楊二鵬,鄧渠成

(1.北海市鄉(xiāng)村振興和水庫移民工作局，廣西北海 536001；2.廣西民族大學(xué)政治與公共管理學(xué)院，廣西南寧 530006；3.中國科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所，北京 100101)

在經(jīng)濟(jì)全球化、區(qū)域一體化的趨勢下，城市旅游經(jīng)濟(jì)與其他產(chǎn)業(yè)高度耦合，已成為城市群旅游經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要方式[1]，而城市旅游經(jīng)濟(jì)的直觀表現(xiàn)是年度旅游總?cè)舜魏吐糜问杖胨?，兩者結(jié)合即為旅游規(guī)模，其規(guī)模的大小能夠反映城市旅游經(jīng)濟(jì)發(fā)展的水平、競爭力和發(fā)展?jié)摿Φ母叩?，開展城市旅游規(guī)模研究，對具有密切關(guān)聯(lián)的城市群體調(diào)整發(fā)展策略、城市旅游定位和市場導(dǎo)向都有重要的指導(dǎo)價值。北部灣城市群是2017年1月20日由國務(wù)院批復(fù)同意建設(shè)的國家級城市群，是我國面向東南亞的門戶型區(qū)域，是海上絲綢之路的重要港口群，優(yōu)化北部灣城市群旅游產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對解決區(qū)域內(nèi)部矛盾、提升綜合國際競爭力和塑造國際形象意義深遠(yuǎn)。

城市旅游是一項系統(tǒng)工程，其原理是立足空間結(jié)構(gòu)，按照區(qū)域類型、發(fā)展背景、空間層級布局研究城市旅游發(fā)展水平[2]。當(dāng)前，國內(nèi)外城市群旅游規(guī)模研究主要集中在建立旅游評價指標(biāo)體系，從國際[3]、國家[4,5]、省域[6,7]、市域[8,9]等不同尺度，對區(qū)域內(nèi)城市旅游空間特征、時空演化、旅游發(fā)展競爭力等方面進(jìn)行研究，通過空間特征演示特定區(qū)域不同城市旅游角色動態(tài)轉(zhuǎn)換、作用關(guān)系?？臻g計量分析是國內(nèi)外研究城市群旅游規(guī)模的主要方法，學(xué)者們從不同角度對區(qū)域旅游空間作用關(guān)系進(jìn)行了廣泛研究。國外學(xué)者采用較多的方法有對比分析[10]、重力模型和距離衰減函數(shù)模型[3]、空間計量經(jīng)濟(jì)學(xué)和空間自相關(guān)模型、GIS和編程語言可視化分析[11]、結(jié)構(gòu)位移和時序分析[12]等，側(cè)重于對經(jīng)濟(jì)高度發(fā)達(dá)的國家或地區(qū)的城市旅游規(guī)模差異以及影響因素進(jìn)行測度。我國城市群發(fā)展迅速，對城市群的旅游研究相比國外更加豐富，主要從城市旅游競爭力評價[13,14]、旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展路徑構(gòu)建[15]和空間差異性[16]等方面，對京津冀、長三角和珠三角等經(jīng)濟(jì)發(fā)展成熟、規(guī)模大的城市群進(jìn)行研究。目前關(guān)于北部灣城市群城市旅游的研究極少，張銳[17]從旅游交通的角度，運(yùn)用距離度量模型和Arc GIS研究了高鐵對北部灣城市群旅游空間格局的影響，李志勇等[18]和黃亞芬等[19]基于因子分析法，通過構(gòu)建評價指標(biāo)體系對北部灣城市群各城市旅游發(fā)展競爭力得分情況進(jìn)行排序，提出相應(yīng)的對策建議?，F(xiàn)尚未見將城市旅游競爭力和旅游潛力結(jié)合分析，在動態(tài)變化中揭示不同城市在不同年份旅游規(guī)模的變化、空間異質(zhì)性、聯(lián)系性，并從空間角度分析造成這種異質(zhì)性和聯(lián)系性的影響因素的研究。開展旅游研究對具有國家戰(zhàn)略意義且快速成長的北部灣城市群意義重大，因此，本研究選取北部灣城市群2010-2018年的數(shù)據(jù)，將10個主要城市的旅游總?cè)舜魏吐糜问杖胱鳛檠芯砍鞘新糜我?guī)模的主要指標(biāo)，采用熵權(quán)TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution)法[20]、變異系數(shù)、全局自相關(guān)莫蘭指數(shù)I(Global Moran’sI)、引力模型和地理探測器，借助Geoda和Arc GIS 10.7軟件，從時空差異性和空間結(jié)構(gòu)分析北部灣城市群旅游規(guī)模發(fā)展格局演化，解析影響發(fā)展的主要因素及其效度，以期為北部灣城市群優(yōu)化資源配置、推動城市群旅游高質(zhì)量發(fā)展提供科學(xué)依據(jù)。

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

2010年北部灣城市群旅游總?cè)舜螢? 898.48萬、旅游總收入為703.98億元，2018年旅游總?cè)舜螢?.021億，旅游總收入為4 983.27億元，分別達(dá)到2010年的4.52倍和7.08倍(數(shù)據(jù)來源于《廣西統(tǒng)計年鑒》《廣東統(tǒng)計年鑒》《海南統(tǒng)計年鑒》)。由于海南省儋州市數(shù)據(jù)缺失，以及東方市、昌江黎族自治縣、臨高縣均為縣級行政單元，本研究重點以湛江、茂名、陽江、南寧、北海、欽州、防城港、玉林、崇左、海口等10個地級市作為北部灣城市群研究范圍(圖1)并進(jìn)行對比分析。

圖1 北部灣城市群研究范圍[審圖號GS(2020)4630號]Fig.1 Study scope of Beibu Gulf urban agglomeration [drawing review No.GS(2020)4630]

北部灣城市群矢量數(shù)據(jù)均來自國家基礎(chǔ)地理信息中心網(wǎng)站(http://www.ngcc.cn/ngcc/)，用于測算城市旅游的兩個指標(biāo)(城市旅游總?cè)藬?shù)與旅游總收入)，以及分析影響旅游規(guī)模的高質(zhì)量旅游資源數(shù)量(3A級以上級別的旅游景區(qū))、旅行社數(shù)量、3星級以上級別的酒店、人均GDP、城鎮(zhèn)化率、城市交通密度、第三產(chǎn)業(yè)比重、公路客運(yùn)量、水路客運(yùn)量、鐵路客運(yùn)量和航空吞吐量等原始數(shù)據(jù)，均來自2010-2019年《廣西統(tǒng)計年鑒》《廣東統(tǒng)計年鑒》《海南統(tǒng)計年鑒》以及各地市統(tǒng)計年鑒、統(tǒng)計公報等。

1.2 熵權(quán)TOPSIS法

熵權(quán)TOPSIS法[20]基本操作步驟如下：

第一，設(shè)定m個評價指標(biāo)，n個評價對象，構(gòu)建評價矩陣，選取Xij為第i個評價指標(biāo)對應(yīng)的第j個評價對象的數(shù)據(jù)值，i=1,2，…，m，j=1,2，…，n,可以得出正向化矩陣

(1)

第二，對所建立的評價矩陣X進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理后可以得到新的矩陣Z，其矩陣中每個數(shù)值計算方法為

(2)

第三，確定最優(yōu)方案Z+和最劣方案Z-，若原始數(shù)具有趨同化，則

(3)

(4)

第五，計算城市旅游規(guī)模指數(shù)Si:

(5)

式中，Si∈[0,1]，Si越趨向于1，說明第i個城市旅游規(guī)模指數(shù)越高，越接近旅游發(fā)展最高水平。根據(jù)式(5)依次計算出2010-2018年各市旅游規(guī)模指數(shù)。

1.3 區(qū)域差異性指標(biāo)

1.3.1 變異系數(shù)(CV)

(6)

1.3.2 全局自相關(guān)莫蘭指數(shù)I(Global Moran’sI)

本研究主要運(yùn)用全局自相關(guān)莫蘭指數(shù)I(Global Moran’sI)對北部灣城市群旅游規(guī)模指數(shù)空間聚集情況進(jìn)行分析，其計算公式為

(7)

1.3.3 引力模型

通過Arc GIS 10.7地圖投影選取要進(jìn)行分析的北部灣城市群矢量值，然后利用矢量值轉(zhuǎn)為點要素，并以地理坐標(biāo)計算出兩兩城市之間的最短距離。城市之間連線越多，連線顏色越深，線條越粗，說明這個城市在北部灣旅游空間格局中影響力越大，其旅游發(fā)展水平越高，在區(qū)域內(nèi)形成旅游發(fā)展中心。本研究依據(jù)自然斷點法，將引力強(qiáng)度分為最強(qiáng)、較強(qiáng)、一般、較弱和弱等5個層次。其計算公式是

(8)

式中，Gij表示i和j兩個城市之間的引力值;Si、Sj分別代表城市i和城市j的旅游規(guī)模指數(shù);dij表示兩個城市之間的距離;k為標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)，一般取值為1;b為距離摩擦系數(shù)，一般取值為2。

1.4 地理探測器

地理探測器是一種能夠探測和利用空間分異，揭示地理空間分異背后驅(qū)動力的統(tǒng)計學(xué)方法[23]，其核心思想是某個自變量對因變量產(chǎn)生重要影響，那么自變量與因變量在空間上具有相似性[23-25]。利用Arc GIS 10.7將所獲取的矢量數(shù)據(jù)圖投影后，建立北部灣城市群漁網(wǎng)圖，要素轉(zhuǎn)柵格，對柵格數(shù)據(jù)進(jìn)行重分類，將重分類后的各項指標(biāo)與城市旅游規(guī)模指數(shù)進(jìn)行采樣分析，得出可供地理探測的數(shù)據(jù)。其表達(dá)式為

(9)

地理探測因子交互探測是評估兩兩指標(biāo)交互作用，及對因變量城市旅游規(guī)模指數(shù)解釋力的增強(qiáng)或減弱的程度，經(jīng)分析得出結(jié)果主要呈現(xiàn)非線性減弱、單因子非線性減弱、獨立、雙因子增強(qiáng)和非線性增強(qiáng)5種情形。

1.5 評價指標(biāo)體系構(gòu)建

從地方旅游資源、經(jīng)濟(jì)活力、旅游配套設(shè)施和交通通達(dá)度等4個方面選取北部灣城市群高質(zhì)量旅游資源數(shù)量(X1)、旅行社數(shù)量(X2)、中高級酒店數(shù)量(X3)、人均GDP (X4)、城鎮(zhèn)化率(X5)、城市交通密度(X6)、第三產(chǎn)業(yè)比重(X7)、公路客運(yùn)量(X8)、水路客運(yùn)量(X9)、鐵路客運(yùn)量(X10)和航空吞吐量(X11)等影響旅游發(fā)展的11個基本因子作為解釋變量，構(gòu)建北部灣城市群旅游格局時空分布評價指標(biāo)體系。

2 結(jié)果與分析

2.1 北部灣城市群旅游規(guī)模指數(shù)評價

南寧旅游規(guī)模指數(shù)在北部灣城市群范圍內(nèi)為最優(yōu)理想值，得分為1，且2010-2018年一直排在第一位，2010年排名前5位的分別是南寧、北海、?？?、玉林、崇左，2018年排前5位的分別是南寧、玉林、北海、崇左、欽州(表1)。

從表1中可以看出，2010年和2018年，南寧、茂名和陽江的排名沒有發(fā)生變化，南寧排名第1，陽江旅游規(guī)模指數(shù)最低。在2010年排名中，南寧是排名第2位北海(0.196 5)的5.09倍，是排名第10位陽江(0.004 7)的212.77倍；在2018年排名中，南寧是第2位玉林(0.328 0)的3.05倍，是第10位陽江(0.008 9)的112.36倍；城市群內(nèi)部旅游規(guī)模指數(shù)差距趨向縮小。欽州、玉林、崇左和防城港等4個城市實現(xiàn)動態(tài)正增長，?？诔守?fù)增長，回落5個名次，北海、湛江也回落1個名次。從得分情況上來看，除了南寧保持歷年最好狀態(tài)和?？诘梅纸档椭?，其他8個城市的旅游規(guī)模指數(shù)均有所增長，尤其欽州和玉林的旅游規(guī)模指數(shù)增長幅度較大。

表1 2010-2018年北部灣城市群城市旅游規(guī)模指數(shù)Table1 Tourism scale index of Beibu Gulf urban agglomeration from 2010 to 2018

2.2 北部灣城市旅游規(guī)模時空差異性

由變異系數(shù)折線圖(圖2)可以看出，2010-2018年北部灣城市群城市旅游規(guī)模變異系數(shù)均大于1，屬于高度變異，整體呈波動式下降，2013-2015年發(fā)生明顯反彈，2015年變異系數(shù)值接近2011年水平，但總體上，北部灣城市群旅游規(guī)模指數(shù)的空間差異性趨向縮小；從時序上來看，特別是2015年之后，北部灣城市群旅游規(guī)模指數(shù)在空間上由離散趨向聚集，但是由于9年以來一直保持著較高水平的離散狀態(tài)，聚集特征并不那么顯著，隨著時間推移，城市群內(nèi)部差異逐漸縮小。

圖2 2010-2018年北部灣城市群城市旅游規(guī)模變異系數(shù)Fig.2 Variation coefficient of urban tourism scale of Beibu Gulf agglomeration from 2010 to 2018

全局自相關(guān)莫蘭指數(shù)I散點圖(圖3)進(jìn)一步驗證了北部灣城市群城市旅游發(fā)展規(guī)模在空間上并不是隨機(jī)分布的，且具有顯著的不均衡性，城市旅游規(guī)模差距懸殊。2010年、2013年、2015年和2018年動態(tài)統(tǒng)計變量顯示，全局自相關(guān)莫蘭指數(shù)I均為負(fù)數(shù)或正數(shù)，并不是0，這說明北部灣城市群旅游發(fā)展不是隨機(jī)分布的，而是具有空間自相關(guān)性的。2010年、2013年和2015年空間自相關(guān)數(shù)值為負(fù)數(shù)，表現(xiàn)為空間負(fù)相關(guān)，空間臨近差異性顯著、離散分布，城市旅游規(guī)模受鄰近城市的影響存在空間溢出效應(yīng)；其中2010年樣本城市主要集中在二、三象限，2013年和2015年樣本城市主要集中在二、四象限，在這時間段內(nèi)不存在高-高聚集的現(xiàn)象，尤其在第二象限比較集中，所包含的城市主要有防城港、欽州、?？诘?，呈“低-高”聚集，第四象限有南寧、玉林、湛江等城市，呈“高-低”聚集。

圖3 北部灣城市群2010年、2013年、2015年和2018年城市旅游規(guī)模全局自相關(guān)莫蘭指數(shù)I散點圖Fig.3 Global auto-correlation Moran′s I scatter diagram of urban tourism scale in Beibu Gulf Urban agglomeration in 2010,2013,2015 and 2018

2018年空間自相關(guān)數(shù)值為正數(shù)，空間上呈正相關(guān)，其中10個樣本城市中有7個城市集中在第一、三象限，第一象限有南寧、北海、欽州等城市，空間上呈“高-高”聚集，第三象限有?？?、湛江、茂名等城市，空間上呈“低-低”聚集。從時間上可以判斷，2010-2015年空間自相關(guān)數(shù)值在不斷降低，但變化幅度不大，2018年趨向聚集但數(shù)值較小，聚集程度還不夠顯著。

2.3 旅游規(guī)?？臻g聯(lián)系結(jié)構(gòu)分析

通過對比2010-2018年北部灣城市群旅游聯(lián)系強(qiáng)度變化特征(圖4)，可以發(fā)現(xiàn)2010年南寧與北海、崇左有著最強(qiáng)聯(lián)系；南寧與欽州、防城港、玉林有較強(qiáng)聯(lián)系，北海與欽州、湛江與?？谟休^強(qiáng)聯(lián)系；湛江與南寧、北海聯(lián)系一般，防城港與崇左、北海聯(lián)系一般，?？谂c南寧、北海聯(lián)系一般；崇左與北海，玉林與?？?、湛江，欽州與玉林、防城港聯(lián)系較弱；崇左與玉林、茂名、陽江、湛江、?？?，湛江與欽州、防城港、茂名、陽江，南寧與?？?、茂名、陽江聯(lián)系最弱。

圖4 2010-2018年北部灣城市群城市旅游規(guī)模引力強(qiáng)度時空分布Fig.4 Spatial and temporal distribution of tourist gravity intensity in Beibu Gulf urban agglomeration from 2010 to 2018

與2010年相比，2018年聯(lián)系強(qiáng)度空間格局變化較大，南寧與欽州、北海聯(lián)系最強(qiáng)，南寧與崇左降為較強(qiáng)聯(lián)系，南寧與玉林聯(lián)系強(qiáng)度不變，北海與欽州聯(lián)系強(qiáng)度較強(qiáng)；玉林與北海一般聯(lián)系強(qiáng)度不變，南寧與防城港降為一般聯(lián)系，玉林與欽州增強(qiáng)為一般聯(lián)系；防城港與崇左、欽州、北海、玉林，湛江與南寧、北海、玉林、?？诼?lián)系強(qiáng)度較弱；南寧與?？?、茂名、陽江聯(lián)系最弱。

從整體上來看，南寧的核心地位和“西強(qiáng)東弱”空間格局沒有發(fā)生改變，南寧對其他城市具有很強(qiáng)的引力和輻射作用，其空間格局是以南寧為核心，以欽州—北?！莱歉邸缱蟆窳譃橐栏降闹行娜?，而中心圈層中又可分為以北海為中心的次核心圈層；以湛江為中心，以海口—茂名—陽江為依附的邊緣圈層。這說明城市的綜合發(fā)展實力、發(fā)展質(zhì)量越強(qiáng)，集散能力和輻射帶動能力越強(qiáng)，城市之間相互作用要素越多，聯(lián)系越強(qiáng)[26]。

從時序角度來看，2010-2015年旅游聯(lián)系強(qiáng)度變化幅度較小且普遍較低，其中，2013-2015年城市群內(nèi)部旅游聯(lián)系強(qiáng)度發(fā)生了明顯的波動，聯(lián)系強(qiáng)度不斷弱化，2015年達(dá)到谷值；2015年之后聯(lián)系強(qiáng)度趨向強(qiáng)化，特別是2018年聯(lián)系強(qiáng)度變化幅度較大且整體顯著增強(qiáng)，說明2015年以前城市群旅游規(guī)模程度普遍較低，處于低水平離散狀態(tài)，2018年城市群旅游發(fā)展趨向聚集，形成高-高、低-低聚集的空間格局，且引力得分也顯著提高，這也進(jìn)一步印證了變異系數(shù)、全局自相關(guān)莫蘭指數(shù)I的分析結(jié)果。

2.4 地理探測器分析影響因素

2.4.1 單因子解釋力探測分析

根據(jù)探測結(jié)果對解釋變量的強(qiáng)度進(jìn)行排序，選取前7位影響強(qiáng)度明顯的解釋變量，可以直觀地得出影響城市旅游規(guī)模的主要因子隨時間變化的強(qiáng)弱程度(表2)，各探測因子P值均小于0.05，說明選取的11個指標(biāo)對北部灣城市旅游規(guī)?？臻g分布具有顯著影響。隨著經(jīng)濟(jì)社會的發(fā)展和時間推移，影響城市旅游規(guī)模指數(shù)的因素也在發(fā)生改變。

表2 2010年和2018年前7位影響旅游規(guī)模因子變化情況Table 2 Changes of the top 7 influencing factors tourism scale in 2010 and 2018

(1)2010年排名前7位的交通指標(biāo)中只有鐵路客運(yùn)量排名第2、航空客運(yùn)量排名第6，2018年城市交通密度、水路客運(yùn)量、鐵路客運(yùn)量和航空吞吐量均排名前7位，尤其城市交通密度成為影響城市旅游規(guī)模的首要因素，除崇左之外，其他各市均已通動車、高鐵或建立民用航空機(jī)場，為游客進(jìn)行大尺度的旅游半徑提供了條件。(2)2018年人均GDP的q值貢獻(xiàn)率相較于2010年略微降低，但排名未發(fā)生變化，說明該項因子不可或缺。(3)城鎮(zhèn)化率影響力增強(qiáng)促進(jìn)了人口和旅游產(chǎn)業(yè)要素在空間上的聚集，所塑造的城市形象、環(huán)境治理、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級和市場規(guī)模效應(yīng)對旅游市場規(guī)模產(chǎn)生顯著影響?？臻g上旅游規(guī)模指數(shù)位于核心區(qū)的城市南寧和北海，其城鎮(zhèn)化率分別達(dá)到62.40%、58.6%，位于末尾的茂名、陽江分別是43.00%、52.61%，由此可知，城鎮(zhèn)化率與旅游規(guī)模呈正相關(guān)。(4)第三產(chǎn)業(yè)比重q值排名由2010年第3到2018年跌出前7位，說明經(jīng)過調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，第三產(chǎn)業(yè)對旅游規(guī)模的空間分布影響程度趨向降低。

2.4.2 地理探測交互因子影響

經(jīng)探測結(jié)果顯示，無論是哪個年份，多因子共同作用對旅游規(guī)?？臻g分布的作用效果明顯高于單因子作用，因子交互作用主要呈現(xiàn)雙因子增強(qiáng)和非線性增強(qiáng)，部分因子交互后雙線性增強(qiáng)效果對旅游規(guī)模空間分布起著決定性作用。2010年，X1∩X9、X3∩X9、X4∩X9、X5∩X9、X6∩X9交互后呈非線性增強(qiáng)，交互后分值為1，這對2010年旅游規(guī)模空間分布具有決定性作用；其他因子交互后呈雙因子增強(qiáng)，雖高于單因子作用，但雙因子增強(qiáng)分值均小于1，雙因子增強(qiáng)效果低于非線性增強(qiáng)效果。2018年，X1∩X7、X2∩X7、X3∩X7、X4∩X7、X5∩X7、X6∩X7、X2∩X8、X3∩X8、X4∩X8、X5∩X8、X7∩X8、X7∩X9、X7∩X10、X7∩X11、X8∩X10等因子交互后呈非線性增強(qiáng)，交互后分值為1，對2018年旅游規(guī)?？臻g分布起到?jīng)Q定性作用；其他因子交互均呈現(xiàn)雙因子增強(qiáng)，同樣高于單因子作用，但分值也均小于1。

3 討論

3.1 城市旅游規(guī)模指標(biāo)選取及體系的構(gòu)建

城市旅游規(guī)模評價指標(biāo)體系的構(gòu)建，是科學(xué)評價城市旅游規(guī)模的關(guān)鍵，目前學(xué)者建立評價指標(biāo)體系，均遵循旅游地理五大影響因素，即經(jīng)濟(jì)因素、政治因素、社會因素、技術(shù)因素和空間因素，其中政治因素強(qiáng)調(diào)跨境旅游,社會因素強(qiáng)調(diào)主觀性，為便于指標(biāo)量化，這兩點不作為本研究范圍。旅游收入或旅游人次被大多數(shù)學(xué)者作為被解釋變量，從單一方面研究區(qū)域內(nèi)城市旅游發(fā)展水平，如李洪娜等[27]、柳百萍[28]、陳怩等[26]選取旅游收入，高源等[29]、莊燕杰等[30]、楊秀成等[31]選取旅游人次作為城市旅游規(guī)模研究對象構(gòu)建評價指標(biāo)體系；僅考慮旅游收入而忽略了潛在消費(fèi)游客，僅考慮旅游人次而忽略了游客過夜消費(fèi)，只有將旅游收入和旅游人次相結(jié)合，才能客觀全面地分析城市旅游規(guī)模。個別學(xué)者如李紅等[32]和逯承鵬[1]已分別在研究陜西和遼寧城市旅游規(guī)模上綜合旅游收入和旅游人次，印證了綜合分析的可行性、科學(xué)性。

旅游資源是造成旅游行為的吸引物，特別是高質(zhì)量旅游資源反映了城市旅游資源的知名度，是導(dǎo)致游客不同尺度旅行半徑的重要因素；旅行社數(shù)量、中高級酒店是旅游配套設(shè)施的重要組成部分，反映了城市接待不同群體游客的承載力；城鎮(zhèn)化率、人均GDP和第三產(chǎn)業(yè)比重能夠體現(xiàn)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、市民可支配收入水平和旅游發(fā)展環(huán)境條件；交通是旅游業(yè)的生命線，其構(gòu)成要素有城市交通密度、公路、鐵路、水路和航空，不同時期不同區(qū)域交通主導(dǎo)因素也不一樣，其通達(dá)程度是城市旅游競爭實力的核心。

本研究為突出城市群內(nèi)部差異性，選取經(jīng)濟(jì)和空間因素范圍內(nèi)具有共性特征的評價指標(biāo)；結(jié)合北部灣城市群實情，選取旅游規(guī)模指數(shù)作為被解釋變量；基于科學(xué)性、實用性和可獲得性，從地方旅游資源、經(jīng)濟(jì)活力、旅游配套設(shè)施和交通通達(dá)度等4個方面選取北部灣城市群高質(zhì)量旅游資源數(shù)量(X1)、旅行社數(shù)量(X2)、中高級酒店數(shù)量(X3)、人均GDP(X4)、城鎮(zhèn)化率(X5)、城市交通密度(X6)、第三產(chǎn)業(yè)比重(X7)、公路客運(yùn)量(X8)、水路客運(yùn)量(X9)、鐵路客運(yùn)量(X10)和航空吞吐量(X11)等影響旅游發(fā)展的11個基本因子作為解釋變量，構(gòu)建北部灣城市群旅游格局時空分布評價指標(biāo)體系。

3.2 城市之間旅游差異性內(nèi)因分析

研究結(jié)果表明，北部灣城市群在早期階段注重追求城市經(jīng)濟(jì)的量化增長，在市場競爭的背景下，城市旅游孤立式發(fā)展致使城市群整體旅游產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)失衡，這一點與何勝等[33]研究結(jié)果一致。在“十二五”期間尚未提出建設(shè)北部灣城市群，該區(qū)域城市旅游資源、氣候特征同質(zhì)，經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)薄弱、開發(fā)程度不深，旅游經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平普遍偏低，城市之間搶奪游客資源，致使該區(qū)域優(yōu)勢資源沒有得到充分整合，2016年之前北部灣城市群旅游發(fā)展程度低，但是2016年之后，特別是2017年國家正式批復(fù)同意建設(shè)北部灣城市群，經(jīng)過統(tǒng)一規(guī)劃、不斷深化改革和經(jīng)濟(jì)社會的發(fā)展，城市內(nèi)部之間進(jìn)行了分工協(xié)作，避免了惡性競爭，在空間上北部灣城市群旅游發(fā)展由離散趨向聚集，說明地理位置在北部灣城市群旅游發(fā)展關(guān)系演化過程中的作用逐步增強(qiáng)，城市群旅游發(fā)展開始融合，城市群內(nèi)部差異性也在逐漸縮小。受省級行政邊界和較短交通距離的影響，位于廣西境內(nèi)的6個城市與同屬北部灣經(jīng)濟(jì)區(qū)的城市相比，廣東、海南所轄城市更富有競爭力，省際差異性顯著，說明行政壁壘是限制北部灣城市群優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的重要因素[34]，因此今后應(yīng)加強(qiáng)城市相互之間的分工協(xié)作，推動城市群旅游發(fā)展趨向優(yōu)化。

3.3 城市之間旅游聯(lián)系強(qiáng)度內(nèi)因分析

第一，北部灣城市群內(nèi)部城市之間的聯(lián)系強(qiáng)度均有較大幅度提升，說明整體上北部灣城市群旅游規(guī)模都得到了較快發(fā)展，究其原因，在地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的前提下，旅游資源得到深度開發(fā)、旅游發(fā)展配套設(shè)施逐步完善，制約旅游半徑和旅行時間比的交通條件也逐步得到改善，并已演化為影響北部灣城市群的主要因素。第二，在空間格局上，2010-2018年以南寧為核心的單核輻射中心帶動格局沒有發(fā)生改變，南寧在廣西具有政治、經(jīng)濟(jì)、交通的天然優(yōu)勢，旅游資源結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化都遠(yuǎn)勝于其他各市，對各市旅游輻射產(chǎn)生了屏蔽作用，削弱了其他城市旅游影響范圍，這與時宇輝等[35]認(rèn)為行政區(qū)封閉保守、區(qū)域間差異顯著的研究結(jié)果相似。受行政區(qū)域的局限性，南寧的旅游規(guī)模影響力還不足以突破較遠(yuǎn)空間距離障礙，交通渠道削弱了南寧對臨近廣東、海南所轄城市的影響力；因陽江、茂名和?？谖挥诔鞘腥哼吘?，對其他城市的影響力和聯(lián)系強(qiáng)度都比較弱，邊緣圈層湛江僅與?？谥g常年保持較強(qiáng)的旅游聯(lián)系，輻射范圍僅限于短距離范圍內(nèi)。第三，次核心城市北海雖然與南寧有著較大差距，且與廣東、海南所轄城市的旅游聯(lián)系不強(qiáng)，但基于優(yōu)質(zhì)特色旅游資源、經(jīng)濟(jì)條件、投資環(huán)境和基礎(chǔ)設(shè)施環(huán)境的不斷改善，其后期輻射帶動能力有望進(jìn)一步提升；作為邊緣圈層核心城市，湛江憑借較好的經(jīng)濟(jì)條件和特殊區(qū)位條件，成為北部灣城市群局部中心，但其旅游資源質(zhì)量不高、挖掘程度也不夠，與其他城市的旅游聯(lián)系都比較弱。在空間區(qū)位上，北海、湛江為連接廣東、海南的走廊城市，提升北海在北部灣城市群旅游的銜接作用，對于優(yōu)化北部灣城市群旅游空間結(jié)構(gòu)至關(guān)重要。北海應(yīng)發(fā)揮資源優(yōu)勢，與湛江經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢相結(jié)合，整合旅游資源，通過改善交通運(yùn)輸能力，加強(qiáng)與南寧、湛江等城市的聯(lián)系，促進(jìn)南寧、“北海-湛江”兩大中心格局的形成，進(jìn)而增強(qiáng)北部灣城市群內(nèi)部旅游緊密度。

結(jié)合時空差異分析結(jié)果，北部灣城市群受到地形、交通條件限制，加之城市之間的時間空間距離較長，旅游規(guī)模較大的城市之間的點對點高速通道尚未實現(xiàn)，使得在該區(qū)域內(nèi)核心城市僅能在行政區(qū)域范圍內(nèi)強(qiáng)化，難以突破跨行政屏障，整體上空間聯(lián)系結(jié)構(gòu)比較松散。該研究結(jié)果與李民梁等[34]認(rèn)為的北部灣城市群內(nèi)受欠發(fā)達(dá)的經(jīng)濟(jì)水平和交通網(wǎng)絡(luò)的局限性，核心城市南寧的輻射帶動和集聚能力難以得到有效發(fā)揮的研究結(jié)果相契合。

3.4 城市群整體格局影響因素分析

從因子探測結(jié)果來看，2010年，北部灣城市群城市旅游規(guī)模的影響因子主要是旅游資源質(zhì)量、旅行社數(shù)量、鐵路運(yùn)輸、經(jīng)濟(jì)環(huán)境等，說明該階段仍然處于旅游發(fā)展初級階段，城市旅游發(fā)展主要靠城市良好的經(jīng)濟(jì)形象、旅游資源吸引力、旅行社中介引流、旅游服務(wù)和中長途鐵路交通等傳統(tǒng)旅游發(fā)展模式；2018年影響因子主要是城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展環(huán)境、人均收入、城際交通和城市內(nèi)部交通密度。在游客旅游可支配收入不斷提高的前提下，城市群交通通達(dá)度的提高，擴(kuò)大了城市旅游服務(wù)半徑，降低了游客旅游時間比，這對促進(jìn)交通線城市旅游發(fā)展有著積極作用。完善城市群交通系統(tǒng)成為該區(qū)域旅游發(fā)展的主導(dǎo)因素，城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展環(huán)境條件影響力度不減，說明城市優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型是影響城市群空間分異必不可少的環(huán)節(jié)，未來應(yīng)以高質(zhì)量發(fā)展為方向，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，增強(qiáng)城市活力。交通因子影響力增強(qiáng)，高質(zhì)量旅游資源的影響力減弱，且交通因子與傳統(tǒng)旅游影響因子交互后作用明顯高于單因子作用，說明北部灣城市群已經(jīng)擺脫依靠傳統(tǒng)旅游模式向旅游與其他產(chǎn)業(yè)，特別是與交通產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展轉(zhuǎn)變。這也印證了王曉鈺等[36]的研究成果，即認(rèn)為高效的通達(dá)度提升了城市群內(nèi)部可達(dá)性，增強(qiáng)了城市之間的聯(lián)系度。因此，加快實現(xiàn)城市群內(nèi)部高速鐵路普及、推動高鐵提速，基本實現(xiàn)城際2 h到達(dá)，將是優(yōu)化城市群旅游空間結(jié)構(gòu)、提升城市群綜合實力的重要方向。

移動網(wǎng)絡(luò)和“互聯(lián)網(wǎng)+旅游”模式易操作性、強(qiáng)引導(dǎo)性的特點，為游客提供更加全面的旅游資源地評價，能夠較好地滿足旅游模式轉(zhuǎn)型后游客多樣化的自主需求；中高級酒店(三星級及以上級別的酒店)的影響力明顯減弱，說明其統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)化風(fēng)格相比城市民宿、特色別墅、農(nóng)家樂等代表地方文化的住宿方式，無論從性價比還是旅游感知，在多樣化需求競爭中都更有優(yōu)勢。住宿作為旅游配套基礎(chǔ)設(shè)施，隨著經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展，應(yīng)以市場需求為導(dǎo)向，借助大數(shù)據(jù)手段，創(chuàng)新滿足多元化需求，提升城市旅游軟實力。

本研究主要考慮可直接量化的評價指標(biāo)，在客觀條件下分析北部灣城市群時空格局演化特征和影響因素，但是在實際操作中既要考慮主觀因素也要考慮客觀因素，如政策因素、政府宏觀調(diào)控、生態(tài)環(huán)境條件和社會因素也應(yīng)該考慮進(jìn)去。此外，由于數(shù)據(jù)資料有限，本研究未能對北部灣城市群所有城市進(jìn)行分析研究，時間跨度相對較短，不足以更加全面地揭示北部灣城市群旅游發(fā)展規(guī)律。

4 結(jié)論

本研究基于2010-2018年北部灣城市群各個城市的統(tǒng)計年鑒和統(tǒng)計公報，結(jié)合城市旅游總?cè)舜?、旅游總收入，通過計量分析構(gòu)建了城市旅游規(guī)模指數(shù)，從空間結(jié)構(gòu)和時間序列上分析了北部灣城市群時空格局分異、演化特征，并討論了影響空間格局演化的相關(guān)旅游發(fā)展因素。得出以下結(jié)論：

第一，北部灣城市群旅游發(fā)展形勢較好，空間上由分異趨向聚集。2010-2018年城市之間旅游規(guī)模指數(shù)存在顯著的差異，變異系數(shù)值比較高，10個城市旅游規(guī)模指數(shù)在空間上處于較高水平離散狀態(tài)，呈現(xiàn)兩極分化，以南寧為核心呈“西強(qiáng)東弱”態(tài)勢分布，2010年、2013年、2015等年份離散特點顯著，旅游規(guī)模呈空間負(fù)相關(guān)，溢出效應(yīng)顯著，2018年旅游規(guī)模趨向空間聚集，但聚集特征還不夠突出，隨著時間的推移城市群內(nèi)部差異性趨向縮小。

第二，基于城市群旅游資源深度開發(fā)、旅游基礎(chǔ)配套設(shè)施和交通條件完善，游客旅行時間比顯著降低、旅游半徑擴(kuò)大，北部灣城市群旅游規(guī)模水平和聯(lián)系強(qiáng)度整體上得到了大幅提升。2010-2018年北部灣城市群旅游聯(lián)系強(qiáng)度以南寧為核心、北海為次核心的中心圈層，以湛江為邊緣圈層核心區(qū)的時空格局未發(fā)生根本性變化。南寧的高度輻射性對廣西轄區(qū)內(nèi)城市造成了引力屏蔽，且南寧的輻射作用得到不斷強(qiáng)化，但受地理位置和交通限制，南寧對廣東、海南等所轄邊緣城市輻射帶動作用難以得到有效發(fā)揮。在空間上，如何實現(xiàn)北海-湛江融合發(fā)展，發(fā)揮走廊城市紐帶作用，是優(yōu)化北部灣城市群旅游規(guī)?？臻g結(jié)構(gòu)和推動旅游規(guī)模趨向聚集的關(guān)鍵。

第三，不同階段的城市旅游發(fā)展側(cè)重點不同，2010年與2018年相比，影響旅游規(guī)?？臻g分異的驅(qū)動因素由傳統(tǒng)依靠高質(zhì)量旅游資源向交通通達(dá)度轉(zhuǎn)變；經(jīng)濟(jì)發(fā)展環(huán)境、人均收入是調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，驅(qū)動城市旅游保持強(qiáng)勁態(tài)勢的重要條件；傳統(tǒng)旅游發(fā)展模式已經(jīng)不能滿足多元化需求。因子結(jié)合后表現(xiàn)為非線性增強(qiáng)或雙因子增強(qiáng)，因子交互作用相比單因子作用顯著增強(qiáng)，說明旅游與其他產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展已成為主流方向。北部灣城市群未來依然要以促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展為基礎(chǔ)，增強(qiáng)旅游與其他產(chǎn)業(yè)的緊密度，通過完善交通條件，促成城市群內(nèi)部分工與協(xié)作，才能實現(xiàn)北部灣城市群旅游又好又快發(fā)展。