穆 學 青,張 超 凡,丁 正 山*,郭 向 陽

(1.南京師范大學地理科學學院,江蘇 南京 210023;2.貴州財經(jīng)大學工商管理學院,貴州 貴陽 550025)

0 引言

旅游業(yè)作為“詩與遠方”珠聯(lián)璧合的新興業(yè)態(tài)一度被認為是“無煙”產(chǎn)業(yè),然而,隨著旅游業(yè)發(fā)展規(guī)模無序增長、速度加快,旅游業(yè)對資源環(huán)境的剝奪效應(yīng)逐漸凸顯,旅游經(jīng)濟增長模式粗放、生態(tài)效率低等結(jié)構(gòu)性問題成為中國旅游業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重要癥結(jié)。保護、恢復(fù)和促進可持續(xù)利用陸地生態(tài)系統(tǒng)是聯(lián)合國《2030年可持續(xù)發(fā)展議程》17項可持續(xù)發(fā)展目標之一?！吨袊鷳B(tài)旅游與綠色發(fā)展報告:2021》亦明確指出,在碳達峰與碳中和背景下,生態(tài)旅游以人與自然和諧共生為準則,以環(huán)境保護為前提,以可持續(xù)發(fā)展為目標。旅游生態(tài)系統(tǒng)是以自然生態(tài)系統(tǒng)為本底并通過人類旅游活動對其適應(yīng)與改造而建立的自然生態(tài)系統(tǒng)和旅游社會經(jīng)濟系統(tǒng)復(fù)合體系,旅游生態(tài)效率不僅是反映旅游生態(tài)系統(tǒng)績效“精明式成長”和綠色集約發(fā)展成果的“晴雨表”,而且是衡量旅游地人地系統(tǒng)協(xié)調(diào)和可持續(xù)發(fā)展的重要砝碼[1-3]。

多數(shù)學者基于生態(tài)學和環(huán)境學視角對旅游生態(tài)效率進行交叉研究,主要涉及研究前沿[1,2]、效率測度[4-8]、時空特征與演化[9-11]、影響因素[12,13]及提升策略[14-16]等。隨著研究不斷深入與拓展,研究對象由單一主體轉(zhuǎn)向旅游生態(tài)效率與其他主體間互動效應(yīng)研究[17,18];研究方法主要包括單一比值法和模型法,前者采用旅游業(yè)的碳排放量、生態(tài)足跡等旅游環(huán)境影響與旅游收入等旅游經(jīng)濟價值之比表征[19-24],后者借助數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA)或其改進模型(如超效率DEA、SBM-DEA、Super-SBM模型等)進行測度[25];影響因素方面,既有研究多基于規(guī)模、結(jié)構(gòu)、技術(shù)3個維度選取影響變量[3],研究發(fā)現(xiàn)城鎮(zhèn)化、經(jīng)濟發(fā)展、旅游業(yè)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、游客接待量、能源利用結(jié)構(gòu)[3,12,26]等因素亦對旅游生態(tài)效率產(chǎn)生影響;研究尺度主要涉及省域[27-30]、區(qū)域[3,10,31]和小尺度旅游地[4,24],而針對典型環(huán)境脆弱性地域——黃河流域市域單元旅游生態(tài)效率的研究尚不多見。

黃河流域作為中國生態(tài)屏障戰(zhàn)略區(qū)域[32],亦是中國重要的生態(tài)功能區(qū)和生態(tài)文化旅游帶,對其旅游生態(tài)效率進行深入研究具有重要的戰(zhàn)略價值和區(qū)域典型性。但關(guān)于黃河流域地級市尺度旅游生態(tài)效率時空格局的動態(tài)分析和規(guī)律研究尚較薄弱,亦鮮見從時空關(guān)聯(lián)視角探討其旅游生態(tài)效率時空躍遷特征,且驅(qū)動黃河流域旅游生態(tài)效率時空格局演變的主導(dǎo)因子、主控交互變量和驅(qū)動機理仍不明晰。鑒于此,本文基于資源環(huán)境約束視角,綜合采用Super-SBM模型、探索性時空數(shù)據(jù)分析(ESTDA)方法和地理探測器模型剖析2008—2017年黃河流域地級市尺度旅游生態(tài)效率的時空動態(tài)演化特征和影響機理,以期全面把握黃河流域旅游生態(tài)效率時空動態(tài)特征及其主導(dǎo)因子,為推動黃河流域保護、恢復(fù)和促進可持續(xù)利用陸地旅游生態(tài)系統(tǒng)及黃河文化旅游帶高質(zhì)量建設(shè)提供借鑒。

1 數(shù)據(jù)及研究方法

1.1 指標選取

黃河干支流流經(jīng)青海、四川、甘肅、寧夏、內(nèi)蒙古、陜西、山西、河南、山東9個省域,是我國重要的生態(tài)功能區(qū)和生態(tài)屏障。遵循“以黃河水利委員會公布的流域范圍為基礎(chǔ),兼顧沿黃行政區(qū)劃的完整性和社會經(jīng)濟發(fā)展與黃河的關(guān)聯(lián)性”[32,33],最終確定本研究涉及的黃河流域范圍主要包括9個省域的72個地級市(州、盟)和省直轄縣級市濟源市。

本文基于資源環(huán)境約束視角,將旅游生態(tài)效率測度指標分為投入、期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出,測度的基本思想是以盡可能少的旅游要素投入獲得旅游經(jīng)濟、生態(tài)環(huán)境效益最大化[9,11]。首先,遵循客觀性與科學性原則,基于Web of Science和中國知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫,遴選出具有代表性和可比性強的指標,參考旅游綠色效率、旅游生態(tài)安全和碳排放等權(quán)威文獻中投入產(chǎn)出指標,并結(jié)合黃河流域發(fā)展實際形成初步評價指標體系;然后,征求旅游學、生態(tài)學等領(lǐng)域?qū)＜乙庖?對擬確定的評價指標進行細篩與增減,最終構(gòu)建出旅游生態(tài)效率評價指標體系(表1)。具體地:投入指標主要從勞動力、資本、旅游資源、旅游接待能力四方面選取,即:以酒店和餐飲類企業(yè)從業(yè)人數(shù)作為勞動力投入指標[9];選取旅游業(yè)固定資產(chǎn)投資表征資本投入,通過固定資產(chǎn)投資額乘以旅游收入占GDP比重進行換算[13,26,31];旅游資源質(zhì)量與旅游地吸引力具有較強的關(guān)聯(lián)性[34],借鑒汪德根等[35]的研究,選取世界遺產(chǎn)、國家級風景名勝區(qū)、5A和4A級旅游景區(qū)加權(quán)求和衡量旅游資源投入[18];選取星級酒店數(shù)表征旅游目的地接待能力。產(chǎn)出指標方面,期望產(chǎn)出從旅游收入和旅游規(guī)模兩方面選取[4,13,18],采用能直接反映旅游業(yè)發(fā)展水平的旅游總收入(國內(nèi)旅游收入和換算后的旅游外匯收入之和)和旅游總?cè)舜伪碚?非期望產(chǎn)出主要考慮旅游對環(huán)境的不良影響,以旅游業(yè)CO2排放量和旅游業(yè)PM2.5排放量衡量,折算方法同固定資產(chǎn)投資。

表1 黃河流域旅游生態(tài)效率測度指標

1.2 數(shù)據(jù)來源

受限于部分關(guān)鍵數(shù)據(jù)的可獲得性,本文研究期為2008—2017年。投入指標和期望產(chǎn)出指標主要源于中國及各省域2009—2018年《中國城市統(tǒng)計年鑒》《中國城市建設(shè)統(tǒng)計年鑒》《統(tǒng)計年鑒》《發(fā)展年鑒》、73個市域國民經(jīng)濟與社會發(fā)展統(tǒng)計公報(2008—2017年)、各省市(州、盟)統(tǒng)計局官方網(wǎng)站、中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫及文化和旅游部(廳)官方網(wǎng)站;PM2.5數(shù)據(jù)源于美國哥倫比亞大學社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)與應(yīng)用中心(https://sedac.ciesin.columbia.edu/),市域碳排放數(shù)據(jù)由中國碳核算數(shù)據(jù)庫(CEAD)(https://www.ceads.net.cn/data/county/)中縣域碳排放數(shù)據(jù)(截至2017年)加總得出;鐵路站點數(shù)據(jù)來自相應(yīng)年份電子交通地圖POI數(shù)據(jù),飛機起降架次數(shù)據(jù)源自中國民用航空局官方網(wǎng)站(http://www.caac.gov.cn/index.html),部分缺失數(shù)據(jù)采用線性插值法補充。

1.3 研究方法

1.3.1 Super-SBM模型 數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA)是一種基于徑向和角度測度多個投入、產(chǎn)出要素之間相對效率的方法[36],但該方法忽視了投入與產(chǎn)出松弛變量問題;非徑向和非角度的SBM模型有效解決了傳統(tǒng)DEA模型中松弛變量問題,但在測算效率時難以進一步區(qū)分效率均為1的有效率決策單元(DMU)之間的差異;可處理非期望產(chǎn)出的非徑向非角度的Super-SBM模型有效避免了多個DMU同為完全有效時無法對其進行有效評價和排序的現(xiàn)象,此外,該模型因無需設(shè)定特有函數(shù)形式,可有效避免不合理的情境設(shè)置造成的結(jié)果偏差,測度結(jié)果更符合實際[37,38]。因此,考慮到旅游活動過程中可能產(chǎn)生一系列非期望產(chǎn)出,本文構(gòu)建黃河流域旅游生態(tài)效率模型如下:

式中:ρ為旅游生態(tài)效率值,m0為各研究單元投入要素,n0為決策單元數(shù),x、yδ和yb分別為旅游生態(tài)效率的投入、期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出變量,λ為73個市域的權(quán)重,s1和s2為松弛變量。

1.3.2 線性趨勢分析 趨勢分析可消除影響旅游生態(tài)效率變化趨勢的異常因素,能較客觀地刻畫黃河流域旅游生態(tài)效率長時序演化趨勢。公式如下[39]:

(2)

式中:l為線性擬合方程的斜率,Et為第t年的旅游生態(tài)效率,T為研究年限。

1.3.3 探索性時空數(shù)據(jù)分析(ESTDA) 本文利用ESTDA方法揭示黃河流域旅游生態(tài)效率的時空動態(tài)躍遷規(guī)律,實現(xiàn)靜態(tài)LISA的動態(tài)呈現(xiàn)。該方法能刻畫出黃河流域旅游生態(tài)效率在時空雙尺度上的交互分析,彌補了以往探索性空間數(shù)據(jù)分析(ESDA)時間序列測度的不足[40],可實現(xiàn)局部空間依賴由“瞬間場景”向“交互動態(tài)場景”的連續(xù)表達。

1)LISA時間路徑。局部空間自相關(guān)(LISA)時間路徑將時間維度融入其中,通過可視化旅游生態(tài)效率及其空間滯后項的成對移動,從時空維度揭示旅游生態(tài)效率在區(qū)域內(nèi)協(xié)同變化和動態(tài)性特征[41]。LISA時空路徑幾何特征主要包括相對長度、彎曲度和躍遷方向,分別表征旅游生態(tài)效率局部空間結(jié)構(gòu)的動態(tài)性、波動性和整體性特征[42,43],公式如下:

(3)

式中:Ni、Di和θi分別為研究單元i的相對長度、路徑彎曲度和移動方向,n為研究單元數(shù)量,T為年度間隔,d(Li,t,Li,t+1)為研究單元i從t年到t+1年的移動距離。Ni值越大,表明研究單元i的旅游生態(tài)效率局部空間結(jié)構(gòu)愈具動態(tài)性,Ni>1說明研究單元i的移動距離超過了流域平均距離;Di值越大,研究單元i的動態(tài)路徑越彎曲,說明旅游生態(tài)效率局部空間依賴過程更具動態(tài)性,反之,則更具穩(wěn)定性,Di>1說明其動態(tài)軌跡比流域均值曲折。

2)LISA時空躍遷。LISA時空躍遷可進一步揭示局部空間中相鄰單元之間的空間依賴性[36]。Rey等在LISA時間路徑基礎(chǔ)上提出局部馬爾科夫轉(zhuǎn)移矩陣和時空躍遷,并將時空躍遷劃分為Ⅰ型、Ⅱ型、Ⅲ型、Ⅳ型(表2)[44,45]。其中,Ⅳ類型分為Ⅳ(1)(HHt→LLt+1、LLt→HHt+1)和Ⅳ(2)(LHt→HLt+1、HLt→LHt+1),前者表示自身與鄰域躍遷方向一致,后者為二者躍遷方向相反。Rey采用區(qū)域系統(tǒng)中的時空流動系數(shù)(SF)與時空凝聚系數(shù)(SC)表征旅游生態(tài)效率空間格局路徑依賴和鎖定特征[44],公式為:

(4)

表2 旅游生態(tài)效率時空躍遷類型劃分

式中:SSF、SSC分別為時空流動系數(shù)和時空凝聚系數(shù),MⅠ、MⅡ、MⅢ、MⅣ(1)分別為Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ(1)類型的躍遷數(shù)。

1.3.4 地理探測器 地理探測器具有假設(shè)條件較少、共線性免疫、強烈解釋因果關(guān)系等優(yōu)點,包括因子探測、交互探測、風險探測和生態(tài)探測4個探測器[46,47],本文采用因子探測和交互探測兩個模塊探析黃河流域旅游生態(tài)效率的關(guān)鍵驅(qū)動因子及交互作用程度。公式如下:

(5)

2 黃河流域旅游生態(tài)效率時空動態(tài)特征

2.1 旅游生態(tài)效率時空格局

2.1.1 時間序列變化 本文采用箱線圖和核密度估計方法探析黃河流域旅游生態(tài)效率時序變化和分布情況(圖1)。由圖1a可知,2008—2017年黃河流域旅游生態(tài)效率均值小于0.5,且呈現(xiàn)先緩慢下降后上升的趨勢,說明流域內(nèi)部旅游生態(tài)效率較低,且存在顯著的空間異質(zhì)性特征。由圖1b可知,2008—2012年旅游生態(tài)效率趨向“雙峰”形態(tài)發(fā)育,主峰峰值升高,且位于旅游生態(tài)效率較低區(qū)域,說明期間旅游生態(tài)效率低值區(qū)域不斷增加;2012—2017年旅游生態(tài)效率“雙峰”形態(tài)逐漸形成,低值區(qū)域主峰下降明顯,但仍高于高值區(qū)域主峰,核密度曲線右尾延長度增加明顯,說明自黨的十八大將生態(tài)文明建設(shè)納入“五位一體”總布局以來,黃河流域經(jīng)濟發(fā)展方式逐漸轉(zhuǎn)變,國土空間開發(fā)格局得以優(yōu)化,資源節(jié)約與自然生態(tài)系統(tǒng)保護成效明顯,流域旅游生態(tài)效率提升效果顯著。

圖1 旅游生態(tài)效率箱線圖與核密度曲線

2.1.2 空間格局變化 采用定值法對2008年、2012年和2017年黃河流域旅游生態(tài)效率進行空間可視化,并將研究區(qū)劃分為高效率區(qū)[1,+∞)、較高效率區(qū)[0.75,1)、中等效率區(qū)[0.50,0.75)、較低效率區(qū)[0.25,0.50)和低效率區(qū)[0,0.25)。由圖2可知:①2008年流域旅游生態(tài)效率高效率區(qū)有11個,主要集中在菏澤、忻州、陽泉、海東、臨夏、黃南、果洛等市域,較高效率區(qū)僅有濱州,中等效率區(qū)包含6個,主要分布在山西的長治、運城,山東的濟寧、聊城,河南的開封和寧夏的固原,較低效率區(qū)和低效率區(qū)分別有33和22個,占總體的75.34%,且在空間上呈連片分布,具有顯著的空間依賴性。因此,要重視市域之間的空間溢出效應(yīng)和聯(lián)動效應(yīng),促進較低效率區(qū)和低效率區(qū)投入要素組合優(yōu)化。②2012年高效率區(qū)縮減至山東的濱州、菏澤以及陜西的商洛和青海的黃南4個,未出現(xiàn)較高效率區(qū)域,中等效率區(qū)域主要分布在山東的淄博、濟寧、泰安以及青海的果洛,而較低效率區(qū)和低效率區(qū)的范圍擴張明顯,由2008年的55個擴至2012年的65個,表明此階段流域旅游生態(tài)效率總體下降明顯,高效率區(qū)和較高效率區(qū)在空間上被較低和低效率區(qū)擠壓明顯,亟須發(fā)揮淄博、濟寧等高效率區(qū)對鄰近地區(qū)的引領(lǐng)與標桿效應(yīng)。③2017年高效率區(qū)增加至淄博、泰安、呼和浩特、朔州、陽泉等14個,較高效率區(qū)增加至晉城和菏澤2個,且主要鄰近高效率區(qū)分布,說明不同類型區(qū)之間具有顯著的空間相關(guān)性;較低效率區(qū)和低效率區(qū)數(shù)量均呈收縮態(tài)勢,分別由2012年的26個和39個縮減至2017年的21個和32個,說明流域旅游生態(tài)效率明顯提升,空間分布呈中下游地區(qū)高值集聚、上游地區(qū)低值集中特征,這可能與流域內(nèi)部不同地帶地理環(huán)境、旅游資源開發(fā)強度、環(huán)境規(guī)制、生態(tài)補償機制等因素密切相關(guān)。

注:審圖號為GS(2020)4630,底圖無修改,下同。

2.1.3 年際變化特征 采用線性趨勢分析法測算旅游生態(tài)效率年際變化率,并利用分位法將研究區(qū)劃分為輕度下降、基本不變、輕度提升和顯著提升4種類型,通過空間可視化得到旅游生態(tài)效率的變化趨勢(圖2d)。由圖2d可知,黃河流域旅游業(yè)生態(tài)效率出現(xiàn)輕度下降的市域大多分布在經(jīng)濟發(fā)展中容易被忽視的省際交界地帶,下降趨勢明顯的前5位分布在寧夏的吳忠、青海的黃南、海東、玉樹以及陜西的銅川;基本不變市域主要集中在陜西的渭南、西安、咸陽,甘肅的武威、天水、甘南以及河南的鄭州、洛陽、三門峽等地;輕度提升市域主要分布在顯著提升市域周邊,包括內(nèi)蒙古的阿拉善盟、包頭和青海的海西以及河南的新鄉(xiāng)、焦作和山東的濰坊、濟寧、萊蕪、濟南等地,說明這些區(qū)域受相鄰區(qū)域的空間溢出效應(yīng)顯著;顯著提升市域集中分布在山西的呂梁、臨汾、長治等地,山東、寧夏、甘肅、青海等地也有零星分布。

2.2 旅游生態(tài)效率空間關(guān)聯(lián)、時間路徑及時空躍遷變化特征

2.2.1 旅游生態(tài)效率全局關(guān)聯(lián)變化特征 為進一步探討黃河流域旅游生態(tài)效率的空間關(guān)聯(lián)性和空間異質(zhì)性,采用GeoDa軟件計算得出其全局Moran′s I(表3)。由表3可知,2008—2017年流域旅游生態(tài)效率呈現(xiàn)出明顯的正向空間自相關(guān),且隨時間推移Moran′s I整體呈波動增長態(tài)勢,顯著性日益增強。說明流域內(nèi)各研究單元旅游生態(tài)效率會受相鄰區(qū)域影響,總體上具有顯著的集聚與關(guān)聯(lián)特征,也進一步表明黃河流域旅游生態(tài)效率提升應(yīng)注重旅游生態(tài)系統(tǒng)保護和治理的系統(tǒng)性、整體性和協(xié)同性。

表3 2008—2017年黃河流域旅游生態(tài)效率全局Moran′s I

2.2.2 旅游生態(tài)效率局域空間時間路徑變化特征 利用ArcGIS 10.2軟件對黃河流域旅游生態(tài)效率LISA時間路徑的幾何特征進行空間可視化(圖3)。

圖3 黃河流域旅游生態(tài)效率LISA時間路徑幾何特征的空間分布

1)研究期內(nèi)黃河流域旅游生態(tài)效率的LISA時間路徑相對長度(圖3a)小于均值的市域數(shù)有49個,占比達67.12%,說明旅游生態(tài)效率局域格局具有較強的穩(wěn)定性,時間路徑大體呈現(xiàn)出東西高、中部低的“凹”形格局。其中,青海的玉樹、果洛、黃南,山東的東營、菏澤,陜西的商洛以及甘肅的白銀等市域相對長度大于1.898 1,說明局部空間結(jié)構(gòu)具有強烈的動態(tài)性。內(nèi)蒙古的巴彥淖爾、包頭,甘肅的武威、天水、平?jīng)?山東的青島以及河南的洛陽、鄭州等市域的時間路徑移動則相對較短,長度均小于0.596 0,構(gòu)成了相對穩(wěn)定的旅游生態(tài)效率局部空間結(jié)構(gòu)。

2)研究期內(nèi)黃河流域旅游生態(tài)效率的LISA時間路徑彎曲度(圖3b)均值為7.368 4,低于均值的市域有57個,占總體的78.08%,說明黃河流域旅游生態(tài)效率的局部空間變化具有較穩(wěn)定的空間依賴性。最大值出現(xiàn)在東營(115.56),說明東營旅游生態(tài)效率的局部空間依賴方向具有強變動性,其效率水平缺乏穩(wěn)定上升的動力;彎曲度較大的市域為濟寧、商洛、鄂爾多斯和烏海,而低彎曲度和較低彎曲度的市域占總數(shù)的93.15%。其中,最小值為臨夏(1.118 7),說明這些區(qū)域在空間依賴方向上具有較弱波動性,而臨夏在空間依賴方向上具有最大的穩(wěn)定性,即流域整體具有較強的空間鎖定效應(yīng)。

3)通過對2008—2017年黃河流域73個市域Moran′s I散點圖位置的變化計算各個市域LISA坐標點的移動方向(圖3c)。若移動方向在[0°,90°)和[180°,270°),則說明該市域與相鄰區(qū)域的旅游生態(tài)效率分別呈現(xiàn)出正向(贏—贏型)或負向(輸—輸型)增長趨勢;若移動方向在[90°,180°)和[270°,360°],則說明該市域與相鄰區(qū)域呈現(xiàn)出反向(輸—贏型和贏—輸型)增長趨勢。黃河流域旅游生態(tài)效率協(xié)同增長的區(qū)域有43個,占整體的58.90%,主要分布在黃河流域中下游地區(qū)。其中,正協(xié)同增長市域有25個,負協(xié)同增長市域有18個,在空間上呈倒“U”形格局,說明相鄰市域之間呈現(xiàn)出一定的空間整合性,且正向協(xié)同整合性強于負向協(xié)同整合性。反向增長的市域有30個,主要分布在中上游地區(qū),占研究區(qū)域的41.10%,輸—贏型和贏—輸型市域分別有16個和14個,說明旅游生態(tài)效率局部結(jié)構(gòu)協(xié)作態(tài)勢強于競爭態(tài)勢。

2.2.3 旅游生態(tài)效率局域空間時空躍遷變化特征 由表4可知,2008—2012年、2012—2017年和2008—2017年3個時段I型躍遷市域占比分別為80.14%、74.66%和78.69%,說明黃河流域旅游生態(tài)效率具有顯著的路徑依賴,短期內(nèi)難以扭轉(zhuǎn)旅游生態(tài)效率的聯(lián)動效應(yīng);Ⅱ和Ⅲ型時空躍遷的市域占20%左右,表明黃河流域旅游生態(tài)效率局部時空關(guān)聯(lián)類別存在轉(zhuǎn)移的可能性;Ⅳ型市域在3個時段內(nèi)的躍遷類型占比分別為1.71%、0.68%和1.07%,其中,HHt→LLt+1、LLt→HHt+1、LHt→HLt+1和HLt→LHt+1躍遷概率均小于5%,說明流域內(nèi)旅游生態(tài)效率自身和鄰域同向和反向發(fā)生躍遷的概率較小。此外,2008—2017年黃河流域旅游生態(tài)效率時空流動系數(shù)(SF)和時空凝聚系數(shù)(SC)分別為0.202 4和0.793 0,進一步驗證了流域旅游生態(tài)效率具有較強的轉(zhuǎn)移惰性,且隨著時間推移,2008—2012年和2012—2017年兩時段的時空凝聚有減弱之勢。

表4 Local Moran′s I的時空躍遷矩陣

3 旅游生態(tài)效率驅(qū)動因素

旅游生態(tài)效率是旅游生態(tài)系統(tǒng)自組織有效運行的重要表征,考量其驅(qū)動因素及主控因子對流域旅游生態(tài)環(huán)境保護和高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義。本文遵循代表性、科學性與系統(tǒng)性原則,并借鑒文獻[3,4,48-54],采用地理探測器模型剖析以下8個因素對旅游生態(tài)效率影響的異質(zhì)效應(yīng)及作用機理。①經(jīng)濟發(fā)展水平(x1)。經(jīng)濟發(fā)展水平通過優(yōu)化旅游業(yè)發(fā)展的社會經(jīng)濟環(huán)境,進而對旅游業(yè)投入和產(chǎn)出產(chǎn)生重要影響,采用GDP衡量[3,48]。②產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化(x2)。一方面,要素從低效率部門向高效率部門流動所帶來的“結(jié)構(gòu)紅利”,有利于維持旅游經(jīng)濟的持續(xù)增長[49];另一方面,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級提升了相關(guān)旅游產(chǎn)品使用知識和技術(shù)的能力,提高了旅游產(chǎn)品附加值,進而影響旅游生態(tài)效率[4]。③綜合交通可達性(x3)。交通作為旅游在目的地和客源地之間流動的媒介,是旅游要素空間流動的重要載體[50],交通便利程度有助于要素布局優(yōu)化,進而實現(xiàn)綠色集約發(fā)展[51],采用綜合交通可達性表征(1)綜合交通可達性采用熵值加權(quán)求和法計算,指標包括公路網(wǎng)絡(luò)密度(公路運營里程/行政區(qū)劃面積)、鐵路節(jié)點密度(鐵路站點數(shù)/行政區(qū)劃面積,含有高鐵通行的普通線路)、高鐵站點數(shù)、航空運載能力(飛機起降架次/旅游接待人次)和是否擁有民用航空機場(擁有賦值為1,無則賦值為0)。。④城鎮(zhèn)化水平(x4)。城鎮(zhèn)化水平通過人口集聚和城市規(guī)模擴張影響旅游業(yè)發(fā)展,進而實現(xiàn)資源、環(huán)境和經(jīng)濟協(xié)調(diào)發(fā)展,本文采用城鎮(zhèn)人口或非農(nóng)人口占城市總?cè)丝?一般指常住人口)比重衡量[52]。⑤技術(shù)創(chuàng)新(x5)。一方面,技術(shù)創(chuàng)新可以通過技術(shù)攻關(guān)減少對人為因素的依賴、降低旅游產(chǎn)業(yè)的環(huán)境影響;另一方面,技術(shù)創(chuàng)新能通過技術(shù)外溢到旅游產(chǎn)業(yè)的其他鏈條,提升旅游生產(chǎn)的綜合能力,采用年末專利授權(quán)量衡量[53]。⑥人力資源(x6)。旅游產(chǎn)業(yè)是勞動密集型產(chǎn)業(yè)部門,旅游業(yè)高級化、專業(yè)化人才對旅游業(yè)發(fā)展效率提升產(chǎn)生直接影響,采用普通高等學校在校學生數(shù)表征[54]。⑦綠化程度(x7)。綠化程度能在一定程度上映射出區(qū)域環(huán)保理念的差異,表現(xiàn)出區(qū)域的“宜居、宜游、宜業(yè)”環(huán)境,采用建成區(qū)綠化覆蓋率衡量。⑧環(huán)境規(guī)制(x8)。嚴格的環(huán)境政策可能會達到保護環(huán)境和旅游產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的目的,環(huán)境規(guī)制對旅游業(yè)可持續(xù)發(fā)展的支持為旅游綠色經(jīng)濟發(fā)展創(chuàng)造了條件,進一步擴大了國內(nèi)外旅游市場的參與及資源環(huán)境保護意識,有助于提升區(qū)域整體旅游生態(tài)效率,抑制非期望產(chǎn)出,反映了政府環(huán)境政策的規(guī)范和調(diào)節(jié)作用,采用財政支出占GDP比重表征[54]。

3.1 因子探測

采用因子探測探究單因子對黃河流域旅游生態(tài)效率空間分異的驅(qū)動力(q值)。由表5可知,2008年主導(dǎo)驅(qū)動因子前三名依次為環(huán)境規(guī)制(x8)、城鎮(zhèn)化水平(x4)、綠化程度(x7),2012年依次為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化(x2)、綜合交通可達性(x3)、城鎮(zhèn)化水平(x4),2017年依次為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化(x2)、經(jīng)濟發(fā)展水平(x1)、城鎮(zhèn)化水平(x4)。可以看出,黃河流域旅游生態(tài)效率驅(qū)動因子的貢獻程度隨時間變化而呈現(xiàn)出差異特征,城鎮(zhèn)化水平是影響黃河流域旅游生態(tài)效率的長期主導(dǎo)因子。研究期初,環(huán)境規(guī)制、城鎮(zhèn)化水平、綠化程度是旅游生態(tài)效率的主要驅(qū)動因子;隨著時間推移,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化、經(jīng)濟發(fā)展水平、城鎮(zhèn)化水平逐漸成為黃河流域旅游生態(tài)效率的主要驅(qū)動因子,說明在“兩山理論”和生態(tài)文明建設(shè)國家發(fā)展戰(zhàn)略導(dǎo)向下,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化、經(jīng)濟發(fā)展動能置換和城鎮(zhèn)化對黃河流域旅游生態(tài)效率的正向驅(qū)動效應(yīng)愈加明顯。

3.2 交互探測

由交互探測結(jié)果(圖4)可知,因子間交互作用存在雙因子增強和非線性增強兩種類型,雙因子交互作用驅(qū)動力均強于單個因子,且呈現(xiàn)較顯著的非線性增強特征,這說明黃河流域旅游生態(tài)效率并非受某單一因素影響。具體看:①2008年城鎮(zhèn)化水平(x4)與環(huán)境規(guī)制(x8)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化(x2)與城鎮(zhèn)化水平(x4)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化(x2)與綠化程度(x7)交互作用后的解釋力較強,分別為0.649 4、0.619 1和0.614 2,技術(shù)創(chuàng)新(x5)與人力資源(x6)交互作用后解釋力最小,僅為0.046 4,這說明城鎮(zhèn)化水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化與其他驅(qū)動因子共同作用顯著增強了對旅游生態(tài)效率空間分異的解釋力,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化可通過提升資源使用效率減少CO2等非期望產(chǎn)出[55],進而達到提升旅游生態(tài)效率的目的,這與已有研究結(jié)果“第三產(chǎn)業(yè)占GDP比重與碳排放強度呈負相關(guān)”[56,57]相一致。而技術(shù)創(chuàng)新與人力資源的共同作用沒有顯著增強對旅游生態(tài)效率的解釋力,可能與二者對旅游生態(tài)效率影響存在時滯效應(yīng)有關(guān),但不能因二者在旅游生態(tài)效率研究中解釋力較低而忽視其影響。②2012年產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化(x2)與城鎮(zhèn)化水平(x4)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化(x2)與環(huán)境規(guī)制(x8)交互作用解釋力分別為0.609 9和0.596 4,說明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化所帶來的經(jīng)濟增長方式、能源結(jié)構(gòu)改善、技術(shù)水平提高以及政府環(huán)境規(guī)制促使其與城鎮(zhèn)化水平交互作用后解釋力最強(0.609 9),表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化所帶來的“結(jié)構(gòu)紅利”與城鎮(zhèn)化水平之間的相互作用成為影響旅游生態(tài)效率演變中最具活力的因素。值得注意的是,技術(shù)創(chuàng)新(x5)與人力資源(x6)交互作用后的解釋力由2008年的0.046 4增至2012年的0.228 3,說明二者交互作用對旅游生態(tài)效率的影響力開始顯現(xiàn)。③2017年產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化(x2)與環(huán)境規(guī)制(x8)、經(jīng)濟發(fā)展水平(x1)與環(huán)境規(guī)制(x8)的交互作用對旅游生態(tài)效率的解釋力相對較強,分別為0.483 2和0.469 3,說明環(huán)境規(guī)制力度增強能驅(qū)動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級,使生產(chǎn)更加綠色化,減少單位資源消耗和環(huán)境污染,實現(xiàn)生態(tài)環(huán)境和旅游經(jīng)濟增長的協(xié)同發(fā)展。

注:虛線框表示雙因子增強,其余均為非線性增強。

綜上可知,黃河流域旅游生態(tài)效率時空格局特征是諸多因素(內(nèi)外部驅(qū)動力)綜合交互驅(qū)動的結(jié)果(圖5)。其中,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化、人力資源、技術(shù)創(chuàng)新、綜合交通可達性是流域旅游生態(tài)效率變化的內(nèi)驅(qū)力,經(jīng)濟發(fā)展水平、城鎮(zhèn)化水平、綠化程度、環(huán)境規(guī)制則為外部刺激源,即:產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化通過增長模式優(yōu)化、新舊動能轉(zhuǎn)換、服務(wù)效能提升對流域旅游生態(tài)效率發(fā)揮關(guān)聯(lián)效應(yīng);人力資源通過融智聚智、人才興“黃”路徑對旅游生態(tài)效率產(chǎn)生知識溢出效應(yīng);技術(shù)創(chuàng)新通過科技賦能、節(jié)能減排、雙減雙控路徑對旅游生態(tài)效率提升發(fā)揮創(chuàng)新驅(qū)動效應(yīng);綜合交通通過空間載體、要素流動配置及旅游生態(tài)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)型發(fā)揮傳導(dǎo)效應(yīng);經(jīng)濟發(fā)展奠定了旅游業(yè)集約發(fā)展的宏觀環(huán)境基礎(chǔ),通過環(huán)保資金投入、消費模式優(yōu)化、環(huán)保設(shè)施完善路徑對旅游生態(tài)效率提升發(fā)揮支撐效應(yīng);城鎮(zhèn)化是流域旅游生態(tài)效率長期主導(dǎo)因素,通過規(guī)模經(jīng)濟、環(huán)境治理效率提升、公共服務(wù)均等化、“三生”空間功能優(yōu)化、城鄉(xiāng)融合高質(zhì)量發(fā)展路徑對旅游生態(tài)效率發(fā)揮乘數(shù)與反哺效應(yīng);綠色發(fā)展以“兩山”理論為價值導(dǎo)向,對黃河流域旅游生態(tài)產(chǎn)品服務(wù)價值實現(xiàn)發(fā)揮環(huán)境約束與效能釋放雙重效應(yīng);環(huán)境規(guī)制為流域旅游生態(tài)效率提升提供環(huán)境構(gòu)架支撐,通過政策引領(lǐng)、環(huán)境稅制、環(huán)保法規(guī)完善對旅游生態(tài)效率發(fā)揮引導(dǎo)與調(diào)控效應(yīng)。

圖5 黃河流域旅游生態(tài)效率時空格局變化驅(qū)動機理

4 結(jié)論與討論

4.1 結(jié)論

本文選取2008—2017年黃河流域73個市域面板數(shù)據(jù),綜合運用Super-SBM模型、ESTDA方法和地理探測器模型分析黃河流域旅游生態(tài)效率的時空動態(tài)特征及其空間分異的主控因素。研究發(fā)現(xiàn):①研究期間黃河流域旅游生態(tài)效率均值經(jīng)歷了緩慢下降后上升的“U”形過程,流域內(nèi)地區(qū)差異呈現(xiàn)出先縮小后擴大的趨勢特征;旅游生態(tài)效率呈向“雙峰”形態(tài)發(fā)育的特征,存在兩極分化現(xiàn)象,且隨時間推移流域旅游生態(tài)效率提升效果明顯。②旅游生態(tài)效率表現(xiàn)為低效率占主體,高效率區(qū)域不斷擴充,且有向中下游集聚趨勢;輕度下降、基本不變市域與輕度提升、顯著提升市域數(shù)量相當;流域旅游生態(tài)效率局域空間結(jié)構(gòu)具有較強穩(wěn)定性,呈東西高、中部低的“凹”形格局;彎曲度均大于1,局部空間變化具有較穩(wěn)定的空間依賴性,且由低至高的4種彎曲度類型在數(shù)量上呈現(xiàn)出漏斗形結(jié)構(gòu);協(xié)同增長和反向增長區(qū)域分別占58.9%和41.1%,區(qū)域間存在一定空間整合性,且局部結(jié)構(gòu)協(xié)作強于競爭;流域旅游生態(tài)效率具有明顯路徑依賴特征,且短期內(nèi)難以扭轉(zhuǎn)旅游生態(tài)效率空間相互作用關(guān)系慣性。③旅游生態(tài)效率的影響因素主要是經(jīng)濟社會因素,主導(dǎo)影響因素隨時間推移而不斷變化,但城鎮(zhèn)化水平是其空間分異的長期主導(dǎo)因素;交互探測結(jié)果顯示,雙因子交互作用均高于單因子解釋力,主要呈現(xiàn)非線性增強類型,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化與城鎮(zhèn)化水平、環(huán)境規(guī)制等因子的交互作用對流域旅游生態(tài)效率的影響較大,綜合交通可達性與其他因素之間交互作用的解釋力亦不容小覷,技術(shù)創(chuàng)新和人力資源交互作用影響存在時滯效應(yīng),且二者交互解釋力隨時間演進而不斷強化。

4.2 討論與展望

黃河流域是我國典型的生態(tài)系統(tǒng)脆弱區(qū)和旅游資源富集區(qū),生態(tài)保護和旅游資源開發(fā)二元矛盾并存,對其旅游生態(tài)效率時空格局特征及驅(qū)動機制進行系統(tǒng)研究是黃河流域生態(tài)保護和高質(zhì)量發(fā)展的生動實踐,對紓解流域旺盛的旅游需求與生態(tài)資源供給相對不足的矛盾、提高流域旅游生態(tài)系統(tǒng)韌性、筑牢國家生態(tài)安全屏障具有重要戰(zhàn)略價值。區(qū)別于以往采用探索性空間分析方法探究流域旅游生態(tài)效率空間特征,本文采用的探索性時空分析法有效結(jié)合了個體時間和空間屬性,突破了以往旅游生態(tài)效率研究割裂時間和空間的窠臼,刻畫出的旅游生態(tài)效率時空動態(tài)變化情況更符合區(qū)域旅游發(fā)展實際。此外,本文將空間尺度縮小至市域尺度,并從時空二維動態(tài)變化視角揭示出黃河流域市域旅游生態(tài)效率轉(zhuǎn)移概率,對于區(qū)域制定更具針對性的對策大有裨益。例如:程慧等[58]基于黃河流域沿線省域尺度研究發(fā)現(xiàn),旅游業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、旅游業(yè)技術(shù)水平和政府規(guī)制力度對黃河流域旅游生態(tài)效率影響的空間異質(zhì)性顯著,而本文基于黃河流域市域尺度研究發(fā)現(xiàn)“城鎮(zhèn)化水平是影響黃河流域旅游生態(tài)效率時空分異的長期主導(dǎo)因子”,這是相比以往基于宏觀尺度研究新的發(fā)現(xiàn)。

政策建議方面:①研究期內(nèi)黃河流域旅游生態(tài)效率存在顯著的空間相互作用關(guān)系,且旅游生態(tài)效率局部結(jié)構(gòu)協(xié)作態(tài)勢強于競爭,因此,流域內(nèi)各市域之間應(yīng)建立長效合作機制,消除限制區(qū)域間資本、技術(shù)、設(shè)施等要素流動的壁壘與體制機制,強化塑造流域生態(tài)環(huán)境要素與旅游要素協(xié)同發(fā)展的“贏—贏”型立體網(wǎng)絡(luò)化旅游生態(tài)系統(tǒng)格局。②城鎮(zhèn)化水平是黃河流域旅游生態(tài)效率空間分異的長期主導(dǎo)因素,城鎮(zhèn)化、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化與環(huán)境規(guī)制交互作用成為影響旅游生態(tài)效率提升的主控交互因子。因此,未來應(yīng)致力于釋放城鎮(zhèn)化反哺旅游業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的乘數(shù)效應(yīng),發(fā)揮政策決策部門在轉(zhuǎn)變旅游發(fā)展方式、強化流域旅游生態(tài)環(huán)境管理和監(jiān)測的引導(dǎo)調(diào)控作用,推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級,促進旅游生態(tài)系統(tǒng)健康發(fā)展。③黃河流域旅游生態(tài)效率存在明顯的路徑依賴特征,且短期內(nèi)難以扭轉(zhuǎn)旅游生態(tài)效率空間相互作用關(guān)系慣性,這意味著黃河流域旅游生態(tài)產(chǎn)品價值轉(zhuǎn)化與旅游生態(tài)系統(tǒng)整體功能性提升是一項長期且易受外界因素擾動的系統(tǒng)工程,后期仍需加強旅游生態(tài)績效動態(tài)追蹤監(jiān)測,探索旅游資源高效低耗利用與對生態(tài)環(huán)境損害最小化的旅游發(fā)展模式,構(gòu)建流域旅游產(chǎn)業(yè)和生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)動態(tài)協(xié)調(diào)發(fā)展的制衡策略。

本文仍存在不足之處:①囿于旅游統(tǒng)計數(shù)據(jù)的局限性,部分數(shù)據(jù)選用剝離后的數(shù)據(jù)進行效率測算,研究結(jié)果在一定程度上客觀反映了黃河流域旅游生態(tài)相對效率情況,如若逐漸完善旅游數(shù)據(jù)或拓展直接指標的來源,可使研究結(jié)果更精細化。②受限于部分數(shù)據(jù)獲取限制,本文選取2008—2017年市域尺度數(shù)據(jù)進行分析,缺少更長時間尺度和空間尺度的縱橫對比研究,未來應(yīng)嘗試更長時序的數(shù)據(jù)追蹤,并將空間尺度向縣域下沉,同時,關(guān)注尺度轉(zhuǎn)換下的尺度關(guān)聯(lián)、傳遞效應(yīng)。③囿于篇幅,本研究未揭示流域旅游生態(tài)效率是否存在門檻效應(yīng)和溢出效應(yīng),有待進一步探究。