長江經濟帶森林公園旅游流質量時空分布與影響因素研究

邵偉強，夏贊才

（湖南師范大學旅游學院，湖南長沙 410081）

隨著森林旅游蓬勃發(fā)展，具有豐富森林資源與旅游價值的森林公園迎來了新的發(fā)展機遇。長江經濟帶森林資源豐富，在“生態(tài)優(yōu)先、綠色發(fā)展”和“共抓大保護，不搞大開發(fā)”的發(fā)展思路下，發(fā)展森林公園旅游，將優(yōu)質林業(yè)資源與旅游產業(yè)相結合，響應長江經濟帶的產業(yè)升級與生態(tài)文明建設，符合時代潮流。同時，旅游流質量是旅游資源、旅游基礎設施和旅游接待服務設施能否得到合理利用的重要體現[1]。因此，研究長江經濟帶森林公園旅游流質量，能為長江經濟帶開發(fā)森林公園旅游資源、開拓森林公園旅游市場等提供一定參考。

近年來，國內外學者對森林公園旅游的研究成果較為豐富。國外學者的研究主要集中在游客行為偏好、森林旅游對生態(tài)的影響、森林公園土地規(guī)劃等方面[2-4]。國內學者對森林公園旅游的研究多集中在產業(yè)發(fā)展、旅游效率提升、游客偏好、景區(qū)形象感知、景區(qū)空間分布等方面。陳麗軍、蘇金豹等[5]結合旅游供給側結構性改革、全域旅游、優(yōu)質旅游等的現實要求，提出森林旅游產業(yè)優(yōu)質化發(fā)展對策。丁振民、賴啟福等[6]運用DEA 效率測算方法對我國森林公園的旅游效率進行了測算，借助多種收斂檢驗模型對不同地理空間的森林公園旅游效率的差異水平以及收斂性進行了分析。董楠和張春暉[7]通過對全域旅游背景下免費型森林公園游客滿意度現狀進行分析，探究如何更好地實現免費型森林公園的全域旅游目的地建設。唐笛揚、張建國等[8]基于網絡文本分析法，對森林公園旅游體驗感知形象要素進行研究。李東瑾和畢華[9]采用空間計量地理方法和空間分析方法，分析了中國國家森林公園旅游景區(qū)的時空演變特征，并定性和定量分析了影響其時空演變的驅動因素。

旅游流方面，近年來國外學者的研究多集中在旅游流量的空間分布、影響因素等方面[10-11]，對流質研究較少。國內學者對旅游流量和流質的研究較多，但是多集中在對入境和國內旅游流的探討。陳小娟、陳磊等[12]采用二維矩陣法，對浙江省地級市的入境旅游流流量和流質的匹配度進行研究。王紅艷和馬耀峰[13]基于空間錯位理論，運用重力模型、二維矩陣等方法，探討了陜西省10 地市旅游資源與入境旅游之間的錯位程度。吳慧平和馬欣欣[14]基于流量、流質指數，對遼寧省14 個地級市2001-2016 年國內旅游流的時空分布特征進行研究。

綜上所述，國內外學者對于森林公園旅游和旅游流的研究成果較多，涉及內容廣泛，但國內學者對旅游流的研究大多局限在國內和入境旅游流，研究對象較為單一，鮮有研究森林旅游流的成果。因此，選擇研究長江經濟帶森林公園旅游流質量的時空演變并探索影響因素，具有一定的理論和實際意義。

一、研究方法和數據來源

具體而言，一個地區(qū)的旅游流質量由流量和流質兩個部分決定。流量和流質是兩個聯系緊密的要素。若僅關注流量規(guī)模，就會忽視旅游經濟的效率。若只關注流質指數，就會忽略客流規(guī)模的變化，不利于旅游的可持續(xù)發(fā)展[15]。一定規(guī)模的旅游流流量帶來相應規(guī)模的旅游流流質是旅游發(fā)展所要達到的理想目標[12]。因此，評價旅游流質量是對旅游流流量與流質作交互綜合分析。

（一）旅游流流量

旅游流流量反映了旅游流在一定時空范圍內所聚集和擴散的旅游者數量。一般來說，旅游流流量越大，意味著對旅游目的地的吸引力越大，越有利于當地旅游收入增加[16]。本研究將長江經濟帶各省市的每年森林公園旅游接待人次占長江經濟帶當年森林公園旅游接待人次的份額作為衡量旅游流流量的指標，公式為：

式中，bi為森林公園旅游流流量為第t年份i區(qū)域的森林公園旅游接待人次。

（二）旅游流流質

旅游流流質是指在一定時間內、一定規(guī)模的旅游流流量所相應帶來的資金流、信息流、物質流、文化流和能量流。由于信息流、物質流、文化流指標選取與衡量較為困難，概念較為抽象，數據不易獲得，國內多數學者均用資金流指標來衡量一定的旅游流流量規(guī)模所帶來的流質規(guī)模效應[17]。旅游流的流質指數越高，即引發(fā)的資金流動效率越高，旅游活動帶來的實際經濟效益越好。公式為：

式中，Q為旅游流流質指數，ai為第i個區(qū)域森林公園旅游收入的市場份額為在 第t個年份i區(qū)域的森林公園旅游接待收入。當Q＞1 時，表示優(yōu)質旅游流；Q＜1時，表示低質旅游流。

（三）地理集中度指數

本研究利用地理集中度指數衡量長江經濟帶森林公園旅游流流量和流質的空間集聚程度。

其中，Xi為第i個地區(qū)的森林公園旅游流流量或流質指數，T為所有地區(qū)森林公園旅游流流量或流質指數總和，n為地區(qū)總數。一般來說，G的取值為0-100，G值越接近100，流量或流質在空間上分布越集中；G值越小，則越分散。

（四）流量與流質的二維矩陣分析

為綜合研究長江經濟帶森林公園旅游流質量，采用流量-流質二維矩陣模型法，分析二者在時空上的匹配程度。將長江經濟帶森林公園旅游流流量與流質分布制成二維矩陣模型。其中，橫軸表示流質，將其分為n個層級；縱軸表示各地級市旅游流流量,也將其分為n個層級。橫軸與縱軸交錯形成一個二維數表。在二維矩陣里利用對角線可明確地看出匹配情況，對角線位置上的省市為同步發(fā)展型，可分為同步雙高型，即流量與流質都較高；同步中間型，流量與流質處于中等位置；同步雙低型，流量與流質都較低。對角線左下方區(qū)域為量高質低型，即流量較大，流質相對較低；右上方為量低質高型，即流量較低，流質相對較高。

（五）線性加權評分法

為探究長江經濟帶森林公園旅游流流量和流質成長演變的影響因素，建立影響因素指標體系，并通過線性加權評分法進行指標系統(tǒng)的發(fā)展水平量化。指標的權重計算采用變異系數法，具體過程如下：

1.數據標準化處理

由于各指標量綱及單位存在差異，需對各指標原始值進行標準化處理，以克服量綱及單位不同對運算結果的影響。

式中：uij為各指標標準化后的數值，xij為第i個樣本第j項指標的原始值，max(xij)表示第i個樣本第j項指標的最大值，min(xj)代表第j項指標的最小值。

2.變異系數及權重計算

公式為：

式中，CVj表示第j項指標的變異系數；σj為第j項指標的標準差；為第j項指標的平均值；λij為第i項系統(tǒng)第j項指標的權重。

3.指標系統(tǒng)評分計算

對各指標進行原始數據標準化及確定指標權重后，各指標系統(tǒng)綜合發(fā)展水平測度可采用線性加權法進行。

式中：U為各影響因素一級指標系統(tǒng)的綜合評分；uij為第i個系統(tǒng)第j項指標標準化后的數值。

（六）數據來源

森林公園旅游流流量和流質影響因素指標中的GDP、人均可支配收入、公路里程、鐵路里程來自2009-2018年長江經濟帶各省市的國民經濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報，其余數據均來自2009-2018年《中國林業(yè)統(tǒng)計年鑒》。

二、長江經濟帶森林公園旅游流質量演化分析

（一）流量時間分布

如圖1 所示，長江經濟帶11 省市森林公園旅游流流量在時間上的分布可大致分成四類：第一類為顯著增長型，如貴州省、江西省的森林公園旅游流流量在觀測期內的增長趨勢較為顯著，基本呈逐年增長態(tài)勢，總體增幅分別達到了174.83%和31.63%。第二類為顯著降低型，如重慶市、江蘇省。雖然重慶市的森林公園旅游流流量在2010 年達到峰值，但隨后呈逐年下降態(tài)勢，總體降幅達到42.52%。江蘇省的流量下滑態(tài)勢較為明顯，觀測期內的2009 年流量為峰值，2017年的為最低值，降幅為34.32%。第三類為波動型，如浙江省、湖南省、四川省。這三個省份在觀測期內的流量值波動較為明顯，如浙江省在2009-2012 年呈明顯的下降態(tài)勢，但隨后至2015年有明顯的增長，2016-2018 年間波動幅度較小；湖南省和四川省類似，在2009-2015 年波動幅度較大，隨后較為穩(wěn)定。第四類為穩(wěn)定型，如湖北省、安徽省、云南省、上海市。這四個省市在觀測期內均穩(wěn)定在較低水平，波動幅度不大。

圖1 長江經濟帶森林公園旅游流流量演化趨勢

（二）流量空間分布

圖2 是長江經濟帶省市2009-2018 年森林公園旅游流流量均值。可以看出，長江經濟帶11省市森林公園旅游流流量在空間上的分布層次較為明顯。江蘇、浙江、江西、重慶流量均值較高，領先其他省份；湖南、貴州、四川位于第二梯隊；其余省市流量均值較低。由此可見，森林公園資源豐富、經濟水平較高的省市擁有較為可觀的流量。

圖2 長江經濟帶森林公園旅游流流量均值

依據公式（3），測算出長江經濟帶森林公園旅游流流量的地理集中度指數，如圖3所示。

圖3 長江經濟帶森林公園旅游流流量地理集中度指數

由圖3可以看出，在觀測期內，長江經濟帶森林公園旅游流流量地理集中度指數呈現“先上升-再下降-后穩(wěn)定”的態(tài)勢，2009-2010 年，地理集中度指數增幅較大，說明在該時段內流量在空間上分布較為集中，但在2011 出現明顯下降，隨后幾年雖有波動，但幅度不大，說明長江經濟帶森林公園旅游流流量的空間分趨于分散。

（三）流質的時間分布

如圖4 所示，長江經濟帶11 省市森林公園旅游流流質在時間上的分布大致可分成兩類：第一類為波動型，在觀測期內數值變動較大。如浙江省、四川省、江西省、貴州省。浙江省的流質雖然位居最高水平，但呈現出“增長-下降-再增長”的態(tài)勢；四川省流質在2009-2013年波動最為明顯，呈“M”型分布，經歷了2014-2016 年的穩(wěn)定期后，在2017-2018 年再次增長并接近峰值；而江西省大致上呈“V”型分布，2009-2013 年呈下降趨勢，從優(yōu)質旅游流降到低質旅游流，但隨后開始增長，重新回到優(yōu)質旅游流區(qū)；貴州的變動趨勢和江西省的相反，2009-2014 年增長勢頭顯著，從低質旅游流增長到優(yōu)質旅游流，但隨后便逐年下降，回落到低質旅游流。第二類為穩(wěn)定型。這些省市的森林公園旅游流流質較低，且在觀測期內變動幅度不大。因此整體上看，在觀測內，流質數值較高的省市波動明顯，數值較低的省市較為穩(wěn)定。

圖4 長江經濟帶森林公園旅游流流質演變趨勢

（四）流質的空間分布

從圖4中，可以明顯看出，長江經濟帶省市的森林公園旅游流在空間上的分布層次較為明顯。浙江省獨居一檔，其流質指數均在2.5 以上，遠高于其他省市；江西、四川流質指數較為接近，均值分別為1.09和1.53；其余省份流質指數較低，且差別不大，其均值均未超過1。根據公式（3）測算出長江經濟帶森林公園旅游流流質的地理集中度指數，如圖5所示。

圖5 長江經濟帶森林公園旅游流流質地理集中度指數

從圖5 可以看出，觀測期內區(qū)域內流質的地理集中度指數波動較大，空間分布上大體呈現“集中-分散-再集中”的態(tài)勢。2009-2010年的地理集中度指數經歷小幅下降后，于2011年迎來大幅上升并達到峰值，流質的空間分布最為集中，但隨后便出現大幅降低，于2014 年達到最低值，這段時期內的流質分布趨于均衡。但2014-2018年期間，指數又逐年增長，其中2017-2018年間的增幅最大，逼近峰值，可見這段時期內流質分布較為集中。整體來看，長江經濟帶森林公園旅游流流質空間分布不均衡，近幾年的集中趨勢明顯，少數省市流質高，多數省市流質低，兩極分化顯著。

（五）流量-流質匹配度演化分析

在二維矩陣中，將流質指標作為橫軸，以各省市在2009-2018 年流質指數均值的中位數0.6為中間分界點，從左至右分為三個等級：優(yōu)質（＞1）、良質（0.6～1）、低質（＜0.6）。將流量指標作為縱軸，對應地從上至下按降序劃分出三個大小等級：高等（＞10）、中等（5～10）、低等（＜5）。為進一步探討，長江經濟帶各省市森林公園旅游流量與流質的時空演化路徑，結合其流量與流質的成長態(tài)勢，將觀測期分為三個時段，即2009-2011年、2012-2014年、2015-2018年，按照矩陣中流量與流質的匹配關系，分成同步雙高型、同步中間型、同步雙低型、量高質低型、量低質高型五種匹配類型，各自得到三個時間段內長江經濟帶各省市森林公園旅游流流量與流質對應的相位，如表1 所示。為了直觀地表示流量與流質的匹配度，用ARCGIS10.2 制作了長江經濟帶森林旅游流量與流質空間演化圖，如圖6所示。

表1 2009-2018年旅游流流量與流質匹配度演化

圖6 長江經濟帶森林旅游流量與流質空間演化圖

從整體上看，長江經濟帶森林公園旅游流流量與流質類型呈現“西部較穩(wěn)定，中部和東部變動大”的演化規(guī)律，且同步發(fā)展的省份較少，出現偏離的省份較多。在第一階段同步雙低型省市數量最多，共有4個，中期和后期量高質低型省市占絕大多數，分布在中部和東部地區(qū)，說明長江經濟帶森林公園旅游流流量有了一定的成長，但存在流質較低，與流量存在偏離的現象。同步雙高型的省份不多，只有第一階段和第三階段出現該類型省份，且分布較為穩(wěn)定，說明該區(qū)域的森林旅游還有進一步成長的空間。

從各個省市的流量與流質成長演化過程來看，浙江省和江西省除第二階段為量高質低型外，其余兩期都是同步雙高型，是長江經濟帶僅有的兩個雙高型省份，其流量和流質都位于較高水平。安徽省在前兩個階段是同步雙低型后，在第三階段演變成量高質低型，湖北省在第一階段是同步雙低型后，剩余兩個階段都穩(wěn)定在量高質低型，這兩個省份演化軌跡相似，流量有了提升，流質還稍顯滯后。貴州和湖南在第一階段分別是量高質低型和同步中間型，第二階段相反，在第三階段同時成長為量高質低型，同樣是流量較高，流質偏離。江蘇和重慶一直穩(wěn)定在量高質低型，需要提升森林旅游的經濟效益。四川一直穩(wěn)定在量低質高型，表明四川省的森林公園旅游效益較好，但游客規(guī)模有待提升。上海和云南一直穩(wěn)定在同步雙低型，需要刺激森林旅游的發(fā)展，或者根據本區(qū)域情況制定合理的發(fā)展策略。

三、長江經濟帶森林公園旅游流質量的影響因素

森林公園旅游流流量與流質的在時空上的成長演化是由多種因素綜合影響的結果。為進一步討論長江經濟帶森林公園旅游流流量和流質成長的影響因素，在參考前人的研究成果[18-19]以及數據的可獲得性、科學性的基礎上，構建了森林公園旅游流流量與流質影響因素的指標體系，如表2所示。

表2 長江經濟帶森林公園旅游流流量與流質影響因素的指標體系

根據公式（4）-（6）所示的變異系數賦權和評分法，求得長江經濟帶省市在2009-2018 年各因素的評價值，并做均值化處理。將觀測期內長江經濟帶各省市森林公園旅游流流量和流質指數的均值與影響因素評價值均值導入SPSS25.0，進行Pearson相關分析，結果如表3所示。

表3 各影響因子的Pearson相關系數

由表3 可以看出，各影響因素對長江經濟帶森林公園旅游流流量均呈正相關，表明各因素對旅游流流量均有正向推動效應。其中資源稟賦、人員建設、環(huán)境建設在0.05 水平上顯著相關，基礎設施和旅游投入在0.01 水平上顯著相關，經濟水平和可達性對流量呈不顯著相關。而各影響因素對森林公園旅游流流質也均呈正相關。資源稟賦和人員建設在0.05 水平上和流質顯著相關，基礎設施在0.01 水平上顯著相關，其余因素與流質不顯著相關。

由此可見，各因素對森林公園旅游流流量與流質均有正向推動作用，但作用大小不同。從流量角度來看，區(qū)域內擁有數量較多、品質較好的森林公園景區(qū)的省市更能吸引更多的游客，并且森林公園擁有較為豐富的人力資源、完善的基礎設施、優(yōu)美的環(huán)境以及有力的建設資金支持也是吸引游客重要因素。從流質的角度看，森林公園數量多，品質高，并配有豐富的從業(yè)人員與完備的設施的地區(qū)更能提供更多的消費點，刺激、引導游客消費，提升森林公園旅游的經濟效益。其余的因素如區(qū)域經濟水平、景區(qū)可達性與流量或流質的相關性不強，表明吸引游客游玩和消費的主要動因來自森林公園內部建設，景區(qū)外部環(huán)境如區(qū)域經濟狀況和交通可達性對森林公園游客的影響較小。

通過比較也可以看出，資源稟賦、人員建設、基礎設施這三個因素對森林公園旅游流流量和流質均有較強的影響力，是同步提升森林公園旅游流質量的關鍵因素。在未來的發(fā)展中，長江經濟帶省市應該整合區(qū)域內的森林旅游資源，打造更多高品質的森林公園景區(qū)，同時注重森林公園從業(yè)者與基礎設施的建設。

四、結論與討論

通過對長江經濟帶森林公園旅游流流量和流質的在時空上的分布和演化以及影響因素的研究，得出以下結論：

長江經濟帶森林公園旅游流流量在時間上的分布可分成四類：第一類為顯著增長型，如貴州、江西。第二類為顯著降低型，如重慶、江蘇。第三類為波動型，如浙江、湖南、四川。第四類為穩(wěn)定型，如湖北、安徽、云南、上海。流量在空間上的分布層級較為明顯，江蘇、浙江、江西、重慶流量均值位于第一梯隊，湖南、貴州、四川位于第二梯隊，其余省市流量均值較低。從整體上看，旅游流流量在空間上的分布呈現“先上升-再下降-后穩(wěn)定”的態(tài)勢。

長江經濟帶森林公園旅游流流質在時間上的分布可分成兩類：第一類為波動型，如浙江、四川、江西、貴州。其余省市為第二類穩(wěn)定型。各省市的流質在空間上的分布層次也較為明顯，浙江獨居一檔，江西和四川次之，其余省市流質指數較低。流質指數在長江經濟帶的分布呈現“集中-分散-再集中”的態(tài)勢。

長江經濟帶森林公園旅游流流量和流質匹配度的演化趨勢不盡相同，從整體上看，旅游流流量與流質類型呈現“西部較穩(wěn)定，中部和東部變動大”的演化規(guī)律，且同步發(fā)展的省份較少，出現偏離的省份較多。這表明旅游流質量還有提升的空間。

各影響因素對長江經濟帶森林公園旅游流流量和流質均呈正向相關。資源稟賦、人員建設、基礎設施這三個因素對森林公園旅游流流量和流質均有較強的影響力，是同步提升森林公園旅游流量和流質的關鍵因素。

綜上所述，長江經濟帶各省市在森林公園旅游的開發(fā)建設上仍有進步空間。如流量指數較低的上海、安徽、云南、四川等省市，應首先整合區(qū)域內的森林公園旅游資源，因地制宜的挖掘自身森林旅游的品牌優(yōu)勢，并通過多元化的對外宣傳、基礎設施完善、自然與人文環(huán)境優(yōu)化等方式吸引消費群體。同時可以通過信息共享、區(qū)域資源合作，實現區(qū)域資源優(yōu)勢互補，努力提升自身的森林公園旅游形象。而流質較低的省市，應在提升森林公園旅游產業(yè)水平方面有所作為。可以通過延伸產業(yè)鏈，構建完善的產品體系，并通過了解游客喜好與行業(yè)發(fā)展動態(tài)，打造豐富的有地域特色、文化內涵，體驗感強的娛樂項目，促進森林游憩與大眾娛樂的融合，促進游客消費多元化與旅游收入可持續(xù)化，提高森林旅游的發(fā)展質量。此外各省市均應該重視森林公園旅游業(yè)的人才建設，重視提升人員素養(yǎng)，提升服務質量。