高等级景区的旅游经济效应及其空间关联机制——基于中国225个地级市的实证检验

景区资源会影响区域旅游经济发展模式,特定空间范围内的高等级景区资源也存在协同互动关系。文章基于2012-2019年中国225个地级市数据,运用空间计量方法全面梳理了高等级景区的旅游经济效应及其空间关联机制,研究发现:1)高等级景区通过加速旅游产业集聚和推动住宿餐饮等配套产业发展对当地旅游经济发展形成正向驱动;2)高等级景区具有显著正向空间溢出效应,但该效应存在空间距离约束和区域异质性;3)高铁站和五星级酒店为代表的高质量旅游要素供给有助于增强高等级景区的空间溢出效应,交通便利性对旅游景区的经济效益也会形成正向促进,文娱行业发展则会对高等级景区为代表的传统旅游产品形成负向冲击;4)高等级景区建设在经济发展较好的地区并不能显著促进旅游经济增长,较高的区域增长目标也会拖累高等级景区的投入力度和经济贡献。由此,区域旅游资源开发利用需强化区域合作,加速旅游业空间聚集和产业链打造;通过基础设施建设强化高等级景区的空间关联,推动传统旅游产品与新型旅游产品的融合,更好地挖掘高等级景区的旅游经济效应。

海南岛旅游吸引物空间结构及其演化——基于41家高等级旅游景区(点)的分析

借助地理计量分析方法,以海南岛A级景区、国家森林公园等41家旅游景区(点)为研究对象,通过最邻近指数与地理集中指数、不同等级类型景区(点)在各行政区内分布的比较,以及景区(点)在东、中、西三大区域的分布差异,分析了海南岛高等级旅游吸引物的空间结构特征及其演化阶段和模式。结果表明:海南岛高等级景区(点)整体分布较均匀,但在全岛18个市县中的分布呈现一定的集中性,以三亚、海口、琼海和万宁4个聚集区为基础形成了东部旅游带,且优势明显;高等级旅游吸引物数量众多,以自然景观类为主,但相似程度较高,资源多样性没有得到充分展现;高等级旅游吸引物空间结构演化经历了点状模式的萌芽阶段,放射模式的起步阶段和凝聚+扩展模式的快速发展阶段。

省域高等级景区系统关联分形的时空演化特征——以江苏省为例

从综合空间距离与综合时间距离的角度修正关联维数模型,以江苏全省及其三大区域为例,探讨省域高等级景区系统的关联分形演化特征.结果显示:(1)各区域景区系统均处于紧致状态,苏中的紧致程度最高、苏北次之、苏南最低;(2)各区域景区系统都在向均散结构演化,苏北的演化速度最快、苏中次之、苏南最慢;(3)各区域景区系统基于综合时间距离的紧致程度低于基于综合空间距离的结构;(4)目前苏北、苏中区域内的交通网络水平低于苏南与全省;(5)除苏北外,其它区域景区系统基于综合时间距离的演变速度快于本区域基于综合空间距离的演变;(6)聚散机制、旅游资源禀赋、经济水平、交通水平的区域差异及其发展,共同制约着江苏区域景区系统关联分形的时空演变.研究省域景区系统的分形特征,可为全省景区布局的规划提供一定参考依据.

消费者出游决策情境下的景区网站质量评估——以四川省高等级景区为例

为了解景区网站所提供的信息和服务对消费者出游决策的影响,以中等收入消费者为征询对象,对景区网站质量的评估指标进行一致性筛选,并利用层次分析法构建评估体系,对四川省所有可访问的4A和5A级景区网站质量进行评估.结果表明:技术性的评估指标未通过筛选;那些有助于行程安排的评估指标更为消费者看重;四川省高等级景区网站的整体质量偏低,且各旅游线路的整体质量差异不明显,知名度较高的老牌景区的网站质量整体上较高.

江苏省高等级景区空间结构及分布特征研究

本文以江苏省2014年4A级以上景区的面板数据为基础,运用地理集中指数、基尼系数、Arc GIS空间分析、聚类分析等方法,研究了江苏省177个高等级旅游景区的类型分布特征、空间结构特征以及接待量和收入分布特征。结果表明:江苏省高等级旅游景区趋于集聚型分布,数量分布密度最大的在环太湖旅游圈,且与区域交通便捷程度呈正相关;全省高等级旅游景区类别的分布存在明显的区域集中性,地域特色鲜明;各地市的旅游经济、高等级景区的门票收入和经营收入排序不完全正相关,个别城市的高等级景区运营特色鲜明,经济指标突出。在此基础上文章分析了影响江苏省高等级旅游景区的数量、接待量和收入空间分布的因素,并提出景区发展优化的方向和策略。

长江中游城市群高等级旅游景区时空格局演变研究

应用地理学方法分析了长江中游城市群高等级旅游景区的空间格局演变及其影响因素。结果发现:①景区空间分布为凝聚型,其集聚强度在不同尺度上表现出先增加后减少的规律,一阶热点区位于省会城市和旅游资源丰富的城市。②景区空间分布不均衡,环鄱阳湖城市群形成以南昌、上饶为核心,九江、景德镇为次核心“U”型带状景区空间格局,其他3个子城市群则分别形成以宜昌、武汉、长沙为中心的环状空间格局。③长江中游城市群高等级旅游景区的空间格局主要受到经济和人口驱动,4个子城市群的影响因素呈现空间差异性。

辽宁省高等级旅游景区空间结构分析与优化

旅游空间结构的分析是指导区域旅游规划、开发与管理的基础。运用网络分析的方法,结合GIS技术,对辽宁省4A、5A级旅游景区的空间结构进行了定量研究。研究发现,该省高等级旅游景区呈现集中分布的态势,基尼系数及R值分别为0.861 1、0.722 9;旅游交通网络结构不完善、连通性不高,α、β、γ的值分别是0.457 1、1.75、0.648 1,均低于各自的理想值1、3、1,由此提出优化该省高等级旅游景区空间结构的策略与措施。

山西省高等级旅游景区提质增效的措施研究

高等级旅游景区作为旅游接待的重要空间载体、优质旅游产品的集中地蓬勃发展,但也表现出旅游产品创新与营销不到位,景区盈利模式单一;硬件设施建设数量不足、质量不高,不方便游客使用;服务管理不到位,影响服务质量等问题。建议行业主管部门、地方政府、旅游景区三方联动从产品、设施、服务、管理、人才等多方面发力,为旅游景区提质增效助力。

无锡市A级旅游景区运营管理调研与对策分析——以高等级景区为例

国家A级旅游景区是衡量景区质量的重要标志之一。新冠疫情后,景区运营管理进入新常态。高等级旅游景区作为A级旅游景区高标准管理运营的典范,在A级旅游景区运营管理中具有示范引领作用。本文以无锡市5A级4家和4A级26家景区为调查样本,选取了2020年7—10月作为抽样期,通过发放问卷,采用多阶段配额抽样,定量与定性相结合的分析方法,通过不同景区之间横向对比,全面深刻地反映无锡市高等级国家A级景区2020年7—10月的达标情况和游客满意度,分析所存在的问题,并提出有序恢复景区经营管理运营、推动高等级景区信息化管理建设和提升景区物业管理能力等建议。

基于文旅融合战略下的高等级景区规划设计研究——以德清新市古镇景区文化旅游景观设计为例

我国旅游业发展日渐迅速对我国经济社会的发展产生了巨大影响,在旅游产业的发展极大促进文化的繁荣和发展情况下,文旅融合逐渐成为受到广泛关注的热点问题,特别是国家文化和旅游部的成立以及文旅融合战略的提出,对我国旅游产业的发展、高等景区的规划设计产生了巨大的促进作用。本文以此为切入点,选取德清新市古镇景区作为研究案例,针对文旅融合战略背景下高等景区规划设计进行了探究,希望能得出相应的研究结果,为高等景区规划设计工作的实际开展提供有价值的参考。

江苏省高等级景区分布与城市特色形象的关系研究

本文在江苏省2014年高等级景区的面板数据基础上,运用文献分析、聚类分析、地理集中指数、基尼系数、Arc GIS空间分析等方法,分别研究了江苏省177个高等级旅游景区的类型分布特征、空间结构特征以及经营收益分布特征与江苏省城市特色形象之间的关系。结果表明,江苏省高等级景区的类型地域特色鲜明,是城市特色形象塑造的基础;江苏省高等级旅游景区的空间结构存在明显的区域集中性,影响着目前各城市特色形象的感知程度;高等级景区的经营收益与城市形象创新有显著关联。高等级景区的分布特征和所在城市的特色形象都与城市的地理特征、历史沿革因素、区域经济发展状况、交通便捷程度和旅游产业发展思维等有密切的关系,因而两者共生发展,相辅相成。最后本文提出了促进景区发展的建议,以优化城市特色形象。

重庆市高等级旅游景区发展演变及空间分布特征探究

3A级以上的高等级旅游景区需要较为严格审查,不仅可以全面反映一个地区旅游资源的开发水平和旅游地的建设水准,同时也能更好地反映出本区域旅游接待能力与旅游服务水平,在旅游开发方面具有较大分析参考意义。文章系统分析了2001年以来重庆市3A级及以上旅游景区的发展态势和等级结构演变特征,并运用加权变异系数和基尼系数对2011年重庆市高等级旅游景区空间分布特征进行了研究,并尝试探讨了其影响因素。

湖北省4A级及以上高等级景区的空间分布特征及影响因素

为了解湖北省4A级及以上高等级景区的空间分布,以湖北省168处高等级景区为研究对象,利用ArcGIS10.2的空间分析功能,采用最邻近点指数、基尼系数、地理集中指数及核密度等方法,从自然和人文2个视角分析湖北省高等级景区的分布特征及影响因素.结果表明:(1)湖北省高等级景区最邻近点指数R=0.84,空间分布呈现出集聚态势;(2)地理集中指数G=31.85,基尼系数Gini=0.8979,均匀度C=0.1021,全省高等级景区的均衡性和均匀度都较低;(3)湖北省形成了武汉和宜昌2个高等级景区的高密度区;(4)河流、交通以及城市辐射等因素对高等级景区的分布有明显的影响.

基于深度学习的旅游景区空间格局模拟与预测——以中国“一带一路”沿线18个省份为例

应用核密度、基尼系数、地理探测器及深度学习技术,分析了中国“一带一路”沿线高等级旅游景区空间分布特征、影响机制,模拟预测出适宜高等级景区发展的新区域。结果表明:(1)中国“一带一路”沿线高级别景区呈集聚分布,集中程度高,均衡性差异悬殊,景区密度东南高、西北低。(2)通过地理探测器识别与高等级旅游景区空间分异密切相关的因子,得出城市分布、交通状况、植被覆盖情况及地形起伏对高级别景区空间分异有较强的影响力。(3)采用深度学习技术对景区空间格局进行模拟和预测,发现西南地区极适宜发展高级别景区,且无论是从自然环境角度还是从社会发展角度,均具有地域的成熟性与发达性;沿海地区和东北三省次之;西北地区较不适宜。

中国高等级旅游景区资源多尺度时空差异及其影响因素

以中国337个地级以上城市内的5A和4A级景区为研究对象,通过构建总体分异指数(GDI)并采用探索性空间数据分析(ESDA)等方法,从省级、城市群、城市等不同空间尺度,对2001—2019年中国高等级旅游景区资源时空演化特征进行综合分析。结果表明:(1)4A级景区主导了中国高等级旅游景区数量与增长率的变化趋势,2015年之后增长速度进入相对平缓状态;(2)时序上,中部和东北地区的各省份高等级旅游景区数量较少,但增长率较高,而西部省份则均相对较高,东部省份则是数量最多但增长率最低,到2017年西部超过东部,数量最多;城市规模与高等级旅游景区数量呈正比,与增长率呈反比;(3)空间上,中国高等级旅游景区分布密集程度逐年升高,呈现出主要依托东部沿海地区与中部地区城市群集聚分布的特征,且空间热点、次热点地区占主导地位,形成了“两点集聚—多极多区—集群集聚”的空间演化格局;(4)GDI指数随着研究尺度的缩小而增大,空间尺度越小,高等级旅游景区资源的差异越大;(5)中国高等级旅游景区空间分布主要受社会、经济、资源等因素相互作用的影响,其中人口规模、旅游经济、人文资源是共同的最为关键的因子。研究结果可为优化中国景区资源空间布局以及旅游业高质量及区域协调发展提供一定参考。

京津冀城市群高等级景区分布特征及影响因素

以京津冀城市群3A级及以上的高等级景区为研究对象,基于地理学的空间分析方法和ArcGIS空间分析工具,分析京津冀城市群高等级景区空间分布特征。结果表明:①京津冀城市群高等级景区的整体空间分布类型为凝聚型;②北京市(38.31%)、天津市(16.28%)两市的高等级景区数量超过总数的50%,高等级景区在京津冀城市群的空间分布呈现明显不均衡特征;③从京津冀城市群高等级景区丰裕度来看,北京市和天津市属于高度优质率城市,秦皇岛市和廊坊市是中度优质率城市,其他城市属于低度优质率城市,城市群高等级景区数量和质量状况相差较大。其次,利用地理探测器,从旅游资源禀赋、旅游市场条件和旅游政策环境三个因素对京津冀城市群景区空间分布的决定力进行分析,分析发现:旅游资源禀赋和旅游市场条件中的GDP、人均GDP、第三产业比重对京津冀高等级景区空间分布决定力强,而旅游市场中的旅游交通条件和旅游政策环境的决定力较强。修正引力模型的计算结果显示:京津冀城市群的旅游经济联系强度对其景区空间分布也有一定的影响。最后,基于上述研究结果,从协同发展视角提出京津冀城市群高等级景区空间分布优化的建议。

内蒙古高等级旅游景区的空间分布特征及影响因素分析

以内蒙古124家高等级旅游景区为研究对象,基于地理计量分析方法,利用最邻近系数法、地理集中指数和区位熵等分析方法综合分析了内蒙古全区高等级旅游景区的空间分布特征及影响因素。结果表明:(1)内蒙古124家高等级旅游景区的空间分布为聚集型,在12个盟市中的分布比较聚集;(2)在2007年、2012年和2017年3个时段内高等级景区数量增加呈阶段性,空间分布密度不均衡,呼包鄂地区核密度强度最大;(3)内蒙古高等级景区的空间分布受区内地形地貌、交通条件及当地经济发展水平的影响较大。

数字浙江

1838万人次截至10月7日15时,国庆长假期间浙江全省纳入监测的高等级景区累计接待游客超1838万人次。77个截至8月底,浙江已建成县级社会治理综合服务中心77个,占县(市、区)总数的86.5%。其中,实体化中心已建成49个。