中国旅游业发展空间差异的综合评判，本文主要内容关键词为：旅游业论文,发展空间论文,中国论文,差异论文，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。
1 问题的提出
由于受区位条件、旅游资源禀赋、社会历史文化、经济发达程度、交通状况、基础设施等诸因素的制约，中国的旅游业发展呈现出极明显的空间差异。近年已有不少研究者对中国旅游业发展的东、西部差异[1]，东、中、西部差异[2，3]，沿海与内陆差异，乃至省际差异等进行了有关比较分析[4～15]。而用于研究中国旅游发展空间差异的参数则包括标准差(Standard Deviation)、变异系数(Coefficient of Variance)、基尼系数(Gini Coefficient)、泰尔指数(Theil Index)、地理集中指数(Geographical Concentration Index)等一系列统计学指标。但综观前人的有关研究，基本上均存在着如下两个方面的不足：①对区域本身的特征，如面积大小、人口数量等差异因素考虑不足；②用于对比的指标多限于单因素，如旅游人数、旅游收入等。在目前31个省级行政区中，各区的面积和人口差异悬殊，面积最大的为新疆维吾尔自治区，约166万km[2]，面积最小的是天津市，仅1.19万km[2]，前者超过后者的139倍；人口最多的是广东省，2007年达9 449万人，人口最少的是西藏自治区，仅284万人，前者是后者的33倍以上。因而用旅游接待人数和旅游经济收入等绝对数值在各区域间进行简单对比没有实际意义可言。另一方面，旅游业是一个错综复杂的经济现象，用单一指标也不足以全面反映旅游业发展的真实情况。因而有必要寻找一种能够真实反映旅游业发展的综合指标，通过模型的构建，对中国旅游业发展的空间差异进行综合评判。本研究试图对此作些探索。
2 研究方法与数据来源
本研究从旅游经济收入、游客与东道主的关系、旅游接待地旅游设施的发展水平、旅游交通的发达程度四个方面来寻找评价各地旅游业发展程度的指标。各种指标计算结果将绘制相应的地理统计图，以直观显示中国各省级行政区间的差异情况，最后综合所有指标，对中国旅游业发展的省际差异进行综合评判。
本研究计算所需的统计数据主要包括全国31个省级行政区的面积、人口、游客总接待量、旅游总收入、星级饭店床位数、公路通车里程等。这些数据的获取途径主要包括《中国旅游统计年鉴》、《中国统计年鉴》、以及国家旅游局和国家统计局的网站。所收集主要原始数据列于表1。
资料来源：星级饭店床位数获自《中国旅游统计年鉴》，公路通车里程获自《中国统计年鉴》，游客接待总人数和旅游总收入获自国家旅游局网站和国家统计局网站，人口数据获自中国人口信息网。港澳台地区由于数据不易获得而未列入研究范围。
3 指标的构建、计算与表达
3.1 旅游经济收入指标
对于发展中国家而言，旅游业发展的最终目标是为了增加地区经济收入、提高当地居民的生活水平[16，17]。因而以往在表述中国各地旅游发展差异时也常采用旅游经济收入这个指标，不过大部分研究者均以当地旅游收入占全国旅游收入的比重来表示各地的旅游收入差异[3，5，11，12]。但正如前文所述，对不同面积、不同人口的区域采用绝对指标进行简单对比是不合理的，因而本研究在此采用一个可反映区域旅游经济收入的可比较相对指标：人均旅游收入。其计算公式可表达如下
TR=R/P(1)
式中TR代表人均旅游收入，R代表一个地区的旅游总收入，P代表各地区的人口总数。利用公式(1)计算获得的全国31个省级行政区的人均旅游收入列于表1，其计算结果绘制成相应的地理统计图如图1。
图1 中国人均旅游收入的分布(2007年)
Fig.1 Distribution of average tourist receipts per resident in China(2007)
3.2 游客与东道主的关系指标
在西欧旅游发达国家，旅游研究者很重视旅游密度(Tourist density)这个指标的运用。如波特克曾用旅游密度作为评定旅游城市的指标之一[18]；尤切克在研究德国巴伐利亚州上弗兰肯地区的旅游业发展时，曾利用旅游密度分析该地区旅游发展的空间差异[19]；施耐尔在研究英国旅游业发展时，也曾应用旅游密度这个指标来判断英国旅游业发展的空间差异[20]；等等。相比之下，中国的旅游研究者对旅游密度这个指标缺乏重视，迄今尚难见到将这个指标用于有关研究。本研究参照国外的研究，也将旅游密度作为评判中国旅游发展空间差异的指标之一。
旅游密度的计算公式可以表达为：
TD=T/P(2)
式中，TD代表旅游密度，T代表游客接待量，P代表各地区的人口总数。
旅游密度表示的是旅游目的地居民所接待的游客数量的比例，这个指标很好地反映了游客与东道主的数量关系。在具体计算中，游客接待量可以有两个指标，一为游客接待人数，单位为人次，二为游客接待天数，单位为人天。在西方发达国家一般比较重视游客过夜天数的统计，因而在旅游密度的计算中，游客接待量多根据游客过夜天数计算。但在中国的有关统计年鉴中，除国际入境游客统计过夜天数外，对国内游客的统计一般只公布接待人次的数据。因而，本研究计算全国各省(直辖市、自治区)的旅游密度时，只能采用旅游接待人次的统计数据。
有关旅游密度的计算结果列于表1，图2显示了2007年中国旅游密度的空间差异。
图2 中国旅游密度的分布(2007年)
Fig.2 Distribution of tourist density in China(2007)
3.3 旅游接待设施发达程度指标
旅游接待地的旅游设施种类繁多，包括度假中心、旅馆、游泳池、购物中心和运动场所等，其中能够准确反映旅游接待规模的是旅游住宿设施，在中国反映旅游住宿设施的统计数据有旅游饭店数量、客房间数、床位数量、客房出租率、客房收入等种种指标。由于一个旅游地的接待能力直接受床位数量的限制，而饭店数量和客房间数并不能说明实际问题，因而在国外一般较重视旅游接待地旅游床位数的统计。如白岑在研究欧洲阿尔卑斯山地区旅游业与区域可持续发展时曾以旅游地居民所拥有的床位数来反映旅游发展程度的空间差异[21]；巴塔勒提在研究意大利阿尔卑斯山地区的旅游业发展时也曾运用旅游饭店床位来表示旅游发展的空间差异[22]。本研究采用旅游床位密度作为评判指标之一，其计算公式可以表达为：
BD=TB/A(3)
式中，BD代表床位密度，TB代表床位数量，A代表各地的面积。
由于中国各地的全部旅游床位尚难获得准确数据，因而在本研究的计算中采用《中国旅游统计年鉴》公布的各地星级饭店床位数。计算结果见表1，其统计地图示于图3。
图3 中国星级饭店床位密度的分布(2006年)
Fig.3 Distribution of tourist bed density in China(2006)
3.4 旅游交通指标
旅游交通工具包括飞机、火车、汽车、客船等；交通设施有飞机场、火车站、汽车站、码头；以及连接交通工具的通道，如航道、铁路、公路等。因而可用于反映区域旅游交通发达程度的指标通常包括：各种交通工具的数量、各种交通线路长度、以及客运量等。考虑到游客与公路交通的关系最密切，因而本研究选择公路网密度作为评判各地旅游交通发达程度的指标。公路网密度的计算公式为：
RD=L/A(4)
式中，RD代表公路网密度，L表示公路通车里程，A代表各地的面积。据公式(4)计算获得的各地公路网密度列于表1，其统计地图示于图4。
图4 中国公路网密度的分布(2006年)
Fig 4 Distribution of road-net density in China(2006)
4 旅游业发展空间差异的综合评判
上述提出的评判指标中有两项属于“人均”指标，两项属于“地均”指标，假设此4项指标对旅游业发展的贡献具有同等重要性，因而无需作加权处理。这样可以将上述4项指标进行简单加总，即获得中国旅游业发展空间差异的综合评判模型为：
D=TR+TD+BD+RD(5)
式中，D代表综合评判总值，TR、TD、BD和RD的含义如公式(1)～(4)所示。
由于各项的评级均取5级制(相应取值范围亦介于1～5间)，因而汇总4项指标获得的D值取值范围介于4～20间。将此取值范围按4～7(旅游不发达地区)，8～10(旅游较不发达地区)，11～13(旅游中等发达地区)，14～16(旅游次发达地区)，17～20(旅游最发达地区)分成5级，31个省级行政区依其各自的取值落于特定的范围内，结果见图5所示。
图5 中国旅游业发展程度的空间差异
Fig.5 Spatial disparity of the tourism development in China
图5可看出，中国旅游业最发达的地区位于中东部沿海，除北京、上海和天津三个传统直辖市外，尚包括江苏、浙江和辽宁三个省；旅游业次发达地区除新兴直辖市重庆(1997年升为直辖市)外，也主要位于沿海地区，包括广东、福建、海南和山东四个省；旅游业中等发达地区位于内陆较接近沿海处，包括山西、河南、湖北、湖南和江西五个省；旅游业较不发达地区分布比较分散，既包括沿海的河北省，也包括内陆的安徽和陕西省以及位于西南部的四川、广西、贵州和云南省；而旅游不发达地区主要位于北部和西部地区，包括吉林、黑龙江、内蒙古、宁夏、甘肃、青海、新疆和西藏八个省份或自治区。
从上述可以看出，中国旅游业的发展具有从沿海向内陆、从东、南部向西、北部扩散的趋势。
5 结论与讨论
本研究强调，探讨旅游业发展的空间差异不但应考虑各区域的面积和人口因素，而且应从多因素综合评判入手，因而选择多项相对性指标进行区域对比具有现实意义。
根据人均旅游收入、旅游密度、星级饭店床位密度和公路网密度四个指标的综合评判，表明中国旅游业的发达程度具有从沿海向内陆、从东、南部向西、北部逐渐减弱的趋势。这与中国从沿海到内陆逐步对外开放的步伐以及经济发展的规律是一致的。中国旅游业发展的空间差异是中国区域发展差异的一种具体体现，它与区域经济发展差异一样是多因素综合作用的结果[23，24]。
研究结果表明，中国旅游业最发达的地区以北京、上海和天津传统直辖市为主，这显然与前人一贯认为广东省的旅游发展处于全国之首的结论相径庭。其实，从平均角度看，广东省的旅游发达程度不可能超过作为国家首都的北京市和传统工业城市上海市，因而本研究的结论应该更接近现实。
由于受统计资料的限制，本研究尚存在一定的局限性。如按国际惯例，旅游密度按游客过夜天数计算更精确，而本研究仅能按旅游接待人次计算；另外，计算旅游床位密度时，最好以全部旅游床位为计算依据，但因缺乏全面数据，本研究仅能选择星级饭店床位数作为计算依据。此外，本研究计算所纳入的指标只有四个，如果有可能，参与评判的指标还可以继续充实。总之，虽然本研究构建的综合评判模型用于区域对比研究，可以获得较理想的效果，但莫庸违言，本模型还有待进一步完善。
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