中國民宿空間分布特征及影響因素

王兆博 于富偉

摘 要：本文以中國省域、市域為研究單元，基于去哪兒網的民宿數據，運用核密度、最鄰近指數、Zipf位序-規模法則、累積耗費距離和多元線性回歸法，對民宿空間分布特征及影響因素進行分析。得出結論：民宿空間分布不均衡，主要分布在長三角、珠三角、環渤海、成都及麗江等地區；省域層面上民宿均呈現集聚分布的態勢，集聚程度最高的多集中在西北地區的城市，最低的集中在東南沿海地區的城市；市域層面上民宿發展呈現2個階段，高位序城市發展相對較為均衡，低位序城市民宿發展差異較大并大幅落后于高位序城市；民宿平均可達性時間為90 min，多數區域可達性比例較高，但8 h以上的地區仍高達10.25%；第三產業發展水平、景區數量、人口數量、消費群體對民宿分布的影響最為顯著。

關鍵詞：民宿；空間分布；集聚性；可達性；影響因素；中國

中圖分類號：F719.2；F592.7 文獻標識碼：A

引言

民宿起源于二戰后的英國，是對支援英國的美軍提供家庭式接待[1]。中國較早發展民宿的地區是臺灣省，是臺灣墾丁國家公園為了解決住宿不足的問題，衍生出一種簡單的住宿形態。學者們對民宿的研究呈現出新對象、多學科、多角度的特點，可歸納為以下幾個方面：民宿旅游產業，民宿旅游的發展現狀、趨勢等；民宿經營者行為，經營者經營動機、種族歧視、運營模式等；民宿旅游企業管理，網絡營銷、營銷策略等；民宿旅游者行為，游客選擇偏好、與宿主關系、安全和價格對游客感知的影響[2-5]；民宿的時空分布，民宿空間滲透、集聚與擴張規律、空間結構演變[6-10]。研究方法上的計量方法和手段日益復雜，以探索性因子分析、結構模型、混合模型、神經網絡等實證研究為主。

在研究內容上，研究者多從民宿本身或旅游學角度出發，對民宿的空間特征研究甚少，且未對民宿空間分布的影響因素做進一步探究。筆者從相關的質性研究及有關民宿發展報告中發現，民宿迅的“同質化”“低質化”“酒店化”的現象普遍。鑒于此，本文以去哪兒網的民宿數據為基礎，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，以期能促進各地區民宿的合理發展，為民宿發展政策提供參考。

一、研究數據與方法

（一）數據來源

本文以中國22個省級行政區、4個直轄市、5個自治區（港澳臺除外）為基本空間單元。通過八爪魚軟件采集去哪兒網民宿興趣點（Point of interest，POI）信息42 154家，根據中華人民共和國文化和旅游部公布的《旅游民宿基本要求與評價》（LB/ T 065-2017）標準進行篩選，去噪處理后有效信息36 548家。5A級景點249處，4A級景點1 594處；社會經濟數據來源于《中國統計年鑒》《中國城市統計年鑒》。

（二）研究方法

本文主要使用核密度分析法、最鄰近指數、Zipf位序-規模法則、累積耗費距離算法等方法。其中，密度分析法應用于點位數據的空間集聚分析，是借助一個規則移動樣方對點的分布集聚程度進行估計的空間分析方法，反映民宿分布的集中程度；最鄰近指數NNI表示民宿點位數據在地理空間中相互鄰近程度的地理指標；分型理論與Zipf位序-規模法則相結合起來研究城市民宿的分型特征，以揭示不同城市民宿的規模等級結構及分型特征[11]；通過ArcGIS累積柵格耗費距離算法計算民宿可達性，表征為在柵格數據圖層上計算出每個網格到某個民宿的格網最短加權距離[12]。

二、中國民宿空間特征

（一）民宿空間分布特征

本文利用核密度法將結果由高到低分成高、較高、中、低4類，可知中國民宿分布形態呈單核心與多核心并存的特征。一級核心區主要分布在北京、上海、廣州、成都、麗江。次級核心區分布在三亞、昆明、重慶、桂林、西安、武漢、青島等地區。三級核心區域分布在昆明、貴陽、蘭州、西寧、南昌、拉薩等地區。整體來看，長江三角洲地區民宿分布呈現不均衡、多核心布局的特征，其他地區主要呈現以省會城市或資源較好的區域的單核為主的空間分布特征。

（二）集聚性特征

筆者通過對民宿點進行平均最近鄰距離分析，得出全國各省區民宿的最近鄰指數NNI均小于0.5，并在1%的顯著性水平下，通過檢驗，屬于顯著集聚模式。筆者進一步分析省域尺度下民宿的集聚程度，用自然斷裂法將結果由高到低分成5級，等級越高表明集聚性越弱。以西藏、黑龍江、云南為一級區，集聚性最強；以遼寧、內蒙古、山西、吉林等為二級區；以重慶、廣西、山東、新疆為三級區；以廣東、北京、青海、浙江等為四級區；上海為五級區，相對于其他地區上海民宿分布較分散。整體來看，各省區的民宿均呈現集聚分布態勢，且呈現出由東南沿海向西北內陸集聚性逐漸增強的特征。

（三）等級規模特征

依據中國298個地級及以上城市民宿的位序-規模表，構建市域雙對數坐標圖（見圖1）。可知，中國市域民宿的線性擬合度均較高，R2值均超過0.9，表明中國市域民宿分布狀況滿足位序-規模理論，并呈現出雙分型結構。第一標度區中q值小于1，說明該分型體中各市域民宿發展水平相對均衡；而在第二標度區中q值大于1，表明在該分型體中首位城市的壟斷性較強，同時也表明幾個末位市區的民宿發展水平大幅落后于其他市區。

（四）可達性特征

本文將民宿作為耗費距離原點，計算每一個民宿通過交通網絡到整個中國區域內任意柵格所花費的時間。筆者將中國民宿可達性以15 min、30 min、45 min、1 h、1.5 h、2 h、3 h、5 h、8 h為標準劃分為10個時間段（見圖2），然后統計不同時間段的累積耗費時間成本的累積頻率，通過ArcGIS計算不同累積時間段所占區域面積的大小關系，得到結論為中國民宿的平均可達性時間為90 min。我國民宿可達性好的地區較多，這與國家大力發展交通基礎設施建設密不可分，但部分地區交通可達性仍較差，需耗費8 h以上的地區所占的比例仍達10.25%，其中最差的可達性達到21 h。

可達性在全國的分布差異較為顯著，最差的區域分布在青藏高原地區、云貴高原地區、新疆南部地區、甘肅和內蒙古交匯地帶及 內蒙古西北部，多數為高寒、荒漠或邊境地區。可達性較好的區域多連片分布在我國東中部地區，交通導向性明顯；西部可達性對交通依賴性更強，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）影響因素識別及模型構建

自變量選取：人口規模，選取年平均人口反映（A）；經濟發展水平，選取人均國內生產總值（Gross Domestic Product，GDP）（B）、第三產業產值（C）；信息基礎設施，選取年末移動電話戶數（D）；受高等教育人數，選取在校大學生數（E）；資源條件，用4A級景區（F）、5A級景區（G）和國家自然保護區（H）來衡量；城市等級（I），正省級、副省級、省會、地級市分別賦值為4、3、2、1。民宿數量為因變量進行回歸，方程如下：

式（1）中：Y為被解釋變量；自變量i為第i個研究單元，α為系數，εi為誤差項，數據均進行了標準化處理。

（二）回歸結果分析

本文采用逐步回歸分析，從決定系數R2來看（見表2），自變量對因變量的解釋程度達73.9%。模型中F檢驗值的顯著性水平為165.05，模型高度顯著。

由表2可知，中國民宿的空間分布受第三產業發展水平、5A級景區、4A級景區、年末平均人口、在校學生數影響。而人均GDP、年末移動電話數、國家自然保護區、城市等級沒有通過顯著性檢驗。經濟發展水平中第三產業產值影響最為突出，說明以服務業為主導的第三產業推動民宿的發展，第三產業發展的同時拉動居民消費的傳導機制，進一步促進住宿業的發展；資源環境變量中4A、5A級景區影響較為突出，二者均呈現正向的影響，且影響力相同。景區是旅游產品的主要“生產企業”，為民宿發展提供載體。

四、結論

本文通過運用核密度、最鄰近指數、Zipf位序-規模法則、累積耗費距離和多元線性回歸法對民宿空間分布特征及影響因素進行研究，得出以下結論：①整體來看，中國民宿空間分布差異性明顯，長三角、珠三角、環渤海、成都及麗江的民宿集聚區的格局基本形成；②從民宿集聚特征來看，各省區民宿均呈現集聚分布態勢，且集聚性由東南沿海向西北內陸逐漸增強；③從民宿數量的等級規模特征來看，高位序城市民宿發展相對均衡，高位序城市的壟斷性不強，中后位序的城市發展大幅落后于其他地區；④從全國整體來看，民宿的可達性較好，平均可達性時間為90 min，可達性較差的多為高寒、荒漠、邊境地區，交通廊道效應明顯；⑤影響因素分析表明我國民宿分布受第三產業發展水平、5A級景區、4A級景區、年末平均人口、在校大學生數影響顯著，其中第三產業發展水平影響最為突出；景區作為民宿發展的載體，發揮重要影響；在校大學生數有積極的影響；而人口規模與民宿發展呈現負相關；人均GDP、年末移動電話數、國家自然保護區、城市等級的差異并未對民宿分布帶來顯著差距。

參考文獻

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