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2022 , Vol. 37 >Issue 3: 662 - 680

DOI: https://doi.org/10.31497/zrzyxb.20220308

其他研究论文

普适道路还是隐形门槛?不同类型乡村旅游发展路径的外源因素

  • 王淑佳 , 1 ,
  • 孙九霞 , 1, 2, 3
展开
  • 1.中山大学旅游学院,广州 510275
  • 2.南方海洋科学与工程广东省实验室（珠海）,珠海 519080
  • 3.中山大学旅游休闲与社会发展研究中心,广州 510275
孙九霞（1969- ）,女,山东潍坊人,博士,教授,博士生导师,研究方向为旅游与地方发展、旅游人类学。E-mail:

王淑佳（1986- ）,女,河北张家口人,博士研究生,研究方向为旅游地理、旅游与社会发展。E-mail:

收稿日期: 2021-08-02

  修回日期: 2021-10-22

  网络出版日期: 2022-05-28

基金资助

国家社会科学基金项目(21AH16)

南方海洋科学与工程广东省实验室(珠海)创新团队建设项目(311021018)

贵州省哲学社会科学规划国学单列课题(19GZGX17)

版权

版权所有,未经授权,不得转载、摘编本刊文章,不得使用本刊的版式设计。
收起

Universal road or invisible threshold? Exogenous factors in different development paths of rural tourism

  • WANG Shu-jia , 1 ,
  • SUN Jiu-xia , 1, 2, 3
Expand
  • 1. School of Tourism Management, Sun Yat-sen University, Guangzhou 510275, China
  • 2. Southern Marine Science and Engineering Guangdong Laboratory (Zhuhai), Zhuhai 519080, Guangdong, China
  • 3. Center for Tourism, Leisure and Social Development, Sun Yat-sen University, Guangzhou 510275, China

Received date: 2021-08-02

  Revised date: 2021-10-22

  Online published: 2022-05-28

Copyright

Copyright reserved © 2022.
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摘要

在乡村振兴新时代,审慎选择适宜的乡村旅游发展道路成为重要的实践和学术问题。以全国乡村旅游重点村为例,基于“起点—动力”假说,利用地理分析方法探讨不同类型乡村旅游发展路径的外源因素。研究发现：（1）全国乡村旅游发展东南热、西北冷,形成京津和长三角两大热点区。景区依附型、文化遗产型、新型三农型空间分布差异显著。（2）高程、地貌、水系、生态地理分区、陆地生态系统类型、中心城市和交通干道是影响不同类型乡村旅游发展路径的自然基础与地理区位外源因素。（3）不同类型乡村旅游发展路径的社会经济外源因素不同：景区依附型为高级景区数量和公路客运量;文化遗产型为国家传统村落数量、A级景区数量和公路客运量;新型三农型为地区第三产业产值、人均可支配收入、旅游人次、公路客运量、城镇化率和政府政策。乡村旅游并不是普适道路,资源赋存决定不同的旅游发展路径,并需要不同的隐性外源因素支持方能持续发展。

关键词： 乡村旅游; 发展路径; 空间分布; 外源因素; 乡村旅游重点村

本文引用格式

王淑佳 , 孙九霞 . 普适道路还是隐形门槛?不同类型乡村旅游发展路径的外源因素[J]. 自然资源学报, 2022 , 37(3) : 662 -680 . DOI: 10.31497/zrzyxb.20220308

Abstract

China has entered a new era of rural revitalization, and rural tourism has become a new development path focused by multi-stakeholder. How to carefully evaluate and choose a suitable rural tourism development path has become an important practical and academic issue. This study takes the key rural tourism villages in China as an example, based on the hypothesis of "Origin-Dynamics", and uses geographic analysis methods to explore the exogenous factors of different development paths of rural tourism. The research found that: (1) Rural tourism develops rapidly in southeastern China but slowly in northwestern China, forming two hot spots of the Beijing-Tianjin region and the Yangtze River Delta. The scenic-dependent type presents two hotspots of the Beijing-Tianjin-Hebei region and the Yangtze River Delta, and three sub-hotspots of the Yangtze River Basin, the Bohai Rim and the Hainan Island; the cultural heritage-based types are concentrated in areas of Jiangnan water village culture, Central China Plains culture and Loess Plateau culture, and Lingnan culture; the new agriculture, rural areas and farmers types form the hottest area in the Beijing-Tianjin-Hebei region and Yangtze River Delta, and secondary hot spots in the three major agricultural production areas of the Sichuan Basin, the Lanzhou-Xining Urban Agglomeration and the North China Plain. (2) Elevation, landforms, water systems, eco-geographical divisions, types of terrestrial ecosystems, central cities, and arterial roads are the natural geographic exogenous factors that affect different development paths of rural tourism. (3) The social and economic exogenous factors of different development paths of rural tourism are significantly different: the number of high-level scenic spots and the highway passenger carrying capacity in the scenic-dependent types; the number of national traditional villages, the number of A-level scenic spots and the highway passenger carrying capacity in the cultural heritage-based types; the regional tertiary industry output value, per capita disposable income, tourist arrivals, highway passenger traffic, urbanization rate, and government policies in the new agriculture, rural areas and farmers types. Rural tourism is not a universal road. The existence of resources determines different tourism development paths and requires the support of different hidden exogenous factors for sustainable development.

Key words： rural tourism; development path; spatial differentiation; exogenous factors; key rural tourism villages

乡村振兴是推动城乡关系转型、解决人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分发展之间矛盾的重要国家战略选择[1]。自20世纪中叶以来,因有助于解决过度工业化和城市化导致的乡村衰落,乡村旅游在西方成为大众旅游的替代或补充[2]。相较“农民进城”“工业下乡”和“就地转非”等传统乡村城镇化道路中农民只能离土离乡,旅游业成为“不离土不离乡”的新型发展道路[3],旅游生产与消费的同时性与同在性使乡村保持乡村性和在地化振兴[4]。引导具备条件的乡村走以旅游为导向的中国特色新型城镇化道路,既是国家和区域发展的重大战略需求,也是旅游与乡村地理学的机遇挑战和重要研究方向[5]。21世纪以来,在政策利好和市场需求交织之下,中国各地乡村旅游蓬勃发展。但跟风开发、盲目上马、过度集聚等问题日益凸显,造成资金和资源浪费。有必要审慎思考：乡村旅游是普适道路还是具有隐形门槛?
来自乡村内部和外源的因素共同影响乡村旅游发展路径。在乡村内部,乡村空间的商品化是行动者抵抗、积累与发展的过程[6],研究者聚焦旅游乡村内部利益相关者与非人行动者共同构成的行动者网络[7]。在乡村外部,乡村空间的商品化则是资本运作规律在地方尺度的反映[6],研究涵盖从县域到全国不同地理尺度[8,9,10],以旅游村[10,11]、乡村旅游区[12]、乡村景点[13]、休闲农业[9]或农家乐[14]为表征,分析乡村旅游发展宏观尺度的外源影响因素。处在关系空间网络中的乡村在与外部世界相互作用下发生演变[15],如苏南旅游乡村集聚和散点状层级格局来自地理环境要素的距离衰减规律和社会经济要素门槛要求的双重约束[16];西北五省乡村旅游模范村受交通区位、湖泊水系、客源市场影响,以城市、旅游资源和主干道路为核心向周围扩散[10];山东省乡村旅游示范村的集聚性源自地形、水文等自然因素和客源、政策、交通区位及高级别景区的辐射效应等人文因素[17]。统计数据[8]、定性比较分析[18]、遥感数据[19]、GIS[9]、地理加权回归[20]和地理探测器[21]技术的引入使得批量分析基于地缘关系的乡村旅游集群和对自然地理因素的分析日益革新。
由于自然地域性和非自然的资本、市场、劳动力和基础设施差异,中国乡村在转型中分化成不同类型,由“同质同构”转向“异质异构”[22]。乡村旅游也产生诸多划分标准：基于区位分为景区边缘型、城市郊区型和老少边贫型[23];基于旅游吸引物分为休闲观光类、农事体验类、农业科技类、乡村文化类、特色村镇类[9];基于旅游产业项目分为景区带动型、休闲农业型及特色乡村型[24];基于转型模式分为社区提升、景区依托、文化重构和近郊休闲模式[25]。乡村旅游类型差异也体现在空间中：依托景区的乡村旅游地适合处于景区5 km缓冲区内[26],依托大城市的乡村旅游地在距离城市50~100 km时具有较强吸引力[27],二者在地形条件、依托资源、客源市场等方面差异进一步引致其旅游开发进程的分化[28];村落禀赋、市场需求、政府政策、交通等推动传统村落旅游开发的零星分布—组团—全域扩散的空间演进态势[29]。乡村旅游与地理和社会系统具有紧密耦合关系,有必要划分乡村旅游发展路径类型,并识别不同类型路径的外源因素。
文化和旅游部、国家发展改革委联合于2019年和2020年启动两批全国乡村旅游重点村遴选工作,确定严格遴选标准,包括文化和旅游资源富集、自然生态和传统文化保护较好、乡村民宿发展较好、旅游产品体系成熟质量较高、基础设施和公共服务较完善、就业致富带动效益明显[30]。作为全国乡村旅游的行业标杆,乡村旅游重点村是全国乡村旅游宏观尺度研究的最佳对象。本文以乡村旅游重点村为例,依据乡村旅游发展“起点—动力”假说,从自然地理和经济社会两方面探究不同类型乡村旅游发展路径的外源因素。研究不仅深化宏观尺度乡村旅游空间研究,也为中国乡村的旅游振兴之路提供谨慎评估和指导框架。

1 研究方法与数据来源

1.1 分析框架

张骁鸣等[31]提出乡村旅游发展“起点—动力”假说,旨在强调发展路径的“统一指向性”,解释特定乡村为何选择和长期延续特定旅游发展道路,并最终实现旅游主导的乡村变迁。作为概念模型,它明确提出乡村旅游演化研究应当引入具有指向一致性的“起点”和“动力”重要变量：乡村选择旅游发展道路决定于特定“起点”即历史赋存与偶然事件,延续旅游发展道路决定于特定“动力”即各种自然环境、社会、经济、文化。单一因素不能成为乡村旅游发展的决定性条件,影响因素的特定组合才能成为乡村旅游发展的充分条件[18]。“起点”决定乡村在旅游发展初期选择何种道路即基本类型,“动力”则是乡村旅游能持续在该路径走向优质的条件。因此,“起点—动力”假说为乡村旅游演化提供整体性诠释[31],是探究乡村旅游发展特定路径与其特定外源因素的理想模型。
1.1.1 起点：类型划分
决定乡村是否及选择何种旅游发展道路的“起点”包括历史赋存与促使旅游发展的偶然事件,广义历史赋存包含自然资源、文化遗产、社会经济状况等[31]。乡村所依托的区域地理环境、历史文化、景观生态、经济产业具有较大可变性,促使乡村在旅游发展初期选择的旅游发展道路具有多样性[32]。研究者基于乡村旅游产业项目将乡村旅游发展路径分为景区带动型、休闲农业型及特色乡村型[24];也有研究者依据资源和管理模式分为农家乐休闲、民俗体验和景区资源依托型[33]。参照既有分类惯例,以乡村发展旅游的“起点”——即初始核心资源赋存特征为依据,本文将乡村旅游发展路径分为景区依附型、文化遗产型和新型三农型。景区依附型位于著名景区边缘,依托景区客源发展[34],集空间依附性、资源互补性、客源共享性和主体复杂性等特征于一体,是统筹区域发展和核心景区转型、扩容提质的重要依托[35]。景区依附型发展路径的起始旅游资源赋存来自乡村社区地理范围或管理权限之外的著名旅游景区,滞后并高度依赖于所依附景区的发展。其所依附景区可能是历史自然和文化遗存如国家地质公园、重点文物保护单位等,也可能为由企业投资新建的大型旅游吸引物如游乐场、旅游度假综合体等。文化遗产型发展路径的起始旅游资源来自乡村社区本身所具有的历史遗存,如乡村社区地理和管辖范围内的传统聚落、民族文化、非遗项目、红色文化等文化遗产,中国传统村落、中国历史文化名村是典型代表。新型三农型发展路径则既无著名景区依托、也不具较高价值历史遗存,转向依赖现代农林牧业、创意乡村产业或新型农村建设等,如通过农业观光采摘、美丽乡村建设等发展旅游。有必要澄清,随着旅游需求多元化及乡村旅游发展深入,单个乡村旅游地趋于多元发展,越成熟的乡村旅游地越难将其归于单一类型。但在乡村发展旅游初期启动阶段,无论是投入资金、管理能力、资源条件的客观限制,还是核心吸引物分阶段建设的主观调控,乡村旅游发展路径起点的类型划分较为清晰。本文聚焦乡村旅游发展起点,据其初始依托资源划分发展路径类型,既保证分类合理性,又符合本文重点——不同类型乡村旅游发展路径的外源影响因素。单个乡村在后续发展中的多元化尝试则成为乡村旅游地持续发展的内源动力之一。
1.1.2 动力：外源因素
乡村在来自乡村内、外多重因素作用下发生持续不断演化：快速工业化与城镇化等外源驱动刺激乡村内部人口、产业、土地等要素的响应性变化,引发乡村重构与转型[15]并推动乡村进入新演化阶段[36]。“起点—动力”假说指出乡村旅游持续发展需要“动力”系统要素间复杂的相互作用[31]。以往研究探讨中国不同地区旅游乡村[37]、传统村落旅游地[29]或农家乐[14]等空间分异影响因素,并基于解释变量的类型及分析方法的不同而划分为自然地理类和社会经济类。本文沿用该分类法选取22个解释变量,试图分析这些外源因素对不同类型乡村旅游发展路径的影响（表1）。
表1 不同类型乡村旅游发展路径的外源因素解释变量和分析方法

Table 1 Explanatory variables and analytical methods of exogenous influencing factors in different development paths of rural tourism

类型 自然地理类 社会经济类
因变量 不同类型乡村旅游重点村空间分异 市域不同类型乡村旅游重点村数量N景区依附型、N文化遗产型、N新型三农型
自变量 自然基础 高程 文化基底 国家传统村落数量/个
地貌 产业基础 高级景区数量（5A和4A景区）/个
水系 A级景区数量/个
生态地理分区 旅游接待总人次/人次
陆地生态系统类型 旅游总收入/万元
地理区位 中心城市 第三产业产值/万元
交通干道 第一产业产值/万元
经济发展 地区生产总值/万元
居民人均可支配收入/元
人口规模 常住人口/万人
城镇人口/万人
城镇化率/%
交通发展 公路客运量/万人次
公路总里程/km
政策支持 2020年政府官方网站中乡村旅游相关信息发布数量/条
分析方法 地理叠置分析、缓冲区分析、最邻近点指数 逐步回归、地理加权回归
在乡村早期演化阶段,自然地理因素是限制性角色[38],可进一步划分为自然基础和地理区位。地势缓和、平坦开阔、土壤肥沃、日照充足、水资源充沛等条件不仅是村落形成早期选址的重要因素[39],也成为乡村旅游开发的优势资源基础[17]。本文选取高程、地貌、水系、生态地理分区和陆地生态系统类型作为自然基础外源解释变量。乡村旅游客源主要为邻近城市居民、以短期度假的自驾游客为主[17],作为客源市场的中心城市分布和交通网络布局促使乡村旅游空间结构演变[37]。本文以地级市以上城市作为中心城市,以省道、国道及高速公路为交通干道网络,评估地理区位对于不同类型乡村旅游发展路径的重要性。
在乡村演化新阶段,社会经济因素逐渐成为主导因素[40],进一步划分为文化基底、产业基础、经济发展、人口规模、交通发展和政策支持。（1）文化基底。乡村物质或非物质文化资源富集且优越的地区乡村旅游吸引力强,往往会首先形成区域性旅游中心,并随着旅游层次提升和新型旅游产品出现而影响程度弱化[37]。国家传统村落评选不仅包容性地涵盖传统建筑、选址和格局、非物质文化遗产三大部分,还纳入共计6819个传统村落[41],较为全面地覆盖地区具有保护价值的乡村文化遗存,成为乡村旅游发展的重要文化资源基底。因此,地级市所拥有的国家传统村落数量能够较好地表征地区乡村文化资源基底水平。（2）产业基础。区域内高级别景区良好的品牌效应、规模效应和扩散乘数效应,对区域内乡村旅游发展具有较强拉动和示范作用[17],强劲的市场需求进一步推动全域范围内乡村旅游升级和扩散[29]。乡村旅游不仅需要地区第一产业为资源依托,还对区域公共服务基础具有较强外部依赖[14],尤其在体验经济与网络经济共同作用下,区域接待服务能力是保障乡村旅游客源的重要条件[37]。本文选择高级景区数量、A级景区数量、旅游接待总人次、旅游总收入、第三产业产值和第一产业产值作为产业基础的解释变量。（3）经济发展。地区经济水平繁荣对乡村旅游供需产生双重影响。乡村旅游依赖高质量基础设施支撑平台,需要地区政府投资基础设施,因而与区域经济发展水平存在一定关联[14]。人均可支配收入决定居民收入和消费基础,乡村旅游消费高度依赖经济收入并存在收入“拐点”[37]。本文选择地区生产总值和居民人均可支配收入表征区域经济发展水平。（4）人口规模。客源是影响乡村旅游地空间分异的主要因素之一。随着城市化水平提升与收入增加,城市居民出游动机被激发,周边乡村成为本地城市居民感受乡村性和休闲度假的重要目的地[17],因此乡村旅游地高度依赖人口相对密集的客源市场[9]。本文选取常住人口、城镇人口和城镇化率表征区域人口规模。（5）交通发展。公路交通是乡村旅游主要交通方式,直接影响乡村旅游可进入性[37]。本文选用公路客运量和公路总里程衡量交通条件对乡村旅游的驱动作用。（6）政策支持。在中国式政治经济体制[42]和均衡地区发展的旅游扶贫政策中[17],政府通过宏观指导、政策引领、资金支持等方式鼓励乡村旅游发展[29],是乡村旅游时空演化的外在调控力[37]。鉴于政府政策难以衡量和当前政府大力落实公示制度,本文使用2020年政府官方网站中乡村旅游相关信息的发布数量表征政府政策变量。

1.2 数据来源

文化和旅游部、国家发展改革委于2019年和2020年联合公布两批全国乡村旅游重点村名单,共1000个村落入选。通过高德地图坐标拾取器获取地理坐标,将每一个重点村抽象为空间上的点,运用ArcGIS 10.2将坐标数字化并导入矢量地图,构建乡村旅游重点村空间属性数据库和分布图（图1a）。如前所述,乡村旅游发展路径类型划分的依据为旅游发展初始阶段的“起点”资源类型。全国旅游重点村是经过一段时间开发、发展条件较好的旅游村,即其动力系统已经发生一段时间作用,符合本文对于“起点—动力”演化过程的整体性诠释。识别每一个乡村旅游重点村类型时,通过网络检索追溯其发展历程,以最初发展的核心资源界定类型。其中新疆生产建设兵团所辖村因无法检索到相关信息,故均列为无法确定。行政区划矢量数据来自国家测绘地理信息局标准地图服务系统（ http://bzdt.ch.mnr.gov.cn/）;地形数据来自中科院数据云中心DEM数字高程数据;水体、河网及公路网络空间数据来自ArcGIS Online所提供的最新矢量数据;地貌、生态地理分区和陆地生态系统类型图来自中国科学院地理科学与资源研究所资源环境科学与数据中心。回归分析采用市域2019年度数据,来自《中国城市统计年鉴2019》、各城市2019年统计公报和各级文化旅游部门公示文件等。利用百度站点内检索功能,使用关键词“乡村+旅游”逐一搜索各地级市官网,获取2020年乡村旅游相关信息发布数量。
图1 乡村旅游重点村分布

注：本图基于自然资源部标准地图服务系统下载的标准地图制作,底图无修改,下同。

Fig. 1 The distribution of key rural tourism villages in China

1.3 分析方法

1.3.1 最临近点指数
最邻近距离表示点状事物在地理空间中相互邻近程度,测定每个点与其最邻近点之间的距离 r 1,获得平均最邻近距离 r 1 -。理论最邻近距离 r E为区域内点状要素随机分布时（Poisson分布型）的最邻近距离,计算公式为[43]：
r E = 1 2 m A = 1 2 D
式中：m为点数（个）;A为区域面积（km2）;D为点密度（个/km2）。最邻近点指数R为实际平均最邻近距离 r 1 -与理论最邻近距离 r E的比值,其计算公式为：
R = r 1 - r E = 2 r 1 - D
当R=1时,点要素为随机分布;当R>1时,点要素为均匀分布;当R<1时,点要素为集聚分布。Z得分和p值判断是否具有统计显著性。
1.3.2 核密度估计法
作为一种非参数估计方法,核密度估计法借助一个移动单元格对给定区域的点或线格局的密度进行估计[43],其函数计算公式为：
f h x = 1 nh ∑ i = 1 n K x - x i h
式中： K ( · )为核函数形式; h为带宽;n为自变量个数（个）; x - x i表示估计点 x到已知点 x i的距离（km）。
1.3.3 缓冲区分析
缓冲区是地理空间目标的一种影响范围,通过对特定地图要素按设定距离条件形成一定缓冲区的多边形实体,以实现数据在二维空间扩展的信息分析方法。缓冲区p即给定空间对象A的邻域,其计算公式为[43]：
p = x d ( x , A ) ≤ r
式中：d一般为欧氏距离（km）;r为邻域半径或缓冲区建立条件。
1.3.4 地理叠置分析
叠置分析是将同一地区两组或两组以上要素进行叠置以产生新特征、揭示相关关系的分析方法。乡村旅游发展的自然地理要素难以使用回归分析,故采用地理叠置分析透视自然地理类外源因素的影响。
1.3.5 地理加权回归
普通最小二乘法线性回归（OLS）存在空间均质性假定的局限,地理加权回归模型（GWR）则将样点地理位置嵌入回归参数中,可有效处理空间异质性问题[43]。OLS模型是空间回归分析的起点,剔除未通过显著性检验的自变量获得正确的全局模型[44]：
y = α 0 + ∑ k = 1 n α k x k + ε
式中： y为观测的因变量; x k为第 k个自变量的值; α 0为常数项估计值; α k为第 k个自变量的系数估计值; ε为误差项。本文使用逐步回归剔除未通过显著性检验的自变量。继而将通过检验的自变量进行GWR分析,其模型[43]为：
y i = β 0 u i , v i + ∑ k = 1 n β k u i , v i x ik + ε i
式中： u i , v i为第 i个样点的地理坐标; y i为第 i个样点的观测值; x ik为第i个样点第 k个自变量的值; β 0 u i , v i为第 i个样点的常数项估计值; β k u i , v i为第 i个样点第 k个自变量的系数估计值。
使用高斯（Gauss）核函数法作为空间权函数,Wij函数形式[43]为：
W ij = exp - d ij b 2
式中：dij为空间单元i与j之间的距离（km）;b为带宽,本文选取AICc最小化准则确定最优带宽。

2 结果分析

2.1 中国乡村旅游发展的空间特征

2.1.1 整体分布特征
以自然断点法获得边缘平滑且层次感较强的全国乡村旅游重点村分布核密度图,整体呈现胡焕庸线以东热、以西冷,最高密度热点集聚区为京津两地和长三角地区,与人口分布和经济发展高度相关（图1b）。市域尺度分布数量较分散,北京、重庆、天津和上海4个直辖市超过17个,固原、拉萨、西宁、成都、延边、黄山、保定、遵义、南京和桂林等知名旅游城市为6~11个,160个城市或地区仅有1~2个,30个城市或地区没有乡村旅游重点村。全国乡村旅游重点村最邻近指数为0.5166（表2）,呈显著集聚。
表2 中国乡村旅游重点村最邻近指数及分布类型

Table 2 The nearest neighbor indexes and distribution types of key rural tourism villages in China

重点村类型 r 1 r E R Z p 分布类型
总量 0.3597 0.6963 0.5166 -29.2462 0.000 集聚
景区依附型 0.5477 1.0326 0.5304 -19.0555 0.000 集聚
文化遗产型 0.7243 1.2108 0.5982 -12.3957 0.000 集聚
新型三农型 0.6831 1.2267 0.5569 -13.8524 0.000 集聚
2.1.2 分类型分布特征
1000个乡村旅游重点村中,景区依附型、文化遗产型和新型三农型分别为449个、261个和267个,另有新疆生产建设兵团所辖23个无法确定。各类型乡村旅游重点村最邻近指数分别为0.5304、0.5982和0.5569（表2）,均呈显著集聚分布。三类乡村旅游重点村在全国范围呈现不同空间分异特征（图2）：（1）景区依附型呈现京津冀和长三角两大热点区,并在长江流域、环渤海区域和海南国际旅游岛形成次热点区。（2）文化遗产型在华东地区南部是最热点,其次为华北地区太行山脉和华南地区,分别对应江南水乡文化、中原文化与黄土高原文化及岭南文化片区。（3）新型三农型围绕京津冀和长三角城市群两个最大消费市场形成最热点区,在四川盆地、兰西城市群和华北平原三大重要农业产区形成次热点。
图2 不同类型乡村旅游重点村的空间分布差异

Fig. 2 Differences in the spatial distribution of different types of key rural tourism villages

2.2 乡村旅游发展路径的自然地理外源因素

2.2.1 自然基础
（1）高程与地貌
全国乡村旅游重点村分布呈由低海拔向高海拔递减趋势,三种类型重点村均随高程增加而减少,但不同类型在各高程阶梯中占比变化趋势不同（图3a、图4）：① 景区依附型在33.33%~50.00%之间波动,在各高程均保持优势,这与景区类型多样化有关;② 文化遗产型呈现在22.81%~50.00%之间的波动上升趋势,在更高海拔地区会涌现更多文化遗产型重点村;③ 新型三农型则在30.33%~0之间波动下降,涌现<250 m、1000~ 1500 m和2500~3000 m三种不同第一产业类型的重点村。整体而言,海拔越高越不利于乡村旅游开发,特别是海拔3000 m以上不利于新型三农型乡村旅游发展路径的开展。
图3 不同类型乡村旅游重点村与高程和地貌叠置

Fig. 3 Overlay of different types of key rural tourism villages with elevation and landform in China

图4 不同类型乡村旅游重点村的高程和地貌分布趋势

Fig. 4 Distribution trends of different types of key rural tourism villages at different elevations and landforms

从地貌类型来看,全国乡村旅游重点村中的36.60%分布于平原,60.70%分散于台地、丘陵、小起伏山地和中起伏山地中,仅有2.70%分布于大起伏和极大起伏山地中,基本呈现随落差增加而分布递减趋势（图3b、图4）。三种类型重点村均在平原占比最大,在大起伏山地分布较少,但在地形变化多样的台地、丘陵和中小起伏山地呈现不同变化趋势,景区依附型分布均衡、新型三农型逐渐减少而文化遗产型在小起伏山地中分布略多。不同类型重点村在各地貌类型中占比变化趋势不同：① 景区依附型占比一直保持领先优势,且随地势变化加大而比例增加;② 文化遗产型占比呈现波动上升趋势,在台地和山地中超过新型三农型;③ 新型三农型占比则波动下降,在平原和丘陵地区超过文化遗产型。整体而言,平原是最适宜发展乡村旅游的地貌类型,而大起伏和极大起伏山地尤其不适宜发展新型三农型乡村旅游。
（2）水系分布
将乡村旅游重点村与四级及以上水系进行叠置（图5）,可见34.90%的重点村分布于全水系2 km缓冲区,68.40%分布于5 km缓冲区内,约2/3分布于四级和五级水系缓冲区内。① 景区依附型中的37.64%和71.05%位于全水系2 km和5 km缓冲区内,对于水资源依赖度较高;② 文化遗产型中的32.95%和62.84%位于全水系2 km和5 km缓冲区内,在四级和五级水系缓冲区内文化遗产型占比（26.97%）高于新型三农型（19.50%）;③ 新型三农型中的32.96%和70.41%位于全水系2 km和5 km缓冲区内,在三级及以上水系中新型三农型占比（37.96%）高于文化遗产型（19.44%）。水文因素不仅是乡村形成期选址和发展期扩张的重要因素,也是旅游活动的重要资源因素,不同类型旅游发展路径对水资源的依赖和需求也不同。
图5 不同类型乡村旅游重点村与水系叠置

Fig. 5 Overlay of different types of key rural tourism villages with water systems in China

（3）生态基底
将中国生态地理分区与乡村旅游重点村叠置（图6a）。重点村集中于中亚热带（29.70%）和暖温带（25.30%）湿润地区,其次是中温带（15.80%）和北亚热带（12.50%）湿润地区,而在中热带湿润地区、高原亚寒带半湿润地区和寒温带湿润地区均不足0.50%。除高原亚寒带半湿润地区以文化遗产型为主导外,其余地区景区依附型均保持领先优势。基于组成生态系统的生物物种和非生物环境要素划分形成包括农田、森林、草地、水体与湿地、荒漠、聚落和其他共7类中国陆地生态系统类型（图6b）。乡村旅游重点村高度集中于农田（45.00%）、森林（29.30%）和草地（13.70%）三类生态系统中,三种重点村亚型基本保持一致的分布趋势。农田生态系统中占比最大的是文化遗产型（42.53%）,而森林、草地、水体与湿地、荒漠生态系统中占比最大的均为景区依附型。总之,生态基底不仅是特定文化和产业类型形成基础,也是影响乡村旅游发展的重要自然条件。
图6 不同类型乡村旅游重点村与生态地理分区和陆地生态系统类型叠置

Fig. 6 Overlay of different types of key rural tourism villages with ecological geographical divisions and terrestrial ecosystems

2.2.2 地理区位
（1）中心城市
乡村旅游以自驾游为主,以省会城市120 km（2 h）、非省会城市60 km（1 h）构建中心城市辐射区（图7a）。62.30%的重点村处于中心城市60 km辐射圈内,31.90%处于60~120 km辐射圈内,仅有5.80%的重点村距离中心城市大于120 km,其中新型三农型高度集中于60 km辐射圈内（74.91%）。全部重点村距离最近中心城市平均距离为57.44 km,景区依附型、文化遗产型和新型三农型平均距离依次为60.92 km、61.59 km和47.26 km。一方面,乡村旅游客源多为周边城市居民,近中心城市意味着更接近客源市场,特别是新型三农型更依赖中心城市;但另一方面,与中心城市距离缩短也意味着乡村资源本底易于城镇化而降低吸引力。因此,与中心城市的适度距离是乡村旅游发展的必要门槛条件。
图7 不同类型乡村旅游重点村与中心城市和交通干道叠置

Fig. 7 Overlay of different types of key rural tourism villages with central cities and arterial roads

（2）交通干道
以省道、国道及高速公路为交通干道绘制公路网密度图与乡村旅游重点村叠置,按照自然断点法进一步将公路网密度值划分为由高到低5个区间,其所覆盖重点村比例依次为7.50%、17.30%、31.10%、32.60%和11.50%,即中值和较低值区分布最为密集,在这一区域交通可达性和乡村性形成良好平衡关系（图7b）。景区依附型和新型三农型分布峰值在中密度区,而文化遗产型峰值在较低密度区。31.50%和69.50%的重点村位于交通干道5 km和10 km缓冲区内,景区依附型、文化遗产型和新型三农型重点村位于交通干道10 km缓冲区的占比分别为61.02%、61.69%和89.89%。公路自驾游是乡村旅游主要方式,因此交通可达性是乡村发展旅游的必要条件,交通干道密度与重点村分布呈倒U型关系,新型三农型交通依赖更显著。

2.3 乡村旅游发展路径的社会经济外源因素

结合乡村旅游发展实际情况和为纳入更多解释变量,参考Fisher提出的p值区间标准[45],将显著性水平α设置为0.1,置信度为90%。通过逐步回归剔除具有多重共线性和未通过显著性检验的指标得到OLS模型（表3）,进一步进行GWR回归（表4）。三个GWR模型R2均高于对应OLS模型,AICc值均低于对应OLS模型。具有较低AICc值（相差大于3）的模型更优,即GWR模型均为更优模型。三个模型均有超过96.21%的城市局部回归模型通过残差检验。
表3 OLS和GWR模型基本指标

Table 3 Basic results of OLS and GWR models

指标 N景区依附型 N文化遗产型 N新型三农型
OLS模型 GWR模型 OLS模型 GWR模型 OLS模型 GWR模型
校正R2 0.353 0.527 0.293 0.352 0.468 0.537
AICc 1205.839 1124.212 925.027 906.288 925.027 954.408
p/通过残差检验率 0.000 96.21% 0.000 96.50% 0.000 96.79%
局部R2 — 0.011~0.876 — 0.044~0.505 — 0.264~0.665
表4 OLS和GWR模型自变量系数

Table 4 Independent variable coefficients of OLS and GWR models

因变量 自变量 OLS模型 GWR模型
β p VIF Cave Cmin C25 Cmed C75 Cmax
N景区依附型 高级景区数量 0.545 0.000 1.371 0.840 -0.784 0.628 0.757 0.982 10.589
公路客运量 0.098 0.058 1.371 0.035 -0.829 -0.005 0.030 0.085 0.379
N文化遗产型 A级景区数量 0.161 0.002 1.291 0.067 -0.357 0.043 0.078 0.105 0.165
公路客运量 0.118 0.024 1.265 0.017 -0.118 0.009 0.020 0.028 0.056
国家传统村落
数量		 0.459 0.000 1.033 0.016 0.007 0.011 0.013 0.016 0.107
N新型三农型 旅游人次 0.385 0.005 2.427 0.068 -0.537 0.060 0.076 0.098 0.116
第三产业产值 0.629 0.042 3.035 0.386 0.138 0.292 0.401 0.461 1.454
人均可支配收入 -0.475 0.000 4.131 -0.739 -1.215 -0.879 -0.763 -0.556 -0.060
城镇化率 0.144 0.000 2.877 0.126 -0.160 0.041 0.124 0.200 0.456
公路客运量 -0.155 0.000 1.700 -0.026 -0.110 -0.040 -0.026 -0.021 0.507
政府网站 0.086 0.058 1.169 0.012 -0.003 0.009 0.012 0.013 0.069

注：β表示标准化系数,Cave、Cmin、C25、Cmed、C75和Cmax分别表示回归系数的平均值、最小值、下四分位值、中位值、上四分位值和最大值。

2.3.1 景区依附型外源因素
纳入景区依附型OLS模型中的解释变量按系数由高到低为高级景区数量（0.545）和公路客运量（0.098）。高级景区作为景区依附型乡村旅游发展路径的依托资源本底,对其发展水平具有决定性作用。除大兴安岭最北部地区外,高级景区数量均为正向影响（图8）,并在青藏高原、内蒙古高原和四川盆地影响力达到峰值。公路客运量对景区依附型旅游发展路径影响较弱,不考虑少部分拟合不理想地区,公路客运量呈正向影响并由北向南影响力递减。景区依附型乡村旅游发展路径的关键外源因素是区域内4A和5A级景区的规模和发展水平,高级景区不仅为依附型乡村保证稳定且规模可观的客源,还在区域内形成品牌效应、规模效应和扩散乘数效应[17]。这类景区吸引大量区域乃至全国客源,交通系统通达性起到重要接驳作用。
图8 景区依附型乡村旅游重点村GWR模型的回归系数分布

Fig. 8 The regression coefficient distribution of the GWR Model of scenic dependent key rural tourism villages

2.3.2 文化遗产型外源因素
纳入文化遗产型OLS模型中的解释变量按系数由高到低为国家传统村落数量（0.459）、A级景区数量（0.161）和公路客运量（0.118）。国家传统村落成为文化遗产型乡村旅游发展路径的资源基础和首要条件,其影响力为正并由北向南递减（图9）。A级景区数量表征地区旅游产业发展水平,除西南部分拟合不佳地区外,其对文化遗产型乡村旅游发展路径产生正向影响,影响力由东北向西南递减。公路客运量在大部分地区为正,而在北部、西部和东部小部分地区出现负值。
图9 文化遗产型乡村旅游重点村GWR模型的回归系数分布

Fig. 9 The regression coefficient distribution of the GWR Model of cultural heritage-based key rural tourism villages

2.3.3 新型三农型外源因素
纳入新型三农型OLS模型的解释变量按系数由高到低为第三产业产值（0.629）、人均可支配收入（-0.475）、旅游人次（0.385）、公路客运量（-0.155）、城镇化率（0.144）和政府网站（0.086）。第三产业产值表征地方服务业发展水平,为推动乡村走上新型三农道路和向旅游业转型提供必要市场基础,其影响力为正且从西北和东北向南部递减（图10）,即在第三产业越不发达地区,新型三农向旅游转型越依赖其本地服务业基础。人均可支配收入对于新型三农型乡村旅游发展影响为负,且由中部向东西两侧递减,即居民收入越低地区,保留越多乡村性,村民和地方政府也更具旅游业增收内在动力。沿海经济发达地区乡村城镇化较快、工业发达,旅游业发展内生动力较弱。旅游人次表征潜在消费市场规模,其影响力在除西藏和新疆外为正,并由南向西递减,即南部地区旅游市场规模对于新型三农型旅游发展作用更大,是典型外部诱发因素。公路客运量对于新型三农型旅游发展呈弱负向影响,并由东北向西北递减,即交通流动规模越大,无论是流出导致的乡村空心化还是流入导致的乡村性流失都更显著。城镇化率在东南地区影响为负,即高度城镇化发展水平降低经济发达地区乡村资源吸引力,而在其他大部分地区城镇化率均为正向影响,并由中北部向周围递减。这些地区城镇化水平越高,居民乡村旅游需求越高,因此促进新型三农型乡村旅游发展。政府网站在一定程度上表征政府对于乡村旅游发展的支持态度,其对乡村旅游发展呈现正向影响,并由西南和中部向两侧递减。
图10 新型三农型乡村旅游重点村GWR模型的回归系数分布

Fig. 10 The regression coefficient distribution of the GWR Model of new type for agriculture, rural areas and farmers of key rural tourism villages

3 结论与讨论

乡村旅游日益成为政界、业界和学界共同聚焦的一条乡村振兴路径。如何审慎评估并选择适宜的乡村旅游发展路径成为重要的实践和学术问题。本文以全国乡村旅游重点村为例,基于“起点—动力”假说,探讨不同类型乡村旅游发展路径的外源因素。结论如下：（1）全国乡村旅游发展呈现东南热、西北冷集聚分布,形成京津和长三角两大热点区。景区依附型是最主要的乡村旅游发展路径类型,呈现京津冀、长三角热点区和长江流域、环渤海区域、海南岛次热点区;文化遗产型集中分布于江南水乡文化、中原文化与黄土高原文化及岭南文化片区;新型三农型在京津冀、长三角形成最热区,在四川盆地、兰西城市群和华北平原三大重要农业产区形成次热点。（2）高程、地貌、水系、生态地理分区、陆地生态系统类型、中心城市和交通干道是影响不同类型乡村旅游发展路径的自然基础与地理区位外源条件。（3）不同类型乡村旅游发展路径的社会经济外源条件存在显著差异：景区依附型主要外源条件是高级景区数量和公路客运量;文化遗产型乡村旅游发展的主要外源条件是国家传统村落数量、A级景区数量和公路客运量;新型三农型乡村旅游发展的主要外源条件是地区第三产业产值、人均可支配收入、旅游人次、公路客运量、城镇化率和政府政策。乡村旅游发展并不是乡村振兴普适道路,资源赋存是启动乡村旅游和选择发展路径类型的起始显性门槛,而外源自然地理和社会经济因素是保障乡村旅游路径可持续的隐形门槛,并因发展路径类型不同而异。
本文尝试从宏观尺度探讨不同类型乡村旅游发展路径的外源影响因素,以期推动乡村旅游发展路径的理性选择和对投资热潮的审慎反思。（1）乡村旅游发展路径的选择同时具有显性门槛和隐性门槛。旅游发展起始阶段的“起点”是乡村选择特定旅游发展路径的显性门槛,乡村所具有的资源赋存决定乡村选择景区依附型、文化遗产型、新型三农型发展路径或不适宜发展旅游。不同类型发展路径对应不同的“动力”隐性门槛,自然地理因素是早期外源因素,而在演化过程中社会经济因素逐渐成为主导。因此,选择乡村旅游发展路径不仅要评估资源赋存,还要考量外部多元因素耦合的隐形门槛,审慎评估是否具备旅游发展条件,以避免蜂拥上马旅游项目造成资源浪费。（2）景区依附型乡村旅游发展路径进入起点门槛较高,高度依赖域内高级别景区发展和交通客运系统建设。但对自然地理条件选择性较低,能够在不同高程、地貌和生态系统类型中均衡分布,对本地整体经济发展、文化基底、产业基础、旅游政策等依赖较少。因此,充分发挥高级别景区扩散效应、维护其可持续发展和旅游人次稳定增长,是推动景区依附型乡村旅游发展路径可持续的关键。（3）文化遗产型乡村旅游发展路径的起点依赖于乡村自身所具备文化遗存的价值,高海拔、山地和台地地貌、邻近小型水系、传统产业生态系统保存、与城市和交通干道高密度区保持一定距离等自然地理条件有利于文化遗存持续保护,但地区整体传统村落文化遗产数量、地区旅游业发展水平以及交通流动性则是其旅游发展路径可持续的外源社会经济因素。（4）新型三农型乡村旅游发展路径的进入起点门槛最低,但持续发展需要更多元和复杂的外部环境基础条件为支撑,即隐形门槛最高。不仅对自然地理条件具有较高依赖性,如适宜海拔、适宜农业发展的平原和丘陵地貌、邻近水系、特定生态基底和生态系统类型,也需要距离中心城市较近距离、良好交通干道网络、地区第三产业发展水平、城镇化水平、游客量和政策推动等。（4）多元发展不仅是当前诸多乡村旅游地借以降低对景区过度依赖、丰富村域旅游资源、提升乡村旅游吸引力、改变粗放发展、提高旅游效益等的一剂良方,也已然成为诸多乡村发展旅游的终极宏图愿景。但值得引起重视的是,在发展乡村旅游初始阶段,应当谨慎避免旅游发展激进路径,而应循序渐进,通过仔细评估乡村是否能达到特定旅游发展路径的显性和外源隐性门槛,先走特色发展路径再向多元转型。
本文仍存在值得改进的不足之处：（1）利用宏观数据进行分类型乡村旅游发展外源因素的探索,在追求全局可比性的同时降低了单体乡村评价的精准性。乡村旅游重点村评选具有一定政策倾向性,本文通过市域和类型比较弱化上述影响,并尝试使用政府官方网站的相关信息数量表征政府政策及支持水平,有待探索更合适的方法。（2）本文仅识别宏观尺度乡村旅游发展外源因素,通过多案例比较或村级统计数据可进一步精准分析外源因素作用机制和耦合关系。（3）GWR模型结果虽满足本文要求,但仍值得进一步改进。如部分地区模型拟合度不理想,一方面可能因自变量选取局限所致,本文只考虑乡村旅游发展外源因素,没有纳入内源因素分析,故未来通过聚焦村级尺度纳入内源因素回归,可显著提升模型拟合度和探讨内外源因素交互作用;另一方面则可能源自对乡村旅游发展路径类型划分不够细化,如可进一步依据所依附景区类型不同将景区依附型细分为更多亚型。

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