杭州市旅游景区吸引力空间格局及成因研究

李维维 崔 婷 马晓龙 张希月

（1.青岛大学旅游与地理科学学院，山东青岛 266071；2.南开大学旅游与服务学院，天津 300350；3.北京石油化工学院人文社科学院，北京 102617）

0 引言

2021年“十四五”规划提出“推动健康、养老、文化、旅游和体育等生活性服务业向高品质和多样化升级”。显然，旅游业正逐步成为建设优质高效的现代服务业体系的核心力量，并全面融入国家战略体系，走向国民经济建设前沿（麻学锋 等，2019）。作为旅游业发展的关键支撑，旅游景区品质优劣和吸引力高低在很大程度上决定着区域旅游发展质量（田野 等，2019）。据统计，2019年全国A级景区总数达12402个，全年接待游客量64.75亿人次，实现旅游收入5065.72亿元①文化和旅游部网站.中华人民共和国文化和旅游部2019年文化和旅游发展统计公报［EB/OL］.（2020-06-22）［2021-02-21］.http：//www.gov.cn/xinwen/ 2020-06/22/content_5520984.htm.。可见，依托具有高吸引力的优质景区开展观光、度假和游乐活动，仍是当前区域旅游的主流形式和基本面，故提升景区吸引力可有效地将地区资源优势转化为旅游流的规模优势和休闲经济的赶超优势。从内涵上讲，旅游景区吸引力是指景区休闲景观、配套设施、游憩环境、管理品质等能够提供服务效用和满足游客需求的能力（Lew，1987；Cracolici et al.，2009；Xin et al.，2012；Reitsamer et al.，2016）。因此，景区吸引力能够有效触发游客出游动机并促使其开展旅游活动（陈岩英，2004；Lew，1987；Formica，2006），且景区越能够提升游客福祉和满足游客需求，其吸引力就越强（Lee，2015）。相应地，景区吸引力在城市空间的分布特征、结构和组织形态则构成了吸引力空间格局。结合实践发展来看，在全局层面，随着城市空间集约增长水平提升和旅游资源连片开发强度加大，景区吸引力空间集中性不断增强（贾垚焱 等，2019）；在局部层面，受不同景区吸引力高低差异和集中组合影响，景区吸引力集中区又会在“冷、温、热”度上表现出空间分异性（刘玉 等，2020）。在当前“十四五”规划倡导“加强区域旅游品牌和服务整合，建设一批富有文化底蕴的世界级旅游景区”背景下，系统把握城市尺度下景区吸引力空间格局及形成规律，不仅可以为城市管理者制定前瞻性的旅游发展战略、统筹资源规划布局提供空间思维和理论支撑，也可以为精细化提升旅游景区管理运营水准提供科学指导。

1 文献综述

当前，旅游地吸引力研究已取得引领性成果。在数据支撑方面，由早期对结构访谈、问卷调研和部门统计数据的应用，拓展至对百度搜索指数、社交媒体数据、游记文本等网络数据的挖掘，后者样本量大、来源分布广、传播速度快，为旅游地吸引力研究提供了新的实证依据（Wu et al.，2015；Giglio et al.，2019）。在技术分析层面，引力模型、Logistic回归分析法、模糊层次分析法及GIS分析工具的引入，为提高量化精准性创造了条件（路春燕 等，2011；敬峰瑞 等，2017；Hou，2005；Lee et al.，2009；Guan et al.，2015；Lee et al.，2014）。在研究内容上，主要涉及旅游地吸引力强度评估、维度解构及影响效应分析等。

在旅游地吸引力强度评估上，已有研究多从需求视角展开，以西班牙和中国浙江省为案例的研究显示，游客接待量可以表征旅游地吸引力强度，游客量越大则旅游地吸引力越强（Lee et al.，2009；Castillo-Manzano et al.，2020；张红贤 等，2018）；另有研究者指出，旅游地吸引力反映了消费者想去某地游览的基本愿望，可用具有相应游览意向的潜在游客规模来评估（Mikulić et al.，2016）；而Pompurová等（2014）以斯洛伐克为对象评估目的地吸引力后提出，应结合实际与潜在游客规模来综合评估吸引力强度。除游客规模外，另有研究从消费价格、游客满意度、分享意愿等层面进行评估，例如：Liu等（2010）以需求和效用函数为基础进行建模发现，购物主题旅游吸引力最直观地反映在价格层面，价格越低对游客吸引力就越高；以意大利南部及南非约翰内斯堡婚博会为研究对象的分析指出，游客满意度可反映目的地吸引力强度（Cracolici et al.，2009；Kruger et al.，2014）；以测度韩国游客对国外目的地吸引力感知为目标的研究则认为，向他人推荐和分享旅游目的地的意愿可表征旅游地吸引力强度（Chen et al.，2000）。与上述指标单一化的研究范式不同，有研究者提出需求侧旅游地吸引力分析需要更加系统化，应从游览意向（潜在游客规模）、接待情况（实际游客规模）、体验评价、分享情况和消费价格等多维层面进行评估（朱鹤 等，2015；朱中原 等，2020）。在旅游地吸引力维度解构上，已有文献多围绕供给层面展开，并对不同类型旅游地进行解析，其中以西班牙大加纳利岛、意大利西西里岛为案例的研究证实，海滨康养旅游地吸引力涉及自然地理环境、餐饮住宿设施、专业健康护理和体育活动等多维度（Diego et al.，2014；Cracolici et al.，2009）；以欧洲和中国大型会展城市为对象的研究认为，产业规模、服务环境、经济水平和交通条件是评价会展旅游地吸引力的关键（Rubalcaba et al.，1995；Xin et al.，2012）；以北京奥林匹克森林公园和台湾阿里山森林休闲区为对象的研究认为，森林旅游吸引力涵盖森林景观、休闲设施和服务环境等方面（Wang et al.，2018；Lee et al.，2010）。可见，目的地吸引力维度研究多从供给侧出发，并基于特定类型旅游地展开，但在涉及不同类型目的地或景区时则不具有递推性和普适性。在旅游地吸引力影响效应分析上，现有研究主要关注旅游地吸引力对个体消费态度和行为反应的影响，前者聚焦其对游客消费意愿、场所依恋和重游意向的影响，后者则集中在其与旅游者环境负责任行为的关联（Quintal et al.，2010；Vigolo，2015；Cheng et al.，2013）。

具体到景区吸引力空间规律探索上，有研究聚焦了景区吸引力空间效应及分布特征，例如：马丽君等（2019）以武汉市为案例，分析不同等级景区吸引力的空间效应，发现景区级别越高其吸引力半径就越大、空间衰减效应就越不明显；朱中原等（2020）、胡静等（2018）和朱鹤等（2015）分别以江西省、黔东南州和北京市为研究区探究景区吸引力空间格局，归纳出圈层化、双核化和多极化分布结构。但问题在于，当前有限的研究多停留在吸引力现象总结和特征刻画上，缺少基于量化工具支撑的景区吸引力空间格局成因的深度剖析。换言之，现有文献未能深入影响因素精确量化和机理挖掘层面，未对目的地核心人地要素耦合作用如何形塑景区吸引力空间格局进行系统阐释，这不仅阻碍了旅游吸引力空间格局研究的深化，也无法实现从旅游吸引力评价走向科学决策，更难以从空间协同层面对旅游要素优化配置给出指导意见。为此，本文以杭州市为例，结合GIS空间分析和地理探测器工具，探究城市尺度下景区吸引力空间格局及成因，以期推动旅游资源科学研究的深化，实现由要素研究向系统研究转型，并为城市旅游资源空间整合和一体化发展提供决策支撑。

2 研究设计

2.1 研究区概况

杭州作为国际知名旅游城市，先后获得过“国际花园城市”“中国最具幸福感城市”“中国十大休闲城市”等殊荣，旅游增长与城市发展耦合协调水平较高。2019年杭州旅游总收入达4005亿元，占城市GDP的26.05%，游客数量达2.08亿人次①杭州市人民政府门户网站.2019年杭州市国民经济和社会发展统计公报［EB/OL］.（2020-03-20）［2021-02-24］.http：//www.hangzhou.gov.cn/art/2020/3/20/art_805865_42336875.html.。杭州休闲经济的快速发展离不开旅游景区的强力助推。截至2020年末，杭州拥有3处世界文化遗产、111家A级景区、48处全国重点文物保护单位、2处国家级风景名胜区、1处国家湿地公园、9处国家森林公园、14处国家博物馆②杭州市人民政府门户网站.2020年杭州市国民经济和社会发展统计公报［EB/OL］.（2021-03-18）［2021-03-20］.http：//www.hangzhou.gov.cn/art/2021/3/18/art_805865_59031363.html.，景区体系庞大、类型丰富且功能结构齐全。故以杭州市为案例地，探究旅游景区吸引力格局具有代表性，对于类似地区实现旅游资源高效配置与服务体系优化有借鉴意义。本文依据《旅游资源分类、调查与评价》（GB/T 18972—2017）及旅游吸引物分类标准（朱鹤 等，2015；黄震方 等，2011），并结合杭州景区主体资源构成和功能特点，将杭州的景区分为自然景观类、人文景观类与休闲活动类三类。其中，自然景观类是以自然资源为依托，由各种地理环境或野生生物构成的观赏景区；人文景观类是由社会环境、人民生活、文化艺术、物质生产和民族风情等构成的文化景区；休闲活动类是满足游客休闲娱乐、购物健身等特定需求的景区。最终，本文共遴选出412个景区作为研究对象，其中自然景观类、人文景观类和休闲活动类景区分别为120个、155个和137个（见表1）。

表1 旅游景区分类

2.2 数据来源

因本文涉及对不同类型景区吸引力的评估，故借鉴相关研究成果，从普适性更强的需求视角出发，通过对景区游览意向（潜在游客）、游客规模（实际游客）、体验感知、分享意愿和消费价格5个层面进行集成评价来评估景区吸引力（Chen et al.，2000；Cracolici et al.，2009；Liu et al.，2010；Pompurová et al.，2014；朱鹤 等，2015）。具体而言，基于大众点评网、携程网和游侠客网③选取这些网站作为数据来源，主要考虑到其访问量大、评价信息全面和数据储量大的特性。其中游侠客是中国第一家针对旅行者的“社交网络+旅游电商平台”，日访问量超10万次，曾获评“国内最具创新力网站旅游10强”和“中国社交旅游第一品牌”，详见：https：//www.youxiake.com/；“大众点评”是中国领先的本地生活信息及交易平台，为用户提供各类休闲商户、消费点评等信息服务，月浏览量超150亿次，详见：https：//www.dianping.com/；携程是提供酒店、机票、度假、门票预订服务和体验评价的在线服务公司，日访问量超10亿次，详见：https：//vacations.ctrip.com/。，从“游览意向”“游客规模”“总体评价”“分享情况”“价格”5个维度提取数据，构建景区吸引力评价指标体系（见表2）。其中，“游览意愿”反映游客游览某一景区的意向，意向越强则景区潜在游客规模越大、吸引力越高，由游侠客“想去”签到数体现；“游客规模”反映景区在特定时期的游客量，游客量越高则景区吸引力越大，由游侠客“去过”签到数体现；“总体评价”反映游客的整体满意度，满意度越高则景区吸引力越强，由大众点评和携程景区体验评价中的“星级”和“好评度”体现；“分享情况”反映游客游览景区后的经历分享情况，积极分享程度越高则带动潜在游客到访可能性越大，景区吸引力就越高，该指标由大众点评、携程和游侠客“点评数”“含照片点评数”“攻略数”和“游记数”综合体现；“价格”反映景区收费情况，通常收费越低则旅游成本越低、景区吸引力越高，该指标由大众点评、携程和游侠客“人均消费”和“门票”体现，数据提取截至2021年6月30日。在指标权重设定上，一级指标权重沿用相关研究中的原有设定（朱鹤 等，2015），二级指标则是基于各网站数据代表性将其赋予相同权重，三级指标权重则利用层次分析法得出，具体为邀请10位旅游地理及旅游管理领域的专家进行打分，并借助专门的层次分析软件Yaahp中的层次结构模型构造和判断矩阵构建两个模块对打分结果进行计算，以得到指标权重（见表2）。同时，为消除数据单位量纲影响，采用极差法对其进行标准化处理。除“价格”对应的“人均消费”和“门票”为负向指标外，其余均为正向指标。在此基础上，将景区各指标代入权重进行求和，最终得到各景区吸引力得分。

表2 基于网络信息的旅游景区吸引力评价体系

2.3 研究方法

2.3.1 探索性空间分析

探索性空间分析用于揭示景区吸引力是否存在空间集聚性与依赖性，分为全局和局部分析。其中，全局自相关分析用来探究景区吸引力总体分布特征，以判断是集聚、离散还是随机分布，并用统计量Global Moran’sI表示，如式（1）所示。其中，n为景区数；xi和xj分别为第i、j个景区吸引力值；为吸引力均值；wij为空间点距离权重矩阵。其中-1＜I＜0、I=0、0＜I＜1分别代表景区吸引力离散、随机与集聚分布。

全局自相关分析仅能判断景区吸引力总体特征，不能明确细粒度层面吸引力强度的聚类形态，为此进一步结合局部自相关分析，探究局部空间单元景区吸引力与邻域单元的相关性，来判定景区吸引力的空间聚类形态，用统计量Local Moran’sI表示，计算公式如下：

其中，n为景区数；xi和xj分别为第i、j个景区吸引力值；为吸引力均值；wij为空间点距离权重矩阵。Local Moran’sI指数满足，当Ii＞0时，i景区吸引力与周围差异较小，同邻域景区存在正相关性；当Ii＜0时，i景区吸引力与周围差异较大，同邻域存在负相关性。据此，可得到4种吸引力聚类形态：具有空间正相关性的“高-高值”（H-H）聚类，即吸引力热点区；具有空间正相关性的“低-低值”（L-L）聚类，即吸引力冷点区；具有空间负相关性的局部“低-高值”（L-H）和“高-低值”（H-L）聚类，即吸引力温点区；吸引力局部空间相关性未通过显著性水平检验的景点单元。

2.3.2 核密度估计

核密度估计可进一步测度景区吸引力的空间结构，计算公式如下：

其中，f(x)为景区吸引力核密度估值；n为景区数；(x-xi)为吸引力估值点x到样点xi的距离；h为搜索半径。因h取值会影响景区吸引力核密度估值，为保证估测精度，借助“经验法则”来确定h值，并得到总体与细分区吸引力h值均为15km。

2.3.3 地理探测器

“地理探测器”是基于空间叠加技术和集合论提出的，通过探测被解释变量及解释因子空间分布是否一致来判定后者对前者是否有重要影响的分析方法，常用于揭示某一经济地理现象形成的驱动力（王劲峰 等，2017）。本文在刻画杭州景区吸引力格局基础上，采用地理探测器探究该格局形成的影响因素。计算公式如下：

其中，q为因素X对吸引力格局的作用强度；L为因素分级数；N和σ2为景区吸引力样本数与方差；Nh和为吸引力在因素X第h分级上对应的样本数和方差。

依托地理探测器对多重共线性免疫的优势（王劲峰 等，2017），可分析单因子及交互因子对景区吸引力的影响。相关研究显示，景区吸引力与景区品质、地区经济、市场潜力、配套业态、周边景群、CBD趋近度、交通区位等有关（戴柳燕 等，2019；宁志中 等，2020；王兆峰 等，2016），故遴选与上述因素对应的11个要素作为自变量，以景区吸引力为因变量进行分析，具体如下：景区等级（X1）、活动丰富度（X2）表征景区品质（马丽君 等，2019），前者基于景区A级得到，后者基于携程网景区活动体验多样性评分得到；人均GDP（X3）表征地区经济水平（Pompurová et al.，2014），由各街道人均GDP经空间差值计算得到；居民密度（X4）和游客密度（X5）表征市场潜力（Novais et al.，2018），前者由各街道常住人口密度经空间差值得到，后者则是在假定游客与居民根本性差异在于游客有异地住宿需求的基础上，将星级酒店床位数作为游客分布的规模变量并利用核密度计算得到；配套休闲业态密度（X6）表征景区周边配套服务水平（Cracolici et al.，2009），由景区所在区（县）餐饮、酒店、购物、娱乐业态总数除以区（县）面积得到；周边景区密度（X7）表征周围景群规模，由任意景区所在区（县）景区密度得到（Reitsamer et al.，2015）；距CBD距离（X8）取景区至武林广场、黄龙CBD、钱江世纪城和钱江新城直线距离中的最短距离（敬峰瑞 等，2017）；路网密度（X9）、距机场距离（X10）、距火车站距离（X11）表征景区交通区位，其中路网密度由景区所在区（县）国道、省道、高速、县道及环路计算得到（Reitsamer et al.，2015）。上述要素中，X1～X9是在文献分析、专家咨询基础上引入，X10、X11则主要是基于专家咨询后纳入，主要考虑到景区距机场、火车站较近时，因便于远途游客到达和节省其时间距离成本而可能更具吸引力。在此基础上，利用ArcGIS自然断裂法对要素值进行分级，结合实际需要将周边景区密度、景区等级分为3级，其他要素分为5级，其中距CBD、机场、火车站的距离采用反向分级，值越小级别越高，其余因素采用正向分级，值越大级别越高。

3 研究结果

3.1 杭州旅游景区吸引力评价

计算结果如图1所示，杭州旅游景区吸引力值整体介于0.134～0.910，并以0.200～0.400为分值集中区，平均吸引力为0.312，其中吸引力高于均值的景区数为169个，占比为41.019%。从细分景区来看，自然景观类景区吸引力值介于0.193～0.914，且以0.200～0.400为分值集中区，平均吸引力为0.321；休闲活动类景区吸引力值介于0.134～0.498，并仍以0.200～0.400为集中分布区段，平均吸引力为0.315；人文景观类景区吸引力值介于0.179～0.497，同样以0.200～0.400为分值集中区，平均吸引力为0.303。整体上，细分景区与总体景区吸引力均值基本一致，吸引力值分布呈现“中间多、两头少”的橄榄型特征，中等吸引力景区占主导。

图1 杭州旅游景区吸引力评价

3.2 杭州旅游景区吸引力空间格局

3.2.1 旅游景区吸引力分布特征

Global Moran’sI值计算结果如表3所示，在1%的显著性水平下，整体旅游景区吸引力分布的Global Moran’sI值为0.053，Z值为4.183，表明整体景区吸引力分布存在显著的空间聚集特征。具体到细分景区层面，在10%的显著性水平下，自然景观类、人文景观类和休闲活动类景区吸引力的Global Moran’sI值分别为0.055、0.033、0.118，Z值分别为1.543、2.061、3.283，说明细分景区吸引力总体分布同样具有显著空间集聚性，且按集聚强度降序排列依次为休闲活动类＞自然景观类＞人文景观类。可见，无论是整体还是细分景区吸引力，在总体上均呈现明显集聚分布特征，且不同类型景区吸引力集聚强度存在差异。

表3 旅游景区吸引力Global Moran’s I指数

3.2.2 旅游景区吸引力空间结构

核密度估计结果表明，整体上杭州旅游景区吸引力空间结构与其分布特征一致，呈现典型“双聚核”结构（图2a）。具体地，尽管景区吸引力在杭州大部分区域呈低密度分布状态，但却围绕中心城区①杭州中心城区包括上城区、拱墅区、西湖区、滨江区及钱塘区。和外围区（县）局部形成“一主一辅”两个集聚核心。其中，主聚核涵盖西湖区、拱墅区、上城区和滨江区，并集中了185个景区单元，景区吸引力均值和分布密度分别为0.331和0.072/km2，该区域是杭州社会经济文化发展的核心区，地形位势优越、资源环境承载力强，拥有深厚的历史文化积淀、众多风景名胜资源和现代化都市景观，景区集中化、多元化发展优势突出；次聚核出现在淳安县中部，区域内集聚景区单元达19个，吸引力均值和分布密度分别为0.282和0.036/km2，该区域位于浙西山区并拥有“滨”“湖”“山”“城”等独特自然风光和人文景观，且区域内酒店、娱乐、餐饮等配套业态发育良好，为景区集中发展提供了优越的微区位环境。

从细分景区看，自然景观类景区吸引力呈多聚核结构（图2b），其在中心城区和外围区（县）均有高密度分布区并形成“一主一辅多极”聚核区，其中主聚核涵盖西湖区、拱墅区、上城区和滨江区局部，区域内吸引力均值和密度分别为0.352和0.014/km2；次聚核位于淳安县和建德市局部，对应吸引力均值和密度分别为0.292和0.006/km2；其他增长极则分布在临安区、桐庐县和富阳区局部，这些区域生态旅游资源富集、基础服务设施及经济发展水平良好，能够支撑景区集群化建设，对应吸引力均值及密度分别为0.313和0.006/km2。人文景观类景区吸引力呈单聚核结构（图2c），其在大部分区域低密度分布，仅在中心城区形成聚核区，在范围上涵盖拱墅区、西湖区、上城区、滨江区和余杭区局部，区域内景区吸引力均值及密度分别为0.323和0.031/km2。休闲活动类景区吸引力在大部分区域呈低密度分布，仅在局部区域形成“一主一辅”两个聚核，呈双聚核结构（图2d），其中主聚核位于中心城区且涵盖拱墅区、西湖区、上城区、滨江区及萧山区局部，区域内吸引力均值和密度分别为0.329和0.032/km2；次聚核则位于淳安县中部，域内景区吸引力均值和密度分别为0.292和0.019/km2。

图2 杭州旅游景区吸引力空间结构

3.2.3 旅游景区吸引力聚类形态

Local Moran’sI计算结果表明，整体上杭州景区吸引力强度呈现由中心城区向外等级化圈层递减的聚类形态，依次分布吸引力热点区、温点区和冷点区（图3a）。其中，高-高集聚区即景区吸引力热点区位于中心城区，共集中了103个景区，在范围上涵盖西湖区灵隐、西湖和蒋村街道，上城区清波和四季青街道，萧山区城厢、闻堰街道，该区域拥有杭州最著名的风景名胜资源、历史文化遗存，休闲经济发达、配套服务完善，为高吸引力景区成长提供了优质环境。紧邻热点区的周边区域分布有景区吸引力温点区，包括低-高集聚区和高-低集聚区，在范围上涵盖西湖区转塘和文新街道，上城区紫阳和笕桥街道，滨江区长河和浦沿街道，萧山区城厢街道，共包含124个景区，该区域旅游发展得益于杭州“旅游西进”和“拥江发展”战略推动，在实现资本超常规导入基础上培育出一批颇具吸引力的景区群。温点区外围则分布着景区吸引力冷点区即低-低集聚区，在范围上主要涵盖桐庐县瑶琳、横村镇，淳安县千岛湖镇、左口乡和界首乡，共包含49个景区，相关区域多属浙西中低山丘陵区，水域风光和地文景观资源丰富，但因开发条件、交通运力和服务水平受限，景区吸引力稍低。

从细分景区看，与整体一致，细分景区吸引力强度同样呈现由中心城区向外等级化圈层递减的聚类形态。具体地，从自然景观类景区看（图3b），其吸引力热点区集中在中心城区，包含19个景区，在范围上涵盖西湖区北山、西湖、灵隐和蒋村街道，上城区南星和清波街道，该区域水域风光、山林湿地资源与人文底蕴丰富，拥有西湖、西溪湿地和吴山等多处风景名胜，是高吸引力景区的集聚地；热点区周边是景区吸引力温点区，共包含27个景区，在范围上主要涉及西湖区文新、西湖和转塘街道，滨江区长河街道，余杭区中泰街道，桐庐县瑶琳镇、城南街道和淳安县千岛湖镇，该区域森林、河湖和地形地貌景观资源富集，同时也是“旅游西进”战略关键衔接地，培育了一批功能多元、颇具潜力的生态休闲景区；在城市最外围为吸引力冷点区，包含16个景区，主要涵盖富阳区新登镇，桐庐县桐君街道和淳安县千岛湖镇，该区域资源开发水平和交通条件受限，景区吸引力尚待提升。

从人文景观类景区看（图3c），其吸引力热点区位于中心城区，包含51个景区，在范围上涵盖西湖区灵隐、西湖街道，上城区清波街道和滨江区浦沿街道，该区域历史文化氛围浓厚，休闲商业发达，拥有河坊街、桥西直街、南宋御街等多个文化休闲街区，汇聚了文创金融、文物古玩、演艺娱乐等多种文化行业，为高吸引力人文景区发展提供了优越环境；紧邻热点区的周边区域是吸引力温点区，共集中了59个景区，在范围上涉及西湖区转塘和西湖街道，上城区南星和紫阳街道，滨江区西兴街道，临平区南苑街道和临安区太湖源镇，该区域依托富集的古寺、古桥、古城遗址等历史遗存资源和博物馆、文化园等现代人文景观，打造了诸多颇具吸引力的景区；在城市最外围为吸引力冷点区，共容纳了12个景区，在范围上主要涵盖临安区锦城街道和河桥镇，桐庐县合村乡和淳安县界首乡，该区域人文景观品质、规模及配套服务水平较热、温点区仍有差距，景区吸引力相对不足。

从休闲活动类景区看（图3d），其吸引力热点区仍集中在中心城区，包含36个景区，在范围上涵盖西湖区灵隐、西湖和转塘街道，上城区清波、小营街道，萧山区闻堰和城厢街道，该区域路网发达、休闲商务区汇聚，拥有西湖创意谷、唐尚433、LOFT49等多个创意产业园，是文化艺术、时尚消费和特色餐饮等休闲产业集聚地，为培育高吸引力的休闲景区提供了“沃土”；紧邻热点区的周边区域是吸引力温点区，共包含33个景区，在范围上涵盖西湖区灵隐、西湖和留下街道，滨江区浦沿街道和萧山区宁围、城厢街道，该区域属于杭州“拥江战略”发展区，现已在优化休闲环境和开发创意资源的基础上，建设了一批包括艺术展、卡通城、城市公园在内的成长型景区，吸引力不断提升；在城市最外围为吸引力冷点区，包含17个景区，在范围上主要涉及淳安县千岛湖镇、左口乡和姜家镇，该区域景区受创意开发水准和综合配套条件不足影响，吸引力总体趋低。

图3 杭州旅游景区吸引力聚类形态

综上可见，尽管整体与细分景区吸引力集聚核心存在分布密度差异，围绕中心城区形成单核或“一主一辅”或“一主多辅”的集聚结构，但仍在城市整体层面较一致地呈现“中心-外围”型格局特征，具体表现为景区吸引力多围绕中心城区形成聚核且吸引力强度由中心城区向外等级化圈层递减。充分说明，当前拥有成熟服务环境和完善设施配套的城市中心区是杭州优质景区发展的核心依托空间。

3.3 杭州旅游景区吸引力格局成因

3.3.1 旅游景区吸引力格局形成的影响因素

地理探测器结果显示，整体上各因素对景区吸引力均有显著正向影响（见表4），影响力从大到小依次为活动丰富度、人均GDP、景区等级、居民密度、休闲业态密度、距火车站距离、距CBD距离、路网密度、距机场距离、周边景区密度和游客密度，其中景区品质（景区等级、活动丰富度）和地区经济（人均GDP）是主控因素。同时，要素两两交互后对景区吸引力的影响明显增强，或出现非线性增强，或出现双因子增强，产生了“1+1＞2”的协同作用（受篇幅所限，仅给出解释力最强的10组要素，见表5）。可见，景区吸引力格局是多维因素综合作用的结果，且主控因素叠加作用或与其他因素交互时可最大限度地发挥驱动效应。

表4 杭州旅游景区吸引力影响要素

表5 吸引力影响要素交互作用

具体地，从主控因素影响看：（1）景区品质为景区吸引力格局形成提供了原生动力。一方面，景区等级越高则其在资源开发、设施配置和服务管理上水准越高，也越能够成为吸引游客的锚点；另一方面，景区活动越丰富也就越能够优化游客多维体验价值，从而提高吸引力。由地理探测器结果看，在1%显著性水平下，景区等级和活动丰富度作用值分别为0.091和0.172，两两交互后效应值增至0.264；另结合两要素与景区吸引力的聚类图综合来看（图3a，图4a，图4b），两者与景区吸引力均有较高空间耦合性，两要素分布的高、中、低值区分别居于中心城区、城市近郊和远郊，与景区吸引力由中心城区向外等级化圈层递减特征一致。（2）地区经济为景区吸引力格局形成提供了经济基础。经济实力强劲区域既可保障景区资本投入、产品创新等活动顺利推进，又可促进居民休闲消费能力提升，从而快速提高景区吸引力。由地理探测器结果看，在1%显著性水平下，经济水平作用值达0.093，其与景区等级、活动丰富度交互后效应值均增至0.233。另结合经济水平与景区吸引力分布关系看（图4c），在人均GDP高于14.000万元/人的区域集中了127个景区，吸引力均值达0.341，是全域均值的1.1倍；与之一致，吸引力热点区中包含的南星、清波、湖滨、西湖街道也是杭州经济水平最高的区域，人均GDP达24.860万元/人，可见地区经济水平越高则景区吸引力越强。

从重要因素影响看：（1）市场潜力是景区吸引力格局形成的市场基础。景区消费对象包括外来游客和本地居民，在突破门槛人口基础上满足消费者“就近选择”需求是景区吸引力提升的关键。由地理探测器结果可知，在1%显著性水平下，居民密度和游客密度作用值分别为0.084和0.041，且居民密度与景区活动丰富度交互后作用增至0.235；另结合两要素与景区吸引力分布关系发现，二者与景区吸引力分布存在耦合性，其中游客密度由中心城区向外圈层递减并且在清波、湖滨、西湖街道这些吸引力热点区形成峰值，对应密度为617.754人/km2（图4d）；另外，武林-天水街道（29567.765人/km2）、清波-湖滨街道（22054.587人/km2）、小营街道（24680.648人/km2）这些吸引力热点区也是高居民密度区（图4e）。（2）配套业态为景区吸引力格局形成提供了产业支撑。景区周边以酒店、餐饮、购物和娱乐为主导的业态发育越成熟，也越便于景区分享到业态集聚带来的客源集中与服务优化，从而吸引力得以提升。地理探测器结果表明，在5%显著性水平下，休闲业态密度作用值达0.070，与景区活动丰富度交互后作用值则增至0.247；另结合休闲业态密度与景区吸引力强度均呈现由中心城区向外圈层递减特征看（图4f），二者具有较高空间耦合性。（3）交通区位关乎景区可达性。对景区来讲，其交通区位优势越显著，周边火车站及机场等配置越齐全，交通路网越发达，吸引力就越高。由地理探测器结果看，在5%显著性水平下，表征交通区位的距火车站、机场距离和路网密度作用值分别为0.065、0.055和0.059。依据公路周边1km范围属行人可达性较高区域的标准，作路网缓冲区分析发现（图4g），在公路0.5km、1km缓冲区内，吸引力高于全域均值的景区数分别达82个和124个，占比分别为55.41%和83.78%，即交通区位可影响景区吸引力。（4）周边景群会从群聚效应层面影响景区吸引力。在周边景区集聚形成的外部经济效应影响下，目标景区的发展环境和市场基础会不断优化，进而吸引力得以提升。由地理探测器结果看，在1%显著性水平下，周边景区密度作用值为0.059；结合周边景区密度与景区吸引力强度均呈现由中心城区向外圈层递减的特征看（图4h），二者存在较高空间耦合性。（5）CBD区域可为景区提供优越的服务环境。CBD区域商业云集、文化底蕴深厚，能够以强大的商贸、资本和人才汇聚力对周边景区发展形成强力带动作用，提升景区吸引力。由地理探测器结果看，在1%显著性水平下，距CBD距离作用值为0.044；另以杭州4个CBD为圆心作半径为8km的缓冲区可发现（图4i），在面积占比为1.95%的缓冲区内集中了45.95%的高吸引力景区，这表明景区越趋近CBD，吸引力往往越高。

图4 旅游景区吸引力格局形成的影响因素

3.3.2 旅游景区吸引力格局形成机制

自1990年以来，为建成长三角区域性中心城市，杭州开始由综合性工业城市向服务城市转型（吴一洲 等，2010；张卫良，2020）。由此，作为杭州旅游资源禀赋和经济基础最优越的区域，湖滨与钱塘江北岸等城市核心区最先响应服务转型诉求，其在为培育高品质景区设立旅游发展基金的基础上，对湖滨路、南山路沿线古城门及名人故园等传统文化建筑进行保护利用，对西湖、西溪湿地等生态旅游区进行资源整合和服务优化，对钱江新城区域杭州大剧院、市民广场、波浪文化城等创意城市景观进行集中营建，同时对域内购物、娱乐、餐饮、住宿等配套产业链进行有机延伸，对景区周边路网和旅游引导标识加以完善（陈阳 等，2017；宋炳坚，2006）。即以资源、经济优势为转型基因，核心区吸引了大量旅游生产要素注入，完成了服务资金投入、资源优势挖掘、配套服务升级和交通路网完善等要素激活过程，而支撑要素的多维度激活和集中作用又使得区域内景区规模优势与吸引力大幅跃升。因此，湖滨和钱江新城地带率先发展为杭州旅游吸引力热点区。2008年以来，为拉大城市发展骨架，强化经济增长动能，杭州持续推进“城市东扩、旅游西进、沿江开发、跨江发展”战略（张越 等，2015）。一方面，近郊区作为“旅游西进”“跨江发展”的首选空间，开始集中布局文旅休闲、数字经济和现代商贸等服务业集群，其中上城区紫阳和笕桥街道、滨江区长河和浦沿街道等依托地处CBD经济辐射区，设施环境良好，临近高新技术开发区，就业人员密集，消费市场集中等优势，开发文化遗址及创意资源来打造中医、丝绸文化博物馆和梵高星空艺术馆等景区（马仁锋等，2019）；西湖区转塘和文新街道、萧山区城厢街道则围绕“退二进三”理念，在改善域内生态环境和交通条件基础上，关停高污染养殖业，外迁化工企业，为生态和创意型景区开发腾让空间（袁海红 等，2018）。故资源、经济优势稍逊于核心区的近郊区，仍凭借CBD空间溢出效应及区域内资源整合、市场集中、营商环境优化等要素升级过程，推动了区域内景区发展规模、成长潜力和吸引力的提升，并发展为杭州旅游吸引力温点区。另一方面，资源环境良好的远郊区包括桐庐县瑶琳、横村镇，淳安县千岛湖镇和左口乡等作为“旅游西进”的重要承接地，为培育高品质景区和推动产业转型，在土地、税收、资金、公用设施等方面实施了系列利惠举措（林玮，2021；陆志平 等，2002），但因相关区域地处浙西山地丘陵区等生态敏感地，为维护生物多样性和水源涵养功能，多被划定了生态保护红线，对旅游资源开发力度和配套产业布局体量有严格限制（刘妙桃 等，2010），加之其原有经济实力、交通条件和服务业基础总体较差，使得远郊区对旅游生产要素的吸附力有限，除拥有高品级资源加持的零星景区表现突出外，大部分景区发展迟滞、吸引力不足，由此远郊区陷入旅游吸引力冷点区。

以上分析表明，旅游人地关系视角下杭州旅游景区吸引力分布格局实则是作为地理要素的城市空间在服务转型导向下，通过资源、经济、交通、市场、配套产业等媒介要素，对作为人类经济活动表征体的旅游景区定向作用，以及旅游景区对媒介要素不断适应的结果。在建成服务型城市这一既定发展导向下，城市会优先选择能够为主客带来幸福感、具有关联产业带动效应，以及有助于构建现代服务经济体系的特定产业类型，并在资源配置、资金投入、市场引导、环境优化和产业配套等方面予以超常规支持。作为拥有广泛产业关联度和服务经济属性的业态类型，旅游景区发展不仅可以为主客提供精细化服务体验、带动关联产业优化重组并激发服务经济活力，也可以促成城市资源高效配置和服务品质升级。鉴于旅游景区在促进城市向服务化转轨和品质化升级方面表现出的强大适配性，城市会自发或自觉通过挖掘资源潜力、加大财政投入、重构营商环境、培育消费市场、优化交通条件、强化综合配套等要素配置手段，为旅游景区培育及吸引力提升营造高效有利的内外部成长条件，以通过优化景区吸引力格局来推进城市结构重塑和功能转型。又因为，城市内部不同区域的比较优势（要素禀赋和要素密集度）在客观上存在空间分异性（薛军民 等，2014），其中旅游资源、经济、市场、交通等综合要素禀赋优越的区域，对遵循“经济效益”导向的旅游生产要素吸附力更强，要素汇聚的密集度更高，且多维要素间的耦合作用也更为充沛，由此对景区发育和吸引力提升的驱动力度更大；而综合要素禀赋较差的区域对旅游生产要素的吸附力则相对有限，故在“弱者更弱”的马太效应下，劣势区域对景区多维支撑要素的摄入不足，所搭建的低密度要素空间自然无法充分满足景区发育及吸引力提升的需求。相应地，当城市内部空间的比较优势（要素禀赋和要素密集度）整体呈现由中心城区向外圈层递减特征时，其所对应的旅游景区吸引力格局也会表现出与之相一致的，由中心区向外依次为热点区、温点区和冷点区的等级化圈层递减特征。可见，旅游景区吸引力格局形成是旅游人地系统多因素、多变量扰动下的复杂耦合过程，其显性化影响因素是资源、经济、市场、交通、配套产业、关联景区、CBD趋近度等，本质上则是作为隐性驱动力的城市转型发展导向。

4 结论与讨论

4.1 结论

本文在进行网络数据挖掘的基础上，借助GIS空间分析和地理探测器工具，探究杭州旅游景区吸引力空间格局及成因，结论如下：

（1）杭州旅游景区吸引力值呈“中间多、两头少”的橄榄型特征，高吸引力景区规模优势不足。杭州景区吸引力中低分值占比高，极低与较高分值占比较少，表明当前杭州景区发展以中等吸引力水平景区为主导，高吸引力景区规模优势不足，亟待培育更多品质型景区来优化杭州旅游发展图景，以实现“橄榄型”向理想的“倒金字塔型”结构转变。

（2）杭州旅游景区吸引力呈现以中心城区为“主聚核”、以周边局部区域为“次聚核”，且吸引力强度由中心城区向外等级化圈层递减的格局。杭州景区吸引力分布的“核心-边缘”结构显著、地理临近聚类特征突出，这表明，一方面由于空间竞争机制的存在，综合条件优越、资源丰度高的中心城区仍然是景区吸引力最集中的地区，其次是资源禀赋和自然条件良好的周边区（县），而其他不具备明显资源环境、经济优势的区域则易沦为景区吸引力分布的“洼地”；另一方面由于地理距离约束和区域依赖效应存在，景区吸引力表现出临近式、等级式和连续式的空间聚类特征，由中心城区向外依次分布吸引力热点区、温点区和冷点区。

（3）杭州旅游景区吸引力格局形成的显性影响因素包括景区品质、地区经济、市场潜力、配套业态、周边景群、CBD趋近度、交通区位等，本质上则是作为隐形驱动力的城市发展导向在发挥作用。从旅游人地关系角度讲，作为地理要素的城市空间在服务转型和结构升级导向下，通过资源配置、资本投入、市场培育、交通升级、配套完善和服务环境优化等举措，对作为人文活动表征体的旅游景区施加不同强度的正向影响，使得景区在高效适应城市空间环境的同时，积极地发挥产业关联带动效应，最终反过来促成城市服务经济增长与功能结构转型；又因杭州内部城市空间的比较优势（要素禀赋和要素密集度）整体存在由中心区向外圈层递减的特征，由此导致相应区域对旅游景区吸引力的综合驱动水平存在相一致的空间分异性，使得景区吸引力格局最终表现出由中心城区向外依次分布热点区、温点区和冷点区的等级化圈层递减规律。可见，杭州旅游景区吸引力格局的形成可以看作，服务转型背景下作为人类活动表征体的景区，对作为地理因子的城市空间其要素丰裕度和要素密集度有机构成及动态调整的有机响应与不断适应的结果，是旅游人地关系地域系统中人地要素相互适应的一种典型表现形式。

4.2 理论意义

当前相关研究主要集中在旅游地吸引力强度评估、维度解构及影响效应分析等范畴，有限的景区吸引力空间规律研究仅局限在格局刻画层面，未能深层次剖析格局成因。为此，本文结合典型案例地，从需求视角系统评估旅游景区吸引力，分析城市尺度下景区吸引力分布特征、空间结构及聚类形态等格局规律及成因。本文证实，一方面与已有研究中强调的城市层面景区吸引力具有极化结构一致（朱鹤 等，2015），本文的研究结果表明，景区吸引力分布呈现“一主一辅”或“一主多辅”的聚核结构，“核心-边缘”型地理空间特征突出；此外，本文还进一步发现，在空间组织层面受地理距离约束及空间粘滞性、区域依赖性等多重空间效应影响，景区吸引力强度还表现出由中心城区向外圈层化、等级化递减的空间聚类形态。另一方面，与已有研究多从理论层面分析景区吸引力格局成因（Cracolici et al.，2009；Ma et al.，2017）不同，本文对其驱动要素进行了精确验证，城市尺度下景区吸引力格局形成具有多因素共振性，其中景区品质和地区经济是主控因素，市场潜力、配套业态、交通区位、周边景群和CBD趋近度均为重要影响因素，当多因素叠加作用时还会大幅度强化景区吸引力；不仅如此，本文还整合了旅游人地关系理论和比较优势理论，并将其应用于揭示城市尺度下旅游景区吸引力格局形成机制，丰富并拓展了城市旅游空间结构理论体系。

4.3 实践建议

合理配置旅游景区吸引力的驱动要素，是提升旅游景区高质量发展水平和优化城市休闲功能的有效手段。在国家积极推动品质型休闲城市建设，打造“富有文化底蕴的世界级旅游景区和度假区”的背景下①规划司.“十四五”旅游业发展规划［EB/OL］.（2022-03-25）［2022-05-20］.https：//www.ndrc.gov.cn/fggz/fzzlgh/gjjzxgh/202203/t20220325_1320209_ext.html.，需要系统把握城市尺度下景区吸引力格局规律，并据此提升旅游景区吸引力和优化城市旅游发展格局。为此，在提升个体景区吸引力层面，需要在挖掘旅游资源特色、开发品质型景区和创新优质旅游产品供给模式的基础上，推动旅游景区优化升级；要结合当地经济水平和市场潜力进行精准化旅游景区投资；要完善与景区配套的关联产业、服务环境和交通网络，加强与周边景区的战略联动，形成线路互推、客源互送和特色互补的发展模式。在优化城市休闲功能层面，要在打通区域旅游整体发展脉络的基础上，兼顾景区吸引力热、温、冷点区统筹发展：对于热点区，应在保持其规模优势基础上提升景区自身知名度，打造国际旅游品牌，并发挥热点区对外围区域的能级扩散效应，规避集聚不经济等问题；对于温点区，应在充分利用其区位优势和市场优势的基础上，进行旅游资源集约利用与产品创新，构建优势互补、错位竞争的发展格局；对于冷点区，应通过合理的顶层设计和针对性扶持政策，提升区域比较优势和旅游发展活力，增强旅游生产要素集聚规模及集聚效益，同时与相邻旅游区开展合作，破除孤岛化发展态势。

4.4 研究不足与未来展望

需要说明的是，本文采用网络数据，虽然保证了数据可得性并拓宽了研究渠道，但网络用户以中青年轻群体为主，故数据在代表性上存在一定局限。为强化数据代表性，后续研究应将网络数据挖掘与问卷调查、访谈等小数据收集方式相结合，对不同类型景区吸引力的个性化表征要素进行全面分析，系统探究景区吸引力空间格局的形成机制。