吳良平　胡健敏　張健

[摘? ? 要]空間計(jì)量模型在旅游研究中已得到有效應(yīng)用，解決了旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展中的一些實(shí)際問題，但還需進(jìn)一步改進(jìn)與完善。文章以中國省域入境旅游發(fā)展為著眼點(diǎn)，增設(shè)擴(kuò)散轉(zhuǎn)移矩陣為模型因變量滯后的空間權(quán)重矩陣，以反映入境旅游在中國省域之間的客流人數(shù)擴(kuò)散轉(zhuǎn)移實(shí)際情況，同時從最為全面的廣義嵌套空間模型入手，引入旅游研究空間計(jì)量模型系統(tǒng)，并以區(qū)域入境旅游發(fā)展影響因素為模型自變量，構(gòu)建了入境旅游發(fā)展的最優(yōu)空間計(jì)量模型，最后對模型顯著自變量的直接效應(yīng)、溢出效應(yīng)、總效應(yīng)進(jìn)行評估分析，給出區(qū)域入境旅游發(fā)展建議。結(jié)果顯示：模型自變量出現(xiàn)顯著消極效應(yīng)的影響因素幾乎為酒店供應(yīng)，加強(qiáng)旅游資源建設(shè)和經(jīng)濟(jì)水平發(fā)展始終是入境旅游發(fā)展的重要途徑，而開放程度已對東部省域的影響較為微弱，對中部和西部省域則起到很好的積極效應(yīng)，同時交通設(shè)施在中部省域呈現(xiàn)出非常強(qiáng)勁的溢出效應(yīng)。

[關(guān)鍵詞]入境旅游;擴(kuò)散轉(zhuǎn)移矩陣;空間計(jì)量模型;直接效應(yīng);溢出效應(yīng)

[中圖分類號]F59

[文獻(xiàn)標(biāo)識碼]A

[文章編號]1002-5006（2020）03-0014-14

Doi： 10.19765/j.cnki.1002-5006.2020.03.007

引言

經(jīng)過長期的不斷發(fā)展，2017年中國入境旅游市場平穩(wěn)增長，接待入境旅游人數(shù)13 948.24萬人次，實(shí)現(xiàn)入境旅游外匯收入1234.17億美元，入境旅游人數(shù)和外匯收入位居世界前列，占據(jù)全球入境旅游舉足輕重的地位[1]。入境旅游已受到世界各地區(qū)政府的高度重視與支持，也一直是國內(nèi)外旅游研究的核心內(nèi)容。入境旅游的國際研究相對較早，更注重研究的深度和廣度，主要涉及入境旅游的需求預(yù)測[2-4]、客流分布規(guī)律[5-7]、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析[8-9]等方面;研究方法主要包括了時間序列模型、計(jì)量經(jīng)濟(jì)方法、人工智能技術(shù)、社會網(wǎng)絡(luò)分析和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論等，并? ? ?率先探討了旅游客流擴(kuò)散轉(zhuǎn)移的基礎(chǔ)理論。國內(nèi)入境旅游研究的側(cè)重點(diǎn)則有所不同，主要涉及入境旅游的規(guī)模預(yù)測與分布特征[10-12]、客流集散動態(tài)和轉(zhuǎn)移規(guī)律[13-15]、空間網(wǎng)絡(luò)特征演變[16-17]等方面，其中，入境客流集散理論模型和多重指標(biāo)分析已成為集散轉(zhuǎn)移研究的主要方法。國內(nèi)研究方法雖有逐漸深入的態(tài)勢，但依然略顯單薄，還不能滿足入境旅游發(fā)展定量研究所需。而關(guān)于目的地區(qū)域入境旅游發(fā)展影響因素的研究，國際文獻(xiàn)主要探討了交通方式[18]、經(jīng)濟(jì)發(fā)展[19]、酒店規(guī)模[20]、季節(jié)氣候[21]等多個方面對入境旅游發(fā)展的影響，研究內(nèi)容具有檢驗(yàn)?zāi)Ｐ投嘣痛髽颖緮?shù)據(jù)容量等特點(diǎn)。國內(nèi)文獻(xiàn)則側(cè)重于交通設(shè)施狀況[22]、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平[23]、旅游資源條件[24-25]、對外開放程度[26-27]、酒店供應(yīng)能力[26-28]等方面對入境旅游發(fā)展的影響關(guān)系，這些影響因素均可在研究過程中進(jìn)行定量刻畫，為區(qū)域入境旅游發(fā)展影響研究提供了科學(xué)基礎(chǔ)。如何更為有效、更大尺度地提高區(qū)域入境旅游發(fā)展，區(qū)域入境旅游發(fā)展影響因素的效應(yīng)研究就顯得尤為重要。

空間計(jì)量模型發(fā)展迅速，雖然在旅游研究中得到了有效應(yīng)用，已經(jīng)具備較為完善的模型系統(tǒng)，但還需進(jìn)一步改進(jìn)與完善。Yang和Wong基于鄰接空間權(quán)重矩陣的空間滯后模型，評估了中國大陸城市入境及國內(nèi)旅游流的溢出效應(yīng)[29]。Yang和Fik主要通過鄰接空間權(quán)重矩陣的地理加權(quán)空間杜賓模型，探討了中國大陸城市入境及國內(nèi)區(qū)域旅游發(fā)展中的空間溢出效應(yīng)和空間異質(zhì)性[30]。Rom?o和Nijkamp基于鄰接空間權(quán)重矩陣的空間誤差模型和空間滯后模型，探討了創(chuàng)新、生產(chǎn)力和專業(yè)化對旅游競爭力的影響[31]。趙磊等采用空間滯后模型和空間誤差模型，從鄰接空間權(quán)重矩陣、反距離空間權(quán)重矩陣等角度，探究了經(jīng)濟(jì)增長與旅游發(fā)展之間的影響關(guān)系[32]。楊維瓊和張華基于鄰接空間權(quán)重矩陣的空間滯后模型和空間誤差模型，測算了多種影響因素對外國游客的直接影響效應(yīng)[33]。王坤等基于反距離空間權(quán)重矩陣的空間杜賓模型、空間滯后模型和空間誤差模型，探討了城鎮(zhèn)化質(zhì)量和規(guī)模對旅游經(jīng)濟(jì)影響的空間效應(yīng)[34]。殷杰等基于鄰接空間權(quán)重矩陣的空間滯后模型和空間誤差模型，探究了“一帶一路”沿線國家旅游開放度的驅(qū)動因素[35]。王彩萍等基于鄰接空間權(quán)重矩陣的空間杜賓模型，探究了跨國酒店集團(tuán)空間區(qū)位分布受到的多方面影響因素情況[36]。已有文獻(xiàn)為空間計(jì)量模型在旅游研究中的應(yīng)用奠定了前期基礎(chǔ)，同時解決了旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展過程中的一些實(shí)際問題，但空間權(quán)重矩陣集中于鄰接空間權(quán)重矩陣（即0～1矩陣）或反距離空間權(quán)重矩陣（即反距離矩陣），只能反映區(qū)域之間是否相鄰或者區(qū)域之間的反距離效應(yīng)，同時，空間計(jì)量模型也僅限于空間滯后模型、空間誤差模型和空間杜賓模型。然而，入境客流不僅包括了旅游客源地區(qū)與旅游目的地之間的旅游客流，而且包括了旅游目的地之間的單雙向旅游客流，入境旅游在中國省域之間存在明顯的客流人數(shù)擴(kuò)散轉(zhuǎn)移情況[13-15]，已有的旅游研究空間計(jì)量模型還不能很好反映或刻畫入境旅游的實(shí)際情況。為獲得更為客觀的研究結(jié)果，需要根據(jù)入境旅游發(fā)展實(shí)際情況，對空間計(jì)量模型進(jìn)行重新設(shè)計(jì)，同時引入較為完善的空間計(jì)量模型系統(tǒng)，最終構(gòu)建區(qū)域入境旅游發(fā)展的最優(yōu)空間計(jì)量模型，以更好解決入境旅游發(fā)展影響因素的效應(yīng)研究問題，從而促進(jìn)資源投入的最大化產(chǎn)出。

根據(jù)入境旅游在中國省域之間的客流轉(zhuǎn)移情況和發(fā)展影響模式，文章增設(shè)擴(kuò)散轉(zhuǎn)移矩陣為空間計(jì)量模型因變量滯后的空間權(quán)重矩陣，同時考慮地理空間距離的影響效應(yīng)和其他危機(jī)事件的沖擊，從最為全面的廣義嵌套空間模型入手，以區(qū)域入境旅游發(fā)展影響因素旅游資源、開放程度、交通設(shè)施、酒店供應(yīng)和經(jīng)濟(jì)水平為模型自變量，在保證研究變量歷年數(shù)據(jù)可比性基礎(chǔ)上，以2001—2016年入境旅游發(fā)展相關(guān)數(shù)據(jù)，構(gòu)建了區(qū)域入境旅游發(fā)展的最優(yōu)空間計(jì)量模型，并對區(qū)域入境旅游發(fā)展顯著影響因素的直接效應(yīng)、溢出效應(yīng)、總效應(yīng)進(jìn)行評估分析。主要可取之處在于：根據(jù)區(qū)域入境旅游發(fā)展的實(shí)際情況，增設(shè)擴(kuò)散轉(zhuǎn)移矩陣為空間計(jì)量模型因變量滯后的空間權(quán)重矩陣，以反映入境旅游在中國省域之間的客流人數(shù)擴(kuò)散轉(zhuǎn)移實(shí)際情況，同時從最為全面的廣義嵌套空間模型入手，引入較為完善的空間計(jì)量模型系統(tǒng)，擴(kuò)大旅游實(shí)證研究可供選擇的空間計(jì)量模型范圍。

1 模型簡介

空間計(jì)量模型經(jīng)過不斷發(fā)展，已經(jīng)具備較為完善的空間計(jì)量模型系統(tǒng)，為解決各個行業(yè)的各類問題提供了理想而科學(xué)的處理工具。根據(jù)研究對象，以Y為因變量，X1、X2、X3、X4為自變量，首先建立冪函數(shù)需求模型，表達(dá)式如下：

隨后對上述模型兩邊同時取對數(shù)，可得到普通面板數(shù)據(jù)模型[（式2）]，表達(dá)式如下：

式（2）中，β1、β2、β3、β4分別表示各自變量的彈性系數(shù);β0=lnB，uit=lneit表示模型的誤差項(xiàng)。根據(jù)杰弗里·M·伍德里奇的《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)導(dǎo)論現(xiàn)代觀點(diǎn)》（第五版），上述5個變量的量綱變化對模型（2）的彈性系數(shù)不會產(chǎn)生影響[37]。

如果數(shù)據(jù)存在空間自相關(guān)效應(yīng)，就可在普通面板數(shù)據(jù)模型基礎(chǔ)上構(gòu)建所需要的空間計(jì)量模型，而最為全面的空間計(jì)量模型則是廣義嵌套空間模型（GNS）[38]，表達(dá)式如下：

簡化為向量形式如下：

式（4）中，X為由ln（X1）it、ln（X2）it、ln（X3）it、ln（X4）it各自變量構(gòu)成的向量形式，β為由β1、β2、β3、β4構(gòu)成的向量形式，θ為由θ1、θ2、θ3、θ4構(gòu)成的向量形式，W為模型的空間權(quán)重矩陣。在實(shí)際建模研究過程中，廣義嵌套空間模型（generalized nested spatial model，GNS）往往不是最好的空間計(jì)量模型，因?yàn)槟Ｐ椭袝霈F(xiàn)不顯著的參數(shù)組成部分。為此，就需要根據(jù)廣義嵌套空間模型（GNS）參數(shù)ρ、θ和λ的運(yùn)行結(jié)果，建立合理的最優(yōu)空間計(jì)量模型。當(dāng)θ=0時，模型轉(zhuǎn)化為廣義自相關(guān)空間模型（generalized autocorrelation spatial model，SAC）;當(dāng)λ=0時，轉(zhuǎn)化為空間杜賓模型（spatial Durbin model，SDM）;當(dāng)ρ=0時，轉(zhuǎn)化為空間杜賓誤差模型（spatial Durbin error model，SDEM）;當(dāng)θ=0且λ=0時，轉(zhuǎn)化為空間滯后模型（spatial lag model，SLM）;當(dāng)ρ=0且θ=0時，轉(zhuǎn)化為空間誤差模型（spatial error model，SEM）;當(dāng)ρ=0且λ=0時，轉(zhuǎn)化為自變量空間滯后模型（independent variable spatial lag model，SLX）;當(dāng)ρ=0、θ=0、λ=0時，轉(zhuǎn)化為普通線性回歸模型（ordinary linear regression，OLS）。

2 變量說明與變量度量

2.1 變量說明

關(guān)于入境旅游發(fā)展影響因素研究主要涉及兩個方面：一方面，關(guān)于入境旅游發(fā)展國際之間的影響因素研究，主要涉及客源國游客個人收入、國際之間匯率和消費(fèi)水平組合衡量的替代價(jià)格和自身價(jià)格等，一般認(rèn)為客源國游客個人收入越高，游客出行的愿望越強(qiáng)烈，而目的地國的匯率和消費(fèi)水平偏低也會刺激客源國游客出行。游客收入、替代價(jià)格和自身價(jià)格成為入境旅游發(fā)展國際之間建模的主要選擇影響因素，而其他影響因素效應(yīng)可通過設(shè)置虛擬變量進(jìn)行衡量[39-41]。另一方面，關(guān)于區(qū)域入境旅游發(fā)展的影響因素研究，主要探討客源國游客入境目的地國以后，在目的地國各區(qū)域旅行時的區(qū)域入境旅游發(fā)展影響因素問題，影響因素主要涉及經(jīng)濟(jì)水平、開放程度、旅游資源、酒店供應(yīng)、交通設(shè)施等基礎(chǔ)影響因素[22-28]，而其他影響因素效應(yīng)也可通過設(shè)置虛擬變量進(jìn)行衡量，比如2003年的“非典”和2008年的世界金融危機(jī)等，一般認(rèn)為經(jīng)濟(jì)水平、開放程度、旅游資源、酒店供應(yīng)、交通設(shè)施都會促進(jìn)目的地區(qū)域入境旅游發(fā)展，但積極促進(jìn)效應(yīng)在某一時間段是否具有顯著性，還需要通過構(gòu)建空間計(jì)量模型開展進(jìn)一步實(shí)證研究。

本文研究屬于區(qū)域入境旅游發(fā)展的影響因素研究范疇，因此選擇區(qū)域入境旅游發(fā)展影響因素經(jīng)濟(jì)水平、開放程度、旅游資源、酒店供應(yīng)和交通設(shè)施為模型自變量：入境旅游人數(shù)反映入境旅游發(fā)展情況，記為ReS;國內(nèi)生產(chǎn)總值反映經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，記為GDP;進(jìn)出口額反映對外開放程度，記為IEV;酒店供應(yīng)能力、旅游資源條件、交通設(shè)施狀況，通過相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合度量，分別記為HiS、ZiY、JiT。省域之間的入境客流擴(kuò)散轉(zhuǎn)移矩陣（流量和流向）與航空航班數(shù)之間存在相互影響的動態(tài)過程[42]，同時進(jìn)出口額與外商直接投資也存在明顯的互動關(guān)系[43]，為避免自變量之間多重共線性對空間計(jì)量建模的影響[37]，文章并未將航空航班數(shù)和外商直接投資作為模型自變量。

2.2 變量度量

中國入境旅游經(jīng)過了一個長期發(fā)展時段，與之密切相關(guān)的外界環(huán)境也在不斷發(fā)生變化。如何保證研究變量歷年數(shù)據(jù)的可比性，對區(qū)域入境旅游發(fā)展影響因素的效應(yīng)研究就顯得非常重要。文章總共涉及6個變量：酒店供應(yīng)、旅游資源、交通設(shè)施需要通過相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行綜合量化獲得;入境旅游人數(shù)、國內(nèi)生產(chǎn)總值、進(jìn)出口額能夠通過官方直接獲得數(shù)據(jù)，但國內(nèi)生產(chǎn)總值（按當(dāng)年價(jià)格計(jì)算）和進(jìn)出口額兩個變量數(shù)據(jù)卻不具有歷年可比性。為保證研究變量的歷年數(shù)據(jù)可比性，需要根據(jù)區(qū)域入境旅游發(fā)展實(shí)際情況，從經(jīng)濟(jì)學(xué)視角對酒店供應(yīng)、旅游資源、交通設(shè)施進(jìn)行客觀分值度量，對國內(nèi)生產(chǎn)總值、進(jìn)出口額進(jìn)行歷年可比性處理[10]。

2.2.1? ? 變量的分值度量

旅游資源條件、酒店供應(yīng)能力、交通設(shè)施狀況3個變量需要進(jìn)行分值度量。參考已有文獻(xiàn)，各變量的分值度量詳情如下[26]：采用世界文化遺產(chǎn)、世界自然遺產(chǎn)、歷史文化名城、A級景區(qū)等旅游資源對旅游資源條件進(jìn)行度量，由于入境游客的活動范圍大、旅游時間寶貴、可支配收入高，根據(jù)景區(qū)質(zhì)量等級評定標(biāo)準(zhǔn)和細(xì)則，世界雙重遺產(chǎn)、5A類資源1和4A級景區(qū)將會是入境游客最傾向旅行的旅游地點(diǎn)，世界雙重遺產(chǎn)、5A類資源和4A級景區(qū)應(yīng)被賦予了較高的度量分值，所以分別對世界雙重遺產(chǎn)、5A類資源、4A級景區(qū)、3A級景區(qū)、2A級景區(qū)、1A級景區(qū)（項(xiàng)、家）賦予11、9、7、3、2、1分值（度量過程中不重復(fù)計(jì)分）;采用星級酒店供應(yīng)水平對酒店供應(yīng)能力進(jìn)行度量，分別對五星級、四星級、三星級、二星級、一星級酒店（家）賦予9、7、5、3、1分值;采用航空運(yùn)輸就業(yè)人員密度、鐵路網(wǎng)密度、公路網(wǎng)密度、內(nèi)河網(wǎng)密度對交通設(shè)施狀況進(jìn)行度量，分別對鐵路網(wǎng)密度、公路網(wǎng)密度、內(nèi)河航道密度（人、千米/萬平方千米）賦予7、5、3、1分值。

2.2.2? ?消除變量的直接經(jīng)濟(jì)效應(yīng)

2005年7月以后，人民幣對美元匯率發(fā)生了較大變化，但進(jìn)出口額歷年數(shù)據(jù)均通過美元進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，所以人民幣對美元匯率必然對進(jìn)出口額的歷年可比性產(chǎn)生直接經(jīng)濟(jì)效應(yīng)[10]。通過式（5），可將美元價(jià)值最終轉(zhuǎn)化為人民幣對美元匯率為8.277時的進(jìn)出口額，從而消除人民幣對美元匯率（EX）變化的直接經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。

式（5）中，EXit表示t時間i區(qū)域的人民幣對美元匯率。

同時，中國國內(nèi)物價(jià)消費(fèi)水平也一直不斷波動，會對進(jìn)出口額、國內(nèi)生產(chǎn)總值（按當(dāng)年價(jià)格計(jì)算）的歷年可比性產(chǎn)生直接經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。通過式（6），可消除物價(jià)消費(fèi)水平波動的直接經(jīng)濟(jì)效應(yīng)[10]。

式（6）中，CPIit表示t時間i區(qū)域的消費(fèi)價(jià)格指數(shù)，CPI（2000=100）表示2000年CPI為100時其他年份的CPI值。

3 實(shí)證研究模型構(gòu)建

3.1 空間權(quán)重矩陣的選擇

旅游的多目標(biāo)性往往導(dǎo)致入境游客在多個省域之間轉(zhuǎn)移旅行，比如省域i接待的入境游客可能會向其他省域j擴(kuò)散轉(zhuǎn)移。那么，省域j接待的入境游客人數(shù)不僅會受到省域j的各種因素條件影響，而且還會與省域i接待的入境游客人數(shù)有關(guān)。根據(jù)入境客流轉(zhuǎn)移數(shù)量模型[式（7）]，可獲得由省域i向其他省域j擴(kuò)散轉(zhuǎn)移的入境游客人數(shù)[13-15]，從而得到入境旅游在中國省域之間的客流人數(shù)擴(kuò)散轉(zhuǎn)移矩陣（稱為擴(kuò)散轉(zhuǎn)移矩陣，記為W1）。該擴(kuò)散轉(zhuǎn)移矩陣，恰好可作為入境旅游發(fā)展的空間計(jì)量模型因變量滯后的空間權(quán)重矩陣。入境客流轉(zhuǎn)移數(shù)量模型如下：

式（7）中，Yi表示省域i接待的入境游客人數(shù)，Yij表示由省域i擴(kuò)散至省域j的入境游客人數(shù)，qi表示省域i入境游客抽樣調(diào)查人數(shù)，qij表示在入境游客抽樣調(diào)查中由省域i流向省域j的入境游客人數(shù)。

研究增設(shè)擴(kuò)散轉(zhuǎn)移矩陣為空間計(jì)量模型因變量滯后的空間權(quán)重矩陣，因?yàn)橐延械?-1矩陣或反距離矩陣無法反映入境旅游在中國省域之間的客流人數(shù)擴(kuò)散轉(zhuǎn)移實(shí)際情況，只能表示省域之間是否相鄰，或者省域之間的反距離效應(yīng)。同時，選擇反距離矩陣（記為W2）為空間計(jì)量模型自變量滯后和誤差滯后的空間權(quán)重矩陣，以體現(xiàn)中國省域之間距離產(chǎn)生的模型自變量和誤差的反距離影響效應(yīng)，因?yàn)榭臻g計(jì)量模型構(gòu)建了區(qū)域入境旅游發(fā)展與其影響因素之間的數(shù)理關(guān)系，省域之間距離產(chǎn)生的模型自變量和誤差的影響效應(yīng)都應(yīng)與距離成反比例關(guān)系，而不應(yīng)該只是簡單的0-1矩陣關(guān)系，其中模型自變量滯后可體現(xiàn)影響因素對其他省域的影響效應(yīng)，模型誤差滯后可體現(xiàn)影響因素之間和其他因素的影響效應(yīng)。

3.2 入境旅游發(fā)展的空間計(jì)量模型

由于入境旅游人數(shù)會受到其他危機(jī)事件的沖擊（主要涉及2003年的“非典”和2008年的世界金融危機(jī)），模型表達(dá)式可分別采用虛擬變量D03（=1，2003）和D08（=1，2008、2009）進(jìn)行捕捉[11]。由此，根據(jù)入境旅游在中國省域之間的客流人數(shù)擴(kuò)散轉(zhuǎn)移情況，同時考慮地理空間距離的影響效應(yīng)，可建立如下入境旅游發(fā)展的面板數(shù)據(jù)模型[式（8）]和廣義嵌套空間模型（GNS）[式（9）]，向量形式如下：

然而在實(shí)際入境旅游研究建模過程中，需要根據(jù)廣義嵌套空間模型（GNS）參數(shù)ρ、θ和λ的估計(jì)結(jié)果，建立合理的入境旅游發(fā)展最優(yōu)空間計(jì)量模型。后文將會采用的主要最優(yōu)空間計(jì)量模型有：當(dāng)θ=0時，模型轉(zhuǎn)化為廣義自相關(guān)空間模型（SAC）[式（10）];當(dāng)λ=0時，模型轉(zhuǎn)化為空間杜賓模型（SDM）[式（11）];當(dāng)θ=0且λ=0時，模型轉(zhuǎn)化為空間滯后模型（SLM）[式（12）]，向量形式分別如下：

此時，Yit表示入境旅游發(fā)展（ReSit），為模型因變量;X為模型自變量的向量形式。當(dāng)向量X為由旅游資源（ZiYit）、開放程度（IEVit）、交通設(shè)施（JiCit）、酒店供應(yīng)（HiSit）構(gòu)成時，模型為入境旅游發(fā)展與旅游資源、開放程度、交通設(shè)施、酒店供應(yīng)之間建立的空間計(jì)量模型。當(dāng)向量X為由經(jīng)濟(jì)水平（GDPit）構(gòu)成時，模型為入境旅游發(fā)展與經(jīng)濟(jì)水平之間建立的空間計(jì)量模型。ReSit表示t時間i區(qū)域接待的入境旅游人數(shù);ZiYit表示t時間i區(qū)域的旅游資源條件;IEVit表示t時間i區(qū)域的對外開放程度;JiCit表示t時間i區(qū)域的交通設(shè)施狀況;HiSit表示t時間i區(qū)域的酒店供應(yīng)能力;GDPit表示t時間i區(qū)域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。根據(jù)入境旅游發(fā)展實(shí)際情況，構(gòu)建的空間計(jì)量模型是否可行或最優(yōu)，還需要進(jìn)行空間計(jì)量建模檢驗(yàn)。實(shí)證研究中，采用Stata15和ArcGIS10.5等軟件進(jìn)行空間計(jì)量建模分析。

4 數(shù)據(jù)說明

由于旅游資源變量通過世界文化遺產(chǎn)、世界自然遺產(chǎn)、歷史文化名城、A級景區(qū)等因素進(jìn)行度量，但2001年A級景區(qū)評定結(jié)果在中國才正式出現(xiàn)[44]，所以數(shù)據(jù)可獲取的有效時間應(yīng)為2001年及其以后。文章所需數(shù)據(jù)來源于2002—2017年《中國旅游統(tǒng)計(jì)年鑒》《入境游客抽樣調(diào)查資料》以及《新疆統(tǒng)計(jì)年鑒》《福建統(tǒng)計(jì)年鑒》等省級區(qū)域統(tǒng)計(jì)年鑒、中華人民共和國國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站、中華人民共和國文化和旅游部網(wǎng)站、中國人民銀行網(wǎng)站。研究區(qū)域主要涉及東中西3大帶和省級區(qū)域（簡稱省域），東中西3大帶來源于已有文獻(xiàn)的區(qū)域劃分[26]。東部包括北京、上海、廣東、天津、河北、遼寧、浙江、福建、江蘇、山東、海南（不包含港澳臺）;中部包括黑龍江、山西、吉林、河南、安徽、江西、湖南、湖北;西部包括重慶、四川、貴州、云南、內(nèi)蒙古、廣西、陜西、寧夏、西藏、新疆、甘肅、青海?？臻g計(jì)量模型所需的擴(kuò)散轉(zhuǎn)移矩陣來源于《入境游客抽樣調(diào)查資料》，然而《入境游客抽樣調(diào)查資料》卻存在少量的失效和缺失數(shù)據(jù)，需采取均值法對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行科學(xué)補(bǔ)充[45]。

5 實(shí)證研究

5.1 入境旅游發(fā)展影響因素的關(guān)系區(qū)分

國內(nèi)生產(chǎn)總值能夠反映區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，但包括了區(qū)域生產(chǎn)的全部最終產(chǎn)品和服務(wù)價(jià)值，所以需要驗(yàn)證區(qū)域經(jīng)濟(jì)水平與其他4種影響因素之間是否存在顯著線性關(guān)系，以防止模型建立時自變量之間出現(xiàn)多重共線性。表1呈現(xiàn)了各區(qū)域經(jīng)濟(jì)水平與旅游資源、開放程度、交通設(shè)施、酒店供應(yīng)4種影響因素之間的線性回歸結(jié)果：全國、東部、中部和西部4大區(qū)域構(gòu)建的4個線性方程模型都具有較大的F統(tǒng)計(jì)量值，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)p值均小于0.00001，調(diào)整的擬合優(yōu)度分別為99.5%、99.5%、99.3%、99.5%，擬合效果非常好。同時，全國、東部、中部和西部的旅游資源均在1%水平下顯著，全國、中部和西部的開放程度均在5%水平以上顯著，全國和東部的交通設(shè)施均在5%水平以上顯著，全國和中部的酒店供應(yīng)均在10%水平下顯著，而東部的開放程度、中部和西部的交通設(shè)施、東部和西部的酒店供應(yīng)不顯著。線性回歸結(jié)果的各項(xiàng)指標(biāo)均顯示，經(jīng)濟(jì)水平與酒店供應(yīng)、旅游資源、交通設(shè)施和開放程度4種影響因素之間存在非常顯著的線性關(guān)系，原因在于：區(qū)域經(jīng)濟(jì)主要通過經(jīng)濟(jì)投入對旅游產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生影響，而經(jīng)濟(jì)投入的流向包括了旅游資源、開放程度、交通設(shè)施、酒店供應(yīng)等多個方面，經(jīng)濟(jì)投入的產(chǎn)業(yè)流向直接對區(qū)域入境旅游發(fā)展起到積極效應(yīng)，相反旅游資源、開放程度、交通設(shè)施、酒店供應(yīng)等方面的相關(guān)價(jià)值產(chǎn)出卻為國內(nèi)生產(chǎn)總值的組成部分，對區(qū)域經(jīng)濟(jì)水平具有重要的促進(jìn)作用。為避免多重共線性出現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)水平和其他4種影響因素不能同時作為單一模型的自變量。文章需要將5種影響因素劃分為兩類：一類影響因素為經(jīng)濟(jì)水平，另一類影響因素包括酒店供應(yīng)、旅游資源、交通設(shè)施、開放程度。

5.3 影響因素的效應(yīng)評估

空間計(jì)量模型自變量的效應(yīng)評估一直是空間計(jì)量分析的重要內(nèi)容，總共包括直接效應(yīng)、溢出效應(yīng)和總效應(yīng)3個方面的評估結(jié)果。所有模型中，除了空間誤差模型（SEM）和普通線性回歸模型（OLS）不能輸出溢出效應(yīng)外（溢出效應(yīng)為0），其他空間計(jì)量模型均能評估各自變量的溢出效應(yīng)，其中，自變量空間滯后模型（SLX）和空間杜賓誤差模型（SDEM）的直接效應(yīng)和溢出效應(yīng)保持模型系數(shù)不變，而廣義空間嵌套空間模型（GNS）、空間滯后模型（SLM）、廣義自相關(guān)空間模型（SAC）、空間杜賓模型（SDM）的直接效應(yīng)和溢出效應(yīng)則在模型對應(yīng)系數(shù)基礎(chǔ)上發(fā)生微小變化[38]。表5呈現(xiàn)了各種影響因素對區(qū)域入境旅游發(fā)展的效應(yīng)評估結(jié)果，但廣義嵌套空間模型（GNS）往往并不是最優(yōu)的空間計(jì)量模型。為此，影響因素的效應(yīng)評估應(yīng)該以全國、東部、中部、西部省域的最優(yōu)空間計(jì)量模型輸出結(jié)果為準(zhǔn)，而廣義嵌套空間模型的效應(yīng)評估結(jié)果僅為參考。

從直接效應(yīng)來看：全國省域的旅游資源、開放程度、經(jīng)濟(jì)水平在1%水平下顯著，它們的效應(yīng)系數(shù)分別為0.193、0.326、0.897;東部省域的交通設(shè)施在10%水平下顯著，東部省域的旅游資源、酒店供應(yīng)、經(jīng)濟(jì)水平在1%水平下顯著，它們的效應(yīng)系數(shù)分別為0.137、0.389、0.205、0.809;中部省域的旅游資源、開放程度、酒店供應(yīng)、經(jīng)濟(jì)水平在1%水平下顯著，它們的效應(yīng)系數(shù)分別為0.214、0.290、0.374、1.211;西部省域的旅游資源、開放程度、酒店供應(yīng)、經(jīng)濟(jì)水平在1%水平下顯著，它們的效應(yīng)系數(shù)分別為0.293、0.248、-0.275、0.917。雖然，東部、中部、西部的酒店供應(yīng)均在1%水平下顯著，但東部和中部省域的顯著直接效應(yīng)為積極效應(yīng)，西部省域的顯著直接效應(yīng)為消極效應(yīng)，正負(fù)顯著直接效應(yīng)最終導(dǎo)致了全國的酒店供應(yīng)并不顯著。此外，全國、中部和西部省域的交通設(shè)施，以及東部省域的開放程度，也并不顯著。所有顯著自變量中，只有西部省域的酒店供應(yīng)為顯著消極效應(yīng)。

從溢出效應(yīng)來看：全國省域的旅游資源在5%水平下顯著，交通設(shè)施、酒店供應(yīng)、經(jīng)濟(jì)水平在1%水平下顯著，它們的效應(yīng)系數(shù)分別為0.194、0.287、-0.533、0.016;東部省域的交通設(shè)施在10%水平下顯著，旅游資源、酒店供應(yīng)、經(jīng)濟(jì)水平在1%水平下顯著，它們的效應(yīng)系數(shù)分別為0.006、0.016、0.008、0.028;中部省域的旅游資源、交通設(shè)施、酒店供應(yīng)在1%水平下顯著，它們的效應(yīng)系數(shù)分別為0.368、0.504、-1.076;西部省域的經(jīng)濟(jì)水平在10%水平下顯著，旅游資源、開放程度、酒店供應(yīng)在1%水平下顯著，它們的效應(yīng)系數(shù)分別為-0.153、0.045、0.038、-0.043。全國、東部、中部省域的開放程度，西部省域的交通設(shè)施，中部省域的經(jīng)濟(jì)水平，并不顯著。所有顯著自變量中，只有全國、中部、西部省域的酒店供應(yīng)為顯著消極效應(yīng)，雖然西部省域的經(jīng)濟(jì)水平為顯著消極效應(yīng)，但顯著性水平僅為10%。

從總效應(yīng)來看：全國省域的交通設(shè)施在5%水平下顯著，全國省域的其他4個自變量均在1%水平下顯著，它們的效應(yīng)系數(shù)分別為0.282、0.387、0.355、-0.483、0.913;東部省域的交通設(shè)施在10%水平下顯著，東部省域的旅游資源、酒店供應(yīng)、經(jīng)濟(jì)水平均在1%水平下顯著，它們的效應(yīng)系數(shù)分別為0.143、0.405、0.213、0.836;中部省域的5個自變量均在1%水平下顯著，它們的效應(yīng)系數(shù)分別為0.582、0.414、0.387、-0.702、1.211;西部省域的旅游資源、開放程度、酒店供應(yīng)、經(jīng)濟(jì)水平均在1%水平下顯著，它們的效應(yīng)系數(shù)分別為0.338、0.286、-0.318、0.764。只有東部省域的開放程度，西部省域的交通設(shè)施，并不顯著。所有顯著自變量中，只有全國、中部、西部省域的酒店供應(yīng)為顯著消極效應(yīng)。同時，經(jīng)濟(jì)水平的積極效應(yīng)系數(shù)與其他4種影響因素的積極效應(yīng)系數(shù)之和，數(shù)值大小較為相近，由此表明經(jīng)濟(jì)水平與其他4種影響因素對入境旅游發(fā)展的積極促進(jìn)力度較為相似，也映證了經(jīng)濟(jì)水平與其他4種影響因素之間具有高度線性關(guān)系的合理性，從而凸顯了經(jīng)濟(jì)水平對入境旅游發(fā)展的重要性。

從各自變量來看：第一，旅游資源在全國省域的溢出效應(yīng)在5%水平下顯著，在全國、東部、中部、西部省域的其他影響效應(yīng)均在1%水平下顯著，同時旅游資源對入境旅游發(fā)展均是起到顯著積極效應(yīng)。從總效益來看，旅游資源是旅游資源、開放程度、交通設(shè)施、酒店供應(yīng)中積極效應(yīng)系數(shù)值最大的影響因素。由此說明，旅游資源是旅游資源、開放程度、交通設(shè)施、酒店供應(yīng)中最為主要的影響因素，是區(qū)域入境旅游發(fā)展的客觀基礎(chǔ)。第二，開放程度分別在全國、中部、西部省域的直接效應(yīng)和總效應(yīng)均在1%水平下顯著，西部省域的溢出效應(yīng)在1%水平下顯著，同時開放程度對入境旅游發(fā)展也是起到顯著積極效應(yīng)。由此可知，東部省域入境旅游已取得了境外游客的普遍認(rèn)可，同時已具備較高的國際影響力，開放程度已成為影響東部省域入境旅游發(fā)展較為微弱的因素，但對中部和西部省域則起到很好的積極效應(yīng)。第三，交通設(shè)施在全國省域的溢出效應(yīng)、中部省域的溢出效應(yīng)和總效應(yīng)均在1%水平下顯著，全國省域的總效應(yīng)在5%水平下顯著，東部省域的直接效應(yīng)、溢出效應(yīng)和總效應(yīng)均在10%水平下顯著，同時交通設(shè)施對入境旅游發(fā)展也是起到顯著積極效應(yīng)，其中中部省域的溢出效應(yīng)系數(shù)高達(dá)0.504，交通設(shè)施的溢出效應(yīng)相比直接效應(yīng)更為強(qiáng)勁。由此可見，東部省域交通設(shè)施的高速發(fā)展對入境旅游發(fā)展起到很好的促進(jìn)作用，中部省域交通設(shè)施建設(shè)對其他省域入境旅游發(fā)展起到很好的交通溢出效應(yīng)，而西部省域的交通設(shè)施建設(shè)較為滯后，還不足以對入境旅游發(fā)展起到很強(qiáng)的促進(jìn)作用。第四，酒店供應(yīng)在全國省域的直接效應(yīng)并不顯著，在全國、東部、中部、西部省域的其他影響效應(yīng)均在1%水平下顯著，然而酒店供應(yīng)卻對入境旅游發(fā)展起到顯著消極效應(yīng)和顯著促進(jìn)效應(yīng)，其中，酒店供應(yīng)分別在全國、中部、西部省域的溢出效應(yīng)和總效應(yīng)，在西部省域的直接效應(yīng)表現(xiàn)出顯著消極效應(yīng)。由此可知，雖然東部、中部和西部省域均對酒店供應(yīng)采取了相應(yīng)措施與政策，但東部省域相比中部和西部省域的改善效果明顯，而西部省域則出現(xiàn)了最為嚴(yán)重的酒店供應(yīng)不協(xié)調(diào)、不匹配現(xiàn)象（直接效應(yīng)和溢出效應(yīng)都為負(fù)）。第五，經(jīng)濟(jì)水平在西部省域的溢出效應(yīng)在10%水平下顯著，在中部的溢出效應(yīng)并不顯著，在全國、東部、中部、西部省域的其他影響效應(yīng)均在1%水平下顯著。同時，西部省域的消極溢出效應(yīng)多源于省域之間的較少合作和客源競爭，經(jīng)濟(jì)水平在其他情況下均對入境旅游發(fā)展均起到顯著積極效應(yīng)，而且經(jīng)濟(jì)水平的積極效應(yīng)系數(shù)很高，與其他4種影響因素的積極效應(yīng)總和相差不大，由此表明經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對入境旅游發(fā)展具有非常重要的促進(jìn)作用。

6 結(jié)論

空間計(jì)量模型在旅游研究中已得到有效應(yīng)用，同時解決了旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展過程中的一些實(shí)際問題，但空間權(quán)重矩陣集中于0-1矩陣和反距離矩陣，只能表示省域之間是否相鄰或者省域之間的反距離效應(yīng)，同時空間計(jì)量模型也僅限于空間滯后模型、空間誤差模型和空間杜賓模型，還不能很好反映或刻畫入境旅游的實(shí)際情況，需進(jìn)一步改進(jìn)與完善。故此，文章增設(shè)擴(kuò)散轉(zhuǎn)移矩陣為空間計(jì)量模型因變量滯后的空間權(quán)重矩陣，以反映入境旅游在中國省域之間的客流人數(shù)擴(kuò)散轉(zhuǎn)移實(shí)際情況，同時引入較為完善的空間計(jì)量模型系統(tǒng)，并以區(qū)域入境旅游發(fā)展影響因素旅游資源、開放程度、交通設(shè)施、酒店供應(yīng)和經(jīng)濟(jì)水平為模型自變量，建立區(qū)域入境旅游發(fā)展的最優(yōu)空間計(jì)量模型。結(jié)果顯示：當(dāng)旅游資源、開放程度、交通設(shè)施、酒店供應(yīng)為自變量時，全國、東部、中部、西部省域的最優(yōu)空間計(jì)量模型依次為空間杜賓模型、空間滯后模型、自變量空間滯后模型、廣義自相關(guān)空間模型;當(dāng)經(jīng)濟(jì)水平為自變量時，全國、東部、中部、西部省域的最優(yōu)空間計(jì)量模型依次為空間滯后模型、廣義自相關(guān)空間模型、普通線性回歸模型、空間杜賓模型。

空間計(jì)量模型自變量的效應(yīng)評估一直以來是實(shí)證研究關(guān)注的重要內(nèi)容，總共涉及直接效應(yīng)、溢出效應(yīng)和總效應(yīng)3個方面。文章以全國、東部、中部、西部省域的最優(yōu)空間計(jì)量模型為模型自變量效應(yīng)評估的輸出來源，從而可獲得區(qū)域入境旅游發(fā)展的影響因素效應(yīng)評估結(jié)果與發(fā)展建議：第一，模型自變量出現(xiàn)顯著消極效應(yīng)的影響因素幾乎為酒店供應(yīng)，雖然東部、中部和西部省域均對酒店供應(yīng)采取了相應(yīng)措施與政策，但東部省域相比中部和西部省域的改善效果明顯，而西部省域則出現(xiàn)了最為嚴(yán)重的酒店供應(yīng)不協(xié)調(diào)、不匹配現(xiàn)象，更需根據(jù)實(shí)際旅游需求，對酒店供應(yīng)進(jìn)行重新調(diào)整與規(guī)劃。除酒店供應(yīng)外，只有西部省域的經(jīng)濟(jì)水平存在顯著消極溢出效應(yīng)，但顯著性水平僅為10%，西部省域的顯著消極溢出效應(yīng)多因省域之間的較少合作和客源競爭導(dǎo)致，所以西部應(yīng)更多注意省域之間的經(jīng)濟(jì)交流和合作，以達(dá)到入境旅游發(fā)展的協(xié)作共贏。第二，模型自變量的其他顯著影響因素都出現(xiàn)積極促進(jìn)效應(yīng)。（1）經(jīng)濟(jì)水平是酒店供應(yīng)、旅游資源、交通設(shè)施、開放程度等多個方面的經(jīng)濟(jì)投入來源，與其他4種影響因素對入境旅游發(fā)展的積極促進(jìn)力度較為相似，經(jīng)濟(jì)水平從經(jīng)濟(jì)投入層面促進(jìn)入境旅游發(fā)展，由此凸顯了經(jīng)濟(jì)水平對入境旅游長期發(fā)展的重要作用。同時，旅游資源是旅游資源、開放程度、交通設(shè)施、酒店供應(yīng)4種影響因素中積極效應(yīng)系數(shù)值最大的影響因素，從而奠定了旅游資源作為入境旅游發(fā)展的基礎(chǔ)地位。加強(qiáng)旅游資源建設(shè)和經(jīng)濟(jì)水平發(fā)展始終是入境旅游發(fā)展的重要途徑。（2）東部省域入境旅游已取得了境外游客的普遍認(rèn)可，同時已具備較高的國際影響力，開放程度已成為影響東部省域入境旅游發(fā)展較為微弱的因素，但對中部和西部省域則起到很好的積極效應(yīng)。中部和西部省域需要更多注重入境旅游發(fā)展的對外開放程度，可通過物質(zhì)、信息、服務(wù)等多種途徑以增加入境游客對中部和西部的認(rèn)可度和向往度。（3）交通設(shè)施在中部省域呈現(xiàn)出非常強(qiáng)勁的溢出效應(yīng)，即對其他省域入境旅游發(fā)展起到很好的交通可達(dá)效應(yīng)，而東部省域交通設(shè)施的高速發(fā)展對入境旅游發(fā)展起到很好的促進(jìn)作用，西部省域的交通設(shè)施建設(shè)則較為滯后，還不足以對入境旅游發(fā)展起到很強(qiáng)的促進(jìn)作用。西部省域的交通設(shè)施需要進(jìn)行長期大規(guī)模、高質(zhì)量的規(guī)劃建設(shè)，以使入境旅游發(fā)展更上一個臺階。

根據(jù)研究背景的實(shí)際情況進(jìn)行全面考慮與合理設(shè)計(jì)，從而構(gòu)建基于擴(kuò)散轉(zhuǎn)移矩陣的空間計(jì)量系統(tǒng)模型，能夠科學(xué)反映區(qū)域入境旅游發(fā)展影響效應(yīng)研究的實(shí)際情況，以提供相比已有研究模型更為可靠的實(shí)證研究結(jié)論，不僅可為旅游相關(guān)的政府部門、行業(yè)機(jī)構(gòu)、研究學(xué)者提供更為確切的科學(xué)信息，而且可作為旅游目的地發(fā)展的空間計(jì)量建模與分析借鑒。區(qū)域入境旅游發(fā)展將會是一個長期話題，不同時期將會呈現(xiàn)不同的顯著影響因素。然而，“一帶一路”象征著以“走出去”為主要特征的全球化新時代的到來[46]，將會對世界經(jīng)濟(jì)、政治等格局產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響，不僅為我國入境旅游市場拓展指明發(fā)展方向，而且能夠?yàn)槿刖陈糜问袌鲩_發(fā)創(chuàng)造新的條件和平臺，從而帶來我國區(qū)域入境旅游發(fā)展的格局變化[45]。相關(guān)學(xué)者已從區(qū)域入境旅游空間優(yōu)化布局、政策協(xié)調(diào)以及路徑優(yōu)化等方面進(jìn)行了初步探索[47-48]，隨后區(qū)域入境旅游發(fā)展與國際客源市場之間的互動機(jī)制和合作深化可為進(jìn)一步研究的切入點(diǎn)，以明確區(qū)域入境旅游不同階段發(fā)展影響因素的趨勢狀況，從而對各種影響因素進(jìn)行有針對性的調(diào)整規(guī)劃和政策導(dǎo)向，以合理協(xié)調(diào)入境旅游發(fā)展的投資計(jì)劃，有效完善入境旅游發(fā)展的促進(jìn)措施，最終達(dá)到區(qū)域入境旅游投入的最大價(jià)值產(chǎn)出，實(shí)現(xiàn)長期可持續(xù)繁榮發(fā)展。

參考文獻(xiàn)（References）

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Spatial Econometric Modeling and the Influencing Factor Effects of Inbound Tourism Development in Chinas Provincial Regions

WU Liangping1，2， HU Jianmin3， ZHANG Jian4

（ 1. School of Business of Sichuan Normal University， Chengdu 610101， China; 2. V.C. & V.R. Key Lab of Sichuan Normal University， Chengdu 610068， China; 3. School of Economics and Management of Sichuan Normal University， Chengdu 610101， China; 4. School of Mathematical Sciences， University of Electronic Science and Technology of China， Chengdu 611731， China）

Abstract： The spatial econometric model has been effectively applied in tourism research and has solved some practical problems in the development of the tourism industry. However， the spatial weight matrix concentrates on the 0-1 matrix and inverse distance matrix， which can only indicate whether the provinces are adjacent and the inverse distance effect between provinces. Simultaneously， the spatial econometric model is limited to the spatial lag model， spatial error model and spatial Durbin model. However， the inbound tourist flow includes not only the tourist flow between the tourist source market and the tourist destination but also the one-way and two-way tourist flow between the tourist destination. Thus， inbound tourism has its own unique scenario of tourist flow diffusion transfer between Chinas provinces. Existing spatial econometric models for tourism research need further improvement and perfection because they cannot reflect or depict the actual scenario of inbound tourism very well.

According to the tourist flow transfers and development impact patterns of inbound tourism between China's provinces， in this paper， the diffusion transfer matrix is added as the spatial weight matrix of the model dependent variable lag to reflect the scenario of the tourist flow diffusion transfer of inbound tourism between Chinas provinces， and the impact of geographical spatial distance and crisis events are considered. Then the optimal spatial econometric model of regional inbound tourism development is constructed by starting with the most comprehensive generalized nested spatial model and introducing the spatial econometric model of tourism research based on ensuring the comparability of research variables over the years. The direct effect， spillover effect and total effect of the models significant influencing factors are also evaluated and analyzed， and some suggestions are provided for the development of regional inbound tourism. The results show the following： （1） When tourism resources， opening degree， transportation facilities and hotel supply are independent variables， the optimal spatial econometric models for the national， eastern， central and western provinces are the spatial Durbin model， spatial lag model， independent variable spatial lag model and generalized autocorrelation spatial model， respectively. When the economic level is an independent variable， the optimal spatial econometric models for the national， eastern， central and western provinces are the spatial lag model， generalized autocorrelation spatial model， ordinary linear regression model and spatial Durbin model， respectively， between inbound tourism development and the economic level. （2） The influencing factors with significant negative effects among the independent variables concentrate almost entirely on hotel supply， and strengthening tourism resources construction and economic development are always important approaches to inbound tourism development. Furthermore， the degree of openness has a weak impact on eastern provinces， but has a good positive effect on central and western provinces， whereas transportation facilities demonstrate a very strong spillover effect in central provinces.

According to the actual scenario of the development of inbound tourism， a relatively optimal spatial econometric model for inbound tourism development is constructed， which not only provides more accurate scientific information for tourism-related government departments， industry organizations and research scholars but also serves as a reference for the spatial econometric analysis of tourism destination development. Regional inbound tourism development is a long-term topic， and different periods present different significant influencing factors. By clarifying the current development of regional inbound tourism， we can implement planning adjustment and policy guidance for various influencing factors to rationally coordinate the investment plan of inbound tourism development， effectively improve the promotion measures of inbound tourism development， and ultimately achieve the maximum value output of regional inbound tourism input and achieve long-term sustainable prosperity and development.

Keywords： inbound tourism; diffusion transfer matrix; spatial econometric model; direct effect; spillover effect

[責(zé)任編輯：吳巧紅;責(zé)任校對：王? ? 婧]

引用格式：吳良平， 胡健敏， 張健. 中國省域入境旅游發(fā)展的空間計(jì)量建模與影響因素效應(yīng)研究[J]. 旅游學(xué)刊， 2020， 35（3）： 14-27. [WU Liangping， HU Jianmin， ZHANG Jian. The spatial econometric modeling and influencing factor effects of inbound tourism development in Chinas provincial regions[J]. Tourism Tribune， 2020， 35（3）： 14-27.]

[基金項(xiàng)目]本研究受國家社會科學(xué)基金青年項(xiàng)目“‘一帶一路背景下入境旅游統(tǒng)計(jì)分析及優(yōu)化布局研究”（16CGL026）和可視化計(jì)算與虛擬現(xiàn)實(shí)四川省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室項(xiàng)目“復(fù)雜旅游需求的預(yù)測建模及統(tǒng)計(jì)分析”（SCVCVR2016.03VS）共同資助。[This study was supported by grants from the National Social Science Foundation of China （to WU Liangping） （No. 16CGL026） and Visual Computing and Virtual Reality Key Laboratory of Sichuan Province（to WU Liangping） （No. SCVCVR2016.03VS）.]

[收稿日期]2018-10-13; [修訂日期]2019-05-08

[作者簡介]吳良平（1987—），男，四川遂寧人，博士，副教授，研究方向?yàn)閼?yīng)用統(tǒng)計(jì)分析、旅游需求建模與預(yù)測，E-mail： wuliangping6@sina.com，通訊作者;胡健敏（1985—），女，湖北武漢人，博士，助理研究員，研究方向?yàn)橛?jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)、區(qū)域經(jīng)濟(jì)學(xué)，E-mail： 252751550@qq.com;張?。?964—），男，四川蒼溪人，博士，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)閼?yīng)用統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)學(xué)物理方程，E-mail： zhangjiancdv@sina.com。