孫威龍 代合治 吳軍
摘要:研究以山東省1 207個旅游特色村為研究對象,綜合運用GIS空間分析和數(shù)理統(tǒng)計等分析方法,探討了旅游特色村的空間格局及影響因素。結(jié)果表明:①山東省旅游特色村經(jīng)歷慢速增長(2008—2011年)、中期過渡(2012—2013年)、快速增長(2014—2017年)階段,在空間上呈集聚分布。②空間密度呈“環(huán)山呈帶,沿海多點”分布格局;形成環(huán)魯中南山地丘陵外圍旅游特色村高密度帶,威海、青島、五蓮多點分布。③顯著空間正向自相關(guān),冷熱點格局呈以魯中南熱點縣域為中心,由熱點至冷點向外輻射“三環(huán)兩點”結(jié)構(gòu)。④旅游特色村空間格局形成過程中,政府政策起主導(dǎo)作用,高級景區(qū)與客源起導(dǎo)向作用,致使旅游特色村空間格局呈沿山地集聚、沿河、繞城、環(huán)高級景區(qū)分布。
關(guān)鍵詞:旅游特色村;鄉(xiāng)村旅游;空間格局;影響因素;山東省
中圖分類號:S127:K928.5文獻(xiàn)標(biāo)識號:A文章編號:1001-4942(2020)05-0166-07
Abstract Taking 1 207 tourism characteristic villages in Shandong Province as research object, we discussed their spatial pattern and influencing factors by using the methods of GIS spatial analysis and mathematical statistics. The results were as follows. ① The development of the tourism characteristic villages experienced slow growth (2008-2011), intermediate transition (2012-2013) and rapid growth (2014-2017), which showed the spatial agglomeration distribution. ②The density difference of tourism characteristic villages was obvious, which was the density pattern of “the belt around the mountains and the coastal area” forming a high density belt of tourism characteristic villages around the mountains and hills in central and southern of Shandong, and three independent high density points of Weihai point, Qingdao point, Wulian point. ③ Significant positive spatial autocorrelation results in the spatial hot spot distribution pattern of mid-hot cycle cooling and radiation distribution. The cold hot spot pattern takes the middle hot spot county of Shandong as the center, radiating the “three-circles two-point” structure from the hot spot to the cold point. ④ In the process of forming the spatial pattern of tourism characteristic villages, the government policies played a steering role, and the high-level scenic spots and tourist sources played a leading role, resulting in the spatial pattern of tourism characteristic villages along the mountains, along the rivers, around the cities, and around the distribution of high-level scenic spots.
Keywords Tourism characteristic villages; Rural tourism; Spatial pattern; Influencing factor; Shandong Province
鄉(xiāng)村旅游作為實現(xiàn)鄉(xiāng)村振興的重要力量、重要途徑、重要引擎,在引領(lǐng)鄉(xiāng)村文化振興,改善農(nóng)村生態(tài)、生產(chǎn)、生活,推進旅游扶貧,促進城鄉(xiāng)融合,創(chuàng)造美好生活等方面發(fā)揮著重要作用,其快速發(fā)展在學(xué)術(shù)界引起廣泛關(guān)注。國外鄉(xiāng)村旅游地空間格局研究起步較早、發(fā)展較為成熟[1-4],注重空間格局特征[5]、演化規(guī)律與形成機制[6,7]、社會作用[7,8]等課題探究;多小微尺度研究,注重模型的應(yīng)用,且現(xiàn)今更多關(guān)注于綜合地理信息技術(shù)、旅游服務(wù)與旅游體驗的優(yōu)化[9-11]。國內(nèi)鄉(xiāng)村旅游地類型多樣,研究對象豐富,如特色村[12]、鄉(xiāng)村旅游模范村[13]、農(nóng)家樂[14]、星級休閑農(nóng)莊[15]、休閑農(nóng)業(yè)示范點[16]、中國最美休閑鄉(xiāng)村[17]等。研究內(nèi)容多為空間格局演化與因素探討、形成機制與空間布局優(yōu)化,環(huán)城游憩帶也是重要研究課題之一。研究尺度豐富多變,重要文化地理區(qū)、旅游區(qū)研究是國內(nèi)研究的獨特視角[13,18-22]。多以鄉(xiāng)村旅游地空間格局的變化過程為著眼點,闡釋時段內(nèi)空間擴散趨勢,從自然、人文、社會要素分析重要節(jié)點分布、動態(tài)發(fā)展過程與驅(qū)動因素,提出具體的空間優(yōu)化措施與建議。注重定性與定量分析相結(jié)合,運用地理集中指數(shù)、最鄰近指數(shù)、空間自相關(guān)、核密度分析、分型理論等對鄉(xiāng)村旅游空間格局現(xiàn)狀進行研究[20-23]。部分學(xué)者從單一要素,如交通通達(dá)度對鄉(xiāng)村旅游空間格局形成的機制進行分析[24]。
旅游特色村是具有獨特旅游資源,積極開展旅游活動,旅游產(chǎn)品特色明顯,旅游收入在村收入中占有較大比重的行政村,屬鄉(xiāng)村旅游范疇。2007年9月,山東省開展旅游強鄉(xiāng)(鎮(zhèn))和旅游特色村創(chuàng)建工作,截至2017年底共計旅游特色村1 207個。山東省旅游特色村體量大、發(fā)展歷程完整,具有典型性。探究旅游特色村空間格局及其影響因素,有助于認(rèn)識鄉(xiāng)村旅游地空間格局衍生過程,促進鄉(xiāng)村旅游科學(xué)發(fā)展;推進旅游特色村轉(zhuǎn)型升級、合理布局。
1 數(shù)據(jù)來源及研究方法
1.1 數(shù)據(jù)來源
旅游特色村名單與命名時間來源于《關(guān)于命名山東省旅游強鄉(xiāng)鎮(zhèn)、特色村的通知》《山東省旅游統(tǒng)計年鑒》,確保了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。旅游特色村地理坐標(biāo)通過百度坐標(biāo)拾取器獲取,其他基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)來源于山東省天地圖網(wǎng)站(www.sdmap.gov.cn),運用ArcGIS進行數(shù)據(jù)可視化處理。
1.2 研究方法
1.2.1 最鄰近指數(shù)
最鄰近指數(shù)可判定旅游特色村在空間分布上的分布趨勢,計算公式為:
式中:R為最鄰近指數(shù),r1為實際最鄰近點平均距離,rE為理論最鄰近點平均距離;A為區(qū)域面積;n為旅游特色村數(shù)量。若R>1,說明旅游特色村空間分布為均勻分布;若R=1,說明旅游特色村空間分布為隨機分布;若R<1,說明旅游特色村空間分布為集聚分布。
1.2.2 核密度估計
核密度估計用于計算每個輸出柵格像元周圍點要素的密度,搜索落入一定半徑范圍內(nèi)的點狀地理要素并統(tǒng)計其數(shù)量值,求出每一個像元的密度值,能夠反映核對周邊要素的影響強度。核密度值越高,要素越為密集。公式如下:
式中:Rn(x)為核密度估計值,kx-xih為核函數(shù);n為旅游特色村的數(shù)量,h為帶寬,(x-xi)則為估值點到事件點xi處的距離。核函數(shù)與帶寬同時影響核密度計算結(jié)果,經(jīng)計算與反復(fù)調(diào)試,最終確定山東省旅游特色村的合理搜索帶寬為25 km。
1.2.3 空間自相關(guān)分析全局空間自相關(guān):全局莫蘭指數(shù)通常用于研究觀測變量在整個研究區(qū)域內(nèi)的空間相關(guān)性的總體趨勢以及差異性。計算公式:
2 結(jié)果與分析
2.1 旅游特色村空間格局
2.1.1 空間分布類型
通過最鄰近指數(shù)計算(表1),山東省1 207個旅游特色村的實際最鄰近點平均距離r1=4.68 km,理論最鄰近點平均距離rE=5.72 km,最鄰近指數(shù)R=0.81,R<1,即山東省旅游特色村為集聚分布。2008—2017年最鄰近指數(shù)波動變化,2008、2009年隨機分布,其余年份集聚分布。
2.1.2 空間密度格局
最鄰近指數(shù)描述地理要素在統(tǒng)計意義上的集中程度,通過核密度估計探求山東省旅游特色村空間分布高密度區(qū),反映地理要素的實際空間分布與集聚特征。運用ArcGIS對山東省旅游特色村進行核密度估算,采用自然間斷點法分為低(0~0.369個/百平方千米)、較低(0.370~0.784個/百平方千米)、一般(0.785~1.307個/百平方千米)、較高(1.308~1.984個/百平方千米)、高密度(1.985~3.921個/百平方千米)等級。結(jié)果顯示,山東省旅游特色村空間密度異質(zhì)性顯著,為“環(huán)山呈帶,沿海多點”分布(圖1)。
低核密度像元14 887個,其中0核密度像元1 063個,較低核密度像元14 008個,中等核密度像元8 687個,較高核密度像元4 252個以及高核密度像元1 708個。旅游特色村核密度值由核心區(qū)域向外遞減,表現(xiàn)出明顯的空間距離衰減規(guī)律;具有環(huán)魯中南山區(qū)高密度帶、沿海高密度點的點—軸空間結(jié)構(gòu)?!碍h(huán)山呈帶”即環(huán)魯中南山區(qū)外圍旅游特色村高密度區(qū),是旅游特色村發(fā)展高度集中的區(qū)域,包括京杭運河沿線旅游特色村高密度帶、濟-泰極、淄博極,為全省面積最大的旅游特色村高密度區(qū),核密度值為1.985~3.391個/百平方千米。沿?!岸帱c”則為威海點、青島點、五蓮點等。
同類研究中,湖南東密西疏[15],湖北鄂東集中連片、鄂西多中心[23],浙江于湖州安吉與杭州集聚[12],山西中、南分區(qū)集聚[25],江蘇南密北疏[26]的鄉(xiāng)村旅游地分布于重要市場附近以及低海拔平原地區(qū)。山東省地形中部凸起,而東部沿海且海岸線綿長,導(dǎo)致其在環(huán)魯中南山區(qū)外圍以及沿海重要城市形成旅游特色村高密度聚集區(qū),與上述其它地區(qū)相比,山東省鄉(xiāng)村旅游地空間格局具有獨特性。
2.1.3 空間相關(guān)格局
運用ArcGIS空間分析工具以山東省137個縣(市、區(qū))為單元進行空間自相關(guān)計算,山東省旅游特色村全局Morans I指數(shù)為0.33(>0),置信度為99%,通過顯著性檢驗。表明山東省各地區(qū)旅游特色村集聚分布顯著,空間正向自相關(guān)性強,即具有顯著的特定相似性的集聚分布模式。熱點分析識別具有統(tǒng)計顯著性的高值(熱點)和低值(冷點)的空間聚類,將山東省旅游特色村空間分布分為熱點、冷點、次熱點、次冷點四種類型(圖2)。熱點為旅游特色村顯著高值聚類縣域,冷點為低值顯著聚類縣域;次熱點、次冷點為高值或低值聚類較顯著縣域。
山東省旅游特色村空間相關(guān)格局以中部熱點縣域為核心,由熱點到冷點向外輻射分布,呈一大兩小三個圈層,兩個獨立熱點區(qū)。熱點、冷點縣域分布集中,次熱點與次冷點縣域分散。魯中南熱點核心:共22個縣(市、區(qū)),于魯中南山區(qū)形成最大熱點核心區(qū),是旅游特色村發(fā)展活躍地區(qū),歷史上范圍逐年擴展;兩點為青島、煙臺共5個縣(市、區(qū))。此區(qū)域旅游特色村發(fā)展活躍,為具有顯著統(tǒng)計學(xué)意義上的熱點地區(qū)。第二圈層為次熱點圈層:次熱點縣(市、區(qū))最多,共有45個,呈環(huán)狀包圍熱點核心,為冷熱過渡區(qū),旅游特色村發(fā)展較為活躍。第三圈層為次冷點、冷點圈層:次冷點縣域41個,零散分布于全省12個區(qū)域。冷點縣域共24個,集中于3個地區(qū),是旅游特色村欠發(fā)展地區(qū)。綜合歷史發(fā)展過程,山東省旅游特色村空間熱點格局相對穩(wěn)定,冷點北移、熱點向南部擴散。其空間分異的合理性和均衡性有待于進一步提高。
2.2 旅游特色村空間格局影響因素
2.2.1 地形因素
地形作為直接影響旅游特色村建設(shè)的重要基礎(chǔ)條件,對其空間格局形成有重要影響。山東地形以平原丘陵為主,且地貌類型多樣;中部山地突起,西南、西北低洼平坦,東部緩丘起伏,以山地丘陵為骨架、平原盆地交錯環(huán)列。對旅游特色村坐標(biāo)數(shù)據(jù)與數(shù)字高程模型(DEM)數(shù)據(jù)進行疊加,并提取高程信息,以50 m高差為組距對旅游特色村數(shù)量進行分類統(tǒng)計(圖3)。
旅游特色村平均海拔為120 m,其數(shù)量與海拔高度呈反比,密度與海拔高度呈正比。0~50 m高差內(nèi)旅游特色村數(shù)量最多,共519個,分布密度為每百平方千米0.6個;其次為50~100 m范圍,共211個,分布密度為每百平方千米0.9個;海拔200~300 m地區(qū)共111個旅游特色村,密度為每百平方千米1.1個。400 m以上較高海拔地區(qū)旅游特色村數(shù)量稀少,共67個,分布密度為每百平方千米1.4個。綜上,山東省旅游特色村主要分布于山地周圍的低海拔地區(qū)以及平原地區(qū)。究其原因,低海拔地區(qū)面積廣闊、地勢和緩、農(nóng)業(yè)發(fā)達(dá),易于形成具有在地特色的鄉(xiāng)村旅游地與旅游產(chǎn)品,旅游特色村數(shù)量眾多。對比較高海拔地區(qū),平原經(jīng)濟發(fā)展基礎(chǔ)較好,城鎮(zhèn)化影響顯著,導(dǎo)致部分傳統(tǒng)村落保護難度較大;較高海拔地區(qū)受地形限制,傳統(tǒng)村落保護較好,因而平原旅游特色村空間分散,密度較低;山區(qū)旅游特色村更為集聚,密度較高。良好的山地資源稟賦提供多樣的地文旅游資源,形成山東眾多旅游特色村環(huán)山分布的特點,和緩地形適宜經(jīng)濟發(fā)展,優(yōu)越山地資源便于旅游開發(fā),對旅游特色村空間格局的形成起到促進作用。
2.2.2 水文因素
山東省三面環(huán)海,海岸線長3 345 km,占全國海岸線1/6;水系發(fā)達(dá),自然河流平均密度在0.7 km/km2以上,干流長10 km以上的河流共1 500多條;魯西湖帶湖泊密集,水量豐沛。緩沖區(qū)分析結(jié)果(表2)表明,河流1 km范圍內(nèi)旅游特色村最多,共535個,72.41%旅游特色村集聚于河流2 km范圍內(nèi)。位于河流3 km緩沖區(qū)范圍內(nèi)共計旅游特色村1 069個,占總量88.57%。
水源影響鄉(xiāng)村聚落形成與分布,各大河流沖積平原土壤肥沃,形成以水為主要資源的旅游景觀帶;沿海區(qū)海洋文化與漁家文化獨特,濱海體驗是此類旅游特色村的獨特賣點,促進沿海旅游特色村形成,產(chǎn)生眾多依托海洋資源的鄉(xiāng)村旅地。因而水文是影響旅游特色村形成與分布的重要因素之一,促成了旅游特色村沿海、沿河分布的格局。
2.2.3 高等級景區(qū)輻射因素
景區(qū)邊緣型鄉(xiāng)村旅游地在山東省旅游特色村中占有重要地位,其在具有鄉(xiāng)村旅游地一般特征的同時具地域空間依附性、旅游資源互補性、客源市場共享性、區(qū)域經(jīng)濟相對滯后性和利益主體復(fù)雜性等諸多特征于一體[20]。選取山東省3A級及以上景區(qū)進行緩沖區(qū)分析,結(jié)果表明,541個(44.82%)旅游特色村位于緩沖區(qū)10 km范圍內(nèi),20 km緩沖區(qū)范圍內(nèi)共有旅游特色村914個(75.72%)。高級景區(qū)資源與旅游特色村空間格局呈現(xiàn)很強的耦合性,符合大部分鄉(xiāng)村旅游地的資源依附特點。高等級景區(qū)旅游資源豐富、旅游服務(wù)設(shè)施與客源基礎(chǔ)完善,對景區(qū)邊緣鄉(xiāng)村旅游地具有帶動作用,是周邊鄉(xiāng)村旅游地的重要依托。便于附近鄉(xiāng)村旅游地進行鄉(xiāng)村旅游、農(nóng)家體驗等旅游開發(fā),與高級景區(qū)的旅游服務(wù)形成互補。
2.2.4 客源因素
大中城市郊區(qū)型分布是中國鄉(xiāng)村旅游地空間分布主要形式之一,其以城市居民為主要目標(biāo)市場[27]。城鎮(zhèn)居民作為鄉(xiāng)村旅游的主要客源,對鄉(xiāng)村旅游地空間格局產(chǎn)生重要影響。利用ArcGIS對山東省各地市區(qū)域中心以10 km距離為間隔進行緩沖區(qū)分析,結(jié)果顯示山東省旅游特色村分布整體上受距離影響變動趨勢明顯。旅游特色村數(shù)量隨與城市中心距離增加而呈先增長后減少趨勢。以30~60 km環(huán)城范圍內(nèi)旅游特色村數(shù)量最多,集聚67.27%的旅游特色村,共812個。在距城市35 km與55 km上下10 km地區(qū)形成旅游特色村環(huán)城游憩帶,與吳必虎等提出鄉(xiāng)村旅游地在距城市20 km與70 km左右地區(qū)形成高密集帶與次密集帶基本相符[28]。由此,客源因素是影響山東省旅游特色村空間格局的重要因素,在其他因素綜合影響下形成現(xiàn)有空間格局。
2.2.5 政府政策因素
旅游特色村發(fā)展表現(xiàn)為政府為主導(dǎo)型,在鄉(xiāng)村資源條件限制下,政策推動與引導(dǎo)起到至關(guān)重要的作用。國家、地方政策作用于資金保障、基礎(chǔ)建設(shè)、人才培育、市場開拓等方面。上位政策給出發(fā)展目標(biāo)與方向,在宏觀層面對把握地區(qū)發(fā)展重點與方向起到至關(guān)重要的作用。地方政策保障旅游特色村發(fā)展,貫穿預(yù)熱、命名、經(jīng)營與驗收等階段,具有直接操控力,是連接上位政策與經(jīng)營者切實要求的重要媒介;對旅游特色村發(fā)展資金、政策、人才、設(shè)施調(diào)控等方面作用細(xì)致、直接,尤其在規(guī)劃、建設(shè)與投資方面作用明顯。山東省各地市政策從旅游總體規(guī)劃、精準(zhǔn)扶貧、以獎代補等措施層面作用于旅游特色村經(jīng)營與設(shè)施改善,支持鄉(xiāng)村旅游提檔升級;設(shè)立專項基金為旅游規(guī)劃編制、資源開發(fā)保護、配套設(shè)施建設(shè)、人才培訓(xùn)與項目推動提供資助。創(chuàng)新政策優(yōu)惠與貸款保障為旅游企業(yè)提供信貸擔(dān)保,在調(diào)動旅游企業(yè)與景區(qū)發(fā)展積極性的同時吸引多產(chǎn)業(yè)投資融合、綜合發(fā)展。打破資源條件限制,進一步促進旅游特色村數(shù)量增長。在政府政策推動下,山東省旅游特色村得到明顯提升和完善,各類規(guī)模鄉(xiāng)村旅游地迅速崛起,形成連通城鄉(xiāng)的大旅游市場,成為省內(nèi)旅游市場的主要支撐體,滿足省內(nèi)旅游市場需求。
2.2.6 交通因素
交通通達(dá)度對旅游地發(fā)展具有重要作用,旅游特色村以周邊城鎮(zhèn)客源為主,具有就近游、短期游的特點,自駕成為重要的出行方式選擇。山東省交通通達(dá)度良好,2018年全省高速公路通車?yán)锍? 058 km,公路通車總里程27.56×104 km。對山東省旅游特色村與國道及高速公路進行半徑5 km的緩沖區(qū)耦合疊加分析,結(jié)果顯示大部分旅游特色村聚集于20 km緩沖區(qū)內(nèi),占92.46%。旅游特色村數(shù)量隨距離增加遞減,表現(xiàn)出較強的沿交通線集聚分布特點。5 km緩沖區(qū)內(nèi)476個旅游特色村,占比39.44%;5~10 km緩沖區(qū)內(nèi)314個旅游特色村,占比26.01%;10~15 km緩沖區(qū)內(nèi)216個旅游特色村,占比17.90%。基于現(xiàn)有優(yōu)越交通條件,地區(qū)交通差異減少,因而交通在旅游特色村空間格局形成過程中已經(jīng)不是限制條件。
3 結(jié)論與建議
3.1 結(jié)論
山東省旅游特色村集聚分布,區(qū)域密度差異顯著;形成“環(huán)山呈帶、沿海多點”空間密度格局,點-軸空間結(jié)構(gòu)明顯。環(huán)魯中南山區(qū)與濱海地區(qū)為旅游特色村集聚帶,包括京杭運河沿線與濟-泰極、淄博極;威海點、青島點、五蓮點沿海高密度點。山東省旅游特色村呈顯著空間正相關(guān)分布特征,“三環(huán)兩點”輻射分布;以熱點地區(qū)為核心圈層,次熱點地區(qū)為第二圈層,次冷點、冷點地區(qū)為最外圈層的一大兩小三圈層結(jié)構(gòu)。在地形、水文、高級景區(qū)、客源、交通等因素的綜合作用過程中形成環(huán)山、沿海、沿河、依托高級景區(qū)與客源的空間分布規(guī)律。表現(xiàn)為以政府政策為主導(dǎo),以現(xiàn)有資源為基礎(chǔ),以高級景區(qū)、客源為導(dǎo)向的旅游特色村格局形成機制。
3.2 建議
旅游特色村體量擴展,基礎(chǔ)設(shè)施日益完善,區(qū)域間基礎(chǔ)設(shè)施與市場總量已不是旅游特色村發(fā)展的制約因素,挑戰(zhàn)集中于在精品旅游與鄉(xiāng)村微旅行日漸發(fā)展的趨勢下合理布局,更好突出特色,滿足游客需求。
3.2.1 平衡擴張,協(xié)調(diào)發(fā)展
旅游特色村為村(社區(qū))申報,地區(qū)推薦,綜合評審;省域空間規(guī)劃欠缺,難以綜合考量其空間布局與格局建設(shè)。沿海、環(huán)山集聚明顯,沿海、內(nèi)陸差異顯著。應(yīng)充分發(fā)揮旅游空間規(guī)劃的協(xié)調(diào)作用,協(xié)調(diào)點-軸發(fā)展關(guān)系,推動極點擴展,軸帶轉(zhuǎn)型,面狀聯(lián)結(jié)。旅游特色村開發(fā)應(yīng)進行差異化引導(dǎo),避免重復(fù)配置;制定長效監(jiān)管機制,避免旅游特色村散漫發(fā)展,做到精心規(guī)劃,精選布局,精致營銷。
3.2.2 提檔升級,精品發(fā)展
旅游特色村數(shù)量增長與質(zhì)量提升失衡,部分特色村業(yè)態(tài)落后、經(jīng)營不善,導(dǎo)致盈利不理想,面臨停滯、整合提檔問題。旅游特色村規(guī)劃中應(yīng)深挖民俗文化、鄉(xiāng)村風(fēng)貌等,品牌形象塑造與旅游產(chǎn)品提高等多方面聯(lián)合發(fā)展,揚長補短,協(xié)同促進。拓展家庭教育型、休閑放松型、探索娛樂型和全面活躍型鄉(xiāng)村旅游市場,提供精美化、精品化、精細(xì)化、多樣化的旅游產(chǎn)品與服務(wù)。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化,向高端、高效轉(zhuǎn)變,加快促進旅游新舊動能轉(zhuǎn)換,滿足游客的現(xiàn)代旅游消費需求,向精品旅游特色村過渡,形成精品高效的鄉(xiāng)村旅游地。
參 考 文 獻(xiàn):
[1] Nepal S K. Tourism and rural settlements Nepals Annapurna region[J]. Annals of Tourism Research,2007,34(4):107-115.
[2] Sarrión-Gavilán M D,Benítez-Márquez M D,Mora-Rangel E O. Spatial distribution of tourism supply in Andalusia[J]. Tourism Management Perspectives,2015,15:29-45.
[3] Frisvoll S. Power in the production of spaces transformed by rural tourism [J]. Journal of Rural Studies, 2012, 28(4):447-457.
[4] Lee S H,Choi ?J Y, Yoo S H, et al. Evaluating spatial centrality for integrated tourism management in rural areas using GIS and network analysis[J]. Tourism Management,2013,34:14-24.
[5] Hajilo M, Masoom M G, Langroudi S H M, et al. Spatial analysis of the distribution of small businesses in the eastern villages of gilan province with emphasis on the tourism sector in mountainous regions[J]. Sustainability, 2017,9(12):2238.
[6] Papatheodorou A. Exploring the evolution of tourism resorts[J]. Annals of Tourism Research,2003,31(1):219-237.
[7] Cehan A. Territorial dynamics of tourism in Romania: a long-term perspective (1990~2016)[J]. Human Geographies,2019,13(1):23-44.
[8] Hernández J M, Suárez-Vega R, Santana-Jiménez Y. The inter-relationship between rural and mass tourism: the case of Catalonia, Spain [J]. Tourism Management, 2016,54:43-57.
[9] Pandagale P U. Geospatial technology for tourism management in Aurangabad City[J]. International Journal of Computer Applications,2014,102(16):8-12.
[10]Abomeh O S, Nuga O B. Utilisation of GIS technology for tourism management in victoria island Lagos [J]. European Scientific Journal,2013,9(3):92-118.
[11]Jeong J S, García-Moruno L, Hernández-Blanco J, et al. Planning of rural housings in reservoir areas under (mass) tourism based on a fuzzy DEMATEL-GIS/MCDA hybrid and participatory method for Alange, Spain [J]. Habitat International,2016, 57:143-153.
[12]王瑩, 許曉曉. 浙江農(nóng)家樂特色村(點)的空間分布與影響因素 [J]. 河北師范大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版), 2013, 37(5): 524-531.
[13]王松茂, 何昭麗, 郭英之. “絲綢之路經(jīng)濟帶”西北五省鄉(xiāng)村旅游模范村空間分異及影響因素 [J]. 經(jīng)濟地理, 2019, 39(4): 199-206.
[14]史文濤. 長沙市農(nóng)家樂空間分布特征及影響因素研究 [D].長沙:湖南師范大學(xué), 2014.
[15]夏贊才, 唐月亮, 殷章馨, 等. 湖南省星級休閑農(nóng)莊空間表征及影響因素 [J]. 經(jīng)濟地理, 2018, 38(6): 203-209.
[16]曹哲, 邵秀英. 山西省休閑農(nóng)業(yè)和鄉(xiāng)村旅游地空間格局及優(yōu)化路徑 [J]. 世界地理研究, 2019, 28(1): 208-213.
[17]王新越, 司武興. 中國最美休閑鄉(xiāng)村空間結(jié)構(gòu)及影響因素研究 [J]. 干旱區(qū)資源與環(huán)境, 2017, 31(4): 195-200.
[18]梁美玉, 史春云. 長三角旅游城市核心-邊緣空間結(jié)構(gòu)的演變 [J]. 旅游論壇, 2009, 2(2):229-233.
[19]劉紅梅, 肖澤平, 楊素丹, 等. 民族貧困地區(qū)鄉(xiāng)村旅游景點時空演變分析——以渝東南地區(qū)為例 [J]. 西南大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版), 2017, 39(11):164-171.
[20]李伯華, 劉沛林, 竇銀娣, 等. 景區(qū)邊緣型鄉(xiāng)村旅游地人居環(huán)境演變特征及影響機制研究——以大南岳旅游圈為例 [J]. 地理科學(xué), 2014, 34(11):1353-1360.
[21]汪德根, 陸林, 陳田, 等. 基于點-軸理論的旅游地系統(tǒng)空間結(jié)構(gòu)演變研究——以呼倫貝爾-阿爾山旅游區(qū)為例 [J]. 經(jīng)濟地理, 2005,25(6):904-909.
[22]熊浩, 王強, 鄢慧麗, 等. 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 [J]. 中國農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃, 2019, 40(8):232-239.
[23]余瑞林, 陳慧媛, 陳廣平, 等. 湖北省鄉(xiāng)村旅游地空間分布及其影響因素——以高星級農(nóng)家樂為例 [J]. 經(jīng)濟地理, 2018, 38(6):210-217.
[24]郁琦, 李山. 上海市鄉(xiāng)村旅游景點空間格局及可達(dá)性研究 [J]. 旅游科學(xué), 2018, 32(3):51-62.
[25]劉真真, 李盈昌. 山西省休閑農(nóng)業(yè)與鄉(xiāng)村旅游景點空間結(jié)構(gòu)的計量地理分析 [J]. 中國農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃, 2017, 38(7):108-114.
[26]胡美娟, 李在軍, 侯國林, 等. 江蘇省鄉(xiāng)村旅游景點空間格局及其多尺度特征 [J]. 經(jīng)濟地理, 2015, 35(6):202-208.
[27]賀小榮. 我國鄉(xiāng)村旅游的起源、現(xiàn)狀及其發(fā)展趨勢探討 [J]. 北京第二外國語學(xué)院學(xué)報, 2001(1):90-94.
[28]吳必虎, 黃琢瑋, 馬小萌. 中國城市周邊鄉(xiāng)村旅游地空間結(jié)構(gòu) [J]. 地理科學(xué), 2004,24(6):757-763.