滇西北旅游城市经济系统脆弱性研究

李阳　李刚

摘 要：选取滇西北旅游城市大理市为研究对象，从敏感性和应对性方面来构建旅游城市经济系统脆弱性指标体系，采用熵值法确定权重，运用集对分析法建立脆弱性评价模型，测度2005—2014年大理市经济脆弱性。研究表明，近年大理市经济系统脆弱性整体呈现上升趋势；大理市经济系统应对外界干扰能力的强弱在敏感性与应对性的共同作用中居于主导地位；旅游外汇收入占旅游总收入比重、第三产业增加值占GDP比重是影响城市经济系统脆弱性的关键因素。

关键词：经济系统；旅游城市；脆弱性；大理

中图分类号：F59 文献标识码：A 文章编号：

2095-3283（2016）09-0054-05

[作者简介]李阳（1989-），男，硕士研究生，研究方向：旅游经济；李刚（1975-），男，云南弥渡人，副教授，博士，研究方向：旅游管理和非物质文化遗产保护。

[基金项目]云南省哲学社会科学规划项目“云南非物质文化遗产旅游开发研究”（项目编号：YB2014105）。

一、引言

脆弱性（vulnerability）一词起源于自然灾害研究领域，由蒂默曼（Timmerman）[1]于1981年提出，之后运用到各个领域，如气候、自然灾害、突发事件变化等。因研究领域不同，学者对脆弱性概念的理解至今无法统一。当前，脆弱性内涵丰富，其中卡特（Cutter）等人认为它是“敏感性”、“应对能力”及“敏感性与应对能力的结合[2]”。之后学者们将脆弱性研究扩展到经济领域，出现了“经济脆弱性”概念。国外学者福斯（Fuchs）[3]、阿德里安托（Adrianto）[4]、维特（Witter）[5]、斯科特（Scott）[6]等分别对沿海城市水灾脆弱性、山地灾害脆弱性、日本岛屿经济脆弱性、小岛屿发展中国家经济脆弱性、美国东北部冬季休闲度假区气候变化脆弱性等方面进行过研究。相较国外而言，国内对经济脆弱性的研究较晚，但近年来发展较快。张炜熙[7]、冯振环[8]、武剑[9]等分别对河北省海岸带、京津冀经济圈以及广东省内城市等区域经济脆弱性进行过分析研究，苏飞[10]、李鹤[11]、李锋[12]等分别以石油城市、矿业城市、旅游城市为例研究城市经济系统脆弱性。

随着研究对象日益丰富，资源型城市经济系统脆弱性逐渐成为国内的研究热点，作为资源型城市之一的旅游城市也受到了学者的广泛关注。但研究对象主要集中在中心城市，研究区域主要是东部沿海城市和中部传统旅游城市，研究方法主要采用对不同年份多个旅游城市敏感性、应对性以及脆弱性逐个进行回归分析，没有运用其他分析方法来与回归分析结果比较，更没有从整体角度进行回归分析。滇西北位于云南省的西北部，包括大理州、丽江市、迪庆州和怒江州，是我国旅游资源最为富集和旅游业最发达的地区之一，旅游业对经济社会发展具有很强的带动效应。本文以滇西北旅游城市大理为例，构建西部旅游城市经济系统脆弱性指标体系，运用回归分析、灰色关联分析方法对敏感性、应对性、脆弱性之间关系进行分析研究，以期为西部旅游城市经济结构的转型升级提供理论指导。

二、研究区域

大理市是大理白族自治州的州政府驻地，是古代南诏国和大理国的都城，作为古代云南地区的政治、经济和文化中心，时间长达五百余年。截至2013年末，全市常住人口为66万余人，有13个世居民族，面积1815平方公里，其中水域面积占15%，山地面积占70%，平原面积占15%。大理市拥有苍山、洱海、大理古城以及崇圣寺三塔等众多品位独特、旅游价值极大的旅游资源，先后荣获“全国历史文化名城”、“国家级风景名胜区”、“国家级自然保护区”、“中国优秀旅游城市”、“最佳中国魅力城市”、“中国十佳旅游休闲城市”等多项桂冠。

近年来，大理市旅游业快速发展，已经成为大理市支柱产业之一。2014年，全市共接待国内外游客91817万人次，同比增长1195%；旅游总收入13501亿元，同比增长2441%，占全市生产总值（GDP）31351亿元的4306%，而2005年旅游业总收入占GDP的比重还仅仅只是25%。相对于旅游业的一枝独秀，大理市其他产业发展则比较缓慢，产业结构不合理的现象比较突出。因为经济总量较小，旅游业所占比重又很大，使得大理的城市经济系统表现出显著的脆弱性特征，经济结构不稳定性增加，自然灾害等突发性事件造成城市经济系统潜在风险发生概率提高。

三、研究方法

（一）指标体系构建

旅游城市经济系统是多种影响因子相互作用的复杂的动态系统。作为影响经济系统稳定性的主要干扰因子，旅游业的变化将对经济系统的稳定产生关键性的影响。依据苏飞、李鹤等学者对城市脆弱性的认识，城市脆弱性是系统在内外部各种扰动因素的共同作用下，所表现出来的敏感性以及缺乏应对不利扰动的能力，造成系统结构破坏，使系统向不利于自身方向发展的一种状态。根据以上城市经济系统脆弱性的内涵，在借鉴国内关于旅游城市经济系统脆弱性研究基础上，本文将评价指标体系分为系统敏感性和应对性两大方面。考虑指标的科学性、典型性和可操作性，选取包括城镇登记失业率、城市居民恩格尔系数、旅游总收入占GDP比重等系统敏感性方面的8个指标；包括人均GDP、产业结构多样化指数、城镇居民人均可支配收入等系统应对性方面的8个指标，构建包括16个指标因子在内的旅游城市经济系统脆弱性评价指标体系（见表1）。

（二）权重确定

确定指标权重的方法很多，总体上分为主观赋权和客观赋权两种。主观赋权容易受到人为因素的干扰，使计算结果在一定程度上出现偏差；客观赋权是根据指标中的信息量确定权重，相较于主观赋权有一定的科学性。熵值法是一种较为常用的客观赋权方法，故本文采用熵值法来确定指标权重。主要步骤如下：

1.数据标准化处理。由于各个指标量纲不同，数据间无法进行比较分析，需要对数据进行预处理，即标准化处理，来消除数据差异影响。标准化处理后的指标值X′ip范围为[0，1]，如果指标与评估目标呈正向相关，则标准化公式如下：

（三）脆弱性评价模型构建

城市经济脆弱性评价方法有很多，有综合指数法、函数模型法、数据包络分析法、集对分析法、图层叠置法和情景分析法。本文采用的是我国学者赵克勤提出的集对分析理论计算城市经济系统脆弱性。集对分析理论的具体方法是把同一城市不同年份各个指标作为一个集合D，在集合D内确定由不同指标构成的最优指标集，即最优方案集U=u1，u2，u3，…un，在集合D内确定由不同的指标构成的最劣指标集，即最劣方案集V=v1 ，v2，v3，…，vn，根据集对分析理论集合D中的任一评价指标dkp的同一度akp、对立度ckp的计算方法如下：

四、实证分析

（一）脆弱性指标权重

根据大理市2005—2014年政府统计公报及《大理市年鉴》计算得出各个指标的数据，在Microsoft excel工作软件中运用熵值法计算得出经济系统脆弱性指标权重（见表2）。

（二）脆弱性评价结果

在指标权重已知前提下，运用集对分析思想步骤将数据导入工作软件得到大理市2005—2014年经济系统脆弱性计算结果（见表3）。

由表3可以看出，大理市经济系统敏感性指数由2005年的01746增至2014年的04444，总体呈现上升趋势，但2008年敏感性指数达到峰值06359。这一年经济系统敏感性剧烈波动主要体现在：2005—2014年，旅游外汇占旅游总收入比重达到最大778%；总游客量增长率为-563%，出现罕见下降态势；城市居民恩格尔系数达到最大为3926%。这主要是因为2008年大理市发生冰冻雨雪、泥石流、地震等突发性特大自然灾害以及国际金融危机所带来的不利影响，使经济系统出现剧烈波动，敏感性大幅上升。2011年以后，经济系统敏感性不再小幅波动（2008年除外），表现出快速上升趋势直至2014年达到最高。在这一阶段，旅游总收入占GDP的比重（S1）以每年近20个百分点的增长率上升，最终达到4306%，与之对应的是总游客量增长率从个位数的增长到两位数增长。旅游业在这一时期得到快速发展，旅游收入占经济总量的比重越来越大，呈现敏感性指数快速上升趋势。

相较于敏感性剧烈波动，经济系统的应对性变化幅度较小，分为两个阶段：2005—2010年，这一时期经济系统应对性波动平缓，在05—06间小幅波动。旅游业开始发展，旅游总收入占经济总量比重始终保持在25%左右，经济系统对旅游业依赖较小，此时的产业结构多样化指数较低，表明产业发展较为均衡，应对不利干扰能力较强且波动较小。2011年之后，旅游业强势发展，经济系统应对外部扰动能力出现较快下降趋势。在这一阶段，经济虽然得到发展，但总量较小，产业结构并没有得以优化，以多个产业为支柱的经济体系尚未形成。

（三）大理市经济系统脆弱性、敏感性和应对性之间的关系

以表3中的敏感性、应对性和脆弱性所对应的数据作多元回归分析，回归方程为V=0546S+0535R-0037，方程中回归系数明显与事实不符，VIF=1113<10，不存在明显多重共线性问题，若用逐步回归方法得出与以上的回归方程相同的回归结果，也不具有经济意义。所以，在此运用回归分析方法并不稳健，评价模型存在着很强的外部干扰因素。故本文引入改进的灰色关联分析方法来确定敏感性、应对性和脆弱性之间的关系。通过改进的灰色关联分析，敏感性与脆弱性之间的关联度为07935，二者呈正相关；应对性与脆弱性的关联度为-08607，二者呈负相关，分析结果与实际相符。对经济系统脆弱性的影响上，敏感性和应对性的影响程度都很大，且都在05以上且接近或超过08，在敏感性和脆弱性两个因素中，应对性对经济系统脆弱性影响程度更大。

（四）大理市经济系统应对能力分析

苏飞等关于区域应对能力障碍度的研究为进一步探究影响经济系统应对性因素提供了参考，本文引入障碍度计算公式：

为应对性指标的标准化值。根据以上障碍度计算公式，计算2005—2014年大理市经济系统应对性中各个指标的障碍度（见表4）。

以障碍度Ai>0.125为主要障碍因素，从分析结果可以看出，大理市经济系统应对能力的各个障碍因素中，出现频率最高的是旅游业增长弹性系数（60%）、产业结构多样化指数（60%），其次是人均GDP（50%）、地方财政自给率（50%）、城镇居民人均可支配收入（50%）。2005—2010年，大理市经济总量较小，旅游收入增长超过了经济增长，旅游业之外的其他产业发展较为缓慢，特别是第二产业比重较小，人均GDP和城镇居民人均可支配收入是影响应对能力的主要障碍因素。在这一阶段，旅游业总收入占GDP的1/4左右，产业结构不合理也是这一时期影响经济系统应对能力的制约因素。2010年之后，大理市政府加大对第二产业的扶持力度使得第三产业增加值占GDP比重逐年下降，此外地方财政自给率下降也将成为这一时期的主要影响因素。可以看出，10年中产业结构的不均衡以及旅游业增长弹性系数是主要制约因素。

（五）大理市经济系统脆弱性影响机制

在已知大理市经济系统敏感性、应对性与脆弱性相关系数的基础上，为进一步分析影响大理市经济系统脆弱性主要影响因素，以脆弱性数值为因变量，影响脆弱性的指标因子为自变量建立包含16个解释变量的多元回归模型，来识别分析影响城市经济系统脆弱性的因素及动力。将2005—2014年大理市标准化后的数据输入到统计软件SPSS 210中，采用逐步回归（STEPWISE）方法得到回归结果（见表5），回归方程V=028S2-0154R6+0356（R=0947，调整R2=0868，Sig=000，F=30587）显示有效性较好，回归结果显著。大理市经济系统受到多种因素影响，但众多因素中起关键作用的是旅游外汇收入占旅游总收入比重（S2）、第三产业增加值占GDP比重（R6）。旅游外汇收入占旅游总收入比重反映了旅游业对入境旅游的依赖程度，若该值较小，则说明旅游外汇收入比重较小，侧面表现出旅游总收入较大，旅游经济状况良好，系统应对性较高。在其他因素不变情况下，系统脆弱性较低，与回归方程系数吻合。第三产业增加值占GDP比重反映了城市产业升级优化程度，如果该值较大，表明第三产业发展较好，带动更多劳动力就业，面对外部不利扰动时经济系统应对能力会增加，系统脆弱性降低。

五、结论

本文以滇西北旅游城市大理市为研究对象，借鉴国内关于经济脆弱性的相关研究及分析方法，评估大理市2005—2014年经济系统脆弱性程度。在此基础上，分析大理市经济系统脆弱性的影响因子，进一步探究其影响机制。结果表明，大理市属于高应对性、低敏感性城市。但随着2014年系统敏感性首次超过应对性，脆弱性出现剧烈上升趋势，这种局面将会改变。此前，大理市经济系统应对外界干扰能力的强弱在敏感性与应对性的共同作用中居于主导地位，而影响应对性的主要障碍因素是旅游业增长弹性系数、产业结构多样化指数、人均GDP、地方财政自给率、城镇人均可支配收入等。不久以后，敏感性将取代应对性占据主导地位。为了防止大理市经济系统脆弱性进一步上升，应对能力下降以及敏感性上升的局面继续恶化，本文提出以下对策建议。

（一）推动产业结构优化升级。大理市经济系统脆弱性根本原因在于产业结构不合理，经济发展对旅游业依赖度较高，没有形成多元产业发展体系。因此，大理市应加大对新兴产业扶持力度，减少对传统行业的过度依赖，平衡各个产业发展，避免出现一家独大的局面，促进城市经济系统的可持续发展。

（二）大力发展深度体验旅游。大理市旅游人数逐年增加，但旅客实际逗留天数却在不断下降。因此，应对旅游市场进行细分，发展深度体验旅游，满足不同游客的不同旅游需求。

[参考文献]

[1]Timmerman P. Vulnerability，Resilience and the Collapse of Society： a Review of Models and Possible Climatic Applications [M].Toronto，Canada： Institute for Environmental Studies，University of Toronto， 1981：5-25.

[2]Cutter S L. Vulnerability to Environmental Hazards [J].Progress in Human Geography， 1996（20）：529-539.

[3]Fuchs S. Spatial Scan Statistics in Vulnerability Assessment： An Application to Mountain Hazards[J].Natural Hazards，2012（64）：2129-2151.

[4]Adrianto L，Yoshiaki Matsuda.Study on Assessing Economic Vulnerability of Small Island Regions[J].Environment，Development and Sustainability，2004（6）：317-336.

[5]Witter M.Measuring and Managing the Economic Vulnerability of Small Island Developing States[R].UNDP，2002.

[6]Scott D. Climate Change Vulnerability of the US Northeast Winter Recreation-Tourism Sector[J].Mitigation and Adaptation Strategies for Global Change，2008（13）：577-596.

[7]张炜熙等.环渤海海岸带经济脆弱性研究——以河北省海岸带为考察对象[J].河北学刊，2006（1）：219-221.

[8]冯振环等.京津冀经济圈发展的累积式脆弱性评价[J].现代财经，2010（10）：64-68.

[9]武剑等.基于SPA的广东省区域经济脆弱性及障碍因素研究[J].经济地理，2012（9）：32-38.

[10]苏飞等.基于集对分析的大庆市经济系统脆弱性评价[J].地理学报，2010（4）：454-464.

[11]李鹤等.矿业城市经济脆弱性演变过程及应对时机选择研究——以东北三省为例[J].经济地理，2014（1）：82-88.

（责任编辑：郭丽春 梁宏伟）