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地理科学 >

2025 , Vol. 45 >Issue 11: 2519 - 2530

DOI: https://doi.org/10.13249/j.cnki.sgs.20241361

其它论文

中国旅游度假区空间分布与影响机制研究

  • 刘海洋 , 1 ,
  • 程文博 , 2 ,
  • 杨明家 1 ,
  • 张志辉 2
展开
  • 1.海南大学国际旅游与公共管理学院，海南 海口 570228
  • 2.三亚学院国际酒店管理学院，海南 三亚 572022
程文博。E-mail:

刘海洋（1982—），男，辽宁锦西人，博士，教授，博导，主要研究方向为海洋旅游与区域社会发展。E-mail:

收稿日期: 2024-07-12

  网络出版日期: 2025-12-15

基金资助

海南省自然科学基金项目(724MS045)

海南省高等学校科学研究项目(Hnkyzc2023-1)

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 distribution and impact mechanism of Chinese tourist resort areas

  • Liu Haiyang , 1 ,
  • Cheng Wenbo , 2 ,
  • Yang Mingjia 1 ,
  • Zhang Zhihui 2
Expand
  • 1. School of International Tourism and Public Management, Hainan University, Haikou 570228, Hainan, China
  • 2. School of International Hotel Management, Sanya University, Sanya 572022, Hainan, China

Received date: 2024-07-12

  Online published: 2025-12-15

Supported by

Natural Science Foundation of Hainan(724MS045)

Hainan Province Higher Education Science Research Project(Hnkyzc2023-1)

Copyright

Copyright reserved © 2021.
Fold

摘要

本文依据中国的668处国家级与省级旅游度假区点位数据，运用GIS空间分析法及皮尔逊相关系数探究旅游度假区空间分布特征，并从地形地貌、河流水域、天气条件、资源条件等自然因素和经济发展、市场状况、交通运输、医疗水平、政府政策等社会经济因素对空间分布特征影响因素进行探讨，探索其影响机制。结果表明：①研究区域内旅游度假区分布不均衡，呈聚集性分布，整体呈现出“东部一核、中部两带、南部三中心”的空间分布格局，具体表现出“近低地、沿缓坡、亲水域、喜温暖、临景区”的空间分布特点。②旅游度假区的空间分布受自然资源因素和社会经济因素共同作用。在自然资源因素上，与海拔、坡度、河流距离呈负相关，与旅游资源密度呈正相关，且多分布在温暖湿润地区。在社会经济因素上，旅游度假区数量与生产总值、人均GDP、旅游业收入、第三产业产值、常住人口等呈极显著正相关（P<0.01）；与车站数量、水运客运量呈显著正相关（P<0.05）；与接待入境人次数、星级酒店数量呈负相关；与港口数量不相关（P>0.05）。

关键词： 旅游度假区; 资源密度; 聚集性分布; 空间分析法

本文引用格式

刘海洋 , 程文博 , 杨明家 , 张志辉 . 中国旅游度假区空间分布与影响机制研究[J]. 地理科学, 2025 , 45(11) : 2519 -2530 . DOI: 10.13249/j.cnki.sgs.20241361

Abstract

Based on data from 668 national and provincial tourist resorts in China, this study employs GIS spatial analysis and the Pearson correlation coefficient to explore the spatial distribution characteristics of tourist resorts. It also discusses the influencing factors of spatial distribution characteristics and explores their impact mechanisms, considering natural factors such as topography, rivers, weather conditions, and resource conditions, as well as socio-economic factors such as economic development, market conditions, transportation, medical standards, and government policies. The results indicate that: 1) The distribution of tourist resorts within the study area is uneven and aggregated, presenting an overall spatial distribution pattern of “one core in the east, two belts in the central region, and three centers in the south”. Specifically, they exhibit spatial distribution features of being “close to lowlands, along gentle slopes, near water bodies, preferring warmer climates, and adjacent to scenic areas”. 2) The spatial distribution of tourist resorts is influenced by both natural and socio-economic factors. In terms of natural resources, they are negatively correlated with altitude, slope, and distance from rivers, but positively correlated with tourism resource density, and are mostly located in warm and humid regions. In terms of socio-economic factors, the number of tourist resorts is significantly positively correlated with gross domestic product (GDP), per capita GDP, tourism revenue, output value of the tertiary industry, and permanent resident population (P<0.01); significantly positively correlated with the number of stations and water transportation passenger volume (P<0.05); negatively correlated with the number of inbound tourist arrivals and starred hotels; and uncorrelated with the number of ports (P>0.05).

Key words： tourist resort; rescource density; agglomeration effect; Spatial Analysis Method

新时代新征程，旅游产业发展面临新机遇、新挑战。如何完整、准确、全面贯彻新发展理念，着力完善现代旅游业体系，让旅游业更好服务美好生活，是加快建设旅游强国的重要内容[1]。旅游度假产品是现代旅游产品体系的重要组成部分，是增强旅游活动体验感和幸福感的主要产品载体，对于旅游强国建设具有深远意义。旅游度假的概念起源于西方，指通过旅游度假活动或产品类型获得身心放松和休闲[2]。而中国学术界目前对旅游度假领域的研究内容大多都集中在旅游度假景区规划与体验研究[3-5]、旅游度假酒店[6-7]、旅游度假产业[8-9]、旅游度假模式[10-11]4个方面。也有一些学者关注了旅游度假区的空间结构特征，但研究尺度上更多的还是以省域或城市群为主[12]，鲜有对全国范围内旅游度假区的研究。从研究内容上，学术界更多关注的是度假区产业项目的规划与运营，最终结论多落到发展策略上，对空间分布影响机理的探讨较少。从研究结构上，多为某一资源类型的旅游度假区，在空间结构上对气候条件、资源禀赋、医疗卫生状况以及政策环境等关键驱动因子之间相互作用与关联性的深入剖析尚显不足。
旅游度假区是旅游度假活动的载体，国内目前对于旅游度假区的建设仍处于探索阶段[7]。2011年，国家市场监督管理总局、国家标准化管理委员会在《旅游度假区等级划分标准》（GB/T26358－2010）指出，旅游度假区是指具有良好的资源与环境条件，能够满足游客休憩、康体、运动、益智、娱乐等休闲需求的、相对完整的度假设施聚集区[13]。该标准的正式出台，标志旅游度假区的建设迈入一个崭新的规范化时代。自1992年中国首次提出全国建设12家国家级旅游度假区，并先后7次对旅游度假区的数量进行更新，各级各类旅游度假区开发建设蓬勃展开[14]。根据中国文化和旅游部官网（https://www.mct.gov.cn/）及各省份文旅局网站数据发现，截至2024年6月，国家已公布85家国家级旅游度假区和583家省级旅游度假区试点单位。以中国现有的668处旅游度假区为研究对象，基于GIS空间分析法和皮尔逊相关系数，探究旅游度假区的空间分布特征及影响因素。从全国尺度丰富对中国旅游度假区的认知，识别影响度假区布局的关键要素与作用强度，为中国旅游度假区的科学选址、资源优化配置提供内生发展路径指引。

1 数据来源与研究方法

1.1 数据来源与处理

根据中国文化和旅游部官网和各省份文旅局网站等信息开放平台数据搜集整理出中国各年份旅游度假区名单，包括“国家级旅游度假区”和“省级旅游度假区”，去除重复地点，筛选出668处旅游度假区（未含港澳台地区）。课题组于2024年6月15日利用百度地图开放平台（https://api.map.baidu.com）中坐标拾取器功能，获取各样本经纬度数据，借助ArcGIS10.2.0软件绘制旅游度假区矢量图。行政区边界、高程、道路和水系数据获取自国家基础地理信息系统（https://www.webmap.cn）、中国科学院数据中心（https://www.resdc.cn），气候数据获取自地球资源数据云平台（http://www.gis5g.com），社会经济数据获取自国家统计局（https://data.stats.gov.cn）、各省份统计年鉴以及政府年度工作报告。

1.2 研究方法

1.2.1 最邻近指数法

最邻近指数用于判定旅游度假区整体分布模式，通过测量每家度假区质心与其最近邻斑块质心位置之间的距离并计算平均值，将其与假设理论平均距离进行比较从而判断旅游度假区分布类型[15]，具体计算过程参见文献[15]。

1.2.2 不均衡指数

不均衡指数用以衡量研究对象在不同区域内分布的均衡程度[16]。本文中用其测度旅游度假区的分布均衡状况，具体计算过程参见文献[16]。

1.2.3 核密度分析

核密度用于计算指定邻域范围内点要素测量值的单位密度，以直观反映离散测量值在连续区域内的分布情况[17]。本文通过核密度分析旅游度假区集聚特征，以等值线表示空间分布格局，等值线越密则表示旅游度假区越集聚，具体计算过程参见文献[17]。

1.2.4 地理联系率

地理联系率用来研究区域内某活动与该区域内的其他要素在地理分布上的相关性及均衡配合程度[18]，可以检测影响区域内某活动的影响因素，公式如下：
$\mathit{\mathit{\mathrm{\mathit{V}}}}=100-\dfrac{1}{2}\displaystyle\sum_{\mathit{\mathit{\mathit{i}}}=1}^{\mathrm{\mathit{n}}}\left|S_i-Q_i\right| $
式中，V表示两要素的地理联系率（0~100），值越大表示两要素空间分布越协同；Si指第i省度假区数量占全国比重；Qi指该省5A级（或4A级）景区数量占全国5A（或4A级）景区数量比重；n省级行政区总数（不含港澳台）。

1.2.5 皮尔逊相关系数

运用SPSS27.0的皮尔逊相关性检验功能，探究相关因素对旅游度假区空间分布的影响及其程度[19]，计算过程参见文献[19]。

2 中国旅游度假区空间分布特征

2.1 空间分布类型

利用ArcGIS10.2.0中平均最邻近工具，计算出2024年中国旅游度假区的最邻近指数，得到其相关特征值。结果显示：实际最邻近距离为38.913 km，理论最邻近距离为72.379 km，最邻近指数R=0.537。实际最邻近距离小于理论最邻近距离，R<1，P值接近于0，并且通过了99%置信度水平下的显著性检验，表明旅游度假区空间分布类型为集聚型。再采用Voronoi图（图1），通过计算其变异系数衡量旅游度假区的离散程度，发现泰森多边形变异系数CV=407.47%（>64%），同样验证了旅游度假区呈集聚型分布的空间特征。
图1 中国旅游度假区空间分布Voronoi图

基于审图号为 GS（2023）2764（自然资源部监制）标准地图制作，底图边界无修改，港澳台数据暂缺

Fig. 1 Voronoi diagram of spatial distribution of tourist resort in China

2.2 空间分布均衡性

本文首先对中国旅游度假区空间数量进行排序，得出从多到少的排名，并计算了累计比重和均匀分布累计比重。根据不均衡指数公式计算得出旅游度假区的不均衡系数S=0.490（<1），说明整体分布不均衡；观察各省级行政区的分布数量可知，浙江、江苏和山东的旅游度假区数量和占总数的比例超过了25.30%，而上海和天津仅占总数的0.30%，凸显了旅游度假区空间分布存在显著差异。为了更直观地反映空间分布均衡性，以各省级行政区为横坐标，累计比重为纵坐标，绘制旅游度假区空间分布的洛伦兹曲线图。从图2和表1中可知，旅游度假区空间的分布呈现出下凹趋势，进而验证空间分布均衡度较低这一结论。
图2 中国旅游度假区空间分布洛伦兹曲线

港澳台数据暂缺

Fig. 2 Tourist attraction area in China and Lorenz Curve

表1 中国旅游度假区空间数量分布

Table 1 Spatial distribution of tourist resort in China

省份 度假区数量/家 占全国
比重/%		 累计
比重/%		 均匀分
布累计
比重/%
总计 国家级 省级
　　注：港澳台数据暂缺。
青海 0 0 0 0.00 0.00 3.23
上海 2 2 0 0.30 0.30 6.45
天津 2 0 2 0.30 0.60 9.68
西藏 3 1 2 0.45 1.05 12.90
北京 4 1 3 0.60 1.65 16.13
内蒙古 7 1 6 1.05 2.69 19.35
海南 7 3 4 1.05 3.74 22.58
吉林 7 2 5 1.05 4.79 25.81
重庆 8 3 5 1.20 5.99 29.03
宁夏 9 1 8 1.35 7.34 32.26
新疆 10 2 8 1.50 8.83 35.48
黑龙江 10 1 9 1.50 10.33 38.71
陕西 11 2 9 1.65 11.98 41.94
甘肃 13 1 12 1.95 13.92 45.16
江西 20 5 15 2.99 16.92 48.39
山西 21 1 20 3.14 20.06 51.61
河北 21 2 19 3.14 23.20 54.84
福建 23 1 22 3.44 26.65 58.06
四川 26 5 21 3.89 30.54 61.29
广东 27 3 24 4.04 34.58 64.52
安徽 27 2 25 4.04 38.62 67.74
广西 28 4 24 4.19 42.81 70.97
湖北 28 3 25 4.19 47.01 74.19
云南 33 5 28 4.94 51.95 77.42
湖南 35 4 31 5.24 57.19 80.65
河南 38 3 35 5.69 62.87 83.87
辽宁 38 1 37 5.69 68.56 87.10
贵州 41 2 39 6.14 74.70 90.32
山东 47 7 40 7.04 81.74 93.55
江苏 57 8 49 8.53 90.27 96.77
浙江 65 9 56 9.73 100.00 100.00

2.3 空间分布密度

为了清晰且直观地描绘旅游度假区的空间分布特征，借助ArcGIS10.2.0软件计算研究旅游度假区的空间分布核密度，并对所述POI核密度进行分级（图3），结果显示：研究区内旅游度假区整体呈“东部一核、中部两带、南部三中心”的空间分布格局。
图3 中国旅游度假区核密度分布

基于审图号为 GS（2023）2764（自然资源部监制）标准地图制作，底图边界无修改，港澳台数据暂缺

Fig. 3 Density of tourist resort in China

“东部一核”是长三角城市群分布核心，该核心以上海、杭州、南京3个省级行政区中心城市为核心支点，辐射周边市县。从数量上看，该核心区的国家级和省级旅游度假区是中国范围内分布数量最多的地区。从质量上看，该核心区的国家级旅游度假区分布数量最多。且呈现向周边地区辐射的趋势。
中部两带是指沿燕山–太行山–横断山形成山脉分布带和沿山东半岛–辽东半岛形成半岛分布带，其中燕山–太行山–横断山分布带分别在京津冀城市群、太行山沿线和横断山脉沿线形成3个小分布带，三带联动，共同形成山脉分布带。半岛分布带是指山东半岛–辽东半岛分布带，其沿威海–济南–徐州一线分布，呈偏转45°的“L”形。辽东半岛沿沈阳–大连一线分布，与辽河流向一致，与山东半岛隔渤海相望，串联成带。
南部三中心是指珠三角城市群分布中心、长江中游城市群分布中心和环南宁市分布中心。其中珠三角城市群分布中心以广州、中山、东莞、深圳为核心支点，并辐射周边市县。长江中游城市群分布中心以武汉、长沙为核心支点，并辐射周边市县。环南宁市分布中心以南宁市为核心，并辐射周边市县。

3 中国旅游度假区影响因素分析

3.1 自然资源影响因素

3.1.1 地形地貌

地形地貌作为决定性因素之一，通过其海拔与地表坡度来塑造旅游度假区的空间布局、类别划分、规模扩展及整体发展趋势，进而影响旅游产业的区域布局与内部结构。运用ArcGIS10.2.0软件提取海拔和坡度的栅格数据，将国家级旅游度假区和省级旅游度假区点位数据与其进行叠加分析。根据国家实际情况，将海拔划分为：＜200 m（河谷/平原/低丘岗地）、200~500 m（丘陵）、500~1 000 m（低山）、＞1 000 m（高山）4个等级。根据表2可知，在海拔低于200 m的河谷平原地区，共有47家国家级旅游度假区和307家省级旅游度假区，分别占全国总数的57.32%和51.4%；在海拔200~500 m的丘陵地区共有10家国家级旅游度假区和81家省级旅游度假区，分别占全国总数的10.14%和14.21%；在海拔500~1 000 m的低山地区共有9家国家级旅游度假区和62家省级旅游度假区，分别占全国总数的11.12%和10.31%；在海拔1 000 m以上的高山地区共有19家国家级旅游度假区和133家省级旅游度假区，分别占全国总数的21.42%和24.07%。从坡度的分布情况来看，根据表2可知，在坡度0°~5°的地区共有68家国家级旅游度假区和432家省级旅游度假区，分别占全国总数的76.27%和72.17%。5°~15°、15°~35°等坡度的国家级旅游度假区分别有14家和3家，分别占全国总数的20.09%和3.65%。在坡度5°~15°、15°~35°、>35°坡度的省级旅游度假区分别有126家、24家和1家，分别占全国总数的23.68%、3.99%和0.16%。这表明无论是国家级旅游度假区还是省级旅游度假区，都与海拔和坡度呈现明显的负相关关系，随着海拔和坡度的升高，旅游度假区的数量逐渐减少，旅游度假区等级越高，这种趋势越明显。另外这也表明旅游度假区适宜建设在海拔低、坡度平缓的平原地区，这些地区地势平坦，适宜度假。
表2 不同自然资源因素下中国旅游度假区分布数量

Table 2 Number of tourist resort in China under different natural resource factor

国家级/家
（占比/%）		 省级/家
（占比/%）		 国家级/家
（占比/%）		 省级/家
（占比/%）
　　注：港澳台数据暂缺。
海拔 0~200 m 47（57.32） 307（51.40） 气温 20~25℃ 8（9.41） 70（12.01）
200~500 m 10（10.14） 81（14.21） 25~30℃ 3（3.53） 4（0.69）
500~1000 m 9（11.12） 62（10.31） 与河流
的距离		 0~1 km 42（49.41） 329（56.43）
>1000 m 19（21.42） 133（24.07） 1~5 km 41（48.24） 244（41.85）
坡度 0°~5° 68（76.27） 432（72.17） 5~10 km 2（2.35） 10（1.72）
5°~15° 14（20.09） 126（23.68） >10 km 0（0） 0（0）
15°~35° 3（3.65） 24（3.99） 降水量 100~800 mm 20（8.31） 171（12.66）
>35° 0（0） 1（0.16） 800~1500 mm 50（60.86） 327（62.52）
气温 ＜15℃ 23（27.06） 180（30.87） 1500~2000 mm 13（26.38） 78（22.52）
15~20℃ 51（60.00） 329（56.43） 2000~2278 mm 2（4.45） 7（2.31）

3.1.2 河流湖泊

河流与湖泊作为自然界中不可或缺的水体，对水循环的精细调控及生态系统长期稳定性具有至关重要的影响。湿润的气候与肥沃的土壤能够促进水分蒸发、降水及地表径流等环节的良性循环，为森林植被及多样的野生动物群落构筑理想的栖息环境。借助ArcGIS10.2.0将旅游度假区数据与五级以上河流湖泊进行叠加分析。由表2可知，旅游度假区呈现出明显的环海沿河绕湖分布的特征，尤以沿海、长江入海口、珠江入海口、闽江入海口、海河入海口、辽河沿线分布为主。利用缓冲工具，针对研究区域内的河流水系，依次构建3种不同宽度的缓冲区：1 km、5 km以及10 km，全面覆盖从紧邻水体到相对较远区域的范围，了解旅游度假区数量与水体的空间关系。结果显示，距离河流1 km范围内，共有国家级旅游度假区42家，省级旅游度假区329家，分别占总数的49.41%和56.43%。距离河流1~5 km范围内有国家级旅游度假区41家，省级旅游度假区244家，分别占总数的48.24%和41.85%。距离河流5 km范围以外，共有国家旅游度假区2家，省级旅游度假区10家，分别占总数的2.35%和1.72%。这表明无论是国家级旅游度假区还是省级旅游度假区，都与河流距离呈现明显的负相关关系，离河流距离越远，旅游度假区数量逐渐减少，旅游度假区等级越高，此趋势越明显。旅游度假区主要位于主要水系5 km缓冲区内，这说明旅游度假区有高度亲水性，水系是影响旅游度假区布局的重要因素。

3.1.3 气候条件

气候条件影响旅游度假区的建设。借助ArcGIS10.2.0将研究区旅游度假区数据与年平均气温和降水量栅格进行叠加分析，由表2的结果可知：年平均气温低于15℃的地区共有国家级旅游度假区23家和省级旅游度假区180家，分别占总数的27.06%和30.87%。年平均气温15~20℃的地区共有国家级旅游度假区51家，省级旅游度假区329家，分别占总数的60.00%和56.43%。年平均气温21~25℃的地区共有国家级旅游度假区8家和省级旅游度假区70家，分别占总数的9.41%和12.01%。年平均气温26~30℃的地区共有国家级旅游度假区3家和省级旅游度假区4家，分别占总数的3.53%和0.69%。从降水量的分布来看（表2），年降水量在100~800 mm范围内共有国家级旅游度假区20家，省级旅游度假区171家，分别占总数的8.31%和12.66%。在800~1 500 mm范围内共有国家级旅游度假区50家，省级旅游度假区327家，占总数的60.86和62.52%。在1 500~2 000 mm范围内共有国家级旅游度假区13家，省级旅游度假区78家，分别占总数的26.38%和22.52%。在2 000~2 278 mm的范围内共有国家级旅游度假区2家，省级旅游度假区7家，分别占总数的4.45%和2.31%。这表明旅游度假区主要分布在温暖湿润的地区，对气候条件要求较高。

3.1.4 旅游区资源

旅游资源禀赋是旅游区集聚的原始动力和重要依托[1]。通过对景区分布情况的深入分析，可以间接揭示出地区内旅游资源的空间配置格局。根据表3的统计数据显示，截至2024年6月，中国目前拥有总数为3 999家的5A和4A旅游景区，其中包括340家5A级景区，3 659家4A级景区。为进一步探究这些景区与旅游度假区的空间关系，采用ArcGIS10.2.0进行叠加分析。分析显示，无论是代表最高品质的5A级景区，还是广泛分布的4A级景区，它们与旅游度假区的空间布局均呈现出高度的吻合性与一致性。其中4A级景区和5A级景区在浙江省和江苏省交界地带即长三角城市群形成主分布核心，在珠三角城市群形成次分布核心。另外4A级景区在山东省中部地区也形成了次分布核心，并在辽东半岛中部地区、天津市周边地区、南宁市周边地区和厦门市周边地区各形成了小的分布中心。这与旅游度假区的空间分布格局高度一致。不仅验证了旅游资源在空间上的集聚效应，也表明旅游度假区在选址与规划时，充分考虑周边优质旅游资源的分布情况，旨在通过资源整合与优化配置，为游客提供更加便捷、丰富和高质量的旅游体验。为深入解析旅游度假区与4A级、5A级旅游景区在空间布局上的相互关联性，采用地理联系率作为量化工具，以精准反映两者间的协同水平。通过计算可知：旅游度假区与4A级旅游景区、5A级旅游景区的地理联系率G分别为99.98、99.99，数据强有力地证明了旅游度假区在空间布局上与整个旅游景区体系存在紧密的联系与互补关系。
表3 中国省级行政区旅游度假区及其A级旅游景区分布

Table 3 Tourist resort and A-level resort of regions in China

省份 旅游度假区
数量/家		 S 5A级景区
数量/个		 Q5A 4A级旅游景
区数量/个		 Q4A 省份 旅游度假区
数量/家		 S 5A级景区
数量/个		 Q5A 4A级旅游景
区量/个		 Q4A
　　注：港澳台数据暂缺；S为旅游度假区数量占全国旅游度假区总量的比重，单位%；Q5A、Q4A分别为5为省区内5A、4A级景区数量与全国5A、4A级景区总量的比重，单位%。
安徽 25 4 13 4 191 5 辽宁 38 6 7 2 101 3
北京 14 2 9 3 74 2 内蒙古 7 1 7 2 126 3
福建 24 4 11 3 97 3 宁夏 8 1 5 1 23 1
甘肃 14 2 7 2 99 3 青海 0 0 4 1 25 1
广东 29 4 15 4 183 5 山东 47 7 15 4 223 6
广西 27 4 10 3 247 7 山西 19 3 10 3 100 3
贵州 40 6 9 3 129 4 陕西 11 2 13 4 116 3
海南 7 1 7 2 22 1 上海 2 0 5 1 62 2
河北 22 3 12 4 114 3 四川 27 4 17 5 284 8
河南 34 5 16 5 164 4 天津 2 0 2 1 31 1
黑龙江 10 1 6 2 104 3 西藏 2 0 5 1 12 0
湖北 26 4 15 4 142 4 新疆 10 1 17 5 91 2
湖南 34 5 12 4 95 3 云南 33 5 10 3 89 2
吉林 7 1 8 2 63 2 浙江 63 9 21 6 217 6
江苏 58 9 26 8 204 6 重庆 8 1 12 4 85 2
江西 20 3 14 4 146 4

3.2 社会经济发展因素

旅游度假区的分布由多种因素共同作用，参考已有研究案例[3,6-8,20]，综合考虑数据的可获取性、关联性、科学性，从经济发展水平、旅游市场需求、交通运输能力、医疗卫生保障及政府支持力度5个方面选取16个指标分析旅游度假区的空间分布的社会影响因素。通过计算出皮尔逊相关系数，根据表4结果可知：旅游度假区数量与生产总值、人均GDP、旅游业收入、第三产业产值、常住人口、接待过夜游客停留天数、高速公路里程、公路网密度、机场数量、医院卫生院数量以及政策数量呈极显著正相关（P<0.01），皮尔逊相关系数分别为0.985、0.987、0.830、0.976、0.990、0.962、0.996、0.954、0.976、0.539和0.990；与水运客运量、车站数量呈显著正相关（P<0.05），相关系数为0.473和0.458；与接待入境游客人次数、星级酒店数量呈负相关，相关系数为−0.253和−0.313；与港口数量无显著相关关系。
表4 中国旅游度假区空间分布影响因素

Table 4 Factors affecting spatial distribution of tourist resort in China

影响因素 一级指标 二级指标 皮尔逊相关系数 显著性
　　注：**在0.01级别（双尾）上显著相关，*在0.05水平（双尾）上显著相关，港澳台数据暂缺。
社会经济发展因素 经济发展水平 生产总值/亿元 0.985** 0.000
人均GDP/（元/人） 0.987** 0.000
旅游业收入/亿元 0.830** 0.000
第三产业产值/亿元 0.976** 0.000
旅游市场需求 常住人口/万人 0.990** 0.000
接待入境游客人次数/万人次 −0.253 0.233
接待过夜游客停留天数/(人·d) 0.962** 0.000
交通运输能力 水运客运量/万人 0.437* 0.033
高速公路里程/万km 0.996** 0.000
公路网密度/（万km/万km2） 0.954** 0.000
机场数量/座 0.976** 0.000
港口数量/座 0.379 0.068
车站数量/处 0.458* 0.016
医疗卫生保障 医院卫生院数量/所 0.539** 0.007
政府支持力度 星级酒店数量/家 −0.313 0.137
政策数量/套 0.990** 0.000

3.2.1 经济发展水平

地区旅游收入能直观呈现该地区旅游业的发展水平[21]，旅游业发展水平较高的地区，为区域旅游度假区的建设及发展提供充分的资金保障[22]。经济发展水平的提高意味着一个地区拥有更多的资源和能力来支持旅游度假区的开发与维护。生产总值的增长直接反映地区经济的整体实力，而人均GDP的提升则表明居民的平均收入水平和消费能力的增加。这两者的提高，为旅游基础设施的建设和优化提供了资金保障，使得中国能够规划和建设高质量的旅游度假区，以吸引更多国内外游客。表征经济发展水平的指标中生产总值、人均GDP、旅游业收入、第三产业产值均通过了显著性检验，且P值均小于0.01，相关系数分别为0.985、0.987、0.830和0.976，表明中国各地旅游度假区数量与该地区整体的经济发展水平呈极显著正相关。这一趋势的原因在于生产总值（GDP）和人均GDP的提升反映一个地区经济的总体实力和居民平均收入水平的增长。这种增长通常伴随着经济结构的优化和升级，其中旅游业作为一种“无烟工业”支持并拓展了以旅游度假区为主的“绿色空间”的可持续发展，成为中国经济增长新的动力源。而经济的发展和居民消费能力的提高使得旅游休闲的需求也随之增加，促使政府和私营部门在旅游度假区的建设和扩展上增加投资。旅游度假区的繁荣兴盛，其背后深植于经济发展水平的土壤之中。约50%的旅游度假区选址于珠三角、长三角及山东半岛等经济活跃的城市群地带，这些区域正是中国经济与人口双重密集的核心区。经济实力的强劲，直接转化为居民可支配收入的增加，进而激发国民旅游需求的蓬勃生长与消费能力的持续攀升。

3.2.2 旅游市场需求

市场需求是消费者需求的总和，是旅游产业升级的原动力[23]。作为旅游消费者需求升级的供给回应，旅游度假区从特色住宿、文化体验、生态旅游、主题活动等多角度优化并拓宽产品形态和服务意识，以满足不断变化的消费者偏好和期望。旅游市场需求的动态变化是旅游度假区数量增加的直接驱动力，市场需求的充分调研可以确保旅游项目与游客需求相匹配，提高经济效益和游客满意度。同时，区域旅游发展战略的长期规划也是推动旅游度假区数量增加的关键因素[24]。政府和旅游部门通常会根据旅游市场的需求趋势和发展潜力制定和实施一系列旨在促进旅游业发展的政策和措施[25]。旅游市场需求指标中，旅游度假区的数量与接待入境游客人次呈负向相关，相关系数为–0.253，但并不具有显著性。一方面，这一结果主要集中于新冠肺炎疫情的暴发导致全球范围内旅行限制和隔离措施的实施，使得跨境旅游几乎停滞。根据国家统计局官网（https://data.stats.gov.cn）数据，2023年中国入境旅游开始逐渐回暖，达到1 378.38万人次，但距离2019年的3 188.34万人次，还有很大差距。另一方面，由于所选取年份的样本数据有限，因此这种负相关关系可能存在一定的数据过度解读，即视为影响微弱。而与当地常住人口和接待过夜游客停留天数的相关系数分别为0.990和0.962，通过0.01水平下的显著性检验。为了满足日益增长的游客度假需求，旅游度假区数量往往需要相应增加，以提供更多的住宿、娱乐和休闲设施。吸引游客延长停留时间，增加过夜游客数量，旅游度假区提供丰富多样的旅游产品和高品质的服务，包括但不限于特色住宿、文化体验、生态旅游以及主题活动等。而这种对多样化旅游体验的需求能够促进旅游度假区数量的增加以及服务和设施的升级。

3.2.3 交通运输能力

良好的交通系统通常会提升旅游度假区的访问率，从而直接影响旅游收入和地区经济的发展。交通运输能力选取高速公路的里程、公路网的密度、水运客运量、机场、车站和港口的数量，直接影响旅游目的地的可达性。良好的交通连接不仅能够缩短游客从原始地到旅游目的地的时间，降低旅行成本，也为远距离和国际游客提供更多的访问机会。从表4可知，水运客运量、高速公路里程、公路网密度、机场数量以及车站数量分别通过0.01与0.05水平下显著性检验，相关系数分别为0.437、0.996、0.954、0.976、0.458，表明水运客运量、高速公路里程、公路网密度、机场数量及车站数量对旅游度假区的建设与发展有积极影响，而与港口数量呈不相关关系。良好的交通连接不仅使旅游资源更加容易被外界发现和接入，也为旅游度假区的发展提供了便利条件。随着高速公路、机场、港口和车站等交通设施的完善，促进了货物和人员的流动，加快了区域经济的循环和增长。这种经济增长为旅游度假区的建设和运营提供必要的资金支持和市场需求，进一步推动旅游基础设施和服务设施的发展。同时，一个完善的交通网络能够提供多种交通方式的选择，满足不同游客的需求，增加旅游目的地的竞争力。

3.2.4 医疗卫生保障

在居民健康意识持续提升与旅游消费不断升级的双重驱动下，追求健康已成为旅游休闲度假市场的重要诉求。旅游业发展的同时对医疗卫生服务的需求也随之增加。旅游度假区的空间布局规划中，完善医疗卫生设施的配套，确保游客在紧急情况下能够得到及时有效的医疗救治。从地区公共卫生服务体系的完善程度来看，医院和卫生院的数量不仅仅是为了应对旅游高峰期的医疗需求，也是提升当地居民生活质量的重要指标[26]。旅游度假区的空间分布与医院卫生数量的增加存在极显著的关联性（相关系数为0.539，P<0.01），确证了医疗保障能力与旅游度假区发展呈正向关联。一系列政策扶持和实践推动了旅游度假区与医疗体系相结合的升级政策。如2015年江苏省政府批复同意设立常州国际医疗旅游先行区，充分利用当地生态资源，发挥医疗器械生产和研发优势，从而培育具有国际知名度的医疗旅游产品和休闲度假品牌，在中国旅游度假区的医疗建设发展中发挥出引领作用。海南省于2019年出台《关于支持建设博鳌乐城国际医疗旅游先行区的实施方案》加快推进博鳌乐城国际医疗旅游先行区高标准高质量发展，进一步开展医疗产业与旅游业务相融合。2022年山东省威海建设“国际医疗旅游先行区”，从而极大推动山东省旅游度假区的发展。医疗卫生设施的完善是保证游客健康与安全的重要条件，尤其对于追求高品质旅游体验的游客群体尤为重要。可见医疗卫生保障对于旅游度假区建设的重要性。

3.2.5 政府支持力度

政府的财政投入和政策倾斜为中国旅游度假区建设提供了坚实的基础。政府对星级酒店建设项目的财政补贴和税收优惠，直接刺激了私人投资者的兴趣，加快了星级酒店的建设速度和数量的增加[27]。酒店是旅游度假区创建的重要条件之一，但反观中国星级酒店数量与旅游度假区数量处于负相关关系（相关系数为–0.313，P<0.01）。以2023年为例，全国共经营星级酒店7 245家，比2022年减少92家，同比减少1.27%。从2019—2023年星级酒店数量的变化情况来看，星级酒店数量呈现逐年递减的趋势，星级酒店对待评星逐渐冷静，这主要源于酒店市场日趋成熟，酒店的市场化、多元化、品牌化程度越来越高，加上酒店会员体系、预订平台、社交平台等对客群转化率发挥着更重要的作用，投资者和消费者都更关注酒店的品牌本身而不是星级[28]。因此，星级酒店开始逐步丧失竞争力，数量逐年走低。中国星级酒店的经营仍存在一定的恢复和发展空间，政府需加大对其品牌方面的建设力度，以此推动旅游度假区的蓬勃建设。此外，通过以“旅游度假区”为关键词搜索各省份年度工作报告，梳理国家、省级、市级层面相关政策，可以分析政策环境对旅游度假区空间分布的作用方式（相关系数为0.990**，P<0.01），结果说明旅游度假区的发展受国家政策的直接影响，历年数量变化显示出明显政策导向。政府通过建立和完善旅游市场监管机制，保障旅游市场的健康发展。这包括对旅游度假区的优化建设、人才培养、安全标准等进行严格监管，提升了游客的满意度和回访率。同时，政府还积极参与国际旅游合作与交流，提高了各地区旅游度假区的国际知名度，吸引了更多的外国游客。

4 结论

通过对中国旅游度假区空间分布特征及影响因素分析，得到以下结论：
1）研究区内旅游度假区分布不均衡，呈聚集性分布，整体呈现出“东部一核、中部两带、南部三中心”的空间分布格局。“东部一核”是长三角城市群分布核心，“中部两带”是指沿燕山−太行山−横断山形成山脉分布带和沿山东半岛−辽东半岛形成半岛分布带，“南部三中心”是指珠三角城市群分布中心、长江中游城市群分布中心和环南宁市分布中心。具体表现出“近低地、沿缓坡、亲水域、喜温暖、临景区”的空间分布特点。
2）旅游度假区的空间分布受自然资源因素和社会经济因素共同作用，在自然资源因素上，与海拔、坡度、河流距离、台风次数呈负相关，与旅游资源密度呈正相关，多集中分布在丘陵平原、傍山傍水、温暖湿润、旅游资源丰富的地区。在社会经济因素上，其分布与生产总值、人均GDP、旅游业收入、第三产业产值、常住人口等呈现较强正相关性，与车站数量、水运客运量呈现较弱的正相关性。旅游度假区趋向于分布在区位优势大，经济发达，交通便利，医疗强大、旅游业发展领先的区域。
3）在推动旅游产业高质量发展的过程中，必须充分认识中国度假旅游产品分布的不均衡性。在旅游产品开发方面，注重本地特色的挖掘，将度假区的核心吸引力建立在地区旅游资源的独特性上，不能盲目跟风建设，严防同质化倾向。在旅游设施方面，要注意将传统与现代有机结合，传统性来自于历史传承和民族特色，现代性来自于科技创新与新场景应用，一方面让游客感受到中华传统文化的魅力，另一方面享受到现代科技带来的便利。在旅游服务方面，要将提升旅游者的体验感作为度假区旅游服务的核心，不断完善交通、医疗、环保等旅游公共服务，在更深层次、更宽领域、更高水平中不断深化中国旅游度假区的高质量发展。

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