基于空间变差函数的区域旅游经济发展差异演变 - 以泛长江三角洲(2)

基于空间变差函数的区域旅游经济发展差异演变——

以泛长江三角洲地区为例

作者：毕昆，指导老师：沈惊宏

（安庆师范学院资源环境学院2011级旅游管理专业2班）

摘要：泛长江三角洲作为改革开放以来旅游经济发展最为迅速的地区，研究探讨其旅游经济发展的空间差异演变对促进区域旅游业协调发展有着重要的理论和实践意义。运用空间变差函数的相关知识，对该地区31个城市1978年、1983年、1988年、1993年、1998年、2003年、2008年7个年份的旅游数据进行分析。研究表明：泛长江三角洲地区自1978年以来由旅游经济的发展带来的空间差异变化在不断地增大，分布差异呈现出越来越明显的趋势；随着改革开放的不断深入，该区域旅游经济发展的空间自相关性越来越强，由空间相关引起的结构性分异有不断增强的趋势；泛长江三角洲地区旅游经济发展的空间关联不断加强，且泛长江三角洲的旅游关联效应对其周边区域的影响范围也越来越广；另外该区域东—西方位的旅游经济发展相对均衡，南—北方位的旅游经济发展差异最大，随着各地区在旅游经济发展过程中不断地相互融合、渗透，宏观层次上的差异不断拉大，而微观层面上的差异变得越来越弱。对泛长江三角洲发展差异演化影响因素归结为4个方面：经济发展水平、旅游资源、旅游配套设施、旅游政策与法规。最后做出综合结论并指出本文的一些不足，为进一步研究指明方向。

关键词：区域旅游经济；发展差异演变；空间变差函数；泛长江三角洲地区

1 引言

随着旅游业的快速发展，区域间旅游经济发展不平衡成为一种普遍的社会经济现象。进行区域旅游经济差异研究，有助于正确认识区域差异的变化过程、现状格局及发展趋势, 对优化生产要素的空间布局，制定针对性强、行之有效的区域调控政策, 促进区域旅游业协调发展有着重要的理论和实践意义[1]。长期以来，特别是改革开放以来，国内外的学者根据中国基本国情开展了一系列多元化、系统化的理论学术研究工作，研究范围逐渐由宏观发展到微观，研究方法和测度技术也日益完善，诸如运用基尼系数、变异系数、加权变异系数等指标对中国区域经济发展的差异性进行定量测度[2]。但针对区域旅游经济的研究不是很深入广泛，且传统研究区域经济发展差异的度量方法有着一定的局限性，即假设区域之间相互独立，不存在任何相互作用[3]。区域发展的相关理论和实践表明，区域之间存在着扩散或极化效应，可以缩小或扩大区域空间差异[4]。因此，有必要引入新的研究方法来弥补传统研究方法上的不足，从而为我国合理制定旅游业发展策略提供科学的理论依据。

空间变差函数是统计学中最基本和最重要的模拟工具，它是用于描述相关数据值的空间

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相互关系，是描述区域化变量结构性和随机性的一种基本手段。它有利于更深刻的把握区域经济的格局演变，有利于把握区域经济走向和合理制定区域发展策略[2]。因此将它应用于区域旅游经济的发展差异演变研究具有科学可行性。

泛长江三角洲地区是以上海为龙头，以江浙皖地区较发达城市为主要依托的全国最大的经济圈，该区域旅游资源丰富，交通等区位优势明显，经济发达，其旅游经济也是全国最发达地区之一[5]。本文将以泛长江三角洲地区为例，运用空间变差函数的相关知识，以1978年、1983年、1988年、1993年、1998年、2003年、2008年7个年份旅游经济数据点为样本，对泛长江三角洲地区1978年改革开放以来的旅游经济发展差异演变进行论证分析，以期研究结果能促进我国区域旅游经济的科学有序发展。

2 研究方法和研究区域数据来源

2.1 研究方法

空间变差函数又称为半变差函数，是分析区域化变量结构性和随机性特征的有效工具[6],其基本定义是区域化变量Z(xi)和Z(xi+h)两点之差的方差之半，其中，Z(x)在空间位置xi和xi+h上的观测值分别为Z(xi)和Z(xi+h)，h为滞后距，这里表示距离，i=1,2,3，?其数学定义为：

1N(h)2?Z(xi)?Z(xi?h)??(h)??2N(h)i?1(1)

公式中空间变差函数是区域化变量满足仅依赖于距离h而和位置x无关的假设条件下定义的，数学上可以证明，γ(h)越大，相关性越差，反之，γ(h)越小，相关性就越好，即数据点在空间上相距越远，相关性就变得越小。通常以h为横坐标，γ(h)为纵坐标，从区域变量抽取的样本之中计算归纳出结果绘制出理论方差曲线图（图1），可直观的看出区域化变量的空间差异性。

图1 理论方差图

图1中C0为块金方差，表示在距离为0时的方差值，用来表示相距很近的两点的样本

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变化情况；C0+C为先验方差，也被称作基台值，它反映的是变量的变化幅度；C为结构方差；a 为影响距离，指的是在越过这个距离后，数据点之间便不再有明显的相关性，也称作变程。表征变差函数的另一个参数是分维数，其数值由变差函数γ(h)和距离h之间的关系来确定：

2?(h)?h4?2D

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分维数D是双对数直线回归方程中的斜率，其本身是一个无量纲数，分维数D的大小，表示变异函数的曲率，可以作为随机变异的度量[2]。利用分维数分析，可以对不同变量之间空间自相关的强度进行比较，其值越接近2，说明空间分布越均衡[7]。

理论上空间变差函数是未知的，因此，在计算出样本值的不同滞后距h的变差值γ(h)后，还必须拟合出一个解析函数，变差函数的拟合有很多方法，选用何种函数拟合，一方面取决于样本数据表征，另一方面也取决于对现实规律的掌握程度，常用的拟合模型有

Exponential模型、Gaussian模型、Spherical模型、Linear模型、Parabola模型、Power Function

模型等。其中决定系数R是用来描述拟合模型趋势线拟合程度的指标，它的数值大小可以反映趋势线的估计值与其对应的实际数据值之间的拟合程度，这里的拟合程度我们用R来表示，R∈[0，1]，其值越接近1，说明模型拟合的可靠性越高，反之则说明可靠性越低。 2.2 研究区域数据来源

本文将以上海、南京、苏州、扬州、无锡、镇江、泰州、南通、徐州、宿迁、淮安、连云港、杭州、嘉兴、宁波、绍兴、台州、湖州、温州、舟山、金华、合肥、芜湖、黄山、淮南、马鞍山、安庆、池州、铜陵、滁州、宣城等31个市作为研究区域。分别取1978年、1983年、1988年、1993年、1998年、2003年、2008年的7个年份作为研究时间点，以旅游总收入作为研究指标，各县域为研究的单元，研究的数据资料取自《上海统计年鉴》、《江苏省统计年鉴》、《浙江省统计年鉴》、《安徽省统计年鉴》，其中部分数据取自对相关行政区划调整的区域进行了相应的合并处理，并且由于统计方式的差异，安徽地区1978—1998年的旅游总收入取值为研究区域的旅游门票收入和旅游饭店收入的总和，以此来保持数据的连贯性和完整性，尽量较少误差。

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3 发展差异演变分析

空间变差函数能从数学上对区域化变量进行严格分析，为空间和数值的有效结合提供了新的思路，是空间变异规律和空间结构分析的有效工具，能很好地表达与地理位置相关的数据间的空间依赖、空间关联或空间自相关。本文利用变差函数来考察7个年份发展差异演变。利用旅游总收入作为研究数据，采取步长为50km，分别计算实验变差函数，对样点数据采

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用Exponential模型、Gaussian模型、Spherical模型、Linear模型等进行拟合，最终选择拟合度最高的模型，并计算在各个年份不同方向上的 …… 此处隐藏：2882字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……