国家5A级旅游景区门票价格空间差异及影响因素

●刘静雯 顾成林 魏虹旭

我国旅游业不断发展，在世界上的影响力越来越大。中国旅游业面对国际经济贸易不稳定的形势仍处于不断发展的阶段。由于旅游业发展迅速，人们的关注热点也逐渐集中于景区的价格方面。在各等级景区中。5A 级旅游景区更具代表意义，根据探究5A 级景区的问题更加能够反映出我国旅游业的根本现状，具有实际意义。本文利用空间视角对我国5A 级旅游景区进行分析，从而探究其影响高峰季门票产生变动差异的因素，以及为相关部门提供参考依据。

国内很多学者对于旅游景区的空间结构进行探究，如朱竑通过对于A 级景区的研究，对于中国A 级景区的区位条件，资源条件以及发展趋势深入了解分析①。郭向阳从云南省73 家高级旅游景区为例分析高级旅游区发展演变特征，得出高级旅游景区演变模式以及影响因素②。李春雷对于我国3A 级景区空间分布和交通可达性进行分析③。王明利利用GIS，对于我国高级旅游景区进行空间研究，并分析影响因素④。国内学者对于旅游景区的空间分布研究方向较多，但将旅游空间结构与旅游门票价格波动相结合的研究甚少。

国内也有不少学者针对门票价格变动及其影响进行研究，如黄潇婷指出我国国内旅游景区门票定价具有复杂性和特殊性的特点，并从中总结出七大影响因素，为国内旅游门票价格的制定提供了参考⑤。张捷雷对不同类型景区进行探究，并总结其各景区门票价格的定价原则，指出我国大多景区门票价格制定的作用并未真正体现，对于这种现象提出定价理念、规范化管理和增强景区综合赢利能力等三方面意见⑥。黄解宇等为解决门票价格制定中存在的问题，总结了近些年学者对门票价格研究的结果，极大地促进了对门票价格的研究⑦。对于我国5A 级景区研究角度较多，但是将景区的门票价格与景区空间分布以及淡旺季等多方面因素相联系的研究较少。国内研究仍有很多的空白区域。

由上述所见，学者对于旅游空间结构问题的研究集中于空间分布特征，景区门票的研究集中于价格的制定和变化等因素，但一些旅游景区的门票价格会依据其时间不同而存在着价格的差异，相比于旅游淡季来说，旅游高峰季门票价格的研究针对大多数人而言更具有实际意义。

本文在已有文献的基础上，借鉴并梳理与旅游空间结构相关的理论，从空间的角度出发，利用旅游高峰季节门票价格数据，利用地理统计方法中的空间分析方法，对于截止到2018年底已有的5A 级旅游景区的空间分布情况，以及对景区门票价格空间分布，进行分析。利用SuperMap 空间分析工具，进行绘图，且对中国5A 级旅游景区的旅游高峰季门票价格空间分布状况和影响因素进行分析。通过上述手段和角度，将我国景区门票价格的研究引领到一个新的方向，具有一定学术价值。且该研究对于相关部门以及大多数出游者提供了参考，具有实际价值。

一、数据来源与方法

我国5A 级旅游景区旅游高峰季门票价格数据来源于中国旅游局统计年鉴。该资料集主要包括国家5A 级旅游景区的名称、设立时间、省份分布、经纬度位置，其时间截止至2018年底。

景区旅游高峰期门票价格数据均来源于各大景区官网。

本文总结了5A 级旅游景区的空间分布状况和高峰期的门票价格间，二者的相互联系，从空间联系中进一步探索门票价格的形成机制。研究手段主要利用SuperMap 软件中的反距离权重法、空间自相关分析法、局部自相关分析法、热点分析法等分析工具进行制图分析。

研究思路图如下：

二、国家5A 级旅游景区分布——基于空间层面

1.分布状况。

各省份国家5A 级景区分布情况分析如下：

图1 国家5A 级旅游景区各行政区含有数量柱状图

截至2018年底，我国现已拥有5A 级旅游景区259 个，我国各行政区含有景区数量如图1 所示，通过柱状图可发现，其中江苏省拥有5A 级旅游景区数量最多，有23 个。除我国香港、澳门、台湾地区没有分布外，各行政区中天津市含有5A 级旅游景区数量最少，仅有2 个。

将数据进行汇总，导入SuperMap 软件中，以中科院所发布的遥感数据底图中的中国行政区划图为底图，可得到各省份国家5A级旅游景区数量图，其分析如下。

国家5A 级旅游景区各省分布情况，总体上看，呈现出集中分布于沿海行政区含有数量居多，西北地区中新疆维吾尔自治区拥有5A 级景区数量最多。而部分行政区所含国家5A 级景区较少，仅有2～6 个，大致为黑龙江省、吉林省、辽宁省、内蒙古自治区、宁夏回族自治区、甘肃省、青海省、西藏自治区一线。

将中国行政区划图与国家5A 级景区经纬度坐标相结合，得到国家5A 级景区空间分布图。相比于各省份国家5A 级旅游景区数量图，该图能够更加详细地分辨出各个景区的位置，根据国家5A 景区位置的分布情况，能够得出，5A 级景区分布情况大致以胡焕庸线为界，该线以东地区分布5A 级景区较为密集；该线以西地区分布5A 级景区较为稀疏。由此可知，我国5A 级旅游景区的分布情况大致与我国人口密度分布情况相似。

2. 空间分布特征分析。据国家5A 级景区空间分布图分布情况，利用SuperMap 对已经录入中国5A 级景区各省份数量的中国行政区划图做全局自相关⑧⑨⑩分析，分析表如下：

表1 Moran 指数

各省份所含有国家5A 级景区的Moran 指数为0.114，表明各省份中的国家5A 级景区分布数量，存在着不显著的、正的空间自相关，即各省份中所观测值之间具有一定关联性，存在较为均衡发展的空间模式。其分布特征是：所含景区数量较多省份相邻较多且集中，所含景区数量较少省份大多相邻且集中。依据表中P 值0.068 可知，可信度近乎达到了95%。

利用SuperMap 软件，各行政区5A 景区数量分布信息，制作出国家5A 级旅游景区空间热点图。

据局部自相关1○分析表明，在中国行政区划图中，除了陕、鄂、豫、鲁、皖、苏、浙、沪外其他各行政区检验值均Z（Gi）在-1.65—1.65 之间，在该区间，各行政区均处于高值与低值集聚、低值与高值集聚混合的分布状况，大部分省份空间分布趋势差异大，表明中国大部分景区虽在空间分析中连片出现但其没有相互联系；其中检验值Z（Gi）为正值并且均在1.65-1.96 之间的为陕、鄂、鲁、苏、浙等地区，表明这些地区具有高值与高值集聚的空间模式以及集聚趋势相对较强；安徽省、上海市的检验值Z（Gi）为正值且在1.96-2.58 之间，表明他们具有高值与高值集聚的空间模式，并且集聚趋势强；河南省检验值Z（Gi）为正值（＞2.58），表明该省具有高值与高值集聚的空间模式，且集聚趋势很强。

三、国家5A 级旅游景区门票价格特征——基于空间分布层面

1.影响景区门票价格制定因素及方法。景区资金投入直接影响到国内景区门票价格的制定。徐彩球、赖明谷认为，制定景区门票价格，不仅要考虑其外在因素，如市场竞争，还要考虑景区自身的内在因素，如景区内涵价值、考虑价值。⑫王永治、温桂芳认为，景区价格制定的影响因素应该考虑资源价值、价值构成及游客(参观者)的需求等⑬。徐华认为，平均成本定价法可以用于监管机构监察各地区景区价格制定情况是否合理，为政府部门减轻舆论压力，带动本地区技术进步，为企业带来良性竞争环境，而我国大多数5A级景区的门票价格制定，都采用的这种方法⑭。李玺认为，制定景区门票可以分为三类，其一是从经济效益出发的主体效益导向模式或刚性定价模式。其二是据其特殊功能定价法的功能管理导向模式。其三主要是结合其市场竞争以及发展战略为依据的营销策略导向模式，具有灵活性等特点。景区定价模式因适应市场竞争由景区刚性定制转变为柔性收缩，从而采取锁定目标，建立机制，注重方法以及讲究策略的方法来实现其转变⑮。

2.旅游高峰季景区门票价格的选择。很多景区的门票价格随着出行人数的高峰季不同而有所变化，对于人们来说，往往会选择节假日进行外出旅游，从而达到身心放松的目的。

针对于不同景区，受到当地纬度、地形、海陆位置等因素影响，人们选择出游的时间大多都集中，景区门票价格会因此上涨，为企业谋取更多的利益。例如，贵州黄果树瀑布景区，在3 月1 日到11月31 日高峰季期间门票价格是180 元每人每次，而其余时间门票价格则降为160 元每人每次。丽江市玉龙雪山景区旅游高峰季节在11 月到次年4 月，门票价格为130 元每人每次，旅游淡季在5月到10 月末，价格为105 元每人每次。

由此人们在外出旅游时对于景区的选择就出现了问题：如果想要在节假日进行旅游，就需要花费更多钱来购买门票；如果想要享受低价的门票，就需要避开节假日的时间。由此可见，旅游高峰期景区门票价格具有切实的研究意义。3.旅游高峰季景区门票价格分布图制作。本文利用SuperMap软件，使用反距离权重插值法，依据原有数据进行制图。

在制图过程中，将包含景区数据的excel 文件与中国行政区划图分别以x 轴和y 轴为经纬度相关联，使用反距离权重法，点要素选择已经关联的excel 文件，c 值选择国家5A 级旅游景区旅游高峰季节门票价格，环境设置为中国行政区划图。通过反距离权重法制图后，利用模板，裁剪出中国行政区划图部分，得到国家5A 级旅游景区处于旅游高峰季时期的门票价格基于空间上的分布情况。4.景区门票价格高低值空间差异分布及其特征。以国家5A 级景区旅游高峰季门票价格为数据基础，制作国家5A 级旅游景区旅游高峰季门票价格分布图。

对景区价格进行划分，其中价格区间大致位于0 元～299 元。从门票价格总体分布情况分析，我国5A 级旅游景区门票价格较高区域，集中分布于以内蒙古鄂尔多斯到广西桂林一线呈条带状分布，该线以东的景区门票价格高值与低值呈零星相间分布，该线以西除新疆阿勒泰地区的喀纳斯景区外，门票价格分布呈由北向南逐渐升高的趋势。

按照中国区域划分，南方地区以及西藏地区门票价格偏高，东北地区和西北地区门票价格总体偏低。部分分析，西藏、湖北、湖南、广西等地区、沪宁杭沿海地区以及个别行政区部分地区国家5A 级旅游景区门票价格偏高。我国西部、东北、南部沿海等地区，以及个别省份区域内的5A 级旅游景区门票价格相对偏低。其余地区的国家5A 级旅游景区门票价格相对适中。

整体而言，国家5A 级景区门票价格以内蒙古鄂尔多斯到广西桂林为高值的集中分布，该线以东为门票高值和低值零星分布。

四、国家5A 级旅游景区门票价格空间差异的影响因素分析

区位因素对于景区门票价格的分布具有重要影响，本文将从交通运输、区位优势以及景区性质等因素入手分析，并依据研究结果提供相应建议。1.交通运输因素。首先在SuperMap 软件将我国主要铁路线与旅游高峰季景区门票价格分布相叠加，得到国家5A 级旅游景区旅游高峰季门票价格及铁路干线分布图。

可知，我国铁路特点是东密西疏，与前文所讲的旅游景区分布特点相似，由此可知旅游高峰季门票价格与铁路线分布存在着密切联系。

横向铁路，兰新线中景区价格受铁路影响较小，仅有个别景区高峰季门票价格偏高。包兰线同兰新线，仅有个别景区高峰季门票价格过高，受铁路干线影响较小。与之相反的是贵昆线，由于贵昆线是西北地区连接着通往沿海地区的铁路干线，能够明显发现，沿线的5A 级旅游景区高峰期的门票价格相对较高，受到铁路干线影响。

纵向铁路，京沪线沿线上景区普遍价格较高，但其高峰季门票浮动不大，门票价格受铁路干线影响。京九线沿线国家5A 级旅游景区门票较高区域集中于沿线附近，受铁路干线影响。处于京广线沿线附近的景区门票价格受铁路干线影响，并且影响较大。京沪线为沿海地区铁路，其中铁路沿线附近景区门票价格较高，其他地区门票价格有高有低，受铁路影响较小。焦柳线附近景区受铁路干线影响明显，其沿线景区价格较高。成昆线沿线的5A 级旅游景区门票价格高于远离沿线的景区门票价格，因此受铁路干线影响。

青藏铁路在图中并未标记，青藏铁路沿线景区较少，但是在铁路干线首末端均有门票价格偏高的国家5A 级景区，对于其价格分布有影响。

由上述可得结论：我国主要铁路干线中，以兰新线、包兰线、京沪线为主，附近的5A 级旅游景区门票价格对于铁路干线依赖性不强，受铁路干线影响较小。以贵昆线、京九线、京广线、京沪线、焦柳线、青藏铁路为主的铁路干线附近5A 景区相对与较远的景门票价格区偏高，影响明显。

总的来说，中国铁路干线以北京和上海为中心地带向内陆呈网状分布，南北方相对比，北方景区价格偏低，南方地区景区价格偏高，但受铁路线影响较大，高价格景区多位于铁路沿线上。得出结论，铁路干线的分布对于大部分5A 级旅游景区高峰季门票价格有直接影响。

2.区位优势。景区区位并不只是简单地以旅游集散地作为中心，由内向外呈现出递减的态势，而是表现出一定的“心理空间距离”特征。资源吸引力越大，知名度越高的景区，在区位旅游条件优势度上呈现出更大的优势，并不会因为交通距离的远近而阻碍游客的出行，随着交通设施的完善，这些景区的空间距离不断弱化，“心理空间距离”不断提高，从而促进景区提高其服务、设施等自身因素。相反，景区本身资源特色如果有限、认知度较低，即使交通距离再近，游客也并不会经常去，单纯的交通区位并不能增加区位优势度。

景区的旅游条件优势加之价格因素，称之为景区区位综合优势度，即从“性价比”的角度来看，旅游条件优势相对明显的景区，除非资源的垄断性明显，否则会削弱区位综合优势。而区位旅游条件优势一般的景区也可以利用费用杠杆，撬动区位综合优势度。

3.景区性质。根据景区性质不同，可将其划分为自然性质的旅游景区和人文性质的旅游景区。此划分仍不够细致，因此在研究过程中以格尔德纳等人的五分法为依据，将国家5A 级景区划分为九大类：天然景观、主题乐园、主题公园、主题景区、历史遗迹、宗教景区、度假村、文化景观等。

依据上述方法对国家5A 级景区进行划分，得到天然景观类126 个；度假村类7 个；主题乐园类6 个；主题公园类9 个；主题景区类15 个；历史遗迹类56 个；宗教景区类22 个；文化景观类18个。

根据整理的九个分类，在SuperMap 软件中将含有经纬度坐标按照性质分类的5A 级旅游景区文件与我国旅游高峰季门票分布情况相结合，得到国家5A 级旅游景区旅游高峰季门票价格及各类景区空间位置分布图。

分析可知，门票价格较高景区主要为绿色代表的天然景观，门票价格较低区域景区主要为黄色代表的历史遗迹。5A 级旅游景区高峰季门票价格多居于于0 元～250 元之间，选取门票价格50 元和150 元为界限，划分其门票价格高低，高于150 元为价格偏高，低于50 元为价格偏低。

（1）天然景观。天然景区中门票价格相对较高的有20 个，约占天然景观类的16%。价格较低的有21 个，约占17%。在天然景观中类似位于广西桂林的漓江景区，属于水上景区，类似这样的景区在门票购买时必须同船票一起购买，船的分类不同，价格也不尽相同。

（2）主题乐园。主题乐园类，高峰季门票价格偏高的5A 级景区有4 个，约占67%。无门票价格偏低的。其中位于山东省威海市的华夏城旅游景区和以及佛山市长鹿旅游休博园景区性质为半游乐场半景区，门票价格相对偏低，除此之外的其余景区均以游乐场性质为主，门票价格均在200 元以上，其中内部各个景区门票单独收费。

（3）主题公园。主题公园类，高峰季门票价格偏低的景区有7个，约占78%。景区价格整体偏低。

（4）主题景观。主体景观类，景区门票价格偏高景区有6 个，占主题景观类景区的40%，景区门票价格偏低景区有3 个，约占20%。其中包含陵园类景区5 个，纪念类景区2 个，影视基地类景区5 个，科技类景区1 个，乡村类主题1 个，恐龙遗址类景区1 个。其中以影视基地类门票价格随基地类型不同门票存在差异，陵园类景区分数个内部陵园，单独售票。

（5）历史遗迹。历史遗迹类，高峰季景区门票价格偏高景区占9%，价格偏低景区有22 个，约占39%。除古镇古城外，门票价格区间主要分布在70 元～130 元之间，而在历史遗迹的古镇古城中，古镇景区大多是免门票价格，但是内部有单独收费的景区，而一部分古城景区门票免费，另一部分收取门票费用。

（6）宗教景区。景区门票价格偏高景区与价格偏低景区数量相同，约占整体的14%，门票价格主要分布在55 元～125 元之间。

（7）度假村。度假村类，高峰季景区门票价格偏低的有3 个，约占43%。无价格偏高的景区。度假村类型多样，大多是依附于自然景观，为人们提供休闲疗养放松的场所，本文所述的度假村类5A景区，主要是依附于5A 级旅游景区的度假村，这种度假村的吸引力远超过景区的吸引力，因此，度假村门票价格概念相对变淡。

（8）文化景观。文化景观类，高峰季景区门票价格偏高景区约占11%，景区门票价格偏低景区约占44%。其中主要包括缅怀先人性质的景区以及以地方性文化为主的景区，前者大多免费或收取较低门票，后者门票费用相对较高。

（9）景区性质对于门票影响因素总结。从景区性质的角度出发，发现在众多旅游景区之中，天然景区由于数量多、种类多，选择的人数相对偏多，而依据于天然景区的先天优势，门票价格也从高到低各不相同；相对来说，数量较少，却以游乐场性质为主的主题乐园门票价格却相对较高；与主题乐园构建目的相似却性质相反的度假村景区，门票价格取决于依附的景区，更倚重与内部的消费；主题公园类景观，由于其性质原因，门票价格普遍偏低；而主题景观类却因为其独特主题而吸引大量游客，价格由高到低存在差异，但是普遍高于其他景区；历史遗迹、文化景观、宗教景区三者相似，属于人文类的典型景观，来这里游玩的游客大多数是为了学习文化知识以及陶冶情操，再按照其内部细致分类，门票也存在差异。

五、结论

本文以国家5A 级景区和旅游高峰季门票价格为研究对象，运用SuperMap 空间统计软件，对其空间分布特征及影响因素进行分析，其结论如下：

1.国家5A 级旅游的景区空间分布。国家5A 级旅游景区依据各省份数量分布进行统计，以黑、吉、辽、蒙、甘、宁、青、藏一线景区数量分布较少，东部除青海、云南二省外（我国港澳台地区含有5A级景区数量为0），数量分布较多。5A 级景区空间分布状况和我国人口分布状况相关，以黑河至云南腾冲一线为界，该线以西总体景区数量分布少，分布状况较为分散；以东5A 级景区数量较多，分布状况较为集中。总体呈现出，含有景区数量较多的行政区相聚集，含有景区数量较少的行政区相聚集。

2.国家5A 级景区旅游高峰季节门票价格分布。我国5A 级旅游景区高峰季门票价格较高景区分布，主要集中于从鄂尔多斯至桂林一线，分布状况呈条带状，以东景区门票价格高低零星分布，以西景区价格除新疆阿勒泰喀斯特景区外，门票价格整体呈现出北低南高的趋势。

3.景区门票价格的分布差异影响因素。交通因素、景区性质、区位优势是影响景区门票价格分布的主要因素。

注释：

①朱竑,陈晓亮.中国A 级旅游景区空间分布结构研究[J].地理科学,2008,28(5)：607- 615

②郭向阳,明庆忠,穆学青.旅游景区空间结构特征及其演变——基于云南省73 家高等级旅游景区的分析[J].云南师范大学学报（自然科学版）,2016(6)

③李春雷.3A 级及以上景区空间分布特征与可达性研究[D].辽宁师范大学,2014

④王明利.基于GIS 的中国高级别旅游景区(点)空间结构及影响因素研究[C].上海师范大学,2013

⑤黄潇婷, HUANGXiao- ting.国内旅游景区门票价格制定影响因素的实证研究[J].旅游学刊,2007,22(5)：73- 79

⑥张捷雷.对中国景区门票价格制定的思考[J].经济与管理,2005(8)

⑦苏建军,李小丽,黄解宇.国内旅游景区门票价格研究进展综述[J].价格月刊,2009(2)

⑧Cliff A D,Ord J K.Spatial Autocorrelation[J]. Biometrics,1974,30(4)：729

⑨Anselin L Getis A.Spatial stagistical Analysis and Geographic Information Systems[J].Annals 0f Regional science,1992,26(1)：19- 25

⑩Griffith Daniel A.Spatial Autocorrelation：A Primer,Resource Publications in Geography [J].Association of American Geographers, 1999：82.

⑪Ord J K ,Getis A .Local Spatial Autocorrelation Statistics：Distributional Issues and an Application[J]. Geographical Analysis,1995,27(4)：286- 306

⑫徐彩球,赖明谷.旅游景点门票科学定价研究[J].价格月刊,2006(12)：15- 16

⑬王永治,温桂芳.游览参观点门票价格若干问题研究[J].价格理论与实践,2005(11)

⑭徐华.自然垄断产品定价：边际成本法还是平均成本法[J].中国经济问题,1999(2)：40- 44

⑮李玺.旅游景区定价模式优化研究[J].价格月刊,2005(4)：14- 15

⑯Daly C.Guidelines for assessing the suitability of spatial climate data sets[J].International Journal of Climatology,2006,26(6)：707- 721