旅游目的地客源市場空間結構距離分析論文

時間:2022-05-09 08:24:00

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旅游目的地客源市場空間結構距離分析論文

編者按:本文主要從研究目的地空間結構的意義;中國國家4A級旅游區(點)的空間結構分析;中國國家4A級旅游區(點)與客源市場的空間關系;結論進行論述。其中,主要包括:國內外研究現狀、我國在單個旅游目的地的空間結構研究方面已有較多成果、在國外,也有一些關于旅游目的地客源市場的空間分析和測定文獻、研究意義、研究4A級旅游區(點)的空間結構及其與城市之間的關系,本質上是在探索目的地與客源地的關系、國家4A級旅游區(點)空間分布類型的測定、一個能較為準確并客觀地確定布點格局情況的方法就是最近鄰分析法、國家4A級旅游區(點)在區域空間分布類型的測定、與客源市場的不均衡指數和地理聯系率、國家4A級旅游區(點)與城市間的“廊道”分析、通過空間分布類型和均衡度分析、距離國家4A級旅游區(點)最近的城市規模有大有小等,具體請詳見。

1研究目的地空間結構的意義

1.1國內外研究現狀

我國在單個旅游目的地的空間結構研究方面已有較多成果,比如:陸林[2](1996)以安徽黃山、九華山和齊云山為例,闡述了山岳風景區旅游者的空間行為,并應用對比的方法,分析了中國黃山與美國黃石公園旅游者空間行為的共性和個性。而張捷、都金康、周寅康等[3](1999)以九寨溝及比較風景區為例,用游客距離衰減曲線和多種距離累計曲線揭示了觀光旅游地客源市場空間結構整體特征和空間距離分異特征。另外的一些類似研究還包括潘勇[4](1998)對上海市區居民旅游強度、頻度分析及旅游行為模式;朱同林[5](1998)對九華山旅游者的人口學特征;孫玉貞、馬耀峰等[6](1998)對昆明市亞太地區主要旅游客源特征;鄧明艷[7](2000)對成都旅游市場時空分布模式等。

在國外,也有一些關于旅游目的地客源市場的空間分析和測定文獻,主要集中在三個領域:需求預測及其數學模型的構造;旅游者目的地選擇模型;以及游客流空間結構的研究。在旅游空間模型方面,Wilson[8](1967)對游客空間分布模型的統計理論進行了研究。Miossec[9](1976)和Gormsen[10](1981)從空間結構和空間動力學角度觀察了目的地旅游演變過程,并將旅游者的行為和類型同旅游者的地理分布模型結合起來考慮;Lundgren[11](1973)和Britton[12](1980)建立了關于游客空間分布和旅游業的核心—邊緣理論模型(core-peripherymodel),他們強調了邊緣地區對核心地區的依賴。MitchellandLovingood[13](1976)從空間關系角度論述了城市公共游憩問題。

在前蘇聯,地理學家們建立了地域游憩系統的概念,來描述旅游空間結構模式(普列奧布拉曾斯基等[14],1982)。日本學者對旅游空間結構亦曾加以注意,除野信道[15](1985)在其《觀光社會經濟學》一書中即曾專辟一章“觀光之空間構造”討論旅游空間結構,但其客源市場主要以國外游客作為樣本群。

1.2研究意義

英國學者Mitchell.L.S[16](1985)在《旅游地理學:綜述與展望》中,就已經預測了美國、加拿大兩國旅游地理學研究今后的發展方向,其中一個重要的方向是空間關系的研究將會逐步代替描述性研究(轉自李山,中國國家級風景名勝區空間結構研究,1999)。日本學者石井英也[17](1988)在《空間時代觀光旅游地理學的課題》一文中也提到,日本傳統觀光旅游的一個重要研究課題是以城市為中心的旅游空間結構研究。因此,本文的研究具有兩方面的意義:從實踐意義上講,研究4A級旅游區(點)的空間結構及其與城市之間的關系,本質上是在探索目的地與客源地的關系,其結果不僅可以為首批國家4A級旅游區(點)的客源市場預測以及定位提供依據,還可以為其他景區的“旅游標準化”建設、新景區開發的市場定位提供參考標準,為我國旅游業步入正軌化、規范化,為旅游區可持續發展提供了科學技術以及理論上的保障;從理論上講,本文雖屬應用研究,但通過一定標準的樣本群,定量研究旅游目的地空間結構問題,可以彌補我國在此方面研究的不足,為以后的旅游地理學空間結構研究發展提供基礎。

另外,本研究對國家旅游局制定的《旅游區(點)質量等級的劃分與評定》,以及以后將要制定的關于旅游城市的評優標準、各種旅游示范區的評定標準,提供了由實踐檢驗獲得的論證和建議。

2中國國家4A級旅游區(點)的空間結構分析

2.1國家4A級旅游區(點)空間分布類型的測定

一般說來,我們可以從地圖上直觀的了解某個模型的分布狀況,是聚集的,均勻的或隨機的,但這幾種情況常常會同時呈現出來。“一個能較為準確并客觀地確定布點格局情況的方法就是最近鄰分析法”[18]。

國家4A級旅游區(點)在宏觀上呈點狀分布,因此可以根據點狀要素空間分布類型進行測定。最鄰近距離是表示點狀事物在地理空間中相互鄰近程度的地理指標。測出每個點與其最鄰近點之間的距離r,取這些距離的平均值r,即表示鄰近程度的平均最鄰近距離(簡稱最鄰近距離)。當區域中的點狀分布為隨機型(Poisson分布型)時,其理論上的最鄰近距離可用公式表示為:

r[,E]=1/2(n/A)[1/2]=1/2D[1/2](1)其中r[,E]為理論最鄰近距離,A為區域面積,n為點數,D為點密度。在均勻分布、隨機分布和凝聚分布三種點狀分布類型中,均勻分布的最鄰近距離最大,隨機分布次之,凝聚分布最小。

最鄰近點指數R定義為實際最鄰近距離與理論最鄰近距離之比:

R=r[,1]/r[,E]=2(D[,r1])[1/2](2)

當R為1時,說明點狀分布為隨機型;當R>1時,點狀要素趨于均勻分布;當R<1時,點狀要素趨于凝聚分布。

表14A級景區在八大分區中的集中分布與均勻分布對比表

Tab.1TheContrastofthecentralizationdistributionandequalitydistributionwith4Atourareasineightzones

附圖

根據公式(1),計算出國家4A級旅游區(點)理想隨機分布的最鄰近距離(中國領土面積按960萬平方公里計)。r[,E]=1/2(n/A)[1/2]=1/2(187/9,600,000)[1/2]≈113(公里)

根據計算機測量,得到各4A級旅游區(點)與其最鄰近的4A級旅游區(點)之間的實際最鄰近直線距離值(i=1-137)(位于同一個城市及城市郊區的4A級旅游區(點)歸視為1,得到實際計算點數為137個),由公式(2)求取平均最鄰近距離為74.29公里,小于113公里。

因此,國家4A級旅游區(點)的分布屬于凝聚型。

2.2國家4A級旅游區(點)在區域空間分布類型的測定

基尼系數(Gini)可以用于刻劃空間要素的分布,也可以對兩個空間要素的分布進行對比,是地理學中用來描述離散區域空間分布的重要方法。理論上,基民系數介于0和1之間,越大表明集中程度越高。

現將4A級景區在全國八個地理分區分布的個數,進行基尼系數分析,從而判斷其在全國大的地理分區中分布均勻情況。

八個地理分區分別是東北區(東北三省)、華北區(黃河中下游五省二市)、華中區(長江中下游六省一市)、華南區(南部沿海三省一區)、西南區(西南三省)、青藏區(青海、西藏)、蒙甘寧區(北部內陸兩區一省)、新疆區。

H=-∑P[,i]logP[,i]=1.7801

(P=0.0107,0.0428,…,0.2888)

H[,m]=logN=2.0794(N=8)

G[,ini]=H/H[,m]=0.8561

C=1-G[,ini]=0.1439

所以,基尼系數(G)是0.8561,分布均勻度(C)為0.1439。結果表明首批國家4A級旅游區(點)在八大地理分區中呈集中分布,且分布的均勻度很低。

3中國國家4A級旅游區(點)與客源市場的空間關系

3.1與客源市場的不均衡指數和地理聯系率

用不均衡指數和地理聯系率可以反映旅游區(點)分布(作為旅游目的地)與人口(作為客源市場)分布之間的均衡、配合程度。根據國家旅游局與國家統計局城市社會經濟調查總隊、國家統計局農村社會經濟調查總隊合作,在全國范圍開展的國內旅游調查結果表明,2000年我國居民的國內旅游中,城鎮居民出游人數為3.29億人次,出游花費為678.56元/人次;農民國內旅游人次數為4.15億人次,出游人均花費226.50元/人次。雖然從總值上看,農民旅游的人次多于城鎮居民,但城鎮居民出游人次率為104.37%,農民出游率為43.99%,我國的國內旅游仍然可以看作以城鎮居民為主。因此,在本次研究中,仍把城鎮作為主要的旅游客源市場。

現將《中國城市年鑒》[20](2000)中667個城市的分省統計非農業人口數,分別設為P[,1],P[,2],…,P[,31],相對應各省中的4A級旅游區(點)的個數為N[,1],N[,2],…,N[,31],將分省人口數和旅游區(點)的個數換算成百分比,即:

P‘[,i]=P[,i]/∑P[,i]×100%(3)

N‘[,i]=N[,i]/∑N[,i]×100%(4)P‘[,i]為第i個省非農業人口占全國非農業人口的百分比,N‘[,i]為第i個省內國家4A級旅游區(點)數占187家旅游區(點)的百分比。根據不均衡指數定義:

I[,d]=1/100∑│N‘[,i]-P‘[,i]│(n=31)(5)

得到不均衡指數為0.4426。理論上,不均衡指數介于0到2之間,不均衡指數越大,表示旅游區(點)分布的不均衡性越大,與城市非農業人口在地域上分布的配合程度越低。

根據地理聯系率定義:

G=100-1/2∑│N‘[,i]-P‘[,i]│(n=31)(6)

得到地理聯系率為77.87。理論上地理聯系率介于0-100之間,它與不均衡指數相反,越大則均衡度越高。

以上一組數據表明,國家4A級旅游區(點)與城市非農業人口在地域上的分布配合較高,反映了4A級旅游區(點)與客源市場(城市)之間的相距程度呈較高水平。

3.2國家4A級旅游區(點)與城市間的“廊道”分析

3.2.1分析方法

旅游者的出游或發生空間位移,是受多種因素影響和制約的。李山在國家級風景名勝區的空間結構的研究中指出,這種制約因素“…從力學的角度可簡單表述為客源地‘推力’(旅游者的‘出游力’)、目的地的‘拉力’(目的地的‘吸引力’)和客源地與目的地間的‘阻力’(可達性)。

廊道(Corridor)是景觀生態學中用來解釋景觀結構模式的基本要素之一(景觀結構模式包括斑塊Patch、廊道Corridor和基質Matrix),這種模式為比較、判別空間要素的結構和功能關系提供了“一種通俗、簡明和可操作的語言”[19]。該語言對于城鄉規劃師在規劃設計、空間結構以及模型分析方法中是可以共通使用的。本研究中,主要應用該原理定量的研究城市與旅游區(點)之間的數目、空間關系。城市作為旅游區(點)的主要客源地,是研究中的重要對象。在此,客源地(O=Origin)主要指城市,目的地(D=Destination)是國家4A級旅游區(點)。從宏觀角度看,城市和各個旅游區(點)可以抽象為點狀要素,而它們之間的交通要素可以抽角為線。城市作為對旅游活動的活化“激素”,可以視為“斑塊”,國家4A級旅游區(點)作為城市旅游的活化對象,可視為“基質”,而城市與4A級旅游區(點)之間的交通就是“斑塊”與“基質”之間的“廊道”。通過定量計算“廊道”的長度,可以從中發現首批國家4A級旅游區(點)與中等城市之間的距離關系,從而得到這些旅游區(點)在中等城市的地域空間上的分布規律。

“廊道”具有多種形式,如鐵路、公路、航線、水路等。本研究中將城市與4A級旅游區(點)的交通距離,作為度量其空間結構的尺度,其中的交通方式主要以鐵路、公路為主,有個別旅游區(點)使用水路(如重慶奉節、豐都、巫山小三峽等),計算時由海里折合為公里數。計算方法如圖1所示。

附圖

圖1國家4A級旅游區(點)與城市之間的距離計算方法示意圖

Fig.1Thesketchmapofthedistancecalculationbetweennational4Atourareasandthecitiesover200thousandspopulation

國家4A級旅游區(點)A和距其最鄰近的各種規模的非農業人口20萬以上的城市C之間的距離為S[,1]+S[,2]。

我國的城市劃分標準是人口在20萬以下的城市為“小城市”,20-50萬是“中等城市”,50-200萬的為“大城市”,200萬以上為“特大城市”。該標準中的城市人口是指行政區范圍的人口,包括了城市中、從事農業活動的人口和非農人口。本研究中,針對國內主要出游客源為非農業人口,以及為了問題的簡化,選擇了302個非農人口在20萬以上的城市,作為研究對象。根據《中國城市年鑒》(2000)統計,1999年我國非農業人口在200萬人口以上的城市有北京、天津、沈陽、大連、長春、哈爾濱、南京、上海、武漢、廣州、重慶、成都、西安共13個。100萬人口以上的城市共24個,50萬人口以上的有49個,20萬人口以上的有216個。

3.2.2分析結果

在187家國家4A級旅游區(點)中,本身位于20萬以上非農業人口城市的4A級旅游區(點)共有83個。具體分布如表2。

表2位于不同等級城市中的4A級旅游區(點)的個數

Tab.2Thenumbersofthenational4Atourareaslocatedindifferentcitygrades

城市規模(非農

業人口:萬人)20-5050-100100-200200以上

4A級旅游區

(點)的個數16161536

根據吳必虎、唐俊雅、黃安民等(1997)對中國城市居民的出游空間進行的研究表明,“中國城市居民旅游和休閑出游市場隨距離增加而衰減,其中80%的出游市場集中在距城市500公里以內的范圍內”[21]。因此可以認為,國家4A級旅游區(點)的客源市場約80%集中在距景點500公里以內的地區范圍內。在首批國家4A級旅游區(點)中,有9家(云南的麗江玉龍雪山旅游度假區、中科院林雙版納熱帶植物園,西藏博物館、布達拉宮、大昭寺、羅布林卡、林芝巴松措旅游區、甘肅的嘉峪關文物景區,青海的格爾木昆侖旅游區)在500公里范圍內沒有非農業人口在20萬以上的城市。因此,在本次統計中沒有將其計算在內。

表3131個旅游區(點)與其周邊最近鄰非農業人口20萬以上城市之間的平均交通距離

Tab.3Thecomparisonofaveragetrafficdistancebetween131tourareasanddifferentsizeofcitiesover200thousandspopulation

城市規模(非農業

人口:萬人)20-5050-100100-200200以上

平均交通距離

(公里)115.95350.73389.92447.89

4結論

從國家旅游局頒布的“中華人民共和國國家標準——旅游區(點)質量等級的劃分與評定”[22]可以看到,由于本次評級制定標準的目的是促進全國各旅游區(點)的質量、管理水平,評價標準相應的就多為旅游區(點)建設的“硬件”條件評比,比如,旅游區(點)質量等級劃分的依據有:“服務質量與環境質量評價體系”、“景觀質量評價體系”,并要求參考“游客意見評價體系”。“服務質量與環境質量評價體系”包括旅游交通、游覽、旅游安全、衛生、通訊、旅游購物、綜合管理、旅游資源與環境保護等、八個評價項目。“景觀質量評價體系”包括資源要素價值與景觀市場價值兩大評價項目。因此,一些名不見經傳的旅游區(點)由于依附于城市或位于城市周邊,“硬件”條件較好,而獲得了4A稱號。一些國家級風景名勝區,由于位置偏遠、交通不夠便捷、基礎設施建設不夠完善,在此次評價中落選。對此,從以上的各項定量分析中,我們可以得到很好的應證:

首先,通過空間分布類型和均衡度分析,國家4A級旅游區(點)在全國范圍、全國八大地理分區范圍兩種尺度的分布測量中都呈不均勻分布(凝聚分布);和全國667個城市的非農業人口分布配合度很好,表明國家4A級旅游區(點)與城市之間在地域上的分布關系聯系緊密;

其次,在分析各旅游區(點)與最鄰近的不同規模的城市之間的距離過程中發現,距離國家4A級旅游區(點)最近的城市規模有大有小(見表3),雖然總的趨勢是規模越大的城市與旅游區(點)之間的平均距離越大,但規模在50-100萬人口的城市與規模在100-200萬人口的城市與旅游區(點)之間的平均距離有相似性,與200萬人口以上的特大城市之間的距離差距也不大。與20-50萬的城市距離明顯低于50萬以上的,因此,從另一方面說,由于20-50萬非農人口的城市數量多,分布密集,它們與各旅游區(點)之間的平均距離得到了大大的縮短;

另外,根據各個旅游區(點)在全國的分布狀況看,每個省的首批4A級旅游區(點)或者以該省的主要交通(鐵路交通或公路交通)干道為軸線呈線狀分布(如江蘇、陜西、貴州等),或者以省會城市為中心成組團形分布(如浙江、四川、廣東、西藏、新疆等)。這也說明城市會對旅游區(點)的基礎設施、管理水平的高低造成影響;各個旅游區(點)的交通便捷程度是該次評價的重要標準。從總體上講,在187家首批國家4A級旅游區(點)中,就有83家位于中等以上的城市中(見表2),比例占到了44.38%,已經說明了這次的質量評定標準的參考指數有一定的特殊規律性。可以推斷,依賴或靠近于城市的旅游區(點),由于在交通、衛生、管理等方面具有強大的“先天”優勢,其服務、環境質量以及管理水平更易達標。因此,在本次評價結果中,有很多都是現代的城市人文景觀旅游區(點)。也不難推斷,很多沒有入選的著名景區比如自然資源更為豐富、國內外比較著名的風景旅游區,在基礎設施、旅游服務等“硬件”標準上尚有較大欠缺,國家4A級旅游區(點)的評價對這些旅游區(點)的“硬件”建設起了很大的推動作用。

【參考文獻】

[1]國家旅游局.關于批準首批國家AAAA級旅游區(點)并頒發證書和標牌的決定[J].旅游調研,國家旅游局政策法規司,2001,(1):54.

[2]陸林.山岳風景區旅游者空間行為研究——兼論黃山與美國黃石公園之比較[J].地理學報,1996,51(4):315-321.

[3]張捷,都金康,周寅康,等.自然觀光旅游地客源市場的空間結構研究:以九寨溝及比較景區為例[J].地理學報,1999,54(4):357-364.

[4]潘勇.上海市區居民旅游強度、頻度分析及旅游行為模式研究[D].華東師范大學旅游系碩士論文,1998.

[5]朱同林.九華山旅游者人口學特征及其行為研究[J].安徽師大學報(哲學社會科學版),1998,26(3):310-434.

[6]孫玉貞,馬耀峰,孫根年,吳冰.昆明市亞太地區主要旅游客源及特征分析與預測[J].陜西師范大學學報(自然科學版),1998,26(1):95-97.