山西省高星级酒店空间分布与影响因子分析

耿娜娜， 王向东

太原师范学院管理系， 山西 晋中 030619

1 相关研究进展

高星级酒店可谓酒店业的形象代言，其空间分布可以反映酒店业的发展状况.目前国内外学者已经进行了很多相关研究，国外学者对酒店空间分布的研究始于20世纪70年代，Arbel和Pizam定性分析了酒店集中分布于市中心对城市产生的不良影响，进而认为酒店应考虑建设到城市外围[1].应研究结果准确性的需要，研究逐渐深入，学者们开始了定量角度的研究，许多模型先后被提出，其中影响力较大的是Ashworth和Tunbridge提出的酒店分布空间模型，他们认为大型酒店由于受制于地价、交通等多种因素，在选址上多选在城市外环；与之相反，中小型家庭旅馆则在城市老城区中分布众多[2].David和Nield将古典经济学作为理论的支撑，运用Alonso 模型分析了伦敦市酒店的分布特征，得出高星级酒店多建在城市中心地带，商务经济型酒店由于昂贵的地价被迫迁到城市外环[3].Urtasun和Gutiérrez研究发现，同一区域或位置相近的酒店只有实行差异化发展战略才可共生，因此，在建设新酒店时，行业竞争者的地理位置与发展战略必须纳入考虑范围之内[4].

国内学者也相继对星级酒店空间分布进行了研究.1984年，曹泽纯首次提出了旅游饭店分布的重要性，指出饭店分布存在的问题，并就旅游饭店布局提出了几点建议[5].其后直至21世纪初，我国学者才真正开始关注酒店的空间分布问题，与之相关的研究层出不穷，酒店空间分布成为了近年来的研究热点，其中星级酒店空间分布主要从三个尺度展开研究.大尺度方面，研究域为全国范围内的星级酒店.刘嘉毅、赵磊对中国31个省市区的五星级酒店区位布局特征与影响因素进行了实证研究，认为未来五星级酒店的投资者在酒店的宏观选址上，要考虑酒店所在省区的旅游资源禀赋、地区基础设施改善状况、经济外向程度和人均 GDP 水平[6].梅林、韩蕾分析了中国星级酒店分布特征，构建了星级酒店发展的活力系统模型，并采用Pearson 相关分析法研究了各影响因子对星级酒店空间分布的影响程度[7].侯莲莲、郑向敏对我国 31 个省市区星级酒店市场结构的变化及空间差异进行了分析[8].中尺度方面，研究域为某一区域范围内的星级酒店.姜海宁等对长三角五星级酒店空间格局进行了定量分析[9].小尺度方面，研究域为某一省或市的星级酒店.如刘宏盈、张娟分析了广西高星级酒店空间分布特点及影响因素，并结合旅游业发展情况提出了优化建议[10].袁小红等运用Yokeno城市饭店空间分布模型, 从饭店数量、等级、规模等方面对南昌市星级饭店空间分布模式进行了分析[11].

通过整理相关文献发现，目前还没有对山西省酒店空间分布进行的相关研究.本文选择山西省高星级酒店(五星级和四星级酒店)为研究对象，主要选取2017年相关数据，采用最邻近指数、地理集中指数、区位熵、基尼系数、不均衡指数等方法对山西省高星级酒店空间分布特征进行分析，并采用Pearson 相关分析法分析其影响因子，以期为山西省高星级酒店空间分布提供有效的参考依据.

2 研究方法与数据来源

2.1 研究方法

2.1.1 最邻近指数

该指数主要表示点状要素在地理空间分布上的相互邻近程度，本文借鉴最邻近指数来衡量山西省高星级酒店的空间分布类型，其计算公式如下：

(1)

2.1.2 地理集中指数

该指数被广泛用于经济地理学相关研究中，用以测量经济要素在空间上的集中水平，本文借鉴地理集中指数来衡量山西省高星级酒店空间集中程度和空间结构合理程度，其计算公式为：

(2)

式中，G表示山西省高星级酒店空间分布的地理集中指数，n为山西省地市总数，xi为第i个地市的高星级酒店数量，T为山西省高星级酒店总数量.G取值在0～100之间，越接近100，山西省高星级酒店空间分布越集中；反之，越接近0，空间分布越分散.

2.1.3 区位熵

区位熵又称专门化率，是由P. Haggett首先提出并运用于区位分析中，可用来衡量某一区域要素的空间分布情况.本文借鉴区位熵来衡量山西省各地市高星级酒店的空间分布密度，其计算公式为：

(3)

式中，LQi表示第i个地市的区位熵，xi为第i个地市的高星级酒店数量，T为山西省高星级酒店总数量，Ai为山西省第i个地市的总面积，A为山西省总面积.区位熵越大，则该地市的高星级酒店分布越集中.当LQi>1 时，表明第i个地市的高星级酒店相对集中，当LQi<1 时，则相对分散.

2.1.4 基尼系数

该指数用来衡量离散区域空间分布的均衡程度，本文借鉴基尼系数来衡量山西省高星级酒店空间分布均衡程度，其计算公式为：

(4)

式中，G表示基尼系数，N为区域的数量，Pi为第i个区域的高星级酒店数占全省高星级酒店总数的比重.C为分布的均匀度.基尼系数的取值范围在0～1之间，基尼系数越大，表示空间要素的集中程度越高.

2.1.5 不平衡指数

该指数用来衡量研究对象在不同区域内分布的均衡程度.本文运用不平衡指数来衡量山西省高星级酒店在各地市的分布均匀状况.其计算公式为：

(5)

式中，S表示不平衡指数，n为山西省地市总数，Yi为将各地市高星级酒店总数占全省高星级酒店总数的比重按从大到小的顺序排序后，第i位的累计百分比.S取值在0 和1 之间，S值越小，表示山西省高星级酒店在区域内分布越均匀，反之，越集中.

2.2 数据来源

本文数据来源如下：(1)山西省各地市高星级酒店数量(表1)、GDP和人均GDP、国内及入境游客量、国内旅游收入及旅游外汇收入等数据信息均取自《山西统计年鉴2018》;(2)山西省各地市A级景点数据信息取自山西省文化和旅游厅相关资料;(3)山西省各地市客运量和旅客周转量数据取自《山西统计年鉴2017》;(4)利用坐标拾取器，配合Google Earth对山西省高星级酒店的地理坐标进行标定，并将标定的数据导入Arcgis中，得到山西省高星级酒店空间分布图(图1).

表1 2017年山西省各地市高星级酒店数量统计

图1 山西省高星级酒店空间分布图

3 山西省高星级酒店空间分布特征

3.1 空间分布类型为聚集型

3.2 市际间空间分布较为集中

将表1中的数据带入公式(2)，得出山西省高星级酒店地理集中指数G= 34.52.假设山西省高星级酒店平均分布在11个地市，则每个地市的高星级酒店数量为75/11≈7个，与之相对应的地理集中指数G=30.15.实际G值稍大于平均G值，说明山西省高星级酒店市际间空间分布较为集中，与分布类型为聚集型相一致.

3.3 市际间区位熵差异明显，太原市高星级酒店分布最为集中

将表2中的数据带入公式(3)，则各地市的区位熵如表2所示.太原市区位熵达到4.72，远超其他地市，作为省会城市，为高星级酒店密集区，产业集中程度高，酒店业发展具有规模优势；晋城、大同、阳泉三市区位熵大于1，为高星级酒店分布较密集区.其他7个地市区位熵均小于1，高星级酒店分布稀疏，其中尤以吕梁和忻州最为稀疏,高星级酒店业发展的规模优势较差.

表2 山西省各地市高星级酒店区位熵表

3.4 市际间分布较不均衡

通过公式(5)计算得出，不平衡指数S=0.314，表明山西省高星级酒店在市际间分布较不均衡.从图2的洛伦兹曲线上也可以直观地看出，太原、晋城、大同三地市拥有全省50.39 %的高星级酒店，吕梁、长治、阳泉三地市的高星级酒店数不足全省总数的10 %.这进一步说明了山西省高星级酒店分布不均匀，市际差异大.

图2 山西省高星级酒店空间分布洛伦兹曲线

3.5 区域空间分布均匀度很低

山西省新型城镇化规划把山西分为晋北(大同市和朔州市)、晋中(忻州、太原、吕梁、晋中和阳泉五市)、晋南(临汾和运城市)和晋东南(长治和晋城市)四个一级经济区.本文用基尼系数来分析山西省高星级酒店在这四个一级经济区中分布的均匀情况，用公式(4)计算得出G= 0.922,C=0.078，表明山西省高星级酒店在这四个一级经济区中分布的均匀度很低.

4 山西省高星级酒店空间分布的影响因素

高星级酒店空间分布受多个因素影响，本文总结众多学者的研究成果，从中选取出大多数学者都分析且易量化的因素，即区域经济发展水平、旅游资源禀赋、旅游业发展水平和交通发达程度，使用Pearson相关分析法来探究各因素对山西省高星级酒店空间分布的影响程度.

4.1 区域经济发展水平

坚实的经济后盾可以给高星级酒店带来频繁的人流、物流及信息流，本文以GDP和人均GDP来反映地区经济发展水平，选取2017年山西省各地市GDP和人均GDP与该地市拥有的高星级酒店数量分别进行相关性分析，得出相关系数分别为0.708和0.612，分别在0.05水平上显著(表3)，表明山西省各地市GDP和人均GDP与高星级酒店数量之间都存在显著的正相关关系.经济发展水平对高星级酒店选址的影响较大，这进一步验证了太原市高星级酒店分布最为集中这一特征.

4.2 旅游资源禀赋

丰富的旅游资源可吸引游客来此住宿、餐饮.旅游资源丰度是反映旅游资源丰富程度的指标，本文采用孙根年教授提出的旅游资源丰度的计算公式，即R=5N5A+2.5N4A+1.75N3A+0.5N2A+0.25N1A[12](式中,R为旅游资源丰度,N5A、N4A、N3A、N2A、N1A分别为5A、4A、3A、2A、1A级景区的数量)，得出山西省各地市的旅游资源丰度.将各地市旅游资源丰度与高星级酒店数量进行相关性分析，得出相关系数为0.175，表明旅游资源丰度与高星级酒店数量之间不存在显著的相关关系，即山西省各地市旅游资源丰度对高星级酒店空间分布的影响很小.

4.3 旅游业发展水平

酒店作为旅游业发展的基本要素之一，其空间分布可以反映旅游业发展水平.选用国内旅游人数、入境过夜游客人数、国内旅游收入和旅游外汇收入四个变量与高星级酒店数量分别进行相关性分析，相关系数如表3所示.四个变量与高星级酒店数量都没有显著的相关关系，说明山西省旅游业发展水平对高星级酒店的空间分布影响较小.

表3 山西省高星级酒店数量与各影响因素的Pearson相关性

4.4 交通发达程度

交通通达性是影响服务业区位选择的基本因素之一.因2017年客运量数据难以获得，本文以2016年公路客运量和旅客周转量来衡量地区的可达性，与2016年高星级酒店数量分别进行相关性分析，相关系数分别为-0.379和0.375，二者没有较明显的相关性.可见交通通达性对山西省高星级酒店空间分布没有显著的影响.

5 结论与讨论

本文首先运用统计分析方法对山西省高星级酒店空间分布特征进行分析，得出结论：(1)山西省高星级酒店空间分布类型为聚集型，市际间空间分布较为集中，且极不平衡，太原市高星级酒店分布最为集中；(2)太原、晋城、大同三地市拥有全省50.39 %的高星级酒店，而吕梁、长治、阳泉三地市的高星级酒店数不足全省总数的10 %；(3)山西省高星级酒店在四个一级经济区中的空间分布均匀度也很低.

其次分析了山西省高星级酒店与区域经济发展水平、旅游资源禀赋、旅游业发展水平和交通发达程度四个因素的相关性，结果显示山西省高星级酒店空间分布只与区域经济发展水平有显著的相关关系，与其他三因素均没有较明显的相关性.由此可见，山西省高星级酒店空间分布受经济发展水平的影响最深，较少受旅游资源、旅游业发展水平及交通的影响，这与众多学者的研究结论有偏差.究其原因主要是：(1)晋中市旅游资源最为丰富，旅游业绩居全省第一，但高星级酒店数量较少，一方面与其距离太原市较近有较大关系，国内游客一日游居多，大多选择在太原市住宿；另一方面，晋中市的入境过夜游客主要集中在平遥古城，入境游客来此体验古城内的休闲民俗文化，因此大多会选择住宿在古城内的客栈，而平遥县唯一的一家高星级酒店(四星级)位于平遥县城.这同时也说明了晋中市的接待水平需提升.若剔除晋中市，则其他10个地市的高星级酒店数量与旅游资源丰度和旅游业发展水平的相关系数如表4所示，均有较显著的相关性.(2)因航空和铁路交通的数据难以获得，本文只选取了公路交通数据.太原市公路客运量排名最后，这与其有着省内最发达的航空和铁路运输有关.长治为山西、河北、河南三省交汇地带，区位优越，但因旅客多在此中转，短暂停留没有选择高星级酒店的必要.

表4 山西省10地市高星级酒店数量与各影响因素的Pearson相关性

分析空间布局的方法很多，影响山西省高星级酒店空间分布的因素也很多，本文只选取了众多学者的研究结论来分析山西省高星级酒店，另外考虑到数据的获取及完整性，在分析各影响因素时也只选取了易量化的指标，并不能完全替代被衡量的因素，这可能影响到最后的结论.因此，本文研究仍需继续深入和完善.