0 引言

随着生活水平的不断提高，消费观念和生活方式的不断变化，人们对出行舒适度的要求也日益提升，传统高速公路服务区已难以满足当前的消费需求^[1-2]。发达国家或地区的高速公路服务区多是开放式的，建成后不仅作为名特优产品展示的平台，也能作为当地群众休闲和购物的场所^[3-6]。服务区的开放式建设有望改变传统服务区对所在区域的屏蔽效应，充分发挥服务区的枢纽和辐射作用^[7-9]。近年来，各级交通运输主管部门对高速公路服务区的建设管理非常重视，相继出台了一系列指导意见，为高速公路服务区的现代化建设提供政策指导，要求服务区积极开展“服务区+”行动，建设一批具有综合服务功能的开放式服务区。

高速公路开放式服务区是在满足服务区基本服务功能的先决条件下，根据服务区辐射区域内的相关资源和发展优势，丰富服务区功能和打开服务区布局。服务区将由单一服务功能拓展到涵盖旅游、购物和娱乐等多元化的服务功能，为游客提供集“吃、住、游、购、娱”于一体的多种服务。旅客可以从服务区自由驶出高速公路，周边群众也可以自由进入服务区。服务区最终实现满足高速公路用户需求、带动地方经济发展和增加高速公路服务区经营者收益的三赢格局。

现有的研究主要集中在服务区开放式发展的必要性^[10]、风险识别^[11-12]、功能定位^[13-14]、经济耦合^[8]、布局规划^[15]等方面。服务区开放式发展潜力是决定服务区开放式建设的关键环节，但当前缺乏这方面的研究。发展潜力是由简单到复杂的动态变化过程，可用于预测事物未来的发展前景和发展空间。发展潜力是一个综合的系统，包括潜在要素与发展要素，只有探究未来的发展潜力，才能因地制宜地选择正确发展路径。因此，评价现有服务区的开放式发展潜力是发展开放式服务区的第一步，也是实施服务区升级改造计划的关键一步。

1 评价指标体系 1.1 构建原则

本研究在构建高速公路服务区开放式发展潜力评价指标体系时，依据目的性原则、系统性原则、简洁精炼原则和可操作性原则^[16]。先从整体上全面把握影响服务区开放式发展的因素，从多个维度和层面综合衡量，使各层指标相互独立又相互联系构成一个整体，最后综合考虑选取有代表性的和可被采集的指标。

1.2 指标选取 1.2.1 典型案例分析

以“高速公路开放式服务区”为关键词进行搜索，查询到全国范围内已经通车运营的开放式服务区共有14个，并对这14个服务区的地理位置、占地面积、服务功能和开放式发展优势等情况进行分析，结果如表 1所示。通过对典型服务区案例总结分析发现，开放式服务区具备占地面积较大、距离城市较近、旅游资源丰富和区位条件优越等优势。

1.2.2 相关文献分析

通过查阅开放式服务、旅游服务区和新型服务区的相关文献，并对影响服务区服务功能和布局模式的相关因素进行分析，提取到的相关因素如表 2所示。结果显示高速公路服务区开放式发展不仅依赖交通基础，更与区域经济、旅游活力及文化底蕴紧密相关。

1.2.3 指标体系构建

通过分析表 2的影响因素，提炼高频因素来选取指标层指标，如表 3所示。其中正向指标值越大，评价对象的表现越好；负向指标值越小，评价对象的表现越好。

2 研究方法

熵权法可以消除主观因素带来的影响，对评价指标的重要程度做出客观评价。优劣解距离法(TOPSIS)根据有限评价对象与理想化目标的接近程度进行排序，在现有的对象中进行相对优劣评价，适用于在已有的服务区中选择发展目标。本研究将熵权法与TOPSIS法结合，得到服务区开放式发展的客观评价结果，再运用K均值聚类算法对评价结果进行分类。

2.1 熵权法

熵权法的基本计算流程如下。

(1) 构建评价矩阵。根据所选服务区的原始数据构建评价矩阵R_m×n。

$ \boldsymbol{R}_{m \times n}=\left[\begin{array}{ccc} x_{11} & \cdots & x_{1 n} \\ \vdots & \ddots & \vdots \\ x_{m 1} & \cdots & x_{m n} \end{array}\right], $

(1)

式中，m代表方案；n代表指标。

(2) 矩阵归一化处理。正向指标见式(2)，负向指标见式(3)。

$ \begin{gathered} \boldsymbol{x}_{i j}^{\prime}=\frac{\boldsymbol{x}_{i j}-\min \left\{\boldsymbol{x}_{i j}\right\}}{\max \left\{\boldsymbol{x}_{i j}\right\}-\min \left\{\boldsymbol{x}_{i j}\right\}} \\ (i=1,2, \cdots, m ; j=1,2, \cdots, n), \end{gathered} $

(2)

$ \begin{gathered} \boldsymbol{x}_{i j}^{\prime}=\frac{\max \left\{\boldsymbol{x}_{i j}\right\}-\boldsymbol{x}_{i j}}{\max \left\{\boldsymbol{x}_{i j}\right\}-\min \left\{\boldsymbol{x}_{i j}\right\}} \\ (i=1,2, \cdots, m ; j=1,2, \cdots, n) 。\end{gathered} $

(3)

(3) 计算指标体系的比重矩阵。

$ \boldsymbol{P}_{i j}^{m \times n}=\frac{\boldsymbol{x}_{i j}^{\prime}}{\sum\limits_{i=1}^m \boldsymbol{x}_{i j}^{\prime}}(i=1,2, \cdots, m), 0 \leqslant p_{i j} \leqslant 1。$

(4)

(4) 计算各指标的熵值。

$ e_j=-\frac{1}{\ln m} \sum\limits_{i=1}^m\left(p_{i j} \times \ln p_{i j}\right)(i=1,2, \cdots, m) \text { 。} $

(5)

(5) 计算指标权重。

$ w_j=\frac{e_j}{\sum\limits_{j=1}^n e_j} \quad(j=1,2, \cdots, n) \text { 。} $

(6)

2.2 TOPSIS法

应用TOPSIS法的基本流程如下。

(1) 构建加权决策矩阵。由各评价指标的综合权重乘以标准化决策矩阵得到加权决策矩阵S：

$ \boldsymbol{s}_{i j}=w_j \times \boldsymbol{x}_{i j }^{\prime}。$

(7)

(2) 确定正负理想解。取正向指标的最大值和负向指标的最小值得到正理想解S_j⁺，取正向指标的最小值和负向指标的最大值得到负理想解S_j^-。

$ \boldsymbol{S}_j^{+}=\left\{\begin{array}{l} \max \left(\boldsymbol{s}_{i j}\right), j \in J^1 \\ \min \left(\boldsymbol{s}_{i j}\right), j \in J^2 \end{array} \quad(j=1,2, \cdots, n),\right. $

(8)

$ \boldsymbol{S}_j^{-}=\left\{\begin{array}{l} \min \left(\boldsymbol{s}_{i j}\right), j \in J^1 \\ \max \left(\boldsymbol{s}_{i j}\right), j \in J^2 \end{array} \quad(j=1,2, \cdots, n),\right. $

(9)

式中，J¹为正向指标；J²为负向指标。

(3) 计算欧式距离。评价对象与正理想解的距离为D_i⁺，评价对象与负理想解的距离为D_i^-。

$ D_i^{+}=\sqrt{\sum\limits_{j=1}^n\left(\boldsymbol{s}_{i j}-\boldsymbol{S}_j^{+}\right)^2}, $

(10)

$ D_i^{-}=\sqrt{\sum\limits_{j=1}^n\left(\boldsymbol{s}_{i j}-\boldsymbol{S}_j^{-}\right)^2} 。$

(11)

(4) 计算贴近度。

$ C_i=\frac{D_i^{-}}{D_i^{+}+D_i^{-}}, $

(12)

式中C_i为贴近度, 即综合得分。

2.3 K均值聚类算法

K均值聚类算法是一种迭代求解的聚类分析算法，其步骤为：预将数据分为K组，随机选取K个对象作为初始聚类中心，然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。

3 研究分析 3.1 研究对象

河北省是中国唯一兼有山地、丘陵、高原、平原、湖泊和海滨的省份，独特的地理面貌让河北省形成了山海一体的特色景观。作为华夏文明的重要发源地，经过数千年的文化积淀，河北省具有丰富文化内涵和人文资源。2021年12月，河北省交通运输厅编制《河北省公路发展“十四五”规划》(以下简称《规划》)，要求服务区结合沿线地区资源禀赋和特色产业，打开服务区布局模式，建设一批具有长途客运、旅游休闲、物流、商业等综合功能的开放式服务区。在此发展背景下，本研究选择河北省高速公路服务区作为案例进行研究分析。

高速公路服务区人流、车流汇集，是发展交旅融合产业的最佳场景^[24]。服务区开放式发展的价值是提供短途休闲旅游目的地，促进周边区域经济发展，故其发展需要便利的交通和充足的客流。因此，本研究根据2018至2022年河北省公安厅交通警察总队在元旦假期、春节假期、五一假期等国家法定假期的车辆通行数据，选择出5 a中各假期节点车流量均较高的路段，如表 4所示。由表可知，G1京哈高速、G2京沪高速、G3京台高速、G4京港澳高速、G6京藏高速、G20青银高速、G45大广高速、G95首都地区环线高速、G1811黄石高速这9条高速公路在各假期节点的主线断面流量相对较大。《规划》要求将新建服务区和具备条件的既有服务区打造为开放式服务区，因此也将G18荣乌高速、G0321京德高速、S3601京雄高速、S3801延崇高速公路段上新建服务区和S75太行山高速公路段上资源丰富的服务区作为选择对象。本研究将以上14条高速公路上的84个服务区作为研究对象。

3.2 数据来源

旅游出行决策与行为受到客观因素的显著制约，且各地区实际情况存在差异，因此旅游人数、旅游收入、旅客运输总量及旅客周转量等指标数据难以客观反映各地区的真实状况。当前可获得的国民经济和社会发展统计公报最新数据为2024年，最近一次全国人口普查为2020年，最新一次全国高速公路服务区服务质量等级评定为2017年，各指标来源及时间节点如表 5所示。

3.3 研究结果

对筛选出的14条高速公路上84个服务区的开放式发展潜力进行综合评价。先运用熵权法得到20个评价指标的权重值，再运用TOPSIS法得出84个评价对象的发展潜力综合得分，并按照发展潜力综合得分进行排序，结果如表 6所示。

通过SPSS软件，运用K均值聚类法将84个服务区的发展潜力综合得分进行层次划分，将84个服务区的发展潜力分为强发展潜力型、中发展潜力型和弱发展潜力型3种类型。采用K均值聚类法运算得到的每个聚类中的服务区案例数。排名为1~9的服务区为强发展潜力型服务区，排名为10~35的服务区为中发展潜力型服务区，排名为36~84的服务区为弱发展潜力型服务区。弱发展潜力型服务区的可开发性还有待提高，所以将继续对强、中发展潜力型的35个服务区进行总体布局研究。

《规划》提出要按照“一区一设计，一区一功能，一区一特色”的原则进行服务区建设。从84个服务区的区域分布看，强、中发展潜力型服务区呈集聚式分布，具有相同或相似的可利用资源，若全部建设，则不符合《规划》中要求的建设原则。在交旅融合发展背景下，旅游资源是创新服务区功能和服务区高质量发展的重要因素。因此本研究在总体布局视角下，依据旅游资源指标对强、中发展潜力型服务区进行筛选。对于分布密集、距离较近的服务区对比其资源条件进行择优筛选，最终筛除20个服务区，筛除服务区及筛除原因如表 7所示。

通过筛选，最终得到了发展潜力较大、各具发展特色、总体分布均匀的15个试点服务区，并按照其可利用资源，将其确定为绿色山水、商业购物、金色文化、冬奥冰雪、武术文化、红色记忆和浪漫海滨等15个各不相同的发展主题。试点服务区可依托资源和发展主题如表 8所示, 截至2021年底，沙河

4 结论

本研究通过构建高速公路服务区开放式发展潜力评价指标体系，采用熵权法和TOPSIS法对河北省14条高速公路上的84个服务区的开放式发展潜力进行评分和排序，依据旅游资源指标筛选出15个试点服务区，并为其设定发展主题。

(1) 综合以往的研究并分析相关影响因素，从区位条件、社会经济、旅游资源和项目条件4个方面构建服务区开放式发展潜力评价指标体系。其中，代表旅游资源的指标和影响交通流量的指标权重较大，同时也发现服务区等级评价占比权重尤其大，这说明服务区周边的资源和交通量及服务区的基础设施、环境卫生和服务质量等是影响服务区进一步开发的主要因素。

(2) 运用熵权法、TOPSIS和K均值聚类算法，最终得到了发展潜力较大、发展各具特色、总体分布均匀的15个优先发展的试点服务区，并按照“一区一特色”的原则将其定位为红色记忆、生态文化、绿色山水、金色文化、浪漫海滨、产业文化、武术文化、工业旅游、冬奥冰雪、休闲旅游、长城文化、彩色民俗、工业遗址、商业购物和坝上草原15个不同的特色发展主题。