“丝绸之路经济带”5A级旅游景区数据来源于中华人民共和国文化和旅游部官方网站，3A和4A级旅游景区数据主要来源于“丝绸之路经济带”各省(自治区、直辖市)的文化和旅游发展委员会官方网站(数据截至到2020年12月1日). 各个省份国民生产总值(GDP)数据、常住人口数、旅游接待人次数、人年末铁路、公路、高速公路数据主要来源于2019年全国统计年鉴.

运用最邻近点指数来分析“丝绸之路经济带”高级别旅游景区空间分布类型，其公式为^[19]：

式中：r_i为实际最邻近距离；r_e为理论最邻近距离；A为研究区面积；n为“丝绸之路经济带”高级别旅游景区数目；r为每个点与其最邻近点之间的距离；R为最邻近点指数；D为点密度. 当R=1时，为随机型；当R>1时，为均匀型；当R < 1时，为凝聚型.

运用核密度分析来研究“丝绸之路经济带”高级别旅游景区的分布密度及其局部特征，其公式为^[20]：

式中：R_h(s)为R在某一点s处核密度估计；n为待估高级别旅游景区数目；h为半径范围内第i处高级别旅游景区位置；s为高级别旅游景区位置；s_i为落在以s为圆心内的高级别旅游景区.

采用地理集中指数来分析“丝绸之路经济带”高级别旅游景区在空间分布上的集中程度，其公式为^[12]：

式中：G为地理集中指数；x_i为第i个省份的3A级及以上高级别旅游景区数；T为3A级及以上高级别旅游景区总数；n为研究区域省份总数.

不平衡指数可以反映研究对象在不同层级或不同区域内分布的齐全程度或均衡程度^[19]，本文用其衡量“丝绸之路经济带”高级别旅游景区在各个地区的分布均衡情况. 不平衡指数采用罗伦兹曲线中计算集中指数的公式^[21]：

式中：n为研究区域省份区总数；Y_i为第i位的累计百分比；S取值在0~1之间，当S=0时，表明“丝绸之路经济带”高级别旅游景区平均分布于各个省份；当S=1时，表明“丝绸之路经济带”3A级及以上高级别旅游景区集中分布于某个省份.

引入旅游资源丰裕度指数来衡量“丝绸之路经济带”高级别旅游景区的数量和质量. 本文以文化和旅游部评定的A级旅游景区数量为基础，分别赋予不同级别A级旅游景区以不同权重，加总后与旅游资源赋存区域的辖区面积之比，即为旅游资源丰裕度指数，表示为^[22]：

式中：F为旅游资源丰裕度指数；S为旅游资源赋存区域的辖区面积；R₅，R₄和R₃分别表示5A，4A和3A旅游景区的数量；9，8.5和7.5分别为5A，4A和3A级旅游景区的权重. 依据《〈旅游景区质量等级评定与划分〉国家标准评定细则》，不同级别A级旅游景区的权重赋值不同.

地理探测器可以有效探测不同地理影响因素以及它们相互作用下对高级别旅游景区空间分布的影响，以检验影响因子空间分布在多大程度上解释了高级别旅游景区的空间分布，检测两者之间的空间一致性，其公式为^[23-24]：

式中：h=1，2，3，…，L为变量Y或因子X的封层；N_h和N分别为层h和全区的单元数；σ_h²和σ²分别为层h和全区Y值的方差. 本文以“丝绸之路经济带”高级别旅游景区数为因变量Y，以旅游市场条件下的地区生产总值、常住人口数、旅游接待人次数、年末铁路、公路和高速公路运输线路长度为自变量X. q的取值范围为[0, 1]，q值越大，X因素对高级别旅游景区数的影响强度越大.

借助Arc GIS 10.2下的平均最邻近工具计算“丝绸之路经济带”整体最邻近指数和各省份最邻近指数，结果见表 1. 由表 1可知，“丝绸之路经济带”和经济带内9省(自治区、直辖市)高级别旅游景区观测最邻近距离均小于理论最邻近距离，R值小于1，均呈凝聚分布，但“丝绸之路经济带”整体与各省份之间凝聚分布存在着一定差异. 重庆、陕西、云南、四川4省(直辖市)凝聚程度较低，趋向随机分布；新疆、青海2省(自治区)凝聚程度较高，形成以乌鲁木齐、西宁等省会城市为核心的凝聚区；“丝绸之路经济带”高级别旅游景区空间分布相对均衡.

由表 2可知，从数量上可以看出，“丝绸之路经济带”高级别旅游景区主要集中于四川(604个)、广西(544个)、陕西(415个)3省(自治区)，从区域分布密度来看，“丝绸之路经济带”高级别旅游景区呈“东密西疏”的分布状态. 四川、广西、陕西、重庆4省(自治区、直辖市)高级别旅游景区占到了整个区域的63.29%，而面积仅占整个区域的23.63%，分布密度为万平方千米17.25个；新疆、甘肃、宁夏、青海、云南5省(自治区)的面积占整个区域的76.37%，但高级别旅游景区数仅占整个区域的36.71%，分布密度迅速下降到万平方千米3.10个.

从省域分布密度来看，整个区域的高级别旅游景区分布密度为万平方千米6.44个，四川、广西、陕西、云南、重庆、宁夏6省(自治区、直辖市)的高级别旅游景区分布密度均高于整个区域的平均分布密度，分别为万平方千米12.43个、万平方千米22.90个、万平方千米20.18个、万平方千米6.85个、万平方千米22.09个、万平方千米10.39个；而新疆、甘肃、青海3省(自治区)的高级别旅游景区分布密度均低于整个区域的平均分布密度，分别为万平方千米2.04个、万平方千米5.80个、万平方千米1.22个.

借助ArcGIS 10.2软件对“丝绸之路经济带”高级别旅游景区进行核密度分析，绘制高级别旅游景区核密度分析图(图 1). “丝绸之路经济带”高级别旅游景区在陕西形成高密度核心，在四川、重庆、广西3省(市)形成次密度核心，其他省份密度较低.

运用地理集中指数对“丝绸之路经济带”高级别旅游景区空间集中程度进行分析发现，“丝绸之路经济带”高级别旅游景区总数T=2 757，研究区域省(自治区、直辖市)总数n=9，各个省(自治区、直辖市)高级别旅游景区数量见表 2. 通过计算得到“丝绸之路经济带”高级别旅游景区地理集中指数G为38.5，其分布较为分散. 若高级别旅游景区均匀分布于各个省(自治区、直辖市)，每个省(自治区、直辖市)有高级别旅游景区306.3个，得到G₀为33.3，G=38.5>G₀=33.3，说明“丝绸之路经济带”高级别旅游景区在省域空间分布较为集中.

“丝绸之路经济带”各省份高级别旅游景区个数、所占百分比和累计百分比如表 3，绘制的“丝绸之路经济带”各省份高级别旅游景区罗伦兹曲线图见图 2. 从省域上看，高级别景区主要分布在四川(21.91%)、广西(19.73%)、陕西(15.05%)3个省(自治区)，其高级别旅游景区数量占到“丝绸之路经济带”高级别旅游景区数量的56.69%，而重庆、青海、宁夏3个省(自治区、直辖市)仅占总体的12.29%，表现出在省域分布上极不均衡的特点. 根据公式(4)计算出“丝绸之路经济带”高级别旅游景区的不平衡指数为0.37，说明“丝绸之路经济带”高级别旅游景区空间分布不均衡.

“丝绸之路经济带”高级别旅游景区表现出集中且不均衡的空间分布特征，引入旅游资源丰裕度指数和波士顿矩阵可以直观反映“丝绸之路经济带”各省区高级别旅游景区在整个区域的发展状况. 本文将波士顿矩阵进行变形，用旅游资源丰裕度指数代替市场增长率，用高级别旅游景区数代替相对市场份额，结果如图 3所示.

根据变形后的波士顿矩阵模型可知，四川、陕西、广西3省(自治区)的旅游资源丰裕度指数和高级别旅游景区数都较高，属于明星型省份. 青海、宁夏、甘肃、云南4省(自治区)的旅游资源丰裕度指数和高级别旅游景区数均较低，属于瘦狗型省份. 重庆旅游资源丰裕度指数较高但高级别旅游景区数较低，属于金牛型省份. 新疆旅游资源丰裕度指数较低但高级别旅游景区数较多，属于问题型省份.

旅游景区空间分布是在自然要素和人文要素的共同作用下形成的，且旅游景区空间分布于不同要素之间、同一要素与不同旅游景区之间的关联性存在着较大的差异^[25]. 结合已有学者对旅游景区空间分布影响因素的研究，根据“丝绸之路经济带”的实际情况，结合唐承财^[4]等的研究思路，本文从自然因素、旅游市场条件、旅游资源禀赋3个角度对“丝绸之路经济带”高级别旅游景区空间分布影响因素进行分析.

旅游资源禀赋是区域旅游发展的基础^[4]，并在一定程度上决定着旅游景区的发展质量和竞争力. 本文引入世界自然遗产、国家森林公园、国家湿地公园、国家地质公园、国家级自然保护区和国家风景名胜区来表示“丝绸之路经济带”自然资源禀赋状况；引入世界文化遗产、全国重点文物保护单位、中国历史文化名城和中国传统村落来表示“丝绸之路经济带”人文旅游资源禀赋状况(表 4). 可见，“丝绸之路经济带”拥有丰富的自然旅游资源和人文旅游资源，这为旅游景区创建提供充足的物质基础，即优质旅游资源分布较多的省份，同样也是高级别旅游景区较为集中的省份.

借助ArcGIS 10.2软件，对“丝绸之路经济带”主要河流进行10 km，20 km，30 km缓冲区分析，如图 4所示. 由此可知，30 km缓冲区内有高级别旅游景区216个，20 km缓冲区内有高级别旅游景区566个，10 km缓冲区内有高级别旅游景区1 804个，分别占“丝绸之路经济带”高级别旅游景区数的7.83%，20.53%，65.43%. 可见，水系对高级别旅游景区分布具有一定的制约作用. 整体而言，“丝绸之路经济带”高级别旅游景区主要分布在水系10~30 km之间，且表现出随距离递减的规律.

地形地貌是旅游景区的骨架，起伏的地形使旅游景区具有层次感，提升了旅游景区的美学价值^[3]. 借助ArcGIS 10.2软件将“丝绸之路经济带”高级别景区分布图与“丝绸之路经济带”地形图叠加得到图 5. 可以看出，“丝绸之路经济带”高级别旅游景区主要分布于地势相对较低的广西、四川、陕西、重庆4省(自治区、直辖市). “丝绸之路经济带”位于我国地势第一、二阶梯的过渡地带，山地、平原、盆地、高原交错分布，形成丰富的旅游资源. 依托湖泊、河流形成天然的自然旅游资源；依托地形地貌与湖泊河流组合形成空间流动感较强的高品质旅游资源. 在人文旅游资源方面，不仅有红色旅游资源、文化旅游资源，而且有很多少数民族特色村寨，民俗旅游资源丰富，也是文人墨客集聚的地方，古遗迹遗址类旅游资源丰富. 该区域丰富的人文旅游资源和优质的自然旅游资源为旅游景区的开创提供了优良的物质载体.

地区生产总值、常住人口数、旅游接待人次数、年末铁路、公路和高速公路运输线路长度能在一定程度上客观反映旅游地的实际旅游需求情况、旅游客源市场发展潜力、旅游交通状况和社会经济发展状况. 因此，本文选择地区生产总值、旅游地常住人口数、旅游接待人次数、年末铁路、公路和高速公路通车里程构成衡量旅游地旅游市场条件的指标体系，利用SPSS 25.0对影响因素进行相关性分析，并运用地理探测器探测各因素的影响强度. 如表 5所示，地区生产总值、旅游地常住人口数、旅游接待人次数、年末铁路、公路和高速公路通车里程均对高级别旅游景区分布有显著正向影响，其中高速公路通车里程的相关性系数和探测值分别为0.922和0.837，影响强度最大.

① 在社会经济条件中，生产要素和商品服务的供应能力对旅游景区的发展规模、发展层次以及管理能力产生一定的制约作用^[26]，是影响旅游景区空间布局的重要条件. GDP的相关性系数和探测值分别为0.800和0.728，表明区域经济发展水平对“丝绸之路经济带”高级别旅游景区空间分布产生强影响. ②旅游地常住人口数的相关性系数和探测值分别为0.876和0.823，表明旅游地常住人口数对“丝绸之路经济带”高级别旅游景区空间分布产生强影响. 人们旅游需求日趋强烈，大众旅游时代的到来，旅游日益成为满足新时代人们日益增长的美好生活需求的重要选项. 旅游者趋向于到离家比较近的地方进行旅游活动，旅游地及周边地区居民成为旅游景区的重要客源，对旅游景区发展产生较强影响. ③旅游接待人次数的相关性系数和探测值分别为0.704和0.678，表明旅游市场需求能够对“丝绸之路经济带”高级别旅游景区空间分布产生较强影响. 旅游需求能够对旅游景区的建立和发展产生刺激作用；相反，旅游景区的建立和发展是旅游需求产生的重要拉力. 两者相辅相成，共同作用于旅游业的发展. ④旅游活动在空间上的流动性离不开交通网络的构建和完善，旅游客源地与旅游目的地中各要素的流通速度会受到旅游交通网络通达度的制约^[27]，即旅游交通网络通达度越高，要素流通速度越快；旅游交通网络通达度越低，要素流通速度越慢，直接影响旅游者的决策行为. 铁路和公路是交通网络的重要组成部分，其建设程度直接影响旅游交通网络通达度. 铁路、公路和高速公路的探测值分别为0.719，0.528，0.837，表明区域交通条件会对“丝绸之路经济带”高级别旅游景区空间分布产生较强影响，受高速公路的影响程度最强.

1) 在空间分布类型上，“丝绸之路经济带”高级别旅游景区分布属于凝聚型.

2) 在空间分布特征上，“丝绸之路经济带”高级别旅游景区主要分布在四川、广西和陕西3省(自治区)，这3省(自治区)高级别旅游景区数占总体的56.69%，而重庆、青海、宁夏3省(自治区、直辖市)仅占总体的12.29%，高级别旅游景区分布不均衡；“丝绸之路经济带”各省份高级别旅游景区分布密度存在显著差异，在陕西形成高密度核心，在四川、重庆、广西3省(自治区、直辖市)形成次密度核心，其他省份密度较低.

3) 在发展状况上，四川、陕西、广西3省(自治区)属于明星型省份，青海、宁夏、甘肃、云南4省(自治区)属于瘦狗型省份，重庆属于金牛型省份，新疆属于问题型省份. 除四川、陕西、广西3省(自治区)外，其他省份向明星省份转换的潜力较大，表明“丝绸之路经济带”高级别旅游景区协同高质量发展提升空间较大.

4) 旅游资源禀赋、自然因素和旅游市场条件中的地区生产总值、旅游地常住人口数、旅游接待人次数、交通网络通达度都会对“丝绸之路经济带”高级别旅游景区分布产生影响，而高级别旅游景区分布更易受到社会经济条件、旅游地常住人口数和高速公路通车里程数的影响.

本文仅对“丝绸之路经济带”高级别旅游景区分布特征和影响因素进行了研究，未对低级别旅游景区分布特征和影响因素的研究. 目前对“丝绸之路经济带”旅游的研究相对较少，如何将“丝绸之路经济带”打造成国际性黄金旅游带有待进一步探究.