云南地區(qū)旅游業(yè)發(fā)展的關聯(lián)因素探析,碩士論文

云南地區(qū)旅游業(yè)發(fā)展的關聯(lián)因素探析,碩士論文旅游產(chǎn)業(yè)在國民經(jīng)濟發(fā)展中占據(jù)著舉足輕重的地位,旅游業(yè)的發(fā)展也在地方經(jīng)濟發(fā)展中占據(jù)很重要的一部分,發(fā)展好旅游業(yè)對經(jīng)濟發(fā)展意義深遠.旅游產(chǎn)業(yè)牽涉很多行業(yè),具有很強的綜合性,涵蓋旅游、娛樂、衣食住行、購物、投資等多種方面的需求.旅游業(yè)的發(fā)展往往牽一發(fā)而動全身,呈現(xiàn)出一帶N的態(tài)勢,為當?shù)氐慕?jīng)濟增長帶來很大奉獻,所以往往遭到各個地區(qū)的重視.但是云南省旅游業(yè)發(fā)展存在不平衡的情況,如旅游總收入這個指標,少數(shù)州市奉獻了大部分收入,旅游總收入最高的州市的總收入是最低的33.9倍.這類現(xiàn)象的存在能否講明云南省旅游業(yè)發(fā)展存在空間上的某種效應?各個州市的旅游業(yè)發(fā)展是不是互相之間有一定的影響?對云南省旅游業(yè)發(fā)展有影響的因素包含哪幾個方面?首先,通過對云南省各州市的旅游總收入、旅游接待人數(shù)的現(xiàn)在狀況進行描繪敘述和分析,發(fā)現(xiàn)云南省各州市旅游發(fā)展情況特別不平衡,觀察到云南省近十年的旅游發(fā)展,都是圍繞幾個熱門,排名前幾的熱門發(fā)展地區(qū),旅游總收入和旅游接待總人數(shù)占據(jù)了云南省總量的百分之六十左右.但是從各個地區(qū)的發(fā)展增速來看,旅游總收入排名較靠前的州市,增速反而靠后,講明各個地區(qū)的發(fā)展之間的差異正在漸漸變小.固然云南各個州市旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展有較大差異,而這種差異正在呈現(xiàn)逐步縮小的趨勢,但是由于落后地區(qū)的基數(shù)并不算大,導致這種趨勢的行進速度不算太快.其次,通過四分位圖能夠直觀形象地看出各州市之間的空間集聚格局與演化途徑.能夠看到,旅游業(yè)發(fā)展的熱門地區(qū)一直固定在迪慶、麗江、西雙版納、德宏四個州市.再計算全局莫蘭指數(shù)和局部莫蘭指數(shù),發(fā)現(xiàn)全局莫蘭指數(shù)均大于零,即云南省旅游業(yè)發(fā)展具有正相關性.局部莫蘭指數(shù)也進一步驗證了上述結論,通過計算,迪慶的局部莫蘭指數(shù)在1%的水平上顯著,且結果顯示為正值,這也同時證明了其存在正的強烈的空間自相關性,是云南各州市中旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展的高-高聚集的熱門.然后,通過檢驗和挑選,選擇建立空間杜賓模型,由模型結果得知,代表旅游檔次度的國家非物質(zhì)文化遺產(chǎn)個數(shù)、代表當?shù)亟?jīng)濟發(fā)展水平的農(nóng)村居民可支配收入、代表旅游基礎設施建設的星級酒店分值和公路通車里程增加數(shù)的回歸系數(shù)均為正,符合預期設想,且通過了顯著性檢驗.而代表旅游資源豐富度的全省文物重點保衛(wèi)單位個數(shù)顯示出了對鄰市指標對本市旅游發(fā)展的負影響.最后,根據(jù)研究結果,給出了進一步促進云南省旅游業(yè)發(fā)展的合理建議與措施:打造全域旅游精品,完善旅游公共服務基礎設施,加強全域旅游監(jiān)管,推進旅游共建分享.本文關鍵詞語:空間集聚,空間面板模型,云南省旅游業(yè)發(fā)展AbstractThetourismindustryoccupiesapivotalpositioninthedevelopmentofthenationaleconomy.Thedevelopmentofthetourismindustryplaysanimportantroleinpromotingthedevelopmentofthelocaleconomy.Thetourismindustry,averycomprehensiveindustry,coverstheconsumptionneedsoftourism,entertainment,food,housing,travel,andpurchase.Therapiddevelopmentofthetourismindustryhasdriventhedevelopmentofmanyrelatedindustriesandhasmadesignificantcontributionstothepromotionoflocaleconomicdevelopment.Therefore,ithasreceivedwidespreadattentionfromvariousprovinces.However,thereareimbalancesinthedevelopmentoftourisminYunnanProvince.Forexample,intheindicatoroftotaltourismincome,asmallnumberofcitiescontributedmostoftheincome.Thecitywiththehighesttotaltourismincomehasatotalincomeof33.9timesthelowest.DoestheexistenceofsuchphenomenaindicatethatthedevelopmentoftourisminYunnanhasaclusteringeffectinthespatialdimension?Willthedevelopmentoftourisminacityaffectthedevelopmentofneighboringareas?WhataretheimportantfactorsaffectingthedevelopmentoftourisminYunnanProvince?First,bydescribingandanalyzingthecurrentstatusoftourismrevenueandtouristreceptionineachcityofYunnanProvince,itisfoundthatthetourismdevelopmentofeachcityinYunnanProvinceisveryuneven.IthasbeenobservedthatthetourismdevelopmentofYunnanProvinceinthepasttenyearshasbeenaroundSeveralhotspots,thetophotspotdevelopmentareas,thetotaltourismrevenueandthetotalnumberoftouristreceptionsaccountforabout60%ofthetotalinYunnanProvince.However,fromtheperspectiveofthedevelopmentgrowthrateofeachregion,thecitieswithhighertourismrevenuerankhigher,butthegrowthrateislower,indicatingthatthedifferencesbetweenthedevelopmentofeachregionaregraduallybecomingsmaller.AlthoughtherearelargedifferencesintourisminYunnanCity,thisdifferencehasagraduallydecreasingdevelopmenttrend,butbecausethebaseofbackwardareasisnotlarge,thistrendisnottoofast.Secondly,throughthequartilemap,thespatialagglomerationpatternandevolutionpathbetweenthecitiescanbeseenintuitivelyandvisually.ItcanbeseenthatthehotspotsfortourismdevelopmenthavebeenfixedinthefourcitiesofDiqing,Lijiang,Xishuangbanna,andDehong.AftercalculatingtheglobalMoranindexandlocalMoranindex,itisfoundthattheglobalMoranindexisgreaterthanzero,thatis,thetourismdevelopmentofYunnanProvincehasapositivecorrelation.ThelocalMoranindexalsofurtherverifiedtheaboveconclusion.Bycalculation,DiqingslocalMoranindexissignificantatthelevelof1%,andtheresultsshowapositivevalue,whichalsoprovesthatithasapositivestrongspatialautocorrelation.Natureisahigh-highgatheringhotspotinthedevelopmentoftourismindustryinvariouscitiesinYunnan.ItprovesthatthereisaspatialagglomerationeffectinthedevelopmentoftourisminYunnanCity.Then,throughinspectionandscreening,aspatialDubinmodelwasselectedtobeestablished.Fromtheresultsofthemodel,thenumberofnationalintangibleculturalheritagerepresentingtourismgrade,disposableincomeofruralresidentsrepresentinglocaleconomicdevelopmentlevel,andtourisminfrastructureconstructionTheregressioncoefficientsforthescoresofstar-ratedhotelsandincreaseinmileageopenedtohighwaysarebothpositive,inlinewithexpectations,andpassedthesignificancetest.Thenumberofkeyculturalprotectionunitsintheprovince,representingtherichnessoftourismresources,showsanegativeimpactonthecitystourismdevelopmentinneighboringcities.Finally,basedontheresultsofthestudy,reasonablesuggestionsandmeasurestofurtherpromotethedevelopmentoftourisminYunnanProvincearegiven:tocreateacomprehensivetourismboutique,improvethetourismpublicserviceinfrastructure,strengthentourismsupervisionacrosstheregion,andpromotetourismconstructionandsharing.Keywords:spatialagglomeration;spatialpanelmodel;tourismdevelopmentinYunnanProvince目錄幅較長,部分內(nèi)容省略,具體全文見文末附件第六章結論、建議與瞻望第一節(jié)結論研究上文的關于文獻的研究、對現(xiàn)在狀況進行描繪敘述以及相關實證分析,對第二章中的假設進行論證,得出了如下研究結論:(一)從本文的研究問題出發(fā),對國內(nèi)外文獻進行研究,發(fā)現(xiàn)學者一直對國內(nèi)和區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展給予了高度關注.他們的大部分研究都集中在國內(nèi)省份的旅游業(yè)上,對影響因素進行了測量和研究,但對省內(nèi)州市水平的旅游業(yè)發(fā)展的研究非常匱乏.研究中使用的方式方法已從因子分析,方差分析,回歸模型分析和綜合評估方式方法演變?yōu)榭臻g測量方式方法,研究方式方法也在不斷改良.(二)通過現(xiàn)在狀況描繪敘述及分析,發(fā)現(xiàn)云南省各州市旅游發(fā)展情況特別不平衡,觀察云南省近十年的旅游總收入和旅游接待人數(shù),都有熱門的存在,排名前幾的熱門發(fā)展地區(qū),旅游總收入和旅游接待總人數(shù)占據(jù)了云南省總量的百分之六十左右.但是從各個地區(qū)的發(fā)展增速來看,旅游總收入排名較靠前的州市,增速反而靠后,講明各個地區(qū)的發(fā)展之間的差異正在漸漸變小,但這種變小的趨勢進行速度并不算太快.(三)對云南市旅游業(yè)發(fā)展的宏大差異進行扼要的評價之后,對空間的可能差異進行驗證.在空間計量學的相關理論指導下,對云南省旅游業(yè)發(fā)展的空間關系,時空演化途徑和空間依靠性進行討論.用作圖軟件在云南省行政地圖上標注旅游總收入占比例這一經(jīng)濟指標在空間分布上的四分位圖,直觀地看到州市之間的空間集聚格局和演化途徑能夠看到,四個州市在旅游業(yè)發(fā)展中一直是熱門地區(qū),分別是迪慶、麗江、西雙版納、德宏四個州市.驗證了第一個假設,云南省旅游業(yè)發(fā)展具有空間效應.以能否有公共邊的相鄰關系建立空間權重矩陣,利用Stata14.0軟件得到2005-2021年云南十六個州市旅游總收入占比例這個指標Y的全局MoransI值.能夠發(fā)現(xiàn)全局MoransI在十三年的時間里都是大于0的,均值約為0.232,除2021年和2021年在10%水平上顯著,其他年份顯著水平均在5%水平上顯著.十三年間,MoransI值大致呈現(xiàn)下降的趨勢,這表示清楚云南各地區(qū)旅游發(fā)展的空間正相關性在一定程度上已逐步減小,各州市旅游發(fā)展的聚類(高-高聚類)在這里期間有所減弱.發(fā)展不平衡問題已得到改善,這與現(xiàn)在狀況中描繪敘述的情況相符.從局部莫蘭指數(shù)看,2005年的麗江市和迪慶市的MoransI的P值在1%的水平上顯著,紅河州的MoransI的P值在10%的水平上顯著,從大于零的指數(shù)和前文中的途徑圖結合起來看,它在2005年顯示出強烈的空間自相關,是云南16個州市旅游發(fā)展集中的熱門.能夠看到,2005年除迪慶、麗江和紅河、2021年除迪慶和曲靖外,其他州市的P值都比擬高,顯著性水平不高.這證明了云南省旅游業(yè)發(fā)展具有空間集聚效應,并且存在空間差異.總體而言,一個地區(qū)的旅游業(yè)發(fā)展所產(chǎn)生的空間溢出效應將影響周邊地區(qū).(四)建立空間杜賓模型,由模型結果得知,代表旅游檔次度的國家非物質(zhì)文化遺產(chǎn)個數(shù)、代表當?shù)亟?jīng)濟發(fā)展水平的農(nóng)村居民可支配收入、代表旅游基礎設施建設的星級酒店分值和公路通車里程增加數(shù)的回歸系數(shù)均為正,符合預期設想,且通過了顯著性檢驗.而這兩點分別驗證了第二章中的第二、三、四個假設.而代表旅游資源豐富度的全省文物重點保衛(wèi)單位個數(shù)顯示出了對鄰市指標對本市旅游發(fā)展的負影響,這一結果再次論證了假設一中對空間效應的假設.而其他的指標不顯著,并不能講明這些指標對云南省旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展沒有影響,只是還需要尋找更多的相關證據(jù)來進行進一步的探究.第二節(jié)促進云南省旅游業(yè)進一步發(fā)展的建議一、打造全域旅游精品世界級和國家級的自然文化遺產(chǎn)、國家級的風景名勝區(qū),自然保衛(wèi)區(qū),水利風景區(qū),森林公園等資源,科學規(guī)劃和發(fā)展生態(tài)旅游;大力發(fā)展云南特色項目,發(fā)展文化,休閑,度假等主題民宿,樹立精品品牌;圍繞精品自駕游道路,改善道路布局,改善道路通達性,加快通信支持能力,加快沿線汽車旅游營地和配套公共服務設施的建設,加快自駕游、自由行、自助旅游服務體系的構建和進一步發(fā)展.二、完善旅游公共服務基礎設施建設連接省內(nèi)旅游區(qū)、旅游景點和旅游村鎮(zhèn)的旅游路和環(huán)路,在主要風景名勝區(qū)之間開放旅游專線,對云南省內(nèi)各個地區(qū)的航線進行規(guī)劃,開創(chuàng)建立旅游直飛航線,構建覆蓋全省主要旅游地的航空網(wǎng)絡.加強城市與風景名勝區(qū)之間交通運輸?shù)缆返囊?guī)劃和建設,加快公共交通從機場,車站等交通樞紐到主要風景名勝的無縫銜接.穩(wěn)步適度發(fā)展水上旅游,促進旅游線路層疊,全面提高旅游可達性.并圍繞旅游目的地、集散地、旅游線路等,加快停車場、旅游標識等配套公共服務設施建設.三、加強全域旅游監(jiān)管,推進旅游共建分享部門要堅持依法治旅、依法興旅、依法行政,嚴格執(zhí)行旅游相關法律法規(guī),如(中國旅游法〕、(云南省旅游條例〕,各部門企業(yè)行成聯(lián)動機制,統(tǒng)籌旅游市場治理,加強行業(yè)和相關單位和部門之間的協(xié)調(diào)與合作.強化屬地管理,根據(jù)1+3+N+1旅游市場綜合監(jiān)管形式,加快構建全省旅游市場統(tǒng)一監(jiān)管、分級負責的指揮調(diào)度體系.落實安全監(jiān)管職責,加強旅游安全制度建設,開展旅游風險評估,建立安全風險管控、隱患排查長效機制.加強景區(qū)最大承載量管理、重點時段游客量調(diào)控和應急管理;加強對客運索道、游樂設施以及旅游客運、旅游道路、旅游節(jié)慶活動等重點領域、重點環(huán)節(jié)的安全監(jiān)管.第三節(jié)研究的缺乏與瞻望(一)遭到數(shù)據(jù)可用性的限制,在研究云南省旅游業(yè)發(fā)展的影響因素時,本文選取了人口、自然資源稟賦、全省文物重點保衛(wèi)單位個數(shù)、國家非物質(zhì)文化遺產(chǎn)個數(shù)、國家歷史文化、園林、森林、衛(wèi)生、優(yōu)秀旅游城市分值、國家A級景區(qū)分值、公路通車里程增加數(shù)、星級酒店分值、旅行社個數(shù)、城鎮(zhèn)居民可支配收入、農(nóng)村居民可支配收入這11個較具有代表性的變量.(二)在構建空間計量模型時,本文選擇了一階空間權重矩陣,并基于地區(qū)否在地理上有公共邊建立空間權重矩陣,而模型選擇四種常見的空間計量模型,對估計結果的效果進行比照后選擇最適宜的一個.在今后的研究中,能夠嘗試其他合理且愈加復雜貼近實際情況的空間權重矩陣,還能夠進行實驗地使用更高層次階的空間權重矩陣,例如基于距離倒數(shù)或者距離倒數(shù)的指數(shù)冪的空間權重矩陣.在模型選擇方面,可以以進行一定的改良,設定考慮更多因素的更為復雜的模型,如空間貝葉斯模型之類.(三)從樣本選擇方面看,本文選擇了云南省省域下各個州市的空間范圍,對省域外的地區(qū)如與云南接壤的越南和緬甸等跨境影響以及國內(nèi)其他省的影響有所忽略.在今后的研究之中,能夠嘗試對研究對象進行擴展,同時可以以愈加細致地進行研究,結合縣域經(jīng)濟進行研究.以下為參考文獻[1]GDeasy,PGriess.ImpactofaTouristFacilityonitsHinterland[J].AnnalsoftheAssociationofAmericanGeogaphers,1966,56(1):29-306.[2]FenLu,QingZhongMing.ApplyingEco-EfficiencyandEmergyTheorytotheQuantitativeEvaluationofTourismIndustryEcologicalization[J].AdvancedMaterialsResearch,2020(1):202-203.[3]StefanGossling.SustainableTourismDevelopmentinDevelopingCountries:SomeAspectsofEnergyUse[J].JournalofSustainableTourism,2000(2):410-425.[4]YutiHuang,V?niaR.Coelho.SustainabilityperformanceassessmentfocusingoncoralreefprotectionbythetourismindustryintheCoralTriangleregion[J].TourismManagement,2021,59:510-527.[5]簡王華,付艷,張廣宇.廣西旅游管理本科教育與旅游業(yè)發(fā)展適用人才培養(yǎng)淺析[J].旅游論壇,2018,2(02):308-312.[6]孫勇,史春云,唐雯雯等.云南省旅游線路網(wǎng)絡與空間構造特征[J].人文地理,2021,141(1):147-153,160.[7]DwyerL,ForsythTHP,RaoP.Thepricecompetitivenessoftravelandtourism:acomparisonof19destinations[J].TourismManagement,2000,21(1):9-22.[8]TeresaGarinMunoz.GermandemandfortourisminSpain[J].TourismManagement,2007,28(1):12-22.[9]郭利平,陳忠暖.西部11個省(市、自治區(qū))的綜合實力評價[J].經(jīng)濟地理,2001(05):518-522.[10]李敏,李濤.我們國家區(qū)域旅游經(jīng)濟發(fā)展水平的綜合評價[J].統(tǒng)計與決策,2005,03X:33-35.[11]王良舉.中國省際旅游業(yè)經(jīng)濟效益綜合評價[J].商業(yè)研究,2007(02):190-193.[12]李海東,李青.基于閾值法的小波去噪算法研究[J].計算機技術與發(fā)展,2018,19(07):56-58.[13]袁媛.甘肅省旅游經(jīng)濟區(qū)域差異及其影響因素研究[D].蘭州大學,2020.[14]王兆峰,余含.西南地區(qū)旅游業(yè)發(fā)展的區(qū)域響應差異分析[J].地理科學,2020,33(03):322-328.[15]王蕾,劉興雙.遼寧省旅游經(jīng)濟時空差異及影響因素分析[J].中國林業(yè)經(jīng)濟,2020(04):70-75.[16]戰(zhàn)顯釗.基于PCA分析法下山東省區(qū)域旅游業(yè)發(fā)展差異研究[J].當代經(jīng)濟,2021(24):88-89.[17]蔣莉,邵海琴,王凱.中國旅游業(yè)效率及其影響因素的時空異質(zhì)性研究[J].旅游研究,2021,10(05):20-30.[18]HemLE,IversenNM.TransferofBrandEquityinBrandExtension:TheImportanceofBrandLoyalty[J].AdvancesinConsumerResearch,2003,30(1):72-79.[19]YangK,WangX,ZhouZ,etal.One-stepsynthesisandcharacterisationofchitosan-mediatedmicro-sizedgoldnanoplatesthroughathermalprocess[J].IETNANOBIOTECHNOLOGY,2007,1(6):107-0.[20]YanZ,PeterM.Supply-chainconsiderationsinmarketingunderdevelopedregionaldestinations:AcasestudyofChinesetourismtotheGoldfieldsregionofVictoria[J].TourismManagement,2018(30):278-287[21]馬子森.河南省花卉產(chǎn)業(yè)與旅游業(yè)融合發(fā)展途徑與對策研究[D].河南理工大學,2021.[22]石培華.怎樣認識與理解全域旅游[J].西部大開發(fā)(11).[23]楊振之.全域旅游的內(nèi)涵及其發(fā)展階段[J].旅游學刊,2021,31(12):1-2.[24]王楊.河南省農(nóng)業(yè)與旅游業(yè)融合發(fā)展問題研究[D].信陽師范學院,2022.[25]王曉軍.產(chǎn)業(yè)價值鏈視角下的江西省航空業(yè)與旅游業(yè)融合發(fā)展途徑研究[D].南昌航空大學,2021.[26]J.H.P.Paelinck.Spatialdevelopmentplanning:Adynamicconvexprogrammingapproach:MasahisaFUJITANorth-Holland,Amsterdam,1978,xvi+335pages,Dfl.110.00/US$49.00[J].3(6):501-503.[27]AnselinL.Spatialeconometrics:methodsandmodels[M].SpatialEconometrics:MethodsandModels.1988.[28]WilliamS.Cleveland,SusanJ.Devlin,EricGrosse.Regressionbylocalfitting:Methods,properties,andcomputationalalgorithms[J].37(1):87-114.[29]AMSTRUP,StevenC,MCDONALD,etal.Usingsatelliteradiotelemetrydatatodelineateandmanagewildlifepopulations[J].2004,32(3):661-679.[30]AnselinL.Spatialeconometrics:methodsandmodels[M]//SpatialEconometrics:MethodsandModels.1988.[31]Elhorst,J.Paul,Frret,Sandy.EvidenceofPoliticalYardstickCompetitioninFranceUsingaTwo-RegimeSpatialDurbinModelwithFixedEffects[J].JournalofRegionalScience,2018,49(5):931-951.[32]BadiH.Baltagi,SeuckHeunSong,WonKoh.TestingPanelDataRegressionModelswithSpatialErrorCorrelation[C]//10thInternationalConferenceonPanelData,Berlin,July5-6,2002.InternationalConferencesonPanelData,2002.[33]JorisPinkse,MargaretE.Slade.Contractinginspace:Anapplicationofspatialstatisticstodiscrete-choicemodels[J].JournalofEconometrics,85(1):125-154.[34]CaseAC,RosenHS,HinesJR.Budgetspilloversandfiscalpolicyinterdependence:Evidencefromthestates[J].1993,52(3):285-307.[35]PatrickDoreian.Ontheevolutionofgroupandnetworkstructure[J].SocialNetworks,1980,2(3):235-252.[36]MertonJ.S,HaringR.M,StapJ,等.Effectofflowcytometricallysortedfrozen/thawedsemenonsuccessrateofinvitrobovineembryoproduction[J].Theriogenology,1997,47(1):295-295.[37]BlassJ,GlassAMW,ManskiDK,etal.CorrigendumtothepaperConstantsforlowerboundsforlinearformsinthelogarithmsofalgebraicnumbersII.Thehomogeneousrationalcase(ActaArith.55(1990),15-22)[J].1993,65(4):383.[38]Kelejian,HarryH,Prucha,IngmarR.AGeneralizedSpatialTwo-StageLeastSquaresProcedureforEstimatingaSpatialAutoregressiveModelwithAutoregressiveDisturbances[J].JournalofRealEstateFinanceEconomics,1998,17.[39]AnselinL.Spatialeconometrics:methodsandmodels[M]//SpatialEconometrics:MethodsandModels.1988.[40]王火根,沈利生.中國經(jīng)濟增長與能源消費空間面板分析[J].數(shù)量經(jīng)濟技術經(jīng)濟研究,2007(12):98-107+149.[41]蘇良軍,王蕓.中國經(jīng)濟增長空間相關性研究--基于長三角與珠三角的實證[J].數(shù)量經(jīng)濟技術經(jīng)濟研究,2007(12):26-38.[42]周國