中国城市居民出游空间结构研究

In this proposal, the travel space refers to the geographical scope of tourist activities around the Tourist source place. In other words, the travel space is the spatial scope distributed by the destinations that visited frequently by the tourists from the same tourist source place. In worldwide, cities are main tourists source places. In China, city tourists accounted for 68.8% of all domestic tourists in 2014. So, researching on the spatial tourism behavior of urban residents is meaningful and essential for the development of tourism industry. The Wu-curve has described the spatial structure of China urban residents' tourism behavior using data collected in 1992-1994 by questionnaire, and case cities are Shanghai, Chengdu, Xi'an and Changchun. The spatial scope of China urban tourists is about 500 Km and inflection points on the Wu-curve are 15 Km, 50 Km, 500 Km, and 1500 Km. After two decades, the spatial structure of urban residents' tourism behavior must change because China's economy, traffic conditions and distribution pattern of destinations has undergone tremendous development. This project will study Tourists' mobility patterns around urban residences using big data of mobile phones and data collected by large sample survey in 6 Chinese cities. The study includes: ①Collecting travel information of urban residents and establishing urban residents travel distance probability distribution function; Researching on the regional and temporal differences of travel distance probability distribution function; ③Discovering the factors that affect the type of probability distribution function and researching of its mechanism. ④Predicting the trend of urban residents' travel spatial structure. The research goal is to find the dominant factors affecting the mechanism of Chinese urban tourists' mobility patterns and to reveal the temporal and spatial variation characteristics. This study can enrich and develop the theory of Wu-curve and promote the development of theory on tourism geography in China, meanwhile it can provide the base for developing tourism resources and planning tourism industry, segmenting market and accurately forecasting it.

出游空间是人们以客源地为中心开展旅游活动的地域界限。全球范围内城市都是最主要和重要的客源地，研究城市居民出游空间结构实践价值更大。本项目以北京、上海、成都、武汉、西安、长春为例，采用大样本问卷调查数据和手机移动定位大数据，通过与“吴曲线”对比研究收入和交通巨变下中国城市居民的出游空间结构特征及其影响因素。研究内容包括：①收集案例城市居民到访信息，建立城市居民到访率分布函数；②对比研究到访率分布函数的区域差异和时间变化特征；③研究影响中国城市居民出游空间大小和结构的主要因素及其作用机制；④建立仿真模型预测中国城市居民出游空间大小及其结构变化趋势。研究目标是发现影响城市居民出游空间大小和结构的主要因素及其作用机制，揭示中国城市居民出游空间结构特征。本研究可丰富和发展“吴曲线”理论，提高以客源地为中心的出游空间结构研究的理论水平，还可为中国旅游资源开发和市场预测等旅游业实践工作提供更可靠的依据。

设计了6套调查问卷，完成问卷9480份，获得有效问卷8672份。开展了城市居民到访率距离分布函数、到访率分布函数的区域差异和时间变化、城市居民出游空间的主要影响因素、旅游流仿真模型和预测、异质旅游流空间分异特征、A级景区空间分布特征等六个方面的研究工作。研究发现：（1）以客源地为中心，到访率距离分布函数为指数函数，这一规律与客源地城市级别和富裕程度无关，具有普适性；（2）到访率距离分布函数的参数随着时间变化，但是指数函数的性质不变，“吴曲线”80%的累积到访率距离由500km变化为1500km；（3）影响城市居民出游行为进而影响城市居民出游空间的主要因素包括景区空间分布格局、景区知名度、家庭收入、家庭生命周期、学历等因素；（4）证明旅游流和旅游者行为均可以应用多智能体建模的方法进行仿真研究，建立了进行旅游流和旅游者行为预测的模型；（5）发现了旅游交通方式跃迁现象，提出了旅游交通方式跃迁带模型，并揭示了跃迁现象产生原因和跃迁带移动规律；（6）提出了自驾游出游空间结构轮毂模型，发现400km是中国城市居民自驾游活跃地带；（7）提出了参数独立的由旅游吸引力、交通时间、交通费用、体感疲惫交通时间和可自由支配收入5个自变量组成的到访率计算模型，为预测游客接待量提供了新方法；（8）发现了旅游接待量及收入与区域铁路交通通达性之间的正向相关关系。（9）发现中国A级景区主要集中分布在胡焕庸线东部地区，等级结构呈正态分布，景区数量省际差异大，相对于低级别景区，高级别景区空间分布相对均衡，中国A级景区建设已经从数量增长进入质量提升阶段。（10）提出了旅游景区知名度市场转化率概念，发现景区到访率与景区知名度之间存在指数型正相关关系，知名度市场转化率呈距离衰减规律。在《地理研究》《旅游学刊》《经济地理》《人文地理》《Scientific Reports》《Asia Pacific Journal of Tourism Research》等期刊发表论文10篇。培养博士生3名，其中1人毕业；培养硕士生8人，其中4人毕业，1人读博。2名博士生获得国家文旅部万名旅游英才计划项目。