楊萌，封旭輝

（云南師范大學地理學部，云南 昆明 650504）

我國地域廣闊、自然地理環(huán)境多樣，傳統(tǒng)農業(yè)文化歷史悠久，鄉(xiāng)村民俗文化資源豐富，對我國的鄉(xiāng)村旅游重點村進行相關探討研究具有實踐意義和理論意義。2017 年，習近平總書記在十九大報告中提出鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略，經過近幾年的探索，我國鄉(xiāng)村旅游業(yè)蓬勃發(fā)展。自2019 年始，我國開始建設鄉(xiāng)村旅游重點村名錄，初衷是貫徹落實鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略，推進鄉(xiāng)村旅游高中質量發(fā)展，優(yōu)化鄉(xiāng)村旅游供給，更好地滿足人民群眾日益增長的美好生活需要。從歷年遴選標準中可總結出鄉(xiāng)村旅游重點村需滿足以下條件：即文化和旅游資源富集、鄉(xiāng)村民宿發(fā)展較好、旅游產品體系成熟、質量較高、基礎設施和公共服務較完善、就業(yè)致富帶動效益明顯[1]。以此名錄中的鄉(xiāng)村旅游重點村代表和反映我國鄉(xiāng)村旅游發(fā)展現狀具有可行性。

目前，在我國學術界關于鄉(xiāng)村旅游的研究較多，從研究內容來看，涉及到政府[2][3]、經營者[4][5]、游客[6][7]等各參與主體；開發(fā)[8]、管理運營[9][10]等各階段；從研究區(qū)域來看，全國各地均有涉及，且包含全國、省域、縣市、村莊等大中小各尺度[11-13]；從研究時序來看，我國鄉(xiāng)村旅游領域的研究起步較晚，隨著20 世紀90 年代鄉(xiāng)村旅游熱的興起，這一話題才逐漸成為學術界各專業(yè)的研究熱點，但目前就研究程度來看仍處于初期成長階段[14]。近幾年來，特別是自2019 年公布第一批全國鄉(xiāng)村旅游重點村名單以來，關于全國鄉(xiāng)村旅游地分布形態(tài)的研究增多，主要是對其分布狀態(tài)本身以及分布影響因素的探討。

嘗試在已有研究基礎上，以2019-2021 年國家文化和旅游廳公布的1 199 個鄉(xiāng)村旅游重點村為研究對象，對我國鄉(xiāng)村旅游重點村的空間分布特征及影響因素進行探究，選取重要影響因子深入探討其對鄉(xiāng)村旅游重點村分布的影響機理，以期為更多發(fā)展旅游業(yè)的鄉(xiāng)村提供參考，為我國鄉(xiāng)村旅游業(yè)后續(xù)發(fā)展獻策助力。

一、研究方法

（一）最鄰近指數分析法

最鄰近指數分析法是用于判定研究對象空間分布類型和集聚程度的方法。其計算公式為：

其中：rE表示各鄉(xiāng)村旅游重點村理論上最相鄰的距離；ri表示其實際最相鄰的距離，其值為每個鄉(xiāng)村旅游重點村與其最近鄰重點村之間距離的平均值；A代表研究區(qū)的面積，即我國的國土面積；n是鄉(xiāng)村旅游重點村個數；D則為重點村的密集程度。當R＞1 時，表示重點村分布為均勻型；當R= 1時，重點村分布為隨機型；當R＜1時，重點村分布為凝聚型[15]。

（二）地理集中指數

地理集中指數是衡量研究對象在地理研究區(qū)內集中程度的指數[16]。其計算公式為：

式中，G為我國鄉(xiāng)村旅游重點村的地理集中指數；Xi表示第i個省區(qū)鄉(xiāng)村旅游重點村數量；T為鄉(xiāng)村旅游重點村的總數，即1 199；n為省區(qū)總數，取值為31。G取值在0～100 之間，值越大，表示鄉(xiāng)村旅游重點村分布越集中；值越小，則分布越分散。常用G′與G作比較，G′為研究對象均勻分布時的地理集中指數，即1 199個鄉(xiāng)村旅游重點村平均分布在31個省區(qū)時的地理集中指數[17]。

（三）核密度分析

核密度估計法認為地理事件可以發(fā)生在空間的任何位置上，但是在不同位置上的概率不一樣。點密集的區(qū)域事件發(fā)生的概率高，點稀疏的地方事件發(fā)生的概率低[17]。根據概率理論，核密度估計的定義為：設點集X1，…，Xn是當作從分布密度函數為f的總體中抽取的樣本，估計f在某點x處的值f(x)。其計算公式為：

式中：k()稱為核函數；h＞ 0，為帶寬；(x-Xi)表示點x到事件Xi處的距離[18]。本文使用ArcGIS10.5軟件進行核密度分析，計算重點村在其周圍鄰域中的密度，并將其核密度分布狀況落在圖上。

（四）地理探測器

地理探測器是探測空間分異性及揭示其背后驅動力的一組統(tǒng)計學方法。地理探測器一共有四個探測器，本研究用到的是分異及因子探測、交互作用探測兩種，分異及因子探測計算公式為：

式中：h= 1,…,L為變量Y或因子X的分區(qū)；Nh和N分別為層h和全區(qū)的單元數，σh2和σ2分別是層h和全區(qū)的Y值的方差；SSW和SST分別為層內方差之和與全區(qū)總方差；q的值域為[0,1]，值越大說明Y的空間分異性越明顯；如果分層是由自變量X生成的，則q值越大表示自變量X對屬性Y的解釋力越強，反之則越弱[19]。交互作用探測用于評估兩因子共同作用時是否會增加或減弱對因變量Y的解釋力。

二、數據來源

鄉(xiāng)村旅游重點村數據來源于我國文化和旅游部網站旅游名錄中確定的第一批、第二批、第三批鄉(xiāng)村旅游重點村名單，獲取共1 199個鄉(xiāng)村旅游重點村的地理位置，由百度API 批量獲取各重點村經緯度坐標，由ArcGIS10.5 軟件進行投影坐標變換得到各村坐標的可用矢量數據；文中涉及到的中國地圖均來源于國家測繪地理信息局標準地圖服務系統(tǒng)，審圖號為GS（2020）4619，所用圖件底圖未改變；影響因素中的GDP、人均消費支出、城鎮(zhèn)化率、旅游總收入、公路鐵路里程、客運總量等數據來自國家統(tǒng)計局和各省或地區(qū)統(tǒng)計局公布的2020年的統(tǒng)計數據和國民經濟與社會發(fā)展公報。

三、鄉(xiāng)村旅游重點村時空分布特征

（一）時間尺度下的空間分布特征

我國分別于 2019、2020、2021 年公布了三批鄉(xiāng)村旅游重點村名單，以下通過對三年來我國鄉(xiāng)村旅游重點村核密度圖進行對比來探討鄉(xiāng)村旅游重點村的空間分布的時間變化特征（如圖1）。對比分析發(fā)現，2019 年第一批全國鄉(xiāng)村旅游重點村集中于東部地區(qū)，江浙滬和京津地區(qū)分布最為密集，而西北、西南地區(qū)分布稀疏；2020 年新增680個鄉(xiāng)村旅游重點村之后，全國范圍內各地區(qū)核密度值均明顯提高，西南地區(qū)、東北地區(qū)、西北邊境地區(qū)即新疆北部和西部在2019 年的基礎上明顯較少了許多低核密度值區(qū)，但全國仍舊保持整體分布不均，東密西疏的態(tài)勢，這與以往學者的研究成果相符[20]；2021 年新加入199 個鄉(xiāng)村旅游重點村后，由于第三批鄉(xiāng)村旅游重點村數量遠少于前兩次名單的數量，因此對整體分布格局的影響并不大。

圖1 2019-2021年重點村核密度分析圖

總體而言，自2019 年，我國鄉(xiāng)村旅游重點村分布不均、東密西疏的格局已經基本形成，經過2020-2021 年兩年的發(fā)展，各省區(qū)鄉(xiāng)村旅游重點村數量均有所增加，分布核密度值增大，但總體格局仍舊沒有改變。

（二）空間分布類型

1.全國尺度

通過地理集中指數計算公式得出G值為18.34，鄉(xiāng)村旅游重點村均勻分布在全國時的地理集中指數G′值為17.96。G＞G′，則說明從全國尺度來看，重點村分布較為集中。再用ArcGIS10.5軟件中的平均最近鄰工具分析得出：全國區(qū)域鄉(xiāng)村旅游重點村平均觀測距離ri的值為36 292.15，預期平均距離rE的值為60 742.93，因此最鄰近指數R值為0.54，其值小于1，且Z得分的絕對值遠大于2.58，則說明我國目前整體鄉(xiāng)村旅游重點村空間分布為凝聚型，且集中分布特征極其顯著，如圖2所示。

圖2 重點村最近鄰指數分析圖

2.省域尺度

利用ArcGIS10.5 軟件，以自然斷點法按照各省鄉(xiāng)村旅游重點村數量對省區(qū)進行分級設色，并疊加三次鄉(xiāng)村旅游重點村得到全國鄉(xiāng)村旅游重點村分布圖（如圖3）。由圖可見，重點村數量最多的是新疆，其次是貴州、湖北、江西、江蘇、浙江，最少的是上海和天津；西南及沿海地區(qū)省份重點村數量普遍多于西北地區(qū)省份。為進一步探究我國鄉(xiāng)村旅游重點村的分布特征，從各省的平均最近鄰分析結果來看（見表1），全國各省中，鄉(xiāng)村旅游重點村分布最為均勻的是上海，分布最為集中的是甘肅。R值大于1 的有上海、山西、廣西、青海、河北、重慶、浙江、安徽、吉林、陜西，表明這些省份鄉(xiāng)村旅游重點村分布呈均勻型；R值小于1的有江蘇、湖北、福建、廣東、河南、天津、云南、江西、四川、黑龍江、遼寧、西藏、北京、內蒙古、山東、海南、貴州、寧夏、新疆、甘肅，說明這些省份鄉(xiāng)村旅游重點村分布為集聚型；其中陜西、江蘇R值接近1，且Z值得分絕對數小于0.1，則說明這兩省鄉(xiāng)村旅游重點村分布較為接近隨機分布的形態(tài)。山東、貴州、寧夏、新疆、甘肅不僅R小于1，且Z值得分絕對數大于2.58，表明鄉(xiāng)村旅游重點村分布在空間上顯著集聚。

表1 各省重點村最近鄰指數表

圖3 全國鄉(xiāng)村旅游重點村分布圖

四、鄉(xiāng)村旅游重點村分布影響因素分析

（一）指標選取

鄉(xiāng)村旅游重點村的時空分布是在多種因素共同作用之下形成的，參考以往成果及鄉(xiāng)村旅游重點村申報條件，本研究選擇自然資源基礎(X1)、經濟發(fā)展水平(X2)、交通運輸能力(X3)、市場潛力(X4)、旅游發(fā)展基礎(X5)、旅游接待能力(X6)、政策(X7)7個維度共17 個指標來探討影響鄉(xiāng)村旅游重點村時空分布格局的因素。自然資源基礎是鄉(xiāng)村旅游重點村建立起來的根基，選取森林面積(X11)、濕地面積(X12)來度量；旅游是一種經濟行為，作為第三產業(yè)中的一類，經濟發(fā)展水平的高低會影響鄉(xiāng)村旅游的發(fā)展，選取GDP(X21)和城鎮(zhèn)化率(X22)兩個指標來度量；交通運輸是游客進行集散、旅游物資進行流通的硬性條件，用鐵路里程(X31)、公路里程(X32)、客運總量(X33)三個指標來進行衡量；旅游發(fā)展必須要有游客的支撐，市場潛力為鄉(xiāng)村旅游的后續(xù)發(fā)展提供了客源基礎，選擇人口(X41)、人均消費支出(X42)來反映；旅游發(fā)展基礎為鄉(xiāng)村旅游重點村所在地樹立旅游形象，進而帶來潛在消費游客，也反映以往旅游開發(fā)是否充分利用了當地的旅游資源、是否助力當地經濟增長、生態(tài)環(huán)境保護等，為旅游業(yè)進一步改善布局、改變思路、去糟取精提供依據、奠定基礎，在此選取旅游收入(X51)、A級景區(qū)數量(X52)、國家級度假區(qū)數量(X53)3 個指標來對其進行衡量；旅游接待能力反映鄉(xiāng)村旅游點的旅游承載能力，選擇旅行社數量(X61)、星級飯店數量(X62)、住宿、餐飲企業(yè)從業(yè)人數(X63)來對其進行度量；旅游發(fā)展離不開國家和當地政府的支持，用各省省政府官網中檢索2019-2021 年鄉(xiāng)村旅游的政策，將其數量記為(X71)、2021年各地政府工作報告中“鄉(xiāng)村旅游”出現的頻次(X72)來代表政策條件。

（二）地理探測結果

由表2 可見，單因素層面，各因素q值得分排序為 X22＞X42＞X11＞X32＞X31＞X12＞X52＞X63＞X33＞X61＞X71＞X41＞X51＞X21＞X62＞X53＞X72，表 明所選單因素中對鄉(xiāng)村旅游重點村個數具有較強解釋力的有：城鎮(zhèn)化率、人均消費支出、森林面積、公路里程、鐵路里程，得分分別為0.884 3、0.786 0、0.714 8、0.647 3、0.569 1，其中影響力最強的是城鎮(zhèn)化率；解釋力相對較弱的有濕地面積（X12）、A景區(qū)數量（X52）、住宿、餐飲企業(yè)從業(yè)人數（X63）、客運總量（X33）、旅行社數量（X61）、政策數量（X71）、常駐人口數量（X41）、旅游業(yè)總收入（X51）、GDP（X21）、星級飯店數量（X62），得分分別為0.449 5、0.330 7、0.306 7、0.269 9、0.193 6、0.180 1、0.176 3、0.150 2、0.128 7、0.124 2；同時國家級度假區(qū)面積（X53）、詞頻(X72)對鄉(xiāng)村旅游重點村數量也有一定影響，其得分分別為0.077 6、0.024 0，其中影響力最弱的是詞頻。

交互探測結果以雙因子增強和非線性增強為主，沒有獨立和減弱的結果（表3）。說明所有因子兩兩疊加對鄉(xiāng)村旅游重點村分布的解釋力都比單因子作用要強。GDP 除與城鎮(zhèn)化率、人均消費支出交互作用為雙因子增強外，與其他因子交互都是非線性增強。城鎮(zhèn)化率除與詞頻外，其余都是雙因子增強；國家級度假期面積除與城鎮(zhèn)化率為雙因子增強外，其余均為非線性增強；旅行社數除了城鎮(zhèn)化率和人均消費支出為雙因子增強外，其余均為非線性增強；星級飯店、除了城鎮(zhèn)化率、5A 景區(qū)數量，其余均為非線性增強；詞頻除與森林面積外，其余全為非線性加強。這說明鄉(xiāng)村旅游重點村分布形成的復雜性，絕非單因素所致。

表3 地理探測器交互探測結果

結合以往研究成果，將歷次鄉(xiāng)村旅游重點村分布影響因子影響力水平前五的探測結果整理得到重點村分布影響因子及影響力表（表4）?？偨Y發(fā)現：雖然各學者在探究重點村分布影響因子時建立的指標體系各不相同，但研究結果中交通和經濟發(fā)展水平、資源基礎等相關因子的q值排名都較靠前。

表4 重點村分布影響因子及其q值表

五、重點村分布影響機理

根據以上及以往探究成果，選取影響力q值較大的交通運輸能力、自然資源基礎、經濟發(fā)展水平三個一級指標來探討其對鄉(xiāng)村旅游重點村分布的影響機理。

（一）交通運輸能力

從以上分析來看，交通運輸能力這一一級指標的q值達到了1.48，成為影響鄉(xiāng)村旅游重點村分布的首要因素，究其緣由在于：首先，交通運輸能力一直以來都被看做限制鄉(xiāng)村經濟發(fā)展的瓶頸，它是鄉(xiāng)村與外界進行物質與精神交流的媒介、連通城市與鄉(xiāng)村的紐帶，旅游經濟發(fā)展自然也離不開交通運輸。旅游是“旅”和“游”的結合，交通運輸是游客實現空間位置變化，即實現“旅”這一需求的主要途徑，因此，交通這一基礎設施建設條件相對較好的鄉(xiāng)村也就更具旅游發(fā)展的優(yōu)勢。

其次，公路里程q值為0.647 3，鐵路里程q值為0.569 1，且就我國2020年發(fā)展公報統(tǒng)計數據來看，鐵路旅客運輸量為22 億，公路旅客運輸量為68.9 億，鐵路運輸周轉量為8 266.2 億，公路為4 641億。就旅客運輸總量來看，公路運輸要比鐵路運輸的高；從旅客運輸中轉量來看，鐵路運輸要高于公路運輸，說明鐵路在旅游運輸中主要發(fā)揮中轉的功能，往往難以直接到達旅游目的地，對于鐵路站點難以覆蓋的鄉(xiāng)村來講，公路連通最后一公里的作用就顯得尤為重要。我國村村通工程促進農村公路的建設，為農村地區(qū)發(fā)展鄉(xiāng)村旅游改善了條件。

再者，隨著私家車的逐漸普及、以及我國居民自駕游意愿的上漲，公路里程這一因素對鄉(xiāng)村旅游的影響也就越發(fā)顯著。據國家統(tǒng)計局數據顯示，2020 年，全國居民每百戶家用汽車擁有量為37.1 輛，比2019 年增長5.2%；年末全國民用汽車保有量30 151 萬輛，比上年末增加2 064 萬輛，其中私人汽車保有量26 246 萬輛，增加1 852 萬輛。中國汽研聯(lián)合馬蜂窩旅游發(fā)布的《2020 年自駕游報告》中指出，2020 年整體出游人數同比較低，而選擇境內自駕游出行的人數同往年相比不降反增，2021 年“自駕游”熱度不減，搜索熱度較上年同期增長137%。約有70%的用戶選擇“自駕”作為大交通后的出行方式。人們的旅游出行方式正在發(fā)生著改變，自駕游因為其靈活性、私密性好等特點，成為“后疫情時代”中國游客出游的重要選擇?？梢灶A見的是，未來在旅游市場上對于自駕旅游的需求可能會進一步增強。公路運輸將不再是游客進入鄉(xiāng)村的被動選擇，而是鄉(xiāng)村自駕旅游的主動需求，鄉(xiāng)村公路也將承擔除運輸以外的更多旅游功能。

（二）自然資源基礎

從地理探測結果來看，一級指標自然資源基礎q總值為1.164 3，其中所包含的二級指標：森林面積、濕地面積的影響力較為顯著，探測值分別為0.714 8 和0.449 5，兩者交互探測結果值為0.848 0。

首先，自然資源基礎是鄉(xiāng)村形成的基底。水土等資源是農業(yè)生產不可缺少的要素，我國是傳統(tǒng)農業(yè)大國，臨近水源、山林等資源有助于農業(yè)生產、同時可獲取更多生活資料，因此，鄉(xiāng)村聚落格局形成了環(huán)山抱水的特征，這就為鄉(xiāng)村旅游重點村的分布奠定了基本形態(tài)。

其次，鄉(xiāng)村獨有的自然資源基礎是其鄉(xiāng)村性的表現形式之一。狹義的鄉(xiāng)村旅游是指在鄉(xiāng)村地區(qū),以具有鄉(xiāng)村性的自然和人文客體為旅游吸引物的旅游活動。其概念包含兩個方面:一是發(fā)生在鄉(xiāng)村地區(qū), 二是以鄉(xiāng)村性作為旅游吸引物[25]。濕地因其凈化水質的功能被譽為“地球之腎”，森林因其固碳制氧功能被譽為“地球之肺”，二者調節(jié)局地氣候、美化環(huán)境、涵養(yǎng)水源等作用使鄉(xiāng)村相較于城鎮(zhèn)地區(qū)有更少的污染、更高的空氣負氧離子賦存。加之濕地森林中更多種類和數量的野生動植物、更優(yōu)美自然風光等條件，為鄉(xiāng)村發(fā)展觀光、休憩、度假、旅居等旅游形式創(chuàng)造了條件。

（三）經濟發(fā)展水平

經濟發(fā)展水平這一一級指標的q值為1.013 0，其中GDP因子的q值為0.128 7，城鎮(zhèn)化率q值為0.884 3，二者交互探測結果達到0.935 8，為雙因子增強。在本研究中，城鎮(zhèn)化率是所有二級指標中影響力最強的一個因素。

首先，城鎮(zhèn)人口是鄉(xiāng)村旅游的游客主體。就我國總體旅游市場來看，2020 全年國內游客28.8億人次，國內旅游收入22 286億元。其中，城鎮(zhèn)居民游客為20.7 億人次，占比約為71.88%，游客花費17 967 億元，占比80.62%；農村居民游客8.1 億人次，占比28.12%，游客花費4 320 億元，占比19.38%。2021 全年國內游客32.5 億人次，國內旅游收入29 191 億元。其中，城鎮(zhèn)居民游客23.4 億人次，占比72%，游客花費23 644 億元，占比約為81%，絕對數量和占比都有所上升；農村居民游客9.0 億人次，占比約為27%，游客花費5 547 億元，占比約為19%。據此可以推測，在鄉(xiāng)村旅游市場中，城鎮(zhèn)居民游客占比也應大于農村居民游客占比。由上文探測結果可知，人口(X41)這一因素對鄉(xiāng)村旅游分布影響強度值較低，為0.176 3，而疊加城鎮(zhèn)化率后產生雙因子增強的影響力，其值為0.937 0。則在一定程度上說明了鄉(xiāng)村旅游的客源主體有針對性，即更偏向于城鎮(zhèn)人口，因此，城鎮(zhèn)化率在鄉(xiāng)村旅游重點村建設過程中起到一定的助推作用。

其次，城鎮(zhèn)化率的提高催生了更強烈的鄉(xiāng)村旅游需求。城鎮(zhèn)化率指一個地區(qū)城鎮(zhèn)常住人口占該地區(qū)常住總人口的比例。城鎮(zhèn)化代表著經濟實力、居民生活水平等的提高，以及產業(yè)、人口向優(yōu)勢區(qū)域集中的趨勢，也就意味著城市空間中將容納更多的人口，因而，就要求提高城鎮(zhèn)基礎設施、公共服務等水平。2020 年我國城鎮(zhèn)化率已達到63.89%，在快速城鎮(zhèn)化的過程中無法避免的產生了城市環(huán)境污染、居住環(huán)境變差、公共服務不到位等一系列的社會問題。城鎮(zhèn)人口就更加青睞于在節(jié)假日選擇基礎設施建設逐步完善、資源環(huán)境更加優(yōu)美、生活節(jié)奏更加緩慢的鄉(xiāng)村地區(qū)去放松身心。

再者，較高的經濟發(fā)展水平能為鄉(xiāng)村旅游的發(fā)展提供物質基礎。鄉(xiāng)村地區(qū)基礎設施條件差、生態(tài)環(huán)境脆弱，發(fā)展鄉(xiāng)村旅游需投入大量的人力、財力資本。經濟發(fā)展水平較高的地區(qū)，良好的經濟基礎為旅游業(yè)投資、招商、開發(fā)等提供了條件，以助力鄉(xiāng)村旅游的發(fā)展。

結語

我國鄉(xiāng)村旅游重點村空間分布總體不平衡，經過三年的發(fā)展，雖然在數量、規(guī)模等方面有明顯進步，但中西部地區(qū)鄉(xiāng)村旅游發(fā)展依舊薄弱，東密西疏的分布特征依舊明顯。為進一步探究影響其分布的因素，用地理探測器進行了進一步探索，發(fā)現城鎮(zhèn)化率、人均消費支出、森林面積、公路里程、鐵路營業(yè)里程是影響力較強的幾個因素，而政策、旅游發(fā)展基礎等對鄉(xiāng)村旅游發(fā)展的影響較小。由此，提出以下幾點建議，希望能對我國鄉(xiāng)村旅游事業(yè)的進一步發(fā)展有所幫助。第一，加強鄉(xiāng)村地區(qū)交通基礎設施建設，擴展交通線路的旅游功能，在保證較好通達度的基礎上，將旅游交通向交通旅游的方向轉變；第二，保護鄉(xiāng)村自然資源、生態(tài)環(huán)境，在旅游開發(fā)的過程中盡量做到生態(tài)效益與經濟效益的統(tǒng)一，在自然資源環(huán)境的基礎上增強核心吸引力，打造鄉(xiāng)村旅游的精品；第三，對經濟發(fā)展落后但旅游資源豐富的鄉(xiāng)村地區(qū)增強政策扶持力度。通過組織村民參觀學習優(yōu)秀發(fā)展案例地等方式提高地方發(fā)展鄉(xiāng)村旅游的意識與能力，以政策傾斜帶動投資、基礎設施建設，并以旅游帶動相關產業(yè)的發(fā)展，以鄉(xiāng)村旅游帶動鄉(xiāng)村振興，進一步推動中、西部鄉(xiāng)村旅游的發(fā)展，改變總體分布不均衡的狀態(tài)。當然，鄉(xiāng)村旅游發(fā)展不能單靠政策力量，地區(qū)整體的發(fā)展、鄉(xiāng)村旅游市場需求的建立也應當受到重視。第四，應當充分發(fā)揮旅游發(fā)展基礎較強地區(qū)的帶動作用。以原有景區(qū)的品牌效應，帶動周邊鄉(xiāng)村餐飲、住宿、交通等基礎設施發(fā)展，帶動現代農業(yè)產業(yè)園區(qū)、農產品加工等第一、第二產業(yè)的發(fā)展，使得原旅游地產業(yè)鏈條更加完整，服務廣度拓寬，形成集群效應。