硕士论文

您当前的位置:学术堂 > 毕业论文 > 硕士论文 >

云南地区旅游业发展的关联因素探析

来源:云南财经大学 作者:赵立
发布于:2020-07-30 共16576字

  摘要

  旅游产业在国民经济发展中占据着举足轻重的地位,旅游业的发展也在地方经济发展中占据很重要的一部分,发展好旅游业对经济发展意义深远.旅游产业涉及很多行业,具有很强的综合性,涵盖旅游、娱乐、衣食住行、购物、投资等多种方面的需求.旅游业的发展往往牵一发而动全身,呈现出一带 N 的态势,为当地的经济增长带来很大贡献,所以往往受到各个地区的重视.但是云南省旅游业发展存在不平衡的情况,如旅游总收入这个指标,少数州市贡献了大部分收入,旅游总收入最高的州市的总收入是最低的 33.9 倍.这类现象的存在是否说明云南省旅游业发展存在空间上的某种效应?各个州市的旅游业发展是不是相互之间有一定的影响?对云南省旅游业发展有影响的因素包含哪几个方面?

  首先,通过对云南省各州市的旅游总收入、旅游接待人数的现状进行描述和分析,发现云南省各州市旅游发展情况十分不均衡,观察到云南省近十年的旅游发展,都是围绕几个热点,排名前几的热点发展地区,旅游总收入和旅游接待总人数占据了云南省总量的百分之六十左右.但是从各个地区的发展增速来看,旅游总收入排名较靠前的州市,增速反而靠后,说明各个地区的发展之间的差异正在慢慢变小.虽然云南各个州市旅游产业发展有较大差异,而这种差异正在呈现逐步缩小的趋势,但是由于落后地区的基数并不算大,导致这种趋势的行进速度不算太快.

  其次,通过四分位图可以直观形象地看出各州市之间的空间集聚格局与演化路径.可以看到,旅游业发展的热点地区一直固定在迪庆、丽江、西双版纳、德宏四个州市.再计算全局莫兰指数和局部莫兰指数,发现全局莫兰指数均大于零,即云南省旅游业发展具有正相关性.局部莫兰指数也进一步验证了上述结论,通过计算,迪庆的局部莫兰指数在 1%的水平上显着,且结果显示为正值,这也同时证明了其存在正的强烈的空间自相关性,是云南各州市中旅游产业发展的高-高聚集的热点.然后,通过检验和筛选,选择建立空间杜宾模型,由模型结果得知,代表旅游品位度的国家非物质文化遗产个数、代表当地经济发展水平的农村居民可支配收入、代表旅游基础设施建设的星级酒店分值和公路通车里程增加数的回归系数均为正,符合预期设想,且通过了显着性检验.而代表旅游资源丰富度的全省文物重点保护单位个数显示出了对邻市指标对本市旅游发展的负影响.

  最后,根据研究结果,给出了进一步促进云南省旅游业发展的合理建议与措施:打造全域旅游精品,完善旅游公共服务基础设施,加强全域旅游监管,推进旅游共建共享.

  关键词:空间集聚,空间面板模型,云南省旅游业发展

  Abstract

  The tourism industry occupies a pivotal position in the development of thenational economy. The development of the tourism industry plays an important rolein promoting the development of the local economy. The tourism industry, a verycomprehensive industry, covers the consumption needs of tourism, entertainment,food, housing, travel, and purchase. The rapid development of the tourism industryhas driven the development of many related industries and has made significantcontributions to the promotion of local economic development. Therefore, it hasreceived widespread attention from various provinces. However, there areimbalances in the development of tourism in Yunnan Province. For example, in theindicator of total tourism income, a small number of cities contributed most of theincome. The city with the highest total tourism income has a total income of 33.9times the lowest. Does the existence of such phenomena indicate that thedevelopment of tourism in Yunnan has a clustering effect in the spatial dimension?Will the development of tourism in a city affect the development of neighboringareas? What are the important factors affecting the development of tourism inYunnan Province?

  First, by describing and analyzing the current status of tourism revenue andtourist reception in each city of Yunnan Province, it is found that the tourismdevelopment of each city in Yunnan Province is very uneven. It has been observedthat the tourism development of Yunnan Province in the past ten years has beenaround Several hot spots, the top hot spot development areas, the total tourismrevenue and the total number of tourist receptions account for about 60% of the totalin Yunnan Province. However, from the perspective of the development growth rateof each region, the cities with higher tourism revenue rank higher, but the growthrate is lower, indicating that the differences between the development of each regionare gradually becoming smaller. Although there are large differences in tourism inYunnan City, this difference has a gradually decreasing development trend, butbecause the base of backward areas is not large, this trend is not too fast.

  Secondly, through the quartile map, the spatial agglomeration pattern andevolution path between the cities can be seen intuitively and visually. It can be seenthat the hot spots for tourism development have been fixed in the four cities ofDiqing, Lijiang, Xishuangbanna, and Dehong. After calculating the global Moranindex and local Moran index, it is found that the global Moran index is greater thanzero, that is, the tourism development of Yunnan Province has a positive correlation.The local Moran index also further verified the above conclusion. By calculation,Diqing's local Moran index is significant at the level of 1%, and the results show apositive value, which also proves that it has a positive strong spatial autocorrelation.Nature is a high-high gathering hotspot in the development of tourism industry invarious cities in Yunnan. It proves that there is a spatial agglomeration effect in thedevelopment of tourism in Yunnan City.

  Then, through inspection and screening, a spatial Dubin model was selected tobe established. From the results of the model, the number of national intangiblecultural heritage representing tourism grade, disposable income of rural residentsrepresenting local economic development level, and tourism infrastructureconstruction The regression coefficients for the scores of star-rated hotels andincrease in mileage opened to highways are both positive, in line with expectations,and passed the significance test. The number of key cultural protection units in theprovince, representing the richness of tourism resources, shows a negative impact onthe city's tourism development in neighboring cities.

  Finally, based on the results of the study, reasonable suggestions and measuresto further promote the development of tourism in Yunnan Province are given: tocreate a comprehensive tourism boutique, improve the tourism public serviceinfrastructure, strengthen tourism supervision across the region, and promotetourism construction and sharing.

  Keywords: spatial agglomeration; spatial panel model; tourism development inYunnan Province

  目录

  第一章 绪论 ............................................. 1

  第一节 研究背景与意义............................................ 1

  一、研究背景............................................................. 1

  二、研究意义............................................................. 3

  第二节 文献综述.................................................. 4

  一、旅游业国内外研究现状................................................. 4

  二、空间计量研究综述..................................................... 7

  第三节 研究方法与内容........................................... 12

  一、研究思路............................................................ 12

  二、研究方法与技术路线图................................................ 13

  第二章 相关理论基础与假设 ............................... 15

  第一节 旅游业的界定............................................. 15

  第二节 比较优势理论与竞争优势理论............................... 16

  一、比较优势理论........................................................ 16

  二、竞争优势理论........................................................ 17

  第三节 空间计量经济学理论....................................... 17

  一、空间依赖............................................................ 18

  二、空间权重矩阵........................................................ 19

  三、空间自相关.......................................................... 20

  四、基本的空间计量模型.................................................. 22

  第四节 研究假设.................................................. 23

  一、空间效应与旅游业发展................................................ 23

  二、旅游目的地的经济发展水平与旅游业发展................................ 23

  三、旅游资源与旅游发展.................................................. 23

  四、基础设施因素与旅游发展.............................................. 24

  第三章 云南省旅游业发展现状分析 ......................... 25

  第一节 旅游经济运行环境......................................... 25

  一、我国经济和旅游增长变化.............................................. 25

  二、旅游发展有关政策变化................................................ 27

  第二节 云南省旅游经济运行态势................................... 28

  一、云南省经济增长现状.................................................. 28

  二、云南省主要旅游经济指标情况.......................................... 31

  第三节 分区域旅游经济指标变化................................... 34

  第四章 云南各州市旅游业发展的空间依赖探究 ............... 37

  第一节 云南省各州市旅游发展空间变化情况......................... 37

  第二节 全局空间自相关情况分析................................... 39

  一、构建空间权重矩阵.................................................... 39

  二、全局自相关.......................................................... 39

  第三节 局部空间自相关分析....................................... 40

  第五章 对州市旅游业发展影响因素的实证研究 ............... 42

  第一节 指标选取及数据来源....................................... 42

  第二节 模型拟合................................................. 43

  一、空间计量模型的选取.................................................. 43

  二、空间自回归面板模型.................................................. 46

  三、普通面板模型........................................................ 47

  第三节 模型结果分析.............................................. 48

  第六章 结论、建议与展望 ................................. 50

  第一节 结论研究................................................. 50

  第二节 促进云南省旅游业进一步发展的建议......................... 51

  一、打造全域旅游精品.................................................... 51

  二、完善旅游公共服务基础设施............................................ 52

  三、加强全域旅游监管,推进旅游共建共享.................................. 52

  第三节 研究的不足与展望......................................... 52

  参考文献 ............................................... 54

  致谢 ................................................... 58

  第一章 绪论

  第一节 研究背景与意义

  一、研究背景

  旅游产业得益于我国国民经济和人均可支配收入的快速增长,呈现出一种飞速发展的态势,民众生活条件的改善和她们对于自身更丰富的精神追求让旅游成为越来越多人的选择,在网络越来越发达,经济越来越开放的现在,境内游、境外游都迅速发展起来,愿意出门旅游的人也越来越多,呈现出井喷的发展势头.与之相应的,各个地区对旅游业的发展都越来越重视,旅游产业涉及很多行业,具有很强的综合性,涵盖旅游、娱乐、衣食住行、购物、投资等多种方面的需求.旅游业的发展往往牵一发而动全身,呈现出一带 N 的态势,为当地的经济增长带来很大贡献,政府出台一系列扶持政策支持旅游业发展,很 多地方政府也因地制宜地出台适宜本地发展的政策,将旅游业作为支柱产业来扶持.我国有不少旅游资源相对比较丰富的地区,如三亚、青岛、苏州等,云南的大理、丽江等地,都将旅游产业进行统一规划,作为支柱产业大力发展,期望能够更好的发展,获得更好地竞争力和吸引力.但是,在互联网迅速发展的今天,旅游业逐渐向同质化趋势发展,区分度渐渐降低,对国民的吸引力正在快速下降,诚然,各个地区的旅游资源、经济发展水平、环境、风土人情和地理位置都大相径庭,但是各个地区之间的竞争日渐激烈.许多地区都希望能在这场竞争中寻找闪光点,创新产业发展模式,能在这场不见硝烟的战争中独占鳌头,以更好的竞争优势面对市场争夺.

  《关于促进全域旅游发展的指导意见》(国办发〔2018〕15 号)是国务院办公厅在 2018 年 3 月 9 日印发的,其内容主要是对云南省今后旅游业发展要向着全域旅游的方向努力而做出了部署.2016 年 12 月 30 日,省人民政府办公厅印发的《云南省全域旅游创建实施方案的通知》(云政办发〔2016〕153 号),提出按照《云南旅游产业"十三五"发展规划》的总体布局,贯彻落实旅游活动全域化、旅游空间全景化、旅游监管全覆盖、社区居民全参与、旅游成果共分享的工作要求,围绕标准引领、创软建硬、示范带动、动态监督的思路,工作重点放到县级行政区域,大力创建全域旅游示范区,规划布局中指出,全省范围内到 2020 年,争取建成国家全域旅游示范区至少 10 个、省级示范区至少25 个.2017 年第二季度末,云南省人民政府在他们的有关通知,《关于印发云南省加快推进旅游产业转型升级重点任务的通知》(云政发〔2017〕39 号)中,进一步明确了全省全域旅游示范区创建单位名单,对全域旅游示范区创建提出了更高要求.2018 年 7 月 24 日,省人民政府《关于加快推进旅游转型升级的若干意见》(云政发〔2018〕38 号),对全域旅游示范区创建目标做出了进一步明确,提出重点实施 50 个国家级和省级全域旅游示范区创建.启动全域旅游示范区创建以来,全省推进全域旅游发展思路、创建目标、创建重点、创建任务、保障措施等逐步清晰明确,促进云南全域旅游发展.《云南省人民政府办公厅关于促进全域旅游发展的实施意见》(下文称《意见》)贯彻落实省政府旅游产业发展要求(国际化、高端化、特色化、智慧化)和全域旅游理念("云南只有一个景区,这个景区叫云南"),以打造独具特色的健康生活目的地、世界一流旅游目的地为目标,落实"旅游活动全域化、旅游配套全景化、旅游监管全覆盖、社区居民全参与、旅游成果共分享"全域旅游发展要求,以旅游产业融合、旅游公共服务、旅游治理机制体制改革创新等为主要抓手,将县域作为发展的重点,打造一批具有云南特色的全域旅游目的地,更好发挥示范带动作用,促进全省全域旅游发展,努力推动旅游产业转型发展,摆脱门票经济,转而向产业经济;促进发展方式精细化,摆脱粗放低效的发展方式;充分利用"互联网+",推动旅游业向着循环开放的"旅游+"转变,摆脱旧的旅游自循环模式;政府多部门统筹发展,打破企业单打独斗的局面促进社会共建共享;景区管理方面,进行创新,创建综合目的地服务,景区内部管理更加全面依法治理,实现全域化的旅游发展模式、提高旅游供给的品质、规范旅游治理体系、使旅游产业效益达到最大化的全域旅游发展目标.努力实现到 2010 年,建成国家级、省级全域旅游示范区 50 个以上,为云南省创建国家全域旅游示范省奠定坚实基础.

  即使是在世界旅游市场中,中国的竞争力也不可小觑.在 UNWTO 的测算中,2020 年,中国很可能成为世界最热门旅游地,中国的市场份额将会达到惊人的百分之九左右,中国香港的份额预计会达到 4%左右.在 UNWTO 的预算中,中国和中国香港 1995 到 2020 年的增长率,分别是 8.00%和 7.80%.这个数字从往常的实际情况来看,是低估了的.由于互联网对各个行业的冲击,再加上人工智能、移动支付等的影响,游客的旅游观念正在悄然变革,这些新兴事物也逐渐影响着旅游消费市场,旅游业将会步入一个全新的发展时代.

  在这种背景下,云南省作为一个拥有丰富旅游资源的得天独厚的省份,要怎样另辟蹊径,发挥自身的优势,在日渐激烈的竞争中,推动旅游产业更进一步发展,发挥支柱产业的作用,是政府部门亟待解决也不能回避的课题.

  二、研究意义

  旅游产业涉及很多行业,具有很强的综合性,涵盖旅游、娱乐、衣食住行、购物、投资等多种方面的需求.旅游业的发展往往牵一发而动全身,呈现出一带 N 的态势,为当地的经济增长带来很大贡献,政府出台一系列扶持政策支持旅游业发展,很多地方政府也因地制宜地出台适宜本地发展的政策,将旅游业作为支柱产业来扶持.在这种背景下,云南省旅游业发展日益迅速,势头强劲,在 2018 年,云南省旅游人数和旅游收入都实现了大幅度增长.全省接待海内外旅游总人数达到 6.88 亿人次以上,比上年增长了 20.07%,国内游客占据绝大一部分,约 6.81 亿人次,同比增长 20.24%.旅游总收入的表现也很优秀,2018年旅游总收入达到 8991.44 亿元,比上年增长 29.89%.其中,实现旅游外汇收入44.18亿美元,同比增长24.45%,实现国内旅游收入8698.97亿元,增长30.17%.在旅游业的带动下,全省航空客运量达 1348.35 万人次,同比增长 13.02%;铁路运送旅客 6800 万人次,同比增长 13.33%;公路客运量比上年减少 4000 万人次,降幅达到10.36%,为34600万人次.旅游产业总收入占GDP的比重为50.28%, 比 2017 的 42.27%有很大提升,大量数据证明,旅游业在经济发展中的地位十分重要1.发展旅游产业对促进地方经济的发展具有重要的作用.为深入贯彻落实云南省政府《意见》中的精神,推进"旅游革命"的切实落实,按照四化的发展目标,即"国际化、高端化、特色化、智慧化"和"云南只有一个景区,这个景区叫云南"的理念,使全域旅游快速发展,促进旅游产业发展的转型升级,再结合当地政府充分考虑当地现实情况和人文风俗等制定因地制宜地优惠政策,给旅游业发展创造一个适宜的环境,最终达到把云南建设成为世界一流旅游目的地的目的.但是,在旅游与产业不断发展的过程中,不免出现一些阻碍发展的现象,比如曾经发生过的争夺客源的现象,或者由于两地资源相似、产业同质所引起的地区间特别是相邻地区不断加大的投入造成的竞争日益激烈,甚至出现恶意竞争的现象,这些都导致了旅游相关企业的效益不断下降,甚至出现恶性循环.在这种情况出现苗头后,如何有针对地对旅游业进行投入,如何能高效率高质量地发展旅游产业又为学术界和政府部门提供了另外一个值得思考的课题.随着旅游业的不断发展,从现在现实的情况来看,旅游业的发展中经历过几次升级,旅游资源已经不是唯一需要考虑的因素,竞争的因素已经从初级的旅游资源转变为更加高级的生产要素如人才、创新、品牌以及其他高级生产要素.从整体来看,可能对旅游业发展有影响的因素有很多,比如经济发展水平因素、社会因素、旅游业基础设施因素、交通因素、旅游业的服务配套设施因素等.这些因素都旅游业发展的影响到了什么地步,如何促进旅游业的发展,是否在各个州市之间互相影响,如何在各个州市之间互相影响,还需要进一步的探讨.

  第二节 文献综述

  一、旅游业国内外研究现状

  (一)国内外关于旅游业发展因素的研究综述

  关于旅游业的研究,国外的学者的切入点都很另辟蹊径,课题也比较新颖.国外的大部分研究旅游业发展的学者都十分重视经济增长,他们认为当地的经济增长离不开旅游业.Deasy 和 Griess(1996)首先关注旅游资源对旅游业的影响,选择美国两个既有竞争关系又在旅游资源方面很相似的旅游景点进行比较和分析,运用无差异曲线和等成本曲线,得出消费者提供地和旅游景点提供地之间的关系是资源指向性的这一结论[1].这也很好理解,追求效用最大化的消费者会选择主观上为自己提供最大化效用的旅游景点作为自己的目的地.随着时间的发展,学者对于旅游竞争理论的研究越来越深入也越来越成熟,关于旅游业发展的影响因素的研究也渐渐从单一的因素过度到多个因素的综合分析.Hong Fang Liu、Wen Hua Luo 和 Fen Lu 等(2014)建立旅游产业能值评估表,绘制能值系统图,并对收集的数据进行整理和计算,得出旅游业的生态效益[2].对于旅游业发展的可持续性的讨论则体现在旅游业发展中的能源使用上,这个问题主要分为两个不同的阵营,一部分学者主张在研究旅游业发展的可持续性时,能源因素是一个不可忽视且十分重要的因素,必须加入到研究之中,而另一部分学者则将能源的使用排除在他们的研究之外.Stefan Gossling(2007)在研究的结论中肯定了旅游业的发展对许多发展中国家,特别是岛国,占据了经济发展中很重要的作用[3].在他的研究中,作者将能源的使用生态的角度进行了分析,他认为发展中国家和岛国很大一部分的旅客来源都是其他工业化国家,所以搭乘航空飞机是其抵达目的地的唯一途径,这必然与环境有关.而结果也证明了,与旅游相关的不可再生资源的使用举足轻重,并且对环境的影响是负面的.Yu ti Huang,V?nia R. Coelho(2017)在文章中探究了了珊瑚三角地区的珊瑚礁旅游业与经济和环境之间的关系[4].研究团队选择 681 个关键指标,统计 2008 年到 2012 年间珊瑚三角地区包含的六个国家的相关数据,对这六个国家的旅游业对珊瑚礁的影响情况,研究包括很多个方面的影响,包括经济、社会、生态等方面.研究结果显示,六个国家中,印度尼西亚表现最好.

  国内关于旅游业影响因素的研究也百花齐放.张广宇、简王华、付艳(2009)在文章中评价广西 14 个市区的旅游发展水平时采用了主成分分析法进行评价,选取 15 个分指标,分别为旅游总收入、接待游客总人数、旅游总收入占 GDP的比例、星级饭店数量和客房数量、旅行社个数、旅游饭店利润、旅游从业人数等,分析结果表明,各个地区旅游发展存在显着差异[5].孙勇等(2016)对旅行社公布的路线报价单和相关旅行游记的数据进行收集整理,创新性地使用社会网络理论与分析方法,分别创建了个体与整体评价指标体系,运用相关的空间分析方法对云南目的地网络进行了分析[6].

  (二)国内外研究旅游业发展的方法综述

  国外用于研究旅游业发展的方法五花八门,包括主成分分析法、因子分析法、回归分析、重要业绩分析、偏离-份额分析等等.依据比较优势理论和竞争优势理论构建分析指标,进行定量分析.Dwyer 等人(2000)从旅行所需要花费的成本、旅游景点所在地的价格水平和国际平均价格水平几个角度对指标体系进行选择,选择澳大利亚作为基数,对相应指标进行比较和衡量,研究了澳大利亚和其他四个国家的 19 个地区的服务价格和旅游产品[7].Teresa(2007)则运用面板数据分析,选取 1991 到 2003 年的相关数据,研究了德国人对西班牙旅游业需求,她认为影响德国人对西班牙的入境旅游需求的两个主要因素是由两个国家之间的相对价格和成本,除此之外,文章还表明,很大程度上,前期的旅游需求对旅游产业的发展有影响[8].

  在国内,郭利平、陈忠暖(2001)采用因子分析法对经济发展水平进行分析,在关于旅游发展水平评价中,加入社会因素和经济因素,根据文章给出的评价结果,将我国的旅游经济区划为七个大的区域,包括东北温带冰雪旅游区、中原名胜古迹旅游区、长江园林湖泊旅游区、华南热带风光旅游区、西南民族风情旅游区、内蒙古塞外草原旅游区、西北丝绸之路旅游区[9].李敏、李涛(2005)同样采用因子分析法,选取 2004 年我国大陆各省旅游企业经营的相关指标,对各省旅游业发展水平进行评价,并根据评价的结果,划分了五个旅游业发展的水平[10].王良举(2007)运用主成分分析法,选取 2004 年我国大陆的 31 个省份中与旅游收入和旅游企业相关数据,创建指标评价体系,选取 7 个相关指标进行评价,结果表明,大多数省市存在区域发展不平衡、旅游业经济效益表现不好的问题[11].李青(2009)在文章中采用变异系数、标准差和因子分析法结合的方式,对云南省旅游经济的区域差异进行分析,将云南的 16 个州市划分为五个类型,并对云南省旅游经济提出了相应的建议和对策以提升云南省旅游经济的整体发展水平[12].袁媛(2013)从空间角度进行分析,选取甘肃省 14 个州市为对象,分析了甘肃省区域之间旅游经济的差异[13].王兆峰和余含(2013)采取变异系数法和标准差等方法,运用四川、贵州、重庆、云南和西藏五个省的 1996 年至 2010 年的数据,研究西南五省旅游业发展的差异[14].王蕾和刘兴双(2013)建立面板数据模型,选取辽宁省 14 个城市从 2001 年到 2012 年的相关数据为研究对象,从资源禀赋、经济发展水平和交通发展水平三个方面建立模型,分析辽宁省旅游经济的影响因素[15].战显钊(2017)采用主成分研究法,选取山东省 17 个地级市的数据,对山东省内不同地区的旅游业发展水平进行了差异分析[16].蒋莉等(2018)运用 DEA 模型和 GWR 模型,对我国旅游业在一个连续时期中的空间分布情况与区域之间存在的差异进行研究[17].

  …………由于本文篇幅较长,部分内容省略,详细全文见文末附件














  第六章 结论、建议与展望

  第一节 结论研究

  上文的关于文献的研究、对现状进行描述以及相关实证分析,对第二章中的假设进行论证,得出了如下研究结论:

  (一)从本文的研究问题出发,对国内外文献进行研究,发现学者一直对国内和区域经济发展给予了高度关注.他们的大部分研究都集中在国内省份的旅游业上,对影响因素进行了测量和研究,但对省内州市水平的旅游业发展的研究非常匮乏.研究中使用的方法已从因子分析,方差分析,回归模型分析和综合评估方法演变为空间测量方法,研究方法也在不断改进.

  (二)通过现状描述及分析,发现云南省各州市旅游发展情况十分不均衡,观察云南省近十年的旅游总收入和旅游接待人数,都有热点的存在,排名前几的热点发展地区,旅游总收入和旅游接待总人数占据了云南省总量的百分之六十左右.但是从各个地区的发展增速来看,旅游总收入排名较靠前的州市,增速反而靠后,说明各个地区的发展之间的差异正在慢慢变小,但这种变小的趋势进行速度并不算太快.

  (三)对云南市旅游业发展的巨大差异进行简要的评价之后,对空间的可能差异进行验证.在空间计量学的相关理论指导下,对云南省旅游业发展的空间关系,时空演化路径和空间依赖性进行探讨.用作图软件在云南省行政地图上标注旅游总收入占 GDP 比例这一经济指标在空间分布上的四分位图,直观地看到州市之间的空间集聚格局和演化路径可以看到,四个州市在旅游业发展中一直是热点地区,分别是迪庆、丽江、西双版纳、德宏四个州市.验证了第一个假设,云南省旅游业发展具有空间效应.

  以是否有公共边的相邻关系建立空间权重矩阵,利用 Stata14.0 软件得到2005-2017 年云南十六个州市旅游总收入占 GDP 比例这个指标 Y 的全局Moran's I 值.可以发现全局 Moran's I 在十三年的时间里都是大于 0 的,均值约为 0.232,除 2016 年和 2017 年在 10%水平上显着,其他年份显着水平均在5%水平上显着.十三年间,Moran's I 值大致呈现下降的趋势,这表明云南各地区旅游发展的空间正相关性在一定程度上已逐渐减小,各州市旅游发展的聚类(高-高聚类)在此期间有所减弱.发展不平衡问题已得到改善,这与现状中描述的情况相符.

  从局部莫兰指数看,2005 年的丽江市和迪庆市的 Moran's I 的 P 值在 1%的水平上显着,红河州的 Moran's I 的 P 值在 10%的水平上显着,从大于零的指数和前文中的路径图结合起来看,它在 2005 年显示出强烈的空间自相关,是云南 16 个州市旅游发展集中的热点.可以看到,2005 年除迪庆、丽江和红河、2017 年除迪庆和曲靖外,其他州市的 P 值都比较高,显着性水平不高.

  这证明了云南省旅游业发展具有空间集聚效应,并且存在空间差异.总体而言,一个地区的旅游业发展所产生的空间溢出效应将影响周边地区.

  (四)建立空间杜宾模型,由模型结果得知,代表旅游品位度的国家非物质文化遗产个数、代表当地经济发展水平的农村居民可支配收入、代表旅游基础设施建设的星级酒店分值和公路通车里程增加数的回归系数均为正,符合预期设想,且通过了显着性检验.而这两点分别验证了第二章中的第二、三、四个假设.而代表旅游资源丰富度的全省文物重点保护单位个数显示出了对邻市指标对本市旅游发展的负影响,这一结果再次论证了假设一中对空间效应的假设.而其他的指标不显着,并不能说明这些指标对云南省旅游产业发展没有影响,只是还需要寻找更多的相关证据来进行进一步的探究.

  第二节 促进云南省旅游业进一步发展的建议

  一、打造全域旅游精品

  世界级和国家级的自然文化遗产、国家级的风景名胜区,自然保护区,水利风景区,森林公园等资源,科学规划和发展生态旅游;大力发展云南特色项目,发展文化,休闲,度假等主题民宿,树立精品品牌;围绕精品自驾游路线,改善道路布局,改善道路通达性,加快通信支持能力,加快沿线汽车旅游营地和配套公共服务设施的建设,加快自驾游、自由行、自助旅游服务体系的构建和进一步发展.

  二、完善旅游公共服务基础设施

  建设连接省内旅游区、旅游景点和旅游村镇的旅游路和环路,在主要风景名胜区之间开放旅游专线,对云南省内各个地区的航线进行规划,创建旅游直飞航线,构建覆盖全省主要旅游地的航空网络.加强城市与风景名胜区之间交通运输路线的规划和建设,加快公共交通从机场,车站等交通枢纽到主要风景名胜的无缝衔接.稳步适度发展水上旅游,促进旅游线路层叠,全面提高旅游可达性.并围绕旅游目的地、集散地、旅游线路等,加快停车场、旅游标识等配套公共服务设施建设.

  三、加强全域旅游监管,推进旅游共建共享

  政府部门要坚持依法治旅、依法兴旅、依法行政,严格执行旅游相关法律法规,如《中华人民共和国旅游法》、《云南省旅游条例》,各部门企业行成联动机制,统筹旅游市场治理,加强行业和相关政府单位和部门之间的协调与合作.强化属地管理,按照 "1+3+N+1"旅游市场综合监管模式,加快构建全省旅游市场统一监管、分级负责的指挥调度体系.落实安全监管职责,加强旅游安全制度建设,开展旅游风险评估,建立安全风险管控、隐患排查长效机制.加强景区最大承载量管理、重点时段游客量调控和应急管理;加强对客运索道、游乐设施以及旅游客运、旅游道路、旅游节庆活动等重点领域、重点环节的安全监管.

  第三节 研究的不足与展望

  (一)受到数据可用性的限制,在研究云南省旅游业发展的影响因素时,本文选取了人口、自然资源禀赋、全省文物重点保护单位个数、国家非物质文化遗产个数、国家历史文化、园林、森林、卫生、优秀旅游城市分值、国家 A级景区分值、公路通车里程增加数、星级酒店分值、旅行社个数、城镇居民可支配收入、农村居民可支配收入这 11 个较具有代表性的变量.

  (二)在构建空间计量模型时,本文选择了一阶空间权重矩阵,并基于地区否在地理上有公共边建立空间权重矩阵,而模型选择四种常见的空间计量模型,对估计结果的效果进行对比后选择最合适的一个.在今后的研究中,可以尝试其他合理且更加复杂贴近实际情况的空间权重矩阵,还可以进行实验地使用更高阶的空间权重矩阵,例如基于距离倒数或者距离倒数的指数幂的空间权重矩阵.在模型选择方面,也可以进行一定的改进,设定考虑更多因素的更为复杂的模型,如空间贝叶斯模型之类.

  (三)从样本选择方面看,本文选择了云南省省域下各个州市的空间范围,对省域外的地区如与云南接壤的越南和缅甸等跨境影响以及国内其他省的影响有所忽略.在今后的研究之中,可以尝试对研究对象进行扩展,同时也可以更加细致地进行研究,结合县域经济进行研究.
  参考文献
  [1]G Deasy, P Griess. Impact of a Tourist Facility on its Hinterland [J].Annals of the Associationof American Geogaphers,1966,56(1):29-306.
  [2]Fen Lu, Qing Zhong Ming.Applying Eco-Efficiency and Emergy Theory to the QuantitativeEvaluation of Tourism Industry Ecologicalization[J].Advanced MaterialsResearch,2014(1) :202-203.
  [3]Stefan Gossling.Sustainable Tourism Development in Developing Countries: Some Aspectsof Energy Use[J].Journal of Sustainable Tourism,2000(2):410-425.
  [4] Yu ti Huang,V?nia R. Coelho. Sustainability performance assessment focusing on coral reefprotection by the tourism industry in the Coral Triangle region[J].TourismManagement,2017,59:510-527.
  [5]简王华,付艳,张广宇.广西旅游管理本科教育与旅游业发展适用人才培养浅析[J].旅游论坛,2009,2(02):308-312.
  [6]孙勇,史春云,唐雯雯等.云南省旅游线路网络与空间结构特征[J].人文地理,2016,141(1):147-153,160.
  [7]Dwyer L, Forsyth THP, Rao P. The price competitiveness of travel and tourism:a comparisonof 19 destinations[J].Tourism Management,2000,21(1):9-22.
  [8]Teresa Garin Munoz. German demand for tourism in Spain[J].Tourism Management,2007,28(1):12-22.
  [9]郭利平,陈忠暖.西部 11 个省(市、自治区)的综合实力评价[J].经济地理,2001(05):518-522.
  [10]李敏,李涛.我国区域旅游经济发展水平的综合评价[J].统计与决策,2005,03X:33-35.
  [11]王良举.中国省际旅游业经济效益综合评价[J].商业研究,2007(02):190-193.
  [12]李海东,李青.基于阈值法的小波去噪算法研究[J].计算机技术与发展,2009,19(07):56-58.
  [13]袁媛. 甘肃省旅游经济区域差异及其影响因素研究[D].兰州大学,2013.
  [14] 王兆峰 , 余 含 . 西南地区旅游业发展的区域响应差异分析 [J]. 地 理 科学,2013,33(03):322-328.
  [15] 王 蕾 , 刘兴双 . 辽 宁 省 旅 游 经 济 时 空 差 异 及 影 响 因 素 分 析 [J]. 中 国 林 业 经济,2014(04):70-75.
  [16] 战显钊 . 基 于 PCA 分 析 法 下 山 东 省 区 域 旅 游 业 发 展 差 异 研 究 [J]. 当 代 经济,2017(24):88-89.
  [17]蒋莉,邵海琴,王凯.中国旅游业效率及其影响因素的时空异质性研究[J].旅游研究,2018,10(05):20-30.
  [18]Hem L E , Iversen N M . Transfer of Brand Equity in Brand Extension: The Importance ofBrand Loyalty[J]. Advances in Consumer Research, 2003, 30(1):72-79.
  [19]Yang K , Wang X , Zhou Z , et al. One-step synthesis and characterisation ofchitosan-mediated micro-sized gold nanoplates through a thermal process[J]. IETNANOBIOTECHNOLOGY, 2007, 1(6):107-0.
  [20]Yan Z, Peter M.Supply-chain considerations in marketing under developed regionaldestinations: A case study ofChinese tourism to the Goldfields region of Victoria[J]. TourismManagement,2009(30):278-287
  [21]马子森. 河南省花卉产业与旅游业融合发展路径与对策研究[D].河南理工大学,2015.
  [22]石培华. 如何认识与理解"全域旅游"[J]. 西部大开发(11).
  [23]杨振之. 全域旅游的内涵及其发展阶段[J]. 旅游学刊, 2016, 31(12):1-2.
  [24]王杨. 河南省农业与旅游业融合发展问题研究[D].信阳师范学院,2019.
  [25]王晓军. 产业价值链视角下的江西省航空业与旅游业融合发展路径研究[D].南昌航空大学,2018.
  [26]J.H.P. Paelinck. Spatial development planning: A dynamic convex programming approach:Masahisa FUJITA North-Holland, Amsterdam, 1978, xvi + 335 pages, Dfl. 110.00 / US$ 49.00[J]. 3(6):501-503.
  [27]Anselin L. Spatial econometrics : methods and models[M].Spatial Econometrics: Methodsand Models. 1988.
  [28]William S. Cleveland, Susan J. Devlin, Eric Grosse. Regression by local fitting: Methods,properties, and computational algorithms[J]. 37(1):87-114.
  [29]AMSTRUP, Steven C, MCDONALD, et al. Using satellite radiotelemetry data to delineateand manage wildlife populations[J]. 2004, 32(3):661-679.
  [30]Anselin L. Spatial econometrics : methods and models[M]// Spatial Econometrics: Methodsand Models. 1988.
  [31]Elhorst, J. Paul, Fréret, Sandy. Evidence of Political Yardstick Competition in France Usinga Two-Regime Spatial Durbin Model with Fixed Effects[J]. Journal of Regional Science, 2010,49(5):931-951.
  [32]Badi H. Baltagi, Seuck Heun Song, Won Koh. Testing Panel Data Regression Models withSpatial Error Correlation[C]// 10th International Conference on Panel Data, Berlin, July 5-6,2002. International Conferences on Panel Data, 2002.
  [33]Joris Pinkse, Margaret E. Slade. Contracting in space: An application of spatial statistics todiscrete-choice models[J]. Journal of Econometrics, 85(1):125-154.
  [34]Case A C, Rosen H S, Hines J R. Budget spillovers and fiscal policyinterdependence:Evidence from the states[J]. 1993, 52(3):285-307.
  [35]Patrick Doreian. On the evolution of group and network structure[J]. Social Networks, 1980,2(3):235-252.
  [36]Merton J.S, Haring R.M, Stap J,等. Effect of flow cytometrically sorted frozen/thawedsemen on success rate of in vitro bovine embryo production[J]. Theriogenology, 1997,47(1):295-295.
  [37] Blass J, Glass A M W, Manski D K, et al. Corrigendum to the paper "Constants for lowerbounds for linear forms in the logarithms of algebraic numbers II. The homogeneous rationalcase" (Acta Arith. 55 (1990), 15-22)[J]. 1993, 65(4):383.
  [38]Kelejian, Harry H, Prucha, Ingmar R. A Generalized Spatial Two-Stage Least SquaresProcedure for Estimating a Spatial Autoregressive Model with Autoregressive Disturbances[J].Journal of Real Estate Finance & Economics, 1998, 17.
  [39]Anselin L. Spatial econometrics : methods and models[M]// Spatial Econometrics: Methodsand Models. 1988.
  [40]王火根,沈利生.中国经济增长与能源消费空间面板分析[J].数量经济技术经济研究,2007(12):98-107+149.
  [41]苏良军,王芸.中国经济增长空间相关性研究--基于"长三角"与"珠三角"的实证[J].数量经济技术经济研究,2007(12):26-38.
  [42]周国富,连飞.中国地区 GDP 数据质量评估--基于空间面板数据模型的经验分析[J].山西财经大学学报,2010,32(08):17-23+48.
  [43]王立平,王健.中国产业结构变迁对区域经济增长影响分析--基于空间动态面板数据模型[J].统计与信息论坛,2010,25(07):92-98.
  [44] 季民河 , 武占云 , 姜 磊 . 空 间 面板数据模型设定问题分析 [J]. 统 计 与 信 息 论坛,2011,26(06):3-9.
  [45]胡亚权,周宏.高管薪酬、公司成长性水平与相对业绩评价--来自中国上市公司的经验证据[J].会计研究,2012(05):22-28+93.
  [46]霍静波.研发人力资源投入、知识溢出和专利产出的空间面板数据模型[J].技术经济,2012,31(01):29-33+120.
  [47]文利霞. 空间面板数据模型的研究及其应用[D].广西大学,2014.
  [48]李航飞,高维忠.基于空间计量分析的广东省旅游业发展水平区域差异探究[J].信阳师范学院学报(自然科学版),2016,29(01):71-74.
  [49]李秋雨,朱麟奇,刘继生.中国入境旅游的经济增长效应与空间差异性研究[J].地理科学,2017,37(10):1552-1559.
  [50] 王兴斌.新桂林,不仅仅是漓江--桂林市旅游产品布局探讨[J].桂林旅游高等专科学校学报,2000(03):12-15.
  [51]师守祥.中外《旅游学》教材比较研究[J].高等理科教育,2009(02):140-143.
  [52]罗明义.关于"旅游产业范围和地位"之我见[J].旅游学刊,2007(10):5-6.
  [53]李兴绪,牟怡楠.旅游产业对云南经济增长的贡献分析[J].城市问题,2004(03):43-45+49.
  [54]刘春济,冯学钢,高静.中国旅游产业结构变迁对旅游经济增长的影响[J].旅游学刊,2014,29(08):37-49.
  [55]A. D. Cliff, J. K. Ord. "Large Sample-Size Distribution of Statistics Used in Testing forSpatial Correlation": A Comment[J]. Geographical Analysis,1977(3):297-299.
  [56] Costantini, Mauro, Arbia, Giuseppe. Testing the stochastic convergence of Italian regionsusing panel data[J]. Applied Economics Letters, 13(12):775-783.
  [57] R. Kelley Pace, James P. LeSage. A sampling approach to estimate the log determinant usedin spatial likelihood problems[J]. Journal of Geographical Systems,2009 (3):209-225.
  [58]王琪延,罗栋.中国城市旅游经济影响因素结构研究--基于 291 个地级以上城市的统计调查资料[J].统计与信息论坛,2010,25(01):97-102.

返回本篇论文导航
作者单位:云南财经大学
原文出处:赵立. 基于空间视角的云南省旅游业发展影响因素研究[D].云南财经大学,2020.
点击下载全文
相关内容推荐
相关标签:产业经济学硕士论文
返回:硕士论文