第 34卷 第 3期
2015年 6月
地域研究与开发
AREAL RESEARCH AND DEVELOPMENT
Vo1．34 No．3
Jun．2015
口
口口 牌旅游城市社会经济影响因素及形成分析
冯 庆 ，孙根年
(陕西师范大学 旅游与环境学院，西安 710062)
摘要：从 中国省际旅游城市分布特征出发，重点分析各省份社会经济因素对热点旅游城市形成的影响。以优秀
旅游城市为基础，旅游百强城市为对象，分析不同省份品牌旅游城市形成率的差异性 ，中东部地区品牌形成率较高，
而西部边疆地区品牌形成率低。以各省份人 口密度、人均 GDP、交通区位和优秀城市数为关键指标构建品牌形成率
系数方程，定量分析各因素对品牌形成率的影响，人均 GDP和人 口密度对品牌形成率的影响最大，边际贡献分别为
O．37，0．32。优秀旅游城市、旅游百强城市和品牌形成率的省际差异表明，京津冀、长江三角洲、珠江三角洲构成 中国
旅游的地理枢纽。研究结果为通过外部区域社会经济发展促进品牌旅游城市建设提供事实依据，也为在 实践上认
识 中国旅 游的地理格局提 供重要理论 支撑。
关 键 词：品牌旅游城市；外部经济因素；形成系数方程；宏观地理枢纽
中图分类号：F590 文献标志码：A 文章编号：1003—2363(2015)03—0085—06
0 引言
现代社会中旅游城市的功能不仅局限于旅游 目的
地和客源地，同时也是旅游集散地u 。作为旅游 目的
地，集中了大量的旅游景区，旅游服务设施功能完善，以
城市导向为主的旅游产品吸引了大量的外地及本地游
客 ；作为旅游客源地，城市人 口密集、经济发达，为周
边区域及 自身提供了充足的旅游者；作为旅游集散地，
发挥区域交通枢纽的作用，机场、车站等设施集中将游
客扩散至各个旅游 目的地。中国现今有 653座城市，是
推动社会经济发展的主要力量。在这些城市中，优秀旅
游城市作为旅游业发展的主体，数量占城市总数的一半
以上。2011年推出的旅游百强城市，是年接待量超过
1 604万人次前 100位旅游城市的集合，这种被评选出的
旅游城市的旅游收入占当地 GDP比例更大，资本投入更
多，市场被细分为多个层面。客流量小的城市一般凭借
单一旅游资源吸引游客，与接待大规模游客的旅游城市
形成机制有差异，对旅游百强城市进行剖析，意在揭示
主导大规模品牌旅游城市形成的因素及机制。
中国旅游业的发展已进入买方市场，旅游城市产生
巨大的品牌吸引力 ，成为新时期城市旅游竞争力的关
键。国内早期的旅游城市研究以热点城市为主，关注人
境旅游流的空问分布及其在城市之间的转移 。 ，之后
众多学者对旅游城市空间分布进行研究。黎筱筱等利
用区位熵对三大经济区优秀旅游城市进行分析，其分布
受经济水平、城市体系和旅游资源三大因素影响 。朱
收稿日期：2014—09—17；修回日期 ：2015—02—13
基金项 目：14家社会科学基金项日(12BJYI31)
作者简介：冯庆(1985一)，女，陕西西安市人，博士研究生，主要
从事旅游经济运行分析方面的研究，(E—mail)fengbecky@hotmail．
等发现经济发展水平、城市职能、是否是边境 口岸 以
及重大事件等影响旅游城市规模分布 。金丽等提出
了国际旅游城市的概念并分析了形成动力机制，认为内
在动力为区位、经济、政治、文化、资源优势等因素 J。
彭华将不同区域旅游发展的动力划分为资源吸引型、经
济吸引型，需求推动型、综合驱动型 J。城市开放度、贸
易状况 、景 点景 区 的数量 等都 影 响旅游 城 市 的形
成 ’ 。
传统的旅游城市品牌建设多以市场营销为对象，而
现今的西方学者研究理论更倾向于旅游者的感知与体
验，游客的感知与体验往往成为旅游城市品牌塑造的关
键因素 。增强感知度和体验度一般由城市的“硬
件”与“软件”决定。硬件指城市本身的旅游资源，其代
表性、识别性和地域性可加深游客体验；软件指城市区
域的外部“平台”优化级别 ，包括交通可进入性程度 、经
济发展促进城市规划和建设的程度、人 口多少对品牌传
播的口碑效应等，可增强游客的感知。
综上所述，旅游城市通过品牌塑造可以增强自身的
竞争力，加深旅游者的感知与体验，而形成品牌旅游城
市的因素复杂多变。本研究从计量经济学角度出发，对
不同区域旅游城市的“软件”和“硬件”，即影响品牌旅游
城市形成的内部因素和外部因素进行分析，构建品牌旅
游城市形成的控制论模型，具体以全国31个省级行政
区域(未含港澳台)为样本 ，选取 2011年旅游百强城市
(CTTC)、优秀旅游城市(CETC)及其所在地社会经济数
据，提出品牌旅游城市形成率和形成系数方程概念，并
结合各省份旅游百强城市、优秀旅游城市及品牌形成率
的差异分析中国旅游的地理枢纽。
1 概念模型、数据来源与研究方法
旅游城市是一个包容其他旅游 目的地的终极 目的
· 90· 地域研究与开发 第34卷
其次，从旅游主体和游客的旅游活动来看，旅游业
的地理枢纽应该是接待客流量最多、旅游活动进出流量
最大的区域，高城市化率，高出游率 。长江三角洲作
为经济中心，国内、外游客到访率最高，市场占有率分别
达到37．32％，27．16％；京津冀地区由于其特殊的政治
地位，是国内旅游最活跃的地区之一，2011年接待国内
游客50 l16万人次，市场占有率达到18．98％；珠江三角
洲地区由于临近港澳台地区，国际旅游市场吸引力较
强，2011年接待外国入境游客749万人次，高于京津I-I
地区的总和，占有率达到12．66％。
最后，从所处外部环境平台来看，枢纽周边应存在
较大的潜在客源市场，旅游需求旺盛，交通可达性强，旅
游资源多样化。外部环境的复杂程度可增强或减弱枢纽
的作用，“平台”高度越高对旅游业发展越有利。三大区
域都是经济贸易频繁的地区，尤其是长江三角洲地区，区
域内经济差异逐渐缓解 ，国际航空港数量及全国航线
条数多 ，人口最为密集。
4 结论
城市化不但推动了中国经济增长和旅游业发展，还
改变了人们的旅游方式。品牌旅游城市是新时期城市
旅游竞争力的关键，具有代表性、识别性和地域性。本
研究以百强和优秀旅游城市为基础分析了品牌旅游城
市的形成机制。首先，品牌旅游城市形成机制从内因和
外因两方面分析，内因主要是旅游资源禀赋、旅游市场
吸引力等，外因则指宏观的经济发展水平、人口密度、交
通可达性及优秀旅游城市数量。外因在很大程度上决
定品牌旅游城市的形成 ，如西部及东北地区省份的旅游
资源禀赋程度较高，但只有部分省会城市形成品牌旅游
城市，这与区域外部因素所构成的平台有关，“平台”较
低则不易被旅游者所识别和记忆，削弱品牌形象的传
播。其次，品牌形成率由外部形成系数方程决定。人口
密度、人均 GDP、交通可达性和优秀旅游城市数量所构
建的形成系数方程综合模拟比单因素模拟具有更高的
相关性，经济发展水平对品牌的形成影响最大，占主导
地位，而优秀旅游城市数量会削弱区域品牌旅游城市形成
率。最后，探寻中国旅游的地理枢纽。长三角、珠三角、京
津冀地区作为中国旅游的集散中心在区域旅游中占有重
要地位，是中国旅游“财气”和“人气”的聚集区。中部湖
南、湖北、江西、安徽及西部的陕西和重庆作为新兴的热
点旅游区域表现出强劲的竞争力，应以“点”带“面”、以
品牌旅游城市为核心，加快中西部区域旅游合作。
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(下转第 ll7页)
第3期 马世发，等：面向国土规划的空间评价标准地域单元划分
Nomenclature of Units for Territorial Spatial Planning
Ma Shifa ，Ma Mei ，Cai Yumei。
，
Nian Peihao
(1．Geography and Planning School，Sun rat—Sen
University，Guangzhou 5 10275，China；2．School of Public Administration，Renmin
University of China，Beqing 1 00872，China；3．China Land Surveying and Planning Institute，
e ng 100035，China；4．Department of Geography，Beijing Normal University，Beijing 100875，China)
Abstract：Territorial spatial planning is an important strategy for developing and protecting the national land
space．In general，the strategy of territorial spatial planning is implemented，controlled and supervised at the scale of
administrative district．However，the administrative district—based units is not suitable for generating different regional
policy and evaluating of planning implementation．Therefore，the framework of Nomenclature of Units for Territorial
Spatial Planning(NUTSP)was prosed according to the Nomenclature of Territorial Units for Statistics(NUTS)from
Europe，which can be used to behave the spatial homogeneity and heterogeneity．Selecting Hunan Province as sample
area，the principle and technique for NUTSP at provincial scale were discussed in details．Results demonstrate that
NUTSP can provide a more reasonable unit for territorial spatial planning in comprehensive zoning．
Key words：territorial spatial planning；nomenclature of territorial units for statistics；nomenclature of units
for territorial spatial panning；Hunan Province
(上接第90页)
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Socio·economic Factors Impacting
on Tourist Cities Brand and Its Formation M echanism
Feng Qing，Sun Gennian
(Tourism and Environment College ofShaanxi Normal University，Xi’an 710062，China)
Abstract：According to CqTC distribution characteristics in provinces，this research focused on the analysis of
provincial socio—economic factors impacting on formation of CTTC． Based on China excellent tourism cities
(CETC)，the CTB have various formation rate in different provinces，the formation rate of mid．eastern areas higher
than western regions of China．In order to quantitative analysis of each factors impact on form ation rate of CTB，se—
lect population density，GDP per capita，traffic accessibility，and CETC’s number as key indicators to build forma—
tion rate coefficient equation．Among them，GDP per capita and population density have the greatest influence on
CTB’s formation rate，correlation coefficient of 0．96 and 0．99，respectively．According to the research of CETC，
CTTC as well as formation rate of CTB in province，to explain the China tourism geography hub，Yangtze River
Delta which involve Shanghai City，Jiangsu and Zhejiang Province is considered to be the single tourism geography
hub．Pearl River Delta and Beijing，Tianjin and Hebei Province are multi·level tourism geographic hubs．This re—
search provides factual basis for CTB form ation through develop regional economy，society and environment，also
provides theoretical basis for clarify the China tourism geography hub and its spatial distribution pattern．
Key words：brand of touristic city；external economic factors；formation rate coefficient equation；macro geo—
graphical hub
