高明月，邱 爽，周光美，黃艷萍，周 敏，林 莉

（西華師范大學(xué) 國(guó)土資源學(xué)院，四川 南充 637009）

0 引 言

旅游景區(qū)是旅游供給的物質(zhì)載體，是旅游業(yè)賴以發(fā)展的重要依托［1］。A級(jí)旅游景區(qū)認(rèn)定是我國(guó)對(duì)旅游景區(qū)質(zhì)量和檔次進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)的國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)［2］。自1999年10月1日正式實(shí)施以來，A級(jí)旅游景區(qū)迅速成為中國(guó)旅游級(jí)別劃分的主要體系之一。因此，對(duì)A級(jí)旅游景區(qū)進(jìn)行研究，探尋旅游景區(qū)在不同時(shí)空尺度上的變化特征和規(guī)律，有助于推動(dòng)旅游景區(qū)的空間優(yōu)化，對(duì)促進(jìn)區(qū)域旅游發(fā)展具有重要的意義。近年來，國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)A級(jí)旅游景區(qū)的研究主要集中在不同尺度范圍內(nèi)的景區(qū)空間結(jié)構(gòu)、分布特征及影響因素。由于研究重點(diǎn)的不同和數(shù)據(jù)的可獲得性，研究對(duì)象各有不同，以A級(jí)旅游景區(qū)總體分布特征和結(jié)構(gòu)演化為對(duì)象的相關(guān)研究主要集中于省域尺度［3-8］，以某一級(jí)別旅游景區(qū)為對(duì)象的相關(guān)研究則主要集中于全國(guó)和大區(qū)域尺度［9-12］。測(cè)度方法方面，現(xiàn)有的研究成果多以古典統(tǒng)計(jì)方法從旅游景區(qū)的分布狀況、聚集程度和均衡度對(duì)旅游景區(qū)的空間結(jié)構(gòu)特征和空間分布差異程度進(jìn)行描述，常用的統(tǒng)計(jì)指數(shù)主要包括地理集中指數(shù)、集中化指數(shù)、最鄰近點(diǎn)指數(shù)和基尼系數(shù)等［13-15］。然而，古典統(tǒng)計(jì)方法不能直觀地反映旅游景區(qū)的空間結(jié)構(gòu)演變特征，因此，有研究者進(jìn)一步將古典統(tǒng)計(jì)方法與GIS空間分析方法結(jié)合起來，實(shí)現(xiàn)旅游景區(qū)空間結(jié)構(gòu)演變特征的可視化研究［16-17］。以上研究為理解和研究A級(jí)旅游景區(qū)空間結(jié)構(gòu)和分布特征提供了理論和方法借鑒，但上述研究忽略了空間因素，導(dǎo)致數(shù)值的地理分布信息無從得知，進(jìn)而也無法解釋區(qū)域旅游景區(qū)發(fā)展的相互依賴程度、相互影響和關(guān)聯(lián)模式及其空間格局演變規(guī)律?？臻g統(tǒng)計(jì)為空間和數(shù)值的有效結(jié)合提供了新思路，其核心就是認(rèn)識(shí)與地理位置相關(guān)的數(shù)據(jù)間的空間依賴、空間關(guān)聯(lián)或空間自相關(guān)。而當(dāng)前學(xué)術(shù)界對(duì)區(qū)域旅游景區(qū)空間自相關(guān)性以及異質(zhì)性的相關(guān)研究較為鮮見，尚未查見西南地區(qū)A旅游景區(qū)研究，而采用空間統(tǒng)計(jì)方法的相關(guān)研究更是空白。

由于數(shù)據(jù)的可獲得性，本文以西南地區(qū)2001—2017年評(píng)定的1 043個(gè)A級(jí)旅游景區(qū)為研究對(duì)象，采用探索性空間數(shù)據(jù)分析（ESDA），運(yùn)用GeoDa和ArcGIS 10.2空間分析工具對(duì)西南地區(qū)各市（縣）與其鄰近市（縣）之間A級(jí)旅游景區(qū)發(fā)展的相互依賴程度、相互影響和關(guān)聯(lián)模式及其空間格局演變規(guī)律進(jìn)行研究，把握旅游景區(qū)空間相互作用及其演化，為優(yōu)化西南地區(qū)A級(jí)旅游景區(qū)空間結(jié)構(gòu)，協(xié)調(diào)區(qū)域旅游發(fā)展以及制定科學(xué)的旅游發(fā)展政策提供參考依據(jù)。

1 研究區(qū)域概況

西南地區(qū)位于我國(guó)西南邊陲，包括四川、云南、貴州、重慶三省一市，幅員113.46萬km2，占我國(guó)國(guó)土面積的11.82%，人口1.96億，占全國(guó)人口的14.34%。西南地區(qū)是我國(guó)民族文化旅游資源最集中的地區(qū)，民族文化旅游業(yè)起步較早［18］，有著獨(dú)特的自然生態(tài)環(huán)境、極具特色的人文景觀和豐富的歷史文化遺跡。旅游資源具有數(shù)量多、類型全、品位高、分布廣的特點(diǎn)［19］。截至2017年，A級(jí)旅游景區(qū)1 043個(gè)，其中1A級(jí)景區(qū)6個(gè)，2A級(jí)景區(qū)243個(gè)，3A級(jí)景區(qū)363個(gè)，4A級(jí)景區(qū)398個(gè)，5A級(jí)景區(qū)33個(gè)。

2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源與處理

西南地區(qū)2001—2017年A級(jí)旅游景區(qū)相關(guān)數(shù)據(jù)分別來源于云、貴、川、渝三省一市的旅游發(fā)展委員會(huì)。為對(duì)比分析西南地區(qū)A級(jí)旅游景區(qū)空間演化差異，將西南地區(qū)各省（市）的二級(jí)行政單位作為研究單元，即四川、云南、貴州三省以所轄地市（州）為基本單元，重慶以所轄區(qū)縣為基本單元。通過ArcGIS 10.2數(shù)字化西南地區(qū)84個(gè)二級(jí)行政區(qū)，再進(jìn)行坐標(biāo)配準(zhǔn)和空間校正，得到本研究的空間面板數(shù)據(jù)。

2.2 研究方法

2.2.1 地理集中指數(shù)

地理集中指數(shù)是衡量地理事物或地理現(xiàn)象集中程度的重要指標(biāo)，本文用以分析A級(jí)旅游景區(qū)在市（縣）域尺度上的分布特征。

其中：G表示景區(qū)的地理集中指數(shù)，xi為第i市（縣）的A級(jí)旅游景區(qū)數(shù)；n為地級(jí)市（縣）總數(shù)；T為A級(jí)旅游景區(qū)總數(shù)。

顯然，根據(jù)（1）式的計(jì)算結(jié)果一方面會(huì)受景區(qū)分布是否平衡的影響，另一方面還會(huì)受分布區(qū)域數(shù)量的影響，因此G值只是一個(gè)反映景區(qū)集中程度的變量，不能直接來說明A級(jí)景區(qū)集中程度，此時(shí)需設(shè)定比較基礎(chǔ)。以景區(qū)完全平均分布于n個(gè)地級(jí)市（縣）計(jì)算出n個(gè)地區(qū)的完全平均情況下的集中指數(shù)G—：

G的取值范圍均在0—100之間，若數(shù)值越大，表明A級(jí)旅游景區(qū)分布越集中；相反，分布越分散。若G＞，表示A級(jí)旅游景區(qū)呈集中分布；反之，說明呈分散分布。

2.2.2 全局空間自相關(guān)

全局空間自相關(guān)是對(duì)某一要素的屬性值在整個(gè)研究區(qū)域空間分布的描述，用于判斷整個(gè)研究區(qū)域該要素的集聚特性及集聚強(qiáng)度［20］。全局Moran’s I指數(shù)反映的是空間鄰接或空間鄰近的區(qū)域單元屬性值的相似程度［21］，其計(jì)算公式如下：

其中：I表示全局Moran’s I指數(shù)；xi、xj表示在第 i、j地域單元上的 A級(jí)旅游景區(qū)數(shù)為研究單元數(shù)量為空間權(quán)重矩陣，當(dāng)空間相鄰時(shí)為 1，不相鄰時(shí)為 0。

Moran’s I指數(shù)的取值范圍在-1～1之間，當(dāng)Moran’s I＞0時(shí)，表示A級(jí)旅游景區(qū)在空間分布上存在顯著正相關(guān)性，即A級(jí)旅游景區(qū)發(fā)展水平高或較低的區(qū)域在空間上顯著集聚；當(dāng)Moran’s I＜0時(shí)，則表示A級(jí)旅游景區(qū)在空間分布上存在顯著負(fù)相關(guān)性，即A級(jí)旅游景區(qū)發(fā)展水平高與發(fā)展水平低與高的區(qū)域在空間上相間分布；當(dāng)Moran’s I趨近于0時(shí)，表示A級(jí)旅游景區(qū)空間分布不存在空間自相關(guān)性，即A級(jí)旅游景區(qū)在空間上隨機(jī)分布。

對(duì)于Moran’s I值，可以采用標(biāo)準(zhǔn)化統(tǒng)計(jì)量Z來檢驗(yàn)n個(gè)區(qū)域是否存在空間自相關(guān)關(guān)系。Z的計(jì)算公式為：

其中：Z（I）值表示全局 Moran’s I指數(shù)的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)值，E（I）表示全局 Moran’s I指數(shù)的期望值，Var（I）為全局Moran’s I指數(shù)的方差。

2．2．3 局部空間自相關(guān)

全局Moran’s I指數(shù)對(duì)空間自相關(guān)的全局評(píng)估忽略了空間過程的潛在不穩(wěn)定性，如果進(jìn)一步考慮是否存在觀測(cè)值的高值或低值的局部空間集聚，哪個(gè)區(qū)域單元對(duì)于全局空間自相關(guān)的貢獻(xiàn)更大，就必須進(jìn)行局部空間自相關(guān)分析［21］。本文采用空間聯(lián)系的局部指標(biāo)中的局部Moran指數(shù)，并結(jié)合Moran散點(diǎn)圖和LISA集聚圖等形式，對(duì)A級(jí)旅游景區(qū)進(jìn)行局部空間自相關(guān)分析。

Moran散點(diǎn)圖常用來研究局部的空間不穩(wěn)定性［21］，Moran散點(diǎn)圖繪制于一個(gè)笛卡爾坐標(biāo)系統(tǒng)中，橫坐標(biāo)為中心市（縣）A級(jí)旅游景區(qū)數(shù)量的標(biāo)準(zhǔn)化值，縱坐標(biāo)為與中心市（縣）相鄰的所有市（縣）A級(jí)旅游景區(qū)數(shù)量的加權(quán)平均，也稱空間滯后值。Moran散點(diǎn)圖由四個(gè)象限組成，分別對(duì)應(yīng)于中心市（縣）與其相鄰市（縣）之間四種類型的局部空間聯(lián)系形式。第一象限表示高高集聚（HH），即中心市（縣）與相鄰市（縣）的A級(jí)旅游景區(qū)發(fā)展水平都較高；第三象限表示LL集聚（LL），即中心市（縣）與相鄰市（縣）的A級(jí)旅游景區(qū)發(fā)展水平都較低。這兩個(gè)象限內(nèi)的市（縣）A級(jí)旅游景區(qū)發(fā)展存在較強(qiáng)的空間正相關(guān)，即均質(zhì)性。第二象限表示中心市（縣）A級(jí)旅游景區(qū)發(fā)展水平較低，而其相鄰市（縣）發(fā)展水平較高；第四象限表示中心市（縣）A級(jí)旅游景區(qū)發(fā)展水平較高，而其相鄰市（縣）發(fā)展水平較低。這兩個(gè)象限內(nèi)的市（縣）A級(jí)旅游景區(qū)發(fā)展存在較強(qiáng)的空間負(fù)相關(guān)性，即異質(zhì)性。

局部Moran指數(shù)Ii被定義為：

式中：Ii表示局部 Moran指數(shù)當(dāng) Ii＞0時(shí)，則表明該區(qū)域單元周圍相似值（高值或低值）的空間集聚；當(dāng)Ii＜0時(shí)，則表示非相似值的空間集聚。

局部Moran指數(shù)Ii檢驗(yàn)的標(biāo)準(zhǔn)化統(tǒng)計(jì)量為：

其中：Z（Ii）值表示局部 Moran指數(shù) Ii的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)值，Z（Ii）表示局部 Moran指數(shù) Ii的期望值，Var（Ii）為局部Moran指數(shù)Ii的方差。

3 研究結(jié)果

3.1 集中程度分析

經(jīng)計(jì)算得出2001—2017年西南地區(qū)各等級(jí)旅游景區(qū)的地理集中指數(shù)（如表1所示）。

2017年西南地區(qū)1A～5A級(jí)旅游景區(qū)的地理集中指數(shù)分別為50.00、15.77、18.40、16.05和21.21，均高于平均數(shù)10.91，表明從市（縣）級(jí)尺度來看，西南地區(qū)1A級(jí)和5A級(jí)旅游景區(qū)的地理分布較為集中，其中1A級(jí)旅游景區(qū)集中程度最高，5A級(jí)旅游景區(qū)次之；與1A級(jí)和5A級(jí)旅游景區(qū)相比，2A、3A和4A級(jí)旅游景區(qū)集中程度相對(duì)較高。

表1 西南地區(qū)A級(jí)旅游景區(qū)地理集中指數(shù)統(tǒng)計(jì)表（2001—2017年）

從2001—2017年看，各等級(jí)的旅游景區(qū)地理集中指數(shù)整體上呈下滑趨勢(shì)，其中1A級(jí)旅游景區(qū)地理集中指數(shù)降幅最大，年平均降低1.22；4A級(jí)旅游景區(qū)地理集中指數(shù)降幅最小，年平均降低0.67，表明2001—2017年西南地區(qū)各等級(jí)旅游景區(qū)集中程度逐漸降低，景區(qū)空間分布趨于平衡，但不同等級(jí)旅游景區(qū)集中程度降幅差異較大。

為進(jìn)一步探查西南地區(qū)A級(jí)旅游景區(qū)在空間上的演化規(guī)律，本文選取2003年、2010年和2017年3個(gè)年份的景區(qū)數(shù)量作為截面數(shù)據(jù)，借助AcrGIS 10.2空間分析模塊中的點(diǎn)密度分析工具，清晰呈現(xiàn)西南地區(qū)A級(jí)旅游景區(qū)空間分布的集聚區(qū)及其演化規(guī)律同時(shí)采用自然間斷點(diǎn)分級(jí)法將A級(jí)旅游景區(qū)空間分布的集聚區(qū)劃分為：高度集中、集中、較集中和不集中4個(gè)等級(jí)（如圖1所示）。

A級(jí)旅游景區(qū)分布在2003年分布態(tài)勢(shì)的基礎(chǔ)上呈顯著的向外圍擴(kuò)張趨勢(shì)，且擴(kuò)張速度逐漸減弱，景區(qū)集聚狀況區(qū)域差異顯著。具體表現(xiàn)為：四川盆地A級(jí)旅游景區(qū)分布向東南、東北方向擴(kuò)張，在盆地內(nèi)形成了以成都和重慶主城區(qū)為雙核心的高度集中區(qū)。景區(qū)分布持續(xù)向川東北地區(qū)擴(kuò)張至盆地邊緣大巴山地區(qū)，向東南方向擴(kuò)張的景區(qū)與貴州向北擴(kuò)張的景區(qū)鄰接，進(jìn)而使西南地區(qū)東北部和東部的景區(qū)分布連為一片；云貴高原和橫斷山區(qū)內(nèi)A級(jí)旅游景區(qū)分布早期主要表現(xiàn)為縱向擴(kuò)張，繼而轉(zhuǎn)為向滇西、滇西北、滇中與滇東南交界地區(qū)集聚的趨勢(shì)，呈分散的團(tuán)塊狀分布，且集聚區(qū)范圍先擴(kuò)大后縮??；貴州A級(jí)旅游景區(qū)分布持續(xù)向西、北擴(kuò)張，并與四川盆地的景區(qū)分布鄰接。結(jié)合地理集中指數(shù)分析，西南地區(qū)A級(jí)旅游景區(qū)地理集中指數(shù)由2003年的16.81下降至2017年的14.58，表明至2017年，西南地區(qū)A級(jí)旅游景區(qū)空間分布集中程度有所降低，且隨時(shí)間推移降幅變緩；景區(qū)分布由集中區(qū)向外圍擴(kuò)張的趨勢(shì)顯著，空間擴(kuò)散效應(yīng)增強(qiáng)；區(qū)域內(nèi)部景區(qū)集中程度變化差異較大。

圖1 西南地區(qū) A級(jí)旅游景區(qū)空間集聚演化圖

3.2 全局空間自相關(guān)

利用ArcGIS 10.2空間統(tǒng)計(jì)分析工具中的空間自相關(guān)模塊，計(jì)算得出西南地區(qū)2001—2017年A級(jí)旅游景區(qū) moran’s I指數(shù)、P值和 Z值（如表 2所示）。

2001—2017年，西南地區(qū) A級(jí)景區(qū) Moran’s I值均大于0，且總體呈下降趨勢(shì)，表明A級(jí)景區(qū)空間分布存在顯著的正的空間自相關(guān)，A級(jí)景區(qū)發(fā)展水平（高值或低值）相似的地區(qū)在空間上呈集中分布，空間上存在著兩極分化的現(xiàn)象，且分化程度隨時(shí)間推移不斷減弱，即A級(jí)景區(qū)發(fā)展水平空間異質(zhì)性增加。Z值均大于1.22，且總體呈下降趨勢(shì)，變化趨勢(shì)同Moran’s I值基本保持一致；P值始終小于0.05，因而可以拒絕零假設(shè)。

3.3 局部空間自相關(guān)

3.3.1 Moran散點(diǎn)圖

利用GeoDa，計(jì)算西南地區(qū)2003年、2010年和2017年A級(jí)旅游景區(qū)局部 Moran指數(shù)，并繪制出Moran散點(diǎn)圖（如圖2所示）。

表2 西南地區(qū)A級(jí)旅游景區(qū)全局空間自相關(guān)分析

圖2 西南地區(qū) A級(jí) 旅游景區(qū) M oran散點(diǎn)演化圖

從圖2可見，2003、2010年和2017年3個(gè)年份西南地區(qū)大部分市（縣）位于第一和第三象限，且位于第三象限的市（縣）數(shù)量明顯多于第一象限，表明西南地區(qū)市（縣）域之間存在較強(qiáng)的空間正相關(guān)，A級(jí)旅游景區(qū)發(fā)展差異出現(xiàn)明顯的“二元結(jié)構(gòu)”，且發(fā)展水平落后的市（縣）始終是主導(dǎo)。市（縣）在各個(gè)象限的分布明顯具有整體向坐標(biāo)軸中心集聚的趨勢(shì)，表明西南地區(qū)市（縣）域A級(jí)旅游景區(qū)發(fā)展差異隨時(shí)間推移逐漸減小，兩極分化不斷減弱。

為了更直觀地反映西南地區(qū)A級(jí)旅游景區(qū)發(fā)展水平在空間的動(dòng)態(tài)演化，借助ArcGIS 10.2生成與Moran散點(diǎn)圖對(duì)應(yīng)的Moran集聚圖（如圖3所示）。

2003年，屬于HH和LL集聚區(qū)的市（縣）占整個(gè)西南地區(qū)市（縣）總數(shù)的69.05%，表明A級(jí)旅游景區(qū)發(fā)展初期，西南地區(qū)就已形成以HH和LL集聚類型為主導(dǎo)的格局。HH集聚區(qū)主要集中分布于四川省和云南省境內(nèi)，為A級(jí)旅游景區(qū)發(fā)展集聚效應(yīng)區(qū)；其余67.24%的LL集聚區(qū)全部集中于除畢節(jié)和貴陽(yáng)外的貴州省，四川省的攀枝花以及川東北地區(qū)，重慶市東北和東南地區(qū)，為A級(jí)旅游景區(qū)發(fā)展低速增長(zhǎng)區(qū)；阿壩、甘孜、涼山、昭通、畢節(jié)、麗江、怒江、德宏、普洱等LH集聚區(qū)分布于HH集聚區(qū)外圍，形成A級(jí)旅游景區(qū)發(fā)展過渡區(qū)；HL集聚區(qū)的市（縣）發(fā)展水平較高，但難以帶動(dòng)周邊水平落后的市（縣）發(fā)展，其中萬州被本?。ㄊ校┑腖L集聚區(qū)外包，體現(xiàn)出強(qiáng)大的極化效應(yīng)，形成A級(jí)旅游景區(qū)發(fā)展極化效應(yīng)區(qū)。

圖3 西南地區(qū) A級(jí) 旅游景區(qū) M oran集聚演化圖

2003—2010年，集聚類型未發(fā)生改變的市（縣）有47個(gè)，占市（縣）總數(shù)55.95%，表明西南地區(qū) A級(jí)旅游景區(qū)發(fā)展的空間相關(guān)性和集聚特征存在著高度的穩(wěn)定性。集聚類型發(fā)生改變的市（縣）以其他類型集聚區(qū)向HH和LH集聚區(qū)轉(zhuǎn)變?yōu)橹?，涼山、攀枝花、麗江等LH集聚區(qū)受四川和云南已有HH集聚區(qū)的影響紛紛轉(zhuǎn)變?yōu)镠H集聚區(qū)，兩省HH集聚區(qū)連為一片，表明A級(jí)旅游景區(qū)發(fā)展水平較高的市（縣）對(duì)周圍低水平發(fā)展的市（縣）具有一定的輻射帶動(dòng)作用，體現(xiàn)出一定的空間近鄰效應(yīng)。而四川北部的綿陽(yáng)、廣元、巴中、南充和遂寧五市經(jīng)過7年自身發(fā)展轉(zhuǎn)變成為HH集聚區(qū)。貴州的景區(qū)集聚類型空間格局發(fā)生了顯著變化，受輻射帶動(dòng)和自身的發(fā)展，貴陽(yáng)和黔南轉(zhuǎn)變?yōu)镠H集聚區(qū)；安順和黔東南等市（州）則轉(zhuǎn)變成為L(zhǎng)H集聚區(qū)。毗鄰貴州的曲靖和文山等市（州）由于發(fā)展動(dòng)力不足，則轉(zhuǎn)變?yōu)長(zhǎng)L集聚區(qū)。

至2017年，集聚類型未發(fā)生變化的市（縣）數(shù)量減少至43個(gè)，占市（縣）總數(shù)51.19%，表明西南地區(qū)A級(jí)旅游景區(qū)發(fā)展的空間相關(guān)性進(jìn)一步加強(qiáng)，集聚特征具有相對(duì)穩(wěn)定性。集聚區(qū)類型的空間分布發(fā)生了較為顯著的改變，主要體現(xiàn)為：四川北部的HH集聚區(qū)范圍進(jìn)一步擴(kuò)大；貴州全省均成為HH集聚區(qū)；重慶除萬州區(qū)外，全部轉(zhuǎn)變?yōu)長(zhǎng)L集聚區(qū)。就省域A級(jí)旅游景區(qū)發(fā)展情況而言，云南景區(qū)發(fā)展的集聚特征較為穩(wěn)定；四川體現(xiàn)出明顯的區(qū)域差異，且有HH集聚區(qū)向北遷移，LH集聚區(qū)向川西、川南遷移的趨勢(shì)；貴州從顯著的LL集聚區(qū)發(fā)展為以HH集聚區(qū)為主的格局，發(fā)展態(tài)勢(shì)良好，空間擴(kuò)散效益明顯；重慶始終沒有改變LL集聚區(qū)為主導(dǎo)的分布格局，景區(qū)發(fā)展滯后性明顯。

3.3.2 LISA集聚圖

鑒于Moran散點(diǎn)圖不能判斷各地區(qū)的局部相關(guān)類型及其聚集區(qū)是否在統(tǒng)計(jì)意義上顯著［22］，為進(jìn)一步揭示西南地區(qū)旅游景區(qū)發(fā)展的熱區(qū)和冷區(qū)，在GeoDa中繪制LISA集聚圖（如圖4所示）。

圖4 西南地區(qū) A級(jí) 旅游景區(qū) L ISA集聚演化圖

從圖4可以看出，A級(jí)旅游景區(qū)集聚變化為分散到集中，表明近年來A級(jí)旅游景區(qū)發(fā)展的熱區(qū)在發(fā)生集聚效應(yīng)。到2017年，西南地區(qū)A級(jí)旅游景區(qū)發(fā)展屬于顯著HH集聚區(qū)的市（縣）均集中在貴州省，表明貴州省成為整個(gè)西南地區(qū)A級(jí)旅游景區(qū)發(fā)展的核心。顯著LL的市（縣）數(shù)量變化不大，在空間分布上趨于集聚，且除資陽(yáng)市外，顯著LL集聚區(qū)全部屬于重慶；顯著LH集聚區(qū)僅剩德陽(yáng)一個(gè)。表明景區(qū)發(fā)展的冷區(qū)和次冷區(qū)范圍不斷縮小，集聚區(qū)內(nèi)部差異逐漸減小。重慶景區(qū)發(fā)展陷入負(fù)的空間擴(kuò)散困境，結(jié)合Moran集聚圖分析，2017年重慶38個(gè)區(qū)縣中有36個(gè)區(qū)縣屬于LL集聚區(qū)，其中奉節(jié)、石柱、忠縣、綦江、豐都、涪陵、武隆、渝北、巴南9個(gè)區(qū)縣屬于顯著LL集聚區(qū)，成為重慶甚至整個(gè)西南地區(qū)景區(qū)發(fā)展核心冷區(qū)。四川顯著LH集聚區(qū)分布于與成都相鄰的德陽(yáng)市，表明景區(qū)發(fā)展水平與成都差異顯著，且很難受到成都的輻射帶動(dòng)作用。

4 結(jié)論與討論

本文以A級(jí)旅游景區(qū)數(shù)量為測(cè)度指標(biāo)，以西南地區(qū)二級(jí)行政單位為研究單元，運(yùn)用集中化指數(shù)、點(diǎn)密度分析以及空間自相關(guān)方法對(duì)西南地區(qū)2001—2017年A級(jí)旅游景區(qū)空間演化進(jìn)行分析，得出以下結(jié)論：

（1）西南地區(qū)A級(jí)旅游景區(qū)集中化水平較高，其中1A級(jí)和5A級(jí)景區(qū)分布最為集中；景區(qū)集中程度總體逐漸降低，但不同等級(jí)景區(qū)集中程度降幅差異較大；在空間分布上主要集中在四川盆地，具有由成都、重慶主城區(qū)向外圍擴(kuò)散的趨勢(shì)，空間擴(kuò)散效應(yīng)增強(qiáng)；區(qū)域內(nèi)部景區(qū)集中程度變化差異較大。

（2）旅游景區(qū)在發(fā)展初期不存在空間自相關(guān)性，隨后表現(xiàn)為較強(qiáng)的空間正相關(guān)，發(fā)展差異出現(xiàn)明顯的“二元結(jié)構(gòu)”，且發(fā)展水平落后的市（縣）始終是主導(dǎo)；景區(qū)發(fā)展的空間相關(guān)性和集聚特征存在著高度的穩(wěn)定性，但市（縣）域發(fā)展差異隨時(shí)間推移逐漸減小，兩極分化不斷減弱；景區(qū)發(fā)展水平較高的市（縣）具有一定的輻射帶動(dòng)作用，體現(xiàn)出一定的空間近鄰效應(yīng)。

（3）就景區(qū)發(fā)展省域差異而言，云南景區(qū)發(fā)展的集聚特征較為穩(wěn)定；四川景區(qū)發(fā)展體現(xiàn)出明顯的區(qū)域差異；貴州景區(qū)發(fā)展態(tài)勢(shì)良好，空間擴(kuò)散效益顯著；重慶始終沒有改變LL集聚區(qū)為主導(dǎo)的分布格局，景區(qū)發(fā)展滯后性明顯。

（4）旅游景區(qū)發(fā)展熱區(qū)和次熱區(qū)范圍不斷縮小，集聚區(qū)內(nèi)部差異逐漸減小；貴州省已成為西南地區(qū)旅游景區(qū)發(fā)展的核心；景區(qū)發(fā)展的冷區(qū)和次冷區(qū)范圍不斷擴(kuò)大，集聚區(qū)內(nèi)部差異逐漸增大；重慶潼南等14區(qū)縣成為西南地區(qū)景區(qū)發(fā)展的核心冷區(qū)。

旅游景區(qū)空間分布的均衡性受經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、交通狀況、人口分布、旅游經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和資源稟賦等因素的影響，因此，在接下來的研究中，還應(yīng)當(dāng)結(jié)合社會(huì)經(jīng)濟(jì)條件，深入剖析西南地區(qū)A級(jí)旅游景區(qū)空間演化差異的影響因素。