中国典型区入境旅游企业区位熵差异分析，本文主要内容关键词为：区位论文,中国论文,差异论文,典型论文,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。
文章编号：1007-7588(2009)03-0435-07
1 引言
实践证明，旅游业是兼具经济、社会功能的综合性产业，关联度大、带动性强，对国家经济发展、社会进步、对外交往以及文化交流具有重要作用[1]。经过近30年的发展，中国已成为全球入境旅游大国，世界上增长最快的旅游目的地国，公认的全球最佳旅游目的地之一[2]。2005年中国的旅游人数达到4680.90×10[4]人次，旅游收入达到292.96×10[8]美元的新大关，其中入境旅游人数在全世界排名第四，而旅游收入也在全世界排名第六[3]。据世界旅游组织预测，到2020年中国将发展为世界第一入境旅游目的地国，中国在世界旅游业中的地位日显重要并不可替代。旅游业取得的巨大成绩自不待言，然而也应看到由于资源规模、类型与组合条件、产业要素与基础设施、环境与氛围、区位等差异的影响，中国入境旅游东部区域比西部区域得到更快的发展，东部累积有利因素持续领跑发展，这强化和加剧了东西部区域间的不平衡，“马太效应”明显[4]。增长和滞后区域间的空间相互作用产生极化效应，带动了入境旅游流也向这些区域流动，使区域间发展差异不断扩大。只有清晰的分析区域入境旅游业在不同方面的发展差异，才能更好地设计出有针对性的解决方案，从而为解决区域入境旅游差异提供保障。旅行社、旅游星级饭店是旅游产业中具有代表性的两大部门，对其数量和收入区位熵从东西部、典型旅游区之间、典型区内部以及典型旅游省市4个层面进行分析，有助于从细部发现中国入境旅游流发展的区域差异，从而为进一步发展提供指导。
2 研究方法与数据来源
2.1 区位熵研究方法
区位熵又称专门化率，是由哈盖特(P.Haggett)首先提出并运用于区位分析之中。该方法在衡量某一区域要素的空间分布情况，反映某一产业部门的集中度，以及某一区域在高层次区域的地位和作用等方面具有重要意义[5]。运用区位熵指标不仅可以分析区域优势产业的状况，而且还可以根据区位熵值的大小来衡量其发展强度，具体来说值越大，发展强度越高。在实际应用中，可以选择企业数量、产业总产值、产业增加值、产业销售收入、产业从业人员等指标分别进行计算，计算公式为：
如果
=1，表明j地区某产业中i部门的发展强度相当于全国同类产业的平均水平；如果＜1，表明j地区某产业中i部门的发展强度低于全国同类产业的平均水平；如果＞1，则表明j地区某产业中i部门的发展强度高于全国同类产业的平均水平，当＞1.5时，说明i部门的发展强度在全国具有显著的比较优势[6]。
然而，应该看到区位熵理论的核心理念是将一个高层次区域等面积划分为若干个份额进行研究，它忽视了不同地区间面积的差异，如果仅仅按照区位熵分析中国旅游企业经济指标，可能导致一些大面积的低区位熵区域所计算出的区位熵值高于某个小面积的高区位熵区域，或者导致拉大或缩小了大区域和小区域间区位熵差异。为了消除这些差异，从而更准确的反映区域间区位熵值的差异，本研究试图对区位熵理论进行简单修正，建立消除面积影响的区位熵模型，修正后的数学公式为：
从旅游产业的综合性出发，旅游生产力系统可以分为旅游核心行业和旅游相关行业。其中，核心行业包括旅行社业、旅游饭店业和旅游交通业，相关行业包括餐饮业、服务业、娱乐业、文物及园林业、商业等[7]。由于旅游企业服务对象的复杂性，除了核心行业外，很难区分出相关行业中旅游服务所占的比重。同时，为了有效区分国内旅游和国际旅游之间的差异，所以此处仅重点研究星级宾馆、国际旅行社两个入境旅游服务的核心行业，而将其他入境旅游企业综合在一起进行研究。
2.2 数据来源
为保证统计口径的一致性和数据的权威性及可靠性，以《中国旅游统计年鉴》(2007)、《中国入境旅游抽样调查资料》(2007)为主要数据来源。以2004年作者亲自参加的全国六大旅游城市市场调查数据为参考。
3 实证研究
3.1 典型旅游区的界定
典型旅游区是指具有一定的空间、资源以及文化代表性的、旅游业发展基础较好的区域。据此对典型区的选取需要满足3个条件：①具有一定入境旅游发展基础，能够反映出中国入境旅游发展的水平；②具有一定区域代表性，能够分布在中国东、西、南、北行政分布区域；③具有一定的资源代表性，能够反映全国各个区域的旅游资源特色。在曾经参与过的六大旅游城市市场的问卷调查及深度访谈过程中，作者发现，入境游客对中国旅游城市的认知程度中北京、上海、西安、广州、桂林和昆明六大城市所占比例达到95%左右，而其他城市所占比例也仅占5%左右（图1）。而在所做的访谈中，入境游客对于“其他”项的解释也大都是围绕这六大旅游城市周边的旅游省市，如南京、天津、深圳、大连、青岛等城市，这说明在游客感知过程中，对中国的认识并不是全面的，而只是局限在一些特别知名的旅游省市。
图1 入境游客对中国旅游城市认知评价
根据以上条件可以界定出以北京为中心的环渤海旅游区、以上海为中心的长三角旅游区、以广州为中心的珠三角旅游区、以昆明为中心的云贵旅游区、以成都为中心的蜀渝旅游区和以西安为中心的大西安旅游区等六大区域为中国的典型旅游区。从空间上来看，这六大区域可以从东西部典型旅游带、典型区之间、典型区内部以及典型省市之间4个层面来解释，其中典型旅游省市是构成典型区的基本要素，主要包括北京、天津、河北、辽宁、山东、上海、浙江、江苏、广东、福建、广西、陕西、四川、重庆、云南、贵州等16个省市（图2）。
另外，从区域旅游发展情况来看（表1），16个典型省市的入境游客接待数量多年来在全国所占比重一直保持在79.62%左右；在旅游外汇收入方面，16个省市也长期保持在全国的86.60%左右；从旅游景区发展方面来看，在2006年国家公布的66家5A级旅游景区中，16个省市就拥有其中的40个，占了全国的60%左右；而在国际旅行社方面，至2006年全国共有1654家国际旅行社，16个典型省市拥有其中的1098家，占了全国的66.38%；在星级饭店方面，在全国的12751家星级饭店中，所选的16个省市拥有8494家，占了全国的66.62%左右，所以所选择的典型旅游区入境旅游业的发展水平具有很强的代表性。区域代表性方面，环渤海、长三角、珠三角分别代表了中国东部沿海旅游带的发展水平，而云贵、蜀渝、大西安代表了中国西部旅游带的发展水平。另外，环渤海、大西安属于典型的北部区域，而珠三角、云贵等典型旅游区具有明显的南部区域特征。从以上3个条件的分析，说明选择的6大典型旅游区域，16个典型省市代表中国入境旅游的特征和能力，具备从微观、中观和宏观3个维度研究入境旅游流的条件。
图2 中国典型入境旅游区分布
3.2 区位熵分析
首先对原始数据标准化处理，即将每个省市的入境旅游企业数量以及入境旅游企业收入除以该省市的面积，然后，按照区位熵公式计算典型区各省市入境旅游企业人数和收入区位熵，结果见表2。
3.2.1 星级饭店旅游区位熵 星级饭店收入区位熵方面，在东西部差异的层面上，东部沿海入境旅游带的收入区位熵值明显高于西部资源入境旅游带，其中区位熵之间的变幅为15.01左右；6大典型区之间，入境旅游企业的收入区位熵由高到低依次为：长三角、环渤海、珠三角、蜀渝、大西安、云贵，变幅为36.28；典型区内部变幅最大的是长三角地区，变幅为98.04，说明长三角在星级饭店收入区位熵方面表现得最不平衡；从省市角度看星级饭店的收入区位熵由高到低依次是：上海、北京、天津、浙江、江苏、广东、山东、辽宁、重庆、福建、河北、广西、云南、四川、陕西、贵州，其中变幅达101.62。在此基础上，将16个省市划分为4类：上海为极强区位熵地区(＞100)，北京为强区位熵地区(＞10)，天津、浙江、江苏、广东、辽宁、山东和重庆等7个省市为中等强度区位熵地区(＞1)，河北、广西、福建、四川、贵州、云南和陕西为较低区位熵地区(＜1)。
从星级饭店数量区位熵方面可以看出，东部入境旅游带依然高于西部入境旅游带，其中变幅为11.66；六大典型区之间区位熵由高到低依次是长三角、环渤海、珠三角、蜀渝、大西安、云贵，变幅为23.06；6大典型区内部变幅最大的依然是长三角地区，变幅为98.04；省市层面上，区位熵排在前3位的是上海、北京和天津，最低的3个省市分别是四川、贵州和陕西，其中省市角度的变幅为55.05。具体地可以将16个省市划分为：上海和北京为强区位熵地区，天津、浙江、江苏、广东、辽宁、山东、云南和重庆等7个省市为中等强度区位熵地区，而河北、广西、四川、贵州和陕西为较低区位熵地区。
收入区位熵和数量区位熵的比值可以更好地反映区域入境旅游企业发展的差异，其比值大于100%说明区域入境旅游企业收入在全国的专门化率大于数量的专门化率，该区域入境旅游企业发展较好；而当比值等于100%，表明区域入境旅游企业收入在全国的专门化率和数量的专门化率持平，入境旅游企业发展适中；而当比值小于100%时表明该区域入境旅游企业收入在全国的专门化率小于数量的专门化率，说明该区域入境旅游企业发展存在一定问题，需提高收入水平。总体来看，东部典型旅游带星级饭店的收入区位熵与数量区位熵比值均稍高于西部典型旅游带；六大典型区之间来看，仅长三角在上海的作用下区位熵比值大于100%，其他均小于100%，其中云贵典型旅游区最小，仅为20%；典型省市层面上仅有上海的收入区位熵与数量区位熵比值大于100%，为181.94%，而云南的区位熵比值最低，为18.54%。
3.2.2 国际旅行社旅游区位熵 从国际旅行社收入区位熵分布可以看出，东西部差异同样呈现出东部沿海旅游带强于西部资源旅游带，变幅为25.65左右；六大典型区之间区位熵值由高到低依次是长三角、环渤海、珠三角、蜀渝、大西安、云贵，其变幅为42.91；典型区内部变幅最大的是长三角地区，变幅为147.38，说明环渤海在国际旅行社收入区位熵方面表现的最不平衡；从省市角度分析，区位熵排在前3位的依次是北京、上海和天津，最低的3个省市分别是贵州、四川和河北。其中省市间的变幅为147.52，具体可以将16个省市划分为4类：北京和上海为极强区位熵地区，天津、广东和江苏为强区位熵地区，辽宁、山东、浙江、福建和重庆等5个省市为中等强度区位熵地区，而河北、广西、四川、贵州、云南和陕西为较低区位熵地区。
从国际旅行社数量区位熵分布可以看出，东西部差异依然是东部沿海旅游带强于西部资源旅游带，变幅为69.72左右；六大典型区之间区位熵由高到低依次是环渤海、长三角、珠三角、蜀渝、大西安、云贵，变幅为101.97，典型区内部变幅最大的是环渤海地区，变幅为397.94，说明环渤海典型区在国际旅行社数量区位熵方面表现得最不平衡；从省市角度分析，区位熵排在前3位的依次是北京、上海和天津。最低的3个省市分别是贵州、四川和云南。其中省市间的变幅为401.4左右，具体可以将16个省市划分为4类：北京和上海为极强区位熵地区，天津、广东、江苏、辽宁、山东、浙江、福建等7个省市为强区位熵地区，河北、广西、四川、重庆、贵州、云南和陕西等7个省市为中等强度区位熵地区。
从国际旅行社收入和数量区位熵之间的比值可以看出，东西部典型旅游带的区位熵比值都没有大于100%，而东部典型旅游带的区位熵比值相对稍高于西部典型旅游带；六大典型区之间来看，区位熵的比值也均低于100%，其中长三角典型旅游区区位熵比值相对最高，为43.15%，而大西安典型旅游区相对最小，仅为14.41%；典型省市层面上上海的收入区位熵与数量区位熵比值相对最高，为46.66%，而河北的区位熵比值最低，为6.10%。
3.2.3 其他入境旅游企业旅游区位熵 其他入境旅游企业的收入区位熵方面，东西部差异为东部沿海旅游带强于西部资源旅游带，变幅为79.13左右；六大典型区之间区位熵由高到低依次是：长三角、珠三角、环渤海、蜀渝、云贵、大西安，变幅为131.92；典型区内部变幅最大的是长三角地区，变幅为322.69，说明长三角在其他企业方面的收入区位熵方面表现得最不平衡；从省市角度分析排在前3位的依次是上海、广东和北京，最低的3个省市分别是福建、陕西和重庆，其中省市间变幅为340.4，具体可以将16个省市划分为4类：上海、广东和北京为极强区位熵地区，天津、河北、辽宁、江苏、浙江、四川和贵州等7个省市为强区位熵地区，山东、广西、福建、重庆、云南和陕西等6个省市为中等强度区位熵地区。
其他入境旅游企业的数量区位熵方面，东西部差异为东部沿海旅游带强于西部资源旅游带，变幅为21.50左右；六大典型区之间区位熵依次是长三角、环渤海、珠三角、蜀渝、大西安、云贵，变幅为48.43；典型区内部变幅最大的是长三角地区，变幅为108.99，说明长三角在其他企业方面的数量区位熵方面也是最不平衡的典型区；省市层面上，区位熵排在前3位的依次是上海、北京和天津。最低的3个省市分别是云南、陕西和贵州，其中省市间变幅为120.87，具体可以将16个省市划分为：上海为极强区位熵地区，北京、天津、江苏、浙江、广东等5个省市为强区位熵地区，河北、辽宁、山东、广西、福建、四川、重庆、贵州、云南和陕西等10个省市为中等强度区位熵地区。
从收入与数量区位熵之间的比值来看，东西部典型旅游带其他入境旅游企业的区位熵比值均高于100%，其中东部典型旅游带的区位熵比值均稍高于西部典型旅游带；六大典型区之间来看，区位熵的比值也均高于100%，其中珠三角典型旅游区区位熵比值相对最高，为1577.91%，而大西安典型旅游区相对最小，仅为146.69%；典型省市层面上广东的收入区位熵与数量区位熵比值相对最高，为2572.27%，而天津的区位熵比值最低，为79.40%。
3.3 战略对策
从以上分析可以看出，中国区域旅游企业的发展不管是在收入区位熵、数量区位熵还是在两个区位熵之间的比值方面都存在很大的差异。首先，表现在东西部旅游带之间的差异，即由于区域经济、区位、交通、基础设施、对外开放程度、地理优势和政策优势等因素的影响，在中国东部地区形成了半月形沿海口岸发达旅游带，在中国西部形成了西部资源型次发达旅游带。东部旅游带的基础条件较好，经济环境优良，旅游企业发展迅速，而西部旅游带基础设施条件相对较差，经济环境欠佳，旅游企业发展较慢，这些都导致东部旅游带入境旅游企业区位熵均高于西部旅游带。其次，典型旅游区之间的差异表现为长三角典型区的区位熵值最高，其他区位依次为：环渤海、珠三角、蜀渝、大西安、云贵。再次，典型省市之间表现出经济发展越好的省市入境旅游企业发展越好。最后，各个典型区内部的差异表现出显著的“集核”现象，既中心旅游城市表现出很高的区位熵值。
当前如何平衡中国东西部差异、典型区之间以及典型区内部差异是当前和未来面临的主要问题。改善中国当前旅游企业区位熵不平衡可以从以下几个方面做起：
(1)根据东部沿海地区经济发达、基础设施好、交通便利、靠近世界客源市场、旅游业的国际化趋势日益明显等特点，加大旅游新产品开发和促销的力度，不断推出高品位、高质量、高标准的旅游产品，从而提高东部典型区旅游业在世界旅游市场的位置。同时努力发挥东部典型旅游区的涓滴效应，推动东部典型区入境旅游企业的人力、财力和物力逐步向西部转移。
(2)根据西部欠发达旅游地区旅游资源丰富、历史文化特点鲜明、民族风情浓厚、旅游业已初具规模并极具发展潜力等特点，努力营造旅游投资环境，尽快改善旅游基础设施，尤其是适时增加通往国际的航班，增设主要客源国的航线，大力培养旅游专门人才，使中国东西部典型区入境旅游差异逐渐平衡。利用财政投资，协调区域入境旅游企业发展，大力发挥西部典型旅游区入境旅游企业竞争相对较小，企业成本较低的优势，优化区域招商引资、增强市场竞争能力的外部环境和条件，吸引东部发达地区旅游企业的人力、财力和物力向欠发达地区转移，形成东推西拉等格局。把更新技术、提高旅游产品的附加价值作为区域入境旅游企业发展的切入点和突破口，面向入境旅游市场，着力抓好入境旅游企业的战略性调整，按照“规模调大，结构调优，效益调高”的要求，做大做强核心入境旅游企业，通过旅游企业开发合作，实现旅游宣传促销联手，带动区域旅游整体形象提升，为区域旅游企业的发展创造良好的平台，达成客源和资源共享，提升典型区整体旅游企业竞争力。
4 结论及展望
区位熵作为区域分析的核心方法之一，在区域产业分析方面已经取得了广泛应用，然而在旅游产业方面的应用还相对较少，旅游作为一个多行业的产业部门为区域熵的应用提供了充分的条件。文章通过对区位熵的修正而得出中国典型旅游区入境旅游企业数量区位熵和收入区位熵，研究发现：
东部沿海旅游带在收入区位熵及数量区位熵方面都明显高于西部旅游带。从六大典型区角度来讲，发展最好的区域为长三角典型区，而长三角典型区内部入境旅游企业区位熵分布来看，呈现出非均衡发展的态势，其中上海起到了绝对的极核作用，江苏和浙江发展相对较弱；对于环渤海地区来说，在典型区区位熵发展中总体上处在第二的位置，北京起到了绝对核心的地位，而从整个环渤海典型区入境旅游企业发展来看，目前还处于一个非均衡发展的态势，其中北京和天津的区位熵较高，而河北、辽宁和山东的入境旅游企业发展相对较慢；对于珠三角地区来说，总体居于第三的位置，其中广东、福建和广西总体发展都较均衡，广东区位熵总体较高，而在星级饭店和国际旅行社方面广西发展相对较弱，在其他企业方面福建相对较弱；对于蜀渝典型区来说，总体上处在第四的位置，其中重庆在星级饭店和国际旅行社方面的区位熵均高于四川，而在其他企业区位熵方面，四川总体高于重庆；对于云贵地区来说，云南在星级饭店和国际旅行社方面的区位熵均高于贵州，而在其他企业的数量和收入区位熵贵州高于云南；对于大西安来说，只有陕西一个省份，总体看来发展相对较为缓慢。文章最后从区域旅游市场营销，投融资，基础设施等方面分别提出了均衡区域入境旅游企业发展的战略方针。
旅游业作为一个综合性产业包括了众多行业部门，鉴于数据获取的便捷度及行业划分的清晰度，本研究仅选择了星级饭店和国际旅行社2个主要部门，而对旅游交通、旅游景区等入境旅游企业均用其他来代表，另外，数量与收入区位熵不能完全代表旅游企业区位熵之间的差异，所以本研究还有待进一步深入和拓展。
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