环渤海港口城市群旅游合作时空演变研究

黄毅，马耀峰，薛华菊，2

（1.陕西师范大学旅游与环境学院，陕西 西安 710119；2.青海师范大学生命与地理科学学院，青海 西宁 810008）

0 引言

21世纪初以来，出于整合资源、互送游客、提高竞争力、实现规模经济等目的，我国区域旅游合作发展迅猛［1，2］，而伴随城市旅游日渐兴盛，凭借空间相连的天然优势，城市群成为区域旅游合作的重要力量。地理学是较早涉及城市群旅游研究的学科之一，基于核心边缘、点－轴、中心地、增长极、分形等理论，在空间组织形式等方面取得了丰富的成果［1，3－6］；此外，合作机制与模式［2，7－10］、影响因素［11－13］、竞争与合作［14－16］也是城市群旅游合作研究的主要领域，涉及的理论包括合作、博弈、利益相关者、行为者网络、产业集群、交易成本、战略管理、共生等。

通过文献梳理，笔者认为目前城市群旅游合作研究存在以下待完善之处：第一，研究视角广泛，但较少有学者专门就某一城市群开展旅游合作以来的时序演变及其空间关联情况进行系统分析，旅游合作研究的情况亦是如此，少数涉及合作进展的研究以定性及基本数理统计方法为主［17－19］。第二，研究方法多样，但较少关注相邻城市的空间依赖性、异质性及其溢出效应。Tobler（1970）地理学第一定律认为，任何事物在空间上都是关联的，距离越近关联程度越强，距离越远关联程度越弱［20］。城市群是邻近城市的联合体，在研究其旅游合作时尤其不能忽略空间邻近因素的影响。ESDA方法中的局部空间自相关分析，不仅能够分析各区域的邻近空间关系，识别出异质点，还能够发现邻近空间的溢出效应，从而揭示属性值的空间关联机制，但在旅游合作研究中，该方法应用较少。第三，研究区域集中，长三角和珠三角城市群是热点，较少涉及其他城市群。为此，本文以环渤海港口城市群为例，借用经济学，特别是空间计量经济学中的空间自相关等定量研究方法，对其自2005年开展旅游合作以来的时空演变进行分析，期望能为今后该合作的推进，更或是城市群旅游合作的研究与实践提供有益的参考。

1 研究思路与区域选择

1.1 研究思路

Pearce认为良好的区域合作最终可以有效减小彼此间差异程度［21］，实质上是实现区域旅游的协调发展与趋同［22］，因此，本文首先借鉴经济学中的收敛概念，通过σ收敛和β绝对收敛分析方法研究合作发展的趋同情况。另一方面，根据增长极理论，区域旅游发展在地区间起初并非匀速，而是在个别条件优越的地区优先发展形成增长极，进而演变成点轴结构或网络结构［23］，考虑到城市间相互邻近，于是引入空间自相关概念，通过局部空间自相关方法研究城市群旅游发展的空间相关关系，进而识别出增长极及其溢出效应。可持续的旅游合作，增长极会通过辐射作用带动周边地区共同发展，这种扩散效应可以通过旅游经济联系度和隶属度两个指标进行研究。从而，本文构建了“差异－增长极－关联”研究框架，能从时序演变和空间关联两个维度分析城市群旅游合作的演变。

1.2 区域选择

环渤海城市群是继长三角、珠三角之后我国第三大城市群。2005年为提升区域旅游整体水平，成立了“环渤海港口城市旅游合作组织”，成员包括天津及河北、山东、辽宁省内环渤海的16个港口城市，目标是共同打造“环渤海旅游金项链”。本文选择环渤海港口城市群为研究区域，主要基于以下考虑：1）区域内城市体系发达，旅游产业发展较好，有多个国家重点旅游城市；2）较早成立有正式的政府间旅游合作组织，便于进行历时性分析；3）相比长三角和珠三角，环渤海城市群的旅游研究较少。

2 旅游经济发展收敛分析

2.1 σ收敛

经济学中的σ收敛是指经济体间人均收入或产出离散程度随时间推移而缩小，可以通过属性值对数方差进行分析［24］。图1显示，自合作以来环渤海港口城市群旅游总收入对数方差呈递减趋势，由1.32降至0.96，降幅为27%，说明期间存在σ收敛，即城市间旅游收入水平差异逐年缩小；但收敛趋势较平缓，年均降幅仅为5%，历年皆未超过10%。

图1 2005－2011年旅游总收入对数方差Fig.1 Logarithm variance of total tourism income（2005－2011）

2.2 β绝对收敛

经济学将落后地区比富裕地区有更高增长率的现象称为β绝对收敛，具体表现为经济增长率负相关于经济发展初始水平［24］。分析环渤海各港口城市2005年旅游总收入与其近7年增长率关系（图2），发现两者总体上为负相关关系；进一步将旅游总收入代入标准收敛方程（式（1））做回归分析，回归方程通过了F检验（R2＝0.639，0.01水平显著），说明回归关系较显著，自变量回归系数为－0.306（t检验中0.01水平显著），说明确实存在β绝对收敛，收敛速度为6%。

式中：Ri，t和Ri，T＋t分别为i 城市期初、期末旅游总收入，T 为时间跨度，α和β 为待确定参数，εi，t为随机扰动项。若β为负值，说明存在β绝对收敛，反之不然，收敛速度为。

图2 各城市初始年旅游总收入与年增长率关系Fig.2 Relationship between original tourism income and annual growth rate

3 空间关联下旅游经济增长极识别

3.1 Moran散点图

基于空间关联视角，以旅游总收入作为属性值，运用Moran散点图和Local Moran′s I研究环渤海港口城市群旅游发展局部空间相关关系，识别出增长极及其溢出效应。Moran散点图划分有4种类型：HH、LL、HL、LH分别表示该城市旅游总收入相比邻近城市皆高、皆低、较高、较低。

运用Geoda软件，将各港口城市近7年旅游总收入取自然对数代入计算，得到Moran散点图，经GIS可视化后如图3。2005年天津、秦皇岛、大连为HL区，其旅游收入相对于邻近的沧州、唐山、葫芦岛、营口较高，后4个城市成为LH区；青岛、潍坊、烟台、威海为HH区，彼此相连且旅游收入都较高，形成旅游经济发达集聚区，另外，丹东与邻近的大连皆为旅游收入高区，规模稍小；锦州与盘锦、滨州与东营为LL区，彼此相连且旅游收入皆不高。2006年、2007年，葫芦岛由LH区变为LL区，与锦州、盘锦连为一片，其余格局与2005年相同。2008年开始，秦皇岛由HL区变为LL区，说明其旅游收入近年相对于周边地区发展较缓，传统比较优势消失，与葫芦岛、锦州、盘锦形成一大片旅游经济欠发达集聚区，其余格局与2007年相同。

图3 2005－2011年旅游总收入可视化Moran散点图Fig.3 Visual Moran scatter of total tourism income from2005 to 2011

根据Moran散点图分析发现：1）从局部空间相关关系上可以认为天津、大连近年始终为环渤海港口城市群的2个点状旅游经济增长极，青岛－潍坊－烟台－威海实现了面状协同发展，其中以青岛发展情况最佳，识别为另一个增长极。2）研究期内局部空间相关关系最显著的变化是锦州－盘锦LL区范围的逐渐扩大，葫芦岛、秦皇岛分别于2006年、2008年落入该区，连同营口、唐山2个LH区，6个城市形成了一条带状低值区，涵盖了城市群中超过1／3的城市，这种低值依赖空间传导机制对区域旅游经济水平的整体提升极为不利。3）除葫芦岛、秦皇岛外，其余城市的局部空间相关关系未发生变化。

3.2 空间联系局部指标（LISA）

由于Moran散点图未给出显著性水平，本文通过LISA中的Local Moran′s I进一步分析上述局部空间相关性的显著情况（显著水平为0.05），公式为：

式中：zi和zj分别为城市i和j属性值标准化，wij是空间权重系数矩阵。若Ii＞0，说明该城市旅游总收入为显著局部空间正相关，反之为负相关，需进行Z检验。

同样运用Geoda软件计算，结果表明：天津除2006年以外，其余6年皆为唯一显著的高值离散区（HL），是区域内最显著的旅游经济增长极；而唐山在2006年受天津、秦皇岛的影响，成为最显著的旅游经济欠发达离散区（LH）；滨州历年皆为显著的旅游经济欠发达集聚区（LL）；没有形成显著的旅游经济发达集聚区（HH）。

在空间自相关分析中，HH区又称为热点区，是识别溢出效应的重要标志。值得注意的是，环渤海港口城市群开展旅游合作以来，没有出现显著的HH区，说明青岛－潍坊－烟台－威海、大连－丹东虽然实现了高值集聚，但旅游经济扩散水平还不高，溢出效应不强；而天津虽然常年为显著高值态势，但始终没有带动周边的唐山、沧州形成高值集聚，其极化效应比溢出效应更显著。

4 旅游经济联系与辐射

4.1 旅游经济联系度

旅游经济联系度是反映增长极对周边辐射及其接受辐射能力的指标［25］，本文对其进行了修正，用最短交通时间（综合考虑公路、铁路、航道）替换最短交通距离，原因是前者能更好反映两地间旅游时间成本，如天津到唐山、沧州的最短交通距离相当（分别为135km和118km），但最短交通时间却相差很大（分别为68min和22min），修正后公式为：

式中：Pi和Pj分别为两城市的旅游总人次（亿人次）；Vi和Vj为其旅游总收入（亿元）；Tij为其间最短交通时间（h）。

首先，计算2011年增长极间的旅游经济联系度，天津与大连、青岛的联系度分别为9.47、47.13，前者仅为后者的1／5，另外大连与青岛的联系度仅为2.68，说明大连与天津、青岛间的旅游经济联系度还有较大提升空间。再分别计算增长极与其他城市的联系度（表1），结果表明：天津增长极，与其联系度列前5位的是沧州、唐山、潍坊、秦皇岛、葫芦岛，沧州（509.91）和唐山（165.28）显著高于其他城市，主要得益于动车、高铁的开通大大缩短了其间的旅行距离；但比潍坊更近的滨州和东营只有13.77和9，说明天津对两者的辐射和其接受能力不高。大连增长极，列前5位的是营口、盘锦、丹东、锦州、葫芦岛，均低于60，说明大连的辐射能力有限，也与其周边城市旅游发展偏弱有关。青岛增长极，列前5位的是潍坊、烟台、威海、东营、沧州，潍坊（154.85）显著高于其他城市，在青岛－潍坊－烟台－威海旅游经济发达区中，青岛与潍坊最有可能实现同城发展，而青岛与烟台、威海的联系度相对较低，验证了前述的4个城市联合发展水平不高。

表1 2011年增长极城市旅游经济联系度Table 1 Tourism economy linkage intensity of the growth poles in 2011

4.2 旅游经济隶属度

为进一步研究增长极的辐射空间，分别计算其他各城市对其隶属度（式（4）），式中Rij为两城市间旅游经济联系度：

由表2可知：天津旅游经济圈包括沧州（55.1%）、唐山（17.86%）、秦皇岛（4.39%）、滨州（1.49%），总和为78.84%；大连旅游经济圈包括营口（57.21%）、盘锦（9.93%）、丹东（9.29%）、锦州（5.23%）、葫芦岛（4.29%），总和为85.95%；青岛旅游经济圈包括潍坊（74.02%）、烟台（12.69%）、威海（5.62%）、东营（1.81%），总和为94.14%，为三大圈之首，进一步佐证了青岛旅游经济圈相对较发达和协调。

表2 2011年增长极城市旅游经济隶属度Table 2 Tourism economy membership degree of the growth poles in 2011 %

值得注意的是：1）除滨州（山东）属于天津旅游经济圈外，三大旅游经济圈均以省区为界（天津与河北一并统计），说明旅游经济联系以省区内为主，各经济圈自成体系，行政区划壁垒对环渤海港口城市群旅游合作影响较大。2）三大增长极城市的辐射范围均不大，即使是天津也未能强势辐射整个城市群，东营、营口、威海、丹东对其隶属度甚至低于1%。

5 结论与建议

（1）2005年“环渤海港口城市旅游合作组织”成立以来，城市间旅游经济发展存在σ收敛和β绝对收敛，即收敛同时表现在水平量和增长速率两方面，各城市旅游发展水平差距随时间推移逐渐减小，原来相对较弱的城市发展更快，区域内旅游产业朝更加协调有序的方向发展，但收敛速度较慢。

（2）研究期内环渤海港口城市群旅游发展局部空间相关关系总体上较稳定，目前形成大致对称的空间发展格局，以天津为几何中心，南北向依次为LH、LL和HH区；但锦州－盘锦LL区范围逐渐扩大，葫芦岛、秦皇岛逐渐落入该区，与营口、唐山2个LH区一起，6个城市形成大范围带状低值区，这种低值依赖空间传导机制对区域整体发展极为不利。

（3）天津、大连、青岛三大旅游经济增长极发展方式不尽相同：天津增长极最显著，但一直未带动周边形成高值集聚，极化效应明显强于溢出效应；大连与邻近的丹东形成高值集聚，但溢出范围较小且不显著；青岛形成了稳定的青岛－潍坊－烟台－威海高值集聚区，实现面状协同发展，溢出范围稍大，但同样没有达到显著水平。

（4）虽然天津常年为最显著的旅游经济增长极，但还没有达到中心城市级别，其辐射范围远未强势覆盖到整个城市群，而是分别形成以大连、天津、青岛为中心的北－中－南三大旅游经济圈，其中青岛旅游经济圈较为发达和协调；但各经济圈基本以省区为界，旅游经济联系以省区内为主，没有真正实现“跨行政界线”的一体化发展。

基于上述结论，相应提出以下优化建议：首先，以总体规划颁布为契机，推进实质性合作。环渤海港口城市群的合作主要停留在协商研讨层面，实质性进展不多［13，19］，表现在区域收敛速度较慢、空间关系过于稳定等方面。但2013年《环渤海区域旅游发展总体规划》终于通过评审，应利用这一契机，成立具有行政权威的合作领导机构，将规划内容落到实处，强力推进实质性合作。其次，培育高值型发展态势，减小低值空间依赖程度。目前，合作区内旅游经济高值型城市的比重不到一半，特别是营口至唐山一线6个城市皆为低值型，发展态势严峻。秦皇岛由高值离散变为低值集聚，除了自身发展放缓原因外，更重要的则是邻近的葫芦岛、唐山相对秦皇岛发展较快，导致秦皇岛失去了原有的比较优势。反观这一变化，三城市通过加强合作，将秦皇岛的传统优势与葫芦岛、唐山的后发优势整合起来，再利用天津的辐射，能够率先扭转不利局面，从而形成高值集聚态势。第三，强化增长极溢出效应，加快后进城市追赶行为。三大增长极溢出效应皆不显著，溢出的空间传导机制不顺。需要创新补偿机制，完善合作规则，在鼓励增长极主动对外溢出的同时，提升后进地区对旅游产业的重视程度，加快追赶速度，在资源整合、线路设计、形象推广、资本运作等方面加强与增长极的合作，借由溢出效应加速区域收敛，保证合作可持续发展。另外，加快渤海海峡跨海通道建设，由C字形交通布局向O字形转变，提升区域交通网络化水平；发掘地方特色，改变同质化竞争格局等措施对增强合作的溢出也至关重要。第四，打造中心城市，统领区域整体发展。合作区始终保持以天津、大连、青岛为中心的次区域发展格局，不仅没有突破式进展，也容易造成行政区块分割。参考上海在长三角的功能，将天津打造成区域旅游发展中心城市，加强其与大连、青岛的联动，借由两个城市的中转，将辐射范围强势覆盖至整个城市群，统领合作区的整体发展。

［1］ 朱冬芳，陆林，虞虎.基于旅游经济网络视角的长江三角洲都市圈旅游地角色［J］.经济地理，2012，32（4）：149－154.

［2］ 梁明珠，张欣欣.泛珠三角旅游合作与资源整合模式探究［J］.经济地理，2006，26（2）：335－339.

［3］ 沈惊宏，陆玉麒，韩立钦.基于“点－轴”理论的皖江城市带旅游空间布局整合［J］.经济地理，2012，32（7）：43－49.

［4］ 朱付彪，陆林，於冉，等.都市圈旅游空间结构演变研究——以长三角都市圈为例［J］.地理科学，2012，32（5）：570－576.

［5］ 陈浩，陆林，郑嬗婷.珠江三角洲城市群旅游空间格局演化［J］.地理学报，2011，66（10）：257－266.

［6］ 陈浩，陆林，郑嬗婷.基于旅游流的城市群旅游地旅游空间网络结构分析——以珠江三角洲城市群为例［J］.地理学报，2011，66（2）：257－266.

［7］ ARNABOLDI M，SPILLER N.Actor－network theory and stakeholder collaboration：The case of cultural districts［J］.Tourism Management，2011，32（3）：641－654.

［8］ DE ARAUJO L M，BRAMWELL B.Partnership and regional tourism in Brazil［J］.Annals of Tourism Research，2002，29（4）：1138－1164.

［9］ 王永刚，李萌.旅游一体化进程中跨行政区利益博弈研究——以长江三角洲地区为例［J］.旅游学刊，2011，26（1）：24－30.

［10］ 张补宏，韩俊刚.珠三角区域旅游一体化机制创新探析［J］.地理与地理信息科学，2011，27（6）：96－100.

［11］ CZERNEK K.Determinants of cooperation in a tourist region［J］.Annals of Tourism Research，2013，40（1）：83－104.

［12］ 何小东，孙鹏.中国区域性旅游障碍研究探析［J］.人文地理，2009，24（1）：106－109.

［13］ 殷柏慧，吴必虎.长三角与环渤海区域旅游合作条件对比研究——兼论环渤海次区域旅游合作道路选择［J］.旅游学刊，2004，19（6）：33－37.

［14］ 张河清，田晓辉，王蕾蕾.区域旅游业竞合发展实证研究——基于珠三角与长三角城市旅游竞争力的比较分析［J］.经济地理，2010，30（5）：871－875.

［15］ 董锁成，李雪，张广海.城市群旅游竞争力评价指标体系与测度方法探讨［J］.旅游学刊，2009，24（2）：30－36.

［16］ 陈晓，李悦铮.环渤海城市旅游竞争力差异及整合［J］.地理与地理信息科学，2008，24（1）：105－108.

［17］ 秦学，桂拉旦.中国区域旅游合作的总结与展望［J］.经济问题探索，2009，30（9）：146－151.

［18］ 吴军.中国区域旅游合作时空演化特征分析［J］.旅游学刊，2007，22（8）：35－41.

［19］ 汪宇明，何小东.回顾与展望：中国区域旅游合作的进展与空间格局［J］.旅游论坛，2008，1（1）：73－80.

［20］ 沈体雁，冯等田，孙铁山.空间计量经济学［M］.北京：北京大学出版社，2010.32－33.

［21］ PEARCE D.Tourism Development［M］.Harlow：Longman Scientific and Technical，1989.

［22］ 靳诚，陆玉麒.区域旅游一体化进程中边界效应的定量化研究——以长江三角洲地区入境旅游为例［J］.旅游学刊，2008，23（10）：34－39.

［23］ 吴必虎，俞曦.旅游规划原理［M］.北京：中国旅游出版社，2010.242.

［24］ 洪国志，胡华颖，李郇.中国区域经济发展收敛的空间计量分析［J］.地理学报，2010，65（12）：1548－1558.

［25］ 卞显红，沙润.长江三角洲城市旅游空间相互作用研究［J］.地域研究与开发，2007，26（4）：64－66.