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    西南地區(qū)A級(jí)旅游景區(qū)空間演化研究

    2019-01-03 03:48:24高明月周光美黃艷萍
    關(guān)鍵詞:西南地區(qū)景區(qū)空間

    高明月,邱 爽,周光美,黃艷萍,周 敏,林 莉

    (西華師范大學(xué) 國(guó)土資源學(xué)院,四川 南充 637009)

    0 引 言

    旅游景區(qū)是旅游供給的物質(zhì)載體,是旅游業(yè)賴以發(fā)展的重要依托[1]。A級(jí)旅游景區(qū)認(rèn)定是我國(guó)對(duì)旅游景區(qū)質(zhì)量和檔次進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)的國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)[2]。自1999年10月1日正式實(shí)施以來,A級(jí)旅游景區(qū)迅速成為中國(guó)旅游級(jí)別劃分的主要體系之一。因此,對(duì)A級(jí)旅游景區(qū)進(jìn)行研究,探尋旅游景區(qū)在不同時(shí)空尺度上的變化特征和規(guī)律,有助于推動(dòng)旅游景區(qū)的空間優(yōu)化,對(duì)促進(jìn)區(qū)域旅游發(fā)展具有重要的意義。近年來,國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)A級(jí)旅游景區(qū)的研究主要集中在不同尺度范圍內(nèi)的景區(qū)空間結(jié)構(gòu)、分布特征及影響因素。由于研究重點(diǎn)的不同和數(shù)據(jù)的可獲得性,研究對(duì)象各有不同,以A級(jí)旅游景區(qū)總體分布特征和結(jié)構(gòu)演化為對(duì)象的相關(guān)研究主要集中于省域尺度[3-8],以某一級(jí)別旅游景區(qū)為對(duì)象的相關(guān)研究則主要集中于全國(guó)和大區(qū)域尺度[9-12]。測(cè)度方法方面,現(xiàn)有的研究成果多以古典統(tǒng)計(jì)方法從旅游景區(qū)的分布狀況、聚集程度和均衡度對(duì)旅游景區(qū)的空間結(jié)構(gòu)特征和空間分布差異程度進(jìn)行描述,常用的統(tǒng)計(jì)指數(shù)主要包括地理集中指數(shù)、集中化指數(shù)、最鄰近點(diǎn)指數(shù)和基尼系數(shù)等[13-15]。然而,古典統(tǒng)計(jì)方法不能直觀地反映旅游景區(qū)的空間結(jié)構(gòu)演變特征,因此,有研究者進(jìn)一步將古典統(tǒng)計(jì)方法與GIS空間分析方法結(jié)合起來,實(shí)現(xiàn)旅游景區(qū)空間結(jié)構(gòu)演變特征的可視化研究[16-17]。以上研究為理解和研究A級(jí)旅游景區(qū)空間結(jié)構(gòu)和分布特征提供了理論和方法借鑒,但上述研究忽略了空間因素,導(dǎo)致數(shù)值的地理分布信息無從得知,進(jìn)而也無法解釋區(qū)域旅游景區(qū)發(fā)展的相互依賴程度、相互影響和關(guān)聯(lián)模式及其空間格局演變規(guī)律??臻g統(tǒng)計(jì)為空間和數(shù)值的有效結(jié)合提供了新思路,其核心就是認(rèn)識(shí)與地理位置相關(guān)的數(shù)據(jù)間的空間依賴、空間關(guān)聯(lián)或空間自相關(guān)。而當(dāng)前學(xué)術(shù)界對(duì)區(qū)域旅游景區(qū)空間自相關(guān)性以及異質(zhì)性的相關(guān)研究較為鮮見,尚未查見西南地區(qū)A旅游景區(qū)研究,而采用空間統(tǒng)計(jì)方法的相關(guān)研究更是空白。

    由于數(shù)據(jù)的可獲得性,本文以西南地區(qū)2001—2017年評(píng)定的1 043個(gè)A級(jí)旅游景區(qū)為研究對(duì)象,采用探索性空間數(shù)據(jù)分析(ESDA),運(yùn)用GeoDa和ArcGIS 10.2空間分析工具對(duì)西南地區(qū)各市(縣)與其鄰近市(縣)之間A級(jí)旅游景區(qū)發(fā)展的相互依賴程度、相互影響和關(guān)聯(lián)模式及其空間格局演變規(guī)律進(jìn)行研究,把握旅游景區(qū)空間相互作用及其演化,為優(yōu)化西南地區(qū)A級(jí)旅游景區(qū)空間結(jié)構(gòu),協(xié)調(diào)區(qū)域旅游發(fā)展以及制定科學(xué)的旅游發(fā)展政策提供參考依據(jù)。

    1 研究區(qū)域概況

    西南地區(qū)位于我國(guó)西南邊陲,包括四川、云南、貴州、重慶三省一市,幅員113.46萬km2,占我國(guó)國(guó)土面積的11.82%,人口1.96億,占全國(guó)人口的14.34%。西南地區(qū)是我國(guó)民族文化旅游資源最集中的地區(qū),民族文化旅游業(yè)起步較早[18],有著獨(dú)特的自然生態(tài)環(huán)境、極具特色的人文景觀和豐富的歷史文化遺跡。旅游資源具有數(shù)量多、類型全、品位高、分布廣的特點(diǎn)[19]。截至2017年,A級(jí)旅游景區(qū)1 043個(gè),其中1A級(jí)景區(qū)6個(gè),2A級(jí)景區(qū)243個(gè),3A級(jí)景區(qū)363個(gè),4A級(jí)景區(qū)398個(gè),5A級(jí)景區(qū)33個(gè)。

    2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

    2.1 數(shù)據(jù)來源與處理

    西南地區(qū)2001—2017年A級(jí)旅游景區(qū)相關(guān)數(shù)據(jù)分別來源于云、貴、川、渝三省一市的旅游發(fā)展委員會(huì)。為對(duì)比分析西南地區(qū)A級(jí)旅游景區(qū)空間演化差異,將西南地區(qū)各省(市)的二級(jí)行政單位作為研究單元,即四川、云南、貴州三省以所轄地市(州)為基本單元,重慶以所轄區(qū)縣為基本單元。通過ArcGIS 10.2數(shù)字化西南地區(qū)84個(gè)二級(jí)行政區(qū),再進(jìn)行坐標(biāo)配準(zhǔn)和空間校正,得到本研究的空間面板數(shù)據(jù)。

    2.2 研究方法

    2.2.1 地理集中指數(shù)

    地理集中指數(shù)是衡量地理事物或地理現(xiàn)象集中程度的重要指標(biāo),本文用以分析A級(jí)旅游景區(qū)在市(縣)域尺度上的分布特征。

    其中:G表示景區(qū)的地理集中指數(shù),xi為第i市(縣)的A級(jí)旅游景區(qū)數(shù);n為地級(jí)市(縣)總數(shù);T為A級(jí)旅游景區(qū)總數(shù)。

    顯然,根據(jù)(1)式的計(jì)算結(jié)果一方面會(huì)受景區(qū)分布是否平衡的影響,另一方面還會(huì)受分布區(qū)域數(shù)量的影響,因此G值只是一個(gè)反映景區(qū)集中程度的變量,不能直接來說明A級(jí)景區(qū)集中程度,此時(shí)需設(shè)定比較基礎(chǔ)。以景區(qū)完全平均分布于n個(gè)地級(jí)市(縣)計(jì)算出n個(gè)地區(qū)的完全平均情況下的集中指數(shù)G—:

    G的取值范圍均在0—100之間,若數(shù)值越大,表明A級(jí)旅游景區(qū)分布越集中;相反,分布越分散。若G>,表示A級(jí)旅游景區(qū)呈集中分布;反之,說明呈分散分布。

    2.2.2 全局空間自相關(guān)

    全局空間自相關(guān)是對(duì)某一要素的屬性值在整個(gè)研究區(qū)域空間分布的描述,用于判斷整個(gè)研究區(qū)域該要素的集聚特性及集聚強(qiáng)度[20]。全局Moran’s I指數(shù)反映的是空間鄰接或空間鄰近的區(qū)域單元屬性值的相似程度[21],其計(jì)算公式如下:

    其中:I表示全局Moran’s I指數(shù);xi、xj表示在第 i、j地域單元上的 A級(jí)旅游景區(qū)數(shù)為研究單元數(shù)量為空間權(quán)重矩陣,當(dāng)空間相鄰時(shí)為 1,不相鄰時(shí)為 0。

    Moran’s I指數(shù)的取值范圍在-1~1之間,當(dāng)Moran’s I>0時(shí),表示A級(jí)旅游景區(qū)在空間分布上存在顯著正相關(guān)性,即A級(jí)旅游景區(qū)發(fā)展水平高或較低的區(qū)域在空間上顯著集聚;當(dāng)Moran’s I<0時(shí),則表示A級(jí)旅游景區(qū)在空間分布上存在顯著負(fù)相關(guān)性,即A級(jí)旅游景區(qū)發(fā)展水平高與發(fā)展水平低與高的區(qū)域在空間上相間分布;當(dāng)Moran’s I趨近于0時(shí),表示A級(jí)旅游景區(qū)空間分布不存在空間自相關(guān)性,即A級(jí)旅游景區(qū)在空間上隨機(jī)分布。

    對(duì)于Moran’s I值,可以采用標(biāo)準(zhǔn)化統(tǒng)計(jì)量Z來檢驗(yàn)n個(gè)區(qū)域是否存在空間自相關(guān)關(guān)系。Z的計(jì)算公式為:

    其中:Z(I)值表示全局 Moran’s I指數(shù)的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)值,E(I)表示全局 Moran’s I指數(shù)的期望值,Var(I)為全局Moran’s I指數(shù)的方差。

    2.2.3 局部空間自相關(guān)

    全局Moran’s I指數(shù)對(duì)空間自相關(guān)的全局評(píng)估忽略了空間過程的潛在不穩(wěn)定性,如果進(jìn)一步考慮是否存在觀測(cè)值的高值或低值的局部空間集聚,哪個(gè)區(qū)域單元對(duì)于全局空間自相關(guān)的貢獻(xiàn)更大,就必須進(jìn)行局部空間自相關(guān)分析[21]。本文采用空間聯(lián)系的局部指標(biāo)中的局部Moran指數(shù),并結(jié)合Moran散點(diǎn)圖和LISA集聚圖等形式,對(duì)A級(jí)旅游景區(qū)進(jìn)行局部空間自相關(guān)分析。

    Moran散點(diǎn)圖常用來研究局部的空間不穩(wěn)定性[21],Moran散點(diǎn)圖繪制于一個(gè)笛卡爾坐標(biāo)系統(tǒng)中,橫坐標(biāo)為中心市(縣)A級(jí)旅游景區(qū)數(shù)量的標(biāo)準(zhǔn)化值,縱坐標(biāo)為與中心市(縣)相鄰的所有市(縣)A級(jí)旅游景區(qū)數(shù)量的加權(quán)平均,也稱空間滯后值。Moran散點(diǎn)圖由四個(gè)象限組成,分別對(duì)應(yīng)于中心市(縣)與其相鄰市(縣)之間四種類型的局部空間聯(lián)系形式。第一象限表示高高集聚(HH),即中心市(縣)與相鄰市(縣)的A級(jí)旅游景區(qū)發(fā)展水平都較高;第三象限表示LL集聚(LL),即中心市(縣)與相鄰市(縣)的A級(jí)旅游景區(qū)發(fā)展水平都較低。這兩個(gè)象限內(nèi)的市(縣)A級(jí)旅游景區(qū)發(fā)展存在較強(qiáng)的空間正相關(guān),即均質(zhì)性。第二象限表示中心市(縣)A級(jí)旅游景區(qū)發(fā)展水平較低,而其相鄰市(縣)發(fā)展水平較高;第四象限表示中心市(縣)A級(jí)旅游景區(qū)發(fā)展水平較高,而其相鄰市(縣)發(fā)展水平較低。這兩個(gè)象限內(nèi)的市(縣)A級(jí)旅游景區(qū)發(fā)展存在較強(qiáng)的空間負(fù)相關(guān)性,即異質(zhì)性。

    局部Moran指數(shù)Ii被定義為:

    式中:Ii表示局部 Moran指數(shù)當(dāng) Ii>0時(shí),則表明該區(qū)域單元周圍相似值(高值或低值)的空間集聚;當(dāng)Ii<0時(shí),則表示非相似值的空間集聚。

    局部Moran指數(shù)Ii檢驗(yàn)的標(biāo)準(zhǔn)化統(tǒng)計(jì)量為:

    其中:Z(Ii)值表示局部 Moran指數(shù) Ii的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)值,Z(Ii)表示局部 Moran指數(shù) Ii的期望值,Var(Ii)為局部Moran指數(shù)Ii的方差。

    3 研究結(jié)果

    3.1 集中程度分析

    經(jīng)計(jì)算得出2001—2017年西南地區(qū)各等級(jí)旅游景區(qū)的地理集中指數(shù)(如表1所示)。

    2017年西南地區(qū)1A~5A級(jí)旅游景區(qū)的地理集中指數(shù)分別為50.00、15.77、18.40、16.05和21.21,均高于平均數(shù)10.91,表明從市(縣)級(jí)尺度來看,西南地區(qū)1A級(jí)和5A級(jí)旅游景區(qū)的地理分布較為集中,其中1A級(jí)旅游景區(qū)集中程度最高,5A級(jí)旅游景區(qū)次之;與1A級(jí)和5A級(jí)旅游景區(qū)相比,2A、3A和4A級(jí)旅游景區(qū)集中程度相對(duì)較高。

    表1 西南地區(qū)A級(jí)旅游景區(qū)地理集中指數(shù)統(tǒng)計(jì)表(2001—2017年)

    從2001—2017年看,各等級(jí)的旅游景區(qū)地理集中指數(shù)整體上呈下滑趨勢(shì),其中1A級(jí)旅游景區(qū)地理集中指數(shù)降幅最大,年平均降低1.22;4A級(jí)旅游景區(qū)地理集中指數(shù)降幅最小,年平均降低0.67,表明2001—2017年西南地區(qū)各等級(jí)旅游景區(qū)集中程度逐漸降低,景區(qū)空間分布趨于平衡,但不同等級(jí)旅游景區(qū)集中程度降幅差異較大。

    為進(jìn)一步探查西南地區(qū)A級(jí)旅游景區(qū)在空間上的演化規(guī)律,本文選取2003年、2010年和2017年3個(gè)年份的景區(qū)數(shù)量作為截面數(shù)據(jù),借助AcrGIS 10.2空間分析模塊中的點(diǎn)密度分析工具,清晰呈現(xiàn)西南地區(qū)A級(jí)旅游景區(qū)空間分布的集聚區(qū)及其演化規(guī)律同時(shí)采用自然間斷點(diǎn)分級(jí)法將A級(jí)旅游景區(qū)空間分布的集聚區(qū)劃分為:高度集中、集中、較集中和不集中4個(gè)等級(jí)(如圖1所示)。

    A級(jí)旅游景區(qū)分布在2003年分布態(tài)勢(shì)的基礎(chǔ)上呈顯著的向外圍擴(kuò)張趨勢(shì),且擴(kuò)張速度逐漸減弱,景區(qū)集聚狀況區(qū)域差異顯著。具體表現(xiàn)為:四川盆地A級(jí)旅游景區(qū)分布向東南、東北方向擴(kuò)張,在盆地內(nèi)形成了以成都和重慶主城區(qū)為雙核心的高度集中區(qū)。景區(qū)分布持續(xù)向川東北地區(qū)擴(kuò)張至盆地邊緣大巴山地區(qū),向東南方向擴(kuò)張的景區(qū)與貴州向北擴(kuò)張的景區(qū)鄰接,進(jìn)而使西南地區(qū)東北部和東部的景區(qū)分布連為一片;云貴高原和橫斷山區(qū)內(nèi)A級(jí)旅游景區(qū)分布早期主要表現(xiàn)為縱向擴(kuò)張,繼而轉(zhuǎn)為向滇西、滇西北、滇中與滇東南交界地區(qū)集聚的趨勢(shì),呈分散的團(tuán)塊狀分布,且集聚區(qū)范圍先擴(kuò)大后縮??;貴州A級(jí)旅游景區(qū)分布持續(xù)向西、北擴(kuò)張,并與四川盆地的景區(qū)分布鄰接。結(jié)合地理集中指數(shù)分析,西南地區(qū)A級(jí)旅游景區(qū)地理集中指數(shù)由2003年的16.81下降至2017年的14.58,表明至2017年,西南地區(qū)A級(jí)旅游景區(qū)空間分布集中程度有所降低,且隨時(shí)間推移降幅變緩;景區(qū)分布由集中區(qū)向外圍擴(kuò)張的趨勢(shì)顯著,空間擴(kuò)散效應(yīng)增強(qiáng);區(qū)域內(nèi)部景區(qū)集中程度變化差異較大。

    圖1 西南地區(qū) A級(jí)旅游景區(qū)空間集聚演化圖

    3.2 全局空間自相關(guān)

    利用ArcGIS 10.2空間統(tǒng)計(jì)分析工具中的空間自相關(guān)模塊,計(jì)算得出西南地區(qū)2001—2017年A級(jí)旅游景區(qū) moran’s I指數(shù)、P值和 Z值(如表 2所示)。

    2001—2017年,西南地區(qū) A級(jí)景區(qū) Moran’s I值均大于0,且總體呈下降趨勢(shì),表明A級(jí)景區(qū)空間分布存在顯著的正的空間自相關(guān),A級(jí)景區(qū)發(fā)展水平(高值或低值)相似的地區(qū)在空間上呈集中分布,空間上存在著兩極分化的現(xiàn)象,且分化程度隨時(shí)間推移不斷減弱,即A級(jí)景區(qū)發(fā)展水平空間異質(zhì)性增加。Z值均大于1.22,且總體呈下降趨勢(shì),變化趨勢(shì)同Moran’s I值基本保持一致;P值始終小于0.05,因而可以拒絕零假設(shè)。

    3.3 局部空間自相關(guān)

    3.3.1 Moran散點(diǎn)圖

    利用GeoDa,計(jì)算西南地區(qū)2003年、2010年和2017年A級(jí)旅游景區(qū)局部 Moran指數(shù),并繪制出Moran散點(diǎn)圖(如圖2所示)。

    表2 西南地區(qū)A級(jí)旅游景區(qū)全局空間自相關(guān)分析

    圖2 西南地區(qū) A級(jí) 旅游景區(qū) M oran散點(diǎn)演化圖

    從圖2可見,2003、2010年和2017年3個(gè)年份西南地區(qū)大部分市(縣)位于第一和第三象限,且位于第三象限的市(縣)數(shù)量明顯多于第一象限,表明西南地區(qū)市(縣)域之間存在較強(qiáng)的空間正相關(guān),A級(jí)旅游景區(qū)發(fā)展差異出現(xiàn)明顯的“二元結(jié)構(gòu)”,且發(fā)展水平落后的市(縣)始終是主導(dǎo)。市(縣)在各個(gè)象限的分布明顯具有整體向坐標(biāo)軸中心集聚的趨勢(shì),表明西南地區(qū)市(縣)域A級(jí)旅游景區(qū)發(fā)展差異隨時(shí)間推移逐漸減小,兩極分化不斷減弱。

    為了更直觀地反映西南地區(qū)A級(jí)旅游景區(qū)發(fā)展水平在空間的動(dòng)態(tài)演化,借助ArcGIS 10.2生成與Moran散點(diǎn)圖對(duì)應(yīng)的Moran集聚圖(如圖3所示)。

    2003年,屬于HH和LL集聚區(qū)的市(縣)占整個(gè)西南地區(qū)市(縣)總數(shù)的69.05%,表明A級(jí)旅游景區(qū)發(fā)展初期,西南地區(qū)就已形成以HH和LL集聚類型為主導(dǎo)的格局。HH集聚區(qū)主要集中分布于四川省和云南省境內(nèi),為A級(jí)旅游景區(qū)發(fā)展集聚效應(yīng)區(qū);其余67.24%的LL集聚區(qū)全部集中于除畢節(jié)和貴陽(yáng)外的貴州省,四川省的攀枝花以及川東北地區(qū),重慶市東北和東南地區(qū),為A級(jí)旅游景區(qū)發(fā)展低速增長(zhǎng)區(qū);阿壩、甘孜、涼山、昭通、畢節(jié)、麗江、怒江、德宏、普洱等LH集聚區(qū)分布于HH集聚區(qū)外圍,形成A級(jí)旅游景區(qū)發(fā)展過渡區(qū);HL集聚區(qū)的市(縣)發(fā)展水平較高,但難以帶動(dòng)周邊水平落后的市(縣)發(fā)展,其中萬州被本?。ㄊ校┑腖L集聚區(qū)外包,體現(xiàn)出強(qiáng)大的極化效應(yīng),形成A級(jí)旅游景區(qū)發(fā)展極化效應(yīng)區(qū)。

    圖3 西南地區(qū) A級(jí) 旅游景區(qū) M oran集聚演化圖

    2003—2010年,集聚類型未發(fā)生改變的市(縣)有47個(gè),占市(縣)總數(shù)55.95%,表明西南地區(qū) A級(jí)旅游景區(qū)發(fā)展的空間相關(guān)性和集聚特征存在著高度的穩(wěn)定性。集聚類型發(fā)生改變的市(縣)以其他類型集聚區(qū)向HH和LH集聚區(qū)轉(zhuǎn)變?yōu)橹?,涼山、攀枝花、麗江等LH集聚區(qū)受四川和云南已有HH集聚區(qū)的影響紛紛轉(zhuǎn)變?yōu)镠H集聚區(qū),兩省HH集聚區(qū)連為一片,表明A級(jí)旅游景區(qū)發(fā)展水平較高的市(縣)對(duì)周圍低水平發(fā)展的市(縣)具有一定的輻射帶動(dòng)作用,體現(xiàn)出一定的空間近鄰效應(yīng)。而四川北部的綿陽(yáng)、廣元、巴中、南充和遂寧五市經(jīng)過7年自身發(fā)展轉(zhuǎn)變成為HH集聚區(qū)。貴州的景區(qū)集聚類型空間格局發(fā)生了顯著變化,受輻射帶動(dòng)和自身的發(fā)展,貴陽(yáng)和黔南轉(zhuǎn)變?yōu)镠H集聚區(qū);安順和黔東南等市(州)則轉(zhuǎn)變成為L(zhǎng)H集聚區(qū)。毗鄰貴州的曲靖和文山等市(州)由于發(fā)展動(dòng)力不足,則轉(zhuǎn)變?yōu)長(zhǎng)L集聚區(qū)。

    至2017年,集聚類型未發(fā)生變化的市(縣)數(shù)量減少至43個(gè),占市(縣)總數(shù)51.19%,表明西南地區(qū)A級(jí)旅游景區(qū)發(fā)展的空間相關(guān)性進(jìn)一步加強(qiáng),集聚特征具有相對(duì)穩(wěn)定性。集聚區(qū)類型的空間分布發(fā)生了較為顯著的改變,主要體現(xiàn)為:四川北部的HH集聚區(qū)范圍進(jìn)一步擴(kuò)大;貴州全省均成為HH集聚區(qū);重慶除萬州區(qū)外,全部轉(zhuǎn)變?yōu)長(zhǎng)L集聚區(qū)。就省域A級(jí)旅游景區(qū)發(fā)展情況而言,云南景區(qū)發(fā)展的集聚特征較為穩(wěn)定;四川體現(xiàn)出明顯的區(qū)域差異,且有HH集聚區(qū)向北遷移,LH集聚區(qū)向川西、川南遷移的趨勢(shì);貴州從顯著的LL集聚區(qū)發(fā)展為以HH集聚區(qū)為主的格局,發(fā)展態(tài)勢(shì)良好,空間擴(kuò)散效益明顯;重慶始終沒有改變LL集聚區(qū)為主導(dǎo)的分布格局,景區(qū)發(fā)展滯后性明顯。

    3.3.2 LISA集聚圖

    鑒于Moran散點(diǎn)圖不能判斷各地區(qū)的局部相關(guān)類型及其聚集區(qū)是否在統(tǒng)計(jì)意義上顯著[22],為進(jìn)一步揭示西南地區(qū)旅游景區(qū)發(fā)展的熱區(qū)和冷區(qū),在GeoDa中繪制LISA集聚圖(如圖4所示)。

    圖4 西南地區(qū) A級(jí) 旅游景區(qū) L ISA集聚演化圖

    從圖4可以看出,A級(jí)旅游景區(qū)集聚變化為分散到集中,表明近年來A級(jí)旅游景區(qū)發(fā)展的熱區(qū)在發(fā)生集聚效應(yīng)。到2017年,西南地區(qū)A級(jí)旅游景區(qū)發(fā)展屬于顯著HH集聚區(qū)的市(縣)均集中在貴州省,表明貴州省成為整個(gè)西南地區(qū)A級(jí)旅游景區(qū)發(fā)展的核心。顯著LL的市(縣)數(shù)量變化不大,在空間分布上趨于集聚,且除資陽(yáng)市外,顯著LL集聚區(qū)全部屬于重慶;顯著LH集聚區(qū)僅剩德陽(yáng)一個(gè)。表明景區(qū)發(fā)展的冷區(qū)和次冷區(qū)范圍不斷縮小,集聚區(qū)內(nèi)部差異逐漸減小。重慶景區(qū)發(fā)展陷入負(fù)的空間擴(kuò)散困境,結(jié)合Moran集聚圖分析,2017年重慶38個(gè)區(qū)縣中有36個(gè)區(qū)縣屬于LL集聚區(qū),其中奉節(jié)、石柱、忠縣、綦江、豐都、涪陵、武隆、渝北、巴南9個(gè)區(qū)縣屬于顯著LL集聚區(qū),成為重慶甚至整個(gè)西南地區(qū)景區(qū)發(fā)展核心冷區(qū)。四川顯著LH集聚區(qū)分布于與成都相鄰的德陽(yáng)市,表明景區(qū)發(fā)展水平與成都差異顯著,且很難受到成都的輻射帶動(dòng)作用。

    4 結(jié)論與討論

    本文以A級(jí)旅游景區(qū)數(shù)量為測(cè)度指標(biāo),以西南地區(qū)二級(jí)行政單位為研究單元,運(yùn)用集中化指數(shù)、點(diǎn)密度分析以及空間自相關(guān)方法對(duì)西南地區(qū)2001—2017年A級(jí)旅游景區(qū)空間演化進(jìn)行分析,得出以下結(jié)論:

    (1)西南地區(qū)A級(jí)旅游景區(qū)集中化水平較高,其中1A級(jí)和5A級(jí)景區(qū)分布最為集中;景區(qū)集中程度總體逐漸降低,但不同等級(jí)景區(qū)集中程度降幅差異較大;在空間分布上主要集中在四川盆地,具有由成都、重慶主城區(qū)向外圍擴(kuò)散的趨勢(shì),空間擴(kuò)散效應(yīng)增強(qiáng);區(qū)域內(nèi)部景區(qū)集中程度變化差異較大。

    (2)旅游景區(qū)在發(fā)展初期不存在空間自相關(guān)性,隨后表現(xiàn)為較強(qiáng)的空間正相關(guān),發(fā)展差異出現(xiàn)明顯的“二元結(jié)構(gòu)”,且發(fā)展水平落后的市(縣)始終是主導(dǎo);景區(qū)發(fā)展的空間相關(guān)性和集聚特征存在著高度的穩(wěn)定性,但市(縣)域發(fā)展差異隨時(shí)間推移逐漸減小,兩極分化不斷減弱;景區(qū)發(fā)展水平較高的市(縣)具有一定的輻射帶動(dòng)作用,體現(xiàn)出一定的空間近鄰效應(yīng)。

    (3)就景區(qū)發(fā)展省域差異而言,云南景區(qū)發(fā)展的集聚特征較為穩(wěn)定;四川景區(qū)發(fā)展體現(xiàn)出明顯的區(qū)域差異;貴州景區(qū)發(fā)展態(tài)勢(shì)良好,空間擴(kuò)散效益顯著;重慶始終沒有改變LL集聚區(qū)為主導(dǎo)的分布格局,景區(qū)發(fā)展滯后性明顯。

    (4)旅游景區(qū)發(fā)展熱區(qū)和次熱區(qū)范圍不斷縮小,集聚區(qū)內(nèi)部差異逐漸減小;貴州省已成為西南地區(qū)旅游景區(qū)發(fā)展的核心;景區(qū)發(fā)展的冷區(qū)和次冷區(qū)范圍不斷擴(kuò)大,集聚區(qū)內(nèi)部差異逐漸增大;重慶潼南等14區(qū)縣成為西南地區(qū)景區(qū)發(fā)展的核心冷區(qū)。

    旅游景區(qū)空間分布的均衡性受經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、交通狀況、人口分布、旅游經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和資源稟賦等因素的影響,因此,在接下來的研究中,還應(yīng)當(dāng)結(jié)合社會(huì)經(jīng)濟(jì)條件,深入剖析西南地區(qū)A級(jí)旅游景區(qū)空間演化差異的影響因素。

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