云南省入境旅游规模时空分异特征及预测研究

王 政，杨 霞

（西华师范大学 国土资源学院，四川 南充 637009）

入境旅游作为国际旅游的组成部分，其发展状况是评价某国家或地区旅游业综合实力的重要指标[1]。2017年，我国旅游业进一步与国际旅游接轨，入境游客人数达4 294.3万人次，实现旅游外汇收入1 234.17亿美元，占旅游收入的15.44%[2]。一方面，游客入境旅游目的地选择呈现出“景点择高、距离择近、经济择富”的特征[3]；另一方面，入境旅游客源市场在季节性上有显著淡旺季之分，具体表现为“淡季过淡、旺季较旺”“淡季过淡、旺季不旺”“淡季不淡、旺季较旺”“淡季不淡、旺季不旺”等四种发展形态[4]，愈发凸显我国入境旅游规模的时空分异。区域旅游差异是旅游差异研究的重点之一，其研究内容主要集中于旅游资源差异、旅游市场差异、旅游经济差异、旅游竞争力差异、旅游利益相关者行为差异和旅游教育差异等6个方面[5-6]。自20世纪以来，入境旅游对创收外汇、改善中西部地区的收入不平等有积极影响，众多学者着手研究我国不同空间尺度下入境旅游规模的差异及其成因。从全国范围来看，朱竑等探析了省域和主要旅游城市的入境旅游规模分布规律、旅游规模结构的省际差异[7-9]。此外，阮文奇首次提出我国入境旅游的“胡焕庸线”空间分布格局[10]。从特定区域来看，吴开军等分别对粤港澳大湾区、广西北部湾经济区、西北地区、西南地区、我国中部地区等跨区域的入境旅游规模差异进行实证研究，致力于分析我国省际及城市间旅游规模和位序差异[11-15]。从省域尺度来看，唐承财等学者分别分析了河北、河南、江苏、浙江、青海、江西、四川等省旅游位序规模差异及影响各省入境旅游区域差异的因素[16-22]。

云南省位于中国西南，自然条件优越、文明渊源深厚，是中西部省份入境旅游热门目的地之一。刘宏盈等基于旅游流转移视角分析京津冀、长三角、珠三角入境旅游流向云南发展的历程，指出还需进一步开发入境旅游中转客源市场[23]。唐夕汐等认为云南省入境旅游市场在1979—2016年间可分为高增长和低增长两种状态，并计算出其入境旅游市场周期[24]。高芳综合运用变异系数、基尼系数、泰尔指数等指标对云南省六大旅游区入境旅游经济区域差异进行研究[25]。此外，李康康等通过位序规模分析，发现云南省入境旅游首位分布显著，属平稳发展型[26]。

从现有区域入境旅游规模差异及云南省入境旅游文献梳理可见，目前入境旅游规模差异研究多集中于中东部省份，有关云南省入境旅游的文章更多关注旅游流、旅游市场周期、旅游规模差异等方面。基于此，探究云南省入境旅游的时空分异规律、厘清影响云南省各地州市入境旅游规模的因素及预测其规模演变态势，对调节区域间经济差异、科学制定旅游政策、促进入境旅游可持续发展具有重要的理论和现实意义。

一、数据来源与分析方法

（一）数据来源

游客规模和外汇收入是衡量入境旅游规模的重要指标[16]。考虑到数据的可得性与科学性，本文选取云南省16个地州市2010—2017年游客规模中入境游客人次、外汇收入2个指标测度云南省入境旅游时空分异特征。数据来源于云南省统计年鉴（2011—2018年）以及各地州市（2010—2017年）统计公报。

（二）旅游规模时空分异特征研究方法

借鉴前人区域旅游差异研究成果，本文采用离散系数、空间基尼系数、赫芬达尔系数、首位度和位序—规模分析等指标分别对云南省16个地州市入境旅游的规模差异与规模分布进行测算，探究云南省入境旅游规模的时空分异特征。

1.标准差（VOC）

标准差又称均方差，用来测度云南省各地州市入境旅游发展的绝对差异，其值越小，反映该区域旅游发展越均衡。计算公式如下：

式（1）中：x表示云南省地州市数量；xi表示地州市i的入境旅游规模；表示云南省所有地州市入境旅游的平均规模。下同。

2.离散系数（CV）

离散系数又称变差系数、变异系数，用来测度云南省各地州市入境旅游发展的相对差异，其值越大，说明该区域旅游发展越不均衡。计算公式如下：

3.空间基尼系数（G）

基尼系数广泛应用于区域空间分布离散的研究中，用来反映云南省各地州市入境旅游规模分布的均衡度。其值越趋近于1，表明该地区旅游发展越不均衡，集中度越高。计算公式如下：

式（3）中：x1,x2,···xn表示云南省各地州市入境旅游规模从小到大的排序。

4.赫芬达尔系数（Hn）

赫芬达尔系数是有效衡量区域旅游规模集聚与垄断程度的指标，其值介于0～1之间，用于衡量云南省各地州市入境旅游规模集聚程度的高低。计算公式如下：

式（4）中：n表 示云南省地州市数量，Si为第i个地州市的入境旅游规模占云南省入境旅游规模的比值。

5.首位度（S）

将云南省16地州市按入境旅游规模大小排位，借用城市首位度2城市指数，计算首位城市与第二位城市的入境旅游规模的比值，在一定程度上能衡量云南省入境旅游规模的集中程度。此外，加入4城市指数和11城市指数，以期更全面反映云南省入境旅游规模分布的相关特性。计算公式如下：

2城市指数：

4城市指数：

11城市指数：

式（5）（6）（7）中：P1、P2、…、P11分别表示排名第1～11位地州市对应的入境旅游规模。

6.位序—规模分析

位序—规模分析方法被广泛应用于区域旅游规模分布研究中，通过入境旅游规模位序与入境旅游规模的关系来厘清云南省各地州市入境旅游规模分布特征。采用罗特卡模型，计算公式如下：

为方便计算，通常将式（8）两边取以e为底的自然对数，计算公式转化为：

式（9）中：P为各地州市入境旅游规模；K为首位地州市的入境旅游规模；q为集中指数常数；R为该地州市规模位序。根据集中指数常数q的大小，将各地州市入境旅游规模分为三类型：q≥1.2时为首位型；0.85

（三）旅游规模差异化因素的研究方法

通过皮尔逊系数、多元回归分析对选取的5种指标进行测算，揭示引起各地州市入境旅游规模差异的主要因素。

（四）旅游规模预测的研究方法

在对云南省各地州市入境旅游规模时空分异现状分析的基础上，采用GM(1,1)灰色关联度方法，预测云南省各地州市未来入境旅游规模及位序情况。

二、云南省入境旅游时空分异特征分析

根据公式（1）～（9），测算出2006—2017年云南省入境旅游规模演变的各项数据，见表1。

（一）绝对差异增大，相对差异逐年缩小，旅游规模分布具有收敛趋势

云南省入境旅游规模在2006—2017年间增加了488.2万人次，约272%，年均增长率为12.7%。在表1和图1中，标准差呈波动增长趋势，2014年标准差值出现回落，下降至约41.6，随后两年保持在41.8左右并缓慢增长。2017年云南省入境旅游规模突破650万人次，其标准差也达到历年最大值，可知云南省各地州市入境旅游发展绝对差异不断扩大；离散系数总体上呈现出不断减小的趋势，可大致分为2006—2008年急速下降、2008—2013年平稳下降、2013—2017年急速下降三阶段，说明在2006—2017年间云南省各地州市入境旅游规模相对差异不断缩小。综上，云南省各地州市入境旅游规模分布不均衡性显著，同时略显收敛的趋势[27]。

表1 2006—2017年云南省各地州市入境旅游差异及演变

（二）集聚垄断程度持续下降，分布规模不断扩散，旅游发展差异趋向收敛

表1和图2显示：2006—2017年间基尼系数逐年小幅度下降，但均大于0.8，说明内部差异大，不均衡[22,28]赫芬达尔系数从2006年的0.231 4逐年下降到2017年的0.135，反映出云南省各地州市入境旅游规模分布集聚与垄断程度不断下降，分布日趋扩散。2006年昆明、丽江、大理和迪庆的入境旅游规模占云南省入境旅游总规模的85.4%，到2017年4个城市占比降至67.2%。同时，红河、西双版纳和德宏2006年入境旅游规模占比不到全省总规模的8%，到2017年3城市占比升至23.2%。2006—2017年云南省各地州市入境旅游规模的离散系数变化趋势与赫芬达尔系数、基尼系数较为相似，表现出“急速下降—平稳下降—急速下降”三个阶段，三者的一致性凸显了云南省各地州市入境旅游规模趋向收敛态势[27]。

（三）首位城市出现交替，首位度较低，首位分布不明显

本文引入了2城市指数、4城市指数和11城市指数，旨在全面反映云南省各地州市入境旅游规模的特点。从表1和图3可以看出：2城市指数除2006年外，其余年份远小于理想值2，2012—2016年间昆明、迪庆和丽江交替成为首位城市，反映在入境旅游规模中首位城市并未对第二位城市形成绝对的规模优势；4城市指数在2006—2017年间均小于理想值1，在2015年下降到最低，2015—2017年持续缓慢回升到0.4左右，表明首位城市入境旅游规模在前为城市中集中垄断地位的上升；11城市指数整体呈现逐年下降趋势，2017年首位度为0.514 6较2006年的1.318下降了61%，说明在云南省入境旅游规模中首位城市占比不断下降，云南省除前位城市外的地州市入境旅游规模质量有所提高。综上所述，云南省入境旅游规模首位分布不显著，呈现“多极点”发展格局，主要集中于昆明、迪庆和丽江等前位城市且竞争激烈。

三、云南省入境旅游位序—规模体系构建

分析入境旅游规模差异变化后，运用SPASS22.0统计软件对云南省16个地州市入境旅游规模及其相应的位序进行双对数回归分析，以此明晰其规模分布的集散状况和变化趋势。

（一）入境旅游位序—规模回归分析

从表2可知：2006—2017年入境旅游位序—规模回归方程拟合度一般，除2017年外，R2都在70%以上，均通过1%水平的显著性检验，回归结果较理想，符合位序—规模分布规律。从表2可看出，回归方程斜率即集中指数（q）均远高于1.2，表明前位城市在云南省入境旅游规模分布中处于垄断地位。此外，q值整体呈下降趋势，2017年q值为2.064较2006年下降了19.4%，反映云南省入境旅游规模发展不断收敛的演变态势。

L值指首位城市的入境旅游规模，门槛值指末位城市的入境旅游规模[11]。表2中：2006—2017年理想L值和实际L值呈波动上升趋势，2009—2017年的趋势表现出一致性。首位城市入境旅游规模的理想和实际值差距较大，除2006—2008年有较明显下降外，2009—2017年实际L值占理想L值的18%左右，说明首位城市入境旅游规模发展潜力大；理想门槛值逐年上升，而实际门槛值于2013年达到峰值0.19后下跌至0.11。总体上看，除2013年外，实际门槛值尚未达到理想门槛值的1%，与理想门槛值差距较大，表明末位城市入境旅游规模发展缓慢但提升空间大。

（二）入境旅游规模位序变动分析

为了厘清云南省各地州市入境旅游规模分布演变与位序变动之间的关系，绘制2006—2017年云南省各地州市入境旅游规模位序变动趋势图，见图4。

在前人研究的基础上，结合云南省各地州市2006—2017年位序变动的幅度和频率，将其入境旅游发展模式分为平稳发展型、积极发展型、波动发展型、消极发展型等四种类型[17,27]。平稳发展型：包括昆明、丽江、大理这三个位序靠前且变动的幅度和频率小的前位城市；积极发展型：入境旅游规模或位序在12年间有明显提升的红河、德宏和西双版纳；波动发展型：此类城市位序上下浮动、入境旅游规模与增速相对较小，如：保山、普洱、楚雄、文山、曲靖、怒江；消极发展型：指城市入境旅游规模和位序大幅下降或位序靠后停滞不前，主要有迪庆、临沧、玉溪和昭通。

由图4及上文对入境旅游发展模式分析的基础上，将云南省各地州市按规模位序变动情况分为高位城市组、中位城市组及低位城市组。昆明、丽江、大理、迪庆作为高位城市组，在12年间均位列前四，2006年它们的入境旅游规模占云南省总规模的85.4%，2017年占67.2%，集中垄断依然显著，但整体地位呈下降趋势。此外，2013年以来高位城市间竞争愈发激烈，出现明显位序更替现象，与上文赫芬达尔系数、首位度分析结果一致；中位城市组包括西双版纳、德宏、红河、保山、临沧，此类城市入境旅游规模上升明显且位序相对稳定，拥有较大的发展空间，是云南省未来入境旅游规模增长的新动力；位序在10～16的7个城市为低位城市组，入境旅游规模小，2017年均未突破10万人次，组内位序变动大，多成“W”或“M”型发展态势[27]。综上所述，三城市组组内变动相对较大，组间差异明显，城市想要跨组跃升难度大。

四、云南省各地州市入境旅游规模时空分异成因分析方法与指标选取

“景点择高、距离择近、经济择富”体现出多种因素综合影响入境旅游目的地选择，结合不同学者的研究，选取旅游资源丰度、交通通达度、对外经济联系、经济发展水平、旅游接待能力、区位条件作为指标，运用SPSS22.0统计软件中的相关方法来探析以上指标对云南省各地州市入境旅游规模时空分异的相关性及影响程度[3,16,17,19,22]。其中，各地州市3A级以上（不含3A）景区数量以《2017年云南省A级旅游景区名录》公布的数据为准，赋予对应权重后计算得出旅游资源丰度，记为道路网密度来反映交通通达度，记为X2；对外经济联系和经济发展水平分别使用各地进出口贸易总额和GDP来衡量，依次记为X3、X4；考虑到数据的可得性与准确性，利用住宿业从业人员数来表征其旅游接待能力，记为X5；大部分入境游客从云南三大国际机场入境，通过计算各地州市与最邻近国际机场的直线距离以衡量其区位要素，记为X6。

首先，将数据输入SPSS22.0统计软件，选用皮尔逊相关系数法计算各指标同云南省各地州市入境旅游规模时空分异的相关性，结果见表3。在0.01的显著水平下，云南省各地州市入境旅游规模与旅游资源丰度、旅游接待能力呈显著相关，并未与交通通达度、对外经济联系、经济发展水平表现出显著相关。表明：高级别的旅游资源左右入境旅游游客目的地的选择，同时旅游接待能力水平高低也是影响云南省各地州市入境旅游规模差异的因素之一。

其次，为揭示相关因素对云南省各地州市入境旅游规模时空分异的影响程度，将X1和X5进行逐步回归分析，避免因素间共线性且保留最优模型，分析结果见表4。最后，将模型引入指标X1即旅游资源丰度，同时Sig.<0.05通过显著性检验。综上，对云南省各地州市而言，旅游资源丰度不同是引起入境旅游规模差异的主要原因，反映出与其他地区的一致性和差异性[3,9,16,22,27]。

五、云南省入境旅游规模GM（1,1）灰色预测方法与结果分析

通过位序规模分析中实际值与理想值的比较，得知首位城市和末位城市入境旅游发展前景良好。为更全面掌握云南省各地州市入境旅游未来几年发展状况，将各地州市2006—2017年的入境旅游规模数据输入DPS7.05数据分析软件，选择灰色系统方法中的GM(1,1)模型，得出未来6年即2018—2023年各地州市入境旅游规模[29]。绘制云南省各地州市2006—2023年入境旅游规模变动图，其中2018—2023年为预测数据，见图5。

表3 相关性分析

从图5可知，2018—2023年间各地州市入境旅游规模均呈上升态势，昆明、丽江、大理稳占云南省前三且快速发展，其中2022年丽江以219.55万人次的入境旅游预测规模超过昆明217.96万人次，入境旅游预测规模成为首位城市；2023年昆明、丽江、大理的入境旅游预测规模分别为235.97、242.79、240.49万人次，上升趋势明显的大理超过昆明排名第二。值得注意的是：前三位城市的入境旅游预测规模差异不断缩小，未来首位城市竞争将更加激烈；作为中位城市的德宏将超越回升缓慢的高位城市迪庆，完成跨组跃升。

六、结论与建议

从时空分异规律、旅游规模差异影响因素、规模演变预测三个角度对云南省各地州市12年入境旅游规模进行分析，较为全面地厘清了云南省入境旅游规模发展状况，得出如下研究结论，并提出相应建议。

（一）主要结论

云南省入境旅游规模不均衡性显著、首位分布不明显但相对差异逐年缩小、集聚垄断程度持续下降，旅游发展趋向收敛。在2006—2017年间，云南省各地州市入境旅游规模的离散系数、基尼系数和赫芬达尔系数表现出较为相似的“急速下降—平稳下降—急速下降”变化趋势，同构建的位序—规模体系分析所得结果相互印证了云南省各地州市入境旅游规模趋向均衡发展的态势。

旅游资源丰度是引起云南省各地州市入境旅游规模差异性的主要原因。通过皮尔逊相关性检验和多元回归分析发现：在选取的五大指标中，旅游资源丰度与入境旅游规模相关性最为显著且影响最大。2017年，昆明、丽江、大理、迪庆的4 A、5A级景区总数占云南省的46.1%，同时该四城市入境旅游规模之和占全省的67.2%，进一步实证高级别景区与入境旅游规模的正相关关系。

云南省入境旅游发展潜力大，未来首位城市竞争更为激烈。从云南省各地州市入境旅游位序—规模回归分析结果可以看出：首位城市年均实际K值与理想K值比率在20%左右，整体呈缓慢下降趋势，但发展空间较大。对云南省各地州市未来6年入境旅游规模进行预测，发现昆明、丽江、大理等高位城市规模差异不断缩小，首位城市出现更替。此外，德宏、西双版纳、红河等中位城市入境旅游规模显著增长，是未来云南省入境旅游规模的新增长点。

（二）发展建议

针对各地州市之间入境旅游差异化现象，依据四种不同的入境旅游发展模式，结合云南省“六大旅游片区”，提出以下建议：对于平稳发展型地州市，应加强宣传营销，提升国际知名度；联合打造景区，带动周边城市发展。除传统旅游展览、推介会外，昆明等地州市应借鉴山东省以文化、媒体机构和旅行社等为渠道，向入境游客宣传营销目的地形象和产品来提升国际知名度。此外，平稳发展型地州市旅游发展较成熟，积极发挥其影响力，带动周边城市入境旅游规模增长。如昆明与滇中、滇东北和滇东南等波动发展型、消极发展型地州市联合打造景区，以吸引更多的入境游客。对于积极发展型地州市，应塑造特色品牌，打造高级别景区；改善通行条件，提升旅游接待能力。红河等积极发展型地州市拥有多家3A、4A级景区，打造具鲜明特色的5A级景区是其未来努力方向。同时，积极建设铁路等多种交通，提升入境游客的可进入性。而对于波动发展型和消极发展型地州市，应挖掘旅游资源，凸显当地文化特色；整合旅游项目，与各旅游片区内平稳发展型地州市共建旅游圈，共享客源，共同促进云南省入境旅游发展。