中國(guó)星級(jí)酒店空間演化特征及其影響因素

陶基磊,晉秀龍,常夢(mèng)茹

(滁州學(xué)院 地理信息與旅游學(xué)院,安徽 滁州 239000)

星級(jí)酒店是指以住宿服務(wù)為主,具有商務(wù)、會(huì)議、休閑、度假等功能的住宿設(shè)施,具體包括賓館、酒店、度假村等形式[1],依據(jù)《旅游飯店星級(jí)的劃分與評(píng)定》(GB/T14308—2010)將其劃分為五個(gè)等級(jí),等級(jí)越高服務(wù)質(zhì)量水平越高。星級(jí)酒店作為中國(guó)住宿業(yè)的重要組成部分,不僅能夠反映區(qū)域服務(wù)業(yè)發(fā)展水平,同時(shí)在解決就業(yè)、拉動(dòng)內(nèi)需以及帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展等方面具有重要意義[2]。國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)星級(jí)酒店進(jìn)行了相關(guān)研究,研究?jī)?nèi)容主要包括消費(fèi)者感知與行為[3-6]、經(jīng)營(yíng)效率與管理[7-8]、會(huì)展對(duì)酒店價(jià)格的影響[9-10]、酒店員工性別氣質(zhì)[11-12]、高星級(jí)酒店序位規(guī)模差異[13]等方面。星級(jí)酒店作為地理空間環(huán)境組成要素之一,影響著地理空間形態(tài)和功能,不同區(qū)域尺度下星級(jí)酒店時(shí)空分布特征、形成機(jī)制、空間布局優(yōu)化是星級(jí)酒店研究重點(diǎn)探討方向。市域尺度上,文吉[14]、石榴花[15]分別對(duì)廣州、北京等地的星級(jí)酒店空間發(fā)展格局、演變趨勢(shì)以及形成機(jī)制進(jìn)行了探究;省域尺度上,劉辰[16]、莫麗杜爾·沙旦[17]分別對(duì)江蘇省、新疆維吾爾自治區(qū)的星級(jí)酒店空間布局進(jìn)行了分析;全國(guó)尺度上,梅林和韓蕾[18]、龍茂興和馬麗君[19]、花立明[20]對(duì)中國(guó)星級(jí)酒店空間分布特征及影響因子進(jìn)行了探究。

目前,國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)星級(jí)酒店的研究成果較為豐富,利用空間分析方法探究星級(jí)酒店時(shí)空分布特征的文章數(shù)量較多,為后續(xù)研究的開(kāi)展提供了較好的基礎(chǔ),但是仍存在以下局限性。星級(jí)酒店空間結(jié)構(gòu)的研究以省域和市域尺度為主,關(guān)于全國(guó)尺度上的研究成果數(shù)量少,時(shí)效較為滯后,為數(shù)不多的研究成果集中在2015年之前,并且研究對(duì)象傾向于高星級(jí)酒店[21],對(duì)低星級(jí)酒店關(guān)注度不高。鑒于此,基于全國(guó)范圍內(nèi)星級(jí)酒店的空間位置數(shù)據(jù)和社會(huì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),利用標(biāo)準(zhǔn)差橢圓、核密度分析、平均最近鄰距離等空間分析方法,探究全國(guó)不同等級(jí)星級(jí)酒店發(fā)展過(guò)程中空間格局的變化規(guī)律,同時(shí)利用地理探測(cè)器從省域尺度上分析各影響因素對(duì)星級(jí)酒店空間異質(zhì)性的驅(qū)動(dòng)力,豐富星級(jí)酒店研究成果的同時(shí),可為中國(guó)星級(jí)酒店空間結(jié)構(gòu)優(yōu)化,促進(jìn)住宿業(yè)高效發(fā)展,實(shí)現(xiàn)資源合理配置提供科學(xué)參考。

1 數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

2010年和2020年星級(jí)酒店名稱、等級(jí)以及位置數(shù)據(jù)分別來(lái)源于《中國(guó)星級(jí)飯店指南2009—2010版》和中國(guó)旅游飯店業(yè)協(xié)會(huì)網(wǎng)站(http://www.ctha.com.cn/)于2021年8月公布的全國(guó)星級(jí)旅游飯店名錄,其余年份星級(jí)酒店數(shù)量來(lái)源于《中國(guó)旅游統(tǒng)計(jì)年鑒》。為了便于探究不同等級(jí)星級(jí)酒店的空間分布規(guī)律,將一至三星級(jí)有限服務(wù)酒店劃分為低星級(jí)酒店,四星級(jí)和五星級(jí)完全服務(wù)酒店劃分為高星級(jí)酒店[1],并通過(guò)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換器將星級(jí)酒店的位置信息轉(zhuǎn)換為經(jīng)緯度坐標(biāo)數(shù)據(jù)。海拔高度數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所資源環(huán)境科學(xué)與數(shù)據(jù)中心(http://www.resdc.cn/)。社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)主要來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。基于數(shù)據(jù)獲取的可行性和樣本量的充足性,數(shù)據(jù)未包括香港特別行政區(qū)、澳門(mén)特別行政區(qū)和臺(tái)灣省。

1.2 研究方法

1.2.1標(biāo)準(zhǔn)差橢圓

標(biāo)準(zhǔn)差橢圓(Standard Deviational Ellipse,SDE)又稱為利菲弗方向性分布,是用來(lái)探究地理要素分布中心、方向等空間特征的有效方法[22]。具體公式為:

(1)

(2)

(3)

(4)

1.2.2 平均最近鄰距離分析

平均最近鄰距離分析是通過(guò)測(cè)量每個(gè)要素與其最近鄰要素之間的平均位置距離,將其與假設(shè)隨機(jī)分布中的平均距離進(jìn)行比較,以揭示空間要素的分布模式[23]。其公式如下:

(5)

式中:di為星級(jí)酒店i到其最近鄰星級(jí)酒店的距離;n為星級(jí)酒店總體數(shù)量;A為區(qū)域面積;R為平均最近鄰比率,當(dāng)R>1時(shí)表示星級(jí)酒店趨于擴(kuò)散分布,當(dāng)R<1時(shí)表示集聚分布,當(dāng)R=1時(shí)表示呈隨機(jī)分布。

1.2.3 核密度分析

核密度分析法是探究地理要素空間分布密度的一種非參數(shù)估計(jì)方法,具體公式為:

(6)

式中:K(·)為核密度函數(shù),(x-xi)為估計(jì)點(diǎn)x到樣本點(diǎn)xi的距離,h是根據(jù)研究需求與區(qū)域空間尺度所選取的帶寬閾值距離,N為閾值范圍內(nèi)星級(jí)酒店數(shù)量,d為數(shù)據(jù)維數(shù)。

1.2.4 地理探測(cè)器

地理探測(cè)器是探測(cè)空間分異性和揭示其驅(qū)動(dòng)因子的方法,包括分異及因子探測(cè)、交互探測(cè)、風(fēng)險(xiǎn)區(qū)探測(cè)以及生態(tài)探測(cè)4個(gè)功能。此方法無(wú)線性假設(shè),基本思想是:假設(shè)研究區(qū)分為若干子區(qū)域,如果子區(qū)域的方差之和小于區(qū)域總方差,則存在空間分異性[24]。主要分異及因子探測(cè)計(jì)算公式如下:

(7)

式中:i=1,2,3…為影響因子個(gè)數(shù);m為變量Y或因子X(jué)的分類(lèi);Ni和N為第j類(lèi)影響因子層和全區(qū)的單元數(shù);σi2和σ2為第i類(lèi)影響因子層和全區(qū)Y值的方差;q為各因子對(duì)變量Y的解釋力,取值范圍為[0,1],q越接近于1說(shuō)明因子對(duì)變量Y的解釋力越強(qiáng)。

2 中國(guó)星級(jí)酒店時(shí)空演變特征分析

2.1 總體時(shí)空變化特征

整體數(shù)量上,根據(jù)《中國(guó)旅游統(tǒng)計(jì)年鑒》數(shù)據(jù)顯示,2010—2020年中國(guó)星級(jí)酒店數(shù)量減少約3 400家,降幅達(dá)28.9%。等級(jí)結(jié)構(gòu)上,兩個(gè)時(shí)間截面中國(guó)星級(jí)酒店整體上都呈現(xiàn)出“橄欖型”的等級(jí)分配結(jié)構(gòu),一星級(jí)和五星級(jí)酒店數(shù)量相對(duì)較少,二星級(jí)、三星級(jí)、四星級(jí)酒店數(shù)量多,但2020年相比2010年高星級(jí)酒店數(shù)量所占比例明顯增加。省域差異上,2010年各省份星級(jí)酒店數(shù)量差異較大,可分為5個(gè)梯度,其中廣東省、浙江省、山東省、江蘇省的星級(jí)酒店數(shù)量最多,西藏自治區(qū)、青海省、寧夏回族自治區(qū)的星級(jí)酒店數(shù)量最少;2020年省際間星級(jí)酒店數(shù)量差異減小,按照同樣標(biāo)準(zhǔn)只能劃分為4個(gè)梯度,其中廣東省仍為數(shù)量最多的省份,具體如圖1所示。

2.2 空間分布中心、范圍以及方向變化

從時(shí)空分布中心來(lái)看,兩個(gè)時(shí)間截面中國(guó)星級(jí)酒店整體分布的中心坐標(biāo)由113.7911°E,31.9810°N變?yōu)?11.3207°E,32.5549°N,沿著湖北省和河南省的邊界向西北方向移動(dòng)。高星級(jí)和低星級(jí)酒店分布中心在移動(dòng)方向和距離上存在顯著差異,高星級(jí)酒店中心向西南方向移動(dòng)且距離較短,低星級(jí)酒店中心向西北方向移動(dòng)且距離較長(zhǎng)。從分布范圍來(lái)看,2020年相比2010年星級(jí)酒店整體橢圓面積明顯增大,覆蓋省份數(shù)量增加,表明星級(jí)酒店空間分布范圍進(jìn)一步擴(kuò)大,但高星級(jí)酒店橢圓面積增加幅度較小,空間分布范圍變化不明顯,仍然主要分布在東部和中部地區(qū),而低星級(jí)酒店橢圓面積增加幅度大,空間分布范圍向西擴(kuò)展明顯。從方位角來(lái)看,中國(guó)星級(jí)酒店的空間發(fā)展方向出現(xiàn)了較大的變化,2010—2020年中國(guó)星級(jí)酒店方位角由36.77°擴(kuò)大到101.71°,標(biāo)準(zhǔn)差橢圓扁率變小,東北—西南的空間發(fā)展方向逐漸弱化,星級(jí)酒店空間發(fā)展的方向性更加模糊。高、低星級(jí)酒店在空間發(fā)展方向變化上表現(xiàn)出不同的特點(diǎn),高星級(jí)酒店方位角由16.43°擴(kuò)大到77.20°,雖然標(biāo)準(zhǔn)差橢圓扁率減小,但仍然表現(xiàn)出東北—西南的空間發(fā)展方向,低星級(jí)酒店方位角由39.37°擴(kuò)大到101.39°,空間發(fā)展由東北—西南方向轉(zhuǎn)變?yōu)闁|南—西北方向,具體如圖2所示。

2.3 空間分布結(jié)構(gòu)類(lèi)型變化

利用ArcGIS軟件中平均最近鄰分析工具,分別從2010年和2020年兩個(gè)時(shí)間截面對(duì)中國(guó)星級(jí)酒店的空間結(jié)構(gòu)類(lèi)型特征進(jìn)行探究,具體如表1所示。整體上來(lái)看,2010—2020年中國(guó)星級(jí)酒店平均觀測(cè)距離由約3.01 km增加到約4.02 km,R值由0.164 7增加為0.184 1,兩個(gè)時(shí)間截面上平均最近鄰指數(shù)均小于1,且在0.01的顯著性水平下通過(guò)檢驗(yàn),表明中國(guó)星級(jí)酒店在兩個(gè)時(shí)間截面上均表現(xiàn)出顯著的空間集聚特征,但集聚程度有所減弱。2010—2020年高星級(jí)酒店R值由0.209 0增加為0.245 4,低星級(jí)酒店R值由0.177 3增加為0.225 9,二者在不同時(shí)間截面也均表現(xiàn)出顯著的空間集聚特征,并且各自集聚程度逐漸減弱,但無(wú)論在2010年還是2020年低星級(jí)酒店的集聚程度均強(qiáng)于高星級(jí)酒店。

表1 中國(guó)星級(jí)酒店平均最近鄰指數(shù)分析結(jié)果Table 1 Analysis results of the nearest neighbor index of star-rated hotels in China

2.4 空間分布密度變化

運(yùn)用核密度估計(jì)的分析方法,對(duì)兩個(gè)時(shí)間截面的中國(guó)星級(jí)酒店空間分布密度演化進(jìn)行可視化分析,具體如圖3所示。

2010年中國(guó)星級(jí)酒店空間分布與城市群的分布高度契合,呈現(xiàn)出以城市集群為依托的“多核心-群聚型”空間分布格局,其中京津冀城市群、長(zhǎng)江三角洲城市群以及珠江三角洲城市群是星級(jí)酒店空間分布密度的高值區(qū),密度值達(dá)到100個(gè)/萬(wàn)km2,長(zhǎng)江中游城市群、成渝城市群、中原城市群、山東半島城市群是星級(jí)酒店空間分布密度的次高值區(qū),密度值位于20～100個(gè)/萬(wàn)km2之間,除了內(nèi)蒙古自治區(qū)、寧夏回族自治區(qū)、甘肅省、青海省、新疆維吾爾自治區(qū)、西藏自治區(qū)、四川省西部以及黑龍江省北部之外,全國(guó)其他區(qū)域星級(jí)酒店空間分布密度均在5個(gè)/萬(wàn)km2以上。2010年低星級(jí)酒店與全國(guó)星級(jí)酒店的集聚態(tài)勢(shì)和集聚區(qū)域位置基本吻合,而高星級(jí)酒店整體集聚范圍較小,除了在京津冀城市群、長(zhǎng)江三角洲城市群以及珠江三角洲城市群中形成了一定帶狀的聚集區(qū)之外,多以點(diǎn)狀型態(tài)集聚于東部和中部的各省會(huì)城市。2020年中國(guó)星級(jí)酒店仍然呈現(xiàn)出以城市集群為依托的“多核心-群聚型”空間分布格局,但集聚規(guī)模和集聚強(qiáng)度均有所減弱,原來(lái)依托城市群而形成空間分布密度高值區(qū)和次高值區(qū)的面狀集聚形態(tài)范圍明顯縮小,呈現(xiàn)分離態(tài)勢(shì),但新疆、青海、甘肅、西藏等西部省份星級(jí)酒店集聚范圍、強(qiáng)度有小幅度提升。2020年低星級(jí)酒店空間集聚效應(yīng)相對(duì)于2010年明顯減弱,原來(lái)東部、中部密度值在20個(gè)/萬(wàn)km2以上的帶狀集聚區(qū)分離成依托省會(huì)城市的點(diǎn)狀集聚區(qū);而高星級(jí)酒店空間集聚效應(yīng)進(jìn)一步加強(qiáng),東部沿海省份空間分布密度值在5～20個(gè)/萬(wàn)km2范圍內(nèi)的區(qū)域連接成片,空間分布密度值在20個(gè)/萬(wàn)km2以上的高值集聚區(qū)除了京津冀、江浙滬以及珠三角地區(qū)的面狀集聚區(qū)之外新增了以廈門(mén)、南昌、鄭州、重慶、成都為中心的點(diǎn)狀集聚區(qū)。

3 中國(guó)星級(jí)酒店空間分布影響因素探究

3.1 影響因素確定與等級(jí)劃分

中國(guó)星級(jí)酒店的空間分布及演化是各種影響因素共同作用的結(jié)果。何建明[25]認(rèn)為中國(guó)星級(jí)酒店業(yè)的發(fā)展取決于人口因素、經(jīng)濟(jì)因素、自然因素、技術(shù)因素以及政治法律因素。梅林和韓蕾[18]構(gòu)建了宏觀力、生態(tài)力、內(nèi)動(dòng)力、消費(fèi)力、中介力、外動(dòng)力六大活力因子分析星級(jí)酒店的發(fā)展和分布規(guī)律。花立明[20]認(rèn)為星級(jí)酒店的分布與旅游資源、城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展、交通條件、發(fā)展環(huán)境、游客消費(fèi)水平和酒店內(nèi)部發(fā)展條件相關(guān)聯(lián)。劉嘉毅和趙磊[21]基于國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)酒店區(qū)位布局研究,選取了旅游資源、基礎(chǔ)設(shè)施、經(jīng)濟(jì)外向程度、商業(yè)發(fā)展水平、人口規(guī)模等具體要素探究了中國(guó)五星級(jí)酒店區(qū)位布局影響機(jī)制。除此之外還有一些學(xué)者探究了不同地區(qū)星級(jí)酒店的空間布局影響機(jī)制。通過(guò)總結(jié)前人的研究,將中國(guó)星級(jí)酒店影響因素概括為自然環(huán)境因素、社會(huì)政治因素以及經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)因素,在此基礎(chǔ)上選取12項(xiàng)具體統(tǒng)計(jì)指標(biāo)探究星級(jí)酒店空間分異的形成機(jī)制。

自然環(huán)境因素方面,海拔高度(x1)來(lái)源于中國(guó)科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所資源環(huán)境科學(xué)與數(shù)據(jù)中心(http://www.resdc.cn/);年平均氣溫(x2)、年平均降水量(x3)、自然災(zāi)害損失情況(x4)來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。社會(huì)政治因素方面,年末人口數(shù)(x5)、城區(qū)面積(x6)、客運(yùn)總量(x7)均來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》;因數(shù)據(jù)缺失原因香港特別行政區(qū)、澳門(mén)特別行政區(qū)和臺(tái)灣省不在本次研究范圍之內(nèi),所以將行政區(qū)劃類(lèi)型(x8)按照省、自治區(qū)、直轄市分為3類(lèi)。經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)因素方面,地區(qū)生產(chǎn)總值GDP(x9)、居民消費(fèi)水平(x10)、進(jìn)出口總額(x11)來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》;A級(jí)旅游景區(qū)數(shù)量(x12)來(lái)源于《中國(guó)旅游統(tǒng)計(jì)年鑒》。除行政區(qū)劃類(lèi)型(x8)之外,其余影響因素?cái)?shù)據(jù)等級(jí)劃分均采用自然斷點(diǎn)分類(lèi)方法劃分為5個(gè)等級(jí)。利用ArcGIS 10.2在研究區(qū)域范圍內(nèi)創(chuàng)建50 km×50 km的矢量網(wǎng)格,全區(qū)共劃分3 971個(gè)網(wǎng)格,根據(jù)網(wǎng)格中心點(diǎn)提取因變量和自變量的數(shù)據(jù)值。

3.2 整體星級(jí)酒店影響因素分析

利用地理探測(cè)器軟件對(duì)中國(guó)星級(jí)酒店空間分布的影響因素進(jìn)行探測(cè),結(jié)果表明(表2):12個(gè)影響因子均對(duì)星級(jí)酒店的空間分布格局產(chǎn)生影響,表明星級(jí)酒店分布受到自然環(huán)境、社會(huì)政治以及經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)因素的共同驅(qū)動(dòng),但各影響因子的解釋力存在差異,其中地區(qū)生產(chǎn)總值、進(jìn)出口總額以及人口規(guī)模影響較大,具體形成機(jī)制如圖4所示。

表2 中國(guó)星級(jí)酒店空間分布影響因子分析Table 2 Analysis of the factors influencing the spatial distribution of star-rated hotels in China

3.2.1 自然環(huán)境因素

海拔高度(x1)q均值為0.59。地形地貌對(duì)星級(jí)酒店的空間分布具有天然的制約作用,地勢(shì)平坦、海拔較低的地區(qū)適合進(jìn)行生產(chǎn)、生活活動(dòng),而地形復(fù)雜、海拔較高的地區(qū)對(duì)人類(lèi)活動(dòng)限制較多,星級(jí)酒店運(yùn)營(yíng)既需要一定規(guī)模的建筑物載體,又需要穩(wěn)定的客源市場(chǎng),不同的地形地貌影響著星級(jí)酒店的建設(shè)條件和可進(jìn)入性。利用ArcGIS疊加、提取分析發(fā)現(xiàn),海拔低于500 m的星級(jí)酒店數(shù)量占比約67%,海拔高度在501～1 000 m的星級(jí)酒店數(shù)量占比10%,海拔高度在1 001～1 500 m的星級(jí)酒店占比9%,海拔高度在1 501～2 000 m的星級(jí)酒店占比8%,海拔高度在2 001～3 000 m的星級(jí)酒店占比5%,海拔高度在3 000 m以上的星級(jí)酒店占比3%,由此可見(jiàn),中國(guó)星級(jí)酒店的數(shù)量隨著海拔高度的升高而減少,星級(jí)酒店主要分布在1 500 m以下的低海拔地區(qū)。

年平均氣溫(x2)和年平均降水量(x3)q均值分別為0.45和0.42。不同的氣溫和降水組合形成各種氣候環(huán)境,舒適的氣候環(huán)境不僅適合生活、生產(chǎn)活動(dòng),還能吸引游客前來(lái)度假游玩從而形成住宿需求,中國(guó)星級(jí)酒店主要分布在水熱條件較好的熱帶、亞熱帶濕潤(rùn)地區(qū)以及暖溫帶半濕潤(rùn)地區(qū),數(shù)量占比達(dá)78%。

自然災(zāi)害情況(x4)q均值為0.46。氣象災(zāi)害、地質(zhì)災(zāi)害以及生物災(zāi)害等自然災(zāi)害多發(fā)地區(qū)人類(lèi)活動(dòng)的范圍和強(qiáng)度容易受到限制,星級(jí)酒店發(fā)展的不確定因素較多,運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)較大,星級(jí)酒店數(shù)量較少。

3.2.2 社會(huì)政治因素

人口規(guī)模(x5)q均值為0.61。地區(qū)人口數(shù)量決定著星級(jí)酒店本地客源市場(chǎng)規(guī)模,而星級(jí)酒店的運(yùn)營(yíng)和發(fā)展也需要人力資源的支持。2020年年末人口數(shù)排名前五的地區(qū)分別為廣東省、山東省、河南省、江蘇省以及四川省,星級(jí)酒店數(shù)量排名分別為第一、第三、第十、第六、第七。

城區(qū)面積(x6)q均值為0.49。城區(qū)面積反映城市空間發(fā)展規(guī)模,一般來(lái)說(shuō)城市空間發(fā)展規(guī)模越大,區(qū)域內(nèi)能源、通信、交通、醫(yī)療等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)越完善,有利于星級(jí)酒店的運(yùn)營(yíng)和發(fā)展。2020年城區(qū)面積排名前五的地區(qū)為山東省、北京市、廣東省、江蘇省和浙江省,星級(jí)酒店數(shù)量排名分別為第三、第八、第一、第六和第二。

客運(yùn)總量(x7)q均值為0.57?？瓦\(yùn)總量代表著地區(qū)的交通集散能力,一方面影響著星級(jí)酒店的通達(dá)性,另一方面交通運(yùn)輸能力較強(qiáng)的地區(qū)旅客流量大,易形成住宿需求,進(jìn)而影響星級(jí)酒店的發(fā)展和分布。2020年客運(yùn)量排名前五的地區(qū),星級(jí)酒店數(shù)量排名均在前十名以內(nèi)。

行政區(qū)劃類(lèi)型(x8)q均值為0.07,說(shuō)明省級(jí)行政區(qū)類(lèi)型對(duì)星級(jí)酒店空間分布驅(qū)動(dòng)作用不明顯。

3.2.3 經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)因素

地區(qū)生產(chǎn)總值(x9)q均值為0.71。地區(qū)生產(chǎn)總值反映了地區(qū)整體經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高的地區(qū),基礎(chǔ)設(shè)施完善,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化,接待業(yè)發(fā)展水平高,從而影響星級(jí)酒店的發(fā)展。廣東省、江蘇省、山東省、浙江省等地區(qū)生產(chǎn)總值高的地區(qū),星級(jí)酒店數(shù)量較多。

居民消費(fèi)水平(x10)q均值為0.54。該指標(biāo)反映了當(dāng)?shù)鼐用駥?duì)星級(jí)酒店的購(gòu)買(mǎi)能力,居民消費(fèi)水平高的地區(qū)生活水平較高,對(duì)高規(guī)格宴請(qǐng)的需求量較大,進(jìn)而影響星級(jí)酒店的空間分布。北京市、浙江省、廣東省等居民消費(fèi)水平較高的地區(qū),星級(jí)酒店數(shù)量較多。

進(jìn)出口總額(x11)q均值為0.61。該指標(biāo)能夠反映區(qū)域?qū)ν忾_(kāi)放、交流程度,對(duì)外開(kāi)放、交流程度高的地區(qū),會(huì)議、展覽等商務(wù)活動(dòng)較多,從而產(chǎn)生對(duì)星級(jí)酒店的消費(fèi)需求。廣東省、江蘇省、浙江省等進(jìn)出口總額排名靠前的地區(qū),星級(jí)酒店數(shù)量較多。

A級(jí)旅游景區(qū)數(shù)量(x12)q均值為0.54。A級(jí)旅游景區(qū)數(shù)量反映了地區(qū)旅游資源的豐富程度,旅游資源豐富的地區(qū)游客數(shù)量較多,住宿需求旺盛。山東省、浙江省、四川省等景區(qū)數(shù)量排名靠前的地區(qū),星級(jí)酒店數(shù)量較多。

3.3 不同等級(jí)星級(jí)酒店影響因素分析

各影響因子對(duì)不同等級(jí)星級(jí)酒店的空間分布解釋力存在差異。從一級(jí)影響因子來(lái)看,對(duì)低星級(jí)酒店發(fā)展解釋力排序依次為:經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)因素(q=0.53)>自然環(huán)境因素(q=0.45)>社會(huì)政治因素(q=0.37);對(duì)高星級(jí)酒店發(fā)展解釋力排序依次為:經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)因素(q=0.64)>社會(huì)政治因素(q=0.48)>自然環(huán)境因素(q=0.43)。由此可見(jiàn),經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)因素是低、高星級(jí)酒店發(fā)展的共同主導(dǎo)因素,其次對(duì)于低星級(jí)酒店而言更容易受到自然環(huán)境的影響。從二級(jí)影響因子來(lái)看(圖5),地區(qū)生產(chǎn)總值(x9)對(duì)于低星級(jí)和高星級(jí)酒店來(lái)說(shuō)均屬于核心影響因子,表明地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r對(duì)不同等級(jí)的星級(jí)酒店發(fā)展都具有重要驅(qū)動(dòng)作用;進(jìn)出口總額(x11)對(duì)高星級(jí)酒店空間分布的解釋力最高,對(duì)外貿(mào)易的發(fā)展會(huì)產(chǎn)生較多的商務(wù)活動(dòng),例如培訓(xùn)會(huì)、行業(yè)峰會(huì)、商業(yè)論壇等,其對(duì)酒店接待服務(wù)規(guī)格要求較高,除了基本的住宿功能之外還需提供宴會(huì)、餐飲、休閑娛樂(lè)等一系列高品質(zhì)服務(wù),推動(dòng)了高星級(jí)酒店產(chǎn)生與發(fā)展。

4 結(jié)論與討論

4.1 結(jié) 論

本研究借助ArcGIS軟件,運(yùn)用核密度分析、最近鄰指數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差橢圓以及地理探測(cè)器等方法,探究了2010—2020年中國(guó)星級(jí)酒店的空間分布特征及其影響因素。研究結(jié)果表明:

1)中國(guó)星級(jí)酒店在等級(jí)結(jié)構(gòu)和空間分布上均呈現(xiàn)出發(fā)展不均衡狀態(tài)。等級(jí)結(jié)構(gòu)上,呈現(xiàn)出“橄欖型”的等級(jí)分配結(jié)構(gòu),一星級(jí)和五星級(jí)酒店數(shù)量相對(duì)較少,二星級(jí)、三星級(jí)、四星級(jí)酒店數(shù)量多?？臻g分布上,星級(jí)酒店數(shù)量呈現(xiàn)出由東向西遞減的態(tài)勢(shì),高星級(jí)酒店主要分布在東部沿海地區(qū);星級(jí)酒店空間分布省際差異逐漸減小,廣東省是星級(jí)酒店數(shù)量最多的省份。

2)2010—2020年中國(guó)星級(jí)酒店整體空間分布中心向西北方向移動(dòng)明顯,分布范圍進(jìn)一步擴(kuò)大,空間發(fā)展的方向性更加模糊,空間分布結(jié)構(gòu)類(lèi)型上表現(xiàn)出顯著的空間集聚特征。高星級(jí)和低星級(jí)酒店在空間分布中心、范圍、方向以及空間分布結(jié)構(gòu)變化方面存在差異。

3)中國(guó)星級(jí)酒店空間分布與城市群分布高度契合,呈現(xiàn)出以城市群為依托的“多核心-群聚型”空間分布格局,地域性特征明顯。京津冀城市群、長(zhǎng)江三角洲城市群以及珠江三角洲城市群是星級(jí)酒店空間分布密度的三大高值區(qū)。2010—2020年星級(jí)酒店整體上集聚規(guī)模和集聚強(qiáng)度均有所減弱,但高星級(jí)酒店空間集聚效應(yīng)進(jìn)一步加強(qiáng)。

4)自然環(huán)境、社會(huì)政治以及經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)因素的耦合作用形成了星級(jí)酒店空間分異格局。具體來(lái)看地區(qū)生產(chǎn)總值、進(jìn)出口總額以及人口規(guī)模是影響星級(jí)酒店空間分布的主要因素。經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)因素是低、高星級(jí)酒店發(fā)展的共同主導(dǎo)因素。對(duì)于低星級(jí)酒店而言更容易受到自然環(huán)境的影響。地區(qū)生產(chǎn)總值和進(jìn)出口總額分別是對(duì)低星級(jí)和高星級(jí)酒店解釋力最強(qiáng)的具體影響因子。

4.2 討 論

2010—2020年中國(guó)星級(jí)酒店呈現(xiàn)出低星級(jí)酒店數(shù)量大幅度減少,高星級(jí)酒店數(shù)量穩(wěn)步上升的趨勢(shì),省際間空間分布差異逐漸減小,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化升級(jí),但在發(fā)展過(guò)程中仍存在一定的問(wèn)題,如企業(yè)評(píng)星熱情不高,評(píng)定標(biāo)準(zhǔn)不合時(shí)宜,消費(fèi)者對(duì)星級(jí)酒店的品牌認(rèn)可度降低,住宿市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)加劇。新的時(shí)代背景下,中國(guó)星級(jí)酒店的發(fā)展需要政府部門(mén)、企業(yè)以及行業(yè)組織共同協(xié)作。政府部門(mén)需制定與星級(jí)酒店發(fā)展需要相匹配的相關(guān)政策及標(biāo)準(zhǔn)文件,提高星級(jí)酒店評(píng)定工作效率,在此基礎(chǔ)上完善引導(dǎo)和監(jiān)督機(jī)制,樹(shù)立星級(jí)酒店品牌信譽(yù)。酒店企業(yè)應(yīng)建立以客戶體驗(yàn)為核心的服務(wù)理念,注重硬件設(shè)施和軟件服務(wù)的質(zhì)量,同時(shí)還需打造特色企業(yè)文化,提升酒店員工和顧客對(duì)星級(jí)酒店的認(rèn)同感。行業(yè)協(xié)會(huì)應(yīng)發(fā)揮在政府和會(huì)員之間的橋梁和紐帶作用,通過(guò)科學(xué)統(tǒng)計(jì)、分析行業(yè)數(shù)據(jù),對(duì)發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢(shì)進(jìn)行分析,為政府部門(mén)制定決策提供參考依據(jù),同時(shí)應(yīng)有效組織企業(yè)進(jìn)行集中培訓(xùn)和研討,交流發(fā)展經(jīng)驗(yàn),提升星級(jí)酒店服務(wù)管理水平。