基于探索性空間數(shù)據(jù)分析方法的鐵路網(wǎng)對旅游產(chǎn)業(yè)空間發(fā)展差異的影響研究
——以江蘇省為例

肖金鑫，張永慶

（上海理工大學，上海 200093）

0 引言

自2010年以來，政府不斷加大對鐵路尤其是高速鐵路建設工作的重視度，2017年交通運輸部編制的《“十三五”現(xiàn)代綜合交通運輸體系發(fā)展規(guī)劃》[1]中指出，我國到2020年基本建成安全、便捷、高效、綠色的現(xiàn)代綜合交通運輸體系，部分地區(qū)和領域要率先實現(xiàn)基本的鐵路運輸現(xiàn)代化。可見，鐵路尤其是高速鐵路的建設工作已經(jīng)成為國民經(jīng)濟發(fā)展的重要組成部分。由于鐵路的發(fā)展極大程度上縮短了旅行時間，提高了城市可達性，因此鐵路的完善對旅游產(chǎn)業(yè)空間格局的變化產(chǎn)生了重大的影響，造成旅游產(chǎn)業(yè)在城市間發(fā)展不均衡的現(xiàn)象。

關于鐵路網(wǎng)對沿線旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展產(chǎn)生的影響，國內(nèi)外學者多有研究。Masson等[2]指出高速鐵路將產(chǎn)生旅游“虹吸效應”，形成“強則更強，弱則更弱”的變化格局。Givoni[3]研究發(fā)現(xiàn)高速鐵路提高了整個歐盟地區(qū)的旅游通達性。Gutiérrez[4]通過構造模型和數(shù)理統(tǒng)計的方法，實證分析了高速鐵路對法國各城市旅游空間變化產(chǎn)生的影響。黃泰等[5]指出高速鐵路干線對城市群旅游空間競爭格局的影響具有明顯的節(jié)點與廊道集聚鎖定效應，同時改變城市群旅游空間競爭的“核心-邊緣”結構模式。王欣等[6]研究發(fā)現(xiàn)鐵路網(wǎng)刺激沿線、節(jié)點城市旅游經(jīng)濟的發(fā)展，改變了城市規(guī)劃的空間格局。汪德根[7]指出武廣高速鐵路對湖北各城市旅游空間格局演變的影響表現(xiàn)出“雙刃性”，擴散作用的強度沒有極化作用的強度大，最終導致湖北各城市旅游發(fā)展差異呈擴大趨勢。綜上所述，鐵路尤其是高速鐵路的發(fā)展的確會給沿線城市空間格局發(fā)展帶來巨大影響。

總體來看，大多數(shù)文獻研究數(shù)據(jù)比較陳舊（研究時間集中于2013—2015年）且研究角度單一，只是從宏觀角度進行分析，忽略了城市個體之間的相互影響。為此，本文將以江蘇省為例，基于現(xiàn)有可查資料中的最新數(shù)據(jù)，通過建?？疾炱渲械淖兓闆r，探討高速鐵路網(wǎng)絡化時代江蘇省城市旅游產(chǎn)業(yè)空間格局變化的特征，從而為合理布局城市旅游產(chǎn)業(yè)提供科學的依據(jù)。

1 研究對象概況

截至2018年初，江蘇省共有鐵路路線11條，總里程共計2 718km，此外江蘇省鐵路局計劃在2018—2021年間新建8條高速鐵路（列車運行速度＞200km/h）。建成后的鐵路信息如表1所示。

表1 江蘇省現(xiàn)有鐵路及在建鐵路規(guī)劃統(tǒng)計表

表1 （續(xù)）

根據(jù)2010—2016年各年度《江蘇統(tǒng)計年鑒》[8-14]，對鐵路、公路、航空、水路運輸量的數(shù)據(jù)匯總得知：在2010年之前，旅客出行方式主要以水路為主，其次為公路；在2015年，隨著鐵路網(wǎng)布局的初步建立，鐵路、公路、航空、水路運輸量增長率分別為0.7%,-0.3%,-0.1%,-0.02%；在2016年，隨著鐵路網(wǎng)的進一步發(fā)展，鐵路、航空、水路運輸量的增長率分別為3.23%,0.14%,0.5%，而公路運輸量為 -3.1%，可見鐵路運輸越來越重要了。

根據(jù)《江蘇省“十三五”鐵路發(fā)展規(guī)劃》[15]，本文繪制出2016—2020年己建及將建鐵路路線圖，如圖1所示。

圖1 江蘇省“十三五”鐵路規(guī)劃示意圖

由圖1可知，未來江蘇省各市之間主要以鐵路線相連，形成一個縱橫交錯的鐵路網(wǎng)[16]。隨著連淮揚鎮(zhèn)鐵路、徐宿淮鹽鐵路、滬通鐵路等路線的建成，未來1～2h活動范圍圈將涵蓋至徐州、鹽城、淮安等蘇北地區(qū)，這將有利于刺激蘇北旅游產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，提升蘇北、蘇南之間的旅游產(chǎn)業(yè)關聯(lián)度。

目前來看，時速在200km/h以上的鐵路大多數(shù)集中于蘇南地區(qū)和徐州，而蘇中和蘇北鐵路運輸主要依靠新長鐵路、寧啟鐵路、隴海鐵路、宿淮鐵路4條普速鐵路。

2 基于探索性空間數(shù)據(jù)分析的方法設計

本文主要考察鐵路網(wǎng)的完善與旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展差異之間的關系。從全面考察各城市旅游差異產(chǎn)生原因的視角，本文將從宏觀和微觀相結合的角度考量各影響因素之間的關系[17]。首先，利用探索性空間數(shù)據(jù)分析方法（Spatial Data Analysis,SDA），基于統(tǒng)計學原理同時結合空間地理定位對空間信息數(shù)據(jù)進行分析[18]，通過建立數(shù)據(jù)間的統(tǒng)計關系，形成全局自相關及局部自相關模型。然后，利用GeoDa軟件計算分析自變量間的影響效果，以便更好地解釋地理經(jīng)濟現(xiàn)象的變動情況。

2.1 空間權重矩陣構建

基于地理空間差異考察自變量之間的關系，首先建立一個能夠表達城市位置關系的矩陣，即空間權重矩陣W。它是根據(jù)所研究城市建立的n×n階對稱矩陣（江蘇省共有13個市，分別為南京市、無錫市、徐州市、常州市、蘇州市、南通市、連云港市、淮安市、鹽城市、揚州市、鎮(zhèn)江市、泰州市、宿遷市，故本文取n=13），即：

式（1）中：wij表示城市i與城市j之間的位置關系，且i=1,2,3,…,n(n=13)；j=1,2,3,…,n(n=13)。如w11表示南京與自身的位置關系，w12表示南京與無錫的位置關系，w13表示南京與徐州之間的位置關系，以此類推。對于相鄰的兩個城市位置關系，取wij=1；對于不相鄰的兩個城市以及城市與自身的位置關系，取wij=0，即w11=0,w12=0,w13=0，以此類推。

2.2 全局空間自相關莫蘭（Moran’s）指數(shù)I的計算

全局空間自相關性是對自變量在整個空間內(nèi)變化情況的描述，計算公式為[19]：

式（2）中：I為莫蘭指數(shù)，在此指全局空間自相關系數(shù)；i和j為城市編號；n為樣本城市總量（個）；S0為所有距離權重的聚合；zi,zj分別為城市i和城市j的空間位置；wij意義同前。

對于莫蘭指數(shù)，用標準化統(tǒng)計量Z來檢驗n個城市間是否存在空間自相關關系[19]：

式（3）中：E[I]和VAR[I]分別為莫蘭指數(shù)的數(shù)值理論期望和理論方差，且E[I]=-1/(n-1)，VAR[I]=(I-E[I])2。

通過對I值進行假設檢驗，在5%的置信水平下，當Z≥1.96或Z≤-1.96時表明數(shù)據(jù)之間存在相關性，即認為城市之間的旅游產(chǎn)業(yè)具有空間相關性。當Z值為正時，表明城市之間的旅游產(chǎn)業(yè)存在正的空間相關性，也即相似的觀測值（高值或低值）趨于空間集聚；當Z值為負時，表明城市之間的旅游產(chǎn)業(yè)存在負的空間相關性；當Z值為零時，觀測值獨立隨機分布，表明城市之間的旅游產(chǎn)業(yè)不存在相關性。

2.3 局部空間自相關統(tǒng)計量

局部空間自相關是對自變量變化情況的描述。為了識別局部空間自相關性，要計算每個空間位置的相關性統(tǒng)計量，具體計算公式為[20]：

式（4）中：Ii為莫蘭指數(shù)，在此指局部空間自相關系數(shù)；xi,xj分別為城市i和城市j的屬性值；為所有城市屬性值的均值；(xj-)為城市j的屬性值與所有城市屬性值均值的偏差；Si為城市i所有距離權重之和；wij意義同前。

2.4 數(shù)據(jù)來源及數(shù)據(jù)和圖像處理方式

鐵路網(wǎng)的完善對江蘇省旅游經(jīng)濟的影響顯著。本文選擇2010—2016年間江蘇省各市旅客人數(shù)和旅游收入作為研究數(shù)據(jù)[8-14]。

由于ArcMap可以將數(shù)據(jù)與地圖完美融合起來，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的可視化，因此本文選用ArcMap工具繪制了鐵路普及前（2010年）、完善中（2011—2013年）和進一步發(fā)展（2014—2016年）的旅游人次和旅游收入的增長率對比圖。首先將統(tǒng)計數(shù)據(jù)導入Excel，經(jīng)處理得到江蘇省各市的年旅游人次增長率和年旅游收入增長率值，并按照由南至北、由西向東的順序?qū)Τ鞘羞M行編號，再通過ArGIS online打開地圖資源，將江蘇省地圖數(shù)據(jù)導入Arc-Map軟件。根據(jù)變化率范圍，將數(shù)據(jù)分為五類，分別為0～10%，10%～13.5%，13.5%～17%，17%～20%以及20%以上，并通過不同深度的顏色進行渲染，最終得到增長率變化圖。

3 數(shù)據(jù)分析

全國各城市由于人口規(guī)模、產(chǎn)業(yè)能級、發(fā)展?jié)摿Φ牟煌?，鐵路發(fā)展存在一定的差異[21]，但隨著鐵路網(wǎng)的不斷完善，各自的旅游產(chǎn)業(yè)布局變化呈現(xiàn)出一定的規(guī)律。

3.1 鐵路網(wǎng)對欠發(fā)達地區(qū)影響尤為明顯

應用ArcMap對2010—2016年間江蘇省旅游人次數(shù)據(jù)進行處理，得到該省各市鐵路旅游人次增長率分布圖（如圖2所示）。

由圖2可知，2010年前后為鐵路網(wǎng)建設初期，江蘇省旅游人數(shù)呈現(xiàn)南高北低的格局，即南京、無錫、蘇州、常州、揚州、南通、鎮(zhèn)江為較發(fā)達旅游城市，連云港、徐州，鹽城、宿遷、淮安、泰州為欠發(fā)達旅游城市。2011—2013年間，隨著蘇北地區(qū)鐵路線的進一步完善，尤其是新長鐵路的通車，使得旅游人數(shù)出現(xiàn)了明顯的增長趨勢。與此同時，蘇南地區(qū)出現(xiàn)了倒置增長效應。2013—2016年間，隨著滬漢蓉鐵路、海洋鐵路陸續(xù)通車，部分城市旅游人數(shù)增長率接近15%。到2016年底，江蘇省省內(nèi)共開通10條鐵路干線，鐵路網(wǎng)基本形成。鐵路網(wǎng)對旅游經(jīng)濟影響最明顯的城市分為兩類：一類是鐵路干線節(jié)點城市，如徐州；另一類是欠發(fā)達地區(qū)，如宿遷、鹽城?？梢?，鐵路網(wǎng)的密布對城市旅游產(chǎn)業(yè)的發(fā)展確實產(chǎn)生了影響。

利用ArcMap對2010—2016年間江蘇省的旅游收入數(shù)據(jù)進行處理，結果見圖3。

圖3 2010—2016年江蘇省各市旅游收入增長率分布圖

由圖3可知，鐵路網(wǎng)的完善與旅游收入增長率呈正相關。隨著鐵路網(wǎng)的不斷完善，研究發(fā)現(xiàn)城市中多條鐵路線所經(jīng)節(jié)點城市的旅游人數(shù)和旅游收入增長率提高幅度均靠前，邊緣城市旅游經(jīng)濟增長率也在逐年提高。2014—2016年間，各市旅游收入差距逐漸縮小，說明鐵路的確能在一定程度上減小蘇南、蘇北地區(qū)間的旅游經(jīng)濟差距，也表明鐵路網(wǎng)的完善在一定程度上會對欠發(fā)達地區(qū)的旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展產(chǎn)生積極的影響，帶動了旅游產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟的均衡發(fā)展。

3.2 鐵路發(fā)展成熟度對各城市旅游經(jīng)濟發(fā)展指標的影響

利用GeoDa軟件對旅游產(chǎn)業(yè)收入增長率數(shù)據(jù)進行處理，得莫蘭指數(shù)I、Z得分、P值等，整理如表2所示。

表2 2010—2016年間江蘇省各地區(qū)旅游收入自相關指數(shù)

如表2所示，2010年，江蘇省各市旅游收入的全局莫蘭指數(shù)I=0.2818＞0，說明從整體來看，2010年江蘇省各市旅游收入存在正的空間自相關；2010年及2011年，Z值均小于1.96，因此這兩年各市旅游經(jīng)濟不具有空間集聚性，觀測值在空間上沒有表現(xiàn)為強集聚分布（高值或低值分布），表明鐵路在建設初期不會給旅游產(chǎn)業(yè)帶來顯著的影響。

2012年，江蘇省各市旅游收入的全局莫蘭指數(shù)I=0.2961＞0，在正態(tài)分布的假設下，顯著性水平P=0.040，表明莫蘭指數(shù)檢驗的結果顯著?？傮w來看，2012年，江蘇省各市旅游收入存在空間正相關性，在隨機分布假設下，莫蘭指數(shù)I的期望值與標準差值分別為-0.0833和0.2087，表現(xiàn)出相似值之間的空間集聚性。

從2013—2016年的檢驗結果來看，隨著鐵路網(wǎng)的逐漸完善，全局莫蘭指數(shù)I分別為0.33,0.34,0.303,0.34，集聚性逐漸增大，且自變量之間均為正相關，說明旅游收入越高的城市空間集聚性越強，且各市旅游收入集聚能力也在逐年增強，即隨著旅游經(jīng)濟的進一步發(fā)展，鐵路尤其是高速鐵路發(fā)展成熟的地區(qū)，其旅游收入也相應要高一些。

4 關于鐵路發(fā)展的啟示

4.1 欠發(fā)達城市應完善鐵路規(guī)劃及相關配套服務設施

鐵路網(wǎng)的完善有利于促進旅游業(yè)的發(fā)展與崛起，因此旅游產(chǎn)業(yè)欠發(fā)達城市應該根據(jù)現(xiàn)有鐵路的布局情況，合理地規(guī)劃未來鐵路尤其是高速鐵路的建設，保證鐵路通達度，以刺激旅游競爭格局的形成。此外，相關部門應該出臺適當?shù)蔫F路交通出行優(yōu)惠政策，并完善旅游安全服務平臺、信息查詢平臺、旅游信息服務指南平臺等，加大宣傳旅游產(chǎn)業(yè)落后城市，引導旅游產(chǎn)業(yè)圍繞高速鐵路節(jié)點和站點進行布局和建設，充分發(fā)揮鐵路的交通優(yōu)勢。

4.2 相關部門應積極引導游客“一日游兩市”

相關部門應該從微觀層面分析潛在旅游城市的發(fā)展狀況，通過相鄰旅游圈，引導游客從熱門景區(qū)到潛在熱門景區(qū)的遷移，利用相鄰城市旅游經(jīng)濟發(fā)展相關效應打造“一日游兩市”的計劃。以江蘇省為例，在鐵路通達度提升的前提下，南京旅游人數(shù)和旅游收入的增長不僅帶動了鄰近城市旅游產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，還惠及了更遠的泰州、徐州等城市，從而在疏散熱門景區(qū)的游客的同時，也促進了景區(qū)環(huán)境的改善及景區(qū)安全性的提升，對景區(qū)治理產(chǎn)生了巨大益處。

4.3 各城市應依據(jù)自身的特色打造旅游文化產(chǎn)品

各地區(qū)應該根據(jù)城市特色打造旅游路線并帶動旅游產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，對于旅游競爭力相對較弱的城市，要著重于景點打造、景點升級、景點相關配套設施完善等方面，并加強旅游線路的創(chuàng)新和升級。以江蘇省為例，鹽城具有紅色文化歷史，因此市政府應該著力于“紅色旅游”內(nèi)容的拓展，打造一種將特色文化教育與傳統(tǒng)旅游路線相結合的新型文創(chuàng)旅游形式，圍繞經(jīng)典景區(qū)打造特色路線，從而使游客既可以觀光賞景，又可以了解革命歷史，最終促進旅游產(chǎn)業(yè)均衡發(fā)展格局的形成。

5 結語

鐵路網(wǎng)對旅游產(chǎn)業(yè)的影響日益凸顯，為研究鐵路網(wǎng)對旅游產(chǎn)業(yè)格局變化產(chǎn)生的影響，本文利用探索性空間數(shù)據(jù)分析方法，以江蘇省為例，建立了全局相關模型及局部相關模型。結果表明，鐵路網(wǎng)的確會促進城市旅游經(jīng)濟的發(fā)展。考慮到這一影響，建議各市交通運輸部門在考慮現(xiàn)有各城市旅游差異的基礎上，完善鐵路網(wǎng)規(guī)劃，以緩解旅游產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟差距過大所帶來的壓力。不過，旅游產(chǎn)業(yè)布局的差異不僅僅由交通運輸方式造成，如何量化這些因素有待進一步研究。