南京市星級酒店空間可達性格局研究

姜海寧，谷人旭，李廣斌，曹芳東

(1.華東師范大學資源與環境科學學院，上海200062;2.蘇州科技大學地理與資源科學系，江蘇蘇州215011;3.南京師范大學地理科學學院，南京210046)

0 引言

根據世界旅游組織預測，到2020年，中國將成為世界第一大旅游接待國，年接待國際旅游者將超過1.3億人次[1]，中國旅游業在世界中的地位日益顯著且不可替代，因此，作為旅游業的基礎配套企業也將加速發展。旅游企業不僅為旅游者生產和提供個性化的旅游產品，而且使旅游者在旅游活動全過程中都能享受到周到細致的服務[2]。星級酒店作為一種旅游企業，屬于服務業，其服務具有很強的時效性，然而由于旅游資源稟賦、經濟、交通、基礎設施和區位等差異的影響，星級酒店分布在不同尺度的區域內仍極不平衡，這必然不能確保區域內任意一點同等地實現對資源的共享，即城市或區域內任意一點對其最近的星級酒店空間可達性及其共享程度存在顯著差異。

可達性，簡單地說，指從一個地方到另一個地方的容易程度[3]。1959年，Hansen首次提出可達性概念，將其定義為交通網絡中各節點相互作用的機會大小[4]。可達性反映了服務區位和人口對服務需求之間的聯系，是研究一定空間范圍內服務設施區位配置合理性的重要評價因子。可達性作為一個概念，廣泛地應用于交通規劃、城市規劃和地理學領域，作為度量交通網絡結構的有效指標，也是評價區域(或地點)取得發展機會和控制市場能力的有效因素之一，因而成為國內外研究的熱點內容[5]。近年來，越來越多的學者把可達性概念引入到公共基礎設施的研究之中，主要集中在醫療設施、港口、綠地景觀、車站、學校、地鐵、旅游景點和機場等領域。國外學者Martin用可達性概念研究基礎設施的服務情況[6]，而王松濤對北京市中心城的公共服務設施可達性及其對新建住房價格的影響[7]，從而使可達性概念與方法均得到進一步拓展。目前基于可達性的公共基礎設施的研究日趨具體化與多樣化，如國內的尹海偉、程昌秀、宋炳良、靳誠和姜海寧分別對綠地景觀、地鐵、港口、旅游景區和民用機場等公共基礎設施的可達性進行研究[8-12]以及吳建軍、宋正娜、張莉和林康等通過不同的測算指標與方法對公共醫療服務設施的可達性進行研究[13-16]等等。不難發現，國內外針對旅游企業的空間可達性主要在旅游景區[11]方面，卻很少有諸如星級酒店的其他旅游企業的空間可達性研究，加之上述研究針對可達性的分析忽略了地理位置相關的數據間空間依賴性與空間異質性。基于此，ESDA(exploratory spatial data analysis，探索性空間數據分析)可以有效地揭示數據的空間依賴性與空間異質性的可視現象[17]。GIS環境為ESDA提供了可視化方法，可方便、直觀、快速地了解變量空間分布的特性和尺度[18-19]。鑒于目前江蘇省與南京市旅游局官方網站暫無對一星級酒店的統計，因此，本研究選取南京市二、三、四、五星級酒店作為主要研究對象，主要運用ArsGIS 9.2軟件，采用ESDA方法對其空間可達性及其影響因素進行定量分析，從而更好地把握其空間可達性格局特征和內在規律。

1 研究方法

1.1 評價指標

借鑒靳誠[11]對旅游景區可達性評價方法，區域內點到星級酒店空間可達性的評價指標為:

式中:i為區域內任意一點;Tij為區域中點i通過交通網絡中通行時間最短的路線到達星級酒店j的通行時間;Mj為星級酒店j的權重，如果僅研究交通可達性可設為常數1;Ai為區域內點i到星級酒店的可達性。

基于鄉鎮行政單元的星級酒店整體可達性評價指標為:

式中:n為j行政單元具有的網格數;Bi為行政單元內i網格到星級酒店可達性;Rj為j行政單元星級酒店的整體可達性。運用行政單元內柵格至最近星級酒店的可達性平均時間來反映該行政單元的星級酒店整體可達性，其值越小，表明該行政單元至星級酒店越便捷。

1.2 可達性算法

以南京市1∶5萬基礎地理信息數據中道路網絡數據為基礎，主要采用ArcGIS軟件中的Spatial analyst功能進行基于時間最短的星級酒店空間可達性測算與分析，并生成區域內各點至不同星級酒店的可達性，從而更加直觀地表達南京市不同星級酒店的空間可達性。

空間可達性測算步驟:(1)為了確保測算的精確性，首先把南京市劃分為邊長為100 m的網格，這對于整個南京市域面積(6 516 km2)已經非常小，其內部空間可達性差異可忽略不計。將南京市劃分為657 703個單元，其中有效網格608 600個，阻隔網格49 103個;(2)根據《中華人民共和國公路工程技術標準(JTGB—2003)》規定的公路設計速度，結合區域實際情況，確定各級公路的行車速度(表1)。將落在區域外的網格設為無效網格，落在阻隔區域(如河流、水庫、高山等無法通行的區域視為阻隔區域)內的網格設為阻隔網格，其他網格設置為有效網格[11]。而對于交通路網中沒有畫出等級公路的區域，系統給出了15 km/h的默認速度;對于一個柵格內同時有不同等級道路通過時，其速度以高級別道路的行車速度為準。(3)高速公路不是完全開放的，不是所有高速公路通過網格的周邊地區都能享受到其便捷服務，只有高速公路的出口位置才與周邊地區發生聯系，對星級酒店的空間可達性才有意義。因此，有必要對上述算法的思想進行修正。本研究參考張莉所采用的修正方法[20]，數據主要來源于江蘇省旅游局、南京市旅游局官方網站數據的統計整理。

表1 南京市道路網的構成與速度Tab.1 Constitution and velocity of the road network in Nanjing City

1.3 空間關聯研究方法

1.3.1 Moran’sI指數。Moran’sI指數是最早應用于全局聚類檢驗的方法，它檢驗整個研究區中鄰近地區間是相似、相異(空間正相關、負相關)，還是相互獨立。Moran’sI指數表達式如下:

式中:N是研究區內地區總數;wij是空間權重;xi和xj分別是區域i和j的屬性是屬性的平均值。對Moran’sI結果進行統計檢驗，我們采用Z檢驗:

式中:E(I)為數學期望;Var(I)為變異數。

Moran’sI指數數值處于-1與1之間，值接近1時表明具有相似的屬性集聚在一起(即高值與高值相鄰、低值與低值相鄰);值接近-1時表明具有相異的屬性集聚在一起(即高值與低值相鄰、低值與高值相鄰);值接近于0，則表示屬性是隨機分布或不存在空間相關性。

式中:E)和Var()分別是的數學期望和變異數;wij是空間權重，權重的計算方法如Getis-Ord General G。如果Z)為正且顯著，表明位置i周圍的值相對較高(高于均值)，屬于高值空間集聚(熱點區);反之，如果Z)為負且顯著，則表明位置i周圍的值相對較低(低于均值)，屬于低值空間集聚(冷點區)。

2 星級酒店可達性格局分析

2.1 空間可達性結果分析

圖1 南京市星級酒店的空間可達性擴散圖Fig.1 Diffusion figure of accessibility about star-rated hotels in Nanjing City

星級酒店屬于服務業，其服務具有很強的時效性，因此，評價南京市各星級酒店的空間布局，最重要的是要測算南京市任意一點對其最近的各星級酒店空間可達性及其共享程度。為了更精確地表達與評價南京各星級酒店空間布局對其對外服務的影響，本研究通過結合南京市陸路交通網絡，將各星級酒店作為擴散源點，并通過計算各源點通過交通網絡到達南京地區的平均通達時間，這樣便可得到其對外服務的空間可達性擴散變化圖(圖1)。從整體上看，南京市星級酒店空間可達性整體較好，在地域分布上整體呈以星級酒店為中心的距離衰減規律，而且星級酒店等級愈高，其整體空間可達性愈差，這主要是由于各星級酒店均呈現向主城區集聚的態勢以及高星級酒店數量較少且集中分布等原因所致。二、三星級酒店的空間可達性較好且較相似，分別約有77.72%與80.38%的區域可達性在30 min以內，而1 h以內的區域分別有98.65%和99.43%(圖1)，然而超過70 min的區域僅占0.37%和0.06%，且主要分布在南京市的邊緣地帶;為了進一步理解南京市星級酒店空間可達性，本研究以10 min為間隔，將其可達性劃分為8個等時段來分析其空間可達性的分布頻率和累計頻率。從整體來看，分布頻率都隨時間的增長在數量上呈現先上升后下降且下降的趨勢比較平緩的分布結構(表2)。不難發現，四、五星級酒店的空間可達性相對較差且較相似，分別約有53.98%與38.38%的區域可達性在30 min以內，而1 h以內的區域分別占86.88%與80.59%(表2)，可達性最差的區域主要分布在高淳縣與溧水縣，南京邊緣地帶的可達性也較差，均超過40 min(圖1)，這主要是由于高淳與溧水縣的四、五星級酒店分布尚屬空白，加之其附近交通網絡相對滯后，星級酒店服務范圍的覆蓋率明顯不足，從而導致該部分區域的四、五星級酒店難以有效地為該區域提供快捷服務，其可達性基本上超過50 min，最差的分別達94.61 min與103.52 min。

表2 南京市星級酒店空間可達性時間分布頻率和累積頻率%Tab.2 Distribution frequency and cumulate frequency of spatial accessibility time of star-rated hotels in Nanjing City

2.2 鄉鎮單元星級酒店平均可達性

為了進一步反映交通與星級酒店布局差異對南京市星級酒店對外服務的空間差異性，本研究主要將南京市以鄉鎮、街道為研究單元進行劃分，考慮到主城區(玄武區、鼓樓區、下關區、建鄴區、白下區和秦淮區)面積均較小，不利于統計與比較，故主城區各區分別作為一個研究單元，而外圍的郊區或縣域以鄉鎮街道或者地區(可能含有多個地域上相連的街道)為單元進行劃分，需要說明的是，本研究把石臼湖也作為一個獨立研究單元，這樣總共劃分出88個研究單元，并利用公式(2)對其星級酒店整體可達性進行計算。

南京市二、三星級酒店的平均可達性較好的鄉鎮、街道單元依然分布在主城區及其周邊區域(主要包括江北的泰山街道、卸甲甸街道、西廠門街道、山潘街道、江浦街道和雄州街道一線以及雨花臺區、棲霞區、江寧區與主城區的交接地帶等)，基本達10 min以內，而可達性最差的區域均分布在棲霞區的靖安街道，其可達性分別高達64.26 min和57.14 min;四星級酒店可達性在10 min以內的區域主要分布在主城區及其浦口區、棲霞區和六合區的交接地帶以及江寧區的麒麟鎮和百家湖街道以及棲霞區的仙林馬群街道等，而可達性較差的區域除了棲霞區的靖安鎮與江寧區的丹陽鎮分別達63.69 min與57.30 min外，其余全部分布在高淳縣;五星級酒店可達性在10 min以內的區域主要分布在主城區棲霞區以及雨花臺區與主城區的交界地帶等，而可達性較差的區域主要分布在高淳縣的全部、溧水縣的大部分以及六合區北部區域等(圖2)。

圖2 南京市星級酒店的鄉鎮行政單元可達性等級分布Fig.2 Rank distributing figures of holistic accessibility of town about star-rated hotels in Nanjing City

2.3 鄉鎮單元星級酒店可達性空間關聯

通過對全局Moran’sI估計值及其相關指標進行測算可知，南京市鄉鎮單元星級酒店可達性全局Moran’sI均為正，其檢驗結果均很顯著，其中二、三星級酒店總體集聚程度相當且較低，該Moran’sI值約為0.18，即呈弱集聚狀態;四、五星級酒店總體集聚程度相當，而且是二、三星級酒店集聚程度的2倍左右(表3)。可見，南京市星級酒店總體集聚程度不高，且其集聚程度隨著酒店級別的提高而升高，這是由于酒店星級級別越高，其資源愈稀少，分布愈不平衡所致。

表3 南京市鄉鎮單元整體可達性的Moran’s I估計值Tab.3 Estimates of Moran’s I for general accessibility of town in Nanjing City

當需要進一步考慮是否存在局部空間集聚，哪個區域單元對于全局空間自相關的貢獻更大，以及Global Moran’sI全局評估在多大程度上掩蓋了局部不穩定性時，就有必要進一步研究其內部情況[21]。由于局部Moran’sI僅表示屬性相似或相異的觀測值空間集聚狀況，但并不表示該屬性值高低。由于區域可達性數值愈小，這說明其交通愈便捷，資源共享性愈佳，因此，本研究采用南京市鄉鎮單元平均可達性數值倒數來代表其可達性優越度。為了更有效地研究星級酒店空間集聚格局的演化狀況，通過測算局域空間關聯指數(Getis-Ord)進一步分析其集聚熱點區域的變化情況，并利用GIS軟件的Jenks最佳自然斷裂法對各年份的局域統計量從高到低分成4類，從而生成空間集聚的熱點演化圖(圖3)。

圖3 南京市星級酒店可達性的熱點區分布Fig.3 Evolvement of hotspot areas about accessibility of star-rated hotels in Nanjing City

從整體上看，南京市鄉鎮單元星級酒店可達性的熱點區、次熱區、次冷區以及冷點區分布規律性明顯，整體呈現以中心市區為中心的圈層結構。其中熱點區主要集中在城市主城區，次熱區布局在主城區及其周邊區域，次冷區有規律地分布在次熱區周圍區域，而冷點區分布在次冷區周圍即南京市的邊緣地帶。二、三星級酒店熱點區與冷點區分布規律較相似，其熱點區域次熱區主要集中在主城區以及周邊區域也有零星分布，而次冷區分布相對較為分散，主要集中在次熱區的周邊區域以及高淳、溧水縣政府所在地;而四、五星級酒店熱點區域冷點區分布特征較相似，但是五星級酒店熱點區與次熱區分布的鄉鎮數量與范圍均明顯高于四星級酒店，這同時也是所有星級酒店中最高的，且后者主要集中于南京主城區或其周邊區域。不僅如此，南京四、五星級酒店可達性次冷區均集中分布在市區，而南部2個縣域均無分布，這也說明了次冷區與冷點區分布相對二、三星級酒店來說更加集中，規律性更加明顯。

3 影響因素

南京市星級酒店可達性在空間上存在差異，其主要影響因素可以從酒店分布、行政單元大小、交通基礎設施、旅游資源和經濟條件等方面來分析。其中星級酒店分布、行政單元大小和交通基礎設施是影響酒店可達性的直接因素，而旅游資源和經濟條件是影響酒店可達性的間接因素。

3.1 直接影響因素

星級酒店分布是影響酒店交通可達性的最直接、最重要的因素，其差異對其可達性差異起著決定性的作用。酒店分布越均衡，該區域任意一點到達最近酒店所花費的時間也就越少，可達性就越好。為了直觀有效地反映南京各星級酒店的空間布局并具可比性，本研究選擇相同的搜索半徑與柵格大小對南京市星級酒店核密度進行測算，結果表明，南京市各星級酒店整體上空間布局的核密度極不均衡，均呈現向主城區集聚的態勢，而南京市外圍郊區及縣域均為零星分布(圖4)。具體來說，南京市高星級酒店分布在主城區的比重相對較高，其中五星級、四星級酒店分別高達100%和75%，而四星級酒店在近郊區的分布主要在浦口區、六合區和江寧區，其比重僅為15%，而外圍兩縣均無分布。相對來說，二、三星級酒店空間分布要相對均衡，但仍以主城區分布為主，其次是近郊區，而分布在外圍縣仍最少，其中二星級酒店在主城區、近郊區與外圍縣的分布比例分別為61.76%，17.65%和20.59%，而三星級酒店相應地依次為72.31%，23.08%和4.61%。因此，南京市各星級酒店均呈現向主城區集聚的態勢，近郊區次之，呈現出以主城區為中心向外圍逐級遞減的分布規律。

鄉鎮街道行政單元的大小直接決定了酒店在一個區域的分布密度，鄉鎮街道行政單元越小，酒店在此區域的分布密度越大，可達性也就越好。例如，由于南京市區行政單元較小導致區域酒店分布密度較大，從而導致中心市區交通可達性基本在10 min以內，明顯優于其他地區;區域基礎設施尤其是區域交通設施是聯系酒店與顧客的紐帶，也是衡量目的地可進入性的基本指標，而發達的旅游交通不僅增加了可達性，而且為消費者節約了出行成本，增強了旅游資源的可進入性和吸引力，其中路網等級與密度會對可達性產生重要的影響，公路等級及密度越高，就可以通過加快通車速度以及選擇更便捷交通路線使可達性更加便捷。從圖1中可以看出，可達性分布具有明顯的交通指向性，主要是指向高等級的公路。路網結構好的地區可以使得酒店可達性具有更好的延伸性，變化衰減幅度相對變緩。

3.2 間接影響因素

南京是著名的六朝古都，又是我國著名的歷史文化名城和風景旅游城市，全市共有著名風景名勝50多處，文物古跡近200處，其中鐘山風景區和秦淮風光帶兩處被列為“全國旅游勝地四十佳”，然而由于歷史、經濟以及基礎設施建設等因素，南京市旅游資源主要集中在主城區，而郊區及外圍縣域相對較少。旅游資源是旅游者選擇目的地的決定性因素[22]，旅游資源在數量上的多少、等級上的高低及其在區域上的分布特征很大程度上決定著旅游業的發展戰略，這同時也是決定南京星級酒店布局的重要參考，從而間接地影響酒店空間可達性;經濟的發展促進了地區的人流、物流和信息流的繁榮，對酒店業以及整個旅游業發展具有重大的促進作用，因此，星級酒店，尤其是高星級酒店傾向于布局在具備堅實的社會經濟基礎的區域。正是南京市主城區對星級酒店發展形成強有力的經濟支撐，才能夠吸引眾多星級酒店，尤其是高星級酒店在此布局，從而間接促進南京市主城區星級酒店的空間可達性發展。

4 結論

從南京市星級酒店可達性角度出發，通過測算，可以直觀準確地表達區域內任意一點到其最近星級酒店的可達性情況，然后基于鄉鎮街道為單元對其星級酒店平均可達性進行空間關聯分析，結果表明:南京市星級酒店空間可達性整體較好，在地域分布上，整體上呈現以星級酒店為中心的距離衰減規律，而且酒店等級愈高，其空間可達性愈差。其中二、三星級酒店的空間可達性較好且較相似，分別約有77.72%與80.38%的區域可達性在30 min以內，四、五星級酒店可達性相對較差且較相似，分別約有53.98%與38.38%的區域在30 min以內，而南京市域的邊緣地帶的可達性均較差;隨后以鄉鎮街道為統計單元的南京市二、三星級酒店總體集聚程度相當且均呈弱集聚狀態，而四、五星級酒店總體集聚程度也相當且較高，其值為前者的2倍左右;南京星級酒店可達性熱點區與冷點區總體也呈現以主城區為中心的圈層結構，其中熱點區域主要分布在主城區，而冷點區域分布在南京市域的邊緣區域;最后將星級酒店可達性格局的影響因素歸納為酒店分布、行政單元大小、交通基礎設施、旅游資源和經濟條件等，其中前3個為直接原因，而后2個是間接原因。本研究雖然主要從空間可達性來探討南京市星級酒店的空間可達性格局問題，但仍存在諸多有待深化和完善之處，如忽略了諸如交通擁擠度、交通方式和交通組合方式等對可達性的影響，缺少對星級酒店時間序列的空間布局的動態比較分析，這些不足還有待今后進一步深入研究。

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