EN中文

地理科学 >

2024 , Vol. 44 >Issue 4: 693 - 702

DOI: https://doi.org/10.13249/j.cnki.sgs.20221487

新型基础设施推动区域经济高质量发展

原中央苏区县域韧性框架下红色旅游资源空间优化开发研究

  • 查瑞波 , 1, 2, 3 ,
  • 黄悦 1, 2, 3 ,
  • 余佳乐 1, 2 ,
  • 谢楚 1, 2, 3 ,
  • 林明水 , 1, 2, *
展开
  • 1.福建师范大学文化旅游与公共管理学院，福建 福州 350117
  • 2.智慧旅游福建省高校重点实验室，福建 福州 350117
  • 3.福建师范大学地理科学学院，福建 福州 350117

查瑞波 （1989—），男，陕西咸阳人，副教授，硕导，主要研究方向为旅游地理与区域可持续发展。E-mail:

收稿日期: 2023-01-10

  修回日期: 2023-04-12

  网络出版日期: 2024-05-01

基金资助

国家自然科学基金项目(42201267)

福建省创新战略研究项目(2023R0031)

国家社会科学基金项目(21&ZD179)

福建省科协科技创新智库课题资助(FJKX-2022XKB005)

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

Spatial pattern optimization of red tourism resources in the Former Central Soviet Area of China under county regional resilience framework

  • Zha Ruibo , 1, 2, 3 ,
  • Huang Yue 1, 2, 3 ,
  • Yu Jiale 1, 2 ,
  • Xie Chu 1, 2, 3 ,
  • Lin Mingshui , 1, 2, *
Expand
  • 1. School of Cultural Tourism and Public Administration, Fujian Normal University, Fuzhou 350117, Fujian, China
  • 2. The Higher Educational Key Laboratory for Smart Tourism of Fujian Province, Fuzhou 350117, Fujian, China
  • 3. School of Geographical Science, Fujian Normal University, Fuzhou 350117, Fujian, China

Received date: 2023-01-10

  Revised date: 2023-04-12

  Online published: 2024-05-01

Supported by

National Natural Science Foundation of China(42201267)

Fujian Innovation Strategy Research Project(2023R0031)

National Social Science foundation of China(21&ZD179)

Science and Technology Innovation Think Tank Project of Fujian(FJKX-2022XKB005)

Copyright

Copyright reserved © 2024.
Fold

摘要

选取原中央苏区范围内的闽、赣、粤97个县，从生态韧性、经济韧性、文化韧性、社会韧性4个方面构建了区域可持续发展韧性（RSD）水平评价指标体系，并对研究区内红色旅游资源空间维度上的特征与类别进行分类识别。研究结果如下：① 研究区RSD韧性系统水平总体为中低韧性，整体呈现“中部高，四周低”的空间分布特征。② 红色旅游资源分布存在明显的集聚性，同时也有小部分处于零星分布的状态，根据其规模和影响力从高到低划分为聚类V~I共5种聚类类型。③ 红色旅游资源空间分布与RSD韧性水平存在明显关联性，其中经济韧性较低、社会韧性中等，文化韧性和生态韧性较高。④ 基于全域旅游等规划理念，充分考量县域韧性水平和红色旅游资源的发展现状，规划出“三区、两带、两核心”的红色旅游资源开发空间格局。

关键词： 区域韧性; 红色旅游资源; 可持续发展; 空间格局优化; 原中央苏区

本文引用格式

查瑞波 , 黄悦 , 余佳乐 , 谢楚 , 林明水 . 原中央苏区县域韧性框架下红色旅游资源空间优化开发研究[J]. 地理科学, 2024 , 44(4) : 693 -702 . DOI: 10.13249/j.cnki.sgs.20221487

Abstract

Based on regional resilience, the evaluation index system of regional sustainable development (RSD) resilience will be constructed, and the development of red tourism resources in the study area will be planned in a spatial pattern, which is conducive to reasonably promoting the development of red tourism resources, promoting regional sustainable development, and achieving mutual promotion and win-win results. In this study, 97 counties in the Former Central Soviet Area of Fujian, Jiangxi and Guangdong were taken as examples to build an evaluation index system of RSD resilience level from 4 aspects of ecological resilience, economic resilience, cultural resilience and social resilience, and to classify and identify the characteristics and categories of red tourism resources in the spatial dimension. The research results are as follows: 1) The RSD toughness system level in the study area is generally medium low toughness, showing the spatial distribution characteristics of “high in the middle, low around”. 2) The distribution of Red Brigade resources in the Former Central Soviet Area is obviously clustered, while a small part of them are scattered. According to their scale and influence, they can be divided into 5 cluster types: cluster V, cluster IV, cluster III, cluster II, and cluster I. 3) With the goal of achieving regional sustainable development and improving the overall level of RSD resilience system, among them, economic resilience is low, social resilience is medium, cultural resilience and ecological resilience are high. 4) Based on the concept of global tourism planning, after fully considering the county’s resilience level and the development status of red tourism resources, the spatial pattern of red tourism resources development of “three zones, two belts and two cores” is finally planned. The research is of great significance to improve the coordinated development level of RSD resilience system and red tourism resources and realize the sustainable development of the Former Central Soviet Area.

Key words： regional resilience; red tourism resources; sustainable development; spatial pattern optimization; the Former Central Soviet Area of China

原中央苏区是中国红色精神的发源地，党中央一直高度重视该地区社会经济发展，提出要奋力推动原中央苏区加快振兴和共同富裕。2022年国家在《关于同意建设赣州、闽西革命老区高质量发展示范区的批复》（http://www.gov.cn/zhengce/content/2022-03/15/content_5679125.htm）中明确提出要完善革命老区基础设施建设，提高人民的生活水平，将原中央苏区打造为革命老区振兴的成功案例。长期以来，由于行政区划复杂、地理条件限制等多重原因，原中央苏区内部的经济社会发展不协调导致的发展不平衡不充分等问题较为突出。面对这些问题，红色旅游作为原中央苏区发展的核心竞争力是个很好的抓手[1]。红色旅游兼顾了文化传承、社会发展、经济复苏等多种复合功能[2]，可以优化产业结构、促进社会经济可持续发展[3-4]。但是目前有关红色旅游资源融合与优化的研究并不常见，因此，基于“五位一体”与全域旅游的发展理念探索区域发展与红色旅游资源的协调整合具有理论创新性与时代紧迫性。
红色旅游资源是以中国革命历史、革命精神、革命纪念地和革命事迹等为载体的具有中国特色的旅游资源[5]。中国的红色旅游资源区域分布不平衡、发展不协调[6]，保护和利用面临着破碎化、片段化、静态化的问题[7]。目前，红色旅游相关研究基于建党百年[8]、苏区振兴[9]等视角，探究了革命文物[10]、民俗文化[11]、体育文化[12]等问题，认为红色旅游资源应与不同资源结合进行融合开发，然而，已有研究缺少全域旅游视角下县域尺度的整合开发研究。因此，新时代红色旅游资源的保护规划还需要从空间视角上进行开发策略优化研究。
近年来，旅游地发展受不确定因素的影响越发显著，区域韧性（resilience）、脆弱性（vulnerability）、敏感性（sensitivity）等对旅游的影响问题受到越来越多的关注[13]。与脆弱性和敏感性只专注系统自身状态相比，韧性关注的是系统受外界扰动后恢复到初始状态的能力。区域韧性即区域在面临问题和变化时具备的调适冲击、做出积极回应的能力[14]，有研究表明区域韧性越高则区域可持续性发展能力越强[15]。目前，区域韧性与旅游可持续发展的关系也逐渐成为学界关注新热点[16]。国内外研究发现，区域韧性提升可以确保目的地更好地承受外来冲击压力[17]、使区域发展更有秩序和规律[18]。还有学者从数字韧性[19]、社交媒体[20]、旅游价值链韧性[21]、韧性影响机制[22]等视角进行了分析。
综上所述，已有研究尚缺少从县域视角出发对区域韧性与红色旅游关系的探讨。基于此，本文构建区域可持续发展韧性水平的指标评价体系，以原中央苏区97个县域为研究案例地，在区域可持续发展韧性的县域空间特征基础上，从多维度分析区域可持续发展韧性与红色旅游资源之间的关系、最后基于全域旅游理念提出科学优化原中央苏区红色旅游资源的空间利用对策。研究结论对协调原中央苏区内部县域间不平衡不充分的发展问题，助推全域红色旅游可持续开发具有理论和现实的重要参考意义。

1 研究区概况

原中央苏区位于中国东南部，以赣南、闽西的农村山区为主体。其地跨闽、赣、粤3省，面积多余8万km2，区域人口超4 000万[7]。该区域以山地丘陵地貌为主，耕地面积较少，一定程度上制约原中央苏区的经济发展，使其出现经济发展不平衡不充分的问题：东部沿海地区经济发展较快，西南山区发展较缓，其中江西的37个县就有15个国家级贫困县[23]。研究区有大量物质和非物质革命遗存，具很高的物质和精神文化价值，拥有著名的井冈山、瑞金等红色旅游景区1088处，国家级爱国主义教育基地16个，具有得天独厚的红色旅游发展优势[7]。原中央苏区具体范围：江西省赣州市、吉安市、抚州市全境，鹰潭市的贵溪市、上饶市的铅山县、广丰县、上饶县，宜春市的樟树市、袁州区，新余市的渝水区、分宜县，萍乡市的莲花县；福建省南平市、三明市、龙岩市全境，漳州市的芗城区、平和县、诏安县、南靖县、龙海市、漳浦县、云霄县、华安县；广东省梅州市的梅江区、梅县区、兴宁市、五华县、丰顺县、大埔县、平远县、蕉岭县，韶关市辖南雄市，潮州市的饶平县，河源市的龙川县。共计97个县级行政单位（图1）。原中央苏区县域协调发展是实现中国东南区域协调发展的关键问题，其振兴也是乡村振兴和城乡融合发展的重要目标。当前，原中央苏区区域发展不平衡，区域红色旅游开发不充分，空间格局亟需优化。
图1 原中央苏区地理位置

Fig. 1 Geographical location of the Former Central Soviet Area of China

2 研究数据与方法

2.1 RSD韧性系统指标选取

区域韧性系统的指标构建上，Joerin等[24]、Cutter等[25]从经济、社会、机构、环境、基础设施等方面构建了区域韧性指标体系；白立敏等[26]、李艳等[27]基于中国地级市尺度特征，从关联演化视角构建了经济−社会−环境−制度4个维度区域韧性框架。基于此，本研究基于区域韧性理论，结合旅游地特征[28]和可持续发展目标进行指标修正后，从经济韧性[29]、社会韧性、文化韧性、生态韧性4个维度构建研究区县域区域可持续发展韧性（Regional sustainable development，RSD）框架（表1）。
表1 原中央苏区RSD韧性水平综合评价指标体系

Table 1 Comprehensive evaluation index system of RSD resilience in the Former Central Soviet Area

目标层系统层指标层指标性质指标权重
　　注：旅游拉动率=当年地区生产总值增长率×[（当年地区旅游总收入−上一年地区旅游总收入）/（当年地区生产总值−上一年地区生产总值）]×100%[29]；旅游资源丰度为区域旅游资源种类数； 地形起伏度=某区域最高点海拔高度−最低点海拔高度。“+”表示该指标为正向指标；“−”表示该指标为负向指标。
RSD（韧性系统）EcR（经济韧性）人均GDP/元+0.037 40
第三产业占GDP比重/%+0.018 54
城乡收入差距/元−0.011 94
旅游总收入/亿元+0.071 00
旅游拉动率/%+0.036 50
SR（社会韧性）道路交通密度/（km/km2）+0.024 00
城镇化率/%+0.026 28
民生类资金支出/亿元+0.033 98
基础设施建设完善度/个+0.040 58
CR（文化韧性）旅游资源点数量/个+0.080 35
爱国主义教育基地数量/个+0.023 58
旅游资源丰度/种+0.304 77
普通高等院校数量/个+0.168 92
EnR（生态韧性）地形起伏度/km−0.015 36
空气优良率/%+0.005 91
森林覆盖率/%+0.006 73
造林面积/hm2+0.094 17

2.2 数据来源

考虑到研究关注的是区域空间开发优化以及数据完整性和可获得性问题，故选取最新可获得的2019年数据代表原中央苏区的发展现状。RSD韧性指标体系的经济、社会、文化和基础设施数据主要来源于《福建统计年鉴2020》[30]、《江西统计年鉴2020》[31]、《广东统计年鉴2020》[32]以及各县（市、区）的政府网站和年度工作报告。红色旅游资源相关数据来源于《福建省红色旅游发展规划（2018—2020年）》（https://wlt.fujian.gov.cn/zwgk/ghjh/202003/t20200306_5210318.htm）、《江西省红色旅游发展规划（2013—2017年）》（http://dct.jiangxi.gov.cn/art/2013/11/12/art_15392_444899.html）和《广东省旅游发展规划纲要（2011—2020年）》（http://www.gd.gov.cn/gkmlpt/content/0/140/mmpost_140910.html#7）以及中红网（http://www.crt.com.cn/）；地形、地图数据来自于1∶400万国家基础地理信息数据库（https://www.resdc.cn）。

2.3 研究方法

1） RSD韧性水平测度。研究采用“熵值−线性加权”两步法进行测度。首先，将原始数据进行极差标准化处理，采用熵值法确定各个指标所占的权重。其次，运用多目标加权求和计算出研究区97个县级行政单位RSD韧性系统水平综合指数[28]，指数得分越高说明县域RSD韧性水平越高。
2） 红色旅游资源空间测度
（1） 红色旅游资源冷热点测度。为分析研究区红色旅游资源冷热点的空间特征，需要明晰区内县域红色旅游资源的影响力，公式如下：
$ I'_y={\displaystyle\sum}_{p=1}^x S_{y p} L_{y p} $
式中，I'y为红色旅游资源影响力第y个目标层总得分；Syp为红色旅游资源规模第y个目标层中第p个因素层得分；Lyp为红色旅游资源级别赋值（国家、省、地级市、县级分别对应5分、3分、2分、1分） 第y个目标层中第p个因素层的权重值；x为第y个目标层对应的因素层的指标个数；研究区红色旅游资源的空间特征分析主要选取空间自相关方法的全局Moran’s I指数[33]和局域关联指数[34]。全局Moran’s I指数用于表达红色旅游资源在研究区县域范围内空间相关性的整体趋势及差异性[29]。局域关联指数Getis-Ord Gi*通常用来反映要素空间分布的自相关性，刻画要素空间分布在不同地域单元的相互作用，分析红色旅游资源在局部空间的分布特征，即热点区与冷点区的空间分布[30]。
（2） 红色旅游资源聚类分区测度。局域关联指数可以通过Geoda软件测度出不同县域单元红色旅游资源的高值簇与低值簇进而进行聚类分区分析，将统计结果导入Geoda 1.1.4软件进行K-means分析，最后使用Queen链接方法[35-36]进行聚类分析。Queen链接方法认为，地理空间位置的关系会影响2个单位之间的相似度，两者越近相似度越高[31]。

3 结果分析

3.1 RSD韧性系统的空间格局特征

由于各韧性水平的数值不一，为了直观、统一呈现不同水平分布，本文研究参考了世界银行对于经济发展水平不同阶段的划分①(①https://documents.worldbank.org/en/publication/documents-reports/documentdetail/496091468180250433/per-capita-income-estimating-internationally-comparable-numbers/ [2022-03-21])，分别计算系统韧性水平指数平均值的50%，100%，150%作为临界值，划分为低水平、中低水平、中高水平、高水平4个等级。运用ArcGIS软件进行数据空间呈现如图2所示。
图2 原中央苏区RSD韧性系统水平分布情况

Fig. 2 Distribution of the RSD resilience system in the Former Central Soviet Area

图2a所示，研究区RSD韧性整体系统高水平主要在闽赣粤3省交界处有大面积的集聚和井冈山市周边小范围的集聚，以中低水平为主体，存在个别独立的高水平和低水平县域。图2b所示，区域经济韧性水平空间分布具有明显的边界。以东部福建省内的县域大多数为中高水平，西部江西省内的县域大多数为中低水平，东部明显高于西部，整体看来研究区经济韧性水平较差。图2c所示，区域社会韧性水平大部分为中低水平。在区域南部和西北部存在中高水平的聚集，其中全南县、定南县、崇义县、大余县、资溪县、宜黄县、崇仁县处于最低水平。图2d所示，区域文化韧性水平呈现“中部高，四周低”的空间分布格局。处于最低等级的县域占了50%以上。区域内拥有国家级爱国主义教育基地16个，旅游资源丰富，其中瑞金市、井冈山市、建宁县、龙川县的旅游资源点分别高达84、70、43、43个。图2e所示，区域生态韧性水平在广东和福建省内的县域有明显的高水平聚集，但江西省内整体水平处于中低水平。省份之间的韧性水平差异较大。虽然区域内生态资源丰富，但跨省域的协同保护和开发水平不高。

3.2 基于RSD韧性框架的原中央苏区红色旅游资源开发空间优化分析

3.2.1 红色旅游资源空间冷热点与聚类分析

基于研究区各个县域单位的红色旅游资源点数量规模，并根据其资源级别不同对其进行赋值得到红色旅游资源影响力。使用ArcGIS空间自相关分析对红色旅游资源分布进行分析，得到P值为0.075 145，z值为1.78，Moran’s I指数为0.123，这说明了研究区红色旅游资源存在聚集性。使用Getis-Ord Gi*热点指数分析，得到了研究区红色旅游资源冷热点分布图（图3a）。随后，将统计结果导入Geoda 1.1.4软件进行K-means分析，使用Queen链接方法[36]进行聚类分析。该算法根据数据相似性进行分类,为了保证不同类型区域独立性与相关聚集性兼具，经过多次实验将聚类数量设为5，最终得到研究区红色旅游资源聚类分区V~I的结果（图3b）。
图3 原中央苏区红色旅游资源冷热点分布(a)与聚类分析(b)结果

Fig. 3 Cold and hot spots distribution (a) and cluster analysis (b) of red tourism resources in the Former Central Soviet Area

分析表明，研究区红色旅游资源分布存在明显的集聚性，也有小部分处于零星分布状态。红色旅游资源分布冷点集中在研究区边缘地区的县域。闽赣粤 3 省交界处拥有丰富的红色旅游资源，是热点集中区。这使得该地区成为旅游扶贫政策的重点区域，旅游接待能力领先区内其他地区，成为多功能复合的重点旅游发展区。但由于经济发展滞后、资源水平的限制、基础设施建设还未完善，常住人口正逐年流失。

3.2.2 红色旅游资源与RSD韧性系统关系

1） 红色旅游资源聚类分区与RSD韧性的关系。通过计算聚类V~I从高到低各分区所涵盖县域的平均RSD韧性子系统水平，建立原中央苏区97个县红色旅游资源聚类分区结果与RSD韧性各子系统间的关系表（表2），得出以下结果：聚类分区V只有井冈山和瑞金2个县级市，两地拥有最多的红色旅游资源点，除生态韧性处于中等水平外，其文化韧性、经济韧性和社会韧性整体均值水平较高，是研究区红色旅游资源开发的重点地区。聚类分区IV的11个县主要为三明市到龙岩市与江西省相接处的沿线县域，红色旅游文化资源丰富，文化韧性强，生态韧性也均处于中等水平，基础较好，有较大的发展空间。聚类分区III的19个县主要围绕着瑞金市周边县域以及零散分布在苏区革命时期红色活动频繁的县域地区，有一定数量的红色旅游资源点，有较好的文化底蕴，但省份之间基础设施建设、经济发展差距较大，且除了文化韧性，其余3个指标都处于中低水平，有较大发展上升空间。聚类分区II的31个县拥有相对较少的红色旅游资源，其经济发展较好，拥有一定的社会基础设施，有良好的生态基础。虽然该区域文化旅游资源较少，但该类地区是连接中心高文化韧性区和东部高经济韧性区的走廊，是研究区全域红色旅游资源开发不可或缺的发展腹地和缓冲承载区。聚类分区I的34个县有少量红色旅游资源，该类地区各子系统韧性水平都较低，但该区域拥有丰富的农业资源和森林资源，是红色旅游资源富集地的外围腹地，未来可以成为红色旅游、乡村旅游、生态旅游等多种类型旅游形态协同发展的重点试验区，区域发展具有十分大的潜力。
表2 红色旅游资源县域聚类分区与RSD韧性各子系统之间关系

Table 2 Relationship between the cluster partition of red tourism resources and RSD resilience system

聚类分区包含县域数量/个EcR县域均值SR县域均值CR县域均值EnR县域均值
　　注：EcR为经济韧性；SR为社会韧性；CR为文化韧性；EnR为生态韧性。
V2中高水平中高水平高水平中低水平
IV11中低水平中低水平高水平中高水平
III19中低水平中低水平中高水平中低水平
II31中高水平中低水平低水平中高水平
I34低水平中低水平低水平中低水平
2） 红色旅游资源规模与RSD韧性的关系。根据红色旅游资源分布的具体情况将红色旅游资源规模和红色旅游资源影响力都划分为5个区间，分别为：[0,5）、[5,10]、（10,15]、(15,20]、＞20和[0,10）、[10,15]、（15,20]、(20,25]、＞25。通过分析红色旅游资源规模和红色旅游资源影响力与RSD韧性各子系统的关系（图4），得到以下结果：经济韧性高水平的县域在各个区间中发布较平均，说明红色旅游资源对经济韧性水平的影响较小。社会韧性水平以中等水平为主，但红色旅游资源规模在[0,5）、[5,10]和＞20的分布情况与红色旅游资源影响的分布情况一致，整体随着规模和影响力的上升而下降，但在最后阶段又大幅度上升，这说明社会基础设施建设倾向于红色旅游资源多的县域单位或者红色旅游资源较少但经济发展相对较好的县域单位。文化韧性水平随着红色旅游资源的规模及其影响力的增大而增加。红色旅游资源的规模和影响力越大，则其文化韧性越高，但是文化韧性低的县域单位数量远远超过高水平县域单位的数量，这说明红色旅游资源规模和红色旅游资源影响力的大小对于RSD韧性系统中文化韧性水平的影响过大，需要对该影响进行平衡。生态韧性随着红色旅游资源及其影响力的下降而增加，这说明对红色旅游资源的开发会造成生态破坏，对整个系统韧性的稳定性造成影响。
图4 红色旅游资源规模及影响力与RSD韧性各系统的关系

EcR为经济韧性；SR为社会韧性；CR为文化韧性；EnR为生态韧性

Fig. 4 Relationship between the scale and influence of red tourism resources and RSD resilience system

3.2.3 红色旅游资源空间利用格局优化分析

通过上述系统分析并结合全域旅游理念、增长极理论和“核心−边缘”理论可以对红色旅游资源空间利用格局进行优化。全域旅游是一种以旅游业带动经济社会协调发展的理念和模式。增长极理论认为经济增长首先发生在“增长极”，并从“增长极”流向其他区域。“核心−边缘”理论展示空间经济的动态变化过程，该理论认为区域由核心区域和边缘区域组成。一方面，对于红色旅游资源规模在＞15的地区而言，系统内各子系统可和红色旅游资源形成良好的协同发展，这些地区自身系统重组能力较强，可通过优化产业结构、提升区域内经济水平、生态环境保护等手段提高韧性水平，使系统可以在良性循环中不断进步；另一方面，对于红色旅游资源规模区间在[0,15]地区而言，文化韧性水平提高虽然受到红色旅游资源开发的影响较大，但由于自身经济基础较弱，人类对自然生态环境造成的伤害较大，这类地区很可能会因为对红色旅游资源的开发导致系统脱离良性循环并最终崩溃，RSD韧性系统水平与红色旅游资源的开发利用相互抵制。基于此，优化得出研究区红色旅游资源“三区、两带、两核心”的空间规划格局（图5）。
图5 原中央苏区红色旅游资源空间规划格局

Fig. 5 Plan of red tourism resources in the Former Central Soviet Area

“三区”指的是红色旅游资源支撑区、红色旅游资源融合开发区、红色旅游开放辐射区；“两带”指的是“广昌−兴国−寻乌”和“泰宁−宁化−永定”红色旅游资源发展带；“两核心”指的是瑞金和井冈山2个红色旅游核心增长极。具体优化发展建议如下：① 红色旅游资源支撑区。该类型区西部的农副产品加工业可以靠区域内发展较好的信息产业进行拉动，提升区域内产业的竞争优势，优化产业结构，构建良好的经济基础，成为红色旅游资源开发的支撑区。② 红色旅游资源融合开发区。该区域集中在研究区东部和南部的人口密集区，该区域生态韧性、经济韧性整体水平较高，拥有丰富的生态资源。作为集旅游、生态、农业等多种功能于一体的区域，该区域应该借助乡村振兴的政策支持，将红色旅游资源的开发与当地优质的农业资源、良好的生态环境协同发展，将开发红色旅游、绿色旅游、生态旅游等多类型的复合旅游产品作为首要目标。③ 红色旅游资源开放辐射区。包含了安远、全南、于都和上犹等县域，是研究区脱贫攻坚的核心主战场，应发挥其位于省份交界的区位优势，借助其他类型区红色旅游资源开发所带来的优势，助力农民增收、脱贫致富，实现区域内国家战略功能的全方位提升，将其打造为研究区红色旅游资源与外界沟通的桥梁。④ 红色旅游资源发展带。作为区域内红色旅游资源第二级别的富集区域，“广昌−兴国−寻乌”和“泰宁−宁化−永定”沿线与整个研究区内其他红色旅游资源紧密相连，县与县之间需要形成互惠共赢的协同发展方式，加强2大发展带之间的各个功能的联系，构建红色旅游发展之路。⑤ 红色旅游资源2大核心增长极。瑞金市、井冈山市作为2个红色旅游核心增长极是研究区红色旅游资源点数量最多、红色旅游资源影响力最大的2个地区。近年来依靠红色旅游资源开发带来的优势，瑞金市、井冈山市建立了较为完善的旅游通道，在脱贫致富上已经取得一定成效，但与东部地区发达城市相比仍有一定差距。未来应该致力于自然环境的修复保护与红色旅游资源的协同发展。同时，区域内红色旅游景区要起到带头作用，完善基础设施建设，提升服务业的占比，提高公共服务水平，使其成为研究区红色旅游资源高质量发展的引擎。

4 结论与展望

4.1 结论

1） 研究区RSD韧性系统不够稳定，整体以中低水平为主，空间格局呈现“中部高，四周低”的分布特点，闽赣粤3省交界是中高水平的集聚区。经济韧性水平整体较低，空间分布具有明显的边界，东高西低；社会韧性大部分为中低水平，南部和西北有中高水平聚集；文化韧性呈现“中部高四周低”的空间分布格局；生态韧性差异较大，广东省内部分高水平聚集，江西省内部分处于中低水平。
2） 研究区红色旅游资源分布存在明显的集聚性，热点集中在赣闽粤3省交界处，冷点集中在研究区边缘地区的县域。对于红色旅游资源规模在＞15的地区而言，RSD韧性系统可以和红色旅游资源形成良好的协同发展；对于红色旅游资源规模在[0,15]的地区而言，RSD韧性系统与红色旅游资源的开发利用相互抵制。
3） 研究区红色旅游资源分布与RSD韧性水平存在明显关联性。红色旅游资源空间分布表现出沿3省交界处集聚的显著特征，并自交界处向外不断分散。红色旅游资源发展热点区域集中于生态、文化、经济和社会韧性整体均值水平较高的3省交界地带，冷点区集中于生态功能良好但其余子系统韧性均较低的研究区边缘县域。
4） 依据分析结果，基于全域旅游规划理念，可将研究区红色旅游资源的格局规划为：红色旅游资源支撑区、红色旅游融合开发区、红色旅游开放辐射区、2个红色旅游资源发展带和2个红色旅游核心增长极。

4.2 展望

未来研究将继续关注革命老区红色旅游资源开发的脆弱性、敏感性、可持续性等问题，进一步深入探究原中央苏区的红色旅游发展。另外，拓展韧性研究的同时，也可结合当今时代背景，如政策导向、危机事件等，深入研究不同冲击类型下原老区苏区红色旅游发展的内部响应机理，探寻不同冲击的影响决定性因素。从而实现原中央苏区的整体“提韧”，解决各县域发展不平衡不充分的问题，推动区域红色旅游可持续高质量发展。

参考文献

原文顺序 | 文献年度倒序 | 文中引用次数倒序
[1]
刘海洋, 明镜. 国内红色旅游研究进展与评述[J]. 旅游研究, 2012, 4(3): 60-65.

Liu Haiyang, Ming Jing. Progress and comment on red tourism study in China. Toursim Research, 2012, 4(3): 60-65.

[2]
洪霞芳, 黄灵光. 基于GIS的江西省红色旅游资源空间分布格局分析: 以不可移动革命文物为例[J]. 企业经济, 2022, 41(2): 125-131.

Hong Xiafang, Huang Lingguang. Analysis on the spatial distribution pattern ofred brigade resources in Jiangxi Province based on GIS: Taking the immovable revolutionary cultural relics as an example. Enterprise Economy, 2022, 41(2): 125-131.

[3]
黄静波, 李纯. 湘粤赣边界区域红色旅游协同发展模式[J]. 经济地理, 2015, 35(12): 203-208.

Huang Jingbo, Li Chun. The developing mode of red tourism in Hunan-Guangdong-Jiangxi border region. Economic Geography, 2015, 35(12): 203-208.

[4]
杨洪, 刘玉桥, 袁开国, 等. 伟人故里“红三角”旅游产业优化研究[J]. 人文地理, 2011, 26(3): 154-158.

Yang Hong, Liu Yuqiao, Yuan Kaiguo et al. A study on tourism industry optimization and innovation at great men’s hometown “Red Triangle” in Hunan province. Human Geography, 2011, 26(3): 154-158.

[5]
徐克帅. 红色旅游和社会记忆[J]. 旅游学刊, 2016, 31(3): 35-42.

Xu Keshuai. Red tourism and social memory. Tourism Tribune, 2016, 31(3): 35-42.

[6]
周炳喜. 赣南中央苏区红色革命遗址空间分布研究[J]. 赣南师范学院学报, 2015, 36(2): 42-44.

Zhou Bingxi. Study on the spatial distribution of red revolutionary sites in the Central Soviet Area of Gannan. Journal of Gannan Normal University, 2015, 36(2): 42-44.

[7]
林明水, 鄢沂, 曾春水, 等. 中央苏区红色旅游资源跨区域整合开发研究: 文化生态学视角[J]. 自然资源学报, 2021, 36(7): 1734-1748.

Lin Mingshui, Yan Yi, Zeng Chunshui et al. The integration and development of red tourism resources in the Central Soviet Area from the perspective of cultural ecology. Journal of Natural Resources, 2021, 36(7): 1734-1748.

[8]
郭斓, 敖美蓉. 建党百年背景下红色旅游助力乡村振兴的机制研究: 以赣南革命老区为例[J]. 农村经济与科技, 2021, 32(13): 87-89.

Guo Lan, Ao Meirong. A study on the mechanism of red tourism helping rural revitalization in the context of the centennial founding of the party: Taking the old revolutionary base areas in South Jiangxi as an example. Rural Economy and Science-Technology, 2021, 32(13): 87-89.

[9]
龚志强, 罗卉. 基于“点−轴”系统理论的赣南苏区旅游空间结构研究[J]. 苏区研究, 2019(1): 119-128.

Gong Zhiqiang, Luo Hui. Research on tourism spatial structure of Southern Jiangxi Soviet Area based on “point-axis” system theory. Soviet Area Studies, 2019(1): 119-128.

[10]
杨荣彬. 中央苏区革命文物与瑞金红色旅游业的发展[J]. 南方文物, 2002(2): 115-116+123.

Yang Rongbin. Revolutionary cultural relics in the Central Soviet Area and the development of Ruijin red tourism. Cultural Relics in Southern China, 2002(2): 115-116+123.

[11]
徐丹. 赣南原中央苏区民俗文化旅游研究[J]. 江西社会科学, 2014, 34(12): 229-232.

Xu Dan. A study on folk culture tourism in the former central soviet area of South Jiangxi. Jiangxi Social Sciences, 2014, 34(12): 229-232.

[12]
王翠梅, 钟厚永, 叶云明. 原中央苏区红色体育文化及旅游资源开发研究[J]. 赣南师范大学学报, 2018, 39(6): 112-115.

Wang Cuimei, Zhong Houyong, Ye Yunming. Research on the red sports culture and the development of tourism resources in the Former Central Soviet Area. Journal of Gannan Normal University, 2018, 39(6): 112-115.

[13]
方修琦, 殷培红. 弹性、脆弱性和适应——IHDP三个核心概念综述[J]. 地理科学进展, 2007,26(5): 11-22.

Fang Xiuqi, Yin Peihong. Review on the three key concepts of resilience, vulnerability and adaptation in the research of global environmental change. Progress in Geography, 2007,26(5): 11-22.

[14]
Boschma R. Towards an evolutionary perspective on regional resilience[J]. Regional Studies, 2015, 49(5): 733-751.

DOI

[15]
Turner B. Vulnerability and resilience: Coalescing or paralleling approaches for sustainability science?[J]. Global Environ-mental Change, 2010, 20(4): 570-576.

DOI

[16]
孙业红, 宋雨新. 从韧性看可持续旅游发展[J]. 旅游学刊, 2021, 5(36): 8-10.

Sun Yehong, Song Yuxin. Sustainable tourism development from the perspective of resilience. Tourism Tribune, 2021, 5(36): 8-10.

[17]
Yan D, Liu L, Liu X et al. Global trends in urban agriculture research: A pathway toward urban resilience and sustainability[J]. Land, 2022, 11(1): 117-117.

DOI

[18]
郭向阳, 穆学青, 丁正山, 等. 城市生态环境与旅游经济协调效应及动态关系: 以曲靖为例[J]. 经济地理, 2020, 40(7): 231-240.

Guo Xiangyang, Mu Xueqing, Ding Zhengshan et al. Coordination effect and dynamic relationship of urban ecological environment and tourism economy: A case study of Qujing. Economic Geography, 2020, 40(7): 231-240.

[19]
MateocSîrb N, Albu S, Rujescu C et al. Sustainable tourism development in the protected areas of maramureș, Romania: Destinations with high authenticity[J]. Sustainability, 2022, 14(3): 1763-1763.

DOI

[20]
Laxmita N A, Setyaningsih W, Purwani O. Sustainable rural tourism development in the era of social media shape identities and discourse digital settings[J]. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 2021, 778(1): 1-12.

[21]
袁国宏, 郭强. 旅游价值链系统管理与旅游可持续发展关系的实证研究[J]. 管理学报, 2015, 12(6): 888-895.

Yuan Guohong, Guo Qiang. An empirical study on the relationship of tourism value chain system management and sustainable tourism development. Chinese Journal of Management, 2015, 12(6): 888-895.

[22]
朱媛媛, 汪紫薇, 乔花芳, 等. 大别山革命老区旅游地“乡土–生态”系统韧性演化规律及影响机制[J]. 自然资源学报, 2022, 37(7): 1748-1765.

Zhu Yuanyuan, Wang Ziwei, Qiao Huafang et al. The resilience evolution and influencing mechanisms of the “ruralism-ecology” system of tourist destinations in Dabie Mountains Old Revolutionary Base Area. Journal of Natural Resources, 2022, 37(7): 1748-1765.

[23]
熊传麟, 叶长盛. 赣南等原中央苏区县域多维贫困测度及空间格局[J]. 水土保持研究, 2016, 23(3): 225-232.

Xiong Chuanlin, Ye Changsheng. The multi-dimensional poverty measure and spatial pattern of the Former Central Soviet Area at country level in south of Jiangxi Province. Research of Soil and Water Conservation, 2016, 23(3): 225-232.

[24]
Joerin J, Shaw R, Takeuchi Y et al. Action-oriented resilience assessment of communities in Chennai, India[J]. Environmental Hazards, 2012, 11(3): 226-241.

DOI

[25]
Cutter S L, Ash K D, Emrich C T. The geographies of community disaster resilience[J]. Global Environmental Change, 2014, 29(3): 65-77.

[26]
白立敏, 修春亮, 冯兴华, 等. 中国城市韧性综合评估及其时空分异特征[J]. 世界地理研究, 2019, 28(6): 77-87.

Bai Limin, Xiu Chunliang, Feng Xinghua et al. A comprehensive assessment of urban resilience and its spatial differentiation in China. World Regional Studies, 2019, 28(6): 77-87.

[27]
李艳, 陈雯, 孙阳. 关联演化视角下地理学区域韧性分析的新思考[J]. 地理研究, 2019, 38(7): 1694-1704.

Li Yan, Chen Wen, Sun Yang. New reflections on the analysis of regional resilience in geographical sciences from a relational-dynamic perspective. Geographical Research, 2019, 38(7): 1694-1704.

[28]
杨秀平, 贾云婷, 翁钢民, 等. 城市旅游环境系统韧性的系统动力学研究: 以兰州市为例[J]. 旅游科学, 2020, 34(2): 23-40.

Yang Xiuping, Jia Yunting, Weng Gangmin et al. A study on system dynamics of the resilience of urban tourism environment system: A case study of Lanzhou City. Tourism Science, 2020, 34(2): 23-40.

[29]
张伟, 刘苏, 张文新. 安徽省旅游业对经济增长拉动效应的实证研究——基于二维度与三指标的探讨[J]. 旅游科学, 2011, 25(6): 25-33.

Zhang Wei, Liu Su, Zhang Wenxin. An empirical study on tourism’s pulling effects on economic: Growth in Anhui Province based on two dimensions and three indicators. Tourism Science, 2011, 25(6): 25-33.

[30]
国家统计局. 福建统计年鉴2020[M]. 北京: 中国统计出版社, 2020.

National Bureau of Statistics. Fujian statistical yearbook 2020. Beijing: China Statistics Press, 2020.

[31]
国家统计局. 江西统计年鉴2020[M]. 北京: 中国统计出版社, 2020.

National Bureau of Statistics. Jiangxi statistical yearbook 2020. Beijing: China Statistics Press, 2020.

[32]
国家统计局. 广东统计年鉴(2020)[M]. 北京: 中国统计出版社, 2020.

National Bureau of Statistics. Guangdong statistical yearbook (2020). Beijing: China Statistics Press, 2020.

[33]
徐建华. 地理建模方法[M]北京: 科学出版社, 2010: 165-197.

Xu Jianhua. Geographic modeling method. Beijing: Science Press, 2010: 165-197.

[34]
Li H, Calder C A, Cressie N. Beyond Moran’s I: Testing for spatial dependence based on the spatial autoregressive model[J]. Geographical Analysis, 2010, 39(4): 357-375.

[35]
Getis A, Ord J K. The analysis of spatial association by the use of distance statistics[J]. Geographical Analysis, 1992, 24(3): 189-206.

[36]
Xie H, Zhang L, Lim C P et al. Improving K-means clustering with enhanced firefly algorithms[J]. Applied Soft Computing, 2019, 84(10): 1016-1017.

Options
文章导航

/

〈 〉