日本旅华市场时空结构演变

基于1979―2015年相关旅游统计资料,利用经济周期波动、季节性强度指数、变异系数和城市首位度等方法,对日本旅华市场的时间结构和空间结构演变进行分析。结果表明:1)自1979年以来,日本旅华市场快速发展,但年际市场增长率的稳定性和持续性受到一定限制;2)1994―2015年,日本旅华市场年内淡旺季具有一定的规律,市场曲线波动由"三峰型"逐渐向"双峰型"转变,但近年来季节性差异较不明显;3)日本旅华市场在华省域空间分布集中在东部沿海地区,多年变化亦不显著,主要包括长三角、珠三角和环渤海等区域;4)上海是日本旅华市场最热衷的旅游目的地城市,此外受双边经贸、旅游产品和政策导向等因素影响,北京、深圳和大连等城市也备受日本游客青睐。     

俄罗斯旅华客源市场发展研究

基于多年连续的、大量的统计数据,从三个不同维度对俄罗斯旅华客源市场进行研究：首先按照时间序列将俄罗斯旅华客源市场划分为缓慢增长、波动增长、持续增长和恢复增长四个阶段;其次根据空间分布对俄罗斯旅华目的地选择进行详细划分,表明俄罗斯游客更倾向于选择游览北方地区和滨海地区;最后根据2005—2010年俄罗斯入境旅游者和旅游外汇收入两组数据,建构 GM(1,1)模型并进行精度检验,预测俄罗斯旅华客源市场未来五年发展趋势。     

俄罗斯旅华客源市场发展研究

基于多年连续的、大量的统计数据,从三个不同维度对俄罗斯旅华客源市场进行研究：首 先按照时间序列将俄罗斯旅华客源市场划分为缓慢增长、波动增长、持续增长和恢复增长四个阶 段;其次根据空间分布对俄罗斯旅华目的地选择进行详细划分,表明俄罗斯游客更倾向于选择游 览北方地区和滨海地区;最后根据2005—2010 年俄罗斯入境旅游者和旅游外汇收入两组数据,建 构GM(1,1)模型并进行精度检验,预测俄罗斯旅华客源市场未来五年发展趋势。     

澳大利亚旅华客源市场特征与拓展分析

2011年至2012年是澳大利亚首届“中国文化年”,研究澳大利亚旅华客源市场十分有现实意义。文章基于连续多年的大量统计资料,从历史发展阶段、人口统计学特征、入境方式、在华旅行方式、人均消费和平均停留时间、年内时间分布规律、空间分布规律等七方面分析了澳大利亚旅华客源市场特征,并得出与已有文献不同的研究结论。结合中澳两国的最新政策,文章最后从旅游领域交往、旅游宣传推广和旅游服务质量三方面提出了市场拓展建议。     

不同时间尺度周期的旅游客流量波动特征研究——以西藏林芝市为例

采用季节指数、滤波分析和集中指数、饱和曲线与峰值指数等方法,对林芝地区旅游客流波动特征从年际、月份和日变化三个尺度进行分析。结果表明：1990年-2014年,林芝地区旅游接待总人数呈现大幅度增长,绝大比例来自国内旅游;旅游发展经历了探索期（1990-2000年）、参与期（2001-2006年）和发展期（2007年至今）三个阶段;旅游季节性波动特征明显,且季节强度指数呈现出明显的“倒V”型,其中每年5月-10月为旅游旺季;相对于季节波动地区日变化更为突出,在五一、端午、十一等小长假期间出现高峰且节假日客流分布集中。分析认为,国家和地方的政策制度、交通可达性、突发事件对林芝地区旅游的发展影响很大,造成入林客流量不同程度的波动变化。     

江苏省入境旅游市场时空动态变化研究

采用江苏省1978—2006年入境旅游面板数据,基于旅游需求的角度,运用地理集中指数、年际集中指数、亲景度等指标对江苏省入境旅游市场的时空变化特征进行了分析。结果表明,江苏省国际游客地理集中指数整体呈下降趋势;各客源国的年际变动指数差异较大;入境客源市场亲景度差异并不显著;客流空间集聚和不均衡特征仍较明显。建议从市场、产品开发及客流空间调控等方面进一步拓展江苏省入境旅游市场。     

江西省入境旅游流时空演变研究

采用旅游流年际变动指数、年际集中指数、地理集中指数、基尼系数及空间重心模型,对2000年至2012年江西入境旅游流时空动态演变进行分析。结果表明:1入境旅游流年际波动较大,港澳客源市场表现最为稳定,其次是台湾和外国客源市场,港澳台近程入境旅游客源市场仍具有重要的开发价值,外国入境客源市场潜力还要进一步激发。2年际集中指数较高的美日韩等国,应在稳定基数效应的基础上,加强针对性营销;年际集中指数较低的新加坡、法国、俄罗斯等国,应进行重点开发,培育新兴市场。3港澳游客地理集中度高,外国游客呈现分散-集中趋势,为分散风险应加大对亚洲邻国市场的开拓力度;而城市入境旅游流空间分布相对均衡,客源结构更加完善,但由于交通、区位、资源禀赋、知名度及其客源国消费结构和水平等因素的影响,旅游流重心移动轨迹存在空间错位。     

意大利旅华客源市场特征与疫后恢复研究

意大利是我国入境旅游市场在南欧地区的重要客源国。本文以官方资料和大数据统计为基础,对意大利旅华客源市场特征进行了深入分析。结果表明：(1)在年际变化方面,意大利旅华客源市场自1980年以来历经波动增长和稳步发展两个主要阶段。(2)在人口统计学特征方面,意大利游客以男性、青年以及商务型居多。(3)在年内季节性变化方面,旺季主要为3—5月、7—11月,平季为1月、6月,淡季为2月、12月。(4)在游客在华空间分布方面,意大利游客到访最多的区域是上海、浙江、北京、陕西、广东、云南等省份。(5)在航空旅客行为偏好方面,入境航空旅客主要通过零售旅行社预定,多选择经济舱,在华停留时间较长。(6)在人均总消费及构成方面,游客消费能力强劲,多以长途交通、住宿、餐饮、景区游览等基本消费为主。最后从中意文化和旅游年、商务旅游市场、游客便利化水平、入境旅游产业链等方面提出市场恢复对策,以期为后疫情时代我国入境旅游的发展提供理论指导和实践启示。     

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。     

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。     

中国入境游客周期波动特征及影响机理

以大陆入境游客的年度及月度数据为例,利用HP滤波、BP滤波及季节指数分析了大陆入境游客的周期波动特征,并结合脉冲响应模型对其影响机理进行研究。结果表明：1978年以来入境游客在波动中上升,在1989年、2003年、2009年出现较大的下滑,根据滤波分解可将入境旅游划分为五个周期,分别为起步期（1978-1983年）、探索发展期（1984-1989年）、初步发展期（1990-1996年）、快速发展期（1997-2003年）、相对成熟期（2004-2011年）,平均每个周期约为6.6年。入境游客的季节强度指数大致呈“倒V字型”分布,季节变动指数大致呈“双W型”分布,相对于年度数据,月度数据的波动效应更加显著。政策制度、区域经济、突发事件对入境游客周期波动具有重要影响。脉冲响应分析表明：对外经济交流与区域经济发展状况对入境游客有正向的冲击,不同交通方式对入境游客有不同的响应机理。针对入境游客的周期波动特征,应进一步注重游客质量的提升,加强对外宣传营销,及时调整经营方式及发展策略,同时需要平衡发展三大入境旅游市场,降低入境旅游市场的风险性。     

云南国际旅游客源市场结构演变及优化

基于2000-2008年入境旅游统计资料,利用地理集中指数、市场份额指数、市场发展指数分析方法对云南16个主要国际旅游市场进行结构演变及发展态分析.结果表明,9年来云南国际旅游市场具有以下特性:市场空间结构稳定,主要集中在亚洲、欧洲;重要客源市场一直为日本等6个亚洲客源市场,但发展趋势各不相同;市场份额变化差异大.市场...     

旅华外国客源市场时空结构再分析——基于入境休闲旅游者的数据

以2001—2016年入境外国休闲旅游者的数据为基础,通过地理集中度、市场收敛性和市场竞争态3项指标再分析旅华外国客源市场的时空特征,结果发现：旅华外国客源市场集中度较高,近6成客源来自亚洲,且主要依赖于韩国、俄罗斯、美国和马来西亚等核心市场;市场多样性不足,远程洲际市场对中国旅游规模的增长贡献不大;韩国最具竞争优势,蒙古最具发展潜力,其他市场的竞争潜力相对较弱。最后,通过比较休闲旅游数据与总体旅游数据的结果,发现以往基于总体入境旅游数据的研究结论有偏差：在市场占有率上,日本、蒙古、菲律宾和印度被高估,泰国和印度尼西亚被低估;在市场贡献上,意大利、瑞士、荷兰和加拿大被高估,马来西亚、菲律宾、泰国、新加坡和美国被低估;在市场竞争地位上,蒙古、菲律宾和印度被高估,泰国被低估。     

基于网络游记的青岛市国内旅游客源市场结构与旅游流时空特征分析

随着“互联网+”的普及和自由行的广泛参与,以网络游记为代表的旅游信息逐渐增多,为旅游客源市场结构与旅游流时空特征研究提供了可靠数据源和新的视角。从携程旅行网与马蜂窝网站采集2016年1月1日至2018年12月31日共3 a的青岛市网络游记并清洗、归纳,共得1 891篇有效样本,涉及全国28个省区市共131个城市,结合统计分析及ArcGIS空间分析方法,以地级市为研究单元深入探索青岛市国内客源市场结构与旅游流时空特征。结果表明:① 青岛市国内客源市场可按客源城市游记样本数量指标划分为核心层、次核心层、中间层、次边缘层、边缘层5个层级,“胡焕庸线”两侧差异显著。② 客源吸引半径达590.68 km,覆盖京津冀、长三角、辽、豫、皖部分地区;引力主场集中在1 500 km范围内,在接近500 km处出现客源最高峰。③ 旅游流年内变化季节差异显著,存在节假日及“峰-谷”循环的周末效应;沿海区市与内陆区市的旅游流空间分布密度极不均衡,4个季度差异显著;旅游流轨迹集中于胶州湾东西两岸,尚未形成串联各景区景点的闭合式旅游环线。     

南非入境旅游客源市场结构研究

南非拥有独特的旅游资源,20世纪90年代以来,政治体制的转变为南非入境旅游业的发展提供了契机。本文运用地理集中指数、旅游产业绝对集中指标、季节性强度指数等定量方法,在南非入境旅游数据资料的基础上,分析了南非入境客源市场的空间结构和南非入境游客旅游心理行为,从而为优化南非入境旅游客源市场未来发展提供依据。     

武汉市不同等级景区旅游吸引力时空变化

收集2018~2019年网络关注度等有关数据,利用地理集中指数和多元线性回归等方法,分析景区旅游吸引力时空变化及影响因素,结果发现:(1)景区级别越高,其吸引力半径越大,景区50%的客源市场集中在900km范围内,80%的客源市场集中在1 200 km范围内.(2)景区级别越高,旅游吸引力集中度往往越小,客源市场较分散.不同季节各景区旅游吸引力差异较大,旅游吸引力集中度有明显的季节变化.(3)各景区的平均旅游吸引力均存在距离衰减现象,级别越高的景区在不同空间距离范围内的吸引力相差较小,衰减速度较小.不同季节的旅游吸引力衰减速度有所不同.(4)在其它条件相同的情况下,城市经济发展水平越高、人口越多、距离越近,景区对其吸引力越强.     

基于网络关注度的安徽省居民省内旅游需求时空特征分析

基于百度指数平台,收集2019年安徽省居民对省内64家典型景区的网络关注度数据,利用季节性强度指数、旅游需求偏好指数和基尼系数分析安徽省居民的旅游需求特征,并对影响因素进行探讨。结果显示:全省居民省内旅游需求呈多岭型,形成4月、7―8月和10月3个需求高峰;单岭型景区各月的旅游需求有较明显差别,双岭型和多岭型的景区无明显旅游需求季节性差别;全省居民旅游需求时间主要受经济发展水平、旅游资源的季节性和独特性、景区开发程度、气候舒适度、节假日的影响;安徽省居民形成3个旅游需求偏好区,分别是皖中皖东南休闲娱乐偏好区、皖南自然观光偏好区和皖西南山岳景观偏好区;全省居民旅游需求空间分布主要受景区密集程度、级别、资源开发程度和空间距离的影响。