桂林市區游客酒店住宿的區位特征與形成機制
——基于旅游流軌跡的實證分析

胡聚山,孫昌盛,鄧春鳳,張春英,朱莉莎

(桂林理工大學 土木與建筑工程學院,廣西 桂林 541004)

0 引言

隨著我國經濟增長的主要動力逐步由投資向消費轉變,與日常生活消費有明顯差異的旅游消費對地區發展的影響愈發重要。在旅游地中,旅游流是支撐旅游地空間經濟系統運行的基點和動力[1],酒店、旅館等住宿設施作為旅游供給側的重要服務設施,是體現旅游城市形象和服務水平的重要窗口,旅游流與酒店等旅游服務設施之間有顯著的供需耦合關系。因此,基于旅游流的時空軌跡,分析游客住宿選擇的區位偏好,對理解酒店等旅游服務設施選址和消費者時空行為特征具有重要意義,也對其他城市功能的空間布局具有參考價值[2]。

目前國內外對旅游住宿空間分布特征的相關研究,多從旅游地供給側的經濟地租、交通區位等視角分析酒店等住宿設施的整體分布特征。如Wall等以加拿大多倫多市的酒店作為分析樣本,發現其呈現出向中央商務區、機場等交通物流地空間集聚的態勢[3];姜海寧等對南京市星級酒店空間可達性格局分析,結果表明南京市星級酒店空間可達性整體較好,在地域分布上呈以酒店為中心的距離衰減規律,而且等級愈高的酒店可達性愈差[4];Mimi Li等對香港特別行政區的研究,發現高星級酒店空間分布與商業繁華度、旅游吸引物、土地類型有較大關聯性[5];夏漢軍等在對常德市住宿業空間結構的分析中,得出“住宿企業整體上受交通站點、行政中心、商業中心、地區生產總值影響明顯,但是A級景點、人口密度兩個因素的影響有一定差異”等結論[6];馬小賓等以南京市Airbnb網站民宿商家為例,得出其集聚格局與路網密度、公交站點密度等因素正相關,與距最近地鐵站距離、超市商城密度等因素空間負相關[7]。系統審視此類研究,可以發現其局限在于缺少對游客與服務設施間供需關系的整體考量,即旅游地中服務設施的空間供給情形能否代表游客旅游服務的空間訴求情形,如不能代表,則此類研究就難以對旅游地服務設施的空間優化提供有效指導,而使其應用價值受限。

雖然學界已開展了一些旅游流與旅游設施的供需耦合關系研究,如吳冰等選取西安和成都兩個西部典型旅游城市,研究兩城市入境旅游流與星級飯店的耦合狀況[8];吳倩倩等以海島型景區為例分析了旅游流與旅游要素保障類公共服務之間的耦合關系[9];朱怡帆等基于途家網的上海共享住宿房源相關數據分析,指出其空間集聚的產生是主體游客的行為決策與客體房源的區位條件之間供需作用的結果[10]。但此類研究往往聚焦于旅游流與旅游設施兩大相對獨立系統間的整體供需適配關系,缺少對經過游客主觀選擇后的旅游服務設施分布特征的系統解讀,而此間關聯機制的分析,恰是深層次理解旅游地服務設施供給是否契合游客需求(即旅游設施與旅游流耦合關系)的關鍵。

整體而言,現有研究雖然幫助人們從多種視角加深了對酒店空間分布特征的理解,但基于旅游流視角的空間審視存在薄弱環節,仍需基于細粒度數據的分析提煉與理論總結。互聯網作為用戶獲取與分享旅游信息的重要平臺,利用游客在網絡上遺留下來的數字足跡構建數據量較大的時序性旅游流,相比基于傳統問卷調查信息形成的旅游流,具有不受限于樣本數量和采樣時間等顯著優勢。旅游流軌跡中的酒店等住宿信息,大多經過游客結合出行安排需要的篩選,為從游客需求側視角研究旅游地住宿設施供給的空間特征提供了客觀的數據支撐。

此外,現有關于游客酒店住宿空間特征的典型研究結論并未形成邏輯一致性,存在一定程度的“觀點沖突”。如David 等基于競標地租理論提出了城市內部酒店空間等級模式:酒店等級愈高,愈傾向于選址在城市中心[11];賴長強等基于廣州酒店POI數據的分析中,也得出高等級酒店主要分布在中心城區,經濟型酒店更多集中在外圍區域的結論[12];而陳崗等借助空間句法對桂林城區飯店的分布特征進行分析,得出高等級飯店設施減弱了對交通集成度的需求,呈現疏離城市中心的趨勢[13];Nam對韓國濟州島酒店區位變化的分析中,同樣得出其具有遠離市中心的趨勢[14]。那么如何理解這種結論差異,是否具有一種分析框架能對現有多樣性的研究結論做出合理的理論解釋?本文認為基于旅游軌跡審視需求側游客住宿空間的區位選擇,是系統理解旅游住宿設施空間分布特征與機制的切入點。

因此,從旅游軌跡分析出發,提取其中涉及的旅游住宿信息,對此細粒度數據進行針對性分析,梳理旅游流與酒店設施的關聯影響脈絡,不僅可以在研究視角上增加游客需求側的旅游住宿空間區位偏好解讀,加深對酒店等旅游服務設施空間分布形成機制的理解,也可為微觀層次的酒店選址和宏觀層次的旅游設施布局提供參考。基于此,本文通過對典型旅游城市桂林的分析,基于供需關系視角構建對游客住宿空間分布特征更具普適性的解讀框架。

1 研究對象與數據來源

1.1 研究對象

桂林是世界著名的風景游覽城市和國家級歷史文化名城,景觀資源豐富,為典型的資源驅動型旅游地。桂林城區作為大桂林旅游圈(以桂林城區為中心,輻射周邊縣城形成的旅游格局)的核心節點,具有優越的對外交通條件,且城區內精華景點眾多,5A級景區有“獨秀峰—王城景區”“兩江四湖—象鼻山景區”,4A級景區有“七星公園”“蘆笛巖”“疊彩—伏波景區”“穿山公園”等,優越的條件使桂林城區成為旅游流的重要集散中心。且桂林是國內最早進行旅游開放的城市之一,旅游業發展成熟。使桂林城區擁有完善的旅游服務配套,游客住宿選擇不受限于酒店供給,為基于旅游需求側視角審視游客住宿酒店的空間特征提供了理想場景。

1.2 數據來源

攜程旅行網(https://www.ctrip.com)是主流旅游網站之一,網站用戶分享的游記包含了大量的旅游線路及相關信息,其中的酒店住宿信息多是游客結合自身的旅游行程需要進行綜合篩選確定的,能夠體現出旅游需求側對住宿酒店的空間偏好。基于此,借助火車頭采集器獲取攜程旅行網上涉及桂林旅游信息的游記文本,去除旅游宣介、廣告營銷之類的游記后,共獲取日期至2021年12月31日的有效游記3 111條,其中含有桂林市區酒店住宿信息的游記927條,共涉及252個不同的酒店。

2 研究方法

2.1 多距離空間聚類分析

空間研究尺度不同,要素集聚模式可能不同,在小尺度下可能呈現集聚分布,而在大尺度下可能為隨機分布或發散分布。Ripley′sK函數是按照一定半徑距離的搜索范圍來統計點數量,基于此函數的多距離空間聚類分析可對一定距離范圍內要素的空間相關性進行分析,顯示要素集是否具有統計顯著性的聚類或離散,如果某計算距離內的要素密度大于整個研究區域內的要素密度,該距離的要素分布被視為聚類分布。ArcGIS軟件中的多距離空間聚類分析工具執行的是K函數的一種常見變換,稱為L(d),計算公式為:

(1)

式中:A為研究區域面積;n為要素數量;d為距離閾值;K(i,j)表示權重。本文要獲得與要素位置關聯程度的聚類模式,故執行K函數時對各點均不加權重。

2.2 核密度分析

核密度分析可以較好地反映區域中各位置的點事件集聚程度,是一種非參數估計的方法,無需先驗分布假設,可以從數據本身特征出發建立模型。借助核密度分析方法,可以將具有空間坐標屬性的離散點或線生成連續表面,進而直觀表現出點線要素的空間聚集特征,計算公式為:

(2)

式中:f(x)為核密度估計值;n為樣本數量;h為搜索半徑;k(·)表示核函數;(x-xi)是兩點之間的估計距離。f(x)值越高,表明點要素的分布密度越大,反之則越小。

2.3 空間句法

空間句法模型本質是基于拓撲距離的網絡通達性和關聯性,將空間相互聯系抽象為連接圖,再根據圖論原理進行拓撲分析而導出一系列形態分析變量[15],其分析模型多運用軸線模型和線段模型。其中傳統的軸線模型基于相互可視原則進行運算,軸線用于代表相互可視的凸空間;在此基礎上衍生的線段模型則以真實路網數據為基礎,考慮了路網偏轉角度對人流出行的影響,已得到更廣泛的應用。本文借助空間句法軟件Depthmap X創建線段模型,涉及的主要變量有:

①節點總數(n):即搜索半徑內節點數量之和。

②角度全局總深度(ATD):表示網絡中某一節點距搜索半徑內其余所有節點角度拓撲距離之和。ATD值越大,代表該節點深度越大,即拓撲可達性越低。計算公式為:

(3)

式中:ATD(x)為點x的角度全局總深度;dθ(x,i)為x與i之間的角度拓撲距離。

③角度整合度(I):反映網絡中某個空間與其他空間集聚或離散程度。整合度越高,表明該空間的拓撲可達性也越強。計算公式為:

I=NC/MD=NC×NC/ATD

(4)

式中:NC為搜索半徑內路網節點的總點數;MD為平均深度(角度總深度ATD除以路網節點的總點數)。

④角度選擇度(ACH)與標準化角度選擇度(NACH):反映網絡中通過某一節點的最短角度拓撲距離的次數,其值越高,反映在實際出行中選擇通過該空間的概率也越大,經標準化后的角度選擇度與網絡中節點數量無相關性,可用于對比分析不同結構的網絡圖。計算公式為:

(5)

(6)

式中:ACH(x)為點x的角度選擇度;σ(i,x,j)為通過點x的點i與點j之間最短角度拓撲距離。

3 游客住宿空間的分布特征

3.1 集聚分布

借助ArcGIS軟件中的多距離空間聚類分析工具對游記文本中涉及的252個桂林市區酒店進行空間聚類模式分析(圖1)。在各觀測空間范圍內,酒店均呈現出顯著的集聚分布特征。基于此前提,可以進一步剖析游客酒店住宿集聚節點的空間格局與區位特征。

圖1 桂林市區游客住宿酒店的多距離空間聚類分析

3.2 多節點分布格局

借助ArcGIS中的“核密度”工具對桂林市區游客住宿酒店進行分布密度分析,并選取自然間斷點分類法進行可視化展示(圖2)。

圖2 桂林市區游客住宿酒店的核密度分析

由圖2可知,桂林市區游客住宿酒店表現出明顯的集聚分布特征,主要集中在老城組團(依據桂林中心城區的空間結構,桂林城區可分為“老城區”“臨桂新區”“雁山區”三大空間組團),除在老城組團核心區形成一個顯著的大中心節點外,還存在著多處外圍小集聚節點,總體呈分布廣泛但相對集中的多節點格局。

3.3 鄰近“交通門戶”“目標景觀”節點集聚

3.3.1 分析思路

“流”是承載于節點之間具有某種相互作用功能的聯系[16],每一個游記文本中旅游者的行程軌跡可理解為連續節點間的旅游流轉移[17]。因此,提取游記文本中連續節點的坐標后,利用ArcGIS平臺的XY to Line工具,便可生成涉及桂林市區游客酒店住宿節點的旅游流網絡(圖3)。旅游流網絡是由游客在不同旅游節點間的遷移軌跡組合形成的,而桂林游客活動軌跡中涉及的市區酒店整體呈多集聚節點的空間分布格局,故從解析旅游流軌跡特征出發,對理解游客住宿酒店分布的節點特征具有邏輯上的結構性支撐意義。

圖3 桂林市域中游客選擇市區酒店住宿的旅游軌跡

3.3.2 旅游流軌跡的節點特征

對涉及桂林市區酒店住宿信息的927條旅游流軌跡進行分析,發現這些旅游流軌跡共涉及三類不同的旅游節點,分別為:以機場、火車站、汽車站等為代表的“交通門戶”節點,以各景區景點構成的“目標景觀”節點,以及因滿足游客住宿需求形成的“酒店”節點。其中,“交通門戶”節點與“目標景觀”節點具有不可移動的“剛性”空間屬性;“酒店”節點具有空間選擇靈活的“彈性”屬性。即不同旅游流軌跡中可能“交通門戶”與“目標景觀”節點以及游覽路徑等皆相同,但游客選擇的住宿酒店具有明顯的區位差異。為便于分析表述,下文將具有“剛性”空間屬性的“交通門戶”與“目標景觀”節點合稱為“基本節點”。

3.3.3 鄰近“交通門戶”“目標景觀”節點集聚

借助ArcGIS軟件中的點距離工具分析旅游流軌跡中“酒店”節點與基本節點的空間關系,發現有206個酒店鄰近基本節點分布,位于基本節點1km(約10-15min步行適宜距離)范圍內,約占酒店總數量的81.75%。將鄰近基本節點的酒店分布圖與桂林市區酒店密度圖進行疊加分析(圖4),直觀呈現出大量酒店鄰近基本節點集聚分布的空間特征。

圖4 酒店分布與旅游流基本節點的關系

3.4 鄰近“交通便捷區”集聚

在提取的252個桂林市區酒店中,超出與基本節點步行適宜距離的酒店數量有46個,占酒店總量的18.25%。值得注意的是,該部分酒店的分布雖然相對較為分散,但仍表現出較明顯的空間集聚特征(圖4)。而基于對游客理性出行行為的理解,超出與基本節點步行適宜距離的酒店應具有較好的交通可達性條件,以降低額外成本支出。可達性被定義為節點之間相互作用機會的大小[18],也稱通達性,常用于衡量交通網絡中各地之間的交通方便程度[19]。空間句法可對城市道路的通達性進行評價,據此對超出基本節點適宜步行距離的酒店進行交通可達性分析。

對桂林市區道路進行全局整合度和局部選擇度(經多次實驗,將搜索半徑設置為5—15km之間時,能更好地反映出超出與基本節點步行適宜距離的酒店鄰接道路的選擇度差異,本文選擇中間值11km作為搜索半徑)分析,獲得市區酒店鄰接道路的整合度與選擇度,其中當酒店鄰接多條道路時,取整合度與選擇度的高值作為衡量酒店交通區位條件的依據。由表1可知,超出與基本節點步行適宜距離的酒店鄰接的道路具有更高的整合度與選擇度,其均值不僅遠高于整體路網的均值,也顯著高于位于基本節點步行適宜距離內酒店鄰接道路的均值,表明該部分酒店對交通可達性條件要求更高,該部分酒店多集聚分布在整合度與選擇度較高的道路交匯處(圖5、6)。總體來看,超出與基本節點步行適宜距離的酒店對交通可達性條件要求較高,且表現出明顯的趨向在“交通便捷區”(交通可達性較好的道路交匯處)集聚的空間特征。

表1 道路整合度與選擇度數值表

圖5 酒店分布與道路整合度關系

圖6 酒店分布與道路選擇度度關系

4 游客住宿酒店空間分布的形成機制

4.1 旅游地酒店分布的影響脈絡

酒店是旅游供給側的服務設施,游客是旅游服務的需求主體。在市場供需機制的作用下,酒店的空間分布必然受旅游流集散的影響,而旅游流是旅游地中不同節點間的遷移軌跡,其空間集散必然受到旅游地中旅游節點格局的基本影響,即旅游地的空間結構形成旅游流集散的載體基礎。因此,“旅游地—旅游流—酒店”三者之間形成耦合關聯的影響脈絡。在影響脈絡中,“旅游地”通過影響旅游活動的空間組織影響“旅游流”的空間指向,“旅游流”對“酒店”的空間影響疊加了“旅游地”對“旅游流”的作用。故解讀旅游流對酒店分布的空間影響,應首先解析旅游地對旅游流的空間作用。

4.2 旅游地空間結構對旅游流的影響

4.2.1 旅游地空間結構

旅游資源的基本特征之一是不可移動性[20],使旅游活動表現出鮮明的目標導向性。在旅游地中,旅游活動的開展涉及一系列關聯環節,其基本環節是通過“交通線路”實現游客由“交通門戶”(機場、火車站、汽車站等)至“目標景觀”的空間位移。其中,“交通線路”是輸送旅游流的空間媒介;“交通門戶”是旅游流的轉輸節點,“目標景觀”是旅游流的目標節點。雖然一些自駕的游客無需經過“交通門戶”而直接前往“目標景觀”,但整體而言,“交通門戶”“交通線路”“目標景觀”構成旅游地空間結構的基本要素(圖7a)。因此,旅游地中“交通門戶”與“目標景觀”作為剛性空間節點成為影響旅游流軌跡的基本節點。

圖7 旅游地基本空間結構與旅游流“交通便捷區”節點

4.2.2 旅游流的空間指向

旅游是一種消遣和消費的過程,從經濟理性人的視角來看,游客傾向于投入產出的效用優化,即控制旅游活動中產生的額外成本(時間、費用、精力等)。在旅游地空間結構中,“交通門戶”“目標景觀”是基本節點,旅游流在基本節點附近集散的額外成本最低。當旅游活動涉及分布在不同地點的多個“目標景觀”節點時,交通可達性較好的道路交匯處因利于組織旅游行程,且游客增加的額外成本(時間、費用、精力等)較低,往往成為旅游地空間結構中旅游流集散的新節點“交通便捷區”(圖7b)。

在旅游流空間集散的“交通門戶”“目標景觀”“交通便捷區”三大節點中,“目標景觀”節點的空間特征為“鄰近景觀資源”,而“交通門戶”與“交通便捷區”兩大節點的空間特征可概括為“便捷旅游交通”。故在旅游地中,旅游流表現出兩大空間指向,分別為“便捷旅游交通”與“鄰近景觀資源”,其中前者側重影響旅游活動的過程組織,后者側重影響旅游活動的目標體驗。因此,在旅游地中,旅游流的空間集散節點往往具備“便捷旅游交通”與“鄰近景觀資源”兩大空間特征之一,且該特征優勢愈顯著的節點,其旅游流的集散流量往往愈大。

4.3 旅游流對酒店分布的空間影響

在旅游地中,實現對“目標景觀”的游覽、體驗是游客的核心訴求,住宿是建立在此基礎之上的衍生訴求。在旅游地中,旅游流集散具有“便捷旅游交通”、“鄰近景觀資源”的空間指向性。酒店作為旅游供給側的服務設施,當旅游流的節點流量達到滿足酒店的市場運營需求閾值時,在供需關系作用下酒店分布將與旅游流集散節點分布進行相應的空間適配,進而使酒店分布整體呈現出“大分散,小集聚”的多節點格局,且節點區往往具有“便捷旅游交通”與“鄰近景觀資源”兩大空間特征之一。

4.4 機制總結

“旅游地、旅游流、酒店”三者之間存在系統的關聯影響,其中旅游地空間結構對旅游流的空間集散產生基礎影響,使旅游流集散表現出“便捷旅游交通”與“鄰近景觀資源”兩大空間指向;在旅游流空間指向的影響下,酒店整體呈多集聚節點的分布格局,且節點往往具有“便捷旅游交通”與“鄰近景觀資源”兩大空間特征之一。

5 高等級酒店空間分布傾向

市場機制下,酒店設施分布是對游客住宿需求的空間適配。在旅游地中,旅游流的空間集散節點往往具備“便捷旅游交通”與“鄰近景觀資源”兩大空間特征之一。基于此,會產生兩種空間情形:一是當節點兼具此兩大空間特征時,區位條件最為優越,不同消費偏好的游客在此集聚的可能性最大,當在此節點產生空間競爭時,高等級酒店因付租能力較高而勝出。城市中心區通常交通便利,當景觀富集時(中心區往往是人文景觀富集區),高等級酒店在城市中心區分布的特征則較為突出。即符合David等基于競標地租理論提出了城市內部酒店空間等級模式(酒店等級愈高,愈傾向于選址在城市中心)[11];二是當節點只具備兩大空間特征之一時,問題關鍵在于高標準消費能力的游客會傾向于哪種空間選擇,而本文認為這取決于景點的質量品級、規模大小以及旅游地空間結構等多種因素的綜合影響,難以呈現出空間選擇的理論一致性,表現為實證案例的多樣性。陳崗等基于交通集成度的實證分析即屬此類范疇,桂林中心區外圍存在諸多優質景觀,吸引了大量高消費能力的游客,即便交通集成度相對不高,仍會產生高等級酒店的供需適配,從而得出“高等級飯店設施減弱了對交通集成度的需求,呈現疏離城市中心”結論[13]。值得注意的是,高等級酒店分布“便捷旅游交通”空間特征的減弱(交通集成度的降低),置換的是“鄰近景觀資源”空間特征的加強。

按照攜程網的劃分標準,本文涉及桂林市區的252個酒店中,有15個5星級酒店和126個2星級及以下酒店。其中5星級酒店中,有13個鄰近“目標景觀”分布,在同等級酒店中占比高達86.67%;而2星級及以下酒店中,有69個鄰近“目標景觀”分布,占比為54.76%。桂林的實證分析表明,愈高等級的酒店,“鄰近景觀資源”的空間特征對其分布影響愈重要。而該結論對其他城市而言是否同樣適用,仍需進一步分析論證。

6 結論與建議

旅游現象極為復雜已是學界共識[21-25],也注定了停留在現象層面的大量研究帶有較強的個案屬性,唯有發掘隱藏在現象背后的機制規律才能明晰在不同場景條件下旅游現象的形成邏輯。在旅游地中,旅游活動產生的最基本場景是游客通過交通線路從“交通門戶”節點至“目標景觀”節點實現空間遷移,游客的食宿等需求分布以及相應的旅游服務供給都受此場景條件的結構性影響,據此歸納演繹,本文提出了“旅游地—旅游流—旅游服務設施”三元分析框架對其解析。主要結論如下:①酒店是典型的旅游服務設施,其空間分布受市場機制的影響。從市場供需關系的視角來看,旅游流的空間集散成為酒店分布需求側的影響因素,而旅游流的空間集散受旅游地空間結構的影響。因此,可以從“旅游地—旅游流—酒店”三元關系視角揭示旅游城市酒店分布的空間特征。這種整體性分析框架是對傳統研究的有益補充,并可將不一致的傳統研究結論納入同一框架且給出理論解釋。②基于影響脈絡的傳導關系可知,通過對旅游地空間結構的規劃調整可以對旅游流的空間集散產生影響,進而改變游客對酒店等旅游服務設施的訴求分布。因此,以此影響機制為指導,可以增強政府對旅游空間格局優化的宏觀引導能力,也可為微觀層面酒店的區位選址提供理論參照。③高等級酒店首先傾向分布在兼具“便捷旅游交通”與“鄰近景觀資源”兩大空間特征的空間節點處,當空間節點只具備其中一個較為突出的空間特征時,高等級酒店的空間分布受到多種因素的影響,空間分布不具有理論一致性。④桂林的實證分析表現為“愈高等級的酒店,‘鄰近景觀資源’的空間特征對其分布影響愈重要”這一現象,但該結論的普適性尚待更進一步的理論探討與更多的實證檢驗。

在旅游發展以游客滿意度為核心的服務宗旨下,酒店等住宿設施是體現旅游城市形象和服務水平的重要窗口。契合旅游活動的客觀規律,在國土空間規劃中合理布局與更新功能用地十分重要,而此功能區位的核心特征在于至少具有“便捷旅游交通”與“鄰近景觀資源”兩大空間特征之一。此間尤需注意的是,“便捷旅游交通”的評價關鍵在于不同旅游節點間的聯系便捷程度,而不是在城區交通網整體中的便捷程度,即并非城區中交通通達性高的區域都有條件產生旅游住宿的空間集聚。