边境地区旅游流空间场效应的时空动态及其影响因素——以云南省边境市州为例*

陆保一， 明庆忠， 刘安乐， 李婷

(1.云南师范大学 旅游与地理科学学院,云南 昆明 650500；2.云南财经大学 旅游文化产业研究院,云南 昆明 650221)

旅游流是现代大众旅游群体性特征的直接体现，也是旅游地理学研究的核心问题之一[1].国外对旅游流的研究开展较早且较为成熟，研究成果主要集中在旅游流的空间模式[2]、流量的分析与预测[3]、地域分布[4]、影响因素[5]等方面.在借鉴国外研究的基础上，国内学者也围绕旅游流开展了大量研究，从研究内容来看，主要聚焦于旅游流的概念界定[6]、时空分布特征[7]、集聚与扩散模式[8]、空间网络结构[9]、旅游流与其他要素的耦合关系[10]等方面.从研究方法来看，地理学、经济学、社会学及物理学等学科的研究方法被逐步引入到旅游流研究中，主要以数理统计分析、问卷调查访谈、GIS空间分析及社会网络分析等方法的应用较为普遍[11-13].从研究尺度来看，全国、省域、地市及城市群等区域主体均有涉及，基于微观尺度对旅游流时空动态演进的研究不断增多，研究尺度也渐趋精细[14-16].然而，目前学术界基于空间场效应分析边境地区旅游流时空动态的研究仍较为少见，理应引起重视.空间场效应不仅能从时间维度揭示旅游流在旅游地内部及旅游地间的演化过程，也能从空间维度反映区域旅游流的集聚与扩散水平[17-18]，为旅游流的相关研究提供了一种崭新的研究视角.通过探究旅游流场强、场核、场的相互作用以及旅游流在区域内流动的变化过程，可更加全面地审视区域旅游流的时空动态及空间结构关系，对区域旅游产业发展布局、发展战略制定以及提升旅游资源社会经济效益具有较强的实践指导意义.

边境旅游作为国家发展战略的重要组成部分，是双边和多边国家进行区域合作的重要领域以及国家旅游外交的重要议题.边境地区受自身独特的地缘环境、经济基础及社会结构的制约，对外界环境变化的扰动更为敏感，其旅游流流量、流向及流速的矢量变化相比内陆地区也更加明显.鉴于此，以位于我国西南边疆的云南省边境地区为例，综合运用空间场效应及相关性分析方法，试图揭示边境地区旅游流发展演化的一般规律及其影响机制，以期为拓展边境旅游流空间场效应的理论研究及促进边境旅游可持续发展提供参考和借鉴.

1 数据来源与研究方法

1.1 指标选取与数据来源

广义的旅游流是指旅游客流、物质流、信息流、文化流、资金流和能量流在旅游客源地与目的地之间或目的地与目的地之间的单双向流动；狭义的旅游流单指旅游客流，也是目前旅游流研究的主体[19-20].本文所研究的旅游流是指狭义概念的旅游客流，选取云南省边境各市州历年的旅游总人次进行表征(包含国内旅游者、入境旅游者及边境口岸一日游游客).文中所用研究数据主要来自2001-2017年《云南统计年鉴》、各市州历年国民经济和社会发展统计公报.

1.2 研究方法

1.2.1 场强分析

旅游流流量的大小是判别旅游目的地级别高低的重要指标，地理集中指数可以衡量旅游流空间场场强变化特征.其公式为[18]:

(1)

式中：αi为地理集中指数；n为研究区数量；xi为第i个市州的旅游者总人次.

1.2.2 场核移动轨迹

重心在地理学研究中通常用来描述要素的地理中心分布和空间集聚情况，通过旅游流重心演变可以刻画出旅游流的变迁轨迹和移动距离.其公式为[21]：

(1)重心的计算：

(2)

式中：X、Y为研究区域的重心坐标；xi、yi为次一级区域i的重心坐标；n为次一级区域数量；Qi为次一级区域i某种要素的量值.

(2)重心移动距离：

(3)

式中：D为重心年际移动距离；R为地理坐标(经纬度)转换为平面距离(km)的常数，取111.111 km；(xi,yi)、(xj,yj)分别表示区域在第i年和第j年的地理坐标.

1.2.3 场的相互作用

各旅游地间旅游流联系的强弱和紧密程度可通过旅游经济联系强度进行衡量，以表征旅游流空间场的相互作用关系.其公式为[22]：

(4)

式中：Rij为城市i到城市j的旅游经济联系强度；pi和pj分别为城市i和j的旅游总人次；vi和vj分别为城市i和j的旅游总收入；Tij为城市i到城市j的最短公路交通距离.

2 结果与分析

2.1 场强分析

根据测算出的2000-2016年云南省边境各市州旅游流的地理集中指数，综合分析其旅游流空间场场强变化特征(图1).

从图1可以看出，2000-2016年云南省边境各市州旅游流空间场场强经历了复杂的动态变化，区域差异较为显著，总体呈现以红河州为中心的单核分布模式.相比云南省边境其他市州，红河州经济实力雄厚且旅游资源禀赋丰裕，加之近年来并入全国高铁网所带来的“时空压缩效应”，为旅游流在区域内的集聚与扩散提供了有力支撑，因此其场强在大多数年份均在20%以上，且总体呈上升趋势.西双版纳与保山的旅游流场强一直维持在较高水平，但总体均呈下降趋势，这主要是由于其旅游吸引物特色鲜明且组合度高，如西双版纳神奇的热带雨林景观和独特的少数民族风情以及保山腾冲的火山热海，均对区域内旅游流形成了较强的吸引力，但随着近年来红河、德宏及普洱等旅游地崛起对其造成“挤压效应”，致使其场强在波动中缓慢下降.德宏、文山及怒江的旅游流场强总体均呈下降趋势，德宏的旅游流场强下降幅度较大，主要是由于其交通通达性较低、旅游资源开发滞后等因素导致；而文山虽然拥有普者黑、坝美和老山等多个旅游景区，但其旅游资源丰裕与投资开发严重滞后的矛盾较为突出；怒江自然环境条件复杂、基础设施建设较为滞后，一直处于边境地区旅游发展的末端，其旅游流场强也为全区最低.临沧和普洱的旅游流场强总体呈上升趋势，近年来受益于政策红利支持和旅游通道的区位优势，使得旅游业起步较晚、基础设施薄弱的临沧和普洱增长势头较快，对区域内旅游流的吸引力不断增强.

图1 云南省边境地区旅游流空间场场强变化

Fig.1 Field intensity variation of tourism flow in the border areas of Yunnan Province

2.2 场核变化

运用重心模型测算云南省边境市州旅游流的重心坐标、偏移距离及移动方向(表1)，并借助ArcGIS10.2软件对其进行可视化表达(图2).

从图2的旅游流重心轨迹来看：(1)2000—2016年，云南省边境地区旅游流重心大致分布在100.83°E～101.19°E，23.60°N～23.83°N之间，均位于普洱市境内，重心轨迹经历了东北(2000—2005年)—东南(2005—2009年)—西南(2009—2012年)—东南(2012—2016年)的变化过程，总体呈现出在波动中向东南方向偏移的态势.表明2000年以来，处于滇西南的西双版纳和普洱、滇东南的红河及文山等市州，由于其丰裕的旅游资源禀赋、便捷的交通基础设施以及完善的旅游接待服务体系，旅游产业发展较好，旅游吸引力不断增强，促使旅游流重心渐趋向东南方向转移；而边境旅游政策变化、重大交通基础设施建设等因素是导致旅游流重心轨迹产生波动的主要原因.(2)研究期内，旅游流重心累计偏移120.23 km，年均偏移7.51 km，偏移速度总体呈现先快后慢的特征，表明云南省边境地区旅游业发展格局趋于稳定，各市州对旅游流吸引力的波动程度渐趋降低；相比云南省边境地区陆地几何重心(100.63°E,24.09°N),旅游流重心始终在其东南方向移动，旅游流重心与陆地几何重心在2002年时距离最近，为41.90 km，在2015年时距离最远，为79.55 km，两者重心的空间距离渐趋增大，表明云南省边境各市州旅游业发展不均衡，旅游吸引力空间差异显著，并且其差异仍在持续扩大.

表1云南省边境地区旅游流的重心坐标、偏移距离及移动方向

Table 1 Center of gravity coordinates,offset distance and moving direction of tourist flow in Yunnan border area

年份重心坐标(经度、纬度)偏移/km方向年份/年重心坐标(经度、纬度)偏移/km方向2000100.84°E23.73°N——2009101.19°E23.68°N2.00东南2001100.83°E23.75°N1.77西北2010101.17°E23.67°N1.92西南2002100.84°E23.78°N2.91东北2011101.15°E23.65°N4.09西南2003100.96°E23.76°N13.63东南2012101.09°E23.61°N7.01西南2004100.91°E23.79°N6.52西北2013101.10°E23.61°N1.75东南2005100.93°E23.83°N4.89东北2014101.14°E23.60°N3.40东南2006101.03°E23.81°N11.14东南2015101.15°E23.60°N1.63东南2007101.13°E23.72°N15.67东南2016101.16°E23.60°N1.28东北2008101.18°E23.70°N5.84东南

图2云南省边境地区旅游流空间场场核移动轨迹

Fig.2 Nuclear movement trajectory of tourism flow space field in border areas of Yunnan Province

2.3 场的相互作用关系

旅游流空间场的相互作用关系通过旅游经济联系强度体现，根据公式(4)测算出2016年云南省边境各市州的旅游经济联系强度及联系总量(表2).

由表2可知，2016年云南省边境地区旅游经济联系强度最大的是西双版纳—普洱，其次为红河—文山，这些市州位于滇西南和滇东南地区，形成了旅游经济联系高强度集聚区.这主要是由于区域内西双版纳等市州旅游资源禀赋较为丰裕，具有突出的旅游资源优势，是区域内传统热门旅游目的地，本身就具有较强的旅游吸引力；加之这一区域拥有便捷的旅游交通网络以及分布有昆曼、昆河国际大通道和滇越铁路等国家战略性的旅游通道，旅游地可进入性较强，各要素流易形成集聚与扩散效应，互联互通的旅游环线体系基本形成，因此旅游经济联系强度较高.旅游经济联系强度较弱的市州是怒江—普洱、怒江—临沧、怒江—红河、怒江—文山、怒江—西双版纳，这主要是由于怒江州旅游资源丰度较低，且远离区域旅游发展极核，受到的“涓滴效应”较弱，间接影响其旅游市场开拓；加之其复杂的环境条件制约了区域社会经济发展，使其基础设施建设滞后、旅游交通不畅及社会经济对旅游产业发展支撑力度不足的问题较为突出，削弱了与周边旅游旅游地的相互作用强度.就旅游经济联系总量而言，云南省边境地区总体呈现出以“普洱、西双版纳、红河”为核心的高值集聚区，其余市州的旅游经济联系总量围绕高值集聚区逐渐递减，表现出“核心—边缘”式的空间发展格局.

表2 云南省边境地区旅游经济联系强度

3 影响因素分析

3.1 影响因素选取

旅游流空间场的场强、场核及场的相互作用关系的发展演化会受经济基础、旅游资源禀赋、交通可达性、旅游接待服务能力以及信息化水平等诸多因素影响，是一个复杂且系统的变化过程.在借鉴前人研究基础上[9,17]，选取经济发展水平、旅游资源禀赋、交通可达性、旅游接待服务能力、信息化水平、对外开放水平等6项影响因素，综合探究影响旅游流空间场效应发展演化的主要因素(表3).

表3 影响因素选取及具体指标

3.2 影响因素判别

以云南省边境各市州旅游流量(TOTV)和各影响因素指标的原始数据为基础，将时间距离最近的2016年作为研究的重点年份，运用SPSS 17.0软件中的Pearson相关性分析法探究各影响因素对旅游流变化的影响程度(表4).总体来看，所有指标相关性数值均为正值，除OPEN外，其余指标均通过显著性检验，表明PGDP、TORE、ACTT、TRSC和INFO是影响云南省边境各市州旅游流发展演化的主要因素.根据相关性数值，各指标影响程度从大到小排名依次为TORE、INFO、PGDP、ACTT、TRSC，鉴于各指标的影响程度有所差别，需要进一步阐明各指标对旅游流发展演化的影响.

(1)旅游资源禀赋是影响旅游者旅游动机和选择旅游目的地的核心要素，也是旅游目的地旅游产业发展的核心吸引物.由表4可知，旅游资源禀赋与旅游流的相关性达0.891，是导致旅游流变化的首要影响因素.旅游者对旅游目的地的选择一般会倾向于知名度和品味度较高的旅游景区，具有“择高原则”的特点.云南省各市州旅游资源丰裕但差异显著，红河、普洱、西双版纳及保山3A级以上旅游景区数量占边境各市州3A级以上旅游景区总数量的88%，在质量和数量上占据绝对优势，其旅游场强也占据边境各市州旅游总场强的69.4%，旅游资源禀赋与旅游场强表现出较高的地域耦合性，旅游资源分布的空间不均衡是导致旅游流地域差异的重要因素.

(2)信息化水平的提升能够加速区域内旅游要素流的自由流动，同时也能够推动旅游地管理水平现代化及运营效率提升.由表4可知，信息化水平与旅游流的相关性达0.885，是导致旅游流变化的次要影响因素.近年来，云南省边境各市州加快推进旅游业与信息产业的融合发展，大力加强旅游信息化建设，旅游门户网站、智慧旅游平台不断上线，通过利用信息技术的新成果来引导旅游消费、提升旅游产业发展质量，实现旅游产业的信息化、智能化，已经成为旅游地拓展旅游市场、推动旅游经济增长的重要途径.

(3)区域经济实力的增强能够为旅游产业发展提供物质基础和资金保障，增强旅游地的集聚与扩散效应.由表4可知，区域经济发展水平与旅游流的相关性达0.815，是导致旅游流变化的重要影响因素.坚实的经济基础能够推动旅游业健康发展与居民消费能力升级，最终实现旅游客流在区域内的集聚.西双版纳与红河州较强的经济实力为旅游业的发展提供了重要支撑，其人均GDP与旅游流规模均位居云南省边境市州前列；而区域经济发展水平较低的怒江州，由于其旅游要素投入不足，旅游流规模也位居边境各市州的末端，表明区域经济发展水平的差异能够有效影响旅游流的空间分布格局.

(4)交通要素是旅游业发展的基础支撑和先决条件，控制着旅游流的流量、流向和流速.由表4可知，交通通达性与旅游流的相关性达0.731，相关系数也较大.伴随着云南省边境地区社会经济的快速发展，旅游目的地的交通可达性持续提升，公路运输、铁路运输、航空运输及水路运输等综合性、立体化的交通网络逐步形成，满足了旅游者高效便捷到达旅游目的地的多元化交通需求，有效地降低了游客的“行游比”.如沿边市州区域性中心机场建设以及红河、文山等市州并入全国高铁网，这些快速交通方式所带来的“时空压缩效应”对旅游流的空间分异也产生了重要影响.

(5)旅游接待服务能力提升有利于扩大旅游流规模和更好地挖掘本地旅游市场效应，是衡量旅游目的地旅游发展水平的重要标尺.由表4可知，旅游接待服务能力与旅游流的相关性达0.729，其相关系数表现出较好的显著性，但影响程度较低.截止到2016年，云南省边境各市州共有星级酒店和旅行社约432家，其中德宏、红河、普洱及保山分别有93家、79家、77家、65家，分别占总量的21.52%、18.28%、17.82%、15.04%，怒江州星级酒店和旅行社总量最少，仅为17家，占总量的3.93%.云南省边境各市州旅游接待服务设施的分布格局与其旅游资源类似，也表现出空间不均衡的特征，但其分布格局与旅游流的地域耦合性较低，说明旅游接待服务能力对旅游流变化具有一定的影响.

(6)对外开放程度的提高有利于推动旅游业资本积累和技术升级，对于扩大旅游流流量及拓展旅游消费市场也具有重要作用.由表4可知，对外开放程度与旅游流的相关性仅为0.538，影响程度最低且未通过显著性检验.这主要是由于边境地区是国家间利益角逐的前沿地区，其环境条件复杂多变，涉及两国或多国之间的政治碰撞、文化交融、经贸合作等多个方面，因而成为各种安全问题汇聚交织的复杂区域和敏感地带.相比东部沿海地区，云南省边境各市州对外开放程度仍然偏低，低水平的对外开放程度不利于旅游业资本积累和技术水平的提高，因此对旅游流变化的影响并不显著.

表4 相关性统计值

*在 0.05 水平(双侧)上显著相关，**在 0.01 水平(双侧)上显著相关.

4 结 论

综合运用地理集中指数、重心模型及旅游经济联系强度等定量研究方法对云南省边境各市州旅游流空间场效应的时空动态进行细致分析，并结合Pearson相关性对其影响因素进行探讨，得出如下结论：

(1)云南省边境各市州旅游场强经历了复杂的动态变化过程，且层级区域差异显著，总体呈现以红河州为中心的单核分布模式.其中，红河、临沧及普洱等市州旅游场强总体呈现上升趋势；西双版纳、保山、德宏、文山及怒江等市州受周边市州的“挤压效应”等因素影响，旅游场强总体呈现下降趋势.

(2)旅游流重心一直位于普洱市境内，其重心轨迹总体呈现出在波动中向东南方向偏移的态势；旅游流重心始终在边境各市州陆地几何中心东南方向移动，偏移速度总体呈现先快后慢的特征，两者的空间距离渐趋增大，表明各市州对旅游流吸引力的波动程度渐趋降低，但旅游吸引力空间差异在持续扩大.

(3)位于滇西南、滇东南的西双版纳、普洱、红河及文山等市州形成了旅游经济联系高强度集聚区，怒江州与其他市州的旅游经济联系均较弱；就旅游经济联系总量而言，各市州总体呈现出以“普洱、西双版纳、红河”为核心逐渐向周边市州递减的“核心—边缘”式的空间发展格局.

(4)旅游资源禀赋、信息化水平、区域经济发展水平、交通通达性及旅游接待服务能力对边境地区旅游流空间场效应演化的影响程度依次递减，对外开放程度的影响程度最低，表明云南省边境地区仍需提升对外开放水平来推动旅游业资本积累和技术水平的提高.

旅游流空间场效应作为旅游流空间结构研究的最新理论成果，近年来也得到了旅游学界越来越多学者的关注和重视.然而，旅游流的构成较为复杂，涉及旅游者、旅游交通、旅游客源地与目的地等诸多要素，文章仅从旅游者的单一角度对旅游流空间场效应进行分析，随着旅游流研究的不断深入，今后应积极探索多要素复合旅游流的空间场演化规律，并注重边境地区旅游流与内陆地区旅游流空间场的对比性分析.