吐鲁番葡萄沟社区居民旅游业参与积极性空间分异研究

第４５卷　第３期　２０　１　７年５月　陕西师范大学学报（自然科学版）　Ｖｏ１．４５　ＮＯ．３　Ｍａｙ，２０１７　Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｓｈａａｎｘｉ　Ｎｏｒｍａｌ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（Ｎａｔｕｒａｌ　Ｓｃｉｅｎｃｅ　Ｅｄｉｔｉｏｎ）　文章编号：１６７２—４２９１（２０１７）０３—０１００—０７　ｄｏｉ：１０．１５９８３／ｊ．ｃｎｋｉ．ｊｓｎｕ．２０１７．０３．４３４　吐鲁番葡萄沟社区居民旅游业参与　积极性空间分异研究　彭　菲　。，瓦哈甫　哈力克　・，卢龙辉　阿不都拉・阿不力孜　。　（１新疆大学　绿洲生态教育部重点实验室；２资源与环境科学学院　３旅游学院，新疆乌鲁木齐８３００４６）　摘　要：利用２０１４－－２０１６年新疆吐鲁番葡萄沟实地调研及问卷数据，对葡萄沟４个社区居民旅游　业参与积极性与不同影响因子进行相关性分析，并引入地理加权回归（ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃａｌｌｙ　ｗｅｉｇｈｔｅｄ　ｒｅ—　ｇｒｅｓｓｉｏｎ，ＧＷＲ）模型分析其空间分异。结果表明：葡萄沟社区居民旅游业参与积极性与家庭年收　入、户主年龄这两个因素相关性最大；居民旅游业参与积极性的分布呈现出空间聚集特征，存在明　显的局域空间相关性；４个社区居民旅游业参与积极性均不相同，表现出一定的空间分异。　关键词：葡萄沟；旅游参与积极性；空间分异；地理加权回归　中图分类号：Ｆ５９２．９９；Ｋ９０１　文献标志码：Ａ　Ｓｔｕｄｙ　ｏｎ　ｔｈｅ　ｓｐａｔｉａｌ　ｖａｒｉａｔｉｏｎ　ｌａｗ　ｏｆ　ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ　ｒｅｓｉｄｅｎｔｓ　ｐａｒｔｉｃｉｐａｔｉｏｎ　ｉｎ　ｔｏｕｒｉｓｍ　ｉｎ　ｔｈｅ　Ｇｒａｐｅ　Ｖａｌｌｅｙ　ＰＥＮＧ　Ｆｅｉ　．一，Ｗａｈａｐ　Ｈａｌｉｋ　，　’孙，ＬＵ　Ｌｏｎｇｈｕｉ　，Ａｂｄｕｌｌａ　Ａｂｌｉｚｉ　＇。　（１　Ｔｈｅ　Ｋｅｙ　Ｌａｂ　ｆｏｒ　Ｏａｓｉｓ　Ｅｃｏｓｙｓｔｅｍ　ｏｆ　ＭＯＥ，　２　Ｃｏｌｌｅｇｅ　ｏｆ　Ｒｅｓｏｕｒｃｅ　ａｎｄ　Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ　Ｓｃｉｅｎｃｅ，　３　Ｃｏｌｌｅｇｅ　ｏｆ　Ｔｏｕｒｉｓｍ　Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，Ｘｉｎｊｉａｎｇ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｕｒｕｍｑｉ　８３００４６，Ｘｉｎｊｉａｎｇ，Ｃｈｉｎａ）　Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｔｈｅ　ｆｉｅｌｄ　ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｏｎ　ａｎｄ　ｔｈｅ　ｑｕｅｓｔｉｏｎｎａｉｒｅ　ｄａｔａ　ｆｒｏｍ　２Ｏ　１　４　ｔｏ　２Ｏ　１　６　ｏｂｔａｉｎｅｄ　ｉｎ　Ｘｉｎｊ　ｉａｎｇ　Ｔｕｒｐａｎ　Ｇｒａｐｅ　Ｖａｌｌｅｙ，ｔｈｅ　ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｆｏｕｒ　ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ　ｒｅｓｉｄｅｎｔｓ　ｐａｒｔｉｃｉｐａｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｇｒａｐｅ　Ｖａｌｌｅｙ　ｉｎ　ｔｏｕｒｉｓｍ　ａｎｄ　ｔｈｅ　ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ　ｆａｃｔｏｒｓ　ｗｅｒｅ　ａｎａｌｙｚｅｄ，ａｎｄ　ｔｈｅ　ＧＷＲ　ｍｏｄｅｌ　ｗａｓ　ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ　ｔｏ　ａｎａｌｙｚｅ　ｔｈｅ　ｓｐａｔｉａｌ　ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｉｏｎ　ｒｕｌｅ．Ｔｈｅ　ｒｅｓｕｌｔｓ　ｓｈｏｗ　ｔｈａｔ　ｔｈｅ　Ｇｒａｐｅ　Ｖａｌｌｅｙ　ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ　ｒｅｓｉｄｅｎｔｓ　ｐａｒｔｉｃｉｐａｔｉｏｎ　ｅｎｔｈｕｓｉａｓｍ　ｉｎ　ｔｏｕｒｉｓｍ　ｈａｓ　ａ　ｇｒｅａｔ　ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ　ｗｉｔｈ　ｔｈｅ　ｈｏｕｓｅｈｏｌｄ　ａｎｎｕａｌ　ｉｎｃｏｍｅ　ａｎｄ　ｔｈｅ　ｈｏｕｓｅｈｏｌｄｅｒ　ａｇｅ．Ｔｈｅ　ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ　ｏｆ　ｔｏｕｒｉｓｍ　ｐａｒｔｉｃｉｐａｔｉｏｎ　ｅｎｔｈｕｓｉａｓｍ　ｓｈｏｗｓ　ｔｈｅ　ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ　ｏｆ　ｓｐａｔｉａｌ　ａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎ，ａｎｄ　ｉｔ　ｈａｓ　ｏｂｖｉｏｕｓ　ｌｏｃａｌ　ｓｐａｔｉａｌ　ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ．Ｔｈｅ　ｔｏｕｒｉｓｍ　ｐａｒｔｉｃｉｐａｔｉｏｎ　ｅｎｔｈｕｓｉａｓｍ　ｏｆ　ｆｏｕｒ　ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ　ａｒｅ　ｎｏｔ　ｔｈｅ　ｓａｍｅ，ａｎｄ　ｓｈｏｗ　ｔｈｅ　ｓｐａｔｉａｌ　ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ　ｒｕｌｅｓ．　Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ｇｒａｐｅ　Ｖａｌｌｅｙ；ｔｏｕｒｉｓｍ　ｐａｒｔｉｃｉｐａｔｉｏｎ　ｅｎｔｈｕｓｉａｓｍ；ｓｐａｔｉａｌ　ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｉｏｎ；ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃａｌｌｙ　ｗｅｉｇｈｔｅｄ　ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ　旅游业是增强城市整体知名度、带动区域经济　发展的一大依托　。乡村旅游景观是自然环境属性　游开发至关重要的一环　。　。旅游资源丰度、交通区　位条件、经济发展水平等是影响区域旅游发展的基　础或环境因素　，居民参与成为影响旅游发展的人　为因素或文化因素。开展乡村旅游，对景观特质演　与人文地理属性的有机融合，承载了人类与自然和　谐共处的生存智慧，成为美丽乡村建设以及乡村旅　收稿日期：２０１６－１２－２３　基金项目：国家自然科学基金（４１２７１１６８）　＊通信作者：瓦哈甫・哈力克，男，教授，博士生导师。Ｅ—ｍａｉｌ：ｈｗａｈａｐ＠ｘｉｕ．ｅｄｕ．ｃｎ　第３期　彭菲等：吐鲁番葡萄沟社区居民旅游业参与积极性空间分异研究　１０１　进主线的关注成为不容忽视的现实问题ｌ＿２］。　乡村旅游促进当地的经济发展，同时也可能产　生消极的社会、环境、文化等方面的影响，而社区居　民正是这些影响的主要承担者　］。由于参与程度　不一致，社区普遍存在不同利益主体或同一利益主　体内部利益分配不平等的现象ｌ＿６。］。居民作为社区　的主要群体，在社区旅游的发展中起着举足轻重的　作用ｌ＿８ｊ，因此居民对当地旅游业的态度成为国内外　学者高度关注的焦点　¨］。西方对社区参与研究　主要关注旅游发展与社区的相互关系，社区在旅游　发展中的地位、作用等口。。　］；中国对社区参与研究　大多沿袭西方思路并且更加注重单纯的经济利益诉　求Ⅲ】　。研究方法主要采用问卷调查法口　、基　本数理统计法（配对Ｔ检验、ＩＰＡ分析等）Ｌｌ　、　ＳＷＯＴ分析法ｌ２胡等。相关研究中，学者对于社区参　与旅游的研究多采用定性分析或基本数理统计法，　很少从空间上进行表达和分析。　随着３Ｓ技术的发展，建立空间模型对某一地理　事件的发生进行定量探究已越来越成熟地运用到各　个领域［ｚ４－ＺＴ］。葡萄沟于２００７年被批准为国家５Ａ　级旅游景区，是新疆最早成立的５Ａ景区之一。在　对葡萄沟景区进行实地调研的过程中，我们发现旅　游业逐渐成为景区经济发展的主导产业＿２　，当地居　民生计模式正在发生着变化，在过去传统的生产模　式下农户收入基本差别不大，而现在农户旅游参与　程度不同，导致不同社区农户收入水平不一致的现　象。农户所在的社区地理位置不同以及农户的旅游　业参与积极性不同等客观问题都可能产生收入的差　异。我们试图以收集到的问卷调查数据（每户ＧＰＳ　数据和属性数据）来分析农户旅游业参与积极性和　影响因素的关联性，特别关注户主年龄及家庭年收　入两个解释变量与居民旅游业参与积极性的空间分　异规律；并引入地理加权回归模型探讨吐鲁番葡萄　沟景区居民旅游业参与积极性及其空间分异。　１研究区概况　葡萄沟（图１），位于新疆吐鲁番市高昌区东北　ｌ１　ｋｍ处，因盛产葡萄而得名，下辖４个社区（葡萄　社区、布依鲁克社区、拜西买里社区、达甫散盖社　区），总人口１０　２２０人，共２　２００户，其中维吾尔族　８　８５３人，占总人口的８６．６２　；回族１　３４７人，占总　人口１３．１８　；汉族２Ｏ人，占总人口０．２　。主导产　业是葡萄种植为主的一产和旅游服务为主的三产。　葡萄沟景区南北长８　ｋｍ，东西宽０．６～２．０　ｋｍ，沟　谷狭长平缓，作为国家５Ａ级旅游景区，不仅在自然　风光、传统工艺、民俗文化、风味小吃等方面蕴藏着　巨大的价值，并且社区居民的参与成为发展旅游业　的中坚力量，因此选取葡萄沟作为研究靶区具有典　型性和代表性。　图１研究区概况　Ｆｉｇ．１　Ｌｏｃａｔｉｏｎ　ｍａｐ　ｏｆ　ｓｔｕｄｙ　ａｒｅａ　２数据来源与研究方法　２．１案例地的选择　本文数据来源于项目组于２０１４年１Ｏ月一２Ｏ１６　年７月先后五次前往吐鲁番葡萄沟景区进行实地调　研获得的问卷数据。第１次调研初步了解葡萄沟旅　游发展现状及各个利益主体的基本情况；之后，综合　前人的研究成果和葡萄沟景区的实际情况设计了关　于居民旅游业参与积极性等调查问卷初稿，于第２　次调研期间进行试用，并将调查结果进行信度检验，　根据检验结果对问卷进行整理和修改，最后确立调　查问卷终稿；第３次调研历时２０　ｄ，对葡萄沟景区居　民进行了正式的问卷调查，共走访２８３户，每户发放　一份问卷，共发放问卷２７４份，收回问卷２６８份，有　效问卷２６４份，回收有效率为９６．３５　；第４次、第５　次调研进行深度访谈，目的是通过与葡萄沟当地居　民以及葡萄沟管委会、街道办工作人员的深入沟通　和交流，进一步了解当地居民旅游业参与积极性　情况。　２．２　Ｐｅａｒｓｏｎ相关分析　Ｐｅａｒｓｏｎ相关分析，又称简单相关系数，可以定　量地衡量变量之间的相关关系。其中系数ｒ描述两　变量间线性相关的程度。ｒ取值为一１～１，ｒ的绝对　值越大代表相关性越强。若ｒ＞０，表明两变量问正　相关；若ｒ＜０，表明两变量间负相关。　２．３最小二乘法模型　最ｓｌｙ＿Ｔ＿乘法（ｏｒｄｉｎａｒｙ　ｌｅａｓｔ　ｓｑｕａｒｅｓ，ＯＬＳ）是随　１Ｏ２　陕西师范大学学报（自然科学版）　第４５卷　机变量（　）与确定性变量｛ｚ　，ｚ　，…，　｝的多元线性　函数，可表述为　Ｙｉ一　＋　ｉ一１　入，并在提高居民文化素质等方面起到促进作用。　在课题组现场分析、借鉴前人研究成果的基础上，我　们初步确定户主年龄、受教育程度、家庭人口结构、　＋ｅ　，　（１）　耕地面积、单位面积产量、年收入等因素为影响居民　旅游业参与积极性的主要因素。　围绕上述因素，设计了家庭问卷调查表，并通过　它假定回归参数　与样本数据的地理位置无关，即变　量间的关系是同质的，得到的回归参数估计扫是回归　参数在整个研究区内的平均值，忽略了变量的空间非　所取得的问卷调查数据，采用ＳＰＳＳ　１９．０软件，使用　Ｐｅａｒｓｏｎ相关分析方法来反映各因子与居民旅游业　参与积极性之间的线性相关关系（表１）。从表１可　以看出，家庭人口数、家庭年收入与旅游业参与积极　性呈正相关，户主年龄、户主教育程度、家庭耕地面　积、家庭单产与旅游业参与积极性呈负相关。　平稳性，不能真实反映数据在空间上的真实特征。　２．４　地理加权回归模型　地理加权回归模型（ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃａｌｌｙ　ｗｅｉｇｈｔｅｄ　ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ，ＧＷＲ）是将数据的空间位置嵌入到回　归参数中，用局部加权最小二乘法进行逐点估计，是　一种局部统计模型。权重是回归点所在位置到其他　在Ｐ一０．０１置信水平下，旅游业参与积极性与　户主年龄呈负相关，相关性为一０．１８６，说明户主年　观测点位置之间距离的函数。模型的一般表达式为　Ｙｉ一　（ｕｌ，　）＋　Ｉ—ｌ　ｕｉ，　）ｘｉ＋￡　，　（２）　龄越大参与积极性越低，但与家庭年收入呈正相关，　相关性达到０．２２２，说明家庭年收入越高，居民旅游　式中：（　，　）为第ｉ个采样点的坐标，　（“　，　）为自　变量　的局部回归系数，岛（　在ｉ点处的回归常数和误差项。　本研究选取居民旅游业参与积极性作为解释变　）及ｅ　分别为模型　业参与积极性越高。　分析各变量之间的相关性发现，家庭人口数与　户主年龄在Ｐ一０．Ｏ１的置信水平下呈正相关，表现　出家庭人口数随着户主年龄的增加而增加的趋势，　量，分别和户主年龄、家庭年收入构建普通最ＪｂＺ－乘　模型（ＯＬＳ）与ＧＷＲ模型，两者分别由ＳＰＳＳ及　ＡｒｃＧＩＳ　１０．０构建。　这与当地实际情况表现出一样的特征；家庭年收入　与家庭人口数、家庭耕地面积在Ｐ一０．０１置信水平　下呈正相关，证明家庭人口数越多，相应的劳动力越　多，收入越多，而耕地面积增多同样会增加家庭收　入。葡萄沟是典型的社区旅游目的地，这一测算结　３　结果　３．１　影响葡萄沟居民旅游业参与积极性的　各变量的相关性　农户旅游业参与积极性直接影响当地居民收　果与葡萄沟实际情况相符，说明Ｐｅａｒｓｏｎ相关系数　测算结果真实可靠。　表１　Ｐｅａｒｓｏｎ相关系数计算结果　Ｔａｂ．１　Ｔｈｅ　ｒｅｓｕｌｔｓ　ｏｆ　Ｐｅａｒｓｏｎ　ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ　ｔｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ　＊Ｐ一０．０５，＊＊Ｐ一０．０１。　３．２　ＧＷＲ模型与ＯＬＳ模型参数估计结果对比　民旅游参与积极性进行分析。　根据ＯＬＳ原理，建立线性回归方程，回归结果　通过Ｐｅａｒｓｏｎ相关性分析发现，在挑选出的各　变量中，户主年龄和家庭年收入与旅游业参与积极　性的相关性通过相关系数检验，因此挑选这两个解　释变量引入空间分析方法，对葡萄沟４个社区的居　如表２，Ｐ值均小于Ｏ．０５，表明户主年龄、家庭年收　入与旅游业参与积极性之间均存在显著的线性回归　关系，两个解释变量（户主年龄、家庭年收入）对旅游　第３期　彭菲等：吐鲁番葡萄沟社区居民旅游业参与积极性空间分异研究　林汉姆等　］ｏ３　、　参与积极性的增加有显著影响，说明这一线性【ｌＩｌ　归模型估计效果较好。　表２　ＯＬＳ回归模型估计　Ｔａｂ．２　Ｒｅｓｕｌｔｓ　ｏｆ　ＯＬＳ　ａｎａｌｙｓｉｓ　的观点，如果两个模型之问ＡＩＣ　，值　相差大于３，应选择ＡＩＣ　、值较小的模型。　通过比较（）Ｉ　Ｓ与ＧＷＲ模型发现，（；ｗＲ模　可以更好地展乐变璇的空问分肄结构。更适用于葡　萄沟。【太１此，采『｝ｊ（；ｗＲ模　分别对户主年龄、家庭　年收入与居民旅游参与积极性的相关性进行分析。　３．３　ＧＷＲ模型各因子空间作用分析　比较普通回归分析与ＧＷＲ分析的结果（表　３）．可以看ｍ利用ＧＷＲ方法预测葡萄沟居民旅游　业参与积极性的精度要优于普通回归分析方法。首　表３　ＯＬＳ与ＧＷＲ比较　Ｔａｂ．３　Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ　ｂｅｔｗｅｅｎ　ＯＬＳ　ａｎｄ　ＧＷＲ　研究发现，影响葡萄沟景区居民旅游业参与积　极性的重要因素为　主年龄　家庭年收入。而教育　等囚素的相关性并不显著。为更直观地分析这一现　象。凶‘先对各指标的空间分布　（图２）进行分析。发　现：４个社区户主年龄段以巾青年和老年屑多，其中　葡萄礼　和达甫散盖社　中青年居多，布依鲁克社　区和拜　买里社区老年居民＾比较多（图２ａ）；家庭　年收入　问分布图（图２ｂ）ｃＩ１．葡萄社区、达ｌ｝甘散盖　社区农　家庭年收入普遍高于仃依鲁兜社【）（、拜四　先．无论足户主年龄还足家庭年收入，（；ＷＲ方法的　校ＪＦ　Ｒ？高于（）Ｉ　Ｓ方法；同时，ＧＷＲ分析方法的　ＡＩＣ　，系数均低于（）Ｉ　Ｓ，ＡＩＬ：　准则被广‘泛用于评价　（）Ｉ　Ｓ模型和ＧＷＲ模型优劣的指标　’。根据福斯　买　３ｔ：　，４个社区居民整体收入水平相　；户主教　育水平普遍为高中、中专、大专教育程度，差异性　明｛ｌｌｌ（　２ｃ）。这一结果经当地管委会核实．　ｊ当地　统计结果相似，说明问卷分析数据町靠。　ａ．户主年龄　ｂ　家诖车　一　ｃ．户主教育背景　图２各指标空间分布示意图　Ｆｉｇ．２　Ｓｐａｔｉａｌ　ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ　ｍａｐ　ｏｌ　ｅａｃｈ　ｉｎｄｅｘ　剔除４个社区空问分布差异性不明显的教育等　指标，选取户主年龄、家庭年收入两个指标，引入　ＧＷＲ模　，分析两个因子对居民旅游参与积极性　低，居民旅游业参　积极性与　主年龄在整个景区　均呈负相关。究其　因，距离葡萄沟入口近的农户　跟外界接触更方便，思维更加歼放，旅游　ｆ：发给这些　影响强度的空间模式　。　从网３町看出，居民旅游业参与积极性与户主　农户带来更多的经济收益，所以对旅游参‘　的积极　性离；葡萄沟游乐园附近的农户虽远离葡萄沟入口，　年龄相关系数绝对值从景区南北两头向中问递减，　说明葡萄沟居民旅游业参与积极性与户主年龄的相　关性从景区南北两头向中间由高到低变化，其中葡　萄社区的葡萄沟游乐园景点附近相关性最高，布依　外出小便，但凶游乐同属葡萄沟景区的热¨景点，所　以游客相对较多，当地居民有更多机会参与剑旅游　活动【｝１．也更容易接受旅游发展给他们生活带来的　一些变化。同时．葡萄沟景区以维吾尔族居　居多。　鲁克社区的达瓦孜民俗风情园景点附近相关性最　参与旅游时，受剑语言、习俗等　素限制，大多数年　ｌ０４　陕西师范大学学报（自然科学版）　第４５卷　轻人更容易接受旅游给自己生活带来的变化，也更　南向北）。但在葡萄沟游乐园景点周边又略有减少。　葡萄沟民俗村景点周边居民家庭年收入与旅游业参　与积极性相关性最低，王洛宾艺术馆景点周边居民　愿意通过旅游改善自己的生活条件，而年长者倾向　于保持自己原有的生活习惯，对经济效益的追求也　不再明显，这是导致户主年龄与居民旅游业参与积　家庭年收入与旅游业参与积极性相关性最高。在调　极性呈负相关的主要原因。４个社区中，参与到旅　游机会更多的葡萄社区和达甫散盖社区相关性更　高。这一估计结果与当地实际情况相符。　查中发现，葡萄沟居民家庭年收入整体上由景区入　口处向景区内部递减，但在葡萄沟游乐园景点周边　居民家庭年收入相对较高。结合图４可判断出，葡　萄沟景区居民家庭收入越高，则其旅游业参与积极　性与家庭收入的相关系数越低，说明当居民收入达　到一定水平之后，就会更加注重经济以外的方面，而　经济收入仅仅成为一种生活保障。　４　讨论　４．１　户主年龄、家庭年收入与居民旅游业　参与积极性的相关性　从Ｐｅａｒｓｏｎ相关性分析可知。葡萄沟居民旅游　业参与积极性与户主年龄呈负相关，与家庭年收入　呈正相关，说明农户户主年龄越大，对旅游业参与积　极性越低；家庭收入越高．居民的旅游业参与积极性　越高，这一结果与当地情况相符。当地整体教育水　图３　ＧＷＲ模型估计的户主年龄影响　因子回归系数的空间分布　Ｆｉｇ．３　Ｔｈｅ　ｓｐａｔｉａｌ　ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｉｎｆｌｕｅｎｃｉｎｇ　ｆａｃｔｏｒ　ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ　ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｈｅａｄ　ｏｆ　ｈｏｕｓｅｈｏｌｄ　ａｇｅ　ｅｓｔｉｍａｔｅｄ　ｂｙ　ｔｈｅ　ＧＷＲ　ｍｏｄｅｌ　平偏低，所以教育等变量并未通过相关性检验。葡　萄沟居民本土意识很强，大多数不愿意到外地居住　谋生．而他们参与旅游的方式基本都以家访点的形　式存在。虽然家访点是葡萄沟旅游的特色之一，但　通过调研发现，葡萄沟家访点的经营形式比较单一，　居民一般通过卖葡萄干等干果来获利。近几年．许　多家访点都会与乌鲁木齐的旅游公司签订合同，导　游带游客到家访点，经营者根据游客人数给导游“人　头费”，另外还要将卖葡萄干收入的５Ｏ　～６Ｏ　分　给导游。同时，为了建立长期的合作关系，在旅游淡　季的时候，经营家访点的葡萄沟居民还会向旅游公　司赠送土特产。如此高的经营成本，使得居民的实　际收入并不高，遇见游客数毋多但是买葡萄干的数　量少的情况甚至会赔钱。这种经营模式导致很多年　由图４可知，居民旅游业参与积极性与其家庭　年收入相关系数从景区人［Ｊ处向景区内部递增（由　龄较大的居民望而却步，不再愿意花费时间和精力　参与到旅游中而是享受自己安逸的生活，相较而言。　年轻人更加愿意参与到旅游中来。而在参与旅游过　程中，获利越高、家庭年收入越高，居民的积极性也　相应越高。　图４　ＧＷＲ模型估计的家庭年收入影响　因子回归系数的空间分布　Ｆｉｇ．４　Ｔｈｅ　ｓｐａｔｉａｌ　ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｉｎｆｌｕｅｎｃｉｎｇ　ｆａｃｔｏｒ　ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ　ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｆａｍｉｌｙ　ａｎｎｕａｌ　ｉｎｃｏｍｅ　ｏｆ　ｔｈｅ　ＧＷＲ　ｍｏｄｅｌ　４．２估算方法对结果的影响　本研究采用ＧＷＲ方法，对葡萄沟居民旅游业　参与积极性进行估计，研究精度高于（）Ｉ　ｓ方法，同　时考虑了变量问的关系在空间上的变化，更适合于　本研究区。鉴于葡萄沟景区属南北向狭长分布，且　第３期　彭菲等：吐鲁番葡萄沟社区居民旅游业参与积极性空间分异研究　１０５　５个景点分布于４个社区不同位置，对研究结果进　行空间上的表达，可更直观地分析不同社区居民旅　游业参与积极性及其原因。　４．３户主年龄和家庭年收入对居民旅游业　参与积极性的影响　ＧＷＲ模型的研究结果显示，葡萄沟居民旅游　业参与积极性与户主年龄的相关性从景区南北两头　向中间由高到低变化，其中葡萄社区的葡萄沟游乐　园景点附近相关性最高，布依鲁克社区的达瓦孜民　俗风情园景点附近相关性最低，居民旅游业参与积　极性与户主年龄在整个景区均呈负相关；居民旅游　业参与积极性与其家庭年收入相关系数从景区入口　处向景区内部递增（由南向北），但在葡萄沟游乐园　景点周边又略有减少。葡萄沟民俗村景点周边居民　家庭年收入与旅游业参与积极性相关性最低，王洛　宾艺术馆景点周边居民家庭年收入与旅游业参与积　极性相关性最高。在拜西买里社区，居民旅游业参　与积极性处于过渡阶段，葡萄沟新增添的民俗观赏　景点——青蛙巷（公益景点）位于这一社区。在走访　农户和实地考察过程中我们发现，青蛙巷街道干净　整洁，居民热情友好，对生活充满期待。根据统计数　据显示，拜西买里社区在４个社区中占地最少，鲜葡　萄销售数量最少，人均纯收入也最少，所以他们更愿　意参与到旅游中，通过旅游来改善经济状况。　５　结论　葡萄沟景区居民旅游业参与积极性与家庭年收　入、户主年龄这两个因素相关性最大，其中与家庭年　收入呈正相关，与户主年龄呈负相关。结合这一测　算结果，在以后推广旅游发展的过程中，可针对不同　家庭情况对居民进行相应的培训。　利用ＯＬＳ模型和ＧＷＲ模型对景区居民旅游　业参与积极性进行估计，发现ＧＷＲ模型估计结果　优于ＯＬＳ，说明葡萄沟景区居民旅游业参与积极性　的地理分布并不是随机的，而是呈现一定的空间聚　集特征，存在明显的局域空间相关性。　ＧｗＲ各因子空间分布模型结果显示，葡萄沟　景区内居民旅游业参与积极性在４个社区表现出的　相关性不同，模型精度也不同。达甫散盖社区的葡　萄沟民俗村景点和葡萄社区的葡萄沟游乐园景点更　受游客关注，两个景点附近居民参与旅游的机会更　多，积极性也相应更高；拜西买里社区的青蛙巷作为　公益景点为社区居民带来更多发展旅游的机会，使　得社区居民生活热情高涨，有利于社区和谐发展。　葡萄沟景区发展中，政府的引导、企业的影响等　因素也是导致４个社区居民旅游参与积极性的重要　原因，本文主要着眼于社区居民，今后应对政府、企　业进行深入的研究。　参考文献：　［１］高杨，马耀峰，刘军胜．旅游业一城市化一生态环境耦合　协调及发展类型研究：以京津冀地区为例［Ｊ１．陕西师范　大学学报（自然科学版），２０１６，４４（５）：１０９—１１８．　［２］胡宪洋，保继刚．乡村旅游景观特质网络演进的蒋巷村　案例［Ｊ］．地理研究，２０１６，３５（８）：１５６１—１５７５．　［３１冯娴慧，戴光全．乡村旅游开发中农业景观特质性的保　护研究［Ｊ］．旅游学刊，２０１２，２７（８）：１０４—１１１．　［４１孙根年，潘潘．陕西十地市旅游业发展的地区差异及其　影响因素分析［Ｊ１．干旱区资源与环境，２０１３，２７（１１）：　１８４—１９１＿　［５１邹统钎，高中，钟林生．旅游学术思想流派［Ｍ］．２版．天　津：南开大学出版社，２０１３：２６８—２７１．　［６］史春云．旅游地竞争力理论、方法与实证研究［Ｍ］．北　京：科学出版社，２０１３：８６—９０．　［７１吴忠军，叶晔．民族社区旅游利益分配与居民参与有效　性探讨：以桂林龙胜龙脊梯田景区平安寨为例［Ｊ］．广西　经济管理干部学院学报，２００５，１７（３）：５１—５５．　［８］史春云，韩宝平，刘泽华，等．旅游地居民感知与态度的　比较研究：以九寨沟、庐山和周庄为例ＥＪ］．经济地理，　２Ｏ１Ｏ，３ｏ（８）：１４００—１４０７．　ｒ９］ＭＩＬＭＡＮ　Ａ，ＰＩＺＡＭ　Ａ．Ｓｏｃｉａｌ　ｉｍｐａｃｔｓ　ｏｆ　ｔｏｕｒｉｓｍ　ｏｎ　ｃｅｎｔｒａｌ　Ｆｌｏｒｉｄａ［Ｊ］．Ａｎｎａｌｓ　ｏｆ　Ｔｏｕｒｉｓｍ　Ｒｅｓｅａｒｃｈ，１９８８，　１５（２）：１９１—２０４．　ｒ１Ｏ］ＪＵＲ０ｗＳＫＩ　Ｃ，ＵＹＳＡＬ　Ｍ，ＷｌＬＬＩＡＭＳ　Ｒ　Ｄ．Ａ　ｔｈｅｏ—　ｒｅｔｉｃａｌ　ａｎａｌｙｓｉｓ　ｏｆ　ｈｏｓｔ　ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ　ｒｅｓｉｄｅｎｔ　ｒｅａｃｔｉｏｎｓ　ｔｏ　ｔｏｕｒｉｓｍ［Ｊ１．Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｔｒａｖｅｌ　Ｒｅｓｅａｒｃｈ，１９９７，３６（２）：　３一ｌ１．　［１１］杨兴柱，陆林．城市旅游地居民感知差异及其影响因　素系统分析：以中山市为例［Ｊ］．城市问题，２００５（２）：　４４—５０．　［１２］保继刚，孙九霞．社区参与旅游发展的中西差异［Ｊ］．　地理学报，２００６，６１（４）：４０１—４１３．　［１３］ＴＡＹＬＯＲ　Ｇ．Ｔｈｅ　ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ　ａｐｐｒｏａｃｈ：ｄｏｅｓ　ｉｔ　ｒｅａｌｌｙ　ｗｏｒｋ？［Ｊ］．Ｔｏｕｒｉｓｍ　Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，１９９５，１６（７）：４８７—４８９．　［１４］刘纬华．关于社区参与旅游发展的若干理论思考［Ｊ］．　旅游学刊，２０００，１５（１）：４７—５２．　［１５１唐顺铁．旅游目的地的社区化及社区旅游研究［Ｊ１．地　理研究，１９９８，１７（２）：１４５—１４９．　［１６１黎洁，赵西萍．社区参与旅游发展理论的若干经济学　质疑［Ｊ］．旅游学刊，２００１，１６（４）：４４—４７．　［１７］胡志毅，张兆干．社区参与和旅游业可持续发展［Ｊ］．　人文地理，２００２，１７（２）：３８—４１．　［１８１由亚男，巩俐．基于文化空间理论的社区参与旅游游　１Ｏ６　陕西师范大学学报（自然科学版）　第４５卷　客感知研究：以吐鲁番葡萄沟为例Ｉ－Ｊ］．新疆财经，　２０１４（６）：２９－３４．　房价空间分异及其影响因子研究［Ｊ］．经济地理，　２０１２，３２（２）：５２—５８．　［１９］陈婉月，金海龙，李国印．基于游客体验的吐鲁番葡萄　沟维吾尔族家访满意度分析［Ｊ］．干旱区资源与环境，　２０１２，２６（１０）：１９５－２００．　［２７］谢朝武，张俊．我国旅游突发事件伤亡规模空间特征　及其影响因素［Ｊ］．旅游学刊，２０１５，３Ｏ（１）：８３—９１．　－１２８］张玉萍，瓦哈甫・哈力克，党建华，等．吐鲁番旅游一经　济一生态环境耦合协调发展分析Ｉ－Ｊ］．人文地理，２０１４　（４）：１４０—１４５．　［２Ｏ］杨丽，陆易农，杨彩凤，等．吐鲁番葡萄沟景区旅游形　象定位及塑造研究［Ｊ］．生态经济（学术版），２００７（１）：　２４８—２５１．　－１２９］ＦＯＴＨＥＲＩＮＧＨＡＭ　Ａ　Ｓ，ＢＲＵＮＳＤ０Ｎ　Ｃ，ＣＨＡＲＩ　一　ＴＯＮ　Ｍ　Ｅ．Ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃａ１ｌｙ　ｗｅｉｇｈｔｅｄ　ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ：ｔｈｅ　ａ—　［２１］王昌燕．吐鲁番葡萄沟居民对旅游影响的感知及态度　研究Ｉ－Ｊ］．商业现代化，２００７（３）：２２２—２２３．　，１２２］王昌燕，董林．吐鲁番葡萄沟社区参与旅游发展调查　ｎａｌｙｓｉｓ　ｏｆ　ｓｐａｔｉａｌｌｙ　ｖａｒｙｉｎｇ　ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓ［Ｍ］．Ｓａｎ　Ｆｒａｎｃｉｓｃｏ：Ｊｏｈｎ　Ｗｉｌｅｙ　Ｓｏｎｓ　Ｌｔｄ，２００２：９５．　与分析［Ｊ］．华东经济管理，２００７，２１（３）：１１６—１２０．　［２３］李凤华，李晓东，唐伟，等．吐鲁番葡萄沟风景区旅游　发展的ＳＷＯＴ分析和开发对策研究［Ｊ］．资源与产业，　２００７，９（１）：５９—６３．　，１３ｏ］Ｔｕ　Ｊ，ＸＩＡ　Ｚ　Ｇ．Ｅｘａｍｉｎｉｎｇ　ｓｐａｔｉａｌｌｙ　ｖａｒｙｉｎｇ　ｒｅｌａｔｉｏｎ—　ｓｈｉｐｓ　ｂｅｔｗｅｅｎ　ｌａｎｄ　ｕｓｅ　ａｎｄ　ｗａｔｅｒ　ｑｕａｌｉｔｙ　ｕｓｉｎｇ　ｇｅｏ—　ｇｒａｐｈｉｃａｌｌｙ　ｗｅｉｇｈｔｅｄ　ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ　Ｉ：ｍｏｄｅｌ　ｄｅｓｉｇｎ　ａｎｄ　ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ　ｒ　Ｊ］．Ｓｃｉｅｎｃｅ　ｏｆ　ｔｈｅ　Ｔｏｔａｌ　Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，　２００８，４０７（１）：３５８—３７８．　［２４］原野，师学义．基于ＧＷＲ模型的晋城市村庄空心化　驱动力研究［Ｊ］．经济地理，２０１５，３５（７）：１４８—１５５．　，１３１］袁玉芸，瓦哈甫・哈力克，关靖云，等．基于ＧＷＲ模　型的于田绿洲土壤表层盐分空间分异及其影响因子　［２５］姚永慧，张百平．基于ＭＯＤＩＳ数据的青藏高原气温与　增温效应估算［Ｊ］．地理学报，２０１３，６８（１）：９５　１０７．　，１２６］汤庆园，徐伟，艾福利．基于地理加权回归的上海市　［Ｊ］．应用生态学报，２０１６，２７（１Ｏ）：３２７３—３２８２．　［责任编辑程琴娟］　（上接第８７页）　［１９］ＭＩＣＨＡＮＯＷｌＣＺ　Ｄ　Ｒ，ＳＨＭＯＯＬ　Ｊ　Ｌ　Ｃ，ＴＵＮＮ０　Ｂ　Ｊ，ｅｔ　ａ１．Ａ　ｈｙｂｒｉｄ　ｌａｎｄ　ｕｓｅ　ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ／ＡＥＲＭＯＤ　ｍｏｄｅｌ　［２３］吴健生，廖星，彭建，等．重庆市ＰＭ　浓度空间分异模　拟及影响因子［Ｊ］．环境科学，２０１５（３）：７５９—７６７．　，１２４］汉瑞英，陈健，王彬．利用ＬＵＲ模型模拟杭州市ＰＭ。　．质量浓度空间分布ｌ－ｊ］．环境科学学报，２０１６，３６（２）：１—　９．　ｆｏｒ　ｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇ　ｉｎｔｒａ—ｕｒｂａｎ　ｖａｒｉａｔｉｏｎ　ｉｎ　ＰＭ２　５［Ｊ］．Ａｔ—　ｍｏｓｐｈｅｒｉｃ　Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，２０１６，１３１：３０７—３１５．　［２ｏ］ＹＡＮＧ　Ａ，ＷＡＮＧ　Ｍ，ＥＥＦＴＥＮＳ　Ｍ，ｅｔ　ａ１．Ｓｐａｔｉａｌ　ｖａｒｉａｔｉｏｎ　ａｎｄ　ｌａｎｄ　ｕｓｅ　ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ　ｍｏｄｅｌｉｎｇ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｏｘｉｄａ—　［２５］刘宁微，马雁，王扬锋，等．辽宁中部大气可吸入颗粒物　浓度与气象要素的相关［Ｊ］中国沙漠，２０１５，３５（６）：　１６５９—１６６５．　ｔｉｖｅ　ｐｏｔｅｎｔｉａｌ　ｏｆ　ｆｉｎｅ　ｐａｒｔｉｃｌｅｓ［Ｊ］．Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ　Ｈｅａｈｈ　Ｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅｓ，２０１５，１２３（１１）．　［２６］赵桂香，杜莉，卫丽萍，等．一次持续性区域雾霾天气的　综合分析［Ｊ］．干旱区研究，２０１１，２８（５）：８７１－８７８．　［２７１贺祥，林振山，刘会玉，等．基于灰色关联模型对江苏省　ＰＭ　浓度影响因素的分析［Ｊ］．地理学报，２０１６，７１　（７）：１１１９－１１２９．　［２１］ＢＥＥＩ　ＥＮ　Ｒ，ＨＯＥＫ　Ｇ，ＶＩＥＮＮＥＡＵ　Ｄ，ｅｔ　ａ１．Ｄｅｖｅｌｏｐ—　ｍｅｎｔ　ｏｆ　ＮＯ２　ａｎｄ　ＮＯ　ｌａｎｄ　ｕｓｅ　ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ　ｍｏｄｅｌｓ　ｆｏｒ　ｅｓｔｉｍａｔｉｎｇ　ａｉｒ　ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ　ｅｘｐｏｓｕｒｅ　ｉｎ　３６　ｓｔｕｄｙ　ａｒｅａｓ　ｉｎ　Ｅｕｒｏｐｅ：ｔｈｅ　ＥＳＣＡＯＰＥ　ｐｒｏｊｅｃｔ［Ｊ］．Ａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃ　Ｅｎｖｉ—　ｒｏｎｍｅｎｔ，２０１３，７２：１Ｏ－２３．　［２８３马蔼乃．论地理科学的发展［Ｊ］．北京大学学报（自然科　学版），Ｉ９９６，３２（１）：Ｉ２ｏ一１２９．　［２２］焦利民，许刚，赵素丽，等．基于ＬＵＲ的武汉市ＰＭ。　浓　度空间分布模拟［Ｊ］．武汉大学学报（信息科学版），　２０１５，４０（８）：１Ｏ８８—１０９４．　￣－￣ｉ－任编辑程琴娟］