基于G2-SFCA 的乡村旅游服务供需可达性评价

钟永德，魏 娟，廖小平，曾溪桐，李达立，2

（1.中南林业科技大学 旅游学院，湖南 长沙 410004；2.湖南开放大学，湖南 长沙 410004）

随着城乡一体化进程的加速，乡村成为大众休闲疏压、旅游观光的重要载体，城市居民越来越多选择乡村作为周末、短期出行的目的地[1]。特别是随着全面推动“乡村振兴”战略的实施以及新型城镇化战略驱动，乡村旅游为农村三产融合、农民增收、宜居乡村建设提供了全新的发展模式，也成为“双循环”发展格局下的新经济增长点[2-3]。据统计，中国乡村休闲资源70%位于乡村地区，2020 年，中国乡村旅游收入达到8 500 亿元，乡村休闲吸纳就业人数1 100 万。然而中国的乡村旅游发展时间较为短暂，目前仍然存在交通基础设施建设不完善，旅游基础设施供给不足等缺陷，在一定程度上抑制了乡村旅游事业的进一步发展[4]。发达的乡村交通网络系统以及完善的旅游基础设施能提供更加全面的旅游服务，将满足日益增长的居民乡村旅游需要，从而更好地支撑乡村旅游发展，推动乡村振兴建设。

可达性是对交通等基础设施建设的有效评价指标，是对乡村地区道路网络、乡村旅游和乡村振兴发展进行分析的重要工具[5]。可达性本质指从一个地方到达另一个地方的容易程度，通过最小的付出，获取尽可能多的资源和服务，包括地点的可达性、效用的可达性、时空的可达性等。1959年，Hansn 首次提出了可达性的概念,他认为可达性是交通网络中各节点相互作用的机会大小[6]，可达性决定了进行交流的社会实体的大致位置，但是早期的可达性概念是单维的，基本上是指从空间维度上克服阻力的难度，评估空间可达性可以衡量到达目的地、获取机会和获取服务的难度[7-9]。事实上，可达性是一个多维度的概念，涉及许多因素，如道路交通环境、资源的机会数量、社会群体分布、个人供需机会和出行方式等[10-13]。

关于旅游业与交通运输之间的关系，Lundgren在20 世纪80 年代开始就对交通在旅游业发展中的作用进行了探讨[14]。Smallwood 通过研究游客在目的地的运动模式，提出交通网络影响游客出行[15]。Rideau 从经济视角讨论了旅游地发展中交通的具体作用[16]。Byung 和Dexter 量化了旅游地中交通的支出和时间，为如何选择交通系统提供了理论依据[17]。王兆峰利用PSR（压力-状态-响应）模型发现张家界市交通对旅游发展的响应机制受经济发展水平、交通建设、旅游资源空间结构、旅游产业现状四个因素的影响[18]。张阳利用地理加权回归模型法论证了高程、坡度与可达性之间不存在显著相关性，而河网、路网和居民密度与可达性存在显著相关性[19]。

在旅游可达性层面上，当前的研究主要包括社区公园和旅游景点的可达性程度[20-21]，研究范围大多集中于城市内部以及大型城市节点间，如交通可达性与旅游经济的空间耦合分析[22]。然而，乡村层面的旅游可达性较少涉及，特别是以山地为主的交通网络欠发达地区的旅游服务可达性的研究存在不足。因此，结合乡村振兴的背景，本研究选取了湖南省中西部地区的官新高速辐射区域，对旅游服务设施供需情况进行探析，以构建一个基于大范围的乡村地区尺度的旅游服务供给空间网络的分析框架。

POI（Point of interests）是社会经济实体进行抽象后提取的点状矢量的空间数据，它容易获取，具有成本低、更新换代速度快、覆盖面广、识别率高等优点[23]。当前，POI 数据已经广泛应用在空间研究中，如人类活动、城市的绿地空间、交通设施的分布、教育培训资源[24-29]等方面。此外，还涉及POI 和其他类型调查数据相结合以探析不同区域群体的汽车选择和住房租赁需求偏好[30-31]的研究。而在旅游业内，结合POI 的应用研究主要包括景区的分布、行程推荐、智能旅游规划以及表征旅游发展情况等方面[32-35]。以POI 数据为指标来量化旅游服务，更加完整、精细化地反映全域旅游下的旅游服务设施的空间分布特征和各类旅游服务设施的供给情况[36]。

本研究将通过乡村旅游服务设施供给和人均服务需求两个层面结合，来为当前关于旅游可达性的研究做出贡献。比较不同类型乡村旅游服务的分布和可达性，可以发现各类旅游服务在不同时间阻抗下的可达性异同，并探讨造成其差异的原因。以官新高速辐射县内的乡村为最小研究尺度，本研究基于高斯两步移动搜索法（G2-SFCA）来衡量各类型旅游服务的通行水平。通过模拟官新高速建设前后的道路交通网络，分析旅游服务可达性及其变化，本研究试图解决以下研究问题：1）吃住行游购娱等旅游服务设施的分布和可达性模式是什么？2）不同时间阻抗下，乡村旅游服务的供需可达性是否有变化？3）高速建设前后辐射乡村的旅游服务可达性的数值和分布是否增加或减少？4）造成乡村旅游服务设施可达性差异的原因分析。

1 材料与方法

1.1 研究区域概况

官新高速，即官庄至新化高速公路，属国家高速公路干线G59（呼和浩特至北海）湖南省境内的一段，是G59 呼北高速中的重要组成部分，属于湖南全省122 个县市区所建设的“六纵七横”高速公路网第六纵，起于沅陵县官庄镇沐濯铺村，向北对接湖南北部的张家界至官庄高速公路，向南在新化县琅塘镇连接长芷高速公路，是湖南省中西部山区南北连接的重要通道，也是国家“十三五”165 项重大工程项目之一，国家扶贫重点工程建设项目。官新高速全长76.581 km，其建设后主要节点60 分钟车行等时圈，将辐射湖南省14 个县（市区），其中包括313 个乡镇（街道）、5 636 个村（社区）。该项目的建设对完善国家和湖南省高速公路网、开发区域旅游资源、促进项目沿线地区乃至湖南省经济社会发展均具有重要意义。

1.2 研究数据

1.2.1 交通路网

为了获取最新的相对完善的交通网络，本研究区域的交通路网数据来源于Open Street Map (OSM) 网站的最新实时数据(https://www.openstreetmap.org/)。数据原始坐标为WGS-1984地理坐标，为了便于后续的时间和距离成本矩阵的计算，本研究内的所有数据的投影坐标均转化为WGS-1984-UTM-Zone-49 投影坐标。本研究建立了包含高速公路、干道、一级道路、二级道路、三级道路、未分类道路、居住与生活道路等路网的矢量图层。完成空间路网间的拓扑关系、路网行驶限制、路距、耗时及连通性等相关属性的定义[37]。参考国家的限速要求，并结合以往研究，在不同等级的道路内，选择限速范围内的平均速度对道路进行速度赋值来近似计算实际出行时间[38-39]，将各级道路的时速分别设置为高速公路速度100 km/h、主要干道60 km/h、一级道路50 km//h、二级道路40 km/h、三级道路30 km/h、未分类道路20 km/h、生活道路5 km/h。根据不同路况和道路类型，可以确定道路的通行时间，基于此，构建了官新高速建设前后的空间网络数据集。在Arcgis 中运用服务区分析方法，以时间成本为阻抗条件，分别模拟得出官新高速建设前、后主要节点的1 小时等时圈，并获取等时圈范围。

1.2.2 旅游服务数据

图1 官新高速建设前（左）后（右）30、60 分钟等时圈范围Fig.1 30 and 60-minute isochronous circle ranges before (left) and after (right) the construction of Guanzhuang-Xinhua Expressway

研究区域内乡村旅游服务的数量视为供给量。本研究所用到的乡村旅游服务设施均来源于高德地图开发者平台（https://lbs.amap.com/?ref=https://console.amap.com）。按照高德地图POI的原始分类，基于“吃住行游购娱”旅游六大要素类别，获取了研究区域14 个县域内全部的乡村旅游服务设施，数据格式为点状矢量数据，通过获取的乡村旅游服务设施进行数据筛选剔除，最终得到全部乡村旅游服务设施107 279 处，其中，餐饮服务23 253处，住宿服务3 906 处，交通服务4 869 处，观光游览服务1 570 处，购物服务53 902 处，休闲娱乐服务19 779 处（表1）。

表1 基于高德地图的乡村旅游服务数量和类型Table 1 Quantity and types of rural tourism services based on Amap

1.2.3 人口数据

研究区域范围内人口数量可视为需求量。首先，在国家地理信息服务平台天地图（https://www.tianditu.gov.cn/）获取了研究区域14 县区的村镇边界，在World pop 官方网站（https://www.worldpop.org/）获取了经联合国校正版的最新全球人口数量栅格[40]，通过Arcgis 掩膜提取，获取了研究区所在行政范围内的人口分布100 km×100 km 影像。对影像进行UTM 投影后，分区统计将全部14 个县区的人口数量提取至Excel 软件。第二步，为了校正数据的误差，根据湖南省公布的第七次全国人口普查公报获取了研究区所在行政区域内的人口普查数据。将人口普查数据除以world pop 人口数据，得到人口修正系数。根据人口修正系数，完成对world pop 人口数据的校正工作。最后，使用分区统计工具统计每个村（社区）的人口数量；使用Arcgis 要素转点工具，以人口数量为赋值字段，取全部5 636 个村（社区）的中心点将栅格人口数据转换为矢量点状人口数据。

图2 研究区域道路分布Fig.2 Map of roads in the study area

1.2.4 出行成本

出行时间成本即为阻抗，其测量方式常见的有两种。一类是基于空间直线距离，这仅考虑旅游服务供需双方的空间位置。另一类是基于成本距离，这不仅考虑服务供需双方的空间位置，还考虑供需双方间的出行道路及交通状况。网络分析可以很好地模拟现实交通路网状况[41-42]。基于Arcgis 10.8 网络分析工具的OD 成本矩阵(Origindestination cost matrix)功能，基于路网现状及不同类型道路的车速限制要求，利用路网数据计算人们到旅游服务设施的OD 成本矩阵，计算实际出行时间和出行距离。本研究以人口到旅游服务的出行时间作为两步移动搜索法的距离矩阵表，计算不同时间阻抗下的乡村旅游服务空间可达性得分。由于本研究的研究区域为官新高速建设前后等时圈辐射范围，因此主要考虑车行时间成本，分别以30、60 分钟为旅游服务获取的极限距离。

1.3 研究方法

两步移动搜索法，最早是由Radke 等[43]提出，由Luo[44]进一步改进并命名为两步移动搜索法。两步移动搜索法综合考虑了设施的供给规模、需求规模和供需之间的距离关系对可达性的影响，可以全面、简便地对旅游服务的可达性进行计算。本研究中两步移动搜索法主要用于从可达性视角评价乡村旅游服务的供需，其可达性计算结果可以理解为人均（每千人）的乡村旅游服务的空间可达性（数量）。

两步搜索法忽略了距离衰减的过程，并假设搜寻区内的居民具有统一的访问能力[44]；利用高斯函数建立空间衰减规则，是各种两步移动搜索法扩展形式中最为常用的方法。在数据源、OD 成本计算规则等方面对常用的高斯两步移动搜索法进行改进，具体步骤如下：

第一步，以旅游服务作为供给点j，以人们前往旅游服务的路网极限距离d0作为半径建立搜索域j，汇总搜索域j内所有的人口数量，利用高斯函数按照距离衰减规律赋以权重，并对这些加权后的人口进行加和汇总，计算供需比Rj：

式中：Dk是每个需求单元k的人口数量，dkj为位置k、j之间的路网距离，单元k需要位于搜索域范围内(即：dkj≤d0)；Sj为旅游服务j的数量；G(dij)是考虑空间摩擦问题的高斯衰减函数，其具体形式可表示为：

第二步，以人口分布的位置i为需求点，以人们前往旅游服务的路网极限距离d0为半径，建立搜索域l，然后查找所有搜索域内的旅游服务j，将这些旅游服务的供需比Rj在高斯衰减函数的基础上汇总求和，得到人口i的基于距离成本的旅游服务可达性，其值越大表示空间可达性的程度越高：

第三步，传统高斯两步移动搜索法是仅仅基于距离成本的可达性计算模型，而通行成本可以分为距离成本和时间成本，时间成本可通过供需两点之间的通行时间来表示，因其考虑了道路等级、通达性等情况，更能反映可达性的实际内涵。

将时间成本纳入可达性计算模型，用获取旅游服务的极限通行时间t0替代路网极限距离d0作为搜寻阈值，将供需两点之间的路网通行时间tij作为衡量OD 通行成本的指标，对可达性模型进一步改进：

式中：AiT为基于时间成本的旅游服务的空间可达性。

图3 研究框架图Fig.3 Research framework

2 结果与分析

2.1 官新高速建成前后旅游服务可达性空间格局总体特征

为探索官新高速前后乡村旅游服务可达性情况，基于G2-SFCA 方法，在分别建立官新高速建设前后道路网络数据集的基础上，对全部107 279处旅游服务设施进行了官新高速建设前后的乡村旅游服务的综合可达性分析。同时，对比了出行阻抗在30 和60 分钟条件下的不同情况，使用Arcgis 自然断裂法进行官新高速建设前乡村旅游服务可达性结果的可视化。同样的断裂阈值结果能使建设前后的结果在空间上具有可比较性，因此在同等时间阻抗下，使用前者自然断裂的阈值进行官新高速建设后乡村旅游服务可达性的可视化。旅游服务综合可达性（TSA）可视化结果如图4 所示，颜色越深表示旅游服务综合可达性越高，白色表示无法获取旅游服务。两步移动搜索法计算出的旅游服务可达性结果，实际内涵是考虑距离衰减要素的广义人均（每千人）旅游服务设施数量。乡村旅游服务可达性越高，表示该地区越容易享受旅游服务资源。

图4 官新高速建设前(a、c)后(b、d)乡村旅游服务综合可达性Fig.4 Comprehensive accessibility of rural tourism services before (a,c) and after (b,d) the construction of Guanzhuang-Xinhua Expressway

从TSA 数值来看（表2），官新高速等时圈辐射范围内的5 636 个村，在30 分钟时间内，能获得旅游服务的乡村数量为5 580 个，而60 分钟内能获取旅游服务的乡村达到了5 592 个。官新高速建设前30 分钟出行成本的平均乡村旅游服务可达性TSA 为8.529 419，60 分钟出行阻抗的TSA 为9.213 698；建设后的TSA 为8.631 743 和9.332 464。大于TSA 平均值的乡村数量从30 分钟的2 231 个、60 分钟的2 479 个，变为建设后的2 218 个和2 417 个，分别占总数量的39.79%和43.11%。由此可以看出，60 分钟时间阻抗范围内人均能获取的乡村旅游服务数量更高和空间辐射范围更大，官新高速建设后的人均乡村旅游服务的平均值有一定的上升，乡村旅游服务可达性高值区增加，极值范围的扩大，导致平均线以上的乡村数量呈现出一定的下降。

表2 官新高速建设前后乡村旅游服务可达性TSATable 2 TSA of rural tourism service accessibility before and after the construction of Guanzhuang-Xinhua Expressway

30 分钟阻抗下TSA 值较高的村主要在县城中心向外沿高速公路周边村镇分布。G56 沿线在常德市的鼎城区、武陵区，沅陵县的官庄镇、沅陵镇形成高值聚集区；S20 沿线的高值区主要分布在安化县的城中心村镇以及柘溪镇，娄底市；S70 和S50 高速交会处的沿线高值区主要包括新化县、邵阳县和新邵县。而60 分钟阻抗下的TSA 高值区在G55 和G56 以及G55 与S20 交点处向桃江县扩散；在G55 与S70 高速沿线进一步向涟源市扩散。官新高速建设后，G56、S20、S50、S70 四条高速路通过官新高速连接，高值乡村的数量上升，官新高速道路沿线主要节点乡村的TSA 值均有提高，其中60 分钟阻抗的结果更为显著。

根据道路条件和不同区域的旅游设施分布可以发现，旅游综合服务设施高可达性的主要原因在于交通路网的通达程度，可达性的分布呈现明显的由城市中心沿高速路网向外递减的趋势，在城市中心一般形成高值的聚集区。

2.2 不同类型的旅游服务可达性分析

对每种类型的乡村旅游服务在官新高速建设前后30 和60 分钟时间阻抗下的可达性进行了比较分析，分别说明了六种乡村旅游服务（餐饮服务CSA、住宿服务ASA、交通服务TRSA、观光游览服务SSA、购物服务SHSA 和休闲娱乐服务LESA）在人均（千人）程度上可达性的频率分布表格和空间分布。图5～6 分别为官新高速建设前后不同类型的乡村旅游服务在30 和60 分钟的可达性可视化图。表3 显示了各类型旅游服务可达性的辐射乡村数量、可达性均值、最大值、标准差、总值和平均数以上的乡村数量。可以看出，无论在高速建设前后，60 分钟出行成本内每千人能获取各类乡村旅游服务的水平都显著高于30 分钟。

表3 官新高速前后不同类型乡村旅游服务可达性Table 3 Accessibility of different types of rural tourism services before and after of Guanzhuang-Xinhua Expressway

图5 官新高速建设前30（a-f）、60（g-l）分钟乡村旅游服务可达性Fig.5 Accessibility of rural tourism services in 30 (a-f) and 60 (g-l) minutes before the construction of Guanzhuang-Xinhua Expressway

除道路条件外，不同类型可达性明显的空间分异还源于各类旅游设施的空间分布和数量的不均衡。5 606 个村中，30 和60 分钟内能获取餐饮的乡村数量分别为5 331 个和5 434 个，在官新高速建设后分别为5 333 个和5 436 个，可达性均值从1.843 8 和2.020 7 增长为1.873 9 和2.032 0，高值区数量显著增加，从112 个和749 个增加为331个和787 个，CSA 值的增加村主要位于官新高速服务区节点沿线、武陵区、新邵县和娄星区。30和60 分钟内能获取购物服务的乡村分别为5 092个和5 118 个，在官新高速建设后分别为5 136 个和5 160 个。高速建设后，通达性提高，能获取购物服务乡村的增加导致每千人均购物服务的数量略有下降。在30 和60 分钟内能获取休闲娱乐服务的乡村分别为5 414 个和5 465 个，可达性均值变化较小，但高值村的数量从350 个和52 个增加为355 个和57 个。高值村主要分布在G50 沿线，在14 县区中武陵区的休闲娱乐设施点数量共3 094 个，达到总数的15.6%，休闲服务设施数量多、规模大，因而人均休闲服务水平最高。

官新高速建设前后人均交通服务、住宿服务和观光服务的可达性数值的变化整体较小。住宿服务可达性高值区主要分布在隆回、新邵、涟源，大部分位于官新高速1 小时等时圈外。交通服务可达性的高值区主要位于桃源县桃花源镇。观光服务虽然平均值变化较小，但高值区的乡村从官新高速前30 和60 分钟的37 个和96 个变为41 个和102 个；高值区位于常德市鼎城区花岩溪镇和沅陵县沅陵镇，这两个区域分别位于五溪湖景区和涟水沿河风光带，观光服务设施分别为83 处和240 处，占总观光游览设施数量的21.4%。

在能获取各类旅游服务的乡村数量方面，5 606 个村中，能获取交通服务设施的乡村数量最多；休闲服务次之；30 分钟范围内餐饮服务辐射乡村数量高于住宿服务，而60 分钟的范围内住宿服务的辐射乡村数量略高于餐饮服务乡村数量；购物服务的辐射村数量第五；能获取观光服务的乡村数量最少。从各类旅游服务可达性具体数值来看，官新高速辐射县内购物服务设施的可达性的平均值最高；餐饮服务设施可达性次之；休闲娱乐服务设施的可达性第三；交通服务设施的可达性第四；住宿服务设施的可达性第五；观光游览服务设施的可达性最低（SHSA ＞CSA ＞LESA ＞TRSA ＞ASA ＞SSA）。

图6 官新高速建设后30（a-f）、60（g-l）分钟乡村旅游服务可达性Fig.6 Accessibility of rural tourism services within 30 (a-f) and 60 minutes (g-l) after the construction of Guanzhuang-Xinhua Expressway

3 结论与讨论

3.1 讨 论

与传统的2SFCA 方法相比，高斯两步移动搜索法考虑了不同距离的服务设施获取的衰减，因此可以识别更多服务不足的区域，其可达性平均值差异较低。基于欧式距离的两步移动搜索法在反映旅游服务成本真实距离方面存在很大的误差，本研究采用了基于道路网络数据集的OD 成本矩阵。距离衰减的成本矩阵无法反映不同道路和速度情况造成的成本差异，因此在原有的基于距离的高斯成本矩阵的基础上使用时间衰减成本，基于不同等级道路赋予不同的速度，而不是直线距离或道路长度[46-48]，将更能反映出实际的出行过程中在获取旅游服务设施方面的可达性情况。

在空间分析或跨学科研究时，以县级行政区平均密度来表征的人口空间分布信息在运用于旅游服务可达性分析时，其精度会使旅游服务可达性存在较大的误差[49-51]。本研究中的人口数据是在村与社区的行政边界水平上，基于100 m×100 m的空间栅格进行校正，因此能反映出小尺度的行政区的人口分布情况。

结果清楚地表明，不同时间阈值条件下的乡村旅游服务设施的可达性存在很大差异。显而易见，30 分钟内有更多的区域无法获取各类乡村旅游服务，但在60分钟内可以获取。但就平均值而言，30 分钟内能获取的人均乡村旅游服务可达性要略高于60 分钟，这是因为人们往往会更倾向于获取距离更近的、在最短时间内容易获取的乡村旅游服务设施，而非更远的、耗费更多时间的设施[52-53]。较大的阈值时间会平滑从城市中心区域向外辐射的结果，随着距离的增加，获取乡村旅游服务设施时间的增加，可达性的时间成本的衰减程度也会随之增加。

研究结果还显示，不同类型的人均乡村旅游服务设施可达性存在差异主要是由于不同类型的乡村服务设施在数量规模和空间分布上存在较大的差异。就总体乡村旅游服务可达性的平均值而言，乡村旅游服务设施规模越大、数量越多，平均可达性越高；规模越小，数量越少，平均可达性越低，大多数的公园及其他基于设施的可达性研究都显示了这一特征[54-55]。乡村旅游服务设施的建设应当确保更多人能获得与享受到更多的乡村旅游资源与服务，但现实情况往往仅仅使某些地区或部分群体的社区居民受益[56]。

同时，乡村旅游服务的高可达性除受到设施规模和数量的影响外，还受到道路条件和分布情况的限制。在空间分布上，研究区域高速沿线的乡村旅游服务可达性较高，在不同高速交叉的节点城市的乡村形成可达性高值聚集区。这是因为位于城市中心的社区和乡村不仅仅是旅游服务设施集聚的地区，各类型的道路网络密集，连通性强，交通可达性高[57]。

官新高速建成前后的各类乡村旅游服务可达性对比也显示了这一特征，虽然可达性平均值的差异较小，但在具体的空间分布上可以看出官新高速沿线村镇的各类旅游服务可达性有明显的增加，尤其在高速服务区和连接节点的位置形成高值区。安化县内乡村的前后可达性数值对比最为显著，这是由于官新高速公路的大部分区域以及其主要服务区节点位于安化县内。

值得一提的是，相比其他旅游服务设施，能够获取交通服务设施的乡村数量最多，能够获取观光服务设施的乡村数量最少。大规模的乡村公路的建设，也使得相比其他各类的乡村旅游服务设施，交通服务设施在低值区的分布相对更为均匀[58]。以高观光服务可达性为主的乡村、社区一般位于水系沿线和城市外围的大型自然景点和公园附近，不仅数量较少，大多景点位于位置较为偏僻的村镇，获取观光服务的时间较长，这一结果与过往研究自然公园可达性的研究结果有着高度的一致性[59]，学者的研究也显示绿色空间的分布通常主要有利于郊区外围的社区[60]。

3.2 结 论

在本研究中，通过模拟官新高速沿线的1 小时辐射县内乡村的可达性分布情况来弥补在以乡村为主区域的旅游服务供需可达性研究的空白。按照旅游六要素分类来划分基于POI 的乡村旅游服务设施，并将其运用到G2-SFCA 模型中，计算人均（每千人）的“吃住行游购娱”以及综合乡村旅游服务可达性的数值和空间分布。具体研究结论如下：

1）出行阻抗对乡村旅游服务的供需可达性有着显著影响，基于时间成本对比了30 分钟和60分钟时间阻抗的两种不同情况，30 分钟阈值的可达性高于60 分钟，但是60 分钟阈值的辐射乡村范围更广。

2）“吃住行游购娱”六类乡村旅游服务的供需可达性在空间分布上存在较大差异，官新高速沿线各类乡村旅游服务的供需可达性为SHSA ＞CSA ＞LESA ＞TRSA ＞ASA ＞SSA。

3）道路条件和不同类型的旅游设施数量和分布影响着乡村旅游服务的供需可达性水平。总体而言，高速沿线的乡村旅游服务供需可达性较高，在高速交叉的节点的城市、乡村形成可达性高值聚集区。

4）官新高速建设后沿线村镇的综合旅游服务可达性有较为显著的增加，节点乡村的变化更为明显。但在具体的乡村旅游服务上，官新高速的建设对人均交通服务、住宿服务和观光服务可达性数值的影响较小，对人均餐饮服务、购物服务和休闲服务的影响更为显著。

乡村旅游服务设施供需的空间不均衡意味着在改善低值区交通通达度的前提下，还需要更多地增加均匀分布的乡村旅游服务设施，以确保不同区域的人们获取乡村旅游服务的公平性。在此背景下，讨论各类旅游服务可达性对于其他可能面临旅游资源有限和旅游服务空间不均衡（或未来不平等）问题的相关决策具有现实意义，尤其是在乡村、山地和其他不发达地区。未来的研究可以结合问卷调查、访谈等方式，进一步考虑路况的变化、不同社会群体的出行选择、不同类型的乡村旅游服务的选择偏好等因素的影响。基于相关交通大数据平台及线下个人出行数据，这些研究将为湖南中西部山地为主的乡村乃至更广区域的各类旅游服务设施的建设、相关设施规划以及乡村旅游服务的公平性决策提供有力的指导和参考。