安徽省民宿空间分布特征及其影响因素

收稿日期：2022-09-26

基金项目：安徽省哲学社会科学规划青年项目（AHSKQ2021D32）.

作者简介：陈丹（1982—），女，安徽安庆市人，硕士，讲师，主要从事乡村旅游经济与民宿发展研究.

引用格式：陈丹.安徽省民宿空间分布特征及其影响因素［J］.安徽师范大学学报（自然科学版），2023，46（5）：474-483.

DOI：10.14182/J.cnki.1001-2443.2023.05.009

摘要：依托乡村振兴工作的不断推进，近年来近郊型乡村旅游获得了较大的发展，而作为旅游住宿业的新型业态，民宿以其个性化、差异化的服务受到市场的青睐。中国民宿业品牌化、专业化的趋势凸显，且在很多地区形成了集群分布。选取安徽省的民宿作为研究对象，获取区域内高精度的民宿POI数据，利用GIS空间分析和多因素逐步回归分析方法，对安徽省的民宿空间分布特征及其影响因素进行深入研究，得出以下结论：①安徽省民宿在空间上已形成两个高度集聚的民宿集群；②省域内民宿呈明显的不均衡分布，主要分布于皖南地区及合肥地区；③基于对18个影响因子的分析发现安徽民宿分布的主要影响因素为公路网密度，同时森林覆盖率、旅游景区分布及人口密度对安徽的民宿分布也产生显著影响。

关键词：安徽省；民宿；空间分布

中图分类号： F592文献标志码：A文章编号：1001-2443（2023）05-0474-10

随着旅游业不断转型升级发展，以及大众旅游时代多元化的市场需求，民宿这一新型业态在近年来获得了快速的发展，以康养休闲为主题的短途乡村旅游民宿备受市场欢迎。自2015年开始，国家政策对于民宿这一非标准化的住宿业态陆续出台了多项积极有效的政策指导意见。2019年，《中共中央、国务院关于坚持农业农村优先发展做好“三农”工作的若干意见》中指出，要大力发展乡村产业，拓宽农民增收渠道，充分发挥乡村資源、生态和文化优势，发展餐饮民宿［1］。2021年，国务院在《国务院办公厅关于服务“六稳”“六保”进一步做好“放管服”改革有关工作的意见》中也明确提出鼓励各地区适当放宽旅游民宿市场准入［2］。在乡村振兴的宏观背景下，作为推动乡村振兴工作的重要抓手，民宿在乡村产业结构调整、文化建设、聚落重构、环境保护以及人才引进等方面发挥出越来越重要的作用。

1 文献综述

民宿的起源一说兴起于欧美，早期英国的民宿被称为B & B（Bed & Breakfast），在欧洲的其他国家和美国，民宿有Family Inn、 Family Hotel、House Hotel、 Home Stay、Guest House等多种说法；另一说民宿起源于日本，民宿在当地被称为Minshuku，多指利用自用住宅向游客提供住宿与一定餐饮服务的家庭式旅馆。在中国，民宿于20世纪八十年代中期出现于台湾，2009年以后在中国大陆地区自福建沿海逐步扩散到内地，获得了大规模快速发展，近年来专业化、品牌化特征尤为突出，涌现出更多有特色、个性化特征明显的高端精品民宿。

民宿的名称表达不同，各国管理机构和专家学者给出的民宿定义也存在一定差异。英国的Jackie Clarke认为民宿是一种能够体现当地旅游环境的住宿类产品［3］；美国的Dallen J Timothy认为民宿是建在乡村环境中为游客提供住宿与餐饮服务的旅舍［4］；日本的《全国民宿》认为民宿是由本地居民以家族经营的方式开办的小规模住宿设施，用于接待观光、休闲客人，客房风格为和式［5］；2019年7月，中国文化和旅游部修订发布的《旅游民宿基本要求与评价》（LB/T 065—2019）将旅游民宿定义为：利用当地民居等相关闲置资源，经营用客房不超过4层且建筑面积不超过800 m2，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［6］。

国外对于民宿的相关研究发展至今，主要集中在民宿发展现状和问题及影响因素［7-9］、民宿经营管理［10-13］、民宿分类及特征［14］、民宿经营业主［15］、民宿住宿客行为［16］、民宿市场［17-19］等方面的研究。境外学者对民宿的研究方法多采用质性研究的网络文本分析法［20］、定量的差额样本研究法［21］、事后群分析法［22］等。国内关于民宿的研究多集中于民宿理论研究的发展［23］、民宿的定义分类与发展［24-25］、民宿开发与设计［26-27］、民宿经营管理［28-29］、民宿顾客体验与满意度［30-31］、民宿产业发展路径［32］等方面。近年来，部分学者开始结合空间地理和区域经济的相关理论对民宿的空间分布规律［33-35］等方面进行相关研究，也有部分学者从空间布局的角度出发讨论民宿的集群分布［36-38］。

目前关于民宿的研究仍有待做进一步的探索，主要表现为：（1）当前的研究区域多集中在经济水平较高或旅游产业发展较快的地区，如江浙沪、珠三角、西南等地，关于安徽省域规模的民宿鲜有相关研究；（2）研究多集中于定性研究，缺乏对民宿空间分布规律及影响因素的系统性阐释；（3）不同空间布局的异质性研究相对较少，数据的精度也有待提高。本文以安徽省为研究区域，结合Arc GIS技术对该区域内的民宿进行空间量化分析，总结其民宿空间分布的特征与差异，综合区域自然环境、社会环境和政策环境分析影响其分布的主要因素，以期对民宿进行合理的空间布局和协调规划提供借鉴，推动民宿业的健康发展。

2 研究区概况及数据来源

2.1 研究区概况

安徽省为内陆省份，地处华东地区的西北部，省会为合肥，介于东经114°54′-119°37′，北纬29°41′-34°38′之间，总面积14.01万平方千米。截止2020年12月，常住人口约为6102.72万人，下辖16个省辖市，共有9个县级市，50个县，45个市辖区。从地理位置上看，安徽省东连江苏，西接湖北与河南，南邻江西，北靠山东，其东南角与浙江相连。安徽省内有多个水道，居淮河中游和长江下游，跨淮河、长江和新安江三个流域，沿江城市众多。安徽省的平均森林覆盖率已达30.22%，其中黄山市森林覆盖率超80%，池州市森林覆盖率超60%，皖南及中部地区绿化植被情况良好。

2.2 数据来源

由于目前中国并未有专业的民宿空间统计数据，因此以高德地图开放平台数据为基础，利用API接口中的地点检索功能抓取民宿的详细地址并进行空间化处理，以获得安徽省民宿POI信息。本文以“民宿”为关键词对研究区域进行检索，截止到2022年8月28日，经过统计和筛选得到安徽地区民宿共计3452个，剔除重复和无效的数据后符合标准的民宿点共3307个。此外，本文中涉及到的安徽省常住人口、地区生产总值、全年国内旅游接待总人次、国内旅游总收入、城市化率、铁路及公路里程等数据来源于《安徽省统计年鉴2020》［39］以及安徽省文化与旅游厅官方网站（https：//ct.ah.gov.cn/），矢量化地图数据来源于高德开放平台，河流水域、县界等数据来源于国家基础地理信息中心。基于坐标拾取器对民宿经纬度坐标进行精准核对，利用ArcGIS 10.8开展可视化处理，得到安徽省的民宿空间分布图（见图1）。

3 研究方法

借助ArcGIS、SPSS等数据分析工具，采用最邻近点指数、核密度分析、缓冲区分析和多因素逐步回归分析等统计方法，探讨安徽省民宿的空间分布及其影响因素。其中，最邻近点指数、核密度分析主要用来对民宿空间布局展开探讨，缓冲区分析和多因素逐步回归分析用来分析影响民宿空间分布各因子的解释力并构建回归模型。研究方法的具体指数、计算公式、参数说明及研究方法的具体作用见表1。

4 安徽省民宿空间分布特征

4.1 安徽省民宿在空间上已形成集群分布

利用ArcGIS软件结合最邻近点指数法，通过计算安徽省民宿的空间最邻近点指数可知安徽省民宿实际平均最邻近距离r1为0.0181，理论平均最邻近距离rE为0.091，实际平均最邻近指数R=0.201<1，表明安徽省民宿点在空间上呈集聚分布状态，其分布类型为凝聚型。計算后的Z =-86.189，P为0.00，表明集聚极显著。从各地级市的聚集程度来看，合肥市和黄山市、宣城市、池州市民宿的聚集性最为明显（见表2）。

4.2 安徽省民宿分布呈现“合肥—皖南”双民宿集群，皖北地区未形成规模性民宿集群

为了分析安徽地区民宿空间分布的均衡程度，利用 “Kernel Density”工具对该区域内的民宿进行核密度分析，采用自然间断点分级法对安徽省民宿点展开分析并进行可视化处理，得到该区域的核密度分析图（见图2）。

利用ArcGIS对安徽省民宿进行核密度计算并绘制出核密度分布图（见图2），如图所示，在安徽省，民宿由核心向外围逐步递减分布，在皖南地区及合肥市呈现出一定的集群化分布特征。

安徽省的民宿主要聚集在合肥和皖南地区的黄山、池州、宣城三市，其中合肥民宿占比18.73%，皖南三市占比达到48.74%，其中黄山市是安徽省的民宿聚集高地，其民宿数量占安徽省民宿总数的28.80%。

4.3 安徽省民宿多分布在核心景区周边

安徽省自然与人文旅游资源均十分丰富，其中黄山山系和九华山山系沿线有大量的3A级及以上旅游景区，且黄山风景区、九华山风景区等国家级5A景区周围吸引了大量的民宿集聚。通过ArcGIS缓冲区邻域分析，以区域内3A级及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，结果显示，落在5 km缓冲区内的民宿占比82.15%；落在5-10 km缓冲区内的民宿占比14.53%；落在10-20 km范围内的民宿数量较少，占比只有3.32% （见图3），由此可见旅游者对景区附近的住宿需求量较大，民宿分布对核心景区的依赖程度较高。

5 安徽省民宿分布的影响因素

5.1 安徽省民宿分布影响因素构建

有众多因素影响民宿的分布，包括经济环境［40］，区位条件［41］，人口条件［42］等等，通过参考民宿空间分布相关文献，结合安徽省民宿发展的特点，综合选取以下六大类共18个影响因素指标，具体如下。

5.1.1 经济环境    从安徽省的民宿分布图上可以看到民宿在不同城市的集聚化程度存在明显差异，合肥、芜湖、马鞍山、安庆等地区均属于省内经济较发达的城市，而黄山、池州、宣城等地的整体区域生产总值相对较低。区域的面积大小、经济发展状况、主要产业类别均可能对区域内的民宿集聚程度产生影响，此处选取城市面积、国内生产总值和人均国内生产总值作为地区经济环境的计量指标。

5.1.2 人口条件    人是旅游活动的主体，旅游产业的发展需要依赖相应的人口规模及密度。人口因素对区域内的城镇公共服务和基础设施完善程度有较大影响，旅游接待能力也因此呈现出明显的地区差异。此处选择常住人口数量、密度和15岁以上受教育人数来表示区域人口条件。

5.1.3 消费水平    区域消费水平和当地的旅游产业发展是息息相关的，一般来说，区域范围内群体的消费能力越强，在休闲旅游相关活动上的消费水平也越高。此处以城镇化率、城镇居民人均可支配收入、农村居民人均可支配收入来反映区域的消费水平。

5.1.4 交通条件 交通通达程度是影响游客出行的重要条件，铁路和公路是外出旅游最主要的出行方式。随着近年来高铁和高速公路的不断建设，极大带动了区域旅游产业的发展。由于近年来新冠疫情影响，大规模封闭式的旅游交通受限，自驾游等出行方式更受青睐，因此除选择铁路里程及密度作为评估因素之外，此处还增添了等级公路里程及等级公路网密度来反映区域的通达状况。

5.1.5 景区情况 景区是区域内旅游目的地吸引游客的主要资源，在优秀的自然风光和人文资源吸引下，民宿分布也相对更为集中。由民宿在景区附近的缓冲图可以看出，民宿分布与旅游景区之间形成了高度的空间相关性，因此选取3A级及以上景区的数量和密度两项指标来表示地区景区发展情况。

5.1.6 旅游产业基础 作为旅游接待业中的一个重要产业，为游客提供住宿服务的民宿产业其发展也会相应受到旅游产业发展水平的影响。鲜明的旅游目的地形象，良好的旅游产业基础都将影响当地民宿产业的发展。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。作为旅游自然资源的重要影响因子，森林覆盖率也对于当地旅游产业发展产生一定作用，此处添加该项指标参与影响因素分析。

民宿产业作为旅游业的一部分，具有一定的脆弱性，受不同环境众多因素的影响，特别是近年来新冠疫情带来的公共环境卫生变化对于民宿产业的发展也造成了较为显著的影响。通过多因素逐步回归分析探寻影响因变量Y——民宿密度的主要因素，各影响因素及单位如下（见表 3）。

5.2 多因素逐步线性回归的结果

根据2022年安徽省16个地级市的民宿集聚相关指标，利用SPSS进行多因素逐步回归分析。分析結果如下：在所选定的18个因素中，公路密度、森林覆盖率、3A级及以上景区数量、人口密度对民宿的集聚性分布有显著影响，其余指标对民宿的集聚分布影响不显著。其中R=0.937，R2=0.878，F=5.125，p=0.00。其预测方程为

5.3 影响因素及影响力分析

在多因素逐步回归分析模型中，标准偏回归系数值越大表明其对因变量的影响越大。由计算可知，β13＞β18＞β14＞β5，即公路密度＞森林覆盖率＞3A以上景区数量＞人口密度（见表4），具体分析如下。

5.3.1公路密度 分别以0.5km、1km、1.5km、2.5km 为缓冲带，对安徽省内的等级公路进行了缓冲区分析，并对各缓冲区内民宿数量进行了统计（见图4）。结果发现公路交通是影响民宿分布的重要因素，42.51%的民宿在等级公路0.5km缓冲区内，76.3%的民宿在等级公路1km缓冲区内，85.7%的民宿在1.5km缓冲区内，96.37%的民宿在2.5km缓冲区内，仅有 3.63%的民宿在等级公路2.5km缓冲区外，表明民宿对等级公路的依赖性很强，交通干线附近是民宿集中分布的核心区域。民宿的通达性会因为距离交通干线较近而得到提升，无论是营销宣传还是从游客进入的便捷性来考虑，位于主干道附近的民宿相较于远离干线路网的民宿都具有更大的优势。因此，民宿自发地依托当地交通路网，形成集聚分布态势。

5.3.2 森林覆盖率 森林覆盖率反映了一个地区的植被覆盖情况，作为旅游产业基础的重要指标，是衡量自然环境与自然旅游资源的重要指标，生态环境的不断优化在近年来也推动了康养型乡村旅游市场的发展。皖南地区的黄山、池州、宣城三市的森林覆盖率分别为83.2%，60.38%和59.46%，由分布图可知安徽省的民宿集中在皖南地区的黄山市、池州市、宣城市等地（见图5），几大旅游城市森林覆盖率高，自然景观独树一帜，与这些城市的优质自然旅游资源存在密切联系。以黄山、九华山、天柱山为代表的皖南自然旅游资源，是吸引游客参观游览的重要旅游目的地，当地的生态环境为当地的旅游产业发展奠定了基础，为民宿形成集群提供了稳定客源。

5.3.3 旅游景区 安徽省的旅游景区拥有出色的自然环境和独特的人文风貌，它们吸引着游客的到来，省内3A级及以上景区共498家，旅游资源众多，品类丰富。从空间分布上可以发现民宿大多集中分布在旅游资源禀赋较高的区域内（见图6），如黄山风景区、九华山风景区等地，对自然及人文旅游资源有较强的依赖性。旅游景区的接待基础设施完善，接待能力较强，为民宿提供了接待支持。景区周边的民宿为游客提供了具有文化特征鲜明的地域化接待服务，也在一定程度上促进了当地旅游产业的发展。

5.3.4 人口密度 人口密度对一个地区内的旅游消费水平和旅游产业发展都有重要影响。普遍来说，人口密度越高，旅游市场越发达。人口密度一方面决定了区域内基础服务设施建设的完备程度，另一方面，对于依赖于根植性地方文化的民宿产业来说，人口密度也对地区的地方文化起到了一定的影响。民宿的主要客源大多分布在离民宿地较近的周边城市地区，年轻化趋势明显，以城市里的中青年游客居多。这些消费者对于旅游接待水平和服务质量的要求较高，因此对人口密度的依赖性也较为突出。

6 结论与讨论

6.1 结论

本研究以安徽省3158家民宿为研究对象，利用ArcGIS 10.8，采用最邻近点指数、核密度估计、多因素逐步线性回归等方法分析了安徽省民宿的空间分布及其影响因素，主要结论如下：

（1）安徽省的民宿已出现不同区域的集聚性分布，但在空间上呈明显的不均衡分布，在合肥市的中心城区形成了较为密集的城市民宿集群，在皖南地区形成了3个高密度区，且在黄山、池州、宣城三地出现了集中连片的乡村民宿集群。在皖北地区，民宿的空间分布密度极低，未见明显集群。

（2）根据影响因素分析，影响安徽民宿空间分布的主要因子为公路网密度，民宿空间布局受公路网影响其分布存在明显的空间异质性。民宿的主要客源人群多采用自驾游方式出行，特别是近年来受疫情影响，空间上的远程和大规模出游受到限制，公路交通成为民宿客人出游方式的首选，因此，民宿集群的分布对公路交通的依赖性较高，公路交通密集程度越高，民宿集群化程度越高。

（3）森林覆盖率、旅游景区数量以及人口密度对于安徽省民宿集群的分布格局同样存在显著影响。由于安徽省民宿多为乡村民宿，良好的森林覆盖率以及以黄山、九华山为代表的旅游景区对于安徽省民宿产业发展至关重要。

6.2 讨论

6.2.1 存在问题 基于统计数据可知安徽省民宿产业已具备一定规模，但从分布情况以及与中国民宿产业发达的其他地区，如浙江、江苏、四川、云南等地进行对比发现，安徽省民宿产业发展存在以下问题：

（1）安徽省内的民宿空间分布南北异质性较大，发展极为不均衡，各地市受旅游产业基础影响对民宿发展的扶持政策和管理标准存在一定差异；

（2）安徽省内的公路特别是乡道和县道等次级交通网的综合部署以及交通资源配置效率仍相对落后，在很多具备优质民宿资源的地区依然存在可达性障碍；

（3）安徽省尚未形成具有地域特征的民宿品牌，区域文化在民宿产品中的融合度不高，品牌化水平较之优秀民宿发展地区仍有较大提升空间。

6.2.2 对策建议 针对以上问题，本研究提出以下建议：

（1）为实现安徽省内民宿产业的均衡发展，可从以下两点入手。第一，可结合《安徽省人民政府办公厅关于促进旅游民宿发展的指导意见》制定安徽省及各地市的民宿基本要求与评价管理办法，明确安徽省民宿地方标准，在定义、基本要求、环境设施、管理服务、评价原则、等级划分条件等方面对旅游民宿提出要求，进而对不同地区，特别是民宿产业发展不均衡地区进行针对性指导和优化。第二，皖北及安徽省中部地区可结合当地自然、人文资源，寻求民宿协会以及行业专家与机构的智力支持，从产业发展的资源、市场、竞爭等方面多维度综合评价和筛选，为民宿投资企业和资本营造良好的区域招商和服务环境。

（2）充分重视公路交通网在民宿产业发展中发挥的作用，各地区首先应进一步完善当地的交通网络，尤其重视优秀旅游资源周边的路网交通和基础道路设施建设，如停车场、服务区、加油站等。其次，可引入交通行业企业或交通金融投资机构，联合社会资金建立区域民宿投资公司，充分挖掘区域路网交通节点周边的旅游资源，可在交通节点2.5km半径内合理选择民宿集聚区选址，进行民宿开发。

（3）综合评估省内优秀民宿企业的品牌扩张与创新能力，筛选民宿头部品牌，推动安徽省民宿品牌化建设的进程。借鉴其他省域的民宿产业发展经验，建立多品牌联盟，鼓励以联盟方式在省内产业发展相对薄弱的地区，适当选址，适度投资。一方面完成品牌建设与输出，另一方面，带动民宿产业的全方位均衡发展。同时，充分利用新媒体资源，共建省域范围内的民宿推广营销平台，推动多平台直连民宿管理系统的完善，从民宿的智慧化构建、数字化运营实现科技赋能民宿产业发展。

在自然资源、经济发展、社会环境等多种因素的综合作用下，安徽省的民宿已初步形成了一定规模的民宿集群，产生了较为明显的聚落效应。本文通过分析可以明确在民宿发展的过程中，所展现出的空间特征是交通、旅游资源、自然禀赋、人口水平等因素综合作用的结果。中国的民宿产业既具有旅游微小型企业的一般特征，如对旅游资源和市场的依赖，同时还具有社会发展阶段和地域文化的独特性，如品牌化、差异化特征。在新的乡村发展战略和社会经济背景下，合理运用区域资源，使民宿产业成为乡村振兴、文旅融合、城乡发展的空间载体，可为推动安徽省旅游产业结构性升级和高质量发展提供支持和帮助。

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The Spatial Distribution and Influencing Factors of Homestays

in Anhui Province

CHEN Dan

（College of Tourism and Exhibition，Hefei University，Hefei  230061，China）

Abstract：Relying on the continuous advancement of rural revitalization work， suburban rural tourism has achieved great development in recent years.As a new type of tourism accommodation industry， homestays are favored by consumers for their personalized and differentiated services.The trend of branding and specialization of China's homestay industry is prominent， and clusters have been formed in many regions.Selecting the homestay clusters in Anhui Province as the research object，obtaining high-precision POI data of homestays in this area， and using GIS spatial analysis and multi-factor stepwise regression analysis methods to conduct in-depth research on the spatial distribution characteristics and influencing factors of homestay clusters in Anhui Province， the paper draws the following conclusions：①Homestays in Anhui have formed two highly agglomerated clusters in space;②The cluster of home-stays is obviously unevenly distributed， mainly in southern Anhui and Hefei;③ Based on the analysis of 18 influencing factors， it is found that the main influencing factor of the cluster distribution of Anhui homestays is the density of the road network， and the forest coverage rate， the distribution of tourist attractions and the population density also have a significant impact on the cluster distribution of homestays in Anhui.

Key words：Anhui Province; homestay; spatial distribution

（責任编辑：巩 劼）