三择原理及入境游客目的地选择.ppt

单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,外国旅游者入境后的“目的地”选择，关系到入境游客的流向和空间分布，是旅游地理学研究的核心问题。对此学者们提出过多种理论解释：,Ercans A等,侧重于个体决策行为，建立了旅游者决策模型，然而，个体行为具有较大的不确定性，并不等于群体行为和宏观规律；马耀峰课题组引入亲景度和市场转移态等概念，分析了入境游客在热点城市之间的流动方式，由于着眼热点城市，并未给出旅游者在中国31个省区的分布。2002年以来，孙根年等提出了旅游市场竞争态模型，着重分析入境游客市场占有率与旅游资源丰度、交通区位指数和贸易联系度的关系，试图寻求新的解释。,注：基于入境口岸的游前态度调查和入境后的实际旅游行为不同，态度只是意向而到访才是真实的。,著名学者汪丁丁指出，社会科学“既要为生活提供意义，也要为生活提供解释；既要关注个体生活的意义，更要关注群体的意义，,寻求对群体活动的解释,”。日本位于我国大陆东部，人口众多、经济发达，是我国最大的国际客源市场，从1994年到2008年，日本游客入境旅游从114.12万人次增长到397.75万人次，增长了2.48倍，入境后分布广泛，遍布中国31个省市自治区，是一个,遍在性的客源市场,，在各省区入境客源市场中占有较高比重。本文以日本游客在31个省区的分布为对象，分析资源-区位-贸易三大因素对日本游客到访率的影响，通过对日本游客群体行为的分析，给出入境游客目的地选择及空间分布的统计学解释。,1 入境游客目的地选择的三择原理,1.1 一个系统观的概念模型,客源地,目的地,交通区位,距离择近,景观资源,景点择高,经贸联系，经济择富,文化认同，景观求异,图1 客源地与目的地相互联系的概念模型,日本游客,中国各省区,从系统的观点来看，旅游流的形成涉及到三个断面：客源地、目的地和旅游通道。从客源地到目的地旅游流的形成与O-D对接，主要受四大因素制约，分别是：（1）交通区位及可达性；（2）经济与贸易的联系；（3）景点资源及特色吸引；（4）文化认同与旅游偏好。,传统观念认为，文化是旅游的核心和灵魂，游客外出旅游目的地的选择，主要受文化认同和旅游偏好支配。2010年张朝枝等撰文对此提出质疑，并以武夷山国内游客的问卷调查，部分证明了证伪了这种观点。而外国游客对中国旅游的文化认同，随着客源国的变化应有更大的差异：海外华侨文化认同感最高，日韩及东南亚游客认同次之，西欧北美游客更多表现为“求异”。,基于如下3点理由，暂不考虑文化因素。,(1)目的地文化或感知具有不确定性。关于旅游目的地的文化有多种含义，有的特指景区（或景物）文化，也有的泛指区域社会文化，就旅游景区文化来说，自然景观与人文景观文化差异较大；（如陕西旅游文化指景点还是社会）,(2)旅游文化认同具有不确定。海外华侨回国旅游文化认同程度最高，欧美游客入境其旅游动机是文化求异，日韩入境旅游虽有文化认同，但各省区文化差异并不很大，很难成为目的地选择的主导因素；（日本人能区分各地区文化差异吗）,(3)旅游文化价值尚难定量测度。文化因素涉及思想观念、风俗习惯、宗教信仰，多是通过市场问卷调查进行质性描述，很难找到客观指标定量测度。,1.2 区位因素与距离择近原理,现代交通日益发达，地球在变小距离在变近，但是由于基础设施和可达性的地域差异，空间距离、交通区位及可达性，仍是影响游客目的地选择的首要因素。,空间距离,游客到访率,250km,500km,1000km,25%,50%,75%,90%,到访率曲线,累计到访率,区位因素与距离择近，被认为是游客目的地选择的第一因素。一般认为，人与人的交往总会有距离感，这个距离包括物理距离和心理距离。虽然,区位因素与距离择近原理,：是指外国游客入境后以集散地为中心，距离越近、到访率越高，距离越远、到访率越低，到访率随距离的增大而逐渐降低的现象。这是因为，空间,距离总是阻力因素，随着出行距离的增大其资金和时间花费会成比例增大,，因此，在闲暇时间和可支配收入的约束下，游客出行的距离不可能无限增大。2005年李琦、孙根年等提出了以交通客运量为依据的旅游区位指数计算公式，先后分析了我国各省区入境旅游市场占有率与交通区位指数的关系，发现区位指数是影响入境游客到访率率的关键因素。2010年薛佳、孙根年分析了日本游客入境后空间分布，发现在长江沿线、黄河-陇海线两条轴线上，日本游客到访率从东向西呈现递减的趋势，这在某种程度上印证了空间距离衰减规律。,图3.黄河-兰新线省,区日本游客到访率,图4.长江沿线省区,日本游客的到访率,1.3 贸易推动与经济择富原理,当今社会，旅游虽被定义为不带有任何经济目的观光、休闲、度假等活动，但是其发生却是与经济有着密的联系。旅游者的产生和外出旅游，须以较高的经济收入和支付能力为基础，人均GDP超过3000美元引发周边旅游，人均GDP超过10000美元产生洲际旅游，这是由其经济发展水平和支付能力所决定的；另外，游客外出旅游目的地的选择，也具有某种,“嫌贫爱富”倾向,，旅游者更倾向选择那些经济发达的地方作为目的地，因为，,发达地区能提供更方便的交通，更好的旅游设施和高质量的旅游服务,。旅游最发达的国家和地区，主要分布在欧洲、北美和东南亚，既是国际旅游最重要的客源地，又是国际旅游最主要的目的地；中国旅游最发达的地区，是东部沿海的北京、上海、广东、浙江、江苏等省市，既是入境旅游的集散地，也是国内旅游的热点地区。,H1：商务旅游,引发国际贸易,H2：国际贸易,引起关注兴趣,H3：关注兴趣,激发旅游动机,H4：国际旅游,引发更大贸易,商务旅游,非商务人,非商务游,媒体宣传,2006年邵诚等以世界185个国家（或地区）为样本，通过截面模型与时序模型的分析，发现跨国旅游者在目的地选择上具有“嫌贫爱富”的特征，并认为经济发达的国家（或地区），对旅游者的吸引力更强，这里更为重要和直接的原因，应该是经济贸易的联系。2002年Jordan Shan和N.Kulendran分别以中国和澳大利亚为例，采用时间序列数据分析了旅游与贸易关系，发现入境旅游和进出口贸易之间存在着稳定的因果关系；2008,年孙根年指出：“贸易与旅游有着密切的联系。2010年分别以中日中韩为例，采用时间序列数据的相关分析，发现入境旅游与进出口贸易存在推拉关系。,贸易推动与经济择富原理,：是指外国游客入境后，倾向于选择经济相对发达，倾向于选择与本国有着密切经济贸易联系的地区旅游，去了解那里的自然风光和经济文化。为什么经济贸易的联系，能够推动入境旅游的发展，我们提出四条假设：,H1,-马克波罗假设，商务旅游引发国际贸易；,H2,-兴趣与关注假设，国家间的货物贸易引发居民的关注与兴趣；,H3,-旅游动机假设，兴趣和关注激发旅游动机，并扩大到非商务旅游者；,H4,-反馈循环假设，新商务旅游引发新国际贸易。本文将旅游划分为商务旅游和非商务旅游两大类，并且考虑多种媒体对公众旅游行为的影响，形成图3所示的反馈循环模式。贸易对旅游的推动作用并不限于商务游客，还有可能扩大到其他非商务旅游者，当两个国家（或地区）经贸联系越密切时，两国之间的出入境旅游就更为活跃。依据2005-2007年的抽样调查资料，,日本入境游客中商务客占30-40%,，这就使我们更加坚信“贸易对旅游”具有不可忽视的促进作用。,1.4 资源因素与景点择高原理,旅游资源被称为旅游吸引物，是吸引游客前来参观游览的物质基础和最重要的激励因素。在中国旅游业发展的初期，旅游资源开发是旅游开发的核心，陈传康教授曾提出从资源结构到产业结构的资源导向模式，成为指导我国区域旅游开发的基础理论。然而，与国内旅游相比，国际旅游是一种高花费、,高享受,的“高层次”旅游，外国游客在目的地的选择上，更倾向选择大城市和著名景点，或被高级别旅游景物所吸引，这是因为,高级别景点能获得更高的旅游体验,。2008年福布斯公布了世界旅游目的地50强，均为国际著名的旅游景区，年接待游客超过240万人次。以中国为例，游客入境后多选择北京、上海、广州等著名城市，而加入世界遗产的旅游地，如八达岭长城、北京故宫、秦兵马俑、四川九寨沟、湖南张家界等成为优先选择的景区。,什么是高级别的旅游资源和景区，目前有两种分类方案：一是以行政和影响区为标准，将旅游资源和景区划分世界级景点（世界自然遗产、世界文化遗产、世界地质公园等）、国家级景点（国家级风景名胜区、国家级森林公园、国家级地质公园等等）、省市级景点（省市级风景名胜区、森林公园等）；二是国家旅游局提出的五级分类方案，基于地方申报和专家评价相结合的方法，采用众多指标将旅游景区划分为五个级别，分别被称为5A级景点4A级景点、3A级景点等。一般来说，世界自然或文化遗产地、世界地质公园及国家级4A5A级景区，对入境旅游者才具有吸引力；而3A级及以下景区旅游吸引较弱，吸引到的外国游客很少，在本研究忽略不计。,资源因素和景点择高原理,，反映了入境游客目的地选择的诉求，也是各地区旅游开发和开拓国际市场的产品选择。在其他条件不变时，各省区高级别旅游资源越丰富，对入境游客的吸引力就越强，外国游客的到访率也就越高。2005年孙根年提出了省级区域旅游资源丰度计算公式，2009年根据国家旅游局评级方案的变动，提出用5A级景点数和4A级景点数加权反映旅游资源丰度（大城市本身就是旅游资源，如何测度？）。,依据在西安的统计：外国入境游客主要集中在5A级和4A级景区，一般来说5A级景区接待游客是4A级景区的2倍；,对于国内旅游来说：从5A级景区到A级景区接待的客流量亦逐级下降，各级景区接待的客流量大致具有：5A：4A：3A：2A：A=5：2.5：1.5：0.75：0.25。,说,明,2 数据来源与整合方法,日本与我国大陆隔海相望。2007年总人口1.25亿，人均GDP 41200美元，年出境游客高达1340万人次；1980年入境客流量为14.2万人次，2007年增长到397.8万人次，28年累计入境客流量达5.7亿人次，是我国第一大国际客源市场。1998年亚洲金融危机之后，日本经济长期衰退，出境客流总量停滞不前，但中日贸易和经济联系不断增强，入境中国大陆旅游持续增长，是日本游客出境旅游最大目的国。本文以日本游客入境中国旅游为例，归纳整理了四个方面的统计数据，分析日本游客在31个省区的分布（到访率）与交通区位指数、贸易联系度和景点资源丰度的关系。,2.1 日本游客的空间分布及到访率,日本游客入境后可分散到中国31个省区，其空间分布和到访率反映了日本游客对某省区的旅游偏好。本文以各省区接待日本游客数与当年日本入境客流总量之比测算，计算公式为：,日本游客到访率（TAR）某省区接待日本客流量（PAQi）/日本入境中国客流总量（ITQ）100%（1）.,到访率反映了日本游客入境后在中国31个省区的分布及对各省区的旅游偏好。基础数据来源于中国旅游统计年鉴以及各省区旅游统计概览。,2.2 交通区位指数,依据马耀峰教授课题组的问卷调查，日本游客入境旅游，近50%游客以国际航班进入北京、上海和广州三大口岸城市，然后再以航空分流和铁路分流进入其他省区。前者称为入境口岸和集散中心，后者称为旅游目的地或过境地，从3大入境口岸向各省区分散时，航空旅行远高于铁路运输。因此，本文在测算各省区交通区位指数时，以航空客运量市场占有率（X,11,）和铁路客运量市场占有率（X,12,）为变量，采用加权叠加模型计算各省区交通区位指数及可达性。计算公式为：,其中：X,11,各省区航空客运量/全国航空客运量，X,12,各省区铁路客运量/全国铁路客运量。基础数据来源于中国民航统计年鉴和中国交通统计年鉴。,（2）,2.3 与日贸易联系度,经济贸易是推动日本游客入境中国旅游的经济力，这既包括货物贸易和服务贸易，也包括加工贸易和投资贸易。贸易促进了经济联系，经济联系推动了人员交往，这个人员交往包括了所有旅游者。本文以各省区对日贸易额占中日贸易总额的比值，反映该省区与日本的贸易联系度，其计算公式如下：,与日贸易联系度,(TRL),某省对日贸易额(PTCi)/中日贸易总额(CTT)100%（3）.,基础数据来源于贸易统计年鉴及各省区统计年鉴。,2.4 高级别旅游资源丰度,景观资源是最重要的旅游吸引物和激励因素，是吸引外国游客前来旅游的直接驱动力。为了测定各省区旅游资源丰度，本文以2007年国家旅游局公布的全国A级景点名录为数据源，从中选取各省区5A级景点数和4A级景点数，采用加权模型计算各省区旅游资源丰度，计算公式如下：,其中：N,5,和N,4,分别代表5A级景点数和4A级景点数，5.0、2.5为各级景点权数。基础数据来源于国家旅游局官方网站，对于北京、上海、天津三个直辖市做适当修正。,旅游资源丰度：（4）,表1 日本游客到访率与各省区交通区位、贸易联系度及旅游资源丰度,序号,省份,到访率,(%),交通区位指数,贸易联,系度(%),旅游资源丰度,序号,省份,到访率,(%),交通区位指数,贸易联,系度(%),旅游资源丰度,1广东,16.65,78.17,24.39,31.0,17,湖北,1.90,17.35,0.25,30.0,2,上海,19.67,77.36,30.27,28.0,18,江西,0.28,15.78,0.21,22.5,3,北京,7.67,55.91,3.13,72.5,19,黑龙江,0.65,15.05,0.29,7.5,4,辽宁,7.86,45.54,5.73,32.5,20,云南,1.25,14.81,0.16,42.5,5,江苏,9.65,41.02,17.91,47.5,21,安徽,1.04,14.45,0.56,22.5,6,浙江,6.64,39.55,6.89,27.5,22,山西0.79,14.04,0.51,17.5,7,四川,2.35,29.55,0.54,52.5,23,内蒙古,0.66,13.14,0.17,7.5,8,山东,4.72,27.64,6.13,37.5,24,广西,1.98,10.43,0.22,17.5,9,湖南,0.20,25.04,0.47,30.0,25,贵州,0.18,9.1,0.06,10.0,10,河南,0.74,23.32,0.23,22.5,26,重庆,1.54,8.96,0.46,22.5,11,天津,2.80,20.33,4.46,5.0,27,新疆,1.10,8.25,0.05,7.5,12,福建,2.90,19.65,4.75,25.0,28,甘肃,0.55,5.45,0.15,15.0,13,河北,1.44,19.57,0.90,37.5,29,青海,0.03,1.80,0.08,7.5,14,吉林,0.65,19.14,0.84,15.0,30,宁夏,0.03,1.72,0.09,5.0,15,海南,0.30,18.81,0.24,10.0,31,西藏,0.21,0.72,0.07,17.5,16,陕西,2.52,17.39,0.10,27.5,数据来源：由中国统计年鉴、贸易统计年鉴等资料计算而得。,3 “三择原理”的实证分析,本章分三部分：,日本游客在,31,个省区的分布；,到访率与交通区位、贸易联系度和旅游资源丰度的关系；,区位,-,贸易,-,资源三个因素的综合分析。,依据国家旅游局旅游抽样调查资料（2004-2008年）。,日本游客入境旅游以航空为主,，占入境游客的77%；主,要入境口岸为北京、上海、广东，三大口岸,入境游客占45-54%；性别构成以男性为主，占总游客的65-70%；年龄集中在25-64岁，占入境游客的85%；从旅游动机来看，,以休闲观光和商务活动为主,，分别占35-48%和26.5-37.5%，2000年以来商务旅游呈现增长趋势；其观光游览活动，对中国的历史文化、文物估计和自然山水表现出较强的兴趣；入境后平均滞留5.2天，人均每天花费232.7美元，这一个旅游花费较高的族群。另外，薛佳等依据近10年的统计资料，研究了日本游客入境后的地域分布，结果发现，亚洲金融危机之后日本经济长期衰退，入境中国旅游的地域空间有所收缩。,3.1 入境旅游及入境后的地域分布,表2 日本游客在中国大陆的地区分布变化,年份,超核心区,(到访率10%),核心区,(到访率:2.0-8%),次核心区,(到访率：1-2.0%),边陲区,(到访率1.0%),1998,沪、,京,、粤,（3个）,苏、辽、浙、鲁、,陕,、津、,鄂,、桂、滇（9个）,闽,、冀、晋、豫、琼、皖、渝、新、陇、蜀（10个）,黑、蒙、吉、黔、藏、赣、青、宁、湘（9个）,2002,沪、粤、,京,（3个）,苏,、辽、,浙,、鲁津、,闽,、,陕,、蜀、滇、桂（10个）,冀、豫、晋、皖、渝、,鄂,、陇（7个）,黑、新、湘、琼、吉、藏、蒙、黔、青、宁（11个）,2006,沪、粤、,苏,（3个）,浙,、,京,、,辽、鲁、,闽,、蜀（6个）,桂、,陕,、滇、渝、,鄂,、津、冀、晋、皖（9个）,豫、吉、黑、陇、琼、湘、新、蒙、赣、黔、藏、青、宁（13个）,排位提高的省区：江苏（4,3）、浙江（64）、福建（138）,排位下降的省区：北京（24）、陕西（811）、湖北（1014）,2006年与1998年相比：核心区（96），边陲区（913）,说,明,选取1998年、2002年、2006年三个时段，给出了日本游客入境后在31个省区的分布和到访率。这里借用弗里德曼“核心边陲”概念，将日本游客分布的集中度划分为4个等级。其中：,超核心区,：到访率,10%,，是日本游客最集中分布的地区，相当于入境后的集散中心；上海,(19.6%),、广东,(16.5%),、北京（江苏）等,核心区,：到访率在,2.0-8.0%,之间，是日本游客到访的主要目的地；包括了辽宁、浙江、山东、福建等。,次核心区,：到访率在,1.0-2.0%,之间，是日本游客到访的一般目的地；包括陕西、云南、广西、湖北等省区。,边陲区,：到访率,1.0%,，是日本游客较少进入的边疆省区。,这个结果与刘法建、张捷等人对中国入境旅游流网络省际旅游角色划分一致（不过他们采用的整个入境游客）。,从表2可看出，入境旅游主要集中在东部沿海地区，到访率有从东向西递减的趋势。,超核心区是上海、广东、北京和江苏,。其中，上海是我国最大城市和国际商务中心，北京是我国政治和文化中心，广州毗邻港澳，经济发达、商贸活跃。由于贸易的推动作用，2003年后江苏替代北京，成为日本游客集中分布的超核心区；,核心区,多为东部沿海发达省区和中西部旅游资源富集区，随着商贸活动对旅游推动作用的增强，2003年以后日本游客更集中于东部沿海省区；,边陲区，为我国东北、西北和西南等边疆省区，,日本游客到访率不足1.0%。另外，从到访率的排序变化来看，下降的省区有：北京从超核心区降为核心区，陕西、云南、广西等从核心区降为次核心区；而上升的省区有：江苏从核心区上升为超核心区，福建从次核心区上升为核心区。日本游客地域分布与各省区对日贸易联系度的相关性更为一致。,3.2 距离择近：日本游客到访率与区位可达性关系,距离择近是外国游客入境后目的地选择的首要因素。日本游客入境旅游，40-50%以国际航班首先进入3大入境口岸，然后根据各自旅游目的和偏好分流到其他省区。本文以日本游客到访率为因变量，以交通区位指数为自变量制作关系散点图。从图4可看出，交通区位指数对到访率有着明显的影响，随着交通区位指数的增大，日本游客到访率随之升高。其中，广东、上海、北京的交通区位指数分别为88.17、77.63和55.91日本游客到访率分别为16.65%、19.67%和7.67%，是日本游客入境旅游的集散中心；辽宁、江苏、浙江、山东等省区位于东部沿海，交通区位指数在27以上，日本游客到访率在4%以上，是日本游客入境旅游重要目的地；天津、福建、河北、陕西、湖北,等省交通区位指数在17-25，日本游客到访率在2.0%左右；青海、宁夏、西藏、贵州等省交通区位指数10，日本游客到访率0.5%。为了揭示游客到访率与交通区位指数的关系，本文舍弃北京和区位指数10的七个省区，采用直线方程：,样本数N22，,决断系数R,2,=0.9304,符合预测要求。,舍去上述8个省区的理由是：,（1）区位指数10的7个省区，位于我国西部对日本游客的吸引力主要是旅游资源丰度；（2）北京市高品位旅游资源丰富，是吸引日本游客入境旅游的核心竞争力。,TAR=-3.506+0.2716TL,3.3 经济择富：日本游客到访率与省际贸易联系关系,当今世界，,贸易是联系国家关系的经济纽带,，贸易促进了国家之间的经济交往，经济交往推动了国家之间的人员交流。在其他因素不变的情况下，贸易是推动两个国家（或地区）之间出入境旅游最直接的经济力量。图5是我国31个省区日本游客到访率与对日贸易联系度的关系，日本游客到访率最高的9个省区，也是对日贸易联系度最高的省区，游客到访率与贸易联系度之间具有正相关性，随着对日贸易联系度的增强，日本游客到访率随之升高其中，上海、广东、江苏对日贸易联系度最高（在17%以上），相应的日本游客到访率也最高，分别是19.67%、16.65%和9.65%；浙江、山东、辽宁、福建、天津、北京等省区对日本贸易联系度较高，日本游客到访率在3.0-7.0%。,其余22省区对日贸易联系度在1%以下，日本游客到访率2.0%，主要受旅游资源丰度和交通区位指数的影响。,为了建立游客到访率与贸易联系度的关系，本文选取到日本游客访率1.5%的17个省区（累计到访率达93.1%，基本反映日本游客的地域分布），采用OLS法进行回归分析，其回归方程如下：,统计样本数N=17，决断系数R,2,=0.919,符合预测要求。,TAR=1.7490.5801TRL,3.4 景点择高：日本游客到访率与旅游资源丰度关系,旅游资源被称为旅游吸引物，是旅游业的核心产品，是吸引游客前来旅游的核心竞争力。为了分析旅游资源丰度对入境游客到访率的影响，本文制作日本游客到访率与景点资源丰度关系散点图。从图6可看出，除去上海和广东两个省区，其余27个省区游客到访率与旅游资源丰度具有正相关性，景点资源丰度越高的省区，日本游客到访率亦较高；资源丰度较低的省区，日本游客到访率较低。其中，北京和江苏景点资源丰度最高，分别分72.5和67.5，日本游客的到访率亦较高，分别是7.67%和9.65%；四川、云南、山东、辽宁、陕西等省区，景点资源丰度在30以上，日本游客到访率在2%左右；而景点资源丰度较低的省区，如天津、贵州、青海、宁夏等，日本游客到访率在1%以下。,为了揭示旅游资源丰度对日本游客到访率的影响，本文剔除上海和广东两个样本，以其余27个省区为样本建立其统计关系，OLS方法计算的回归方程如下：,统计样本数N=27，,决断系数R,2,=0.5244,方程不符合预测要求。从某个侧面说明：旅游资源并不是决定旅游业发展的关键因素。,TAR=-0.73399+0.1129TA,（7）,3.5 资源区位贸易三大因素的综合分析,一个国家（或地区）入境旅游的发展，旅游资源、交通区位和对外开放性是三个不可缺少的因素。旅游资源是旅游业的核心产品，是吸引外国游客入境旅游的激励因素，是旅游业发展的核心竞争力；交通区位是旅游业发展重要外部性因素，反映了外国游客进入本地区的交通可达性，是外国游客目的地选择的先择条件；经济的开放是对外开放的基础，贸易联系度反映了两个国家（或地区）的经济联系，是推动人员交往和出入境旅游的重要推动力。本文在单因素分析的基础上，将旅游资源丰度、交通区位指数和贸易联系度看成3个自变量，采用定量分析的方法来解释日本游客目的地选择及空间分布。,在计量经济模型中，多元回归分析有两种模型：一种是加法模型，认为各因素的影响是相互独立的；另一种是阶乘模型，认为各因素是共同作用且不可分割。对于本问题的研究，加法模型更为合理。其回归方程如下：,统计样本数N=31，,决断系数R,2,=0.970，,方程符合预测要求。,各因素的边际贡献是：,贸易联系最大；,区位因素次之；,资源丰度最小。,TAR=0.01187TA+0.09172TL+0.40638TRL-0.66264 (8),为了检验方程的模拟效果，以方程（8）计算各省区日本游客到访率，并与2007年统计值比较。从图7可看出，基于资源区位贸易的综合模拟具有更高的相关性，较起前三节的单因素分析具有更高共线性，解释的可信度高达97%。同时，综合模拟方程的系数反映了各因素的弹性。其中，贸易联系度的弹性系数最大，贸易联系每增大1个百分点，日本游客到访率提高0.4064个百分点；交通区位指数的弹性次之，区位指数每增加1个单位，游客到访率增加0.0917个百分点；旅游资源丰度的弹性最小，资源丰度每增加1个单位，到访率增加0.01186个百分点。这个结果，既解释了近年来日本游客入境旅游的趋沿海性（重心东移），同时也解释了在东部沿海的重心南移趋势。,4 结果与讨论,1.旅游地理研究，不只是关注个体游客的旅游行为与决策模式，,更应关注游客群体行为并作出科学的解释,。目前，国内外学者都广泛认为，旅游资源和交通区位对游客目的地选择有着至关重要的影响，但却忽视了经济和贸易联系对旅游行为的影响，或者说对此存在某些似是而非和不全面的认识，如贸易影响到商务旅游。本文在总结已有成果的基础上，提出了入境游客目的地选择的“三择原理”，并以日本游客入境中国旅游为例对其进行了实证研究，试图为解释和预测游客的空间流动和分布提供更为普适性的理论。,问题1：是内部的微观机制，还是外部的影响因素分析？,（达尔文生物进化论与孟德尔遗传学之争）,2.,本文以日本游客到访率为因变量，以旅游资源丰度、交通区位指数和贸易联系度为自变量，采用OLS法建立了4个回归方程，分析了日本游客入境后的目的地选择。结果显示：,贸易是影响日本游客空间分布和目的地选择的首要因素,，贸易联系度每增大1个百分点，日本游客到访率提高0.406个百分点；交通区位对目的地选择的影响较大，区位指数每增加1个单位，日本游客到访率增加0.092个百分点；旅游资源丰度的影响较小，资源丰度每增加1个单位，游客到访率仅增加0.012个百分点；三大因素的综合解释力高达97.6%，这在较为宏观的层面上解释了日本游客入境旅游的空间流向和地域分布。,问题2：文化因素是吸引境外游客入境旅游的关键因素吗？,（文化因素感知和需求的不确定性与不可测量性）,3.经济贸易联系对出入境旅游的影响,，在本研究中是新的视角和发现。贸易是国家之间商品的交换，旅游是国家之间人员的交往，国际贸易与国际旅游之间存在着必然的联系。1998年亚洲金融危机之后，日本经济长期衰退，出境旅游停滞不前，但随着中日贸易的持续增长，日本游客入境中国旅游持续增长，先后超过出境美国、欧洲、韩国，“国际贸易推动国际旅游”起到十分关键的作用；江苏省在交通区位和旅游资源丰度上远不及北京，近年来江苏对日贸易联系度快速提升，导致日本游客到访率快速提高，超过北京成为超核心的集散中心和目的地，经济贸易联系应该是最为合理的解释变量。,问题3：经济贸易联系在大中尺度与微观尺度上有差异吗？,（,国家和省际尺度上贸易联系重要，微观尺度上可能让位与资源丰度和交通区位）,4.社会科学归纳性理论,，既不可能在某个特定案例的“实证研究”中获得完全证明，也不可能被某个“例外”的案例所证伪。只有在获得更多观察“事实”支持和“实践”证实后，才能逐渐获得学术界的认可。本文提出的“三择原理”就属于这类经验归纳性理论，需要更多的经验事实支持和更为广泛的实践验证，可以考虑将客源市场划分为若干类型，分别探讨港台游客、西欧北美游客入境后的目的地选择，这将是今后继续研究的任务。另外，本文旅游资源丰度的测算公式还较简陋，繁华的城市本身就是重要的旅游资源，世界自然文化遗产地与5A级景区也有差别，这是今后研究要细化的问题。,问题4：证伪是社会科学的唯一标准吗？,（社会科学的理论是概率和统计的规律，可有例外）,5.实证研究的标准和特点,：,两个特点,：,“概念”要能够被精确定义，准确反映观测到的经验事实或能够被翻译成可被测量的指标（如到访率、资源丰度等）；,“结论”能够被概括成简单的定律或规律（或者是数学方程或等式），并且能够被经验事实反复证实或证伪；,两大标准,：,一是逻辑推理的自洽性（即从逻辑前提出发推演到最后的结论，并且不会出现逻辑上的自相矛盾）；,二是重视观察或经验事实（任何科学理论都必须以观察或经验事实为基础，用事实说话或用数据说话，缺乏观察事实或不符合经验数据的结论，是不被承认或将受到质疑的）。,“三择原理”应具有普遍性；,日本入境旅游为实证案例。,真理常常是简单的,对于本研究来说：,Thank You,For Attention,