新疆乡村旅游重点村镇空间分异特征及影响机理

Spatial differentiation characteristics and influence mechanism of key villages and towns in rural tourism in Xinjiang

摘要

乡村旅游是推动乡村振兴、实现共同富裕的关键路径.本文以新疆乡村旅游重点村镇为研究对象，综合运用ArcGIS空间分析、GeoDa空间计量模型及地理探测器，系统揭示其空间分异特征与驱动机制.研究结果表明： 1） 空间分布呈现“北疆-南疆双核集聚、东疆随机散布”的格局，形成以天山北坡城市群和南疆城市群为轴线的“单核心—多组团—带状”分布特征； 2） 全疆尺度下空间分布总体均衡，但地州市间存在显著差异，其中北疆与南疆内部均衡性较高，东疆呈现非均衡特征；空间自相关分析显示全局正相关显著，但局部冷热点空间分布随机性较强； 3） 影响机理呈现尺度效应，县域层面交通区位与自然条件起主导作用，村域层面自然环境、社会经济、生态保护构成复合驱动体系，受主导因素、支撑因素、驱动因素、保障因素及其他因素等多重因素交互影响.研究结论为优化乡村旅游空间布局、促进区域协调发展提供科学依据.

Abstract

Rural tourism is a key path to promote rural revitalisation and achieve common prosperity. This paper takes the key villages and towns in rural tourism in Xinjiang as the research object， and adopts ArcGIS spatial analysis， GeoDa spatial measurement model and geodetector to systematically reveal its spatial differentiation characteristics and driving mechanism. The results show that： 1） the spatial distribution shows a pattern of ‘double core agglomeration in the north and south of Xinjiang， and random scattering in the east of Xinjiang’， forming the distribution characteristics of ‘single core-multiple clusters-ribbon’ with the urban agglomeration of the northern slopes of Tianshan Mountain and the urban agglomeration of the south of Xinjiang as the axes； 2） the spatial distribution is balanced in general at the scale of the whole territory， but there is a significant difference between the prefecture and municipalities， with a high degree of balance between the northern and southern territories， and unbalanced characteristics in the east of Xinjiang； Spatial autocorrelation analysis shows that the global positive correlation is significant， but the spatial distribution of local hot and cold spots is more random； 3） the influence mechanism demonstrates scale effects： At he county level， traffic location and natural conditions play a dominant role； At the village level， the natural environment， socio-economics， and ecological protection interact to form an integrated driving system， which is co-determined by the interplay of dominant， supporting， driving， safeguarding， and other factors. The conclusion of the study provides a scientific basis for optimising the spatial layout of rural tourism and promoting the coordinated development of the region.

Graphical abstract

关键词

乡村旅游重点村镇 / 空间分异 / 最优参数地理探测器 / 新疆

Key words

key villages and towns in rural tourism / spatial differentiation / optimal parameter geoprobe / Xinjiang

我国是传统的农业大国，美丽中国建设重点在村镇、难点也在村镇.近年来，中央一号文件多次强调全面推进乡村振兴和加快农业农村现代化.2024年中央一号文件提出实施乡村文旅深度融合工程，旨在推进乡村旅游集聚区（村镇）建设.《“十四五”文化和旅游业发展规划》将乡村旅游重点村镇建设确定为重点任务，为乡村旅游的发展提供了政策支持和优势条件.乡村旅游重点村镇作为文旅资源富集、开发合理、旅游产品体系成熟、生态环境优美宜居的区域，不仅能提升乡村经济水平，推进乡土文化建设，增强居民幸福指数，同时也是促进乡村村容村貌整治、精神文明建设、生态环境保护的重要抓手，现已成为乡村振兴中的重要引擎^［1］.

关于乡村旅游研究，国外主要围绕乡村旅游的核心内涵^［2］、发展路径^［3］、驱动力机制和经营管理模型^［4］、形式演变^［5］等方面进行探讨，空间分布格局及成因的研究从土地利用^［6］、生态环境^［7］、当地文化特色^［8］等方面，探讨其背后对旅游资源分布影响机理；国内主要集中在乡村旅游发展模式探讨^［9］、乡村旅游与农村生态环境良性互动机制的构建^［10］、乡村旅游与乡村振兴关系^［11］、中国乡村旅游类型划分^［12］、乡村旅游簇群建立研究^［13］.在研究方法上，主要通过地理空间分析^［14-16］，揭示其空间分异特征、构建模型等方法探讨其空间分异影响因素，通过不均衡指数^［17］、核密度^［18］、空间自相关^［19］、平均最近邻指数^［20-22］、空间错位指数^［23］、网格维数法、地理集中度、基尼系数、地理联合率、重心模型、标准差椭圆^［24-25］等方法对乡村旅游重点村镇的空间分布情况进行分析，多尺度加权回归^［26］、地理探测器^［27-28］分析其影响因素.这些研究为乡村旅游的发展提供了理论支持和学术参考，但是针对新疆乡村旅游重点村镇的研究较少.

本研究将对新疆地理环境状况进行评估，运用空间分析方法对新疆乡村旅游重点村镇空间分异特征进行分析，以最优参数地理探测器对新疆乡村旅游重点村镇空间分异影响机理进行研究，可以进一步挖掘乡村旅游资源、优化资源配置、提升旅游体验从而促进乡村振兴，同时对于促进区域协调发展、推动文化传承、增强民族团结均具有重要意义.

1 研究区概况

新疆位于中国西北边陲，具有较为丰富的自然资源和历史文化.为更好落实乡村振兴战略及响应国家文旅部下发的《文化和旅游部办公厅 国家发展改革委办公厅关于开展全国乡村旅游重点村名录建设工作的通知》，截至2024年5月，新疆维吾尔自治区确定了四批国家乡村旅游重点村和两批国家乡村旅游重点镇共52个（新疆生产建设兵团未统计）；四批自治区级乡村旅游重点村镇189个，同时属于国家乡村旅游重点村镇和新疆乡村旅游重点村镇的有32个.去除重复乡村旅游重点村镇，新疆共有省级及以上乡村旅游重点村镇209个.

2 数据来源和研究方法

2.1 数据来源

新疆乡村旅游重点村镇数据来源于两处：中华人民共和国文化和旅游部官方网站，由此查询四批国家乡村旅游重点村（新疆部分）45处和两批乡村旅游重点镇（新疆部分）7处；新疆维吾尔自治区文化和旅游厅官方网站，由此查询四批乡村旅游重点村镇189处.利用百度地图拾取坐标系统进行定位，同时利用Google Earth对已获取地理坐标进行验证，从而获取精准的地理坐标.全疆村镇数据来源于国家统计局.DEM、NDVI数据均由国家基础地理信息中心审图号为GS（2024）0650号的标准地图制作.室外荫蔽处表观温度来源于国家青藏高原科学数据中心中国逐月1 km体感温度数据集，通过ArcGIS栅格计算器计算得到2022年新疆年平均室外荫蔽处表观温度.河流、公路、水库数据来源于全国地理信息资源目录服务系统.县区中心城区位置、民宿和酒店数量来源于网络爬虫POI数据.新疆维吾尔自治区2022年各县区GDP、第三产业占比、乡村劳动人口数量来源于《2023年新疆统计年鉴》.国家4A级及以上景区数据来源于新疆维吾尔自治区文化和旅游厅官网；国家级非物质文化遗产数量来源于中国非物质文化遗产网.

2.2 研究方法

本文以新疆乡村旅游重点村镇为研究样本，采用平均最近邻指数、核密度分析法、不均衡指数、地理集中指数、空间自相关等方法，借助ArcGIS 10.8软件、百度地图拾取坐标系统和GeoDa软件对新疆乡村旅游重点村镇空间分异特征进行研究.

2.2.1 平均最近邻指数

平均最近邻指数表征点状要素空间分布特征.平均最近邻指数R值表示重点村镇的近邻程度，计算公式如下：

R=\frac{\overline{d}}{d_{\mathrm{E}}}=\mathrm{2}\sqrt[]{D}\cdot \overline{d},（1）

式中，\overline{d}为某一重点村镇与其最近邻重点村镇之间距离的平均值；d_{\mathrm{E}}为每个重点村镇理论最近邻距离；D为重点村镇的分布密度.当R>1时，即\overline{d}＞d_E，重点村镇趋于均匀分布；当R=1时，即\overline{d}=d_{\mathrm{E}}，重点村趋于随机分布；当R<1时，即\overline{d}<d_{\mathrm{E}}，重点村趋于聚集分布.

2.2.2 不均衡指数

不均衡指数表征空间分布不均衡程度，同时可根据计算结果绘制洛伦兹曲线，通过曲线弯曲程度反映新疆乡村旅游重点村镇分布均衡性，计算公式如下：

S=\frac{{\displaystyle \sum _{i=\mathrm{1}}^n}{Y}_i-\mathrm{50}\left(m+\mathrm{1}\right)}{\mathrm{100}\times m-\mathrm{50}\left(m+\mathrm{1}\right)},（2）

式中，S为不均衡指数；m为新疆维吾尔自治区市级行政区个数；Y_i为各市级区划内重点村镇的数量占全省的比重，并按由大到小的顺序进行排序后，第i个市级区划研究对象的累计百分比.S值介于0~1之间，当S=\mathrm{0}时，表明重点村镇平均分布在各个市域内；当S=\mathrm{1}时，则表明重点村镇全部集中于某一市域内.

2.2.3 地理集中指数

地理集中指数分析区域整体内的空间分布情况，计算公式如下：

G=\sqrt[]{{\displaystyle \sum _{i=\mathrm{1}}^n}{\left(\frac{X_i}{T}\right)}^{\mathrm{2}}}\times \mathrm{100}\mathrm{\%},（3）

式中，G为地理集中指数；X_i为第i个地区内重点村镇数量；T为重点村镇总数；n为新疆各地市的总个数.G值域在［0，100%］，G的值越大，重点村镇的空间分布越集中.

2.2.4 核密度分析

核密度分析通过计算点要素和线要素在其周围邻域中的密度，反映地理要素空间聚集态势，计算公式如下：

f\left(y\right)=\frac{\mathrm{1}}{nh}+{\displaystyle \sum _{i=\mathrm{1}}^n}{\left(\frac{y-y_i}{h}\right)}^{\mathrm{2}},（4）

式中，n为重点村镇的总数；y-y_i为y点到y_i的距离；h为带宽；f\left(y\right)为核密度估计值.f\left(y\right)值越大表明重点村镇分布越集中，反之越分散.

2.2.5 空间自相关

空间自相关用于表征空间上依赖关系和关联程度.

全局空间自相关表征空间上是否相互联系及其邻域影响程度，本文运用Moran’s I测算.计算公式如下：

I=\frac{{\displaystyle \sum _{i=\mathrm{1}}^n}{\displaystyle \sum _{j=\mathrm{1}}^n}W\left(i,j\right)\left(X_i-\overline{X}\right)\left(X_j-\overline{X}\right)}{{\displaystyle \sum _{i=\mathrm{1}}^n}{\left(X_i-\overline{X}\right)}_i^{\mathrm{2}}},（5）

式中，X_i、X_j依次代表区域i、j重点村镇数目；\overline{X}为其平均数；W\left(i,j\right)为空间权重矩阵，用于界定空间结构单位的互相毗邻关系.Moran’s I指数的取值-1到1；当Moran’s I小于0时，表示该地域重点村镇分布较高（或较低）的区域空间分布存在明显的空间结构差异；当Moran’s I等于0时，表明该地域重点村镇空间分布不关联；当Moran’s I大于0时，表示该地域重点村镇分布较高（或较低）区域空间分布在空间结构上存在明显集聚.

局部空间自相关表征空间程度差异的显著性，即异质性程度.本文运用Getis-Ord G_i^{*}指数测度乡村旅游重点村镇在局部空间的高低值簇及在空间分布上的冷热点.公式如下：

G_i^{*}\left(d\right)=\frac{{\displaystyle \sum _{i=\mathrm{1}}^n}{W}_{ij}\left(d\right)X_j}{{\displaystyle \sum _{j=\mathrm{1}}^n}{X}_j},（6）

对G_i^{*}\left(d\right)局部空间关联分析进行检验，可转化为：

Z\left(G_i^{*}\right)=G_i^{*}-\frac{E\left(G_i^{*}\right)}{\sqrt[]{VAR\left(G_i^{*}\right)}},（7）

式中，d相邻两重点村镇距离；E\left(G_i^{*}\right)和VAR\left(G_i^{*}\right)为G_i^{*}的数学期望和变异函数.当Z\left(G_i^{*}\right)为正且显著时，表示该区域i重点村在数比均值高，属于高值聚集区（热点区）；当Z\left(G_i^{*}\right)为负且显著时，表示该区域i重点村在数比均值低，属于低值聚集区（冷点区）.

2.2.6 最优参数地理探测器模型

地理探测器是对空间分异性、解释其背后影响机理的计量方法，是探测地理要素空间格局成因和机理的重要方法^［29］.传统的地理探测器分类方法和分层数主要依靠经验，本文选用最优参数地理探测器模型（optimal parameters based geographical detector model，OPGD），其能够为每个变量提供一组或多组最优分类方法、分层数和参数组合以确保结果的准确性^［30］.本文从两个角度分别作为因变量进行研究.1） 县区尺度：以区县行政范围为单元，用于自变量和因变量的获取. 2） 村庄尺度：以新疆维吾尔自治区是否为乡村旅游重点村镇为因变量，提取各因子在村庄的值.针对旅游资源禀赋的三个因子，采用村30 km缓冲范围内对应因子数量作为自变量；针对GDP、乡村劳动力人口两个因子采用各县区所有村镇对应指标平均值代替；第三产业占比用各县区值代替每个村镇值.乡村旅游重点镇下辖所有村庄均作为重点村进行计算.

借助R语言中“GD包”，采用5种分类方法（自然断点法、相等间隔分类法、标准差分类法、几何间断分类法以及分位数分类法），类别数设置3~9类进行数据离散化处理，通过计算每个因子在不同分类方法和分类数下的q值，选择q值最大的参数组合（分类方法+分层数）作为最优参数进行因子探测和交互探测.公式如下：

q=\mathrm{1}-\frac{{\displaystyle \sum _{h=\mathrm{1}}^L}{N}_h{\sigma }_h^{\mathrm{2}}}{N{\sigma }^{\mathrm{2}}},（8）

式中，L是自变量分层；N_h为层h的单元数；N为研究区整体单元数；{\sigma }_h^{\mathrm{2}}和{\sigma }^{\mathrm{2}}分别为层h和全区的方差，因子影响力q取值范围为［0，1］，q值越大表明该因子影响力越强.

新疆乡村旅游重点村镇空间分异影响机理研究运用最优参数地理探测器模型：将各区县乡村旅游重点村镇数量作为目标变量，分析其空间分异影响机理.

2.2.7 影响因子指标体系构建

影响乡村旅游重点村镇空间分布的因素很多，本文归纳已有研究成果，结合数据获取可能性及重点村镇遴选标准，从自然环境、交通区位、社会经济、旅游资源禀赋、生态环境5个维度，遴选13个影响因子来探测新疆乡村旅游重点村镇空间分异的影响机理（表1）.

自然环境方面，距水系距离是衡量一个村落生产生活便利度及能否形成规模化的重要限制因素，高程决定地形起伏是影响村镇基础设施建设难易程度的重要限制因素；坡度决定地形陡缓是影响村镇房屋建设的重要限制因素^［31］.

交通区位方面，距公路最近距离是村镇交通通达性的重要影响因素；距中心城区距离是决定村镇游客数量重要因素.

社会经济方面，地区生产总值决定当地经济状况及财政是村镇获得投资规模的重要限制因素；第三产业占比反映区域经济结构发展模式影响重点村镇产业结构的重要影响因素；乡村劳动力人口数是重点村镇发展基础因素^［32］.

旅游资源禀赋方面，国家4A级及以上景区数量对游客的吸引力是周边重点村镇客流重要因素；民宿、酒店数量是重点村镇游客承载力的重要限制因素；国家级非物质文化遗产数量形成文化吸引力是周边重点村镇客流量的重要因素.

生态环境方面，归一化植被指数是村镇旅游吸引力的重要因素；室外荫蔽处温度影响居民日常生产生活舒适性是影响重点村镇是否宜居的重要因素.

3 新疆乡村旅游重点村镇空间分异特征

3.1 空间分布类型

根据平均最近邻指数结果（表2），全疆最近邻指数R=0.53<1、Z=-13.097<-2.58、p=0<0.01通过显著性检验，表明全疆乡村旅游重点村镇空间分布类型为显著集聚分布；北疆最近邻指数R=0.52<1、南疆最近邻指数R=0.61<1且Z和p均通过显著性检验，表明北疆地区和南疆地区乡村旅游重点村镇空间分布类型均为显著集聚分布；东疆最近邻指数R=0.87<1但趋近于1、Z=-0.986>-1.65、p=0.324>0.1未通过显著性检验，表明东疆乡村旅游重点村镇空间分布类型为随机分布.

3.2 空间分布形态

运用核密度分析对新疆209个乡村旅游重点村镇空间分布形态进行分析（图2）.通过核密度图可以发现，新疆乡村旅游重点村镇存在显著的空间分异，整体呈现“单核心—多组团—带状形态”分布，核心分布在以乌鲁木齐市为中心的天山山脉南北；博尔塔拉蒙古自治州西部到伊犁哈萨克自治州西部组团分布、奎屯附近组团分布、克孜勒苏柯尔克孜自治州与喀什地区组团分布、巴音郭楞蒙古自治州北部与吐鲁番、昌吉组团分布；带状形态主要体现在从阿尔泰山脉到昆仑山脉西部，在这条带上向周围辐射；局部区域在和田市集聚分布、塔城市集聚分布.以上区域主要是各县市中心城市，且经济水平较高，相关配套设施较完善，说明新疆乡村旅游重点村镇空间分异受到经济水平、距中心城区距离影响.

3.3 空间分布均衡性

运用不均衡指数、地理集中指数对新疆各市级行政区范围内乡村旅游重点村镇空间分布均衡性进行研究.全疆不均衡指数0.108趋近于0，表明全疆乡村旅游重点村镇分布均衡；北疆不均衡指数0.316，表明北疆乡村旅游重点村镇分布相对不均衡；南疆不均衡指数0.140，表明南疆乡村旅游重点村镇分布相对均衡；东疆不均衡指数0.294，表明东疆乡村旅游重点村镇分布相对不均衡.结合洛伦兹曲线（图3）进一步分析可知，洛伦兹曲线与均匀分布线有所偏移，但程度较小，说明全疆乡村旅游重点村镇在不同市级行政区内存在一定程度不均衡性，整体相对均衡.

全疆地理集中指数29.045，说明全疆乡村旅游重点村镇略显集中；北疆地理集中指数41.953；南疆地理集中指数45.658；东疆地理集中指数73.770 6，说明东疆乡村旅游重点村镇空间分布最集中，北疆、南疆较为集中，原因是东疆适宜居住区域相对较少.

综上，新疆乡村旅游重点村镇在全疆范围分布较均衡；在北疆、南疆分布相对均衡；在东疆范围分布不均衡.

3.4 空间关联特征

运用GeoDa软件结合数据特征、通过多种权重下乡村旅游重点村镇空间自相关显著性实验，最终确定显著性较好的权重类型“基于距离空间权重下的高斯函数”来对新疆乡村旅游重点村镇空间关联特征进行计算.

结果表明（图4），全疆乡村旅游重点村镇全局Moran’s I为0.864、p=0.001、Z=20.458>2.58，均通过显著性检验，且有99%置信度确定新疆乡村旅游重点村镇空间分布具有显著正相关性.通过箱线图（图5）可知，新疆各县区乡村旅游重点村镇平均有2个.其中，乌鲁木齐县10个、木垒哈萨克自治县和阿克陶县各8个、新源县和高昌区各7个数量较多.这些区域有的距重要城市距离较近，如：乌鲁木齐县、高昌区；有的境内有多条河流穿过，水资源丰富，如木垒哈萨克自治县；有的具有深厚的文化底蕴，如高昌区、阿克陶县；有的具有独特的高海拔自然风光，如阿克陶县；有的地方国家4A级及以上高质量景区数目较多，如高昌区；有的生态环境质量较高，如新源县.

为进一步探究新疆乡村旅游重点村镇是否具有空间依赖，进行Getis-Ord G_i^{*}指数分析，运用GeoDa软件得到新疆乡村旅游重点村镇冷热点分布，如图6所示.

热点区域主要分布于乌鲁木齐县、木垒哈萨克自治县、高昌区、阿克陶县、新源县、阿勒泰东北部、塔城地区南部、阿克苏地区北部和西南部、库尔勒市、博湖县、和田县、昌吉东部、吐鲁番北部.这些区域经济实力较强或历史文化底蕴深厚、生态环境较好.

冷点区域主要分布在塔城、伊犁、哈密大部分区域、喀什地区中部、吐鲁番与乌鲁木齐市和巴州交界区、阿勒泰东部及与塔城交界区域.这些区域生态环境较差、距重要城市距离较远、交通通达度不足、距河流距离较远.

冷点区与热点区呈交错分布，分布呈分散特征.这受当地的经济水平、文化底蕴、资源禀赋等因子影响.

4 新疆乡村旅游重点村镇空间分异影响机理

4.1 参数优化

本文通过RStudio软件对相关因子进行离散化处理，在实验时分层数设置为3~9层，分类方法采用自然断点法、相等间隔分类法、标准差分类法、几何间断分类法和分位数分类法这5种方法.县区尺度离散化过程如图7所示.

通过以上离散化方法，选择q值最大的离散化方法，确定最优的分类方法和分层数量，见表3.

4.2 因子探测

通过因子探测结果（表3）和因子雷达图（图8）可以得出如下信息.

从县区尺度来看，乡村旅游重点村镇空间分异在此分层方式下，具有95%以上显著性解释因子的有：距水系距离（0.460）>距公路距离（0.414）>距中心城区距离（0.376）>乡村劳动力人口数（0.222）>坡度（0.211）>民宿和酒店数量（0.209）>国家4A级及以上景区数量（0.192）>NDVI（0.183）.按照q大小对影响因素分级：交通区位和自然环境的q值均大于0.65为第一级属于强势影响因素；旅游资源禀赋和社会经济q值在［0.3，0.65］范围内，为第二级属于中等影响因素；生态环境q值小于0.3为第三级属于弱势影响因素.

因此，从县区尺度看，新疆乡村旅游重点村镇空间分异受到交通区位和自然环境的影响较大；受旅游资源禀赋和社会经济的影响适中；受生态环境影响较小.

从村庄尺度来看，乡村旅游重点村镇空间分异在此分层方式下，具有99%以上显著性解释因子的有：乡村劳动力人口（0.033）>室外荫蔽处表观温度（0.028）>DEM（0.019）>民宿和酒店数量（0.015）>GDP（0.008）>坡度（0.008）>距水系距离（0.008）>国家4A级及以上景区数量（0.008）>国家级非物质文化遗产数量（0.007）>第三产业占比（0.007）>NDVI（0.006）>距中心城区距离（0.005）.按照q大小对影响因素分级：自然环境、社会经济和生态环境的q值均大于0.03为第一级属于强势影响因素；旅游资源禀赋的q值在［0.01，0.03］范围内，为第二级属于中等影响因素；交通区位的q值小于0.01为第三季属于弱势影响因素.

因此，从村庄尺度看，新疆乡村旅游重点村镇空间分异受到自然环境、社会经济、生态环境的影响较大；受旅游资源禀赋的影响适中；受交通区位的影响因素较小.

综上，在从县区尺度和村庄尺度层面，自然环境均是影响乡村旅游重点村镇空间分异的强势影响因素，旅游资源禀赋影响均适中.

4.3 交互探测

交互探测结果如图9、图10所示.

在县区尺度下，距公路距离和坡度两因子交互作用解释力最强达到0.786，说明两因子协同作用后可以解释78.6%新疆乡村旅游重点村镇空间分异.距公路距离与距水系距离和DEM呈现双因子增强，说明距公路距离与其余因子交互作用后对重点村镇空间分异影响程度稍低.大多数因子交互作用后的解释力大于单因子解释力.

在村庄尺度下，距中心城区距离和民宿和酒店数量两因子交互作用解释力最强达到0.059，说明两因子协同作用后可以解释5.9%新疆乡村旅游重点村镇空间分异.乡村劳动力人口与DEM、室外荫蔽处表观温度交互作用后均呈现双因子增强，且与其余因子交互作用后呈现单因子非线性减弱.说明乡村劳动力人口与其余因子交互作用后对重点村镇空间分异影响程度稍低.同样，大多数因子交互作用后解释力大于单因子解释力.

综上，各因子交互作用对新疆乡村旅游重点村镇空间分异解释力强.DEM、坡度、乡村劳动力人口、民宿和酒店数量在很大程度上影响重点村镇空间分布.

4.4 空间分异形成机理分析

通过探测结果可知，新疆乡村旅游重点村镇空间分异形成受到多因子共同作用的复杂过程，且在不同尺度下因子有所不同，结合相关因子解释力，总结可以分为5类因素（图11）.无论任何尺度，主导因素均为政策支持，重点村镇的提出并设立源自政策支持.

在县区尺度下，支撑因素主要由距水系距离、距公路距离因子组成.村镇附近的水系不仅能为其提供生产生活用水且有利于调节局部小气候是村庄形成必要条件；村镇距公路距离反映县区重点村镇交通通达性，乡村旅游重点村镇要进行旅游活动，交通设施是基础.驱动因素主要由高级别景区数量（4A级及以上）、NDVI组成.同县区内高级别景区对游客的吸引力可以为重点村镇不同程度上带来更多客流；NDVI体现生态环境的优劣，对来疆游客有不同程度的吸引力从而驱动村镇升级.保障因素由乡村劳动力人口、民宿和酒店数量、距中心城区距离组成.重点村镇的发展建设等需要劳动力做保障；民宿和酒店保障游客游玩满意度；距中心城区距离为村镇提供必要的相关配套服务设施.坡度的影响在当今科学技术的作用下略有减弱，但历史久远的重点村镇在当时技术水平下，坡度是影响其选址的主要因素.各因素的因子存在交互影响.

在村庄尺度下，支撑因素由距水系距离组成.村庄在选址时，依水而居为其正常生产生活提供便利，村庄距河流距离也可以决定村庄人口容纳量，能否成规模建制.驱动因素由室外隐蔽处表观温度、GDP、国家级非物质文化遗产数量组成.村庄周边室外荫蔽温度适宜游客游玩，可以吸引更多游客；GDP提高可以带动旅游业进入良性循环，更加繁荣；村庄30 km内国家级非物质文化遗产会提高周围村庄的经济文化水平，驱动村庄升级改造.保障因素由乡村劳动力人口和民宿和酒店数量组成.坡度和DEM.受历史科技水平影响，重点村镇选址存在一定的分异性.各因素内因子存在交互影响.

综上，新疆乡村旅游重点村镇空间分异影响机理受到主导因素、支撑因素、驱动因素、保障因素、其他因素影响.

5 结论

本文以新疆209处乡村旅游重点村镇为研究对象，通过平均最近邻指数、不均衡指数、地理集中指数、核密度分析法、空间自相关分析其空间分异特征，通过地理探测器揭示空间分异影响机理.结论如下.

1） 新疆乡村旅游重点村镇分布类型，在整体上呈集聚分布，北疆、南疆呈现集聚分布、东疆呈随机分布.北疆最近邻指数R=0.52<1、南疆最近邻指数R=0.61<1且Z和p均通过显著性检验，其空间分布类型均为显著集聚分布；东疆最近邻指数R=0.87<1但趋近于1、Z=-0.986>-1.65、p=0.324>0.1未通过显著性检验，其空间分布类型为随机分布.

2） 在空间分布形态上，新疆乡村旅游重点村镇呈现出“北疆较多、南疆次之、东疆最少”的空间分异特征，整体呈现“单核心—多组团—带状”形态，大体沿“天山北坡城市群”“南疆城市群”周围带状分布.

3） 在空间分布均衡性上，全疆乡村旅游重点村镇均衡分布，北疆和南疆相对均衡、东疆分布不均衡.全疆地理集中指数29.045，为集中分布态势；北疆地理集中指数41.953，南疆地理集中指数45.658，东疆地理集中指数73.770 6，说明东疆乡村旅游重点村镇空间分布最为集中，北疆、南疆较为集中.

4） 空间关联性上，全疆乡村旅游重点村镇呈明显正相关，局部冷热点分布较随机.热点区域主要分布在经济实力较强、历史文化底蕴深厚、生态环境较好区域.冷点区域主要分布在生态环境较差、距重要城市距离较远、交通通达度较差、距河流水系距离较远区域.冷点区与热点区呈交错分布，分布呈分散特征.

5） 新疆乡村旅游重点村镇空间分异形成的影响机理，在县区尺度下，受交通区位和自然环境的影响较大；受旅游资源禀赋和社会经济的影响适中；受生态环境影响较小.距公路距离和坡度两因子交互作用解释力最强达到78.6%.在村庄尺度下，受自然环境、社会经济、生态环境的影响较大；受旅游资源禀赋的影响适中；受交通区位的影响因素较小.距中心城区距离、民宿和酒店数量两因子交互作用解释力达到5.9%.在两个尺度下大部分因子交互作用后的解释力大于单因子解释力.重点村镇空间分异主要受到主导因素、支撑因素、驱动因素、保障因素、其他因素影响.

尽管本研究对全疆乡村旅游重点村镇空间分异特征及影响机理进行了较为系统的分析，但仍存在一定的局限性，为后续研究留下了拓展空间.本研究主要从静态层面剖析了新疆乡村旅游重点村镇，未能充分考虑其随时间的动态演化过程.今后随着新疆乡村振兴战略的推进及乡村文旅产业的快速发展，新疆乡村旅游重点村镇的数量、空间分布和发展模式均可能发生显著改变.未来研究可运用长时间序列数据，结合GIS的时空分析功能，深入探究其时空演变规律，揭示其发展的阶段性特征和驱动机制，为新疆乡村旅游的规划与发展提供更具前瞻性的指导.本研究综合运用了平均最近邻指数、核密度分析法、不均衡指数、地理集中指数、空间自相关和地理探测器等多种方法，但在方法的整合和创新方面仍有提升空间.一方面，不同方法之间的协同性和互补性尚未得到充分发挥，可能导致对部分复杂空间现象的解释不够深入；另一方面，随着信息技术的快速发展，大数据、机器学习等新兴技术在地理学研究中的应用日益广泛，未来研究可尝试引入这些新技术，挖掘海量数据中的潜在信息，提高研究的精度和深度.

参考文献

[1] 赵腾泽. 乡村旅游提质升级助力乡村全面振兴——党的十八大以来旅游业高质量发展系列报道之五［N］.中国旅游报，2022-09-23（04）.

[2] ZHAO T Z. Improving the quality and upgrading of rural tourism to promote the overall revitalization of rural areas：the fifth series of reports on the high-quality development of tourism since the 18th National Congress of the Communist Party of China［N］.China Tourism News，2022-09-23（04）.（Ch）.

[3] WU X Y， SI Y， MEHMOOD U. Analyzing the linkages of rural tourism， GDP， energy utilization， and environment： exploring a sustainable path for China［J/OL］. Heliyon， 2023， 9（12）［2025-05-22］.

[4] STOKOWSKI P A， KUENTZEL W F， DERRIEN M M， et al. Social， cultural and spatial imaginaries in rural tourism transitions［J］. Journal of Rural Studies， 2021， 87： 243-253.

[5] YAN X Y， LUO M， ZHONG C B. Evaluation of rural tourism development level based on entropy-weighted grey correlation analysis： the case of Jiangxi Province［J］. Grey Systems： Theory and Application， 2023， 13（4）： 677-700.

[6] MALIUTA L， HARMATIY N， FEDYSHYN I， et al. Rural development in the European union through tourism potential［J］. Management Theory and Studies for Rural Business and Infrastructure Development， 2022， 43（4）： 555-561.

[7] ZHU J R， JIAN F. Spatial pattern evaluation of rural tourism via the multifactor-weighted neural network model in the big data era［J/OL］. Computational Intelligence and Neuroscience， 2021， 9［2025-05-22］.

[8] RANDELLI F， MARTELLOZZO F. Is rural tourism-induced built-up growth a threat for the sustainability of rural areas？ The case study of Tuscany［J］. Land Use Policy， 2019， 86： 387-398.

[9] MAHAPTRA P， BANDARU R K， NANDA D， et al. Determining key influential factors of rural tourism：an AHP model［J］. Optimization Techniques in Engineering： Advances and Applications， 2023： 323-343.

[10] 刘德谦. 关于乡村旅游、农业旅游与民俗旅游的几点辨析［J］.旅游学刊，2006（3）：12-19.

[11] LIU D Q. Several discriminations in rural tourism，agriculture tourism and folklore tourism［J］.Tourism Tribune， 2006（3）： 12-19.（Ch）

[12] 李莺莉， 王灿. 新型城镇化下我国乡村旅游的生态化转型探讨［J］. 农业经济问题， 2015， 36（6）： 29-34；110.

[13] LI Y L， WANG C. Study on the ecological transformation of rural tourism economy under new urbanization［J］. Issues in Agricultural Economy， 2015， 36（6）： 29-34；110. （Ch）.

[14] 张树民， 钟林生， 王灵恩. 基于旅游系统理论的中国乡村旅游发展模式探讨［J］. 地理研究， 2012， 31（11）： 2094-2103.

[15] ZHANG S M， ZHONG L S， WANG L E. Research on development model of China’s rural tourism based on tourism system theory［J］. Geographical Research， 2012， 31（11）： 2094-2103. （Ch）.

[16] 李岚. 乡村旅游与农村生态环境良性互动机制的构建［J］. 农业经济， 2013（4）： 51-52.

[17] LI L. Construction of benign interaction mechanism between rural tourism and rural ecological environment［J］. Agricultural Economy， 2013（4）： 51-52. （Ch）.

[18] 李晶，杨德云. 桂林生态农业与乡村旅游系统耦合协调发展研究［J］.热带农业工程，2022，46（2）：1-8.

[19] LI J， YANG D Y. Study on the coupling and coordinated development of ecological agriculture and rural tourism system in Guilin［J］.Tropical Agricultural Engineering，2022，46（2）： 1-8.（Ch）

[20] 田小波， 胡静， 贾垚焱， 等. 高质量发展阶段旅游业发展水平空间分异成因探测——基于因素分解的黄河流域实证［J］. 干旱区地理， 2023， 46（3）： 460-470.

[21] TIAN X B， HU J， JIA Y Y， et al. Exploring the causes of spatial differentiation of tourism development level in the high-quality development stage： empirical evidence of Yellow River Basin based on factor decomposition［J］. Arid Land Geography， 2023， 46（3）： 460-470. （Ch）.

[22] 杨燕， 胡静， 刘大均， 等. 贵州省民族传统村落空间分异与影响因素研究——基于6类民族传统村落［J］. 干旱区资源与环境， 2022， 36（2）： 178-185.

[23] YANG Y， HU J， LIU D J， et al. Spatial differentiation of ethnic traditional villages in Guizhou Province and the influencing factors［J］. Journal of Arid Land Resources and Environment， 2022， 36（2）： 178-185. （Ch）.

[24] 翁钢民，盛开，潘越. 国内乡村旅游地空间分异特征及形成机理——基于全国1 000个乡村旅游重点村［J］.地理与地理信息科学，2021，37（4）：99-105；136.

[25] WENG G M， SHENG K， PAN Y. Spatial differentiation characteristics and formation mechanism of rural tourism destinations in China：based on 1 000 key rural tourism villages［J］.Geography and Geo-Information Science，2021，37（4）： 99-105；136.（Ch）

[26] 朱媛媛， 周笑琦， 陈四云， 等. 中国乡村旅游重点村的空间分布与影响因素研究［J］. 华中师范大学学报（自然科学版）， 2020， 54（5）： 874-881；912.

[27] ZHU Y Y， ZHOU X Q， CHEN S Y， et al. The spatial distribution and influencing factors of key villagesin rural tourism in China［J］. Journal of Central China Normal University （Natural Sciences）， 2020， 54（5）： 874-881；912. （Ch）.

[28] 戚禹林，王丽丽，李丁，等. 中国乡村旅游重点村空间分布及影响因素［J］.资源开发与市场，2021，37（6）：734-740；746.

[29] QI Y L， WANG L L， LI D， et al. Spatial distribution and influencing factors of key Rural tourism villages in China［J］.Resource Development & Market，2021，37（6）： 734-740；746.（Ch）

[30] 刘宇杰，周勇，刘小东，等. 中国“乡村旅游重点村”空间分布格局及影响因素［J］.华中师范大学学报（自然科学版），2022，56（1）：211-220.

[31] LIU Y J， ZHOU Y， LIU X D， et al. Spatial distribution and influencing factors of “key rural tourism villages” in China［J］.Journal of Central China Normal University（Natural Sciences），2022，56（1）： 211-220.（Ch）

[32] 邓李精. 江苏省乡村旅游重点村的空间分布特征及影响因素研究［J］. 中国集体经济， 2024（3）： 5-9.

[33] DENG L J. Spatial distribution characteristics and influencing factors of rural tourism key villages in Jiangsu Province［J］. China Collective Economy， 2024（3）： 5-9. （Ch）.

[34] 孙卿， 高楠， 田祥宇. 山西省乡村旅游重点村空间分布特征及其影响因素研究［J］. 经济问题， 2024（3）： 106-112.

[35] SUN Q， GAO N， TIAN X Y. A study on the spatial distribution characteristics and influencing factors of key rural tourism villages in Shanxi Province［J］. On Economic Problems， 2024（3）： 106-112. （Ch）.

[36] 黄婷，李冬花，蒋伟峰，等. 长江中游城市群乡村旅游空间分布特征及影响因素——以乡村旅游重点村为例［J］.长江流域资源与环境，2023，32（12）：2466-2477.

[37] HUANG T， LI D H， JIANG W F， et al. Spatial distribution and influencing factors of key villages of rural tourism in urban agglomeration in middle reaches of Yangtze River［J］.Resources and Environment in the Yangtze Basin，2023，32（12）： 2466-2477.（Ch）

[38] 吴雪玲， 杨光， 张继飞， 等. 黄河中游地区传统村落与乡村旅游重点村的空间错位与影响因素——以山西省为例［J］. 资源开发与市场， 2023， 39（12）： 1693-1702.

[39] WU X L， YANG G， ZHANG J F， et al. The spatial dislocation and influencing factors between traditional villages and key rural tourism villages in the middle Yellow River region：a case study of Shanxi Province［J］. Resource Development & Market， 2023， 39（12）： 1693-1702. （Ch）.

[40] 田彩云， 管祥泰， 田惠文. 黄河流域乡村旅游重点村空间分布特征及其影响因素研究［J］. 旅游学刊， 2023， 38（8）： 32-44.

[41] TIAN C Y， GUAN X T， TIAN H W. Spatial distribution characteristic and its influencing factors of key rural tourism villages in the Yellow River Basin［J］. Tourism Tribune， 2023， 38（8）： 32-44. （Ch）.

[42] 孙锦甲. 黄河流域乡村旅游重点村空间分布特征与影响因素分析［D］. 开封： 河南大学， 2022.

[43] SUN J J. Analysis of the spatial distribution characteristics and influencing factors of key villages of rural tourism in the Yellow River Basin［D］. Kaifeng： Henan University， 2022. （Ch）.

[44] 孙园园， 王颖. 东北三省乡村旅游重点村的空间分布及其影响因素分析［J］. 农业与技术， 2023， 43（15）： 141-145.

[45] SUN Y Y， WANG Y. Spatial distribution of rural tourism key villages in three northeastern provinces and its influencing factors［J］. Agriculture and Technology， 2023， 43（15）： 141-145. （Ch）.

[46] 丁安琪， 马凯. 江西省乡村旅游重点村空间分异特征及影响因素分析［J］. 建筑与文化， 2022（11）： 67-69.

[47] DING A Q， MA K. Spatial differentiation characteristics and influencing factors of key villages of rural tourism in Jiangxi Province［J］. Architecture & Culture， 2022（11）： 67-69. （Ch）.

[48] 唐黎， 黄舒琪. 福建省全国乡村旅游重点村空间分布及影响因素［J］. 中南林业科技大学学报， 2023， 43（9）： 181-190.

[49] TANG L， HUANG S Q. Spatial distribution and influencing factors of the key villages of national rural tourism in Fujian Province［J］. Journal of Central South University of Forestry & Technology， 2023， 43（9）： 181-190. （Ch）.

[50] 王劲峰， 徐成东. 地理探测器： 原理与展望［J］. 地理学报， 2017， 72（1）： 116-134.

[51] WANG J F， XU C D. Geodetector： principle and prospective［J］. Acta Geographica Sinica， 2017， 72（1）： 116-134. （Ch）.

[52] SONG Y Z， WANG J F， GE Y， et al. An optimal parameters-based geographical detector model enhances geographic characteristics of explanatory variables for spatial heterogeneity analysis： cases with different types of spatial data［J］. GIScience & Remote Sensing， 2020， 57（5）： 593-610.

[53] 赵荣， 王恩涌， 张小林， 等. 人文地理学［M］. 2版. 北京： 高等教育出版社， 2006.

[54] ZHAO R， WANG E Y， ZHANG X L， et al. Human geography［M］. 2nd ed. Beijing： Higher Education Press， 2006. （Ch）.

[55] 吴必虎. 区域旅游规划原理［M］. 北京： 中国旅游出版社， 2001.

[56] WU B H. Principles of regional tourism planning［M］. Beijing： China Travel & Tourism Press， 2001. （Ch）.

基金资助

国家自然科学基金项目(42261062)

新疆社会科学基金项目(2023BYJ030)

自治区哲学社会科学创新平台“新疆师范大学文化润疆研究院”智库课题(ZK2024C02)