时空交互视角下山东省旅游经济发展研究

王 璇，史佳璐，慈福义

(山东师范大学a.地理与环境学院,b.经济学院，中国 济南 250358)

现阶段我国经济由高速增长转向高质量发展，旅游经济仍保持较快增长[1]。2013年习近平总书记在俄罗斯“中国旅游年”开幕式的致辞中强调：“旅游是综合性产业，是拉动经济发展的重要动力”。根据2019年文化和旅游发展统计公报，我国2019年全年实现旅游总收入66 300亿元，同比增长11.1%，旅游发展再上新台阶。与此同时，作为旅游业总体规模居于全国第4位的山东省，因其拥有独特的地理位置和丰富的旅游资源，旅游经济也再创新高，2019年山东省旅游总收入达11 087.3亿元，比上年增长12.1%。山东省作为旅游资源较为丰富的省份，东有青烟威的滨海旅游；南有沂蒙红色文化、“三孔”；北部有黄河口文化；西有大运河、水浒文化；中有“天下泉城”、泰山等。然而，2018年印发的《山东省全域旅游发展总体规划(2018—2025年)》却指出，山东省旅游业的规模和发展水平还没有达到应有的优化程度，在省内仍存在明显的东西差异。因此，探究区域旅游经济发展水平空间格局演变特征对于认识区域间旅游经济发展差异，优化旅游空间结构，实现山东省旅游经济高质量发展具有重要的现实意义。

随着旅游产业地位的不断提升，旅游经济时空差异的研究也与日俱增，已成为国内外旅游研究的热点问题之一。国外有关旅游经济的研究起步较早，研究较为完善[2-5]，相关研究侧重于经济与旅游间的内在关联等方面[6-8]，研究方法包括主成分分析[9]、SBM-DE模型[10]等。国内相关研究各异：从指标的选择来看，有旅游总收入、国内旅游收入等单因子指标[11-14]，也有多因子复合指标[15-17]；在研究尺度上，仍以省域[18-21]或市域[22,23]为主；在研究方法上，有ESDA[1,24,25]、空间变差函数[24,26]、空间计量经济学模型[27]、网络分析方法[28-30]等。

现阶段有关旅游经济的研究不断细化，研究区以中国省域为主，有关山东省旅游经济研究，特别是早期的旅游经济研究极少，而较长时间序列的分析更能凸显研究对象的变化特征。因此，考虑到数据的可获取性和便捷性，本文选取1995—2018年山东省旅游经济发展数据，从长时间序列中探究旅游经济发展状况。已有研究还表明，从时空交互视角下进行旅游经济发展的研究极为稀缺，如今普遍使用的ESDA方法没有纳入时间因素，时间维度上的分析存在严重不足，易造成时间分析和空间分析二者间的割裂。因此，本文探索性地引入Rey提出的探索性时空数据分析ESTDA(exploratory time-space data analysis)法和时空扫描统计分析法，探讨局部旅游经济的时空结构、时空变迁和时空关系，实现时间和空间的共同测度。基于此，本文以山东省16地市为研究对象，运用标准差椭圆、ESTDA和时空扫描统计分析等方法，从时空交互视角探究山东省旅游经济发展水平的时空格局演变特征，以期为今后各地实现旅游经济高质量发展及因地制宜地制定区域旅游发展战略提供参考。

1 数据来源与研究方法

1.1 指标选取和数据来源

根据2019年国务院对撤销莱芜市划归济南市管辖的批复，本文以山东省16个地级单元作为研究样本。鉴于数据的可获得性及连续性，采用旅游总收入来反映区域旅游经济发展水平，其中本文所研究的济南市旅游总收入由济南市旅游总收入和莱芜市旅游总收入求和得到。研究期缺失旅游总收入数据的部分年份或地区根据国内旅游收入与旅游外汇收入相加得到[25,31]，旅游外汇收入根据当年美元兑换人民币汇率进行换算。本研究所需数据均来源于《山东旅游统计便览(2001—2018)》、《山东统计年鉴(1995—2019)》、《中国区域经济统计年鉴》、《山东旅游年鉴》、《中国旅游年鉴》、各地级市年鉴、各地级市统计年鉴、各地级市国民经济和社会发展统计公报等，部分缺失数据根据相邻年份补齐。

1.2 研究方法

1.2.1 标准差椭圆及重心 标准差椭圆是定量描述地理要素空间分布特征的一种空间统计方法，其长轴与短轴的方向分别反映了地理要素在二维空间上分布的主、次趋势方向[32]。该方法主要以重心、转角θ和X轴标准差及Y轴标准差等参数定量描述旅游经济要素的空间分布特征。具体计算公式详见参考文献[33,34]，计算均依托ArcGIS 10.2实现。

1.2.2 探索性时空数据分析(ESTDA) 本文运用探索性时空数据分析(ESTDA)[35]描述市域单元旅游经济发展水平的时空结构、时空变迁和时空关系特征。相比于探索性数据分析(ESDA)，ESTDA可以有效避免以往测量中出现的时空割裂，时间维度分析不足的问题，实现时间和空间的共同测度。ESTDA方法主要包括LISA时间路径、LISA时空跃迁和时空网络3部分[36]。

1)LISA时间路径

通过记录Moran散点图中由旅游经济变量及其空间滞后量组成的LISA坐标，运用LISA时间路径测量坐标的稳定性水平，解释旅游经济在局部空间内的时空协同变化和动态性特征[37,38]，局域空间动态轨迹的几何特征主要包括相对长度和弯曲度两方面，其计算公式[39]为

(1)

(2)

式中：Di为相对长度；Fi为弯曲度；N为地级市数量；T为年度间隔；Li,t为第t年地级市i在Moran散点图中的位置坐标；d(Li,t,Li,t+1)为地级市i从第t年到t+1年的移动距离；d(Li,1,Li,T)为地级市i从首年1995年到末年2018年的移动距离。LISA时间路径长度用以体现区域局部空间结构的动态性特征[37]，Di值越高表明地级市i的旅游经济在散点图上移动的时间路径越长，Di值越低表明局部空间结构较为稳定；LISA时间路径弯曲度用以体现区域局部空间结构的波动性特征[26]，Fi值越高表明地级市i在散点图上的移动路径越弯曲，Fi值越低表明局部空间结构波动较小。

2)LISA时空跃迁

Rey等将Moran’s Ⅰ散点图中各空间单元在特定时间间隔内的移动距离等属性嵌入传统马尔可夫链中，提出转移概率矩阵和时空跃迁理论[35]。本文运用时空跃迁方法测度各地级市旅游经济的空间关联类型的动态变迁过程，根据各区域自身与邻域单元之间的旅游经济发展水平转移状态将时空跃迁划分为4种类型[40]：Ⅰ型：自身和邻域均稳定(HHt→HHt+1，HLt→HLt+1，LLt→LLt+1和LHt→LHt+1)；Ⅱ型：自身跃迁，邻域稳定(HHt→LHt+1，LHt→HHt+1，HLt→LLt+1和LLt→HLt+1)；Ⅲ型：自身稳定，邻域跃迁(HHt→HLt+1，LHt→LLt+1，HLt→HHt+1和LLt→LHt+1)；Ⅳ型：自身和邻域均跃迁(HHt→LLt+1，LLt→HHt+1，LHt→HLt+1和HLt→LHt+1)，若自身与邻域的跃迁方向一致，则为Ⅳ(1)型(HHt→LLt+1和LLt→HHt+1)，若自身与邻域的跃迁方向相反，则为Ⅳ(2)型(LHt→HLt+1和HLt→LHt+1)。各地级市旅游经济的Moran’s Ⅰ散点图空间稳定性、时空变迁、时空凝聚和相对移动率依据可能存在的跃迁数和各跃迁类型计算，可能存在的跃迁总数n=(2018-1995)×16=368，具体计算公式详见参考文献[41,42]。

3)时空交互可视化

相对于传统的ESDA，ESTDA可以通过图论来显示旅游经济发展的时空交互格局，进而揭示出传统时空格局耦合分析中不显著的时空关联特征[40]。地级市间的旅游经济时空交互的网络流通过计算临接地级市LISA时间移动轨迹的协方差相关系数得出[43]，并根据各地级市之间的连线进行可视化表达。关联强度大于0表明区域间为协同发展态势；关联强度小于0表明区域间为竞争态势[42]。

1.2.3 时空重排扫描统计分析 时空扫描统计量聚类方法是探测时空范围内聚集性是否显著增加的聚类方法，其为美国学者Kulldorff等[44]于2005年提出，主要应用于流行病学及社会经济学等领域，近年来开始在地理学领域中应用。文献中广泛使用的空间自相关分析方法由于没有纳入时间因素，不能判断地理空间上聚集区域随时间变化的趋势，而时空扫描分析同时考虑了时间和空间两方面，可以揭示地理空间上要素聚集区域随时间变化的规律。因此，本文探索性地将这一方法在旅游经济时空分布问题中加以应用，以探测旅游经济的聚集性及其精确的地理位置。

2 旅游经济的时空发展状况

2.1 旅游经济时间特征

自1995年以来，山东省旅游经济发展迅速(见图1)，其旅游总收入从1995年的170.45亿元增至2018年的10 461.3亿元。除2003年“非典”影响以外，每年均比往年有大幅增长，旅游经济发展持续攀升。山东省作为较早发展旅游业的省份，旅游经济发育日趋成熟，其中1999—2011年旅游经济收入增幅较大，增长率大于20%，2012年后增幅放缓。由历年地级市旅游总收入计算的变异系数可知：变异系数整体下降，在1995—2009年期间的波动下降，其后降幅归于平稳。表明研究初期山东省各地级市旅游经济呈现显著的空间差异性，其后逐步减弱，这是由于各地级市依托自身的旅游资源的优势，大力发展旅游业所致，同时各市不断提高对旅游业的重视程度，地区间旅游经济发展更趋均衡。

图1 1995—2018年山东省旅游经济发展状况Fig. 1 Development of tourism economy in Shandong province from 1995 to 2018

2.2 旅游经济空间特征

本文探究了山东省各地级市1995—2018年旅游经济时空分布状况，发现在各地区飞速发展的同时，各年份旅游经济发展水平的空间格局较为稳定，高值区和低值区的基本格局变化较小，因此本文选取24年各地区旅游总收入均值进行可视化(见图2)。由图2可知，山东省旅游经济发水平高值区为鲁东地区的青岛市、烟台市和鲁中地区的济南市，空间上形成“双核心”的格局。青岛市作为山东省旅游经济发展的龙头，其旅游经济总收入为位居第二的济南市的1～2倍(见图1)，近10年来与济南市差距逐渐拉开，在省内形成逐步凸显的极化格局。此外与青岛市毗邻的烟台市旅游经济发展水平仅次于青岛市和济南市，青岛市和烟台市旅游经济总收入占全省旅游总收入的28%以上，二者成为省内旅游经济的一大核心。在莱芜市并入济南市之前，济南市旅游经济发展水平与烟台市基本持平，并入莱芜后济南市成为仅次于青岛市的省内旅游经济发展的另一核心。旅游经济发展水平第二梯队为潍坊市、泰安市、临沂市、威海市、济宁市和淄博市，在空间上连接成“轴”。泰安市、济宁市等传统旅游城市虽不及两大核心，但也保持快速发展。同时，临沂市、枣庄市、淄博市等新兴旅游城市近些年来增长速度也较快，其依托当地独特的自然及人文景观大力发展旅游业，打造5A景区，提升景区规范化，不断吸引了大量游客。同时德州市、滨州市、东营市、日照市、聊城市、枣庄市和菏泽市，因其经济发展水平、旅游资源禀赋、交通区位条件和区域文化等方面的原因，旅游经济发展较缓慢。“两核一轴”格局引领，周边发展较弱，共同塑造出山东省旅游经济空间发展格局。

图2 1995—2018年山东省各地级市旅游总收入均值Fig. 2 Average value of total tourism income of cities in Shandong province from 1995 to 2018

2.3 旅游经济空间格局演变的标准差椭圆分析

为了宏观地了解研究时段山东省旅游经济空间格局特征，本文采用山东省旅游经济发展水平重心轨迹和标准差椭圆进行分析。选取研究期内的6个特征时点绘制山东省旅游经济空间分布格局演化趋势，计算结果如图3和表1所示。

图3 山东省旅游经济空间分布格局演化趋势Fig. 3 Evolution trend of spatial distribution pattern of tourism economy in Shandong province

表1 山东省旅游经济发展空间分布格局的标准差椭圆参数Tab. 1 Standard deviation ellipse parameter of spatial distribution pattern of tourism economic development in Shandong province

由结果可知，研究时段内旅游经济发展重心均在潍坊市境内，随时间的推移，由东北向西南方向移动，且移动的角度和距离逐渐缩小。总体上，旅游经济发展重心逐年向山东省几何重心靠拢。说明西部地区旅游经济发展水平增长速度高于东部地区，而在此期间东部地区也并非止步不前，因此2010年后重心移动速率变慢。山东省旅游经济重心位于几何重心的东北方向，究其原因，主要是东部沿海地区，特别是青岛市和烟台市，拥有优越的自然环境条件与丰富的海洋旅游资源，经济发展水平明显优于西部地区，对游客有更强的吸引力。

研究期内的标准差椭圆均呈现出长轴远大于短轴，椭圆整体东西延伸成“梭形”趋势。一方面，与山东省行政区划东西向的空间形态有关；另一方面，也与山东省内旅游经济“两核一轴”的空间布局有关。此外，同旅游经济发展重心一样，标准差椭圆随时间推移由东北向西南方向移动，且移动幅度减小，椭圆逐步从“青—烟核”向“济南核”移动，山东省旅游大市青岛市一直位于其内部。研究期椭圆长轴缩短，短轴增大，椭圆面积逐渐扩大，椭圆扁率逐渐减小。这表明，近些年山东省旅游经济区域差异逐步减小，这一差异的缩小不但存在于东部与西部之间，也存在于南部和北部之间。在同一时期内西部地区稍高的增长率致使标准差椭圆逐渐西移。尤其是2000年以来，各地区对旅游的重视程度加强，西部地区的旅游业相对于以往落后的状况有明显改观，因而在发展速度上表现为相对差距在缩小。

3 旅游经济的时空交互特征

3.1 LISA时间路径几何特征分析

通过记录1995—2018年山东省16地市旅游经济发展水平Moran散点图的坐标，计算各市域单元LISA时间路径的长度和弯曲度，运用自然断裂点法将山东省旅游经济发展水平的长度和弯曲度分别分为4个等级，可视化结果如图4所示。

图4 LISA时间路径几何特征空间分布Fig. 4 Spatial distribution of geometric characteristics of Lisa time path

研究期山东省市域旅游经济发展水平LISA时间路径表明：相对长度小于1的地级市共9个，占全部地级市的56.25%，表明山东省旅游经济发展水平的局部空间结构具有一定的稳定性，其中相对长度值最高的为青岛市(1.62)，其次为潍坊市(1.46)和烟台市(1.44)，最低的地级市为枣庄市(0.55)，路径长度极差小，地区空间结构动态性差别小。从整体来看，LISA时间路径大致表现出由东部沿海向西部内陆递减，由中部向周围递减的趋势，相对长度与旅游经济发展水平的空间格局具有较强的相似度，尤其是低值的分布区与旅游经济低水平地区高度吻合。这表明1995—2018年鲁东和鲁中地区的旅游经济空间演化更具有动态性，而鲁北和鲁西空间格局变化相对较小，相对于旅游经济较发达的地区，旅游经济较弱的地区空间结构具有更强的稳定性。这是由于研究期内该地区旅游经济一直处于相对较低的水平，构成相对稳定的局部空间结构。鲁东和鲁中地区长期有效的区域间协作使旅游经济增速快，局部结构不稳定。

弯曲度小于均值的地级市占总体的93.75%，其中弯曲度最高的为烟台市(41.14)，其值远超其他市域，表明烟台市及其邻域地级市在旅游经济增长的过程中具有较大的波动性。弯曲度最低的为临沂市(2.56)，极差较大，不同地区在空间依赖上的波动性差别巨大。从总体分布来看，低弯曲度地区分布广泛，表明这些地级市对其临近地区的空间依赖方向上具有较小的波动性和较为稳定的空间变迁过程，旅游经济相对稳定；高弯曲度地级市有烟台市、济宁市等，这些地区与其邻域间有明显的动态变迁和相互作用。

3.2 LISA时空跃迁分析

虽然LISA时间路径分析可以有效地探究区域旅游经济发展的局部空间结构的动态性和波动性特征，却无法具体反映空间关联类型中的转移特征。因此，本文进一步采用时空跃迁方法，进一步刻画市域旅游经济发展水平Moran散点图在不同局部类型间的演化过程，构建时空跃迁和转移概率矩阵(表2)，并计算其空间稳定性、时空变迁、时空凝聚和相对移动率。

表2 局部 Moran’s I转移概率矩阵Tab. 2 Local Moran’s I transition probability matrix

1995—2018年山东省旅游经济Ⅰ型转移概率高达94.29%，相对移动率为0.061 1，这反映出山东省旅游经济分布的路径依赖或锁定效应极强，局部区域结构稳定。研究期内从未发生时空跃迁的城市有10个(济南市、东营市、日照市、青岛市、烟台市、枣庄市、聊城市、菏泽市、德州市和滨州市)，占总数的62.5%，该市域单元多为旅游经济发展水平极高或者极低的地级市，其存在较强的转移惰性，市域单元在Moran散点图中难以改变自身的相对位置，局部区域结构极为稳定。研究期出现时空跃迁的地级市仅有6个(济宁市、潍坊市、泰安市、威海市、淄博市和临沂市)。这反映出山东省旅游经济空间凝聚趋势非常强，具有高度的凝固性和较低的流动性，这些旅游经济未发生跃迁的地级市，其稳定性是限制山东省旅游经济发展水平整体跃迁的重要地市。研究期内Ⅳ型跃迁最少，仅为2次，转移概率仅为0.54%，因此Ⅱ型和Ⅲ型的时空跃迁地级市为驱动山东省旅游经济时空跃迁的关键地级市，其时空变迁为5.16%。

根据分析可知，山东省旅游经济发展水平的局部空间结构极为稳定，市域单元存在极强的转移惰性，仅有部分城市在某些年份存在较大的转移概率。山东省旅游经济局部空间结构受到自身旅游经济水平和邻域单元旅游水平的共同影响，因此提升自身旅游经济水平并促进同周边区域间的协同发展是今后山东省旅游发展的主题。

3.3 时空网络分析

本文通过绘制旅游经济时空网络(图5)来揭示临接地级市的时间关联强度大小。由结果可知，山东省旅游经济时间关联强度以弱正向关联和弱负向关联为主，邻域关联共29对，其中弱正向关联占比48.28%，弱负向关联占比44.83%，强负向关联占比6.89%，研究期内无强正向关联。区域间以弱协同发展关系和弱竞争发展关系为主，含有少部分强竞争发展关系，无强协同发展关系。滨州市和淄博市、菏泽市和济宁市之间形成强负向关联，表明地市之间存在极强的竞争发展关系，区域旅游经济发展具有不协调特征。鲁中、鲁南和鲁东地区内旅游经济时间关联强度以弱正向关联为主，呈现较弱的正向协同的空间动态性，这些地区大多旅游经济发展水平较高，特别是在2011年，山东半岛蓝色经济区正式上升为国家战略，区域旅游产业也迎来了新的发展机遇。

图5 山东省旅游经济的时空网络Fig. 5 Spatio-temporal network of tourism economy in Shandong province

3.4 时空聚类分析

根据山东省地级市空间分布特征，选用回顾性时空重排扫描统计分析。考虑到数据特征及数据运算效果，本文将1995—2018年山东省各地市旅游总收入扩大10倍，应用SaTScan 9.5软件进行运算。研究需要不同地区的地理坐标数据、时间数据和旅游总收入数据。本文将最大时间周期设为研究时段的50%，最大聚类空间大小设置为50%，以1年为单位，蒙特卡罗模拟重复次数为999，显著性检验水平P<0.001，研究结果借助ArcGIS 10.2软件进行可视化表达(见图6)。

图6 1995—2018年山东省旅游经济时空扫描结果Fig. 6 Spatio-temporal scanning results of tourism economy in Shandong province from 1995 to 2018

研究期内旅游经济并非随机分布，而是呈现出2个明显的时空聚类：聚类1以威海市为中心，范围包括威海市、烟台市和青岛市，聚集时间在1996—2007年；聚类2以临沂市为中心，范围包括临沂市、枣庄市和日照市，以及济宁市、泰安市、潍坊市和淄博市的部分区域，聚集时间在2010—2018年。2个聚类P值均非常低，具有统计学意义，表明这2个聚类现象随机出现的概率极低。聚类所含地级市均在“两核一轴”范围以内，二者高度契合。两大聚类辐射能力较强，范围覆盖山东省面积的一半以上，聚类区旅游经济发展水平良好，多为山东省旅游业发展的先行地市，旅游业发展程度较高，地区旅游特色和优势明显。

4 结论与讨论

4.1 结论

本文以市级层面作为研究尺度，选取旅游总收入作为衡量旅游经济发展水平的指标，利用标准差椭圆、ESTDA和时空扫描统计量分析等方法，从时空交互视角探究1995—2018年山东省旅游经济的局部时空动态特征，结果表明：

(1)研究期内山东省旅游经济发展水平持续提升，在空间上形成“两核一轴”的布局形态，其中一核为青岛市和烟台市，另一核为济南市；随着研究时间的推移，旅游经济发展重心和标准差椭圆均从东北向西南方向移动，东西地区旅游经济差异逐渐缩小。因此，在未来发展中还应继续缩小地区差异，并提高旅游经济质量，实现区域高质量发展。

(2)山东省旅游经济发展水平的局部空间结构具有一定的稳定性，地区空间结构动态性差别小，鲁东和鲁中地区的旅游经济空间演化更具有动态性，旅游经济较弱的地区空间结构具有更强的稳定性；不同地区在空间依赖上的波动性差别巨大，波动性较小的地级市广泛分布。

(3)山东省旅游经济发展水平的局部空间结构整体稳定，市域单元存在极强的转移惰性，相对位置变动较困难，仅有部分城市在某些年份存在较大的转移概率。各地级市应进一步提高当地旅游经济发展的积极性，寻求自身发展优势。在旅游经济发展过程中，区域间以弱协同发展关系和弱竞争发展关系为主，鲁中、鲁南和鲁东地区内主要是弱正向关联，在未来发展过程中应注重区域间的协同发展。

(4)研究期内旅游经济时空上呈现出2个明显的时空聚类，覆盖范围广泛，且各地区旅游特征明显。

4.2 讨论

2018年山东省委、省政府印发《大力推进全域旅游高质量发展实施方案》，表明在今后，旅游业越发成为省内战略性支柱产业。虽然在研究中发现，山东省旅游经济发展水平持续提升的同时地区之间差异缩小，但整体来看，地区差异仍不容乐观。自1995年以来，省内旅游经济高值区稳定于“两核一轴”地带，如何打破“两核一轴”格局，实现旅游经济高质量发展；如何发挥核心地级市旅游经济对周边的极核辐射作用，以轴线串联起各地级市来实现区域间协同发展等问题，将是今后山东省旅游经济发展面临的新挑战。基于上文结论及分析，笔者对山东省旅游经济发展提出如下建议：①各地级市应合理规划旅游产业规模和结构，各旅游部门加强协同联动，因地制宜，发挥自身旅游资源优势，杜绝旅游资源千篇一律现象；②提升旅游资源转换效率，提高单位旅游资源投入获得的经济和生态效益，实现地区旅游经济高质量发展；③各地级市应提高旅游经济增长质量、旅游产品质量和旅游环境质量，坚持“绿水青山就是金山银山”的生态文明建设思想，以“两山”理论为指导，实现旅游资源的永续利用和区域可持续发展；④优化旅游资源配置，增加旅游资源科技含量，实现创新驱动旅游经济高质量发展。

此外，本研究仍有诸多不足，由于研究时段较长，所获取数据非常有限，研究中还缺少旅游经济增长和旅游经济局域空间格局的稳定与动态性影响因素的探讨，因此在今后的研究中还应选取相应的影响因素，进一步探究影响旅游经济发展的驱动机制。