我国省际旅游业发展演进的时空特征分析

第29卷第12期2010年12月地理科学进展PROGRESSINGEOGRAPHYVol.29,No.12Dec.,2010收稿日期：2010-04；修订日期：2010-07.基金项目：国家旅游局2009年规划项目(09TAAG013)。作者简介：王良健(1964-)，男，教授，博导，主要研究方向为区域经济、旅游规划与开发。E-mail：[e-mail]通讯作者：李晶晶，[e-mail]000-000页我国省际旅游业发展演进的时空特征分析王良健,李晶晶,陈锦龙(湖南大学，长沙410082)摘要：采用Kernel密度估计和马尔科夫链分析方法，并在分析框架中引入空间因素，分析我国省际国内旅游和入境旅游发展演进的时空动态变化特征。从时间动态性的视角看，我国省际国内旅游和入境旅游的发展演进均存在俱乐部收敛趋势，广大的旅游低收入地区与少数的旅游高收入地区长期并存；从空间动态性的视角看，近邻效应对国内旅游和入境旅游的发展演进都有一定影响，部分地区向邻区的平均发展水平演进。但是无论从时间还是空间动态角度，国内旅游和入境旅游的演变趋势都不尽相同。关键词：旅游业；Kernel密度估计；马尔科夫链1引言区域差异性是世界各国旅游业发展的共同特征，分析我国旅游业发展的区域差异状况及其发展演变规律，对于促进旅游业的健康发展和国家旅游政策的制定有着重要的意义。关于我国旅游业区域差异的研究，张凌云[1]运用区域经济学的研究方法，以定量指标描述了近年来我国旅游业的时空演变趋势及旅游地域结构。陆林、余凤龙[2]从经济地理学的角度，分析了1990-2002年中国省际旅游经济差异变化的总体水平及变换的空间结构特征，揭示了区域旅游经济水平和旅游产业地位的分异规律，阐释了影响旅游经济空间差异的主要因素，提出了缩小地区差异、协调地区旅游业发展的对策；唐柳雄[3]以洛伦兹曲线和基尼系数作为中国国际旅游业区域分布的测度和指标，说明地域非均衡增长差别正在逐步缩小，并探讨了产生的原因；王良健[4]等运用区域差异的测度方法，定量分析了我国旅游业发展的区域差异，发现我国旅游业发展的绝对差异在不断扩大，相对差异在缓慢缩小，省际间和区域间的差异在不断扩大。以上研究集中在运用传统区域差异测度方法探讨区域旅游业发展差异，本文首次采用Kernel密度估计和马尔科夫链等方法，并尝试引入空间因素，运用区域控制的Kernel密度估计和空间马尔科夫链分析方法，从时间动态性和空间动态性两个视角考察我国省际旅游业发展的时空特征。2数据来源和研究方法2.1数据来源为系统地研究我国旅游业发展的时空演变规律，本文以31个省(市、自治区)为研究对象，分别选取了国内旅游收入和入境旅游外汇收入两项指标来反映国内旅游和入境旅游的发展水平，考察期为1999-2008年，数据来源于各期《中国统计年鉴》、《新中国五十五年统计资料汇编》、《中国旅游统计年鉴》以及国家旅游局官方网站。之所以选择1999年为研究的初始年，是因为国务院在1999年出台了新的休假制度，“旅游黄金周”掀起我国旅游消费的热潮，各地区纷纷加大对旅游业的投入和政策支持，旅游业的快速发展成为了我国经济新的亮点，这也使得本文的研究更具有现实意义。本文使用的是四个相对旅游收入指标。其中两个为全国相对国内旅游收入和全国相对入境旅游外汇收入，分别等于各省的数据除以全国平均国内旅游收入和平均入境旅游收入；另外两个是邻区相对国内旅游收入和邻区相对入境旅游外汇收入，等于各省的数据除以地理上相邻地区的平均国内旅游收入和平均入境旅游收入。使用两个全国相对收入的指标可以使分析专注于地区间收入差距的大小，并控制商业周期和全局性冲击的影响；而地理科学进展29卷12期使用两个邻区相对收入的指标可以反映近邻效应所不能解释的收入变异部分[5]。2.2研究方法2.2.1Kernel密度估计Kernel密度估计是一种非参数估计方法，主要用于对随机变量的概率密度进行估计。频数分布直方图是最简单的概率密度非参数估计，可作为总体变量连续密度函数的一种近似，但因直方图是非连续的，而Kernel密度估计可以通过平滑的方法，用连续的密度曲线代替直方图，从而更好的描述变量的分布形态。其基本原理为：f(x)=1Nh∑i=1nKæèçöø÷Xi-xh式中：N是观测值的个数，h为床宽，K()是核函数。核函数是一种加权函数或平滑函数，包括高斯(正态)核、Epanechnikov核、三角核、四次核等类型。本文使用MATLAB7.8软件估计我国旅游收入分布的Kernel密度曲线，采用的是高斯正态分布核函数，带宽设定为h=0.9SeN-15，Se是随机变量观测值的标准差。2.2.2马尔科夫链分析马尔科夫链分析法是通过构造马尔科夫转移概率矩阵，描述各种状态的演进动态。马尔科夫链具有无后效性，即随机变量X在时期t处于状态j的概状态率仅取决于X在时期t-1的状态。P{X()t=j|X（t-1）=i,X()t-2=it-2，…X()0=i0}=P{X()t=j|X（t-1）=i}状态转移指随机变量从一种状态转变为另一种状态，状态转移概率pij则是由状态i转移到状态j的概率，所有的pij所组成的L*L维矩阵就是状态转移概率矩阵P。pij的计算公式如：pij=nijni式中：nij是考察期内，第i种状态转变为第j中状态出现的次数，ni是第i种状态出现的总次数。初始概率取决于状态划分，一般建议通过恰当的状态划分使得每一种初始状态概率相同。2.2.3空间马尔科夫链空间马尔科夫链是传统的马尔科夫链方法与“空间滞后”这一概念相结合的产物[6]。空间马尔科夫概率转移矩阵以区域i在初始年份的空间滞后模型为条件，将传统的L*L马尔科夫矩阵分解为L个L*L条件转移矩阵。其中，第s个条件转移概率矩阵的元素pij|s意味着，如果一个地区的邻区的旅游收入水平在开始年份属于s组，那么下一年该地区由第i组变为第j组的概率为pij|s。为了得到我国省际全国相对国内旅游收入和全国相对入境旅游收入的空间马尔科夫转移概率矩阵，本文首先计算了各省邻区的旅游收入水平的加权平均值，即各省区旅游收入Y和空间权重矩阵W的乘积WY，并对邻区收入水平的平均值进行排序分类，得到每一个邻区的类别[7-8]。本文以邻接原则定义各省区空间尺度上的关系。3我国省际旅游业发展演进时间特征本部分使用传统的kernel密度估计和马尔科夫链方法，分别考察1999-2008年我国省际国内旅游和入境旅游收入分布的演进特征，暂时未引入空间因素。3.1全国相对收入分布的Kernel密度估计本文在此以全国相对国内旅游收入和全国相对入境旅游外汇收入为指标来分别考察1999-2008年我国省际国内旅游和入境旅游收入分布的演进趋势，选取1999年、2004年和2008年为考察的特征年份。图1、图2分别给出了全国相对国内旅游收入和全国相对入境旅游外汇收入在三个特征年份的概率密度曲线。图中横轴的数值含义是如果一个地区的全国相对国内旅游(入境旅游外汇)收入水平取值为1，则对应横轴上的1，表示该地区的国内旅图1全国相对国内旅游收入分布的Kernel密度估计Fig.1ThekerneldensityestimatesofrelativedomestictourismincomesatprovinciallevelinChina229卷12期王良健等：我国省际旅游业发展演进的时空特征分析游(入境旅游外汇)收入水平等于当年全国各地区的均值，取值为2，则表示该地区的旅游收入水平是全国平均水平的2倍，竖轴表示对应的Kernel密度值。从图1、2可以看出，我国国内旅游和入境旅游的发展有如下共同特征：第一，1999-2008年间，我国省际国内旅游收入和入境旅游外汇收入整体上呈现出单峰分布形态，绝大多数旅游发展水平较低的省区都落在了最左边的主峰里面，分布密集区处于0~1之间，表明大部分地区的旅游收入处于全国平均水平以下；第二，密度曲线在较高收入区段还有几个小的波峰，虽然规模相对主峰很小，但在考察期内稳定存在，显示了高旅游收入水平俱乐部的存在；第三，多数地区集聚在单峰极点附近，其余地区集聚在几个小规模的局部波峰周围，这种分布形态在考察期内具有稳定性。这意味着我国省区国内旅游收入和入境旅游外汇收入演进都存在俱乐部收敛趋势，广大的旅游低收入地区与少数的旅游高收入地区长期并存。此外，国内旅游和入境旅游还表现出不同的特征：(1)1999-2008年间，国内旅游收入的低收入段密度曲线整体缓慢向右移动且主峰值不断增加，高收入段密度曲线整体向左移动，密度曲线整体趋于陡峭和集中，说明我国国内旅游欠发达省区的旅游收入水平整体上有了一定的提高，而旅游发达省区的优势越来越不明显，从而也说明国内旅游高、低收入俱乐部的差距有缩小的趋势。可能的原因是近年来，随着旅游业在国民经济中的地位逐渐增强，各地政府纷纷加大对旅游发展的支持力度，各地旅游业都获得了一定的发展，全国旅游经济发展的总体水平显著提高。很多省份甚至将旅游业作为战略性支柱产业发展，在西部现有的11个省、自治区、直辖市中，只有青海目前还没有明确提出旅游业的支柱产业地位，其它省区市都将旅游业作为支柱产业予以发展[9]。(2)入境旅游显示出不同于国内旅游发展的演进态势。1999年、2004年和2008年三年相比，低收入段密度曲线呈现出重合的迹象，说明十年间我国入境旅游欠发达省区的旅游收入差距变化不大，但波峰的下降说明集中程度在下降。在2008年，高收入部分段(横轴2-4对应区间)的密度曲线的波峰趋于消失，密度曲线整体趋于扁平和分散，省际间的差距呈现出相对扩大的趋势。可能的原因是我国的入境旅游发展受到旅游资源的数量和质量、区域经济发展水平、对外开放程度、旅游服务设施、交通基础设施、突发事件等因素的影响[10-12]，使得入境旅游的发展对诸多因素具有很大的依赖性，很多地区的入境旅游难以在短期实现较快发展。3.2旅游发展演进的马尔科夫链分析Kernel密度曲线刻画了我国省际国内旅游和入境旅游发展的整体演进趋势，本部分使用马尔科夫链分析方法进行研究，以获得国内旅游和入境旅游发展演进的内部动态性信息。根据全国相对国内旅游收入和全国相对入境图2全国相对入境旅游外汇收入分布的Kernel密度估计Fig.2ThekerneldensityestimatesofrelativeinboundtourismincomesatprovinciallevelinChina表11999-2008年全国相对国内旅游收入的马尔科夫转移概率矩阵Tab.1MarkovtransitionprobabilitymatrixofrelativedomestictourismincomesatprovinciallevelinChina，1999-2008表21999-2008年全国相对入境旅游外汇收入的马尔科夫转移概率矩阵Tab.2MarkovtransitionprobabilitymatrixofrelativeinboundtourismincomesatprovinciallevelinChina，1999-20083地理科学进展29卷12期旅游外汇收入数值的大小，所有地区分别被划分为5组，对应5种收入水平，用状态L1、L2、L3、L4、L5和LI、LII、LIII、LIV、LV表示，全国相对国内旅游收入5种水平所代表的区间分别为：(0，0.1661]、(0.1661，0.4794]、(0.4794,0.8473]、(0.8473，1.3573]、(1.3573，∞]；全国相对入境旅游外汇收入5种水平对应的区间分别是(0，0.1162]、(0.1162，0.2504]、(0.0.2504,0.4776]、(0.4776，0.9035]、(0.9035，∞]。这样进行分组，可以使考察初期(1999年)每个组都包含相似数目的观测值，即每组各占总数的20%。Ni是各组出现的频数。表1、表2提供了我国省际国内旅游收入和入境旅游外汇收入分布的内部动态性特征：第一，对角线上的元素的