旅游经济依赖背景下区域经济脆弱性评价研究

杨懿 时蓓蓓 刘小迪

摘 要：将“过度依赖旅游业”作为导致经济脆弱性的主要诱因，构建旅游经济依赖型目的地经济脆弱性评价指标体系，利用熵值法确定指标权重，进而运用S/R模型和障碍度模型评价脆弱性值并确定主要影响因素。结果表明：张家界市、阿坝州、丽江市的经济发展长期处于极端脆弱或很脆弱状态，投资和出口对经济发展的带动不足、过度依赖旅游业、旅游发展与经济发展水平不匹配、旅游繁荣导致的去工业化和去农业化是经济脆弱性高的主要原因。

关键词：旅游经济依赖型目的地;经济脆弱性;障碍度

中图分类号：F207    文献标识码：A    文章编号：1003-7217（2019）05-0128-08

一、引 言

一般而言，区域发展的支柱产业由资源禀赋的比较优势决定。20世纪九十年代，张家界市、阿坝州和丽江市等地区以境内厚重的人文历史、独特的自然风光为依托，先后确立了旅游业的支柱产业地位。经过多年的发展积淀，他们逐步形成了旅游业一支独大的产业发展格局，是典型的旅游经济依赖型目的地。目前已有不少学者指出了这种单一产业发展模式的弊端，林毅夫 （1999）指出经济发展的本质是区域整体经济实力的提高，而不是某一或某些产业鹤立鸡群式的增长[1];刘伟（2002）认为第三产业的发展必须以第一产业和第二产业的发展为前提，单纯强调发展第三产业，只能促进经济的短期增长，之后却会步入长时间的经济衰退[2];陈东田等研究认为区域经济发展过度依赖旅游业会带来诸多不利影响[3-5];Ashworth和Page（2011）也指出旅游发展可以为区域带来可观的经济效益，但对旅游业的依赖程度越高往往获利越少[6]。一些学者还探讨了旅游专业化与经济发展的关系[7-10];杨懿（2015）指出过度的旅游经济依赖将导致区域经济发展的高脆弱性[11]。

经济脆弱性（Economic vulnerability）一词最早由联合国开发计划署于1999年正式提出，是一种源于经济系统内部与生俱来的属性，这种属性只有在经济发展受到外部扰动因素的影响才会凸现[12]。国外关于经济脆弱性研究对象多聚焦于小国或岛国，认为小国和岛国的经济具有较强的脆弱性[13-15];研究內容则主要集中在区域经济脆弱性评价研究[16-20]和经济脆弱性的影响[21-24] 两个方面。

国内经济脆弱性研究起步较晚但发展迅速，研究对象逐渐从资源型经济[25-27]向旅游型经济领域拓展，且研究成果较为丰富，如对旅游经济脆弱性的定性研究，主要涉及旅游经济脆弱性根源、概念、评价指标体系构建等内容[28-32];还有对全国以及张家界、银川、舟山、延边、和田、敦煌等地的旅游经济脆弱性的评价研究等[33-39]。但大多聚焦于旅游产业内部，探讨的是“旅游经济系统”本身的脆弱性问题。

目前，学术界关于旅游地经济脆弱性的研究尚不丰富，苏飞等（2013）分析了我国典型旅游城市经济脆弱性的障碍因素[40];其余大部分研究则集中于旅游地经济脆弱性评价，吕观盛（2014）以桂林市、丽江市和张家界市为例分析了西南地区旅游城市的经济脆弱性[41]，梁增贤等则分别从旅游地的视角对桂林市、舟山市、中国沿海城市、大理州的经济发展脆弱性进行了评价[42-45]。上述研究将经济脆弱性的分析方法引入到旅游地经济发展分析中，但是在案

例地选择和评价指标遴选方面并未充分考虑脆弱性的扰动因素，即未能阐明“旅游经济依赖可能导致高脆弱性”这一问题。

为此，本文将旅游地经济发展高脆弱性的主要扰动因素确定为经济发展对旅游业的过度依赖，选取旅游经济依赖型地区作为实证研究对象，根据脆弱性评价模型，从敏感性和应对能力两个维度构建评价指标体系以测度经济脆弱性并分析其影响因素，旨在对旅游经济依赖现象明显的区域调控经济脆弱性做出有益探索。

二、研究设计

（一）评价模型

1.脆弱性评价。本文选用S/R模型对三个案例地经济发展脆弱性进行测度。S/R模型即“敏感性（Sensitivity）-应对能力（Resilience）”模型，是学术界关于区域经济脆弱性评价研究中较为常用的模型之一[46-48]，该模型认为区域经济脆弱性与经济发展对扰动的敏感性呈正相关关系，与应对扰动的能力呈负相关关系。用公式EVi=SiRi表示，其中，EVi指某区域第i年的经济脆弱性值，Si指该区域第i年的经济发展敏感性值，Ri指该区域第i年的经济发展应对能力值。

（二）评价指标

根据相关学者构建的矿业城市[51]、石油城市[52]、煤炭城市[53]等资源型城市经济脆弱性评价指标体系，结合已有研究成果[42，43，54]，构建如表1所示的评价指标体系，该指标体系既可用于评价旅游经济依赖型目的地经济脆弱性，也可以用于评价一般旅游地在旅游产业出现波动的扰动影响下的经济脆弱性。

1.敏感性指标。旅游业的波动是旅游经济依赖型目的地经济发展敏感性的主要影响因素。因此，本文主要选取表征区域经济发展对旅游业依赖程度的相关指标来评价经济发展的敏感性。其中，S1、S4、S5、S8直接反映区域经济发展对旅游业的依赖程度;S2、S3、S6、S7通过与其它产业发展的比较间接反映区域经济发展对旅游业依赖程度，其中，S1、S4、S8可通过统计年鉴等的查询并简单计算获得，S2、S3、S5、S6、S7计算方法如下：S2=1-1/n（2∑n-1i=1Wi+1），S3=Y1/Y2，S5旅游业对GDP增长弹性系数=旅游收入增长率/GDP增长率，S6旅游业对工业增长弹性系数=旅游收入增长率/第二产业增长率，S7旅游业对农业增长弹性系数=旅游收入增长率/第一产业增长率。其中，S2为区域产业结构基尼系数;n为测量值个数（n=1、2、3，即第一产业、第二产业和旅游业）;Wi表示按三者产值比较的升序排列后从第1个测量值到第i个测量值之和;S3为旅游产业首位度;Y1和Y2分别表示第一产业产值、第二产业产值、旅游总收入中的最大值和次大值。

2. 应对能力指标。选取时主要考虑三种类型的指标：一是反映总体经济实力的指标，即R1、R2、R6;二是反映经济发展能力的指标，由于投资、消费、净出口是拉动经济增长的“三驾马车”，因此，分别用R3、R4、R5表征投资、消费和出口对区域经济发展的带动作用;三是反映区域旅游业恢复力的指标，分别用R7、R8表征区域旅游业增长能力和区域旅游吸引力。其中，R1、R2、R3、R4、R5、R7、R8均可通过统计年鉴等的直接查询获得，R6计算公式为：H=1/∑ni=1X2i， 其中，Xi为第i次产业的增加值占GDP 的比重 （i=1、2、3）。

（三）评价数据

1. 数据来源。查阅案例地统计年鉴，并检索2002—2017年案例地国民经济与社会发展统计公报，可得到表1中相关评价指标的原始统计数据。

2.数据处理

（1）无量纲化。因为不同评价指标的原始数据在量纲和数量级方面存在差异，就要对数据进行无量纲化处理。评价研究中常用的无量纲化方法为阀值法（即临界值法），即通过确定最大值或最小值等特殊值，进而将每一指标原始值与特殊值相比可算出该指标无量纲化后的数值。计算公式为：A*i=AimaxAi（1≤i≤m），其中，m指Ai所在系列数据的数量，Ai*即无量纲化后的数值。

（2）非负化。熵值法要求所有评价数据均不能为负，因此，采用平移法进行非负化处理，即将出现评价指标体系中出现的负数列向右平移同一单位，保证指标的相对差异不变。

（四）权重确定

选用熵值法（Entropy value method）计算指标权重。该方法是一种客观赋权法，其原理是根据指标的相对变化程度对整体产生的影响来计算信息熵值，并在此基础上确定权重，计算公式为：En=-∑mi=1pilnpi，其中，指标信息量越大，不确定性越小，熵值就越小，指标的效用值和权重也就越大;反之亦然。因此，可以根据各项指标值测算每一指标占相应列指标值之和的比重，并计算其信息熵值和效用值，进而得出各指标的权重，具体计算过程如下：（1）计算第i年第j项指标值占比：pij=xij∑mi=1xij;（2）计算第i年第j项指标的信息熵值：eij=-1ln m∑mi=1pijlnpij;（3）计算第i年第j项指标的效用值：dij=1-ej;（4）计算第i年第j项指标的权重值：wij=dij∑nj=1dij。

三、实证分析

（一）案例选择

随着旅游产业的高速发展，部分地区由于旅游资源禀赋的比较优势突出，大力发展旅游产业，却忽视了其它产业的发展，形成了以旅游业为单一支柱产业、区域经济发展过度依赖旅游产业的旅游经济依赖现象。如张家界市、阿坝州、丽江市等地，蓬勃发展的旅游产业有力地带动了区域经济的发展，十多年来旅游收入相当于GDP的比重均超过60%，近些年甚至出现了旅游收入大于GDP的情况（如表2所示）。

（二）脆弱性评价

1.分析过程。张家界市、阿坝州、丽江市的经济脆弱性评价样本均为16，即m=16，通过EXCEL计算、整理可得到S1～S8、R1～R7列的信息熵值、效用值、权重值，计算结果如表3、4所示。

将标准化处理后的各指标值与权重相乘即可得出该指标的评价值，并以加权求和的方式计算出2002—2017年张家界市、阿坝州和丽江市三地的经济发展敏感性和应对能力，进而代入S/R模型即可得到历年三地经济脆弱性结果，如图1～3所示。

2.分析结论。

由表4及图1～3可知：（1）2002—2017年张家界市经济发展脆弱性一直保持在较高水平，且总体呈现波动中上升态势，其经济发展敏感性和应对能力变化较为平稳，但近年来明显呈现敏感性高于应对能力的趋势;其中，有10个年度处于极端脆弱状态，2个年度处于非常脆弱状态，2个年度处于很脆弱状态，近3年均为极端脆弱状态。（2）2002-2017年阿坝州经济脆弱性保持较高水平，经济发展敏感性总体而言在较为平稳的波動中略有下降，而应对能力波动幅度相对较大，近年来呈现敏感性略高于应对能力的趋势。其中，有8个年度处于极端脆弱状态，3个年度处于非常脆弱状态，4个年度处于很脆弱状态，近3年中有2年均为极端脆弱状态。（3）2002-2017年丽江市经济脆弱性始终保持较高水平且总体呈现波动中上升趋势，经济发展敏感性相对较高且波动较大，应对能力变化则较为平稳，近年来明显呈现敏感性增幅大于应对能力的趋势。其中，有10个年度处于极端脆弱状态，5个年度处于非常脆弱状态，1个年度处于很脆弱状态，近3年均为极端脆弱或者非常脆弱状态。

（三）障碍度评价

将经过标准化处理的指标数据代入障碍度模型，计算并筛选出2002—2017年排名前五位的指标，发现阻碍张家界市、阿坝州和丽江市经济脆弱性降低的主要影响因素（见表5）。

从表5可以看出，阻碍三地经济脆弱性降低的第一障碍因素处于不断变化之中。具体而言：（1）张家界市2004-2009年第一障碍因素为GDP总量（R1），2002、2011、2015年第一障碍因素是出口增长率（R5），其余年份的第一障碍因素皆是旅游外汇收入占出口比重（S4）。（2）阿坝州2002—2004年、2006年、2008—2010年、2012—2017年第一障碍因素均为旅游外汇收入占出口比重（S4）、2007年和2011年第一障碍因素为固定资产投资增长率（R3），2005年第一障碍因素为接待旅游者人次除以本地人口数量（S8）。（3）丽江市2004—2009年第一障碍因素为GDP总量（R1），而2014年和2017年是出口增长率（R5），其余年份均为旅游业对工业发展的弹性系数（S6）。

从障碍度大小来看，2002—2017年张家界市经济发展脆弱性的影响因素出现频次最高的是旅游外汇收入占出口比重（S4）、出口增长率（R5）、旅游收入增长率（R7），三者均出现15次，是阻碍张家界经济脆弱性降低的最大因素;其次为GDP总量（R1）、游客增长率（R8），这两项指标出现频次依次为12次、10次，是阻碍张家界市经济脆弱性降低的次要因素;接待旅游者人次与本地人口数量之比（S8）、旅游业对农业增长弹性系数（S7）、固定资产投资增长率（R3）三项指标分别出现8次、4次、1次，是阻碍张家界经济脆弱性降低的一般因素。阿坝州经济脆弱性阻碍因素出现频次最高的是固定资产投资增长率（R3）和旅游外汇收入占出口比重（S4），为15次，是阻碍阿坝州经济脆弱性降低的最大因素;其次是出口增长率（R5）、接待旅游者人次除以本地人口数量（S8）、GDP总量（R1），这三项指标出现频次依次为14次、12次、10次，是阻碍阿坝州经济脆弱性降低的次要因素;旅游业对农业增长弹性系数（S7）、游客增长率（R8）、区域产业结构基尼系数（S2）三项指标出现频次依次为7次、6次、1次，是阻碍阿坝州经济脆弱性降低的一般因素。丽江市经济脆弱性影响因素出现频次最高的是旅游业对工业发展的弹性系数（S6）为15次，是阻碍丽江市经济脆弱性降低的最大因素;其次为旅游外汇收入占出口比重（S4）、出口增长率（R5）这两项指标出现频次皆为13次，接待旅游者人次与本地人口数量之比（S8）、GDP总量（R1）均为12次，是阻碍丽江市经济脆弱性降低的次要因素;固定资产投资增长率（R3）、旅游业对GDP增长弹性系数（S5）频次分别为7次和5次，并

[16]Adrianto L ， Matsuda Y . Developing economic vulnerability indices of environmental disasters in small island regions[J]. Environmental Impact Assessment Review， 2002， 22（4）：393-414.

[17]Thatcher C A， Brock J C， Pendleton E A. Economic vulnerability to sea-level rise along the northern U.S. gulf coast[J]. Journal of Coastal Research， 2013， 63（63）：234-243.

[18]Al-Mamun A ， Mazumder M N H ， Malarvizhi C A . Measuring the effect of amanah ikhtiar malaysia's microcredit programme on economic vulnerability among hardcore poor households[J]. Progress in Development Studies， 2014， 14（1）：49-59.

[19]Senapati S， Gupta V. Socio-economic vulnerability due to climate change：deriving indicators for fishing communities in Mumbai[J]. Marine Policy， 2017（76）：90-97.

[20]Altimari A， Balzano S， Zezza G. Measuring economic vulnerability：a structural equation modeling approach[J]. Working Papers， 2018.

[21]Bardhan A， Tang J P. What kind of job is safer？ a note on occupational vulnerability[J]. B.e.journal of Economic Analysis & Policy， 2010， 10（1）：1-7.

[22]Chaykowski R P， Slotsve G A. The extent of economic vulnerability in the Canadian labour market and federal jurisdiction：is there a role for labour standards？[J]. Social Indicators Research， 2008， 88（1）：75-96.

[23]Gesthuizen M， Scheepers P. Economic vulnerability among low-educated europeans：resource， composition， labour market and welfare state influences[J]. Acta Sociologica， 2010， 53（3）， 247-267.

[24]Hoy  C. Explaining migrants' economic vulnerability in urban china[J]. Asian Population Studies， 2011，7（2）：123-136.

[25]李鶴，张平宇.东北地区矿业城市经济系统脆弱性分析[J].煤炭学报，2008（1）：116-120.

[26]苏飞，张平宇，李鹤.中国煤矿城市经济系统脆弱性评价[J].地理研究，2008（4）：907-916.

[27]王士君，王永超，冯章献.石油城市经济系统脆弱性发生过程、机理及程度研究——以大庆市为例[J].经济地理，2010，30（3）：397-402.

[28]王仲明. 发达国家与发展中国家旅游经济脆弱性比较研究[J]. 福建论坛，1989，6（11）：30-32.

[29]孙春华. 浅谈旅游业的脆弱性及其规避途经[J]. 北京第二外国语学院学报，2003，18（10）：9-12.

[30]魏小安. 旅游业受“非典”影响情况分析及对几个相关问题的辨析[J]. 旅游学刊，2003，18（4）：14-23.

[31]王兆峰，杨卫书. 旅游产业的脆弱性及其评价指标体系研究[J]. 江西社会科学，2009，16（11）：81-86.

[32]曹福荣. 旅游业敏感性及危机管理的适当解读——冷静后的再研究与实证分析[J]. 旅游学刊，2011，26（7）：44-52.

[33]李锋.基于集对分析法（SPA）的中国旅游经济系统脆弱性测度研究[J].旅游科学，2013，27（1）：15-28.

[34]李军，保继刚. 旅游经济脆弱性特点与产业联系——基于张家界旅游经济的实证研究[J]. 旅游学刊，2011，26（6）：36-41.

[35]薛晨浩，王生鹏，苗红，等.基于SPA的银川市旅游经济系统脆弱性评价[J].商，2016（17）：282-284.

[36]尹鹏，刘曙光，段佩利.海岛型旅游目的地脆弱性及其障碍因子分析——以舟山市为例[J].经济地理，2017，37（10）：234-240.

[37]杨友宝，王荣成.边境民族地区旅游经济系统脆弱性评价及其优化路径——以延边朝鲜族自治州为例[J].地域研究与开发，2015，34（6）：104-109.

[38]卢有斌，李晓东，等.新疆和田地区旅游经济系统脆弱性研究[J].地域研究与开发，2017，36（1）：120-124.

[39]于秋莉，董晓峰，刘春雨.敦煌市旅游经济系统脆弱性评价研究[J].资源开发与市场，2014，30（3）：378-381.

[40]苏飞，储毓婷，张平宇.我国典型旅游城市经济脆弱性及障碍因素分析[J].经济地理，2013，33（12）：189-194.

[41]吕观盛. 产业依赖视角下的西南地区旅游城市经济脆弱性分析——基于桂林、丽江和张家界的研究案例[J]. 商业经济研究， 2014（31）：140-143.

[42]梁增贤，解利剑. 传统旅游城市经济系统脆弱性研究——以桂林市为例[J]. 旅游学刊，2011，26（5）：40-46.

[43]苏飞，陈媛，张平宇.基于集对分析的旅游城市经济系统脆弱性评价——以舟山市为例[J].地理科学，2013，33（5）：538-544.

[44]陈媛，王國新.基于SPA的中国沿海旅游城市经济系统脆弱性评价[J].地理与地理信息科学，2013，29（5）：94-97.

[45]田里，田媛，杨懿.基于TOPSIS的大理州旅游经济系统脆弱性评价研究[J].资源开发与市场，2017，33（12）：1529-1534.

[46]Colin Polsky，Rob Neff，Brent Yarnal. Building comparable global change vulnerability assessments：the vulnerability scoping diagram[J]. Global Environmental Change，2007，17（3）：472-485.

[47]Turner B L ， Kasperson R E ， Matson P A ， et al. A framework for vulnerability analysis in sustainability science[J]. Proc Natl Acad Sci U S A， 2003， 100（14）：8074-8079.

[48]李彤玥.基于“暴露-敏感-适应”的城市脆弱性空间研究——以兰州市为例[J].经济地理，2017，37（3）：86-95.

[49]苏飞，张平宇.阜新市社会系统脆弱性评价[J].资源与产业，2008（4）：1-5.

[50]程钰，任建兰，徐成龙.资源衰退型城市人地系统脆弱性评估——以山东枣庄市为例[J].经济地理，2015，35（3）：87-93.

[51]孙平军，修春亮. 基于PSE模型的矿业城市经济发展脆弱性研究[J]. 地理研究，2011（2）：301-310.

[52]苏飞， 张平宇.石油城市经济系统脆弱性评价——以大庆市为例[J]. 自然资源学报， 2009， 24（7）：1267-1274.

[53]赵映慧， 姜博， 李亚青.东北地区老年煤炭城市经济系统脆弱性比较[J].国土与自然资源研究，2011（4）：20-21.

[54]李锋.旅游经济脆弱性：概念界定、形成机理及框架分析[J].华东经济管理，2013，27（3）：76-81.

（责任编辑：宁晓青）