旅游流与目的地系统耦合研究——以六大城市入境旅游为例

doi:10.18402/resci.2016.06.02

摘要/Abstract

摘要：

对旅游流与目的地的互动关系展开“系统整合研究”,有利于构建整体旅游复杂系统的理论框架,可有效推动旅游系统内部要素关系、发展演化规律以及供需平衡预测和调控等问题的解决。本文以北京、上海、广州、西安、成都和昆明的入境旅游为例,构建旅游流与城市目的地综合评价指标体系,应用灰色关联模型对1993-2012年六大典型城市旅游流与目的地系统互动关联耦合程度进行了定量评价,并分析了系统内部要素耦合作用强度分异特征。研究结果显示：①入境旅游流系统内的耦合主导要素是游客流量和流速,目的地系统内的耦合主导要素是旅游服务设施与服务人员和目的地经济环境;②典型旅游城市的入境旅游流与目的地系统长期处于磨合发展阶段,北京、上海的耦合度呈现倒“U”型变化趋势,广州、西安、成都和昆明的耦合度则表现出波动下降的趋势;③在入境旅游流系统的耦合主导要素上：东部三大城市主导要素分化明显,而西部三大城市均以旅游客流规模主导,其他要素为辅;④在目的地系统的耦合主导要素上：东部三大城市的自然、经济和社会环境要素的主导作用更强,而西部三大城市的旅游服务设施与服务人员以及基础设施要素主导作用更强,这表明两系统耦合质量的提升更需要依赖目的地整体环境的支撑,但西部城市由于受到较差的区位条件和较低的旅游经济发展水平的限制,对目的地系统的核心供给要素和媒介支撑要素的投入仍处于边际报酬递增阶段。

关键词: 入境旅游流, 城市目的地, 系统耦合, 时空关系, 灰色关联模型

Abstract:

System Integration Research on the interaction of tourist flow and destination contributes to the theoretical framework of tourism system and settles issues on internal element relations,law of development and evolvement,forecasting,regulating supply and demand balance. Taking inbound tourism of Beijing,Shanghai,Guangzhou,Xi’an,Chengdu,and Kunming as research objects,we constructed a coupling evaluation index system for inbound tourist flows and destination. With application of a gray associative model,we conducted a quantitative evaluation of the coupling degree of inbound tourist flow system and destination system in the six cities from 1993 to 2012,and examined the coupling effect degree of system elements. We found that the velocity and quantity of tourist flow are the most important coupling dominant elements in inbound tourist flow system,while tourism service facility,personnel and destination economic environment are the most important coupling dominant elements in destination system. The coupling system between tourist flow and destination in these tourist cities has long been amelioration coupling. The fluctuation of coupling degree between the two systems is an inverted U in Beijing and Shanghai,and in the other cities coupling degree shows a downward trend. In the aspect of the coupling dominant elements in inbound tourist flow system,the differentiation of dominant elements in eastern cities is obvious,but in western cities the dominant elements are similar,showing tourist flow scale as the dominant element and other elements as supplementary. As for coupling dominant elements in the destination system,the natural,economic and social environment have stronger effects on system coupling in eastern cities,while tourism service facility and personnel and infrastructure have stronger effects in western cities. This indicates that enhancing the coupling quality of the systems needs to rely on the support of the overall environment of the destination. Hindered by poor geographical conditions and low levels of economic development,investment in core supply elements and media support elements on the destination system in western cities is still at a stage of increasing marginal returns.

Key words: inbound tourist flows, city destination, system coupling, spatio-temporal relationship, gray associative model

张春晖, 马耀峰, 白凯. 旅游流与目的地系统耦合研究——以六大城市入境旅游为例[J]. 资源科学, 2016, 38(6): 1013-1027.

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图/表 5

表1

入境旅游流与目的地系统耦合评价指标体系"

目标层（耦合系统）	领域层（一级指标）	准则层（二级指标）	指标层（三级指标）	代码
旅游流Y	游客流量	客流规模	入境旅游人次/人次	Y₁
			人均接待入境旅游者人次/(人次/人)	Y₂
		客流比重	客流量占有率/%	Y₃
		客流增长	入境旅游人次近3年平均增长率/%	Y₄
	资金流量	消费规模	入境旅游外汇收入/万美元	Y₅
			入境旅游者人均天花费/(美元/人天)	Y₆
		消费占比	旅游外汇收入占有率 /%	Y₇
			入境旅游收入占第三产业增加值比重/%	Y₈
			入境旅游外汇收入占GDP比重/%	Y₉
		消费增长	入境旅游外汇收入近3年平均增长率/%	Y₁₀
	流速	停留时间	入境旅游者平均停留天数/天	Y₁₁
	流质	旅游流效益	旅游流流质指数	Y₁₂
		消费潜力	主体客源国人均GNI/美元	Y₁₃
			主体客源国人均最终消费支出/美元	Y₁₄
			主体客源国出游率/%	Y₁₅
			主体客源国人文发展指数	Y₁₆
目的地X	旅游核心	资源丰度	高级别旅游资源丰度/个	X₁
	吸引物	资源品位度	高级别旅游资源品位度	X₂
		资源密度	高级别旅游资源密度/(个/km²)	X₃
		资源组合度	高级别旅游资源组合指数*	X₄
	旅游服务设施	旅游企业数量	国际旅行社数量/家	X₅
	与服务人员		星级饭店数量/家	X₆
		旅游企业	国际旅行社固定资产/万元	X₇
		固定资产	星级饭店固定资产/万元	X₈
		旅游企业	国际旅行社从业人员/人	X₉
		从业人员	星级饭店从业人员/人	X₁₀
	基础设施	外部交通	人均年民航客运量/人次	X₁₁
			人均年铁路客运量/人次	X₁₂
			人均公路客运量/人次	X₁₃
		内部交通	人均实有铺装道路面积/m²	X₁₄
			每万人公共汽车数/辆	X₁₅
			每万人出租汽车数/辆	X₁₆
		邮电通讯	每百人邮电局（所）数/个	X₁₇
			每百人固定电话用户数/户	X₁₈
			每百人移动电话用户数/户	X₁₉
			每百人互联网用户数/户	X₂₀
			人均邮电业务量/万元	X₂₁
		能源	人均全年社会用电总量/（kW $?$ h）	X₂₂
			人均全年供水总量/t	X₂₃
			人均煤气（天然气）供气总量/m³	X₂₄
			每万人石油液化气供气总量/t	X₂₅
	自然环境	绿化及	人均公园绿地面积/m²	X₂₆
		环卫设施	建成区绿化覆盖率/%	X₂₇
			每万人公共厕所数/个	X₂₈
		空气质量	可吸入颗粒物年日均值*/(mg/m³)	X₂₉
			SO₂浓度年均值*/(mg/m³)	X₃₀
			NO₂浓度年均值*/(mg/m³)	X₃₁
		声环境质量	道路交通干线噪声平均值*/dB	X₃₂
			区域环境噪声平均值*/dB	X₃₃
		废水整治	工业废水排放达标率/%	X₃₄
			生活污水处理率/%	X₃₅
		垃圾整治	工业固体废弃物综合利用率/%	X₃₆
			生活垃圾无害化处理率/%	X₃₇
	经济环境	经济总量	人均GDP/万元	X₃₈
			人均固定资产投资/万元	X₃₉
			人均社会消费品零售额/元	X₄₀
			人均财政收入/元	X₄₁
		经济结构	第二产业占GDP比重/%	X₄₂
			第三产业占GDP比重/%	X₄₃
			第三产业劳动力比重/%	X₄₄
		经济外向性	外贸依存度/%	X₄₅
			外资依存度/%	X₄₆
			人均利用外资/美元	X₄₇
	社会环境	居民生活水平	城镇居民人均可支配收入/元	X₄₈
			城市居民家庭恩格尔系数*/%	X₄₉
		文化环境	人均科教文卫等财政支出/元	X₅₀
			高等学校在校学生数/人	X₅₁
			各类技术人员数/人	X₅₂
			群众艺术馆、文化馆文艺活动次数/次	X₅₃
			艺术表演团体演出场数/场	X₅₄
			家庭教育文化娱乐人均消费性支出/元	X₅₅
			教育文化娱乐投入/亿元	X₅₆
		社会安全	万人刑事案件立案数*/件	X₅₇
			万人发生火灾数*/起	X₅₈
			万人交通事故死亡人数*/人	X₅₉

表1

表2

1993-2012年六大城市入境旅游流与目的地系统要素关联矩阵"

目的地（X_i）入境旅游流（Y_i）		游客流量 0.688			资金流量 0.676			流速0.689	流质 0.665
目的地（X_i）入境旅游流（Y_i）		客流规模 0.718 （Y₁-Y₂）	客流比重 0.691 （Y₃）	客流增长 0.655 （Y₄）	消费规模 0.691 （Y₅-Y₆）	消费占比 0.681 （Y₇-Y₉）	消费增长 0.656 （Y₁₀）	停留时间 0.689 （Y₁₁）	旅游流效益 0.680 （Y₁₂）	消费潜力 0.650 （Y₁₃-Y₁₆）
旅游核心吸引物0.684	资源丰度0.693（X₁）	γ₂₄为中等关联,其余皆为较强关联			γ₃₅为极高关联,γ₄₈、γ₄₉为中等关联,其余皆为较强关联			均为较高关联	γ₁₁₄、γ₁₁₆、γ₂₁₄、γ₂₁₆、γ₃₁₆、 γ₄₁₂、γ₄₁₅为中等关联,其余皆为较强关联
	品位度0.688（X₂）
	资源密度0.710（X₃）
	组合度0.644（X₄）
旅游服务设施与服务人员0.710	企业数量0.706 （X₅-X₆）	γ₅₁、γ₆₁、γ₈₁、γ₉₁、γ₉₂为极高关联,γ₅₄、γ₇₄为中等关联,其余皆为较强关联			γ₅₅、γ₆₅、γ₇₅、γ₈₅、γ₉₅、γ₆₈、γ₇₈、γ₈₈、 γ₉₈、γ₁₀₈、γ₅₉、γ₆₉、γ₈₉、γ₉₉、为极高关联,γ₅₆、γ₇₁₀为中等关联, 其余皆为较强关联			γ₈₁₁极高关联,其余为中等关联	γ₅₁₃、γ₅₁₄、γ₅₁₆、γ₆₁₆、γ₇₁₆、 γ₈₁₆、γ₉₁₆、γ₁₀₁₆为中等关联,其余为较高关联
	固定资产 0.707（X₇-X₈）
	从业人员 0.717（X₉-X₁₀）
基础设施 0.691	外部交通 0.690（X₁₁-X₁₃）	γ₁₁₁、γ₁₂₁、γ₂₀₁、γ₂₁₁、γ₂₂₁、γ₂₅₁、γ₁₁₂、 γ₁₂₂、γ₂₅₂为极高关联,其余皆为中等关联			γ₂₀₅、γ₂₁₅、γ₂₁₈为极高关联,γ₁₁₆为中等关联,其余皆为较强关联			均为较强关联	γ₁₆₁₂、γ₁₁₁₅、γ₁₂₁₅、γ₁₉₁₅、 γ₂₀₁₅、γ₂₁₁₅、γ₂₅₁₅为极强关联,γ₁₁₁₆、γ₁₂₁₆、γ₁₃₁₆、γ₁₄₁₆、γ₁₆₁₆、γ₁₇₁₆、γ₁₉₁₆、γ₂₀₁₆、 γ₂₁₁₆、γ₂₂₁₆、γ₂₃₁₆、γ₂₄₁₆、γ₂₅₁₆为中等关联,其余为较强关联
	内部交通 0.693（X₁₄-X₁₆）
	邮电通讯 0.689（X₁₇-X₂₁）
	能源0.694（X₂₂-X₂₅）
自然环境 0.625	绿化及环卫设施 0.696（X₂₆-X₂₈）	γ₂₉₁、γ₃₀₁、γ₃₁₁、γ₃₂₁、γ₃₃₁、γ₃₄₁、γ₃₇₁、 γ₂₉₂、γ₃₀₂、γ₃₁₂、γ₃₂₂、γ₃₃₂、γ₃₄₂、γ₃₅₂、 γ₃₆₂、γ₃₇₂、γ₂₉₃、γ₃₀₃、γ₃₁₃、γ₃₂₃、γ₃₃₃、 γ₃₄₃、γ₃₇₃为中等关联,其余皆为较强关联			γ₂₉₅、γ₃₀₅、γ₃₁₅、γ₃₂₅、γ₃₃₅、γ₃₄₅、γ₃₆₅、 γ₃₇₅、γ₂₉₇、γ₃₀₇、γ₃₁₇、γ₃₂₇、γ₃₄₇、γ₃₅₇、 γ₃₇₇、γ₂₉₈、γ₃₀₈、γ₃₁₈、γ₃₂₈、γ₃₃₈、γ₃₄₈、 γ₃₆₈、γ₃₇₈、γ₂₉₉、γ₃₀₉、γ₃₁₉、γ₃₂₉、γ₃₃₉、 γ₃₄₉、γ₃₅₉、γ₃₆₉、γ₃₇₉、γ₃₄₁₀、γ₃₇₁₀为中等关联,其余为较强关联			γ₂₉₁₁、 γ₃₀₁₁、 γ₃₁₁₁、 γ₃₂₁₁、 γ₃₄₁₁、γ₃₇₁₁为中等关联,其余为较强关联	γ₂₉₁₂、γ₃₀₁₂、γ₃₁₁₂、γ₃₂₁₂、 γ₃₃₁₂、γ₃₄₁₂、γ₃₇₁₂、γ₂₉₁₅、 γ₃₀₁₅、γ₃₁₁₅、γ₃₂₁₅、γ₃₃₁₅、 γ₃₄₁₅、γ₃₆₁₅、γ₃₇₁₅、γ₂₆₁₆、 γ₂₇₁₆、γ₂₈₁₆均为中等关联,其他均为较强关联
	空气质量0.597 （X₂₉-X₃₁）
	声环境质量 0.612（X₃₂-X₃₃）
	废水整治 0.617（X₃₄-X₃₅）
	垃圾整治 0.604（X₃₆-X₃₇）
经济环境 0.694	经济总量 0.700（X₃₈-X₄₁）	γ₃₈₁、γ₄₁₁、γ₄₅₁、γ₄₇₁、γ₄₀₂、γ₄₅₃为极强关联,γ₄₂₁、γ₄₂₂、γ₄₂₃为中等关联,其余为较强关联			γ₄₅₅、γ₄₇₅、γ₄₅₈、γ₄₇₈、γ₄₆₉为极强关联,γ₄₂₅、γ₄₆₆、γ₄₂₈、γ₄₂₉为中等关联,其余为较强关联			均为较强关联	γ₄₀₁₅、γ₄₁₁₅为极强关联, γ₄₂₁₂、γ₄₁₁₄、γ₄₆₁₄、γ₄₂₁₅、 γ₃₈₁₆、γ₃₉₁₆、γ₄₀₁₆、γ₄₁₁₆、 γ₄₄₁₆、γ₄₅₁₆、γ₄₆₁₆、γ₄₇₁₆为中等关联,其余为较强关联
	经济结构 0.666（X₄₂-X₄₄）
	经济外向性 0.716（X₄₅-X₄₇）
社会环境 0.660	居民生活水平 0.672（X₄₈-X₄₉）	γ₄₈₁、γ₅₂₁、γ₅₃₁、γ₅₄₁、γ₅₅₁为极强关联,γ₅₇₁、γ₅₈₁、γ₅₉₁、γ₅₇₂、γ₅₈₂、γ₅₉₂、 γ₅₇₃、γ₅₈₃、γ₅₉₃为中等关联,其余为较强关联			γ₄₈₅、γ₅₀₅、γ₅₂₅、γ₅₃₅、γ₅₄₅、γ₅₅₅、γ₅₆₅、 γ₅₂₈、γ₅₄₈、γ₅₂₉、γ₅₄₉为极强关联, γ₅₇₅、γ₅₈₅、γ₅₉₅、γ₅₈₆、γ₅₈₇、γ₅₉₇、γ₄₉₈、 γ₅₇₈、γ₅₈₈、γ₄₉₉、γ₅₉₈、γ₅₇₉、γ₅₈₉、γ₅₉₉ 为中等关联,其余皆为较强关联			γ₅₈₁₁为中等关联,其余均为较强关联	γ₅₀₁₅、γ₅₅₁₅为极强关联, γ₄₉₁₂、γ₅₈₁₂、γ₅₉₁₂、γ₅₀₁₄、 γ₅₂₁₄、γ₄₉₁₅、γ₅₇₁₅、γ₅₈₁₅、 γ₅₉₁₅、γ₄₈₁₆、γ₅₀₁₆、γ₅₁₁₆、 γ₅₂₁₆、γ₅₃₁₆、γ₅₄₁₆、γ₅₅₁₆、γ₅₆₁₆为中等关联,其余为较强关联
	文化环境0.706 （X₅₀-X₅₆）
	社会安全0.601 （X₅₇-X₅₉）

表2

图1

表3

表4

参考文献 60

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