中国城市旅游发展的时空演化及影响因素——基于动态空间马尔科夫链模型的分析
胡森林, 焦世泰, 张晓奇

Spatio-temporal evolution and influencing factors of China's tourism development: Based on the non-static spatial Markov chain model
HU Sen-lin, JIAO Shi-tai, ZHANG Xiao-qi
表4 动态空间马尔科夫链模型的回归结果(从旅游发展低/中水平类型转出情形)
Table 4 Regression results of dynamic spatial Markov chains (transfer out from low/medium level)
解释变量 低—中 低—较高 中—低 中—较高
二进制 反距离平方 二进制 反距离平方 二进制 反距离平方 二进制 反距离平方
市场化水平 -0.372***(-3.069) -0.346***(-2.907) -0.505
(-1.277)
-0.570
(-1.362)
0.075
(0.709)
0.133(1.186) -0.145
(-1.351)
-0.156
(-1.453)
星级酒店密度 1.918***
(3.106)
1.775***
(2.821)
0.481
(0.141)
1.514
(0.589)
0.001
(0.004)
-0.096
(-0.178)
0.606*
(1.670)
0.596*
(1.688)
旅游资源禀赋 0.065*
(1.847)
0.079**
(2.410)
0.163(1.165) 0.107
(0.829)
0.033
(0.827)
0.010(0.288) 0.022
(0.590)
0.027
(0.871)
商业网密度 -0.186**
(-2.051)
-0.188**
(-2.101)
-0.510
(-0.833)
-0.525
(-0.893)
0.035
(0.775)
0.055
(1.137)
-0.160*
(-1.765)
-0.168*
(-1.846)
路网密度 0.309
(0.749)
0.478
(1.074)
1.917
(1.209)
1.253
(0.691)
-0.840**(-2.122) -0.574
(-1.371)
0.250
(0.647)
0.213
(0.547)
产业结构 0.525
(0.237)
0.311
(0.139)
19.254**
(2.247)
19.897**(2.273) -3.632*
(-1.691)
-3.659*(-1.689) 0.972
(0.490)
1.033
(0.521)
对外开放度 -0.097
(-0.121)
-0.250
(-0.313)
2.580*
(1.707)
3.092*
(1.749)
-0.347
(-0.345)
-0.501(-0.463) -1.101
(-0.916)
-1.067
(-0.915)
互联网发展 5.914*
(1.753)
6.462*
(1.924)
-5.461
(-0.298)
-10.624(-0.504) 1.544
(0.884)
1.766
(1.028)
3.789**
(2.202)
3.738**
(2.183)
经济发展水平 0.076
(0.477)
0.079
(0.500)
1.175**(2.132) 1.247**
(2.125)
-0.187*(-1.669) -0.182*(-1.667) -0.051
(-0.577)
-0.051
(-0.574)
空间因素 0.004
(0.379)
-26.281(-0.842) -0.041
(-0.587)
68.651
(0.762)
-0.029**
(-2.066)
-81.651***(-2.644) 0.004
(0.453)
11.389
(0.911)
intercept -0.735
(-0.861)
-0.721
(-0.850)
-10.876***
(-3.022)
-11.198***(-2.999) -0.458
(-0.525)
-0.788
(-0.861)
-1.697*
(-1.834)
-1.658*
(-1.802)
Log-Likelihood -224.24 -223.93 -24.230 -24.206 -222.67 -220.17 -229.50 -229.22
Observations 770 770 699 699 781 781 713 713