陈丽军, 万志芳, 胡潇敏, 王庆
(1. 黄冈师范学院a. 地理与旅游学院, b. 商学院, 湖北 黄冈438000;2. 东北林业大学 经济管理学院, 哈尔滨150040)
中国森林公园旅游产业已有相当规模, 然而各省差异显著, 发展不均衡现象普遍存在[1]。 大多数省份尽管拥有良好的森林风景资源, 但未得到有效开发和利用, 只有少数省份森林公园旅游发展表现优秀。 根据《2017 年度森林公园建设经营情况统计表》 可知, 2017 年全国31 省(市、 自治区) 森林公园旅游总收入排在前三位的分别为浙江省245.00 亿元、 江西省122.22 亿元、 四川省84.50 亿元, 分别占总数的27.89%, 13.91%和9.62%。 三省旅游总收入所占比例之和达51.42%, 超过全国森林公园旅游产业的半壁江山。 旅游产业区域差距的过度扩大将最终导致整体旅游经济水平的下降[2], 因此, 区域旅游协调发展已经成为学术界关注的热点[3]。 科学测定和分析不同区域森林公园旅游发展水平的差异及影响因素, 探究解决问题的关键及对策, 对保障森林旅游产业高质量协调发展具有重要意义。 中国对旅游经济发展水平的空间结构及其差异的影响因素研究主要有以下3 个特点。 第一, 研究尺度广泛。宏观层面以中国整体为研究对象, 一般再把中国分为东部、 中部、 西部区域或地级单元[4], 进行整体[5]或者局部区域[6]的研究; 中观范畴常见的有东北三省、 西北地区、 华东地区等, 近年来尤以长江经济带区域的研究多见[7]; 以单个省或省内部分区域为对象的研究相对较少[8]。 第二, 影响因子共性和个性共存。 大多认为旅游资源、 基础设施、 服务设施、 经济发展水平、 对外开放程度、 信息化程度、政策因素、 旅游创新等对区域旅游发展差异产生重要影响, 衡量指标有旅游收入、 从业人员数量、 公路里程、 家庭人均纯收入、 城镇居民可支配收入和旅游资源禀赋水平等。 第三, 研究方法多样。 极差、 标准差、 基尼系数、 泰尔系数等[9]方法都可用于衡量区域差异。 虽然方法有所差别[10], 但是原理基本一致。 对影响因素的研究主要采用普通最小二乘法回归[11]和固定效应回归[12]等空间计量模型。 在生态文明建设的背景下, 中国森林公园旅游发展的定量研究越来越受到学者关注, 已有不少学者利用DEA[13]、Malmquist 指数[14]等方法研究了森林公园的旅游效率, 部分学者还进一步对旅游效率的影响因素[15-16]以及空间差异[17]进行了研究, 学者们的研究主要集中在对外开放、 产业结构[18]、 资本投入[19]等因素对森林公园旅游效率的影响, 而对森林公园旅游发展水平的测度及其区域差异的研究还不多见。 基于此, 以中国31 省(市、 自治区) 森林公园为研究对象, 以森林公园旅游发展水平的测定值为基础, 采用泰尔系数法结合空间面板回归模型, 测度森林公园旅游发展的区域差异, 并具体分析差异的特征及其影响因素, 以期为实现中国森林公园旅游区域协调发展提供参考和借鉴。
参考文献[17] 的做法, 将中国森林公园的分布划分为五大林区。 东北林区, 包含黑龙江、 吉林、辽宁; 西南林区, 包含重庆、 四川、 云南和西藏; 南方林区, 包含浙江、 安徽、 福建、 江西、 湖北、 湖南、 广东、 广西、 海南、 贵州; 西北林区, 包含陕西、 甘肃、 青海、 新疆、 宁夏; 华北林区, 包含北京、 河北、 山东、 天津、 河南、 山西、 内蒙古、 上海、 江苏。
以除港澳台以外的中国31 个省(市、 自治区) 为研究对象, 计算过程所需各省的生产总值GDP、三次产业增加值、 铁路里程和高速里程来源于2003—2017 年《中国统计年鉴》; 各省的旅游者人数等数据来源于各省统计年鉴, 个别以统计公报为补充。 森林公园的数量、 旅游者人数、 总投入和环境建设投入等来源于《中国林业统计年鉴》 及《森林公园建设经营情况统计表》。 少数缺失数据利用插值法或结合实际予以估计, 涉及货币金额的指标在运算前进行消除通货膨胀处理(以2003 =100 计)。
从资源禀赋、 产业效益、 产业规模和产业地位4 个维度选取23 个代表性指标构建旅游发展指数空间面板数据模型( 表1), 利用改进的熵值法结合加权平均法对2003—2017 年中国31 省(市、 区) 森林公园旅游发展的综合水平进行计算。 关于资源禀赋指标, 采用比例法对森林公园的绝对数量、 人均数量和地均数量进行无量纲化处理, 三者之和即为森林公园密度指数, 以此衡量资源密度。 将国家级和非国家级森林公园的个数按设定比例分别乘以10 和4, 求和所得数值即为资源丰度评价值; 再将资源丰度评价值除以森林公园总数, 即为资源品质评价值。 资源优势采用国家级森林公园占森林公园总数的比例来表示。
考虑到数据获取的可行性和变量的代表性, 并参考借鉴已有研究成果[5-8,11,15], 选择资源优势等8 个解释变量来分析森林公园旅游发展水平区域差异的影响因素。 资源优势(RA, Resource advantage), 利用省域范围内国家级森林公园的比例来表征; 交通区位(TL, Traffic Location), 用铁路里程来衡量; 基础设施条件(IC, Infrastructure Conditions), 用高速等级里程来衡量; 经济发展水平(EDL, Economic Development Level), 利用生产总值来反映; 产业结构(IS, Industrial Structure), 用第三产业增加值占三次产业总增加值的比例来表征; 市场规模(MS,Market Size), 用森林公园旅游接待人数占全省游客总人数的比例来表征; 政策支持(PS, Policy Support), 国家投入及招商引资数额多少能反映出国家及政府部门对森林公园旅游发展政策支持力度的大小, 用二者投入建设资金之和来表征; 管理投入(MI, Management Input), 森林公园的管理投入多用于环境建设, 采用森林公园环境建设投入来衡量。
表1 中国森林公园旅游发展水平评价指标体系Table 1 Evaluation index system of tourism development level of Chinese forest parks
1.4.1 森林公园旅游发展指数
为有效体现时空演化规律, 采用改进的熵值法求解指标权重。 增加时间变量对熵值法进行改进[20],改进的熵值法对已确定指标体系及相应指标取值情况下, 评估结果具有唯一性[21], 因此得到应用和推广[22]。 求解各项指标权重后再运用加权平均法计算森林公园旅游发展指数的综合得分值, 以此值衡量森林公园旅游发展水平。 具体步骤为: 数据标准化处理、 计算指标分权重、 计算指标熵值和旅游发展指数测度, 即通过模糊隶属度模型进行指标的无量纲化处理, 结合加权平均法, 计算出第i 个省份第θ 年的森林公园旅游发展指数。
1.4.2 泰尔系数
泰尔系数又称为泰尔指数, 由Theil 于1967 年提出, 其优势在于能在空间上分解成区域间差异和区域内差异, 并明确它们对总差异的贡献率[23]。 在旅游研究领域, 泰尔系数主要涉及区域旅游经济差异[24]、 区域旅游碳排放差异[25]或碳排放效率差异[26]、 区域企业效率差异[27]等诸多方向。 借鉴文献[28-29] 的研究方法, 采用泰尔系数衡量森林公园旅游产业发展水平的区域差异。 即: 计算各区域的森林公园旅游发展差异的泰尔系数(Tp)、 区域内差异的泰尔系数(TW)、 区域内间差异的泰尔系数(TB) 和计算总差异的泰尔系数(T)。 T 的取值介于[0, 1] 之间, T 值越大, 表明区域森林公园旅游发展水平的差异越大。
式中np为各区域包含的省份数, 东北、 西南、 南方、 西北和华北五大林区的np分别为3, 4, 10, 5,9; ui、分别为各区域内第i 省区的森林公园旅游发展指数和各区域森林公园旅游发展指数的均值; m为包含的区域个数,m =5, 指五大林区; n 为全国各地区省区数总和,n =31;—u指全国森林公园旅游发展指数的均值。
1.4.3 空间面板回归分析
根据不同因素对森林公园旅游发展影响的实际, 建立以下空间面板模型。 为消除异方差, 结合变量的实际意义, 进行取对数处理。 采用STATA 14.0 进行面板数据回归分析, 为便于比较, 同时进行OLS回归和固定效应回归。
式中TDLit表示第i 省份第t 年的旅游发展水平; RAit、 TLit、 ICit、 EDLit、 ISit、 MSit、 PSit和MIit分别表示第i 省份第t 年的资源优势、 交通区位、 基础设施条件、 经济发展水平、 产业结构、 市场规模、 政策支持、 管理投入, 它们分别使用国家级森林公园的比例、 铁路里程、 高速等级里程、 地区生产总值、 第三产业占三次产业的比例、 森林公园旅游接待人数占全省游客总人数的比例、 国家投入及招商引资之和、森林公园环境建设投入资金来表征; β1、 β2、 β3、 β4、 β5、 β6、 β7和β8分别表示相对应指标的回归系数; α 表示常数项; ε 表示随机误差项。
具体步骤如下:
首先, 运行“estat vif” 命令对独立变量进行相关系数分析。
其次, 运行以下命令, 输出固定效应、 随机效应及赫斯曼检验的结果。
xtset region year
xtreg lnTDI lnRA lnTL lnIC lnEDL lnIS lnMS lnPS lnMI , fe
est store fe
xtreg lnTDI lnRA lnTL lnIC lnEDL lnIS lnMS lnPS lnMI , re
est store re
hausman fe
最后, 输入“esttab OLS fe” 命令输出结果。
为便于观测和分析, 将测度结果均扩大为原来的100 倍。
2.1.1 总体水平低, 区域差异大
2003—2017 年五大林区的森林公园旅游发展指数均不高(表2), 其均值从大到小依次是东北林区(15.58)、 南方林区(13.81)、 西南林区(10.20)、 华北林区(9.14) 和西北林区(4.96), 东北林区是西北林区的三倍多。 东北林区近年发展缓慢, 但15 年来的总体发展水平仍处于领先地位, 其次是南方林区、 西南林区和华北林区处, 而西北林区相对较差。 原因可能是: 2010 年以前, 凭借良好的资源优势和厚实的社会经济基础, 依靠增加森林公园数量和经营面积的粗放式经营起到了促进东北部森林公园旅游发展的作用。 此后, 由于中国东南沿海及长三角一带率先注重人才培养、 技术创新和资金使用结构的优化等多方面因素的积累, 整体社会经济的发展助推了南方林区、 西南林区的森林公园旅游发展。
2.1.2 增长速度快, 重心向南转移
2003—2017 年森林公园旅游发展偶有波动, 总体增长快速且趋势良好。 五大林区森林公园旅游发展指数的年均增长率从大到小依次为: 南方林区 (11.00%)、 西南林区 (9.32%)、 东北林区(6.95%)、 华北林区(6.47%)、 西北林区(3.79%)。 增长最快的为南方林区, 其次为西南林区, 这是因为这两大林区的森林旅游转型升级成效显著, 贵州、 江西、 四川、 浙江、 重庆、 河南、 湖南的发展指数年均增长率超过10%。 而西北林区增长相对较慢, 这是由于宁夏和甘肃等省基本无增长, 甚至为负增长。
表2 中国森林公园旅游发展水平指数值Table 2 Tourism development index of forest parks in China
2.2.1 总体差异分析
2003—2017 年中国森林公园旅游发展水平差异的泰尔系数T 呈波动增长趋势, 从2003 年的0.134 波动增长至2017 年的0.277 (表3), 森林公园旅游发展区域差异不断扩大,西北等北部林区省份森林公园旅游发展多年变化不大, 而南方林区省份逐年发展愈发良好。 2007 年、 2014 年总体差异明显降低。 2007 年, 中国经济整体发展迅猛、旅游需求旺盛; 2014 年, 天然林停伐后林区产业转型发展势头良好, 以及《关于促进旅游业改革发展的若干意见》 等政策的实施, 全国森林旅游蓬勃发展。2008 年、 2017 年总体差异明显升高。 2008 年, 受亚洲金融金融危机、 汶川地震的影响, 四川及其周边省份的森林旅游打击较大; 2017 年, 在生态文明建设背景下,中央环境保护督察使开发较早较全面的森林公园受到限制, 扩大了这些省份与其他省份之间的差异。 总之, 受国家政策、 社会经济以及自然环境等影响, 中国森林公园旅游发展的差异水平呈现波动增长。
同总差异一样, 区域内和区域间差异也均呈波动增长趋势, 即无论是总差异还是分解的差异, 均在不断增大。 区域内差异值大于区域间差异值, 2003—2017 年区域内森林公园旅游发展水平差异对总差异贡献率均值为73.45%, 而区域间的贡献率均值只有26.55%, 说明区域内差异较大程度上解释了总体差异。
2.2.2 区域内差异分析
从2003—2017 年五大林区内森林公园旅游发展差异的泰尔系数(表4) 可以看出, 2007 年以前, 华北林区差异最为明显, 其次为南方林区和东北林区,最后是西北和西南。 2007 年以后, 南方林区差异迅速增大, 华北和西南两大林区处于中等, 东北和西北两大林区差异最小。 由此可知, 南方林区森林公园旅游发展差异较显著且处于扩大趋势。 其他四大林区的森林公园旅游发展较为平衡, 差异处于稳定波动状态。 此外, 东北和西北林区森林公园旅游发展水平低, 区域内差异小, 因此提高东北和西北林区各省森林旅游资源利用率以及经营管理水平等, 是缩小中国森林公园旅游发展水平区域总差异的关键。
从差异贡献率可知, 南方林区、 西南林区对差异的贡献率在研究期内增大显著; 华北林区、 东北林区和西北林区的贡献率均呈波动下降趋势。 总体而言, 南方林区的贡献增长, 而北方林区贡献降低, 这也是导致中国森林公园省际之间差异逐年增大的决定性因素。
表3 中国森林公园旅游发展水平泰尔系数及贡献率Table 3 Theil index and its contribution rate of tourism development level of Chinese forest parks
从分解的泰尔系数Tp可知: ⑴南方林区。 2003—2006 年, 处于发展建设阶段的南方林区差异波动平稳, 变化不大; 2006—2011年, 继浙江、 江西的森林旅游高速发展后, 湖南、 贵州两省迅速崛起, 逐渐拉大了发展差异。 2011—2014 年南方林区泰尔系数急剧下降, 受浙江、 江西两大省经济下滑严峻形势的影响, 内部差异逐渐缩小。 2014—2017 年, 在生态文明建设,森林康养旅游发展背景下,浙江、 江西、 湖南、 贵州、 广东等省恢复并扩大发展, 区域内差异继而扩大。 ⑵华北林区。 2003—2005年, 北京、 天津、 上海等省域森林公园发展建设较早, 而其他省份才刚起步, 因此内部发展差异较大。2005—2007 年, 北京、 天津、 上海等省域森林公园进入稳定发展阶段, 而区域内河北、 内蒙、 河南、山东和江苏等省开始迅速发展, 故而差异减少。 2007 年以后, 该区域森林公园发展较为均衡, 差异不明显。 ⑶东北林区。 东北三省2010 年以前将主要资源着力于部分森林公园, 区域内差异较大。 2010 年以后, 随着国有林区林业产业转型发展, 其他森林公园得到重视开始发展起来, 因此内部差异逐渐降低并发展为不明显。 ⑷西南林区。 由于四川、 云南等省份的森林公园, 如九寨沟、 西双版纳等开发良好,森林公园旅游得到迅速发展, 而重庆和西藏受到地理区位和社会经济条件限制, 经多年发展缓慢, 因此, 西南林区差异愈发扩大。 ⑸西北林区。 尽管华山、 天山等森林公园知名度高, 美誉度佳, 且效益较好, 但整体受地理区位和社会经济条件限制, 区域内部整体发展缓慢, 差异较小。
表4 中国五大林区内森林公园旅游发展差异的泰尔系数Table 4 Theil index of the forest parks' tourism development differences of five major forest areas in China
2.3 森林公园旅游发展水平区域差异的影响因素分析
表5 空间面板模型回归结果Table 5 Regression results of spatial panel model
空间面板回归分析结果(表5) 表明, Hausman检验的P 值为0, 说明固定效应模型比随机效应模型更合适, 且固定效应回归模型的R2为0.684 4, 说明该模型拟合度也较好。 在旅游研究领域, 利用普通最小二乘法(OLS) 对影响因子进行估计的做法较为普遍。 由表3 可知, 该影响因素的OLS 模型的拟合优度为0.716 3, 比固定效应模型更高, 且结果亦更符合森林公园旅游发展实际。
2.3.1 交通区位条件对森林公园旅游发展水平有显著负向影响
交通区位条件( TL) 的回归系数为-0.109<0,表明其对森林公园旅游发展水平具有极显著的负向影响作用, 说明所处位置越偏远, 森林公园的发展会越受限, 这与修新田等研究观点[16]一致。 可解释为: 森林公园大多位于区位交通较差的区域, 且越闭塞情形下资源保护越完好。 而交通区位条件好的省域一般森林资源较差或森林公园数量少, 森林公园旅游发展水平受到短板效应的限制。 而这与黄杰龙等的研究“交通条件(铁路里程) 对森林公园旅游产业竞争力具有显著正向影响”[30]相反, 原因可能是: 森林公园旅游产业竞争力评价所选因子偏向于区域比较性, 而森林公园旅游发展水平的评价因子体现自我成长性, 二者有明显不同。
2.3.2 基础设施条件等对森林公园旅游发展水平有显著正向影响
基础设施条件( IC)、 经济发展水平( EDL)、 市场规模( MS)、 政策支持( PS) 和资源优势( RA) 的回归系数分别为0. 163、 0.255、 0.246、 0.169 和0.148, 均大于0, 它们对森林公园旅游发展水平都有显著的正向影响作用。 这与国内区域旅游业发展差异形成的影响研究结果保持高度一致[5,15]。 森林公园旅游产业具有普通旅游产业的特性, 对区域经济发展有很强的依赖性, 市场规模是综合接待能力的体现, 资源优势是基础, 政策支持是发展保障[31]。
2.3.3 产业结构和管理投入对森林公园旅游发展水平无显著影响
产业结构( IS)、 管理投入( MI) 的回归系数分别为-0.013、 0.003, 它们对森林公园旅游发展水平都无显著影响。 一般认为, 第三产业的发展会带动旅游发展, 管理投入越多自然发展水平越高, 而回归结果则与惯常认知不同。 可能的原因: 一则是森林公园旅游业是一项特殊的旅游业, 基本位于郊区或山区, 主要体现观光、 体闲和健身功能, 具备基本的接待服务设施便可, 对服务配套要求不高[30]。二则森林公园的管理投入受管理理念、 生态环境重视程度等多种因素决定, 但当前中国绝大部分森林公园管理水平低下, 而且随着降低或减免门票等公益性政策的实施, 以致管理投入对森林公园旅游发展水平的影响并不显著。
2003—2017 年中国各省森林公园旅游发展速度较快, 然而整体水平偏低, 各省域的差异很大。 十五年来, 森林公园旅游发展的总差异在不断扩大, 主要体现在区域内的差异。 各区域而言, 南方林区差异更为显著且呈现扩大趋势, 其他四大林区发展较为均衡。 森林公园旅游发展水平空间差异的主要影响因素中, 区位交通有显著负向影响; 基础设施条件、 经济发展水平、 市场规模、 政策支持和资源优势有显著正向影响。
3.2.1 加强区域间合作, 提高总体发展水平
解决中国森林公园旅游发展空间不平衡的关键是提升各省域森林公园旅游发展水平。 首先, 加强区域合作, 形成优势资源相互整合、 市场互动的区域森林旅游合作局面。 其次, 充分利用政策机遇进行联合开发, 如实施全域旅游战略, 构建森林旅游产业联盟; 以森林旅游景区、 特色森林小镇、 森林旅游综合体开发建设为切入点, 带动森林公园旅游转型发展等。
3.2.2 采取差异化发展策略, 缩小区域间的差异
加大西北部林区省份基础设施投入和政策支持力度, 着力提高该区域森林公园旅游发展水平。 对于南方林区省份, 在保持良好的经济社会环境优势前提下, 充分发挥森林旅游资源特色, 打造品牌; 发挥“明星” 效应的带动和引领作用, 率先尝试产业融合发展模式, 向医疗康养、 沉浸式体验方向转型升级, 寻求高效、 健康和永续发展的模式。 对于西南林区、 华北林区和东北林区省份, 明确发展水平所处位置, 科学分析优劣势, 有效弥补缺陷, 改善经济发展水平和基础设施条件, 加大营销宣传力度, 寻找差异化、 特色化发展道路。
3.2.3 完善基础设施与公共服务体系建设, 促进高质量发展
加大森林公园旅游区的交通、 通讯、 水电以及配套的餐饮、 住宿、 卫生、 医疗等基础与服务设施建设。 同时, 按照政府主导、 社会参与和市场引领的模式完善森林旅游公共服务体系建设。 此外, 还应加快森林公园旅游经济发展的制度创新, 建立合理的分配制度, 营造有序的商业环境, 促进森林旅游经济增长方式的转变, 为中国森林公园旅游发展提供长期可持续的增长源泉。