薛宝琪,范红艳
(南阳师范学院 地理科学与旅游学院,河南 南阳 473061)
受资源禀赋、社会经济、基础设施、区位交通等 因素影响,区域旅游经济发展具有时空异质性是一种常态[1-3]。适度差距有助于促进区域旅游经济发展,但局部投资过热和发展差距过大会制约旅游服务质量及产业素质提升[4]。因此,研究区域旅游经济时空异质性及其演化规律,对于认识区域旅游经济发展差距、促进区域旅游高质量协调发展具有重要的理论意义和现实价值。
区域旅游经济时空异质性一直是学界研究的热点问题之一[5]。国外研究起步较早、视角广泛、内容丰富且方法多样[3-7],研究较为成熟而全面[4]。与国外相比,国内研究虽然起步晚,但成果也比较丰富。从 现 有 成 果 看,既 有 全 国[8,9]、区 域[5,10-13]、省域[2,3,14]尺度的 研究,也 有 城 市[7,15]和 景 区[16]尺 度 的研究;既有旅游经济发展差异及成因[5-7,11-14]、旅游经济发展质量差异及形成机制[10,17,18]等的研究,也有旅游经济竞争力空间分异[19,20]、旅游经济效率空间分异及成因[21]等的研究;既有运用单一指标[1-4,14]的 研 究,也 有 构 建 综 合 指 标[8-10,18]的 研 究;既有 应 用 传 统 统 计 方 法(标 准 差[14,17]、变 异 系数[6,7,17]、基尼系数[9-11,14]、泰尔指数[7,16]等)的研究,也 有 应 用 空 间 分 析 方 法[4,5,22]和 社 会 网 络 分 析 方法[21,23]的研究。
上述已有研究成果为本文提供了重要参考,但是仍存在以下不足:一是从流域尺度开展的研究较少,尤其是针对黄河流域旅游经济时空异质性问题的研究更少,并且很少见对时空异质性演变趋势进行研究。2019 年以前学者们对黄河旅游的关注较少,仅 有 部 分 学 者 对 黄 河 旅 游 进 行 了 研 究[24-26]。2019年,在黄河流域生态保护和高质量发展上升为重大国家战略,明确了黄河流域作为我国重要生态屏障和经济地带的重要地位后,黄河流域引起了更多国内学者关注,有关黄河旅游研究的成果也逐渐增多,主要集中在旅游与资源环境耦合关系[27]、旅游地意象 结 构[28]、乡 村 旅 游[29]、生 态 旅 游[30]、旅 游生态 效 率[31]、旅 游 业 碳 排 放[22]、传 统 村 落 旅 游[32]、高级别景区空间格局[33]、旅游流网络结构[34]等方面,仅薛明月等对黄河流域旅游经济时空格局进行了探讨,但没有分析其异质性演变趋势[23]。二是大多采用传统统计方法(如变异系数、基尼系数)或空间分析方法(如ESDA,莫兰指数)探讨区域旅游经济时空异质性特征,缺乏综合运用传统统计方法和分形理论中的R?S分析法对区域旅游经济时空异质性演变规律的研究。基于上述研究成果,本文以黄河流域9 省区(青、川、陇、宁、蒙、陕、晋、豫、鲁)为研究对象,综合运用传统统计方法和分形理论中的R?S分析法,对2006—2021 年黄河流域旅游经济时空异质性特征及演变趋势进行了分析研究,以期为黄河流域各省区结合自身发展情况,因地制宜制定旅游经济发展政策提供参考。
度量区域经济差异的指标很多,本文选用标准差、基尼系数分别度量黄河流域旅游经济绝对差异和相对差异,选用碎化指数、地理集中指数来刻画黄河流域旅游经济集聚与分散程度,选用泰尔指数对黄河流域旅游经济总体差异进行分解。
标准差:标准差反映一组数据与其平均值的偏离程度,能简单直观精确反映特定时期黄河流域各省区旅游经济绝对差异程度[14]。计算公式为:
基尼系数:衡量区域收入差距的常用指标。该指标满足匿名性、收入齐次性、总复制公理、强洛伦兹一致性和Pigou- Dalton 转移支付准则,具有实质性经济含义[35]。可客观反映黄河流域各省区旅游经济相对差异程度[14]。计算公式为:
式中:I 为碎化指数;xi为i 省区旅游总收入;n为省区数。I 取值范围为1—n,当xi=1 时,I 值最小,旅游经济空间分布高度集聚,旅游经济空间差异达到最大;当所有xi都相等时,I 值最大,旅游经济空间分布绝对均匀,旅游经济空间绝对无差异。
地理集中指数:用来衡量研究对象在一定时空上的集中程度,用其来衡量旅游收入在黄河流域的空间分布状态。计算公式为:
式中:G 为地理集中指数;n 为省区数;xi为第i 个省区旅游总收入;X 为黄河流域各省区旅游收入总和。G 值介于0—100,G 值越大,旅游经济空间分布越集中;G 值越小,分布越分散。
泰尔指数:泰尔指数是衡量地区间收入不平等度程度的一个重要指标,本文使用旅游总收入为比重加权计算泰尔指数T。计算公式为:
式中:n 为省区数;Yi为i 省区旅游收入;Y 为各省区旅游收入总和;Pi为i 省区接待国内外游客人数;P 为各省区接待国内外游客人数总和。T 值越大,说明各省区旅游经济差异程度越大;反之,则差异程度越小。
泰尔指数最大优点是可以将区域总体差异分解为区内差异和区间差异,从而可以进一步评估区内差异与区间差异对区域总体差距的贡献[37]。这里以黄河流域9 省区为基本空间单元,对泰尔指数做一阶分解:将黄河流域各省区旅游经济总体差异分解为上中下游间差异(区间差异)和上中下游内差异(区内差异)。泰尔指数分解公式为:
式中:Tbr为上中下游间差异;Twr为上中下游内差异;j 为区域个数;Yij为j 区域i 省区旅游总收入;Pij为j 区域i 省区接待国内外游客人数。
R?S分析法:R?S 分析即重标级差分析法,由赫斯特最早提出,是一种用来分析时间序列分形特征和长期记忆过程的非线性预测方法[38]。该方法对研究数据的选择比较简单,没有严格的前提假定,借助建立时间序列指数函数求Hurst 指数。Hurst 指数可以有效判断时间序列所具有的变化规律,并预测其未来发展趋势。计算Hurst 指数的基本过程为:设时间序列,{ζ(t)},t =1,2,…,n,对于任意正整数t≥1 有:
式中:c 为常数;H 为Hurst 指数。对公式(11)两边取对数,在使用ln(τ)和ln(T(τ)?S(τ))所作的散点图上,用最小二乘法得到散点图的拟合直线,直线斜率即为H 指数值。
H 取值介于0—1。0.5 <H <1 时,表明时间序列各变量之间具有持久性正相关特征,即过去的一个增量(减量)意味着未来的一个增量(减量),并且H 越接近1,时间序列变化的持久性越强;H =0.5时,表明时间序列过去与未来无相关性,序列变化过程是完全随机的;0 <H <0.5 时,表明时间序列各变量之间具有反持久性负相关特征,即过去的一个增量(减量)意味着未来的一个减量(增量)[39],并且H越接近0,表明序列变化过程所具有反持久性则越强。D =2- H 为时间序列的分维值,根据D 大小可判断时间序列分式布朗运动的不规则或混沌程度。即H 指数确定了时间序列分式布朗运动趋势,同时D 用来刻画分式布朗运动的复杂性和不规则性[40]。D 值越大,表明运动越复杂、越不规则;反之,则运动越简单、越有规律。
以黄河流域青、川、陇、宁、蒙、陕、晋、豫、鲁9 省(自治区)为研究对象,以旅游总收入为衡量指标。黄河流域各省区历年旅游总收入通过入境旅游创汇和国内旅游收入加总获得,计算时运用中国人民银行公布的当年期末人民币对美元的平均汇率乘以同期入境旅游创汇(单位为美元),将入境旅游创汇收入换算成人民币。其中黄河流域各省区入境旅游创汇收入和历年人民币对美元汇率数据源自于相关年份《中国统计年鉴》,黄河流域各省区国内旅游收入数据主要源自于各省区相关年份《统计年鉴》,个别年份旅游收入数据源自各省区国民经济与社会发展统计公报。
此外,本文在测算泰尔指数时用到游客接待人数数据,各省区历年游客接待总人数由接待国内游客人数和入境过夜游客人数加总获得,其中接待国内游客人数数据主要源自各省区历年《统计年鉴》,缺失数据以各省区国民经济与社会发展统计公报数据补充;入境游客人数数据源自历年《中国统计年鉴》,部分数据以各省区国民经济与社会发展统计公报数据补充。参考《黄河年鉴》中提出的“自内蒙古托克托县河口镇至河南荥阳市桃花峪为黄河中游,自桃花峪以下至入海口为黄河下游”的划分标准[41],并考虑行政区划完整性,将青、川、陇、宁4 省划为黄河上游,将蒙、陕、晋3 省区划为黄河中游,将豫、鲁2 省区划为黄河下游。
依据公式(1)、(2)计算出2006—2021 年黄河流域各省区旅游总收入标准差和基尼系数(图1)。黄河流域旅游经济绝对差异前期逐年拉大,后期波动明显。2019 年以前黄河流域各省区旅游总收入标准差总体呈加速上升趋势,2019 年后受新冠疫情影响各省区旅游总收入标准差震荡下行趋势明显。2006—2019 年旅游总收入标准差由434.40 亿元上升至4 080.75 亿元,2019 年是2006 年的9.39 倍。受新冠疫情影响,2020 年这一指标下降至2 298.21亿元,仅为2019 年的56.32%,2021 年又攀升至2 824.48亿元。2006—2013 年各省区旅游总收入从高到低排序为鲁、豫、川、晋、陕、蒙、陇、青、宁;2014—2015 年四川超过河南跃居第二位;2016—2020 年四川又超过山东跃居第一位;2021 年四川跌至第二,山东位居第一,陕西超过山西位居第四,甘肃超过内蒙古位居第六。从绝对量看,2006 年旅游总收入排在首位的山东比排在最后的宁夏多1 197.41亿元,2015 年这一数字扩大至6 363.01 亿元,是2006年的5.31 倍;2016 年排在首位的四川比排在末位的宁夏多7 508.45 亿元,2019 年这一数字扩大至11 254.27 亿元,是2006 年的9.40 倍;2020 年这一数字跌至6 974.23 亿元,2021 年又升至7 991.95亿元。综上可知,黄河流域各省区旅游经济发展水平参差不齐,2019 年以前各省区旅游收入绝对差异不断拉大,2019 年以后受新冠疫情影响各省区旅游收入绝对差异波动下行明显。
图1 2006—2021 年黄河流域旅游经济差异演变过程Figure 1 Evolution of differences of tourism economy in the Yellow River Basin,2006-2021
黄河流域旅游经济相对差异前期逐年缩小,后期有扩大趋势。2019 年前黄河流域旅游经济相对差异呈下行逐年缩小趋势,2019 年后受新冠疫情影响呈上行扩大趋势。2006—2019 年基尼系数总体呈下行递减变化,从2006 年的0.8005 降至2019 年的0.7425,降低了7.25%;2019—2021 年受新冠疫情影响基尼系数急转上升,从2019 年的0.7425 上升至2021 年的0.7771,上升了4.65%。2019 年前黄河流域旅游经济相对差异逐年缩小,主要得益于“西部大开发战略”和“中部崛起战略”的推进,西部大开发战略和中部崛起战略的实施改善了中、西部省区的环境、交通等基础设施条件,使经济基础相对落后的中、西部省区旅游业得以加快发展,缩小了与东部省区的差距;肇始于2020 年的新冠疫情对各省区旅游业影响程度不同,各省区旅游业损失有较大差异(与2019年相比,山东下降了45. 7%、河南下降了49.9%、四川下降了38.1%、陕西下降了61.6%、山西下降了63.6%、甘肃下降了43.9%、内蒙古下降了48.3%、青海下降了48.4%、宁夏下降了41.5%),导致黄河流域旅游经济相对差异拉大。
依据公式(3)、(4)计算出2006—2021 年黄河流域各省区旅游总收入碎化指数和地理集中指数(图2)。黄河流域旅游经济空间分布前期趋于分散,后期趋于集中。2019 年以前黄河流域各省区旅游总收入地理集中指数整体呈下降趋势,2019 年以后该指数则呈上升趋势。这表明2019 年以前黄河流域旅游经济空间分布整体趋于向分散趋势发展,而2019 年以后则又转而向集中趋势演变。地理集中指数2019 年最低,为39.91,说明在整个研究时段内,黄河流域旅游经济集聚程度一直很高,旅游收入集中于鲁、豫、川、晋4 省区,四省区旅游收入之和占整个黄河流域旅游收入总和比重均超过84%。此外,从碎化指数演变趋势(图2)看,2019 年以前黄河流域各省区旅游总收入碎化指数整体呈上升趋势,2019年后该指数则突然下降,表明2019 年以前黄河流域旅游经济空间分布由集中向分散演变,2019 年后则由分散转向集中演变,这可能与新冠疫情对各省区旅游业的影响有关,疫情改变了旅游经济空间分布演变的正常轨迹。2006—2021 年黄河流域各省区旅游总收入碎化指数均值为2.6832,仅占碎化指数总值(9)的29.8%,碎化指数值总体较低,旅游经济空间分布较为集中。
图2 2006—2021 年黄河流域旅游经济空间集聚演变Figure 2 Evolution of spatial agglomeration of tourism economy in the Yellow River Basin,2006-2021
依据旅游总收入数据制作黄河流域旅游经济分位地图(图3),将各省区划分为高值区、中值区、低值区3 种类型,不难发现黄河流域旅游经济“东高—西低、南高—北低”的格局基本稳定,除2021 年受新冠疫情影响空间格局略有变化外,2020 年以前空间集聚格局没有任何变化,东西、南北差异非常稳定。综上分析,黄河流域旅游经济空间分布前期由集中趋于分散,后期受新冠疫情影响由分散又转向集中,“东高—西低、南高—北低”分布格局基本稳定,空间集聚程度一直很高,东西和南北差异都十分稳定。
图3 2006—2021 年黄河流域旅游经济空间格局演变Figure 3 Evolution of spatial pattern of tourism economy in the Yellow River Basin,2006-2021
根据泰尔指数可分解特性,将黄河流域旅游经济总体差异分解为上中下游间差异(区间差异)和上中下游内差异(区内差异)两部分,并依据公式(5)、(6)计算出2006—2021 年黄河流域各省区旅游总收入泰尔指数及其分解值(图4、表1)。
由图4、表1 可知,2006—2021 年反映黄河流域上中下游间差异的泰尔指数均值为0.0356;同期,反映上中下游内差异的泰尔指数均值为0.0313,上中下游间差异指数均值是上中下游内差异指数均值的1.14 倍。由此可见,上中下游间差异明显大于上中下游内差异。从变化趋势看,上中下游间差异与上中下游内差异变化趋势基本一致,2006—2018 年总体呈上升趋势,2018—2019 年呈下降趋势,2019—2021 年则又转而上升。此外,上中下游内差异又可以进一步分解为上游内差异、中游内差异和下游内差异三部分,中游内差异(0.0244)远大于上游内差异(0.0061)和下游内差异(0.0008),这说明上中下游内差异主要来源于中游内差异。上游省区均处于西部,除四川外其余省区旅游业均欠发达,表现为旅游经济低水平趋同;下游省区旅游业相对发达,表现为旅游经济高水平趋同;中游省区地跨中西部,旅游发达与欠发达省区并存,表现为旅游经济差异较大。
图4 2006—2021 年黄河流域上中下游间?内差异泰尔指数分解Figure 4 Decomposition of their index of inter?intra difference in the upper,middle and lower reaches of the Yellow River Basin,2006-2021
由表1 可知,2006—2021 年上中下游间差异对总体差异平均贡献率为55.16%,而上中下游内差异对总体差异平均贡献率为44.84%,可见上中下游间差异对总体差异贡献大于上中下游内差异贡献。
表1 黄河流域上中下游间?内旅游经济差异对总差异贡献Table 1 The contribution of inter?intra difference to the total tourism economic difference in the upper,middle and lower reaches of the Yellow River Basin
从变动趋势看,2006—2021 年上中下游间差异贡献率总体呈下降趋势,而上中下游内差异贡献率总体则呈上升趋势,16 年间上中下游间差异贡献率下降15.36 个百分点,而上中下游内差异贡献率则上升15.36 个百分点。从上中下游内差异看,中游内差异对上中下游内差异贡献最大,年平均贡献率为37.04%,而上游内和下游内差异贡献率则很低,年平均贡献率仅为7.17%和0.64%,说明上中下游内差异主要源于中游内差异,上游内差异和下游内差异对上中下游内差异贡献均很小,因此对整个流域旅游经济总差异贡献也很小。
利用以上所计算的2006—2021 年基尼系数,依据公式(7)—(11)计算黄河流域旅游经济基尼系数的Hurst指数,并用D =2-H 计算其时间序列的分维值(表2)。
表2 R?S分析结果(Hurst指数及分维值)Table 2 The results of R?S analysis(Hurst index and fractal dimension value)
由表2 可知,从总体上看,黄河流域旅游经济基尼系数的H 值为0.943,大于0.5,表明在原有要素、政策、环境等条件既定情况下黄河流域旅游经济差距在未来16 年,即2022—2037 年内总体演化趋势与2006—2021 年历史时段变化趋势相一致,随着各省区尤其是旅游欠发达省区旅游总收入增加,各省区旅游经济差异呈逐年缩小趋势,并且这种趋势具有较强的持久性(H 指数逐渐接近于1)。分阶段看,2022—2027 年基尼系数的H 值均小于0.5,表明各省区旅游经济差距将与2006—2011 年呈相反趋势发展,即流域内旅游经济差距将会拉大。因为新冠肺炎疫情难以在短期内消除,对旅游业影响有可能在未来5—6 年内长期存在,各省区疫情防控难免会影响旅游业开工率,从而拉大各省区旅游经济差距。另外,2022—2027 年基尼系数的D 值均大于1.5,也说明该阶段受新冠疫情影响流域内旅游经济差异指标演变缺乏规律性,差异演变趋势不规则,复杂多变,具有较强的反持久性。2028—2037 年基尼系数H 值均大于0.5,表明各省区旅游经济差距将与2012—2021 年趋同,流域内旅游经济差距将逐年缩小,因为人类终将会战胜新冠疫情,疫情过后各省区旅游业将进入正常发展轨道,省区之间相互追赶,将会缩小各省区差距。另外,2028—2037 年基尼系数的D 值均小于1.5,表明流域内旅游经济差异指标演变表现出明显的规律性,差异演变趋势比较规则,且具有较强的持久性,随着时间序列增大,这种规律性愈发趋于稳定。
同时,对黄河流域各省区旅游总收入双对数坐标系(ln(time),ln(R?S))进行拟合回归得到R?S 分析图5,R2值为0.9533,表明回归拟合效果较好,具有较高的预测精度。
图5 黄河流域旅游总收入基尼系数R?S分析Figure 5 The Gini coefficient R?S analysis of total tourism income in the Yellow River Basin
本研究运用标准差、基尼系数、碎化指数、地理集中指数、泰尔指数等分析方法,探究了2006—2021年黄河流域旅游经济的时空异质性特征,并用R?S分析法探讨了黄河流域旅游经济的时空异质性演变趋势。主要结论如下:①从时间维度看,黄河流域各省区旅游经济绝对差异在2019 年以前逐年拉大且变动规律比较稳定,2019 年以后绝对差异有所缩小但变动不稳定;黄河流域各省区旅游经济相对差异在2019 年以前逐年缩小且变动规律稳定,2019 年以后相对差异有所扩大但变动不稳定。②从空间维度看,黄河流域各省区旅游经济空间分布在2019 年以前由集中趋向分散,2019 年后又由分散转向集中,空间集聚度一直很高,“东高—西低、南高—北低”分布格局基本稳定,东西和南北差异都十分稳定。上中下游间(区间)差异明显大于上中下游内(区内)差异,且二者变动趋势一致;上中下游内差异主要源于中游内差异;上中下游间(区间)差异对总体差异贡献大于上中下游内(区内)差异的贡献,但上中下游间(区间)差异贡献率总体呈下降趋势,而上中下游内(区内)差异贡献率总体则呈上升趋势。③从时空演变维度看,在原有要素、政策、环境等既定条件下黄河流域各省区旅游经济差距在2022—2037 年总体演化趋势将与2006—2021 年历史时段变化趋势相一致,各省区旅游经济差异总体呈逐年缩小趋势,且具有较强的持久性。分阶段看,新冠肺炎疫情影响难以在短期内消除,2022—2027 年黄河流域各省区旅游经济差距将与2006—2011 年呈相反趋势发展,即流域内旅游经济差距将会拉大,并且这种差异演化复杂多变,极不规则,具有较强的反持久性;人类终将会战胜新冠肺炎疫情,疫情过后旅游业将进入正常发展轨道,2028—2037 年黄河流域各省区旅游经济差距将与2012—2021 年趋同,差距将会逐年缩小,且差异演变趋势比较规则,具有较强的持久性。
基于黄河流域9 省区旅游总收入数据的处理分析结果,本研究探究了黄河流域旅游经济发展的时空差异及其未来演变趋势。受数据可得性及时效性等因素制约,本研究只选取了2006—2021 年的旅游总收入数据,且仅重点分析了黄河流域旅游经济的时空差异及其演变趋势,在后续研究中,研究时段可以扩展至更长尺度,可采用综合指标数据,并对旅游经济的时空异质性的影响因素及形成机制等进行更加系统深入地探究。
基于上述研究结论,应当采取措施缩小流域内省区间旅游经济发展差距,促进全流域旅游经济高质量协调发展。具体建议如下:
各省区应当立足本省区旅游业发展实际,补短板,彰优势。旅游经济时空异质性是多因素共同作用的结果,黄河流域各省区在经济基础、资源禀赋、交通可达性、服务接待设施等方面存在较大差距,这也正是各省区旅游经济存在差距的原因所在。甘肃、青海、宁夏、内蒙古等旅游业欠发达省区应当通过优化产业结构和资源配置,提高社会经济发展水平,加强交通、通讯等基础设施和住宿、餐饮、娱乐等服务接待设施建设,深入挖掘黄河源头文化和蒙、回、藏等少数民族文化资源特色,通过省区间互动合作,形成各自特色,避免重复开发和盲目竞争,缩小与旅游业发达省区的差距;同时,充分发挥山东、四川、河南等旅游业发达省区的极化和辐射作用,以带动西部欠发达省区旅游业发展。
各省区应当做好当前的疫情防控,为旅游业争取更大发展空间。新冠疫情打破了全国各地旅游业发展的正常节奏,黄河流域9 省区也不例外,受新冠疫情影响旅游业被拖出正常发展轨道,各省区旅游业发展充满变数。黄河流域各省区应当将精准科学的疫情防控要求贯彻到旅游业各环节、各领域,坚持“动态清零”总方针,适时开放旅游业,引导旅游市场主体主动适应疫情防控常态下的市场需求变化,积极有效扩大旅游消费,支持各类旅游市场主体克服困难、改善经营状况,尽最大可能减少疫情对旅游业的冲击和影响,为各省区旅游业健康可持续发展留足空间。
加强国家层面顶层设计,推动全流域旅游经济协调发展。加大对旅游业欠发达省区的资金扶持力度,改善旅游业欠发达省区的基础设施和产业环境,充分发挥旅游业在这些省区的减贫功能,为最终打赢脱贫攻坚战做出旅游业应有的贡献;同时,给予旅游业较为发达省区政策支持,鼓励这些省区旅游业进一步发展壮大,强化其对邻近欠发达省区的辐射和带动作用;在保护好流域生态环境前提下,推动流域内省区间旅游合作,发挥各省区文化与旅游资源优势,以沿线中心城市为核心,通过“分块整合,整体联动”构建大黄河旅游走廊,辐射带动全流域旅游经济协调发展。
深挖黄河文化内涵,塑造“大黄河之旅”品牌形象。以黄河为主线,深入挖掘流域内优秀传统文化,共同打造黄河文化旅游精品项目和精品文化旅游线路,推出一批黄河文化旅游示范项目,突出以黄河文化为主题的旅游宣传推广,塑造“大黄河之旅”品牌形象,促进各省区尤其是旅游业欠发达省区旅游业加快发展,缩小省区间旅游经济发展差距,实现全流域旅游经济高质量和协调发展。