浅析中国汽车营地空间格局与网络关注度空间格局的差异及耦合关系

何鑫慧，杨效忠

(安徽师范大学 地理与旅游学院，安徽 芜湖 241000)

汽车营地是指在交通便利、风景优美之地开设的，专门为自驾车爱好者提供自助或半自助服务的休闲度假区，主要服务包括住宿、露营、餐饮、娱乐、拓展、汽车保护与维护等，是满足现代人休闲时尚需求的旅游新产品[1]。国外汽车营地以野营的方式兴起，距今有近百年的发展历史，目前倾向多元化的发展方式，其服务与管理也日趋成熟。各国学者自国际露营协会成立对汽车营地的研究逐渐深入，主要集中于营地建设、运营管理标准以及露营者的需求等方面[2-6]。其中研究学者Robert W. Douglass对美国汽车营地的分类、影响及开发层面进行了研究[7]。Bruse T.Wilkins与Clifton W.Loomis探讨汽车营地的经营和管理[8]。C.Desouches使汽车营地的安全管理问题成了焦点[9]。Neil Nixon不仅更加注重露营旅游者的需求研究，还探讨了露营地对区域内的影响[10]。我国汽车营地发展时间较短，研究内容尚且不足。近几年，随着汽车保有量不断攀升，自驾游备受青睐，汽车营地作为一种新兴旅游事物备受关注，其学术研究也在逐渐升温[1]。早期学者主要从不同层面切入，在分析不同案例的基础上，提出营地规划建设的建议[11-13]。近几年汽车营地发展态势良好，部分学者对我国汽车营地的发展现状和发展模式进行了探讨[14-16]，并且从游客体验角度提出汽车营地的发展策略[17-18]，更有学者对汽车营地的产品开发提出新思路[19]。综上所述，我国汽车营地相关研究尚处于起步阶段，在研究区域与尺度上，各种尺度均有涉及，以单个省份的较为常见；在研究方法上，定量研究较少；在研究内容上，学者侧重于汽车营地规划设计和经验借鉴的研究[20]。如今互联网与旅游的关系日益紧密，携程旅行、穷游网、去哪儿旅行等知名网站不断涌现，游客倾向于通过旅游网站来获取旅游信息，然而现有的研究鲜少从游客角度出发，利用网络数据分析汽车营地的发展现状。

鉴于此，本文基于携程旅行网，以中国大陆31个省级行政区为基本研究单元，以目前所建的402个汽车营地为研究对象，采用GIS空间分析方法，对中国汽车营地现实空间分布格局与其网络关注度空间分布格局进行耦合分析，探讨两者之间的差异与联系，旨在为汽车营地的规划建设提供相应的参考，促进汽车营地的可持续发展。

1 数据来源及研究方法

1.1 数据来源

根据2018年中国露营网(http;//www.51luying.com/)公布的《中国露营地地图》营地数据，获取中国402处汽车营地的名称及所在区域(除去规划中的汽车营地)，利用坐标拾取系统获取各营地的地理坐标，导入Arcgis软件生成营地的矢量数据。

携程网中的点评是游客在该网站平台进行旅游目的地的预定并进行游玩后给予的评价，其点评数量反映了真实的旅游客源量，以此作为各汽车营地网络关注度的衡量标准较为合理(点评数量与网络关注度成正相关关系)。以各汽车营地名称为关键词检索各营地的点评数量(截止到2019年5月4日)，对点评中存在疑似广告、同一个ID的重复评论等无用评论进行剔除，最终确定402个汽车营地点评数量总数为27145个。

1.2 研究方法

运用Arcgis10.2软件对我国402个汽车营地示范点及其网络关注度进行标准差椭圆法分析、全局Moran’sI指数计算、Lisa集聚分析研究，得出示范点及其网络关注度的空间布局情况和空间集聚特征；通过Arcgis10.2软件中的热点分析工具得出各省份汽车营地分布数量和网络关注度的热点得分即(GiZ值)，对两者GiZ得分进行作差，其绝对值倒数即为两者之间的耦合度，所得结果数值越大，说明耦合程度越高，反之，耦合程度越低。

1.2.1 标准差椭圆法

标准差椭圆是用于描述地理要素的空间分布趋势，可以反映出点要素的分布重心和方向性[21]。本文的标准差椭圆可以反映出汽车营地分布点及其网络关注度的空间分布方向、分布重心及旋转角度的差异性。

1.2.2 moran’sI指数和局部空间关联指数(LISA)

全局空间自相关是用来分析整个区域的空间特征(包括联系和差异)，本文研究使用moran’sI[22]。

其公式为

(1)

n为中国省级行政区划数；wij是空间距离权重；xi是地域单元i的x变量值。Moran’sI指数在[-1,1]之间，当I>0时表示要素呈聚集分布；I<0时表示要素呈离散分布；I=0时表示要素呈随机分布[23]。

全局空间自相关虽能反映出整个区域的联系与差异，却不能精确到局部区域的空间分布特征[24](P23-32)，而局部空间自相关可以反映要素在局部区域的集聚程度,本文采用空间联系的局部指标(Lisa)来描述局部空间的关联性[25]。

其公式为

(2)

式中：n为中国省级行政区划数；wij是空间距离权重；xi是地域单元i的x变量值；s为标准差。当Ii>0时，表示要素为“高-高聚类”类型或“低-低聚类”类型；当Ii<0时，表示要素为“高-低聚类”类型或“低-高聚类”类型[25]。

2 汽车营地及其网络关注度的空间格局分析

2.1 总体空间格局

利用Arcgis10.2软件中的自然断点法将各省份汽车营地数量及其网络关注度进行分级(表1、图1、图2)。从空间分布上看，中低度聚集区主要分布在中部和西部地区，高度聚集区主要分布在东部沿海地区以及内蒙古、云南、湖北、湖南等地区；高关注度区及较高关注度呈集中连片状态，主要分布在东南部沿海区域及辽宁、北京、四川、陕西等省份，较低关注度区、低关注度区域分布较为分散，西部、北部和中部均匀涉及，地区差异性较大。

表1 中国汽车营地数量及网络关注度分级表

数据来源：Arcgis10.2软件的分析结果。

图1 国汽车营地数量等级分布图

图2 中国汽车营地网络关注度等级分布图

2.2 空间差异分析

2.2.1 标准差椭圆分析

利用Arcgis10.2软件中的标准差椭圆法，分别以汽车营地空间分布密度和网络关注度为权重因子，得到中国汽车营地空间分布及网络关注度标准差椭圆。

由表2和图3可知，中国汽车营地空间分布标准差椭圆与网络关注度标准差椭圆既有空间差异也有空间联系。从分布重心来看，关注度重心位于空间分布的重心的东南方向，分别位于安徽省六安市和河南省泌阳县。从旋转角度来看，两者相差3°42′，均为东北—西南走向，偏差较小。从分布范围来看，空间分布标准差椭圆的面积大于网络关注度标准差椭圆的面积。从整体看，中国汽车营地主要集中于中部偏南地区，而网络关注度却是中部偏东地区较高。

图3 中国汽车营地空间分布与网络关注度空间分布标准差椭圆

2.2.2 Moran’sI指数计算

为了更加清楚地分析中国汽车营地与网络关注度的空间分布差异，本文对汽车营地空间分布格局与网络关注度空间格局进行全局自相关分析(详见表3)，结果表明：两者Z值都为正且检验结果有统计学意义(Z值大于临界值1.96)，中国汽车营地分布以及网络关注度格局具有空间正相关特征，即两者呈空间聚集特征。通过比较发现，中国汽车营地现实空间格局中的Z值大于网络关注度空间格局中的Z值，表明前者的聚集程度比后者的聚集程度更加显著。

表2 中国汽车营地空间分布与网络关注度空间分布标准差椭圆分析

数据来源：Arcgis10.2软件的分析结果。

表3 中国汽车营地全局自相关分析检验结果

数据来源：Arcgis10.2软件的分析结果。

2.2.3 局部关联指数计算(Lisa)

为了更加准确地反映中国汽车营地局部区域的分布特征，利用Arcgis软件对汽车营地分布密度和网络关注度的局部自相关特征进行分析。

由图4可知，中国汽车营地的分布以“高-高聚集”型和“低-低聚集”型居多，现实空间格局差异较为显著且复杂多样。“高-高聚集”型表示汽车营地空间密度较高且形成了大规模的集聚中心，主要分布在新疆北部、甘肃、青海、宁夏、陕西等西北地区及四川、重庆、湖南、贵州、云南、广西、广东、海南等西南地区；“低-低聚集”型表示汽车营地空间密度较低且无明显的集聚中心，主要分布在内蒙古中部、京冀翼地区、部分东北地区以及江苏、上海等东部地区；浙江、福建及中部等区域的汽车营地既不是“高-低聚集”型也不是“低-高聚集”型，是空间分布密度较高(例如浙江、湖北地区)，但交通位置及经济水平的影响且不同分布密度的汽车营地点分布较为复杂所导致；还有一部分区域汽车营地空间分布密度较低(比如安徽、河南等地区)，但与周围地区形成了一定规模的集聚中心。

图4 中国汽车营地空间分布密度Lisa集聚图

图5 中国汽车营地网络关注度Lisa集聚图

由图5可知，在网络关注度空间格局中，汽车营地网络关注度分布规律并不显著。大部分汽车营地既不是“高-高聚集”型和“低-低聚集”型，也不是“高-低聚集”型和“低-高聚集”型，主要是由于不同网络关注度汽车营地在区域内交错分布有关；“高-高聚集”型有13个，此类型汽车营地不仅关注度高且呈集中分布，在东部沿海地区形成高关注度中心；“高-低聚集”型有2个，其网络关注度高于周围营地，形成较小规模的关注度中心。

3 汽车营地空间格局与网络关注度空间格局耦合分析

3.1 汽车营地空间分布与网络关注度空间格局热点分析

利用Arcgis软件中的热点分析工具对汽车营地的空间分布与网络关注度空间格局进行分析，得出热点得分(GiZ得分)。根据汽车营地空间格局和网络关注度GiZ得分渲染得出各省份汽车营地空间格局和网络关注度空间格局热点分析图(图6、图7)。

图6 中国汽车营地空间格局热点分析图

图7 中国汽车营地网络关注度热点分析图

3.1.1 中国汽车营地空间分布热点分析

由图6可知，汽车营地空间分布热点得分较高的区域主要分布在长三角、泛长三角、京冀翼地区以及内蒙古地区，其中江苏、浙江等省份为满足人们多样化的旅游需求，汽车营地的建设得到政策大力支持，而内蒙古、四川等地凭借游牧文化和优越的地形条件为汽车营地的建设提供了基础；新疆、甘肃、重庆、广西、山西、河南、安徽、江西、黑龙江等省份热点得分较低，这些省份不仅汽车营地数量少且发展潜力不大；剩余的省份得分更低，汽车营地没有形成相应的规模。总体来说，我国的汽车营地主要分布于江浙沪等东部沿海地区以及北京、内蒙古地区。

3.1.2 汽车营地网络关注度空间格局热点分析

汽车营地网络关注度热点分析得分最高的省份是江苏、上海，由于这两个省份经济文化资源等各方面实力雄厚，加上人们对旅游有多样化的需求，追求休闲、新鲜、刺激的感受，人们对汽车营地这种新型的旅游形式产生了较高的关注。汽车营地网络关注度热点得分较高的是广东、福建、浙江、安徽、北京、辽宁、四川、陕西等省份，这些省份经济发展较为迅速，要么依托该地优质的旅游吸引物，带动汽车营地的发展，要么受该地旅游消费者特征的影响，要么是汽车营地自身产品特征所影响，汽车营地的消费能力与潜力都较强。河北、山东、湖北、湖南、贵州、云南、青海、海南、黑龙江等省份得分较低，这些省份旅游经济发展较为落后，交通便捷程度也相对较弱，并且这些省份汽车营地的总体规模相对较小，开发率也相对较低，对汽车营地的需求相对就少，因此汽车营地网络关注度较低。其余省份的得分更低，汽车营地的网络关注度和发展潜力都非常小。

3.2 汽车营地空间格局与网络关注度空间格局的耦合度分析

利用Arcgis的自然断点法将各省汽车营地数量和网络关注度的GiZ得分之差的绝对值的倒数(耦合度)分级，所得值越高耦合程度越高。如图8所示，我国绝大部分省份的汽车营地空间分布与网络关注度空间分布耦合程度不高，总体布局尚不合理。目前只有广西和天津这两个汽车营地数量和网络关注度都较低，并且旅游产业不甚发达的省份达到了较好的空间耦合度；新疆、辽宁、重庆三省的汽车营地与其网络关注度的空间耦合度也相对较高，新疆和重庆耦合度较高是由于汽车营地不仅分布数量较少，网络关注度也较低，而辽宁省旅游资源遍布全省，汽车营地依托省市重点旅游区布局发展，加上政府对汽车营地的建设支持，分布数量和网络关注度不断攀升，从而实现了较高的耦合度；安徽、陕西、上海等省份旅游资源特色各异，旅游业较为发达，汽车营地网络关注度较高，是省内汽车营地严重的供给不足导致的耦合程度低。江苏、浙江、广东、福建等东部沿海省份及北京、四川等省份人流量较大，旅游需求多变，尽管区域内的营地分布数量相对较多，但仍因供给不足造成耦合度低；内蒙古、河北、山东、云南、湖南、湖北等省份汽车营地的总数是中国汽车营地总数的32%，而其网络关注度仅有总数的8%左右，是严重的供过于求导致的耦合程度较低。

图8 各省份汽车营地空间格局与其网络关注空间格局耦合度

4 结论与展望

4.1 结论

文中利用探索性空间数据分析和GIS空间分析相结合的方法，对汽车营地及其网络关注度的空间格局的差异和耦合关系进行探究，得出以下主要结论：

1)我国汽车营地主要分布在沿海地区、中西部地区、内蒙古地区；汽车营地网络关注度较高的区域主要集中在华东地区，其余地区除了四川、陕西，北京、辽宁等省份，汽车营地均没有得到较好的发展，这与营地所在区域旅游资源禀赋、旅游地基础设施和交通连接度具有很大的关系。

2)对汽车营地示范点以及网络关注度进行空间自相关分析，moran’sI指数分别为0.74066和0.03495,两者均有明显的自相关性特征，但前者的聚集程度较后者更为显著；其中汽车营地在空间上的分布多为“高-高聚集”类型和“低-低聚集”类型，汽车营地的网络关注度在空间上的分布多为“高-高聚集”类型和“高-低聚集”类型。

3)基于汽车营地空间分布和网络关注度空间分布的耦合分析，耦合情况最好的是广西和天津两个省份，辽宁、重庆、新疆三个省份耦合程度也较高，剩余地区汽车营地耦合程度相对较低。

4.2 展望

我国汽车营地建设虽处于发展启动阶段，也尚存在很多不完善的地方，但在各种机遇下具有很大的发展前景，汽车营地的数量和网络关注度也在不断攀升。结合汽车营地的发展现状，我国理应根据各自区域的资源与特色，营地周边景区的性质和级别加速度加质量的建设汽车营地。

在当前的发展过程中应适当限制内蒙古、河北、山东、云南、湖南、湖北等省份汽车营地建设，对其汽车营地的运营管理和服务质量等方面进行改善，依托区域内现有的资源与设施实现产业链延伸，发展更多优质特色的汽车营地附带产品以扩大客源市场，实现更好的发展；应积极推进广西、天津、辽宁、重庆、新疆等耦合度较高的省份在不改变汽车营地数量的情况下丰富营地的内容和形式，发挥良好的带动作用；在江苏、浙江、广东这样的经济较为发达的省份应加快建设适应区域内的差异化的高级别高质量的汽车营地，并合理运用营销手段，发挥自身优势，完善政策体系保障原有营地的正常运行，进一步吸引旅游者，提升其关注度。由于西部和北部地区有自然环境方面的优势，可以考虑在四川、内蒙古等省份适当支持汽车营地的建设与发展。

本文尚有很多不足之处。本文仅以中国露营网公布的中国内陆地区的402个汽车营地为研究对象，未考虑到正在规划和建设中的营地，在未来的研究中应进一步深入。