四川省森林康養基地空間結構及其影響因素分析

王樂 包慶豐

摘要：在森林康養產業快速發展的背景下，研究森林康養基地的空間結構以及影響因素對優化森林康養資源要素空間配置具有重要的理論意義與實踐價值。文章通過引入時間維度縱向分析視角，運用最鄰近指數、不均衡指數、核密度分析、地理探測器等方法，對2017-2021年四川省森林康養基地空間結構及影響因素進行動態分析，構建區域森林康養基地系統分析框架，利用地理探測器從單因子影響與雙因子影響兩個方面分析空間結構變化的作用機理。結果顯示：四川省森林康養基地5個時間段最鄰近指數均小于1，總體空間分布類型為凝聚型，各年份可觀測平均距離和期望平均距離從8339.76米縮小至6312.48米，聚集效應不斷增強，并形成多核心分布形態。核密度演變顯示空間結構由點、團分布逐漸向帶、集群分布轉變，最終形成C字型核密度結構。因子探測可得路網密度（q=3.64）是空間結構首要的單因子影響因素，其次是森林面積（q=3.33）、人口密度（q=3.11）、人均地區生產總值（q=3.02）；交互探測可得，任意兩個指標交互后對研究對象空間結構的影響均強于單個指標的作用，森林康養基地空間結構是森林康養需求人群、目的地經營管理者、基地康養能力共同作用的結果。基于研究結論，文章提出根據人口密度合理規劃森林康養基地規模、區域間適時開展森林康養合作等政策啟示。

關鍵詞：森林康養基地；空間結構；地理探測器；影響因素

中圖分類號：F719；S788.1文獻標識碼：A文章編號：1673-338X（2023）01-082-15

基金項目：內蒙古社會科學基金項目“鄉村振興背景下內蒙古扶貧資產效益提升研究”（編號：2022DY14）。

Analysis on Spatial Structure and Influencing Factors of Forest Health and Wellness Bases in Sichuan Province

WANG LeBAO Qingfeng

（School of Economics and Management， Inner Mongolia Agricultural University， Hohhot 010018）

Abstract：Under the background of the rapid development of forest health and wellness industry， it is of great theoretical and practical value to study the spatial structure of forest health and wellness base and its influencing factors for optimizing the spatial allocation of forest health and wellness resources. Through introducing the longitudinal analysis perspective of time dimension， the spatial structure and influencing factors of provincial forest health and wellness bases in Sichuan Province during 2017-2021 were dynamicly analyzed by using nearest proximity index， unbalance index， nuclear density analysis and geographic detector， etc.， the analysis framework of regional forest health and wellness base system was constructed， and the mechanism of spatial structure change was analyzed from the aspects of single factor influence and double factors influence by using geographic detector. The results showed that the nearest proximity index was less than 1 in the five time periods of the forest health and wellness bases in the study area， and the overall spatial distribution type was condensed. The average observable distance and expected average distance per year decreased from 8339.76 m to 6312.48 m， the aggregation effect was continuously enhanced， and a multi-core distribution pattern was formed. The evolution of kernel density showed that the spatial structure gradually changed from point and cluster distribution to band and cluster distribution， and finally formed a C shaped kernel density structure. Forest area（q=3.40）was the primary single factor influencing spatial structure， followed by forest area （q=3.33）， population density （q=3.11） and GDP per capita （q=3.02）. It could be seen from the interactive detection that the interaction effect of any two indicators on the spatial structure of the research object was stronger than that of a single index. The spatial structure of provincial forest health and wellness bases was the result of the joint action of forest health demand group， destination management and health ability of base. Based on the research conclusion， some policy enlightenments were put forward， such as planning the scale of forest health and wellness base reasonably according to the population density and carrying out timely forest health care cooperation among regions.

Key Words：forest health and wellness base；spatial structure；geographic detector；influence factor

1引言

在“兩山理論”和鄉村振興戰略的指導下，傳統林業產業需轉型升級，以促進林業經濟、鄉村建設等各項事業協調發展。森林康養是大健康產業和森林旅游業高度融合的新業態，也是解決人們亞健康問題和滿足身心健康需求的最佳方式之一，更是生態旅游深化和林業產業升級的重要載體。森林康養產業起源于德國，興于韓國、日本。我國森林康養產業總體起步較晚，發展較為緩慢，各個省份發展情況不一（馬婭，2021）。我國各省份擁有的森林康養基地主要分為國家林業和草原局等四部委評定的國家級基地、中國林業產業聯合會評定的國家級示范基地以及省級森林康養基地三部分。個別省份擁有地市級森林康養基地，如湖北省十堰市。研究森林康養基地的空間結構以及影響因素，對優化森林康養資源要素空間配置、完善森林康養地域空間單元治理、發展森林康養產業具有重要的理論意義和實踐價值。

四川省是全國最早發展森林康養產業的地區，本文選取2017-2021年四川省森林康養基地為研究對象。本文研究思路：首先，基于地理信息系統（Geographic Information System，GIS）空間分析方法，識別四川省森林康養基地空間結構的變化特征；其次，通過對區域旅游空間結構及影響機理相關文獻的梳理，從旅游吸引物角度構建區域森林康養基地系統分析框架，利用地理探測器分析四川省森林康養基地空間結構變化的影響因素；最后，得出本文研究結論并提出政策啟示。

本文可能的學術貢獻有三個方面：一是彌補森林康養基地空間結構研究中缺少時間維度縱向分析的不足，按時間序列動態分析四川省五年間森林康養基地空間結構的演化特征。二是構建區域森林康養基地系統分析框架，在影響因素中補充“農林牧漁從業人數”影響因子探測林區農民人數對森林康養產業發展的影響程度，豐富森林康養基地空間結構影響因素的研究內容。三是將地理探測器中交互探測的分析方法引入森林康養影響因素的研究中，探測雙因子疊加作用對空間結構的影響，從內容層面豐富其驅動機制。

2文獻回顧與評述

在旅游地理學中，空間結構指旅游經濟客體在空間上相互作用所形成的空間聚集程度及聚集狀態，是旅游活動在地理空間上的投影（黃金火等，2005）。在對整體區域旅游空間的宏觀層面研究中，楊新軍等（2004）認為，區域旅游系統的構成要素在發展演化中由于各自所處階段的交替轉變，使區域旅游系統空間結構隨時間和空間變化而演化。區域旅游空間結構演化的研究廣泛應用核心-邊緣理論、點-軸理論、增長極理論、中心地理論等（祝亞雯等，2016），研究方法上以定性描述分析為主，輔以地理信息系統空間統計分析。英國著名地理學家哈格特使用運動、路徑、結點、結點層次、地面，擴散六個幾何要素從宏觀層次描述空間結構模式與秩序（約翰斯頓，2011）；Gunn（1988）對旅游地域系統內部進行研究認為，旅游目的地地帶分為三種類型：都市型、放射型、擴展型；Dredge et al.（1999）基于旅游資源不同的空間布局將旅游目的地分為單節點、多節點和鏈狀節點目的地；汪德根等（2005）在點-軸系統理論的基礎上將“點、軸、面”相結合，構建了“板塊旅游”空間結構模式；沈驚宏等（2015）以城市節點和軸線的旅游經濟擴散演化為基礎，總結了前人空間結構模式特征，構建了疏點模式、散塊模式、條帶模式、團塊模式、板塊模式等5種不同發展階段的模式類型。在對單個旅游點空間結構的微觀層面研究中，旅游景點的空間結構指各景點在空間上的相互關系與組合形式，它是節點、通道和面域的綜合體（謝志華等，2008）。基于大數據，學者們借助最鄰近點指數法、地理集中指數、基尼系數、分形方法、ArcGIS空間分析、地理探測器等方法，對其空間結構及作用機理進行了探討。高元衡等（2009）認為，旅游景點空間結構在旅游流的作用下，相鄰的旅游景點首先組成旅游景群，不斷聚集形成景觀組團，最終形成以中心景群為中心、通過旅游流聯系的多層次空間結構，類似于有限擴散集團凝聚模式；Lundgren和Britton建立了關于游客空間分布的核心-邊緣理論模型，強調了邊緣地區對核心地區的依賴（吳必虎等，2003）。對單個旅游點空間結構影響因素的研究，學者們以人文社會因素和自然環境因素的系統分析為主，水利資源、地形地貌、氣候條件等自然環境因素和經濟發展狀況、交通條件、常住人口、政策導向等經濟社會因素是常見因素（鄢慧麗等，2019；王敏等，2021）。

國內外在森林旅游空間結構方面的相關研究主要集中在森林公園、風景名勝區和自然保護區等森林資源豐富的自然保護地。森林康養是生態旅游的深化，森林康養基地是森林旅游系統三要素之一的旅游吸引物（林紅等，1998），是依托自然資源專為吸引游客而建的人造旅游點（斯沃布魯克，2001）。隨著森林康養產業的發展，國內森林康養基地的空間結構特征和影響因素成為研究熱點，國外在森林康養空間結構方面的相關研究較少。從研究對象來看，主要集中在四部委評定的國家級基地、中國林業產業聯合會公布的國家森林康養示范基地、已開發或者潛在森林康養資源豐富的區域（黃洋等，2020，張藝璇等，2021；郜俊利等，2022），較少分析省級層面森林康養基地空間格局。從研究理論上來看，目前，關于森林康養相關理論的多數文獻都是基于鄉村旅游、森林游憩的業態特征對森林康養產業進行研究（宋維明，2020）。鄉村旅游、森林游憩、康養旅游資源空間分布的研究采用地理信息系統空間分析等方法，并基于點-軸理論、分形理論、空間拓撲、地學信息圖譜理論等理論進行探討（羅瑩等，2020；林開淼等，2021）。從研究尺度上來看，國家、區域、省域森林康養基地空間格局都有涉及（王政等，2020；黃洋等，2021；李偉等，2021；王兆峰等，2022）。學者們進一步使用疊置分析、皮爾遜相關性分析（Pearson Correlation Analysis）、地理探測器、回歸分析等方法從政策、社會經濟、自然條件等方面，探究不同尺度上森林康養基地空間格局的影響機理，發現森林資源是森林康養基地空間格局的決定性因素。經濟發展水平、潛在康養人口、自然資源稟賦、政府調控、政治中心等，對康養旅游的發展具有顯著影響（徐冬冬等，2017；劉安樂等，2018；王兆峰等，2020；渠興勤等，2022）。游客數量、地理區位、交通條件對鄉村旅游的空間分布情況有一定的影響（Sharpley et al.，2004；Nepal，2007；Marusic，2011；Kotus et al.，2015），旅客數量則受到人均國內生產總值、政府投入資金等經濟因素的強烈影響（Snie？ka et al.，2014）。

根據上述文獻梳理發現，已有的森林康養基地空間布局在不同尺度大多呈凝聚型，但由于研究的地理區域不同，空間分布形態和影響因素可能會得到不同的結果。大多數學者是從靜態角度使用單一年份的數據來探討森林康養基地空間結構的特征，而少有涉及時間序列動態角度，空間結構影響因素分析中也沒有考慮因子疊加影響力的大小。此外，森林康養產業涉及到林區農民參與的問題，很少有文章在森林康養產業影響因素的研究中考慮到林區農民。鑒于此，本文基于地理信息系統空間分析方法和地理探測器，探究2017-2021年四川省森林康養基地空間結構的演化規律及影響因素。

3理論分析框架與研究方法

為深入分析四川省森林康養基地空間結構變化及其影響因素，本文參考Leiper（1990）的旅游吸引物系統模型和已有對旅游吸引物研究的文獻，構建區域森林康養基地系統分析框架，如圖1所示。結合地理信息系統空間分析方法和地理探測器，分析四川省森林康養基地空間結構的演化規律及影響因素。

3.1理論分析框架

森林康養基地是森林康養旅游目的地吸引力的來源，旅游者從來不會被直接“吸引”“拉動”或“磁吸”，而是當森林康養基地具有的康養能力與旅游者需求正向相關時，旅游者才會產生體驗森林康養的動機（Leiper，1990），這種需求也吸引到森林康養旅游目的地經營管理者對森林康養基地的注意（Lawton， 2005），回應旅游者森林康養需求，引起旅游者通過交通通道發生空間位移。森林康養基地首先在2～3個地區聚集，萌生出新的旅游節點，在“點-軸”系統的驅動下，旅游節點會沿交通軸線和社會經濟發展密集帶（孫東琪等，2016）與旅游經濟要素、自然要素的空間相互作用與聯系，集聚形成軸帶狀旅游空間系統，此時區域內核心旅游節點極化作用和累積循環作用出現，完成極化作用之后，核心旅游節點地沿交通軸線向低等級旅游節點定向擴散，并施加影響力（沈驚宏等，2015），在此影響下形成“核心旅游地—次級旅游中心—旅游腹地通道”的空間結構（黃金火等，2005），但受區域空間規模因素的影響，一些區域會出現多核心的復合形態（汪宇明，2002）。因此，森林康養基地空間結構的演化受到四方面因素的影響。

一是區域內森林康養需求人群的相關因素，如需求人數和消費能力。目前我國主要城市白領亞健康比例達76%，我國老齡化水平已達17%，人們有進行森林康養的迫切需要（李小玉等，2022）。區域內人口規模意味著潛在森林康養人數和市場需求的大小，對康養旅游地空間分布格局的形成起著重要的推動作用（王新越等，2016；唐健雄等，2019）。區域內城鎮居民人均可支配收入表示消費拉動力，收入越高，消費水平則越高，在康養產業消費的可能性就越大（渠興勤等，2022），從而促進森林康養基地空間上的聚集。因此，提出假設H1a和H1b。

H1a：人口規模對四川省森林康養基地空間結構影響顯著。

H1b：城鎮居民人均可支配收入對四川省森林康養基地空間結構影響顯著。

二是森林康養旅游目的地經營管理者的相關因素，森林康養旅游目的地經營管理者包括政府、開發商等森林康養旅游的推動者（Verbeke，1986）。當地政府通過一系列扶持、治理政策實施來吸引旅游企業集聚，是旅游資源集聚的重要因素（林開淼等，2021）；森林康養旅游的開發和經營管理涉及林區農民的參與，如果長久地讓林區農民處于對森林康養產業的隔絕疏離境地，將導致對森林康養產業的外來排異，而當前森林康養產業中存在嚴重的農民主體缺位現象（胡映等，2022），不利于森林康養基地的聚集。因此，提出假設H2a和H2b。

H2a：政策支持對四川省森林康養基地空間結構影響顯著。

H2b：林區農民人數對四川省森林康養基地空間結構影響不顯著。

三是森林康養基地康養能力的相關因素。森林康養基地康養能力的相關因素包括森林康養基地所屬旅游目的地的醫療、森林資源、經濟產業等條件。良好的醫療條件、森林資源條件為滿足旅游者醫療康復、放松養生需求提供了保障，較高的經濟產業水平和旅游市場發展水平則為優質的基礎設施和服務供應提供了充足的條件。森林康養基地具有的康養能力吸引需求者發生空間位移，引起森林康養旅游空間的擴散。因此，提出假設H3a和H3b。

H3a：醫療條件、森林資源條件對四川省森林康養基地空間結構影響顯著。

H3b：經濟產業條件和旅游市場發展水平對四川省森林康養基地空間結構影響顯著。

四是區域內交通條件。交通是連接旅游客源地和旅游目的地（點）的重要紐帶，旅游交通條件的好壞在一定程度上影響旅游者對于旅游目的地的選擇，直接影響旅游資源開發的潛力或市場區位（汪德根等，2015），森林康養基地所屬區域內的交通條件將影響森林康養基地的空間結構。因此，提出假設H4。

H4：區域內交通條件對四川省森林康養基地空間結構影響顯著。

3.2研究方法

地理信息系統是以地理空間數據庫為基礎，在計算機的支持下對空間相關數據進行處理，提供多種空間和動態信息，從而為地理研究和決策服務建立的計算機技術系統。目前國內地理信息系統在解釋旅游資源空間分布規律等方面運用廣泛（孟祥冰，2021）。依據理論分析框架，本文利用地理信息系統空間分析方法中的最鄰近指數、泰森多邊形變異系數、不均衡指數對空間聚集特征進行判別，使用ArcGIS10.8中核密度分析工具，分析四川省森林康養基地空間分布特征，利用地理探測器對影響因素進行分析。

（1）最鄰近指數法可以描述森林康養基地空間分布的集聚或離散狀態。由于最鄰近指數在點狀要素空間分布離散程度的測定標準上存在爭議，此處增加泰森多邊形面積的變異系數（Coefficient of Variation， CV）進行檢驗（謝文彩等，2018）。最鄰近指數公式如式（1）所示。

式（1）中，rˉ為實際最近森林康養基地間的平均距離；rˉi為森林康養基地在地理空間中服從泊松分布時的平均距離。rˉi計算公式如式（2）所示。

式（2）中，n為森林康養基地數量，A為研究區域面積，D為點密度。R > 1時，森林康養基地的空間分布類型趨于均勻分布型；R = 1時，空間分布為隨機分布型；R < 1時，空間分布為聚集分布型。

變異系數公式如式（3）所示。

式（3）中，CV為泰森多邊形的變異系數；Std和Ave分別為泰森多邊形面積的標準差和平均值。CV > 64%時，森林康養基地為聚集分布；CV < 33%時，為均勻分布；兩者間為隨機分布（Duyckaerts et al，2000）。

（2）最鄰近指數法只能反映森林康養基地總體的集聚或離散狀態，不能揭示市（州）內部的分布格局，所以引入不均衡指數來衡量森林康養基地在市（州）內部分布的均衡程度（鄢慧麗等，2019）。

不均衡指數公式如式（4）所示。

式（4）中，n為地級市（州）的數量，Yi為各地級市（州）森林康養基地個數占四川省總數的比例由大至小排序后，第i位的累計百分比。S為不平衡指數，0≤S≤1，若森林康養基地完全平均分布于各地級市（州）內，則S = 0；反之，若完全集中于某一地級市（州）內，則S = 1。

（3）以上方法都是反映地理要素在統計意義上的集聚程度，不能反映地理要素實際空間上的分布特征（胡舒雯，2020），故進一步使用核密度分析來探究實際空間上森林康養基地的分布情況。核密度公式如式（5）所示。

式（5）中，f （x）為第x個點狀森林康養基地的核密度估計值；（x？Xi）為要素點至森林康養基地Xi的距離，？為帶寬，通常大于0；K [（x？Xi）/？]為核函數，為設置的所有觀測點的數量。f （x）越大，說明此處森林康養基地分布的密度越大。

（4）地理探測器模型由王勁峰等（2017）提出，本文運用地理探測器的因子探測和交互探測模塊，探測四川省森林康養基地的空間分異特性，并探測各影響因子對森林康養基地空間分布的影響程度及因子交互作用的影響程度，計算公式（Polykretis et al.，2021）如式（6）所示。

式（6）中，q是森林康養基地空格局變化的決定力指標，q的取值范圍為[0，1]，q值越大，表明驅動因子對森林康養基地空間格局變化的影響程度越大；？為驅動因子的分類數；N為市域單元數；δ2為各市域單元森林康養基地密度的方差。

4數據來源與描述性統計分析

本文選取四川省2017-2021年5個時間段298個森林康養基地相關數據，對變量數據處理后進行描述性統計分析。

4.1數據來源

2017-2021年四川省298個森林康養基地名單來自四川省林業和草原局官網和中林產業聯合會官網，借助百度坐標拾取器取得地理坐標；變量數據來自于《四川統計年鑒》《中國城市統計年鑒》以及各市（州）統計年鑒、國民經濟和社會發展統計公報，部分缺失數據，用鄰近年份數據代替。

4.2變量選取

本文以森林康養基地密度為被解釋變量來表示森林康養基地空間結構特征，森林康養基地密度（個/平方千米）是各市域擁有森林康養基地數量與市域面積的比值。通過文獻梳理（楊秀成等，2019；王兆峰等，2020；胡映等，2022；渠興勤等，2022），考慮數據的可獲得性，依據理論分析框架，選取解釋變量。森林康養需求人群的相關因素從人口規模、城鎮居民消費能力角度選擇人口密度、城鎮居民人均可支配收入兩個因子；森林康養旅游目的地經營管理者的相關因素從政策支持、林區農民數量角度選擇地方財政農林水支出、農林牧漁從業人數兩個因子；森林康養基地康養能力的相關因素從醫療條件、經濟發展水平、第三產業發展水平、旅游市場條件、森林資源條件方面選擇衛生機構床位數、人均地區生產總值、第三產業產值比重、接待游客人數、森林覆蓋率、森林面積6個因子；選擇路網密度表征交通條件。具體解釋變量如表1所示。

4.3描述性統計分析

變量數據描述性統計分析如表2所示。（1）從平均值來看，人口密度、人均地區生產總值、城鎮居民人均可支配收入、第三產業產值比重、地方財政農林水支出、衛生機構床位數、森林覆蓋率、森林面積、路網密度等項指標呈上升態勢；農林牧漁從業人數呈下降態勢；接待游客數呈先上升后下降態勢。（2）從標準差來看，人口密度、城鎮居民人均可支配收入、第三產業產值比重、地方財政農林水支出、衛生機構床位數、森林覆蓋率、森林面積、路網密度差異化在拉大；農林牧漁從業人數、人均地區生產總值差異化在下降；接待游客人數差異先增大后減小。

5經驗性結果與分析

基于上述理論分析與變量選擇，運用ArcGIS10.8軟件、Excel和Geodetector軟件對5個時間段11個指標的數據進行處理，得出四川省森林康養基地空間結構的變化特征并分析其影響因素。

5.1四川省森林康養基地空間結構探析

利用ArcGIS10.8軟件和Excel測算最鄰近指數、泰森多邊形變異系數、不均衡指數衡量四川省森林康養基地空間聚集特征，用ArcGIS10.8軟件Density功能進行核密度分析，得出空間分布特征。

5.1.1空間聚集特征

5個時間段的四川省森林康養基地最鄰近指數R均小于1，且p值均為0，置信度達99%以上，表明四川省森林康養基地在不同時間尺度上的空間分布均表現為聚集態勢，平均觀測距離和預期平均距離從8339.76米縮小至6312.48米，聚集效應不斷增強，具體如表3所示。

2017-2021年泰森多邊形變異系數均大于64%，進一步驗證了森林康養基地分布為凝聚型的結論。5個時間段的不均衡指數S表明森林康養基地在各市（州）分布不均衡，2017-2021年間，成都市、綿陽市、樂山市、雅安市、宜賓市、巴中市發展成為聚集中心，森林康養基地形成多核心分布形態。

5.1.2空間分布特征

利用ArcGIS10.8軟件中Density功能對298處森林康養基地進行分析，得到研究區域森林康養基地核密度分布圖，如圖2所示。

圖2中，森林康養基地由點、團分布逐漸向帶、集群分布轉變，形成綿陽市的游仙區至成都市的崇州市、雅安市的名山區至樂山市的峨眉山市、宜賓市的敘州區至興文縣三條核心軸帶，以及巴中市的通江縣、廣安市的領水縣兩個核心區，核心軸帶與核心區向外輻射形成次級核心區，最終形成環成都平原的C字型核密度結構。

四川省經濟區如分布圖3所示。

成都平原經濟區、川南經濟區分別是四川省經濟的第一極和第二極（張杰等，2019），森林資源相對豐富。通過對森林康養基地核密度分析可以發現，經濟發達的區域—成都平原經濟區、川南經濟區與森林康養基地C字型高密度分布區高度重合。川東北經濟區森林康養基地正在快速發展，攀西經濟區和川西北生態示范區森林資源豐富，但經濟相對落后，交通條件較差，森林康養基地建設緩慢。由此形成以成都平原經濟區和川南經濟區為主、其他地區為輔的分布特征。

5.2四川省森林康養基地空間結構影響因素分析

利用ArcGIS10.8中自然斷點分類法對11個影響因子進行離散化處理，利用Geodetector軟件對森林康養基地空間結構的影響因素進行因子探測和交互探測分析。

5.2.1單一影響因子分析

因子探測結果的q值用于解釋各因子對森林康養基地分布密度的影響程度，具體結果如表4所示。

結果表明，各因子對森林康養基地空間分布特征的影響均顯著（p值均小于0.01），除了假設H2b沒有得到驗證，其他假設均得到驗證，但不同時期森林康養基地密度受各因子影響強度有一定的差異。2017年解釋力最高的因子為人均地區生產總值（X6），用人均地區生產總值衡量區域經濟發展水平，旅游地的創建發展以及地理空間分布和演變深受經濟基礎的影響（謝宏等，2018）。森林面積（X10）在2018年對四川省森林康養基地空間分布的解釋力最高。這表明森林康養產業是森林資源依賴型產業，森林資源直接影響森林康養基地的形成和發展。路網密度（X11）影響力在2019、2020、2021年對森林康養基地空間分布的解釋力最高。四川省2019、2020年整體交通可達性水平提升，各城市間旅行時間縮小（楊成磊，2022），較完善的道路網能夠有效傳遞信息流、物流、客流，康養旅游地對交通條件具有一定的依賴度（謝文彩等，2018）。

對2017-2021年各因子的q值求和可得，影響力度排名前三的影響因子為路網密度（q=3.64）>森林面積（q=3.33）>人口密度（q=3.11）>人均地區生產總值（q=3.02）。路網密度對森林康養基地的分布起到了核心作用，其次是森林面積、人口密度和人均地區生產總值。

5.2.2因子組合影響分析

交互探測用于探測兩個因子共同作用對森林康養基地分布的影響是增強還是減弱。11個影響因子經兩兩交互探測，雙因子疊加作用對森林康養基地結構影響均大于單因子作用，有非線性增強與雙因子增強兩種效應。

對5個時間段交互探測排名前三位的因子對歸納，具體結果如表5所示。

2017年發揮第一主導交互作用的因子對為森林覆蓋率（X9）∩城鎮居民人均可支配收入（X2），q值為0.9662。2018年解釋力最高的因子對為農林牧漁從業人數（X4）∩接待游客人數（X8），q值為0.9993。2019年解釋力最高的因子對為森林面積（X10）∩第三產業產值比重（X7），q值為0.9903。2020、2021年解釋力最高的因子對分別為農林牧漁從業人數（X4）∩森林面積（X10）、農林牧漁從業人數（X4）∩森林覆蓋率（X9），q值分別為0.9894、0.9907，表明森林康養基地空間分布受森林資源條件、旅游市場條件、第三產業發展水平、城鎮居民消費能力和林區農民數量的共同影響最大。在依托森林資源建設森林康養基地時，所在地區及其周邊城鎮居民消費能力、第三產業發展水平和農林牧漁從業人數成為影響森林康養基地分布的重要因素。

6研究結論、討論與政策啟示

本文選取森林康養需求人群的相關因素、森林康養旅游目的地經營管理者的相關因素、森林康養基地康養能力的相關因素以及區域內交通條件四個方面11個宏觀指標的數據對2017-2021年四川省森林康養基地的空間結構演化和影響因素進行了探究，得出研究結論并進行討論，最后提出相應的政策啟示。

6.1研究結論

本文利用空間分析方法分析森林康養基地空間結構變化特征，在此基礎上運用地理探測器分析空間結構形成的影響因素，得出3個研究結論。

（1）四川省森林康養基地5個時間段的最近鄰指數均小于1，總體空間分布類型均為凝聚型，且各年份可觀測平均距離和期望平均距離不斷縮小，聚集效應不斷增強，形成多核心分布形態。5個時間段的不均衡指數S接近于0，表明森林康養基地在各市（州）分布不均衡。核密度圖顯示，森林康養基地由點、團分布逐漸向帶、集群分布轉變，最終形成環成都平原經濟區和川南經濟區的C字型核密度結構，空間結構與經濟發達的區域高度重合。

（2）因子探測表明，路網密度（q=3.64）是四川省森林康養基地空間結構形成的首要的單因子影響因素，之后依次是森林面積（q=3.33）、人口密度（q=3.11）、人均地區生產總值（q=3.02）。

（3）交互探測表明，任意兩個指標交互后對森林康養基地空間結構的影響均強于單個指標的作用。森林康養基地空間分布受森林資源條件、旅游市場條件、第三產業發展水平、城鎮居民消費能力和林區農民數量的共同影響最大。

6.2討論

本文的研究主要分為森林康養基地空間結構演化及其影響因素兩部分，依據研究結論分別展開討論。

（1）四川省森林康養基地整體上聚集效應不斷增強，這與期間基地數量的增加有關。森林康養基地在各市（州）分布不均衡，空間上形成了綿陽市的游仙區至成都市的崇州市、雅安市的名山區至樂山市的峨眉山市、宜賓市的敘州區至興文縣三條核心軸帶，以及巴中市的通江縣、廣安市的領水縣兩個核心區，環繞成都平原經濟區和川南經濟區，而攀西經濟區和川西北生態示范區森林康養基地發展緩慢，川西北生態示范區的8個森林康養基地也靠近成都平原經濟區分布。目前，在經濟發達區域內的森林康養產業能夠利用市場接近效應促進森林康養產業發展，但明顯受區域資源和季節變化的限制，存在“春夏經營、秋冬打烊”的現象（束怡等，2019），因此需要形成優勢互補、錯位發展的布局。例如，夏秋季節在雅安市開展森林康養活動較為舒適，而距離雅安市不遠的西昌市、攀枝花市冬春季節氣候宜人。因此，雅安市可與西昌市、攀枝花市合作，整合區域森林康養旅游資源，協同發展（馬捷等，2017）。

（2）本文研究發現，森林康養的需求人群、森林康養旅游目的地經營管理者、森林康養基地能力等相關因素，以及區域內交通條件四個方面11個宏觀指標對研究區域四川省森林康養基地空間結構的影響均顯著。

森林康養需求人群的相關因素中，人口密度是影響森林康養基地空間分布的重要影響因素。人口規模大意味著客源充足，森林康養基地也更容易集中在人口基數較大的城市周邊，人口規模是康養基地空間結構重要的外在推力（林開淼等，2021）。城鎮居民人均可支配收入與森林資源條件協同發揮重要影響，林區周邊居民可自由支配收入高，旅游需求旺盛（吳晉峰等，2004），可以克服距離因素，引起了旅游空間的擴散。

森林康養旅游目的地經營管理者的相關因素中，農林牧漁從業人數單因子對四川省森林康養基地空間結構變化的影響程度并不高，但與森林資源條件、接待游客人數的疊加提高了農林牧漁從業人數的影響力，可能的原因是在森林資源條件和旅游市場條件優越的區域，林區農民也更樂于從事森林康養產業，因此促進了森林康養基地的產生和發展。

森林康養基地接待能力的相關因素中，森林康養以森林資源為基礎，基地選址依托于森林，因此森林面積必然是森林康養基地空間布局的重要影響因素。區域經濟發展水平、旅游市場條件與自然環境協同發揮重要的影響，隨著第三產業產值比重的提升，為森林康養產業創造了良好的發展環境（王兆峰等，2022），促進了森林康養基地空間結構的變化。

王兆峰等（2020）認為自然類康養旅游地對交通的依賴度高，本文研究發現四川省森林康養基地空間結構受交通條件影響最大。交通便捷是森林康養基地的申報條件之一，因此，提升交通可達性有助于優化森林康養基地的空間分布。

（3）本文只對森林康養的需求人群、森林康養旅游目的地經營管理者、森林康養基地接待能力等相關因素以及區域內交通條件四個方面的宏觀指標進行了分析，游客對森林康養的消費意愿、游客對森林康養基地類型的偏好、森林康養基地管理者提供的信息等微觀角度有待進一步探討。

6.3政策啟示

為促進四川省森林康養空間結構均衡、產業健康發展，為其他省份森林康養產業提供借鑒意義，基于本文研究分析，得出3點政策啟示。

（1）經濟發展水平高的成都平原經濟區和川南經濟區，森林康養基地分布密度大，應根據區域及其周邊人口規模，合理評估森林康養的需求，避免森林康養基地盲目過多地建設，防止森林環境的破壞以及森林康養基地質量的下降。

（2）攀西經濟區、川西北生態示范區森林康養基地建設緩慢，分布密度低。發展森林康養產業應利用其豐富的森林資源，以經濟相對發達的城區為中心，逐漸向周圍郊區或者經濟落后的城區擴散。上述區域應適時與成都平原經濟區和川南經濟區森林康養開展合作，協同發展。

（3）四川省森林康養產業發展應保護林區原住農民利益。在森林康養產業的規劃和發展中，政府、企業往往是以資本方介入林農承包的林地，在這個過程中，林區農民可能被雇傭從事簡單勞動獲取較低的工資。發展森林康養產業也可能帶來負外部性，如失去原有的砍伐、采摘收益，大量的外來人口影響本地農民的居住環境等。因此，政府、企業應以適當的方式吸收農民共建共管森林康養基地，確保森林康養產業發展不會影響林區農民的利益。

參考文獻

高元衡，王艷.基于聚集分形的旅游景區空間結構演化研究——以桂林市為例[J].旅游學刊， 2009， 24（02）：52-58.

郜俊利，蔣長春，林開淼，等.森林康養空間的分布特征及影響因素[J].三明學院學報， 2022， 39（06）：1-9.

胡舒雯.中國森林康養基地空間分布及驅動力研究[D].長沙：湖南師范大學， 2020.

胡映，潘坤.全面鄉村振興背景下森林康養產業發展的農民主體性研究[J].農村經濟， 2022（03）：77-83.

黃金火，吳必虎.區域旅游系統空間結構的模式與優化——以西安地區為例[J].地理科學進展， 2005（01）：116-126.

黃洋，盧海霞，茍銳.長江經濟帶全國森林康養示范基地空間分異[J].江蘇農業科學， 2021， 49（14）：242-248.

黃洋，盧海霞，劉穎，等.國家森林康養基地空間分布特征及影響因素[J].內江師范學院學報， 2020， 35（10）：114-119.

李偉，簡季.森林康養基地時空變化與旅游收入空間錯位分析[J].中國林業經濟， 2021（05）：82-86.

李小玉，向麗，黃金成，等.中國森林康養資源利用與產品開發[J].世界林業研究， 2022， 35（06）：75-81.

林紅，王湘.旅游吸引物的系統論再分析──與楊振之先生商榷[J].旅游學刊， 1998（02）：42-45.

林開淼，陳希，胡淑敏，等.森林休閑旅游資源空間格局及其影響機制——基于空間大數據分析的應用[J].林業經濟， 2021， 43（02）：60-70.

劉安樂，楊承玥，張雁，等.六盤水市康養旅游資源調查與評價研究[J].六盤水師范學院學報， 2018， 30（06）：18-23.

羅瑩，賈黎明，姚娜.京津冀森林游憩資源空間分布特征及其影響因素[J].中南林業科技大學學報， 2020， 40（02）：166-174.

馬捷，甘俊偉.基于SWOT分析的四川森林康養旅游發展路徑研究[J].四川林業科技， 2017， 38（02）：132-135， 146.

馬婭.森林康養產業與區域經濟發展研究[D].南京：南京林業大學， 2021.

孟祥冰.基于GIS的廣安區旅游資源空間分布特征研究[D].桂林：桂林理工大學， 2021.

渠興勤，殷杰.康旅耦合協調發展時空態勢及其影響因素研究[J/OL].地理與地理信息科學：1-9[2022-08-31]. http：//kns. cnki. net/kcms/detail/13. 1330. P. 20220818. 0929. 002. html.

沈驚宏，余兆旺，沈宏婷.區域旅游空間結構演化模式研究——以安徽省為例[J].經濟地理， 2015， 35（01）：180-186.

束怡，樓毅，張宏亮，等.我國森林康養產業發展現狀及路徑探析——基于典型地區研究[J].世界林業研究， 2019， 32（04）：51-56.

斯沃布魯克.景點開發與管理[M].龍江智等，譯.北京：中國旅游出版社， 2001.

宋維明.關于森林康養產業發展必然性與路徑的思考[J].林業經濟， 2020， 42（01）：3-8.

孫東琪，劉衛東，陳明星.點—軸系統理論的提出與在我國實踐中的應用[J].經濟地理， 2016， 36（03）：1-8.

唐健雄，陳寧，馬夢瑤，等.長株潭城市群康養旅游地空間結構及其差異[J].陜西師范大學學報（自然科學版）， 2019， 47（03）： 115-124.

汪德根，陸林，陳田，等.基于點-軸理論的旅游地系統空間結構演變研究——以呼倫貝爾—阿爾山旅游區為例[J].經濟地理， 2005（06）：904-909.

汪德根，牛玉，陳田，等.高鐵驅動下大尺度區域都市圈旅游空間結構優化——以京滬高鐵為例[J].資源科學， 2015， 37（03）： 581-592.

汪宇明.核心—邊緣理論在區域旅游規劃中的運用[J].經濟地理， 2002（03）：372-375.

王勁峰，徐成東.地理探測器：原理與展望[J].地理學報， 2017， 72（01）：116-134.

王敏，韓美，陳國忠，等.基于地理探測器的A級旅游景區空間分布變動及影響因素——以山東省為例[J].中國人口·資源與環境， 2021， 31（08）：166-176.

王新越，候娟娟.山東省鄉村休閑旅游地的空間分布特征及影響因素[J].地理科學， 2016， 36（11）：1706-1714.

王兆峰，劉路鋒.國家級森林康養基地空間格局及高質量發展評價[J].攀枝花學院學報， 2022， 39（06）：1-12.

王兆峰，史偉杰，蘇昌貴.中國康養旅游地空間分布格局及其影響因素[J].經濟地理， 2020， 40（11）：196-207.

王政，楊霞.森林康養空間分布特征及其影響因素研究——以四川森林康養基地為例[J].林業資源管理， 2020（02）：146-153.

吳必虎，唐子穎.旅游吸引物空間結構分析——以中國首批國家4A級旅游區（點）為例[J].人文地理， 2003（01）：1-5， 28.

吳晉峰，馬耀峰.旅游客源市場空間結構對比研究[J].干旱區資源與環境， 2004（05）：132-136.

謝文彩，李星明，向興，等.武漢市康養旅游地空間布局及其優化研究[J].華中師范大學學報（自然科學版）， 2018， 52（01）： 147-154.

謝志華，吳必虎.中國資源型景區旅游空間結構研究[J].地理科學， 2008， 28（06）：748-753.

謝宏，李穎灝，韋有義.浙江省特色小鎮的空間結構特征及影響因素研究[J].地理科學，2018，38（08）：1283-1291.

徐冬冬，黃震方，孫黃平，等.南京市休閑旅游資源空間特征及其影響因素[J].南京師大學報（自然科學版）， 2017， 40（01）： 127-133.

鄢慧麗，王強，熊浩，等.休閑鄉村空間分布特征及影響因素分析——以中國最美休閑鄉村示范點為例[J].干旱區資源與環境， 2019， 33（03）：45-50.

楊成磊.四川域內交通可達性研究[D].成都：中國民用航空飛行院， 2022.

楊新軍，馬曉龍.區域旅游：空間結構及其研究進展[J].人文地理， 2004（01）：76-81.

楊秀成，宋立中，鐘姚越，等.福建省康養旅游資源空間分布特征及其影響因素研究[J].福建師范大學學報（自然科學版）， 2019， 35（05）：106-116.

約翰斯頓.地理學與地理學家[M].唐曉峰等，譯.北京：商務印書館， 2011.

張杰，金明.四川五大經濟區區域發展問題研究[J].現代商貿工業， 2019， 40（27）：4-5.

張藝璇，周麗清，謝仲軍，等.基于GIS空間統計的吉林省森林康養資源分布探析[J].現代園藝， 2021， 44（11）：149-152.

祝亞雯，胡文海.基于地統計學方法的區域旅游空間結構研究——以皖南國際文化旅游示范區為例[J].地理科學， 2016， 36（11）：1722-1728.

Dredge D. Destination place planning and design [J]. Annals of Tourism Research， 1999， 26（04）：772-791.

Duyckaerts C， Godefroy G. Voronoi tessellation to study the numerical density and the spatial distribution of neurons [J]. Journal of Chemical Reuroanatomy， 2000， 20（01）：83-92.

Gunn Clare A. Vacation scape：designing tourist regions [M]. Oxfordshire：Taylor & Francis Press， 1988.

Kotus J， Rzeszewski M， Ewertowski W. Tourists in the spatial structures of a big polish city： Development of an uncontrolled patch‐work or concentric spheres [J]. Tourism Management， 2015， 50：98-110.

Lawton L J. Resident perception of tourist attractions on the Gold Coast of Australia [J]. Journal of Travel Research， 2005， 44（02）： 188-200.

Leiper N. Tourist attraction systems [J]. Annals of Tourism Research， 1990， 17： 367-384.

Marusic B G. Analysis of patterns of spatial occupancy in urban open space using behavior maps and GIS [J]. Urban Design Interna‐tional， 2011， 16（01）：36-50.

Nepal S K. Tourism and rural settlements Nepals Annapurna region [J]. Annals of Tourism Research， 2007， 34（04）：855-875.

Polykretis C， Alexakis D D. Spatial stratified heterogeneity of fertility and its association with socio-economic determinants using Geographical Detector： The case study of Crete Island， Greece [J]. Applied Geography， 2021， 127：102384.

Pr？bstl-Haider U， Haider W， Wirth V， et al. Will climate change increase the attractiveness of summer destinations in the European Alps？ A survey of German tourists [J]. Journal of Outdoor Recreation and Tourism， 2015， 11：44-57.

Sharpley R， Roberts L. Rural tourism：10 years on [J]. International Journal of Tourism Research， 2004， 6（31）：119-124.

Snie？ka V， Barkauskien？K， Barkauskas V. The impact of economic factors on the development of rural tourism： Lithuanian case [J]. Procedia-Social and Behavioral Sciences， 2014， 156：280-285.

Verbeke M J. Inner-city tourism： Resources， tourists and promoters [J]. Annals of Tourism Research， 1986（01）：367-380.

（責任編輯康燕）