G60科创走廊4A、5A级旅游景区分布格局及影响因素研究

王少安，邢夫敏

（苏州科技大学 商学院，江苏 苏州 215000）

一、引言

G60科创走廊倡议通过 “创新要素集聚+政府服务高效+创新主体主动”的发展模式，着力提升长江经济带影响力，推动长三角更加高质量地发展①。2018年，随着《G60科创走廊松江宣言》的发布，科创走廊从城市战略上升到长三角区域战略，即迈向3.0版本。2019年年中，长三角G60科创走廊九城市主管部门以“文旅融合，美好生活”为主题于广富林文化遗址联合举办旅游日活动。

旅游资源作为旅游供给的物质载体，其空间分布不仅制约旅游业的发展，亦是旅游区域提升空间竞争力的重要依托②。国内外对旅游资源的研究热点借citespace(图1)主要体现为以下几个方面。

一是空间分布特征。把多勋等运用GIS技术、数理统计方法等从3个层面（空间分布类型、分布均衡性、分布丰裕度）分析甘肃省空间分布结构③。李玏等运用KDF（kernel density function）核函数密度分析法，分析1985—2011年北京市高尔夫旅游资源空间分布特征及影铁路二要素综合与我国445项体育非物质文化遗产旅游资源的相交分析④。

二是空间格局。李会琴等基于百度指数，运用GIS技术,于2017年对全国31个省市区(不含港澳台)249家5A级景区的空间分布及网络关注度空间特征进行分析⑤。周李等采用邻近指数、地理集中指数、核密度系数等对中蒙俄经济走廊自然旅游资源的空间格局及影响因素进行分析⑥。朱利涛等运用洛伦茨曲线、核密度方法等对青海省空间格局特征进行了定量分析⑦。

图1 旅游资源研究热点分布图

三是旅游资源开发评价体系。赵希勇等采用AHP法，运用评价指标体系对哈尔滨市不同区县乡村旅游资源的等级和开发潜力进行评价⑧。王少华等采用层次分析法和模糊数学综合评价模型对山西省古关隘旅游资源进行评价分析⑨。目前，基于多城市集成角度出发的旅游资源整体研究比较少。

二、研究区概况与数据来源

（一）研究区概论

G60科创走廊包括上海等9个城市（图2）。G60赛迪产业研究院研究人员根据G60科创走廊3.0版分析，目前G60已经从城市战略上升为长三角区域战略，率先建立试点区域合作共建共享机制。根据《中国统计年鉴》，2017年G60九城市共接待国内游客110961.79万人次，国际入境游客1876.69万人次，国际旅游总收入111.85亿美元，国内旅游总收入14954.82亿元。

图2 G60科创走廊研究区范围

（二）数据来源与处理

通过博雅文化旅游公司官网（http://www.bytravel.cn/）获取G60科创走廊九城市4A、5A级旅游风景区生成G60科创走廊旅游景区分布图（图3，下文中旅游景区皆指4A、5A级旅游景区）。经统计，G60科创走廊九城市旅游业发展势头较好，其中4A级旅游景区多达129个，其数量占到G60科创走廊途经各省的4A旅游景区总数的80.6%；5A级景区多达30个，其总数占到各省的54.5%⑩。

图3 G60科创走廊旅游4A、5A级旅游景区空间分布图

三、G60科创走廊4A、5A级旅游景区格局分析

利用基尼指数、地理集中指数、核密度分析等方法从空间分布类型、空间分布均衡性以及空间分布密度三个方面研究G60科创走廊4A、5A级旅游景区空间分布特征。

（一）空间分布类型

最邻近指数是用随机分布的情况作为标准去衡量点状要素的空间分布。测算每个点状要素与其最邻近点状要素之间的欧氏距离，计算其均值。公式为：

其中，d1：该点状要素的平均最邻近距离（简称最邻近距离）；d2：点状要素随机分布时的最邻近距离为理论最邻近距离。当R=1时，点状要素为随机分布；当R＞1时，点状要素为均匀分布；当R＜1时，点状要素为集聚分布⑪。

运用Arcgis 10.3的Average Nearest Neighbor工具，得出实际最邻近距离d1=7.7Km，理论最邻近距离d2=18.83Km，根据公式（1），计算出最邻近指数R=0.41。这说明研究区旅游景区在空间上表现为集聚分布的特征。

（二）空间分布均衡性

1.地理集中指数。该指数是衡量研究对象集聚程度的重要指标。公式为：

其中，G值越高 （5A级旅游风景区地理集中指数），景区集中程度越高；G值越小，景区集中程度越低，且G为大于0小于100的值；xi为G60科创走廊九城市研究区第i个区域的自然旅游资源数量；T为5A级旅游景区总数；n为区域的数量即城市数量。根据G60科创走廊九城市5A级旅游景区分布情况，将研究区分为上海、嘉兴、杭州、金华、苏州、湖州、宣城、芜湖、合肥九个区域（表1）。研究表明，G60科创走廊5A级景区分布较为集中。

2.计算基尼系数：

其中，Pi为第i个城市4A、5A级旅游景区数量占总数的比重；C为分布均匀度。基尼系数越高越集中，且基尼系数为0～1之间。根据前述公式，推算出Gini=0.85，C=0.15。由基尼系数值以及分布均衡度结果显示G60科创走廊5A级旅游景区在九城市中的集中程度较高。

表1 5A级旅游景区在G60科创走廊九城市的分布

3.计算不平衡指数：

其中，n：研究区的城市数量；Yi：各区域5A级旅游景区数量占总数的比重从大到小排序后，第i位的累计百分比。不平衡指数S=0.475，说明G60科创走廊九个城市的4A、5A级景区在数量上较为不均衡。考察4A、5A级景区在各城市分布的罗伦兹曲线（图3）可以看出：仅仅苏州、上海两座城市的5A级旅游景区数量就占到了总数的半数之多。

图4 G60科创走廊4A、5A级旅游景区数量罗伦兹曲线

（三）空间分布密度

1.核密度分析法公式：

设点集X1,X2,X3,…Xn是从分布密度函数为f的总体中抽取的样本，估计f在任一点x点处的值f为核函数；h＞0 为代宽；(x-Xi)是估计点x到时间Xi之间的距离。

2.G60科创走廊4A、5A级旅游景区空间分布特征。由图4可得，G60科创走廊途经的九个城市4A、5A级旅游景区呈“多核心”分布特征，且分布不均匀。由颜色深浅可知，主要是三个核心点：苏州、上海、嘉兴附近地区为第一个核心点；湖州附近为第二个核心点；杭州附近为第三个核心点。横向来看，由西向东分布密集程度总体呈逐步上升趋势，表现为在合肥处于一个低谷，途经宣城、杭州、湖州等城市（核密度值：宣城＜杭州＜湖州），在苏州、上海、嘉兴附近达到一个顶峰。由此可见，东部地区分布密集程度要远高于西部地区，且东部主要以苏州、嘉兴等城市为中心向四周辐射，逐次递减。西部地区则是以一种波浪式的形态分布：合肥到芜湖的核密度值经历了先低后高，芜湖到宣城又经历了先低后高，宣城到杭州则是经历了先高后低。纵向来看，由南向北分布密集程度总体呈现逐步上升趋势，表现为在金华处于一个低谷，途径杭州、湖州等城市（核密度值：杭州＜湖州），在苏州、上海、嘉兴附近达到一个顶峰。

图5 G60科创走廊4A、5A级旅游景区分布核密度

用ArcGIS10.3软件将主要公路、铁路、水路编入研究区内，如图5。

图6 G60科创走廊交通区位图

苏州、上海作为一个景区十分密集的地区，水源极其丰富，其中最主要水源为苏州的太湖与上海的黄浦江。黄浦江主要水源来自太湖和淀山湖。太湖、淀山湖、吴淞江、黄浦江等相互交织，为交通、旅游、运输带来了很大的便利。湖州与苏州之间横跨太湖，商业贸易等经济活动十分快捷，为两地综合发展带来了很多便利。从杭州始发的东苕溪途经苕溪到达湖州，汇入太湖，最终与苏州相连。由杭州始发的京杭大运河依次将杭州、嘉兴、苏州三地相互连通，串为一体。苏州共21084条河道，其中50亩以上湖泊384个。上海共43424条河道，其中本市湖泊40个。

杭州作为一个景区相对密集的地区，周围覆盖了众多水域，主要有钱塘江、新安江、富春江、曹姚江、分水江等等，其中钱塘江潮被誉为"天下第一潮"，是世界一大自然奇观。新安江向有“奇山异水，天下独绝”之称，今有“清凉世界”的美誉，是一条闻名中外的“唐诗之路”。金华周围水系错综复杂，其中途经金华的黄义江汇入兰江，流入富春江，最终与杭州相连。目前，绕杭州城以内长度1千米以上的河道共291条约901千米。

湖州作为一个景区较为密集的地区，周围水系众多，主要有衢江、西苕溪、东苕溪、下游塘、双林塘、泗安塘等。其中衢江是钱塘江主要支流、源头之一。其余坐落在安徽合肥、芜湖等景区密集程度较低的地区，水系资源同样不可小觑，合肥、芜湖二者之间的巢湖是“三水”之都。巢湖全境东西宽约50.8千米，南北长约80.6千米，全市土地总面积2046.14平方千米。

沿交通线，G60科创走廊本身就是在沪昆高速公路的基础之上涵盖其他城市。其中途经金华的沪昆高铁、航广高铁、金温高铁都可将金华与杭州相连；途经杭州的沪杭高铁可将上海、嘉兴、杭州三地相连；途经苏州的通苏嘉高铁可将苏州、嘉兴相连；途经上海的京沪高铁、湖苏沪高铁将苏州、上海紧密联系在一起；途经杭州的商合杭高铁将杭州、宣城、合肥紧密联系在一起；途经上海的沪汉蓉高铁将上海、苏州、合肥紧密连接起来；皖赣铁路将合肥、宣城、芜湖相连接；航黄铁路又将宣城与杭州连接在一起，诸如此类的铁路线路还有很多，更不用说公交线路和高速公路了。

沿边界，通过ArcGIS10.3软件对每一座城市进行核密度分析，G60科创走廊九座城市的旅游景区几乎都是沿边界聚集，如合肥（见图6）。杭州旅游景区主要集中在东北和西北边界，东北方向主要以4A级旅游景区为主，西北方向除了西溪国家湿地公园是5A级旅游景区之外，其余都为4A级景区。合肥旅游景区主要集中在东部边界，其中唯一一家5A级景区肥西三河古镇坐落于东部边界的最南边。嘉兴旅游景区主要集中在西北中部边界，著名的南湖、乌镇就坐落在此。金华旅游景区主要集中在北部边界，其中5A级景区为双龙洞景区。相类似，上海旅游景区主要集中在西部边界，苏州主要集中在东南边界，宣城、湖州的景区大都集中在东部，而芜湖景区并没有明显的沿边界方向集中。

图7 合肥4A、5A级景区核密度分析

四、G60科创走廊4A、5A级旅游景区空间分布影响因素分析

（一）G60科创走廊4A、5A级旅游景区空间分布与自然要素的关系

1.与地形地貌的关系。由图5可知，G60科创走廊的九座城市所包含的地形主要为平原和山地，其中可以明显看出，相对处于南方的金华、杭州、宣城主要是以山地为主而其余城市则是以平原为主，这与各城市因地制宜的旅游景区相吻合：

（1）金华、杭州、宣城的旅游景区大都分布在山脉地区，如金华的大红岩国家级风景名胜区（5A）、金华山双龙风景名胜区（4A）、牛头山国家森林公园（4A）等；杭州的大慈岩（4A）、天目山（4A）、浙西大峡谷（4A）等；宣城的敬亭山（4A）、恩龙山庄（4A）、白马山庄国际度假村（4A）等。

（2）苏州、上海、嘉兴等地的旅游景区主要分布在平原之上，如上海的东方明珠广播电视塔（5A）、外滩（5A）；苏州的苏州园林（5A）、周庄古镇（5A）；嘉兴的乌镇（5A）等；湖州的百草园（4A）；合肥的肥西三河古镇（4A），绝大多数都是依仗平稳的地势进行分布。

2.与湖泊水系的关系。由图7可看出，九座城市的旅游景区具有明显沿河流、湖泊分布的特征，尤其是在密集程度最高的上海、苏州、嘉兴附近地区，如上海外滩、嘉兴南湖景区、海盐南北湖、金鸡湖等，都是借助有利的水势而设立的旅游风景区。总体上看，距离水系越近，旅游景区数量分布越多，反之亦然。

图8 G60科创走廊九城市水系图

（二）G60科创走廊4A、5A级旅游景区空间分布与人文要素的关系

1.与经济发展水平的关系。我国旅游效率与经济发展水平协调度整体呈上升趋势，经济发展水平越高两者间的协调性就越强，反之则越差。通过查询 《中国统计年鉴》《上海统计年鉴》《苏州统计年鉴》等各个城市地区的统计年鉴，获取有关旅游收入、国民生产总值等数据，通过中国旅游网（http://www.cntour.cn）获取有关4A、5A旅游景区数量，将其统计、整理、分析，得出G60科创走廊人文要素折线图（图8）。由图可知：经济由高到低排列顺序依次为：上海、苏州、杭州、合肥、嘉兴、金华、芜湖、湖州、宣城；旅游景区数量排列顺序为：上海、苏州、合肥、杭州、宣城、芜湖、金华、嘉兴、湖州；旅游总收入排列顺序为：上海、杭州、苏州、合肥、金华、湖州、嘉兴、芜湖、宣城。根据排列可以得出：国民生产总值越高的城市，其5A、4A级旅游景区数量就越多、旅游收入也就越高，景区的空间分布就越密集。相反，经济发展水平相对比较低的地区，景区的空间密集程度就相对较低。

图9 G60科创走廊人文要素折线图

2.与交通发达程度的关系。交通通达度的数值会直接影响游客的意愿，因此在一定程度上，通过游客数量可从侧面反映出游客通达度值的大小。由图7可知，旅游总人数越高的地区，其旅游景区数量就越多，密集程度就越高，如上海；相反，旅游人数越少，则旅游景区空间密集程度就越低，如宣城。

3.与人口分布的关系。通过国家统计局官网（http://www.stats.gov.cn）获取第六次人口普查相关数据，筛选出G60科创走廊九城市各个市、区、镇、乡人口数量，借助ArcGIS10.3软件做出G60科创走廊人口分布图，如图10。

图10 G60科创走廊人口分布图

五、结论与讨论

G60科创走廊4A、5A级旅游景区空间分布较为集中，呈现集聚状态，地理集中指数G=44.72。基尼系数Gini=0.85，表明旅游景区在G60科创走廊九个城市中有三个区域较为集中。不平衡指数S=0.475，说明G60科创走廊九个城市的5A级景区在数量上较为不均衡。5A、4A级旅游景区呈“多核心”分布特征，主要集中在上海、苏州、嘉兴、杭州以及湖州附近。以上各个指数表明，G60科创走廊旅游景区关联程度较高，易于形成规模效益。考虑到数据的可获取性，本文并未研究3A级以下旅游景区空间分布格局及影响因素。因此，今后须将各个星级旅游景区全部纳入研究体系。另外，本文交通通达度并未通过直接测算的方法进行计算与分析。

注释：

①汝刚,梅晓颖,刘慧.以科创走廊探索科技创新协同发展新模式——基于G60科创走廊协同创新的理论分析[J].上海经济,2018,(02):72-85.

②刘柄麟,张振克,张超,刘毓阳,陆禹成,胡晴.区域旅游资源空间结构特征研究——以南京市为例[J].上海师范大学学报(自然科学版),2017,46(04):590-598.

③把多勋,王瑞,夏冰.甘肃省民族旅游资源空间分布研究[J].地域研究与开发,2013,32(03):77-82.

④李玏,刘家明,王润,伍宇明.北京市高尔夫旅游资源空间分布特征及影响因素[J].地理研究,2013,32(10):1937-1947.

⑤李会琴,李丹,董晓晴,徐宁.中国5A级景区分布及网络关注度空间格局研究[J].干旱区资源与环境,2019,33(10):178-184.

⑥周李,吴殿廷,李泽红,王永明,乔路明,肖晔.中蒙俄经济走廊自然旅游资源格局及影响因素研究[J].资源科学,2018,40(11):2168-2176.

⑦朱利涛,苏惠敏,张萍,李政委.青海省宗教场所旅游资源的空间格局及影响因素研究[J].浙江大学学报(理学版),2018,45(05):625-633.

⑧赵希勇,张璐,吴鸿燕,那守海.哈尔滨地区乡村旅游资源评价与开发潜力研究[J].中国农业资源与区划,2019,40(05):180-187.

⑨王少华.基于AHP的山西省古关隘旅游资源评价与研究[J].开发研究,2013,(04):73-77.

⑩殷鼎,史兵,陈小蓉.我国体育非物质文化遗产旅游资源空间分布研究——基于GIS空间分析[J].北京体育大学学报,2018,41(11):116-122.

⑪周李,吴殿廷,李泽红,王永明,乔路明,肖晔.中蒙俄经济走廊自然旅游资源格局及影响因素研究[J].资源科学,2018,40(11):2168-2176.