Spatio-temporal characteristics and influencing factors of high-quality development of tourism in China

doi:10.3969/j.issn.1004-9479.2023.12.2021860

Abstract

Abstract:

High-quality development is an important part of tourism. This paper study the characteristic of spatial-temporal and the influencing factors of high-quality development level of tourism industry in China from 2006 to 2019 by means of entropy method, ESDA, Dagum Gini coefficient and panel regression model. The results show that: (1) During the study period, the average high-quality development level of China's tourism is 0.327, and the average annual growth rate is 0.796%. The overall level was relatively low, and the spatial distribution pattern was roughly "Eastern > Central > Western > Northeast". (2) The overall spatial correlation of the high-quality development of tourism is significant, and the local characteristics was "hot in the Southeast and cold in the Northwest". The overall Gini coefficient of high-quality development of tourism is fluctuate, and the inter-regional and intra-regional differences show a trend of convergence and contraction, and the inter-regional differences makes the greatest contribution to the overall differences. (3) At the national level, the informatization level and the scale of tourism talents are the main driving forces for the high-quality development of tourism. From the regional level, the high-quality development of tourism in Eastern China is the result of the joint promotion of the level of informatization, the level of opening up, the scale of tourism talents and tourism reception facilities. The Central region was driven by the improvement of informatization level, opening up level, transportation accessibility and tourism talent scale; The significant driving factors in Western China were the level of informatization and the scale of tourism talents. The positive leading factor in Northeast China was informatization level. Therefore, all regions should adopt policies based on local conditions, highlight key points, coordinate and integrate to promote high-quality development of tourism.

Key words: high-quality development, high-quality development of tourism, ESDA, Dagum Gini coefficient, influencing factors

摘要：

高质量发展是旅游业发展中的重要一环。通过熵值法测度2006—2019年中国旅游业高质量发展水平，借助ESDA与Dagum基尼系数等方法分析其时空特征，采用面板回归模型探究其影响因素。结果表明：（1）研究期内，中国旅游业高质量发展水平的均值为0.327，年均增长率为0.796%，整体水平较低且大致表现为“东部>中部>西部>东北”的空间分布格局。（2）旅游业高质量发展的全局空间关联性显著，局部呈“东南热-西北冷”的聚集特征；旅游业高质量发展水平的空间差异的总体基尼系数呈波动变化，区域间差异与区域内差异呈敛缩态势，且区域间差异对总体差异的贡献最大。（3）从全国层面看，信息化水平和旅游人才规模是其旅游业高质量发展的主要动力；从区域层面看，东部地区旅游业高质量发展是信息化水平、对外开放水平、旅游人才规模和旅游接待设施共同促进的结果；中部地区由信息化水平、对外开放水平、交通通达度和旅游人才规模共同驱动；西部地区的显著动力因素是信息化水平与旅游人才规模；东北地区的积极主导因素为信息化水平。故各区域地应因地施策、突出重点，协调整合以推动旅游业高质量发展。

关键词: 高质量发展, 旅游业高质量发展, ESDA, Dagum基尼系数, 影响因素

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Figures/Tables 7

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一级指标	二级指标	具体指标（属性/权重）	指标说明
旅游经济质量	旅游经济稳定	旅游收入增长率（+/0.053）	（本期旅游总收入-上期旅游总收入）/上期旅游总收入^[15]
		旅游收入增长波动率（+/0.046）	本期旅游总收入增长率/上期旅游总收入增长率
		旅游人次增长率（+/0.047）	计算同旅游收入增长率
		旅游人次增长波动率（+/0.040）	计算同旅游收入增长波动率
	旅游经营效率	旅游劳动生产率（+/0.055）	旅游总收入/旅游从业人数
		旅游劳动弹性系数（－/0.038）	旅游就业人数增长率/旅游收入增长率^[22]
		旅游人均消费（+/0.055）	旅游总收入/旅游总人次
		旅游外汇增长率（+/0.044）	（本期旅游外汇收入-上期旅游外汇收入）/上期旅游外汇收入
旅游产业结构	结构合理化	产业结构合理化指数（－/0.041）	修正的泰尔指数^[10]（式（3））
	结构高级化	高弹性收入占比（+/0.039）	游购娱旅游收入之和/旅游总收入^[20,22]
	结构高级化	旅游外汇收入占比（+/0.069）	旅游外汇收入/旅游总收入
旅游环境质量	资源环境质量	旅游资源丰度（+/0.043）	世界自然与文化遗产、国家历史文化名城、国家重点风景名胜区、国家级自然保护区、国家森林公园的总量^[30]，体现了旅游资源数量的多寡
		旅游资源品味度（+/0.032）	见参考文献[30]，体现了旅游资源品质的优劣
		入境旅游人次（+/0.066）	体现了旅游资源的市场吸引范围
		游客平均停留天数（+/0.070）	反映了旅游资源吸引力大小与接待质量
		景区与地区旅游收入之比（+/0.084）	景区/旅游总收入^[16]，体现旅游资源的经济效益
	生态环境质量	建成区绿化覆盖率（+/0.034）	体现了生态环境状况
		地区森林覆盖率（+/0.032）	体现了生态环境状况
		生活垃圾无害化处理率（+/0.048）	体现了旅游污染治理水平
		污染治理投资总额（+/0.064）	体现了旅游环境规制强度

一级指标	二级指标	具体指标（属性/权重）	指标说明
旅游经济质量	旅游经济稳定	旅游收入增长率（+/0.053）	（本期旅游总收入-上期旅游总收入）/上期旅游总收入^[15]
		旅游收入增长波动率（+/0.046）	本期旅游总收入增长率/上期旅游总收入增长率
		旅游人次增长率（+/0.047）	计算同旅游收入增长率
		旅游人次增长波动率（+/0.040）	计算同旅游收入增长波动率
	旅游经营效率	旅游劳动生产率（+/0.055）	旅游总收入/旅游从业人数
		旅游劳动弹性系数（－/0.038）	旅游就业人数增长率/旅游收入增长率^[22]
		旅游人均消费（+/0.055）	旅游总收入/旅游总人次
		旅游外汇增长率（+/0.044）	（本期旅游外汇收入-上期旅游外汇收入）/上期旅游外汇收入
旅游产业结构	结构合理化	产业结构合理化指数（－/0.041）	修正的泰尔指数^[10]（式（3））
	结构高级化	高弹性收入占比（+/0.039）	游购娱旅游收入之和/旅游总收入^[20,22]
	结构高级化	旅游外汇收入占比（+/0.069）	旅游外汇收入/旅游总收入
旅游环境质量	资源环境质量	旅游资源丰度（+/0.043）	世界自然与文化遗产、国家历史文化名城、国家重点风景名胜区、国家级自然保护区、国家森林公园的总量^[30]，体现了旅游资源数量的多寡
		旅游资源品味度（+/0.032）	见参考文献[30]，体现了旅游资源品质的优劣
		入境旅游人次（+/0.066）	体现了旅游资源的市场吸引范围
		游客平均停留天数（+/0.070）	反映了旅游资源吸引力大小与接待质量
		景区与地区旅游收入之比（+/0.084）	景区/旅游总收入^[16]，体现旅游资源的经济效益
	生态环境质量	建成区绿化覆盖率（+/0.034）	体现了生态环境状况
		地区森林覆盖率（+/0.032）	体现了生态环境状况
		生活垃圾无害化处理率（+/0.048）	体现了旅游污染治理水平
		污染治理投资总额（+/0.064）	体现了旅游环境规制强度

地区	2006年	2009年	2012年	2015年	2019年	均值	地区	2006年	2009年	2012年	2015年	2019年	均值
北京	0.405	0.462	0.287	0.374	0.409	0.390	广西	0.216	0.317	0.288	0.367	0.364	0.320
天津	0.328	0.390	0.325	0.327	0.386	0.349	重庆	0.271	0.314	0.284	0.321	0.230	0.291
河北	0.246	0.313	0.310	0.358	0.326	0.306	四川	0.293	0.328	0.315	0.368	0.362	0.316
上海	0.355	0.397	0.382	0.401	0.434	0.401	贵州	0.306	0.280	0.242	0.326	0.297	0.296
江苏	0.333	0.377	0.327	0.345	0.355	0.357	云南	0.226	0.337	0.306	0.395	0.332	0.327
浙江	0.414	0.437	0.357	0.434	0.354	0.397	陕西	0.269	0.321	0.309	0.320	0.340	0.319
福建	0.413	0.458	0.353	0.437	0.384	0.413	甘肃	0.301	0.290	0.273	0.317	0.250	0.274
山东	0.350	0.418	0.333	0.401	0.355	0.367	青海	0.197	0.212	0.225	0.361	0.290	0.258
广东	0.540	0.563	0.524	0.611	0.585	0.572	宁夏	0.236	0.257	0.160	0.256	0.297	0.239
海南	0.278	0.333	0.215	0.303	0.296	0.298	新疆	0.163	0.242	0.240	0.235	0.269	0.237
东部均值	0.366	0.415	0.341	0.399	0.388	0.385	内蒙古	0.223	0.224	0.211	0.232	0.260	0.250
山西	0.234	0.260	0.258	0.312	0.268	0.269	西部均值	0.248	0.290	0.264	0.326	0.303	0.288
安徽	0.334	0.343	0.353	0.388	0.371	0.355	辽宁	0.343	0.352	0.309	0.266	0.289	0.311
江西	0.264	0.353	0.340	0.407	0.368	0.347	吉林	0.327	0.329	0.275	0.283	0.293	0.311
河南	0.304	0.295	0.264	0.343	0.352	0.303	黑龙江	0.328	0.351	0.268	0.258	0.306	0.303
湖北	0.289	0.325	0.289	0.336	0.325	0.309	东北均值	0.270	0.294	0.258	0.291	0.293	0.282
湖南	0.345	0.371	0.284	0.369	0.357	0.333	东北均值	0.270	0.294	0.258	0.291	0.293	0.282
中部均值	0.334	0.362	0.319	0.385	0.368	0.351	全国均值	0.304	0.342	0.297	0.348	0.337	0.327

地区	2006年	2009年	2012年	2015年	2019年	均值	地区	2006年	2009年	2012年	2015年	2019年	均值
北京	0.405	0.462	0.287	0.374	0.409	0.390	广西	0.216	0.317	0.288	0.367	0.364	0.320
天津	0.328	0.390	0.325	0.327	0.386	0.349	重庆	0.271	0.314	0.284	0.321	0.230	0.291
河北	0.246	0.313	0.310	0.358	0.326	0.306	四川	0.293	0.328	0.315	0.368	0.362	0.316
上海	0.355	0.397	0.382	0.401	0.434	0.401	贵州	0.306	0.280	0.242	0.326	0.297	0.296
江苏	0.333	0.377	0.327	0.345	0.355	0.357	云南	0.226	0.337	0.306	0.395	0.332	0.327
浙江	0.414	0.437	0.357	0.434	0.354	0.397	陕西	0.269	0.321	0.309	0.320	0.340	0.319
福建	0.413	0.458	0.353	0.437	0.384	0.413	甘肃	0.301	0.290	0.273	0.317	0.250	0.274
山东	0.350	0.418	0.333	0.401	0.355	0.367	青海	0.197	0.212	0.225	0.361	0.290	0.258
广东	0.540	0.563	0.524	0.611	0.585	0.572	宁夏	0.236	0.257	0.160	0.256	0.297	0.239
海南	0.278	0.333	0.215	0.303	0.296	0.298	新疆	0.163	0.242	0.240	0.235	0.269	0.237
东部均值	0.366	0.415	0.341	0.399	0.388	0.385	内蒙古	0.223	0.224	0.211	0.232	0.260	0.250
山西	0.234	0.260	0.258	0.312	0.268	0.269	西部均值	0.248	0.290	0.264	0.326	0.303	0.288
安徽	0.334	0.343	0.353	0.388	0.371	0.355	辽宁	0.343	0.352	0.309	0.266	0.289	0.311
江西	0.264	0.353	0.340	0.407	0.368	0.347	吉林	0.327	0.329	0.275	0.283	0.293	0.311
河南	0.304	0.295	0.264	0.343	0.352	0.303	黑龙江	0.328	0.351	0.268	0.258	0.306	0.303
湖北	0.289	0.325	0.289	0.336	0.325	0.309	东北均值	0.270	0.294	0.258	0.291	0.293	0.282
湖南	0.345	0.371	0.284	0.369	0.357	0.333	东北均值	0.270	0.294	0.258	0.291	0.293	0.282
中部均值	0.334	0.362	0.319	0.385	0.368	0.351	全国均值	0.304	0.342	0.297	0.348	0.337	0.327

年份	Moran's I	Z值	P值	年份	Moran's I	Z值	P值
2006	0.149	1.701	0.044	2013	0.257	2.957	0.002
2007	0.196	2.121	0.017	2014	0.349	3.804	0.000
2008	0.379	3.822	0.000	2015	0.406	4.259	0.000
2009	0.361	3.640	0.000	2016	0.304	3.211	0.001
2010	0.268	2.904	0.002	2017	0.349	3.653	0.000
2011	0.243	2.800	0.003	2018	0.254	2.834	0.002
2012	0.221	2.473	0.007	2019	0.271	3.008	0.001