山地旅游省区旅游经济时空分异及其驱动力演化——以贵州省为例

刘安乐，杨承玥，明庆忠

(1.云南财经大学旅游文化产业研究院,昆明 650221；2.六盘水师范学院旅游与历史文化学院，贵州 六盘水 553004；3.六盘水师范学院乌蒙山区发展研究院，贵州 六盘水 553004)

旅游经济时空格局反映了区域旅游发展的内部结构及其相互关系[1]，也是旅游地理学界关注的重点问题之一.山地旅游目的地由于资源禀赋、区位条件和经济发展阶段等差异，导致区域旅游发展存在较为普遍的不平衡不充分的现象，展示这一现象变化态势并揭示其产生驱动力，对于破解山区旅游发展不均衡不充分问题，优化山区旅游布局和推动区域旅游高质量发展具有重要现实意义.

旅游经济时空演化特征及驱动力研究一直为国内外旅游地理学研究学者所关注.研究成果主要集中于不同尺度的旅游目的地旅游经济分异及其影响因素探究，研究尺度总体较为宏观[2-4]，总体上以长三角、长江经济带和省域单元相对较多[6-12]，西部山区研究相对较少[13-14].研究过程也逐渐从描述性研究[2]转向时空格局、空间分异[3，9]和驱动机制[8，13，15]转变，代理指标上多用入境旅游人次、旅游收入等单指标为主[1，5，9-10，14]，综合性指标相对较少.变异系数、基尼系数、线性回归模型、脉冲响应模型、重心分析方法、ESDA等研究方法较多[1，4，7-14].总之，有关区域旅游经济时空分异及其驱动机制研究取得较为丰硕成果，但是还可以在以下几个方面进一步探索：1) 单一指标代理评价可能不能全面反映区域发展客观现实，从综合指标选取上提出改进，并尝试从旅游经济收入和市场规模发展两个方面反映区域发展现实.2) 已有研究关注到时空分异问题，但在研究过程因方法选择问题容易导致测度结果在时间序列上有偏差，因此在测度旅游经济时空演化中采用改进熵值法，强化时间尺度可比性；同时引进空间回归模型，从时空尺度研究驱动因子变动.3) 既有研究较多关注东部省区或经济较为活跃地带，对于新兴少数民族特色山地旅游省区关注较少，选择民族山地省区为研究案例可以拓展相关研究.

贵州省是我国唯一没有平原的省区和最为典型的山地旅游目的地省区，其凭借优良的山地旅游和民族文化资源，旅游实现“井喷式”发展，旅游已经成为贵州省区域经济高质量转型发展的重要载体.在贵州省旅游经济高质量转型发展的关键时期，区域旅游经济分异特征及其变化态势、驱动因子及其变化过程等现实问题需要梳理和探究，据此，选择山地旅游省区——贵州省为研究对象，综合运用变异系数、改进熵值法、ESDA和空间回归模型等方法探究贵州省旅游经济发展时空格局特征及驱动力演化，揭示旅游经济驱动力变化过程，以期为贵州旅游综合改革和山区旅游产业高质量发展提供有效资料参考.

1 研究方法与数据来源

1.1 改进熵值法

熵值法因其仅考虑数据关系，具有客观性被广泛使用，但其在处理空面板数据时采用无量纲化确定权重的过程中忽略了纵向(时间上)原有位序关系，导致计算结果在时间序列上的测评误差.为了更加准确的评价不同研究区域在空间差异和时间演化的位序特征，借鉴王常凯等提出的“纵横向”拉开档次法关于无量纲化的改进思路[16]，确保各个指标在时间序列和空间维度上均具有可比性.由于无量纲化改进过程及其有效性在王常凯等公开论文中有详细论证[16]，且本文选取的指标均为正向指标，因此仅将修正后的正向无量纲公式展示如下：

j=1，2，…，n，

(1)

根据熵值法计算步骤，得到该系统的综合发展得分，其公式为：

(2)

式中，TE为旅游经济系统的综合得分；n为指标数量；Wj为熵值法确定的第j项指标在时间序列内的平均权重，详细步骤见文献[17].

1.2 空间探索性研究方法(ESDA)

ESDA是探索研究区域各项指标的空间分布格局和相互作用机理的一种空间分析方法，主要分为局部自相关和全局自相关两种.本文运用全局空间自相关(Moran’sI)探究贵州省旅游经济发展水平的整体关联特征，用局部空间自相关(LISA指数)探究贵州省旅游经济研究单元与邻近州市的关联特征，因该方法使用较为成熟，具体公式及变量解释见文献[18].

1.3 空间回归模型

空间回归模型可以有效解决研究变量之间客观存在的空间关联，主要包括空间滞后模型SLM和空间误差模型SEM[19].由于旅游的综合性和空间流动性，其发展不仅受到本地区影响，可能对周边临近地区也有影响.鉴于此，选择空间计量模型来探究旅游经济的驱动力，由于旅游经济空间效应与距离密切相关，采用反距离法构建空间权重矩阵.

1.4 数据指标选取、数据来源及处理

通过对相关文献资料的研究[3，17-18，20-21]，主要从旅游经济规模和旅游市场规模两个方面，选取7个相关指标来构建评价体系(表1).

表1 旅游经济发展水平评价指标体系Tab.1 Evaluation index system of tourism economic development level

1.5 数据来源及处理

研究中各项数据主要源于相应年份《贵州省统计年鉴》、各州市国民经济和社会发展统计公报、各州市旅游产业年度计划及总结报告等.

2 贵州省旅游经济发展时空演化特征

2.1 时序演化特征

利用改进熵值法计算出2009年-2018年贵州省旅游经济发展指数，统计并绘制2009年-2018年旅游经济发展水平均值、标准差、极差和变异系数曲线(图1)所示.

图1 2009年-2018年贵州省旅游经济时序变化Fig.1 Time series changes of tourism economy in Guizhou Province from 2009 to 2018

从图1可以看出，贵州省旅游经济发展指数从2009年的0.083 7上升到2018年的0.285 2，旅游经济发展水平整体呈现增长趋势.从曲线变化速率看，2015年增长幅度明显加快，随后变化趋于平稳.旅游经济发展指数极差和标准差均呈现持续增长态势，且2014年后绝对差异扩大速度加快，旅游经济绝对差异呈现逐步扩大趋势.

观察贵州省各市州旅游经济发展指数的变异系数发现，近10年来变异系数均大于0.5，且整体略有增加，变异系数曲线表现出以2014年为界的先减小后增加的“V”型变化态势，表明贵州省旅游经济非均衡性特征明显且整体相对差异略有扩大.进一步证实贵州省旅游经济差异明显且总体差异上有扩大趋势的特征.

通过对近10年来各市州旅游经济发展指标数据整理，贵阳市在各项旅游经济指标上历来表现出绝对的首位效应，这也是导致旅游经济发展表现出较为明显的非均衡性发展特征重要原因.此外，通过对区域发展政策和市场环境分析，受2009年H1N1流感病毒疫情、2011年日本地震核泄漏和全球经济疲软影响，全省入境旅游业呈现走低态势，一定程度导致贵阳市首位效应有所削弱，整体相对差异呈现缩小态势.2014年后，贵广高铁、沪昆高铁和渝贵铁路相继开通，以及《贵州生态旅游发展战略规划》等一系列旅游激励措施的发布，贵州省旅游经济实现快速发展，同时贵阳市凭借区位优势强化了旅游聚集效应，旅游经济收入和市场规模迅速扩大，“一家独大”的发展格局被显著强化[20]，一定程度解释了贵州省旅游经济发展非均衡性发展趋势.

2.2 空间格局演化特征

根据测度结果按照自然断点法将旅游经济发展水平划分为高水平、较高水平、中等水平、较低水平和低水平五个梯队.并用ArcGIS10.2绘制2009年-2018年旅游经济发展空间格局演化图(图2).

由图2可以看出贵州省旅游经济非均衡性特征显著.2009年-2018年间，贵州省旅游经济发展空间结构从“贵阳-黔东南”双核结构向“贵阳”单核结构转变，整体上东南部各州市旅游经济发展优于西北部地区.贵阳市一直保持领先地位，安顺市除2014年跌至中等水平外稳居第二梯队，黔东南州、黔南州则逐渐由旅游发展较高水平下降为中等或较低水平梯队，黔西南州、毕节市、遵义市和铜仁市等在旅游经济发展较低或中等水平梯队变换，六盘水市始终处于低水平发展梯队.

图2 贵州省旅游经济发展空间格局演化Fig.2 Evolution of spatial pattern of tourism economic development in Guizhou Province

究其原因，这与贵州省旅游资源分布及其知名度、区位条件和旅游起步早晚等因素密切相关.贵阳市是贵州省政治、经济、文化和交通中心，旅游资源组合良好，是贵州省最大和最重要的旅游集散中心.近年来，随着国家级大数据产业发展集聚示范区和西南地区重要的快速交通枢纽地位的确立，贵阳市旅游经济绝对核心地位进一步强化，“一枝独秀”的发展趋势日益凸显.安顺市是贵州省旅游开发和开放最早的市州之一，凭借黄果树、龙宫等一批高知名度旅游资源，加上临近省会贵阳的区位条件优势，旅游经济持续保持在第二梯队.黔东南州、黔南州是贵州省少数民族聚集地区，广布且独特的苗、侗民族村寨是该区域旅游发展最重要的资源优势，也是其发展成为贵州省举足轻重的旅游目的地的重要因素.随着“县县通高速”和高速铁路的开通，快速交通带来旅游经济快速发展的同时也产生较为明显的“虹吸效应”，导致两州旅游流向省会贵阳市和周边省区中心城市转移，一定程度导致两州近年来旅游经济地位有所下降.此外，黔东南州、黔南州旅游产业结构没有根据市场进行适当优化，同质化问题突出，造成其后期旅游经济增长逐渐放缓，进而导致其旅游经济地位下降.六盘水市是中国重要的煤炭资源型城市，旅游资源开发晚且知名度不高，旅游接待基础设施配套不到位，造成其旅游发展一直落后于其他地区.其他市州都不程度的存在旅游资源与交通、旅游服务(基础)设施等要素不匹配问题，旅游经济发展质量有待提高.

3 贵州省旅游经济自相关演化特征

3.1 全局自相关

根据全局自相关公式，利用Open Geo DA 1.140软件计算2009年-2018年贵州省各市州旅游经济发展水平的全局相关性Moran’sI值，结果如表2.

表2 贵州省旅游经济全局自相关指数统计Tab.2 Statistics of overall autocorrelation index of tourism economy in Guizhou Province

由表2统计结果可知：Moran’sI为正，且随时间推移呈现出波动下降的演变趋势，但是(除2015和2016年)未通过P值小于5%显著性检验，表明贵州省旅游经济呈现离散状态.Moran’sI大体经过“缓慢增长—振动期—快速下降”三个发展过程.受首轮旅游发展大会影响，2009年—2013年Moran’sI稳步增长，空间非均衡性特征有所缓解.2014年后贵州旅游进入“高速铁路”时代，特别是《贵阳宣言》的发表和贵州省建设100个旅游景区持续推进，2014年—2016年贵州旅游经济进入快速振动期，并在2015年—2016年出现短暂空间聚集.但是随着首轮旅发大会圆满收官，贵阳市核心集散地位显著增强，其他市州旅游经济增长趋势明显落后于省会贵阳市，Moran’sI快速下降，贵州省旅游经济发展差异总体出现扩大的趋势，空间非均衡性趋势不断强化.

4.2 局部自相关

为进一步探讨各市州旅游经济空间相互关系，利用Open GeoDA 1.140软件分别计算2009年—2018年贵州省9个地州市旅游经济发展局部自相关性Moran’sI值，并生成旅游经济LISA聚类图.对照贵州经济发展演化阶段特征，结合贵州省高铁开通、县县通高速和相关旅游激励扶持政策的时间节点均在2014年末和2015年实现或实施的现实，考虑要素投入对旅游经济带动的滞后性，选择了2015年为中间列举节点，连同研究开始和结束时间节点，生成2009年、2015年和2018年LISA聚类图展示如图3.

图3 局部自相关LISA聚类图Fig.3 Local autocorrelation Lisa cluster diagram of tourism economic development in Guizhou Province

通过对比2009年、2015年和2018年LISA聚类图，贵州省旅游经济发展局部自相关随着时间的变化，H-H型的市州数量变少，L-L型市州数量先增后减，L-H型数量从无到有，H-L型则一直没有出现.

具体上看，2009年-2015年，H-H型覆盖贵阳市、黔南州和黔东南州3个，到2018年，黔南州从H-H型转为L-H型，黔东南则未通过显著性检验，H-H型减少至贵阳市1个.结合贵州旅游经济发展历程分析发现，其原因可能有以下几点.第一，贵阳市作为贵州省省会和旅游开放最早的地区，黔南州、黔东南州是贵州省最具特色的少数民族文化旅游开发区，在“多彩贵州”的定位背景下，有效推动贵阳市、黔南州和黔东南州的区域联动发展，空间溢出效应开始显现.第二，2015年后，贵阳市充分利用“大数据+”发展机遇，加大旅游产业投入，不断提升旅游综合服务水平，强化旅游信息化基础设施和智慧旅游体系建设，先后完成编制全市全域旅游、温泉产业、乡村旅游、旅游商品、旅游环线及其公共服务设施等规划，出台《大数据旅游三年行动计划》等若干政策，旅游产业业态及其配套要素逐渐完善，贵阳市旅游经济核心地位显著提升.同时黔南州、黔东南州由于经济投入和旅游转型不及时，其旅游产业结构没有得到适当优化，同质化问题突出，造成其旅游经济增长逐渐放缓.特别是在高速铁路催化下，“虹吸效应”和“袭夺效应”并存，贵阳市对周边空间辐射带动不足，周边市州发展受限，前期形成的区域合作和聚集态势被打破.第三，近年来，六盘水市积极推动山地运动和避暑度假旅游目的地建设，旅游产业取得较大成就，但因旅游产业开发时间晚，与其他市州存在较大差距，导致其近10年一直处在L-L型.

4 山地旅游省区旅游经济驱动机力演变分析

4.1 山地旅游省区旅游经济发展动力理论框架构建

旅游经济发展是受到多重因素影响.为了能全面解释山地旅游省区旅游经济发展动力因子，通过对近几年来有关于旅游经济发展驱动力的相关文献资料的梳理和总结，不同学者讨论了旅游资源、接待能力、交通条件、政府投入、科技创新、人力资源、经济发展水平等对旅游经济发展的驱动效应[1，6-8，13，22].相对于中东部平原省区而言，山地省区大多具有相对闭塞、地理环境复杂多变、民族富集且多元的属性.其在旅游经济发展过程中存在着旅游资源较为丰富且极具开发潜力、产业经济起步较晚且发展性对滞后、交通和接待等旅游基础建设与产业发展不匹配、人力资源和科学技术等方面存在先天不足、对政府投资或政策支撑的依赖性较强的特征.

据此，基于旅游产业内部优化、外生刺激和支撑环境的逻辑结构，本文做如下思考：探究旅游资源、旅游通达条件和旅游接待能力等内部要素的优化对山地旅游省区吸引力、承载能力和聚集-扩散效应；探究政府投入和科技创新等外生要素对山地旅游省区调控和刺激效应；探究人力资源和经济发展水平等环境支撑要素对山地省区旅游经济支撑保障效应.根据以上考虑初步构架山地旅游省区旅游经济发展驱动力理论框架(图4).

图4 旅游经济发展时空演化驱动力理论模型Fig.4 Theoretical model of driving force of tourism economic development

4.2 代理指标选择与模型构建

根据上文驱动力理论模型，选择旅游资源(Tres)、接待能力(Cap)、交通条件(Tra)、科技创新(Tech)、政府投入(Gov)、人力资源(Hres)、经济水平(Gdp)作为解释变量，选择2009年和2018年旅游发展水平测度指数(Tour)作为被解释变量，具体代理变量见表3.构建空间回归模型如下：

表3 代理变量及其指标选择Tab.3 Proxy variables and their index selection

空间滞后模型(SLM)

lnTour=ρlnTour+β1lnTres+β2lnCap+β3lnTar+

β4lnTech+β5lnGov+β6lnHres+β7lnGdp+ε，

(3)

空间误差模型(SEM)：

lnTour=β1lnTres+β2lnCap+β3lnTar+

β4lnTech+β5lnGov+β6lnHres+β7lnGdp+ε，

ε=λWε+μ，

(4)

式中，ρ是空间自回归系数，ε为随机干扰项，βi为对应解释变量回归系数.

4.3 驱动力分析

为了选择有统计学意义显著性的空间回归模型，采用经典回归OLS模型对2009年和2018年两年界面数据进行检验，根据LM判别标准[23]，选择空间滞后回归模型(SLM)为最优模型.运用GeoDA 1.14对2009年、2018年的截面数据进行空间回归检验(表4).

表4 空间滞后模型SLM选择检验及估计结果Tab.4 SLM selection test and estimation results of spatial lag model

从统计学显著性检验结果看，2009年和2018年的Tres、Cap、Tra、Tech、Gov、Hres、Gdp均通过p<0.001置信水平的显著性检验.这表明旅游资源、旅游接待能力、交通条件、科技创新、政策支持、人力资源和经济水平对贵州省旅游发展具有显著的驱动作用，这验证了山地旅游省区旅游经济驱动力理论框架的正确性.

从驱动力回归系数变化过程看，贵州省旅游经济发展驱动力随着时间推移出现不同程度的变化.2009年—2018年，驱动力影响力从政府投入(13.375 2)>人力资源(3.104 3)>经济水平(0.235 6)、旅游资源(0.003 7)>交通条件(0.002 6)>接待能力(0.000 8)>科技创新(-0.062 3)演化成为政府投入(6.884 4)>旅游资源(5.939 0)>人力资源(3.473 3)>科技创新(1.563 6)>经济水平(0.379 0)>接待能力(-2.386 0)>交通条件(-6.441 6).10年来，政府投入、人力资源、旅游资源和经济水平等动力因素是贵州省旅游经济发展稳定正向驱动力，其他动力因子均表现出正负或负正转换过程.具体变化如下：

1) 旅游资源回归系数为正且随着时间推移其对旅游经济驱动作用明显提升，回归系数从2009年0.003 7上升至2018年的5.939 0，表明旅游景区建设对区域旅游经济发展的重要程度逐步增强.究其原因，2013年贵州省启动“100个旅游景区”建设，A级旅游景区特别是高A景区创建工作取得较大成就.到2018年年底，4A级旅游景区相较于2009年净增90个，旅游景区作为重要的内生吸引力驱动效应在强化.这也一定程度证实了旅游资源山地旅游省区旅游经济发展过程中的重要性.

2) 接待能力回归系数由正(0.000 8)转负(-2.386 0)，说明贵州省星级酒店建设和旅游经济发展弱正相关转向负相关性.通过分析发现，受经济形势影响贵州省近年来星级饭店数量和营业收入均有大幅缩减，导致二者呈现负相关性.表明贵州星级酒店对区域旅游旅游经济发展承载能力效应有待进一步提升.

3) 交通是旅游经济活动实现的重要载体，制约着旅游流的流速和流向，是区域旅游经济聚集和扩散的重要动力.交通条件回归系数从弱正向相关(0.002 6)演变为强负向相关(-6.441 6)，表明在经济欠发达的单极经济结构山地省区，高速路网密度的提升加快区域旅游流向中心城市聚集效应，未能有效改善区域整体旅游经济发展水平.因此，要强化区域协调合作，促进旅游流合理分配与流动.

4) 科技创新是现代旅游经济转型发展重要外部刺激动力，其回归系数为负(-0.062 3)转正(1.563 6).深入分析发现：贵州省作为国家西部地区经济欠发达省份，科学技术水平有待提高，其对旅游驱动效应不足.近年来，贵州省“大数据”产业不断推进，科技创新助推智慧旅游建设正向效应日益凸显.

5) 政府投入因子的回归系数一直为正且回归系数最大.2009年政府单位投入对旅游经济增加贡献量高达13.375 2%，到2018年其驱动贡献程度虽有所下降，但单位投入对旅游经济增加贡献量依然达到6.884 4%.贵州省依托旅发大会和旅游“1+5个100工程”建设，2009年以来全省范围旅游建设投资规模增加4.17倍，大量的政府资金投入成为贵州省旅游经济发展最重要的政策导向和调控力量，证实在山地省区旅游经济发展的投资依赖性较强.

6) 人力资源因子一直保持较为显著的正向效应.人力资源因子回归系数显示在校大学生规模单位增加值贡献率达到3%以上，表明人力资源是贵州省旅游经济建设潜在驱动力量.2018年贵州省高校在校生规模68.75万，约是2009年的2倍，有效扩大和提升贵州省区域旅游发展潜在人力资本，利于区域旅游经济持续高质量发展.

7) 经济水平是旅游经济发展基础性驱动力.一方面，人均GDP增长直接扩大区域旅游消费能力，对区域经济有带动作用.另一方面，区域经济水平影响着区域旅游基础设施建设、旅游产业投入、人力资源培育和科技创新活力，进而影响区域旅游经济发展.近5年来，贵州省成为全国经济增长最快的省区之一，强有力的经济增长态势有力推进区域旅游经济发展.

5 结语与讨论

5.1 结语

本文主要运用标准差、变异系数、改进熵值法、ESDA和空间回归分析方法，应用构建的评价指标体系，对贵州省旅游经济发展差异的时空演化特征及驱动力进行分析，主要结论如下．

1) 从时间演化上，贵州省旅游经济差异明显且总体差异上有扩大趋势特征.2009年-2018年贵州省旅游经济发展水平整体呈现稳定增长趋势.旅游经济发展指数极差和标准差均呈现持续增长态势且2014年后绝对差异扩大速度加快，旅游经济绝对差异呈现逐步扩大趋势.近10年来变异系数均大于0.5，呈现出“V”型波动增长态势，表明贵州省旅游经济非均衡性特征明显且整体相对差异略有扩大.

2) 空间格局演化上，贵州省旅游经济非均衡性特征显著.2009年-2018年旅游经济发展空间结构经历了从“贵阳-黔东南”双核结构向“贵阳”单核结构转变，贵阳市“一枝独秀”的发展趋势日益凸显，总体呈现出东南高西北低的格局特征.

3) Moran’sI大体经过“缓慢增长—振动期—快速下降”三个发展过程.贵州省旅游经济发展差异总体出现扩大的趋势，空间非均衡性趋势不断强化.旅游经济发展局部自相关随着时间的变化，H-H型市州数量变少，主要集中贵阳市及其东南部；L-L区域稳定在贵州西部且数量先增后减，L-H型数量从无到有.“虹吸效应”和“袭夺效应”并存，贵阳市对周边空间辐射带动不足，周边市州发展受限，前期形成的区域合作和聚集态势被打破.

4) 基于旅游产业内部优化、外生刺激和支撑环境的逻辑结构构建了山地旅游省区旅游经济发展驱动力理论框架.贵州省实证检验表明：旅游资源、接待能力、交通条件、科技创新、政府投入、人力资源和经济水平对山地旅游省区旅游发展具有显著的驱动作用.其中，政府投入对区域旅游经济发展的调控力表现最为强劲，人力资源、旅游资源和经济水平等动力因素保持持续正向驱动，科技创新助推智慧旅游建设由负转正，交通条件因区域协作不充分转为负向相关性.

5.2 讨论

因资源分布、区位条件和政策环境差异等导致的区域发展不平衡不充分问题必将长期存在，为了推进旅游经济高质量发展，促进旅游转型发展，本文通过贵州省9市州旅游经济发展时空格局及其动力演化探究，把握贵州旅游经济时空格局特征，探究其发展动力演变过程，为贵州省逐步疏解区域旅游发展不平衡问题提供科学的参考依据.特提出以下几点建议.

1) 贵州省旅游经济存在较为明显的“一家独大”格局差异，建议构建各市州旅游业之间的合作协作体系，建立各市州之间帮扶机制，实现合作共赢.具体讲：要强化贵阳市等中心城市对省内发展水平较低市州辐射带动作用；推进基础较好市州(如黔东南、黔南州、安顺市等)产业重振，推进旅游产业转型升级；积极提升潜力较大市州(毕节市、遵义市、铜仁市等)旅游发展水平，促进旅游产业发展区域均衡联动发展；鼓励后发市州(六盘水市、黔西南州等)借鉴其他市州经验，实现后发赶超.

2) 避免旅游经济发展对政府投资对过分依赖，应充分发挥交通、人才和科技创新等要素对旅游经济的拉动和刺激作用.

3) 各市州要根据区域旅游资源独特性因地制宜的制定旅游产业定位和发展方向，通过对资源进行整合优化，实现区域旅游产业“错位发展”，全面提升各州市旅游发展引力，促进当地旅游经济高质量发展.