1. 引言
随着经济的增长，人们的生活水平提高，我国旅游业发展态势不断攀升。住宿业逐渐成为旅游消费的主要形式，民宿行业兴起。2019年，我国住宿业总营业额达到4343.6亿元，年末从业人数达到182万人，可见，旅游经济的增长为住宿市场提供了充足的需求。我国民宿行业的发展较晚，主要分布在南方。近年来，民宿的发展速度超乎想象，正在逐渐成为旅游经济发展的新引擎[1] [2]。数据显示，2021年，我国民宿的数量比2020年增加约30%，越来越多的旅游者倾向于选择小型民宿[3]。
随着民宿产业的兴起，对民宿的研究也越来越多，国外对民宿的研究主要集中在民宿质量评价机制、民宿经营者行为以及游客行为研究。国内对于民宿的研究较晚，倾向于研究实际性的问题以及应用。本文在旅游经济发展的视角下，以哈尔滨市及周边县市为背景，从市域角度进行民宿的空间分布和集聚研究，拓展了民宿影响因素的研究范围，从内外两方面对影响民宿吸引力的因素进行研究，并进一步总结了哈尔滨市民宿在市域的空间分布特征，为哈尔滨市旅游消费与民宿经济的发展提供可能性对策，以促进哈尔滨市市域民宿空间格局的规范化分布，为哈尔滨市旅游经济的增长注入新的活力。
2. 数据来源与研究方法
2.1. 研究区概况
哈尔滨市位于黑龙江省南部，是中国省辖市中陆地管辖面积最大的特大城市，气候属中温带大陆性季风气候，冬长夏短，四季分明。哈尔滨市铁路发达，是连接我国大陆和东北亚地区的重要铁路枢纽中心，也是国家历史文化名城、东亚文化之都，被誉为亚欧大陆桥的一颗明珠。哈尔滨市特殊的历史发展和区位优势造就了哈尔滨市独特的风景文化，既有北方少数民族的异域风情，又融合了中外文化，使哈尔滨市旅游业逐步发展壮大。
2.2. 数据来源
因目前哈尔滨市并没有官方统计的民宿产业空间分布的数据，故本文主要以开放数据作为数据源，将美团APP作为主要的数据来源，通过携程旅行、去哪儿玩、途家网、小猪短租等在线旅游平台搜索相关的民宿信息作为补充；利用高德地图等APP获得民宿的地理坐标，收集了哈尔滨市市域的民宿信息共4455条，筛除无效的民宿数据，其中得到的有效数据共计3840条。
2.3. 研究方法
1) 文献分析法主要指收集、鉴别、整理文献，并通过对文献的研究，形成对事实科学认识的方法。本文主要通过《中国知网》《谷歌学术》《sci-hub》等网站检索并分析了国内外与民宿相关的文献，以为该研究提供充足的理论基础。
2) 最邻近指数法用于确定民宿的空间分布模式，一般包括集聚型、均衡型和分散型。最邻近指数的核心内容是计算出最邻近点指数，常常利用实际最邻近距离与理论最邻近距离的比值计算得出。本文将哈尔滨市域内的民宿抽象成点状要素，通过计算最近邻指数，判断研究区内的民宿空间分布类型。
3) 基尼系数是一种描述离散区域的空间分布的常用定量方法，用来衡量一个国家或地区资源在空间分布上的差异，来分析空间要素的分布情况。本文应用基尼系数分析哈尔滨市市域民宿分布的空间差异。
4) 核密度估计用以计算地理要素测量值在某一邻域范围内的单位密度。将民宿点视为一系列的小区间，通过对每个小区间内的数据点进行加权，得到该区间的概率密度估计。通过核密度估计结果，本文分析研究区域内的民宿点的空间分布密度，以判断哈尔滨市域民宿空间分布的集聚程度。
3. 哈尔滨市市域民宿空间分异特征分析
3.1. 民宿在空间上的集散情况
民宿的数量在一定程度上可以反映住宿业以及旅游业的发展状况。据统计(图1、图2)，哈尔滨市市域内共有民宿3840家，其中，分布在市区的有3665家，市辖县(市)的民宿数量仅有175个，占哈尔滨市民宿数量的4.6%，表明哈尔滨市市辖县(市)的民宿数量与市区相差较大。
Figure 1. Number of homestays in Harbin City
图1. 哈尔滨市市域民宿数量
Figure 2. Number of homestays in counties (cities) under the jurisdiction of Harbin City
图2. 哈尔滨市市辖县(市)民宿数量
如图3、图4所示，根据最近邻指数计算，哈尔滨市区和分区的民宿的R值均小于1，表明哈尔滨市市区民宿在空间上均呈集聚分布，而哈尔滨市市辖县(市)的民宿多处于分散分布。哈尔滨市市辖县(市)存在交通便捷度较低的情况，这也是影响哈尔滨市市辖区(市)的民宿数量很低的一个因素。
Figure 3. Bar chart of number of homestays in Harbin City
图3. 哈尔滨市市域民宿数量柱状图
Figure 4. Bar chart of density of homestays in Harbin City
图4. 哈尔滨市市域民宿密度柱状图
以哈尔滨市域为整体，哈尔滨市的民宿呈现东部多、西部少的分布形式。全市九个区九个市辖县(市)，按行政区划分，一共有18个区，每个区民宿平均数量为213家，但从图3可以看出，西部的民宿以市区为主要分布区域，而东部的民宿数量很少，均低于平均值。可见，哈尔滨市的民宿在空间上的分布主要以市区为分布地，特别是主城区的民宿数量更为聚集。
3.2. 民宿在空间上的分布格局
民宿密集度越高，越能形成发展规模，对民宿的发展具有促进作用。根据核密度计算，哈尔滨市市区的民宿密度为0.3596，而市辖县(市)的民宿密度为0.0041，表明哈尔滨市市区的民宿比哈尔滨市市辖县(市)在空间分布上更密集。哈尔滨市市区的民宿呈集聚态势，有利于推动民宿产业在哈尔滨市的发展，而市辖县(市)的民宿没有大面积的集聚区，对于民宿产业的发展产生逆向作用[4] [5]。
总的来看，哈尔滨市市域的民宿密度分布与民宿数量的分布情况大致相同，在空间上，民宿密度也呈现“东部密集，西部分散”的特征，哈尔滨市市域的民宿密度差异显著。经统计，哈尔滨市市域的民宿密度为0.0724。除了主城区、呼兰区和平房区以外，其他区域的民宿密度均低于平均值。
此外，哈尔滨市分布着众多高等院校，高校深受旅行者的喜爱，人口相对密集，带动周边服务行业的集聚，因此，也会影响民宿的空间分布[6]。本文依据高校的数量，以及辐射范围，利用ArcGIS 10.2将哈尔滨市民宿数据与高校分布数据叠合，得出哈尔滨市高校主要分布在哈尔滨市市区，市辖县(市)仅有宾县有高校分布，南岗区是高校集聚的主要区域，根据统计，哈尔滨市有82%的民宿分布在高校的缓冲区内，高校与民宿的空间分布有着明显的正相关关系。
4. 哈尔滨市市域民宿吸引力分析
为进一步分析民宿的实际吸引力，本文对原数据进一步筛选，共得到3262条有效数据，并基于消费量以及收藏量对哈尔滨市市域的民宿进行吸引力分析。
4.1. 基于吸引力分级的空间分布情况
4.1.1. 吸引力分级
根据统计数据，本文将哈尔滨市市域的民宿分为5个吸引力等级，低吸引力指数的数值在0~20之间，在哈尔滨市市域内共有1209家；较低吸引力指数的数值在20~50之间，符合要求的民宿有917家；中吸引力指数的数值在50~100之间，哈尔滨市市域内共有607家；吸引力指数在较高等级的数值为100~200之间，市域内有379家民宿符合；高吸引力指数的数值大于200，全域共有150家，并且均分布在市区。这也表明，民宿的吸引力等级与民宿的数量成反比。
4.1.2. 基于吸引力分级的民宿空间分异
不同等级吸引力的民宿在空间上的分布呈现出不同特征[7]。在市域范围内，高吸引力等级和较高吸引力等级的民宿只分布在哈尔滨市区，具有中心集聚性分布的特征。在市辖县(市)内，吸引力的最高等级从中等开始，只在尚志市有分布，较低吸引力等级的民宿在宾县和五常市分布，除木兰县和延寿县没有民宿以外，其他市辖县(市)均有低吸引力等级的民宿分布，民宿在市辖县(市)的分布密度很低，具有明显的分散特征。按照吸引力指数对民宿进行分级，其在空间上的分布与按照吸引力等级划分大体一致，也与民宿的空间分布格局高度重合。
4.2. 吸引力的内部影响因素分析
4.2.1. 指标选取
为探究影响民宿的内部因素，本文运用SPSS 22.0，构建多元回归模型，对民宿内部吸引力进行分析，判断内部条件优劣对民宿吸引力的影响[8] (表1)。
Table 1. Selection of indicators for the internal attractiveness of homestays
表1. 民宿内部吸引力的指标选择
指标 |
表示方式 |
数量 |
性价比(价格/面积) |
数值 |
3262 |
独立一间/整套 |
0表示“否”，1表示“是” |
“0” = 231 “1” = 3030 |
卫浴是否独立 |
0表示“否”，1表示“是” |
“0” = 40 “1” = 3222 |
是否有厨房 |
0表示“否”，1代表“是” |
“0” = 1278 “1” = 1983 |
卧室是否有窗户 |
0表示“否”，1表示“是” |
“0” = 961 “1” = 2301 |
是否有电梯 |
0表示“否”，1代表“是” |
“0” = 924 “1” = 1995 |
吸引力指数 |
数值 |
3262 |
4.2.2. 测度结果
结果表明(表2)，民宿的内部环境对民宿的吸引力具有一定的影响。民宿是否独立或整套是比较突出的影响因素；在回归结果中，民宿是否有独立卫浴与吸引力无显著的相关性，说明卫浴是否独立已不再是关键因素；民宿是否具备厨房与民宿的吸引力之间存在着显著的相关性，说明大部分消费者更倾向于选择具有厨房的民宿，卧室内是否有窗户与民宿吸引力具有显著的相关性，窗户的存在极大地提高消费者的舒适指数；民宿有无电梯的标准化系数为0.062，与民宿的吸引力也呈现出显著的相关性。
Table 2. Multiple regression analysis results of the internal attractiveness of homestays
表2. 民宿内部吸引力的多元回归分析结果
吸引力指数与民宿内部条件多元回归分析结果 |
变量 |
标准化系数 |
t值 |
显著性(Std.) |
F |
β值 |
常数 |
|
|
0.796 |
|
性价比(价格/面积) |
−0.053*** |
−2.989 |
0.003 |
1.059 |
独立一间/整套 |
0.046** |
2.449 |
0.014 |
1.175 |
卫浴是否独立 |
0.020 |
1.091 |
0.275 |
1.092 |
是否有厨房 |
0.062*** |
3.352 |
0.001 |
1.162 |
卧室是否有窗户 |
0.096*** |
5.488 |
0.000 |
1.037 |
是否有电梯 |
0.062*** |
3.513 |
0.009 |
1.063 |
注：***、**、*分别表示在0.01、0.05和0.1水平上显著。
5. 结论与讨论
5.1. 结论
1) 目前，哈尔滨市全域民宿数量总计3840家，其中90%以上数量的民宿分布在哈尔滨市市区。哈尔滨市市区中的民宿则主要分布在主城区，以主城区为核心，民宿数量向周围逐渐减少。在哈尔滨市市域内，民宿数量在空间上呈现明显的“东多西少”的分布形态。哈尔滨市市区的民宿密度均高于哈尔滨市全域的民宿的平均密度。此外，哈尔滨市市域的民宿密度的空间分布与民宿数量基本一致，呈现“东部密集，西部稀疏”的分布情况。
2) 哈尔滨市市域民宿的空间分布具有高校以及旅游景区(点)依赖性。民宿在空间上的分布与高等院校以及旅游景区(点)存在明显的关联性。哈尔滨市的民宿在空间上趋向高等院校以及旅游景区(点)的分布，在高等院校3 km、旅游景区(点) 5 km缓冲范围内，分布着80%以上的民宿，民宿在空间上的分布与高等院校以及旅游景区(点)存在明显的关联性，在市区环城高速以内，民宿主要以组团集群的形式分布，少部分沿主要交通干线分布。
3) 在哈尔滨市域范围内，民宿的吸引力等级分布与民宿的空间分布格局大致相同。哈尔滨市民宿吸引力等级分布呈现中心外围结构。市区高吸引力到低吸引力层次的民宿在空间上呈现明显的中心集聚。市辖县(市)中民宿的分布呈分散特征。
4) 民宿吸引力受内部条件的影响，民宿是否具备厨房、卧室有无窗户、是否拥有电梯是增强民宿吸引力的主要内部条件。舒适体验感成为民宿发展中的重要环节。
5.2. 讨论
基于前文，本文主要提出以下建议：
1) 民宿的形成与发展是基于周边环境的，基础设施水平、旅游业发展水平等影响着民宿的发展[9]。哈尔滨市民宿的空间布局与交通的便捷度联系紧密。哈尔滨市市辖县(市)面积广阔，交通便捷度较低的情况，是影响哈尔滨市市辖区(市)的民宿数量很低的一个主要因素。哈尔滨市应致力于优化交通基础设施，提高区域可达性，以促进民宿的均衡分布，为当地的旅游业创造更多的发展机会。
2) 哈尔滨市四季分明，旅游的季节性明显，民宿存在着季节性更替，春秋两季，民宿的入住率低。哈尔滨市应该利用资源禀赋，深挖文化底蕴，将特色异域风情、冰雪文化、民族文化与旅游业相结合，开拓冰城餐饮市场，激发哈尔滨市民宿市场的潜力，将旅游民宿从“一季火”转变为“四季红”。哈尔滨市的民宿在设计过程中，还应考虑“时间因素”，如民宿在植物种植方面选用当地的耐寒植物。再配以常绿、观果、春花类植物，让民宿在每个季节都能呈现出层次分明的植物效果，使民宿在不同季节成为游客们在哈尔滨的理想下榻之地。
3) 民宿需求的升级，给民宿行业提出了更高的要求。哈尔滨市各地民宿要不断深挖本地旅游资源，发展特色旅游，将文旅项目深度融合[10]，根据游客的不同需求，定制“民宿 + 美食”、“民宿 + 养生”、“民宿 + 特色种植”、“民宿 + 研学”等旅游模式，打破民宿同质化竞争，丰富民宿的旅游内涵，增强游客的文化体验，推动民宿经济的高质量发展[11]。
4) 哈尔滨尚无明确的民宿监管的法律法规，民宿基本处于自我发展状态，许多民宿的服务质量没有达到合理要求，各民宿管理平台应不断完善，根据哈尔滨市目前的民宿发展环境，针对平台、民宿主人提出有针对性的建议，以促进哈尔滨市的民宿行业在完善相关政策下，加强合理建设，落实标准，优化设施，保证哈尔滨市民宿行业品质与个性并存发展。
基金项目
黑龙江省省属高等学校基本科研业务费项目(编号：2022-KYYWF-0162)。
NOTES
*第一作者。
#通讯作者。