时间距离视域下成渝城市群旅游空间结构研究

冯晓兵

FENG Xiaobing

（乐山师范学院 旅游学院，四川 乐山 614000)

(College of Tourism， Leshan Normal University， Leshan 614000， Sichuan， China)

0 引言

旅游空间结构是在一定地域范围内，旅游经济客体相互作用所形成的空间聚集状态，体现了旅游活动的空间属性和相互关系[1]。旅游者在异地空间上的频繁流动，加强了旅游地之间的经济联系。旅游经济联系反映区域间旅游客流的互动情况，并影响旅游空间结构的形成，产业政策、旅游资源、交通区位等因素将驱动旅游空间结构发生变化[2]。“四纵四横”干线网[3]、重要的区域网及城际高速铁路网络的建设完善，使得我国城市可达性整体得到优化，城市旅游场强空间格局呈现出“多中心”环状发散和“枝状”扩散的双重特征[4]。高速铁路不仅大幅提升了沿线地区的交通可达性，节省旅行时间的价值也更高[5]。作为现代运输业与科学技术进步的产物，兼具安全、快速、便捷等属性的高速铁路，在旅游客流运输、中转功能承载上的重要性愈加明显。

高速铁路的发展加快了目的地之间的旅游客流交互，对实现旅游者空间转移行为、目的地的旅游空间结构产生影响。王绍博等[6]的研究表明高速铁路极大提升了东北城市旅游交通可达性整体水平，可达性空间格局呈现明显的“高速铁路廊道效应”。刘强等[7]探讨兰新高速铁路对沿线城市旅游经济的带动作用。高速铁路的开通使得旅游要素向大城市和发达地区聚集，旅游地空间结构将重新调整[8]。高速铁路沿线地区凭借区位优势大幅提升旅游吸引力，旅游经济表现出沿高速铁路线路的空间集聚现象[9]。随着影响能力和范围的不断扩大，逐渐形成圈层式的旅游地空间结构[10]。高速铁路对区域空间结构的研究遵循“交通可达性变化—对区域的空间效应—区域空间结构与格局演变”的脉络[11]，主要通过定量研究的方法分析高速铁路开通前后区域空间结构的变化情况，考虑加权旅行平均时间、可达性系数、经济潜力指数、引力模型等，侧重于空间联系的数据分析，缺乏对定量数据的图形表达。

高速铁路的发展提升区域交通可达性，进一步压缩城市间的“时间距离”。此外，城市间的“时间距离”存在方向性差异，即在空间距离相等的情况下，城市A →B 和城市B →A 的最短“时间距离”不一定相同。因此，以城市间的最短“时间距离”代替空间距离，从“时间距离”视域研究区域旅游空间结构更具科学性。以成渝城市群为研究对象，从交通条件优化压缩目的地间“时间距离”视角，分别构建高速铁路“时间距离”和高速公路“时间距离”视域下的旅游经济联系模型，从网络密度、网络中心度和核心—边缘结构等方面，分析比较高速铁路开通前后成渝城市群旅游空间结构的变化，探讨高速铁路时代下的区域旅游空间结构重构，以期促进成渝城市群区域旅游协调发展。

1 成渝城市群旅游空间结构模型构建

1.1 成渝城市群基本情况

目前，成渝城市群内各城市间已实现高速公路互通，渝蓉高速、沪蓉高速等连接成都和重庆两大中心城市，构成成渝城市群东西方向的主要交通轴线；成乐高速、京昆高速、成万高速等贯穿成渝城市群南北方向，成渝环线高速公路将成都、雅安、眉山、乐山、宜宾、泸州、遂宁、绵阳、重庆连接起来，形成完备的高速公路交通网络。2015 年12 月竣工运营的成渝高速铁路(成都东—重庆北)，提高了成渝城市间的交通可达性，城市间旅游客流的互动增强。除泸州、自贡、达州、雅安外，其他城市均与成都、重庆实现了高速铁路互通，其中尤以成渝发展主轴和成德绵乐城市带内城市间的交往最为密切；资阳、内江是成渝发展主轴沿线城市，遂宁、南充、广安属于成渝发展主轴支线，宜宾和成都、重庆构成三角交通格局，高速铁路在区域节点城市间的旅游交通连接作用日益凸显；达州和雅安距离区域内其他城市相对较远，开通的高速铁路线路较少，泸州、自贡暂无高速铁路线路开通，旅游客流的运输仍以高速公路为主，成渝城市群交通网络格局如图1 所示。

成渝城市群人口基数较大、经济发展水平较高，拥有大足石刻、长江三峡、都江堰—青城山、乐山大佛—峨眉山、大熊猫栖息地等自然与文化遗产资源，拥有国家5A 级景区16 个，本地成熟的休闲游憩文化使得成渝成为中国西部重要的旅游目的地与旅游客源地。旅游资源数量与品级是旅游目的地的核心吸引力所在，旅游资源的空间分布差异是形成旅游空间结构的关键因素。使用赋分法，以成渝城市群区域内的A 级景区数量为依据，对其旅游资源禀赋进行赋值[12]。可以看出，成渝城市群的旅游资源呈现“双核一带”的空间分布特征，成都和重庆的旅游资源禀赋最高，拥有最佳的旅游吸引力；南充、雅安以及成绵乐高铁沿线的绵阳、乐山的旅游资源禀赋赋值也较高，区域内拥有的A级景区数量和景区等级较好，成渝发展主轴沿线城市(资阳、内江、自贡、遂宁等)的旅游资源禀赋相对较低，旅游吸引力有待加强。

图1 成渝城市群交通网络示意图Fig.1 Transportation network of Chengdu-Chongqing urban agglomeration

1.2 城市群旅游空间结构模型构建

1.2.1 时间距离视域下旅游经济联系模型

使用城市间最短“时间距离”代替传统空间距离，对引力模型进行修正，分别对高速公路和高速铁路时间距离下的旅游经济联系进行测算，包括旅游人次、旅游收入和旅游节点之间的时间距离等指标。时间距离下旅游经济联系度计算公式如下。

式中：Rij是为节点i和j的旅游经济联系；Pi和Pj是为节点i和j的旅游接待人数；Qi和Qj是为节点i和j的旅游收入；Dij是为节点i→j的时间距离。

将某城市与区域内其他城市的旅游经济联系进行求和，便得到该城市的旅游经济联系量。

1.2.2 网络密度

网络密度是衡量区域空间成员紧密关系的重要指标。网络密度越大，说明区域间的旅游空间联系越紧密，区域整体的竞争能力越强。网络密度的计算公式如下。

式中：D为网络空间的整体密度；n为网络空间节点的数量；如果节点i和节点j有联系，则d(ni，nj) =1，反之为0；n(n- 1)是为整体网络中理论中存在的关系总数是为对空间网络中存在的实际关系数进行求和。

1.2.3 网络中心度

（1）度数中心度分析。度数中心度反映的是空间节点影响或接受其他节点旅游经济影响的程度，分为点出度和点入度。

式中：Ci(in)和Ci(out)分别为地区节点i的点入度和点出度；Rij表示为节点i和j是否有旅游经济联系，有直接联系则值是1，没有则为是对空间中其他节点和节点i存在的旅游经济输入联系进行求和是对其他节点和节点i存在的旅游经济输出联系进行求和。

（2）中间中心度分析。中间中心度衡量的是空间节点控制其他节点的能力。如果一个成员处于多条成员之间的最短途径上，就认为该成员具有较高的中间中心度。

式中：Bi为节点i的中间中心度；Djk为节点j和k存在的捷径数目；Djk(i)为节点j和k存在的经过i的捷径数目；Djk(i) /Djk为节点i处于节点j和k间捷径上的概率。

1.2.4 核心—边缘结构分析

核心—边缘结构分析是根据空间网络中节点之间的紧密程度，将网络中的空间节点分为核心和边缘2 个区域，核心区内节点间的联系较为紧密，处于核心区域的节点在网络中占有比较重要的地位。核心—边缘结构分析是为了直观反映空间节点在整体空间网络中的位置和重要性，以及高速铁路的运行是否会对空间节点在网络中的位置和重要性产生影响。节点就是空间网络中的单元，即成渝城市群中的16 个城市，每个城市就是一个节点。

2 时间距离视域下旅游空间结构特征分析

2.1 旅游经济联系分析

将成渝城市群内16 个城市2019 年的旅游收入、旅游人次及城市间的时间距离等指标数据，代入旅游经济联系模型公式 ⑴ 中，计算成渝城市群16 个城市的旅游经济联系量。其中高速铁路时间以中国铁路12036 网站的列车时刻表为依据，高速公路时间以高德地图导航的自驾最短时间为依据，对部分未通高速铁路的城市间的时间距离仍以高速公路时间计算。旅游收入、旅游人次的数据来源于各地市的2019 年国民经济和社会发展统计公报。分析可知，在高速公路时间距离下，重庆和成都的旅游经济联系量占比分别为28.71%和39.08%，累计占比67.79%；排名第3 的城市是乐山，但是其和其他城市的旅游经济联系量仅为5.29%。在高速铁路时间距离下，重庆和成都的旅游经济联系量分别为24.14%和50.35%，累计占比74.48%，相比高速公路，旅游经济联系量提升了6.69%，说明高速铁路的运行使得成都的核心地位更加凸显，与区域内其他城市间的联系变得更紧密，而重庆的旅游经济联系量占比略有下降。排名第3、第4 的城市是乐山和绵阳，除成绵乐高速铁路(江油—峨眉山)沿线城市的旅游经济联系量有一定的提升外，其他城市的旅游经济联系均呈现下降趋势，高速铁路的运行使得旅游经济联系量趋于集中化。

2.2 网络密度分析

基于成渝城市群旅游经济联系，分别构建高速铁路和高速公路时间距离下的旅游经济联系矩阵。运用软件分析成渝城市群的旅游空间结构特征。对于网络密度、度数中心度、中间中心度、核心—边缘结构等指标的分析均以上述2 个二值有向网络矩阵为基础。

运用公式 ⑵，计算时间距离视域下的成渝城市群旅游空间网络密度。分析发现，成渝城市群在高速公路和高速铁路时间距离下的旅游空间网络整体密度分别是0.200 0 和0.320 8，网络密度值在0 ～ 1 之间。虽然区域整体网络密度不高，但成渝高速铁路的运行提升了区域间的整体网络密度，增强了区域间的旅游经济联系。成渝城市群旅游空间成员在高速公路时间距离下的平均距离为1.742，建立在“距离”基础上的凝聚力指数为0.347；高速铁路时间距离下成员之间的平均距离为1.686，建立在“距离”基础上的凝聚力指数为0.590，凝聚力的指标在0 ～ 1 之间；再次验证高速铁路的发展使得成渝城市群空间成员之间的距离变小，凝聚力变得更强。成渝城市群旅游空间网络整体密度如表1 所示。

表1 成渝城市群旅游空间网络整体密度Tab1 Overall density of tourism spatial network in Chengdu-Chongqing urban agglomeration

2.3 网络中心度分析

2.3.1 度数中心度分析

（1）高速公路时间距离下度数中心度分析。根据成渝城市群16 个城市间的旅游经济联系二值网络矩阵，使用软件绘制成渝城市群旅游经济联系网络结构图，图中箭头指向代表旅游经济联系的空间指向。高速公路时间距离下旅游空间网络结构如图2 所示。运用公式 ⑶，计算旅游空间网络度数中心度。可以看出，高速公路时间距离下旅游空间网络中，点出度最高的城市是重庆，点出度值为15，成都的点出度值为14。说明重庆和成都是区域内的旅游流辐射中心，重庆对区域内其他15 个城市都保持旅游流的辐射流入，成都对达州以外的14 个城市保持旅游客流输入。乐山的点出度值为5，向成都、自贡、雅安、眉山、宜宾输送旅游客流，南充向广安、重庆、遂宁输送旅游客流，其他城市对外辐射旅游流的能力较弱。点入度最高的城市是成都和自贡，点入度均为5，成都接受重庆、德阳、绵阳、眉山和乐山的辐射，自贡接受重庆、成都、内江、宜宾和乐山的辐射。其次是内江，点入度为4，接受成都、重庆、自贡和宜宾旅游流辐射。广安、南充、乐山、遂宁、绵阳、眉山、宜宾、德阳、雅安的点入度为3，说明这几个城市在区域中能够吸引一定的外部旅游客流进入，具有一定的聚集旅游流的能力。

图2 高速公路时间距离下旅游空间网络结构Fig2 Tourism spatial network structure under the time distance of expressway

（2）高速铁路时间距离下度数中心度分析。高速铁路时间距离下旅游空间网络结构如图3 所示。与高速公路相比，高速铁路时间距离下旅游空间网络城市间的空间联系更加紧密。城市间旅游流的双向流动明显增强，单向接受旅游流流入的城市明显减少。除自贡、泸州、达州外，其他城市的点出度均有增加；重庆和成都的点出度值都是15，乐山和绵阳的点出度值为7，南充和眉山的点出度值为5。点入度最高的城市是成都，点入度是11，重庆是7，眉山的点入度是6；除自贡、泸州、遂宁、雅安外，其他城市接受旅游辐射的能力在变强。从图3 可以看出，成都对广安、达州、泸州、自贡单向输出旅游客流，和其他城市都是双向的旅游流动。重庆和成都、绵阳、乐山、内江、广安、遂宁、南充互送旅游客源，对雅安、泸州、达州、宜宾、自贡、眉山、德阳、资阳单向辐射旅游流。高速铁路的运行使得区域间的旅游流动更加频繁，成都、重庆的区域内旅游集散中心的作用发挥更为明显，加强了乐山、绵阳和眉山等在区域内的地位。

图3 高速铁路时间距离下旅游空间网络结构Fig3 Tourism spatial network structure under the time distance of high-speed railway

2.3.2 中间中心度分析

运用公式 ⑷，以旅游经济联系二值网络矩阵为基础，计算分析成渝城市群的旅游空间网络中间中心度。时间距离视域下旅游空间网络中心度分析如表2 所示。高速公路时间距离下的旅游经济空间网络，成都的中间中心度最高，达到了46.833；其次，是重庆的29，南充的14，乐山的中间中心度为1.5，宜宾的中间中心度为0.333，其他城市的中间中心度都是0。中间中心度较大的城市在旅游客流中起到中介作用，拥有控制其他城市旅游流的权力，中间中心度偏低的城市对区域内旅游流的流动控制能力较弱。高速铁路时间距离下的旅游经济空间网络，依然是成都的中间中心度最大，达到79.083。其次是重庆的39.250，内江的中间中心度也较高，达到15.250。高速铁路的运行使得旅游空间网络中间中心度为0 的城市数量变得更少，从10 个减少到5 个，有更多的城市开始在成渝城市群中扮演重要的角色；成都、重庆、内江、绵阳和眉山控制其他城市旅游客流的能力得到提高，但对南充控制旅游流的能力产生了较大的影响。

2.4 核心—边缘结构分析

以成渝城市群旅游经济联系二值网络矩阵为基础，计算分析高速公路和高速铁路时间背景下的成渝城市群旅游空间网络核心—边缘结构。经过核心—边缘结构分析发现，高速公路时间距离下旅游空间网络边缘区的关系密度为0.044，揭示成渝城市群旅游空间网络存在明显的核心—边缘结构。核心—边缘结构的初始拟合度值为0.340，最终拟合值为0.568，拟合度较好，拟合值在0 ～ 1 之间，0 代表拟合度低，1 代表完全拟合。高速公路时间距离下旅游空间网络的核心节点是重庆、成都、自贡、绵阳、德阳、乐山，泸州、内江、遂宁、南充、眉山、宜宾、广安、达州、雅安和资阳属于旅游空间网络的边缘区域。旅游经济空间网络核心区的关系密度为0.533，说明核心区内部的城市旅游经济联系较为紧密，边缘区内城市之间的旅游经济联系很弱。

成渝城市群高速铁路时间距离下的旅游空间网络核心—边缘结构的初始拟合度值为0.224，最终拟合值为0.558，核心区的关系密度为0.667，边缘区的关系密度为0.125。核心区的关系密度从0.533增加到了0.667，说明高速铁路使得核心区内城市的旅游空间联系愈加紧密，但对边缘区内城市间的经济联系提升不明显。高速铁路时间距离下旅游空间网络的核心节点是重庆、成都、自贡、绵阳、德阳、内江、乐山，其他城市处于旅游空间网络的边缘位置。高速铁路的运行使得内江在空间网络中的地位发生了变化，成为区域新的核心节点；从核心节点的分布来看，成德绵乐一直是成渝城市群的核心旅游发展主轴，以内江、自贡为核心，川南城镇密集区在区域内的重要性正在加强，南充、遂宁、广安与成都、重庆之间的旅游经济联系有待加强。

表2 时间距离视域下旅游空间网络中心度分析Tab2 Analysis on the centrality of tourism spatial network from the perspective of time distance

3 研究结论

（1）高速铁路的运行加强了区域间的旅游经济联系。高速铁路的运行使得成渝城市群成员间的旅游空间联系更加密切，城市间旅游流的双向流动明显增强，单向接受旅游流流入的城市明显减少。区域空间成员之间的距离变小，凝聚力变得更强，旅游空间网络整体密度有一定的提升。高速铁路的运行提升了德阳、绵阳等高速铁路沿线城市的旅游经济联系量，成都、重庆的区域内旅游集散中心的作用发挥更为明显。目前由于成渝城市群内高速铁路线路还有待完善，部分城市仍未通高速铁路，高速铁路对于成渝城市群旅游空间结构的影响仍以“点－轴”作用为主，圈层式的旅游空间网络结构还没有形成。

（2）高速铁路的运行改变了旅游地在区域空间中的地位。相比高速公路，高速铁路背景下成渝城市群大部分城市的点出度和点入度都在不断上升，中间中心度是0 的城市的数量变得更少，区域内城市接受和对外辐射旅游流的距离在变短。越来越多的城市开始在成渝城市群中发挥重要作用，乐山、绵阳、眉山等城市在区域内的地位得到加强，成德绵乐一直是区域的核心旅游发展轴，内江成为成渝城市群旅游空间网络新的核心节点，但南充在旅游空间网络中控制旅游流的能力被暂时抑制，南遂广城镇密集区需要加强与核心节点城市之间的旅游经济联系。

（3）空间交通可达性有待加强，区域旅游发展不平衡较为严重。成渝城市群旅游空间存在明显的核心—边缘结构，高速铁路加强了核心区内城市间的旅游空间联系，处于边缘位置的城市与核心城市间的旅游空间联系有待加强。因此，应加快成渝沿线城际轨道交通和交通枢纽的建设，发挥成渝发展主轴对沿线的内江、资阳、遂宁等城市的旅游辐射；依托长江黄金水道，建设重庆与泸州、宜宾之间的城际铁路，发挥重庆市的辐射带动作用；建设南充、遂宁、内江、自贡的次一级交通轴线，形成“三纵一横”的区域交通格局；建设完善高速铁路、高速交通枢纽节点与旅游景区之间的公路网络，构建立体化、全方位的旅游公共交通体系，提高区域交通的内外部可进入性。