高速铁路网背景下福建省旅游空间作用与结构演化

张发梓，葛 阳，靳一东，陈宇韬，曾春水，2，林玉英，2，姚 倩

（1.福建师范大学 文化旅游与公共管理学院，福建 福州 350117；2.智慧旅游福建省高校重点实验室，福建 福州 350117）

0 引言

交通作为沟通旅游客源地和旅游目的地的通道和桥梁，是促进旅游者旅行、观光和旅游业发展的一个基础性因素［1］。高速铁路（以下简称高铁）是世界“交通革命”的一个重要标志，具有快速、安全和高效的交通特点，高铁的建设不仅便利了人们的生活，而且促进了沿线区域旅游经济的发展［2］。高铁的开通加强了旅游目的地与客源地之间的联系，带来了“时空距离”的缩减［3］，使出行时间缩短、成本降低、旅游人次增多，促进了旅游服务设施的建设和供给规模的扩大［4］。同时也推动了高铁沿线旅游经济带的形成，实现旅游地系统优化升级，对区域旅游一体化建设形成重要支撑［5］。

目前，高铁对区域旅游的影响是国内外旅游研究的热点，与之相关的研究成果较丰富。国外一些学者认为高铁的建设使沿线地区的人口形成集聚现象［6］，使区域旅游资源的空间竞争力发生变化［7］，不仅提高了目的地到各个客源城市的可达性，也带动了城市之间的观光客流［8］。近年来，国内有关高铁的研究也备受关注。一方面，研究区域尺度主要集中在 京津 冀 地 区［9，10］、长 江 三 角 洲 地 区［11，12］和 珠 江三角洲地区［13－15］；另一方面，以特定的单条高铁线路 为 主，如 京 沪 高 铁［16，17］、郑 西 高 铁［18］、武 广 高铁［19，20］、沪宁高铁［21］和京福高铁［22］等。目前以福建省为研究区域的文献相对较少，仅有少量文献探讨高铁对县域经济的发展［23］，以及福厦铁路的研究［24，25］，其中涉及到高铁网络对旅游业发展影响的文献更加稀少。

福建省作为《中国铁路中长期发展规划》中的重要组成部分，其高铁系统涉及到“八纵八横”客运专线中的“两纵”与“一横”。《福建省“十四五”现代综合交通运输体系专项规划》明确指出，“十四五”期间，福建省将推进新一轮轨道交通提速扩面，进一步提升快速铁路、普速铁路县市覆盖率［26］。基于此，以福建省作为研究区域，采用旅游引力模型、旅游平均中心及标准距离等方法，借助ArcGIS 空间分析工具，将高速铁路网建设前后的旅游相互作用和空间结构进行对比分析，探讨高速铁路网对福建省旅游空间作用和结构演化的特点，揭示高速铁路网对福建省旅游空间作用和结构演化的影响规律，以期为福建省高速铁路网的结构优化及旅游业发展提供参考。

1 研究区概况与数据来源

1.1 研究区概况

福建省位于我国东南沿海地区，南与台湾省隔台湾海峡相望，东北与浙江省毗邻，西北与江西省接界，西南与广东省相连，地理坐标介于115°50′—120°40′E、23°33′—28°20′N 之间，陆地总面积为12.14 万km2。2009—2021 年，福建省陆续建成的高铁和快速铁路共10 条。在此之前，福建省一直是我国铁路发展比较滞后的省份，随着高铁和快速铁路逐渐开通，现已成为了我国东南地区重要的交通枢纽。2017年底成为我国首个“市市通高铁”的省份，铁路运营里程达3300km［27］。“十三五”期间福建省基本建成“三纵六横”铁路网，“三纵”包括沿海铁路通道、杭州至广州铁路通道福建段和浦建龙梅铁路；“六横”包括衢州至宁德铁路、合肥至福州铁路、横峰至福州铁路、向塘至莆田（福州）铁路、长汀至泉州铁路、昆明经漳州至厦门铁路。温福高铁、福厦高铁、龙厦高铁、向莆高铁、厦深高铁、合福高铁、赣瑞龙高铁、南三龙高铁等高铁先后建成，福州、泉州、莆田、厦门等城市形成了“2h 生活圈”“1h 交通圈”。高铁促进了城市间资源、资金、人才流动，加快了铁路沿线地区产业整合升级，使得福建省旅游业得以快速发展［28］。

本文选取福建省作为研究区域，包括福建省福州市、厦门市、泉州市、漳州市、莆田市、宁德市、南平市、龙岩市和三明市等9 个地级市。目前平潭综合实验区虽然等同于地级市，但实际上平潭综合实验区是在2013 年才获得行使设区市的管理权限，在行政区划上仍隶属于福州市。如果将平潭综合实验区纳入研究区域，会导致整个研究时间段的缩短，从而可能会造成研究结果不明显。因此，将平潭综合实验区和福州市合并为同一个研究单元，故研究单元共9 个。

1.2 数据来源与处理

本文主要使用3 类数据：城市基础数据、旅游数据和时间距离数据。其中，城市基础数据包括各城市的人口规模、人均可支配收入等；旅游数据包括入境旅游接待人次、国内旅游接待人次，具体来源于各地级城市政府官网网站上公布的历年国民经济与社会发展统计公报的对应数据；时间距离数据则根据12306购票网站上公布的两个城市之间时间最短的列车运行时间，未开通高铁的城市的时间距离是以福建省省会城市福州市作为中心点，在百度地图上选择自驾车出行方式，由此出现的最短时间替代。

为了反映高铁对福建省旅游空间作用的影响，以福州市作为目的地，研究福州与其他8 个城市客源地之间的旅游空间作用的演化特点。由于2009年9 月温福高速铁路正式运营，是福建省第一条时速200km以上的高铁，因此选取高铁开通的前一年与之作比较，以2008 年作为研究的起始年份。此外，由于2020 年和2021 年的新型冠状病毒肺炎（COVID－19）疫情对中国各省及各行各业造成了不同程度的影响，尤其是旅游业影响重大。因此，将该年度福建省的区域旅游空间结构从分析的时间线上移除。最终对福建省的区域旅游空间结构分析的时间轴为2008—2019 年，共计12 年。

2 研究方法

2.1 旅游空间相互作用

引力模型在旅游研究中主要用于测量旅游客源地与目的地之间的旅游相互作用［29］。1969 年，英国地理学家Wilson结合统计力学思想，提出最大熵模型［30，31］，使 引力模 型 获 得 突 破 性 进 展［32］。为 了 更 好评测旅游客源地和目的地之间的空间相互作用，有学者对原有引力模型进行了拓展和改进［33，34］。本文借鉴李山等的研究［34］，计算公式为：

该模型引入“口粒子模式法”和“出游量积分法”交互验证进而确定出空间阻尼系数，收入弹性系数以及归一化参数运用全国平均数据进行分析。本文研究对象为福建省地区的9 个地级市，城市之间的距离均小于500km，因此本文选择出游半径为500km不同空间分割数据组合下的空间阻尼系数的平均数0.00322，而收入弹性系数为0.64，归一化参数选择为全国各年度平均值1.89。最后确定福建省旅游空间相互作用模型为：

方程两侧求导数可探讨不同要素对旅游空间作用的边际效用。导数的绝对值表征着边际效用的大小，即该要素的变化对旅游空间作用带来的影响大小。针对不同要素对旅游空间作用的边际效用的计算过程为：

2.2 区域旅游空间结构

为了衡量区域旅游空间结构，选取旅游平均中心和标准距离作为主要指标，这些指标具有较强的直观表达性。平均中心指数可以有效识别某指标区域地理重心的变化［6］，标准距离则用于衡量某指标在空间上是扩散还是集聚［35］，从平均中心出发以标准距离为半径的圆大小的变化，可看出该指标扩散或集聚的程度。圆越大表明空间越扩散，圆越小表明空间越集聚。旅游平均中心及标准距离的计算公式为：

式中：（x，y）为区域旅游平均中心的坐标；pi为研究区域中i 地的旅游指标，可采用旅游接待人次表示；（xi，yi）为i 地的地理坐标；D 为标准距离；R为常数，是球面距离转换为平面距离的常数，值为111.111。

3 结果及分析

3.1 旅游空间作用演变规律及影响因子

福建省旅游空间作用演变规律。为了解高铁的开通对福建省旅游业的影响，将福州市作为目的地、福建省其他地级城市作为客源地进行旅游空间作用的分析。通过引力模型计算2008—2019 年客源城市高铁开通前后对目的地福州市的旅游空间相互作用的影响，结果如表1 所示。

表1 2008—2019 年福州市与其他城市的旅游空间相互作用Table 1 Tourism spatial interactions（TSIs）between Fuzhou city and other cities，2008－2019

图1 所示，可以发现高铁的开通对福建省旅游空间作用具有强化作用。总体来看，2008—2019 年福州市作为目的地与其他城市的旅游空间相互作用，总体呈上升趋势，说明随着福建省高铁相继开通，目的地与客源地的联系越来越紧密，目的地与客源地之间的空间相互作用越来越明显。例如目的地与客源地之间的人口规模的增长、人均可支配收入的提高、旅行时间距离的缩短和福州市景区数量的增多。从表1 可见，2008 年福建省各市的旅游空间相互作用的差距不大，随着2009 年福建省第一条高速铁路的建成，福建省省内的旅行时间缩短，这促进了福建省目的地与客源地的旅游空间作用成倍速增长。从2009 年福建省各地级市与福州市的旅游空间相互作用总和与2008 年相比较来看，2008 年客源城市对福州市的旅游空间作用力总和为63 177.93，到2009 年作用力总和达到242 353.69，是2008 年的3.8 倍。至2019 年，随着福建省多条铁路的建成，在相互之间的作用下，旅游空间作用力总和达到1 447 356.89，与2008 年相比较增加了1 384 178.96。

图1 2008—2019 年福州市与其他城市的空间作用Figure 1 TSIs between Fuzhou city and other cities，2008－2019

从单个地级市城市来看，厦门市对福州市的旅游空间作用力从2008 年的9 041.02 提高到2009 年的34 046.02；宁德市对福州市的旅游空间作用力从2008 年的4 956.67 增加到2009 年的18 823.13。其他城市如莆田市、三明市、漳州市、南平市等，旅游空间作用力都呈现出倍速的增长。此外，折线走向体现出福建省各地区的旅游空间相互作用力的变化情况（图1）。泉州市的折线明显高于其他的地级市城市，并且整体呈现出持续增长态势，边际效用始终最大，厦门市和漳州市紧随其后。其他城市也随着高铁的开通，与目的地之间的旅游联系也逐渐地增强。其中，2016 年折线图出现下凹，经过调查，这是由于福州市进行景区调整，使得景区数量下降，导致福州市对周边城市旅游吸引力减弱，致使2016 年福州市与客源城市的旅游空间相互作用减弱。但从整体上看，高铁对客源地和目的地之间的旅游空间作用力的影响随着时间延长而不断提升。

选取2008 年、2014 年和2019 年的旅游数据，通过ArcGIS软件对旅游空间相互作用强度进一步可视化分析，运用自然间断法划分为5 个层次等级（图2）。从连接线的渐变色可以看出，作为旅游目的地福州市与客源城市的旅游空间相互作用强度不一，其表现可以分为3 部分：第一部分，福州市与泉州市、厦门市和漳州市的连线颜色较深，说明福州市与它们的旅游空间作用强度大且高于其他城市。第二部分，福州市与南平市和宁德市连线颜色为浅绿色，说明福州和两地的旅游空间相互作用与其他城市相对来说强度较小，但是旅游空间作用力的数值逐年增长。第三部分，莆田市与福州市的连线，由原本的浅绿色逐渐变为黄色，体现出两地之间的旅游空间作用力不断地增强。

图2 2008、2014 和2019 年福州市与其他城市的旅游空间相互作用强度Figure 2 The intensity of tourism spatial interaction between Fuzhou city and the remaining cities in 2008，2014 and 2019

福建省旅游空间作用演变的影响因子。为了分析旅游空间作用的影响因子所产生的作用大小，选取交通、人均可支配收入、人口规模和景区数量作为研究因子，最终数据结果通过Excel 表格整理出来并进行比较分析，其中交通因子的边际效用结果如表2 所示。交通因子对福建省客源城市与目的地福州城市的旅游空间作用所产生的边际效用数值每年都在增加，并且厦门市的交通因子对目的地福州市产生的边际效用始终最大。随着2009 年温福高铁、2010年福厦高铁的开通，交通因子的边际效用越来越重要，尤其是在福建省沿海地区，如泉州市、厦门市与目的地福州市的空间相互作用产生显著的变化。说明高铁的开通极大地缩短了福建省8 个客源地城市与目的地福州市的旅游交通时间，如福厦高速铁路于2010 年4 月正式运营，从福州到厦门的时间由原先的3h31min缩短到1h19min，福州到莆田由原先的1h42min缩短到31min，福州到泉州由原先的2h22min缩短到58min。城市与城市之间的旅行时间越短，交通因子的边际效用越大，交通因子对福建省旅游空间作用演化过程起着重要作用。另外，本文对其他影响因子的边际效用也进行了对比分析。结果发现，2008—2019 年间，交通因子、人口因子和景区因子带来的边际效用对于福州和厦门的空间相互作用一直处于最大值，均高于其他城市。2010 年之前，可支配收入因子均处于最后一位，但在2010年之后，可支配收入因子的排位逐年上升，紧跟泉州市和漳州市，这说明随着2010 年福厦高铁的开通，厦门市与福州市之间的空间相互作用越来越强，交通因子带来的影响也越来越大。而泉州市与福州市的空间作用，可支配收入因子的边际效用影响最大且始终处于最高值。说明2009 年福建高铁的开通，对可支配收入因子的边际效用具有促进作用，对旅游空间作用演化的影响逐年增大。从三明、龙岩、南平、宁德4 个城市的不同因子的边际效用可以看出，在2008—2019 年间，边际效用的排列为：收入＞人口＞交通＞景区，总体变化不大，说明这些城市与福州市之间的空间相互作用中，客源地的人口规模与可支配收入变化所带来的作用变化更大。但从整个研究期看，每个城市的不同因子带来的边际效用变化不同，其中交通因子的边际效用越来越显著。

表2 2008—2019 年福州市与其他城市交通因素的边际效用Table 2 Marginal utility of transportation between Fuzhou city and other cities，2008－2019

3.2 旅游空间结构演化特征

福建省国内旅游空间结构演化特征。使用ArcGIS软件进行数据分析，计算出福建省2008—2019年国内和入境旅游平均中心和标准距离，结果如表3、表4 所示，同时以标准距离为半径对数据进行可视化分析（图3）。

表3 2008—2019 年福建省国内旅游平均中心与标准距离Table 3 Domestic tourism mean center and standard distance in Fujian Province，2008－2019

表4 2008—2019 年福建省入境旅游平均中心与标准距离Table 4 Inbound tourism mean center and standard distance in Fujian Province，2008－2019

从表3、图3a可见，国内游客的旅游中心先从起始点向东北方向移动，再向西南方向移动，最后在南北方向上下浮动。经度向东方向偏移了约0.08°，纬度向南方向偏移了约0.03°。经纬度变化幅度不大，大体相同。旅游中心的移动轨迹大致可以划分为3个阶段：第一阶段是在2008 年，旅游中心向东北方向移动。第二阶段是在2009 年，旅游中心向西南方向移动。第三阶段是在2010—2019 年，旅游中心大致向南北方向来回移动，2011 年和2018 年旅游中心由之前的向北移动变为向南方向移动。从标准距离数值变化来看，标准距离的数值在2008—2009 年间，标准距离的数值变小，2009 年之后标准距离重新扩大，其中2019 年标准距离变小。从上述的平均中心移动过程以及结合这个时期发生的事件可以发现，2009 年温福高铁和2010 年福厦高铁的运营，以及2012 年龙厦高铁、2014 年向莆高铁和2015 年合福高铁的开通使福建省的旅游中心发生了变化。而标准距离的变化也体现出高铁对旅游空间格局的影响。

图3 2008—2019 年福建省国内旅游与入境旅游的空间扩散（以标准距离为半径的圆）Figure 3 Spatial diffusion of domestic and inbound tourism（a circle with a radius of standard distance）in Fujian Province，2008－2019

平均中心表征着区域旅游重心的变化，标准距离表征着集聚或扩散的发生［35］。因此，本文选取了2008 年、2014 年和2019 年的福建省国内旅游接待人次数据进行对比分析（图4）。首先，2008 年福建省国内旅游人次明显集中在南平市和厦门市。2009年标准距离的逐渐增大，意味着福建省国内旅游出现扩散效应。2014 年除了南平市和厦门市国内旅游人次相对集中外，泉州市和福州市国内旅游人次也逐渐增加，龙岩市紧随其后。2019 年的标准距离缩小，显示出福建省国内旅游接待人次出现集聚效应，福州市、泉州市和厦门市国内旅游人次数据明显比2008 年和2014 年多。与2014 年相比，图片颜色显示加深，说明福建省国内旅游人次相对集中在福州市、泉州市和厦门市，南平市和龙岩市次之。其次，福建省旅游平均中心起初是向闽东北方向移动，但最终是向福建省沿海地区移动。可见，高铁的建成使得福建省沿海地区的旅游资源得到充分的开发和关注。

图4 2008、2014 和2019 年福建省国内旅游接待人次Figure 4 Domestic tourism reception of Fujian Province in 2008，2014 and 2019

福建省入境旅游空间结构演化特征。从表4、图3b 可见，福建省2008—2019 年入境旅游平均中心先是向南方移动再向西南方向移动，最后再向东北方向移动。整体上，经度向南方向移动了0.17°，纬度向西方向移动了0.12°，纬度移动的度数比经度大。总体来看，福建省入境旅游平均中心移动的轨迹可分为4 个过程：第一个过程是2008—2010 年，旅游中心向南移动再向西南方向移动；第二个过程是2011 年，旅游中心向西北方向移动；第三个过程是2011—2016 年，旅游中心持续地向西南方向移动；第四个过程是2017—2019 年，旅游中心向东北方向移动。从标准距离的数值变化来看，大致可分为两个过程：第一个过程是2008—2016 年，标准距离逐渐变小，仅有2011 年的距离变大；第二个过程是2017—2019 年，标准距离逐渐增大，但增长的幅度不大。

根据福建省入境旅游的平均中心和标准距离移动轨迹的变化，选取2008 年、2014 年和2019 年的福建省入境旅游人次数据进行比较分析（图5）。从图5可见，旅游平均中心向西南方向扩散，说明福建省入境旅游主要偏向泉州市和厦门市，其旅游资源和旅游发展也明显好于闽北、闽西北地区。2016 年之前的标准距离缩小，说明福建省入境旅游出现集聚效应，如2008 年集中在南平市和厦门市，2014 年主要集中在泉州市和厦门市。2016 年之后标准距离逐渐增大，说明福建入境旅游出现扩散效应，但扩散范围不大，如2019 年莆田市和漳州市的入境旅游人次明显增多。

图5 2008、2014 和2019 年福建省入境旅游接待人次Figure 5 Inbound tourism reception of Fujian Province in 2008，2014 and 2019

5 结论

以福建省为研究区域，采用旅游引力模型、旅游平均中心及标准距离等方法，借助ArcGIS 空间分析工具，以福建省省会城市福州市为目的地、其他8 个城市为客源地，探究了2008—2019 年间高铁开通及高速铁路网运行对福建省旅游业的影响。主要结论如下：①高铁的开通对福建省旅游空间相互作用具有积极影响。从交通因子、人均可支配收入因子、人口规模因子和景区因子的边际效用可以看出，福建省旅游空间相互作用呈现逐年增长态势，使福建省客源城市到达目的地福州市的“时空距离”拉近，节省了两地之间的旅游时间，同时也增强了影响因子的边际效用。从总体来看，人口规模和人均收入的因子对福建省旅游空间相互作用的影响明显高于交通因子和景区因子，但是随着时间的推移，交通因子的边际效用在福建省旅游空间相互作用的时空演变下表现出越来越重要的地位，交通因子的投入越多对福建省旅游空间相互作用的影响越大，其边际效用与旅游时间成反比。尤其对福建省沿海城市的旅游资源而言，交通因子的边际效用越来越显著。对于闽北和闽西北地区的城市，可支配收入和人口规模因子在旅游空间相互作用中仍占据着重要的位置。②高铁的开通对福建省的国内旅游重心产生明显的转向和扩散作用。从旅游平均中心的变化上看，其移动轨迹随着福建省各地区高铁陆续的开通而出现变动，而各区域旅游重心也紧随着高铁开通的方向移动。2009 年温福高铁、2010 年福厦高铁和2012年龙厦高铁的开通，以及2014 年向莆高铁的运营，促使各地区的旅游平均中心分别在福州、厦门、莆田等地方移动，证明了国内旅游重心的移动变化与高铁走向具有极高的重合度。从标准距离的变化看，高铁促使国内旅游的区域范围向四周扩散，不局限于单个区域范围。总体而言，受高铁的影响，福建省的国内旅游区域由原本的厦门市、泉州市和福州市，逐渐向南平市、龙岩市和漳州市等城市扩散。③高铁的开通对福建的入境旅游空间结构也产生了显著的集聚影响。从标准距离的变化可以看出，2008－2016 年福建省入境旅游的标准距离缩小，入境旅游重心集中在厦门市、泉州市和福州市，2016 年之后，标准距离增大出现扩散效应，但扩散幅度小。随着时间的推移，入境旅游范围受高铁的影响从集聚向扩散发展，但目前还是以集聚为主，主要集中在福州市、厦门市和泉州市。④对福建省国内旅游和入境旅游因高铁带来的变化进行比较，一方面，两者的旅游中心移动轨迹不一致，但总的方向都偏向南部地区，说明高铁开通后福建省国内游客和入境游客的空间分布特点不同，国内游客起初开始流向东北方向的温福高铁沿线地区，最后流向西南方向的厦门和泉州地区，入境游客则偏向福厦高铁沿线地区。总体上，游客偏向福建省沿海城市。另一方面，两者的集聚和扩散效应程度略有不同，国内旅游是在高铁建成后扩散效应不断地扩大，标准距离不断地变大，入境旅游是先集聚后扩散，标准距离在2016 年后出现减小。