第1章 緒論 1.1 研究背景與研究意義 1.1.1 研究背景 1.1.2 研究意義 1.2 研究內容與研究方法 1.2.1 研究內容 1.2.2 研究方法 1.3 研究不足與創新 1.3.1 主要創新 1.3.2 主要不足 第2章 國內外文獻和機理機制研究綜述 2.1 國外文獻綜述 2.1.1 郵輪港口空間分布研究 2.1.2 郵輪經濟空間組織研究 2.1.3 郵輪產業區域影響研究 2.1.4 郵輪產業發展特征研究 2.1.5 郵輪港口和新基建發展研究 2.2 國內文獻綜述 2.2.1 全域旅游相關研究 2.2.2 郵輪空間組織相關研究 2.2.3 郵輪經濟和市場發展相關研究 2.2.4 郵輪港口效率相關研究 2.2.5 郵輪產業結構優化的機制研究 2.2.6 郵輪港口和新基建發展研究 2.3 基于CiteSpace的國內外郵輪產業研究進展及趨勢 2.3.1 研究工具和數據來源 2.3.2 文獻發表趨勢分析 2.3.3 文獻作者及機構分析 2.3.4 國外研究熱點與趨勢分析 2.3.5 國內研究熱點與趨勢分析 2.3.6 研究結論 2.4 研究述評 第3章 國內外郵輪產業發展經驗借鑒和啟示 3.1 郵輪港口城市產業發展經驗借鑒 3.1.1 邁阿密郵輪產業發展經驗 3.1.2 巴塞羅那郵輪產業發展經驗 3.1.3 新加坡郵輪產業發展經驗 3.1.4 中國香港郵輪產業發展經驗 3.1.5 三亞郵輪產業發展經驗 3.2 郵輪制造產業發展經驗 3.2.1 意大利芬坎蒂尼 3.2.2 日本三菱重工 3.2.3 德國邁爾船廠 3.2.4 中國郵輪制造 3.3 郵輪企業運營發展經驗 3.3.1 嘉年華郵輪 3.3.2 皇家加勒比國際游輪 3.3.3 諾唯真郵輪 3.3.4 MSC地中海郵輪 3.3.5 云頂郵輪集團 3.4 郵輪產業要素發展經驗 3.4.1 全球郵輪運營市場集中度較高 3.4.2 注重全產業鏈一體化運營 3.4.3 郵輪管理信息化日趨集成 3.5 經驗借鑒的啟示 3.5.1 注重郵輪港口周邊及腹地規劃 3.5.2 注重郵輪碼頭設施開發建設 3.5.3 提倡政府主導與民間參與 3.5.4 注重區域協調實現錯位競爭 3.5.5 注重郵輪人才和信息系統建設 第4章 我國郵輪產業結構發展特點 4.1 中國郵輪市場總體發展向好 4.1.1 2018年以前保持高速增長 4.1.2 2018年開始波動性調整期 4.2 中國郵輪全產業鏈結構日趨完善 4.2.1 我國郵輪產業要素加快集聚 4.2.2 本土和自有郵輪運營公司初現 4.2.3 我國郵輪設計修造加快突破 4.2.4 我國郵輪運營高度集中和獨特 4.3 我國郵輪產業要素集聚差異化明顯 4.3.1 我國郵輪港口產業發展要素集聚度差異明顯 4.3.2 郵輪港口產業要素集聚區的經濟貢獻區域差異顯著 4.3.3 郵輪產業要素集聚區與區域經濟的協調度差異明顯 4.4 中國郵輪港口城市郵輪消費特點鮮明 4.4.1 郵輪客源地和消費群體較聚焦 4.4.2 郵輪品牌選擇和產品預定偏好明顯 4.4.3 郵輪河輪游產品異軍突起 4.4.4 郵輪消費逐漸打破產品同質化 第5章 我國郵輪產業結構時空格局演化特點 5.1 研究方法及指標體系構建 5.1.1 研究方法 5.1.2 數據來源 5.1.3 指標體系構建 5.2 中國郵輪港口集聚水平特點 5.2.1 郵輪產業集中指數分析 5.2.2 郵輪產業區位熵分析 5.3 我國郵輪產業結構時空格局動態演化 5.3.1 靜態SSM 5.3.2 DSSM分析 5.4 研究結論 5.4.1 產業發展程度差異化明顯 5.4.2 產業集中指數及專業化程度地帶性明顯 5.4.3 結構性競爭性因素具有地帶效應 第6章 我國郵輪產業結構優化的效率評價 6.1 DEA模型指標選取 6.1.1 DEA模型簡介 6.1.2 模型參數計算與結果分析 6.1.3 郵輪港口投入產出指標的確定 6.2 實證研究 6.2.1 實證數據來源 6.2.2 中國郵輪港口效率評價 6.3 實證結果分析 6.3.1 港口綜合生產效率實證結果分析 6.3.2 我國郵輪港口DEA無效成因分析 6.3.3 我國郵輪港口DEA效率影響因素分析 第7章 我國郵輪產業收入結構優化分析 7.1 我國郵輪產業收入結構灰色關聯度分析 7.1.1 灰色關聯度模型介紹 7.1.2 郵輪產業收入現有指標分析和評價 7.1.3 指標選取的原則和構建 7.2 郵輪產業收入結構灰色關聯度實證分析 7.2.1 數據來源 7.2.2 實證研究 7.2.3 研究結論 第8章 我國郵輪產業競爭力分析與預測 8.1 港口城市郵輪產業競爭力綜合評價 8.1.1 數據來源和評價方法 8.1.2 指標體系的構建 8.1.3 港口城市郵輪產業競爭力比較分析 8.2 港口城市郵輪產業競爭力的趨勢預測 8.2.1 基于灰色預測模型的趨勢預測 8.2.2 基于CLIA相對乘客量指數的趨勢預測 ……