新型城镇化背景下旅游业发展时空差异研究*——以辽宁省为例

傅 晓

(海南工商职业学院,海口 570100)

·休闲农业·

新型城镇化背景下旅游业发展时空差异研究*
——以辽宁省为例

傅 晓

(海南工商职业学院,海口 570100)

[目的]以辽宁省为例，通过评价其旅游业发展水平，动态分析其旅游业驱动力，试图探讨新型城镇化进程中产业转型问题。[方法]利用旅游收入、旅游规模及旅游产业构建评价指标，利用全局主成分分析法进行指标确权，并通过时间序列数据及面板数据，对辽宁省旅游业发展水平进行时空差异实证分析。[结果]辽宁省旅游业发展水平整体较高，2012～2014年受新型城镇化带动作用较强，优化趋势显著，大连及沈阳为旅游业发展高水平区，铁岭与锦州为旅游业发展优化趋势高值区；辽宁省旅游业发展水平空间分布特征由研究基期的以“大连、沈阳”为旅游发展高水平集聚区逐步强化为研究末期的“大连、沈阳、铁岭及锦州”，核心城市沈阳及大连辐射带动能力增强，铁岭、锦州、营口及本溪旅游业发展水平进步巨大；影响辽宁省旅游业发展水平的主要驱动力因素为旅游收入占GDP的比重，该指标在众多指标中所占权重值最大。[结论]新型城镇化背景下辽宁省旅游业发展水平呈逐步上升趋势，城镇化对旅游业的拉动作用明显。

新型城镇化 旅游业 时空特征 驱动力 辽宁省

0 引言

2015年底，《辽宁省新型城镇化规划(2015～2020年)》正式公布，明确了该省新型城镇化的总体目标和主要任务。目前，辽宁省正处于经济转型升级、老工业基地全面振兴的关键时期，推进新型城镇化健康发展，对该省经济社会发展意义重大。旅游业作为与新型城镇化关联带动性较强的第三产业，是推动新型城镇化健康发展的重要驱动力，“旅游城镇化”现象愈发火热。同时，新型城镇化也为旅游经济的顺利发展提供重要保障，新型城镇化背景下旅游业发展必然将迎来新的发展机遇。当前，新型城镇化与旅游业发展相互作用研究关系主要集中在3个方面：(1)城镇化对旅游业发展的影响，部分学者通过反思新型城镇化背景下乡村旅游发展的理论与实践问题，认为乡村旅游面临着严重的环境质量下降、旅游同质竞争激烈、整体品质较差、运营模式落后等现实困境[1-4]； 杨亚丽等通过“时间序列与空间反演”相结合研究法，认为城镇化进程中城市居民收入高、国内出游率及人均旅游花费高是促进旅游业发展关键性驱动力，指出时间上我国城市化进程与旅游业发展具有明显阶段性，空间上我国城市化率与国内出游率呈直线关系，居民国内出游率随着城市化水平的提高呈升高趋势[5]； 余凤龙等利用人口城镇化指数、旅游经济发展相关的面板数据探讨了中国城镇化进程对旅游经济的影响，认为城镇化水平越高的地区，旅游经济越发达，并认为城市化与旅游业时空差异性的研究有益于深入分析影响旅游业发展水平的各种驱动力因素[6]。(2)旅游业发展对城镇化的影响，国外学者相关研究丰富且深入，大多数学者主要在明确旅游城镇化内涵基础上，以典型旅游城市为例探讨其发展的模式、特征等[7-9]； 国内学者刘敏等综合梳理了国内外旅游城镇化相关文献，并对其内涵、特征及驱动因素进行探讨[10]，还有的学者采用多维角度对中外旅游引导的新型城镇化给予了深入分析，认为国内外类似研究在研究方法、内容及趋势方面侧重点不同[11]，王华以丹霞山瑶塘村、断石村为例，采用质性研究法总结出旅游城镇化3种类型即资源驱动型、经济驱动型及综合驱动型，认为地方政府的有效管理和资金扶持是旅游业顺利发展的坚强后盾[12]。(3)城镇化与旅游业发展相互作用关系，有的学者从定性角度对城镇化与旅游业之间同构互动关系进行了分析[13-14]，有的学者从定量角度，采用计量经济和耦合评价模型得出城镇化与旅游业发展正相关性显著，二者存在显著的长期均衡关系[15-17]，也有的学者通过实证分析，否认城镇化与旅游业发展之间存在互为因果的关系[18]。综上所述，旅游业发展已成为新型城镇化进程中重要的研究分支。以上对城市化与旅游业发展的研究大都集中于单方面的时间研究或空间研究，时空结合深入探讨的研究成果并不多，加之类似研究在东北地区尤其是东北沿海地带更少之又少，而辽宁省作为东三省中唯一的沿海大省，地域优势非常明显。基于此，文章以辽宁省为例，探讨探讨其新型城镇化背景下旅游业发展的时空差异特征，适当补充东北地区类似研究的一些研究成果，对于实现其旅游经济持续健康发展意义重大。

1 研究区概况

辽宁省是我国重要的老工业基地，也是我国最早实行对外开放政策的沿海省份之一，该省面积14.8万km2，人口4390万人，GDP约2.874 3万亿元，下辖沈阳、大连、鞍山、锦州等14个地级城市，其中该省大连市及海城市入选第一批国家新型城镇化综合试点地区名单，新民市与前阳镇列入第二批试点地区名单，截止2014年底该省新型城镇化率达到67.05%，同时《辽宁省新型城镇化规划(2015～2020年)》确定了该省新型城镇化发展的目标：城镇化率2015年达到68%左右， 2020年达到72%左右。户籍人口城镇化率与常住人口城镇化率差距逐步缩小。辽宁该省共有9处国家重点风景名胜区，包含鞍山千山、鸭绿江、大连金石滩、凤凰山、青山沟等。辽宁省旅游业发展迅速，已成为该省现代服务业中最具有活力、发展最快的重点产业之一，是辽宁经济的重要增长点。目前辽宁省已初步形成了包容各种档次、各种风味、各种菜式的餐饮服务体系，基本上形成水、陆、空齐备的旅游交通条件和四通八达的交通网络，初步形成商业、轻工、旅游相互协作的名、优、特旅游商品产供销体系，旅游业发展前景广阔。

2 研究方法

2.1 数据来源与处理

数据源自2010～2014年《辽宁省统计年鉴》、《2010～2014年中国经济社会发展统计数据库》、《中国统计信息网》及各城市的国民经济和社会发展统计公报。由于原始数据量纲不同、指标计量单位差异显著，因此该文采用极差标准化法进行相关处理。

正向指标标准化公式：

(1)

负向指标标准化公式：

(2)

Xij、X′ij分别为原始数据、标准化后数据；Xmax、Xmin分别为相应指标数据的最大值、最小值。

2.2 构建指标体系

综合考虑辽宁省省情、新型城镇化及旅游业发展现状，遵循指标选取的全面性、科学性及可操作性原则，将旅游业发展水平分解为旅游收入、旅游规模及旅游产业3个维度及相应9个具体指标，较全面地概括了旅游业发展的内涵(表1)。

表1 旅游业发展水平评价指标体系

目标层准则层指标层旅游业发展水平旅游收入旅游外汇收入(万美元)国内旅游收入(万元)旅游收入占GDP比重(%)接待入境游客数(万人)旅游规模接待国内游客数(万人)住宿和餐饮业从业人数(万人)旅行社数量(家)旅游产业星级饭店数量(家)国家A级旅游景区数量(家)

2.3 确定指标权重

该文采取全局主成分分析法确定指标权重。时序立体数据表全局主成分分析法是一种多指标综合评价分析方法，首先需建立全局数据表：若统计i个地区，使用相同的p个指标X1，X2，X3,…,Xp进行描述，t年度数据表为Xt=(Xij)n×p，T年共有T张数据表，构成时序立体数据表，将T张数据表排序构成nT×p大矩阵，该矩阵定义为全局数据表，按时间纵向展开，借助SPSS实施经典主成分分析，即对指标标准化数据进行主成分分析，得到因子提取结果及因子回归系数，根据因子回归系数计算每个样本城市各因子权重，得出各个公共因子得分。最终借助因子载荷矩阵对指标体系中各初始因子载荷量进行分析，探讨影响旅游业发展水平的主要驱动力因素。

(3)

Aim为第i个城市第m个公共因子得分，Wj为第j项指标权重，X′ij为指标标准化后数值。

(4)

Bi为旅游业发展水平得分值，Mm为旅游业发展水平综合评价指标体系中第m个公共因子的方差贡献率。

3 辽宁省新型城镇化发展特征

2016年是我国“十三五”开局之年，推进新型城镇化健康发展是辽宁省年初确定的六大战略目标之一，新型城镇化也必将成为辽宁“十三五”稳定发展的重要支撑。目前该省新型城镇化率为68%，根据该省发展速度与规律， 2020年将达到72%并长期稳定，说明“十三五”期间辽宁省城镇化率将会有4%～5%的提升空间，作用具体表现在：辽宁省城镇化进程将对投资产生30%以上的支撑作用，每年大约可拉动投资约3000亿，GDP增长约3600亿，乡村旅游市场份额增长1000亿元左右，旅游总收入突破7000亿元，实现年均增长12.5%，旅游业增加值占该省GDP比重达到7%左右，成为该省国民经济的战略性支柱产业，基本建成旅游经济强省。另外，《辽宁省新型城镇化规划(2015～2020年)》明确指出该省新型城镇化的总体要求：落实国家战略方针与辽宁省实际相结合，探索符合该省老工业基地实际的新型城镇化模式； 补短扬长-补上县城发展滞后的短板，充分发挥大城市的优势； 同时注重产城融合，以城市为基础-承载产业空间和发展产业经济，以产业为保障-推动城市更新，推动产业、城市和人的共同发展。特别指出，新型城镇化是坚持以人为核心的城镇化，目的在于提高城镇人口素质和生活质量，因此辽宁省在推进新型城镇化进程的目标之一即缩小城乡生活差距。

4 辽宁省旅游业发展水平评价结果与分析

4.1 时间序列分析

时间上，辽宁省旅游业发展水平总体呈稳步上升趋势， 2010～2014年各研究时点旅游业发展水平平均得分值分别为0.208、0.235、0.311、0.402、0.493,这说明随着新型城镇化进程不断推进，城镇化背景下的旅游业得到充分发展，城镇化对旅游业发展起到积极带动作用。同时随着时间推移，辽宁省各地级市旅游业发展水平变化程度地域差异性显著：第一阶梯变化量ΔB>0.5，包含铁岭和锦州市，其中铁岭市旅游发展水平变化程度居于地级市首位，优化趋势最为显著； 第二阶梯变化量0.2<ΔB≤0.5，包含营口、阜新、葫芦岛、辽阳、本溪及盘锦市，旅游发展水平变化量分别为0.484、0.401、0.363、0.330、0.260、0.229； 第三阶梯变化量0<ΔB≤0.2，包含沈阳、大连、鞍山、抚顺、丹东及朝阳市，其中大连市旅游发展水平变化量最小，仅为0.015。总体来看，以沈阳、大连为代表的城市，其旅游发展基础性水平较高，新型城镇化对旅游业发展的影响力不如其他地级市明显，旅游发展水平变化量虽较低，但旅游发展水平在该省仍遥遥领先，对于此类旅游业发展濒临“饱和”状态的发达型城市，需寻求新的刺激源促进旅游业发展不断进步，寻找新的发展巅峰； 以铁岭、锦州、营口等为代表的城市，研究基期旅游业发展水平位于该省中下游，至末期发展水平位居该省中上游，此类城市旅游业发展水平受新型城镇化带动作用较强，发展趋势虽不如沈阳、大连等一线城市，但旅游业发展水平优化趋势非常显著； 最后一类城市以抚顺、丹东及朝阳市为代表，这些城市基末期旅游业发展水平均不高，新型城镇化的带动力较小，旅游业发展水平优化幅度较低。该省应将旅游业发展重点放在最后一类城市中，深度开发城市中潜在的、隐性的旅游景区，缩小省内各地级市间旅游业发展水平两级差距，最终提升辽宁省旅游业发展的整体水平(表2、图1)。

表2 2010～2014年旅游业发展综合得分

城市20102011201220132014ΔB沈阳市0.6270.6310.7440.7690.8220.195大连市0.9480.9590.8210.9530.9630.015鞍山市0.2130.2040.2570.2800.2800.067抚顺市0.1030.1160.1590.1380.2180.115本溪市0.2600.2560.2460.4570.5200.260丹东市0.2360.2320.2350.2390.3100.074锦州市0.1180.1140.2270.3500.6630.545营口市0.0680.1930.3370.5130.5520.484阜新市0.0130.0130.2290.3360.4140.401辽阳市0.0450.0550.2310.3330.3750.330盘锦市0.1180.1210.1250.2930.3470.229铁岭市0.0400.2400.5000.6220.7790.739朝阳市0.0430.0530.1260.1280.2100.167葫芦岛市0.0830.1050.1170.2210.4460.363平均值0.2080.2350.3110.4020.493

4.2 空间差异分析

为进一步探讨新型城镇化背景下辽宁省旅游业发展水平，利用ArcGIS反权重距离插值法并采用掩膜提取，反距离权重插值法(IDW)，也可以称为距离倒数乘方法，是一种加权平均插值法。方次参数控制着权系数如何随着离开一个格网结点距离的增加而下降。对于1个较大的方次，较近的数据点被给定1个较高的权重份额，对于1个较小的方次，权重比较均匀地分配给各数据点。反权重距离插值法作为空间分析中插值的1种常用方法，被广泛地应用于各个领域的插值计算中。对辽宁省2010～2014年旅游业发展水平的空间分布特征进行深入分析。2010年大连旅游业发展水平最高，沈阳次之，本溪、盘锦等市处于中等水平，铁岭、阜新、朝阳及辽阳等市旅游业欠发达，辽宁省旅游业发展水平整体呈以“大连、沈阳”为高值区并向边缘逐步减弱趋势(图2)； 2011年辽宁省整体旅游业发展水平较2010年优化程度不明显，该省只有大连、沈阳旅游业发展遥遥领先，铁岭优化趋势较大，但阜新、朝阳及辽阳旅游业水平仍处于该省末位，同时可以看出， 2010～2011年大连、沈阳旅游业发展水平虽较高，但其辐射带动周边城市共同发展的能力较差，有“闭门造车”之倾向，如此发展既不利于自身旅游业的进步，也妨碍该省整体旅游业发展水平的提升(图3)； 至2012年，沈阳旅游业发展水平进步显著，真正与大连形成了辽宁省旅游业发展的两座巨峰，铁岭旅游业发展水平突飞猛进，优化趋势非常明显，营口、本溪等市旅游业发展水平进步较大，该省旅游业发展水平整体呈“南北部较强，东中西部较弱”的态势(图4)； 2013年辽宁省旅游业发展整体优化趋势明显增强，大连旅游业发展水平仍位居该省第一，大连于沈阳利用自身旅游业发展优势，积极带动周边城市发展，辐射能力大大增强，营口、本溪旅游业发展进步飞速，该省旅游业发展水平分布特征整体呈以“大连、沈阳、铁岭”为高值区、“东北与东南部较强、西北与西南部稍弱”态势(图5)； 研究末期2014年，辽宁省旅游业发展水平较2010年进步幅度非常大，锦州市旅游业发展水平优化趋势最大，省内形成以“大连、沈阳、铁岭、锦州”四足鼎力局面的旅游业高值区，东西部旅游业发展水平也逐渐提高，朝阳、辽阳二市旅游业发展水平不高，优化趋势较小，未来进步发展空间非常大(图6)。

图1 基末期各市旅游发展水平变化情况 图2 2010年辽宁省旅游业发展水平空间分布特征

图3 2011年辽宁省旅游业发展水平空间分布特征 图4 2012年辽宁省旅游业发展水平空间分布特征

图5 2013年辽宁省旅游业发展水平空间分布特征 图6 2014年辽宁省旅游业发展水平空间分布特征

4.3 驱动力动态分析

辽宁省旅游业发展水平时空差异显著，原因在于各年份各地级市旅游业发展水平的主要驱动因素有所不同。2010年与2011年影响旅游业发展水平的主要驱动因素均为旅游收入占GDP比重、住宿和餐饮业从业人数及接待入境游客数，因此这两年旅游业发展水平比较相似； 2012年国家A级旅游景区数量、旅游收入占GDP比重及接待国内游客数为主要驱动力； 2013年旅游收入占GDP比重、旅游外汇收入及国家A级旅游景区数量为主要驱动力； 研究末期2014年主要驱动因素为旅游收入占GDP比重、接待入境游客数及旅游外汇收入。可以看出，旅游收入占GDP比重是影响辽宁省旅游业发展最主要的驱动力因素， 2010～2014年该驱动力所占权重值较大，这说明辽宁省旅游收入对旅游业发展水平的影响非常大。此外，旅游规模与旅游产业也是影响辽宁省旅游业发展的重要因素，但驱动力明显弱于旅游收入，这也为未来辽宁省旅游业的进一步发展提供了相应的理论参考(表3)。

表3 2010～2014年各指标因子权重值计算情况

指 标20102011201220132014旅游外汇收入(万美元)0.9620.9140.9170.9760.966国内旅游收入(万元)0.9470.9330.8640.9010.780旅游收入占GDP比重(%)0.9890.9890.9420.9770.979接待入境游客数(万人)0.9650.9580.9030.9090.976接待国内游客数(万人)0.7620.7900.9310.8320.743住宿和餐饮业从业人数(万人)0.9790.9670.9050.8680.948旅行社数量(家)0.9370.8800.8770.8420.878星级饭店数量(家)0.9540.9380.8380.9080.932国家A级旅游景区数量(家)0.8730.8460.9530.9590.923

5 结论

(1)时间上，新型城镇化背景下辽宁省旅游业发展水平呈逐步上升趋势，城镇化对旅游业的拉动作用明显。大连与沈阳市旅游业发展水平在省内遥遥领先，但基末期旅游业发展水平数值变化量较小即优化趋势稍弱，铁岭与锦州变化量较大，旅游业发展潜力巨大，营口、阜新、葫芦岛等市旅游发展水平变化量同样显著，发展空间较大，朝阳、丹东旅游业发展水平较低，优化趋势不明显，导致辽宁省旅游业发展水平两极差异显著。

(2)空间上，总体来看，辽宁省旅游业发展水平分布趋势整体呈以“大连、沈阳”为高值区， 2010～2011年旅游业水平由高值区向四周逐步减弱， 2012～2013年高值区辐射带动能力增强，整体呈现以“大连、沈阳、铁岭”铁三角式旅游业高值区，至2014年，辽宁省各市旅游业整体发展水平明显提升，省内大部分城市发展势头强劲。

(3)影响辽宁省旅游业发展水平驱动力因素主要有旅游收入占GDP比重、国家A级旅游景区数量、接待入境游客数及旅游外汇收入，准则层中旅游收入对旅游业发展的驱动作用强于旅游规模和旅游产业。

(4)该研究的不足之处为，由于2015～2016年辽宁省相关指标数据来源的不可获取性，该研究仅探究到2014年，未来需采取一系列手段来深度挖掘相关数据进行分析研究，并借助新型城镇化带来的旅游业发展先机，有针对性地优化辽宁省旅游业发展水平，适度加快经济发展进程，提高GDP中旅游业所占比重，合理开发各旅游景点并注意开发质量，提高旅游业服务接待水平，促使辽宁省旅游业又快又好发展。

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THE SPATIAL AND TEMPORAL DIFFERENCE OF TOURISM DEVELOPMENT UNDER THE BACKGROUND OF NEW URBANIZATION*——TAKING LIAONING PROVINCE AS AN EXAMPLE

Fu Xiao

(Hainan Technology and Business College, Haikou 570100, China)

The development of tourism industry is the core issue of industrial transformation in the process of new urbanization. it has very important value to evaluate the development level of tourism industry and the driving force under the background of new urbanization. The paper built an index system including three aspects, i.e., tourism income, tourism scale, and tourism industry, using Generalization Principal Component Analysis to determine the index weight, and then analyzed the tourism industry development level of Liaoning province based on time series data and panel data. The results showed that the overall level of tourism development in Liaoning province was relatively high. The promoting role of the new urbanization was remarkable in 2012-2014, and the trend of optimization was significant. Dalian and Shenyang were the high level areas of tourism development. Tieling and Jinzhou were the high level areas of optimization trend of tourism development. The spatial distribution characteristics of tourism development were as follows: Dalian and Shenyang were the high level cluster areas of tourism development in 2010, and Dalian, Shenyang, Tieling and Jinzhou increased gradually in 2014. It was significant that the radiation driven capacity was enhancing in the core cities, such as Shenyang and Dalian. Tieling, Jinzhou, Yingkou and Benxi had made great progress in tourism development level. The main driving force of the tourism industry development level in Liaoning province was the proportion of tourism revenue accounting for GDP, because it had the biggest weight value among the numerous indicators.

new urbanization; tourism; temporal and spatial characteristics; driving force; Liaoning province

10.7621/cjarrp.1005-9121.20170231

2016-03-11 作者简介：傅晓(1982—)，女，湖南张家界人，硕士、讲师。研究方向：旅游资源开发、旅游教育。Email：honeyeva@126.com *资助项目：辽宁省教育厅项目“人海关系视角下的沿海城市发展优化研究——以大连市为例”(w201683604)

F592

A

1005-9121[2017]02213-07