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      基于ESDA 的省域旅游綜合競爭力的區(qū)域差異空間分析*

      2013-11-25 10:02:44徐進進馬遠軍陳修穎
      關鍵詞:低值省域高值

      黃 薇,徐進進,馬遠軍,陳修穎

      (1.浙江師范大學 旅游研究中心,浙江 金華 321004;2.浙江師范大學 農(nóng)村研究中心,浙江 金華 321004)

      0 引言

      “省域旅游綜合競爭力”是競爭力與旅游相結(jié)合的產(chǎn)物,是競爭理論在旅游領域的具體運用.本文將旅游競爭力定義為旅游綜合競爭力,包括旅游產(chǎn)業(yè)、社會文化資源、市場、區(qū)位和生態(tài)環(huán)境等旅游大環(huán)境的綜合體.我國大陸31 個省、市、自治區(qū)的旅游發(fā)展呈現(xiàn)出一種極大的不均衡性,如何客觀、準確地評估各省市旅游綜合發(fā)展狀況,分析旅游綜合競爭力的空間格局,揭示其空間分布特征的內(nèi)在規(guī)律,對于優(yōu)化旅游產(chǎn)品結(jié)構、合理配置旅游資源、整合旅游競爭策略,促進我國旅游持續(xù)、協(xié)調(diào)發(fā)展具有重要的戰(zhàn)略意義.

      近年來,構建旅游競爭力模型引起了國內(nèi)外學者的廣泛關注[1-8],但較少有學者從空間角度探究旅游競爭力的區(qū)域差異,大部分的研究假設區(qū)域之間相互獨立.實際上,地理學的相關理論和實踐均表明,旅游區(qū)域空間上存在相關性.隨著空間分析技術的不斷進步和發(fā)展,基于GeoDA 平臺的ESDA(Exploratory Spatial Data Analysis,空間數(shù)據(jù)探索性分析)技術日漸成熟,嘗試將其引入旅游競爭力區(qū)域分析領域,通過可視化技術更形象、更深刻地揭示我國旅游競爭力區(qū)域差異及空間特征,旨在為區(qū)域旅游競爭力的研究提供一些借鑒.

      1 研究區(qū)域、數(shù)據(jù)來源與分析方法

      1.1 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)來源

      由于在市場經(jīng)濟條件下,各省、市、區(qū)均是相對獨立的經(jīng)濟利益主體,在全國各區(qū)域?qū)哟沃?,省級層次的利益沖突最為明顯[9].借鑒區(qū)域經(jīng)濟差異的研究成果,本文空間分析尺度以省級行政單元為研究對象,對2009 年我國大陸31 個省域(本文的研究區(qū)域包括中國大陸31 個省、直轄市、自治區(qū),不包括香港、澳門和臺灣)的旅游綜合競爭力做定量分析.本文所用的數(shù)據(jù)有2 種類型:一是直接取自《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國旅游統(tǒng)計年鑒》(2010)(需要特別說明的數(shù)據(jù)有:旅游景區(qū)數(shù)量是國家公園網(wǎng)(http://www.gjgy.com/)所提供的4A 級以上風景區(qū)數(shù)量);二是空間數(shù)據(jù),來源于國家基礎地理信息中心數(shù)據(jù)庫.

      1.2 研究方法

      1.2.1 旅游競爭力評價方法和指標體系

      省域旅游競爭力不僅直接取決于旅游產(chǎn)業(yè)的競爭力,還間接取決于社會、政治、經(jīng)濟、文化、環(huán)境、教育等各方面的競爭力.鑒于目前國內(nèi)沒有旅游綜合競爭力的統(tǒng)一評價體系,遵循科學性、易得性和可操作性等原則,構建了5 方面共27 個指標,組成省域旅游綜合競爭力評價指標體系中的子系統(tǒng),如表1 所示.

      由于評價省域旅游綜合競爭力所采用的指標變量較多,而多個變量之間存在線性關系,在總結(jié)相關文獻[7,10-11]的基礎上,結(jié)合具體研究需要,本文基于SPSS13.0,采用主成分分析法對我國31個省、市、區(qū)旅游綜合競爭力進行綜合定量評價[7],綜合得分為正,則表示該省域旅游競爭力的綜合水平高于31 個省市平均水平;若綜合得分為負,則相反.

      表1 省域旅游綜合競爭力評價指標體系

      1.2.2 空間自相關分析

      ESDA 是一系列空間數(shù)據(jù)分析方法和技術的集合,以空間關聯(lián)測度為核心,通過對事物或現(xiàn)象空間分布格局的描述與可視化,發(fā)現(xiàn)空間集聚和空間異常,揭示研究對象之間的空間相互作用機制[12].空間自相關分析是檢驗某一要素屬性值與其相鄰空間要素上的屬性值是否顯著關聯(lián),可以用來發(fā)現(xiàn)空間的異質(zhì)性和空間聚集,包括全局自相關和局部自相關[13].

      1)全局空間自相關.Moran 指數(shù)和Geary 系數(shù)是2 個用來度量全局空間自相關指標,其中Global Moran 指數(shù)(用IGM表示)較為常用,其計算公式如下[14]:

      在給定顯著性水平時,IGM顯著為正,則代表空間正相關相似的觀測值(高值對高值或者低值對低值)趨于空間集中;IGM為負,代表空間負相關,表明相似的觀測值區(qū)域分散分布;IGM等于零,代表空間不相關,呈獨立隨機分布.

      2)局部空間自相關.全局空間自相關忽略了空間過程的潛在不穩(wěn)定問題.為了研究是否存在觀測值的高值或低值的局部空間集聚,局部空間自相關可以幫助我們把握空間異質(zhì)性特征.局部空間自相關分析方法包括3 種:LISA(Local indicators of spatial association)、G 統(tǒng)計、Moran 散點圖.本文選用LISA 和Moran 散點圖這2 種方法:

      式(2)中:ILM為局部Moran 指數(shù);z′i和z′j是經(jīng)過標準差標準化的觀測值;其他各變量的含義與公式(1)相同.

      以(wz,z)為坐標點的Moran 散點圖,與LISA相比,其重要的優(yōu)勢在于能夠進一步具體區(qū)分區(qū)域單元和其鄰居之間屬于高值和高值、低值和低值、高值和低值、低值和高值之中的哪種空間聯(lián)系形式.

      式(3)中:Z(d)可以檢驗IGM或者ILM,表示IGM或者ILM的統(tǒng)計標準量;I(d)是指IGM或者ILM;E(I)是指IGM或者ILM的算術平均值(期望值);VAR(I)是指IGM或者ILM的標準差.

      當Z 值為正且顯著時,表明存在正的空間自相關,也就是說,相似的觀測值(高值或低值)趨于空間集聚;當Z 值為負且顯著時,表明存在負的空間自相關,相似的觀測值趨于分散分布;當Z值為零時,觀測值呈獨立隨機分布.

      2 基于省域的中國旅游綜合競爭力評價

      在確定指標體系的前提下,基于SPSS13.0,選擇特征值大于1 作為主成分.前6 個主成分特征值均大于1,且累計貢獻率已經(jīng)達到83.17%,已經(jīng)能夠充分反映31 個省市旅游綜合競爭力.現(xiàn)對我國大陸31 個省(市、區(qū))旅游綜合競爭力的得分進行排序,結(jié)果見表2.

      評價結(jié)果顯示,省域旅游競爭力高于全國平均水平的省區(qū)只有11 個,其余都低于全國平均水平,得分最高的是北京,最低的是西藏.將旅游綜合競爭力分為3 個梯隊.位于第1 梯隊的是:京、滬、蘇、浙、粵、魯、遼、閩、津、川10 個省(市),此類省份旅游競爭力綜合排名在全國居于領先地位,在代表社會環(huán)境、資源、服務、市場、經(jīng)濟和社會發(fā)展程度等方面的主成分有較高的得分,在很長的一段時期內(nèi)已經(jīng)形成一種旅游競爭力優(yōu)勢.不難看出,位于第1 梯隊的省份絕大多數(shù)位于東部沿海,中西部地區(qū)只有四川進入前10,雖然四川的排名相對靠后,但是它有優(yōu)越的旅游資源條件,和四川類似的一些省市,如位于第2 梯隊的重慶、云南等,若能進一步提高其旅游接待能力,充分考慮利用自身的資源優(yōu)勢,調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構,重視生態(tài)環(huán)境的保護,將會在全國旅游中具備強大的競爭力.湘、渝、鄂、豫、云、皖、冀、晉旅游競爭力綜合排名處于第2 梯隊,此類中不乏資源豐富、交通便利、靠近客源地市場、具有較大發(fā)展?jié)摿Φ氖》?,但它們存在的共同問題是經(jīng)濟發(fā)展水平不高、沒有特別明顯的區(qū)位優(yōu)勢,旅游綜合競爭力受到制約,此類省份應該積極開拓市場,挖掘潛力,將會有很大的提升空間.陜、甘、吉、瓊、蒙、黑、桂、青、新、贛、黔、寧、藏等省市則在旅游綜合競爭力中處于最后一個梯隊,此類省份在競爭中處于弱勢,它們存在的主要問題是距離客源地市場遠、生態(tài)環(huán)境脆弱、社會經(jīng)濟發(fā)展落后.但該類省市的旅游資源具備獨特性和不可替代性,應該充分利用自身的資源優(yōu)勢,走旅游特色之路,同時調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構,樹立系統(tǒng)觀念,依靠全方位的產(chǎn)業(yè)發(fā)展帶動相關服務行業(yè)的聯(lián)動發(fā)展.

      表2 省域旅游綜合競爭力綜合得分及排序

      3 省域旅游綜合競爭力空間自相關分析

      3.1 空間全局自相關分析

      根據(jù)各省份的鄰接關系,采用二進制鄰接權重矩陣(海南和廣東不鄰接,但兩省在空間上聯(lián)系密切,故看作鄰接關系),利用各省份的旅游綜合競爭力的綜合得分,基于ArcGIS,GeoDA 等軟件,計算省域旅游綜合競爭力IGM,結(jié)果見表3.

      從表3 可以看出,我國省域旅游綜合競爭力IGM為0.350 7.根據(jù)式3,假設檢驗Z 值為9.13,即高度顯著,表明省域旅游綜合競爭力存在顯著的、正的空間自相關特征,即各省市旅游綜合競爭力的空間分布并不是完全的隨機分布,相反地,表現(xiàn)出相似的觀測值趨于空間集聚,具有較強的空間異質(zhì)性,在綜合競爭力得分較高的省市,其周邊省域的旅游綜合競爭力得分也較高,或者旅游綜合競爭力較弱的省市相對相鄰的旅游綜合競爭力也較弱.因此,從整體上講省域旅游綜合競爭力是存在空間相關性的,中國省域旅游綜合競爭力存在著空間上明顯的集聚現(xiàn)象.

      表3 省域旅游競爭力全局自相關分析結(jié)果

      3.2 空間局部自相關分析

      空間自相關的全局評價往往會掩蓋反常的局部或小范圍的局部不穩(wěn)定性,因此,常常需要采用局部空間自相關統(tǒng)計量來探測局部的空間集聚程度[14].采用GeoDA 軟件繪制旅游綜合競爭力空間分異狀態(tài)的Moran 散點圖,并計算省域旅游綜合競爭力IlM值及其顯著性;利用Arcview 繪制LISA 集聚圖.

      圖1 是以(wz,z)為坐標點的Moran 散點圖,該圖詳細說明了31 個省(市、區(qū))所在的象限.圖中距離趨勢線的點較遠,則相關關系微弱;若距離較近,且分布較集中,則趨同趨勢顯著[15].可以發(fā)現(xiàn),多數(shù)省份位于第1 和第3 象限內(nèi),為正的空間相關,屬于高-高集聚和低-低集聚類型,說明各省市旅游綜合競爭力的空間自相關方式主要是高值與高值集聚,低值與低值集聚.并且位于第3 象限內(nèi)的低-低集聚類型的省份比位于第一象限的高-高集聚類型的省份更多一些,相關關系也更顯著.

      圖1 省域旅游綜合競爭力的Moran 散點圖及對應省市圖

      由于Moran 散點圖沒有給出顯著性水平的指標,因此,有必要計算ILM來進一步探究這些空間分析的結(jié)果,基于正態(tài)假設檢驗的省域旅游綜合競爭力的ILM結(jié)果見表4.

      表4 基于正態(tài)假設檢驗的省域旅游綜合競爭力的ILM

      從表4 可以看出,以上海、江蘇和浙江為核心的位于經(jīng)濟發(fā)達、最具活力的長江三角洲,被一些旅游綜合競爭力較高的相鄰省市所包圍,東部沿海地區(qū)的空間集聚分布特征顯著.與西北內(nèi)陸新疆、內(nèi)蒙古、甘肅相鄰的省區(qū),其旅游綜合競爭力并非隨機化分布,而是向這3 個省區(qū)集聚,據(jù)此,西部落后省區(qū)也趨于空間集聚的分布特征.四川旅游綜合競爭力是高值區(qū)被低值區(qū)包圍.

      顯著的ILM省域旅游綜合競爭力表明,省域旅游綜合競爭力的或正或負與核心地區(qū)的競爭力強弱有關,而非隨機出現(xiàn).基于正態(tài)假設檢驗的全局空間自相關和LISA 相對應,結(jié)果更具穩(wěn)定性,由此得到省域旅游綜合競爭力的LISA 聚集圖如圖2 所示.圖2 進一步顯示了各省市旅游綜合競爭力局部集聚的空間結(jié)構.可以看出,省域旅游綜合競爭力表現(xiàn)出較強的空間分異格局,基本格局可以分為4 種類型:

      1)高-高集聚省域.顯著高值對高值集聚的省市有:上海、江蘇和浙江;高值對高值集聚省域:福建、山東和天津.此類省市與周圍區(qū)域的空間差異小,旅游綜合競爭力較高的省域大多集聚在這些省市周圍,這與前文旅游綜合競爭力排名的結(jié)果一致,即旅游綜合競爭力較高的省域集聚分布在東部沿海地區(qū).

      2)低-低集聚省域.顯著低值對低值有新疆、甘肅和內(nèi)蒙古3 個省區(qū);低值對低值省域有:寧夏、黑龍江、吉林、山西、陜西、河南、湖北、貴州、云南、青海、西藏.此類省份均位于中西部地區(qū),這些省域的旅游綜合競爭力本身較弱,周圍省域的旅游競爭力也較弱.

      3)低值包圍高值省域.顯著低值包圍高值省域只有四川;低值包圍高值的省域有:北京、遼寧、湖南、廣東.此類省市局部空間差異較大,區(qū)域自身旅游綜合競爭力較強,但周邊較低.

      4)高值包圍低值省域.顯著高值包圍低值的省域有海南;高值包圍低值的省域有:河北、安徽、江西.此類省份自身旅游綜合競爭力較弱,但周邊較強,局部空間差異較大.

      圖2 省域旅游綜合競爭力的LISA 聚集圖

      進行LISA 分析時,重點考察顯著性水平較高的局部空間集聚指標.從空間鄰接的位置關系出發(fā),探測到顯著的局部高-高值集聚區(qū)域,從一定程度上代表著中國旅游發(fā)達區(qū)域;顯著的局部低-低值與全國經(jīng)濟發(fā)展相對落后的省域相聯(lián)系.因此,LISA 實際上可解釋為空間相互作用模式,運用LISA 探測到的空間分布特征和核心-邊緣理論相一致,即旅游綜合競爭力較高的地區(qū)與鄰接區(qū)域聯(lián)系密切,由于要素的流動等因素發(fā)揮作用,對鄰接區(qū)域產(chǎn)生較強的輻射作用,帶動鄰接區(qū)域相關旅游產(chǎn)業(yè)的發(fā)展.而負值則代表了極化效應導致外圍向中心要素流動,造成外圍地區(qū)旅游綜合競爭力弱化,在空間上表現(xiàn)為顯著的空間異質(zhì)性.

      綜合ILM和LISA 聚集圖可知,中國省域旅游綜合競爭力的空間異質(zhì)性,表現(xiàn)為旅游綜合競爭力較高的東部沿海省市和旅游競爭力較低的西北內(nèi)陸省區(qū)在空間上分別趨于集聚.總的來看,較強旅游綜合競爭力的鄰接省域趨于空間聚集,并主要集中在以上海為核心的長江三角洲地區(qū)及東部沿海地區(qū),表明以上海為核心的長三角旅游產(chǎn)業(yè)的發(fā)展已經(jīng)處于區(qū)域發(fā)展的擴散階段,帶動鄰近區(qū)域發(fā)展;旅游綜合競爭力較弱的鄰接省域則主要集中在西北內(nèi)陸省區(qū),旅游發(fā)展落后,區(qū)域發(fā)展還處于離散階段;四川旅游綜合競爭力是顯著高值被低值包圍省域,顯然,目前四川處于區(qū)域極化發(fā)展階段.

      4 結(jié)語

      由于影響旅游競爭力的因素非常復雜,因此,目前為止并沒有統(tǒng)一的旅游競爭力評價指標體系.本文構建了社會文化資源競爭力、產(chǎn)業(yè)競爭力、市場競爭力、區(qū)位競爭力、生態(tài)競爭力5 方面27 個指標,采用定量化的方法評價了全國31 個省(市、區(qū))旅游綜合競爭力.結(jié)果表明:京、滬、蘇、浙、粵、魯、閩、遼、川、津、湘11 個省市旅游綜合競爭力高于全國平均水平,與中國旅游發(fā)展實際情況基本吻合,且東西部旅游競爭力總體水平存在一定差異;對旅游競爭力影響最為顯著的是社會環(huán)境與旅游資源及服務因子,并且位于第1梯隊的省市,優(yōu)勢主要來自于各自省域整體經(jīng)濟效應,因此排名落后的省市,目前應提升旅游服務能力,積極開拓市場;位于第3 梯隊的省市,并非是經(jīng)濟發(fā)展非常落后,旅游資源匱乏,而是離客源地市場遠,這些省份要堅持走旅游特色之路,樹立系統(tǒng)觀念,依靠全方位的產(chǎn)業(yè)發(fā)展帶動相關服務行業(yè)的聯(lián)動發(fā)展.

      利用ESDA 方法,包括IGM、Moran 散點圖和ILM等來探究旅游綜合競爭力的空間格局,揭示其空間自相關性和空間異質(zhì)性:1)各省市旅游綜合競爭力的空間分布表現(xiàn)出相似的觀測值趨于空間集聚,存在空間相關性和空間異質(zhì)性,中國省域旅游綜合競爭力存在著空間上明顯的集聚現(xiàn)象.2)ILM和LISA 聚集圖的結(jié)果反映我國省域旅游綜合競爭力表現(xiàn)為強的空間異質(zhì)性,較強旅游綜合競爭力的鄰接省域趨于空間聚集,并主要集中在以上海為核心的長江三角洲地區(qū)及東部沿海地區(qū);旅游綜合競爭力較弱的鄰接省域則主要集中在西北內(nèi)陸省區(qū);四川省是一個旅游綜合競爭力顯著高值被低值包圍的區(qū)域.

      [1]Go F M,Govers R.Integrated quality management for tourist destinations:a european perspective on achieving competitiveness[J].Tourism Management,2000,21(1):79-88.

      [2]Dwyer L,Mellor R,Livaic Z,et al.Attributes of destination competitiveness:a Factor analysis[J].Tourism Analysis,2004,9(l/2):91-101.

      [3]Gooroochum N,Sugiyarto G.Competitiveness indicator in the travel and tourism industry[J].Tourism Economics,2005,11(l):25-43.

      [4]馮學鋼,賴坤.中國旅游業(yè)發(fā)展環(huán)境國際竟爭力比較研究[J].世界經(jīng)濟研究,2003(7):40-45.

      [5]朱應皋,萬緒才.中國旅游業(yè)國際競爭力綜合評價[J].人文地理,2005(l):57-61.

      [6]王凱,韓貴鋒.中國省區(qū)旅游競爭力的測度與評價[J].湖南師范大學學報:自然科學版,2006,29(2):106-111.

      [7]李創(chuàng)新,馬耀峰,高軍.基于SPSS 的中國各省區(qū)旅游競爭力研究[J].軟科學,2008,22(4):98-104.

      [8]萬緒才,鐘靜,丁敏.基于資源和距離的旅游國際競爭潛力評價理論與實踐[J].地理研究,2011,30(5):827-833.

      [9]陸林,余鳳龍.中國旅游經(jīng)濟差異的空間特征分析[J].經(jīng)濟地理,2005,25(3):406-410.

      [10]劉宇峰,孫虎,李娜,等.省域旅游競爭力評價指標體系的構建及應用[J].干旱區(qū)資源與環(huán)境,2008,22(8):93-97.

      [11]王聯(lián)兵,米文寶,劉小鵬.寧夏旅游業(yè)綜合競爭力評價及預測分析[J].旅游學刊,2005,20(5):76-80.

      [12]蒲英霞,葛寶,馬榮華.基于ESDA 的區(qū)域經(jīng)濟空間差異分析——以江蘇省為例[J].地理研究,2005,24(6):965-974.

      [13]張海峰,白永平,陳瓊.基于ESDA 的青海省區(qū)域經(jīng)濟差異研究[J].干旱區(qū)地理,2009,32(3):454-461.

      [14]徐建華.計量地理學[M].北京:高等教育出版社,2006:120-126.

      [15]張晶.基于ESDA 的吉林省區(qū)域經(jīng)濟增長趨同性研究[D].吉林:東北師范大學城市與環(huán)境科學學院,2008.

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