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干旱区地理 >

2025 , Vol. 48 >Issue 5: 905 - 915

DOI: https://doi.org/10.12118/j.issn.1000-6060.2024.419

区域发展

中国旅游休闲街区空间差异及成因分析

  • 庞家朋 , 1 ,
  • 李梦园 , 1, 2
展开
  • 1.新疆财经大学旅游学院，新疆 乌鲁木齐 830012
  • 2.新疆财经大学体育部，新疆 乌鲁木齐 830012
李梦园（1988-），男，硕士，副教授，主要从事文化与休闲旅游、体育旅游研究. E-mail:

庞家朋（1997-），男，硕士研究生，主要从事旅游地理与区域发展研究. E-mail:

收稿日期: 2024-07-14

  修回日期: 2024-09-29

  网络出版日期: 2026-03-11

基金资助

国家社会科学基金青年项目(21CTY008)

收起

Spatial differences and causes of tourism and leisure blocks in China

  • Jiapeng PANG , 1 ,
  • Mengyuan LI , 1, 2
Expand
  • 1. School of Tourism, Xinjiang University of Finance and Economics, Urumqi 830012, Xinjiang, China
  • 2. Department of Physical Education, Xinjiang University of Finance and Economics, Urumqi 830012, Xinjiang, China

Received date: 2024-07-14

  Revised date: 2024-09-29

  Online published: 2026-03-11

Fold

摘要

探究旅游休闲街区空间分布成因对街区健康发展具有重要意义。以2024年中国689个旅游休闲街区为研究对象，运用核密度分析、Dagum基尼系数和地理探测器对旅游休闲街区空间分布差异及其成因进行分析。结果表明：（1） 旅游休闲街区根据功能和特点可分为自然游憩类、文化休闲类、康娱游憩类和专项休闲类，数量关系由大到小依次排序为：文化休闲类>康娱游憩类>自然游憩类>专项休闲类。（2） 中国旅游休闲街区整体呈现“两极分散状、多核点片式”分布格局。极点主要依城市群分布，其中京津冀城市群凭借自身功能互补和要素流通迅速等优势，在各个类型中均处于极点位置。（3） 从分布差异来看，旅游休闲街区各类差异由大到小依次排序为：省域间、子样本交叉重叠现象和省域内，其中域间差异中大部分差异配对为跨区域类型，整体表现为东西走向差异明显，域内差异表现为“东西低、中部高”特征。（4） 从原因分析来看，三生空间对旅游休闲街区的影响程度由大到小依次为：生活功能>生产功能>生态功能，各因子交互明显提升对旅游休闲街区的解释力度，其中生活功能为主导性因素，生产功能为关键性因素，生态功能为正催化因素。

关键词： 旅游休闲街区; 空间差异; Dagum基尼系数; 地理探测器; 影响因素

本文引用格式

庞家朋 , 李梦园 . 中国旅游休闲街区空间差异及成因分析[J]. 干旱区地理, 2025 , 48(5) : 905 -915 . DOI: 10.12118/j.issn.1000-6060.2024.419

Abstract

It is of great significance to explore the causes of the spatial distribution of tourism and leisure blocks for the healthy development of blocks. Taking 689 tourism and leisure blocks in China in 2024 as the research object, the spatial distribution and causes of tourism and leisure blocks were analysed by kernel density analysis, Dagum Gini coefficient and geodetector. The results show that: (1) According to the functions and characteristics, tourism and leisure blocks can be divided into natural recreation type, cultural leisure type, entertainment and recreation type, and special leisure type, and the quantitative relationship is sorted in descending order: cultural leisure type>entertainment and recreation type>natural recreation type>special leisure type. (2) The overall pattern of tourism and leisure blocks in the country presents a pattern of “bipolar dispersion and multi-core dot piece”. The poles are mainly distributed according to the urban agglomeration, and the Beijing-Tianjin-Hebei urban agglomeration is in the pole position among all types by virtue of its advantages such as complementary functions and rapid circulation of factors. (3) From the perspective of distribution differences, the various differences of tourism and leisure blocks are ranked in order from large to small: inter-provincial, sub-sample cross-overlapping phenomenon and intra-provincial, most of the differences between regions are paired across regions, and the overall performance is obvious east-west difference, and the distribution difference within the region is characterised by “low east-west and high in the middle”. (4) From the perspective of cause analysis, the degree of influence of production-living-ecology spaces on tourism and leisure blocks is as follows: life function>production function>ecological function, and the interaction of various factors significantly improves the interpretation of tourism and leisure blocks, among which life function is the dominant factor, production function is the key factor, and ecological function is the positive catalytic factor.

Key words： tourism and leisure blocks; spatial differences; Dagum Gini coefficient; geodetector; influencing factors

旅游休闲街区是具有鲜明地域特色和文化主题，并依靠其多重功能和融合业态，在满足游客各方需求过程中促进旅游高效发展的街区空间载体[1-2]。《“十四五”旅游业发展规划》中提出要建设国家级旅游休闲街区，优化城乡旅游休闲空间，创新旅游消费场景，满足大众多样化、个性化的消费需求。旅游休闲街区融合旅游、休闲、消费和文化等诸多元素，代表着年轻、时尚且具有活力的旅游休闲场所，逐渐成为包揽游客和本地居民个性化需求的新生空间。同时，旅游休闲街区已成为打造城市旅游IP、提高城市宜居程度和促进城市更新的关键抓手[1]。《2023年上半年旅游休闲街区客流监测报告》显示，平均每个重点街区客流超13.9×104人次，说明旅游休闲街区热度较高，对城市旅游带动作用凸显。但整体上同质化街区扎堆现象严重，且街区业态单一，缺乏整体空间规划。为解决上述问题，以使旅游休闲街区更好发挥综合动能，要从全局明晰当前旅游休闲街区的空间分布，在战略层面提供规划依据，并对分布成因进行深度挖掘。因此，研究旅游休闲街区空间分布成因问题对街区健康发展具有重要意义。
学术界已对旅游休闲街区展开广泛讨论，研究集中于街区发展：第一，街区空间分布研究，聚焦于城市尺度或街区尺度[3-4]，借助GIS分析方法等研究街区内旅游要素或商业网点空间分布[5]，由于商业网点已成为街区重要组成部分[6]，故研究重点为在街区组成要素分布基础上与街区路网可达性展开联合分析[7]。与其他旅游点空间分布研究相比，如乡村旅游地和滑雪场等[8-9]，相似之处为均关注空间集聚等特征，不同之处在于街区研究尺度为街区内部[3]，而其他旅游点关注尺度大多为全国或省域[8-9]。第二，街区构建成因研究，从定性研究来看，街区构建受资本、社会和政治的多方因素作用[10]，并在此之下完成空间再生产过程[11]。从定量研究来看，各产业类型业态布局中街区发展的影响因素相关性存在差异[12]，同时街区互相间同样会产生关联[13]，并为消费者需求等外部因素所影响[3]。旅游休闲街区的旅游属性使其分布成因与乡村旅游地等旅游集散地存在共性，如均受到资本经济的影响[9]。但旅游休闲街区大多分布在城镇，相较于乡村旅游地受村域自然环境影响较大[14]，街区的发展主要围绕街区周围空间环境影响。此外，针对乡村旅游的政策能有效促进乡村旅游地空间格局形成[15]，而对旅游休闲街区影响则同样有限。综上，上述旅游点共性的影响因素主要为经济社会等宏观因素，而异性则多为独属于旅游点类型的特质因素，如空间环境或行业政策。目前，关于三生空间的量化研究大多通过构建指标体系来反映生产、生活和生态功能特征，因此指标体系构建主要从以上3类功能出发，如生产功能中农业生产[16]、生活功能中居民生活质量[17]和生态功能中生态承载[18]。具体细化指标在不同研究中略有不同，但指标构建基本原则为：生产、生活和生态空间中各衡量指标分别隶属于提供工农服3类产品，社会保障、居住和休闲等，以及生态产品和服务等为主导的功能区[18]。
已有研究从旅游休闲街区相关方面展开多角度分析，但在研究尺度和视角上以微观居多，大多围绕旅游休闲街区个体或结合局部地理范围，鲜有学者从全国范围内空间分布和地区差异入手。目前，旅游休闲街区研究存在两大空缺：其一，在空间分布上主要聚焦旅游休闲街区或街区周围旅游要素或商业网点，研究范围过于局部，未有学者将旅游休闲街区看作地理要素，对其进行分类后研究空间特征，进而分析全国集聚分布特征；其二，对旅游休闲街区的影响因素研究固定在单一街区，且影响因素较为宽泛，暂无文献涉及当前旅游休闲街区空间分布差异分析，以及造成该差异的具体原因论证。
基于以上不足，本研究以2024年10月中国689个旅游休闲街区为研究样本，按休闲旅游资源对街区类型进行分类后，通过核密度分析、Dagum基尼系数和地理探测器对旅游休闲街区空间分布差异及其成因进行分析，以期为旅游休闲街区健康有序发展提供参考。

1 数据与方法

1.1 数据来源

国家级旅游休闲街区数据来源于文化和旅游部公布的首批（2022年1月）、第二批（2023年3月）和第三批（2023年12月）国家级旅游休闲街区名单，共有164个。省级旅游休闲街区数据来源于各省级行政区文旅厅于2021—2024年10月公布的省级旅游休闲街区名单，涉及31个省份，共689个。按照《旅游休闲街区等级划分》（LB/T082-2021），街区首先被评为省级旅游休闲街区，再经过进一步发展建设后继而被评为国家级旅游休闲街区。国家级和省级旅游休闲街区共有853个，存在重复街区共164个，因此，删除重复街区后，共获取689个旅游休闲街区。通过查阅街区功能和特点，并参考相关文献[19]及《旅游资源分类、调查与评价》（GB/T 18972-2017）标准，本研究将其分为自然游憩类65个、文化休闲类325个、康娱游憩类252个和专项休闲类47个（图1）。
图1 旅游休闲街区各类型空间分布

Fig. 1 Spatial distribution of various types of tourism and leisure blocks

中国矢量地图来源于国家地理信息公共服务平台中审图号为GS(2024)0650号标准地图。旅游休闲街区坐标通过百度地图API坐标拾取器获得。影响指标等数据来自2023年《中国城市统计年鉴》、各省统计年鉴、各级政府官网、EPS数据库、中经网统计数据库和中国经济社会大数据研究平台，并通过ArcGIS软件中自然断点法将各指标离散化处理为7级。因港澳台无旅游休闲街区入选，故在空间分布中以31个省级行政区为研究区域，在差异分析中以31个省级行政区和其次级行政区为划分依据，在影响因素分析中因部分地级市数据缺失，最终选取268个地级市为探测单元。

1.2 研究方法

1.2.1 核密度分析

核密度分析可研究地理空间内某一地理要素的空间集聚中心。本研究通过该方法识别旅游休闲街区在全国范围内的空间集聚区域[20]。具体计算公式参考相关文献[20]。

1.2.2 Dagum基尼系数

Dagum基尼系数可分解地区间和地区内差异，也可兼顾解决子样本分布状况和样本间交叉重叠问题，反映各样本间相对差距[21]。本研究以省域为研究尺度，采用该方法研究旅游休闲街区在全国范围差异和贡献来源。具体计算公式参考相关文献[21]。

1.2.3 地理探测器

地理探测器是由王劲峰等[22]提出，用于分析某一现象驱动力和影响因子及多因子间相互作用程度，其中各因子解释力度用q值表示。本研究利用该方法中因子探测和交互探测对旅游休闲街区空间分布成因进行分析。

2 结果与分析

2.1 旅游休闲街区空间关系分析

为分析旅游休闲街区空间集聚分布，将全部街区及其所属类型分别进行核密度分析（图2）。整体来看，全国旅游休闲街区呈现“两极分散状、多核点片式”格局，两极分散状一南一北分别围绕长三角城市群和京津冀城市群，二者依靠区域一体化战略，在局部形成经济人口集聚，为旅游休闲街区发展提供先天条件。多核点式主要分布在福建、广东和吉林等省份，兰西城市群和成渝双城经济圈等；而片式则大多基于一级和二级核心区向外辐射形成，且核心区主要位于胡焕庸线以下。具体来看，自然游憩类同样呈现两极分布，在两极位置上与全部街区一致，但核心区域点增多，且核心区域分布更为广泛；文化休闲类极点分布增长为4极，新增之处位于成渝成双经济圈和晋冀鲁豫交界处，同时3极点向外扩散并最终相连；康娱游憩类极点仅有1个，其为京津冀城市群，但在原来京津冀城市群基础上向外扩散，联结范围更大，核心区域更为分散，先前片式分布趋势减缓；专项休闲类极点同样仅有1个，与康娱游憩类一致，不同点为全国专项休闲类旅游休闲街区2级核心区全部由极点辐射而来，在其他区域尚未形成。综上，旅游休闲街区极点主要依城市群分布，分布特点一致性和差异性并存，其中京津冀城市群凭借自身功能互补和要素流通迅速等优势，在各个类型中均处于极点位置。
图2 全国旅游休闲街区及各类型核密度值分级

Fig. 2 Kernel density value classification of national tourism and leisure blocks and various types

2.2 空间分布差异分析

2.2.1 整体差异

为研究全国范围内省域间旅游休闲街区数量差异来源，通过Dagum系数定量分析差异来源及其所占比重问题（表1）。从基尼系数来看，全国范围内旅游休闲街区基尼系数为0.335，其中组内、组间和超变密度基尼系数分别为0.010、0.288和0.037，以上结果表明各类型差异由大到小依次排序为：省域间、子样本交叉重叠现象和省域内。从贡献率来看，组内、组间和超变密度基尼系数对应贡献率分别为3.037%、85.995%和10.969%，组间贡献率最大，超变密度其次，组内最小。综上说明，省域间旅游休闲街区分布差异是导致全国范围旅游休闲街区差距的主要原因，而街区发展低水平省域的高值城市和高水平省域的低值城市是阻碍全国街区均衡发展的重要原因。原因如下：第一，省域间差异诚然是由各省份经济推动、旅游资源和产业变革等共同导致；第二，重大发展战略在缩小省域发展差距的同时会产生不利因素，如长江黄金旅游经济带为沿线城市带来旅游流量增加，但沿线城市对游客流量的利用效率有所不同，导致街区发展低水平省域内高值城市街区发展更为迅速，高水平省域的低值城市发展更为落后，造成子样本交叉现象差异加重。
表1 旅游休闲街区差异来源及其贡献

Tab. 1 Sources of differences in tourism and leisure blocks and their contributions

总体 基尼系数 贡献率/%
组内 组间 超变密度 组内 组间 超变密度
0.335 0.010 0.288 0.037 3.037 85.995 10.969

2.2.2 域间差异

为重点研究省域间旅游休闲街区差异两极现象，同时各省域间样本配对总数为465个，限于篇幅原因，将各省域差异等值划分为4个区间，取差异最大和最小区间进行分析（图3a~b）。整体来看，高差异和低差异区间中省域配对分别为45个和30个，共占全部配对的16.129%，表明省域间差异呈正态分布。在涵盖省份上，高差异和低差异配对分别涵盖23个和15个省份，其涵盖省份数和配对数之比分别为0.511和0.500，说明由于旅游休闲街区处于相同发展水平的省域相对较少，导致省域间两极现象中低差异现象略为集中，高差异现象所吸纳省份较多。具体来看，在高差异现象中，青海、河北和湖北与其他省域存在普遍差异，而重庆、山西和黑龙江等仅与某一省域存在差异。在低差异现象中，山东、湖南和海南与其他省域的差异联系较少。同时，从三大地区划分来看，大部分差异配对为跨区域类型，整体表现为东西走向差异明显。此外，跨区域类型中又以东西部差异类型最多，中西部和东中部差异类型数量相近，且东部和西部地区内各省域间差异同样存在，但中部地区省域间旅游休闲街区分布较为均衡。由于东部和西部旅游经济发展仍存在较大差距，加之各自分区内省域，在利用旅游产业数字化和省域旅游特色等为街区引流上发展不一共同导致当前差异产生。
图3 域内差异与域间差异分布

Fig. 3 Distributions of intra-domain and inter-domain differences

2.2.3 域内差异

为进一步分析域内差异，通过ArcGIS软件中自然断点法将省域内基尼系数分为5级（图3c）。整体来看，中差异区包含省份最多，而后随差异增加或降低，包含省份数量依次递减。低差异和较低差异区省份均为相离状态；在差异增大后开始出现省份相接情况，但此时仍存在相离省份；在最大差异处，即高差异区省份至少为两省份相邻。这是由于旅游休闲街区发展均衡的省份在局部区域内，向外发散的旅游红利趋于平均，不易造成邻省游客流量两极分化。反观高差异省份，其省域内城市街区分布过于集聚，而集聚一方会对邻省局部产生溢出，促成邻省差异进一步增大，形成省份相接片区。具体来看，低差异区为山东和贵州，形成“一南一北”分布格局；较低差异区为西藏、河北和广东，呈现三角分布态势；中差异和较高差异区省域在全国均有分布，整体均为零散状态；高差异区为云南、广西、贵州、湖南、浙江和江苏，其大部分省域位于南方。归类于三大地区后，东部、中部和西部地区基尼系数均值分别为0.250、0.275和0.260，说明地区维度旅游休闲街区分布差异程度由小到大依次排序为：东部<西部<中部，中部地区受东西部地区辐射带动，但该带动作用在方向上存在强弱区分，而东部和西部在这种辐射带动上强弱差距显然更小，因此地区维度旅游休闲街区分布差异表现为“东西低、中部高”特征。

2.3 空间分布成因分析

2.3.1 指标体系构建

旅游休闲街区需要植根于国土空间，必定依赖三生空间进行开发和改造。具体来看，基于三生空间构建指标体系的原因如下：一方面，随着城镇化进程加快，人地关系愈发紧张[23]，街区作为嵌入城镇空间格局的旅游载体，在一定程度上会受到城镇化影响；另一方面，城镇化进程实际上是用地、人口、空间等的扩展过程[23]，而加快构建“三生空间”土地利用新格局是优化国土资源的有效途径[24]，在上述扩展和优化过程中，旅游休闲街区的开发和建设同样处于该过程中。综上，旅游休闲街区空间分布上的差异性，在城镇化背景下通过三生空间优化国土空间资源进程中，得以逐步形成。因此，选取三生空间作为影响指标具有前后因果性。参考程佳琦等[16]、黄烈佳等[17]和崔红茶等[25]的相关研究，基于生产功能、生活功能和生态功能构建影响指标体系，指标层级包含3个一级指标、6个二级指标和24个三级指标（表2）。具体如下：（1） 生产功能。旅游休闲街区建设要充分依赖服务业和旅游业发展水平，具备良好的经济要素能够为街区后期运营和扩张提供要素基础，故采用产业生产水平和经济发展效益衡量生产功能。（2） 生活功能。旅游休闲街区作为提供精神文化需求的旅游载体，需要充分满足居民物质需求基础上，街区才能进入游客或消费者视野，故采用居民生活质量和社会保障水平衡量生活功能。（3） 生态功能。旅游休闲街区可持续发展需要生态环境保障，在保证不冲破街区生态承载力的同时，给予必要的生态维护，才能更利于街区长久留存，故采用生态压力和生态响应衡量生态功能。此外，变量说明如下：将三级指标作为自变量，空间分布差异为因变量，通过地理探测器模型进行探测，而后借助熵值法对一级和二级指标分别进行综合评价，以一级指标和二级指标综合水平分别为自变量，空间分布差异为因变量，再次进行2次探测过程。
表2 指标体系及其解释力

Tab. 2 Index system and its explanatory power

三生空间 二级指标 三级指标 三级指标q值
生产功能（X1） 产业生产水平（X4） 旅游总收入 0.203***
第三产业增加值 0.244***
第三产业增加值占GDP比重 0.173***
邮政业务总量 0.116***
经济发展效益（X5） 货物进出口总额 0.150***
经济密度 0.086**
人均地区生产总值 0.063**
公共财政收入占GDP比重 0.032
生活空间（X2） 居民生活质量（X6） 年末单位从业人员数 0.227***
年末在岗职工工资 0.094***
人均社会消费品零售总额 0.108***
城镇化率 0.126***
社会保障水平（X7） 万人拥有中小学教师数 0.118***
医院、卫生院床位数 0.297***
城镇基本医疗保险参保人数 0.200***
人均一般公共财政支出 0.065**
生态空间（X3） 生态压力（X8） 地均工业SO2排放量 0.095**
可吸入细颗粒物年平均浓度 0.022
地均工业氮氧化物排放量 0.047
万元GDP工业烟粉尘排放量 0.014
生态响应（X9） 人均绿地面积 0.073**
建成区绿地覆盖率 0.007
生活垃圾无害化处理率 0.013
污水处理厂集中处理率 0.018

注：q值表示指标解释力；**、***分别表示通过5%、1%显著性检验。

2.3.2 探测分析

由于三级指标无法反映经济社会某方面的综合水平，因此本研究重点分析三生空间及其二级指标探测情况（表3和表4）。整体来看，各层级指标解释力处于[0.007,0.297]区间内，指标具体化后显著性降低，但各层级超过70%指标始终具有显著性，同时指标解释力度和显著性在功能归属上具有同质性。具体来看，在因子探测中，三生空间中各功能对旅游休闲街区分布的解释程度由大到小依次为：生活功能>生产功能>生态功能；二级指标中解释程度由大到小依次为：产业生产水平>社会保障水平>居民生活质量>经济发展效益>生态响应>生态压力。在交互探测中，三生空间及其具体指标均为双因子增强或非线性增强，其中以非线性增强居多，说明各因子交互明显提升对旅游休闲街区的解释力度。从交互解释力来看，生产和生活功能及其二级指标在与其他因子交互后，解释力最高增加至交互前单一指标的3.555倍。而生态功能及其二级指标在交互后，解释力增加倍数区间为[2.821,5.507]，说明生态功能单一解释力较小，但对于其他因子组合能够大幅加强解释程度。综上，三生空间中生活功能为主导性因素，生产功能为关键性因素，生态功能为正催化因素。
表3 三生空间交互探测结果

Tab. 3 Interaction detection results of production-living-ecology spaces

三生空间 X1 X2 X3
X1 0.214*** - -
X2 0.297 0.226*** -
X3 0.337# 0.347# 0.070**

注：#表示非线性增强；表示双因子增强。下同。

表4 三生空间二级指标交互探测结果

Tab. 4 Interactive detection results of secondary indicators in production-living-ecology spaces

二级指标 X4 X5 X6 X7 X8 X9
X4 0.247*** - - - - -
X5 0.326 0.101*** - - - -
X6 0.342 0.220 0.179*** - - -
X7 0.358 0.358# 0.285 0.235*** - -
X8 0.402# 0.271# 0.336# 0.382# 0.073** -
X9 0.375# 0.220# 0.304# 0.351# 0.250# 0.078**

2.3.3 影响因素分析

（1） 产业生产水平
产业生产水平反映包括旅游产业在内的服务业发达程度，通过改变产业结构促使产业向高级转变，其q值为0.247，在二级指标中解释力度最强。第一，旅游收入增加一定程度上代表着旅游目的地游客人数增加，该部分游客在分流之后，部分流量会涌入旅游休闲街区，为街区发展解决获客问题，同时游客涌入利于街区根据游客游览反馈及时做出调整，此外产生的现金流能够支撑街区可持续发展，打造目的地旅游新名片，增强对邻近区域游客的旅游吸引力。第二，产业结构高级化使得潜在游客摆脱作业场景和时间限制，服务业的劳动密集性推动潜在游客在有限土地上聚集，同时服务业员工倾向于在室内劳动，长时间半封闭环境下激发劳动者的外出休闲欲望，但在时间相对不充裕情况下，远距离游玩释放压力时间不允许，因此城市间旅游休闲街区成为当地或异地游客的不二选择。
（2） 经济发展效益
经济发展能够为旅游休闲街区发展提供动能，在街区前期开发投入和后期运营中注入资金，完成街区规划建成活动。经济发展效益q值为0.101，说明街区受经济发展效益影响较大。第一，旅游目的地的货物进出口贸易能够扩大市场规模，将本区域过剩产能向外输出获取经济利益，在资金来源扩大后，资金充足后会刺激本区域旅游休闲街区投资活动，带动街区的快速建设。第二，经济密度增加会通过规模经济，降低产业间交易成本，提高单位交易边际收益，旅游休闲街区要与外界进行要素交换实现自身发展，在此过程中当然可降低休闲街区建设成本并促进相关产业发展，形成良好的经济生态。第三，经济发展效益本身也能吸引更多的投资主体参与到区域建设中，在产业协同中提升旅游休闲街区面临外部风险时自身韧性。
（3） 居民生活质量
居民生活质量决定潜在游客参与旅游休闲活动的频率，其q值为0.179，证明旅游休闲街区分布与居民生活质量较为相关。根据马斯洛需求层次理论，潜在游客在满足基本的生理需求和安全需求后，才会产生更高层次需求，而旅游休闲街区所提供给游客方的需求，必定属于较高层次的社会需求等。因此，城镇居民达到一定规模后，居民的休闲需求出现后，街区往往才会随之出现。同时，本身城镇居民有着较为长期稳定的收入来源，居民生活质量普遍较高，而旅游休闲街区大多具有综合属性，如兼具商业属性和休闲活动，进入旅游休闲街区要产生消费活动，在这方面城镇居民明显具有更高的消费能力。此外，居民生活质量提高对社交、体验和娱乐等方面需求具有催发作用，生活质量和消费需求二者良性互动，共同扩充街区游客量。
（4） 社会保障水平
社会保障水平可使潜在游客对未来收入期望保持乐观，提升整体消费热情，其q值为0.235，表明旅游休闲街区具有社会保障依赖性。第一，旅游休闲街区的健康有序发展需要消费活动，而影响潜在游客消费的因素包括人均收入和消费心理，当游客对未来收入充满焦虑时，必定要通过减少开支以应对未来经济的不确定。而在消除游客未来可能面临的大额开支后，如医疗费用，消费信心会得到提升，进而以消费促进街区发展。第二，从街区本身出发，公共财政支出用于路网基础设施等，能够提升旅游休闲街区周围公共设施供给水平，增强街区游客的旅游休闲体验感，同时公共设施的完善提高居民入住率，扩大游客当量。此外，社会保障水平中教育质量改善，吸引高层次人才落户，这类人群具有更强的消费能力和休闲需求，故而更能促进旅游休闲街区发展。
（5） 生态压力
生态压力是环境面临外部破坏的极限承载能力，旅游休闲街区存在于城市空间，不可避免受到生态压力影响，其q值为0.073，说明生态压力对旅游休闲街区影响力最小。第一，旅游休闲街区在旅游产业中旅游接待能力有限，其与高级别旅游景区游客流量尚存在较大差距，因此街区的发展要与其他旅游吸引物开展联合经营。然而，生态压力过高会破坏部分旅游吸引物的存在环境，如溶洞景观，若溶洞处于城市范围，城市热岛效应会使溶洞内温度升高而破坏旅游资源，势必会阻碍旅游目的地的旅游产业发展，进而影响旅游休闲街区。第二，生态压力增大说明旅游环境变差，这会造成部分原住民因生理不适或其他原因逃离该区域，同样旅游客源地本来的游客在感知到目的地环境发生变化后，也会改变旅游路线，影响旅游休闲街区游客接待量。
（6） 生态响应
生态响应是应对旅游环境恶劣做出的积极改善行为，其q值为0.078，表明生态响应对旅游休闲街区存在一定影响力。第一，上文提到城市热岛效应对部分旅游资源具有破坏力，当旅游核心吸引物遭受破坏，且城市旅游资源较为单一时，旅游休闲街区无法独自承担城市旅游经济。但绿地能够有效降低热岛效应，改善城市生态环境，助力旅游资源持续留存。第二，城市人口集聚的负面效应，如生活垃圾和生活污水，会拉低街区旅游形象，而生态响应可将上述负面效应降到最低，为街区品牌化发展提供助力。第三，生态环境的改善能够吸引旅游客源地游客短期频繁来访，可有效缓解城市旅游季节性问题，从而提升城市旅游经济，促进旅游休闲街区发展。

3 讨论

旅游休闲街区具有综合性特征，一方面在扩充旅游资源范畴中服务于旅游产业，另一方面在城市规划中发挥着打造城市形象的作用。本研究依托文旅融合大背景，推进文旅融合，助力城市更新，各级政府分批推出旅游休闲街区，但尚未有学者对名单中全部旅游休闲街区展开整体分析。已有研究在空间分布上主要集中于城市维度某个旅游街区[3]，或某个街区中商业要素的空间分布[5]，而本研究沿用空间分布这一线索，但视角更为宏观，将所有街区分为特定类型后，在全国范围内研究其空间分布问题。在旅游休闲街区的影响因素上，当前学者关注点落在街区本身的街巷类型[12]、游客行为[13]和集体记忆[12]，少数基于宏观视角研究影响因素的文章[10]，也鲜有分析影响因素的解释力度。而本研究在旅游休闲街区成因分析上，从差异来源和影响因素两方面入手，前者定位街区分布差异地区，后者从三生空间构建更为贴合街区分布差异的指标体系，以便综合研究影响因子及其相互叠加的解释力度。
本研究从全局视角分析旅游休闲街区的空间分布，按省域及其次级行政区划探究全国旅游休闲街区分布差异来源，最后将差异来源聚焦于各影响因素，对国家旅游休闲街区均衡发展，缩小省域之间的差异具有参考价值。不足之处在于影响因素的选取尺度可进一步缩小，但受限于统计口径，未来可予以完善，因此下一步可加入不同尺度影响因子解释程度的对比研究。
最后提出以下建议：（1） 分类型街区采取不同发展策略。对具有运动休闲属性的街区，要做好防护措施，及时检修相关运动场地，做好旅游保护工作。对具有特色的旅游休闲街区，如中医药文化和陶瓷文化街区，安排工作人员实施文化面对面输出，设置文化体验活动，开发参与感和沉浸式环节。（2） 适度适时调整旅游休闲街区分布，避免过度集中和过于分散问题。第一，街区布点要根据局部区域人口密度合理规划，同时融入当地旅游产业发展进程，与当地旅游吸引物实现功能互补和格局匹配。第二，西北地区依靠兰西城市群和成渝双城经济圈，通过合作开发旅游线路为西北地区和西南地区输送客流。（3） 关注旅游休闲街区分布差异，综合视角看待街区发展。一方面依靠区域一体化战略缩小省域间街区分布差异，但要统筹街区发展低水平省域的高值城市和高水平省域的低值城市。另一方面，保障街区生态环境质量，建立健全环境失职追责机制，同时改善民生，提高潜在游客消费乐观程度。

4 结论

（1） 全国旅游休闲街区根据功能和特点可分为自然游憩类、文化休闲类、康娱游憩类和专项休闲类，数量关系由大到小依次排序为：文化休闲类>康娱游憩类>自然游憩类>专项休闲类。
（2） 从空间分布来看，全国旅游休闲街区整体呈现“两极分散状、多核点片式”格局。具体来看，各类型旅游休闲街区分布特点一致性和差异性并存。旅游休闲街区极点主要依城市群分布，其中京津冀城市群凭借自身功能互补和要素流通迅速等优势，在各个类型中均处于极点位置。
（3） 从分布差异来看，各类型差异由大到小依次排序为：省域间、子样本交叉重叠现象和省域内，省域间旅游休闲街区分布差异是导致全国范围旅游休闲街区差距的主要原因。从域间差异来看，大部分差异配对为跨区域类型，整体表现为东西走向差异明显。从域内差异来看，中差异区包含省份最多，而后随差异增加或降低，包含省份数量依次递减，在地区维度旅游休闲街区分布差异表现为“东西低、中部高”特征。
（4） 从原因分析来看，在因子探测中，三生空间中各功能解释程度由大到小依次为：生活功能>生产功能>生态功能；二级指标中解释程度由大到小依次为：产业生产水平>社会保障水平>居民生活质量>经济发展效益>生态响应>生态压力。在交互探测中，各因子交互明显提升对旅游休闲街区的解释力度。三生空间中生活功能为主导性因素，生产功能为关键性因素，生态功能为正催化因素。

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