高级别景区对旅游发展的影响及其空间效应研究

打造高品质旅游集聚地并构建多站点景区游览环线是推进全域旅游发展的重要突破口。论文基于2006—2018年288个城市评选的最高级别景区——“5A”景区的数据,将“5A”景区划分为自然类、人文类、综合类3类,借助ArcGIS、Stata等工具探索了“5A”景区的空间分布特征,并利用动态空间面板模型定量探讨了高级别景区对城市旅游发展的影响及其空间效应。研究发现,首先,中国“5A”景区存在“东中集聚、区域失衡、禀赋不一”的空间分布特征,综合类景区数量严重不足。其次,高级别景区能显著推动本城市的旅游发展,并存在显著的空间合作与空间竞争效应。其中,同省邻近城市的高级别景区对城市旅游发展的影响表现为空间竞争效应,且主要表现为对同类型景区间的竞争,竞争范围为0~400 km;跨省邻近城市的高级别景区对城市旅游发展的影响表现为空间合作效应,且主要表现为不同类型景区间的合作与互补,最优合作范围为200~400 km。最后,对比各省域内部景区空间分布发现,同一省域内城市多以自然类或人文类“5A”景区中的某一类景区为主,即同一省域内部可能存在针对同类景区的同质化竞争问题。研究结论将为旅游资源的空间配置和空间优化提供经验证据。     

基于三层级股权关系的长三角城市网络节点地位研究

如何更为精准地刻画流空间视角下城市网络节点地位,是城市网络研究的关注重点之一。本文以长三角地区县级空间单元为研究区域,采用全行业500强上市公司的“母-子-孙”三层级股权关系数据,构建有向加权网络来刻画长三角地区城市间投资联系水平;通过转变中心性与转变控制力对节点城市的网络地位进行分类;最后采用空间计量模型对长三角城市网络节点地位的影响因素进行测算和分析。研究发现：① 长三角城市网络节点地位呈现出“等级+网络”的特征。城市在网络中依旧呈等级分布;然而部分中小城市在网络中地位具有了上升通道,往往可利用资源禀赋使得其获得更高的网络地位,网络结构具有扁平化特征。② 长三角城市网络节点地位特征并没有完全遵循转变中心性与转变控制力的“高-高”“中-中”和“低-低”的匹配关系,而存在“高-中（低）”“中-高（低）”或“低-高（中）”的非匹配关系。③ 城市经济发展水平、人力资本、创新活力、产业结构、城市经营环境和公共服务设施配套情况等会对城市网络地位产生显著的影响。     

中国乡村旅游重点村的空间特征与影响因素

乡村旅游重点村是推进乡村旅游高质量发展的典型示范,对优化乡村旅游供给、引领乡村旅游发展具有重要意义。本文运用最邻近指数、核密度估计等方法分析了中国1000个乡村旅游重点村的空间分布格局和结构特征,揭示了乡村旅游重点村的空间分异规律。运用多元线性回归、矢量缓冲分析、地理探测器等方法剖析了影响乡村旅游重点村空间分布的主要因素。研究发现：① 乡村旅游重点村总体呈“东多西少”的空间分布格局。省际空间密度分层特征明显,“双核心—环核群—带状区”的空间分布规律突出。② 乡村旅游重点村的空间分布具有显著的空间正相关性,地域间呈冷点分散、热点集中的空间分异格局。③ 6类乡村旅游重点村的核密度呈一高五低、分异鲜明的类型特征。④ 乡村旅游重点村空间分布格局的形成是自然生态、社会经济、交通配套、景区资源、政策环境五大因素共同影响的结果。人均GDP和居民消费支出具有显著正向影响,客源市场距离及交通通达距离是负向影响因素。⑤ 各类乡村旅游重点村空间分布的驱动因素各异,与村落资源禀赋和发展特点具有密切关系。     

基于从业者的旅游历史街区商业空间发展特征及机理——扬州“双东”案例

旅游商业化是历史街区复兴的重要途径。基于社会空间视角,旅游历史街区商业发展是以从业群体为日常运作核心,兼及居民、游客、恩庇者（管理者）等地域主体在内的空间生产过程。旅游历史街区演化是以“空间实践”为中心环节的社会建构,其发展状态是不同主体、不同层次的空间生产相互博弈的总体涌现。依托扬州“双东”案例,运用田野调查、统计检验、对应分析、模糊数学、逻辑回归等方法,以从业者空间生产为脉络,剖析旅游商业发展机理的杂合性与矛盾性,指出商业空间状态潜伏着不对称的利益博弈和不均衡的发展效应。“双东”旅游商业开发对城市中低产阶层自主就业有较强吸附效应,使之成为商业发展的主要依托。从业群体大致分化为乐观型、寓居型、保守型,分别对应于积极评价—业务扩张、温和评价—业务维持、消极评价—业务收缩生产机理,对“双东”空间演化具有不同的响应机制和影响效应。研究分析了主体、实践、环境特质对不同类型从业个体的影响特征以及对从业群体的总体影响,认为恩庇是统摄“好恶效应”、操控利益格局的多解方案。旅游历史街区商业发展利弊兼具、相因相生,统一于历史街区的自我演替过程。     

长江国际黄金旅游带对区域旅游创新发展的启示

建设“长江国际黄金旅游带”是长江经济带旅游业发展的重要战略目标导向。“长江国际黄金旅游带”的提出意味着“旅游长江”成为长江经济带的重要组成部分之一。对于中国区域旅游业发展而言,其价值为：①从空间维度看,首次实现从“区域旅游”向“流域旅游”的空间拓展;结合城市群崛起,联动未来以跨区域完整的地域自然山水和文化生态单元,将形成中国区域旅游发展空间的主干骨架。②从时间维度看,首次实现了旅游业发展从区域“支柱产业”向“全局战略性产业”提升,使得区域旅游业发展向同时兼具“产业”和“事业”特征的旅游业本源属性回归。③从对外开发合作看,首次实现了“国内区域旅游发展”和“对外国际开发开放”的联动对接。以国内开发促进国际合作,以国际合作推进国内外统筹联动式开发模式开始形成。这种流域性区域旅游发展模式,也催生出一系列区域性的的研究命题,结合实施国家主体功能区战略和国家区域重点发展战略,这些命题主要包括“旅游业发展与国家区域发展战略融合发展”、“城市群旅游与生态功能区旅游对接协调”、“城市群旅游业一体化整合提升”、“生态功能区旅游主业化改革推进”、“沿海、沿边旅游业国际化开放对接”、“流域性旅游业综合治理”等。     

西北内陆中心城市物流企业空间分异及区位选择——以兰州市为例

城市物流企业的空间分布决定物流空间格局、影响城市综合资源和生产空间的合理配置。以西北内陆中心城市——兰州市为案例区,基于微观物流企业数据并运用空间分析方法刻画了兰州市物流企业的空间分布及类型分异特征,进一步通过负二项回归模型探究了其区位选择的影响因素。结果表明：（1） 兰州市物流企业空间分布不均衡特征显著,总体呈现出“中心为主、远郊和近郊为辅,且沿城市交通主干道呈寄生状分布”的分异格局,具体可归纳为“多中心极化”、“中心极化”、“多中心外扩”、“中心外扩”、“整体极化”与“局部外扩”并存5种空间组织形态。（2） 物流企业呈现出“两心两翼四组团”的空间集聚特征,就不同类型而言,运输型和综合型物流企业呈现出“地域均衡化,类型多元化”集聚特征,货代型、快递型及仓储型物流企业则呈现出“片区集聚化,类型集群化”集聚特征。（3） 物流企业空间分异格局与类型分异特征受交通条件、集聚因素、政府政策、土地价格和城乡差异等多元因素影响,其中交通条件、集聚因素以及政府政策对行业整体在区位选择中的影响最为显著。（4） 从企业类型来看,货代型、综合型物流企业的区位选择受集聚因素影响最为显著;快递型、运输型物流企业则较为关注交通条件;仓储型物流企业对政府政策更为敏感。研究结果在丰富城市物流企业区位理论和研究案例的同时,对我国西北内陆中心城市物流企业空间布局优化具有重要的参考价值。     

基于网络游记的城市旅游流网络结构演化研究——以北京市为例

采用网络游记文本数据,结合爬虫技术和社会网络分析方法,分析北京市“十二五”和“十三五”时期城市旅游客流网络结构的演变特征。结果表明：① 城市旅游流网络结构存在不均衡性,城市历史文化遗产节点的的影响控制能力强,新兴旅游吸引物的集聚能力相对较弱,受不同类型节点的路径依赖效应的影响,这种差异存在动态扩大特征。② 城市旅游流网络结构呈现显著的等级分层结构和节点分散分布特征,传统游憩场所是城市旅游流的核心节点,外围发育的旅游节点较分散且规模能级提升空间较大。③ 城市旅游流拥有显著的赋能效应、倒逼效应和联通效应。     

中国入境旅游城市合作网络时空格局及驱动因素

基于1997—2017年中国60个城市入境旅游经济发展数据,辅以修正的引力模型和社会网络分析方法,系统分析了中国入境旅游城市合作网络时空格局,并借助二次指派程序方法对合作网络演变的驱动因素进行探讨。结果表明：① 中国60个入境旅游城市合作网络强度逐渐增强,国家层面合作网络结构逐渐显现,合作强度前5名的分别为广州—深圳、北京—上海、北京—天津、上海—苏州和上海—深圳。② 整体网络特征上,网络密度逐渐增加,整体网络通达度在提升,城市“领导者”地位在下降,网络整体均衡性在提升,且中国东、中、西三大地区间差异显著,东部地区城市合作最紧密,西部地区城市次之,中部地区城市紧密度最小。③ 个体网络特征上,将中国入境旅游城市分为外向型、内聚型、均衡发展型和孤立型4类,且权力角色上呈核心领导者、次核心领导者、一般合作者和边缘合作者的“核心—边缘”分布格局。④ 地理空间邻近性、旅游资源差异、旅游接待能力差异、城市规模等级和旅游交通情况的相近性对网络提升具有显著影响,对外经济贸易差异对中、西部地区城市旅游合作的影响是正向的,而对整体网络和东部网络的影响是负向的。     

全球城市知识合作网络演化的结构特征与驱动因素

以Web of Science合著论文数据为基础,参照以高端生产性服务业为对象的世界城市网络系列研究选取全球526个主要城市,借助空间分析和网络分析,分析全球城市知识合作网络演化的结构特征和驱动因素。结果显示：① 空间结构方面,“头部”城市格局稳定,欧美城市垄断明显;城市在全球知识合作网络与全球高端生产性服务网络中的空间分布存在差异;全球城市知识合作网络在不同地理尺度上均呈现出非均衡特征,网络重心有显著的东移和南移趋势。② 拓扑特征方面,全球城市知识合作网络的规模、密度和连通性不断增强;网络呈现出显著的“小世界性”和“无标度性”、“核心-边缘”结构和“社群”结构;不同城市在网络中发挥着不同的“全球功能”和“国家功能”。③ 驱动因素方面,全球城市知识合作网络的演化由内生和外生驱动因素共同作用。其中,内生驱动因素包括当代知识创新范式的转变、知识创新过程的非线性演进、知识组合的特定方式、合作对象择取的“偏好依附”以及维持合作关系的“社会纽带”;外生驱动因素包括地理邻近、国家边界、区域协定以及殖民历史。     

企业网络视角下上海五大新城地位辨析

上海市提出“五大新城”发展战略,新城建设迈入了面向“独立的综合性节点城市”的新阶段。基于2001、2010和2018年全行业企业总部—分支机构数据,论文构建了上海大都市圈内区县尺度的城市网络,利用社会网络分析方法刻画城市网络整体特征及五大新城网络地位的格局演变,并通过空间计量模型对相关影响因素作实证分析。研究发现：① 上海大都市圈的城市网络呈现从以上海中心城区为核心的单极结构向多极结构转变的趋势,强联系仍然主要发生在各级市域内部,市际行政边界对网络联系具有较强的阻碍;② 五大新城仍未呈现“节点城市”的中心性特征但具备了一定的独立性,距离成为“独立的综合性节点城市”仍有一段距离;③ 创新能力对新城入度和中介中心性的影响显著增强,新城在提升中心性的过程中也更加注重环境质量的提升,交通基础设施建设在提升五大新城的中心性中扮演着越来越重要的角色。此外,城市人口规模、政策优惠与公共服务完善程度也对新城中心性有着相对持续稳定的正向影响。论文从企业网络这一视角切入,为将五大新城建设为上海大都市圈内“独立的综合性节点城市”提供政策建议。     

边疆省域旅游流的网络结构及影响因素

旅游景区是旅游业发展的关键,分析边疆省域旅游网络结构,识别网络中的景区角色,可凸显景区空间功能,促进边疆地区旅游业高效发展。研究基于在线预定数据,利用模块化分析、景区角色识别模型和最优尺度回归方法,对典型边疆省域云南省内126家旅游景区进行网络结构及影响因素分析。结果表明：①云南省旅游流网络呈现6个群集模块,模块在旅游流网络中地位由其主要角色决定,目的地内景区模块化趋势明显,形成“三核心、多轴线”的模式;②旅游景区识别为核心景区、重要景区、普通景区及边缘景区4种角色, 高等级景区核心枢纽地位突出,具有显著的集聚扩散效应,重要景区与核心景区联系紧密,普通和边缘景区集中在滇东南部,联系疏散;③边疆省域内民族性强、海拔高、差异大、资源禀赋高的景区客流量大。研究结果可为云南省加强全域旅游建设、推动旅游产业布局及景区角色定位、品质升级方面提供一定参考。     

武陵山片区旅游空间模式对运输通道演化的响应机理研究

基于旅游通道类型和特征的分析,从通道的技术装备水平、运输能力和交通服务水平3个维度考虑,将旅游运输通道演化划定3个阶段,即滞后型、发展型、完备型旅游运输通道;从分析旅游运输通道演化机制的视角,从旅游景点出现率、旅游线路空间模式、旅游线路选择集中度、旅游线路重复系数、集散中心等5个方面,对武陵山片区旅游线路进行统计分析,探究区域旅游空间模式对旅游运输通道演化的响应机理。结果显示：① 在其它条件相似的情况下,旅游景点的选择率随着旅游运输通道技术装备水平和交通服务水平的改善会相应增高。② 区域旅游集散中心会随旅游交通网络完善而发生移动,通常从核心旅游景区所在城市移动到区域经济中心城市;旅游运输通道的改善会促使相应旅游线路的选择集中度逐渐增大,而区域内其它通道的改善会在一定程度上抑制其增长幅度。③ 旅游线路重复系数变化与旅游运输通道的发展程度具有一致性。④ 旅游空间模式对运输通道中的旅游交通服务水平提升响应显著,而交通服务水平提升又受旅游运输通道内交通方式完备度的影响。⑤ 旅游运输通道一旦连通两核心景点品质互异的景区,该旅游线路的客流量会迅速增大,甚至在节日出现“井喷”现象。     

旅游城市化背景下公交网络与旅游休闲业态格局的空间耦合——以云南丽江主城区为例

识别旅游城市化背景下城市公共交通网络与旅游休闲业态格局的空间耦合特征,对于优化旅游城市功能空间结构和实现城市可持续发展具有重要意义。以云南省丽江主城区为案例,运用复杂网络理论构建公交网络拓扑模型,利用多种空间数据分析手段,探究其公共交通网络中心性和旅游休闲业态格局各自的空间分布规律及二者的耦合特征。研究表明：1）公交网络中心性在空间上整体呈现以丽江古城为中心的“核心—边缘”十字型单核结构,市郊形成相对分散独立的块状结构,符合距离衰减规律。2）丽江主城区旅游休闲业态整体上形成块状聚集、南北轴向延伸、多中心集聚发展的空间分布格局,呈现以古镇景区为核心并带动周边旅游休闲产业发展的典型特征。3）旅游休闲业态与公交网络中心性呈现显著的空间正相关关系;受古镇旅游商业模式的影响,住宿与景点两类业态空间分布高度依赖古镇,设施资源的高度集中导致其与公交网络中心性耦合程度整体上要低于餐饮、购物、娱乐3类业态。4）局部空间耦合以高—高聚集与低—低聚集为主,古城及其周边是高—高聚集区的典型代表,该区域既是旅游休闲业态要素的重要承载空间,也成为城市公共交通网络的枢纽区域,反映了旅游城市化背景下公交资源配置的指向性。5）旅游休闲业态空间格局与城市公共交通网络的空间耦合关系是旅游城市化进程中要素集聚与功能外溢作用的结果,二者的相互作用规律正是旅游城市化作用下耦合子系统空间涌现性的体现。     

四川省旅游流空间扩散方向及路径

借用万有引力模型分析四川省各地区之间的旅游经济联系情况,根据旅游经济联系的紧密程度可确定旅 游流进入区域中心城市(成都市)后的主要空间扩散方向为西北(成都—都江堰市)、西南(成都—乐山市)和东北 (成都—德阳—绵阳)三个方向,以此为基础,结合游客流向抽样调查资料,将四川省旅游流的空间扩散路径归纳为 14 条。文章还对不同细分流的空间扩散路径进行了详细分析。     

新兴葡萄酒旅游目的地空间网络结构及其影响因素——基于社会网络分析方法（QAP）

以宁夏贺兰山东麓这一新兴葡萄酒旅游目的地为例,构建酒庄和景点之间的空间联系网络,并对影响目的地空间网络结构的因素进行分析。结果表明：热门景点处于贺兰山东麓葡萄酒旅游网络中心,而非酒庄。区域、节点等级、获得等级的时间与可访问性等因素显著影响了新兴葡萄酒目的地的网络结构;在新兴葡萄酒旅游目的地,位于相同区域的酒庄由于地理位置邻近,可以共享客源;酒庄获得类似等级以及获级时间邻近也可共享网络吸引葡萄酒游客。然而,成立时间和景点类型并不是葡萄酒旅游地空间网络的重要影响指标。基于此,提出当地政府应制定促进和发展葡萄酒旅游的战略计划,推动葡萄酒品牌形象提升;酒庄应提升自身星级,加强旅游设施建设、提升接待能力,从而承接更多客流量,获得竞争优势。     

区域旅游中城市与景区空间匹配关系及其优化

指出城市和景区是区域旅游空间结构的两个基本要素,也是区域旅游网络化的重要节点,城市与景区之间的空间匹配关系主要有数量匹配、等级匹配、距离匹配、管理匹配等,而且在不同的旅游区域和旅游发展的不同阶段,其空间匹配关系不同,应采取相应的优化措施。     

多维“流”视角下区域旅游网络结构特征及其作用机制分析——以云南省为例

基于多维流视角,运用GIS及社会网络分析方法,对比分析云南省旅游经济流、客流、信息流、资金流的网络结构差异特征及相互影响作用机制。研究表明：云南省供需两侧旅游流反向发展态势明显,旅游流网络异质演变特征明显,流量水平趋高,而流质水平偏低。旅游经济流发展未能随着旅游客流和信息流的发展而增强,网络密度偏低且长期存在旅游经济发展孤点,旅游经济合作交流不足。各州市在旅游经济流网络中“零和竞争”的偏利非共生发展态势,使得旅游市场领域存在一定的“公地悲剧”现象。云南省旅游流节点水平及其空间特征差异显著,”核心-边缘”结构明显。云南省旅游经济流受到旅游客流的中介力、旅游信息流的推动力、旅游资金流的拉动力三者的共同作用影响,各作用力影响程度表现出强弱历时性差异演化,旅游客流中介力持续增强,旅游信息流推动力稳步强化,旅游资金流拉动力显著下降。云南省旅游经济增长及旅游经济流网络发展驱动模式,正逐步由“供给侧拉动型”向“需求侧推动型”转变。     

基于文本分析法的沙漠型5A级旅游景区游客感知与旅游行为研究

基于文本分析法,使用词频分析和语义网络分析6个5A级沙漠型旅游景区的在线评论内容。结果表明：（1）沙漠旅游正在向大众旅游发展,可以分为观光型旅游景区、过渡性旅游景区、综合性旅游景区3个阶段;（2）核心吸引物是自然资源,以“沙+水”模式为主,游客感知差异明显;（3）出游方式倾向于亲子游和自助游,孩子的旅游体验是亲子游中的关键,线上攻略是自助游游客获取信息的重要渠道,行程规划倾向于目的地景区组合,景区效率、收费、服务态度、游客数量与基础设施是影响旅游体验的重要因素。针对沙漠旅游提出了合理开发沙漠资源、重视景区间协调发展、综合发展景区功能、完善景区基础设施、提高景区服务质量的建议。     

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。