基于ESDA法两广地区旅游经济增长时空演变特征研究.docx

?

?

基于ESDA法两广地区旅游经济增长时空演变特征研究

?

?

蒋海香韩萍

摘要：以两广地区35个市级单元为研究对象，选取2005-2016年的3个时段的旅游收入平均增长量和平均增长率两个指标，基于ESDA方法，对研究区旅游经济增长的时空演变特征进行了分析。结果表明：（1）平均增长量空间自相关性日渐减弱，呈现较强集聚—弱强集聚—微弱离散演变态势;（2）平均增长速度存在显著的正向相关性，市域空间联系日渐紧密;（3）未来应紧抓海上丝绸之路”及中国东盟战略机遇，建构海上旅游合作空间格局。

关键词：两广;ESDA;旅游经济;时空差异

从前人研究成果来看，研究内容主要体现在旅游經济发展因素、旅游流向、趋向异、同、经济增长与旅游的相关性[1，2]。目前仅有关伟、王洪桥等分别采用ESDA和变异系数方法并选择旅游收入指标对东北旅游经济时空演变特征进行研究[3]，而对两广区旅游经济区域差异的研究寥寥无几。基于此，本研究选取两广地区为研究区域，以旅游总收入的平均增长速度和平均增长量为指标，采用空间自相关方法（ESDA），客观描述两广区旅游经济增长时空差异演变规律，研究结论对实现两广地区经济协调发展具有重要的理论及现实意义。

一、特征分析

一、平均增长量特征分析

（1）全局特征分析

采用ArcGIS10.2和GeoDa1.8.16得到两广地区2005—2016年3个时段旅游经济平均增长量全局空间自相关指数。总体而言，莫兰指数由研究期初0.1906下降到期末-0.0819，旅游经济增长趋势呈现较强集聚—弱强集聚—微弱离散演变，旅游经济平均增长量相似市域空间离散较为显著，关联程度减弱。

（2）局部特征分析

利用GeoDa1.8.16得到两广地区3个时段旅游经济平均增长量LISA集聚图（图1），图1结果显示，2008-2012年与2005-2008年相比，韶关、惠州2个市转变为“低-高”类型市域，广州退出“高-高”类型市域，该类市域旅游经济集聚程度减弱。梅州市退出“低-低”类型市域，该类市域旅游经济增长有加快趋势。清远的“低-高”模式逐渐发展成“高—高”模式，该类市域旅游经济增长得到了快速发展。2012-2016年与2008-2012年相比，清远、佛山、东莞均退出“高-高”类型市域，其中东莞市转变为“低-高”类型市域，该类市域旅游经济增长减缓，集聚程度减弱。玉林市退出“低-低”类型市域，韶关、惠州退出“低—高”模式，梅州进入“高-低”类型市域，四市与周边市域联系加强，旅游经济发展速度加快。

二、平均增长速度特征分析

（一）全局特征分析

采用GeoDa1.8.16得到两广地区3个时段旅游经济平均增长速度全局空间自相关指数。总体而言，两广地区市域旅游经济平均增长速度空间自相关性不断加强，平均增长速度相似市域集聚分布，市域旅游经济平均增速集聚性明显增强;从发展阶段来看，2005-2008年和2008-2012年莫兰指数值由负值转为正值，两广地区旅游经济平均增长速度呈较强的集聚分布特征，2012—2016年莫兰指数值为0.4807，莫兰指数稳步增长，旅游经济平均增长速度表现出更强的集聚分布特征。

（二）局部特征分析

根据式（2），利用GeoDa1.8.16得到两广地区3个时段旅游经济平均增长速度LISA集聚图（图2）

图2显示：2005—2008年两广地区旅游经济平均增速“高-高”类型区集中在广西的百色市，“低-高”类型区分布在南宁及来宾的2个市，其余均为不显著市域类型。2008—2012年“高-高”类型区由广西百色转移到广西桂林地区，来宾市退出“低-高”类型，继而增加了“高—低”及“低—低”类型区，分别分布在广东省的云浮1个市和江门、中山、东莞等3个市。2012—2016年“高-高”类型区由单个区域广西桂林转移到多个聚集市域，包括广西的柳州、贵港、南宁、玉林、北海等5个市，“低—低”类型区在原来的基础上（除东莞外），增加了佛山、广州、惠州、韶关等广东省4个市。

三、结论

（一）结论

本研究采用ESDA-GIS技术，以两广各地级市为研究区，主要得到以下结论：

（1）两广地区旅游经济平均增长量相关程度较低，旅游经济增长趋势呈现较强集聚—弱强集聚—微弱离散演变，市域旅游经济增长量关联程度减弱，旅游经济空间差异呈扩大趋势。

（2）两广地区旅游经济平均增长速度存在显著的正向相关性，表现出低值与低值相邻，高值与高值相邻;低-高”类型和高-低”类型数量少且显著性不明显。各相似市域旅游经济平均增速集聚性明显增强，旅游经济空间差异呈现缩小趋势。

参考文献：

[1]ArcherB，FletcherJ，1996.TheEconomicImpactofTourismintheSeyhelles[J].Anna