徐松華

(武漢商學院 武漢旅游研究院，湖北 武漢 430056)

2014年以來，武漢市國內游客人數(shù)增長明顯放緩，年均增長率回調至20%以內，武漢市國內游客市場也隨著經(jīng)濟新常態(tài)的變化，步入客源結構調整的新階段. 地理學意義上的“熱點”具有高值且被其他同樣具有高值的要素所包圍，并具有顯著統(tǒng)計學意義的地理要素. 單個高值要素往往容易引起注意，但可能不具有統(tǒng)計學顯著性意義. 因此，準確識別具有統(tǒng)計學意義的武漢市國內游客市場的熱點區(qū)域，探討客源分布的集中區(qū)域，對于武漢市制定針對性的客源開拓戰(zhàn)略、高效拓展客源市場具有十分重要的意義.

國外對旅游客源市場的空間分布研究，主要集中在旅游者的空間位移及分布特征[1-2]. 國內學者比較關注的是旅游客源市場空間結構及演化規(guī)律[3-8]，研究方法也由簡單的數(shù)量描述性研究逐漸轉向利用地理集中指數(shù)、客源地吸引半徑等地理指標體系來度量旅游地客源的空間聚集形態(tài)和程度，以及使用距離衰減、引力結構等模型對旅游地客源市場空間結構特征進行研究. 總體來看，國內學者都將距離衰減規(guī)律作為研究的基本假設，多采用地理集中指數(shù)、客源吸引半徑、引力模型等定量研究的方法. 熱點分析是基于空間自相關理論，可以有效識別具有統(tǒng)計學意義上的地理要素的高值或低值屬性的聚集區(qū)域，被廣泛應用于零售設施、犯罪活動等方面的空間分布研究[9-13]. 本文以地(市)級區(qū)域為空間研究尺度，將武漢市國內游客市場分為329個地市客源區(qū)域，在構建空間權重矩陣的基礎上，運用熱點分析法(Getis-Ord Gi*統(tǒng)計指數(shù))來識別武漢市國內游客分布的熱點區(qū)域，以期為武漢市國內游客市場的開拓提供理論指導.

1 研究設計

1.1 研究區(qū)域

武漢國內游客來自國內31個省份(不含港澳臺地區(qū))，但本文剔出了湖北省內游客，僅限于以湖北省外的國內游客為研究對象. 將北京、上海、天津和重慶四個直轄市，按市區(qū)和郊區(qū)劃分為8個地(市)級區(qū)域，海南劃分為?？?、三亞和其它縣市3個地(市)級區(qū)域，其它省區(qū)根據(jù)現(xiàn)有行政區(qū)劃，劃分為318個地(市)級區(qū)域. 所以，武漢市國內游客市場因此被劃分為329個地(市)級游客市場. 此外，在研究期內(2012年3月—2018年10月)，海南省于2015年新設三沙市，但三沙市的設立對武漢市國內游客市場結構影響很小，在此忽略之，故武漢仍為329個地(市)級國內游客市場.

1.2 數(shù)據(jù)來源及準備

首先利用ARCGIS在線服務功能，獲取全國行政區(qū)劃圖，經(jīng)地理配準和校正，依前述區(qū)劃法將全國30個省市區(qū)劃分為329個地(市)級研究區(qū)域，隨后為各研究區(qū)域添置“行政代碼”屬性字段和賦值，以形成工作底圖. 然后以2012—2018年《武漢國內旅游抽樣調查問卷資料》為數(shù)據(jù)源，通過Spss提取游客“客源地”“年份”和“游客數(shù)”等屬性數(shù)據(jù)，最后通過ArcGIS 10.2中將空間數(shù)據(jù)導入工作底圖，并計算武漢329個地(市)級游客市場的份額，從而構建2012—2018年武漢市國內游客的地理分布數(shù)據(jù)庫.

1.3 研究方法

1.3.1 多距離空間聚類(Ripley’s K函數(shù)分析)Ripley’sK函數(shù)可對一定距離范圍內的空間相關性(要素聚類或擴散)進行匯總，以探討要素的空間聚集擴散隨鄰域大小變化的規(guī)律. Ripley’sL(d)函數(shù)是Ripley’sK(d)函數(shù)的一種常見變體，具體定義如式(1)：

(1)

式(1)中，d是預期距離，n為研究區(qū)域內游客市場數(shù)量，A代表研究區(qū)面積，dij為游客市場之間的距離，Wi，j為權重(當dijd，Wi，j=0). 此外，DiffK定義如式(2)：

DiffK=L(d)-d

(2)

如果DiffK>0，則觀測距離L(d)相對于預期距離d(分析尺度)的隨機分布的聚類程度更高. 如果DiffK<0，則觀測距離L(d)相對于預期距離d的隨機分布的離散程度更高. 如果DiffK取得最大值且L(d)大于置信區(qū)間上限(HiConfEnv)值，則該距離的空間聚類程度最高且具有統(tǒng)計顯著性. 如果DiffK取得最小值且L(d)小于置信區(qū)間下限(LwConfEnv)值，則該距離的空間離散程度最高且具有統(tǒng)計顯著性.

1.3.2 局域Getis-Ord Gi*指數(shù)法(熱點分析)Getis-Ord Gi*統(tǒng)計量由Getis和Ord提出并進一步修改，是一種基于距離權矩陣的局部空間自相關指標，能探測高值聚集和低值聚集. 通過得到的z得分和p值，可以探查高值或低值要素在空間上發(fā)生聚類的位置，高值聚集區(qū)稱為熱點區(qū)，低值聚集區(qū)稱為冷點區(qū). Getis-Ord Gi*計算公式如式(3)：

(3)

其中，Xj是要素J的屬性值，Wi，j是要素i和j之間的空間權重，且Xj的平均值和標準差定義如式(4)：

(4)

由于Gi*統(tǒng)計的是Z的得分，無需進一步轉換計算. 如果要素z得分高且p值小，則表示存在一個高值的空間聚類. 如果z得分低并為負數(shù)且p值小，則表示存在一個低值的空間聚類.z得分越高(或越低)聚類程度就越大. 如果z得分接近于零，則表示不存在明顯的空間聚類. 本文依據(jù)329個地(市)級的市場份額來計算武漢市國內游客空間分布的熱點聚集區(qū)特征.

溫室氣體排放強度：農田“單位產量的GWP”-溫室氣體強度（Greenhouse Gas Intensity，GHGI），表示農業(yè)中生產單位產量的糧食對氣候的影響（Li et al.，2004；Mosier et al.，2006；Qin et al.，2010；Shang et al.，2011）。根據(jù)公式：

1.4 技術路線

本文以武漢市國內游客地理分布數(shù)據(jù)庫為基礎，運用增量空間自相關、熱點分析等空間統(tǒng)計學方法，定量測度武漢市客源市場的空間作用距離和329個地(市)級游客市場之間的空間關系，并探究武漢市國內游客的熱點區(qū)域位置和空間分布特征. 各項研究的邏輯關系如圖1所示.

2 結果與分析

2.1 統(tǒng)計性描述

2012—2018年武漢市國內地(市)級游客市場的基本統(tǒng)計結果如表1所示，可以看出，武漢市國內游客市場的份額從2012年的7.28%下降至2018年的6.31%，且呈持續(xù)下降的趨勢；4年間的標準差和偏度均呈減小的趨勢；但均值和中位值相對穩(wěn)定，變化不大. 這6項統(tǒng)計指標綜合反映了武漢市國內游客市場空間分布差異趨于縮小，客源空間分布呈均衡發(fā)展的態(tài)勢.

表1 武漢市國內游客市場份額描述統(tǒng)計結果

2.2 確定空間距離閥值

為了進一步研究觀測距離是如何影響武漢國內游客各地(市)級客源市場空間作用的關系，運用ArcGIS 10.2中多距離空間聚類分析(Ripleys K函數(shù))工具進行分析，選用L(d)作為K函數(shù)的變換形式. 經(jīng)過多次探索性分析后，將起始距離設定為680 km，共進行16次迭代運算，每次迭代距離增量為1 km. 結果表明：觀測距離L(d)對各游客市場的空間分布影響明顯，當觀測距離等于826.24 km時，觀測距離和預期距離的差值DiffK達到最大，如圖2所示，而且觀測距離L(d)均大于置信區(qū)間的高值HiConfEnv，這表明各游客市場聚類程度最高，空間作用關系較強；超過826.24 km后，各游客市場聚類程度都存在不同程度的減小，在空間上不能聚為同類. 因此，826.24 km是武漢市國內游客市場空間聚類的最合適距離，可以將該距離作為各游客市場空間關系存在的空間距離閥值.

圖2 武漢市國內游客分布多距離空間聚類圖

2.3 構建空間權重矩陣

空間權重矩陣是對地理要素之間存在的空間關系的一種量化，并通過距離計算，以N階稀疏矩陣的形式存在. 每個要素只有一行和一列，行/列要素交叉組合值即為權重，予以量化這些行要素和列要素之間的空間關系. 本文采用可變權重來量化數(shù)據(jù)要素之間的空間，通過反距離方法測度鄰近要素有不同量級的空間作用或影響，并通過賦值不同權重來反映該變化. 空間權重矩陣R具體算法如式(5)：

(5)

式(5)中，D是距離度量，d是空間距離閥值.

利用ARCGIS軟件，選擇反距離法來定義要素之間的空間關系，并將P設為默認值1，空間閥值設為826.24 km，成功運行后則構建了武漢市國內游客分布的地(市)級客源市場空間權重矩陣，該矩陣的主要統(tǒng)計信息如表2所示.

表2 武漢市國內游客市場空間權重矩陣統(tǒng)計結果

其中，西藏阿里地區(qū)近鄰數(shù)最少，只有1個和田地區(qū)；河南駐馬店市近鄰數(shù)最多、為115，主要原因是西藏阿里地處邊境，周邊地市分布稀少且區(qū)域寬廣；而河南駐馬店地處中國內陸腹地，有“天中”之稱，周邊地市分布密集，因此，在826.24 km范圍內，西藏阿里近鄰數(shù)最少，河南駐馬店市近鄰數(shù)最多. 由于對空間權重矩陣進行了標準化，空間權重值受近鄰數(shù)的影響較大，在826.24 km范圍內近鄰要素越少，各近鄰要素分獲的空間權重值就越大. 所以西藏阿里地區(qū)只有1個近鄰和田地區(qū)，之間的空間權重值為最大權重值1. 值得注意的是，空間權重值大小只能反映近鄰要素空間影響的差異，不同要素的空間權重值相比較沒有實際意義.

2.4 熱點市場分析

為了進一步研究武漢市國內游客熱點市場的位置及空間分布特征，借助ArcGIS 10.2熱點分析工具(Getis-Ord Gi*)，使用上述生成的武漢市國內游客市場空間權重矩陣，分年度依次以329個地(市)級游客市場為研究單元，以市場份額為分析字段予以熱點分析. 將Z值進行可視化表達，得出Z得分大于1.96且符合95%置信度(概率似然值P<0.05)的熱點市場分布如圖3(來源于國家基礎地理信息中心“1∶100萬全國基礎地理數(shù)據(jù)庫”)所示.

圖3 2012—2018武漢市國內游客熱點城市分布演變

2.4.1 武漢市國內客源熱點區(qū)域分布相對穩(wěn)定如表3所示，2012—2018年，武漢市國內游客熱點市場數(shù)量依次為12、12、13、14，市場份額依次為39.58%、40.28%、42.59%、42.21%，均穩(wěn)步增長，而且各熱點市場分布區(qū)域變動較小，在此期間，北京市區(qū)、鄭州、成都、長沙、南昌、杭州、南京、廣州、深圳、西安和上海均為熱點城市，是武漢市國內客源分布的核心熱點區(qū)域. 這表明武漢市國內游客空間分布既相對穩(wěn)定，又存在局部的結構化調整，游客來源向多中心市場擴散，武漢市國內游客市場發(fā)展更為均衡. 這與前面描述性統(tǒng)計分析相一致，進一步驗證了武漢市國內游客存在多中心擴散的態(tài)勢.

表3 武漢國內游客市場熱點分析Z值情況

2.4.2 武漢市國內游客熱點區(qū)域在空間上呈近似“橢圓狀”分布武漢市國內游客熱點市場有11個沿“橢圓狀”分布在武漢周邊(以2018年例)，如圖4(來源于國家基礎地理信息中心“1∶100萬全國基礎地理數(shù)據(jù)庫”)所示. 從東西長軸方向上，東端是上海、西端是成都，從南北短軸方向上，南端是長沙、北端是鄭州. 該橢圓上的熱點城市主要是湖北鄰近的省級客源中心，由于滬蓉沿江高鐵運輸效應的逐步顯現(xiàn)，橢圓長軸方向上的上海、南京、合肥、重慶和成都5大城市的熱點效應會進一步加強. 經(jīng)由地理計算，發(fā)現(xiàn)該橢圓長軸為980 km，短軸為400 km，11個熱點城市直線距離武漢市大約在300～500 km范圍內. 另外，深圳、廣州和北京3個熱點市場，在南北方向上分布于橢圓兩端，遙相呼應.

圖4 武漢國內游客熱點城市空間分布特征

2.4.3 以熱點市場為中心，武漢市國內游客市場形成6大客源聚集區(qū)地理學意義上的熱點被高值圍繞，因此，各熱點市場及其周邊區(qū)域，均是游客市場份額較高的區(qū)域. 運用ArcGIS 10.2鄰域和分組分析工具，對武漢市14個熱點城市進行空間分組發(fā)現(xiàn)，武漢市形成了以廣州、深圳為中心的“珠三角”國內游客客源區(qū)，以長沙、南昌為中心的“湘贛”國內游客客源區(qū)，以上海、杭州、南京、合肥為中心的“長三角”國內游客客源區(qū)，以成都、重慶為中心的“川渝”國內游客客源區(qū)，以鄭州、西安為中心的“陜豫”國內游客客源區(qū)，以北京為中心的“京津冀”國內游客客源區(qū)，如圖5(來源于國家基礎地理信息中心“1∶100萬全國基礎地理數(shù)據(jù)庫”)所示. 這六大客源區(qū)包括76個地(市)級客源區(qū)域，客源總占比高達57.98%，是武漢市國內游客分布的核心區(qū)域.

3 結論與建議

3.1 結論

借助ArcGIS 10.2分析軟件，運用多距離空間聚類、空間權重矩陣及熱點分析等空間分析方法，對武漢市國內游客空間分布進行研究，得出以下主要結論.

1)熱點分析相較于局部空間自相關分析，更能有效地探測武漢市國內游客分布的高值聚集區(qū)，并通過Z值大小比較高值聚集的程度.

2)得出武漢市國內游客熱點分布區(qū)域的空間規(guī)律，在2012—2018年間，武漢市國內客源熱點區(qū)域分布相對穩(wěn)定，在空間上沿武漢周邊300～500 km范圍內呈近似“橢圓狀”分布.

3)發(fā)現(xiàn)武漢市國內游客分布的集中區(qū)，即武漢市國內近60%的游客集中分布在以主要熱點城市為核心的“長三角”“湘贛”“陜豫”“珠三角”“川渝”和“京津冀”六大客源區(qū)域.

3.2 建議

根據(jù)上述研究結論，對武漢市國內游客市場的發(fā)展提出如下建議.

1)根據(jù)空間分布特征，武漢市需要加快沿江高鐵、“西武”高鐵、“南武”高鐵的工程建設，完善米字型的高鐵網(wǎng)狀結構，實現(xiàn)“長三角”“湘贛”“豫陜”和“川渝”四大客源富集區(qū)游客在3小時內可抵達武漢，有效地減小距離的阻尼作用，從而鞏固“長三角”和“湘贛”客源市場，拓展陜西、四川和重慶的客源市場.

2)積極培育新的熱點城市. 一方面重點拓展重慶和合肥市場，鞏固二者的熱點城市地位；另一方面積極開發(fā)石家莊和廈門的客源市場，將之培育成為武漢市國內游客的新熱點市場. 武漢市國內游客市場開發(fā)要在滲透中拓展客源，以點帶面，從而促進客源市場的均衡發(fā)展.

3)將“京廣”高鐵線打造成黃金客源線. 借助北京、廣州和深圳在南北兩翼的客源引擎作用，突出長沙、鄭州的區(qū)域勾連和輻射作用，重點開發(fā)韶關、衡陽、岳陽、信陽、漯河、邯鄲和保定等次級游客市場，將“京廣”高鐵線打造成武漢國內旅游的黃金客源線.

總之，本文利用熱點分析工具，對武漢市國內游客空間分布的聚集區(qū)域進行了定量研究，描述其空間的分布特征. 但限于篇幅，未討論形成該空間分布的成因及影響機制，后期將加強調查，搜集資料，運用地理加權回歸等空間統(tǒng)計學方法進一步開展相關研究. 此外，武漢市依托熱點市場形成的國內游客聚集區(qū)的空間范圍也有待后續(xù)的深入探討.