旅游-经济-科技-交通协同性时空动态关系研究

李经龙 彭开利

【摘   要】   在协同视角下，研究长江经济带旅游业、经济、科技、交通发展协同特征是把握驱动区域旅游经济持续发展，优化旅游供给要素的重要参考依据。运用复合系统协同度模型、探索式空间数据分析等方法，测度分析2009-2018年长江经济带的旅游业、经济、科技、交通各子系统的有序度和复合系统的协同度。研究结果表明：旅游业、经济和科技子系统的发展速度优于交通子系统，长江经济带属于交通滞后发展型;长江经济带复合系统总体协同水平稳步上升，但仍处于基本协同状态的低水平，并且各省市区复合系统协同度呈现明显的非均衡性，由东部向西部梯度递减;长江经济带复合系统整体提升速度较为缓慢，实现优质协同仍需较长时间。

【关键词】   旅游业;经济发展;科技创新;交通水平;协同性;长江经济带

Research on the Spatiotemporal Dynamic Relationship of Tourism-Economy-Science Technology-Transportation Coordination

——Take the Yangtze River Economic Belt as an Example

Li Jinglong， Peng Kaili*

（ Anhui University， Hefei 230601， China）

【Abstract】    From the perspective of synergy， the research on the collaborative characteristics of tourism industry， economic development， scientific and technological innovation and transportation level development in the Yangtze River economic belt is an important reference basis to grasp the driving force for the sustainable development of regional tourism economy and optimizing the tourism supply factors. Using the method of composite system synergy degree model and exploratory spatial data analysis， this paper measures and analyzes the coordination degree of tourism industry and economic development， scientific and technological innovation， traffic level subsystem and the composite system synergy degree of the four subsystems in the Yangtze River economic belt from 2009 to 2018， The results show that：The development speed of tourism， economy ，science and technology subsystem is better than that of transportation subsystem. The Yangtze River economic belt belongs to the lag development type of transportation. The overall coordination level of the composite system of the Yangtze River economic belt has steadily increased， but it is still in the low level of the basic coordination state; and the coordination degree of the composite system of the provinces and cities shows obvious imbalance， which decreases gradually from the East to the West.  The overall promotion speed of the composite system of the Yangtze River economic belt is relatively slow， and it still take a long time to achieve high-quality synergy.

【Key words】     tourist industry; economic development; technological innovation; transportation level; synergy; Yangtze River Economic Belt

〔中圖分类号〕  F592.7              〔文献标识码〕  A              〔文章编号〕 1674 - 3229（2021）01- 0050 - 06

0     引言

作为现阶段区域实体经济发展重要组成部分的旅游业，维系好与经济、科技、交通的关系，是实现旅游产业永续发展的重要保障。同时，旅游业在自身转型升级和高质量发展的同时也加速了经济发展、促进了科技创新、提升了交通运输水平。因此，如何把握“旅游-经济-科技-交通”四个子系统协同，推进旅游流与要素流的有机融合，进而促进旅游业可持续、高质量发展，成为社会关注的热点。

梳理旅游业与经济、科技和交通间关系的文献发现，旅游业与经济、科技、交通之间关系的研究广受学者们的关注，研究角度大致可分为三类：①经济发展、科技创新或交通水平单方向助力旅游业的发展。经济为旅游业发展提供资本动力，学者研究多集中在经济危机、假日经济等对旅游业发展的影响[1-4];科技创新是现代旅游业的核心发展驱动力，融入科技创新成果有助于开发新型旅游资源、完善旅游服务系统、引导旅游业与其他产业的融合、引领旅游业高质量发展等[5-7];交通作为旅游业的重要基础和先决条件，其对旅游发展的作用、对旅游空间结构演变的影响以及旅游交通响应强度等方面受到学者较多关注[8-11]。②旅游产业、经济发展、科技创新、交通水平之间的互动关系，并演化出旅游经济、科技旅游和旅游交通等新名词。学者对此研究多以省域为研究单元，在明确两者之间关系的基础上，采用耦合协调度[12]、协同度[13]、VAR[14]、DEA[15]等模型来测度二者协调度水平，然后利用ArcGIS软件空间分析工具进一步分析协调度的时空演化特征。③旅游产业、经济发展和科技创新、生态系统之间的关系以及時空演化的研究[16-17]。

由此可见，尚缺乏对旅游业、经济、科技、交通四者整体协同的研究，并且已有研究也很少涉及复合系统协同演化过程的定量分析，现有复合系统协同度的定量分析文献也多探讨旅游产业与文化产业、生态环境、区域经济、城镇化等的协调发展，侧重于区域间协同水平差异的评价，较少关注协同主体发展的时空差异和演化等问题。针对上述不足，本文运用复合系统协同度模型和全局莫兰指数等方法，以长江经济带为研究案例地，构建“旅游-经济-科技-交通”复合系统，分析其时空动态特征，并借助GM（1，1）灰色系统预测模型对复合系统协同度的未来协同水平进行预测，为区域规划和政策制定等提供参考。

1     研究区域与研究方法

1.1   研究区域概况

长江经济带覆盖上海、江苏、浙江、安徽、江西、湖北、湖南、重庆、四川、云南和贵州11个省（市），是我国文化和旅游资源的主要分布区、经济体系的重要组成部分、科技创新人才的主要集聚区，是我国东中西互动合作的协调发展带。因此，研究长江经济带的旅游-经济-科技-交通复合系统的协同发展有助于推动长江经济带高质量发展和区域一体化进程。

1.2   研究方法

（1）子系统有序度

依据协同学役使原理，序参量是影响子系统的演化方向和过程的根本性变量。本文将旅游业、经济发展、科技创新和交通水平四个子系统定义为Si（i=1，2，3，4）。设子系统Si（i=1，2，3，4）的序参量为ei=（ei1，ei2，···，ein），其中，βij≤eij≤αij，j=1，2，3，···，n，βij和αij是序参量分量eij的下限和上限。考虑到一般性，本文假定ei=ei1，ei2，···，eik为正向指标，其取值越大，系统的有序度越高;假定ei=ei（k+1），ei（k+2），···，ein为负向指标，其取值越小，系统的有序度越高。则μi（eij）、μi（ei）分别表示序参量分量对序参量、序参量对子系统的贡献度，μi（e）表示复合系统的协同度，计算公式为：

[μi（eij）=eij−βijαij−βij，i∈[1，k]αij−eijαij−βij，i∈[k+1，n]]  （1）

本文采用熵值法对各子系统序参量赋予权重，通过线性加权法对子系统序参量进行集成，测量子系统有序度，计算公式为：

[μi（ei）=j=1nwjμi（eij）]，[wj≥0]且[j=1nwj=1]           （2）

其中，[wj]表示[eij]在系统保持有序运行中权重的权系数。

（2）复合系统协同度

旅游产业、经济发展、科技创新和交通水平存在交互式关系，将四者作为一个关联互动的复合系统进行研究具有必要性和可行性。本文将旅游-经济-科技-交通复合系统抽象为系统S=（S1，S2，S3，S4），假设初始时刻t0，子系统Si（i=1，2，3，4）有序度的初始值为[μ0i（e）];在另一时刻t1，复合系统中各子系统的有序度为[μ1e（e）]，则复合系统的协同度计算公式为：

[Cm=θ*|i=14µ1iei−µ2iei|4]      （3）

[θ=1，µ1iei−μ0i（ei）>0−1，其他]              （4）

（3） 探索式空间数据分析（ESDA）

探索式空间数据分析（ESDA）是以空间关联测度为主的空间分布数据分析模型，可有效探索研究单元空间集聚模式，其包括全局莫兰指数（Global Moran’s I）和局部莫兰指数（Local Moran’s I）两种统计属性值。本文选取全局莫兰指数衡量系统有序度的空间总体集聚状态。其计算公式如下[16]：

[I=p=1nq=1nwpq（xp−xi）（xq−xi）S2p=1nq=1nwpq]        （5）

式中：n为省（市）总数;[xp]、[xq]分别为省（市）子系统有序度[μi（e）];[x=1/nxp];[S2=1/n（xp−x）2]。

（4）GM（1，1）灰色系统预测模型

灰色预测是指对灰色系统行为特征值的发展变化进行的预测，也就是对在一定范围内变化的、与时间序列有关的灰过程进行预测。假定原始数列[X（0）=X（0）i，i=1，2，…，n]，对[X0]按时间累加生成新的时间序列[X（1）=X（1）k，k=1，2，…，n]，得到相应的预测方程：

[X（1）k=X（0）1−uae−a（k−1）+ua]         （6）

其中，[a=a，uT=（BTB）−1BTYn]，

[B=−12（X（1）1+X（1）2）            1−12（X（1）2+X（1）3）            1…−12（X（1）n−1+X（1）n）       1，] [Yn=（X（0）2，X（0）3，…，X（0）n）T]，则

[X（0）k=X（1）k−X（1）（k−1）]  （7）

2     指标选取与数据来源

复合系统协同发展中各子系统之间的均衡协调程度，从内部决定了复合系统的协同程度与发展趋势。根据各产业量化考核指标，同时借鉴以往研究成果，构建了旅游-经济-科技-交通4个核心子系统的协同度定量化模型（表1）。本文指标数据主要来源于2008-2019年《中国旅游统计年鉴》、《中国统计年鉴》和各省（市）的《国民经济和社会发展统计公报》等。部分省（市）缺失数据采用均值插补法进行补充。在对初始指标数据处理上，本文采用极差法进行标准化处理。

3     复合系统协同度的时空演化分析

3.1   复合系统协同态势分析

利用（1）-（4）式计算出长江经济带各省（市）2009年、2013年和2018年各子系统的有序度和长江经济带2009-2018年复合系统的协同度，结果显示（图1）：长江经济带各省（市）的交通子系统有序度评价值低于其他子系统，可知长江经济带在旅游业-经济-科技-交通的协同发展中属于交通发展滞后型;经济和科技子系统的有序度评价值增长的速度较快，优于旅游业子系统，可知经济发展和科技创新带动了复合系统的发展，但也存在着超前发展风险。从复合系统协同度图中可以看出，2009-2018年长江经济带旅游业与经济、科技、交通协同发展的协同度稳步上升，但也只是处于基本协同阶段的低水平状态，这主要是因为旅游业、经济、科技、交通各子系统的有序度逐渐改善，但改善幅度较小的结果。特别是在2012年及之后，复合系统协同度的上升速度明显加快，但在2016-2018年有所减缓。由于经济水平、地理位置和资源配置等优势参差不齐，复合系统协同发展程度相差悬殊，导致了长江经济带区域旅游业与经济、科技、交通四者之间相辅相成、互相促进、共同发展的协同关系较弱。

3.2   复合系统协同特征分析

在测度长江经济带区域2009-2018年旅游-经济-科技-交通复合系统协同度基础上，分别计算出各省（市）协同度的均值、标准差和变异系数，并借助GeoDa软件分析协同度的空间关联性（图2），从总体上分析复合系统协同发展水平。

长江经济带复合系统协同度测度结果显示，2009-2018年各省（市）域旅游-经济-科技-交通复合系统的协同度处于[-0.118，0.252]之间，协同度均值由0.010增加至0.163，提升强度较弱。根据刘玉莲、张峥[18]所设立的协同度评价标准（表2）可以判定，各省（市）域复合系统的协同发展水平仍处于较低状态，所产生的协同效应明显较弱。从长江经济带复合系统协同度的发展来看，旅游业、经济、科技、交通复合系统协同度的均值和标准差分别由2009年的0.010和0.011上升到2018年的0.163和0.071，而變异系数由2009年的1.276极大幅度降至2018年的0.475，说明旅游-经济-科技-交通四者协同水平逐渐提升，呈现绝对差异扩大化、省（市）域间的相对差异缩小化趋势，间接地验证了“追赶效应”和“辐射效应”。

从长江经济带区域复合系统协同度的空间关联特征来看，2009-2018年复合系统的全局自相关性（Global Moran’s I）多处于负相关状态。2008-2011年全局Moran’s I指数为负，2012-2015年和2017-2018年全局Moran’s I指数再次转为负值，只有2012年和2016年为正值，即2009-2018年，复合系统协同度的空间关联性总体上在正相关与负相关之间震荡，集聚程度较弱。

3.3   复合系统空间协同分析

均值、标准差、变异系数和莫兰指数只能从总体上体现长江经济带旅游-经济-科技-交通复合系统的协同程度，无法衡量区域内部各省（市）域间的空间协同特征。因此，基于各省（市）域旅游-经济-科技-交通复合系统协同度测度结果，运用ArcGIS10.2软件中的Jenks自然间断点分级法，按照相对高低将其划分为Ⅰ～Ⅲ/Ⅳ梯队，选取2009、2013和2018年作为研究节点进行对比分析，进一步探究复合系统协同度的时空特征（图3）。

2009年，省（市）域复合系统协同度处于[-0.004，0.03]之间，各梯队分布较为均匀，空间格局呈局域性集聚分布。依托得天独厚的区位优势、日益完善的政策体系，江苏、上海和浙江两省一市对各要素流具有较强的极化效应，为旅游产业的结构升级、经济发展的稳步提升、科技创新的资源吸纳和交通设施的逐步完善创造了良好的发展环境，四者综合实力均保持高速增长，在长江经济带各省（市）域复合系统的协同度中处于最高水平，但其仍处于中度协同中的最低水平。安徽、江西、湖南和四川省，文化和自然旅游资源丰富，客源市场较为广阔，但在经济发展、科技创新和交通完善发展的资金、人才、技术、政策等方面的优势相对薄弱，导致其复合系统协同发展程度处于基本协同状态，但处于基本协同状态中的最低水平。而湖北、重庆、贵州和云南四省的产业体系却表现出明显的错位性，经济基础较对薄弱，而且2008年的金融危机，也对经济、旅游业、科技、交通各子系统产生一定的影响，导致四者相互掣肘作用较强，复合系统协同度为长江经济带最低，处于不协同状态。

2013年，除重庆市之外，其他各省（市）域的协同水平均有所提升，以湖北、上海、江苏和浙江三省一市最为明显，浙江仍处于第Ⅰ梯队，而上海、江苏处于新的第Ⅱ梯队，预示着江苏和上海一省一市高度极化的态势有所减弱。作为中部地区的安徽、江西、湖北和湖南四省，人口优势突出、旅游资源较为丰富，加之中部崛起计划等国家战略实施所带来的政策红利不断扩大，使得这四省迅速提升到新的第Ⅱ梯队;受益于湖北和湖南两省的辐射效应和“一带一路”建设的有序推进，四川、云南和贵州也进入新的第Ⅱ梯队，表明云南和贵州两省的追赶速度较快，由2009年的不协同状态迅速进入基本协同状态。此外，重庆市的复合系统协同度始终为负值，处于不协同状态。

2018年，受宏观经济形势的影响，经济发展综合性较强、地理位置较为优越的省（市）的复合系统协同度稳步增长。从各类型省（市）占比的变化来看，与2009年相比，各梯队省域所占比例变化明显，第Ⅰ梯队占比未发生变化，仍是上海、江苏和浙江两省一市;第Ⅱ梯队占比由36.4%提升到63.6%，第Ⅳ梯队占比由36.4%下降至9.1%，相对较高梯队省（市）域占比增加，复合系统协同度水平明显提升;从协同类型的空间格局来看，处于第Ⅰ梯队的省（市）主要集聚在东南沿海地区，实力和地位相对稳定;处于第Ⅱ梯队省（市）范围随着时间的推移不断向周边扩展，其中云南、贵州和湖北由第Ⅳ梯队迈入第Ⅱ梯队;而重庆地区始终处于最低梯队，并且处于不协同状态，究其原因，重庆市的旅游业和经济发展实力提升速度明显高于其他产业，科技创新能力和交通发展始终处于较低水平，未能跟上其他产业的发展步伐，导致复合系统协同度水平低，同时存在着严重的空间锁定效应。

3.4   复合系统协同预测分析

为了进一步了解长江经济带区域各省（市）旅游-经济-科技-交通复合系统协同度的未来发展趋势，选取2009-2018年各省（市）复合系统协同度的均值为原始数据，利用GM（1，1）灰色预测模型对长江经济带各省（市）未来十年复合系统的协同水平进行预测（图 4）。结果显示，2019-2028年旅游-经济-科技-交通复合系统协同度的均值在0.183～0.597之间，整体发展趋势延续了2009-2018年协同度均值的变化趋势，呈现出持续缓慢的上升态势，表明四个子系统协同发展的掣肘作用减弱，相互扶持作用增强，但整体协同水平的提升与演进速度较为缓慢，未来实现长江经济带旅游业、经济、科技、交通复合系统的优质协同发展仍需较长时间。

4     结论与讨论

4.1   结论

（1）长江经济带区域在复合系统发展中属于交通发展滞后型。旅游业、经济、科技子系統的有序度较高，在复合系统发展中发挥着支撑和带动作用;交通子系统的有序度低于其他子系统，发展步伐落后于其他产业，有较大的提升空间。从总体上看，长江经济带2009-2018年复合系统的协同度稳步提升，但提升速度较为缓慢，至今仍处于基本协同状态下的最低水平。

（2）长江经济带11个省市区复合系统的协同度处于非协同到协同转变的发展趋势，所形成的协同效应较弱;由于“追赶效应”，省市域之间复合系统的相对差异逐渐缩小。

（3）从空间协同关系来看，长江经济带11个省市域间旅游业-经济-科技-交通间的协同性差异较为显著，呈现为东高西低的现象。将协同度由高到低划分为Ⅰ～Ⅲ/Ⅳ梯队，其中第Ⅰ梯队主要分布于上海、江苏和浙江地区;第Ⅱ梯队省市区数量逐渐增多，趋同现象逐渐明显;第Ⅲ、Ⅳ梯队省市区数量逐渐减少，主要分布于长江经济带的西部和中部的重庆市。复合系统协同水平的高低与分布主要受到各省市域的经济条件、资源赋存和政策红利等内外部因素的影响。通过GM（1，1）灰色预测模型预测长江经济带复合系统未来十年的协同水平，结果显示，复合系统协同发展速度较为缓慢，实现四者优质协同还需较长时间。

4.2   讨论

（1）在旅游产业发展过程中，应充分重视产业的空间关联性，破除行政壁垒，尽可能减少其他产业对旅游产业发展的限制;同时，加强省（市）域间的交流与合作，加强交通服务一体化建设，推动区域旅游经济整体协同高速增长。此外，经济发展和科技创新需要深入挖掘并充分利用各省市域在资源赋存、区位优势和政策红利等方面的比较优势，推动旅游产业高质量发展。

（2）在复合系统协同关系中，虽然旅游产业处于核心地位，与经济、科技、交通有着交互式关系，但由于“短板效应”的存在，单独强调旅游业高速发展、经济飞速增长、科技创新能力增强、交通设施水平提升都不足以实现区域整体效益的最大化。为此，在未来发展中，各省市应充分重视本地区的短板，优化政策导向，合理制定符合本区域产业发展政策，提升短板，从技术、资金、人才等方面构筑旅游业发展的协同机制，优化加速复合系统协同的发展步伐。

（3）目前为止，对于旅游-经济-科技-交通复合系统协同度的研究尚处于初期探索阶段，以长江经济带为研究区域、以省域为研究单元稍显单一，今后可考虑将经济带、城市群等区域尺度进行对比分析。此外，今后也可深入探讨复合系统协同度的影响因素，并进行定量研究。

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