地缘经济视角下的旅游业：一种改进的竞争-合作关系的评价方法

汪 舟

（乐山师范学院 旅游与地理科学学院，四川 乐山 614000）

地缘经济概念自美国学者Edward N.Luttwak[1]于1990年提出后，在扩散过程中，各国都相继形成了具有本国特色的学派。如美国学者斯卡拉皮诺提出的“自然经济区”(Natural Economicterritories)，俄罗斯学者把地缘经济模型核心归结为民族经济体系[2]。相比而言，国内对地缘经济的研究更注重“合作”部分。孔强、刘继生[3]研究了东北亚地区区域经济合作前景，陈才[4]研究了图们江地区的地缘经济及发展策略，邓春玉[5]论述了城市群际空间经济联系与地缘经济关系。同时，通过空间组织理论，将其运用到省际地缘经济研究上，如：邴綨纶、毛艳华[6]研究了港澳台与广东省地缘经济关系匹配，刘守威,张玉玲[7]研究了新疆省际经济联系，张亚明,李新华,唐朝生[8]对京津冀区域地缘经济关系进行了测度。

地缘经济研究的通常是城市或区域的综合产业。与其他行业不同，旅游行业的产品只能在当地即刻生产和消费，与其他城市及其他产业联动较少。因而城市之间在旅游资源禀赋、产业结构、贸易方式、技术转移上没有明显的依赖性，很难用传统的地缘经济理论来进行分析。因此，目前将地缘经济理论运用于旅游方面的研究成果并不多。但仍有高大帅等[9]从地缘经济角度提出云南跨境旅游发展新思路；和明庆忠,周玉林[10]基于地缘视角提出的边境跨境旅游的合作建议。

一个城市或区域在发展旅游业时，除了自身资源优势外，也会受到相邻城市或区域的影响。游客在目的地选择上的唯一性往往导致城市之间不可避免在客源地市场上进行激烈竞争。而区域内部的城市之间为了提高整体竞争力，实现共赢，通常又会采取抱团发展的合作策略。地缘经济研究的竞争合作要素在旅游业中依然存在。因此，从地缘经济角度出发，通过合适的数学模型，对区域内部成员之间在旅游经济上的竞合关系进行剖析十分必要。

一、温志宏的距离分析方法在旅游市场的不适用性

目前，在地缘经济研究中采用的引力模型、中心-边缘理论、首位度分析等方法在旅游研究中也已经得到广泛应用。但这类分析更多是研究城市间的空间联系，并不能直接体现城市间的竞争关系。目前，被广泛采用来直接计算城市间竞争-互补关系的是温志宏提出的，以地区总投资额、地区职工工资总额、地区农业产值和工业产值为指标，通过欧式距离计算竞争-合作关系的方法［11］。其公式如下：

对于旅游行业来说，该方法主要有两个不适用的地方：

一是公式的切入点。经济学认为竞争是由于经济结构、资源结构等的相似引起的；如果存在差异性则可以互通有无，互补性就越强。上述公式是以多元统计分析距离作为相似性的度量。距离越小相似性越大，竞争越激烈；距离越大差异性越大，互补性越强。但是在旅游业中，城市之间的竞争更多是源自旅游吸引物和旅游经济发展能力的相似，而后者更为重要。一个旅游经济发达的地方和一个旅游经济欠发达的地方，即使资源相似，距离相近，两者也很难形成有力竞争，因为前者很难感受到来自后者的竞争压力。

二是指标值的选择。上文的公式选择了总投资额反映资金的流动、工资总额反映人员的流动、农业总产值和工业总产值反映资源的流动。但这四项指标在旅游统计年鉴中很难找到对应的条目，并且旅游业依赖的旅游资源是当地固定的自然、人文资源，不具有流动性，因此，无法直接套用上述公式进行计算。

基于上述两点不适用性，很少有学者将其运用到旅游研究中。但是，用多元统计的分析方法仍有其可借鉴之处。本文也是运用多元统计中的欧式距离分析方法，通过新的评价体系，克服上述两点不足，客观反映旅游业内的竞争合作关系。

二、改进的竞争-合作关系评价方法

（一）具体步骤

本文的核心观念是旅游竞争是地区间因为资源相似、利用资源的能力相似而引起的竞争关系。由于旅游资源不具有共享性，竞争的对立面不再是互补而是合作。地区最终所受到的竞争压力可以通过旅游竞争指数进行量化。

资源相似包括旅游资源和人力资源。由于一个景点往往包含多个不同类型的旅游资源，所以无法确切计算地区之间在某一类型旅游资源上数量的差异。但可以用A 级景区数量代为反映旅游资源的相似情况。因为在景区等级评定时对景区旅游资源分类特征都进行了归类。地区之间A 级景区数量越接近，拥有相同旅游资源的概率就越高。

人力资源则可以通过当地城镇就业人员的平均工资与整个地区城镇就业平均工资比来反映，因为劳动力价格既反映了地方对人才的吸引力，也反映了对人才的争夺程度。而旅游业涉及了其他诸多行业，所以没有具体的行业参考工资水平，而从事农业的劳动力虽然也和乡村旅游业有关，但因为其流动性低，没有被纳入参考范围。

利用资源能力的评价标准是旅游效率，即投入-产出的比值。它反映了利用旅游资源的能力，其取值范围为(0,1]。数值越大则效率越高，通常资金、劳动力等会从效率低的地方流入效率高的地方。它是本文计算的核心。

综上，本文提出改进后的竞争-合作关系评价方法的计算步骤是：

①计算旅游效率。

②利用旅游效率计算旅游竞争指数，将压力数值化。

③用A 级景区数量、城镇就业人员平均工资、旅游效率一起构建立体空间，通过计算欧式距离判断相似性。在三维空间中，欧式距离的计算公式为：

其中，X 代表标准化后的各省市A 级景区数量，Y 代表标准化后的各省市城镇就业人员平均工资，Z 代表标准化后的各省市旅游效率。

④确定目标省市，计算其与其他省市的距离值。

⑤根据距离值，确定目标省市与其他省市的竞争-合作关系。

按照温志宏的计算方法，在这一步骤中，还要根据与目标省市的实际距离赋予权重。距离值和权重的乘积才是最终的关系值。但旅游行业上，能影响竞争大小的，不是两个省份之间的距离，而是两个省份离客源地的距离。因此本文没有再给各省按照距离远近赋权重值，上表所得距离值就是最终的竞争-合作关系值，归类如表1 所示：

表1 竞争-合作类型分类

（二）变量选取

旅游效率的评价结果依赖于所选取的指标。使用DEA 方法测量绩效结果的正确性很大程度上依赖测评过程中所使用的投入和产出指标[12]。一般而言，大多数旅游效率文献都选择旅游收入或旅游接待人次作为旅游服务的产出变量[13]。但接待人次有国内游客和国外游客、旅游收入有国内旅游收入和入境旅游收入之分。受各种原因所限，国内一些地区开展国际旅游程度相对较低。因此，为了更客观地评价各地的旅游效率，本文只选取了国内游客人次和国内旅游收入作为产出变量。

在投入变量方面，学者对指标的选择各不相同。马晓龙、保继刚选取了第三产业从业人数、城市固定资产投资、城市实际利用外资、城市旅游资源吸引力作为投入，星级饭店旅游收入作为产出[14]。屈有明等选取旅游从业人数（人）、星级饭店数量（家）、旅行社数量（家）和A级景区数量作为投入变量，选取旅游总收入（万元）和旅游总人次（人）作为产出变量[15]。马震则是把星级酒店数量、景点品质作为投入、把旅游收入作为产出[16]。

本文从出行和接待考虑，将星际酒店个数、旅行社数量、旅游行业从业人数和公路里程作为投入变量考虑。

综上，本文在计算旅游效率时选择的4 个投入指标是：星际酒店个数、旅行社数量、旅游行业从业人数和公路里程。2 个产出指标为：国内游客接待人次和国内旅游收入。

（三）计算方法

1.旅游效率

Charnes 等人在1978 年首先提出了DEA 分析方法，也是DEA 最基础的模型[17]。它是通过现有数据构建一个生产前沿面，以此来评价相同决策单元（DMU）间的相对有效性，并通过最终的技术效率值对决策单元的优劣进行排序。

它假设有n 个决策单元，对每个决策单元来说，投入了m 种资源收获s 种产出。对于第j个单元，记其第种投入为，第r 种产出为。传统DEA 计算的最优权重计算并不唯一，交叉效率的计算思路是将所有决策单元偏好的权重的均值作为公共均值，在此基础上计算各个决策单元的效率。公式如下：

其中为决策单元d 的效率，也就是步骤①的旅游效率。

2.旅游竞争指数

Sexton 等人在固定规模报酬CCR 模型的基础上提出了决策单元交叉效率（cross-efficiency）的评价方法[18]。即不仅对决策单元自评，也要对其他决策单元进行“他评”。

在公式（2）的基础上，假设各决策单元继续博弈。如果将其他决策单元视为合作对象，会在将自身效率最大化的同时，也将其他决策单元交叉效率最大化，即给自己打高分的同时也给合作伙伴打高分。而如果把其他决策单元视为竞争对手，将自己效率最大化时会将其他决策单元交叉效率最小化，即给自己打高分，给对手压低分数。因此，通过公式（3）展示的Liang 的方法[19]，可以在不降低决策单元d 的效率的前提下，其他决策单元在努力自身效率值最大化的同时给决策单元d 进行评分。将每个决策单元对于其他决策单元的评价分值汇总，可以得到一个N*N 的评价值矩阵。

旅游竞争指数正是在N*N 的矩阵的基础上，以地区d 的旅游效率自评值为基准，为等于或高于该地自评值的评价值的平均数,N1为打分等于或高于其自身评分的地区数量；为低于该地自评值的评价值的平均数，N2为打分低于其评价值的地区数量。分母部分为除地区d 以外的地区数量，所以是N-1。具体公式如（4）所示，其中Fd 表示地区d 的旅游竞争指数。若偏差值为负，则其处在以竞争为主的环境中，并且值越小，显示其面临的低评价越多，竞争压力越大；若偏差值为正，则说明其余城市对目标城市的评价更多是等于或高于它自身的评价，目标城市处在一个宽松、偏向合作的环境中。偏差的正值越大则合作的正向性越大。

三、案例应用

（一）全国旅游竞争指数

本部分以案例的方式演示如何运用改进后的竞争-合作关系评价方法，对以全国31 个省市自治区（不含港澳台）的竞争-合作关系进行分析，以及该评价方法对理论和实践有哪些贡献。

首先按照上文指标选择的方法，从中国旅游统计年鉴2018（统计年份为2017）①和各省市年鉴中找到相关指标并提取数据，然后按照公式（2）和公式（3）、进行步骤①和②分别计算出各自的旅游效率和旅游竞争指数，结果如下表所示(表2)。将旅游竞争指数和旅游效率用折线图(图1)表示可以看到，二者明显呈现反向增长的趋势。旅游竞争压力越大，往往旅游效率也越高。旅游效率最高的地区也是竞争压力最大的几个省份。二者的spearman 相关系数达到了-0.929，具有很强的负相关性。这说明竞争在一定程度上对提升地区旅游效率起到了正向作用。在竞争的压力下，各地政府为了吸引更多游客，发展地方旅游经济，需要不断优化旅游资源搭配、提高旅游资源开发水平，从而也提高了当地的旅游效率。

表2 2017 年各省旅游效率和旅游竞争指数

图1 旅游竞争指数与旅游效率关系

再将31个省市按照传统的七大区域划分（表3），可以发现全国七个行政区域中，4个旅游竞争指数为正，3个旅游竞争指数为负，显示大环境还是相对宽松，全国范围内的竞争并不激烈。

表3 各区域旅游效率和竞争压力情况

其中，东北、华中、华南和西北地区旅游竞争指数均值为正，显示处于相对合作的宽松环境中。西北地区正值最大，表明竞争压力最小。这可能与西北地区的独特的旅游资源有关。西北五个省份的旅游资源都具有鲜明的当地色彩，与其他省份重合度低。并且每个省份都有相对突出的旅游吸引物，如新疆的天山风光，甘肃的莫高窟，宁夏的沙坡头，陕西的兵马俑，黄河瀑布，以及青海的茶卡盐湖等。凭借这些独特的旅游资源，虽然西北地区受交通条件、经济水平限制，旅游效率整体不高，但在全国旅游市场的竞争中压力最小。

华北、华东地区旅游竞争指数均值为负，显示处在比较激烈的竞争环境中，各省份竞争压力都较大。华北华东地区包含的省份多，且都是交通发达，人口众多的地方，人员往来密切，并且旅游景点众多。例如，2017 年全国A 级景区最多的四个省份都在华东地区，这使得各个地方都有参与旅游竞争、争取外省游客的资本。但除了北京、上海、江浙地区，其他省份之间的旅游资源特色差异性并不大，开发资源的能力也接近，使得彼此之间竞争相对激烈，让各省感受到的压力也比较大。

西南地区的旅游竞争指数不仅是负值，而且是全国旅游竞争最激烈的地区。其中主要原因是因为川渝云贵之间的竞争极为激烈。西南地区除了西藏外，四川、重庆、云南、贵州旅游竞争指数全部为负。只有一个旅游竞争指数为正的省份，这是其他地区没有的现象。因此，本文选择以西南地区的四川、重庆、云南、贵州四省市为例，进行步骤③④⑤，通过进一步解析它们与其他省市自治州的竞争-合作关系值，找出竞争压力的来源。

（二）西南四省市竞争-合作关系详析

通过步骤③④，以各省市A 级景区数量、城镇就业人员平均工资、旅游效率一起构建立体空间，计算出西南四省市与其他各省市的关系值如表4所示：

表4 各省之间竞争-合作关系值

按照步骤⑤的分类，可以归纳出四川、重庆、云南、贵州与其余省市之间的竞争-合作关系（表5）。为便于分析，表5 只列举了强合作型、弱合作型、强竞争型、弱竞争型四类。

从表5 可看出,四川旅游竞争压力最大，主要是因为竞争对手数量太多。四川一共有11 个弱竞争对手和3 个强竞争对手，加起来共14 个，意味着四川和全国接近一半的省市都存在竞争关系。重庆和贵州旅游竞争压力大致相当且互为强竞争对手。但这里值得注意的是，重庆比贵州多一个弱合作型伙伴浙江，少一个弱竞争型对手天津，所感受的压力原本应当小于贵州，但最终却二者相当。这是因为对于重庆来说，距离值在[-0.5,0.5]区间内的省份，虽然无法被归为竞争对手或合作伙伴，但由于大部分是负值，压力虽小，但累计起来也抵消了重庆多一个弱合作伙伴，少一个弱竞争对手的优势。云南强合作型伙伴和强竞争型对手数量一致，弱竞争型对手比弱合作型伙伴多2 个，导致其感受到一点竞争压力。

表5 西南四省市的竞争-合作关系组

西南四省市的合作型伙伴都很相似。川渝云贵与北京、上海、山东、西藏，以及西北的青海宁夏新疆都是合作关系。这主要是因为北京、上海都是云贵川渝的主要客源地，每年为川渝云贵输送大量游客。同时，川渝云贵地处西南地区，受地理、交通条件所限，发展旅游经济的综合能力不如北京、上海，对它们构不成威胁，因而形成不了竞争关系。同时，四省市都是入藏的主要通道和必经之地。与山东和西北三省是合作关系可能是因为它们的旅游吸引物和西南四省市差异性明显，

竞争方面，每个省市的强竞争对手都不相同，显示在竞争上的处境各不相同。但是总体上也可以看到，西南省市的主要竞争对手，不管强弱，主要在华北和华中地区以及云贵川渝内部。另外，东北地区的黑龙江是云贵川渝的弱合作型伙伴，但吉林则是重庆和云南贵州的强竞争对手。这主要是因为吉林的旅游效率非常高，填补了它在A级景区数量上的不足，对西南四省市形成了比较大的压力。

从内部看，西南四省市内部竞争氛围明显，云南、贵州、重庆彼此都是强竞争对手，四川和另外三省市也是弱竞争型对手。合作方面更是一组具有合作关系的伙伴都没有。这主要是因为川渝云贵都拥有丰富的旅游资源，同时也是国内的热门旅游目的地，并且地形、交通条件、经济水平接近，旅游资源的开发难度也相当，导致彼此间竞争激烈。

通过以上分析，从地缘关系角度看，川渝云贵今后要想进一步发展旅游经济，首先要继续保持和北京、上海的合作关系，稳住这两个主要客源地。同时加强与西北省份如青海、宁夏的合作，可以增设旅游线路，增加两地旅游企业之间的合作。另外也应当注意改善与华北、华中省份的竞争关系。尤其华中地区，作为国内人员物资往来的交通要道，如果能加强与其的联系，使其从弱竞争型朝弱合作型转变，则能进一步扩宽外部游客进入西南地区的通道，从另一个方面促进西南地区旅游发展。

对于西南地区内部的竞争，则需要通过发掘特色资源来缓解。西南四省市存在竞争关系主要是因为它们在现有旅游资源和开发能力上的相似性所导致。而这种客观条件决定了这种竞争关系不仅激烈而且短时间内也很难改变。因此想要通过合作干预、扭转这种局面并不是最佳选择。最好的方式是各自发掘内部新的特色资源，进行差异化发展。

四、结论

本文通过提出改进的竞争-合作关系评价方法和旅游竞争指数概念，从地缘角度探讨了地区之间的旅游竞争并提出了新的思路。通过案例实证，在理论和实践方面得出了以下主要结论：

第一，竞争可以促进旅游效率提高。在目前的竞争程度下，竞争越激烈的地方旅游效率越高。竞争对旅游效率有正向的促进作用。虽然地缘关系通常认为合作能促进发展，地区之间倾向于合作为主，但通过全国31 个省市的数据证明，激烈的竞争不仅不会产生内耗，反而还可以促使各地不断优化资源组合和开发方式，从而把旅游效率维持在一个较高的水平。

第二，分布在[-0.5，0.5]的距离值，虽然会因数值较小不能被归为竞争或合作关系，但累计起来仍然是一股不小的力量。因此，从地缘角度上看，除了竞争对手和合作伙伴，也不能放弃一些“相对中立”的对象。从重庆的例子中可以看出，这部分的力量累计起来可以抵消合作伙伴的力量，对竞争压力产生不可忽视的影响。

第三，选择合作者时应当回避有强竞争关系的对象。当明确了地区的竞争-关系性质后，在制定区域性的合作政策时就可以更有针对性，实现精准抱团。比如对川渝云贵来说，最好的合作对象是西北地区有合作关系的省份，而不是存在竞争关系的广西、广东地区。即使在有竞争关系的情况下，互为弱竞争关系的重庆和四川抱团发展，也比互为强竞争关系的重庆、贵州抱团更有可实现性。

第四，制定区域性合作方案时不仅要看地理位置，也应当考虑内部成员之间的竞争关系。从地理位置上看，川渝云贵同处西南地区，且地理毗邻，应该具备区域合作基础，共同发展旅游产业。但事实上四个省市之间存在明显的竞争关系，彼此之间存在利益冲突，因此很难在一个框架内让各方利益都得到满足。在这种情况下，如果制定区域性的合作方案可能很难得到预期效果。

注释：

①选取《中国旅游统计年鉴2018》是因为2018 年国家旅游局和文化部合并后，《中国旅游统计年鉴》改为《中国文化和旅游统计年鉴》系列，其中只有第五部分涉及旅游业，数据相对缺乏。