云南省交通优势度与旅游产业发展水平空间耦合态势研究

2014-08-11王峰刘安乐等

世界地理研究 2014年2期

王峰　刘安乐等

摘要：本文选择云南省为研究对象，从路网密度、交通设施影响度和交通可达性三方面构建交通优势度评价指标体系，并对2011年云南省各市州交通优势度进行评价与比较；在运用熵值法测算云南旅游产业综合发展水平基础之上，构建了旅游产业与区域交通发展耦合协调度模型，对云南省交通优势度与旅游产业发展水平进行耦合及协调度测度研究，对其耦合—协调类型区进行了划分。研究表明：云南省交通优势度区域差异明显，呈现出以主要政治经济中心及邻接县市为核心向外围市州县递减的圈层状空间格局；云南省旅游产业发展极化态势明显，旅游产业的发展受到交通区位和地形条件制约；云南省区域交通优势度与旅游产业的发展水平空间耦合协调性一般，交通对区域旅游发展的支撑能力不足。

关键词：交通优势度；旅游产业；耦合度；云南省

中图分类号：F59 文献标识码：A

1 引言

2009年国务院《关于加快发展旅游业的意见》、2011年国家旅游局《关于加快旅游公共服务设施建设的意见》、2013年2月又颁布的《国民休闲计划纲要（2013～2020）》等，圴进一歩强化了发展旅游、交通先进的理念，加强旅游业与交通业融合并促进区域旅游发展的要求。中国是一个山地型国家，尤其是西南陆地边疆地区，山地所占比例更大，多是国家功能开发区划中的限制开发区，但蕴藏有丰富的自然与人文旅游资源，旅游业发展潜力巨大。如何在新一轮西部大开发中，结合国家的战略布局需求，充分利用和改进优化国家和地方的交通网络布局，强化旅游业与交通业的融合，促进边疆山区旅游业迅速发展，就成为了国家战略与区域社会经济发展的共同需求。

如何评价区域交通基础设施的优劣及其空间经济效应始终是交通、经济地理学关注的热点问题。目前，国内外对交通与旅游的研究主要集中在两个方面：①旅游与交通的相关性研究，Bruce Prideaux从旅游地发展频谱来研究了旅游目的地成长与旅游地交通系统之间的关系[1]，Ruwantissa运用模型的方法论述距离、交通进入成本和目的地竞争力三方面的作用[2]，Gutierrez 和Gonzalez对欧洲高速铁路网、公路网的改变引起的欧洲各城市可达性变化进行了研究[3-4]，国内杨瑞霞、张建春分别从理论层面和实证角度研究了交通与旅游之间的关系[5-6]，田良等采用灰色关联分析方法，对海南省旅游业发展与交通运输业相互关系进行系统分析[7]；②交通对旅游需求的影响，代表性的有Martin、Witt[8]的成果，认为替代性旅游目的地的交通费用是游客选择旅游目的地的一个因素，Crouch从交通费用的角度对旅游需求弹性进行的研究[9]。归纳已有研究成果，交通及旅游发展的研究还存在以下问题：旅游交通与旅游发展的关系探究尚不深入；从中观尺度整体考虑交通与区域旅游发展关系的研究并不多见；从定量研究的综合评价交通与旅游产业发展水平关系指标体系尚鲜见；从边疆山区角度深入探究旅游与交通相关研究鲜有涉及。本文以云南为例，运用GIS和数理统计方法计算了云南省了交通优势度和旅游产业发展水平，并对其耦合及协调进行测度，以期探究出云南省交通优势度与旅游产业发展水平空间态势的一般规律。

2 研究方法与数据选取

2.1 交通优势度评价指标体系构建

交通优势度是评价区域交通优劣的集成指标，其核心是以包括评价区域在内的更大区域系统为平台，以定量手段从相对角度判别各区域交通条件的优劣[10]。本文在综合金凤君、孟德友等提出的交通优势度内涵和评价方法的基础上，结合云南省区域特点，建立了包括交通网密度、交通设施邻近度和交通可达性三个方面指标的交通优势度评价指标体系（图1）。

2.4 数据来源与处理方法

本研究中云南省道路网数据（包括铁路、高速公路、国道、省道和一般道路）主要来源于《中国交通地图册》（中国地图出版社，2011年）。利用ArcGIS10.0软件提供的方法建立2011年云南省交通和节点要素数据库，分别对各等级道路进行属性值赋值，根据中华人民共和国行业标准《公路工程技术标准JTGB01—2003》规定的公路设计速度，结合边疆山地的区域特点，主要从两方面考虑：一是边疆山地交通普遍很差，基于空间阻隔模型，构造距离矩阵测算的通达性结果往往与游客的感觉不一样；二是边疆山地的交通线往往在狭长的高山峡谷地带穿行，容易受自然灾害的破坏而中断，拟对其交通时速进行重新设定，设定高速公路110km∕h、国道80km∕h和省道70km∕h，铁路运行时间根据各个时间段的铁路运行时刻表来确定。其他社会经济数据源于《云南旅游统计年鉴》[15]、《云南统计年鉴》[16]以及云南各州市旅游局官方网站。

3 云南省交通优势度空间格局与特征

3.1 交通网络密度的空间分布格局

本文以公路网络密度大小反映研究单元交通设施规模对区域发展的支撑，通过公式1测算得出2011年云南省公路网络密度空间格局（图2）。其基本特征是：交通网络密度高于0.8的区域只有玉溪市，占总数的6%，交通网络密度显著区域包括8个州市，分别是昆明、曲靖、昭通、红河、大理、保山、德宏、临沧，占总数的50%，覆盖全省面积的47%；交通网络密度一般区域主要有文山、楚雄、普洱三个州市，占全省的19%，覆盖全省面积的30%；交通网络密度缺乏区域包括迪庆、怒江、西双版纳和丽江4个州市，占全省面积的19%。

在空间格局上，东西分异显著，总体上呈现由东向西路网密度逐渐降低态势。滇中地区玉溪、曲靖、红河等各单元密度明显高于滇西北地区的迪庆、怒江。滇中地区形是整个省内的路网密集地区，大理、保山、德宏、临沧地区路网密度相对较高，成为省内路网密集地区。路网密度较低地区集中于滇西北的怒江、迪庆和丽江地区，地形条件限制可能为该地区路网密度较低的主要原因。相对而言，品牌旅游目的地在公路网络密度中的优势并不突出，密度最高的地域单元为玉溪市，这可能与昆明市市区大量城市道路并未统计有关。

3.2 交通可达性空间分布格局

根据公式2求算云南各单元的路网综合交通可达性系数如图3所示。16个单元中有4个综合交通可达性系数小于0.6，占总数的25%；可达性系数显著区域为楚雄、普洱和红河三个州市；交通可达性系数一般区域覆盖三个州市，占全省的19%；交通可达性系数缺乏区域覆盖五个州市，占全省的31%。总体上形成由中部向四周可达性系数逐下降，可达水平逐步下降态势，路网综合交通可达性最优的单元为昆明及与其临近的楚雄、曲靖和玉溪。昆明是中国面向西南开放具国际影响力的交通门户，凭借在全省铁路网络中的枢纽地位以及具有国际意义的公路交通网络，其综合交通可达性系数明显优于区域内其他单元；同时，与其交通耗时距离的远近深刻影响着其他研究单元的综合交通可达性程度。正因为依托昆明在滇中地区交通网络中的核心地位和国际门户地位，曲靖与玉溪可达性优势也十分明显。大丽铁路的建设使得丽江与大理之间的行车时间大为缩短，这为整合大理—丽江旅游开发提供了交通便利条件。而滇西北可达性相对较差，则与其偏居区域西北，加之与昆明距离较远，与区域内一级港口、铁路站点与机场联系相对不便有关。

3.3 交通干线影响度的空间格局

根据表1测算结果可以看出云南省各州市表现出明显的交通优势差异（图4），其基本特征是：交通邻近度高于5.6的州市有5个，占全省的31%，覆盖全省面积29%，呈现较为分片集中空间格局，包括昆明、保山、德宏以及普洱、西双版纳；交通邻近度介于4.1～5.5的州市有4个，占全省州市的25%，覆盖了全省23%的面积；邻近度介于3.1～4.0的州市有5个，占全省州市的31%，覆盖全省面积的37%，主要分布在滇东南和滇西北，呈现带状分布。邻近度介于2.0～3.0的州总共有2个（文山、怒江），覆盖全省面积的13%。

云南省的旅游廊道优势整体上呈现较为明显的东西差异。中西部地区有明显的优势，而东部优势较低；这说明交通干线和口岸对中西部尤其是中部有着较强的支撑能力和保障水平，与外界区域的旅游联系能力较强；西部边境地区交通干线影响度较高，呈带状分布，主要因为边境口岸分布较多，对边境旅游的发展起着重要的支撑作用，滇中地区城镇密集区的交通廊道优势较高，这主要包括昆明和曲靖等区域，这说明城镇密集区具有较强的交通干线支撑能力和保障水平，对外联系也较强。

3.4 交通优势度空间格局

将交通网络密度、交通干线影响度和交通可达性系数进行无量纲化处理，然后运用公式3进行加总，根据结果可以看出区域交通优势度空间差异明显（图5），基本特征：交通优势度高于1.80的州市有2个，覆盖了全省国土面积的9%，是交通优势突出区域，主要分布在昆玉旅游带及周边县市；交通优势度介于1.27～1.79的州市总共有8个，覆盖全省面积的58%，是交通优势较为显著的区域，主要分布在昆明和玉溪周边的州市；交通优势度介于0.37～1.26的州市有4个，覆盖全省面积的24%，是交通优势处于平均水平的区域，分布较为分散，主要分布在省际边缘地区；交通优势度介于0.29～0.26的州市有2个，覆盖全省面积的13%，是交通优势度低于全省水平的区域。从以上叙述可知，云南交通优势度区域差异明显，主要表现在两个方面，一是中心与外围之间的差异，二是西部与东部的差异。整体上呈现出以昆明和玉溪市辖区及邻接县市为核心向外围地市递减的圈层状空间格局。

4 云南省交通优势度与旅游产业发展水平的空间耦合

4.1 云南省旅游产业发展水平分析

通过公式4～9测算发现云南省区域旅游产业发展水平差异显著，如图6所示。昆明市旅游产业发展水平最高，综合得分达到0.785，是最低怒江州旅游产业发展水平（0.087）的9.02倍；其旅游产业发展水平在0.4以上的州市有5个（昆明、丽江、大理、迪庆、红河），占全省州市的31.25%。昆明作为云南省省会城市和滇中地区的中心城市具有较高的旅游产业发展水平和区位指向性。滇西北作为云南省精品旅游线路（昆—大—丽—香）重要旅游区域，旅游产业发展水平明显高于其他地区，从空间上来看，旅游产业发展呈点状分布，极化态势明显，旅游产业发达地区对周边县市辐射带动作用不足。

4.2 云南省交通优势度与旅游产业发展水平的空间耦合

通过公式10对各州市交通优势度和旅游经济发展水平的耦合度测算发现，耦合度除怒江和昭通外，其余州市都在0.3以上，怒江州最低为0.266，50%以上的州市耦合度指数都在0.5以上，耦合度大于0.8的只有昆明。云南所有州市单元耦合度平均值为0.544，表明云南州市交通与旅游经济发展的相互作用强度较一般，处于中水平耦合阶段。

从云南州市单元耦合度值的空间分布（图7）可以看出，昆明市是旅游—交通高强度耦合地区（耦合度值在0.8以上）；旅游—交通处于磨合阶段的地区（耦合度值在0.5～0.8之间）主要分布在滇西与滇西北及滇中偏南地区，包括保山、德宏、大理、丽江以及玉溪、红河、西双版纳；中等强度耦合地区（耦合度值在0.5～0.3之间）主要分布在滇东南及昆明东西两邻，主要包括普洱、文山、曲靖、楚雄及临沧；低强度耦合地区（耦合度值在0.3以下），主要为地形复杂省际边远地区，包括怒江、昭通。

运用公式11测算出云南州市单元旅游—交通系统协调度，协调度从 0.22 到 0.83不等。最高的是昆明市市辖区，最低的是怒江州，两者之间相差3.8倍。18.7%的州市协调度在0.5以上，56.2%的州市协调度指数界于0.3～0.5之间，25%的州市协调度指数在0.3以下，云南所有州市单元旅游—交通系统协调度平均值为0.38。这表明州市旅游经济发展与交通优势度的协调性不高，为低水平协调阶段。

云南州市单元旅游—交通协调度的空间分布与耦合度分布特征基本类似，但略有不同（图8）。其中，高度协调的地区（协调度值在0.8以上）只有昆明市，这与耦合度相似，协调度处于0.5～0.8之间的只有大理、丽江；而中度协调地区（协调度值在0.3～0.5 之间）呈组团状分布在滇中地区，即旅游集聚中心的核心城市昆明周边，与高度耦合区的空间范围基本不吻合；低度协调区（协调度值在0.3之下）分布在省际边远西部和北部地区。

综合各州市的耦合度与协调度，对云南16个市级单元进行分类，将其分为4个类型区（图9）：①旅游-交通和谐区，即高耦合高协调地区，主要是昆明市，耦合度都在 0.8 以上，协调度在0.8以上。表明昆明市已经处于旅游与交通高度耦合走向和谐的阶段。②旅游-交通磨合区，即高耦合低和谐地区。主要包括丽江、大理、玉溪、保山、德宏、西双版纳、红河，这些市级单元的耦合度在0.5～0.8之间，协调度处于0.4～0.6之间；③旅游-交通拮抗区，即中耦合低和谐地区。主要包括楚雄、迪庆、临沧、普洱、曲靖、文山，这些市级单元的耦合度在0.3～0.5 之间，但其协调度在 0.25～0.4 之间；④旅游-交通低耦合地区，即低耦合低和谐地区。这些地区主要分布在远西部地区和北部的偏远地区，耦合度与协调度都在0.3以下，包括怒江、昭通，是旅游-交通相互作用较小的地区。

5 结论

本文选择具有代表性的西南边疆山区为云南省为研究对象，采用GIS网络分析、空间分析技术，通过对云南省交通优势度、云南省区域旅游产业发展水平空间差异格局进行评价并对其耦合协调度进行测算的实证研究，揭示和验证了云南省交通与旅游产业发展水平空间耦合态势。结果表明：①云南省交通优势度区域差异明显，表现出以主要政治经济中心城市辖区及邻接县市为核心向外围市州递减的圈层状空间格局；②云南省旅游产业发展水平呈点状分布，极化态势明显，交通区位优越的中心城市辐射区域及边境口岸带的旅游产业发展水平普遍高于其他地区，但是旅游产业发达地区对周边县市辐射带动作用不足；同时，旅游产业发展水平受到地形条件的制约。③云南区域交通优势度与旅游产业的发展水平有相互作用强度较一般，为中水平耦合，而且协调发展差异显著，中度协调和勉强协调居主导，高度协调类型区的范围小；④云南交通要素是促进区域旅游产业繁荣的关键要素之一，但是云南省旅游产业发展水平和交通发展水平均比较低，旅游业发展和交通基础条件相互制约。

参考文献

[1] Bruce Prideaux. The role of the transport system in destination development[J]. Tourism Management， 2000， 21（1）： 53-63.

[2] Ruwantissa I. R. Abeyratne. Management of the environmental impact of tourism and air transport on small island developing states [J]. Journal of Air Transport Management， 1999， 5（1）： 31-37.

[3] Gutierrez J，Urbano P. Accessibility in the European Union：The impact of the trans-European road network[J]. Journal of Trans-port Geography，1996， 4（1）： 15-25.

[4] Gutierrez J，Gonzalez R，Gomez G. The European high speed train network：predicted effects on accessibility patterns [J]. Journal of Transport Geography，1996， 4（4）： 227-238.

[5] 杨瑞霞.交通与旅游发展的关系分析[J].商业经济，2004（5）：127-129.

[6] 张建春，陆林.芜湖长江大桥与安徽旅游交通条件的改善[J].人文地理，2002，17（4）：75-79.

[7] 田良，申涛.海南省旅游业发展与交通运输系统关联研究[J].海南大学学报，2009（4）：371-375.

[8] Martin C A， Witt S F. Substitute Prices in Models of Tourism Demand[J]. Annals of Tourism Research， 1988， 15： 255-268

[9] Crouch G. I. Demand elasticities for short-haul versus long-haul tourism[J].Journal of Travel Research， 1994， 33（2）：56-69.

[10] 金凤君，王成金，等.中国区域交通优势的甄别方法及应用分析[J].地理学报，2008， 63（8）：787-798.

[11] 韩增林，杨荫凯，等.交通经济带的基础理论及其生命周期模式研究[J].地理科学，2000， 20（4）：295-300

[12] 张莉，陆玉麒.基于陆路交通网的区域可达性评价[J].地理学报，2006，61（12）：1235-1246.

[13] 孟德友，沈惊宏，等.中原经济区县域交通优势度与区域经济空间耦合[J].经济地理， 2012，32（6）：8-11.

[14] 向云波，张勇，等.湘江流域县域发展水平的综合评价及特征分析[J].经济地理，2011，31（7）：1088-1093.

[15] 云南省统计局.云南旅游统计年鉴（2011）[M].北京：中国统计出版社，2012.

[16] 云南省统计局.云南统计年鉴（2011）[M].北京：中国统计出版社，2012.

[17] 刘耀彬，李仁东，等.中国城市化与生态环境耦合度分析[J].自然资源学报，2005，20（1）：105-112.

[18] 王永明，马耀峰.城市旅游经济与交通发展耦合协调度分析—以西安市为例[J].陕西师范大学学报：自然科学版，2011，39（1）：86-90.

Abstract： Taking the representative case of Yunnan in Southwest Frontier Mountain areas， this paper establish the transportation advantage degree evaluation index system from the aspects of the density of the highway networks， influence degree of traffic facilities， and traffic accessibility to evaluate and compare all around state of Yunnan province in 2011. And then on the base of Yunnan tourism industry comprehensive development level by entropy evaluation method， this paper build the model of tourism industry and regional transportation development coupling coordination degree in physics， to research the Coupling and the coordinated development degree of transportation advantage degree and tourism industry development level， and divide the Coupling – coordination type area. The empirical research shows ： Yunnan have a great difference in transportation advantage degree， presenting the circle layered spatial pattern that take the area and adjacent counties or cities as the core decreasing gradually from the core to peripheral cities. The development of tourism industry has an obvious polarization trend in Yunnan， and the development of the tourism industry is restricted by the traffic location and terrain conditions. Spatial coupling coordination between Regional transport superiority and the development level of tourism industry is not significant and the development of regional tourism is lack of transportation supports.

Key words： transportation superiority； tourism industry； spatial coupling； Yunnan

[18] 王永明，马耀峰.城市旅游经济与交通发展耦合协调度分析—以西安市为例[J].陕西师范大学学报：自然科学版，2011，39（1）：86-90.

Key words： transportation superiority； tourism industry； spatial coupling； Yunnan

[18] 王永明，马耀峰.城市旅游经济与交通发展耦合协调度分析—以西安市为例[J].陕西师范大学学报：自然科学版，2011，39（1）：86-90.

Key words： transportation superiority； tourism industry； spatial coupling； Yunnan