區(qū)域旅游流空間結(jié)構(gòu)的高鐵效應(yīng)及機理——以中國京滬高鐵為例

1、區(qū)域旅游流空間結(jié)構(gòu)的高鐵效應(yīng)及機理以中國京滬高鐵為例 第70卷第2期2021年2月 地理學(xué)報 ACTAGEOGRAPHICASINICA Vol.70,No.2February,2021 區(qū)域旅游流空間結(jié)構(gòu)的高鐵效應(yīng)及機理 以中國京滬高鐵為例 汪德根1,2，陳田3，陸林4，王莉4，ALANAugustLew2 （1.蘇州高校旅游系，蘇州215123；2.北亞利桑那高校地理、規(guī)劃與休閑系，美國亞利桑那弗拉格斯塔夫86001； 3.中國科學(xué)院地理科學(xué)與資源討論所，北京100101；4.安徽師范高校國土資源與旅游學(xué)院，蕪湖241002） 2期汪德根等：區(qū)域旅游流空間結(jié)構(gòu)的高鐵效應(yīng)及機理215 離，時

2、間距離是指在現(xiàn)有交通技術(shù)條件下通過單位空間距離所用的時間，或單位時間內(nèi) 在現(xiàn)有的交通技術(shù)條件下所達到的最大空間距離。可見，空間距離是客觀的，而時間距離隨交通技術(shù)條件改變而發(fā)生改變。當(dāng)交通技術(shù)革新產(chǎn)生“時空壓縮”效應(yīng)時，旅游者出游的時間距離不變而空間距離將增大，或空間距離不變而時間距離將變小。每一次交通技術(shù)新突破，都能使旅游者以更快速度，旅行到更遠的目的地17。 高速鐵路（以下簡稱高鐵）是世界“交通革命”的一個重要標(biāo)記。高鐵已成為解決大通道上大量旅客快速輸送問題的最有效途徑，其最大特點是快速、平安和高效，產(chǎn)生明顯“時空壓縮”效應(yīng)。隨著高鐵帶來“時空壓縮”過程，游客在時間距離不變狀況下，空間距離漸

3、漸增大，即游客出游半徑會漸漸增大。日本新干線開通使東京和大阪等客源地更接近東北部的旅游地，使旅游者出行更為便利，呈現(xiàn)出“把新干線當(dāng)成走廊來用法”的現(xiàn)象18。高鐵使倫敦到愛丁堡、格拉斯哥和蘇格蘭等大城市的旅行時間大幅度降低，從而促進英國各城市商務(wù)旅游和休閑旅游進展19。南非約翰內(nèi)斯堡到比勒陀利亞行程時間在高鐵開通后縮減，極大增加了居民出行欲望，每天客運量增加到6.4萬人次20?？梢姡哞F產(chǎn)生的“時空壓縮”效應(yīng)對游客出游距離產(chǎn)生明顯作用，影響到旅游者選擇出游目的地，進而對區(qū)域旅游空間格局改變產(chǎn)生深遠影響。法國佩皮尼昂至西班牙巴塞羅那段高鐵線開通削減旅行時間，但加劇區(qū)域旅游空間競爭，巴塞羅那區(qū)位優(yōu)勢

4、以及旅游設(shè)施集中性比佩皮尼昂好，產(chǎn)生高鐵“虹吸效應(yīng)”；而佩皮尼昂只是一個擁有一些歷史紀(jì)念館的小城，旅游產(chǎn)品單一，旅游基礎(chǔ)設(shè)施不完善，高鐵導(dǎo)致佩皮尼昂的旅游吸引力下降，產(chǎn)生高鐵“過濾效應(yīng)”21。便捷高鐵使加州北部和.谷地區(qū)以及加州南部聚居區(qū)連成一片，讓旅游者能在一次旅游過程中實現(xiàn)對加州南部和加州北部的巡游22。武廣高鐵對湖北區(qū)域旅游空間格局演化的影響表現(xiàn)出“雙刃性”，即強化了核心區(qū)域的極化作用，又增加了核心區(qū)域向邊緣區(qū)域的集中作用23。 由此發(fā)覺，高鐵對區(qū)域旅游流空間結(jié)構(gòu)產(chǎn)生了顯著影響。以京滬高鐵線為案例區(qū)，比較國內(nèi)兩大客源地北京和上海居民乘坐一般動車和高鐵出游選擇旅游目的地的改變，分析區(qū)域旅游

5、流空間結(jié)構(gòu)的高鐵效應(yīng)及特征，并進一步分析區(qū)域旅游流空間結(jié)構(gòu)的高鐵效應(yīng)的影響機理。本討論具有較強實踐價值和理論意義。首先，深化認(rèn)識高鐵條件下區(qū)域旅游流空間結(jié)構(gòu)類型及特征，將豐富和深化國內(nèi)旅游流空間模型的討論內(nèi)容。其次，對區(qū)域旅游流空間結(jié)構(gòu)的高鐵效應(yīng)類型的影響機理深化分析，在理論上填補并豐富旅游地理學(xué)、交通地理學(xué)和行為地理學(xué)的討論內(nèi)容。第三，科學(xué)把脈高鐵對中國區(qū)域旅游空間結(jié)構(gòu)的影響，以期促進政府主管部門、旅游企業(yè)、旅游科研機構(gòu)制訂更科學(xué)措施，推動中國旅游業(yè)有序進展，更好地實現(xiàn)旅游業(yè)成為國民經(jīng)濟戰(zhàn)略性支柱產(chǎn)業(yè)的目標(biāo)。 2討論設(shè)計與數(shù)據(jù)處理 2.1可達性測度 首先把空間距離轉(zhuǎn)化為時間距離，需設(shè)定不同類

6、型道路行車時速。不同地表類型具有不同的通勤方式和出行速度，本文將地表類型分為陸地、道路和水域，分別設(shè)定時間成本值。為了盡可能提高計算精度，選定柵格大小為0.5km0.5km，設(shè)定時間成本數(shù)值的參考為平均出行1km大約所需要的分鐘數(shù)，公式為： （1）cost=60/V 式中：cost為時間成本；V為各類空間對象的設(shè)定速度。具體速度設(shè)定為：道路分為鐵路、高速大路、國道和省道，依據(jù)2021年中國不同等級的鐵路里程和速度標(biāo)準(zhǔn)，以及 216 地理學(xué)報70卷 中華人民共和國大路工程技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)（JTGB01-2021）設(shè)定速度，分別為90km/h、120km/h、80km/h和60km/h；考慮水域依舊有肯定

7、的通行力量，但有些地方要繞行肯定距離才能到達對岸，需要付出比陸地更大成本，所以取其平均速度為1km/h24-25。陸地指高速、國道、省道和水域之外的連續(xù)的陸地部分。假設(shè)陸地為均質(zhì)，即在其上可以任意方向出行，出行方式自由，主要以步行、公交車、出租車或私家車為主，通過測試設(shè)定集成步行、公交車和出租車后的平均速度為16km/h。高鐵速度設(shè)定為300km/h。 為了即能精確計算全空間的綜合可達性，同時又考慮鐵路途路的跳動式運行方式的影響，本文采納網(wǎng)絡(luò)分析和距離成本加權(quán)分析兩者相結(jié)合的方法24。具體技術(shù)路途為：生成含有高鐵站站點信息的道路柵格圖。指定中心，即源點o。通過距離成本加權(quán)（Costdistan

8、cealgorithm）分析，計算中心到任意一點p的時間成本top，即有從中心到任意一個高鐵站點i(j)的時間Aoi。通過網(wǎng)絡(luò)分析，計算每個高鐵站點到其他站點最短時間距離Bij。計算考慮上高鐵后，中心地到高鐵各站點的最短時間Coi。具體方法：首先找到距離中心最近的一個站點1，將其納入數(shù)列R=Co1，其中Co1=Ao1。再找距離中心其次近的站點2，比較該站點的Ao2和通過網(wǎng)絡(luò)分析R中的全部站點到該站點的最短時間，即B12+Co1，比較大小后求其小，并將其放入數(shù)列R=Co1,Co2中。再依次找下一個近的站點，即Co3=minAo3,B13+Co1,B23+Co2。依照此法，直到確定出全部站點到中心

9、的最短時間。求每一個高鐵站點到全空間的柵格時間成本，得到N個圖層：E1,E2,EN，和相應(yīng)的各點到全空間的時間成本：T1p,T2p,TNp。求中心到全空間全部點的最短時間Top。即，Top=mintop,t1p+Co1,t2p+Co2,tNp+CoN。2.2旅游流網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建及數(shù)據(jù)處理 .網(wǎng)絡(luò)分析法是目前分析區(qū)域旅游流網(wǎng)絡(luò)空間特征一種科學(xué)的討論方法，主要涉及3個要素：節(jié)點、關(guān)系和連線，區(qū)域內(nèi)各旅游地相當(dāng)于.網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的點，目的地之間的聯(lián)系相當(dāng)于.網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中點與點之間的映射關(guān)系，目的地之間的交通通道相當(dāng)于連線26。本文通過旅游者在旅游節(jié)點之間流淌關(guān)系表征區(qū)域旅游流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的邊用來代表旅游節(jié)

10、點之間旅游者流淌的有向旅游流關(guān)系。 依據(jù)調(diào)查所得數(shù)據(jù)，分別構(gòu)建北京和上海為客源地的旅游流網(wǎng)絡(luò)矩陣（分為高鐵前和高鐵后旅游流兩部分），其中，行表示旅游者流淌時的起點，列表示終點，每產(chǎn)生一次流淌在相應(yīng)單位格計入1。.網(wǎng)絡(luò)分析眾多分析技術(shù)基礎(chǔ)是以二值數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，即1代表存在關(guān)系，0表示沒有關(guān)系。通常做法是將原始矩陣中的數(shù)值與某一切分值進行比較，大于或等于切分值則為1，反之為0。因此選擇合適的切分值對于分析科學(xué)性至關(guān)重要，切分值過大，消失不連接，許多關(guān)系不能反映出來，過小，關(guān)系普遍存在，分析結(jié)果沒有太大意義，所以過大過小都不利于探測網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和洞悉旅游網(wǎng)絡(luò)一般態(tài)勢，也不能反映大多旅游者旅游活動特征27-

11、28。本文通過測試比較，選擇3作為切分值，對原始矩陣進行二值化，得到北京和上海高鐵前后旅游者流淌矩陣。2.3旅游者選擇出游目的地的影響因素界定 一般地，旅游者的出游空間行為受諸多因素影響，主要分為內(nèi)在因素和外在因素。內(nèi)在因素主要包括旅游者的看法、認(rèn)知、個人收入水平、閑暇時間以及.人口學(xué)等因素，屬于微觀影響機制，其核心作用是激發(fā)潛在旅游者的出游動機，出游動機得到激發(fā)后使?jié)撛诼糜涡枰D(zhuǎn)化為有效需求，使?jié)撛诼糜握咿D(zhuǎn)化為旅游者3。外在因素主要包括旅游資源、經(jīng)濟進展水平、旅游服務(wù)設(shè)施、交通、區(qū)位等對游客選擇旅游地具有肯定影響，屬于宏觀影響機制，且影響顯著，尤其是空間距離和交通可達性成為影響旅游者選擇出游

12、目的地的首要因素12-14,16。高鐵開通后，區(qū)域旅游資源稟賦、區(qū)域旅游服務(wù)接待能 2期汪德根等：區(qū)域旅游流空間結(jié)構(gòu)的高鐵效應(yīng)及機理217 力、區(qū)域旅游交通網(wǎng)絡(luò)密度以及客源地和旅游地的空間距離對旅游者選擇旅游目的地的 影響程度發(fā)生很大的轉(zhuǎn)變，客源地與旅游地的空間距離已不再是最重要的影響因素，旅游地的交通網(wǎng)絡(luò)密度、旅游資源稟賦和旅游服務(wù)接待力量成為重要的影響因素29。 綜上，主要從旅游資源稟賦、旅游服務(wù)設(shè)施、旅游交通網(wǎng)絡(luò)密度、客源地和旅游地的空間距離與區(qū)位等方面分析旅游流空間結(jié)構(gòu)高鐵效應(yīng)的影響機理。其中，旅游資源稟賦值計算公式為： TRj=WiNij i=110 （2） 式中：TRj為j城市的旅

13、游資源稟賦值；Nij為j城市擁有世界遺產(chǎn)、國家級風(fēng)景名勝區(qū)、 5A和4A級旅游區(qū)的數(shù)量；Wi分別為不同等級旅游資源的權(quán)重，本文為世界遺產(chǎn)、國家級風(fēng)景名勝區(qū)、5A和4A級旅游區(qū)分別給予10、6、4、2的權(quán)重30。對擁有多個稱號的旅游景區(qū)，以等級最高一種統(tǒng)計。旅游資源數(shù)量來源國家旅游局公布的數(shù)據(jù)，統(tǒng)計截止到2021年底。旅游服務(wù)接待設(shè)施主要包括酒店、餐館、消遣、旅游購物商店等設(shè)施，旅游者最為考慮的設(shè)施是酒店，是否能夠訂到酒店也成為旅游者是否選擇旅游地一個重要依據(jù)?？紤]到資料獵取的可能性，本文只選擇星級酒店數(shù)作為旅游地接待力量的指標(biāo)，數(shù)據(jù)來源于2021各省統(tǒng)計年鑒或2021年城市國民經(jīng)濟和.進展統(tǒng)計

14、公報。旅游交通網(wǎng)絡(luò)密度是評價旅游地交通通達性優(yōu)勢度的重要指標(biāo)，主要指交通線路長度與所在區(qū)域土地面積的肯定比值31。公式為： TLj TNj=（3） j式中：TNj為第j個城市旅游交通網(wǎng)絡(luò)密度；TLj為第j個城市交通線路長度，交通線包括高速大路、國道、省道和鐵路，截止到2021年；Aj為第j個城市區(qū)域面積。交通網(wǎng)絡(luò)密度是正向指標(biāo)，值越大，則交通網(wǎng)絡(luò)密度越大，區(qū)域交通條件越優(yōu)越。客源地與旅游地的空間距離。一般地，客源地與旅游地的空間距離可用交通（地理）距離和時間距離來反映。本文主要比較高鐵開通前后旅游者選擇旅游目的地改變，高鐵開通前后，旅游者從客源地去同一個目的地的交通時間改變明顯，因此，客源地與

15、旅游地的空間距離以時間距離指標(biāo)來體現(xiàn)。2.4旅游資源點選擇 以京滬高鐵線為例，以北京和上海乘坐動車和高鐵出游的旅游者為調(diào)查對象，通過高鐵旅游者和非高鐵旅游者（選擇動車）如何選擇京滬線的旅游目的地，從而得到京滬沿線區(qū)域的旅游需求空間分布。調(diào)查選擇旅游資源點主要是京滬沿線城市和周邊城市的代表性景區(qū)（點）（圖1）。沿線城市主要包括北京、廊坊、天津、滄州、德州、濟南、泰安、棗莊、徐州、宿州、蚌埠、滁州、南京、鎮(zhèn)江、常州、無錫、蘇州和上海，共18個，周邊城市主要包括承德、秦皇島、保定、石家莊、煙臺、威海、濰坊、青島、濟寧、日照、連云港和黃山，共12個。選取世界遺產(chǎn)、國家級風(fēng)景名勝區(qū)和5A級旅游區(qū)等稟賦高

16、的代表性景區(qū)，同時考慮到某些旅游地缺乏這些旅游資源，部分旅游地選取4A級旅游區(qū)、國家森林公園以及特色旅游景區(qū)。2.5調(diào)查數(shù)據(jù)獵取及處理 高鐵“時空壓縮”效應(yīng)能節(jié)約旅途時間，使旅游者在有限的閑暇時間游玩遠距離的旅游地成為可能。為使高鐵開通前后時間全都，本文野外調(diào)研時間選擇為期3天的小長假，高鐵開通前，上海選擇2021年清明小長假，時間為4月5-7日，北京選擇2021年“五一”小長假，時間為5月1-2日，高鐵開通后上海和北京選擇2021年中秋小長假，時間為9月10-12日。調(diào)查地點選擇上海虹橋站和北京南站，以及上海北京G32和北京 218 地理學(xué)報70卷 圖1京滬線旅游資源點空間分布示意圖 Fig

17、.1SpatialdistributionoftourismresourcesalongtheBeijing-Shanghai HSR 上海G111高鐵車上。高鐵開通前后，上海調(diào)查問卷數(shù)分別為549和349份，回收有效問卷分別為500和300份；北京調(diào)查問卷數(shù)分別為234份和338份，有效問卷分別為220份和301份；問卷有效率在85%以上。回收問卷利用SPSS19.0處理統(tǒng)計，并用GIS和.網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進行空間網(wǎng)絡(luò)分析。 3實證討論 3.1區(qū)域旅游流空間結(jié)構(gòu)的高鐵效應(yīng) 為分析高鐵對區(qū)域旅游流空間結(jié)構(gòu)改變的影響，借助.網(wǎng)路分析軟件Ucinet6中的相關(guān)分析模塊，從旅游流網(wǎng)絡(luò)的程度中心性和中間中心性

18、等指標(biāo)（表1）以及旅游流空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)（圖2），在對比京滬高鐵前后旅游流空間網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上分析區(qū)域旅游流空間結(jié)構(gòu)的高鐵效應(yīng)。 3.1.1高鐵馬太效應(yīng)在北京旅游網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中，高鐵開通后，泰山、濟南（應(yīng)描述為“以趵突泉為代表的濟南旅游地”，為節(jié)約篇幅則用景區(qū)所在的城市代替，以下同）、南京、蘇州和上海等旅游地等呈現(xiàn)出馬太效應(yīng)（或稱為虹吸效應(yīng)），尤以泰山最為明顯，3項中心性指標(biāo)均有不同程度增長，其內(nèi)外程度中心性由高鐵前3.85分別增長到高鐵后的7.69和11.54、中間中心性由0.15增至0.92，在全部旅游節(jié)點中增幅最大，表明高鐵開通后，泰山對北京客源地的吸引力大大增加。其次是濟南，雖然高鐵后程度中心性上升

19、幅度不大，但15.39的數(shù)值仍在全部旅游節(jié)點中最大，競爭優(yōu)勢依舊特別明顯，且表現(xiàn)為外向程度中心性，說明濟南節(jié)點是北京客流向山東周邊旅游地集中的中心樞紐。第三，南京、 2期 表1 汪德根等：區(qū)域旅游流空間結(jié)構(gòu)的高鐵效應(yīng)及機理高鐵開通前后北京和上海旅游流網(wǎng)絡(luò)中心性改變分析 上海旅游流網(wǎng)絡(luò) 高鐵后 中間中心性0.000.000.000.000.000.000.770.000.000.000.000.150.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.00程度中心性外向0.000.000.000.000.000.0015.390.00

20、0.000.003.857.690.000.000.003.850.000.000.000.007.690.000.003.853.850.000.00內(nèi)向0.004.853.703.703.700.003.854.154.154.507.6911.544.524.150.003.853.853.850.003.857.703.853.703.8511.5411.543.85中間中心性0.000.000.000.000.000.000.460.000.000.000.000.920.000.000.000.150.000.000.000.000.350.000.000.000.110.000.

21、00旅游節(jié)點D27D26D25D24D22D21D20D19D18D17D16D15D14D13D10D11D12D8D9D5D7D6D4D3D2D1D30D29 高鐵前程度中心性外向3.853.8511.543.857.690.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.00 內(nèi)向11.547.7011.547.6911.543.850.003.853.853.850.003.853.853.850.000.003.853.850.000.003.850.000

22、.003.850.003.850.003.85 中間中心性0.460.000.920.000.920.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.00 外向7.697.695.643.859.740.000.000.000.007.690.003.850.0019.233.850.003.8515.390.000.000.000.003.853.850.0011.540.000.00 高鐵后程度中心性 內(nèi)向3.857.699.120.0013.963.850.00

23、3.857.693.850.004.157.6926.923.850.007.697.693.850.000.000.000.004.523.8526.923.854.52 219 Tab.1ChangesofnetworkcentralityoftouristflowofBeijingandShanghaibeforeandafterHSRopening 北京旅游流網(wǎng)絡(luò) 旅游節(jié)點D2D3D4D6D7D5D8D9D10D11D12D13D14D15D16D17D18D19D20D21D22D24D25D26D27D28D23高鐵前程度中心性外向0.000.000.000.000.000.001

24、5.230.000.000.000.003.850.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.00內(nèi)向3.856.953.853.853.850.003.853.853.853.853.853.853.853.850.003.850.000.000.000.003.850.000.000.003.853.853.85中間中心性0.000.190.390.002.680.000.000.000.000.000.000.000.009.850.000.000.083.650.000.000.000.000.000.000.004

25、.230.00 0.00 圖2京滬高鐵對北京和上海旅游流空間結(jié)構(gòu)影響 Fig.2ImpactsofBeijing-ShanghaiHSRonspatialstructureoftouristflowinBeijingandShanghai 220 地理學(xué)報70卷 蘇州和上海3個旅游地的程度中心性增長幅度明顯，且以內(nèi)向為主，由3.85分別增長7.7、11.54和11.54，表明南京、蘇州和上海對于北京客源地來說是遠程旅游地，但因高鐵開通產(chǎn)生時空壓縮后大大增加了對北京客源地的吸引力。 在上海旅游網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中，北京、泰山、濟南等旅游地呈現(xiàn)出馬太效應(yīng)。尤以泰山最為明顯，3項中心性指標(biāo)均有不同程度增長，其

26、內(nèi)外程度中心性由高鐵前0和3.85分別增長至高鐵后的19.23和26.92，中間中心性由0增長至9.85，在全部旅游資源節(jié)點中增幅最大，中間中心性成為高鐵開通后全部節(jié)點中最高的數(shù)值，表明京滬高鐵開通后，泰山對上海的吸引力大大增加，且成為京滬高鐵旅游網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的中心樞紐，成為南北旅游流最重要的中轉(zhuǎn)中心。其次是濟南，3項中心性指標(biāo)也有不同程度增長，其內(nèi)外程度中心性在高鐵開通后由0和3.85分別增至15.39和7.69，中間中心性由0增長至3.65，且表現(xiàn)為外向程度中心性高于內(nèi)向，說明濟南是上海客流向山東周邊旅游地集中的中心樞紐。再次是北京，3項中心性指標(biāo)也呈現(xiàn)不同程度的增長，其中內(nèi)向程度中心性在全部

27、旅游資源節(jié)點中漲幅最大，由3.85增至26.92，成為內(nèi)向性最高的節(jié)點之一。 3.1.2高鐵過濾效應(yīng)由于某些旅游節(jié)點的旅游資源品位度較低或知名度不高，但因處在客源地周邊，具有區(qū)位和交通距離的優(yōu)勢，但高鐵開通產(chǎn)生時空壓縮效應(yīng)，低等級旅游地在區(qū)域旅游地空間競爭中簡單被遠程知名度較高的旅游地所替代，因而產(chǎn)生高鐵過濾效應(yīng)（或稱為過道效應(yīng)）。在北京旅游網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中，廊坊、滄州、保定、德州和石家莊等5個距北京客源地較近的旅游節(jié)點（表1，圖2），在高鐵開通后內(nèi)向程度中心性均消失了下降的趨勢，這些旅游地的客源市場被中遠程的品位度和知名度高的旅游地所分流。另外，濰坊因距中轉(zhuǎn)的濟南節(jié)點較近，而煙臺和威海等旅游地距濟

28、南較遠，因此，高鐵開通前濰坊具有肯定競爭力，但高鐵開通后，北京到濟南的時空壓縮使旅游者具備充分的時間選擇較遠但知名度高的煙臺和威海，而濰坊旅游節(jié)點卻被過濾了?？梢娺@5個旅游節(jié)點在高鐵開通后產(chǎn)生較為明顯的過濾效應(yīng)，在區(qū)域旅游競爭中處于被替代的位置。 在上海旅游網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中，鎮(zhèn)江旅游地因距離上海較近，在高鐵開通后內(nèi)向程度中心性消失了較大幅度的下降趨勢，由7.69減至0，可見鎮(zhèn)江的客源市場被中遠程品位度較高的旅游節(jié)點所替代。其次，蘇州、無錫和常州等3個距上?？驮吹剌^近的旅游節(jié)點，在高鐵開通后內(nèi)向中心性均消失不顯著的下降趨勢，即過濾效應(yīng)不明顯，由于旅游地自身資源品位度高和知名度高，所以不完全被過濾，即消

29、失輕度過濾現(xiàn)象。 3.1.3高鐵集中效應(yīng)在北京旅游網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中，集中效應(yīng)主要表現(xiàn)在濟南、泰山和南京等3個旅游地（表1，圖2）。尤以濟南節(jié)點最為明顯，高鐵開通前后，濟南的外向程度中心性由15.23上升到15.39，增長幅度不大，但由濟南集中到青島、煙臺、威海等旅游地客流量有較大增長，內(nèi)向程度中心性由3.85分別增加到7.69、4.15和4.15，另外，泰山也有部分客流由濟南集中所致。在集中地中，濟南向青島集中最多，占濟南向外集中總量的29.79%，其次是煙臺和威海，分別占27.66%和25.53%。可見，高鐵開通后，濟南作為中轉(zhuǎn)集中門戶的作用更加突出。其次，泰山的集中作用也較明顯，外向程度中心性由

30、3.85增加到7.69，由泰山集中到孔廟孔府孔林（以下簡稱三孔）和日照客流比高鐵開通前增長較大，這兩個旅游地的內(nèi)向程度中心性均由3.85分布增加到4.52和4.15，其中，大部分集中到三孔旅游地，占69.23%。第三，南京的集中效應(yīng)也較明顯，外向程度中心性由0增加到7.69，主要是向接近蘇州和皖南黃山以及西遞宏村古村落集中，但流向皖南的旅游流量占南京總集中流量的94%。 在上海旅游網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中，集中效應(yīng)主要表現(xiàn)在濟南、泰山和北京（表1，圖2）。其中，泰山最為明顯，高鐵開通前后，泰山外向程度中心性由0上升到19.23，漲幅在全部 2期汪德根等：區(qū)域旅游流空間結(jié)構(gòu)的高鐵效應(yīng)及機理221 節(jié)點中最大，

31、主要集中到濟南、北京、青島、三孔，引致前兩者內(nèi)向程度中心性顯著增 加，且集中人數(shù)最多，分別占31.58%和28.95%，青島和三孔的內(nèi)向中心性分別由3.85增加到7.69，集中的旅游流量分別占13.16%和15.79%?？梢姡┥皆诟哞F開通后占據(jù)核心中轉(zhuǎn)樞紐地位。其次，濟南集中作用較明顯，外向程度中心性由0增加到15.39，由濟南集中到煙臺、威海、青島客流比高鐵開通前增長較大，其中煙臺和威海的內(nèi)向中心性均由0增加到3.85，青島由3.85增加到7.69。第三，北京也表現(xiàn)肯定的集中效應(yīng)，其外向程度中心性由0增加到11.54，主要向承德、秦皇島和天津集中，其中，集中到承德的旅游流量最多，占北京總集

32、中量的65.22%，承德的內(nèi)向中心性由3.85增加到4.52，其次是秦皇島和天津。 3.1.4高鐵疊加效應(yīng)城市居民出游受距離交通時間成本的影響較大，80%居民選擇出游地主要以500km內(nèi)近中程范圍15。高鐵時空壓縮效應(yīng)大大改善了交通時間成本，是否使居民出游半徑增大?不同客源地的出游半徑增大是否會產(chǎn)生疊加效應(yīng)?為深化分析上述問題，以客源地60%和80%出游空間范圍作為分析疊加效應(yīng)的參考依據(jù)。美國旅游市場學(xué)家埃塞爾認(rèn)為，占60%旅游市場份額的客源地是一個旅游地主要客源市場，對旅游地市場穩(wěn)定進展具有重要作用32?？梢?，客源地60%出游范圍成為旅游地的主要客源市場重要基礎(chǔ)，而80%出游范圍是客源地整體

33、出游規(guī)律的重要表現(xiàn)。 高鐵開通前，北京居民60%出游的范圍到了濟南，距北京約為410km，累計比重達到了62.41%；上海居民60%出游的范圍到了滁州，距上海約為346km，累計比重達到了60.91%。以北京和上海為圓心，以60%的出游距離為半徑畫圓，這兩個圓的位置表現(xiàn)為相離狀態(tài)。從出游累計比重80%的范圍看，北京出游范圍到了距北京約625km的棗莊，累計比重為80.85%；上海出游范圍是距上海約847km的泰安，比重為82.23%；從以北京和上海為圓心，以80%的出游距離為半徑為圓的狀態(tài)看，只有泰安和棗莊被兩個圓掩蓋，表現(xiàn)為疊加特點（圖3a）。 高鐵開通后（圖3b），北京60%出游范圍到了南

34、京，距北京約為1018km ，累計比重 圖3高鐵前后60%和80%出游空間范圍比較 Fig.3Comparisonofthe60%and80%travellingspatialrangebeforeandafterHSRopening 222 地理學(xué)報70卷 為70.3%，與高鐵前相比，出游半徑向外擴大了608km，增長了148%；上海60%的出游范圍到了距上海約847km的泰安，累計比重為64.83%，出游半徑向外擴大了501km，增長了145%。以北京和上海為圓心的兩個圓由高鐵開通前相離狀態(tài)轉(zhuǎn)變高鐵開通后的相交狀態(tài)，即兩個圓有疊加部分，主要包括南京、滁州、蚌埠、宿州、徐州、棗莊和泰安等7個

35、旅游節(jié)點。從出游累計比重80%的范圍看，北京出游范圍到了蘇州，累計比重為84.21%，距北京約為1257km，出游半徑比高鐵前向外擴大了632km，增長率為101%；上海的范圍擴展到了天津，累計比重為83.47%，距上海約為1198km，出游半徑比高鐵前向外擴展了41.44%。從疊加狀況看，主要包括蘇州、無錫、常州、鎮(zhèn)江、南京、滁州、蚌埠、宿州、徐州、棗莊、泰安、濟南、德州、滄州和天津等15個旅游節(jié)點，數(shù)量比高鐵前大大增加。 可見，高鐵開通前，60%居民出游范圍主要集中在350450km，以近中程為主，80%居民出游范圍主要集中在600850km，以中遠程為主；高鐵開通后，60%出游范圍主要集

36、中在8401000km，比高鐵前80%出游范圍還大，80%出游范圍主要集中在12001300km，與之前學(xué)者討論的500km范圍相比大大增加。可見，高鐵時空壓縮效應(yīng)對居民選擇中遠程旅游地具有極大的促進作用。 進一步討論發(fā)覺，雖然疊加的旅游節(jié)點較多，但并不是全部旅游節(jié)點是旅游者喜愛的，從北京和上海高鐵旅游流網(wǎng)絡(luò)中（表1，圖2）看出，在60%出游范圍中，只有濟南、泰山（泰安）和南京3個旅游節(jié)點的程度中心性很高，表現(xiàn)出明顯的疊加效應(yīng)，而其他旅游節(jié)點的程度中心性一般，沒有呈現(xiàn)出疊加效應(yīng)。從80%出游范圍只有濟南、泰山、南京、蘇州和天津等5個旅游節(jié)點的程度中心性較高，表明高鐵開通后這5個旅游節(jié)點呈現(xiàn)出疊

37、加效應(yīng)。 綜上，區(qū)域旅游空間高鐵效應(yīng)表現(xiàn)為馬太效應(yīng)（虹吸效應(yīng)）、過濾效應(yīng)（過道效應(yīng)）、集中效應(yīng)和疊加效應(yīng)等類型特征。為什么高鐵會使旅游流空間結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)出這些類型特征？下面從旅游資源稟賦、旅游服務(wù)設(shè)施、旅游交通網(wǎng)絡(luò)密度、客源地和旅游地的時間距離（可達性改變）與區(qū)位等方面深化分析旅游流空間結(jié)構(gòu)高鐵效應(yīng)的影響機理。3.2區(qū)域旅游流空間結(jié)構(gòu)的高鐵效應(yīng)機理 3.2.1高鐵馬太效應(yīng)的機理從北京旅游網(wǎng)絡(luò)空間中可知，高鐵開通后濟南、泰山、南京、蘇州和上海等5個旅游地呈現(xiàn)出馬太效應(yīng)。從圖4a和4b可知，高鐵開通前后的北京出游者選擇旅游地空間分布中，這5個旅游地的旅游需求比重均比較高，高鐵開通前，5個旅游地的比重分

38、別為6.67%、9.32%、3.33%、5%和3.67%，在全部旅游地的排序分別為第4、2、14、9和12位；高鐵開通后，5個旅游地的比重分別為11.07%、10.08%、13.83%、8.3%和10.87%，在全部旅游地的排序分別為第2、4、1、6和3位。可見，高鐵開通后，5個旅游地的旅游需求比重和排序均呈現(xiàn)上升趨勢。 在這5個旅游地中，上海是京滬線的端點城市，經(jīng)濟發(fā)達，城市環(huán)境優(yōu)越。以東方明珠為代表的現(xiàn)代城市景觀和以世博園為代表的商務(wù)會議資源有極強稟賦，在全部旅游地中位列第6；上海是我國重要交通樞紐城市，交通網(wǎng)絡(luò)密度達到6.652，在全部旅游地中位居第一，便利旅游者空間流淌；上海旅游服務(wù)設(shè)

39、施肯定值特別高，旅游星級飯店達到298座，在全部旅游地中位居第1（圖4c、4d、4e）。高鐵開通前，上海旅游地在北京交通等時圈中處于7h以上范圍，旅行時間需要10h，高鐵開通后，上海旅游地處于北京交通等時圈的35h范圍，旅行時間縮減為5h（圖4a、4b），時空壓縮效果特別明顯，在旅游資源稟賦高、旅游地交通網(wǎng)絡(luò)密度大、旅游接待服務(wù)設(shè)施較強的等綜合因素影響下，對北京旅游者吸引大大增加，旅游需求比重增幅達到196.45%，馬太效應(yīng)特別明顯。 2期汪德根等：區(qū)域旅游流空間結(jié)構(gòu)的高鐵效應(yīng)及機理223 圖4高鐵前后北京出游者空間分布改變及影響因素 Fig.4Influencingfactorsandcha

40、ngesinspatialdistributionofBeijingstravelersbeforeandafterHSRopening 濟南和南京是京滬線中轉(zhuǎn)樞紐城市，又是省會城市，分別是山東和江蘇的政治、經(jīng) 濟、交通中心，城市綜合環(huán)境較優(yōu)越。濟南的旅游資源稟賦不是很強，在全部旅游地中排序僅為20，但其旅游接待服務(wù)設(shè)施肯定力量較高，在全部旅游地中位列第6位；城市交通發(fā)達，交通網(wǎng)絡(luò)密度為1.246，位列第9位；在北京的交通等時圈中，濟南由高鐵前的35h范圍進入到高鐵后的3h以內(nèi)范圍，濟南成為北京一日游旅游地。因此高鐵開通后，北京到濟南旅游的需求上升明顯，增長幅度達到66.05%，呈現(xiàn)出馬太效應(yīng)

41、。南京擁有以明孝陵為代表世界遺產(chǎn)以及鐘山為代表國家級風(fēng)景名勝區(qū)，資源稟賦高，在全部旅游地中位列第4；同時，南京的旅游接待肯定力量較高，在全部旅游地中位列第5位；交通網(wǎng)絡(luò)密度達到1.397，位列第6位；在北京的交通等時圈中，南京由高鐵前的7h以上范圍進入到高鐵后的35h范圍，旅行時間由高鐵前的7.8h縮減到高鐵后的3.3h，時空壓縮明顯，高鐵開通后旅游需求增長幅度達到314.9%，馬太效應(yīng)特別明顯（圖4）。 泰山和蘇州均是京滬線上有名的旅游地。泰山旅游資源稟賦特別高；泰山所在的泰 安旅游地的旅游接待服務(wù)設(shè)施和交通網(wǎng)絡(luò)密度也具有肯定水平，在全部旅游地中均位列 224 地理學(xué)報70卷 第11位；在北

42、京的交通等時圈中，泰山由高鐵前的35h范圍進入到高鐵后的3h以內(nèi)范圍，泰山成為北京一日游旅游目的地。因此，高鐵開通前，泰山對北京已具有較強的吸引力，旅游需求比重為9.32%，僅次于天津旅游地，高鐵開通后，旅游需求進一步上升，比重為10.08%，呈現(xiàn)出典型的馬太效應(yīng)。蘇州擁有古典園林世界遺產(chǎn)、太湖國家級風(fēng)景名勝區(qū)，資源稟賦特別高，在全部旅游地中位列第2。蘇州旅游服務(wù)接待設(shè)施水平特別高，在全部旅游地中位居第2，僅次于上海；城市交通網(wǎng)絡(luò)密度達到1.745，位列第2位，僅次于上海；在北京的交通等時圈中，蘇州由高鐵前的7h以內(nèi)范圍進入到高鐵后的35h范圍，旅行時間由9.3h縮減到3.9h，時空壓縮明顯，

43、在這些綜合因素影響下，對北京旅游者吸引大大增加，旅游需求增長幅度達到66%，馬太效應(yīng)明顯（圖4）。 從上海旅游網(wǎng)絡(luò)空間中可知，高鐵開通后北京、濟南和泰山等3個旅游地呈現(xiàn)出馬太效應(yīng)。從圖5a和5b可知，高鐵開通前，3個旅游地的比重分別為7.56%、3.62%和6.69%，在全部旅游地的排序分別為第4、8和5；高鐵開通后，3個旅游地的比重分別為16.08%、7.49%和13.7%，在全部旅游地的排序分別為第1、3和2。可見，高鐵開通后，3個旅游地的旅游需求比重和排序均呈現(xiàn)上升趨勢。 在這3個旅游地中，北京是京滬線的端點城市，城市環(huán)境優(yōu)越，擁有以故宮和八達嶺等為代表6個世界遺產(chǎn)，旅游資源稟賦極強，在

44、全部旅游地中位列第1；交通網(wǎng)絡(luò)密度達到2.816，在全部旅游地中位居第一；北京的旅游服務(wù)設(shè)施水平特別高，在全部旅游地中位居第1位（圖5c、5d、5e）。高鐵開通前，北京旅游地在上海交通等時圈中處于7h以上范圍，旅行時間需要10h，高鐵開通后，北京處于上海交通等時圈的35h范圍，旅行時間縮減為5h范圍（圖5a、5b），時空壓縮效果特別明顯，在旅游資源稟賦高、旅游地交通網(wǎng)絡(luò)密度大、旅游接待服務(wù)設(shè)施較強的等綜合因素影響下，對上海旅游者吸引大大增加，旅游需求比重增長幅度達到112.78%，馬太效應(yīng)特別明顯。 如前所述，濟南具有肯定區(qū)位、交通和接待設(shè)施等優(yōu)勢，泰山旅游資源稟賦極強，交通和接待設(shè)施具有肯定

45、優(yōu)勢。在上海交通等時圈中，濟南和泰山由高鐵前的7h以上范圍進入到高鐵后的35h范圍，旅行時間分別為2.8h和2.6h，時空壓縮明顯，對上海旅游者吸引大大增加，旅游需求比重增長幅度達到107%和104.88%，馬太效應(yīng)特別明顯（圖5）。 綜上，高鐵開通后產(chǎn)生馬太效應(yīng)的旅游節(jié)點可歸為三類，第一類是端點型旅游地，主要包括北京和上海，該類旅游節(jié)點的地理區(qū)位條件、旅游資源稟賦、旅游接待力量、交通網(wǎng)絡(luò)密度均最強，且時空壓縮特別明顯，等時圈由7h以上范圍壓縮為35h范圍。其次類是中轉(zhuǎn)型旅游地，以濟南或南京為代表，該類旅游節(jié)點的地理區(qū)位條件很強，旅游資源稟賦、旅游接待力量、交通網(wǎng)絡(luò)密度均較強，時空壓縮也明顯，

46、等時圈由35h范圍壓縮為3h以內(nèi)范圍或由7h以上范圍壓縮為35h范圍，在上海旅游網(wǎng)絡(luò)空間中，南京在高鐵開通前后均處于上海等時圈的3h以內(nèi)范圍，時空壓縮不明顯，沒有消失出馬太效應(yīng)。第三類是資源型旅游地，以泰山或蘇州為代表，該類旅游節(jié)點最突出的特點是旅游資源稟賦特別高，具有極強的吸引力，同時區(qū)位較強，靠近端點城市或中轉(zhuǎn)城市，旅游接待力量和交通網(wǎng)絡(luò)較強，時空壓縮明顯，等時圈由35h范圍壓縮為3h以內(nèi)范圍或由7h以上范圍壓縮為35h范圍，在上海旅游網(wǎng)絡(luò)空間中，蘇州在高鐵開通前后均處于上海等時圈的3h以內(nèi)范圍，時空壓縮不明顯，沒有消失出馬太效應(yīng)。 由此可見，高鐵開通后，端點型、中轉(zhuǎn)型和資源型旅游地均有可

47、能產(chǎn)生馬太效應(yīng)，如圖6所示A點旅游地在地理區(qū)位條件、旅游資源稟賦、旅游接待力量、交通網(wǎng)絡(luò)密度以準(zhǔn)時空壓縮程度等5種因素作用下產(chǎn)生馬太效應(yīng)，吸引更多的旅游者。其中，端點型旅游地在地理區(qū)位條件、旅游資源稟賦、旅游接待力量、交通網(wǎng)絡(luò)密度以準(zhǔn)時空壓縮程 2期汪德根等：區(qū)域旅游流空間結(jié)構(gòu)的高鐵效應(yīng)及機理225 圖5高鐵前后上海出游者空間分布改變及影響因素 Fig.5InfluencingfactorsandchangesinspatialdistributionofShanghaistravelersbeforeandafterHSRopening 度等5個影響因素共同作用均特別明顯態(tài)勢下，將產(chǎn)生明顯馬

48、太效應(yīng)；中轉(zhuǎn)型旅游地的 地理區(qū)位條件必需特別優(yōu)越，其他4個影響因素作用較強狀況下產(chǎn)生馬太效應(yīng)；資源型旅游地的旅游資源稟賦必需特別高，其他4個影響因素作用較強狀況下，也將產(chǎn)生馬太效應(yīng)。 3.2.2高鐵過濾效應(yīng)的機理從北京旅游網(wǎng)絡(luò)空間中可知，高鐵開通后廊坊、滄州、保定、石家莊、德州和濰坊等6個旅游地呈現(xiàn)明顯過濾效應(yīng)。這些旅游地的旅游資源品位度較低或知名度不高，與中遠程資源品位度高或知名度高的旅游地競爭處于劣勢，但由于處在北京客源地周邊，具有區(qū)位優(yōu)勢和交通距離的優(yōu)勢，因此高鐵前仍有肯定北京出游者選擇這些旅游地，這6個旅游地的旅游需求比重分別為4.45%、1.67%、6.11% 、 226 地理學(xué)報7

49、0卷 3.3%、1.3%和2.22%，累計達19.08%，占整體比重近1/5。高鐵開通后，原先距北京客源地較近的區(qū)位優(yōu)勢和交通距離優(yōu)勢轉(zhuǎn)變?yōu)榱觿荩鲇握咭蚋哞F產(chǎn)生時空壓縮效應(yīng)，放棄周邊旅游資源品位度較低或知名度不高的旅游地，取而代之的是中遠程資源品位度高或知名度高的旅游地，因此選擇這些旅游地比重明顯下降，分別為0.79%、0.99%、1.38%、1.19%、0.35%和0.4%，下降幅度分別為82.24%、40.6%、77.42%、64.3%、73.08%和82%，累計比重僅為5.1%，下降幅度達到73.27%（圖4a、4b）。具體分析，這些旅游地的資源稟賦不高，除石家莊和保定外，廊坊、滄州、

50、德州和濰坊4個旅游地的資源稟賦在全部旅游地的位序，僅為第27、25、18和24位，基本處在末尾。從旅游接待力量看，除濰坊和石家莊在第9和12位較靠前位序外，廊坊、滄州、保定和德州僅分別為第19、22、17和24位，基本處于低水平的位置。從旅游地的交通網(wǎng)絡(luò)密度上看，廊坊因緊靠北京和天津，以及區(qū)域面積較小，因此交通通達性較好，交通網(wǎng)絡(luò)密度達到1.384，位列第7，滄州、保定、石家莊、德州和濰坊的交通網(wǎng)絡(luò)密度均沒有達到1，在全部旅游地僅分別為第19、27、13、24和25位，交通通達性基本處于低水平。在北京交通等時圈中，廊坊、滄州、保定和石家莊在高鐵開通前后均處于3h以內(nèi)等時圈中，時空壓縮程度不明顯

51、；德州由高鐵開通前的35h等時圈進入到3h以內(nèi)等時圈，旅行時間由2.5h縮減為1.1h，改變幅度不大；濰坊旅游地的客流主要是通過濟南中轉(zhuǎn)分流，濟南由高鐵開通前的35h等時圈進入到3h以內(nèi)等時圈，使濰坊的等時圈由57h等時圈進入到35h范圍，旅行時間由4.5h壓縮到2.6h，改變幅度也不是很大（圖4）。 在上海旅游網(wǎng)絡(luò)空間中，高鐵開通后，鎮(zhèn)江旅游地呈現(xiàn)明顯過濾效應(yīng)。高鐵開通后，上?？驮吹剡x擇鎮(zhèn)江的旅游需求比重由開通前的5.36%下降到1.15%，下降幅度達到78.55%，在全部旅游地由第6位下降到第21位，削減幅度特別明顯（圖5a、5b）。具體看，鎮(zhèn)江旅游地雖然擁有三山國家級風(fēng)景名勝區(qū)，但與長三

52、角的南京、蘇州和無錫傳統(tǒng)旅游資源相比，在知名度方面不具強競爭力，資源稟賦在全部旅游地僅為第17位，較靠后位置。旅游接待力量僅為第22位。由于鎮(zhèn)江緊靠中轉(zhuǎn)樞紐城市南京，以及區(qū)域面積較小，因此鎮(zhèn)江交通網(wǎng)絡(luò)密度較高，達到1.514，位列第4位。在上海交通等時圈中，鎮(zhèn)江在高鐵前后均處于3h以內(nèi)范圍，旅行時間由高鐵前1.6h縮減到高鐵后0.68h，改變幅 。度不大（圖5） 此外，高鐵開通對一些旅游地產(chǎn)生了輕度過濾效應(yīng)，北京旅游網(wǎng)絡(luò)空間的天津旅游地，上海旅游網(wǎng)絡(luò)空間的蘇州、無錫和常州旅游地。高鐵開通后，北京出游者選擇天津的旅游需求比重由高鐵前的10.16%下降高鐵后的8.5%；上海出游者選擇蘇州、無錫和常

53、州的旅游需求比重分別由高鐵前的13.92%、4.36%和13.08%下降高鐵后的5.57%、3.8%和5.57%。這些旅游地的旅游需求比重雖消失了肯定幅度下降，但在旅游者選擇出游目的地的空間分布中仍處于較高競爭優(yōu)勢，這些旅游地在高鐵開通前后的旅游需求排序處較高位置，天津位列高鐵后北京旅游網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的第5位，蘇州、無錫和常州分別位列上海旅游網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)第5、10和6位。出游者選擇的比重下降，主要是這些旅游地靠近客源地，高鐵前后均處于3h以內(nèi)等時圈范圍，旅行時間壓縮程度不明顯，致使高鐵開通后，部分客源被中遠程旅游地所替代（圖6），但又因這些旅游地旅游資源稟賦、旅游接待力量、交通網(wǎng)絡(luò)密度均具有強競爭力，保

54、證了他們在高鐵后仍具有較強的吸引力，使過濾效應(yīng)不明顯，即產(chǎn)生輕度過濾效應(yīng)。 綜上，高鐵開通后產(chǎn)生過濾效應(yīng)主要是靠近客源地的旅游地，也有一部分是靠近中轉(zhuǎn)樞紐城市的旅游地。依據(jù)過濾效應(yīng)的程度不同，分為顯著過濾型旅游地和輕度過濾型旅游地。在顯著過濾型旅游地中，由于旅游資源稟賦、旅游接待力量、交通網(wǎng)絡(luò)密度均不強，但由于靠近客源地的區(qū)位優(yōu)勢，使A和B點旅游地在高鐵開通前，吸引客源地的 2期汪德根等：區(qū)域旅游流空間結(jié)構(gòu)的高鐵效應(yīng)及機理227 圖6高鐵條件下區(qū)域旅游空間馬太效應(yīng)機理 Fig.6MechanismontheMattheweffectofregionaltourismspaceunderthec

55、onditionofHSR 圖7高鐵條件下區(qū)域旅游空間過濾效應(yīng)機理 Fig.7Mechanismonthefilteringeffectofregionaltourismspaceundertheconditionof HSR 一日游和周末游市場，成為區(qū)域旅游熱點；而位于中遠程的D旅游地，盡管旅游資源稟 賦很好，但因距離遠，在有限閑暇時間內(nèi)對旅游者吸引力不強，成為區(qū)域旅游冷點（圖7a）。在高鐵開通后，A和B旅游地因旅游資源稟賦、旅游接待力量、交通網(wǎng)絡(luò)密度均不強，同時地理區(qū)位條件因高鐵開通由優(yōu)勢轉(zhuǎn)變?yōu)榱觿?，時空壓縮程度不顯著，在高鐵時空壓縮效應(yīng)下，使其在區(qū)域旅游競爭格局中處于劣勢，大部分客源市場

56、被中遠程的旅游資源稟賦高、接待服務(wù)力量強、交通網(wǎng)絡(luò)密度高的D旅游地所替代，A和B旅游地轉(zhuǎn)變?yōu)槔潼c，而D旅游地轉(zhuǎn)變?yōu)闊狳c，因而產(chǎn)生顯著的過濾效應(yīng)（圖7b）。依據(jù)旅游資源特點，顯著過濾型效應(yīng)又可以分為級差型過濾效應(yīng)和替代型過濾效應(yīng)，在圖7中，A和D屬于不同類型旅游資源，但A的級別比D的級別低，因而產(chǎn)生級差過濾效應(yīng)；而B和D屬于同類型旅游資源，因而產(chǎn)生替代過濾效應(yīng)。在輕度型過濾旅游地中，靠近客源地的C旅游地因資源稟賦、接待力量、交通網(wǎng)絡(luò)密度均很強，吸引大量客源地旅游者，成為區(qū)域旅游熱點（圖7a），在高鐵開通后，地理區(qū)位條件因高鐵開通由優(yōu)勢轉(zhuǎn)變?yōu)榱觿荩瑫r空壓縮程度不顯著，部分旅游市場被遠距離旅游資源稟

57、賦高的D旅游地所替代，但旅游資源稟賦、旅游接待力量、交通網(wǎng)絡(luò)密度均很強，過濾效應(yīng)不明顯，仍是區(qū)域旅游熱點（圖7b）。 3.2.3高鐵集中效應(yīng)的機理高鐵時空壓縮效應(yīng)在大尺度空間區(qū)域體現(xiàn)更明顯，因此，高鐵對中遠程旅行時間壓縮程度越顯著，因而對中遠程旅游地的作用越大。陳健昌（1988）認(rèn)為，大尺度空間旅游屬遠程旅游，他們常只巡游目的地高級別的旅游點，之后一般也不停留在原地巡游該地級別較低的旅游點，而是遷移到其他地方，巡游該地級別較高的旅游點33 。陳健昌學(xué)者所說明的旅游現(xiàn)象實質(zhì)闡述了一個原理，即區(qū)域旅游“核 228 地理學(xué)報70卷 心邊緣”集中原理，一個區(qū)域核心節(jié)點是吸引源，將旅游流向區(qū)域周邊旅游節(jié)點集中，實現(xiàn)核心節(jié)點帶動邊緣節(jié)點共同進展。但這種現(xiàn)象必需有一個前提條件，即在時間允許狀況下，核心節(jié)點的旅游流才有可能轉(zhuǎn)移到其他邊緣節(jié)點。高鐵壓縮旅行時間后，使旅游者有更充裕時間在大尺度空間旅游地的巡游，這為核心節(jié)點向邊緣節(jié)點集中供應(yīng)了可能。 （1）集中源旅游節(jié)點。北京旅游網(wǎng)絡(luò)空間的濟南、泰山和南京等3個旅游地，上海旅游網(wǎng)絡(luò)空間的泰山、濟南和北京等3個旅游地，成為明顯集中源，可以分為3類，第一類是北京等端