多尺度下中國休閑鄉(xiāng)村空間分布特征及其影響因素研究*

熊 浩，王 強(qiáng)，鄢慧麗※，余 軍

(1.海南大學(xué)管理學(xué)院，?？?570228； 2.海南大學(xué)旅游學(xué)院，海口 570228)

0 引言

農(nóng)業(yè)農(nóng)村部開展中國最美休閑鄉(xiāng)村推介活動(dòng)，旨在深入貫徹黨十八大提出的“大力推進(jìn)生態(tài)文明、建設(shè)美麗中國”決策部署。中國最美休閑鄉(xiāng)村示范點(diǎn)的確立為鄉(xiāng)村旅游增添了新的旅游吸引形式，基于各種示范點(diǎn)的鄉(xiāng)村旅游，成為新時(shí)期我國農(nóng)村經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型的重要途徑之一。截止到2015年，中國最美休閑鄉(xiāng)村示范點(diǎn)(以下簡稱示范點(diǎn))數(shù)量達(dá)到220個(gè)。中國最美休閑鄉(xiāng)村以建設(shè)美麗宜居鄉(xiāng)村為目標(biāo)，以推進(jìn)生態(tài)文明、實(shí)現(xiàn)人與自然和諧發(fā)展為核心，促進(jìn)休閑農(nóng)業(yè)與鄉(xiāng)村旅游的可持續(xù)發(fā)展。

關(guān)于鄉(xiāng)村旅游國內(nèi)外學(xué)者做了大量的研究：國外學(xué)者主要關(guān)注鄉(xiāng)村旅游可持續(xù)發(fā)展[1-2]、鄉(xiāng)村旅游空間結(jié)構(gòu)特征[3-4]以及鄉(xiāng)村旅游感知[5-6]等。國內(nèi)學(xué)者主要關(guān)注鄉(xiāng)村旅游發(fā)展模式[7-12]、鄉(xiāng)村聚落的空間演變[13-17]、鄉(xiāng)村旅游空間格局及優(yōu)化[18-24]等方面。在研究方法上，國內(nèi)外研究學(xué)者逐漸由定性研究轉(zhuǎn)向定性定量相結(jié)合的研究[25]?？臻g尺度涵蓋國家、省域、縣域及典型案例地[26-28]?，F(xiàn)有研究成果多針對某一典型案例地進(jìn)行研究，從宏觀視角分析鄉(xiāng)村旅游示范區(qū)的空間特征的研究較少。鑒于此，文章利用ArcGIS10.2，運(yùn)用最鄰近距離法、不均衡指數(shù)、核密度分析、全局莫蘭指數(shù)等空間分析方法，對220個(gè)示范點(diǎn)空間分布特征及影響因素進(jìn)行相關(guān)分析，以期對未來鄉(xiāng)村建設(shè)發(fā)展具有現(xiàn)實(shí)的指導(dǎo)意義。

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

農(nóng)業(yè)農(nóng)村部官網(wǎng)(www.moa.gov.cn)2014年公布了100個(gè)示范點(diǎn)， 2015年增加了120個(gè)，共計(jì)220個(gè)示范點(diǎn)(涵蓋除中國臺(tái)灣省和香港、澳門特別行政區(qū)外的31個(gè)省、自治區(qū)和直轄市)。該文以此為研究樣本，運(yùn)用空間分析軟件ArcGIS10.2，對其空間分布特征進(jìn)行探究?？臻g數(shù)據(jù)來源于國家基礎(chǔ)地理信息中心(www.ngcc.cn)的1： 400萬地圖數(shù)據(jù)庫。此外，該研究所需數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》以及各省、直轄市和自治區(qū)的統(tǒng)計(jì)年鑒。

1.2 研究方法

該文利用ArcGIS10.2，運(yùn)用最鄰近距離法、不均衡指數(shù)、核密度分析、全局莫蘭指數(shù)等空間分析方法(表1)，對220個(gè)示范點(diǎn)的空間分布特征進(jìn)行分析。

表1 研究方法及地理學(xué)意義解釋

模型模型說明地理意義解釋最鄰近指數(shù)R=r1rEr1=1n∑i=Irij為實(shí)際值,rE=12n/A為理論值,A為研究對象面積,n為示范點(diǎn)數(shù)量反映示范點(diǎn)在空間上相互鄰近程度。R=1:呈隨機(jī)分布的特征; R>1:呈均勻分布的特征; R<1:呈聚集分布的特征變異系數(shù)CV=100%×1ns-2∑ni=1(Si-S)2CV為示范點(diǎn)Voronoi多邊形面積的變異系數(shù),Si為第i個(gè)Voronoi多邊形面積,n為Voronoi多邊形的個(gè)數(shù); 1/n∑ni=1(Si-S)2為標(biāo)準(zhǔn)差,S為平均值反映點(diǎn)狀要素在空間上相對變化程度。33%0為帶寬; x-Xi表示估值點(diǎn)x到樣本Xi的距離反映區(qū)域內(nèi)點(diǎn)要素的聚集狀態(tài)。f(x)值越大:點(diǎn)分布越密集全局莫蘭指數(shù)I=n∑ni=1∑nj=1wijxi-x()xj-x()∑ni=1∑nj=1wijxi-x()2x=∑ni=1xin,n是研究區(qū)包含的省市數(shù)量,wij是空間距離權(quán)重,xi是地域單元i的x變量值反映研究區(qū)內(nèi)各省市與鄰近省市之間的相似性。I接近1時(shí)表明相似屬性集聚在一起; I接近-1時(shí)表明相異屬性集聚在一起; 接近于0,則表示屬性是隨機(jī)分布的局部莫蘭指數(shù)Ii=xi-x()∑nj=1wijxi-x()S2x=∑ni=1xin,n含義同上,wij是空間距離權(quán)重,xi是地域單元i的x變量值,S為標(biāo)準(zhǔn)差用來度量各省市和其周圍省市之間的關(guān)聯(lián)性。正的Ii表示“高—高聚集”類型或“低—低聚集”類型; 負(fù)的Ii表示“高—低聚集”類型或“低—高聚集”類型

2 空間分布差異分析

2.1 空間分布形態(tài)

空間分布形態(tài)常用最鄰近指數(shù)法進(jìn)行分析，但由于其界定標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一，故該文引入泰森多邊形面積的變異系數(shù)(CV)進(jìn)行再次論證。運(yùn)用Arcgis10.2，以220個(gè)示范點(diǎn)為質(zhì)心，生成泰森多邊形圖。通過相關(guān)計(jì)算可知： 220個(gè)多邊形的平均面積是2.512，標(biāo)準(zhǔn)差為4.568，CV值即是179.402%。借鑒國外學(xué)者Duyckaerts等提出的變異系數(shù)值的研究結(jié)論進(jìn)行判斷[29]，再次驗(yàn)證了示范點(diǎn)在空間上呈聚集態(tài)勢。

2.2 空間分布的均衡性

2.2.1 空間分布的集中程度

表2 休閑鄉(xiāng)村示范點(diǎn)各省分布狀況

省市示范點(diǎn)數(shù)量(個(gè))所占比重(%)累計(jì)比重(%)5A級景區(qū)數(shù)量(個(gè))省市示范點(diǎn)數(shù)量(個(gè))所占比重(%)累計(jì)比重(%)5A級景區(qū)數(shù)量(個(gè))浙江125.455.4516貴州73.1865.455福建125.4510.919江西73.1868.6410山東115.0015.9111海南73.1871.8211新疆115.0020.9112重慶62.7374.558江蘇84.0925.0023湖南62.7377.277湖北83.6428.6410內(nèi)蒙古62.7380.004遼寧93.6432.275甘肅62.7382.734山西83.6435.917廣東62.7385.4512河南83.6439.5513陜西62.7388.183云南83.6443.188青海62.7390.915北京73.1846.368安徽62.7393.642上海73.1849.558天津52.2795.913河北73.1852.738黑龍江41.8297.735吉林73.1855.916西藏31.3699.094廣西73.1859.095寧夏20.91100.002四川73.1862.2712總計(jì)220100.00246

2.2.2 空間分布的均衡程度

地理集中指數(shù)反映示范點(diǎn)省際間的分布情況，它不能揭示省市內(nèi)部的分布格局。因此，該文引入不均衡指數(shù)來解釋示范點(diǎn)在省市內(nèi)部分布的均衡程度。通過計(jì)算可知，不均衡指數(shù)S=0.145，S值在0～1之間，說明示范點(diǎn)在省市內(nèi)部分布不均衡(如表2所示)。

2.3 空間分布密度特征

該文利用ArcGIS10.2的Kernal Density工具對220個(gè)示范點(diǎn)進(jìn)行核密度分析，揭示示范點(diǎn)的聚集程度，用核密度估計(jì)值表示每個(gè)點(diǎn)對周邊的影響程度，結(jié)果如表3。

表3 中國最美休閑鄉(xiāng)村示范點(diǎn)核密度分析

區(qū)域示范點(diǎn)核密度分布梯度排序長三角地區(qū)核密度分布最高處于第一梯度的示范點(diǎn)占比最高京津冀地區(qū)核密度分布較高周邊區(qū)域示范點(diǎn)主要處于第一和第二梯度珠三角地區(qū)核密度分布次之周邊區(qū)域示范點(diǎn)主要處于第二和第三梯度閩東南地區(qū)核密度分布較低周邊區(qū)域示范點(diǎn)主要分布于第三梯度

由表3可知，從省區(qū)分布來看，示范點(diǎn)的分布與省會(huì)城市的分布有緊密聯(lián)系，示范點(diǎn)集聚在省會(huì)城市周圍。示范點(diǎn)分布的高密度區(qū)主要集中在長三角地區(qū)和京津冀地區(qū)。長三角地區(qū)成為示范點(diǎn)聚集區(qū)的主要原因是：(1)長三角地區(qū)是我國重要的游客聚集地，城市現(xiàn)代化水平引領(lǐng)全國，人均可支配收入較高； (2)長三角地區(qū)交通便利，無論是高鐵、火車或飛機(jī)都很便捷，壓縮了旅途時(shí)間，使周末外出近郊旅游成為可能； (3)在示范點(diǎn)模范作用的影響下，長三角地區(qū)示范點(diǎn)的數(shù)量一直在增加，從2014年的11個(gè)示范點(diǎn)增加到2015年的17個(gè)，促進(jìn)了休閑鄉(xiāng)村旅游的發(fā)展。京津冀地區(qū)因其獨(dú)特的鄉(xiāng)村景觀、良好的區(qū)位與交通、強(qiáng)勁的市場規(guī)模與需求以及深厚的文化底蘊(yùn)等優(yōu)勢，促使京津冀地區(qū)的休閑鄉(xiāng)村旅游發(fā)展早于其他地區(qū)。

2.4 空間自相關(guān)特征分析

海拔高低的不同，形成的自然景觀和氣候類型不盡相同，為全面反映不同高度海拔對示范點(diǎn)空間分布的影響程度，該文利用ArcGIS10.2和GeoDa軟件，在不同的尺度下，從省域尺度和縣域尺度對示范點(diǎn)的空間自相關(guān)特征進(jìn)行分析，并對其局部空間自相關(guān)特征進(jìn)行了闡述。

2.4.1 省級尺度全局自相關(guān)分析

在省級尺度下，對220個(gè)示范點(diǎn)樣本進(jìn)行全局空間自相關(guān)分析，結(jié)果見表4。

表4 省級尺度示范點(diǎn)空間自相關(guān)特征

樣本數(shù)Moran′s IZP標(biāo)準(zhǔn)化統(tǒng)計(jì)閾值(α=0.05)2200.14610.4401.96

結(jié)果由表4可知， 2014—2015年示范點(diǎn)分布的Moran′sI指數(shù)為0.146，Z得分為10.44，P值為0，通過1%的顯著性檢驗(yàn)。說明示范點(diǎn)空間分布具有正自相關(guān)特征，即示范點(diǎn)的分布具有明顯的空間關(guān)聯(lián)格局，聚集區(qū)具有鄰近性特征。

2.4.2 縣級尺度全局自相關(guān)分析

在“空間連接”后，對各個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)分別提取后，得到各個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)的農(nóng)村居民點(diǎn)核密度估計(jì)值進(jìn)行縣級尺度全局自相關(guān)分析，并將得到的Moran′sI值添加到各示范點(diǎn)的矢量圖層中，在矢量圖層的屬性中對I值運(yùn)用自然斷裂法進(jìn)行分層處理。通過分析可知，(1)縣級尺度示范點(diǎn)核密度估計(jì)值Moran′sI的平均值0.154，Z值遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于1.96，P值為0，說明示范點(diǎn)核密度估計(jì)值在縣級尺度并非隨機(jī)分布，具有空間正相關(guān)關(guān)系，表現(xiàn)出顯著的空間集聚性； (2)位于省會(huì)城市周邊的縣級尺度示范點(diǎn)Moran′sI較高，表現(xiàn)出極高的空間集聚性，且在空間分布上，同樣?xùn)|南沿海地區(qū)的縣級尺度示范點(diǎn)出現(xiàn)顏色最深的高值區(qū)域，且整體中長三角地區(qū)縣級尺度示范點(diǎn)的I值區(qū)均處于較高水平，相對低值區(qū)則分布西部山地丘陵地區(qū)，與核密度分析結(jié)果相匹配。

2.4.3 省級尺度局部自相關(guān)分析

為了進(jìn)一步揭示不同海拔示范點(diǎn)局部空間分布特征，利用GeoDA軟件對示范點(diǎn)進(jìn)行局部空間自相關(guān)分析，并根據(jù)示范點(diǎn)海拔高程屬性與地形海拔高程屬性聚集特征進(jìn)行分類，最終得到LISA聚類圖。結(jié)果顯示，示范點(diǎn)主要為“高—高”聚集類型(海拔高的省市周圍聚集著高海拔的休閑鄉(xiāng)村)和“低—低”聚集類型(海拔低的省市周圍分布著低海拔的休閑鄉(xiāng)村)，缺乏“低—高”聚集類型(海拔低的省市周圍分布著高海拔的休閑鄉(xiāng)村，僅有9個(gè))和“高—低”聚集類型(海拔高的省市周圍分布著低海拔的休閑鄉(xiāng)村，僅有3個(gè))。其中“高—高”聚集類型主要分布在西藏的南部、新疆北部、云南和甘肅等地； “低—低”聚集類型主要分布在海拔低的平原地區(qū)，包括環(huán)渤海地區(qū)、長三角地區(qū)等。其他示范點(diǎn)主要分布在“高—高”聚集類型和“低—低”聚集類型之間，包括山西、重慶、四川、廣西等地。這些區(qū)域之所以未出現(xiàn)“低—高”聚集類型和“高—低”聚集類型，是因?yàn)槭芮鹆甑鹊匦胃窬挚刂?，以及不同海拔示范點(diǎn)在區(qū)域內(nèi)交錯(cuò)分布有關(guān)，在一定程度上反映了這一區(qū)域示范點(diǎn)空間分布復(fù)雜多樣。

3 空間分布的影響因素分析

該文從旅游資源稟賦、區(qū)域交通、客源市場、經(jīng)濟(jì)發(fā)展這4個(gè)維度，運(yùn)用地理聯(lián)系率、緩沖區(qū)分析法等相關(guān)分析法，對示范點(diǎn)空間分布的影響因素進(jìn)行分析。

3.1 旅游資源稟賦

旅游資源是旅游業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)，同樣也是鄉(xiāng)村旅游吸引旅游者的先決條件。鄉(xiāng)村旅游作為旅游的一種類型，休閑鄉(xiāng)村旅游的發(fā)展與一個(gè)地區(qū)整體旅游發(fā)展格局有著緊密的聯(lián)系。我國景區(qū)是旅游資源的重要組成部分，特別是星級景區(qū)， 5A景區(qū)尤勝， 5A級旅游景區(qū)是各省旅游名片和旅游資源濃縮精華。據(jù)國家旅游局官方(www.cnta.gov.cn)數(shù)據(jù)顯示，截止2017全國5A級景區(qū)數(shù)量達(dá)到246個(gè)(如表2所示)。而地理聯(lián)系率能夠反映示范點(diǎn)空間分布與該省市旅游資源在空間上的吻合程度。鑒于此，該文選取全國5A級景區(qū)作為旅游資源稟賦測度指標(biāo)，運(yùn)用地理聯(lián)系率分析旅游資源稟賦對示范點(diǎn)空間分布的影響程度。

地理聯(lián)系率計(jì)算公式為：

(1)

式(1)中：V為地理聯(lián)系率；xi為第i省市示范點(diǎn)數(shù)量占全國示范點(diǎn)數(shù)量的比重；yi為第i省市5A級景區(qū)數(shù)量占全國5A級景區(qū)數(shù)量的比重； 地理聯(lián)系率介于0～100之間，值越大，說明示范點(diǎn)與旅游資源稟賦在空間上的吻合度越高，兩者的空間聯(lián)系越緊密。通過計(jì)算，得出地理聯(lián)系率V=74.189，表明兩者之間的聯(lián)系較為緊密。早期很多示范點(diǎn)分布于景區(qū)周圍，景區(qū)周邊旅游資源的聚集，有利于發(fā)揮景區(qū)的邊緣效應(yīng)和資源互補(bǔ)效應(yīng)，帶動(dòng)鄉(xiāng)村旅游的發(fā)展。

3.2 區(qū)域交通

交通是旅游6要素的重要組成部分之一，是聯(lián)系客源地和示范點(diǎn)之間的橋梁。伴隨自駕游的興起，使得依賴私家車出游的休閑鄉(xiāng)村旅游深受游客青睞。因此，運(yùn)用ArcGIS10.2的Buffer工具，以國道線為軸，以100km為緩沖區(qū)半徑，進(jìn)行點(diǎn)對區(qū)的相交處理，對基于國道線的示范點(diǎn)緩沖區(qū)進(jìn)行分析。結(jié)果顯示，在220個(gè)示范點(diǎn)中大約有115個(gè)包括在公路主干線緩沖區(qū)內(nèi)，占總示范點(diǎn)的52.27%，反映出區(qū)域交通對示范點(diǎn)的分布影響很大。交通便利是旅游活動(dòng)展開的基本前提，區(qū)域可達(dá)性較差，會(huì)嚴(yán)重影響游客對目的地的選擇。因此，區(qū)域交通的發(fā)展?fàn)顩r對示范點(diǎn)空間分布影響顯著。

3.3 客源市場

鄉(xiāng)村旅游的主要客源市場是其周邊的大城市居民，城市人口規(guī)模在一定程度上決定了休閑鄉(xiāng)村開發(fā)的潛力。以省會(huì)城市為中心，以100km為緩沖半徑，運(yùn)用ArcGIS10.2的Buffer工具，將示范點(diǎn)分布圖與省會(huì)城市分布圖進(jìn)行疊加，對省會(huì)城市緩沖區(qū)進(jìn)行分析。由分析可知，在220個(gè)示范點(diǎn)中，部分示范點(diǎn)被省會(huì)城市建立的緩沖區(qū)所包圍，大多數(shù)示范點(diǎn)分布于緩沖區(qū)周圍，表明休閑鄉(xiāng)村示范點(diǎn)以城市居民為客源，在空間上主要分布在省會(huì)城市的城郊地帶。在人口眾多的長三角、京津冀等地，這些主要城市經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)，人均可支配收入高，客源市場潛力較大，示范點(diǎn)分布較多，有助于起到模范作用，并帶動(dòng)周邊省市示范點(diǎn)的建立，進(jìn)而推動(dòng)中國最美鄉(xiāng)村建設(shè)目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。

3.4 經(jīng)濟(jì)發(fā)展

休閑鄉(xiāng)村旅游的發(fā)展與當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展有著密切聯(lián)系。該文選取各省的國內(nèi)生產(chǎn)總值、第三產(chǎn)業(yè)總值、地區(qū)居民消費(fèi)支出等數(shù)據(jù)，運(yùn)用上文地理聯(lián)系率公式(1)計(jì)算出與示范點(diǎn)空間分布的關(guān)聯(lián)度，分別是各省的國內(nèi)生產(chǎn)總值與示范點(diǎn)的聯(lián)系率為68.612，第三產(chǎn)業(yè)總值與示范點(diǎn)的聯(lián)系率為72.916，地區(qū)居民消費(fèi)支出與示范點(diǎn)的聯(lián)系率為75.923。這三者均與示范點(diǎn)分布有很強(qiáng)的關(guān)聯(lián)度。其中，地區(qū)居民消費(fèi)支出關(guān)聯(lián)度最大，其次是第三產(chǎn)業(yè)總值。示范點(diǎn)的建設(shè)需要資金的投入，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)可以為休閑鄉(xiāng)村提供充裕的資金，為其生存發(fā)展提供物質(zhì)保障。同樣，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)對休閑鄉(xiāng)村旅游提出更高的要求，旅游消費(fèi)占消費(fèi)支出的比重也相應(yīng)較高，這樣就促進(jìn)了高質(zhì)量休閑鄉(xiāng)村的誕生。因此，休閑鄉(xiāng)村旅游與經(jīng)濟(jì)發(fā)展在某種程度上是相互依存、彼此影響的互助體。

4 結(jié)論與建議

4.1 結(jié)論

該文利用地理學(xué)、空間計(jì)量學(xué)對中國最美休閑鄉(xiāng)村的空間分布形態(tài)、均衡程度、密度特征進(jìn)行了詳細(xì)的分析，得出如下主要結(jié)論。

(1)示范點(diǎn)的最鄰近指數(shù)R=0.730，變異系數(shù)CV=179.402%，表明示范點(diǎn)空間分布呈現(xiàn)聚集狀態(tài)，主要分布于省會(huì)城市周圍，以長三角、京津冀地區(qū)分布密度最高，珠三角、閩東南等地次之，同時(shí)可以發(fā)現(xiàn)，明顯聚集于國道主干線附近。

(2)示范點(diǎn)的地理集中指數(shù)G=18.63，不均衡指數(shù)S=0.145，表明示范點(diǎn)在空間上分布不均衡，主要分布在東部沿海地區(qū)，從沿海向內(nèi)陸延伸，表現(xiàn)出明顯的分層特征。

(3)基于省域尺度示范點(diǎn)空間自相關(guān)分析的Moran′sI指數(shù)為0.146，縣域尺度的Moran′sI指數(shù)為0.154，這說明無論在省域尺度還是縣域尺度都存在明顯的正自相關(guān)性，示范點(diǎn)分布在空間上存在依賴性，其中示范點(diǎn)在空間上的分布多為“高—高”聚集類型和“低—低”聚集類型，這與中國復(fù)雜的地形有很大的關(guān)系。

(4)示范點(diǎn)空間分布受多種因素的影響，其中旅游資源稟賦、客源市場、區(qū)域交通、經(jīng)濟(jì)發(fā)展等自然及人文因素影響較為顯著。

4.2 建議

休閑鄉(xiāng)村示范點(diǎn)的建設(shè)有助于推動(dòng)旅游產(chǎn)業(yè)與相關(guān)產(chǎn)業(yè)有機(jī)融合，滿足旅游者對鄉(xiāng)村旅游的深度消費(fèi)及個(gè)性化需求，促進(jìn)休閑鄉(xiāng)村旅游朝著高品質(zhì)的方向發(fā)展，從而實(shí)現(xiàn)休閑鄉(xiāng)村旅游與經(jīng)濟(jì)發(fā)展共生、共贏及可持續(xù)?；诖耍撐奶岢鲆韵陆ㄗh。

(1)合理配置資源，區(qū)域聯(lián)動(dòng)發(fā)展。示范點(diǎn)的空間分布與各省市休閑鄉(xiāng)村旅游發(fā)展水平存在較強(qiáng)的正相關(guān)性。東部沿海地區(qū)休閑鄉(xiāng)村旅游景點(diǎn)種類豐富、等級高，示范點(diǎn)聚集顯著，中西部地區(qū)相對薄弱，在今后發(fā)展中，東部沿海地區(qū)要依托自身富集的旅游資源、優(yōu)越的交通區(qū)位及廣闊的市場需求，塑造休閑鄉(xiāng)村旅游品牌，而中西部地區(qū)要發(fā)揮其生態(tài)環(huán)境和歷史民俗等優(yōu)勢，最大程度上發(fā)揮東部沿海地區(qū)與中西部地區(qū)休閑鄉(xiāng)村旅游的區(qū)域聯(lián)動(dòng)與合作共贏效應(yīng)。

(2)依托優(yōu)秀旅游城市，帶動(dòng)休閑鄉(xiāng)村旅游發(fā)展。休閑鄉(xiāng)村旅游主要在省會(huì)城市周邊展開，為了擴(kuò)大示范點(diǎn)的模范效應(yīng)，休閑鄉(xiāng)村示范點(diǎn)應(yīng)以各省市優(yōu)秀旅游城市為依托，通過城市疏解功能，使客源流由近及遠(yuǎn)移動(dòng)到優(yōu)秀旅游城市周邊市縣，在此過程中將伴隨著旅游產(chǎn)業(yè)的溢出，從而帶動(dòng)周邊欠發(fā)達(dá)地區(qū)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。這種流動(dòng)性和溢出性將有利于平衡地區(qū)間的經(jīng)濟(jì)差異，極大地推動(dòng)城鄉(xiāng)統(tǒng)籌目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。

(3)完善交通網(wǎng)絡(luò)建設(shè)，提升交通可達(dá)性。交通是休閑鄉(xiāng)村旅游開發(fā)的先決條件，目前休閑鄉(xiāng)村示范點(diǎn)主要分布于交通干道軸線附近，可以預(yù)見，交通網(wǎng)絡(luò)的不斷完善(尤其是國道和高鐵)將會(huì)更大程度上改變示范點(diǎn)的空間分布。合理優(yōu)化休閑鄉(xiāng)村旅游空間結(jié)構(gòu)應(yīng)以交通網(wǎng)絡(luò)建設(shè)為主抓手，同時(shí)要加強(qiáng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，提升休閑鄉(xiāng)村旅游服務(wù)體系。

該文研究的示范點(diǎn)空間分布情況只能部分反映我國休閑鄉(xiāng)村發(fā)展的真實(shí)情況，為了能有更加全面地揭示我國休閑鄉(xiāng)村發(fā)展?fàn)顩r，在今后的研究中，一方面，將延長時(shí)間維度，更準(zhǔn)確地揭示示范點(diǎn)的時(shí)空演化規(guī)律； 另一方面，示范點(diǎn)的分布受到諸多因素的影響，在不同的發(fā)展階段，各因素對示范點(diǎn)分布的影響存在顯著的差異，需要對影響因素及其機(jī)制進(jìn)行全面剖析。