我院国际所所长蒋依依博士、博士后温晓金等人联合撰写的论文《00-05年中国出境旅游流位序规模演化特征》，发表在《地理学报》08年第73卷第期。全文如下：
摘要：中国出境旅游规模在上个世纪90年代中后期以来迅速扩大，并在不同目的地间表现出显著的不均衡分布特征。本研究通过构建00-05年中国出境游客与目的地入境游客规模数据库，验证中国出境旅游流服从位序规模理论类似规律的假设，并将目的地吸纳中国游客规模与目的地接待游客总量的关系划分为5种耦合类型。结果表明：中国出境旅游流位序规模关系符合幂函数规律，并且向高位序目的地聚集程度不断增强；从00年到05年，绝对领先与绝对落后型的目的地比重均超过45%，亚太国家接待中国游客普遍处于领先地位，而欧美和中东国家接待中国游客大多处于落后地位；对于游客总规模较大的目的地，绝对落后型数量大于绝对领先型，而对于游客总规模较小的目的地，绝对领先型数量大于绝对落后型。本研究为分析出境旅游流量流向提供新的分析视角，进而为国家旅游业发展中的市场政策制定与旅游产业国际化布局等决策提供理论参考。
关键词：中国出境旅游；目的地入境旅游；位序规模；耦合类型
引言旅游流是游客在空间区域内的迁移现象[]。作为地理学角度对旅游领域研究框架的重构，旅游流研究主要聚焦理论框架、时空模式、流量特征、流动效应以及机理机制等研究主题[]，其中对旅游流空间结构及其演化规律的解析一直是我国旅游地理学研究的热点内容[3-5]。在“先入境、再国内、后出境”的旅游业发展道路下，我国学者对入境旅游流和国内旅游流的研究较多，而出境旅游流研究则刚刚起步[6]。上世纪90年代中后期以来，中国出境旅游规模迅速扩大，活跃的空间集散过程改变着中国以及目的地的旅游产业结构。99年中国的出境游客仅为98.87万人次，人均出游率0.5%。而至05年，中国出境游客达.7亿人次，人均出游率为8.5%。0多年间中国出境游客规模增长超过38倍，已经成为世界最主要的出境客源地之一。与之对比，国际旅游市场虽然数十年来保持持续增长，但增速放缓的趋势相当明显，特别是进入到世纪之后，国际旅游市场增长对于中国在内的新兴经济体出境市场依赖性加强，中国出境旅游市场已经成为国际旅游市场增长的主要贡献者[7-9]。在此背景下，一方面部分国家与地区进一步放宽签证门槛及提供针对性服务吸引中国游客，以提升外汇收入，增加就业。另一方面部分目的地如中国香港有学者认为内地游客到访占用其基础设施与接待设施，并引发物价上升、文化冲突、当地居民社会地位下降等问题[0-]。因此，认识中国出境游客在世界各国与地区的空间分布规律，并分析各目的地接待的中国游客与其入境游客之间的耦合关系，对于游客空间流动及其格局效应的明晰具有重要理论研究价值，同时对于中国出境旅游市场政策与目的地市场政策优化具有突出的实践指引意义。
位序规模分布能够有效地反映变量的集聚特征，不仅被广泛应用于以人口、建成区面积等为变量的城市规模分布研究[]，也为游客空间分布识别提供了模型支撑[3]。中国入境游客、国内游客分布的集聚扩散特征、不同规模等级区域游客的分布状况已被证实趋近于位序规模分布类型[4]。例如，河南省入境旅游人数反映了其入境旅游首位城市在郑州和洛阳间交替分布[5]；江苏省国内旅游规模呈现集中型分布与首位型分布并存，入境旅游规模则呈现首位型分布[6]；云南省国内旅游规模分布呈“分散均衡-集中-分散均衡”的演变特征，入境旅游规模分布则长期保持首位型[7]；河北省入境旅游规模也呈现首位型分布，其空间差异的主要影响因素为旅游资源丰度和区位条件[8]。对比入境、国内旅游位序规模研究，对中国出境旅游位序规模特征的探究相对薄弱。一方面，中国出境游客的空间分布格局是否存在一定的位序规模规律尚不明晰。另一方面，各目的地接待的中国游客规模是否与其入境游客接待总规模所反映出的接待能力相协调更未可知，直接影响了我国出境旅游市场与产业要素国际化布局调控政策的制定。若目的地吸纳中国游客规模的位序大幅低于目的地自身入境游客规模的位序，则该目的地作为潜在的中国出境旅游市场有待进一步开发；反之，则需要在科学衡量目的地物理与社会容量的基础上适度进行中国出境旅游市场的分流。
针对我国出境旅游流规模分布不明、出境旅游流与目的地入境游客规模的不同组合类型及其分布格局亟需识别的问题，本研究基于位序规模分布视角，构建00-05年中国出境游客与目的地入境游客规模数据库，探究中国出境旅游流位序规模分布规律，并识别其与目的地旅游接待能力的耦合关系，以期进一步了解中国出境旅游市场的演化规律，为旅游地理学研究以及中国出境旅游政策制定提供参考。
研究方法.位序规模假设验证位序规模法则首先由德国学者Auerbach于93年在研究5个欧洲国家和美国城市人口规模分布规律时提出，指一个城市的规模和该城市在国家所有城市按人口规模排序中的位序关系所存在的规律。其中，最著名的Zipf定律最初表征一个城市的规模与其位序的乘积等于首位城市的规模[9]。更为一般化的Lotka模式在位序变量上增加了一个幂指数作为弹性系数，从而增强了位序规模法的普适性。本文假设中国出境至目的地国家/地区的游客规模和及其位序服从如下的幂函数规律：
在判断目的地接待中国游客规模、入境游客总规模是否满足位序规模法则的过程中，需要将游客规模按从小到大排序，将规模序号和游客规模数据绘在双对数坐标图上，并观察其拟合态势。如果两者存在回归拟合函数关系，则表明目的地接待游客规模符合位序规模分布。其中，可以由对数方程中的斜率即幂函数方程中的指数引申出其地理意义[0]。若其绝对值大于，则高位序目的地发育更加突出，反之则低位序目的地发育更加突出；若其绝对值变化大，则影响规模分布的集聚作用大于分散作用[9]。
在样本散点分布的无标度区识别中，本文采用双对数模型，构建识别无标度区的拟合残差循环判别算法。双对数曲线的优势在于：绝大部分散点都分布在中间的直线区段，因而分段效果相对好；散点的波动性比较小，因而曲线平滑性比较好。
.游客位序规模耦合规律识别此外可以引申，对于某一个目的地，中国出境游客的绝对领先、相对领先、绝对落后、相对落后和持平均衡，分别意味着除中国之外入境游客绝对落后、相对落后、绝对领先、相对领先和持平均衡的依次对应关系。
.3数据预处理本研究的数据主要来自于欧睿数据库。其中，中国赴各目的地出境数据为过夜人次数，根据世界旅游组织（UNWTO）数据修正。各目的地接待入境游客数据为过夜人次数，根据各目的地旅游部门与统计部门数据修正。经过数据匹配，研究选择了00个国家与地区旅游目的地作为研究对象，研究时段为00-05年。00个国家与地区当中，分布在亚洲地区47个、欧洲地区46个、北美洲地区8个、南美洲地区3个、非洲地区54个、大洋洲个，并对比不同大洲游客位序规模耦合规律。此外，由于游客人数规模在不同年份的变异程度较大，采用K-means聚类方法将游客规模由大到小划分为I、II、III、IV四个等级[]，从而对比不同规模等级游客位序规模耦合规律。
利用ArcGIS软件，以目的地名为关键词，将目的地的面矢量空间数据与其对应的不同时期的入境游客、中国游客数据库进行空间连接，构建00-05年目的地的游客规模空间数据库，以便分析与验证各目的地接待中国游客的位序规模分布规律及其入境游客规模间的耦合关系。由于数据仅用以进行同一时期不同目的地之间接待的中国游客位序规模分布规律及其与入境游客规模间的耦合关系，不同时期间只比较耦合度而不直接纵向比较原始数据，因此不存在因统计口径变化所带来的数据可比性问题。
3.结果分析3.游客规模分布验证与中国出境游客位序基本特征以位序作为自变量，规模作为因变量，分别绘制00-05年全球目的地接待中国游客、及全部入境游客的位序规模分布双曲线散点图，并进行拟合（图）。图中实线是对全部散点的对数拟合，等价于幂函数拟合，表现在拟合优度R值一致。图中虚线是对无标度区散点的对数拟合。00-05年全球目的地接待中国游客位序规模分布无标度区拟合优度在0.96-0.99之间，进一步反映了幂函数对游客位序规模分布的适用性。此外，全球目的地接待中国游客位序规模分布的双对数拟合斜率表明，出境人口向高位序目的地聚集的极化程度不断增加。斜率在00年开始即远远大于，在.3至.5之间波动。表明高位序目的地接待的中国游客具有突出优势，低位序目的地接待的中国游客相对不足，具有显著的极化特征。00年后，斜率呈明显增长趋势，说明近年来目的地接待中国出境游客的集聚程度不断提高。
图00-05年全球目的地接待中国游客与接待总入境游客位序规模分布的双对数拟合
FigFittingdoublelogarithmicscatterofthesizedistributionoftheChineseinboundtouriststothedestinations
本文编辑：佚名
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