EN中文

自然资源学报 >

2025 , Vol. 40 >Issue 4: 934 - 953

DOI: https://doi.org/10.31497/zrzyxb.20250405

旅游资源与创新开发

流量经济背景下旅游资源丰裕度与网络关注度空间错位及驱动机制——以云南省为例

  • 赵书虹 ,
  • 孔营营 ,
  • 李晓光 ,
  • 李佳懿
展开
  • 云南大学工商管理与旅游管理学院，昆明 650091

赵书虹（1975- ），女，云南昆明人，博士，教授，博士生导师，研究方向为旅游目的地管理。E-mail:

收稿日期: 2024-09-24

  修回日期: 2024-12-24

  网络出版日期: 2025-03-28

基金资助

国家社会科学基金项目(24BJY213)

云南省教育厅科学研究基金资助项目(KC-24248272)

收起

Spatial mismatch and driving mechanisms of tourism resource abundance and network attention in the context of flow economy: A case study of Yunnan province

  • ZHAO Shu-hong ,
  • KONG Ying-ying ,
  • LI Xiao-guang ,
  • LI Jia-yi
Expand
  • School of Business and Tourism Management, Yunnan University, Kunming 650091, China

Received date: 2024-09-24

  Revised date: 2024-12-24

  Online published: 2025-03-28

Fold

摘要

网络关注度是市场需求的集中表达，流量经济背景下其为释放旅游消费潜力和优化旅游资源配置提供了新的着力点。基于当前网络关注热点与以空间为基础的资源分布丰度并未完全协同、旅游资源利用价值向产品市场价值转化不足等现象，综合使用重心模型、空间错位指数和地理探测器方法，从整体和局部尺度分析云南省2013—2022年旅游资源丰裕度和网络关注度的空间错位关系及其驱动机制。研究表明：（1）从整体错位特征来看，研究期内旅游资源丰裕度重心和旅游网络关注度重心分别呈现出整体向楚雄彝族自治州东南部和楚雄彝族自治州西南部移动的特征，二者的重心距离波动幅度较大，呈现“靠近—远离—靠近”反复交替的态势。（2）从区域错位特征来看，二者的空间错位关系存在明显区域特征，由西北至东南呈现出“正向错位区—负向错位区—正向错位区”交替的空间分布格局。（3）从驱动机制来看，资源禀赋基础力、人力资源潜在力、经济发展拉动力、信息传播催动力四种驱动力相互交织，共同驱动着云南省旅游资源丰裕度与网络关注度由空间错位向空间适配的过程演化。研究结果不仅回应了流量经济背景下区域旅游资源“量质”与网络关注度适配发展的现实需要和学术关切，还推进了对二者空间错位驱动机制的学理性解释。

关键词： 旅游资源丰裕度; 网络关注度; 空间错位; 驱动机制; 流量经济; 云南省

本文引用格式

赵书虹 , 孔营营 , 李晓光 , 李佳懿 . 流量经济背景下旅游资源丰裕度与网络关注度空间错位及驱动机制——以云南省为例[J]. 自然资源学报, 2025 , 40(4) : 934 -953 . DOI: 10.31497/zrzyxb.20250405

Abstract

Network attention is a concentrated expression of market demand, and it provides a new focus for releasing the potential of tourism consumption and optimizing the allocation of tourism resources in the context of flow economy. Based on the phenomenon that the current network focus hotspots and spatially based resource distribution abundance are not fully coordinated, and the transformation of tourism resource utilization value to product market value is insufficient, this paper takes Yunnan province data from the whole and local scales as the cases from 2013 to 2022 to explore the spatial mismatch relationship and driving mechanism of tourism resource abundance and network attention in this province through the methods of gravity center model, spatial dislocation index and geographic detector. The results show that: (1) From the perspective of the overall mismatch, the gravity center of tourism resources abundance and tourism network attention during the study period present the characteristics of moving to the southeast and the southwest of Chuxiong Yi Autonomous Prefecture, respectively. The fluctuation amplitude of the distance between the two centers of gravity is relatively large, showing a repeated alternation of "approaching-distancing-approaching". (2) From the perspective of regional dislocation, the spatial mismatch relationship between the two regions has obvious regional characteristics, presenting a distribution pattern of "positive mismatch area-negative mismatch area-positive mismatch area" from northwest to southeast. (3) From the perspective of driving mechanism, the four driving forces, namely, resource endowment, human resource potential, economic development and information dissemination, are intertwined, which jointly drive the evolution of tourism resource abundance and network attention in Yunnan from spatial dislocation to spatial adaptation. The results of this study not only respond to the practical needs and academic concerns of the adaptive development of regional tourism resources "quantity and quality" and network attention in the context of flow economy, but also promote the rational explanation of the driving mechanism of spatial mismatch between them.

Key words： abundance of tourism resources; network attention; spatial mismatch; driving mechanism; flow economy; Yunnan province

旅游资源是游客开展旅游活动的基本要素[1]，指自然界和人类社会中能够对旅游者产生吸引力，可以为旅游开发利用的一切事物[2]。中国旅游业的快速发展使得国内旅游资源开发竞争激烈[3]、旅游资源开发效率较低[4]等问题日趋突出。尤其是在消费者行为愈发受数字媒体影响的背景下，增加旅游资源存量的开发模式已不足以满足新时代旅游者日益增长的需求[5]，对区域旅游资源开发及其优化配置提出了更高要求。2023年11月中华人民共和国文化和旅游部印发的《国内旅游提升计划（2023—2025年）》从不同角度为“丰富优质旅游产品供给”“推动盘活闲置低效旅游项目”指明了发展方向[6]。在国家宏观发展要求以及景区自身发展需要的双向加持下，旅游与数字技术得到深度融合，为不少“小众冷门”旅游目的地积攒了大量的网络“流量”[7]。在旅游情境下，流量更多地体现为大众对景区或旅游目的地有限的网络关注度在新媒体社交平台的汇聚[8,9]。因此，将静态旅游资源和动态网络关注度置于同一研究系统，有助于为理解流量经济背景下区域旅游资源由“保存量”转向“争流量”提供观察窗口。
网络关注度是旅游资源市场价值和潜在旅游意愿的间接体现[10,11]，反映出特定时间内潜在旅游者的流动倾向，具有动态性特征[12]。旅游网络关注度作为当下研究热点，众多学者集中从时空视角考察旅游网络关注度单系统的时空变化特征[13]、影响因素[14]、驱动机制[15]、游客网络搜索行为[16]以及旅游网络关注度与旅游竞争力[17]、旅游吸引力[18]、旅游流[19,20]的空间关系，有关旅游网络关注度空间错位的研究还有待深化。空间错位由Kain[21]在1968年首次提出，探讨了城市空间重构对美国黑人群体住房和就业机会产生的影响。此后，空间错位理论被拓展到经济学[22]、社会学[23]、地理学[24]等领域。在旅游研究领域，使用空间错位理论旨在揭示旅游经济与旅游资源[25,26]、旅游经济与生态环境[27,28]、旅游产业集聚与城乡收入差距[29]等两系统间的空间错位程度。然而，目前仅有少数学者将旅游网络关注度与旅游资源丰裕度置于同一研究系统，对二者的空间错位格局和影响机制进行了定性讨论与实证分析。在定性层面，王琪林等[30]从社会环境、旅游发展、资源禀赋、网络发展四个维度，定性阐释了其对四川省旅游资源丰裕度与旅游网络关注空间错位格局的影响。在实证方面，代表性研究主要使用A级旅游景区单类指标表征旅游资源丰裕度[30,31]，来解析旅游资源丰裕度与网络关注度的空间错位关系及其影响因素，且暂未有研究从实证角度对二者的驱动机制进行深度考量。通过文献梳理可知，现有研究内容主要聚焦对旅游资源丰裕度或旅游网络关注度单一系统的考察，而从多指标多类型构建旅游资源评价体系，探讨旅游资源丰裕度与网络关注度空间错位关系及其驱动机制的综合性集成研究较为匮乏。
鉴于此，本文拟选取29个指标构成旅游资源评价体系，结合重心模型、空间错位指数和地理探测器等方法系统性探讨云南省2013—2022年旅游资源丰裕度与网络关注度空间错位格局、影响因素及其驱动机制。与既有研究相比，本文尝试做出以下边际贡献：（1）基于旅游资源丰裕度的内涵属性，从世界级、国家级和省级三个层面选择29个指标构成旅游资源评价体系，突破以往选取单一A级旅游景区表征区域旅游资源丰裕度的局限性。（2）弥补现有文献对旅游资源丰裕度和网络关注度空间错位关系理论解析的不足，为实践中提升二者的空间适配度提供理论支撑。（3）立足于流量经济背景下旅游资源性质转型和理论需要，以定量结果为依据构建“流量经济—资源开发—空间错位—空间匹配”的驱动机制，推进对二者空间错位驱动机制的认识以及学理性解释。

1 理论机制分析

1.1 流量经济概念

流量原指人类社会生产中的各类资源、要素的结构性运作形态及其表现形式，如人口流量、资金流量、货物流量等[32]。在数字信息时代，流量是公众互联网注意力的数据表现形式[33]，将大众网络关注度变现以释放流量红利的过程[34]，即催生了流量经济。流量经济一词于2002年由周振华等[35]首次提出，将其局限地定义为空间要素的流动。但是，随着数字技术的迭代更新，流量经济逐渐衍生为一种新的经济形态，强调信息、货物、资金、人才和技术等经济要素依托某个空间区域或要素交换配置平台的实体或虚拟网络进行快速、有效、大规模的流动、重组和整合，最终形成一个带动市场需求和生产要素流动的动力系统[36,37]。

1.2 理论机制分析

从流量经济思维来看，旅游资源正是在政策、资金、需求、人才、技术等综合要素的作用下被设计包装成为旅游产品，以满足旅游者的多元消费需求[8]，促使旅游资源利用价值向产品市场价值有效转化。故而，本文以流量经济为逻辑起点，尝试从“人流、资金流、信息流、资源禀赋”四个层面理论剖析旅游资源丰裕度与网络关注度内在驱动机制。（1）人流。旅游供需双侧人口流动的市场配置效应为区域旅游资源丰裕度与网络关注度空间适配发展提供契机。具体而言，旅游需求市场人口流动可以促进资源开发和市场活力、拓宽旅游资源的内容和边界，而旅游供给市场人口流动可以提升旅游服务质量、增强市场推广效果。（2）资金流。资金要素流动是推动旅游资源创新性开发和营销投入的重要源动力。政府对文化旅游体育与传媒的投入不仅可以平衡区域间旅游资源开发“量质”的不对等性，也可以加强景区对网络营销、数字内容制作和互动平台建设，推动区域旅游资源空间布局的合理化以及资源配置效率的最优化。（3）信息流。以互联网为载体的信息流动可以有效打破传统旅游资源营销壁垒、拓展旅游目的地与客源地之间的信息传播广度以及信息反馈速度。将实体旅游资源以虚拟旅游产品的形式呈现在抖音、小红书、微博等数字平台，可以迅速获取网络流量引发游客旅游动机，推动旅游资源与数字技术的融合互动以及“旅游资源利用价值→流量效应→产品市场价值”转化体系的优化。（4）资源禀赋。河流湖泊、海拔、交通可达性等资源禀赋是传统旅游资源开发选址以及利用程度的关键，而在流量经济背景下，传统旅游资源向吸引物和舒适物转化的过程中可以凭借网络流量带来大规模的人口、物质、资金等资源的流动和链接[38]，助推传统旅游资源发展模式向创新型旅游资源开发模式转化。

2 研究方法与数据来源

2.1 研究区概况

云南省地处中国西南边陲，其独特的自然景观、悠久的历史文化、优越的区域位置、适宜的气候条件及多元的民族风情形成了丰富且独特的旅游资源，为云南省旅游业发展奠定了基础。截至2023年10月，云南省拥有世界文化与自然遗产6处、国家级风景名胜区12处、国家级少数民族特色村寨247处、国家级湿地公园19处、国家级文物保护单位170处等众多高级别旅游资源（图1）。尽管云南省拥有丰富的旅游资源，但仍面临旅游资源空间分布不均和旅游发展水平差距较大的挑战，如何利用流量经济来推动云南省旅游资源开发的实践变革有待深入研究，因而选取云南省作为研究区域具有一定的典型性和代表性。
图1 云南省区域概况

注：本图基于自然资源部标准地图服务系统下载的标准地图制作，底图无修改，下同。

Fig. 1 Regional overview of Yunnan province

2.2 基础数据处理

2.2.1 指标体系构建

旅游资源丰裕度是对一个地区拥有旅游资源数量和旅游资源质量的综合测度[31]。其中，旅游资源数量是地区旅游资源丰裕度的直接体现，可用单类别或多类别指标表征。旅游资源质量是地区旅游资源利用价值向市场价值有效转化的客观保障，可用具有较强市场影响力的世界级、国家级和省级资源品位度表征[39]。故而，本文依据旅游资源丰裕度内涵以及前人研究经验[30,40,41]，选取29个指标构成旅游资源评价体系；并借鉴已有学者对不同称号旅游资源的赋权情况[23,32]，对选取的评价指标进行赋权（表1）。
表1 旅游资源指标及赋权情况

Table 1 Tourism resource indicators and empowerment

旅游资源类型 旅游资源指标Rj 赋权 数据来源
世界级旅游资源C1 世界文化遗产R1 0.100 国家文物局： http://www.ncha.gov.cn/col/col2266/index.html
世界自然遗产R2 0.100 国家文物局： http://www.ncha.gov.cn/col/col2539/index.html
国家级旅游资源C2 中国传统村落R3 0.005 中华人民共和国住房和城乡建设部：
https://www.mohurd.gov.cn/index.html
国家5A级景区R4 0.055 云南省统计局： http://stats.yn.gov.cn/tjsj/tjnj/
国家4A级景区R5 0.030 云南省统计局： http://stats.yn.gov.cn/tjsj/tjnj/
国家3A级景区R6 0.020 云南省统计局： http://stats.yn.gov.cn/tjsj/tjnj/
国家2A级景区R7 0.010 云南省统计局： http://stats.yn.gov.cn/tjsj/tjnj/
国家1A级景区R8 0.005 云南省统计局： http://stats.yn.gov.cn/tjsj/tjnj/
国家级地质公园R9 0.045 中国地质调查局： https://www.cgs.gov.cn/kpzs/dzly/
国家级森林公园R10 0.045 国家林业和草原局： http://www.forestry.gov.cn/
国家级湿地公园R11 0.030 国家林业和草原局： http://www.forestry.gov.cn/
国家级特色小镇R12 0.050 中华人民共和国住房和城乡建设部：
https://www.mohurd.gov.cn/index.html
国家级风景名胜区R13 0.060 云南省统计局： http://stats.yn.gov.cn/tjsj/tjnj/
国家历史文化名城R14 0.050 国家文物局： http://www.ncha.gov.cn/col/col2262/index.html
国家历史文化名镇R15 0.040 国家文物局： http://www.ncha.gov.cn/col/col2262/index.html
国家历史文化名村R16 0.030 国家文物局： http://www.ncha.gov.cn/col/col2262/index.html
国家级水利风景区R17 0.030 中华人民共和国水利部： http://mwr.gov.cn/
中国历史文化街区R18 0.020 国家文物局： http://www.ncha.gov.cn/col/col2262/index.html
国家级自然保护区R19 0.060 中华人民共和国生态环境部： https://www.mee.gov.cn/
国家级文物保护单位R20 0.025 国家文物局： http://www.ncha.gov.cn/col/col2262/index.html
国家级少数民族特色村
寨R21		 0.030 中华人民共和国国家民族事务委员会：
https://www.neac.gov.cn/seac/index.shtml
省级旅游资源C3 省级风景名胜区R22 0.040 云南省统计局： http://stats.yn.gov.cn/tjsj/tjnj/
省级自然保护区R23 0.030 中华人民共和国生态环境部： https://www.mee.gov.cn/
省级文物保护单位R24 0.010 云南省人民政府： https://www.yn.gov.cn/
省级历史文化名城R25 0.030 云南省住房和城乡建设厅： https://zfcxjst.yn.gov.cn/index.html
省级历史文化街区R26 0.010 云南省住房和城乡建设厅： https://zfcxjst.yn.gov.cn/index.html
省级历史文化名镇R27 0.020 云南省住房和城乡建设厅： https://zfcxjst.yn.gov.cn/index.html
省级历史文化名村R28 0.010 云南省住房和城乡建设厅： https://zfcxjst.yn.gov.cn/index.html
省级少数民族特色村寨R29 0.010 云南省民族宗教事务委员会： http://mzzj.yn.gov.cn/

2.2.2 旅游资源丰裕度指数

熵值法作为一种客观赋值法，可以避免人为确定指标权重的主观性以及多维指标变量之间的信息重叠问题[42]。首先，为确保实证结果的准确性与科学性，对拥有多个称号的旅游资源进行去重处理；其次，根据表2测算过程算出16州市拥有的旅游资源数量及旅游资源品位度；接着，使用熵值法测算指标层下6个指标的权重值；最后，借助综合评价模型计算16州市的旅游资源丰裕度指数，具体步骤见参考文献[43]。
表2 旅游资源丰裕度评价指标

Table 2 Evaluation indicators of tourism resource abundance

系统层 目标层 指标层 权重 测算过程 指标释义
旅游资源丰裕度A 旅游资源数量B1 世界级旅游资源数量C1 0.3535 C 1 i = ∑ R = 1 2 N i R N i R为i州市第R类旅游资源的数量（处）；q R为R类旅游资源
权重
国家级旅游资源数量C2 0.0885 C 2 i = ∑ R = 3 21 N i R
省级旅游资源数量C3 0.1036 C 3 i = ∑ R = 22 29 N i R
旅游资源质量B2 世界级旅游资源品位度C4 0.4056 C 4 i = ∑ R = 1 2 N i R q R / ∑ R = 1 29 q R N i R
国家级旅游资源品位度C5 0.0093 C 5 i = ∑ R = 3 21 N i R q R / ∑ R = 1 29 q R N i R
省级旅游资源品位度C6 0.0394 C 6 i = ∑ R = 22 29 N i R q R / ∑ R = 1 29 q R N i R

2.3 研究方法

2.3.1 重心模型

重心是指物体各部分所受重力的合力作用点[44]，当空间上两个紧密相连的几何重心出现分离即为空间错位[45]。
( X j ,   Y j ) = ∑ i = 1 16 T i j × ( X i ,   Y i ) ∑ i = 1 16 T i j
式中：( X j ,   Y j ) 为云南省第j年旅游资源丰裕度重心；T i j为i州市第j年旅游资源丰裕度指数；( X i ,   Y i ) 为i州市的几何中心；同理可以算出旅游网络关注度重心的经纬度。
D k ~ m = R x m - x k 2 + y m - y k 2
式中：D k ~ m表示旅游资源丰裕度或旅游网络关注度重心由k年到m年的移动距离（km）；R是地理坐标与平面投影坐标之间的转换系数，一般取111.111；x m ,   y m 和 x k ,   y k 表示第k和m年的重心。

2.3.2 重心耦合模型

重心耦合模型是基于宏观视角分析云南省旅游资源丰裕度和旅游网络关注度在同一时空下重心变迁的空间重叠性和变动一致性[46]。空间重叠性是从静态视角判断二者重心的偏移距离。公式如下：
S = d G r ~ e = R x r - x e 2 + y r - y e 2
式中：x r ,   y r 和 x e ,   y e 表示同一年份下二者重心的经纬度坐标；S表示二者重心空间距离（km）。
变动一致性是从动态视角判断二者重心的变动方向。
C = c o s θ       = Δ x r 2 + Δ y r 2 + Δ x e 2 + Δ y e 2 - Δ x r - Δ x e 2 + Δ y r - Δ y e 2 2 Δ x r 2 + Δ y r 2 Δ x e 2 + Δ y e 2       = Δ x r Δ x e + Δ y r Δ y e Δ x r 2 + Δ y r 2 Δ x e 2 + Δ y e 2
式中：Δ x和Δ y分别表示相邻年份旅游资源丰裕度和旅游网络关注度重心经纬度坐标变化量；C为变动一致性指数。若0<C<1，表示二者重心同向变动，且C越接近1，变动方向越一致；若-1<C<0，则变化相反。

2.3.3 空间错位指数

空间错位是指两个及两个以上相互联系的要素在空间上呈现出不同步的离散现象[47]。
S M I i j = 1 P j e i j E j P j - p i j × 100
式中：S M I i j是云南省i州市第j年的空间错位指数；e i j是云南省i州市第j年的旅游资源丰裕度指数；E j是第j年云南省16州市旅游资源丰裕度指数总和；p i j是i州市第j年的旅游网络关注度指数；P j是第j年云南省16州市旅游网络关注度指数总和。

2.3.4 地理探测器

地理探测器是用于探测空间分异性以及对造成空间分异的驱动因素进行解释的一种空间计量方法[48]。
q = 1 - 1 N σ 2 ∑ i = 1 L N i σ i 2
式中：q为驱动因子对空间错位的解释力度；L为驱动因子的分层数；N i与N为探测区与研究区的样本数；σ i 2和σ 2为探测区和研究区空间错位指数的样本方差。

2.4 数据来源

（1）对于百度指数数据的获取，借鉴前人经验[49,50]，将搜索关键词设置为“各州市+旅游”、分别收集云南省16州市在2013年1月1日至2022年12月31日PC端和移动端的百度日检索量。（2）旅游资源数据是根据云南省统计局、国家文物局、云南省住房和城乡建设厅、国家林业和草原局等十一个部门公布的旅游资源名录自行整理（表1）。（3）驱动因素数据：直接数据X1~X6均来自《云南省统计年鉴》、云南省16州市的《国民经济和社会发展统计公报》；间接数据X7~X9是团队在微博和微信官方平台手动收集整理、X10~X11来自ArcGIS栅格统计、X12是基于《云南省统计年鉴》收集的原始数据计算而来。

3 结果分析

3.1 整体错位特征

3.1.1 重心迁移轨迹

研究期内云南省旅游网络关注度重心从101.250°E、25.477°N转移到101.184°E、24.945°N，整体向西南方向转移了59.52 km，累计移动距离257.68 km，呈现出“东南（2013—2016年）—西北（2016—2017年）—西南（2017—2019年）—东南（2019—2021年）—西北（2021—2202年）”的移动态势，且重心频繁在楚雄彝族自治州的姚安县、牟定县、南华县和楚雄市变动，迁移幅度较大（表3、图2）。研究期内云南省旅游资源丰裕度重心由100.842°E、25.943°N转移到101.099°E、25.609°N，整体向东南方向转移了46.88 km，累计移动距离51.26 km，呈现出“自西北向东南”的移动态势，重心依次经过宾川县、大姚县和姚安县。对比二者重心发现，研究期内旅游资源丰裕度重心与旅游网络关注度重心在0.085~0.647个经度及0.332~0.878个纬度移动，并且二者重心在相同时段下的移动方向以及分布位置存在一定差异，表明二者存在空间错位现象。
表3 2013—2022年旅游资源丰裕度与网络关注度的重心坐标、偏移距离及偏移方向

Table 3 The center of gravity coordinates, offset distance and offset direction of tourism resource abundance and network attention from 2013 to 2022

年份 旅游资源丰裕度重心 旅游网络关注度重心
经度/°E 纬度/°N 偏移距离/km 方向 经度/°E 纬度/°N 偏移距离/km 方向
2013 100.841739 25.943287 — — 101.24979 25.47691 — —
2014 100.948509 25.87334 14.18 东南 101.307651 25.391176 11.49 东南
2015 100.946211 25.873672 0.26 西北 101.291529 25.542045 16.86 西北
2016 100.950052 25.864277 1.13 东南 101.597247 25.32388 41.73 东南
2017 101.028758 25.815605 10.28 东南 101.474557 25.437423 18.57 西北
2018 101.026971 25.818811 0.41 东南 101.430344 25.141397 33.26 西南
2019 101.046838 25.7888 4.00 东南 101.172034 25.171544 28.90 西北
2020 101.077812 25.698774 10.58 东南 101.433279 25.179061 29.04 正东
2021 101.087914 25.681529 2.22 东南 101.474113 24.803705 41.95 东南
2022 101.09861 25.608516 8.20 东南 101.183888 24.945271 35.88 西北
图2 2013—2022年云南省旅游资源丰裕度重心与网络关注度重心迁移轨迹

Fig. 2 The migration trajectory of the center of gravity of tourism resource abundance and the center of gravity of network attention in Yunnan province from 2013 to 2022

3.1.2 重心耦合态势

从空间重叠性来看，研究期内二者重心的空间距离在53.2~106.56 km间移动，其空间重叠性经历了“升高—降低”循环交替的阶段，表明二者重心呈现出“靠近—远离—靠近”的态势。从空间一致性看，二者重心变动一致性指数在2014—2016年间大多为正、在2017—2022年间大多为负，表明研究期内二者重心的移动方向先同向后突变为反向（图3）。具体来看，2014—2016年二者重心变动一致性指数均是正值且变动方向具有同步性。2016—2017年，二者重心变动一致性指数突变为负值，二者重心变动方向不同步，出现负向错位特征。2017—2021年二者重心变动一致性指数由负至正、不断增大，二者重心变动方向“由反向逐渐趋于同步”，且正向错位特征不断增强。此后，二者重心变动一致性指数又由正值突变为负值，变化量为1.47，表明二者重心在空间分布上再次呈负向错位态势。
图3 云南省旅游资源丰裕度和旅游网络关注度重心耦合指数

Fig. 3 Coupling index of tourism resource abundance and tourism network attention center of gravity in Yunnan province

3.2 区域错位特征

基于式（5）计算出云南省16州市的空间错位指数（SMI），再借鉴已有学者划分空间错位类型的方法[51,52]，将空间错位指数划分成六大错位类型（表4），并使用ArcGIS 10.8进行可视化表达（图4）。
表4 空间错位指数及错位类型划分

Table 4 Spatial dislocation index and dislocation type classification

错位指数 错位类型 错位类型解释 错位指数解释
4<SMI 正向高错位区 区域实际旅游网络关注度水平低于旅游资源丰裕度水平，说明旅游资源利用价值向产品市场价值转化不佳 SMI的绝对值越大，两系统的空间错位程度越明显、空间分布差异性越高
2<SMI≤4 正向中错位区
0<SMI≤2 正向低错位区
SMI≤-4 负向高错位区 区域实际旅游网络关注度水平高于旅游资源丰裕度水平，说明旅游资源利用价值向产品市场价值转化较好
-4<SMI≤-2 负向中错位区
-2<SMI≤0 负向低错位区
图4 2013—2022年云南省16州市旅游资源丰裕度与网络关注度的空间错位格局

注：2014年和2013年16州市旅游资源丰裕度与网络关注度的空间错位关系未发生变化，故未对2014年进行可视化展示。

Fig. 4 Spatial mismatch pattern of tourism resource abundance and network attention in 16 prefectures and cities in Yunnan province from 2013 to 2022

从六大区域来看：滇东北地区空间错位程度不断加剧，2013—2016年曲靖市和昭通市空间错位程度较低、稳固在负向低错位区；此后，两个市的空间错位程度缓慢加大，最终在2022年演变为负向中错位区。滇东南地区的空间错位程度最为稳定，研究期内红河哈尼族彝族自治州和文山壮族苗族自治州多处于正向高错位区和负向低错位区，空间错位指数均值分别为9.663和-0.595。滇中地区空间格局演变较为稳定，除楚雄彝族自治州空间错位方向在2022年“由负至正”外，昆明市和玉溪市的空间错位方向和错位类型均未发生变化，但昆明市和玉溪市的空间错位指数均逐年降低。滇西南地区以负向错位州市为主，西双版纳傣族自治州一直处于负向高错位区，空间错位指数均值高达-13.12，临沧市由负向低错位区转变为正向低错位区，普洱市空间错位方向未发生变化，但不断向负向中错位区迈进。滇西地区的空间错位指数变化具有一致性，研究期内保山市和德宏傣族景颇族自治州空间错位方向呈现“负—正—负”交替态势，且两个州市的空间错位指数持续增长。滇西北地区的丽江市在空间错位类型演变过程中表现出极高的复杂性，其错位类型经历了“负高—负中—正低—负低—正低—正中—正低”的变化历程。其中，怒江傈僳族自治州、迪庆藏族自治州和大理白族自治州空间错位格局最为稳定，一直居于高错位区。
从高度错位州市来看：正向高错位区主要是网络关注度水平远远低于旅游资源丰裕度水平的玉溪市、迪庆藏族自治州、怒江傈僳族自治州和红河哈尼族彝族自治州，这四个州市“旅游资源利用价值向产品市场价值转化不佳”问题突出，属于“旅游资源富集区”。但是研究期内玉溪市、迪庆藏族自治州、怒江傈僳族自治州和红河哈尼族彝族自治州的空间错位指数均呈现下降趋势，说明四个州市“旅游资源利用价值向产品市场价值转化不佳”问题有所缓和。负向高错位区主要是网络关注度水平远远高于旅游资源丰裕度水平的大理白族自治州、西双版纳傣族自治州和昆明市，这三个州市借助网络平台充分发挥其旅游资源优势，是典型的“网络流量集聚区”。
从错位方向发生转变的州市来看，研究期内云南省空间错位方向发生根本性转变的六个州市分别是保山市、楚雄彝族自治州、德宏傣族景颇族自治州、临沧市、丽江市和文山壮族苗族自治州，转变类型包括负→正→负、负→正、负→正→负→正三种。具体来看，楚雄彝族自治州和文山壮族苗族自治州是“负→正”型，即旅游资源丰裕度与网络关注度的空间错位关系由网络关注度水平相对超前转变为网络关注度水平相对滞后。保山市和德宏傣族景颇族自治州是“负→正→负”型，表明两个州市旅游资源丰裕度与网络关注度的空间错位关系不稳定且空间适配度均呈降低态势。丽江市和临沧市是“负→正→负→正”型。其中，研究前期和后期丽江市和临沧市的空间错位方向保持一致，分别是负向和正向，但研究中期两个州市的空间错位类型多变且变动方向相反。

4 空间错位驱动机制

4.1 驱动因素选取

基于前文理论机制分析以及已有研究成果[53⇓-55]，本文将空间错位指数作为探测要素Y，从人流、资金流、信息流和资源禀赋四大维度选取12个探测因子（表5），借助ArcGIS 10.8软件中的自然断裂法将12个驱动因素数据转变为类变量后，再使用地理探测器分别计算2013年、2016年、2019年和2020年四个时期12个驱动因素对旅游资源丰裕度与网络关注度空间错位的解释力度。
表5 驱动因子探测结果

Table 5 Construction of impact factor index system

评价维度 驱动因素 探测指标 指标单位 2013年 2016年 2019年 2022年 均值q
人流 旅游市场需求 旅游总人数X1 万人 0.2703 0.5355 0.3196 0.3218 0.3618
旅游市场服务 第三产业从业人数X2 万人 0.4366 0.5907 0.1708 0.3172 0.3788
地区人口规模 常住人口密度X3 万人/km2 0.2154 0.1366 0.3504 0.2830 0.2464
资金流 地方财政投入 文化旅游体育与传媒支出X4 万元 0.2940 0.4076 0.2888 0.1390 0.2823
居民经济水平 农村居民人均可支配收入X5 元 0.5353 0.4145 0.3205 0.2398 0.3775
旅游经济效益 旅游总收入X6 亿元 0.4785 0.8278 0.3354 0.3814 0.5058
信息流 信息传播广度 热门微博转发量X7 次 0.1615 0.1171 0.4419 0.7258 0.3616
信息交流反馈 热门微博评论量X8 条 0.3150 0.0566 0.1682 0.5561 0.2740
信息传播效果 微信文章阅读量X9 次 0.3208 0.1216 0.0697 0.4193 0.2328
资源禀赋 地理环境条件 高程X10 m 0.4115 0.4457 0.5877 0.6218 0.5167
水资源发达度 河网密度X11 km/km2 0.1641 0.1361 0.0838 0.0815 0.1164
交通建设水平 等级公路密度X12 km/km2 0.1626 0.1486 0.0176 0.0143 0.0858

4.2 驱动要素识别

4.2.1 因子探测分析

从驱动因子均值q来看（表5）：研究期内高程（0.5167）和旅游总收入（0.5058）两个因子的均值q均大于0.5，对二者空间错位的解释力度较大，属于决定性因素；第三产业从业人数（0.3788）、农村居民人均可支配收入（0.3775）、旅游总人数（0.3618）和热门微博转发量（0.3616）四个因子的均值q均大于0.3，属于主导性因素；文化旅游体育与传媒支出（0.2823）、热门微博评论量（0.2740）、常住人口密度（0.2464）、微信文章阅读量（0.2328）、河网密度（0.1164）和等级公路密度（0.0858）六个因子的均值q在0.08~0.29间，属于一般性因素。从评价维度来看：研究期内各维度的平均解释力由高到低依次是资金流（0.3886）、人流（0.3290）、信息流（0.2895）和资源禀赋（0.2396）。其中，2013—2019年二者空间错位的核心驱动维度是资金流，2022年核心驱动维度转变为信息流。

4.2.2 交互探测分析

根据交互探测结果可知（图5），12个探测因子两两交互作用后的解释力均强于单因子解释力，且12个驱动因子两两共同作用时q值均得到大幅提升，交互作用类型存在非线性增强和双因子增强两种，表明云南省旅游资源丰裕度与网络关注度空间错位并非单一因素所致，而是多因素综合作用的结果。具体来看：2013年，单因子驱动解释能力较弱的河网密度（X11）与常住人口密度（X3）、高程（X10）的交互作用最强，q值解释力度分别为1、0.998。2016年，旅游总收入（X6）与其他11个因子的交互作用最强，其交互作用解释力度均在0.89以上，说明单因子解释力较强的X6与其他因子交互作用后驱动解释能力进一步增强。2019年，文化旅游体育与传媒支出（X4）、热门微博转发量（X7）与农村居民人均可支配收入（X5）的交互作用最强，q值分别为1、0.999，单因子驱动解释能力较好的X4、X7分别与X5交互作用后的驱动解释能力显著提高。2022年，热门微博转发量（X7）、热门微博评论量（X8）、微信文章阅读量（X9）、高程（X10）与其他因子的交互作用驱动的解释力度最强，其因子组合交互解释力均不低于0.72，说明信息技术运用、资源禀赋支撑与其他维度交互融合有利于驱动对二者空间适配发展的作用程度。此外，考察期内单因子解释力度最弱的河网密度（X11）和等级公路密度（X12）在与其他驱动因子两两交互后，两个因子的交互探测值都显著提高，进一步说明单因子解释力的强弱并不完全对旅游资源丰裕度与网络关注度空间错配起决定作用，还有赖于各驱动因子的复合作用。
图5 驱动因子交互作用热力图

Fig. 5 Heat map of driver interactions

4.3 驱动机制分析

旅游资源丰裕度是供给市场对区域旅游资源利用价值的直观呈现，网络关注度是需求市场对产品市场价值的客观反映，二者的适配发展是提升旅游目的地竞争力和知名度的结构性力量。上述研究表明，云南省旅游资源丰裕度与网络关注度空间适配发展离不开资源禀赋基础力、人力资源潜在力、经济发展拉动力、信息传播催动力四种驱动力的复合影响（图6）。
图6 旅游资源丰裕度与网络关注度空间错位的驱动演化机制

Fig. 6 The driving evolution mechanism of spatial mismatch between tourism resource abundance and network attention

4.3.1 资源禀赋基础力

资源禀赋为云南省旅游资源开发奠定了客观的物质基础，也是区域旅游产业发展的源动力。结合图1发现：其一，旅游资源多沿河流湖泊集中分布，具有明显的“临水性”。其二，各类各级旅游资源集中分布在低海拔区域，说明海拔对于云南省旅游资源开发具有一定的限制作用。其三，旅游资源空间分布与交通轴线具有较高的一致性。因此，云南省旅游资源分布呈现的“临水性、低海拔、交通轴线一致性”等特征，反映出地理环境条件、水资源发达度、交通建设水平等资源禀赋对区域旅游资源开发具有支撑和约束双重作用，是导致各州市旅游资源开发“量质”不对等以及旅游活动不均衡的基础性因素。

4.3.2 人力资源潜在力

旅游供需双侧市场人口流动过程中会伴随着相对优越的文化技术、价值观念的空间外溢，可以促进旅游资源、人力资源、地区经济等多维重构，是驱动区域旅游资源丰裕度与网络关注度空间适配发展的潜在力。具体而言，旅游总人数是外部旅游需求的直接体现，旅游需求市场的人流动态变化不仅可以引导旅游业的资源配置，还可以促进地方经济发展、激活市场活力。第三产业从业人数和常住人口密度是旅游供给市场的重要人力资源，前者可以间接体现出旅游目的地服务质量，后者则为旅游服务提供人力支撑。

4.3.3 经济发展拉动力

地方财政投入、居民经济水平以及旅游经济效益等资本，是驱动二者空间适配发展的重要拉动力。一方面，旅游经济效益是旅游景区实体发展状况的表征。旅游经济效益越好的景区，其可以拿出越多的资金改善旅游基础设施、提供更好的旅游服务、加大旅游营销力度，以提升区域旅游资源质量和旅游吸引力。另一方面，地方财政投入和居民经济水平不仅可以促进景区的网络营销、数字内容制作和互动平台建设，还可以通过提供充沛的资金对传统旅游资源进行创新性开发，推动区域旅游资源空间布局的合理化以及资源配置效率的最优化。

4.3.4 信息传播催动力

数字信息时代，流动数据的快速传播、反复观看、廉价转发等功能可以迅速获取网络流量引发游客旅游动机，赋予旅游资源更大的网络关注度，对云南省旅游资源利用价值向产品市场价值转化起到催化剂作用[56]。在虚实空间的叠加下，大众可以依托小红书、抖音、微博等网络平台进行互动交流以及信息交换，使区域旅游资源不再表现出静态和封闭的特征，而是形成一个动态且共享的流动资源[49]。从经济学角度来看，当这些信息流动数据能够很好地满足潜在消费者偏好时，便诱发了潜在消费者前往特定旅游目的地的出游意愿，进而引致区域资源要素、资金流与人流等流量的聚集[8]。

5 结论与讨论

5.1 结论

（1）从整体错位特征来看，研究期内云南省旅游资源丰裕度重心和网络关注度重心分别呈现出整体向楚雄彝族自治州东南部和楚雄彝族自治州西南部移动的特征，二者重心呈现出“靠近—远离—靠近”反复交替的态势。
（2）从区域错位特征来看，2013—2022年二者的空间错位格局存在明显区域特征，由西北至东南呈现出“正向错位区—负向错位区—正向错位区”交替的空间分布格局。其中，空间错位类型以负向为主，负向错位类型的州市占比不低于43.75%。
（3）从驱动因素来看，12个驱动因素对云南省旅游资源丰裕度与网络关注度空间错位的解释度存在明显差异。其中，高程和旅游总收入对二者空间错位具有较强的解释力，是二者空间错位的决定因素。
（4）从驱动机制来看，资源禀赋基础力、人力资源潜在力、经济发展拉动力、信息传播催动力四种驱动力相互交织，共同驱动着云南省旅游资源丰裕度与网络关注度由空间错位向空间适配的过程演化。

5.2 讨论

相较于单一型旅游目的地[57]，云南省由复杂的自然生态系统、多元的少数民族文化等构成了复合型旅游目的地，其旅游资源开发水平以及资源利用价值相对较高。然而，区域间旅游资源“量质”不对等[58]以及大众有限的互联网注意力[34]，致使并非所有州市都具备将旅游资源利用价值有效转化为产品市场价值的能力。因此，本文依据旅游资源丰裕度的本质属性[31]，从资源利用价值视角出发，构建出一套涵盖世界级、国家级和省级三个层面的旅游资源丰裕度评价体系，相较于以往研究的旅游资源开发水平视角[27]，更确切地反映了旅游高质量发展背景下区域旅游资源“量质”本质以及区域旅游资源开发利用现状。通过探讨旅游资源丰裕度和旅游网络关注度的空间错位关系发现：2013—2022年云南省旅游资源利用价值向产品市场价值转化不足的趋势更加严峻。即考察期内正向错位的州市由2013年的4个州发展到2022年的8个州表现出扩大趋势，负向错位的州市由2013年的12个缩减至2022年的8个表现出缩小趋势，网络关注度水平滞后于旅游资源丰裕度水平表现出严峻化趋势。
为此，结合旅游高质量发展背景以及云南省旅游资源丰裕度与网络关注度空间错配状况，提出以下政策启示：（1）深入贯彻高质量发展理念，弥合资源量质不匹配的差距，推动弱势区域发展。研究发现，云南省各州市旅游资源“量”与“质”不匹配引发的区域旅游发展不平衡问题突出。因此，政府“十五五”时期仍需坚持“推动旅游高质量发展”的理念，积极发挥政府调节作用，加快推进对云南省旅游资源存量盘查与旅游资源质量评估，以便及时调整区域旅游资源布局和开发方向。（2）立足云南省发展大局，聚焦区域网络关注度差异，加快推进“官方媒体与新媒体”的融合。在流量经济背景下，旅游资源实际价值与其在网络传播中的表现存在明显不一致、官方媒体与“两微一书一抖”等新媒体的一体化程度不高，是造成区域旅游网络关注度存在差异的主要原因。因此，亟待打破过去以主流媒体为主导的营销模式，建立以“官媒为引导、新媒体为主导”的旅游宣传矩阵。（3）统筹推进区域旅游资源丰裕度与网络关注度空间适配发展战略。一方面，政府可以通过整合各个领域的政策和资源，制定综合性改革方案，以促进四大驱动维度的协同发展。另一方面，政府也可以通过建立横向和纵向合作机制，促进各级政府之间的协同配合。在横向上，可以建立跨地区的联合会议或工作组，以“区域线路”产品的形式共同向市场推介，形成点线面联动的发展态势。在纵向上，可以建立政府各级之间的信息沟通和政策衔接机制，确保上级政策的贯彻落实和下级政策的配合支持，助力区域旅游资源利用价值充分向产品市场价值转化。
最后，受篇幅及数据双重限制，文章仍存在以下不足之处亟待改进：（1）研究虽然从世界级、国家级和省级三个层面选择29个指标构成旅游资源评价体系，但遗憾的是仅获取到市域的旅游网络关注度数据，未能获取到不同类型旅游资源的网络关注度数据，无法对比分析不同类型旅游资源其关注度错位的异同。需要在未来的研究工作中克服这一难点，识别各类旅游资源与网络关注度空间适配度问题，以形成更深刻的科学见解。（2）流量经济背景下影响旅游资源丰裕度与网络关注度空间错位的因素复杂多样，囿于宏观统计数据的可获取性以及样本量的局限性，仅选取一些典型因素对二者的驱动机制进行分析。未来应将区域市场营销力度、热点事件、历史形象积淀等因素纳入考虑，深入剖析二者空间错位的驱动机制并搭建其空间适配度提升的实践路径。

参考文献

原文顺序 | 文献年度倒序 | 文中引用次数倒序
[1]
麻学锋, 赵洁. 山区旅游资源开发的共同富裕效应与模式: 以湘西地区为例. 自然资源学报, 2024, 39(4): 749-767.

DOI

[MA X F, ZHAO J. The common prosperity effect and model of mountain tourism resource development: Taking the Western Hunan area as an example. Journal of Natural Resources, 2024, 39(4): 749-767.]

[2]
黄震方, 葛军莲, 储少莹. 国家战略背景下旅游资源的理论内涵与科学问题. 自然资源学报, 2020, 35(7): 1511-1524.

DOI

[HUANG Z F, GE J L, CHU S Y. Theoretical connotation and scientific problems of tourism resources under the background of national strategy. Journal of Natural Resources, 2020, 35(7): 1511-1524.]

[3]
任以胜, 陆林, 韩玉刚. 新旅游资源观视角下旅游资源研究框架. 自然资源学报, 2022, 37(3): 551-567.

DOI

[REN Y S, LU L, HAN Y G. Research framework of tourism resources from a new perspective of tourism resources. Journal of Natural Resources, 2022, 37(3): 551-567.]

[4]
张广海, 董跃蕾, 刘二恋. 新时代旅游资源协同开发对共同富裕影响的组态路径分析. 自然资源学报, 2024, 39(2): 259-273.

DOI

[ZHANG G H, DONG Y L, LIU E L. Configuration path analysis of tourism resources collaborative development on common prosperity in the New Era. Journal of Natural Resources, 2024, 39(2): 259-273.]

[5]
孙佼佼. 高质量发展背景下旅游资源研究转型: 新属性、新框架与新方向. 自然资源学报, 2024, 39(2): 245-258.

DOI

[SUN J J. The transformation of tourism resource research in the context of high-quality development: New attributes, new framework and new directions. Journal of Natural Resources, 2024, 39(2): 245-258.]

[6]
中华人民共和国文化和旅游部. 国内旅游提升计划(2023—2025年). https://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/202311/content_6914996.htm, 2023-11-01.

[Ministry of Culture and Tourism of the People's Republic of China. Domestic Tourism Enhancement Plan (2023—2025). https://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/202311/content_6914996.htm, 2023-11-01.]

[7]
赵书虹, 孔营营. 媒体朝圣与网红旅游目的地的形成机制: 基于淄博和哈尔滨的扎根理论分析. 商业经济与管理, 2024, (8): 63-74.

[ZHAO S H, KONG Y Y. Formation mechanism of media pilgrimage and internet celebrity tourist destinations: Based on the grounded theory analysis of Zibo and Harbin. Journal of Business Economics, 2024, (8): 63-74.]

[8]
林明水, 胡晓鹏, 杨勇, 等. 流量经济对旅游资源创新性开发的影响: 热反应与冷思考. 自然资源学报, 2023, 38(9): 2237-2262.

DOI

[LIN M S, HU X P, YANG Y, et al. The impact of flow economy on innovative development of tourism resources: Hot reaction and cold thinking. Journal of Natural Resources, 2023, 38(9): 2237-2262.]

[9]
XU RINKA X, PRATT S. Social media influencers as endorsers to promote travel destinations: An application of self-congruence theory to the Chinese generation Y. Journal of Travel & Tourism Marketing, 2018, 35(7): 958-972.

[10]
胡静, 王蓉, 李亚娟, 等. 基于网络信息的民族地区旅游资源吸引力评价: 以贵州省黔东南州为例. 经济地理, 2018, 38(4): 200-207.

[HU J, WANG R, LI Y J, et al. Evaluationof tourism resources attraction in ethnic areas based on network information: A case study of Qiandongnan in Guizhou province. Economic Geography, 2018, 38(4): 200-207.]

[11]
敬峰瑞, 孙虎, 袁超. 成都市旅游资源吸引力空间结构特征. 资源科学, 2017, 39(2): 303-313.

DOI

[JING F R, SUN H, YUAN C. Spatial structure analysis of tourism resource attraction in Chengdu. Resources Science, 2017, 39(2): 303-313.]

DOI

[12]
潘越. 区域旅游吸引力与游客流动倾向响应研究. 秦皇岛: 燕山大学, 2021.

[PAN Y. Study on the response of regional tourist attraction and tourist flow tendency. Qinhuangdao: Yanshan University, 2021.]

[13]
张宇飞, 任艳路, 梁丽敏. 中国冰雪旅游网络关注度的时空差异与影响因素: 基于百度指数的实证数据. 世界地理研究, 2024, 33(10): 155-167.

DOI

[ZHANG Y F, REN Y L, LIANG L M. Spatio-temporal differences and influencing factors of network attention to ice-snow tourism in China: Empirical data based on Baidu index. World Regional Studies, 2024, 33(10): 155-167.]

DOI

[14]
梁璐, 符鸿燕, 李九全, 等. 网红城市网络关注度时空动态演变及影响因素研究: 以西安市为例. 地理科学, 2022, 42(9): 1566-1576.

DOI

[LIANG L, FU H Y, LI J Q, et al. Spatio-temporal dynamic evolution and influencing factors of net celebrity city network attention: A case of Xi'an. Scientia Geographica Sinica, 2022, 42(9): 1566-1576.]

[15]
焦珊珊, 李明, 田逢军, 等. 中国红色旅游经典景区网络关注度分布格局及驱动机制. 经济地理, 2022, 42(1): 211-220.

DOI

[JIAO S S, LI M, TIAN F J, et al. Distribution pattern and driving mechanism of network attention of Chinese red tourism classic scenic spots. Economic Geography, 2022, 42(1): 211-220.]

DOI

[16]
VUYLSTEKE A, WEN Z, BAESENS B, et al. Consumers' search for information on the Internet: How and why China differs from Western Europe. Journal of Interactive Marketing, 2010, 24(4): 309-331.

[17]
王兆峰, 汤桂林. 中国省域旅游竞争力与旅游网络关注度空间错位研究. 地理与地理信息科学, 2024, 40(2): 142-150.

[WANG Z F, TANG G L. Spatial mismatch between tourism competitiveness and tourism network attention at provincial level in China. Geography and Geo-Information Science, 2024, 40(2): 142-150.]

[18]
陆利军, 李浪, 李成家, 等. 省域国家森林公园网络关注度与旅游吸引力动态耦合协调关系. 经济地理, 2022, 42(3): 150-159.

DOI

[LU L J, LI L, LI C J, et al. Coupling coordination relationship between network attention and tourism attraction of national forest park in provincial scale. Economic Geography, 2022, 42(3): 150-159.]

DOI

[19]
方叶林, 程雪兰, 黄震方, 等. 国家重点风景名胜区网络关注度与游客量的错位特征及机理. 经济地理, 2020, 40(4): 204-213.

[FANG Y L, CHENG X L, HUANG Z F, et al. The dislocation characteristics and mechanism of network attention and tourists about Chinese national scenic spots. Economic Geography, 2020, 40(4): 204-213.]

[20]
李磊, 陶卓民, 赖志城, 等. 长征国家文化公园红色旅游资源网络关注度及其旅游流网络结构分析. 自然资源学报, 2021, 36(7): 1811-1824.

DOI

[LI L, TAO Z M, LAI Z C, et al. Analysis of the Internet attention and tourism flow network structure of red tourism resources in Long March National Cultural Park. Journal of Natural Resources, 2021, 36(7): 1811-1824.]

DOI

[21]
KAIN J F. Housing segregation, negro employment, and metropolitan decentralization. The Quarterly Journal of Economics, 1968, 82(2): 175-197.

[22]
刘志林, 王茂军, 柴彦威. 空间错位理论研究进展与方法论评述. 人文地理, 2010, 25(1): 1-6.

[LIU Z L, WANG M J, CHAI Y W. Spatial mismatch theory: A review on empirical research and methodology. Human Geography, 2010, 25(1): 1-6.]

[23]
CIDELL J. Concentration and decentralization: The new geography of freight distribution in US metropolitan areas. Journal of Transport Geography, 2010, 18(3): 363-371.

[24]
LYONS T, EWING R. Does transit moderate spatial mismatch? The effects of transit and compactness on regional economic outcomes. Cities, 2021, 113: 103160, Doi: 10.1016/J.CITIES.2021.103160.

[25]
王莎莎, 林珍铭. 桂林市旅游资源与旅游经济空间错位研究. 干旱区资源与环境, 2023, 37(5): 198-208.

[WANG S S, LIN Z M. Spatial mismatch between tourist resources and tourist economy in Guilin. Journal of Arid Land Resources and Environment, 2023, 37(5): 198-208.]

[26]
杨宇民, 焦胜, 廖婧茹, 等. 人口规模与交通环境影响的中国城市旅游资源—经济空间错位. 经济地理, 2021, 41(1): 221-231.

[YANG Y M, JIAO S, LIAO J R, et al. Spatial mismatch of tourism resources and economy in Chinese cities under the background of population scale and traffic. Economic Geography, 2021, 41(1): 221-231.]

[27]
宋小龙, 米文宝, 李陇堂, 等. 宁夏旅游经济与生态环境系统空间错位研究. 干旱区地理, 2022, 45(2): 593-605.

DOI

[SONG X L, MI W B, LI L T, et al. Spatial mismatch of tourism economy and ecological environment system in Ningxia. Arid Land Geography, 2022, 45(2): 593-605.]

DOI

[28]
赵书虹, 陈婷婷. 旅游经济与生态环境空间错位分析: 以云南省为例. 统计与决策, 2020, 36(17): 74-78.

[ZHAO S H, CHEN T T. Spatial dislocation analysis of tourism economy and ecological environment: A case study of Yunnan province. Statistics & Decision, 2020, 36(17): 74-78.]

[29]
王凯, 刘美伦, 甘畅, 等. 武陵山片区旅游产业集聚与城乡收入差距空间错位及其影响因素. 干旱区资源与环境, 2023, 37(11): 172-181.

[WANG K, LIU M L, GAN C, et al. Spatial mismatch between tourism industry agglomeration and urban-rural income gap in Wuling Mountain area. Journal of Arid Land Resources and Environment, 2023, 37(11): 172-181.]

[30]
王琪林, 杨霞, 方怡. 四川省旅游资源丰裕度与旅游网络关注度空间错位演变及影响因素分析. 旅游科学, 2023, 37(1): 43-58.

[WANG Q L, YANG X, FANG Y. A research on the spatial mismatch evolution and influencing factors of tourism resource abundance and tourism network attention in Sichuan province. Tourism Science, 2023, 37(1): 43-58.]

[31]
武惠. 旅游资源禀赋与旅游经济发展的空间错位研究: 以山东省为例. 泉州: 华侨大学, 2018.

[WU H. A study on the spatial mismatch of tourism resources endowment and tourism economic development: A case study of Shandong province. Quanzhou: Huaqiao University, 2018.]

[32]
曹冬松, 方雷. 数字时代的“网红城市”: 生成形态、流量效应与治理转型: 基于典型城市的案例考察. 电子政务, 2025, (1): 52-64.

[CAO D S, F L. "Internet celebrity cities" in the digital age: Generation forms, traffic effects and governance transformation: Based on the case study of typical cities. E-Government, 2025, (1): 52-64.]

[33]
叶超, 杨馥端, 严明晖. 流量与地方的耦合关系探究. 地理科学, 2025, 45(1): 82-91.

DOI

[YE C, YANG F D, YAN M H. Exploration of the coupling relationship between flow and place. Geographical Science, 2025, 45(1): 82-91.]

[34]
陈晓红, 李杨扬, 汪阳洁, 等. 网红城市、流量效应与旅游发展. 管理科学学报, 2022, 25(1): 1-22.

[CHEN X H, LI Y Y, WANG Y J, et al. Internet celebrity city, flow effect and tourism development. Journal of Management Sciences in China, 2022, 25(1): 1-22.]

[35]
周振华, 韩汉君. 流量经济及其理论体系. 上海经济研究, 2002, 14(1): 21-31.

[ZHOU Z H, HAN H J. Flow economy and its theoretical system. Shanghai Economic Review, 2002, 14(1): 21-31.]

[36]
杨勇. 互联网促进旅游业提质增效了吗? 基于我国省级面板数据的实证分析. 旅游学刊, 2020, 35(1): 32-46.

[YANG Y. Does Internet improve the efficiency and quality of the Chinese tourism industry? An empirical test based on Chinese provincial data (2004-2014). Tourism Tribune, 2020, 35(1): 32-46.]

[37]
石良平, 王素云, 王晶晶. 从存量到流量的经济学分析: 流量经济理论框架的构建. 学术月刊, 2019, 51(1): 50-58.

[SHI L P, WANG S Y, WANG J J. Economic analysis from stock to flow: On the construction of theoretical framework of flow economics. Academic Monthly, 2019, 51(1): 50-58.]

[38]
王思雅, 孙九霞. 旅游资源开发和社区异质化的双向驱动机制: 以云南省环洱海地区为例. 自然资源学报, 2024, 39(7): 1531-1547.

DOI

[WANG S Y, SUN J X. Bidirectional mechanisms of tourism resource (re)development and community heterogeneity: A case study of Erhai Lake region, Yunnan province. Journal of Natural Resources, 2024, 39(7): 1531-1547.]

[39]
赵书虹, 白梦, 阮梦枝, 等. 云南省旅游资源与生态安全协调发展的时空演化特征及障碍因子分析. 地理科学, 2021, 41(3): 493-503.

DOI

[ZHAO S H, BAI M, RUAN M Z, et al. Spatio-temporal evolution characteristics and obstacle factors of coordinated development of tourism resources and ecological security in Yunnan province. Scientia Geographica Sinica, 2021, 41(3): 493-503.]

DOI

[40]
李博, 秦欢, 余建辉, 等. 中国省域旅游资源竞争力评价及其格局演变. 经济地理, 2019, 39(9): 232-240.

[LI B, QIN H, YU J H, et al. Evaluation and pattern evolution of provincial tourism resources competitiveness in China. Economic Geography, 2019, 39(9): 232-240.]

[41]
张广海, 王佳. 我国旅游资源竞争力综合评价及其开发类型研究. 中国海洋大学学报: 社会科学版, 2013, (2): 43-50.

[ZHANG G H, WANG J. A study on the evaluation of tourism resources competitiveness and the development model in China. Journal of Ocean University of China: Social Sciences, 2013, (2): 43-50.]

[42]
谭佳欣, 王凯. 和美乡村建设与旅游城镇化协调关系及障碍因子识别: 以武陵山区为例. 自然资源学报, 2024, 39(4): 768-787.

DOI

[TAN J X, WANG K. Coordination relationship and identification of obstacle factors between harmonious and beautiful rural construction and tourism urbanization: Take Wuling Mountain area as an example. Journal of Natural Resources, 2024, 39(4): 768-787.]

[43]
崔丹, 卜晓燕, 徐祯, 等. 中国资源型城市高质量发展综合评估及影响机理. 地理学报, 2021, 76(10): 2489-2503.

DOI

[CUI D, BU X Y, XU Z, et al. Comprehensive evaluation and impact mechanism of high-quality development of China's resource-based cities. Acta Geographica Sinica, 2021, 76(10): 2489-2503.]

DOI

[44]
陈舒婷, 郭兵, 杨飞, 等. 2000—2015年青藏高原植被NPP时空变化格局及其对气候变化的响应. 自然资源学报, 2020, 35(10): 2511-2527.

DOI

[CHEN S T, GUO B, YANG F, et al. Spatial and temporal patterns of NPP and its response to climate change in the Qinghai-Tibet Plateau from 2000 to 2015. Journal of Natural Resources, 2020, 35(10): 2511-2527.]

[45]
罗秀丽, 杨忍, 徐茜. 全球人口与粮食的空间错位演变及影响因素分析. 自然资源学报, 2021, 36(6): 1381-1397.

DOI

[LUO X L, YANG R, XU Q. Spatial mismatch evolution of global population and food and its influencing factors. Journal of Natural Resources, 2021, 36(6): 1381-1397.]

[46]
陆保一, 刘萌萌, 明庆忠, 等. 中国旅游业与交通运输业的耦合协调态势及其动力机制. 世界地理研究, 2020, 29(1): 148-158.

DOI

[LU B Y, LIU M M, MING Q Z, et al. Coupling and coordination situation and dynamic mechanism between tourism and transportation industry in China. World Regional Studies, 2020, 29(1): 148-158.]

DOI

[47]
王美红, 孙根年, 康国栋. 中国旅游LR-NS-FA空间错位的组合矩阵分析. 人文地理, 2009, 24(4): 115-119, 97.

[WANG M H, SUN G N, KANG G D. A combined matrix analysis on the spatial dislocation of landscape resources, nameplate scenery and finance achievement in China. Human Geography, 2009, 24(4): 115-119, 97.]

[48]
窦睿音, 焦贝贝, 张文洁, 等. 西部资源型城市绿色发展效率时空分异与驱动力. 自然资源学报, 2023, 38(1): 238-254.

DOI

[DOU R Y, JIAO B B, ZHANG W J, et al. Research on spatiotemporal heterogeneity and driving forces of green development efficiency in resource-based cities of Western China. Journal of Natural Resources, 2023, 38(1): 238-254.]

[49]
阮文奇, 张舒宁, 李勇泉, 等. 中国赴泰旅游需求时空分异及其影响因素. 旅游学刊, 2019, 34(5): 76-89.

[RUAN W Q, ZHANG S N, LI Y Q, et al. Spatiotemporal differentiation and influencing factors of Chinese's tourism demand to Thailand. Tourism Tribune, 2019, 34(5): 76-89.]

[50]
杜梦珽, 杨晓霞, 陈鹏. 基于百度指数的网红景区网络关注度时空特征研究: 以重庆洪崖洞为例. 西南师范大学学报: 自然科学版, 2020, 45(6): 72-79.

[DU M T, YANG X X, CHEN P. On spatial and temporal characteristics of online scenic spot based on Baidu index: Taking hongyadong of Chongqing as a case. Journal of Southwest China Normal University: Natural Science Edition, 2020, 45(6): 72-79.]

[51]
曾通刚, 赵媛. 中国老龄事业发展水平时空演化及其与经济发展水平的空间匹配. 地理研究, 2019, 38(6): 1497-1511.

DOI

[ZENG T G, ZHAO Y. Spatial and temporal evolution of the undertakings for the elderly and spatial mismatch of economy in China. Geographical Research, 2019, 38(6): 1497-1511.]

[52]
李名升, 张建辉, 罗海江, 等. 经济发展与污染排放的空间错位分析. 生态环境学报, 2013, 22(9): 1620-1624.

[LI M S, ZHANG J H, LUO H J, et al. Spatial mismatch between economic development and pollution emission. Ecology and Environmental Sciences, 2013, 22(9): 1620-1624.]

[53]
马斌斌, 陈兴鹏, 马凯凯, 等. 中国乡村旅游重点村空间分布、类型结构及影响因素. 经济地理, 2020, 40(7): 190-199.

[MA B B, CHEN X P, MA K K, et al. Spatial distribution, type structure and influencing factors of key rural tourism villages in China. Economic Geography, 2020, 40(7): 190-199.]

[54]
赵书虹, 李琴. 中国体育旅游精品项目的空间分布特征及其影响因素. 经济地理, 2024, 44(1): 185-196.

DOI

[ZHAO S H, LI Q. Spatial distribution characteristics of sport tourism boutique projects in China and its influencing factors. Economic Geography, 2024, 44(1): 185-196.]

DOI

[55]
丁志伟, 马芳芳, 张改素. 基于抖音粉丝量的中国城市网络关注度空间差异及其影响因素. 地理研究, 2022, 41(9): 2548-2567.

DOI

[DING Z W, MA F F, ZHANG G S. Spatial differences and influencing factors of urban network attention by Douyin fans in China. Geographical Research, 2022, 41(9): 2548-2567.]

[56]
胡晓鹏. 流量经济的理论拓展及其实践启示. 企业经济, 2019, 38(5): 5-12.

[HU X P. Theoretical expansion of flow economy and its practical implications. Enterprise Economy, 2019, 38(5): 5-12.]

[57]
陈钢华. 海岛型目的地的旅游渗透度: 海南案例及其国际比较. 旅游学刊, 2012, 27(11): 72-80.

[CHEN G H. Tourism penetration in island-type destination: A case study of Hainan and its international comparison. Tourism Tribune, 2012, 27(11): 72-80.]

[58]
孙小龙, 宋育典, 朱林彤, 等. 贵州红色旅游资源空间分异格局及其影响因素. 经济地理, 2024, 44(4): 220-230.

DOI

[SUN X L, SONG Y D, ZHU L T, et al. Spatial differentiation pattern and influencing factors of red tourism resources in Guizhou. Economic Geography, 2024, 44(4): 220-230.]

DOI

Options
文章导航

/

〈 〉