其中r[,E]为理论最邻近距离，A为区域面积，n为点数，D为点密度。在均匀分布、随机分布和凝聚分布三种点状分布类型中，均匀分布的最邻近距离最大，随机分布次之，凝聚分布最小。
最邻近点指数R定义为实际最邻近距离与理论最邻近距离之比：  
R=r[,1]/r[,E]=2(D[,r1])[1/2]  (2)

当R为1时，说明点状分布为随机型；当R＞1时，点状要素趋于均匀分布；当R＜1时，点状要素趋于凝聚分布。
表14A级景区在八大分区中的集中分布与均匀分布对比表
Tab.1The  Contrast  of  the  centralization  distribution  andequality  distribution  with  4A  tour  areas  in  eight  zones
附图
根据公式(1)，计算出国家4A级旅游区（点）理想随机分布的最邻近距离（中国领土面积按960万平方公里计）。  
r[,E]=1/2(n/A)[1/2]=1/2(187/9,600,000)[1/2]≈113（公里）

根据计算机测量，得到各4A级旅游区（点）与其最邻近的4A级旅游区（点）之间的实际最邻近直线距离值(i=1-137)（位于同一个城市及城市郊区的4A级旅游区（点）归视为1，得到实际计算点数为137个），由公式(2)求取平均最邻近距离为74.29公里，小于113公里。
因此，国家4A级旅游区（点）的分布属于凝聚型。
2.2国家4A级旅游区（点）在区域空间分布类型的测定
基尼系数(Gini)可以用于刻划空间要素的分布，也可以对两个空间要素的分布进行对比，是地理学中用来描述离散区域空间分布的重要方法。理论上，基民系数介于0和1之间，越大表明集中程度越高。
现将4A级景区在全国八个地理分区分布的个数，进行基尼系数分析，从而判断其在全国大的地理分区中分布均匀情况。
八个地理分区分别是东北区（东北三省）、华北区（黄河中下游五省二市）、华中区（长江中下游六省一市）、华南区（南部沿海三省一区）、西南区（西南三省）、青藏区（青海、西藏）、蒙甘宁区（北部内陆两区一省）、新疆区。  
H=-∑P[,i]logP[,i]=1.7801
(P=0.0107,0.0428,…,0.2888)
H[,m]=logN=2.0794  (N=8)
G[,ini]=H/H[,m]=0.8561
C=1-G[,ini]=0.1439

所以，基尼系数(G)是0.8561，分布均匀度(C)为0.1439。结果表明首批国家4A级旅游区（点）在八大地理分区中呈集中分布，且分布的均匀度很低。
3中国国家4A级旅游区（点）与客源市场的空间关系
3.1与客源市场的不均衡指数和地理联系率
用不均衡指数和地理联系率可以反映旅游区（点）分布（作为旅游目的地）与人口（作为客源市场）分布之间的均衡、配合程度。根据国家旅游局与国家统计局城市社会经济调查总队、国家统计局农村社会经济调查总队合作，在全国范围开展的国内旅游调查结果表明，2000年我国居民的国内旅游中，城镇居民出游人数为3.29亿人次，出游花费为678.56元／人次；农民国内旅游人次数为4.15亿人次，出游人均花费226.50元／人次。虽然从总值上看，农民旅游的人次多于城镇居民，但城镇居民出游人次率为104.37%，农民出游率为43.99%，我国的国内旅游仍然可以看作以城镇居民为主。因此，在本次研究中，仍把城镇作为主要的旅游客源市场。
现将《中国城市年鉴》[20](2000)中667个城市的分省统计非农业人口数，分别设为P[,1],P[,2],…,P[,31]，相对应各省中的4A级旅游区（点）的个数为N[,1]，N[,2],…,N[,31]，将分省人口数和旅游区（点）的个数换算成百分比，即：  
P'[,i]=P[,i]/∑P[,i]×100%(3)
N'[,i]=N[,i]/∑N[,i]×100%(4)

P'[,i]为第i个省非农业人口占全国非农业人口的百分比，N'[,i]为第i个省内国家4A级旅游区（点）数占187家旅游区（点）的百分比。根据不均衡指数定义：  
I[,d]=1/100∑│N'[,i]-P'[,i]│(n=31)(5)

得到不均衡指数为0.4426。理论上，不均衡指数介于0到2之间，不均衡指数越大，表示旅游区（点）分布的不均衡性越大，与城市非农业人口在地域上分布的配合程度越低。
根据地理联系率定义：  
G=100-1/2∑│N'[,i]-P'[,i]│(n=31)  (6)

得到地理联系率为77.87。理论上地理联系率介于0-100之间，它与不均衡指数相反，越大则均衡度越高。
以上一组数据表明，国家4A级旅游区（点）与城市非农业人口在地域上的分布配合较高，反映了4A级旅游区（点）与客源市场（城市）之间的相距程度呈较高水平。
3.2国家4A级旅游区（点）与城市间的“廊道”分析
3.2.1分析方法
旅游者的出游或发生空间位移，是受多种因素影响和制约的。李山在国家级风景名胜区的空间结构的研究中指出，这种制约因素“…从力学的角度可简单表述为客源地‘推力’（旅游者的‘出游力’）、目的地的‘拉力’（目的地的‘吸引力’）和客源地与目的地间的‘阻力’（可达性）。
廊道(Corridor)是景观生态学中用来解释景观结构模式的基本要素之一（景观结构模式包括斑块Patch、廊道Corridor和基质Matrix），这种模式为比较、判别空间要素的结构和功能关系提供了“一种通俗、简明和可操作的语言”[19]。该语言对于城乡规划师在规划设计、空间结构以及模型分析方法中是可以共通使用的。本研究中，主要应用该原理定量的研究城市与旅游区（点）之间的数目、空间关系。城市作为旅游区（点）的主要客源地，是研究中的重要对象。在此，客源地(O=Origin)主要指城市，目的地(D=Destination)是国家4A级旅游区（点）。从宏观角度看，城市和各个旅游区（点）可以抽象为点状要素，而它们之间的交通要素可以抽角为线。城市作为对旅游活动的活化“激素”，可以视为“斑块”，国家4A级旅游区（点）作为城市旅游的活化对象，可视为“基质”，而城市与4A级旅游区（点）之间的交通就是“斑块”与“基质”之间的“廊道”。通过定量计算“廊道”的长度，可以从中发现首批国家4A级旅游区（点）与中等城市之间的距离关系，从而得到这些旅游区（点）在中等城市的地域空间上的分布规律。
“廊道”具有多种形式，如铁路、公路、航线、水路等。本研究中将城市与4A级旅游区（点）的交通距离，作为度量其空间结构的尺度，其中的交通方式主要以铁路、公路为主，有个别旅游区（点）使用水路（如重庆奉节、丰都、巫山小三峡等），计算时由海里折合为公里数。计算方法如图1所示。
附图
图1国家4A级旅游区（点）与城市之间的距离计算方法示意图
Fig.1The  sketch  map  of  the  distance  calculation  betweennational  4A  tour  areas  and  the  cities  over  200  thousandspopulation
国家4A级旅游区（点）A和距其最邻近的各种规模的非农业人口20万以上的城市C之间的距离为S[,1]+S[,2]。
我国的城市划分标准是人口在20万以下的城市为“小城市”，20-50万是“中等城市”，50-200万的为“大城市”，200万以上为“特大城市”。该标准中的城市人口是指行政区范围的人口，包括了城市中、从事农业活动的人口和非农人口。本研究中，针对国内主要出游客源为非农业人口，以及为了问题的简化，选择了302个非农人口在20万以上的城市，作为研究对象。
根据《中国城市年鉴》(2000)统计，1999年我国非农业人口在200万人口以上的城市有北京、天津、沈阳、大连、长春、哈尔滨、南京、上海、武汉、广州、重庆、成都、西安共13个。100万人口以上的城市共24个，50万人口以上的有49个，20万人口以上的有216个。
3.2.2分析结果
在187家国家4A级旅游区（点）中，本身位于20万以上非农业人口城市的4A级旅游区（点）共有83个。具体分布如表2。
表2位于不同等级城市中的4A级旅游区（点）的个数
Tab.2  The  numbers  of  the  national  4A  tour  areas  located  indifferent  city  grades  
城市规模（非农
业人口：万人）20-50  50-100  100-200200以上
4A级旅游区
（点）的个数1616  15  36

根据吴必虎、唐俊雅、黄安民等(1997)对中国城市居民的出游空间进行的研究表明，“中国城市居民旅游和休闲出游市场随距离增加而衰减，其中80%的出游市场集中在距城市500公里以内的范围内”[21]。因此可以认为，国家4A级旅游区（点）的客源市场约80%集中在距景点500公里以内的地区范围内。在首批国家4A级旅游区（点）中，有9家（云南的丽江玉龙雪山旅游度假区、中科院林双版纳热带植物园，西藏博物馆、布达拉宫、大昭寺、罗布林卡、林芝巴松措旅游区、甘肃的嘉峪关文物景区，青海的格尔木昆仑旅游区）在500公里范围内没有非农业人口在20万以上的城市。因此，在本次统计中没有将其计算在内。
表3131个旅游区（点）与其周边最近邻非农业人口20万以上城市之间的平均交通距离
Tab.3  The  comparison  of  average  traffic  distance  between131  tour  areas  and  different  size  of  cities  over  200thousands  population  
城市规模（非农业
人口：万人）  20-50  50-100  100-200200以上
平均交通距离
（公里）115.95  350.73389.92  447.89

4结论
从国家旅游局颁布的“中华人民共和国国家标准——旅游区（点）质量等级的划分与评定”[22]可以看到，由于本次评级制定标准的目的是促进全国各旅游区（点）的质量、管理水平，评价标准相应的就多为旅游区（点）建设的“硬件”条件评比，比如，旅游区（点）质量等级划分的依据有：“服务质量与环境质量评价体系”、“景观质量评价体系”，并要求参考“游客意见评价体系”。“服务质量与环境质量评价体系”包括旅游交通、游览、旅游安全、卫生、通讯、旅游购物、综合管理、旅游资源与环境保护等、八个评价项目。“景观质量评价体系”包括资源要素价值与景观市场价值两大评价项目。因此，一些名不见经传的旅游区（点）由于依附于城市或位于城市周边，“硬件”条件较好，而获得了4A称号。一些国家级风景名胜区，由于位置偏远、交通不够便捷、基础设施建设不够完善，在此次评价中落选。对此，从以上的各项定量分析中，我们可以得到很好的应证：
首先，通过空间分布类型和均衡度分析，国家4A级旅游区（点）在全国范围、全国八大地理分区范围两种尺度的分布测量中都呈不均匀分布（凝聚分布）；和全国667个城市的非农业人口分布配合度很好，表明国家4A级旅游区（点）与城市之间在地域上的分布关系联系紧密；
其次，在分析各旅游区（点）与最邻近的不同规模的城市之间的距离过程中发现，距离国家4A级旅游区（点）最近的城市规模有大有小（见表3），虽然总的趋势是规模越大的城市与旅游区（点）之间的平均距离越大，但规模在50-100万人口的城市与规模在100-200万人口的城市与旅游区（点）之间的平均距离有相似性，与200万人口以上的特大城市之间的距离差距也不大。与20-50万的城市距离明显低于50万以上的，因此，从另一方面说，由于20-50万非农人口的城市数量多，分布密集，它们与各旅游区（点）之间的平均距离得到了大大的缩短；
另外，根据各个旅游区（点）在全国的分布状况看，每个省的首批4A级旅游区（点）或者以该省的主要交通（铁路交通或公路交通）干道为轴线呈线状分布（如江苏、陕西、贵州等），或者以省会城市为中心成组团形分布（如浙江、四川、广东、西藏、新疆等）。这也说明城市会对旅游区（点）的基础设施、管理水平的高低造成影响；各个旅游区（点）的交通便捷程度是该次评价的重要标准。
从总体上讲，在187家首批国家4A级旅游区（点）中，就有83家位于中等以上的城市中（见表2），比例占到了44.38%，已经说明了这次的质量评定标准的参考指数有一定的特殊规律性。可以推断，依赖或靠近于城市的旅游区（点），由于在交通、卫生、管理等方面具有强大的“先天”优势，其服务、环境质量以及管理水平更易达标。因此，在本次评价结果中，有很多都是现代的城市人文景观旅游区（点）。也不难推断，很多没有入选的著名景区比如自然资源更为丰富、国内外比较著名的风景旅游区，在基础设施、旅游服务等“硬件”标准上尚有较大欠缺，国家4A级旅游区（点）的评价对这些旅游区（点）的“硬件”建设起了很大的推动作用。
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