泛长三角3A级以上旅游景区时空演化特征分析

(南京师范大学 地理科学学院,江苏 南京 210023)

泛长三角3A级以上旅游景区时空演化特征分析

徐冬冬,黄震方,吕 龙,陈晓艳,张子昂

(南京师范大学 地理科学学院,江苏 南京 210023)

以泛长三角2001—2015年3A级以上旅游景区的面板数据为基础,综合运用数理统计和GIS空间分析方法，从时空维度对其演化特征进行分析。结果表明:时间维度上,景区发展总体经历了2001—2004年的“低速增长期”和2005—2015年的“快速增长期”,景区内部发展存在明显层级差异,15年间三省一市的3A级以上景区增幅差异显著;空间维度上,3A级以上景区总体呈集中分布态势,集聚的空间尺度范围逐年缩小,景区整体表现出核心—边缘扩散的空间格局演变特征且分布重心具有由南向北、由东向西迁移的态势。

3A级以上景区;时空演化;泛长三角;GIS

旅游景区是旅游业的重要组成部分,A级旅游景区认定是国家旅游局依据国家标准对旅游景区质量和档次进行的综合评价[1,2]。景区评A不但得到了市场的认可,而且已成为广大游客心目中的一块“金字招牌”和宣传促销的亮点[3,4]。目前,国内外学者对旅游景区进行了广泛深入的研究,主要涉及从游客角度出发的景区优化组合[5,6]、智慧景区的理论框架与技术应用[7-10]、景区空间结构[2,3,11-13]及其演化[14-17]等方面。旅游空间结构及其演化是旅游地理学研究的主要内容之一[18],应重点探讨区域尺度的旅游空间分布、集聚特征、形成机制、空间效应及其布局优化[19]。A级旅游景区作为中国特有的旅游景区分类方式,研究其空间结构特征与空间分布规律对了解旅游景区的区域布局以及相互间的竞合关系具有重要的现实意义和参考价值。当前国内学者主要从其空间分布格局、空间结构特征、影响因素、动力机制等方面进行了相关研究,总体来看:①实证尺度较为综合,涉及全国、省域及市域等,其中以省域研究最为典型,而当前我国旅游发展模式正处在由点旅游模式过渡到全域旅游发展模式阶段,站在长三角这样的区域高度对其内部旅游景区整体时空演化特征进行研究显得尤为必要。②研究方法较成熟,大量文献使用的是地理集中指数、洛伦兹曲线、基尼系数等传统的地理空间分析方法,或是以空间集聚维数、网格维数和关联维数为基础的分形理论,而对地理要素的空间多尺度特征的分析存在明显不足。③数据选择较为单一,多数研究都是从静态角度使用单一年份数据对某一级别景区的空间分异格局和特征进行探讨,对景区时空特征的动态演化较少涉及,特别是对3A级以上旅游景区的研究更少。选择3A级以上旅游景区作为研究对象与选择质量参差的A级旅游景区相比更具有代表性,不仅可全面代表区域旅游景区的开发水平和建设水准,还能体现某个特定地区的旅游接待和服务水平。与选择数量较少的5A、4A级景区作为研究对象相比,选择3A级以上旅游景区在研究范围上更能广泛地兼顾城市、乡村等研究区域,更好地把握旅游景区空间分布特征及其空间分布规律。鉴于此,本文选择泛长三角为研究对象,以2001—2015年3A级以上旅游景区作为数据来源,综合运用最邻近距离分析法、Ripley′s L函数、点密度分析、标准差椭圆等方法对其时空演变特征进行剖析,探讨其在时间和空间上的动态演化过程和演变规律,旨在对泛长三角区域旅游景区的发展和内部空间结构的调整与优化、景区在全域旅游的宏观背景下所面临的开发建设方向提供理论参考与借鉴。

1 数据来源与研究方法

1.1 数据来源

长三角地区经济面临着环境和成本的发展困境,长三角泛化问题引起了学者们和管理者的广泛重视,因此“泛长三角”这一概念渐渐兴起[20]。对泛长三角地区范围的提法很多,本文采用较广泛接受的“3+1模式”,即研究区域定为安徽、江苏、浙江、上海三省一市,区域面积35.73万km2。研究数据来自国家旅游局、安徽旅游局、浙江旅游局、江苏旅游局和上海市旅游局官方网站公布的旅游景区统计资料。根据景区名称借助百度地图POI获取所有景区的位置信息,在遵循旅游景区位置数据可获取性原则基础之上,截止2015年12月共获得3A级以上景区1228家(表1),再运用GIS软件对所有研究单元进行地理空间可视化表达。

表1 2001—2015年泛长三角3A级以上景区数量

1.2 研究方法

运用GIS空间分析软件ArcGIS 10.2和CrimeStat 3.3,首先计算空间统计单元的最邻近距离指数(Nearest Neighbor Indicator,NNI),揭示研究单元的点空间格局,分析总体空间分布演变特征[21];其次利用Ripley′s L函数分析研究单元点空间分布格局的多尺度特征,以明晰研究对象区位选择的空间距离变化情况[22];再利用核密度估计(Kernel Density Estimation,KDE)及标准差椭圆(Standard Deviational Ellipse,SDE)分析研究单元点的空间格局动态演化特征[23]。

2 3A级以上景区时间演化特征

2.1 总体经历两个波段且层级差异明显

2001—2015年共计15年间泛长三角3A级以上景区数量增长出现两个波段(图1):分别为2001—2004年的“低速增长期”和2005—2015年的“快速增长期”。2001—2004年3A级、4A级景区虽然都有所增加,但总体上3A级以上景区总量增长缓慢;2005年以后3A级以上景区总量增长速度明显加快,呈现出45°角直线增长态势,各等级景区数量增长都较快,特别是在2007年5A级景区出现以后,三类景区数量均保持平稳快速增长。说明泛长三角对景区评级的重视以及对A级景区品牌效应的追逐,各地都认识到景区评A带来的巨大经济效益和社会效益,3A级以上景区增长速度持续不减。

泛长三角3A级以上景区内部发展存在明显的层级差异:首先,不同等级景区的增幅存在明显的层级差异,2007年泛长三角出现首批5A级景区11家,2015年已达46家,虽然起步较晚,但发展态势迅猛;4A级景区所占比重2001—2003年缓慢下降,2004年以后比重逐年增加,到 2008年所占比重达到最大,2008—2015年基本无多大变化,且4A级景区比重基本保持在50%以上,是整个区域的主要组成部分;3A级景区在低速增长期所占比重较小,2004年以后比重迅速增加,2008年以后比重基本保持不变。其次,“低速增长期”景区比例严重失调,4A级景区数量严重多于3A级景区;“快速增长期”3A级景区数量明显增加,景区比例开始走向均衡,2007年以后3A、4A和5A级景区结构才逐渐趋于稳定。

图1 2001—2015年泛长三角3A级以上景区总量和等级结构变化

2.2 景区增幅差异显著

三省一市3A级以上景区数量增长经历了相异的发展历程:浙江、江苏、安徽和上海自A级景区评定以来总量分别增加了347家、451家、327家和103家,以江苏省的绝对增量最大,浙江、安徽次之,上海最小;年增长率分别为24.04%、22.95%、33.05%和22.52%,发展速度最快的是安徽,其次是浙江,最慢的是上海,其原因是各省市原有发展基础不同。早期江苏省3A级以上景区总量占泛长三角的比重先下降后上升,自2006年以后又呈现出波动下降趋势;浙江省在2002年所占比重升至最高,后来则呈下降态势;安徽省则是2002年降至最低,后所占比重逐年上升,到2009年以后才出现缓慢波动下降的趋势;上海则是呈现出连续波动状态。从各区域3A级以上景区数量密度来看,呈现出由上海向周边省份逐渐变小的态势。

各省市景区数量等级结构演变特征差异显著:江苏和浙江3A级以上景区与整个泛长三角的3A级以上景区的等级结构总体演变特征基本一致。安徽省在2005年以后3A级以上景区数量增长速度明显加快;上海市也在2008年以后总量呈现出几何式增长态势,其中3A级景区数量增长最为明显;早期浙江省和江苏省的3A级、4A级景区比例相对协调,在2007年5A级景区出现以后步入三类景区共同发展的阶段;安徽省和上海市早期3A级景区严重缺失,安徽省在2004年以后3A级景区数量才逐渐有所增加,上海市到2009年才步入3A级、4A级、5A级旅游景区共同协调发展的阶段。

3 3A级以上景区空间演化特征

3.1 总体呈集中分布态势

2007年正式推出的5A级景区成为旅游景区评级体系的最高等级,因此本文选取2001年、2007年、2015年三年进行分析。对泛长三角3A级以上景区进行平均最近邻距离分析得到表2。从表2可见,泛长三角3A级以上景区2001年、2007和2015年三个年份的NNI都小于1,Z得分分别为-3.88、-16.53和-31.07,空间分布类型为显著集聚,集聚度逐年增高。从分类分析结果看,2007年、2015年泛长三角5A级景区空间分布类型均为离散,到2015年接近均匀分布;4A级景区空间分布显著集聚,且集聚程度逐年增高;3A级景区2001年NNI=1.49gt;1,呈离散分布,2007年减少至0.72,Z得分为-6.89,空间分布类型变为显著集聚,到2015年集聚度进一步提升。总体来看,4A级景区空间集聚最为明显,3A级次之。景区在空间上集聚能带来很好的集聚经济效益,并有利于区域内旅游路线的组织,但过度集聚就会增加景区之间的竞争,如何优化景区间的结构,降低景区间的空间屏蔽效应是景区建设应考虑的。

表2 泛长三角3A级以上景区空间集聚性分析

3.2 各类景区集聚尺度演化特征相异

运用Ripley′s L函数分析泛长三角3A级以上景区在多尺度范围内的集聚特征,探讨集聚的空间尺度范围。根据分析结果(图2),2001年3A级以上景区和4A级景区在140km的观测范围内L(d)曲线均在上包络线上方,说明在该观测范围内具有显著的集聚性,但曲线波动较严重,集聚强度时增时减,集聚尺度不稳定,3A级以上景区在21.12km和63.37km处、4A级景区在33.61km和57.31km处分别形成了两个较明显的聚集峰;2007和2015年3A级以上景区、3A级景区和4A级景区在观测范围内L(d)曲线也均在上包络线上方。从L(d)曲线变化趋势来看,三者的空间集聚尺度特征具有高度相似性,但特征空间尺度存在差异:2007年3A级以上景区、3A级景区和4A级景区的特征空间尺度分别为107.13km、109.13km和108.47km,到2015年则分别转变为96.73km、100.13km和98.96km。2001年的3A级景区和2007年的5A级景区在观测范围内属于空间离散分布,分析结果与最近邻指数分析一致,说明空间分布的集聚特征不显著;2015年5A级景区的Ripley′s L函数分析与最邻近指数分析产生差异。Ripley′s L函数分析表明，在1.24—6.21km范围内呈随机分布,在大于6.21km的范围内呈集聚分布,且集聚强度波动较大,在54.61km处形成了较明显的聚集峰,这是由于5A级景区数量较少,且空间分布集中程度不明显。总体来看,3A级以上景区集聚的空间尺度范围逐年缩小,其中3A级景区在较大的空间范围内表现出集聚性。

图2 泛长三角3A级以上景区Ripley′s L函数分析

图3 泛长三角3A级以上景区密度与椭圆分布

3.3 核心—边缘扩散明显且重心发生迁移

对泛长三角2001年、2007年和2015年的3A级以上景区进行核密度分析(图3),研究其空间分布形态和内在结构演变过程,发现2001年3A级以上景区呈现以上海和苏州为高密度集聚中心的双核结构;2007年极核数量增多,上海的极化现象减弱,初步形成以苏州、杭州、南京、合肥和黄山市为代表的多极核格局,同时存在明显空间扩张,这其中以南京、合肥和黄山市为中心的区域虹吸效应最为显著;到2015年多极核格局依然存在,但合肥、黄山市已不再是极核中心,徐州市形成了泛长三角北部唯一的极核,上海则再次转化为区域极核中心,苏州、杭州和南京依然是区域高值极核。同时,整个区域得到充实和发展,形成以各城市景区集聚区为核心的网络状填充式发展态势,皖北和铜陵为中心的低值集聚区依然存在。总体来看,景区密度东部高于西部,南部高于北部。这是因为空间上3A级景区分布最密集的地区同样是交通网络最发达、路网密度最高的地区。交通的发达程度影响旅游景区的通达性,改变居民出游的时间距离,影响旅游投资活动的区位选择,苏南、上海和浙北等地已进入旅游同城化时代,相较于苏北、皖北等地区具有明显的交通优势。此外,泛长三角3A级以上景区基本上分布在地级市中心,并逐年向外围扩张,其发展呈现出典型的核心—边缘扩散的空间格局演变特征。

运用标准差椭圆分析景区空间分布的整体特征及其时空演化过程。从表3、图3可见,2007年5A级景区椭圆位于苏南、浙北和上海,说明5A级景区集聚分布在这些地区。2015年主轴半径由192.66km延长到201.06km,辅轴半径则由145.28km延长到170.27km,表明景区分布趋于南—北、东—西方向分散。4A级景区15年内分布中心变化不大,大致位于湖州市长兴县境内,但其椭圆由西南向东北方向发生了旋转,旋转角度15.08°,且主辅轴不断延伸,主轴半径由193.94km延长至257.89km,增加了32.97%,增幅最大,辅轴半径由138.09km延长到177.78km,表明景区分布在主辅轴方向上越来越分散。2001年3A级景区平均中心大致位于苏州市高新区,2015年则移动到了溧阳天目湖大道,期间经历了主轴先减小后增加、辅轴先增加后减小的过程。即景区分布在主轴，在方向上表现出先极化后分散、辅轴方向上先分散后极化的演变特征,主要是因为2001年3A级景区只有11家,且分布在宁波、绍兴、嘉兴、湖州、无锡和连云港等地,因此开始时主轴范围较大。比较三个年份不同等级的旅游景区椭圆分布图发现,不同等级旅游景区的分布重心随着时间发展均有不同程度的由南向北、由东向西迁移的态势,主要原因在于苏北、皖西和皖中地区旅游发展起步较晚,但近年来一直保持较快的增长速度。此外,随着景区等级的降低,景区的平均分布中心越向西北方向偏移,且主辅轴半径越长,景区等级越低,空间分布越均匀。

表3 泛长三角3A级以上景区空间分布标准差椭圆参数

4 结论与讨论

本文综合运用数理统计和空间分析方法,从时间和空间两个维度对泛长三角3A级以上景区的时空演化特征进行了深入分析。分析发现,在时间维度上泛长三角3A级以上景区总体上经历了2001—2004年的“低速增长期”和2005—2015年的“快速增长期”,3A级以上景区内部发展存在明显的层级差异;15年间，浙江、江苏、安徽和上海的3A级以上景区增幅差异明显,以江苏省的绝对增量最大,安徽省的年增长率最高。在空间维度上,景区总体呈集中分布态势,各类景区空间集聚特征差异较大,其中4A级景区空间集聚最为明显;不同级别景区具有不同的空间集聚尺度演化特征,总体上集聚空间尺度范围逐年缩小,3A级景区在较大的空间范围内表现出集聚性;泛长三角3A级以上景区密度东部高于西部,南部高于北部,且景区基本上分布在地级市中心,并逐年向外围扩张,呈核心—边缘扩散的空间格局演变特征,景区分布重心呈由南向北、由东向西迁移的态势,平均分布中心随着等级的降低而越向西北偏移且景区等级越低,空间上分布越均匀。

当前各地对A级景区这块“金字招牌”的追逐仍然具有较高热度,但在旅游需求上从传统的观光旅游上升为融观光、休闲和养生为一体的体验式旅游大背景下,规避同质化竞争的同时应鼓励发展乡村休闲类、度假养生类等具有创新价值的旅游景区,在保有量的同时注重质的提升,避免A级景区盲目过快建设,严格执行高级别景区评定。泛长三角各地由于资源本底、交通条件、宏观政策等因素的差异,景区的质和量存在显著不同,各省应在鼓励A级景区评定的同时采取差异化策略,在皖南、苏南、浙北和浙南等旅游资源丰富且知名度较高的地区设置较高的景区等级评定门槛,对皖北、皖西、苏北和浙西等旅游资源匮乏、质量不高且分布较散的地区在政策上予以适当倾斜。此外,对交通优势不明显的苏北、皖北地区应加强航空、高铁、高速公路等外部交通和景区间、景区内部交通的建设,实现景区与外部、景区间的有机串联。A级景区作为中国特色的政策引导下的特殊产物,地方政府的政策保障和政策调控机制也是旅游景区发展必不可少的。

本文以不同级别景区为基础进行时空演化分析,没有兼顾市域尺度下3A级以上景区的空间结构与差异,如果能以市域甚至县域为尺度进行研究,将会对泛长三角3A级以上景区的时空演化特征及其规律有更深层次的认识。在后续研究中,可综合运用数理统计方法对A级景区的时空演化驱动因素进行探讨。

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Spatio-temporalEvolutionof3AandAboveLevelScenicSpotsinPan-ChangjiangRiverDeltaXU Dong-dong,HUANG Zhen-fang,L

Long,CHEN Xiao-yan,ZHANG Zi-ang

(School of Geographical Science,Nanjing Normal University,Nanjing 210023,China)

With the panel data of 3A and above level scenic spots from 2001 to 2015 in Pan-Changjiang River Delta,the evolution characters of 3A and above level scenic spots from the dimension of time and space was analyzed by using those methods of mathematical statistic and spatial analysis.The results showed that:In temporal scale,3A and above level scenic spots in Pan-Changjiang River Delta experienced two stages,including the low growth period of 2001 to 2004 and the fast growth period of 2005 to 2015.There were obvious differences in the internal development of the scenic spots.The increment of 3A and above level scenic spots in Jiangsu,Anhui,Zhejiang and Shanghai was significantly different in the past 15 years.The absolute increment of Jiangsu Province was the largest and Anhui Province′s annual growth rate was the highest.In the spatial scale,the overall distribution of 3A and above level scenic spots in Pan-Changjiang River Delta was concentrated.The spatial agglomeration scale of 3A and above level scenic spots were shrinking year by year.The feature of spatial pattern evolution of all scenic spots was core-edge diffusion,and the distribution center was moving from south to north and from east to west.

3A and above level scenic spots;spatio temporal evolution;pan-Changjiang River Delta;GIS

2016-11-21；

2016-12-25

国家自然科学基金项目(编号:41271149、41671137)。

徐冬冬(1992-),男,河南省开封人,硕士研究生,研究方向为旅游地理与旅游规划。

黄震方(1963-),男,江苏省扬中人,博士,教授,博士生导师,研究方向为旅游地理与旅游规划。

F591.99

A

1005-8141(2017)01-0095-05