基于多源數據的梅州市旅游資源綜合評價分析

陳志云，劉敏純，鐘廣銳，李雁歡，劉俊浩

（1.嘉應學院 地理科學與旅游學院，廣東 梅州 514015）

國內利用大數據對旅游行業的研究成果日漸豐富，其研究主題主要集中在旅游資源的空間分布特征[1-2]、區域空間結構整合[3]、空間格局優化[4]、旅游資源綜合評價[5]、游客滿意度[6-7]、游客流[8-9]等各方面。不少專家學者也在不同城市進行同類型的研究[10-12]，但是大數據的種類繁多，如何確定數據源與綜合評價體系，是研究區域旅游資源綜合評價的關鍵。

本研究利用網絡點評數據，結合傳統數據源對梅州市旅游資源單體進行分類，利用GIS 數據分析、數理統計、空間分析等技術，構建旅游綜合評價體系，對梅州市旅游資源進行分析，探索多源數據在區域旅游資源綜合評價的應用。從旅游資源和游客角度等全方位對梅州市旅游資源進行整體的定量評價，優化旅游產業的布局，為梅州市旅游建設提供發展思路和方向的建議。

1 研究區概況和數據預處理

梅州市位于廣東省東北部閩粵贛三省的交界處，總面積達15 864.50 km2。2019 年全市地區生產總值1 187 億元，年末總人口為438.3 萬人；梅州市擁有“世界客都”、“中國優秀旅游城市”的美譽。梅州市紅色旅游資源豐富，在2019 年，全境列入原中央蘇區革命文物保護利用片區，一批紅色旅游景點帶動了全市旅游經濟發展。據《梅州統計年鑒2019 年》上記錄，2000-2018 年期間，梅州市換待旅游者人數逐年增加，由140 萬人次激增到4 631.8 萬人次，旅游總收入也由9.25 億元增加到504.3 億元，突破500 億元大關，旅游產業發展迅速。

本文數據主要來源于傳統數據與網絡數據，傳統空間數據主要包含地區統計年鑒數據、基礎地理數據等網絡數據包括POI 興趣點以及大眾點評網的點評數據。利用網頁爬蟲技術，爬取點評網站上與旅游相關的旅游資源點，并采集相關的屬性信息，主要包括各景點名稱、點評數、人均消費、總分、環境分、服務分、坐標、開放時間、照片數共九類信息。在獲取相關數據后，篩選出不符合旅游資源或其他無效點，最終確定218 個有效資源點作為研究的基礎數據。

2 梅州市旅游資源現狀

2.1 旅游資源類型及數量分析

依照國家標準《旅游資源分類、調查與評價》（GBT/18972-2017），對梅州市218 個旅游資源點進行劃分，包括4 大主類11 個亞類，基本類型為25 類。在篩選后的資源點中，分別涵蓋自然景觀類、人文景觀類、休閑活動類，基礎旅游資源類型全面，自然資源和人文資源豐富。在自然景觀類中，地文景觀類包括各種山丘型景區，而水域景觀則占比最大，達62%，這主要是因為梅州市地下熱水豐富，溫泉眾多。在人文景觀中，文化場所設施占比為44%，多為歷史文化區、博物館等，重視蘇區文化和客家文化的發展；另外景觀建筑類和宗教活動類分別占比為29%和28%，多為佛塔等傳統建筑物。在休閑活動類中，公共場所包含73%，多為建造的度假區或園林游玩等娛樂休閑區；購物娛樂類和體育休閑類分別為22% 和5%，各類休閑旅游資源數目差異大，但總體數目和發展相對平衡。

2.2 旅游資源空間分布特征

由梅州市旅游資源分布圖（圖1）可知，旅游資源總體分布具有地域不平衡特點。在梅州市中心城區內分布較多，各旅游資源類別分布存在一定差異。自然景觀多分布在南部地區，西北部也有零星分布；人文景觀和休閑類旅游資源多數分布在梅江區，其他區縣較為稀疏。

圖1 梅州市旅游資源點分布

相關分布特征具體為：①旅游資源點密度整體分布稀疏，但中心城區分布密集，呈現由中心向外圍區縣遞減的特點，而具體至縣內旅游資源分布狀況，大致與各縣中心的位置分布一致，集聚在縣級中心之內。②旅游資源各級區域分異明顯，以興寧、梅縣、大埔縣為界線，整體呈現出北部多南部少的格局，整體來看北部地區較南部地區旅游資源豐富。北部地區多人文景觀及休閑活動類項目，而南部地區多為自然景觀，類型單一。③“熱點”區域集中分布，“冷點”區域分散分布。受地形環境等因素的影響，南部尚未開發的自然旅游資源和生態環境較多，因此南部地區旅游資源匱乏。而北部地區則以梅江區為中心，利用ArcGIS度量空間分布分析旅游資源點的位置關系呈橢圓形狀集聚分布。

3 基于多源數據的旅游資源綜合評價體系的構建

選取評價指標時需考慮各種影響因素，參考其他學者對旅游資源評價的研究得知[13-15]，旅游資源綜合評價得分的大小主要受旅游地的資源價值、資源條件、旅游發展條件、旅游主觀體驗等幾大方面組成。綜合點評數據網的相關數據，最終確定以景區的總評分、環境評分、服務評分、照片數、點評數量、人均消費、開放時間評分、地理位置共8 項指標作為評價因子，分別屬于旅游資源價值、旅游資源服務、旅游資源人氣、旅游資源體驗共4 項公共指標作為一級指標（表1）。按照標準性和客觀性等原則，對獲取的點評數據進行分析。本文利用主觀賦值法和客觀賦值法進行指標賦權，主觀賦值法主要采取層次分析法賦予權重，客觀賦值法采取主成分分析法賦予權重，最終采取組合賦值法得出最終權重。

表1 梅州市旅游資源綜合評價指標體系

首先對選取數據進行無量綱化后，利用SPSS 軟件對8 項指標進行因子分析。在分析前對指標進行KMO和球形Bartlett 檢驗，得出KMO 值為0.685，Bartlett 球形檢驗的概率P值為0，即相關系數矩陣與單位矩陣有顯著差異，所選指標適合做因子分析。前3 個因子的方差累積貢獻率分別為50.377%、74.944%、88.948%，說明所選取指標適合本項目。

利用Yaahp 軟件（層次分析法）計算權重，將綜合評價作為目標層，把旅游資源價值、旅游資源服務、旅游資源人氣、旅游資源體驗作為準則層，把8 個二級指標作為方案層，構建對應的專家評判表。而各層次的CR 值都不超過0.1，結果符合一致性檢驗標準，對得出結果采用加權平均綜合排序向量法進行測算，得到各因子的最終權重。

由于主觀賦權法主要為專家或個人的意見，主觀因素過強，而客觀賦權法多為數學的定量方法，注重數據的樣本，兩種方法各有利弊，采取組合賦權法能減少這種缺點帶來的影響，使賦權的結果盡可能與實際結果相換近。因此本文采用線性歸一法[5]的方式作為組合賦權法的計算方法，計算公式如下：

式中，Wi為綜合賦權的值；a1和a2為待定系數（a1＞0，a2＞0，a1+a2=1）；qi和pi分別為主觀和客觀賦權法得到的權重系數；i（i=1,2,…,m）均為待定指標序號。由于待定系數以要素的重要程度定制，在本研究中設置兩種賦權法的結果重要性一致，因此待定系數值都設定為0.5，最終得出客觀賦權和主觀賦權相結合的綜合賦權法的權重系數，結果如表2 所示。

表2 梅州市旅游資源綜合評價指標體系

4 結果分析

4.1 綜合評價結果

權重的大小代表該因子的重要程度，由表2 可知，一級指標中的旅游資源價值的重要程度最高，旅游資源服務的重要程度較低。細分至二級指標中，權重最高的是總評分，其余指標的權重差別不大，指標照片數的評分最低。從中可以得出，在大眾點評上游客評價的總評分重要性最高，參考性大。

通過評價指標的計算，得到梅州市218 個旅游資源點的綜合評價得分分布情況（圖2），發現其具有以下特征：①評分區間為0 ～0.7 之間，線性分布在0.1 ～0.2 中，該區間的得分最為密集。旅游資源點呈正偏態分布，較多旅游資源點得分較低。而三類得分值差異相對較小，自然類的旅游資源高分的景點所占比重最多。②從均值得分分析中，總體旅游景點平均得分0.153，其中自然類平均得分（0.184）＞休閑類平均得分（0.145）＞人文類平均得分（0.132）。說明梅州市的自然風景類型的旅游景點發展較好，最受游客的喜愛；而人文類旅游的綜合得分相對較低，有待發展和開拓。③在標準差得分上，梅州市旅游資源點總體偏差為0.13，屬于較低水平，其中，自然景觀類標準差得分＞休閑活動類標準差得分＞人文景觀類標準差得分，各旅游資源評價得分差異較小。

圖2 梅州市旅游資源點綜合評價得分分布

4.2 綜合評價核密度分析

根據旅游景點分布的實際情況，分別設定半徑為1 km、5 km 和10 km 進行核密度分析制圖，通過對比分析，半徑為5 km 時觀測到集聚效果最明顯，因此設置搜索半徑為5 km，得到梅州市旅游資源綜合評價得分核密度分析圖（圖3a）。由圖3 可知，梅州市市中心的密集度高，各縣區有一定程度的集中現象，但蕉嶺縣和五華縣密集程度最低，發展最慢。梅州市各縣的縣城中心有明顯的集聚現象，這有利于各縣區之間的綜合協調發展，保持各地區之間的平穩態勢。由圖可知，人文景觀的旅游資源集聚在梅江區及各縣城附近，多為博物館、名人故居等擁有歷史價值、充滿人文氣息的景區，因此評分相對較高，而南部地區由于地形等因素影響，人文景觀資源缺乏，有待進一步的開發（圖3b）。在休閑活動類中，景點聚集在中部地區，尤以梅江區為中心，側面反映出主城區的休閑娛樂活動比較豐富，游客評分量大，但是在偏遠的山區，如五華縣等缺少大型的度假區或娛樂場所，南部休閑活動類稀疏（圖3c）。在自然景觀中，全市景觀散落分布，由于梅州市多為丘陵地帶，自然資源豐富，有不少等級高的自然保護區，分布較為廣泛，能夠均衡發展（圖3d）。

利用空間自相關工具，在梅州市全部旅游資源點和各大類型的旅游資源點的評價得分結果顯示，空間自相關莫蘭指數值均大于0，其中全類的I值為0.393，各類的I值排名為人文景觀類（0.539）＞自然景觀類（0.432）＞休閑活動類（0.011 6），數據表明梅州市旅游資源綜合評價得分具有空間正相關的特點。而P值均大于0.01，P值過大則表示梅州市全體及各類旅游資源綜合評價得分為隨機的結果，聚集特征不明顯或并沒有集聚的現象發生，而休閑活動類分布零散，具有不明顯的空間分散特征。

圖3 梅州市旅游資源點綜合評價與分類評價得分核密度分析

5 結 語

從評價體系來看，所選指標相關系數矩陣與單位矩陣有顯著差異，前3 個因子的方差累積貢獻率超過85%，符合本研究需求。采用線性歸一法作為組合賦權法的計算方法，可以綜合主觀賦權法和客觀賦權法的優點，使賦權的結果盡可能的與實際結果相換近。

從評價結果可知，梅州市旅游發展類別與空間分布均呈不平衡特點。按資源特征分類的分析結果表明，在梅州市旅游資源中自然類數量少但品質較優，人文類和休閑類景點數量相近，但總體數目較少；旅游資源數量及綜合評價高值多集中在梅江區或各著名景點周邊，人文、休閑類景觀的綜合評價得分高的主要集中在梅江區，周邊縣區集聚程度低。其次是各縣區之間的聯動性不大，部分地區如五華縣等落后地區旅游產業發展緩慢。因此須優化梅州市旅游資源的空間分布格局，在各地區規劃發展多處重點建設的旅游中心地，發展建設全域旅游，以點帶面，最終組成有效的旅游出行網絡。建議各政府部門在發展梅江區旅游中心的基礎上，也要重點帶動南部等資源欠佳地區的發展。在各縣區培育精品型的重點旅游項目，利用優勢打造特色旅游景區和旅游產品，提高景區質量。同時在各縣區打造成多個重點旅游景區，有利于各區域的協調發展。依托梅州的國家歷史文化名城、客家文化生態保護區建設，把客家文化融入到梅州市全域旅游建設中，把梅州打造成世界客家文化旅游休閑目的地。