基于POI數據的寧夏民宿空間分布特征·熱點探測及其影響因素

關鍵詞民宿；分布特征；熱點探測；影響因素；寧夏中圖分類號F304.1文獻標識碼A文章編號 0517-6611（2025）08-0118-07doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2025.08.025

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AbstractInoertvealtsatialdistrbutionaracteristisotspotareasndiuecingctosofhevelopentoftay industrysdt2drsisplt geogaphicoedssitseeldgace tnalyzeesaialstrbuioaussotasdiuegctorsomeasingiaulsotangia haveformedaspatialdisribtionpateof“oecorenebltreustes”，ituevensatialdisribtion，anlydistrbutedlogthe YelowRiverasinndineoutmoutaiosreasofngiaostlyocetatedinteferdusof-evelseicsotsdte phenomeonofomestausteringisostbviosinZongeiCityingiaomestasavdatotaloflargetspotareadsizedhotspotdallsptiaeiiotaluteaco， eachfactorisotdpedeofchoitlpepdtdotalseofacte gesandtowns，GDndoertoursrsoucesaswellasfctoselatedtoonomicandsocildevelopentinteractadoateach other.

Key WordsHomestays；Distribution characteristics；Hot spot detection；Influencing factors；Ningxia

民宿，主要是為游客提供地文景觀鑒賞和鄉村生活體驗的住宿設施[1]。隨著我國疫情取得決定性勝利，寧夏旅游業收入持續增長，民宿業已經成為撬動寧夏文化和旅游產業發展的“金鑰匙”，是旅游產業發展必不可少的業態，形成了諸如沙漠星星酒店、黃河宿集、黃河小院、鎮北堡民宿村等知名民宿。2022年，寧夏專門出臺了《關于推進鄉村旅游高質量發展的實施意見》以豐富民宿業態，這對優化寧夏民宿業發展布局，提升民宿品質以及提升旅游目的地競爭力具有重要的現實指導意義。

當前，有關民宿的研究已經成為旅游地理學學術界的焦點。國外有關民宿研究主要集中在概念類型[3-6]、消費者滿意度[7]、行為意圖[8]、民宿管理[9]、影響因素[10]等。如，Van等[1]通過實地調研，對美國住宿業空間分布進行了深入分析，發現夏威夷等旅游熱門地區較為集聚；Contractor等[2]對民宿的選址問題進行了研究，發現GDP、人口密度等相關因素對民宿選址產生重要影響。相對而言，國內主要集中在民宿發展[13]、鄉村旅游[14]、民宿設計[15]、鄉村振興[16]、文旅融合[17]以及影響因素[18]等方面，如王賽賽等[19]通過問卷調查發現價格、收人、受教育程度等因素對民宿選擇意愿影響顯著；昌杰等[20以黃山市為例，揭示了黃山市旅游民宿發展的4個階段，研究表明：市場、自然環境、資源條件以及交通條件均對黃山市民宿業產生不同程度的影響；康婧[21]采用網絡點評數據對寧夏自然風景名勝區民宿進行分析，發現寧夏民宿設計應該關注民宿的室內設計和服務。上述研究成果說明，國外學者對游客體驗評價分析較為關注，國內則體現一定的時代性，重點關注當下熱點問題，但國內外學者均對民宿的空間分布與影響因素分析研究產生較大興趣

綜上，我國民宿相關研究特別是空間分布與影響因素研究，主要圍繞游客關注民宿設計和民宿服務質量等現實問題，對于民宿的熱點探測及其影響因素則相對較少，而且主要集中于旅游業熱門城市或省區，對于西北地區乃至寧夏的民宿空間分布特征、熱點探測和影響因素分析綜合研究尚屬空白。為進一步扎實推進鄉村振興，寧夏立足區域優勢通過豐富民宿業態打造鄉村旅游“升級版”，實現民宿業集群發展，但目前仍存在諸多問題需要進一步明確并得到解決?；诖?，筆者基于POI數據，集成多種空間分析方法探究寧夏民宿空間分布特征，實現熱點區域探測，以期為實現寧夏民宿業合理配置空間資源，優化民宿空間布局及推動民宿業高質量發展提供科學依據。

1研究方法與數據來源

1.1研究區概況寧夏地處我國西北地區東部，黃河上游地區，地形以黃土丘陵、山地和山間盆地為主，位于 2 ，屬溫帶大陸性氣候，年氣溫 5 . 6 ～ ，年降水量 ，平均海拔 以上，日照時數 以上。截至2022年底，寧夏共計5個地級市，縣級市2個，下轄20個縣區。寧夏長期將民宿業作為鄉村旅游提檔升級的重要抓手，賦能鄉村振興。截至目前，中衛南岸、賀蘭山巖畫古村、錦瑟客棧、沙湖美魚別墅以及沙棗小院5家民宿人選國家甲級、乙級民宿。地方政府也積極出臺諸如《固原市關于支持精品民宿發展的若干政策措施》等民宿經濟支持政策，以推動民宿業高質量發展。寧夏民宿空間分布如圖1所示。

1.2評價指標體系構建民宿業的發展是多種因素綜合影響的結果[22]。參考相關文獻[23-25]，考慮到數據的可獲取性，根據寧夏民宿的發展現狀，將寧夏民宿發展影響因素指標體系劃分為6個分析維度，共計15項分析指標（表1）。

1.3 研究方法

1.3.1 民宿空間分布特征分析。

（1）最臨近指數。采用最近鄰指數進行寧夏民宿最臨近距離分析。數學表達式為

式中： R 為最近鄰指數， 為實際最臨近距離平均值； m 為民宿數量： 為寧夏回族自治區面積。當 R lt; 1 時，說明民宿聚集分布；當 R = 1 時，說明民宿隨機分布；當 時，說明民宿均勻分布。

（2）地理集中指數。計算平均地理集中指數，分析民宿空間均衡性特征。數學表達式為

式中， G 為地理集中指數， 為平均地理集中指數， 為第 i 個縣區民宿數量， T 為民宿總數量， n 為縣區數量。 G 的取值范圍為0～1 0 0% ， G越大，說明民宿空間分布越不均衡。與此

同時，當 時，說明民宿較為集中分布；反之，當 時，說明民宿較為分散分布。

（3）不平衡指數。計算不平衡指數，分析民宿不平衡性特征。數學表達式為

式中， s 為不平衡指數， n 為縣區數量， 為各縣區民宿數量

第 i 位的累計百分比。 s 取值范圍為0～1，值越大，說明該縣區民宿分布越不均衡。

（4）緩沖區分析法。采用緩沖區分析法探究所在縣區 A 級景區對周圍民宿的影響，明確不同民宿在空間上的接近程度。數學表達式為

式中， B 為緩沖區， d 為 x 和0的距離， 為緩沖區的距離。

1.3.2民宿熱點探測方法。密度場熱點探測模型包括熱點等級探測和熱點區域探測[26]，主要計算步驟為構建核密度表面、探測熱點等級、探測熱點區域以及獲取不同熱點等級區域等。數學表達式為

式中： 為第 j 個地理單元的密度值； 為所有單元的密度均值； 為單元 i 和 j 的空間權重系數； n 為寧夏所有單元的數量； 為熱點分析的統計量。

1.3.3地理探測器。選用該方法用于檢測單因子對因變量的解釋力度，同時還判斷兩因素之間的交互作用[27]。數學表達式為

式中： ，該值越接近1，說明自變量更能解釋因變量分異性； h 為具體的某一類型， h = 1 ， 2 ， ？ s ； L 為自變量和因變量的類別數； 和 N 分別代表 h 類別單元數和全體單元數； 和 σ 分別代表 h 類別和全體方差。

1.4數據來源以高德地圖開放平臺數據為基礎，獲得寧夏民宿P0I數據。社會經濟發展數據來源于《2022年寧夏統計年鑒》，A級景區數量來源于寧夏文化和旅游廳官方網站（https：//whhlyt.nx.gov.cn/）公布數據。寧夏國家級鄉村旅游重點村數據來源于文化和旅游部、國家發展改革委公布的4批次全國鄉村旅游重點村名錄（2019、2020、2021、2022年），省級鄉村旅游重點村來源于寧夏文化和旅游廳公布的2批次寧夏鄉村旅游特色村名錄（2021、2022年）。森林覆蓋率來源于各縣區人民政府官方網站，空氣質量優良天數來源于各縣區生態環境局官方網站，GDP、第三產業增加值、人口數量、住宿和餐飲業增加值、旅游總收入來源于各縣區統計年鑒，常住人口密度和地區人均生產總值通過2022年各縣區統計年鑒相關數據計算獲得，公路里程來源于國家統計局（https：//www.stats.gov.cn/）的行政區劃名稱和代碼爬取高德地圖數據。個別縣域面板指標數據通過多重插值獲得。

2 結果與分析

2.1 民宿空間分布特征

2.1.1民宿空間分布集聚效應。通過ArcGIS軟件計算得到各地級市平均最臨近指數，結果表明，平均觀測距離為 ，預期觀測距離為 ，最臨近指數為0.167，且 Z 值和 P 值分別為 - 3 3 . 0 3 8 （ lt; - 2 . 5 8 ） 和0.000，具有較強的顯著性，這說明民宿總體上呈現出集聚狀態，分布類型為集聚型。

從5個地級市的指數來看（表2），固原、吳忠、銀川和中衛具有集聚現象，石嘴山市為均勻分布，其中，中衛市集聚現象最為明顯，這與近些年中衛市發展鄉村民宿有關。從各縣區來看，筆者采用地理集中指數進行分析，地理集中指數 39.15， ，此時 ，進一步說明寧夏各縣區的民宿呈集聚狀態。

2.1.2民宿空間分布與旅游資源豐富程度關聯性。利用ArcGIS緩沖區分析功能對寧夏3A至5A級旅游景區進行了5、10和 的緩沖區計算，結果表明，寧夏沿黃一帶和六盤山區是寧夏旅游資源稟賦良好的富集區，銀川市是寧夏A級景區數量最多的城市，占寧夏景區數量的 45 % 以上，其中，興慶區和賀蘭縣等銀川市沿黃縣區A級景區數量最多，這與民宿空間上的分布結果一致。從統計結果來看， 的緩沖區內落點民宿主要集中在銀川市下轄縣區A級景區緩沖區范圍，其次為石嘴山和吳忠市輻射范圍較強，中衛沙坡頭區沿黃河流域集中落點，固原市原州區、涇源縣、隆德縣和彭陽縣散在落點，說明這些區域A級景區輻射范圍內的關聯性強，呈現“中北部集中，南部零散分布”的特征。在 緩沖區中北部輻射范圍進一步擴大，但鹽池縣、同心縣、海原縣和西吉縣3A級以上景區輻射范圍有限。 緩沖區寧夏南北兩極基本輻射范圍全部覆蓋，除個別民宿未在輻射范圍外，其余基本均受A級景區影響，未能輻射的縣區僅為鹽池縣和同心縣，這與2縣民宿數量較少有關。總體上，3A級以上景區民宿輻射范圍數量與景區等級和區域密集程度高度關聯，特別是沙湖、沙坡頭、鎮北堡西部影視城、水洞溝等5A級旅游景區所在地理位置的民宿密集程度進一步驗證了民宿的空間形態（圖2）。

2.1.3民宿空間分布均衡性特征。寧夏民宿不均衡指數 0.67，這說明其在空間上呈不均衡的特征。寧夏民宿洛倫茲曲線均勻分布和非均勻分布差距較大（圖3），曲線起始階段存在上凸現象，空間差異逐漸拉大，均衡性不平衡，呈現出高度集中的現象，進一步驗證了民宿的不均衡狀態。從統計情況來看，民宿主要集中在興慶區、沙坡頭區、西夏區、金鳳區等熱門旅游目的地，總體數量占寧夏民宿總量的 7 2 . 7 3 % ，這些區域黃河、賀蘭山、沙漠資源豐富，如沙坡頭、水洞溝、賀蘭山國家森林公園、西夏陵、鎮北堡西部影視城等，加快了民宿數量的劇增，而旅游吸引力較弱的中部地區民宿數量較少，這說明寧夏民宿的空間分布呈現南北兩極增長，中部較弱的局面。

2.2民宿的熱點探測為了進一步明確寧夏民宿業發展熱點區域，基于ArcGIS軟件對寧夏民宿數據進行數字化處理，以獲取空間分布情況，結合密度場熱點探測模型構建核密度表面，如圖4所示。從圖4可以看出，寧夏民宿核密度值較高區域圍繞金鳳區向四周擴散，輻射范圍為銀川市周圍。其次，第2個密度區域為中衛市沙坡頭區，該區域為以黃河宿集為代表的黃河民宿，使得沿黃流域民宿密度較大。第3個密度區域為原州區、隆德縣、涇源縣3個小型區域，這些區域均為六盤山區資源稟賦和交通區位較好的區域。總體上，寧夏民宿形成“一核 一帶 三組團”的分布態勢，銀川市各縣區民宿關聯性強且呈組團式發展，中衛市圍繞黃河和沙漠資源呈帶狀分布態勢，固原市作為寧夏鄉村旅游發展的重要引擎，依托六盤山的獨特“避暑”優勢，下轄各縣區獨立分布，空間發展核心尚未形成。

基于核密度表面對寧夏民宿熱點進行探測，通過聚類按照密度值大小劃分出大型熱點區、中型熱點區和小型熱點區，再利用熱點分析方法對密度值進行熱點分析，獲取寧夏民宿空間熱點區域，結果如圖5所示。從圖5可以發現，寧夏民宿形成了4個典型的顯著熱點區域。其中，大型熱點區域1個，中型熱點區域1個，小型熱點區域13個。銀川市是寧夏民宿產業最大的熱點區域，其次為沙坡頭區，最后為原州區和涇源縣。

2.3 民宿空間分布的影響因素

2.3.1單因子。從寧夏縣域尺度出發，采用地理探測器對寧夏民宿空間分布不同影響因素的影響程度進行探測。單因子探測結果顯示（圖6），影響寧夏民宿空間分布的12項指標均通過顯著性檢驗。值大于0.3的因子排序為旅游總收入 常住人口（ ） 級景區數量 ）（0.64） gt; 第三產業增加值 （0.55）gt;國內生產總值（ （ 0 . 5 3 ） gt; 常住人口密度 住宿和餐飲業增加值（204 公路里程密度 空氣質量優良天數 森林覆蓋率 距黃河距離 （0.34）。綜上可知，旅游總收入是影響寧夏民宿空間分異的主導因子，其次是常住人口和A級景區數量這2個人口規模和旅游資源影響因素，影響力最低的是重點村鎮數量 ，僅為 0 . 1 1 。

2.3.2交互作用。利用交互因子探測器，基于各自變量影響因素對寧夏縣區民宿空間分布格局的影響力進行探測，交互因子探測結果如圖7所示。其中，影響力最強交互因子分別是旅游總收入 特色村鎮數量（ ）和旅游總收入 ，影響力高達0.99；最弱的一對交互因子是重點村鎮數量 特色村鎮數量（ ，影響力僅為 0 . 0 8 。旅游總收入 與其他各因子之間的交互作用解釋力較強?？傮w而言，影響因素對寧夏民宿空間分布的影響并非相互獨立，也不是簡單疊加，而是多重因素交互影響的結果

2.4民宿發展路徑分析考慮到上述因素，構建寧夏民宿空間分異影響機制（圖8）。圖8突出了不同維度中解釋力較強的指標，其中旅游總收入是民宿發展的基礎關鍵因素，A級景區形成旅游吸引力，常住人口和常住人口密度是民宿的客源市場，第三產業增加值和GDP構成了社會經濟發展的社會基礎，森林覆蓋率和空氣優良天數形成優良的生態環境，公路里程密度和距黃河距離成為民宿發展的交通條件。針對寧夏民宿的分布特點，考慮到區域發展不均衡、品牌力不強、文化特色不突出等現實問題，為了更好地推動其高質量發展，該研究提出以下幾點發展建議： ① 增強自然景觀和人文環境的聯動性，深人挖掘中部地區潛力，特別是鄉村旅游民宿的開發，實現客源市場引流； ② 提高民宿服務品質，因地制宜地形成特色自主品牌，增強產業集群帶動作用； ③ 發揮規劃引領作用，持續推動偏遠地區基礎設施改造升級和產品精品化策略，促進民宿產業化水平，從而提高該地區民宿集群整體競爭力； ④ 增強核心吸引物培育能力，以創建高水平A級景區和國家鄉村旅游重點村鎮、傳統村落、全域旅游示范區等為契機，提高旅游資源的吸引力和知名度，從而樹立良好的民宿形象。

3結論與討論

3.1結論

（1）最臨近指數計算結果說明寧夏民宿空間集聚現狀已經顯現，但空間分配極不均衡，主要圍繞在高等級A級景區緩沖半徑范圍，寧夏民宿洛倫茲曲線進一步驗證了空間不均衡特征。其中，在首府城市銀川形成了較為密集的民宿集群，在中衛市沙坡頭區、原州區和涇源縣形成了3個高密度區域，中部地區分布密度較低，尚未形成產業集群。

（2）密度場熱點探測結果說明，寧夏民宿形成“一核 一帶 + 三組團”的分布態勢，主要形成了4個熱點區域，重點集中在資源稟賦較高，具有一定客源市場的縣區。民宿對核心景區的依賴程度較高，尤其是3A級以上景區最為明顯。從地級市角度來看，熱點等級排序為銀川市 gt; 固原市gt;中衛市gt;吳忠市 gt; 石嘴山市。

（3）寧夏民宿空間差異是多種影響因素共同作用的結果，自然環境、經濟發展水平、人口規模、區位交通、旅游資源、旅游經濟等多因素交互影響。地理探測器計算結果顯示，旅游總收入是寧夏民宿空間分異的主導因子，旅游總收入口特色村鎮數量和旅游總收入∩GDP之間的交互作用，影響力高達0.99，最弱的為重點村鎮數量特色村鎮數量，影響力僅為 0 . 0 8 ?？傮w上，各影響因子對寧夏民宿空間分異的影響并非相互獨立，也不是簡單疊加，而是相互促進的過程。

3.2 討論

3.2.1寧夏民宿空間分布特征。民宿作為一種旅游產業中的新興業態，對于研究我國西北地區熱門旅游省區民宿空間分布特征，從縣域尺度探討民宿空間形態及其熱點區域，以及對豐富當前民宿業研究內容有一定的參考價值。具體而言，該研究發現寧夏民宿空間集聚效應逐漸顯現，沿黃流域和寧夏南部山區是空間集聚的熱點區域，這與宋小龍等[28]關于寧夏鄉村旅游空間分布特征一致，可能與寧夏民宿賦能鄉村振興戰略有關。銀川市是寧夏民宿業大型的熱點區域，這可能與其作為首府城市，具備龐大的客源市場有關。有研究發現，熱門景區通常是民宿的集聚區[29]，這與該研究結果一致。該研究中A級景區緩沖區分析表明，寧夏民宿空間分布與旅游資源豐富程度關聯性強，大多數民宿在3A至5A級景區的緩沖半徑中落點。銀川市A級景區數量為53個，是寧夏A級景區數量最大的地級市，這進一步說明銀川市是寧夏最大的民宿熱點區域，側面反映出民宿通過空間集聚產生規模效應。在縣域尺度中，沙坡頭區、原州區、隆德縣和涇源縣集聚現象同樣非常明顯，其中沙坡頭區用實踐證明形成了以“星空”民宿和黃河民宿為代表的民宿業發展集群，印證了該研究的結論。該研究空間分布特征描述方面只考慮了空間因素，對于時間序列分析方面明顯缺乏，有關寧夏民宿空間集聚到產業集群的演化過程在未來的研究過程中還有待進一步完善。

3.2.2寧夏民宿空間分布影響因素。有研究表明，民宿的空間分布受多種因素共同作用并產生影響[29-31]。在該研究中，地理探測器單因子探測結果說明旅游總收入是影響寧夏民宿空間分異的關鍵因素，這與龍飛[27]等的結論一致，總體排序中可以發現，旅游發展水平、經濟社會發展水平以及人口規模等人文因素是寧夏民宿空間差異的主要原因，而自然環境盡管對空間分異產生一定影響，但均不是首要因素。上述結果說明寧夏民宿業的發展格局主要是經濟發展水平和客源市場所決定的。地理探測器交互作用探測結果發現旅游總收人與其他各因子之間的交互作用解釋力較強，尤其是旅游總收入與特色村鎮、GDP、常住人口、森林覆蓋率等交互作用明顯，這也與當前有關研究結果類似[32]。森林覆蓋率與旅游總收入的交互作用明顯說明優良的生態環境對民宿的空間選址有一定影響，必然影響空間分布格局。寧夏南部山區和沿黃流域生態環境相比中部干旱帶優良，宋小龍等[28]研究發現，寧夏鄉村旅游重點村空間上同樣集中在上述2個區域，但該研究中重點村鎮對民宿空間分異的解釋力不強，說明重點村鎮對民宿產生影響，但并不是關鍵因素。

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