交通驱动下旅游城镇化响应的时空分布及影响因素异质性分析——以大湘西为例

麻学锋，周 华

(湖南工商大学 旅游管理学院，湖南 长沙 410205)

一、引言

交通是连接旅游目的地与客源地间的桥梁，是旅游现象得以实现的先决条件。交通能够有效促进区域旅游生产要素快速流动，使主要经济活动向运输通道集聚，诱发产业集散效应，直接影响旅游地空间结构的形成和演变[1]。在旅游城镇化过程中，交通是连接旅游与脱贫之间必不可少的通道，尤其在旅游资源丰富但经济欠发达地区，旅游业发展强烈依赖交通，交通的快速发展有利于推进通过旅游产业脱贫，更好地优化旅游城镇化空间结构。因此，在交通与旅游发展不断融合的背景下，探究交通驱动对旅游城镇化响应的时空特征及影响因素研究，对突显交通在新一轮旅游扶贫中的重要性、实现贫困地区交通与旅游城镇化协调可持续发展、推动区域经济长足发展具有重要意义。

20世纪90年代，国外学者开始关注旅游交通的重要性，从交通对区域旅游城市的可达性、经济联系、功能规划、影响机制及对策研究等方面，如Hansen(1959)[2]最早提出通达性的概念；Lundgren[3-5]等学者论证了交通与旅游地发展的关系，探讨了交通运输对旅游地发展的重要作用。同样，交通与旅游的发展也引起了国内学者的广泛关注，主要集中在交通与旅游发展空间耦合[6-8]、旅游驱动下交通运输响应[9-10]、交通通达性与旅游一体化发展[11-13]、交通对区域旅游空间结构影响[14-16]、交通驱动旅游发展的关联性[17-18]等。从地理学角度看，交通是连接旅游供需的桥梁，也是城镇流通的血液及支撑城镇结构的骨架[9]。目前我国交通基础设施综合运输体系建设取得了实质性的进展，交通快速发展成为推进城镇化发展的重要动力。长期以来，学术界有关交通与城镇发展的研究主要集中在区域交通加速城镇化进程、城镇建设对交通变革和发展的影响、交通与城镇发展的耦合协调性等[19-23]。新型城镇化规划出台后，传统的城镇化上升到新的高度，旅游业已经成为推动新型城镇化的重要模式，旅游城镇化也引起广泛关注，国外学者Mullins(1991)[24]最早提出旅游城镇化概念，并为国内研究提供了重要的理论借鉴，国内研究集中在旅游与城镇化的内涵特征、驱动模式、动力机制及影响因素等方面[25-28]。在旅游城镇化相关研究中，交通对旅游城镇化也表现出重要作用。在研究内容上多从静态角度分析交通作为旅游城镇化的发展动力、影响因素、发展路径等[10,29-32]，更多对旅游城镇化影响因素的描述，但针对交通作为驱动因素，缺乏时间动态上对旅游城镇化的响应分析。研究方法上，多以定性分析为主，空间上的定量分析较少，没能很好地量化交通对旅游城镇化发展的响应程度，对于运用地理加权回归方法，探讨交通驱动下旅游城镇化响应时空特征与影响因素的空间分布异质性的研究更是零散。

大湘西三市州县区，山同脉，水同源，是国家集中连片特困区和精准扶贫的首倡地，旅游资源富集，但其更加同质性的特征是偏僻落后[22]，交通是其旅游城镇化发展转型亟待突破的瓶颈。《现代综合交通运输体系发展规划》到期之际，推动交通基础设施互联互通，革新区域空间要素配置与组织，既满足城镇自身需求，又能更好地服务于旅游业发展。选取大湘西小尺度的县域单元较全国或市域尺度更具有能动性和自主性[33]，在动态研究中更有助于揭示区域内交通驱动旅游城镇化的格局演变机制和辨识旅游城镇化与交通发展的瓶颈，具有区域代表性和实证价值。构建交通驱动下旅游城镇化响应测度模型，运用ArcGIS10.2软件中的ESDA方法动态地分析交通驱动下旅游城镇化响应强度的时空格局特征，并利用GWR模型进一步分析其影响因素在不同县域上的空间异质性，丰富了交通与旅游城镇化的驱动响应研究，以期为处于转型期的旅游城镇利用交通驱动优势来选择区域发展模式和推进协同发展决策提供空间思维和科学参考，进而从实践和理论上呼应国家脱贫攻坚战略和现实发展需求。

二、概念界定及机理分析

1. 概念界定

现代汉语词典中“响应”的基本解释是回响的应声、支持某种请求和号召，最早用于电学表示电路导体受到激励所产生电压和电流输出的过程。响应概念也被用于分析全球气候变暖对国内旅游业发展的响应，以及对不同地区旅游发展的时间同步性及区域响应研究[30,34-35]。结合响应的概念及已有研究，将交通驱动下旅游城镇化响应定义为：在交通网络的持续发展完善下，旅游城镇化及各要素是如何对交通网络影响其均衡发展作出相应反馈的。对响应概念进行界定，旨在为交通业和旅游城镇化发展提供理论支撑，通过将交通运输业发展为产业优势，使其成为引导人口和产业进一步集聚的资本，将资源优势转化为经济效益，再通过综合与转化缩小区域发展差异以及带动旅游城镇化发展，最终实现交通和旅游城镇化的融合共生发展。

2. 机理分析

“十三五”时期交通运输规划指出交通是引领经济发展新常态和推进全面建成小康社会的客观要求。完善的交通运输系统可以促进区域经济联系加强，推动旅游业发展和加快旅游城镇化进程已得到学者的证实。近年来，交通运输体系不断完善，交通与旅游融合发展已经成为旅游业发展转型的新趋势，政府部门也要求建立健全交通运输与旅游融合发展的运行机制，构建“旅短游长、旅快游慢”的交通网络，这些都表明交通运输的边际效益更加靠近旅游业，交通对于旅游业的基础支撑作用不容忽视。

交通驱动旅游城镇化响应关系，实质上就是交通运输与旅游城镇化相互作用而彼此影响形成的非线性关系总和。交通对旅游城镇化的驱动作用主要表现在交通网络改善提高了旅游交通可达性，使旅游时间距离成本降低而边际效益增加，快速吸引更多的人口、资金向旅游地集聚，打破区域旅游的边界效应，诱导区域空间经济和旅游流的聚散，从而拓宽旅游客源市场和触发了更为多元的旅游需求，使旅游产业结构形态优化。同时交通也加快了城镇资源要素的双向流动，改善城镇经济发展环境，交通网络将各区域间分散的城镇连接在一起，区域分工与合作加强，继而加快城乡一体化发展。而旅游业强大的带动效应和融合性能够产生巨大的消费动力、投资需求及人员跨区域流动，各地旅游资源开发强度增加，给旅游地带来巨大的经济支撑，政府从而能够给当地城镇居民提供更好更安全的生产生活和生态空间，更好地服务于扶贫减贫事业。其次交通运输和旅游业能够推动泛旅游产业集群的形成，并与第一、第二产业深度融合，吸引更多人力资本向第三产业转移，促进旅游产业结构的优化升级，最终推动旅游城镇化健康发展(图1)。

图1 交通驱动下旅游城镇化响应机理

旅游城镇化可以通过人力资本集聚、扩大客源市场、多元及个性化的旅游需求、完善基础服务设施、提升旅游地服务质量、优化对外形象，改善人居水平和政策调控等，实现旅游城镇化的反馈过程。本文从四个方面分析推动旅游城镇化对交通运输响应的因素：第一是经济发展水平。首先旅游地经济水平提升，居民的消费水平也会随之提升，不会仅限于周边短途旅游；其次旅游经济为旅游地交通网络建设提供充裕的资金支持；最后经济发达地区人员、物资等空间位移需求增加，旅游客源市场也会更广阔。第二是旅游业发展水平。旅游产业规模和效益扩大，区域旅游之间的合作联系加强，旅游客流量增加，旅游需求更加多元化和个性化发展，这些旅游“胁迫效应”会对交通运行的质量和效率提出更高要求。第三是交通发展水平。交通是旅游现象得以实现的重要条件，直接关系到游客进入的便捷性和旅游体验的丰富度[26]，同时，交通条件也是城镇空间形态的首要引导和区域统筹发展的重要前提。第四是政府公共政策。在旅游城镇化发展过程中，政府会提供日趋完善的公共设施和服务，制定并完善有利于旅游城镇发展的政策方针，对泛旅游产业进行适当的行政干预，以实现产业结构优化和规模扩大，适应和推进旅游城镇化进程。

三、研究方法和数据来源

1.研究区域概况

大湘西位于湖南省的西北部，大致以张家界市、湘西州、怀化市等三市州为主体，山同脉，水同源，是国家集中连片特困区和精准扶贫的首倡地(图2)。目前，大湘西已初步建成现代立体交通运输网络，拥有张家界荷花国际机场、怀化芷江机场和铜仁凤凰机场，有怀化南站、芷江站、溆浦南站和新晃西站四个高铁站；湘黔、渝怀和枝柳铁路呈“大”字形在大湘西内部交汇；永吉高速全线建成通车，大湘西地区实现县县通高速。区内外旅游交通瓶颈得到改善，进一步推动了区域旅游协调合作和综合交通运输大通道网络的建设，促进湘西地区周边重点城市及经济区的联系不断加强，形成互通性好、带动力强、旅游城镇化体系完善的主体空间结构。截至2017年底，该区域拥有2个5A级景区和26个4A级景区，已发展成为大湘西旅游黄金走廊和湖南省重要的旅游经济板块。随着旅游业迅速发展，旅游业对城镇化的助推作用也更加显著，截至2017年底，大湘西地区生产总值高达2629.01亿元，其中旅游总收入1068.8亿元，占GDP的比重达到41.65%。大湘西城镇化率由2008年的35.33%提高到2017年的46.38%，新型城镇化进程的快速推进促进了潜在旅游客源市场规模的不断扩大，2010年到2017年期间大湘西接待旅游人次较前些年增加了近4倍。

图2 大湘西区域概况

2.研究方法

(1)交通驱动下的旅游城镇化响应强度测度模型。旅游城镇化是一定阶段的社会经济发展的产物，是伴随旅游业和城市化不断发展而出现的一种必然现象[25]。其中，反映城镇化的要素有人口、经济、社会等，反映旅游业发展水平的有发展规模、结构、效益等。在已有研究基础[29-30,36]上以及机理分析的基础上完善旅游城镇化响应系数，原有的“旅游城镇化响应系数”只是衡量城镇化与旅游业发展水平，而这里引入交通要素构建响应模型，选择产业水平、交通发展和人口结构三个核心指标来研究交通驱动下城镇化对旅游业发展变化的响应强度。贫困区多为山大沟深之地，多数贫困县不通火车，且远离铁路干线，湘西州火车通车率不到25%。目前大湘西地区正在构建“两环四横五纵”交通主通道和十二条精品旅游线路，建设以高等级公路为主体的快速旅游通道[37]，且公路运输作为贫困县域内经济社会、日常工作生活接触最为主要甚至唯一的交通基础设施[38]，与其他地区存在可比性，故在此侧重对公路运输工具的通车里程和旅客周转量的考察。

(1)

式中，R为交通驱动型旅游城镇化响应强度；m代表的是案例地的非农人口数量；n表示旅游人口折算成常住人口的数量；M代表的是案例地的总人口数；L为案例地旅游业收入；F代表地区生产总值；HL表示年末公路通车里程；HTP表示公路旅客周转量。根据旅游地的客观实际情况，旅游目的地要提供满足游客旅游体验的配套设施，旅游者在城市的滞留天数可按平均滞留天数计算。n的计算公式为:

n=(p*q)/365

(2)

上述模型的空间意义和经济意义在于：在一定时期和条件下，城镇化率与旅游产业化率的比值不断增大时，城镇化的加速推进会带来旅游产业的规模化生产和集约化经营，促进旅游产业在空间上集聚，产生协同效应和集聚效应，促进旅游产业的快速发展，从而对旅游产业的推动强度不断增大；当旅游产业化率与城镇化率的比值变小时，城镇化对旅游产业的发展及其结构升级的作用强度将变小，旅游产业空间分布较为扩散，规模效益不显著，城镇化的发展甚至会影响旅游业的发展。同理，旅客平均运输密度与旅游产业化率的比值不断减小时，说明旅游交通运输结构完善、运输压力小，其发展增速快于旅游产业化发展速度，此时交通网络发展对旅游城镇化的发展有很大的推动作用，空间结构在立体化交通网络发展下逐步形成“以点串线、以线带面”的格局，促使区域开放程度不断增强，产业结构不断优化，推进旅游城镇化协调发展；若旅客平均运输密度与旅游产业化率的比值不断减小，说明旅游交通运输繁忙，交通发展增速慢于旅游产业化进程，此时交通的网络结构会影响旅游城镇化的发展。

(2)全局空间自相关。

全局空间自相关是描述整个区域的空间属性值的特征，衡量区域内部之间的整体相关性的一种方法。本文选取Moran’sI指数用以反映大湘西的空间自相关性，计算公式[39]如下:

(3)

(3)局部Moran’sI统计(LISA)。

全局空间自相关中研究区域内的空间对象在总体上的一种空间关联结构模式，但不能发现空间局部不同的空间关联模式。选取局部空间自相关探测大湘西旅游城镇化异常值或集聚出现的位置和范围，判断局部相关类型及其聚集区域是否在统计意义上显著，公式[40]如下：

(4)

(4)地理加权回归(GWR)模型。

本文在OLS模型分析的基础上，采用地理加权回归(GWR)在空间上对每个参数进行估计，扩展了传统的线性回归模型，更能反映不同时期交通驱动下大湘西旅游城镇化影响因素之间在不同空间的非平稳性，结果也更为符合实际，其模型[41]表达如下:

在吸气式高超声速飞行器推进系统的工程设计中, 宽速域宽高度域冲压发动机的研究一直备受关注. 目前大量研究重点关注的是该类复杂流动的数值模拟方法, 燃气喷流参数的影响特性, 燃烧室的稳焰性能. 本文采用数值模拟方法, 重点针对带楔板/凹腔结构的超燃冲压发动机燃烧室内氢气喷流燃烧流场, 开展进口Mach数及压强条件对喷流穿透深度、 掺混效率、 燃烧效率及流场波系结构的影响规律研究, 研究成果可为该类冲压发动机燃烧室内流动特性分析提供参考.

(5)

式中，yi为各区县的旅游城镇化响应系数；βo(ui,vi)为i点的回归系数，表示自变量对因变量的影响程度；xik为i区县旅游城镇化响应的第k个影响因素；(ui,vi)为第i个区县的空间单元的地理坐标位置；βk(ui,vi)为连续函数βk(u,v)在i区县的回归系数，表示自变量对因变量的影响程度；εi为方差是常数的正态分布函数，代表随机误差项。

3.数据来源

本研究以大湘西24个县域为主要研究单元，综合考虑大湘西主要快速交通线路的通车时间以及景区发展的关键年份，确定了3个具有比较意义的时间节点，即2010年、2013年和2017年。2010年湘西州被文化部批准为“武陵山区(湘西)土家族苗族文化生态保护试验区”，成为湖南省首个国家级文化生态保护试验区；2013年吉怀、溆怀、凤大、怀通高速相继建成通车，湘西州和怀化多个景点荣获4A级景区；2017年张家界被授予国家森林城市荣誉称号，怀化成功创建省级文明城市；2017年张桑、包茂、永吉高速公路全线建成通车，怀化入列国家“十三五”现代综合交通运输体系发展规划，其中永吉高速形成以吉首为中心的湘西“两小时经济圈”，实现了县县通高速，并且湘西州正式融入长沙、重庆、桂林、贵阳“4小时”经济圈，极大地推动大湘西城镇化建设进程。所得2010年、2013年与2017年的经济、旅游、投资、人口、交通等基础数据来源于相应年份的《张家界统计年鉴》《怀化统计年鉴》《湘西统计年鉴》以及各区县国民经济和社会发展统计公报。

四、交通驱动下大湘西旅游城镇化响应时空特征

1.时序演变特征

图3 2010—2017年大湘西交通驱动下旅游城镇化响应强度

由图3可知，交通驱动下大湘西旅游城镇化响应强度呈下降趋势，由2010年的2.67下降到2017年的2.11，下降幅度达21%。具体来看，产业旅游化率、旅游城市化率呈上升趋势，2017年分别达到0.29和0.48；旅客平均运输密度由2010年的1.47下降到2017年的1.41，交通线路的加快建设使得地区交通运输压力有所缓解，运输质量明显提高，整体呈波动下降趋势。大湘西旅游城镇化响应强度的差异变化趋向：以标准差测度的绝对差异在波动中减弱；以变差系数测度的相对差异呈现波动中扩大趋势；而从各县域旅游城镇化响应强度系数的频率分布看，偏态系数C大于0，表明其区域差异呈正偏态分布。上述趋势均反映了在交通不断完善的情况下，大湘西城镇化发展促进了旅游产业以及交通网络的集聚规模化发展，也从侧面反映出旅游城镇化对交通条件的响应作用较大。

由图3可知，交通驱动下大湘西旅游城镇化响应强度呈下降趋势，

2.空间响应特征

图4 交通驱动下大湘西旅游城镇化响应程度空间差异

从年度变化来看，2010年位于第一梯度的有永定区、永顺县、凤凰县3县；位于第二梯度的有桑植县、慈利县、张家界市武陵源区、古丈县、沅陵县、辰溪县、芷江县、新晃县、洪江市、通道县10区县；位于第三梯度的有龙山县、保靖县、泸溪县、溆浦县、会同县、靖州县6县；位于第四梯度的有5个区县。2013年慈利县降为第一梯度，永顺县升入第二梯度，会同县和靖州县升入第四梯度，此类区县数量无变化；第二梯度区县数量减少25%，龙山县、沅陵县、辰溪县升入第三梯度，此类区县数量增加。2017年桑植县、永顺县、古丈县3县由第二梯度落入第一梯度；保靖县、花垣县、沅陵县、溆浦县、通道县5县由2010年的第三梯度落入2017年的第二梯度；第三、第四梯度的区县数量大幅减少，占总数的33%。综合来看，三年各区县多数位于第一和第二梯度，这些区县较早地认识到旅游业对城镇化发展的助推作用显著，重视旅游资源的投资开发、旅游设施的建设完善，响应强度相对于其他地区作用程度要小；也表明吉首和怀化作为综合交通枢纽城市受交通驱动的影响较大，旅游城镇化响应强度要高于周边地区。

3.空间集聚特征

(1)全局空间集聚特征。通过Global Moran’sI指数来探讨2010—2017年交通驱动下大湘西旅游城镇化响应全局空间集聚分异特征。基于ArcGIS10.2软件，测算出2010—2017年交通驱动下大湘西旅游城镇化响应强度Global Moran’sI值(表1)。由表1可知: 2010—2017年Global Moran’sI指数Z统计量值大于1.65，基本在5%的显著水平下通过了显著性检验(P<0.05)，Moran’sI指数大于0，研究期间交通驱动下大湘西旅游城镇化响应强度呈现出正空间自相关性，即空间集聚分布模式；Moran’sI指数从2010年的0.171持续上升到2017年的0.465，7年间提升了2.7倍，充分说明了交通驱动下大湘西旅游城镇化响应强度空间集聚态势显著。主要是由于现代旅游业和交通业等行业的协调融合发展，各景区孤立发展的旅游时代基本结束，旅游业借助交通、网络、通信等相关行业的支撑，同时也将不同区域紧密联系在一起。

表1 交通驱动下大湘西旅游城镇化响应强度Global Moran’s I

(2)局部空间集聚特征。在分析全局空间集聚特征的基础上，通过LISA 集聚图，进一步探讨2010—2017年交通驱动下大湘西旅游城镇化响应强度局部空间关联类型及集聚演化规律。基于 ArcGIS10.2软件，根据计算的各城镇Local Moran’sI指数绘制出了5%显著性水平下大湘西旅游城镇化响应强度 LISA 空间集聚地图(图5)。由图可知：①大湘西旅游城镇化响应强度在整体上表现较强的空间自相关性，但通过局域自相关系数显著性检验的城市较少，表明大湘西旅游城镇化响应的局域自相关性还比较弱。②H-H集聚型(县域自身和相邻县域响应强度均高)。2010年和2013年H-H类型区主要分布在怀化市鹤城区，2017年中方县、麻阳苗族自治县、辰溪县演化成为H-H集聚型。总体上看，怀化市鹤城区作为“凸”字形集聚中心的地位没有变，2013年包茂、娄怀高速相继建成通车，这一地区交通布局得到改善、经济高速发展和旅游产业结构转型升级，旅游城镇化响应强度得到有效提升，并对周边地区发展产生正向辐射作用，在空间上毗邻，形成了交通驱动下旅游城镇化响应强度H-H集聚区。③H-L集聚型(县域自身响应强度高，相邻县域较低)。2010年、2013年和2017年的LISA集聚图中都没有出现H-L型，即“A”字形集聚中心，表明大湘西区域旅游城镇化响应强度的空间差异性较小，并且空间格局相对稳定。④凤凰县2010年旅游城镇化响应强度相较于其他县域较低，主要是由于2001年凤凰古城被国务院批准为“国家历史文化名城”，其旅游市场已经处于平稳发展阶段，对城镇化的响应程度较低，加之其周边县域吉首市、花垣县、泸溪县、麻阳苗族自治县的旅游城镇化响应强度很高，所以在凤凰县形成了一个“V”字形集聚中心。⑤L-L集聚型(县域自身和相邻县域响应强度都低)。2010年旅游城镇化响应强度L-L集聚区分布在张家界市永定区，2013年L-L集聚区数量保持稳定，仅慈利县发生变化，L-L型未发生较大变动。张家界旅游经济开发较早，其周边县域交通闭塞，旅游经济发展水平低，旅游城镇化响应强度长期处在低水平状态，形成了大湘西旅游城镇化响应强度 L-L 空间塌陷区。总体上，2010—2017年基于交通改善的旅游城镇化响应强度局部分异格局演化主要以高高集聚和低低集聚这两种集聚模式为主，主要分布在怀化市鹤城区周边地区和张家界市。

图5 交通驱动下大湘西旅游城镇化响应强度 LISA 地图

五、影响因素空间异质性分析

1.变量选取及说明

参考已有研究，选取人均GDP、旅游开发强度、交通密度和人均固定资产投资4个指标为自变量，同时以交通驱动下旅游城镇化响应强度指数作为因变量，建立空间回归模型，具体解释变量及定义如下：

已有研究证明，区域经济发展水平的提高必然对旅游城市化具有显著的促进作用[29]，此处选取人均GDP来反映经济发展水平，人均GDP越高的地区，相应的基础设施就越完善，发展规模和经济潜力也越大；旅游业已经成为贫困地区城镇化发展的新动力[28]，选取旅游开发强度代表旅游业发展水平，一般旅游资源丰富地区，旅游开发强度大，易发展成为区域旅游的中心地区和旅游节点城镇；交通是连接旅游目的地与客源地之间的桥梁，对区域城镇经济发展也产生重要影响[23]，本文选取交通密度作为衡量交通发展水平的指标，交通密度越大，说明该地区交通发展水平越高，区域通达程度和便捷性越高；公共政策作为政府最重要的行政工具，在旅游城镇化发展过程中产生了显著影响[30]，此处用人均固定资产投资来衡量政府公共政策，人均固定资产投资越高，说明区域发展政策对发展速度和方向的指导服务越明确，政策推动作用越明显。

2.基于全域尺度的OLS 模型分析

在使用GWR模型研究大湘西旅游城镇化响应强度与其影响因素间关系的空间异质性之前，首先以大湘西24个县域单元为样本进行OLS模型分析，检验旅游城镇化响应强度与上述各因素之间的平均关系。OLS模型检验结果如表2所示，方差膨胀因子(VIF)均小于7.5，不存在冗余的解释变量。从显著水平来看，2010—2017年旅游业和交通发展水平对旅游城镇化响应强度均具有显著影响，一方面由于旅游业作为主导产业极大地推动旅游城镇化发展，另一方面交通是连接游客和景区的桥梁，而大湘西区域辽阔，加之地形复杂，景区的可达性是影响游客体验的重要因素。2010年和2013年区域经济发展水平对旅游城镇化响应强度产生显著影响，2017年政府公共政策扶持力度显著影响旅游城镇化响应强度指数。从影响系数来看，区域经济发展水平和旅游业发展水平对旅游城镇化响应强度的影响逐渐降低；交通发展水平系数逐渐增加，呈现出由负相关向正相关的变化过程；政府公共政策呈现由正相关向负相关再向正相关转变的变化过程。

表2 OLS模型检验结果

3.基于局部尺度的GWR模型分析

OLS模型认为空间是均质的，其只能对大湘西旅游城镇化响应强度指数进行总体的评估，不能反映空间的异质性，忽略了各局部区域上的空间非稳定性，因此本研究借助 ArcGIS10.2平台，以上述4个指标为解释变量，旅游城镇化响应强度指数为因变量，采用AIC信息准则法，构建2010年、2013年和2017年的GWR模型，从局部视角对大湘西旅游城镇化响应强度进行空间非稳定性分析。结果显示(表3)，在三个年度的截面上，GWR模型的可决系数R2和校正可决系数均大于OLS结果，2010年和2017年AICc 的下降值大于等于3，从整体上看模型拟合优度提高。这意味着嵌入地理空间信息的GWR估计模型能较好地模拟各变量因素对2010年、2013年和2017年交通改善下的大湘西旅游城镇化响应格局演变影响分异。

表3 GWR与OLS模型拟合参数对比

4.大湘西旅游城镇化响应强度的影响因素空间分异性

在ArcGIS10.2中，利用自然断裂法将各解释变量的回归系数分为四级，在空间上对各解释变量的GWR模型回归结果进行可视化，结果显示(图6)各解释变量对县域旅游城镇化响应强度系数的影响存在很大的空间差异。

(1)区域经济发展水平对旅游城镇化响应强度的空间变异特征。2010—2017年研究期间区域经济发展水平与旅游城镇化响应强度呈现正向关联，说明区域经济发展水平对旅游城镇化响应强度提升具有重要的正向促进效应。从回归系数空间分布看，2010年和2017年区域经济发展水平对旅游城镇化响应强度的影响呈现出从南到北递减的趋势，高值部分没有发生太大的变化，并主要集中在怀化地区的会同县、靖州县、通道县；2013年区域经济发展回归系数高值主要在怀化市北部各县市，呈现出以怀化市北部为中心向外逐渐递减的圈层式格局；而区域经济发展回归系数低值地区逐年减少，主要分布在张家界及周边地区。这是由于张家界一直实行的是以旅游发展经济，形成传统发展路径的惯性问题，很难在短时间内将经济模式推陈出新，反而减弱了经济发展对旅游城镇化的响应作用；相对而言，在怀化市各县域经济发展潜力比较大，因此通过调整经济结构，转变经济发展方式能够较为显著地发挥其对旅游城镇化响应强度提升的正面促进作用。

(2)旅游业发展水平对旅游城镇化响应强度影响的空间变异特征。研究期间旅游业发展回归系数为正值，表明旅游业发展水平与旅游城镇化响应强度演变表现正向相关，合理的旅游开发有助于旅游城镇化响应强度的持续提升。2010年旅游业发展回归系数形成以张家界市及沅陵县为中心向外逐渐降低的圈层式格局，其原因是张家界及边缘地区较早地认识到旅游业对城镇化发展的促进作用，重视旅游资源的开发利用、旅游设施的建设，旅游业发展回归系数相比于其他地区，其对旅游城镇化的响应强度更大；2013年旅游业发展回归系数则形成以麻阳县、怀化市鹤城区、辰溪县、中方县、溆浦县和洪江县组成的核心区域向外递减的核心—边缘型格局，这一时期怀化市各县域依托自身自然资源优势，大力发展旅游业，把旅游业作为战略性支柱产业发展，该因素的影响范围逐渐扩大，辐射增强；2017年旅游业发展回归系数对旅游城镇化响应强度的影响显示出明显的南北高而中间低的阶梯状区域格局。整体而言，研究期间旅游业回归系数低值区域减少，呈现出发展差异逐渐缩小的趋势，因此大力开发旅游业，推动区域旅游合作协同发展的模式是带动旅游城镇化的重要内容。

(3)交通发展水平对旅游城镇化响应强度的空间变异特征。研究期间交通发展水平回归系数由负转变为正，表明交通发展水平对旅游城镇化响应强度由负向作用转变为正向作用，并存在明显的空间差异。2010年交通发展回归系数由东向西呈逐渐递减的态势，受交通发展水平影响较大的高值地区集中在慈利县、沅陵县和溆浦县，低值主要分布在西部，包括龙山县、保靖县、花垣县、凤凰县、新晃县；2013年呈现出与2010年相反的空间发展趋势，呈现出由中东部向两侧递减的趋势，高值集中在靖州县、通道县等县域，低值主要分布在张家界市永定区、古丈县、沅陵县、溆浦县，说明交通发展对县域旅游城镇化影响的差异非常显著；2017年交通发展回归系数形成以张家界市及边缘地区为中心的高值区和以会同县、靖州县、通道县为中心的南部低值区，呈现明显的空间集聚特征，主要是由于张家界现有的交通设施的不断完善，交通通达性的提高不仅满足了旅客出行需求，同时对旅游业及城镇化发展具有显著的正向促进作用；而南部地区因为经济条件和旅游业开发等因素的制约，交通发展水平的提高对于缩小旅游城镇化空间分布差异的促进作用相对减弱。

图6 GWR 模型各变量回归系数空间分布

(4)政策扶持水平对旅游城镇化响应强度的空间变异特征。2010—2017年间政策扶持水平的回归系数为正值，表明政策扶持水平对旅游城镇化响应强度的影响作用呈现正向相关性，并具有明显的区域不均衡。2010年政策扶持水平回归系数呈现出从南部向东北方向递减的阶梯状区域格局；2013年凤凰县、麻阳县、怀化市鹤城区、辰溪县、溆浦县、新晃县、芷江县、中方县、洪江市9个县域政策扶持水平的影响程度高于其他县域，主要分布在怀化市北部地区，而政策扶持水平影响较低的县域包括桑植县、张家界市武陵源区、张家界市永定区、龙山县、永顺县、通道县6个县域，主要分布在南北两侧，总体上呈现出以怀化市北部地区为中心向外逐渐降低的圈层式格局；2017年政策扶持水平回归系数呈现出以南部为核心向西北方向递减的分布格局。总体来看，2010—2017年大湘西政策扶持水平对旅游城镇化响应的影响呈现南高北低的区域格局，主要是因为大湘西北部地区的经济发展水平和旅游资源开发程度较高，政府投入的增加对北部地区旅游城镇化建设的激励作用较弱。因此，对于现有的旅游经济“欠发达”以及拥有良好基础设施建设的县域，应大力建设旅游基础设施、保护性开发旅游资源、加大政府固定资产投资力度，促进区域协调发展。

六、结论与讨论

本文在界定交通驱动下旅游城镇化响应概念的基础上，对交通与旅游城镇化的驱动响应关系进行了探讨。利用2010—2017年旅游城镇化数据，结合交通驱动下旅游城镇化响应模型，并运用ESDA和GWR模型，对交通驱动下大湘西旅游城镇化空间响应程度的时空格局及影响因素的区域不均衡性进行分析，结论如下：

一是在构建交通驱动下旅游城镇化响应模型的基础上，揭示出2010—2017年大湘西旅游城镇化空间响应呈下降趋势，但发展不均衡，各县域间旅游城镇化空间响应的绝对差异呈减少趋势，相对差异呈持续拉大趋势，且呈正偏态分布特征。

二是空间集聚上，2010—2017年交通驱动下旅游城镇化响应强度全局上表现出空间正相关性和空间依赖性，随着时间的推移，依赖性逐渐增强。局部上旅游城镇化响应分异格局演化主要以高高集聚和低低集聚这两种集聚模式为主，H-H型县域主要集中于怀化市鹤城区及周围地区，L-L型县域总体上分布于张家界市永定区及周边地区，表明南北差异也成为大湘西旅游城镇化响应强度差异的主要表征。

三是基于OLS模型与GWR模型的对比研究发现，局部尺度的 GWR 模型要优于全域尺度的OLS模型。从OLS 模型来看，区域经济发展水平、旅游业发展水平以及交通发展水平对大湘西旅游城镇化响应强度的影响较为显著，其中经济发展水平的相关性最高，交通发展水平次之。从GWR模型来看，影响大湘西旅游城镇化响应强度的因素存在显著的空间异质性，2010年以来，区域经济发展水平回归系数高值区经由中南部向中部，再向中南部转移，回归系数逐渐由内而外递减，高值区范围增大，说明经济发展有利于区域空间协调发展，因此应重视调整经济结构，转变旅游城镇经济发展方式更能发挥其正面促进作用；旅游业发展水平回归系数高值区由东南向中东，再向南北极转移，回归系数向外围逐渐递减，低值区有所缩小，因此大力开发旅游业，由核心旅游区带动周围地区旅游业发展，是推动区域旅游合作平衡发展的重要方式；交通发展水平对旅游城镇化响应强度的影响由负向转为正向，由东部向西部，再向中南部转移，高值区范围扩大，说明旅游城镇化发展对交通条件的依赖性增强，交通网络改善有利于缩小县域间旅游城镇化空间分布差异，是实现交通网络运输与旅游城镇化快速发展的重要手段；政策扶持水平回归系数高值区经由南部向中南，再向南部转移，向外围逐渐递减，低值区范围减小，说明政策扶持水平的逐步深化能够较好地引导旅游城镇化建设，因此加快相关政策体系的完善和创新，以追求社会福利最大化为共同指导方向是贫困地区旅游城镇化发展的关键举措。

四是限于数据可得性和案例的实际情况，本文仅选取了三个时间段面考虑交通驱动下大湘西旅游城镇化响应强度空间格局演化特征，需进一步深化长时间尺度上旅游城镇化响应强度分异规律探究。本文选取“交通驱动下旅游城镇化响应系数”表征交通驱动下旅游城镇化水平，一定程度上能反映交通改善下旅游业对城镇化的作用程度，但是否有科学性有待更多的实证检验；下一步的研究可以综合考虑航空、高铁及高速公路等交通设施完善后的情况，深入分析更广范围贫困地区各种交通方式与旅游城镇化的作用关系。另外，只初步选取经济发展、旅游业发展、交通条件及政策扶持力度等定量化因素展开分析，而交通驱动下旅游城镇化响应强度不仅仅局限于以上4个方面，还会受到交通投资、产业结构等影响，在后续研究中可以沿此方向不断深入交通驱动下旅游城镇化响应的空间异质性研究。