对于这方面的研究，克拉桑(Klaassen)等人曾区分这个吸引性指标为质量成分和大小成分，它更深刻地说明了隐性分析中所包括的质与量这两个方面的内容。

　　至于要素αr，可以被考虑成由于人的行为所反映出来的许多非均匀要素的结果。但是，上述有关的模式，均都考虑了目的地区域的吸引性要素，但却并未考虑出发地区域的激励效应。因此，应该进一步建造出同时包括有吸引性(对目的地而言)和可释性(对于出发地而言)在内的双重效应模型。这样一种综合模型的逻辑构造，是由熵理论模型提供的。

　　读者可参考本书中已述的英国地理学家威尔逊所提出的熵最大理论，该理论组成了许多地理空间互相作用模型的基础：［176，178］对于空间均衡性的基本假设，即一个空间系统的最大概率状态，是同熵的最大值密切联系在一起的。

　　很明显，在一个出发地—目的地的系列中，对于旅游流有大量数目的分配方式，即一个给定数目的旅游者从某个区域到另一个区域中去。熵理论的优点主要在于：它提供了一个逻辑的、连续的空间系统在动态状况方面的基本骨架，其中熵变量实质上可被考虑成tkr表达式的线性广延，即

　　式中γ为常量；tk为区域k的可释放性，它与在区域k中的人口多少以及该区域内可供旅游的机会联系在一起。上式写成矩阵形式即为：

　　要素。以上这类模式给我们的解析提供了一种工具，用它可同时估算所有出发地区域的隐性释放值ek和所有目的地区域的隐性吸引值ar。而它们均可能由过去时段已经经历过的旅游行为记录决定，并且只能通过观测记录到的“流状况”估算。

　　另外要提及的是：一种逻辑上的方法还可使我们联结隐性吸引性数值αr和显性吸引性数值ar之间的关系。或者将αr与第r区域这一列中共J个要

　　假说，并且给出如下的形式：

　　ar=kar εr (20.44)

　　或者写成：

　　这里k和kj为系数；ε为误差项。

(三)换算成货币的吸引性分析

　　以上两个部分都是通过有关区域的旅游流分析以及在实际观测的基础上，近似地描述区域的相对旅游吸引性。而一种传统的研究方法，则是应用转换后的单一金融单位(货币)衡量旅游事业。此种方法的精髓，主要基于风景区的需求曲线，因此在本质上应归结为是一种评价旅游区域的福利理论模式。

　　特里斯和伍德(TriceandWood)于1958年基于Thünen的模型，发展了一种新的理论体系。他们假设一个中心位置为旅游地，其周围不同距离为旅游者的居住地。从各处到中心旅游地去的旅游者，可以通过调查知道他们的来龙去脉，结果社会收益等于从最遥远区域而来的最大旅游成本和实际付出的旅游成本之差。

　　于是，有关风景地的旅游总收益，应当等于所积累的消费剩余。例如有n个居民点(=1，2，…，N)，并依次认为区域N距风景中心最远，那么风景区的收益B可以表示成：

　　
　　本文标题：旅游地的吸引性决策(4)
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