, 穆学青, 胡美娟Spatial coupling between rapid traffic superiority degree and tourist flow intensity in tourist destinations
GUOXiangyang, MUXueqing, HUMeijuan通讯作者:
收稿日期:2018-12-5
修回日期:2019-03-14
网络出版日期:2019-05-13
版权声明:2019《地理研究》编辑部《地理研究》编辑部
基金资助:
作者简介:
-->
展开
摘要
关键词：
Abstract
Keywords：
-->0
PDF (8912KB)元数据多维度评价相关文章收藏文章
本文引用格式导出EndNoteRisBibtex收藏本文-->
1 引言
交通是认识社会经济联系、表征空间相互作用的重要视角之一,也是研究区域旅游空间结构特征的重要依托。以速度改变为特征的快速交通所产生的“时间-空间收敛”效应和“组织-空间协同”效应正在成为重构区域旅游空间结构、塑造区域通道及门户效应的重要动力。与此同时,由于旅游产品的空间非转移性,旅游流空间位移的高度交通依赖性,快速交通对旅游流的转移流动、规模和空间分布产生着重要影响。因而,揭示快速交通优势度与旅游流的空间耦合关系将是一个重要议题。旅游流作为旅游地理学研究的重要内容,对其研究有利于揭示旅游者的空间移动规律及其产生的社会、经济与环境等综合效应。旅游流研究主要集中在概念内涵及理论框架[1]、空间特征[2]、时空演化规律[3]、影响因素[4]以及旅游流与旅游目的地系统供需耦合[5]等,在随后研究中,基于大数据对旅游流空间网络结构特征研究受到关注[6,7,8]。随着研究深入,旅游资源禀赋、交通发展、区域经济发达水平、旅游服务接待水平等对旅游流网络结构特征的影响逐渐被揭示[9]。快速交通作为影响旅游目的地空间结构演变的重要动力因素,其对旅游地的影响逐渐成为旅游地理学研究的重要内容,这分别表现在快速交通对旅游地客源市场范围扩大的影响[10]、旅游效率变化[11]、旅游流空间结构的高铁效应[12]以及航空运输与旅游业互动发展[13]等方面。随着研究的推进和近年来中国快速交通系统迅速发展,快速交通耦合效应研究开始成为研究热点,已有****基于高铁与旅游经济耦合作用机理,分析了高铁交通通达性与旅游经济的耦合协调度以及其空间特征[14]。总体而论,以往就旅游流和快速交通的研究取得一系列卓有特色的研究成果,为本文及今后的研究奠定了理论基础,但研究过多集中在单一快速交通模式对旅游流或旅游目的地系统的影响,欠缺基于快速交通系统综合模式视角探究交通与旅游流强度的空间关系。
2017年国务院印发的《“十三五”现代综合交通运输体系发展规划》提出要打造“三张网”,即以高铁、高速公路、民航等为主体,构建品质高、运行速度快的骨干网络。但由于自然地理、社会经济因素和区域不平衡发展政策的影响,中国边疆贫困山区省份面临着快速交通建设与旅游流空间供需匹配失衡问题[15],边疆山区快速交通优势度与旅游流强度的空间特征如何?两者空间耦合协调关系怎样?不同快速交通方式对旅游流强度的贡献效应强弱程度如何?尤其是对于旅游资源特色鲜明、交通与旅游空间结构研究较为薄弱和公共服务首先要解决交通这一问题的云南省而言,具有重要研究价值和区域典型性。基于此,以云南省为案例地,分别构建快速交通优势度和旅游流强度评价模型,借助加权TOPSIS法对二者评价值进行测算,采用耦合四象限模型揭示两者耦合空间格局,并揭示不同快速交通组合模式与旅游流强度的关系。从空间视角探究快速交通优势度与旅游流强度的耦合协调态势,能够辨识区域旅游发展瓶颈,对于促进区域快速交通设施建设与提升旅游绩效水平,实现快速交通与旅游流强度的协同性具有重要意义,同时为其他类似地区提供研究参考与借鉴。
2 研究区概况与数据来源
2.1 研究区概况
云南地处中国西南边陲,北接四川,东面为贵州和广西,西北面是西藏,南面和西面与越南、老挝、缅甸三国接壤。属中国经济欠发达地区,经济综合竞争力处于全国下游水平。沿边区位优势明显,具有“东连黔桂通沿海,北经川渝进中原,南下越老达泰柬,西接缅甸连印巴”的区位特征。云南省属亚热带高原季风气候,地貌以类型繁多、结构复杂著称,大致以“云岭东侧-元江谷地”一线为界,以东为云南高原,西部是横断山地,其独特的区位特征、地理环境和地貌类型孕育了得天独厚的旅游资源,优良的旅游发展环境、旅游资源底蕴和旅游空间结构在西南边疆山区具有较强代表性,依托于鲜明的自然景观和独具魅力的民族文化风情,一直是国内外游客旅游的热点旅游目的地。但其相对封闭的地形一定程度上制约了交通的空间展布与延伸,也决定了边疆山区旅游经济发展对综合性快速交通网络优化的响应更加剧烈。截止到2016年底,云南初步改善了交通闭塞的局面,快速交通系统建设硕果累累：高速公路通车里程达4134 km,全省高速公路通车的州市占81.25%;沪昆高铁与云桂高铁线路正常投入运营,通车里程约达780 km,全省16个州市高铁通车率为31.25%;机场方面,有长水机场、嘎洒机场、芒市机场、大理机场、昭通机场、普者黑机场、思茅机场、香格里拉机场、云瑞机场、驼峰机场、沧源佤山机场、临沧机场、三义机场、泸沽湖机场14个机场正式运营,全省机场覆盖率高达75%,逐渐形成较发达的立体式航空运输网络体系。旅游经济持续快速增长,全省旅游接待总人次由2010年的14195.96万人次增加到2016年的43106.71万人次,旅游总收入从1006.83亿元增加到4620.86亿元,年均分别增长33.94%和59.82%,呈现出持续快速增长态势。在国家加快沿边地区开发开放、构建全方位开放新格局、促进沿边地区繁荣稳定的战略部署下,“一带一路”倡议、长江经济带战略和建设面向南亚东南亚辐射中心战略的机遇在云南省叠加。此外,区域交通规划与旅游发展政策红利优势明显,2016年颁布的《国务院关于支持沿边重点地区开发开放若干政策措施的意见》国发〔2015〕72号和2017年国家交通部、国家旅游局等6部委联合发布的《关于促进交通运输与旅游融合发展的若干意见》（交规划发[2017]24号）等文件,均为云南省快速交通与旅游融合发展提供了政策支撑,为快速交通网络建设和旅游提质增效发展带来了历史性机遇。因此,选择边疆山区的云南省为研究案例地,揭示其快速交通与旅游流强度的空间耦合关系,具有区域典型性和应用价值。
2.2 数据来源
快速交通系统方面,高速公路：通车里程源自《云南省统计年鉴2017》,路网密度由测算所得,高速路口及站点数量、区位优势度和换乘便捷度等指标均通过高德交通大数据、《中国交通地图册》和《中国公路交通图集》获取。高速铁路：高速铁路里程和站点距离行政中心距离均通过高德交通大数据获取,站点数量和日通行车辆通过“12306铁道部火车票网上订票官网”查询获取。航空运输：机场飞行区等级依据航空民航标准-MH5001-2000《民用机场飞行区技术标准》,机场离行政中心距离通过高德交通地图测算获取,日均旅客吞吐量和日均飞机起降架次均依据中国民用航空局发布的2016年《民航机场生产统计公报》和《云南年鉴2017》计算获取。旅游流方面,主要源自《云南省统计年鉴2017》和2016年云南省16个州市的国民经济与社会发展统计公报。3 研究方法
3.1 快速交通与旅游发展耦合机制理论
快速交通具有“时空压缩”效应,是新时代串联空间要素、增添区域发展活力的有效途径,是快速连接目的地与客源地的桥梁,表征旅游供给侧。旅游流是往返于旅游客源地与旅游目的地间的旅游客流或物质流,表征旅游需求侧。从供需相互依存来看,旅游供给和需求以彼此存在作为自身存在和运行的前提,快速交通与旅游流存在显著互动协调关系（图1）。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图1快速交通与旅游流耦合框架模型
-->Fig. 1A framework model of rapid traffic and tourist flow development coupling
-->
在快速交通对旅游系统影响方面：① 快速交通供给对区域旅游区位可达性提升产生着重要影响,是衡量目的地旅游吸引力的重要因素,影响目的地旅游规划与旅游流的空间规模、流向及分布,对区域旅游资源组团式开发和旅游质量可持续发展具有重要影响。② 快速交通“空间压缩”效应能够打破以往旅游目的地客源市场规模随距离衰减的产业惯性,拓展和扩大旅游目的地客源市场范围,提升旅游流流质,优化目的地客源结构[15]。③ 快速交通能够优化旅游目的地与客源地间的空间关系,降低游客出游的“行游比”,缩短游客感知距离,提升游客对旅游地形象感知和旅游效果满意度,使游客旅游体验的边际效应得到最大发挥。④ 依据交通经济带理论[16],交通基础设施存在着显著的空间溢出效应,能够优化旅游目的地旅游空间结构。快速交通的放射状、网络化和智慧化发展,能够吸引旅游要素流向交通干线或旅游集散中心集聚,产生规模与传导效应,促进区域旅游一体化与全域旅游发展,而旅游极核又通过快速交通将旅游要素流、信息流、资金流和人才流扩散到次核心区,形成旅游极核区对周边旅游节点发展的涓滴效应,促使旅游地空间结构由“孤立节点”向“轴线”状和“网络化”结构演变。
在旅游流系统对快速交通影响方面：① 旅游流涌入目的地伴随着一定经济要素流的集聚效应,为旅游地快速交通建设和智慧化转型提供资金支持,同时也促进了目的地交通规模与等级的提质增效发展。② 旅游流需求增加可提升高速铁路、高速公路和航空运输等快速交通运输方式使用效率和强度,提高目的地游客集散速度与规模,刺激目的地旅游形象提升,推进目的地旅游资源组团式开发。③ 旅游流规模扩大及客流多元化、品质化对旅游交通需求提升,势必对目的地快速交通的安全性、舒适性、承载力提出了更高要求,在旺盛旅游需求与目的地快速交通滞后供需失衡情况下,交通运输业势必要产生区域交通供给“响应”,即所谓的旅游发展对交通形成的“倒逼”效应,迫使快速交通向“网络化、立体化和智慧化”转型,同时,带动了旅游地交通经济增长与行业人员就业,增强快速交通建设的社会效应。④ 区域旅游产业要素的分布存在空间非均衡性,旅游发展需求驱动着交通建设首先围绕旅游极核区展布,随着旅游中心极化效应和旅游经济产业带的形成,旅游极核逐渐演化成为交通网络枢纽,“点—轴式”旅游交通网络初步形成;随着旅游产业要素流在“点”和“轴线”的集聚,区域行政界线对旅游流传导的束缚与锁定效应凸显,旅游发展对区域交通的需求压力增大,迫使新的旅游交通枢纽和交通轴线形成,与原有的交通轴线交织成网,提升旅游地旅游通道等级和区位可达性,交通网络结构趋向“环形—放射状网络化”的空间形态。
3.2 快速交通优势度模型
3.2.1 快速交通系统内涵 本文快速交通系统主要包括高速公路、高速铁路和航空运输三种交通方式,相较于传统的交通运输方式具有便捷性、安全性和时空压缩性等特征。便于研究需要,本文将以上三种交通运输方式统称为快速交通系统。实际上,目的地旅游经济活动的组织与开展均依托于多种快速交通方式相互交互、衔接作为旅游通道载体,为克服以往****[12,13,14]单纯地研究一种快速交通运输方式与旅游发展的关系,本文创新性地基于综合性快速交通视角来审视快速交通系统优势度与旅游发展的空间耦合关系。其中,高速公路依据中国交通部《公路工程技术标准》规定;考虑到云南省以多山地形为主,本文涉及的高速铁路是指列车运营速度在200 km/h及以上的动车组列车;航空运输主要涉及民用航空机场,不涉及军用航空、农林业航空、工业航空和私人专用等通用机场。3.2.2 快速交通优势度指标体系构建 依据金凤君等[17]、王成新等[18]、戢晓峰等[16]的观点,区域交通优势度构建主要由“路网密度、可达性和区位优势度”3个方面指标组成。快速交通优势度研究方面,崔学刚等[19]将高速交通优势度分解为高速公路、高速铁路、航空运输3类评价子系统,通过专家赋值法分别给予各子系统计分,并乘以权重累加得到快速交通优势度。借鉴以上测算模型和研究思路,本文依据“高速路网及站点密度、路网比例、通行规模、通行功能、区位优势度、换乘便捷度”等多维度交通功能研究思路,构建快速交通优势度评价模型（图2）。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图2快速交通优势度评价模型
-->Fig. 2Rapid traffic superiority degree evaluation model
-->
具体来讲：
Tab. 1
表1
表1快速交通优势度评价指标体系
Tab. 1Rapid traffic superiority degree evaluation index system
| 目标层 | 准则层 | 指标层（单位） | 测算过程与评分标准 |
|---|---|---|---|
| 快速交通优势度（Rc） | 高速公路 | 高速公路网密度（km/km2） | 高速公路里程/区域国土面积 |
| 高速里程占公路通车里程比重（%） | 高速公路里程/区域公路通车里程 | ||
| 高速路口密度（个/km2） | 高速路口数量/区域国土面积 | ||
| 区位优势度（分）：高速路口距离行政中心平均距离 | D<10km赋2分;10km≤ D <30km赋1.5分;D≥30km赋1分;无高速赋0分 | ||
| 换乘便捷度（分）：区内各高速路口通往最近高铁站点、民用机场的平均通勤时间 | 根据《中华人民共和国公路工程技术标准JTGB01-2003》规定的公路时速设计标准并结合云南省路面通行状况,设定高速、国道、省道和县道的平均行车速度为100km/h,80km/h,60km/h和30 km/h。平均通勤时间t<60min赋2分;60min≤ t <120min赋1.5分;120 min≤ t <180min赋0.5分;180min≤ t赋0分 | ||
| 高速铁路 | 高铁路网密度（km/km2） | i地区高铁通车里程/i地区国土面积 | |
| 站点密度（个/km2） | i地区高铁停靠站数/i地区国土面积 | ||
| 通行规模（辆/日） | 日停靠高铁/动车车辆数量 | ||
| 区位优势度（分）：站点距离行政中心平均距离 | D <10km赋2分;10km≤ D <30km赋1.5分;D ≥30 km赋1分;无高铁赋0分 | ||
| 换乘便捷度（分）：区内各高铁站点通往最近高速路口、民用机场的平均通勤时间 | 公路时速设计标准同上。平均通勤时间t <60min赋2分;60min≤ t <120min赋1.5分;120min≤ t <180min赋0.5分;180min≤ t赋0分 | ||
| 航空运输 | 机场飞行区等级（分） | 4F级赋10分;4E级赋8分;4D级赋6分;4C级赋4分;若同一地区有n个机场,则得分为该地区n个机场赋分之和 | |
| 通行能力（万人/日） | 全年旅客吞吐量/365 | ||
| 通行规模（架次/日） | 全年飞机起降架次/365 | ||
| 区位优势度（分）：民用机场距离行政中心平均距离 | D< 30km赋2分;30km ≤ D <60km赋1.5分;D≥ 60km赋1分;无机场赋0分 | ||
| 换乘便捷度（分）：区内各民用机场通往最近高铁站点、高速路口的平均通勤时间 | 公路时速设计标准同上。平均通勤时间t <60min赋2分;60min≤ t <120min赋1.5分;120min≤ t <180min赋0.5分;180 min ≤ t 赋0分 |
新窗口打开
3.3 旅游流强度模型
3.3.1 旅游流内涵 旅游流是指在一个或大或小的区域上由于旅游需求近似性而引起的旅游者集体性空间位移现象[20]。旅游流的空间位移受到诸多因素影响,主要包括国际（区际）关系、空间距离、旅游供给与旅游需求的关系等。本文涉及的旅游流采用谢彦君[20]的定义,主要是指往返于旅游目的地与旅游客源地之间的旅游客流。旅游流的空间转移伴随着物质流、信息流、能量流和资金流的空间移动,并在旅游目的地产生集聚效应,为旅游目的地旅游业可持续发展注入活力。从这一视角来看,旅游流又是旅游经济要素流的重要表征。3.3.2 旅游流强度指标体系构建 依据马耀峰等[1]、刘军胜等[5]、张春晖等[21]的观点,旅游流综合评价主要由“旅游流人次、旅游流收入、游客消费能力和游客停留时间”等4个方面构成。参照上述评价模型框架,本着全面性、科学性与典型性原则,依据旅游流“客流集聚→消费过程→效益累积→效应产生”的旅游历时性过程与思路,构建一种具有系统性、历时性和概括性的旅游流强度综合评价模型（图3）。具体评价指标见表2。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图3旅游流强度评价模型
-->Fig. 3Evaluation model of tourist flow intensity
-->
Tab. 2
表2
表2旅游流强度评价指标体系
Tab. 2Tourist flow intensity evaluation index system
| 目标层 | 准则层 | 评价指标（单位） |
|---|---|---|
| 旅游流强度（Tc） | 旅游流规模 | 国内旅游接待人次（万人次） |
| 入境旅游接待人次（万人次） | ||
| 目的地旅游接待总人次（万人次） | ||
| 旅游流消费 | 国内旅游者人均花费（元/人） | |
| 入境旅游者人均花费（美元/人） | ||
| 目的地人均旅游花费（元/人） | ||
| 旅游流效益 | 国内旅游收入（亿元） | |
| 旅游外汇收入（美元） | ||
| 目的地旅游总收入（亿元） | ||
| 旅游流效应 | 旅游产值密度（万元/km2） | |
| 旅游从业人员占区域就业人员比重（%） | ||
| 旅游总收入占GDP比重（%） |
新窗口打开
3.4 加权TOPSIS模型
（1）数据标准化。采用极差法对已构建快速交通与旅游流数据矩阵进行标准化处理,其目的是为消除原始数据不同量纲对结果造成的影响,其公式为[22]：式中：xij为第i个单元第j项指标的原始值;min(xij)、max(xij)分别为第j列指标的最小值和最大值;y'ij是标准化后的数值。
（2）熵值法。熵权法是基于外部环境的原始信息,确定基于其相关性和索引信息含量的指标权重,尽可能地避免由于主观因素造成的误差,本文采用熵权法来确定指标权重[23],其公式如下：
计算第j项指标的信息熵Ej和效用值Dj：
计算第j项指标的权重ωj：
式中：yij=y'ij+1;Ej为第j项指标信息熵;Dj为第j项指标效用值;ωj为第j项指标权重。
（3）加权TOPSIS法。TOPSIS法是系统工程中有限方案多属性决策分析的一种科学决策技术,其原理是通过计算备选方案与正、负理想解的相对距离来进行排序优选,没有特别要求样本量的多少,不受参考序列选择的干扰,具有几何意义直观、信息失真小、运算灵活及应用领域广等优点[24]。本文采用熵权TOPSIS法对快速交通优势度（Rc）与旅游流强度（Tc）进行评价。步骤如下：
构建空间矩阵。依据公式
Y=
建立加权规范化决策矩阵。依据基于熵值法测算出的指标权重向量和步骤（1）构建的决策矩阵,将二者相乘得到加权规范化决策矩阵：
确定有限方案中的正、负理想解。
测算各方案正负理想解的距离。采用欧几米德距离公式,分别测算各评价对象各指标值与正理想解及负理想解的欧式距离：
确定相对贴近度Ci。依据相对贴近度公式：
求得快速交通优势度（Rc）、旅游流强度（Tc）与各自理想解的相对贴近度,并按其大小进行排序。其中,Rc、Tc取值范围均为[0,1],其值愈大,表明快速交通优势度和旅游流强度越接近最优水平;反之,愈接近最劣水平。
4 实证分析
4.1 快速交通优势度分析
为揭示云南省快速交通优势度区域差距程度和空间分异特征,运用SPSS软件描述性统计与ArcGIS自然断裂法分别作出快速交通频率统计直方图（图4a）及空间分异图（图4b）。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图42016年云南省快速交通综合评价值频率统计直方图及空间格局
-->Fig. 4Frequency statistics histogram and spatial pattern of comprehensive evaluation value of rapid traffic in Yunnan province in 2016
-->
从快速交通评价值统计结果来看：云南省快速交通综合评价值介于0~0.0500区间的州市有10个,占研究总数的62.5%;评价值介于0.0500~0.1000区间的州市有5个,占研究总数的31.25%;评价值介于0.2000~0.2500区间的州市数量仅有1个。快速交通评价值频数分布偏度值为2.345,呈正偏态分布,且右偏态分布明显,峰度值为6.828,较正态分布陡峭,且标准差为0.0559,数值较小,说明快速交通低值分布较为集中;全距为0.2500,数值相对较大,说明云南省各州市快速交通综合评价值差距明显。
从快速交通评价值层级来看：① 快速交通优势区（0.0879~0.2294）仅有昆明,占研究单元总数的6.25%,镶嵌在滇中城市群的核心地带,业已形成“高速公路+高速铁路+航空运输”的综合性立体式快速交通运营模式;② 快速交通较优势区（0.0548~0.0879）包括曲靖、玉溪、红河和文山,占比为25%,受交通枢纽昆明辐射效应影响,主要布局在交通枢纽中心昆明周边,呈趋同俱乐部集聚态势;③ 快速交通优势一般区（0.0256~0.0548）有大理、丽江、西双版纳和保山,集中在省域偏西部山区和南部地区;④ 快速交通优势落后区（0.0001~0.0256）包括昭通、楚雄、临沧、普洱、迪庆、德宏和怒江,占比为43.75%。以上地区大都偏离主要交通干线或枢纽中心地带,且快速交通类型较为单一,主要布局在快速交通神经末梢位置,自然地理环境复杂,经济发达程度低。需要说明的是,楚雄虽然靠近快速交通枢纽昆明,但其快速交通类型仅有高速公路单一模式,路网密度稍低、区位优势度和换乘便捷度优势不明显,故其快速交通优势度较低。
从空间分布特征来看：云南省快速交通优势度呈现出明显的区域差异。① 一方面表现为中心地带与外围边缘地区的差异,圈层状结构凸显。昆明处于滇中城市群的交通核心枢纽地带,是快速交通轴线的陆上和空中交汇点,以昆明为中心,以东西向杭瑞高速、南向昆磨高速、北向渝昆高速、东向汕昆高速为轴线依托,形成了若干条轴辐式放射线,受高速交通枢纽的辐射效应随距离衰减影响,省域边缘地带往往成为快速交通的神经末梢,形成快速交通劣势区。② 另一方面表现为东西部之间的差距,大致以“无量山-哀牢山-元江谷地”为界,“点-轴”布局特征明显。东部州市普遍高于西部地区,以昆明核心交通枢纽为起点,沿沪昆和云桂高铁线形成了两条快速交通优势区放射轴线,且呈现空间集聚态势。这主要得益于快速交通的空间辐射性和延展性,东部地区大都属滇中盆地地形,地势相对较为平坦,加之昆明长水国际机场、文山机场带动和沪昆、云桂高铁的修通运营,快速交通网络及站点密度大,交通节点换乘便捷度和区域可达性水平高,而西部地区大都处于三江并流的高山峡谷地带,地质地貌条件复杂,地形起伏度大,大多为中国扶贫开发的重点片区,社会经济基础薄弱,偏离主要交通枢纽和交通干线,且快速交通组合类型模式单一,如临沧、迪庆均为单一航空运输模式,怒江无快速交通方式分布,形成快速交通优势度低值区。反映了自然地理与社会经济因素对交通设施空间展布与建设投入的共同限制与约束。
4.2 旅游流强度分析
为探究云南省旅游流强度的区域差距程度和空间分异规律,运用SPSS软件描述性统计与ArcGIS自然断裂法作出旅游流强度频率统计直方图（图5a）及空间分异图（图5b）。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图52016年云南省旅游流综合评价值频率统计直方图及空间格局
-->Fig. 5Frequency statistics histogram and spatial pattern of comprehensive evaluation value of tourist flow in Yunnan province in 2016
-->
从旅游流强度统计结果来看：云南省旅游流强度处于0.0500以下的州市数量有9个,占研究总数的56.25%,其余州市评价值介于0.0500~0.2000,数量逐级减少,占比为43.75%。旅游流强度频数分布偏度值为1.569,呈右偏态分布,峰度值为2.254,呈尖峰分布,且标准差数值较小,仅为0.0467,说明旅游流低值分布较为集中;全距为0.2000,数值相对偏大,说明云南省各州市旅游流强度极化效应显著。
从旅游流强度层级来看：① 旅游流强度优势区（0.0831~0.1882）仅有昆明、大理、丽江3个州市,占研究总数的18.75%,以上地区皆为云南省著名的传统旅游区,旅游品牌效应带动显著,形成了滇中和滇西北两大旅游流优势核心区;② 旅游流强度较优势区（0.0372~0.0831）包括迪庆、德宏、红河和西双版纳,占比为25%,以上地区分别位于滇藏旅游走廊、滇缅旅游走廊、昆河旅游走廊和昆曼旅游走廊的核心地带,主要依托于旅游资源本底特色和沿边区位等优势,旅游流规模、旅游效益和旅游效应发展良好;③ 旅游流强度一般区（0.0298~0.0372）包括楚雄、玉溪、保山、临沧、普洱和文山,占比为37.5%,受核心区扩散效应影响,大都位于旅游流优势区和次优势区的周边地带;④ 旅游流强度低值区（0.0186~0.0298）包括昭通、曲靖和怒江,占比为18.75%,受制于区位、旅游资源禀赋和快速交通设施的综合制约,以上地区对旅游流的吸引力较弱。值得注意的是,旅游流各维度对旅游流强度的贡献率方面,大部分州市旅游消费的贡献值较弱,低于旅游流规模、旅游流效益和旅游流效应,说明多数旅游地仍存在制约消费扩大与升级的体制机制障碍,目的地旅游消费潜力有待深入挖潜与释放。
从空间分布特征来看：云南省旅游流强度形成以“昆明-大理-丽江”为优势核心区,受距离衰减规律影响,呈现向其周边及边缘地带递减的“核心-边缘”式空间结构特征,中心与边缘差异显著。① 旅游流核心区形成了以“昆明、大理-丽江”为核心的两大组团。昆明作为滇中城市国际旅游圈的集散中心,区位优势显著,石林、滇池等自然类旅游资源和九乡风景区、云南民族村等人文景点的组合吸引了旅游流规模性集聚;大理依托于白族少数民族风情、大理古城等优秀旅游景点,逐渐成为滇西北旅游黄金线上的主要旅游节点;丽江作为滇西北著名旅游城市,位于著名的横断山脉三江并流地区,拥有纳西族人文风情和玉龙雪山、泸沽湖、老君山等风景名胜,旅游业已经成为其区域经济发展支柱性产业。受益于以上核心区旅游流涓滴效应和标杆效应影响,其周边的迪庆、红河旅游流效应也较高。② 旅游流边缘弱势区形成了“怒江、曲靖-昭通”两大边缘片区。主要原因在于以上地区旅游资源丰度低,集群性差,地形条件复杂,旅游资源组团开发难度大,尤其是怒江地理位置闭塞,仅通过228省道及低等级公路与外界相连接,降低了旅游极核区对其形成的空间溢出效应。
4.3 快速交通优势度与旅游流强度耦合态势分析
4.3.1 快速交通优势度与旅游流强度耦合空间态势 为探究快速交通优势度与旅游流强度耦合关系,借助耦合四象限模型对两者耦合类型分类,即以旅游流为横轴、快速交通为纵轴,以二者均值为切割点分别作垂线,形成四个耦合类型区。其中,Ⅰ区为高旅游流-高快速交通优势区,Ⅱ区为低旅游流-高快速交通优势区,Ⅲ区为低旅游流-低快速交通优势区,Ⅳ区为高旅游流-低快速交通优势区（图6）。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图6云南省快速交通优势度与旅游流强度耦合类型
-->Fig. 6The coupling type of rapid transportation superiority and tourist flow intensity in Yunnan province
-->
在快速交通与旅游流耦合类型空间格局方面（图7）： （1）高旅游流-高快速交通优势区（Ⅰ区）有3个,占研究总数的18.75%,包括昆明、红河和丽江,多为区域综合性交通枢纽或交通干线邻近地区,且具有优良的旅游资源禀赋优势。比如昆明拥有我国五大国际航空港之一的长水国际机场,处于沪昆高铁、云桂高铁以及杭瑞高速、渝昆高速、昆磨高速的空间交汇地带,加之昆明是世界自然遗产石林风景区和世博园等优秀旅游景区所在地,“穿点引线,以线带面”的综合性快速交通网络有效提升了旅游产业要素的空间流动与传导效率,旅游流空间溢出效应显著,旅游流和快速交通形成良性耦合关系。 （2）低旅游流-高快速交通优势区（Ⅱ区）包括曲靖、玉溪和文山,占比为18.75%,由于此类区域处于交通枢纽昆明周边,鉴于快速交通的轴向辐射性,受昆明空间溢出效应明显,但以上州市由于自身旅游化水平低,缺少核心景点带动,加之受昆明旅游强势区极化效应影响,受到核心城市的外溢效应明显弱化。 （3） 低旅游流-低快速交通优势区（Ⅲ区）包括保山、昭通、普洱、临沧、楚雄和怒江,占比为37.5%,为比重最大、分布范围最广的耦合类型,表明云南省快速交通与旅游流耦合水平总体偏低。此类地区的共性特征为旅游化水平低、大都远离交通枢纽或旅游集散中心、快速交通类型单一或者缺少快速交通分布,比如怒江处于横断山脉与三江并流地区,地质地貌条件复杂,加之高等级景区禀赋处于劣势,对游客的吸引力弱,且没有快速交通运输方式布局,旅游流和快速交通建设均处于滞后水平。临沧虽有两个机场分布,但其快速交通方式过于单一,交通衔接性差,且其旅游规模、旅游效益和旅游效应均受低旅游化水平制约,交通与旅游发展呈现掣肘效应。 （4）高旅游流-低快速交通优势区（Ⅳ区）包括大理、西双版纳、迪庆和德宏,占比为25%,此类地区旅游资源禀赋优势明显,旅游开发较早,是云南省传统的著名旅游区和六大地理旅游片区的核心节点,但仅依托于民航运输对旅游客流产生吸附能力,且以上地区多位于边缘圈层、远离主要交通枢纽城市,快速交通组合类型较为单一,比如迪庆只有单一的航空运输模式,快速交通建设滞后于旅游流规模。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图7云南省快速交通与旅游流耦合类型空间格局
-->Fig. 7Spatial pattern of coupling type of rapid transportation and tourist flow in Yunnan province
-->
总体来看,云南省快速交通与旅游流耦合存在显著空间差异性。昆明、红河和丽江呈现明显良性耦合协调,耦合类型表现为“高旅游流-高快速交通优势”,而旅游化水平低、远离交通枢纽和主要交通干线的边缘地区,旅游流强度与快速交通系统处于低水平耦合状态,耦合类型表现为“低旅游流-低快速交通优势”,比如昭通、怒江、保山、临沧和普洱等州市。
为明确云南省快速交通优势度与旅游流强度间的整体关系,以及探讨高速公路、高速铁路、航空运输等各自与旅游流强度间的关系。借助线性拟合回归方程的可决系数（R2）来验证快速交通综合优势度及不同快速交通方式与旅游流强度的拟合关系（R2的值越接近1,说明回归直线对观测值的拟合程度越好;反之,R2的值越小,回归直线对观测值的拟合程度越差）。通过线性拟合回归方程（图8a）可知,在拟合优度达到0.4459的情况下,快速交通优势度与旅游流强度呈现正相关,快速交通优势度每提升1个百分点,旅游流强度相应增长0.5881个百分点,说明云南省快速交通与旅游流强度存在较强的耦合相关性。在不同快速交通方式与旅游流强度的拟合关系方面（图8b、图8c、图8d）：高速公路、高速铁路、航空运输与旅游流强度的拟合优度（R2）分别为0.1775、0.1071和0.677,表明不同快速交通方式对旅游流强度的贡献效应存在显著差异,与旅游流强度的拟合优度表现为“航空运输>高速公路>高速铁路”的特征,说明航空运输与旅游流强度的拟合精度较好,这与云南省民航机场覆盖率较高的现实情况趋于一致;高速公路次之;高速铁路对旅游流强度的贡献度最弱,这主要受制于云南省高速铁路建设尚未真正形成网络,且站点密度低和换乘衔接性较弱。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图8不同快速交通方式与旅游流强度的线性拟合关系
-->Fig. 8The linear fitting relationship between different rapid traffic modes and tourist flow intensity
-->
4.3.2 快速交通组合模式与旅游流强度的关系 在上文分析基础上,将快速交通组合类型相同州市统一归类,将其划分为以下四种发展模式（表3）,进一步揭示不同快速交通组合模式与旅游流强度的关系：
Tab. 3
表3
表3云南省不同快速交通组合模式旅游流强度
Tab. 3Tourist flow intensity in different rapid traffic combination modes in Yunnan province
| 快速交通组合类型（组合种类） | 快速交通组合模式 | 研究样本（数量） | 旅游流强度 | 排名 |
|---|---|---|---|---|
| “航空运输+高速铁路+高速公路”（3） | 多元共生模式 | 昆明、文山（2） | 0.1115 | 1 |
| “航空运输+高速公路”（2） | 协调互补模式 | 保山、昭通、丽江、普洱、西双版纳、大理、德宏（7） | 0.0696 | 2 |
| “高速铁路+高速公路”（2） | 协调互补模式 | 曲靖、玉溪、红河（3） | 0.0435 | 4 |
| “航空运输”（1） | 单类孤立模式 | 迪庆、临沧（2） | 0.0538 | 3 |
| “高速公路”（1） | 单类孤立模式 | 楚雄（1） | 0.0326 | 5 |
| “无”（0） | 低速交通维持模式 | 怒江（1） | 0.0186 | 6 |
新窗口打开
（1）多元共生模式。此模式涵盖“高速公路、高速铁路和航空运输”三种快速交通方式,各快速交通方式衔接性好,交通运营功能效率和强度能够得到更好地发挥与释放,易对周边地区旅游发展形成涓滴效应,处于多元共生协调状态。此模式仅有昆明和文山,占全省的12.5%,该模式对旅游流强度的贡献度均值为0.1115,处于所有模式中的首位。
（2）协调互补模式。涵盖三种快速交通方式中的任意两种,能够相对较好地形成区域间旅游经济要素流的传导与流动,两种快速交通方式处于协调互补的状态。此模式包括曲靖、玉溪、红河、丽江、西双版纳、大理、保山、德宏、普洱和昭通,占比例为62.5%,在全省处于主导模式地位。
（3）单类孤立模式。涵盖三种快速交通方式中的任意一种,尚未形成各快速交通方式有效衔接的网络形态,快速交通对旅游地旅游资源开发、客源市场范围拓展、旅游节点联系强度增强及空间结构形态优化的影响受到阻碍,处于单类孤立无援的状态。该模式占比为18.75%,民航单类孤立模式与高速公路单类孤立模式对应的旅游流强度均值分别为0.0538和0.0326,前者对旅游流强度的贡献度优于后者,这与上文线性拟合关系的结论一致。
（4）低速交通维持模式。此模式未涵盖快速交通方式,旅游地仅通过低等级的旅游通道与外界保持联系,受到周边旅游发达区阴影区或屏蔽效应显著。仅有怒江州属于该模式,占比6.25%,该模式对旅游流强度贡献效应仅为0.0186,处于所有模式中的末位。
综上,云南省快速交通优势度与旅游流强度耦合水平总体偏低,快速交通发展的主导模式为协调互补模式。旅游流强度与快速交通组合类型多样化存在一定正相关关系,不同快速交通发展模式对旅游流强度的贡献效应存在显著差异,整体上表现出“多元共生模式>协调互补模式>单类孤立模式>低速交通维持模式”的特征。究其原因可知,影响区域旅游流强度的关键因素在于其能否实现空间集聚,在旅游流空间流动与传导这一动态过程中,快速交通的“时间-空间收敛”效应和“组织-空间协同”效应能加速旅游经济要素流在交通枢纽或者主要交通干线地区形成集聚,产生规模效应,催生新的旅游经济增长节点,并逐级形成区域旅游增长极核、旅游经济产业带和旅游经济走廊,比如在云桂高铁和沪昆高铁影响下逐渐形成的昆玉红旅游经济带和滇黔旅游走廊等。随着快速交通枢纽、交通轴线类型多样化,交通网络空间形态向轴辐式放射网络状演变,旅游经济要素流会加速以“空间外溢”方式在旅游核心节点与次要节点间传导,促使快速交通系统与旅游流耦合互馈,重构与优化旅游流转移路径与空间分布,从而促使旅游地空间结构向多中心及辐射式网络化格局优化,旅游流对旅游地综合溢出效应增强。此外,快速交通组合类型多样及丰富化,意味着旅游经济要素流进入旅游目的地的机会越多,强度越大,效率越高。因此,快速交通网络对目的地的旅游叠加乘数效应也愈加明显,这也印证了具有“航空运输+高速铁路+高速公路”多元共生模式的地区旅游流强度最高的结论,但目的地旅游流强度受旅游资源吸引力、宏观政策调控、地理区位和区域经济发达程度等因素的影响也不可忽略。
5 结论与讨论
5.1 结论
（1）快速交通优势度与旅游流强度耦合存在显著空间差异性。昆明、红河和丽江呈现明显良性耦合,耦合类型表现为“高旅游流-高快速交通优势”,而旅游化水平低、远离交通枢纽和主要交通干线的边缘地区,旅游流与快速交通耦合效应处于一般水平,耦合类型表现为“低旅游流-低快速交通优势”。（2）快速交通优势度与旅游流强度呈正相关关系,不同快速交通方式与旅游流强度的拟合优度表现为“航空运输>高速公路>高速铁路”的特征。航空运输与旅游流强度的拟合精度较好,这与云南省民用机场覆盖率较高的现实情况趋于一致。
（3）云南省快速交通发展的主导模式为协调互补模式,且缘于快速交通的“时间-空间收敛”效应和“组织-空间协同”效应,快速交通组合类型多样化与旅游流强度存在正相关关系。不同快速交通发展模式对旅游流强度的贡献效应存在显著差异,整体上表现出“多元共生模式>协调互补模式>单类孤立模式>低速交通维持模式”的特征,主要归因于受益于交通枢纽中转调节功能、交通干线的放射状-网络化及组合类型多样化,增加了旅游经济要素流以“空间外溢”形式在核心旅游节点与次要节点间相互传导的机会,促使快速交通系统与旅游流产生耦合互馈效应,重构与优化旅游流转移路径与空间分布,旅游地空间结构趋向辐射式及多中心网络化格局。
5.2 讨论
以旅游资源禀赋特色鲜明、交通与旅游空间结构研究较薄弱和公共服务首先要解决交通这一问题的典型旅游地——云南为研究案例,具有区域代表性和重要实证价值。在解析快速交通与旅游流耦合理论基础上,构建快速交通优势度和旅游流强度综合评价模型,采用加权TOPSIS法测算二者综合评价值,运用耦合四象限模型对两者耦合类型进行划分,并探讨不同快速交通组合模式与旅游流强度的关系,对揭示云南省快速交通与旅游流耦合空间格局具有重要意义。鉴于快速交通优势度与旅游流强度耦合类型存在空间差异： （1）“低旅游流-低快速交通优势区”。应继续推广“交通围绕旅游优先发展”的成功经验,加快怒江、昭通、保山、临沧和普洱等省域边缘性州市综合交通系统建设,实现其与省域内及邻国交通干线及枢纽城市的无缝衔接。 （2）“低旅游流-高快速交通优势区”。应充分发挥快速交通的资源整合和空间优化功能,挖掘本地旅游资源优势,树立旅游品牌形象,增强对旅游客流的吸引力。 （3）“高旅游流-低快速交通优势区”。应充分发挥区域旅游发展优势对交通系统的资金支撑和倒逼驱动效应,通过增加站点密度、建设交通干线,实现“穿点引线,以线带面”的旅游交通支撑格局,加快低快速交通优势区与主要旅游轴线的连接,促进其由“点域式”旅游空间结构向“放射性轴幅式网络状”格局优化,在旅游系统“点-轴”模式作用下发挥快速交通的资源整合和要素传导功能,逐步扩大旅游增长极的集聚和扩散效应。 （4）“高旅游流-高快速交通优势区”。加快旅游极核昆明与大理、丽江、红河等次旅游核心节点城际快铁修建,增强节点间旅游轴线的网络联系密度,发挥旅游极核对次旅游节点的支配和涓滴效应。（5）借助“一带一路”倡议、长江经济带战略和建设面向南亚东南亚辐射中心战略的叠加机遇,加快渝昆高铁修建进程,提升北向快速交通覆盖率及站点密度,增强滇中城市国际旅游圈与成渝城市旅游片区的旅游经济联系强度。此外,开辟昆明长水机场国际航空枢纽与国内外重点城市、重点旅游景区（景点）的联程航线、直达航线,强化跨区域（跨省、跨国）快速交通网络体系建设,增强外部优势旅游资源要素流向区内的空间溢出效应。
本文仍有以下不足需要进一步探索： （1）快速交通优势度评价指标有待进一步补充与完善,虽然本文依据“路网及站点密度+通行规模+通行功能+区位优势度+换乘便捷度”的思路,构建快速交通优势度模型,但仍需纳入更加全面的评价指标来综合反映区域快速交通优势度。此外,随着云南省交通网络格局的逐步优化,旅游发展对交通的响应程度也将发生变化,因而,未来应持续动态跟踪边疆山区快速交通系统与旅游发展的空间关系演变及其影响机理。 （2）囿于数据限制,本文尚未对目的地旅游流的流量、流向与相应的快速交通方式进行耦合分析,这是本文欠缺的地方,也是后续要研究和解决的问题。
The authors have declared that no competing interests exist.
参考文献 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
| [1] | |
| [2] | . 城市作为现代旅游目的地的一种重要类型,在集聚旅游发展要素、塑造城市休闲空间、提升城市品质等方面具有突出作用。城市旅游流是城市旅游要素关联、空间组织的路径,对于城市交通组织方式、公共服务设施建设、休闲旅游产业布局等方面影响越来越大。本文立足城市内部微观尺度,以入境旅游流空间特征为研究对象,利用数据挖掘技术,通过Flickr API接口获取了2004-2015年北京市范围内全部带有地理信息的照片及其属性信息,通过构建的数据清洗方法控制初始数据质量,建立基础数据库,使用密度聚类（P-DBSCAN）、马尔科夫随机链等方法探索入境游客热点区域空间分布格局、流动空间特征。结果显示：① 北京市历史城区（2环之内区域）、中心城区（2环至5环之间区域）以及郊区（5环之外区域）的旅游热点区域（AOI）呈现出不同的空间特征,其中历史城区AOI呈现出与景区、休闲娱乐、餐饮购物等相关产业空间重叠的趋势,各热点区域边界模糊,复合连绵成片。中心城区AOI集聚与城市功能区密切相关,具有明确的城市功能取向。郊区AOI基本与旅游景点一致,没有向景区外部延伸;② 传统历史文化类AOI访问热度占有绝对优势,商业购物休闲AOI及现代城市功能AOI的影响力在逐渐增强;③ 强入境旅游流主要集中在历史城区内部AOI之间,以及中心城区的西北部与东部区域内部AOI之间,郊区AOI之间没有较强的旅游流,北京市入境旅游流整体呈现以历史城区为中心,放射性分布的框架;④ 各区域AOI之间均有较次一级旅游流联系,北京市入境旅游流形成了初步的网络结构。 . 城市作为现代旅游目的地的一种重要类型,在集聚旅游发展要素、塑造城市休闲空间、提升城市品质等方面具有突出作用。城市旅游流是城市旅游要素关联、空间组织的路径,对于城市交通组织方式、公共服务设施建设、休闲旅游产业布局等方面影响越来越大。本文立足城市内部微观尺度,以入境旅游流空间特征为研究对象,利用数据挖掘技术,通过Flickr API接口获取了2004-2015年北京市范围内全部带有地理信息的照片及其属性信息,通过构建的数据清洗方法控制初始数据质量,建立基础数据库,使用密度聚类（P-DBSCAN）、马尔科夫随机链等方法探索入境游客热点区域空间分布格局、流动空间特征。结果显示：① 北京市历史城区（2环之内区域）、中心城区（2环至5环之间区域）以及郊区（5环之外区域）的旅游热点区域（AOI）呈现出不同的空间特征,其中历史城区AOI呈现出与景区、休闲娱乐、餐饮购物等相关产业空间重叠的趋势,各热点区域边界模糊,复合连绵成片。中心城区AOI集聚与城市功能区密切相关,具有明确的城市功能取向。郊区AOI基本与旅游景点一致,没有向景区外部延伸;② 传统历史文化类AOI访问热度占有绝对优势,商业购物休闲AOI及现代城市功能AOI的影响力在逐渐增强;③ 强入境旅游流主要集中在历史城区内部AOI之间,以及中心城区的西北部与东部区域内部AOI之间,郊区AOI之间没有较强的旅游流,北京市入境旅游流整体呈现以历史城区为中心,放射性分布的框架;④ 各区域AOI之间均有较次一级旅游流联系,北京市入境旅游流形成了初步的网络结构。 |
| [3] | . 旅游流作为旅游学研究的重点内容,多年来一直受到国内外****的关注,在理论和实践方面都取得了丰硕的成果。随着我国改革开放政策的实施,入境旅游业更是取得了快速稳固的发展,从发展趋势来看,我国入境旅游业未来还将有更广阔的发展前景。而北京作为我国政治文化中心和七大古都之一,入境旅游人数和收入长期以来一直在我国居于首位,因此选择北京入境旅游流为对象,对其时空演化 旅游流作为旅游学研究的重点内容,多年来一直受到国内外****的关注,在理论和实践方面都取得了丰硕的成果。随着我国改革开放政策的实施,入境旅游业更是取得了快速稳固的发展,从发展趋势来看,我国入境旅游业未来还将有更广阔的发展前景。而北京作为我国政治文化中心和七大古都之一,入境旅游人数和收入长期以来一直在我国居于首位,因此选择北京入境旅游流为对象,对其时空演化 |
| [4] | . "推—拉"理论是研究人口流动的一种基础理论,可以有效地解释游客流动。本文从推—拉理论的视角,运用因子分析、单因素方差分析和皮尔逊相关分析等方法对美国来华旅游者的流动影响因素进行研究,得到的主要结论有:(1)明确了美国来华旅游者推力维度和拉力维度的各个因子;(2)检测了推拉维度的各因子受社会人口统计学变量的影响;(3)测度了推拉维度各因子之间的相互关联性及影响因素。研究成果对指导我国针对主要入境旅游客源国进行的产品开发和市场营销具有一定的实践价值,同时也拓展了对影响旅游流流动各因素之间关系研究的范畴。 . "推—拉"理论是研究人口流动的一种基础理论,可以有效地解释游客流动。本文从推—拉理论的视角,运用因子分析、单因素方差分析和皮尔逊相关分析等方法对美国来华旅游者的流动影响因素进行研究,得到的主要结论有:(1)明确了美国来华旅游者推力维度和拉力维度的各个因子;(2)检测了推拉维度的各因子受社会人口统计学变量的影响;(3)测度了推拉维度各因子之间的相互关联性及影响因素。研究成果对指导我国针对主要入境旅游客源国进行的产品开发和市场营销具有一定的实践价值,同时也拓展了对影响旅游流流动各因素之间关系研究的范畴。 |
| [5] | . 明确旅游流与目的地系统供需耦合成长的演化、因素与驱动机制,对旅游目的地实施宏观调控具有重要意义。基于发生学与系统论,采用耦合协调度评价模型、回归与相关分析法,分析了1995-2014年西安市旅游流与目的地供需耦合成长曲线的演化特征与影响因素,依此归纳出两大系统耦合成长的驱动机制。研究发现：（1）旅游流是旅游需求的显化,是旅游流与目的地耦合成长的基本驱动力。旅游流与目的地系统的耦合成长曲线演进主要受旅游流需求系统支配,二者耦合成长曲线呈现＂三峰三谷＂的波动演进特征;（2）旅游流与目的地耦合呈现由低质—高质耦合的发展演化历程。旅游流与目的地系统由低质耦合向高质耦合成长演进的不同发展阶段,影响两大系统耦合成长的指标、要素与子系统的数量与贡献值也逐步提升;（3）旅游流与目的地耦合成长受＂四位一体＂驱动力的影响。旅游需求是引致旅游流与目的地耦合成长的基本驱动力,旅游流需求与目的地供给的自组织动态演化是决定二者耦合成长的原生驱动力,系统内部因素与子系统在不同发展阶段的转换与变化是影响二者耦合成长的内部驱动力,国家政策的动态支持与特殊事件年份的出现是推动二者耦合成长的外部驱动力。研究结果从整体与系统角度加深了对两大系统耦合成长的演进特征与驱动机制的理解,对旅游目的地宏观调控起一定理论参考价值。 . 明确旅游流与目的地系统供需耦合成长的演化、因素与驱动机制,对旅游目的地实施宏观调控具有重要意义。基于发生学与系统论,采用耦合协调度评价模型、回归与相关分析法,分析了1995-2014年西安市旅游流与目的地供需耦合成长曲线的演化特征与影响因素,依此归纳出两大系统耦合成长的驱动机制。研究发现：（1）旅游流是旅游需求的显化,是旅游流与目的地耦合成长的基本驱动力。旅游流与目的地系统的耦合成长曲线演进主要受旅游流需求系统支配,二者耦合成长曲线呈现＂三峰三谷＂的波动演进特征;（2）旅游流与目的地耦合呈现由低质—高质耦合的发展演化历程。旅游流与目的地系统由低质耦合向高质耦合成长演进的不同发展阶段,影响两大系统耦合成长的指标、要素与子系统的数量与贡献值也逐步提升;（3）旅游流与目的地耦合成长受＂四位一体＂驱动力的影响。旅游需求是引致旅游流与目的地耦合成长的基本驱动力,旅游流需求与目的地供给的自组织动态演化是决定二者耦合成长的原生驱动力,系统内部因素与子系统在不同发展阶段的转换与变化是影响二者耦合成长的内部驱动力,国家政策的动态支持与特殊事件年份的出现是推动二者耦合成长的外部驱动力。研究结果从整体与系统角度加深了对两大系统耦合成长的演进特征与驱动机制的理解,对旅游目的地宏观调控起一定理论参考价值。 |
| [6] | . 中国与东盟国家互为重要客源市场和旅游目的地,研究中国—东盟国家间旅游流的分布和流动规律,对于维系多边友好关系具有重要的现实意义.文章以中国—东盟11个国家的出境游客为研究对象,运用社会网络分析法构建旅游流网络,分析网络结构变化.使用重心模型计算1995-2015年旅游流网络重心坐标,探究重心移动轨迹.结果显示:1995-2015年,中国—东盟旅游流网络的紧密程度和能级水平逐渐提升,网络的核心区域呈现出由南向北转移的动态变化趋势;网络中节点层次分化严重,核心—边缘结构明显;区域旅游流吸引能力和输出能力呈现强弱不均状态,东部旅游输出能力较强,西部旅游吸引能力更强,但国家间旅游输出能力差异小于吸引能力差异. . 中国与东盟国家互为重要客源市场和旅游目的地,研究中国—东盟国家间旅游流的分布和流动规律,对于维系多边友好关系具有重要的现实意义.文章以中国—东盟11个国家的出境游客为研究对象,运用社会网络分析法构建旅游流网络,分析网络结构变化.使用重心模型计算1995-2015年旅游流网络重心坐标,探究重心移动轨迹.结果显示:1995-2015年,中国—东盟旅游流网络的紧密程度和能级水平逐渐提升,网络的核心区域呈现出由南向北转移的动态变化趋势;网络中节点层次分化严重,核心—边缘结构明显;区域旅游流吸引能力和输出能力呈现强弱不均状态,东部旅游输出能力较强,西部旅游吸引能力更强,但国家间旅游输出能力差异小于吸引能力差异. |
| [7] | . <h2 class="secHeading" id="section_abstract">Abstract</h2><p id="">Tourism involves a network of organizations interacting to produce a service. This paper examines the structural properties of interorganizational networks within destinations. Network analysis adopts a whole of destination approach and does not impose predefined groupings on the organization of tourism in a region. Information flows between key agencies provide the basis for analyzing structures and linkages, allowing strategic weaknesses in the cohesiveness of the destination to be addressed by policy and management. The paper outlines four Australian case studies that demonstrate the utility of network analysis by illustrating features such as product clusters, structural divides, and central organizations.</p><h2 class="secHeading" id="section_abstract">Résumé</h2><p id="">Réseaux de destination: quatre cas australiens. Le tourisme consiste en un réseau d’organisations qui interagissent pour produire un service. Cet article examine les propriétés structurelles des réseaux interorganisationnels à l’intérieur des destinations. L’analyse de réseau adopte une approche d’une destination toute entière et n’impose pas de groupements prédéfinis sur l’organisation du tourisme dans une région. Les flux d’informations entre les principales agences fournissent la base pour l’analyse des structures et des liens, ce qui permet que les faiblesses stratégiques dans la cohésion de la destination soient abordées par la politique et la gestion. L’article donne un aperçu de quatre études de cas australiennes qui démontrent l’utilité de l’analyse de réseau en illustrant des particularités telles que les groupements de produits, les fossés structurelles et les organisations essentielles.</p> |
| [8] | . 61We introduce a novel approach to tourist flow analysis based on geotagged social media data.61Our approach is structured around three research questions that investigate the spatial, temporal and demographic features of tourist flows.61Our analysis yields more detailed spatial, temporal and demographic information of tourist movements in comparison to the current understanding of tourist flow patterns in the region. |
| [9] | . 流空问的特征分析及其流空间结构的有效揭示与解析,对于厘清和掌握流空间的科学内涵与外延及其内在机制的形成具有极其重要的学术价值.文章基于在线预订数据提取、处理、归纳及分析,结合社会网络分析技术,对长江三角洲地区旅游流的网络结构特征及其影响因素进行分析.结果表明:①旅游流网络结构整体上较为松散且存在不均衡性,具有明显的核心区和边缘区,“核心—边缘”结构特质清晰,“中间重、两头轻”的网络格局已初步形成,核心区的内部联系较之边缘区,密切联系程度显著.②从凝聚子群的分析来看,上海、南京、杭州、苏州、宁波、无锡、常州等城市出现较高的频次,成为支撑整个旅游网络体系重要的派系节点,对于旅游网络体系的形成发挥重要价值.从结构洞指标分析来看,上海、南京、杭州在旅游流网络中占据较多优势,节点的有效规模和效率较高,拥有更多的竞争机会和非替代性区位优势.③针对流空间网络体系的影响因素深度剖析表明,旅游资源禀赋和交通发展水平对于空间流的走向作用更为明显,地区经济发展水平、旅游服务接待水平的作用依然较大,不同因素之间的共同作用和影响促进了流空间在长三角地区网络结构的形成和发展. . 流空问的特征分析及其流空间结构的有效揭示与解析,对于厘清和掌握流空间的科学内涵与外延及其内在机制的形成具有极其重要的学术价值.文章基于在线预订数据提取、处理、归纳及分析,结合社会网络分析技术,对长江三角洲地区旅游流的网络结构特征及其影响因素进行分析.结果表明:①旅游流网络结构整体上较为松散且存在不均衡性,具有明显的核心区和边缘区,“核心—边缘”结构特质清晰,“中间重、两头轻”的网络格局已初步形成,核心区的内部联系较之边缘区,密切联系程度显著.②从凝聚子群的分析来看,上海、南京、杭州、苏州、宁波、无锡、常州等城市出现较高的频次,成为支撑整个旅游网络体系重要的派系节点,对于旅游网络体系的形成发挥重要价值.从结构洞指标分析来看,上海、南京、杭州在旅游流网络中占据较多优势,节点的有效规模和效率较高,拥有更多的竞争机会和非替代性区位优势.③针对流空间网络体系的影响因素深度剖析表明,旅游资源禀赋和交通发展水平对于空间流的走向作用更为明显,地区经济发展水平、旅游服务接待水平的作用依然较大,不同因素之间的共同作用和影响促进了流空间在长三角地区网络结构的形成和发展. |
| [10] | . <h2 class="secHeading" id="section_abstract">Abstract</h2><p id="">Gröna tåget (the Green Train) is a research and development project with the aim to develop a high-speed tilting train concept for the Swedish and Nordic markets. Competition with other modes needs to be evaluated, especially as regards travelling times and fares, with special attention paid to domestic airlines.</p><p id="">For new trains, gains in travelling times and lower operational costs can be expected. Model calculations of operational costs for domestic air stages and high-speed trains, respectively, show that high-speed trains have lower costs per available seat kilometer. Train operators can meet competition with fares from coaches and air carriers provided they introduce yield management. The primary competition is about travelling times. Gröna tåget would increase the train’s attractiveness and win over some travel from airlines.</p> |
| [11] | . 以张家界为案例地,运用数据包络分析法（DEA）、Malmquist指数模型及Tobit回归模型对张家界2005~2015年城市旅游效率进行分析,并从综合效率、纯技术效率、规模效率以及技术进步变化、全要素生产率变化进行实证研究,最后从公路、铁路及民航等不同交通方式探讨张家界对旅游效率的影响程度。结果显示：综合效率、纯技术效率呈现先下降后上升的趋势,全生产要素变化基本呈上升趋势。Tobit回归模型中,劳动力投入、资本投入、旅游资源吸引力以及铁路客运量和航运客运量在0.01的水平上对综合效率、纯技术效率有显著影响,而其他因素对规模效率的影响不大。交通条件的优化对提升旅游交通有着正向影响作用,且铁路、航运对张家界旅游效率有显著影响,而公路对其有影响但不显著,因此针对不同交通方式提出要进一步完善张家界景区内外部交通网络建设,形成公路交通、铁路交通、航空与景区交通无缝对接以及建成立体交通网络体系等优化策略,以提高张家界的旅游效率,实现旅游产业健康快速和可持续发展,这将为张家界实现旅游效率最优化水平提供理论指导。 . 以张家界为案例地,运用数据包络分析法（DEA）、Malmquist指数模型及Tobit回归模型对张家界2005~2015年城市旅游效率进行分析,并从综合效率、纯技术效率、规模效率以及技术进步变化、全要素生产率变化进行实证研究,最后从公路、铁路及民航等不同交通方式探讨张家界对旅游效率的影响程度。结果显示：综合效率、纯技术效率呈现先下降后上升的趋势,全生产要素变化基本呈上升趋势。Tobit回归模型中,劳动力投入、资本投入、旅游资源吸引力以及铁路客运量和航运客运量在0.01的水平上对综合效率、纯技术效率有显著影响,而其他因素对规模效率的影响不大。交通条件的优化对提升旅游交通有着正向影响作用,且铁路、航运对张家界旅游效率有显著影响,而公路对其有影响但不显著,因此针对不同交通方式提出要进一步完善张家界景区内外部交通网络建设,形成公路交通、铁路交通、航空与景区交通无缝对接以及建成立体交通网络体系等优化策略,以提高张家界的旅游效率,实现旅游产业健康快速和可持续发展,这将为张家界实现旅游效率最优化水平提供理论指导。 |
| [12] | . 交通是影响旅游流空间结构最主要因素之一。以京沪高铁线为例,探讨了区域旅游流空间结构的高铁效应及特征,在此基础上,分析区域交通可达性变化,并结合区域旅游资源禀赋、区域旅游接待设施、区域旅游交通网络密度以及区位等影响因素分析区域旅游流空间结构的高铁效应的机理。研究表明:1区域旅游流空间结构的高铁效应表现为马太效应、过滤效应、扩散效应和叠加效应等特征。2区位条件、旅游资源禀赋、旅游接待能力、交通网络密度以及时空压缩程度等影响因素共同作用均非常明显态势下,产生高铁马太效应;旅游资源禀赋、旅游接待能力、交通网络密度均不强,时空压缩程度不显著等旅游节点产生高铁过滤效应;区位条件、旅游资源禀赋、旅游接待能力和交通网络密度均具有很强优势,且时空压缩程度明显等旅游节点可成为扩散源,高铁强化了扩散源旅游流集聚作用,然后向边缘旅游地扩散,呈现为"集聚—扩散"模式;高铁使大尺度空间的不同客源地居民出游空间范围出现叠加现象,但只有区位条件、旅游资源禀赋、旅游接待能力、交通网络密度优势较强且时空压缩程度明显旅游节点产生叠加效应。 . 交通是影响旅游流空间结构最主要因素之一。以京沪高铁线为例,探讨了区域旅游流空间结构的高铁效应及特征,在此基础上,分析区域交通可达性变化,并结合区域旅游资源禀赋、区域旅游接待设施、区域旅游交通网络密度以及区位等影响因素分析区域旅游流空间结构的高铁效应的机理。研究表明:1区域旅游流空间结构的高铁效应表现为马太效应、过滤效应、扩散效应和叠加效应等特征。2区位条件、旅游资源禀赋、旅游接待能力、交通网络密度以及时空压缩程度等影响因素共同作用均非常明显态势下,产生高铁马太效应;旅游资源禀赋、旅游接待能力、交通网络密度均不强,时空压缩程度不显著等旅游节点产生高铁过滤效应;区位条件、旅游资源禀赋、旅游接待能力和交通网络密度均具有很强优势,且时空压缩程度明显等旅游节点可成为扩散源,高铁强化了扩散源旅游流集聚作用,然后向边缘旅游地扩散,呈现为"集聚—扩散"模式;高铁使大尺度空间的不同客源地居民出游空间范围出现叠加现象,但只有区位条件、旅游资源禀赋、旅游接待能力、交通网络密度优势较强且时空压缩程度明显旅游节点产生叠加效应。 |
| [13] | . Abstract This paper reviews the literature at the intersection between air transport and tourism research. While air transport and tourism are mutually dependent sectors, there is little research on their interaction. A systematic literature review method was used to select and analyse relevant journal articles published in 54 Australian Business Dean Council (ABDC) A*, A, or B-ranked journals from 2000 to 2014. Research themes, leading researchers, their institutions, and geographical locations are discussed. An extended framework for classification of the literature is developed through the content and thematic analysis. Among the identified research themes, ‘environment’, ‘passengers’, and ‘airlines’ are found to be the most common. The use of a systematic review has identified gaps in the literature and directions for future studies. Some of the identified areas that are showing a growing interest in the interrelationship between aviation and tourism include air route/service development; passenger experiences; low-cost carriers and their impact on tourism; implications of new direct long-haul flights; and carbon offsets. |
| [14] | . 基于高铁与旅游经济耦合作用的机理,以全国八大地区26个省市2010～2015年高铁与旅游经济的相关数据为依据,运用耦合协调度模型,结合ArcGIS方法,分析了高铁交通通达性与旅游经济的耦合协调度以及其空间特征。结果显示,中国高铁交通通达性水平与旅游经济发展水平逐年上升但发展并不均衡,旅游经济发展水平整体上高于高铁交通通达性水平;两系统耦合协调度水平整体偏低,且存在明显的空间集聚性,东南沿海地区为两系统协调发展的增长极,西北地区两系统发展水平不高。针对各地区发展现状,提出促进两系统协调发展的建议。 . 基于高铁与旅游经济耦合作用的机理,以全国八大地区26个省市2010～2015年高铁与旅游经济的相关数据为依据,运用耦合协调度模型,结合ArcGIS方法,分析了高铁交通通达性与旅游经济的耦合协调度以及其空间特征。结果显示,中国高铁交通通达性水平与旅游经济发展水平逐年上升但发展并不均衡,旅游经济发展水平整体上高于高铁交通通达性水平;两系统耦合协调度水平整体偏低,且存在明显的空间集聚性,东南沿海地区为两系统协调发展的增长极,西北地区两系统发展水平不高。针对各地区发展现状,提出促进两系统协调发展的建议。 |
| [15] | . 基于旅游经济与交通两大系统共选取12个指标，构建了测度两者耦合协调性的评价指标体系，运用熵权法和综合功效法的结合测度了云南省各市州旅游经济与交通综合发展得分，应用耦合协调模型测度了旅游经济与交通耦合协调态势。研究发现：①旅游经济与交通综合发展水平存在着明显区际差异，旅游经济综合发展水平聚分为旅游经济发达区、较发达区、一般区和落后区，旅游经济极化态势较为显著，在空间上形成了以滇中、滇西北为旅游经济增长极核，以周边市州等次旅游经济梯度区域为辅助的“核心-边缘”式空间格局。②交通发展聚分为交通优势区、较优势区、优势一般区和优势落后区，在空间上呈现以滇中昆明及其周边市县为核心圈层逐渐向外围市州递减的圈层状空间格局。③耦合协调度方面，极高耦合协调度型市州在空间上呈现“单极面状”布局，高耦合协调度型市州呈现“趋同俱乐部现象”空间态势，低耦合协调型市州主要区位指向偏向于远离旅游集散中心城市北部和偏远的西部山区。 . 基于旅游经济与交通两大系统共选取12个指标，构建了测度两者耦合协调性的评价指标体系，运用熵权法和综合功效法的结合测度了云南省各市州旅游经济与交通综合发展得分，应用耦合协调模型测度了旅游经济与交通耦合协调态势。研究发现：①旅游经济与交通综合发展水平存在着明显区际差异，旅游经济综合发展水平聚分为旅游经济发达区、较发达区、一般区和落后区，旅游经济极化态势较为显著，在空间上形成了以滇中、滇西北为旅游经济增长极核，以周边市州等次旅游经济梯度区域为辅助的“核心-边缘”式空间格局。②交通发展聚分为交通优势区、较优势区、优势一般区和优势落后区，在空间上呈现以滇中昆明及其周边市县为核心圈层逐渐向外围市州递减的圈层状空间格局。③耦合协调度方面，极高耦合协调度型市州在空间上呈现“单极面状”布局，高耦合协调度型市州呈现“趋同俱乐部现象”空间态势，低耦合协调型市州主要区位指向偏向于远离旅游集散中心城市北部和偏远的西部山区。 |
| [16] | . 运用Arc GIS空间分析、交通优势度模型和耦合协调度模型等方法,对云南省县域城镇化与交通优势度的时空协同性演化特征进行系统分析。研究表明:(1)城镇化与交通基础设施相互促进又相互制约,存在正负双向反馈;基础设施建设滞后、城乡二元结构格局、城市空间无序蔓延是导致两者耦合协调空间差异的主要因素。(2)2000~2014年云南省整体县域城镇化水平普遍较低,约90%的县域处于城镇化起步阶段。(3)云南省县域交通优势度整体水平逐年提升,但空间分异特征显著。(4)2000~2014年期间云南省县域城镇化与交通优势度的耦合协调水平虽大幅提升,但整体协调度仍然偏低、空间分异特征依然突出。 . 运用Arc GIS空间分析、交通优势度模型和耦合协调度模型等方法,对云南省县域城镇化与交通优势度的时空协同性演化特征进行系统分析。研究表明:(1)城镇化与交通基础设施相互促进又相互制约,存在正负双向反馈;基础设施建设滞后、城乡二元结构格局、城市空间无序蔓延是导致两者耦合协调空间差异的主要因素。(2)2000~2014年云南省整体县域城镇化水平普遍较低,约90%的县域处于城镇化起步阶段。(3)云南省县域交通优势度整体水平逐年提升,但空间分异特征显著。(4)2000~2014年期间云南省县域城镇化与交通优势度的耦合协调水平虽大幅提升,但整体协调度仍然偏低、空间分异特征依然突出。 |
| [17] | . 一个区域的交通优势反映在"质"、"量"和"势"三个方面,每个方面具有相对独立而具体的内涵,对区域社会经济的发展具有不同的作用,其中任一方面的刻画和评价仅仅反映区域交通优劣的一个侧面,只有三方面的综合集成刻画与评价才能真正反映一个区域交通环境的优劣。基于交通地理学的基本理论,界定了交通优势度的基本概念,并建立了交通优势度的基本表述结构,包括交通网络密度、交通干线影响度和区位优势度;同时基于GIS技术,从分项和综合集成两个角度构筑了交通优势度评价的空间数理模型。以我国2365个地域单元为样本的实证分析发现,我国的区域交通优势度呈"偏正态"分布特征,极少数的地域(比例为1.4%)具有非常突出的交通优势,社会经济发展具有非常优越的交通环境;大约1/8的地域(12.4%)交通条件处于非常明显的劣势,交通环境是其社会经济发展的不利条件;大约70%地域处于评价样本的中游或中游偏上水平。从区域上看,交通优势大致由沿海逐渐向内陆依次递减;长江三角洲、京津冀、珠江三角洲三大城镇密集区有着明显的交通优势,覆盖范围广;成渝地区和武汉都市圈也有较好的交通优势,但尚未连续成面或覆盖范围较小,其他城镇密集区和省会城市周边地区有相对较高的交通优势,但覆盖地域较小。从经济发展措施看,利用交通优势和规避交通劣势,应是进行经济活动和产业选择需要考虑的重要因素。 . 一个区域的交通优势反映在"质"、"量"和"势"三个方面,每个方面具有相对独立而具体的内涵,对区域社会经济的发展具有不同的作用,其中任一方面的刻画和评价仅仅反映区域交通优劣的一个侧面,只有三方面的综合集成刻画与评价才能真正反映一个区域交通环境的优劣。基于交通地理学的基本理论,界定了交通优势度的基本概念,并建立了交通优势度的基本表述结构,包括交通网络密度、交通干线影响度和区位优势度;同时基于GIS技术,从分项和综合集成两个角度构筑了交通优势度评价的空间数理模型。以我国2365个地域单元为样本的实证分析发现,我国的区域交通优势度呈"偏正态"分布特征,极少数的地域(比例为1.4%)具有非常突出的交通优势,社会经济发展具有非常优越的交通环境;大约1/8的地域(12.4%)交通条件处于非常明显的劣势,交通环境是其社会经济发展的不利条件;大约70%地域处于评价样本的中游或中游偏上水平。从区域上看,交通优势大致由沿海逐渐向内陆依次递减;长江三角洲、京津冀、珠江三角洲三大城镇密集区有着明显的交通优势,覆盖范围广;成渝地区和武汉都市圈也有较好的交通优势,但尚未连续成面或覆盖范围较小,其他城镇密集区和省会城市周边地区有相对较高的交通优势,但覆盖地域较小。从经济发展措施看,利用交通优势和规避交通劣势,应是进行经济活动和产业选择需要考虑的重要因素。 |
| [18] | . 交通是区域发展的动脉。对于进入工业化、城市化快速发展轨道的中国而言,交通区位的影响日益强烈。尝试建立一种简单易懂的交通优势度比较模型,并以山东省139个县(市)区为例进行分析。结果发现,该模型较好地反映了山东各地的交通优势差异。同时利用SPSS模型,对山东省各县市交通优势度进行聚类分析,将全省不同地区的交通优势度分为高、中高、中、中低、低五个等级,发现全省各县(市)区优势度具有以中心城市为核心呈现类似同心圆的结构形态。 . 交通是区域发展的动脉。对于进入工业化、城市化快速发展轨道的中国而言,交通区位的影响日益强烈。尝试建立一种简单易懂的交通优势度比较模型,并以山东省139个县(市)区为例进行分析。结果发现,该模型较好地反映了山东各地的交通优势差异。同时利用SPSS模型,对山东省各县市交通优势度进行聚类分析,将全省不同地区的交通优势度分为高、中高、中、中低、低五个等级,发现全省各县(市)区优势度具有以中心城市为核心呈现类似同心圆的结构形态。 |
| [19] | . 中国城市群正面临着土地利用效率偏低的问题,而高速交通建设是驱动土地利用变化的一个重要因素,因而探究高速交通建设与土地利用效率的空间关系将是一个重要议题.以山东半岛城市群42个陆域县级单元为例,采用高速公路相对密度、与高铁站点及机场的空间距离等指标,构建高速交通优势度评价模型,并以土地、资本、劳动力及经济、环境效益作为土地投入产出要素,采用DEA模型测算土地利用效率.通过分析高速交通优势度和土地利用效率的空间关系,结果发现:①两者之间的协调性存在空间差异性,以济南、青岛两大枢纽为中心,枢纽圈层(另含青州、威海次级枢纽)呈现显著的空间协调性,而随着与枢纽城市距离的增大,空间协调性呈现衰减态势,其中潍坊、海阳等远离枢纽城市的交通干线沿线地区土地利用效率滞后于高速交通优势度,而利津、垦利和五莲等远离枢纽城市和交通干线的欠发达地区呈现低水平的空间协调性;②缘于要素集聚与内生增长机制,高速交通类型多样性与土地利用效率具有显著的正向关系;③高速交通可通过枢纽效应促进优势要素与技术以空间外溢的形式在核心城市与一般城市之间传递,进而重构区域土地利用效率空间格局;④高速公路的均衡建设促使山东半岛城市群破除了高速交通建设的短板效应制约,土地利用效率空间格局整体呈现均衡态势,加之高铁站点、机场节点式布局明显,导致土地利用效率呈现宏观上高效集约、微观上团一轴凸显的空间格局. . 中国城市群正面临着土地利用效率偏低的问题,而高速交通建设是驱动土地利用变化的一个重要因素,因而探究高速交通建设与土地利用效率的空间关系将是一个重要议题.以山东半岛城市群42个陆域县级单元为例,采用高速公路相对密度、与高铁站点及机场的空间距离等指标,构建高速交通优势度评价模型,并以土地、资本、劳动力及经济、环境效益作为土地投入产出要素,采用DEA模型测算土地利用效率.通过分析高速交通优势度和土地利用效率的空间关系,结果发现:①两者之间的协调性存在空间差异性,以济南、青岛两大枢纽为中心,枢纽圈层(另含青州、威海次级枢纽)呈现显著的空间协调性,而随着与枢纽城市距离的增大,空间协调性呈现衰减态势,其中潍坊、海阳等远离枢纽城市的交通干线沿线地区土地利用效率滞后于高速交通优势度,而利津、垦利和五莲等远离枢纽城市和交通干线的欠发达地区呈现低水平的空间协调性;②缘于要素集聚与内生增长机制,高速交通类型多样性与土地利用效率具有显著的正向关系;③高速交通可通过枢纽效应促进优势要素与技术以空间外溢的形式在核心城市与一般城市之间传递,进而重构区域土地利用效率空间格局;④高速公路的均衡建设促使山东半岛城市群破除了高速交通建设的短板效应制约,土地利用效率空间格局整体呈现均衡态势,加之高铁站点、机场节点式布局明显,导致土地利用效率呈现宏观上高效集约、微观上团一轴凸显的空间格局. |
| [20] | |
| [21] | . 通过构建入境旅游流与省域目的地耦合系统指标体系,对2000、2005和2010年我国西部12省(区市)两系统耦合协调度及其时空分异特征进行了定量分析。结果显示:①我国西部省份入境旅游流与目的地耦合协调发展水平缓慢提升,但仍未进入协调发展阶段。②入境旅游需求发展滞后为普遍现象,即有效需求不足是制约西部入境旅游发展的关键问题,而供给发展滞后省份数量呈现扩大趋势。③耦合协调度空间分异格局特征为,胡焕庸线经过及其以东省份耦合协调度水平较高,而以西省份水平较低。④耦合协调度的区域差异逐步扩大并呈现出两极分化的趋势,其主要原因在于入境旅游流系统发展水平差距的扩大,而且,旅游区内部省际差异,是整个西部地区耦合协调度总体区域差异的主要来源,其中又以西北地区省际差异为主。 . 通过构建入境旅游流与省域目的地耦合系统指标体系,对2000、2005和2010年我国西部12省(区市)两系统耦合协调度及其时空分异特征进行了定量分析。结果显示:①我国西部省份入境旅游流与目的地耦合协调发展水平缓慢提升,但仍未进入协调发展阶段。②入境旅游需求发展滞后为普遍现象,即有效需求不足是制约西部入境旅游发展的关键问题,而供给发展滞后省份数量呈现扩大趋势。③耦合协调度空间分异格局特征为,胡焕庸线经过及其以东省份耦合协调度水平较高,而以西省份水平较低。④耦合协调度的区域差异逐步扩大并呈现出两极分化的趋势,其主要原因在于入境旅游流系统发展水平差距的扩大,而且,旅游区内部省际差异,是整个西部地区耦合协调度总体区域差异的主要来源,其中又以西北地区省际差异为主。 |
| [22] | . . |
| [23] | . 生态文明城市是引领城市发展的全新理念,旅游业属于资源节约型、环境友好型产业,对旅游产业与生态文明城市耦合关系及协调发展的研究具有重要现实意义。文章从经济、文化、社会和生态四个方面分析了旅游产业系统与生态文明城市系统之间耦合协调关系的作用机理,建构了两大系统的指标体系,并运用耦合协调度模型利用2006-2011年数据以贵阳市为例进行了实证分析。结果发现:从2006-2011年贵阳市旅游产业(除2010年外)和生态文明城市两大系统综合发展指数稳步提高,耦合协调度由2006年的中度失调逐步向轻度失调、濒临失调、勉强协调和初级协调的优化趋势发展,贵阳市旅游产业和生态文明城市系统耦合协调度表现为生态文明城市发展滞后型和旅游产业发展滞后型相互交替出现,旅游产业发展对生态文明城市建设的引领作用存在较大波动,作用不够显著等问题。根据研究结果,提出相应的政策建议:1统筹好城镇规划、旅游规划、土地利用规划、文化遗产保护规划等之间的关系,全面提高生态文明城市管理水平,建设"宜居、宜业、宜游"生态文明城市;2加强对旅游产业与生态文明城市建设的协调发展状态的研究和监测,运用规划、经济、行政、技术等手段促使两者向着最优协调状态方向发展;3加强旅游产业与大数据、文化、科技和生态服务业等蛙跳型产业的融合,解决旅游产业发展波动较大问题,夯实生态文明城市的经济基础。 生态文明城市是引领城市发展的全新理念,旅游业属于资源节约型、环境友好型产业,对旅游产业与生态文明城市耦合关系及协调发展的研究具有重要现实意义。文章从经济、文化、社会和生态四个方面分析了旅游产业系统与生态文明城市系统之间耦合协调关系的作用机理,建构了两大系统的指标体系,并运用耦合协调度模型利用2006-2011年数据以贵阳市为例进行了实证分析。结果发现:从2006-2011年贵阳市旅游产业(除2010年外)和生态文明城市两大系统综合发展指数稳步提高,耦合协调度由2006年的中度失调逐步向轻度失调、濒临失调、勉强协调和初级协调的优化趋势发展,贵阳市旅游产业和生态文明城市系统耦合协调度表现为生态文明城市发展滞后型和旅游产业发展滞后型相互交替出现,旅游产业发展对生态文明城市建设的引领作用存在较大波动,作用不够显著等问题。根据研究结果,提出相应的政策建议:1统筹好城镇规划、旅游规划、土地利用规划、文化遗产保护规划等之间的关系,全面提高生态文明城市管理水平,建设"宜居、宜业、宜游"生态文明城市;2加强对旅游产业与生态文明城市建设的协调发展状态的研究和监测,运用规划、经济、行政、技术等手段促使两者向着最优协调状态方向发展;3加强旅游产业与大数据、文化、科技和生态服务业等蛙跳型产业的融合,解决旅游产业发展波动较大问题,夯实生态文明城市的经济基础。 |
| [24] | . 能源安全状况受多种因素影响,为提高能源安全评价的科学性和合理性。在DPSIR框架内,以能源安全驱动力、能源安全压力、能源安全状态、能源安全影响和能源安全政策响应等因素构建能源安全评价指标体系;在此基础上,确定能源安全的经典域、节域和待判物元,建立能源安全熵权可拓物元评价模型;以熵值法确定指标权重,结合A省数据,验证该模型的有效性和可行性。研究结果表明：基于熵权可拓的能源安全评价模型是熵权理论和物元可拓理论的有机结合,为定量评价能源安全状况提供新的思路,能够对能源安全状况进行有效监测和分析。 . 能源安全状况受多种因素影响,为提高能源安全评价的科学性和合理性。在DPSIR框架内,以能源安全驱动力、能源安全压力、能源安全状态、能源安全影响和能源安全政策响应等因素构建能源安全评价指标体系;在此基础上,确定能源安全的经典域、节域和待判物元,建立能源安全熵权可拓物元评价模型;以熵值法确定指标权重,结合A省数据,验证该模型的有效性和可行性。研究结果表明：基于熵权可拓的能源安全评价模型是熵权理论和物元可拓理论的有机结合,为定量评价能源安全状况提供新的思路,能够对能源安全状况进行有效监测和分析。 |
