贵州省交通通达度与旅游经济联系强度耦合水平及其影响因素

刘 康，王 坤

(1.安康学院旅游与资源环境学院，中国 安康 725000；2.贵州大学旅游与文化产业学院，中国 贵阳 550025)

2017年，交通运输部、国家旅游局、国家铁路局、中国民用航空局、中国铁路总公司和国家开发银行6部门联合发布《关于促进交通运输与旅游融合发展的若干意见》(交规划发[2017] 24号)，文件指出旅游业是国民经济重要的战略性支柱产业，交通运输是旅游业发展的基础支撑和先决条件。交通与旅游经济两者关系密切，已有研究表明旅游经济系统与交通系统两个子系统间存在耦合协调发展的动态特征[1]，因而对两者耦合作用强度的测评以及耦合水平影响因素的探究已成为学术界关注的重要问题。

交通与旅游经济的关联问题是国内外旅游交通研究的热点，学术界取得了大量的研究成果。国外学者普遍认为交通是旅游系统的重要组成部分，也是旅游业发展的关键所在[2，3]。基于此，Davood Mirzaee以伊朗为案例地，采用描述性分析方法探究了交通产业对旅游发展的影响[4]；Masson等通过案例分析指出南欧高铁线路的开通运行加剧了巴塞罗那周围旅游活动的集聚现象[5]。此外，交通模式下的旅游发展历史[6]、交通对区域旅游空间结构的影响[7-9]，交通基础与旅游流模型构建[10，11]、旅游交通流量和旅游者出行方式的选择[12]以及交通对旅游需求影响[13]等方面也得到了大量关注。国内关于旅游交通的研究主要集中于交通流与旅游流的空间关联与耦合路径[14]、交通基础设施对旅游经济发展的影响[15]、交通基础设施与旅游经济增长的交互影响[16]以及旅游经济与交通的耦合协调发展[17]等方面。此外，学者们以武陵片区[18]、汉江生态经济带[19]、长江中游城市群[20]、粤港澳大湾区[21]等典型区域为案例地，对交通通达度与旅游经济的耦合协调发展关系做了全面探究。研究方法主要以空间计量[15]、PVAR模型[16]以及耦合协调度评价模型[17-21]等定量方法为主，研究单元以省域、市域居多，案例地主要集中于经济发达或旅游资源丰富的中东部地区。

现有交通通达度的测度较多采用地理距离，忽略时间距离；旅游经济联系的测度多采用Theil系数[22，23]、Dagun基尼系数及其分解[24，25]、SBM模型[26]以及非线性Granger因果检验等经济学方法，但这些方法只能刻画旅游经济“量”的影响程度，尽管学者将引力模型与社会网络[27]引入相关研究用以弥补这一缺憾，但传统的旅游经济合作引力模型在一定程度上并不能完全反映区域间的合作联系[23，24]。此外从县域尺度整体上测度旅游经济联系强度与交通通达度的研究并不多见，尤其是针对行政区划大部分处于集中连片特困地区，如贵州省的交通通达度与旅游经济联系强度耦合水平及其影响因素的研究更是鲜有涉及。

本文以西部偏远特困地区以及多民族地区贵州省为例，以88个县域单元作为研究尺度，在引入时间距离的基础上，用交通通达指数替代传统的地理距离来反映区域间的时间距离，继而实现对传统引力模型的适当修正，并对研究区的旅游经济联系强度展开测度，同时借助空间计量模型，探测影响耦合水平地域分异的影响因素。期冀探究结果能为促进区域交通与旅游经济协调发展提供有用信息，同时为西部偏远特困地区以及多民族地区的旅游可持续发展提供决策参考。

1 研究区域及方法

1.1 研究区域概况

图1 案例地交通路网图 Fig. 1 Traffic network map of the case site

贵州省位于我国西南腹地、云贵高原东部，全省共有民族成分56个，民族风情浓厚，少数民族文化积淀深厚。境内地形多样、地貌起伏，山地、丘陵占比超过92.5%，山区特性明显。研究区域包括贵州省88个县(区)，常住人口3 856.21万人(第七次人口普查) ；贵州省2016—2020年国民经济和社会发展统计公报相关数据显示“十三五”期间(2016年～2020年)，该省交通通车里程与旅游经济均取得了长足发展。高速公路通车里程由5 434公里增长至7 607 km，年均增长率7.99%；高速铁路通车里程由838.4 km增长至1 527 km，年均增长率达16.58%。交通基础设施飞速发展的同时，旅游经济也迎来了黄金时刻——2016至2019年，贵州接待省外旅游人次和旅游总收入年均增长均保持在30%以上。因此将贵州省作为案例地主要围绕两个问题展开探讨：一是不同区域的交通通达度与旅游经济联系强度呈现怎样的特征？二是不同区域的交通通达度与旅游经济联系强度之间的耦合水平如何？哪些因素会引致耦合水平呈现区域性差异？

1.2 研究方法

1.2.1 交通通达度与旅游经济联系强度模型 旅游经济联系强度模型是在重力模型的基础上发展而来[27]，测度公式为：

(1)

式(1)中，Rij表示区域i、区域j的旅游经济联系强度，Ti和Tj表示区域i和j的旅游收入，Ii和Ij表示区域i和j的旅游人次，GDij表示区域i和j的地理距离。

传统的旅游经济合作引力模型一定程度上并不能完全反映区域间的合作联系[28-29]，借鉴相关研究[27，28]，本文将引入交通通达指数来反映区域间时间距离，用以替代传统的地理距离，以期更加客观、真实地反映各区域间的旅游经济联系。

(2)

式(2)中，Dij表示区域i与区域j的交通通达指数；若Dij越小，则表明交通通达性越好。Tij为区域间最短交通时间，∑Ti/n表示区域i与贵州省内其他区域最短交通时间平均值，∑Tj/n表示区域j与贵州省内其他区域最短交通时间平均值。在实际的测算过程中，根据贵州省县城行政中心间高铁、火车时刻表与长途汽车时刻表，将区域间最短交通距离作为原始数据。若两区域间没有直达列车，则以高德地图最短交通距离作为原始数据，在此基础上将空间距离属性转化为时间距离属性，最终得到贵州省各县域的时间距离矩阵。

根据上述相关理论，对旅游经济联系强度模型进行修正，用更贴切实际的时间距离属性代替空间距离属性，从而得到修正的旅游经济联系强度模型。

(3)

(4)

式(3)中，Kij主要反映计算结果的相对关系，其取值对整个研究结果的可比性并不构成影响，为使最终结果更加适合观测与对比，取值1[30]。式(4)中，Ri表示区域i的旅游经济联系总量[30]，若Ri数值越大，则表明区域i与其他区域的旅游经济联系强度越高。

1.2.2 耦合水平评价模型 耦合是指两个或多个系统之间通过各种相互作用而彼此影响以至协同的现象[31]，在社会学领域中，学者们通常将两种社会现象通过某种条件有机结合起来发挥作用的客观事物称之为耦合，耦合度主要反映系统或要素之间的相互作用和影响程度[32]。已有研究表明交通通达度与旅游经济发展之间客观上存在交互耦合现象[17-21]。一方面，交通基础设施与交通通达度的改善为旅游经济活动的顺利开展提供了基础和保障，交通系统的升级换代是旅游经济发展的驱动力，也是旅游经济活动发展重要的基本组成部分[33]。交通网络发展带来的“时空收敛”效应是推动区域旅游发展和旅游空间结构塑造的显著力量[34]。另一方面，作为关联带动性较强的服务性行业，旅游业是推动交通系统升级换代的的一种重要动力，即旅游经济的发展会推动区域交通的发展，旅游发展对交通系统的演化具有反馈作用，并通过旅游空间结构的演化反馈给交通系统[33]。耦合度计算公式为：

(5)

式(5)中，C为耦合度，Di代表区域i的交通通达度，Ri代表区域i的旅游经济联系强度。耦合度C值可判别系统之间耦合作用强度及时序区间，若C值越大，则表明系统之间越接近良性共振耦合，复合系统趋向新的有序方向发展[35]。根据相关研究[35，36]，将耦合度划分为4种类型：0≤C≤0.3，表明交通通达度与旅游经济联系强度之间为低水平耦合阶段；0.3

1.2.3 空间计量模型 根据Anselin的空间滞后模型和空间误差模型[37]，并结合贵州交通与旅游发展实际，对自变量、因变量进行求对数处理，最终考虑空间效应的滞后模型为：

lnCi=α+γ1lnTRAi+γ2lnRESi+γ3lnSTRi+γ4lnKi+γ5lnOPENi+γ6lnLi+ρωlnCi+εi，

同时，考虑空间效应的误差模型为：

lnCi=α+γ1lnTRAi+γ2lnRESi+γ3lnSTRi+γ4lnKi+γ5lnOPENi+γ6lnLi+μ，

μ=λWεi+ξ。

(6)

式(6)中：γi为回归参数；Ci为区域i交通通达度与旅游经济联系强度的耦合度；TRAi表征交通运载能力；RESi表征旅游资源禀赋；STRi为产业结构；Ki表征固定资产投资；OPENi表征市场开放程度；Li表征人力资本；εi干扰项，衡量其它未观测到的因素对耦合水平的影响；ρ为空间滞后回归系数；W为邻近标准空间权重矩阵；λ为空间自相关系数，ξ为服从经典假设的随机误差项。

1.3 数据来源与处理

本文所需数据主要包括矢量数据与社会经济数据。矢量数据中交通路网图与88县区的行政边界数据来源于国家测绘地理信息局标准地图服务网站下载的审图号为GS(2019)1719号的标准地图。社会经济数据中各地区旅游收入、旅游人次来自贵州省文化与旅游厅监测处，其他数据来自2016年贵州省市区的统计年鉴、统计公报；借助高德地图、百度地图等开放平台对时间距离展开测度；鉴于贵州省旅游经济发展的特征以及数据的可获取程度，此次研究采用2016年的截面数据展开分析。采用极差标准化法[38]对交通通达度与旅游经济联系强度进行归一化处理，取值范围[0,1]。

2 测度结果与分析

2.1 交通通达度测度结果与分析

2.1.1 交通通达度测度结果 根据公式(2)计算贵州省88县(区)的交通通达度，并对结果进行归一化处理，得到最终结果(表1)。分县区来看，交通通达度排名前3位的区域是依次是万山区、关岭布依族苗族自治县与贵定县，排名后3位的的区域是依次是绥阳县、瓮安县与麻江县；不同县区由于高铁、高速、国道与省道等交通运输方式在基础设施投资力度、升级换代与维护政策等方面存在的区域差异，使得交通通达度呈现出较为明显的非均衡特征。总体来看，全省交通通达度集中于0.343至0.623，进一步统计发现有54县(区)的交通通达度集中于0.4～0.6，占总数的61.36%；交通通达度的平均值为0.526，有45个县(区)的交通通达度高于平均值，占比超过50%；数据表明贵州省县域交通通达度整体处于较高水平。

表1 交通通达度测度结果Table 1 Traffic accessibility measurement results

2.1.2 交通通达度空间格局 在交通通达度测度结果的基础上，借助ArcGIS中核密度分析工具，采用自然间断点分级法，核密度值类别选择“5类”，从空间视角对贵州省各县域交通通达度的空间分布进行可视化表达(图2a)。

总体来看：贵州省县域交通通达度空间分布密度呈现分散的点状格局，即表现为无规律的随机分布状态。进一步将核密度分布与贵州省最新的高速公路网进行耦合，耦合结果清晰显示县域交通通达度的密度分布具有明显的沿高速公路分布特征，这一特征表明贵州省境内的高速公路网对县域交通通畅程度具有重要的影响，在承担物质流、人口流、信息流汇集这一载体功能的基础上，减少了旅游体验中的时间成本，继而在提升区域旅游通达性中扮演着极为重要的角色。

为了进一步厘清交通通达度的区域差异及差异程度，借助ArcGIS 10.2空间分析模块对交通通达度展开Kriging插值分析，并对最终结果进行可视化表达(图2b)。Kriging拟合图显示贵州省县域交通通达度空间格局的区域差异较为明显：高值区域集中于贵州省西南部、黔东南州、铜仁市东南角一带，表明上述区域的交通通达度较高。低值区域集中于贵州省北部，红色圣地遵义市的交通通达度不高。为了进一步发挥红色旅游资源对区域旅游经济的带动作用，必须进一步强化遵义市在贵州省交通路网的参与度与活跃度，提升区域旅游通达性，进一步将该区域的旅游资源优势转化为旅游经济优势。

图2 交通通达度空间格局Fig. 2 Spatial pattern of traffic accessibility index

2.2 旅游经济联系强度测度结果

根据式(4)计算得到贵州省88县(区)的旅游经济联系强度(表2)。分县区来看，旅游经济联系强度区域差异与首位度明显。具体而言，旅游经济联系强度排名前3位的区域依次是乌当区、白云区与云岩区，乌当区首位度明显；排名后3位的的区域依次是麻江县、三穗县与岑巩县。究其原因，乌当区、白云区与云岩区位于贵阳市中心区域，是物质流、人口流、信息流的汇聚地，旅游集散功能较为完善，旅游资源的开发也相对成熟。此外，乌当区、白云区与云岩区境内基础设施与配套设施完善，特色饮食众多、住宿方便、交通便利，亦是文化遗产的集中地，人文旅游资源分布相对较多。因而，这些县区自然成为外省以及省内游客进入贵州省最主要的集散中心，这无疑会引致上述区域的旅游经济联系强度占据核心地位。而麻江县、三穗县与岑巩县无论是地理位置与旅游资源，亦或是基础设施与配套设施，在全省范围内均属于落后区域，因而上述区域与全省其他县区的旅游经济联系与合作强度处于边缘地位。总体来看，贵州省县域旅游经济联系强度的平均值为526.05，有15个县区的旅游经济联系强度高于平均值，占比为17.05%，有73个县区的旅游经济联系强度低于平均值；数据表明贵州省县域旅游经济联系强度整体处于较低水平。

表2 旅游经济联系强度测度结果Table 2 Measurement results of tourism economic connection strength

3 交通通达度与旅游经济联系强度耦合水平分析

3.1 耦合水平空间格局

运用耦合度评价模型测算2016年贵州省交通通达度与旅游经济联系强度的耦合水平，并借助ArcGIS聚类工具对测度结果进行可视化(图3)。从计算结果来看，区域交通通达度与旅游经济联系强度的耦合水平呈现非均衡的空间格局，耦合度值从0.001到0.999分布不等。耦合水平最高的为乌当区，最低的为麻江县，耦合度均值为0.384，数据表明贵州省交通与旅游经济复合系统整体上还处于拮抗阶段。

图3 交通通达度与旅游经济联系耦合水平空间格局Fig. 3 Spatial pattern of coupling level between traffic accessibility and tourism economic connectiony

从交通通达度与旅游经济联系强度耦合水平的空间分布上看，处于高水平耦合阶段的主要有乌当区、白云区、剑河县、平坝区、云岩区和碧江区6县(区)，处于该阶段的县区主要分布于贵阳市南部、安顺市北部、黔东南州中部与铜仁市东南角，这些区域交通与旅游经济之间已达到良性共振耦合。处于磨合阶段的区域包括六枝特区、晴隆县、雷山县、西秀区、玉屏侗族自治县、榕江县、兴仁县、万山特区、关岭布依族苗族自治县、贵定县、纳雍县、花溪区、镇宁布依族苗族自治县13县(区)。处于拮抗阶段的县区有34个，其余35个县区处于低水平耦合阶段。不难看出，处于低水平耦合阶段的区域主要集中在黔北(以遵义市为最)和黔西南角、黔东南角，上述区域自然和人文旅游资源较为丰富，但交通通达度相对较低，旅游资源优势并未完全转化成旅游经济优势，使得交通和旅游经济复合系统表现出向无序方向发展的空间格局。

3.2 耦合水平影响因素

3.2.1 影响因素选取 交通通达度与旅游经济联系强度耦合水平是系统内部多种因素共同驱动的结果，在重点参照相关成果的基础上，结合贵州省交通与旅游经济发展水平的现状，选取6个指标进行诊断。交通运载能力(TRA)对区域通达度与旅游经济发展至关重要，交通的发达程度影响着旅游景区的通达性，改变着居民出游的时间距离，用城市公路里程与土地面积的比重来表示[39，40]。旅游资源禀赋(RES)是旅游发展的基础与核心因素，其不仅会影响旅游经济的可持续发展，还会带动区域交通等基础设施的完善与升级，选取2A及以上景区(权重取2)、星级酒店(权重取2)和旅行社(权重取1)数量乘以各自权重的综合得分表示[40]。产业结构(STR)的转变，可以提升产业集聚与融合，在提升旅游服务质量的同时，还会实现交通、食宿、旅游等产业互补，用旅游业占服务业的比重进行表征[39，40]。固定资产投资(K)有利于完善旅游交通等基础设施与配套设施，用固定资产投资总额(万元)进行表征[41]。市场开放程度(OPEN)的提升有利于改善旅游业资本和交通技术水平，用招商引资实际到位资金与GDP的比值来表示[40]。人力资本(L)的数量与质量对旅游服务水平和交通基础设施建设、运营与维护的影响至关重要，用新增就业人口(人)进行表征[42]。将上述要素作为自变量，将耦合度作为因变量，建立空间计量模型并测度相关结果。

3.2.2 模型检验与识别 采用最大似然法(ML)对经典回归模型进行估计，表3的检验结果显示莫兰指数I为0.133 9，且在5%的水平上显著(P值小于0.05)，证明了模型的回归误差具有空间正相关性。因此，可以选择空间滞后模型和空间误差模型展开估计。在空间滞后模型和空间误差模型的选择上，LM-lag的P值小于0.05，说明LM-lag在5%的水平上显著；LM-error的P值小于0.1，说明LM-error在10%的水平上显著。与此同时，结合两个拉格朗日乘数检验及其稳健性的显著性水平，研究选用空间滞后模型展开分析。

表3 空间误差和滞后模型检验结果Table 3 Spatial error and lag model test results

3.2.3 估计结果分析 首先，影响因素的显著性。市场开放程度通过了1%水平下的显著性检验，交通运载能力、产业结构与旅游资源禀赋均通过了5%水平下的显著性检验。人力资本、固定资产投资未通过10%水平下的显著性检验。其次，影响因素的影响程度。产业结构影响系数为正且最大(0.674 4)，说明产业结构是交通与旅游经济耦合水平的首要正向影响因子，这意味着在不考虑其他因素作用的情况下，区域内旅游业占服务业的比重每增加1%，交通与旅游经济耦合水平则相应增加约0.674 4%。此外，市场开放程度、旅游资源禀赋与交通运载能力的影响系数均为正，三者也会对交通与旅游经济耦合水平产生一定的影响，在不考虑其他因素作用的情况下，市场开放程度、旅游资源禀赋与交通运载能力每增加1%，交通与旅游经济耦合水平则相应增加约0.005 4%，0.018 4%和0.001 4%。

表4 空间误差和滞后模型估计结果Table 4 Estimation results of spatial error and lag model

4 结论

在巩固脱贫攻坚成果与实现乡村振兴初期，探究交通通达度与旅游经济发展的关系，有助于了解交通与旅游经济发展现状，促进区域经济协调发展。贵州省作为我国西部偏远贫困山区旅游资源较为丰富的地区之一，如何实现区域旅游业的可持续发展，如何识别交通通达度与旅游经济联系强度耦合发展的影响因子，从而最大限度发挥旅游对经济、社会与生态的乘数效益，是区域旅游业在转型升级的关键时期必须回答的现实课题。

根据研究结果提出几点建议，以期为贵州旅游经济可持续发展提供参考。首先，优化产业结构，助力旅游经济发展。在巩固脱贫攻坚成果与实现乡村振兴初期，贵州省需要进一步充分发挥其生态、环境以及优质旅游资源的优势，用“大旅游”战略引领区域经济与民生发展，持续优化产业结构，使得旅游经济成为拉动区域经济的重要增长极。其次，扩大市场开放程度，优化旅游营商环境。必须重视外商投资、外部旅游管理智慧与经验在区域旅游经济发展中的作用，结合各地实际与现状，科学、系统、分层次提升市场开放程度，继而助力区域旅游经济可持续发展。再次，强化空间连接，提升旅游资源禀赋。加强贵州各区域之间的区域联动与资源整合，挖掘各自特色与潜力，合理规划景区发展方向，避免旅游景区同质低质化竞争。扩大高等级尤其是5A和4A旅游景区的比例，强化高等级旅游景区在游客接待中的先锋作用。最后，完善路网建设，提升交通运载能力。对于地处云贵高原、山区特性明显的贵州省而言，大力完善交通基础设施、提升客运能力、增强可进入性是促进区域经济尤其是旅游经济发展的关键一招。此外，各县域要树立全局观念，主动与周边县域做好交通规划，强化空间链接，让全省的交通形成一盘棋，继而为旅游者提供便捷、舒适的入黔通道。

目前关于交通通达度的测度多采用地理距离，忽略了时间距离；旅游经济发展水平的测度多采用Theil系数以及非线性Granger因果检验等经济学方法。本文所采用的县域交通通达度与旅游经济联系强度测度方法，考虑了区域旅游发展的多要素和多指标，将核密度分析与Kriging插值分析运用于交通通达度的可视化表达具有更好的空间刻画效应，基于修正的引力模型测度旅游经济联系强度具有较高的科学性。本研究初步测算了贵州省交通通达度与旅游经济联系强度的耦合水平，但构建具有普适性的评价指标体系、选取长时段多节点来研究旅游经济与交通通达度耦合协调发展十分必要，值得深入探究。