中心城市旅游经济时空差异与联动发展研究——以成都、重庆、昆明、贵阳为例*

杨媛媛，罗永刚，李 强，王丽雯（重庆理工大学 管理学院，重庆 400054）

[旅游业研究]

中心城市旅游经济时空差异与联动发展研究
——以成都、重庆、昆明、贵阳为例*

杨媛媛，罗永刚，李 强，王丽雯
（重庆理工大学 管理学院，重庆 400054）

以西南地区的成都、重庆、昆明、贵阳为例，采用四城市2003-2013年旅游收入、GDP、人口等统计数据，运用加权变异系数与基尼系数，对城市旅游经济的集中、离散程度进行研究，采用旅游经济联系强度模型研究四城市的旅游经济联系程度，以此分析四城市旅游经济的时空差异性特征与联动发展趋势，由此提出四城市旅游经济结构的优化策略。

旅游经济；时空差异；联动发展

旅游业是旅游活动六要素涉及的餐饮、住宿、交通、购物等多个行业融合的绿色产业，旅游业的发展可带动其涉及的各行业的发展。西部大开发战略将旅游产业明确定位为优势发展产业。2014年3月，国务院发布的《国家新型城镇化规划（2014-2020年）》提出要加快培育中西部城市群，增强中心城市辐射带动功能[1]，这对中西部地区旅游经济发展具有指导意义。优化西部旅游经济结构、缩小城市发展差异、区域联动发展，是西部旅游产业的发展的一大趋势。

近年来，关于旅游经济时空差异的研究呈现出区域性、多视角等特征。从研究区域看，陈刚强[2]研究了中国地市旅游经济，张广海、秦素珍[3]、方叶林等[4]研究了中国省域旅游经济，李向强[5]研究了区域城市群旅游经济；从研究内容看，汪德根、陈田[6]研究了旅游经济的区域差异，赵磊[7]研究了旅游经济的时空差异演变，郝俊卿、曹明明[8]研究了旅游经济的形成机制。关于区域旅游联动发展的研究，学者们从战略角度、思想层面开始转向个案、实证研究，由国内开始延伸至国际，Selin Steve指出了旅游合作的必要性[9]，邱继勤提出川黔渝旅游“金三角”区只有通过区域旅游联动开发才可能促进区域内各景区的持续发展[10]，陈玉涛对区域旅游联动开发进行了实证研究[11]，证明了旅游联动发展的有效性。已有研究主要以省级行政区为研究对象，多涉及时空演变、区域差异、形成机制等，并以入境旅游研究为主[12]，限于时空差异特征研究，对区域省级中心城市的研究较少，未结合区域旅游联动和运用经验数据进行研究。

本文以西南地区的4个省级中心城市成都、重庆、昆明、贵阳为研究对象，根据2003-2013年间西南地区的旅游经济经验数据，结合区域旅游联动发展视角，运用加权变异系数与基尼系数，研究2003-2013年间西南地区区域省级中心城市旅游经济的集中、离散程度，采用旅游经济联系强度模型研究四城市的旅游经济联系程度，以此分析四城市旅游经济的时空差异性特征与联动发展趋势，由此提出优化四城市旅游经济结构的优化策略。

一、研究区概况、数据来源及研究方法

（一） 研究区概况与数据来源

西南地区拥有得天独厚的旅游资源，是众多游客首选的旅游目的地。广义的西南地区是根据西部大开发战略划分的，包括四川、云南、贵州、重庆、广西壮族自治区及西藏藏族自治区共三省一市两区；狭义的西南地区是指传统的云贵川渝。本文西南地区指狭义概念。2012年西部地区旅游外汇收入8 439.18百万美元，西南地区为5 467.06百万美元，占西部地区的总旅游外汇收入的64.78%，而成都、昆明、贵阳、重庆的旅游外汇收入为西南地区旅游外汇收入的29.14%，是西南地区旅游城市的核心。

本文采用各城市国内旅游收入（亿元）、旅游外汇收入（亿元，为统一数据将美元通过每年的人民币汇率转换为亿元）、GDP（亿元）和常住人口（万人）等作为分析的基础数据。两种旅游收入能从不同角度，更确切的反映一个城市旅游经济发展情况。数据来源于四川、重庆、云南、贵州统计年鉴（2004-2013 年）[13]以及2003-2013年的成都、重庆、昆明、贵阳的国民经济与社会发展统计公报。

（二） 旅游经济集中度

旅游经济的研究方法多种多样，常用的有基尼系数[14]、模糊数学分析法[15]、变异系数[16]、区位熵和Theil 指数[17]、社会网络分析法[18]、偏离-份额分析法[19]等。旅游经济的集中程度反映了一个区域旅游经济结构的集聚特征，对于分析区域旅游经济结构现状及演变趋势十分重要。

1.加权变异系数

变异系数是衡量城市旅游经济相对离散程度的重要指标，适用于年际比较[3]。由于每个城市规模等级不一，不便于分析比较各城市的旅游经济优势。采用行政区面积、当年GDP或人均GDP加权可以弥补这一缺陷，较为真实地反映各城市的旅游经济发展状况。

（1）

2.基尼系数

基尼系数（Gini coefficient）是意大利经济学家基尼（Corrado Gini）于1912年提出的，用来测量收入分配的差异程度[20]，在地理学中一般用来研究地理要素的聚集分布特征[21]，也可用于研究区域城市旅游经济的集中程度。其计算公式为：

（2）

C=1-Gini

（3）

式中:Pi为第i个城市的旅游收入占研究区总旅游收入的比重；N为区域城市数量；C为分布均匀度。基尼系数Gini∈ （0,1）, 越大表明区域旅游经济越集中。

（三） 旅游经济联系

旅游经济联系度，表示区域城市间的旅游经济联系的密切程度，反映了中心旅游城市对周边旅游城市的辐射强度以及周边城市对中心城市辐射的接受能力[22]。其研究模型如下：

（4）

式中：Lij为城市i、j之间的旅游联系度；Ri、Rj分别为城市i、j的一年的旅游人数（单位：万人）；Ti、Tj分别为城市i、j一年的旅游收入（单位：亿元）；Dij为城市i与城市j之间的交通距离（城市间的最短公路里程，单位：km）。b值一般取常数2[23]。

将城市i与其他城市的旅游经济联系度Lij求和可得旅游经济中心度，其计算公式为

（5）

式中，Ai为城市i的旅游经济中心度，n为城市个数。将各城市中心度进行对比排序可得区域旅游中心城市。

二、旅游经济结构分析

（一） 旅游经济集中度分析

根据加权变异系数计算公式可得2003-2013年成都、重庆、昆明、贵阳的国内旅游收入、旅游外汇收入、旅游总收入的加权变异系数Em（如表1）。由表1可知，国内旅游收入用面积、GDP、人均GDP加权后变异系数分别在0.46-0.67，0.43-0.57，0.38-0.51之间，表明四城市之间国内旅游收入加权后有一定差距。3种加权变异系数中，人均GDP加权后变异系数较其他两种加权的变化范围小，这说明四城市的国内旅游收入总量差异大，人均差异小。

从图1可以看出，四城市国内旅游收入，2003-2007年差异变化不大。2008年，受金融危机和汶川地震的影响，差异开始缩小。2012年，重庆开通“长江黄金3号”航线，成为全球首个“世界温泉之都”，打造了“重庆非去不可”品牌形象，旅游总收入比上年增长了31.02%。因此，2012年四城市国内旅游收入差异进一步拉大，2013年差异又回落2011年水平。从表1和图2可以看出，四城市旅游外汇收入的三种加权变异系数分别在0.39-1.04，0.37-0.89，0.47-0.70之间，3种加权系数中，同样是人均GDP加权系数变化最小，表明四个城市人均GDP加权后的旅游外汇收入差异较其他两种加权差异小。四城市旅游外汇收入差距在2003-2007年变化较小，差异也较小，自2008年开始，受金融危机影响旅游外汇收入差异逐年增加，2010年差距开始缩小。对比国内旅游收入差异，由于各城市的开放程度不同、旅游接待能力差异等，四城市旅游外汇收入差异更大。

表1 2003-2013年四城市旅游收入加权变异系数表

注：表中S：面积加权；GDP：GDP加权；PGDP：人均GDP加权。

数据来源：作者计算。

数据来源：作者计算。

由Gini系数的计算公式可得四城市2003-2013年旅游总收入、国内旅游收入、旅游外汇收入的Gini系数，根据计算的数值可绘制图3。从图3可以看出，成都、重庆、昆明、贵阳的旅游收入在0.8～1之间，旅游总收入和国内旅游收入均在大于0.9，这表明，四城市旅游集中度较高，国内旅游较入境旅游更为集中。旅游外汇收入自2008年集中程度有所变化，但各年度Gini系数变化不明显。这说明十年来，四城市的旅游收入主要集中在个别城市，且集中度变化不大。

数据来源：作者计算。

数据来源：作者计算。

（二） 旅游经济联系分析

选取成都、重庆、昆明、贵阳的2003、2007、2010、2013年四年旅游收入、旅游人次的截面数据，根据旅游经济联系强度模型可得四年间两两城市间的旅游经济联系程度。用LTi表示两城市间国内旅游收入的联系度，LTo表示两城市间入境旅游收入的联系度，各年变化情况如图4。

注：LTi表示两城市间国内旅游收入的联系度，LTo表示两城市间入境旅游收入的联系度。数据来源：作者计算。

由图4可以看出，2003年受非典的影响，无论是国内旅游还是入境旅游，成都、重庆、昆明、贵阳的旅游经济联系强度均不大。2001年成渝经济区的设立增加了两地旅游经济的联系，2003年成渝的国内旅游联系6.062 3是位于其后的渝贵1.133 0的近5倍，成贵入境旅游联系最低，接近于0。2007年，各城市旅游经济联系程度有所增加，仍然是成渝旅游联系最强，其次渝贵，联系最弱的是成贵。2009年成渝和谐号动车组的开通使得2010年重庆的旅游中心优势开始凸显，成渝旅游经济联系强度是2003年的11倍多，是2010年渝贵的2倍多，成昆旅游经济联系较其他城市有所减弱。2013年，成渝旅游联系继续保持成渝经济区区域经济发展优势，国内旅游经济联系强度高达302.248 4，是渝贵的3倍多，而成昆旅游经济联系仍有待加强。

将一城市与其他城市的旅游经济联系强度求和可得该城市的旅游中心度，由图5、图6可以看出，无论是国内旅游还是入境旅游，西南地区旅游中心城市均为重庆。成都的旅游中心性仅次于重庆，从旅游总收入看，贵阳旅游中心程度高于昆明。2003-2013年，成渝旅游经济中心在逐年增强。特别是自2009年以来，成渝经济区的经济发展迅速、旅游交通得到改善，集聚效应增强，区域联动发展趋势明显，已成为西南地区旅游经济发展的重要增长极。但对西南地区其他中心城市旅游经济带动不明显，需发挥其旅游经济增长核心优势，增强城市间旅游联系和成渝中心辐射能力，使区域旅游经济联动平衡发展。

（三）旅游经济差异影响因素分析

成都、重庆、昆明、贵阳旅游资源丰富，造成旅游业发展不平衡的主要原因是：区域经济的发展、旅游资源禀赋差异以及旅游交通条件。根据2013年各城市旅游公报、国民经济与社会发展统计公报及旅游官方网站公布数据整理得到表2中各影响因素2013年指标数值。

表2 四城市2013年旅游经济差异影响因素分析表（单位：亿元、%、个/万km2、万人）

数据来源：2013年四城市旅游公报、国民经济与社会发展统计公报及旅游官方网站。

从经济发展看，四城市中，贵阳的旅游总收入占GDP的比重最大，说明其旅游经济依赖性最大，重庆的GDP基数最大，旅游产业占比相对较小。旅游产业占第三产业比重，成都、重庆、昆明相差不大，贵阳的占比为63.08%，是其他三城市的三倍多，进一步说明了旅游业是贵阳的主导产业。横向对比四城市GDP发展可知，重庆的GDP最大，是贵昆两城市总和的两倍多，其次为成都、昆明、贵阳。而旅游总收入也是重庆最大，其次为成都、贵阳、昆明。这表明城市经济的发展不平衡是造成旅游经济差异的原因之一。成渝两地经济发展相互促进，区域经济发展迅速。

三、结论与优化策略

通过加权变异系数、Gini系数和旅游经济联系强度的分析，本文研究发现，成都、重庆、昆明、贵阳四城市旅游经济集中度高，区域旅游发展不平衡，特别是成渝经济区设立以来，成渝两地旅游发展较快，城市间旅游经济联系加强，区域联动作用明显，昆明、贵阳旅游经济联系较弱，发展速度较慢。

造成四城市旅游经济时空差异的主要影响因素是：（1）城市经济发展不平衡，成渝两地GDP基数大，区域联动，发展迅速。受经济条件制约，尽管昆明、贵阳大力发展旅游业，但仍然不及成渝两地。（2）旅游资源禀赋差异。成渝两地旅游景区密度大，旅游资源开发较为成熟，昆明、贵阳两地旅游资源丰富，但开发较少，使得旅游经济发展与成渝两地拉开差距。（3）游客集散能力差异。航运差异不明显，但铁路、公路、水运客运差异明显，使得四城市入境旅游差距小、国内旅游差距大。

2003-2013年成都、重庆、昆明、贵阳四市旅游业发展差异证明，区域联动发展是缩小区域旅游发展差异的重要战略。长三角、珠三角、京津冀等区域旅游联动发展经验也表明，区域省级中心城市旅游联动发展对区域整体旅游经济的发展至关重要。成都、重庆、昆明、贵阳四城市区域旅游联动发展优化策略如下：

一是政府主导，制定西南区域旅游合作发展规划，为四城市旅游合作提供利益保障机制。塑造区域综合旅游形象，建立国际旅游目的地，加强入境旅游的连带效应。推出跨省无障碍旅游区，打破行政界限。构建西南区域城市旅游信息共享平台，促进四大城市的旅游分工与合作。整合旅游资源和旅游产品，突出各城市的特色，避免出现同质化旅游产品。

二是旅行社、酒店等旅游企业结成区域旅游联盟。旅行社是旅游企业的核心与枢纽，以旅行社作为媒介联合各类旅游企业，由线上合作推动线下联合，拓展旅游市场，旅行社可共享客户，打造西南特色风情精品旅游线路，增强成都、重庆、昆明、贵阳的旅游经济联系。

三是疏通成都、重庆、昆明、贵阳的绿色旅游廊道。区域旅游联动发展离不开旅游交通、旅游配套基础设施的保障。以重庆为四城市的游客集散中心，加快高速、高铁的建设力度，缩短四城市间的交通时间距离，增强其向成都、昆明、贵阳的交通辐射力度，由点及线到面的发展模式，逐步疏通四城市的绿色旅游廊道。

旅游业的发展需要增强区域城市之间的经济联系，在发展旅游业的同时要注重旅游资源的有序开发利用、旅游交通、旅游配套设施的保障。西南地区旅游经济的发展需发挥成渝两地增长极作用，增强其辐射力度，培育昆明、贵阳等潜力城市成为旅游经济增长中心，带动西南地区旅游业的整体可持续发展。

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[责任编辑：吕观盛]

The Research on Spatial-temporal Difference and Integrated Development of Tourism Economy in Central Cities: A Case Study of Chengdu, Chongqing, Kunming and Guiyang

YANG YuanYuan, LUO YongGang, LI Qiang, WANG LiWen
（SchoolofManagement,ChongqingUniversityofTechnology,Chongqing400054,China）

With tourism revenue, GDP, population and other statistics which range from 2003 to 2013, the paper takes Chengdu, Chongqing, Kunming and Guiyang which are in Southwest area as examples, and uses the weighted variation coefficient and the Gini coefficient to study the degree of concentration and dispersion of the cities’ tourism economy. In order to analyze the spatial and temporal differences and combined development trend of central cities’ tourism economy, the paper takes the tourism economic relation intensity model to measure the relationship among the four cities’ tourism economy. Therefore, we propose strategies to optimize the tourism economic structure of central cities.

tourism economy; spatial-temporal differences; integrated development

2014-09-26

杨媛媛（1989- ），女，四川广元人，重庆理工大学管理学院2012级硕士研究生，主要从事旅游开发与规划研究。[通讯作者]罗永刚（1964-），男，四川邻水人，重庆理工大学教授，硕士生导师，主要从事旅游开发与规划研究。

Yang YY, Luo YG, Li Q, Wang LW. The research on spatial-temporal difference and integrated development of tourism economy in central cities: A case study of Chengdu, Chongqing, Kunming and Guiyang[J].Tourism Forum,2015,8（3）:45-51.[ 杨媛媛，罗永刚，李强，王丽雯.中心城市旅游经济时空差异与联动发展研究：以成都、重庆、昆明、贵阳为例[J].旅游论坛，2015，8（3）：45-51.]

F592.99

A

1674-3784（2015）03-0045-07