哈尔滨市民宿空间分异及吸引力特征研究

2022-03-01张栩嘉

大众标准化 2022年1期

王旭，张鹏，张栩嘉

（哈尔滨师范大学地理科学学院，黑龙江哈尔滨 150025）

随着经济迅猛发展，人们对高品质生活的追求日益加剧，休闲度假旅游成为大众缓解压力、抒发心情的重要方式之一，因而民宿产业应运而生。2019 年7月19 日，文化和旅游部发布的新版《旅游民宿基本要求与评价》已通过批准，并自发布之日起实施，对民宿的星级评定、房源信息的真实性以及入住安全等方面进行规定。

“民宿”源自日语“minshuku”的发音，日本的民宿发展带动着东南亚地区的民宿产业的兴起；在欧美等发达国家，民宿指提供床和早餐的家庭旅馆，与英国的B&B (Bed and Breakfast)有类似之处；中国的民宿发展较晚，初始主要以“家庭旅馆”和“农家乐”的形式出现。随着民宿业态的迅速发展，国内外众多学者从诸多方面研究民宿行业，国外学者主要从民宿行业的竞争与挑战、基于游客感知的民宿质量评价、国内外游客在民宿选择上的偏好研究、影响民宿产业发展的因素以及民宿的发展前景等方面进行研究。国内学者主要从民宿起源与发展历程、民宿与乡村旅游、国外民宿业的研究对国内民宿产业发展的启示等方面进行研究。综上，国内外关于民宿的相关研究主要以大尺度的空间分异格局和集聚特征为主要内容。相关的国内研究多是在大尺度的空间格局基础上，将民宿与乡村旅游相结合，研究民宿业与旅游业的相互关系，乡村民宿的影响因素，从而发现民宿受到乡村交通、景区等级以及辐射范围的影响；国外研究多是以游客的选择偏好为基础，对民宿的消费者、经营者以及两者的关系进行研究，收入水平、受教育水平的高低影响着消费者的选择偏好，民宿经营者的行为、经营方式以及文化背景的差异反馈出民宿产业的多样性。而文章主要以市辖区为研究尺度，分析哈尔滨市民宿的空间分异特征，并且从民宿的内部条件分析民宿的内部吸引力。文章将民宿定义为利用闲置住宅、以家庭经营为主、通过周边特色吸引因素、提供独特旅游度假及休闲生活体验的载体。结合哈尔滨市民宿发展实际情况，利用线上民宿预订平台，收集民宿信息，根据民宿的空间区位以及民宿相关信息，分析哈尔滨市民宿在空间分异上的特征，讨论哈尔滨市民宿在空间布局上的趋势、民宿产业的吸引力特征以及哈尔滨市民宿产业未来的发展方向。

1 数据来源与研究方法

1.1 研究区概况

哈尔滨是黑龙江省省会，位于黑龙江省南部。哈尔滨市特殊的历史进程和地理位置造就哈尔滨市别具一格的风景文化，不仅拥有北方少数民族的独特风情，也将中外文化融合发展，得天独厚的冰雪资源也促进哈尔滨市的冰雪旅游业，逐渐打响世界冰雪文化旅游名城的名片。

1.2 数据来源

文章研究采取开放数据作为数据来源，以美团民宿信息为主要数据来源，以途家、小猪民宿等平台为补充，通过百度地图获取民宿地址。文章主要收集哈尔滨市主城六个区的民宿信息共3 590 条，以收藏量为基础进行筛选，得到有效和真实的民宿数据2 973条，其中香坊区332 家、松北区471 家、平房区129家、道里区343 家、南岗区808 家、道外区890 家。

1.3 研究方法

最邻近指数法用于确定民宿在空间上的分布模式，包括集聚、均衡和分散。公式：

式中：A 表示研究区域面积，n为样本数，rE为理论最邻近距离，rI为实际最邻近距离，R为最邻近指数。

核密度估计法用于计算地理要素测量值在指定邻域范围内的单位密度。公式：

式中：f(x)表示民宿的核密度估计值；n为民宿数量；h为带宽；K函数为空间权重函数；x-xi为估计点到样本的距离。

地理集中指数用于衡量研究对象在空间上的集中程度。公式：

式中：G为地理集中指数，xi为第i 个区内的民宿数量，T为民宿总数，n为文章研究的区域总数。G取值在0～100 之间，G值越大，民宿分布越集中。

不平衡指数反映研究对象在不同区域内分布的均衡程度，应用劳伦兹曲线中计算集中指数的公式来计算不平衡指数。公式：

式中：n为研究的区域个数，Yi为区域内民宿数量在区域所占比重从大到小排序后第i 位的累积百分比。不平衡指数S 介于0～1 之间，若S=0，说明民宿在区域内平均分布；若S=1，说明民宿集中分布在某一个区域。

2 哈尔滨市民宿空间分异特征分析

文章研究区域被松花江流域割裂为江北的松北区和江南的核心五区，在自然地理因素影响下，民宿呈现“大聚集，小分散”的整体地域分布格局。

2.1 民宿在空间上的集散情况

通过最近邻指数结果，哈尔滨市主城六区的R 值为0.137 6，小于1，显著性水平为0，哈尔滨市的民宿在空间上呈现集聚分布形式；每个分区的R 值均小于1，在全市和分区的尺度上，哈尔滨市的民宿在空间上均呈现集聚分布。通过地里集中指数结果可知，哈尔滨市主城六区民宿分布的地理集中指数为46.50，大于在假设的平均分布状态下的地理集中指数40.78，民宿分布呈现集中特征，主要集中在道外和南岗区；不均衡指数为0.37，说明民宿在哈尔滨市辖区的分布呈现较为明显的不均衡特征，各区之间的民宿在数量分布上存在差异。道外区、南岗区和松北区的民宿分布最多，其数量占总数的73%。

2.2 民宿在空间上的分布格局

哈尔滨市民宿呈现集聚分布，以核密度较大值的聚集区为中心，逐渐向四周扩散发展，民宿的密度不断降低；民宿的分布也受到景区与高等院校的吸引，景区分布密集的地区也是民宿集中分布的区域，景区重合度越高、集聚度越强，民宿在空间上的分布越集中。

总体上看，哈尔滨市的民宿呈现两个核心、四个节点的多核心式分布格局。核心一位于学府路与复旦街交叉口，以黑龙江大学、哈尔滨医科大学等院校及商服为核心的高校集聚区；另一核心位于道里区与道外区交汇处，以哈尔滨中央欧陆风情旅游区、哈尔滨市建筑艺术馆等景区为核心的景点集聚区。四个节点，分别位于香坊区的哈平路与和兴路交叉口，此处聚集着东北林业大学、哈尔滨师范大学等本科院校，周边还有乐松广场购物中心以及哈尔滨市松松小镇景区；南岗区的红旗大街与长江路交叉口，此地附近矗立着黑龙江省广播电视塔，哈尔滨市南岗区展览馆等景点；松北区包括两个节点，均位于中源大道，以松北大道为中线，呈现对称式分布。除主要核心区和中心辐射范围，其他地区也分散着少量民宿，其一是道里区迎宾一路，此地距离哈尔滨市太平国际机场较近，以短期住宿为主；其二是道外区东巨路，围绕着哈尔滨市滨江湿地景区有少量的民宿分布；平房区民宿密度较低，主要围绕黑龙江民族职业学院分布。

3 哈尔滨市民宿吸引力分析

文章将没有实际消费的民宿数据排除在外，保留数据2 565 条。

3.1 基于吸引力分级的空间分布情况

3.1.1 吸引力分级

根据收集的民宿信息，以消费量、评价分数和评价数量为依据，按照50%、25% 和25% 的比例得出的数值作为民宿的吸引力指数，依据平均分值和中位数分为五级。低吸引力为0～40，共计1 492家，占总数58.17%；较低吸引力为40～80，为516家，占20.12%；中吸引力80～150，共345 家，占13.45%；较高吸引力为150～300，共计158 家，占6.16%；高吸引力为54 家，仅占2.10%，说明民宿的吸引力的等级越低，民宿数量越多，高吸引力的民宿数量最少。

3.1.2 基于吸引力分级的民宿空间分异

不同等级吸引力民宿在空间的分布呈现不同特征。高吸引力民宿在空间上的分布与哈尔滨市民宿的两个核心聚集区一致，位于南岗区的学府路与复旦街、道里区与道外区交汇处，主要分布在道里区、道外区和南岗区；较高等级吸引力的民宿一部分分布在高吸引力民宿周围，一部分分布在松北区的中源大道，香坊区内哈平路与和兴路交叉口和永泰城附近是较高吸引力等级的民宿分布的主要区域；中吸引力的民宿在各分区均有分布，一般分布在高、较高吸引力民宿的周围；低与较低吸引力的民宿分布较广泛。

3.2 吸引力的内部影响因素分析

3.2.1 指标选取，见表1

表1 民宿内部吸引力指标选择

应用多元回归模型分别与影响因子进行计算，对民宿内部吸引力进行分析，判断民宿的吸引力是否受到内部条件的优劣以及消费者偏好的影响。

3.2.2 结果分析

以吸引力指数为因变量，运用多元回归模型对6个影响因子分析，结果见表2。

表2 民宿内部吸引力多元回归分析结果

民宿的内部条件在一定程度上影响着民宿的吸引力。传统意义上的价格和面积的适配度不再是现代消费者进行民宿选择时的首选因素，更多的将注意力集中在民宿的居住体验上，舒适的居住环境逐渐成为民宿的吸引点。根据结果，卧室窗户与电梯是民宿吸引消费者选择的主要因素，性价比虽不是消费者的首选参考因素，但也影响民宿吸引力的，面积与价格的适配度越高，越能吸引消费者，从而促进消费者进行选择。