武陵山片区旅游节点交通畅达性研究

王华; 赵迪; 彭保发; 田晓辉

doi:10.15957/j.cnki.jjdl.2020.04.026

经济地理 >

2020 , Vol. 40 >Issue 4: 232 - 240

DOI: https://doi.org/10.15957/j.cnki.jjdl.2020.04.026

旅游经济与管理

武陵山片区旅游节点交通畅达性研究

王华 ^,¹ ,
赵迪 ¹ ,
彭保发 ¹ ,
田晓辉 ²

展开

1.湖南文理学院资源环境与旅游学院，中国湖南常德 415000
2.陕西师范大学地理科学与旅游学院，中国陕西西安 710119

王华（1973—），男，湖南保靖人，博士，讲师。主要研究方向为区域旅游经济管理。E-mail：wanghualy2006@163.com。

收稿日期: 2019-08-19

修回日期: 2020-01-10

网络出版日期: 2025-04-08

基金资助

国家自然科学基金项目(41971191)

湖南省教育厅科研项目(18c0753)

湖南文理学院博士启动项目

收起

Transportation Accessibility of Tourist Nodes in Wuling Mountain Area

WANG Hua ^,¹ ,
ZHAO Di ¹ ,
PENG Baofa ¹ ,
TIAN Xiaohui ²

Expand

1. College of Resources，Environment and Tourism，Hunan College of Arts and Sciences，Changde 415000，Hunan China
2. College of Geography and Tourism，Shaanxi Normal University，Xi'an 710119，Shaanxi，China

Received date: 2019-08-19

Revised date: 2020-01-10

Online published: 2025-04-08

Fold

摘要

区域旅游节点的交通畅达性对区域经济发展具有强劲的推动作用，区域旅游节点的交通畅达性优劣取决于内部的连通性和外部的可达性。文章基于因子分析法分别就高等级公路、高速公路、普铁、高铁（动车）、民航航线等因素对武陵山片区内各旅游节点的交通畅达性的影响进行了评价分析，对各旅游节点的畅达性进行了排名；并选取2010、2014、2018年等3个时间节点数据导入GIS生成3个片区旅游交通图。研究发现：①重庆、武汉、长沙、贵阳四大中心城市的交通连线支撑起武陵山片区的交通网络，片区旅游节点之间的畅达性逐步提升；②处于武陵山片区外围重庆、武汉、长沙、贵阳四大中心城市交通大廊道上的旅游节点之间畅达性处于片区前列；③同一省市或同一传统旅游线路的旅游节点连通性较好，分属不同省市的旅游节点之间连通性普遍较差；④历史上，山高谷深、交通闭塞，各地市自然旅游资源丰富多样，文化旅游浓郁独特，近年来，武陵山片区旅游发展与交通建设相互推拉，呈现良性发展。

关键词： 武陵山片区; 旅游节点; 交通畅达性评价; 因子分析; 高铁; 区域旅游合作; 交通设施

本文引用格式

王华 , 赵迪 , 彭保发 , 田晓辉 . 武陵山片区旅游节点交通畅达性研究[J]. 经济地理, 2020 , 40(4) : 232 -240 . DOI: 10.15957/j.cnki.jjdl.2020.04.026

Abstract

The traffic accessibility of regional tourism nodes has a strong role in promoting regional economic development. The traffic accessibility of regional tourism nodes depends on the internal connectivity and external accessibility. Based on the factor analysis method, this paper evaluates and analyzes the impact of high-grade highway, expressway, ordinary railway, high-speed railway (bullet train), civil aviation route and other factors on the traffic accessibility of each tourist node in Wuling mountain area, ranking the traffic accessibility of each tourist node, and selects three time cut-off points data of 2010, 2014 and 2018 to import into GIS to generate three areas of tourism traffic Graph. The results show that: 1) the transportation links of four major central cities of Chongqing, Wuhan, Changsha and Guiyang support the transportation network of Wuling mountain area, and the accessibility between the tourism nodes in the area is gradually improved; 2) the accessibility between the tourism nodes in the transportation corridors of four major central cities of Chongqing, Wuhan, Changsha and Guiyang around Wuling mountain area is in the forefront of the area; 3) the accessibility between the tourism nodes in the same province or city is the same A traditional tourism route has a good connectivity of tourism nodes, and the connectivity between tourism nodes belonging to different provinces and cities is generally poor; 4) historically, the mountains and valleys are deep, the traffic is blocked, the natural tourism resources are rich and diverse, and the cultural tourism ice is rich and unique. In recent years, the tourism development and traffic construction in Wuling mountain area push and pull each other, showing a benign development.

Key words： Wuling Mountain area; tourism node; evaluation of transportation accessibility; factor analysis; high-speed railway; regional tourism cooperation; transportation facilities

旅游交通作为联系旅游目的地与客源地的桥梁，是旅游业发展的前提条件。世界旅游强国的发展历程也是交通基础设施与旅游业相互推拉的历程^[1]。

20世纪后期和本世纪初，交通运输网络与旅游业发展之间的关系已引起国外学者的关注^[2]。Hansen首次将交通网络中各节点相互作用机会的大小界定为通达性^[3]；Lundgren深入分析了交通在旅游业发展进程中的作用^[4]；Bruce认为旅游核心区吸引游客的关键要素之一是便利的交通系统^[5]；Jameel等发现交通基础设施对旅游流的形成和聚集具有重要作用，因为其直接决定了旅游客流的可进入性、方便性和快捷性^[6]；Thomas B、Daniel M分析了航空运输甚至包机旅游对旅游业发展的重要作用^[7-8]。在国内，周蓓深入分析了四川省航空运输对旅游网络空间表征及其结构的影响^[9]；陈淑兰等以中部地区六省省会城市为例，运用α、β和γ指数等通达度指标研究了其对外通达度和交通网络内部连通性，并根据此提出了相应的建议和具体对策^[10]；王永明等分析了交通系统与城市旅游经济系统的耦合关系^[11]；王兆峰等从旅游流与运输网络空间演化的协同关系等方面探讨了交通对旅游产业的发展的协同性^[12-13]；杨仲元等以皖南旅游区为例，分析交通优势格局的空间变化特征中运用了交通优势度方法^[14]；王美霞等在探寻武陵山片区空间格局变化过程中，以公路交通网络测算了武陵山片区旅游景点的可达性水平^[15]；麻学锋等以张家界为例，揭示了交通等基础设施建设推动旅游景区呈“三星拱月”态势从而引致城区外延式扩张^[16]。汪德根等以京沪为例，探讨高铁对区域旅游流空间结构的影响及特征^[17]；戢晓峰等分析了云南省旅游交通运输演化对区域旅游空间模式的影响^[18]；李如友等在分析区域旅游业发展受交通基础设施影响的过程中运用了回归模型^[19]。

由上述可知，针对区域旅游发展与交通的关系，国内外学者做了大量有价值的研究，研究手段与研究视角也逐渐丰富。但鲜有聚焦于连片贫困地区公路与铁路联系、航空与公路联系、航空与铁路联系的研究，为区别于公路、铁路、航空各自内部表达通达性（或可达性），本文根据各种交通方式相互联系紧密程度，对促进旅游流的流通效率进行赋值，测度武陵山片区交通网络中各节点相互作用机会的大小，并将其界定为交通的畅达性。

国家民委《武陵山片区区域发展与扶贫攻坚规划（2011—2020年）》中提出未来要将武陵山片区建设成“长江流域重要生态安全屏障区、集中连片特殊困难地区扶贫开发示范区、协作发展创新区、旅游经济示范区、民族团结模范区”的战略目标。因此，进行关于交通网络改善对武陵山片区各地市间旅游合作的影响方面的研究，对于该区域的旅游发展具有重大的意义。

1 研究区域概况与旅游节点分析

1.1 研究区域概况

1.1.1 经济环境概况

武陵山片区位于湘、黔、鄂、渝四省市交汇的边区，涵盖71个县（市、区），其中湖南37个，湖北11个，贵州16个，重庆7个；国土总面积为17.18万km²；截至2010年末，片区内总人口约3 645万，其中少数民族约1 235万人，近全国少数民族总人口的1/8，是中国典型的少数民族聚居区，山高路险，交通基础相对水平低，工业基础弱，经济发展滞后，因此，21世纪初，被国家列入扶贫开发14个集中连片特困区之一。但该区域自然资源丰富，仅片区核心就拥有世界自然遗产4处，多处世界生物多样性观测基地。历史上该地区封闭，民风民俗冰封原真，遗存有多处不同历史时期的文化支流，加之，土家、苗、侗、瑶、白等多彩少数民族文化汇聚交织，绽放出神秘而绚丽的文化现象，仅核心区就拥有文化遗产2处，多处世界非物质文化遗产。虽然武陵山片区外围大交通瓶颈因国家关注得以缓解，但因内部节点交通不畅达，旅游景点开发格局受制约，特别表现为对景点间空间联系度重视不足，虽然旅游总量不断增大，但旅游效率仍然不高。优化区域旅游景点和集散中心的空间结构是提升片区旅游综合效率的重要手段，而改善旅游景点和集散中心空间结构首先要分析如何提升旅游节点的畅达性^[20]。

外地来的游客首先要经过景区所属地的旅游集散中心（一般是所属地的市区），然后才分流到各个景区，景区的可达性涵盖所属集散中心的可达性以及同一集散中心内各主要景区之间的畅达性，共两个层次。

1.1.2 区域交通概况

截至2019年6月，武陵山片区内现已经建有渝恩、渝宜、宜恩、渝怀、武恩、武宜、长怀、长邵、长娄、贵铜、贵遵、怀遵、怀铜、邵怀、遵铜、娄怀等16条高铁联线；渝怀、枝柳等铁路运行多年，长石、渝黔江动车已通车2年；在建的黔张常、张吉怀、渝武黔高铁一旦通车，重庆、武汉、长沙、贵阳四大城市互通高铁将贯穿武陵山片区，武陵山片区将进入高铁时代。渝湘、张花、渝黔、常吉、吉恩、黔恩宜、张吉怀、沪昆等高速公路为区域旅游合作提供了便捷的通道，张家界、铜仁、黔江、恩施等机场逐步夯实对外立体交通大通道，为武陵山片区发展奠定了基础。

1.1.3 旅游资源概况

通过查询国家旅游局网站、湖北省人民政府网、湖南省旅游局旅游监管网、贵州省旅游发展委员会、重庆市旅游政务网等网站，截至2018年底，全区共拥有国家5A级景区10处，4A级景区67处（表1）。

表1 武陵山片区主要高级别景区统计表

Tab.1 Statistical table of major high-level scenic spots in Wuling Mountain Area

区域	5A级景区	4A级景区
湖南	邵阳市崀山风景名胜区、张家界武陵源风景名胜区、张家界天门山风景名胜区	凤凰古城旅游区、凤凰奇梁洞景区、吉首市乾州古城景区、凤凰南华山神凤文化景区、芙蓉镇景区、猛洞河漂流景区、矮寨奇观旅游区、红石林景区、黄龙洞旅游区、江垭温泉度假村、宝峰湖旅游区、张家界土家风情园、万福温泉旅游度假区、龙王洞旅游景区、张家界大峡谷景区、贺龙纪念馆、张家界市溪布老街非遗文化体验基地、芷江抗战受降纪念旧址、通道万佛山景区、神农城炎帝文化主题公园、怀化市黔阳古城旅游区、怀化洪江古商城、怀化市通道皇都侗文化村旅游区、石门县夹山景区、安化茶马古道风景区、新化县梅山龙宫景区、新化县紫鹊界梯田景区、涟源湄江旅游区
湖北	恩施大峡谷景区、恩施州神龙溪纤夫文化旅游区、宜昌市长阳清江画廊景区、秭归屈原故里文化旅游区	来凤县仙佛寺景区、利川市龙船水乡景区、建始县石门河景区、恩施巴人河景区、恩施土司城、恩施唐崖河旅游风景区、恩施利川腾龙洞风景旅游区、巴东县链子溪原生态文化旅游区、咸丰坪坝营原生态休闲旅游区、恩施咸丰唐崖河景区、恩施建始野三河旅游区、恩施利川佛宝山大峡谷漂流景区、宜昌九畹溪旅游区、宜昌柴埠溪峡谷风景区、宜昌三峡竹海生态风景区
贵州	铜仁市梵净山旅游景区	铜仁市石阡夜郎古泉旅游景区、铜仁市大明边城景区、遵义市湄潭天下第一壶茶文化旅游景区、遵义市凤冈茶海之心景区、铜仁市九龙洞旅游景区、铜仁市思南温泉—石林旅游景区、铜仁市万山矿山公园旅游景区、铜仁市松桃苗王城旅游景区、遵义市湄潭茶海生态园景区、遵义市务川仡佬文化旅游景区、铜仁市江口县亚木沟生态旅游区、铜仁市石阡县尧上旅游景区、铜仁市江口县云舍旅游景区
重庆	酉阳桃花源旅游景区、武隆喀斯特旅游区	重庆酉阳龚滩古镇景区、重庆酉阳龙潭古镇景区、重庆彭水阿依河景区、重庆黔江小南海、重庆黔江濯水古镇景区、重庆黔江蒲花暗河景区、重庆石柱大风堡景区、重庆丰都名山风景区、重庆丰都雪玉洞
总计	10个5A级景区	67个4A级景区

1.2 旅游节点分析

本文将武陵山片区内的12个市州区作为区域内旅游业发展的一级旅游节点研究对象，包括张家界市、怀化市、湘西土家族苗族自治州、邵阳市、常德市、益阳市、娄底市、恩施土家族苗族自治州、宜昌市、铜仁市、遵义市和黔江区（属于重庆）；二级旅游节点包括湖南省37个县（市、区）、湖北省11个县（市）、贵州省16个县（市、区）和重庆市7个县（区）（图1，表2）。在一级旅游节点中，湖南省的常德市、张家界市、益阳市和娄底市，湖北省的恩施市和宜昌市，贵州省的遵义市，以及重庆市先后被列入中国优秀旅游城市名单。

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图1 武陵山片区二级旅游节点分布图

注：黔江是渝东南经济、物流中心。

Fig.1 Distribution map of secondary tourist nodes in Wuling Mountain Area

表2 武陵山片区旅游节点统计表

Tab.2 Statistical table of tourist nodes in Wuling Mountain Area

区域	一级旅游节点	二级旅游节点
湖南	湘西土家族苗族自治州	龙山县、永顺县、保靖县、花垣县、泸溪县、凤凰县、古丈县、吉首市
	怀化市	通道侗族自治县、芷江侗族自治县、新晃侗族自治县、靖州苗族侗族自治县、麻阳苗族自治县、会同县、溆浦县、中方县、沅陵县、辰溪县、鹤城区、洪江市
	张家界市	永定区、武陵源区、慈利县、桑植县
	邵阳市	武冈市、城步苗族自治县、新宁县、绥宁县、新邵县、洞口县、隆回县、邵阳县
	娄底市	冷水江市、涟源市、新化县
	益阳市	安化县
	常德市	石门县
湖北	恩施土家族苗族自治州	来凤县、鹤峰县、巴东县、咸丰县、建始县、宣恩县、利川市、恩施市
湖北	宜昌市	秭归县、长阳土家族自治县、五峰土家族自治县
贵州	遵义市	余庆县、凤冈县、正安县、湄潭县、务川仡佬族苗族自治县、道真仡佬族苗族自治县
贵州	铜仁市	万山区、碧江区、石阡县、松桃县、江口县、思南县、德江县、玉屏县、印江县、沿河县
重庆	黔江区（行政上与其他县平级，交通区位相对较好）	彭水苗族土家族自治县、秀山土家族苗族自治县、石柱土家族自治县、酉阳土家族自治县、丰都县、武隆县、黔江区
合计	12	71

2 武陵山片区旅游节点交通畅达性评价

2.1 评价对象与数据来源

2.1.1 评价对象

因二级旅游节点的范围较小，指标数据来源相对缺乏，故本文主要以张家界市、怀化市、湘西土家族苗族自治州（州府吉首市）、娄底市、邵阳市、益阳市、常德市、恩施土家族苗族自治州（州府恩施市）、宜昌市、铜仁市、遵义市和黔江区这12个一级旅游节点间的交通联系作为武陵山片区旅游节点交通畅达性的评价对象。武陵山片区主要旅游节点的网络拓扑关系如图2。根据图2，得到表3所示的评价对象一览表。

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图2 武陵山片区主要旅游节点交通网络拓扑关系图

Fig.2 Topological map of traffic network of major tourist nodes in Wuling Mountain Area

表3 评价对象一览表

Tab.3 List of evaluation objects

节点间的交通连接	代表的交通联系	节点间的交通连接	代表的交通联系
a₁	黔江区—遵义市	a₁₁	湘西土家族苗族自治州—怀化市
a₂	黔江区—恩施土家族苗族自治州	a₁₂	张家界市—宜昌市
a₃	黔江区—湘西土家族苗族自治州	a₁₃	张家界市—常德市
a₄	遵义市—铜仁市	a₁₄	湘西土家族苗族自治州—常德市
a₅	恩施土家族苗族自治州—湘西土家族苗族自治州	a₁₅	怀化市—娄底市
a₆	湘西土家族苗族自治州—铜仁市	a₁₆	怀化市—邵阳市
a₇	铜仁市—怀化市	a₁₇	宜昌市—常德市
a₈	恩施土家族苗族自治州—宜昌市	a₁₈	常德市—益阳市
a₉	恩施土家族苗族自治州—张家界市	a₁₉	益阳市—娄底市
a₁₀	湘西土家族苗族自治州—张家界市	a₂₀	娄底市—邵阳市

2.1.2 数据来源与处理

本文通过查阅湖南、湖北、贵州、重庆各省市的统计年鉴及交通客运网站，结合百度地图的网络查询分析，得到相关的统计数据。在得到相关数据以后，运用Excel软件建立数据库，将所有的数据运用SPSS19.0软件进行统计分析处理。

2.2 研究方法

多变量的分析十分复杂，而在实际问题中，众多变量之间有存在一定的相关性的可能，为克服多变量中存在的信息重叠，减轻分析的难度，运用多元统计分析处理多变量的方法称为因子分析法。

因子分析法的核心就是“降维”，即用较少的变量来代替较多的变量，并可以反映多个变量的主要信息的简化数据技术。探求原来众多变量内部之间的依赖关系，观测分析数据中的逻辑结构，用少量被称为因子的“抽象”的变量表示众多变量的主要信息即基本数据结构。原始变量是显性的可观测变量，因子却通常是隐藏的潜在变量。例如，在评价某区域地市交通的畅达性的过程中，旅游者可凭借一系列交通指标构成的地市畅达性评价指标体系，评价地市交通的畅达性。旅游者真正关心的只是三个方面：地市的外部通达性、区域内部地市级之间相互的连通性和可乘坐交通方式的丰富性及不同交通工具之间换乘的便捷程度。这三个方面除了可乘坐交通方式的丰富性外，地市的外部交通的可达性和地市之间的相互连通性，都是抽象的变化的，但客观存在的影响因素，均不利于直接测量，只能借助其它具体的指标间接地反映。可见，因子分析是借助显在变量测评潜在变量，用具体指标测度抽象因子的统计分析方法。

2.3 旅游节点交通畅达性评价

2.3.1 评价指标体系的建立

武陵山片区内缺乏大的港口，故此水路交通不予以考虑。主要以公路、铁路和民航三个方面作为一级指标建立指标体系见表4。公路主要考虑国道（省道）与高速公路，县乡级支线道路不予考虑；铁路主要考虑普通铁路和高速铁路的相关指标。武陵山片区旅游节点间的距离一般小于1 200 km，而且片区内城市间没有直飞（片区内连通性的权重铁路、公路优于航空）；相邻旅游节点之间距离一般小于500 km，汽车可直达目的地，高铁需转乘（片区内连通性权重高速优于高铁）。二级指标的建立主要依据武陵山片区内旅游节间点的连接数量及与其他两种交通方式的换乘便捷程度、时间与距离。

表4 旅游节点交通畅达性评价指标体系

Tab.4 Evaluation index system of tourist node transportation accessibility

一级指标	二级指标
公路畅达性A₁	节点间的国、省道数及其与铁路、航空换乘便捷度A₁₁
	节点间的国道（省道）最短距离A₁₂
	节点间的最短国道（省道）行车时间A₁₃
	节点间的高速公路数及其与铁路、航空换乘便捷度A₁₄
	节点间的最短高速公路距离A₁₅
	节点间的高速公路最短行车时间A₁₆
铁路畅达性A₂	节点间的普铁条数及其与公路、航空换乘便捷度A₂₁
	节点间的最短普通铁路距离A₂₂
	节点间的最短普通铁路行车时间A₂₃
	节点间的高铁条数及其与公路、航空换乘便捷度A₂₄
	节点间的最短高速铁路距离A₂₅
	节点间的最短高速铁路行车时间A₂₆
航空畅达性A₃	节点间的机场数量及其与公路、铁路换乘便捷度A₃₁
	节点间的机场距离A₃₂
	节点间的航班最短飞行时间A₃₃

注：二级指标均为与邻近旅游节点相关的数据。

2.3.2 因子分析

①无量纲化处理指标数据。因为各个评价指标对应数据量纲及量纲单位的不统一，用其评价旅游节点交通畅达性必然受到影响，为了消除评价结果所带来的影响，进行分析之前需要对已经收集到的数据进行无量纲化处理^[21]。计算方法如下：

y i j = x i j - x j ¯ V a r x j i = 1,2, ⋯, 20; j = 1,2, ⋯, 15

式中：

y i j

为无量纲化后的样本值；

x i j

为第i项节点间的交通连接第j项指标的数据值；

x j ¯

与

V a r x j

分别为

x i j

的平均值与标准差。

②KMO检验与巴特勒球体检验。在对武陵山片区的旅游节点交通畅达性进行因子分析之前，需要先对已经收集到的数据进行检验，在此基础上决定是否可以进行因子分析。通过将无量纲化处理后的数据输入到SPSS统计软件中，对武陵山片区旅游节点交通畅达性的20项节点数据进行因子分析，样本的KMO（Kaiser-Meyer-Oklin Measure of Sampling Adequacy）检验结果输出显示为0.723，大于0.7，进入统计学家Kaiser给定的因子分析接受阈值范围内。巴特勒球体检验结果显示，20项评价指标变量的近似卡方分布值为1 054.601，在自由度为255的条件下显著性概率达到0.000，小于0.1%（表5）。说明此20项评价指标变量之间呈显著性相关关系^[20]。

表5 KMO检验与巴特勒球体检验结果

Tab.5 Results of KMO and Bartlett’s test of sphericty

KMO统计量		0.723
巴特勒球体检验	近似卡方分布值	1 054.601
	自由度	255
	显著性概率	0.000

③选取主因子。运用SPSS19.0软件，运用因子分析法对影响武陵山片区旅游节点交通畅达性的20项节点间的交通连接的15项指标进行分析。运用主成分分析法（Principal Components Analysis），采用方差最大正交旋转（Varimax）对15个指标进行分析^[22]，并按照特征值大于1的标准提取了4个主因子，其方差贡献率累计达到90.436%，揭示此4个主因子把原始数据中的绝大部分信息保留住（表6）。

表6 主因子特征值、方差贡献率及累计方差贡献率

Tab.6 The eigenvalues，variance contribution rate and cumulative variance contributionrate

因子	旋转前			旋转后
因子	特征值	方差贡献率（%）	累计方差贡献率（%）	特征值	方差贡献率（%）	累计方差贡献率（%）
1	6.244	41.628	41.628	5.443	36.289	36.289
2	4.331	28.875	70.503	3.434	22.892	59.181
3	1.680	11.197	81.700	2.614	17.425	76.606
4	1.310	8.737	90.436	2.075	13.830	90.436

进行因子萃取后，可将原来的17个指标综合为4个主因子：F₁、F₂、F₃和F₄。经整理后的武陵山片区的旅游节点交通畅达性因子指标体系见表7。

表7 整理后的武陵山片区的旅游节点交通畅达性因子指标体系

Tab.7 The index system of tourist node transportation accessibility factor in Wuling Mountain Area after finishing the arrangement

主因子	指标	旋转因子载荷
主因子	指标	1	2	3	4
F₁	节点间的国道（省道）最短距离A₁₂	0.820
	节点间的最短国道（省道）行车时间A₁₃	0.894
	节点间的最短高速公路距离A₁₅	0.928
	节点间的高速公路最短行车时间A₁₆	0.931
	节点间的普铁条数及其与公路、航空换乘便捷度A₂₁	-0.652
	节点间的最短普通铁路距离A₂₂	0.941
	节点间的最短普通铁路行车时间A₂₃	0.892
F₂	节点间的机场数量及其与公路、铁路换乘便捷度A₃₁		0.972
	节点间的机场距离A₃₂		0.972
	节点间的航班最短飞行时间A₃₃		0.972
F₃	节点间的高铁条数及其与公路、航空换乘便捷度A₂₄			0.740
	节点间的最短高速铁路距离A₂₅			0.905
	节点间的最短高速铁路行车时间A₂₆			0.808
F₄	节点间的国、省道数及其与铁路、航空换乘便捷度A₁₁				0.882
F₄	节点间的高速公路数及其与铁路、航空换乘便捷度A₁₄				0.875

最后，可将原来的20项指标综合成为4个主因子：F₁~F₄。此4个因子即为影响武陵山片区的旅游节点交通畅达性的关键要素。

主因子F₁在节点间的国道（省道）最短距离（A₁₂）、节点间的最短国道（省道）行车时间（A₁₃）、节点间的最短高速公路距离（A₁₅）、节点间的高速公路最短行车时间（A₁₆）、节点间的普铁条数及其与公路、航空换乘便捷度（A₂₁）、节点间的最短普通铁路距离（A₂₂）和节点间的最短普通铁路行车时间（A₂₃）等多项指标上具有较高的载荷。该主因子主要反映了武陵山片区公路与铁路的最短距离、最短行车时间和数量等各个方面的状况，因此可命名为“复合畅达度”因子；主因子F₂在节点间的机场数量及其与公路、铁路换乘便捷度（A₃₁）、节点间的机场距离（A₃₂）、和节点间的航班最短飞行时间（A₃₃）这些项指标上有较高的载荷，由于该主因子主要体现了武陵山片区航空方面的畅达性，因此可以命名为“航空畅达度”因子；主因子F₃在节点间的高铁条数及其与公路、航空换乘便捷度（A₂₄）、节点间的最短高速铁路距离（A₂₅）和节点间的最短高速铁路行车时间（A₂₆）这3项指标上有较高的载荷，该主因子主要体现了武陵山片区内高速铁路的畅达程度，因此可以命名为“高铁畅达度”因子；主因子F₄在节点间的国、省道数及其与铁路、航空换乘便捷度（A₁₁）和节点间的高速公路数及其与铁路、航空换乘便捷度（A₁₄）这两项指标上具有较高的载荷。由于该主因子与武陵山片区内高等级公路的数量状况具有较大的相关性，因此可命名为“高级公路数量”因子。最后，将F₁~F₄这四个主因子归结为“武陵山片区旅游节点交通畅达性影响指数”。

④确定指标权重。指标权重的确定方法大致可分为两种类型：即客观赋权法和主观赋权法。客观赋权法是从实际数据出发，利用各指标值所反映的客观信息确定权重，如主成分分析法、熵权法、标准离差法等；主观赋权法是基于决策者的经验或偏好，通过对各指标重要性进行比较而赋权，目前使用较多的是层次分析法（AHP）、专家咨询法等^[23]主成分分析赋权法是具有代表性的客观赋权方法之一。该方法的优点是能够从客观资料中分析各因子对整体质量的贡献，并以此依据确定指标的权重，使赋权结果趋于合理、客观且具有可比性，能够避免人为赋权的主观性缺陷。本研究在计算武陵山片区旅游节点交通畅达性的时候将运用这种方法来确定权重。

现以各主成分因子旋转后的方差贡献率与总方差贡献率的比值作为权重进行赋权^[20]，计算出对应的权重值。

⑤评价得分函数计算。武陵山片区的旅游节点交通畅达性评价的综合得分，按各主因子的旋转后方差贡献率占总方差贡献率的百分比作为权重进行加权平均，其函数如下所示^[21]。

F = 0.401 F 1 + 0.253 F 2 + 0.193 F 3 + 0.153 F 4

式中：F表示武陵山片区的旅游节点交通畅达性评价的综合得分；F₁~F₄为根据表8的主因子得分系数所得到的因子得分函数：

F 1 = 0.046 X 1 + 0.135 X 2 + … - 0.036 X 15 F 2 = 0.048 X 1 + 0.019 X 2 + … - 0.358 X 15 F 3 = - 0.079 X 1 + 0.113 X 2 + … - 0.138 X 15 F 4 = 0.457 X 1 - 0.085 X 2 + … + 0.021 X 15

表8 主因子得分系数矩阵

Tab.8 Component score coefficient matrix

指标	主因子
指标	F₁	F₂	F₃	F₄
节点间的国、省道数及其与铁路、航空换乘便捷度A₁₁	0.046	0.048	-0.079	0.457
节点间的国道（省道）最短距离A₁₂	0.135	-0.019	0.113	-0.085
节点间的最短国道（省道）行车时间A₁₃	0.156	-0.032	0.092	-0.060
节点间的高速公路数及其与铁路、航空换乘便捷度A₁₄	0.093	-0.015	0.059	0.474
节点间的最短高速公路距离A₁₅	0.171	0.007	0.029	0.007
节点间的高速公路最短行车时间A₁₆	0.179	-0.013	0.052	0.025
节点间的普铁条数及其与公路、航空换乘便捷度A₂₁	-0.139	-0.055	0.219	-0.122
节点间的最短普通铁路距离A₂₂	0.200	-0.022	-0.058	0.101
节点间的最短普通铁路行车时间A₂₃	0.207	-0.082	-0.030	0.130
节点间的高铁条数及其与公路、航空换乘便捷度A₂₄	0.056	-0.147	0.370	0.251
节点间的最短高速铁路距离A₂₅	0.021	-0.102	0.408	-0.039
节点间的最短高速铁路行车时间A₂₆	-0.003	0.009	0.304	-0.050
节点间的机场数量及其与公路、铁路换乘便捷度A₃₁	-0.036	0.358	-0.138	0.021
节点间的机场距离A₃₂	-0.036	0.358	-0.138	0.021
节点间的航班最短飞行时间A₃₃	-0.036	0.358	-0.138	0.021

将无量纲处理后的统计数据代入前面的综合得分函数及各因子得分函数，武陵山片区的旅游节点交通畅达性的各主因子得分、综合得分及相应排名就可以计算出结果^[20]，见表9。

表9 武陵山片区旅游节点交通畅达性综合得分及排名

Tab.9 Comprehensive scores and ranking of tourist node transportation accessibility in Wuling Mountain Area

节点间的交通连接	代表的交通联系	综合得分	排名
a₁₈	常德市—益阳市	1.39815	1
a₁₅	怀化市—娄底市	0.77811	2
a₇	铜仁市—怀化市	0.65419	3
a₂₀	娄底市—邵阳市	0.38287	4
a₁₃	张家界市—常德市	0.21518	5
a₁₁	湘西土家族苗族自治州—怀化市	0.19718	6
a₆	湘西土家族苗族自治州—铜仁市	0.16925	7
a₄	遵义市—铜仁市	0.10493	8
a₁₆	怀化市—邵阳市	0.09019	9
a₈	恩施土家族苗族自治州—宜昌市	0.02918	10
a₁₀	湘西土家族苗族自治州—张家界市	-0.04572	11
a₁₉	益阳市—娄底市	-0.12693	12
a₁₄	湘西土家族苗族自治州—常德市	-0.18234	13
a₁₇	宜昌市—常德市	-0.22569	14
a₁	黔江区—遵义市	-0.32735	15
a₁₂	张家界市—宜昌市	-0.49892	16
a₂	黔江区—恩施土家族苗族自治州	-0.60431	17
a₃	黔江区—湘西土家族苗族自治州	-0.62500	18
a₅	恩施土家族苗族自治州—湘西土家族苗族自治州	-0.62774	19
a₉	恩施土家族苗族自治州—张家界市	-0.75522	20

3 武陵山片区旅游节点交通畅达性评价结论

将武陵山片区2010—2018年交通网络状况与旅游景区、景点的数据导入GIS生成的图3，显示了武陵山片区旅游节点畅达性不断改善的过程。结合武陵山片区旅游节点空间区位和畅达性水平的实证分析得出以下结论：

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图5 2010、2014、2018年武陵山片区旅游交通示意图

注：黔江是渝东南经济、物流中心。

Fig.5 Tourism and transportation in Wuling Mountain Area in 2010, 2014, 2018

第一，武陵山片区依托周边的重庆、武汉、长沙、贵阳四大中心城市在域内的交通连线支撑起片区的交通网络。远距离的游客流动依托航空、高铁，近距离流动依托高速公路、普铁、公路，旅游城市、世界文化遗产地、5A景区等重要旅游节点都依托四大城市的交通连线和域外客源市场连通，由于山高谷深，域内一般旅游节点相互之间的交通连通性不高。例如，截至2018年底，两个邻接的核心旅游节点恩施与张家界还没有直通的高等级公路，更谈不上高速公路和铁路连通。

第二，随着西部开发和四省市旅游发展的推进，处于重庆、武汉、长沙、贵阳4个中心城市同一连线上旅游节点之间的畅达性逐步提升，从普通公路、高等级公路升级为高速公路和高速铁路，截至2019年6月，仅长沙至重庆的高铁还没有贯通。不处于四个中心城市同一交通连线上旅游节点之间的连通性一般较差。例如，片区核心旅游城市张家界与渝东南和鄂西旅游节点的交通连通性均很差，极大地阻碍了片区旅游联动发展。

第三，由于历史的原因，同一省市旅游节点之间的交通畅达性一般优于分属不同省市旅游节点之间的。例如，张家界与湖北恩施地界邻接，而与同属湖南省的怀化相隔逾300 km，但张家界与怀化的交通畅达性远优于张家界与恩施的。但处于同一传统旅游线路上分属不同省市的旅游节点相互之间的畅达性，在旅游推动下提升较快。例如，张家界—凤凰（吉首）—梵净山（铜仁）旅游黄金线上分属湖南的吉首与分属贵州的铜仁两个旅游节点交通畅达性很好。

第四，武陵山片区历史上交通闭塞，因其相对隔绝，区域内自然资源大同质、小互补，文化同根、民俗同源，形成了丰富浓郁而独特的文化旅游资源。一旦片区交通畅达性提升，构建好旅游节点空间合作格局和合作机制^[24]，片区旅游发展前景利好。

4 武陵山片区旅游节点交通提升策略

第一，打破行政区划，做优片区旅游交通综合规划。提升区域旅游节点城市和核心景区及景点的可达性，即缩短平均通行时间。对同一交通线路的景点进行差异化地串联或建设为主，以交通沿线两廊的可观赏性建设为辅，使整个片区旅游交通廊道、旅游交通圈、旅游交通网络有机结合，为区域旅游合作奠定畅达的交通基础。例如，破解张家界与恩施的交通瓶颈，把地跨湘黔两省的张家界—凤凰—梵净山旅游黄金线路与武隆天坑地缝景区、恩施大峡谷景区连通，形成张家界—老司城—矮寨—凤凰—梵净山—武隆—恩施黄金旅游圈。张家界彰显其世界地质奇观——峰林砂岩地貌；湘西州和遵义的土司遗址，大力打造地方部落土司文化旅游；吉首德夯大力拓展峡谷苗寨文化；古城凤凰发展边域少数民族和汉族融合的休闲文化小城；梵净山发展融于自然山水景观的佛教文化；武隆发展天坑地缝的世界地质和高山草甸文化、恩施峡谷风光等等。整条旅游线路致力于凸显各景区的差异化旅游特色，让游客接受不同的视觉冲击和收获不同文化体验。

第二，筹措和整合各方资金，高标准地建设进入旅游景区的交通基础设施。超前地、高标准地建设景区之间以及景区与高速公路、机场、高铁（普铁）站等游客集散中心的旅游交通基础设施需要投入大量的资金，而武陵山片区的经济水平远低于国家平均水平，仅凭本地财力无法完成旅游交通基础设施建设，故需积极吸纳民间闲散资金，引进外商投资或申请国家层面的投资。片区内有跨地市甚至跨省市的大景区，例如，1980年代的武陵源景区属湘西州的大庸、桑植和常德市慈利共有（已整合为张家界市武陵源区），中国南方土司遗址大景区地跨湘鄂黔三省。这类大景区的交通基础设施应以核心景区建设为重点，一是基础设施建设中要注入旅游文化的因素，基础设施规划设计和建设过程中要充分考虑景点形象符号引导；建设实施的工序和材料的选择要考虑景区的文化因素，确保交通安全畅达的前提下，既彰显片区的整体旅游形象又提升区域旅游文化品位，二是积极争取把这类大景区所在地的旅游经济规划布局纳入片区四省市层面甚至国家层面的主干交通线路的规划中，促进景区与现有的和规划建设中的主干交通线路实现多点对接，稳步提升景区的交通畅达性，从而带动区域整体经济发展。

第三，无缝对接国家陆上交通大动脉，新建机场和扩充航线。武陵山片区承东启西、接南连北，处于沪昆、上瑞、包茂、呼南高铁、高速的中段，在东客西送中可以大量分流引入武陵山片区。向南加强与两广合作采用线路共推，打造张家界—凤凰—梵净山—桂林国际旅游黄金线；游客互送，增加张家界、铜仁、恩施、黔江等机场至广州、香港等珠三角的航班频次，把珠三角高端游客引入武陵山片区旅游区。从长远看，武陵山片区可以参与中国主推的“一带一路”最南线，与南亚各国合作，特别是旅游合作，为武陵山旅游与世界对话拉开序幕，同时，也为武陵山片区旅游可持续发展蓄积潜力。

第四，游客在片区有序流动，既需旅游交通硬件支撑也需构建跨省市政府合作疏通。由国务院委托国家发改委或民委组织牵头，武陵山片区各市县政府机关、旅游企业、旅游行业协会和旅游管理部门等沟通谈判，多方共同参与并统一制定区域旅游合作实施方案及条例，建立相应的机制，有效解决条例谅解障碍问题。每年定期举办旅游交流会，遇到重大事件及时共商大事；毗邻区、县、市旅游项目或基础设施联合开发建设，凸显“众人拾柴火焰高”的效应；旅游交通或其他投资项目站在片区的角度，追求综合效益最大化；进一步营造人员互访、资源共享、信息分享、游客互送、市场共拓、要事共商、管理细则互惠的氛围，使片区旅游业呈欣欣向荣的发展态势。

参考文献

原文顺序 | 文献年度倒序 | 文中引用次数倒序

[1]	蒋海兵, 刘建国, 蒋金亮. 高速铁路影响下的全国旅游景点可达性研究[J]. 旅游学刊, 2014, 29(7):58-67.

[2]	王兆峰, 石献. 武陵山片区旅游业与交通协同发展研究[J]. 经济地理, 2016, 36(2):202-208.

[3]	Hansen W G. How accessibility shapes land use[J]. Journal of the American Institute of Planners, 1959(25):73-76.

[4]	Lundgren J O. The tourist frontier of Nouveau Quebec:Functions and regional linkages[J]. Tourist Review, 1982, 37(2):10-16.

[5]	Bruce Prideaux. The role of the transport system in destination development[J]. Tourism Management, 2000(1):553-561.

[6]	Jameel K, Boopen S. Transport infrastructure and tourism development[J. Annals of Tourism Research, 2007, 34(4):1021-1032.

[7]	Thomas Biegera, Andreas Wittmer. Air transport and tourism Perspectives and challenges for destinations,airlines and governments[J]. Journal of Air Transport Management, 2006, 12(1):40-46.

[8]	Daniel M. Spencer. Airport stops and flights on small airplanesas inhibitors of tourism-related air travel: A case study[J]. Tourism Management, 2009, 30(6):838-846.

[9]	周蓓. 四川省航空旅游网络空间特征及其结构优化[J]. 地理与地理信息科学, 2008, 24(1):100-104.

[10]	陈淑兰, 张宏乔. 基于中部旅游合作的六省省会城市旅游交通网络分析[J]. 河南大学学报:自然科学版, 2009, 39(3):275-279.

[11]	王永明, 马耀峰. 城市旅游经济与交通发展耦合协调度分析——以西安市为例[J]. 陕西师范大学学报:自然科学版, 2011, 39(1):86-90.

[12]	王兆峰. 入境旅游流与航空运输网络协同演化及差异分析——以西南地区为例[J]. 地理研究, 2012, 31(7):1328-1338.

[13]	王兆峰, 罗瑶. 交通运输网对武陵山区旅游业发展响应的测度与差异研究——以张家界为例[J]. 地域研究与开发, 2013, 32(3):83-87.

[14]	杨仲元, 卢松运. 交通发展对区域旅游空间结构的影响研究[J]. 地理科学, 2013, 33(7):806-814. DOI

[15]	王美霞, 蒋才芳, 王永明. 基于公路交通网的武陵山片区旅游景点可达性格局分析[J]. 经济地理, 2014, 34(6):187-192.

[16]	麻学锋, 刘玉林. 旅游产业成长与城市空间形态演变的关系——以张家界为例[J]. 经济地理, 2019, 39(5):226-234.

[17]	汪德根, 陈田, 陆林, 等. 区域旅游流空间结构的高铁效应及机理——以中国京沪高铁为例[J]. 地理学报, 2015, 70(2):214-233. DOI

[18]	戢晓峰, 张玲, 陈方. 旅游运输通道演化对区域旅游空间模式的影响机理[J]. 经济地理, 2015, 35(2):202-208.

[19]	李如友, 黄常州. 中国交通基础设施对区域旅游发展的影响研究影响——基于门槛回归模型的证据[J]. 旅游科学, 2015, 29(2):1-13.

[20]	王华. 交通互连互通对区域旅游合作度的影响研究[D]. 西安: 陕西师范大学, 2017.

[21]	张河清, 田晓辉, 王蕾蕾. 区域旅游业竞合发展实证研究——基于珠三角与长三角城市旅游竞争力的比较分析[J]. 经济地理, 2010, 30(5): 871-875.

[22]	尚凤标, 张海霞. 浙江省城市旅游竞争力水平监测与差异格局研究[J]. 科技管理研究, 2012, 32(11):87-92.

[23]	李林峰. 川西北江河源区生态环境脆弱性时空格局评价研究[D]. 成都: 成都理工大学, 2018.

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Abstract

1 研究区域概况与旅游节点分析

1.1 研究区域概况

1.1.1 经济环境概况

1.1.2 区域交通概况

1.1.3 旅游资源概况

表1 武陵山片区主要高级别景区统计表

1.2 旅游节点分析

图1 武陵山片区二级旅游节点分布图

表2 武陵山片区旅游节点统计表

2 武陵山片区旅游节点交通畅达性评价

2.1 评价对象与数据来源

2.1.1 评价对象

图2 武陵山片区主要旅游节点交通网络拓扑关系图

表3 评价对象一览表

2.1.2 数据来源与处理

2.2 研究方法

2.3 旅游节点交通畅达性评价

2.3.1 评价指标体系的建立

表4 旅游节点交通畅达性评价指标体系

2.3.2 因子分析

表5 KMO检验与巴特勒球体检验结果

表6 主因子特征值、方差贡献率及累计方差贡献率

表7 整理后的武陵山片区的旅游节点交通畅达性因子指标体系

表8 主因子得分系数矩阵

表9 武陵山片区旅游节点交通畅达性综合得分及排名

3 武陵山片区旅游节点交通畅达性评价结论

图5 2010、2014、2018年武陵山片区旅游交通示意图

4 武陵山片区旅游节点交通提升策略

参考文献