王兆博 于富偉

摘 要：本文以中國省域、市域為研究單元，基于去哪兒網(wǎng)的民宿數(shù)據(jù)，運用核密度、最鄰近指數(shù)、Zipf位序-規(guī)模法則、累積耗費距離和多元線性回歸法，對民宿空間分布特征及影響因素進行分析。得出結(jié)論：民宿空間分布不均衡，主要分布在長三角、珠三角、環(huán)渤海、成都及麗江等地區(qū)；省域?qū)用嫔厦袼蘧尸F(xiàn)集聚分布的態(tài)勢，集聚程度最高的多集中在西北地區(qū)的城市，最低的集中在東南沿海地區(qū)的城市；市域?qū)用嫔厦袼薨l(fā)展呈現(xiàn)2個階段，高位序城市發(fā)展相對較為均衡，低位序城市民宿發(fā)展差異較大并大幅落后于高位序城市；民宿平均可達性時間為90 min，多數(shù)區(qū)域可達性比例較高，但8 h以上的地區(qū)仍高達10.25%；第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平、景區(qū)數(shù)量、人口數(shù)量、消費群體對民宿分布的影響最為顯著。

關(guān)鍵詞：民宿；空間分布；集聚性；可達性；影響因素；中國

中圖分類號：F719.2；F592.7 文獻標識碼：A

引言

民宿起源于二戰(zhàn)后的英國，是對支援英國的美軍提供家庭式接待[1]。中國較早發(fā)展民宿的地區(qū)是臺灣省，是臺灣墾丁國家公園為了解決住宿不足的問題，衍生出一種簡單的住宿形態(tài)。學(xué)者們對民宿的研究呈現(xiàn)出新對象、多學(xué)科、多角度的特點，可歸納為以下幾個方面：民宿旅游產(chǎn)業(yè)，民宿旅游的發(fā)展現(xiàn)狀、趨勢等；民宿經(jīng)營者行為，經(jīng)營者經(jīng)營動機、種族歧視、運營模式等；民宿旅游企業(yè)管理，網(wǎng)絡(luò)營銷、營銷策略等；民宿旅游者行為，游客選擇偏好、與宿主關(guān)系、安全和價格對游客感知的影響[2-5]；民宿的時空分布，民宿空間滲透、集聚與擴張規(guī)律、空間結(jié)構(gòu)演變[6-10]。研究方法上的計量方法和手段日益復(fù)雜，以探索性因子分析、結(jié)構(gòu)模型、混合模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等實證研究為主。

在研究內(nèi)容上，研究者多從民宿本身或旅游學(xué)角度出發(fā)，對民宿的空間特征研究甚少，且未對民宿空間分布的影響因素做進一步探究。筆者從相關(guān)的質(zhì)性研究及有關(guān)民宿發(fā)展報告中發(fā)現(xiàn)，民宿迅的“同質(zhì)化”“低質(zhì)化”“酒店化”的現(xiàn)象普遍。鑒于此，本文以去哪兒網(wǎng)的民宿數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，從省、市層面分析民宿的空間分異，剖析民宿空間分布的影響因素，以期能促進各地區(qū)民宿的合理發(fā)展，為民宿發(fā)展政策提供參考。

一、研究數(shù)據(jù)與方法

（一）數(shù)據(jù)來源

本文以中國22個省級行政區(qū)、4個直轄市、5個自治區(qū)（港澳臺除外）為基本空間單元。通過八爪魚軟件采集去哪兒網(wǎng)民宿興趣點（Point of interest，POI）信息42 154家，根據(jù)中華人民共和國文化和旅游部公布的《旅游民宿基本要求與評價》（LB/ T 065-2017）標準進行篩選，去噪處理后有效信息36 548家。5A級景點249處，4A級景點1 594處；社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國城市統(tǒng)計年鑒》。

（二）研究方法

本文主要使用核密度分析法、最鄰近指數(shù)、Zipf位序-規(guī)模法則、累積耗費距離算法等方法。其中，密度分析法應(yīng)用于點位數(shù)據(jù)的空間集聚分析，是借助一個規(guī)則移動樣方對點的分布集聚程度進行估計的空間分析方法，反映民宿分布的集中程度；最鄰近指數(shù)NNI表示民宿點位數(shù)據(jù)在地理空間中相互鄰近程度的地理指標；分型理論與Zipf位序-規(guī)模法則相結(jié)合起來研究城市民宿的分型特征，以揭示不同城市民宿的規(guī)模等級結(jié)構(gòu)及分型特征[11]；通過ArcGIS累積柵格耗費距離算法計算民宿可達性，表征為在柵格數(shù)據(jù)圖層上計算出每個網(wǎng)格到某個民宿的格網(wǎng)最短加權(quán)距離[12]。

二、中國民宿空間特征

（一）民宿空間分布特征

本文利用核密度法將結(jié)果由高到低分成高、較高、中、低4類，可知中國民宿分布形態(tài)呈單核心與多核心并存的特征。一級核心區(qū)主要分布在北京、上海、廣州、成都、麗江。次級核心區(qū)分布在三亞、昆明、重慶、桂林、西安、武漢、青島等地區(qū)。三級核心區(qū)域分布在昆明、貴陽、蘭州、西寧、南昌、拉薩等地區(qū)。整體來看，長江三角洲地區(qū)民宿分布呈現(xiàn)不均衡、多核心布局的特征，其他地區(qū)主要呈現(xiàn)以省會城市或資源較好的區(qū)域的單核為主的空間分布特征。

（二）集聚性特征

筆者通過對民宿點進行平均最近鄰距離分析，得出全國各省區(qū)民宿的最近鄰指數(shù)NNI均小于0.5，并在1%的顯著性水平下，通過檢驗，屬于顯著集聚模式。筆者進一步分析省域尺度下民宿的集聚程度，用自然斷裂法將結(jié)果由高到低分成5級，等級越高表明集聚性越弱。以西藏、黑龍江、云南為一級區(qū)，集聚性最強；以遼寧、內(nèi)蒙古、山西、吉林等為二級區(qū)；以重慶、廣西、山東、新疆為三級區(qū)；以廣東、北京、青海、浙江等為四級區(qū)；上海為五級區(qū)，相對于其他地區(qū)上海民宿分布較分散。整體來看，各省區(qū)的民宿均呈現(xiàn)集聚分布態(tài)勢，且呈現(xiàn)出由東南沿海向西北內(nèi)陸集聚性逐漸增強的特征。

（三）等級規(guī)模特征

依據(jù)中國298個地級及以上城市民宿的位序-規(guī)模表，構(gòu)建市域雙對數(shù)坐標圖（見圖1）?？芍袊杏蛎袼薜木€性擬合度均較高，R2值均超過0.9，表明中國市域民宿分布狀況滿足位序-規(guī)模理論，并呈現(xiàn)出雙分型結(jié)構(gòu)。第一標度區(qū)中q值小于1，說明該分型體中各市域民宿發(fā)展水平相對均衡；而在第二標度區(qū)中q值大于1，表明在該分型體中首位城市的壟斷性較強，同時也表明幾個末位市區(qū)的民宿發(fā)展水平大幅落后于其他市區(qū)。

（四）可達性特征

本文將民宿作為耗費距離原點，計算每一個民宿通過交通網(wǎng)絡(luò)到整個中國區(qū)域內(nèi)任意柵格所花費的時間。筆者將中國民宿可達性以15 min、30 min、45 min、1 h、1.5 h、2 h、3 h、5 h、8 h為標準劃分為10個時間段（見圖2），然后統(tǒng)計不同時間段的累積耗費時間成本的累積頻率，通過ArcGIS計算不同累積時間段所占區(qū)域面積的大小關(guān)系，得到結(jié)論為中國民宿的平均可達性時間為90 min。我國民宿可達性好的地區(qū)較多，這與國家大力發(fā)展交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)密不可分，但部分地區(qū)交通可達性仍較差，需耗費8 h以上的地區(qū)所占的比例仍達10.25%，其中最差的可達性達到21 h。

可達性在全國的分布差異較為顯著，最差的區(qū)域分布在青藏高原地區(qū)、云貴高原地區(qū)、新疆南部地區(qū)、甘肅和內(nèi)蒙古交匯地帶及 內(nèi)蒙古西北部，多數(shù)為高寒、荒漠或邊境地區(qū)?？蛇_性較好的區(qū)域多連片分布在我國東中部地區(qū)，交通導(dǎo)向性明顯；西部可達性對交通依賴性更強，主要沿成渝、成昆、隴海、蘭新、京包、包蘭、湘黔、貴昆等交通廊道分布。

三、民宿分布影響因素分析

（一）影響因素識別及模型構(gòu)建

自變量選?。喝丝谝?guī)模，選取年平均人口反映（A）；經(jīng)濟發(fā)展水平，選取人均國內(nèi)生產(chǎn)總值（Gross Domestic Product，GDP）（B）、第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值（C）；信息基礎(chǔ)設(shè)施，選取年末移動電話戶數(shù)（D）；受高等教育人數(shù)，選取在校大學(xué)生數(shù)（E）；資源條件，用4A級景區(qū)（F）、5A級景區(qū)（G）和國家自然保護區(qū)（H）來衡量；城市等級（I），正省級、副省級、省會、地級市分別賦值為4、3、2、1。民宿數(shù)量為因變量進行回歸，方程如下：

式（1）中：Y為被解釋變量；自變量i為第i個研究單元，α為系數(shù)，εi為誤差項，數(shù)據(jù)均進行了標準化處理。

（二）回歸結(jié)果分析

本文采用逐步回歸分析，從決定系數(shù)R2來看（見表2），自變量對因變量的解釋程度達73.9%。模型中F檢驗值的顯著性水平為165.05，模型高度顯著。

由表2可知，中國民宿的空間分布受第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平、5A級景區(qū)、4A級景區(qū)、年末平均人口、在校學(xué)生數(shù)影響。而人均GDP、年末移動電話數(shù)、國家自然保護區(qū)、城市等級沒有通過顯著性檢驗。經(jīng)濟發(fā)展水平中第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值影響最為突出，說明以服務(wù)業(yè)為主導(dǎo)的第三產(chǎn)業(yè)推動民宿的發(fā)展，第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展的同時拉動居民消費的傳導(dǎo)機制，進一步促進住宿業(yè)的發(fā)展；資源環(huán)境變量中4A、5A級景區(qū)影響較為突出，二者均呈現(xiàn)正向的影響，且影響力相同。景區(qū)是旅游產(chǎn)品的主要“生產(chǎn)企業(yè)”，為民宿發(fā)展提供載體。

四、結(jié)論

本文通過運用核密度、最鄰近指數(shù)、Zipf位序-規(guī)模法則、累積耗費距離和多元線性回歸法對民宿空間分布特征及影響因素進行研究，得出以下結(jié)論：①整體來看，中國民宿空間分布差異性明顯，長三角、珠三角、環(huán)渤海、成都及麗江的民宿集聚區(qū)的格局基本形成；②從民宿集聚特征來看，各省區(qū)民宿均呈現(xiàn)集聚分布態(tài)勢，且集聚性由東南沿海向西北內(nèi)陸逐漸增強；③從民宿數(shù)量的等級規(guī)模特征來看，高位序城市民宿發(fā)展相對均衡，高位序城市的壟斷性不強，中后位序的城市發(fā)展大幅落后于其他地區(qū)；④從全國整體來看，民宿的可達性較好，平均可達性時間為90 min，可達性較差的多為高寒、荒漠、邊境地區(qū)，交通廊道效應(yīng)明顯；⑤影響因素分析表明我國民宿分布受第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平、5A級景區(qū)、4A級景區(qū)、年末平均人口、在校大學(xué)生數(shù)影響顯著，其中第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平影響最為突出；景區(qū)作為民宿發(fā)展的載體，發(fā)揮重要影響；在校大學(xué)生數(shù)有積極的影響；而人口規(guī)模與民宿發(fā)展呈現(xiàn)負相關(guān)；人均GDP、年末移動電話數(shù)、國家自然保護區(qū)、城市等級的差異并未對民宿分布帶來顯著差距。

參考文獻

[1] 張競予.家庭旅館博客營銷特征對顧客品牌態(tài)度的影響研究[D].杭州：浙江大學(xué)，2008：8-16.

[2] 張海洲，虞虎，徐雨晨，等.臺灣地區(qū)民宿研究特點分析：兼論中國大陸民宿研究框架[J].旅游學(xué)刊，2019（1）：95-111.

[3] 梅林，姜洪強.基于Airbnb數(shù)據(jù)的北京市民宿空間分異過程、因素與趨勢[J].經(jīng)濟地理，2021（3）：213-222.

[4] 吳曉雋，于蘭蘭.民宿的概念厘清、內(nèi)涵演變與業(yè)態(tài)發(fā)展[J].旅游研究，2018（2）：84-94.

[5] 楊欣，殷燕.兩岸民宿比較研究[J].經(jīng)濟研究導(dǎo)刊，2012（34）：187-190.

[6] 蔣家倩，李艷.國內(nèi)外旅游“民宿”研究綜述[J].旅游研究，2014（4）：16-22.

[7] 周瓊.臺灣民宿發(fā)展態(tài)勢及其借鑒[J].臺灣農(nóng)業(yè)探索，2014（1）：13-18.

[8] 馬鵬，張威.游客互動、體驗價值、主觀幸福感關(guān)系研究：一個民宿旅居者視角的實證檢驗[J].消費經(jīng)濟，2017（5）：83-90.

[9] 郝詩雨，趙媛，李可.廈門市民宿的空間分布特征與影響因素研究[J].華中師范大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2018（6）：916-924.

[10] 許澤寧，高曉路.基于電子地圖興趣點的城市建成區(qū)邊界識別方法[J].地理學(xué)報，2016（6）：928-939.

[11] 姜洪強，梅林，楊立青.中國淘寶店鋪服務(wù)質(zhì)量空間分異及影響因素[J].地理科學(xué)，2020（3）：428-436.

[12] 潘竟虎，李俊峰.中國A級旅游景點空間分布特征與可達性[J].自然資源學(xué)報，2014（1）：55-66.