长三角中心城市社会经济-生态环境-旅游产业协调发展时空演化及影响因素——基于面板数据的空间计量分析

张 洪， 方文杰， 陶柳延

(安徽大学商学院， 合肥 230601)

随着旅游经济的迅速发展，国内旅游规模不断扩大，旅游产业也逐渐成为社会经济发展的战略性支柱产业. 然而，旅游产业和社会经济发展在产生巨大社会与经济效益的同时，也会导致诸如生态景观受损、环境污染和多样性锐减等生态问题，影响人类活动与自然系统间的协调发展关系[1]，同时也制约社会经济与旅游产业的长远发展[2]. 因此，如何正确认识与协调社会经济、生态环境与旅游产业关系已经成为实现区域高效与可持续发展的重要议题.

近些年，关于社会经济、生态环境、旅游产业间的协调发展研究主要集中于4个方面：(1)社会经济与生态环境的协调发展研究，如采用数理方法分析二者间关系与协调发展条件[3-4]；(2)社会经济与旅游产业的协调发展研究，如分析旅游产业对于经济增长的重要影响以及经济对旅游发展的反向促进作用[5-6]；(3)生态环境与旅游产业的协调发展研究，如分析旅游产业发展所产生的生态环境问题和生态保护效益[7-8]；(4)社会经济、生态环境、旅游产业三者间协调发展研究，如在微观视角下对特定省市进行短期的协调关系评价[9-11]，以及在宏观尺度下对三系统协调发展关系的长期、预测研究[12-13].

总体而言，现有研究多建立在区域单元互不关联、彼此独立的假设之上，忽略了空间因素对于区域发展的影响，研究成果丰富性及客观性仍有提升空间；此外，以时空演化视角进行区域尺度研究的成果较少，并且对社会经济-生态环境-旅游产业三系统协调发展驱动因素的探索也略有不足.

基于此，本文以长三角27个中心城市为研究单元，构建社会经济-生态环境-旅游产业协调发展评价指标体系，以协调发展评价模型测算2008—2017年社会经济、生态环境、旅游产业三系统的协调度，以重心模型、标准差椭圆模型分析其时空演化规律，并运用空间计量模型探究其驱动因素.

1 研究区概况、数据与方法

1.1 研究区概况

长江三角洲包括上海、江苏、浙江、安徽全域，总面积约为35.8万km2，是我国经济发展最活跃、开放程度最高和创新能力最强的区域之一，在国家现代化建设大局和全方位开放格局中具有举足轻重的战略地位. 本文以27个长三角中心城市(上海、南京、无锡、常州、苏州、南通、扬州、镇江、盐城、泰州、杭州、宁波、温州、湖州、嘉兴、绍兴、金华、舟山、台州、合肥、芜湖、马鞍山、铜陵、安庆、滁州、池州、宣城市)为研究单元.

1.2 指标体系与数据来源

内容全面、层次合理的评价体系是三系统间协调发展分析的前提基础，在文献[2,9-13]的基础上，将社会经济、生态环境与旅游产业三大子系统视为同一层级，选择18个测量指标构建协调发展评价体系，并采用熵值法对各指标赋予权重(表1). 所需数据主要来源于2009—2018年《中国统计年鉴》、《中国旅游统计年鉴》、各省市统计年鉴及国民经济与社会发展统计公报等，对于其中无法直接获取的数据，采取线性回归法赋值补齐.

表1 协调发展评价体系及权重Table 1 The evaluation system and weight of coordinated development

1.3 研究方法

1.3.1 协调发展评价模型 本文采用协调发展评价模型评价长三角社会经济、生态环境、旅游产业间的协调发展程度，其计算步骤[12]为：

(1)计算子系统评价值，公式为：

其中：wi、wj、wt为各系统指标权重；xi、yj、zt分别为各系统指标标准化后的样本值；E、H、L分别为社会经济、生态环境、旅游产业子系统评价值.

(2)计算三系统综合评价值及协调度，公式为：

其中：U为三系统综合评价值；α、β、δ为待定系数，参考文献[12]，设α=β=δ=1/3；D为协调度，参考文献[2]，按照协调度大小可划分不同阶段: (1)若0

1.3.2 重心模型与标准差椭圆模型 重心模型可以通过刻画区域属性集中、离散趋势及时间轨迹来反映地理属性值的空间迁移，本文基于长三角27个城市的空间位置，以协调度为权重，计算其重心. 标准差椭圆模型作为描述点分布方向偏离的工具，可以较好地刻画地理属性值的空间布局状态与演化过程，且长半轴、短半轴及转角等要素可反映观测值的空间移动，具体公式[14]如下：

1.3.3 空间计量模型 空间自相关检验是空间计量模型进行空间效应测量的重要前提，本文分别选取全局、局部Moran’s I进行分析，其公式[15]分别为：

常用的空间计量模型主要有空间自回归模型(SAR)[16]、空间误差模型(SEM)[17]和空间杜宾模型(SDM)[18]. 其中，空间自回归模型主要研究因变量是否存在空间扩散或溢出，认为不同地区的因变量之间相互影响；空间误差模型考虑误差项的相互影响，认为因变量的空间相关性无法通过自变量体现时可通过误差项进行体现. 其基本形式分别为：

SAR：y=ρWy+Xβ+ε，

其中：W为空间权重矩阵，为使研究更贴近客观经济事实，分别以空间距离与经济距离构建相应空间权重矩阵；X为解释变量数据矩阵；ρ为空间滞后系数；λ为误差项的空间自回归系数；ε为扰动项；μ为误差项.

2 研究结果与分析

2.1 长三角中心城市的三系统协调发展时空演化

2.1.1 三系统协调发展的时间演化分析 本文基于SPSS 26.0软件，根据2008—2017年长三角中心城市各指标数据，计算社会经济、生态环境、旅游产业子系统的评价值及三系统综合评价值和协调度. 由结果(表2)可知：社会经济子系统的评价值在2008—2017年间稳步增长；生态环境及旅游产业子系统的评价值虽略有波动但整体呈上升趋势，共同促进三系统综合评价值在观测期内的持续提升；社会经济、生态环境与旅游产业三系统间关联进一步紧密，其协调发展水平也逐步提升.

表2 子系统评价值及三系统综合评价值、协调度的时序变化

为进一步探讨长三角中心城市三系统协调发展的时间演化特征，选取2008、2011、2014、2017年作为研究节点进行分析. 由结果(图1)可知. (1)长三角中心城市三系统的协调度大体呈现波动上升的发展态势，并且具有显著的区域分化现象. (2)随着各地经济、生态与旅游协调发展程度的逐步改善，协调发展城市数量逐渐增加，其等级也不断提高，具体表现为：2008—2017年，杭州、苏州、宁波由失调发展阶段提升至协调发展阶段；苏州、南通、杭州三系统的协调发展等级提升2个等级，上海、南京和常州等19个城市的协调发展等级提升1个等级. (3)长三角中心城市三系统协调发展的热点城市范围主要为上海、苏州、无锡、南京、嘉兴和杭州所围合的“V”型区域，“极化效应”促使三系统协调发展围绕该核心区域进一步集中，同时核心区域的发展也会通过“涓滴效应”在一定程度上带动外围区域发展，并且呈现出随距离增加协调发展水平衰减的分布特征.

2.1.2 三系统协调发展的空间演化分析 采用标准差椭圆模型及重心模型，进一步分析长三角中心城市三系统协调发展的空间分布与重心迁移. 由结果(图2)可知：(1)2008—2017年，长三角中心城市的协调发展重心分布于119.74° E～119.87° E、30.91° N～30.96° N之间，位于研究区域地理重心(119.58° E,30.99° N)的东南方向，表明长三角中心城市的东部及南部地区的三系统协调发展水平相对较高. (2)根据重心轨迹及移动方向可知，2008—2011年，长三角中心城市的协调发展重心向西北方向迁移；2011—2014年，协调发展重心向西南方向偏移；2014—2017年，协调发展重心向北方偏移. (3)在重心偏移距离上，研究期内三系统协调发展重心主要呈向西北方向移动的趋势，且向北移动的总距离略大于向西移动的总距离.

图2 三系统协调发展重心的移动轨迹

由长三角中心城市协调发展的标准差椭圆分布及其特征值(表3)可知：(1)从标准差椭圆的形状分布来看，其长半轴始终大于短半轴，呈显著的“东南-西北”方向分布格局. (2)观测期内长短轴比例呈波动减小趋势，椭圆形状逐渐趋于正圆，表明长三角中心城市协调发展的聚集特征趋于显著. (3)观测期内的转向角始终分布在121.62°～132.79°之间，总体呈现“先减小，后增大”的变化趋势；转向角共减小了4.51°，表明长三角中心城市协调发展整体呈现出“东南-西北”格局，并且不断向“正东-正北”的格局转变. (4)从主轴与辅轴方向看，观测期内长半轴长度由22 6.3 7 km增加至2 2 6.6 4 km，短半轴长度从172.6 4 km增加至176.47 km，反映出三系统协调发展在“东南-西北”方向趋于分散，在“东北-西南”方向呈扩张态势.

表3 三系统协调发展的标准差椭圆特征值Table 3 The standard deviation elliptic eigenvalue of the coordinated development of the three systems

2.2 长三角中心城市三系统协调发展的空间相关分析

2.2.1 三系统协调发展的全局自相关分析 为检验长三角中心城市三系统协调度的空间相关性，本文分别构建空间距离矩阵和经济距离矩阵，采用Geoda 1.14软件测算全局Moran’s I. 由结果(表4)可知：在空间距离和经济距离权重下的全局Moran’s I值均大于0，且均通过1%的显著性检验，说明长三角中心城市三系统协调发展具有显著的空间相关性. 具体表现为：与高协调发展水平地区的空间距离较近或经济差距较小的地区的协调发展水平也相对较高；与低协调发展水平地区的空间距离较近或经济差距较小的地区的协调发展水平也相对较低.

表4 三系统协调发展的全局Moran’s I值

2.2.2 三系统协调发展的空间聚类分析 为进一步反映空间聚类格局的特征及演化，选取空间距离矩阵绘制2008、2011、2014、2017年长三角中心城市协调发展的空间聚类格局图(图3). 由图可知：长三角中心城市社会经济-生态环境-旅游产业协调发展的空间聚类格局可细分为属于空间正相关的扩散效应区(H-H)、阴影区(L-L)及属于空间负相关的极化效应区(H-L)、过渡区(L-H)，整体格局在2008—2017年间相对稳定且多数地区属于空间正相关区域. 具体而言：(1)扩散效应区主要包含上海及江苏、浙江部分城市，这类“增长极”城市自身三系统协调发展水平较高，并且通过高新技术、资金人才、思维观念的扩散带动了周边地区的共同发展；(2)阴影区所包含的城市在空间上集中分布，2008年时包含安徽省所有研究城市，其中合肥市通过优势要素的区域聚集，协调发展水平迅速优化，但由于未对周边城市产生显著的辐射与带动作用，其空间聚类格局在2011年转变为极化效应区；(3)过渡区城市数量在各年度保持稳定，主要包含南通、扬州、湖州和嘉兴等江浙地市，可能由于人才、资金、技术的外流引发的“回流效应”，使得这类城市长期处于协调发展中低梯度，并且协调发展水平的提升相对较慢.

图3 三系统协调发展的空间聚类格局图

2.3 长三角中心城市三系统协调发展的影响因素分析

2.3.1 影响因素选取及模型识别 结合相关研究[2,9-13]，本文选取市场驱动(社会消费品零售总额，X1)、交通通达(公路里程与建成区面积之比，X2)、外商投资(外商投资总额，X3)、劳动聚集(城市人口密度，X4)、环境规制(城市生活垃圾无害化处理量，X5)、资源禀赋(建成区绿化覆盖率，X6)、旅游规模(旅游接待总人数，X7)和旅游效益(旅游总收入，X8)等变量作为长三角经济-生态-旅游协调发展的影响因素. 为消除异方差，对所有变量时间序列数据取对数.

本文采用Moran’s I、LM检验和Huasman检验等进行空间计量模型选取及固定或随机效应种类的识别. 由结果(表5)可知：(1)2种空间权重矩阵的Moran’s I检验均至少通过了5%的显著性检验，说明采取空间计量模型更有利于解释区域单元的空间相关性； (2)LM-err及R-LM-err的统计量均通过5%的显著性检验，而LM-lag及R-LM-lag的统计量均未通过显著性检验，结合ANSELIN等[19]的判别准则及Huasman检验结果，选择空间距离矩阵作为权重矩阵时，应采用随机效应的空间误差模型；(3)同理可知，选择经济距离矩阵作为权重矩阵时，应选取随机效应的空间自回归模型.

表5 空间计量模型识别及检验结果

2.3.2 空间计量估计结果 本文分别对不考虑空间效应、考虑空间距离、考虑经济距离的情况采取相适用的空间计量模型进行估计，由结果(表6)可知：

表6 空间计量模型估计结果Table 6 The estimated results with the spatial econometric model

(1)OLS模型与空间计量模型结果有显著差异，进一步验证了将区域间相互作用关系纳入研究的重要性；不同空间权重矩阵的空间计量均得到相似的解释变量系数及显著性，表明空间计量结果具有良好的稳健性.

(2)空间计量模型中空间误差系数及空间自回归系数分别为0.544 6和0.118 7，并且二者均通过1%的显著性检验，表明区域间社会经济-生态环境-旅游产业协调发展存在显著的空间溢出效应，邻近地市协调发展具有明显的集聚与示范作用.

(3)各影响因素均产生显著影响，其中市场驱动、交通通达、外商投资、劳动聚集、资源禀赋和旅游规模的影响系数显著为正. 具体而言，市场驱动的提升有助于商品流通及零售市场稳定运行，是提升生态保护能力及旅游竞争力的刚性条件；交通是区域间辐射的重要媒介，决定着区域间协调发展互动力的强弱，公路、铁路和机场等基础设施同样是城市社会经济、生态环境协调发展的物质条件，也是旅游活动开展的重要基础；外商投资和劳动聚集均是区域竞争优势的重要体现，资金与人才的聚集有助于维持技术、创新的领先地位，提升区域发展质量及协调成熟度；资源禀赋是反映区域环境保护和生态文明的关键指标，也是承载旅游活动的自然基础与景观禀赋，优化生态环境资源配置与合理利用对于区域协调发展具有重要意义；旅游规模能够有效反映区域旅游资源吸引力与旅游设施完备度，其波动亦能够有效警醒旅游地，可通过修缮景观资源、保护传统文化与完善公共服务等措施提升旅游竞争力.

(4)环境规制与旅游效益的影响系数显著为负. 环境规制措施有助于经济或旅游活动废弃物的再利用，促进区域生态文明建设与循环经济发展，但同样对区域社会经济及旅游产业造成一定成本投入和发展限制；旅游效益是旅游产业投入产出效率的重要指标，但由于部分地区未充分考虑环境承载能力，过度开发旅游产业获取经济效益，产生诸多资源破坏、环境污染和物种灭绝等非期望产出，进而限制了区域协调发展.

3 结语

本文采用协调发展评价模型、重心模型和标准差椭圆模型等方法,对2008—2017年长三角27个中心城市社会经济-生态环境-旅游产业协调发展的时空演化规律及驱动因素进行分析. 主要结论如下：

(1)2008—2017年，长三角中心城市的社会经济、生态环境及旅游产业的评价值均值整体呈上升趋势，三系统间协调发展的总体水平也逐步提升.

(2)时间演化上，长三角各中心城市社会经济-生态环境-旅游产业协调度大体呈现波动上升的发展态势，协调发展的城市数量逐渐增加，其等级也不断提高，但热点区域仍主要为由上海、苏州、无锡、南京、嘉兴、杭州市所围合的“V”型区域.

(3)空间演化上，长三角中心城市社会经济-生态环境-旅游产业协调发展重心位于区域地理重心的西南方向，并且在观测期内向西北方向发生移动，标准差椭圆呈现“东南-西北”分布，其形状逐渐趋于正圆，表明协调发展的聚集特征趋于显著.

(4)长三角中心城市社会经济-生态环境-旅游产业协调发展具有显著的全局空间正相关性，并且在空间距离及经济距离权重影响下均呈现空间聚集性“先减弱，后增强”. 该区域同样具有相对稳定的空间聚类格局，多数地市属于空间正相关的扩散效应区和阴影区.

(5)长三角中心城市社会经济-生态环境-旅游产业协调发展存在显著的空间溢出效应，邻近地市协调发展具有明显的集聚与示范作用. 市场驱动、交通通达、外商投资、劳动聚集、资源禀赋和旅游规模对该区域协调发展具有显著的促进作用，而环境规制与旅游效益的影响系数则显著为负.

在区域社会经济与旅游产业高速发展的背后，隐藏着生态环境污染、经济规模与产业结构发展不平衡等问题. 基于本文研究结论，提出如下建议与思考：

(1)长三角中心城市社会经济-生态环境-旅游产业协调发展具有显著的空间相关性，因此，在长三角一体化背景下，应当突破静态、孤立的城市概念，以区域邻近、连续的视角破除行政边界与制度壁垒，将发展尺度扩展至区域、整体、广泛的空间范畴. 同时，应充分发挥协调发展热点区域的示范引导作用，形成“辐射热点”与“辐射干线”，鼓励资本、人才和技术等资源的充分流动，促进区域发展均衡、协同、可持续.

(2)推动长三角一体化与产业协调发展，提高其创新竞争力、经济集聚度、区域连接性和政策协同效率，对引领全国高质量发展、建设现代化经济体系意义重大. 长三角区域间的点线辐射大幅提升了区域协调发展水平和现代化进程，形成具有较强溢出能力的辐射面. 因此，要联通与优化区域内外道路交通体系，提升长三角及其周边区域协调发展互动水平与辐射效率，建立长三角与其他弱势区域的互助关系，鼓励区域间人才交流、技术转让、资金融通和信息传播等合作.

社会经济、生态环境与旅游产业间存在相互促进、相互制约的互动关系，该系统的研究属于经济学、生态学、旅游学的边缘性、交叉研究，其时空演化易受到内外环境的多方面扰动. 本文对长三角中心城市的协调发展评价与分析思路具有一定可行性，但由于指标选取的经验性、统计数据可获取性与时滞性以及统计口径的差异，未来研究仍有提升空间.