西成高鐵沿線區域A級景區空間點格局研究

馬遵平，謝澤氡，2，林雅琳

(1.綿陽師范學院 旅游發展與規劃研究中心，四川 綿陽 621000；2.西南財經大學 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]。與日常活動不同，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的城市作為目的地，而交通運輸系統則是促使異地游憩活動得以實現的基本條件，旅游者進行決策時也會重點關注交通的可達性，在經濟成本、旅行時間和舒適度之間進行權衡[4]。現代旅游發展的歷程表明，交通技術的變革使得旅游者能夠以更快的速度轉移到更遠的地方，縮短了對目的地的空間感知，降低了出游阻力，這對旅游業的發展產生了深遠影響[5-8]。

高速鐵路簡稱“高鐵”，是指基礎設施設計速度標準高、可供火車在軌道上安全高速行駛的鐵路。根據國家發改委公布的數據，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模、速率和方向，產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結和一體化發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，強化了區域旅游經濟發展的不平衡[15,16]。高鐵對區域旅游空間關系的再配置，極大地影響了沿線旅游系統各要素的規劃與布局，尤其體現在景區方面[17]。

近年來，有關中國高鐵與區域旅游空間關系的研究受到了學術界的廣泛重視，但大多數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——沿線景區的空間格局則鮮見。鑒于景區在整個旅游系統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域旅游經濟的影響，為區域旅游系統的空間結構優化、旅游投資的可行性分析提供支持。

1 文獻回顧

高鐵的開通提高了目的地的可達性，進而影響了區域旅游流的規模和流向，整體上促進了旅游業的發展，但局部并不均衡，存在顯著的空間差異。關于中國高鐵的研究表明，2009—2013年高鐵使國內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和已經開通高鐵的城市，對于西部地區和尚未開通高鐵的城市來說則不顯著[20]。反映在旅游流上，即表現為高鐵開通后客流集中于主要節點城市，然后再向周邊擴散，區域空間呈現明顯的“核心—邊緣”趨勢[21]。Masson S與Petiot R發現，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絡對重慶旅游空間結構的影響時也得出了類似的結論，即高鐵加劇了區域旅游競爭，導致旅游業發展水平較低的城市被邊緣化[22]。高鐵對那些在區位、旅游資源稟賦、旅游接待設施和交通網絡等各方面均具優勢的中心城市意義更大，引發的時空壓縮效應進一步強化了它們作為區域旅游集散中心和擴散源的地位[23]。隨著高鐵向內陸城市的延伸，這些旅游經濟規模較大的中心城市在旅游業中的地位將得到進一步強化，因此高鐵網絡在某種程度上改變了中國旅游城市群的等級結構，重新定義了其中的核心城市[8]。

高鐵的開通重新配置了區域旅游市場，最直接的表現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據，指出高鐵只是分流了原有航空運輸的游客，總體上沒有明顯增加過夜游客的數量[24,25]；Ure?a J M、Menerault P、Garmendia M選取了歐洲3個城市的面板數據，將國內游客和家庭過夜人數作為內生變量，發現高鐵帶來的驅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，Albalate D和Fageda X將西班牙的外國游客數量和外國過夜游客人數作為內生變量，發現航空運輸帶來的驅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量的增長有積極影響，但同時也會導致過夜游客數量減少和游客類型發生變化[27,28]，這主要體現在商務游客增多，低端的有限服務酒店被擠出市場，而那些服務質量好、設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半徑內的高鐵效應時也得出了類似的結論[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]。總之，高鐵壓縮了游客在節點城市間旅行的時間，同時也縮短了他們在節點城市的逗留時間[33]，旅行空間行為表現出“暫住地—吸引物”模式，這使得那些在“一日游”范圍內的景區更受青睞，節點城市的“一日游”市場變得更加重要，尤其是中小城市。

綜上所述，目前學術界關于高鐵與旅游空間關系方面的研究仍然局限于區域目的地城市尺度，以旅游需求(旅游流)研究為主。景區是旅游產品的核心，旅游系統中的其他要素(餐飲、住宿、購物等)皆是依托景區進行布局[34]，并形成一定規模的旅游產業空間聚集效應[35]。因此，分析高鐵沿線區域的景區空間格局，可以揭示區域旅游產品供給的空間分布規律，為區域旅游系統的空間結構優化、旅游投資的可行性研究提供支持。基于此，本文以西安—成都高鐵(簡稱“西成高鐵”)為研究對象，獲取高鐵沿線8個市級行政區的全部A級景區和高鐵站點的地理坐標，然后利用核密度估計、Ripley′s K函數、空間描述統計等方法對沿線景區的分布熱區、不同類型景區的空間點格局和“一日游”圈景區分布進行了分析。

2 數據來源與研究方法

2.1 數據來源

西成高鐵按建設工期實際分為兩段：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《中長期鐵路網規劃》中“八縱八橫”高鐵主通道之一，縱貫關中平原和成都平原，穿越秦嶺山脈，是我國旅游資源稟賦最為豐富的區域之一。截至2019年，西成高鐵沿線的8個市級行政區(西安、漢中、廣元、綿陽、德陽、成都、眉山、樂山)共有301個A級景區，依據景區的主導吸引物類別劃分為自然遺跡類、人文遺址類、現代重建或人造類3種類型[36]，3種類型及相應等級的景區數量分布見表1。景區及高鐵站點坐標數據來源于XGeocoding 地址經緯度批量解析轉換工具(http://www.gpsspg.com/maps.htm)。將坐標數據導入ArcGIS10.2軟件中，經投影坐標轉換后繪制出研究區域的景區和高鐵站點圖(圖1)。

表1 西成高鐵沿線區域景區數量分布

圖1 西成高鐵沿線區域A級景區空間分布

2.2 研究方法

核密度估計：核密度估計能夠根據輸入的數據點來估計整個空間的數據點的分布狀況，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為景區個數；h為帶寬；k(*)為核函數，(X-Xi)為估計點X到事件Xi之間的距離。

Ripley′s K函數：本研究采用Ripley′s K函數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為半徑的圓內的期望點數與空間范圍內點密度的比值。計算公式為：

(2)

式中，A為研究區總面積；n為空間點(景區)數量；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構建置信區間(上下包跡線區間內)，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間內為隨機分布；實際值落在置信區間以上為聚集分布；實際值落在置信區間以下為均勻分布。

“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以內的旅行時間能夠保證較高的“一日游”體驗質量[38]。因此，確定以7h左右為“一日游”范圍內的最大時間距離。綜合考慮旅游者下高鐵后換乘前往景區交通工具的時間、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，在研究區內100km的實際距離相對應的直線距離約為60km。據此，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。

3 結果及分析

3.1 景區的熱區分布

熱區分布表明(圖2)，西成高鐵沿線區域的A級景區形成了以西安、成都為中心的雙熱區。以往研究表明，城市規模是高鐵影響區域旅游業發展的關鍵因素，在那些擁有更多商業機會和旅游設施的城市，高鐵對游客數量的刺激更顯著[39]。因此，高鐵會進一步加強區域中心城市的旅游市場地位，強化景區尤其投資經營門檻較高的景區趨近中心城市布局的態勢。

圖2 西成高鐵沿線區域A級景區熱區分布

值得注意的是，相比成都，西安熱區的景區密集分布于市轄區內，而成都的熱區則形成了以成都市為中心，向南、北輻射的兩個次熱區，這反映了兩個中心城市旅游業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，呈現出單核輻射發展模式[40,41]。西安熱區的景區密集分布于西安高鐵站“一日游”圈范圍內，南向的漢中則并未呈現明顯熱點，說明西成高鐵的開通并未改變陜西單極化的旅游發展模式，甚至有所加強。地處四川盆地西緣的成綿樂地區一直以來都是四川區域經濟發展的戰略重點[42]。研究表明，成都—樂山段的高鐵開通后，成都旅游核心節點的中心作用和對邊緣節點的控制力被削弱，而其他城市則有所增強，相互間的旅游經濟聯系有了明顯的提升[43]，在空間點格局上，表現為景區密集分布于各城市“一日游”交集圈內，熱區也呈現出輻射融合的趨勢。高鐵帶來的“時空壓縮效應”，促進了該區域地理單元內的鄰近城市形成共同的旅游市場，同時縮小了城市旅游發展之間的差距。

3.2 不同類型景區的聚集格局

西成高鐵沿線區域不同類型的景區均呈現出不同程度的聚集分布狀態，這符合Prideaux關于交通系統的變革會導致區域旅游企業的空間競爭力發生變化，從而驅動旅游企業產生空間聚集的研究結論[6]。關于我國長江經濟帶景區空間格局變化的研究也表明，可達性的改善加速了區域景區的空間聚集[44]。景區在交通可達性高的空間聚集，可有效降低游客的行游比，形成規模吸引效應，擴大市場容量。因此，景區聚集分布的趨勢與區域交通系統的發展變化密切相關，這也是形成區域旅游產業聚集效應的基礎。這里需要特別指出的是，景區的空間分布受到區域的自然、歷史、人口、經濟等因素的制約[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)導致的景區空間點格局變化來識別。

研究區內的自然遺跡類景區在65km范圍內呈聚集分布，之外則呈隨機分布狀態(圖3)。在研究區內的122個自然遺跡類景區中，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。自然遺跡類景區的地理位置相對固定，在較大地理空間尺度上呈現隨機分布的特點，但在較小的地理空間尺度，其布局發展則仍然受到區域交通可達性、客源市場范圍等外在因素的影響。

圖3 自然遺跡類景區聚集格局(1單位尺度=60km)

研究區內的人文遺址類景區在75km范圍內呈聚集分布，之外則成隨機分布狀態(圖4)。人文遺址類大多存在于人類定居歷史較早且人口規模較大的地域[46]。研究區內的人文遺址類景區共有88個，其中成都和西安之和(46個)超過總數的一半，其他人文遺址類景區也主要分布在城市及其周邊，因此人文遺址類景區聚集分布的地理空間尺度大于自然遺跡類景區。

圖4 人文遺址類景區聚集格局(1單位尺度=60km)

現代人造或重建類景區在研究區內一直呈高度聚集分布(圖5)。與其他類型的景區相比，現代人造或重建類景區的形成受區域自然、歷史條件的制約小，更有賴后期的投資建設，高鐵開通加劇了該進程。高鐵對中國經濟地理的影響研究證明，高鐵顯著地增加了節點城市的固定資產投資，尤其是那些人口基數較大的城市[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個現代人造或重建類景區，其他6個市轄區只有73個現代人造或重建類景區。這表明現代人造或重建類景區，尤其是投資規模大的綜合性景區更趨向在擁有大規模城市人口和經濟體量的地區布局，以獲得足夠的旅游流，保證其持續經營。

圖5 現代人造或重建類景區聚集格局(1單位尺度=60km)

3.3 景區的“一日游”圈分布

“一日游”旅游線路的產品組合簡單、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 西成高鐵沿線區域A級景區“一日游”圈分布

分布在“一日游”圈內的A級景區多達266個(占總數88.4%)，其中現代人造或重建類景區150個(占總數49.8%)，說明研究區內以景區為核心的一日游產品的供給已具備一定的規模。4個“一日游”交集圈分布在綿陽—成都—樂山一線的城市群區域，交集圈內的A級景區共有85個(占總數的28.2%)分布較為密集，其中現代人造或重建類景區達到62個(占交集圈景區數的72.9%)，反映出西成高鐵的綿陽—成都—樂山段已產生了較為明顯的旅游空間競爭。

4 結論與討論

高鐵建設極大地強化了我國以城市旅游為基礎的經濟關系[48，49]。近年來關于中國高鐵與旅游空間關系的研究受到重視，但大多數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——景區的空間點格局則鮮有研究。從供求關系看，景區作為區域旅游產品的核心，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產品的供給，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景區)的城市，加劇了區域旅游業發展的不平衡[30]。因此，景區的空間格局是區域旅游經濟關系在空間上的映射。對高鐵沿線景區的空間點格局的研究，可進一步明晰高鐵對區域旅游經濟的影響，有助于區域旅游吸引物和設施的整體優化布局。

西成高鐵作為我國西部地區較早開通的跨省高鐵，對帶動沿線區域的旅游經濟發展具有重要意義。西成高鐵沿線的8個市級行政區共有301個A級景區，形成了以成都、西安為中心的雙熱區分布和由成都向樂山、綿陽輻射的2個次熱區分布；沿線區域的人文遺址類景區和自然遺跡類景區分別在65km和75km范圍內呈聚集分布，現代人造或重建類景區則表現出高聚集分布；有88.4%的A級景區分布在8個中心城市的“一日游”圈范圍內，28.2%的A級景區分布在綿陽—成都—樂山的一日游交集圈內，且大多為現代人造或重建類景區。

相對于高鐵開通后帶來的區域旅游流的迅速變化，景區的投資與開發對此變化的響應存在著一定的滯后性。因此，現階段高鐵沿線景區的空間點格局，可以視為高鐵開通一段時期以來對沿線景區布局影響的空間呈現，這也是本研究的立論基礎。未來通過監測不同時期的景區地理坐標及相關數據的變化，可進一步揭示高鐵沿線景區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。