依来阿支，钟美玲

(1.成都理工大学旅游与城乡规划学院，四川 成都 610059；2.四川电影电视学院，四川 成都 610036)

0 引言

入境旅游是衡量旅游产业水平的重要指标，也是外汇收入的重要来源[1-3]。近年来，四川入境旅游总体规模偏小，发展不充分、不平衡问题突出。2018年接待入境游客数(369.82万人次)仅占全国的5.88%，不及广东的1/10、浙江的1/3，约为上海、云南的1/2，与陕西的差距进一步拉大至67.32万人次。在此背景下，加强四川省入境旅游市场结构特征研究对提升入境旅游发展水平，特别是世界重要旅游目地建设具有重要现实意义。

旅游客源市场研究方法包括市场占有率法、增长率法、亲景度和客源市场竞争态模型等[4-13]。亲景度指标和市场竞争态模型是区域入境旅游客源外部市场规模大小判别的传统方法，但难以对微观市场结构全面把握[14-15]。代表性成果如唐苏华(2008)、方世敏(2014)等运用亲景度指标和市场竞争态模型，分析了不同年份区间内新疆省、湖南省入境旅游客源市场时空演替特征[16-17]；再如，张艳(2007)、包娟(2010)等通过亲景度与竞争态的相关分析，探讨了黄山市、南京市主要的入境旅游客源市场结构特征[12-18]。相较而言，偏离—份额分析法(Shift-Share Method，SSM)将区域经济与上一级大尺度参照体系进行对比[19]，能够较好地揭示旅游市场结构演变特征[18-23]。黄秀娟(2004)、孙晓(2014)、周彩屏(2008)、吕帅(2006)等人运用此法对中国、黑龙江、浙江、上海等不同尺度入境旅游市场结构特征及其演变的成果可供参考[24-27]。就四川而言，张毓峰(2008)、郭剑英(2011)等人用波士顿矩阵理论模型和亲景度指标揭示了四川省入境旅游市场时空演变特征[28-29]；龚丽娟等(2017)利用Origin和Excel软件对2004—2015年四川省入境旅游客源地的分布特征以及变化趋势进行了分析[30]。但上述成果尚未引入SSM方法对四川省入境旅游市场予以研究。有鉴于此，以四川省为研究案例，选取入境游人数指标，运用改进的SSM方法，揭示四川省入境旅游市场结构演变特征与趋势，以期为入境旅游市场精准定位，特别是加快世界重要旅游目的地建设提供决策依据。

1 数据来源与研究方法

1.1 数据来源

数据来源于2014年和2019年《中国旅游统计便览》《四川省旅游统计便览》。以2013年和2018年入境旅游人数作为统计指标，选取四川省18个主要的入境客源国或地区作为样本，将全国同时期入境客源地作为上一级大尺度区域的样本。以2013年为基期，2018年为末期，分析四川省近6年入境旅游客源市场结构变化态势(见表1)。

表1 2013年、2018年四川省与全国入境旅游客源市场结构数据

1.2 研究方法

假设经过时间[0，t]之后，区域i的入境游客总流量及其结构地位都已发生变化。设初期(2013年)入境游客数量为ai，0，末期(2018年)为ai，t。将区域内不同入境旅游客源市场分为n个部分，ax，0，ax，t(x=1，2，3，…，n)，分别表示初期与末期客源市场i到达区域j的入境游客总流量。用A0、At表示时间[0，t]内全国初期末期入境游客总流量，Aj，0、Aj，t表示全国初期与末期客源地j到达全国的入境游客总流量[26，30]。计算步骤及公式如下。

在[0，t]时间段内，客源地j进入区域i的变化率[30]：

rX=(aX，t，-aX，0，)/aX，0

(1)

在[0，t]时间段内，客源地j在全国的游客变化率：

Rj=(Aj，t-Aj，0)/Aj，0

(2)

[0，t]时间段内，以全国入境游客总流量所占份额为标准，将区域i各客源地入境客流量标准化[26-30]：

(3)

将[0，t]时间段内客源地j到达区域i的客流增长量Gx分解为份额分量Nx、结构偏离分量Px和竞争偏离分量Dx3个分量。PDx代表总转移分量[26，30]，表示区域i第j客源市场总的增长优势。

GX=aX，t-aX，0=NX+PX+DX

(4)

(5)

(6)

Dx=ax，0×(rx-Rj)

(7)

PDX=PX+DX

(8)

Gi=Ni+Pi+Di=ai，t-ai，0

(9)

(10)

(11)

(12)

相对于全国区域而言区域i(本文即为四川省)入境游客增长率为：

L=W×U=aj，t/aj，0÷At/A0

(13)

引入Vj，0，Vj，t，分别作为区域i占同期全国入境游客总流量的比重[26-30]，即：

Vj，o=aX，0÷Aj，0

(14)

Vj，t=aX，t÷Aj，t

(15)

将L分解得到结构效果指数W和竞争力效果指数U[26-30]：

L=W×U

(16)

(17)

(18)

L>1，说明区域i游客量增速高于全国水平；若Pi较大，W>1，表明区域i入境游客量较全国水平处于增长状态；若Pi较大，W<1，则说明区域i入境客源市场增长乏力，入境旅游市场较全国水平处于衰退状态；若Di较大，U>1，说明区域i有较强的竞争力，入境旅游市场发展势头强劲，反之则说明该区域总体竞争能力较弱，入境旅游市场低迷。

2 研究结果

2.1 入境旅游市场份额分析

2013-2018年，英国、德国、澳大利亚、泰国、印度尼西亚、俄罗斯、其他客源地7个客源市场份额上升。其中，泰国由2013年第13位升至2018年的第8位，增长最快，所占市场份额上升了2.21%；其他客源地、德国、英国分别上升5.16%、1.27%、1.11%；澳大利亚、印度尼西亚、俄罗斯有小幅增长。其余11个客源市场2018年所占比重与2013年相比，均有不同幅度的减少。韩国由2013年第7位降至2018年的第12位，入境游客量下降幅度最大(3.00%)；其次为中国港澳地区(2.56%)、中国台湾地区(1.89%)，以及美国(1.64%)；日本、马来西亚、新加坡、法国、加拿大、意大利、印度所占份额均有小幅下降，但排名变化不大，表明入境旅游客源市场结构波动小，稳定性相对较好(见表1)。

表2 四川省入境旅游主要客源地SSM分析结果

2.2 入境旅游市场增长分析

除韩国、印度增长率低于全国同期水平外，四川省其余16个主要客源市场增长率均高于全国水平。其中，俄罗斯(2.424%)、泰国(2%)增长率高于全国2%以上；德国(1.547%)、英国(1.101%)、其他客源地(1.061%)、澳大利亚(1.032%)增长率高于全国1%以上；中国港澳地区、中国台湾地区，以及美国、日本、马来西亚、新加坡、法国、加拿大、意大利、印度尼西亚等国家的增长率都高于全国，但增速低于1%。中国港澳地区、中国台湾地区，以及美国、马来西亚、新加坡、日本等传统入境旅游客源地增长率低，而俄罗斯(2.424%)、英国(1.101%)、德国(1.547%)、澳大利亚(1.032%)等新兴入境客源地增长率趋于上升，且增速较快(表2)。

表3 四川省入境旅游客源地结构总体效果

2013-2018年，入境旅游游客流增长总量(Gi)为160.270万人次，L=1.613>1，表明四川入境旅游客流总量在增长，且增长速度高于全国平均水平；Pi=23.883，W=1.030>1，表明四川入境旅游具有较好的高速增长市场，市场总体结构良好；Di=133.660，U=1.566>1，表明四川入境旅游市场有一定竞争力，与全国同期水平相比，处于优势地位(见表3)。

2.3 入境市场竞争优势分析

以竞争力偏离分量Dx为横轴，以市场结构偏离分量Px为纵轴绘制转移分量图。其他客源地、中国台湾地区、中国港澳地区，以及美国、泰国、加拿大、印度尼西亚、意大利、澳大利亚、俄罗斯、新加坡等共计12个市场位于第一象限，表明其市场基础和市场竞争力明显，需要重点维护。印度、韩国位于第二象限，表明基础较好，但市场竞争力较差(见图1)。

以区域客源市场转移分量PDx为横轴，以份额分量为Nx为纵轴绘制市场优势分析图。四川省18个主要客源市场中12个客源市场位于第一象限，入境旅游市场总体结构较好。从结构优势排位来看，中国港澳地区、中国台湾地区，以及美国和其他客源地在份额上优势明显，对总量增加贡献较大；加拿大、意大利、印度尼西亚也属区域增长市场，但其等份额较小，贡献极小，亟待拓展(见图2)。

图1 四川省入境客源市场转移分量图

图2 四川省入境客源市场结构优势分析图

3 结论与讨论

采用SSM分析法，结合市场结构优势图，对四川入境旅游市场份额、增长与竞争优势予以分析。主要认识和成果如下。

首先，中国港澳地区、中国台湾地区，以及美国、新加坡市场基础良好，竞争优势明显，属重点维护优势市场；英国、法国、德国原有市场基础较好，竞争力转移分量较强，属重点发展潜在市场。其次，以日本、韩国、马来西亚为代表的四川传统客源市场占有率和市场竞争力都处于劣势，已经成为四川入境旅游客源市场的一个衰退性市场。同时，泰国和俄罗斯近年跻身高速增长的新兴市场。最后，入境客源市场以中国港澳台为主，美国、新加坡、英国、法国、德国等其他国际市场为辅。总体而言，四川入境旅游在全国总体客源市场结构良好，具有较强国际旅游竞争力[31-32]，但我省入境游关键性指标不仅与北上广、浙江、上海、广西、云南、福建、浙江、山东、江苏等沿海或沿边省市存在差距，也落后于陕西、湖北、安徽等中西部内陆省份。

本文关注四川入境游客市场结构及其演变特征，是重组优化“一干多支、五区协同、四向拓展、全域开放”旅游经济空间，特别是加快旅游经济强省和世界重要旅游目的地建设的重要基础性研究课题。《中国旅游统计便览》未将中国香港和中国澳门地区入境游客数据分开，故仅能将中国港澳地区作为一个整体进行研究。四川省入境游客数据为入境过夜游客数据，而全国入境游客数据则包括一日游游客数据，导致四川入境游客数据偏小。采用探索性空间数据分析技术将有望深入揭示入境旅游市场时空格局及其动态演化特征。