新疆乡村旅游地空间分布及影响因素研究

葛守林 时 卉 王明辰

(新疆财经大学,新疆 乌鲁木齐 830012)

1.问题提出与研究回顾

《全国乡村产业发展规划(2020—2025 年)》指出,预计2025 年全国乡村旅游年接待游客人数将超过40 亿人次,经营收入将超过1.2 万亿元,乡村旅游成为新时代乡村经济发展的强大动力,对助力乡村振兴和高质量发展战略的稳步实行,全面推动乡村振兴具有重要意义。 乡村旅游地是乡村旅游发展的一项重要抓手,其科学合理的空间布局将直接影响到地区乡村经济的发展。

乡村旅游地是乡村旅游活动的发生地,拥有一定的乡村自然或人文资源,以乡村性为根基,能满足游客乡村旅游需求的空间容器[1]。 乡村旅游一直是农村经济发展的重要增长点之一,因此相关研究受到学者广泛关注,国内乡村旅游的研究始于1987 年的“台湾省的观光农业”一文,研究内容集中在休闲农业、观光农业等方面[2],有关乡村旅游地研究在2000 年前后才迅速增加,研究重点围绕乡村旅游地的空间结构[3],空间演化特征与影响因素等方面展开[4-6];研究尺度涵盖全国、省域及单个乡村旅游地[7-8],研究方法主要通过最邻近点指数、核密度及叠置分析等方法分析乡村旅游地的空间形态、区位规模、分布格局,并通过地理探测器、多元回归等定量方法探讨空间分布的影响因素[9-10],此外,部分学者还通过Cite Space 软件与动态演化模型研究乡村旅游地迁移轨迹、空间分异特征、扩散规模等[11]。研究发现国内外学者对乡村旅游地的研究内容丰富,角度多元,研究对象多集中在沿海经济发达地区。 研究尺度包括国家、省级、县域等层面,然而在影响因素的空间差异分析还存在不足,在经济欠发达省份乡村旅游地影响因素在空间上的差异分析更少。 我国乡村旅游发展水平在空间上呈现东部省区较高、中西部较低的分布格局。发展较好省区主要分布在东部沿海和长江流域,与我国宏观经济发展格局保持一致。 新疆维吾尔自治区作为我国面积最大、旅游资源禀赋丰富的省级行政单位,农村地域广袤,拥有庞大的乡村基数,旅游业发展条件得天独厚。 但无论从研究成果数量还是乡村旅游地数量来看,相较其他地区仍有很大差异。 新疆乡村旅游高质量发展是推动旅游兴疆、实现乡村振兴战略和推动新时代西部大开发战略形成新格局的重要途径。

鉴于此,本文以国家农业农村部、新疆农业农村厅认证的新疆维吾尔自治区(除新疆生产建设兵团外)的乡村旅游地作为研究对象,拟运用最邻近指数法、标准差椭圆、核密度分析等方法对乡村旅游地分布类型、分布方向、密度特征进行分析,并通过地理探测器及多尺度加权回归探讨乡村旅游地影响因素,以期为新疆乡村旅游高质量发展提供实践的参考,为西北干旱地区乡村振兴战略提供理论支撑。

2.数据来源与研究方法

2.1 数据来源与处理

参照已有相关研究[12-15],依据乡村旅游地的内涵,本文选择国家乡村旅游重点村、新疆维吾尔族自治区及各地州乡村旅游重点村、自治区旅游扶贫重点村、中国美丽乡村、国家森林乡村、A级景区所在的村落作为乡村旅游地的研究对象。共选取1007 个村落作为乡村旅游地,其中包括国家级乡村旅游重点村45 个(2019-2022 年公布,共4 批)、中国美丽休闲乡村55 个(2010-2023 年公布,共14 批)国家森林乡村27 个(2019 年公布,共2 批),新疆省级自治区级乡村旅游重点村85 个(2021-2022,共2 批)、各地州乡村旅游重点村85 个(2021-2023)、A 级景区所在村落数量89 个(2023 年公布的景区名单)、自治区旅游扶贫重点村621 个(2019 年公布)。

数据来源方面:国家乡村旅游重点村数据来源于中国文化和旅游部官网;中国美丽乡村及国家森林乡村数据来源于国家农村农业部官网;自治区旅游扶贫重点村、自治区及各地州乡村旅游重点村数据来源于新疆维吾尔族自治区文化与旅游厅官网;各地州乡村旅游重点村来源于新疆各地州人民政府网。 DEM 数据来源于地理空间数据云,气温数据来源于国家气象科学数据中心提供的气象站点数据,人口密度、植被覆盖指数、土地侵蚀指数来源于资源环境科学与数据中心。

数据处理方面:本文所有村落的地理坐标借助百度地图API 坐标拾取器获取,为保证所有数据坐标及投影的一致性,所有空间数据运用Arc-GIS10.8 进行处理。

2.2 研究方法

2.2.1 标准差椭圆

标准差椭圆用于分析空间分布方向,确定中心坐标,根据标准差和转角等指标,得出要素的分布方向特征[16]。

2.2.2 最邻近指数分析

最邻近点指数反应要素在空间的集聚状态,通过点要素之间的邻近程度确定结构形态。 公式如下所示。 公式如下所示[17]:

式中:R 为最邻近指数;Re理论邻最近距离;Ri实际平均最邻近距离;A 是新疆地域面积;n 为乡村旅游地的数量。

2.2.3 核密度分析

核密度分析用于描述研究对象空间密度特征的方法,能够有效反映核心区域对周边区域的影响程度。 公式如下所示。 公式如下所示[17]:

式中:h 为带宽;x-xi为乡村旅游地到测量标点村xi的距离,为核函数。

2.2.4 地理探测器

地理探测器是通过探究某一属性层内方差和总方差的关系,诊断空间分异现象及其驱动因素的空间统计方法。 地理探测器因子影响力以q值度量,公式如下[17]:

式中:q 代表影响力大小,取值范围为[0,1],q 值越大表明因子影响力越强。 L 为自变量分层;Nh为层h 的单元数;N 为研究区域整体单元数;和Nσ2分别层h 和全区的方差。

2.2.5 多尺度地理加权回归

多尺度地理加权回归(MGWR)用于分析影响因素在空间上影响力的大小,选取最佳带宽进行回归,并通过带宽大小及带宽所占比例,判断空间存在的异质性的程度。 公式如下[18]。

式中:(ui,vi)为第i 个乡村旅游地的位置;Yi和Xij分别为因变量Y 和自变量Xj在(ui,vi)处的观测值,βbw0、βbwj分别为最优带宽下的截距及第j 个自变量的回归系数;bw0 和bwj 分别为截距及第j 个自变量回归系数使用的带宽。

3.新疆乡村旅游地空间分布格局

3.1 整体分布特征

本文通过标准差椭圆分析、最邻近指数、泰森多边形变异系数对新疆乡村旅游地整体分布特征进行分析。 从标准差椭圆分析的结果发现,新疆乡村旅游地总体上呈现“东北-西南”的空间分布格局。 其中,椭圆内部区域包括塔城地区、伊犁哈萨克自治州、昌吉回族自治州、乌鲁木齐市、阿克苏地区、克孜勒苏柯尔克孜自治州、喀什地区、和田地区。 运用最邻近指数对新疆乡村旅游地空间分布的计算,得出最近邻指数R 为0.36,小于临界值1,且显著性水平P〈0.01,表明新疆乡村旅游地整体呈现集聚型分布状态,进一步采用泰森多边形变异系数CV 对最邻近指数点可能存在的误差进行检验,计算得出,Voronoi 多边形变异系数为322.1%,远大于凝聚型临界值64%,验证结果表明,乡村旅游地集聚型分布特征较为典型,其中,喀什地区、克孜勒苏柯尔克孜自治州、伊犁哈萨克自治州、阿克苏地区、和田地区集聚特征明显。

3.2 空间集聚特征

空间集聚有利于充分发挥乡村地区生态环境优美的优势,从而助力乡村振兴和高质量发展战略的稳步实行。 本文运用ArcGIS10.8 对新疆乡村旅游地的空间分布进行核密度测算。 结果发现新疆乡村旅游地在空间上整体呈现出“两大核心密度区-两大次核心密度区”为依托的环核分布区。 两大核心密度区位于分别位于克孜勒苏柯尔克孜自治州和喀什地区的交界处及伊犁哈萨克自治州,两大次核心密度区分别位于和田地区和阿克苏地区。

其中,第一大核心密度区位以喀什市为核心点向四周辐射,辐射带动了疏附县、疏勒县、阿图什市地区,并以和田市为中心形成的第一大次核心密度区相互辐射,在两大地区之间形成了密度带。 第二大核心密度区以伊宁市为核心向四周辐射,北部到博尔塔拉蒙古自治州、南部辐射范围到阿克苏地区,东西部辐射范围几乎涵盖了整个伊犁哈萨克自治州,并在四周形成了多个环核群。 第二大次核心密度区位于两大核心密度区的连接点上,并以阿克苏市为核心点向两大核心密度区进行辐射。

3.3 空间自相关

乡村旅游地空间分布呈现明显核心密度区集聚的空间特征,不同的集聚结构内部是否具有相互影响关系,决定了乡村旅游地的发展能否凸显群效应。 本文利用 ArcGIS 软件格网分析将新疆行政区底图划分出 10 km×10 km 的初始网格,除去新疆生产建设兵团地区,共计提取 15830 个网格,用核密度值作为输入字段。 根据测算结果,乡村旅游地的全局Moran's I 值为0.355。 采用Z 值检验对Moran's I 的显著性进行检验,85.42 的得分明显高于均匀分布区间1.65 的上限。 经过标准化正态统计量检验,得到的P 值小于0.05,置信区间可信度达到95%,这表明新疆乡村旅游地总体存在显著的空间相关性。

进一步借助局域自相关探究各网格内具有统计显著性聚类的区域,结果发现新疆乡村旅游地多与周边邻域存在明显的空间依赖。 高高聚类分布区域包括伊犁哈萨克自治州、阿克苏地区、喀什地区、和田地区、克孜勒苏柯尔克孜自治州。 低低集中在新疆南部区域,包括巴音郭楞蒙古自治州、哈密地区、阿勒泰地区等。 不存在高低集聚及低高集聚类型。 说明新疆乡村旅游地多与周边邻域存在明显的空间依赖且表现为反映出为高-高聚类分布、低-低聚类的分布特征。

4.新疆乡村旅游地空间分布影响因素

4.1 影响因素指标构建

文化生态学理论认为,文化事物的产生、发展受到自然、社会等环境的影响。 基于已有研究,并结合新疆的现状,本文从自然地理[19]、社会经济[20]、生态环境[21]三个维度选择14 项指标作为影响因子,分析新疆乡村旅游地空间分布的影响原因。 各探测指标均采用自然最佳断裂点分级法,将选取的指标划分为5 级,进行因子分析。

表1 影响因素及指标说明

4.2 影响因素分析

将提取的15830 个网格数据进行地理探测器分析,通过比较q 值大小选取影响乡村旅游地的主要因素,并运用MGWR 模型对主要因素影响力进行详细分析,而后使用交互探测,对各主要因素之间的相互作用进行分析。

4.2.1 主要影响因素选取

将选择新疆地区乡村旅游地核密度值作为探测要素 Y(因变量),以上述各影响因素(X1-X14)作为自变量,通过地理探测器处理数据,得到如下结果(表2)。

表2 新疆乡村旅游地地理探测结果

由上述结果可知,各因子的P 值均小于0.01,表明各指标对乡村旅游地空间分布均有显著性影响。 进一步分析影响因子的q 值可知,因子解释力存在明显的分层现象。 其中,排名前5的因子解释力q 值均在0.1 以上,其余因子均在0.05 以下,因此本文主要针对解释力值大于0.1的因子进行讨论。 在解释力大于0.1 的因子中,排名前5 的因子有降雨(X4=0.104)、河网密度(X5=0.107)、人口密度(X10=0.167)、土地侵蚀指数(X13 = 0. 182) 及植被覆盖指数(X14 =0.124),反映出新疆乡村旅游地空间分布受自然地理因素、社会经济因素、生态环境因素的影响。

4.2.2 单因子分析

为进一步探究上述排名前5 的影响因子在空间上对新疆乡村旅游地的空间分布的影响程度,本文选择 MGWR 模型对其进行分析,并对各影响因素的回归系数以5%的显著性水平作为标准进行筛选,并对结果的带宽、平均值、最大值、中位数、最小值、标准差进行统计分析(表3)。 结果发现:上述5 个变量的带宽均在43-49 之间,且占样本数量的比例为4%-5%之间,局部效应明显,表明5 个变量均对新疆乡村旅游地空间分布特征的影响在不同位置存在显著的差异性,平均值反映了因素对Y 变量的整体影响程度,也是该因素的整体回归系数均值,最小值、中位数、最大值是以5%的显著性水平作为标准,筛选过后得出的结果。

表3 MGWR 模型回归系数的统计描述

(1)地侵蚀指数具有显著的负向影响,与乡村旅游地的核密度值呈现高度的负向一致性,反映出新疆大部分地区土地侵蚀指数越低,则乡村旅游地分布越集中的特征。 其中在喀什地区与克孜勒苏柯尔克孜自治州的交界处、伊犁哈萨克自治州的中部、和田地区北部、阿勒泰南部区域回归系数最大,表明以上地区的土地侵蚀指数影响程度较高,对该区域乡村旅游地的聚集程度影响显著。

(2)植被覆盖指数回归系数均值为0.873,呈现出显著的正向影响。 植被覆盖指数回归系数在喀什市、和田市、伊宁市等乡村旅游地密集区域回归系数较大,均在1.324 以上,表明植被覆盖指数是影响乡村旅游集聚的重要因素,除核心密度区之外,其他地区回归系数表现出东部大于西部的特征,原因在于巴音郭楞蒙古自治州、哈密市等东部区域植被覆盖指数较低,因此表现出植被覆盖指数越大,乡村旅游地越多,也越集中的特点。

(3)降雨量回归系数显著区域中,有99.5%以上的地区呈现正向影响。 各地区对降雨的依赖程度差异较大,喀什市的回归系数最大最高值达到40.35,喀什市周边地区及阿克苏地区北部地区的回归系数次之,最高值为25.88,表明上述区域降雨量是影响乡村旅游地核密度值的主要因素。 和田地区、巴音郭楞蒙古自治州中部、哈密市北部的回归系数在0-0.802 之间,对乡村旅游地核密度值的影响较为微弱。

(4)河网密度对乡村旅游地核密度值有显著正向影响,显著回归系数在0.058-2. 665 之间,说明河网密度越大,乡村旅游地越集聚。 河网密度的回归系数均值为1.236,表明河网密度每提高1 个单位,乡村旅游地核密度值平均增加1.236 个单位,其影响程度东西部存在明显差异,东部回归系数在1. 383-1. 898 之间,西部地区0.058-0.621 之间,表明新疆东西部地区均会选择河流密集区域发展乡村旅游,但东部地区对河流的依赖作用更加明显。

(5)人口密度回归系数均值为1.005,与乡村旅游地分布整体上具有显著正向影响,回归系数东西差异明显。 西部区域表现出明显的分层特征,伊犁哈萨克自治州、阿克苏地区等乡村旅游地密集区域,回归系数较大,均在5.661-57.850之间,其余地区回归系数多数在2.469 以下。 东部区域回归系数分布稳定,稳定在5.661-12.535之间。 西部区域人口密度呈现分层特征,人口密集集聚程度越大的地区,回归系数越大,表明人口密度是乡村旅游地空间分布集聚的关键因素,东部区域人口密度分布稳定且分散,稀疏的人口密度难以对乡村旅游发展起到推动作用,因此,人口密度的影响力较小。

4.2.3 因子交互探测

根据MGWR 模型显示结果,各影响因素对不同地区都产生了不同影响作用,但乡村旅游地空间分布特征可能存在多种因素共同作用的情况。鉴于此,本文在原有基础上对5 个因子的相互作用借助地理探测器进行了交互探测,得到如下结果(表4)。 各因子对新疆乡村旅游地分布的影响均呈双因子增强与非线性增强的特征,说明5 个影响因子中任意两个因子的交互作用对新疆地区乡村旅游地的空间格局的影响力都大于单一变量交互作用均表现为协同增强特征。

表4 因子交互探测

从交互作用结果来看,对交互作用后的q 值进行大小排序,植被覆盖指数与降雨量的交互解释力度最大(0.287)、植被覆盖指数与河网密度和人口密度与土地侵蚀指数的交互解释力度次之(0.270),其他之间的因子交互作用均在0.255以下。 植被覆盖指数、人口密度2 个因子与其他因子3 个交互作用强于其他因子之间的交互作用。 从中可以看出,植被覆盖指数、人口密度与其他因素组合对乡村旅游空间分布具有重要影响作用。 植被覆盖指数与降雨量和河网密度均呈现非线性增强,这说明在降雨量和河网密度等水资源丰富地区,地区植被覆盖指数会与其产生明显叠加效应,从而共同对新疆乡村旅游地核密度值产生正向影响。 人口密度与土地侵蚀指数呈现双因子增强,说明在人口密度集聚地区,通过改善土地质量能够有效提升地区乡村旅游地数量。

5.结论与讨论

5.1 结论

本文以新疆乡村旅游地为研究对象,运用标准差椭圆、最邻近指数法、核密度分析等方法分析了乡村旅游地空间分布格局,借助地理探测器和MGWR 模型识别、验证乡村旅游地空间格局的影响因素及其在空间上的分异特征。 共得出3点主要结论,一定程度上弥补了新疆地区乡村旅游地的空间分布特征及影响因素方面研究的空缺,也为其他有关空间分布及影响因素研究提供了借鉴。

(1)新疆乡村旅游地空间分布整体呈现东北-西南的分布格局,整体分布较为集中,表现为以“两大核心密度区—两大次核心密度区”为依托的环核分布特征,分布具有显著的空间依赖关系,地域之间呈冷热点集中的空间分布格局。

(2)由地理探测结果可知,14 个因子影响因素对乡村旅游地空间分异的解释力呈现分层现象。 其中,降雨、人口密度、植被覆盖指数、土地侵蚀、河网密度5 个解释力较强。 对上述5 大因子进行单因子分析,发现均具有较强的空间异质性。 其中土地侵蚀呈现负向影响,降雨、人口密度、植被覆盖指数、河网密度呈现正向影响。

(3)通过交互探测,发现各因子组合对新疆乡村旅游地分布的影响均呈非线性增强或双因子增强的特征。 植被覆盖指数与人口密度的2个因子与其他因子3 个交互作用强于其他因子之间的交互作用。 交互作用排名前3 的交互组合分别二是植被覆盖指数(X14)∩降雨量(X5)、植被覆盖指数(X14) ∩河网密度、人口密度(X10)∩土地侵蚀指数(X13)。

5.2 讨论

从新疆乡村旅游地空间分布格局可以发现,新疆乡村旅游地集中分布在伊犁哈萨克自治州、喀什市、乌鲁木齐市、阿克苏市、和田市等地,与新疆地区社会经济发展、自然地理、生态环境具有较强的一致性。 影响因素中,降雨量、河网密度、人口密度,植被覆盖指数、土地侵蚀指数对新疆乡村旅游地空间分布均有显著影响。 根据新疆实际情况对比,乡村旅游集聚地区植被覆盖指数、人口密度、河网密度值都较高,与新疆实际情况高度重合。 与现有研究成果相比,本文所呈现的成果的相同之处在于人口密度、降雨量、土地侵蚀指数、植被覆盖指数、河网密度对乡村旅游地空间分布均具有显著影响,但不同之处在于新疆地区乡村旅游地对植被覆盖指数具有较强的敏感性。 原因植被覆盖能够与其他因子产生较强的交互作用,因此,植被覆盖指数较高的地区,乡村旅游地集聚程度越大。

当然,由于数据的可获得性的原因,本研究还存在不足:第一,现有数据均为断面数据,缺乏时间维度,难以揭示空间分布特征的形成机制及其演化规律。 第二,微观尺度的数据存在一定的缺陷,旅游收入、乡村人均可支配收入等指标尺度过大,数据融合过程中会对最终结果产生偏差。 今后,应当选择具有时间序列的研究样本,从时间和空间两个视角,对乡村旅游地时空特征进行分析,其次,还需对这尺度过大的影响因素数据进行完善,以便更加准确地揭示新疆乡村旅游地空间分布的影响因素。