资源要素空间集聚分析

加拿大著名旅游学者Stephen L．J．Smith指出：“一个能更加准确、客观地确定布点格局属性的方法就是最近邻点分析法。”［3］在区域尺度上，通常把旅游景区（点）近似成点状目标。点集的空间特征分为三类：规则分布、随机分布和集群分布［4］。测度点状目标的空间分布格局，研究其空间分布类型和密度，主要使用最邻近距离和最邻近点指数分析法。最近邻点分析法是指地理空间中的点状事物相互邻近程度的地理指标，在旅游空间结构的研究中应用较为广泛。测出每个点与其最邻近点之间的距离r，取这些距离的平均值ri，即表示邻近程度的平均（简称最近邻距离），最邻近点指数计算公式［5］为：

式中：rE表示理论最邻近距离；A表示所研究区域面积；n表示测算点数；D表示点密度。

式中：ri表示实际最邻近直线距离的平均值；犚表示最邻近点指数。

公式（5-2）中犚可对旅游资源空间分布的集中和离散程度进行定量刻画，反映空间事物的分布性质：当R＜1表明呈集聚分布趋势，当R＝0表示完全集中，当R＝1表明呈随机分布趋势，当R＞1表明趋于均匀分布。

据公式（5-1）（5-2）计算出上海三种不同形态工业旅游景区、全国工业旅游示范点及所有工业旅游景区的最邻近点指数犚，其中A＝6340．5km2（表5-2）。

表5-2 上海工业旅游景区最邻近点指数

表5-2显示，无论是整体上还是以不同类型的工业旅游景区划分，计算所得的最邻近点指数均小于1，这说明上海市工业旅游资源区总体上呈集聚分布，但集聚程度有强弱之分。上海市三种类型工业旅游景区中，创意产业集聚区、工业博物馆和工业企业的R值分别为0．26，0．83和0．97，表明创意产业集聚区的集聚程度远高于其他两类工业旅游景区，呈强集聚形态；而工业企业景点集聚程度最弱，接近均匀或随机分布；全国工业旅游示范点的犚值为0．90，其空间分布也呈集聚型，尽管集聚程度不高，但其不呈均匀分布，在一定程度上可以在相对小的空间尺度上起到带动其他非全国工业旅游示范点的作用。总之，现有总体集聚的分布格局，一方面有利于上海工业旅游资源整合，组织有特色的工业旅游线路和工业旅游区；另一方面工业旅游景区相对集中分布也有利于减少游客出行成本，从而吸引更多游客。