段莉瓊 ， 宮輝力 ， 劉澤華 ， 李云鵬 , 李勇永

(1.首都師范大學(xué) 資源環(huán)境與旅游學(xué)院，北京 100048； 2. 南京大學(xué) 地理與海洋科學(xué)學(xué)院，南京 210093； 3. 國家旅游局信息中心，北京 100740； 4.首都經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué) 工商管理學(xué)院，北京100070)

天津盤山景區(qū)客源空間結(jié)構(gòu)短期動態(tài)變化分析

段莉瓊1,3， 宮輝力1， 劉澤華2， 李云鵬4, 李勇永1

(1.首都師范大學(xué) 資源環(huán)境與旅游學(xué)院，北京 100048； 2. 南京大學(xué) 地理與海洋科學(xué)學(xué)院，南京 210093； 3. 國家旅游局信息中心，北京 100740； 4.首都經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué) 工商管理學(xué)院，北京100070)

選擇2014年“十一”黃金周及其前后為案例時段，運用移動通信運營商獲取的旅游流大數(shù)據(jù)，使用客源地地理集中指數(shù)、客源吸引半徑、距離衰減曲線和引力模型，對天津盤山景區(qū)國內(nèi)客源市場空間結(jié)構(gòu)短期動態(tài)變化進行研究。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：隨著工作日、周末、黃金周三類時段閑暇時間的增加，盤山景區(qū)遠程客流比例明顯增加，客源吸引半徑增大，客源地集中指數(shù)降低，距離累計曲線變緩，但盤山景區(qū)黃金周前后時段的客源市場空間結(jié)構(gòu)并沒有顯著的變化；距離因素在各時段對客流量的影響都是最大，而人口因素對天津以外的客源市場客流量的影響最大。

客源空間結(jié)構(gòu)；距離衰減；引力模型；動態(tài)變化；天津盤山景區(qū)

0 引言

旅游流是旅游地理研究的核心問題之一[1-2]，一直受到國內(nèi)外學(xué)者的關(guān)注。國外已有研究側(cè)重于旅游流與貿(mào)易關(guān)系、需求關(guān)系、游輪旅游關(guān)系[3-5]，例如W.Christaller 建立了核心邊緣理論并運用于旅游流研究中[6]，開創(chuàng)了旅游流流向和流量方面研究的先河。國內(nèi)研究主要集中在以下方面：一是研究黃金周時段內(nèi)的旅游流時空分布特征。如劉澤華等選取2000—2007 年 “十一”黃金周，對云南省以及北京、黃山、西安三地短期旅游流時間分布對區(qū)域旅游空間結(jié)構(gòu)的響應(yīng)進行研究[7-8]；劉澤華等選擇“五一”“十一”黃金周及暑假三類不同閑暇時段，對閑暇時間約束對中山陵景區(qū)國內(nèi)客源市場空間結(jié)構(gòu)的影響進行研究[9]；張子競等選取2003—2007 年的“五一”“十一”黃金周，分析陜西關(guān)中地區(qū)特殊時段內(nèi)旅游流井噴效應(yīng)的時空演變規(guī)律[10]；賀曉慧等對西安2003—2009年“十一”黃金周旅游客流井噴現(xiàn)象進行分析[11]；姚宏等對2001—2012年山西省國內(nèi)旅游市場空間特征和差異進行分析[12]；趙安周等利用西安市旅游局的黃金周統(tǒng)計資料，對西安旅游流“井噴”的時空分布特征進行研究[13]。二是旅游信息流和旅游客流的關(guān)系研究。王煉等利用網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)，探討網(wǎng)絡(luò)信息搜索在旅游需求預(yù)測中的潛在作用[14]；王碩等利用百度游客網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度和江西旅游政務(wù)網(wǎng)、華山官網(wǎng)、國家旅游局、國家假日辦等網(wǎng)站獲取的各景區(qū)黃金周旅游客流量數(shù)據(jù)，對客流量與網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的變化特征進行分析[15]；段淼然等利用新浪微博數(shù)據(jù)，從總體、區(qū)域和主要出游地3個方面，提取省域出游驅(qū)動力的空間分布特征[16]；涂瑋等以26個旅游地旅游產(chǎn)品網(wǎng)絡(luò)團購虛擬旅游流數(shù)據(jù)，研究虛擬旅游流的空間分布差異及形成動力機制[17]。三是旅游流影響因素研究。郭曉東等利用均勻指數(shù)對2007年前后我國休假制度對國內(nèi)旅游流時空結(jié)構(gòu)及旅游開發(fā)的影響進行分析[18]；雷向杰等引入降水影響虛擬指數(shù)對黃金周旅游影響進行模擬評估[19]等；楊曦等基于交通網(wǎng)絡(luò)，對湖南旅游流空間集聚與擴散測度進行研究[20]；徐程瑾等基于GIS，對京津冀核心旅游圈構(gòu)建進行研究[21]，相關(guān)結(jié)論對旅游流預(yù)測具有借鑒意義。

綜觀已有成果，國內(nèi)外學(xué)者多將區(qū)域旅游流視作一定時間段內(nèi)相對穩(wěn)定的旅游現(xiàn)象進行研究，且多是通過網(wǎng)站、官方統(tǒng)計資料、網(wǎng)絡(luò)搜索收集旅游流數(shù)據(jù)，部分?jǐn)?shù)據(jù)缺失，對小尺度例如每日的客流空間結(jié)構(gòu)短期動態(tài)變化研究比較少見，尤其是缺乏對基于現(xiàn)代信息通信技術(shù)(ICT)獲得的旅游流大數(shù)據(jù)研究，而旅游地客源市場空間結(jié)構(gòu)具有動態(tài)變化屬性。本研究以天津盤山景區(qū)為案例地，以2014年“十一”黃金周及其前后時段為案例時段，運用移動通信運營商實時獲得的旅游流數(shù)據(jù)，對不同類型時段的旅游地客源市場空間結(jié)構(gòu)短期動態(tài)變化進行比較研究，為我國加強旅游地管理、景區(qū)流量預(yù)測、預(yù)警和調(diào)控以及假日制度改革、錯峰出游提供借鑒。

1 研究方案

1.1 案例地概況

選擇天津盤山景區(qū)為案例地。盤山景區(qū)位于天津市薊縣境內(nèi)，占地面積106 km2，是自然山水與名勝古跡并著、佛教文化與皇家文化相融的旅游勝地，又因其雄踞北京之東，故有“京東第一山”之譽。2007年被評為國家首批5A級旅游景區(qū)，2011年被國家旅游局評定為中國百強景區(qū)。同時天津市地處我國經(jīng)濟發(fā)達的京津冀地區(qū)，在我國旅游業(yè)中占有重要的地位，環(huán)渤海旅游集聚場是我國五大主要旅游集聚場之一，而京津冀旅游擴散場同時也是我國四大主要旅游流產(chǎn)生地之一[22]。盤山景區(qū)是天津唯一的國家重點風(fēng)景名勝區(qū)，也是天津兩家5A級景區(qū)之一，2014年接待游客量達138.45萬人次，是游客來天津的必選景點之一。因此，本案例地具有較好的典型性及代表性。

1.2 研究時段選取

選擇2014年“十一”黃金周前(9月25—30日)、黃金周(10月1—7日)、黃金周后(10月8—19日)3個時段共25天為研究時段。其中10月1—7日為黃金周的連續(xù)7天假日，9月27日，10月12、18、19日4天為周末休息日，其他14天為工作日，包括因國慶節(jié)放假調(diào)休導(dǎo)致正常上班的9月28日(星期日)和10月10日(星期六)。

1.3 數(shù)據(jù)來源

游客數(shù)據(jù)來源于通信運營商，根據(jù)手機的位置對進入盤山景區(qū)范圍內(nèi)的手機使用者進行游客判別，使用相關(guān)規(guī)則排除周邊居民、景區(qū)管理人員，并根據(jù)手機號碼注冊地判斷游客來源地信息，共獲得2014年9月25日—10月19日的254 450條游客信息數(shù)據(jù)，其中黃金周前(2014年9月25—30日)為31 309條，黃金周(2014年10月1—7日)為149 945條，黃金周后(2014年10月8—19日)為73 196條，工作日(2014年9月25—26日、28—30日，10月9—11日、13—19日)為68 379條，周末(2014年9月27日，10月12、17、18日)為36 126條。

1.4 研究方法

1.4.1 客源地地理集中指數(shù)和客源吸引半徑。國內(nèi)外學(xué)者一般采用客源地地理集中指數(shù)(G)來定量研究客源空間分布的集中程度[23]，并使用客源吸引半徑(R)研究旅游地的吸引力范圍[24-25]。其中地理集中指數(shù)G值越大，則游客來源越集中，G值越小，則客源越分散。客源吸引半徑R值越大，表明旅游地吸引范圍越大；R值越小，則吸引范圍越小。計算公式如下。

(1)

(2)

式中：xi為第i個客源地的游客比重；di為第i個客源地與目的地的距離；n為客源地總數(shù)。

1.4.2 距離衰減。旅游流距離衰減指旅游地入游游客人數(shù)隨旅行距離增大而減小的現(xiàn)象，其距離衰減特征是確定和推測旅游地吸引力輻射范圍和外推趨勢的重要手段，假設(shè)客源地在空間上均勻分布且所有的客源地都是對其中某一個客源地“克隆” 的結(jié)果，客源地間交通連接方式一致，則旅游系統(tǒng)的空間結(jié)構(gòu)模型為一個圓形網(wǎng)絡(luò)，圖中坐標(biāo)原點為目的地，其他坐標(biāo)點為客源地，圓周表示目的地的不同吸引范圍，最大圓表示該旅游系統(tǒng)的空間范圍，在這樣一個理想化的旅游系統(tǒng)里，客源地與目的地間的交通距離是影響到訪率的唯一因素，以上述計算模型可采用兩種不同方式繪制該旅游系統(tǒng)的旅游流距離衰減曲線，第一種方法是以目的地周圍不同空間范圍內(nèi)不同圓環(huán)面上產(chǎn)生的旅游流占目的地接待的全部旅游流百分比為縱坐標(biāo)，單位距離為橫坐標(biāo)繪制；第二種方法是以目的地周圍不同空間范圍單位面積上產(chǎn)生的旅游流為縱坐標(biāo)、單位距離為橫坐標(biāo)繪制。

1.4.3 引力模型。引力模型是分析旅游流量的影響因素常用模型，國內(nèi)外學(xué)者常使用該模型研究旅游客源地與目的地之間距離、客源地的人口規(guī)模、經(jīng)濟發(fā)展水平等變量對旅游地客流量的影響[26-28]，本研究采用國內(nèi)學(xué)者常用的引力模型基本形式分析各因素對盤山景區(qū)客流量的影響，即：

(3)

式中：Ti為第i個客源地的游客量指標(biāo)；Pi為第i個客源地的某種人口指標(biāo)；Ii為第i個客源地的某種收入指標(biāo)；Di為第i個客源地與目的地的某種距離指標(biāo)；K，α,β,γ為待定參數(shù)。

對(3)式兩側(cè)取自然對數(shù)，并令Ti′=lnTi，K′=lnK，Pi′=lnPi，Ii′=lnIi，Di′=lnDi，則模型轉(zhuǎn)換為：

(4)

2 研究結(jié)果

2.1 不同時段盤山景區(qū)客源空間分布特征

通過計算黃金周及前后時段、工作日、周末等5個不同類型時段的各省份客源市場比例，可以看出盤山景區(qū)的主要客源來自天津本地，黃金周、黃金周前、黃金周后、工作日、周末5個類型的時段內(nèi)，天津本地客流比例分別為79.24%，85.92%，85.17%，86.33%，82.40%，其中黃金周時段比例最低，工作日時段比例高于周末時段，黃金周前和黃金周后的客流比例差別并不明顯；外地游客中又以北京、河北兩地居多，而與天津本地客流比例不同的是，北京、河北兩地的黃金周時段客流比例最高，黃金周前小于黃金周后，工作日時段比例小于周末時段，5個不同類型時段內(nèi)的比例分別為9.30%，6.96%，7.23%，6.60%，8.19%以及7.96%，4.14%，5.50%，4.24%，6.71%；京津冀三地的客流在不同時段的比例均在96.49%～96.30%之間。

除京津冀三地外其他省份客流比例均低于1%，其中近距離的山東、山西和遠距離但經(jīng)濟較為發(fā)達的廣東、上海的游客比例相對較高，研究期內(nèi)獲取的總樣本量均超過1 000人。山東和山西仍以黃金周時段的客流比例最高，但山東黃金周前和黃金周后較為相當(dāng)，工作日時段比例小于周末時段，山西則是黃金周前大于黃金周后，工作日時段比例大于周末時段，兩地5個時段的客流比例分別為0.55%，0.32%，0.31%，0.30%，0.34%以及0.45%，0.28%，0.17%，0.40%，0.18%。上海、廣東兩地5個時段的客流比例分別為0.29%，0.19%，0.31%，0.28%，0.27%以及0.29%，0.29%，0.31%，0.31%，0.29%，并沒有表現(xiàn)出明顯的時段分異特征。其次，黑龍江、遼寧、內(nèi)蒙古、河南、安徽、江蘇、浙江的游客比例相對較多，在五類時段中沒有表現(xiàn)明顯的時段分異特征。但黃金周之前、黃金周之后、工作日、周末來自四川的游客比例相對較多；黃金周之后、工作日、周末來自陜西的游客比例相對較多；黃金周、工作日來自湖北、吉林的游客比例相對較多，工作日來自湖南的游客比例相對較多，表現(xiàn)出時段分異特征，對于其原因需進一步研究。

2.2 不同時段客源市場集中程度分析

計算黃金周及前后時段、工作日、周末5個不同類型時段的盤山景區(qū)客源地地理集中指數(shù)G值和客源吸引半徑R值(表1)，結(jié)果表明黃金周前、黃金周、黃金周后3個時段相比，G值分別為85.03，80.18，86.38，呈現(xiàn)高—低—高狀態(tài)，R值則分別為114.83，117.11，114.01，呈現(xiàn)低—高—低狀態(tài)，這一結(jié)果表明，黃金周前和黃金周后的兩個時段中，盤山景區(qū)的客源地集中程度以及客源吸引半徑并沒有較大的變動，而黃金周時段的客源地集中程度降低、客源吸引半徑增大。

工作日、周末、黃金周3個時段相比，G值逐漸降低，分別為86.69，83.08，80.18，R值則逐漸增加，分別為114.10，115.72，117.11，這一結(jié)果表明，在工作日、周末以及黃金周3個不同閑暇時長的時段相比，隨著閑暇時間依次增加，居民可以出游的距離也依次增加，盤山景區(qū)天津本地客流比例依次降低，外省客流比例依次增加，從而客源地集中程度降低，客源吸引半徑增大。

表1 盤山景區(qū)客源地地理集中指數(shù)與客源吸引半徑

天津本地是盤山景區(qū)的主要客源，占游客總量的80%左右。因此，在繪制盤山景區(qū)客流量距離衰減和距離累計曲線時，剔除天津本地游客數(shù)據(jù)后進行對比分析，能更好地反映客源空間結(jié)構(gòu)短期動態(tài)變化的規(guī)律(本研究使用的距離為盤山景區(qū)到各省份的省級人民政府駐地的大圓距離)。

比較不同時段的盤山景區(qū)客流量距離衰減曲線(圖1)，發(fā)現(xiàn)各時段盤山景區(qū)客流量空間分布總體上呈現(xiàn)較為明顯的距離衰減趨勢，但在某些特定距離上形成不同程度的高峰，如河北、山東所在的300～400 km處，山西所在的400～500 km處(黃金周后、周末時段例外,沒有出現(xiàn)高峰),上海所在的1 000～1 100 km與廣東所在的1 900～2 000 km 處均出現(xiàn)不同程度的客流高峰，分析其原因主要為河北、山東、山西距離盤山景區(qū)在500 km范圍內(nèi)，上海、廣東經(jīng)濟發(fā)達，居民出游力較強。

圖1 盤山景區(qū)客流量距離衰減曲線(不含天津本地游客數(shù)據(jù))

對比黃金周前、黃金周、黃金周后3個時段的盤山景區(qū)客流量距離累計曲線(圖2a)，在距離200 km范圍內(nèi)，距離累計曲線從上到下依次為黃金周前、黃金周后、黃金周，游客比例分別為49.70 %，46.78%，44.78%；在距離200 km以上時，距離累計曲線從上到下依次為黃金周、黃金周后、黃金周前，其中來自200～500 km范圍內(nèi)的游客占總游客量的比例分別為88.76%，86.08%，85.22%，在距離500 km以上時，黃金周后和黃金周前的距離累計曲線漸趨于重合；對比工作日、周末、黃金周時段的客流量距離累計曲線(圖2b)，在200 km距離范圍內(nèi)，距離累計曲線從上到下依次為工作日、周末、黃金周，游客比例分別為48.30%，46.56%，44.78%；在距離200～500 km范圍內(nèi)，距離累計曲線從上到下依次為周末、黃金周、工作日，其中來自此距離范圍以內(nèi)的游客占總游客量的85%左右，分別為88.15%，88.76%，84.26%；在距離500 km以上時，黃金周和周末的距離累計曲線逐漸趨于重合；上述分析表明各時段游客主要來源于200～500 km范圍內(nèi)的河北、山東、山西，來自500 km以上距離的游客呈現(xiàn)較為明顯的距離衰減趨勢。

2.3 不同時段盤山客流量影響因素的變動

對黃金周及前后時段、工作日、周末等5個不同類型時段的盤山景區(qū)國內(nèi)游客引力模型轉(zhuǎn)換后進行多元回歸分析，其中距離數(shù)據(jù)通過計算出盤山景區(qū)到各省份的省級人民政府駐地的大圓距離所得，人口數(shù)據(jù)則使用2013年末總?cè)丝跀?shù)據(jù)(萬人)，經(jīng)濟數(shù)據(jù)使用2013年人均地區(qū)生產(chǎn)總值(元/人)。經(jīng)濟和人口數(shù)據(jù)均來自2014年中國統(tǒng)計年鑒。在進行回歸分析時，同樣對有無天津本地游客的數(shù)據(jù)分別進行分析。

圖2 盤山景區(qū)客流量距離累計曲線(不含天津本地游客數(shù)據(jù))

結(jié)果顯示10個回歸方程均能通過總體顯著性檢驗(F檢驗)，且顯著性均很高，顯著性概率均小于0.001，說明Ti′與Pi′，Ii′，Di′的線性關(guān)系顯著；10個回歸方程擬合優(yōu)度較高，調(diào)整的判定系數(shù)在0.657和0.767之間，說明方程的擬合程度較好。

在天津數(shù)據(jù)參與計算時，各回歸系數(shù)中只有距離衰減指數(shù)γ通過了t檢驗，表明各時段內(nèi)距離(大圓距離)對盤山景區(qū)客流量的影響均在0.01的水平上顯著，說明客源地與盤山景區(qū)的距離對盤山景區(qū)客流量有顯著的影響，其中黃金周時段的γ絕對值最大，為-1.884，黃金周前后時段的γ絕對值表現(xiàn)為“黃金周后<黃金周前”，分別為-1.609,-1.698，而各類閑暇時段γ絕對值表現(xiàn)為“工作日<周末<黃金周”，其中工作日和周末分別為-1.615,-1.641，這是因為隨著假期時間增加，游客可以進行更遠距離的出游，和前面地理集中指數(shù)、吸引半徑的結(jié)論一致，同時在黃金周和黃金周前時段內(nèi)，人口變量α值t檢驗的概率值為0.011,0.022，在0.05的水平上顯著，在該時段人口因素對盤山景區(qū)客流量也有較明顯的影響；收入變量β值t檢驗的概率值均大于0.05，說明客源地居民收入水平對盤山景區(qū)客流量沒有顯著影響。

在天津數(shù)據(jù)不參與計算時，距離衰減指數(shù)γ同樣均在0.01的水平上顯著，但γ絕對值有所降低，其中黃金周時段的γ絕對值最大，為-1.593，其他時段在1.269～1.346之間，各類時段的γ絕對值依然表現(xiàn)為“黃金周后<黃金周前<黃金周”和“工作日<周末<黃金周”；同時收入變量β值t檢驗的顯著性概率值均大于0.05，說明外省客源地居民收入水平對盤山景區(qū)客流量沒有顯著的影響。但與天津數(shù)據(jù)參與計算不同的是，黃金周及其前后時段、工作日4個時段的人口變量α值t檢驗的顯著性概率值小于0.01，周末時段的顯著性概率值為0.012，小于0.05，說明人口變量對外省客源地客流量的影響顯著。黃金周和黃金周前時段α值較高，分別為0.801和0.827，黃金周后、工作日、周末3個時段α值相對較低，分別為0.579，0.634，0.597。

3 結(jié)論

1)盤山景區(qū)國內(nèi)客源市場呈現(xiàn)出明顯的距離衰減規(guī)律，以近距離的天津本地游客為主，北京、河北是主要的省外客源地。2)通過對黃金周前后時段的分析發(fā)現(xiàn)，盤山景區(qū)的客源市場空間結(jié)構(gòu)并沒有顯著的變化；引力模型的分析結(jié)果表明，人口、收入及距離3個因素中，距離因素在各時段對旅游地客流量的影響最大，其次為客源地人口，而單獨對天津以外的客源市場進行分析則發(fā)現(xiàn)人口因素在各時段對盤山客流量的影響最大，而收入因素的影響最小；另通過對工作日、周末、黃金周三類時段分析發(fā)現(xiàn)，隨著閑暇時間的增加，盤山景區(qū)遠程客流比例明顯增加，出現(xiàn)旅游地客源吸引半徑增大、客源地集中指數(shù)降低、距離累計曲線變緩的現(xiàn)象。3)通過對移動通信運營商獲取的旅游流大數(shù)據(jù)進行分析，可以較好地反映旅游流的時空分布等規(guī)律。

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Short-term Dynamic Changes of Scenic Area’s Spatial Structure of Tourist in the National Park of Panshan Mountain in Tianjin City

Duan Liqiong1,3, Gong Huili1, Liu Zehua2, Li Yunpeng4, Li Yongyong1

(1.CollegeofResourcesandEnvironmentandTourism,CapitalNormalUniversity，Beijing100048,China; 2.DepartmentofLandResourceandTourismSciences,NanjingUniversity,Nanjing210093,China; 3.TheInformationCentreofChinaNationalTourismAdministration,Beijing100740,China; 4.BusinessAdministrationCollege,CapitalUniversityofEconomicsandBusiness,Beijing100070,China)

By using the real-time public data for telecommunications operators to obtain and selecting before and after the golden week in the 2014 National Day, this paper researched the short-term dynamics changes of the domestic tourist market of the national park of Panshan Mountain in Tianjin.The results show that the national park of Panshan Mountain is given priority to the local visitors, Beijing City and Hebei Province are major regions of tourists, and that the domestic tourist market of the national park of Panshan Mountain presents obvious distance attenuation rule. Through the analysis of the different times, it is discovered that before and after the golden week tourist market structure change is not obvious, during weekday, weekend, golden week, with the increase of leisure time, the proportion of tourists from other provinces obviously increase, thus destination tourism attraction radius increases, concentration index reduces and cumulative curves slow; Under different time constrainting, among 3 factors of population, income and distance, the distance is the biggest influence factor, followed by group population. Tianjin tourists data is not involved in the computation, the population variable in each period has significant impact. And alpha value is the biggest influence in the golden week period of time, income is the minimum effect.

source space structure; distance decay; gravity model; short-term dynamic changes; national park of Panshan Mountain in Tianjin

2015-07-16；

2016-01-17

國家旅游局旅游業(yè)青年專家培養(yǎng)計劃項目(TYETP 201312)；國家自然科學(xué)基金項目(NSFC41001070,71340025)

段莉瓊(1970-)，女，湖南湘潭市人，高級工程師，博士研究生，主要從事GIS、旅游信息化研究，(E-mail)joan265@sina.com。

劉澤華(1979-)，男，山東蘭陵縣人，講師，博士，主要從事旅游地理學(xué)研究，(E-mail)liuzehua@nju.edu.cn。

F590

A

1003-2363(2016)04-0115-05