滨海旅游环境承载力评价与量化测度研究——以山东半岛蓝色经济区为例

刘 佳 于水仙 王 佳

(中国海洋大学管理学院/海洋发展研究院，山东青岛266071)

滨海旅游环境承载力评价与量化测度研究
——以山东半岛蓝色经济区为例

刘 佳 于水仙 王 佳

(中国海洋大学管理学院/海洋发展研究院，山东青岛266071)

旅游环境承载力是区域旅游可持续发展的重要评判依据，目前国内外旅游环境承载力研究方法和技术手段仍显不足，多以静态评价分析为主，缺乏动态预测研究，旅游环境承载力定量研究的技术与方法尚需深入探索。本文结合滨海旅游的自身特点，构建由资源、生态、经济、社会四个承载子系统构成的滨海旅游环境承载力评价体系，按照评价体系的层次结构构造判断矩阵，采用层次分析法确定评价指标权重，运用物元评价模型和灰色预测模型，对山东半岛蓝色经济区滨海旅游环境承载力水平进行量化测度与系统分析。结果表明，半岛蓝色经济区滨海旅游环境各个承载子系统存在一定的承载差异，滨海旅游资源和生态环境承载能力较强，滨海旅游经济和社会环境子系统还有较大的承载空间;从时序变化上看，滨海旅游环境综合承载能力不断提高，并呈现可持续的运行态势;从空间差异上看，青岛、烟台、潍坊和威海四个城市滨海旅游环境承载状态处于“良好”等级，而东营、日照和滨州三个城市滨海旅游环境承载状态处于“一般”等级。因此，提高区域整体承载潜力，平衡地区承载差异，对于促进半岛蓝色经济区滨海旅游资源有序开发和滨海旅游产业合理布局具有重要的现实意义。

滨海旅游环境承载力;物元模型;量化测度;时空差异

当前，以海洋经济为主导的蓝色经济正在成为带动一个国家和地区发展的强大引擎。大力发展蓝色经济，将促进沿海省份的海陆一体化、城乡一体化，以及沿海城市集群化发展［1］，并有利于协调经济和海洋资源环境保护的关系，符合国家主体功能区的战略构想，从多方面促进沿海省份的经济社会转型［2］。国家“十二五”规划提出发展海洋经济，坚持陆海统筹，更为蓝色经济的科学发展指明了方向。山东半岛蓝色经济区以临港、涉海、海洋产业发达为特征，而滨海旅游产业最有条件和优势培育成为海洋优势产业。一方面，半岛蓝色经济区是山东省滨海旅游资源的集聚分布区，其拥有国家A级以上景区的数量接近全省总量的一半;另一方面，滨海旅游在半岛蓝色经济区经济建设、产业发展中发挥着重要作用，旅游总收入在其GDP总量中的比重达到8%，在其服务业增加值中的比重达到21.4%，并已形成由滨州、东营、潍坊、烟台、威海、青岛、日照等沿海7城市、37个区、县(市)构成的具有一定规模和特色的沿海城市旅游带。然而，不容忽视的是，半岛蓝色经济区滨海旅游在开发模式、产业布局与空间功能定位等方面存在诸多问题，尤其是滨海旅游产业要素空间集聚与滨海旅游资源环境承载压力之间的矛盾日益凸显。随着2011年半岛蓝色经济区建设正式上升为国家战略，滨海旅游开发势头强劲，游客旅游消费需求不断变化，因而，大力提升滨海旅游环境承载力、保持滨海旅游环境系统的良性循环是半岛蓝色经济区滨海旅游可持续发展的重要选择。

1 研究综述

旅游环境承载力量化测度研究是学术界长期关注的焦点。国外研究普遍认为数值型旅游环境承载力可以有效确定某一地区游客的饱和量，在对旅游环境承载力的调控上更加注重对环境影响的控制，但由于旅游环境承载力的复杂本质以及概念内涵的差异，使得数值型旅游环境承载力的测度方法尚未达成共识。国内研究集中在以下视角:第一，对旅游环境承载力多个分量指标进行测度，根据最小限制因子确定旅游环境承载值［3－4］;第二，构建旅游环境承载力评价体系，并采用各类模型和方法对旅游环境承载力构成指标进行综合指数测算，如状态空间法［5］、模糊综合评价法［6］的应用，此种测度方法研究比较广泛，然而由于研究目的与研究区域的差异，形成普遍适用的指标评价标准还存在较大困难。此外，生态学、地理学、环境学等相关学科方法在旅游环境承载力测度中也得到很好的应用，如从资源的供给和需求角度采用生态足迹法对旅游环境承载力进行测度的研究成果较为丰富［7－8］。总体来说，目前国内外关于旅游环境承载力研究多以静态评价分析为主，缺乏动态预测研究，旅游环境承载力定量研究方法和技术手段尚需深入探索。尤其是以往研究多通过构建模型将分散的指标进行综合加权处理，并对多个指标的综合得分值进行分级以此来评价研究对象的旅游环境承载状况，尽管这些方法注意到复杂指标对综合承载能力的作用，但其难以识别单个指标、综合指标与评价等级之间的隶属程度，甚至会遗漏单个指标之间的一些关键信息。而采用对承载分量进行绝对数值的测算，其研究对象又往往局限于空间范围较小的旅游景区层次，对于区域层次旅游环境承载力研究并不适用。物元分析由蔡文［9］教授于1983年提出，其以促进事物转化、解决不相容的复杂问题为核心，适用于多因子的评价研究。物元分析理论与方法的实践应用性较强，该方法在生态环境、水资源承载力、地下水质量、大气环境质量等环境科学领域得到较为广泛的应用。将物元分析理论应用于旅游环境承载力评价研究中，采用物元分析中的关联函数进行评判，可以全面合理的评判旅游环境承载能力的综合水平，目前已取得了一定的研究成果［10－11］。值得注意的是，这些研究多关注对旅游环境承载力等级的划分与评判，在旅游环境承载力动态变化趋势、空间分异特征等方面的研究明显不足，同时鉴于滨海旅游生态环境相对脆弱、滨海岸段开发功能存在空间叠加和耦合等特征，探讨滨海旅游环境承载力理论评价与分析框架，可为滨海旅游产业发展、滨海旅游开发管理等理论提供新的研究视角。

综上，本文基于国家“十二五”规划建议中提出的“科学规划海洋经济发展，合理开发利用海洋资源”的战略要求，抓住全面推动山东半岛蓝色经济区建设国家战略的重大机遇，构建滨海旅游环境承载力物元评价模型，确定滨海旅游环境承载力评定等级，对滨海旅游环境各个承载子系统以及整体承载状况进行量化测度，运用灰色预测模型对滨海旅游环境承载力进行动态趋势预测，并系统分析滨海旅游环境承载状况的空间差异特征，以期有效提升半岛蓝色经济区滨海旅游环境系统的综合承载能力，平衡区域承载差异，为山东省滨海旅游资源有序开发、滨海旅游产业发展与合理布局提供理论指导，同时进一步加强为地方政府服务的能力，为半岛蓝色经济区滨海旅游可持续发展、产业结构优化以及经济增长模式转型提供决策支持。

2 滨海旅游环境承载力评价体系构建

2.1 指标选择与体系构建

根据半岛蓝色经济区滨海旅游资源特点、区域生态环境对滨海旅游活动的影响以及区域经济、社会系统对滨海旅游发展的支持作用，这里构建由滨海旅游资源环境、滨海旅游生态环境、滨海旅游经济环境和滨海旅游社会环境四个承载子系统构成的旅游环境承载力评价体系，包括46个具体指标，如表1所示。其中滨海旅游资源环境承载指标是半岛蓝色经济区滨海旅游可持续发展的资源基础和根本条件，滨海旅游生态环境承载指标则用以表征滨海旅游生态环境质量与状况，滨海旅游经济环境承载指标主要反映半岛蓝色经济区对滨海旅游发展的经济支撑能力，滨海旅游社会环境承载指标则反映半岛蓝色经济区对滨海旅游发展的社会环境承载能力。

2.2 数据来源与指标说明

根据数据的易得性、客观性和典型性，这里选取山东半岛蓝色经济区2006－2010年度的相关数据加以研究，相关旅游指标数据来源于《山东旅游统计便览》(2007－2011年)，普通高校在校学生数、第三产业从业人员比重、恩格尔系数等社会经济指标数据来源于《山东统计年鉴》(2007－2011年)、《中国城市统计年鉴》(2007－2011年)，海水浴场适游度、海上观光指数和滨海旅游度假区环境质量等环境指标数据来源于《中国海洋环境质量公报》(2007－2011年)、《山东省海洋环境质量公报》(2007－2011年)。

具体指标含义和构成如下:旅游资源规模指标反映可供开发旅游资源的整体赋存状况，这里采用半岛蓝色经济区国家A级以上景区数量进行赋值;旅游资源品味度指标反映了旅游资源的美学价值、历史价值和科学价值及其稀有程度，采用国家4A级以上景区数量对其进行赋值;旅游资源组合度=，其中xi为各类旅游资源占半岛蓝色经济区旅游资源总量的比重，x表示各类旅游资源占半岛蓝色经济区旅游资源总量比重的平均值，n为旅游资源总量;组合指数值越小，说明各项资源匹配越协调［12］，这里旅游资源总量包括半岛蓝色经济区国家4A级景区、全国重点文物保护单位、国家风景名胜区、国家森林公园、国家级自然保护区、国家矿山公园、国家级水利风景区、国家级旅游度假区、优秀城市、中国历史文化名城名村、国家级海洋自然保护区和湿地公园的总和;旅游资源知名度指标采用旅游城市知名度加以表征，旅游城市是滨海旅游产业发展的重要载体，其知名度越高，游客对旅游资源的认知越强，旅游流向该城市的集聚倾向越强，承载的游客规模和旅游活动规模也越大。这里利用中文网络三大搜索引擎(百度、谷歌、雅虎)，分别查找

表1 滨海旅游环境承载力评价指标及权重Tab.1 Evaluation Indicator and weight of coastal tourism environmental carrying capacity

关键词“年份+＊＊城市+旅游”进行搜索，通过计算各个滨海城市在三个网站搜索到网页篇数的平均值而获得;海水浴场适游度主要根据海水浴场的水质、水文和气象等要素对海水浴场环境状况进行的综合性评价;游客密度=旅游者总人数/当地居民总人口，游客密度反映了旅游者的心理承受能力，游客密度不断增加，游客的心理承受能力将逐渐降低。

2.3 评价指标权重的确定

层次分析法是一种定性与定量分析相结合的多目标决策分析方法，其将决策者的经验判断进行数值量化，有利于消除主观因素的影响。本文通过专家打分法分别对子系统层和具体指标层进行赋值打分，然后运用层次分析法，结合半岛蓝色经济区滨海旅游环境承载力影响因素的分析，对专家打分进行两两比较，构建比较判断矩阵，并进行一致性检验，以此确定专家打分的合理性。

首先，建立子系统层两两比较判断矩阵A=(aij)4×4，采用和法，将矩阵A=(aij)4×4的每一列向量归一化得到:

ij， 计算得，再将此矩阵向量归一化得到特征向

采用上述方法，分别对每个子系统中的具体指标层建立两两比较判断矩阵，分别计算得特征向量，得到:

最大特征根 λmax1=7.409 0，λmax2=6.159 2，λmax3=6.162 9，λmax4=6.260 4，同时进行一致性检验，检验结果分别为:

由此可知，判断矩阵具有较满意的一致性，通过一致性检验，进而分别得出具体指标层46个指标的权重值(见表1)。

3 滨海旅游环境承载力物元评价模型

3.1 滨海旅游环境承载力物元矩阵的建立

滨海旅游环境承载力N、滨海旅游环境承载力特征c和特征量值v共同构成滨海旅游环境承载力物元。假设滨海旅游环境承载力有多个特征，它以 n个特征 c1，c2，…，cn及其相应的量值 v1，v2，…，vn来描述，可表示为:

式(1)中，R为n维滨海旅游环境承载力物元，简记为R=(N，c，v)

根据上文所述，滨海旅游环境承载力由f个子系统构成，因而确定待评对象滨海旅游环境承载力子系统的物元矩阵Rf，可表示为:

式(2)中vfi为Nf关于cfi的量值，即滨海旅游环境承载力第f个子系统第i个指标的原始数据。

3.2 经典域与节域的确定

分别对滨海旅游环境承载力子系统f构建经典域物元矩阵，可表示为:

式(3)中，Rfj称为经典域物元，j=1，2，3;其中，Nfj为滨海旅游环境承载力第f个子系统的第j个评价等级(j=1，2，3);cfi表示滨海旅游环境承载力第f个子系统的第i个评价指标;区间〈afji，bfji〉为cfi对应评价等级j的量值范围，即经典域。

滨海旅游环境承载力第f个子系统的节域物元矩阵表示为:

式(4)中，Rfp为节域物元，vpi=〈afpi，bfpi〉(i=1，2，…，n)为关于特征cfi的量值范围，p表示滨海旅游环境承载力第f个子系统的全体等级。

3.3 关联函数及各子系统关联度的计算

首先，计算滨海旅游环境承载力指标距:

则滨海旅游环境承载力第f个子系统的评价指标cfi的关联函数Kj(vfi)定义为:

其次，计算滨海旅游环境承载力第f个子系统关于等级j的关联度:

式(7)中afi为cfi的权值，即滨海旅游环境承载力第f个子系统层各个指标的权重。

3.4 综合关联度计算及评价等级的确定

确定滨海旅游环境承载力N关于等级j的关联度:

式(8)中Kj(N)是滨海旅游环境承载力第j个等级的关联度，af为cf的权值，即滨海旅游环境承载力第f个子系统权重。根据最大隶属度原则，若Kj0=maxKj(N)(j=1，2，3)，则滨海旅游环境承载力属于标准等级j0。关联度的大小表征待评对象隶属于滨海旅游环境承载力水平某一标准级别的程度，其值越大，符合的程度越高，承载能力越强。依据滨海旅游生态环境承载力水平的可拓性，即在一定范围和条件下可通过创新性开发滨海旅游资源、优化滨海旅游生态环境等途径，滨海旅游环境承载系统由不可持续性承载状态、弱可持续性承载状态转变为可持续承载状态，将其划分为3个等级“M1、M2、M3”，定性描述为“一般、良好、较高”。其中“一般”表示区域滨海旅游开发程度较弱，尚有较大的承载空间，“良好”表示区域滨海旅游开发具有一定规模，但仍一定承载潜能，“较高”表示旅游环境承载力水平已接近阈值，可拓展的承载空间较小。具体划分依据如表1所示。

4 滨海旅游环境承载力测度及其评价结果

4.1 滨海旅游环境承载子系统特征分析

根据上述滨海旅游环境承载力物元评价模型，输入相关的指标数值，得出相应的计算结果，半岛蓝色经济区滨海旅游环境承载力各子系统2006－2010年对应各等级的关联度及其相应的承载水平等级如表2所示。

这里以 Kfj(Nf)(f=1，2，3，4;j=1，2，3)表征半岛蓝色经济区滨海旅游环境承载力第f个子系统对应各等级的关联度，那么以2010年滨海旅游资源环境承载力子系统为例，K11(N2010)= － 0.257 0，K12(N2010)=0.053 4，K13(N2010)=－0.080 0，可知2010年半岛蓝色经济区滨海旅游资源环境承载力级别为M2，即处于“良好”水平。同样计算可知，旅游生态环境承载子系统处于“较高”水平，旅游经济环境承载子系统处于“良好”水平，而旅游社会环境承载子系统处于“一般”水平，表明半岛蓝色经济区旅游资源较为丰富，自然生态环境良好，经济发展水平较高，但社会文化环境亟待优化和改善。

表2 山东半岛蓝色经济区滨海旅游承载力各子系统关联度Tab.2 The subsystem correlation degree of coastal tourism environmental carrying capacity of the Blue Shandong Peninsula Economic Zone

从各子系统承载状况的历年变化趋势来看，旅游资源环境承载子系统除2006年处于“较高”等级外，其他年份均为“良好”等级，旅游生态环境承载子系统除2008年处于“良好”等级外，其他年份均为“较高”等级，旅游经济环境承载子系统除2008年、2010年处于“良好”等级外，其他年份均为“一般”等级，旅游社会环境承载子系统则由“良好”下降到“一般”等级，由此可知，在半岛蓝色经济区滨海旅游发展过程中，滨海旅游资源和生态环境子系统保持较强承载能力，滨海旅游经济环境承载能力不断增强，但仍有很大的提升空间，而滨海旅游社会环境承载能力有下降的趋势，亟需加以有效调控。

4.2 滨海旅游环境承载力时序变化分析

运用综合关联度计算公式(8)，结合上述各子系统各等级的关联度结果(见表2)及其对应指标的权重(见表1)，对半岛滨海旅游环境承载力各等级的综合关联度进行测度，结果如表2所示，2010年半岛蓝色经济区滨海旅游环境整体承载力Kj(N)=0.0505，即处于“良好”水平。从时序变化上看，2006－2010年半岛蓝色经济区旅游环境承载力综合关联度指数呈上升态势，且2008年至今处于“良好”等级，表明其滨海旅游环境承载能力不断提高，整体呈现良好发展态势。就具体指标而言，其中旅游资源规模、旅游资源知名度、生活垃圾处理率、建成区绿化覆盖率、人均GDP、第三产业所占比重、旅游总收入、普通高校在校学生数、第三产业从业人员所占比重等各项指标的关联度等级都出现不同程度的上升趋势，旅游资源知名度、生活垃圾处理率等指标甚至达到了“较高”水平，而这些环境要素的质量提升对山东半岛蓝色经济区滨海旅游环境承载状况的改善具有重要作用。而废水排放量、废气排放量指标值则呈现逐年下降趋势，对半岛蓝色经济区滨海旅游环境承载状况有较大的制约和影响。

为了进一步掌握半岛蓝色经济区滨海旅游环境承载状况的变化态势，这里采用灰色预测模型对滨海旅游环境承载状况进行动态模拟。首先，以2006－2010年山东半岛蓝色经济区第一等级(M1)旅游环境承载力综合关联度指数作为原始数据，建立滨海旅游环境承载状况GM(1，1)预测模型如下:

其次，以2006－2010年山东半岛蓝色经济区第二等级(M2)的旅游环境承载力综合关联度指数作为原始数据，建立滨海旅游环境承载状况的GM(1，1)的预测模型:

再次，以2006－2010年山东半岛蓝色经济区第三等级(M3)的旅游环境承载力综合关联度指数作为原始数据，建立滨海旅游环境承载状况的GM(1，1)的预测模型:

对上述三个预测模型分别进行后残差和精度检验，后残差比值C＜0.35，小误差概率P＞0.95，均达到相当高的精度，完全符合近期预测的要求。因此根据灰色预测模型对2011－2015年山东半岛蓝色经济区滨海旅游环境承载力关联度指数分别按三个等级进行预测，如图1所示，2011－2015年滨海旅游环境承载力逐年提高，且一直处于“良好”等级，表明半岛蓝色经济区滨海旅游环境承载系统将呈现可持续的运行态势。

图1 2006－2015年山东半岛蓝色经济区旅游环境承载力变化趋势Fig.1 Coastal tourism environment carrying capacity change trends of the Blue Shandong Peninsula Economic Zone from 2006 to 2015

4.3 滨海旅游环境承载力空间差异特征

采用物元评价模型，进一步对半岛蓝色经济区7个城市的滨海旅游环境承载力综合关联度进行测算，如表3所示，K青岛(N)=0.246 7，K东营(N)= －0.283 1，K烟台(N)=0.194 4，K潍坊(N)=0.110 6，K威海(N)=0.220 2，K日照(N)=0.056 9，K滨州(N)=0.044 6，由此可知，青岛、烟台、潍坊和威海四城市的滨海旅游环境承载状态处于“良好”等级，其中青岛市承载状况最好，烟台市、威海市其次，潍坊市则相对较低。青岛市拥有较高的经济发展水平，万元GDP用水量、万元GDP用电量和人均GDP指标的关联度等级较高，因此对旅游业的经济支撑较强。烟台、威海两市的建成区绿化覆盖率、滨海旅游度假区环境质量等指标的关联度等级较高，自然生态环境质量较好。潍坊市受旅游资源禀赋和品位度较低的影响，其滨海旅游环境承载水平相对较低。

表3 2010年山东半岛蓝色经济区滨海旅游承载力地域差异Tab.3 Regional disparities of coastal tourism environment carrying capacity of the Blue Shandong Peninsula Economic Zone in 2010

东营、日照和滨州三市滨海旅游环境承载力处于“一般”等级，其中日照市滨海旅游环境承载状况相对较好，滨州市其次，而东营市旅游环境承载状况较差。日照市旅游资源规模和品味度关联等级较高，一定程度上使得其承载状况较好。滨州市人均GDP、万元GDP用水量和万元GDP用电量等指标关联度等级较低，而东营市第三产业所占比重及交通周转量等级偏低，从而影响了滨州、东营两市的滨海旅游环境系统的综合承载能力。

5 结论

旅游环境承载力作为区域旅游可持续发展的量度，一直受到学术界的广泛关注。但由于旅游环境承载力问题的复杂性，加之滨海旅游环境系统的脆弱性和特殊性，滨海旅游环境承载力定量研究的技术和方法亟需深入探索。本文根据物元理论将滨海旅游环境承载力、滨海旅游环境承载力特征和特征量值作为物元，构建了滨海旅游环境承载力评价模型，对各评价指标进行等级区间界定，减少了人为因素的主观影响，在一定程度上提高了评价的客观性和科学性，更好地把握了滨海旅游环境承载子系统构成特征以及综合承载力水平的时空差异，进一步丰富了旅游环境承载力理论与方法研究。通过对山东半岛蓝色经济区滨海旅游环境承载力水平进行物元评价、量化测度与实证分析，研究结果表明:首先，滨海旅游环境综合承载能力是由滨海旅游资源环境、滨海旅游生态环境、滨海旅游经济环境与滨海旅游社会环境四个承载子系统共同作用和影响的，且四个子系统的承载能力存在一定的差异，滨海旅游资源和生态环境承载能力较强，滨海旅游经济和社会环境子系统还有较大的承载空间;其次，从整体承载能力上看，半岛蓝色经济区滨海旅游环境综合承载状态处于“良好”等级，且综合承载力水平不断提高，呈现可持续的运行态势，承载潜力较大;第三，就不同承载区域而言，青岛市、烟台市、威海市和潍坊市的承载力属于“良好”等级，东营市、日照市和滨州市则属于“一般”等级，较为显著的空间承载差异直接影响半岛蓝色经济区旅游环境整体承载力水平的提升。因此，有必要整合开发半岛滨海旅游资源，提升滨海旅游产品品牌，营造优良的滨海旅游生态环境，增强半岛区域经济与社会环境对滨海旅游发展的综合支撑能力，并建立和完善相关机制和制度合理调控区域滨海旅游环境承载差异，全面提升半岛蓝色经济区滨海旅游环境整体承载水平，有效挖掘各系统的承载潜力，以推动半岛蓝色经济区滨海旅游资源有序开发，促进滨海旅游产业要素空间合理布局。

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Evaluation and Quantitative Measurement on Coastal Tourism Environmental Carrying Capacity:A Case Study on the Blue Shandong Peninsula Economic Zone

LIU Jia YU Shui-xian WANG Jia
(School of Management，Marine Development Research Institute，Ocean University of China，Qingdao Shandong 266071，China)

Tourism environmental carrying capacity is the important evaluation basis of regional tourism sustainable development;however，relative researches on its methods and techniques are still inadequate at home and abroad.Those studies are mostly based on static evaluation analysis and lack of dynamic prediction.So the techniques and methods of quantitative research on tourism environmental carrying capacity still need to be explored in depth timely.In accordance with own characteristics of the coastal tourism，the paper constructs the evaluation system of coastal tourism environmental carrying capacity of four carrying subsystems including resources，ecology，economy and society，and sets up judging matrix by the way of the hierarchy structure of the evaluation system，and then uses the Analytic Hierarchy Process to determine the weight of indexes.After that，the paper adopts the Matter Element Evaluation Model and Gray Prediction Model to quantitatively measure and systematically analyze the coastal tourism environmental carrying capacity of the Blue Shandong Peninsula Economic Zone.The results show that，there are certain carrying differences among the carrying subsystems of coastal tourism environmental carrying capacity in the Blue Shandong Peninsula Economic Zone.Coastal tourism resources and ecological environmental carrying capacity are relative strong，while coastal tourism economic and social environmental subsystems have huge carrying space.Judging from the timing change，the overall coastal tourism environmental carrying capacity continues to be improved，and presents a sustainable running trend.From the point of view of spatial differences，coastal tourism environmental carrying capacity states of Qingdao，Yantai，Weifang，and Weihai remain at the“good”level，while Dongying，Rizhao and Binzhou are at the“normal”level.Therefore，it is necessary to improve the overall regional carrying potential and balance regional carrying disparities，ahich has the important practical significance to promote the coastal tourism resources to be orderly developed and the coastal tourism industry to be reasonably distributed in the Blue Shandong Peninsula Economic Zone.

coastal tourism environmental carrying capacity;matter-element evaluation model;quantitative measurement;spatial and temporal differences

F592.3

A

1002－2104(2012)09－0163－08

10.3969/j.issn.1002－2104.2012.09.025

(编辑:田 红)

2011－11－02

胡曲应，博士，讲师，主要研究方向为资源环境会计。

国家自然科学基金项目“基于循环经济理念的社会责任会计体系创新研究”(编号:70872110);中南民族大学中央高校基本科研业务费专项资金项目“上市公司环境绩效评价研究”(编号:CSQ11038)。