簡析京滬高鐵對旅游流時空分布影響論文

簡析京滬高鐵對旅游流時空分布影響論文

　　1 引言

　　旅游者是旅游活動的主體和核心，長期以來對旅游流的研究是旅游地理學關注的核心問題之一。旅游流作為一個具有空間屬性的旅游地理學概念，是旅游系統的神經中樞和紐帶，表現為游客在空間區域內的遷移現象。狹義的旅游流僅指客流，即在一個區域內由于旅游需求的近似而引起的旅游者集體性空間位移現象，具體是指旅游者從客源地向目的地流動的人群數量和流動模式; 而廣義的旅游流包括游憩流以及與此相關或伴生的關聯流，如信息流、資本流、技術流、貨物流和文化流等。旅游流的流勢在時空演化規律方面存在明顯的經濟導向性和區位導向性。

　　影響旅游流的主要因素包括旅游資源稟賦、交通條件、區位條件、經濟條件、旅游產品結構、旅游服務設施水平和旅游者自身特征等，尤其是交通系統對旅游流的影響更為顯著，旅游流流量在距離該客源地的不同空間范圍具有不同的分布概率，距離越近，分布概率越大，距離越遠，流量分布可能性越小。因此，在假日制度的閑暇時間約束下，旅游目的地與客源地的時間距離成為影響旅游客流時空分布特征的重要因素。

　　高速鐵路( 以下簡稱高鐵) 是當今世界“交通革命”的一個重要里程碑，因其解決了大通道上大量旅客快速輸送問題，已成為世界各國鐵路普遍發展趨勢。由于高鐵具有快速、安全和高效等優勢從而產生明顯“時空壓縮”效應，游客出游半徑會逐漸增大，影響到游客對旅游目的地的選擇，進而對區域旅游流空間格局變化產生深遠影響。

　　基于此，為深入研究高鐵對區域旅游流格局影響，本文以京滬高鐵線為例，運用旅游場理論和社會網絡分析方法，研究京滬高鐵開通對主要高鐵站點的旅游流的時空分布影響，以便為優化以高鐵為核心的區域旅游空間結構提供有積極意義的借鑒。

　　2 研究設計與數據來源

　　2. 1 旅游場

　　旅游場的場強表征旅游場源點對相應區域旅游發展的作用力，是旅游場效應的基本度量，其包括旅游輻射場強與旅游集聚場強。前者表明某旅游場源點對周圍旅游區域的輻射帶動力大小，后者表明某旅游場源點對周圍旅游區域客流的集聚能力的強弱

　　2. 2 社會網絡分析

　　社會網絡分析是目前分析區域旅游流網絡空間特征一種科學的研究方法，其中，中心性分析是社會網絡分析的重點之一，是衡量網絡中一個行動者重要與否、評價其地位優越性或特權性的重要結構位置指針。對旅游流網絡進行多種中心性指標測度可以量化出旅游地在區域中的功能、地位、作用及重要性。常用的測度模型有: 程度中心性，接近中心性、中介性。本文主要運用程度中心性和中介性進行分析。程度中心性的測度指標為程度中心度，是衡量各旅游地間旅游流的交換能力，可用一個旅游地與其他旅游地之間直接聯系多少來表示，有向旅游網絡分為內向程度中心度和外向程度中心度，旅游者從某旅游地流向其他旅游地，為外向程度中心性，它代表了該旅游地在區域內的旅游流擴散作用的大小; 反之為內向程度中心性，反映旅游流在此地的內聚性的強弱。

　　2. 3 案例地選取及數據來源

　　為研究京滬高鐵開通前后主要站點旅游流時空分布變化特征，本文以全球最大的中文Web2. 0 自助游網站——“游夕夕” 旅游者出游后上傳的游記行程攻略為素材庫，統計旅游者選擇旅游目的地、旅游空間行為以及出游時間情況，篩選和統計條件為:

　　( 1) 出游時間以2007 年4 月18 日至2012 年12 月31 日為研究時間段，2007 年4 月18 日為我國鐵路第六次提速起始日，2011 年6 月30 日為京滬高鐵開通日;

　　( 2) 交通工具方面，往返于客源地、目的地或集散地的主要交通工具須為火車或高鐵;

　　( 3) 由于研究高鐵對站點城市旅游流時空分布演化，在統計游記攻略中反映的旅游流發現，很多站點的旅游流量非常少，甚至一些站點沒有旅游流發生。因此，為了更好分析高鐵對旅游流時空分布的影響，本文選取旅游流量顯著的9 個案例地站點，分別為北京、天津、濟南、泰山( 位于泰安市的泰山知名度更高，因此本文以泰山站來代替泰安站) 、曲阜、南京、無錫、蘇州和上海，這些案例地擁有數量較多且品位度高的旅游資源，包括世界遺產、國家級風景名勝區、5A 級旅游區和4A 級旅游區，而旅游者出游傾向于選擇旅游資源品位度高的旅游目的地作為標準，因此，擁有高品位旅游資源的9 個案例地倍受旅游者出游青睞，具有較高的旅游流量，符合作為研究對象。

　　3 京滬高鐵開通前后主要站點旅游流時空分布變化

　　3. 1 旅游流空間場變化特征

　　3. 1. 1 相對聚集場強變化

　　京滬高鐵開通前后，北京和南京的相對積聚場均居前兩位，對京滬沿線的旅游流有很強的吸引力，其中，北京的相對聚集場強最大，其吸引的旅游流占9 個案例地總數的1 /5 以上，這與北京擁有大量高品位的旅游資源密切相關。南京的旅游聚集場強僅次于北京，占9 個案例地總和的1 /7 以上，除南京的旅游資源質量與數量較高外，還得益于南京位于上海、北京、天津、蘇州等重要的旅游客源地的中間位置，區位優勢明顯，方便旅游者出行。另外，京滬高鐵開通后，北京和南京的相對積聚場強均變大，說明高鐵時空壓縮效應對旅游流吸引力增強影響凸顯，表現出明顯旅游流聚集的“馬太效應”。

　　無錫和天津的相對聚集場強始終較小，且高鐵開通后有變小趨勢，主要原因為: ( 1) 從旅游資源稟賦看，無錫與天津在9 個案例地中均不占優勢; ( 2) 無錫和天津在地理區位上也不占優勢，天津緊靠北京這一重要旅游目的地，而無錫緊靠上海、南京和蘇州等重要的旅游目的地。因此，高鐵開通后，加劇了無錫與天津旅游流的“過道效應”，致使他們的相對聚集場強變小。

　　高鐵開通前后，相對聚集場強變化較為顯著的是濟南、曲阜和泰山，變化率分別為64%，51% 和36%，濟南變化最大。本文研究發現，高鐵開通前，由于直接到達曲阜和泰山的火車班次少，但從濟南乘汽車前往泰山和曲阜比較方便，由此京滬沿線的火車旅游者大都會選擇濟南作為中轉地，乘汽車去往泰山和曲阜。因此，盡管濟南在9 個案例地中旅游資源質量和數量較低，但因其具有中轉功能而具有較強的旅游聚集場強( 10. 9%) 。京滬高鐵開通后，泰山和曲阜均是高鐵站點，致使可進入性大大增強，旅游者則直接坐高鐵到達泰山和曲阜，因此，泰山和曲阜的旅游聚集場強顯著上升。進一步分析發現，濟南、曲阜和泰山的相對聚集場強總和幾乎沒有變化，由高鐵開通前的28. 1% 變為高鐵開通后的28. 6%，這也說明了高鐵開通后大部分旅游者不以濟南作為中轉地而是直接到達泰山和曲阜。

　　3. 1. 2 相對擴散場強變化

　　京滬高鐵開通前后，9個案例地的相對擴散場強排序沒有發生變化，即上海、北京、南京、天津、蘇州、濟南、無錫、曲阜和泰山，這主要與客源地的經濟、人口等多方面因素有關。上海、北京、南京和天津等案例地均是經濟發達、人口稠密的城市，因此這些城市的旅游擴散場強很大。尤其是上海和北京兩地擁有極高的經濟發展水平和眾多的人口數量，出游需求及消費能力非常強，致使兩地的相對擴散場強最大，累計比重超過50%，且高鐵開通后，由于高鐵產生時空壓縮效應使兩地的相對擴散場強進一步增強，呈現出高鐵旅游流擴散的“馬太效應”。

　　相反，作為資源型旅游地，泰山和曲阜兩地受經濟發展程度和人口規模等因素限制，兩地的旅游相對擴散場強極小，不足1%。濟南相對擴散場強減少較顯著，下降幅度達到33. 3%，主要原因: 一是濟南只有4A 級旅游區，旅游資源品位度明顯低于周邊的泰山和曲阜，旅游吸引力也就難以與泰山和曲阜競爭; 二是泰山和曲阜兩地均設有京滬高鐵站，可進入性大大增強，已不需要從區域中心城市濟南中轉。由此可見，高鐵開通后，作為有明顯中轉功能的濟南旅游地對周邊資源型旅游地的旅游流“擴散效應”大大下降

　　4 結論與討論

　　( 1) 高鐵促使旅游流呈現“馬太效應”。從旅游場和社會網絡看，高鐵前后上海和北京的擴散場強最大，同樣，旅游流外向程度中心性的系數最大，成為京滬高鐵線最重要的旅游客源地，更為突出是，高鐵開通后，北京和上海的擴散場強和外向程度中心性均表現出增強趨勢，呈現出旅游流擴散的“馬太效應”; 高鐵前后北京和南京的積聚場強和內向程度中心性的系數均比較大，且高鐵開通后均有增長的態勢，呈現出旅游流積聚的“馬太效應”。

　　( 2) 高鐵促使旅游流呈現“過道效應”。在9 個高鐵站點中，天津緊靠北京這一重要旅游目的地，無錫緊靠上海、南京和蘇州等重要的旅游目的地。高鐵前后天津和無錫的積聚場強和內向程度中心性的系數均比較小，且高鐵開通后均有下降的態勢，呈現出旅游流積聚的“過道效應”。

　　( 3) 高鐵促使旅游流呈現“同城效應”。北京與天津、上海與南京、上海與蘇州空間距離較近，高鐵開通前旅游流社會網絡為較強態勢，高鐵開通后旅游流量均表現出增強態勢，社會網絡聯系升級為極強態勢，表現出了高鐵“同城效應”。

　　( 4) 高鐵提升了缺乏區位優勢旅游地的可進入性，進而增強吸引力。泰山和曲阜旅游資源價值極高，但在高鐵開通前，交通不變，可進入性差，對遠程旅游流的吸引力十分有限，要借助于交通發達的濟南作為客流的集散地; 高鐵開通打破了泰山和曲阜依賴濟南交通格局，提高了對遠程客源地的吸引力，積聚場強和內向程度中心性的系數增長顯著。

　　( 5) 從旅游流時間分布變化看，高鐵影響明顯的是中程和遠程旅游。高鐵開通前的中程旅游主要選擇小長假，但高鐵開通后，選擇雙休日進行中程旅游的比重大幅度上升; 對于遠程旅游，高鐵開通前主要選擇黃金周和寒暑假兩個時間段，高鐵開通后，選擇小長假和雙休日出游占有較大比重，且比高鐵開通前明顯上升。高鐵實現旅游流分流，達到“削峰填谷”目標。

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