馬麗君，劉 鑫

(湘潭大學(xué)商學(xué)院，中國 湘潭 411105)

區(qū)域交通建設(shè)對(duì)旅游業(yè)發(fā)展有著重要影響，作為連接旅游需求和旅游供給、旅游客源地和旅游目的地之間的紐帶和橋梁，其通達(dá)性是影響客源地居民旅游需求的重要因素[1，2]，主要體現(xiàn)在交通網(wǎng)絡(luò)條件的改善，使得旅游地的可進(jìn)入性提升，直接影響著游客的出游決策[3]，進(jìn)而對(duì)旅游地空間形態(tài)、客流分布[4]和旅游產(chǎn)業(yè)布局[5]等方面產(chǎn)生顯著影響。便利的交通條件作為一種無形的旅游產(chǎn)品，不僅成為旅游消費(fèi)體驗(yàn)的一部分，也是影響其他旅游產(chǎn)品價(jià)值得以實(shí)現(xiàn)的先決條件[6]。自2008年京津冀高速鐵路(以下簡稱“高鐵”)開通以來，國內(nèi)高鐵建設(shè)快速發(fā)展，其“時(shí)空收斂”效應(yīng)對(duì)于通達(dá)性的提升，對(duì)區(qū)域旅游業(yè)的發(fā)展產(chǎn)生了重要的影響，成為學(xué)術(shù)界研究的一個(gè)熱點(diǎn)。國外由于高鐵建設(shè)較早，故相關(guān)研究起步早且研究較為深入，相關(guān)研究主要集中在高鐵對(duì)游客行為決策[7]、旅游目的地客流量[8]、經(jīng)濟(jì)發(fā)展[9]、城市旅游空間結(jié)構(gòu)驅(qū)動(dòng)效應(yīng)的影響[10]等方面。而國內(nèi)相關(guān)研究盡管起步相對(duì)較晚，但是發(fā)展速度較快，尤其是隨著國內(nèi)高鐵的大規(guī)模建設(shè)，相關(guān)研究大量涌現(xiàn)，研究內(nèi)容主要集中在高鐵對(duì)旅游業(yè)發(fā)展的影響[11，12]、高鐵對(duì)旅游經(jīng)濟(jì)的影響[13，14]、高鐵對(duì)區(qū)域旅游可達(dá)性及旅游聯(lián)系強(qiáng)度的影響[2,15,16]、高鐵網(wǎng)絡(luò)影響下的區(qū)域旅游效率變化[17]和高鐵沿線目的地旅游格局變化[18-20]等方面；研究范圍主要集中在全國[2,12,14]、省域[18]、城市群[16,21]、高鐵沿線地區(qū)[13,19]、單一城市[20,22]等；研究方法主要涉及雙重差分模型[12,14]、空間計(jì)量模型[21]、ArcGIS網(wǎng)絡(luò)分析與成本加權(quán)柵格集成法[18,20,22]、旅游城市吸引力模型[23]等。通過梳理相關(guān)文獻(xiàn)可以發(fā)現(xiàn)，以往研究早已肯定高鐵開通對(duì)旅游業(yè)發(fā)展的顯著影響。高鐵開通促使沿線旅游城市交通時(shí)間成本的縮減，減少了旅游主體“行游比”的比例，從而引發(fā)旅游消費(fèi)者的欲望[11,13]；由于旅游目的地與客源地之間的地理距離為時(shí)間距離所替代，高鐵使得旅游目的地與客源地等時(shí)圈沿高鐵線路呈軸突擴(kuò)張態(tài)勢[15]，為旅游消費(fèi)者提供更多可供選擇的目的地。同樣，高鐵開通也引起旅游目的地市場空間的放大與變形，帶來更大范圍的全面競爭[24]。短途游、周末游需求的增加，加速旅游產(chǎn)品業(yè)態(tài)更新，引起旅游業(yè)產(chǎn)業(yè)要素結(jié)構(gòu)的重置。受到地區(qū)交通區(qū)位條件、旅游資源稟賦和社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異等方面的影響，旅游要素優(yōu)先流向沿線旅游核心城市，呈現(xiàn)出“極化效應(yīng)”，而在競爭中處于劣勢的沿線邊緣城市面臨游客大量流失，呈現(xiàn)出“過濾效應(yīng)”[18，19]。

從上述分析中可知，現(xiàn)有研究多從旅游目的地視角關(guān)注高鐵開通對(duì)旅游發(fā)展的影響，而有關(guān)高鐵開通對(duì)客源地居民旅游需求的影響分析尚不多見，且囿于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，相關(guān)研究多采用問卷調(diào)查的方式，樣本數(shù)量與范圍的限制使研究結(jié)果存在一定的偏差。居民旅游需求對(duì)旅游地的發(fā)展至關(guān)重要，需要準(zhǔn)確和全面地衡量高鐵建設(shè)對(duì)居民出游需求的影響，掌握高鐵開通背景下居民的出游偏好變化及影響因素，補(bǔ)充和完善高鐵開通對(duì)旅游發(fā)展、居民旅游需求影響。在實(shí)踐中可以根據(jù)居民出游需求偏好變化為相關(guān)旅游地制定政策措施、營銷方案，從而增強(qiáng)旅游吸引力、開拓客源市場，為促進(jìn)當(dāng)?shù)芈糜螛I(yè)的發(fā)展提供依據(jù)。

網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度與旅游需求之間存在密切的關(guān)系[25-27]。前人研究表明，網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度(搜索指數(shù))與旅游需求間存在顯著的正相關(guān)關(guān)系[28]，可利用網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度分析旅游需求的變化。高鐵有很多條線路，每條線路開通的時(shí)間存在一定的差異，若一個(gè)地區(qū)有多條高鐵線路，將會(huì)增加分析的難度，很難剔除其他因素的影響，導(dǎo)致研究結(jié)果出現(xiàn)一定的偏差。因此，本文結(jié)合考慮城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、人口數(shù)量以及相關(guān)數(shù)據(jù)獲取的難易程度等因素，選擇首次開通高鐵的城市——昆明為案例地。依托百度指數(shù)，收集2013年1月至2019年12月昆明市居民對(duì)全國(不含港澳臺(tái)，下同)各城市旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度數(shù)據(jù)，利用ARMAX模型、地理擴(kuò)散指數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)離差橢圓分析法、重力模型、莫蘭指數(shù)I分析高鐵開通對(duì)居民旅游需求的影響。

1 分析方法及數(shù)據(jù)來源

1.1 分析方法

多變量自回歸滑動(dòng)平均模型(ARMAX)是傳統(tǒng)時(shí)間序列自回歸滑動(dòng)平均模型(ARMA)在多元變量基礎(chǔ)上的延伸，在分析響應(yīng)變量時(shí)具有單一變量模型所無法比擬的優(yōu)勢[29]。其滯后算子形式如下：

β(L)(1-L)dYt=β0+θ(L)εt+f(Xt)，

(1)

式(1)中：Yt為被解釋變量的觀測值序列；Xt為被解釋變量的觀測值序列；L為滯后算子；(1-L)d為差分算子，其中d為差分階數(shù)；β(L)=1-β1-β2L2-…-βpLp；θ(L)=1+θ1L+θ2L+…+θqLq；f為需要估計(jì)的未知函數(shù)，εt為白噪聲序列。在對(duì)ARMAX(p,d,q)進(jìn)行識(shí)別之前，需要對(duì)差分階數(shù)d、自回歸階數(shù)p、移動(dòng)平均階數(shù)q進(jìn)行識(shí)別。當(dāng)q=0時(shí)，ARMAX模型可轉(zhuǎn)化為自回歸分布滯后(ADL)模型。本文主要將其用于分析高鐵開通對(duì)居民旅游需求的影響效應(yīng)。

旅游流擴(kuò)散指數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)離差橢圓分析法、重心模型和莫蘭指數(shù)I也是本文主要的研究方法。其中旅游流擴(kuò)散指數(shù)用于表征城市居民對(duì)旅游目的地的偏好強(qiáng)度[30]；標(biāo)準(zhǔn)離差橢圓分析法常用來分析居民旅游需求數(shù)據(jù)集的空間分布特征[31]；重心模型用來分析各市(地、州、盟)旅游需求年內(nèi)時(shí)空變化[32]；空間自相關(guān)反映昆明市居民旅游需求的整體空間集聚特征[33]，為了更直觀、全面地考察昆明市居民旅游需求的空間集聚態(tài)勢，采用局部莫蘭指數(shù)I對(duì)各市(地區(qū)、州、盟)的空間分異性特征進(jìn)行檢驗(yàn)并可進(jìn)行可視化分析[34]。

1.2 數(shù)據(jù)來源

本研究所需數(shù)據(jù)主要有昆明市居民對(duì)全國各市(地區(qū)、州、盟)旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度、昆明市與各市(地區(qū)、州、盟)的距離以及各市(地區(qū)、州、盟)的國民生產(chǎn)總值、經(jīng)緯度坐標(biāo)和旅游資源豐度。其中昆明市居民對(duì)全國各市(地區(qū)、州、盟)的旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度通過百度指數(shù)網(wǎng)站，以昆明市為搜索地區(qū)，以“城市名+旅游”關(guān)鍵詞進(jìn)行檢索。為了保證網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度數(shù)據(jù)的精確性，利用Pyhon 3.8語言編程收集2013年1月至2019年12月昆明市居民對(duì)全國各市(地區(qū)、州、盟)的逐日網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度數(shù)據(jù)，在此基礎(chǔ)上加總求和形成月度、年度數(shù)據(jù)，作為分析高鐵對(duì)昆明居民旅游需求影響的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。由于部分城市知名度小，網(wǎng)絡(luò)檢索量少，百度指數(shù)平臺(tái)未收錄相關(guān)關(guān)鍵詞，無法獲取相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，故本文實(shí)際收集了341個(gè)市(地區(qū)、州、盟)的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度數(shù)據(jù)。昆明市與各市(地區(qū)、州、盟)的距離來源于百度地圖，以昆明市中心到各市(地區(qū)、州、盟)中心的實(shí)際距離計(jì)算。各市(地區(qū)、州、盟)的國民生產(chǎn)總值來源于各市(地區(qū)、州、盟)相應(yīng)年份的統(tǒng)計(jì)公報(bào)，經(jīng)緯度坐標(biāo)從百度地圖開放平臺(tái)精確提取，旅游資源豐度相關(guān)數(shù)據(jù)主要來源于國家旅游局、各省(市、區(qū))旅游局公布的“國家A級(jí)景區(qū)”名單。此外，根據(jù)中國高速鐵路局對(duì)高鐵的定義及相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，昆明市境內(nèi)共有兩條高鐵線路，分別為滬昆與南昆高鐵，開通時(shí)間皆為2016年12月28日。

2 高鐵開通對(duì)昆明居民旅游需求量的影響

2.1 居民旅游需求時(shí)間序列數(shù)據(jù)季節(jié)調(diào)整

將昆明市居民對(duì)342個(gè)城市各月旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度加總求和，制作統(tǒng)計(jì)圖表，分析昆明市居民對(duì)342個(gè)城市總體旅游需求量的變化特征，結(jié)果如圖1所示。從圖中可以看出，昆明市居民旅游需求月變化顯示出明顯的季節(jié)變動(dòng)。在經(jīng)濟(jì)學(xué)分析中，季節(jié)變動(dòng)要素和不規(guī)則要素往往掩蓋了經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的客觀變化，給研究和分析對(duì)象的發(fā)展趨勢帶來困難[35]。因此，在進(jìn)行計(jì)量分析前需要將月度或季度時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行季節(jié)調(diào)整，剔除其中的季節(jié)變動(dòng)要素和不規(guī)則要素，使不同季節(jié)的數(shù)據(jù)具有可比性。

圖1 昆明市居民旅游需求月變化特征Fig. 1 Monthly changes in urban tourism demand characteristics of Kunming residents

借助EViews 8.0軟件，利用X12-ARIMA季節(jié)調(diào)節(jié)模型中的加法模型對(duì)原時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行季節(jié)分解，得到如下形式的數(shù)據(jù)：

Y=T+S+I，

(2)

式(2)中：T為趨勢循環(huán)要素，其中趨勢要素反映的是旅游流現(xiàn)象的長期演變方向，循環(huán)要素是以數(shù)年為周期的一種周期性變動(dòng)；S為季節(jié)要素，是每年重復(fù)出現(xiàn)的循環(huán)變動(dòng)，以12個(gè)月或4個(gè)季度為周期，由氣候、節(jié)假日等因素引起；I為不規(guī)則要素，其變動(dòng)無規(guī)則可循，由偶然發(fā)生的事件引起，如地震、水災(zāi)等[35]。

2.2 居民旅游需求時(shí)間序列數(shù)據(jù)穩(wěn)定性檢驗(yàn)

為了避免時(shí)間序列分析中出現(xiàn)虛假回歸或者偽回歸現(xiàn)象，應(yīng)保證ARMAX建模過程中所分析的序列數(shù)據(jù)必須具備平穩(wěn)性條件[36]。本研究選取ADF檢驗(yàn)法，將經(jīng)過季節(jié)調(diào)整后的昆明市居民總體旅游需求用y表示，為了緩解數(shù)據(jù)中可能存在的異方差性，對(duì)序列數(shù)據(jù)取對(duì)數(shù)形式，為lny。結(jié)合AIC準(zhǔn)則、SC準(zhǔn)則等篩選出最優(yōu)滯后階數(shù)，結(jié)果如表1所示。

從表1中可以看到，昆明市居民總體旅游需求序列數(shù)據(jù)在ADF檢驗(yàn)時(shí)，帶常數(shù)項(xiàng)、趨勢項(xiàng)和不帶常數(shù)項(xiàng)、趨勢項(xiàng)得出的ADF統(tǒng)計(jì)量均無法在5%的水平上拒絕存在單位根的原假設(shè)，而帶常數(shù)項(xiàng)、不帶趨勢項(xiàng)的ADF統(tǒng)計(jì)量小于5%水平下的臨界值，拒絕存在單位根的原假設(shè)，表明昆明居民總體旅游需求為零階單整序列，是含有常數(shù)項(xiàng)的平穩(wěn)過程。

表1 ADF單位根檢驗(yàn)結(jié)果Table 1 ADF unit root test results

2.3 居民旅游需求ARMAX模型建立與分析

為識(shí)別高鐵開通對(duì)昆明市居民總體旅游需求的影響，將高鐵開通與否作為外生虛擬變量引入到模型中，記為h。然后對(duì)序列數(shù)據(jù)適合的模型類別進(jìn)行識(shí)別，以確定適宜的自回歸過程階數(shù)p、移動(dòng)平均過程階數(shù)q。本研究選取較為常用的信息準(zhǔn)則法，從3階開始進(jìn)行向下檢驗(yàn)，選取使AIC(赤池信息準(zhǔn)則)值或SC(施瓦茨信息準(zhǔn)則)值或HBIC(漢南-昆信息準(zhǔn)則)值最小的那一組階數(shù)為理想階數(shù)。結(jié)果如表2所示。

表2 ARMAX模型評(píng)估參數(shù)Table 2 Model evaluation parameters

比較表2中各模型AIC值、SC值和HQIC值的大小，可以發(fā)現(xiàn)雖然ARMAX(2,0,2)的SC值在各模型中最小，校正可決系數(shù)最大，但ARMAX(3,0,2)的AIC值與HQIC值在各模型中均為最小，Log-L值最大，且校正可決系數(shù)與前者相差較小。綜合考慮上述情況，選擇ARMAX(3,0,2)進(jìn)行分析。

使用Box-Pierce Q檢驗(yàn)對(duì)模型殘差序列進(jìn)行白噪聲檢驗(yàn)，判斷殘差是否為白噪聲。對(duì)ARMAX(3,0,2)模型中的殘差序列至少考慮到時(shí)滯12階的情況下，顯示不含顯著自相關(guān)(Q12=7.67，P=0.363)，為白噪聲。也就是說，該模型對(duì)殘差進(jìn)行了較為恰當(dāng)?shù)奶幚恚瑲埐钚蛄欣锩嬖贌o可用的信息提取，因此該模型在整體上是客觀可行的。

表3中ARMAX模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果顯示，除移動(dòng)平均項(xiàng)滯后一階未通過顯著性水平檢驗(yàn)外，其他參數(shù)均通過了顯著性水平檢驗(yàn)，回歸結(jié)果符合理論預(yù)期。上述結(jié)果說明，本研究建立的昆明市居民總體旅游需求模型具有較好的整體效度，但仍有必要進(jìn)一步去除作用效果不顯著的變量，以提高模型的簡潔度。在刪除不顯著的變量和重新進(jìn)行殘差序列白噪聲檢驗(yàn)之后，得到一個(gè)相對(duì)最優(yōu)的簡化模型。其中，各參數(shù)均通過1%的顯著性水平檢驗(yàn)，而時(shí)滯12階的殘差序列白噪聲檢驗(yàn)依然顯示為白噪聲序列(Q12=7.91，P=0.442)。并且，h變量在1%的水平下依然是統(tǒng)計(jì)顯著的，說明高鐵開通后使昆明市居民總體旅游需求比開通前增加了17%。說明在其他條件不變的情況下，高鐵開通對(duì)昆明市居民總體旅游需求有顯著的正面影響。

表3 昆明市居民總體旅游需求的時(shí)間序列ARMAX模型Table 3 Time series ARMAX model of the overall urban tourism demand of Kunming residents

3 高鐵開通對(duì)居民旅游需求時(shí)空分布的影響

3.1 高鐵開通對(duì)居民旅游需求擴(kuò)散的影響

將昆明市居民對(duì)341個(gè)城市各月旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度加總求和，利用旅游流擴(kuò)散指數(shù)分析高鐵開通前后昆明市居民對(duì)341個(gè)城市旅游需求的擴(kuò)散強(qiáng)度變化，結(jié)果如表4所示。居民旅游需求有明顯的季節(jié)波動(dòng)，在高鐵開通前一年及開通后兩年的各年內(nèi)季節(jié)擴(kuò)散指數(shù)變化表現(xiàn)出相同的規(guī)律，旅游需求春季最為集中，秋季最為分散，高鐵開通并未改變居民旅游需求的季節(jié)性特征，主要原因是國家法定假日、各地的旅游資源和年內(nèi)氣候變化等因素保持相對(duì)穩(wěn)定。對(duì)比高鐵開通前后的旅游流擴(kuò)散指數(shù)，可以發(fā)現(xiàn)，無論是全年還是各個(gè)季節(jié)，居民旅游需求的擴(kuò)散指數(shù)呈現(xiàn)出一種下降趨勢，表明高鐵開通后，居民旅游需求越來越分散化。

表4 昆明市居民旅游需求擴(kuò)散指數(shù)變化Table 4 Changes in the tourism flow diffusion index for the overall urban tourism demand of Kunming residents

3.2 高鐵開通前后居民旅游需求重心變化

利用ArcGIS 10.7繪制高鐵開通前后昆明市居民旅游需求空間分布標(biāo)準(zhǔn)離差橢圓圖，用于比較高鐵開通與否對(duì)旅游需求重心變化的影響，結(jié)果如圖2所示。從圖2中可以看到，2016年和2017年居民旅游需求空間分布的重心分別是(108°14′50″E，28°51′38″N)，(109°25′18″E，29°11′43″N)，兩個(gè)重心分別落在銅仁市和湘西土家族自治州，重心向東北方向遷移，遷移方向符合滬昆高鐵線路總體走向，表明昆明居民旅游需求重心變化受到滬昆線開通的影響。高鐵開通前，昆明市居民旅游需求分布主要為“東北-西南”方向，高鐵開通以后，昆明市居民旅游需求分布呈現(xiàn)出向東北方向偏移的態(tài)勢。

圖2 高鐵開通前后居民城市旅游需求橢圓分布變化Fig. 2 Changes in the elliptical distribution of urban travel demand of residents before and after the opening of high-speed rail注：此圖基于國家測繪地理信息局標(biāo)準(zhǔn)地圖(審圖號(hào)：GS(2019)1827號(hào))繪制，底圖無修改。

圖3 高鐵開通前后居民城市旅游需求重心軌跡變化 Fig. 3 Changes in the trajectory of the center of gravity of residents’ urban travel demand before and after the opening of high-speed rail

利用重心模型計(jì)算2016年與2017年各月昆明市居民旅游需求重心，并將其繪制成圖3a和圖3b。從圖中可以看出，高鐵開通前后，旅游需求重心均在南-北及東-西方向上有較大的波動(dòng)，說明昆明市居民旅游需求有較大的季節(jié)變化?？紤]到氣候舒適度對(duì)旅游需求的影響，1—4月和11—12月北方天氣寒冷，不適宜進(jìn)行旅游活動(dòng)，旅游需求重心在緯度較低的地方[31]；5—6月北方氣候逐漸升高，旅游氣候舒適度上升，旅游需求重心開始向北遷移，在6月(高鐵開通前)或7月(高鐵開通后)達(dá)到最北端；8—10月隨著北方天氣逐漸降溫，南方旅游氣候的適宜性升高，旅游需求重心逐漸向南遷移。在東-西方向上，1—4月(高鐵開通后為3月)旅游需求重心處于經(jīng)度較小的位置，說明居民對(duì)西部城市旅游需求的增長幅度比東部城市大；5—12月(高鐵開通后為4—12月)旅游需求處于經(jīng)度較大的位置，說明居民對(duì)東部城市旅游需求增長幅度大于西部城市。與高鐵開通之前相比，高鐵開通后，1月、4月重心向東南方向遷移，3月向正東方向遷移，2月及5—12月向東北遷移。整體而言，高鐵開通后昆明市居民各月旅游需求重心的經(jīng)度都大于高鐵開通前各月旅游需求重心的經(jīng)度，且呈現(xiàn)出往東北方向遷移的態(tài)勢。

3.3 高鐵開通前后居民旅游需求空間格局變化

采用ArcGIS 10.7對(duì)2016年和2017年昆明市居民旅游需求空間格局進(jìn)行可視化，按照等距法將昆明市居民旅游需求劃分為5個(gè)等級(jí)，結(jié)果如圖4a與圖4b所示。從圖4a與圖4b中可以看到，高鐵開通以前，昆明市居民對(duì)省內(nèi)及周邊地區(qū)旅游需求較高，其中昆明、麗江本身就是著名的旅游城市，位于昆明市居民旅游需求的第一分位；高鐵開通以后，受其他地區(qū)“虹吸效應(yīng)”的影響，麗江由第一分位升至第二分位，而位于西北部地區(qū)的阿里地區(qū)，也由第三分位降為第二分位。受空間距離的影響，高鐵開通前，昆明市居民對(duì)省外城市的旅游需求，主要集中在臨近省份的城市，如成都、重慶、貴陽、桂林、張家界等地。高鐵開通后，居民對(duì)較遠(yuǎn)目的地的出游意愿明顯上升，原本在第四分位的長沙、延安、銀川、濟(jì)南、天津、蘇州、哈爾濱、恩施土家族族苗族自治州等地，從第四分位上升到第三分位；原本位于第五分位的伊犁、喀什、鄂爾多斯、長春等地，上升到第四分位。

使用局部莫蘭指數(shù)I來反映昆明市居民旅游需求在各個(gè)地區(qū)的空間自相關(guān)，結(jié)果如圖4c與圖4d所示。從圖中可以看到，高鐵開通前，昆明居民旅游需求在西南地區(qū)，尤其是云南省內(nèi)皆呈現(xiàn)明顯的“高—高”集聚，在其他臨近的城市中，如宜賓、遵義、貴陽、六盤水、安順、百色等旅游資源豐富的地方也呈現(xiàn)出顯著的“高—高”集聚，眉山、畢節(jié)、甘孜州等地則呈現(xiàn)出顯著的“低—高”集聚?？紤]到空間上的臨近性，這種空間上的自相關(guān)性，往往是由于旅游者在同等空間距離下，更傾向于選擇旅游資源稟賦更高的城市所導(dǎo)致的。新疆、河北、山西、湖北、江西、吉林等地呈現(xiàn)出明顯的“低—低”集聚，其中各省省會(huì)城市，如烏魯木齊、蘭州、西安、武漢、南昌、濟(jì)南、沈陽、哈爾濱等地呈現(xiàn)出顯著的“高—低”集聚，表明在遠(yuǎn)距離的出游中，相較于其他城市，居民對(duì)省會(huì)城市的旅游需求更強(qiáng)。最后，通過全局莫蘭檢驗(yàn)得到莫蘭指數(shù)I為0.274 8，P值為0.000 1，表明昆明市居民旅游需求存在空間正自相關(guān)(表5)。在高鐵開通后，空間自相關(guān)性總體上并未發(fā)生明顯變化，僅喀什地區(qū)由“低—低”集聚轉(zhuǎn)為“高—低”集聚，泰安、臨沂、甘孜藏族自治州等地由“低—低”集聚轉(zhuǎn)為無空間自相關(guān)性。而在全局莫蘭檢驗(yàn)中得到莫蘭指數(shù)I為0.199 6，P值為0.000 1，昆明市居民城市旅游需求的空間正自相關(guān)性集聚狀態(tài)下降，表明高鐵開通后，居民旅游需求的空間依賴性有減弱的趨勢。

圖4 昆明市居民城市旅游需求空間格局及自相關(guān)Fig. 4 Spatial pattern and autocorrelation of urban tourism demand of Kunming residents注：此圖基于國家測繪地理信息局標(biāo)準(zhǔn)地圖(審圖號(hào)：GS(2019)1827號(hào))繪制，底圖無修改。

表5 昆明市居民旅游需求莫蘭指數(shù)ITable 5 Local Moran index of overall urban tourism demand of Kunming residents

3.4 高鐵開通對(duì)居民旅游需求促進(jìn)效應(yīng)的空間差異及影響因素

依據(jù)2013—2016年旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度數(shù)據(jù)計(jì)算出不同空間距離內(nèi)2013—2016年間的幾何平均增長率，將其作為自然增長率，并將其與高鐵開通后每年的實(shí)際增長率相比較，若實(shí)際增長率高于自然增長率，則高鐵開通對(duì)于昆明市居民在該空間距離內(nèi)的城市旅游需求有促進(jìn)作用，促進(jìn)作用的值為實(shí)際增長率與自然增長率之差(即促進(jìn)增長率)；若自然增長率高于實(shí)際增長率，則表明高鐵開通對(duì)昆明市居民在該空間距離內(nèi)的城市旅游需求沒有促進(jìn)作用，促進(jìn)增長率為0，結(jié)果如表6所示。

表6 高鐵開通對(duì)不同空間距離范圍內(nèi)旅游需求的促進(jìn)增長率Table 6 Changes of tourism attractiveness in different spatial distance ranges before and after the opening of high-speed rail

從表6中可知，除對(duì)0～500 km區(qū)間與3 501～4 000 km區(qū)間內(nèi)旅游需求無促進(jìn)作用外，高鐵開通對(duì)其余各空間距離內(nèi)的旅游需求均有明顯的促進(jìn)作用，其中1 500 km之后各空間距離內(nèi)旅游需求的促進(jìn)增長率均在20%以上，501～1 000 km區(qū)間及1 001～1 500區(qū)間內(nèi)旅游需求的促進(jìn)增長率在14%～18%之間。即高鐵開通使居民對(duì)遠(yuǎn)距離的城市旅游需求增強(qiáng)，對(duì)近距離城市的旅游需求下降，原因是高鐵的“時(shí)空壓縮”效應(yīng)，使遠(yuǎn)距離旅游的時(shí)間、費(fèi)用成本降低，吸引力升高，產(chǎn)生了“虹吸效應(yīng)”。

不同空間距離范圍內(nèi)，由于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、資源豐度等因素的不同，高鐵開通對(duì)旅游需求的促進(jìn)作用存在差異。與昆明市空間距離越近、旅游資源越豐富、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高、旅游業(yè)發(fā)展水平越高的地區(qū)，受到的影響越明顯?？紤]到部分指標(biāo)難以量化及相關(guān)數(shù)據(jù)難以獲取，本研究主要選取旅游資源豐度、空間距離和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平3個(gè)因素，利用Pearson相關(guān)系數(shù)，分析旅游資源豐度、空間距離、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)昆明市居民旅游需求(網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度)的影響。此外，考慮到昆明市居民對(duì)省內(nèi)旅游需求所占比重較大，選擇剔除昆明市居民對(duì)云南省內(nèi)各城市旅游的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度，以得到高鐵開通前后居民旅游需求向省外各城市擴(kuò)散變化與各影響因素之間的凈效應(yīng)。其中，高鐵開通后對(duì)旅游需求的影響量以昆明市2017年居民對(duì)各城市的旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度與2016年對(duì)各城市的旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度之間的變化量表示；各地旅游資源豐度采取孫根年等人的做法，對(duì)5A，4A和3A景區(qū)分別賦值5，2.5和1.5進(jìn)行計(jì)算[37]；經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平采用各地區(qū)生產(chǎn)總值。Pearson相關(guān)性分析表明，旅游資源豐度、空間距離、各地經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與旅游需求影響量均在1%的水平下呈現(xiàn)顯著的相關(guān)關(guān)系，說明在其他條件相同的情況下，高鐵開通導(dǎo)致的旅游需求變化與旅游資源豐度、空間距離、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平等因素顯著相關(guān)。

4 結(jié)論與政策啟示

4.1 結(jié)論

在“交通+旅游”融合發(fā)展和旅游業(yè)“轉(zhuǎn)型升級(jí)”背景下，研究高鐵開通對(duì)城市居民出游需求的影響效應(yīng)成為一個(gè)新命題，這對(duì)服務(wù)國家重大發(fā)展戰(zhàn)略，促進(jìn)交通與旅游空間合作布局優(yōu)化起到重要作用。本文收集有關(guān)數(shù)據(jù)，通過構(gòu)建ARMAX時(shí)間序列模型，并利用旅游流擴(kuò)散指數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)離差橢圓分析法、重心模型、莫蘭指數(shù)I和皮爾遜相關(guān)檢驗(yàn)等方法，分析高鐵開通對(duì)典型旅游城市昆明居民旅游需求及時(shí)空分布的影響，考察區(qū)域差異及影響因素，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，高鐵開通對(duì)城市居民總體旅游需求有顯著的正面影響，其促進(jìn)增長率在0～57%。在其他條件相同的情況下，高鐵開通所導(dǎo)致的旅游需求變化與旅游資源豐度、空間距離、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平等因素顯著相關(guān)。高鐵開通前后旅游需求重心變化明顯。從客源地視角來看，高鐵開通并未改變居民旅游需求的季節(jié)性特征，且起到明顯的擴(kuò)散作用。高鐵系統(tǒng)本身具有的節(jié)點(diǎn)和廊道效應(yīng)，使得居民出游意愿態(tài)勢沿高鐵線路偏移，目的地選擇范圍擴(kuò)大，長距離出游意愿上升，但同時(shí)對(duì)周邊地區(qū)處于旅游市場競爭劣勢的城市產(chǎn)生“過濾效應(yīng)”。

4.2 政策啟示

鑒于高鐵開通對(duì)城市居民出游需求的正向促進(jìn)作用，有必要把握住高鐵建設(shè)作為旅游產(chǎn)業(yè)“轉(zhuǎn)型升級(jí)，提質(zhì)增效”實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量、高效率發(fā)展的重要機(jī)遇。為促進(jìn)高鐵建設(shè)與旅游產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量協(xié)調(diào)發(fā)展，提出以下建議：

(1)注重高鐵與旅游功能布局互動(dòng)，相關(guān)規(guī)劃銜接。鑒于高鐵建設(shè)對(duì)居民旅游需求的正向作用，未來應(yīng)強(qiáng)化二者功能布局，加強(qiáng)與高鐵沿線節(jié)點(diǎn)旅游城市相關(guān)規(guī)劃銜接，打造無縫對(duì)接、便捷舒適、服務(wù)優(yōu)質(zhì)的旅游交通體系，提升雙向合作水平，構(gòu)建旅游目的地“快進(jìn)慢游”交通網(wǎng)絡(luò)。

(2)積極促進(jìn)多式聯(lián)運(yùn)發(fā)展。充分發(fā)揮高鐵與其他交通方式間的組合效率，注重高速公路、民航運(yùn)輸與高速鐵路之間的聯(lián)動(dòng)效應(yīng)，加快建設(shè)客源地城市與省內(nèi)主要旅游城市、重點(diǎn)景區(qū)高速公路與高鐵網(wǎng)絡(luò)，降低游客跨區(qū)域流動(dòng)的交通時(shí)間成本。

(3)高鐵開通促進(jìn)了居民出游需求，但對(duì)在旅游市場競爭中處于劣勢的城市形成“過濾效應(yīng)”。為避免極化效應(yīng)導(dǎo)致的被邊緣化現(xiàn)象，需要推動(dòng)邊緣化地區(qū)的旅游發(fā)展理念、制度、機(jī)制創(chuàng)新，完善旅游基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，不斷增強(qiáng)旅游發(fā)展活力和動(dòng)力，提高旅游服務(wù)水平和旅游吸引力以保持競爭力和旅游高效率發(fā)展。