盧揚麗， 吳慶雙,2， 王 芳

(1.安徽師范大學 地理與旅游學院,安徽 蕪湖 241003；2.資源環(huán)境與地理信息工程 安徽省工程技術研究中心，安徽 蕪湖 241002)

星級酒店作為服務行業(yè)的代表，其發(fā)展是衡量一個城市或地區(qū)總體發(fā)展水平的重要內容，是城市進步與發(fā)展的基石，通過星級酒店空間分布的研究反映地區(qū)經濟差異已成為地理學研究的重要課題。國內外學者對酒店的空間分布特征進行了深入探討：在空間分布特征研究方面：宋思博[1]等基于GIS空間分析技術，分析了沈陽市星級酒店的空間分布集聚和離散程度，且運用點模式分析了不同星級酒店的分布重心和趨勢，得出沈陽市星級酒店的空間分布呈顯著的集聚性；儲雪勒[2]等基于谷歌地球和百度地圖上采集的上海市精品酒店和五星級酒店，運用GIS方法分析了上海市精品酒店空間分布的市場域，得出上海市精品酒店具有線性速度增長的結論；趙艷[3]等運用地理集中指數分析鄭州市星級酒店的空間分布，結果表明鄭州市星級酒店空間分布極不均衡，且集中指數高達98.4%；石榴花[4]等運用最鄰近距離分析和熱點分析法對北京市星級酒店的空間分布做了研究，結果表明星級酒店在北京市的分布呈顯著集聚性；劉文娟[5]基于全局和局部空間自相關理論對中國大陸地區(qū)的經濟型酒店進行空間分布研究，結果表明我國經濟型酒店分布具有明顯的空間集聚特征且這種特征存在整體和局部的差異性；Wall[6]等對加拿大多倫多城市酒店進行空間分布特征分析，結果表明在城市市中心、機場等人流量大、商場較多、物流發(fā)達的地區(qū)酒店分布較多；Ashworth[7]等較早提出了酒店的空間分布模型，結果顯示老城區(qū)大酒店受高地價、建造地段及交通便利度等因素的影響，少數酒店分布逐漸靠近新舊城區(qū)接壤地段；Jayne M[8]等對南非城市進行旅游目的地研究，結果表明酒店的空間集聚是受當地歷史的形態(tài)、多種經濟功能和旅游發(fā)展類型相關，并且隨著城市結構的發(fā)展，酒店的空間分布也呈變化和分級；David[9]等采用古典經濟學原理和模型對倫敦市飯店空間分布進行探究，結果表明高星級賓館基本位于市中心地帶，經濟型和商務型酒店大多分布在城市邊緣及外緣地帶；Noam[10]等引用住房均價為指標分析耶路撒冷酒店在地理空間上的分布差異，得出地理區(qū)位與酒店空間分布的關系表現的較為顯著的結論。在酒店空間分布特征影響因素研究方面，侯兵[11]等運用GIS空間分析方法，研究了揚州市經濟型酒店分布的市場規(guī)模及發(fā)展動力、并探究了經濟型酒店選址決策與城市發(fā)展規(guī)模之間的關聯性；曲小毅[12]等運用三維氣泡的數據統(tǒng)計方法，研究了北京朝陽市經濟型酒店的空間分布特征及影響因素，結果表明該地區(qū)經濟型酒店與交通可達性的關聯性較為顯著；Yang[13]等運用邏輯斯特模型分析了北京市酒店選址的影響因素，結果表明酒店選址與星級、營業(yè)時間、服務質量、經營所有權、選址集聚性、周邊的公共服務設施、交通便利性及旅游景點的等因素具有相關性。

綜合國內外研究現狀可知，隨著人們消費水平的提高以及旅游業(yè)的發(fā)展，酒店行業(yè)的發(fā)展越來越快，酒店的空間分布研究已成為地理學研究的重要課題?；浉郯拇鬄硡^(qū)作為國家新規(guī)劃的世界級城市群，在外來資源的促進下，酒店服務業(yè)已成為粵港澳大灣區(qū)基礎性產業(yè)，因此，星級酒店的空間分布研究對粵港澳大灣區(qū)經濟發(fā)展和城市規(guī)劃布局具有重要意義。興趣點(POI，Point of interest)信息作為空間大數據，具有獲取速度快、數據類別多、數據量大的特點，本文將POI數據應用到酒店的空間結構探究，為未來大數據在酒店空間結構應用研究中提供一個基礎，尤其是探討酒店空間分布上，POI數據提供了穩(wěn)定的數據來源。

1 數據來源與研究方法

1.1 研究區(qū)概況

圖1 粵港澳大灣區(qū)位置圖Fig.1 Location map of Guangdong-Hong Kong-MacaoGreater Bay Area

粵港澳大灣區(qū)地處中國最南邊，毗鄰東南亞，位于20°N～25°N，110°E～117°E范圍，屬于亞熱帶季風氣候，熱量資源豐富，年平均氣溫介于13℃～20℃之間，有利于地區(qū)自然經濟的發(fā)展，主要由廣州、佛山、肇慶、深圳、東莞、惠州、珠海、中山、江門和香港特別行政區(qū)、澳門特別行政區(qū)共同組成的城市群。其中香港特別行政區(qū)和廣州市曾被全球最為權威世界城市研究機構GAWC評為世界一線城市，深圳被評為世界二線城市，人口數量高達1個億，區(qū)域面積達到56000平方千米，經濟總額度超過一萬多億美元。并且粵港澳大橋由西向東分別經過珠、澳口岸的人口島，拱北灣大橋并與人工島銜接，然后鉆入地下，向東穿過拱北口岸，連接前山河的特大橋，穿越將軍山，沿南琴路兩側，西行至洪灣，接入國家高速公路網，這一段被稱為粵港澳大橋的珠海連接線，加強了地區(qū)與地區(qū)之間的聯系。

1.2 數據來源

由于電子地圖的發(fā)展，通過高德地圖、谷歌地圖、百度地圖等一系列數據采集和打包的方式，使POI數據的獲取途徑多樣豐富，其開放平臺為POI的來源提供了接口，研究中基于百度地圖API接口，獲取粵港澳大灣區(qū)2017年6月份星級酒店的POI數據，其中三星級酒店POI數據為1136條，四星級酒店POI數據為1036條，五星級酒店POI數據為435條，并對各市星級酒店POI數據做了統(tǒng)計(表1所示)。從數量上可直觀地看出粵港澳大灣區(qū)星級酒店空間分布存在地區(qū)差異性，且星級酒店等級越高，這種差異性越明顯。鑒于此，本文基于各星級酒店POI數據分別討論粵港澳大灣區(qū)星級酒店的集聚性和自相關性特征。

1.3 研究方法

1.3.1 核密度分析 密度分析(Kernel Density Estimation)是由離散的點數據或者線數據進行內插的過程，基于不同的差值原理，實際操作中密度分析可分類為點密度分析、線密度分析和核密度分析。鑒于POI大數據作為海量興趣點的集合，易受到柵格大小和位置的影響，而核密度分析用于計算點要素在其周圍領域中的密度，可以對點數據進行高質量的密度估計，因此宜采用核密度分析法，其公式如(1)所示。

表1 粵港澳大灣區(qū)各市酒店數量

(1)

式中：K為核函數，x-xi是x和xi之間的距離；h是帶寬；n是范圍內的點數。帶寬值的選擇對估計量fh(x)的影響較大，如果h太小，那么密度估計偏向于把概率密度分配得太局限于觀測數據附近，致使估計密度函數有很多錯誤的峰值，如果h太大，則密度估計就把概率密度貢獻散得太開，這樣會忽略掉f的一些重要特征，則密度估計中概率密度的貢獻不能真實體現，從而對捕捉f的重要特征產生消極影響。此外，鑒于酒店POI數據的空間分布特征研究不但需要考慮到區(qū)域內不同地區(qū)數據的差異性，還需要對區(qū)域內同一地區(qū)數據的同一性進行評估，選擇合理的帶寬成為避免酒店POI數據的空間分布特征過于強化或弱化的有效方法，其公式如(2)所示。

(2)

式中：δ為樣本方差。

1.3.2 空間自相關性分析 根據要素位置和要素值進行空間自相關性的度量稱為空間自相關分析，主要用于計算區(qū)域單元上的某一屬性或某種地理現象與其相鄰空間點上同一屬性值的相關程度，是統(tǒng)計學中的一個重要方法。基于給定的要素及相關屬性，其空間關系可分為聚類模式、離散模式還是隨機模式。該指數的顯著性通過莫蘭指數(Moran’sI指數)值、Z得分值和P值進行評估，其中Moran’s I指數統(tǒng)計公式如(3)所示。

(3)

2 結果分析

2.1 市域尺度的空間分布特征

2.1.1 整體酒店呈現“多中心”集聚與向外擴散的格局 基于合理帶寬的選擇，參考公式(2)計算的粵港澳大灣區(qū)核密度分析適宜的帶寬值為113m，運用ArcGIS核密度分析方法對粵港澳大灣區(qū)2530家星級酒店POI數據進行研究，結果如圖2所示。

圖2 粵港澳大灣區(qū)酒店密度分布圖Fig.2 Hotel density distribution of Guangdong-Hong Kong-MacaoGreater Bay Area

從分析結果可知，粵港澳大灣區(qū)星級酒店在空間分布上以廣州市、東莞市、深圳市、中山市、珠海市、澳門和香港為中心進行高密度集聚，且在城市內部表現為多核心模式，如廣州地區(qū)在天河區(qū)、珠海區(qū)、越秀區(qū)、荔灣區(qū)、花都區(qū)等中心城區(qū)形成高集聚區(qū)，深圳市在福田區(qū)、鹽田區(qū)、羅湖區(qū)形成高密度分布，澳門在花地瑪堂區(qū)、花王堂區(qū)、嘉模堂區(qū)、路氹填海區(qū)、圣方濟各堂區(qū)形成多個核心集聚及和香港的深水涉區(qū)、油田旺區(qū)共形成15個高密度區(qū)，結果表明粵港澳大灣區(qū)星級酒店不僅存在地區(qū)與地區(qū)之間的差異，同時亦存在城市內部分布格局的差異。依據高密度區(qū)和較高密度區(qū)的分布，將粵港澳大灣區(qū)分為不同等級，其中，高密度區(qū)為一級集聚區(qū)，面積較大的較高密度區(qū)為二級集聚區(qū)，面積較小的較高密度區(qū)位為三級集聚區(qū)。各集聚區(qū)統(tǒng)計如表2所示，由統(tǒng)計結果可知核心區(qū)的15個高密度區(qū)均為一級聚集區(qū)，而其他二線城市均以二級或三級聚集區(qū)為主。

表2 粵港澳大灣區(qū)集聚等級分布

產生該現象的原因是：①從粵港澳大灣區(qū)的城市群來看，廣州、深圳屬于一線城市且香港，澳門屬于特別行政區(qū)，經濟強勁，市場廣闊，滿足星級酒店偏好，有顯著的集聚現象，而佛山、肇慶、惠州、中山、江門、珠海和東莞屬于二線城市，經濟實力和消費能力相對較弱，星級酒店的設立意愿有所降低。②從粵港澳大灣區(qū)星級酒店空間分布的擴散趨勢來看，廣州市、深圳市、香港和澳門特別行政區(qū)是該區(qū)域星級酒店在空間分布上的4個核心，因此大陸地區(qū)是以廣州和深圳為核心的向外緣擴散，一級集聚區(qū)分布在廣州天河區(qū)和珠海區(qū)，并由該區(qū)域向外擴散形成二級集聚區(qū)番禺區(qū)，沿著一級和二級集聚區(qū)形成零散的三級集聚區(qū)，南部沿海地區(qū)是以香港、澳門特別行政區(qū)帶動沿海地區(qū)酒店行業(yè)的發(fā)展。

2.1.2 星級酒店空間分布差異性 地區(qū)星級酒店之間的發(fā)展亦存在不同的空間分布特征，為了進一步探究粵港澳大灣區(qū)三星級酒店、四星級酒店和五星級酒店的空間分布特征，基于密度分析分別計算出三星級、四星級、五星級酒店的密度分布，如圖3所示。由計算結果可知，粵港澳大灣區(qū)各星級酒店呈現以下特征。

①三星級酒店呈現“大陸部分以廣州市、深圳市為核心向外延伸發(fā)展”，“南部沿海部分以香港、澳門為核心發(fā)展”這樣兩個一線城市帶動二線城市發(fā)展的分布特征。②四星級酒店呈現以“廣州市和深圳市為大核心并向周圍擴散延伸發(fā)展形成東莞市、惠州市、佛山市和肇慶市的多個小核心”的分布模式，在南部沿海部分，四星級酒店主要分布有兩個高密度區(qū)，一個出現在香港和澳門特別行政區(qū)，另一個在毗鄰澳門的珠海市和中山市，從而形成“以澳門和香港特別行政區(qū)為大核心，向大陸地區(qū)擴散形成珠海市、中山市多核心高密度區(qū)”的典型分布特征。③五星級酒店分別以“廣州市、深圳市、香港和澳門為核心”形成了四個高密度區(qū)，并沿著高密度區(qū)向外延伸帶動其他地區(qū)的高密度分布，從而形成東莞市、中山市、珠海市這樣一個單獨的高密度區(qū)。而較低密度區(qū)則是零散地分布于高密度區(qū)和較高密度區(qū)邊緣。

造成該現象的原因是：①廣州作為廣東省的省會，在經濟發(fā)展上占著絕對的優(yōu)勢，能夠吸引大量的投資來源，不僅能夠拉動當地經濟的發(fā)展，同時，對像酒店這樣的服務行業(yè)發(fā)展也起到促進的作用，并推動酒店星級級別的提高。②深圳作為首個開放的經濟特區(qū)，擁有開放窗口和新型發(fā)展城市的稱號，發(fā)展迄今已是具有一定影響力的國際化大都市，并創(chuàng)造了名震中外的深圳速度，高星級酒店的發(fā)展亦越來越受到重視，進而形成一個五星級酒店高密度分布區(qū)。③香港作為一所高度繁華的國際大都市，消費水平較高，人們對高等級服務的追求也較高，這與五星級酒店在香港出現高密度集聚不矛盾。④澳門在經濟發(fā)展上，處于較高的水平，并且澳門地區(qū)博彩業(yè)的發(fā)展遠遠高于其他行業(yè)，無形中帶動了當地其他服務行業(yè)的發(fā)展，而酒店作為大眾化的服務行業(yè)自然在澳門就快速發(fā)展起來。

值得注意的是，廣州市東北部和東南部地區(qū)，五星級酒店分布出現了一個高密度集聚區(qū)，表明星級酒店的發(fā)展不僅僅與經濟發(fā)展有關，還可能存在其他影響因素。

2.2 縣域尺度的空間分布特征

2.2.1 全局空間自相關性分析 運用ArcGIS10.1空間自相關分析計算粵港澳大灣區(qū)各星級酒店相關指數(表3)。由計算結果可知，粵港澳大灣區(qū)星級酒店POI數量的Moran’s值為0.199506，Z值為3.609956，P值為0.000306，表明地區(qū)星級酒店空間分布呈顯著正相關性。從三星級、四星級、五星級酒店的MoranI值來看，不同星級酒店空間分布相關性存在差異性，其中，三星級酒店的MoranI值最高，其次是四星級酒店，五星級酒店的MoranI值最低，表明粵港澳大灣區(qū)星級酒店空間相關性強度表現為三星級酒店>四星級酒店>五星級酒店，三星級酒店的空間集聚特征最為顯著。

表3 各星級酒店空間全局Moran’sI空間相關性分析

產生該結果的原因是：五星級酒店對區(qū)域資源配置和顧客的消費能力要求較高，通常分布于城市的中心地帶或著名景觀附近，數量較少，因而酒店與酒店之間的關聯性表現較弱，而三星級酒店與四星級酒店服務更偏向于一般人群，落戶要求較少，因而數量較多，易形成高集聚性；此外，星級較高的酒店個性特征更為突出，以期通過品牌效應進行定向高質量服務，因此不偏好集中布局，而星際較低的酒店采用抱團的方式，提升對旅游團隊的吸引力，實現利潤的增值，因此更偏愛集聚布局。

2.2.2 局部空間自相關分析 局域空間自相關可以探究粵港澳大灣區(qū)星級酒店集聚分布局域差異性，本文運用GeoDa局域自相關分析法計算得出各星級酒店的集聚類型分布LISA圖(圖4)。由分析結果可知：

1)粵港澳大灣區(qū)酒店數量在51個縣區(qū)上的空間分布可分為高高(HH)集聚、高低(HL)集聚、低高(LH)集聚、低低(LL)集聚四種類型，且各種集聚類型在粵港澳大灣區(qū)分布具有顯著差異性，尤其是不同星級酒店的集聚類型分布也不同。

2)三星級酒店HH集聚主要分布在廣州、深圳、香港、澳門中心城區(qū)一帶及周圍地區(qū)，而少數二線城市也有零散的分布，如惠州市的惠城區(qū)、博羅縣，肇慶市的端州區(qū)和鼎湖區(qū)，佛山市的南海區(qū)，珠海市和中山市。HL集聚的分布主要以二線城市為主，分別是懷集縣、封開縣、廣寧縣、德慶縣、恩平市、臺山市、惠東區(qū)、增城區(qū)、從化區(qū)、龍門縣，少數一線城市也有HL集聚的分布，如澳門的嘉模堂區(qū)。LH集聚主要分布在HH集聚周圍，與HH集聚區(qū)形成外環(huán)擴散型。LL集聚類型位于三星級酒店分布最廣泛的地區(qū)。

3)四星級酒店HH集聚在大陸地區(qū)，主要以廣州市、深圳市和東莞市為核心進行分布，在香港地區(qū)擴散至西邊的離島區(qū)，惠州市的最南邊亦出現了HH集聚。HL集聚以二線城市為主，分別分布在懷集縣、廣寧縣、封開縣、龍門縣、從化區(qū)，惠東區(qū)、恩平市、臺州市及新會區(qū)15處。LH集聚依托HH集聚分布在廣州，深圳、香港和澳門周邊地區(qū)。

4)五星級酒店HH集聚在大陸地區(qū)的核心未發(fā)生變化但空間分布有所縮減，而在澳門地區(qū)空間分布向北擴展。HL集聚空間分布明顯減少，主要分布于龍門縣、增城區(qū)、黃埔區(qū)、惠東區(qū)、臺山市、恩平市、珠海市及大鵬新區(qū)。LH集聚依附于HH集聚類型，空間分布有所擴大。

形成上述分布特征的主要原因是：廣州作為省會，深圳作為經濟特區(qū)，其經濟發(fā)展一方面可實現自身繁榮，另一方面也具有廣闊的輻射作用。通過與周邊地區(qū)的合作交流，帶動諸如東莞、惠州等市縣經濟蓬勃發(fā)展，從而提升酒店等服務業(yè)的需求量。香港、澳門特別行政區(qū)是世界級的商業(yè)都市，酒店業(yè)服務群體主要為流動人口及高消費旅游團體。伴隨地區(qū)悠久的外對發(fā)展歷史，星級酒店在城市化的進程中基于不同的消費等級群體，依照酒店星級落戶布局。值得注意的是，由于大陸經濟實力的提高和傳統(tǒng)觀念的轉變，大陸居民消費能力迅速上升，不僅為大陸地區(qū)各星級酒店的繁榮提供了強有力的支撐，還使得大陸與港澳毗鄰區(qū)域的酒店服務業(yè)在火熱的交流互動中獲得迅猛發(fā)展。

3 結 論

基于POI數據對粵港澳大灣區(qū)星級酒店的空間格局進行系統(tǒng)研究，有利于推進粵港澳大灣區(qū)星級酒店的可持續(xù)發(fā)展并為城市規(guī)劃提出合理建議，具有重要的現實指導意義。本文通過酒店POI數據對粵港澳大灣區(qū)三星級酒店、四星級酒店和五星級酒店的空間分布進行研究，獲取該區(qū)域星級酒店的分布特征，得到以下幾點結論：

(1)基于酒店POI數據分析得出粵港澳大灣區(qū)星級酒店的空間分布具有不平衡性，在大陸部分，星級酒店主要集中分布在廣州、深圳，形成一級集聚區(qū)，從城市中心向城市外延呈“環(huán)形放射狀”遞減分布，并形成多個核心的二級集聚區(qū)和三級集聚區(qū)。在港澳部分，以香港和澳門為大核心形成一級聚聚區(qū)，從沿海向內陸星級酒店呈“扇形擴張狀”的增加分布，形成深圳、珠海的一級集聚區(qū)，酒店級別越高，這種分布特征表現越明顯。

(2)應用全局自相關計算得到粵港澳大灣區(qū)各星級酒店POI數據的莫蘭指數，得出星級酒店空間分布呈顯著正相關，且相關性強弱表現為“三星級酒店>四星級酒店>五星級酒店”，表明各星級酒店在粵港澳大灣區(qū)的集聚性存在差異，且這種差異與酒店數量存在緊密聯系，酒店數量越多集聚性越強，酒店數量越少則集聚性越弱。

(3)從局域自相關分析來看，粵港澳大灣區(qū)各星級酒店分布的集聚性存在“高高、高低、低低、低高”四種類型，且星級酒店集聚類型分布呈現“高高—高低—低高—低低”環(huán)形狀分布格局，表明粵港澳地區(qū)星級酒店在空間上的集聚分布具有顯著的規(guī)律性而非隨機性。