中国入境观光休闲旅游流空间结构与流动特征，本文主要内容关键词为：空间结构论文,中国论文,特征论文,旅游论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、引言
观光旅游是指以观赏游览活动为主要内容的旅游；休闲旅游是指以旅游资源为依托，以休闲为主要目的，以旅游设施为条件，以特定的文化景观和服务项目为内容，离开定居地而到异地逗留一定时期的游览、娱乐、观光和休息。从两者的内容来看，观光和休闲是相互融合、相互渗透的，观光旅游是一种休闲体验，休闲旅游也有观光行为。中国国家旅游局自2001年以来，将入境外国旅游者按五大类入境旅游目的进行统计，这五大类入境旅游目的包括：会议/商务、观光休闲、探亲访友、服务员工及其他。据《中国旅游统计年鉴》，2001～2010年间，中国入境观光休闲旅游者人数在历年入境外国旅游者总人数中始终占据最高比例，平均所占比例为45.12％，最高达51％。可见，入境观光休闲旅游市场是中国入境旅游市场中规模最大的细分市场，对其进行深入细致的研究将具有重要的现实意义。
二、文献回顾
在观光休闲旅游研究方面，国外研究主要有：Catalino & Lizardo(2004)研究了游客对生态观光旅游产品的支付意愿，并分析了影响游客对生态观光旅游产品不同偏好的因素，研究结果显示：游客收入、游客居住地、游客性别、游客国籍有显著影响。Gursoy(2003)通过因子分析发现“追求愉悦/兴趣”、“风险价值”、“风险可能性”是影响国际休闲旅游者旅游决策制定的最主要的因素。Ruan(1988)利用“休闲动机量表”分析了英国休闲旅游者的旅游动机，通过因子分析得出英国休闲旅游者的动机主要包括“社会性”、“放松性”“知识性”以及“能力性”动机。Carr(2002)研究了旅游与休闲之间的关系，发现虽然旅游与休闲之间存在着显著的差异，但两者之间也有很多共性，如旅游与休闲动机相同，旅游与休闲都受社会文化环境的影响等。Zhang(2004)分析了香港居民出境休闲旅游行为特征，并对影响香港居民休闲旅游地选择的因素进行了研究，调查显示“安全”要素是香港居民选择休闲旅游地的首要因素，其次是“旅游距离”、“经济”、“政治和社会环境”等。
国内对观光休闲旅游的研究包括：农业观光旅游、观光旅游产品、观光旅游线路、观光旅游地游客客流时间分布特性及客源地市场的空间结构研究、观光旅游服务与管理、休闲旅游发展现状与对策研究、休闲旅游资源开发研究、休闲旅游产品、休闲旅游产业；休闲旅游的消费行为研究、休闲旅游地空间结构研究等方面，在研究方法上以实证研究多，定量研究较少。例如，刘法建、章锦河等采用景区出现率、空间模式理论、旅游线路目的地类型理论、TICI指数等，对市场上经营的有关皖南旅游区206条观光型旅游线路的空间特征进行分析，最终对皖南地区旅游产品、市场营销提出了相应的策略。魏俊益在分析都江堰观光旅游产品自身存在的一些问题与面临的新情况的基础上，指出都江堰的观光旅游产品应实行全方位的优化调整，具体从旅游景区、旅游项目、旅游产品、旅游购物、旅游城市、旅游营销等角度进行了阐述。冉斌对中国休闲旅游发展趋势及制度创新研究，认为发展休闲旅游必须有制度保障，特别要加强社会条件支持系统的配套工作，国家在政策、立法、制度建设、社会保障、货币流通结算、人才培养、理论研究等方面要尽快制定制度，出台政策，为其发展创造良好的环境，并提供足够的启动资金。王曼娜指出，休闲旅游产品具有休闲性，注重体验，休闲旅游产品的体验主题化、差异化、品牌化以及营销队伍的专业化，是体验经济时代旅游消费的必然需求，它既能满足游客对文化、生活、历史的个性体验，又能调动游客参与并融入整个旅游过程。吴克祥、李舟在分析休闲旅游产业发展模式后指出，旅游产业的市场化经营模式是以与人的休闲生活、休闲行为、休闲需求为基础而形成的各类资源的有效配置，是以休闲为主的全新的大旅游业超越现有的单一以观光旅游为主的旅游思维定式，并提出要推动中国休闲旅游业向深层次、高效率方向发展，使中国休闲旅游发展方向与国际趋势接轨。皮婉姝、吴楚材、杜江提出，休闲旅游产业化是休闲产业与旅游产业相结合，是在原有旅游产业中加入休闲内容，是包括休闲、旅游活动内容的相互融入与休闲旅游体验质量的提升。
国外学者对旅游流的研究始于20世纪70年代，主要研究内容有旅游流空间分布模式、旅游流信息收集、流向的影响因素、预测旅游流流量、旅游流在目的地的分配模式、旅游流的时空分布特征、旅游流的空间结构变化规律等。国内学者对入境旅游流的研究始于2000年，研究内容集中在入境旅游者行为、入境旅游流时空运动规律、入境旅游流地域转移机制等方面，研究方法以归纳法和实证法为主。
综观国内外对观光休闲旅游及旅游流的研究，已有研究成果几乎都是对观光休闲旅游与旅游流分别进行研究，迄今为止还没有对中国入境观光休闲旅游流进行单独研究。社会网络分析法(Social Network Analysis，SNA)是研究社会结构和社会关系的一种重要的分析方法，国外学者用网络拓扑结构定量描述目的地国际商务、旅游电子商务、汽车旅游、旅游者的多城市旅行模式、国家间旅游流网络等，1996年该方法开始被引入旅游研究。已有研究工作证明，社会网络分析法是研究旅游流空间结构的有效方法，可以定量揭示城市或国家之间的旅游流关系。本文在绘制中国入境观光休闲旅游流地理分布图的基础上，对中国入境观光休闲旅游流的地理分布和流动特征进行研究；在构建中国入境观光休闲旅游流网络的基础上，运用社会网络分析法，对网络的整体结构和节点位置特征进行定量研究，旨在揭示中国入境观光休闲旅游流的空间结构及其流动特征，为国家制定宏观调控政策和为旅游城市拓展入境观光休闲旅游市场提供理论指导。
三、数据来源和研究方法
1、数据来源
采用问卷调查法，于2010年10月至2011年8月分别在北京、广州、上海、杭州、大连、西安、成都、桂林等入境旅游热点城市发放调查问卷，调查对象为入境中国的外国旅游者，调查问卷内容包括入境停留时间、旅游线路、组织方式、入境目的、旅游预算及出入境城市等。共发放问卷3000份，回收有效问卷2687份，有效率为89.6％。其中，入境目的为观光休闲的游客调查问卷共计1863份，入境观光休闲游客的样本特征(如表1所示)。
由表1可见，调查样本中男性与女性所占比例分别为53.67％，46.33％；年龄结构以中青年为主，25～44岁年龄阶段所占比例为36.11％，45～64岁年龄阶段占32.36％；从学历层次看，大学本科以上学历共占76.37％，高中以下学历仅占23.63％；入境观光休闲游客主要通过网络获取旅游信息，所占比例为51％，其次是通过旅行社，所占比例为22％；旅游预算方面，43.02％的入境观光休闲游客预算超过&2000；旅游组织方式以旅行社组织为主，所占比例为48.86％，其次是自助游占34.84％；入境观光休闲游客游伴以家人、朋友为主，所占比例分别为41.39％、36.05％；从停留时间看，入境观光休闲游客停留时间普遍较长，停留10天以上的游客所占比例达到69.2％，但入境观光休闲游客主要是首次来华旅游，所占比例为64.77％，重访率较低。调查样本显示，入境观光休闲游客入境城市主要有：北京、上海、广州、香港，出境城市主要有：上海、北京、香港、广州。其中，从北京和上海入境的观光休闲游客比例高达79.64％，由北京和上海出境的观光休闲游客比例高达70.82％，说明北京和上海是入境观光休闲游客最主要的出入境口岸，广州和香港是辅助口岸。样本还显示，中国入境观光休闲游客喜爱的城市主要有：北京、上海、桂林、西安、香港、杭州、成都、阳朔和广州等，喜爱这些城市的人数占调查样本总人数的93.62％。
2、研究方法
(1)整体网络结构型态指标。网络密度和中心势是衡量网络结构紧凑性的重要指标。网络密度是指网络中节点之间实际的关系数量和理论上的最大关系数量之比，固定规模的点之间的连线越多，表示该网络的密度越大。其计算公式为：
(2)网络节点中心性评价指标。采用中心性、中介性测度入境观光休闲外国旅游流网络中节点的中心化程度。中心性是评价节点在网络中的重要性或特殊性的指针，分为程度中心性和亲近中心性两种。程度中心性是以关系为概念计算的个体中心程度，用来衡量哪个个体是群体中的中心个体。对有向连接网络，程度中心性又分为外向程度中心性和内向程度中心性。其计算公式分别为：
四、研究结果及分析
1、中国入境观光休闲旅游流地理分布及流动特征分析
(1)中国入境观光休闲旅游流地理分布特征。据调查统计得到，中国入境观光休闲游客到访的旅游城市共计96个，根据游客到访顺序建立旅游城市之间的旅游流联系，用coreldraw软件绘制中国入境观光休闲旅游流地理分布图(如图1所示)。由于长江三角洲地区和珠江三角洲地区城市和旅游流分布较密集，所以图2对这两个地区的入境观光休闲旅游流分布进行单独绘制。在绘图过程中，若城市A→B的入境观光休闲游客流动次数为M，B→A的入境观光休闲游客流动次数为N，且M≥N，则图中线段指向A→B的方向，线段粗细表示了城市A、B之间的旅游流流量大小(旅游流流量=M+N)，线越粗，表示流量越大；线越细，表示流量越小。
由图1可见，中国入境观光休闲旅游流地理分布并不均衡。从全国范围看，入境观光休闲旅游流东南多，西北少，主要分布在以北京、上海、广州、香港、桂林、西安、成都为顶点的多边形区域内。从局部地区来看，长江三角洲地区和珠江三角洲地区是相对集中分布地区，区域内重要旅游城市之间均有比较密切的入境观光休闲旅游流联系。其中，长江三角洲地区的苏州、杭州、上海之间的入境观光休闲旅游流联系最为密切；珠江三角洲地区的广州、香港、深圳之间的入境观光休闲旅游流联系较紧密，但总体流量不及长江三角洲地区大；而作为三大旅游经济圈之一的环渤海京津冀地区旅游城市之间并没有形成入境观光休闲旅游流密集现象，除北京与其他区域旅游城市间建立了较为密切的入境观光休闲旅游流联系以外，该区域重要旅游城市之间几乎不存在入境观光休闲旅游流联系。其次，中西部地区以西安、成都、桂林、昆明等旅游城市为龙头与北京、长江三角洲地区和珠江三角洲地区联系紧密；而在宁夏、内蒙古及东北三省等地区仅有哈尔滨和长春有少量入境观光休闲旅游流分布，甘肃、新疆、青海、西藏则主要是省会城市有少量入境观光休闲旅游流分布。
图1 中国入境观光休闲旅游流地理分布
(2)中国入境观光休闲旅游流的流动特征。据入境观光休闲游客在华旅游线路，将存在旅游流联系的两个旅游城市作为一组城市对，根据入境观光休闲游客在城市对间的流动方向统计城市对组数。统计过程中，若游客由城市A(B，同时有游客由城市B(A，则A-B记为2组有向城市对，而城市A、B间只要存在入境观光休闲旅游流联系则记为1组无向城市对，统计得到有向城市对489组，无向城市对349组。再根据城市对间游客流动次数统计每组城市对间发生有向和无向游客流动的流动频率(流动频率=流动次数×100/样本流动总次数，样本中有向流动总次数为5192次，无向流动总次数为5485次)，据此，有向流动频率可反映城市对间旅游流流向特征，无向流动频率可反映城市对间的旅游流流量大小。按城市对间入境观光休闲游客流动频率从高到低排序，前99组有向城市对有向流动频率总和为80％，这99组城市对占有向城市对总数的20％，即80％的有向流动发生在20％的城市对，说明入境观光休闲外国旅游流的有向流动符合“二八定律”；无向流动频率总和为80％的城市对共57组，占无向城市对总数的16％，即80％的总流量集中在16％的城市对，说明中国入境观光休闲旅游流流量分配极为不均。限于篇幅，选取流动频率为1％以上的城市对，分别作出中国入境观光休闲旅游流有向与无向流动频率图(如图3、图4所示)。
图2 珠江三角洲和长江三角洲入境观光休闲旅游流地理分布
(a)珠江三角洲；(b)长江三角洲
图3 中国入境观光休闲旅游流有向流动频率
图4 中国入境观光休闲旅游流无向流动频率
从图3可以直观看出，有8组城市对的有向流动频率明显高于其他城市对的流动频率，且城市对之间的流动频率差异较小，这8组城市对分别是：杭州→上海、苏州→上海、上海→苏州、上海→杭州、上海→北京、北京→上海、苏州→杭州、杭州→苏州，构成这8组城市对的城市除北京以外，其余城市均属于长江三角洲地区。由图4可见，有5组城市对之间的无向旅游流流动频率明显高于其他城市对的流动频率，这5组城市对分别是：北京-西安、上海-杭州、北京-上海、上海-苏州、杭州-苏州，构成这5组城市对的城市主要位于长江三角洲地区。以上分析可以说明，中国入境观光休闲旅游流的空间转移能力较低，其有向流动主要发生在长江三角洲区域内的城市对之间，以及北京与长江三角洲地区城市构成的城市对之间；流量较大的城市对主要由北京、西安及长江三角洲地区的城市构成。
2、中国入境观光休闲旅游流网络结构分析
(1)网络整体结构特征。将中国入境观光休闲游客到访的所有城市建立n行n列赋值矩阵V，矩阵中行和列分别代表不同的旅游城市节点，矩阵中的数值代表两个旅游城市节点之间的直接旅游流流向关系。如果这个值为0，则表示这两个节点之间没有直接的入境观光休闲旅游流关系，矩阵的单元(i，j)表示入境观光休闲游客从旅游节点i到节点j发生的旅游路线次数。将该赋值矩阵二值化处理后，用Netdraw软件绘制出中国入境观光休闲旅游流网络图(如图5所示)，并用Ucinet软件计算出中国入境观光休闲旅游流网络结构指标值(如表2所示)。
从表2可见，中国入境观光休闲旅游流网络密度仅为0.0509，略小于中国入境商务旅游流网络密度，说明中国入境观光休闲旅游流网络结构不紧凑，网络中各节点城市联系不密切。网络的程度中心势和中介中心势分别为0.42、0.25，均小于中国入境商务旅游流网络的中心势指标，说明中国入境观光休闲旅游流具有围绕少数核心节点集聚或发散的趋势，但这种集散的趋势不及中国入境商务旅游流网络明显。
(2)网络类型分析。采用“假设-验证”的方法判定网络结构类型，根据整体网络结构指标的分析及对图1的观察，假设该网络模型为“核心-边缘”结构，通过Ucinet软件对中国入境观光休闲旅游流进行“核心-边缘关联缺失模型”的拟合，得出该模型的拟合度为0.757，拟合度较高，说明对于中国入境观光休闲旅游流网络属于“核心-边缘”结构的假设成立。根据“核心-边缘关联缺失模型”计算得到“核心-边缘”矩阵表，在此矩阵中，将中国入境观光休闲旅游流网络划分为明显的核心区和边缘区。其中，网络核心区包括：广州、香港、南京、上海、杭州、武汉、深圳、桂林、西安、北京、重庆、昆明、大连、厦门、成都、苏州及阳朔17个城市节点，占网络城市节点总数的18％；其余79个城市节点属于该网络的边缘区，占网络城市节点总数的82％。对核心区和边缘区的网络密度测算结果(如表3所示)。
从表3可以看出，核心区内部的网络密度为0.743，远高于整体网络的0.0509，边缘区的网络密度为0.009；核心区到边缘区城市节点的平均密度为0.074，边缘区到核心区城市节点的平均密度为0.081。以上数据说明，中国入境观光休闲旅游流网络核心区内部城市节点之间的旅游流联系非常紧密，而边缘区与核心区之间及边缘区内部城市节点之间的旅游流联系较少。
3、网络核心区节点特征
采用点度中心性和中介性两类指标衡量网络节点特征，由于入境观光休闲外国旅游流网络共有96个城市节点，限于篇幅，本文仅分析17个核心区城市节点的结构特征，以期对入境观光休闲外国旅游流网络中核心区城市节点的角色进行定位。网络核心区节点结构指标测算结果(如表4所示)。
从表4可以看出，外向程度中心性最高的是北京，其值为36；其次是成都，其值为29；西安位居第三，其值为28；上海、桂林分别位居第四、第五，其值分别为24、23；杭州、广州紧随其后，其值分别为21、20；其余城市节点的外向程度中心性低于20，说明北京、成都、西安、上海、桂林、杭州、广州是入境观光休闲外国旅游流的重要扩散中心。从内向程度中心性来看，值最高的城市节点是北京，为38；上海位居第二，其值为31；西安、桂林并列第三，其值均为27；成都以26位居第四；香港位居第五，其值为20；其余城市节点的内向程度中心性相对较低，内向程度中心性均低于20，说明北京、上海、西安、桂林、成都、香港是入境观光休闲外国旅游流的重要集聚中心。总体来看，北京具有最高的总度数，其值为74；西安、上海、成都的总度数均为55，并列第二；桂林位居第三，其值为50；这五个城市的总度数在50以上。以上分析说明，北京、西安、上海、成都、桂林是入境观光休闲外国旅游流重要的集散中心，其中，北京既是最重要的入境观光休闲外国旅游流集聚中心，也是最重要的入境观光休闲外国旅游流扩散中心。
从中介性来看，北京以2329.482的中介性遥遥领先；西安以1536.908位居第二；成都紧随其后位居第三，其值为1533.791；桂林、上海中介性相差甚微，其值分别以1268.451、1244.944位居第四和第五位，前五位城市节点的中介性均在1200以上，远高于其余城市节点的中介性。以上分析说明，北京、西安、成都、桂林、上海是入境观光休闲外国旅游流的重要中转城市，其中，北京拥有最高的中介性值，位于入境观光休闲外国旅游流网络的中心。
综合上述分析，根据各城市节点在网络中的结构指标值，可将入境观光休闲外国旅游流网络中核心区城市节点划分为四种角色类型：①综合型节点(口岸节点并具有较强集散能力和中转能力)：包括北京、上海。这两个城市的共同特征是：都是入境观光休闲外国游客最重要的出入境口岸；其次，都具有很高的程度中心性、中介性指标值，是入境观光休闲外国旅游流最重要的集散中心和中转中心，对全国的入境观光休闲外国旅游流具有最强的控制力；②枢纽型节点(具有较强集散能力和中转能力)：包括西安、成都、桂林三个城市，其共同特征是具有较高的程度中心性值和中介性值，对入境观光休闲外国旅游流具有较强的集散能力和中转能力；③口岸型节点(交通发达，主要出入境口岸)：包括广州、香港，这两大城市是入境观光休闲外国游客的出入境辅助口岸，但对入境观光休闲外国旅游流的集散能力和中转能力不及西安等内地城市，故将两者定位为口岸节点；④重要节点：除上述城市以外的核心区城市，即杭州、苏州、南京、武汉、深圳、重庆、昆明、大连、厦门和阳朔这十个城市，这些城市程度中心性和中介性虽不及上述城市的指标高，但作为核心区城市节点，在整个入境观光休闲外国旅游流网络中，对旅游流的集散和中转发挥着重要作用。
五、结论与讨论
1、结论
本文基于调查问卷数据，在绘制中国入境观光休闲旅游流地理分布图的基础上，对中国入境观光休闲旅游流的空间分布和流动特征进行研究；在构建中国入境观光休闲旅游流网络的基础上，运用社会网络分析法，对网络的整体结构和核心区城市节点特征进行定量研究。初步得出以下结论：
(1)中国入境观光休闲游客男女比例较均衡，以中青年为主，学历层次普遍较高，旅游消费水平较高，主要通过网络途径获取旅游信息，并主要在旅行社的组织下和家人朋友一起完成在华旅游，总体停留时间较长，但重访率低。入境观光休闲游客主要的出入境口岸是北京和上海，喜爱的城市主要有：北京、上海、桂林、西安、香港、杭州、成都、阳朔、广州等。
(2)中国入境观光休闲旅游流地理空间分布不均衡，主要分布在以北京、上海、广州、香港、桂林、西安、成都为顶点的多边形区域内，其中，长江三角洲地区与珠江三角洲地区是入境观光休闲旅游流的集中分布地区，且区域内城市之间旅游流联系紧密；环渤海京津冀地区仅北京与区域外其他城市旅游流联系紧密，没有形成入境观光休闲外国旅游流集中分布区。
(3)中国入境观光休闲旅游流的空间转移能力较低，其有向流动符合“二八定律”，即80％的有向流动仅围绕20％的城市对转移流动，其中，20％的城市对主要是长江三角洲、珠江三角洲区域内的城市对，以及北京与长江三角洲地区城市构成的城市对之间，以“杭州→上海、苏州→上海、上海→苏州、上海→杭州、上海→北京、北京→上海、苏州→杭州、杭州→苏州”等为代表；中国入境观光休闲旅游流流量较大的城市对主要集中在北京、西安及长江三角洲地区之间，以“北京-西安、上海-杭州、北京-上海、上海-苏州、杭州-苏州”等为代表。
(4)中国入境观光休闲旅游流网络为“核心-边缘”网络，北京位于网络的中心位置，是入境观光休闲旅游流最重要的集散中心和中转中心。网络的核心区成员包括：广州、香港、南京、上海、杭州、武汉、深圳、桂林、西安、北京、重庆、昆明、大连、厦门、成都、苏州和阳朔17个城市节点，占网络城市节点总数的18％；其余79个城市节点处于网络的边缘区，占网络城市节点总数的82％。根据各城市节点在网络中的结构位置，可进一步将网络核心区城市节点划分为四种角色类型：①综合型节点：北京、上海；②枢纽型节点：西安、成都、桂林；③口岸型节点：广州、香港；④重要节点：杭州、苏州、南京、武汉、深圳、重庆、昆明、大连、厦门、阳朔。
2、讨论
入境观光休闲旅游市场作为中国入境旅游市场中规模最大的细分市场，关乎整个中国入境旅游业的前途命运。本文通过对中国入境观光休闲旅游流的空间结构及其流动特征进行定量研究，研究结果可以揭示目前中国入境观光休闲旅游市场存在着以下主要问题：①中国入境观光休闲游客重访率较低；②中国入境观光休闲旅游流地理空间分布不均；③中国入境观光休闲旅游流空间转移能力较低；④入境观光休闲旅游流网络结构松散，核心节点少，边缘节点多，容易导致由于旅游流过度集中带来的旅游资源过渡利用、交通拥堵、旅游服务质量下降等不良影响。这些问题均不利于中国入境观光休闲外国旅游市场的进一步拓展。针对上述问题，为引导中国入境观光休闲旅游合理流动，促进中国入境观光休闲旅游市场的良性发展，本文试提出以下建议：
(1)重点打造一批具有国际竞争力的观光休闲之都。例如成都、桂林、杭州、苏州、昆明、阳朔、大连具有丰富的自然旅游资源，是中国著名的观光休闲旅游城市，可以重点考虑提升这些旅游城市的旅游资源品位，将其打造成世界观光休闲之都，以此吸引更多的入境观光休闲游客，提高入境观光休闲游客重游率。对于北京、西安、南京这类旅游城市，主要以其悠久历史闻名世界，历史文化遗产资源比较丰富，但观光休闲旅游资源相对较少，在拓展中国入境观光休闲旅游市场过程中，可依托其厚重的人文旅游资源打造一些主题观光休闲旅游项目，以充分满足入境观光休闲游客的需求。对于广州、上海、香港、深圳、厦门、武汉这类旅游城市，本身拥有的自然旅游资源并不丰富，尤其是广州、上海、香港主要是作为出入境口岸对入境观光休闲旅游流发挥着较大的集散功能，入境观光休闲游客在此停留的时间不长。因此，在拓展中国入境观光休闲旅游市场过程中，这些城市主要任务是培育现代新型观光休闲旅游项目，延长入境观光休闲游客的停留时间。
(2)设法培育更多的入境观光休闲旅游目的地，扩大中国入境观光休闲旅游流网络核心区。在重点打造核心节点城市的同时，要设法将具有发展潜力的边缘节点城市提升到核心节点城市层次。例如三亚、丽江、香格里拉、峨眉山、张家界、拉萨等旅游城市，本身具有丰富的自然和人文旅游资源，是国内知名的旅游目的地，且具有一定的国际影响力。在拓展中国入境观光休闲旅游市场过程中，要充分挖掘这些城市的旅游资源独特性，提高旅游交通可达性，完善旅游基础设施以及提升旅游服务质量，进而提高旅游吸引力，扩大中国入境观光休闲旅游流网络核心区。
(3)设法引导东南地区的入境观光休闲旅游流向西北地区转移流动，加强京津冀地区内部旅游城市之间的联系。中国西北地区入境观光休闲旅游流分布极少，一是由于市场距离较远，交通不够便利，游客可进入性不强；二是由于旅游资源分布较为稀疏，旅游资源集聚性不强；三是经济较为落后，旅游基础设施和旅游服务质量较差，严重地制约了西北地区入境观光休闲旅游市场的发展。要拓展这一地区的入境观光休闲旅游市场，只有努力克服以上三个制约因素，力求引导部分东南地区的入境观光休闲旅游流向其转移扩散。京津冀地区作为三大旅游经济圈之一，要提升除北京以外的其他重要旅游城市的入境观光休闲旅游吸引力，加强区域内部旅游城市之间的联系，力求在该区域形成一个重要的入境观光休闲旅游流集中分布区。
(4)加强中国入境观光休闲旅游流网络核心区和边缘区的联系，引导入境观光休闲旅游流由核心区向边缘区转移，以核心区带动边缘区发展。核心区与边缘区的联系，重点是在发展交通和经济辐射，边缘区节点城市要主动发展与核心区节点城市的交通联系，加强经济合作，同时要加强边缘区内部合作，寻求周边其他发展潜力较大的旅游城市，实施捆绑开发，进而提高旅游吸引力，引导入境观光休闲旅游流由核心区向边缘区转移，优化中国入境观光休闲旅游流网络结构。
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