中国大陆入境台胞游客时空分布格局及其变化

随着海峡两岸联系的不断加强,入境台胞游客市场对中国大陆入境旅游市场的影响与日俱增,因此对入境台胞游客市场的研究具有重要意义。收集1988~2008年相关数据,采用地理分析手段和GIS技术方法对中国大陆入境台胞游客数量年内、年际分布和空间格局变化及其原因进行分析。结果表明,中国大陆入境台胞游客数量发展呈波浪形递增趋势,旅游发展符合一般的经济发展周期,年内变化幅度总体较小,高峰(旺季)主要是在2月、4月、7月、10月,形成明显的"双M"形曲线。空间分布东部高、西部低,呈"W"形,并有向"U"形转变的趋势,而且游客数量地理集中程度呈现不断提高、省际差异逐步扩大,并向东部进一步集中的趋势。     

省际入境与国内旅游流网络结构特征及比较分析

利用社会网络分析法分析我国入境和国内旅游流网络结构特征并进行比较,结果表明:1)入境旅游流整体网络密度较低,各省域间的入境旅游流联系强度较弱,旅游流各板块间交流频繁,溢出效应更明显,旅游流网络结构中心化程度较高,区域差异较大.2)国内旅游流整体网络密度接近1,各省域间几乎都有联系,且旅游流网络结构中心化程度较低,各省域发展较平衡,流量较大的国内旅游流主要产生在经济水平较高或旅游资源较丰富的省域之间.3)与国内游客相比,入境游客更倾向于流向经济发展水平高、国际知名度高的省域以及著名的旅游省域;与入境旅游流相比,国内旅游流网络中各省域的空间关联程度更高,旅游流网络中心度更低,发展更平衡.     

哈萨克斯坦旅华客源市场特征与拓展分析

自中国与哈萨克斯坦建交以来,双方逐渐深化和拓展合作领域。两国推进中方丝绸之路经济带建设同哈方"光明之路"新经济政策的对接,更加注重旅游等人文交流合作领域。因此,研究哈萨克斯坦旅华客源市场具有十分重要的现实意义。本文以连续多年的统计数据为基础,研究哈萨克斯坦游客的入境旅游优势,并从历史发展阶段、人口统计学特征、人均消费与平均停留时间、人均消费构成、入境方式、年内时间分布规律、在华空间分布和出境流向等八个方面分析哈萨克斯坦旅华客源市场特征,并得出相应结论。文章最后从创新旅游合作领域、丰富游客入境条件和进行旅游宣传推广三方面为两国市场拓展提出建议。     

2008年五大事件对中国入境旅游的影响——基于本底趋势线模型高分辨率的分析

依据旅游本底趋势线理论和月指数距平方法,对2008年五大事件对中国入境旅游的影响进行了高分辨率的定量分析,结果发现:①在五大事件的影响下,2008年中国24个省区入境旅游出现了负增长,其中,广东、四川等省区损失游客67.6～294.5万人,山东、海南等省区损失量小于5万人次;四川、西藏等省区损失率在50.0%～76.7%,安徽、吉林等省区损失率为1.6%～4.6%。②由于事件的性质、发生的时间和持续期不同,对各省区入境旅游影响差异较大,金融海啸共损失游客1 254.86万人次,汶川地震损失游客178.47万人次,奥运入境限制及"奥运抽水"损失入境游客215.02万人次,藏独事件损失游客115.55万人次,南方雪灾损失游客42.41万人次。③五大事件对入境旅游的影响,存在着较大空间差异。南方雪灾的影响集中在南方受灾省区;藏独事件对西藏及北京、上海旅游影响较大;汶川地震影响范围遍及全国,但对四川及其周边省区影响最大;北京奥运会期间,全国大部分省区入境客流量减少;金融海啸影响的时间长范围广,全国31个省区均受到不同程度影响,东部沿海地区入境客流量损失较大。在本底趋势线模型的基础上,定量分析了。     

基于地理标记照片的北京市入境旅游流空间特征

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。     

五大危机事件对美国出入境旅游的影响——基于本底线模型的高分辨率分析

在重新阐述旅游本底趋势线理论及危机评估方法的基础上,依据1996年1月-2009年11月客流量统计值,采用月指数分解模型与本底线距平方法,分析了五大危机事件对美国出入境旅游的影响.结果显示:①1998年亚洲金融危机,使来自日韩及港台的入境游客显著减少,对美国入境旅游影响期16个月,累计损失游客221.7万人次,旅游收入累计损失76.45亿美元;②2001年9.11恐怖袭击事件对美国入境旅游影响持续26个月,累计损失游客1178.2万人次,出境旅游影响持续15个月,累计损失游客526.8万人次:旅游收入和旅游花费累计损失218.41亿美元和134.20亿美元;③2003年SARS危机与9.11事件相连,对入境旅游影响期12个月,损失游客773.6万人次,出境旅游影响期10个月,损失游客214.8万人次;旅游收入和旅游花费累计减少146.34亿美元和80.31亿美元;④2004-2006年间受到6次飓风灾害的影响,每次飓风对入境旅游影响期2～3个月,累计损失游客234万人次;出境旅游影响期2～3个月,累计损失游客106.8万人次.⑤2008年金融海啸对出境旅游的影响大于入境旅游,截至2009年11月,累计损失入境游客721.6万人次,出境游客463.9万人次;旅游收入损失168.66亿美元,旅游花费减少165.47亿美元.最后,本文还从事件性质、发生源地、影响机制和波形特征等方面,对五大危机事件的影响进行了横向比较,为清晰认识旅游危机提供了科学依据.     

中国入境游客多城市旅游空间网络结构

借鉴社会网络分析技术和方法,综合运用GIS空间分析和数理统计等方法,分析了中国入境游客多城市旅游卒闻网络结构特征。结果显示：①入境游客多城市旅游空间网络共有46个节点,节点分布呈现“东南密、西北疏”的空间格局;②旅游网络中每个城市节点平均与2．96个节点具有旅游流联系,节点体系共分4个等级,等级越高,节点数量越小,传统热点城市和区域中心城市在中心性和结构洞指标方面表现好,在旅游网络中占有重要地位;③整体旅游网络密度很低,网络功能发育不完善,且均在较大的不均衡性,网络核心节点对边缘节点的入境旅游辐射效应很弱;④旅游网络共存在9个派系,区位交通、旅游资源、经济联系是派系形成的重要驱动力,城市空间距离对派系形成影响作用极小。基于旅游流联系的角度,构建以城市为节点的大尺度入境旅游空间网络结构并进行深入分析,具有理论意义和实践指导意义。     

旅华美国旅游流地理分布和网络结构特征研究

从旅游城市之间的入境旅游流关系角度,通过绘制旅华美国旅游流分布图,构建旅华美国旅游流网络,运用社会网络分析方法,分析旅华美国旅游流的流向特征、空间分布特征和网络结构特征.结果表明:旅华美国游客主要从北京和上海出入境中国;旅华美国旅游流分布范围较广,以长三角地区最为密集,其中有11个节点城市、4个城市对和5条旅游线路最受游客青睐;旅华美国旅游流网络为“核心-边缘”结构,网络密度低,其中核心节点11个,边缘节点44个;核心节点在网络中承担着扩散中心、集聚中心和中转中心等不同的角色功能,并对边缘节点具有控制作用;网络中存在10个派系,各派系成员个数均较少,口岸节点在派系中多次出现.     

中国入境旅游热点城市知名度认知的空间相关性

 旅游知名度是游客旅游决策的主控影响因素之一,也是旅游目的地获取潜在客源的重要手段。以我国入境旅游热点城市知名度为研究内容,从入境游客认知视角,在大样本入境游客实证调查资料的支持下,运用Moran指数和相关性检验,分析了我国入境旅游热点城市知名度认知的空间相关性,检验结果显示：我国入境旅游热点城市知名度认知具有正向空间自相关属性,其空间分布特征具有明显的类型与等级差异。相关性检验结果显示：入境旅游热点城市知名度认知存在地域相邻高度相关;沿海入境旅游热点城市知名度认知存在高度相关;入境旅游热点城市知名度认知具有明显的类型或等级相关;国际焦点关注的入境旅游热点城市认知与其它城市之间存在高度相关。     

基于模糊物元模型的中国旅游生态安全评价及障碍因子诊断研究

基于DPSIR模型构建旅游生态安全评价指标体系,利用模糊物元模型对中国31个省（市、区）（不含港澳台）旅游生态安全进行动态评价,并运用空间自相关分析空间格局演化特征。同时借助障碍度模型,对旅游生态安全的障碍因子进行诊断。结果表明:① 旅游生态安全呈现出波动增长的“W”型演化趋势。2013—2016年中国旅游生态安全在空间上呈现出“东部高、西部低”的分布格局,但随着时间推移,出现“北部高、南部低;中间高、两边低”的格局变化;② 从全局来看,2013—2017年中国旅游生态安全在空间上呈现出显著的空间集聚分布的特点,但集聚程度有逐渐下降的态势。从局部关联来看,各省旅游生态安全空间分布存在着空间集聚特征和省域间的空间依赖性;③ 各省旅游生态安全障碍因子存在显著差异,障碍度高于10%的障碍因子较多,主要的障碍因子有旅游经济密度、游客密度、烟尘排放、生活垃圾处理率和污水处理率等。因此,在大力发展旅游业时,需充分考虑经济发展程度和旅游生态安全提升能力;同时还要注意旅游政策与环境保护政策的协调性。     

Characterizing geographical preferences of international tourists and the local influential factors in China using geo-tagged photos on social media

Understanding the geographical preferences of international tourists is critical for the tourism planning and marketing. However, it is not an easy endeavor to gather the corresponding information, given the absence of city-level tourism statistical data and high costs of participant survey. This paper characterizes the geographical preferences of international tourists using geo-tagged photos on social media (the Flickr in particular). Data are harvested for 333 prefecture-level cities in China from 2008 to 2013, and the intensity of photo sharing (IPS: the ratio between total number of uploaded photos and total area of the city/region) is used an indicator of tourist geographical preferences. IPS visualization shows the geography that tourism hotpots generally concentrate in regional capital cities and economically developed megaregions. More specifically, the East Asia and Oceania tourists exhibit more preferences towards the eastern coastal cities, while the Europe and North America visitors show increasing interest in exploring the western and northern places. Spatial regression is employed to quantify the local influential factors of tourists’ geographical preferences. It is found that international tourists usually consider the local economy, accessibility, infrastructure and cultural attractions when they choose their destinations in China. East Asia and Oceania visitors particularly appreciate the local economy and cultural attractions. Europe and North America tourists especially value the cultural attractions and local openness. The demonstrated methodological framework is not restricted to Flickr data, and it can be applicable to social media offer geo-tagging service. This paper is therefore believed to advance the applications of social media into geographical research.     

长距离高铁对沿线城市旅游经济联系的空间影响及角色分析——以兰新高铁为例

在GIS技术支持下，基于旅游交通可达性视角，构建旅游经济联系模型，运用社会网络分析方法，确定沿线城市在旅游经济联系网络中的角色，结果表明：高铁时空压缩效应促使沿线城市旅游交通可达性和旅游经济联系普遍提升，但提升幅度具有空间差异性，廊道东侧城市优于西侧城市，各省区旅游经济基础较好城市优于基础较差城市；旅游网络结构日趋紧密，城市间旅游互动与合作逐渐频繁，区域旅游经济联系呈现协调发展趋势。深入剖析9个城市的网络角色对兰新廊道旅游空间发展模式提出相关建议：沿线地区应充分发挥乌鲁木齐、兰州核心城市的功能，同时利用酒泉次核心的集聚与扩散作用，发挥嘉峪关、张掖、西宁重要旅游目的地的承转作用，带动吐鲁番、海东、哈密等边缘城市，打造西北“旅游+高铁”丝绸之路黄金线。     

大西安旅游圈:国内旅游客源空间分析与构建

在西安旅游客源市场基本情况分析的基础上 ,对西安国内旅游市场以省域为单位进行划分。截取 1995、 1998、 2 0 0 1三年的旅游统计资料为断面 ,利用中心地标准距离公式 ,对不同时期西安国内旅游吸引半径和空间吸引力指标进行量化计算 ,并在对比分析的基础上 ,总结了国内旅游客源市场距离衰减的基本规律和西安国内旅游吸引力的发展与变化趋势。在此基础上 ,根据对 10个主要景点 2 0 0 0份抽样问卷的调查结果 ,分析了国内游客在西安及其周边地区旅游景点的空间选择模式和行为特征 ,提出了大西安旅游圈的概念和范围 ,根据西安地区的区位、资源和设施实际 ,提出大西安旅游圈构建思路和发展建议。     

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

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。     

“国际友城”的入境游效应及其时空异质性研究

近年来交叉研究已成为国内外旅游研究的主流范式。入境旅游研究一直以来又是旅游交叉研究的重点和热点。国际友城关系是一种重要的城市外交关系。探讨国际友城关系的入境游效应及其时空异质性,有助于挖掘入境旅游的驱动力。基于此,论文将国际友城关系(城市外交)纳入城市入境旅游影响因素模型,以中国60个典型城市1973—2017年的面板数据,运用工具变量两阶段回归法实证检验了城市缔结国际友城、国际友城累计数对城市外国游客规模增长的推动作用,以及这种作用是否因城市的区位差异而呈现出异质性。研究发现：① 城市缔结国际友城关系,显著增加了城市外国游客接待规模。平均而言,城市缔结国际友城比未缔结国际友城接待的外国游客多约150%~160%。② 城市缔结的国际友城累计数的增加对城市外国游客接待规模的正向促进作用平均达3.6%~3.9%,即城市缔结的国际友城累计数每增加1%,城市接待的外国游客规模平均将增加3.6~3.9个百分点。③ 缔结国际友城以及国际友城数量的增加对城市外国游客规模的推动作用存在显著的区域异质性。其中,中西部城市的异质性强于东部和东北部城市,这主要源于不同区域城市开展国际友城关系的时间长短以及与国际友城外方城市间的交流合作密切程度等因素所致。④ 理论上城市缔结的国际友城累计超过50对时,再增加国际友城数量对城市外国游客规模的推动作用将不再明显。研究成果不仅拓宽了传统入境旅游的研究视角,更丰富了入境旅游驱动力理论,同时为中国城市借助国际友城关系推动外国游客规模增长提供了理论依据。     

中国古镇型旅游地空间分布研究

古镇是中国物质文化和精神文化的重要载体,也是发展古镇旅游的物质基础。近年来,古镇研究受到学界高度重视,但涉及古镇型旅游地空间分布的研究却鲜有所见。运用ArcGIS9．3分析软件、不平衡指数和地理集中指数,分析中国古镇型旅游地的整体分布特征及其在东、中、西部的区域分布特征。研究表明：中国古镇型旅游地整体分布不均衡,主要集中在东部和西部地区。区域内部分布也不均衡,东部地区主要集中在浙江、江苏两省;西部地区主要集中在贵州、四川、云南3省;中部地区主要集中在安徽省。影响其空间分布的因素主要是旅游资源禀赋、区位条件、区域经济发展水平、交通可达性和文化发展脉络。     

中国内地客源赴澳门旅游的空间差异及影响因素分析

中国内地已经成长为澳门最大的客源市场。论文依据澳门入境旅游统计数据,并运用计量地理学及因子分析相关方法综合分析中国内地客源赴澳门旅游的空间差异及影响因素。研究结果显示:中国东南沿海省区仍将是澳门的主要客源地,从2011至2016年内地客源赴澳门旅游的空间均衡重心点逐渐向北-向西移动,中国内地客源市场北方省区、中西部省区游客赴澳门旅游的市场潜力不断增大,内地客源赴澳门旅游的空间集聚程度日益离散,经济发展基础及消费能力是影响中国内地客源赴澳门旅游的主要因素。     

区域旅游发展协调度的时空差异研究

基于协调度理论及其用于旅游的常见模型,建立省旅游业多年发展协调度分析模型。利用1996-2010年全国旅游统计数据,从旅游供应、需求与支持三个方面分析了全国省域旅游业协调变化。结果表明,全国旅游业各要素协调水平中,有23个省份协调水平显著提高,5个协调水平下降,还有4个没有明显变化。此外,协调度地区差异依然明显,尤其是东部沿海与西部内陆,全国4个省份协调度处于高水平,7个较高水平,12个中等水平,5个较低水平和3个低水平。东部沿海省份多处于高协调水平,而西部内陆则多位于低协调水平。     

哈大高铁对东北城市旅游经济联系的空间影响

基于GIS平台,构建可达性模型分析哈大高铁开通后东北各城市旅游交通网络可达性变化特征,然后通过修正引力模型,从时空压缩效应、高铁旅游带的形成、旅游通勤圈空间分异、加剧旅游极化效应等方面分析哈大高铁对东北各城市间旅游经济联系的影响。结果显示：高铁带来的时空压缩效应大大强化了东北城市的旅游交通可达性和旅游经济联系,整个通勤圈时空压缩2 h左右,提升幅度均呈现距离高铁增加而衰减现象,且省际城市间的变化大于省内城市间的变化,东三省的变化大于内蒙东部区域的变化。沿线城市在高铁开通后将获得更大的旅游发展动能,并加快哈大高铁旅游带的形成。沿线城市“一日游”和“两日游”受益明显,偏远城市则在“七日游”方面受益较多;东北旅游应以高铁为契机,精心开发沿线旅游精品线路,加快旅游一体化合作,打造东北旅游新形象。高铁使旅游市场空间分布上出现“极化效应”,提升旅游产业供求效率的同时,拉大了城市间旅游差距,不利于旅游产业协调性发展。今后应以高铁为核心完善快速交通干线布局,将更多旅游城市和旅游景点纳入高铁通勤圈。     

中国赴俄旅游网络关注度时空差异及成因分析

基于百度指数获取2014—2018年中国大陆31个省份对俄罗斯旅游相关关键词的网络关注度数据,采用基尼系数、首位度、季节性集中指数、地理探测器等方法,分析中国赴俄网络关注度的时空差异及其影响因素。结果表明：1）2014—2018年网络关注度与实际赴俄游客数呈正相关,5年间网络关注度增长迅猛,各月关注度则愈发均衡。2）网络关注度呈现东高西低、南高北低的特征,而网络关注度的季节性集中指数则相反;各省份网络关注度由极化分布转为相对均衡分布;各省份网络关注度的首位度不显著,北方地区最高。3）各省份网络关注度等级变化不大,东西部省份差异明显。高关注地区始终为广东、北京、上海、江苏、浙江,低关注地区以西部为主,形成甘肃-宁夏-青海-西藏连片分布的格局。4）经济发展水平、互联网普及度、国内旅游开放度是影响网络关注度空间分异的核心因素,城镇人口比重、赴俄交通便利程度、客源地夏季平均气温也起到重要作用。最后从加大互联网营销力度、推动开通直飞俄罗斯航线、开发个性化多元化旅游产品等方面提出对策建议,以期为中国赴俄旅游更好更快发展提供理论指导与实践启示。