旅游者空间分布模型及其预测应用

-精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 1 旅游者空间分布模型及其预测应用 摘 要旅游具有空间属性，旅游 者的空间分布研究是学界研究的重点， 也是热点。文章借鉴伯克曼“通勤选择” 的效用正态分布假设，构建旅游者空间 分布模型，并依据甘肃省 2015 年县 （区）统计数据，进行模型的检验与估 计，研究显示该模型对甘肃省旅游者县 （区）空间分布能进行较好的解释。在 此基础上，文章将该模型作为预测模型， 依据甘肃省旅游业与交通运输发展“十 三五”规划的内容，对 “十三五 ”末甘肃 省旅游者空间分布状况进行预测，并与 2015 年的状况进行比较分析，揭示旅游 者空间分布的演变趋势。研究表明， “十 三五”规划的实施将推动甘肃省旅游者 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 2 空间分布由中心城区向周边县（区）扩 散，东南-西北向的丝绸之路经济带将 得到增强，甘肃省东部的西南-东北向 的旅游经济带也将显现雏形。该研究将 有助于定量了解旅游者空间分布的影响 因素，也为旅游者空间分布变化预测提 供方法，为旅游饭店等服务设施的规划 布局研究提供依据。 中国论文网 /7/view-12922420.htm 关键词 旅游者；空间分布；解 释模型；预测应用；规划布局 中图分类号F59 文献标识码A 文章编号1002-5006（2017） 05-0106-10 Doi： 10.3969/j.issn.1002- 5006.2017.05.015 引言 旅游者的空间分布是其空间选择 与行为的表现，对其研究是旅游学研究 的重要命题1。Miossec 等较早从空间 结构和空间动力学的角度将旅游者的行 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 3 为和类型同旅游目的地地理分布模型结 合起来考虑2。此后，学者们基于距离 3、旅游吸引物分布4 、时间约束 5、 个人心理6、中心城市 1等对旅游者 空间分布特征展开了广泛的研究。学者 们主要立足于地理学中的空间分析与经 济学的效用分析方法，从旅游者群体空 间分布与流动的角度出发，以演绎的逻 辑，探讨旅游者空间分布的解释模型7- 8。 引力模型是地理学分析旅游者空 间问题的主要理论出发点，该模型因距 离衰减模式（阻抗函数）的改进而形成 了牛顿型（幂函数）和威尔逊型（指数 函数）两种基本形式9：（1）牛顿模 型。牛顿模型于 20 世纪 60 年代开始被 引入旅游研究中10 ，主要用于两地间 旅游流的测度11 ，此后，多位学者关 注该模型的改进及其在旅游需求预测中 的应用12，收入水平、交通成本等解 释变量也被不断引入其中，并逐渐形成 了对数线性形式的因果多元回归建模传 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 4 统13。在国内，张凌云 14、保继刚 15等较早地注意到旅游引力模型的价 值，而基于“ 贸易引力模型 ”对中国入境 旅游16和国内旅游 17的研究也受到 了关注。然而，牛顿模型面临着两个困 境：一是它作为牛顿万有引力公式的一 种类比经验公式，缺乏严格理论依据 18，二是存在断裂点悖论9 。 （2）威 尔逊模型。英国学者威尔逊吸收了物理 学中熵的概念，从熵最大化原理出发推 导出一种具有理论意义的空间相互作用 模型19，其指数函数型的距离衰减模 式让断裂点悖论不复存在20。就空间 的相互作用而言，该模型接近现实的客 源地和目的地旅游的关系系统，但也面 临着两个突出问题：一是，它假设分析 系统的熵达到最大值，即假设对象所处 的相对封闭宏观系统（如国家、全球等 大尺度旅游空间系统）处于稳定状态时， 系统内微观粒子（如单个旅游者）的分 布规律，这对于宏观社会系统的长期分 析是适用的，但对于处于快速发展特别 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 5 是非封闭的中小尺度空间的旅游业来说， 这一假设很难成立；二是，该模型假设 运输系统总成本一定并已知（类似于物 理学中的能量守恒要求） ，但一般来说 旅游空间决策是分散决策的结果，这一 假设也难以接受。 经济学家重点依据效用模型来研 究旅游者空间分布特征。不变替代弹性 生产函数（constant electricity of substitution， CES）模型是其中比较成 熟的一个模型。翁瑾、杨开忠等借用生 产者关于生产要素配置的经典模型 CES 模型生产函数，来分析旅游者在不同旅 游目的地之间选择的状况，并提出了一 个不对称的垄断竞争模型7，讨论在效 用最大化与利润最大化条件下两地旅游 的均衡产量，如以旅游人次表示对目的 地产品的选择量，该模型也可以理解为 两地间的均衡旅游人次。他们的工作具 有重大的开创意义，但这一模型在实证 分析中可能存在两个问题：一是，假设 消费者对旅游目的地选择的替代弹性不 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 6 变，这一假设是否成立缺乏明显的证据 支持；二是，一方面认识到不同区位旅 游产品具有一定程度的垄断，另一方面 又认为不同产品间存在着替代关系，当 替代品足够多的情况下，其利润为零， 就经济学的解释而言，只有在非常典型 的垄断竞争市场条件下，这样的假设才 能成立，但垄断竞争市场虽然是旅游中 的一种典型，但却不能涵盖全部的旅游 产品市场类型。 现有研究主要依据地理学空间分 析与经济学效用分析的方法，提出了一 系列关于旅游者空间选择与分布的模型， 并主要在大尺度空间（如国家）系统中 开展了实证研究，但现有模型或者理论 自身存在悖论（如牛顿模型） 、或者假 设条件无法完全适应旅游业的实际（如 威尔逊模型的封闭宏观系统与变量守恒 假设等） 。同时，由于缺乏较充分的统 计与抽样数据，现有模型的实践应用研 究还较为缺乏，立足理论模型面向特定 区域进行完整模型参数检验与估计的研 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 7 究，以及相应的预测应用还很少见。本 文借鉴已有研究提出的分布模型，力图 构建一个更适应旅游者空间特征的分布 模型，并依据数据较为充分与确实的甘 肃省 2015 年各县（区）旅游者分布状 况，进行模型的检验与参数估计，并将 通过检验的参数模型作为预测模型，结 合甘肃省旅游业“ 十三五”规划进行旅游 者空间分布的预测，并进行演变趋势的 比较分析。本研究将为定量了解旅游者 空间分布的影响因素提供数理基础，并 为旅游者空间分布变化预测提供可行的 方法，为分析旅游者空间分布的变化趋 势提供条件，也为旅游饭店等服务设施 的规划布局研究提供依据。 1 分布模型 前述分析可见，现有的经济学效 用模型与地理学空间作用模型，能在一 定程度上说明旅游者空间分布的规律特 征，但其假设与适用范围均存在一定的 局限性，难以在实践研究中对不同尺度 特别是中小尺度空间予以有效适用。旅 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 8 游者的空间选择行为是一种消费选择行 为，必然立足于自身的效用做出；但也 不同于普通的商业消费，它是一种空间 选择行为，行为空间之间的相互作用也 必然影响到其选择结果。将效用选择与 空间作用模型相结合，应是旅游者空间 选择与分布研究的有效方法。伯克曼将 效用概念与空间相互作用理论结合，提 出了基于效用正态分布假设研究以工作 地点来选择住宅点的“ 通勤模型 ”20， 为研究旅游者的空间选择与分布提供了 一个可借鉴的思路。该模型只要求行 橹魈宥匝穸韵笮 谜 态分布，不受 尺度大小的影响，这对于省域及其以下 不满足威尔逊熵最大化假设的尺度空间， 显示出其适用性优势。本文借鉴以上理 论与思路，提出一个基于效用的旅游者 空间分布模型。 对于旅游者的 空间选择而言，由于在旅游产品选择偏 好上的差别，以及对旅游目的地认识上 的差异，对同一旅游目的地，即同一旅 游产品，会产生不同的预期效用。对此， -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 9 选用一个随机变量i，它表示旅游者 到 i 处旅游而产生的随机效用，它因人 而异。j 是旅游者的出发地，i 是旅游者 选择的目的地。从 j 到 i 的距离越大， 消费者所得到的效用越小。因此，i- arij就反映了旅游者在 i 处所得的净效 用情况，其中rij表示从 i 到 j 的距离， a 是一参数。假设一旦这个数超过了某 一效用水平u0 ，旅游目的地就确定了。 即，一旦下式成立，就认定旅游者选择 了 i 处的旅游产品。 i-ariju0 （1）20 显然，概率P（iu0+arij）反 映了在 j 处的人到 i 处旅游的可能性。 假O 总效用 i遵从正态分布，因此 效用函数可写为： ux=12ie-12i2（x-ui）2dx （2） 该函数表示以ui 为均值， i为 方差（i0）正态分布效用函数。因 此，旅游者对 i 地选择的概率就是： Px=PEiu0+arij=x+12ie- -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 10 12i2（ x-ui）2dx （3） 这个积分的结果是不能用初等函 数表示出来的，用一个类似 Logistic 函 数的有理函数近似，其 函数特性与正 态分布的分布函数特性一致，其导数特 性与正态分布的概率密度函数特性一致， 其表达式为21 ： Px11+e（x-ui）i （4） 其导数为： px=Px=ieix-ui1+eix-ui2 （u0+arijx+） （5） 其中， 是为常数，=4/21.6， 因此： Px=u0+arij+uxdx11+e（u0+arij-ui） i （6） 如前所述，这个概率反映了由 j 处的人到 i 处旅游的可能性，故 i，j 两 地之间的旅游量（Tij）应与这个概率成 正比。此外，两地间的旅游者人次也应 与由 j 处出发的旅游人口 bj 成正比，即： -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 11 Tij=kbjP（xi） （7） 因此： Tij=bjk1+e（u0+arij-ui）j （8） 其中，k 是一常数。对于较大的 rij，式中分母的第二项居支配地位，故 式（8）可简化成： Tijbjike-arij （9） 其中：i=e（ui-u0）i （10） 式（9）是旅游者空间分布的基 础模型。现在讨论式（9）中各种量的 经济学含义，并为了能够实证检验与应 用，进一步寻找这些量对应的可统计量。 （1）Tij、bj 以及 rij 是与 j 相关 的量，j 表示的是相对于目的地 i 的旅 游者出发地，在大尺度空间中它应是旅 游客源地，在中小区域尺度中由于旅游 流存在空间等级体系，中心大城市在地 区旅游空间相互作用中具有中枢地位 22，因此，在中小区域尺度中特别是 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 12 在具有相同客源市场的旅游目的地空间 系统中，j 可以是相对于 i 的旅游集散 中心。假设到 i 的旅游者都是从 j 中转， 则 Tij 近似于 i 地的旅游者总量，bj 表 示 j 地出发的旅游者人次，假设它与旅 游中心城市的旅游者输出能力正相关， 即与旅游者通过中心城市向旅游目的地 流转的水平正相关，进一步假设这一能 力与旅游中心城市的交通干线通达能力 （中心城市与外部区域的连通能力）正 相关，因此可令： bj=qdj （11） 其中，qj 表示 j 地的交通干线通 达能力，d 为常数。式（9）中 rij 表示 旅游者从出发地 j 达到目的地 i 所付出 的成本，即两地间的经济距离，可表示 为： rij=Dijvij （12） 其中，Dij 表示由 j 到 i 的实际交 通距离，vij 表示 j 到 i 的平均行驶速度。 （2）在i表达式中， 为已知 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 13 常数，u0表示旅游者选择的旅游目的 地所获得的最低效用水平，在对旅游者 较大样本统计量中，可视为常数（即旅 游者对于最低效用的判断趋于平均） 。 因此，i与ui 正相关， ui为效用函 数ux的均值，即旅游者对 i 地预期平 均效用，它可以认为是与目的地吸引力 相关的一个指标，由于 A 级景区是我国 旅游产业链的核心，假设某地 A 级景区 的质量与数量决定了旅游者对该地的预 期平均效用，因此可令： i=sci （13） 其中，si 表示 i 地的景区数量与 质量，用 i 地加权的 A 级景区数反映， c 为常数。因此最终的模型表达式为： Tij=ksciqdje-arij （14） 其中，rij=Dijvij 。相较于式 （9） ，式（14）的自变量更具有统计数 据支撑，其假设是：（1）旅游者对旅 游目的地的效用是正态分布；（2）旅 游者是通过旅游中心城市出发到旅游目 的地的；（3）旅游中心城市的旅游者 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 14 输出量与其干线交通通达能力正相关； （4）某地 A 级景区的质量与数量决定 了旅游者对该地的预期平均效用。 2 实证估值与检验 2.1 数据统计 甘肃位于我国西北内陆，全省辖 12 个地级市和 2 个自治州，86 个县 （区） 。甘肃属经济欠发达地区，2015 年 GDP 总量约占全国的 1.0%，人均 GDP 仅相当于全国平均水平的 53.1%23-24。甘肃旅游资源丰富而独 特，近年来在建设华夏文明传承创新区 与文化旅游大省的政策驱动下，旅游业 发展快速，2015 年，全省共接待旅游者 1.56 亿人次，约占全国的 3.8%，实现 旅游收入 975 亿元，约占全国的 2.4%，两项指标分别较上年增长 24% 和 25%23-24。甘肃省各地旅游的客源 市场趋同特征明显25 。 本文依据“ 十二五”期末 2015 年 的甘肃省各县（区）旅游人次统计数据 1，研究在甘肃省旅游系统中的旅游人 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 15 次分布（Tij） 。由于嘉峪关市无下辖的 县（区） ，市域面积也较小，本文将其 纳入县（区）分析，因此，本文的研究 的对象单位有 87 个（下文中的县（区） 都包括嘉峪关市） ，面积最大的是酒泉 市肃北县，为 5.5 万 km2，最小的为兰 州市安宁区，为 86 km2。2015 年接待 旅游人次数最多的是兰州市城关区，达 到 2330 万人次，最少的是庆阳市正宁 县，为 9.5 万人次。 由于供给对 需求影响具有延后性，本文关于旅游景 区（si ）与旅游交通（Dij、qj）等供给 要素的数据采用 2014 年数据。2014 年 年底，甘肃省共有 A 级景区 199 处，占 全国总数的 3.0%，其中，5A 级景区 3 处，4A 级、3A 级景区各 57 处，2A 级 景区 79 处，1A 级景区 3 处。A 级景区 分布在 79 个县（区） ，其中，武威市凉 州区最多，为 11 处，临夏州广河县等 8 县（区）没有 A 级景区。旅游交通状 况依据甘肃省旅游交通地图（2014 年 版） 26。本研究主要以全省的 14 个 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 16 市（州）中心城区为旅游中转地（j） ， 由于敦煌市（县级市）是甘肃省重要的 旅游目的地，与其所在地级市酒泉 的中心城区较远（近 400 km） ，在旅游 目的地空间结构中相对独立，同时公路、 铁路、航空等条件都具备，也是全省旅 游的重要节点，因此，本研究将敦煌也 作为旅游中心城市。旅游中心城市的交 通干线通达能力（qj）采用省级主体 功能区划分技术规程27提供的以 0.5 分为间距的权重赋值。如，兰州的值为： 航空，干线机场 1 处（1 分1） ；铁路， 高铁 1 条（兰新高铁，2.5 分1） ，复线 铁路 4 条（陇海铁路东西向、包兰铁路、 兰西铁路，2 分4） ；公路，高速公路 5 条（兰新高速、兰西高速、宝兰高速、 兰临高速、兰白高速，1.5 分5） ，国道 7 条（G312 东西向、G109 东西向、 G212、G213、G309，0.5 分7） ，以上 共计 22.5 分，全省 14 市（州）分值总 计 131.5 分。两地间的实际距离（Dij） 道路数据来源于甘肃省旅游交通地图的 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 17 矢量化，平均行驶速度（vij）依据中 华人民共和国公路工程技术标准 （JTGB01-2003） ，并参考前人研究成 果28，本文设定高速公路为 100 km/小 时，其他国道与省道为 80 km/小时，城 市内部的交通为 60 km/小时。各县（区） 相对应的交通中心并不依照行政所属关 系，而是依照交通就近原则设定，由于 甘肃省内各县（区）与其对应的交通中 心的交通连接仅需公路，本文借鉴基于 交通可达性的城市影响空间范围研究方 法29，依据甘肃省公路交通状况（图 1a） ，分析得出区域内各点到达邻近交 通中心的时间图（图 1b，时速设定仍采 用前文数值） ，再采用 ArcGIS 10.3 中的 Spatial Analysis Tools-Distance-Cost Allocation（成本分配）模块得出基于交 通通达性的各中心城市对应的辐射区域， 由此来确定各县（区）对应的中心城市 （如图 1c） 。 2.2 参数的估计 为方便统计软件分析，通过对函 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 18 数两边取对数的处理方法将指数形式的 模型转变为变量为一次的线性函数式， 将式（14）转为： lnTij=k+clnsi+dlnqj+（-a） rij （ 15） 应用 SPSS13.0 中 Analyze- Regression 功能模块进行参数估计，估 计分析及结果如表 1。 即对线函数为： lnTij=2.122+0.782lnsi+0.576 lnqj-0.215rij （16） 因此，估计的结果为： Tij=e2.122si0.782qj0.576e- 0.215*rij （17） 参数检验的结果显示 R=0.731，R2=0.534，F=27.162（Sig.=0 ） ，说明回归方程的整体说明力较好。 在 T 值检验中，各参数的伴随概率均低 于 0.05，即相关性都超过 95%，因此可 以作为参数使用。为了进一步验证估计 模型的实用性，将 2015 年各地的 3 个 自变量值带入公式中得到基于模型的旅 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 19 游人次分布值，运用 SPSS 13.0 中 Correlations 模块将各县（区）旅游人次 对应的基于模型的估计值与实际统计值 进行相关性分析。结果显示，各县（区） 2015 年旅游人次运用函数进行测算与实 际值进行比较，在双尾，相关性系数 Pearson Correlation=0.747（Sig.=0，双 尾） ，相关性较好，显示模型具有较好 的说明力。 3 模型的预测应用 3.1 “十三五” 规划与旅游人次空 间分布预测 依据甘肃省相关“ 十三五 ”规划内 容，判断回归方程自变量改变值，预测 “十三五”规划实施后的旅游人次空间分 布状况。 甘肃省“ 十三五 ”旅游业发展 规划提出：到 2020 年全省接待游客 超过 3.6 亿人次，全省打造 20 个大景区、 30 个精品景区、50 个特色景区；加快 兰渝、宝兰客专、天平、敦格、兰合、 银西、中川、干武二线等铁路网络建设。 甘肃省“十三五 ”交通运输 l 展规划 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 20 提出：到 2020 年，实现县县通高速， 兰州、酒嘉、天水、张掖、平凉国家公 路运输枢纽全面建成；全省民用机场达 到 12 个。 依据旅游规划目标以及甘肃省 “十三五”旅游业重点项目库 确定本文 预测依据，至 2020 年全省 A 级景区数 达到 353 家，其中，5A 级 10 家，4A 级 153 家，全省各县（区）均有 A 级景 区分布，其中最多的是武威市凉州区， 达到 19 家，最少的兰州市红古区为 1 家。全省交通干线评分由 2015 年的 131.5 分，增长到 2020 年 199.5 分。由于实现 县县通高速，全省各中心城市至各县 （区）交通时数均设定为 100 km/小时。 依据式（17）与相关规划中关于 旅游供给规划内容，将规划中所确定的 项目内容指标，带入回归方程中，对甘 肃省的旅游者空间分布进行预测。依据 预测，全省 87 个县（区） ，旅游人次共 计将达到 3.12 亿人次，达到规划目标 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 21 3.6 亿人次的 87%。其中，最多的是武 威市凉州区，将超过 1500 万，最少的 是甘南州玛曲县，为 110 万。将 2015 年现状数据与 2020 年预测数据进行相 关性比较分析，相关性系数 Pearson Correlation=0.711（Sig. =0，双尾） ，显 示整体相关性比较强，整体空间分布格 局没有根本性的改变。2015 年（统计） 与 2020 年（预测）全省各县（区）旅 游人次分布状况如图 2。 对比 2015 年旅游人次分布与依据规划建设后 的 2020 年预测分布状况，直观可见“十 三五”期末全省各地旅游人次总体将大 幅上升，特别是嘉峪关、张掖、武威、 兰州、天水等中心城市周边县（区）旅 游人次将大幅上升。 3.2 旅游人次空间分布的变化特 征 对 2015 年全省县（区）统计旅 游人次与 2020 年预测旅游人次的空间 分布特征进行分析。 3.2.1 基尼系数比较 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 22 基尼系数是根据洛伦兹曲线判断 收入分配公平程度的指标，画出洛伦兹 曲线并基于其拟合函 数求基尼系数是 非常常用的方法。对各县（区）旅游人 次的基尼系数进行分析，利用 Excel 对 统计的 县（区）旅游人次的洛伦兹曲 线拟合函数，2015 年的拟合函数为 y=1.1409x3- 0.5785x2+0.2816x（R?=0.99） ，基尼系 数为：G=1-01 （1.1409x3-0.5785x2+ 0.2816 x）dx/0.5=0.534，显示出县 （区）间旅游人次分布非常不均衡。利 用模型的预测值，进行 2020 年的基尼 系数的测算，结果为 G=0.286，显示出 分布较为均衡。可见，基于规划发展的 结果，基尼系数下降，旅游人次分布在 单个县（区）的空间集中分布状况降低 明显，县（区）间旅游人次分布呈现空 间扩散。 旅游人次分布在单个县（区）的 空间集中分布状况降低，主要是由于各 县（区）A 级景区开发的集中状况的降 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 23 低。2015 年加权 A 级景区数在县（区） 间的基尼系数为 0.461，依据规划该值 在 2020 年将降为 0.288。这一方面是由 于单个县（区）内旅游资源的有限性， 使得拥有较多 A 级景区的县（区）不可 能一直维持 A 级景区数量较高的增长幅 度；另一方面，是全省在 A 级景区规划 布局上考虑在各县（区）间分布的相对 均衡。 3.2.2 空间自相关性比较 空间自相关性分析是检验某一要 素属性值是否与其相邻空间点上的属性 值相关联的重要指标，正相关表明空间 现象有集聚性的存在；负相关则相反。 使用 ArcGIS10.3 中 Spatial Statiscics Tools 工具中 Spaial Autocorrelation- Morans I 功能模块对 2015 年与 2020 年（预测）县（区）旅游人次的空间自 相关性进行分析。分析结果显示，2015 年全省旅游人次的县（区）分布的 Morans I 结构的表示概率的 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 24 p=0.0576，表示标准差倍数的 Z=1.8989，而 2020 年的 p=0.0024，Z=3.0371 。由于 Morans I 分析中，Z 值为正且显著时，表明存在 正的空间自相关，正值越高，空g 集 聚特征越明显。可见，依据规划发展， 2020 年相比于 2015 年，县（区）间的 自相关性显著增强，结合基尼系数分析 的结论，可见县（区）间旅游人次的扩 散主要是在相邻近的县（区）间进行。 这一现象并不是由于 A 级景区的 在邻近县（区）间扩散造成的，事实上， 数据表明景区的 Morans I 分析中的 Z 值下降，显现出 A 级景区的在县（区） 间的自相关性减弱。其原因应在于，随 着连接各县（区）高速公路的建成，县 （区）与中心城市连接的条件将趋同， 以及 A 级景区的均衡性分布，就使得与 中心城市的空间距离成为影响旅游者在 县（区）中分布的主要因素，从而使全 省呈现出旅游者分布由中心城区向外围 邻近县（区）扩散的状况。 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 25 3.2.3 空间插值分析比较 空间插值，就是用来填充图像变 换时像素之间的空隙，在离散数据的基 础上补插连续函数，使得这条连续曲线 通过全部给定的离散数据点。空间分析 中的插值方法有多种，其中，径向基函 数（radial basis function）是一系列精确 插值方法的组合。本文以全省各县（区） 的统计数据为依据，采用 ArcGIS10.3 中 Geostatistical Analyst/Geostatistical Wizard 功能模块，对全省各县（区）A 级景区数进行径向基函数插值分析，并 采用自然断裂法（natural breaks）对插 值数据进行分类30 ，分析结果如图 3。 插值分析的结果显示，依据规划 发展，至 2020 年，旅游人次的分布在 2015 年围绕中心城区聚集分布的状况将 强化，并向周边县（区）扩散，特别是 武威市、酒泉嘉峪关市、天水市中心 城区极核对周边的扩散作用将显著增强， 并使得甘肃省旅游者人次分布沿天水 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 26 兰州武威张掖酒泉嘉峪关敦 煌的东南西北向的丝绸之路线旅游带 得到强化，而陇南天水平凉的西 南东北向分布的旅游带也将显现雏形。 由于机场、高铁等的大规模建设， 将使得中心城市的交通干线通达能力大 幅提高， “十三五 ”期间全省交通干线通 达能力总值将提高 52%，其中，陇南市、 庆阳市的增幅将超过 100%，平凉市、 武威市、天水市增幅将超过 70%，这无 疑将使得这些城市中心的空间扩撒影响 力大幅增加，城市中心影响空间范围之 间的界限将被消解以至消失，从而使得 旅游者呈现带状分布。甘肃省将主要表 现在东南西北方向丝绸之路旅游带， 和甘肃东部的西南东北向分布的旅游 带。 4 结论与展望 本文借鉴伯格曼“ 通勤模型 ”的通 勤者效用正态分布假设的思路，以旅游 者效用正态分布假设为出发点，构建以 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 27 出发地旅游人口、旅游目的地吸引力以 及出发点与目的地之间经济距离为自变 量的旅游者空间选择模型，相较于现有 的旅游者选择模型，该模型立足于旅游 者效用正态分布的假设，假设条件内容 简明也较为符合实际系统状态，可以作 为旅游者空间选择的解释模型。 基于在区域旅游中，旅游者空间 流具有层次性与交通中心中转集散的特 征，本文将区域中的交通中心作为旅游 出发地。考虑统计数据实际以及模型对 于规划预测的要求，假设旅游交通中心 出发的旅游人口与交通中心干线水平是 相关的，为此将旅游出发地的旅游人口 变量转化为交通中心的干线交通指数。 依据甘肃省 2015 年“ 十二五 ”期末旅游 人次在个县（区）的分布统计数据，本 文对模型进行参数估计与检验，回归方 程通过 F 值整体方程显著性检验与 T 值 各个系数的显著性检验，回归方程有意 义。利用回归方程计算结果与 2015 年 统计