, 刘家明, 朱鹤Spatial distribution of homestay and its influencing factors in the Yangtze River Delta of China
LONGFei, LIUJiaming, ZHUHe通讯作者:
收稿日期:2018-04-3
修回日期:2018-09-6
网络出版日期:2019-04-20
版权声明:2019《地理研究》编辑部《地理研究》编辑部 所有
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摘要
关键词：
Abstract
In recent years, China's homestay industry has developed rapidly, and it has increasingly became an advanced development mode of tourism accommodation. Taking homestay in Yangtze River Delta as an example, which is the most developed agglomeration in the region, this paper based on the network crawler data of homestay and inn channel on 'qunar.com', uses nearest neighbor analysis and kernel density estimation to study its spatial distribution. And through stepwise regression analysis, it finds out: (1) homestay is characterized by high agglomeration in space, showing the multi-core cluster distribution, and the density of the homestay decreases from center to outer areas; (2) homestay is especially located around the periphery of developed cities, forming density centers; (3) taking 15 factors into account, such as economic environment, traffic condition, population condition, spending capacity, tourism market condition, tourism resources condition and environmental condition, we conclude that tourism revenue per unit area, number of A-level scenic spots, population density and regional GDP have significant positive impact on the density of homestay. In terms of influence, the tourism revenue per unit area > number of A-level scenic spots > population density > regional GDP.
Keywords：
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1 引言
城市经济的飞速发展,吸引大量农村人口向城镇转移,造成乡村空心化、传统村庄走向衰败;产生了农村院落闲置废弃、空巢老人和留守妇女儿童逐年增多、传统建筑损毁、地方文化传承缺失等一系列问题。近年来,城市中产阶级逐步成为旅游消费市场的主体,回归自然、留住乡愁情怀日益凸显,传统乡土文化的保护与传承、乡村建筑的保护与开发开始受到重视,大众旅游的焦点再次由城市投向乡村。这一转变推动了民宿产业的发展,使之成为旅游产业链中的重要一环。在乡村振兴战略的背景下,民宿作为乡村重要的旅游资源和服务设施,已经成为乡村旅游产业发展的新增长点和乡村振兴实现的重要抓手,受到社会各界的广泛重视。目前,对于民宿的定义,学术界尚无统一定论。民宿兴起于欧美,在日本和中国台湾的发展相对成熟,2015年以来在国内大规模迅速发展。民宿表达以英国B&B（Bed and Breakfast）为代表,也有用Homestay、Family Hotel、Family Inn、Guest House、Hostel等词汇来表示民宿。Alstair等将民宿定义为乡村居民将一部分住宅出租给游客并提供其亲近自然、感受乡土特色文化活动的机会,具有浓厚乡土气息的一种乡村体验[1];Clarke认为民宿是能够体验旅游环境的住宿产品[2];Timothy认为,民宿是建在乡村环境中的为游客提供住宿与餐饮服务的旅舍,旅游者通过入住民宿,可了解当地居民的日常生活与当地文化[3]。在国内的民宿管理实践中,各个地方政府也对民宿概念进行各自的界定。《台湾民宿管理办法》指出：“民宿系指利用自用住宅空闲房间,结合当地人文、自然景观、生态、环境资源及农林渔牧生产活动,以家庭副业方式经营,提供旅客乡野生活之住宿处所”[4]。国家旅游局发布了《旅游民宿基本要求与评价》的行业标准中对旅游民宿的定义为,利用当地闲置资源,民宿主人参与接待,为游客提供体验当地自然、文化与生产生活方式的小型住宿设施[5]。此外,北京市、浙江省、武夷山市等在旅游条例或民宿管理办法中都对民宿进行了相关定义。
综观国内外民宿的定义,虽然表述各不相同,但涉及的主体和内容大同小异。结合国内发展实践,笔者认为民宿概念内涵应包含以下几方面：第一,民宿发展的载体是闲置的民间住宅。第二,民宿的核心在于所依赖的在地环境。民宿重要吸引力就在于其在地性,浓郁的乡土风情、独特的建筑风格、淳朴的当地人服务都构成民宿的吸引因素。第三,民宿提供的不仅仅是住宿体验,更是生活方式。利用所在地区环境,追求休闲度假意境,超越传统乡村,提供新型旅居方式。
目前境外对于民宿的研究主要集中在民宿营销[6,7,8,9]、民宿经营者特征[10]、民宿客人动机和满意度[11]、民宿发展的影响因素[12,13,14]、民宿经营管理[15,16,17,18,19]等方面的研究,尤其是日本和中国台湾地区,发展时间较长,为内地的相关研究提供了一定的经验和参考。而内地对于民宿的研究还相对较少,已有成果多围绕民宿定义和分类[20,21]、民宿开发[22,23,24,25]、民宿设计[26,27,28,29]、民宿管理[30,31,32]、民宿资源评价[33,34]、民宿发展保障[35,36]展开,对于民宿产业布局的研究尚不多见。产业空间集聚是指同一产业在一定地域范围内的地理集中、产业资本要素在空间范围内不断汇集的动态过程[37]。旅游产业集群作为一种区域旅游发展的战略手段,能够有效指导区域的旅游发展。国内外****对旅游产业集群进行了大量深入的研究。民宿作为旅游产业中的重要组成部分,近年来在国内开始兴起,民宿产业在空间分布上表现出更强的集聚特征。周琼指出台湾民宿具有强烈的空间集聚特性,已形成民宿村或民宿群[38];熊国铭通过对供应链视角下的民宿集群发展状况进行研究,对民宿集群内部存在的问题进行了探讨[39];陈佳洁等以浙江省为例,研究了乡村旅游目的地品牌形象构建的影响因素以及民宿集群对于品牌形象产生的影响[40];李倩等根据承德市民宿产业集群的发展实际情况,对民宿产业集群进行分类[41]。在国内民宿的发展上,实践走在了理论研究之前,而对于涉及民宿发展整体分布情况和格局的研究尚不多见。因此,以上研究成果均只着眼于民宿某一领域的研究,而没有对民宿发展的空间布局进行研究。此外,由于发展时间较短,国内****关于中国民宿空间分布特征及影响因素的研究成果十分有限。
根据《2016民宿发展研究报告》中提出全国范围内民宿发展情况呈现出极强的地理集聚特征[42],通过对比分析,发现同一集聚区内民宿往往具备相似的风格,区域内部的民宿产业发展也具有相同的阶段特征。整体上看,全国的民宿发展可以归纳为10大集聚区域：滇西北民宿集聚区、川藏线民宿集聚区、长三角民宿集聚区、徽文化圈民宿集聚区、闽东南民宿集聚区、珠三角民宿集聚区、湘黔桂民宿集聚区、京津冀民宿集聚区、海南岛民宿集聚区、台湾民宿集聚区。
本文以民宿业最发达的长三角地区作为重点研究区域,以大型在线旅游网站作为数据获取平台,对获取的民宿客栈旅游数据和指标进行可视化分析和多因素逐步回归分析,并结合ArcGIS技术进行空间统计,总结出民宿空间集聚分布的总体特征,分析影响民宿分布的因素,以期引导民宿产业合理布局发展。
2 数据来源与研究方法
2.1 研究区概况
研究区主要集中在长三角地区。根据国务院2010年批准的《长江三角洲地区区域规划》划定的长江三角洲范围包括上海市、江苏省和浙江省,共25个城市,区域面积21.07万km2。该区域以莫干山周边为代表,形成了高品质的客栈民宿集聚,是大陆目前发展最成熟的典型范例。同时,其民宿集聚区的形成与区域经济优势、交通便捷性、乡村现代化、目的地资源特色性等地方因素有关,良好的经济和人文环境为民宿客栈产业集聚奠定了扎实的经济基础和人文基础。因此本文以长三角地区为例,分析区域内民宿的空间分布特征和形成因素,具有较强的典型性和代表性。2.2 数据来源
本文所研究的民宿是指利用自用或租用空闲住宅房间,结合当地自然、人文景观、生态环境资源及农林渔牧生产活动,为游客提供休闲住宿及相关生活服务的场所,主要包括精品民宿、客栈、家庭旅馆及含有住宿功能的农家乐等。相关数据主要来自于业内访问量较高、评价较好的去哪儿网客栈民宿频道,数据时间截止到2017年12月31日,利用网络爬虫技术爬取长三角地区民宿客栈的相关信息,并对其中的连锁酒店、城市公寓、青年旅社等非民宿客栈的冗杂信息进行剔除,共获取30244个民宿客栈信息。按照民宿所在的地理位置,分别对城区、县所在区域民宿数量进行统计。在探讨影响区域民宿分布的因素时,由于前人研究较少涉及,缺少参考。但民宿作为旅游住宿业的一种,其分布与住宿业旅游业和酒店的分布具有一定的共性,因此,在研究中参考酒店及住宿业的相关成果,并结合民宿发展的基本条件,选择地区经济基本状况（国内生产总值、地区人均国内生产总值）、交通状况（等级公路里程）、人口条件（常住人口数量）、居民消费能力（城镇居民恩格尔系数、农村居民恩格尔系数）、旅游市场状况（旅游总收入、旅游总人次）、旅游资源与环境条件（A级景区数量、传统村落数量、森林覆盖率）。其中,考虑到区域面积与尺度等状况,对A级景区数量、传统村落数量、旅游总收入、等级公路里程、常住人口数量分别计算其密度指标（除以区域面积）同时带入计算。综上,对上述共计15个指标进行统计,基于《中国旅游统计年鉴》《中国旅游统计年鉴：副本》《中国统计年鉴》《浙江省统计年鉴》《江苏省统计年鉴》及相关市辖区、县的统计公报,汇总140个区、县的相关数据,并进一步分析各因素对民宿分布的影响。
2.3 研究方法
2.3.1 最邻近分析 根据点要素在空间上的分布有均匀、随机和集聚三种状态,可用最邻近分析进行判别,其计算公式如下：式中：Rn为最近邻比率;d是每一点到其最邻近点的距离;RE为理论最邻近距离;
R值有标准差,使用Z值来代表其显著性,计算公式如下：
2.3.2 核密度分析法 本文主要利用ArcGIS地理分析技术对统计数据进行空间可视化分析,研究区域性民宿产业集聚区的空间分布特征及其形成的内外部动力机制。密度分析是根据输入要素数据计算整个区域的数据聚集状况,通过密度分析,可以将测量的点或者线生成连续表面,从而识别空间要素的集聚区域;其中核密度分析（Kernel Density Estimation,KDE）,基于搜索区内点的权重,可以更加平滑地呈现计算结果。
式中：K[ ]为核函数;h为带宽;n为在带宽范围内的已知点数目;d为数据的维度。
2.3.3 多因素逐步回归分析 采用多因素逐步回归的方法对影响民宿分布的主要因素进行识别。其基本原理是：对选取所有的自变量,根据其对因变量作用的大小逐个引进回归方程,通过反复筛选、替代,仅留下对因变量贡献较大的自变量,采用最小二次方的方法进行拟合,最终获得拟合效果最优的回归方程。使用多因素逐步回归方法可以尽可能多的选择自变量,同时可以剔除对因变量影响不显著的自变量。
其各因素之间的关系可表示为：
式中：i为样本容量,i=1, 2, …, 140;bji为方程变量系数,j=1, 2, …, i;Ui为残余项。
3 结果分析
3.1 民宿的空间分布特征
（1）长三角地区民宿呈集聚发展特征。通过空间最邻近分析计算发现R=0.145<1,表明长三角民宿点在空间上呈集聚分布状态,计算后的Z=-150.69,P为0.00,表明集聚极显著。（2）长三角地区民宿分布呈现多核心组团,单核心外围递减,中部较强外围较弱的分布特点。对长三角民宿集聚区的民宿进行定点定位分析及核密度计算,结果显示（图1）,长三角地区民宿密度集聚以上海、杭州、南京三个城市为中心,仅在这三个城市范围内的民宿数量就占长三角地区民宿总量的55.12%。长三角地区民宿形成以上海市为中心的一级组团,上海作为长三角地区的核心城市,是民宿集聚发展最为显著的区域,无论是经济优势还是区位优势都为民宿这种新业态提供了良好的发展基础,民宿快速发展并集聚。二级组团以杭州市、南京市为核心,二级组团集聚区域内有发达的社会经济基础、良好的旅游发展条件和大规模的民宿旅游市场客源,凭借长三角中心城市的区位优势,成为民宿集聚发展模式最多样、规模最大、经营最成熟的区域。其次,以苏州市、宁波市、湖州市、嘉兴市、舟山市形成三级核心组团。这些地区凭借自身得天独厚的旅游资源和长三角地区旅游客源共享的优势,成为长三角地区民宿集聚发展显著区域,该区域有太湖、苏州园林、莫干山、普陀山、乌镇、西塘等旅游核心吸引物,是休闲度假市场的重要组成,为民宿集聚发展提供了资源优势。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图1长三角地区民宿集聚现状
-->Fig. 1Agglomeration status of homestay in the Yangtze River Delta
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（3）长三角地区民宿集聚分布在核心景区周边。以3A级以上景区点位为中心分别建立了5 km、10 km和20 km的缓冲区,落在5 km缓冲区内的民宿占比71.15%;落在5~10 km缓冲区内的民宿占比17.52%;落在10~20 km范围内占比只有5%（图2）。距离景区较近的5 km范围内民宿分布占比很高,在远离景区的区域民宿数量急剧下降。景区周边来往游客众多,对住宿的需求量大;而民宿在提供住宿的同时,还能提供享受本地乡土文化、特色美食等机会,增加了目的地吸引力。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图2长三角地区旅游景区与民宿缓冲分布图
-->Fig. 2Buffer distribution of scenic spots and homestay in the Yangtze River Delta
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显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图3长三角地区民宿集聚分布影响因素
-->Fig. 3Influencing factors of homestay in the Yangtze River Delta
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3.2 民宿集聚的影响因素
3.2.1 影响因素构建和回归模型的建立 民宿分布的影响因素中,主要以区域基础环境和旅游市场条件为主。区域基础环境主要包括：①经济环境,民宿集聚的上海、杭州、南京、湖州、嘉兴、无锡、苏州城市等地区均是经济比较发达的城市,经济基础可能影响到民宿的集聚程度,此处选取国内生产总值和人均国内生产总值作为地区经济环境的参照;② 人口条件,一定的人口规模或密度是旅游市场发展的基本条件,此处选择常住人口数量和人口密度来表示区域人口规模;③ 消费能力,消费能力反映区域市场消费特征,一般而言,消费能力越强的市场,在休闲旅游相关活动上的消费水平就越高,此处以城镇居民恩格尔系数和农村居民恩格尔系数来反映地区消费能力;④ 交通条件,交通通达程度是影响旅游发展的重要条件,尤其是自驾游的兴起,极大带动了区域旅游产业的发展,此处选择等级公路里程及等级公路密度反映地区的通达状况。旅游市场条件主要包括：① 景区情况,景区是国内旅游的主要吸引点,研究中选择A级景区数量、A级景区密度、传统村落数量三个指标表示地区景区发展情况;② 旅游产业情况,作为旅游产业中的一大构成,民宿的发展可能受到地区旅游发展条件的影响,此处选取旅游总收入、单位面积旅游收入表示旅游产业情况。为了保持研究客观性,对部分指标排除区域面积影响（即计算单位面积的密度值）。在本研究中,对影响民宿分布的因素以探索性分析为主,无法保证枚举因素的全面性,但通过多因素逐步回归分析可以判断影响因变量Y民宿密度的主要因素,其各影响因素及定义如表1。Tab. 1
表1
表1民宿集聚的影响因素及定义
Tab. 1The influencing factors and definition of homestay agglomeration
| 编码 | 名称 | 含义/计算方法 | 样本均值 | 标准差 |
|---|---|---|---|---|
| Y | 民宿密度 | 区域（县、市辖区）民宿数量/面积 | 0.64 | 1.95 |
| X1 | 国内生产总值 | - | 1230.47 | 2539.98 |
| X2 | 人均国内生产总值 | - | 97727.52 | 52937.12 |
| X3 | 城镇居民恩格尔系数 | - | 35.78 | 3.70 |
| X4 | 农村居民恩格尔系数 | - | 37.21 | 3.37 |
| X5 | 常住人口数量 | - | 797768.38 | 1150839.82 |
| X6 | 人口密度 | 常住人口数量/面积 | 1396.65 | 3114.20 |
| X7 | 等级公路里程 | - | 2.03 | 1.19 |
| X8 | 等级公路里程密度 | 等级公路里程/面积 | 1.75 | 9.91 |
| X9 | A级景区数量 | - | 0.44 | 1.03 |
| X10 | 传统村落数量 | - | 8.50 | 8.75 |
| X11 | A级景区密度 | A级景区数量/面积 | 0.01 | 0.02 |
| X12 | 旅游总收入 | - | 233.83 | 397.76 |
| X13 | 单位面积旅游收入 | 旅游总收入/面积 | 0.65 | 2.18 |
| X14 | 传统村落数量 | 传统村落数量/面积 | 0.07 | 0.03 |
| X15 | 森林覆盖率 | - | 0.31 | 0.98 |
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3.2.2 多因素逐步回归的结果 根据2016年长三角民宿集聚区140个区、县的相关指标数据基于SPSS逐步回归模型进行计算。结果表明：在所选定的影响民宿分布的15个因素中,单位面积旅游收入A级景区数量、人口密度、地区国内生产总值对民宿集聚分布有显著影响,其他指标对民宿的集聚影响不显著（表2）。R=0.986>0.7,R2=0.973,F=10.659,P=0.000,显示整体拟合效果较好。经计算,区域民宿数量的模拟方程式为：
Tab. 2
表2
表2多因素逐步回归方程结果
Tab. 2The result of Stepwise regression equation with multiple factors
| 进入变量 | B | Std. | β | t | F |
|---|---|---|---|---|---|
| 常量 | -0.015 | 0.063 | -0.233 | 0.000 | |
| 单位面积旅游收入（X13） | 0.445 | 0.103 | 0.498 | 4.332 | 0.000 |
| 国内生产总值（X1） | 0.001 | 0.008 | 0.503 | 4.348 | 0.000 |
| 人口密度（X3） | 0.002 | 0.012 | 0.232 | 4.340 | 0.000 |
| A级景区数量（X9） | 0.324 | 0.099 | 0.171 | 3.265 | 0.002 |
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3.2.3 影响因素及影响力分析 在多因素逐步回归模型分析中,标准偏回归系数于同一个模型的不同系数的检验,其值越大表明对因变量的影响越大。计算后发现βX13>βX9>βX3>βX1,表明在区域民宿数量的影响程度上,单位面积旅游收入>A级景区数量>人口密度>地区国内生产总值。
旅游收入反映了地区旅游发展的基本状况,而单位面积旅游收入体现了区域旅游发展的效率,单位面积旅游收入越高,表明单位面积的土地产出的旅游效益越高,民宿作为旅游住宿中的重要产品组成,其发展也必定受到区域旅游发展效率的影响,单位面积的旅游收入越高,民宿的集聚情况越明显。上海作为长三角地区民宿集聚的一级核心城市,其单位面积旅游收入达到0.602 5亿元/km2,在长三角地区25个城市中居首位。长三角地区民宿集聚的三级组团核心城市,单位面积旅游收入都位居该区域前列,作为单位面积旅游收入较高的舟山市达到了0.459 4亿元/km2,虽然整个城市面积只有1440.12km2,但其民宿数量则达到了6448家。旅游收入发达地区拥有充足的游客来源,而单位面积较高的旅游收入雄厚又证明了游客强大的消费能力,其所在的地区自然成为民宿旅游发展的热区,形成了民宿以旅游收入发达城市为核心的组团式集聚分布格局。
A级景区是旅游重要的吸引物,也是旅游重要的目的地。旅游资源禀赋决定着旅游目的地的发展潜力,高禀赋旅游资源是刺激旅游者产生旅游动机的根本原因[10]。旅游资源的禀赋情况是民宿集聚分布的重要影响因素。浙江省和江苏省拥有A级景区数量和级别高居全国前列,其中江苏省拥有23家5A级景区,浙江省拥有16家5A级景区,长三角地区共拥有3A级以上景区736家。具有类型丰富的旅游资源可以对应不同类型不同层次的客源市场。旅游资源富集的景区内或周边是民宿集聚区成长的基础。长三角地区民宿集聚的三级组团城市苏州市、宁波市、湖州市、嘉兴市、舟山市,都具有数量多、禀赋高的旅游资源。苏州市周庄古镇、苏州园林、同里古镇景区、金鸡湖景区、沙家浜·虞山尚湖旅游区、宁波溪口、奉化滕头村、湖州市南浔古镇、莫干山风景名胜区、嘉兴市西塘古镇旅游景区、乌镇古镇旅游区、南湖旅游区、普陀山风景名胜区等都是兼具自然与人文特色、禀赋高、类型丰富的旅游资源,这些景区周边集聚了大量民宿。景区周边来往游客众多,对住宿的需求量大;而民宿在提供住宿的同时,还能提供享受本地乡土文化、特色美食等机会,成为众多旅游者的首选。因此,民宿往往选择靠近A级旅游景区的位置布局。
从人口密度上来看,人口旅游发展的市场基础,人口密度对民宿的集聚分布具有重要影响。民宿客源市场以2小时交通半径范围内的城市居民为主,因此,民宿必然在人口密度较大的城市及周边地区优先发展。长三角地区各城市中除湖州外,各大城市人口都超过了300万,其中上海市、苏州市超过了1000万,无锡市人口密度为1050人/km2,苏州市人口密度为2468人/km2。区域内庞大的人口基数成为民宿旅游重要的游客来源,人口密度较高地区乡村旅游的意愿更加突出,巨大的游客市场是民宿旅游集聚发展的重要保障。
地区国内生产总值成为影响民宿集聚分布的相关指标。经济发展水平高低是催生旅游动机的基础条件,也是旅游业发展的依托条件。根据佩鲁的增长极理论,经济要素的流动是在非均衡条件下发生,增长是以不同强度首先出现在一些增长极上。增长极是推进型产业及其相关产业的空间集聚[11]。因此,民宿的增长极通常位于经济较为发达的地区。经济发达地区的基础设施及配套设施完善,为民宿的经营提供了较大的发展空间。上海市是民宿集聚发展的一级组团核心城市,上海地区国内生产总值居中国城市第一位,二级组团核心城市杭州和南京经济发展水平也在全国居前列。经济发展水平影响旅游业的发展质量,从而影响旅游住宿相关产业的发展。
4 结论与讨论
在中央和地方各级政府相关政策的引导和激励下,受旅游消费升级和企业资本注入的驱动,民宿旅游得到迅速发展。不论是在大尺度空间范围内,还是在小尺度的区域,民宿在地理分布上都呈现出空间集聚的特征[43]。本研究基于网络爬虫数据,以民宿最为集中和发达的长三角地区为例,采用空间最邻近分析和密度分析,研究民宿的空间分布情况,发现民宿在空间上呈现高度集聚的特征。其中,以上海、南京、杭州为三大集聚中心,形成多核心组团状的分布模式,组团等级明显,呈现核心外围递减,中部较强外围较弱的格局。其中,上海市为民宿集聚的一级组团,杭州市、南京市则为二级组团,苏州市、宁波市、湖州市、嘉兴市、舟山市形成三级组团集聚分布态势。尤其集聚分布在经济较为发达的城市和核心景区周边,形成民宿集聚的密度中心。影响因素的研究以县（市辖区）为单元计算民宿密度作为因变量,以国内生产总值、人均国内生产总值、常住人口数量、人口密度、城镇居民恩格尔系数、农村居民恩格尔系数、等级公路里程、等级公路密度、A级景区数量和A级景区密度、传统村落数量、传统村落密度、旅游总收入、单位面积旅游收入、森林覆盖率共15个统计指标作为因变量,采用多因素逐步回归分析影响民宿集聚的主要因素,发现单位面积旅游收入、A级景区数量、人口密度、地区国内生产总值四个指标对民宿密度有显著影响。就影响力而言,单位面积旅游收入>A级景区数量>人口密度>地区国内生产总值。可见,民宿作为重要的新兴旅游业态,更依赖于区域旅游业的发展、高品质旅游资源和社会与经济发展条件,因此,在民宿集聚区的可持续发展方面,对于区域整体环境和实力的提升是重点之一。民宿作为一种充分利用闲置的民间住宅的新业态,其在带动就业、增加经济收入、提升社区居民旅游参与度、合理利用资源等方面具有明显作用,对于全域旅游发展和乡村振兴具有重要现实意义。对于民宿空间分布和影响因素的研究可以民宿业发展合理布局、统筹开发提供科学支持。同时,长三角地区是国内民宿发展最为成熟的地区,通过对民宿集聚空间格局和影响因素的研究可以对其他地区的民宿发展情况进行预测,并提供借鉴参考和指导。未来,随着民宿产业的进一步普及和升级,将会有更多的民宿集聚区形成,对于民宿集聚区的研究也将会成为热点之一。
在本研究中,为全面反映长三角地区民宿的整体分布特征,并未对民宿按照不同类型民宿进行拆分。此外,其他因素对于民宿集聚的影响也需要进一步挖掘和验证。如政策因素,民宿业的快速发展很大程度上取决于当地产业政策的鼓励和推动;互联网营销因素,民宿作为个性化的住宿产品,一直依托互联网营销和推广,互联网营销造势会使某地迅速聚集大量网红民宿,对于民宿产业的分布会有一定影响;除了旅游景区外,整个旅游地旅游资源丰富程度也会影响民宿分布。为了促进民宿产业健康有序发展,相关部门加强民宿产业规划,引导区域内民宿合理布局和发展将成为重点研究方向。
The authors have declared that no competing interests exist.
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| [37] | . 产业集群理论提出之后, 各行各业中产业集群研究逐步繁荣, 旅游产业集群也是其中之一。迄今为止, 国内旅游产业集群涉及概念与类型、形成条件、发展评判、形成机理等研究主题, 与学术研究形成鲜明对比的是, 旅游度假区、旅游产业集聚区等产业集群的案例研究滞后。本文根据国内外关于旅游产业集群的主要文献资料, 按照定义与内涵、成因与机制、竞合关系与联系网络、区域影响的逻辑顺序进行梳理与归纳, 并结合产业集群理论发展现状及国内外旅游产业集群研究对比, 提出了旅游产业集群研究与其他产业部门集群研究及国际旅游产业集群研究的差距, 最后提出国内旅游产业集群亟需加强研究的方面。 . 产业集群理论提出之后, 各行各业中产业集群研究逐步繁荣, 旅游产业集群也是其中之一。迄今为止, 国内旅游产业集群涉及概念与类型、形成条件、发展评判、形成机理等研究主题, 与学术研究形成鲜明对比的是, 旅游度假区、旅游产业集聚区等产业集群的案例研究滞后。本文根据国内外关于旅游产业集群的主要文献资料, 按照定义与内涵、成因与机制、竞合关系与联系网络、区域影响的逻辑顺序进行梳理与归纳, 并结合产业集群理论发展现状及国内外旅游产业集群研究对比, 提出了旅游产业集群研究与其他产业部门集群研究及国际旅游产业集群研究的差距, 最后提出国内旅游产业集群亟需加强研究的方面。 |
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