G60科創走廊4A、5A級旅游景區分布格局及影響因素研究

王少安，邢夫敏

（蘇州科技大學 商學院，江蘇 蘇州 215000）

一、引言

G60科創走廊倡議通過 “創新要素集聚+政府服務高效+創新主體主動”的發展模式，著力提升長江經濟帶影響力，推動長三角更加高質量地發展①。2018年，隨著《G60科創走廊松江宣言》的發布，科創走廊從城市戰略上升到長三角區域戰略，即邁向3.0版本。2019年年中，長三角G60科創走廊九城市主管部門以“文旅融合，美好生活”為主題于廣富林文化遺址聯合舉辦旅游日活動。

旅游資源作為旅游供給的物質載體，其空間分布不僅制約旅游業的發展，亦是旅游區域提升空間競爭力的重要依托②。國內外對旅游資源的研究熱點借citespace(圖1)主要體現為以下幾個方面。

一是空間分布特征。把多勛等運用GIS技術、數理統計方法等從3個層面（空間分布類型、分布均衡性、分布豐裕度）分析甘肅省空間分布結構③。李玏等運用KDF（kernel density function）核函數密度分析法，分析1985—2011年北京市高爾夫旅游資源空間分布特征及影鐵路二要素綜合與我國445項體育非物質文化遺產旅游資源的相交分析④。

二是空間格局。李會琴等基于百度指數，運用GIS技術,于2017年對全國31個省市區(不含港澳臺)249家5A級景區的空間分布及網絡關注度空間特征進行分析⑤。周李等采用鄰近指數、地理集中指數、核密度系數等對中蒙俄經濟走廊自然旅游資源的空間格局及影響因素進行分析⑥。朱利濤等運用洛倫茨曲線、核密度方法等對青海省空間格局特征進行了定量分析⑦。

圖1 旅游資源研究熱點分布圖

三是旅游資源開發評價體系。趙希勇等采用AHP法，運用評價指標體系對哈爾濱市不同區縣鄉村旅游資源的等級和開發潛力進行評價⑧。王少華等采用層次分析法和模糊數學綜合評價模型對山西省古關隘旅游資源進行評價分析⑨。目前，基于多城市集成角度出發的旅游資源整體研究比較少。

二、研究區概況與數據來源

（一）研究區概論

G60科創走廊包括上海等9個城市（圖2）。G60賽迪產業研究院研究人員根據G60科創走廊3.0版分析，目前G60已經從城市戰略上升為長三角區域戰略，率先建立試點區域合作共建共享機制。根據《中國統計年鑒》，2017年G60九城市共接待國內游客110961.79萬人次，國際入境游客1876.69萬人次，國際旅游總收入111.85億美元，國內旅游總收入14954.82億元。

圖2 G60科創走廊研究區范圍

（二）數據來源與處理

通過博雅文化旅游公司官網（http://www.bytravel.cn/）獲取G60科創走廊九城市4A、5A級旅游風景區生成G60科創走廊旅游景區分布圖（圖3，下文中旅游景區皆指4A、5A級旅游景區）。經統計，G60科創走廊九城市旅游業發展勢頭較好，其中4A級旅游景區多達129個，其數量占到G60科創走廊途經各省的4A旅游景區總數的80.6%；5A級景區多達30個，其總數占到各省的54.5%⑩。

圖3 G60科創走廊旅游4A、5A級旅游景區空間分布圖

三、G60科創走廊4A、5A級旅游景區格局分析

利用基尼指數、地理集中指數、核密度分析等方法從空間分布類型、空間分布均衡性以及空間分布密度三個方面研究G60科創走廊4A、5A級旅游景區空間分布特征。

（一）空間分布類型

最鄰近指數是用隨機分布的情況作為標準去衡量點狀要素的空間分布。測算每個點狀要素與其最鄰近點狀要素之間的歐氏距離，計算其均值。公式為：

其中，d1：該點狀要素的平均最鄰近距離（簡稱最鄰近距離）；d2：點狀要素隨機分布時的最鄰近距離為理論最鄰近距離。當R=1時，點狀要素為隨機分布；當R＞1時，點狀要素為均勻分布；當R＜1時，點狀要素為集聚分布?。

運用Arcgis 10.3的Average Nearest Neighbor工具，得出實際最鄰近距離d1=7.7Km，理論最鄰近距離d2=18.83Km，根據公式（1），計算出最鄰近指數R=0.41。這說明研究區旅游景區在空間上表現為集聚分布的特征。

（二）空間分布均衡性

1.地理集中指數。該指數是衡量研究對象集聚程度的重要指標。公式為：

其中，G值越高 （5A級旅游風景區地理集中指數），景區集中程度越高；G值越小，景區集中程度越低，且G為大于0小于100的值；xi為G60科創走廊九城市研究區第i個區域的自然旅游資源數量；T為5A級旅游景區總數；n為區域的數量即城市數量。根據G60科創走廊九城市5A級旅游景區分布情況，將研究區分為上海、嘉興、杭州、金華、蘇州、湖州、宣城、蕪湖、合肥九個區域（表1）。研究表明，G60科創走廊5A級景區分布較為集中。

2.計算基尼系數：

其中，Pi為第i個城市4A、5A級旅游景區數量占總數的比重；C為分布均勻度?；嵯禂翟礁咴郊?，且基尼系數為0～1之間。根據前述公式，推算出Gini=0.85，C=0.15。由基尼系數值以及分布均衡度結果顯示G60科創走廊5A級旅游景區在九城市中的集中程度較高。

表1 5A級旅游景區在G60科創走廊九城市的分布

3.計算不平衡指數：

其中，n：研究區的城市數量；Yi：各區域5A級旅游景區數量占總數的比重從大到小排序后，第i位的累計百分比。不平衡指數S=0.475，說明G60科創走廊九個城市的4A、5A級景區在數量上較為不均衡?？疾?A、5A級景區在各城市分布的羅倫茲曲線（圖3）可以看出：僅僅蘇州、上海兩座城市的5A級旅游景區數量就占到了總數的半數之多。

圖4 G60科創走廊4A、5A級旅游景區數量羅倫茲曲線

（三）空間分布密度

1.核密度分析法公式：

設點集X1,X2,X3,…Xn是從分布密度函數為f的總體中抽取的樣本，估計f在任一點x點處的值f為核函數；h＞0 為代寬；(x-Xi)是估計點x到時間Xi之間的距離。

2.G60科創走廊4A、5A級旅游景區空間分布特征。由圖4可得，G60科創走廊途經的九個城市4A、5A級旅游景區呈“多核心”分布特征，且分布不均勻。由顏色深淺可知，主要是三個核心點：蘇州、上海、嘉興附近地區為第一個核心點；湖州附近為第二個核心點；杭州附近為第三個核心點。橫向來看，由西向東分布密集程度總體呈逐步上升趨勢，表現為在合肥處于一個低谷，途經宣城、杭州、湖州等城市（核密度值：宣城＜杭州＜湖州），在蘇州、上海、嘉興附近達到一個頂峰。由此可見，東部地區分布密集程度要遠高于西部地區，且東部主要以蘇州、嘉興等城市為中心向四周輻射，逐次遞減。西部地區則是以一種波浪式的形態分布：合肥到蕪湖的核密度值經歷了先低后高，蕪湖到宣城又經歷了先低后高，宣城到杭州則是經歷了先高后低。縱向來看，由南向北分布密集程度總體呈現逐步上升趨勢，表現為在金華處于一個低谷，途徑杭州、湖州等城市（核密度值：杭州＜湖州），在蘇州、上海、嘉興附近達到一個頂峰。

圖5 G60科創走廊4A、5A級旅游景區分布核密度

用ArcGIS10.3軟件將主要公路、鐵路、水路編入研究區內，如圖5。

圖6 G60科創走廊交通區位圖

蘇州、上海作為一個景區十分密集的地區，水源極其豐富，其中最主要水源為蘇州的太湖與上海的黃浦江。黃浦江主要水源來自太湖和淀山湖。太湖、淀山湖、吳淞江、黃浦江等相互交織，為交通、旅游、運輸帶來了很大的便利。湖州與蘇州之間橫跨太湖，商業貿易等經濟活動十分快捷，為兩地綜合發展帶來了很多便利。從杭州始發的東苕溪途經苕溪到達湖州，匯入太湖，最終與蘇州相連。由杭州始發的京杭大運河依次將杭州、嘉興、蘇州三地相互連通，串為一體。蘇州共21084條河道，其中50畝以上湖泊384個。上海共43424條河道，其中本市湖泊40個。

杭州作為一個景區相對密集的地區，周圍覆蓋了眾多水域，主要有錢塘江、新安江、富春江、曹姚江、分水江等等，其中錢塘江潮被譽為"天下第一潮"，是世界一大自然奇觀。新安江向有“奇山異水，天下獨絕”之稱，今有“清涼世界”的美譽，是一條聞名中外的“唐詩之路”。金華周圍水系錯綜復雜，其中途經金華的黃義江匯入蘭江，流入富春江，最終與杭州相連。目前，繞杭州城以內長度1千米以上的河道共291條約901千米。

湖州作為一個景區較為密集的地區，周圍水系眾多，主要有衢江、西苕溪、東苕溪、下游塘、雙林塘、泗安塘等。其中衢江是錢塘江主要支流、源頭之一。其余坐落在安徽合肥、蕪湖等景區密集程度較低的地區，水系資源同樣不可小覷，合肥、蕪湖二者之間的巢湖是“三水”之都。巢湖全境東西寬約50.8千米，南北長約80.6千米，全市土地總面積2046.14平方千米。

沿交通線，G60科創走廊本身就是在滬昆高速公路的基礎之上涵蓋其他城市。其中途經金華的滬昆高鐵、航廣高鐵、金溫高鐵都可將金華與杭州相連；途經杭州的滬杭高鐵可將上海、嘉興、杭州三地相連；途經蘇州的通蘇嘉高鐵可將蘇州、嘉興相連；途經上海的京滬高鐵、湖蘇滬高鐵將蘇州、上海緊密聯系在一起；途經杭州的商合杭高鐵將杭州、宣城、合肥緊密聯系在一起；途經上海的滬漢蓉高鐵將上海、蘇州、合肥緊密連接起來；皖贛鐵路將合肥、宣城、蕪湖相連接；航黃鐵路又將宣城與杭州連接在一起，諸如此類的鐵路線路還有很多，更不用說公交線路和高速公路了。

沿邊界，通過ArcGIS10.3軟件對每一座城市進行核密度分析，G60科創走廊九座城市的旅游景區幾乎都是沿邊界聚集，如合肥（見圖6）。杭州旅游景區主要集中在東北和西北邊界，東北方向主要以4A級旅游景區為主，西北方向除了西溪國家濕地公園是5A級旅游景區之外，其余都為4A級景區。合肥旅游景區主要集中在東部邊界，其中唯一一家5A級景區肥西三河古鎮坐落于東部邊界的最南邊。嘉興旅游景區主要集中在西北中部邊界，著名的南湖、烏鎮就坐落在此。金華旅游景區主要集中在北部邊界，其中5A級景區為雙龍洞景區。相類似，上海旅游景區主要集中在西部邊界，蘇州主要集中在東南邊界，宣城、湖州的景區大都集中在東部，而蕪湖景區并沒有明顯的沿邊界方向集中。

圖7 合肥4A、5A級景區核密度分析

四、G60科創走廊4A、5A級旅游景區空間分布影響因素分析

（一）G60科創走廊4A、5A級旅游景區空間分布與自然要素的關系

1.與地形地貌的關系。由圖5可知，G60科創走廊的九座城市所包含的地形主要為平原和山地，其中可以明顯看出，相對處于南方的金華、杭州、宣城主要是以山地為主而其余城市則是以平原為主，這與各城市因地制宜的旅游景區相吻合：

（1）金華、杭州、宣城的旅游景區大都分布在山脈地區，如金華的大紅巖國家級風景名勝區（5A）、金華山雙龍風景名勝區（4A）、牛頭山國家森林公園（4A）等；杭州的大慈巖（4A）、天目山（4A）、浙西大峽谷（4A）等；宣城的敬亭山（4A）、恩龍山莊（4A）、白馬山莊國際度假村（4A）等。

（2）蘇州、上海、嘉興等地的旅游景區主要分布在平原之上，如上海的東方明珠廣播電視塔（5A）、外灘（5A）；蘇州的蘇州園林（5A）、周莊古鎮（5A）；嘉興的烏鎮（5A）等；湖州的百草園（4A）；合肥的肥西三河古鎮（4A），絕大多數都是依仗平穩的地勢進行分布。

2.與湖泊水系的關系。由圖7可看出，九座城市的旅游景區具有明顯沿河流、湖泊分布的特征，尤其是在密集程度最高的上海、蘇州、嘉興附近地區，如上海外灘、嘉興南湖景區、海鹽南北湖、金雞湖等，都是借助有利的水勢而設立的旅游風景區。總體上看，距離水系越近，旅游景區數量分布越多，反之亦然。

圖8 G60科創走廊九城市水系圖

（二）G60科創走廊4A、5A級旅游景區空間分布與人文要素的關系

1.與經濟發展水平的關系。我國旅游效率與經濟發展水平協調度整體呈上升趨勢，經濟發展水平越高兩者間的協調性就越強，反之則越差。通過查詢 《中國統計年鑒》《上海統計年鑒》《蘇州統計年鑒》等各個城市地區的統計年鑒，獲取有關旅游收入、國民生產總值等數據，通過中國旅游網（http://www.cntour.cn）獲取有關4A、5A旅游景區數量，將其統計、整理、分析，得出G60科創走廊人文要素折線圖（圖8）。由圖可知：經濟由高到低排列順序依次為：上海、蘇州、杭州、合肥、嘉興、金華、蕪湖、湖州、宣城；旅游景區數量排列順序為：上海、蘇州、合肥、杭州、宣城、蕪湖、金華、嘉興、湖州；旅游總收入排列順序為：上海、杭州、蘇州、合肥、金華、湖州、嘉興、蕪湖、宣城。根據排列可以得出：國民生產總值越高的城市，其5A、4A級旅游景區數量就越多、旅游收入也就越高，景區的空間分布就越密集。相反，經濟發展水平相對比較低的地區，景區的空間密集程度就相對較低。

圖9 G60科創走廊人文要素折線圖

2.與交通發達程度的關系。交通通達度的數值會直接影響游客的意愿，因此在一定程度上，通過游客數量可從側面反映出游客通達度值的大小。由圖7可知，旅游總人數越高的地區，其旅游景區數量就越多，密集程度就越高，如上海；相反，旅游人數越少，則旅游景區空間密集程度就越低，如宣城。

3.與人口分布的關系。通過國家統計局官網（http://www.stats.gov.cn）獲取第六次人口普查相關數據，篩選出G60科創走廊九城市各個市、區、鎮、鄉人口數量，借助ArcGIS10.3軟件做出G60科創走廊人口分布圖，如圖10。

圖10 G60科創走廊人口分布圖

五、結論與討論

G60科創走廊4A、5A級旅游景區空間分布較為集中，呈現集聚狀態，地理集中指數G=44.72?；嵯禂礕ini=0.85，表明旅游景區在G60科創走廊九個城市中有三個區域較為集中。不平衡指數S=0.475，說明G60科創走廊九個城市的5A級景區在數量上較為不均衡。5A、4A級旅游景區呈“多核心”分布特征，主要集中在上海、蘇州、嘉興、杭州以及湖州附近。以上各個指數表明，G60科創走廊旅游景區關聯程度較高，易于形成規模效益?？紤]到數據的可獲取性，本文并未研究3A級以下旅游景區空間分布格局及影響因素。因此，今后須將各個星級旅游景區全部納入研究體系。另外，本文交通通達度并未通過直接測算的方法進行計算與分析。

注釋：

①汝剛,梅曉穎,劉慧.以科創走廊探索科技創新協同發展新模式——基于G60科創走廊協同創新的理論分析[J].上海經濟,2018,(02):72-85.

②劉柄麟,張振克,張超,劉毓陽,陸禹成,胡晴.區域旅游資源空間結構特征研究——以南京市為例[J].上海師范大學學報(自然科學版),2017,46(04):590-598.

③把多勛,王瑞,夏冰.甘肅省民族旅游資源空間分布研究[J].地域研究與開發,2013,32(03):77-82.

④李玏,劉家明,王潤,伍宇明.北京市高爾夫旅游資源空間分布特征及影響因素[J].地理研究,2013,32(10):1937-1947.

⑤李會琴,李丹,董曉晴,徐寧.中國5A級景區分布及網絡關注度空間格局研究[J].干旱區資源與環境,2019,33(10):178-184.

⑥周李,吳殿廷,李澤紅,王永明,喬路明,肖曄.中蒙俄經濟走廊自然旅游資源格局及影響因素研究[J].資源科學,2018,40(11):2168-2176.

⑦朱利濤,蘇惠敏,張萍,李政委.青海省宗教場所旅游資源的空間格局及影響因素研究[J].浙江大學學報(理學版),2018,45(05):625-633.

⑧趙希勇,張璐,吳鴻燕,那守海.哈爾濱地區鄉村旅游資源評價與開發潛力研究[J].中國農業資源與區劃,2019,40(05):180-187.

⑨王少華.基于AHP的山西省古關隘旅游資源評價與研究[J].開發研究,2013,(04):73-77.

⑩殷鼎,史兵,陳小蓉.我國體育非物質文化遺產旅游資源空間分布研究——基于GIS空間分析[J].北京體育大學學報,2018,41(11):116-122.

?周李,吳殿廷,李澤紅,王永明,喬路明,肖曄.中蒙俄經濟走廊自然旅游資源格局及影響因素研究[J].資源科學,2018,40(11):2168-2176.