EN中文

经济地理 >

2025 , Vol. 45 >Issue 3: 181 - 190

DOI: https://doi.org/10.15957/j.cnki.jjdl.2025.03.018

旅游经济与管理

大别山红色景区实虚综合发展水平分异及其影响因素

  • 丁志伟 , 1, 2, 3 ,
  • 卞荷雨 1, 2, 3 ,
  • 王洁 1, 2, 3
展开
  • 1.河南大学 地理科学与工程学部 地理科学学院，中国河南 开封 475004
  • 2.河南大学 区域发展与规划研究中心，中国河南 开封 475004
  • 3.河南大学 黄河中下游数字地理技术教育部重点实验室，中国河南 开封 475004

丁志伟（1983—），男，博士，教授，研究方向为城市—区域综合发展、大数据与电商经济。E-mail：

收稿日期: 2024-10-23

  修回日期: 2025-03-05

  网络出版日期: 2025-05-13

基金资助

国家自然科学基金项目(42271213)

河南省社会科学规划决策咨询项目(2024JC027)

河南省教师教育课程改革课题研究项目(2025-JSJYZD-160)

河南省社会科学界联合会调研课题(SKL-2024-951)

河南大学校级教改项目（教师教学发展专项）(HDXJJG2024-160)

收起

Variation and Influencing Factors on the Physical and Virtual Development Levels of Red Scenic Spots in Dabieshan Mountains

  • DING Zhiwei , 1, 2, 3 ,
  • BIAN Heyu 1, 2, 3 ,
  • WANG Jie 1, 2, 3
Expand
  • 1. School of Geographical Sciences，Faculty of Geographical Science and Engineering，Henan University，Kaifeng 475004，Henan，China
  • 2. Research Center of Regional Development and Planning，Henan University，Kaifeng 475004，Henan，China
  • 3. Key Laboratory of Geospatial Technology for the Middle and Lower Yellow River Regions(Ministry of Education)，Henan University，Kaifeng 475004，Henan，China

Received date: 2024-10-23

  Revised date: 2025-03-05

  Online published: 2025-05-13

Fold

摘要

文章基于实体和虚拟两个维度构建评价指标体系，运用核密度分析、双变量空间自相关、地理探测器等方法，对大别山革命老区红色景区综合发展水平的空间分异及驱动因素进行了分析。研究发现：①从评价结果看，综合得分排名前十的典型红色景区大多位于革命老区的中心地带，且以金寨和新县的发展最为突出。虚拟水平最高的为金寨县革命博物馆（0.76），实体水平最高的则为中原军区旧址景区（0.73）。②从空间格局看，景区实虚综合发展表现为“中部高水平聚集，向外低水平分散”的空间态势，但景区的发展程度普遍较低，且在实体与虚拟水平上尚未形成良性循环和有效协同。③从空间集聚看，景区实虚综合发展整体呈现“两大核心区、多个增长极”的集聚效果，在新县及其周边形成了“主核”与主要增长极，在金寨县附近形成了“次核”及次要增长极。④从空间关联看，显著HH点主要集中于浉河区、平桥区和裕安区；显著LL点与显著LH点空间分散性突出，未呈现明显的集聚效应；显著HL点集中分布于新县与麻城市、英山县与岳西县的交界处。⑤从影响因素来看，地区景区建设和地区发展环境是主要驱动因素，红色景区占比与邮电业务总量的交互作用对景区的综合发展具有显著影响。

关键词： 红色景区; 发展水平; 空间分异; 影响因素; 大别山革命老区

本文引用格式

丁志伟 , 卞荷雨 , 王洁 . 大别山红色景区实虚综合发展水平分异及其影响因素[J]. 经济地理, 2025 , 45(3) : 181 -190 . DOI: 10.15957/j.cnki.jjdl.2025.03.018

Abstract

Based on the dual-dimensional (physical and virtual) evaluation index system, this study uses the methods of kernel density analysis, bivariate spatial autocorrelation and GeoDetector to analyze the spatial variation and influencing factors of the comprehensive development level of red scenic spots in old revolutionary area of Dabieshan Mountains. The results show that: 1) From the perspective of evaluation results, the top ten typical red scenic spots in the comprehensive score are mostly located in the center of the old revolutionary area of Dabieshan Mountains, and the development of Jinzhai and Xinxian is the most prominent. The Jinzhai County Revolutionary Museum is the highest virtual development level with a score of 0.76, and the forrmer site of Zhongyuan Military Region ranks highest in the physical development level with a score of 0.73. 2) The comprehensive development of red scenic spots displays the spatial pattern of "high-level aggregation in the middle of research area and peripheral low-level dispersion". However, overall development of red scenic spots remains low, with insufficient synergy between physical and virtual dimensions to form a virtuous circle. 3) The overall development of red scenic spots presents the agglomeration effect of "dual-core areas and multiple growth poles". The main core and the main growth pole are formed in Xinxian and its surrounding areas, and the secondary core and the secondary growth pole are formed near Jinzhai. 4) The significant HH points are mainly concentrated in Shihe District, Pingqiao District and Yu 'an District. The spatial dispersion of significant LL points and significant LH points is prominent, and there is no obvious agglomeration effect. The significant HL points are concentrated at the junction of Xinxian and Macheng, Yingshan and Yuexi. 5) The construction of scenic spots and regional development environment are the main driving factors, and the interaction between the proportion of red scenic spots and the total amount of post and telecommunication business has a significant impact on the comprehensive development of red scenic spots.

Key words： red scenic spots; development level; spatial variation; influencing factors; old revolutionary area of Dabieshan Mountains

《红色旅游融合发展区等级划分》（LB/T 089—2024）提到，“应保护革命老区整体外观风貌，配套旅游设施建设要同红色纪念设施相得益彰，符合红色纪念的特点”[1]，表明国家以旅游行业标准的形式对红色旅游发展和革命老区建设做出了重要指示。红色景区是开展革命传统教育、培养爱国主义精神、弘扬民族精神的重要载体，也是传承红色基因、铭刻红色记忆、赓续红色血脉的重要平台，依托红色景区开展的红色旅游活动对于提高国民思想道德素质、合理保护和利用历史文化遗产、带动革命老区经济社会发展具有重要的现实意义。2021年，国务院印发的《关于新时代支持革命老区振兴发展的意见》明确提出“推动红色旅游高质量发展，建设红色旅游融合发展示范区，支持中央和地方各类媒体通过新闻报道、公益广告等多种方式宣传推广红色旅游”[2]；国务院印发的《“十四五”旅游业发展规划》指出“大力发展红色旅游，推出建党百年红色旅游百条精品线路，持续优化建设300处红色旅游经典景区，促进红色旅游与乡村旅游、生态旅游等业态融合”[3]。同时，随着数字时代的到来以及5G技术的迅猛发展，红色景区也正逐渐转向利用虚拟技术，以及社交媒体、短视频App等数字平台进行自我展示、品牌建设和目的地营销。2023年《关于推动在线旅游市场高质量发展的意见》指出，“要发挥在线旅游经营者要素资源整合和产品开发优势，参与宣传推介红色旅游”[4]；同年，《关于加强5G+智慧旅游协同创新发展的通知》也提到，“要带动5G+红色旅游等精品旅游产品供给”[5]。可见虚拟网络已经成为当今红色旅游深度开发的新阵地。因此，从实体和虚拟出发研究红色景区的综合发展水平，是推动传统旅游业向数字化、智能化转型的重要渠道，有利于红色景区衡量其软硬实力的综合状况，从而增强在后疫情时代的旅游效能和发展韧性。
“红色旅游”是中国在独特历史背景下发展起来的具有多重文化意义的旅游形式，因此国外并没有这一概念的直接提法。然而，许多国家同样拥有与“红色旅游”相似的旅游形式，旨在弘扬民族精神和爱国主义情怀并引发游客的民族主义和道德共鸣，具体表现为开展纪念本国重大历史事件或人物的活动[6]或战争旅游、遗产旅游、黑色旅游[7⇓-9]等主题性旅游。我国红色旅游的概念自1998年首次提出后逐渐被大众所关注，近年来的研究重点体现在探讨红色旅游的可持续发展路径、产品特点与开发方式、市场竞争与资源结构、营销方式与转型模式以及以人为本的游客满意度[10⇓-12]等方面。通过CiteSpace软件对红色旅游领域的研究关键词进行聚类分析[13]，并对热点关键词进行筛选和归类，发现当前红色旅游的研究主体聚焦于红色旅游资源、红色旅游效应和红色旅游市场三大方面。其中，红色旅游资源的研究涵盖“资源优势”“发展策略”“指标体系评价”等；红色旅游效应的研究涵盖“经济效应”“乡村振兴”“脱贫攻坚”等；红色旅游市场的研究涵盖“市场特征”“营销策略”“体验导向”等。
红色景区实体发展水平是指其保持和发扬独特历史文化价值的基础性能力，学者通常利用AHP层次分析法、空间分析法、熵值法、集中化水平分析等，选取代表资源禀赋量级的景区级别和社会头衔，以及代表受欢迎程度的接待人数等最直观的数据来进行评价[14]。也有学者根据景区基础设施完善度和服务质量，如交通便捷性、停车场容量、游客服务中心功能齐全程度，以及导游解说的专业性和亲和力、餐饮住宿的舒适度与安全性、卫生状况等对特定景区进行全方位的把握[15-16]。此外，虽然红色景区的非营利性质较强，但合理的商业模式运作有助于其更好地维护和发展红色旅游资源，因此也可以通过门票收入、商品销售、特色项目收费等角度衡量其自我造血的能力[17]。景区的虚拟发展水平是指利用计算机仿真系统为实体发展“引流”，以共同实现经济效益和社会效益双重增长的助推能力。国外旅游业较早应用网络三维虚拟现实技术，当前的发展趋势主要集中于交互设计、景区虚拟旅游以及大型门户网站的打造[18⇓-20]，我国学者则更多根据其是否利用了5G、VR、AR、交互感知等虚拟技术，是否有数字化、智能化展陈渠道来进行评价[21]。但伴随着借助互联网流量红利以留住用户进行消费的新盈利模式的诞生，也应该从景区官方网站上提供的多媒体资料的数量和质量，以及微博、微信公众号、抖音等社交媒体平台上的账号运营情况，如发布频率、粉丝互动量以及正面评论的比例等指标进行思考[22-23]。近年来，我国景区虚拟发展在政策和市场的双重作用下有了快速进步，一些学者开始结合某特定景区或地区从关键技术领域出发探讨如何构建虚拟旅游现实技术，或提出基于百度指数的数字景区旅游设计方案，或探讨智能化虚拟导游与虚拟游客群体的自然交互模式，抑或对虚拟场景和漫游方式进行界定和打造[24⇓-26]。
综上所述，红色景区实体水平研究内容丰富、分支繁多、尺度多元、结构完善且具有较高的时代性和深入性，但景区虚拟建设的技术水平以及平台打造则起步晚、发展快但整体水平不高。同时，对于虚拟层面的研究更多是从“网络关注度”这一视角展开，主要依托百度检索量、抖音粉丝量、微博话题量和数字足迹等渠道进行探讨。但这些研究仅仅是对互联网时代融媒体快速发展的响应，并不反映出景区或地区是否能够真正做到“流量变现”，因此还应从数字化营销、虚拟技术运用等更深层次的角度进行分析和度量。同时值得说明的是，红色旅游的发展为革命老区脱贫提供了良好契机，并带动了“乡村振兴”“反贫困”等话题成为研究热点。但是，目前已有研究更多还是从定性层面采用文献演绎法、专家访谈法分析其发展转型路径，或从定量层面采用模型建立法以“网络关注度”“服务质量感知”等角度切入，而通过景区实体和虚拟发展的差异与互动进行综合分析的案例仍较为缺少。
基于此，本文从实体与虚拟发展双视角构建评价指标体系，运用核密度分析、双变量空间自相关、地理探测器等方法对大别山革命老区红色景区的发展状况及其驱动因素进行深入探究，以期为科学推动红色旅游资源开发利用、改善景区“实虚脱节”的现状、助力革命老区振兴发展提供一定的学术支撑。

1 指标体系与数据来源

1.1 红色景区实—虚发展水平评价指标体系

德尔菲法作为一种广泛应用于评价领域的专家咨询方法，主要集中应用在指标体系的构建和发展水平评估方面[27]。本文利用该方法进行了3轮的专家建议和意见咨询，以确保大别山革命老区红色景区实体与虚拟发展水平的度量标准得到科学、全面的把握，具体步骤如下：①选定红色旅游、智慧旅游以及大数据方向的15位专家学者，向其提供所要征询的问题及有关要求；②收集所有专家的意见及依据，并将其第一次判断意见归纳整理再发给各位专家进行修改或补充；③按照上述步骤重复3轮，统计处理每轮的资料和结果并在下轮征询时反馈给专家。在此基础上，本文进一步结合上文所述的文献成果，认为红色景区实体发展水平是指其在等级与禀赋、承载与服务、认可度与潜力度等因素形成的综合吸引力所达到的高度和程度，虚拟发展水平则是指其在数字化、网络化和虚拟化方面对自身底蕴的展示和发展程度，如利用虚拟现实（VR）、增强现实（AR）等技术提供的在线体验和服务等。对于新时代环境下的红色景区发展而言，良好的历史底蕴和建设水平是其可持续发展的基础和保障，而专业性的虚拟技术、多样化的宣传途径和数字化的营销手段则是提高其辐射力和创收力的潜在动能，二者相互促进、不可分割。基于此，本文将景区实体和虚拟发展水平进行结合，从景区级别、接待人数、景区收入、社会认可以及数字化营销、数字化展陈、虚拟技术应用和融媒体宣传度等方面构建多层次指标体系，以此来评价大别山革命老区红色景区的综合发展水平（表1）。
表1 红色景区实体—虚拟发展水平的评价指标体系

Tab.1 Evaluation index system of physical-virtual development level of red scenic spots

目标层 准则层 指标层 主观
权重		 客观
权重		 综合
权重		 指标说明
红
色
景
区
发
展
水
平		 景区
实体
发展
水平		 景区级别 0.2942 0.2786 0.2879 景区的发展地位，5A~A级旅游景区分别赋10、8、6、4、2分，未定级景区赋1分
接待人数 0.2013 0.2026 0.2018 景区的承载力和受欢迎程度
景区收入 0.2563 0.2510 0.2542 景区的发展可持续性和社会重视程度，包括线下门票、餐饮、购娱、政府补贴和社会捐赠5个部分
社会认可 0.2483 0.2678 0.2561 国家级荣誉10分，省级荣誉7分，市级荣誉4分，县级荣誉1分，未取得荣誉0分
景区
虚拟
发展
水平		 数字化营销 0.2534 0.2892 0.2677 基于美团和抖音两大主要渠道的网络门票与文创产品销售额，用以表示景区的基础虚拟发展水平
数字化展陈 0.2198 0.2460 0.2303 景区的中级虚拟发展水平，包括线下数字展览和线上数字展览两部分，拥有一种赋5分
虚拟技术应用 0.2801 0.2609 0.2724 景区的高级虚拟发展水平，包括5G技术、虚拟现实、增强现实、体感互动、AI旅游服务5个部分，拥有一种赋2分
融媒体宣传度 0.2467 0.2039 0.2296 景区的虚拟宣传水平，基于抖音、快手、西瓜、好看、微信、微博、今日头条、哔哩哔哩、火山、小红书10个平台，统计其官方账号的粉丝量

1.2 数据来源

1.2.1 研究区概况

革命老区是党和人民军队的根，是中国人民选择中国共产党的历史见证。习近平总书记在河南信阳考察时指出，“鄂豫皖苏区根据地是我们党的重要建党基地”，“大别山精神等都是我们党的宝贵精神财富”。2024年初，国家发展改革委印发《新时代大别山革命老区协同推进高质量发展实施方案》，提出要高标准打造提升一批以红色文化为主要特色和载体的旅游景区[28]，并联合推出一批跨区域红色旅游主题路线，深刻助力该区“红色+”的经济发展模式高歌猛进。同时，信阳市、六安市等代表性地区也利用网络“云端”技术以及数字化转型的良好契机，推动了传统节日热、非遗热、博物馆热的迅速高涨。然而，伴随着大众文化消费意愿愈发强烈，该区仍然存在红色旅游资源开发零星分散、地方文化系统性挖掘不深、省区之间缺乏跨区域沟通协作[29]等问题，使得“红色大别山”这一旅游实体招牌落地效果欠佳。此外，大别山革命老区的互联网营销更多集中于本地融媒体中心打造的报纸、电视新闻、影片等传统性渠道[30]，而相关景区、政府部门和党校所创建的公众号、短视频账号、官网则分异显著且信息量少、功能简单、缺乏管理，尚未达到聚焦引燃、放大景区形象的目的。

1.2.2 景区名录及空间位置数据

根据《大别山革命老区振兴发展规划（2015—2020）》中确定的范围可知，大别山革命老区横贯鄂豫皖三省交界处，包括以河南省信阳市、安徽省六安市以及湖北省黄冈市为主的10市61区县，本文中各级行政区划边界和河流数据来自1∶400万国家基础地理信息数据库（https://www.resdc.cn）。基于此，本文参考2017年国家发展改革委印发的《全国红色旅游经典景区三期总体建设方案》，通过访问各省文化和旅游厅、各市文化广电和旅游局或文化和旅游局官网以及博雅文化旅游网（http://www.bytravel.cn）等渠道，获取大别山革命老区红色景区名录。同时，在保证数据实用性、可获取性、可比较性的基础上，最终筛选出225个景区作为研究对象。此外，利用百度地图坐标拾取系统检索各景区的空间位置数据（http://aqsc.shmh.gov.cn/gis/getpoint.htm），并基于ArcGIS软件将景区经纬度坐标进行空间可视化（图1）。
图1 研究区区位与景区空间分布

注：基于自然资源部标准地图服务网站审图号为GS（2019）1822号的标准地图绘制，底图边界无修改。

Fig.1 Location and spatial pattern of red scenic spots in the old revolutionary area of Dabieshan Mountains

1.2.3 指标体系数据

景区级别和社会认可的相关数据将通过景区官网、中华人民共和国文化和旅游部官网、鄂豫皖三省文化和旅游厅官网、各市文化广电和旅游局或文化和旅游局以及所辖县区政府网站共同获取，接待人数、景区收入、数字化展陈和虚拟技术应用则通过景区网站、微信搜索词条、网络问答、电话咨询、实地走访等方式获取，数字化营销与融媒体建设获取方式见表1。

1.2.4 影响因子数据

在已有研究成果以及最大限度地确保变量因子的多元性与全面性基础上，本文从地区景区建设、地区旅游环境、地区发展环境以及地区网络化水平4个维度选取7个方面共计15个指标作为影响大别山革命老区红色景区实虚综合发展水平的因子。具体数据来源于2023年《中国城市统计年鉴》《中国县域统计年鉴》《中国农村统计年鉴》《湖北统计年鉴》《安徽统计年鉴》《河南统计年鉴》、各县（市、区）政府工作报告或国民经济和社会发展统计公报。

2 研究方法

2.1 综合评价法

为确保评价结果的科学性与严谨性，本文采用层次分析法（AHP）和熵值法（EWM）相结合的赋权法来确定各项指标的权重，以最大限度地减少单一方法可能带来的信息损失，从而使结果更加全面且接近实际情况[31]。值得说明的是，由于红色景区的实体发展与虚拟发展同等重要，因此在计算综合得分时，将其实体水平和虚拟水平得分的系数各赋为0.5。计算公式如下：
S i = ∑ i = 1 n w j · p i j ,   i ∈ 1,2 , … n w j = 0.6 w 1 + 0.4 w 2
式中：Si代表实体或虚拟得分；wj代表综合后的权重；pij代表标准化后的指标；w1代表主观权重；w2代表客观权重。具体权重值见表1。

2.2 Jenks分类与Kernel密度分析

Jenks分类是基于数据组内差异和组间差异的一种自然分组方法，能够实现组内差距最小但组间差距最大[31]。同时，为进一步分析大别山革命老区红色景区发展水平在空间分布的集聚和扩散程度，引入Kernel密度分析法进行探究。

2.3 双变量空间自相关分析

为刻画多个变量之间的空间相关性，可用双变量空间自相关分析来反映两类变量空间分布的关联与依赖特征[32]。因此，本文首先运用双变量全局空间自相关分析景区实体发展水平与虚拟发展水平之间的空间响应规律，其次运用双变量局部空间自相关以更准确地把握局部空间要素的聚集性和分异特征。

2.4 地理探测器

地理探测器是研究空间分异性并揭示其背后驱动因子的一种统计学方法[33]。本文引入地理探测器来分析大别山革命老区红色景区综合发展水平空间异质性的影响因子及其相互影响程度。

3 结果分析

3.1 典型红色景区实—虚发展水平评价

在对红色景区实虚发展水平进行评价的基础上，本文将综合得分排名前十的景区及其实虚得分和得分对比进行统计，以进一步探讨大别山革命老区典型红色景区的发展状况（表2）。由表2可知，典型红色景区分布在金寨、新县、大悟、罗山、红安、确山和裕安等六县，大多位于革命老区的中心地带且以金寨和新县的发展最为突出。具体来看，博物馆、纪念馆等现代型景区一般虚拟得分会高于实体得分，而伟人故里、革命旧址等传统型景区则反之，且二者的数量占比较为均衡，反映出大别山革命老区红色旅游发展正锚定着传统红色旅游业态与新质生产力赋能文旅的深度结合而稳步推进。对于该地区而言，现代型景区如虚拟水平高达0.76的金寨县革命博物馆，能够充分利用增强现实、虚拟仿真、全息科技等技术来提升游客对历史场景的体验感；传统型景区中实体水平为0.73的中原军区旧址景区也能够凭借其厚重的历史意义进一步开展调陈工作，并通过深挖文物史料、活化业态手段来夯实其旅游价值。两种类型景区的互助合作与均衡发展，可以满足群众红色旅游的精神需求和文化体验，从而能够双向提升景区的知名度与影响力。总之，典型红色景区作为大别山革命老区红色旅游综合发展水平提质增效的“领头羊”，亟需在市场导向的引领下进一步提高基建资金投入、夯实专业化管理、创新并拓宽融媒传播体系来弥补自身在实体或虚拟水平上的不足，从而一方面在新文旅时代抓住媒体运营的机遇盘活红色旅游“云市场”，另一方面平衡好红色资源、渠道、设施、服务和品牌的打造力度及红色旅游载体和精品路线的建设水平，力求真正做到以“线上线下”“内容为王”来提振旅游市场。
表2 典型红色景区实—虚发展水平评价结果

Tab.2 Evaluation results of the physical-virtual development level of typical red scenic spots

综合得分排名 县名 典型红色景区 实体得分 虚拟得分 实—虚对比
1 金寨县 金寨县革命博物馆 0.6971 0.7631 虚拟高于实体
2 新县 许世友将军故里 0.6818 0.6348 实体高于虚拟
3 金寨县 金寨红军广场景区 0.7323 0.5617 实体高于虚拟
4 新县 鄂豫皖苏区首府革命纪念馆 0.5243 0.7457 虚拟高于实体
5 大悟县 中原军区旧址景区 0.7333 0.5079 实体高于虚拟
6 罗山县 红二十五军长征出发地何家冲纪念园 0.4822 0.6765 虚拟高于实体
7 红安县 李先念故居纪念园 0.6027 0.5344 实体高于虚拟
8 确山县 竹沟革命纪念馆 0.4704 0.6292 虚拟高于实体
9 确山县 中共中央中原局旧址 0.6064 0.4248 实体高于虚拟
10 裕安区 大别山革命历史纪念园 0.3393 0.6885 虚拟高于实体

3.2 空间格局特征

由图2a可知，景区大致沿西北—东南走向呈“小聚集、大分散”的不均衡分布，其实虚综合发展程度则整体表现为“中部高水平聚集，向外低水平分散”的空间格局态势。其中，高、较高等级景区主要位于红色旅游资源富集的鄂豫皖腹地，并形成以新县—大悟—红安为主的“小三角”集聚区，其余则零星分布于确山—驿城及金寨—裕安；低、较低等级则多位于大别山革命老区的中东部和唐河—枣阳、孝南—新洲以及蕲春—望江等外围地带，并夹缝或包围于中等及以上景区。同时，为了更好地识别景区实虚发展水平空间分布格局在地区的呈现度，本文将景区数量排名前10的县及其景区发育水平进行可视化连接。由图2b可知，低、较低等级景区占比高达70.55%，且在新县和金寨县广泛密布；中等等级景区多分布于新县，大悟县和裕安区次之；较高等级景区在红安县、光山县和确山县分布稍多；高等级景区占比仅为4.91%且在各县分布较为均衡，这反映出大别山革命老区红色景区的发展程度普遍较低，且在实体与虚拟水平上尚未形成良性循环和有效协同。不难发现，新县和金寨县作为景区数量最多的2个地区，当之无愧成为大别山重要的旅游名片和未来的发展肱骨。一方面，二者作为国家全域旅游示范区能坚持“立足红、延续红、发展红、放大红”的宏观规划，不仅在文物保护、旅游设施、产业链条上为革命老区“塑形铸魂”，而且能充分利用互联网时代的营销模式来提升景区数智化水平，做好了沉浸体验、研学教育和创意产品上的“红”字文章。但另一方面，其景区的综合发展水平极化效应十分突出，因此如何强化高等级景区在区域旅游经济协同发展过程中的空间溢出效应，如何发挥黄金旅游带和重点旅游县的桥头堡作用以实现“点状串联、带状辐射、网状协同”的蓝图，是进一步擦亮“红色大别山”旅游品牌的重要着力点。
图2 红色景区实虚综合发展水平的空间分布与识别

Fig.2 Spatial distribution and identification of the physical and virtual comprehensive development level of red scenic spots

3.3 空间集聚特征

由图3可知，景区实虚综合发展水平整体呈现“两大核心区、多个增长极”的空间集聚态势。具体来看，在新县中部与其东北—西南向延长线上形成了“主核”及主要增长极，在金寨县西北及其东南部则形成了较小范围的“次核”及次要增长极，双核高效协同拉动了其周边景区形成放射状集聚的高潜力地带。结合现实状况可知，位于三省交界的大别山革命老区中心地带曾是中国共产党领导人民进行武装斗争的重要活动区域，留下的众多高历史文化价值的红色遗迹和革命故事为当地红色文旅的发展奠定重要基础。其他地区相较其而言，一方面是较少有发展组团和高知名景区带动所形成的旅游联动体系，另一方面是红色事业缺乏拳头品牌和龙头企业的支撑，无法为持续赋能老区的跨越式发展提供充足的后备力量。同时，为了进一步探讨两大核心区的集聚效果与联动效应，本文从景区—地区—空间尺度分别对其进行了模式识别。其中，“主核”处属于由鄂豫皖苏区首府革命纪念馆、许世友将军故里等多个高知名度景区引领的“明星带动型”发展模式，并呈现出“由点串线”的弧形集聚形式。主要增长极片区与“主核”紧邻，呈现出近域之间的“传染型”蔓延模式，进一步体现了高等级景区在优质旅游资本的空间集聚、区域旅游产业的关联带动以及景区实虚发展的平台共享等方面的正外部效应。“次核”处则属于景区高度集聚的“抱团取暖型”发展模式，并呈现“组团发展”的簇状集聚形式。次要增长极片区与“次核”分离，呈现出不连贯的“跳跃型”蔓延模式，但二者整体而言仍集中于金寨县。这种景区密集分布的现实境遇虽能够发挥组团式、片区化的先天优势，但要注意规避走形式的貌合神离，如此才能够更好地实现红色旅游迭代升级的组织性蜕变，并构建起实体—虚拟以及景区—片区的利益连接性市场化发展路径。
图3 红色景区实虚综合发展水平的空间集聚与识别

Fig.3 Spatial agglomeration and identification of the physical and virtual comprehensive development level of red scenic spots

3.4 空间关联特征

由图4b可知，Moran's I为0.024，且大部分景区并未表现出显著的相关性，说明各景区的发展程度虽存在正向空间关联效应并伴随着集聚现象的发生，但邻近景区之间的关联度较弱，红色景区的实虚发展水平呈随机型模式。由图4a可知，显著HH点较集中于大别山革命老区中西部的确山—浉河—孝昌一线且均处于县域交界处，包括孤山冲革命旧址群、鄂豫皖革命纪念馆、信阳红军桥、鸡公山武汉会战历史纪念馆、马歇尔国共调停历史纪念馆、赵家棚抗日烈士陵园、姚家山新四军第五师机关旧址、苏家埠战役纪念园8个景区。究其原因，这些景区位于拥有丰富历史文化遗产和著名红色旅游地标的浉河区、平桥区和裕安区，这些市辖区不仅具备全局性、高效率的红色旅游现代产业体系，还有“上云、用数、赋智”技术支持下的数字创意、数字出版、数字娱乐等新型红色文化旅游业态和消费场景，能够为景区创设多元投融资渠道和长远发展的环境条件。显著LL点有唐河战役抗日殉难烈士墓旧址、广佛寺战斗纪念地旧址、钟毅将军殉难处旧址、枣阳市革命烈士陵园等13个，主要位于大别山革命老区的最西侧及中心地带。但受限于资源禀赋定位较低、高水平人才队伍缺乏、互联网渗透程度不强等因素，这些景区的展馆陈列方式落后、讲解内容陈旧、网络宣传效益低，难以发挥民间资本活力与社会参与的共建力和“小家底”景区所承载的历史意义及思政内涵。显著LH点有6个且整体在空间上较为分散，但在确山—驿城和裕安—霍山附近存在一个实体建设“塌陷效应”的相对富集区；6个显著HL点主要集中于新县—麻城与英山—岳西的县界处，呈现出景区虚拟发展水平对标其实体发展“极化效应”较为突出的现实状况。
图4 红色景区实虚综合发展水平的空间关联与识别

Fig.4 Spatial correlation and identification of the physical and virtual comprehensive development level of red scenic spots

4 影响因素分析

4.1 指标体系构建

通过质性元分析法[34]，本文以与红色景区发展评价主题相关的30篇案例成果为样本，通过摘录、编码、归类过程来凝练和概括大别山革命老区红色景区实虚综合发展的匹配条件，进一步探讨各地区的不同作用方对景区发展的响应行为及其背后的作用机制，在此基础上构建出一个较为系统的影响因子体系（表3）。通过整理可以发现，实虚综合指标可以衡量红色景区基于区域发展实际与虚拟网络塑造所生成的综合吸引力，能反映景区运营模式的有效性并指示其在地区红色旅游市场中的竞争力，主要受地区景区建设、旅游环境、发展环境和网络化水平等维度的影响[15,22,31]。具体而言，地区景区建设中的红色景区建设是该地区红色旅游发展的前提和基础，其他景区的发展水平则对红色旅游发展起到引流和顶托的重要作用；地区旅游环境中的客源市场能动态监测地区旅游业的发展热度和辐射影响力，旅游条件则作为桥梁和纽带体现了地区的旅游对外连通性和便捷性；地区发展环境中的经济和服务条件能够彰显该地区的消费能力、产业结构优势度和政府重视程度，还能够为红色旅游自我盈利能力、虚拟技术应用能力和外部融资能力提供支撑；地区网络化水平一方面能推动景区打造官方网站、利用多样化虚拟技术和社交平台展示其独特的红色文化、历史背景及旅游资源，另一方面则能为游客提供电子导览、语音助手、便捷交通等人性化服务奠定网络环境基础。基于此，本文最终以上述4个方面共15个指标作为自变量，以景区综合水平得分为因变量来探究大别山革命老区红色景区发展水平空间分异的影响因素。
表3 影响因子指标体系及说明

Tab.3 Index system of influencing factors and their description

影响因素 一级指标 指标因子 单位 指标含义
景区建设 红色景区建设 红色景区占比（X1） % 地区红色资源优势
文物保护单位数量（X2） 个 地区历史文化底蕴
爱国主义教育基地数量（X3） 个 地区爱国教育程度
景区发育水平 A级旅游景区数量（X4） 个 旅游资源丰富度
4A级及以上旅游景区占比（X5） % 旅游资源优势度
旅游环境 客源市场 旅游人数（X6） 万人次 地区旅游热度
公路和铁路客运量（X7） 万人次 旅游潜在力
旅游条件 公路和铁路通车总里程（X8） km 交通便捷度
地区与省会铁路往来频次（X9） 次
发展环境 经济条件 人均GDP（X10） 元/人 地区经济基础
人均可支配收入（X11） 元/人 居民富裕程度
服务条件 第三产业增加值（X12） 万元 地区服务供给水平
红色景区政府文件提及次数（X13） 次 地区政府重视程度
网络化水平 网络建设 邮电业务总量（X14） 万元 地区网络发育水平
宽带接入户数（X15） 户 地区网络通达性

4.2 地理探测结果分析

由因子探测结果（图5）可知，通过显著性检验因子的q值从大到小依次为X1>X3>X13>X12>X4>X11>X7>X6>X8>X2，而其他因子的p值均大于0.1，对红色景区发展水平的影响程度相对较低。具体来看，主要影响因子为红色景区占比、爱国主义教育基地数量、红色景区政府文件提及次数、第三产业增加值和A级旅游景区数量，q值均超过0.45。首先，红色景区占比和爱国主义教育基地数量映射了红色文化在当地的重要性和影响范围，同时能够表明地区对红色旅游重要增量资源进行了合理性的保护与开发；其次，政府重视程度不仅是地区响应国家爱国主义教育的实践体现，更是对当地居民的前瞻性关注起着引领作用；再次，第三产业增加值作为服务条件的直接表征，能够在思想政治教育发展如火如荼的当今，从景观供给、环境供给、技术供给等方面高效赋能红色旅游活动；最后，A级旅游景区数量体现了地区旅游业的发展基础，也能够为客源市场等重要因子发挥其影响力起到潜在的支撑作用。次要影响因子为人均可支配收入、公路和铁路客运量、旅游人数、地区与省会铁路往来频次和文物保护单位数量，主要集中于地区的客源市场和旅游条件，也进一步表明了地区的旅游地位和交通便捷度在其旅游发展过程中的必要性，二者往往会伴随着游客参观“最后一公里”、景区承载力和人流疏导等问题来促使景区基础设施和服务质量的改善。同时，交互探测结果显示，影响因子交互后表现为非线性增强和双因子增强2种组合，表明任意两个因子交互后比单因子的作用力更显著。其中，红色景区占比（X1）与邮电业务总量（X14）的交互作用最强，说明地区红色资源优势与虚拟水平基础的空间叠加效果是影响大别山革命老区红色景区综合发展的主导因子。值得说明的是，邮电业务总量和宽带接入户数的单因子检测结果显著性较低，但在交互探测中地位明显上升且带动了其他因子解释力的增强。这表明地区网络化水平不仅能在为游客打造虚拟与现实结合的多重体验空间上进行助力，还能够突破场地和环境的限制为红色景区运用在线平台进行宣传推广提供环境，进而为大别山革命老区红色景区的实虚综合发展进步提供重要动力。
图5 因子探测和交互探测结果

注：*、**分别表示因子通过了0.10、0.05的显著性检验。

Fig.5 Results of factor detection and interaction detection

5 结论与讨论

5.1 结论

本文从实体、虚拟两个维度构建评价指标体系，运用核密度分析、双变量空间自相关等方法对大别山革命老区红色景区综合发展进行了深入研究，并在此基础上采用地理探测器定量分析了景区发展水平异质性的驱动因素。主要结论如下：①从评价结果看，综合得分排名前十的典型红色景区大多位于革命老区的中心地带，且以金寨和新县的发展最为突出。虚拟水平最高的为金寨县革命博物馆（0.76），实体水平最高的则为中原军区旧址景区（0.73），这些典型红色景区的互助合作与均衡发展，是提振大别山红色旅游市场的核心力量。②从空间格局看，景区大致沿西北—东南走向呈“小聚集、大分散”的不均衡分布，其实虚综合发展程度则表现为“中部高水平聚集，向外低水平分散”的空间格局，但整体而言大别山革命老区红色景区的发展程度普遍较低，且在实体与虚拟水平上尚未形成良性循环和有效协同。③从空间集聚看，景区实虚综合发展水平整体呈现“两大核心区、多个增长极”的空间集聚态势，在新县及其周边形成了“主核”与主要增长极，在金寨县附近形成了“次核”及次要增长极。“主核”处属多个高水平景区带动发展模式，而“次核”处则属多种水平景区组团联动发展模式。④从空间关联看，景区实虚综合发展水平为随机型模式且表现为显著点小范围集聚，不显著点普遍分散的空间特征。其中显著HH点有8个并集中于浉河区、平桥区和裕安区；显著LL点有13个并主要位于豫西和大别山革命老区的中心地带；显著LH点有6个且空间分散性突出；显著HL点有6个并高度集中于新县与麻城市、英山县与岳西县交界处。⑤从探测结果看，红色景区占比、爱国主义教育基地数量、红色景区政府文件提及次数、第三产业增加值和A级旅游景区数量是影响景区发展程度的主要因子，人均可支配收入、公路和铁路客运量、旅游人数、地区与省会铁路往来频次和文物保护单位数量也有较高影响。交互探测表明地区红色资源优势与虚拟水平基础的空间叠加对大别山革命老区红色景区实虚综合发展起主导作用。

5.2 讨论

红色旅游兼具红色基因传承与经济价值创收的双重特质，如何借助特定区域现实支撑的独特优势以及网络平台所提供的精准信息流，来为政府制定政策提供科学依据、加强爱国主义教育、激发群众关注热情、推动景区知名度提升和文化传承以及实现革命老区振兴，是未来红色旅游高质量发展需要关注的重点和热点问题。本文以大别山革命老区红色景区发展水平为研究对象，从实体和虚拟两大维度构建评价指标体系，对于把握景区时空分布特征、探讨其影响因素的作用机制以及剖析革命老区内在发展机理具有一定的意义。但需要指出的是，部分景区由于开发程度较低、数据存在缺失，对其综合发展水平测度和空间分异研究结果会有一定影响，且本文仅对景区空间特征进行了分析，缺乏多时段的对比研究，这些都是今后需要完善的方向。

参考文献

原文顺序 | 文献年度倒序 | 文中引用次数倒序
[1]
文化和旅游部. 旅游行业标准 LB/T 089-2024 红色旅游融合发展区等级划分[EB/OL]. https://zwgk.mct.gov.cn/zfxxgkml/hybz/202412/t20241213_956931.html,2024-12-13.

[2]
国务院. 国务院关于新时代支持革命老区振兴发展的意见[EB/OL]. https://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/2021-02/20/content_5587874.htm,2021-02-20.

[3]
国务院. 国务院关于印发“十四五”旅游业发展规划的通知[EB/OL]. https://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/2022-01/20/content_5669468.htm,2022-01-20.

[4]
文化和旅游部. 文化和旅游部关于推动在线旅游市场高质量发展的意见[EB/OL]. https://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/2023-03/28/content_5748755.htm,2023-03-28.

[5]
工业和信息化部, 文化和旅游部. 工业和信息化部文化和旅游部关于加强5G+智慧旅游协同创新发展的通知[EB/OL]. https://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/2023-04/12/content_5751000.htm,2023-04-12.

[6]
Dunkley R, Morgan N, Westwood S. Visiting the trenches: Exploring meanings and motivations in battlefield tourism[J]. Tourism Management, 2011, 32(4):860-868.

[7]
Andriotis K. Genres of heritage authenticity:Denotations from a pilgrimage landscape[J]. Annals of Tourism Research, 2011, 38(4):1613-1633.

[8]
Yan T, Hyman M R. Softly enhancing political legitimacy via Red Tourism[J]. Journal of Heritage Tourism, 2023, 18(4):556-573.

[9]
Yang Y, Fan Y L, Shang H T. Research on the promotion strategy of red tourism education function under the background of new era[C]. New Delhi: 2019 International Conference on Reform,Technology,Psychology in Education,2019.

[10]
林宝民, 林德荣. “三新”引领下的红色旅游发展思路[J]. 旅游学刊, 2021, 36(6):5-7.

[11]
任国平, 郑慧开, 汤放华, 等. 基于转化效率的资源型省份红色旅游经济高质量发展[J]. 自然资源学报, 2023, 38(3):576-600.

DOI

[12]
宋昌耀, 厉新建, 张琪. 红色旅游的高质量发展[J]. 旅游学刊, 2021, 36(6):3-5.

[13]
张秋实, 宋瑞, 马思远, 等. 中国红色旅游研究现状、前沿与框架——基于CiteSpace知识图谱分析[J]. 地理与地理信息科学, 2022, 38(3):120-128.

[14]
王承云, 戴添乐, 蒋世敏, 等. 基于网络大数据的上海红色旅游形象感知与情感评价研究[J]. 旅游科学, 2022, 36(2):138-150.

[15]
张改素, 刘徐然, 崔誉, 等. 黄河流域红色旅游发展水平的空间差异及格局优化[J]. 河南大学学报(自然科学版), 2021, 51(5):513-523.

[16]
许艳, 陆林, 赵海溶. 乌镇景区网络关注度动态演变与空间差异分析[J]. 经济地理, 2020, 40(7):200-210.

DOI

[17]
曹月娟. 红色文化旅游游客服务质量感知对行为意愿的影响研究[J]. 旅游科学, 2020, 34(3):94-102.

[18]
Sheer V C. In search of Chinese paternalistic leadership conflicting evidence from samples of mainland China and Hong Kong's small family businesses[J]. Management Communication Quarterly, 2013, 27(1):34-60.

[19]
Djeri L, Božić S, Stamenković P, et al. The influence of education level on choosing coastal regions as tourist destinations[J]. Geographica Pannonica, 2017, 21(2):96-105.

[20]
Williams L M. The adoption of Web 2.0 technologies in academic libraries:A comparative exploration[J]. Journal of Librarianship and Information Science, 2020, 52(1):137-149.

[21]
厉新建, 李兆睿, 宋昌耀, 等. 基于计划行为理论的虚拟旅游行为影响机制研究[J]. 旅游学刊, 2021, 36(8):15-26.

[22]
林娟, 吴彬彬, 邢舒雨. 虚拟旅游景区浏览量的规模特征及其影响因素[J]. 中国生态旅游, 2024, 14(1):167-182.

DOI

[23]
刘欢, 翟石艳, 潘俊业, 等. 基于虚拟行为实验的景区旅游线路设计方法研究[J]. 旅游学刊, 2024, 39(12):61-74.

[24]
詹琳, 黄佳, 王春, 等. 基于景观基因理论的红色旅游资源三维数字化呈现——以清水塘毛泽东杨开慧故居为例[J]. 旅游学刊, 2022, 37(7):54-64.

[25]
杜家禛, 徐菁, 靳诚. 基于百度指数的长江三角洲虚拟旅游流流动特征和影响因素分析[J]. 长江流域资源与环境, 2021, 30(2):290-301.

[26]
贾慧敏, 张运来. 虚拟旅游产品体验中游客幸福感的生成机制研究——基于具身体验视角[J]. 旅游科学, 2022, 36(3):17-35.

[27]
袁勤俭, 宗乾进, 沈洪洲. 德尔菲法在我国的发展及应用研究——南京大学知识图谱研究组系列论文[J]. 现代情报, 2011, 31(5):3-7.

[28]
国家发展和改革委员会. 国家发展改革委印发《新时代大别山革命老区协同推进高质量发展实施方案》[EB/OL]. https://www.ndrc.gov.cn/fggz/202401/t20240108_1363136.html. 2024-01-08.

[29]
朱媛媛, 汪紫薇, 顾江, 等. 基于“乡土—生态”系统韧性的红色旅游资源利用空间格局优化研究——以大别山革命老区为例[J]. 自然资源学报, 2021, 36(7):1700-1717.

DOI

[30]
何元元. 乡村振兴战略背景下大别山“红色文化+”创新发展研究[J]. 农业经济, 2021(4):65-67.

[31]
马芳芳, 王世鹏, 王芳, 等. 黄河流域城市旅游虚实耦合协调水平的空间差异[J]. 经济地理, 2024, 44(5):222-229.

DOI

[32]
Anselin L. A local indicator of multivariate spatial association:Extending Geary's C[J]. Geographical Analysis, 2019, 51(2):133-150.

DOI

[33]
王劲峰, 徐成东. 地理探测器:原理与展望[J]. 地理学报, 2017, 72(1):116-134.

DOI

[34]
陈小梅, 吴小节, 汪秀琼, 等. 中国企业逆向跨国并购整合过程的质性元分析研究[J]. 管理世界, 2021, 37(11):159-183,11-15.

Options
文章导航

/

〈 〉