粤港澳大湾区星级酒店空间分布特征

卢扬丽， 吴庆双,2， 王 芳

(1.安徽师范大学 地理与旅游学院,安徽 芜湖 241003；2.资源环境与地理信息工程 安徽省工程技术研究中心，安徽 芜湖 241002)

星级酒店作为服务行业的代表，其发展是衡量一个城市或地区总体发展水平的重要内容，是城市进步与发展的基石，通过星级酒店空间分布的研究反映地区经济差异已成为地理学研究的重要课题。国内外学者对酒店的空间分布特征进行了深入探讨：在空间分布特征研究方面：宋思博[1]等基于GIS空间分析技术，分析了沈阳市星级酒店的空间分布集聚和离散程度，且运用点模式分析了不同星级酒店的分布重心和趋势，得出沈阳市星级酒店的空间分布呈显著的集聚性；储雪勒[2]等基于谷歌地球和百度地图上采集的上海市精品酒店和五星级酒店，运用GIS方法分析了上海市精品酒店空间分布的市场域，得出上海市精品酒店具有线性速度增长的结论；赵艳[3]等运用地理集中指数分析郑州市星级酒店的空间分布，结果表明郑州市星级酒店空间分布极不均衡，且集中指数高达98.4%；石榴花[4]等运用最邻近距离分析和热点分析法对北京市星级酒店的空间分布做了研究，结果表明星级酒店在北京市的分布呈显著集聚性；刘文娟[5]基于全局和局部空间自相关理论对中国大陆地区的经济型酒店进行空间分布研究，结果表明我国经济型酒店分布具有明显的空间集聚特征且这种特征存在整体和局部的差异性；Wall[6]等对加拿大多伦多城市酒店进行空间分布特征分析，结果表明在城市市中心、机场等人流量大、商场较多、物流发达的地区酒店分布较多；Ashworth[7]等较早提出了酒店的空间分布模型，结果显示老城区大酒店受高地价、建造地段及交通便利度等因素的影响，少数酒店分布逐渐靠近新旧城区接壤地段；Jayne M[8]等对南非城市进行旅游目的地研究，结果表明酒店的空间集聚是受当地历史的形态、多种经济功能和旅游发展类型相关，并且随着城市结构的发展，酒店的空间分布也呈变化和分级；David[9]等采用古典经济学原理和模型对伦敦市饭店空间分布进行探究，结果表明高星级宾馆基本位于市中心地带，经济型和商务型酒店大多分布在城市边缘及外缘地带；Noam[10]等引用住房均价为指标分析耶路撒冷酒店在地理空间上的分布差异，得出地理区位与酒店空间分布的关系表现的较为显著的结论。在酒店空间分布特征影响因素研究方面，侯兵[11]等运用GIS空间分析方法，研究了扬州市经济型酒店分布的市场规模及发展动力、并探究了经济型酒店选址决策与城市发展规模之间的关联性；曲小毅[12]等运用三维气泡的数据统计方法，研究了北京朝阳市经济型酒店的空间分布特征及影响因素，结果表明该地区经济型酒店与交通可达性的关联性较为显著；Yang[13]等运用逻辑斯特模型分析了北京市酒店选址的影响因素，结果表明酒店选址与星级、营业时间、服务质量、经营所有权、选址集聚性、周边的公共服务设施、交通便利性及旅游景点的等因素具有相关性。

综合国内外研究现状可知，随着人们消费水平的提高以及旅游业的发展，酒店行业的发展越来越快，酒店的空间分布研究已成为地理学研究的重要课题。粤港澳大湾区作为国家新规划的世界级城市群，在外来资源的促进下，酒店服务业已成为粤港澳大湾区基础性产业，因此，星级酒店的空间分布研究对粤港澳大湾区经济发展和城市规划布局具有重要意义。兴趣点(POI，Point of interest)信息作为空间大数据，具有获取速度快、数据类别多、数据量大的特点，本文将POI数据应用到酒店的空间结构探究，为未来大数据在酒店空间结构应用研究中提供一个基础，尤其是探讨酒店空间分布上，POI数据提供了稳定的数据来源。

1 数据来源与研究方法

1.1 研究区概况

图1 粤港澳大湾区位置图Fig.1 Location map of Guangdong-Hong Kong-MacaoGreater Bay Area

粤港澳大湾区地处中国最南边，毗邻东南亚，位于20°N～25°N，110°E～117°E范围，属于亚热带季风气候，热量资源丰富，年平均气温介于13℃～20℃之间，有利于地区自然经济的发展，主要由广州、佛山、肇庆、深圳、东莞、惠州、珠海、中山、江门和香港特别行政区、澳门特别行政区共同组成的城市群。其中香港特别行政区和广州市曾被全球最为权威世界城市研究机构GAWC评为世界一线城市，深圳被评为世界二线城市，人口数量高达1个亿，区域面积达到56000平方千米，经济总额度超过一万多亿美元。并且粤港澳大桥由西向东分别经过珠、澳口岸的人口岛，拱北湾大桥并与人工岛衔接，然后钻入地下，向东穿过拱北口岸，连接前山河的特大桥，穿越将军山，沿南琴路两侧，西行至洪湾，接入国家高速公路网，这一段被称为粤港澳大桥的珠海连接线，加强了地区与地区之间的联系。

1.2 数据来源

由于电子地图的发展，通过高德地图、谷歌地图、百度地图等一系列数据采集和打包的方式，使POI数据的获取途径多样丰富，其开放平台为POI的来源提供了接口，研究中基于百度地图API接口，获取粤港澳大湾区2017年6月份星级酒店的POI数据，其中三星级酒店POI数据为1136条，四星级酒店POI数据为1036条，五星级酒店POI数据为435条，并对各市星级酒店POI数据做了统计(表1所示)。从数量上可直观地看出粤港澳大湾区星级酒店空间分布存在地区差异性，且星级酒店等级越高，这种差异性越明显。鉴于此，本文基于各星级酒店POI数据分别讨论粤港澳大湾区星级酒店的集聚性和自相关性特征。

1.3 研究方法

1.3.1 核密度分析 密度分析(Kernel Density Estimation)是由离散的点数据或者线数据进行内插的过程，基于不同的差值原理，实际操作中密度分析可分类为点密度分析、线密度分析和核密度分析。鉴于POI大数据作为海量兴趣点的集合，易受到栅格大小和位置的影响，而核密度分析用于计算点要素在其周围领域中的密度，可以对点数据进行高质量的密度估计，因此宜采用核密度分析法，其公式如(1)所示。

表1 粤港澳大湾区各市酒店数量

(1)

式中：K为核函数，x-xi是x和xi之间的距离；h是带宽；n是范围内的点数。带宽值的选择对估计量fh(x)的影响较大，如果h太小，那么密度估计偏向于把概率密度分配得太局限于观测数据附近，致使估计密度函数有很多错误的峰值，如果h太大，则密度估计就把概率密度贡献散得太开，这样会忽略掉f的一些重要特征，则密度估计中概率密度的贡献不能真实体现，从而对捕捉f的重要特征产生消极影响。此外，鉴于酒店POI数据的空间分布特征研究不但需要考虑到区域内不同地区数据的差异性，还需要对区域内同一地区数据的同一性进行评估，选择合理的带宽成为避免酒店POI数据的空间分布特征过于强化或弱化的有效方法，其公式如(2)所示。

(2)

式中：δ为样本方差。

1.3.2 空间自相关性分析 根据要素位置和要素值进行空间自相关性的度量称为空间自相关分析，主要用于计算区域单元上的某一属性或某种地理现象与其相邻空间点上同一属性值的相关程度，是统计学中的一个重要方法。基于给定的要素及相关属性，其空间关系可分为聚类模式、离散模式还是随机模式。该指数的显著性通过莫兰指数(Moran’sI指数)值、Z得分值和P值进行评估，其中Moran’s I指数统计公式如(3)所示。

(3)

2 结果分析

2.1 市域尺度的空间分布特征

2.1.1 整体酒店呈现“多中心”集聚与向外扩散的格局 基于合理带宽的选择，参考公式(2)计算的粤港澳大湾区核密度分析适宜的带宽值为113m，运用ArcGIS核密度分析方法对粤港澳大湾区2530家星级酒店POI数据进行研究，结果如图2所示。

图2 粤港澳大湾区酒店密度分布图Fig.2 Hotel density distribution of Guangdong-Hong Kong-MacaoGreater Bay Area

从分析结果可知，粤港澳大湾区星级酒店在空间分布上以广州市、东莞市、深圳市、中山市、珠海市、澳门和香港为中心进行高密度集聚，且在城市内部表现为多核心模式，如广州地区在天河区、珠海区、越秀区、荔湾区、花都区等中心城区形成高集聚区，深圳市在福田区、盐田区、罗湖区形成高密度分布，澳门在花地玛堂区、花王堂区、嘉模堂区、路氹填海区、圣方济各堂区形成多个核心集聚及和香港的深水涉区、油田旺区共形成15个高密度区，结果表明粤港澳大湾区星级酒店不仅存在地区与地区之间的差异，同时亦存在城市内部分布格局的差异。依据高密度区和较高密度区的分布，将粤港澳大湾区分为不同等级，其中，高密度区为一级集聚区，面积较大的较高密度区为二级集聚区，面积较小的较高密度区位为三级集聚区。各集聚区统计如表2所示，由统计结果可知核心区的15个高密度区均为一级聚集区，而其他二线城市均以二级或三级聚集区为主。

表2 粤港澳大湾区集聚等级分布

产生该现象的原因是：①从粤港澳大湾区的城市群来看，广州、深圳属于一线城市且香港，澳门属于特别行政区，经济强劲，市场广阔，满足星级酒店偏好，有显著的集聚现象，而佛山、肇庆、惠州、中山、江门、珠海和东莞属于二线城市，经济实力和消费能力相对较弱，星级酒店的设立意愿有所降低。②从粤港澳大湾区星级酒店空间分布的扩散趋势来看，广州市、深圳市、香港和澳门特别行政区是该区域星级酒店在空间分布上的4个核心，因此大陆地区是以广州和深圳为核心的向外缘扩散，一级集聚区分布在广州天河区和珠海区，并由该区域向外扩散形成二级集聚区番禺区，沿着一级和二级集聚区形成零散的三级集聚区，南部沿海地区是以香港、澳门特别行政区带动沿海地区酒店行业的发展。

2.1.2 星级酒店空间分布差异性 地区星级酒店之间的发展亦存在不同的空间分布特征，为了进一步探究粤港澳大湾区三星级酒店、四星级酒店和五星级酒店的空间分布特征，基于密度分析分别计算出三星级、四星级、五星级酒店的密度分布，如图3所示。由计算结果可知，粤港澳大湾区各星级酒店呈现以下特征。

①三星级酒店呈现“大陆部分以广州市、深圳市为核心向外延伸发展”，“南部沿海部分以香港、澳门为核心发展”这样两个一线城市带动二线城市发展的分布特征。②四星级酒店呈现以“广州市和深圳市为大核心并向周围扩散延伸发展形成东莞市、惠州市、佛山市和肇庆市的多个小核心”的分布模式，在南部沿海部分，四星级酒店主要分布有两个高密度区，一个出现在香港和澳门特别行政区，另一个在毗邻澳门的珠海市和中山市，从而形成“以澳门和香港特别行政区为大核心，向大陆地区扩散形成珠海市、中山市多核心高密度区”的典型分布特征。③五星级酒店分别以“广州市、深圳市、香港和澳门为核心”形成了四个高密度区，并沿着高密度区向外延伸带动其他地区的高密度分布，从而形成东莞市、中山市、珠海市这样一个单独的高密度区。而较低密度区则是零散地分布于高密度区和较高密度区边缘。

造成该现象的原因是：①广州作为广东省的省会，在经济发展上占着绝对的优势，能够吸引大量的投资来源，不仅能够拉动当地经济的发展，同时，对像酒店这样的服务行业发展也起到促进的作用，并推动酒店星级级别的提高。②深圳作为首个开放的经济特区，拥有开放窗口和新型发展城市的称号，发展迄今已是具有一定影响力的国际化大都市，并创造了名震中外的深圳速度，高星级酒店的发展亦越来越受到重视，进而形成一个五星级酒店高密度分布区。③香港作为一所高度繁华的国际大都市，消费水平较高，人们对高等级服务的追求也较高，这与五星级酒店在香港出现高密度集聚不矛盾。④澳门在经济发展上，处于较高的水平，并且澳门地区博彩业的发展远远高于其他行业，无形中带动了当地其他服务行业的发展，而酒店作为大众化的服务行业自然在澳门就快速发展起来。

值得注意的是，广州市东北部和东南部地区，五星级酒店分布出现了一个高密度集聚区，表明星级酒店的发展不仅仅与经济发展有关，还可能存在其他影响因素。

2.2 县域尺度的空间分布特征

2.2.1 全局空间自相关性分析 运用ArcGIS10.1空间自相关分析计算粤港澳大湾区各星级酒店相关指数(表3)。由计算结果可知，粤港澳大湾区星级酒店POI数量的Moran’s值为0.199506，Z值为3.609956，P值为0.000306，表明地区星级酒店空间分布呈显著正相关性。从三星级、四星级、五星级酒店的MoranI值来看，不同星级酒店空间分布相关性存在差异性，其中，三星级酒店的MoranI值最高，其次是四星级酒店，五星级酒店的MoranI值最低，表明粤港澳大湾区星级酒店空间相关性强度表现为三星级酒店>四星级酒店>五星级酒店，三星级酒店的空间集聚特征最为显著。

表3 各星级酒店空间全局Moran’sI空间相关性分析

产生该结果的原因是：五星级酒店对区域资源配置和顾客的消费能力要求较高，通常分布于城市的中心地带或著名景观附近，数量较少，因而酒店与酒店之间的关联性表现较弱，而三星级酒店与四星级酒店服务更偏向于一般人群，落户要求较少，因而数量较多，易形成高集聚性；此外，星级较高的酒店个性特征更为突出，以期通过品牌效应进行定向高质量服务，因此不偏好集中布局，而星际较低的酒店采用抱团的方式，提升对旅游团队的吸引力，实现利润的增值，因此更偏爱集聚布局。

2.2.2 局部空间自相关分析 局域空间自相关可以探究粤港澳大湾区星级酒店集聚分布局域差异性，本文运用GeoDa局域自相关分析法计算得出各星级酒店的集聚类型分布LISA图(图4)。由分析结果可知：

1)粤港澳大湾区酒店数量在51个县区上的空间分布可分为高高(HH)集聚、高低(HL)集聚、低高(LH)集聚、低低(LL)集聚四种类型，且各种集聚类型在粤港澳大湾区分布具有显著差异性，尤其是不同星级酒店的集聚类型分布也不同。

2)三星级酒店HH集聚主要分布在广州、深圳、香港、澳门中心城区一带及周围地区，而少数二线城市也有零散的分布，如惠州市的惠城区、博罗县，肇庆市的端州区和鼎湖区，佛山市的南海区，珠海市和中山市。HL集聚的分布主要以二线城市为主，分别是怀集县、封开县、广宁县、德庆县、恩平市、台山市、惠东区、增城区、从化区、龙门县，少数一线城市也有HL集聚的分布，如澳门的嘉模堂区。LH集聚主要分布在HH集聚周围，与HH集聚区形成外环扩散型。LL集聚类型位于三星级酒店分布最广泛的地区。

3)四星级酒店HH集聚在大陆地区，主要以广州市、深圳市和东莞市为核心进行分布，在香港地区扩散至西边的离岛区，惠州市的最南边亦出现了HH集聚。HL集聚以二线城市为主，分别分布在怀集县、广宁县、封开县、龙门县、从化区，惠东区、恩平市、台州市及新会区15处。LH集聚依托HH集聚分布在广州，深圳、香港和澳门周边地区。

4)五星级酒店HH集聚在大陆地区的核心未发生变化但空间分布有所缩减，而在澳门地区空间分布向北扩展。HL集聚空间分布明显减少，主要分布于龙门县、增城区、黄埔区、惠东区、台山市、恩平市、珠海市及大鹏新区。LH集聚依附于HH集聚类型，空间分布有所扩大。

形成上述分布特征的主要原因是：广州作为省会，深圳作为经济特区，其经济发展一方面可实现自身繁荣，另一方面也具有广阔的辐射作用。通过与周边地区的合作交流，带动诸如东莞、惠州等市县经济蓬勃发展，从而提升酒店等服务业的需求量。香港、澳门特别行政区是世界级的商业都市，酒店业服务群体主要为流动人口及高消费旅游团体。伴随地区悠久的外对发展历史，星级酒店在城市化的进程中基于不同的消费等级群体，依照酒店星级落户布局。值得注意的是，由于大陆经济实力的提高和传统观念的转变，大陆居民消费能力迅速上升，不仅为大陆地区各星级酒店的繁荣提供了强有力的支撑，还使得大陆与港澳毗邻区域的酒店服务业在火热的交流互动中获得迅猛发展。

3 结 论

基于POI数据对粤港澳大湾区星级酒店的空间格局进行系统研究，有利于推进粤港澳大湾区星级酒店的可持续发展并为城市规划提出合理建议，具有重要的现实指导意义。本文通过酒店POI数据对粤港澳大湾区三星级酒店、四星级酒店和五星级酒店的空间分布进行研究，获取该区域星级酒店的分布特征，得到以下几点结论：

(1)基于酒店POI数据分析得出粤港澳大湾区星级酒店的空间分布具有不平衡性，在大陆部分，星级酒店主要集中分布在广州、深圳，形成一级集聚区，从城市中心向城市外延呈“环形放射状”递减分布，并形成多个核心的二级集聚区和三级集聚区。在港澳部分，以香港和澳门为大核心形成一级聚聚区，从沿海向内陆星级酒店呈“扇形扩张状”的增加分布，形成深圳、珠海的一级集聚区，酒店级别越高，这种分布特征表现越明显。

(2)应用全局自相关计算得到粤港澳大湾区各星级酒店POI数据的莫兰指数，得出星级酒店空间分布呈显著正相关，且相关性强弱表现为“三星级酒店>四星级酒店>五星级酒店”，表明各星级酒店在粤港澳大湾区的集聚性存在差异，且这种差异与酒店数量存在紧密联系，酒店数量越多集聚性越强，酒店数量越少则集聚性越弱。

(3)从局域自相关分析来看，粤港澳大湾区各星级酒店分布的集聚性存在“高高、高低、低低、低高”四种类型，且星级酒店集聚类型分布呈现“高高—高低—低高—低低”环形状分布格局，表明粤港澳地区星级酒店在空间上的集聚分布具有显著的规律性而非随机性。