國家級旅游度假區空間分布特征及影響因素研究

孫亞東,劉 敏,李 華

(1.北京聯合大學 應用文理學院,北京 100191;2.北京聯合大學 旅游學院,北京 100101;3.柳州職業技術學院 貿易與旅游管理學院,廣西 柳州 545005)

0 引言

度假旅游的概念起源于西方,指通過度假旅游活動[1]或產品類型[2]獲得身心放松和休閑。度假區的服務與環境顯著影響度假者的體驗與感知[3],國外度假區集中于城市、村莊或是度假酒店綜合體[4]。隨著近年來國內居民對生活品質的關注和度假需求上漲,休閑度假游逐漸興起[5],并受到市場和學界的廣泛關注[6]。1992年,為進一步促進國家旅游事業發展,國務院批準建設首批12家國家旅游度假區,成為中國旅游度假區建設發展的開端[7]。2009年,中國旅游業在國際金融危機沖擊下強勁復蘇,國務院《關于加快發展旅游業的意見》為旅游度假區發展創造了新契機。隨著《旅游度假區等級劃分》(GB/T 26358—2010)、《旅游度假區等級管理辦法》以及《旅游度假區等級劃分》(GB/T 26358—2022)等一系列文件的相繼出臺,中國旅游度假區的創建標準和管理水平逐漸發展和完善。2020年,《中共中央關于制定國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和二○三五年遠景目標的建議》提出“建設一批富有文化底蘊的世界級旅游景區和度假區”的目標;2022年,《“十四五”旅游業發展規劃》提出“推動中國旅游業高質量發展,建設世界級度假區”的目標,這兩項規劃的出臺將度假旅游發展推向了新高潮。截至2023年1月,中國共有五批60家國家級旅游度假區。

伴隨著實踐的發展,國內學界對旅游度假區的相關研究越來越關注,研究內容主要集中在旅游度假區的選址與市場開發[2,8,9]、土地利用及功能規劃[10-12]、發展策略研究[13-15]等方面,對國家級旅游度假區空間分布規律及影響因素的研究較少;研究尺度多為某一省域內[16,17]或某一資源類型的旅游度假區[3,18],從國家尺度對全資源類型的國家級旅游度假區的研究尚為缺乏。鑒于此,本文基于地理空間視角,以當前五批60家國家級旅游度假區為研究對象,利用ArcGIS10.8軟件及相關空間分析方法,從宏觀尺度研究國家級旅游度假區的空間分布類型及密度特征,并從中觀尺度分析其在省域空間分布的均衡性,以此揭示國家級旅游度假區的空間分布特征。在此基礎上,運用地理探測器和疊加分析等方法,進一步探討國家級旅游度假區空間分異的影響因素,可有效預測其未來發展趨勢,為國家級旅游度假區的選址和開發提供決策參考。同時,也有助于各地更快適應新國標和國家級旅游度假區快速發展的現實需要,以期為我國國家級旅游度假區的空間結構優化及高質量發展提供科學參考和決策依據。

1 數據來源與研究方法

1.1 數據來源

國家級旅游度假區數據來源于中華人民共和國文化和旅游部官網(https://www.mct.gov.cn)公示的五批國家級旅游度假區名單,截至2023年1月,我國共有60家國家級旅游度假區。研究使用的自然地理數據來源于中國科學院數據中心(https://www.resdc.cn),社會經濟數據來源于各省份統計年鑒以及國民經濟和社會發展統計公報。國家級旅游度假區的空間位置借助百度地圖API詳細標定,獲取時間點為2023年1月。百度地圖采用的是BD—09坐標系,與國際通用的WGS—84坐標系不一致,在利用ArcGIS軟件進行標記時發現實際地物之間存在一定的偏差。因此,首先對得到的經緯度數據進行坐標糾偏處理,再利用ArcGIS10.8軟件,將經緯度數據以點狀要素標記在自然資源部標準底圖上(圖1)。

注:基于自然資源部標準地圖服務網站GS(2020)4619號標準地圖制作,底圖邊界無修改,圖3—8同。

1.2 研究方法

最鄰近指數。最鄰近指數(R)是指最鄰近距離和理論最鄰近距離之比[19]。理論最鄰近距離的計算公式如下:

(1)

式中:A為研究區域的面積;n為國家級旅游度假區的數量;D為點密度。

最鄰近指數的計算公式如下:

(2)

式中:R為最鄰近指數;r1為最鄰近距離;rE為理論最鄰近距離。當R<1時,表明國家級旅游度假區趨于凝聚分布;當R=1時,表明國家級旅游度假區呈隨機型分布;當R>1時,表明國家級旅游度假區趨于離散分布。

地理集中指數。地理集中指數(G)是衡量研究對象集中程度的重要指標,計算公式如下:

(3)

式中:G表示研究對象的集中程度;xi為第i省內國家級旅游度假區的數量;T為國家級旅游度假區總數。G在0—100之間取值,G值越大,說明研究對象越集中;G值越小,說明研究對象越分散。

不均衡指數。不均衡指數(S)用于分析研究對象在區域內分布的均衡程度,計算公式如下:

(4)

式中:S表示研究對象的均衡程度;Yi為各省國家級旅游度假區數量占比降序排列第i位的累計百分比;n為已創建國家級旅游度假區的省份數量。

核密度分析。核密度分析法可以直觀地對比地理要素間的分布差異[20],計算公式如下:

(5)

式中:k(·)稱為核函數;n為國家級旅游度假區的點數量;h為帶寬;x-xi表示兩點間的歐氏距離。

地理探測器。地理探測器是一種探測空間分異性并揭示其驅動因素的重要方法[21],研究運用地理探測器分析國家級旅游度假區空間分布差異的影響因素及其影響強度,其因子影響力用q值度量,計算公式如下:

(6)

式中:q為各因子對國家級旅游度假區空間分布的影響力,q的值域為[0,1],q值越大表明因子影響力越強;L為國家級旅游度假區空間分布區;N和Nh分別為研究區域和層h的單元數,和分別為研究區域和層h的方差。

2 國家級旅游度假區空間分布特征

2.1 空間分布類型

通常來講,資源要素的分布狀況能在地圖上直觀展現,但均勻、隨機、凝聚等情況常常會一起呈現出來[22]。本文采用最近鄰分析法解決這一問題,以國家級旅游度假區所在的地理坐標作為點狀數據,利用ArcGIS10.8軟件Average Nearest Neighbor工具進行運算,得出國家級旅游度假區實際最鄰近距離均值≈174.8km,理論最鄰近距離均值≈215.3km,最鄰近點指數R≈0.812<1,表明國家級旅游度假區空間分布類型為凝聚型。

2.2 空間均衡特征

由上述分析得知國家級旅游度假區呈凝聚型分布,利用地理集中指數探究其在省域尺度下的空間集中程度。由于北京、天津、遼寧、內蒙古、山西、寧夏、甘肅、青海8個省份(直轄市)尚未創建國家級旅游度假區,因此本文按照23個省份進行地理集中指數計算,即區域總數n=23,國家級旅游度假區總數T=60。根據公式(3)進行計算,得到國家級旅游度假區的地理集中指數G=25.604。假設60家國家級旅游度假區平均分布在各省域內,此時地理集中指數G0=20.782,而G(25.604)>G0(20.782),表明國家級旅游度假區的空間分布較為集中。

為進一步了解國家級旅游度假區的空間分布特征,需分析其空間均衡程度。利用公式(4)計算得出不均衡指數S=0.371<1,表明國家級旅游度假區呈不均衡分布。從國家級旅游度假區在各個省份分布的洛倫茲曲線(圖2)可以發現,國家級旅游度假區集中分布在浙江、江蘇、山東、四川、云南、江西6個省份,其數量達到了總數的50%以上。由此可見,國家級旅游度假區在全國的空間分布極不平衡。

圖2 國家級旅游度假區空間分布洛倫茲曲線

2.3 空間密度特征

利用ArcGIS10.8對60家國家級旅游度假區進行核密度分析(圖3)。從圖3可見,國家級旅游度假區的分布形成了1個高密度核心區、1個次密度核心區及1條倒“Y”字形核心帶。其中,高密度核心區位于以上海、浙江北部和江蘇南部為核心的長江三角洲城市群,共有國家級旅游度假區16家,約占度假區總數的26.7%;次密度核心區位于山東省東部沿海地區,擁有6家國家級旅游度假區,占度假區總數的10.0%,且度假區類型均為海濱度假型,占整個海濱度假類型的75.0%,這表明山東省為海濱度假區的主陣地;倒“Y”字形核心帶囊括10個省份,以鄂豫陜交界處為頂點,向西南依次為渝、川、貴、云,向東南依次為湘、贛、粵,共有27家國家級旅游度假區,占度假區總數的45.0%。從全國范圍來看,國家級旅游度假區地區間的分布差異較大,2個核心區和1個核心帶主要集中在華東、華中、華南、西南4個地區,而在華北、東北和西北3個地區國家級旅游度假區分布相對分散,整體上呈現出“東多西少、南多北少”的空間分布格局。

圖3 國家級旅游度假區核密度

3 空間分布影響因素

國家級旅游度假區的空間分布是不同影響因素共同作用的結果[23]。參考旅游景區[24]、鄉村旅游重點村[25]、鄉村旅游地[26]、民宿[27]等研究空間分布影響因素的相關文獻,并結合國家級旅游度假區評定標準,選取經濟產業、社會政治、自然地理和旅游資源4個方面來分析其空間分布的影響因素(表1)。運用地理探測器分析經濟產業因素、社會政治因素對國家級旅游度假區空間分布的影響,同時采用疊置分析和緩沖區分析法,進一步剖析自然地理因素、旅游資源因素對國家級旅游度假區空間分布的影響,以揭示國家級旅游度假區空間分布的影響因素。

表1 國家級旅游度假區空間分布影響因素

3.1 經濟產業與社會政治因素

首先,采用Jenks自然間斷點分級法對經濟產業要素、社會政治要素的6項指標進行分級處理,將各指標數據由數值量轉化為類型量;然后利用公式(5)和地理探測器軟件中因子探測器,分析各指標對國家級旅游度假區空間分布異質性的影響力q值(表2)。

表2 經濟產業因素與社會政治因素因子探測結果

由表2可知,各影響因子的q值均在30%—80%,表明6項指標對國家級旅游度假區的空間分異格局均有一定影響。其中,地區生產總值和第三產業增加值兩項指標對國家級旅游度假區空間分布格局的影響力最強,影響力達到了0.721,這說明國家級旅游度假區的建設與發展很大程度上受經濟發展水平的影響。經濟越發達的地區,居民可支配收入越高,旅游需求和消費能力也就越強,這提供了大量的潛在旅游消費群體;此外,經濟發達地區對旅游業的投資也相對較高。旅游度假區的建設需要投入大量資金,國家級旅游度假區的建設更是如此,因此其大多分布在東中部經濟發達地區,50%以上的國家級旅游度假區位于長三角城市群、山東半島城市群、成渝城市群等經濟實力發達地區。

其次,旅游收入影響力為0.471,排在第3位,這表明旅游業發達的地區對國家級旅游度假區具有較強吸引力。地區旅游收入能直觀呈現該地區旅游業的發展水平[23],旅游業發展水平較好的地區,其旅游業的硬件和軟件條件質量較高,接待服務能力較優,為區域旅游度假區的建設及發展提供了良好條件。通過因子探測結果可知,影響力排名前三的影響因子均為經濟產業因素,這也進一步證明了經濟基礎是旅游活動的重要條件和影響旅游地空間分布的重要因素[28]。

人口密度的影響力與旅游收入差距不大,排在第四位,這說明國家級旅游度假區較依賴于人口密度高的地區。國家級旅游度假區評定的前提條件之一是擁有足夠的客源量,而人口密度高的地區就是保證客源量的重要基礎。2021年人口密度排名前五的上海、江蘇、廣東、山東和浙江分布了24家國家級旅游度假區,占全國總數的40%。由此可見,人口因素是影響國家級旅游度假區分布的重要因素,區域內人口規模將是旅游度假區建設考慮的關鍵因素之一。

政策數量和客運量的影響力分別為0.341和0.337,解釋力均超過了30%,這表明政策數量和客運量對國家級旅游度假區的發展具有一定程度的影響。旅游政策數量可反映出一個地區對旅游業的重視與支持程度,而政策支持是旅游度假區創建的重要條件之一[23],如浙江、江蘇、山東等地方政府出臺了一系列政策規范和引導度假區的建設,因而這些省份的國家級旅游度假區數量位于全國前列。客運量不僅能直接體現出當地旅游者的數量,同時也能間接反映出當地旅游交通的便利與通達程度,而游客的度假旅游意愿與交通發展水平密切相關。因此,本文進一步將國家級旅游度假區與我國主要公路和鐵路矢量數據進行空間疊加,并對主要公路和鐵路矢量數據分別做15km和30 km緩沖區(圖4)。結果顯示,在距離主要公路15km范圍內分布著37家國家級旅游度假區,約占度假區總數的61.7%;在距離主要鐵路30km范圍內分布著38家國家級旅游度假區,約占全部度假區的63.3%。由此可見,國家級旅游度假區大多數分布在距主要交通干線15—30km范圍內,且呈現距主要交通干線距離的增加而數量遞減的趨勢,交通條件是國家級旅游度假區發展的重要基礎之一。

圖4 主要交通與國家級旅游度假區空間分布的關系

3.2 自然地理因素

氣候因素。氣候條件是人們選擇度假地的關鍵因素,氣候的差異往往導致區域內氣溫和降水的不同,從而影響旅游度假區及相關文旅項目的選址。本文將國家級旅游度假區與中國氣候區劃進行疊加分析(圖5)。從氣候類型的角度來看,國家級旅游度假區主要分布于亞熱帶和溫帶兩大氣候類型,其中約71.7%的國家級旅游度假區分布在亞熱帶氣候區內,共43家;25%的國家級旅游度假區分布在溫帶氣候區內,共15家;而熱帶氣候區和高原氣候區各只有1家國家級旅游度假區,分別是三亞市亞龍灣旅游度假區和林芝市魯朗小鎮旅游度假區。從氣候區劃的角度來看,國家級旅游度假區集中分布于北亞熱帶、中亞熱帶和南溫帶,僅這3個氣候區的國家級旅游度假區數量就達50家,約占度假區總數的83.3%;其中有20家分布在北亞熱帶,19家分布在中亞熱帶,11家分布在南溫帶,分別約占度假區總數的33.3%、31.7%和18.3%。由此可見,國家級旅游度假區主要集中在溫度適宜、氣候較濕潤的區域,良好的氣候條件是旅游度假區發展的先決條件之一。

圖5 國家級旅游度假區空間分布與氣候的耦合

地形因素。地形地貌是影響度假區分布的一個重要因素,本研究將國家級旅游度假區與我國分辨率為90m的數字高程地圖進行空間疊加(圖6),然后利用ArcGIS10.8軟件的Extraction工具,將DEM柵格數據值提取至60家國家級旅游度假區點數據。統計分析各度假區高程值得知,國家級旅游度假區主要分布在海拔200m以下(平原)的區域,共有32家,約占度假區總數的53.3%;海拔在500m以上(山地)的國家級旅游度假區有22家,約占全部度假區的36.7%;國家級旅游度假區在海拔200—500m之間(丘陵)的分布占比最少,僅有6家,只占度假區總數的10%。綜合來看,國家級旅游度假區多集中于平原和山地,少數分布于丘陵地帶,這是因為海拔較低的平原自然環境較好,河湖眾多,物產豐富,人類更傾向于在這些地區集聚生產生活;海拔較高的山地則擁有獨特的自然資源,溫泉、滑雪等度假資源多集中在此,為度假區開發提供了優質的資源基礎。

圖6 國家級旅游度假區空間分布與海拔的耦合

河流水系。河流湖泊是旅游度假景觀的重要生態資源和生活資源,水源距離對旅游度假區的空間分布具有重要影響。本文運用ArcGIS10.8軟件Buffer工具,對我國一級河流矢量數據分別作10km、20km和30km緩沖區,并將其與國家級旅游度假區空間分布圖進行疊加(圖7)。結果表明,20%的國家級旅游度假區分布在距離主要水系10km范圍內,共12家;約36.7%的國家級旅游度假區分布在距離主要水系20km范圍內,共22家;約48.3%的國家級旅游度假區分布在距離主要水系30km范圍內,共29家。整體而言,國家級旅游度假區主要分布在距主要水系10—30km范圍內,且呈現距主要水系距離的增加而數量遞減的趨勢,河流水系直接影響度假區的旅游資源品質,對流域內度假區的空間分布具有較強的制約作用。

圖7 河流水系與國家級旅游度假區空間分布的關系

3.3 旅游資源因素分析

旅游資源是旅游業發展的基礎,豐富的旅游資源往往成為旅游業發展的先決條件[29]。5A級旅游景區作為旅游資源的重要載體,在區域內具有極強的旅游吸引力與市場影響力[30]。因此,本文將國家5A級旅游景區作為旅游資源因素的測度指標,以此來分析旅游資源稟賦對國家級旅游度假區空間分布的影響狀況。本文以60家國家級旅游度假區為中心,建立半徑為5km、25km和50km的多環緩沖區,并將其與5A級旅游景區空間分布圖進行疊加(圖8)。結果顯示,有7家國家級旅游度假區分布在距離5A級旅游景區5km范圍內,它們與鄰近的5A級旅游景區呈現出顯著的共生關系,如常州市天目湖景區與天目湖旅游度假區、煙臺市蓬萊閣旅游區與蓬萊旅游度假區、新疆伊犁那拉提旅游風景區與那拉提旅游度假區;在距離5A級旅游景區25km、50km范圍內分布著28家和46家國家級旅游度假區,約占度假區總數的46.7%和76.7%。通常旅游交通的時速為50km,若不考慮地形因素,全國將約有1/3的5A級旅游景區處于國家級旅游度假區1h車程內,其中全國近50%的度假區乘車0.5h即可到達周圍的5A級旅游景區進行觀光旅游。由此可見,國家級旅游度假區的空間分布具有明顯的景區指向,5A級旅游景區對國家級旅游度假區的選址具有極強的吸引力,即旅游資源稟賦對度假區的空間布局具有重要影響;此外,旅游度假區也為景區提供住宿、餐飲等服務,兩者形成互利互惠的合作共生關系。

圖8 5A景區與國家級旅游度假區空間分布的關系

4 結論與建議

4.1 結論

本文綜合運用GIS空間分析方法和地理探測器探究了國家級旅游度假區的空間分布特征及影響因素.主要結論如下:①整體分布上,國家級旅游度假區以胡煥庸線為界,呈現東南多西北少的凝聚型空間分布格局,空間分布差異顯著;從省域尺度來看,國家級旅游度假區的空間分布極不均衡,不均衡指數為0.37,集中分布在浙江、江蘇、山東、四川、云南、江西等省份。②密度特征上,國家級旅游度假區密度分布差異較大,呈現出1個高密度核心區、1個次密度核心區以及1條倒“Y”字形核心帶。其中,高密度核心區以長江三角洲城市群為核心,聚集了全國約27%的國家級旅游度假區;次密度核心區位于山東省東部沿海地區,其度假區類型均為海濱度假型,占全部海濱型度假區總數的75%;倒“Y”字形核心帶囊括鄂、豫、陜、渝、川、貴、云、湘、贛、粵10個省份,全國45%的國家級旅游度假區集中分布在此核心帶內。③影響因素上,國家級旅游度假區空間分布受經濟產業、社會政治、自然地理、旅游資源等因素的綜合影響。具體來看,度假區空間分布與氣候、地形、河流等自然要素呈較強的耦合關系,表明自然地理因素是影響度假區空間分異的基礎性因素;度假區的選址具有明顯的景區指向性,度假區空間分布與5A級旅游景區呈顯著的共生關系,即旅游資源因素是影響度假區空間分異的制約性因素;地區生產總值、第三產業增加值、旅游收入、人口密度、客運量、政策數量6個影響因子的解釋力均超過30%,說明經濟產業因素、社會政治因素是影響度假區空間分異的重要因素。其中地區生產總值和第三產業增加值的解釋力最高,度假區空間分布與經濟發展水平呈明顯的正相關關系,說明經濟產業因素是影響度假區空間分異的關鍵性因素。但目前北京、天津、遼寧等地區尚未創建國家級旅游度假區,這與地方氣候、政策環境等因素有較大關系。

4.2 建議

為了推動我國度假旅游產業高質量發展,本文從空間布局優化、開發建設模式及綠色可持續發展提出以下建議:①優化國家級旅游度假區的空間布局,滿足旅游者的新需求勢在必行。《“十四五”旅游業發展規劃》提出加大對中西部和東北地區休閑度假旅游的支持,鼓勵打造城市休閑、體育運動、醫養康養等新類型度假區,進一步促進區域旅游協調發展;新國標《旅游度假區等級劃分》(GB/T 26358—2022)降低了旅游度假區的建設面積門檻,國家級旅游度假區的面積門檻由原來不應小于8km2修改為不應小于5km2。這兩項新文件的出臺將有助于引導旅游度假區的科學布局,逐漸縮小國家級旅游度假區的不均衡分布格局。國家級旅游度假區的空間分布是未來我國休閑旅游供給體系設計的關鍵,針對目前度假區空間分布不均衡問題,西北、華北和東北地區要充分利用自身旅游資源優勢,通過加大政策扶持力度、吸引旅游資金等途徑,大力推動國家級旅游度假區創建發展;北京、天津、遼寧、內蒙古、山西、寧夏、甘肅、青海等地方政府要加快出臺相關政策來引導國家級旅游度假區的建設,盡快實現“零”突破。②“5A級旅游景區+度假區”模式對于國家級旅游度假區的開發建設具有重要指導意義。在全國60家國家級旅游度假區中,依托5A景區旅游資源的有46家,約占度假區總數的76.7%。其中,每個度假區對5A級旅游景區的依托程度各不相同,如陽澄湖半島旅游度假區50km范圍內存在11家5A景區;上海佘山國家旅游度假區、常熟虞山文化旅游度假區和常州太湖灣旅游度假區50km范圍內存在7家5A級旅游景區;三亞市亞龍灣旅游度假區50km范圍內存在5家5A級旅游景區;湯山溫泉旅游度假區和上海國際旅游度假50km范圍內存在4家5A級旅游景區;其余35家度假區分別依托1—3家5A級旅游景區不等。可以看出,在依托5A級旅游景區較多的11家度假區中,有9家位于長三角地區,而這里正是國家級旅游度假區分布密度最高的地區,表明5A級旅游景區對度假區的選址具有極強的吸引力,同時它們帶來了“1+1>2”的集聚效益。在未來國家級旅游度假區的創建工作中,“1+1”的發展模式有助于形成互利互惠的合作共生關系,帶動周圍地區形成集聚效應,從而推動整個區域的旅游產業升級和高質量發展。③加快旅游度假區可持續發展的綠色融合,推進美麗中國建設。旅游度假區的發展依托于良好的生態環境以及與環境和諧的人工建筑和設施,推動度假旅游產業綠色化、低碳化發展是實現旅游綠色轉型和高質量發展的關鍵環節。因此,在未來旅游度假區的發展中,必須牢固樹立“綠水青山就是金山銀山”的理念,要站在人與自然和諧共生的高度指導度假區的建設與發展,為游客營造綠色、低碳、生態的度假旅游環境。度假區應充分利用其資源稟賦,對生態景觀進行科學規劃,將生態優勢進一步轉化為經濟優勢、發展優勢;積極踐行可持續旅游方式,采取綠色建設和運營模式,加快推動旅游產業結構、能源結構、交通運輸結構等調整優化,在全方位、全過程中加強生態環境保護,為實現“碳達峰、碳中和”的國家戰略目標作出相應貢獻,奮力推進旅游業的可持續、高質量發展和美麗中國建設。

本文從全局層面對國家級旅游度假區的空間格局進行了探索性研究,能在一定程度反映我國度假旅游業的發展現狀,對優化度假旅游產業空間布局以及度假旅游高質量發展具有實際指導意義。本文尚存在一些不足之處,在研究尺度層面,缺乏對區域和市域層面的研究分析,國家級旅游度假區分布在51個地級市,其中浙江湖州和山東煙臺均擁有3家度假區,形成了典型的“湖州”“煙臺”現象,這與其自然資源、地理區位和地方政策等因素密切相關,因此研究尺度仍需進一步深入。其次,影響國家級旅游度假區空間分布的因素眾多,本文主要從經濟產業、社會政治、自然地理和旅游資源四個方面進行影響因素選取,未來可以考慮加入更多的影響因素進行探索分析。此外,從時空演變的角度分析國家級旅游度假區空間分異格局也是未來進一步的研究方向。