竇思敏 馬仁鋒

（寧波大學(xué)地理與空間信息技術(shù)系 浙江寧波 315211）

引言

旅游業(yè)發(fā)展對于構(gòu)建我國現(xiàn)代服務(wù)經(jīng)濟體系具有重要意義，也是我國經(jīng)濟社會結(jié)構(gòu)調(diào)整的重要力量（張輝、范榮廷，2017）?；A(chǔ)設(shè)施指城市可利用的各種設(shè)施及質(zhì)量，是旅游業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)條件，發(fā)達的旅游產(chǎn)業(yè)需要高水平基礎(chǔ)設(shè)施與之協(xié)調(diào)（李瑤亭，2013）。與時俱進的中國旅游，表現(xiàn)出旅游與公共服務(wù)相互促進、日臻完善，城市綜合發(fā)展與旅游地/旅游景區(qū)建設(shè)相互促進、相得益彰的特點（肖洪根，2018）。

學(xué)界研究不同尺度下的旅游業(yè)發(fā)展、旅游競爭力時均提到了旅游業(yè)對基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展的依賴性：①全球和國際尺度下，旅游業(yè)競爭力的核心影響要素主要包括國家競爭力、旅游生產(chǎn)要素狀況、國內(nèi)旅游需求、旅游相關(guān)產(chǎn)業(yè)狀況、旅游企業(yè)狀況等，其中基礎(chǔ)設(shè)施貢獻度顯著。世界經(jīng)濟論壇所建立的指標體系涉及各國的旅游政策、旅游商務(wù)環(huán)境、基礎(chǔ)設(shè)施情況，并指出影響一個國家旅游吸引力強弱的因素中有一項為基礎(chǔ)設(shè)施完善度（王詩理、汪嫦，2012）。Crouch 和Ritchie（1999）等是較早進行旅游國際競爭力研究的學(xué)者，他們構(gòu)建了旅游競爭力概念模型，認為支持性要素與資源在五大影響因素（宏觀和微觀環(huán)境、核心旅游資源和吸引物、支持性要素和資源、目的地管理、限制性和放大性因素）中排名第三；Heath（2003）研究認為旅游設(shè)施是使旅游地具有競爭力的根基；黎潔、趙西萍（1999）根據(jù)波特國家鉆石模型認為國家旅游競爭力影響因素中有專門要素，其中包含了特殊基礎(chǔ)設(shè)施。②省域和城市層面，旅游業(yè)競爭力的核心影響要素包括城市發(fā)展、基礎(chǔ)設(shè)施、旅游資源稟賦、旅游宣傳能力等，這一尺度下將基礎(chǔ)設(shè)施納入指標體系的學(xué)者相較全球與國際尺度下更多，如：Vengesayi（2003）認為旅游者和旅游設(shè)施經(jīng)營者的投入對提升其城市旅游業(yè)競爭優(yōu)勢都極為必要；王娟（2006）認為省域旅游業(yè)競爭力需要考慮支持競爭力，這其中包含了相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施；丁蕾、吳小根和丁潔（2006）從軟硬特征上構(gòu)建了城市旅游競爭力指標體系，其中硬競爭力包含了設(shè)施競爭力；江海旭（2014）建立三級濱海城市旅游競爭力指標體系時將城市旅游基礎(chǔ)設(shè)施競爭力作為二級指標，主要統(tǒng)計醫(yī)院床位數(shù)、星級賓館數(shù)、國家A級景區(qū)等8項三級指標；蒲雪芹（2008）建立的城市旅游競爭力評價體系中考量了游客對城市基礎(chǔ)設(shè)施的滿意度；郝秀琴（2014）指出旅游業(yè)發(fā)展與公路里程關(guān)聯(lián)度高于鐵路營業(yè)里程。可見，隨著研究尺度的變化，影響旅游業(yè)競爭力的因素也發(fā)生變化，在全球與省域/城市間差別較大，但都肯定了基礎(chǔ)設(shè)施這一因子的重要性。

學(xué)界較為重視環(huán)渤海地區(qū)旅游業(yè)發(fā)展（周鳳杰、張愛平、馬楠，2012）、空間差異（張愛平，2012；馬仁鋒、倪欣欣、張文忠等，2015）等方面的探究，相關(guān)研究已經(jīng)定性預(yù)見環(huán)渤海地區(qū)城市基礎(chǔ)設(shè)施對旅游業(yè)發(fā)展的影響，但是未能定量分析城市尺度下旅游業(yè)和旅游基礎(chǔ)設(shè)施的空間差異及其關(guān)系。為此，本文綜合運用熵值法、灰色關(guān)聯(lián)度法、空間自相關(guān)分析法定量研究旅游業(yè)、基礎(chǔ)設(shè)施的空間格局及兩者關(guān)系，評估旅游業(yè)對城市基礎(chǔ)設(shè)施的依賴性及其空間特征。

一、理論分析、研究區(qū)域及方法

1. 城市旅游業(yè)與基礎(chǔ)設(shè)施相關(guān)性理論分析

基礎(chǔ)設(shè)施是旅游業(yè)的必要供給條件，而我國的基礎(chǔ)設(shè)施現(xiàn)狀還存在較大不足，如部分地區(qū)交通落后、服務(wù)設(shè)施水平低、旅游景點設(shè)施配置不足等。波特提出了著名的“鉆石模型”，認為競爭力包括六大要素，對應(yīng)到旅游業(yè)中即市場需求、旅游生產(chǎn)要素、旅游企業(yè)戰(zhàn)略結(jié)構(gòu)及競爭、旅游相關(guān)及支持產(chǎn)業(yè)、政府政策、機會等?；A(chǔ)設(shè)施作為旅游業(yè)的相關(guān)及支持產(chǎn)業(yè)要素，其優(yōu)化有助于增加旅游產(chǎn)品的市場需求，從而促進當?shù)芈糜纹髽I(yè)的崛起，帶動生產(chǎn)要素結(jié)構(gòu)的變化，在與其他要素的相互作用下逐步提高旅游業(yè)的產(chǎn)業(yè)效益。

從地理學(xué)的空間角度看，城市基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)優(yōu)化了旅游空間的地域結(jié)構(gòu)，重塑了旅游業(yè)的空間形態(tài)。其中，空間收斂與集聚是旅游業(yè)的空間形態(tài)在基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)影響下的基本變化趨勢。例如，交通基礎(chǔ)設(shè)施的優(yōu)化有利于生產(chǎn)要素的快速流動，使資源能夠得到有效的配置和整合，通過塑造旅游目的地的可達性與旅游客源的流動性，使旅游業(yè)得到長足發(fā)展。隨著信息化時代的到來，旅游業(yè)中信息基礎(chǔ)設(shè)施的應(yīng)用也越來越受到人們的重視。旅游業(yè)與基礎(chǔ)設(shè)施之間的良性作用促進了二者的共同發(fā)展。

2．研究區(qū)域

環(huán)渤海地區(qū)以京津冀為核心，以遼東半島和山東半島為兩翼，包括北京市、天津市、河北省、山東省、遼寧省。濱海旅游業(yè)是各城市強勢推進的新興產(chǎn)業(yè)，如何提升濱海城市在環(huán)渤海地區(qū)的發(fā)展水平，實現(xiàn)區(qū)域內(nèi)旅游業(yè)均衡，是全域旅游戰(zhàn)略實施進程中亟待解決的問題。本文選取環(huán)渤海地區(qū)沿海16個城市作為研究對象，分析旅游業(yè)、基礎(chǔ)設(shè)施的格局演變及二者關(guān)系，詮釋旅游業(yè)發(fā)展對基礎(chǔ)設(shè)施的依賴性及其空間分異。

3. 研究方法及指標選取

（1）旅游業(yè)與基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展水平的測量指標與集成方法

旅游業(yè)發(fā)展水平主要體現(xiàn)在旅游業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀和潛力（陳曉、李悅錚，2008），學(xué)界構(gòu)建的衡量指標主要包括基礎(chǔ)設(shè)施、生態(tài)環(huán)境、旅游發(fā)展現(xiàn)狀3類，國外主要采用方差分析、回歸分析等方法，國內(nèi)多采用層次分析、主成分分析、聚類分析等方法（見表1）（劉素平、邱扶東、馮學(xué)鋼，2008）。本文選用熵值法作為旅游業(yè)發(fā)展水平測量的方法，并綜合接待游客總?cè)藬?shù)、國內(nèi)旅游收入、國際旅游收入、旅游總收入4個指標來描述旅游業(yè)發(fā)展水平。

表1 旅游業(yè)發(fā)展水平量化方法與指標Tab.1 Quantitative method and index of urban Tourism Level

國外的城市基礎(chǔ)設(shè)施研究常采用主成分分析、因子分析、層次分析等方法研究運輸、電信、信息和能源等主題。國內(nèi)學(xué)者則多應(yīng)用熵權(quán)、極差標準化、加權(quán)平均模型等方法（黃金川、黃武強、張煜，2011）進行理論分析，較少進行城際旅游基礎(chǔ)設(shè)施的實證研究。本文選用熵值法作為基礎(chǔ)設(shè)施測度方法（可避免主觀賦值的偏差），選取公路里程數(shù)、城市道路面積、公共交通數(shù)量、公共交通客運量、建成區(qū)綠化覆蓋面積、綠化覆蓋率、生活垃圾無害化處理率、污水集中處理率、醫(yī)院數(shù)量、供水量、用電量（除工業(yè)用電）共11項研究指標。其中由于公共交通中的陸上交通是旅游客源地與目的地的主要連接方式，因此暫不考慮航空與海上交通。

計算的主要步驟為：首先對初始數(shù)據(jù)進行標準化處理，其次計算出指標權(quán)重，最后根據(jù)熵值法所得權(quán)重來計算總得分。對數(shù)據(jù)進行標準化處理的過程為：首先對初始數(shù)據(jù)進行正規(guī)化處理，若指標值越大對系統(tǒng)發(fā)展越有利，便采用正向指標計算方法處理；若指標值越小對系統(tǒng)發(fā)展越有利，便采用負向指標計算方法處理。正向和負向指標計算方法依次為：

指標權(quán)重wj計算方法為：

綜合實力得分Si計算方法為：

其中，maxXij和minXij表示指標的最大值和最小值，m是研究區(qū)數(shù)量，n為指標數(shù)。

（2）相關(guān)性及其空間分異計量方法

①灰色關(guān)聯(lián)分析

灰色關(guān)聯(lián)分析是一種對系統(tǒng)動態(tài)過程量化分析以考察系統(tǒng)諸因素間相關(guān)程度的分析方法，其基本思路是根據(jù)事物或因素的序列曲線的相似程度來判斷其關(guān)聯(lián)程度。進行灰色關(guān)聯(lián)分析的目的是基于行為因子序列的微觀或宏觀幾何接近，以分析和確定因子之間的影響程度或因子對主行為的貢獻度，計量模型為：

由于不同序列通常具有不同的量綱和數(shù)量級，故不能直接進行比較。為了保證結(jié)果的可靠性及可比性，需要對原始指標進行無量綱處理，本文將序列作“初值化”處理，即用每一個數(shù)據(jù)列的第一個數(shù)xi（1）除其他數(shù)xi（k），使得原始數(shù)據(jù)列變化成再計算灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)及灰色關(guān)聯(lián)度，對于ρ?（0，1），令：

式中：|y1（k）－xi（k）|為第k個點y1（k）與xi（k）的絕對誤差；minimink |y1（k）－xi（k）|為第k個點y1（k）與xi（k）兩級最小差，maximaxk |y1（k）－xi（k）|為第k個點y1（k）與xi（k）兩級最大差；ρ為分辨率，ρ越小，分辨力越大，具體取值可視情況而定，一般為0.5（劉思峰、黨耀國、方志耕，2004）。

②空間自相關(guān)法

本文采用空間自相關(guān)法探究各城市旅游業(yè)與基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的關(guān)聯(lián)度是否存在空間相關(guān)。空間自相關(guān)是探究某一空間的某一要素值是否顯著地與其相鄰空間上的要素值相關(guān)聯(lián)，一般包含全局空間自相關(guān)和局部空間自相關(guān)。全局空間自相關(guān)主要用來分析在整個研究大區(qū)域中某一指定要素值是否存在相關(guān)性，Moran指數(shù)計算公式為：，式中xi是區(qū)域i的要素值，Wij為空間權(quán)重矩陣代表行標準化形式。局部空間自相關(guān)能夠度量研究大區(qū)域中每一個區(qū)域與周邊地區(qū)的空間關(guān)聯(lián)程度，局部空間自相關(guān)指數(shù)是將全局Moran指數(shù)分解到各個區(qū)域，計算公式為：

根據(jù)所選指標可設(shè)置灰色關(guān)聯(lián)分析行為序列表（見表2）：

表2 灰色關(guān)聯(lián)分析行為序列設(shè)置表Tab.2 Gray correlative degree analysis behavior sequence setting

4. 數(shù)據(jù)來源

本文使用到的數(shù)據(jù)來源為：行政區(qū)面積、公路里程數(shù)、城市道路面積、公共交通數(shù)量、公共交通客運量、建成區(qū)綠化覆蓋面積、綠化覆蓋率、生活垃圾無害化處理率、污水集中處理率、醫(yī)院數(shù)量、供水量、用電量（除工業(yè)用電）等來自《中國城市統(tǒng)計年鑒2014》《中國城市統(tǒng)計年鑒2012》《中國城市統(tǒng)計年鑒2010》；A級旅游景區(qū)數(shù)、接待游客人數(shù)、國內(nèi)旅游收入、入境旅游收入來自各城市的“國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報”，其中部分城市的A級旅游景區(qū)數(shù)來自各城市旅游局官網(wǎng)。

二、旅游業(yè)與基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展水平測量

1． 旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平計算

環(huán)渤海地區(qū)旅游業(yè)的發(fā)展水平總體低于長三角地區(qū)且發(fā)展不均衡。1990年以來，環(huán)渤海地區(qū)旅游資源的開發(fā)空間不斷擴大，旅游景區(qū)（點）日益增加，但是旅游服務(wù)配套設(shè)施滯后，服務(wù)和管理水平較低。本文所研究的環(huán)渤海地區(qū)沿海城市，空間上呈串珠狀排列，旅游資源特色相近（見表3），故城市間的旅游業(yè)競爭不可避免。

表3 環(huán)渤海地區(qū)沿海城市旅游資源數(shù)量與特色Tab.3 Quantity and characteristics of tourism resources in coastal city of Bohai ring region

運用熵值法計算得出衡量旅游業(yè)發(fā)展水平的4個指標所占權(quán)重（見表4），可以看出，這4個方面對于旅游業(yè)發(fā)展的貢獻相當。得出權(quán)重大小后計算各城市2009、2011、2013年旅游業(yè)發(fā)展水平得分。比較得分發(fā)現(xiàn)，各城市間旅游業(yè)發(fā)展差異較大，天津3年平均得分最高，滄州最低，分別為1和0.007。16個城市在2009、2011、2013年的平均得分分別為0.1975、0.1934、0.1867，天津、大連、青島、煙臺得分都高于均值，其中天津總得分最高，且高于隨后的青島、大連一倍多；其他城市得分均低于平均值。根據(jù)得分將所研究的16個城市的旅游發(fā)展水平分為3個梯隊：天津為第一梯隊；青島、大連處于第二梯隊；其他城市發(fā)展較弱，均處于第三梯隊。從16個城市3個年份的排名變化看，多數(shù)城市波動較小，青島、大連在第二、三名內(nèi)小幅度波動；錦州、唐山的排名持續(xù)上升，秦皇島排名出現(xiàn)下降。

表4 旅游業(yè)發(fā)展水平指標所占權(quán)重Tab.4 Weighting of tourism development indicators

2. 城市基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展水平計算

運用熵值法計算得出基礎(chǔ)設(shè)施11個指標所占權(quán)重（見表5），可知公路里程數(shù)、公共交通數(shù)量、公共交通客運量、用電量（除工業(yè)用電）對基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展水平的貢獻度相對其他指標較大。得出權(quán)重大小后，計算各城市2009、2011、2013年基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展水平得分，發(fā)現(xiàn)城市基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展水平存在較大差距，但小于城市間旅游業(yè)發(fā)展水平的差距，且波動明顯小于旅游業(yè)；其中，天津平均得分最高，葫蘆島平均得分最低，分別為0.7829和0.0808。16個城市在2009、2011、2013年的平均得分分別為0.3191、0.3003、0.2818，天津、大連、唐山、濰坊和青島5個城市在這3個年份的得分均高于平均值，其中天津、大連、青島的基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展水平明顯高于其他城市。從16個城市3個年份基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展水平得分的排名變化看，多數(shù)城市無變化，個別城市呈小幅波動，其中濱州、日照的排名逐步上升，盤錦排名持續(xù)下滑。

表5 基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展水平指標所占權(quán)重Tab.5 Weighting of infrastructure indicators

三、旅游業(yè)與基礎(chǔ)設(shè)施相關(guān)性及其空間分異演變

1． 灰色關(guān)聯(lián)度分析

（1）數(shù)據(jù)計算

首先運用初值化公式對原始數(shù)據(jù)進行無量綱處理（見表6、表7、表8），再將參考序列和比較序列構(gòu)成關(guān)聯(lián)矩陣，即將母因素與11個子因素的關(guān)聯(lián)度排成一行，同理將第二、三個母因素對子因素的關(guān)聯(lián)度排成第2、3行，便構(gòu)成了關(guān)聯(lián)度矩陣R：

γ1，1－γ1，11分別表示X1－X11與Y1的灰色關(guān)聯(lián)度，γ2，1－γ2，11分別表示X1－X11與Y2的灰色關(guān)聯(lián)度，γ3，1－γ3，11分別表示X1－X11與Y3的灰色關(guān)聯(lián)度。

表6 2 009列初值化處Tab.6 Initialization p 年ro 序cessing table o 理f 2表009 seq uence天津大連營口錦州葫蘆島盤錦唐山滄州秦皇島濱州濰坊煙臺威海東營青島日照Y1 1.0000 0.4603 0.1081 0.1 578 0.1590 0.1677 0.1611 0.065 3 0.217 4 0.0688 0.3 050 0.3 668 0.2448 0.0677 0.5239 0.227 9 Y2 1.0000 0.4783 0.0974 0.1 007 0.1159 0.1133 0.0683 0.026 2 0.135 5 0.0370 0.2 016 0.2 801 0.1973 0.0379 0.5016 0.106 8 Y3 1.0000 0.6155 0.0223 0.0 704 0.0222 0.0464 0.0180 0.003 2 0.100 8 0.0065 0.1 037 0.2 629 0.1361 0.0187 0.4668 0.069 1 X1 1.0000 0.5028 0.1001 0.1 026 0.0631 0.0925 2.7733 0.098 5 1.753 6 3.0636 4.6 635 2.9 273 1.3753 1.6491 3.3431 1.322 6 X2 1.0000 0.4888 0.0853 0.1 087 0.0464 0.1076 0.3262 0.105 7 0.170 4 0.1254 0.3 023 0.3 283 0.2128 0.2177 0.6896 0.178 9 X3 1.0000 0.5966 0.0856 0.0 865 0.0762 0.0500 0.2436 0.140 6 0.130 2 0.0437 0.1 255 0.2 100 0.111 9 0.0815 0.5430 0.052 3 X4 1.0000 0.8259 0.0762 0.0 969 0.0631 0.0677 0.2580 0.096 5 0.120 6 0.0176 0.1 056 0.2 636 0.111 5 0.0457 0.7023 0.048 2 X5 1.0000 0.5754 0.1876 0.1 365 0.1392 0.1145 0.5023 0.086 1 0.203 3 0.1559 0.2 684 0.4 818 0.2989 0.2010 0.5899 0.160 3 X6 1.0000 1.4764 1.2801 1.2 728 1.2798 1.2851 1.4847 1.295 0 1.512 4 1.2587 1.3 065 1.3 573 1.5341 1.2920 1.4306 1.396 6 X7 1.0000 0.9970 0.0000 0.9 052 0.0000 0.9677 0.9664 0.963 8 1.027 9 0.6573 0.9 379 0.9 829 1.0604 1.0434 1.0604 0.580 6 X8 1.0000 1.1599 0.7366 0.6 323 0.5308 0.7660 1.1548 0.961 0 1.1136 1.0263 1.113 9 1.1124 1.1079 1.0429 1.0629 0.990 5 X9 1.0000 0.5149 0.2540 0.2 609 0.3593 1.3776 0.6705 0.583 5 0.334 1 0.3043 0.5 309 0.6 384 0.2197 0.2449 0.5767 0.164 8 X10 1.0000 0.5768 0.0989 0.2 128 0.0557 0.1062 0.3937 0.064 2 0.145 5 0.0706 0.1 274 0.1 753 0.0799 0.1323 0.4775 0.085 7 X11 1.0000 0.3316 0.1099 0.0 439 0.0484 0.0377 0.1086 0.056 4 0.106 5 0.0443 0.1 082 0.1 519 0.0865 0.0437 0.8248 0.066 4

表7 2011年序列初值化處理表Tab.7 Initialization processing table of 2011 sequence天津大連營口錦州葫蘆島盤錦唐山滄州秦皇島濱州濰坊煙臺威海東營青島日照Y1 1.0000 0.4055 0.119 9 0.1 602 0.1617 0.1838 0.1859 0.063 9 0.197 1 0.0756 0.3 364 0.3 629 0.2236 0.0722 0.4698 0.227 1 Y2 1.0000 0.4 811 0.0900 0.0 875 0.0588 0.0827 2.3640 0.083 5 1.438 8 2.4929 3.9 550 2.4 761 1.1298 1.3818 2.7099 1.1138 Y3 1.0000 0.3881 0.0684 0.0 933 0.0480 0.1022 0.2870 0.089 5 0.175 5 0.1229 0.3 099 0.3 179 0.1727 0.1817 0.6295 0.122 5 X1 1.0000 0.6624 0.0916 0.1193 0.0532 0.0597 0.2519 0.082 4 0.120 9 0.1283 0.1 507 0.2 571 0.1094 0.1086 0.7050 0.066 4 X2 1.0000 0.8341 0.0839 0.1 040 0.0436 0.0733 0.2095 0.062 3 0.106 1 0.0519 0.1 068 0.2 645 0.1162 0.0469 0.6888 0.043 9 X3 1.0000 0.7179 0.1736 0.1137 0.1218 0.1011 0.3820 0.088 7 0.185 2 0.1479 0.2 447 0.4 742 0.2618 0.1757 0.5310 0.159 9 X4 1.0000 1.3089 1.1985 1.1 382 1.1544 1.1785 1.1608 1.051 0 1.431 5 1.2083 1.1 678 1.2 535 1.2840 1.1460 1.2930 1.222 3 X5 1.0000 0.8570 0.9032 0.8 729 0.8045 0.7805 0.9133 0.902 5 1.000 0 0.9436 0.8 622 0.9 573 1.0000 1.0000 1.0000 1.000 0 X6 1.0000 1.0801 0.7382 0.7 669 0.4903 1.1527 1.0906 1.152 7 1.066 6 1.0646 0.8 646 1.0 665 1.0823 1.0618 1.1146 1.039 2 X7 1.0000 0.4685 0.2386 0.3 275 0.3384 2.4252 0.7267 0.626 9 0.323 2 0.3232 0.5 618 0.6 139 0.2017 0.2278 0.6074 0.158 4 X8 1.0000 0.6148 0.0853 0.1 894 0.0636 0.0991 0.3305 0.050 2 0.160 0 0.0971 0.2 017 0.2 044 0.0813 0.1287 0.4717 0.082 1 X9 1.0000 0.3697 0.1063 0.0 657 0.0456 0.0507 0.1260 0.058 4 0.093 2 0.0465 0.1 383 0.1 621 0.0678 0.0526 0.4157 0.084 9 X10 1.0000 0.4055 0.119 9 0.1 602 0.1617 0.1838 0.1859 0.063 9 0.197 1 0.0756 0.3 364 0.3 629 0.2236 0.0722 0.4698 0.227 1 X11 1.0000 0.4 811 0.0900 0.0 875 0.0588 0.0827 2.3640 0.083 5 1.438 8 2.4929 3.9 550 2.4 761 1.1298 1.3818 2.7099 1.1138

表8 2 013列初值化處Tab.8 Initialization p 年ro 序cessing table o 理f 2表013 seq uence天津大連營口錦州葫蘆島盤錦唐山滄州秦皇島濱州濰坊煙臺威海東營青島日照Y1 1.0000 0.3859 0.118 6 0.2 341 0.1404 0.1405 0.2004 0.070 1 0.187 2 0.0809 0.3 415 0.3 609 0.2161 0.0794 0.4533 0.227 5 Y2 1.0000 0.4363 0.0788 0.0 790 0.0577 0.0675 2.4520 0.075 5 1.277 8 2.2873 3.6 384 2.4 555 1.0183 1.2417 2.3467 1.176 0 Y3 1.0000 0.3506 0.0579 0.0 864 0.0448 0.0742 0.2452 0.075 7 0.152 7 0.1212 0.2 773 0.2 608 0.1535 0.1822 0.6318 0.144 1 X1 1.0000 0.5209 0.1884 0.0 562 0.0688 0.0505 0.2510 0.149 6 0.096 6 0.0640 0.117 3 0.2 326 0.0958 0.0994 0.6390 0.057 1 X2 1.0000 0.7686 0.0936 0.0 829 0.0736 0.0699 0.2046 0.060 6 0.104 7 0.0246 0.1 004 0.2 691 0.0792 0.0557 0.7408 0.048 4 X3 1.0000 0.6781 0.1660 0.1 232 0.1190 0.1054 0.3925 0.090 4 0.208 7 0.1926 0.2 621 0.4 567 0.2609 0.1849 0.8043 0.159 8 X4 1.0000 1.2624 1.112 4 1.1 799 1.1542 1.1102 1.1621 1.041 8 1.584 7 1.7 11 3 1.1 302 1.2 201 1.3545 1.2065 1.2616 1.214 7 X5 1.0000 0.9081 1.0284 0.9 031 0.8847 1.0331 0.9126 0.769 0 0.932 0 0.9884 0.9 354 0.9 434 1.0331 1.0331 1.0331 1.033 1 X6 1.0000 1.0758 0.8857 0.8 404 1.0368 1.1211 1.0706 1.098 5 1.071 6 1.0406 1.0 735 1.0 636 1.0678 1.0650 1.0684 1.059 3 X7 1.0000 0.7158 0.6245 0.1 328 0.4481 0.2552 0.2199 6.332 0 2.323 7 0.3382 0.5 996 0.5 664 0.1992 0.2178 0.5913 0.159 8 X8 1.0000 0.5 211 0.0903 0.1 728 0.0627 0.0971 0.3304 0.049 8 0.143 6 0.0942 0.1 944 0.1 998 0.0846 0.1197 0.4875 0.085 4 X9 1.0000 0.3780 0.0827 0.1 254 0.0556 0.0421 0.1380 0.065 4 0.1118 0.0535 0.1 617 0.1 748 0.0708 0.0468 0.4197 0.097 9 X10 1.0000 0.3859 0.118 6 0.2 341 0.1404 0.1405 0.2004 0.070 1 0.187 2 0.0809 0.3 415 0.3 609 0.2161 0.0794 0.4533 0.227 5 X11 1.0000 0.4363 0.0788 0.0 790 0.0577 0.0675 2.4520 0.075 5 1.277 8 2.2873 3.6 384 2.4 555 1.0183 1.2417 2.3467 1.176 0

經(jīng)計算得出2009、2011、2013年的矩陣分別為：

（2）關(guān)聯(lián)度數(shù)據(jù)判讀

①基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與旅游業(yè)發(fā)展水平關(guān)聯(lián)度分析

R2009顯示：矩陣中每行均有6至7個因素的灰度值在0.90以上，其他因素均在0.65至0.90之間。其中，城市道路面積、公共交通數(shù)量、公共交通客運量、建成區(qū)綠化覆蓋面積、醫(yī)院數(shù)量、供水量、用電量（除工業(yè)用電）與旅游業(yè)發(fā)展水平關(guān)聯(lián)度較大。第一行中有一半以上的因素關(guān)聯(lián)度高于其他兩行，所以Y1為優(yōu)勢母序列。

R2011顯示：矩陣中每行均有6至7個因素灰度值在0.90以上，其他因素均在0.65至0.90之間。城市道路面積、公共交通數(shù)量、公共交通客運量、建成區(qū)綠化覆蓋面積、醫(yī)院數(shù)量、供水量和用電量（除工業(yè)用電）與旅游業(yè)發(fā)展水平關(guān)聯(lián)度較大。經(jīng)比較，該年份沒有突出的優(yōu)勢序列。

R2013顯示：每行均有5個因素灰度值在0.90以上，其他因素在0.75至0.90之間。城市道路面積、公共交通數(shù)量、公共交通客運量、建成區(qū)綠化覆蓋面積、供水量和用電量（除工業(yè)用電）與旅游業(yè)發(fā)展水平關(guān)聯(lián)度較大。經(jīng)比較，Y1為優(yōu)勢母序列。

根據(jù)表9可知：3個年份中公路里程數(shù)、供水量、用電量（除工業(yè)用電）等指標與旅游業(yè)發(fā)展水平的相關(guān)程度升高，公共交通數(shù)量、建成區(qū)綠化覆蓋面積、污水集中處理率與旅游業(yè)發(fā)展水平的相關(guān)程度降低。其他指標與旅游業(yè)的相關(guān)性維持一定程度，基本未變。

表9 3個年份旅游業(yè)與基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展水平關(guān)聯(lián)度排名變化Tab.9 Tourism and infrastructure relatedranking changes in three years

②旅游業(yè)與基礎(chǔ)設(shè)施的總關(guān)聯(lián)度

通過灰色關(guān)聯(lián)度矩陣數(shù)據(jù)計算得出X1－X11與Y1、Y2、Y3的總關(guān)聯(lián)度（見表10），可知3個年份中旅游業(yè)3個指標與基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展水平的關(guān)聯(lián)度差異較小，2009年接待游客總?cè)藬?shù)與基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展水平的關(guān)聯(lián)度最高；2011年旅游業(yè)3個指標與基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展水平的關(guān)聯(lián)度差值相對2009年有所增大，其中國內(nèi)旅游收入與基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展水平的關(guān)聯(lián)度最高；2013年國內(nèi)旅游收入、入境旅游收入與基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展水平的關(guān)聯(lián)度之間的差值較2011年有所增加，3個指標中接待游客總?cè)藬?shù)與基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展水平的相關(guān)度最高。

表10 旅游業(yè)指標與基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展水平的總關(guān)聯(lián)度Tab.10 The total correlation between tourism indicators and infrastructure

2. 關(guān)聯(lián)度的空間自相關(guān)分析

運用2009、2011、2013年數(shù)據(jù)計算環(huán)渤海地區(qū)16個沿海城市旅游業(yè)與基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展水平的灰色關(guān)聯(lián)度，得出各個城市的總關(guān)聯(lián)度（見表11）。

表11 環(huán)渤海地區(qū)16個沿海城市旅游業(yè)與基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展水平的總關(guān)聯(lián)度Tab.11 The total correlation between tourism and infrastructure of 16 coastal cities in Bohai Ring Region

運用空間統(tǒng)計分析軟件Geoda 9.2對總關(guān)聯(lián)度進行全局空間自相關(guān)分析，在顯著性水平小于0.05的情況下，全局莫蘭指數(shù)，即Moran’s I值為—0.24301，可見各城市間的旅游業(yè)與基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展水平關(guān)聯(lián)度存在空間負自相關(guān)，即為分散的空間分布格局。為探究各個城市間具體空間相關(guān)情況，本文進行局部空間自相關(guān)分析，得出空間自相關(guān)集聚的Moran散點圖及空間自相關(guān)集聚地圖（見圖1）。大部分城市屬于High-Low（高—低）和Low-High（低—高）區(qū)域，即各城市旅游業(yè)對基礎(chǔ)設(shè)施的依賴度表現(xiàn)為較明顯的空間異質(zhì)性。在顯著性水平小于0.05的情況下，濱州屬于High-Low的局部負相關(guān)類型（H—L），濰坊屬于Low-High的局部負相關(guān)類型（L—H），其他城市均有空間相關(guān)性但不顯著。

圖1 環(huán)渤海地區(qū)沿海城市Moran散點圖及空間自相關(guān)集聚地圖Fig.1 Moran scatter diagram and spatial autocorrelation clustering map of coastal cities in Bohai Ring Region

3. 結(jié)果判讀

灰色關(guān)聯(lián)度分析結(jié)果表明：①環(huán)渤海地區(qū)沿海城市旅游業(yè)與基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展水平的相關(guān)性較大，11項基礎(chǔ)設(shè)施指標中有6項與旅游業(yè)相關(guān)指數(shù)大于0.9，且2009—2013年間相關(guān)指數(shù)大部分呈現(xiàn)上升或維持不變的態(tài)勢，說明基礎(chǔ)設(shè)施始終是旅游業(yè)發(fā)展的重要條件。②研究結(jié)果顯示基礎(chǔ)設(shè)施的指標中，供水量、供電量（除工業(yè)用電）、城市道路面積、公共交通數(shù)量、公共交通客運量、建成區(qū)綠化覆蓋面積與旅游業(yè)發(fā)展水平的關(guān)聯(lián)度較大，這幾方面直接地影響到了旅游業(yè)六要素中的“食、住、行、游”，同時由于環(huán)渤海地區(qū)淡水資源短缺，故供水量對景區(qū)和賓館的經(jīng)營有著很大的影響。③國內(nèi)旅游收入與基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展水平的關(guān)聯(lián)度始終高于入境旅游收入，且關(guān)聯(lián)度差值隨著時間推移越來越大，說明國內(nèi)旅游收入受基礎(chǔ)設(shè)施的影響大。

空間自相關(guān)是指一個區(qū)域單位上的某種屬性值（如旅游業(yè)與基礎(chǔ)設(shè)施相關(guān)性）與鄰近區(qū)域單位上的同一屬性值的相關(guān)程度。環(huán)渤海地區(qū)的16個沿海城市的旅游業(yè)與基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展水平的關(guān)聯(lián)度呈現(xiàn)空間負相關(guān)，說明各城市之間旅游業(yè)依賴基礎(chǔ)設(shè)施的程度相互影響不大。在空間局部自相關(guān)分析中可知，濱州、濰坊與周邊地區(qū)的關(guān)聯(lián)性分別屬于H—L象限和L—H象限，其他區(qū)域均不顯著。這表明濱州旅游業(yè)與基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展水平的關(guān)聯(lián)度較高，同時比周邊城市高，且差異明顯，說明濱州的旅游資源稟賦較差，需依靠提升配套設(shè)施建設(shè)水平及服務(wù)水平吸引游客；而濰坊旅游業(yè)與基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展水平的關(guān)聯(lián)度較低，且低于周邊城市，空間差異程度較大。總體而言，各城市的旅游業(yè)與基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展水平的關(guān)聯(lián)強度未能突破地域范圍發(fā)生溢出效應(yīng)。

四、結(jié)論與建議

本文通過對環(huán)渤海地區(qū)16個沿海城市的旅游業(yè)和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平進行測度發(fā)現(xiàn)，天津遠高于其他城市，作為增長極帶動周邊城市增長；青島、大連高于其他13個城市且在第二、三名波動，其他城市發(fā)展水平均一般，且區(qū)域差異較大。除天津、青島、大連外，其他城市旅游業(yè)發(fā)展水平在快速提高，與青島及大連的差距逐步縮小，空間增長開始趨向均衡。16個城市在旅游業(yè)、基礎(chǔ)設(shè)施水平的梯度位置相似，可以在一定程度上引發(fā)對旅游業(yè)與基礎(chǔ)設(shè)施是否具有相關(guān)性的思考。此外，通過對旅游業(yè)與基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展水平的波動性的對比可見，旅游業(yè)發(fā)展具有脆弱性，而基礎(chǔ)設(shè)施相對來說不敏感且對城市及其旅游業(yè)的發(fā)展有著長期累積的影響。旅游業(yè)與基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展水平的關(guān)聯(lián)度及其空間自相關(guān)分析表明：①旅游業(yè)與基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展水平之間有較大的相關(guān)性，兩者相輔相成。②基礎(chǔ)設(shè)施中對旅游業(yè)起主要作用的因素是水電能源供給、城市內(nèi)部交通、對外交通等，環(huán)境和醫(yī)療衛(wèi)生設(shè)施也對旅游業(yè)發(fā)展有一定影響，但相對交通設(shè)施和能源供給而言影響力較低。交通是旅游客源地與目的地間的連接紐帶，對城市旅游業(yè)的發(fā)展至關(guān)重要。交通區(qū)位條件較好，而旅游資源稟賦一般的城市，其旅游業(yè)也能得到較好的發(fā)展，所以交通條件是影響旅游業(yè)發(fā)展區(qū)域差異的重要因素。旅游業(yè)是典型的資源節(jié)約型和環(huán)境友好型產(chǎn)業(yè)，旅游業(yè)能源消耗是推動城市旅游業(yè)發(fā)展的物質(zhì)基礎(chǔ)，同時因能源具有地理特性，所以會通過空間傳導(dǎo)機制對臨近城市旅游業(yè)產(chǎn)生影響。③國內(nèi)旅游收入與基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展水平的關(guān)聯(lián)度高于入境旅游收入。外國游客在旅游過程中能夠直觀感受到基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展水平，完善的交通體系提供了可達性，優(yōu)美的景觀綠化提供了舒適性，充足的能源供給提供了便捷性，但其對旅游目的地旅游資源稟賦的關(guān)注高于國內(nèi)游客。④城市的發(fā)展水平與其基礎(chǔ)設(shè)施和旅游業(yè)發(fā)展水平的關(guān)聯(lián)度沒有明顯的相關(guān)性，即較發(fā)達城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平的提高對旅游業(yè)發(fā)展的影響并不一定大于較不發(fā)達城市，反之同理。例如，交通基礎(chǔ)設(shè)施與除旅游業(yè)外的其他國民經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)也相互依存、緊密關(guān)聯(lián)，其完善有助于降低交易成本，其他產(chǎn)業(yè)若因此得到更快發(fā)展，可能會對旅游業(yè)產(chǎn)生“擠出效應(yīng)”，阻礙了旅游業(yè)的發(fā)展。⑤除濱州、濰坊外，其他城市間的空間自相關(guān)并不顯著，且大部分處于H—L及L—H象限，空間異質(zhì)性明顯。所以環(huán)渤海地區(qū)城市旅游業(yè)與基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展水平的關(guān)聯(lián)度未能突破地域范圍發(fā)生空間溢出。

根據(jù)環(huán)渤海地區(qū)沿海城市旅游業(yè)與基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展水平之間關(guān)聯(lián)度及其空間特征分析，筆者認為在全域旅游戰(zhàn)略指引下環(huán)渤海地區(qū)沿海城市應(yīng)從3個方面著力：①提高旅游基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平，同時基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)不僅要考慮城市本地人的生產(chǎn)、生活、生態(tài)需求，還要統(tǒng)籌考慮旅游業(yè)發(fā)展的“三生空間（生產(chǎn)、生活、生態(tài)）”配置問題，尤其應(yīng)加強交通路網(wǎng)的建設(shè)，提高能源的利用率，并繼續(xù)加強城市環(huán)境的美化和衛(wèi)生工作。②國內(nèi)旅游帶動著城市基礎(chǔ)設(shè)施水平日益升高，各城市應(yīng)繼續(xù)培育國內(nèi)旅游市場，全面提升人民生活質(zhì)量和城市人居環(huán)境。③環(huán)渤海地區(qū)沿海城市旅游業(yè)與基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展水平的關(guān)聯(lián)程度未能突破地域空間范圍發(fā)生空間溢出，原因可能在于各城市所處的旅游業(yè)的發(fā)展階段不同，旅游基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的側(cè)重點也不同。

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