黎小琴, 胡志毅
重慶師范大學 地理與旅游學院, 重慶 401331
鄉(xiāng)村旅游作為鄉(xiāng)村振興的助推劑, 在推動鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)融合、 帶動農(nóng)民就業(yè)增收、 促進鄉(xiāng)村交通基礎設施完善和美麗鄉(xiāng)村建設等方面起著至關重要的作用[1]. 隨著城市生活節(jié)奏加快和自駕游的興起, 鄉(xiāng)村旅游發(fā)展迅猛的同時, 也出現(xiàn)了同質(zhì)化嚴重、 主題特色不突出等一系列問題[2-3]. 為引導鄉(xiāng)村旅游向品質(zhì)化和特色化方向發(fā)展[3], 2019年6月, 國務院發(fā)布的《關于促進鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)振興的意見》中提出要實施休閑農(nóng)業(yè)和鄉(xiāng)村旅游精品工程, 建設鄉(xiāng)村旅游重點村, 豐富鄉(xiāng)村旅游產(chǎn)品, 提升鄉(xiāng)村旅游發(fā)展質(zhì)量和效益, 促進鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的實施.
鄉(xiāng)村旅游是國內(nèi)外旅游學界重點研究領域, 國外學者的研究主要集中于鄉(xiāng)村旅游發(fā)展、 鄉(xiāng)村旅游消費者、 鄉(xiāng)村旅游企業(yè)、 鄉(xiāng)村旅游社區(qū)居民、 鄉(xiāng)村旅游政府干預、 鄉(xiāng)村旅游對目的地影響[4]、 鄉(xiāng)村旅游地空間分布規(guī)律[2]等方面; 國內(nèi)學者從不同區(qū)域尺度對鄉(xiāng)村旅游進行研究, 已有研究表明, 經(jīng)濟基礎[2,5-7]、 交通條件[2,6-9]、 客源市場[2]、 農(nóng)業(yè)發(fā)展水平[5]、 人口規(guī)模[5,7]、 旅游發(fā) 展水平[5]、 資源稟賦[3]、 政策及創(chuàng)新環(huán)境[2]等是影響鄉(xiāng)村旅游地空間分布的主要因素.
鄉(xiāng)村旅游重點村是鄉(xiāng)村旅游高質(zhì)量發(fā)展的重要組成部分. 自2019年以來, 全國共有1 000個村入選國家級鄉(xiāng)村旅游重點村名錄, 在現(xiàn)有以鄉(xiāng)村旅游重點村為研究對象的研究中, 學者基于不同尺度, 運用最鄰近指數(shù)、 地理集中指數(shù)、 不均衡指數(shù)、 核密度分析、 基尼系數(shù)、 局域關聯(lián)指數(shù)等方法分析鄉(xiāng)村旅游重點村的空間分布特征[2-3,7-8], 并運用地理聯(lián)系率[2]、 地理探測器[7]、 多元線性回歸、 地理加權回歸[10]等方法探究其空間分布影響因素, 還有學者對其類型結(jié)構進行了揭示[2,7]. 但已有研究對鄉(xiāng)村旅游重點村空間分布影響因素的量化分析不夠, 尚未有針對西南地區(qū)鄉(xiāng)村旅游重點村空間分布規(guī)律的研究. 基于此, 本研究以西南地區(qū)138個國家級鄉(xiāng)村旅游重點村為研究對象, 運用最鄰近指數(shù)、 核密度估計、 網(wǎng)格維模型探討其空間分布特征, 并在此基礎上, 運用地理探測器對空間分布的影響因素進行因子探測, 了解不同影響因素解釋力的強弱, 最后運用地理聯(lián)系率和緩沖區(qū)分析方法進一步定量分析西南地區(qū)鄉(xiāng)村旅游重點村空間分布的自然因素和人文因素, 以期為山地鄉(xiāng)村旅游統(tǒng)籌規(guī)劃提供參考.
研究區(qū)位于中國西南部, 包括貴州、 云南、 四川、 重慶等4個省(市). 該區(qū)域由四川盆地及周邊山地和云貴高原中高山山地組成[11], 是中國喀斯特地貌集中區(qū)、 生態(tài)環(huán)境脆弱區(qū)[12]和中國村莊高密度聚集區(qū)[13]等多重特征的典型區(qū)域, 也是大城市、 大農(nóng)村并存的特殊地區(qū)[12]. 同時, 該區(qū)域擁有豐富的旅游資源, 并且作為“一帶一路”建設的重要節(jié)點, 交通網(wǎng)絡得到不斷完善, 鄉(xiāng)村旅游發(fā)展?jié)摿薮螅?在鄉(xiāng)村旅游助力鄉(xiāng)村振興的關鍵時期, 解析西南地區(qū)鄉(xiāng)村旅游重點村空間分布規(guī)律, 有利于鞏固西南地區(qū)脫貧成果, 拓展山地鄉(xiāng)村振興發(fā)展路徑.
①統(tǒng)計數(shù)據(jù): 研究區(qū)生產(chǎn)總值數(shù)據(jù)來自四川、 云南、 貴州各省地級市以及重慶市2019年國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報. ②矢量數(shù)據(jù): 西南地區(qū)行政邊界、 DEM、 公路、 A級景區(qū)矢量數(shù)據(jù)來源于國家科技資源共享服務平臺國家地球系統(tǒng)科學數(shù)據(jù)中心西南山地分中心(http: //www.geodata.cn); 重點村名單來自中華人民共和國文化和旅游部公布的第一批和第二批全國鄉(xiāng)村旅游重點村目錄; 西南地區(qū)城市名(直轄市、 省會城市、 地級城市、 縣級城市、 市轄區(qū)城市)來源于2020年4個省(市)統(tǒng)計年鑒, 城市政府駐地為該城市中心; 重點村和西南地區(qū)城市點數(shù)據(jù)坐標來自百度坐標拾取器(http: //api.map.baidu.com/).
1.3.1 最鄰近指數(shù)
采用最鄰近點指數(shù)用于分析鄉(xiāng)村旅游重點村的相互鄰近程度, 可以判斷其空間分布類型[14]. 計算公式為:
(1)
式中:R為最近鄰指數(shù);r1為任意一個重點村到其鄰近重點村的實際最短距離;rE為重點村在研究區(qū)內(nèi)隨機分布的理想平均距離. 當R=1, 為隨機性分布; 當R>1, 為均勻分布; 當R<1, 為集聚分布.
1.3.2 核密度分析
核密度分析主要從直觀上反映重點村分布密集程度[15], 公式為:
(2)
式中:S為待估計西南地區(qū)重點村的位置;Si為座落在以S為圓心的西南地區(qū)重點村;h為半徑空間范圍內(nèi)第i個重點村的位置.
1.3.3 網(wǎng)格維模型
對重點村空間分布進行網(wǎng)絡化分析時, 其所占據(jù)的網(wǎng)格格數(shù)N(r)會隨網(wǎng)絡尺度r的改變而變化[16], 若重點村具有無標度性, 則有N(r)和r的關系滿足
N(r)∝r-a
(3)
式中:a=D0,D0為容量維. 通過觀察行號為i、 列號為j的網(wǎng)格, 假設在其中的重點村分布數(shù)目為Nij, 分布總數(shù)為N, 可定義其概率為Pij=Nij/N, 則信息量公式為:
(4)
式中:K為區(qū)域各邊的分段數(shù)目, 可定義為K=1/r, 若重點村分布呈現(xiàn)出分形結(jié)構的特征, 則有:
I(r)=I0-D1lnr
(5)
式中:I0為常數(shù);D1為分維(稱信息維), 反映重點村在空間上的均衡性. 一般而言, 0≤D≤2, 網(wǎng)格維數(shù)D越大, 重點村空間分布越均衡, 反之則越集中; 當網(wǎng)格維數(shù)D趨近于1時, 說明重點村分布具有集中到某一地理線上的態(tài)勢; 當D1=D0時, 則表明重點村空間分布屬于簡單分型.
1.3.4 地理探測器
地理探測器可以有效探測不同地理影響因素以及它們相互作用下對重點村空間分布的影響, 以檢驗影響因子空間分布多大程度上解釋了重點村的空間分布, 檢測兩者之間的空間一致性[17]. 公式為:
(6)
1.3.5 地理聯(lián)系率
地理聯(lián)系率用于分析研究要素在空間分布上的聯(lián)系程度, 其公式為[18]:
(7)
式中:L為地理聯(lián)系率;Si為第i個地區(qū)重點村占總數(shù)的比例;Pi為第i個地區(qū)生產(chǎn)總值占總數(shù)的比例.L值在0~100之間, 值越大, 說明兩者之間的地理聯(lián)系率越緊密.
1.3.6 緩沖區(qū)分析
緩沖區(qū)是指在某一組地理數(shù)據(jù)周圍建立的具有一定寬度范圍的多邊形區(qū)域. 緩沖區(qū)分析的研究對象主要是點、 線、 面. 地物Oo的緩沖區(qū)定義如下:
B0={p:d(p,Oo)≤R}
(8)
表示所有距Oo的距離d小于或等于半徑R的點的集合為Oo的以R為半徑的緩沖區(qū)[19].
總體而言, 重慶、 云南、 四川、 貴州4個省市鄉(xiāng)村旅游重點村在數(shù)量上占比均衡, 比例分別為21.01%,26.09%,25.36%,27.54%(圖1). 最鄰近指數(shù)分析表明, 西南地區(qū)138個鄉(xiāng)村旅游重點村平均實際最鄰近距離為37.18 km, 最鄰近指數(shù)R=0.78, 小于1, 說明鄉(xiāng)村旅游重點村在西南地區(qū)空間分布上呈聚集分布態(tài)勢.
該圖基于國家測繪地理信息局標準地圖服務網(wǎng), 審圖號: GS(2016)2884號圖1 西南地區(qū)鄉(xiāng)村旅游重點村空間分布圖
運用網(wǎng)格維模型和核密度分析, 進一步探究西南地區(qū)鄉(xiāng)村旅游重點村空間均衡性, 結(jié)果表明: ①省市尺度上鄉(xiāng)村旅游重點村分布相對均衡, 但分形結(jié)構復雜. 西南地區(qū)鄉(xiāng)村旅游重點村在一定測算尺度上存在寬大的無標度區(qū), 空間結(jié)構分形特征顯著(圖2). 容量維D0為1.582 2(測定系數(shù)為0.992 7), 表明鄉(xiāng)村旅游重點村在西南地區(qū)4個省市區(qū)域尺度上分布相對均衡; 信息維D1為0.646 0(判定系數(shù)為0.968 4), 小于容量維數(shù), 且數(shù)值相差較大, 表明鄉(xiāng)村旅游重點村的分形結(jié)構較復雜, 鄉(xiāng)村旅游重點村系統(tǒng)網(wǎng)格內(nèi)部及不同網(wǎng)格維數(shù)之間的差異有統(tǒng)計學意義, 有向某一中心聚集的現(xiàn)象. ②與2019年相比, 2020年云南、 貴州、 重慶的鄉(xiāng)村旅游重點村空間分布的均衡性增強, 滇西、 貴州東南部的鄉(xiāng)村旅游重點村數(shù)量有所增加; 四川鄉(xiāng)村旅游重點村空間分布的均衡性較差, 鄉(xiāng)村旅游重點村的核密度仍然是以成都市為中心, 成都市與貴陽市、 昆明市的連接通道尚未形成, 與重慶主城區(qū)等4個大都市之間形成西南地區(qū)鄉(xiāng)村旅游發(fā)展的中部塌陷, 即四川西南部成為了西南地區(qū)鄉(xiāng)村旅游發(fā)展的薄弱區(qū)域(圖3). ③以“省會城市—交通干線”為依托, 集中連片聚集分布鄉(xiāng)村旅游重點村逐漸向省會城市聚集, 在西南地區(qū)形成4個以省會城市為中心的高密度區(qū), 且沿蘭海高速、 324國道、 滬昆高速、 汕昆高速等高速公路和國道形成連接4個高密度區(qū)的通道, 并形成高密度集中連片區(qū)(圖3).
圖2 西南地區(qū)全國鄉(xiāng)村旅游重點村網(wǎng)格維數(shù)雙對數(shù)散點圖
該圖基于國家測繪地理信息局標準地圖服務網(wǎng), 審圖號: GS(2016)2884號
運用地理探測器對西南地區(qū)鄉(xiāng)村旅游重點村進行影響因子探測, 結(jié)果顯示, 各因子影響程度由強到弱依次為旅游資源(X4)、 交通條件(X3)、 經(jīng)濟發(fā)展水平(X5)、 客源市場條件(X2)、 自然環(huán)境(X1)(表1). 因子的綜合作用對重點村空間分布的解釋力遠大于單因子解釋力, 表現(xiàn)為雙因子增強和非線性增強2種效應. 由此可知, 西南地區(qū)鄉(xiāng)村旅游重點村空間分異特征與影響因素間存在復雜綜合性, 其空間分布是多因子綜合作用的結(jié)果, 具體結(jié)果如表2所示.
表1 單因子探測影響因子排名
表2 交互探測影響因子
旅游資源是鄉(xiāng)村旅游重點村空間分布的首要影響因子. A級景區(qū)作為評價旅游資源稟賦高低的重要載體[20], 其中4A、 5A級景區(qū)是區(qū)域旅游發(fā)展的代表[21]. 以西南地區(qū)所有A級景區(qū)為中心進行緩沖區(qū)分析發(fā)現(xiàn)(圖4), A級景區(qū)15 km緩沖區(qū)范圍內(nèi)的鄉(xiāng)村旅游重點村的累計占比為85.51%, 緩沖區(qū)由15 km延伸至30 km時, 鄉(xiāng)村旅游重點村個數(shù)占比由85.51%提升至97.10%, 增加率大幅放緩. 為更加詳細分析西南地區(qū)鄉(xiāng)村旅游重點村在A級景區(qū)周邊分布情況, 本研究建立了1 km等間距10個緩沖區(qū)共10 km的緩沖區(qū)實體, 形成西南地區(qū)鄉(xiāng)村旅游重點村分布數(shù)量的折線圖(圖5). 結(jié)果顯示, 52.17%的鄉(xiāng)村旅游重點村集中分布在距離A級景區(qū)5 km的范圍內(nèi), 說明西南地區(qū)鄉(xiāng)村旅游重點村對旅游資源有高度的依賴性.
圖4 A級景區(qū)0~35 km緩沖區(qū)內(nèi)重點村的分布
圖5 A級景區(qū)0~10 km緩沖區(qū)內(nèi)重點村的分布
高等級景區(qū)推動鄉(xiāng)村旅游重點村的發(fā)展建設. 以不同等級的A級景區(qū)為中心分別進行緩沖區(qū)分析發(fā)現(xiàn)(圖6), 在39 km緩沖區(qū)內(nèi), 不同等級A級景區(qū)周邊鄉(xiāng)村旅游重點村分布個數(shù)差異有統(tǒng)計學意義, 鄉(xiāng)村旅游重點村分布個數(shù)從大到小依次為4A級景區(qū)、 3A級景區(qū)、 2A級景區(qū)、 5A級景區(qū)、 1A級景區(qū). 究其原因: ①5A級景區(qū)規(guī)模較大, 旅游核心區(qū)內(nèi)很少發(fā)展鄉(xiāng)村旅游, 大多數(shù)位于景區(qū)外沿, 距離景區(qū)中心較遠[22], 而且與4A、 3A級景區(qū)相比, 5A級景區(qū)數(shù)量較少, 所以影響范圍有限; ②4A級景區(qū)數(shù)量雖不如3A級景區(qū)多, 但屬于高等級景區(qū), 附近基礎設施完善、 旅游資源集中, 能夠?qū)崿F(xiàn)資源互補、 客源共享[2], 所以4A級景區(qū)對鄉(xiāng)村旅游村的帶動作用明顯高于其他A級景區(qū).
圖6 重點村在不同等級景區(qū)附近的分布情況
交通是連接客源地和旅游目的地的橋梁[23], 以國道和高速公路為依托, 良好的交通條件可以助力鄉(xiāng)村旅游發(fā)展. 在鄉(xiāng)村旅游目的地資源條件一致的情況下, 交通通達性高的地方可以提高鄉(xiāng)村旅游目的地吸引力[24]. 以交通干線(包括國道和高速公路)為中心進行緩沖區(qū)分析發(fā)現(xiàn)(圖7), 交通干線20 km緩沖區(qū)范圍內(nèi)鄉(xiāng)村旅游重點村累計占比69.57%, 緩沖區(qū)由20 km延伸至50 km, 鄉(xiāng)村旅游重點村個數(shù)占比提升至90.58%, 增加率有所下降, 說明鄉(xiāng)村旅游重點村有沿交通干線分布的趨勢.
圖7 交通干線0~70 km緩沖區(qū)內(nèi)重點村的分布
國道對鄉(xiāng)村旅游重點村空間布局的影響略大于高速公路. 以高速公路和國道為中心分別進行緩沖區(qū)分析發(fā)現(xiàn)(圖8), 在70 km緩沖區(qū)內(nèi), 國道和高速公路周邊鄉(xiāng)村旅游重點村分布差異有統(tǒng)計學意義. 究其原因, 高速公路和國道都是連接中心城市的主要通道, 極大地便利了城市居民前往鄉(xiāng)村旅游目的地, 但是因為高速公路屬于封閉管理, 控制了出入口, 所以高速公路對鄉(xiāng)村旅游重點村分布的影響力會略小于國道.
圖8 國道和高速公路0~70 km緩沖區(qū)內(nèi)重點村的分布
鄉(xiāng)村旅游發(fā)展與地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平聯(lián)系緊密, 二者相輔相成. 一方面, 鄉(xiāng)村旅游發(fā)展推動地區(qū)經(jīng)濟增長, 另一方面, 發(fā)達的地區(qū)經(jīng)濟有利于推動鄉(xiāng)村旅游提檔升級[25]. 將地區(qū)生產(chǎn)總值與鄉(xiāng)村旅游重點村的空間分布圖重疊, 發(fā)現(xiàn)鄉(xiāng)村旅游重點村的空間分布與地區(qū)生產(chǎn)總值(GDP)有高度的一致性, 前文的核密度分析也發(fā)現(xiàn), 高密度區(qū)主要集中在經(jīng)濟發(fā)展水平較高的省會城市. 為進一步探究鄉(xiāng)村旅游重點村與區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展之間的關聯(lián)程度, 運用公式(7)進行計算, 得到L=99.69, 表明二者有著極為緊密的聯(lián)系.
鄉(xiāng)村旅游重點村圍繞在城市近郊分布, 其客源市場主要是城鎮(zhèn)居民[26]. 以城市為中心進行緩沖區(qū)分析發(fā)現(xiàn), 隨著緩沖半徑的增加, 鄉(xiāng)村旅游重點村分布數(shù)量呈波動下降趨勢, 且94.20%鄉(xiāng)村旅游重點村分布在距離城市95 km的范圍內(nèi). 由圖9可知, 在距離城市中心5~10 km、 15~20 km和45~50 km這3個范圍有分布數(shù)量的峰值, 依次為19個、 17個和11個, 在距離城市市中心20~40 km范圍內(nèi)呈現(xiàn)出鄉(xiāng)村旅游重點村分布的低谷區(qū), 與吳必虎等[27]研究得出的中國城市周邊鄉(xiāng)村旅游最密集帶分布在距離市中心20 km和70 km結(jié)論有所不同. 其主要原因, 西南山地地形導致城市腹地范圍有限, 使鄉(xiāng)村旅游重點村聚集帶位于距離市中心較近范圍內(nèi), 表明山地鄉(xiāng)村旅游重點村空間分布具有特殊性.
圖9 城市0~155 km緩沖區(qū)內(nèi)重點村的分布
以省會城市、 地級市、 縣級市、 市轄區(qū)城市為中心分別進行緩沖區(qū)分析發(fā)現(xiàn)(圖10), 在0~200 km緩沖區(qū)內(nèi), 除市轄區(qū)城市外, 省會城市、 地級市和縣級市周邊鄉(xiāng)村旅游重點村分布個數(shù)隨著緩沖半徑的增加, 先上升達到峰值后又下降(地級城市和縣級城市40~60 km, 省會城市60~80 km).
圖10 不同等級城市0~200 km緩沖區(qū)內(nèi)重點村的分布
鄉(xiāng)村旅游重點村傾向于分布在中海拔地區(qū). 隨著海拔的增加, 會出現(xiàn)自然條件惡劣、 交通不便、 資源限制等問題, 導致鄉(xiāng)村旅游活動空間不足, 不利于鄉(xiāng)村旅游發(fā)展[28]. 研究區(qū)屬于典型的山地區(qū)域, 海拔起伏和高差比較大[29], 91.30%的鄉(xiāng)村旅游重點村集中在海拔2 km以下地區(qū), 且在海拔500~1 000 m處達到峰值(圖11). 為更加細致地了解西南地區(qū)鄉(xiāng)村旅游重點村在海拔2 km內(nèi)分布情況, 本研究以100 m為步長建立20個等間距區(qū)間, 由圖12可知, 第一個峰值位于海拔400~500 m處, 主要集中在四川盆地, 第二個峰值位于海拔900~1 000 m處, 主要集中在四川盆地周圍山地和黔渝交匯處, 以避暑型鄉(xiāng)村旅游地為主.
圖11 高程與重點村的關系
圖12 海拔2 km范圍內(nèi)重點村的分布
本研究首先運用最鄰近指數(shù)、 核密度分析、 網(wǎng)格維模型, 借助ArcGIS10.8, 對西南地區(qū)鄉(xiāng)村旅游重點村空間分布類型、 空間分布特征等進行分析, 在此基礎上, 運用地理探測器、 地理聯(lián)系率和緩沖區(qū)分析方法, 深入解析了影響西南地區(qū)鄉(xiāng)村旅游重點村空間分布的自然和人文因素. 主要研究結(jié)論如下: ①西南地區(qū)鄉(xiāng)村旅游重點村整體上呈聚集分布態(tài)勢, 主要以“省會—交通干線”為依托集中連片聚集分布, 在重慶主城區(qū)等4個大都市之間出現(xiàn)了鄉(xiāng)村旅游發(fā)展的薄弱區(qū). ②西南地區(qū)鄉(xiāng)村旅游重點村空間分布是多種因素綜合作用的結(jié)果, 其中, 旅游資源對其解釋力最大. ③52.19%的鄉(xiāng)村旅游重點村分布在距離A級景區(qū)5 km的范圍內(nèi), 且集中在4A級景區(qū)周邊; 69.57%的鄉(xiāng)村旅游重點村集中分布在距離交通干線20 km的范圍內(nèi), 且沿國道分布; 94.20%的鄉(xiāng)村旅游重點村分布在距離城市95 km的范圍內(nèi); 91.30%的鄉(xiāng)村旅游重點村集中在海拔2 km以下的地區(qū), 以中海拔地區(qū)為主.
首先, 由影響因素解釋力比較發(fā)現(xiàn), 旅游資源對西南地區(qū)鄉(xiāng)村旅游重點村空間分布的解釋力最大, 表明山地鄉(xiāng)村旅游發(fā)展對旅游資源有較大依賴性, 山地區(qū)域應以優(yōu)質(zhì)旅游資源為中心, 以國道和高速公路為依托, 打造鄉(xiāng)村旅游產(chǎn)業(yè)集群, 充分利用公共設施, 建立鄉(xiāng)村旅游地與景區(qū)的協(xié)調(diào)互動機制, 實現(xiàn)資源互補、 客源共享、 合作共贏; 其次, 受地形影響, 山地區(qū)域鄉(xiāng)村旅游地聚集帶距離城市中心較近, 應注重打造近郊高品質(zhì)鄉(xiāng)村旅游地, 培養(yǎng)忠實顧客, 放大城市經(jīng)濟溢出效應, 助力鄉(xiāng)村振興; 最后, 針對四川西南部鄉(xiāng)村旅游發(fā)展薄弱的情況, 認為該地區(qū)應依托京昆高速、 108國道, 利用山地特殊的自然環(huán)境, 打造避暑型鄉(xiāng)村旅游地, 并結(jié)合沿線川西地區(qū)少數(shù)民族文化, 發(fā)展特色鄉(xiāng)村旅游.
受數(shù)據(jù)可獲得性的限制, 本研究未能全面揭示鄉(xiāng)村旅游重點村的形成機制以及其經(jīng)濟效益和帶動示范作用, 有待今后的進一步研究, 此外, 在以后的研究中可以選取具有代表性的鄉(xiāng)村旅游重點村進行實地調(diào)研, 就鄉(xiāng)村旅游在帶動區(qū)域經(jīng)濟、 農(nóng)民增收和示范帶動作用進行深入研究.