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2007～2008年中国入境旅游分析、预测与展望曾博伟博士研究生，现在国家旅游局政策法规司工作。
研究重点为旅游宏观经济发展趋势、旅游发展指标评估、旅游发展政策。
摘要：2007年，中国入境旅游继续稳步发展，总体上仍然保持了非均衡增长的态势；外国客源市场的快速增长成为近期中国入境旅游最为突出的特点。
2008年，中国入境旅游增长的内在动力依然存在，加之外部环境比较有利，中国入境旅游大的发展格局不会改变，增长前景光明。
关键词：中国入境旅游分析预测2007年中国接待入境游客数稳定增长，除澳门特区游客继续下降以外，外国人、香港特区、中国台湾游客人数均有不同幅度增长，特别是外国入境游客增长迅猛。
一世界国际旅游概况2006年，世界旅游业继续稳步增长。
从总人数看，全年接待的国际过夜游客达到8.46亿人次，比2005年增长5.4%。
其中，以“休闲、娱乐、度假”为目的的游客占到51%，以“探亲访友、健康医疗、宗教朝拜”为目的的游客占到27%，以“商务和专业访问”为目的的游客占到16%；“其他”的占到6%。
从收入看，根据各个国家和地区的汇总数据，全年实现国际旅游收入7330亿美元，比2005年增加570亿美元；如果用欧元计量，国际旅游收入为5840亿欧元，比2005年增加400亿欧元。
以美元现价衡量，国际旅游收入增长了8.4%；用欧元现价衡量，国际旅游收入增长了7.4%；但是用各国（地区）货币的不变价计算，同时剔除汇率变化以及通货膨胀率的影响之后，2006年国际旅游收入实际同比增长了4.3%，略低于国际旅游者人数的增长速度。
这也意味着如果没有汇率和通货膨胀影响，人均国际旅游花费继续缓慢下降。
此外，2006年全世界有75个国家的国际旅游收入超过了10亿美元。
从世界各旅游板块看，欧洲继续保持着世界最大旅游目的地的地位，占国际旅游业一半以上的份额，2000~2006年的平均增速为2.7%，这表明欧洲的入境旅游已经处于成熟期；亚太地区自2002年超过美洲成为世界第二大旅游目的地以来，以自身的快速成长有力地促进了世界旅游业的稳步增长，2000~2006年的平均增速为7.1%；美洲地区由于“9•11”恐怖袭击等因素的影响，总体发展低迷，入境旅游人数用了5年的时间才恢复到2000年的水平，2000~2006年的平均增速为1%；非洲地区和中东地区由于入境旅游基数相对较低，增长势头迅猛，开始成为世界旅游市场的新兴力量，2000~2006年的平均增速分别为6.5%和9.3%。
2007年中国主要客源国入境旅游人数分析旅游行业是当今世界发展最迅猛的行业之一，也是世界经济的重要组成部分，其产值、经济增加值、就业以及税收方面已成为国民经济的主要贡献力量，在经济体系中占有重要的地位。
2008年北京奥运会、2010年上海世界博览会和2012年广州亚运会等盛会的举办将对我国旅游业的繁荣发展提供前所未有的历史机遇。
盛会之后留下的奥运会、世博会等遗产也将在较长时期内继续吸引国内外游客的观光游览。
预计自2007年至2016年，我国的旅游业将取得10%的实际年增长率，我国将在10年内成为世界上第二大旅游和旅游经济强国，到2020年，我国将成为世界上第一个旅游接待大国和第四位客源输出国。
在“十一五”期间，中央及地方政府政策将进一步向旅游行业倾斜，从而使其面临宽松的政策环境，成为国家扩大内需的直接受益者，以及国民经济新增长点的重点行业之一。
预计“十一五”期间，旅游人数至少有18%的速度增长，旅游收入至少有25%左右的增长速度。
宏观经济的增长将使得旅游行业的经济环境风险较小。
“十一五”期间的政策导向将为旅游业的发展创造宽松的政策环境，旅游行业面临的政策风险较小。
其他风险中重大事件风险不确定性较强，风险较高;我国政局稳定，国际地位不断题设，政治风险相对较小;投资旺盛，供求风险有上升趋势;企业集中度低，行业内竞争风险加剧;周边地区竞争风险增强;法律责任风险较高。
整体看来，旅游行业存在相对较高的风险，但由于旅游行业是永远的朝阳行业，中长期看来其发展前景广阔。
2007年12月11日之前旅游业全面开放，这一切对中国旅游业的发展产生了重要的影响。
中国旅游业将会迎来一个更有机遇的市场，同时也是一个更加严峻的竞争环境，旅游企业对渠道、技术和价格为主导的商业模式争夺无疑将更加惨烈。
表1: 2007年我国16大客源国入境人数、排名以及同比增长率国别合计(人) 同比增长(%)1.韩国 4776752 21.732.日本 3977479 6.183.俄罗斯 3003867 24.904.美国 1901221 11.165.马来西亚 1061965 16.646.新加坡 922021 11.377.菲律宾 833009 18.308.蒙古 681952 8.049.泰国 611615 3.3210.澳大利607364 12.88亚11.英国 605094 9.5012.加拿大 577220 15.5213.德国 556663 11.2114.印尼 477109 10.1815.法国 463392 15.2216.印度 462450 14.16由表格可知，近年来，韩国来华游客持续猛增的态势说明，韩国来华旅游市场的迅速成长具有更为广泛而深刻的背景，其动力之强劲远远超出人们的想象。
中国入境旅游重心演变与省域空间分异规律赵安周;白凯;卫海燕【摘要】The gravity model,spatial statistical techniques and GIS technology were used to analyze spatial movement of gravity center and spatial differentiation among the provinces about the inbound tourism industry from 1995 to 2009.The results showed：（1） Inbound tourism gravity center of China moves to the southeast in 1995—2000,and it moves to the northeast in 2000—2009;（2） From the global spatial variation,the development level of inbound tourism in different provinces is positive correlated in spatial,the high-value provinces adjacent to other high ones,low-value provinces adjacent to the low ones;（3） From the local Moran,the international tourism revenue of the provinces exists the correlation and heterogeneity in spatial,the level of inbound tourism industry in eastern coastal provinces is better than that in the western provinces.%运用重心模型、空间相关分析和GIS等技术,选取1995—2009年31个省区的面板数据,分析了我国入境旅游重心的空间移动和不同省区入境旅游发展的空间分异.结果表明：（1）1995—2000年,中国入境旅游重心呈现东偏南移动的趋势,2000—2009年呈现东偏北移动趋势;（2）从全局空间分异上来看,各省区入境旅游发展表现出空间集聚性,国际旅游收入较高的省区在空间上趋于相邻,国际旅游收入较低的省区在空间上趋于相邻;（3）就局部Moran指数来看,我国各省区国际旅游收入之间存在一定的空间相关性和异质性,入境旅游【期刊名称】《陕西师范大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2011(039)004【总页数】6页(P97-102)【关键词】空间分异规律;中国;重心模型;空间探索性分析;地理信息系统【作者】赵安周;白凯;卫海燕【作者单位】陕西师范大学旅游与环境学院,陕西西安710062;陕西师范大学旅游与环境学院,陕西西安710062;陕西师范大学旅游与环境学院,陕西西安710062【正文语种】中文【中图分类】F590.84旅游业是指以旅游市场为对象,为旅游活动创造便利条件并提供其所需商品和服务的综合性行业[1].目前旅游业作为全球经济中发展最强劲的产业之一,越来越受到世界各国的普遍关注.我国旅游业经过20多年的发展,已成为国民经济新的增长点,但是由于各个省区的区位条件、经济发展水平、交通状况以及旅游资源的不同,旅游业发展呈现出较明显的空间差异.关于中国入境旅游业地区发展的不平衡性,已有不少学者对其进行过研究.陈秀琼、黄福才采用Theil系数 T对1990—2004年期间中国入境旅游省际差异进行了研究,研究发现中国入境旅游省际差异逐渐缩小,变化速度变缓,验证了发展入境旅游能缩小区域经济发展差异的作用[2].周玉翠等、王凯等、陆林等、杨勇等采用地理集中指数、变异系数、标准差等数理统计方法对中国省际旅游经济差异变化的总体水平进行了研究,揭示了我国东、中、西三大地带间的旅游业变化趋势,并分析了不同因素对不同省区旅游业发展的影响[3-7].朱俊杰从旅游业影响因素入手,分析了旅游业地域发展的不平衡性[8].孙根年等应用重心的研究方法对我国入境旅游客流和外汇收入的空间位置变化进行了分析[9-10].王美红等以我国各省区的4A和5A景点为例,分析了我国景观资源、名牌景点和旅游财务业绩的空间错位[11].以上研究都是应用传统数理统计模型对入境旅游业进行分析,在兼顾空间关系和数值分析上还存在不足.鉴于此,本文以中国31个省区为研究对象,应用重心模型、ESDA(空间探索性分析)和 GIS结合的方法,从空间关系与数值分析相结合的角度探讨中国入境旅游重心的转移及各省区入境旅游业的空间差异变化规律.我国发展入境旅游业的目的主要是为了增加地区经济收入、提高当地居民的生活水平[12].因此,在表达中国各地入境旅游业发展差异时常采用国际旅游收入这个经济指标.基于此,本文主要使用各省区国际旅游收入指标来进行研究分析,数据来自1996—2010的《中国统计年鉴》;在计算重心时,应用各省的省会城市作为旅游中心城市,旅游中心城市的地理坐标数据来源于《中国地名录》.对于多个旅游中心的省份,采取对多个中心城市求重心的方法获得“中心”城市的地理坐标.重庆直辖市成立于1997年,所以1995年和1996年缺少统计数据,把其归入四川省.地理底图选取中国1∶1千万的省级行政区划图,运用 GIS技术对相关数据进行可视化模拟和研究.重心是指某区域的一点在各个方向的受力保持平等.中国入境旅游业重心的移动是指某区域空间上的一点,在该点各个方向上旅游实力(国际旅游收入)能够保持均衡.在我国入境旅游业中,对于单独的一个省区来说,计算某种属性的“重心”通常是借助各次级行政区域的某种属性和地理坐标来表达[13].假设某一个区域由 n个次一级区域i构成,那么该区域某种属性的重心通常采用如下的计算方法[14-15].其中:L、B分别表示某一区域某种属性重心的经度值和纬度值;li、bi分别表示第i 个次一级区域中心的经度值和纬度值;mi表示第i个次一级区域某种属性的量值.1.3.1 全局空间自相关 Moran指数是由Moran于1948年提出的,反映空间邻接或邻近地区单元属性值的相似程度.如果xi是区域i的观测值,则该变量的全局Moran指数用如下公式计算:式中:I为Moran指数;xi为区域的观测值;w ij表示空间权重矩阵,来表达 n个位置的空间区域的邻近关系,通过邻接规则和距离规则定义,本文采用邻接矩阵进行定义w ij(当区域i和j相邻时,用1表示,不相邻时用0表示);S为区域的观测值方差.Moran指数的取值一般在 -1～1之间,大于0表示正相关,即属性值高的区域与属性值高的区域聚集在一起,属性值低的区域与属性值低的区域聚集在一起.小于0表示负相关,等于0表示不相关;值越趋近于1,总体空间差异越小.值越趋近于 -1,总体空间差异越大.当I接近于-1/(n-1)时,观测值之间相互独立,即属性的分布呈无规律的随机分布状态.对于全局Moran指数通常采用双侧检验,检验统计量用 Z值,表达式为式中:E(I)为全局Moran指数的期望值,表达式为为样本容量;VAR(I)为全局Mo ran 指数的方差.当 Z为负值且绝对值大于1.96时,表明存在负的空间相关,相似属性的区域趋于分散分布;当 Z值为正且大于1.96时,表明空间存在正的空间自相关,即相似属性的区域趋于空间集聚;当 Z值为零时,区域呈独立的随机分布.1.3.2 局部自相关(1)Moran散点图.Moran散点图常来研究局部的空间不稳定性.Moran散点图的四个象限分别对应于区域单元与其邻居之间4种类型的局部空间联系形式:第一象限代表了高观测值的区域单元被同是高观测值的区域所包围的空间联系形式,为扩散效应区,即入境旅游业发展好的地区被入境旅游业发展好的地区所包围;第二象限代表了低观测值的区域单元被高观测值的区域所包围的空间联系形式,为极化效应区,即入境旅游业发展不好的地区被入境旅游业发展好的地区所包围;第三象限代表了低观测值的区域单元被同是低观测值的区域所包围的空间联系形式,为低速增长区,即入境旅游业发展不好的地区被入境旅游业发展不好的地区所包围;第四象限代表了高观测值的区域单元被低观测值的区域所包围的空间联系形式,为过渡区,即入境旅游业发展好的地区被入境旅游业发展不好的地区所包围.(2)空间联系的局部指标(L ISA).L ISA主要包括局部 Moran指数和局部 Geary指数(Local Geary)等,本文选用局部Mo ran指数进行计算,其计算公式为其中z′i和z′j是经过标准差标准化的观测值,w ij为行标准化空间权重系数矩阵. 当 I为正值时,区域单元 i与相邻单元存在较强的正空间自相关;反之存在较强的负空间自相关,说明区域单元 i的属性值相对于相邻单元为高值或者低值离群点.根据1995—2009年中国各省、自治区、直辖市的国际旅游收入,由公式(1)计算出各年份的入境旅游业重心,如图1所示.自1995年以来,入境旅游业重心呈现东偏南的移动趋势,以向东转移为主,其重心由1995年位于31.28°N、115.57°E的安徽省金寨县向东南移动到位于30.76°N、116.36°E的安徽省潜山县,向南偏移了0.52°,向东偏移了0.79°,向东偏移的幅度大于向南偏移的幅度.这表明自1995年以来,我国入境旅游业东西分布动态变化相对于南北分布动态变化更为剧烈.具体来看,在1995—2000 年 ,其重心由位于31.28°N、115.57°E 的安徽省金寨县向东南偏移到位于30.71°N、115.59°E的安徽省英山县,向东偏移了0.02°,向南偏移了0.57°,向南偏移的幅度明显大于向东偏移的幅度,这一时期,南方省区经济发展速度整体快于北方城市,带动了入境旅游业的发展,使其重心向南移动;在2000—2009年,入境旅游业重心由位于30.71°N、115.59°E的安徽省英山县向东偏北移到位于30.76°N、116.36°E 的安徽潜山县 ,向北偏移了0.05°,向东偏移了0.77°,向东偏移的幅度大于向北偏移的程度,原因是2000年以后,虽然西部地区在西部大开发战略带动下入境旅游业快速发展,但是东部沿海省区在长江三角洲经济圈、珠江三角洲经济圈带动下,入境旅游业的发展更为迅猛,这一时期环渤海经济圈入境旅游业开始快速发展,使我国入境旅游业重心在向东移动的同时向北移动了0.05°.根据各省份之间的邻接关系,采用二进制邻接矩阵(由于海南和广东联系密切,将其看做互为邻接),选取1995—2009年中国大陆31个省、自治区、直辖市的国际旅游收入作为统计数据.为了减小变动幅度,采用自然对数进行变换,按照公式(2),计算出全局Moran指数,并用公式(3)计算出检验的标准化统计量 Z(I),结果见表1.从表1中可以看出,除1995年外,其他年份的Z(I)＞1.96,即结果在0.05水平上显著.这表明在1996—2009年,中国各省区的入境旅游业表现出相似值之间的空间集聚,其空间联系特征是具有较高国际旅游收入的省区在空间上趋于相邻,较低国际旅游收入的省区在空间上趋于相邻.Mo ran指数一直趋于上升,这揭示自1996年以来,入境旅游业发展水平相似的省区一直趋于空间集聚,并且2003年以来表现更为显著.2.3.1 Moran散点图图2中多数省区位于第一、三象限,为正的空间联系,属于低低集聚和高高集聚类型.高高类型区主要包括东部省区,而低低类型区主要包括西部省区,从而在整体上揭示了中国入境旅游业发展的不平衡性.图3中,3个年份不同象限的省区发生了一定改变.山东省在2000年后入境旅游业迅速发展,2003年转变为高高类型;湖北在1996年和2003年属于高低区,在2009年落入高高区;安徽在1996年和2003年属于低高区,到2009年落入高高区;河南在1996年和2003年属于低低区,到2009年落入低高区;黑龙江 1996年属低低类型,在 2003年和2009年落入高低区.总的来讲,东部沿海地区由于入境旅游业发达,主要集中在高高类型区,而西部地区由于入境旅游业发展落后,主要集中在低低类型区.2.3.2 空间联系局部指标分析由于Mo ran散点图没有给出显著水平指标,因此需要L ISA来进一步探讨空间分析的结果.采用局部Mo ran指数来测度该地区入境旅游业与相邻地区入境旅游业的相关性(图4).显著的局部Mo ran表明,某省区的入境旅游业发展水平与其周围核心旅游省区入境旅游业的动态发展有关,并不是随机出现.在0.05水平下,对各省区1996年、2003年和2009年的国际旅游收入进行检验,1996年通过检验的省份有6个,2003年通过检验的省份有7个,2009年通过检验的省份有10个,比例分别占到20%、22.58%和32.26%.可将通过显著检验的省区划为4个类型:(1)高高类型区,即空间联系为正且空间差异较小;(2)低高类型区,即空间联系为负且空间差异较大;(3)低低类型区,即空间联系为正且空间差异较小;(4)高低类型区,即空间联系为负且空间差异较大.从Moran散点图和局部空间分异图看出,1996年,低低类型区和高高类型区占主导地位,其中显著的低低类型区较多,在空间上连片分布.这表明,在90年代中期,入境旅游业发展落后的地区如内蒙古、甘肃、青海等省区与其周围同样欠发达的省区如新疆、宁夏、西藏等在空间上更多趋于集聚,并非随机分布,新疆、甘肃、内蒙古的显著性由此反映.海南省位于低高区代表了负的空间联系,它的入境旅游业发展水平相对于其相邻的广东地区发展滞后,受广东的入境旅游业发展辐射有限;陕西省落在显著的高低区,表明陕西省的入境旅游业发展在西部一枝独秀,陕西省尤其是西安市作为中国历史上13朝古都,对外来游客有着极强的吸引力,其入境旅游业发展水平较高.同1996年相比,2003年内蒙古由低低区落入高低区,四川则由低高区落入高低区,而上海、江苏则作为高高区的省市,在2003年变得显著.与1996年和2003年相比,2009年正的空间局部联系更为明显.高高类型区和低低类型区变得更为显著,显著的西部省区不断扩大,新疆、甘肃、青海、四川趋于被周边入境旅游业同样落后的省区所包围,显示出入境旅游落后的省区在空间上趋于集聚;东部发达地区的空间集聚显著性也表现出来,且显著的省区不断扩大,江苏、上海、浙江、福建连成一片,趋于被周边入境旅游业同样发达的省区所包围.浙江和江苏入境旅游业的快速发展,得益于上海的辐射作用.河北虽毗邻京津,地理位置优越,但是跟京津之间旅游缺乏合作,其入境旅游业发展一直处于低高区,今后应进一步加强与京津入境旅游业的合作,促其向高高区转变.广东省虽然对外开放水平高,国际外汇收入也比较高,但是其相邻省区,例如江西、广西、海南等省区的入境旅游业发展相对滞后,因而,它与其周围省区的空间相互作用表现不显著.内蒙古在2009年落入高低类型区,表明其发展水平和周围省区呈负的空间联系,对周围西北省区的国际旅游业发展水平辐射很弱,今后应加强与西北其他省区的入境旅游业合作.通过重心模型可以看出,入境旅游业重心位于东部地区.通过Mo ran指数以及空间联系的局部指标(L ISA)分析表明,入境旅游业发展水平相对高的东部和入境旅游业欠发达的西部省区在空间上趋于集聚,这种趋势自2003年以来更为明显,表现为高高类型区的省区基本上都位于东部沿海地区,且主要集中在以京津为中心的环渤海地区、以上海为中心的长江三角洲地区.总的来说,我国入境旅游业重心主要集中在东部地区,且表现出一定的空间集聚性.1995—2009年,我国各省区的入境旅游业重心呈现一定的波动,整体上呈由西北向东南转移的趋势,入境旅游业重心基本落在东部沿海地区.东部沿海地区是北京、上海、广州市外来游客的主要入境口岸城市,其入境旅游业发展速度较西部发展迅速,国际旅游收入远高于西部省区.就全局自相关 Moran指数而言,1996—2009年,我国各省区的国际旅游收入表现出相似值之间的空间集聚,较高国际旅游收入的省区相对的趋于和较高国际旅游收入的省区邻接,较低国际旅游收入的省区相对的趋于和较低国际旅游收入的省区邻接.这种趋势自2003年以来表现更为明显.通过M o ran散点图和局部空间分异显著性水平图可以看出我国入境旅游业发展差异的现实格局和演变规律.自1996年后,我国各省区的国际旅游收入存在一定的空间相关性和异质性,东部沿海发达省区和西部欠发达省区在空间上分别表现出集聚,且集聚性不断提高;Moran散点图有助于发现非典型地区,如低高类型区和高低类型区.【相关文献】[1]李天元,王连义.旅游学概论[M].天津:南开大学出版社,1997.[2]陈秀琼,黄福才.中国入境旅游的区域差异特征分析[J].地理学报,2006,61(12):1271-1280.[3]周玉翠,陆玉麒,谢江红.我国国际旅游的区域差异[J].经济问题探索,2005(9):39-42.[4]王凯,李华,贺曲夫.我国旅游经济发展水平省际差异的空间分析[J].地域研究与开发,2007,26(1):63-67.[5]陆林,余凤龙.中国旅游经济差异的空间特征分析[J].经济地理,2005,25(3):406-410.[6]杨勇.我国省际旅游外汇收入的区域经济影响分析[J].山西财经大学学报,2007,29(1):67-73.[7]李乃伟,卫海燕,吴成基.中国大陆国际旅游收入地区差异变化研究[J].云南师范大学学报:自然科学版,2006,26(2):58-61.[8]朱俊杰,丁登山,韩南生.中国旅游业地域不平衡分析[J].人文地理,2001,16(1):27-30.[9]杨忍,孙根年,吴晋峰,等.基于重心模型的国内旅游地域结构演变分析[J].陕西师范大学学报:自然科学版,2008,36(6):80-85.[10]孙根年,杨忍,姚宏.基于重心模型的中国入境旅游地域结构演变研究[J].干旱区资源与环境,2008,22(7):151-157.[11]王美红,孙根年,康国栋.中国旅游LR-NS-FA空间错位的组合矩阵分析[J].人文地理,2009,24(4):115-119.[12]Mondher Sahli,Jean-Jacques Nowak.Does inbound tourism benefit developing countries?A trade theo retic app roach[J].Journal of Travel 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2007年,我国旅游业发展势头良好，三大市场保持稳定增长。
全年共接待入境游客13187.33万人次,实现国际旅游外汇收入419.19亿美元，分别比上年增长5.5%和23.5%；国内旅游人数16.10亿人次，收入7770.62亿元人民币，分别比上年增长15.5%和24.7%；中国公民出境人数达到4095.40万人次，比上年增长18.6%；旅游业总收入10957亿元人民币，比上年增长22.6%。
一、入境旅游业实绩2007年，我国入境旅游市场继续稳步发展，主要统计指标同比均有所增长：——入境旅游人数达13187.33万人次，比上年增长5.5%。
其中：外国人2610.97万人次,比上年增长17.6%;香港同胞7794.89万人次，比上年增长5.5%;澳门同胞2318.68万人次,比上年下降5.0%; 台湾同胞462.79万人次，比上年增长4.9%。
——入境过夜旅游人数达5471.98万人次，比上年增长9.6%。
在入境过夜旅游者中，外国人2139.89万人次,比上年增长18.2%; 港澳同胞2929.97万人次，比上年增长4.8%; 台湾同胞402.12万人次，比上年增长4.7%。
——国际旅游（外汇）收入达419.19亿美元，比上年增长23.5%。
二、国内旅游业实绩2007年，我国国内旅游继续强劲增长，出游人数和旅游收入均维持两位数的增长。
——全国国内旅游人数达16.10亿人次，比上年增长15.5%。
其中：城镇居民6.12亿人次，农村居民9.98亿人次。
——全国国内旅游收入7770.62亿元人民币，比上年增长24.7%。
其中：城镇居民旅游消费5550.39亿元，农村居民旅游消费2220.23亿元。
——全国国内旅游出游人均花费482.65元，比上年增长8.0%。
其中：城镇居民国内旅游出游人均花费906.93元，农村居民国内旅游出游人均花费222.47元。
——在春节、“五一”、“十一”三个“黄金周”中，全国共接待国内游客4.17亿人次，实现旅游收入1816亿元。
中国三大城市群内部城市网络联系特征分析——比较与启示苗洪亮;周慧【摘要】城市群已成为区域经济发展的重要载体和国家参与国际竞争与分工的基本经济单元,而城市群内部城市网络联系特征对城市群内部产业布局、城市间功能分工、城市群整体集聚经济的实现程度均产生重要影响.基于修正后的引力模型,文章以长三角、京津冀和珠三角三大城市群为研究对象,分析了城市群内部城市间的网络联系特征,并据此对城市群内部城市的等级结构进行了划分.结果表明:城市之间经济联系强度受交通时间距离支配;各城市群内部城市间网络联系特征差异明显;各城市群内部城市的等级结构存在不同程度的断层.【期刊名称】《攀枝花学院学报》【年(卷),期】2019(036)001【总页数】8页(P41-48)【关键词】城市群;网络联系;等级梯度【作者】苗洪亮;周慧【作者单位】呼伦贝尔学院,内蒙古呼伦贝尔,021008;安徽财经大学,安徽蚌埠,233030【正文语种】中文【中图分类】F290一、引言20世界80年代以来，依托信息技术的飞速发展，在区域经济一体化和经济全球化的国际经济背景下，区域化的城镇体系或城市群逐渐取代国家或单独的城市，越来越普遍地被视为构成全球经济的基本单元(Scott2000，Porter 2003)。
在我国，城市群在社会经济发展中的重要性不断显现，已经成为跨越行政区划边界的新型区域经济主体和经济活动空间组织形态。
国家“十一五”规划明确提出“要把城市群作为推进城镇化的主体形态”，首次将城市群的发展列入国家整体规划的一部分，这即体现了城市群对国家社会经济发展的突出作用，同时也这使得有关于城市群的理论探讨和实践工作受到了高度的重视。
“十二五”规划则进一步细化了有关城市群的内容，提出了切实可行的适应城市群发展的交通基础设施的建设和完善工作，同时也一再强调城市群在推进城镇化进程、扩大内陆开放以及增进内陆地区与港澳联系方面的辐射和带动作用。
“十三五”规划强调优化提升东部地区城市群，培育中西部地区城市群，发展壮大东北地区、中原地区、长江中游、成渝地区、关中平原城市群，规划引导形成更多支撑区域发展的增长极。
中国创新水平差距时空演进特征与收敛性——基于“城市群”
维度的测度
戴一鑫;胡沅洪;孙生
【期刊名称】《统计与决策》
【年(卷),期】2022()3
【摘要】城市群正逐步成为创新组织和竞争的基本空间单元,且城市群内地区间创
新联系不断强化。
文章综合运用Dagum基尼系数和空间Markov链分析方法,从
城市群维度审视了中国创新水平空间格局及其时空演变特征。
主要结果有:(1)中国
创新水平存在显著的空间非均衡,东部与中西部城市群创新水平差距在扩大;(2)中国
城市创新水平差距从发散向收敛态势转变,这源于东部沿海尤其是长三角和珠三角
城市群内城市创新的溢出和扩散效应;(3)处于相同空间依赖模式下的城市更易形成
空间收敛。
通过空间计量模型分析,进一步验证了城市群创新空间互动的存在性和
作用机制,尤其在东部沿海城市群内更加明显。
【总页数】6页(P96-101)
【作者】戴一鑫;胡沅洪;孙生
【作者单位】南京大学商学院;安徽农业大学经济管理学院;中国邮政储蓄银行江苏
省分行
【正文语种】中文
【中图分类】C81;F061.5
【相关文献】
1.中国城市群民生发展水平测度及趋势演进——基于城市DLI的经验考察
2.中国工业企业绿色技术创新效率的测度及其时空分异特征
——基于改进的三阶段SBM-DEA模型分析3.新型城镇化建设中公共投资效率测度、时空演进及其收敛性研究4.城市群数字经济指数测度及时空差异特征分析——以六大城市群为例5.基于修正引力模型的区域城市群关联强度时空演进特征
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Analyses of Tourism Research Focuses in the Past Decade： Based on the Statistics of Tourism
Management
作者： 李经龙;王亚茹;周金陵;李晓洁
作者机构： 安徽大学商学院,安徽合肥230601
出版物刊名： 广州大学学报：社会科学版
页码： 83-90页
年卷期： 2017年 第6期
主题词：�旅游管理》;知识图谱;共词矩阵;研究热点;主题分析
摘要：为探讨我国近十年旅游研究热点,选取2006~2015年人大复印资料《旅游管理》转载的1 607篇文献为样本开展研究。
借助Citespace软件绘制出关键词聚类图谱、旅游研究热点演化图谱,并借助Ucinet软件分析高频关键词的研究主题,据此归纳出旅游业、旅游资源、入境旅游、旅游产业、旅游目的地、旅游企业、旅游开发、旅游基础性研究等8个热点研究主题领域,从宏观和微观两个角度分析我国旅游科学领域的研究主题和发展趋势。
作者简介：郑鹏（1980－），男，山西长治人，旅游管理专业博士生，主要从事旅游市场与开发方向的研究；马耀峰（1949－），男，教授，陕西咸阳人，博士生导师，主要从事旅游开发与市场、GIS 研究；王洁洁（1982－），女，河南平顶山人，旅游管理专业博士生。
李天顺（1957－），男，教授，陕西宝鸡人，博士生导师。
*基金项目：国家自然科学基金项目《中国典型区域入境旅游流东－西递进空间演化机理研究》（40771058）、《基于客流跟踪的旅华游客目的地意象认知研究》（40901077）、陕西省自然科学基金项目《基于图像的数字陕西重点景区虚拟旅游研究》（2006D03）资助《经济问题探索》2010年第4期1995－2007年中国三大城市群入境旅游发展时空特征分析———基于Theil 系数的差异研究郑鹏，马耀峰，王洁洁，李天顺（陕西师范大学旅游与环境学院，西安710062）摘要：城市群是城市发展到成熟阶段的最高空间组织形式。
我国已进入城市群发展战略的关键时期，调控引导得好就会促进区域经济健康协调发展，反之则有可能出现城市之间产业雷同、重复建设等经济社会问题。
本文提出了入境旅游型城市群的概念，并从我国东部三个城市群发展较为成熟的地区中，选取29个有代表性的旅游热点城市组成三大入境旅游型城市群，然后采用MATLAB7.0编程计算，运用Theil 系数阶段嵌套分解法定量研究了三大城市群入境旅游发展的时空差异特征变化情况。
结果表明：在空间尺度上，三大城市群入境旅游发展存在非均衡性，群间差异的贡献率较大；三大城市群内差异不大，其中珠三角城市群内差异尤为低。
在时间尺度上，受群间差异影响，三大城市群总体差异演变呈波动发展，趋势呈下降状。
关键词：时空差异；三大城市群；入境旅游；Theil 系数一、引言在全球一体化和国内区域性合作不断增强的背景下，具有高度关联性和开放性的旅游业在城市之间的联系越来越紧密，旅游流短线辐射的能力越来越突显。
联系紧密的区域旅游逐渐成为中国旅游发展的主要方向。
然而，区域差异是区域发展的常态，我国入境旅游发展的区域不平衡现象也是客观事实。
入境旅游区域差异的发展特征也自然成为了旅游研究的热点。
国外学者对入境旅游区域差异研究始于上世纪70年代，许多研究表明国际旅游虽能促进区域经济发展，但往往还能导致区域差异加剧［1，2］。
我国学者在上世纪90年代后期也开始纷纷关注这一领域。
王凯从区域资源丰度组合状况以及整体优势等方面阐述我国国际旅游资源空间区域分布的基本状况［3］。
周玉翠、陆林等分别从旅游总人数、总收入的相对差异和绝对差异研究我国入境旅游的省际静态差异［4－5］。
陈秀琼等对分析方法进行突破，集中研究了中国区域入境旅游差异的时间动态演变过程［6］。
然而，以上学者都将研究视角固定在传统的三地带和省际差异上，另有一些学者冲出了传统行政区划的局限对各区域差异进行研究。
代表性的有：马耀峰等将全国旅游流划分为五大基本旅游流区，利用地理空间分析方法研究各区域的空间分布差异［7］。
崔郁等以八大经济区为基础，从入境旅游发展水平和发展速度两个方面入手，利用标准差和变异系数对中国国际旅游经济区域差异进行分析［8］。
综观学者们的研究，大多偏重于利用行政区划或经济区划的视角来研究旅游区域差异。
然而，中国入境旅游流主要是在热点旅游城市节点之间进行的，这些主要旅游城市的入境旅游人次数多年来一直保持在占全国70%以上的比例。
旅游城市是旅游者旅游活动的聚集、分散和中转地，在旅游流空间网络中发挥着重要的作用［9］。
换言之，入境旅游者的旅游外在吸引力是来自于著名景点或依托城市的，也就是说由丰富的旅游资源、完善的城市基础设施、较高的知名度、鲜明的城市形象等构成的旅游城市是旅游者的最终目的地，而研究以主要旅游城市构成的旅游型城市群的区域差异也更具有实践意义。
这一研究结果对进一步探讨区域间旅游流的深层次驱动、演化机理，以及组团式旅游城市群的形成都有着重要的意义。
二、研究思路861（一）入境旅游型城市群的定义与划分城市群（Urban Agglomeration）是指在特定的地域范围内具有相当数量的不同性质、类型和等级规模的城市，依托一定的自然环境条件，以一个或两个超大或特大城市作为地区经济的核心，借助于现代化的交通工具和综合运输网的通达性，以及高度发达的信息网络，发生与发展着城市个体之间的内在联系，共同构成的一个相对完整的城市“集合体”［10］。
它已成为全新的国家参与全球竞争与国际分工的基本地域单元，它的发展深刻影响着国家的国际竞争力，对国家经济持续稳定发展具有重大意义［11］。
我国长三角城市群、珠三角城市群和环渤海城市群是发育较为成熟的三个城市群，它们正在引领中国步入“大城时代”。
众所周知，任何个体之间都存在着差异，城市群也是如此，如功能侧重面的差异，发展水平的差异等等。
为了使城市群的细分功能更加明晰，整体功能更加强化，必须对群内各城镇实行差异化功能定位。
笔者从入境旅游流重要节点城市的视角出发，冒昧提出旅游功能型城市群的概念。
它在城市群定义的基础上，强化了城市在入境旅游上的功能，指在一定区域范围内，由每年入境旅游人次超过10万，距离相近，联系紧密的主要旅游城市构成的城市综合体，它能够更集中反应主要入境旅游区域的发展水平。
在澄清概念的基础上，笔者以区域典型性、城市重要性、内部联系性等为原则，以作为数据来源的《中国旅游统计年鉴》中主要旅游城市为基础，在年接待入境旅游者人次超过10万的城市中进行选取，遴选出29个热点城市组成我国东部三大入境旅游功能型城市群。
它们分别是以北京、天津、石家庄、秦皇岛、承德、沈阳、大连、济南、青岛、烟台、威海为代表的环渤海入境旅游城市群（以下简称环渤海城市群），以上海、南京、无锡、苏州、南通、连云港、杭州、宁波、温州为代表的长三角入境旅游城市群（以下简称长三角城市群），以广州、深圳、珠海、汕头、湛江、中山、南宁、桂林、北海为代表的珠三角入境旅游城市群（以下简称珠三角城市群）。
（二）研究方法区域差异是个全球问题，国外学者从20世纪60年代就开始利用各种统计方法，分析不同区域差异的大小及其变动趋势，以探求其演变的一般规律性［12，13］。
常用来反映总体差异的统计方法有标准差、变异系数、加权变异系数、离均差系数、基尼系数、洛伦茨曲线、地理集中指数和Theil系数等。
这些方法也逐渐被国内学者用来研究旅游区域差异，如陆林等利用标准差和变异系数分别测算区域旅游经济绝对差异和相对差异的总体变化情况［5］；吴三民等利用基尼系数计算我国入境旅游的区域差异程度［14］。
为了准确反映三大城市群之间、城市群内部城市间的差异程度以及群间差异和群内差异对总体差异的贡献率，本文采用Theil系数进行分析，它能够比变异系数、基尼系数等描述地区间不平等度的指标更好地符合我们的要求。
Theil系数（Theil Index）是荷兰经济学家H.Theil在其1967年的著作《经济学和信息理论》中借助信息理论中的熵概念而提出的。
Theil系数的算法有两种，一种以入境人数比重加权计算，称为Theil系数L，另一种以外汇收入比重加权计算，称为Theil系数T。
本文选用后者对三大城市群入境旅游发展水平进行研究。
Theil系数值越接近零，代表区域间的不均衡程度越小；Theil系数值越大，代表差异越大。
Theil系数的最大优点在于：它具有可分解性，可以按加法分解地测定差距程度。
这样，通过它不仅可以测度总体差距，还可以方便地应用于分组研究，显示出各组内部以及各组间的差距，进而分别判断和评价出他们对总体差距的影响，便于寻找形成区域差距的主要原因。
其次，Theil系数不受考察空间单元个数的影响，因而可以比较不同区域系统内的旅游发展差异。
MATLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）的简称，被称为世界三大数学软件之一。
它在数学类科技应用软件中的数值计算方面是首屈一指的。
本文采用MATLAB7.0对Theil系数进行编程计算。
三大城市群间入境旅游差异程度Theil系数TBR的计算公式为：TBR=∑Ni=1yilogyici（1）（1）式中，N为城市群个数，yi为i城市群入境旅游收入占全部区域的份额，ci为i城市群的入境旅游人数占全部区域的份额。
Theil系数TBR越大，就表示城市群间入境旅游发展水平差异越大。
如果以主要城市为基本空间单元，则可以对Theil系数做一阶段分解，从而将东部三大旅游型城市群的总体差异分解为区域间的差异和区域内各主要城市的差异，则表示三大城市群总体差异的Theil系数TC计算如下：TC=∑i∑jYijY()i log Y ij/Y C ij()/C（2）上式中，Yij代表i城市群j城市的入境旅游收入，Y代表三大城市群主要旅游城市的入境旅游总收入，Cij代表i城市群j城市的入境旅游人数，C代表三大城市群主要旅游城市的入境旅游总人数。
如果定义i城市群内主要城市差异为：TCi=∑jYijY()i log Y ij/Y i C ij/C()i（3）则（2）式中的Theil系数TC被分解为：961T C =∑iYi()Y T Ci+∑i Y i()Y log Y i/Y C i()/C=∑iYi()Y T Ci+T BR=T WR+T BR（4）（4）式中，Yi代表i城市群的入境旅游总收入，Ci 代表i城市群的入境旅游总人数，TWR表示城市群内差异，TBR表示城市群间差异。
三、差异的计算与分析（一）三大城市群间差异特征分析经公式（1）计算，得出了三大城市群区域间的Theil系数值（表1），并由图1可以清晰地看出，三大城市群Theil系数演变趋势呈喇叭状：环渤海城市群呈高位波动并持续下降，长三角城市群由初期的低位缓慢持续走高，珠三角城市群Theil系数在低于零的状态下保持平稳波动。
从中分析可得环渤海、长三角、珠三角城市群之间的差异较大，且在总体上表现出不同的趋势。
环渤海城市群的Theil系数在1995年最大，高达0.2025。
虽然其呈现出波动下滑的态势，但入境旅游发展水平一直优于其他区域。
这与文琦等人（2009）的研究成果是相一致的［15］。
长三角城市群的Theil系数表现为持续走高的趋势。
这是由于在1992年邓小平同志南巡讲话以及1993年浦东新区管委会成立之后，长三角城市群以上海为龙头面向太平洋，与国外经济文化联系更为紧密，入境旅游得到了较快发展。
珠三角城市群的Theil系数小于零，并呈缓慢走低的态势。
这种反常规现象是由于其在地理位置上紧邻香港、澳门特别行政区导致的。
近年来，香港、澳门与祖国内陆的经济文化交往日益紧密，同时大陆也出台了香港、澳门游客方便进出大陆的众多优惠政策，使得港澳游客在珠三角区域的入境游客中所占比例极高，且平均停留天数一直较低。
