供需視角下的西安市A級景點與游客到訪景點空間錯位研究

汪 麗，孫海文，劉慕華

（西安外國語大學 旅游學院·人文地理研究所，陜西 西安 710128）

旅游景點作為旅游活動產生和發展的重要物質載體，是旅游業生存和發展的依托［1］。旅游景點的空間格局反映了旅游資源在地理空間上的分布狀況和數量的組合形式［2］，對游客的目的地選擇和消費行為具有一定的影響，其空間格局的規劃設計也成為旅游資源開發戰略選擇的依據［3］。A 級旅游景點憑借其高質量的服務、完善的基礎設施和具有吸引力的旅游資源，是國家旅游局綜合評價景點質量和檔次的標準［4］，其空間分布對旅游資源空間競爭的性質、程度和發展具有深刻影響［5］。實際上，景點級別通常是游客選擇目的地考慮的重要因素，但并非決策性的唯一因素。因此，游客實際到訪景點與A級景點是否存在空間錯位的現象，正是本文重點探討和回答的問題。深入了解旅游景點的空間格局，有利于進一步升級開發旅游資源，優化旅游空間結構，助推區域旅游發展。

涉及景點空間格局的研究始于20 世紀60 年代［6］，相關研究主要圍繞宏觀、中觀、微觀等不同尺度展開。①微觀層面上，關于景點空間格局的研究主要集中于旅游區內部旅游資源的空間分布及其網絡結構特征［7－10］。如，吳清、李細歸、吳黎等在對武陵山區旅游資源空間格局研究時指出，該區域旅游資源具有豐富性，但分布差異顯著，總體呈“北多南少”的分布格局［9］；王錄倉、楊志鵬、武榮偉等指出，甘肅黃河三峽景區雖然旅游資源具有獨特豐富性，但是空間分布的均衡度低下，呈多中心集聚分布的態勢［10］。②中觀層面上，主要體現在從市域和省域視角分析旅游景點的空間特征［11－16］。如，程海峰、胡文海對安徽省池州市A 級旅游景區空間結構的分析顯示，旅游景區之間距離小，整體呈集聚型分布［14］；潘竟虎、馬春天、李俊峰通過對甘肅省162 個A級景點的空間分布格局分析，發現省域范圍的景點 空 間 結 構 呈 聚 集 分 布 的 特 點［15］；Weidenfeld、Buyler、Williams對英國康沃爾旅游景點的聚集性和兼容性進行了研究［16］。③宏觀層面上，從城市群、國家跨國尺度上分析旅游景點的空間格局［17－22］。如，李潛、唐波、彭永超分析了珠三角城市群4A 級以上景點的空間特征，其顯現出“東岸多、西岸少”的不均衡分布態勢［21］；謝五屆、何建民針對歐盟1992—2016 年旅游資源空間格局的分析顯示，旅游資源的增速快，分布趨于均衡［22］。

綜上，旅游景點的空間格局研究呈多尺度研究特點，主要研究對象涉及國家A 級景區、鄉村旅游景區或紅色旅游景區等。城市尺度上聚焦于A 級景點的空間格局及其分布特征的分析，研究視角較單一，忽略了從A級景點和游客到訪景點的供需視角對景點的空間格局進行對比研究。有研究指出，當旅游的供給和需求保持動態平衡關系時，旅游業才能夠順利發展［23］。A 級景點和游客到訪景點在旅游發展的過程中既存在差異，又相互影響，理應在統一的分析框架下加以研究?；诖耍疚囊晕覈鞑康湫吐糜纬鞘形靼彩袨槔?，從政府供給導向和游客需求兩方面切入，運用空間計量方法分析西安A級景點與游客到訪景點的空間錯位，為優化和完善該市旅游資源的布局與建設提供理論參考，也為其他區域旅游可持續發展提供經驗借鑒。

1 研究區域、數據來源與處理

1.1 研究區域

西安是我國西部地區重要的中心城市，為我國首批“優秀旅游城市”、國家歷史文化名城，2020 年成為首批國家和旅游消費試點城市，旅游資源種類豐富多樣。截至目前，西安市的旅游資源單體總量達到2148 個，遍布全市各個區域，總體上形成以人文旅游資源為主，自然旅游資源為輔的旅游發展格局。近年，西安旅游業呈現出蓬勃發展的趨勢，對城市建設具有重要貢獻。旅游人數從2015 年的1.36億人次增加至2019 年的3.01 人次，旅游收入從2015 年的1074 億元增加至2019 年的3146 億元，發展速度突飛猛進。因此，選擇西安市作為檢驗景點發展空間格局合理性的研究區域具有代表性。

1.2 景點數據類型

景點數據來源于兩種類型：①2019 年西安市文化和旅游局網站發布的市轄區和西咸新區的所有A級景點，共計56 個。景點類型主要以歷史古跡景點為主，結合山水風光、特色街區、文化教育、主題公園、宗教寺廟、休閑娛樂景點。②基于用戶生成數據和問卷調查數據統計得出的游客實際游覽的目的地景點，共計68 個。其中，大雁塔—大唐芙蓉園在游客到訪景點中實際上是作為兩個景點呈現，但為了保持和A 級景點的命名一致，在統計中進行了合并。用戶生成數據來自2018 年6 月30 日—2019 年6月30 日去哪兒網和攜程網網絡游記攻略，統計游客游覽的景點并保留游覽次數5 次以上的景點共68個。景點類型包括歷史古跡，山水風光、特色街區、文化教育、主題公園、宗教寺廟、休閑娛樂類型景點。最終得到A 級景點和游客到訪景點中共同重合的景點共24 個，A級景點中不重合景點共32 個，游客到訪景點中不重合景點共44 個。

1.3 數據處理方法

標準差橢圓法（SDE）的主要作用體現節點在空間上呈現的整體輪廓和分布方向，它能夠較為精確地反映各類地理要素在空間上的分布特征［24］。本文分別利用ArcGIS 軟件的平均中心、標準距離、方向分布（標準差橢圓）模塊分析了西安市A 級景點和游客實際到訪景點的平均中心位置和景點的分布方向。平均中心是研究區域中所有要素的平均x 坐標、y坐標和z坐標（如果可用），適用于追蹤分布變化和比較不同類型要素的分布。計算公式為：

方向分布可用標準差橢圓或橢圓體來匯總地理要素的空間特征，主要用以識別一組點數據的方向及分布趨勢。利用該橢圓可以查看要素的分布是否是狹長的，并因此具有特定方向。計算公式為：

式中，R為最近鄰指數，反映點狀事物的空間分布狀況。R ＝1，表示點狀分布事物呈隨機分布；R ＞1，表示點狀事物呈均勻分布；R ＜1，表示點狀事物呈集聚分布。d0為點狀事物之間的平均距離，即每一點與其最近點之間的距離相加后除以n 的值；d為理論最近距離；A 為研究區域的面積；n 為點狀事物的個數。

洛侖茲曲線（Lorenz Curve）：本文在西安市A 級景點和游客實際到訪景點的集中分布研究中引入空間洛侖茲曲線。通過洛侖茲曲線的彎曲程度分析兩者的均衡情況，即洛侖茲曲線越接近均勻分布線，該地理要素在研究區域中分布越均勻［27］。假設曲線下方面積為A，三角形面積為R，正方形面積為M，構造集中化指數I：

式中，I值的取值區間為［0，1］。I 值越大，說明數據分布的集中化程度越高；I 值越小，說明數據分布的集中化程度越低。

核密度估計法（KDE）：以樣點為中心，通過核函數計算出樣點在指定半徑范圍內對柵格單元中心點的密度的貢獻值，能夠探索一個區域的空間分布特征和變化趨勢［28］。點（x，y）位置的預測密度由以下計算公式確定：

式中，i ＝1，2，……，n 為輸入點，如果它們位于點（x，y）位置的半徑距離內，則僅包括總和中的點；popi是i點的population字段值，它是一個可選參數；disti是點i和點（x，y）位置之間的距離。

用于確定默認搜素半徑的計算公式為：

式中，Dm為平均中心的中值距離；n 為未使用population 字段的點數，如果提供了population 字段，則n是population字段值的綜合；SD為標準距離。

2 景點的城區分布結構

2.1 A級景點的城區分布結構

西安旅游景點等級表現為“少—多—少”交錯排列的格局。5A級和2A 級旅游景點的數量較少，4A級和3A級旅游景點在數量上占據優勢。其中，5A級景點3 個、4A 級景點20 個、3A 級景點27 個、2A級景點6 個。西安56 個A 級景點地理位置如圖1所示。

圖1 西安市A級景點分布

在城區分布上，各等級景點分布較分散，高等級（5A）和低等級（2A）景點分布的區域少，中等級（4A和3A）景點分布的區域廣。具體而言，長安區景點數量較多，共12 個，其他依次為雁塔區9 個，鄂邑區8 個，灞橋區和臨潼區各6 個，未央區4 個，碑林區、高陵區、蓮湖區、西咸新區各2 個，新城區、閻良區、碑林區/蓮湖區各1 個。其中，西安城墻景區坐落在碑林區/蓮湖區，為了空間定位和避免重復統計，在統計分析A 級景點空間分布時歸于碑林區。由此可知，長安區、雁塔區和鄂邑區的旅游景點數量最多，3 個區的景點數量之和占到景點總數的50%以上，灞橋區、臨潼區、未央區的A 級旅游景點數量居中，其他城區的A級旅游景點數量最少。從A 級景點的等級分布來看，5A 景點僅分布在臨潼區（2 個）和雁塔區（1 個），4A 級景點除新城區、閻良區、高陵區以外，在其他9 個城區均有分布。其中，碑林區、雁塔區、長安區、未央區、鄂邑區各3 個，灞橋區2個，蓮湖區、臨潼區和西咸新區各1 個。3A 級景點除了碑林區以外，其他11 個城區均有分布。其中，長安區6 個，雁塔區、灞橋區、鄂邑區均為4 個，臨潼區和高陵區均為2 個，蓮湖區、新城區、未央區、閻良區和西咸新區均為1 個。2A 級景點僅分布在長安、雁塔、臨潼、鄂邑4 個區，其中，長安區3 個，其他3個城區各1 個。

基于政府導向的供給角度，綜合城區分布和等級分布來看，景點資源豐富且質量高的是雁塔區、臨潼區；其次是長安區、鄂邑區；第三是灞橋區、未央區、碑林區；第四是蓮湖區、西咸新區、高陵區；新城區、閻良區無論是景點數量還是質量等級上都處于最劣勢。供給的資源豐富度和質量總體呈現空間不均衡分布的態勢。

2.2 游客到訪景點的城區分布結構

西安市外地游客實際到訪景點共68 個，地理位置如圖2 所示。除了高陵區以外，新城、碑林、蓮湖、雁塔、未央、灞橋、閻良、臨潼、長安、鄂邑區和西咸新區11 個城區均有分布。游客實際到訪景點屬于A級景點的數量為24 個，剩下的44 個到訪景點均不屬于A級景點，根據圖1 和圖2 中共同出現的景點及其等級的分析，所有5A 景點和絕大部分4A 景點、少部分3A 和2A 景點是游客選擇的到訪景點，游客選擇的A 級景點覆蓋度與城區的區位關聯性不大，而與景點等級關聯性較大，即景點等級越高，游客到訪的空間機會可能性越大。

圖2 西安市游客實際到訪景點分布

在城區分布上，得到游客到訪景點數量從高到低的城區依次為碑林區（19 個），雁塔區（14 個）、長安區（10 個）、蓮湖區（8 個）、臨潼區（5 個）、灞橋區（4 個）、新城區（3 個）、未央區（2 個），閻良區、鄂邑區和西咸新區（各1 個）。碑林區、雁塔區、長安區3個城區的景點數量之和接近總體到訪景點的2/3，游客到訪景點數量相對較多。蓮湖區、臨潼區、灞橋區3 個城區的景點數量居中，其他各區景點數量較少。

從游客需求角度來看，游客到訪景點主要位于或靠近市中心的雁塔區和碑林區，其他外圍城區如閻良區、鄂邑區等游客到訪景點數量零落稀疏，在空間分布上總體顯現出中心密集，外圍分散的趨勢。

2.3 城區分布統計比較

對西安市各城區A 級景點分布和游客實際到訪景點進行對比分析（圖3），發現新城區、蓮湖區、碑林區、雁塔區4 個中心區的游客實際到訪景點數量均大于A 級景點分布數量，尤其碑林區、蓮湖區、雁塔區的游客到訪景點遠遠超過A 級景點分布數量。其中，游客除了到訪碑林區的3 個4A級景點以外，還到訪了另外16 個景點。蓮湖區的2 個A級景點是游客到訪的目的地，游客還到訪了另外6 個景點。而在雁塔區，游客到訪了9 個A 級景點中的7個景點，且越高等級的景點游客越有可能到訪，還到訪了7 個非A級景點。新城區的唯一一個3A 級景點，游客沒有到訪，而是選擇了另外3 個旅游景點作為實際到訪的目的地。換言之，游客在中心城區實際到訪的景點涵蓋了大部分A 級景點，但遠不止于A級景點。相反，在其他外圍城區，游客實際到訪景點數量小于A級景點分布數量。

圖3 西安市各城區A級景點和游客實際到訪景點數量對比

通過以上對比發現，不論是在中心城區還是外圍城區，A級景點的數量和游客到訪景點數量之間均具有差異性，直接反映出景點供需之間存在空間錯位。尤其是在碑林區，游客到訪景點數量明顯大于A級景點數量，說明A級景點和游客到訪景點在數量和空間上均呈嚴重的不匹配。而在新城區表現出的A級景點游客到訪量為零，卻選擇其他非等級景點的結果，也凸顯了供需之間存在矛盾。

2.4 平均中心、標準距離及方向分布特征

根據公式（1）—（4）測算發現（圖4）：西安市A級景點和游客實際到訪景點的平均中心均位于雁塔區。相對而言，A 級景點平均中心較游客實際到訪景點偏西南；A 級景點標準距離的直徑和面積均大于游客實際到訪景點，A 級景點標準距離的直徑約為50km，標準距離的面積約1917km2，游客實際到訪景點標準距離的直徑約為30km，標準距離的面積約714km2，說明A級景點的分布范圍更廣；A 級景點和游客實際到訪景點的分布方向均為“東北—西南”方向，A級景點分布的標準差橢圓更大，A 級景點標準差橢圓的長軸約62km，短軸約28km，標準差橢圓面積為1309km2，而游客實際到訪景點標準差橢圓的長軸約40km，短軸約19km，標準差橢圓面積為560km2，A級景點標準差橢圓的扁率大于游客實際到訪景點，說明A 級景點“東北—西南”分布的方向性更明顯。同時，A 級景點的短軸明顯大于游客實際到訪景點的短軸，說明A 級景點的空間分布的離散程度大于游客實際到訪景點。

圖4 西安市A級景點與游客實際到訪景點中心、標準距離及方向分布

由此可見，A 級景點和游客實際到訪景點的空間中心位置均位于雁塔區，盡管A 級景點的數量少于游客實際到訪景點的數量，但A 級景點的空間分布范圍更加廣泛發散，而游客實際到訪景點的分布則更加集中；A 級景點和游客實際到訪景點在空間分布方向上均呈“東北—西南”的格局，A 級景點的“東北—西南”分布方向性更為顯著，但A 級景點空間分布的離散程度大于游客實際到訪景點。

2.5 景點空間分布集中程度

西安市A 級景點和游客實際到訪景點在宏觀上呈點狀分布的格局，可采用最近鄰指數衡量西安市景點集聚程度，利用ArcGIS 軟件的平均最近鄰分析模塊分別計算西安A 級景點和游客實際到訪景點的最近鄰指數（最近鄰比率），發現西安市A 級景點的最近鄰指數R 為0.879，z 得分為－1.738，p 值為0.082，游客實際到訪景點的最近鄰指數R 為0.703，z得分為－ 4.786，p 值為0.000，A 級景點和游客實際到訪景點的最近鄰指數R 均小于1，說明西安市A級景點和游客實際到訪景點在空間分布上均呈集聚的狀態，二者的分布均為集聚型（圖5）。同時，最近鄰指數R 越小，聚類程度越大，說明游客實際到訪景點的集聚程度高于A級景點。

圖5 西安市A級景點與游客實際到訪景點最近鄰指數

根據公式（5）計算得出西安市A 級景點分布的集中化指數為0.435，游客實際到訪景點分布的集中化指數為0.611?？梢?，西安市游客實際到訪景點分布的集中化程度要明顯高于A 級景點分布的集中化程度（圖6）。換言之，西安市A 級景點分布比游客實際到訪景點分布在空間布局上更趨于分散化。

圖6 西安市A級景點與游客實際到訪景點分布的洛倫茲曲線

2.6 景點核密度分布特征

根據核密度分析原理，利用ArcGIS 核密度分析模塊，以A 級景點和游客實際到訪景點為輸入點，不選擇任何population 字段，以100m 為輸出像元大小，以5000m 為搜索半徑，分析得到A 級景點和游客實際到訪景點的核密度圖（圖7）。

圖7 西安市A級景點和游客實際到訪景點核密度分布

從圖7 可見，在12 個城區范圍內，A 級景點和游客到訪景點均形成層次分明的核密度集聚區，但整體上均不連續，即形成若干個不同層次、相互獨立的核密度集聚區。但二者又有明顯的差異，A 級景點的核密度大體形成了3 個層次的集聚區，以雁塔區、蓮湖區、新城區和碑林區為中心，形成核密度集聚的最高點；分別在臨潼區、長安區、灞橋區形成核密度集聚的較高點；西咸新區、鄂邑區、高陵區、閻良區和未央區形成了核密度集聚的較低點。而游客實際到訪景點除了高陵區未形成景點核密度以外，大體形成兩個層次的集聚區，同樣以雁塔區、蓮湖區、新城區和碑林區為中心，形成核密度集聚的最高點，其他7 個區形成核密度集聚的較低點。總體上，A級景點在空間分布上呈現景點集聚強中心明顯，并伴有不同規模的景點弱集聚區的三級結構特征，而游客到訪景點在空間上則形成景點集聚強中心突出，其他景點集聚區明顯弱化的二級結構特征。

3 結論與建議

本文基于西安市A 級景點及其空間數據和用戶生成數據統計得出的游客實際到訪景點及其地理信息數據，并通過標準差橢圓、最近鄰指數、洛侖茲曲線、核密度估計等方法對比分析了A 級旅游景點和游客實際到訪景點的空間格局和差異特征，主要結論如下：①作為政府供給導向的A 級旅游景點空間分布范圍廣泛，遍布西安市11 個城區和西咸新區，高等級（5A）和低等級（2A）景點數量少且分布區域少，而中等級（4A 和3A）景點數量多且分布區域廣。從數量分布上，A 級景點的空間最中心位置位于雁塔區，總體屬于集聚型分布，雁塔區、蓮湖區、新城區和碑林區為集聚中心。A級景點在空間分布方向上呈“東北—西南”的格局。綜合數量和質量來看，景點資源豐富且質量高的是雁塔區、臨潼區，而新城區、閻良區處于最劣勢，其他城區居中。②作為游客需求的實際到訪景點的空間分布范圍也較廣泛，除了高陵區以外，遍布西安市10 個城區和西咸新區。游客一般會選擇到訪高等級景點，但容易忽略低等級景點。和A 級景點一致的是，到訪景點的空間最中心位置仍位于雁塔區，呈現集聚型分布，且雁塔區、蓮湖區、新城區和碑林區為集聚中心，在分布方向上也呈“東北—西南”的空間格局。③游客導向的到訪景點與政府導向的A 級景點存在錯位現象，即供給—需求并不完全匹配。游客到訪的景點數量超過政府導向的A 級景點數量，但在空間分布上，A級景點空間分布的離散程度反而大于游客實際到訪景點，游客實際到訪景點分布相比A 級景點分布的集中化程度更為明顯，主要體現在它們的集聚中心雁塔區、蓮湖區、新城區和碑林區四個城區，二者差異較大，游客到訪景點數量明顯大于A 級景點數量。

針對A 級景點數量和游客到訪景點在數量和空間結構上存在差異和不匹配這一問題，本文建議：一方面，應發揮高等級景點的輻射擴散作用，完善旅游信息和旅游服務基礎設施的建設，優化旅游路線，做好景點之間的聯動對接，帶動邊緣地區旅游景點的發展；另一方面，對于游客吸引力小的A 級景點，應在大力提升景點特色文化和服務質量的基礎上，改進營銷策略、加大宣傳力度，以增強景點影響力。本文也存在一定的局限性：首先，僅研究了西安市A級景點與游客到訪景點兩者之間的空間錯位，對形成的機理并沒有做深入探討，這是今后有待進一步研究的方向。其次，研究中發現游客到訪景點除了A級景點之外，非等級景點對游客也具有一定的吸引力，未來應進一步深入探討景點級別對旅游市場競爭力的影響和低等級景點與非A 級景點的旅游市場競爭力。