近日，我校旅游学院谢朝武教授课题组在旅游管理类国际顶尖期刊《旅游管理》（Tourism Management）在线发表论文“Terrorism clusters and inbound tourism flows: Unravelling the complex relationship using panel data and explainable machine learning”。该论文第一作者为旅游学院博士研究生章坤，通讯作者为谢朝武教授，我校旅游学院为第一通讯单位。研究获国家自然科学基金项目（42271243、41971182）资助。

研究对“恐怖主义集群”进行了系统概念化，将其划分为时间集群、空间集群、规模集群与伤亡集群四类，并构建了相应测度指标。基于2006—2019年间152个国家和地区的面板数据，课题组设计了一个多阶段混合方法框架：第一阶段采用固定效应模型识别主效应，第二阶段引入可解释性机器学习模型，揭示恐怖主义集群与入境旅游流之间的非线性关系与协同作用，从而系统评估其影响。研究发现，四类恐怖主义集群均显著抑制入境旅游流，其中伤亡集群影响最为突出，其次为规模集群与空间集群。

进一步分析表明，恐怖主义集群与入境旅游流之间存在明显的阶段效应与阈值效应等非线性关系。同时，不同类型集群之间的协同效应加剧了对入境旅游流的负面冲击，尤其是伤亡集群与其他集群的协同作用，显著增强了对入境旅游流的负向预测能力。该研究拓展了恐怖主义与入境旅游关系的理论边界，也为旅游目的地识别、预防与应对恐怖主义集群风险提供了实践参考。

《Tourism Management》（TM）是国际旅游研究领域的顶尖期刊，2024年影响因子为12.4，属JCR一区、ABS四星级期刊，主要发表旅游管理、旅游政策、旅游者行为、旅游营销、旅游经济及旅游目的地管理等方面的前沿研究成果。

论文链接：https://doi.org/10.1016/j.tourman.2025.105355

（责编：林涵）