中国旅游扶贫地空间分布格局及成因

朱磊+胡静+许贤棠+刘大均+王娟

摘要 旅游扶贫试点村是中国实施旅游扶贫的重要载体，是精准扶贫理念的集中体现。本研究以全国560个旅游扶贫试点村为研究样本，综合运用空间分析、相关性分析等方法探究了中国旅游扶贫地的空间分布格局和成因。研究表明：①试点村在地理空间上呈现凝聚型分布状态，地带间分布差异较小，西部分布稍多于东部，中部相对最少，与传统认知上的贫困村分布格局存在错位现象。②试点村系统分形特征明显，存在局部围绕贫困山区集聚的情况，空间分布上呈现不等概率分布状态，分形结构较为复杂。③试点村分布密度最大区域为燕山-太行山、罗霄山、沂蒙山和武夷山-南岭山区，其次为六盘山、秦巴山、武陵山、大别山和滇桂黔等山区，且大都高密度分布在各省区边缘和交界地带，呈现“大集聚、小分散”的空间分布格局。④中国旅游扶贫地的空间格局的形成主要原因有旅游资源禀赋、地形海拔高度、交通因素及政府政策导向四个方面。⑤优质的旅游资源禀赋、较高的地形海拔高度、落后的交通条件以及强有力的地方政策支持可以作为试点村的评选标准；并从空间上建议增加中西部试点村布点；对空间上集聚在贫困山区的试点村其旅游扶贫应注意保护性开发利用原生态的自然环境，深挖地域文化符号；各省区边缘和交界地带试点村应加强区域旅游合作。最后结合试点村的分布和致贫的原因，把试点村划分为资源利用不足型、山地环境制约型、交通区位非优型、政策支持欠缺型四种类型，从而提出针对不同类型试点村旅游扶贫路径。

关键词 旅游扶贫地；空间分布；成因分析

中图分类号 F590 文献标识码 A 文章编号 1002-2104（2016）11-0130-09 doi：10.3969/j.issn.1002-2104.2016.11.017

旅游扶贫是指在具有一定旅游资源条件、区位优势和市场基础的贫困地区，通过开发旅游带动整个地区经济发展、贫困群众脱贫致富的一种产业扶贫开发方式。与其它扶贫方式相比，旅游扶贫以其强大的市场优势、新兴的产业活力、强劲的造血功能和巨大的带动作用成为当前有效扶贫路径之一，并日益受到各界的广泛关注[1]。2015年5月，国务院扶贫办和国家旅游局联合开展了贫困村旅游扶贫试点工作，并发布了“贫困村旅游扶贫试点工作方案的通知”，其评选条件和评定标准是从全国扶贫开发重点县和集中连片特困地区贫困县、革命老区中选择具备一定条件的行政村，重点突出“政府引导、社会参与、贫困户受益”的试点要求和内容。这一工作的开展不仅明确了旅游扶贫的方向和载体，也为旅游精准化扶貧奠定了重要基石，由此中国旅游扶贫工作全面进入了一个崭新的阶段。因此对全国旅游扶贫试点村（以下简称试点村）进行研究具有重要的理论和现实意义。

旅游扶贫的研究一直以来都是国内外学者研究的热点问题。国外对旅游扶贫的相关研究关注较早，主要从旅游扶贫的概念阐述[2]、理论研究框架构建[3]、旅游扶贫的有效方式[4-5]等方面开展研究，近年来，国外学者更多的侧重于旅游扶贫的作用和旅游扶贫的效果方面的研究，如Lepp认为旅游扶贫可以促使区域经济效益和非经济效益的同时提升[6]、Leon指出旅游扶贫可以带动贫困地区的劳动力就业[7]，Ashley研究表明自然资源条件、市场的发达程度、商业的可行性以及相关的政策保障是影响旅游扶贫效果的重要因素[8]。目前国内学者对旅游扶贫的研究主要集中在旅游扶贫的影响要素[9-10]、旅游扶贫的战略[11]、模式与机制[12]、旅游扶贫的效应[13]、旅游扶贫效率[14]，以及旅游精准扶贫[15]、旅游扶贫中的信息化建设[16]等方面。总体来看，国内学者大多从管理学、经济学、旅游学等角度对旅游扶贫进行了研究，尚未从地理学的角度对旅游扶贫地进行系统研究，特别是从宏观尺度对中国旅游扶贫地的空间结构特征和形成机制研究鲜有涉及，鉴于此，本文运用空间分析法，以全国旅游扶贫试点村为研究对象，从空间结构的视角对我国旅游扶贫地的空间分布格局进行分析总结，并研究其分布成因，在此基础上提出旅游扶贫路径，旨在深化旅游扶贫的研究内容和方向，以期对我国旅游扶贫地的识别、评定及合理开发和保护提供思路，并为最终实现旅游精准扶贫提供一定的参考和借鉴。

1 数据来源与研究方法

1.1 数据来源

本文收集的全国旅游扶贫试点村数据主要来源于国务院扶贫办（www.cpad.gov.cn）和国家旅游局网站（www.cnta.gov.cn）。2015年5月25日由国务院扶贫办和国家旅游局联合评选出了560个国家旅游扶贫试点村，评选的范围涉及除香港、澳门、台湾外的所有省区。本研究以此作为研究数据样本，因为这些样本是我国旅游扶贫工作的试验田，是发挥旅游业扶贫富民作用的晴雨表，直接影响旅游“精准扶贫”战略实施。借助Google earth对全国560处试点村所在的地理坐标进行提取，再利用ArcGIS10.0将这些试点村以点状要素可视化的标注在中国地图上，得到试点村的空间分布图（见图1）。其中用于空间分析的数据采用国家基础地理信息系统数据库中1∶400万的全国矢量地图，景区数据来源于《2015年中国旅游景区发展报告》[17]，国家连片扶贫开发区数据资料来源于《中国农村扶贫开发纲要（2011—2020年）》[18]。

1.2 研究方法

选取如最邻近点指数、变异系数、地理集中指数、不平衡指数、网格维数值、核密度估计值等不同研究模型（见表1），并采用ArcGIS10.0空间分析工具和Excel软件对全国的旅游扶贫试点村的空间分布类型、空间分布均衡性、复杂性和空间分布密度等空间结构特征进行细致探讨，同时运用ArcGIS10.0矢量数据缓冲区、可视化表达和空间统计测算分析试点村空间分布格局的成因。

2 空间分布特征分析

2.1 空间分布类型

试点村在宏观上是以点状要素分布，点状要素通常有均匀、随机和凝聚三种空间分布类型，并可用最邻近指数进行判别。运用ArcGIS10.0工具进行测算，得出r1—=41.15 km，rE—=65.30 km。根据最邻近指数公式，得出R=0.63，由此可见平均实际最邻近距离和理论最邻近距离的比值R=0.63<1，这表明试点村在地理空间上呈现凝聚型分布状态。由于最邻近指数在测定点状目标空间分布类型在界定标准上还存在争议，故采用Voronoi多边形面积的变异系数法进一步检验以上结果。以560个试点村作为发生元，运用ArcGIS技术生成普通Voronoi多边形（见图2），并进一步计算得出560个多边形的平均面积S—为1.71，标准差σ为1.85，变异系数CV值为108.62%。根据Duyckaerts等人研究的不同的变异系数值所对应的点状目标的分布状态的研究结论进行判断[22]，可进一步验证试点村的空间分布为凝聚型状态。这一方面表明了试点村在空间上的关联程度较大，另一方面也说明试点村在旅游扶贫工作中可以进行资源共享，政策互惠，从而降低旅游开发成本，走区域旅游协同发展道路。这都很好诠释了国家在进行试点村的布点时，对旅游扶贫对象的精确定位，体现了精准扶贫战略中“扶持谁”的问题。

2.2 空间分布均衡性

根据表1中的公式，计算出全国旅游扶贫试点村的地理集中指数G=74.32，而远高于其在均匀分布状态下地理集中指数18.06，表明在省域尺度下，试点村的分布较为集中，各省区分布差异较大。再根据公式可测算出试点村的不平衡指数S=0.44，进一步验证了试点村分布是不均衡的。试点村主要集中在广东、福建、山东、贵州、山西、陕西、西藏、河北、甘肃，仅这9个省区的试点村就达到340个，占到全国试点村60.71%。其中试点村分布最多的是广东、其次是福建，这两个省区的试点村共有111个，约占到全国的19.82%；而北京、上海、天津、江苏等4个省区尚无试点村分布。进一步从三大地带分布来看，西部地区最多，有试点村224个，占全国总数的40.00%，东部地区次之，有试点村217个，占全国总数的38.75%，中部地区最少，有试点村119个，占全国总数的21.25%，试点村东西部分布差异较小。这与传统意义上的贫困村较多的分布在中西部存在明显错位现象。这也说明了旅游扶贫的地方政策支持作用明显，政府是旅游精准扶贫战略中“谁来扶”的问题关键，是旅游扶贫的主体。

2.3 空间分布复杂性

对旅游扶贫试点村运用分形理论中的网格维模型进行网格化分形状态分析，探究其空间分布的均衡性。在试点村的矢量化分布地图上放置一大小合适的矩形，该矩形区域可以涵盖全国560个试点村，可设该矩形区域的边长为1，分别将各边进行K等份，则矩形区域被划分成K2个表示点状目标在地理空间中相互邻近程度的地理指标。当R=1时，趋于随机型分布；当R>1时，趋于均匀型分布；当R<1时，趋于凝聚型分布。

分析点状目标在空間上的相对变化程度。当33%

式中：n为区域总数，Yi为各区域内试点村所占比重从大到小排序后第i位的累计百分比。

反映了试点村在区域内分布的均衡程度。若S=0，则平均分布在各区域中，若S=1，则全部集中在一个区域中，其中，S∈（0-1）。

式中：r=1/k为区域各边的分段数目，研究区域网格化后i为行号，j为列号，试点村占据的网格数为N（r）。若其分布具有无标度性，则有：N（r）∝r-a，容量维为α=D0。Nij为第i行，第j列的网格中试点村数量，全区域的试点村总数为N，Pij（r）= Nij/N。若其体系分形，则有：I（r）=I0-D1lnr，I0为常数，D1为信息维。

网格维数D反映区域试点村的均衡性，D值在0-2之间，越大表明分布越均衡，反之则集中；当D=2，表明区域试点村均匀分布；当D趋近于1，表明其有均匀集中到一条地理线的趋势；简单分形时，D1=D0，试点村系统在网格中等概率分布。

式中：f（x）为核密度估计值；kx-Xih为核函数；h>0为带宽；x-Xi表示估值点x到事件Xi处的距离。

反映一个核对周边的影响强度。f（x）值越大，表示点越密集，区域事件发生的概率越高。

小区域，随着K值不断变化，将有不同大小的网格会出现。先统计试点村所占的网格数N（r），再统计每个网格中所包含的试点村的个数Nij，并计算出概率Pij（r），最后根据网格维的计算公式测出相对应的N（r）和I（r）（见表2）。把计算得到的不同坐标点（N（r），K）和（I（r），K）在Excel中绘成双对数散点图，再进一步对点进行拟合回归，即可获得试点村的容量维数值D0和信息维数值D1。

由图3可知，试点村的空间分布的无标度区间宽大（测定系数为0.995 5），由此可见试点村系统分形特征明显，容量维数值D0=1.526 7，接近于2，说明试点村在全国空间尺度范围内分布相对比较均衡，除了北京、上海、天津、江苏等经济发达地区没有分布以外，其他省域都有分布，这也进一步反映出了国家在布局和建设试点村时政策导向明显，既考虑了各地区的实际情况，也兼顾了欠发达地区之间的均衡，旨在充分发挥旅游扶贫的杠杆作用，真正实现精准扶贫。但由于信息维D1=0.746 4（测定系数为0.965 7），远远小于容量维数值，这反映区内分形体在系统中可能存在局部围绕贫困山区集聚的情况，或因地区的经济社会发展水平和旅游资源本底条件不同，空间分布上呈现不等概率分布状态，分形结构较为复杂。

2.4 空间分布密度

对全国560个旅游扶贫试点村进行核密度分析，生成试点村的核密度分布图（见图4）。研究表明，我国旅游扶贫试点村分布形成了以燕山-太行山、罗霄山、沂蒙山和武夷山-南岭山区周围为主核心的高密度分布地区；以沿六盘山、秦巴山、武陵山、大别山和滇桂黔山区等周边分布的次核心分布地带，总体围绕我国主要山区呈现出“大集聚、小分散”的分布格局。由于这些山区交通等基础设施较为落后，与外界的物质和能量交换较少，信息等资源获取较难，客观上阻碍了这些地区的经济社会发展；然而正是由于这些区域大多可进入性较差，一定程度上则保护了该地区的旅游资源和生态环境，使得这些地区的旅游资源品质更加优良，乡村生态环境更加优美，形成较强的旅游吸引力和卖点，助推旅游扶贫精准施策、精准推进、精准落地。从各省区的试点村分布位置来看，基本高密度分布于各省区的边缘和交界地带，这些地带多属于各省经济发展薄弱区，是省域物质能量交换的空心地带，经济欠发达，居民较为贫困。此外，还有些试点村集中分布在西藏、新疆和甘肃等经济社会发展较为缓慢以及贫困县域较多的西部省区，其分布的主要因为是这些地区旅游资源也较为丰富，对旅游者有较强的旅游吸引力，以旅游作为扶贫的突破口较为可行。

3 空间分布格局的成因

3.1 资源禀赋

旅游资源是旅旅游扶贫的基石，试点村普遍处于具有良好旅游资源条件的优选区域。我国旅游资源禀赋多是以不同等级形式的旅游景区体现，以全国A级旅游景区中心为圆心，选择5—50 km等间隔不同的缓冲半径建立基于A级旅游景区缓冲区，得出在距A级旅游景区5 km缓冲范围内有84个试点村，在30 km缓冲范围内有试点村420个，已超过总数的一半以上，占到总数的75.00%，在50 km缓冲范围内有试点村508个，占总数的90.71%。5—30 km范围内的缓冲半径每增加1 km，试点村约增加14个，30—50 km范围内的缓冲半径每增加1 km，试点村约增加4个。由此可见，试点村和旅游景区分布上存在天然的共生关系，试点村周围蕴藏着丰富的旅游资源。许多旅游景区在开发过程中，悄然无息的带动着试点村的发展，使原住民得到收益，可以形成开发一个景区带动一片试点村的杠杆效应，而试点村发展乡村旅游吸引游客创造扶贫价值的同时，也必然会促进景区的发展，彼此之间将会形成良性互动关系，发挥巨大的旅游乘数效应。当然，景区和试点村的分布也并非完全耦合，在西藏和新疆等偏远的西部边疆地区景区分布相对较少，但也有一定的试点村分布，主要因为边疆地区具有特色的风土民情、边疆塞外风光等本身也是旅游吸引物，可以进行旅游开发，作为贫困区域脱贫致富的有效途径。

3.2 地形因素

地形地貌不僅作为一种独立的自然地理要素成为试点村布局的立地基础[23]，同时对该区域的景观环境产生较大的影响，进而对交通建设，文化交流、社会发展产生一定的抑制作用。将试点村空间分布图和全国地形高程图进行叠加（见图5-a）。提取每个试点村的所对应的高程值，研究发现在海拔200 m以上的试点村共有446个，占试点村总数的83.21%，其中海拔500 m以上试点村308个，占总数的55.00%，1 000 m以上试点村204个，占总数的36.43%，再对不同高程值和试点村分布数量在Spss中进行相关性分析，得出两者的Pearson系数为0.864，且显著性检验通过，可知试点村的分布和地形有着较强的相关性。从图中可以看出试点村主要分布在海拔较高的山地和高原地区，如燕山-太行山、罗霄山、沂蒙山、六盘山、秦巴山、武陵山、大别山和武夷山-南岭山区等，在青藏高原、云贵高原、内蒙古高原和黄土高原地区也有所涉及，山地和高原地区生态环境优美，环境相对独立，受外界的干扰较少，在历史长河的独立演化中形成了独具特色的民俗文化，且社会经济发展较为落后，这些都为试点村的分布创造了条件，为其开展旅游扶贫提供了优越的资源本底。但其生态环境也相对脆弱，在旅游开发时要注意保护。

3.3 交通因素

旅游扶贫试点村一般受地形条件影响，通常离城区交通主干道较远，交通十分落后，可进入性较差。在ArcGIS10.0中用矢量数据缓冲区分析工具探究试点村和不同等级城市和交通主干道之间的相互关系。根据已有学者的研究成果可知省会城市和地级市对其周边区域的辐射范围分别为100 km和50 km，因此取两者缓冲半径分别取100 km和50 km[24]。经测算在以省会城市100 km半径缓冲区范围内共有试点村66个，占试点村总数的11.79%（见图5-b），以地级市50 km半径缓冲区范围内共有试点村186个，占总数的33.21%（见图5-c）。这进一步说明了试点村主要分布在离城市较远的偏僻村落，与城市现代化的高铁、飞机等交通基础设施共享程度较低。

以国道为轴线，分别选取15 km和40 km的缓冲半径（按照游客骑行和自驾到主要交通道路1小时车程以内距离即15 km和40 km，作为可获得较强旅游体验为标准），经测算在以国道15 km的缓冲半径范围内共有试点村71个，占试点村总数的12.68%（见图5-d）；以国道40 km的缓冲半径范围内共有试点村163个，占总数的29.11%（见图5-e）。这表明试点村分布离交通主干道较远，可进入性较差。正是由于其交通条件较为落后，与外界交流甚少，从而保存了相对原生态的自然风光和环境，培育了极具地域文化特色的风土民情，这些都是旅游开发中极具吸引力的要素，是旅游发展的原动力。但需要指出的是，交通落后是制约贫困地区社会经济发展的主要因素之一，良好的可进入性是试点村进行旅游扶贫成功的关键，试点村必须破除其交通瓶颈，提高可进入性，为试点村旅游业全面快速驱动创造条件，并最终带动旅游各要素的联动发展，实现脱贫致富。

3.4 政策导向

试点村在全国范围内的分布格局中具有较强的区域集中性，主要分布在旅游资源较好的山区以及经济社会发展较落后的贫困地区，充分说明了国家旅游扶贫的政策导向性较为明显。2011年国务院出台的《中国农村扶贫开发纲要（2011—2020年）》，提出将六盘山区、秦巴山区、武陵山区、乌蒙山区、滇桂黔石漠化区、燕山-太行山区、吕梁山区、大别山区、罗霄山区等14个连片特困地区作为未来扶贫开发的主战场[18]。

由图4可知沂蒙山区、武夷山-南岭山区分布的试点村较多，故提取这两个地区和十四个连片特困地区所包含的各县市的矢量数据，在ArcGIS10.0中进行可视化处理并与试点村分布图进行叠加分析（见图5-f），统计测算得出沂蒙山区、武夷山-南岭山区和十四个连片特困地区分布的试点村共438个，占试点村总数的78.21%，其中十四个连片特困地区分布的试点村共328个，占总数的58.57%，由此可见试点村分布集中在全国十四个连片特困地区，和国家扶贫主要区域分布耦合性较强。而沂蒙山区、武夷山-南岭山区主要涉及山东、广东、福建等省区的山区，虽不是连片特困地区，但在不考虑省域差异的情况下，其经济发展水平在省内相对落后[25]，且该区域旅游资源丰富，地方政府对旅游发展较为重视，旅游扶贫工作启动较早，故试点村分布数量也较多。旅游扶贫工作是一项综合性、系统性工程，需要投入大量人力、物力、财力等，各级政府除了做好试点村的遴选以外，还有在政策上给予全方位支持，在试点村的基础设施、旅游服务设施建设上要加大力度投入，并在旅游规划、开发和管理上给予一定的智力支持，充分发挥好旅游扶贫的造血功能。

4 主要结论与政策建议

4.1 主要结论

以全国560个旅游扶贫试点村为研究对象，运用不同空间分析方法对试点村的空间分布特征及其影响因素做了分析，得到如下主要结论：

（1）试点村在地理空间上整体呈现凝聚型分布状态，分布较为集中，具有典型的非均衡性：地带间分布差异较小，西部分布稍多于东部，中部相对最少，与传统认知上的贫困村分布格局存在明显错位现象；省区间差异较大，试点村主要位于经济欠发达的西部省区，但在广东、福建、山东三省亦有较多数量的分布。

（2）试点村系统分形特征明显，区内分形体在系统中存在局部围绕贫困山区集聚的情况，或因地区的经济社会发展水平和旅游资源本底条件不同，空间分布上呈现不等概率分布状态，分形结构较为复杂。

（3）试点村分布密度最大区域为燕山-太行山、罗霄山、沂蒙山和武夷山-南岭山区，其次为六盘山、秦巴山、武陵山、大别山和滇桂黔等山区，呈现“大集聚、小分散”的空间分布格局，从各省区的试点村分布位置来看，试点村大都高密度分布在各省区的边缘和交界地带。

（4）中国旅游扶贫地的空间分布格局成因较为复杂多样，概而述之，既有旅游资源禀赋、地形海拔高度的先天条件影响，也有区域交通环境的后天因素制约，以及政府政策导向的积极作用。

4.2 政策建议

依据上述研究结论，可进一步丰富我国精准扶贫政策制定的理论依据，对中国旅游扶贫地的识别评定、有针对性开展精准扶贫工作提供有益的政策取向与实践路径。

4.2.1 完善试点村的识别评定标准

结合已评选出的试点村的空间格局及成因分析，试点村不仅分布在传统意义上的老少边穷地区，也存在于沿海广东、福建、山东等经济发达省区腹地，试点村旅游扶贫的目的是为了消除贫困，应该在资源较好的贫困地区集中布点。因此目前本身的评选标准有一定局限，试点村的识别评定标准应在明确已有的“全国扶贫开发重点县和集中连片特困地区贫困县、革命老区”这一评选范围的基础上，进一步明确和完善试点村的评选标准，可尝试将优质的旅游资源禀赋、较高的地形海拔高度、落后的交通条件以及强有力的地方政策支持作为试点村的重要评选依据，由此突破原先评选范围的人为因素干扰，增强试点村旅游扶贫的精准性和科学性。

4.2.2 探索试点村的旅游扶贫路径

试点村的评定与建设是体现旅游精准扶贫战略中“怎么扶”的重要举措之一。为做到扶贫到位、脱贫见效，应切实有效的提高旅游扶贫“精准度”。

首先应结合试点村在三大地带分布特征与传统认知上的贫困村分布格局存在一定错位的情况，今后要加大向中西部贫困地区政策倾斜，增加其试点村布点数量。

其次，根据大多试点村局部围绕生态环境优美，环境相对独立的贫困山区集聚情形，保护性开发利用原生态的自然环境，深入挖掘极具代表性的地域文化符号，开发特色旅游产品，增强试点村的旅游吸引力和竞争力。如武陵山区的试点村旅游产品开发应融入土家族、苗族和侗族聚居区的文化景观，沂蒙山应充分发挥红色文化和戏曲文化，打造精品旅游线路；武夷山区应利用所特有的茶文化、闽南文化，创新旅游产品内核等。

三是对于高密度分布在各省区边缘和交界地带试点村，要以旅游业为纽带，加快人流、物流、资金流在彼此间的交换，相关政府部门应加强政策协调，资源共享，为旅游扶贫开发降低成本，促进试点村旅游协同发展。

最后，可依照试点村分布格局的成因分析，进一步剖析试点村致贫的主要原因，划定相应的类型，并针对不同类型，分类指导开发建设：①资源利用不足型，应深蕴文化内涵、创新开发模式，注重与周边景区联动开发，充分吸收其“溢出效应”；②山地环境制约型，可按照不同海拔高度的山地特点确立旅游扶贫重点[26]，如对3 500 m以上的高山试点村，旅游扶贫要充分考虑旅游开发成本，采取“易地扶贫搬迁”模式，保留其原来生活环境，作为旅游体验观光、极限运动载体；1 000—3 500 m范围内的中山试点村应注重山地本身资源特色，开发山地养生、滑草场等特色旅游项目。海拔低于1 000 m的低山试点村，则可开发农家乐、农业采摘园、特色花卉及中草药种植等旅游项目；③交通区位非优型，应加大公路、铁路、水路等交通基础设施建设，增加内外连接线路，重点提高可进入性，为旅游扶贫创造良好的发展环境；④政策支持欠缺型，在已有旅游扶贫政策的基础上，进一步在试点村的旅游规划、资金投入、金融政策和人员培训上给予一定的政策倾斜和扶持。当然，试点村的类型并非单一，可能交叉和综合，这就需要扶贫主体在开展旅游扶贫工作时对试点村做科学全面的分析，因地制宜进行旅游开发。

旅游扶貧试点村是我国实施旅游扶贫的重要载体，是精准扶贫“到村、到户、到人”理念的集中体现，是促进贫困地区社会经济发展的有效支点。未来，试点村应以旅游为引领，有效实现贫困地区一二三产业融合发展，使旅游业真正成为“精准扶贫”的先行者，提升贫困居民获得旅游收益的途径和能力，为其创设更多更好的发展机会，最终使参与旅游发展的贫困地区和贫困人口成为“精准脱贫”的实践者和受益者。在此基础上，需要进一步探讨不同区域尺度下的试点村“旅游精准扶贫、精准脱贫”的具体路径和模式，对试点村的旅游扶贫效果测度与跟踪监测研究也将是下一步研究的重点。

（编辑：刘呈庆）

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