云南省旅游资源空间结构研究

冯婧，何夏芸，罗英

（1.云南师范大学旅游与地理科学学院，云南昆明 650500；2.中国兵器工业信息中心，北京 100089）

旅游资源的空间结构是指旅游要素在空间上相互作用形成的空间集聚程度和聚集状态，是景点、交通路线和面域的集合体。空间结构影响旅游活动的空间区位和旅游要素的空间配置，还涉及是否能有效克服地理空间对旅游经济活动的制约，降低成本，提高旅游经济效益，是旅游地理研究的主要方向之一[1]。20世纪60年代以来，区位理论、核心——边缘理论、空间结构理论、中心地理论、旅游地理系统模型等理论和方法在旅游空间格局研究中被广泛应用。Judd[2]认为城市旅游景点及旅游设施大都呈线状或簇状的分布形态；Bulter[3]从空间格局和空间动力学视角，观察了旅游目的地空间演变的过程；Nathaniel[4]、Giovamli[5]以及Isabelle等[6]先后运用分形理论，探讨了区域旅游空间格局的形成过程。吴必虎等[7]利用空间分析，研究了全国4A以上景区在全国层面、省级层面的空间分布特征；陈帅[8]对湖南省A级旅游景区的空间分布格局、影响因素和优化对策进行了系统而综合的研究；戴学军等[9]以南京市旅游景区为研究对象，对景区的空间结构和等级结构进行了分形研究；皮银娇等[10]以云南省蒙自县为例，对乡村旅游景区空间布局的影响因子进行分析，并提出了合理的空间布局模式。

总体来说，目前有关区域旅游资源的研究较为丰富，如李馥利等[11]从旅游流流质的角度对商洛市生态旅游进行了分析，任燕妮等[12]构建了金丝峡国家森林公园的满意度指标，对游客满意度评价指标及模型、评价方法等理论进行了实证研究，并提出相关发展建议。国内外学者在旅游空间格局研究方面取得了很大成就，但国内GIS空间应用技术主要运用于旅游规划、旅游资源地图的绘制等方面，对旅游资源空间分析的理论与实践研究则相对较少；云南作为我国重要的旅游目的地，旅游资源的空间结构研究仍存在很多不足，大多进行微观尺度研究，对大范围区域不同级别和不同类型旅游资源的空间格局差异研究涉及较少，研究对象的范围比较局限，且综合性研究方法不足、研究视角单一。基于此，通过采用平均最近邻、空间自相关和核密度计算等分析方法，研究云南省域旅游资源空间分布特征，为合理开发利用云南省旅游资源，有效组织旅游空间要素结构，实现区域旅游协调可持续发展提供科学的理论支持。

1 研究区概况

云南地处中国西南边陲，共辖16个州市（见图1）。地质地貌复杂多样，其中分布着山川、湖泊、洞穴、河流、湿地、盆地等各类自然景观。同时，云南是人类文明重要的发祥地之一，也是少数民族种类和数量最多的省份，形成了丰富的民族文化、民族建筑、遗址遗迹等独特的人文景观。根据中华人民共和国国家标准《旅游资源分类、调查与评价》（GB/T 18972-2003），统计得出云南省旅游资源类型齐备，已达到该标准中8大主类及31个亚类的全面覆盖。作为我国旅游业发展大省，云南省旅游资源具有多样性、独特性和潜力性。目前，云南的旅游业特色较鲜明、空间基础较好，但其规模仍不理想，发展中也存在如资源整合不够、旅游产业结构有待提升等诸多问题。

图1 云南省行政区划图

2 研究方法与数据处理

2.1 研究方法

2.1.1 平均最近邻分析法

通常要素在空间上的表现形式有点、线、面三种类型，本文的研究对象为旅游资源，在空间上表现为点状要素，该类型要素通常用平均最近邻分析法来揭示其在空间上的分布类型，即均匀型、集聚型或随机型。

平均最近邻比率计算公式为：

为要素随机分布平均距离：

式(2)中，di为要素i与其最近邻要素的距离，n为区域要素数量，A为区域面积[13]。ANN>1，表示该要素在空间上呈均匀状分布；ANN<1，表示该要素在空间上呈集聚状分布；ANN=1，表示该要素在空间上呈随机状分布。关于平均最近邻分析的实现方法，采用ArcGIS空间统计工具进行如下操作：ArcToolbox—Spatial Statistics Tools—Analyzing Patterns—Average Nearest Neighbor。

2.1.2 核密度分析

核密度分析用于计算邻域内物体的特征密度，此工具既可用于计算点要素的密度，也可用于计算线要素的密度[14]。根据本文的研究目的，通过利用该工具计算云南省旅游资源要素在其周围邻域中的密度，来揭示该要素在各地区的集聚程度及集聚状态。有关核密度的计算，通过ArcGIS空间分析工具箱下的核密度分析工具来实现。

2.1.3 空间自相关分析

空间数据之间并非完全独立，而是存在着某种空间联系和关联性[15]。探索性空间统计分析（ESDA）作为一种重要的空间统计分析方法，能很好的揭示区域变量的空间分布类型和均衡性[16]，因此本文选用空间自相关来进一步揭示旅游资源分布格局中所隐含的空间依赖性和关联性。

1）全局MoranI指数是衡量空间自相关的主要指标，反映空间相邻区域单元属性值的相似程度。设xi为区域i的观测值，则该变量的全局MoranI指数的计算为公式[17]：

式中，wij表示区域空间权重矩阵，当wij=1时，表示区域i与区域j相邻邻近关系，当wij=0时，则表示不相邻。I的取值一般在-1～1，MoranI>0时，表示空间正相关性，要素在空间上呈现集聚分布状态；MoranI＜0时，表示空间负相关性，要素在空间上呈现分散分布状态；MoranI=0时，表示不相关，要素在空间上呈现随机分布状态。

2）Getis-Ord Gi*工具可用于测试区域单位的观测值在局部水平上的空间聚集程度以及检测小范围内的局部空间依赖性，此工具也可用于识别统计聚类高（热）和低（冷）空间聚类，通过计算Z值和P值，可以找出高值或低值要素在空间中聚集的位置[18]。其中对每一个区域单元i的Gi统计量为：

对Gi检验的标准化统计量为：

式中，E(Gi)代表均值，VAR(Gi)代表方差。

当Z(Gi)值为正时，表示存在正的空间自相关，即类似值（高值或低值）趋于空间集聚，称之为热点区；当Z(Gi)值为负时，表明存在负的空间自相关，即相似值在该区呈分散分布，称之为冷点区；当Z(Gi)值为零时，观测值在空间呈独立随机分布状态。

2.2 数据收集与处理

本文以云南省行政区划图（坐标GCS_WGS_1984）为底图，辅之以云南省16个州市边界shp文件，基础图层数据包括云南省主要河流（线矢量数据）、地级市（点矢量数据）以及各类旅游资源（点矢量数据）等空间矢量数据，本研究中使用的边界矢量图数据来源于国家地球系统科学数据共享平台，旅游资源属性数据主要来源于中国世界遗产网 （http：//www.whcn.org/）、中华人民共和国中央人民政府网（http：//www.gov.cn/）、中华人民共和国文化和旅游部（http：//www.cnta.gov.cn/）、 中国城镇网（http：//www.chinatown.org.cn/）、国家文物局（http：//www.sach.gov.cn/）、云南旅游政务网（http：//www.ynta.gov.cn/）、云南省统计局（http：//www.stats.yn.gov.cn/）、云南省人民政府网（http：//www.yn.gov.cn/）等官方网站。 本文以19大旅游资源评价标准为指标（表1），选取最新年份相关数据，经过筛选整理得到云南省旅游资源属性数据661条，具体包括世界遗产地5处，5A级旅游景区8处，4A级旅游景区68处，国家级自然保护区19处，国家森林公园28处，国家级风景名胜区12处，国家湿地公园11处，国家历史文化名城6处，全国重点文物保护单位131处，经典红色旅游景区9处，中国传统村落63处，全国特色景观旅游名镇9处，温泉25处，国家级地质公园8处，特色小镇100处，博物馆62处，国家级水利风景区18处，全国优秀旅游城市7处，全国工农业旅游示范点8处。需要说明的是，对于某些具有多重身份旅游资源，如云南石林，既属于世界遗产地，又属于地质公园，在统计时分开统计，并不重合。借助Google Earth获取云南省旅游资源的空间位置，再利用ArcGIS 10.1软件构建云南省旅游资源空间属性数据库，最终将所有旅游资源点位数据进行空间可视化。

表1 云南省旅游资源类别

3 结果与分析

3.1 旅游资源空间总体格局

通过整理云南省旅游资源点位数据及旅游资源数量得到云南省旅游资源空间分布图（图2）及云南省旅游资源分布情况（表2）。

图2 云南省旅游资源空间分布

表2 云南省旅游资源分布情况

由图1可知,由于历史文化、自然环境差异等影响，导致旅游资源在空间分布上呈现极不均衡态势，主要集中分布在四个片区：即昆明-玉溪-红河片区、大理-丽江片区、德宏-保山片区以及西双版纳片区。由表2可知，云南省16个州市在旅游资源数量方面存在较大差距，其中昆明、红河州、大理州三个地区在旅游资源数量上遥遥领先，共占全省的38.07%。而怒江、文山、昭通、迪庆等州市旅游资源数量最少，仅占全省的4.53%。同时，云南省旅游资源具有明显的等级差异性，如较高级别的旅游资源通常分布于各地州的州府及较发达城市中，反观乡镇一级则旅游资源级别普遍较低。

3.2 旅游资源空间分布类型

在“平均最近邻”研究中，Z评分和P值结果是用于确定是否拒绝零假设的统计学显著性度量，表示方式为“平均观测距离”与“预期平均距离”的比率。与上述研究方法一致，如果指数小于1，所呈现的模型为聚类；如果指数大于1，那么所提出的模型往往是离散的或竞争性的；指数越靠近0，则说明集聚程度越高[19]。经过整理得到各类旅游资源平均最近的相邻要素（表3）。

表3 云南省旅游资源平均最近邻分析

由表3可知，云南省旅游资源平均最近邻指数ANN=0.569 2<1，说明云南省旅游资源在空间分布上为集聚型。高级别旅游资源、自然型旅游资源、人文型旅游资源平均最近邻指数分别为 0.720 6、0.806 4、0.575 4，指数都小于1，说明这三种旅游资源在空间上均呈现集聚型分布状态。其中人文型旅游资源ANN指数为三种类型中最低，集聚程度最高，自然型旅游资源ANN指数为三种类型中最高，集聚程度相对较弱。

3.3 旅游资源核密度分析

以三类旅游资源为分析对象，利用ArcGIS中核密度分析工具，分别得到高级别旅游资源、自然型旅游资源、人文型旅游资源空间分布核密度图（图3、图4、图5），以便直观反映区域内要素在空间上的分散或集聚特征。

由图3可知，高级别旅游资源分布呈现以下特征：1）总体表现为“一带四区”的空间分布格局，“一带”指沿迪庆—丽江—大理—楚雄—昆明—玉溪—红河，大致呈不规则的“S”型分布，“四区”包括昆明南部、玉溪东部、红河北部组成的区域，迪庆东南部、丽江中部、大理东部组成的区域，保山西部、德宏东北部组成的区域以及西双版纳中部。2）空间分布极不平衡，各州市的分布情况差异显著，即高值很高，低值很低。高值中心出现在昆明、红河、玉溪、丽江、大理、西双版纳等地区，低值中心出现在昭通、怒江、临沧、文山等地区，而曲靖、普洱、迪庆、德宏、楚雄、保山则处于中间位置。3）旅游资源的分布与经济发展规模、交通网络、河流、湖泊的分布呈高度的一致性，即经济发展水平高、交通通达性高、河流湖泊等分布密集的区域，旅游资源分布也较为集中。

图3 云南省高级别旅游资源空间分布核密度

如图4所示，云南省自然型旅游资源空间分布呈现出以下特征：1）总体上呈现出“一超多强”的分布格局，即以昆明市为中心以及周边州市如玉溪、楚雄、曲靖等所组成的区域为旅游资源分布的高值区，表现为“一超”；除此之外，以丽江市为中心分布的区域、以大理州为中心分布的区域、以保山西部和德宏州北部组成的区域、以西双版纳中部和普洱市南部组成的区域、以红河州为中心分布的区域等多个片区，该类地区是自然型旅游资源分布相对集中的地区，表现为“多强”。而临沧、迪庆、昭通、文山等地区的自然型旅游资源分布较少，属于低值分布区。2）自然型旅游资源分布的集中性相对较弱，除几个高值区外，其它州市的旅游资源基本呈现分散型分布，且高值区和低值区的差异不及高级别旅游资源显著。3）整体上看，云南省自然型旅游资源空间格局沿河流、湖泊集中分布，形成高值区。国家级自然保护区、国家森林公园、国家湿地公园、温泉、国家级水利风景区等自然型旅游资源多分布在河流、湖泊、山脉集中的区域。如世界自然遗产地（三江并流）、森林公园（十八连山、五峰山、巍宝山）、湿地公园（洱海西湖、盈江、晋宁南滇池等）等主要分布在金沙江、怒江、澜沧江、元江、南盘江、洱海、滇池、十八连山、哀牢山、横断山脉等周围，温泉型旅游资源则主要分布在保山市腾冲地区。

图4 云南省自然型旅游资源空间分布核密度

图5表明，云南省人文型旅游资源空间分布呈现出以下特点：1）总体上空间紧凑型最强，呈现“三足鼎立”的空间分布格局，“三足”即昆明南部、玉溪中东部、红河北部所组成的区域，德宏北部、保山西部组成的区域以及大理东北部、丽江市中部所组成的区域。高值区域的分布范围也不同于前两种类型那样狭小，而是远远扩大了，并且在各个市州都有一定量的资源分布。昆明市表现的最为明显，其次是曲靖、楚雄、普洱、西双版纳，而怒江、迪庆、昭通、临沧、文山等人文型旅游资源较为匮乏。2）交通网络大致呈现“两横两纵”的格局，“两横”指德宏—保山—大理—楚雄—昆明—曲靖和普洱—玉溪—红河—文山，“两纵”指迪庆—丽江—大理—临沧——普洱—西双版纳以及昭通—曲靖—昆明—玉溪—普洱—西双版纳。云南省人文型旅游资源分布密度的高低与经济发展水平、交通网络发展水平等大致吻合，经济发展水平较高的地区人口稠密，高速公路和铁路网络较多，人文型旅游资源分布也较为密集。

3.4 旅游资源空间关联性分析

以云南省16个行政区域为基本空间单元，运用Geoda空间分析软件对旅游资源数据进行处理，得到云南省旅游资源空间分布的全局Moran's I指数（表4）。

表4 云南省旅游资源全局Moran’s I指数及检验

如表4所示，云南省旅游资源全局Moran's I指数值为0.2711，在P为0.01置信区间高度显著，即可认为云南省旅游资源空间分布具有较明显的空间正相关，表现为集聚特征，资源趋于紧凑型分布，该要素的Z值高，P值小，表明存在一个高值的空间聚类。

为了进一步分析云南省16个行政区的旅游资源在局部水平上的空间集聚程度和空间依赖性，利用Geoda软件计算局部G统计量，并在ArcGIS 10.1中进行空间可视化，得到云南省旅游资源冷热点区空间分布图（图5）。

图5 云南省人文型旅游资源空间分布核密度

由图6可知，云南省总体呈现冷热点交叉分布格局，热点区域仅为玉溪，表现为本身具有高值，属于高值区域被高值区域包围的空间联系形式。该类区域的辐射带动效应较为突出，基本上形成了以其为中心的滇中连片分布高值区域，是云南省旅游资源集聚分布的核心区。次热点区域主要是昆明、大理、红河和西双版纳，结构上是高值区域被低值区域所包围的空间联系形式，该类区域本身具有良好的发展条件，旅游资源富集，随着自身建设的加强，会逐渐发展成为旅游的热点区域。次冷点区域主要是文山、曲靖、楚雄、丽江、德宏，表现为低值区域被高值区域所包围的空间联系形式，该片区本身的旅游资源并不够富集，但周边地区是旅游资源分布较多的区域，对其旅游业发展具有一定的促进作用。冷点区占云南省大部分州市，主要是迪庆、怒江、临沧、普洱、昭通，结构上表现为低值区域被高低值区域交叉包围的空间联系形式。该区域旅游资源相对较少，高值区对其具有带动作用，大部分区域对其影响较小，在旅游业发展初期具有一定的困难。

图6 云南省旅游资源冷热点区空间分布

4 结论与建议

4.1 结论

基于云南省旅游资源空间点位数据，运用平均最近邻分析、核密度分析以及空间自相关分析等方法对云南省旅游资源的空间分布特征进行分析解读，得到旅游资源总体分布格局、空间分布类型、空间集聚程度以及空间关联性等相关结果。

1）总体来说，云南省旅游资源存量丰富，但空间分布不均，主要集中分布在以下四个片区：即昆明-玉溪-红河片区、大理-丽江片区、德宏-保山片区、西双版纳片区。受自然条件、人文社会条件以及历史因素的影响，高级别旅游资源、自然型旅游资源、人文型旅游资源在空间分布上均呈现明显的集聚性。高级别旅游资源分布大致呈现“一带四区”的空间格局，各市州的分布情况差异显著，即高值很高，低值很低。自然型旅游资源分布总体上呈现出“一超多强”的分布格局，受自然条件的影响，旅游资源沿河流、湖泊、山脉等集中分布。人文型旅游资源总体上呈现“三足鼎立”的空间分布格局，经济发展水平、交通要素是影响人文型旅游资源分布的重要因素。总之，旅游资源禀赋、地形地貌、湖泊水系等自然条件是影响旅游资源分布的内在因素；社会经济水平、交通条件和人口分布是重要的外部促进因素，对旅游资源的空间分布影响较为显著。

2）由全局Moran's I指数可知，云南省旅游资源空间分布具有较明显的空间正相关，表现为集聚特征，资源趋于紧凑型分布。又根据局部G统计量将云南省16个市州划分为热点区、次热点区、冷点区、次冷点区。热点区域为玉溪，次热点区域有昆明、大理、红河和西双版纳，次冷点区域有文山、曲靖、楚雄、丽江和德宏，冷点区域有迪庆、怒江、临沧、普洱及昭通。根据热点区域与冷点区域的空间关联形式，整体呈现冷热点交叉分布的空间形式。

4.2 建议

针对云南省旅游发展空间格局现状研究，提出以下优化建议：高级别旅游景区的发展应坚持“空间优化”和“等级提升”发展战略，有效挖掘和申报国家级旅游景区，促进云南省高级别旅游景区空间结构和布局形态的优化和完善，形成以高等级旅游景区为主，较高等级旅游景区为辅的发展局面；在未来的旅游资源开发中，着重发挥枢纽城市的基点作用，突出沪昆高铁和即将开通的渝昆高铁、桂昆高铁以及泛亚铁路的链接功能，进一步推进边境旅游实验区、跨境旅游合作区、全域旅游示范区建设，加快旅游文化+创意产业发展，推动旅游业向国际化、高端化、特色化转型升级，最终实现“旅游强省”的建设目标。