基于引力模型的旅游競爭力綜合評價

萬計 張翠峰

摘要：研究中國各省份的旅游綜合競爭力，對于地區發展戰略的制定具有指導意義，并且可以輔助個人旅游決策。本文基于多種因子使用層次分析法確定吸引力更具有科學性，與需求量結合，進一步考慮基于網絡分析由加權距離計算的空間成本，有助于更加準確有效地分析國內旅游現狀，并可基于數據預測未來發展情況。

關鍵詞：旅游競爭力；引力模型；層次分析法；網絡分析

1.方法

本實驗由目的地情況、客源地情況、兩地距離分別求出吸引力、需求量、空間成本三個因子，通過構建威爾遜型引力模型，評估全國各省份的旅游競爭力，并分析廣東省的省外旅游去向。實驗的總體流程圖如下（圖1）。

1.1 威爾遜型引力模型

城市旅游的競爭力主要由目的地的吸引力和客源地的需求量構成，同時還與兩地之間的空間成本有關。類比牛頓萬有引力公式分析目的地與客源地兩地之間的空間相互作用，競爭力與吸引力和需求量成正相關，而與空間成本成負相關。而在旅游行為中，這種相互作用則隨距離呈指數遞減，故引入改進的威爾遜型引力模型（式1），其中指數部分引入空間阻尼系數β，決定了相互作用的衰減速度，β越大衰減越快。前人研究表明，旅游景點客源市場的80%集中在500千米以內的范圍，據此可求出空間阻尼系數β=0.00322[19]。

2.3 需求量

客源地的需求量與人口規模、經濟水平、居民對未來的預期和對旅游的態度等有關。為了消除人口規模與經濟水平間的多重共線性問題，本研究使用地區常住人口總數和居民消費水平反映人口規模和經濟水平，同時用出游率反映居民對未來的預期和對旅游的態度（式3）。將地區總出游率定義為城鎮、農村人口比例與對應出游率的和（式4）。

其中Turban和Trural分別為城鎮出游率與農村出游率，，Ratiourban和Ratiorural為對應的人口比例，。

2.4 空間成本

空間成本是從一地到另一地所需的代價，是居民選擇旅游目的地時必不可少的考慮因素，常體現在交通費用、出行時間等方面，而這些與交通方式及兩地距離密切相關。如前文所述，某地相對于另一個地區的旅游競爭力隨距離呈指數衰減，衰減程度通過空間阻尼系數β來描述，即構成空間衰減函數（式5）。目前國內主流的交通方式包括公路、鐵路、航空三種，由于選用不同交通方式的人數比例不同，故可根據旅游出行的交通方式比例計算兩地之間的加權距離，來衡量兩地之間的空間成本（式6）。

其中Croad、Crail、Cair分別為旅游中選擇公路、鐵路、航空所占的人數比例，，rroad、rrail、rair分別為兩地區間選擇對應交通方式的最短距離。

2.5 空間自相關分析

引入MoranI指數和Getis-ord General G指數分析旅游競爭力與空間分布的關系，分別判斷旅游競爭力在中國分布是否聚集，以及競爭力高值和低值的聚集程度。

2.6 精度檢驗

為了判斷得出的中國省份旅游競爭力水平是否準確有效，選擇中國各省份接待人次的統計數據作為真實數據，對2010年各省份的旅游競爭力和接待人次在SPSS中進行相關性分析，根據皮爾森指數與斯皮爾曼指數的大小判斷旅游競爭力評估是否準確。

3.結果

3.1 研究區及數據

1）研究區域

選擇中國（港、澳、臺除外）作為研究對象，包含31個省、自治區和直轄市。以省為單位研究各地區的旅游競爭力，其中吸引力與需求量為全省的總和，而各省之間的距離使用省會之間的距離。

（2）數據

使用的數據主要包括矢量數據和統計數據。矢量數據包括各省行政邊界，省會城市，主要鐵路和主要公路，為蘭伯特等角割圓錐投影。統計數據包括各省景點數量、星級飯店數量、固定資產投資、污染物排放量、人口、居民消費水平、出游率及各省份接待旅游人次，數據均來自于2010年，從統計年鑒上獲得。

3.2 實驗過程

（1）吸引力計算

使用層次分析法確定吸引力中各因素的權重，結果如表1所示。結合統計數據，對每個省份的各吸引因素進行打分評估，為了消除不同因素單位的影響，將統計年鑒中的各因素進行歸一化，并乘10后取整，作為各地區該因素的得分，最終得到每個地區的綜合吸引力得分。

（1）需求量計算

根據統計年鑒的數據，確定各省份的旅游需求量。

（2）空間成本確定

根據統計年鑒可知，中國的三種主要出行方式中，按周轉量統計，公路占54%，鐵路占31%，航空占15%，計算出加權距離后，代入空間衰減函數，計算出任兩地之間的空間成本。

3.3 各省旅游競爭力

從目的地“入”的吸引力角度來看，根據威爾遜型引力模型，求出任兩地之間的空間相互作用，對每個省和其他省份的相互作用進行統計相加，為消除單位影響，表示競爭力的相對大小，將各數值進行歸一化后乘100，即得到該省的旅游競爭力。

可以發現，競爭力較強的省份江蘇、浙江、山東、安徽等都分布在東部沿海地區，這些省份以豐富的旅游資源和適宜的氣候為基礎，有較高的經濟水平和服務接待能力，從而可以吸引大量游客，競爭力很強。其中江蘇的競爭力最強，在進行標準化后的相對得分為100分，除此之外，四川和廣西的競爭力在中西部地區遙遙領先，云南、廣東等地也有較強的競爭力。而相比之下，內蒙古、青海和西藏的競爭力最低，主要原因是旅游資源缺乏，自然環境相對較差，加之發展程度低，導致服務接待能力較差，在地理位置上位于西北部地區，較為偏遠而造成空間成本升高，難以到達，多種因素綜合造成旅游競爭力較弱。

3.4 廣東出游目的地

從客源地“出”的需求量角度來看，以廣東省為客源地，分析廣東與其他省份之間的旅游空間相互作用，從而確定廣東省的主要出游目的地及其分布。

研究結果表明，廣東省主要出游目的地排名與各省旅游競爭力排名有很大程度的相似性，集中在江蘇、浙江、山東等東部沿海地區，也有大量游客前往四川和廣西，而去往青藏、內蒙古等西北地區的則相對較少，主要是由旅游資源較少，服務水平不高，以及距離較遠的因素造成的。

3.5 空間自相關分析

由圖3結果觀察中國旅游競爭力的分布情況，總體來說東南部地區比西北部地區的水平更高，但競爭力各層次省份分布較為分散。使用Morans I指數進行全局自相關分析，結果顯示無明顯聚集現象，呈隨機分布（圖5）。而基于G統計量的結果顯示，存在一定程度的高值集聚（圖6），由以上研究結果可知，高值集聚主要體現在中東部，尤其是東部沿海地區較為明顯。

3.6 精度檢驗

選擇各省2010年接待的游客總人次作為真實數據，驗證各省份競爭力的真實與準確程度，由于西藏暫無統計數據，故在精度驗證時暫不考慮西藏自治區。將競爭力與游客總人次繪在同一張折線圖上（圖7），可以發現二者的走向大致一致。進一步，將二者在SPSS軟件中進行相關性分析，皮爾森指數為0.743，斯皮爾曼指數為0.799，均在0.01水平上顯著相關，二者的相關性較高，表明實驗得到的各省相對旅游競爭力具有準確性與有效性。

4.結論討論

為了向各地政府提供地區建設時的決策支持，以及對個人家庭旅游規劃提供幫助，本文基于引力模型研究地區間在旅游方面的相互作用，評估中國各省份的旅游競爭力，并從客源地角度確定廣東省居民出游的主要目的地。通過引入吸引力、需求量與空間成本三個因素，研究目的地與客源地之間的相互作用關系，以及這種作用隨距離的變化。特別的是，在吸引力的計算中使用層次分析法對多種影響因素加權求和，以得到具有代表性和實際意義的總和吸引力；而在空間成本的確定中則使用網絡分析的方法，根據出行人數比例，確定公路、鐵路、航空三種交通方式的加權距離。

結果表明，中國旅游競爭力較高的省份以江蘇和浙江為代表，集中在東部沿海區域，西部的四川和廣西也因為及其豐富的旅游資源而具有極大的吸引力，而青藏、內蒙古等西部地區則由于旅游資源缺乏、接待水平較差及距離過遠等因素競爭力較低。廣東省的出游目的地分布大致與競爭力情況類似，東部沿海地區較多，而西部干旱偏遠地區則客流很少。在全國范圍內，旅游競爭力的分布無明顯的空間集聚特征，僅在東部沿海地區有輕微的高值集聚，主要與旅游資源與經濟發展水平有關。將實驗結果與各省份接待游客人次數進行相關性分析，皮爾森與斯皮爾曼指數均較高，表明預測結果具有很好的真實性與準確性，可用來輔助政府決策與個人規劃。

在以后的研究中，還可以做如下幾點改進。首先，在目的地吸引力的計算過程中，可以改進AHP算法使重要性評價更具有客觀性；其次，在客源地需求量計算時，可以引入更多的影響因素進行評估；最后，在計算空間成本求加權距離時，沒有考慮到不同交通方式之間的中轉問題，可以在以后的研究中實現，進一步提高競爭力評估結果的準確性。

參考文獻：

[1]李山，王錚，鐘章奇. 旅游空間相互作用的引力模型及其應用[J]. 地理學報，2012，（04）.

[2]張紅英. 城市旅游引力模型的構建[J]. 綏化學院學報，2015，（06）.

[3]虞虎. 基于TOPSIS法的旅游與城市協調發展研究[D].安徽師范大學，2012.

作者簡介：

萬計，注冊測繪師，主要從事測繪地理信息成果質檢、研究工作。