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山东省旅游特色村空间格局特征及影响因素

来源:用户上传      作者:孙威龙 代合治 吴军

   摘要:研究以山东省1 207个旅游特色村为研究对象,综合运用GIS空间分析和数理统计等分析方法,探讨了旅游特色村的空间格局及影响因素。结果表明:①山东省旅游特色村经历慢速增长(2008—2011年)、中期过渡(2012—2013年)、快速增长(2014—2017年)阶段,在空间上呈集聚分布。②空间密度呈“环山呈带,沿海多点”分布格局;形成环鲁中南山地丘陵外围旅游特色村高密度带,威海、青岛、五莲多点分布。③显著空间正向自相关,冷热点格局呈以鲁中南热点县域为中心,由热点至冷点向外辐射“三环两点”结构。④旅游特色村空间格局形成过程中,政府政策起主导作用,高级景区与客源起导向作用,致使旅游特色村空间格局呈沿山地集聚、沿河、绕城、环高级景区分布。
  关键词:旅游特色村;乡村旅游;空间格局;影响因素;山东省
  中图分类号:S127:K928.5 文献标识号:A 文章编号:1001-4942(2020)05-0166-07
  Abstract Taking 1 207 tourism characteristic villages in Shandong Province as research object, we discussed their spatial pattern and influencing factors by using the methods of GIS spatial analysis and mathematical statistics. The results were as follows. ① The development of the tourism characteristic villages experienced slow growth (2008-2011), intermediate transition (2012-2013) and rapid growth (2014-2017), which showed the spatial agglomeration distribution. ②The density difference of tourism characteristic villages was obvious, which was the density pattern of “the belt around the mountains and the coastal area” forming a high density belt of tourism characteristic villages around the mountains and hills in central and southern of Shandong, and three independent high density points of Weihai point, Qingdao point, Wulian point. ③ Significant positive spatial autocorrelation results in the spatial hot spot distribution pattern of mid-hot cycle cooling and radiation distribution. The cold hot spot pattern takes the middle hot spot county of Shandong as the center, radiating the “three-circles two-point” structure from the hot spot to the cold point. ④ In the process of forming the spatial pattern of tourism characteristic villages, the government policies played a steering role, and the high-level scenic spots and tourist sources played a leading role, resulting in the spatial pattern of tourism characteristic villages along the mountains, along the rivers, around the cities, and around the distribution of high-level scenic spots.
  Keywords Tourism characteristic villages; Rural tourism; Spatial pattern; Influencing factor; Shandong Province
  
  鄉村旅游作为实现乡村振兴的重要力量、重要途径、重要引擎,在引领乡村文化振兴,改善农村生态、生产、生活,推进旅游扶贫,促进城乡融合,创造美好生活等方面发挥着重要作用,其快速发展在学术界引起广泛关注。国外乡村旅游地空间格局研究起步较早、发展较为成熟[1-4],注重空间格局特征[5]、演化规律与形成机制[6,7]、社会作用[7,8]等课题探究;多小微尺度研究,注重模型的应用,且现今更多关注于综合地理信息技术、旅游服务与旅游体验的优化[9-11]。国内乡村旅游地类型多样,研究对象丰富,如特色村[12]、乡村旅游模范村[13]、农家乐[14]、星级休闲农庄[15]、休闲农业示范点[16]、中国最美休闲乡村[17]等。研究内容多为空间格局演化与因素探讨、形成机制与空间布局优化,环城游憩带也是重要研究课题之一。研究尺度丰富多变,重要文化地理区、旅游区研究是国内研究的独特视角[13,18-22]。多以乡村旅游地空间格局的变化过程为着眼点,阐释时段内空间扩散趋势,从自然、人文、社会要素分析重要节点分布、动态发展过程与驱动因素,提出具体的空间优化措施与建议。注重定性与定量分析相结合,运用地理集中指数、最邻近指数、空间自相关、核密度分析、分型理论等对乡村旅游空间格局现状进行研究[20-23]。部分学者从单一要素,如交通通达度对乡村旅游空间格局形成的机制进行分析[24]。   旅游特色村是具有独特旅游资源,积极开展旅游活动,旅游产品特色明显,旅游收入在村收入中占有较大比重的行政村,属乡村旅游范畴。2007年9月,山东省开展旅游强乡(镇)和旅游特色村创建工作,截至2017年底共计旅游特色村1 207个。山东省旅游特色村体量大、发展历程完整,具有典型性。探究旅游特色村空间格局及其影响因素,有助于认识乡村旅游地空间格局衍生过程,促进乡村旅游科学发展;推进旅游特色村转型升级、合理布局。
  1 数据来源及研究方法
  1.1 数据来源
  旅游特色村名单与命名时间来源于《关于命名山东省旅游强乡镇、特色村的通知》《山东省旅游统计年鉴》,确保了数据的准确性。旅游特色村地理坐标通过百度坐标拾取器获取,其他基础地理信息数据来源于山东省天地图网站(www.sdmap.gov.cn),运用ArcGIS进行数据可视化处理。
  1.2 研究方法
  1.2.1 最邻近指数
  最邻近指数可判定旅游特色村在空间分布上的分布趋势,计算公式为:
  式中:R为最邻近指数,r1为实际最邻近点平均距离,rE为理论最邻近点平均距离;A为区域面积;n为旅游特色村数量。若R>1,说明旅游特色村空间分布为均匀分布;若R=1,说明旅游特色村空间分布为随机分布;若R<1,说明旅游特色村空间分布为集聚分布。
  1.2.2 核密度估计
  核密度估计用于计算每个输出栅格像元周围点要素的密度,搜索落入一定半径范围内的点状地理要素并统计其数量值,求出每一个像元的密度值,能够反映核对周边要素的影响强度。核密度值越高,要素越为密集。公式如下:
  式中:Rn(x)为核密度估计值,kx-xih为核函数;n为旅游特色村的数量,h为带宽,(x-xi)则为估值点到事件点xi处的距离。核函数与带宽同时影响核密度计算结果,经计算与反复调试,最终确定山东省旅游特色村的合理搜索带宽为25 km。
  1.2.3 空间自相关分析全局空间自相关:全局莫兰指数通常用于研究观测变量在整个研究区域内的空间相关性的总体趋势以及差异性。计算公式:
  2 结果与分析
  2.1 旅游特色村空间格局
  2.1.1 空间分布类型
  通过最邻近指数计算(表1),山东省1 207个旅游特色村的实际最邻近点平均距离r1=4.68 km,理论最邻近点平均距离rE=5.72 km,最邻近指数R=0.81,R<1,即山东省旅游特色村为集聚分布。2008—2017年最邻近指数波动变化,2008、2009年随机分布,其余年份集聚分布。
  2.1.2 空间密度格局
  最邻近指数描述地理要素在统计意义上的集中程度,通过核密度估计探求山东省旅游特色村空间分布高密度区,反映地理要素的实际空间分布与集聚特征。运用ArcGIS对山东省旅游特色村进行核密度估算,采用自然间断点法分为低(0~0.369个/百平方千米)、较低(0.370~0.784个/百平方千米)、一般(0.785~1.307个/百平方千米)、较高(1.308~1.984个/百平方千米)、高密度(1.985~3.921個/百平方千米)等级。结果显示,山东省旅游特色村空间密度异质性显著,为“环山呈带,沿海多点”分布(图1)。
   低核密度像元14 887个,其中0核密度像元1 063个,较低核密度像元14 008个,中等核密度像元8 687个,较高核密度像元4 252个以及高核密度像元1 708个。旅游特色村核密度值由核心区域向外递减,表现出明显的空间距离衰减规律;具有环鲁中南山区高密度带、沿海高密度点的点—轴空间结构。“环山呈带”即环鲁中南山区外围旅游特色村高密度区,是旅游特色村发展高度集中的区域,包括京杭运河沿线旅游特色村高密度带、济-泰极、淄博极,为全省面积最大的旅游特色村高密度区,核密度值为1.985~3.391个/百平方千米。沿海“多点”则为威海点、青岛点、五莲点等。
  同类研究中,湖南东密西疏[15],湖北鄂东集中连片、鄂西多中心[23],浙江于湖州安吉与杭州集聚[12],山西中、南分区集聚[25],江苏南密北疏[26]的乡村旅游地分布于重要市场附近以及低海拔平原地区。山东省地形中部凸起,而东部沿海且海岸线绵长,导致其在环鲁中南山区外围以及沿海重要城市形成旅游特色村高密度聚集区,与上述其它地区相比,山东省乡村旅游地空间格局具有独特性。
  2.1.3 空间相关格局
  运用ArcGIS空间分析工具以山东省137个县(市、区)为单元进行空间自相关计算,山东省旅游特色村全局Moran’s I指数为0.33(>0),置信度为99%,通过显著性检验。表明山东省各地区旅游特色村集聚分布显著,空间正向自相关性强,即具有显著的特定相似性的集聚分布模式。热点分析识别具有统计显著性的高值(热点)和低值(冷点)的空间聚类,将山东省旅游特色村空间分布分为热点、冷点、次热点、次冷点四种类型(图2)。热点为旅游特色村显著高值聚类县域,冷点为低值显著聚类县域;次热点、次冷点为高值或低值聚类较显著县域。
  
  山东省旅游特色村空间相关格局以中部热点县域为核心,由热点到冷点向外辐射分布,呈一大两小三个圈层,两个独立热点区。热点、冷点县域分布集中,次热点与次冷点县域分散。鲁中南热点核心:共22个县(市、区),于鲁中南山区形成最大热点核心区,是旅游特色村发展活跃地区,历史上范围逐年扩展;两点为青岛、烟台共5个县(市、区)。此区域旅游特色村发展活跃,为具有显著统计学意义上的热点地区。第二圈层为次热点圈层:次热点县(市、区)最多,共有45个,呈环状包围热点核心,为冷热过渡区,旅游特色村发展较为活跃。第三圈层为次冷点、冷点圈层:次冷点县域41个,零散分布于全省12个区域。冷点县域共24个,集中于3个地区,是旅游特色村欠发展地区。综合历史发展过程,山东省旅游特色村空间热点格局相对稳定,冷点北移、热点向南部扩散。其空间分异的合理性和均衡性有待于进一步提高。   2.2 旅游特色村空间格局影响因素
  2.2.1 地形因素
  地形作为直接影响旅游特色村建设的重要基础条件,对其空间格局形成有重要影响。山东地形以平原丘陵为主,且地貌类型多样;中部山地突起,西南、西北低洼平坦,东部缓丘起伏,以山地丘陵为骨架、平原盆地交错环列。对旅游特色村坐标数据与数字高程模型(DEM)数据进行叠加,并提取高程信息,以50 m高差为组距对旅游特色村数量进行分类统计(图3)。
  
  旅游特色村平均海拔为120 m,其数量与海拔高度呈反比,密度与海拔高度呈正比。0~50 m高差内旅游特色村数量最多,共519个,分布密度为每百平方千米0.6个;其次为50~100 m范围,共211个,分布密度为每百平方千米0.9个;海拔200~300 m地区共111个旅游特色村,密度为每百平方千米1.1个。400 m以上较高海拔地区旅游特色村数量稀少,共67个,分布密度为每百平方千米1.4个。综上,山东省旅游特色村主要分布于山地周围的低海拔地区以及平原地区。究其原因,低海拔地区面积广阔、地势和缓、农业发达,易于形成具有在地特色的乡村旅游地与旅游产品,旅游特色村数量众多。对比较高海拔地区,平原经济发展基础较好,城镇化影响显著,导致部分传统村落保护难度较大;较高海拔地区受地形限制,传统村落保护较好,因而平原旅游特色村空间分散,密度较低;山区旅游特色村更为集聚,密度较高。良好的山地资源禀赋提供多样的地文旅游资源,形成山东众多旅游特色村环山分布的特点,和缓地形适宜经济发展,优越山地资源便于旅游开发,对旅游特色村空间格局的形成起到促进作用。
  2.2.2 水文因素
  山东省三面环海,海岸线长3 345 km,占全国海岸线1/6;水系发达,自然河流平均密度在0.7 km/km2以上,干流长10 km以上的河流共1 500多条;鲁西湖带湖泊密集,水量丰沛。缓冲区分析结果(表2)表明,河流1 km范围内旅游特色村最多,共535个,72.41%旅游特色村集聚于河流2 km范围内。位于河流3 km缓冲区范围内共计旅游特色村1 069个,占总量88.57%。
   水源影响乡村聚落形成与分布,各大河流冲积平原土壤肥沃,形成以水为主要资源的旅游景观带;沿海区海洋文化与渔家文化独特,滨海体验是此类旅游特色村的独特卖点,促进沿海旅游特色村形成,产生众多依托海洋资源的乡村旅地。因而水文是影响旅游特色村形成与分布的重要因素之一,促成了旅游特色村沿海、沿河分布的格局。
  2.2.3 高等级景区辐射因素
  景区边缘型乡村旅游地在山东省旅游特色村中占有重要地位,其在具有乡村旅游地一般特征的同时具地域空间依附性、旅游资源互补性、客源市场共享性、区域经济相对滞后性和利益主体复杂性等诸多特征于一体[20]。选取山东省3A级及以上景区进行缓冲区分析,结果表明,541个(44.82%)旅游特色村位于缓冲区10 km范围内,20 km缓冲区范围内共有旅游特色村914个(75.72%)。高级景区资源与旅游特色村空间格局呈现很强的耦合性,符合大部分乡村旅游地的资源依附特点。高等级景区旅游资源丰富、旅游服务设施与客源基础完善,对景区边缘乡村旅游地具有带动作用,是周边乡村旅游地的重要依托。便于附近乡村旅游地进行乡村旅游、农家体验等旅游开发,与高级景区的旅游服务形成互补。
  2.2.4 客源因素
  大中城市郊区型分布是中国乡村旅游地空间分布主要形式之一,其以城市居民为主要目标市场[27]。城镇居民作为乡村旅游的主要客源,对乡村旅游地空间格局产生重要影响。利用ArcGIS对山东省各地市区域中心以10 km距离为间隔进行缓冲区分析,结果显示山东省旅游特色村分布整体上受距离影响变动趋势明显。旅游特色村数量随与城市中心距离增加而呈先增长后减少趋势。以30~60 km环城范围内旅游特色村数量最多,集聚67.27%的旅游特色村,共812个。在距城市35 km与55 km上下10 km地区形成旅游特色村环城游憩带,与吴必虎等提出乡村旅游地在距城市20 km与70 km左右地区形成高密集带与次密集带基本相符[28]。由此,客源因素是影响山东省旅游特色村空间格局的重要因素,在其他因素综合影响下形成现有空间格局。
  2.2.5 政府政策因素
  旅游特色村发展表现为政府为主导型,在乡村资源条件限制下,政策推动与引导起到至关重要的作用。国家、地方政策作用于资金保障、基础建设、人才培育、市场开拓等方面。上位政策给出发展目标与方向,在宏观层面对把握地区发展重点与方向起到至关重要的作用。地方政策保障旅游特色村发展,贯穿预热、命名、经营与验收等阶段,具有直接操控力,是连接上位政策与经营者切实要求的重要媒介;对旅游特色村发展资金、政策、人才、设施调控等方面作用细致、直接,尤其在规划、建设与投资方面作用明显。山东省各地市政策从旅游总体规划、精准扶贫、以奖代补等措施层面作用于旅游特色村经营与设施改善,支持乡村旅游提档升级;设立专项基金为旅游规划编制、资源开发保护、配套设施建设、人才培训与项目推动提供资助。创新政策优惠与贷款保障为旅游企业提供信贷担保,在调动旅游企业与景区发展积极性的同时吸引多产业投资融合、综合发展。打破资源条件限制,进一步促进旅游特色村数量增长。在政府政策推动下,山东省旅游特色村得到明显提升和完善,各类规模乡村旅游地迅速崛起,形成连通城乡的大旅游市场,成为省内旅游市场的主要支撑体,满足省内旅游市场需求。
  2.2.6 交通因素
  交通通达度对旅游地发展具有重要作用,旅游特色村以周边城镇客源为主,具有就近游、短期游的特点,自驾成為重要的出行方式选择。山东省交通通达度良好,2018年全省高速公路通车里程6 058 km,公路通车总里程27.56×104 km。对山东省旅游特色村与国道及高速公路进行半径5 km的缓冲区耦合叠加分析,结果显示大部分旅游特色村聚集于20 km缓冲区内,占92.46%。旅游特色村数量随距离增加递减,表现出较强的沿交通线集聚分布特点。5 km缓冲区内476个旅游特色村,占比39.44%;5~10 km缓冲区内314个旅游特色村,占比26.01%;10~15 km缓冲区内216个旅游特色村,占比17.90%。基于现有优越交通条件,地区交通差异减少,因而交通在旅游特色村空间格局形成过程中已经不是限制条件。   3 結论与建议
  3.1 结论
  山东省旅游特色村集聚分布,区域密度差异显著;形成“环山呈带、沿海多点”空间密度格局,点-轴空间结构明显。环鲁中南山区与滨海地区为旅游特色村集聚带,包括京杭运河沿线与济-泰极、淄博极;威海点、青岛点、五莲点沿海高密度点。山东省旅游特色村呈显著空间正相关分布特征,“三环两点”辐射分布;以热点地区为核心圈层,次热点地区为第二圈层,次冷点、冷点地区为最外圈层的一大两小三圈层结构。在地形、水文、高级景区、客源、交通等因素的综合作用过程中形成环山、沿海、沿河、依托高级景区与客源的空间分布规律。表现为以政府政策为主导,以现有资源为基础,以高级景区、客源为导向的旅游特色村格局形成机制。
  3.2 建议
  旅游特色村体量扩展,基础设施日益完善,区域间基础设施与市场总量已不是旅游特色村发展的制约因素,挑战集中于在精品旅游与乡村微旅行日渐发展的趋势下合理布局,更好突出特色,满足游客需求。
  3.2.1 平衡扩张,协调发展
  旅游特色村为村(社区)申报,地区推荐,综合评审;省域空间规划欠缺,难以综合考量其空间布局与格局建设。沿海、环山集聚明显,沿海、内陆差异显著。应充分发挥旅游空间规划的协调作用,协调点-轴发展关系,推动极点扩展,轴带转型,面状联结。旅游特色村开发应进行差异化引导,避免重复配置;制定长效监管机制,避免旅游特色村散漫发展,做到精心规划,精选布局,精致营销。
  3.2.2 提档升级,精品发展
  旅游特色村数量增长与质量提升失衡,部分特色村业态落后、经营不善,导致盈利不理想,面临停滞、整合提档问题。旅游特色村规划中应深挖民俗文化、乡村风貌等,品牌形象塑造与旅游产品提高等多方面联合发展,扬长补短,协同促进。拓展家庭教育型、休闲放松型、探索娱乐型和全面活跃型乡村旅游市场,提供精美化、精品化、精细化、多样化的旅游产品与服务。产业结构优化,向高端、高效转变,加快促进旅游新旧动能转换,满足游客的现代旅游消费需求,向精品旅游特色村过渡,形成精品高效的乡村旅游地。
  参 考 文 献:
  [1] Nepal S K. Tourism and rural settlements Nepal’s Annapurna region[J]. Annals of Tourism Research,2007,34(4):107-115.
  [2] Sarrión-Gavilán M D,Benítez-Márquez M D,Mora-Rangel E O. Spatial distribution of tourism supply in Andalusia[J]. Tourism Management Perspectives,2015,15:29-45.
  [3] Frisvoll S. Power in the production of spaces transformed by rural tourism [J]. Journal of Rural Studies, 2012, 28(4):447-457.
  [4] Lee S H,Choi  J Y, Yoo S H, et al. Evaluating spatial centrality for integrated tourism management in rural areas using GIS and network analysis[J]. Tourism Management,2013,34:14-24.
  [5] Hajilo M, Masoom M G, Langroudi S H M, et al. Spatial analysis of the distribution of small businesses in the eastern villages of gilan province with emphasis on the tourism sector in mountainous regions[J]. Sustainability, 2017,9(12):2238.
  [6] Papatheodorou A. Exploring the evolution of tourism resorts[J]. Annals of Tourism Research,2003,31(1):219-237.
  [7] Cehan A. Territorial dynamics of tourism in Romania: a long-term perspective (1990~2016)[J]. Human Geographies,2019,13(1):23-44.
  [8] Hernández J M, Suárez-Vega R, Santana-Jiménez Y. The inter-relationship between rural and mass tourism: the case of Catalonia, Spain [J]. Tourism Management, 2016,54:43-57.
  [9] Pandagale P U. Geospatial technology for tourism management in Aurangabad City[J]. International Journal of Computer Applications,2014,102(16):8-12.
  [10]Abomeh O S, Nuga O B. Utilisation of GIS technology for tourism management in victoria island Lagos [J]. European Scientific Journal,2013,9(3):92-118.   [11]Jeong J S, García-Moruno L, Hernández-Blanco J, et al. Planning of rural housings in reservoir areas under (mass) tourism based on a fuzzy DEMATEL-GIS/MCDA hybrid and participatory method for Alange, Spain [J]. Habitat International,2016, 57:143-153.
  [12]王莹, 许晓晓. 浙江农家乐特色村(点)的空间分布与影响因素 [J]. 河北师范大学学报(自然科学版), 2013, 37(5): 524-531.
  [13]王松茂, 何昭丽, 郭英之. “丝绸之路经济带”西北五省乡村旅游模范村空间分异及影响因素 [J]. 经济地理, 2019, 39(4): 199-206.
  [14]史文涛. 长沙市农家乐空间分布特征及影响因素研究 [D].长沙:湖南师范大学, 2014.
  [15]夏赞才, 唐月亮, 殷章馨, 等. 湖南省星级休闲农庄空间表征及影响因素 [J]. 经济地理, 2018, 38(6): 203-209.
  [16]曹哲, 邵秀英. 山西省休闲农业和乡村旅游地空间格局及优化路径 [J]. 世界地理研究, 2019, 28(1): 208-213.
  [17]王新越, 司武兴. 中国最美休闲乡村空间结构及影响因素研究 [J]. 干旱区资源与环境, 2017, 31(4): 195-200.
  [18]梁美玉, 史春云. 长三角旅游城市核心-边缘空间结构的演变 [J]. 旅游论坛, 2009, 2(2):229-233.
  [19]刘红梅, 肖泽平, 杨素丹, 等. 民族贫困地区乡村旅游景点时空演变分析——以渝东南地区为例 [J]. 西南大学学报(自然科学版), 2017, 39(11):164-171.
  [20]李伯华, 刘沛林, 窦银娣, 等. 景区边缘型乡村旅游地人居环境演变特征及影响机制研究——以大南岳旅游圈为例 [J]. 地理科学, 2014, 34(11):1353-1360.
  [21]汪德根, 陆林, 陈田, 等. 基于点-轴理论的旅游地系统空间结构演变研究——以呼伦贝尔-阿尔山旅游区为例 [J]. 经济地理, 2005,25(6):904-909.
  [22]熊浩, 王强, 鄢慧丽, 等. 多尺度下中国休闲乡村空间分布特征及其影响因素研究 [J]. 中国农业资源与区划, 2019, 40(8):232-239.
  [23]余瑞林, 陈慧媛, 陳广平, 等. 湖北省乡村旅游地空间分布及其影响因素——以高星级农家乐为例 [J]. 经济地理, 2018, 38(6):210-217.
  [24]郁琦, 李山. 上海市乡村旅游景点空间格局及可达性研究 [J]. 旅游科学, 2018, 32(3):51-62.
  [25]刘真真, 李盈昌. 山西省休闲农业与乡村旅游景点空间结构的计量地理分析 [J]. 中国农业资源与区划, 2017, 38(7):108-114.
  [26]胡美娟, 李在军, 侯国林, 等. 江苏省乡村旅游景点空间格局及其多尺度特征 [J]. 经济地理, 2015, 35(6):202-208.
  [27]贺小荣. 我国乡村旅游的起源、现状及其发展趋势探讨 [J]. 北京第二外国语学院学报, 2001(1):90-94.
  [28]吴必虎, 黄琢玮, 马小萌. 中国城市周边乡村旅游地空间结构 [J]. 地理科学, 2004,24(6):757-763.

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