1、湖南科技大学本科生毕业论- 0 -三亚市旅游客流特征分析作者： 指导老师： （湖南科技大学建筑与城乡规划学院地理科学系，湖南 湘潭 411201）摘要：利用 20052012 年三亚统计年鉴中三亚旅游客流各月份及各客源地的统计数据，通过旅游季节性（时间）强度指数、旅游需求的空间分布集中性、一元线性回归方程以及图表等方法分析三亚市旅游客流在时间和空间上的特征。三亚市旅游客流的特征：时间上,.季节性不明显；时间分布形式为三峰两谷型；随着时间的增加，三亚市的旅游客流呈逐年增加的趋势。空间上,国际客源市场主要集中于发达国家；空间集中度较集中，客源市场不稳定，受客源市场影响较大。关键词：三亚市 旅游客流
2、 季节性 空间集中性 一元线性回归方程在海南建设国际旅游岛的背景下，三亚市作为海南岛最南端的城市和国内唯一的热带海滨旅游城市，拥有优越的地理优势和丰富的热带旅游资源优势，而且三亚市相对完善的旅游接待设施与比较完善的旅游服务行业，决定了三亚市在海南建设国际旅游岛的建设中就要起到龙头作用 1。基于国内外对旅游方面研究的不断深入和成果的逐渐积累，有了不少旅游方面的研究成果。其中涉及到三亚市旅游方面的作品就有陆林 2，宣国富 3，刘俊 4，陆芸 5等人的发表的论文及期刊，但是他们在三亚市旅游客流特征方面的研究都存在了一定的局限性，在描写三亚旅游客流特征时都只是片面的说到了三亚旅游客流的时间特征或者空间
3、特征，都没有对其进行统一的研究分析，让读者无法更直接更直观的观察到全面的特征。所以本文在分析三亚市旅游客流特征时，将通过旅游季节性（时间）强度指数、旅游需求的空间分布集中性、一元线性回归 6以及图表等方法，对三亚市旅游客流在时空上的特征进行充分分析。1 旅游客流时间特征1.1 季节性不明显研究一个地方的旅游需求在时间分布上的集中性，利用季节性强度（时间）指数来分析，因为旅游的季节性是造成旅游需求出现时间分布集中性的重要原因，所以本文利用旅游需求上的季节性（时间）强度指数 R 对旅游客流量进行定量分析。其计算公式为： （公式 1） 1221/)3.8(iiX式中：R 为旅游需求的季节性（时间）强
4、度指数；为各月客流量占全年比重的百分比；iX湖南科技大学本科生毕业论- 1 -8.33 为各月客流量占全年百分比的平均值。若 R 值越接近于零，说明旅游需求的时间分配就越均匀；R 值越大，则时间变动就越大，旅游淡旺季的差异就越大。特别注意的是旅游季节性强度指数是以时间为单位的计算方法，所以公式中的 12 个月份还可以换成其他任意长度的时间段，那么相应的系数也要随之变换。根据三亚市统计局统计年鉴中提供的 2008 年至 2012 年各月份客流量数据，整理得出三亚市 2008 年至 2012 年的旅游者时间（月份）分配情况（表 1） 。表 1 三亚市 2008 年至 2012 年各月份旅游者时间分
5、配情况时间/年各月份所占比例/% 2008 2009 2010 2011 20121月 12.89 12.95 11.99 11.44 10.082月 11.18 11.33 10.87 11.37 9.723月 10.01 9.81 11.52 10.02 9.064月 8.96 9.04 9.49 8.82 7.595月 7.5 7.72 8.23 8.01 6.266月 6.69 6.86 7.11 7.14 5.787月 7.91 7.84 8.15 8.13 6.748月 8.88 8.67 9.03 8.71 7.399月 7.04 7.27 7.37 7.2 6.3510月 8.
6、27 8.4 7.09 8.02 8.0611月 10.66 10.12 9.14 11.25 10.53资料来源：引自 2008 年至 2012 年三亚市统计年鉴 表 2 三亚市 2008 年-2012 年季节性（时间）强度指数年份 2008 2009 2010 2011 2012R 1.91 1.98 1.82 1.75 1.96三亚市旅游客流在 2008 年至 2012 年的各月份客流量的变化幅度不大（见表 1） ，导致计算出的 R 值也不大，R 值在 1.75 到 1.98 之间移动（表 2） ，可见三亚市的旅游客流季节性比较小（与 100 相比）：说明三亚市的旅游客流在年内各月份的变
7、化不大，即季节性不明显。三亚市出现季节性不明显的原因主要是三亚市是热带海滨旅游城市，春、夏、秋、冬四季变化不明显，适宜一年四季旅游。湖南科技大学本科生毕业论- 2 -1.2 客流分布呈三峰两谷型旅游客流的表现形式可以通过旅游接待过夜人数来描述。根据三亚市 2008 年至 2012年三亚市旅游客房开房率 7，得到三亚市旅游客流在时间分布上的一个曲线图，如图 1。由图 1 可知，三亚市的旅游客流在不同的年份中所表现出来的曲线基本保持一致，曲线图的分布规律呈“W”型，也就是三峰两谷型的分布规律，其变化规律为：谷峰为 1 月、8 月和 12 月；谷底为 6 月和 9 月。曲线中开房率的上升时间段为 6
8、 月至 8 月、9 月至 1 月，下降时间段为 1 月至 6 月，8 月至 9 月。每年的 3、4 月份以后，全国各地天气回暖，企业或学生假期结束，游客开始减少至六月出现第一个低峰期；6 月后全国各高校开始放暑假、天气炎热，吸引了很多游客来三亚旅游度假、避暑，在 8 月出现了一个小的高峰期；8 月后各高校开学，北方地区进入秋天，游客减少至 9 月出现第二个低峰期。10 月以后，全国各地开始降温，冬季来临，作为最温暖的南方城市，吸引了大量的北方“候鸟”来避寒过冬；加上 12 月以后人们的各种假期、节日的出现，特别是春节前后，日均涌入的客流量可达 13 万，在 12 月、1 月出现了两次高峰。可见
9、，三亚旅游客流的分布形式为三峰两谷型。图 1 三亚市旅游饭店客房开房率资料来源：引自三亚市旅游政务网2 旅游客流空间特征2.1 客源市场主要集中于发达国家利用三亚市在 2009 年到 2011 年期间三亚市旅游客流的入境旅游的 15 个客源地分布情况，数据经过处理后得到 2009 年到 2011 年 15 个客源地的客流地理分布情况（表 3） 。2009 年至 2011 间三亚市旅游客流占比例较大的来源市场主要集中于发达国家：2009 年的三亚市旅游客源市场主要来源于俄罗斯、日本以及美国；2010 年的客源市场主要集中于俄罗斯、日本、德国和美国；2011 年的旅游客源市场主要集中于俄罗斯、美国
10、、日本。三亚市拥有优越的地理位置和丰富的旅游资源，加上海南建设国际旅游岛的政策影响下，得到国家众多的政策优惠与经济支持，吸引了大量发达国家的游客来三亚旅游。湖南科技大学本科生毕业论- 3 -表 3 三亚市 2009 年至 2011 年客流地理分布情况 单位：%序号 n 客源地 2009年 2010年 2011年1 日本 10.77 6.14 3.972 菲律宾 0.52 0.59 0.793 新加坡 2.66 2.41 2.494 泰国 0.54 0.3 0.355 印度尼西亚 0.47 0.45 0.466 美国 5.78 4.69 4.277 加拿大 1.94 1.87 1.638 英国
11、2.76 1.62 1.649 法国 2.5 2.11 1.7210 德国 4.84 4.83 2.9311 意大利 1.04 0.89 0.6512 俄罗斯 35.37 46.92 54.9113 澳大利亚 1.98 1.68 1.3814 新西兰 0.24 0.26 0.215 其他 28.59 25.24 22.61总计 100 100 100资料来源：引自三亚市 2009 年至 2011 年统计年鉴2.2 客源市场较集中研究三亚市的客流量在空间上的方法则可以通过旅游需求的空间分布集中性来分析。旅游需求在空间上的分布结构主要是指旅游者的地理来源和数量强度。其中空间集中性是用地理集中指数来
12、进行定量分析。其计算公式为：（公式 2）2n1i)(*0TXGi式中：G 为客源地的地理集中指数；为第 i 个客源地的客流量；iXT 为旅游地接待客流的总量；n 为客源地总数。如果 G 值越接近 100，则客源来源越少，客源地集中性越集中；而 G 值越小，客源地集中性越分散。而对于任何一个旅游地来说，客源地越分散，说明旅游地的旅游经营越稳定，反之，如果客源太集中，就容易受到客源地经济、政治、社会、文化等诸多方面变化的冲击。 通过 2007 年三亚、杭州、桂林、昆明四个旅游城市的国际客流地理分布情况（见表 4） ，代入地理集中指数公式 2，得到表 5。 湖南科技大学本科生毕业论- 4 -表 4
13、2007 年三亚、杭州、桂林、昆明主要国际客流地理分布情况 单位：人序号 客源地 三亚市 杭州 桂林 昆明1 日本 29552 276212 108203 538222 菲律宾 1379 10618 4704 15783 新加坡 7829 41380 13813 348664 泰国 1654 56903 44363 436715 美国 14375 124093 95145 303306 加拿大 4470 27638 29054 73747 英国 6442 22433 43276 91388 法国 5513 26640 65106 215919 德国 10756 41705 39181 1102
14、310 俄罗斯 147346 10621 480 228511 澳大利亚 4524 28262 31238 1653412 其他 198174 304793 201451 111710合计 432014 971298 676014 343922资料来源：引自 2008 年中国旅游年鉴和 2009 年三亚市统计年鉴 表 5 2007 年三亚、杭州、桂林、昆明四地的地理集中指数旅游地 G 值 n三亚 57.45 12杭州 41.79 12桂林 35.23 12昆明 36.00 12由表 5 可见，三亚、杭州、桂林、昆明同为 12 个客源地，但是客源来源存在较明显的区别。G 值越大（三亚杭州 昆明桂
15、林） ，客源市场集中性越集中，说明三亚市的旅游客流客源市场的集中度最为集中，客源市场越集中，则越容易受到客源地的影响。3 未来客流量呈上升趋势预测一个地方的发展趋势可以利用一元线性回归来分析，一元线性回归分析是现在最容易也是最常用的一种趋势外推数学方法，而且在研究以年时间单位的旅游需求量变化中也经常用到它。湖南科技大学本科生毕业论- 5 -其公式为： （公式 3） bxay式中: 为因变量；为自变量；x为常数；a为 对 的回归系数。by由此可知若一个地方的因变量 是当地的旅游需求量或者消费的度量，例如到三亚y市某风景区游览的人数，经济总收入等。相应的自变量 则可以是指旅游地的经济收入、x总体市
16、场大小等因素。利用这个数学方法可以预测某地客流量的未来几年客流量的发展趋势。表 6 三亚市旅游 20052012 年的年客流量时间 2005年 2006年 2007年 2008年 2009年 2010年 2011年 2012年客流量/万人406.59 454.90 538.43 604.15 669.06 882.65 1021.07 1148.52资料来源：引自三亚市 20052012 年统计年鉴将三亚市 2005 年至 2012 年的年客流量（表 6）在坐标上表示出来（如图 2） ，显现出的是客流量与时间的关系式酷似于一条直线。因而我们可以得到一个客流量与时间之间的关系式也就是线性回归方程
17、。图 2 三亚市旅游客流的一元线性回归方程一元线性回归方程 0.2759.108xy相关系数 6.2R式中： 为年客流量；y为时间段；x湖南科技大学本科生毕业论- 6 -为相关系数。 R表 7 三亚市 2013 年2017 年客流量的预测值由一元线性回归模型可以预测出三亚市旅游客流 5 年的发展趋势（表 7） 。一元线性回归模型应用于旅游需求的预测时间不宜过长，容易出现偏差，因为客流量是一个动态的变化量，影响旅游需求的因素也是不定的，所以线性回归模型只能预测短时间内的变化值。由表 7 可知，三亚的未来五年的旅游客流的预测值的关系为：2017 年2016 年2015 年2014 年2013 年，
18、总的变化趋势是一个逐渐递升的趋势。三亚除了拥有优越的旅游资源和区位，还有三亚市的金名片形象也不断深入人心，例如最佳休闲度假城市、最佳中国魅力城市、最佳养生城市、最具吸引力城市等等形象深入人心，吸引了大量的游客来此游玩居住，成为人人向往的旅游度假天堂。4 结论利用了旅游地理学中较为常用且具有实际意义的数学方法建模分析了三亚市近些年来旅游客流方面的发展特征，可以更直观更深入的探究三亚市在旅游客流的特征。本文通过对三亚市旅游客流的在时空上的分析，得出以下几个特征：1.三亚市的旅游客流在时间上的分布是比较稳定的，其一季节性不明显，旅游客流各月份数量变化不大。其二三亚旅游客流时间分布形式为“W”型，也就
19、是三峰两谷型。稳定的客流不仅有利于三亚旅游业的发展，还能带动其他行业的发展；对三亚建设国际旅游城市提供了稳定的发展环境。2.三亚的旅游客流的国际客源市场主要集中在发达国家；与国内其他旅游地相比，地理空间集中性较集中。客源来源较集中，容易受到客源市场的影响，所以三亚市的旅游业不仅要加强与客源市场的联系，还有开扩其他的旅游市场，增加客流量，减小客源市场对三亚旅游业的不利影响。3.三亚市旅游客流未来几年的客流呈增长趋势。质与量的发展趋势是相互转化的，所以旅游客流在增长的发展趋势下，当地政府与相关部门也要注意人与自然的和谐发展，坚持绿色环保旅游才是真正的可持续发展的旅游。年份 2013年 2014年
20、2015年 2016年 2017年预测值/万人次 1204.31 1312.90 1421.49 1530.08 1638.67湖南科技大学本科生毕业论- 7 -参考文献1 詹鹏、陈延理.在国际旅游岛背景下三亚市旅游发展现状探究J.神州商贸，2010：70-712 陆林、宣国富等.海滨型与山岳型旅游地客流比较以三亚市、北海、普陀山、黄山、九华山为例J.地理学报，2002,57（6）：731-7403 宣国富、陆林等.三亚市市旅游客流空间特征性研究J.地理研究，2004,23（1）：115-1244 刘俊.三亚市海滨旅游开发对城市发展的影响J.地域研究与开发，2009,28（6）：58-625
21、陆芸、田良.海南入境旅游季节性特征与调控措施J.人文地理，2013,4（132）：140-1436 保继刚、楚义芳.旅游地理学M.北京：高等教育出版社，2012：76-837三亚市旅游饭店业现状调研 http:/ tourist passenger flow characteristic analysisHuang Yanxia Instructor Yang Yuelong(Hunan university of science and technology of architecture and urban planning college of geographical science
22、in Xiangtan, Hunan province, 411201)Abstract: This paper analyses the character of the time and space of the tourism passenger flow in Sanya by using the method of making use of the statistical data of the tourist flow each month and each source according to the statistical yearbook from 2005 to 201
23、2 in Sanya. Besides,the paper takes advantage of the method of analyzing the strength index in tourist season and the spatial distribution of tourism demand and a linear regression equation and chart. The character of the tourism passenger flow in Sanya are as follow: the seasonality is not obvious
24、in time,and the time distribution is in the form of three peaks and two valleys.As the time increasing, the tourist passenger flow in Sanya showed an increasing trend year by year. In space, the international tourist market mainly concentrated in developed countries;the spatial concentration is conc
25、entrated highly, the tourist market is not stable and the source 湖南科技大学本科生毕业论- 8 -market is influenced easily .Keywords: Sanya;tourism passenger flow;seasonality;spatial concentration;one linear regression equation致谢信感谢指导老师阳岳龙老师的指导和帮助，帮助我确定毕业论文的方向和题目提供了不少方法，在论文完成后的修改过程中耐心的帮我修改论文和启发了我不少写作的灵感；感谢我的家人在收集论文资料和完成毕业论文期间对我的经济支持；此外还有感谢班主任莫宏伟老师，在准备毕业论文以及寻找工作期间对我们的关心和督促.
