文章以長江經(jīng)濟(jì)帶130個空間單元為研究對象,借助隨機前沿模型、探索性空間數(shù)據(jù)分析及空間面板杜賓模型等方法,探究了2000—2015年長江經(jīng)濟(jì)帶旅游金融效率時空格局特征,并在空間關(guān)聯(lián)檢驗基礎(chǔ)上分析了旅游金融效率的空間效應(yīng)。結(jié)果表明:①時間序列上,長江經(jīng)濟(jì)帶旅游金融效率核密度曲線均為單峰分布形式,呈"N"字型波動特征,旅游金融效率隨時間推進(jìn)而不斷提升;空間格局上,區(qū)域中心城市的旅游金融效率多為高層級,中心城市鄰近地區(qū)因受到核心城市涓滴效應(yīng)而處于較高層級,圈層狀結(jié)構(gòu)明顯。②旅游金融效率值存在明顯空間依賴性,且其集聚程度整體上隨時間推進(jìn)不斷增強,具有明顯的空間指向性特征。③經(jīng)濟(jì)發(fā)展、交通可達(dá)性和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對本地旅游金融效率提升具有顯著正向效應(yīng);而信息化水平對鄰近區(qū)域旅游金融效率提升的"溢出紅利"效應(yīng)顯著,交通可達(dá)性對鄰近地區(qū)旅游要素的"虹吸"大于"溢出",呈現(xiàn)負(fù)向外部經(jīng)濟(jì)性。 

【文章來源】：經(jīng)濟(jì)地理. 2020,40(06)北大核心CSSCICSCD

【文章頁數(shù)】：10 頁

【文章目錄】：
1 研究區(qū)域、數(shù)據(jù)來源與方法
    1.1 研究區(qū)域
    1.2 指標(biāo)構(gòu)建和數(shù)據(jù)來源
2 研究方法
    2.1 SFA模型
    2.2 探索性空間數(shù)據(jù)分析
    2.3 空間面板杜賓模型
3 旅游金融效率時空格局及空間關(guān)聯(lián)特征
    3.1 旅游金融效率時序變化特征
    3.2 旅游金融效率空間格局特征
    3.3 旅游金融效率空間關(guān)聯(lián)特征分析
4 旅游金融效率的空間效應(yīng)分析
    4.1 驅(qū)動因素選取
    4.2 空間計量模型檢驗與識別
    4.3 空間杜賓模型估計結(jié)果分析
5 結(jié)論與討論
    5.1 結(jié)論
    5.2 討論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[2]中國第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展空間溢出效應(yīng)的統(tǒng)計檢驗[J]. 孫凱,董慧,劉艷春,劉友金.  統(tǒng)計與決策. 2019(10)
[3]基于SDM模型的金融集聚對區(qū)域科技創(chuàng)新水平的影響研究[J]. 王江,劉莎莎.  科技管理研究. 2019(10)
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[6]信息化對旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展的空間溢出效應(yīng)[J]. 王龍杰,曾國軍,畢斗斗.  地理學(xué)報. 2019(02)
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碩士論文
[1]江浙滬地區(qū)旅游業(yè)與金融業(yè)融合度研究[D]. 邵玉珍.浙江工商大學(xué) 2018



本文編號：3194380