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    中國特色小鎮(zhèn)網(wǎng)絡關注時空演化特征研究

    2021-09-15 04:44:06馮曉兵
    云南地理環(huán)境研究 2021年3期
    關鍵詞:關注度小鎮(zhèn)系數(shù)

    馮曉兵

    (樂山師范學院 旅游學院,四川 樂山 614000)

    0 研究背景

    特色小鎮(zhèn)是指相對獨立于市區(qū),依賴某一特色產(chǎn)業(yè)和特色環(huán)境因素打造的具有明確的產(chǎn)業(yè)定位、文化內(nèi)涵、旅游特征和一定社區(qū)功能的綜合開發(fā)項目[1]。中國的特色小鎮(zhèn)最先興起于浙江,2014年10月,時任浙江省長李強首次提出特色小鎮(zhèn)的概念,將特色小鎮(zhèn)定位為浙江產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的重要載體;2015年5月,浙江省政府辦公廳發(fā)布《關于加快特色小鎮(zhèn)規(guī)劃建設的指導意見》,將建設特色小鎮(zhèn)定位于推動浙江省經(jīng)濟轉(zhuǎn)型升級和城鄉(xiāng)統(tǒng)籌發(fā)展的重大決策;2016年10月,國家發(fā)展改革委發(fā)布《關于加快美麗特色小(城)鎮(zhèn)建設的指導意見》,為建設特色小鎮(zhèn)提供了較為全面的指導意見,作為供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革重要平臺、新型城鎮(zhèn)化的重要抓手,特色小鎮(zhèn)開始在全國范圍內(nèi)推廣[2]。截至2018年底,全國共有國家級特色小鎮(zhèn)數(shù)量403個,省級特色小鎮(zhèn)數(shù)量為996個。

    對于特色小鎮(zhèn)的研究,也日益受到學者的關注。目前對于特色小鎮(zhèn)的研究以中微觀的個體案例實踐研究為主,集中于建設路徑[3,4]、發(fā)展模式[5,6]、規(guī)劃設計[7,8]、產(chǎn)業(yè)融合[9,10]、產(chǎn)城融合[11,12]等方面,宏觀尺度的研究以國家級特色小鎮(zhèn)的空間分布特征研究為主。張思蒙研究發(fā)現(xiàn),國家級特色小鎮(zhèn)在地理空間上趨于集聚分布,空間分布密度具有明顯差異,京津冀、長三角、珠三角為特色小鎮(zhèn)的高密度空間熱點區(qū)[13];時浩楠對403個國家級特色小鎮(zhèn)的空間分布特征分析發(fā)現(xiàn),國家級特色小鎮(zhèn)分布具有明顯的空間集聚性,呈現(xiàn)“東南密、西北疏”的空間格局[14];方葉林發(fā)現(xiàn),中國特色小鎮(zhèn)在空間上具有“總體集聚、依托經(jīng)濟、沿線、圍城、靠景”的分布特征,呈現(xiàn)東多西少、南多北少、東南多西北少的分布格局[15]。中國的特色小鎮(zhèn)有歷史文化、城郊休閑、特色產(chǎn)業(yè)、時尚創(chuàng)意等多種類型,也有學者對具體細分類型的特色小鎮(zhèn)的空間分布特征進行了研究。范成文對中國第一批96個運動休閑特色小鎮(zhèn)空間分布進行分析,發(fā)現(xiàn)運動休閑特色小鎮(zhèn)數(shù)量在行政區(qū)域上分布不平衡,呈現(xiàn)集聚形態(tài),主要集中在華東地區(qū)和華北地區(qū)[16]。除對國家區(qū)域大尺度特色小鎮(zhèn)空間分布特征的研究外,區(qū)域局部特色小鎮(zhèn)的空間分布特征也是學者的研究重點。呂振華分析發(fā)現(xiàn),長江經(jīng)濟帶內(nèi)國家級特色小鎮(zhèn)呈現(xiàn)凝聚分布的空間形態(tài),特色小鎮(zhèn)數(shù)量在經(jīng)濟帶大范圍內(nèi)相對均衡,在省域范圍集中分布[17];楊茜茜對福建省特色小鎮(zhèn)空間分布特征研究發(fā)現(xiàn),特色小鎮(zhèn)在省級空間尺度上分布較為均勻,市場、交通、資源、地形等是影響福建省特色小鎮(zhèn)發(fā)展的重要因素[18]。

    作為一種產(chǎn)業(yè)空間組織,特色小鎮(zhèn)的建設需協(xié)調(diào)產(chǎn)業(yè)和空間區(qū)位雙重因素[19]。網(wǎng)絡搜索體現(xiàn)了人們對某種事物或現(xiàn)象的現(xiàn)實關注與潛在需求情況,網(wǎng)絡搜索數(shù)據(jù)也成為研究者分析某一區(qū)域或事物的有效工具[20]。文章以“特色小鎮(zhèn)”的百度搜索數(shù)據(jù)為基礎,使用數(shù)理統(tǒng)計和地理空間分析方法對特色小鎮(zhèn)網(wǎng)絡關注的時空分布規(guī)律進行研究,分析區(qū)域特色小鎮(zhèn)數(shù)量與網(wǎng)絡關注度的相關性,探求影響特色小鎮(zhèn)網(wǎng)絡關注度的主要因素,從網(wǎng)絡搜索角度揭示中國特色小鎮(zhèn)發(fā)展的時空演化特征。

    1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

    1.1 數(shù)據(jù)來源

    以百度指數(shù)為工具,以“特色小鎮(zhèn)”為關鍵詞,統(tǒng)計時間段為2015~2019年,對中國內(nèi)地31個省域空間單位五年間“特色小鎮(zhèn)”的日搜索量分別進行統(tǒng)計,形成2015~2019年中國31個地區(qū)“特色小鎮(zhèn)”網(wǎng)絡關注度的搜索數(shù)據(jù),作為文章研究的基礎數(shù)據(jù)。在特色小鎮(zhèn)網(wǎng)絡關注時空演化特征影響因素的數(shù)據(jù)獲得上,國家級特色小鎮(zhèn)數(shù)量及不同地區(qū)的分布數(shù)據(jù)來源于國家住建部官網(wǎng),人口規(guī)模、城鎮(zhèn)化水平、互聯(lián)網(wǎng)發(fā)達程度和受教育程度等數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局官網(wǎng)。

    1.2 研究方法

    (1)赫芬達爾系數(shù)

    赫芬達爾系數(shù)可以反映特色小鎮(zhèn)網(wǎng)絡關注度在時間和空間上的集聚程度。H值越趨近1,說明網(wǎng)絡關注度在時間和空間分布上越集中;H值越趨近0,說明網(wǎng)絡關注度時空分布越分散。

    式中:Pi是某月或某地區(qū)網(wǎng)絡關注度占全年或全國關注度的比重。

    (2)季節(jié)性集中指數(shù)

    季節(jié)性集中指數(shù)用來反映特色小鎮(zhèn)網(wǎng)絡關注度在時間上的集中分散程度。

    式中:xi為各月網(wǎng)絡關注度與全年關注度的比值。S值越大,網(wǎng)絡關注度的季節(jié)性集中程度越高;S值越趨于0,網(wǎng)絡關注度在全年的時間分布越均衡。

    (3)地理集中指數(shù)

    使用地理集中指數(shù)分析特色小鎮(zhèn)網(wǎng)絡關注度在空間上的集聚與分散特征。G值越大,說明網(wǎng)絡關注度越集中于某一個或幾個地區(qū);G值越小,說明網(wǎng)絡關注度的空間分布越分散。

    式中:xi為第i個地區(qū)的網(wǎng)絡關注度,S為全國31個地區(qū)的網(wǎng)絡關注度總和。

    (4)變差系數(shù)

    變差系數(shù)可以反映特色小鎮(zhèn)網(wǎng)絡關注度的相對均衡或差異程度,CV值越大,特色小鎮(zhèn)網(wǎng)絡關注度的空間差異越顯著。

    (5)首位度

    首位度可以反映特色小鎮(zhèn)網(wǎng)絡關注的地區(qū)集中程度,是網(wǎng)絡關注度最高、第二高地區(qū)之間的比值,值越大反映網(wǎng)絡關注度越集中。

    P=P1/P2

    2 特色小鎮(zhèn)網(wǎng)絡關注度的時間演化特征分析

    從圖1可以看出,2015~2019年間中國特色小鎮(zhèn)網(wǎng)絡搜索趨勢呈現(xiàn)拋物線狀。對“特色小鎮(zhèn)”的日搜索量進行匯總加和,計算可知2015~2019年特色小鎮(zhèn)網(wǎng)絡關注指數(shù)分別為54 328、179 858、436 738、282 427、149 138。2015年的搜索趨勢較為平緩,2015年1月,浙江省兩會提出將特色小鎮(zhèn)作為省重點工作;2015年12月,中財辦提交的《浙江特色小鎮(zhèn)調(diào)研報告》獲中共中央總書記習近平批示,特色小鎮(zhèn)開始在全國范圍內(nèi)引起重視并興起與發(fā)展。2016年的搜索呈現(xiàn)穩(wěn)步上升,2016年7月,住房城鄉(xiāng)建設部、國家發(fā)展改革委、財政部發(fā)布《關于開展特色小鎮(zhèn)培育工作的通知》,特色小鎮(zhèn)的網(wǎng)絡搜索量提升明顯;2016年10月,住房城鄉(xiāng)建設部公布了第一批中國特色小鎮(zhèn)名單、國家發(fā)展改革委發(fā)布《關于加快美麗特色小(城)鎮(zhèn)建設的指導意見》,使得特色小鎮(zhèn)的網(wǎng)絡關注度持續(xù)上升,一直到2017年3月;特色小鎮(zhèn)的網(wǎng)絡關注度在2017年6月達到最高峰,2017年8月,住建部公布了第二批特色小鎮(zhèn)名單;之后特色小鎮(zhèn)的網(wǎng)絡搜索開始下降,除2月份以外,2018年特色小鎮(zhèn)的網(wǎng)絡關注度總體呈現(xiàn)較為明顯的下降趨勢,2019年特色小鎮(zhèn)的網(wǎng)絡關注度趨于平穩(wěn)。作為產(chǎn)業(yè)升級和城鄉(xiāng)互動需求背景下產(chǎn)生的特色小鎮(zhèn),其興起與發(fā)展具有鮮明的政府政策導向支持,國家各級政府部門發(fā)布的特色小鎮(zhèn)相關政策、文件,均會對特色小鎮(zhèn)的網(wǎng)絡關注度起到明顯的提升效果。

    圖1 2015~2019年特色小鎮(zhèn)網(wǎng)絡關注度時間分布圖

    使用季節(jié)性集中指數(shù)對2015~2019年特色小鎮(zhèn)網(wǎng)絡關注度的月度分布特征進行計算,發(fā)現(xiàn)2015~2019年特色小鎮(zhèn)網(wǎng)絡關注度的季節(jié)性集中指數(shù)分別為8.246 7、8.246 8、8.246 7、8.246 7、8.246 7,說明特色小鎮(zhèn)的網(wǎng)絡關注度月度分布不平衡,不同月份間的特色小鎮(zhèn)網(wǎng)絡搜索量存在較大的差異??傮w來看,特色小鎮(zhèn)在3月的網(wǎng)絡搜索量最高,12月份次之;2月份最低,1月份倒數(shù)第二低,特色小鎮(zhèn)在1月、2月的網(wǎng)絡關注度要顯著低于其他月份;4~6月、7~11月的網(wǎng)絡關注度相對差異較小,4~6月呈現(xiàn)一個階段性的搜索小高峰,6月以后逐漸下降一直持續(xù)到9月,然后又開始呈現(xiàn)緩慢增長的態(tài)勢。

    計算特色小鎮(zhèn)網(wǎng)絡關注度月度分布上的赫芬達爾指數(shù),可知2015~2019年赫芬達爾系數(shù)分別為0.088 0、0.103 5、0.085 9、0.086 8、0.084 5,赫芬達爾系數(shù)較小,說明特色小鎮(zhèn)網(wǎng)絡搜索量在月度分布上較為分散。按照傳統(tǒng)的四季劃分,統(tǒng)計特色小鎮(zhèn)網(wǎng)絡關注度的季度分布,2015~2019年特色小鎮(zhèn)在冬季(12~2月)的網(wǎng)絡搜索量為155 107,春季(3~5月)的網(wǎng)絡搜索量為297 254,夏季(6~8月)的網(wǎng)絡搜索量為282 859,秋季(9~11月)的網(wǎng)絡搜索量為276 005,冬季的網(wǎng)絡搜索量最低,春季最高,但和夏季、秋季的搜索量差距不大。雖然文化旅游、運動休閑是特色小鎮(zhèn)的重要主題類型,旅游類特色小鎮(zhèn)在全國特色小鎮(zhèn)數(shù)量中的占比也較高,但是特色小鎮(zhèn)的網(wǎng)絡關注度卻不具有明顯的淡旺季差異,受節(jié)假日的影響較小,在“五一”、“國慶”、“春節(jié)”等傳統(tǒng)的旅游假期前后,特色小鎮(zhèn)的網(wǎng)絡關注度并沒有表現(xiàn)出明顯的“前兆”效應和搜索高峰。

    表1 2015~2019年特色小鎮(zhèn)網(wǎng)絡關注度時間分布特征Tab.1 Time distribution characteristics of network attention of characteristic towns from 2015 to 2019

    3 特色小鎮(zhèn)網(wǎng)絡關注度的空間演化特征分析

    3.1 特色小鎮(zhèn)網(wǎng)絡關注度的空間分布特征

    根據(jù)百度指數(shù)工具的地區(qū)篩選功能,對全國31個地區(qū)的特色小鎮(zhèn)網(wǎng)絡搜索量進行統(tǒng)計,形成特色小鎮(zhèn)網(wǎng)絡關注度的空間分布數(shù)據(jù)。分析可知,中國特色小鎮(zhèn)網(wǎng)絡關注度呈現(xiàn)明顯的“胡煥庸線”空間分布特征,東部區(qū)域的特色小鎮(zhèn)網(wǎng)絡關注度較高;西部區(qū)域除四川、陜西、云南外,其他地區(qū)的特色小鎮(zhèn)網(wǎng)絡關注度均低于東部、中部的地區(qū)。2015年的特色小鎮(zhèn)關注度,區(qū)域之間差距明顯,最早提出特色小鎮(zhèn)的浙江省保持了最高的關注度,浙江省對特色小鎮(zhèn)的網(wǎng)絡關注度占全國關注度的53.37%;除浙江外的其他地區(qū),在2015年對特色小鎮(zhèn)的網(wǎng)絡搜索量均較低,其中內(nèi)蒙古、青海和西藏三個地區(qū)的網(wǎng)絡關注度是0。2015年以后,特色小鎮(zhèn)開始在全國范圍內(nèi)受到關注,除浙江省外的30個地區(qū),2016年特色小鎮(zhèn)的網(wǎng)絡關注度相比2015年均至少增加了10倍,浙江省的網(wǎng)絡關注比例也從53.37%降到9.33%,特色小鎮(zhèn)網(wǎng)絡關注度的空間差異在縮??;浙江、江蘇、廣東、北京、山東、河北、河南、陜西、重慶的關注度也較高。2017年全國各地區(qū)的網(wǎng)絡關注度依然保持了較高的增長速度,2018和2019年全國各地區(qū)的特色小鎮(zhèn)網(wǎng)絡關注度均開始保持較為明顯的下降,但特色小鎮(zhèn)網(wǎng)絡關注度的空間分布形態(tài)基本固定,形成了“以浙江、江蘇、山東、廣東、北京為代表的高關注區(qū)域,河南、河北、安徽、湖南、湖北、四川為代表的次高關注區(qū)域”的空間格局。

    進一步對特色小鎮(zhèn)網(wǎng)絡關注度空間分布的地理集中指數(shù)、赫芬達爾系數(shù)、首位度和變差系數(shù)進行分析,發(fā)現(xiàn)2015年的數(shù)據(jù)與其他年份的差距較為明顯。2015年特色小鎮(zhèn)網(wǎng)絡關注度的地理集中指數(shù)為54.751 6,數(shù)值較大,說明特色小鎮(zhèn)的網(wǎng)絡關注度較為集中于某一個地區(qū),浙江省的網(wǎng)絡關注度一枝獨秀,是關注度排名第二的廣東的9.169 4倍;赫芬達爾系數(shù)和變差系數(shù)也呈現(xiàn)同樣的數(shù)據(jù)結(jié)果,說明2015年的特色小鎮(zhèn)網(wǎng)絡搜索量的空間分布較為集中,主要集中在浙江省。2016年相比2015年,特色小鎮(zhèn)的網(wǎng)絡搜索量在空間分布上較為均衡,地理集中指數(shù)、赫芬達爾系數(shù)、首位度、變差系數(shù)均大幅下降;2016~2018年特色小鎮(zhèn)網(wǎng)絡關注度的地理集中指數(shù)、赫芬達爾系數(shù)、變差系數(shù)均逐漸變小,地理集中指數(shù)從21.929 5降低到19.672 1,赫芬達爾系數(shù)從0.048 1降低到0.038 7,變差系數(shù)從0.693 9降低到0.446 7,說明特色小鎮(zhèn)的網(wǎng)絡關注度在空間分布上逐漸分散,網(wǎng)絡關注度集中于某一個或幾個地區(qū)的趨勢在減弱。首位度指數(shù)在2015~2019年一直呈現(xiàn)下降的趨勢,說明特色小鎮(zhèn)網(wǎng)絡關注度排名前兩位的地區(qū)之間的差距在縮小,2019年的首位度指數(shù)達到1.021 2,接近于1。除首位度指數(shù)外,2019年特色小鎮(zhèn)網(wǎng)絡關注度空間分布的地理集中指數(shù)、赫芬達爾系數(shù)、變差系數(shù),相比2018年均呈現(xiàn)了增長的趨勢,說明特色小鎮(zhèn)網(wǎng)絡關注度的區(qū)域差異有擴大的趨勢,但增長幅度不是很明顯。

    表2 2015~2019年特色小鎮(zhèn)網(wǎng)絡關注度 及國家級特色小鎮(zhèn)數(shù)量空間分布Tab.2 Network attention of Characteristic Towns and spatial distribution of the number of national characteristic towns from 2015 to 2019

    3.2 特色小鎮(zhèn)網(wǎng)絡關注度空間分布特征的影響因素

    根據(jù)住建部公布的全國特色小鎮(zhèn)名單,目前全國31個地區(qū)共有國家級特色小鎮(zhèn)數(shù)量403個,其中浙江、江蘇、山東、廣東、四川的數(shù)量較多,分別有23、22、22、20、20個。從圖2可以看出,特色小鎮(zhèn)數(shù)量的空間分布與網(wǎng)絡關注度分布特征具有較強的相似性。對國家級特色小鎮(zhèn)數(shù)量空間分布特征進行分析,特色小鎮(zhèn)數(shù)量空間分布的地理集中指數(shù)、赫芬達爾系數(shù)、首位度和變差系數(shù)分別是19.148 5、0.036 7、1.045、0.369 7。相比網(wǎng)絡關注度的空間分布,特色小鎮(zhèn)的數(shù)量在空間分布上更為均衡。在前文的分析中發(fā)現(xiàn),中國特色小鎮(zhèn)網(wǎng)絡關注度呈現(xiàn)明顯的“胡煥庸線”空間分布特征,“胡煥庸線”是劃分中國人口密度的對比線,在某種程度上也是城鎮(zhèn)化水平的分割線,所以,區(qū)域人口規(guī)模和城鎮(zhèn)化水平可能也會對特色小鎮(zhèn)的網(wǎng)絡關注度產(chǎn)生影響。此外,互聯(lián)網(wǎng)發(fā)達程度和受教育程度是影響網(wǎng)民網(wǎng)絡搜索的主要因素[21]。因此,選取特色小鎮(zhèn)數(shù)量、人口規(guī)模、城鎮(zhèn)化水平、互聯(lián)網(wǎng)發(fā)達程度和受教育程度為自變量,以特色小鎮(zhèn)網(wǎng)絡關注度為因變量,分析其與特色小鎮(zhèn)網(wǎng)絡關注度的相關性。

    圖2 2015~2019年國家級特色小鎮(zhèn)數(shù)量空間分布Fig.2 Spatial distribution of the number of national characteristic towns from 2015 to 2019

    使用Pearson系數(shù)相關分析發(fā)現(xiàn),特色小鎮(zhèn)數(shù)量、城鎮(zhèn)化水平和互聯(lián)網(wǎng)發(fā)達程度與特色小鎮(zhèn)的網(wǎng)絡關注度具有較強的相關性,相關系數(shù)分別為0.604、0.782、0.731,顯著性P值均為0.000;人口規(guī)模、受教育程度與特色小鎮(zhèn)網(wǎng)絡關注度沒有相關性。為了揭示特色小鎮(zhèn)網(wǎng)絡關注度的主要因素,以網(wǎng)絡關注度為因變量,特色小鎮(zhèn)數(shù)量、城鎮(zhèn)化水平和互聯(lián)網(wǎng)發(fā)達程度為自變量,進行多元線性回歸分析。從表3可以看出,特色小鎮(zhèn)網(wǎng)絡關注度空間分布影響因素回歸模型R方值為0.612,調(diào)整R方值為0.569,說明特色小鎮(zhèn)數(shù)量、城鎮(zhèn)化水平、互聯(lián)網(wǎng)發(fā)達程度可以解釋網(wǎng)絡關注度56.9%的變化原因。對模型進行F檢驗時,發(fā)現(xiàn)模型通過F檢驗(F=14.217,P=0.000<0.05),模型公式為:網(wǎng)絡關注度=14 366.193-117.817*特色小鎮(zhèn)數(shù)量+0.508×城鎮(zhèn)化水平+0.244×互聯(lián)網(wǎng)發(fā)達程度??梢钥闯?,城鎮(zhèn)化水平顯著正向影響特色小鎮(zhèn)的網(wǎng)絡關注度空間分布,特色小鎮(zhèn)數(shù)量、互聯(lián)網(wǎng)發(fā)達程度并不會對網(wǎng)絡關注度產(chǎn)生影響關系。

    表3 2015~2019年特色小鎮(zhèn)網(wǎng)絡關注度空間分布特征指數(shù)Tab.3 Spatial distribution index of network attention of characteristic towns from 2015 to 2019

    表4 特色小鎮(zhèn)網(wǎng)絡關注度空間分布影響因素回歸模型Tab.4 Regression model of influencing factors of spatial distribution of network attention in Characteristic Towns

    4 結(jié)論與討論

    特色小鎮(zhèn)是國家和地方政府在新型城鎮(zhèn)化戰(zhàn)略部署和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)供給側(cè)改革背景下的產(chǎn)物,其興起與發(fā)展具有鮮明的政府政策導向支持。特色小鎮(zhèn)網(wǎng)絡關注度的時間分布特征與國家各級政府部門發(fā)布的政策文件密不可分,特色小鎮(zhèn)相關政策文件的出臺會對特色小鎮(zhèn)的網(wǎng)絡關注度起到明顯的提升效果。特色小鎮(zhèn)的網(wǎng)絡關注度在時間分布上呈現(xiàn)“局部起步—快速發(fā)展—逐漸穩(wěn)定”的發(fā)展特征,2015年是中國特色小鎮(zhèn)網(wǎng)絡關注度的起步階段,主要以浙江省為主;2016~2017年是網(wǎng)絡關注度的快速發(fā)展階段,網(wǎng)絡關注度呈現(xiàn)倍速式增長;網(wǎng)絡關注度在2018~2019年開始逐漸穩(wěn)定,并有逐步下降的趨勢。其次,特色小鎮(zhèn)的網(wǎng)絡關注度在時間分布上較為分散,月度分布不平衡,不同月份間的特色小鎮(zhèn)網(wǎng)絡搜索量存在較大的差異;最后,文化旅游休閑類特色小鎮(zhèn)雖是中國特色小鎮(zhèn)的重要組成,但傳統(tǒng)的節(jié)假日并不會對特色小鎮(zhèn)的網(wǎng)絡關注度產(chǎn)生影響。

    中國特色小鎮(zhèn)網(wǎng)絡關注度呈現(xiàn)明顯的“胡煥庸線”空間分布特征,東部區(qū)域的特色小鎮(zhèn)網(wǎng)絡關注度較高;西部除四川、陜西、云南外,其他地區(qū)的特色小鎮(zhèn)網(wǎng)絡關注度均低于東部、中部的地區(qū);形成了“以浙江、江蘇、山東、廣東、北京為代表的高關注區(qū)域,河南、河北、安徽、湖南、湖北、四川為代表的次高關注區(qū)域”的分布格局。2016~2018年,中國特色小鎮(zhèn)網(wǎng)絡關注度空間分布更加分散,地區(qū)之間的差異在逐漸縮小;2019年特色小鎮(zhèn)網(wǎng)絡關注度的區(qū)域差異有擴大的趨勢,但增長幅度不明顯。中國403個國家級特色小鎮(zhèn)數(shù)量的空間分布與網(wǎng)絡關注度分布特征具有較強的相似性,地區(qū)的城鎮(zhèn)化水平是影響特色小鎮(zhèn)網(wǎng)絡關注度空間分布差異的主要因素,特色小鎮(zhèn)數(shù)量、人口規(guī)模、互聯(lián)網(wǎng)發(fā)達程度、受教育程度等因素并不會對特色小鎮(zhèn)網(wǎng)絡關注度空間分布產(chǎn)生影響。

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