“一带一路”沿线国家交通基础设施对入境旅游的空间效应研究——基于多重距离权重的考察

doi:10.12118/j.issn.1000-6060.2023.075

摘要/Abstract

摘要：

“一带一路”倡议背景下，交通基础设施的互联互通推动了区域入境旅游的发展，少有研究从空间关系视角揭示交通基础设施对入境旅游发展的影响。采用空间自相关、核密度估计、空间计量模型等方法实证探讨2000—2021年“一带一路”沿线国家交通基础设施建设对入境旅游影响的空间效应。结果表明：（1）交通基础设施呈现明显的“核心-边缘”分布，铁路网以捷克、波兰、匈牙利、斯洛伐克等中东欧国家为核心并向区域东北方向延伸，公路网核心区主要位于研究区域东西两端，一端为中国、越南、老挝、泰国，另一端为波兰、捷克、斯洛伐克、立陶宛，机场设施在南部沿海地区集聚，呈现沿海高而内陆低的特征。（2）入境旅游发展在空间上呈现以沿海国家为核心向内陆国家扩张的“核心-边缘”扩散的空间格局。（3）地理邻近、经济或制度相似国家或地区的入境旅游发展具有明显的空间正向溢出效应，溢出系数分别为0.381、0.311、0.233，且地理邻近对入境旅游发展的带动作用最强，文化类型相似国家的入境旅游发展具有明显的竞争效应。（4）交通基础设施建设是入境旅游产生空间溢出的重要路径，铁路基础设施对制度相似国家的入境旅游产生空间正向溢出效应，溢出系数为1.507;公路基础设施对地理邻近和制度相似国家的入境旅游有正向溢出，溢出系数分别为0.040、0.101;航空基础设施对制度相似国家的入境旅游具有明显的带动作用，且对地理邻近国家入境旅游的竞争效应较为明显。研究结果对于深化大尺度区域内旅游和交通关系机理的认识具有重要价值。

关键词: 交通基础设施, 入境旅游, 多重距离权重, 空间效应, “一带一路”

Abstract:

In the context of the Belt and Road Initiative, the development of interconnection transport infrastructure has promoted regional inbound tourism development. However, few studies have revealed the impact of transport infrastructure on inbound tourism development within a spatial context. To address this gap, this study employs spatial autocorrelation, kernel density estimation, and spatial econometric models to empirically explore the spatial effects of transport infrastructure construction on inbound tourism in countries along the Belt and Road from 2000 to 2021. The study findings are as follows: (1) Railway network radiates from the Czech Republic, Poland, Hungary, Slovakia, and other Central and Eastern European countries toward the northeast of the region. Meanwhile, the core of the road network is primarily located at the east and west ends of the study area, spanning from China, Vietnam, Laos, and Thailand to Poland, the Czech Republic, Slovakia, and Lithuania at the opposite end. (2) Inbound tourism development follows a distinctive “core-periphery” spatial pattern, expanding from coastal countries into inland countries. (3) Inbound tourism development exhibits profound positive spatial spillover effects in geographically proximate, economically, or institutionally similar countries or regions, with spillover coefficients of 0.381, 0.311, and 0.233, respectively. Geographical proximity exerts the strongest driving effect on inbound tourism development. Conversely, countries with similar cultural characteristics exhibit a competitive effect. (4) Transport infrastructure construction is a crucial path for generating spatial spillover in inbound tourism. Railway infrastructure demonstrates a positive spatial spillover effect on inbound tourism from countries with similar systems, with 1.507 spillover coefficient. Moreover, road infrastructure exerts a positive spillover effect on inbound tourism, particularly in countries with similar geographical proximity and systems, with spillover coefficients of 0.040 and 0.101. Furthermore, air infrastructure has a profound spatial spillover effect on inbound tourism from countries with similar institutional structures. These results are important for the further development of inbound tourism within a large-scale region and contribute to a deep understanding of the correlation between tourism and transport in such large-scale regions.

Key words: transportation infrastructure, inbound tourism, multiple distance weight, spatial effect, the Belt and Road

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图/表 10

表1

表2

图1

表3

空间权重矩阵的衡量指标和计算方法"

权重矩阵类型	衡量指标	计算公式	公式参数含义	数据来源
地理距离（ $W i j G$ ）	国家i、j之间的欧式距离	$W i j G = 1 d i j, i ≠ j 0, i = j$	d_ij为地区i、j之间的欧式距离。	空间统计分析软件（Open Geoda）中自动生成
经济距离（ $W i j E$ ）	国家i、j在时间跨度内实际GDP平均值差值绝对值的倒数	$W i j E = 1 y - i - y - j, i ≠ j 0, i = j$	$y - i$ 、 $y - j$ 分别为地区i、j时间跨度内GDP的平均值。	世界银行数据库
文化距离（ $W i j C$ ）	权力距离（C₁）	$W i j C = 1 ∑ k = 1 n C k i - C k j V k, i ≠ j 0, i = j$	$C k i$ 、 $C k j$ 分别为地区i、j在第k个维度文化距离的值; $V k$ 为第k个维度文化距离值的方差。	霍夫斯塔德文化指数
	个人/集体主义（C₂）
	男性/女性特质（C₃）
	不规避因（C₄）
	长期/短期取向（C₅）
	放纵/克制（C₆）
制度距离（ $W i j I$ ）	政治稳定性（I₁）	$W i j I = 1 ∑ p = 1 n C p i - C p j V p, i ≠ j 0, i = j$	$C p i$ 、 $C p j$ 分别为地区i、j在第p个维度制度距离的值; $V p$ 为第p个维度制度距离值的方差。	世界银行全球治理指数
	政府效率（I₂）
	监管质量（I₃）
	法治规则（I₄）
	话语权与问责制（I₅）
	腐败控制（I₆）

表3

图2

图3

表4

入境旅游的Moran’s I指数及其显著性"

年份	$W i j G$	$W i j E$	$W i j C$	$W i j I$
2000	0.0191^*	0.2098^***	-0.0463	0.1047^***
2001	0.0264^*	0.1889^***	-0.0437	0.0969^***
2002	0.0196^*	0.1900^***	-0.0431	0.0914^***
2003	0.0255^*	0.1942^***	-0.0461	0.0953^***
2004	0.0254^*	0.2000^***	-0.0459	0.1045^***
2005	0.0303^**	0.2063^***	-0.0498^*	0.1136^***
2006	0.0330^**	0.2083^***	-0.0517^*	0.1195^***
2007	0.0362^**	0.2034^***	-0.0532^**	0.1191^***
2008	0.0396^**	0.2057^***	-0.0528^**	0.1249^***
2009	0.0450^***	0.2166^***	-0.0535^**	0.1285^***
2010	0.0350^**	0.1937^***	-0.0531^**	0.1151^***
2011	0.0652^***	0.2365^***	-0.0595^**	0.1625^***
2012	0.0713^***	0.2491^***	-0.0611^**	0.1784^***
2013	0.0696^***	0.2410^***	-0.0637^***	0.1763^***
2014	0.0677^***	0.2410^***	-0.0651^***	0.1698^***
2015	0.0783^***	0.2462^***	-0.0669^***	0.1785^***
2016	0.0865^***	0.2527^***	-0.0677^***	0.1835^***
2017	0.0892^***	0.2485^***	-0.0695^***	0.1901^***
2018	0.0960^***	0.2510^***	-0.0706^***	0.2024^***
2019	0.0988^***	0.2548^**	-0.0574^**	0.2127^**
2020	0.7360^**	0.1846^***	-0.0433^**	0.1511^***
2021	0.6570^**	0.1720^**	-0.0359^*	0.1228^***

表4

表5

最小二乘模型（OLS）和空间面板杜宾模型（SPDM）估计结果"

变量	OLS	SPDM
变量	OLS	$W i j G$	$W i j E$	$W i j C$	$W i j I$
Rail	1.180^***（5.091）	0.063^*（1.907）	0.213^*（1.930）	1.250^***（3.431）	0.286^**（1.750）
Road	0.012（0.107）	0.007^**（2.372）	0.011^***（3.701）	0.003（0.836）	0.006^***（2.580）
Air	0.018（1.301）	0.012^***（2.669）	0.003（0.505）	0.005（1.208）	-0.001（-0.337）
Pgdp	0.002^***（4.238）	0.001^***（4.365）	0.002^***（2.825）	0.001^**（1.814）	0.001^*（1.953）
Ser	2.033^***（4.130）	0.225（1.102）	0.750^***（2.830）	-0.046（-0.172）	0.063（0.574）
Den	-0.046^***（-4.969）	-0.105（-0.308）	-0.050^***（-2.953）	-0.078^***（-3.201）	-0.035^***（-2.870）
Open	1.215^***（3.574）	-0.041^**（-2.293）	1.127^***（4.350）	0.210（0.661）	-0.501^***（-3.100）
Res	12.031^***（9.608）	5.605^***（-4.765）	4.392^***（3.162）	3.520^***（3.705）	2.361^***（3.105）
W×Tour	-	0.381^***（5.470）	0.311^***（7.249）	-0.533^***（-6.100）	0.233^***（3.182）
W×Rail	-	0.439（0.401）	0.041（0.055）	2.330（0.901）	3.692^***（4.501）
W×Road	-	0.028^*（1.698）	-0.010（-1.387）	-0.031（-0.633）	0.175^***（3.205）
W×Air	-	-0.033^*（-1.707）	0.070^***（2.682）	0.062^*（1.375）	0.058^***（2.865）
W×Pgdp	-	0.001（0.371）	-0.001（-1.023）	-0.005（-0.510）	0.003（0.776）
W×Ser	-	3.267^**（2.469）	-2.343^***（-5.975）	2.065（0.702）	-1.919^**（-2.284）
W×Den	-	0.825（0.489）	-0.122^**（-1.794）	0.190（0.329）	-1.901^***（-3.086）
W×Open	-	-2.610^**（-2.169）	-2.081^***（-4.395）	-3.512^**（-1.320）	-1.085（-1.237）
W×Res	-	6.374（1.439）	3.081（1.071）	-4.155（-0.351）	7.057^***（4.031）
R²	0.356	0.953	0.986	0.985	0.977
Log-L	1222.700	4768.055	4831.700	3579.433	5814.710
LM-spatial lag		P=0.001	P=0.000	P=0.001	P=0.000
Robust LM-spatial lag		P=0.000	P=0.000	P=0.001	P=0.000
LM-spatial error		P=0.000	P=0.000	P=0.004	P=0.003
Robust LM-spatial error		P=0.002	P=0.000	P=0.002	P=0.000
Hausman test		P=0.000	P=0.000	P=0.000	P=0.000

表5

表6

交通基础设施对入境旅游影响的空间效应分解"

空间效应分解	$W i j G$	$W i j E$	$W i j C$	$W i j I$
铁路直接效应	0.112^* （1.806）	0.275^* （1.701）	1.023^*** （4.571）	0.452^*** （3.843）
铁路间接效应	0.751 （0.300）	0.182 （0.107）	1.132 （0.576）	1.507^*** （3.140）
铁路总效应	0.863 （0.589）	0.457 （0.372）	2.155 （1.399）	1.959^** （4.760）
公路直接效应	0.005^** （2.300）	0.011^*** （3.512）	0.008 （1.164）	0.015^*** （4.573）
公路间接效应	0.040^** （1.821）	-0.020 （-0.901）	-0.048 （-1.002）	0.101^*** （3.219）
公路总效应	0.045^*** （1.923）	-0.009 （-0.120）	-0.040 （-0.732）	0.116^** （2.410）
航空直接效应	0.012^** （2.585）	0.008 （1.074）	0.006 （1.030）	0.002 （0.209）
航空间接效应	-0.045^* （-1.743）	0.095^*** （2.890）	0.061 （1.391）	0.126^*** （3.216）
航空总效应	-0.033^** （-2.350）	0.103^*** （2.730）	0.067^* （1.803）	0.128^*** （4.478）

表6

图4

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	[ Zhou Lingqiang, Bi Juan. The influence of cultural distance on international tourism destination choices: A case study of China’s inbound tourism market[J]. Journal of Zhejiang University (Humanities and Social Sciences Edition), 2017, 47(4): 130-142. ]
[29]	张子昂, 保继刚. 多重距离对中国入境与出境旅游流的影响:基于组态的视角[J]. 地理科学, 2021, 41(1): 13-21. doi: 10.13249/j.cnki.sgs.2021.01.002
	[ Zhang Ziang, Bao Jigang. Effects of multiple distances on inbound and outbound tourism flows in China: A configuration-based perspective[J]. Scientia Geographica Sinica, 2021, 41(1): 13-21. ] doi: 10.13249/j.cnki.sgs.2021.01.002
[30]	Batsaikhan U, Dabrowski M. Central Asia: Twenty-five years after the breakup of the USSR[J]. Russian Journal of Economics, 2017, 3(3): 296-320. doi: 10.1016/j.ruje.2017.09.005
[31]	Suntikul W. Tourism and war: Global perspectives[C]// Wantanee Suntikul. Handbook of Globalisation and Tourism. Cheltenham: Edward Elgar Publishing Ltd., 2019.

地区	国家	数量
中俄蒙经济走廊	中国、俄罗斯、蒙古	3
东南亚	新加坡、马来西亚、印尼、缅甸、泰国、老挝、柬埔寨、越南、文莱、菲律宾、东帝汶	11
南亚	印度、巴基斯坦、孟加拉国、阿富汗、斯里兰卡、马尔代夫、尼泊尔、不丹	8
中亚	哈萨克斯坦、乌兹别克斯坦、土库曼斯坦、塔吉克斯坦、吉尔吉斯坦	5
西亚和北非	伊朗、伊拉克、土耳其、叙利亚、约旦、黎巴嫩、以色列、巴勒斯坦、沙特阿拉伯、也门、阿曼、阿联酋、卡塔尔、科威特、巴林、埃及	16
中欧和东欧	波兰、立陶宛、爱沙尼亚、拉脱维亚、捷克、斯洛伐克、匈牙利、斯洛文尼亚、克罗地亚、波黑、黑山、塞尔维亚、阿尔巴尼亚、罗马尼亚、保加利亚、马其顿	16
独立国家联合体	乌克兰、白俄罗斯、格鲁吉亚、阿塞拜疆、亚美尼亚、摩尔多瓦	6

变量类型	变量	衡量指标	数据来源
被解释变量	入境旅游（Tour）	入境旅游人数/国家人口数	世界银行数据库（2000—2020年）、世界旅游组织（2021年）
解释变量	铁路网密度（Rail）	铁路长度/国土面积	世界银行数据库（2000—2021年）
	公路网密度（Road）	公路长度/国土面积	国际公路协会（2000—2021年）
	航空运输能力（Air）	航空客运量/国土面积	世界银行数据库（2000—2021年）
控制变量	旅游资源水平（Res）	世界级旅游资源总数/国土面积	联合国教科文组织（2000—2021年）
	经济发展水平（Pgdp）	各国人均GDP	世界银行数据库（2000—2021年）
	对外开放水平（Open）	经济自由度指数	美国传统基金会经济自由度指数（2000—2021年）
	旅游服务水平（Ser）	服务业就业人数/总就业人数	世界银行数据库（2000—2021年）
	市场规模（Den）	各国人口密度	世界银行数据库（2000—2021年）