甘肃省旅游者空间分布的演变特征

2020-07-29 08:25王植颖
开发研究 2020年3期
关键词:基尼系数年份甘肃省

魏 鹏,王植颖

(西南大学 经济管理学院,重庆 400730)

提要:旅游者的空间分布是衡量区域旅游发展的重要指标。甘肃省作为西北地区重要的旅游目的地和枢纽地,近些年来在“一带一路”等倡议的带动下,旅游产业得到了快速发展。但甘肃省地域狭长,“旅长游短”的空间问题成为制约产业发展的瓶颈。研究从旅游的空间属性出发,采用插值分析、空间自相关、基尼系数以及相关性分析4种方法,根据2006年、2010年、2014年和2018年甘肃省各县(区)旅游人次、旅游收入以及人均旅游支出的统计数据,以“现状表征—历史演变”的分析路径,从“空间—时间”维度对旅游者的空间分布及演变特征进行了分析对比。结果表明,甘肃省旅游发展路径整体上呈现从“极核中心”向“核心—边缘”、再向“点—轴”模式演变的过程。这一路径表现为旅游者的扩散、旅游总收入的扩散以及旅游人均支出扩散的依序层次演进。

一、引言

旅游者与旅游产业的空间分布研究是区域旅游发展中进行资源优化配置的重要理论基础。从现有研究来看,学者们主要对空间演变过程所涉及的研究区域、研究方法、影响要素、演化特征等内容进行了一系列的梳理。研究表明,影响旅游业发展空间差异的主要因素有地区发展政策、经济、交通、旅游吸引物、旅游基础设施等。Ioannide[1]、Preston-Whyte[2]通过梳理旅游发展中心的空间演变,发现政治、政策、文化都对旅游发展有着直接的影响;Spilanis和H.Vayanni[3]对爱琴海区域岛屿在1951—2001年的旅游接待人数、游客消费等旅游指标进行分析,测算出各岛屿的旅游强度、空间布局及分异规律;Elson、Murphy、Dudycha、Kermath从旅游基础设施角度分析了客源地与目的地的空间布局;Royer等提出了关于旅游业经济影响空间差异分析的测量指标,包括旅游影响指标(tourism impact factor,TIF),TIF=人均旅游收入/人均总收入;旅游比例指标(tourism proportion factor,TPF),TPF=地区旅游总收入/地区生产总值。从国内研究来看,学者们对旅游发展的影响因子探索不断具体化,如唐子颖等人[4]把A级景区作为旅游吸引物进行对比分析,而对基础设施的影响研究则具体到饭店、酒店、俱乐部的建设等方面;此外,相关研究的指标选取也更加全面,旅游收入、旅游外汇收入、国内旅游收入等多因子复合指标,均被用来衡量旅游经济发展水平和空间分布的具体状态。在空间范畴的研究中,国外研究注重社区尺度,国内研究则更侧重于宏观尺度,多以全国的空间结构,或是以经济区为研究范畴,如长三角地区、珠三角地区、黄河上游地区[5]以及西北地区[6]等。随着研究的深入,省域及其以下尺度的旅游产业发展水平的空间分布特征及其影响因素也被关注:于慰杰、李建卫[7]从旅游资源与区位条件的角度对山东省的旅游增长态势进行分析,马军山等[8]对浙江省永康市,吴相利[9]对黑龙江省,黄红莉[10]对福建省,梁留科等[11]对河南省,祝晔[12]对江苏省的旅游开发的空间布局也进行了相关研究。在研究方法上,则呈现出多学科、多元化方法交叉运用的态势,其中锡尔指数、变异系数、基尼系数等常规方法,逐渐向包括主成分分析、泰尔指数以及GIS空间分析等的多变量交叉分析方法转变[13-14]。同时,线性回归、灰色模型、指数平滑等预测方法也被广泛地运用到相关研究中。

另外,学者们也对区域旅游空间形态结构的演化进行了一系列的理论与实践探究。杜能创立的农业区位理论[15]、韦伯提出的工业区位论[16]、克里斯塔勒提出的“中心地学说”、缪什的市场区位论[17]等都是区域经济理论的经典成果,也为旅游产业空间研究提供了完善的科学范式。20世纪60年代以来,关于产业发展空间格局的诸多理论模型相继产生,隆格伦、布里顿[18]建立了“核心—边缘”理论模型,Weaver[19]、Patheodorou、Pearce[20]对“核心—边缘”空间结构进行了分析。美国弗里德曼在中心地理论、增长极理论以及发展轴的概念上产生了“点—轴”理论[21]。在旅游实践研究方面,学者们多利用以上理论,针对案例的发展进行实证分析,以阐释旅游带给地区经济发展的空间演变过程。Judd证实城市旅游景点及旅游设施基本上呈“线状及簇状”分布[22]。在国内,学界主要是采用经典的区位分析方法对区域旅游空间结构的表征与演化进行分类并分别予以说明。汪德根[23]等基于“点—轴”理论针对不同旅游地进行的空间结构分析,马勇[24]提出了“点—轴—区”的分布结果,并提出区域旅游空间结构演化的一个更高阶段是旅游网状形态阶段。

旅游人次、旅游总收入以及旅游人均支出是比较区域旅游发展水平的重要指标。在我国,省级区域是重要的研究单位,由为数众多的下级区域构成,对其进行研究能够揭示出区域内空间结构的特性与共性规律。从产业的运行角度来看,旅游业进行规划布局、协调安排政策与投资,一般都是以省级行政区划进行的。以省域尺度为对象的空间分析,有利于制定具有针对性的宏观调控政策,对于改善区域经济结构、优化旅游资源与生产要素的空间布局,都具有重要的理论与实践意义。从旅游者的角度来看,其对旅游产品的选择,实质就是对目的地空间的选择,它有赖于旅游者的空间认知(这种认知具有等级层次,过程具有“自上而下”的特性);对于外地旅游者,省级区域是旅游者空间认知与选择的重要空间尺度。基于此,本文以甘肃省作为研究对象,以其87个县(区)(全省有86个县(区),由于嘉峪关市没有下辖县或区,市域面积也较小,被列入县(区)分析)为研究单元,选取2006年、2010年、2014年、2018年4个典型年份的统计数据,采用空间分析多方法交叉运用的方式,比较各县(区)旅游产业发展主要指标量在空间分布上的特征,总结其呈现出的空间演变规律,进而为区域旅游业空间优化发展提供建议。

二、研究区概况

甘肃省地处我国西北内陆,地域广阔,整体呈西北—东南向狭长分布,东西长达1 655 km,南北最宽处530 km,最窄处仅25 km,占全国陆地面积的4.71%。甘肃属于经济欠发达地区,2018年GDP总量约占全国的0.90%,人均GDP仅相当于全国平均水平的48.67%。总体来看,甘肃省自然条件严酷,生态环境脆弱,基础设施薄弱,经济欠发达,人民生活水平较低;但甘肃省国土面积大,地质地貌复杂多样,历史悠久、文明多元、文化深厚。自然景观和文化遗产等旅游资源丰富而独特。甘肃省作为中华民族和华夏文明的重要发祥地,丝路文化、黄河文化、长城文化、始祖文化、民俗文化等底蕴深厚;甘肃地质地貌复杂多样,冰川雪峰、大漠戈壁、森林草原、峡谷溶洞、丹霞砂林交错分布,自然风光独特。甘肃是民族交汇融合区,生活习俗、节庆礼仪、宗教信仰各异,民族风情丰富多彩,造就其旅游资源多样而独特。至2018年年底,甘肃省共有各类A级景区303家,占全国的2.54%。其中5A级景区4家,占全国的1.54%;4A级景区95家,占全国的2.68%;3A级景区125家,占全国的2.18%;2A级景区78家,占全国的3.40%;1A级景区1家,占全国的0.97%。除此之外,甘肃还是连接欧亚大陆桥的战略通道,也是国内沟通西南—西北的交通枢纽,是“丝绸之路旅游黄金段”,为建设国家重要旅游目的地和集散中心提供了独特的区位优势,也使得大力发展旅游业成为甘肃经济社会转型升级的重要选项。

近年来,大力发展旅游业推动甘肃经济社会发展已成为社会广泛共识。政府相继出台的系列政策,不仅有力支持了甘肃旅游业发展,也不断促进了甘肃省旅游业发展的空间优化。2010年《国务院办公厅关于进一步支持甘肃经济社会发展的若干意见》指出,甘肃“历史文化厚重、发展潜力巨大,但体制机制不活、开放程度较低”,因此,甘肃“要实施以优势资源开发转化为重点的产业发展战略”,要“积极发展文化产业、旅游业和物流业,构建具有甘肃特色的现代产业体系”,明确了旅游业作为甘肃特色优势产业的战略地位[25]。2010年,甘肃省委、省政府出台《关于加快发展旅游业的意见》,重点提到区域联动,提出要将“全面贯彻‘中心带动、两翼齐飞、组团发展、整体推进’的区域发展战略,优化旅游业发展空间布局,突出旅游精品线路和重点区域开发建设,带动全省旅游业协调发展”[26]。2014年,甘肃省委、省政府出台《关于促进旅游业改革发展的意见》。2015年,甘肃省政府印发《关于进一步促进旅游投资和消费的实施意见》,引导全省各级各部门充分发挥旅游业在推动经济转型、产业升级中的重要作用。2016年,省政府印发《甘肃省“十三五”旅游业发展规划》,指出“十二五”期间甘肃旅游发展的突出问题是“旅游区域发展不平衡”,提出要将“着力完善、优化旅游空间布局,构筑全省旅游发展战略支点和产业支撑”作为甘肃省旅游业“十三五”期间的核心工作,这也为甘肃旅游产业新一轮持续健康发展和空间协调演进指明了前进方向[27]。2017年3月,甘肃省旅游产业发展领导小组印发《关于加快推进全域旅游发展的指导意见》,为统筹指导全省全域旅游发展奠定了基础。

旅游业作为甘肃省现代服务业的龙头产业和国民经济的战略型支柱产业,其产业地位也在不断提升。2006年,甘肃省接待游客1 574.1万人次,实现旅游综合收入75.2亿元,分别占全国同期的1.13%和1.20%,旅游人均支出477.7元,占全国同期平均水平的81.21%;2010年,全省接待游客4 284.5万人次,实现旅游综合收入达236.2亿元,分别占全国同期的1.92%和1.50%,旅游人均支出551.30元,占全国同期平均水平的78.45%;2014年,全省接待游客12 656.0万人次,实现旅游综合收入780.0亿元,分别占全国同期的3.37%和2.09%,旅游人均支出619.1元,占全国同期平均水平的62.05%;2018年,全省接待游客和综合收入为30 190.9万人次和2 058.3亿元,分别占全国的5.45%以及4.01%,旅游人均支出681.76元,占全国同期平均水平的64.54%。上述数据表明,甘肃省旅游业在这十余年间一直保持着较高的增长势头,旅游人次稳步提升,旅游产业贡献率逐年递增,基本上实现了稳步发展①。

但就全国范围而言,甘肃省旅游产业实力依旧处于较低水平,产业发展的整体状况仍具有较大的发展空间,特别是旅游人均支出增长整体乏力,2006—2018年,全省旅游人次与旅游总收入分别增长26倍、18倍,但旅游人均支出仅增加42.73%,年均增长率仅为2.77%,远低于同期全国人均支出增加79.58%;而年均增长4.61%的水平,也说明甘肃省旅游发展内在质量提升幅度不大,旅游业发展根本上依赖于数量而非质量的增长。甘肃省地域空间东西狭长,区域跨越幅度大,旅游产业发展“旅长游短”的特征明显。众所周知,旅游活动与旅游产品发展具有空间属性,定量研究旅游人次、旅游收入与旅游人均支出的空间状况以及空间分布的时间演变特征对于区域旅游发展提质增效,实现区域旅游产业的协调有序发展具有较为重要的实践意义和价值。

三、研究方法

现有的地理学空间分析方法以及经济学分析方法比较成熟,且应用广泛。本研究以空间自相关性反映邻接区域的“自相关—不相关”关系,以基尼系数反映空间整体的“均衡—不均衡”状况,以插值分析反映空间整体的趋势,以变量相关性分析反映各变量之间的相关关系。综合运用多种分析方法,全面审视旅游业发展水平主要指标在空间上的分布以及演变规律特征。

(一)空间自相关分析

空间自相关分析的目的是确定变量是否在空间上相关,以及其在空间上相关程度如何。空间自相关系数常用来定量描述事物在空间上的依赖关系,即用来度量各变量在空间上的分布特征及其对邻近区域的影响程度。如果某一变量的值随着测定距离的缩小而变得更相似,则这一变量呈空间正相关;若所测值随距离的缩小而更为不同,则称之为空间负相关;若所测值不表现出任何空间依赖关系,说明空间不相关性或空间随机性。空间自相关分析首先要确定空间对象之间是否为邻居,n个对象之间的空间邻居关系用空间权重矩阵来表示,可采用邻接标准或距离标准。采用邻接标准有两种原则:一种是rook’s原则,另一种是queen’s原则。rook’s原则要求必须有一条边相连接,而queen’s原则要求有一点连接即可。在度量空间自相关前,需要解决地理空间结构的数学表达。在众多的表达式中,空间二值邻接矩阵形式简单且应用广泛,它的定义是,当两个区域具有非零长度的共同边界时,矩阵相应位置上的元素为1,否则该元素就为0。本文采用queen’s原则(共边共角)作为确定邻接的标准。对于邻接标准来说,i与j邻接则用1表示,否则用0表示,即

(1)

空间自相关分析常用指标有Moran’s I、Geary’s C、General G、Local Moran’s I、Local G等,其中Moran’s I是最常用的全局关联指数,用来探测整个研究区域的空间分布特征。计算公式为协方差公式的空间推广,如式(2)所示:

(2)

式(2)中,n是参与分析的空间单元数;Wi和Wj分别表示某现象(或某属性特征)在空间单元i和j上的观测值;Wij为空间权重矩阵。需要注意的是,在式(2)中,i可以等于j,Wij中的i和j相等表示自权重,一般自权重定义为0。采用ArcGIS中Spatial Statistics/Global Moran’s I功能模块,实现空间自相关分析。空间关联关系的概念设置方式为contiguity-edges-corners(共边共角)。

(二)基尼系数

经济学中,基尼系数是国际上通用的、用以衡量变量数值分布差距的常用指标,是根据洛伦兹曲线所定义的判断数值分布差距程度的指标。基尼系数最大为“1”,最小等于“0”。基尼系数越接近0,表明变量数值分布越是趋向平等。借用基尼系数可对空间内指标的均衡状态进行分析。基尼系数<0.2,表示绝对平均;基尼系数介于0.2~0.3表示比较平均;基尼系数介于0.3~0.4表示相对合理;基尼系数介于0.4~0.5表示差距较大;基尼系数>0.6以上表示差距悬殊。利用excel绘制自变量与因变量的累积数值曲线,对该曲线采用“添加趋势线”工具添加回归函数,即得洛伦兹曲线的拟合函数,并观察R2值(R值为相关系数,R2反映因变量的全部变异能通过回归关系被自变量解释的比例,回归中可解释离差平方和与总离差平方和之比值),要求R2>0.8以确保回归函数的拟合度。如2018年甘肃省各县(区)旅游人次分布拟合的曲线函数为y=1.856 7x3-1.682 3x2+0.703 4x-0.042,R2=0.986,由此求得曲边形(图1对角线下阴影部分)的面积为

图1 2018年甘肃省各县(区)旅游人次洛伦兹曲线

(3)

解得

S=0.255 1,求得基尼系数=(0.5-0.255 1)/0.5=0.490。

(三)插值分析

由于在研究范围中所获得的宏观数据无法涉及所有地区连续性特征,因此地理学中通常采用插值来填充图像变换时像素之间的空隙。在离散数据的基础上补插连续函数,使得这条连续曲线通过全部给定的离散数据点。插值是离散函数逼近的重要方法,利用它可通过函数获得在有限个点处的取值状况,估算出函数在其他点处的近似值,从而反映出函数的连续整体面貌。空间分析中的插值方法有最近邻点法、反距离权重法、趋势面法、多元回归法、径向基函数法、薄板样条函数法、克里金法、最近邻域法、线性内插法等。其中,径向基函数(radial basis function,RBF)是一系列精确插值方法的组合,即表面必须通过每一个测得的采样值。作为精确插值器,RBF用于根据大量数据点生成平滑表面,这些函数可为平缓变化的表面生成很好的结果。采用ArcGIS中Geostatistical Analyst/Geostatistical Wizard功能模块对空间变量实现插值分析。

(四)相关性分析

相关性分析是研究两个或两个以上处于同等地位的随机变量间的相关关系的统计分析方法。采用皮尔逊Person相关系数考察多变量之间的相关关系是比较成熟的常用方法,其计算方式是:

(4)

可理解为,数据X与Y的协方差/(X的标准差×Y的标准差),皮尔逊相关系数也可以看成是剔除了两个变量量纲影响,即将X和Y标准化后的协方差。求得如果伴随概率P<0.05,则拒绝原假设,表明相关性显著,相关可能性概率则大于95%;如果P<0.01,相关可能性概率则大于99%。计算结果为Pearson Correlation(皮尔逊相关系数),通常也称为C值,在满足P<0.05条件下,C>0代表两个变量正相关,C值越大相关性越大;C<0代表两个变量负相关。

四、研究分析

依据统计数据,采用前述方法,计算甘肃省各县(区)2006年、2010年、2014年、2018年4个年份的旅游人次、旅游总收入、旅游人均支出的空间自相关性与基尼系数值,结果如表1所示。

表1 甘肃省县(区)各年份旅游人次、旅游收入、旅游人均支出的空间自相关性与基尼系数值汇总表

(一)旅游人次空间分布演变

4个年份的旅游人次基尼系数均大于0.4,人次分布均呈现不均衡状况,旅游人次空间分布整体数值呈现“减—减—略增”的演变。

依据空间自相关分析P值,以P>0.05为标准,判断空间自相关性特征。数据表明,4个年份旅游人次空间自相关性演变经历了“不相关—相关—不相关—不相关”,z值经历了“增—减—减”的过程。分析数据显示,2006年至2010年,空间自相关性增强,2010年旅游人次的空间聚集特征最为明显,分布演变呈现由中心向周边扩散;2010年至2014年,空间自相关性减弱,旅游人次的空间分布演变呈现由聚集中心向更广阔空间扩散;2014年至2018年,空间自相关性继续减弱,旅游人次的空间分布继续扩散,但基尼系数反而上升,在扩散的过程中不均衡性反而增强,提示出现了新的极核或某些局部极核的特征显著增强。

4个年份的旅游人次空间插值分析结果如图2所示。插值分析显示,2004年旅游人次分布表现为明显的以天水市区、兰州市区、武威市区、嘉峪关—酒泉市区、敦煌市为等中心城区为极核中心,周边扩散影响不显著;2010年则呈现围绕前述中心城区向周边扩散趋势;2014年以河西地区的武威—嘉峪关(酒泉)—敦煌为核心的各个区块已然衔接,贯穿河西地区的旅游人次高聚集轴线开始显现;2018年贯穿河西的轴线联系增强,甘肃西部地区(河西地区)的张掖市区的极核作用显著提升,东部地区的平凉市区的极核作用也显著提升。

图2 各年份各县(区)旅游人次的插值分析图

(二)旅游收入空间分布演变

4个年份的旅游收入基尼系数均大于0.4,收入分布均呈现不均衡状况;旅游收入空间分布4个年份的演变整体呈现“减—减—增”的演变。

依据空间自相关分析P值,4个年份旅游空间自相关性演变经历了“不相关—相关—相关—不相关”,z值经历了“增—增—减”的过程,显示2006年至2010年,空间自相关性增强,收入的空间分布演变呈现由中心向周边扩散;2010年至2014年,空间自相关性减弱,旅游人次的空间分布演变呈现由聚集中心向周边扩散持续;2014年至2018年,空间自相关性继续减弱,收入的空间分布继续扩散,基尼系数上升,在扩散的过程中不均衡性增强,提示出现了新的极核或某些先前较弱极核的特征显著增强。

4个年份的旅游收入空间插值分析结果如图3所示,空间插值分析显示,2004年,收入分布表现为天水市区、兰州市区、嘉峪关—酒泉市区、敦煌市极核中心周边扩散影响不大;2010年,围绕这些市区中心向周围县(区)扩散,武威市区极核特征显现;2014年,河西地区的武威—嘉峪关(酒泉)—敦煌轴线开始显现;2018年,河西轴线联系增强,河西地区的张掖市区的极核特征显著增强。

图3 各年份各县(区)旅游收入的插值分析图

(三)旅游人均支出空间分布演变

4个年份中除2006年旅游人均支出基尼系数接近0.3外,其余均小于0.2,人均支出分布呈现均衡状况;4个年份的演变整体呈现“减—减—减”的状况,均衡状态持续增强,县(区)间的差异逐渐减小。

依据空间自相关分析P值,可见4个年份旅游空间自相关性演变经历了“不相关—不相关—相关—相关”、z值经历了“略减—增—略减”的过程。数据显示,2006年至2010年,空间自相关性减弱,人均支出的空间分布极核特征略微增强;2010年至2014年,空间自相关性明显改进,人均支出的空间分布演变呈现由极核中心向周边扩散持续;2014年至2018年,空间自相关略减,但仍明显自相关,“极核—边缘”特征略有减弱,但仍很明显。

4个年份的旅游人均支出水平的空间插值分析结果如图4所示。空间插值分析显示:2004年,人均支出分布表现为并不太明显的兰州及周边、张掖市区周边、嘉峪关—酒泉市周边相对高值地区;2010年,兰州及周边、张掖市区周边、嘉峪关—酒泉市区—金塔县,敦煌市—阿克塞县是相对高值地区;2014年,甘肃中部的兰州—武威市区,甘肃省西部的酒泉—嘉峪关市区—敦煌—阿克塞成为区域性高值区;2018年,甘肃省东部天水市区及其周边区域成为相对高区域,同时甘肃省东、中、西3个区域的连接性增强。从4个年份的数据与图形来看,旅游人均支出越来越受到交通等与空间相关的因素影响。

图4 各年份各县(区)旅游人均支出的插值分析图

(四)旅游人次、旅游收入、旅游人均支出的关联关系

各县(区)旅游人次、旅游总收入、旅游人均支出的相关系数的计算结果如表2所示。

表2 各年份旅游人次、旅游收入、旅游人均支出的相关系数统计表

由表2可得,旅游人次与旅游收入存在持续、明显且非常高的正相关关系。4个年份两者的相关系数的伴随概率P值均为0,显示了极强的相关性特征,4个年份中两者间的相关系数分别为0.817、0.919、0.969、0.975,显示出了明显的逐渐递增的趋势,旅游人次的高值县(区)一般也是旅游收入的高值县(区)。

旅游人均支出在2006年、2010年与旅游人次和旅游总收入两因素之间相关关系不显著(P>0.05)。但2014年与旅游总收入正相关性显著(P<0.01,相关系数C=0.305);2018年两者正相关性显著(P<0.01,相关系数C=0.393),显示这2年正相关特征显著,并且相关性系数呈现增长趋势。2004年、2010年、2014年,各县(区)旅游人均支出数值与旅游人次相关性特征不显著(P>0.05),但2018年的值与旅游人次正相关性显著(P<0.01,C=0.296)。旅游人均支出由与旅游人次、旅游人均支出不相关的状况逐渐发生改变:先是与旅游总收入正相关并随时间演进而递增;其次与旅游人次正相关,旅游人均收入与旅游产业发展整体的相关性明显增强,旅游人次和旅游总收入的高值县(区)也逐渐成为旅游人均收入的高值县(区)。

五、结论与展望

(一)研究结论

1.旅游人次与旅游收入空间分布演变具有一致性

4个年份中各县(区)旅游人次与旅游收入呈现了相对一致的“极核—边缘”空间扩散特征。2006年至2010年,分布演变由中心向周边扩散;2010年至2014年,旅游人次的空间分布演变由聚集中心向更广阔空间扩散;2014—2018年空间分布继续扩散,但基尼系数反而上升,在扩散的过程中不均衡性增强,提示出现了新的极核或以前相对较弱极核的功能开始提升,也显示出旅游产出空间分布新的不均衡性开始产生。

2.旅游人均支出的空间分布越来越受到空间因素的影响

4个年份,甘肃省旅游人均支出的空间不均衡性逐渐减弱。2004年与2010年,旅游人均支出空间自相关性特征不显著,但2014年与2018年,空间自相关性从以往年份中的完全不相关转变为特征非常显著的相关性,空间因素对人均支出的影响特征显著,人均支出相对高值地以空间扩散性的方式影响邻近区域。2004年与2010年,各县(区)间旅游人均支出与旅游人次以及旅游总收入相关性不显著,但2014年该指标开始与旅游总收入显著相关,2018年开始与旅游人次显著相关,结合旅游人次与旅游总收入的空间演变规律,可以发现旅游人均支出在后两年份相较于以前显示了由随机的无序空间,逐渐演变为与自身邻近区域以及与产业发展整体相关联的有序空间分布。

3.3个要素的空间分布演变具有前后关联的序位性

整体上,甘肃省旅游发展呈“极核中心”向“核心—边缘”再向“点—轴”模式演变的路径,验证了旅游业发展在空间地理演变的规律中构建的“旅游点—旅游轴—旅游集聚区(旅游圈)—旅游网”的空间结构演变过程理论[23]。同时,这一路径还表现为旅游人次、旅游总收入和旅游人均支出3个要素的空间分布演变具有前后关联的序位性,即各县(区)旅游业发展的过程体现为“旅游人次空间分布扩张—旅游收入空间分布扩张—旅游人均支出空间分布扩张”的过程,旅游者的空间集聚与扩散是后两个指标空间演变的时序起点,旅游人均支出的空间扩张是这一过程的结果。

(二)发展建议

1.遵循旅游发展扩散层级效应,合理安排产业要素空间布局

甘肃省旅游产业分析结果显示,旅游人次、旅游总收入、旅游人均支出的空间分布演变具有层次扩散性。因此,在旅游资源空间要素配置上,要遵循旅游发展的空间“核心—边缘”扩散效应,适应旅游要素的空间自相关性特征,发挥核心的辐射带动作用,安排旅游要素围绕极核并向周边梯级扩散,逐步推动产业空间形成轴线布局。

2.以旅游人次空间分布优化为首要目标

旅游人次、旅游总收入、旅游人均支出3个要素中,旅游人次的空间首先呈现出“极核—边缘—轴线”的空间演变特征,并对其他两个要素发挥引领的作用。旅游活动与旅游产业发展是围绕旅游者展开的,旅游要素的空间流动与空间扩散,是以旅游者的空间流动与空间扩散为导向的。因此,有效地吸引旅游者是旅游地发展的首要目标。推动旅游者空间优化扩散是引领旅游业整体空间优化的前提。

3.以旅游人均支出空间分布优化为核心目标

旅游人均支出水平反映了区域旅游发展质的水平。在人次、总收入和人均支出3个变量中,旅游人均支出是旅游分布演变相对滞后的一个变量,其与旅游产业发展的其他两个主要指标的关联性也随时间演进逐渐增加,显示出人均支出的空间分布的演变发展是旅游业空间分布成熟的标志。旅游人均收入空间扩散是旅游业一轮次空间扩散的结果,也将是下一轮次空间扩散的起点。

(三)研究展望

本研究对甘肃省2004年、2010年、2014年、2018年4个年份的旅游人次、旅游总收入和人均旅游支出在各县(区)间的空间分布特征进行了分析,显示了空间分布状况以及时间维度的演变趋势,描述了3个观测量的空间演变关系,展现旅游业发展的扩散效应以及层次性特征。研究以省域尺度的县(区)数据为主,分析了区域旅游变量的空间演变规律,并基于数据结果,提出了发展建议。但现有研究还局限于各指标的现象及其之间关联特征的描述和总结,对于内在关联的机理和影响因素还没有深入剖析;所使用的数据局限于个别典型年份,对于持续性的连续时间的特征观察还有待深入进行。

注 释:

①2015年及以前由各县级以上旅游行政部门提供数据,《甘肃省旅游业“十三五”规划》编制组整理。2018年数据依据各地统计公报和旅游局(文化和旅游委)核报数据整理。

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