中国品牌风景区的驱动因素及形成系数方程研究_人口密度论文

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       中图分类号：F590 文献标志码：A 文章编号：1002-5766(2015)04-0116-10

       一、问题的提出

       我国旅游业已进入买方市场，品牌景区对游客产生巨大的吸引力，成为新时期旅游竞争力的关键。品牌景区拥有较高的知名度、美誉度和认可度，不仅刺激了游客到访率和重游率，还带动区域旅游经济的发展，代表区域旅游的精髓，成为省域旅游符号。然而，并不是所有的景区都能成为区域旅游的符号，只有那些产生深远影响力的品牌景区才能代表区域旅游业。我国品牌景区建设起始于20世纪90年代末，国家旅游局按照景区质量等级将其由低至高划分为四个等级；2007年在4A级旅游景区的基础上新增了66家5A级旅游景区，5A级景区的出现完善了我国旅游景区体系；随着旅游市场化，2010年业界推出旅游百强景区，基于游客接待量，将全国年游客接待量超过130万人次的前100位旅游景区进行整理并排名，这种大规模客流量旅游景区往往生命周期长，管理体制发生变迁，资本投入较多，新的高端旅游产品不断被开发。客流量小的景区凭借单一旅游资源吸引游客，与接待100万人次以上的旅游景区形成机制有所不同，故本文主要针对接待大规模游客的旅游景区进行研究，旨在揭示主导高级别品牌景区形成因素及形成机制。

       品牌景区成为近几年学术界热点，吴必虎等(2003)发现，首批的187个4A级景区(点)中有44.38％分布在人口20万以上的城市周边，靠近城市的景区更容易形成4A景区；马晓龙、杨新军(2003)通过回归分析发现，高级别的旅游景区数量与区域旅游产业规模有相关性；朱竑、陈晓亮(2008)利用GIS图发现，A级景区的分布与人口、地形等因素存在关联性；李琦、孙根年(2008)分析了A级以上的旅游景点及区位可达性与入境旅游市场占有率的关系；李飞、何建民(2011)分析了2001-2009年A级旅游景区的地区差异性，认为区域交通比区域经济对景区的发展影响更大；吴必虎、肖金玉(2012)对中国历史文化村镇进行研究分析，发现其形成与历史时期的经济发展和地理文化因素有关，影响旅游景区发展的因素主要集中在人口、地形、经济发展、地理文化、区域交通以及区域旅游产业规模等；Emanuela(2013)通过O-D空间交叉模型、自回归模型等对意大利107个省份之间旅游流进行研究，发现人均收入、区域可达性、资源吸引力成为吸引各省游客数量的首要因素，而距离和人口密度对游客选择旅游目的地会产生负面影响。

       以上研究较全面分析了影响旅游景区形成的因素，然而，我国社会、经济发展具有地域非均衡性，品牌景区之间品味差异较大。本研究引入“品牌景区形成率”这一概念衡量区域品牌景区的变化，其大小受形成系数方程影响。具体是：基于计量经济学，以全国31个省级行政区域为研究样本，选取2011年旅游百强景区及5A景区各省分布数量及游客接待量等截面数据，提出品牌景区控制论模型，分析不同区域社会经济因素单一作用和共同作用对品牌景区形成的影响，并结合各省份外部因素试提出中国旅游地理枢纽。本研究不仅细化了高级别旅游景区形成的原因，也为我国不同地域旅游景区的建设提供了理论依据。

       二、概念模型、数据来源与研究方法

       以省级行政区域为研究对象主要是由于省份是我国最高的行政区域单位，包含的品牌景区数量多、种类全，有规律可循；而不以城市为研究单位主要是一些旅游景区知名度高，而所在的城市级别较低，不能较好地解释百强景区形成的原因。

      

       图1 我国旅游百强景区形成的外部条件及控制论模型

       1.品牌景区形成概念模型分析

       本研究从哲学角度出发，内因是变化的根据，外因是变化的条件，内外因共同作用于事物的形成变化，从内部因素和外部因素两个方面探索旅游品牌景区形成机制(如图1所示)。其中，内部因素以5A级旅游景区评定标准为基础。5A级景区目前是我国级别较高的旅游景区，根据2003年国家旅游局颁布的《旅游景区质量等级的划分与评定》和2012年修订的《旅游景区质量等级管理办法》，发现其评价标准主要基于旅游资源吸引力和市场吸引力。旅游资源吸引力主要包括巨大资源实体，极高游憩观赏价值，具有世界级的科学、历史、文化价值等；市场吸引力主要是世界知名度、美誉度高，具有很强的市场辐射力，主题鲜明等特色。5A级景区的评价标准较权威，其分布具有均衡性，我国31个省份都有分布，但百强景区以客流量为评选标准，个别省份无分布。考虑到模型的适用性，不仅适用于过去和现在，也要适用于未来，个别省份无旅游百强景区分布的状态并不会持续，因此，引入品牌旅游景区形成率这一概念(简称品牌形成率)，即5A级景区作为形成高级别品牌景区的内因基础，与百强景区数量的比值构成品牌形成率。

       解释模型越精确，适用的范围越小，为了构建具有普遍适用性的品牌景区形成机制模型，从宏观角度出发，剔除不可度量和计算的因素，选取三个核心因素分析品牌景区的外因影响。旅游景区(点)作为旅游供给系统不可缺少的成分，是宏观群体行为集中发生的地点，现实生活中微观个体行为的累加并不能代表宏观群体行为，而个体游客“有钱、有闲、有兴趣”也不能说明现实群体游客的实际需求，故三个外因分别是：(1)旅游景区周边是否存在大量潜在客源市场，选取该省份人口密度为指标衡量潜在客源市场大小，根据距离衰减原理，景区的客源市场一般集中在本区域内，省份内的居民往往成为潜在的旅游者；(2)景区旅游需求是否强大，选取地区人均生产总值为指标用于衡量区域旅游需求旺盛程度；(3)景区区位及可达性良好程度，计算省份的交通可达性指数用于衡量景区进入性。上述三个指标共同构成品牌景区形成系数方程，景区形成率的大小受到形成系数方程的影响，对外部因素的分析细化了品牌景区形成的成因，经济和社会因素对景区形成的影响逐步增强。

       2.数据来源与整合

       本研究所选用的基础数据包括两个方面：

       (1)构成品牌景区形成的内因。选取2011年各省份百强和5A景区分布数量，计算品牌形成率。通过对三年百强景区的统计对比，发现其变化率不大，多为位次的变化，多数景区具有稳定性，公式为：R=(CTHSS/NAGSS)×100％，其中，R是百强景区形成率；CTHSS是各省百强景区数；NAGSS是各省5A级景区数。以上数据均来自国家旅游局网站和中国旅游总评榜。

       (2)分析影响品牌景区形成的外部因素。收集全国31个省份2011年的人均GDP、交通可达性、人口密度三个指标，其中，交通可达性指标主要以铁路和航空客运量为主，航空与铁路仍是远距离旅游的首选。其中，权重计算：

=全国航空客运总量÷(全国航空客运总量+全国铁路客运总量)；

=全国铁路客运总量÷(全国航空客运总量+全国铁路客运总量)，结果在国内旅游中航空权重占0.25，铁路权重为0.75；再计算各省份的交通可达性，计算公式为：

=0.75a+0.25b，式中，a=各省区铁路客运量/全国铁路客运量；b=各省区航空客运量/全国航空客运量。以上数据的人口密度和人均GDP来源于中国经济与社会发展统计数据库，交通客运量数据来源于《中国民航统计年鉴》和《中国交通统计年鉴》。

       为了准确构建品牌景区形成系数方程，并揭示不同的外部因素对品牌形成率的影响，更好地解释品牌景区形成规律，本研究对一些省份品牌形成率做出修正：包括通过对比发现一些省份百强景区不是5A级景区，五个省份无百强景区分布。值得强调的是，一些直辖市出现旅游非景区化现象，即古街、商业街、广场等旅游活动空间不再被传统的旅游景区所涵盖，而这些旅游活动空间存在着大规模的客流量，属于名副其实的“品牌景区”，如天安门、王府井、南京路、外滩、解放碑等，因此，通过百度指数等统计工具，对四个直辖市百度指数搜索频率较高、知名度较大的旅游活动空间进行摘录，具体如表1所示。

      

       3.研究方法

       本研究主要以截面数据为主，采用定性与定量相结合的方法，构建旅游品牌景区形成机制模型，分析影响其形成的内部因素和外部因素，具体研究思路是：首先，柱状折线图等方法分析全国31个省份旅游百强景区和5A级旅游景区数量关系，以百强景区和5A级景区数量的比值计算各省份品牌形成率。其次，对各省份人口密度、经济发展水平和交通区位及可达性的单因素分析，揭示品牌形成率地域差异的原因，并综合三大因素构建旅游品牌景区形成系数方程。最后，通过对三大外部因素及形成率系数方程的分析，结合各省份品牌形成率、旅游市场占有率、外部环境特征等，探寻中国旅游的地理枢纽，并对几个重点地区百强景区的形成进行了比较。

       三、基于省域的品牌旅游景区形成因素及系数方程

       各省份的客流量参差不齐，旅游流产生地区差异性，东部地区的客流量被分流，中部、西部地区旅游者接待量逐步上升。

       1.旅游百强景区与5A级景区关联性及形成率

       5A级旅游景区的评选是基于政府主导，具有“标准化”，而旅游百强景区的评选是基于业绩，具有“品牌化”。根据概念模型，二者数量的比值构成品牌形成率，实际上是政府主导下标准化景区向市场经济主导下品牌化景区的转型。

       图2是31个省份的百强景区和5A级景区的数量分布图，通过统计比较，5A级景区分布较多的省份百强景区分布也较多，而5A级景区分布较少的省份一般百强景区分布数较少甚至没有，可以得出百强景区基本是从5A级景区中产生，但也有百强景区从4A级景区中产生的情况，如江苏、浙江两省百强景区数达到13个和10个，远远超过该地区5A数量，因此，一些高品质4A级景区直接晋升为百强景区。

       图2所示的百强景区与5A景区共同构成的品牌形成率反映出：首先，旅游景区数量与品牌形成率成正比，即数量多的地区形成率也较高，如北京、江苏、浙江、山东、陕西等省份，分别分布了6～13个百强景区，5～9个5A级景区，1～4个4A级景区，品牌形成率往往大于100％；而一些省份由于景区数量少，其形成率也较低，如黑龙江、内蒙古、西藏等省份，分布着0～3个5A级景区，由于高品质景区数量较少，达不到优中择优的标准，从而无百强景区分布。其次，旅游景区数量与品牌形成率成反比，即景区数量较多，形成率相对较低的省份。如河南、湖北、福建、新疆等省份，总共旅游景区数量在5～12个，但形成率较低，在25％～67％之间。

       由此可见，决定旅游资源禀赋程度的景区数量并不能决定品牌形成率高低，品牌的形成往往与景区所处省份的社会经济等因素构成的外部“平台”有关。

       2.品牌景区形成系数与人口、经济、交通的关系

       根据概念模型，品牌景区的形成依赖外部条件对其的塑造，主要受三个因素的影响，分别是人口密度、人均GDP、交通可达性。本文通过函数关系式，首先验证形成率与外部各个单因素之间的相关性，其函数关系如下所示：

      

      

       图2 全国旅游百强景区与5A级景区数量分布

       (1)品牌形成率与人口密度的关系。旅游在某种程度上是人与人的交往，国内旅游更是辖区内居民的一种生活方式。辖区内人口密度大小，一方面影响到与其他地区旅游交换的频度；另一方面，也是近距离最重要的潜在游客。为了分析品牌形成率与本地区人口密度的关系，选取人均密度为自变量，与品牌形成率做关系散点图，如图3所示，采用OLS模型求解，其回归方程如下：

      

       方程(2)拟合程度良好，相关系数达到74％，人口密度越大的省份其品牌形成率越大，该省份每增加或减少1人/

，品牌形成率就增加或减少0.06个百分点。北京、天津、苏州、广东、山东、河南是人口密度最大的省份，人口密度在550～1200人/

，除去河南省形成率是62.5％，其余省份的形成率均在100％以上。西藏、甘肃、内蒙古、黑龙江、青海、新疆的人口密度较低，在3～85人/

，其形成率在25％以下，人口稀疏导致潜在客源市场小，品牌形成率也低。

       (2)品牌形成率与经济发展的关系。经济发展水平是决定国内旅游发展的首要因素。辖区内经济发展水平决定了旅游投资规模，宾馆饭店等旅游基础设施建设水平，决定了本地区居民国内旅游的出游率。另外，因旅游具有“嫌贫爱富”倾向，也影响到其他省份居民前来本区旅游的愿望，导致经济发达地区能够获得更多游客。为了揭示百强景区形成率与经济发展水平的关系，选取人均GDP与百强景区形成率，做关系散点图，如图4所示，采用OLS模型求解，其回归方程如下：

      

       方程(3)合程度良好，相关系数达到71％，各省份品牌形成率与人均GDP呈线性相关，该省份人均GDP每增加或减少1万元，品牌形成率就会增加或减少19.07个百分点。从图4中可发现，北京、上海、天津、苏州、浙江、广东六省份的人均GDP在5万～8.5万元，位居全国前列，其品牌形成率普遍在100％之上，说明这六省份的旅游需求旺盛。而西藏、甘肃、广西、贵州的人均GDP在1.5万～2.01万元之间，其形成率在都在50％以下，旅游需求贫乏。

       (3)品牌形成率与交通可达性指数的关系。旅游以旅行为前提。交通区位优越，客运量大、可达性强，是景区旅游发展最重要的外部条件。为了分析百强景区形成率与交通可达性的关系，以各省份交通区位指数为自变量，与品牌形成率做关系散点图，如图5所示。从图5可看出，两者呈直线相关，采用OLS模型求解，其回归方程如下：

      

       图3 旅游百强景区形成率与人口密度关系散点图

      

       图4 旅游百强景区形成率与人均GDP关系散点图

      

       图5 旅游百强景区形成率与交通可达性的关系散点图

      

       图6 旅游百强景区形成率实际值与统计值关系散点图

      

       方程(4)拟合程度良好，相关系数达到82％，说明交通可达性良好的地区品牌形成率较高，交通可达性指数每增加或减少1个单位，品牌形成率就会增加或减少24.28个百分点。北京、广东、苏州、浙江、上海、辽宁的交通可达性指数都偏高，在4.5～7.22之间，除去辽宁的形成率为83.3％，其余省份的形成率均在100％以上。而西藏、青海、宁夏、内蒙古、甘肃、新疆的交通可达性指数偏低，在0.12～1.36之间，区域可达性较弱导致形成率都在25％以下。

       3.多因素的综合作用及形成系数方程

       上述三个方程是基于单因素分析，结果显示，基于省域的品牌旅游景区形成与人口密度、人均GDP、交通可达性具有很强的相关性。然而，影响品牌旅游景区形成并不是单一因素所决定，景区所在区域的社会、经济环境复杂性导致了由人口密度、人均GDP、交通可达性构成区域“平台”的非单一性。如品牌形成率高的东部沿海地区不仅拥有便利交通，且还有稠密人口。由此看来，单一因素决定省域内品牌景区的形成不具有科学性和现实意义，多因素共同作用才能更合理地解释原因。

       不同于时间序列，截面数据具有稳定性，对于方程(2)常采用线性加和模型及非线性阶乘模型两种形式。本文从多因素“共同作用”出发，选取非线性阶乘模型，其计量经济方程为：

      

       方程(7)拟合程度非常好，相关系数达到91％，符合预测要求。为了检验方程的模拟效果，以方程(7)计算各省份的品牌形成率，与2011年实际统计值对比，结果如图6所示。人口密度—人均GDP—交通可达性的综合模拟比单因素模拟具有更高的相关性，其中，交通可达性与品牌景区形成的关联性最大，占主导地位，变量系数0.35，交通的可进入性决定了景区发展水平，交通网络的完善降低了景区与城市之间空间直线距离的依赖性，增强了景区的可进入性；人口密度影响位居第二，变量系数0.27，说明人口越多的区域潜在的客源市场越大，发展周边景区的机率较大，不断地投资建设会促使景区的等级水平随之上升，从而增加人气，提升游客重游率；人均GDP对旅游百强景区的形成影响最小，变量系数只有0.06。

       四、中国旅游地理枢纽

       1.地理枢纽及对国家旅游发展意义

       1904年麦金德分析国际政治空间时提出“地理枢纽”(或心脏地带)，即地理空间中重要的地点或区域，他认为，“谁统治东欧，谁就能控制中心地带；谁统治中心地带，谁就能控制世界岛；谁统治世界岛，谁就能控制世界”。2011年陈彦光在分析中国历史地理枢纽中指出，一个国家政治、经济、文化发展的核心区域，构成了一个国家政治地理的心脏地带，“谁能控制枢纽地区，谁就能控制心脏地带；谁能控制心脏地带，谁就能控制大中原；谁能控制大中原，谁就能控制全中国”。旅游是人空间的移动，有学者依据旅游地是否位于旅游网络的中心地位，与其他旅游地通达性良好程度，对其他旅游地的控制和依赖程度指数，提出全国入境旅游流中枢。

       中国旅游业的发展已有30多年的历史，从前期以入境旅游为主到入境与国内旅游并重，再到国内旅游占据中心地位，从国家5A级景区到旅游百强景区建设，时至现今，中国旅游业是否存在“心脏地带”，旅游业的发展在空间上是否存在着核心区域成为一个较为重要的课题。本研究认为，旅游业的地理枢纽，是指国家旅游活动最活跃的区域。从旅游主体和游客旅游活动方面，应该是接待客流量最大、旅游活动进出流量最大的区域；从旅游客体和观赏对象方面，应该是高级别旅游景区最密集的区域；从所处外部环境平台方面，枢纽周边应存在较大的潜在客源市场，旅游需求旺盛，交通可达性强。

       2.中国旅游地理枢纽分析

       综合上节研究结果，北京、天津、上海、江苏、浙江、广东成为我国品牌景区形成率最高的地区(如图7所示)，5A级景区和百强景区数量分布密集，地理空间相对集中，所属区域分别是：(1)长江三角洲，以最大城市上海为中心旅游地，包括浙江、江苏，构成5A级景区、百强景区数量最多，空间分布最密集的区域；(2)津京冀地区，以北京为中心城市，包括天津、河北部分地区，国内旅游的集散中心；(3)珠江三角洲，以广州为中心，包括珠江三角洲地区的多个城市，是与港澳台等入境旅游最为频繁的地区(如表2所示)。

      

       首先，三大区域符合中国旅游业的发展进程。从表2中得知，三大区域的旅游市场重心逐步从入境旅游向国内旅游市场转变，百强景区的数量大于5A级景区的数量。长江三角洲地区的百强景区和5A级景区聚集性强，分布数量位居三大区域之首，5A级景区和百强景区个数分别是12个和24个，形成率达到87.5％，国内市场占有率37％，大于入境市场占有率；京津冀地区旅游资源丰度较高，5A级景区和百强景区分布较均衡，数量各为12个，景区形成率达到100％。内部旅游目的地空间网络结构已形成，国内市场占有率19％大于入境市场占有率5％；珠江三角洲地区旅游资源丰度不及其他两个区域，主要以人文和城镇风貌等为特色，5A级景区和百强景区分布数量分别是4个和7个，景区形成率为57％，但由于距港澳较近，人员进出较频繁，仍然以入境旅游市场为主。

      

       图7 中国旅游地理枢纽

       其次，外部环境复杂程度将增强或减弱枢纽的作用，传统因素对区域发展的影响逐渐下降，而社会经济等因素成为决定区域发展的首要条件。三大区域都是经济贸易频繁地区，人均GDP普遍高于全国平均人均GDP3.5万元，尤其是长三角地区人均GDP接近1万美元，居民可支配收入的增长刺激了旅游需求的提升；交通可达性较强，陆路交通联系紧密，且北京、上海、广州作为国际航空港，民航客运量最大，全国航线条数最多；人口最为密集，长江三角洲地区每平方公里是712人，其次是珠江三角洲和京津冀地区，每平方千米分别是584人和489人，高于全国的平均水平140人/

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       五、结论

       随着景区品牌化，高级别景区逐渐成为区域旅游发展的符号。本研究以我国旅游百强景区和5A级旅游景区为对象，以31个省份为单位，构建了品牌景区形成条件及控制论模型，并得出以下结论：

       (1)构建品牌旅游景区形成机制模型。模型主要是由内部因素和外部因素共同作用，内部因素主要基于政府主导型“标准化”的5A级旅游景区，和业绩主导型“市场化”的百强景区，二者共同构成品牌形成率；外部因素主要是景区所处区域的社会、经济发展水平，模型参数是人口密度、人均GDP、交通可达性指数。

       (2)品牌景区形成率具有地域差异。形成率的差异主要源于景区外部潜在的客源市场、旅游需求、区域可达性的优越程度不同，通过对人口密度、人均GDP、交通可达性单因素分析，发现三个外部因素与品牌景区形成率关联性较大。在此基础上，利用阶乘回归方程综合分析三个因素共同作用的影响，建立形成率系数方程，发现人口密度—人均GDP—交通可达性综合模拟比单因素模拟具有更高相关性，交通可达性对旅游景区形成影响最大，占主导地位，变量系数0.35。

       (3)实践上寻求中国旅游地理枢纽。根据品牌景区形成率模拟值和统计值散点图，发现北京等六省份形成率位居全国之首。对以江苏、浙江、上海为中心城市的长江三角洲，北京、天津为中心城市的京津冀，及以广州为中心城市的珠江三角洲地区品牌景区形成率、市场占有率、区域外部环境特征值分析发现，三大区域旅游百强景区数量大于5A级旅游景区数量，即在市场经济作用下品牌化的现象在三大区域中较为明显；国内市场占有率大于入境旅游市场占有率，珠江三角洲由于其特殊的区位与港澳客流量较大，入境旅游市场占有率较大；旅游经济与区域经济水平基本耦合，区域外部环境较优越。

       (4)通过对中国旅游地理枢纽的研究，发现我国西部与东部地区景区数量差距较大，西部地区存在大量高品质的旅游资源，但是，由于交通可进入性差，远离城市，开发尚不到位，西部地区旅游发展应该重视：第一，与东部的枢纽区域相对应，选择西部旅游资源禀赋程度高的区域，形成区域次中心。如以西安为中心的关中城市群、以成都和重庆为中心的成渝城市群，以及昆明等休闲城市，形成旅游流由东部枢纽向西部次中心扩散，以品牌景区为节点带动城市发展，以城市为枢纽带动区域发展的局面。第二，西北五省区和西南四省市应把握“丝绸之路经济带”建设带来的机遇，加强高级别旅游景区投资与建设，尤其是城市周边景区的建设，形成具有西部特色的品牌，以品牌景区为增长极带动区域经济发展、交通建设、旅游贸易互动、文化产业整合等，促进当地尤其是少数民族地区的就业。

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