旅游集团投资项目的空间分布特征及影响因素

吴丽云，李 玎

（1.中国旅游研究院，北京 100005；2.中国科学院 地理科学与资源研究所，北京 100101；3.中国科学院大学，北京 100049）

引言

旅游投资是经济增长、贫困消减的重要动力（Banerjee，2015）。旅游业的高增长率、显著的经济效应及突出的产业关联性，使其成为投资的热点领域（苏建军，2017）。国务院《关于促进旅游业改革发展的若干意见》、国务院办公厅《关于进一步促进旅游投资和消费的若干意见》以及《关于促进全域旅游发展的指导意见》等意见的相继出台，进一步激发了社会资本投资旅游业的热情，旅游投资规模不断扩大。根据国家旅游局发布的投资数据，“十二五”期间，我国旅游投资总额达29541 亿元，而2016、2017 两年的旅游投资额已达27997 亿元，接近“十二五”时期的旅游投资总额，旅游投资快速增长。旅游投资中，企业是绝对主体，每年四分之三左右的旅游投资来自企业。其中，大型旅游集团在旅游投资中占有重要地位，正日益成为旅游产业发展的中坚力量和旅游强国建设的重要支撑（吴丽云，2017）。

对旅游企业投资的研究相对较少，已有研究涉及旅游企业投资环境（邓爱民）、投资模式（沈静宇，2002），以及饭店、景区等具体行业的投资内容，包括饭店投资的影响因素（Puciato，2016；Falk，2016；戴斌，2005；伍蕾，2009）、饭店投资中存在的问题（张凌云，1988；陈雪琼，2006）、饭店投资效率（Cox，2003）、景区投资的制约性因素（张薇）和景区投资模式（戴春芳，2009），旅游集团融资模式（胡抚生，2011）等。从已有对旅游企业投资的研究看，仍处于初期阶段，关注内容主要涉及投资影响因素、投资模式和投资中存在的问题，缺乏从地理视角对旅游企业投资指向及投资行为背后动因的探究。研究方法以定性研究为主，多为对实践的推演，定量研究较少。本研究运用空间分析法，利用ArcGIS，SPSS 等软件，对旅游集团投资项目的空间分布特征、均衡程度、分布密度等进行定量表征和影响因素分析，以揭示旅游集团投资的空间分布规律，对于引领全国旅游企业投资投向，提升投资效率，优化旅游投资的空间格局提供一定的理论借鉴。

一、数据来源与研究方法

（一）数据来源

以中国旅游研究院和中国旅游协会公布的历年旅游集团20 强名单及参与旅游集团20 强申报的其他大型旅游集团为研究对象，共收集43 家大型旅游集团从1981年到2016年在我国大陆境内（不含港、澳、台地区）的434 个旅游投资（含收购、合并）项目信息，分布于29 个省级行政单位。投资信息主要来自上述旅游集团官网和媒体相关报道。空间数据来源于国家基础地理信息中心的1：400 万地图数据库。景区数据通过国家旅游局和地方旅游局官网获得。

（二）研究方法

通过Google earth 获取434 个样本点的空间属性，利用ArcGIS10.2 软件将这些样本点以点状要素标记在已配好地理坐标的中国地图上，并绘制旅游投资项目点的空间分布图（图1）。运用最邻近点指数、地理集中指数等研究方法，并借助ArcGIS10.2 空间分析工具，从空间分布形态、空间分布均衡程度及空间分布密度三方面对旅游集团投资项目的空间分布进行分析，进而对旅游集团投资项目空间分布的影响因素进行深入探索。

图1 旅游集团投资项目空间分布

二、旅游集团投资项目空间分布特征

投资项目空间分布状况是旅游集团投资偏好及目的地旅游投资吸引力的重要体现。旅游集团投资项目的空间分布特征可以从空间分布形态、空间分布均衡度、空间分布密度等三个方面进行综合分析。

（一）空间分布形态

旅游集团投资项目在地图上呈点状分布。点状要素的空间分布有均匀、凝聚和随机三种类型（申怀飞）。根据最邻近点指数分析法，运用ArcGIS10.2 工具测算出旅游集团投资项目平均实际最邻近距离为：19.64 公里。本研究主要涉及中国大陆地区的旅游集团投资项目，中国大陆地区面积为955.257*104。根据最邻近指数公式，计算出旅游集团投资项目理想随机分布的理论最邻近距离为：74.18 公里，因此，最邻近指数＜1，实际最邻近距离远小于理论最邻近距离，且比值趋于零，说明旅游集团投资项目在空间上呈现显著的凝聚型分布格局。这也说明旅游集团在选择投资项目时考虑的要素大多相似，因而项目落点在空间上会接近；同时，一些旅游发展基础良好的旅游目的地，在发展中会产生集聚效应，旅游集团投资项目的空间集聚也有利于旅游集团整合资源要素，降低经营成本，发挥协同效应，从而提升项目投资的成功度。

（二）空间均衡程度

从旅游集团投资项目的空间分布看，呈现明显的东西差异，即东部远多于西部，且南部地区的投资项目明显多于东北部地区（图1）。对旅游集团投资项目在各区域的分布数量运用基尼系数进行分析，判断旅游集团投资项目在各区域分布的均衡程度。其中N=29（旅游集团投资项目分布的29 个省级行政区域），根据基尼系数公式计算可得：

因此，旅游集团投资项目在29 个省级行政区域呈集中分布，空间分布的均匀度很低。

用不平衡指数进一步计算旅游集团投资项目空间分布的均衡程度，其不平衡指数，趋向于1，表明旅游集团投资项目空间分布相对不均衡，空间上集中于某些区域。从空间分布看，旅游集团投资项目相对集中于东部沿海省份，其中，浙江、上海、北京、天津、广东等五省市的项目数量占全部项目数量的47.5%。

（三）空间分布密度

旅游集团投资项目空间分布密度有显著的差异，东部沿海省区市的分布密度相对更高。全国的分布密度为0.454 个／万km2，其中，上海最高，其分布密度为72.55 个／万km2，其次是天津和北京，分别为33.48 个／万km2和 26.2 个／万 km2。浙江、海南、江苏、福建、陕西、山东、安徽、广东等省的分布密度介于 1 个／万 km2-4.6 个／万km2之间，新疆、内蒙古、甘肃、黑龙江等省区的分布密度最低，在0.1 个／万km2以下。

图2 旅游集团投资项目分布的核密度图

利用ArcGIS10.2 软件中的Density 分析工具，对利用集团投资项目空间落点进行核密度分析，生成核密度图（图2）。结果显示，京津冀、长三角的密度最大，珠三角、闽东南、川渝、山陕、湘东北、琼桂南部等地区次之，上述区域是旅游集团项目投资的主要分布地区。而滇东北、赣北、鄂东、甘南等地区也形成了一定的集聚区域。从城市分布来看，旅游集团投资项目高密度分布于直辖市和省会城市，59.4%的项目集聚于上述两类城市。同时，旅游集团投资项目的空间分布除相对集聚于东部经济发达地区和中西部省会城市外，湖南张家界、安徽黄山、云南丽江、河北秦皇岛、山东泰安等旅游资源富集城市也是旅游集团投资的重要选择，反映出旅游集团投资的“经济导向”“资源导向”和“区位导向”的特点。

三、旅游集团投资项目空间分布影响因素分析

（一）经济发展水平

社会经济发展水平决定区域旅游景区的发展（李龙梅，2013）。旅游集团投资项目的空间区位选择受被投资地区经济发展水平影响。地区经济实力强，城市经济建设水平、基础设施和公共服务水平会更加完善，旅游投资政策一般更灵活，新投项目更易于分享城市已有客源市场基础、基础设施及公共服务等发展条件，成功概率会优于未开发地区。另外，经济发展水平越高的地区，其内生性的旅游消费能力越强，旅游消费水平和消费频次更高，旅游市场发展潜力更大，对旅游集团选择投资区域时更有吸引力。北京、上海、广州、深圳等城市之所以成为资本关注的重点旅游投资城市，很重要的原因是这些城市的经济发展水平已属领先，居民旅游消费需求旺盛，只要产品符合市场消费需求，投资的成功率非常高。

同时，省会城市，多属于一省（区）政治、经济、文化发展的中心，经济发展水平大多优于省（区）内其他城市，旅游发展具有得天独厚的条件，是旅游集团投资时重点考虑的城市。以省会城市为圆心，以100 公里为半径建立基于省会城市的缓冲区，缓冲区内旅游集团投资项目共有298 个，占总数的68.6%（图3）。旅游项目主要以城市居民为客源，市中心及郊区是都市居民的高频旅游消费地，因而，旅游集团投资项目的空间选择，主要选择省会城市100 公里范围内的区域，涵盖城区和郊区，以最大限度的满足都市居民常态化、高频次的旅游消费需求。

图3 省会城市100Km缓冲半径与旅游集团投资项目分布图

（二）资源禀赋

旅游资源是旅游业发展的基础（许贤棠，2015）。旅游资源集聚区往往也是客源集聚区，同时，高品质资源的集聚，可以更好地发挥相互之间的协同效应，形成对外部市场的强吸引力，因而资源禀赋高的地区是旅游集团投资时优先考虑的区域。

运用ArcGIS 技术将研究区域分割成100km＊100km 规则网格，提取每个网格内的投资项目数量与4A 级及以上景区数量，通过相关性分析发现，旅游集团投资项目点与4A 级及以上景区空间分布的Pearson 系数为0.981，且在双侧0.01 的显著性水平上通过检验，表明两者空间分布的关联性很高，有很强的配比关系。利用ArcGIS 10.2 中的Kernel Density 工具对示范点进行核密度分析，选取搜索半径为100km，生成点密度图。利用Contour 工具生成密度图的等值线（图4）。从图4中可以看出，旅游集团投资项目分布密度与4A 级及以上景区密度等值线重合度较高，尤其是高密度区域，投资项目与景区密度的等值线高度重合。旅游集团投资项目最为密集的京津、长三角和珠三角等地，也是4A 级及以上景区的分布密集区。四川、重庆、陕西等地的投资项目相对集中，这几地的4A 级及以上景区的分布也相对密集。从实践看，旅游集团在确定投资项目选址时，多会直接投资高品级景区，或依托高品级景区进行关联项目或配套项目投资，以充分利用高品级景区相对成熟的客源市场，提高投资的成功率。

图4 4A级及以上景区与旅游集团投资项目分布

（三）交通区位

交通区位是一地旅游发展的基础。对外交通包括公路、铁路、航空、水运等，其中公路和铁路是游客出行的大众交通方式，交通的通达性对于游客到达旅游目的地至关重要。好的城市区位一般位于核心的铁路或公路等交通干线上，与主要客源城市有多方位的交通往来，同时有通往国内外主要客源地的航班，能够实现外来游客的顺畅进入。旅游集团投资频次5 次及以上的城市共有25 个，其中24 个城市拥有机场，与主要客源地均有直飞及中转航班。在铁路、公路半小时车程内（以国道和铁路各40Km 作为范围），是游客易于抵达的区域，便利的交通区位，也有利于客源市场的培育。

分别以国道线和铁路干线为轴，以40km 作为缓冲半径，建立基于国道和铁路的缓冲区，并将其与旅游集团投资项目分布图叠加后发现，在国道40km 范围内，共有369 个投资项目，占总数的85%；在铁路干线40km范围内，共有370 个投资项目，占总数的85.2%。说明旅游集团投资项目的分布与国道和铁路干线分布有显著的一致性，其中 103、204、312、318、321、324 等国道，京沪、京广、成昆，陇海、沪昆线等铁路干线沿线城市中，旅游集团投资项目的集聚程度非常明显。反映出旅游集团投资中的交通考量，便捷的交通是扩大旅游项目客源市场半径的重要推动力量，也是保证游客可以顺利到达旅游目的地的重要保障（图5，图6）。

图5 旅游集团投资项目与国道缓冲区

图6 旅游集团投资项目与铁路缓冲区

四、结论与讨论

（1）旅游集团投资项目空间分布最邻近指数R 值为0.265，投资项目在地理空间中趋于集聚，空间结构属于凝聚型分布格局。旅游集团投资项目的空间集聚也有利于旅游集团整合资源要素，降低经营成本，发挥协同效应，从而提升项目投资的成功度。

（2）旅游集团投资项目空间分布的基尼系数为0.8712，不平衡指数为0.526，表明旅游棘突那投资项目的空间分布相对集聚，空间分布的均衡程度低，空间上相聚集聚于沿海经济发达省市。

旅游集团投资时具有明显的“经济导向”“资源导向”和“区位导向”的特点。旅游集团投资项目相对集聚于东部沿海发达省市，其中京津冀、长三角区域旅游集团投资项目的密度最高。直辖市和省会城市等经济和区位均优城市集聚了59.4%的投资项目，而资源优质城市，如黄山、丽江、泰安、秦皇岛等城市也因旅游资源富集成为旅游集团投资的热点。

（3）旅游集团投资项目空间分布受经济发展水平、资源禀赋和交通条件等因素的影响较大。旅游集团投资项目68.6%集中于省会城市周边100 公里的范围内，其空间分布与4A 级及以上景区有显著的关联，并呈现出沿国道和铁路主干路网分布的集聚状态，并与交通轴线的分布具有显著的一致性。

（4）受数据资料限制，本文只分析了43 家大型旅游集团的投资行为，对于旅游集团投资行为分析的样本量相对有限，同时也缺乏对其他规模旅游集团的投资行为分析。研究中主要从旅游集团投资的空间分布特征和影响因素进行分析，未考虑旅游集团投资的业态特征，同时对影响因素的分析也主要从空间维度进行，未考虑旅游集团的发展战略、管理者投资偏好、原有业务基础等因素，需要在今后研究中进一步深入探讨和分析。