吳佳佳，陳秋萍，陳金華

(華僑大學 旅游學院，福建 泉州 362021)

2018年,《中共中央國務院關于實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的意見》提出實施休閑農業(yè)和鄉(xiāng)村旅游精品工程，鼓勵利用閑置農房發(fā)展民宿、養(yǎng)老等項目[1]。鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略背景下，民宿作為一種新興業(yè)態(tài)和空間利用方式，是推動鄉(xiāng)村振興的關鍵著力點，對旅游的轉型升級有著良好的示范作用，顯現(xiàn)出極大的輻射帶動多元的綜合性效益[2],對引領消費潮流、擴大經濟內需、保護傳承鄉(xiāng)土文化具有重要意義。

民宿起源于歐美地區(qū)，以英國的B&B為典型代表。由于地區(qū)文化差異和民宿發(fā)展形態(tài)的多樣，學術界對民宿的定義尚未形成共識。例如，Timothy D等將民宿視為以鄉(xiāng)村環(huán)境為依托的小型精品住宿業(yè)態(tài)[3]；瑞士民宿由國家旅游局和民宿組織統(tǒng)一管理，多數(shù)為私人經營的家庭旅館[4]；我國臺灣地區(qū)出臺的《臺灣民宿管理辦法》將民宿定義為：利用自用住宅空閑房間，結合當?shù)厝宋?、自然景觀、生態(tài)、環(huán)境資源和農林漁牧生產活動，以家庭副業(yè)方式經營，提供旅客鄉(xiāng)野生活的住宿處所[5]；2019年，《旅游民宿基本要求與評價》指出旅游民宿(Homestay inn)即利用當?shù)孛窬拥认嚓P閑置資源，經營用客房不超過4層，建筑面積不超過800m2，主人參與接待，為游客提供體驗當?shù)刈匀?、文化與生產生活方式的小型住宿設施[6]。各地區(qū)民宿定義表述雖然不相同，但是涉及的主體與內容相近：一是民宿以閑置民用住宅為依托；二是民宿發(fā)展依賴所在地環(huán)境；三是民宿不單強調一種體驗，更是一種生活方式的傳遞。

目前國外民宿研究視角主要集中于民宿產業(yè)發(fā)展[7,8]、經營管理[9,10]、市場營銷[11]、主客行為研究[12,13]等方面，地區(qū)多以歐美、日本和我國臺灣地區(qū)為主。國內民宿研究起步較晚，2010年以前研究重點在于解釋概念，并對一些簡單現(xiàn)象進行描述。隨著研究的深入和定量方法的使用，2010年以后民宿研究更注重可操作性與實踐性[14]。例如，按照民宿研究成果可劃分為7個主題，即圍繞民宿的定義[15]、分類[16]、開發(fā)[17]、設計[18,19]、經營管理[20]、民宿評價[21]和產業(yè)發(fā)展保障[22]等角度展開。2017年鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略提出后，學者將關注點轉向鄉(xiāng)村旅游的民宿發(fā)展現(xiàn)狀與對策研究[23,24]?？傮w上，國內外民宿研究涵蓋了民宿產生到民宿評價的整個過程[25]，分析對象以民宿本體和服務客體為主。

《2018年全國民宿產業(yè)發(fā)展研究報告》指出，我國民宿發(fā)展呈現(xiàn)出極強的地理集聚特征[26]，京津冀、長三角、浙閩粵與滇西北成為國內民宿最主要的集聚區(qū)，同一集聚區(qū)的民宿往往呈現(xiàn)類似的風格，區(qū)域內部民宿產業(yè)的發(fā)展也具有相同的階段特征[27]。龍飛等學者采用空間最鄰近、密度分析等空間分析方法對長三角民宿集聚區(qū)的空間分布格局與特征進行了分析，并用逐步回歸方法探討民宿分布的影響因素[28]；張海洲等學者對環(huán)莫干山民宿集聚現(xiàn)象的特征與影響因素進行了研究[2]；郝詩雨對廈門市民宿空間分布特征進行了闡述并揭示其原因[29]。對以上學術成果進行分析可得民宿研究多以集聚區(qū)或某座具體城市為依托，未能從一個較長時間跨度進行全局上的比較，多針對某個特定年份進行展開?；诖?，本文選取閩東南民宿集聚區(qū)所在地福建省為分析對象，探究不同集聚區(qū)下民宿業(yè)發(fā)展的差異點，并采取較長的時間跨度，即2008—2018年作為研究的時間范圍。

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 研究區(qū)概況

福建省地處我國東南部，下轄福州、廈門、泉州、漳州、莆田、龍巖、三明、南平、寧德9個地級市、12個縣級市、44個縣、29個市轄區(qū)，總面積12.29萬km2[30]。截至2018年末，福建省共有A級景區(qū)190個、傳統(tǒng)村落805個，全年接待國內外游客4.56億人次，旅游總收入6,577.85億元。從各大旅游OTA網站公布的數(shù)據(jù)來看，民宿一直是人們來閩旅游熱衷的住宿方式之一，每年新增民宿數(shù)量與民宿收入增長率超過30%以上，為全省接待游客總人數(shù)和旅游總收入增長貢獻了巨大的力量[31]。2018年4月，福建省旅游協(xié)會民宿分會正式成立，會員主要由民宿行業(yè)領軍人物、連鎖企業(yè)、專家學者組成，匯集各界精英共同探討民宿發(fā)展對策，同時致力于打造“清新閩宿”等富有福建特色的民宿品牌。在此區(qū)域背景下，探究民宿分布格局，探究民宿業(yè)發(fā)展基本特征能夠為民宿協(xié)會提供借鑒?；诖耍狙芯烤透＝ㄊ∶袼迾I(yè)的時空分布與影響因素展開了相關研究，并對各地區(qū)民宿產業(yè)發(fā)展概況進行了比較分析，以期為民宿業(yè)的合理規(guī)劃與開發(fā)提供參考建議。

1.2 數(shù)據(jù)來源

本研究采用《旅游民宿基本要求與評價》(2019年)對民宿的定義[6]。具體數(shù)據(jù)來自在線旅行網站去哪兒網客棧民宿頻道，利用網絡爬蟲技術獲取福建省9大地級市民宿客棧的相關信息，數(shù)據(jù)收集截止時間為2019年11月28日。按照開業(yè)年份和縣域地區(qū)對收集的數(shù)據(jù)進行劃分整理，并對其中的連鎖酒店等非民宿住宿業(yè)態(tài)和缺失開業(yè)年份的冗雜信息進行剔除，最終獲取5657家民宿客棧信息，研究時間跨度從2008—2018年，民宿所在地涉及85個縣(包括市轄區(qū))。

民宿分布的影響因素主要參考龍飛等[25]提出的相關指標，由地區(qū)經濟發(fā)展水平、人口規(guī)模、消費能力、交通狀況、旅游資源與環(huán)境條件、旅游市場狀況6個部分的11個指標組成。為使衡量指標更加科學合理，對其中的常住人口數(shù)量、A級景區(qū)數(shù)量、傳統(tǒng)村落數(shù)量、等級公路里程、旅游總收入等進行密度計算(數(shù)值除以區(qū)域面積)，最終共計16個指標作為民宿時空分布的影響因素。其中，地區(qū)經濟發(fā)展水平、人口規(guī)模、消費能力、交通狀況、旅游市場情況、森林覆蓋率等指標的收集主要以地級市統(tǒng)計局發(fā)布的2009—2019年的統(tǒng)計年鑒、2008—2018年國民經濟與社會發(fā)展統(tǒng)計公報為主，A級景區(qū)數(shù)量來自福建省文化和旅游廳官方網站統(tǒng)計數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)村落數(shù)量的數(shù)據(jù)來自中國傳統(tǒng)村落官方網站。由于2012年我國才正式開展傳統(tǒng)村落的評定工作，因此不將傳統(tǒng)村落數(shù)量與密度作為2008—2011年民宿空間分布的影響因素指標。查找過程中存在個別指標數(shù)據(jù)缺失，采用插值法補全，以便進一步分析各因素對民宿分布的影響。

1.3 研究方法

民宿區(qū)域差異測度:福建民宿分布區(qū)域差異采用變異系數(shù)(Coefficient of Variation)和Theil指數(shù)計算。

(1)

式中，Cv為變異系數(shù)；n為地級市數(shù)量；hi為i市的民宿數(shù)量；h為hi的平均值。變異系數(shù)越大，區(qū)域差異越顯著[32]。計算Theil指數(shù)前，按照地級市所處位置將福建省劃分為閩東、閩南、閩西三大地區(qū)(閩東包括福州、寧德；閩南包括廈門、漳州、泉州；閩西包括龍巖、三明)。其中，閩北和閩中的代表城市分別為南平與莆田，由于數(shù)量單一無法進行地帶內對比，因此不將二者納入分析范圍。

(2)

(3)

(4)

式(2)表示福建省民宿數(shù)量的總體差異。式中，TWR為閩東、閩南、閩西三大地帶內差異；TBR為閩東、閩南、閩北三大地帶間差異；n為福建省地級市總數(shù)；nd、nz、nx分別為閩東、閩南、閩西地區(qū)地級市數(shù)量；Ti為i市民宿數(shù)量與全省民宿平均數(shù)量的比值；Td、Tz、Tx分別為閩東、閩南、閩西地區(qū)民宿數(shù)量與全省民宿平均數(shù)量的比值。Theil指數(shù)數(shù)值越大，表明區(qū)域間差異越大。

民宿的空間分布:本研究主要利用ArcGIS軟件進行可視化分析。該軟件由ESRI公司開發(fā)，ArcMap、ArcCata-log、ArcToolbox是其三大組成部分[33]。ArcGIS在時空分布與變化、空間自相關、空間格局等方面具有強大的分析功能，廣泛應用于地質學、人口學、環(huán)境學等學科[34]。本研究運用ArcGIS對福建民宿分布進行可視化分析，將具體數(shù)據(jù)以圖像形式顯示出來，便于觀測與解讀。

民宿分布影響因素測度：地理探測器是一種用于探測空間分異性，并揭示其背后驅動因子的統(tǒng)計學方法[35]，由分異及因子探測、交互作用探測、風險區(qū)探測、生態(tài)探測4個部分構成。由于該方法無需進行線性假設，變量分類過程不復雜，因此在氣象、生態(tài)、醫(yī)療、環(huán)境、旅游等領域得到了廣泛的運用。本研究采用分異及因子探測與交互作用探測對福建省民宿空間分布的影響因素進行測度。其中，分異及因子探測的目的在于探測某因子X對屬性Y空間分布的解釋力度，用q值統(tǒng)計量表示。具體計算公式為：

(5)

2 結果及分析

2.1 福建省民宿業(yè)發(fā)展基本情況

2008—2018年福建省民宿數(shù)量總體上呈不斷增長的趨勢(圖1)。其中，2008—2014年各地級市民宿數(shù)量較少，彼此間差距較??；2015—2018年民宿數(shù)量呈快速增長趨勢，各地級市間的差距逐漸拉大。分地區(qū)來看，廈門民宿業(yè)起步較早、發(fā)展較成熟，在9大地級市中民宿數(shù)量居領先位置；緊隨其后的是漳州，民宿數(shù)量從2015年的390家增至2018年的1437家，增長速度迅猛，逐漸縮小了與廈門的差距；福州民宿發(fā)展速度相對穩(wěn)定，對比廈門、漳州兩市，數(shù)量增幅有待提高；南平與泉州民宿數(shù)量處于穩(wěn)步增長的狀態(tài)；2008—2016年莆田、三明、寧德3市民宿總體數(shù)量一直處于較低水平，增長速度十分緩慢。值得注意的是，2016—2018年寧德民宿數(shù)量增速較快，并于2018年趕超龍巖位居第六。主要原因在于，2016年寧德市政府發(fā)布《國務院關于印發(fā)“十三五”國家戰(zhàn)略性新興產業(yè)發(fā)展規(guī)劃的通知》，強調將發(fā)展民宿作為寧德市實施鄉(xiāng)村休閑旅游，促進經濟發(fā)展的重要內容[36]，并給予民宿經營的個體或微小企業(yè)資金補貼，以支持其健康發(fā)展。

圖1 福建省各地級市民宿數(shù)量的變化趨勢

由于閩北與閩中地區(qū)只有單一地級市，無法進行地區(qū)間比較，因此只對閩東、閩南與閩西地區(qū)進行分析。2008—2018年福建省各地級民宿數(shù)量的區(qū)域差異波動較為復雜，但總體上呈擴大趨勢。從圖2可以看出，全省Theil指數(shù)由0.219升至0.390，地帶內差異呈先縮小后逐漸擴大的趨勢，地帶間差異有著較為明顯的階段性，即2008—2012年Theil指數(shù)上升，2012—2016年Theil指數(shù)下降，2016—2018年Theil指數(shù)又呈上升趨勢。地區(qū)內具體差異變化可由變異系數(shù)觀測，全省的變異系數(shù)數(shù)值由0.61上升至0.87。其中，閩東地區(qū)變異系數(shù)的波動幅度較為明顯，2015—2018年的變異系數(shù)在三大地區(qū)中處于最高的位置，2017年還曾一度超過全省的變異系數(shù)，說明就民宿數(shù)量分布而言，福州與寧德兩市存在顯著差異。閩南與閩西地區(qū)的變異系數(shù)呈現(xiàn)先下降后上升的變化，表明民宿發(fā)展初期，兩大地區(qū)城市間的差距相對較小。但隨著民宿發(fā)展的不斷深入，地區(qū)城市間的差異逐漸擴大，此現(xiàn)象與Theil指數(shù)所呈現(xiàn)的變化相吻合。總的來說，民宿數(shù)量在地帶間與地帶內的差異均趨于擴大，其總體差異主要由地帶間差異引起，在總體差異中的平均貢獻度高達74.7%。

圖2 民宿數(shù)量的區(qū)域差異(Theil指數(shù)和變異系數(shù))

2.2 民宿的時空分布

地級市尺度民宿的空間分布變化：本研究以2008—2018年作為研究的時間跨度，限于篇幅大小，只選取2008年、2013年、2018年3個時間節(jié)點進行福建省地級市尺度民宿時空分布特征的分析。首先，利用ArcGIS軟件中的自然斷點法對9大地級市的民宿數(shù)量進行分級，劃分為低值區(qū)、較低值區(qū)、中值區(qū)、較高值區(qū)、高值區(qū)5種類型。從圖3可見，2008—2018年福建省各地級市民宿的空間分布呈現(xiàn)以下特征：①總體上，民宿高值區(qū)集中分布于閩南地區(qū)，以廈門、漳州兩市較為突出；民宿低值區(qū)主要位于閩中和閩西地區(qū)，以莆田、三明兩市為主。②分地區(qū)來看，南平民宿數(shù)量由較高值區(qū)向中值區(qū)轉變，龍巖由較高值區(qū)向較低值區(qū)轉變，三明由較低值區(qū)向低值區(qū)轉變。這3個內陸城市的民宿數(shù)量均呈下降趨勢；廈門與漳州的民宿數(shù)量由較高值區(qū)向高值區(qū)轉變，泉州市由高值區(qū)向較低值區(qū)轉變。由此來看，閩南地區(qū)的3座城市中，泉州民宿業(yè)發(fā)展相對滯后；省會福州的民宿數(shù)量由中值區(qū)向較高值區(qū)轉變，寧德與莆田市在民宿數(shù)量的分區(qū)上并未發(fā)生顯著變化，分別處于較低值區(qū)與低值區(qū)。2008—2018年，福建省各大地級市民宿的空間分布發(fā)生了較大的變化，各地級市間民宿數(shù)量差距較大，沿海城市民宿數(shù)量普遍多于內陸城市。

縣級尺度民宿的空間分布變化：本文利用ArcGIS軟件中的自然斷點分級法對65個縣域(福建省各地級市市轄區(qū)的民宿數(shù)量統(tǒng)一歸入市區(qū)總數(shù))的民宿數(shù)量進行分級，劃分標準和分析的時間節(jié)點與地級市相同。如圖4所示，縣級尺度民宿的空間分布主要呈現(xiàn)以下特征：①民宿高值區(qū)主要集中于經濟狀況較好的市區(qū)，以廈門、漳州、福州為主，低值區(qū)主要分布于經濟發(fā)展較緩慢的中部與西部地區(qū)。②民宿高值區(qū)多集中于福建省著名景點所在地區(qū)，如武夷山風景區(qū)所在地武夷山市、集體性建筑群土樓所在地南靖與永定縣、鼓浪嶼所在地廈門市等。③以福州為中心的周邊縣域民宿數(shù)量從低值區(qū)向較低值區(qū)和中值區(qū)轉變，福建東北部地區(qū)由較低值區(qū)向中值區(qū)轉變。土樓所在地南靖縣從較高值區(qū)向中值區(qū)轉變，而沿海地區(qū)的龍海、漳浦、東山由低值區(qū)向較低值區(qū)以及中值區(qū)轉變?？傮w上，縣級尺度下民宿分布主要向沿海地區(qū)轉移。福州、寧德等閩東地區(qū)的民宿發(fā)展有后起之勢，漳州民宿發(fā)展由內陸轉向沿海地區(qū)。

2.3 地級市民宿時空分布影響因素分析

已有研究結果表明，民宿空間分布受到經濟環(huán)境、人口規(guī)模、交通條件、旅游資源、國家政策等多種因素的共同影響[28,29]，且在不同時間節(jié)點與分析視角下，民宿空間分布的影響因素可能存在著差異。由于前人對民宿分布影響因素探討涉及較少，因此本研究主要借鑒龍飛學者[28]設定的指標進行分析。指標可分為區(qū)域基礎條件、旅游資源與環(huán)境、旅游市場條件3個方面：區(qū)域基礎條件包括地區(qū)經濟發(fā)展水平、消費能力、人口規(guī)模、交通狀況4個部分；旅游資源與環(huán)境包括景區(qū)數(shù)量與森林覆蓋率2個指標；旅游市場主要用旅游收入與人次來衡量。其中，用地區(qū)生產總值(X1)與地區(qū)人均生產總值(X2)表征地區(qū)經濟發(fā)展水平；城鎮(zhèn)居民恩格爾系數(shù)(X3)與農村居民恩格爾系數(shù)(X4)表征消費能力；區(qū)域常住人口數(shù)量(X5)與人口密度(X6)表征人口規(guī)模；等級公路里程(X7)與等級公路里程密度(X8)表征交通狀況；A級景區(qū)數(shù)量(X9)、A級景區(qū)密度(X10)、傳統(tǒng)村落數(shù)量(X11)、傳統(tǒng)村落密度(X12)、森林覆蓋率(X13)表征旅游資源與環(huán)境條件；旅游總收入(X14)、單位面積旅游收入(X15)、旅游總人次(X16)表征旅游市場狀況。

圖3 福建省各地級市民宿的空間分布

圖4 福建省縣級尺度民宿的空間分布

對于民宿時空分布影響因素的分析主要選取2008年、2010年、2012年、2014年、2016年、2018 年6個時間節(jié)點進行分析。利用地理探測器識別地級市尺度上民宿空間分布的關鍵影響因素。總體上，6個時期各影響因子對民宿空間分布的解釋力(q值)有著較大差異(表1)。其中，地區(qū)經濟發(fā)展水平、旅游資源與旅游市場等指標對民宿空間分布的解釋力較大；消費能力、交通狀況等指標對民宿空間分布的解釋力度較小。從不同時段來看，2008年A級景區(qū)數(shù)量、城鎮(zhèn)居民恩格爾系數(shù)、旅游總人次、地區(qū)生產總值是影響民宿空間分布的主導因子；2008—2014年地區(qū)經濟發(fā)展水平、居民消費能力、旅游資源與旅游市場代表因子的解釋力度逐年減弱，交通狀況代表因子的解釋力度逐年增強；2016—2018年主導影響因子為A級景區(qū)數(shù)量與地區(qū)人均生產總值。從以上分析可以看出，在不同時間節(jié)點下，旅游資源對民宿分布的解釋力最強。

表1 福建省地級市尺度影響因素對民宿空間分布的解釋力

福建省民宿空間分布是多種因子交互作用而產生的結果，需使用交互作用探測進一步分析因子間的交互作用對民宿分布解釋力強弱的影響[37]。

表2 福建省地級市尺度民宿空間分布影響因子交互探測

如表2所示(受篇幅所限，僅列舉交互作用值較高的因子進行分析)，選取2008年、2013年、2018年進行因子交互探測?？傮w上，各因子交互作用以雙因子增強和非線性增強為主。其中，地區(qū)經濟發(fā)展水平與旅游資源、交通狀況與旅游資源等交互作用對民宿分布的解釋力增強，人口規(guī)模與旅游市場及消費能力交互作用的解釋力趨于下降。分時間節(jié)點來看，2008年各因子的交互作用以雙因子增強為主。交通狀況與其他因子交互作用的解釋力明顯強于其他因子間的交互作用，交通狀況與旅游資源交互作用時，對福建省民宿空間分布的解釋力最高。2013年各因子的交互作用以非線性增強為主。旅游資源與其他因子交互作用的解釋力較強，其與旅游市場交互作用時，對福建省民宿空間分布的解釋力最高。2018年各因子的交互作用以雙因子增強為主，旅游資源與其他因子的交互作用明顯增強了對民宿空間分布的解釋力，且旅游資源與地區(qū)經濟發(fā)展水平交互作用時解釋力最高。以上分析可以得出，旅游資源對福建省民宿的空間分布起著至關重要的作用。多數(shù)學者在探討民宿分布的影響因素中也曾著重強調旅游資源的引導價值[2,15,28,38]。即一個地區(qū)的旅游資源稟賦越高，對旅游者選擇該地旅游的刺激越強，此旅游目的地的發(fā)展?jié)摿驮酱骩39]，由旅游帶來的吃、住、行、游、購、娛等需求促使民宿在此集聚的可能性就越大[29]。截至2018年末，福建省共有A級景區(qū)190個、傳統(tǒng)村落805個，旅游資源的數(shù)量豐富、規(guī)模龐大。其中，5A級景區(qū)鼓浪嶼、武夷山、泰寧風景區(qū)、南靖土樓等兼具自然與人文特色，每年吸引了成千上萬的游客前來旅游。游客數(shù)量的增加導致住宿需求的擴大，而民宿作為人們體驗地方文化、感受人文氣息的獨特載體受到眾多游客的青睞。因此，民宿的選址往往靠近景區(qū)周邊，以迎合游客的住宿與體驗需求。

3 結論與討論

本文以2008—2018年作為研究的時間跨度，采用變異系數(shù)與Theil指數(shù)相結合的方法分析了福建省地級市民宿空間分布的區(qū)域差異，并利用ArcGIS軟件進行了可視化分析，借助地理探測器探尋民宿空間分布的影響因素，得到以下結論：①福建省民宿業(yè)繁榮發(fā)展，呈現(xiàn)明顯的空間差異性?？傮w上，福建省民宿數(shù)量呈不斷增長的趨勢，各地級市間的差距逐漸擴大，其總體差異主要由地帶間差異引起。其中，閩東地區(qū)的福州與寧德之間民宿發(fā)展存在較大差距，閩南地區(qū)城市間的差距逐漸縮小，但相對廈門、漳州，泉州民宿業(yè)發(fā)展相對滯后。②閩南成為民宿發(fā)展熱點區(qū)，閩東民宿業(yè)發(fā)展趨勢明顯。2008—2018年福建省各地級市民宿空間分布發(fā)生了較大的變化，民宿分布由內陸城市向沿海城市轉移。民宿發(fā)展熱點區(qū)主要集中于閩南地區(qū)和著名景點所在地，民宿發(fā)展冷點區(qū)主要分布于閩中和閩西地區(qū)。值得注意的是，閩東地區(qū)民宿發(fā)展有后起之勢。③福建省民宿業(yè)發(fā)展主要得益于旅游資源輻射與帶動，這與我國長三角地區(qū)和環(huán)莫干山地區(qū)民宿產業(yè)的影響因素略有不同。其中，單位面積旅游收入是影響長三角地區(qū)民宿空間集聚的主要因素[28]，風景景觀、發(fā)展基礎、社會與區(qū)位因素是導致環(huán)莫干山民宿格局異質性的重要決定因素[2]。對福建省而言，旅游資源指標對民宿空間分布的解釋力最強，與其他因子交互作用時的解釋力度也最大。因此，不論是從政府還是從個體角度出發(fā)，民宿產業(yè)的發(fā)展都應重視福建省旅游資源的推動作用。

民宿作為一種新興住宿業(yè)態(tài)，是人們展現(xiàn)個性、表達情懷的一種獨特方式。它在空間上所呈現(xiàn)出的差異似乎是產業(yè)演化所導致的結果，但這種現(xiàn)象的背后有規(guī)律可循。因此，對民宿的空間分布及其影響因素進行研究，有利于政府、企業(yè)或個人了解民宿的發(fā)展現(xiàn)狀與發(fā)展條件。政府層面可從政策和基礎設施角度引導民宿產業(yè)發(fā)展，進行合理的規(guī)劃布局；企業(yè)可對影響民宿分布的因素做出科學分析與評價，例如旅游資源與市場的開發(fā)，以尋求良好的與民宿業(yè)合作的機會，實現(xiàn)雙方的互惠共贏；個人層面可在民宿選址上另辟蹊徑，盡量避免民宿高聚集區(qū)，以減少同行之間的競爭。

本文對福建省民宿的空間分布和影響因素進行的分析雖然取得了一定的成果，但對空間格局的分析還不夠透徹與深入，且只針對地級市民宿空間分布影響因素進行闡述，并未探討縣級民宿空間分布的情況。在后續(xù)的研究過程中，將對其進行深入的了解，以求更加全面把握福建省民宿空間分布的影響因素。