摘要：以2009-2018年长江经济带各省市的森林公园旅游收入和旅游接待人数为基础，从流量和流质的角度，对各省市的森林公园旅游流质量的时空分布与影响因素进行分析。研究发现：各省市森林公园旅游流流量在时间上的分布有显著增长性、显著降低型、波动型和稳定性四类，在空间上的集聚度呈现“先上升-再下降-后稳定”的态势。流质在时间上的分布有波动型和稳定型两类，流质在空间上的分布呈现“集中-分散-再集中”的态势。森林公园旅游流流量与流质匹配类型呈现“西部较稳定，中部和东部变动大”的演化规律，且同步发展的省份较少，出现偏离的省份较多。各影响因素对长江经济带森林公园旅游流流量和流质均呈正向相关，其中资源禀赋、人员建设、基础设施是同步提升森林公园旅游流量和流质的关键因素。
关键词：森林公园;森林旅游;旅游流;时空分布;长江经济带
随着森林旅游蓬勃发展，具有丰富森林资源与旅游价值的森林公园迎来了新的发展机遇。森林公园旅游业的发展，既能保护生态环境，又能促进旅游产业发展、带动经济增长。长江经济带森林资源丰富，在“生态优先、绿色发展”和“共抓大保护，不搞大开发”的发展思路下，发展森林公园旅游，将优质林业资源与旅游产业相结合，响应长江经济带的产业升级与生态文明建设，符合时代潮流。同时，旅游流质量是旅游资源、旅游基础设施和旅游接待服务设施能否得到合理利用的重要体现[1]。因此，研究长江经济带森林公园旅游流质量，能为长江经济带开发森林公园旅游资源、开拓森林公园旅游市场等提供一定参考。
近年来，国内外学者对森林公园旅游的研究成果较为丰富。国外学者的研究主要集中在游客行为偏好、森林旅游对生态的影响、森林公园土地规划等方面[2-4]。国内学者对森林公园旅游的研究多集中在产业发展、旅游效率提升、游客偏好、景区形象感知、景区空间分布等方面。陈丽军、苏金豹等[5]结合旅游供给侧结构性改革、全域旅游、优质旅游等的现实要求，提出森林旅游产业优质化发展对策。丁振民、赖启福等[6]运用DEA效率测算方法对我国森林公园的旅游效率进行了测算，借助多种收敛检验模型对不同地理空间的森林公园旅游效率的差异水平以及收敛性进行了分析。董楠和张春晖[7]通过对全域旅游背景下免费型森林公园游客满意度现状进行分析，探究如何更好地实现免费型森林公园的全域旅游目的地建设。唐笛扬、张建国等[8]基于网络文本分析法，对森林公园旅游体验感知形象要素进行研究。李东瑾和毕华[9]采用空间计量地理方法和空间分析方法，分析了中国国家森林公园旅游景区的时空演变特征，并定性和定量分析了影响其时空演变的驱动因素。
旅游流方面，近年来国外学者的研究多集中在旅游流量的空间分布、影响因素等方面[10-11]，对流质研究较少。国内学者对旅游流量和流质的研究较多，但是多集中在对入境和国内旅游流的探讨。陈小娟、陈磊等[12]采用二维矩阵法，对浙江省地级市的入境旅游流流量和流质的匹配度进行研究。王红艳和马耀峰[13]基于空间错位理论，运用重力模型、二维矩阵等方法，探讨了陕西省10地市旅游资源与入境旅游之间的错位程度。吴慧平和马欣欣[14]基于流量、流质指数，对辽宁省14个地级市2001-2016年国内旅游流的时空分布特征进行研究。
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综上所述，国内外学者对于森林公园旅游和旅游流的研究成果较多，涉及内容广泛，但国内学者对旅游流的研究大多局限在国内和入境旅游流，研究对象较为单一，鲜有研究森林旅游流的成果。因此，选择研究长江经济带森林公园旅游流质量的时空演变并探索影响因素，具有一定的理论和实际意义。
一、研究方法和数据来源
具体而言，一个地区的旅游流质量由流量和流质两个必不可少的部分决定。流量和流质是两个联系紧密的要素。若仅关注流量规模，就会忽视旅游经济的效率。若只关注流质指数，就会忽略客流规模的变化，不利于旅游的可持续发展[15]。一定规模的旅游流流量带来相应规模的旅游流流质是旅游发展所要达到的理想目标[12]。因此，评价旅游流质量是对旅游流流量与流质作交互综合分析。
(一)旅游流流量
旅游流流量是考察旅游流质量的维度之一，反映的是旅游流在一定时空范围内所聚集和扩散的旅游者数量。一般来说，旅游流流量越大，意味着对旅游目的地的吸引力越大，越有利于当地旅游收入增加[16]。
二、长江经济带森林公园旅游流流量演化分析
(一)流量时间分布
如图1所示，长江经济带11省市森林公园旅游流流量在时间上的分布可大致分成四类：第一类为显著增长型，如贵州省、江西省的森林公园旅游流流量在观测期内的增长趋势较为显著，基本呈逐年增长态势，总体增幅分别达到了174.83%和31.63%。第二类为显著降低型，如重庆市、江苏省。虽然重庆市的森林公园旅游流流量在2010年达到峰值，但随后呈逐年下降态势，总体降幅达到42.52%。江苏省的流量下滑态势较为明显，观测期内的2009年流量为峰值，2017年的为最低值，降幅为34.32%。第三类为波动型，这一类型的省份有浙江省、湖南省、四川省。这三个省份在观测期内的流量值波动较为明显，如浙江省在2009-2012年呈明显的下降态势，但随后至2015年有明显的增长，2016-2018年间波动幅度较小。湖南省和四川省类似，在2009-2015年波动幅度较大，随后较为稳定。第四类为稳定型，有湖北省、安徽省、云南省、上海市，这四个省市在观测期内均稳定在较低水平，波动幅度不大。
(二)流量空间分布
图2是长江经济带省市2009-2018年森林公园旅游流流量均值。可以看出，长江经济带11省市森林公园旅游流流量在空间上的分布层次较为明显。江苏、浙江、江西、重庆流量均值较高，领先其他省份;湖南、贵州、四川位于第二梯队;其余省市流量均值较低。由此可见，森林公园资源丰富、经济水平较高的省市拥有较为可观的流量。
依据公式(3)，测算出长江经济带森林公园旅游流流量的地理集中度指数，如图3所示。可以看出，在观测期内，长江经济带森林公园旅游流流量地理集中度指数呈现“先上升-再下降-后稳定”的态势，2009-2010年，地理集中度指数增幅较大，说明在该时段内流量在空间上分布较为集中，但在2011出现明显下降，随后几年虽有波动，但幅度不大，说明长江经济带森林公园旅游流流量的空间分趋于分散。
(三)流质的时间分布
如图4所示，长江经济带11省市森林公园旅游流流质在时间上的分布大致可分成两类：第一类为波动型，在观测期内数值变动较大。如浙江省、四川省、江西省、贵州省。浙江省的流质虽然位居最高水平，但呈现出“增长-下降-再增长”的态势，四川省流质在2009-2013年波动最为明显，呈“M”型分布，经历了2014-2016年的稳定期后，在2017-2018年再次增长并接近峰值。而江西省大致上呈“V”型分布，2009-2013年呈下降趋势，从优质旅游流降到低质旅游流，但随后开始增长，重新回到优质旅游流区。贵州的变动趋势和江西省的相反，2009-2014年增长势头显著，从低质旅游流增长到优质旅游流，但随后便逐年下降，回落到低质旅游流。第二类为稳定型，包括剩余的省市，这些省市的森林公园旅游流流质较低，且在观测期内变动幅度不大。因此整体上看，在观测内，流质数值较高的省市波动明显，数值较低的省市较为稳定。
(四)流质的空间分布
从图4中，可以明显看出，长江经济带省市的森林公园旅游流在空间上的分布层次较为明显。浙江省独居一档，其流质指数均在2.5以上，远高于其他省市;江西、四川流质指数较为接近，均值分别为1.09和1.53，均超过了1;其余省份流质指数较低，且差别不大，其均值均未超过1。根据公式(3)测算出长江经济带森林公园旅游流流质的地理集中度指数，如图5所示。
从图5中可以看出，在观测期内，区域内流质的地理集中度指数波动较大，空间分布上大体呈现“集中-分散-再集中”的态势。2009-2010年的地理集中度指数经历小幅下降后，于2011年迎来大幅上升并达到峰值，流质的空间分布最为集中，但随后便出现大幅降低，于2014年达到最低值，这段时期内的流质分布趋于均衡。但2014-2018年期间，指数又逐年增长，其中2017-2018年间的增幅最大，逼近峰值，可见这段时期内流质分布较为集中。整体来看，长江经济带森林公园旅游流流质空间分布不均衡，近几年的集中趋势明显，少数省市流质高，多数省市流质低，两极分化显著。
三、流量-流质匹配度演化分析
在二维矩阵中，将流质指标作为横轴，以各省市在2009-2018年流质指数均值的中位数0.6为中间分界点，从左至右分为三个等级：优质(>1)、良质(0.6～1)、低质(<0.6)。将流量指标作为纵轴，对应地从上至下按降序划分出三个大小等级：高等(>10)、中等(5～10)、低等(<5)。为进一步探讨，长江经济带各省市森林公园旅游流量与流质的时空演化路径，结合其流量与流质的成长态势，将观测期分为三个时段，即2009-2011年、2012-2014年、2015-2018年，按照矩阵中流量与流质的匹配关系，分成同步双高型、同步中间型、同步双低型、量高质低型、量低质高型五种匹配类型，各自得到三个时间段内长江经济带各省市森林公园旅游流流量与流质对应的相位，如表1所示。
2009-2011年间，流量和流质为同步双高型的为浙江和江西;同步中间型的为湖南;同步双低型省市最多，分别是上海、安徽、湖北和云南;量高质低型的为江苏、贵州、重庆;量低质高型的只有四川。2012-2014年，没有省份是同步双高型;同步中间型的省份变成了贵州;量高质低型的省市最多，浙江、江西、湖南、湖北在该时期落在了这一相位;其余省份位置不变。2015-2018年，浙江和江西重新回到同步双低型，上海和云南仍为同步双低型;量高质低型省份仍然最多，分别是江苏、重庆、安徽、湖北、湖南、贵州;四川省仍为量低质高型省份。
为了直观地表示流量与流质的匹配度，用ARCGIS10.2制作了长江经济带森林旅游流量与流质空间演化图，如图6所示。——论文作者：邵伟强，夏赞才
