目前，旅游业已经成为全球经济增长的重要动力之一。随着我国经济的快速发展和居民收入水平的持续提高，旅游逐渐成为人们休闲娱乐的重要方式，对于促进消费、增加就业、推动地区经济发展具有显著作用。特别是在某些旅游资源丰富的地区，旅游业已经成为推动当地社会经济发展的主导产业。根据相关报告，旅游业在促进地区经济增长、优化经济结构、增加外汇收入等方面发挥着重要作用，现已成为国民经济的重要支柱之一。

5A级旅游景区作为中国旅游景点评级体系中的最高级别，不仅拥有独特的自然风光、丰富的文化遗产，而且还提供高质量的服务，吸引了大量国内外游客。作为旅游产业链中的重要一环，5A级旅游景区的发展直接影响着周边地区的旅游业和相关服务业的发展，进而对地区经济发展产生深远影响。然而，随着旅游业的快速发展和旅游市场需求日益多样化，如何合理规划与布局高星级酒店，以满足不断增长的高端旅游市场需求，成为地方政府和旅游行业共同关注的问题。

高星级酒店不仅是提供住宿服务的场所，还是旅游体验的重要组成部分。优质的住宿服务能够显著提升游客的旅游满意度，进而提高游客重游率。因此，探索5A级旅游景区周边高星级酒店的分布特征，对于优化旅游服务供给、提升旅游目的地吸引力和竞争力具有重要意义。此外，高星级酒店的分布与旅游景区的地理位置、交通便利性、旅游资源的吸引力等因素密切相关。通过GIS技术和空间分析方法，可以有效揭示高星级酒店分布的空间规律和特征，为酒店投资决策和旅游规划提供科学依据。

本文主要研究我国5A级旅游景区周边高星级酒店的分布特征及驱动机制，将景区出入口或附近主要道路节点作为起点，向外扩展5千米、30千米、60千米设定为研究范围，以探索5A级景区对高星级酒店分布的影响，以及景区所在地的地理和经济条件如何影响这一分布。另外，本文主要回答了以下两个问题：5A级景区周边高星级酒店的分布特征是怎样的？景区的设立时间和景区旅游人数，以及景区所在地的行政级别、人口密度和人均GDP如何影响高星级酒店分布？

一、研究数据及方法

本文研究的对象是国家5A级旅游景区。由于5A级景区大多占地范围较大，很多都没有明确的范围边界，因而本研究将景区出入口作为起点向周围扩展设定研究范围，对于一些没有明确出入口的景区，则以景区周边主要道路的节点为起点向周围扩展设定研究范围；对于有多个组成部分的景区以及有多个出入口的景区，则分别向外扩展进行缓冲区处理。考虑到景区范围较大，同时很多景区是自然风光型景区，远离城市建成区，游览这些景区的游客无法在景区附近居住，因而本研究以景区出入口为圆心，根据步行1小时、公交车1小时、开车1小时的距离确定5千米、30千米、60千米的半径划定同心圆区域作为景区周边范围。

本研究中的高星级酒店即为各市文化和旅游局官网公布的四、五星级酒店。秦岭—淮河线是我国地理上确定南方和北方的自然分界线，也是最为常用的划分我国南北的分界线。在前期调研中，笔者发现5A级景区在我国南方分布较多，同时我国南方城市尤其是东南沿海城市的服务业较为发达，高星级酒店分布较多，故而对其进行研究具有较强的代表性和实际意义。

本研究通过Google earth软件的定位系统将中国文化和旅游部官网的5A级景区名录进行描点记录矢量坐标，并进行5千米、30千米、60千米的缓冲区分析，然后通过查阅中国饭店网及各省市高星级酒店名录将每一个高星级酒店在Google earth中进行标记，记录矢量坐标而后导入GIS软件进行分析，通过分别引入所在地驱动自变量及景区驱动自变量进行多元逐步回归，分析酒店分布过程中的驱动力，最后通过定性的方法总结不同景区周边酒店分布特征，进一步解释5A级景区周边酒店分布规律。

首先，建立所有景区周围的5千米、30千米、60千米的缓冲区，并将每个缓冲区内的酒店数量作为因变量。在自变量的选择上，从景区的维度选取景区设立时间和景区旅游人数两个自变量，景区设立时间截至2020年各个5A级景区设立时间，景区设立的时间越长，说明景区的服务水平及各类配套设施越完善，同时景区周围的配套也比较完备，高星级酒店的分布可能就较多；景区旅游人数主要参考2019年各景区“十一”黄金周的旅游人数，旅游人数越多，潜在的消费者越多，高星级酒店的分布可能就越多。

从景区所在地的维度选取景区所在地行政级别、景区所在地人口密度和景区所在地人均GDP作为自变量，景区所在地行政级别主要参照中国城市行政级别分级，按直辖市市区、副省级城市市区、其他省会城市及国务院批准城市市区、一般地级市市区、县级市市区、县、村镇分别赋以7～1分，景区所在地行政级别越高，各项配套设施越为完善，因而可能会有更多的高星级酒店分布；景区所在地人口密度为2020年所在地的人口密度（人/平方千米）；景区所在地人均GDP则是2020年所在地人均GDP（万元/人），5A级景区名录数据来源于中国文化和旅游部官网，四、五星级酒店名录数据来源于中国旅游饭店业协会官网，其他统计数据来源于各省市县的统计年鉴。

二、研究结果

（一）5A 级景区周边高星级酒店的分布特征

通过将5A级景区以及所有四、五星级酒店进行描点，并以景区出入口为圆心，以5千米、30千米、60千米为半径建立缓冲区，得到各省市的5A级景区周边高星级酒店分布特征。

总体来看，5A级景区周边有很多的高星级酒店分布，基本上周围的缓冲区可以覆盖省域、市域大部分高星级酒店，但不能忽略的是，这些高星级酒店同样集中分布于经济社会发展条件较好的城市。

可见，这些酒店的分布一方面受到了景区的影响，另一方面受到了城市经济社会发展水平的影响，经济社会发展水平越高的城市会吸引更多的高星级酒店，对于景区以及城市经济社会发展水平对于酒店分布的解释程度究竟如何还需要进一步的计量分析。

高星级酒店的分布不仅受到景区级别的影响，还可能与地区的经济发展水平、旅游政策、交通便利性及其他社会经济因素有关。5A级景区作为旅游吸引点，无疑是影响高星级酒店分布的重要因素之一，但并非唯一因素。高星级酒店的分布更广泛，且在某些未标注为5A级景区的区域也存在集中分布现象，这可能与区域内其他旅游资源或商务活动的吸引力有关。

总的来说，5A级景区周边酒店的分布类型主要有不规模离散型、边缘集聚型、中心集聚型和线性分布四种。边缘集聚型酒店的分布基本受景区所在地的主导，一般主要分布在景区附近的市区，且集中分布，呈现出集聚分布与景区错位的状态。

中心集聚型酒店的分布受两个方面的影响，一是景区占据主导地位，酒店的分布集中在景区附近；二是景区与城市市区重合，因而无论景区与景区所在地的驱动力相对大小如何，酒店的分布都会集中在它们的周围呈中心集聚分布。线性分布模式主要受景区与市区的交通或者一些地理条件如河流及景区界限的影响，因而呈线性分布特征。

（二）5A 级景区周边高星级酒店的驱动因素

表1是景区5千米范围内影响高星级酒店分布的驱动因素分析结果。模型中包括年份（X1）、所在地行政级别（X2）和人口密度（X3）三个解释变量。年份（X1）的系数为0.516，且P-value为0.013，说明随着时间的推移，高星级酒店的数量有显著增加的趋势。所在地行政级别（X2）的系数为2.658，P-value为0.001，表明行政级别越高，该区域高星级酒店的数量越多。人口密度（X3）的系数为-0.045，P-value为0.023，表示人口密度较高的区域，高星级酒店的数量反而越少。

表2是景区30千米范围内影响高星级酒店分布的驱动因素分析结果。此模型中，年份（X1）和所在地行政级别（X2）的系数分别为1.107和6.444，均显著正相关，表明随着时间的推移及行政级别的提高，高星级酒店的数量有增加的趋势.而人均GDP（X4）的系数为3.049，且P-value为0.002，表明经济越发达的地区高星级酒店的数量越多。表3是景区50千米范围内影响高星级酒店分布的驱动因素分析结果。此模型中，年份（X1）的系数为1.343，接近显著（P-value=0.080），表明高星级酒店的数量可能有随时间推移逐渐增加，但不如5千米和30千米范围内显著。所在地行政级别（X2）的系数为6.944，非常显著（P-value=0.001），表明行政级别对于高星级酒店分布的影响在更广泛的地域范围内仍然稳定。

人口密度和人均GDP反映了经济和社会因素对高星级酒店分布的影响。在5千米范围内，人口密度与高星级酒店数量呈现负相关，这意味着在人口较为密集的地区，由于空间限制或者其他社会因素，高星级酒店的发展受到限制。而在30千米范围内，人均GDP的正向关系表明经济繁荣的地区有更多的高星级酒店，这可能是因为经济条件较好的区域更能吸引高收入人群，对高星级酒店的需求也更多。在50千米的氛围内，尽管年份的系数接近显著水平，表明随着时间推移可能会使高星级酒店数量增加，但相比之下，所在地行政级别的影响更为显著和稳定，这表明行政级别可能是影响高星级酒店分布的关键因素。值得注意的是，所在地行政级别在不同范围内的系数大小不一，这反映了行政级别对高星级酒店分布影响的差异性。