李必偉
(上海工程技術(shù)大學(xué) 管理學(xué)院,上海201620)
旅游景區(qū)是當(dāng)?shù)芈糜螛I(yè)發(fā)展的一個(gè)重要支撐點(diǎn),而A 級(jí)旅游景區(qū)的認(rèn)定是國(guó)家旅游局根據(jù)旅游資源吸引力、交通通達(dá)性、旅游接待能力、旅游衛(wèi)生與安全等方面綜合評(píng)估的標(biāo)準(zhǔn)。A 級(jí)旅游景區(qū)的知名度和品牌效應(yīng)將是旅游目的地最核心的競(jìng)爭(zhēng)力,它的數(shù)量、等級(jí)和空間分布格局也在影響著當(dāng)?shù)貐^(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略和旅游者的空間流動(dòng)行為[1]。把握A 級(jí)旅游景區(qū)的空間結(jié)構(gòu),研究景區(qū)的空間格局演變規(guī)律,有助于優(yōu)化景區(qū)空間布局和當(dāng)?shù)貐^(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略的制定,保證旅游目的地的發(fā)展協(xié)調(diào)一致。
目前,對(duì)于A 級(jí)旅游景區(qū)的空間結(jié)構(gòu),國(guó)外學(xué)者的研究主要集中在旅游活動(dòng)與景區(qū)地理空間結(jié)構(gòu)的關(guān)系[2]、旅游景區(qū)空間布局的實(shí)證分析[3]以及景區(qū)空間結(jié)構(gòu)與模型的結(jié)合[4]。國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)景區(qū)的空間分布特征有一定的研究,張洪等[5]運(yùn)用地統(tǒng)計(jì)方法和ArcGIS軟件分析中國(guó)5A 級(jí)旅游景區(qū)的空間結(jié)構(gòu)特征,發(fā)現(xiàn)其在空間上呈現(xiàn)集聚分布,且分布不均衡;白子怡等[6]以云南A 級(jí)旅游景區(qū)為研究數(shù)據(jù)定量分析云南省旅游景區(qū)的空間分布特征和影響因素;張佳運(yùn)等[7]通過(guò)地統(tǒng)計(jì)方法對(duì)新疆2007—2014 年的A 級(jí)旅游景區(qū)數(shù)據(jù)的計(jì)算分析,得到了新疆旅游景區(qū)的空間分布由相互孤立集中逐漸變?yōu)榧和鈹U(kuò)的演變規(guī)律;王通等[8]借助地統(tǒng)計(jì)方法和GIS 空間分析工具,從定性和定量的角度測(cè)定河北省A 級(jí)旅游景區(qū)的時(shí)空格局演變規(guī)律;宋楠楠等[9]對(duì)浙江省首批3A 級(jí)旅游景區(qū)進(jìn)行實(shí)證分析,研究其景區(qū)的空間分布特征和交通可達(dá)性;程海峰等[10]發(fā)現(xiàn)池州市A 級(jí)旅游景區(qū)空間分布緊密程度低;劉宏盈等[11]研究了廣西A 級(jí)旅游景區(qū)的空間結(jié)構(gòu)特征,發(fā)現(xiàn)廣西各地區(qū)旅游景區(qū)存在差異大、分布不均勻的特點(diǎn),并在此基礎(chǔ)上提出了優(yōu)化策略。綜上所述,國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)于A 級(jí)旅游景區(qū)的空間結(jié)構(gòu)特征、空間分布演變規(guī)律以及旅游景區(qū)交通可達(dá)性的研究較深。因此,本文基于前文的研究成果,通過(guò)地統(tǒng)計(jì)方法和ArcGIS、Geoda 軟件測(cè)定2010—2020 年上海市A 級(jí)旅游景區(qū)的空間分布特征,探究空間結(jié)構(gòu)演化規(guī)律。
本研究是以2010 年、2015 年和2020 年上海市文化和旅游局發(fā)布的A 級(jí)旅游景區(qū)名單為研究數(shù)據(jù),按景區(qū)等級(jí)和地理位置劃分景區(qū)歸屬,得到2010 年、2015 年和2020 年上海市各市轄區(qū)A 級(jí)旅游景區(qū)數(shù)量,見(jiàn)表1。地圖數(shù)據(jù)是從國(guó)家地理信息系統(tǒng)的官方網(wǎng)站下載,利用ArcGIS 10.6 軟件從中國(guó)地圖中提取上海市地圖,將旅游景區(qū)轉(zhuǎn)化成點(diǎn)狀要素添加到上海市地圖中,繪制A 級(jí)旅游景區(qū)空間分布圖(圖1)。
圖1 2020 年上海市A 級(jí)旅游景區(qū)空間分布圖
表1 2010、2015 和2020 年上海市各市轄區(qū)A 級(jí)旅游景區(qū)數(shù)量(個(gè))
為研究上海市A 級(jí)旅游景區(qū)的空間結(jié)構(gòu)演變規(guī)律,采用最鄰近指數(shù)從整體上把握景區(qū)的空間分布格局,利用地理集中指數(shù)判斷景區(qū)空間分布集聚程度。最后通過(guò)Moran’s I 分析不同市轄區(qū)內(nèi)旅游景區(qū)的自相關(guān)性,并結(jié)合ArcGIS 軟件進(jìn)行核密度分析判斷上海市A 級(jí)旅游景區(qū)空間分布演化規(guī)律。
1.2.1 最鄰近指數(shù)。最鄰近指數(shù)是用來(lái)判斷旅游景區(qū)空間分布類型的標(biāo)準(zhǔn),景區(qū)空間分布類型有集群分布、隨機(jī)分布和均勻分布之分。計(jì)算公式:
式中,d1是實(shí)際最鄰近距離;dmin是理論最鄰近距離,而,其中,n 為景區(qū)個(gè)數(shù),a 為區(qū)域面積。當(dāng)D=1 時(shí),隨機(jī)分布;當(dāng)D>1 時(shí),均勻分布;當(dāng)D<1時(shí),集群分布。
1.2.2 地理集中指數(shù)。地理集中指數(shù)是衡量旅游景區(qū)在區(qū)域內(nèi)空間分布集聚程度的指標(biāo)。計(jì)算公式為:
式中,Xi為第i 個(gè)行政區(qū)內(nèi)A 級(jí)旅游景區(qū)數(shù)量;T為上海市A 級(jí)旅游景區(qū)的總數(shù);n 為行政區(qū)的總數(shù)。G越大,景區(qū)分布越集中;G 越小,景區(qū)分布越分散。
1.2.3 Moran’s I。常用于景區(qū)空間自相關(guān)分析,判斷某一區(qū)域內(nèi)景區(qū)空間之間是否存在相關(guān)關(guān)系,有集聚分布和離散分布之分。公式如下:
式中,wij為空間權(quán)重矩陣;xi和xj表示隨機(jī)變量x在i 和j 地理區(qū)域內(nèi)的觀測(cè)值;n 為區(qū)域空間單元總數(shù)。
Moran’s I 的取值范圍為[-1,1]。當(dāng)I 在[0,1]取值,為正相關(guān),表示該區(qū)域內(nèi)相似屬性的景區(qū)空間分布呈集聚態(tài)勢(shì);在[-1,0]內(nèi)取值,為負(fù)相關(guān),表明該區(qū)域集聚的景區(qū)有很大的差異。若Moran’s I 結(jié)果趨于0,則景區(qū)之間不存在空間自相關(guān)性,呈隨機(jī)分布。
通過(guò)百度百科查詢到上海市的區(qū)域面積為6 340 km2以及已知的各個(gè)時(shí)期A 級(jí)旅游景區(qū)個(gè)數(shù),計(jì)算出2010 年、2015 年和2020 年的A 級(jí)旅游景區(qū)空間分布的dmin。并通過(guò)ArcGIS 10.6 測(cè)量出各時(shí)期內(nèi)A 級(jí)旅游景區(qū)的d1,最后得到上海市A 級(jí)旅游景區(qū)空間分布格局的最鄰近指數(shù)。由表2 可知,2010 年、2015 年和2020年上海A 級(jí)旅游景區(qū)空間分布的最鄰近指數(shù)皆小于1,說(shuō)明2010—2020 年上海A 級(jí)旅游景區(qū)空間分布類型始終為集聚型。同時(shí)2010—2015 年,旅游景區(qū)的最鄰近指數(shù)有所上升,說(shuō)明這期間旅游景區(qū)的空間分布集聚程度略有降低;2015—2020 年景區(qū)最鄰近指數(shù)下降,理論最鄰近距離也在縮短,說(shuō)明A 級(jí)旅游景區(qū)空間分布集聚化增強(qiáng)。從總體上看,2010—2020 年上海市A級(jí)旅游景區(qū)空間分布趨于集聚化分布,且集聚化程度在不斷增強(qiáng)。
表2 上海市A 級(jí)旅游景區(qū)最鄰近指數(shù)和空間分布類型
由景區(qū)的最鄰近指數(shù)計(jì)算結(jié)果可知,2010—2020年上海市A 級(jí)旅游景區(qū)的空間分布類型皆為集聚型。以下將從景區(qū)的集中程度和空間分布密度分析研究旅游景區(qū)空間分布的均衡性,定量分析其集聚程度。
2.2.1 集中程度分析。上海有16 個(gè)市轄區(qū),所以n 取16,將2010 年、2015 年和2020 年的A 級(jí)旅游景區(qū)相關(guān)數(shù)據(jù)帶入式(2)中,計(jì)算出G。并在A 級(jí)旅游景區(qū)均勻分布在各個(gè)行政區(qū)域的情況下計(jì)算出Gi,即旅游景區(qū)總數(shù)T 與行政區(qū)總數(shù)n 的比值,計(jì)算結(jié)果如表3 所示。2010—2015 年,景區(qū)的地理集中指數(shù)呈現(xiàn)下降的趨勢(shì),集聚化程度有所降低;2015—2020 年景區(qū)地理集中指數(shù)又有所上升,集聚化增強(qiáng)。但總體上2010—2020 年景區(qū)的實(shí)際地理集中指數(shù)皆高于均勻分布地理集中指數(shù),說(shuō)明三個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)中景區(qū)的集聚化程度較高。
表3 上海市A 級(jí)旅游景區(qū)地理集中指數(shù)
2.2.2 密度分析。運(yùn)用ArcGIS 10.6 對(duì)上海市2010年、2020 年A 級(jí)旅游景區(qū)分布以及2010—2020 年增加的A 級(jí)旅游景區(qū)分布作核密度分析(圖2),從圖中可以明顯看出,2010—2020 年高密度區(qū)逐漸增加,2010 年上海市A 級(jí)旅游景區(qū)的空間分布相對(duì)均勻,高密度區(qū)主要表現(xiàn)在黃浦區(qū)和虹口區(qū);2020 年,上海市A 級(jí)旅游景區(qū)在2015 年已經(jīng)形成了以長(zhǎng)寧、徐匯、靜安、黃浦、虹口、楊浦和浦東新區(qū)為中心的高密度分布以及普陀、松江等次高密度集聚區(qū)的基礎(chǔ)上,空間密度分布范圍擴(kuò)大,旅游景區(qū)之間的關(guān)聯(lián)性變強(qiáng)。上海市A 級(jí)旅游景區(qū)分布密度最高的以內(nèi)環(huán)高架路為一圈的主城區(qū)區(qū)域,該區(qū)域形成“十字架”狀的發(fā)展趨勢(shì),經(jīng)濟(jì)繁榮,交通網(wǎng)絡(luò)可達(dá)性高,這里有上海市唯三的國(guó)家5A 級(jí)旅游景區(qū),有中共二大會(huì)址紀(jì)念館等紅色旅游景觀,景觀組合性較強(qiáng),景區(qū)旅游線路多元化,因此景區(qū)分布密度較高。從2010—2020 年增加的A 級(jí)旅游景區(qū)空間分布密度圖發(fā)現(xiàn),在這期間景區(qū)空間分布數(shù)量形成了崇明、黃浦、浦東新區(qū)、松江等增長(zhǎng)點(diǎn)。
圖2 2010 年、2015 年、2020 年以及2010—2020 年增加的上海A 級(jí)旅游景區(qū)核密度圖
通過(guò)Geoda 軟件對(duì)上海市A 級(jí)旅游景區(qū)進(jìn)行空間自相關(guān)分析,得到2010 年、2015 年和2020 年景區(qū)的空間相關(guān)指數(shù),結(jié)果如圖3 所示。發(fā)現(xiàn)2010—2015 年,Moran’s I 由-0.027 增 長(zhǎng) 至-0.006;2015—2020 年,Moran’s I 直接從負(fù)相關(guān)變?yōu)檎嚓P(guān)。說(shuō)明上海市A 級(jí)旅游景區(qū)的空間分布負(fù)相關(guān)性減弱,正相關(guān)性增強(qiáng)。主要原因是2010 年上海世博會(huì)的舉辦拉動(dòng)了上海經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng),促進(jìn)了上海旅游業(yè)的發(fā)展。前期不同區(qū)域的旅游景區(qū)質(zhì)量參差不齊,但世博會(huì)帶來(lái)的巨大經(jīng)濟(jì)效益,使上海備受矚目,這也督促著上海旅游景區(qū)質(zhì)量的提升。隨后上海經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入繁榮期,成為中國(guó)第一大金融貿(mào)易中心,建立了許多地標(biāo)性建筑(如東方明珠),促進(jìn)了上海的旅游發(fā)展。從圖3 的對(duì)比圖可知,2010—2020 年,每個(gè)象限的景區(qū)數(shù)量都在增加,以第三象限增長(zhǎng)趨勢(shì)最為明顯,低值與低值在空間上的集聚程度增強(qiáng),各區(qū)域內(nèi)景區(qū)空間關(guān)聯(lián)度變高,旅游景區(qū)質(zhì)量差異性小。
圖3 2010、2015 和2020 年上海市A 級(jí)旅游景區(qū)空間分布Moran’s I 散點(diǎn)
影響旅游景區(qū)空間分布特征及空間結(jié)構(gòu)演變的因素眾多,國(guó)內(nèi)學(xué)者在這方面也做過(guò)許多探討。針對(duì)上海市A 級(jí)旅游景區(qū)發(fā)展的實(shí)際情況,筆者認(rèn)為以下因素對(duì)其影響尤為顯著。
區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與旅游景區(qū)的空間分布之間互相促進(jìn)。區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平會(huì)影響區(qū)域旅游景區(qū)的開(kāi)發(fā)建設(shè)與布局,促進(jìn)高質(zhì)量景區(qū)的涌入和集聚,提高各區(qū)域景區(qū)空間關(guān)聯(lián)度;反之,旅游景區(qū)的空間布局優(yōu)化,帶來(lái)的高質(zhì)量景區(qū)集聚,也會(huì)帶動(dòng)各區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高。2020 年,浦東新區(qū)的GDP 值預(yù)估計(jì)為1.3 萬(wàn)億元,在上海所有的市轄區(qū)中排第一。在經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的背景下,高質(zhì)量景區(qū)的開(kāi)發(fā)建設(shè)和集聚成為一種必然的趨勢(shì)。從表1 可以看到,2020 年浦東新區(qū)擁有3 個(gè)5A 級(jí)景區(qū),4A 級(jí)景區(qū)和3A 級(jí)景區(qū)數(shù)量居全市第一,旅游景區(qū)密度也高居榜首。
旅游資源是旅游景區(qū)開(kāi)發(fā)建設(shè)的基礎(chǔ),也是區(qū)域旅游發(fā)展的重要條件。崇明區(qū)依托豐富的國(guó)家級(jí)旅游資源在3A 和4A 級(jí)旅游景區(qū)的數(shù)量上屈居第二,松江區(qū)擁有許多珍貴的不可再生的文化資源,如廣富林遺址、姚家圈古文化遺址等,因此它的旅游景區(qū)數(shù)量?jī)?yōu)勢(shì)也很顯著。浦東新區(qū)位于上海中心城區(qū),背靠國(guó)家級(jí)旅游資源,擁有15 個(gè)4A 級(jí)以上的旅游景區(qū),其規(guī)模、接待游客人數(shù)、旅游收入等指標(biāo)的數(shù)值均居全市前列,帶動(dòng)了浦東新區(qū)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展。
旅游景區(qū)的開(kāi)發(fā)建設(shè)和布局優(yōu)化離不開(kāi)當(dāng)?shù)卣恼_決策和強(qiáng)有力的支持。例如,在朱家角政府連續(xù)三年的辛勤創(chuàng)建和推動(dòng)下,以鄉(xiāng)村振興為重點(diǎn)開(kāi)發(fā)建設(shè)的張馬村于2019 年獲評(píng)國(guó)家4A 級(jí)旅游景區(qū),并于2020 年入選全國(guó)鄉(xiāng)村旅游重點(diǎn)村。浦東新區(qū)在當(dāng)?shù)卣拇罅χС?、重點(diǎn)培育與建設(shè)下,全縣共有5A級(jí)旅游景區(qū)3 家、4A 級(jí)旅游景區(qū)12 家、3A 級(jí)旅游景區(qū)14 家,是上海市內(nèi)旅游景區(qū)數(shù)量最多的市轄區(qū)。
本文運(yùn)用ArcGIS 軟件和地統(tǒng)計(jì)方法探究上海市A 級(jí)旅游景區(qū)空間結(jié)構(gòu)特征以及空間格局演變規(guī)律。通過(guò)最鄰近指數(shù)、核密度分析和Moran’s I 等地統(tǒng)計(jì)方法,研究上海市2010 年、2015 年和2020 年A 級(jí)旅游景區(qū)的空間分布類型和集聚程度,并對(duì)比2010—2020年的數(shù)據(jù)結(jié)果,得到景區(qū)空間分布演變規(guī)律。研究發(fā)現(xiàn),首先,2010—2020 年,上海市A 級(jí)旅游景區(qū)空間分布類型始終為集聚型,從總體上看,景區(qū)空間分布集聚化程度在不斷增強(qiáng)。其次,通過(guò)對(duì)2010—2020 年上海市A 級(jí)旅游景區(qū)進(jìn)行空間密度分析,發(fā)現(xiàn)各區(qū)域內(nèi)景區(qū)分布范圍擴(kuò)大,空間集聚程度增強(qiáng),同時(shí)景區(qū)空間關(guān)聯(lián)度變高,旅游景區(qū)質(zhì)量差異逐漸縮小。景區(qū)分布密度最高的以內(nèi)環(huán)高架路為一圈的主城區(qū)區(qū)域,該區(qū)域形成“十字架”狀的發(fā)展趨勢(shì),經(jīng)濟(jì)繁榮,交通網(wǎng)絡(luò)可達(dá)性高。最后,研究發(fā)現(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、旅游資源稟賦和政府作為顯著影響上海市A 級(jí)旅游景區(qū)的空間分布。