长三角城市群全域旅游发展时空格局研究

• 作 者: 王艾迪
• 机 构: 江苏师范大学
• 出 处: 江苏师范大学
• 发表日期: 2019年01期
• 关键词: 长三角城市群 全域旅游 时空格局 模式

随着我国旅游业的快速发展,转变旅游发展思路,创新旅游发展战略,全面推进全域旅游建设,既是当下旅游业向可持续发展转型的重要途径之一,也是我国合理调整经济结构的重要组成部分。近几年,全国各地都在积极探索全域旅游发展。在国内几个较大的城市群之中,长三角城市群是经济最具活力、开放度最高、创新能力最强的区域之一,在国家现代化建设大局和全方位开放格局中具有举足轻重的战略地位。根据以上原因,本论文拟选取长三角城市群为研究单元,对其全域旅游发展水平进行评估,即对全域旅游发展优劣的判断,全域旅游发展过程、发展目的和发展带来的后果来进行全考量,并且据此建立了一个评价指标体系,主要包括全域旅游资源、全域旅游市场、全域旅游企业、全域旅游经济四大维度共13项评价指标。然后,采用熵权TOPSIS法测算出长三角城市群26个成员的全域旅游发展水平,研究发现:采用熵权法计算各维度不同指标的权重系数,以此判别不同指标在分维度中的重要性。其中,在全域旅游资源维度,铁路密度（A1）权重值最大,且呈略微上升趋势,航线密度（A3）权重值最小,且呈略微下降变化趋势,而公路密度（A2）与4A、5A景点密度（A4）权重值在18年间变化较为平稳;在全域旅游市场维度中,2002—2005年接待海外旅游者人数（B2）的权重值较大并且呈现平稳的趋势,而接待港澳台旅游者人数（B1）和接待国内旅游者人数（B3）权重占比变化趋势相似,2004—2005接待港澳台旅游者人数（B1）的比重上升,而海外旅游者人数（B2）的权重值下降。权重值最高的是接待海外旅游者人数（B2）的权重值较高并且有波动上升的趋势,且波动性较大;在全域旅游企业维度中,权重值最大的是旅行社的数量（C1）,其随时序变化幅度较为平稳,而星级宾数量的权重值较低且变化较为平稳;在全域旅游经济的三个具体指标中,就业效应（D1）的权重值较低,比重最高的是收入效应（D3）且在前期的变化较为平稳,后期的波动性较强且有明显的波动下降的趋势,产业关联效应（D2）与就业效应（D1）权重占比相差不大且呈一致变动趋势。从总体上看,长三角城市群全域旅游发展水平呈现出上海市>江苏省>浙江省>安徽省。其中,由长三角城市群全域旅游发展的时序变化来看,自从2000年来,上海市全域旅游发展水平一直处于最高层级;江苏省全域旅游发展水平总体趋于稳定上升,除常州市、南通市、盐城市及镇江市全域旅游发展水平呈下降变化外,其它各市均呈上升态势;安徽省全域旅游发展总体呈现下降趋势,且在长三角城市群中平均水平最低,除马鞍山市由2000年的22名上升至2017年的15名,及安庆市和宣城市排名上升1名外,其它各市排名均趋于下降,且下降幅度较大;浙江省的湖州市排名上升幅度较大,由2000年的19名提高至2017年的14名,舟山市和宁波市的上升变化幅度较小,其它各市排名均在下降。从全域旅游的四大维度的时序变化看,首先,在全域旅游资源维度层面,上海、南京、无锡、和马鞍山的排名相对较高,安徽省的铜陵市排名靠后且时序变化幅度较小;其次,在全域旅游市场层面,2000年来上海、杭州、南京、无锡、宁波排名处于相对较高层次,绍兴和常州全域旅游发展水平呈下降变化,而铜陵、滁州、马鞍山、芜湖排名一直较低;在全域旅游企业层面,上海、南京、苏州、杭州、合肥及宁波排名较高,泰州、镇江、池州、马鞍山排名相对较低;最后,在全域旅游经济层面,排名较高的是上海、南京、无锡、苏州、杭州,排名较低的是马鞍山、芜湖、铜陵、湖州、安庆,可见,安徽省中四个地市在全域旅游企业排名靠后。从整个时空分布格局来看,长三角城市群全域旅游发展具有明显的时空分异性。其中,上海全域旅游发展水平一直处于最高,苏州、无锡及杭州处于较高水平,苏南和浙北其它地市为中高水平和中等水平集聚区,而安徽省的绝大部分地市仍然处于中低水平和低水平状态。从各维度发展水平来看,在全域旅游资源层面,安徽省各地市水平普遍较低,浙江省呈不断上升,上海和杭州为高水平,长三角东南地市优于西北地市;在全域旅游市场层面,上海市一直处于领先地位,相较于长三角城市群的其他省份,安徽省整体上处于低与中低水平;在全域旅游企业层面,南通、湖州及嘉兴发展水平不断上升,打破了最初的均衡化状态,使得东部地市发展水平明显高于西部地市;在全域旅游经济层面,上海市一直处于高水平,苏南地市显著地高于苏中和苏北地市,浙北地市高于浙南地市,而安徽省地市大多处于低水平和中低水平。从不同区域之间的空间相关性方面分析,长三角城市群全域旅游发展逐渐显现出区域的集聚效应,各研究单元之间具有空间依赖性。各城市间,大多数相邻城市的值是不显著的,即不易区分相互之间的影响是正相关,还是负相关,“高—低”型城市和“低—高”型城市的数量相对较少;而高值集聚区类型基本处于上海市,且主要以“高—高”型为主,安徽省内的大多城市以“低—低”型为主。