基于地理探测器的四川省研学基地空间分布及影响因素分析

白晓江

（四川师范大学 地理与资源科学学院，四川 成都 610101）

最近几年，研学旅行发展非常迅速，政府发布了一系列的文件逐步地建立和完善相关标准。伴随着研学旅行的不断发展，对研学基地的要求也越来越高，因此，在广阔的市场需要下，我国相继出台了一系列的研学基地和营地名单。

国外的研学旅行研究起步较早，至今已经形成比较完善的体系，目前在研究理论基础和框架、研究内容、对目的地的影响和研究方法等方面已有比较多的研究结果。国外对于研学基地的相关研究较少，对研学基地的开发与利用主要集中在自然场所。从某种特定类型的研学基地开展个案研究和满意度研究，部分学者进行相关理论的研究，进行概念、意义、建设原则及类型等的区分。关于研学基地的空间格局研究较少，目前有对全国研学基地空间分布状况的研究，还有对某区域的研学基地的空间格局的研究。

1 研究设计

1.1 方法选取

1.1.1 平均最近邻指数

通过对四川省各市研学基地点要素之间的最近邻指数R 进行测算，将其与数字1 进行比较，分析四川省研学基地的空间关联程度和集聚差异。R 的计算公式如下：

1.1.2 基尼系数

基尼系数是用于描述空间要素的离散分布情况。基尼系数G 值越大，表明某种要素在空间上的集中程度越高，不均衡性越大。G 的计算公式如下：

1.1.3 莫兰指数

莫兰指数可以用来刻画空间要素的自相关程度，用以指示研学基地点要素之间具有空间邻近或邻接关系的点的分布是否存在相似性。其计算公式如下：

1.1.4 核密度分析

核密度（Kernel Density）分析是用来反映点要素在地理空间上的发生概率，发生概率越高，点要素分布越密集。其计算公式如下：

1.1.5 地理探测器

地理探测器模型可以定量分析各个因子对四川省183 个区县研学基地分布数量的影响程度。影响程度q 值公式如下：

1.2 数据来源

文章中四川省研学基地相关名单主要来自国家公布的研学基地名单以及四川省公布的研学基地名单。影响因素量化指标主要来自于2021 年国家和四川省统计年鉴以及四川省各区县统计公报。

2 国家级研学基地空间分布格局

2.1 国家级研学基地的分类

参考众多各种已经较为完善的研学基地分类基础，并结合四川省研学基地的自身特点，对四川省研学基地的类型进行整体的划分：分为优秀传统文化教育类、革命传统教育类、工业基地教育类、农业园区教育类、自然生态教育类和其他专题基地教育类六大类，分类如表1 所示。

表1 四川省研学基地各类型数量及其比重

2.2 空间总体分布格局

利用 ArcGIS10.5 将不同级别的研学基地的整体空间分布进行可视化，如图1。

图1 四川省研学基地空间分布图

从全省范围来看，四川省研学基地分布呈现非均衡分布，空间分布呈现出“东多西少”的分布特点。利用平均最近邻空间分析工具计算出四川省研学基地平均最近邻指数为0.503 551，并且通过 P 值和 Z 值的显著性检验，表明四川省研学基地具有显著的空间关联性，整体上呈集聚形态分布。利用基尼系数计算出G=0.938，C=0.062，可知四川省研学基地整体呈现聚集分布形态，空间分布差距悬殊、极不均匀。利用莫兰指数可以计算出四川省研学基地 Moran’s I值为 0.951 720 ＞0，且 Z=4.043 460 ＞1.65，置信区间为 100%，说明四川省研学基地的空间自相关关系非常明显。最后，绘制四川省研学基地空间核密度分析图，如图2。可以得出：①从整体上看，四川省研学基地空间分布差异比较大，整体呈现出“东多西少”的分布特点。②从区域上看，四川省东部呈现出“一主三副一带”的研学基地分布特点。其中，“一主”指的是以成都市为主的高密度核心区，“三副”指的是绵阳、乐山、内江-自贡三个副高密度核心区，“一带”指的是沿四川盆地边缘形成环状热点基地带。

图2 四川省研学基地空间核密度图

3 研学基地发展的影响因素分析

3.1 评价指标体系构建

文章选取7 个基础指标：分别为星级酒店数量、教育支出、城镇化率、常住人口数量、地区生产总值、第三产业生产总值、单位面积游客接待量，采用因子分析法来对相关因素进行分析降维。

数据的KMO 值为0.753；Bartlett 球形检验的近似卡方值为946.132 且显著性概率Sig 为0，按照特征值大于1 的主成分法进行提取，获取2 个主因子。累计方差贡献率为81.896%，说明2 个主因子保留了原始数据的大部分信息。

正交旋转后的因子载荷矩阵，如表2，教育支出、常住人口数量、GDP、三产总值在第一个主因子Y1上载荷比重较大，这些指标了可以在一定程度上体现出各地区社会经济水平，因此将其命名为社会经济因子；星级酒店数量、城镇化率、游客密度在第二个主因子Y2 上载荷占比比较高，这些指标反映了各地区旅游的发展水平的高低，命名为旅游水平因子。

表2 旋转后的因子载荷矩阵

利用因子分析的结果社会经济因子和旅游水平因子的得分进行地理探测器驱动因子数据的构建，同时为考虑驱动因子选取的全面性，添加资源禀赋因子、交通里程因子、海拔高度因子共同构建影响研学基地空间分异驱动因素的指标体系。

3.2 结果分析

对四川省183 个区县的Y1、Y2、Y3、Y4 得分进行排序，利用ArcGIS10.5 软件的自然间断点分级法对得出的数据进行离散化处理，将其划分为4 个等级，利用地理探测器计算发现：社会经济因子＞海拔高度因子＞资源禀赋因子＞交通里程因子。

社会经济条件q 值约为0.13，在所有的驱动因子里排名最高，表明社会经济发展水平对研学基地的分布有较大的影响。地区经济越发达，当地第三产业发展水平就越高，为研学基地提供的相关基础设施就更加完善，能够满足研学者的更多需求，从而吸引的研学客流量越大。

海拔高度条件约为0.08，在所有驱动因子中位居第二，说明四川省研学基地空间分异受到海拔高度的影响。四川省处于我国第二阶梯，地跨地形较为复杂，地表起伏极大。因此，四川省研学基地空间分异受到海拔高度的较大影响。

资源禀赋条件约为0.04，排名较低，这说明四川省研学基地与四川省旅游景区在空间上分布上的一致性较差。事实上，四川省有较多的研学基地是依托于A 级景区建立起来的，但四川省旅游资源禀赋基础对研学基地的分布影响较小说明了四川省还有较多的研学资源有待开发。

交通里程条件q 值约为0.02，数值较小，排名最低，说明四川省交通通达度对四川省研学基地空间分异存在较小的影响。探究其原因发现，研学基地在申报时就已经对基地的交通便捷程度做出了一定的规定，研学基地的分布多沿着交通便捷的路网分布，因此交通里程因子对研学基地空间分异影响较小。

4 结论

从整体上看，四川省整体研学基地集聚程度高，空间关联性较大。四川省研学基地分布呈现非均衡分布，各个级别的研学基地分布呈现出“东多西少”的分布特点；四川省研学基地具有显著的空间关联性，整体上呈集聚形态分布；四川省研学基地具有显著空间聚集自相关性。

经测算，社会经济、海拔高度、资源禀赋、交通里程是影响四川省研学基地空间分异格局的主要驱动因素。在影响程度上：社会经济因子＞海拔高度因子＞资源禀赋因子＞交通里程因子。