法国旅华客源市场特征与拓展分析

中国旅游资源丰富、基础设施完善,中法关系源远流长,这为发展法国旅华市场提供了重要的基础。研究通过对大量资料的梳理,运用定性与定量相结合的方法,从时间角度、旅游者行为角度、空间角度对法国旅华市场进行了相应的特征分析。得出结论:两国关系直接影响到法国旅华游客的数量,中国旅游业对于法国游客不同需求的满足是发展法国旅华市场的重要推动力。最后从旅游宣传推广、提高旅游服务质量和开发特色旅游产品等方面提出了市场拓展建议。     

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。     

印度旅华客源市场特征与拓展分析

印度是我国在南亚地区最重要的客源国。基于大量官方统计数据,对印度旅华客源市场的人口统计学、时空结构和消费行为特征进行了系统性研究。结果表明:(1)人口统计学特征显著,男性、青年、商务游客占据较大比重;(2)年际间游客人数总体呈增长态势,月际演变表现为双峰型,在华主要分布于北京和江浙沪地区,离境多以回到本国为主;(3)入境方式多样,散客比例高,人均总消费较高,尤其以购物所占比例较为显著。在此基础上,提出区域旅游合作、旅游产品供给和旅游公共服务建设等相关的市场拓展建议。     

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。     

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。     

金融危机与东南亚旅华客源市场形势分析

本文分析了东南亚金属危机对我国国际旅游市场的影响,并对我国当前发展国际旅游应采取的措施和对策提出了建议。     

泰国旅华市场时空结构与拓展策略研究

泰国旅华客源市场在我国入境旅游市场中一直占有重要比重。基于大量统计数据,运用时间变化强度指数、季节性强度指数和地理集中指数等定量方法,从时间和空间两个维度对泰国旅华市场的时空结构特征及演化规律进行系统性研究。结果表明：时间上,泰国旅华市场从1985-2012年经历了初始发展、曲折发展、恢复发展和波动回温四个历史发展时期,旅华客流年际变化呈现明显波动——强力波动——趋于和缓的变化特征,年内月季分布集中性较强,主要集中于一年中的3-5月和9-11月;空间上,泰国旅华游客在我国地域分布较为集中且相对稳定,旅游客流主要流向云南、广东、浙江、江苏、四川等省区和北京、上海、广州、昆明、成都等热点旅游城市。在此基础上,提出进一步拓展泰国旅华客源市场的相关策略。     

德国旅华客源市场特征与拓展分析

中德务实合作是大国关系的典范,德国也是我国在西欧地区最大的客源国之一,因此研究德国旅华客源市场具有十分重要的现实意义。以连续多年的大量统计资料为基础,并利用季节性强度指数、GIS技术等研究方法,从人口统计学、时空结构和消费行为等三方面对德国旅华客源市场进行了全面审视,将分析结果与其他客源国市场进行了比较,结果表明：①人口统计学特征复杂,男性、中青年、观光游客和商务游客占据较大比重;②年际间游客人数总体增长,年内接待表现为双峰型,在华呈现“由沿海向内陆、由首都向华北”的扩散规律,出境离华后多以回到本国为主;③入境方式多样,参团比例高,人均消费高,但交通占去绝大部分,平均停留时间长;④可以从旅游合作领域、旅游产品供给和旅游服务质量三方面进行市场拓展。     

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。     

PNTR对美国来华旅游市场影响分析

PNTR的通过为中美贸易提供了良好的环境，也为中国旅游业的发展提出了很好的发展机遇，本文试图探这一事件对美国来华旅游市场将产生的重大影响，并提出一些相应的对策。     

哈萨克斯坦粮食价格形成机制分析

自2006年下半年以来,哈萨克斯坦同全球其他国家一样出现了粮食价格的持续上涨的现象,由食物价格上涨引发了消费物价指数的暴涨,引起了哈萨克斯坦国内的社会抢购粮食风潮和社会动荡。而哈萨克斯坦是世界第六大谷物出口国,第一大面粉出口国为什么会受到全球粮食危机的冲击,导致国内粮食价格快速且大幅度的上涨。本文通过对哈萨克斯坦粮食价格的波动指数的研究,表明了哈萨克斯坦粮食价格动具有特殊的规律性的显著特征,提出了哈萨克斯坦的粮食价格波动主要是受供求关系、自然灾害、国际市场传导、农业政策变化等因素影响。     

市场相似性与中国制造业出口市场的空间演化路径

基于扩展引力模型和演化经济地理理论,利用2002-2011年中国海关数据库,采用核密度分布和计量经济模型等方法,考察中国城市出口市场的空间演化路径及其微观机制。基于共存分析方法测算的国家间市场相似度在方法上有所创新,将演化经济地理研究中的“路径”成功量化。全国样本的研究结果表明：城市和企业两个层面的演化路径证明了扩展引力模型的基本结论,说明与过去出口市场相似度越高的国家,被城市和企业扩展为新市场的概率越大,证实了中国出口市场的空间演化是遵循路径依赖的。此外,还发现城市与企业之间的协同演化过程：东部城市表现出路径突破,而企业层面的能力可能是城市路径突破的重要来源;同时,城市层面的知识溢出对企业市场演化有显著的正向影响。总之,城市与企业之间相互影响、协同演化是中国出口市场空间演化的重要机制。     

Quantitative analysis of the impact factors of conventional energy carbon emissions in Kazakhstan based on LMDI decomposition and STIRPAT model

Quantitative analysis of the impact factors in energy-related CO₂ emissions serves as an important guide for reducing carbon emissions and building an environmentally-friendly society. This paper aims to use LMDI method and a modified STIRPAT model to research the conventional energy-related CO₂ emissions in Kazakhstan after the collapse of the Soviet Union. The results show that the trajectory of CO₂ emissions displayed U-shaped curve from 1992 to 2013. Based on the extended Kaya identity and additive LMDI method, we decomposed total CO₂ emissions into four influencing factors. Of those, the economic active effect is the most influential factor driving CO₂ emissions, which produced 110.86 Mt CO₂ emissions, with a contribution rate of 43.92%. The second driving factor is the population effect, which led to 11.87 Mt CO₂ emissions with a contribution rate of 4.7%. On the contrary, the energy intensity effect is the most inhibiting factor, which caused–110.90 Mt CO₂ emissions with a contribution rate of–43.94%, followed by the energy carbon structure effect resulting in–18.76 Mt CO₂ emissions with a contribution rate of–7.43%. In order to provide an in-depth examination of the change response between energy-related CO₂ emissions and each impact factor, we construct a modified STIRPAT model based on ridge regression estimation. The results indicate that for every 1% increase in population size, economic activity, energy intensity and energy carbon structure, there is a subsequent increase in CO₂ emissions of 3.13%, 0.41%, 0.30% and 0.63%, respectively.     

中国省际市场整合程度的空间特征及影响因素

基于径向基神经网络和相对价格法构建中国省际市场整合程度综合指标并分析其变动趋势,随后利用锡尔指数和Moran指数分析其空间特征,最后基于ECM-GMM面板计量模型分析其变动的显著性影响因素。研究发现:1992~2007年中国省际市场整合程度呈波动式平缓增长趋势,东部、中部和西部地区分别呈稳步提高、逐步降低、先提高后降低的趋势;全国和地区间省际市场整合程度的区域差异呈增长趋势,其空间相关性则由负空间相关演变为显著正空间相关,上海、江苏和浙江成为中国目前省际市场整合程度较高省份的显著集聚区;经济发展水平、国有经济比重、金融资本市场和国内市场规模是影响中国省际市场整合程度的显著性因素。     

Spatiotemporal characteristics and driving mechanism of the coupling coordination degree of urbanization and ecological environment in Kazakhstan

Journal of Geographical Sciences - When viewed against the backdrop of globalization and the Belt and Road Initiative (BRI), Central Asia has ushered in new development opportunities. However,...