基于修正引力模型的云南省地市旅游目的地空间布局优化研究

何少琪

（云南财经大学 旅游与酒店管理学院,昆明 650000）

2010年至2016年期间，云南作为旅游大省，旅游产业不断发展，竞争力显著增强，旅游人数翻了十几番，较西南五省（四川、贵州、云南、广西、重庆）接待旅游总数同比增长最快，具有很大发展潜力。数据显示，2016年云南省旅游总收入达到了4726.25亿元，占当年GDP比重31.78%，接待旅游总人数4.33亿人次，入境游客达到600.38万人次，云南省旅游总收入处于全国中等偏上水平（全国排名12）。对于云南省而言，旅游产业带来的经济效益对GDP的影响越来越深，旅游业已经是云南省支柱型产业，并且对经济增长具有强有力的带动作用，但目前云南省各地市旅游发展不平衡。本文研究云南省近六年旅游经济联系的空间结构演变，希望对优化云南省旅游空间结构、促进云南旅游均衡发展具有借鉴意义。

一、文献综述

现阶段，国外学者运用引力模型研究旅游空间已经进入一个成熟的阶段，已探索到理论与实际、定性与定量等相结合的科学的研究方法，目前国外学者侧重于对国际贸易和旅游量评估[1][2]方面的研究。国内学者于20世纪80年代将引力模型用于旅游学科，孙晓光运用引力模型介绍两个城市数学模型[3]，张凌云总结了国内外旅游地引力模型的研究及旅游地空间的交叉弹性分析研究成果[4][5]。21世纪，引力模型开始频繁在旅游贸易中引用，孙炯炯研究双边贸易游量关系[6]，张海森等对中国东欧农产品进行研究。近些年来国内学者主要是对主观（感知）距离和客观（地理）距离测试旅游目的吸引力[4]、高铁开通的影响[7][8]、以及入境旅游的流量进行研究[9]，对旅游产业相关性[10]等问题应用引力模型进行探讨。已有研究成果表明，针对空间布局，运用空间引力模型，探究其空间联系的研究已经有所涉及，并有较多的研究成果[11][12]。引力模型不仅能够较为直观地表达区域之间存在的空间联系，并且能进一步将其量化，测算出区域之间的联系强度。本文运用了旅游经济联系修正引力模型，结合社会网络法，借助Ucinet 6.0中文版软件工具对云南省的十六个地市旅游经济联系网络空间结构进行研究，分析云南旅游经济网络密度、中心度等。对比2010年与2016年的数据，研究其演变的过程，以便优化旅游空间结构，精准定位云南旅游。

二、研究数据与研究方法

（一）研究区域与数据的来源

本文以云南省昆明、丽江、大理、玉溪、楚雄、西双版纳、香格里拉、怒江、迪庆、红河等十六个地市作为研究对象，旅游数据来源于2010年与2016年云南省各地市《国民经济与社会发展统计公报》、《云南省统计年鉴》、云南旅游局旅游年报、国家统计局官网等，对于两个城市之间的距离通过百度地图自驾最快线路作为计算数据，云南省各地市的旅游总收入包括入境旅游收入。

（二）研究方法

1.旅游经济联系的引力模型

引力模型以牛顿经典力学的万有引力作为基础，最初是应用于分析和预测空间相互作用力能力的数学模型，其重要特点是可以保持基本形式不变，只要变换参数的定义，引力模型就可以用于各个学科[12][13]。本文将引力模型进行修正，计算公式为：

公式中Rij表示两个城市之间的经济联系度，参数P/G定义为旅游总收入、旅游总人次，Pi、Gi为城市i的旅游总收入与旅游总人次，Pj、Gj为城市j的旅游总收入与旅游总人次，Dij为城市i驾车到城市j的最快公路距离。Ci为城市i与其他城市旅游经济联系总量。

2.旅游经济网络结构分析

借助于Ucinet 6.0中文软件进行分析，将2010年及2016年云南省各地级市旅游经济联系量作为原始数据。计算出点中心度、接近中心度、中间中心度以及网络结构图。

三、结果分析

（一）云南省十六地市旅游经济联系度分析

研究选择了2010年及2016年两个时间点，各项数据代入修正引力模型中的表一与表二，从地理空间分布角度测算出旅游经济联系度，反映了各经济单元间旅游往来强度及相互作用力[14]。2010年云南省旅游经济联系总量最大的组合为昆明—玉溪，旅游经济联系总量为21.86;其次组合为昆明—曲靖，旅游经济联系总量为8.63。昭通—怒江、临沧—西双版纳、临沧—文山等多个地市组合，地理位置偏远，发展落后，旅游经济联系度最低，其旅游经济联系总量等于或低于0.01。2016年旅游经济联系度最高的组合依旧是昆明—玉溪，旅游经济联系度为218.97；其次是昆明—楚雄，旅游经济联系度为101.10；再后为昆明—曲靖，经济联系度为82.92。经济联系度最低的组合依旧为昭通—怒江、临沧—西双版纳、临沧—文山。相比2010年旅游经济联系总量大幅度增强，呈现显著的增长趋势，近六年随着“八出省五出境”、“十二五规划机场建设”等多个规划相继完工，云南之行时间更短更为便捷，旅游人次急剧增多；另一方面，泰国、老挝、越南、柬埔寨等边境游旅游热度上升，云南成为国内游客出境中转站。近六年云南省新增河口公路、丽江机场、勐康、都龙4个口岸，至2015年10月，云南省共有24个口岸。“七出省、四出境”的高速公路主骨架网络基本形成，铁路营运里程已近3000公里。目前，有13个机场，共开通始发航线366条，通航城市137个。新开通昆明至巴黎、昆明至浦东至温哥华洲际航线。南北大通道全线贯通，北接成渝经济圈、长江经济带，南通珠三角经济区、北部湾经济区。

从表3中得出，2010年云南省各地市旅游经济联系总量前五名分别是昆明、玉溪、大理、楚雄及曲靖，其旅游经济联系总量为53.89、27.22、14.99、12.96及 11.39，分别占全省比重32.45%、16.39%、9.03%、7.80%及 6.86%，五个地市占总比重72.53%，超过云南省旅游经济联系总量的三分之二，而其他11个地市旅游经济联系总量处于低水平。2016年云南省各地市旅游经济联系量排名较于2010年有所变化，前五名分别是昆明、玉溪、大理、楚雄及丽江，曲靖退出全省五强，其经济总量分别为 617.25、279.88、207.73、172.53及135.08。昆明旅游经济联系总量依旧处于云南省首位，与其自身地理位置、交通便捷度有很直接的关系，昆明作为省会是重要的旅游城市，对其他地市发展具有带动作用。2016年前五个地市旅游经济联系总量占总比重的67.11%，比2010年有所下降，其主要原因是其他较落后的城市交通便捷度增强，基础设施完善，旅游发展速度加快，临沧、普洱旅游经济联系量占比同比增长了246.27%、118.65%，增长比例最大。普洱市依靠普洱茶天然优势打响了“天赐普洱，世界茶源”世界品牌，而临沧地理位置偏僻、交通不便、基础设施落后等等得到了大幅度改善而使得增长速度迅速。丽江从2010年排名第七上升排名第五，与曲靖相比，虽地理位置稍有劣势，但是旅游资源丰富，旅游人次增多，经济实力增加。

表1 云南省2010年各地市之间旅游经济联系量

表1 云南省2010年各地市之间旅游经济联系量（续）

表2 云南省2016年各地市之间旅游经济联系量

表3 云南省各地市旅游经济联系强度总量、比重及排名

表3 云南省各地市旅游经济联系强度总量、比重及排名（续）

（二）云南省十六地市旅游经济联系度网络空间结构分析

将表1与表2数据输入Ucinet6.0中文版软件中。由于数值关系混乱，本文将多值关系数据转换为二值关系数据，点击transform(变换)-dichotomize(对分)，表1与表2中旅游经济联系度值大于等于1设为1，小于1的设为0[15]。以上操作转换结果为图1与图2。

图1 二进制转换后2010云南省各地市经济联系量

图2 二进制转换后2016云南省各地市经济联系量

1.网络密度分析及网络结构构建

网络密度指网络中各组成部分之间的紧密联系度，可以通过网络中实际存在关系和理论上可能存在关系数相比得到，成员之间的关系越紧密该网络密度越大[16]。运用软件Ucinet 6.0的network（网络）及Density(密度)功能，构建云南省2010年及2016年旅游经济联系网络空间图，显示结果是图3与图4，并计算出当年的密度，结果显示云南省2010年density=0.1333，连接密度较弱；云南省2016年density=0.6500，连接密度较强。由以上结果得出，2010年与2016年云南省16地市网络密度由稀疏状态趋密集状态转变，云南省旅游经济联系度网络密度近六年来不断加强，2010年呈现出两极分化格局到2016年也有所改善，各地市之间经济联系日益密切。从图3中观察到2010年，昆明是云南省旅游经济联系网络空间结构的中心，节点形状最大，而对于西双版纳与普洱两个相邻地市由于处于云南省外围，与其他14各地市之间的联系并不紧密。与此类似的还有怒江与临沧，属于游离个体，与其他地市无经济联系度。到了2016年，网络空间图转变更为集中，任何一个地市与其他地市都有关联，从昆明为结构联系中心点转换为大理、昆明、楚雄为中心区，16个地市互相联系，未有游离个体的出现，并且昆明、大理、丽江及楚雄节点形状大小差不多，而其他的地市节点形状较小。

上述分析表明，云南省近六来各地市之间的经济联系度明显加强，2016年网络密度是2010年网络密度5倍，网络更趋于密集，但是离构建一个相互关联的成熟网络体系还有一段距离，尤其是昭通、迪庆与怒江三地市与其他的地市旅游关联度不高，有待加强。

图3 云南省2010年16地市旅游经济联系网络空间结构图

图4 云南省2016年16地市旅游经济联系网络空间结构图

2.网络中心性分析

网络中心性（centrality）是度量整个网络中心化程度重要指标，在城市群网络中处于中心位置的城市更容易获得资源和信息，拥有更大权力和对其他城市更强的影响力。网络中心度又可以分为点中心度、接近中心度、中间中心度三个指标[17][18]。使用UCINET6.0中文版软件将2010年与2016年二进制后数据输入，点击network（网络）-centrality（中心度）计算出点中心度、接近中心度、中间中心度三个指标如下表4。

表4 2010年和2016年点中心度、接近中心度、中间中心度指标

（1）点中心度（degree centrality）

点中心度主要含义是点中心度越高，其在网络结构图中的作用越大[19]。表4中结果显示，云南省十六个地市点中心度都增加了，表明十六个地市之间旅游经济联系不断加强，各个地区旅游吸引力逐渐增大。具体分析，2010年昆明在旅游经济联系网络图中，节点最大，点中心度最高，是云南省旅游经济发展的枢纽，对其他城市具有带动和辐射作用，与其他城市联系密切，曲靖、楚雄、玉溪与昆明相邻，地理位置具有一定的优越性，并且交通相对发达，旅游经济联系度较大。至2016年昆明、大理、丽江及楚雄旅游经济联系点中心度较大并相近，节点较大。四个城市毗邻，城市产业关联度较高，经济实力位于云南省前列，交通通达度高，对于云南省其他城市辐射带动能力稳定。迪庆、德宏处于云南省边缘外围，地理优势不明显，交通较为落后，与其他城市旅游经济联系度较低，故对其他城市辐射范围不大。从2010年铁路局开通昆明直达丽江的火车，以往是在曲靖转车去丽江，丽江点中心度大幅度增加。至2016年9月沪昆高铁开通，云南民航保持快速发展，云南省其他地市点中心度也有所增加，目前云南省有13个机场，共开通始发航线366条，通航城市137个。

（2）接近中心度

接近中心度主要是反映网络中某一地市与其他地市之间的接近程度，主要考量的是每一个节点到其它节点最短平均长度，一个地市离其他地市越近，其中心度越高[19]。数据显示，对于云南第一落脚地其接近中心度比较高，比如昆明、大理。表4中结果显示，云南省十六个地市旅游经济联系接近中心度总体呈上升的趋势，说明云南省十六地市旅游经济发展更加均衡，昆明、大理、丽江、楚雄在两个时间点都位于前四位，与其余的城市相比较大。这说明昆明、大理、丽江、楚雄位于云南省旅游经济联系网络的中间位置，与其他地市相隔较近，属于游客选择度高的城市。昆明作为云南省省会，丽江、大理作为旅游知名度高的大市，楚雄位于三市中间，楚雄打造的彝人特色小镇，吸引了众多游客，是我国一流的特色小镇，这四个城市经济实力强劲、基础设施完善、交通条件优越，前往云南省其他城市便捷度相对较高。

（3）中间中心度

中间中心度是指一个地市作为桥梁担任其他两个地市之间的次数，一个地市作为中间桥梁的次数越多，其中间中心度越高[19]。表4结果显示，对比2010年与2016年的中间中心度数据，前四名昆明、大理、丽江、楚雄2016年较2010年有所下降，昆明下降的幅度最大，这说明以往以昆明为中心桥梁的格局被打破，云南省的旅游发展对于昆明、大理、丽江、楚雄的依赖度在降低，其他城市之间的旅游经济联系正逐步加强，完成由零到非零的转变，这在一定程度上反映了云南省旅游经济发展呈均衡化趋势，具体来说，昆明、大理、丽江、楚雄的旅游经济联系网络中间中心度相对较大，说明云南省旅游经济在很大程度上依赖于这四个城市，而其他城市之间的旅游经济联系都以这四个城市为中介进行，楚雄对比2010年与2016年，变化最大，其原因主要是改变城市定位，依托特色旅游资源，打响“中国彝乡—楚雄好地方”旅游文化品牌，使楚雄迅速崛起[20]。但昭通、迪庆、怒江、文山四个地方2010年与2016年变化不大，依旧属于较落后地区。

四、研究结论

从两个时间点观察得出，云南省旅游经济朝着均衡的方向发展，网络空间结构更加紧密，但昭通、怒江与迪庆与其他地市的经济关联度不强，应该更重视昭通、怒江与迪庆的旅游建设，均衡云南旅游发展。怒江州贫困率为云南省之首，地理环境特殊，怒江扶贫进行缓慢，其公共基础设施落后，旅游资源有待开发，而发展旅游是怒江州脱贫致富的有效路经之一。从各项数据分析，大理有与昆明并驾齐驱之势，本文研究发现交通是影响旅游经济空间结构的重要因素，随着高铁、飞机等交通设施完善，云南旅游人次快速增多[21]。昆明从2010年至2016年由单个核心辐射带动发展演变为以昆明、丽江、大理、楚雄的核心区联动发展，近六年，云南旅游发展迅速，旅游资源丰富，政府宏观调度方便，政策方向统一，为云南旅游创造一个有利的条件。