区域旅游流空间结构的高铁效应及机理_以中国京沪高铁为例_汪德根

地理学报ACTAGEOGRAPHICASINICA第70卷第2期2015年2月Vol.70,No.2February,2015区域旅游流空间结构的高铁效应及机理——以中国京沪高铁为例汪德根1,2，陈田3，陆林4，王莉4，ALANAugustLew2（1.苏州大学旅游系，苏州215123；2.北亚利桑那大学地理、规划与休闲系，美国亚利桑那弗拉格斯塔夫86001；3.中国科学院地理科学与资源研究所，北京100101；4.安徽师范大学国土资源与旅游学院，芜湖241002）摘要：交通是影响旅游流空间结构最主要因素之一。以京沪高铁线为例，探讨了区域旅游流空间结构的高铁效应及特征，在此基础上，分析区域交通可达性变化，并结合区域旅游资源禀赋、区域旅游接待设施、区域旅游交通网络密度以及区位等影响因素分析区域旅游流空间结构的高铁效应的机理。研究表明：①区域旅游流空间结构的高铁效应表现为马太效应、过滤效应、扩散效应和叠加效应等特征。②区位条件、旅游资源禀赋、旅游接待能力、交通网络密度以及时空压缩程度等影响因素共同作用均非常明显态势下，产生高铁马太效应；旅游资源禀赋、旅游接待能力、交通网络密度均不强，时空压缩程度不显著等旅游节点产生高铁过滤效应；区位条件、旅游资源禀赋、旅游接待能力和交通网络密度均具有很强优势，且时空压缩程度明显等旅游节点可成为扩散源，高铁强化了扩散源旅游流集聚作用，然后向边缘旅游地扩散，呈现为“集聚—扩散”模式；高铁使大尺度空间的不同客源地居民出游空间范围出现叠加现象，但只有区位条件、旅游资源禀赋、旅游接待能力、交通网络密度优势较强且时空压缩程度明显旅游节点产生叠加效应。关键词：旅游流；空间结构；高铁效应；机理；京沪高铁；中国DOI:10.11821/dlxb2015020041引言旅游流作为一个具有空间属性的旅游地理学概念，是旅游系统的神经中枢和纽带[1-2]，表现为游客在空间区域内的空间位移现象，具体是指旅游者从客源地向目的地流动的人群数量和流动模式[3]。旅游流研究是从空间角度考察旅游客源地（Origin）和旅游目的地（Destination）的相互作用，地理学上称O-D对研究，主要集中在旅游流空间模型和旅游流形成机制两方面。其中，旅游流空间模型主要包括旅游流层次模型[4]、城市旅游流模型[5]、旅游流核心—边缘空间模型[6-7]、旅游流圈层结构模式[8]等；在旅游流形成机制方面，影响旅游流的主要因素包括旅游资源[9-10]；区域经济发展水平[3,5,7,10]；区域旅游服务设施，包括旅游地的娱乐和购物设施、餐饮与住宿等因素[4,10-11]、区域交通[12-14]；区位和距离择近对游客选择旅游目的地具有一定影响[6,15-16]。在这些因素中，空间距离和交通可达性是影响旅游流空间结构的首要因素[12-14,16]，而空间距离可通过交通便捷程度转换为时间距收稿日期：2013-12-23;修订日期：2014-12-24基金项目：国家自然科学基金重点项目(41230631);国家自然科学基金项目(41271134)[Foundation:KeyProjectofNationalNaturalScienceFoundationofChina,No.41230631;NationalNaturalScienceFoundationofChina,No.41271134]作者简介：汪德根(1973-),男,安徽黄山人,博士,副教授,硕士生导师,中国地理学会会员(S110008276M),NorthernArizonaUniversity访问学者,主要研究高铁旅游和城市旅游。E-mail:[e-mail]通讯作者：陈田,研究员。E-mail:[e-mail]214-233页2期汪德根等：区域旅游流空间结构的高铁效应及机理离，时间距离是指在现有交通技术条件下通过单位空间距离所用的时间，或单位时间内在现有的交通技术条件下所达到的最大空间距离。可见，空间距离是客观的，而时间距离随交通技术条件变化而发生变化。当交通技术革新产生“时空压缩”效应时，旅游者出游的时间距离不变而空间距离将增大，或空间距离不变而时间距离将变小。每一次交通技术新突破，都能使旅游者以更快速度，旅行到更远的目的地[17]。高速铁路（以下简称高铁）是世界“交通革命”的一个重要标志。高铁已成为解决大通道上大量旅客快速输送问题的最有效途径，其最大特点是快速、安全和高效，产生明显“时空压缩”效应。随着高铁带来“时空压缩”过程，游客在时间距离不变情况下，空间距离逐渐增大，即游客出游半径会逐渐增大。日本新干线开通使东京和大阪等客源地更接近东北部的旅游地，使旅游者出行更为方便，呈现出“把新干线当成走廊来使用”的现象[18]。高铁使伦敦到爱丁堡、格拉斯哥和苏格兰等大城市的旅行时间大幅度降低，从而促进英国各城市商务旅游和休闲旅游发展[19]。南非约翰内斯堡到比勒陀利亚行程时间在高铁开通后缩减，极大增强了居民出行欲望，每天客运量增加到6.4万人次[20]。可见，高铁产生的“时空压缩”效应对游客出游距离产生明显作用，影响到旅游者选择出游目的地，进而对区域旅游空间格局变化产生深远影响。法国佩皮尼昂至西班牙巴塞罗那段高铁线开通减少旅行时间，但加剧区域旅游空间竞争，巴塞罗那区位优势以及旅游设施集中性比佩皮尼昂好，产生高铁“虹吸效应”；而佩皮尼昂只是一个拥有一些历史纪念馆的小城，旅游产品单一，旅游基础设施不完善，高铁导致佩皮尼昂的旅游吸引力下降，产生高铁“过滤效应”[21]。便捷高铁使加州北部和中央谷地区以及加州南部聚居区连成一片，让旅游者能在一次旅游过程中实现对加州南部和加州北部的游览[22]。武广高铁对湖北区域旅游空间格局演变的影响表现出“双刃性”，即强化了核心区域的极化作用，又增强了核心区域向边缘区域的扩散作用[23]。由此发现，高铁对区域旅游流空间结构产生了显著影响。以京沪高铁线为案例区，比较国内两大客源地——北京和上海居民乘坐一般动车和高铁出游选择旅游目的地的变化，分析区域旅游流空间结构的高铁效应及特征，并进一步分析区域旅游流空间结构的高铁效应的影响机理。本研究具有较强实践价值和理论意义。首先，深入认识高铁条件下区域旅游流空间结构类型及特征，将丰富和深化国内旅游流空间模型的研究内容。其次，对区域旅游流空间结构的高铁效应类型的影响机理深入分析，在理论上填补并丰富旅游地理学、交通地理学和行为地理学的研究内容。第三，科学把脉高铁对中国区域旅游空间结构的影响，以期促进政府主管部门、旅游企业、旅游科研机构制订更科学措施，推动中国旅游业有序发展，更好地实现旅游业成为国民经济战略性支柱产业的目标。2研究设计与数据处理2.1可达性测度首先把空间距离转化为时间距离，需设定不同类型道路行车时速。不同地表类型具有不同的通勤方式和出行速度，本文将地表类型分为陆地、道路和水域，分别设定时间成本值。为了尽可能提高计算精度，选定栅格大小为0.5km×0.5km，设定时间成本数值的参考为平均出行1km大约所需要的分钟数，公式为：cost=60/V（1）式中：cost为时间成本；V为各类空间对象的设定速度。具体速度设定为：①道路分为铁路、高速公路、国道和省道，根据2005年中国不同等级的铁路里程和速度标准，以及215地理学报70卷《中华人民共和国公路工程技术标准（JTGB01-2003）》设定速度，分别为90km/h、120km/h、80km/h和60km/h；②考虑水域依然有一定的通行能力，但有些地方要绕行一定距离才能到达对岸，需要付出比陆地更大成本，所以取其平均速度为1km/h[24-25]。③陆地指高速、国道、省道和水域之外的连续的陆地部分。假设陆地为均质，即在其上可以任意方向出行，出行方式自由，主要以步行、公交车、出租车或私家车为主，通过测试设定集成步行、公交车和出租车后的平均速度为16km/h。④高铁速度设定为300km/h。为了即能精确计算全空间的综合可达性，同时又考虑铁路线路的跳跃式运行方式的影响，本文采用网络分析和距离成本加权分析两者相结合的方法[24]。具体技术路线为：①生成含有高铁站站点信息的道路栅格图。指定中心，即源点o。②通过距离成本加权（Costdistancealgorithm）分析，计算中心到任意一点p的时间成本top，即有从中心到任意一个高铁站点i(j)的时间Aoi。③通过网络分析，计算每个高铁站点到其他站点最短时间距离Bij。④计算考虑上高铁后，中心地到高铁各站点的最短时间Coi。具体方法：首先找到距离中心最近的一个站点1，将其纳入数列R={Co1}，其中Co1=Ao1。再找距离中心第二近的站点2，比较该站点的Ao2和通过网络分析R中的所有站点到该站点的最短时间，即B12+Co1，比较大小后求其小，并将其放入数列R={Co1,Co2}中。再依次找下一个近的站点，即Co3=min{Ao3,B13+Co1,B23+Co2}。依照此法，直到确定出所有站点到中心的最短时间。⑤求每一个高铁站点到全空间的栅格时间成本，得到N个图层：E1,E2,…,EN，和相应的各点到全空间的时间成本：T1p,T2p,…,TNp。⑥求中心到全空间所有点的最短时间Top。即，Top=min{top,t1p+Co1,t2p+Co2,…,tNp+CoN}。2.2旅游流网络构建及数据处理社会网络分析法是目前分析区域旅游流网络空间特征一种科学的研究方法，主要涉及3个要素：节点、关系和连线，区域内各旅游地相当于社会网络结构中的点，目的地之间的联系相当于社会网络结构中点与点之间的映射关系，目的地之间的交通通道相当于连线[26]。本文通过旅游者在旅游节点之间流动关系表征区域旅游流网络结构，网络结构的边用来代表旅游节点之间旅游者流动的有向旅游流关系。根据调查所得数据，分别构建北京和上海为客源地的旅游流网络矩阵（分为高铁前和高铁后旅游流两部分），其中，行表示旅游者流动时的起点，列表示终点，每产生一次流动在相应单位格计入1。社会网络分析众多分析技术基础是以二值数据为基础，即1代表存在关系，0表示没有关系。通常做法是将原始矩阵中的数值与某一切分值进行比较，大于或等于切分值则为1，反之为0。因此选择合适的切分值对于分析科学性至关重要，切分值过大，出现不连接，很多关系不能反映出来，过小，关系普遍存在，分析结果没有太大意义，所以过大过小都不利于探测网络结构和洞悉旅游网络一般态势，也不能反映大多旅游者旅游活动特征[27-28]。本文通过测试比较，选择3作为切分值，对原始矩阵进行二值化，得到北京和上海高铁前后旅游者流动矩阵。2.3旅游者选择出游目的地的影响因素界定一般地，旅游者的出游空间行为受诸多因素影响，主要分为内在因素和外在因素。内在因素主要包括旅游者的态度、认知、个人收入水平、闲暇时间以及社会人口学等因素，属于微观影响机制，其核心作用是激发潜在旅游者的出游动机，出游动机得到激发后使潜在旅游需要转化为有效需求，使潜在旅游者转化为旅游者[3]。外在因素主要包括旅游资源、经济发展水平、旅游服务设施、交通、区位等对游客选择旅游地具有一定影响，属于宏观影响机制，且影响显著，尤其是空间距离和交通可达性成为影响旅游者选择出游目的地的首要因素[12-14,16]。高铁开通后，区域旅游资源禀赋、区域旅游服务接待能2162期汪德根等：区域旅游流空间结构的高铁效应及机理力、区域旅游交通网络密度以及客源地和旅游地的空间距离对旅游者选择旅游目的地的影响程度发生很大的改变，客源地与旅游地的空间距离已不再是最重要的影响因素，旅游地的交通网络密度、旅游资源禀赋和旅游服务接待能力成为重要的影响因素[29]。综上，主要从旅游资源禀赋、旅游服务设施、旅游交通网络密度、客源地和旅游地的空间距离与区位等方面分析旅游流空间结构高铁效应的影响机理。其中，①旅游资源禀赋值计算公式为：TRj=∑i=110WiNij（2）式中：TRj为j城市的旅游资源禀赋值；Nij为j城市拥有世界遗产、国家级风景名胜区、5A和4A级旅游区的数量；Wi分别为不同等级旅游资