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“十三五”以来,新疆年接待游客总人次和年旅游总收入保持每年30%以上的增长率。 2019年统计数据显示,全疆年接待游客21329.54万人次,比上年增长42.0%,旅游总消费3632.58亿元,同比增长40.8%,旅游业已成为新疆经济发展新的增长极。①2019年新疆提出“旅游兴疆”战略目标,致力于将旅游产业打造成新疆的支柱型产业。随着大众化旅游时代的到来,以及旅游产品日益丰富,旅游者面临更为多样的选择,对旅游资源独特、服务设施完善、通达性高的景区更为青睐。随着旅游者越来越追求高性价比的旅游体验,在评判一个地区旅游业发展水平时,其年接待游客总人次和年旅游总收入受到更多关注。
本文从空间的角度研究新疆各地州市旅游发展水平,尤其就旅游发展水平在新疆各地州市空间上如何分布、是否存在均质性,以及区域间的时空演变等相关问题进行研究。
空间自相关是指区域内某一事物的地理属性同其他所有事物相同属性的关系,它是基于地理空间信息检验相邻区域相关性的统计方法,目的是揭示地理属性变量在空间上的部分特征,其已广泛应用于旅游学科的相关领域。本文借鉴已有文献获得的成熟指标,并考虑数据资料的可获得性,引入旅游发展指数(TDI)来评价区域旅游发展水平。同时,选取新疆各地州市2015~2019年各年度旅游总人次和旅游总收入,采用熵值法赋权和空间自相关的分析方法,对新疆各地州市旅游发展水平的现状和特征进行研究,据此提出相应对策,为新疆做好区域旅游发展提供理论依据。
新疆维吾尔自治区位于中国西北地区,是亚欧大陆的地理中心。自治区下辖4个地级城市、5个地区行署和5个民族自治州。新疆辖区面积占中国陆地总面积的17%,是中国面积最大的省份。新疆东西长1950公里,南北跨度1550公里。北部的阿尔泰山、南部的昆仑山以及贯穿中部的天山山脉,将新疆划分成北疆和南疆两大区域。“三山夹两盆”的地形地貌特征阻挡了海洋季风的到达,新疆全年气候特征以干旱少雨为主,属典型的温带大陆型气候。复杂的地形地貌、多样的气候环境、独特的民族风情,使得新疆拥有得天独厚的旅游资源。截至2020年1月,新疆有13个5A级景区和121个4A级景区。
1.熵值法
熵值法相较于层次分析法,是一种较为客观的赋权方法,其依据评价指标内部的属性来判定指标价值的大小,再根据指标的相对变化幅度判断其对系统总体的影响,赋予变化程度相对较大的指标以较大的权重。熵值法具体计算步骤和公式如下:
第一步,为了消除量纲以及测量单位的差异,对指标进行标准化处理:
(1)
(2)
其中,Xij为地州市i的第j项指标5年的均值;X’ij为Xij标准化后的值;Min(Xij)为各地州市的第j项指标的5年最小平均值;Max(Xij)为各地州市第j项指标5年的最大平均值。
第二步,计算第j项指标下第i个城市占该指标的比值:
上式中:i=1、2、3、……n,表示各地州市;j=1、2、3、……n,表示指标;Pij表示X’ij指标的比值。
第三步,计算第j项指标的熵值:
(4)
第四步,计算第j项指标的差异性系数:
gj=1-ej
(5)
其中,gj为第j项的差异性系数,对于第j项指标来说,差异性系数越大,评价的影响就越大,相应的熵值就越小。
(6)
2.旅游发展水平指数
该指数度量新疆各地州市的旅游发展水平,其计算公式如下:
(7)
3.空间权重矩阵设置
空间权重矩阵体现区间观测值在空间地理作用中的效应。空间权重矩阵分为三种,分别是基于地理邻接、地理距离和经济距离权重矩阵。考虑到新疆面积较大且各地州市相距较远,为反映不同区域旅游发展水平的溢出效应,选择地理距离构建空间权重矩阵。根据“地理学第一定律”,新疆各地州市在空间上都具有或强或弱的空间相关性,距离较近的地州市之间比距离较远的地州市之间的联系更为紧密。基于旅游目的地吸引力存在空间距离衰减的规律,因此设定各地州市中心城市之间的距离的倒数,构建空间权重矩阵,其基本思想是两地之间的地理距离越近,其权重的赋值越大。
该空间权重矩阵的定义如下:若i=j时,则说明两地重合,故Wij=0;若i≠j时,则说明两地存在地理空间距离,故Wij=1/dij。其中,d为不同地州市中心城市之间的距离,构造空间权重如下:
4.全局空间自相关分析法
全局空间自相关一般采用全局莫兰指数(Moran’sI)来描述数据在总体上呈现的空间分布特征,以及在空间上的平均关联程度与平均差异程度,其取值分布在[-1,1]之间。在给定的显著性检验水平下,当莫兰指数数值越靠近1,则空间分布呈现正相关性,说明区域间的集聚程度越强;当莫兰指数越靠近-1,则空间分布呈现负相关性,说明区域间的离散程度越强;若莫兰指数等于0,则说明各地州市旅游发展水平是随机分布的,不存在空间自相关关系。全局莫兰指数的计算公式如下:
5.局部空间自相关分析法
不同于全局莫兰指数,局部莫兰指数(Local Moran’s I)是美国亚利桑那州立大学Luc Anselin 教授在1995年提出的。局部莫兰指数描述的是旅游发展水平在空间格局上的演化规律,以说明区域内不同空间单位属性之间的异质性。具体公式如下:
(9)
其中,Zi、Zj分别表示i、j空间单元观测值的标准化值;Wij为空间权重。
本文数据资料源自政府网站公开资料,如2015~2019年的新疆维吾尔自治区政府工作报告和《国民经济和社会发展统计公报》,以及新疆14个地州市的《国民经济和社会发展统计公报》及其政府工作报告,并参考了中经网统计数据库和知网年鉴数据库。数据来源与统计口径保持一致,能够保证此次研究结果的可靠性和准确性。
将新疆14个地州市2015~2019年每年接待游客总人次和旅游总收入数据代入公式(1)到公式(6),得到14个地州市旅游发展指数(TDI)(见表1)。
表1 2015~2019年新疆14个地州市旅游发展指数(TDI)表
地州市2015年2016年2017年2018年2019年阿勒泰地区1.8441.8740.4190.3660.269博尔塔拉蒙古自治州0.6070.6460.6770.7310.821巴音郭楞蒙古自治州2.0711.7861.6240.5971.652阿克苏地区0.6130.5860.5490.6680.718克孜勒苏柯尔克孜自治州0.210.2050.1970.2110.184喀什地区1.1491.0571.0241.0861.057和田地区0.180.1350.2850.210.167
为展示新疆14个地州市的旅游发展水平是否存在区域化集群特征,并考察其地理位置与空间分布是否一致,借助Geoda1.14软件将表1中14个地州市旅游发展指数的值做K中心聚类分析(见图1)。
图1 新疆14个地州市旅游发展水平聚类分析图
根据图1可知,新疆14个地州市旅游发展水平大致可划分为五个区域,即北部区域是阿勒泰地区、塔城地区、克拉玛依市;中部区域是乌鲁木齐市、昌吉回族自治州;西部区域是博尔塔拉蒙古自治州、伊犁哈萨克自治州、阿克苏地区;东部区域是哈密市、吐鲁番市、巴音郭楞蒙古自治州;南部区域是克孜勒苏柯尔克孜自治州、喀什地区、和田地区。将五个区域的旅游发展指数取平均值制作趋势图(见图2)。
图2 五大区域旅游发展水平趋势图
从图2可以发现,(1)新疆区域内各地州市旅游发展水平存在巨大差异,以乌鲁木齐市和昌吉回族自治州为代表的中部区域,其旅游发展水平远高于其他四个区域;与中部区域距离较近的东部和西部区域,旅游发展水平也明显高于北部和南部区域,呈现旅游发展水平从中部区域向周边区域递减的趋势。(2)2015~2019年中部区域旅游发展指数增长缓慢,而西部和东部区域旅游发展指数呈现小幅抬升趋势,说明中部区域的游客人数和旅游收入向东部和西部区域外溢,带动其周边地区旅游业的发展。(3)从总体空间分布格局看,新疆旅游发展水平呈现“金字塔”结构,即中部区域表现突出、周边区域凹陷的分布特征。
为了检验新疆各地州市旅游发展水平在地理空间上的相关程度,本文借助Geoda 1.14软件计算出2015~2019年新疆14个地州市旅游发展水平全局Moran’s I值及其相关检验指标。根据表2可知,新疆14个地州市全局Moran’s I连续五年均为正值,且都在5%的置信水平上通过了显著性检验。表明新疆各地州市旅游发展水平在空间上具有明显的集聚特征,并且存在两极分化的趋势,即旅游发展水平高的地区其旅游发展水平会越来越高,相较于旅游发展水平较低的地区,其地位不断巩固;同时,旅游发展水平高的地区对旅游发展水平低的地区的游客和资源产生虹吸效应,而旅游发展水平较低的地区在没有政策扶持以及旅游发展水平短期无法大幅度提升的前提下会陷入恶性循环。
表2 2015~2019年新疆14个地州市旅游发展水平全局Moran’s I②汇总表
1.Moran’s I散点图分析
通过Geoda 1.14计算2015~2019年新疆14个地州市旅游发展水平得到Moran’s I散点图,分析结果见图3~图7。Moran’s I散点图分为4个部分,分别是高-高(High-High)象限、低-高(Low-High)象限、低-低(Low-Low)象限、高-低(High-Low)象限。
图3 2015年新疆14个地州市旅游发展水平Moran’s I散点图
其中,高-高象限表示某一区域及其周围区域的旅游发展水平较高,有显著的正向空间集聚效应;低-高象限表示某一区域与周围区域的旅游发展水平相比较低,有显著的负向相关;低-低象限表示某一区域及其周围区域的旅游发展水平较低,有显著的正向空间集聚效应;高-低象限表示某一区域与周围区域的旅游发展水平相比较高,有显著的负向相关。
图4 2016年新疆14个地州市旅游发展水平Moran’s I散点图
从结果来看,2015~2019年,新疆14个地州市大部分处于低-高和低-低两个象限,占全部地州市的71.4%以上。在象限分布上,个别年份略有浮动,说明除了高-高象限内的头部城市以外,绝大多数区域旅游发展水平较低,并表现出明显的局部集聚性以及总体分布上的均质性。
图5 2017年新疆14个地州市旅游发展水平Moran’s I散点图
此外,从2016年以后高-高象限出现了新的区域,说明区域旅游发展水平随着经济发展、基础设施完善、通达度提高,以及政府的政策支持,出现了低-高象限的区域向高-高象限跃进的现象。
图6 2018年新疆14个地州市旅游发展水平Moran’s I散点图
图7 2019年新疆14个地州市旅游发展水平Moran’s I散点图
2.LISA集聚图分析
为了分析2015~2019年新疆各地州市局部空间相关类型及其集聚效应是否显著,本文借助Geoda 1.14软件,将2015~2019年新疆各地州市LISA集聚分布结果汇总到表3。
可以发现,2015~2019年新疆各地州市集聚分布状况没有明显变化,同时在四个象限中仅有乌鲁木齐与和田通过0.1%显著性水平检验,昌吉、克孜勒苏和喀什通过了1%的显著性水平检验,通过检验的比重仅为35.7%,反映出新疆各地州市旅游发展水平局部空间自相关性不足。
表3 2015~2019年新疆14个地州市旅游发展指数LISA集聚结果汇总表
还可以看出,低值区域变化幅度较小,主要分布在南部区域和北部部分区域,而高值区域主要分布在中部地区,围绕中部区域的东部区域和西部区域,旅游发展水平明显高于南部区域和北部区域,显现出一定的溢出效应,进一步佐证了新疆各地州市的旅游发展水平呈现两极分化的特征和“金字塔”结构的空间分布格局。
第一,通过对2015~2019年新疆14个地州市旅游发展水平进行评估和分析,发现乌鲁木齐市的旅游发展水平最高,其次是伊犁哈萨克自治州和昌吉回族自治州,再次是吐鲁番市、巴音郭楞蒙古自治州和喀什地区,最后是哈密市、塔城地区、博尔塔拉蒙古自治州、克拉玛依市、阿克苏地区、阿勒泰地区、克孜勒苏柯尔克孜自治州以及和田地区。借助Geoda 1.14软件对新疆14个地州市旅游发展水平进行空间聚类分析,可将新疆14个地州市划分为五大区域,分别是中部区域、西部区域、东部区域、北部区域及南部区域,其中,中部区域旅游发展水平最高,依次是西部区域、东部区域、北部区域和南部区域,各区域内旅游发展水平大致相同。
第二,对新疆14个地州市旅游发展水平进行空间格局演变研究,得出结论:(1)2015~2019年五大区域的全局Moran’s I值分别是0.417、0.425、0.425、0.422和0.433,均为正值且通过5%的显著性水平检验,表明新疆14个地州市旅游发展水平总体上有显著的空间自相关,空间集聚效应明显且呈现两极分化特征。另外,分析全局Moran’s I值的变化趋势,新疆14个地州市旅游发展水平空间集聚效应进一步加强。(2)结合Moran’s I散点图的分布情况可知,高-高象限内有4个地州市,低-低象限内有5个地州市,两个象限的地州市数量占总数量的64.3%,表明新疆14个地州市旅游发展水平存在显著的局部相关,且地理空间分布有明显的均质性,这在一定程度上反映出新疆14个地州市旅游发展水平形成了较为稳固的空间分布格局,即中部区域突出、四周区域凹陷。(3)依据LISA集聚图分析可知,通过局部自相关检验的地州市较少,说明新疆14个地州市旅游发展水平局部自相关偏弱,旅游发展水平较高的城市对周边地州市的辐射有限、关联性不强、相互影响力欠缺。
第一,持续提升以乌鲁木齐市为代表的中部区域旅游发展水平,强化其对周边各地州市的辐射带动作用。乌鲁木齐市是新疆首府,也是新疆的政治、经济、文化中心和交通枢纽,具有资金、区位、人才、科技等诸多优势。从2015~2019年新疆14个地州市的Moran’s I散点图可以发现,以乌鲁木齐市为代表的中部区域对周边地区的辐射和带动作用比较有限,能体现其资源溢出效应的仅有巴音郭楞蒙古自治州一个区域。因此,中部区域在保持自身优势地位的同时,政府应实施差异化发展策略,充分挖掘各地州市的民族风情和文化特色,丰富旅游服务业态,增强区域旅游发展的协同性,延长旅游服务产业链,同时在旅游产业的布局上实现全域规划、分步实施、分区发展、突出特长、优势互补。
第二,加大对南部、北部、东部和西部区域的政策支持力度。根据Moran’s I散点图可知,分布在低-低象限的南部区域和北部区域的部分城市旅游发展水平偏低,为了避免中部地区对其产生资源虹吸效应,政府应针对性出台相关政策,重点予以扶持。一是持续加大对旅游发展水平较低区域的投资力度,建设完善其公路、铁路、机场及通讯基础设施,提高其通达性和便利性。二是旅游企业和景区景点要丰富旅游产品开发与供给渠道,继续加大对景区景点基础设施的维护保养,提升品牌营销意识,提高品牌营销水平。三是重视旅游管理人才和服务人才的培养和输送,鼓励引进和委培高层次旅游人才,支持各地州市大中专院校建立人才培养基地。
注 释:
①数据源自《新疆维吾尔自治区2019年国民经济和社会发展统计公报》。
②Moran’s I的正态分布统计量Z-value大于1.96,通过P-value小于0.05的显著性检验。