高铁对都市圈城市旅游服务力格局演变的影响

       修回时间：2014-09-10

       中图分类号：F590.1

       文献标志码：A

       文章编号：1000-8462(2014)11-0158-08

       DOI：10.15957/j.cnki.jjdl.2014.11.025

       自1964年世界第一条高速铁路(High-speed rail，HSR，简称高铁)诞生以来，高铁先后在很多经济发达国家或地区受到重视和发展。我国1997—2007年历经六次铁路大提速后正式进入高铁快速发展期。长三角作为我国第一大都市圈，其高铁发展一直走在全国前列，目前整个区域的高铁主干网络已经初步形成，高铁对都市圈旅游发展的影响及政策响应也成为长三角发展面临的重要问题。

       高铁对都市圈旅游影响研究是一个典型的交叉学科问题，涉及交通学、地理学、旅游学的多个学科分支。尽管交通流一直是交通学科研究的重要对象，然而交通学者关注的重点主要集中在客流数理模拟、自动化调控等微观层面[1]，缺乏对宏观客流迁移和旅游者消费行为的关注。地理学中的交通地理和城市地理比较重视此类问题，然而它们的研究范畴大多集中在比较宏观的层面上，研究的对象要素以交通、区域和城市为主[2-4]，缺乏对旅游者群体、旅游资源吸引物和城市旅游业等具体旅游要素的关注。旅游学特别是旅游地理学比较重视交通在旅游发展中的重要性[5-9]，认为交通是旅游客源地和旅游目的地联系的关联纽带[10-11]，良好的对外交通有利于提高目的地市场竞争力[12]，而目的地内部交通还是影响目的地吸引力和游客体验的重要因素[13]。具体的实证研究内容主要涉及以下几个方面：①基于交通因素和客流统计的旅游空间行为模式。国外学者Lundgren、Pearce等结合交通因素提出了经典的旅游客流空间行为模式[14-15]。②研究交通对可达性和客流变化的影响。主要论及交通对都市区和乡村游憩地之间的客流影响[15]，对城市目的地和周边目的地[16]之间的客流影响，对铁路站点客流集散分布的影响[17-18]以及价格与时间因素对旅行模式的影响[19-20]。③交通对旅游格局的影响[21]，研究发现客流在交通沿线不同等级城市的集散效应存在差异[18]，城市之间的客流互动也存在不对称性[2]，不同交通方式对跨界景区可达性的影响存在差异[22]等。

       综上可知，国内外旅游交通研究的内容比较零散，研究范式和方法体系仍然很不完善，GIS与旅游模型集成应用严重不足，主要以单条高铁干线或单体城市旅游为主，鲜有涉及高铁网络对整个都市圈旅游格局的影响问题[23]。本文立足旅游供需关系系统视角，选取2007年(高铁开通前)、2010年(中间高铁网)、2013年(最新高铁网)三个时间点，利用GIS和Huff服务力模型研究高铁影响都市圈旅游服务力格局变化的特征规律，客观解读高铁在都市圈旅游一体化发展中的角色和政策含义。

       1 数据来源与研究方法

       1.1 研究区界定与概况

       长三角是我国城镇最大的都市圈，高铁发展也相对成熟。以往有关长三角的实证研究基本都是以16个中心城市为案例。随着长三角综合实力的不断增强，长三角扩容已成为都市圈发展的必然结果。2010年国务院《长三角区域规划》将长三角区划范围设定为上海市、江苏省、浙江省全部的25个城市，截至2013年长三角城市经济协调会会员城市除了江浙沪之外还纳入了安徽省的合肥、马鞍山、芜湖、滁州、淮南5市。针对当前理论研究滞后实践发展需要的现状，本文倡导并选取最新的30个会员城市开展研究。

       1.2 城市旅游服务力模型

       城市旅游服务力是城市旅游供给服务满足旅游需求的能力，是城市赢得旅游者的吸引力，也是城市之间的旅游竞争力。1964年，美国学者Huff在哈里斯的市场潜能模型的基础上，提出了关于预测城市区域内商圈服务力的Huff概率模型，其综合考虑了商店规模、距离等多因素作用，是引力模型的变形与发展。本文利用Huff模型构建城市旅游服务力模型：

      

       式中：为城市旅游业绩水平；为县区居民点i到旅游城市j的时间距离阻力；是分县居民点i的人口数量；m为分县居民点总数；n为旅游城市总数；α、β为分县居民点i到旅游城市j的阻碍系数。本文d直接采用高铁网络最短时间距离，能够较为客观地反映空间阻碍，无需考虑阻碍参数。

       1.3 数据来源与处理

       利用Huff商业服务模型研究城市旅游服务力，需要城市旅游供给力、城市旅游需求力以及供给需求之间的空间摩擦力三个方面的变量数据。第一，城市旅游供给力利用城市旅游综合业绩水平来体现，采取2010年30个城市旅游总收入和总游客量两项指标，利用比重法分别对它们进行无量纲化处理，然后对它们分别赋值0.5，最终得到30个城市的旅游业绩水平(图1)。第二，城市旅游需求力采用最新的2010年第六次人口普查分县数据，考虑到行政区划调整及面积相近原则，最后整合出175个县区单元人口数据(图2)，用作城市旅游需求潜力指标。第三，空间摩擦力采用最常用、最直接的时间可达性指标，利用GIS网络数据集OD最短距离矩阵分析方法来实现，即首先构建30个城市(Destination，D)、175个县区(Origin，O)的数字化点文件，以及2007、2010、2013年三个时间断面的铁路网络的线文件，结合每条铁路的设计标准和实际运营情况设定时速等级：单线铁路90km/h、复线铁路120km/h，合宁铁路、甬台温铁路200km/h，沪宁、沪杭、宁杭、杭甬等城际高铁260km/h，京沪高铁(上海至徐州段)310km/h，175个县区居民点至城市的距离采用欧氏距离，时速设定为50km/h。通过拓扑检测保证交通网络与城市节点、县区居民点节点无缝连接，最后利用网络分析中的OD工具分别测算2007、2010、2013年三个时间点的30*175的高铁OD最短时间距离矩阵，作为三个时间点的空间摩擦力指标数据(图3)。将前述三个变量数据导入Huff旅游服务力模型矩阵，可得到城市旅游服务力指数及其格局变化结果(图5)。