中国旅游集团业务布局特征与形成机制研究

王娟 杨晨

[摘    要]大型旅游企业集团是旅游经济发展的主导力量，对行业发展具有战略性引领作用。2016年中国港中旅集团公司与中国国旅集团有限公司合并成为中国旅游集团有限公司，成为我国最大的旅游央企。文章以中国旅游集团截至2017年的567个业务点为研究样本，运用GIS空间分析工具对其业务的空间分布形态、分布密度、空间相关性和空间临近性进行刻画，协助企业高效监控业务布局有效性，寻找影响企业业务布局的关键因素，探寻业务布局特征的形成机制。研究表明：业务点在地理空间分布上趋于聚集状态，属于凝聚型分布格局;分布密度呈现明显的差异性，珠三角和川渝的密度最大，长三角和京津冀次之;空间分布的相关性不明显，业务布局不受周边区域布局影响;各业务点对客源市场、交通干线和旅游资源具有显著的空间邻近特征和空间依赖关系;所进入地区的经济发展水平、产业配套水平以及不同成长阶段下的集团业务板块规划和成长模式选择差异是业务布局空间分异的重要因素。

[关键词]中国旅游集团;业务布局特征;形成机制

[中图分类号]F59

[文献标识码]A

[文章编号]1002-5006（2019）08-0053-64

Doi： 10.19765/j.cnki.1002-5006.2019.08.010

近年来，全世界范围内酒店、民航、旅行社等业务领域持续发生大规模并购，2016年万豪与喜达屋合并后成为全球最大的酒店集团，标志着旅游企业集团进入运营成本降低、竞争性增强和全球性业务增长加快的新阶段。在我国，港中旅、华侨城、锦江国际、海航、携程等大型旅游集团稳步迈向资本市场，截至2017年，旅游类上市公司已达643家1，大型旅游集团的成长成为提升国内旅游全球竞争力、推动我国从旅游大国向旅游强国转变的主导力量。为了加强国有企业在竞争性领域的战略布局、发挥其对整个行業的引领作用，国务院加速对大型旅游企业的战略重组。2016年7月，中国国旅集团有限公司并入中国港中旅集团公司，成为其全资子公司，合并后名为中国旅游集团有限公司（下文简称“中国旅游集团”），通过合并同类项的方法减少内部竞争，加强国有资本在竞争性领域中的战略影响力。合并后的中国旅游集团共涉及9大业务板块，在全国以及海外12个国家80多个城市开展经营活动，2016年年度财报收入40.66亿港元，是国内唯一一家旅游央企。通过对其业务布局和成长性开展研究，有助于大型旅游企业合理规划业务发展空间，通过业务完整性和有效性分析，筛选和培育重点业务领域，最大程度实现空间布局与业务成长的协同发展效应。

国内外学者对于旅游产业布局的研究集中于两个范畴：一是理论阐述，将核心-边缘理论（Pearce[1]、汪宇明[2]、Masson和Petiot[3]、庞闻和马耀峰[4]）、区位理论（Christaller[5]、樊信友[6]、陈建设等[7]，Lado-Sestayo等[8]）、增长极理论（明庆忠[9]、尹铎和吕华鲜[10]）、发展理论（包括旅游地生命周期理论和区域可持续发展理论等）（Christaller[5]、陈传康[11]、王忠诚和李金莲[12]）、环城游憩带理论（吴必虎[13]）等用于旅游空间布局的研究中，在对旅游行为规律研究的基础上，建构旅游产业空间结构系统。二是实践应用研究，以一个区域或一种具体产业为研究对象，运用定量或空间分析方法，总结其旅游产业布局模式（Dredge[14]、王忠诚和李金莲[12]、王朝辉等[15]），探究其旅游产业布局演变（Papatheodorou[16]、汪德根[17]、岳燕祥[18]）、对现有旅游产业布局进行优化（Weaver[19]、尹华光等[20]、梁琦和蔡建刚[21]）等。

国内外对于大型旅游集团的研究数量较多，研究内容集中在3个方面：一是对代表性旅游集团的组织形式或成长模式的总结，研究对象包括美国运通公司（Magretta[22]）、北京首都旅游集团、海南航空集团、上海锦江集团、华侨城等（朱玲[23]、倪强[24]、李莉和陈雪钧[25]、李莉[26]），有针对性地深入剖析旅游集团内部，发现旅游企业集团化模式的选择规律。二是对于旅游集团经营与管理的研究，在宏观战略层面上，分析不同规模、不同类型旅游集团的特性，为其匹配相应的发展战略（Roper和Brookes[27]、孙睦优[28]、李萌[29]）;在微观管理层面上，针对企业发展面临的内外部环境，结合集团发展目标和企业文化，在集团具体经营管理环节上给予指导（Kernel[30]、    林勍[31]、赵茜茜[32]）。三是针对跨国旅游集团的实证研究，评估其影响力和竞争力（何建民[33]、Manyara和Jones[34]），分析影响其选址的因素（Daniele[35]、     丁鑫[36]）等。

综上可知，在研究对象上，就旅游产业布局而言，缺乏将旅游企业集团作为研究对象的研究，本文是首次对我国最大的旅游集团——中国旅游集团的4大业务在全国范围内的空间布局特征进行剖析;在研究内容上，当前对于大型旅游集团的业务空间布局实证研究尚不充足，缺乏在分析集团成长与各业务发展关系的基础上，探讨集团各业务未来的发展方向和业务布局策略。因此，本文尝试运用最邻近指数法、核密度估计法等空间分析方法，利用ArcGIS 10.0和GeoDa等软件，分析中国旅游集团旅行社、酒店、景区和旅游地产的空间分布特征和分布规律，并借助面板数据，构建各业务板块增长与集团整体发展的回归模型，探寻业务布局的形成机制，为判断重点发展业务和推进区域业务布局提供依据。

1 数据来源与研究方法

1.1 数据来源

本文所使用的中国旅游集团业务点空间位置数据采集于中国旅游集团官网。受数据数量约束，并综合考虑数据可靠性、完整性和连续性，本文采集了502家旅行社、39家酒店、9处景区、17处旅游地产作为研究样本。利用Google Earth软件获取样本点的地理位置信息，运用ArcGIS 10.0对样本点以点状要素标记后进行空间分析。

本文所使用的中国旅游集团总营业收入、各业务营业收入和净利润等初始数据，均取自2007年到2016年香港中旅国际投资有限公司年报。总资产增长率、净资产增长率、净利润增長率、净资产收益率、总资产周转率、资产负债率等数据来源于CCER中国经济金融数据库。

1.2 研究方法

1.2.1    最邻近指数法

最邻近指数法（nearest neighbor index， NNI）是以随机分布状况为前提，计算分布在研究区域中每个点状要素与其他所有点状要素的距离，再通过比较获取最近距离，用于判断点状要素在空间分布上的形态的方法。其计算公式为：

[de=12AN ] （1）

[R=dde] （2）

式（1）、式（2）中，d为研究区域中点状要素的平均实际最邻近距离，de为理论最邻近距离，A为研究区域面积，N为区域内点状地理要素的个数，R为最邻近指数。若R>1，表明点状要素在空间中均匀分布;若R=1，说明点状要素在空间中随机分布;若R<1，说明点状要素在空间中聚集分布。

1.2.2    核密度估计法

核密度估计法（kernel density estimation， KDE）是一种广泛应用在分析空间点模式中的非参数估计方法。该方法以每个样本点i（x，y）的位置为中心，通过核密度函数计算每个点要素在指定范围内（半径为h的圆）各个网格单元的密度贡献值，距中心处样本点距离越近密度越大，在范围边缘处密度为0。对研究区域内每个点要素进行计算，通过叠加相同位置处的密度得到点要素在整个区域内的分布密度。假定x1，x2，…xn为独立同分布F的n个样本点，设其概率密度函数为f，则核密度估计为：

[fnx=1nhi=1nkx-xih] （3）

式（3）中，k函数为核函数;h>0，为一个平滑参数，称作带宽;（x-xi）表示估计点到样本点xi的距离。

1.2.3    空间自相关分析

空间自相关分析的目的是确定某一变量是否在空间上相关，其相关程度如何。作为探索性空间数据分析中的重要方法之一，空间自相关分析分为全局空间自相关和局部空间自相关两个部分。全局空间自相关通过描述属性在整个区域的空间分布特征来判断研究区域某一要素或现象是否在空间上存在聚集特性[37]。用Moran s I指数表示，计算公式如下：

[I=ni=1nj=1nwij（xi-x） （xj-x）i=1nj=1nwiji=1n（xi-x）2] （4）

式（4）中，n为空间单元的总数，xi、xj分别表示点要素核密度估计值在空间地域单元i和j上的观测值，为点要素核密度估计的均值，wij为空间权重矩阵。I的取值介于[-1，1]之间，若I>0，表明空间正自相关，即高值或低值的区域在空间上显著集聚，越接近于1，差异性越小;若I<0，则相反;若I接近或等于0，则表明不存在空间自相关。

局部空间自相关通过表述局域内部异质性的分布状况来度量某地区与周边区域之间的空间差异程度和显著性[38]。用局部Moran s I统计量表示，计算公式如下：

[Ii=zij=1nwijzj] （5）

式（5）中，zi、zj分别表示空间单元i与j点要素核密度估计值的标准化值，wij为空间权重矩阵。若Ii>0，表明空间单元与其周围区域之间属性特征的空间差异小，出现高-高或低-低区;若Ii<0则表明空间单元与其周边地区存在显著的差异，出现高-低或低-高区。

1.2.4    缓冲区分析

缓冲区分析是为了研究所选择的地理要素对其周边地物产生的影响而建立的一定宽度范围的多边形区域，用于确定空间邻近性或接近程度的一种分析方法。根据集团业务点的空间分布信息，借助缓冲区工具可以分析不同类型业务点对点、线对点作用的辐射面域，从而刻画出二者的空间依赖关系。对于给定的某一地理要素o，其缓冲区通常定义为：

[B=x|d（x，o）≤R] （6）

式（6）中，d为x与o之间的距离，通常指欧式距离;R为邻域半径，也称缓冲距。

2 中国旅游集团业务发展现状

合并后的中国旅游集团以文化旅游为主业，形成由旅游地产、旅游金融、物流运输及相关业务共同发展的产业格局，涵盖旅行社、线上旅游、酒店、景区、地产等多个旅游业态，是目前我国最大的旅游企业集团。本文选取经营时间长、具备一定规模且最能体现集团旅游性质的旅行社、酒店、景区和旅游地产4大业务作为研究对象，分别分析其布局特征和成长性。

2.1 业务布局现状

2.1.1    旅行社布局现状

经过重组，中国旅游集团的旅行社业务囊括了中旅总社和国旅总社两家旅行社资源，经营规模在国内居于首位。分析502个旅行社门市点的布局（图1-a），具有以下特点：一是分布范围广且离散。受我国地域广大的客观因素和旅行社门市招徕游客功能的主观因素的影响，旅行社门市部覆盖28个省级行政区，数量多且规模大。二是在省会城市或旅游城市分布集中。旅行社门市部的分布涉及全国76个城市，其中位于省会城市的业务点比例为71%。三是分布在交通便捷且人流量大的大厦或广场附近，共计109处，约占1/5，目标市场亲近性高。四是门市进驻酒店。直接设置在酒店内部的旅行社门市点有25处，专门招徕入住酒店的游客，目标市场针对性强。另有部分门市分布于县、村镇，考虑本文以城市为节点的研究需求，上述网点在统计上归于上一级行政区划所属地级市。

2.1.2    酒店布局现状

中国旅游集团设立了全资子公司港中旅酒店有限公司对酒店业务进行管理，以单独投资、合作投资、委托管理及第三方管理和租赁4种投资方式综合运营“Kew Green hotels”“维景”“维景国际”“睿景”和“旅居”5个品牌，现拥有140家酒店，约31 000间客房。以39家（图1-b）已开业国内酒店为研究对象，发现大部分为以“维景”品牌为代表的高端商务酒店，其选址位于直辖市、省会城市或经济发达城市。

2.1.3    景区布局现状

为对景区业务进行集中高效管理，1992年香港中旅国际投资有限公司成立。截至目前，中国旅游集团投资建设景区共有9处（图1-c），分为3大系列：人造主题公园景区系列，以世界之窗、锦绣中华为代表;山地休闲度假景区系列，以嵩山、沙坡头、安吉为代表;休闲度假景区系列，以珠海海泉湾、青岛海泉湾、成都花水湾、咸阳海泉湾为代表。其中，海泉湾系列景区已经成为著名的独立品牌。

除此之外，中国旅游集团涉足景区基础设施投资、旅游交通、演艺和高尔夫俱乐部等业务，呈现全产业链发展态势。

2.1.4    旅游地产布局现状

早在20世纪80年代中期，中国旅游集团就开始涉足地产行业。当前，港中旅（中国）投资有限公司作为集团旗下的全资子公司负责投资、开发、经营管理房地产业务，以“长期布局型、均衡创利型”的战略导向，致力于开发绿色旅游地产和城市休闲地产，目前总资产规模近300亿人民币，土地储备面积达800万平方米。集团现有地产17处（图1-d），分为3类：一是城市休闲地产项目，二是高档商务写字楼，三是旅游休闲度假项目，即海泉湾系列。

2.2 业务经营水平

综合收入和净利润可以反映一个企业的经营规模和盈利能力。港中旅在2007—2016年的综合收入相对稳定，一直处于40亿～45亿港元之间。净利润在这10年间有两次下滑：第一次是受到2008年金融危机及甲型H1N1流感影响，旅游业整体低迷，导致集团净利润降低;第二次是在2014—2016年，受以下4个因素综合影响：集团结构调整，专注发展旅游，2015年将陕西渭河发电有限公司对外出售;人民币兑换港币汇率持续不断下跌;相关政策变更导致旅行社办理证件所获收入减少;港澳酒店营业收入减少（图2）。

旅行社及相关业务收入从2011—2015年整体呈现出下降趋势（图2），归结为以下3个原因：一是2011年相关政策颁布，证件办理业务收入减少;二是芒果网长期亏损，成为集团业务的不良资产;三是受宏观经济增长放缓和内地厉行勤俭节约政策的影响。

酒店业务收入从2011—2014年整体呈现平稳状态，2015年有所下滑。2011年后新开青岛海泉湾维景国际大酒店、咸阳海泉湾维景国际大酒店、北京龙熙维景国际会议中心等13家酒店，并对原有部分酒店重新装修，如杭州维景国际大酒店和南京金陵之星大酒店。2013年后，中国旅游业受厉行勤俭节约政策的影响，公务旅游消费下降，商务旅游消费放缓。

在景区方面，中国旅游集团的收购动作频繁，依靠旅游资源的独特性和稀缺性以及其自身强大的运营能力，景区业务收入呈现出良好的上升趋势。尤其在自然人文景区方面，相较于2014年，2015年增长61%。而休闲度假区由于投资过大，回收期长，导致景区业务收入和地产收入均出现亏损。

3 中国旅游集团业务空间布局特征

3.1 空间分布特征

3.1.1    空间分布形态

运用ArcGIS 10.0工具可测算得出业务点的平均实际最邻近距离d为18.69 km，理论最邻近距离de为65.06 km，最邻近指数R≈0.287<1，表明实际最邻近距离小于理论最邻近距离。因此，业务点在地理空间中趋于聚集状态，即中国旅游集团业务呈凝聚型分布，东部地区数量多于西部地区、南方多于北方。

3.1.2    空间分布密度

为准确找出业务集聚的区域，利用ArcGIS 10.0的Density工具，获取业务点的核密度图（图3）。结果显示有4个明显的聚集区，其中，珠三角和川渝   的密度最大，长三角和京津冀次之，而在闽东南、    宁夏、青海、湖北等地区呈现出零星聚集形态。以省为单位发现，业务点高密度分布在省会城市      周边，一定程度上反映出城市的规模大小和功能强弱成为中国旅游集团业务布局决定因素。宁夏、青海等地的密度较高，反映出政策扶持、资源禀赋、交通条件等也是影响旅游企业集团业务布局的重要因素。

3.2 空间相关性

基于获取的567个业务点，以中国旅游集团业务在省级行政区的分布数量为研究对象，运用GeoDa软件计算其全局Moran s I指数，并对其进行显著性检验。得到I=0.00485632>0，p=0.3590>0.05，说明集团业务分布呈现集聚分布态势，但不显著。在此基础上，进一步进行局部空间自相关分析。利    用GeoDa软件绘制Moran散点图和LISA集聚图（图4），直观地显示各省级行政区业务点的局部空间集聚狀况。

由散点图可以看出，在各象限内部均有样本点的分布，且较均匀。第一象限为高值被高值包围的地区，集团在包括该地区和其周边地区的区域内大规模且较均衡地进行业务布局，涉及上海、江苏、浙江等旅游业发展水平高的地区;第二象限为低值被高值包围的地区，即自身拥有的业务点少，而周边地区多，包括湖南、澳门等;第三象限为低值被低值包围的地区，是集团业务布局还未延伸到的区域，包括西部地区和东北地区;第四象限为高值被低值包围的地区，主要是旅游资源丰富的西部地区，如青海、宁夏等。根据LISA聚集图可知，集团业务分布在省级行政区之间空间差异程度不显著，多数省份呈非显著相关。澳门和湖南处于“低-高”类型区，前者的地域面积限制了业务点的大量设立，而湖南省有待进一步布局。

3.3 空间临近性

托比勒地理学第一定律（Tobler s first law of geography）指出，任何事物都与其他事物相联系，但邻近的事物比较远事物联系更为紧密（Tobler[39]）。通过缓冲区分析，可以实现业务点对影响旅游经济发展关键因素的空间临近性和空间依赖关系检验。

3.3.1    客源市场亲近性

以集团主要的客源市场——城市为圆心建立缓冲区，利用ArcGIS 10.0空间分析模块进行点对点区的相交分析发现，在省会城市100 km的缓冲区内落入488个业务点（图5-a），占比86.07%;在地级市 45 km的缓冲区内基本实现了全覆盖（图5-b），数量高达530个，占比93.47%。这表明中国旅游集团业务布局在地理空间上呈现出靠近城市的特点。将城市作为依托，业务点一般分布在城市中心或者城郊地带，直接与城市旅游消费需求进行对接，获取客源甚至占领市场。

3.3.2    交通便利性

参照人们出行常采用自驾车、客运巴士、火车等交通工具，在主要交通干道1小时车程内的业务点将对于游客的吸引力更强，不论是旅行社、酒店、景区还是房地产，都有利于被优先考虑和选择。以国道线和主要铁路干线为轴建立20 km的缓冲区，利用ArcGIS 10.0针对点对线区进行空间相交分析发现：落入国道缓冲区、主要铁路缓冲区范围内的业务点数量分别为486和501（图5-c、5-d），占比85.71%和88.36%。表明业务点与主要交通干线在空间布局上具有一致性，占据良好区位，为游客的快速到达和集散提供便利，从而获取竞争优势。

3.3.3    旅游资源丰度

对于酒店选址和景区建设来说，拥有相对成熟且具有绝对吸引力的核心旅游资源会为旅游产业的运营提供有利条件。对于旅游地产的开发而言，丰富的自然旅游资源则代表着优美的自然环境和舒适的居住环境，能够为地产提供增值效应。利用ArcGIS 10.0中的Density工具对5A景区进行点密度分析（图5-e），业务点分布密集的区域与景区密度高的区域重合度较高，京津冀、长三角、珠三角、川渝地区是5A级景区分布的密集区，同时业务点数量也较多，分布相对集中。但也存在不完全一致的情况，如河南、山西、陕西、湖北、安徽等地景区数量较多，业务点分布却少，说明中国旅游集团对这些地区的市场开发尚未深入展开。

4 中国旅游集团业务布局特征的形成机制

4.1 经济发展水平是旅游企业布局选择的前提

（1）经济实力。经济实力是旅游业发展的基础，决定了旅游市场的发育程度，进而影响旅游企业的业务布局。2017年，珠三角、长三角、京津冀和川渝地区的 GDP 总量为380 025亿元，占全国总量的1/2，是我国经济实力最强的区域，其中，长三角的GDP约占全国的1/51。根据2017年各省市统计公报，4个区域的旅游总收入达到64 894.54亿元，占全国旅游总收入的40.6%，是我国旅游发展水平最高的区域。这决定了中国旅游集团业务布局在珠三角、长三角、京津冀和川渝地区呈现集聚形态。利用2017年各省域GDP数据与中国旅游集团业务点数量进行相关分析，相关系数rij=0.445，呈正相关关系，这表明区域经济实力与企业市场选择的正向成长关系。因此，区域经济实力决定中国旅游集团业务分布格局，是形成空间布局差异的主要原因。

（2）产业结构。作为第三产业的重要组成，旅游业发展潜力与区域经济结构密切相关。我国东部沿海地区经济发达，第三产业比重不断攀升，为旅游业发展创造了基础条件的同时提供了广大的市场，因而大量旅游企业在此孕育成长。相比之下，中西部地区经济基础薄弱，第二产业仍为主导产业，限制了旅游企业的布局和发展。近几年，川渝地区发展迅速，区别于大部分中西部地区依托资源以工业为主导的经济发展模式，实现了产业结构的优化。从2008—2017年，川渝地区第二产业比重不断下降，第三產业比重从35.3%增长到52.1%1，服务业超越制造业成为区域经济增长的主动力。随着川渝地区旅游业的蓬勃发展，中国旅游集团不断拓展川渝地区的业务，呈现集聚分布形态。

4.2 区域产业配套水平是旅游企业布局选择的支撑

（1）交通条件。交通条件决定旅游地的可进入性和可接近性，是旅游业产生和发展的先决条件，因此旅游企业的选址对于交通区位有着强烈的依附性。旅游企业偏好选择交通干线所在区域布局业务点，在接近目标市场的同时精准对接市场需求。我国公路密度为49.72千米/万平方千米，而中国旅游集团业务点主要集聚区的公路密度是均值的2到3倍，其中，珠三角的公路密度达到116.19千米/万平方千米。珠三角建设形成高铁、航空、地铁、城轨、高速等全网络交通体系，以广州、深圳、珠海为中心，向整个珠三角经济区辐射，极大地扩大了旅游客源和旅游产品开发的空间，同时推进了区域间的旅游整合协作，珠三角9市之间的串联日益紧密。

（2）旅游政策扶持。政府通过颁布实施优惠政策，不断完善旅游经济发展的体制机制，为旅游经济发展创造具有竞争优势的宏观环境，从而实现培育和引导旅游企业布局的目的。中国旅游集团受旅游政策导引，业务布局呈现从东到西、由点到面的发展格局。受东部地区先期倾斜政策吸引，中国旅游集团以香港、北京为总部，率先在中心城市、东部沿海城市布局旅行社业务。随着改革开放的不断深入，集团在东部地区布点成面，逐步向中西部地区扩展。在西部各省纷纷将旅游产业作为支柱产业或优势产业后，宁夏、青海等为提升竞争优势相继出台了旅游投资吸引政策。在中西部地区多项政策叠加效应作用下，集团逐步推进西部地区的业务布局，呈零星集聚式形态。

（3）开放水平。对外开放是旅游经济发展的重要动力，意味着更有利的投资环境、更广阔的旅游市场和更包容的地区文化，对于旅游企业集聚有着促进作用。2017年，江苏省实际利用外商直接投资251.4亿美元，占全国比重达10%，北京、广东各占8.77%和7.39%，山东、浙江和上海分别占6.46%、6.45%和6.13%①。通过选取实际利用外商直接投资额与中国旅游集团业务数量进行相关分析，相关系数为0.422。2017年，广东省、上海市分别接待入境旅游者3647.56万人次和873.01万人次，旅游外汇收入分别为196.5亿美元和68.1亿美元①，排在第1、第2名。与此一致，中国旅游集团在广东和上海布局的业务点最多，分别有71和54个。

4.3 业务板块规划与成长模式选择是旅游企业布局选择的主导因素

业务板块是企业构建和可持续发展的基石，大型企业集团通常发展多个业务板块以形成业务结构和组织架构。基于外部环境的发展变化和集团自身成长的需要，企业通过业务板块贡献率、成长潜力评估等方式，在不同发展阶段依据发展需求动态调整业务板块组合和战略布局，这对于培育企业核心竞争力、判断投资倾斜和产业结构升级有重要意义。根据公司年报反映的过去10年集团总营业收入和各业务板块收入，计算中国旅游集团营业收入及各业务的环比增长率（表1）。

然后，采用EViews软件对因变量集团营业收入增长率和自变量3大业务收入增长率进行以下回归分析得到变量间的相关系数，表明集团营业收入增长率Y与旅行社业务增长率X1、酒店业务增长率X2、景区业务增长率X3都呈正相关关系，利用线性模型可以解释变量之间的关系。通过回归分析，得到估计方程：

Y= -0.004896+0.382904 X1

+0.071437 X2+0.247805X3 （7）

（-0.660551） （6.524664） （2.069504） （7.124079）

R2=0.951817，表明模型有非常好的拟合效果，且变量之间呈现出高度线性相关，具有显著的回归效果。β1、β2、β3的都为正数，即三大业务收入与集团营业收入成正比关系，且数值在[0，1]之间，经济意义合理。表明在其他因素保持不变时，旅行社、酒店和景区业务每增长1%，集团营业收入增长率分别增长0.382904%、0.071437%和0.247805%。可知旅行社业务增长对于集团营业收入增长的促进作用最大，是酒店业务的5倍多，景区业务次之。

企业成长过程可以分为专业化、多元化和归核化3个发展阶段[40]，这种阶段性特征不仅是企业的组织形态变化和经营策略调整的结果，而且也是企业成长模式选择的反映[41]。由上述检验结果可知，在专业化发展階段，旅行社业务是中国旅游集团的发展基石和业务重点。旅行社业务具有“轻资产、重服务”的特征，适宜于企业在发展初期通过专业化经营方式，迅速抢占市场并在全国范围内广泛布局。中国旅游集团通过依托总部辐射功能、主动亲近重点客源市场等方式，旅行社业务经营规模多年保持全国第一，形成显著的品牌效应和市场影响力。在此发展模式主导下，旅行社业务分布广泛，且主要集聚于以港中旅总部香港/广州为依托的华南地区、以国旅总部北京为依托的华北地区以及各省域范围的区域性中心城市。

在多元化发展阶段，酒店、地产和景区业务成为集团业务拓展的重要选择。作为服务业的重要类型，大型酒店集团的业务布局，除了通过竞争性选址、扩大服务半径等方式亲近客源市场、寻求利益最大化外，还具有典型的企业内部市场效应，即通过集团内部业务板块链衔接和配套规避投资风险、寻找新的利润增长点。中国旅游集团的酒店业务主要集中于香港、澳门、北京、南京、杭州等城市，以经济发达的长三角地区数量最多。在景区和旅游地产布局方面，则具有显著的旅游资源、环境指向特征，主打产品“海泉湾”系列主要布局于环境优美的滨海度假城市。

在归核化发展阶段，业务布局注重核心竞争力凝练。对于表现不佳的资产和处于亏损状态的项目及时清理和出售，以及市场饱和状态下发掘新兴市场，有助于企业回归核心业务发展。2015年，中国旅游集团资产重组，无偿划转钢铁资产、一次性退出自1993年进入的钢铁业务，以专注于旅游主业发展、实现投资理性。2016年，旅游主业收入占比达到76%1，旅游“主业不主”的局面得到质的改善。此外，受政策导引和新兴市场潜力吸引，中国旅游集团加快旅游业务在中西部、东北地区以及旅游温点城市布局，并通过旅游金融、资本运营等方式，支撑主营业务的国内以及海外市场布局，形成以旅游业务为引领的产业链主导、集群化布局态势。

5 结论

（1）在全国范围内，中国旅游集团业务布局呈现集中分布形态。旅行社、酒店、景区、旅游地产4大业务点聚集分布在我国珠三角、川渝、长三角和京津冀地区，是中国旅游集团的优势业务区域。以省级行政区为单位，大部分单位业务分布与其周边单位之间的空间差异程度不显著，即不存在以一个单位为中心所有邻近单位布局情况相同的现象，说明集团业务布局不受周边单位已有布局的影响，布局战略较为注重短期业务点量的扩张而非长远性板块间的协作，科学性待增强。

（2）业务点布局对客源市场、交通和旅游资源具有显著的空间邻近性。中国旅游集团80%以上的业务点落入以省会城市、地级市、国道线、主要铁路为中心建立的不同半径的缓冲区中，且业务点分布密集区域与景区分布密集区域重合度较高。表明业务点布局以城市为中心，以更好地接近主要客源市场;与主要交通干线布局具有一致性，可增强业务点的交通通达性;分布在旅游资源周围，不仅便于业务点自身的市场吸引力，而且利于增强业务板块之间的协同合作。

（3）经济实力、产业配套水平和成长阶段差异是业务布局空间分异的重要影响因素。企业在区位选择时遵循利润最大化原则，业务布局区域的经济基础和旅游产业发展状况是旅游投资回报率的基本保障，对企业区位选择的影响显著。所在区域良好的产业配套水平有利于企业减少投资不确定性，增强企业抗风险能力，中西部等温点、冷点布局区域，通过投资政策、投资环境和基础设施的叠加作用，逐渐呈现布局集聚效应。在不同成长阶段下，企业有不同的成长模式选择，布局特征分异是业务板块量的扩张与质的增长时空动态博弈的结果。如何平衡企业空间规模扩张与正向资本积累、核心竞争力打造之间的矛盾，是大型旅游企业集团发展过程中面临的长久话题。

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