| 标题 | 酒店空间布局的研究方法述评 |
| 范文 | 郭卓玭 酒店空间布局研究一直是学术界研究的热点话题，研究成果丰硕，且研究方法多样。研究酒店空间布局的研究方法多为点数据和面数据两种研究方法，本文的研究目的在于通过梳理国内外已有文献，总结研究酒店空间布局的研究结果，找出研究方法的不同之处，从而希望能为未来研究酒店空间布局的学者提供一定的参考价值。 一、引言 上个世纪80年代开始，酒店空间布局已成为国内外学者研究的一个热点。国外学者主要集中在住宿业空间布局模式演化、空间布局影响因素、住宿业微观选址方面。国内关于酒店空间布局的研究始于21世纪初，研究领域主要集中在：中国星级酒店的分布情况，如梅林从整体、各省来分析星级酒店分布特征。城市不同类型酒店的空间布局特征，如李彦兵等研究了青岛市经济型酒店空间布局；唐健雄等研究了长株潭城市群酒店业空间布局特征。空间布局的影响因素，如胡志毅等对南京市酒店空间布局的研究。 二、研究方法述评 （一）点数据研究方法 点数据研究方法较多，而本文只对运用较多的两种方法进行述评。 1、核密度分析方法 核密度方法是利用ArcGIS中的空间平滑技术，对点状数据进行平滑处理，并根据单位面积内点的密度来估计样本点的密度，并以此产生一个光滑的表面，从而直观地反映酒店空间的集聚状态。核密度的一般表达形式： （1） 式中，表示为地点s处的核密度估计，r则为带宽，表示核密度函数的搜索半径，n为已接近样本数，则表示地点l与s之间距离dls的权重。 2、最邻近距离分析 最邻近距离分析是指利用最相邻的点对之间的距离描述星级酒店分布模式，核心思想是将个点之间最近的距离与理论模型的距离进行比较，得出点空间分布特征。 1982年Van Doren以美国1963-1977年的住宿业数据为研究样本，实证分析了住宿业的空间增长点，并发现州佛罗里达，拉斯维加斯，内华达州和夏威夷是美国住宿业发展突出的节点。 1985年Wall从住宿业变化的数量、类型视角探讨了核密度分析、最邻近距离分析方法，分析多伦多住宿业作为城市结构的重要组成部分，而大酒店仍然限制在小空间，但都集中在市区和机场附近。 2000年Begin根据分布模式来探讨厦门市的酒店布局演变，并与城市演变进行对比，得出他们之间是协同演化的关系。 2014年刘辰等运用ArcGIS 9. 3工具，从点数据对江苏省各星级酒店及其整体的空间布局特征进行了分析，结果发现星级酒店在江苏省内空间分布极不均衡，且各星级酒店分布差异较大。 2014年闫丽英等运用ArcGIS与logit模型，实证探讨了北京住宿业空间分布格局演变及各影响因素的影响程度。 （二）面数据研究方法 面数据研究方法主要有全局空间自相关、居于空间自相关分析，两种分析方法各有倾重点，所以一般会结合来分析。 1、全局空间自相关 全局空间自相关测度一般用来反映整个研究区域空间对象的平均关联度和空间格局以及显著性。其中，最常用的Morans I 指数反映了空间各相邻区域单元属性值的相似程度。其计算公式为： （2） 式中，I为Global Moran's I指数，wij为空间权重值，是方差，Xi，Xj 分别区域i和j的属性，X是Xi的平均值。1≥I>0表示空间实体呈集聚分布；反之，-1≤I<0表示空间实体呈离散分布；I=0表示空间实体呈随机分布，且I越大，空间分布的相关性越大。对Global Moran's I的结果进行标准统计量Z来检验空间自相关性的显著性，其表达式为： （3） 式中，E （I）为数学期望，Var（ I）为变异数。 2、局域空间自相关 由于存在空间异质性，所以就需要采用局域空间自相关测度。 空间联系局域指标 LISA，反映局部尺度上空间自相关的水平。Local Moran's I则反映空间自相关的程度，其表达式为： （4） 若的值为正，表明空间自相关的程度是高高集聚或低低集聚；反正为高低集聚或低高集聚。 2011年姜海宁从宏观和微观两个角度，分析得出长三角五星级酒店的空间分布格局，苏北和浙南是星级酒店的主要集聚区域，沪一宁沿线城市有零星分布。 2012年石榴花运用面数据分析得出北京市星级酒店的空间分布呈现出中心高、外围低的一种状态，且城区交界处是其主要集聚地，而一些中心城区以及与中心区域相邻的近郊区的部分街道，酒店分布密度仅达到了平均水平。 三、结论 通过上述分析可知，目前，国内外关于酒店空间布局的研究方法主要采用点数据和面数据研究方法，本文的宗旨在于梳理不同的研究方法对酒店空间格局的研究，从而可以发现不同的视角去研究酒店空间布局会呈现一个怎样的研究结果，希望能为今后酒店投资者选址提供有价值的建议，从而促进城市经济更快、更健康、更持续的发展。 （作者单位：湖南师范大学旅游学院） |
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