王兆博 于富偉

摘 要：本文以中國(guó)省域、市域?yàn)檠芯繂卧谌ツ膬壕W(wǎng)的民宿數(shù)據(jù)，運(yùn)用核密度、最鄰近指數(shù)、Zipf位序-規(guī)模法則、累積耗費(fèi)距離和多元線性回歸法，對(duì)民宿空間分布特征及影響因素進(jìn)行分析。得出結(jié)論：民宿空間分布不均衡，主要分布在長(zhǎng)三角、珠三角、環(huán)渤海、成都及麗江等地區(qū)；省域?qū)用嫔厦袼蘧尸F(xiàn)集聚分布的態(tài)勢(shì)，集聚程度最高的多集中在西北地區(qū)的城市，最低的集中在東南沿海地區(qū)的城市；市域?qū)用嫔厦袼薨l(fā)展呈現(xiàn)2個(gè)階段，高位序城市發(fā)展相對(duì)較為均衡，低位序城市民宿發(fā)展差異較大并大幅落后于高位序城市；民宿平均可達(dá)性時(shí)間為90 min，多數(shù)區(qū)域可達(dá)性比例較高，但8 h以上的地區(qū)仍高達(dá)10.25%；第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平、景區(qū)數(shù)量、人口數(shù)量、消費(fèi)群體對(duì)民宿分布的影響最為顯著。

關(guān)鍵詞：民宿；空間分布；集聚性；可達(dá)性；影響因素；中國(guó)

中圖分類(lèi)號(hào)：F719.2；F592.7 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

引言

民宿起源于二戰(zhàn)后的英國(guó)，是對(duì)支援英國(guó)的美軍提供家庭式接待[1]。中國(guó)較早發(fā)展民宿的地區(qū)是臺(tái)灣省，是臺(tái)灣墾丁國(guó)家公園為了解決住宿不足的問(wèn)題，衍生出一種簡(jiǎn)單的住宿形態(tài)。學(xué)者們對(duì)民宿的研究呈現(xiàn)出新對(duì)象、多學(xué)科、多角度的特點(diǎn)，可歸納為以下幾個(gè)方面：民宿旅游產(chǎn)業(yè)，民宿旅游的發(fā)展現(xiàn)狀、趨勢(shì)等；民宿經(jīng)營(yíng)者行為，經(jīng)營(yíng)者經(jīng)營(yíng)動(dòng)機(jī)、種族歧視、運(yùn)營(yíng)模式等；民宿旅游企業(yè)管理，網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)、營(yíng)銷(xiāo)策略等；民宿旅游者行為，游客選擇偏好、與宿主關(guān)系、安全和價(jià)格對(duì)游客感知的影響[2-5]；民宿的時(shí)空分布，民宿空間滲透、集聚與擴(kuò)張規(guī)律、空間結(jié)構(gòu)演變[6-10]。研究方法上的計(jì)量方法和手段日益復(fù)雜，以探索性因子分析、結(jié)構(gòu)模型、混合模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等實(shí)證研究為主。

在研究?jī)?nèi)容上，研究者多從民宿本身或旅游學(xué)角度出發(fā)，對(duì)民宿的空間特征研究甚少，且未對(duì)民宿空間分布的影響因素做進(jìn)一步探究。筆者從相關(guān)的質(zhì)性研究及有關(guān)民宿發(fā)展報(bào)告中發(fā)現(xiàn)，民宿迅的“同質(zhì)化”“低質(zhì)化”“酒店化”的現(xiàn)象普遍。鑒于此，本文以去哪兒網(wǎng)的民宿數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，從省、市層面分析民宿的空間分異，剖析民宿空間分布的影響因素，以期能促進(jìn)各地區(qū)民宿的合理發(fā)展，為民宿發(fā)展政策提供參考。

一、研究數(shù)據(jù)與方法

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源

本文以中國(guó)22個(gè)省級(jí)行政區(qū)、4個(gè)直轄市、5個(gè)自治區(qū)（港澳臺(tái)除外）為基本空間單元。通過(guò)八爪魚(yú)軟件采集去哪兒網(wǎng)民宿興趣點(diǎn)（Point of interest，POI）信息42 154家，根據(jù)中華人民共和國(guó)文化和旅游部公布的《旅游民宿基本要求與評(píng)價(jià)》（LB/ T 065-2017）標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行篩選，去噪處理后有效信息36 548家。5A級(jí)景點(diǎn)249處，4A級(jí)景點(diǎn)1 594處；社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》。

（二）研究方法

本文主要使用核密度分析法、最鄰近指數(shù)、Zipf位序-規(guī)模法則、累積耗費(fèi)距離算法等方法。其中，密度分析法應(yīng)用于點(diǎn)位數(shù)據(jù)的空間集聚分析，是借助一個(gè)規(guī)則移動(dòng)樣方對(duì)點(diǎn)的分布集聚程度進(jìn)行估計(jì)的空間分析方法，反映民宿分布的集中程度；最鄰近指數(shù)NNI表示民宿點(diǎn)位數(shù)據(jù)在地理空間中相互鄰近程度的地理指標(biāo)；分型理論與Zipf位序-規(guī)模法則相結(jié)合起來(lái)研究城市民宿的分型特征，以揭示不同城市民宿的規(guī)模等級(jí)結(jié)構(gòu)及分型特征[11]；通過(guò)ArcGIS累積柵格耗費(fèi)距離算法計(jì)算民宿可達(dá)性，表征為在柵格數(shù)據(jù)圖層上計(jì)算出每個(gè)網(wǎng)格到某個(gè)民宿的格網(wǎng)最短加權(quán)距離[12]。

二、中國(guó)民宿空間特征

（一）民宿空間分布特征

本文利用核密度法將結(jié)果由高到低分成高、較高、中、低4類(lèi)，可知中國(guó)民宿分布形態(tài)呈單核心與多核心并存的特征。一級(jí)核心區(qū)主要分布在北京、上海、廣州、成都、麗江。次級(jí)核心區(qū)分布在三亞、昆明、重慶、桂林、西安、武漢、青島等地區(qū)。三級(jí)核心區(qū)域分布在昆明、貴陽(yáng)、蘭州、西寧、南昌、拉薩等地區(qū)。整體來(lái)看，長(zhǎng)江三角洲地區(qū)民宿分布呈現(xiàn)不均衡、多核心布局的特征，其他地區(qū)主要呈現(xiàn)以省會(huì)城市或資源較好的區(qū)域的單核為主的空間分布特征。

（二）集聚性特征

筆者通過(guò)對(duì)民宿點(diǎn)進(jìn)行平均最近鄰距離分析，得出全國(guó)各省區(qū)民宿的最近鄰指數(shù)NNI均小于0.5，并在1%的顯著性水平下，通過(guò)檢驗(yàn)，屬于顯著集聚模式。筆者進(jìn)一步分析省域尺度下民宿的集聚程度，用自然斷裂法將結(jié)果由高到低分成5級(jí)，等級(jí)越高表明集聚性越弱。以西藏、黑龍江、云南為一級(jí)區(qū)，集聚性最強(qiáng)；以遼寧、內(nèi)蒙古、山西、吉林等為二級(jí)區(qū)；以重慶、廣西、山東、新疆為三級(jí)區(qū)；以廣東、北京、青海、浙江等為四級(jí)區(qū)；上海為五級(jí)區(qū)，相對(duì)于其他地區(qū)上海民宿分布較分散。整體來(lái)看，各省區(qū)的民宿均呈現(xiàn)集聚分布態(tài)勢(shì)，且呈現(xiàn)出由東南沿海向西北內(nèi)陸集聚性逐漸增強(qiáng)的特征。

（三）等級(jí)規(guī)模特征

依據(jù)中國(guó)298個(gè)地級(jí)及以上城市民宿的位序-規(guī)模表，構(gòu)建市域雙對(duì)數(shù)坐標(biāo)圖（見(jiàn)圖1）?？芍?，中國(guó)市域民宿的線性擬合度均較高，R2值均超過(guò)0.9，表明中國(guó)市域民宿分布狀況滿(mǎn)足位序-規(guī)模理論，并呈現(xiàn)出雙分型結(jié)構(gòu)。第一標(biāo)度區(qū)中q值小于1，說(shuō)明該分型體中各市域民宿發(fā)展水平相對(duì)均衡；而在第二標(biāo)度區(qū)中q值大于1，表明在該分型體中首位城市的壟斷性較強(qiáng)，同時(shí)也表明幾個(gè)末位市區(qū)的民宿發(fā)展水平大幅落后于其他市區(qū)。

（四）可達(dá)性特征

本文將民宿作為耗費(fèi)距離原點(diǎn)，計(jì)算每一個(gè)民宿通過(guò)交通網(wǎng)絡(luò)到整個(gè)中國(guó)區(qū)域內(nèi)任意柵格所花費(fèi)的時(shí)間。筆者將中國(guó)民宿可達(dá)性以15 min、30 min、45 min、1 h、1.5 h、2 h、3 h、5 h、8 h為標(biāo)準(zhǔn)劃分為10個(gè)時(shí)間段（見(jiàn)圖2），然后統(tǒng)計(jì)不同時(shí)間段的累積耗費(fèi)時(shí)間成本的累積頻率，通過(guò)ArcGIS計(jì)算不同累積時(shí)間段所占區(qū)域面積的大小關(guān)系，得到結(jié)論為中國(guó)民宿的平均可達(dá)性時(shí)間為90 min。我國(guó)民宿可達(dá)性好的地區(qū)較多，這與國(guó)家大力發(fā)展交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)密不可分，但部分地區(qū)交通可達(dá)性仍較差，需耗費(fèi)8 h以上的地區(qū)所占的比例仍達(dá)10.25%，其中最差的可達(dá)性達(dá)到21 h。

可達(dá)性在全國(guó)的分布差異較為顯著，最差的區(qū)域分布在青藏高原地區(qū)、云貴高原地區(qū)、新疆南部地區(qū)、甘肅和內(nèi)蒙古交匯地帶及 內(nèi)蒙古西北部，多數(shù)為高寒、荒漠或邊境地區(qū)?？蛇_(dá)性較好的區(qū)域多連片分布在我國(guó)東中部地區(qū)，交通導(dǎo)向性明顯；西部可達(dá)性對(duì)交通依賴(lài)性更強(qiáng)，主要沿成渝、成昆、隴海、蘭新、京包、包蘭、湘黔、貴昆等交通廊道分布。

三、民宿分布影響因素分析

（一）影響因素識(shí)別及模型構(gòu)建

自變量選取：人口規(guī)模，選取年平均人口反映（A）；經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，選取人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（Gross Domestic Product，GDP）（B）、第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值（C）；信息基礎(chǔ)設(shè)施，選取年末移動(dòng)電話戶(hù)數(shù)（D）；受高等教育人數(shù)，選取在校大學(xué)生數(shù)（E）；資源條件，用4A級(jí)景區(qū)（F）、5A級(jí)景區(qū)（G）和國(guó)家自然保護(hù)區(qū)（H）來(lái)衡量；城市等級(jí)（I），正省級(jí)、副省級(jí)、省會(huì)、地級(jí)市分別賦值為4、3、2、1。民宿數(shù)量為因變量進(jìn)行回歸，方程如下：

式（1）中：Y為被解釋變量；自變量i為第i個(gè)研究單元，α為系數(shù)，εi為誤差項(xiàng)，數(shù)據(jù)均進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理。

（二）回歸結(jié)果分析

本文采用逐步回歸分析，從決定系數(shù)R2來(lái)看（見(jiàn)表2），自變量對(duì)因變量的解釋程度達(dá)73.9%。模型中F檢驗(yàn)值的顯著性水平為165.05，模型高度顯著。

由表2可知，中國(guó)民宿的空間分布受第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平、5A級(jí)景區(qū)、4A級(jí)景區(qū)、年末平均人口、在校學(xué)生數(shù)影響。而人均GDP、年末移動(dòng)電話數(shù)、國(guó)家自然保護(hù)區(qū)、城市等級(jí)沒(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平中第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值影響最為突出，說(shuō)明以服務(wù)業(yè)為主導(dǎo)的第三產(chǎn)業(yè)推動(dòng)民宿的發(fā)展，第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展的同時(shí)拉動(dòng)居民消費(fèi)的傳導(dǎo)機(jī)制，進(jìn)一步促進(jìn)住宿業(yè)的發(fā)展；資源環(huán)境變量中4A、5A級(jí)景區(qū)影響較為突出，二者均呈現(xiàn)正向的影響，且影響力相同。景區(qū)是旅游產(chǎn)品的主要“生產(chǎn)企業(yè)”，為民宿發(fā)展提供載體。

四、結(jié)論

本文通過(guò)運(yùn)用核密度、最鄰近指數(shù)、Zipf位序-規(guī)模法則、累積耗費(fèi)距離和多元線性回歸法對(duì)民宿空間分布特征及影響因素進(jìn)行研究，得出以下結(jié)論：①整體來(lái)看，中國(guó)民宿空間分布差異性明顯，長(zhǎng)三角、珠三角、環(huán)渤海、成都及麗江的民宿集聚區(qū)的格局基本形成；②從民宿集聚特征來(lái)看，各省區(qū)民宿均呈現(xiàn)集聚分布態(tài)勢(shì)，且集聚性由東南沿海向西北內(nèi)陸逐漸增強(qiáng)；③從民宿數(shù)量的等級(jí)規(guī)模特征來(lái)看，高位序城市民宿發(fā)展相對(duì)均衡，高位序城市的壟斷性不強(qiáng)，中后位序的城市發(fā)展大幅落后于其他地區(qū)；④從全國(guó)整體來(lái)看，民宿的可達(dá)性較好，平均可達(dá)性時(shí)間為90 min，可達(dá)性較差的多為高寒、荒漠、邊境地區(qū)，交通廊道效應(yīng)明顯；⑤影響因素分析表明我國(guó)民宿分布受第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平、5A級(jí)景區(qū)、4A級(jí)景區(qū)、年末平均人口、在校大學(xué)生數(shù)影響顯著，其中第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平影響最為突出；景區(qū)作為民宿發(fā)展的載體，發(fā)揮重要影響；在校大學(xué)生數(shù)有積極的影響；而人口規(guī)模與民宿發(fā)展呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)；人均GDP、年末移動(dòng)電話數(shù)、國(guó)家自然保護(hù)區(qū)、城市等級(jí)的差異并未對(duì)民宿分布帶來(lái)顯著差距。

參考文獻(xiàn)

[1] 張競(jìng)予.家庭旅館博客營(yíng)銷(xiāo)特征對(duì)顧客品牌態(tài)度的影響研究[D].杭州：浙江大學(xué)，2008：8-16.

[2] 張海洲，虞虎，徐雨晨，等.臺(tái)灣地區(qū)民宿研究特點(diǎn)分析：兼論中國(guó)大陸民宿研究框架[J].旅游學(xué)刊，2019（1）：95-111.

[3] 梅林，姜洪強(qiáng).基于Airbnb數(shù)據(jù)的北京市民宿空間分異過(guò)程、因素與趨勢(shì)[J].經(jīng)濟(jì)地理，2021（3）：213-222.

[4] 吳曉雋，于蘭蘭.民宿的概念厘清、內(nèi)涵演變與業(yè)態(tài)發(fā)展[J].旅游研究，2018（2）：84-94.

[5] 楊欣，殷燕.兩岸民宿比較研究[J].經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊，2012（34）：187-190.

[6] 蔣家倩，李艷.國(guó)內(nèi)外旅游“民宿”研究綜述[J].旅游研究，2014（4）：16-22.

[7] 周瓊.臺(tái)灣民宿發(fā)展態(tài)勢(shì)及其借鑒[J].臺(tái)灣農(nóng)業(yè)探索，2014（1）：13-18.

[8] 馬鵬，張威.游客互動(dòng)、體驗(yàn)價(jià)值、主觀幸福感關(guān)系研究：一個(gè)民宿旅居者視角的實(shí)證檢驗(yàn)[J].消費(fèi)經(jīng)濟(jì)，2017（5）：83-90.

[9] 郝詩(shī)雨，趙媛，李可.廈門(mén)市民宿的空間分布特征與影響因素研究[J].華中師范大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2018（6）：916-924.

[10] 許澤寧，高曉路.基于電子地圖興趣點(diǎn)的城市建成區(qū)邊界識(shí)別方法[J].地理學(xué)報(bào)，2016（6）：928-939.

[11] 姜洪強(qiáng)，梅林，楊立青.中國(guó)淘寶店鋪服務(wù)質(zhì)量空間分異及影響因素[J].地理科學(xué)，2020（3）：428-436.

[12] 潘竟虎，李俊峰.中國(guó)A級(jí)旅游景點(diǎn)空間分布特征與可達(dá)性[J].自然資源學(xué)報(bào)，2014（1）：55-66.