区位同构城市旅游发展差异及其影响因素

邹永广　李强红　朱尧

摘要：两个或多个区域在空间地理分布上相似，且存在资源禀赋、政治背景、产业结构等一个或多个特定属性趋同的区位同构现象，是值得研究的问题。以典型区位同构城市福—厦—泉与广—深—莞为例，从旅游业对区位同构城市经济贡献率、旅游经济空间联系视角，采用引力模型、社会网络分析和地理加权回归模型（GWR）等分析方法，对福—厦—泉与广—深—莞的旅游发展差异及其影响因素进行了研究。主要发现：（1）福—厦—泉旅游业对各市国民经济增长的贡献率高于广—深—莞;（2）广—深—莞城市群经济联系量和旅游综合实力高于福—厦—泉地区;（3）广—深—莞旅游经济发展的梯次结构优越于福—厦—泉地区;（4）区位同构城市旅游发展差异的影响因素各异，其中人均GDP和A级景区数量的影响最显著。区位同构城市应借鉴相互比较优势和发展策略，发挥核心节点城市作用，因地制宜并制定不同的发展模式，增强旅游核心竞争力。

关键词：区位同构;城市旅游发展;旅游经济差异;旅游经济联系;社会网络分析

作者简介：邹永广，华侨大学旅游学院教授，博士生导师，管理学博士，主要研究方向：旅游安全、华侨华人旅游、区域旅游发展战略（E-mail：ygzou2009@126.com 福建 泉州 362021）。李强红，四川民族学院历史文化与旅游学院教师，主要研究方向：旅游消费者行为、旅游安全管理（四川 康定 626001）。朱尧，中国海洋大学管理学院博士研究生，主要研究方向：区域旅游与乡村旅游相关研究（山东 青岛 266000）。

基金项目：华侨大学哲学社会科学青年学者成长工程项目团队项目“华侨华人旅游促进祖籍地文化认同机制与路径研究”（21SKGC-QT03）

中图分类号：F592.7文献标识码：A文章编号：1006-1398（2022）01-0049-15

区位是某一地区（城市）所拥有的各种地理要素的空间关系，从某种意义上说，区位是一种空间资源，这种空间资源包括地理位置和其他属性特征，而地理位置或其他属性可能在某些方面存在相同或相似之处，则产生地理位置或属性趋同或趋近，形成区位同构现象。区位同构是区位相似的概念外延，是一种特殊的地理现象。由于地理要素的自然配置和地理区划的人为设定，我国存在较多区位相似的区域，即区位同构现象。福建省的福州—厦门—泉州（简称福—厦—泉）与广东省的广州—深圳—东莞（简称广—深—莞），虽然经济发展模式和水平存在差异，各有所长，但均属于东南沿海城市，区位条件相似，且存在很多一致或相似的地方。具体而言，福建省的福—厦—泉与广东省的广—深—莞分别属于海峡西岸经济区和粤港澳大湾区核心地带，是两省最具代表性城市;福州和广州，均为两省省会城市，在两省内具有相似的政治地位和发展政策;厦门和深圳，同属于第一批改革开放特区，是对外开放的窗口，面向台湾、澳门和香港地区，两市也成为省内乃至全国经济交流的中心;而泉州和东莞，均是著名的工业发达城市，且是民营经济聚集区，也是两省经济支柱。因此，同属省会城市和政治中心的福州和广州、经济特区和金融贸易中心的厦门和深圳、以发展民营经济为主的泉州和东莞，建构在区位（地理位置）相似基础上，且存在资源禀赋、政治背景、产业结构等一个或多个属性趋同的城市，属于典型的区位同构现象。可见，福—厦—泉和广—深—莞属于区位同构城市。区位同构城市既体现一种地理空间现象，更有助于对其社会经济发展进行比较。

通过对比近年来福—厦—泉和广—深—莞的旅游发展相关数据发现，两个区域间存在较为显著的差异，而且这种差异还存在进一步扩大趋势。例如，2019年福州和广州的旅游经济收入分别为1 450.58亿元.、4 454.59亿元.，相差3.07倍;厦门和深圳的旅游总收入分别为1 655.90亿元.、1703.92亿元.，相差1.03倍;泉州和东莞的旅游总收入分别为1 312.68亿元.、574.16亿元.。上述具有区位同构性质的福—厦—泉和广—深—莞为何出现如此旅游发展差异？其影响因素是什么？值得进一步探讨。因此，研究为回应上述问题，试图结合静态的旅游经济贡献率与动态的旅游经济空间联系视角，分析区位同构城市福—厦—泉和广—深—莞的旅游发展差异及其影响因素。科学认知区位同构城市的旅游经济发展差异及影响因素，有助于推动区域旅游经济要素的流动和整合，对促进区域旅游经济的健康发展具有重要的理论与实践意义。

一相关文献综述

城市化是国家和区域发展到一定阶段的重要空间载体，能够在区域范围内聚集优势产业，有效促进区域一体化发展，实现综合竞争力。城市化的经济空间结构彰显区域经济整体发展，旅游产业经济发展影响区域经济发展的动态均衡，从旅游经济产业方面研究区域城市旅游经济发展的不均衡性，是區域经济一体化的必然要求，具有重要的理论意义和实践意义。城市化旅游经济空间结构一直是国内外学者研究的重点问题，主要基于空间相互作用理论，从空间功能格局、空间联系.、空间差异性.等角度，以国家、省域.、城市群.等研究尺度，基于社会网络分析等研究方法开展城市群旅游经济联系的空间结构研究。

城市间的综合性特点得到广泛认可，而动态性的地域空间属性有待进一步关注。区位的核心内涵包含两个层面属性，既包含某区域所占有的地理位置，也包括其空间分布布局以及与其他区域之间的关系，而这种“关系”在一定层面上表现为该区域与其他区域在某种特定属性方面的联系，这种属性包括交通条件、资源禀赋、政治背景、产业结构等方面，它们相似或相异。与此同时，同构是一个动态过程，表示在社会发展过程中区域（整体）内部多方面要素所呈现出相似或雷同的现象，结合成整体的几个要素层面之间所具有某种“和谐”性质。进一步而言，区域整体层面同构的“和谐”性质则可理解为区域城市间具有的某种相同属性，体现在政治、经济和文化等相同属性的对称。综合上述所言，研究认为两个或多个区域在空间地理分布上相似，且存在资源禀赋、政治背景、产业结构等一个或多个特定属性趋同的现象，即区位同构。具体延展至本研究，福—厦—泉与广—深—莞属于区位同构城市，福州与广州同属省会城市，具有相似的政治属性;厦门与深圳同属经济特区，具有相似的发展特征;泉州与东莞同属工业发展名城，具有相似的产业结构背景。

区位同构本质上是一种静态规律，但区位城市分布却是通过动态演化渐进形成的一种空间秩序。经过文献梳理发现，关于区位同构的相关研究主要集中于省域层面，如湖南省与江西省的发展差异，但其关注视角为省份间的人均GDP差异，未考虑旅游经济层面的发展差异。同时，对于规模尺度的城市认知不具全面性，部分学者认为基于规模尺度的城市等级概念应主要考虑省会级及以上城市，相对级别较低、规模较小的城市一般不予考虑，然而这不利于推动区域经济一体化发展。

在发展建设区域经济一体化的背景下，区域协同发展的本质是经济的相互联系，其中旅游经济是区域协同发展的有力保障。重要的是，区域协同发展的前提是找出城市之间的差异性，理清其内在原因，实现优势互补，为区域经济一体化发展夯实基础。因此，研究采用引力模型、社会网络分析和地理加权回归模型（GWR）等分析方法，探究区位同构城市（福—厦—泉和广—深—莞）之间的旅游经济发展差异特征及影响因素。该研究不仅有助于理清区位同构城市的比较优势并相互借鉴，推动区域旅游资源优化配置，为区域经济一体化提供理论解释和实践指引，亦是对对称性理论的延伸与拓展。

二研究方法与数据来源

（一）案例地概况

研究选择具有地理位置、产业结构、文化资源、政治背景等相似属性空间资源的区位同构城市福—厦—泉和广—深—莞作为研究对象（如图1所示），探究其旅游发展差异特征及影响因素。为了更好地刻画并比较区位同构城市的旅游发展差异，研究稍扩大研究对象所在区域的刻画范围，具体涵盖福建省的福州市、厦门市、泉州市、漳州市、莆田市和宁德市（以下简称福建6市），包括广东省的广州市、深圳市、东莞市、珠海市、中山市和佛山市（以下简称广东6市）。因从目前的区域旅游发展现状发现，上述选择的两个区域的6个城市，分别在各区域内具有较强的旅游联系。 其次，福建省辅助研究城市的宁德、莆田和漳州与福—厦—泉均属于东部沿海城市，具有相同地理属性，而周边城市龙岩和三明则不具备这一属性。再者，根据相同地理属性原则，广东省的佛—中—珠与广—深—莞的地理方位相似，且是与广—深—莞地理位置最近的城市。故而具体分析福建省的福州市、厦门市、泉州市、漳州市、莆田市、宁德市之间的旅游外部联系，和广东省的广州市、深圳市、东莞市、珠海市、中山市、佛山市之间的旅游外部联系，以凸显福州—厦门—泉州与广州—深圳—东莞在各自区域中的旅游发展状况，进而对此进行比较分析。

（二）研究方法

研究从旅游业对省域经济贡献率和旅游经济空间联系视角，比较分析福—厦—泉与广—深—莞两个区域的旅游发展差异。其中旅游经济空间联系维度，主要采用引力修正模型、社會网络分析方法测度和剖析福—厦—泉与广—深—莞两个区域的旅游经济差异，使用地理加权回归分析等方法对区位同构城市旅游发展差异的影响因素进行研究。

1.引力修正模型

引力模型可以较好地测量城市之间在空间上的联系度，研究采用Taylor 的引力模型原型及其变型，测量福建6市和广东6市间的旅游经济联系，测量表达式如式（1）所示：

2.社会网络分析

研究选取网络密度和中心性等指标测量福建6市和广东6市的旅游经济联系的空间联系特征和演化状况。

（1）网络密度是指各城市间实际拥有的关联数与理论上可能存在的最大关联数的比值，取值范围为[0，1]，值越大，表明城市间的联系越紧密。测算如式（3）所示：

式（3）中：D为空间网络密度，l代表实际存在的有效联系数;n代表节点城市的个数。

（2）网络中心性主要用来表示节点城市在网络中所处的地位，包括点度中心度、中间中心度和接近中心度③。各中心度的测算如式（4）、（5）所示：

3.地理加权回归模型

地理加权回归模型（GWR）适用于研究空间数据复杂性、自相关性和变异性，能够对区位同构城市旅游经济差异影响因素进行局域估计。测算如式（6）所示：

（三）数据来源

研究测度和分析的区位同构城市福—厦—泉与广—深—莞两个区域的旅游发展差异及影响因素，涉及到旅游收入、A级景区数、第三产业产值、人均GDP和高速公路里程等指标和百度指数等相关数据。上述指标数据主要来源于2008—2019年福建省、广东省和各市的《国民经济和社会发展公报》《统计年鉴》、旅游局官方网站和政府工作报告等，并以人民币兑美元汇率按照当年平均价计算。福—厦—泉与广—深—莞各城市的旅游网络关注度数据主要来源于百度指数平台提供的“搜索指数”数据，经过搜集整理而成。

三区位同构城市旅游发展差异分析

（一）区位同构城市旅游业对各市经济贡献率差异

伴随着巨大而强劲的旅游市场需求，旅游产业逐渐成为区域经济发展的重要驱动力。研究以5个指标构建模型来定量计算区位同构城市旅游业对区域经济的贡献率，分别是：（1）国内生产总值增长率A：即（当年GDP -上年GDP）/上年GDP;（2）旅游业总收入增长率B：（当年旅游总收入-上年旅游总收入）/上年旅游总收入;（3）旅游业总收入依存度C：即当年旅游总收入/当年GDP;（4）旅游业对国民经济增长推动作用模型D：即B×C;（5）旅游业对国民经济增长的贡献率模型E：即（B×C ）/A =D/A，结果如表1所示。

如表1所示，从总体统计数据来看，2015—2019年福—厦—泉旅游业对各市国民经济增长的贡献率高于广—深—莞。从局部城市来看，厦门和广州的旅游业对所在区域国民经济增长的贡献率最高，福州、泉州旅游业的贡献率增速明显，而深圳和东莞旅游业贡献率有待进一步提高。对于区位同构城市而言，2015至2018年厦门和深圳旅游业对各市国民经济增长的贡献率差距最大。其次为泉州和东莞，两市旅游业对国民经济增长贡献率差距从2015年的15个百分点上升至2018年的25个百分点，2019年两市旅游业贡献率有缩小的趋势，缩小为9个百分点。2015至2018年福州和广州各市的旅游业贡献率差距较小，而2019年广州市旅游业贡献率急剧上升至60%，两市旅游业贡献率差距扩增为53个百分点。可见，福—厦—泉与广—深—莞旅游业对各市经济增长贡献率具有明显差异，侧面体现出区位同构城市的旅游经济差异性。同时，学者发现城市旅游要素的互通、流动和交通的扩散，造就了城市间空间关联，但因城市空间发展的非均衡性，又导致城市间的空间关系越错综复杂和愈加紧密。故而采用引力修正模型、社会网络分析方法测度城市间的旅游经济联系差异，以表征区位同构城市旅游经济发展差异的空间关系属性特征。

（二）区位同构城市的旅游经济联系差异

从“关系”视角对福建6个市和广东6个市旅游经济空间结构特征的研究有利于直观发现区位同构城市福—厦—泉和广—深—莞的旅游发展差异的变化特征。研究使用测算公式（1），以城市间的动车或高铁里程表示各市之间的直线距离，分别计算2009年、2012年、2015年和2018年福建6个市和广东6个市的旅游经济联系度，如表 2所示。

由表2不难发现，区位同构城市的旅游经济联系量在研究期限内呈现逐年增长趋势，且增速显著。主要体现在：（1）就广州和福州而言，广州的旅游经济联系量高于福州，说明广州旅游经济发展势头较足，福州并未发挥省会城市优势。具体而言，广州的旅游经济联系量从2009年的2 075.51增长至2018年的15 359.73;福州“起点”相比广州较低，但增速相比广州较高。（2）从深圳和厦门来看，厦门的“起点”落后深圳，厦门后来者居上反超深圳，但厦门的旅游经济联系量占比有所下降，深圳所占比重有所上升。（3）由东莞和泉州发现，东莞的旅游经济联系量始终高于泉州，但2009—2012年东莞的旅游经济联系量占广—深—莞区域比重低于泉州。

整体来看，研究期限内广—深—莞各市的旅游经济联系量明显高于福—厦—泉各市旅游经济联系量，说明广—深—莞城市间的旅游经济联系紧密程度高于福—厦—泉。此外，一个地区的经济联系总量反映了该区域与外界的交流状况，则说明广—深—莞城市与外界城市的旅游合作较频繁。

1.区位同构城市的旅游经济联系网络中心性差异

运用Ucinet6软件中的Network/Centrality功能分别计算得出2009年、2012年、2015年、2018年福建6市和广东6市的点度中心度和接近中心度，具体结果如表3所示。

通过对比2009—2018年福建6市和广东6市的旅游经济联系网络中心性，可以发现：第一，区位同构城市的中心度均明显提升，旅游经济联系愈发紧密，两极分化差异逐渐缩小，区域整体发展逐渐趋向平衡。但从2012年以前来看，广—深—莞的中心度高于福—厦—泉，后期逐渐趋同，代表前期广—深—莞各城市的影响力和对资源的掌控能力均较高;第二，与福州相比，广州的中心性较强，说明较少受所在区域其他城市的控制，且对周边城市的影响力较强，也体现了其作为省会城市对旅游资源较强的控制力和引导力。通过对比2009年和2018年的中心度，发现福州从網络结构的边缘地带逐渐上升到网络的中心位置，对资源的集聚和扩散能力也持续上升，但对区域内其他城市的依赖性依旧存在;第三，深圳的中心度高于厦门的中心度，体现出深圳对于旅游资源的集聚能力和辐射效应高于厦门;第四，早期来看，泉州的中心度高于东莞，且泉州的中心度增速明显高于东莞，代表前期泉州的独立性和通达性较高。

2.区位同构城市的旅游经济联系的空间差异

研究依据旅游经济联系指数得到 8 个 6×6的多值矩阵，并以矩阵中位数为衡量基准，转换为二值化关系矩阵，运用 Arc GIS10.2 分别绘制福建6市和广东6市的整体旅游经济空间结构网络图（如图2、图3所示）。图22009年、2012年、2015年和2018年福建6市间旅游经济联系空间结构

2009年、2012年、2015年和2018年福建6市旅游经济网络密度分别为0.0667、0.2333、0.7667、0.9333，广东6市旅游经济网络密度分别为0.5000、0.6000、0.9333、0.9667。可以发现，福建6市整体网络密度低于广东6市，表示广东6市旅游经济空间联系内部结构较稳固，紧密程度较高。此外，通过对比旅游经济空间结构网络图，可以发现：首先，区位同构城市广—深—莞旅游经济联系网络结构较为紧密，福—厦—泉旅游经济联系网络较为松散，说明广—深—莞的旅游经济联系更频繁;其次，与福州相比，广州始终处于旅游经济联系网络的核心，与周边城市均有经济联系，辐射效应和带动能力较强，福州依旧没有很好地融入东部沿海地区旅游经济结构之中，但也呈现往核心位置靠拢的趋势;此外，从深圳和厦门在各自区域旅游经济联系网络所处的位置来看，厦门始终占据龙头，属于核心节点城市，而深圳“辅助”作用更为突出，表明厦门与周边城市的互动效应更突出;最后，东莞和泉州均处于网络结构的核心，充分发挥了地理位置优势，增进了广州与深圳、福州与厦门的旅游经济往来，共同带动整个区域的发展。

四区位同构城市旅游发展差异的影响因素分析

（一）指标选取

区位同构是一种特殊的地理区划现象，区位同构城市之间的旅游发展差异亦是一种客观存在的社会经济现象。在分析区位同构城市福—厦—泉和广—深—莞的旅游发展差异的基础上，研究进一步探索两个区域旅游发展存在差异的原因，影响因素的确定是剖析的关键。通过整合前人研究发现，学者们认为区域旅游发展差异的影响因素主要包括区域经济发展水平、旅游资源禀赋、交通可进入性、旅游业发展潜力、政策制度以及区位条件等因素。正是这些差异的共同作用下，导致了区位同构城市旅游发展的差异。由于研究的城市较少，按照指标的可获取性、科学性、完整性等原则，且为了避免指标多样造成的共线性问题，研究选取具有可比性和关键性的4个影响因素指标，并用年度旅游总收入进行衡量，具有包括：

1.区域经济发展水平。区域的经济发展水平与区域的旅游发展之间是互相影响，相互促进的一种良性互动关系。区域旅游发展水平直接影响旅游外商投资与旅游基础设施的建设，也间接提升了居民生活水平。经济发展水平差异越大，旅游发展差异越大，因此用人均GDP表征区域经济发展水平。

2.交通可达性。旅游者倾向于选择旅行成本更低的出游目的地，交通时间成本和经济成本是重要的考虑因素，良好的区位交通条件有助于游客游玩，提高出行率，故选取高速公路里程来表征区域交通可达性。

3.旅游资源禀赋。旅游资源是一个地区发展旅游业的基本前提，亦是旅游者旅游目的地选择的重要吸引物，旅游资源禀赋决定了一个特定地理区位上发展旅游产业的潜力，研究选取了A级旅游景区数量用于表征旅游资源禀赋。

4.第三产业发展水平。第三产业发展水平高低与旅游发展的速度密切相关，第三产业产值越高，说明该地区旅游发展活力较强。旅游发展活力直接影响着区位同构城市旅游发展水平的差异，故用第三产业产值来体现第三产业发展水平。

（二）地理加权回归模型结果分析

为了进一步探究区位同构城市产生旅游发展差异的原因，研究采用地理加权回归模型进行局域估计。利用AIC信息准则法得到GWR模型结果调整后的模型拟合优度（R2 Adjusted）基本达到80%以上，表明该GWR模型能较好模拟各变量对旅游总收入的影响，同时，进一步采用GWR的加权最小二乘法，对2019年福建6市和广东6市地域空间单元的地区经济发展水平、旅游资源禀赋、交通可达性和第三产业发展水平的数据进行分析。

为了更加清晰地反映广东6市和福建6市旅游发展差异自变量空间影响因素的作用差异，同时参考学者对GWR的加权最小二乘法处理方式，采用自然间断分级法对人均GDP、第三产业产值、高速公路里程、A级景区数量的参数估计结果分为七个等级，如图4所示。

1.人均GDP对区位同构城市旅游经济差异形成的贡献度。人均GDP是反映区域旅游消费能力的指标。图4表明，2019年人均GDP的回归系数以福建省东部沿海地区为中心向外辐射。具体体现在：2019年回归系数大于1.643879的城市中福建6市有3个，占回归系数第一等级的25%。因此，与广东6市相比，福建6市的旅游经济发展受人均GDP的影响较大。可见，福—厦—泉的旅游经济发展模式已逐渐向消费拉动转型转变。

2.第三产业产值对区位同构城市旅游经济差异形成的贡献度。与人均GDP结果相反，2019年第三产业产值的回归系数以广东6市为中心向外辐射。其中，广州旅游经济发展受第三产业产值的影响最大，其次为深圳和东莞，厦门和泉州紧跟其后，第三产业产值对福州的旅游经济发展影响程度最小。故而第三产业产值对于区位同构城市广—深—莞旅游经济的拉动效应强于福—厦—泉。同时，相较于人均GDP的影响结果，第三产业产值对于区位同构城市厦门与深圳、泉州与东莞两者间的旅游经济发展的影响程度差异较小。但从第三产业产值的分布来看，广—深—莞的第三产业产值高于福—厦—泉，说明第三产业水平发展到一定程度时，对旅游经济增长的驱动作用有所下降，此时旅游发展转变为其他要素驱动，如技术要素、资本要素等。

3.高速公路里程对区位同构城市旅游经济差异形成的贡献度。高速公路里程代表着区域交通可达性，是衡量旅游基础设施完整性的重要标志，其对于旅游经济发展程度的影响，基本与人均GDP的情况相同。区位同构城市高速公路里程的回归系数第一等级和第二等级分别被福州、厦门和泉州“占据”，表明相较于广—深—莞，2019年区位同构城市福—厦—泉的旅游经济发展受高速公路里程数的影响较大，且与2018年相关统计数据相比，2019年福—厦—泉各市的高速公路里程数增长幅度高于广—深—莞。

4.A级景区对区位同构城市旅游经济差异形成的贡献度。2019年区位同构城市A级景区数目回归系数中广—深—莞最高，其次为福—厦—泉，这说明A级景区数目对广—深—莞旅游经济发展的拉动效应强于福—厦—泉。反观福—厦—泉，其A级景区数目多于广—深—莞，但广—深—莞的旅游收入却高于福—厦—泉。换言之，A级景区对福—厦—泉旅游经济的拉动作用有限。但从A级景区数量的分布来看，广州和福州的A级景区数量与“资源错位”的研究结论存在偏差，而深圳与厦门、东莞与泉州符合“资源错位”的研究结论，则說明A级景区数量是广州与福州旅游发展差异的原因之一，即福州须注重对A级景区的打造在一定程度上可以缩短与同属省会城市的广州差距。

五研究结论与建议

（一）研究结论

基于旅游业对区域城市经济贡献率与城市间旅游经济联系的视角，从个体城市与整体区域两方面探讨区位同构城市福—厦—泉和广—深—莞旅游发展差异特征及影响因素，主要研究结论有：

1.福—厦—泉旅游业对各市国民经济增长的贡献率高于广—深—莞。其中，厦门和广州的旅游业对所在区域国民经济增长的贡献率最高，原因是厦门打造了经济特区和旅游城市名片，也是海峡两岸来往的重要平台。而广州借助其优质旅游资源及政治属性，一直处于所在区域的领头羊位置。从国民经济增长的贡献率差距而言，厦门和深圳贡献率差距最大，其次为泉州和东莞，福州和广州的差距最小。从旅游业对国民经济增长贡献率的增长时间来看，福—厦—泉与广—深—莞早期差距明显，后期旅游业贡献率差距逐渐缩小，原因在于福—厦—泉作为海峡西岸经济区建设的重要节点城市，抓住机遇发展，加强各区域联动合作。

2.广—深—莞城市群经济联系量和旅游综合实力高于福—厦—泉地区。首先，广—深—莞城市间的旅游经济联系紧密程度较高。其次，区位同构城市的网络中心性具有显著差异，节点城市的辐射效应和带动作用逐渐增强。广—深—莞的中心度高于福—厦—泉，侧面表示出广—深—莞各城市的旅游综合实力和对资源的掌控能力均较高。

3.广—深—莞城市群的旅游经济发展的梯次结构优越于福—厦—泉地区。整体上看，广—深—莞旅游经济联系网络结构相比福—厦—泉更为紧密，原因是广—深—莞所在的粤港澳大湾区旅游交通可达性较高，缩短了区域交通差异。进一步来看，广州始终处于旅游经济联系网络的核心，对其他城市的旅游经济增长具有积极作用，辐射效应和带动能力相比福州较强;厦门始终占据龙头，属于核心节点城市，而深圳“辅助”作用更为突出;东莞和泉州，充分发挥了地理位置优势，是旅游经济联系网络的重要支点。这在充分体现厦门和广州作为中心城市领导地位的同时，也暴露了“福—厦—泉”城市群辐射范围和辐射强度不高的短板。但总体而言，区位同构城市的旅游经济联系网络空间结构的核心节点城市不断增加，区域整体发展逐渐趋向平衡。

4.影响区位同构城市旅游发展差异的四个因素的作用程度由大到小依次为：人均GDP、A级景区数量、高速公路里程、第三产业产值。人均GDP和A级景区数量是旅游经济发展的两个重要引擎，亦是区位同构城市旅游经济发展差异的关键因素。人均GDP对福—厦—泉的旅游经济发展拉动效应明显大于广—深—莞，然而A级景区数量对广—深—莞的旅游经济发展贡献水平高于福—厦—泉。

（二）研究建议

基于上述研究结论，本研究认为通过区位同构城市旅游发展差异分析，对比存在的差距和影响因素，借鉴相互比较优势和发展策略，进而取长补短，提出以下建议：

1.区位同构城市应依托各自沿海区位优势，增强旅游核心竞争力。区位同构的各城市要依托各自独特的地理区位优势和旅游资源特色，培育各自旅游特色产业，形成各自的旅游核心竞争力，尤其对于旅游业贡献度较低的泉州和东莞。如泉州应利用自身文化特色，注重古建筑文化、戏曲文化、宗教文化以及华侨文化的传承与保护，开发和提升文化旅游创意产业;充分利用工业工厂资源，创新工业旅游，形成工业旅游品牌效应，扩大知名度。东莞应利用“北接广州，南临深圳”的特殊地理优势和产业优势，增加与影响力较高的广州和深圳的旅游业互动频次，进而增加旅游流。

2.区位同构城市应发挥厦门和广州核心节点城市作用，培育“龙头”带领发展模式，带动周边城市“百花齐放”，避免出现虹吸效应。厦门和广州分别作为研究区域的旅游经济联系网络的核心，应发挥作为旅游经济联系网络中“龙头”的优势和引领作用。厦门应依托“海上丝绸之路”重要支点城市的身份和国际知名度，打造国际邮轮旅游中心，并结合闽台文化，形成人文旅游立体化发展模式。更重要的是，厦门在发展精品旅游的同时，应与泉州和福州共同发展旅游资源共享、游客互推以及共建旅游精品线路的合作模式，与泉州和福州形成旅游经济发展共同体，避免出现虹吸效应。对于广东而言，广州和深圳应依托高新技术产业和金融产业，进一步提升旅游资源的利用率，并强化面向香港发展的潜力，带动东莞，共同打造广—深—莞旅游经济走廊。

3.应以广州和厦门为核心，构建区位同构城市的“双核结构”，形成以中心向两边扩散的旅游经济发展格局，大力发展区域旅游合作。区位同构中心城市的协同发展是城市旅游经济向整体旅游经济迈进的重要保证，更是整体旅游经济向高质量发展的必要前提。过高的极化效应在为广州和厦门带来大量要素资源供给的同时，也加剧了两个城市的负担，削弱了深圳—东莞和福州—泉州的辐射与带动作用。故而，应利用广州和厦门核心城市的辐射带动作用，加强中心城市的旅游经济交流，带动两个核心节点城市之间旅游资源的流动和整合，实现区位同构城市的优势互补，促进两个城市的外部旅游经济向其余内部城市旅游经济的扩散，是促进区域协同发展的重要途经。

4.依据区位同构城市旅游发展的主要影响因素，因地制宜，制定不同的发展模式。福州的接待能力在一定程度上制约了旅游业的发展，故应发挥省会城市的优势，提高旅游投资建设，促进旅游业转型，同时实现区域内旅游资源的共享和客源互送。广州应持续加强对旅游景区的打造，尤其注重体验型旅游景点;深圳与厦门、东莞与泉州在提升旅游景区打造的同时，更应与技术进步或资本驱动结合发展旅游业。

本研究进一步揭示了区位同构城市福—厦—泉与广—深—莞的旅游发展差异与影响因素，为借鉴区位同构城市的比较发展优势，整合区域旅游资源及优化配置，进一步提升区域旅游一体化发展提供了新的角度。研究的不足之处和未来研究方向：一是对存在区位同构现象的其他区域还值得推广分析;二是因数据缺乏或测算方法的精准度，区位同构城市旅游发展差异的影响因素分析还需要进一步深化;三是从历史、文化等视角来充盈区位同构城市的旅游发展差异将是未来的研究方向。

Differences and Influencing Factors of Tourism Development

in Cities with Isomorphic Locations

ZOU Yong-guang， LI Qiang-hong， ZHU Yao

Abstract： Two or more regions are similar in geographic distribution， and have one or more specific attributes such as resource endowment， political background， industrial structure and so on， which is a location isomorphism phenomenon. This is a problem worth studying. Taking the typical cities with isomorphic location like Fuzhou-Xiamen-Quanzhou and Guangzhou-Shenzhen-Dongguan as examples， from the perspective of the economic contribution rate of the tourism industry to the location-identified cities and the spatial connection of tourism economy， and adopting the analytic methods of gravity model， social network and geographically weighted regression（GWR） model， this paper discussed the tourism development differences between Fuzhou-Xiamen-Quanzhou and Guangzhou-Shenzhen-Dongguan and its influencing factors. The main findings are as follows： 1. The contribution rate of Fuzhou-Xiamen-Quanzhou tourism to the national economic growth of each city is higher than that of Guangzhou-Shenzhen-Dongguan; 2. The economic connections between cities and comprehensive tourism strength of Guangzhou-Shenzhen-Dongguan are higher than those of Fuzhou-Xiamen-Quanzhou; 3. The echelon structure of tourism economic development of Guangzhou-Shenzhen-dongguan is superior to that of Fuzhou-Xiamen-Quanzhou; 4. There are different factors affecting the tourism development in cities with isomorphic location， among which the per capita GDP and the number of A-level scenic spots are the most significant. The cities with isomorphic locations should learn from each other's comparative advantages and development strategies， play the role of core node cities， and formulate different development models according to the local conditions to enhance tourism core competitiveness.

Keywords： location isomorphism; development of urban tourism; tourism economic difference; tourism economic relationship; social network analysis

責任编辑：吴应望