馬遵平,謝澤氡,2,林雅琳
(1.綿陽師范學院 旅游發(fā)展與規(guī)劃研究中心,四川 綿陽 621000;2.西南財經(jīng)大學 工商管理學院,四川 成都 611130)
旅游是人們離開日常居住地到異地進行的非謀生性活動[1]。與日?;顒硬煌?,旅游需要付出更多的時間、資金和精力,因此在影響旅游決策的諸多因素中,景區(qū)吸引力與交通可達性一直被視為最重要的兩個影響因素[2,3]。景區(qū)是促使人們離開日常居住地,到異地空間進行游憩活動最主要的拉動因素,旅游者通常會選擇擁有高級別景區(qū)的城市作為目的地,而交通運輸系統(tǒng)則是促使異地游憩活動得以實現(xiàn)的基本條件,旅游者進行決策時也會重點關(guān)注交通的可達性,在經(jīng)濟成本、旅行時間和舒適度之間進行權(quán)衡[4]。現(xiàn)代旅游發(fā)展的歷程表明,交通技術(shù)的變革使得旅游者能夠以更快的速度轉(zhuǎn)移到更遠的地方,縮短了對目的地的空間感知,降低了出游阻力,這對旅游業(yè)的發(fā)展產(chǎn)生了深遠影響[5-8]。
高速鐵路簡稱“高鐵”,是指基礎(chǔ)設(shè)施設(shè)計速度標準高、可供火車在軌道上安全高速行駛的鐵路。根據(jù)國家發(fā)改委公布的數(shù)據(jù),2019年末我國高鐵運營總里程突破3.5萬km,占全球高鐵里程的2/3以上,成為居民跨區(qū)域出游的首選交通方式[9]。與原有的交通方式相比,高鐵顯著地改變了旅游流的規(guī)模、速率和方向,產(chǎn)生了一系列的地理空間效應----時空壓縮效應、替代效應、擴散效應、同城效應、過濾效應、馬太效應[10,11],在促進目的地城市的空間聯(lián)結(jié)和一體化發(fā)展方面扮演了重要角色[12-14]。同時,高鐵開通也加劇了目的地的空間競爭,強化了區(qū)域旅游經(jīng)濟發(fā)展的不平衡[15,16]。高鐵對區(qū)域旅游空間關(guān)系的再配置,極大地影響了沿線旅游系統(tǒng)各要素的規(guī)劃與布局,尤其體現(xiàn)在景區(qū)方面[17]。
近年來,有關(guān)中國高鐵與區(qū)域旅游空間關(guān)系的研究受到了學術(shù)界的廣泛重視,但大多數(shù)研究局限于高鐵對目的地旅游流的影響[4,10,11,17-19],而由此導致的空間響應——沿線景區(qū)的空間格局則鮮見。鑒于景區(qū)在整個旅游系統(tǒng)中的核心地位和在出游決策中的重要性,對其進行空間點格局分析將有助于深入理解高鐵對區(qū)域旅游經(jīng)濟的影響,為區(qū)域旅游系統(tǒng)的空間結(jié)構(gòu)優(yōu)化、旅游投資的可行性分析提供支持。
高鐵的開通提高了目的地的可達性,進而影響了區(qū)域旅游流的規(guī)模和流向,整體上促進了旅游業(yè)的發(fā)展,但局部并不均衡,存在顯著的空間差異。關(guān)于中國高鐵的研究表明,2009—2013年高鐵使國內(nèi)城市的可達性平均提高了12.11%,但這種改善主要集中在東部地區(qū)和已經(jīng)開通高鐵的城市,對于西部地區(qū)和尚未開通高鐵的城市來說則不顯著[20]。反映在旅游流上,即表現(xiàn)為高鐵開通后客流集中于主要節(jié)點城市,然后再向周邊擴散,區(qū)域空間呈現(xiàn)明顯的“核心—邊緣”趨勢[21]。Masson S與Petiot R發(fā)現(xiàn),高鐵增強了巴塞羅那的旅游集聚,并形成了馬太效應,使一些原先處于劣勢的城市,如法國南部城市佩皮尼昂的旅游競爭力進一步削弱[15];杜果與楊永豐在分析高鐵網(wǎng)絡(luò)對重慶旅游空間結(jié)構(gòu)的影響時也得出了類似的結(jié)論,即高鐵加劇了區(qū)域旅游競爭,導致旅游業(yè)發(fā)展水平較低的城市被邊緣化[22]。高鐵對那些在區(qū)位、旅游資源稟賦、旅游接待設(shè)施和交通網(wǎng)絡(luò)等各方面均具優(yōu)勢的中心城市意義更大,引發(fā)的時空壓縮效應進一步強化了它們作為區(qū)域旅游集散中心和擴散源的地位[23]。隨著高鐵向內(nèi)陸城市的延伸,這些旅游經(jīng)濟規(guī)模較大的中心城市在旅游業(yè)中的地位將得到進一步強化,因此高鐵網(wǎng)絡(luò)在某種程度上改變了中國旅游城市群的等級結(jié)構(gòu),重新定義了其中的核心城市[8]。
高鐵的開通重新配置了區(qū)域旅游市場,最直接的表現(xiàn)是對過夜游市場的影響。Albalate D等分析了西班牙的旅游面板數(shù)據(jù),指出高鐵只是分流了原有航空運輸?shù)挠慰?,總體上沒有明顯增加過夜游客的數(shù)量[24,25];Ure?a J M、Menerault P、Garmendia M選取了歐洲3個城市的面板數(shù)據(jù),將國內(nèi)游客和家庭過夜人數(shù)作為內(nèi)生變量,發(fā)現(xiàn)高鐵帶來的驅(qū)動效應大于航空運輸,這可能是因為高鐵刺激了會議和商務需求[26]。受此啟發(fā),Albalate D和Fageda X將西班牙的外國游客數(shù)量和外國過夜游客人數(shù)作為內(nèi)生變量,發(fā)現(xiàn)航空運輸帶來的驅(qū)動效應要比高鐵大得多[24]。實際上,早有學者注意到,高鐵在開通的初期會對游客數(shù)量的增長有積極影響,但同時也會導致過夜游客數(shù)量減少和游客類型發(fā)生變化[27,28],這主要體現(xiàn)在商務游客增多,低端的有限服務酒店被擠出市場,而那些服務質(zhì)量好、設(shè)施齊全的大型商務酒店成為住宿市場主流[25]。Beckerich C、Benoit-Bazin S與Delaplace M在分析巴黎周邊1.5h半徑內(nèi)的高鐵效應時也得出了類似的結(jié)論[29],高鐵帶來的旅游收益主要流向沿線的中心城市,而對于那些非中心城市,旅游人次雖然有所增加,但是因為過夜游客的比重減少,人均旅游支出實際是下降的[30-32]??傊?,高鐵壓縮了游客在節(jié)點城市間旅行的時間,同時也縮短了他們在節(jié)點城市的逗留時間[33],旅行空間行為表現(xiàn)出“暫住地—吸引物”模式,這使得那些在“一日游”范圍內(nèi)的景區(qū)更受青睞,節(jié)點城市的“一日游”市場變得更加重要,尤其是中小城市。
綜上所述,目前學術(shù)界關(guān)于高鐵與旅游空間關(guān)系方面的研究仍然局限于區(qū)域目的地城市尺度,以旅游需求(旅游流)研究為主。景區(qū)是旅游產(chǎn)品的核心,旅游系統(tǒng)中的其他要素(餐飲、住宿、購物等)皆是依托景區(qū)進行布局[34],并形成一定規(guī)模的旅游產(chǎn)業(yè)空間聚集效應[35]。因此,分析高鐵沿線區(qū)域的景區(qū)空間格局,可以揭示區(qū)域旅游產(chǎn)品供給的空間分布規(guī)律,為區(qū)域旅游系統(tǒng)的空間結(jié)構(gòu)優(yōu)化、旅游投資的可行性研究提供支持?;诖耍疚囊晕靼病啥几哞F(簡稱“西成高鐵”)為研究對象,獲取高鐵沿線8個市級行政區(qū)的全部A級景區(qū)和高鐵站點的地理坐標,然后利用核密度估計、Ripley′s K函數(shù)、空間描述統(tǒng)計等方法對沿線景區(qū)的分布熱區(qū)、不同類型景區(qū)的空間點格局和“一日游”圈景區(qū)分布進行了分析。
西成高鐵按建設(shè)工期實際分為兩段:綿陽—成都—樂山段和綿陽—西安段。前者是四川省內(nèi)首條城際客運專線高鐵,全長314km,2014年6月通車;后者全長658km,2017年3月建成并接入成都—樂山段。西成高鐵是西部較早開通的跨省高鐵,是《中長期鐵路網(wǎng)規(guī)劃》中“八縱八橫”高鐵主通道之一,縱貫關(guān)中平原和成都平原,穿越秦嶺山脈,是我國旅游資源稟賦最為豐富的區(qū)域之一。截至2019年,西成高鐵沿線的8個市級行政區(qū)(西安、漢中、廣元、綿陽、德陽、成都、眉山、樂山)共有301個A級景區(qū),依據(jù)景區(qū)的主導吸引物類別劃分為自然遺跡類、人文遺址類、現(xiàn)代重建或人造類3種類型[36],3種類型及相應等級的景區(qū)數(shù)量分布見表1。景區(qū)及高鐵站點坐標數(shù)據(jù)來源于XGeocoding 地址經(jīng)緯度批量解析轉(zhuǎn)換工具(http://www.gpsspg.com/maps.htm)。將坐標數(shù)據(jù)導入ArcGIS10.2軟件中,經(jīng)投影坐標轉(zhuǎn)換后繪制出研究區(qū)域的景區(qū)和高鐵站點圖(圖1)。
表1 西成高鐵沿線區(qū)域景區(qū)數(shù)量分布
圖1 西成高鐵沿線區(qū)域A級景區(qū)空間分布
核密度估計:核密度估計能夠根據(jù)輸入的數(shù)據(jù)點來估計整個空間的數(shù)據(jù)點的分布狀況,可反映一個聚集核對周邊的影響強度。核密度估計值越大,表示點越密集,空間事件發(fā)生的概率越高。計算公式為:
(1)
式中,f(x)為核密度估計值;n為景區(qū)個數(shù);h為帶寬;k(*)為核函數(shù),(X-Xi)為估計點X到事件Xi之間的距離。
Ripley′s K函數(shù):本研究采用Ripley′s K函數(shù)進行空間點格局分析,基本思想是從點群中隨機抽取的點落在以定點為圓心,r為半徑的圓內(nèi)的期望點數(shù)與空間范圍內(nèi)點密度的比值。計算公式為:
(2)
式中,A為研究區(qū)總面積;n為空間點(景區(qū))數(shù)量;uij為兩個點i和j之間的距離;Wij是以點i為圓心,uij為半徑的圓;I值為聚集指標。當uij≤r時,Ir(uij)=1;當uij>r時,Ir(uij)=0。采用Monte Carlo隨機模擬199次,將模擬值的最高值Khi和最低值Klo構(gòu)建置信區(qū)間(上下包跡線區(qū)間內(nèi)),計算相應的實際觀察值Kobs和理論值Ktheo。實際值落在上下置信區(qū)間內(nèi)為隨機分布;實際值落在置信區(qū)間以上為聚集分布;實際值落在置信區(qū)間以下為均勻分布。
“一日游”圈:“行游比”是指從客源地到目的地的旅行時間與在目的地觀光游覽的時間之比,一般只有當雙程行游比≤1.5倍,更有利于旅游者進行出游決策[37]。有研究表明,單程2h以內(nèi)的旅行時間能夠保證較高的“一日游”體驗質(zhì)量[38]。因此,確定以7h左右為“一日游”范圍內(nèi)的最大時間距離。綜合考慮旅游者下高鐵后換乘前往景區(qū)交通工具的時間、途中停頓與延遲的時間和不同等級公路行駛速度等現(xiàn)實因素,最終取實際距離100km為“一日游”的最大距離范圍,通過地圖量算,在研究區(qū)內(nèi)100km的實際距離相對應的直線距離約為60km。據(jù)此,本文以8個市級中心城市站點為圓心,利用ArcGIS10.2軟件繪制半徑為60km的“一日游”圈。
熱區(qū)分布表明(圖2),西成高鐵沿線區(qū)域的A級景區(qū)形成了以西安、成都為中心的雙熱區(qū)。以往研究表明,城市規(guī)模是高鐵影響區(qū)域旅游業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵因素,在那些擁有更多商業(yè)機會和旅游設(shè)施的城市,高鐵對游客數(shù)量的刺激更顯著[39]。因此,高鐵會進一步加強區(qū)域中心城市的旅游市場地位,強化景區(qū)尤其投資經(jīng)營門檻較高的景區(qū)趨近中心城市布局的態(tài)勢。
圖2 西成高鐵沿線區(qū)域A級景區(qū)熱區(qū)分布
值得注意的是,相比成都,西安熱區(qū)的景區(qū)密集分布于市轄區(qū)內(nèi),而成都的熱區(qū)則形成了以成都市為中心,向南、北輻射的兩個次熱區(qū),這反映了兩個中心城市旅游業(yè)極化的程度是不同的。有研究表明,西安之于陜西省的旅游市場具有“獨霸性”,形成了單極核的大西安旅游圈,呈現(xiàn)出單核輻射發(fā)展模式[40,41]。西安熱區(qū)的景區(qū)密集分布于西安高鐵站“一日游”圈范圍內(nèi),南向的漢中則并未呈現(xiàn)明顯熱點,說明西成高鐵的開通并未改變陜西單極化的旅游發(fā)展模式,甚至有所加強。地處四川盆地西緣的成綿樂地區(qū)一直以來都是四川區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的戰(zhàn)略重點[42]。研究表明,成都—樂山段的高鐵開通后,成都旅游核心節(jié)點的中心作用和對邊緣節(jié)點的控制力被削弱,而其他城市則有所增強,相互間的旅游經(jīng)濟聯(lián)系有了明顯的提升[43],在空間點格局上,表現(xiàn)為景區(qū)密集分布于各城市“一日游”交集圈內(nèi),熱區(qū)也呈現(xiàn)出輻射融合的趨勢。高鐵帶來的“時空壓縮效應”,促進了該區(qū)域地理單元內(nèi)的鄰近城市形成共同的旅游市場,同時縮小了城市旅游發(fā)展之間的差距。
西成高鐵沿線區(qū)域不同類型的景區(qū)均呈現(xiàn)出不同程度的聚集分布狀態(tài),這符合Prideaux關(guān)于交通系統(tǒng)的變革會導致區(qū)域旅游企業(yè)的空間競爭力發(fā)生變化,從而驅(qū)動旅游企業(yè)產(chǎn)生空間聚集的研究結(jié)論[6]。關(guān)于我國長江經(jīng)濟帶景區(qū)空間格局變化的研究也表明,可達性的改善加速了區(qū)域景區(qū)的空間聚集[44]。景區(qū)在交通可達性高的空間聚集,可有效降低游客的行游比,形成規(guī)模吸引效應,擴大市場容量。因此,景區(qū)聚集分布的趨勢與區(qū)域交通系統(tǒng)的發(fā)展變化密切相關(guān),這也是形成區(qū)域旅游產(chǎn)業(yè)聚集效應的基礎(chǔ)。這里需要特別指出的是,景區(qū)的空間分布受到區(qū)域的自然、歷史、人口、經(jīng)濟等因素的制約[45],導致聚集程度存在差異,而這種差異可通過地理空間尺度(距離)導致的景區(qū)空間點格局變化來識別。
研究區(qū)內(nèi)的自然遺跡類景區(qū)在65km范圍內(nèi)呈聚集分布,之外則呈隨機分布狀態(tài)(圖3)。在研究區(qū)內(nèi)的122個自然遺跡類景區(qū)中,有38個依山沿河分布,另有64個是以特定自然地理條件形成的生物或非生物景觀作為主要吸引物。自然遺跡類景區(qū)的地理位置相對固定,在較大地理空間尺度上呈現(xiàn)隨機分布的特點,但在較小的地理空間尺度,其布局發(fā)展則仍然受到區(qū)域交通可達性、客源市場范圍等外在因素的影響。
圖3 自然遺跡類景區(qū)聚集格局(1單位尺度=60km)
研究區(qū)內(nèi)的人文遺址類景區(qū)在75km范圍內(nèi)呈聚集分布,之外則成隨機分布狀態(tài)(圖4)。人文遺址類大多存在于人類定居歷史較早且人口規(guī)模較大的地域[46]。研究區(qū)內(nèi)的人文遺址類景區(qū)共有88個,其中成都和西安之和(46個)超過總數(shù)的一半,其他人文遺址類景區(qū)也主要分布在城市及其周邊,因此人文遺址類景區(qū)聚集分布的地理空間尺度大于自然遺跡類景區(qū)。
圖4 人文遺址類景區(qū)聚集格局(1單位尺度=60km)
現(xiàn)代人造或重建類景區(qū)在研究區(qū)內(nèi)一直呈高度聚集分布(圖5)。與其他類型的景區(qū)相比,現(xiàn)代人造或重建類景區(qū)的形成受區(qū)域自然、歷史條件的制約小,更有賴后期的投資建設(shè),高鐵開通加劇了該進程。高鐵對中國經(jīng)濟地理的影響研究證明,高鐵顯著地增加了節(jié)點城市的固定資產(chǎn)投資,尤其是那些人口基數(shù)較大的城市[20]。成都和西安是兩個戶籍人口均超千萬的大型城市,共有89個現(xiàn)代人造或重建類景區(qū),其他6個市轄區(qū)只有73個現(xiàn)代人造或重建類景區(qū)。這表明現(xiàn)代人造或重建類景區(qū),尤其是投資規(guī)模大的綜合性景區(qū)更趨向在擁有大規(guī)模城市人口和經(jīng)濟體量的地區(qū)布局,以獲得足夠的旅游流,保證其持續(xù)經(jīng)營。
圖5 現(xiàn)代人造或重建類景區(qū)聚集格局(1單位尺度=60km)
“一日游”旅游線路的產(chǎn)品組合簡單、易于操作、投入成本相對較少[47],高鐵開通減少了過夜游客,強化了“一日游”市場。圍繞著8個市級中心城市,西成高鐵沿線形成了8個半徑60km的“一日游”圈和4個“一日游”交集圈(圖6)。
圖6 西成高鐵沿線區(qū)域A級景區(qū)“一日游”圈分布
分布在“一日游”圈內(nèi)的A級景區(qū)多達266個(占總數(shù)88.4%),其中現(xiàn)代人造或重建類景區(qū)150個(占總數(shù)49.8%),說明研究區(qū)內(nèi)以景區(qū)為核心的一日游產(chǎn)品的供給已具備一定的規(guī)模。4個“一日游”交集圈分布在綿陽—成都—樂山一線的城市群區(qū)域,交集圈內(nèi)的A級景區(qū)共有85個(占總數(shù)的28.2%)分布較為密集,其中現(xiàn)代人造或重建類景區(qū)達到62個(占交集圈景區(qū)數(shù)的72.9%),反映出西成高鐵的綿陽—成都—樂山段已產(chǎn)生了較為明顯的旅游空間競爭。
高鐵建設(shè)極大地強化了我國以城市旅游為基礎(chǔ)的經(jīng)濟關(guān)系[48,49]。近年來關(guān)于中國高鐵與旅游空間關(guān)系的研究受到重視,但大多數(shù)的研究仍局限于高鐵對目的地城市旅游需求(旅游流)的影響,而由此導致的空間響應——景區(qū)的空間點格局則鮮有研究。從供求關(guān)系看,景區(qū)作為區(qū)域旅游產(chǎn)品的核心,其空間分布必定會受到目的地城市旅游流的影響。與此同時,目的地城市旅游流的形成也有賴于景區(qū)產(chǎn)品的供給,并隨著高鐵的開通愈加明顯。日本九州新干線的研究表明,高鐵促使游客聚集在擁有豐富旅游資源(自然風光和歷史遺產(chǎn)景區(qū))的城市,加劇了區(qū)域旅游業(yè)發(fā)展的不平衡[30]。因此,景區(qū)的空間格局是區(qū)域旅游經(jīng)濟關(guān)系在空間上的映射。對高鐵沿線景區(qū)的空間點格局的研究,可進一步明晰高鐵對區(qū)域旅游經(jīng)濟的影響,有助于區(qū)域旅游吸引物和設(shè)施的整體優(yōu)化布局。
西成高鐵作為我國西部地區(qū)較早開通的跨省高鐵,對帶動沿線區(qū)域的旅游經(jīng)濟發(fā)展具有重要意義。西成高鐵沿線的8個市級行政區(qū)共有301個A級景區(qū),形成了以成都、西安為中心的雙熱區(qū)分布和由成都向樂山、綿陽輻射的2個次熱區(qū)分布;沿線區(qū)域的人文遺址類景區(qū)和自然遺跡類景區(qū)分別在65km和75km范圍內(nèi)呈聚集分布,現(xiàn)代人造或重建類景區(qū)則表現(xiàn)出高聚集分布;有88.4%的A級景區(qū)分布在8個中心城市的“一日游”圈范圍內(nèi),28.2%的A級景區(qū)分布在綿陽—成都—樂山的一日游交集圈內(nèi),且大多為現(xiàn)代人造或重建類景區(qū)。
相對于高鐵開通后帶來的區(qū)域旅游流的迅速變化,景區(qū)的投資與開發(fā)對此變化的響應存在著一定的滯后性。因此,現(xiàn)階段高鐵沿線景區(qū)的空間點格局,可以視為高鐵開通一段時期以來對沿線景區(qū)布局影響的空間呈現(xiàn),這也是本研究的立論基礎(chǔ)。未來通過監(jiān)測不同時期的景區(qū)地理坐標及相關(guān)數(shù)據(jù)的變化,可進一步揭示高鐵沿線景區(qū)的空間格局演變過程和高鐵對這種演變過程的地理空間效應機制。