四川省红、绿、古色旅游景区分布格局及空间相关性分析

2023-04-29 00:44王琪林杨霞方怡
关键词:红色旅游四川省

王琪林 杨霞 方怡

摘 要:以四川省3A级及以上高等级旅游景区为研究对象,按照景区主要属性将其划分为红、绿、古色旅游景区,运用最邻近指数、核密度分析以及空间自相关分析研究其空间分布特征。结果表明:(1)四川省各类型高等级旅游景区空间分布均为集聚型,其中古色旅游景区集聚程度最大;(2)四川省各类型高等级旅游景区空间分布密度总体呈现“东多西少”的分布特征,红色旅游景区呈“一核多点”的分布特征,绿色旅游景区呈“一核三区”的分布特征,古色旅游景区则主要围绕具有历史文化底蕴的城市分布;(3)四川省各类型高等级旅游景区区县之间均存在較强的空间自相关,热点区主要位于川东北地区,冷点区主要位于攀西地区。最后,基于上述研究结果,从红、绿、古色专项旅游发展的角度提出四川省各类型高等级旅游景区空间分布优化的建议。

关键词:红色旅游;绿色旅游;古色旅游;分布格局;空间相关性;四川省

中图分类号:F592.7 文献标志码:A文章编号:1673-5072(2023)04-0400-08

改革开放四十多年来,随着社会经济和文化发展水平的持续提高,旅游休闲理念已经成为全社会的共识[1]。旅游景区是发展旅游业的物质基础和空间载体,具有不可移动性,旅游业的发展很大程度上受制于旅游景区的空间分布,因此,旅游景区空间格局分析是研究旅游产业布局的基础[2-3]。国外关于旅游景区空间分布的研究起源较早,在研究方法和研究范畴上也较为细致。Butler[4]较早地对旅游区的概念进行了界定,并讨论了旅游区空间演化的特征,Pearce和Tan[5]从不同空间尺度对旅游空间系统进行了研究,Zahra和Ryan[6]在区域和地方两个尺度上讨论了旅游资源的空间布局;随着研究方法的革新,Smith[7]尝试运用数学和地理方法定量地描述旅游资源的空间结构。国内学者对旅游景区的研究主要集中在旅游景区的空间分布特征[8-9]、时空演变规律[10-11]、空间效益[12]以及要素对旅游景区空间结构的影响[13-14]等方面。

旅游景区类型主要划分为红色、绿色和古色旅游景区,其中红色旅游景区主要是以中国共产党领导人民在革命和战争时期建树丰功伟绩所形成的纪念地、标志物为载体的旅游景区[15];绿色旅游景区指以游览自然山水获得身心愉悦的旅游景区[16];古色旅游景区主要指历史悠久的,具有观赏价值的古迹、遗址等旅游资源为载体的旅游景区[17]。当前,专项化旅游日趋热门,红色旅游、绿色旅游、古色旅游方兴未艾,标志着我国旅游产品逐渐从单一型向多样型、特色化方向转型[18]。对专项旅游景区的研究,学术界有着一定的研究成果,具体来看,钟业喜等[19]采用定量分析方法评价了江西省红色旅游景区的空间结构特征;唐健雄等[20]以湖南省红色旅游资源为研究对象,探讨了湖南省红色旅游资源的空间格局和影响因素;耿树丰等[16]对国家绿色旅游资源进行空间探索性分析,厘清了国家绿色旅游资源的空间分布,为国家绿色旅游基地建设、适宜性评价和基地选址提供了参考;许春晓和黎巧[21]利用集聚水平和联系水平两大指标测度了长株潭地区的红色旅游景区与绿色、古色旅游景区共生发展的空间特征。

综上所述,学者们对旅游景区空间分布的研究方法和理论模型较为成熟,但多以特定范围内的所有景区或某一类型景区为研究对象,而将特定范围内所有景区进行专项分类并探讨其空间分布的研究相对较少。A级景区是我国景区建设和管理的示范,其中高等级的旅游景区更能反映某个区域内旅游资源的综合开发建设和管理水平,其数量及空间分布很大程度上决定了所在区域旅游业的空间结构[22]。鉴于此,本文以四川省为研究区域,探讨四川省红色、绿色、古色三种类型高等级旅游景区的空间分布特征及规律。本研究旨在丰富专项旅游的研究,推动四川省高等级旅游景区空间结构优化,为四川省红、绿、古色专项旅游线路规划及旅游产业布局提供案例借鉴。

1 数据来源与研究方法

1.1 研究区域概况

四川省地处中国西南腹地、长江上游,是中国旅游资源最富集的省份之一,九寨沟、峨眉山、乐山大佛、青城山、都江堰、黄龙溪、稻城亚丁、大熊猫栖息地等自然、人文景观驰名中外,每年吸引着数以百万计的游客到此。四川省2019年实现国内旅游收入11 594.3亿元,占地区生产总值的24.87%,旅游产业已成为四川省的重要支柱产业之一。

1.2 数据来源及处理

本文以四川省3A级及以上旅游景区为研究对象,景区基础数据来源于四川省文化和旅游厅官网(http://wlt.sc.gov.cn/scwlt/index.shtml),截至2021年2月,统计得到高等级旅游景区共653个,经过筛选,最终确定603个高等级旅游景区为研究对象。旅游景区数据主要由类型属性数据和空间点位数据两方面构成。依据旅游景区内占主导地位的旅游资源类型划分旅游景区类型,当旅游景区内没有明显占主导地位的旅游资源时,则以旅游景区内较多的一种或几种旅游资源来划定旅游景区类型,部分景区可能被划分为多种类型。最终划定红色旅游景区39个,绿色旅游景区395个,古色旅游景区239个。各类型高等级旅游景区空间点位数据通过百度地图坐标拾取系统(http://api.map.baidu.com/lbsapi/getpoint/index.html)查询得到,空间点位分布如图1,具体数量如表1。

1.3 研究方法

1.3.1 最邻近指数

最邻近指数常用来描述点要素在空间上的分布状况[23],其测算公式如下:

式中,R表示最邻近指数,R1表示高等级旅游景区之间实际最邻近距离,Re表示高等级旅游景区之间理论上的最邻近距离,A表示所研究区域所覆盖的面积,即四川省面积,N表示区域内高等级旅游景区总数量。当R>1时,高等级旅游景区均匀分布;当R=1时,高等级旅游景区随机分布;当R<1时,高等级旅游景区集聚分布。

1.3.2 核密度分析

核密度分析可以清晰地反映四川省高等级旅游景区在空间上的集聚和分散特征 [24]。其计算公式为:

式中,K(x)为核密度强度,n为四川省高等级旅游景区数量,d为光滑参数(d>0),ax-Xid为核函数,x为待估计区域高等级旅游景区的位置,Xi为以x为圆心的区域旅游景区。

1.3.3 空间自相关分析

四川省高等级旅游景区的空间自相关分析主要选取全局Morans I指数和局域关联指数,其中,全局Morans I指数表示四川省高等级旅游景区空间相关性的整体趋势及差异性[25];局域关联指数Getis-Ord G*i则反映四川省高等级旅游景区空间分布的自相关性,描述旅游景区的空间分布在不同地域单元及其之间的相互作用[26-27],用以测度不同地域单元的热点区与冷点区的空间分布。以四川省183个县级行政区为基本单元,通过ArcGIS10.4中的空间自相关工具以及GeoDa软件计算得出空间分布特征。

2 结果与分析

2.1 空间分布类型特征

如表2所示:四川省各类型高等级旅游景区的最近邻指数均小于1,说明四川省各类型高等级旅游景区的空间分布均呈集聚状态。其中高等级古色旅游景区的最邻近指数为0.727,小于其他类型高等级旅游景区,表明四川省高等级古色旅游景区空间分布集聚程度超过其他类型旅游景区的集聚程度。

2.2 空间分布密度特征

2.2.1 总体上:空间分布“东多西少”,以行政驻地为核心

从图2a可以看出,四川省高等级旅游景区空间分布的核密度在不同区域差异显著,总体呈“东多西少”的分布特征。从地区差异来看,成都市及周边高等级旅游景区分布密度最高,达到70.35~79.13个/万km2;其次是雅安和宜宾两市及周边,分布密度在52.76个/万km2以上;西部的甘孜、阿坝和凉山三个自治州旅游景区数量较多,但其地域广袤,景区分布较为分散。进一步分析发现,四川省高等级旅游景区的空间分布具有以行政驻地为核心的特征,且有明显的等级性,如以省会成都市为核心的成都平原城市群即是高等级旅游景区分布最密集的地区;其次,以宜宾为核心的川南城市群是高等级旅游景区分布的次密集地区,两者布局情况与中心地理论一致。究其原因,一是行政驻地作为信息、物质、人口等的交汇地,旅游产业发达,设施配备完善,旅游资源开发也相对成熟[9];二是行政驻地的存在积淀了大量的历史文化,自然和人文旅游资源分布相对较多。

2.2.2 红色旅游景区:以川东北地区为核心形成“一核多点”的特征

四川省高等级红色旅游景区的空间分布呈“一核多点”的集聚特征(图2b):“一核”是川东北红色旅游景区集聚区,“多点”包括自贡、雅安、甘孜等地区;高等级红色旅游景区在川东北地区分布密度达5.79个/万km2,而其余地区分布密度不足2.58个/万km2。四川省红色文化旅游独具特色,川东北地区曾是川陕革命根据地,在革命和战争时期,中国共产党人把红色文化深耕在川东北地区,加上川东将帅故里,因此川东北地区成为了四川省高等级红色旅游景区最为密集的区域。红军长征在四川经历时间长,活动范围广,翻越了最艰难的雪山,跨过了最艰苦的草地,这些历史都是我国红色文化中不可或缺的一部分。

2.2.3 绿色旅游景区:围绕城市分布形成“一核三区”的分布特征

四川省高等级绿色旅游景区空间分布总体呈现出“一核三区”的分布特征(图2c):“一核”为宜宾市绿色旅游核心区;“三区”包括成都平原经济区、川南经济区和川东北经济区。其中宜宾、成都、雅安和眉山4市及周边分布密度最高,均达到32.76个/万km2以上;分布密度较高的宜宾、雅安两市及周边地区绿色旅游景区主要是以山、水自然景观为主,而成都、眉山两市及周边地区绿色旅游景区主要是以城市公园、人工园林以及农旅新村为主。阿坝州高等级绿色旅游景区分布密度最低,最密集区域仅10.91个/万km2。进一步分析发现,四川省高等级绿色旅游景区的空间分布具有以城市为核心分布的特征,其原因在于,生活在现代化城市中的人们,更喜欢能够亲近自然、绿色的休憩旅游;城市人口分布密度高,是绿色旅游客源市场及潜力市场最大的区域,需求带动市场,绿色旅游景区也就更多地以城市为核心分布。

2.2.4 古色旅游景区:集中分布于成都及各个历史文化名城周边

四川省高等级古色旅游景区集中分布于成都市及周边(图2d),成都市古色旅游景区分布密度达50.81个/万km2;此外,乐山、宜宾、自贡和广元4市及周边也集中分布有古色旅游景区,但其分布密度较低,最密集地区仅39.52个/万km2,其余地区古色旅游景区呈零星分布态势。具体分析原因可知,成都作为全国十大古都,历史文化底蕴深厚,拥有众多名胜古迹;作为四川省省会,成都历来是四川省物质、人口、信息的交汇地,从古至今留下了许多人文历史[29];其他古色旅游景区分布较为密集的地区也都是有着深厚历史文化底蕴的城市,乐山、宜宾和自贡属于国家历史文化名城,而广元作为苴国故都、女皇故里、三国重镇,也有着深厚的文化底蕴。

2.3 空间分布关联特征

2.3.1 总体空间分布特征

如表3所示:四川省各类型高等级旅游景区区县的全局Morans I值均大于0,且均在0.05条件下显著,说明四川省各类型高等级旅游景区区县在空间分布上呈集聚分布特征,即各类型高等级旅游景区分布多的区县趋于相邻,各类型高等级旅游景区分布少的区县也趋于相邻。

2.3.2 局部空间分布特征

局域关联指数将四川省各类型高等级旅游景区区县的空间分布划分为H-H(高-高)、L-L(低-低)、H-L(高-低)、L-H(低-高)4种类型(图3)。

H-H型表示研究区内某一区县与周围区县的高等级旅游景区数量均较多,即热点聚集区,在空间关联中表现为扩散效应。由图3可知,四川省高等级旅游景区区县空间分布的熱点区主要分布在川东北地区的广元市、川南地区的宜宾市以及达州市的达川区;高等级红色旅游景区区县空间分布的热点区位于川东北地区的广元和巴中一带;川南的宜宾市以及川东北的达川区和平昌县属于高等级绿色旅游景区空间分布的热点区;高等级古色旅游景区区县空间分布的热点区位于成都市西北方向以及广元市周边。综上可以看出,川东北地区是各类型高等级旅游景区区县空间分布的主要热点区;各类型高等级旅游景区区县空间分布的热点区形成了小规模的片区,这些热点区的区县高等级旅游景区数量以及旅游发展水平均较高,能够与周边区县的旅游形成相互带动发展的作用。

L-L型表示研究区内某一区县与周围区县的高等级旅游景区数量均较少,在空间关联中属于冷点聚集区。四川省各类型高等级旅游景区区县空间分布的冷点区主要位于攀西地区。在各类型高等级旅游景区区县的空间分布中,高等级红色旅游景区区县的冷点区仅有茂县;高等级绿色旅游景区区县空间分布的冷点区主要集中在攀西地区东北部的区县,同时甘孜州的色达县、绵阳三台县以及德阳旌阳区也都属于冷点区;相较之下,高等级古色旅游景区区县空间分布的冷点区分布最分散,主要分布在会理县,美姑县与雷波县,简阳市与金堂县,嘉陵区、岳池县和武胜县。

H-L型表示研究区内某一区县高等级旅游景区数量较多,但其周围区县高等级旅游景区数量较少,在空间关联中表现为极化效应。四川省各类型高等级旅游景区H-L型空间分布的区县呈小规模散点状分布,没有明显的规律。L-H型表示某一区县高等级旅游景区数量低于周围区县高等级旅游景区数量,在空间关联中属于过渡区,其主要围绕着H-H型区县分布,也有部分呈散点状分布。

3 建 议

基于本研究结果,从红、绿、古色专项旅游发展角度提出四川省高等级旅游景区空间分布优化建议:

1)围绕川东北地区的川陕革命根据地和川东将帅故里建立川东北红色旅游核心区,以南充市为中心建立红色旅游集散中心,发挥南充市的经济带动作用;积极开发打造四川省红色旅游精品路线,并围绕红军长征路线开发红色长征旅游线路,促进四川省全域红色旅游发展。

2)以成都、绵阳、广元、广安、宜宾、乐山为中心建立绿色旅游经济发展环,发挥各地区高等级绿色旅游景区的旅游带动作用;以成都市为中心,建立联系九寨沟、黄龙等高等级绿色旅游景区的直达线路,推动四川省入境旅游的发展;依托城市庞大的客源市场,积极发展建设城市公园,围绕城市周边开发乡村绿色旅游景区,满足城市人口绿色旅游需求。

3)依托四川省各地优质古色旅游资源,打造能够吸引游客的旅游项目,促进四川省各地古色旅游景区的产品优化;发挥成都市古色旅游资源集聚的优势,以极具特色的蜀地古色文化推动四川省古色旅游目的地的建设与发展。

文章将四川省高等级旅游景区分为类为红、绿、古色旅游景区,并结合前人研究,揭示了四川省各类型高等级旅游景区空间分布的格局及影响因素,但未从时空演变的视角来分析各类型高等级旅游景区的变化。在今后的的研究中,一方面需要延申研究时间范围,调整研究对象,将四川省所有A级景区纳入研究对象,精细化的划分旅游景区的类型,以求更准确地揭示四川省专项旅游景区的时空演变规律。另一方面,文章对旅游景区空间分布的研究还停留在空间相关性的分析上,未在其影响因素和对经济发展的影响这两大主流研究方向进行探讨。对于旅游景区空间分布特征的影响因素,不同类型旅游景区有着明显的差异性;在不同时间段,同一影响因素对同一类型旅游景区的影响也有一定的差异。而对区域旅游经济发展的影响,还应该考虑到不同景区的体量和质量,这些在今后的研究中都值得进一步深入讨论。

参考文献:

[1] 冯晓虹,李咪咪.儿童旅游研究综述[J].旅游学刊,2016,31(9):61-71.

[2] 傅伯杰.地理学综合研究的途径与方法:格局与过程耦合[J].地理学报,2014,69(8):1052-1059.

[3] 刘俊,李云云,林楚,等.长江旅游带旅游资源空间格局研究[J].长江流域资源与环境,2016,25(7):1009-1015.

[4] BUTLER R W.The concept of a Jurist area cycle of evolution:implications for management of resources[J].Canadian Geographer,1980,24(1):5-12.

[5] PEARCE D G,TAN R.The distribution mix for tourism attractions in Rotorua,New Zealand[J].Journal of Travel Research,2006,44(1):250-258.

[6] ZAHRA A,RYAN C.From chaos to cohesion—complexity in tourism structures:an analysis of New Zealands regional tourism organizations [J].Tourism Management,2007,28(3):854-862.

[7] SMITH D M.Industrical location:an economic geographical analysis[M].New York:Wiley,2006.

[8] 吳杨,倪欣欣,马仁锋,等.上海工业旅游资源的空间分布与联动特征[J].资源科学,2015,37(12):2362-2370.

[9] 杨倩,吴雷,曾菊新.长三角城市群A级旅游景点空间结构研究[J].旅游研究,2020,12(6):82-96.

[10]吴丽敏,黄震方,周玮,等.江苏省A级旅游景区时空演变特征及其动力机制[J].经济地理,2013,33(8):158-164.

[11]董宝辉.内蒙古A级旅游景区时空演变特征及影响因素研究[D].呼和浩特:内蒙古师范大学,2019.

[12]李佳.西部旅游资源富集区旅游经济空间差异分析:以四川省为例[J].干旱区资源与环境,2015,29(9):198-202.

[13]王洪桥,袁家冬,孟祥君.东北地区A级旅游景区空间分布特征及影响因素[J].地理科学,2017,37(6):895-903.

[14]刘敏,郝炜.山西省国家A级旅游景区空间分布影响因素研究[J].地理学报,2020,75(4):878-888.

[15]徐克帅.红色旅游和社会记忆[J].旅游学刊,2016,31(3):35-42.

[16]耿树丰,国安东,杨俊,等.中国绿色旅游基地适宜性综合评价[J].地理科学,2019,39(9):1507-1515.

[17]喻荣春,孙淑芬.赣州“古色”旅游资源的市场策略探析[J].企业经济,2006(10):110-112.

[18]赖斌.旅游颜色与颜色化旅游[J].社会科学家,2011(5):68-70.

[19]钟业喜,刘影,赖格英.江西省红色旅游景区可达性分析及空间结构优化研究[J].江西师范大学学报(自然科学版),2011,35(2):208-212.

[20]唐健雄,李莜蓓,肖林.湖南省红色旅游资源空间格局与影响因素[J].湖南财政经济学院学报,2019,35(2):74-82.

[21]许春晓,黎巧.长株潭红色旅游共生发展的空间特征[J].旅游科学,2015,29(2):14-27.

[22]董宝辉,长安.内蒙古高等级旅游景区的空间分布特征及影响因素分析[J].内蒙古农业大学学报(自然科学版),2018,39(6):61-68.

[23]WANG S X,HE Y Q,WANG X D,et al.Regional disparity and convergence of Chinas inbound tourism economy[J].Chinese Geographical Science,2011,21(6):715-722.

[24]王远飞,何洪林.空间数据分析方法[M].北京:科学出版社,2010.

[25]徐建华.地理建模方法[M].北京:科学出版社,2010.

[26]GETIS A,ORD J K.The analysis of spatial association by the use of distance statistics[J].Geographical Analysis,1992(24):189-206.

[27]方怡,王琪林,杨霞.南充市旅游业与人居环境耦合协调研究[J].西华师范大学学报(自然科学版),2023,44(1):71-77.

[28]张超,杨秉赓.计量地理学基础[M].北京:高等教育出版社,1991:28-54.

[29]王琪林,方怡,杨霞,等.成都市城市人居环境演变特征分析[J].西华师范大学学报(自然科学版),2021,42(1):61-67.

Distribution Pattern and Spatial Correlation

of Red,Green and Ancient Tourist Attractions in Sichuan

WANG Qi-lin,YANG Xia,FANG Yi

(School of Geographic Sciences,China West Normal University,Nanchong Sichuan 637009,China)

Abstract:In this paper,3A level-above tourist attractions of Sichuan are taken as the research objects and  divided into “red,green,ancient” tourist attractions in accordance with the main attributes.The nearest neighbor index,kernel density analysis and spatial autocorrelation are employed to explore the spatial distribution characteristics.The results are as follows:(1)the spatial distribution of all types of high-level tourist attractions in Sichuan is the agglomeration type,and the ancient tourist attractions have the largest degree of agglomeration;(2)the spatial distribution density of all types of high-level tourist attractions in Sichuan presents an overall distribution characteristics of “more in the East and less in the west”;red tourist attractions are characterized by “one core and more points”,and green tourist attractions are featured by “one core and three areas”;ancient tourist attractions are mainly distributed around cities with historical and cultural heritage;(3)there is strong spatial autocorrelation among districts and counties of all types of high-level tourist attractions in Sichuan;the hot spot is chiefly located in northeast Sichuan and the cold spot is mainly situated in Panxi area.Finally,suggestions based on the above research results are put forward from the perspective of special tourism development of “red,green,ancient” tourism to optimize the spatial distribution of all types of high-level tourist attractions in Sichuan.

Keywords:red tourism;green tourism;ancient tourism;distribution pattern;spatial correlation;Sichuan

收稿日期:2021-11-24基金項目:西华师范大学创新创业训练项目(cxcy2020220)

作者简介:王琪林(1994—),男,硕士研究生,主要从事资源开发与区域经济研究。

通信作者:杨霞(1979—),女,博士,教授,主要从事区域经济研究。E-mail:270606722@qq.com

引文格式:王琪林,杨霞,方怡.四川省红、绿、古色旅游景区分布格局及空间相关性分析[J].西华师范大学学报(自然科学版),2023,44(4):400-407.[WANG Q L,YANG X,FANG Y.Distribution pattern and spatial correlation of red,green and ancient tourist attractions in Sichuan[J].Journal of China West Normal University (Natural Sciences),2023,44(4):400-407.]

猜你喜欢
红色旅游四川省
速读四川省第十二次党代会报告
Red tourism sees boom 红色旅游正“青春”
建党百年红色旅游百条精品线路
我刊获评四川省社会科学优秀学术期刊
红色旅游助力宗店乡村振兴
前三季度四川省五大支柱产业保持平稳较快增长
东征村:红色旅游助力脱贫换新颜
红色旅游
四川省土木建筑学会
四川省 多举措增强2500万 农民工获得感