哈大高铁影响下沿线区域空间演变特征研究——基于旅游视角的分析

基于旅游视角,运用位序—规模法则和修正的旅游经济联系强度模型分析了哈大高铁影响下沿线区域空间演变特征。研究发现,哈大高铁削弱了沿线区域的极化作用,强化了核心旅游区域的扩散作用,核心旅游区域呈现出均衡化发展,周边城市与中心城市的差异正逐渐缩小。哈大高铁开通前,旅游空间结构呈点状模式,旅游资源空间分布差异明显,形成了单一的旅游中心—旅游腹地体系的空间结构。高铁开通后,各要素向高铁沿线集聚,推动了沿线四大中心城市的集聚和扩散作用,集聚程度由单核心集聚转变为核心区集聚与整体稳定扩散,旅游空间结构由点状模式向链状模式转变。     

可达性视角下东北地区城市群的高铁效应

利用2004—2015年列车实际运营数据,构建广义加权旅行时间模型,探究我国东北地区城市群可达性的空间分布特征。结果表明:①高铁开通后,东北地区城市群的可达性水平有较大程度的提高,地级市较为明显;空间上,提高较为明显的区域集中在铁路沿线以及辽中南城市群的部分城市。②高铁对东北地区第三产业集聚现象并不明显。③城市可达性水平的提高可以促进东北地区城市群经济增长,高铁的开通对于地区经济增长具有溢出效应。     

高铁对河南旅游产业集聚区规划的影响

克拉克说"交通将成为城市的缔造者和改变者",这一预言在高铁时代得到了印证。高铁的迅速发展,大大降低了人们出行的时间成本,旅游产业的空间布局随即发生了变化,旅游产业要素也重新聚集或扩散,这将对旅游者行为决策、旅游目的地空间竞争力等产生巨大影响。河南省地处东部沿海与西部地区的结合部,全国高铁"四纵四横"中有"一纵一横"经过河南,有较明显的交通优势。以河南省为研究对象,分析高铁的发展对区域旅游产业的影响,探讨新形势下旅游产业聚集区规划的思路,为河南旅游产业的繁荣提供理论及案例支撑。     

长江经济带物流业集聚的时空格局与影响因素研究

物流产业集聚对提高物流效率、发挥溢出效应具有重要作用,提高物流产业集聚水平是提升区域内竞争力的关键。基于2006—2015年长江经济带省际面板数据,研究了长江经济带物流集聚的时空格局及其影响因素。结果表明:(1)下游地区物流集聚水平呈下滑趋势,上游地区呈上升趋势,中游地区则具有空间锁定和路径依赖性,物流集聚水平相对平稳;(2)研究期间,长江经济带物流产业集聚的层次异质性得到弱化,但局域异质性凸显出来;(3)所选因素均对本地物流集聚产生了促进作用,其中工业增加值和社会消费水平对物流集聚的推动作用最大,而各因素对周边地区物流集聚主要起到负溢出效应,总体上"回流效应"大于"扩散效应"。     

基于核心—边缘理论的中国旅游发展水平时空演化分析

基于核心—边缘理论建立了区域旅游发展水平的空间自相关模型,对中国旅游业发展水平的区域核心—边缘空间格局时空演化和结构形态进行了分析,揭示了区域旅游发展水平的空间差异和区域经济空间格局时空演变模式.结果表明,中国旅游业的发展将长期处在核心—边缘空间结构中,其核心区与边缘区之间差异较大,空间格局的演变虽然以集聚型极化发展为主,但是扩散力量正在不断增强,其空间格局形态也逐渐由集聚型向扩散型演变,表现为集聚与扩散并存的空间格局形态.     

国内外旅游产业集聚发展研究综述

20世纪90年代以来,随着工业化、城市化进程加快,大众休闲、大众旅游规模化市场逐步形成,我国旅游产业集聚发展趋势日益明显,而尤以环城市(群)游憩带为甚,引起了学界的广泛关注。通过对国内外2004—2014年旅游产业集聚研究文献的系统梳理和内容分析发现,有关研究主题主要集中在旅游产业集聚与集群概念辨析,旅游产业集聚的动力机制、路径模式、发展水平、综合效应、应用创新、旅游产业集聚区等七大方面。由于旅游产业自身特色及其复杂性,旅游产业集聚不同于一般产业集聚,因此学界基于产业集聚理论对旅游产业集聚的研究存在不足。     

京津冀旅游产业协同发展水平测度与整合路径研究CSSCI

以协同学理论为指导,构建旅游产业协同发展水平评价指标体系和协同度测量模型,对京津冀旅游产业协同发展水平和整合路径问题进行分析。结果表明:京津冀旅游产业的协同发展处于初级阶段;按照协同度的正负、峰值和变化程度可以将京津冀地区13个城市划分为四类;京津冀旅游产业整合路径有外部整合和内部整合,其中外部应注重对法制环境、政策环境、社会环境和认知环境的整合,内部则需做好旅游企业、旅游产品、旅游市场和旅游营销的整合工作。     

基于空间场效应的陕西入境旅游流空间转移特征研究

选取不同时间断面的陕西与中国五大典型旅游区入境旅游流相互转移的有关数据和利用空间场效应理论对陕西入境旅游流空间场进行场能、位势及地域结构分析,研究其空间聚集效应、扩散效应和场效应交互作用影响下的旅游流时空转移规律及空间分布特征。结果表明,陕西入境旅游流空间场集聚效应强于扩散效应,且呈增强趋势;陕西与东部旅游区转移量大,与西部旅游区转移概率大,因此东部地区仍是陕西跨区域旅游合作的重点地域,而西部地区则是陕西加强旅游合作与建设的重要地区。     

京津冀旅游产业协同发展水平测度与整合路径研究

以协同学理论为指导,构建旅游产业协同发展水平评价指标体系和协同度测量模型,对京津冀旅游产业协同发展水平和整合路径问题进行分析。结果表明:京津冀旅游产业的协同发展处于初级阶段;按照协同度的正负、峰值和变化程度可以将京津冀地区13个城市划分为四类;京津冀旅游产业整合路径有外部整合和内部整合,其中外部应注重对法制环境、政策环境、社会环境和认知环境的整合,内部则需做好旅游企业、旅游产品、旅游市场和旅游营销的整合工作。     

中国旅游产业集聚、全要素生产率与旅游经济关系研究

产业集聚和全要素生产率(TFP)是提升我国旅游经济发展质量,实现可持续发展的重要驱动因素。在理论上推导我国旅游业产业集聚、全要素生产率和旅游经济三者之间的关系,利用2001—2014年我国30个省域的面板数据通过区位熵指数和DEA-Malmquist模型测度了我国旅游产业集聚水平和TFP状况;通过系统广义矩估计法(SYS-GMM)实证分析了产业集聚对旅游经济的影响及作用机理。结果表明:我国旅游产业集聚水平不高,TFP虽为正向增长但较为缓慢,技术效率为负增长,体现了旅游业粗放式的发展特征;旅游产业集聚对旅游经济有正向影响效应,旅游业TFP的提高在产业集聚推动经济发展的传导过程中发挥了中介作用,但TFP的推动作用较弱。     

高铁对吉林省旅游地域系统空间结构的影响

高铁是旅游地域系统要素中重要的一部分。选取2010年与2016年两个典型年份,采用加权平均旅行时间指标研究吉林省9个地级市(州)交通通达性的变化;运用首位度、位序—规模法则和旅游赫芬达尔指数三个指标分析了高铁对吉林省旅游地域系统空间结构的影响,并在此基础上探讨其作用机制。结果表明:高铁的开通提高了吉林省旅游地域系统整体交通水平,沿线城市交通改善率明显高于非沿线城市,拓展了沿线城市"一日交流圈"的辐射范围,产生了明显的"时空压缩"效应;对旅游者出游意愿、客源市场格局、旅游吸引力产生影响,进而削弱了核心区域极化效应,使空间结构形态逐渐趋于均衡,对吉林省旅游业发展产生了积极效应。     

协调视角下京津冀地区交通与区域旅游一体化发展研究北大核心

交通是区域旅游经济联系的桥梁,交通网络演化对区域旅游一体化发展至关重要,尤其是对于旅游发展较不均衡地区具有一定的特殊性。以京津冀地区为例,分析了2007—2019年区域内交通与旅游的演变特征及二者关联耦合,揭示了区域旅游一体化演变特征。结果表明:①交通可达性水平以中心向南北两侧递减,并由“京津”核心演变成以“京津廊保”为核心。②旅游经济联系强度呈网络化趋势发展,且具有显著的空间近邻规律;联系总量空间差异显著,但差异不断缩小。③交通网络对区域旅游经济联系及区域旅游一体化空间格局演变有较大影响,二者关联耦合作用逐渐增大;区域旅游一体化历经了核心集聚模式、核心边缘拓展模式和多中心辐射发展模式。④区域整体耦合协调水平一般,交通可达性对旅游发展作用未完全释放。提升中心城市两翼次区域的交通建设,加强政府主导与合作创新,增强中心城市的引导辐射和建立多元化旅游协作方式,将有利于京津冀区域旅游一体化向动态均衡模式优化。     

三大城市群的高速铁路网络特征对比分析基于复杂网络视角

高速铁路正逐渐成为城市间联系的重要方式,我国的高速铁路也逐步由线路发展成网络。以长江三角洲、珠江三角洲、京津冀三大城市群为例,运用复杂网络理论构建高速铁路物理网络和出行网络,计算网络的平均度、集聚系数、平均最短路径、中心性、网络密度等指标。对比分析结果表明:三大城市群的高铁物理网络密度均较小,出行网络密度大,高铁出行网络呈现一定的小世界性;京津冀和珠三角城市群的物理网络和出行网络节点中心化程度差异较大,而长三角的高铁网络结构则较为均衡。城市群高速铁路网络的深入研究方法和结果对其他区域的铁路建设和管理具有一定的参考意义,同时也促进了对城市群交通网络的深入研究。     

基于Moran’s I指数的京津冀地区PM2.5空间自相关分析

选取2014~2018年京津冀地区环境监测站点PM_2.5浓度观测数据,基于Moran's I指数,分析了该地区PM_2.5浓度的时空变化特征以及空间相关性。研究表明:2014~2018年京津冀地区PM_2.5浓度空间分布差异显著,2014年良、轻度、中度污染面积约占1/3,降至2018年以“良”为主;PM_2.5浓度空间分布北部、西部优于南部、东部地区,山区优于平原地区;PM_2.5浓度年平均值、IQR、Q1、Q3值及标准差均呈下降趋势,达到且接近于“良”以上程度的站点,从2014年2成增长至2018年8成;通过对历年及各月PM_2.5浓度全局Moran's I指数分析,I值(除7月外)均超过0.5,生成的P值均小于显著水平0.01,Z得分均超过了临界值2.58;年、月平均值均呈显著的集聚效应,年值集聚效应呈减弱趋势,月值集聚效应秋、冬季大于春、夏季,空间集聚效应与污染程度呈显著正相关;局部空间自相关历年、各月H-H集聚主要出现在京津冀南部地区,L-L集聚主要出现在北部地区。京津冀地区PM_2.5浓度值分布存在空间异质性,主要影响因素为地理、气候和经济环境。     

高速铁路与城市旅游发展研究——以武汉市武广高铁旅游发展为例

我国高速铁路的快速发展将深刻影响城市旅游的市场辐射能力与转型.2009年末开通的武广高铁兼具快速交通和全新旅游产品的功能,为武汉市带来了难得的高铁旅游发展机遇.武汉市高铁旅游发展以珠三角市场的客流输入为主,行程以“三日游”居多,客源层次高、消费高、要求高,但武汉市的高铁旅游在城市旅游产品、产品布局、城市环境和旅游接待水平等方面存在不足.为了实现武汉城市旅游与高铁通道资源协调发展,必须加强武汉市城市旅游产品开发,提高城市旅游综合供给能力,强化高铁与城市旅游的协同能力,强化武汉高铁旅游的目标市场营销,构建武汉市在华中的旅游集散中心地地位.     

漓江流域旅游资源空间结构演变驱动机制分析

在分析漓江流域旅游资源空间结构演变过程的基础上,使用集聚与扩散理论、引力模型等方法研究漓江流域旅游资源开发的空间结构演变的影响因子和驱动机制。结果表明,旅游资源、环境和区位特性是影响空间结构演变的关键因子;经济因素、旅游资源价值因素、旅游资源空间分布状况、区位特征是驱动旅游资源空间结构集聚与扩散的驱动力;政策发展、产业结构调整与优化是推动其演变的驱动力;互利共生驱动力是促进旅游资源开发类型差异化的动力,竞争促使空间结构发生重要变化。     

区域旅游产业集聚区建设的实证研究——以北京东城区为例

发展旅游产业集聚区是区域旅游发展及竞争力提升的重要途径之一。从旅游产业集聚区的概念释义、构成和特征入手,构建了区域旅游产业集聚区的形成机制模型。研究提出,旅游资源、市场条件、旅游要素供给与相关产业支撑、政府和组织支持、文化和区域要素等是形成区域旅游产业集聚区的资源和条件。基于以上认识,对北京东城区进行了实证研究,提出东城区建设国际会议旅游集聚区、国医健康旅游集聚区、国学修学旅游集聚区和旅游商品集聚区"四位一体、产业融合、联动发展"的高端旅游集聚区,并对集聚区建设的布局和发展对策进行了探讨。     

城市群雾霾污染的空间分异及动态关联研究——基于京津冀城市群的实证分析

污染治理联防联控是解决区域雾霾问题的重要手段,雾霾污染的城市联动和交互作用是雾霾区域协同治理的关键问题。本文运用探索性空间数据分析法和标准偏差椭圆方法,分析了京津冀雾霾污染的空间关联特征和空间重心转移轨迹,运用空间计量模型,测算了京津冀雾霾污染的空间溢出效应和驱动影响因素。结果表明:京津冀雾霾污染具有显著的空间集聚特征和空间异质性,雾霾污染的空间溢出效应明显,经济增长、城镇化发展、产业结构、人口密度等均对京津冀雾霾污染产生正向影响,外商直接投资对雾霾污染产生负向影响。本文从构建区域污染协同治理机制、区域产业资源的高效配置、城市空间管控等方面提出了城市群雾霾污染治理的对策建议。     

中老铁路与沿线边境旅游协同发展：内部逻辑、现实困境和突破路径

随着中老铁路的开通,区域旅游与交通要素不断集聚、扩散和重组,必将引起旅游开发轴线的革新和交通空间结构的演变。本研究对中老铁路与沿线边境旅游协同发展的内部逻辑、动力要素和发展困境进行了系统分析,并在此基础上提出两产业协同发展的演进目标和实践路径。研究发现：中老铁路与沿线边境旅游发展有其内部的历史逻辑、价值逻辑、理论逻辑和实践逻辑;就动力来源来看,出口贸易带动力、消费需求拉动力、国家政策推动力和信息技术支撑力是两者协同发展的主要驱动力;就掣肘因素来看,两者协同发展受到宏观政策环境、中观市场因素、微观机制制定等因素的制约。对此,要改善发展机制、增强发展动力、改革发展引擎、巩固发展基础,为中老铁路与沿线边境旅游构建“市场驱动、持续协同、多元互通”的协同发展格局助力。     

湖南省开发区空间格局演变分析

开发区是区域经济系统的重要节点,是促进区域转型的重要动力。运用地理集中指数、标准差椭圆、核密度分析等方法,从地理空间、发展空间、产业空间分析2009—2015年湖南省开发区空间格局的演变特征。结果表明:(1)开发区地理空间分布由集聚向均衡演变;(2)开发区发展空间总体呈南北集聚分布同时存在扩散趋势,局部上湖南省开发区发展空间呈现出以长株潭为核心的单中心高地与多增长点并存的空间格局,同时部分地区的集聚存在转移变化;(3)各类型的开发区在特定区域出现空间集聚,整体呈现小集聚大分散的格局。劳动密集型、资本密集型产业主导的开发区呈多中心扩张,而技术密集型产业主导的则分布变化不显著,呈带状分布。