长江经济带城市旅游生态效率的测算与空间分布

2023-05-19 19:10刘莹
经济研究导刊 2023年8期
关键词:空间分布长江经济带

刘莹

摘   要:长江经济带的可持续发展是关乎国家发展全局的重大战略。所以,选择近年来经济增长迅速但环境问题突出的长江经济带为研究区域,测算该区域2005—2019年110个城市的旅游生态效率,运用空间分析的方法探究其空间分布规律。结果表明,从时间来看,2005—2019年旅游生态效率的值呈现波动态势,2011年大幅增加后基本保持平稳。下游城市的旅游生态效率值逐年降低,旅游生态效率对环境约束敏感;中上游城市的效率有增加的趋势,受国家政策支持的作用明显。从空间来看,旅游生态效率呈现两边高中间低的空间格局,湖北省北部、安徽省北部是重点提升区域。

关键词:长江经济带;旅游生态效率;空间分布

中图分类号:F590    文献标志码:A  文章编号:1673-291X(2023)08-0036-03

引言

长江经济带在过去粗放式发展方式下产生了诸如空气污染、水污染等一系列生态环境问题。为解决经济快速发展带来的负面影响,国家从全局的角度出发,确立了以共抓大保护、不搞大开发为导向,以生态优先、绿色发展为引领的发展理念。而旅游业具有资源环境依赖型的特点,能够依托自然和人文资源实现经济发展,是实现长江经济带协同发展和绿色发展的重要方式。然而,目前长江经济带旅游业的发展仍然存在着资源利用率不高、污染排放量较大的问题。而测量城市的旅游生态效率,探究旅游生态效率的空间分布,能够为低效城市精准施策,对推动长江经济带的健康发展具有重要意义。

一、文献回顾

旅游生态效率是指为实现旅游经济效益最大化和环境影响最小化的“双重目标”,用旅游收益与环境消耗的比值核算旅游业生态效率值,是评价旅游产业可持续发展能力的重要指标[1]。国内外学者将其应用在景区[2]、酒店业[3]、旅游活动[4]等方面的效率评价。例如,YE、X.L、SUN、R.H[4]等分析了邮轮旅游在燃料消耗、能源消耗、食品消耗等方面对生态环境产生的负面影响,首次设计了邮轮旅游碳排放量的计算方法,并且计算出2009—2017年中国邮轮排放的燃油、污水和固体废物的年碳足迹和总碳足迹值。Kytzia[5]收集了阿尔卑斯山地区达沃斯的旅游经济、土地占用、就业等指标,运用IOA模型,得出当地的旅游投入产出比,从而提出酒店设施、经济发展水平等影响旅游生态效率的因素。

国内外学者的研究主要集中在理论研究与应用分析上。理论分析主要是以生态效率为基础,延伸至旅游业,提出相关的定义与理念[6];应用分析主要集中在旅游目的地、旅游行业与不同旅游方式的效率对比上,并且具有较强的政策导向性。2015年我国提出了旅游扶贫的观念[7],自此旅游扶贫效率的相关研究逐渐增多。2016年提出建设长江经济带的发展规划,许多学者基于长江经济带发展的实际情况,从宏观的视角对其发展方式与路径等进行探索[8]。而本文从微观的视角出发,测度长江经济带地市级城市的旅游生态效率情况。

二、研究方法与数据来源

(一)超效率SBM模型

旅游生态效率的测算方法主要有数据包络分析法和生态足迹模型。因为生态足迹模型需要获取旅游交通、住宿以及活动的碳排放量,而地级市层面又缺乏相应的统计数据,所以,本文采用了基于非期望产出的超效率SBM模型[8],将旅游业碳排放量作为非期望产出、旅游总收入作为期望产出,计算投入与产出的比值,即旅游生态效率。

以可比性、相关性、全面性为原则,本文构建旅游生态效率的投入产出指标。旅游业的投入指标包含劳动力、固定资产、土地资源投入。其中,劳动力以第三产业年末从业人员数为指标,原因是各地级市不单独统计旅游从业人数,加之与旅游相关的从业人员涉及的行业面广,借鉴学者[9]的研究,以第三产业从业人数合理代替。产出指标分为期望产出与非期望产出。其中,期望产出以国内旅游收入与国际旅游收入的总和来表示,非期望产出考虑了二氧化碳的排放(表1)。

(二)数据来源

本文中城市的选取标准为《中国城市统计年鉴》中记录的长江经济带范围內的110个地级市,指标数据来自于《中国城市统计年鉴》、中国经济社会大数据研究平台,缺失数据由各个城市的统计公报、统计年鉴以及手工整理补充。

三、研究结果

(一)时间变化趋势

本文采用超效率SBM模型,运用MAXDEA软件,计算得到2005—2019年长江经济带110座城市的旅游生态效率,在此基础上,根据发展纲要对上中下游省份的划分,将省份对应的城市也归类为上中下游城市,从而得到随时间变化的整体和区域的旅游生态效率均值趋势图。

整体上来看,2005—2019年旅游生态效率的值在0.5附近波动变化。其中,2005年旅游生态效率的均值为0.51,2011年达到峰值0.59,2019年跌至0.51,整体呈现略微上升的态势。分区域来看,下游旅游生态效率高于平均值,2005—2010年呈现下跌状态,2011年猛然上升后逐渐回落;中游旅游生态效率低于平均值,2008年、2012年、2017年是效率阶梯上升的关键年份;上游旅游生态效率波动幅度较大,2009年超越整体均值,与下游交替成为旅游生态效率的领头羊。综上,旅游生态效率呈现不稳定的状态。下游处于均值之上,意味着旅游业的发展较充分的利用了生态资源,但持续力不足,意味着环境约束敏感,绿色技术有待提升;中游处于均值之下,说明生态资源损耗严重,但缓慢上升的态势体现出改善的趋势;上游总体上在均值之上,但较大的波动幅度又显示出旅游生态效率的不稳定性,对旅游生态资源的规划缺乏前瞻性(图1)。

具体来看,长江经济带下游城市综合旅游生态效率在(0.13,1.09)之间波动变化,其中,江苏省的城市均未达到有效,浙江省有4个城市达到有效,有效城市占比16%,安徽省有效城市为2个,占比12.5%;中游城市综合旅游生态效率值处于(0.09,1.25)之间,均值为0.47,低于上下游,其中,江西省、湖北省、湖南省分别有3、2、1个城市综合效率处于最优,占全部城市比重13.5%;上游城市的旅游生态效率值在(0.19,1.3)之间,均值为0.59,高于中下游城市,有效城市占比21%,其中,四川省有效城市为3个,贵州省有效城市为1个,云南省有效城市为3个。

(二)空间分布规律

为了展现长江经济带城市的旅游生态效率的时空差异,本文通过对比自然间断法的临界值,确定划分标准,并将城市分为五类,即低效城市(效率值<0.3)、较低效城市(0.3<效率值<0.5)、中等有效城市(0.5<效率值<0.7)、比较有效城市(0.7<效率值<1)、高效城市(1<效率值<最大值),详见图2所示。

2005—2019年间高效城市的数量先减少再增加,由东向西逐渐扩展。其中,下游极高效率城市集中在江苏省、浙江省的沿海城市,上游极高效率城市集中在贵州省,而中游地区零星分布着极高效率城市,并且数量在下降。下游城市的生态效率与发达的经济、旅游业密切相关,旅游业投资结构合理,投资力度都较大;但是近年来对环境的影响逐年增加,旅游业的碳排放较大。而上游城市开发较晚,旅游业不发达,但在后期的开发过程中注重经济与环境的平衡,旅游生态效率高。

比较有效城市数量变动不明显,由上游向下游延伸。上游较高效率城市逐渐减少,发展为高效率城市;下游地区高效率城市减少,下降为较高效率城市。这说明,上游城市的经济与生态发展较好,在保持旅游业高速增加的同时,对环境的影响较小,主要是因为在国家大力倡导下,旅游发展模式转变为高质量发展、低碳化、集约化发展;而下游地区早期积累的生态问题逐渐得到治理。

中等有效城市的分布呈现由中游向两边分散的趋势,最后集中于两边。中游地区中,湖北省旅游生态效率值逐年下降,并且向低效城市发展,生态资源的利用率不高,旅游业的发展水平低;而江西省的旅游生态效率在逐渐增加。

较低效城市分布无明显规律,但是数量在逐渐增加。2005年—2010年主要分布在中游,下游地区次之;而2015—2019年集中在上游,上游一些低效城市逐渐发展为较低效率城市,旅游业的发展模式较健康。

低效城市是长江经济带数量最多的部分,但总数在逐渐减少,并且分布于长江经济带的南北两侧,其中安徽省、湖南省的城市占比较高。截至2019年,长江经济带城市的旅游生态效率以杭州、武汉、重庆、成都等城市为中心向外扩散,呈现明显的区域特征;安徽省、湖南省缺乏可以带动的城市,距离其他中心城市较远,应由政府牵头增加极高效率城市,带动周围城市的发展(图3)。

参考文献:

[1]   劉军,马勇.旅游可持续发展的视角:旅游生态效率的一个综述[J].旅游学刊,2017,32(9):47-56.

[2]   王淑新,何红,王忠锋.秦巴典型景区旅游业生态效率及影响因素测度[J].西南大学学报:自然科学版,2016,38(10):97-103.

[3]   G.H. Migale,J.E. Stimie, A.C. Brent.Sustainable hotel strategy execution: a review and way forward[J].South African Journal of Industrial Engineering,2019,30(4),102-117.

[4]   Ye x.l, Wang L,Zhu z.f, Du J, Sun r.h.Study on the ecological efficiency and its temporal dynamic evolution of china’s cruise tourism from the perspective of carbon footprint applied[J].Ecology and Environmental Research, 2019,17(6):13001-13013.

[5]   Kytzia S, Walz A, Wegmann M. How can tourism use land more efficiently? A model-based approach to land-use effi-ciency for tourist destinations[J].Tourism Management,2011,(32):629-640.

[6]   姚治国,陈田.旅游生态效率研究进展[J].旅游科学,2016,30(6):74-91.

[7]   田瑾,明庆忠.旅游扶贫效率与空间溢出效应测度[J].统计与决策,2021,37(20):85-89.

[8]   杨玉珍,闫佳笑,杨洋,杨阳.黄河流域旅游生态效率时空演变及空间溢出效应——基于73个城市数据的分析[J].生态学报,2022,42(20):8202-8212.

[9]   马晓龙,保继刚.基于数据包络分析的中国主要城市旅游效率评价[J].资源科学,2010,32(1):88-97.

[责任编辑   柯   黎]

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