朱磊，李燕楠，胡靜，方業(yè)平

（1.安慶師范大學資源環(huán)境學院，安徽 安慶 246133；2.華中師范大學城市與環(huán)境科學學院，武漢 430079；3.中國旅游研究院武漢分院，武漢 430079）

鄉(xiāng)村旅游是推動新型城鎮(zhèn)化的重要動力，是實現(xiàn)鄉(xiāng)村振興的重要路徑。2019 年我國鄉(xiāng)村旅游人次達32 億，鄉(xiāng)村旅游進入大旅游時代，成為新時代鄉(xiāng)村經(jīng)濟發(fā)展新的增長點[1]。最美休閑鄉(xiāng)村是鄉(xiāng)村旅游發(fā)展的重要載體之一，評選最美休閑鄉(xiāng)村不僅對發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè)、帶動農(nóng)民就業(yè)增收、建設(shè)美麗鄉(xiāng)村、傳承農(nóng)耕文明具有重要意義，更為推進鄉(xiāng)村旅游高質(zhì)量發(fā)展、實現(xiàn)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略提供了有效途徑和廣闊平臺。自2014年以來，農(nóng)業(yè)農(nóng)村部先后7次開展了中國最美休閑鄉(xiāng)村推介活動，共評選出1 176 個中國最美休閑鄉(xiāng)村，這項活動的開展已成為“推進生態(tài)文明、建設(shè)美麗中國”戰(zhàn)略的重要舉措。目前我國鄉(xiāng)村旅游存在區(qū)域布局不合理、同質(zhì)化發(fā)展明顯等問題，因此對我國鄉(xiāng)村旅游布局和空間優(yōu)化進行系統(tǒng)深入研究，探究不同區(qū)域鄉(xiāng)村旅游發(fā)展模式及路徑，對我國鄉(xiāng)村旅游可持續(xù)發(fā)展意義重大。鑒于此，本研究選擇中國最美休閑鄉(xiāng)村（以下簡稱“休閑鄉(xiāng)村”）作為研究對象，探究其空間格局演化及成因，具有一定的理論與現(xiàn)實意義。

鄉(xiāng)村旅游研究一直是國內(nèi)外學者關(guān)注的重點和熱點領(lǐng)域，國外研究起步較早，其研究內(nèi)容主要涉及鄉(xiāng)村旅游可持續(xù)發(fā)展[2]、鄉(xiāng)村旅游投資風險[3]、鄉(xiāng)村旅游空間差異特性[4-5]等；而國內(nèi)學者則更加側(cè)重鄉(xiāng)村旅游的概念及發(fā)展模式[6]、鄉(xiāng)村旅游對目的地經(jīng)濟發(fā)展的影響[7]、鄉(xiāng)村旅游開發(fā)條件評價及旅游感知[8]等方面的研究。近年來，隨著國內(nèi)鄉(xiāng)村旅游的蓬勃發(fā)展，學界對鄉(xiāng)村旅游空間布局的關(guān)注度也日益提高，主要以不同空間尺度下的鄉(xiāng)村旅游重點村[9]、旅游村寨[10]、森林鄉(xiāng)村[11]、鄉(xiāng)村旅游模范村[12]等為研究對象，采用地理學相關(guān)研究方法探究其空間分布特征、影響因素及旅游發(fā)展路徑等。不難發(fā)現(xiàn)，國內(nèi)外學者對鄉(xiāng)村旅游研究的內(nèi)容較為廣泛，以不同對象為載體研究鄉(xiāng)村旅游地空間結(jié)構(gòu)的成果也日趨豐富。然而最美休閑鄉(xiāng)村作為休閑鄉(xiāng)村旅游地典型空間地域單元和載體，其空間結(jié)構(gòu)研究成果相對薄弱，僅有的幾篇文獻圍繞單個年份的休閑鄉(xiāng)村空間分布特征和成因進行研究[13-15]，缺少針對其長序列面板數(shù)據(jù)不同年份的時空演化格局對比分析及影響因素的系統(tǒng)探究。鑒于此，本研究以2014—2020 年中國最美休閑鄉(xiāng)村為研究對象，綜合運用最鄰近指數(shù)、核密度、網(wǎng)格維數(shù)、緩沖區(qū)分析、地理探測器等GIS 分析技術(shù)及SPSS 相關(guān)性分析方法對我國休閑鄉(xiāng)村旅游地的空間演化格局進行系統(tǒng)研究，同時對其影響因素進行定量表征，在此基礎(chǔ)上提出休閑鄉(xiāng)村旅游地的發(fā)展模式和路徑，以期對未來休閑鄉(xiāng)村旅游地的識別、評價和合理開發(fā)建設(shè)提供思路，為優(yōu)化我國休閑鄉(xiāng)村旅游地空間布局模式、促進美麗鄉(xiāng)村建設(shè)和鄉(xiāng)村旅游高質(zhì)量發(fā)展提供一定參考。

1 材料與方法

1.1 研究方法

1.1.1 最鄰近指數(shù)

最鄰近指數(shù)是研究點狀要素在地理空間中分布類型特征的指標，應用最鄰近指數(shù)方法可以有效識別研究的點要素在空間的近鄰程度。其公式為：

式中：R為最鄰近指數(shù)為最鄰近距離平均實際值；為最鄰近距離理論值；D為休閑鄉(xiāng)村密度；n為休閑鄉(xiāng)村數(shù)量；A為研究區(qū)面積大小。一般情況下，當R=1時，休閑鄉(xiāng)村呈現(xiàn)隨機態(tài)分布；當R＞1時，休閑鄉(xiāng)村呈現(xiàn)均勻態(tài)分布；當R＜1時，休閑鄉(xiāng)村呈現(xiàn)凝聚態(tài)分布[16]。

1.1.2 網(wǎng)格維數(shù)測算

網(wǎng)格維數(shù)測算是分形理論在地理空間結(jié)構(gòu)研究上的具體運用，該方法能夠有效反映研究對象空間結(jié)構(gòu)的復雜狀況以及有序狀態(tài)。在對休閑鄉(xiāng)村空間分布網(wǎng)格化進行分析的基礎(chǔ)上，將全國地圖劃分成不同數(shù)量的網(wǎng)格，休閑鄉(xiāng)村所占據(jù)的網(wǎng)格數(shù)N（r）會由于不同網(wǎng)格尺寸r的不同有所差異，假設(shè)休閑鄉(xiāng)村具有無標度空間分布特征，則應有：

式中：a=D0，為容量維，假設(shè)在網(wǎng)格中休閑鄉(xiāng)村的分布數(shù)為Nij，休閑鄉(xiāng)村總數(shù)為N，定義其概率為其中i和j分別為行號和列號，可得出網(wǎng)絡維數(shù)值的函數(shù)（Ir）：

式中：I0是常數(shù)；D1為信息維；D為網(wǎng)格維數(shù)，表征休閑鄉(xiāng)村在全國分布的均衡性，D值在0～2 之間時，值越大越均衡；D=2時，則呈現(xiàn)均勻分布；當D接近1時，說明可能集中到一條地理線分布態(tài)勢[17]。

1.1.3 探索性空間數(shù)據(jù)分析

探索性空間分析方法是空間分析方法和技術(shù)的集成，是對研究事物在地理空間上彼此關(guān)聯(lián)性的綜合分析，該方法可以有效揭示研究對象在地理空間上的相互作用關(guān)系[18]。本研究選取Moran′sI和Getis-Ord分別探究休閑鄉(xiāng)村空間關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)模式和空間冷熱點區(qū)分布差異。Moran′sI公式如下：

式中：Xi、Xj為第i區(qū)域和j區(qū)域的休閑鄉(xiāng)村個數(shù)；n為區(qū)域數(shù)量為所有區(qū)域觀測值的平均值為為空間權(quán)重矩陣，其中空間相鄰時為1，不相鄰時為0。I值在（-1，1）之間分布，I值越接近1，表示有相似屬性的要素聚集在一起；越接近-1，表示有相異屬性的要素聚集在一起；趨近于0，則表示要素之間不存在空間自相關(guān)性。

由于I指數(shù)表征的是休閑鄉(xiāng)村全局的集聚狀態(tài)，要進一步識別局部休閑鄉(xiāng)村分布的冷熱點，一般采用進行測度分析，其公式為：

1.1.4 地理探測器

地理探測器是探測空間分異性并揭示其背后驅(qū)動因子的一種新的統(tǒng)計學方法，此方法無線性假設(shè)，具有優(yōu)雅的形式和明確的物理含義[20]，用q值來度量某因子X多大程度上解釋了屬性Y的空間分異性，其模型如下：

式中：h（h=1，……，L）為Y、X的分層；Nh和N分別為層h和全區(qū)的單元數(shù)和σ2分別是層h和全區(qū)的Y值的方差；SSW、SST分別是層內(nèi)方差之和、全區(qū)總方差。q值與Y的空間分異性呈正比，若分層由自變量X生成，則q值越大表示自變量X對屬性Y的解釋力越強，反之越弱。

對照最美休閑鄉(xiāng)村的評選依據(jù)，綜合參考劉彥隨等[21]、王兆峰等[15]的研究成果，并基于數(shù)據(jù)的可獲取性、科學性和可行性，選取旅游資源稟賦（X1）、客源市場（X2）、交通因素（X3）、政策導向因素（X4）、自然因素（X5）5 個方面的要素作為影響因子，并選取12 個指標建立最美休閑鄉(xiāng)村空間分布的影響因素評價指標體系，見表1。其中旅游資源稟賦是休閑鄉(xiāng)村旅游發(fā)展的基石，選取4A 級及以上景區(qū)數(shù)量和民宿客棧數(shù)量進行衡量；客源市場是休閑鄉(xiāng)村發(fā)展的根本動力，選擇旅游總收入和接待境內(nèi)外游客總數(shù)表示；交通因素是休閑鄉(xiāng)村游客可達性的重要支撐，選取鐵路網(wǎng)綜合密度和公路密度進行表征；政策導向因素是休閑鄉(xiāng)村發(fā)展的重要保障，選取政策文件中提及“鄉(xiāng)村旅游”的頻數(shù)、全國鄉(xiāng)村旅游重點村的數(shù)量來說明；自然因素是休閑鄉(xiāng)村形成發(fā)展的現(xiàn)實條件和立地基礎(chǔ)，選取海拔高度、坡度、距河流距離3 個指標進行表示[22]。在此基礎(chǔ)上對各評價指標進行標準化處理，按照熵值法測算各指標權(quán)重，并綜合計算出每個影響因子的數(shù)值，最后根據(jù)所得數(shù)據(jù)，利用地理探測器來定量分析各因子對休閑鄉(xiāng)村空間分布影響程度的大小。

表1 休閑鄉(xiāng)村空間分布的影響因素指標體系Table 1 Index system of influencing factors of leisure villages spatial distribution

1.2 數(shù)據(jù)來源

2014—2020 年，農(nóng)業(yè)農(nóng)村部先后7 次共評選出1 176 個中國最美休閑鄉(xiāng)村，其評選范圍涵蓋全國31個省份（不包括港澳臺），歷年評選出的休閑鄉(xiāng)村名單來源于中華人民共和國農(nóng)業(yè)農(nóng)村部官網(wǎng)（www.moa.gov.cn）。近年來評選的中國最美休閑鄉(xiāng)村在發(fā)展方向上定位明確，具有產(chǎn)業(yè)引領(lǐng)、生態(tài)宜居、景色優(yōu)美、人文和諧等顯著特點，為全國休閑鄉(xiāng)村旅游地發(fā)展指明了方向。以此作為研究數(shù)據(jù)樣本，借助Google Earth 分別對全國2014 年100 個、2017 年520個和2020 年1 176 個最美休閑鄉(xiāng)村所在地理坐標進行精準定位、提取和校準，并在ArcGIS 10.2 軟件中實現(xiàn)休閑鄉(xiāng)村點狀要素在中國地圖上的可視化。在此基礎(chǔ)上對中國休閑鄉(xiāng)村旅游地空間分布格局及成因進行分析研究?；A(chǔ)矢量數(shù)據(jù)來源于國家基礎(chǔ)地理信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中的1∶4 000 000 的全國矢量地圖。影響因素研究中的交通因素和政策導向因素相關(guān)指標數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局官方網(wǎng)站（http：∕∕www.stats.gov.cn∕），旅游資源稟賦和客源市場相關(guān)指標數(shù)據(jù)來源于2014—2020 年《中國旅游統(tǒng)計年鑒》，自然地理要素相關(guān)數(shù)據(jù)來源于國家地球系統(tǒng)科學數(shù)據(jù)共享平臺（http：∕∕www.geodata.cn∕）。

2 空間格局演化特征

2.1 空間分布密度特征

運用最鄰近指數(shù)法對全國最美休閑鄉(xiāng)村分布類型進行判別，運用ArcGIS 10.2 工具分別計算出2014、2017 年和2020 年全國最美休閑鄉(xiāng)村的最鄰近指數(shù)分別為0.508、0.552 和0.658，均小于1。由此可知，休閑鄉(xiāng)村在不同時間節(jié)點的空間分布均呈現(xiàn)出凝聚型的分布態(tài)勢，但隨著時間的推移，集聚分布態(tài)勢有所減弱，逐漸趨向均衡的態(tài)勢。進一步對2014、2017 年和2020 年全國休閑鄉(xiāng)村進行核密度分析，如圖1 所示?？傮w上看，休閑鄉(xiāng)村分布呈現(xiàn)東多西少且主要在胡煥庸線以東的空間分異規(guī)律，與區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展有一定的耦合性。對比三個時間段的核密度圖可以發(fā)現(xiàn)，中國最美休閑鄉(xiāng)村高密度區(qū)呈現(xiàn)出“雙核結(jié)構(gòu)”，次核心區(qū)呈“點狀散射”分布特征，即形成了以北京為中心的京津冀高密度區(qū)和以浙江、安徽、上海、江蘇為核心的長三角高密度區(qū)的“雙核結(jié)構(gòu)”，而川渝地區(qū)、閩東南地區(qū)、青海東部等地區(qū)為休閑鄉(xiāng)村分布的次核心“點狀散射”地帶，總體呈現(xiàn)“大集聚、小分散”的空間分布格局，且隨著時間的推移，逐漸向東南部遷移。值得注意的是，新疆地區(qū)休閑鄉(xiāng)村的數(shù)量也較多，該地區(qū)農(nóng)旅融合發(fā)展勢頭較為強勁。從省區(qū)內(nèi)部來看，各省區(qū)邊緣和交界地帶也是休閑鄉(xiāng)村的高密度分布區(qū)。

圖1 中國最美休閑鄉(xiāng)村核密度圖Figure 1 Kernel density map of the most beautiful leisure villages in China

2.2 空間分布復雜性

為了系統(tǒng)研究最美休閑鄉(xiāng)村地理空間分布的復雜性，采用分形理論中的網(wǎng)格維數(shù)模型對最美休閑鄉(xiāng)村進行網(wǎng)格化分析。根據(jù)網(wǎng)格維數(shù)相關(guān)計算公式測算對應的N（r）值和I（r）值，具體計算結(jié)果如表2 所示，再通過在Excel 中輸入計算出的坐標點（N（r），K）和（I（r），K）繪制成雙對數(shù)散點圖（圖2），對此進行擬合回歸，得到最終的容量維數(shù)值D0和信息維數(shù)值D1。由圖2 可知，2014、2017 年和2020 年休閑鄉(xiāng)村的容量維數(shù)值D0分別為1.300 8（決定系數(shù)為0.969 9）、1.486 8（決定系數(shù)為0.989 5）和1.705 1（決定系數(shù)為0.992 0），表明各年份全國最美休閑鄉(xiāng)村系統(tǒng)分形特征明顯，其中2014 年容量維數(shù)值接近1，表明該年份休閑鄉(xiāng)村在全國范圍內(nèi)分布相對較為集中。而2017 年和2020 年容量維較2014 年增加，且2020 年容量維數(shù)值趨于2，表明休閑鄉(xiāng)村在全國尺度范圍內(nèi)分布開始逐漸均衡。最美休閑鄉(xiāng)村的發(fā)展既要考慮不同地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展狀況、資源類型等方面的差異，又要兼顧各地區(qū)間的發(fā)展平衡，扶持欠發(fā)達地區(qū)的鄉(xiāng)村旅游建設(shè)，實現(xiàn)最美休閑鄉(xiāng)村在全國范圍內(nèi)均衡健康發(fā)展。從各年份的信息維來看，三年的信息維數(shù)值D1分別為0.690 1、0.694 2和0.742 5，均小于對應的容量維數(shù)值，這表明研究區(qū)內(nèi)休閑鄉(xiāng)村系統(tǒng)可能存在局部圍繞交通主干線或大城市周邊集聚的情況，空間分布上呈現(xiàn)不等概率分布狀態(tài)，分形結(jié)構(gòu)較為復雜。

表2 休閑鄉(xiāng)村系統(tǒng)網(wǎng)格維數(shù)測算Table 2 Calculation of grid dimension of leisure rural system

圖2 休閑鄉(xiāng)村網(wǎng)格維數(shù)雙對數(shù)散點圖Figure 2 Double logarithmic scatter diagram of grid dimension of leisure village

2.3 熱點區(qū)分布特征

采用ArcGIS 10.2 軟件計算出三個時間截面的休閑鄉(xiāng)村空間分布的全局Moran′sI指數(shù)，得到結(jié)果分別為0.386、0.510 和0.591，均通過檢驗，表明我國休閑鄉(xiāng)村具有正向的空間自相關(guān)。2014—2020 年Moran′sI指數(shù)逐漸增加，表明我國休閑鄉(xiāng)村空間正向集聚程度不斷增強，其空間分布上具有一定的馬太效應，休閑鄉(xiāng)村旅游發(fā)展的協(xié)同效應較好，未來各省休閑鄉(xiāng)村走協(xié)同發(fā)展道路較為可行。一般來說，全局自相關(guān)分析會掩蓋局部空間的分布情況[23]。為了進一步研究休閑鄉(xiāng)村空間分布規(guī)律，根據(jù)公式（7）和公式（8）分別計算出2014、2017年和2020年休閑鄉(xiāng)村局部空間關(guān)聯(lián)指數(shù)并生成空間格局的熱點圖（圖3）。從圖3中的熱點區(qū)域的演化來看，2014年休閑鄉(xiāng)村的熱點區(qū)主要分布在長三角地區(qū)，2017 年熱點區(qū)開始逐漸向東北部省份遷移，2020 年熱點區(qū)在2017年的基礎(chǔ)上繼續(xù)向東北部和西南部擴大。而三個時段休閑鄉(xiāng)村冷點和次冷點區(qū)呈現(xiàn)出向我國西南部省份逐漸收縮的態(tài)勢，數(shù)量不斷減少。不難發(fā)現(xiàn)，我國休閑鄉(xiāng)村空間分布格局主要呈現(xiàn)出東西熱、中部冷的態(tài)勢，休閑鄉(xiāng)村的熱點區(qū)呈現(xiàn)一定的穩(wěn)定性。其中江蘇、安徽和河南等地發(fā)展較為活躍，持續(xù)保持在熱點區(qū)域；而青海、廣西和海南等地基本上都處于冷點區(qū)域，休閑鄉(xiāng)村旅游發(fā)展較為緩慢。

圖3 休閑鄉(xiāng)村空間格局的熱點區(qū)域演化示意圖Figure 3 Hot spot regional evolution of leisure villages spatial pattern

3 空間分布格局成因

基于地理探測器分析模型及原理，利用ArcGIS 10.2 自然斷點法對資源稟賦、交通因素、政策導向因素、客源市場、自然因素5 個探測因子進行數(shù)據(jù)離散化處理，將得出的數(shù)據(jù)輸入GeoDetor軟件中可揭示出各個因子對休閑鄉(xiāng)村空間分布影響作用強度q值，由表3可知，各因子均通過顯著性檢驗，表明5個因子對休閑鄉(xiāng)村的空間分布均產(chǎn)生一定影響，但影響強度有所差異，其中政策導向（X4）、客源市場（X2）對休閑鄉(xiāng)村空間分布的影響力度較強，q值分別為0.730 和0.321，之后依次為旅游資源稟賦（X1）、交通因素（X3）和自然因素（X5），q值也都在0.25 以上。由此可知，5個因子的影響強度表現(xiàn)為政策導向＞客源市場＞旅游資源稟賦＞交通因素＞自然因素。為進一步驗證及剖析各項因素的具體影響機制，本研究采用SPSS分析、矢量數(shù)據(jù)緩沖區(qū)分析及圖層疊加等方法對各因素具體影響機理進行進一步探究。

表3 各影響因素作用強度q值Table 3 Effect intensity q value of each influencing factor

3.1 旅游資源稟賦

旅游資源稟賦是鄉(xiāng)村旅游發(fā)展的基石，休閑鄉(xiāng)村的空間分布格局與區(qū)域內(nèi)的資源稟賦有著密切的聯(lián)系。因此選擇全國所有A 級景區(qū)作為旅游資源稟賦的具體載體，采用緩沖區(qū)和疊加分析，定量表征旅游資源稟賦與休閑鄉(xiāng)村空間分布的關(guān)聯(lián)性。本研究以A級旅游景區(qū)中心為圓點，建立起5、10、15 km等間隔的緩沖半徑進行緩沖區(qū)分析，并統(tǒng)計不同緩沖半徑緩沖區(qū)范圍內(nèi)的休閑鄉(xiāng)村數(shù)量。結(jié)果表明，5 km 緩沖區(qū)范圍內(nèi)有休閑鄉(xiāng)村數(shù)量162 個，占總數(shù)的13.78%，10 km 緩沖區(qū)范圍內(nèi)有休閑鄉(xiāng)村數(shù)量491 個，占總數(shù)的41.75%，15 km 緩沖區(qū)范圍內(nèi)有休閑鄉(xiāng)村數(shù)量936個，占總數(shù)的79.59%。進一步研究發(fā)現(xiàn)，在A 級旅游景區(qū)5～10 km緩沖區(qū)半徑范圍內(nèi)，每增加1 km的緩沖半徑，休閑鄉(xiāng)村約增加65個。而在A 級旅游景區(qū)30～50 km 緩沖區(qū)半徑范圍內(nèi)，每增加1 km 的緩沖半徑，休閑鄉(xiāng)村增加數(shù)量達到89 個。由上述分析不難發(fā)現(xiàn)，休閑鄉(xiāng)村多分布在A 級旅游景區(qū)周圍，進一步說明旅游資源富集度對休閑鄉(xiāng)村的空間分布具有重要影響。A 級景區(qū)周圍各類旅游資源豐富且集中，旅游公共基礎(chǔ)設(shè)施完善，休閑鄉(xiāng)村在其周圍分布，不但可以共享景區(qū)客源，而且有利于發(fā)揮景區(qū)的邊緣效應，實現(xiàn)區(qū)域內(nèi)的資源互補，達到彼此互利共贏的良好發(fā)展格局。

3.2 客源市場

客源市場是休閑鄉(xiāng)村能否盤活、盈利的重要保障。擁有廣闊的客源市場是發(fā)展休閑鄉(xiāng)村旅游的必備條件。為了探究客源市場對休閑鄉(xiāng)村空間分布的影響，本研究選取2019 年各省旅游總?cè)舜蝸肀碚髟撌〉目驮词袌銮闆r，利用SPSS 軟件對各省旅游總?cè)舜魏托蓍e鄉(xiāng)村分布數(shù)量進行相關(guān)性分析，得出兩者的Pearson 系數(shù)達0.668，且達到顯著性水平，由此表明，休閑鄉(xiāng)村的分布和客源市場具有高度的耦合關(guān)聯(lián)性。為了進一步探究客源市場對休閑鄉(xiāng)村分布的影響，按照不同城市等級的輻射半徑（一般地級市輻射半徑為50 km，省會城市輻射半徑為100 km），分別選取50 km 和100 km 距離的緩沖半徑對地級市和省會城市進行緩沖區(qū)疊加分析。結(jié)果表明，省會城市100 km半徑緩沖區(qū)范圍內(nèi)共有休閑鄉(xiāng)村422 個，占休閑鄉(xiāng)村總數(shù)的37.58%，地級市50 km半徑緩沖區(qū)范圍內(nèi)共有休閑鄉(xiāng)村885 個，占總數(shù)的75.25%（圖4a、4b）。這表明休閑鄉(xiāng)村主要分布在城市的城郊地帶，不難得出休閑鄉(xiāng)村的客源主要來自周邊城市居民。由于鄉(xiāng)村旅游具有游居、野行、自然和原真性等其他旅游業(yè)態(tài)無法比擬的特點，符合當下城市居民逃離城市生活、尋找鄉(xiāng)愁、返璞歸真、緩解工作壓力的現(xiàn)實旅游需求。

3.3 交通因素

良好的交通條件是旅游業(yè)快速發(fā)展的必備條件之一，它是聯(lián)系客源地與旅游目的地之間的橋梁[24]，尤其對鄉(xiāng)村旅游目的地的發(fā)展更為重要。近年來隨著騎行、自駕游的盛行，休閑鄉(xiāng)村旅游地的可達性成為影響游客選擇的重要指標。本研究運用ArcGIS 10.2矢量數(shù)據(jù)緩沖區(qū)分析工具，探究休閑鄉(xiāng)村的空間分布與交通主干道之間的相互關(guān)系。一般認為，游客騎行1 h車程15 km或自駕1 h車程40 km即可到達的旅游目的地，為最佳的旅游感知距離。因此本研究選取15 km 和40 km 作為國道緩沖區(qū)分析的半徑，并提取緩沖區(qū)范圍內(nèi)休閑鄉(xiāng)村的數(shù)量。結(jié)果表明，緩沖半徑為15 km 的范圍內(nèi)有休閑鄉(xiāng)村349 個，占總數(shù)的29.67%；緩沖半徑為40 km 的范圍內(nèi)有休閑鄉(xiāng)村349個，占總數(shù)的82.27%（圖4c、4d）。不難發(fā)現(xiàn)休閑鄉(xiāng)村呈現(xiàn)出沿交通主干道周邊分布的特征，未來在交通干線周邊的休閑鄉(xiāng)村可充分利用主干道路的交通便捷優(yōu)勢，開發(fā)適宜的騎行和自駕游等相關(guān)旅游產(chǎn)品和體驗項目，最大程度滿足游客多樣化的旅游需求，從而達到促進休閑鄉(xiāng)村快速發(fā)展的目的。因此良好的交通條件是游客進入休閑鄉(xiāng)村旅游地的前提，是休閑鄉(xiāng)村空間分布的關(guān)鍵影響因子。

3.4 政策導向

強有力的政策支持是發(fā)展鄉(xiāng)村旅游的重要保障。為了進一步探究地方政策環(huán)境對休閑鄉(xiāng)村分布數(shù)量的影響程度，采用專家打分法，對2014—2020 年各省所發(fā)布的鄉(xiāng)村旅游政策進行定量表征（將每個省級鄉(xiāng)村旅游政策文件賦值10 分，每個地級市鄉(xiāng)村旅游政策文件賦值5 分），并將各省的政策得分在ArcGIS 10.2 軟件中按照Jenks 自然斷點法分成6 個梯隊，再與休閑鄉(xiāng)村空間分布圖進行疊加（圖4e），不難看出，山東、江蘇、浙江等地是處于政策支持第一梯隊的省份，其休閑鄉(xiāng)村的分布數(shù)量也最多。近年來，山東、江蘇、浙江三省率先出臺多項支持鄉(xiāng)村旅游發(fā)展的支持政策，尤其是浙江省先后出臺了15 個省級政策文件、21 個市級政策文件，為該省休閑鄉(xiāng)村旅游的快速發(fā)展提供了重要保障，其休閑鄉(xiāng)村的分布數(shù)量在全國保持領(lǐng)先水平。而處于政策支持第六梯隊的西藏，由于政策支持相對不足，其休閑鄉(xiāng)村的分布數(shù)量也最少。為進一步驗證政策支持對休閑鄉(xiāng)村分布的影響程度，再采用SPSS 軟件將各省政策得分與休閑鄉(xiāng)村分布數(shù)量兩者進行相關(guān)性分析，其Pearson 系數(shù)為0.746，且達到顯著性水平，表明地方政府鄉(xiāng)村旅游發(fā)展政策環(huán)境對該區(qū)域休閑鄉(xiāng)村的快速發(fā)展和空間布局影響較大。

圖4 全國休閑鄉(xiāng)村分布的影響因素Figure 4 Influencing factors of leisure villages distribution in China

3.5 自然因素

地形地貌不僅作為一種獨立的自然地理要素成為休閑鄉(xiāng)村布局的立地基礎(chǔ)[25]，而且也是重要的景觀要素，是吸引游客前往不同休閑鄉(xiāng)村旅游的重要因素。將休閑鄉(xiāng)村空間分布圖與全國地形高程圖進行疊加（圖4f），提取每個休閑鄉(xiāng)村所對應的高程值[16]。研究發(fā)現(xiàn)，處于海拔200 m 以下的休閑鄉(xiāng)村達一半以上，海拔200 m以上的休閑鄉(xiāng)村共有501個，再對不同高程值與休閑鄉(xiāng)村分布數(shù)量在SPSS 中進行相關(guān)性分析，得出兩者的Pearson 系數(shù)為-0.855 且達到顯著性水平，可知休閑鄉(xiāng)村的分布和海拔高度呈較強的負相關(guān)性。從圖4f 中可以看出休閑鄉(xiāng)村主要分布在海拔500 m 以下的三級階梯區(qū)域內(nèi)，其中200 m 以下的平原地區(qū)分布最多，呈現(xiàn)出“聚平原”的分布規(guī)律。此外，河流水系及坡度在一定程度上決定休閑鄉(xiāng)村的選址。進一步研究發(fā)現(xiàn)，休閑鄉(xiāng)村多集中分布在距離河流5 km 的范圍內(nèi)，呈現(xiàn)出“附河流”的分布規(guī)律，休閑鄉(xiāng)村的分布與距河流的距離呈負相關(guān)，即隨著距河流距離的增加，休閑鄉(xiāng)村逐漸減少。進一步研究坡度對休閑鄉(xiāng)村分布的影響，發(fā)現(xiàn)休閑鄉(xiāng)村大多分布在5°～10°的斜坡地區(qū)，呈現(xiàn)出“附微斜坡”的分布規(guī)律，其分布與坡度呈負相關(guān)，即隨著坡度的增大，休閑鄉(xiāng)村數(shù)量逐漸減少。綜上所述，海拔高度、河流水系和坡度是影響休閑鄉(xiāng)村分布的重要自然地理要素。

4 討論

目前，我國休閑鄉(xiāng)村正從集聚分布逐漸趨于均衡分布，國家應繼續(xù)加大在東中部布點的力度，更好地滿足居民日益增長的休閑旅游需求。休閑鄉(xiāng)村空間分布集聚性和關(guān)聯(lián)性特征明顯，未來休閑鄉(xiāng)村應加強區(qū)域間的聯(lián)動發(fā)展，重點將休閑鄉(xiāng)村高密度分布的京津冀區(qū)域、長三角區(qū)域打造為全國知名休閑鄉(xiāng)村集聚區(qū)，從而實現(xiàn)重點區(qū)域帶動和輻射作用。在休閑鄉(xiāng)村高密度分布的各省邊緣和交界地區(qū)，應加強各省之間的互動交流，促進區(qū)域協(xié)同發(fā)展。此外，通過對影響因素分析可知，休閑鄉(xiāng)村周邊蘊藏著豐富的旅游資源，休閑鄉(xiāng)村應加強與周邊A 級景區(qū)的交流合作，實現(xiàn)功能互補、資源共享、錯位發(fā)展，充分吸收其“溢出效應”。休閑鄉(xiāng)村大多分布在城市周邊，城市是休閑鄉(xiāng)村旅游發(fā)展最為重要的客源市場，應重點圍繞鄉(xiāng)村采摘、鄉(xiāng)村民宿和田園綜合體等產(chǎn)品進行打造，滿足城市居民環(huán)城游憩、尋找鄉(xiāng)愁的現(xiàn)實需求。對于交通區(qū)位優(yōu)勢明顯，尤其是騎行或自駕一小時可達的休閑鄉(xiāng)村，可打造鄉(xiāng)村營地、鄉(xiāng)村創(chuàng)客基地、旅居度假基地、鄉(xiāng)村運動基地等鄉(xiāng)村休閑旅游度假類產(chǎn)品，提升其鄉(xiāng)村旅游品位。

本研究是在羅燁欣等[13]、熊浩等[14]和王兆峰等[15]選取截面數(shù)據(jù)研究休閑鄉(xiāng)村空間結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)上的進一步拓展和完善：一是拓展了研究視角，本研究采用面板數(shù)據(jù)從時空二維視角對休閑鄉(xiāng)村演化特征進行系統(tǒng)模擬；二是增加了政策影響分析，現(xiàn)有研究文獻缺少政策因素分析，本研究采用專家打分法對政策導向因素進行定量表征，系統(tǒng)探究政策導向?qū)π蓍e鄉(xiāng)村空間分布的影響，發(fā)現(xiàn)休閑鄉(xiāng)村空間布局受政策影響最大。本研究對實現(xiàn)我國鄉(xiāng)村旅游高質(zhì)量發(fā)展，助推鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略具有一定參考和借鑒意義，未來在我國休閑鄉(xiāng)村旅游地發(fā)展和布局中，應充分考慮資源、市場、交通、政策和自然等因素的影響。休閑鄉(xiāng)村要立足區(qū)域自然資源條件，面向客源市場需求，提升交通可達性，全力爭取政府政策支持，從而實現(xiàn)鄉(xiāng)村旅游的特色化、差異化、品質(zhì)化發(fā)展。由于數(shù)據(jù)獲取受限等原因，影響因素研究仍有待進一步完善，不同類型的休閑鄉(xiāng)村旅游地在不同空間尺度下的空間分布格局也有待深入探究。

5 結(jié)論

本研究運用ArcGIS 10.2 軟件平臺及最鄰近指數(shù)、分形維數(shù)和地理探測器等方法，對2014、2017、2020 年中國最美休閑鄉(xiāng)村時空格局演變及影響因素進行分析，主要結(jié)論如下：

（1）休閑鄉(xiāng)村在不同時間節(jié)點的空間分布均呈現(xiàn)出凝聚型的分布態(tài)勢，主要分布在胡煥庸線以東，逐漸形成了以京津冀、長三角城市群為高密度核心的“雙核結(jié)構(gòu)”，以川渝、閩東南、青海東部等地為次核心的“點狀散射”分布特征。從區(qū)域內(nèi)部來看，各省區(qū)邊緣和交界地帶也是休閑鄉(xiāng)村的高密度分布地區(qū)。

（2）休閑鄉(xiāng)村具有明顯的分形結(jié)構(gòu)特征，其時空演變過程中呈現(xiàn)出圍繞城市和交通主干道集中分布的特點，由于區(qū)域旅游資源本底和經(jīng)濟社會發(fā)展水平的差異，其區(qū)域內(nèi)分布概率差異明顯，分形復雜性強。

（3）休閑鄉(xiāng)村在空間上主要呈現(xiàn)出東西熱、中部冷的態(tài)勢，且熱點區(qū)呈現(xiàn)出從長三角地區(qū)逐漸向東北部和西南部省份遷移擴大態(tài)勢，冷點區(qū)呈現(xiàn)出向我國西南部省份收縮態(tài)勢。其中江蘇、安徽和河南等地發(fā)展較為活躍，持續(xù)保持在熱點區(qū)域，而青海、廣西和海南等地均處于冷點區(qū)域。

（4）休閑鄉(xiāng)村空間分布格局成因復雜多樣，既有自然因素，又有社會因素，其中旅游資源稟賦、自然因素、客源市場、交通因素、政策導向是影響休閑鄉(xiāng)村分布的主要因素，且影響強度表現(xiàn)為政策導向＞客源市場＞旅游資源稟賦＞交通因素＞自然因素。