市场中的港澳台、外国人、日本、韩国、美国等^[19,20]。研究尺度涉及到地带、旅游区、省域、市域、城市等^[8,17,21,22]。差异的影响因素主要有资源禀赋、对外开放、区位、知名度、空间距离、旅游基础与接待设施、城市功能与地位、国际关系^[12,22]等。但由于研究所用的时空尺度、测量指标等的差别,****对中国入境旅游区域差异格局、过程与机制的看法不一,但普遍认同沿海地区起主导作用,客流分布具有非均衡增长特征;自1990年以来,中国各省份相对差异降低,但收敛情况具有时空敏感性,异常年份时省份差异扩大等。
20世纪90年代开始,空间对于社会经济理论的重要性已得到广泛认可,大量理论与实证研究表明了空间效应（空间依赖与异质）成为一种普遍存在,而非实证研究中的一种例外^[23];区域发展差异本身就并存空间模式的时间动态及时序行为的空间格局^[24],时空交互成为地理****研究社会经济发展变迁重要的方法与视角。目前诸多****正探讨如何将时间因素有效地整合到探索性空间分析（exploratory spatial data analysis,ESDA）中,其中Rey提出的探索性时空数据分析（exploratory time-space data analysis,ESTDA）框架,引入图论实现时空关联的耦合与可视化展示^[25],是比较成功的一种探索。近年来随着国家层面上经济均衡发展战略的实施,区域间旅游经济联系与空间溢出效应的日益增强^[9,12,22],将有可能使邻域间的客流规模随着时间推移出现集聚与相似的动态模式;旅游发展过程中外部不确定性往往使客流的空间不均衡具有时间敏感性;旅游者跨区域流动的时空行为亦突显出时空交互在分析区域旅游流分布动态中的重要性。但目前从时空交互视角对中国入境（国际）客流区域分布的动态研究^[21]仍较为缺乏,大部分研究分割开了空间格局与时间过程的交互。
因此本文从时空交互视角对中国国际旅游主要客源市场的客流省份分布（下文简称某市场区域系统,或某市场）的动态特征和竞合态势等进行对比研究,以期为各省份国际旅游市场的开拓、区域旅游竞合营销策略的制定提供参考。

2 研究方法

目前ESTDA框架主要包括LISA时间路径、时空跃迁和时空网络分析三大部分。目前该框架在土地利用变化、犯罪热点、疾病传播、公共资源配置等领域的应用较为广泛与成熟,但在旅游流时空交互特征领域的应用尚不多见。

2.1 LISA时间路径

LISA时间路径是空间单元在Moran's I散点图中位置转移的连续表达,也是LISA马尔柯夫转移矩阵的一种连续性表达^[26]。通过可视化空间单元某一属性值与其邻域均值（空间滞后）的成对移动^[27],可以揭示区域间时空交互作用的程度、方向（竞合态势）以及时空依赖效应对区域系统演化的影响程度^[28]。在本文中,各市场中各省份的LISA时间路径指标包括移动的相对长度（length）、弯曲度（tortuosity）以及交叉率（crossing ratio）等。省份i在Moran's I散点图中的跃迁路径可看作一组向量[(y_i,1, yl_i,1),(y_i,2, yl_i,2),?,(y_i,T, yl_i,T )]^[29],其中,y_i,t是省份i在t年份的游客量,yl_i,t是其空间滞后在t年份的游客量。
相对长度Γ_i为： Γi=N×∑t=1T-1d(Li,t,Li,t+1)∑i=1N-1∑t=1T-1d(Li,t,Li,t+1)（1）
弯曲度ε_i为： εi=∑t=1T-1d(Li,t,Li,t+1)d(Li,1,Lt,T)（2）
Li,t=Zi,t∑wi,jzj,t∑zi,t2（3）
交叉率K_m为^[38]： Km=2×kmN×(N-1（4）
式中：N=31;d(L_i,t,L_i,t+1)表示省份i在t和t+1年份间的移动距离;L_i,t是t年份省份i在Moran's I散点图中的位置;z_i,t是省份i在t年份的z标准化游客量,采用一阶root邻接矩阵定义空间权重,因此将海南适当调整为与广东相连,以保证海南有邻域。Moran's I散点图中各省份的位置可以表示为 yi,t∑i=1Nyi,t,∑wi,jyi,t∑i=1Nyi,t^[29]。如果省份i在研究期间内移动长度超过全国平均值,则该省份的Γ_i>1,反之,则Γ_i<1;Γ_i越长,表明更加动态的局部空间依赖关系和局部空间结构。ε_i是省份i在Moran's I散点图中移动的弯曲度,如果省份i的移动路径非直线,则ε_i >1,反之,则ε_i <1;ε_i越大表明省份i的路径越弯曲,表明一个更加动态的局部空间依赖方向和更加波动的增长过程;又反映出其受局部结构的时空依赖效应影响越大,即省份自身受邻域空间（溢出/极化）效应影响越大,同时自身随时间推移增幅越显著或遇特殊时间段波动越剧烈,反之则受到的影响越小,波动越平稳。k_m是客源市场m中各省份间实际存在的LISA时间路径的交叉数之和,K_m越大意味着区域系统演变过程中并存更多元的局部空间结构,即邻域间客流规模差异的收敛情况更复杂^[30]。

2.2 LISA时空跃迁

LISA提供了一种分解的视角揭示空间依赖性^[31],Rey在此基础上将Moran's I散点图中各空间单元在特定时间间隔内的移动距离、方向、凝聚等属性嵌入传统马尔可夫链中,提出了局部马尔可夫转移（local Markov transition）和时空跃迁（space-time transition）^[26]。除4种空间形态（HH,HL,LL,LH）内的跃迁,还有12种形态间的跃迁。时空跃迁情况分为Type0,Type1,Type2和Type3这4种类型^[32]。在本文中,Type0表示省份自身（focal）与邻域（neighborhood）随时间推移不发生形态间的跃迁,全部位于转移矩阵的主对角线上;Type1表示省份自身跃迁,但邻域不变,包括HH_t→LH_t+1、HL_t→LL_t+1、LH_t→HH_t+1、LL_t→HL_t+1;Type2表示省份自身不变,但邻域跃迁,包括HH_t→HL_t+1、HL_t→HH_t+1、LH_t→LL_t+1、LL_t→LH_t+1;Type3表示省份自身与邻域都跃迁,该类型又可分为Type3A和Type3B型,前者表示省份自身与邻域的跃迁方向一致,包括HH_t→LL_t+1、LLt→HH_t+1;后者表示二者的跃迁方向相反,包括HL_t→LH_t+1、LH_t→HL_t+1。Rey将区域系统中的时空变迁（flux）与凝聚（cohesion）定义为研究时段内某类型的跃迁数量与系统内可能存在的跃迁总数（m）之比^[30],在本文中,m=(2013-1997) ×31=496。
时空变迁SF为： SF=2F1+F2m（5）
时空凝聚SC为： SC=FⅠ+F3Am（6）
式中：F₁、F₂和F_3A分别表示Type1、Type2和Type3A的跃迁数。

2.3 时空交互可视化

社会经济属性的时空交互格局也可通过图论加以阐述,这种交互作用有助于揭示出传统ESDA中不显著的某些关联^[32]。客流省份分布的时空网络可以通过各省份间的地理中心连线进行可视化,一般通过连线的线型、颜色和粗细区分邻域间的时间关联（temporal linkage）的强度和方向,以揭示客流增长过程中省份间的竞合态势与发展机制的相似程度^[25]。各省份间的时空网络的构建通过区域系统时空分析软件STARS来实现。STARS是一款为时空面板数据运算而设计的开放式集成软件,是一种可提供可视化的、动态化的时空关联测算与展示的探索性时空数据分析工具^[27]。

3 数据来源与处理

本文以大陆31个省份年际接待的国际游客为研究对象,游客规模与属性数据来源于1998-2014年《中国旅游统计年鉴》和《旅游抽样调查资料》。选用省份国际游客量数据：一是因为,省份是全国各区域层次中的利益冲突最为突出的一个层级,不仅是调控区域经济差异变化最重要的层次^[33],也是区域旅游综合开发与竞争的主要载体,已成为相关研究普遍采用的空间尺度;二是因为入境（国际）游客经过海关的严格记录,确保了数据的精度。虽然入境游客量与旅游外汇收入年际变动不成严格的正相关会造成无法准确衡量区域旅游经济规模变动情况,但旅游外汇收入数据是经过估算得出的,且各地估算方式和口径有所差异^[13],削弱了省份间旅游发展水平的可比性。结合本文的研究重点在于同一时段内省份间的相对差异,而非年际间的绝对差异,因此以游客量为衡量指标要比旅游外汇收入更适用本文。因省份间国际游客量绝对差距悬殊,不便比较,因此采用各省份国际游客量的均值比率,即各省份国际游客量与所有省份国际游客总量的均值的比率,用该指标能更直观清楚地衡量各省份在全国国际旅游市场中的发展地位。
研究对象为除港澳台之外的入境旅游市场,即国际旅游市场。根据数据的可获得性和时空分布的连贯性（1997年重庆成为直辖市）,筛选出1997-2013年赴大陆31个省份旅游的5大主要国际旅游客源市场：日韩、东南亚、北美洲、欧洲和大洋洲市场,这些市场的游客量之和占中国国际旅游市场的80%,亦占各省份的80%左右,具有较强的代表性。
地图数据源于1 ∶400万国家基础地理信息数据库。根据研究需要,将中国全境划分为7大旅游区：东北地区（黑、吉、辽、蒙）,京津及其外围区（京、津、冀、鲁）、中部地区（豫、鄂、皖）、长三角地区（苏、浙、沪）、泛珠三角地区（粤、琼、桂、湘、赣、闽）、西南地区（黔、川、渝、滇、藏）以及西北地区（晋、陕、宁、甘、青、新）。

4 实证分析

4.1 中国入境（国际）旅游总体概况

中国真正意义上的入境（国际）旅游发祥于改革开放,经过30多年的发展,成果喜人。1978年中国接待入境游客180.82万人次,仅居世界41位,2013年达到12907.78万人次,跃居世界第4;1978年旅游创汇2.6亿美元,居世界第47位,2013年增至516.64亿美元,跃居世界第4。根据中国的具体国情,通常将入境旅游市场划分为港澳台与外国人两大差异显著的客源市场,而后者才是真正意义上中国国际旅游业的服务对象。1978年以来港澳台市场份额维持在68%~90%,是入境旅游发展的中坚力量,但2003年以来该市场的份额持续下降,而外国人市场份额从1992年前的不足15%上升至2011年以来的30%以上。近年来国际游客在华旅游消费占到旅游外汇收入60%以上,其客流区域分布的不均衡程度也明显小于港澳台市场。因此进一步拓展国际旅游市场既是中国旅游业可持续发展也是缩小区域经济发展差距的重要动力来源。

4.2 主要客源市场省份分布概况

按照中国入境旅游流等级分类标准^[34],并结合本文需要,将国际客流规模划分为6个等级：超大型客流（>100万）、大型客流（50~100万）、中型客流（10~50万）、小型客流（5~10万）、微型客流（1~5万）和超微型客流（<1万）。
（1）市场份额上,日韩占1/4~1/3,日韩是中国的近邻,同属东亚儒家文化圈,受中国传统文化影响深远,中国的自然文化旅游资源对日韩民众一直有很强的吸引力,且三国间互为各自最重要的贸易伙伴国之一;东南亚占1/5,东南亚地区旅居大量华人华侨,形成大规模赴华传统探亲旅游流。日韩与东南亚游客到访中国的驱动力主要是文化上的求同。由于地理上的毗邻,日韩与东南亚构成中国国际旅游市场的主体部分,属于近程国际市场,游客的时空行为倾向于高回访,短行程。北美与欧洲的市场份额相近,但仅为日韩的一半。值得注意的是,近年来随着俄罗斯中产阶层的不断壮大以及中俄经贸关系的深化,俄罗斯赴华游客量增速迅猛,成为继韩、日后中国的第三大客源国,其赴华旅游动机以边境购物为主。大洋洲目前仅占3%左右的市场份额,但市场潜力巨大。欧洲、北美洲和大洋洲属于远程国际市场,到访中国的驱动力主要是文化上的求异,其在中国大陆的行程一般较近程游客长,一趟旅程到访更多目的地,旅游消费能力更高,空间分布更分散。
（2）空间格局上,各市场客流分布均表现出一定的核心—边缘结构,由于中西部区域型增长极的出现,国际客流呈现出以东部环渤海、长三角与珠三角为核心向内陆波动性减弱态势。
（3）时间过程上,京沪粤的极化作用减弱,客流增长趋于收敛,区域差异持续降低,但遇异常年份时,省份差异偏离自然演化轨迹,客流回缩到发达省份,差异暂时扩大^[22]。
（4）时空交互过程上,日韩市场（图1a~图1c）表现出自东北向西南推进的态势;东南亚市场（图1d~图1f）表现出由西南向东北扩散的趋势,北美洲市场（图1g~图1i）呈现出由南向北蔓延的形势;欧洲市场（图1j~图1l）表现出向沿海、边境集聚的同时也向内陆不断填充的态势;大洋洲市场（图1m~图1o）显示出由东南向西北扩散的格局。
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图11997年、2005年、2013年各市场客流规模省区分布
-->Fig. 1Provincial distributions of tourist flow in different tourist markets (1997, 2005, 2013)
-->

总体来看,一方面省份国际客流规模仍受客源地与目的地、目的地与入境口岸城市间距离衰减规律的作用;另一方面随着中西部对外开放的全面展开,旅游接待的能力与质量不断提升,京沪粤等地的传统入境口岸的区位优势相对下降,推动国际旅游区域差异趋于下降。

4.3 LISA 时间路径

4.3.1 LISA 时间路径模式概况 交叉率的计算结果表明各市场区域系统时空交互作用的复杂程度为：东南亚市场（0.730）>日韩市场（0.620）>北美洲市场（0.446）>大洋洲市场（0.403）>欧洲市场（0.374）。即省份间在欧洲、大洋洲市场上的LISA时间路径延展方向较为一致,排列紧凑,路径模式较为单一,局部空间结构简单,省份间整体表现出协同运动态势,与这些新兴市场中各省份总体处于增长阶段有关;东南亚、日韩市场的延展方向更为多样,路径模式更加复杂,局部空间结构多元,省份增速普遍趋缓有关。北美洲市场的多样化介于前两类之间。由于日韩、东南亚占主体,因此整体国际市场的时间路径模式亦多元。
4.3.2 LISA 时间路径分析 根据式（1）~式（3）计算出各市场区域系统的LISA时间路径相对长度与弯曲度（表1）。
Tab. 1
表1
表1各市场中各省区的LISA 时间路径相对长度与弯曲度
Tab. 1Length and tortuosity of LISA time path of each province in different regional tourist market systems

省份	日韩市场			东南亚市场			北美洲市场			欧洲市场			大洋洲市场
	Len		Tort		Len		Tort		Len	Tort	Len	Tort	Len	Tort
北京	2.879	3.147		1.430	2.940		2.490	5.195		3.087	3.531		2.638	3.100
天津	2.086	4.600		1.536	4.060		1.386	5.486		0.670	18.234		0.557	7.339
河北	0.728	5.306		1.264	4.884		0.417	6.018		0.872	15.523		0.952	8.138
山西	0.391	3.856		0.617	22.687		0.548	33.084		0.675	25.262		0.644	12.497
内蒙古	0.402	6.957		0.309	11.548		0.237	11.157		1.665	10.870		0.372	9.080
辽宁	2.902	6.386		0.754	8.590		0.337	8.490		1.003	4.440		0.400	5.966
吉林	1.711	6.848		0.508	87.849		0.202	15.355		1.152	3.355		0.317	6.680
黑龙江	0.838	6.101		0.316	206.252		0.278	16.547		5.273	21.196		0.413	12.346
上海	1.472	11.823		2.312	29.776		2.559	48.216		1.970	33.592		3.024	61.128
江苏	1.311	7.766		1.552	82.223		2.688	19.007		1.415	11.470		2.721	45.002
浙江	1.235	9.426		1.328	8.098		1.098	13.506		0.711	11.016		1.532	19.037
安徽	1.041	2.074		1.066	29.306		0.852	3.315		0.353	1.691		0.538	4.505
福建	0.454	5.173		1.889	3.241		1.586	10.304		0.334	6.055		0.741	26.899
江西	0.404	2.979		0.516	6.271		0.477	4.325		0.303	4.993		0.335	5.482
山东	2.740	10.121		0.791	9.105		0.789	16.833		0.423	3.830		0.589	3.847
河南	0.707	3.942		0.702	5.887		0.661	9.707		0.397	20.973		1.138	4.172
湖北	0.436	2.538		0.679	7.236		2.177	10.884		1.682	5.038		1.461	2.469
湖南	1.533	5.287		0.725	6.005		0.703	34.273		0.391	6.968		1.058	3.041
广东	1.326	15.907		2.307	22.205		2.027	141.408		2.155	35.523		3.237	61.417
广西	1.397	11.080		1.295	5.073		0.826	6.677		0.668	4.248		0.618	7.356
海南	1.416	13.986		2.275	20.753		1.999	79.097		0.489	4.489		0.450	5.852
重庆	0.535	4.982		0.516	3.042		1.655	26.777		0.710	25.550		0.941	7.327
四川	0.404	4.432		1.048	6.484		0.851	4.099		0.427	2.952		0.773	1.694
贵州	0.460	3.995		0.683	2.301		0.350	57.763		0.267	14.976		0.484	5.660
云南	0.522	3.864		2.641	2.634		0.551	6.327		0.463	42.404		0.791	28.477
西藏	0.142	2.440		0.626	2.609		0.564	16.441		0.322	5.558		0.549	9.115
陕西	0.832	14.284		0.425	8.662		1.269	13.958		1.411	8.785		2.090	45.848
甘肃	0.207	8.329		0.288	11.551		0.357	9.020		0.300	5.384		0.527	9.849
青海	0.111	4.732		0.246	16.123		0.301	8.105		0.169	10.915		0.267	5.282
宁夏	0.290	22.068		0.170	26.705		0.415	12.642		0.318	11.437		0.333	4.719
新疆	0.089	6.800		0.186	21.064		0.349	20.516		0.925	9.191		0.510	4.961
平均值	1.000	7.136		1.000	22.102		1.000	27.566		1.000	12.563		1.000	14.138
标准差	0.805	4.588		0.701	39.731		0.769	50.163		1.043	10.582		0.850	16.800

注释：Len表示相对长度,Tort表示弯曲度。
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（1）从全国尺度来看,新兴的北美洲市场上省份平均弯曲度最大（27.566）,受到的影响最大;而传统的日韩市场平均弯曲度最小（4.588）,受到的影响最小,原因在于日韩市场开发最早,且市场区域系统发育较成熟,各省份在该市场中的地位稳定且客流波动平稳。而同样开发较早的东南亚市场的平均弯曲度高于新兴的欧洲与大洋洲市场,原因在东南亚地区社会经济抗外界干扰能力普遍较西方地区弱,危机年份时候,其赴华游客量波动异常剧烈且省份差异异常加剧。
（2）从区域层面来看,上海是国际性大都市,发达的商业贸易和密切的对外联系使其成为国际游客主要目的地之一。研究时间段内,江浙沪在各市场中的移动相对长度均大于1,表明各自客流增长过程表现出以溢出效应为主的极强的时空依赖,已经形成强大的旅游区域内聚^[35]。而北京兼具政治、文化、交通、国际交往中心以及垄断性旅游资源优势,对国际游客具有强大吸引力;毗邻港澳和东南亚,传统商业城市和改革开放“窗口”优势使广东成为中国国际游客量最大的目的地。但与上海相比,北京、广东自身尽管具有较大的相对移动长度,但仅与部分省份在部分市场上存在较强的空间溢出效应,例如,广东与广西、湖南、海南在日韩市场上,广东与广西、福建、海南在东南亚市场上,北京与天津在日韩、东南亚、北美洲市场上,北京与河北在东南亚市场上。
（3）从省份层面来来看,个别省份在个别市场上出现相对长度或弯曲度的异常高值亦值得关注,例如,山东在日韩市场、云南在东南亚市场、黑龙江在欧洲市场上的异军突起,与近年来上述省份边境贸易的深化密不可分。而所有市场中,江西、青海、甘肃和西藏等中、西部旅游欠发达省份的局部空间结构稳定,增速缓慢。
4.3.3 时空网络分析 由图2可知,各市场区域系统均以正向关联占主导,表明在中国国际旅游发展过程中省份间以协同增长为主。
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图2各市场区域系统的时空网络
-->Fig. 2Spatial-temporal network of different regional tourist market systems
-->

① 从旅游供应方面来看,进入21世纪以来,国际旅游的蓬勃发展极大地激发各地,尤其是中西部欠发达省份的政府普遍把旅游业作为促进地方经济发展的先导产业来培育,且从2000年起中央以旅游国债的方式加强对中西部旅游基础设施的建设,陆续开放内陆、沿边入境口岸,逐步建立中西部与东部及其海外客源的便捷通道,为促进区域间旅游流互动创造有利条件;同时实施区域旅游分工与产品互补战略,旅游扶贫示范区、生态旅游示范区重点放在民族风情、生态景观资源富集的内陆欠发达地区,而国家旅游度假区重点放在滨海景观资源优势突出的东部地区^[8],以服务于新兴的商务、会展等市场。② 从旅游需求方面来看,国际旅游需求的多样化促进中国各地旅游资源比较优势的发挥,推动区域差异的缩小。例如近年来随着国际旅游需求由传统的滨海度假休闲向内陆的体验自然转变^[36],促进了国际旅游流趋向于具有（自然或人居）原生态旅游资源优势的中国内陆省份。从图2亦可看出日韩、北美洲、欧洲与大洋洲市场中,中等、强正向时间关联的省份集聚于中西部地区,而中国北方对地理环境成鲜明反差的东南亚客流的吸引力不断增强,研究期间内吉林与青海接待的东南亚游客量年均增速分别为22.57%和20.97%,高于东南亚游客传统目的地——云南的8.1%和广东的11.47%,并与周边的辽宁、内蒙古、陕西、甘肃、新疆等高纬度省份构成长城沿线的东南亚客流协同增长区。
对不同时间关联类型进行赋值,获得各市场区域系统的协同指数,数值越大,表明空间协同性越高,数值越小,表明竞争越激烈。其中负向关联赋值-2和-1,正向关联赋值3、2和1。各市场协同指数排序为：欧洲（88）>大洋洲（74）>日韩（59）>东南亚（43）>北美洲（40）。各市场局部空间竞争格局不一：日韩市场中,东中部间普遍存在竞争关系;东南亚市场中核心与边缘省份间存在竞争关系,例如四川与周边的贵州、青海、甘肃,长三角地区与周边的福建、安徽、江西;北美洲市场中极化格局更为显著,其中广东与周边省份竞争关系非常显著;欧洲市场中存在广东与湖南、海南,湖南与江西,山西与河北、河南的竞争关系;大洋洲市场中存在河北与北京、山东、河南,广东与福建,湖北与江西,云南与西藏间的竞争关系等。

4.4 LISA时空跃迁分析

LISA时空跃迁^[15]进一步揭示Moran's I散点图在不同局部相关空间形态间的转移情况。利用STARS软件分别计算各市场区域系统的空间形态转移概率、时空凝聚与变迁概率（表2）。结果表明：① 从空间形态转移情况来看,对角线上的元素都比非对角线上大得多。① 从时间遍历情况来看,东南亚市场达到稳定状态时,有48.7%的省份保持在LL型的空间形态,低值俱乐部集聚现象最为突出,大洋洲（46.3%）紧随其后。③ 从时空变迁概率情况来看,各市场中省份在Moran's I散点图中保持原象限不动的概率至少为81.7%,表明客流分布的空间凝聚很强,各省份的空间地位相对稳定,具有路径依赖和锁定特征。各市场区域系统时空变迁概率大小呈现：欧洲（17.3%）>大洋洲（8.9%）>东南亚（8.5%）>北美洲（8.1%）>日韩（7.1%）。相对而言,欧洲市场变迁概率明显高于其他,例如该市场中LH向HH跃迁的概率是5.7%,HL向LL跃迁的概率是17.3%,均高于其他市场的同类跃迁。
Tab. 2
表2
表2各市场区域系统的Local Moran's I转移概率矩阵与时空变迁
Tab. 2Local Moran's I transition probability matrix and spatial-temporal flux in different regional tourist market systems

日韩市场	t/t+1	HH	LH	LL	HL	类型	n	比例	SF	SC
	HH	0.904	0.068	0.000	0.027	Type0	458	0.923	0.071	0.925
	LH	0.046	0.907	0.028	0.019	TypeⅠ	20	0.040
	LL	0.004	0.024	0.956	0.016	TypeⅡ	15	0.030
	HL	0.063	0.000	0.094	0.844	TypeⅢ	3	0.006
	Ergodic	0.217	0.266	0.406	0.111	Sum	496	1.000
东南亚市场	t/t+1	HH	LH	LL	HL	类型	n	比例	SF	SC
	HH	0.904	0.036	0.000	0.060	Type0	454	0.915	0.085	0.915
	LH	0.034	0.899	0.067	0.000	TypeⅠ	17	0.034
	LL	0.000	0.030	0.949	0.021	TypeⅡ	25	0.050
	HL	0.088	0.000	0.088	0.825	TypeⅢ	0	0.000
	Ergodic	0.183	0.208	0.487	0.121	Sum	496	1.000
北美洲市场	t/t+1	HH	LH	LL	HL	类型	n	比例	SF	SC
	HH	0.912	0.044	0.044	0.000	Type0	450	0.907	0.081	0.917
	LH	0.044	0.894	0.062	0.000	TypeⅠ	23	0.046
	LL	0.008	0.041	0.917	0.033	TypeⅡ	17	0.034
	HL	0.000	0.014	0.095	0.892	TypeⅢ	6	0.012
	Ergodic	0.171	0.259	0.437	0.134	Sum	496	1.000
欧洲市场	t/t+1	HH	LH	LL	HL	类型	n	比例	SF	SC
	HH	0.840	0.074	0.037	0.049	Type0	405	0.817	0.173	0.825
	LH	0.057	0.805	0.130	0.008	TypeⅠ	39	0.079
	LL	0.005	0.097	0.839	0.060	TypeⅡ	47	0.095
	HL	0.080	0.000	0.173	0.747	TypeⅢ	5	0.010
	Ergodic	0.178	0.271	0.410	0.140	Sum	496	1.000
大洋洲市场	t/t+1	HH	LH	LL	HL	类型	n	比例	SF	SC
	HH	0.884	0.087	0.014	0.014	Type0	451	0.909	0.089	0.911
	LH	0.036	0.891	0.073	0.000	TypeⅠ	24	0.048
	LL	0.000	0.041	0.926	0.033	TypeⅡ	20	0.040
	HL	0.013	0.000	0.080	0.907	TypeⅢ	1	0.002
	Ergodic	0.101	0.256	0.463	0.180	Sum	496	1.000

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从表3可以看出：① 研究时期内,青海、甘肃和海南在所有市场中的时空变迁概率均为0,前二者的空间自相关均为LL,后一者均为LH。结合前文,虽然青海在东南亚市场增速较快,但客流规模过小,难以改变自身地位。② 北京在日韩、东南亚市场中各有14年保持为HL,空间极化效应总体强于溢出效应,而在欧洲、北美洲和大洋洲市场中历年均稳定在HH,以溢出效应为主;除欧洲市场出现过一次由HH跃迁到HL的情况以外,上海在其他年份,其他4个市场中与江苏、浙江间均维持为HH,而江浙与区外的皖鲁等省的空间自相关形态及其变迁情况差异显著,后者在各市场中多以LH为主;广东成为泛珠三角地区极其强大的国际旅游增长极,但其空间极化效应远高于溢出效应,除在东南亚市场上2001年由HL向HH跃迁以外,在其他市场上和其他年份上其空间形态均保持在HL。③ 中西部旅游增长极（鄂、川、滇、陕）对周边省份的空间作用以极化为主,加剧中西部的省份差异。陕西以其悠久的华夏古文明等垄断性资源优势在国际市场中异军突起,分别有16年、15年、9年在大洋洲、北美洲和欧洲市场中表现出HL的空间形态,成为西北地区最重要的旅游增长极;作为华中地区旅游强省的湖北在远程市场中的地位与陕西类似,分别有11年、15年、13年在大洋洲、北美洲和欧洲市场中表现出HL的空间形态,但两地在东南亚市场的时空变迁概率为0,稳定在LL,在日韩市场也分别仅有18.8%和12.5%的概率由LL跃迁为HL。对比西南地区旅游发展“双核”的云南与四川,可知云南在东南亚市场保持绝对优势,历年均维持为HL,四川则有31.3%的概率由LL跃迁到HL;在远程国际市场竞争中,云南的整体优势略强于四川,其中在欧洲市场上云南有37.5%的概率由LL跃迁到HL,而四川则维持在LL,在北美洲市场上二者均有18.8% 的概率由LL跃迁到HL,在大洋洲市场上云南有16年稳定在HL,而四川有15年稳定在LL。目前川、滇以极化作用为主,一定程度导致其他西南省份在各市场上的空间地位均以LH为主。④ 北部边境5省（黑、吉、辽、蒙、新）在各市场中发展不均衡,历年来在东南亚、北美洲、大洋洲市场上均维持在LL,但毗邻日、韩、蒙、朝、俄的区位优势以及边境贸易的日益繁荣,在欧洲市场上,黑龙江、内蒙古分别有16年和15年保持HH,辽宁、吉林和新疆分别有25.1%、18.8%和18.8%的概率由LH跃迁到HH;在日韩市场上,辽宁稳定在HH,吉林有25.1%的概率由LH跃迁到HH。
Tab. 3
表3
表3各省区在各市场中的时空变迁概率
Tab. 3The probability of spatial-temporal flux of each province in different tourist markets

省份	日韩 市场	东南亚市场	北美洲 市场	欧洲 市场	大洋洲 市场	省份	日韩 市场	东南亚市场	北美洲市场	欧洲 市场	大洋洲 市场
北京	0.250	0.375	0.000	0.000	0.000	湖北	0.125	0.000	0.250	0.188	0.188
天津	0.500	0.125	0.000	0.000	0.000	湖南	0.125	0.250	0.000	0.125	0.188
河北	0.000	0.438	0.250	0.250	0.188	广东	0.000	0.125	0.000	0.000	0.000
山西	0.000	0.000	0.000	0.250	0.000	广西	0.188	0.063	0.188	0.188	0.313
内蒙古	0.000	0.000	0.000	0.125	0.000	海南	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000
辽宁	0.000	0.000	0.000	0.251	0.000	重庆	0.000	0.000	0.063	0.125	0.313
吉林	0.251	0.000	0.000	0.188	0.000	四川	0.000	0.313	0.188	0.000	0.063
黑龙江	0.000	0.000	0.000	0.188	0.000	贵州	0.000	0.250	0.125	0.000	0.125
上海	0.000	0.000	0.000	0.063	0.000	云南	0.125	0.000	0.188	0.375	0.250
江苏	0.000	0.000	0.000	0.313	0.000	西藏	0.000	0.438	0.000	0.000	0.000
浙江	0.000	0.000	0.000	0.188	0.000	陕西	0.188	0.000	0.250	0.563	0.125
安徽	0.188	0.125	0.251	0.063	0.188	甘肃	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000
福建	0.000	0.000	0.188	0.563	0.063	青海	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000
江西	0.125	0.000	0.000	0.438	0.000	宁夏	0.000	0.000	0.000	0.250	0.125
山东	0.063	0.125	0.376	0.251	0.376	新疆	0.000	0.000	0.000	0.188	0.000
河南	0.063	0.000	0.188	0.250	0.251	均值	0.071	0.085	0.081	0.173	0.089

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5 结论与讨论

对1997-2013年中国主要国际客源市场的客流省份分布的特征进行对比分析,发现：
（1）客流分布时空格局的市场与省份差异显著。属近程市场的日韩与东南亚游客占主体,高回访,行程短,分布较集中;属远程市场的欧洲、北美洲和大洋洲游客行程长,到访目的地多,消费水平高,分布较分散。各市场均出现不同等级的核心—边缘结构,客流分布遵循距离衰减规律,京沪粤极化减弱,中西部新兴增长极崛起。
（2）欧洲、大洋洲市场时间路径模式单一,邻域间协同运动趋势显著;日韩、东南亚市场路径模式复杂,局部空间结构多元。北美洲市场的演进受时空依赖效应影响最大,东南亚次之,日韩最小;长三角地区客流增长的空间溢出效应最为显著,形成强大的旅游区域内聚;北京与广东自身客流增速显著,但仅与部分省份在部分市场上存在较强的空间溢出效应。空间近邻与边境贸易的深化推动山东、辽宁、黑龙江、云南等省份在相应市场上加速发展。中、西部旅游欠发达省份局部空间结构稳定,增长缓慢。
（3）中国国际旅游发展以省份间的协同增长为主,但各市场的局部空间竞合态势不一：日韩市场中东中部之间普遍存在竞争关系;东南亚、欧洲与大洋洲市场中核心与边缘省份间存在竞争关系;北美洲市场中极化格局更为显著。
（4）各市场区域系统的空间凝聚强,存在俱乐部集聚现象,各省份市场地位相对稳定,具有路径依赖和锁定特征。相对而言,欧洲市场时空变迁概率最高,日韩最低。各市场区域系统时空变迁情况区域差异显著：江浙沪之间具有强大的区域内聚,但与区外互动较弱;北京与其邻域在近程市场中以极化效应为主,在远程市场以溢出效应为主;中西部国际旅游增长极对周边省份的空间作用以极化为主;北部边境省份在东南亚、北美洲、大洋洲市场中的地位持续走低,但黑龙江、内蒙古、辽宁、吉林和新疆在欧洲市场均稳居高位或者不断上升,辽宁、吉林在日韩市场稳居高位或不断上升。
相关政策启示有：
（1）未来区域旅游政策应继续加大对欠发达省份尤其是中西部地区的扶持;鼓励东部地区持续创新,开拓新市场、推介新产品、激发新业态,同时引导其旅游产业中的管理、技术、资金等要素向中西部流动,促进东中西部旅游产业协调发展。
（2）建议将空间区位要素纳入区域旅游发展规划中,打破省份行政壁垒,摒除地方保护主义思想,共同构建无障碍旅游区,促进旅游要素自由流动,进一步推动国际旅游省份协同增长。然而空间依赖效应的作用方式和时空敏感性因区域、因市场而异,需要区别对待,扬长避短。欠发达省份在加强与各等级旅游增长极间的通力合作的同时,调整现有以观光休闲为主的传统旅游产品结构,积极开拓商贸、会展等客流较为稳定的市场,以降低危机年份其国际旅游受到的冲击。进一步壮大中西部新兴旅游增长极的发展规模,对于促进东部客流向中西部扩散,缓解区域两极分化式的发展意义重大。
（3）鉴于远程市场游客的时空行为与消费能力更有利于省份间国际旅游的协同发展及其差异的降低,而目前随着中美、中欧、中澳贸易互动的不断强化,该市场对于中国,具有巨大且持续的拓展潜力,因此在稳固日韩、东南亚等洲内传统近程市场基础上,应加大对远程市场的宣传营销,并积极开放内陆航空口岸,提高洲际旅游可达性等。
探索性时空分析框架在旅游流的时空特性研究领域具有广阔的应用前景,但该分析框架仍需要不断改进,尤其是空间权重矩阵类型的选择正确与否将直接影响空间分析的科学性。因为不同空间权重矩阵往往出现不同的邻域范围,导致相同的两个区域在不同矩阵定义下出现截然相反的空间联系。由于STARS软件中默认使用邻接关系设置权重矩阵,这样就将岛屿区域排除在外,变得不适合中国海岛国际旅游相对发达的实际情况。本文的处理是将海南的地理位置做出一定调整,而Ye等^[30]在类似的区域差异的研究中将岛状区域直接排除。这两种做法均有失偏颇,不利于对全国总体或特定局部格局的准确把握。因此未来可以尝试使用距离阈值、K最邻近等多种方法设置空间权重矩阵以相互验证研究结论的稳定性与科学性。此外,时空网络分析仅能大致判定相邻空间单元具有某种意义上相似的发展机制,而不能明确指出其具体内容,未来可结合空间回归分析对其发展机制进行深入探讨。
The authors have declared that no competing interests exist.

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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

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[5]	Wen J, Tisdell C.Tourism & China's Development: Policies, Regional Economic Growth, and Ecotourism. Singapore: World Scientific, 2001.
[6]	McKercher B, Lau G. Movement patterns of tourists within a destination. Tourism Geographies, 2008, 10(3): 355-374.https://doi.org/10.1080/14616680802236352URL [本文引用: 1]摘要 This paper reports on a study analysing the movements of tourists within an urban destination. A total of 78 discrete movement patterns was identified, which can be categorized into 11 movement styles. Data were analysed using GIS software. The large number of movement patterns is a reflection of the interaction of six factors: territoriality, the number of journeys made per day, the number of stops made per journey, participation in a commercial day tour, participation in extra-destination travel and observed patterns of multi-stop journeys. The 11 movement styles were influenced by territoriality and intensity of consumption.
[7]	陈刚强, 李映辉, 刘娟. 中国入境旅游规模分布特征及其变化 . 地理研究, 2011, 30(6): 1044-1054.Magsci [本文引用: 1]摘要 基于规模分布模型的应用探讨,本文利用1999~2008年中国各地市的入境旅游人数数据,分析了中国入境旅游规模分布及其内部结构的特征与变化。结果表明:由于受规模下降趋势变化的影响,以相同门槛规模为取样标准所得的规模分布系数在时间纵向上将具不可比性,此时以相同地区取样的分析结果进行比较分析将更具合理性。全国与东部、中部与西部三大地带的规模分布都属于过渡分布类型,但在一定的门槛规模上又趋近位序－规模分布类型。进一步分析表明,不同空间层次的规模分布都具较强的集中性,但存在不断降低趋势,且这种趋向分散的总体趋势也一致性地体现在内部结构的变化上。再者,随着规模等级的提高,规模分布的集中度在逐渐降低。在区域差异及变化上,三大地带规模分布差异以东部最大,中部最小;但其趋向分散的速度则以中部最快,西部最慢。最后,对各省规模分布的变化与类型分析表明,首位地区变得更为突出的省份倾向有更慢的规模增长速度,而首位比下降的省份倾向有更快的规模增长速度。 [Chen Gangqiang, Li Yinghui, Liu Juan.Evolution of size distribution of inbound tourism in China. Geographical Research, 2011, 30(6): 1044-1054.]Magsci [本文引用: 1]摘要 基于规模分布模型的应用探讨,本文利用1999~2008年中国各地市的入境旅游人数数据,分析了中国入境旅游规模分布及其内部结构的特征与变化。结果表明:由于受规模下降趋势变化的影响,以相同门槛规模为取样标准所得的规模分布系数在时间纵向上将具不可比性,此时以相同地区取样的分析结果进行比较分析将更具合理性。全国与东部、中部与西部三大地带的规模分布都属于过渡分布类型,但在一定的门槛规模上又趋近位序－规模分布类型。进一步分析表明,不同空间层次的规模分布都具较强的集中性,但存在不断降低趋势,且这种趋向分散的总体趋势也一致性地体现在内部结构的变化上。再者,随着规模等级的提高,规模分布的集中度在逐渐降低。在区域差异及变化上,三大地带规模分布差异以东部最大,中部最小;但其趋向分散的速度则以中部最快,西部最慢。最后,对各省规模分布的变化与类型分析表明,首位地区变得更为突出的省份倾向有更慢的规模增长速度,而首位比下降的省份倾向有更快的规模增长速度。
[8]	陈秀琼, 黄福才. 中国入境旅游的区域差异特征分析 . 地理学报, 2006, 61(12): 1271-1280.Magsci [本文引用: 3]摘要 <p>采用可以多层次分解的Theil系数测量1990～2004年我国入境旅游时间尺度上的地带间、地带内和省际差异变化状况。结果表明，1990～2004年中国入境旅游省际差异逐渐缩小，变化速度变缓;地带内差异大于地带间差异，地带内差异是构成省际差异的主要因素，特别是东部地带内差异是我国入境旅游区域差异的主要贡献者。总体上看，中国入境旅游省际差异20世纪90年代初居高不下，90年代中期急剧缩小，21世纪初持续下降，并有小幅波动;地带间差异除1991年和2003年急剧上升外，其余年份持续下降;东部地带内差异较大，但差异迅速缩小，中部地带内差异居高不下，变化明显，西部地带内差异较小，波动不明显。结合中国区域经济差异的时空变化进行比较研究，有两个有意义的发现：一是入境旅游区域差异逐渐缩小和经济差异逐渐加大的发展方向刚好是相反的。研究结果验证了发展入境旅游可以起到调整区域经济差异的作用，能起到缩小区域经济发展差距的作用。二是中国入境旅游地带间差异逐渐缩小，而中国区域经济差异地带间差异却逐渐扩大，说明入境旅游在缩小地带间差异方面也发挥一定的作用。</p> [Chen Xiuqiong, Huang Fucai.Temporal change of regional disparity in Chinese inbound tourism. Acta Geographica Sinca, 2006, 61(12): 1271-1280.]Magsci [本文引用: 3]摘要 <p>采用可以多层次分解的Theil系数测量1990～2004年我国入境旅游时间尺度上的地带间、地带内和省际差异变化状况。结果表明，1990～2004年中国入境旅游省际差异逐渐缩小，变化速度变缓;地带内差异大于地带间差异，地带内差异是构成省际差异的主要因素，特别是东部地带内差异是我国入境旅游区域差异的主要贡献者。总体上看，中国入境旅游省际差异20世纪90年代初居高不下，90年代中期急剧缩小，21世纪初持续下降，并有小幅波动;地带间差异除1991年和2003年急剧上升外，其余年份持续下降;东部地带内差异较大，但差异迅速缩小，中部地带内差异居高不下，变化明显，西部地带内差异较小，波动不明显。结合中国区域经济差异的时空变化进行比较研究，有两个有意义的发现：一是入境旅游区域差异逐渐缩小和经济差异逐渐加大的发展方向刚好是相反的。研究结果验证了发展入境旅游可以起到调整区域经济差异的作用，能起到缩小区域经济发展差距的作用。二是中国入境旅游地带间差异逐渐缩小，而中国区域经济差异地带间差异却逐渐扩大，说明入境旅游在缩小地带间差异方面也发挥一定的作用。</p>
[9]	陈刚强, 李映辉, 胡湘菊. 基于空间集聚的中国入境旅游区域经济效应分析 . 地理研究, 2014, 33(1): 167-178.https://doi.org/10.11821/dlyj201401015Magsci [本文引用: 2]摘要 运用残差空间自回归模型、地理权重回归模型及基尼系数等空间分析方法，探讨了2001-2010年中国地市入境旅游的区域经济效应及其空间差异变化。在提升区域经济水平上，中国地市入境旅游对区域经济总体上具不断增强的促进效应，且存在持续而显著的空间集聚作用；局部上具显著促进效应的地市集中分布在东部沿海地带及其邻近地区，且表现为促进效应不断增强、集聚范围不断扩大的态势。在调整区域经济差异上，入境旅游具扩大区域经济差异的总体效应，但局部上集聚范围的扩大表明其总体上的扩大效应在逐渐减弱；基于空间集中性的分析也表明，不仅在总体上也在各地带的内部区域上，这种扩大效应存在且具不断减弱的趋势。研究表明，地市入境旅游区域经济效应的发挥主要体现了市场经济运行规律的作用，而其变化趋势也反映了政府宏观调整与区域旅游发展政策及规划的战略取向。 [Chen Gangqiang, Li Yinghui, Hu Xiangju.Regional economic effects of inbound tourism in China: Based on the perspective of spatial agglomeration. Geographical Research, 2014, 33(1): 167-178.]https://doi.org/10.11821/dlyj201401015Magsci [本文引用: 2]摘要 运用残差空间自回归模型、地理权重回归模型及基尼系数等空间分析方法，探讨了2001-2010年中国地市入境旅游的区域经济效应及其空间差异变化。在提升区域经济水平上，中国地市入境旅游对区域经济总体上具不断增强的促进效应，且存在持续而显著的空间集聚作用；局部上具显著促进效应的地市集中分布在东部沿海地带及其邻近地区，且表现为促进效应不断增强、集聚范围不断扩大的态势。在调整区域经济差异上，入境旅游具扩大区域经济差异的总体效应，但局部上集聚范围的扩大表明其总体上的扩大效应在逐渐减弱；基于空间集中性的分析也表明，不仅在总体上也在各地带的内部区域上，这种扩大效应存在且具不断减弱的趋势。研究表明，地市入境旅游区域经济效应的发挥主要体现了市场经济运行规律的作用，而其变化趋势也反映了政府宏观调整与区域旅游发展政策及规划的战略取向。
[10]	刘法建, 张捷, 陈冬冬. 中国入境旅游流空间结构特征及其动因研究 . 地理学报, 2010, 65(8): 1013-1024.Magsci [本文引用: 2]摘要 <p>从旅游流的内在联系特性入手,分析了入境旅游流网络分析的可行性和必要性,采用基本特征描述、密度分析及EI 指数检验、中心性、凝聚子群、核心&mdash;边缘分析等分析方法对中国入境旅游流网络展开研究,然后运用QAP分析模型对旅游者流动矩阵和各省市旅游供给要素差值矩阵进行相关和回归分析。结果显示：① 中国入境旅游流规模上呈现东部强,西部、东北次强,中部弱的态势,整体结构比较松散而且不均衡,空间结构上出现一定的集群 现象;② 东部一些省市不仅中心度指数高,结构优势明显,占据网络的核心位置,而且内部联系紧密,另外西部个别省份的网络重要性有所增强,旅游发展的不均衡态势有所改善;③ 自然资源因素、经济发展水平、对外联系度、空间距离是制约入境旅游者流动的因素,而国际旅行社数、飞机起降架次为代表的高档次旅游服务水平、及是否同一地区是影响旅游者选择旅游地的重要因素。文章旨在为探讨入境旅游流空间特征和机制提供一种新的分析思路, 力求能从宏观上把握中国入境旅游流特征,进而为入境旅游的均衡发展和各省市旅游政策的制定等宏观决策提供理论层面的参照。</p> [Liu Fajian, Zhang Jie, Chen Dongdong.The characteristics and dynamical factors of Chinese inbound tourist flow network. Acta Geographica Sinica, 2010, 65(8): 1013-1024.]Magsci [本文引用: 2]摘要 <p>从旅游流的内在联系特性入手,分析了入境旅游流网络分析的可行性和必要性,采用基本特征描述、密度分析及EI 指数检验、中心性、凝聚子群、核心&mdash;边缘分析等分析方法对中国入境旅游流网络展开研究,然后运用QAP分析模型对旅游者流动矩阵和各省市旅游供给要素差值矩阵进行相关和回归分析。结果显示：① 中国入境旅游流规模上呈现东部强,西部、东北次强,中部弱的态势,整体结构比较松散而且不均衡,空间结构上出现一定的集群 现象;② 东部一些省市不仅中心度指数高,结构优势明显,占据网络的核心位置,而且内部联系紧密,另外西部个别省份的网络重要性有所增强,旅游发展的不均衡态势有所改善;③ 自然资源因素、经济发展水平、对外联系度、空间距离是制约入境旅游者流动的因素,而国际旅行社数、飞机起降架次为代表的高档次旅游服务水平、及是否同一地区是影响旅游者选择旅游地的重要因素。文章旨在为探讨入境旅游流空间特征和机制提供一种新的分析思路, 力求能从宏观上把握中国入境旅游流特征,进而为入境旅游的均衡发展和各省市旅游政策的制定等宏观决策提供理论层面的参照。</p>
[11]	王永明, 马耀峰, 王美霞. 上海入境旅游流对长江流域各省份空间场强效应研究 . 经济地理, 2010, 30(5): 854-858. [本文引用: 2] [Wang Yongming, Ma Yaofeng, Wang Meixia.Research on spatial field effects on YRV of inbound tourist flows in Shanghai city. Economic Geography, 2010, 30(5):854-858.] [本文引用: 2]
[12]	方远平, 谢蔓, 毕斗斗, 等. 中国入境旅游的空间关联特征及其影响因素探析: 基于地理加权回归的视角 . 旅游科学, 2014, 28(6): 22-35.https://doi.org/10.3969/j.issn.1006-575X.2014.03.003URL [本文引用: 3]摘要 国内外关于入境旅游的研究已有丰富积累，但现有关于我国入境旅游影响因素的研究均较少考虑地 理邻近与空间关联性、空间非平稳性等特征。本文基于修正的旅游引力模型，首次运用地理加权回归模型，探析经济外向度、旅游资源和地理距离对我国31个省域 入境旅游影响的空间差异。研究表明：入境游客在空间上具有正相关性（空间依赖性）和集聚特征；经济外向度和旅游资源对入境游客数量都有积极的影响，旅游资 源的促进作用相对较大，而地理距离的增加对入境游客数量有负向的影响。并且，各影响因素的系数存在空间非平稳性，经济外向度和地理距离估计系数形成了以东 北地区为核心，不断向西南方向扩散的圈层；相反的是，旅游资源对入境旅游的作用程度形成了由西南向东北地区逐渐递减的格局。研究也发现，邻近地区的入境游 客数量对本地区具有正向影响，境外游客从目的地向周边地区扩散，省区之间存在空间溢出效应。 [Fang Yuanping, Xie Man, Bi Doudou, et al.An exploratory analysis on the spatial correlation characteristics and influential factors of inbound tourism in China: A geographical weighted regression perspective. Tourism Science, 2014, 28(6): 22-35.]https://doi.org/10.3969/j.issn.1006-575X.2014.03.003URL [本文引用: 3]摘要 国内外关于入境旅游的研究已有丰富积累，但现有关于我国入境旅游影响因素的研究均较少考虑地 理邻近与空间关联性、空间非平稳性等特征。本文基于修正的旅游引力模型，首次运用地理加权回归模型，探析经济外向度、旅游资源和地理距离对我国31个省域 入境旅游影响的空间差异。研究表明：入境游客在空间上具有正相关性（空间依赖性）和集聚特征；经济外向度和旅游资源对入境游客数量都有积极的影响，旅游资 源的促进作用相对较大，而地理距离的增加对入境游客数量有负向的影响。并且，各影响因素的系数存在空间非平稳性，经济外向度和地理距离估计系数形成了以东 北地区为核心，不断向西南方向扩散的圈层；相反的是，旅游资源对入境旅游的作用程度形成了由西南向东北地区逐渐递减的格局。研究也发现，邻近地区的入境游 客数量对本地区具有正向影响，境外游客从目的地向周边地区扩散，省区之间存在空间溢出效应。
[13]	万绪才, 王厚廷, 傅朝霞, 等. 中国城市入境旅游发展差异及其影响因素: 以重点旅游城市为例 .地理研究, 2013, 32(2): 337-346.https://doi.org/10.11821/yj2013020014Magsci [本文引用: 2]摘要 对中国城市入境旅游发展差异性进行探析,并揭示其影响因素,为城市入境旅游发展实践提供理论依据。选取入境游客人天数作为入境旅游发展水平的衡量指标,采用均值比率对中国重点旅游城市入境旅游发展的差异现状进行分析,运用多元线性回归法研究旅游产品、知名度、区位条件和对外经济等因素对中国城市入境旅游发展的影响和作用。结果表明:目前中国城市入境旅游发展差异很大,区域集中性非常突出,入境旅游发展较好的城市大多位于东部地区;对外经济因素对城市入境旅游的发展影响最大,知名度次之,旅游产品和区位距离的作用较小。 [Wang Xuncai, Wang Houting, Fu Zhaoxia, et al.The intercity difference and influencing factors of inbound tourism development in China: Taking the major tourism cities as an example. Geographical Research, 2013, 32(2): 337-346.]https://doi.org/10.11821/yj2013020014Magsci [本文引用: 2]摘要 对中国城市入境旅游发展差异性进行探析,并揭示其影响因素,为城市入境旅游发展实践提供理论依据。选取入境游客人天数作为入境旅游发展水平的衡量指标,采用均值比率对中国重点旅游城市入境旅游发展的差异现状进行分析,运用多元线性回归法研究旅游产品、知名度、区位条件和对外经济等因素对中国城市入境旅游发展的影响和作用。结果表明:目前中国城市入境旅游发展差异很大,区域集中性非常突出,入境旅游发展较好的城市大多位于东部地区;对外经济因素对城市入境旅游的发展影响最大,知名度次之,旅游产品和区位距离的作用较小。
[14]	靳诚, 陆玉麒, 徐菁. 1995年来中国省际入境旅游相对优势演化的空间特征分析:1991-2010 . 人文地理, 2010, 25(1): 148-153.URL [本文引用: 1]摘要 从区位商的角度,通过引入演化 概率矩阵,定量的探讨了1995—2005年来中国省际入境旅游相对优势差异的演化情况,并通过对演化概率矩阵的空间分解,分析了空间环境对入境旅游相对 优势演化的影响。结果表明,中国省际间入境旅游相对优势存在差异,但这种差异在10年的演化过程中整体上呈现不断下降的态势,差异的变化和政策以及突发事 件密切相关。自身的相对优势基础对该地区入境旅游相对优势的演化存在着十分重要的影响,高相对优势基础地区的演化趋向于衰退演化;低相对优势地区的演化趋 向于增长演化,且低相对优势基础地区发生突变演化的概率高于高相对优势基础地区。相对优势演化概率在空间上并不独立,东部区域中低相对优势基础地区的增长 演化概率明显高于中西部地区,说明东部区域中低相对优势基础地区入境旅游的发展好于中西部地区。区域合作、交通改善、资源开发是演化重要影响因素。 [Jin Cheng, Lu Yuqi, Xu Jing.Analysis of the spatial characteristic of relative predominance evolution of Chinese inbound tourism since 1995. Human Geography, 2010, 25(1): 148-153.]URL [本文引用: 1]摘要 从区位商的角度,通过引入演化 概率矩阵,定量的探讨了1995—2005年来中国省际入境旅游相对优势差异的演化情况,并通过对演化概率矩阵的空间分解,分析了空间环境对入境旅游相对 优势演化的影响。结果表明,中国省际间入境旅游相对优势存在差异,但这种差异在10年的演化过程中整体上呈现不断下降的态势,差异的变化和政策以及突发事 件密切相关。自身的相对优势基础对该地区入境旅游相对优势的演化存在着十分重要的影响,高相对优势基础地区的演化趋向于衰退演化;低相对优势地区的演化趋 向于增长演化,且低相对优势基础地区发生突变演化的概率高于高相对优势基础地区。相对优势演化概率在空间上并不独立,东部区域中低相对优势基础地区的增长 演化概率明显高于中西部地区,说明东部区域中低相对优势基础地区入境旅游的发展好于中西部地区。区域合作、交通改善、资源开发是演化重要影响因素。
[15]	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): 1299-3004.Magsci [本文引用: 1]摘要 <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): 1299-3004.]Magsci [本文引用: 1]摘要 <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>
[16]	文琦, 杜忠潮, 李玲. 京沪入境旅游流网络结构特征分析 . 资源科学, 2009, 31(6): 994-999.Magsci [本文引用: 1]摘要 入境旅游发展水平是衡量一个国家或地区旅游产业国际化水平和产业成熟程度的重要标志，本研究运用市场竞争态模型、地理集中指数，MapInfo软件对中国入境旅游目的地空间形态演变进行了分析，结果表明：①1995年～2006年，中国主要入境旅游城市外国游客人数从730.32×10<sup>4</sup>人迅速增加到2561.60×10<sup>4</sup>人，年均增长率达12.08%；全国入境旅游市场竞争态分析结果显示，金牛市场和明星市场较稳定，而幼童市场数量增加较快；12年间中国入境外国游客的地理集中指数由30.29%减少到25.17%，表明入境旅游目的地逐渐趋于分散；②从东中西三大区域分析，数量上东部地区入境外国游客人数总量明显大于中西部，东部地区入境旅游市场在稳定中快速成长，中西部地区入境旅游市场呈现波动起伏态势；1995年～2006年，东中西三大区域入境旅游均呈现逐年发散态势，地理集中指数呈现以2.09%、1.99%、1.01%的速率扩散；③入境旅游目的地空间形态体现出“东渐西递”格局，20世纪90年代初外国游客主要选择北京、上海及周边城市，21世纪初出现“南下西递”趋势，目前呈现由沿海一带向中西部地区扩散的格局。 [Wen Qi, Du Zhongchao, Li Ling.Analysis on spatial evolvement of inbound tourist destination in China. Resources Science, 2009, 31(6): 994-999.]Magsci [本文引用: 1]摘要 入境旅游发展水平是衡量一个国家或地区旅游产业国际化水平和产业成熟程度的重要标志，本研究运用市场竞争态模型、地理集中指数，MapInfo软件对中国入境旅游目的地空间形态演变进行了分析，结果表明：①1995年～2006年，中国主要入境旅游城市外国游客人数从730.32×10<sup>4</sup>人迅速增加到2561.60×10<sup>4</sup>人，年均增长率达12.08%；全国入境旅游市场竞争态分析结果显示，金牛市场和明星市场较稳定，而幼童市场数量增加较快；12年间中国入境外国游客的地理集中指数由30.29%减少到25.17%，表明入境旅游目的地逐渐趋于分散；②从东中西三大区域分析，数量上东部地区入境外国游客人数总量明显大于中西部，东部地区入境旅游市场在稳定中快速成长，中西部地区入境旅游市场呈现波动起伏态势；1995年～2006年，东中西三大区域入境旅游均呈现逐年发散态势，地理集中指数呈现以2.09%、1.99%、1.01%的速率扩散；③入境旅游目的地空间形态体现出“东渐西递”格局，20世纪90年代初外国游客主要选择北京、上海及周边城市，21世纪初出现“南下西递”趋势，目前呈现由沿海一带向中西部地区扩散的格局。
[17]	Wang Shunxin, He Yuanqing, Wang Xueding, et al.Regional disparity and convergence of China′s inbound tourism economy . Chinese Geographical Science. 2011, 21(6): 715-722.https://doi.org/10.1007/s11769-011-0500-2URL [本文引用: 2]摘要 Comprehending regional characteristics and influencing factors of China's inbound tourism economy is im-portant to make effective policies that will help inbound tourism develop harmoniously and shrink regional disparity.This paper studied the regional disparity and convergence of China's inbound tourism economy during 1996-2008 with the methods of α-convergence,club convergence and β-convergence.The results indicate that 1) inbound tourism receipts per capita(ITRPC) of the whole country,the eastern,central and western regions presented the rapid increas-ing trend;2) ITRPC of the whole country was characterized by convergence;3) the eastern region presented club con-vergence,but the central and western regions did not show this trend;4) the star-hotel levels and investment in fixed assets for the tourism industry per capita had a same trend to growth rates of ITRPC,promoting inbound tourism de-velopment,and there was no difference among the 31 provinces(municipalities) in the mainland of China;5) but the proportion of employed persons in the tourism industry accounting for total population and the proportion of the terti-ary industry accounting for GDP had a reversal trend to growth rates of ITRPC,shrinking the provincial disparity in inbound tourism economy,and there were differences between the developed provinces and the developing provinces.Based on these analyses,we put forward some suggestions for the developing provinces to speed up inbound tourism economy.
[18]	汪宇明, 高元衡. 上海与长江流域各省份间的旅游互动 . 地理学报, 2008, 63(6): 657-668.Magsci摘要 <p>采用转移&mdash;份额分析法对1999-2005 年上海及长江干流区域内各省区入境旅游者统计 数据和抽样调查数据进行分析研究发现, 在长江流域各省区出、入沪旅游流总量增长中, 结 构性转移分量的贡献影响发挥着主导影响; 份额分量的贡献影响发挥着基础性影响作用; 而 竞争性转移分量的贡献影响虽然有表现, 但其作用绩效明显低于其他分量的影响绩效; 总体 上, 结构性转移分量与份额分量高度集聚于上海毗邻的江浙地区, 表现出长三角地区旅游流 的高度内聚性; 但出、入沪旅游流增量中的各分量贡献影响, 在长江流域各省区间出现显著 的不均衡现象, 上海出沪旅游辐射强度在长江流域自东向西呈现出&ldquo;U&rdquo;型格局的空间变化。 其中, 距离尺度虽然是影响旅游流空间差异变化的重要因子, 但省区间的资源禀赋、旅游区 位交通的便捷性、旅游产品特色与供给结构变动、区域间旅游一体化程度等因子所构成的区 域性差异, 则是影响大都市与区域间旅游互动程度和空间格局的深层次原因。促进大都市与 不同尺度规模区域之间的旅游互动, 实现大都市与区域间旅游和谐发展, 全面提升中国旅游 的空间效益, 是中国区域旅游深度发展需要进一步关注的战略性命题。</p> [Wang Yuming, Gao Yuanheng.The tourism interaction between Shanghai and provinces in the Yangtze River Valley. Acta Goegraphica Sinica, 2008, 63(6): 657-668.]Magsci摘要 <p>采用转移&mdash;份额分析法对1999-2005 年上海及长江干流区域内各省区入境旅游者统计 数据和抽样调查数据进行分析研究发现, 在长江流域各省区出、入沪旅游流总量增长中, 结 构性转移分量的贡献影响发挥着主导影响; 份额分量的贡献影响发挥着基础性影响作用; 而 竞争性转移分量的贡献影响虽然有表现, 但其作用绩效明显低于其他分量的影响绩效; 总体 上, 结构性转移分量与份额分量高度集聚于上海毗邻的江浙地区, 表现出长三角地区旅游流 的高度内聚性; 但出、入沪旅游流增量中的各分量贡献影响, 在长江流域各省区间出现显著 的不均衡现象, 上海出沪旅游辐射强度在长江流域自东向西呈现出&ldquo;U&rdquo;型格局的空间变化。 其中, 距离尺度虽然是影响旅游流空间差异变化的重要因子, 但省区间的资源禀赋、旅游区 位交通的便捷性、旅游产品特色与供给结构变动、区域间旅游一体化程度等因子所构成的区 域性差异, 则是影响大都市与区域间旅游互动程度和空间格局的深层次原因。促进大都市与 不同尺度规模区域之间的旅游互动, 实现大都市与区域间旅游和谐发展, 全面提升中国旅游 的空间效益, 是中国区域旅游深度发展需要进一步关注的战略性命题。</p>
[19]	林岚, 康志林, 甘萌雨, 等. 基于航空口岸的台胞大陆旅游流空间场效应分析 . 地理研究, 2007, 26(2): 203-413.https://doi.org/10.3321/j.issn:1000-0585.2007.02.022URL [本文引用: 2]摘要 为克服缺乏研究分析所需的各源点(旅游目的地)间旅游流的流量、 流向数据,本文基于网络分析原理的数据库分析技术,对航空口岸选择变化所引起的台胞大陆旅游流空间场效应进行模拟分析.研究发现,以广州-广州,上海-上 海为入出境口岸的客流联系比较发育,其次是北京-北京、上海-广州(或广州-上海),而选择北京-上海(或上海-北京),北京-广州(或广州-北京)为入 出境口岸的旅游流空间场发育较为薄弱.造成这种空间效应的主要原因是受到旅游资源区位供给、旅游者市场需求(如产品偏爱,旅游时间限制)、旅游交通(航空 网络连接强度和紧密度)及旅行社营销等共同影响.研究结果为入境台胞区域旅游合作与发展提供参考依据. [Lin Lan, Kang Zhilin, Gan Yumeng, et al.An analysis of the spatial field effects of tourist flow of Taiwanese visiting Mainland China based on airports. Geographical Research, 2007, 26(2): 203-413.]https://doi.org/10.3321/j.issn:1000-0585.2007.02.022URL [本文引用: 2]摘要 为克服缺乏研究分析所需的各源点(旅游目的地)间旅游流的流量、 流向数据,本文基于网络分析原理的数据库分析技术,对航空口岸选择变化所引起的台胞大陆旅游流空间场效应进行模拟分析.研究发现,以广州-广州,上海-上 海为入出境口岸的客流联系比较发育,其次是北京-北京、上海-广州(或广州-上海),而选择北京-上海(或上海-北京),北京-广州(或广州-北京)为入 出境口岸的旅游流空间场发育较为薄弱.造成这种空间效应的主要原因是受到旅游资源区位供给、旅游者市场需求(如产品偏爱,旅游时间限制)、旅游交通(航空 网络连接强度和紧密度)及旅行社营销等共同影响.研究结果为入境台胞区域旅游合作与发展提供参考依据.
[20]	孙根年, 张毓, 薛佳. 日本游客目的选择的影响 . 地理研究, 2011, 30(6): 1032-1043.Magsci [本文引用: 1]摘要 外国游客入境旅游目的地的选择受多种因素的影响,具有较大的不确定性。本文从宏观视角出发,分别选取了旅游资源丰度、交通区位指数和贸易联系度三大因素,在广泛市场调查和总结已有成果的基础上,提出了入境游客目的地选择的三因素假设,即:旅游景点择高、空间距离择近和经济联系择富。并以日本游客入境中国旅游地域分布为例,系统收集整理了日本游客在中国31个省区的分布及各省区旅游资源丰度、交通区位指数和对日贸易联系度等数据,分析了游客到访率与上述3个因素的关系。结果显示:区位指数、贸易联系度对日本游客到访率有着更为直接的影响,三大因素的综合解释率高达97%以上,这在某种程度上揭示了入境游客地域分布和目的地选择的宏观规律。 [Sun Gennian, Zhang Yu, Xue Jia.Three factors and their influences on destination choice of Japanese tourists. Geographical Research, 2011, 30(6): 1032-1043.]Magsci [本文引用: 1]摘要 外国游客入境旅游目的地的选择受多种因素的影响,具有较大的不确定性。本文从宏观视角出发,分别选取了旅游资源丰度、交通区位指数和贸易联系度三大因素,在广泛市场调查和总结已有成果的基础上,提出了入境游客目的地选择的三因素假设,即:旅游景点择高、空间距离择近和经济联系择富。并以日本游客入境中国旅游地域分布为例,系统收集整理了日本游客在中国31个省区的分布及各省区旅游资源丰度、交通区位指数和对日贸易联系度等数据,分析了游客到访率与上述3个因素的关系。结果显示:区位指数、贸易联系度对日本游客到访率有着更为直接的影响,三大因素的综合解释率高达97%以上,这在某种程度上揭示了入境游客地域分布和目的地选择的宏观规律。
[21]	Yang Y, Wong K K F. Spatial distribution of tourist flows to China's cities. Tourism Geographies, 2013, 15(2): 338-363.https://doi.org/10.1080/14616688.2012.675511URL [本文引用: 2]摘要 ABSTRACT This paper investigates the spatial distribution of inbound and domestic tourist flows to cities in China and their growth rates using exploratory spatial data analysis. This method is a set of GIS spatial statistical techniques that are useful in describing and visualizing the spatial distribution, detecting patterns of hot-spots, and suggesting spatial regimes. The global Moran's I statistics for inbound and domestic tourist flows reveal strong positive and significant spatial autocorrelation. Furthermore, the Moran significance maps indicate four significant inbound tourism hot-spot areas in 1999 and 2006 (the Beijing-Tianjin cluster, the Yangtze River Delta cluster, the Fujian coast cluster and the Pearl River Delta cluster), and five significant domestic tourism hot-spot areas in 2002 and 2006 (with the addition of the Chengdu cluster). Based on the results, we show that tourism flows are polarized into clusters and remain very stable over time. As has been seen in other countries, hot-spots tend to be in insular and coastal areas, and associated with cities that are higher in China's urban hierarchy. Implications are drawn, such as priority of resource allocations for hot-spot area and the utilization of spillover effects from hot-spots.
[22]	Zhang Jianhong.Spatial distribution of inbound tourism in China: Determinants and implications. Tourism and Hospitality Research, 2009, 9(1): 32-49. [本文引用: 4]
[23]	Abreu M, Groot D, Florax R.Space and growth. Regional Development, 2005, (21): 13-40.URL [本文引用: 1]摘要 This paper reviews the empirical literature on growth and convergence that has addressed the importance of spatial factors. An important distinction in this literature is the one between absolute and relative location. The literature on absolute location predominantly uses non-spatial econometric techniques, and is strongly linked to the economic growth literature. In contrast, studies on relative location tend to be weakly linked to theory, but apply relatively sophisticated econometric techniques to account for spatial effects. Most studies of the latter type are regional in nature, although there is a growing interest in extending the analysis to a cross-country setting. Both regional and cross-country studies typically make use of so-called spatial process models. Rather than modelling the impediments of space and distance directly, spatial process models start from exogenously provided information about the spatial structure. Our review shows that th! e usage of simple spatial autoregressive lag and error models abounds in the spatial econometrics literature. We assess the appropriateness of such models, and identify areas of potential concern. The rather weak linkage between theory and operational models, the dominance of 'global' over 'local' spatial association patterns, and the implicit restrictions on spatial interaction induced by many of the habitual specifications of the spatial weights matrix concurrently constitute areas where improvements can be made.
[24]	Ye Xinyue, Michael C.Exploratory space-time analysis of local economic development. Applied Geography, 2011, 31(3): 1049-1058.https://doi.org/10.1016/j.apgeog.2011.02.003Magsci [本文引用: 1]摘要 <h2 class="secHeading" id="section_abstract">Abstract</h2><p id="abspara0010">Many questions regarding local economic growth lay at the intersection of the disciplines of geography and economics, that is, the space-time interface. This paper attempts to show how space-time analysis can help identify communities that are at risk from economic contractions. Exploratory data analysis is illustrated to provide insights on the temporal and spatial patterns of economic growth. Then this paper offers a space-time analysis of employment rates in Ohio counties over the time period of 1969&ndash;2007.</p><h4 id="secGabs_N42a709b8N4c8ea8c0">Highlights</h4><p>? New advances in space-time analysis of economic development fit into this discourse regarding economic downturn. ? The methods are built in open source programming environments. ? The space-time perspective is brought to the understanding of local employment rate dynamics in Ohio. ? The cross-fertilization of local economic study and ESDA is realized.</p>
[25]	Zhang Yan, Xu Jianhua, Zhuang Peijun.The spatial relationship of tourist distribution in Chinese cities. Tourism Geographies, 2011, 13(1): 75-90.https://doi.org/10.1080/14616688.2010.529931URL [本文引用: 2]摘要 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.
[26]	Ye Xinyue, Rey S.A framework for exploratory space-time analysis of economic data. The Annals of Regional Science, 2013, 50(1): 315-339.https://doi.org/10.1007/s00168-011-0470-4URL [本文引用: 2]摘要 The development of exploratory spatial data analysis methods is an active research domain in the field of geographic information science (GIS). At the same time, the coupled space-time attributes of economic phenomena are difficult to be represented and examined. Both GIS and economic geography are faced with the challenges of dealing with the temporal dynamics of geographic processes and spatial dynamics of economic development across scales and dimensions. This paper thus suggests a novel way to generalize the characteristics and the structure of space-time data sets, using regional economic data as the example. Accordingly, a reasonable number of general questions (data analysis tasks) can be abstracted. Then, tools (methods) may be suggested on that basis. The cross-fertilization between exploratory spatial data analysis (ESDA) and spatial economics is also identified and illustrated by the capabilities of these components, which have uncovered some interesting patterns and trends in the spatial income data of China and the United States. Through exploratory analysis of economic data, the detection of rich details of underlying geographical and temporal processes would be the first step toward such cross-fertilization. In addition, this exploratory analytical framework can be applied to other data sets that are also measured for areal units at multiple points in time. Copyright Springer-Verlag 2013
[27]	Rey S J, Janikas M V.STARS: space-time analysis of regional systems. Geographical Analysis, 2006, 38(1): 67-86.https://doi.org/10.1007/978-3-642-03647-7_6URL [本文引用: 2]摘要 Space-Time Analysis of Regional Systems (STARS) is an open source package designed for dynamic exploratory analysis of data measured for areal units at multiple points in time. STARS consists of four core analytical modules: [1] ESDA: exploratory spatial data analysis; [2] Inequality measures; [3] Mobility metrics; [4] Spatial Markov. Developed using the Python object oriented scripting language, STARS lends itself to three main modes of use. Within the context of a command line interface (CLI), STARS can be treated as a package which can be called from within customized scripts for batch oriented analyses and simulation. Alternatively, a graphical user interface (GUI) integrates most of the analytical modules with a series of dynamic graphical views containing brushing and linking functionality to support interactive exploration of the spatial, temporal and distributional dimensions of socioeconomic and physical processes. Finally, the GUI and CLI modes can be combined for use from the Python shell to facilitate interactive programming and access to the many libraries contained within Python. This paper provides an overview of the design of STARS, its implementation, functionality and future plans. A selection of its analytical capabilities are also illustrated that highlight the power and flexibility of the package.
[28]	Rey S J.Spatial analysis of regional income inequality. In: Goodchild M, Janelle D. Spatially Integrated Social Science: Examples in Best Practice. Oxford: Oxford University Press, 2004: 280-299.https://doi.org/10.1177/016001760002300201URL [本文引用: 1]摘要 SPATIALLY INTEGRATED SOCIAL SCIENCE Edited by Michael F. Goodchild Donald G. JanelleOXfORD power parity, and the shares of the GDP among agriculture, indus- try ofContinent/Subcontinent Membership variables, and SPS : vector of Spatial Structure variables.
[29]	Murray A T, Liu Yin, Rey S J, et al.Exploring movement object patterns. The Annals of Regional Science, 2012, 49(2):471-484.https://doi.org/10.1007/s00168-011-0459-zURL [本文引用: 2]摘要 Change and movement across space and over time are observed in our everyday lives, with people commuting, traveling, communicating, moving, migrating, etc. Understanding how and why such change occurs is important for various reasons, including management of resources, planning for service improvements, detecting whether there are anomalies of some sort, etc. The analysis of spatial information associated with change and movement continues to be supported by a range of techniques, most notably cartography-based exploratory methods. Somewhat lacking, however, are confirmatory and predictive methods to support such analysis. This paper details a suite of approaches implemented in the Python programming language for exploratory analysis, as well as measures that enable statistical testing for pattern significance. Application results for housing movement in an urban region are used to demonstrate the efficacy and functionality of these methods. Copyright Springer-Verlag 2012
[30]	Ye Xinyue.Comparative space time dynamics. California: Doctoral Dissertation of University of California, 2010.URL [本文引用: 3]摘要 The study of economic inequality and convergence continues to attract enormous attention thus becoming a dynamic academic landscape where interdisciplinary literature has evolved. This interest has been reflected in the spatial and temporal thinking in the research domain, that is, the analysis of spatial patterns of economic convergence and the temporal dynamics of geographical inequality. However, the literatures of process analysis and form analysis are mainly separated. Consequently, the integration of the above two rich and growing literatures offers opportunities for a truly spatially integrated social science. Hence, the aims of this dissertation are two-fold: first, to develop a comprehensive framework to integrate multiple dimensions and scales, and systematically compare regional economic structure and interactions; second, to further the understanding of the role spatial and temporal effects might play in regional economic growth. The objective of this dissertation is the cross-fertilization of exploratory space time analysis and regional economic growth research. This research will apply some new methods to compare Chinese space-time economic structure with that of the United States. In addition, these methods will be implemented in the Open Source software package STARS: Space-Time Analysis of Regional Systems that facilitates the study of space-time economic process.
[31]	Anselin L.Local indicators of spatial association: LISA. Geographical Analysis, 1995, 27(2): 93-115.https://doi.org/10.1111/j.1538-4632.1995.tb00338.xURL [本文引用: 1]摘要 The capabilities for visualization, rapid data retrieval, and manipulation in geographic information systems (GIS) have created the need for new techniques of exploratory data analysis that focus on the “spatial” aspects of the data. The identification of local patterns of spatial association is an important concern in this respect. In this paper, I outline a new general class of local indicators of spatial association (LISA) and show how they allow for the decomposition of global indicators, such as Moran's I, into the contribution of each observation. The LISA statistics serve two purposes. On one hand, they may be interpreted as indicators of local pockets of nonstationarity, or hot spots, similar to the G i and G* i statistics of Getis and Ord (1992). On the other hand, they may be used to assess the influence of individual locations on the magnitude of the global statistic and to identify “outliers,” as in Anselin's Moran scatterplot (1993a). An initial evaluation of the properties of a LISA statistic is carried out for the local Moran, which is applied in a study of the spatial pattern of conflict for African countries and in a number of Monte Carlo simulations.
[32]	Rey S J, Murray A T, Anselin L.Visualizing regional income distribution dynamics. Letters in Spatial and Resource Sciences, 2011, 4(1): 81-90.https://doi.org/10.1007/s12076-010-0048-2Magsci [本文引用: 2]摘要 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&#8211;2008 period.
[33]	覃成林. 中国区域经济差异变化的空间特征及其政策含义研究 . 地域研究与开发, 1998, 17(6): 36-39.https://doi.org/10.3969/j.issn.1003-2363.1998.02.008URL [本文引用: 1]摘要 用了各省区人均国内生产总值与全国平均值的离差和比率两个指标，分别判断１９９０～１９９５年我国区域经济绝对差异和相对差异变化的空间状态，并进一步阐明了其调控区域经济差异的政策含义 [Qin Chenglin.A study on the space characteristics and policy meaning of regional economic differentiation change in China. Areal Research and Development, 1998, 17(6): 36-39.]https://doi.org/10.3969/j.issn.1003-2363.1998.02.008URL [本文引用: 1]摘要 用了各省区人均国内生产总值与全国平均值的离差和比率两个指标，分别判断１９９０～１９９５年我国区域经济绝对差异和相对差异变化的空间状态，并进一步阐明了其调控区域经济差异的政策含义
[34]	马耀峰, 李天顺. 中国入境旅游研究. 北京: 科学出版社, 1999. [本文引用: 1] [Ma Yaofeng, Li Tianshun.The Study on Chinese inbound tourism. Beijing: Science Press, 1991.] [本文引用: 1]
[35]	薛莹. 江浙沪地区的内聚旅游流分析 . 旅游科学, 2006, 20(3): 6-12.https://doi.org/10.3969/j.issn.1006-575X.2006.03.002URL [本文引用: 1]摘要 本文对江浙沪地区内部的旅游流进行了研究,主要包括:上海、江苏、浙江两省一市之间互动旅游流的总量及其变动情况;江浙沪地区的内聚旅游流在江苏、浙江境内城市间的流向;内聚游客的特征等.力图为区域旅游研究提供一个新视角. [Xue Ying.An analysis on intra-regional tourist flow of Jiangzhehu Area. Tourism Science, 2006, 20(3): 6-12.]https://doi.org/10.3969/j.issn.1006-575X.2006.03.002URL [本文引用: 1]摘要 本文对江浙沪地区内部的旅游流进行了研究,主要包括:上海、江苏、浙江两省一市之间互动旅游流的总量及其变动情况;江浙沪地区的内聚旅游流在江苏、浙江境内城市间的流向;内聚游客的特征等.力图为区域旅游研究提供一个新视角.
[36]	Andriotis K.Researching the development gap between the hinterland and the coast: Evidence from the Island of Crete. Tourism Management, 2006, 27(3): 629-639.https://doi.org/10.1016/j.tourman.2005.02.005URL [本文引用: 1]摘要 Past research has demonstrated that island tourism is mainly developed along the coast, and that hinterland areas face inherent disadvantages in developing their tourism industry. Peripherality; rurality; limited infrastructure and facilities; and the increasing demand of international tourists for beach holidays have shown that the alternatives of hinterland areas for ‘touristisation’ and self-sustaining growth are limited. In effect, rural population tends to leave their birthplaces and migrate to the cities and the coastal resorts in the search for better life and employment opportunities. All the above issues reported in tourism literature are evident in Crete. Through a literature review and a statistical analysis it was found that in Crete there is an unequal distribution of tourist spending and accentuated regional imbalances with the vast majority of tourism activity concentrated on the coast and economic activity in the hinterland mainly directed to agriculture. Bearing all these in mind, it is the aim of this paper to study the development gap between the hinterland and the coast and provide recommendations for bridging this gap.