长江中游城市群旅游城镇化效率时空差异及增长模式

吴儒练

（1.江西财经大学旅游与城市管理学院，南昌 330013；2.南昌工学院商务贸易学院，南昌 330108）

引言

城镇化是一个国家（地区）实现工业化和现代化的必由之路[1]。近年来，中国城镇化快速发展，城镇化水平日益提高，城镇化率从改革开放不到20%，到2019年末中国城镇化率已超过了60%。城镇化发展对于促进城乡融合发展与乡村振兴以及推动区域经济协调发展发挥了重要作用。然而，过去由工业化主导的城镇化注重规模和速度，总体上是一种粗放式的城镇化，也引发了城镇空间无序扩张、生态环境显著恶化、资源浪费严重、人地关系矛盾日益加剧等诸多问题[2]。党的十九大报告提出要深入推进以人为核心的新型城镇化，强调以人为本、城乡统筹、集约高效、绿色低碳、生态宜居、彰显特色、分类指导。在新型城镇化时代，工业虽然仍占据重要地位，但是现代服务业的作用已愈发明显[3]。作为第三产业及现代服务业的重要组成部分，旅游业具有很强的产业关联效应、消费集聚效应，能够引导城镇人口和产业集聚以及增加城镇就业机会，有利于城镇产业结构调整和产业空间布局优化[4]。同时，旅游业作为一项幸福产业，对于提升城镇居民生活品质也具有重要意义[5]，能够有效推动“以人为核心”的新型城镇化发展[6]。

20世纪90年代初，国外研究者率先关注到了旅游城镇化（tourism urbanization）现象，并进行理论研究，认为旅游城镇化是后现代主义背景下建立在愉悦（pleasure）消费基础上的城镇化发展模式[7]。中国学者多认为旅游城镇化是一种由旅游业发展驱动形成的新型城镇化典型模式[2]，是旅游活动向城镇集聚发展的动态过程[8]，内涵上阐释为一个由空间、经济、社会和资源环境等组合而成的复合系统[9]，由旅游产业、城镇化和生态环境3个子系统共同构成[10]。旅游城镇化发展多伴随着旅游目的地在土地利用、旅游相关配套设施、产业结构等方面与传统城镇化不同的特征[11]。

旅游城镇化效率是旅游引导城镇化发展过程中各种投入因素与产出因素合理化关系的一种度量[3]，是衡量旅游城镇化发展质量的一个重要指标。当前，学者们对城镇化效率时空特征、空间关联格局、经济发展效应等方面进行了大量的研究[12-15]，而对作为一种典型的新型城镇化发展模式的旅游城镇化效率问题却极少关注。以“旅游城镇化效率”为主题在中国知网进行检索（时间为2020年12月25日），获得7篇期刊论文和1篇硕士论文，仅有少数学者尝试对旅游城镇化效率进行相关研究，如轩源等[16]运用数据包络法对中国各省份旅游效率与城镇化耦合协调度的时空变化进行了研究。王恩旭等[17]以12个旅游驱动型城市为研究对象，研究发现我国旅游城镇化效率值不高且呈下降趋势。综上所述，现有文献对旅游城镇化效率的研究明显滞后于实践发展，不利于城乡融合发展和乡村振兴战略背景下我国旅游城镇化的顺利推进。有鉴于此，本文以长江中游城市群为研究单元，运用DEA模型、Malmquist指数、变异系数等方法对该区域旅游城镇化效率发展水平、空间差异、全要素生产率变化及增长模式等进行实证研究，为助推区域旅游城镇化高质量发展提供理论指导，对促进城乡融合发展也具有一定的参考价值。

1 研究方法与数据来源

1.1 研究区概况

2015年国家发改委印发的《长江中游城市群发展规划》指出，长江中游城市群包括武汉城市圈、环长株潭城市群、环鄱阳湖城市群3大区域性城市群，共计31个城市，面积约31.7万km2。长江中游城市群承东启西，与长三角城市群、成渝地区双城经济圈共同构成长江经济带城市群主体，是我国推进新型城镇化的重点区域。国家将长江中游城市群定位为中西部新型城镇化先行区，凸显了该区域的重大战略意义。基于空间连续性及研究结果可比性的考虑，在选择具体城市单元时，剔除了仙桃、潜江和天门3个省直管市，并将抚州及吉安全境纳入研究范围，最终共有28个地级市作为评价单元，基本涵盖了江西、湖南、湖北的主要城市。截至2020年底，研究区年末人口总量为1.69亿，实现地区生产总值11.09万亿元，旅游总收入1.81万亿元，区域合作逐步深化，产业布局不断完善，大城市和中小城镇协同发展的城镇化格局基本形成。

1.2 研究方法

1.2.1 DEA模型

1978年，Charnes A等率先提出数据包络分析法即DEA模型，其基本思想是通过求解数学线性规划来确定前沿生产面[18]，常用于包含多个投入产出指标的决策单元（DMU）效率评价[19]。目前在旅游效率评价研究中得到了较为广泛的应用。本研究运用基于投入导向的DEA-CCR模型对长江中游城市群旅游城镇化效率进行测度研究，其数学表达式如下：

式中：xij表示第j个决策单元的第i个投入向量，yrj表示第j个决策单元的第r个产出向量，λ表示决策单元线性组合的系数，s+为产出不足，s-为投入冗余。θ取值范围[0,1]，取值越接近1，效率越高。

1.2.2 曼奎斯特指数（Malmquist Index，MI）

本文引入曼奎斯特指数分析法对各决策单元（DMU）的城市旅游城镇化全要素生产率进行动态分析，其表达式[20]如下：

式中：Dt(xt+1，yt+1) 表示以t期的所有 DMU构造生产前沿面来衡量t+1期某个DMU的效率。MIt+1取值范围为(0，+∞)，其结果有如下3种情况：若MIt+1＞1，表明t+1期的效率比t期提高；若MIt+1＜1，表明效率降低；若MIt+1=1，表明效率没有变化。

1.2.3 变异系数（Coefficient of Variation）

运用变异系数法分析2010—2018年长江中游城市群各城市旅游城镇化效率的离散程度大小，从而判断各城市旅游城镇化效率的区域间相对差异，其计算公式为：

式中：CVt表示t期的为变异系数，Eit表示t期研究区内第i个DMU的旅游城镇化效率，表示t期研究区内旅游城镇化效率平均值，n为DMU的数量。CVt越大，则研究区内部各城市旅游城镇化效率离散程度越大，城市间效率差异越大；反之，离散程度越小，城市间效率越均衡。

1.3 指标选取与数据来源

使用DEA模型测算旅游效率时，如何选取适宜的投入和产出指标是首先考虑的重要问题[21]。目前国内外关于旅游城镇化效率的研究较少，评价指标体系尚不成熟，在参考旅游效率和城镇化效率两方面已有研究成果的基础上，遵循科学性、专业性、可操作性等原则，从旅游城镇化投入和产出两个维度选取有代表性的指标。（1）在投入指标方面，采用第三产业从业人数指标作为劳动力投入变量，以反映旅游业对城镇化发展的就业乘数效应；选取旅游业固定资产投资作为资本投入；选取旅游建设用地面积代表土地要素投入。由于旅游业固定资产投资和旅游建设用地面积两个指标在我国统计年鉴没有直接的数据，参考林文凯等人的研究[22]，使用旅游总收入占GDP的比值进行折算，即旅游固定资产投资=城市固定资产投资×旅游总收入/GDP；旅游建设用地面积=城市建设用地面积×旅游总收入/GDP。

（2）在产出指标方面，选取城镇人口比重、旅游总收入占GDP比重、建成区面积和建成区绿化覆盖率作为产出指标。本文各项指标数据主要来源于2011—2019年《中国城市统计年鉴》以及湖北、江西、湖南3省统计年鉴和各地级市统计公报。个别观测指标缺失数据采用插值法补齐。

2 结果与分析

2.1 旅游城镇化效率时空特征分析

经计算，长江中游城市群2010—2018年旅游城镇化的综合效率值如表1所示。

（1）由全域尺度可见，2010—2018年间长江中游城市群旅游城镇化综合效率均值为0.742，整体处于较高水平，总体上经历了先增大再降低的演变过程，可以分为两个阶段：2010—2015年间，旅游城镇化效率呈增长趋势，从2010年的0.768到2015年达到最高值（0.811），提高了5.6%，这与2015年长江中游城市群正式上升为国家空间发展战略有重大关系。2016—2018年间长江中游城市群旅游城镇化效率均值整体处于下降态势，主要原因是旅游城镇化“投入冗余”或“产出不足”问题日益显现。

（2）从城市群尺度上看，由表1和图1可知，2010—2018年间武汉城市圈旅游城镇化效率均值（0.776）最高，属于领先型；环鄱阳湖城市群旅游城镇化效率均值（0.755）次之，属于优势型；环长株潭城市群旅游城镇化效率均值（0.684）相对较低，属于潜力型。从变化过程来看，2010—2018年间武汉城市圈和环长株潭城市群旅游城镇化效率演化格局较为相似，均先升后降，且同时在2015年到达最高值；环鄱阳湖城市群旅游城镇化效率呈往复性波动，整体上由2010年的0.821下降到2018年的0.750，DEA效率最低值为2017年的0.684。

表1 2010—2018年长江中游城市群旅游城镇化效率

图1 长江中游三大城市群旅游城镇化效率均值变化

（3）由地级城市尺度可见，2010年旅游城镇化DEA效率达到最优的有鄂州、孝感、黄冈、景德镇、新余、鹰潭6个城市，占比21.43%。2015年旅游城镇化综合效率达到DEA有效状态的城市增加到了8个，新增咸宁、衡阳2个城市，2018年又减为4个。鄂州、新余、鹰潭3个城市一直处于有效状态，黄石、黄冈、孝感、咸宁、衡阳、娄底、景德镇7个城市旅游城镇化综合效率在有效与无效之间波动。其余18个城市一直处于DEA无效状态，反映出这些城市在9年间沿袭着各自的发展惯性，维持着固有的资源投入方式推进旅游城镇化，形成了一定的路径依赖，以至于许多旅游城镇化的投入与产出不相匹配，综合效率不佳的问题仍然较为突出。

2.2 旅游城镇化效率区域差异

由图2可见，2005—2015 年间长江中游城市群28市间旅游城镇化效率差异呈现小幅波动趋势，标准差为0.167—0.202，变异系数为0.221—0.267。2010—2011年变异系数由0.251增加到0.267，到2014年达到历史最低（0.221），2015年之后又逐渐增加，到2017年上涨幅度达19%，2018年又降至0.249，与2010年基本持平。总的来看，长江中游城市群各城市旅游城镇化效率绝对差异小于区域间的相对差异，各城市旅游城镇化效率区域间相对差异波动幅度较小，其中2014—2015年各市旅游城镇化效率值较为集中，整体优于其他年份的效率值。

图2 2010—2018年长江中游城市群旅游城镇化效率标准差与变异系数

2.3 旅游城镇化全要素生产率及其分解

（1）由时间维度可见，研究期内长江中游城市群旅游城镇化全要素生产率平均下降了6.2%（MI均值等于0.938），这是由旅游城镇化技术效率降低和技术水平退步共同导致的。从历年数据来看，全要素生产率只在2016—2017年提高了9.6%，主要归因于技术进步在此期间提升了25%。而在其他大多数年份，旅游城镇化全要素生产率都出现了不同程度的下滑，下降幅度较大的包括2014—2015年（14.7%）、2012—2013年（12.8%）和2011—2012年（10.5%），其他年份下降幅度都在10%以内。在技术效率变化方面，2012、2014、2015、2018年旅游城镇化技术效率均呈微弱增长，涨幅分别为1.2%、5.5%、2.4%和7.6%，2011年和2013年稍有下跌，2016和2017年下降幅度超过10%，主要由规模效率和纯技术效率退步引起。在技术进步变化方面，仅有2016和2017年技术进步有所增长，其余时段技术进步指数均小于1。

（2）由城市群尺度可见，长江中游城市群Malmquist指数均值小于1，表明旅游城镇化全要素生产率呈负增长，武汉城市圈、环长株潭城市群和环鄱阳湖城市群旅游城镇化全要素生产率分别下降6.3%、8.4%和4.2%。且仅有环长株潭城市群旅游城镇化的纯技术效率保持不变，其他各项效率指标均有所下降，表明长江中游三大城市群在资源利用效率和生产要素优化配置方面有待提升，需要考虑如何进一步增加有效产出。

（3）由地级市尺度可见，在28个地级市旅游城镇化全要素生产率变化总体上以“负增长”为主要特征，具体有3种情形：一是全要素生产率呈正增长的有景德镇和九江，分别提高了1.7、7.5个百分点，前者主要是源于技术进步的贡献，后者是技术进步、技术效率和规模效率提升的综合作用；二是全要素生产率下降幅度在10%以内，这种情况最多，包括武汉、长沙等在内的共20个城市，占总数的71.43%；三是下降幅度超过10%的城市主要集中在环长株潭城市群，包括株洲、衡阳、娄底、常德、南昌、抚州6个城市。

表2 2011～2018年旅游城镇化效率平均MI指数及其分解

另外，从表3还可以得知，2011—2018年间，旅游城镇化技术效率增加的共有8个城市，占城市总数的28.57%，技术进步效率指数增长的有景德镇（1.017）、九江（1.064）两个城市，上饶技术进步效率保持不变，其他城市都有所下降。纯技术效率方面，主要以增长和保持不变为主，降低的城市有10个，占比35.71%；规模效率增长和下降的城市基本各占一半。

表3 长江中游城市群旅游城镇化效率MI指数及其分解

2.4 旅游城镇化效率增长模式

本部分主要根据旅游城镇化综合效率大小和效率变化程度这两个维度，将长江中游城市群进行划分，绘制四象限图（图3）。四象限图的横坐标临界值为旅游城镇化效率均值（0.750），纵坐标的临界值为MI=1。各城市旅游城镇化效率增长有如下4种模式：

图3 旅游城镇化效率增长模式

（1）高—高模式（I型）：即旅游城镇化效率较高，且有所提升。属于该类模式的决策单元是位于图4第I象限的景德镇市，其对应坐标为（0.928，1.017），旅游城镇化效率均值接近于1，MI大于1，表明9年来景德镇旅游城镇化效率处于增长状态。研究期内，景德镇通过增加旅游固定资产投入和三产从业人数等手段优化投入要素配置，文旅产业融合发展取得较快发展，加之技术进步效率（1.017）的改善，推动了旅游城镇化效率的有效增长。

（2）低—高模式（II型）：即旅游城镇化效率较低，但在考察期内有所增长。属于该类模式的决策单元是位于图4第II象限的九江市，其对应坐标为（0.486，1.075），表明2010—2018年间九江市旅游城镇化效率均值较低，但期间提升了7.5%。研究期内，九江旅游城镇化效率偏低的主要原因是投入产出不匹配，旅游资源整合开发欠佳，文化软实力和旅游知名度没有得到充分开发利用，其效率增长主要是源自于该市技术效率改善和技术进步的贡献。

（3）低—低模式（III型）：即旅游城镇化效率较低，并有所下降。例如位于图4第III象限的武汉、宜昌、荆州、长沙、湘潭、岳阳、常德、益阳、南昌、吉安、抚州、宜春、上饶，共13个城市，这些城市旅游城镇化效率值小于均值，且MI指数也呈负增长，表明在旅游城镇化推进过程中投入资源未完全得到充分利用，以2018年为例，上述城市旅游城镇化效率损失的主要原因是固定资产投入冗余或有效产出不足。因此，优化生产要素配置，增加有效产出是提升上述城市旅游城镇化效率的有效方式[15]。

（4）高—低模式（IV型）：即旅游城镇化效率较高，但有所下降。例如位于图4第IV象限的黄石、襄阳、鄂州、荆门、孝感、黄冈、咸宁、株洲、衡阳、娄底、萍乡、新余、鹰潭，共13个城市，它们的共同点是旅游城镇化效率大于均值0.750，但MI指数都小于1，呈负增长特征。近年来，传统工业型城市（如黄石、株洲、新余）及资源型城市（如荆门、萍乡、娄底）的发展面临较大的产业结构升级瓶颈和生态环境压力，亟需以创新驱动为引领，实施产业结构优化战略和多元、集约整合战略，探索以全域旅游为主导的新型城镇化发展道路。

根据实证分析结果，为提升长江中游城市群整体旅游城镇化效率，本文提出如下政策建议：①加强区域旅游合作与城市联动发展，构建长江中游无障碍旅游区，优化整合跨区域的旅游资源和各类生产要素，提升要素投入利用效率，构建旅游产业、文化交流、生态环境、社会保障、公共服务等多领域共建共享格局。②着力完善长江中游城市群高铁、民航等高速交通体系，以武汉、长沙、南昌为中心枢纽，打造互联互通的城际交通运输网络，促进不同区域间的物质流动、信息互通、客流共享，提高长江中游城市群一体化发展水平。③深入贯彻“共抓大保护，不搞大开发”战略思想，发展特色产业、优势产业、低碳产业，强化绿色发展，积极推进产城融合，突出旅游业的产业主导地位，加快旅游业转型升级，促进旅游业与一二三产业融合发展，发挥不同区域城镇比较优势，旅游产业梯度转移，形成核心辐射边缘效应，整体推动旅游城镇化发展质量。④加大长江中游地带特色旅游小镇、旅游小城镇建设扶持力度，深化文旅融合，彰显城市文化魅力和品牌个性，通过旅游发展协调城市人居环境，建设宜居宜游的生态型城市，加快推进城乡一体化融合发展，提升城乡居民生活品质和幸福指数。

3 结语

在新型城镇化、乡村振兴和旅游业高质量发展背景下，对区域旅游城镇化效率开展多尺度的评价研究，既是旅游经济学和城市地理学值得探索的研究课题，也是旅游城镇化高质量发展和服务区域经济发展战略的现实需求。与以往研究相比，本研究的学术价值在于：将旅游城镇化的关注点从概念探讨、路径分析转移到旅游城镇化效率实证测度上来，构建了较为科学的投入—产出指标体系，可为今后旅游城镇化效率测度研究提供基础框架，同时运用相关模型客观地解析了不同尺度下长江中游城市群旅游城镇化效率现状、空间差异及其变化，对区域旅游城镇化可持续发展也具有重要参考价值。

本研究仍存在一些不足，由于学界目前相关研究较少，本文根据旅游城镇化的内涵，构建了旅游城镇化效率评价的投入产出指标体系，但该指标体系的完整性及可推广性有待后续研究工作进一步检验。此外，本文着重分析了长江中游城市群旅游城镇化效率的发展水平、时空差异及其增长变化情况，而对影响旅游城镇化效率的各方面因素未作深入探讨，这是今后需要研究跟进的重要方向之一。