国家级森林康养基地空间格局及高质量发展评价

王兆峰，刘路锋

(湖南师范大学 旅游学院，湖南 长沙 410081)

伴随中国经济高速发展和人口老龄化现象的不断显现，人民对健康生活的意识不断提升，追求美好生活的内在渴望使得中国人民对健康服务产品需求不断多元化。伴随着新冠肺炎疫情席卷全球，康养保健逐渐进入大众视野，因此，森林康养作为康养保健重要的形式，在今后社会生活中必将得到创新发展。2019年3月，国家林业和草原局印发《关于促进森林康养产业发展的意见》[1]。文件提出，今后将打造国家级森林康养基地为社会提供高质量、多层次、多种类的森林康养服务，进一步满足人民群众日渐增长的美好生活需求。建设高质量森林康养服务俨然成为今后康养发展的新常态。

国外学者对于森林康养研究已经具有很长一段时间，其主要研究有对人们身心健康的改善[2]，森林康养旅游产业的发展[3]，康养与其他领域相结合发展[4]以及康养项目研究开发[5-6]等，而国外尚未有高质量发展的研究主题，仅有关于经济高速增长与高质量增长之间的关系[7-8]。国内对于森林康养的研究起步晚，但是发展速度快，如今已经积累了丰富的理论成果。研究内容上，丛丽、张玉均提出了在森林康养在林业发展中提质增效的作用和国民共享的生态福利[9]。张志永等学者对森林康养历史进行了梳理，由此推测出未来森林康养的发展方向逐渐趋于理论创新、视角创新、模式创新、政策引导4个方面[10]。谢灯明等分析了潜在游客选择体验森林康养旅游的决策机制[11]；
束怡通过研究发现我国森林康养产业存在的问题，并提出了相对应的具体化发展建议[12]。潘洋刘等对森林康养基地建设进行了适应性评价研究[13]；
研究方法上，皮鹏程对恩施州森林康养旅游发展进行了AWOT-AHP模型分析，从优势、劣势、机遇、威胁4个方面存在的问题，提供了可持续发展相应对策[15]；
刘丽佳对森林康养消费者的需求分类运用到Better-Worse系数(顾客满意度系数与顾客不满意系数)和卡诺(KANO)模型分析法，根据各项指标的是否满意为依据，对指标进行层次排序[15]；
何思笑等通过GIS可视化分析和Pearson相关性对浙江省森林康养的空间特征及影响进行了分析[16]。研究范围上，主要包括单个森林康养基地的开发研究[17]，省域层面上对贵州森林康养模式和路径开发[18]以及长江流域经济带森林康养示范基地的空间分异研究[19]。高质量发展的研究起源于2017年，主要集中于高质量发展方式、发展意义、内涵特征等方向[20-22]。总体而言，森林康养的研究多以某个省市或地区的应用策略性研究，且仍停留在康养产品开发和提升服务品质等微观尺度，鲜有以全国为研究范围，对其高质量发展进行宏观评价。因此，本文以国家级森林康养基地为切入点，结合党和政府强调“高质量发展”的时代背景，对森林康养基地的高质量发展进行研究，以期为森林康养高质量发展提供科学依据。

(一)研究方法

1.核密度

本文通过核密度[g(x)]研究国家级森林康养基地的密度特征和核心区域，其公式为[23]：

(1)

公式中，Xi表示点i的坐标位置，i=1，2，3…，s；
s表示坐标点的数量；
h表示带宽；
k为权函数，用以估计数据点的数量和利用程度。本文通过国家级森林康养基地的位置坐标数据，进行分析密度分布特征。

2.平均最近邻

本文通过最邻近指数用以衡量点要素的空间分布类型及分散或聚集程度，公式如下[24]：

(2)

(3)

公式中：A为区域面积，n为被研究对象的数量。

3.空间自相关

空间自相关是从整体角度衡量某属性空间集聚程度的指标，通常采用Moran′sI指数表示，公式如下[25]：

(4)

(5)

式中：n表示样本数量；
xi与xj表示属性x在空间单元i和j上的观察值；
x′为某属性在各空间单元的均值；
Wij表示空间权重矩阵Moran′sI指数取值范围为[-1，1]，值趋近于1表示区域越是趋于正向集聚特征；
值趋近于-1表示区域越趋近于负向集聚特征；
值为0时表示该属性在空间上是随机分布。

4.泰森多边形

泰森多边形又叫冯洛诺伊图(Voronoidiagram)，是一组由连接两邻点线段的垂直平分线组成的连续多边形。一个泰森多边形内的任一点到构成该多边形的控制点的距离小于到其他多边形控制点的距离，通过多边形的变异程度，从而判断聚集程度[26]。

5.熵值法

本文采用熵值法[27]对各指标权重进行测度，具体步骤如下：

(1)构建原始指标数据矩阵

(6)

其中Xij为第i个省份第j项指标的数值，1≤i≤m，1≤j≤n。

(2)国家级森林康养基地的各指标量纲和数量级并不一致，需要对指标进行同质化，另外指标包含正向指标和负向指标包含的意义不同，也需要运用不同公式进行测算。继而需要采用极值法对数据进行标准化处理。测算公式如下：

正向指标：

(7)

负向指标：

(8)

其中，X’ij为第i个省份第j项指标的标准化之后的数值，Xij为原始数据，Xmax和Xmin分别为第j项指标的最大值和最小值。

计算第i个省份第j项指标值的比重，公式如下：

(9)

(3)计算第j项指标的熵值，公式如下：

(10)

(4)计算第j项指标的差异系数。对第j项指标，指标值的差异越大，对评价的结果影响就越大，得出的熵值就越小。公式如下：

dj=i-e

(11)

(5)计算第j项指标的权重值，公式如下：

(12)

(二)数据来源

研究涉及的国家级森林康养基地名单来源于国家林业和草原局官方网站(http：//www.forestry.gov.cn/main/3957/20190704/151445283849525.html)，通过百度地理拾取，确定国家级康养基地的经纬度位置。文中所涉及的中国各省市矢量地图数据均来自于中国国家地球系统科学数据平台(http：//www.geodata.cn)；
各省市的社会经济数据来自于《中国区域经济统计年鉴》、各省市统计公报以及统计年鉴。本文研究未涉及到港澳台地区。

(一)空间数量分布

根据ArcGIS中空间自相关工具，对国家级森林康养基地分布的空间相关性进行检测，得出如下结果。国家级森林康养基地在全国范围内的P=0.03<0.05，且Z=2.078，显著性较强，因此国家级森林康养基地在空间分布上表现为显著的正相关性。国家级森林康养基地的空间分布情况如图1所示。从整体上来看，国家级森林康养基地在全国范围上分布不均匀，呈现“东密西疏，南多北少”的分布格局，胡焕庸线东西两侧差异巨大，各省市的国家级森林康养基地分布状况也存在较大差异。国家级森林康养基地主要集中在华东地区，呈面状分布，集聚程度高。其他地区存在不同程度的聚集情况，呈散点状分布。具体来看(图2)，将全国划分为七大区，东北地区、华北地区、华中地区、华东地区、西北地区、华南地区、西南地区，上述区域分别占国家级森林康养基地总量的10.28%、6.54%、11.21%、29.91%、10.28%、13.08%、18.69%。华东地区经济发展水平高，人口稠密，地形多为山地丘陵，亚热带季风气候，年均温高，国家级森林康养基地分布较为稠密。而其他地区，相对较为密集的西南地区和华南地区，同样存在着优越的地理环境，但是就经济状况而言，与华东地区存在着一定差距。

图1 国家级森林康养基地数量分布 图2 各大区国家级森林康养基地数量雷达图

(二)空间分布类型

运用ArcGIS中的Average Nearest Neighbor工具计算出全国范围内国家级森林康养基地的平均最近邻指数为0.580806<1，理论最近邻距离为22.87km，实际最近邻为1328km。同时计算出Z=-8.295414，P=0.000。上述结论与ArcGIS产生的国家级森林康养基地泰森多边形(图3)表明，国家级森林康养基地在空间上表现为集聚分布，显著性较强。

图3 国家级森林康养基地泰森多边形图 图4 国家级森林康养基地核密度图

(三)空间分布密度特征

在ArcGIS中，对全国范围内的国家级森林康养基地进行核密度分析，得到国家级森林康养基地密度分布图(见图4)，其空间分布在各区域具有相异分布特征，且差异明显。总体呈现大范围高密度集聚，局部出现小范围零星集聚。总体来说，出现高密度区域的地区皆是位于胡焕庸线东侧，说明我国的社会人口经济分布依旧没有发生变化。具体来看，范围最大的高密度区域表现为近似于圆形，东部半圆密度高于西部半圆，前者区域为安徽南部、浙江西部、福建西北部。江西北部。后者为湖南东部、广东北部、江西西部。其余皆为小范围密度集聚区，分别为海南西部地区、重庆与四川交界处。

本文在参考国家级森林康养基地的评定标准体系的基础上，依据经济高质量发展评价指标体系，借鉴吸收了李坤[28-31]等人的研究成果，综合考虑各项数据的科学性、关联性和获得性，从创新发展、经济发展、资源禀赋、社会民生、生态环保五个维度出发，建立了包含经济、人口、资源、环境等22个指标的评价体系，运用熵值法对中国国家级森林康养基地高质量发展评价(表1)。

表1 国家级森林康养基地高质量发展评价表

总体而言，各项指标对国家级森林康养基地高质量发展的权重存在显著差异，对国家级森林康养基地高质量发展中各项指标影响大小依次是生态环保、经济发展、资源禀赋、社会民生、创新发展。说明在国家级森林康养基地高质量发展中，更适宜分布在环境优越、经济发展水平高，资源丰富的地区，因此今后应当保持经济稳步发展的前提下，进一步加强对环境保护与开发。

(一)国家级森林康养基地高质量创新发展评价

1.国家级森林康养基地高质量创新发展地区呈现“东高西低，错落分布”空间格局(见表2)。高质量发展区域为山东、河南、江苏、广东，创新发展权重为0.06、0.0597、0.0687、0.0715，31个省市的平均值为0.0282，高于平均值的区域仅有10个省市，而西藏、宁夏权重仅为0和0.003，透露出在创新发展维度省市间的差距巨大。福建、重庆、云南、广西为中低水平区域，错落分布在高质量和中高质量省市之中，反映出创新发展维度水平的地区不均衡。

表2 各省市高质量发展指标权重表

2.高校教师数量对创新发展影响显著。通过比较指标权重发现，创新发展维度的三个指标中，各省市教师数量指标占据着较大比重，且相对值较于山东省、河南省、江苏省和广东省的高校教师数量权重分别为0.0547、0.0548、0.0576、0.0566，而低质量区域主要为西藏、新疆、青海分别为0、0.099、0.011。高质量地区可分为两类，一是山东省、河南省和广东省，三者皆为人口超过1亿或者接近1亿，凭借着庞大人口基数进而配套相应数量的大中专院校，使得创新发展上处于各省市前列，而本地区国家森林康养基地也是达到3座或4座，一定程度上对于森林康养项目和服务的创新发展起到了促进作用。二是江苏省，人口数量虽不占据优势，但境内高校众多，江苏境内“985和211”工程大学总计达到13所，除首都北京市外，位居中国各省市高校数量第一位。凭借着丰富且优秀的教育资源，其创新发展活力极为活跃，但是境内的国家级森林康养基地仅江苏省有两座，验证了创新发展维度在整个国家级森林康养基地高质量评价体系权重过低的事实。

(二)国家级森林康养基地高质量经济发展评价

1.国家级森林康养基地高质量经济发展地区分布呈现“东西相映，中部塌陷”特征。高质量和中高质量区域主要位于我国东部、南部地区，其中高质量区域为山东、江苏、浙江、广东、四川，权重分别达到0.1755、0.1839、0.1565、0、2259、0.1613，31个省市中经济发展质量权重平均值仅为0.1069，高于平均值的城市有14个，接近于50%，其余17个省市皆低于平均值，经济发展质量水平最低有青海、西藏，分别为0.0395、0.0471。中部塌陷区域为湖北省，在疫情之初经济受到严重的影响，经济发展维度的各项指标出现不同程度的下降，权重仅占0.747。

2.第三产业活力对经济发展具有重要作用。经济发展维度的七个指标中，服务业从业人数和第三产业指数在各项指标中比重较高。山东、江苏、浙江、广东、四川无论是服务业从业人数还是第三产业指数均远高于其他城市，比如在以上城市中，服务业就业人数权重皆在0.017以上，超过全国80%的省市，且大部分省市权重在0.01以下；
第三产业指数权重皆在0.063以上，超过全国65%以上的省市。这说明森林康养作为服务业的一类，与其产业发展有着密不可分的联系，森林康养产业的发展需要以服务业为依托，提高服务质量和水平，加快构建现代化森林康养服务体系。

(三)国家级森林康养基地高质量资源禀赋评价

1.国家级森林康养基地高质量资源禀赋空间上呈现“东南高、西北低，由南向北递减”。高质量区域主要分布在东南沿海地区，主要有浙江、福建、广东、广西、海南五省，权重占比分别为0.1199、0.1191、0.1139、0.1196、0.1083，31个省市的平均值为0.0675，东南沿海各省市的资源禀赋质量远高于全国水平。中高质量区域相对较多，主要分布在我国中部和西南部；
东北地区和西北地区为中低质量和低质量，特别是新疆、青海、西藏权重仅为0.0095、0.0062、0.0203，与高质量地区相差巨大。

2.高质量资源禀赋主要为自然资源。森林覆盖面积和年平均气温在资源禀赋维度占比63%，且地区间分异巨大。高质量区域中的浙江、福建、广东、广西、海南在森林覆盖率权重上均在0.04以上，高于全国80%的省市，且大部分省市权重在0.01～0.03之间；
年均温权重则是皆在0.037以上，高于80%的省市，另外上海、江苏、安徽、河南、湖北、湖南、重庆、四川、云南共计9个省市权重在0.03以上。这说明森林康养基地高质量资源禀赋发展中更为依赖自然资源。在地形地貌上，多为山地丘陵地貌，例如浙江省地形为“八山一水一分田”，该地区分布着大面积森林，为开展森林康养提供了物质基础。同时属于亚热带季风气候，年均气温高，适宜多种植物种类生长。森林康养凭借着丰富多样的植物种类，不仅可以净化森林空气，而且在内部环境中具有较高浓度氧气和负氧离子，继而形成了健康的森林气候。对患有疾病和亚健康的民众起到了有效地放松精神压力，缓解身体疲劳，促进身体康复的作用。

(四)国家级森林康养基地高质量社会民生评价

1.国家级森林康养基地高质量社会民生空间分布总体呈现“东多西少，局部塌陷”特征。高质量区域主要分布在河北、河南、山东、山西、江苏、安徽、浙江、湖南、云南、江西，其权重分别占比为0.0599、0.0635、0.0708、0.0588、0.0745、0.0666、0.0612、0.0561、0.575，31个省市的平均值为0.0414。中高质量区域仅有9个城市，将近三分之一的省市处于低质量或中低区域，说明我国社会民生发展存在着严重的不均衡。

2.旅游接待人次是社会民生的主要指标。高质量地区的旅游接待人次相对权重高，其权重均在0.048以上，超过全国65%的省市，西藏、青海、新疆等低质量省市皆在0.018以下，相差超过2倍以上；
人均收入、人均可支配收入与交通线里程，各省之间在权重之比上，差距较小。旅游接待人次一定程度上说明，省市的旅游市场的容量，在国家级森林康养基地的高质量发展中，更为侧重于旅游市场的选择。处理好人们不断增长的康养需求与如今森林康养产品和服务同质化供给之间的矛盾，是当前森林康养面对激烈的市场竞争，能够脱颖而出的重要课题。

(五)国家级森林康养基地高质量生态环保评价

1.国家级森林康养基地高质量生态空间分布呈现“小集聚，大分散”特征。高质量区域有青海、宁夏、江西、贵州、广西、云南，主要分布在西南地区，西北地区偶有分布，其权重分别为0.3265、0.3169、0.308、0.3066、0.3214、0.3162，31个省市的平均值为0.2682。低质量区域仅有黑龙江和湖北，权重为0.1524、0.1583，其余省市众数在0.2到0.3之间，这说明我国生态环保质量全国差距较小。

2.省市经济基础很大程度决定了生态环保质量高低。生态环保高质量地区经济规模总量不大，仅占到全国国民生产总值的比例低于10%，云南和贵州的第二产业比重较低，落后于第一产业和第三产业，所造成的污染相对较少，因此在环境方面上，两省权重分别为0.2289、0.2204，位于31个省市的上游；
而东北地区属于我国的重工业基地，即使如今经济发展有所下滑，其第二产业比重依然领先于其他两大产业，也造成了更多的污染物排放，黑龙江、吉林、辽宁，权重分别为0.1017、0.1999、0.1879，位于31个省市下游；
江苏、浙江、广东、福建东南沿海地区以轻工业和转口贸易为主，对环境污染较少。同时上述省市均位于沿海地区，空气湿度大且流动性好，有利于清除和净化污染物，从而使该地区具有了良好的生态环境质量。

(一)结论

本文对国家级森林康养基地利用平均最近邻、核密度、泰森指数探讨了空间分布，也运用熵值法进行了高质量水平的实证研究，主要结论如下：

1.国家级森林康养基地空间分布不均衡，整体上表现为“东密西疏，南多北少”的分布格局，华东地区呈面状分布，存在部分零星集聚。福建、安徽两省分布数量上位居前二。

2.国家级森林康养基地的平均最近邻指数为0.580806<1，理论最近邻距离为22.87km，实际最近邻距离为1328km。同时计算出Z=-8.295414，P=0.000。同时运用泰森多边形发现国家级森林康养基地在空间上在华东地区、华南地区和华中地区最为密集，表现为集聚分布，显著性较强。

3.国家级森林康养基地空间分布密度呈现着不同的分布特征，且具有明显差异。总体呈现大范围高密度集聚，局部出现小范围零星聚集。总体来说，高密度区域的地区皆是位于胡焕庸线东侧。

4.国家级森林康养基地高质量发展中，贡献率依次是生态环保、经济发展、资源禀赋、社会民生、创新发展，但是在地区间存在明显差异，主要表现为东高西低的分布特征，与国家级森林康养基地的数量布局具有相似性。城市经济基础、自然资源、旅游接待人才、第三产业活力与高校教职工数量是出现高质量发展分异的主要因素。

(二)展望

1.本文是基于可获取的最新一年的数据对国家级森林康养基地高质量水平进行评价，有利于在空间维度上掌握国家级森林康养基地的发展现状和影响因素。但是对于高质量发展的研究也需要从空间维度进一步研究，了解国家级森林康养基地的动态演变过程，因此今后可以引入时间维度，研究国家级森林康养基地高质量发展的时序变化，进一步发现国家级森林康养基地高质量发展的历史影响因素。

2.本文在数据的选择上，受限于统计数据的形式，尚未能够精确到康养领域，对实际国家级森林康养基地高质量发展水平具有一定误差，今后需要进一步加强。同时，国家级森林康养基地高质量发展具有多方面，本研究选取数据有限，可选用其他数据指标，更为广泛地展现国家级森林康养基地高质量发展水平。

3.实现森林康养高质量发展是践行金山银山就是绿水青山的重要路径。站在第二个一百年的新起点上，加强康养基地的建设与发展，提供更为健全的康养产品和服务，不断健全完善康养制度体系，推动康养产业高质量发展，满足人民群众持续增长的康养需求，是实现国家治理体系和治理能力现代化的有力举措。

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