中国旅游专业化时空变化及影响因素分析
□文/李晓英1李晓东2刘新梅1
（1.新疆大学旅游学院；2.新疆大学国际交流与合作处 新疆·乌鲁木齐）
［提要］ 通过分析中国31个省市区2000～2015年旅游专业化程度统计数据，采用极差、标准差，运用变异系数、泰尔指数和发展指数等方法对旅游专业化进行时空分析，得出以下结论：东部地区旅游专业化发展平稳，西部和中部地区各省市区间发展差距较大，在总体上旅游专业化程度不断增加；通过建立面板数据模型对六个影响因素进行分析，得出旅游资源禀赋、旅游接待能力、交通可达性、地区经济发展水平和科技发展对旅游专业化有较大的促进作用，旅游服务水平抑制旅游专业化的发展，但影响相对较弱。
关键词： 旅游专业化；时空变化；影响因素；回归分析
随着消费升级观念的不断深入民心，人们将会不断地向更高生活水平看齐，旅游市场发展前景相当广阔，因此，世界许多国家和地区都将旅游业作为重点产业发展，致力于提高旅游产业占经济比重，即旅游专业化的提高。随着旅游经济的快速增长，我国省市区间旅游经济发展差距逐渐加大，当前，实现全国旅游经济发展，促进各地区旅游经济和产业结构持续协调稳定发展势在必行，而旅游专业化就是用来反映某地旅游业发展程度的指标。
采用SPSS 19.0统计学软件处理与分析数据,计量资料以(±s)表示,采用t检验,以P<0.05差异具有统计学意义。
区域经济失衡的发展是客观的经济现象。刘佳、方叶林、黄毅、李强谊、马仁峰等人针对旅游经济和旅游服务质量等方面在时间和空间上的变化进行了相关的研究。而研究区域旅游经济差异影响因素或旅游业发展差异的国内学者多见于2005年以后，如赵金金构建计量经济模型来估计旅游投入要素、旅游技术进步、旅游人力资本、制度质量、旅游资源禀赋、旅游交通可达性、地区经济发展水平、地区价格水平及地区旅游环境共9个因素对旅游经济的影响；汪德根等认为旅游发展水平差异的主要影响因素包括交通条件、经济发展水平和资源禀赋等。
旅游专业化程度通常采用旅游收入占GDP的比重来衡量，因此本文以旅游专业化程度来表示旅游专业化。由于经济及文化背景原因，各地致力于提升旅游专业化，因此对旅游专业化的时空演变差异的刻画以及旅游专业化的影响因素研究显得更为重要，通过系统研究可以找出影响旅游专业化的重要因素，从而实行有针对性的建设策略。
一、数据来源与研究方法
本研究数据主要来自2001～2016年国民经济和社会发展统计公报和统计年鉴、旅游统计年鉴以及国家旅游局网站、国家统计局网站。根据国家统计局公布的分类标准，将大陆31个省市区分为东中西三个地带。其中，东部地区包括：海南、广西、天津、广东、浙江、上海、北京、福建、江苏、辽宁、河北、山东共12个省市区；中部地区包括：山西、河南、湖北、吉林、安徽、湖南、江西、黑龙江、内蒙古共9省区；西部地区包括：新疆、甘肃、西藏、贵州、四川、青海、陕西、宁夏、云南、重庆共10个省市区。部分省市区个别年度缺失数据以插值法计算得出。
选取2016年6月—2018年6月的创伤性颅脑损伤的患者198例作为研究对象，其中包含男性患者56例，女性患者42例，年龄最小的患者为18岁，年龄最大的患者为78岁，所有患者的年龄均值为（47.8±5.6）岁，其中包含因为车祸而导致的颅脑损伤的患者82例，因高空坠落而导致的颅脑损伤的患者56例，因重物砸伤导致的颅脑患者32例，其他原因的患者共28例。
中国旅游专业化的时空差异是由众多因素相互作用形成的。把影响旅游专业化的因素分为旅游资源禀赋、旅游接待能力、交通可达性、地区经济发展水平、旅游服务水平和科技发展六个因素。每个因素选取以下指标：（1）旅游资源禀赋选取国家级历史文化名城、国家风景名胜区、国家重点文物保护单位和国家级非物质文化遗产的总和（X1）来表示；（2）旅游接待能力选取旅行社的数量（X2）来表示；（3）交通可达性选取公路里程（X3）来表示；（4）地区经济发展水平选择居民消费水平（X4）来表示；（5）旅游服务水平选取大专及以上毕业人数（X5）来表示；（6）科技发展选取国内专利申请受理量（X6）来表示。将旅游专业化程度（Y）作为因变量。以 X1、X2、X3、X4、X5和 X6作为自变量，运用stata进行多元线性回归方程分析。
随着区域经济理论的发展，测度区域经济差异的方法越来越丰富。本文借鉴区域经济学中绝对差异：极差和标准差，相对差异：变异系数和Theil指数以及发展指数等方法来观察中国旅游专业化程度的时空变化并进行统计分析，运用多元线性回归方程分析影响旅游专业化的因素。
第二，特色农产品质量无法保障，售后机制不完善。通过互联网销售特色农产品，不是简单的销售渠道的方面，更重要的是保证消费者收到质量高的农产品。很多消费者在进行区域特色农产品购买时候，当产品送达时，产品出现过期、与特色农产品不符等状况，同时，还无法便利进行售后，对平台造成不利影响。所以，要制定严格的质量标准，加大检查与执法力度，平台应不断完善相应的售后机制，提升消费者获得感、幸福感。
综上所述，本研究运用fMRI及ReHo方法定位了DPN患者神经元活动异常脑区从而探索DPN的中枢神经系统改变，并进一步对Painful DPN特异性的中枢病变进行了探讨。ReHo方法为研究DPN中枢脑功能改变提供了新的途径。脑功能的异常特征或可能为DPN患者的治疗、疗效评估及预后提供新思路。本研究虽然发现DPN患者多个脑区均存在神经元活动异常，但目前尚不能明确这些异常是原发性病变还是继发于DPN的一种代偿改变，未来还需进一步的研究。
二、中国旅游专业化时空变化分析
2.无症状期：可从急性期进入此期，或无明显的急性期症状而直接进入此期。此期持续时间一般为6～8年。其时间长短与感染病毒的数量和型别、感染途径、机体免疫状况的个体差异、营养条件及生活习惯等因素有关。在无症状期，由于HIV在感染者体内不断复制，免疫系统受损，CD4+T淋巴细胞计数逐渐下降。可出现淋巴结肿大等症状或体征，但一般不易引起重视。
根据面板数据的特点，我们需要在回归模型的设定的有效性问题上进行混合估计模型、固定效应模型以及随机效应模型的检验。对于混合估计模型和固定效应模型，本文使用F检验来判断其有效性；对于固定效应模型和随机效应模型，使用Hausman检验判断其适用性。本文使用Stata软件，通过Hausman检验得出Prob＞chi2=0.0000，因此选择一个固定效应模型，得到结果见表1。（表1）
分析图4，得出中国31个省市区旅游专业化程度分布不均匀，北京、天津、海南、云南旅游专业化相对其他省市区程度常年较高；内蒙古、辽宁、湖北、海南、江西、四川、吉林、西藏、浙江、山西、重庆、上海、安徽、广西、贵州、陕西等16个省市区的旅游专业化程度逐年增加，并有较大程度的增加，其他11个省区旅游专业化程度也逐年提高，但增幅相对较慢。从图4中可以明显的发现贵州省在2000年后的增加速度非常快，甚至超过了常年专业化程度都高的北京。2000年和2005年各省市区之间的差距不是很大，而到了2010年和2015年，各省市区之间差距明显增大。
（一）中国旅游专业化总体变化特征分析。本文以旅游专业化程度为总体指标，来观察中国各省市区2000～2015年16年间旅游专业化差异总体变化水平，做出中国旅游专业化极差与标准差（图1）、变异系数与Theil（图2）和TWR与TBR（图3）的曲线图以便更直观地呈现出旅游专业化绝对差异与相对差异的变化情况。（图1、图2、图3）
（二）中国旅游专业化空间变化特征分析。由于样本多，2000年和2015年为样本起止年，且2005年、2010年分别为国民经济计划“十五”和“十一五”截止年，因此本文选择2000年、2005年、2010年、2015年作为时间断面，对31个省市区旅游专业化程度做出了折线图，见图4。（图4）
根据图2和图3所示，中国旅游专业化的变异系数和泰尔指数先下降后缓慢上升。地带间差异呈现出持续增长的趋势，而地带内差异呈现出波动的下降趋势。地带内差异由2000年的77.89下降到2015年的74.91，下降了3.83%。地带间差异从2000年的3.12上升到2015年的3.38，上升了8.33%，说明东、中、西部地带间旅游专业化程度的区域差异在逐步加大，而地带内旅游专业化程度的差异在逐步减小。
三、中国旅游专业化影响因素分析
图1 中国旅游专业化极差与标准差绝对差异变化情况图
图2 中国旅游专业化变异系数与Theil总差异变化情况图
图3 中国旅游专业化TBR与TWR变化情况图
图4 2000、2005、2010和2015年31省市区旅游专业化趋势图
从图1可以看出，中国旅游专业化的绝对差异呈现出不断扩大的趋势，由于2003年非典对旅游业的影响，旅游专业化程度的绝对差异有所下降；而2008年的旅游业由于北京奥运会、汶川大地震以及全球金融危机等原因的影响，绝对差异都有所降低，其他年份旅游专业化程度的绝对差异均为正增长。
分析表1，旅游资源禀赋、旅游接待能力、交通可达性、地区经济发展水平和科技发展状况p值分别为0.004、0.002、0.006、0.005、0.002，都在 1%的水平下显著，表明对旅游专业化的影响很大，系数值分别为0.1914、0.2141、0.1391、0.2379、0.1023，说明旅游资源禀赋、旅游接待能力、交通可达性、地区经济发展水平和科技发展状况都有助于旅游专业化的发展；而旅游服务水平p值为0.052，在10%的水平下显著，说明对旅游专业化有影响，但影响程度低于其他五项因素，系数值为-0.0607，说明旅游服务水平对旅游专业化有抑制作用。
从面板分析估计结果来看，丰富的旅游资源可以吸引大量的游客，进而促进旅游收入的大幅增加，使旅游专业化程度增加；旅行社的数量多，接待的游客也多，从而加大旅游的收入，导致旅游专业化程度的增加；良好的交通可达性，直接影响了旅游资源的客源地范围大小，加大游客的可进入性，从而影响旅游收入，导致旅游专业化程度的增加；一个地区的经济发展水平高会带动当地GDP的增加，经济发展水平越高的地区，居民收入水平和消费水平也越高，参与旅游活动的热情度自然越高，旅游收入就会持续增加，当GDP与旅游收入同时增加时，旅游专业化程度就会不断增加；科学技术的进步不断地与各行各业进行融合，同样包括旅游业，科学技术作为旅游产品可以扩大旅游市场，科学技术还可以提高服务效益等作用，可以促进旅游的发展，从而使旅游收入增加，并对旅游专业化有促进作用。本文选择大专及以上毕业生人数作为旅游服务水平的指标，大专及以上人数逐年递增，导致各行业就业人数增加，就业压力大竞争激烈，各行业收入相对增加，地区生产总值就会大幅增加，旅游总收入增加幅度远远小于地区生产总值增加幅度，导致旅游专业化程度降低。
表1 中国旅游专业化影响因素面板分析和估计结果一览表
四、结论及展望
随着时间的推移，旅游专业化程度不断地增大，东部、中部与西部间的旅游专业化的差异逐渐增大，而东、中、西部各地带内的差异逐步减小。2000～2015年西部地区和中部地区旅游专业化发展指数逐步扩大，东部地区持续下降，从2000年、2005年、2010年、2015年的四个时间点来看，旅游专业化程度都在增加，同时各省市区之间的差距也在增加，部分旅游专业化程度相对较高的省市区加大了对旅游业的开发，使旅游业成为了支柱产业，而其他旅游专业化程度较低的省市区发展缓慢。
通过面板回归分析旅游资源禀赋、旅游接待能力、交通可达性、地区经济发展水平，旅游服务水平和科技发展这六个方面的因素对中国旅游专业化影响，得出：旅游资源禀赋、旅游接待能力、交通可达性、地区经济发展水平和科技发展对旅游专业化的影响最大，且都促进旅游专业化的发展；旅游服务水平对旅游专业化影响较小，且抑制旅游专业化的发展。
由于数据有限，本文选取的表示旅游专业化的指标仅有一个，不能完全体现旅游专业化的特点。今后，还应从旅游专业化发展相关的各个方面选取多种指标，更全面地分析旅游专业化的影响因素。
（通讯作者：李晓东）
主要参考文献：
［1］Lanza A，Pigliaru F.Why are Tourism Countries Small and Fast Growing ［C］.Fossati A，Pannella G.Tourism andSustainableDevelopment，Dordrecht：Kluwer Academic Publisher，2000.
［2］李强谊，钟水映.中国旅游产业专业化发展水平的空间非均衡及其演变——基于Dagum基尼系数与Markov链估计方法的实证研究［J］.经济地理，2016.36（12）.
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［5］方叶林，黄震方，李东和，王芳.中国省域旅游业发展效率测度及其时空演化［J］.经济地理，2015.35（8）.
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中图分类号： F59
文献标识码： A
收录日期：2019年4月28日
标签：旅游专业化论文; 时空变化论文; 影响因素论文; 回归分析论文; 新疆大学旅游学院论文; 新疆大学国际交流与合作处论文;