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5 动态空间马尔可夫链模型的回归结果(从旅游发展高/较高水平类型转出情形)
Table 5 Regression results of dynamic spatial Markov chains (transfer out from high level)
解释变量 较高—低 较高—高 高—中 高—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 1.181***
(2.864)
1.013***
(2.703)
-0.020
(-0.182)
-0.015(-0.137) 1.380**(2.070) 0.629*
(1.745)
0.193*
(1.807)
0.199*
(1.970)
星级酒店密度 -16.526**(-2.247) -13.956**
(-2.199)
0.650**(1.956) 0.645*
(1.930)
-2.220(-0.730) -2.278(-0.633) -0.451
(-1.354)
-0.443
(-1.362)
旅游资源禀赋 -0.288(-0.986) -0.341
(-1.282)
-0.001
(-0.071)
0.006
(0.270)
-2.964**(-2.282) -2.646**
(-2.117)
-0.001
(-0.042)
-0.001
(-0.043)
商业网密度 0.036(0.077) 0.092
(0.777)
-0.007(-0.376) -0.008(-0.380) 0.029
(0.022)
0.186
(0.243)
0.021(1.238) 0.021
(1.225)
路网密度 2.898(1.501) 2.738
(1.421)
0.184(0.452) 0.120
(0.277)
-0.252
(-0.118)
-0.045
(-0.021)
0.367(0.943) 0.360
(0.904)
产业结构 6.026
(0.624)
7.878
(0.847)
-0.035(-0.018) -0.045(-0.023) -22.208*
(-1.723)
-16.925
(-1.632)
-1.206
(-0.710)
-1.225
(-0.725)
对外开放度 1.648
(0.837)
2.123
(1.249)
0.064
(0.089)
-0.005
(-0.007)
-3.834
(-0.680)
-0.512
(-0.232)
-0.481
(-0.803)
-0.472
(-0.808)
互联网发展 -39.805*(-1.683) -48.836**
(-2.208)
-4.740(-1.442) -4.313(-1.372) 25.086**(1.957) 13.765
(1.123)
1.600(1.196) 1.571
(1.190)
经济发展水平 0.160(0.312) 0.192
(0.550)
0.032(0.274) 0.019
(0.168)
-4.400*
(-1.760)
-2.874*
(-1.686)
-0.087
(-0.727)
-0.088
(-0.733)
空间因素 -0.187*
(-1.778)
-76.882(-0.671) 0.009(0.961) 8.284
(0.579)
-0.206
(-1.565)
64.542
(0.695)
-0.0004
(-0.038)
1.519
(0.087)
intercept -10.064**(-2.115) -10.905**
(-2.265)
-2.475**(-2.380) -2.394**(-2.295) 5.204(1.011) 3.365
(0.839)
-0.334
(-0.388)
-0.299
(-0.344)
Log-Likelihood -26.096 -27.876 -193.99 -194.26 -12.850 -14.462 -191.98 -191.97
Observations 781 781 703 703 767 767 762 762