我国大陆地区候鸟旅游潜在老年客源地的分布研究

王驰 陈亚颦

本文从总体的地理学空间视角出发，研究我国大陆地区候鸟旅游老年潜在客源时空分布，得出候鸟老年人口分布分散与密集的空间变化与人口数量分布的空间图相似;候鸟老年人口分布的高密集区和高分散区分布基本稳定;东北三省和广东省的老年人口总计上呈逐年增长趋势，黄河中下游和长江中下游的省份变化幅度大;1998-2010年，老年人口的高密集区在不断增加，2010-2020年，候鸟老年人口的高密集区基本保持稳定，相对密集区和相对分散区在不断增多;总体上老年人口的分布在全国范围来看是不断呈增多趋势的规律。

引言

“候鸟旅游”主要指老年人出于自身健康的考虑，为了回避长住地季节气候的不适，而寻找更适宜自身生存地方的旅行和游览活动，融合了养生旅游、度假休闲、养老地产等多种元素。候鸟式旅游具有旅游目的地环境气候质量高，旅游者停留时间长，重游率较高，对价格较为敏感，需要特殊旅游医疗服务，且潜在游客多，实际出游人数少等特点。董红梅等人将候鸟式旅游分为观光、探亲、度假医疗、安家、投资、特种、跨国这七大类型，并认为候鸟式旅游未来会有目的地受气候环境影响因素渐弱，旅游目的地趋向分散，服务产品趋向专业化、多样化，旅游市场趋向国际化等发展趋势。而当下候鸟旅游发展现实过程中面临着旅游养老产品供给单一化，养老人才短缺，旅游地服务质量低，规划不合理未形成规模集聚效益等問题，这些问题亟待解决，而关于候鸟旅游的理论研究也尚处于起步发展阶段。所以我国的候鸟式旅游发展未来是任重道远的。

国外较早的相关研究为老年季节性移民，例如Krout Oreilly和Rodngure等通过对西班牙海滨旅游地退休移民的研究发现地中海的宜人环境是吸引移民前来的主要因素。Judith对季节性老人的居住方式进行了研究。Rodngure对影响旅游养老者的综合因素进行了分析。国内对于“候鸟旅游”的研究是随着我国老年人口数量不断上升，养老产业和旅游产业不断发展出现的，其与养老产业老年人口的研究紧密相联。总体研究主要表现为以下几点：第一，多局部，少总体，研究大多集中于广西、海南等热门旅游地发展候鸟旅游问题和解决对策方面，而从全局角度研究的文献较少;第二，单一效益模式突出，对候鸟老人的研究主要是为旅游客源地的经济效益而服务，而少有从老年人身心健康的角度出发，实现经济社会效益的统一;第三，研究方法、研究角度较为固定，研究方法主要以问卷调查、深度访谈、归纳演绎、SWOT等为主，研究角度主要以旅游学，市场经济学、消费心理学为主;第四，客源地研究与目的地研究失衡，研究主要集中于对候鸟旅游目的地的各方面研究，而忽视对候鸟旅游全国潜在客源地的研究。根据以上特点，本文将从总体的地理学角度出发，基于《中国统计年鉴》1998-2015年全国各地区65岁以上老年人口的数量作为研究数据，采用时间序列方法预测出全国各省市区2016-2020年的老年人口数量，并用arcgis去分析老年人口的时空分布规律，并根据其老年人口密度对其进行分类，以此分析候鸟旅游潜在老年客源地的时空分布规律。以此来对候鸟旅游未来发展面临的亟待解决的问题上提供空间视角的启示。

一、研究概述

候鸟旅游的主要旅游者为年龄在60岁以上的老年人，并不是每一个老年人都是候鸟老人，但随着社会经济不断发展，老年人消费观念转变，对健康的理解不仅仅于药物保健上的身体需要，更注重身心协调健康。再加之候鸟旅游的不断发展，为各类老人提供了不同的旅游服务。对全国老年人口的分布时空规律进行研究，对未来候鸟旅游客源地市场的调研开发有深远意义。

1.数据来源

《中国统计年鉴》1998-2015年全国大陆各省市区65岁以上人口数。这里采用国际上对老年人的年龄划分，以65岁以上

为准。

2.预测研究

以湖南省1998-2015年数据为例，采用SPASS19.0时间序列方法预测出2016-2020年的老年人口数量。将原数据进行一阶差分，得出结果图，使其时间序列近似平稳。根据以上自相关和偏相关函数图，可知自相关和偏相关函数都为一步截尾，所以选择ARMA（1）模型较为合适。一阶差分序列为ARMA（1）序列，原序列为ARIMA（1，1，1），如表1所示。

表1显示拟合检验的p值（sig）远大于0.05，残差序列可以认为是独立同分布的，即模型有效。表2是模型参数。

对于每个模型，预测都在请求的预测时间段范围内的最后一个非缺失值之后开始，在所有预测值的非缺失值都可用的最后一个时间段或请求预测时间段的结束日期（以较早者为准）结束。由表2的结果可以得到模型表达式：

Yt-Yt-1=3.759+εt-0.612εt-1（1）

预测范围为1998-2013年，把2014年、2015年作为预测用。由表3可知，点预测和区间预测的结果为：

Y2014=595.27;Y2014在[514.84，685.30]。Y2015=586.39;Y2015在[496.18，689.09]。这两年的实际值依次为：Y2014=604.5，Y2015=607.5，可见预测效果在区间之内，较为良好。照同样的方法，可测出其余省份2016-2020年老年人口数。在求出的所有数据中，选取1998年、2001年、2004年、2007年、2010年、2013年、2016年、2020年的全国各地区老年人口数量，做为分布规律研究的数据。如表4数据，以北京为例。

根据全国6个时间段的老年人口数据，利用Arcgis-map10.0做图工具，采用定时分段法，分为高分散区（15-136）、相对分散区（136-352）、相对密集区（353-643）、高密集区（644-943）4个分区，总终得到以下内容。

二、研究结果

根据1998年分布图示，只有山东为高密集老年人口分布区，四川、河北、河南、广东、江苏、湖南为相对密集分布区，辽宁、湖北、云南、广西、浙江、福建、安徽、江西等地为相对分散区，高分散区主要分散在西部地区各省市，如新疆、青海、西藏、甘肃、陕西、宁夏、内蒙古、黑龙江、吉林、山西、贵州等地。从1998-2001年老年人口变化分布格局看，湖南地区从相对密集区变成相对分散区，其余地区基本保持不变。从2001-2004年的老年人口变化格局来看，高密集区增加了四川、贵州、江苏地区，相对密集区增加了湖南地区，陕西、重庆从高分散区变为相对分散区。其余地区基本保持不变。2004-2007年，贵州省从高密集区变为相对密集区，湖北从相对分散区变为相对密集区，黑龙江从高分散区变为相对分散区。其余地区基本保持不变。2007-2010年，高密集区增加了河南地区浙江省从相对分散区变为相对密集区，山西从高分散区变为相对分散区，其余地区基本保持不变。2010-2013年，河南从高密集区变为相对密集区，山西从相对分散区变为高分散区，其余地区基本保持不变。2013-2016年，高密集区增加了广东省，吉林从高分散区变为相对分散区，其余地区基本保持不变。2016-2020年，老年人口变化格局总体上基本保持不变。

根据以上数据老年人口分布地区的变化情况来看，不难得出以下规律。①老年人口分布分散与密集的空间变化与人口数量分布的空间图相似。高分散区与其余3区的分布与胡焕庸黑河-腾冲人口数量分布线基本相似。这说明人口数量较为稀疏的地区同样是老年人口分布的稀疏地区。②老年人口分布的高密集区和高分散区分布基本稳定。四川、山东、江苏人口大省为老年人口分布高密集区的主要地区，在此河南虽为人口大省但是却不是老年人口高度集中的地区。高分散区主要集中在西部地区，一般为地广人稀的省份，如新疆、青海、西藏、内蒙古、甘肃、宁夏等地。③从变化趋势看，东北三省和广东省的老年人口总计上呈逐年增长趋势，黄河中下游和长江中下游的省份变化幅度大，如河北、河南、湖北、湖南、江西、安徽等地，一般都在相对密集区和相对分散区之间变化。④从时间跨度来看，从1998-2010年来看，老年人口的高密集区在不断增加，其余变化不大。从2010-2020年来看，老年人口的高密集区基本保持稳定，相对密集区和相对分散区在不断增多，最明显的就是东北三省从高分散区变为相对密集区。⑤总体上老年人口的分布在全国范围来看是不断呈增多趋势的。

三、总结和展望

本文在以往研究的基础上，针对候鸟旅游发展亟待解决的问题采用新的角度和研究方法得出我国大陆地区候鸟旅游潜在客源地分布的规律此后应在此基础上对候鸟旅游目的地的分布进行研究，并结合客源地的分布特点，将两者进行叠加分类研究。以此对候鸟旅游发展中所遇到的问题进行空间视角启示。针对不同地区老年人口数量，地区候鸟旅游目的地集中的程度在相关政策落实、市场调查等方面进行因地制宜地提出了解决方案。

（作者单位：云南师范大学旅游与地理科学学院）