口岸城市入境旅游流空间扩散路径实证研究——以上海市为例
2010-01-30马耀峰李创新
魏 颖 马耀峰 李创新
(陕西师范大学旅游与环境学院,陕西西安 710062)
1 引言
由于不均质性是现实空间的基本特征,对于空间集聚性和空间分散性的研究历来就备受瞩目[1-2]。对旅游流扩散路径的研究有利于解决旅游资源开发、旅游景区(点)设施布局中的空间布局问题。国外对旅游流的产生、集聚、扩散及影响进行了相关研究[3-4],并采用数理模型对旅游流进行了合理预测[5-6]。国内入境旅游流的研究已经很多,研究内容集中在旅游者行为[7-9]、旅游流时空结构[10-12]等。在CNK I数据库中,用“全文”检索“扩散路径”、“旅游流扩散”及“入境旅游流扩散”,分别析出文献 5560篇、67篇、24篇,其中:杨国良对四川省旅游流在景区(点)的空间扩散方向及扩散路径进行研究[13-14];魏向东通过因子分析对我国晚明时期的历史旅游客流集聚和扩散现象进行分析,并整理出四大旅游集聚场和三大旅游扩散场[15];章锦河、张捷等提出旅游场概念,并从场强、位势分析入手,以皖南旅游市场为例分析其场核及区内旅游流扩散规律[16-17];张佑印等借助杠杆原理分析了北京与我国 15个热点旅游省市双向入境旅游流集散平衡点的动态转移规律[18];李振亭运用空间集聚指数和中转指数对我国入境旅游省际功能进行研究[19];方世敏通过齐夫定律研究延安旅游流的现状,并分析红色旅游景区的旅游流扩散规律[20]。可见,国内外学者对旅游流的研究已取得一定的进展,对旅游流扩散研究具有较大相似之处,主要涉及旅游流扩散影响因素、扩散模式、扩散路径和扩散规律等问题,但在研究方法的使用上略有不同。
2 研究思路及数据来源
2.1 研究思路
旅游流扩散路径即旅游流在旅游中心城市和其它目的地城市之间的空间转移,是指该方向上所有旅游线路归并而成的“线路束”[14]。
旅游流扩散路径具有矢量性特征,因此要确定一股旅游流的扩散路径,必须先确定其流经的节点城市和流动方向。由于各地区资源禀赋、经济发展水平及区位的差异,中国入境旅游的发展一直以来呈现“东强西弱”的地域格局,“马太效应”显著;然而,区域发展过程中出现的“涓滴效应”推动东部地区的入境旅游流向西部地区扩散转移,也推动了西部地区热点旅游城市增长极核的形成,入境旅游流在西部地区出现了新一轮的集散现象。
笔者选取东部典型口岸城市——上海作为研究对象,依据实地抽样调查数据对上海市入境旅游流的扩散节点、扩散方向、扩散路径进行研究,总结出重要节点城市、主要扩散方向及扩散路径,在此基础上引入路径依赖理论,揭示了上海市入境旅游流扩散路径中存在的路径依赖现象和路径依赖锁定现象,以演绎东部典型口岸城市入境旅游流的路径转移扩散规律。
2.2 热点入境旅游城市遴选
入境旅游流的扩散路径多且复杂,对于上海入境旅游流的扩散路径研究并非一篇论文所能描述,因此本文遴选热点旅游城市,以便分析研究。其中,遴选标准为三点:具有一定入境旅游发展基础、能反映我国入境旅游发展水平;具有一定的区域代表性,即分布在我国各行政区域;具有一定的资源代表性,能反映地域特色。根据以上三点原则遴选出的我国热点旅游城市包括:北京、大连、上海、南京、苏州、杭州、广州、深圳、桂林、西安、成都和昆明。
2.3 数据来源
项目组采用问卷抽样调查法,于 2008年 7月至 11月在上述热点旅游城市中的 10个城市对入境游客进行问卷调查,调查问卷在设计上除了涉及旅游者基本特征、旅游者行为特征之外,特别关注旅游者在各旅游城市之间的流动方向及次序。本文选取的 10个热点旅游城市为:北京、上海、广州、西安、深圳、南京、杭州、苏州、成都和昆明。项目组在这 10个城市共发放问卷 7993份,剔除信息不完整和无效问卷,共获得有效问卷 7652份,问卷有效率 95.7%。样本中,途经上海的游客问卷有 2111份,将上海作为入境城市的问卷有 1269份。本文即以此 1269份问卷作为数据的主要来源,数据统计采用 SPSS 16.0分析软件。
3 实证研究
3.1 上海向各节点城市的旅游流扩散
入境旅游多为大尺度旅游,因此入境旅游者大多会选择多个城市作为旅游目的地。将旅游流流经的其它热点城市看作节点,即城市旅游吸引物集聚体和城市旅游服务设施集聚体。根据对数据的整理,可得出上海入境旅游流向各节点的扩散情况。入境游客进入上海后,以上海为集散中心,向其它旅游热点城市扩散,其中扩散人次数排在前十名的城市依次为:北京、西安、杭州、成都、南京、桂林、广州、昆明、苏州、深圳(见图 1)。自 2003年北京、西安、上海、桂林四个城市成为中国首批向世界推介的最佳旅游目的地城市以来,“京→西→桂→沪”这一黄金线路一直对我国入境旅游市场具有深远的影响,本研究中,上海入境旅游流向北京、西安、桂林的扩散人次均在前十名,共占扩散总人次的50.92%。上海位居长三角的龙头地位,在入境旅游中亦具有极强的带动作用,加之区域经济一体化的推进,区域内各城市间旅游流相互作用显著,同时南京、苏州、杭州为江浙的经济中心,在长三角旅游中发挥着重要作用,使得长三角地区入境旅游流区域内流动进一步增强,杭州、南京及苏州其扩散人次占总人次的27.42%。成都、广州、昆明及深圳属于我国西南和南方城市,上海入境旅游流向这四个城市扩散的人次占总人次的19.16%。以上海为入境口岸的入境旅游流进入中国以后向我国西南及南方地区扩散,是我国西南部及南部城市入境旅游的重要的二手客源市场。
图1 上海向各节点城市扩散人次比重(%)
3.2 上海入境旅游流空间扩散方向
通过数据整理出来的旅游线路多且复杂,但因本研究是针对入境旅游流在全国范围内的扩散研究,属于大尺度空间旅游者行为研究,因此,笔者在统计扩散路径时,将扩散路径中出现杭州、南京和苏州的,统一以上海站代替,即本研究不考虑上海入境旅游流在长三角区域内的扩散转移,只考虑其在全国大尺度范围内的扩散,因此上海入境旅游流向各城市扩散总比重由原来的 97.5%降至 70.08%;大理、丽江和香格里拉统一归类为昆明站,广州和深圳统一为广州站。本文根据被调查旅游者选择的第二站目的地城市地理位置,确定扩散方向,再依据扩散方向将主要扩散路径划分为北向扩散路径、西北向扩散路径、西南向扩散路径和南向扩散路径。北向扩散路径包括扩散到北京的旅游流;西北向扩散路径包括扩散到西安的旅游流;西南向扩散路径包括扩散到成都、重庆、昆明的旅游流;南向扩散路径包括扩散到广州、深圳和香港的旅游流 (见图 2)。这四个方向的扩散路径人数比率差别较大,其中北上方向人数所占比率最大,为 32.12%,且其中从上海直接去北京的人数最多;南下方向扩散比率为 13.83%;西北方向和西南方向扩散比率分别为12.83%和 11.42%,其中主要城市为:西安、成都、重庆、昆明,可见,上海入境旅游流向西部地区扩散,在扩散的城市选择上具有一定的指向性。入境旅游者从上海北上后向南到达中国的西北、西南以及南方等地,或者从上海南下后向北到达中国的西北及北方地区,符合旅游线路“不走回头路”原则。
3.3 上海入境旅游流主要扩散路径
由于受访者线路各有不同,此次调研共整理出扩散线路 319条,根据上述四个扩散方向,结合不同方向覆盖区域所包含的中国入境旅游热点城市,共整理出 16条旅游扩散路径,其中,北向、西北向、西南向和南向四个方向各 4条 (见表 1)。在这 16条旅游扩散路径中,上海→北京→西安路径人数最多,占总扩散人数的8.03%;上海→成都→西安→北京次之,占总扩散人数的 5.63%;上海→西安→北京位居第三,占总扩散人数的 5.13%。从四个方向的扩散路径可看出,上海入境旅游流流入之后,继续向中国其它城市扩散转移,因此北京、西安、成都、昆明、桂林、广州在扩散路径中既起到集聚作用,又起到扩散作用,可称为上海入境旅游流的热点集散城市,甚至可以认为,上海入境旅游流系统的形成正是通过集聚和扩散形式将客源地及目的地联系起来。此外,虽然这 16条扩散路径不相同,但其中涉及的热点旅游城市具有极强相似性。除中国入境旅游热点城市北京、西安、桂林之外,还包括成都、昆明、深圳、广州等城市,说明中国入境旅游仍以热点旅游城市北京、西安、桂林为主,但同时也逐步向西部及南部城市扩散,且在扩散过程中具有一定规律性,即向资源禀赋强、基础设施相对完善的城市集聚。如表 1所示,路径中出现的城市,北京与西安出现频率较高,所占比重较大,占有绝对优势,说明这两个城市对上海入境旅游流的吸引力大;其次是成都,成渝地区由于拥有 6项世界遗产,具有较大的市场竞争力,同时“成渝经济区”突破了省域的界限,在更大范围内实现资源优化配置,因此旅游吸引力大幅提升;昆明是这几个城市中距离上海航空距离最远的城市,仍吸引较多入境旅游者,与距离衰减规律略有相悖,可见这与其口岸城市的地位不无关系,但其吸引上海入境旅游流的能力显然逊于北京、西安。
表1 上海入境旅游流扩散方向及路径
以上对旅游流扩散节点、方向及路径的分析均是基于一手调查数据,为了验证微观数据与宏观数据的衔接程度,笔者再根据 2008年《中国旅游统计年鉴》和《中国入境旅游抽样调查资料》,计算出上海入境旅游流向各省份和地区的转移态指数值,即在特定时期内流入或流出某地客流强度的定量表达[21]。排在前十名的省(直辖市)为:北京 (14514)、浙江 (12144)、江苏 (10367)、广东 (4295)、辽宁(2370)、福建(1629)、广西(1185)、陕西(1037)、云南 (592)、四川 (296)。可见,通过这两种数据得到的热点节点城市在很大程度上具有一致性。
3.4 入境旅游流扩散中的路径依赖现象
上述研究从众多条旅游线路中总结出的扩散路径表现出一定的方向性,这一特性实际上是路径依赖规律的现实表征。路径依赖源于自然科学中的混沌理论:潜能是对最初条件的敏感的依赖,即一些小的,无关紧要的事件将会决定或可能锁定最后的结果[22];经济学中路径依赖过程是指一个特殊、偶然的事件对随后的分配过程具有持久的效应[23]。
我国政府 2003年在国际市场上推介北京、西安、桂林、上海四个城市作为中国首批最佳旅游目的地城市,促成了入境旅游黄金线路“京→西→桂→沪”的形成,以及由此而出现的北京、西安、桂林、上海四个热点入境旅游城市,对上海入境旅游的发展及入境旅游流的扩散具有重大影响。根据本文的研究,北京、西安、桂林共占上海入境旅游流扩散人次数的 50.93%,在扩散路径中,出现北京、西安、桂林的扩散路径则占总路径数量的44.73%,可见西安、北京、桂林这三个城市在上海入境旅游中发挥着重要作用。因此可将政府主推看作这一现象出现的诱因,作用着上海入境旅游流的发育。同时随着线路的逐渐成熟,市场影响力的扩大,上海入境游客受到主体推动、交通疏导、资源及形象拉动三种机制的共同作用与影响,成为强化“京→西→桂→沪”此条路径强有力的正反馈机制 (见图 3),诸多正反馈机制的作用使得上海入境旅游流表现出路径依赖规律,入境旅游发展走上良性发展道路,例如,从 2004年至 2008年,上海入境旅游人次及外汇收入持续增长,增长比率分别为 36.6%和63.5%,因此充分发挥路径依赖的良性作用,使“京→西→桂→沪”这条黄金线路更深入人心,则可能进一步推动上海入境旅游的整体快速持续发展。
图3 上海入境旅游流发育路径依赖流程示意图
此外,研究过程中还发现:除了北京、西安、桂林这三个城市以外,上海入境旅游流流经的热点旅游城市还包含成都、昆明、广州、深圳等,并依托这些城市构建了上海入境旅游流的北向、西北向、西南向、南向等扩散路径,在路径依赖规律的作用下,这些主要扩散路径不断得到强化,构成了上海入境旅游流的空间扩散体系。入境旅游黄金线路“京→西→桂→沪”的形成与强化,以及此黄金线路形成后上海入境旅游流北向、西北向、西南向、南向等扩散路径的形成与强化,表明了,在现实中即使在已形成路径依赖的状态下,仍有形成新的扩散路径的潜力与可能,并推动路径依赖锁定的出现。因此,发展中国入境旅游应在强化原有路径状态的基础上,继续发展其它可能形成的旅游新线路,推动路径依赖的出现,并最终促使其达到路径依赖锁定状态,如此,方能构建出更加合理的入境旅游流扩散网络格局。
4 结论
4.1 本次研究的结论与贡献
旅游流的研究是目前地理学研究的热点问题。本文根据一手调查资料对我国东部地区重要口岸城市——上海入境旅游流的扩散节点、方向及路径进行研究,得到以下结论:
(1)根据上海入境旅游向各节点扩散的人次数,排在前十名的城市依次为:北京、西安、杭州、成都、南京、桂林、广州、昆明、苏州、深圳;并按照扩散方向将上海入境旅游流分为:北向、西向、西南向及南向旅游流扩散方向,其中北向方向占总扩散人次的 32.12%,南向次之,西北、西南方向紧随其后。
(2)结合不同方向覆盖区域所包含的中国入境旅游热点城市,在四类入境旅游流扩散方向中共遴选出 16条扩散路径,其中上海→北京→西安人数比例最多,上海→成都→西安→北京次之,上海→西安→北京处于第三位。
(3)利用 2008年《中国入境旅游抽样调查资料》和《中国旅游统计年鉴》相应数据,计算出上海入境旅游流向各省份和地区的转移态值,总结出得分排在前十位的省份和城市。这一结论与利用项目组抽样调查数据计算出的结论进行比较,发现通过两种不同口径数据分析得到的结论具有一致性。
(4)在上海入境旅游流的发展中存在着路径依赖及路径依赖锁定现象。这一现象对于上海乃至全国入境旅游发展具有重要意义,即在发展中国入境旅游时,政府可采用相应措施在维持原有的路径依赖锁定状态的基础上,继续发展其它可能形成路径依赖的旅游新线路。
4.2 本次研究的局限性和今后的研究方向
本文基于项目组随机抽样调查数据对上海入境旅游流扩散路径进行研究,仅一年数据,时间上不具有连续性,由此本文得到的路径依赖规律难免有以偏概全之嫌;同时在研究中未将入境旅游者按照团体和散客两种类型分别研究,忽略了旅游者决策主体对旅游行为的影响。此外,本文在解释上海入境旅游流路径依赖规律时,只是建立了模型并对其进行了一定说明,而没有对模型进行详细的论证,因此,对于入境旅游流路径依赖规律及模型的证明研究,将是我们未来一段时期内的研究方向。
[1] 翁瑾,杨开忠.旅游空间结构的理论与应用[M].北京:新华出版社,2005:1.
[2] Pearce D.Tourism Developm ent[M].Harlow,London&New York:Longman,1989:102-107.
[3] Chen J S.M arket segm entation by tourist’s sentim ents[J].Annalsof Tourism Research.2003, 30(1):178-193.
[4] Teresa GM,Teodosio PA.An econom etricmodel for international tourism flow s to Spain[J]. App lied Econom icsLetters,2000,8(7):525-529.
[5] D ivisekera S.A model of dem and for international tourism[J].Annals of Tourism Research. 2003,30(1):31-49.
[6] Joan L EM.M odeling determ inantsof tourism demand asa five-stage p rocess:A discrete choice m ethodo logical app roach[J].Tourism and Hosp itality Research,2003,4(4):341-354.
[7] 马耀峰,李天顺,刘新平.旅游者行为[M].北京:科学出版社,2008.
[8] 刘敬伟.旅游行为产生的动力分析及对丹东里旅游业发展的启示 [J].甘肃农业,2006 (8):169-170.
[9] 郭亚军,张红芳.旅游者决策行为研究[J].旅游科学,2002(4):24-27.
[10] 马耀峰,李永军.中国入境后旅游流的空间分布研究[J].人文地理,2001(6):35-44.
[11] 吴晋峰,包浩生.旅游系统的空间结构模式研究[J].地理科学,2002(1):96-101.
[12] 靳诚,陆玉麒,徐菁.基于域内旅游流场的长三角旅游空间结构探讨[J].中国人口·资源与环境,2009(1):114-119.
[13] 杨国良,钟亚秋等.四川省旅游流空间扩散方向及路径 [J].地理科学进展,2008(1): 56-63.
[14] 杨国良.旅游流空间扩散[M].北京:科学出版社,2008.
[15] 魏向东,朱梅.晚明时期我国历史旅游客流空间集聚与扩散研究[J].人文地理,2008(6): 118-123.
[16] 章锦河,张捷,刘泽华.基于旅游场理论的区域旅游空间竞争研究 [J].地理科学,2005 (2):248-255.
[17] 章锦河,张捷等.中国国内旅游流空间场效应分析[J].地理研究,2005(2):293-302.
[18] 张佑印,马耀峰等.北京入境集聚扩散旅游流平衡点转移规律研究 [J].旅游学刊,2009 (12):31-35.
[19] 李振亭,马耀峰等.基于空间集聚和中转指数的我国入境旅游省际功能研究[J].软科学, 2008(9):13-18.
[20] 方世敏,赵金金.基于齐夫定律的红色旅游景区旅游流扩散研究—以延安为例[J].延安大学学报 (社会科学版),2010(1):67-74.
[21] 马耀峰,李天顺等.中国入境旅游研究[M].北京:科学出版社,1999:32-33.
[22] L iebow itz SJ,M argo lis SE.Path Dependence,in the Encyc lopedia of Law and Econom ics[J]. Edward Elgar,2000:981-999.
[23] PuffertD J.Path Dependence in SpatialNetworks:The Standardization of Railway Track Gauge [J].Exp lo rations in Econom ic H isto ry,2002,39(3):282-314.