中国最美休闲乡村时空格局演化及其影响因素研究

朱磊，李燕楠，胡静，方业平

（1.安庆师范大学资源环境学院，安徽 安庆 246133；2.华中师范大学城市与环境科学学院，武汉 430079；3.中国旅游研究院武汉分院，武汉 430079）

乡村旅游是推动新型城镇化的重要动力，是实现乡村振兴的重要路径。2019 年我国乡村旅游人次达32 亿，乡村旅游进入大旅游时代，成为新时代乡村经济发展新的增长点[1]。最美休闲乡村是乡村旅游发展的重要载体之一，评选最美休闲乡村不仅对发展现代农业、带动农民就业增收、建设美丽乡村、传承农耕文明具有重要意义，更为推进乡村旅游高质量发展、实现乡村振兴战略提供了有效途径和广阔平台。自2014年以来，农业农村部先后7次开展了中国最美休闲乡村推介活动，共评选出1 176 个中国最美休闲乡村，这项活动的开展已成为“推进生态文明、建设美丽中国”战略的重要举措。目前我国乡村旅游存在区域布局不合理、同质化发展明显等问题，因此对我国乡村旅游布局和空间优化进行系统深入研究，探究不同区域乡村旅游发展模式及路径，对我国乡村旅游可持续发展意义重大。鉴于此，本研究选择中国最美休闲乡村（以下简称“休闲乡村”）作为研究对象，探究其空间格局演化及成因，具有一定的理论与现实意义。

乡村旅游研究一直是国内外学者关注的重点和热点领域，国外研究起步较早，其研究内容主要涉及乡村旅游可持续发展[2]、乡村旅游投资风险[3]、乡村旅游空间差异特性[4-5]等；而国内学者则更加侧重乡村旅游的概念及发展模式[6]、乡村旅游对目的地经济发展的影响[7]、乡村旅游开发条件评价及旅游感知[8]等方面的研究。近年来，随着国内乡村旅游的蓬勃发展，学界对乡村旅游空间布局的关注度也日益提高，主要以不同空间尺度下的乡村旅游重点村[9]、旅游村寨[10]、森林乡村[11]、乡村旅游模范村[12]等为研究对象，采用地理学相关研究方法探究其空间分布特征、影响因素及旅游发展路径等。不难发现，国内外学者对乡村旅游研究的内容较为广泛，以不同对象为载体研究乡村旅游地空间结构的成果也日趋丰富。然而最美休闲乡村作为休闲乡村旅游地典型空间地域单元和载体，其空间结构研究成果相对薄弱，仅有的几篇文献围绕单个年份的休闲乡村空间分布特征和成因进行研究[13-15]，缺少针对其长序列面板数据不同年份的时空演化格局对比分析及影响因素的系统探究。鉴于此，本研究以2014—2020 年中国最美休闲乡村为研究对象，综合运用最邻近指数、核密度、网格维数、缓冲区分析、地理探测器等GIS 分析技术及SPSS 相关性分析方法对我国休闲乡村旅游地的空间演化格局进行系统研究，同时对其影响因素进行定量表征，在此基础上提出休闲乡村旅游地的发展模式和路径，以期对未来休闲乡村旅游地的识别、评价和合理开发建设提供思路，为优化我国休闲乡村旅游地空间布局模式、促进美丽乡村建设和乡村旅游高质量发展提供一定参考。

1 材料与方法

1.1 研究方法

1.1.1 最邻近指数

最邻近指数是研究点状要素在地理空间中分布类型特征的指标，应用最邻近指数方法可以有效识别研究的点要素在空间的近邻程度。其公式为：

式中：R为最邻近指数为最邻近距离平均实际值；为最邻近距离理论值；D为休闲乡村密度；n为休闲乡村数量；A为研究区面积大小。一般情况下，当R=1时，休闲乡村呈现随机态分布；当R＞1时，休闲乡村呈现均匀态分布；当R＜1时，休闲乡村呈现凝聚态分布[16]。

1.1.2 网格维数测算

网格维数测算是分形理论在地理空间结构研究上的具体运用，该方法能够有效反映研究对象空间结构的复杂状况以及有序状态。在对休闲乡村空间分布网格化进行分析的基础上，将全国地图划分成不同数量的网格，休闲乡村所占据的网格数N（r）会由于不同网格尺寸r的不同有所差异，假设休闲乡村具有无标度空间分布特征，则应有：

式中：a=D0，为容量维，假设在网格中休闲乡村的分布数为Nij，休闲乡村总数为N，定义其概率为其中i和j分别为行号和列号，可得出网络维数值的函数（Ir）：

式中：I0是常数；D1为信息维；D为网格维数，表征休闲乡村在全国分布的均衡性，D值在0～2 之间时，值越大越均衡；D=2时，则呈现均匀分布；当D接近1时，说明可能集中到一条地理线分布态势[17]。

1.1.3 探索性空间数据分析

探索性空间分析方法是空间分析方法和技术的集成，是对研究事物在地理空间上彼此关联性的综合分析，该方法可以有效揭示研究对象在地理空间上的相互作用关系[18]。本研究选取Moran′sI和Getis-Ord分别探究休闲乡村空间关联结构模式和空间冷热点区分布差异。Moran′sI公式如下：

式中：Xi、Xj为第i区域和j区域的休闲乡村个数；n为区域数量为所有区域观测值的平均值为为空间权重矩阵，其中空间相邻时为1，不相邻时为0。I值在（-1，1）之间分布，I值越接近1，表示有相似属性的要素聚集在一起；越接近-1，表示有相异属性的要素聚集在一起；趋近于0，则表示要素之间不存在空间自相关性。

由于I指数表征的是休闲乡村全局的集聚状态，要进一步识别局部休闲乡村分布的冷热点，一般采用进行测度分析，其公式为：

1.1.4 地理探测器

地理探测器是探测空间分异性并揭示其背后驱动因子的一种新的统计学方法，此方法无线性假设，具有优雅的形式和明确的物理含义[20]，用q值来度量某因子X多大程度上解释了属性Y的空间分异性，其模型如下：

式中：h（h=1，……，L）为Y、X的分层；Nh和N分别为层h和全区的单元数和σ2分别是层h和全区的Y值的方差；SSW、SST分别是层内方差之和、全区总方差。q值与Y的空间分异性呈正比，若分层由自变量X生成，则q值越大表示自变量X对属性Y的解释力越强，反之越弱。

对照最美休闲乡村的评选依据，综合参考刘彦随等[21]、王兆峰等[15]的研究成果，并基于数据的可获取性、科学性和可行性，选取旅游资源禀赋（X1）、客源市场（X2）、交通因素（X3）、政策导向因素（X4）、自然因素（X5）5 个方面的要素作为影响因子，并选取12 个指标建立最美休闲乡村空间分布的影响因素评价指标体系，见表1。其中旅游资源禀赋是休闲乡村旅游发展的基石，选取4A 级及以上景区数量和民宿客栈数量进行衡量；客源市场是休闲乡村发展的根本动力，选择旅游总收入和接待境内外游客总数表示；交通因素是休闲乡村游客可达性的重要支撑，选取铁路网综合密度和公路密度进行表征；政策导向因素是休闲乡村发展的重要保障，选取政策文件中提及“乡村旅游”的频数、全国乡村旅游重点村的数量来说明；自然因素是休闲乡村形成发展的现实条件和立地基础，选取海拔高度、坡度、距河流距离3 个指标进行表示[22]。在此基础上对各评价指标进行标准化处理，按照熵值法测算各指标权重，并综合计算出每个影响因子的数值，最后根据所得数据，利用地理探测器来定量分析各因子对休闲乡村空间分布影响程度的大小。

表1 休闲乡村空间分布的影响因素指标体系Table 1 Index system of influencing factors of leisure villages spatial distribution

1.2 数据来源

2014—2020 年，农业农村部先后7 次共评选出1 176 个中国最美休闲乡村，其评选范围涵盖全国31个省份（不包括港澳台），历年评选出的休闲乡村名单来源于中华人民共和国农业农村部官网（www.moa.gov.cn）。近年来评选的中国最美休闲乡村在发展方向上定位明确，具有产业引领、生态宜居、景色优美、人文和谐等显著特点，为全国休闲乡村旅游地发展指明了方向。以此作为研究数据样本，借助Google Earth 分别对全国2014 年100 个、2017 年520个和2020 年1 176 个最美休闲乡村所在地理坐标进行精准定位、提取和校准，并在ArcGIS 10.2 软件中实现休闲乡村点状要素在中国地图上的可视化。在此基础上对中国休闲乡村旅游地空间分布格局及成因进行分析研究。基础矢量数据来源于国家基础地理信息系统数据库中的1∶4 000 000 的全国矢量地图。影响因素研究中的交通因素和政策导向因素相关指标数据来源于国家统计局官方网站（http：∕∕www.stats.gov.cn∕），旅游资源禀赋和客源市场相关指标数据来源于2014—2020 年《中国旅游统计年鉴》，自然地理要素相关数据来源于国家地球系统科学数据共享平台（http：∕∕www.geodata.cn∕）。

2 空间格局演化特征

2.1 空间分布密度特征

运用最邻近指数法对全国最美休闲乡村分布类型进行判别，运用ArcGIS 10.2 工具分别计算出2014、2017 年和2020 年全国最美休闲乡村的最邻近指数分别为0.508、0.552 和0.658，均小于1。由此可知，休闲乡村在不同时间节点的空间分布均呈现出凝聚型的分布态势，但随着时间的推移，集聚分布态势有所减弱，逐渐趋向均衡的态势。进一步对2014、2017 年和2020 年全国休闲乡村进行核密度分析，如图1 所示。总体上看，休闲乡村分布呈现东多西少且主要在胡焕庸线以东的空间分异规律，与区域经济发展有一定的耦合性。对比三个时间段的核密度图可以发现，中国最美休闲乡村高密度区呈现出“双核结构”，次核心区呈“点状散射”分布特征，即形成了以北京为中心的京津冀高密度区和以浙江、安徽、上海、江苏为核心的长三角高密度区的“双核结构”，而川渝地区、闽东南地区、青海东部等地区为休闲乡村分布的次核心“点状散射”地带，总体呈现“大集聚、小分散”的空间分布格局，且随着时间的推移，逐渐向东南部迁移。值得注意的是，新疆地区休闲乡村的数量也较多，该地区农旅融合发展势头较为强劲。从省区内部来看，各省区边缘和交界地带也是休闲乡村的高密度分布区。

图1 中国最美休闲乡村核密度图Figure 1 Kernel density map of the most beautiful leisure villages in China

2.2 空间分布复杂性

为了系统研究最美休闲乡村地理空间分布的复杂性，采用分形理论中的网格维数模型对最美休闲乡村进行网格化分析。根据网格维数相关计算公式测算对应的N（r）值和I（r）值，具体计算结果如表2 所示，再通过在Excel 中输入计算出的坐标点（N（r），K）和（I（r），K）绘制成双对数散点图（图2），对此进行拟合回归，得到最终的容量维数值D0和信息维数值D1。由图2 可知，2014、2017 年和2020 年休闲乡村的容量维数值D0分别为1.300 8（决定系数为0.969 9）、1.486 8（决定系数为0.989 5）和1.705 1（决定系数为0.992 0），表明各年份全国最美休闲乡村系统分形特征明显，其中2014 年容量维数值接近1，表明该年份休闲乡村在全国范围内分布相对较为集中。而2017 年和2020 年容量维较2014 年增加，且2020 年容量维数值趋于2，表明休闲乡村在全国尺度范围内分布开始逐渐均衡。最美休闲乡村的发展既要考虑不同地区的经济发展状况、资源类型等方面的差异，又要兼顾各地区间的发展平衡，扶持欠发达地区的乡村旅游建设，实现最美休闲乡村在全国范围内均衡健康发展。从各年份的信息维来看，三年的信息维数值D1分别为0.690 1、0.694 2和0.742 5，均小于对应的容量维数值，这表明研究区内休闲乡村系统可能存在局部围绕交通主干线或大城市周边集聚的情况，空间分布上呈现不等概率分布状态，分形结构较为复杂。

表2 休闲乡村系统网格维数测算Table 2 Calculation of grid dimension of leisure rural system

图2 休闲乡村网格维数双对数散点图Figure 2 Double logarithmic scatter diagram of grid dimension of leisure village

2.3 热点区分布特征

采用ArcGIS 10.2 软件计算出三个时间截面的休闲乡村空间分布的全局Moran′sI指数，得到结果分别为0.386、0.510 和0.591，均通过检验，表明我国休闲乡村具有正向的空间自相关。2014—2020 年Moran′sI指数逐渐增加，表明我国休闲乡村空间正向集聚程度不断增强，其空间分布上具有一定的马太效应，休闲乡村旅游发展的协同效应较好，未来各省休闲乡村走协同发展道路较为可行。一般来说，全局自相关分析会掩盖局部空间的分布情况[23]。为了进一步研究休闲乡村空间分布规律，根据公式（7）和公式（8）分别计算出2014、2017年和2020年休闲乡村局部空间关联指数并生成空间格局的热点图（图3）。从图3中的热点区域的演化来看，2014年休闲乡村的热点区主要分布在长三角地区，2017 年热点区开始逐渐向东北部省份迁移，2020 年热点区在2017年的基础上继续向东北部和西南部扩大。而三个时段休闲乡村冷点和次冷点区呈现出向我国西南部省份逐渐收缩的态势，数量不断减少。不难发现，我国休闲乡村空间分布格局主要呈现出东西热、中部冷的态势，休闲乡村的热点区呈现一定的稳定性。其中江苏、安徽和河南等地发展较为活跃，持续保持在热点区域；而青海、广西和海南等地基本上都处于冷点区域，休闲乡村旅游发展较为缓慢。

图3 休闲乡村空间格局的热点区域演化示意图Figure 3 Hot spot regional evolution of leisure villages spatial pattern

3 空间分布格局成因

基于地理探测器分析模型及原理，利用ArcGIS 10.2 自然断点法对资源禀赋、交通因素、政策导向因素、客源市场、自然因素5 个探测因子进行数据离散化处理，将得出的数据输入GeoDetor软件中可揭示出各个因子对休闲乡村空间分布影响作用强度q值，由表3可知，各因子均通过显著性检验，表明5个因子对休闲乡村的空间分布均产生一定影响，但影响强度有所差异，其中政策导向（X4）、客源市场（X2）对休闲乡村空间分布的影响力度较强，q值分别为0.730 和0.321，之后依次为旅游资源禀赋（X1）、交通因素（X3）和自然因素（X5），q值也都在0.25 以上。由此可知，5个因子的影响强度表现为政策导向＞客源市场＞旅游资源禀赋＞交通因素＞自然因素。为进一步验证及剖析各项因素的具体影响机制，本研究采用SPSS分析、矢量数据缓冲区分析及图层叠加等方法对各因素具体影响机理进行进一步探究。

表3 各影响因素作用强度q值Table 3 Effect intensity q value of each influencing factor

3.1 旅游资源禀赋

旅游资源禀赋是乡村旅游发展的基石，休闲乡村的空间分布格局与区域内的资源禀赋有着密切的联系。因此选择全国所有A 级景区作为旅游资源禀赋的具体载体，采用缓冲区和叠加分析，定量表征旅游资源禀赋与休闲乡村空间分布的关联性。本研究以A级旅游景区中心为圆点，建立起5、10、15 km等间隔的缓冲半径进行缓冲区分析，并统计不同缓冲半径缓冲区范围内的休闲乡村数量。结果表明，5 km 缓冲区范围内有休闲乡村数量162 个，占总数的13.78%，10 km 缓冲区范围内有休闲乡村数量491 个，占总数的41.75%，15 km 缓冲区范围内有休闲乡村数量936个，占总数的79.59%。进一步研究发现，在A 级旅游景区5～10 km缓冲区半径范围内，每增加1 km的缓冲半径，休闲乡村约增加65个。而在A 级旅游景区30～50 km 缓冲区半径范围内，每增加1 km 的缓冲半径，休闲乡村增加数量达到89 个。由上述分析不难发现，休闲乡村多分布在A 级旅游景区周围，进一步说明旅游资源富集度对休闲乡村的空间分布具有重要影响。A 级景区周围各类旅游资源丰富且集中，旅游公共基础设施完善，休闲乡村在其周围分布，不但可以共享景区客源，而且有利于发挥景区的边缘效应，实现区域内的资源互补，达到彼此互利共赢的良好发展格局。

3.2 客源市场

客源市场是休闲乡村能否盘活、盈利的重要保障。拥有广阔的客源市场是发展休闲乡村旅游的必备条件。为了探究客源市场对休闲乡村空间分布的影响，本研究选取2019 年各省旅游总人次来表征该省的客源市场情况，利用SPSS 软件对各省旅游总人次和休闲乡村分布数量进行相关性分析，得出两者的Pearson 系数达0.668，且达到显著性水平，由此表明，休闲乡村的分布和客源市场具有高度的耦合关联性。为了进一步探究客源市场对休闲乡村分布的影响，按照不同城市等级的辐射半径（一般地级市辐射半径为50 km，省会城市辐射半径为100 km），分别选取50 km 和100 km 距离的缓冲半径对地级市和省会城市进行缓冲区叠加分析。结果表明，省会城市100 km半径缓冲区范围内共有休闲乡村422 个，占休闲乡村总数的37.58%，地级市50 km半径缓冲区范围内共有休闲乡村885 个，占总数的75.25%（图4a、4b）。这表明休闲乡村主要分布在城市的城郊地带，不难得出休闲乡村的客源主要来自周边城市居民。由于乡村旅游具有游居、野行、自然和原真性等其他旅游业态无法比拟的特点，符合当下城市居民逃离城市生活、寻找乡愁、返璞归真、缓解工作压力的现实旅游需求。

3.3 交通因素

良好的交通条件是旅游业快速发展的必备条件之一，它是联系客源地与旅游目的地之间的桥梁[24]，尤其对乡村旅游目的地的发展更为重要。近年来随着骑行、自驾游的盛行，休闲乡村旅游地的可达性成为影响游客选择的重要指标。本研究运用ArcGIS 10.2矢量数据缓冲区分析工具，探究休闲乡村的空间分布与交通主干道之间的相互关系。一般认为，游客骑行1 h车程15 km或自驾1 h车程40 km即可到达的旅游目的地，为最佳的旅游感知距离。因此本研究选取15 km 和40 km 作为国道缓冲区分析的半径，并提取缓冲区范围内休闲乡村的数量。结果表明，缓冲半径为15 km 的范围内有休闲乡村349 个，占总数的29.67%；缓冲半径为40 km 的范围内有休闲乡村349个，占总数的82.27%（图4c、4d）。不难发现休闲乡村呈现出沿交通主干道周边分布的特征，未来在交通干线周边的休闲乡村可充分利用主干道路的交通便捷优势，开发适宜的骑行和自驾游等相关旅游产品和体验项目，最大程度满足游客多样化的旅游需求，从而达到促进休闲乡村快速发展的目的。因此良好的交通条件是游客进入休闲乡村旅游地的前提，是休闲乡村空间分布的关键影响因子。

3.4 政策导向

强有力的政策支持是发展乡村旅游的重要保障。为了进一步探究地方政策环境对休闲乡村分布数量的影响程度，采用专家打分法，对2014—2020 年各省所发布的乡村旅游政策进行定量表征（将每个省级乡村旅游政策文件赋值10 分，每个地级市乡村旅游政策文件赋值5 分），并将各省的政策得分在ArcGIS 10.2 软件中按照Jenks 自然断点法分成6 个梯队，再与休闲乡村空间分布图进行叠加（图4e），不难看出，山东、江苏、浙江等地是处于政策支持第一梯队的省份，其休闲乡村的分布数量也最多。近年来，山东、江苏、浙江三省率先出台多项支持乡村旅游发展的支持政策，尤其是浙江省先后出台了15 个省级政策文件、21 个市级政策文件，为该省休闲乡村旅游的快速发展提供了重要保障，其休闲乡村的分布数量在全国保持领先水平。而处于政策支持第六梯队的西藏，由于政策支持相对不足，其休闲乡村的分布数量也最少。为进一步验证政策支持对休闲乡村分布的影响程度，再采用SPSS 软件将各省政策得分与休闲乡村分布数量两者进行相关性分析，其Pearson 系数为0.746，且达到显著性水平，表明地方政府乡村旅游发展政策环境对该区域休闲乡村的快速发展和空间布局影响较大。

图4 全国休闲乡村分布的影响因素Figure 4 Influencing factors of leisure villages distribution in China

3.5 自然因素

地形地貌不仅作为一种独立的自然地理要素成为休闲乡村布局的立地基础[25]，而且也是重要的景观要素，是吸引游客前往不同休闲乡村旅游的重要因素。将休闲乡村空间分布图与全国地形高程图进行叠加（图4f），提取每个休闲乡村所对应的高程值[16]。研究发现，处于海拔200 m 以下的休闲乡村达一半以上，海拔200 m以上的休闲乡村共有501个，再对不同高程值与休闲乡村分布数量在SPSS 中进行相关性分析，得出两者的Pearson 系数为-0.855 且达到显著性水平，可知休闲乡村的分布和海拔高度呈较强的负相关性。从图4f 中可以看出休闲乡村主要分布在海拔500 m 以下的三级阶梯区域内，其中200 m 以下的平原地区分布最多，呈现出“聚平原”的分布规律。此外，河流水系及坡度在一定程度上决定休闲乡村的选址。进一步研究发现，休闲乡村多集中分布在距离河流5 km 的范围内，呈现出“附河流”的分布规律，休闲乡村的分布与距河流的距离呈负相关，即随着距河流距离的增加，休闲乡村逐渐减少。进一步研究坡度对休闲乡村分布的影响，发现休闲乡村大多分布在5°～10°的斜坡地区，呈现出“附微斜坡”的分布规律，其分布与坡度呈负相关，即随着坡度的增大，休闲乡村数量逐渐减少。综上所述，海拔高度、河流水系和坡度是影响休闲乡村分布的重要自然地理要素。

4 讨论

目前，我国休闲乡村正从集聚分布逐渐趋于均衡分布，国家应继续加大在东中部布点的力度，更好地满足居民日益增长的休闲旅游需求。休闲乡村空间分布集聚性和关联性特征明显，未来休闲乡村应加强区域间的联动发展，重点将休闲乡村高密度分布的京津冀区域、长三角区域打造为全国知名休闲乡村集聚区，从而实现重点区域带动和辐射作用。在休闲乡村高密度分布的各省边缘和交界地区，应加强各省之间的互动交流，促进区域协同发展。此外，通过对影响因素分析可知，休闲乡村周边蕴藏着丰富的旅游资源，休闲乡村应加强与周边A 级景区的交流合作，实现功能互补、资源共享、错位发展，充分吸收其“溢出效应”。休闲乡村大多分布在城市周边，城市是休闲乡村旅游发展最为重要的客源市场，应重点围绕乡村采摘、乡村民宿和田园综合体等产品进行打造，满足城市居民环城游憩、寻找乡愁的现实需求。对于交通区位优势明显，尤其是骑行或自驾一小时可达的休闲乡村，可打造乡村营地、乡村创客基地、旅居度假基地、乡村运动基地等乡村休闲旅游度假类产品，提升其乡村旅游品位。

本研究是在罗烨欣等[13]、熊浩等[14]和王兆峰等[15]选取截面数据研究休闲乡村空间结构基础上的进一步拓展和完善：一是拓展了研究视角，本研究采用面板数据从时空二维视角对休闲乡村演化特征进行系统模拟；二是增加了政策影响分析，现有研究文献缺少政策因素分析，本研究采用专家打分法对政策导向因素进行定量表征，系统探究政策导向对休闲乡村空间分布的影响，发现休闲乡村空间布局受政策影响最大。本研究对实现我国乡村旅游高质量发展，助推乡村振兴战略具有一定参考和借鉴意义，未来在我国休闲乡村旅游地发展和布局中，应充分考虑资源、市场、交通、政策和自然等因素的影响。休闲乡村要立足区域自然资源条件，面向客源市场需求，提升交通可达性，全力争取政府政策支持，从而实现乡村旅游的特色化、差异化、品质化发展。由于数据获取受限等原因，影响因素研究仍有待进一步完善，不同类型的休闲乡村旅游地在不同空间尺度下的空间分布格局也有待深入探究。

5 结论

本研究运用ArcGIS 10.2 软件平台及最邻近指数、分形维数和地理探测器等方法，对2014、2017、2020 年中国最美休闲乡村时空格局演变及影响因素进行分析，主要结论如下：

（1）休闲乡村在不同时间节点的空间分布均呈现出凝聚型的分布态势，主要分布在胡焕庸线以东，逐渐形成了以京津冀、长三角城市群为高密度核心的“双核结构”，以川渝、闽东南、青海东部等地为次核心的“点状散射”分布特征。从区域内部来看，各省区边缘和交界地带也是休闲乡村的高密度分布地区。

（2）休闲乡村具有明显的分形结构特征，其时空演变过程中呈现出围绕城市和交通主干道集中分布的特点，由于区域旅游资源本底和经济社会发展水平的差异，其区域内分布概率差异明显，分形复杂性强。

（3）休闲乡村在空间上主要呈现出东西热、中部冷的态势，且热点区呈现出从长三角地区逐渐向东北部和西南部省份迁移扩大态势，冷点区呈现出向我国西南部省份收缩态势。其中江苏、安徽和河南等地发展较为活跃，持续保持在热点区域，而青海、广西和海南等地均处于冷点区域。

（4）休闲乡村空间分布格局成因复杂多样，既有自然因素，又有社会因素，其中旅游资源禀赋、自然因素、客源市场、交通因素、政策导向是影响休闲乡村分布的主要因素，且影响强度表现为政策导向＞客源市场＞旅游资源禀赋＞交通因素＞自然因素。