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中国城市旅游业发展地区差异与空间极化研究

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发表时间:2022-05-19 15:48作者:吴文智 赵磊来源:《旅游科学》

0 引言

城市既是经济增长的主要载体,也是旅游活动的基本场所。“旅游让城市生活更美好”,已成为创新城市形象,弘扬城市文化和打造城市品牌的切实体现。旅游业作为衔接城市自组织与他组织演化互动的代表性部门,主要功能指向活化城市元素、挖掘城市价值和繁荣城市经济。因此,关注城市旅游发展的运行规律和空间分布,将旅游经济活动研究领域延伸至城市层面,不仅可以深化城市旅游研究体系,而且能够为城市旅游业均衡发展策略的制定提供学术参考。理论上,旅游业供需关系受资源禀赋、基础设施、交通条件和市场范围等旅游业发展条件的影响,而这些条件有不同程度的城市异质性,必然会导致各城市的旅游经济活动呈现空间非均衡性变化。所以如何通过识别城市旅游空间特征,缩小城市旅游发展差异,是寻求并拓展城市之间协同发展路径的应然性学术思考。

国内研究者对不同空间尺度下旅游经济的非均衡性特征进行了刻画,并且对其形成的地理差异原因给予了理论阐述。但问题在于,现有文献主要采用传统基尼系数或绝对差异测算方法对旅游经济总体差异进行定量刻画,囿于以上方法的现实弊端,此类研究不仅无法有效识别地区差异的来源,还忽视了子群(样本)分布状况(异质性)及子群交叠现象,进而导致学术界对旅游业非均衡发展的理解仅停留在描述阶段,无法从根本上揭示旅游业发展非均衡性的真实形态。例如,少数文献尽管采用泰尔指数对特定区域的旅游经济时空差异进行整体测算与分解,但仅考虑了子群(样本)的形态差异,未关注子群的地理分布,在对旅游业发展差异的地理分解过程的认识上存在局限性。与上述文献不同,李强谊等采用能够反映子群分布的剩余项Dagum基尼系数对1995-2014年中国省级旅游产业专业化发展水平的地区差异进行定量分解,证实超变密度的贡献率(群间转移变异贡献率)在考察期内呈上升趋势,从而清晰地解释了作为可以表征地区间差异的子群交叠分布对总体差异下降趋势具有持续贡献,但剩余项Dagum基尼系数仅能表征样本偏离均值的离散程度,其所度量的空间非均衡程度只显示平均差异。极化与非均衡存在本质区别,反映的是异质性子群聚集而产生的对抗现象。极化是旅游经济要素动态集中在地理空间上的现实表达,并且呈现同一极化层地区差异趋同,不同极化层地区差异分异,是一种对旅游业发展水平地区差异的深刻认识和精确测度。在统计学含义上,极化强调所有成员围绕样本局部均值成聚类式分布,而普通非均衡抹杀了子群聚类运动,只关注所有成员偏离全局均值的离散情况。由此意味着,空间非均衡作为旅游业发展水平地区差异的典型形态,倘若其中伴随着潜在子群的极化(对抗)现象,将严重考验现行旅游业发展政策的有效性,所以为了避免政策失真导致地区旅游业发展水平差异不断加剧,应当对中国旅游业发展的极化问题展开多维研究。然而,仅有少数文献对旅游经济发展的极化程度进行量化分析以旅游需求和就业为基本量化指标,测算英国旅游经济发展的时空极化和内部重构问题,并指出旅游经济发展的非均衡是导致英国地区经济发展出现差异的主要因素;Gamez等分析了墨西哥在服务业国际化及国内市场一体化过程中,旅游经济发展极化形成的机理,并指出旅游经济增长极的出现对地区经济发展具有重构作用;Scuderi利用Esteban-Ray指数测度了意大利内部主要旅游目的地之间的两极分化程度,并刻画了极化现象的演进过程。另外,赵磊等对中国旅游业发展的极化现象进行了定量分析,但研究对象主要面向省级样本,忽略了省内城市的个体性差异。
因此,本文对中国城市旅游业发展地区差异与空间极化展开较为系统的测度,研究贡献体现在以下几方面:第一,分别采用泰尔指数和两类基尼系数子群分解方法对中国城市旅游业发展水平的总体差异进行测度,由于兼顾子群交叠分布问题,采用上述方法能够识别出旅游业发展水平地区差异的来源及不同来源对差异的贡献度。第二,依次构造能够反映两极分化与多极分化程度的4类极化指数,对中国城市旅游业发展的空间极化程度与趋势进行全面解析。第三,将中国旅游业发展地区差异的量化研究推演到城市层面,并且基于国家区域协调发展战略需要,按照“四板块”和“八区域”新型划分标准对城市旅游业发展地区差异和空间极化进行定量分析,有效弥补城市旅游业空间非均衡分布量化研究的空白。

1 研究

1.1 地区差异的测度方法

在不平等分解思维中,方差、变异系数和泰尔指数等大部分指标的子群分解公式均为唯一,而基尼系数子群分解方法却有多种,因此成为空间非均衡测度的热点方法。区域经济差异子群分解的核心思想在于,可以计算群内(地区内)差异与群间(地区间)差异对总体差异的贡献程度,从而精确识别差异演变的主导来源。本质上,基尼系数子群分解公式包括群内差异贡献率与群间差异贡献率,再加上一个可能的剩余项,即满足可加可分解性,其中群内差异贡献率为群内基尼系数加权,群间差异贡献率则为各子群算数平均数计算出的群间基尼系数,剩余项由各子群之间可能的交叠产生。
1.1.1 泰尔指数
作为广义熵指标体系的一种特殊形式,泰尔指数被广泛运用于区域经济发展差异测算,并且可用地区收入份额与人口份额之比对数的加权总和进行表征,其中权数为地区收入份额。泰尔指数可以考察群内、群间差异的变化趋势及其对总体差异的贡献份额。泰尔指数子群分解公式(略)。

1.1.2 M-S基尼系数

根据Mookherjee等的分解思路,M-S基尼系数子群分解的常规方法为:分别求出群内差异贡献率与群间差异贡献率,其中群内差异贡献率为群内基尼系数的加权加总,群间差异就是群间基尼系数,同时再分解出一个可能的剩余项。在上述分解形式中,剩余项仅被视作一个用以维持等式平衡的项,而其精确含义并未得到解释。具体分解方法(略)。

1.1.3 Dagum基尼系数

与未解释分解后剩余项的传统基尼系数子群分解思路相比,M-S基尼系数子群的三项式分解显然能够提供较多子群样本信息,所以对不平等理解的解释能力较强,并且前两项也具有明确的经济含义,但剩余项R对总体差异G的解释仍相对模糊。为此,Dagum基尼系数子群分解方法利用经济富裕来解释群间差异,相比M-S基尼系数子群分解方法更具说服力。近年来,诸多研究者开始引入Dagum基尼系数对经济变量的地区差异予以定量测度。例如:Filippo等利用Dagum基尼系数对意大利收入分布和贫困变化的地区差异进行了量化分析;Han等采用Dagum基尼系数对中国农业生态效率的区域差异进行了定量测度;聂荣等、刘华军等、李强谊及黄杰也用此方法分别对收入分配、能源强度、医疗支出和绿色发展效率的地区差异进行了量化分析。Dagum将总体基尼系数分解为群内差异贡献、群间净值差异贡献和超变密度贡献3项。具体测算过程(略)。
1.2 空间极化测度方法
当量化揭示区域经济发展差异时,测度不平等或非均衡的相关方法只能反映不同地区在经济运行方面所表现出的平均差异,而空间极化可表征不同地区之间经济变化的对抗程度,其会伴随地区间差异性和地区内同质性的增强而加剧。例如,在其他条件不变时,倘若地区内差异变小,总体差异会随之减弱,但极化程度可能会增强。因此,作为地区差异客观存在的一种特殊表现形态,极化现象尤其需要引起重视。空间极化测度方法分为W指数、ER指数、EGR指数、LU指数,W指数可以测度两极分化,后三者能够识别多极分化。
1.2.1 W指数
两极分化是地区经济空间极化现象的直观表现,由Wolfson开发的W指数可以用于定量测度地区经济两极分化现象,主要以洛伦兹曲线为基础,与基尼系数高度相关。测度公式(略)。

1.2.2 ER指数

Esteban等通过定义组内认同感函数和组间疏远感函数对可以表征地区经济多极分化的ER指数进行测度。ER指数公式(略)。

1.2.3 EGR指数

ER指数假定群内成员具有一致的认同感,从而使得极化估算结果容易出现偏误。Esteban等对ER指数进行改进,通过引入一个误差项构建极化测度的EGR指数。测度公式(略)。

1.2.4 LU指数

Lasso等指出,如果子群样本指标发生重叠时,为了克服缺陷,他们提出了一种新的衡量极化的方法,即LU指数。测度公式为(略)。

2 指标、数据与区域

2.1 指标选取

目前学界对旅游业发展规模的度量主要基于收入和人次两种指标展开。收入指标可以反映城市旅游业经济增长总量,而人次指标能够反映城市旅游业游客活动强度。但就国内旅游统计现状来看,旅游人次统计指标体系操作性较差,并且普遍存在重复统计,高估旅游业发展规模的情况,所以本文选择旅游产业专业化指标(国内旅游与入境旅游收入之和占国内生产总值的份额)来度量旅游业发展水平。
2.2 数据来源
本文所使用的城市旅游收入、旅游人数和国内生产总值数据来源于中国经济数据库(CEIC),共涉及31个省份(不包括港、澳、台地区),共286个地级市,其中安徽省巢湖市除外。需要指出的是,因数据缺失严重,本文剔除了与地级城市行政地位等同的少数民族地级区域(盟、自治州和地区)。同时,为了保持数据可得性与一致性,本文将时间跨度设定为2003-2018年,部分城市数据缺失采用插值法予以补充。
2.3 地区划分

根据国务院发展研究中心2005年发布的《地区协调发展的战略和政策》报告所划分的八大综合经济区构想,为了识别区际城市旅游业发展空间非均衡的演变特征,并参考“三大战略”和“四大板块”区域发展战略体系,本文分别从“四板块”和“八区域”视角对城市旅游业发展地区差异与空间极化进行对比研究。关于四板块,东部地区包括北京、天津、河北、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南;中部地区包括山西、安徽、江西、河南、湖北和湖南;西部地区包括内蒙古、广西、四川、云南、重庆、贵州、陕西、青海、甘肃、宁夏、西藏和新疆;东北部地区包括辽宁、吉林和黑龙江。关于八区域,东北地区包括辽宁、吉林、黑龙江;北部沿海包括北京、天津、河北、山东;东部沿海包括上海、江苏、浙江;南部沿海包括广东、福建、海南;黄河中游包括山西、内蒙古、河南、陕西;长江中游包括安徽、江西、湖北、湖南;西南地区包括广西、重庆、四川、贵州、云南、西藏;西北地区包括甘肃、青海、宁夏、新疆。

3 中国城市旅游业发展

空间的非均衡特征

总体而言,2003-2018年,中国城市旅游业发展空间分布具备非均衡特征,城际旅游业发展绝对差异逐年扩大,但全国城市旅游业发展水平存在显著上升趋势。在考察期内,全国城市旅游产业专业化水平均值为0.1122,有109个地级市高于全国均值,另外177个地级市低于全国均值,云南省丽江市旅游产业专业化水平均值(1.0557)为全国最高,黑龙江省绥化市旅游产业专业化水平均值(0.0043)为全国最低,可见旅游业发展城际差异明显。以2003年为基期,广西壮族自治区河池市旅游业发展年均增长速度最快,为43.63%,而福建省泉州市年均下降4.08%;以2008年为基期,甘肃省金昌市旅游业发展年均增长速度最快,为45.39%,福建省泉州市年均下降4.41%;以2013年为基期,内蒙古乌海市旅游业发展年均增长速度最快,为38.11%,河南省郑州市年均下降6.46%。

从全国城市旅游产业专业化均值变化轨迹看,除2004年受“非典事件”影响导致数值略微降低之外,全国城市旅游产业专业化水平整体呈稳步攀升趋势。在考察期内,城市旅游产业专业化均值由2003年的0.0717增至2018年的0.2095,与2012-2018年相比,2003-2011年全国城市旅游业发展平均水平年均增长幅度较为缓慢,普遍低于10%,2008年仅为1.78%,可见金融危机对旅游业造成的负面冲击极为显著。若以2003年、2008年、2013年为基期,2018年全国城市旅游业发展平均水平年均增长分别为7.41%、9.58%、11.56%。
从演变过程看,“四板块”城市旅游业发展平均水平演进过程大致可划分为3个阶段:(1)第一阶段(2003-2010年),除东部地区略微波动外,其余地区城市旅游业发展平均水平均呈上升趋势(除2004年),其中东部地区城市旅游业发展平均水平最高,中、西部地区次之,两个地区的城市旅游业发展平均水平变化趋势几乎一致,东北地区平均水平最低;(2)第二阶段(2011-2014年),中部地区城市旅游业发展平均水平最高,东部、西部地区次之,东北部地区仍最低;(3)第三阶段(2015-2018年),西部地区城市旅游业发展平均水平最高,中部、东北部地区次之,东部地区最低。从具体轨迹看,在考察期内,东部地区城市旅游产业专业化均值由2003年0.0927(“四板块”中最高水平)升至2018年0.1713(“四板块”中最低水平),年均增长率为4.18%,而西部、中部地区则由2003年0.0687与0.0654分别增至2018年0.2507与0.2205,分列“四板块”前两位,年均增长率分别达9.02%与8.44%,尽管2003年东北部地区城市旅游产业专业化初始均值水平为“四板块”中最低,但年均增长率最高,为10.46%。此外,若以2008年为基期,2018年东部、中部、西部和东北部地区城市旅游业发展平均水平年均增长率分别为6.38%、9.91%、12.04%和10.29%;若以2013年为基期,2018年“四板块”年均增长率分别为8.10%、11.23%、15.11%和10.57%。

“八区域”城市旅游业发展平均水平整体变化可概括为2个阶段:(1)第一阶段(2003-2009年),“八区域”城市旅游产业专业化均值分别在波动中呈现微弱上升趋势,但普遍变化幅度较小;(2)第二阶段(2010-2018年),“八区域”城市旅游产业专业化均值上升幅度显著增大。其中,西南地区均值由2003年0.0918升至2018年0.3276(“八区域”中最高水平),而南部沿海均值由初始领先,历经波动后降至0.1839(“八区域”中第5位)。其余地区城市旅游业发展平均水平特征与西南地区基本相似,其中北部沿海与东部沿海增长速度相对缓慢,年均增长率基本维持在5.00%左右。尽管西北地区年均增长率达9.41%,但由于初始水平较低,其城市旅游业发展平均水平仍暂处于末位。

4 中国城市旅游业发展

地区差异分解

4.1 整体差异测算

根据泰尔指数和Dagum基尼系数测算公式,由图1可知,中国城市旅游产业专业化泰尔指数与基尼系数变化趋势基本一致,整体呈“下降-交替-上升”的特征,说明我国城市旅游业发展总体差异具备“前减小、中波动、后增大”的演变历程。其中,泰尔指数数值大小和波动幅度相对高于基尼系数,说明以泰尔指数衡量的城市旅游业发展总体差异程度要强于基尼系数。例如:全国城市旅游产业专业化泰尔指数2011年最小值为0.5658,2003年最大值为0.7884,整体标准差为0.0587;基尼系数2014年最小值为0.3569,2003年最大值为0.4826,整体标准差为0.0331。在考察期内,泰尔指数均值为0.6106,而基尼系数均值为0.3883,如图1所示,在2006-2017年(泰尔指数)和2008-2018年(基尼系数),城市旅游业发展整体差异均低于平均差异水平,其余年份则呈反向变化。泰尔指数与基尼系数年均变化幅度分别为-1.42%和-1.50%,说明以基尼系数衡量的城市旅游业发展总体差异年均减弱程度略高。总体而言,中国城市旅游业发展总体差异变化以减小为主,历经微弱波动,近些年则呈现扩大倾向。

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4.2 区差异泰尔指数子群分解

表1列出中国城市旅游业发展空间分布的“四板块”差异及其演变趋势。整体来看,东部地区城际旅游业发展差异在微弱波动中呈现一致收敛趋势。中部地区、西部地区差异变化趋于稳定,仅在2007年之前,中部地区差异以“减小-增大”相互剧烈交替为主,而西部地区差异则以大幅度持续“减小”为主。东北部地区差异具有“先增大、后减小”的变动特征。同时,东部地区、中部地区和西部地区城际旅游业发展差异彼此呈现交叉变化。首先,在2003-2006年和2015-2018年,西部地区泰尔指数高于中部地区,其余时期则反向变化。其次,2004-2009年,东部地区泰尔指数高于西部地区,随后呈相反趋势。最后,在2003-2006年,东部地区泰尔指数高于中部地区,随后反向变化。另外,东北部地区不仅城际旅游业发展差异弱于上述地区,而且也未发生交叠现象。从泰尔指数年均变化幅度看,东北部地区城际旅游业发展差异年均扩张速度为2.32%,而东部、西部和中部地区差异年均缩小速度分别为2.78%、1.71%和0.93%。“四板块”内城际旅游业发展差异对城际旅游业发展总体差异的贡献率波动态势与泰尔指数变化趋势基本吻合,东部地区差异贡献率以持续减弱为主,中部地区呈现“先增强、后减弱”变化趋势,而西部地区缓慢攀升,并且西部地区城际旅游业发展平均差异贡献率(31.43%)略高于东部地区(31.18%),中部地区(28.37%)居第三位,东北部地区(6.22%)最低,这也是由于西部地区城际旅游业发展差异存在高位,而东北部地区旅游业整体发展保持低水平稳态所致。

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表2为“八区域”城市旅游产业专业化泰尔指数变化趋势。从横向对比看,西南地区、南部沿海和长江中游泰尔指数均值位居前三,分别为0.7690、0.7208和0.6800;而西北地区、东部沿海和北部沿海泰尔指数均值相对较低,依次为0.3233、0.3324和0.3058,说明上述地区城际旅游业发展差异,是影响中国城市旅游业发展总体差异的重要或较弱因素。整体上,东北地区城际旅游业发展差异经历“先剧烈增大,后微弱减小”趋势,北部沿海地区差异基本保持平稳,东部沿海与黄河中游地区差异表现出一致的扩大态势,南部沿海地区差异呈现持续减小特征,长江中游地区差异在波动中出现“先增大、后减小”规律,西南地区与西北地区差异存在“U形”演化过程。从纵向增幅来看,东部沿海、东北地区和黄河中游地区差异年均扩张分别为5.01%、2.32%和1.67%,其余地区差异变化以年均减小为主。在考察期内,虽然西南地区、南部沿海和长江中游地区城际旅游业发展地区平均差异水平相对较高,但年均分别下降0.67%、3.32%和1.24%,而东部沿海地区平均差异水平相对较低,但差异扩张速度明显。根据“八区域”泰尔指数贡献率,发现“八区域”内城际旅游业发展差异在中国城市旅游业发展总体差异中的贡献份额变化与泰尔指数变化特征趋于相似,西南地区、长江中游和南部沿海地区城际旅游业发展平均差异贡献率处于前列,分别为27.05%、21.59%和16.53%,西北地区(2.02%)、北部沿海(3.83%)和东部沿海(5.68%)平均差异对总体差异的贡献程度较弱。尤其是,北部沿海与南部沿海地区城际旅游业发展差异贡献率年均下降0.36%和5.69%,其余地区差异贡献率以上升为主,其中东北地区(8.06%)差异贡献率上升最快。

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针对中国城市旅游业发展地区差异形成的内部空间结构,通过运用泰尔指数子群分解方式,发现无论是“四板块”还是“八区域”,地区内差异是导致城市旅游业发展总体差异的主导来源。如图2所示,“四板块”与“八区域”地区内差异贡献率均值分别为97.21%和91.36%,而地区间差异贡献率均值分别为2.79%和7.64%,由此说明内部差异是制约城市旅游业地区均衡发展的关键因素。从贡献率变化趋势来看,“四板块”地区内差异贡献率持续减弱,而“八区域”地区内差异贡献率呈现“增强-减弱”趋势,与“四板块”相比,“八区域”地区内差异贡献率相对较小。这说明尽管地区内差异是主导城市旅游业发展总体差异的核心来源,但差异贡献率逐渐降低。

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4.3 地区差异M-S基尼系数子群分解

表3为“四板块”M-S基尼系数子群分解结果。首先,从城市旅游产业专业化地区基尼系数变化趋势来看,东部、西部地区基尼系数变化趋势与总体基尼系数相似,主要以逐渐下降为主,但在后期出现上升倾向,而中部地区、东北部地区基尼系数表现出“下降-上升”交替的变化规律。在考察期内,西部地区基尼系数始终高于总体基尼系数,中部地区基尼系数在2016-2018年高于总体基尼系数,东北部地区基尼系数在2008年和2010-2015年高于总体基尼系数,东部地区基尼系数则始终低于总体基尼系数。因此,西部地区(0.4136)城际旅游业发展平均差异最高,东部地区(0.3492)平均差异最低,中部地区(0.3745)与东北部地区(0.3849)平均差异居中。其次,从M-S基尼系数“四板块”分解看,剩余项数值、群间与群内基尼系数依次递减,并且剩余项数值变化特征呈倒“U”形,与群间基尼系数变化趋势相反,群内基尼系数几乎未变。结合“四板块”城市旅游业发展地区差异来源及其贡献率,可以判定M-S基尼系数子群分解中的剩余项部分是导致中国城市旅游业发展总体差异变化的核心来源,剩余项平均差异贡献率最高,为57.97%。

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表4为“八区域”M-S基尼系数子群分解结果。从基尼系数变化趋势来看,除东部沿海呈现“上升-下降-上升”特征与黄河中游存在“微动-上升”趋势之外,其余地区城市旅游业发展差异演变在整体上多处于波动中收敛态势,但也需注意2016年之后,大多地区差异存在扩大倾向。从基尼系数大小判断,除东部沿海基尼系数低于0.3000之外,其余地区基尼系数主要处于0.3000-0.4600,均值也基本落在0.3443-0.3878。说明除东部沿海地区城市旅游业发展差异最小之外,其余地区旅游业发展差异彼此交叠变化现象较为普遍。从“八区域”差异分解看,群内基尼系数最小且变化微弱,群间基尼系数在波动中呈下降趋势,剩余项数值变化特征与群间基尼系数基本相反,除2003-2006年,群间基尼系数稍高于剩余项数值之外,其余时期剩余项数值均高于群间基尼系数。与“四板块”分解的地区差异来源及贡献相似,尽管剩余项在M-S基尼系数子群分解中并未被赋予任何经济意义,但考虑到在分解中剩余项数值相对较高,所以也证明倘若忽略剩余项在基尼系数“群间差异”中的贡献及其隐含的经济意义,会严重低估群间差异对总体差异的贡献份额。通过对贡献率比较后发现,剩余项部分(49.14%)对总体差异的平均贡献率均高于群间(37.77%)和群内(13.09%)平均差异贡献率,再次说明剩余项所表征不同组间旅游业收入交叠分布形成的转移变异贡献是促使中国城市旅游业发展总体差异演变的主要原因。

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4.4 地区差异Dagum基尼系数子群分解

表5列出了“四板块”Dagum基尼系数子群分解结果。“四板块”六组群间基尼系数整体呈下降趋势,说明城市旅游业发展地区间差异具备收敛态势。其中,西部-东北部(3与4)群间基尼系数均值最高(0.4115),中部-西部(2与3)群间基尼系均值次之(0.3979),东部-中部(1与2)群间基尼系数均值最低(0.3748),说明西部-东北部地区间城市旅游业发展平均相对差异最大,东部-中部地区间平均相对差异最小。另外,东部-东北部(1与4)群间城市旅游业发展差异年均降幅最大(2.39%),东部-中部(1与2)群间城市旅游业发展差异年均降幅最小(1.25%)。从“四板块”旅游业发展地区相对差异来源及其贡献率来看,群内相对差异贡献率变化基本平稳,群间相对差异贡献率与超变密度差异贡献率变化趋势大致相反。同时,超变密度差异贡献率显著大于群内与群间差异贡献率,说明超变密度(剩余项)是主导中国城市旅游业发展地区差异演变的核心来源。对于“四板块”六组群间相对差异来源贡献大小,超变密度差异来源最大,介于0.5693-0.6395;群间相对差异来源最小,介于0.0737-0.1612;群内相对差异来源居中,介于0.2683-0.2736。群内差异贡献率年均负增长(-0.54%),群间差异贡献率年均增幅最大(2.28%),超变密度差异贡献率年均增幅最小(0.67%)。

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基于“八区域”Dagum基尼系数子群分解结果显示,“八区域”二十八组群间基尼系数普遍存在下降规律,并伴随近期上升趋势。西南地区-西北地区(0.4795)、南部沿海-西北地区(0.4453)、北部沿海-西南地区(0.4376)之间基尼系数均值位居前三位,而东部沿海-西南地区(0.3354)、东部沿海-黄河中游(0.3354)和东部沿海-南部沿海(0.3185)之间基尼系数均值分列后三位,由此可以发现,近年来西南地区、黄河中游和南部沿海代表性城市凭借生态资源、文化内涵和政策区位等优势因素,旅游业经历快速发展阶段,与东部沿海地区差异逐渐缩小,而西北地区城市囿于产业基础、区位条件和交通网络等因素,旅游业发展普遍较为缓慢,进而也导致其与其他一些地区城市旅游业发展差异相对较大。另外,从“八区域”城市旅游业发展地区差异来源及贡献率看,超变密度差异来源最大,介于0.2213-0.2934,平均差异贡献率达62.09%;地区内相对差异来源最小,介于0.0481-0.0617,平均差异贡献率为13.09%;地区间相对差异来源居中,介于0.0837-0.1276,平均差异贡献率为24.81%,所以超变密度贡献率仍在中国城市旅游业发展地区差异中占主导作用。

需要强调的是,在“四板块”或“八区域”分组设定下,无论是M-S基尼系数,抑或Dagum基尼系数及其子群分解,均证实剩余项所表征的因子群之间交叠分布而形成的均衡交互影响,是导致中国城市旅游产业专业化基尼系数变化的主要原因。上文已证实,剩余项来源贡献率,均显著高于地区内与地区间贡献率,说明城市旅游业发展在“四板块”或“八区域”之间交叠程度较高,并且相互交叠所涉城市较多,意味着地区间所属“高水平俱乐部”的部分城市旅游业发展水平相对下降,所属“低水平俱乐部”的部分城市旅游业发展水平相对上升,从而分别增强了“高水平俱乐部”与“低水平俱乐部”中旅游业发展相对落后与发达城市之间的交叠程度,地区间城市旅游业发展聚合现象加剧。事实上,当中国城市旅游业发展地区差异呈收敛状态时,仅能说明城市自身旅游业发展水平与全局均值的偏离距离在缩小,但却无法反映“四板块”或“八区域”在城市旅游业发展方面表现出的平均差异是否伴随着部分城市旅游业围绕某个局部均值水平而聚类分布,或者是以平均差异实现为表征的中国城市旅游业发展空间非均衡性的降低是否以城市旅游业发展要素在空间上的集聚为代价?倘若存在以上情况,即使地区内差异减小,或者地区间转移变异贡献率升高,本质上也只是强化了区内同质性。尽管总体差异会随之减弱,但由于区间异质性分化,极化现象的出现在所难免。

5 中国城市旅游业发展

空间极化分析

为了描述并揭示中国城市旅游业发展的空间极化格局,本文不仅测算了城市旅游产业专业化的W指数,而且还使用测度空间极化程度的ER指数、EGR指数和LU指数对“四板块”与“八区域”城市旅游业发展的空间极化趋势进行定量刻画。

5.1 两极分化测度
如图3所示,中国城市旅游产业专业化的W指数在“下降-上升”交替过程中呈现拟合线性下降趋势,说明城市旅游业发展两极分化程度在波动中整体表现出减弱特征,但后期存在增强倾向。城市旅游业发展的W指数由2003年0.4207降至2018年0.3234,年均下降1.53%。按时序分析,在2003年-2014年,W指数年均降低3.51%,而在2014年-2018年,则年均增长3.92%,说明中国城市旅游业发展经历两极分化持续减弱之后,逐渐转入强化阶段。

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5.2 多极分化测度

图4勾勒出“四板块”城市旅游业发展三类极化指数与总体基尼系数变化趋势,发现“四板块”城市旅游业发展极化过程大致呈“U”形特征,并且在2011年极化效应存在“拐点”,即在2003-2011年,“四板块”ER指数、EGR指数和LU指数分别从0.3442、0.3333、0.2537降至0.0216、0.0106、0.0158,年均分别下降26.39%、30.41%、26.45%;在2011-2018年,三类极化指数升至0.7958、0.7870、0.5780,年均分别上升87.29%、141.88%、87.14%。根据极化理论,在2011年以前,城市旅游业极核(增长极)的扩散效应明显,对邻近城市旅游业发展产生辐射作用。进入“十二五”规划后,随着城市旅游业要素资源向局域地理中心不断聚集,新的空间极核(增长极)开始出现。在2003-2011年,总体基尼系数持续下降,年均下降3.19%,2011年以后年均上升0.43%。通过对比极化指数与基尼系数变化趋势后发现,2011年以前,两者变动趋势基本相似,说明城市旅游业发展总体差异减弱与增长极城市的旅游业要素资源扩散效应同步,即旅游业发展相对落后的城市以超过相对发达城市的速度在扩张,总体差异在缩小,并且空间分布较为均衡。在2011年之后,极化指数持续上升,而基尼系数先降后升,并且极化指数的变化幅度大于基尼系数,说明城市旅游业发展总体差异进行“缩小→扩大”演变时,始终伴随旅游业要素资源强势聚集。在“十二五”规划时期,城市旅游业发展水平总体差异减弱过程中,组间对抗程度(异质性)缓慢提高,极化现象开始出现,而进入“十三五”规划时期,由于城市旅游业要素利用方式和产业发展模式转型驱动总体差异扩大,极化趋势逐渐强化,并且极化效应比差异扩张强度更大,多极分化状态显现。上述结论再次证明,在极化中发展成为中国城市旅游业发展的常态。

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“八区域”ER指数、EGR指数和LU指数演变趋势与“四板块”基本一致,却在2010年极化效应提前出现“转折”。2003-2010年,三类指数分别从0.1493、0.1224和0.1105降至0.1046、0.0789和0.0771,年均分别下降4.82%、5.93%和4.88%;2010-2018年,升至0.3215、0.2980和0.2335,年均分别上升15.35%、18.74%和15.14%。对比来看,无论是极化效应强度,抑或极化变化幅度,“八区域”城市旅游业要素资源聚集效应与扩散效应均弱于“四板块”。

6 结论与启示

本文以旅游产业专业化为衡量指标,在将中国286个地级城市进行“四板块”和“八区域”分组设定的条件下,分别对2003年-2018年城市旅游业发展水平地区差异与空间极化进行实证研究,以期在微观层面对中国旅游业发展空间非均衡的主导来源与特殊形态进行定量刻画。研究结果表明:(1)中国城市旅游业发展总体差异在微弱波动中缩小演进,但近些年也存在强化风险。(2)泰尔指数子群分解结果显示,倘若忽视子群“交叠”分布问题,地区内差异是中国城市旅游业发展总体差异的主导来源,但地区内差异贡献率却逐渐减小。在“四板块”中,东部地区城际旅游业发展差异逐渐收敛,东北部地区城际旅游业发展差异先增后减,中部、西部地区稳定交叠;而在“八区域”中,尽管地区城际旅游业发展差异波动趋势各异,但西南地区、南部沿海和长江中游城际旅游业发展差异平均水平最高,并且“四板块”和“八区域”城际旅游业发展差异对城际旅游业发展总体差异的贡献率波动态势与泰尔指数变化趋势基本吻合。(3)M-S基尼系数与Dagum基尼系数子群分解结果显示,首先,在“四板块”和“八区域”中,东部、西部地区城市旅游业发展差异变动特征与总体差异相似,中部、东北部地区则呈现“扩大-减小”互为交替演进特征。其次,剩余项是主导中国城市旅游业发展地区差异演变的核心来源,即剩余项所表征的不同组间旅游业收入交叠分布形成的转移变异贡献是促使中国城市旅游业发展总体差异变化的主要原因。最后,Dagum基尼系数子群分解结果显示,“四板块”六组地区间城市旅游业发展差异存在收敛过程,并且西部-东北部地区间平均差异最大,而“八区域”二十八组群间差异普遍存在减小态势,但近期也有扩大趋势,西南地区-西北地区、南部沿海-西北地区和北部沿海-西南地区间城市旅游业发展平均差异位居前列。(4)中国城市旅游业发展两极分化趋势在波动中持续减弱后,则转入逐渐强化阶段。多极分化指数显示,“四板块”和“八区域”城市旅游业发展极化过程呈现“U”形特征,并且由扩散效应转向极化效应的过程中存在显著“阈值”。

本文研究结论为缩小中国城市旅游业发展水平地区差异,促进城市旅游业协调均衡发展提供一些政策启.示。首先,在考察期内,尽管在“东部提质”“中部崛起”“东北振兴”和“西部开发”现行组合战略背景下,中国城市旅游业发展水平迅速提升,并且地区差异整体呈减弱态势,但进入“十三五”后,城市旅游业发展水平地区差异转而出现强化倾向,这是因为随着中国经济进入“四期叠加”,城市旅游业高质量发展目标倒逼旅游业发展模式转型升级,但鉴于各城市旅游业资源禀赋、产业配套与交通网络等发展条件差异,进而导致近期城市旅游业发展水平地区差异显现扩大风险,所以为了避免因旅游产业盲目扩张致使地区差异继续扩大,宏观举措在于继续推进城市旅游业发展提质增效,坚持城市旅游业发展差异化战略,及时推动城市旅游业发展模式由初级传统观光向深度休闲度假转变。其次,本文所识别的中国城市旅游业发展水平地区差异主导来源异于省级层面研究,例如:赵磊等利用M-S基尼系数子群分解方法对中国省级旅游业发展空间非均衡进行测度后发现,地区间差异是省级旅游业发展空间非均衡的主要来源,但本文论证出由组间城市旅游业收入交叠分布而产生的剩余项所承载的地区间转移变异贡献,才是驱动中国城市旅游业发展总体差异动态演变的主导来源。各级辖区政府可以通过打破地区边界、制定发展规划和优化服务供给等行政手段,鼓励城市旅游业要素资源跨区流动、信息共享和优化配置,尤其是省级政府需要重点为地区间所属“高水平俱乐部”与“低水平俱乐部”即旅游业发展相对落后城市与发达城市之间的互动交流创造合作条件和制定优惠政策。可以考虑在市场共享、客源共推、线路共设、品牌共建和政策共惠等利益共赢方面进行创新探索。最后,极化指数显示,中国城市旅游业发展极化趋势呈现“先减弱、后强化”过程,结合城市旅游业发展总体差异演变由弱渐强的特征,本文认为近期应警惕中国城市旅游业发展“过度极化”与“差异扩大”叠加风险,着重增强旅游业发展增长极城市对邻近城市的扩散作用与辐射效应,通过合理弱化极化效应来实现中国城市旅游业稳健均衡发展。








作者:吴文智,中国社会科学院旅游研究中心特约研究员;赵磊,浙江工业大学管理学院

原文刊载于《旅游科学》2021年第1期,注释及参考文献略


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