文/高興 （廣西外國語學院工商與公共管理學院）

一、引言

近年來，我國旅游業(yè)快速發(fā)展，旅游業(yè)已成為國民經濟的戰(zhàn)略性支柱產業(yè)。但是，隨著大眾旅游的到來，也凸顯出各種問題。全域旅游的提出及推進，給旅游產業(yè)高質量發(fā)展帶來重大機遇，各地方政府積極以旅游業(yè)帶動和促進經濟社會協(xié)調發(fā)展。旅游發(fā)展與地方經濟、社會、文化等的耦合協(xié)調關系成為研究的重點。廣西有大量的旅游資源，一共有14個地級市，但這些地級市的旅游業(yè)發(fā)展與經濟發(fā)展都不平衡。因此，本文結合熵權TOPSIS法，運用耦合協(xié)調度模型，研究了這些城市2010-2018年的旅游業(yè)與經濟社會發(fā)展之間的耦合協(xié)調關系，為制定旅游業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略提供基礎，進而促進廣西旅游業(yè)的升級轉型發(fā)展。

二、廣西概況、指標體系構建及數據來源

（一）廣西概況

廣西壯族自治區(qū)地處我國沿海地區(qū)西南部，擁有14個地級市，省會是南寧市。廣西區(qū)位優(yōu)勢明顯，南臨北部灣，面向東南亞，西南與越南毗鄰，東鄰粵、港、澳，北連華中，背靠大西南，是中國與東盟之間唯一既有陸地接壤又有海上通道的省區(qū)。廣西旅游資源豐富多彩，全區(qū)可開發(fā)的景區(qū)、景點有400多處，分布在14個地市。

（二）指標體系構建

本文旨在研究廣西旅游產業(yè)與區(qū)域經濟發(fā)展的耦合協(xié)調度，因此研究涉及旅游業(yè)和區(qū)域經濟發(fā)展的指標，而且還考慮了經濟發(fā)展過程中的社會、環(huán)境因素。在選取指標時，借鑒了其他學者的研究，結合廣西的具體情況，考慮指標選取的科學性和可獲得性，最終構建了廣西旅游業(yè)與區(qū)域經濟耦合協(xié)調測評指標體系，見表1。

（三）數據來源

本文采用的分析數據主要來源于2010年至2018年的《廣西統(tǒng)計年鑒》，都是政府部門公開的數據，數據具有可靠性和權威性。

三、耦合協(xié)調度模型

（一）熵權TOPSIS模型

熵權法是一種客觀賦權法，主要是利用各項指標的變異程度，來確定信息熵，指標變異程度越大，信息熵越小，攜帶的信息量越大，權重就越大；指標變異程度越小，信息熵越大，攜帶的信息量越小，權重就越小。是目前最常用的賦權法之一。

TOPSIS法用于研究與理想方案相似性的順序選優(yōu)技術，通俗理解即為數據大小有優(yōu)劣關系，數據越大越優(yōu)，數據越小越劣。TOPSIS法是有限方案多目標決策的綜合評價方法之一，它對原始數據進行同趨勢和歸一化的處理后，消除了不同指標量綱的影響，并能充分利用原始數據的信息，所以能充分反映各方案之間的差距、客觀真實的反映實際情況，具有真實、直觀、可靠的優(yōu)點，而且其對樣本資料無特殊要求，故應用日趨廣泛。TOPSIS法的缺點是權重信息是主觀的、事先給定的。

表1 廣西旅游業(yè)與區(qū)域經濟發(fā)展的耦合協(xié)調評價指標體系

熵權TOPSIS模型利用熵權法進行客觀賦權，利用TOPSIS法進行研究，有效結合了二者的優(yōu)點，其計算公式為：

（1）構建數據矩陣

其中Xij為第i個樣本第j個指標的數值（公式3-1）

由于本位選取的指標均為高優(yōu)指標，故省略指標屬性趨同化處理。

（2）構建功效函數

為了避免出現數值0，導致后續(xù)的對數計算無意義，對所有的數據都加0.01。

（3）計算第j項指標下第i個樣本占該指標的比重

（4）計算第j項指標的差異系數

其中K大于0，ln為自然對數，公式中常數K與樣本數m有關，一般令K=1/lnm。

（5）確定權重

（6）將公式3-5的到的權重考慮到模型之內，加權對原始數據規(guī)范化后的矩陣，生成新的矩陣A。

（7）據A矩陣得到最優(yōu)值向量和最劣值向量，即有限方案中的最優(yōu)方案和最劣方案為最優(yōu)方案A+=maxiaij最劣方案A-=miniaij其中i=1,2，…m（公式3-6）

（8）分別計算諸評價對象所有各指標值與最優(yōu)方案及最劣方案的距離D+與 D-

（9）計算諸評價對象與最優(yōu)方案的接近程度Ui

（二）耦合度評價模型

1.耦合度模型

耦合是若干個（兩個或以上）系統(tǒng)通過各種相互作用，從而互相影響的現象。旅游產業(yè)與城市經濟水平之間，存在著交互耦合的關系，當旅游產業(yè)與城市經濟水平之間相互支撐、相互促進時，為良性耦合；當二者相互獨立發(fā)展，甚至互為掣肘時，是惡性耦合。在多個系統(tǒng)相互作用時，其計算公式為：

當系統(tǒng)僅為兩個時，公式簡化為：

式中：C為耦合度，當Ui介于（0,1）之間時，C取值亦介于（0,1）之間，當C=0時，耦合度極小，諸系統(tǒng)之間處于無關狀態(tài)，系統(tǒng)可能向無序發(fā)展；當C=1時，耦合度極大，各系統(tǒng)之間相互促進，達到共振耦合。耦合度越大越好，越小越差。

2.耦合協(xié)調度模型

耦合度反映了旅游產業(yè)與城市經濟水平在時刻t的協(xié)調程度，但不能反映該系統(tǒng)在時刻t的發(fā)展水平，也就是說，耦合度模型可能會出現某地區(qū)兩個系統(tǒng)發(fā)現水較低，但耦合度較高的情形。

而耦合協(xié)調度是指相互作用中良性耦合程度的大小，體現了協(xié)調狀況好壞，可以表征各功能之間是在高水平上相互促進還是低水平上相互制約。即某一地區(qū)，要有高的耦合協(xié)調度，既要旅游產業(yè)和城市經濟水平都要好，同時也要二者之間能夠協(xié)調發(fā)展，相互促進，即高水平高耦合。其計算公式為：

根據目前SPSSAU（在線統(tǒng)計與計量經濟分析軟件）與學術界主流的中值分段法，將耦合度與耦合協(xié)調度分為以下幾種類型（表2）

表2 耦合協(xié)調度等級劃分標準

表3 廣西各地市旅游產業(yè)發(fā)展水平

四、結果分析

（一）各地區(qū)旅游產業(yè)發(fā)展水平與經濟發(fā)展水平

1.旅游產業(yè)發(fā)展水平

根據公式3-1—3-8計算出2010-2018年廣西14個地市的旅游產業(yè)發(fā)展水平（表3）。以上計算過程由SPSSAU完成，下同。根據熵權TOPSIS模型，對不同地區(qū)進行對比，可將計算出的廣西各個地市的旅游業(yè)發(fā)展水平分為三個層次。

第一個層次桂林，其旅游產業(yè)為區(qū)內第一，而且遠遠領先于其他地市。第二層次南寧、柳州、北海、玉林、白色、賀州、河池，其中，南寧為第二層次中實力最強者。其余為三層次。

從相對發(fā)展速度看，可分四種情形，一是穩(wěn)步上升：南寧、桂林、玉林、來賓；二是波動起伏：柳州、梧州；三是先上升后下降：北海、防城港、貴港 、百色、崇左；四是先下降后上升：欽州、賀州、河池。

2.經濟發(fā)展水平

同理，可由公式3-1—3-8計算出2010-2018年廣西14個地市的經濟發(fā)展水平（表4）。

根據熵權TOPSIS模型，可將廣西14個地市的經濟實力分為三個層次，第一個層次是南寧，實力最強；第二個層次是柳州、桂林、北海、防城港、欽州等；其他地市為第三個層次。

（二）廣西旅游產業(yè)與區(qū)域經濟發(fā)展耦合度的時空演變分析

根據公式3-9與3-10，計算得出廣西2010-2018年14個地市旅游產業(yè)與經濟發(fā)展的耦合度（表5）。

1.時間序列分析

從2010-2018年的變動趨勢看，14個地市的平均耦合度介于0.649-0.777之間，屬于中度耦合層次。從局部看，其變動趨勢可以分為四種類型，第一種是上升型或先降后升型，分別是河池、賀州、來賓；第二種是基本穩(wěn)定型，分別是南寧、桂林、北海、玉林、崇左、梧州，梧州近幾年有些波動；第三種是下降型或先升后降型，分別是貴港、柳州、防城港；最后一種是大幅波動型，為欽州、百色。

桂林一直穩(wěn)居廣西旅游業(yè)的龍頭，在經濟發(fā)展的同時，旅游業(yè)也不斷提升；南寧是廣西的首府，旅游業(yè)與經濟都在穩(wěn)步增長；以北海為代表的濱海旅游也是廣西的重要旅游產品；玉林、崇左和梧州的旅游發(fā)展相對來說起步晚些，在經濟發(fā)展的同時也在大力發(fā)展旅游業(yè)。因此這些城市的旅游產業(yè)與經濟發(fā)展的耦合度變化比較平穩(wěn)。柳州的旅游資源也較豐富，旅游業(yè)發(fā)展迅速，但相對快速增長的經濟水平來說，旅游業(yè)發(fā)展相對緩慢一些，因此旅游產業(yè)與經濟發(fā)展的耦合度呈現下降趨勢；而貴港和防城港相對來說旅游資源種類和數量較少，相對經濟發(fā)展水平來說，旅游業(yè)增速相對較慢。

2.空間序列分析

從空間層面來說，區(qū)域內各地市之間耦合度存在較大差異。具體來說，高度耦合的地市有5個，分別是南寧、柳州、梧州、北海、玉林五市，這五個高耦合的城市，除柳州、梧州的個別年份外，基本保持穩(wěn)定；低耦合度城市有2個，崇左和欽州，耦合度均不足0.3，這兩市旅游產業(yè)與區(qū)域經濟發(fā)展的耦合程度屬于拮抗階段，崇左的主要原因是經濟水平不足，而欽州的表現則是旅游業(yè)發(fā)展滯后，但是這兩個城市旅游業(yè)與經濟發(fā)展的耦合度不斷在優(yōu)化，耦合度在大幅度增長。其余的7市耦合度均介于0.5-0.8之間，屬于中度耦合層次。

表4 廣西各地市經濟發(fā)展水平

表5 2010-2018年廣西14個地市旅游產業(yè)與經濟發(fā)展的耦合度

表6 2010-2018年廣西14個地市旅游產業(yè)與經濟發(fā)展的耦合協(xié)調度

（三）廣西旅游產業(yè)與區(qū)域經濟發(fā)展耦合協(xié)調度的演變分析

根據公式3-11，計算得出廣西2010-2018年14個地市旅游產業(yè)與經濟發(fā)展的耦合協(xié)調度（表6）。

1.時間序列分析

從時間層面來看，2010-2018年，廣西各市旅游產業(yè)與經濟發(fā)展水平的耦合協(xié)調度平均值在0.3～0.4之間，綜合水平不高，處在低度協(xié)調層次。從局部來看，2010-2018年，耦合協(xié)調度值變動趨勢方面，只有欽州市的保持上升趨勢；崇左和玉林的耦合協(xié)調度值處于平穩(wěn)變動趨勢；梧州和賀州的耦合度值變化的波動比較明顯；其余城市的耦合協(xié)調度值則呈現出下降或先升后降的趨勢，但變動幅度不大。

2.空間序列分析

從空間層面來看，廣西各城市之間耦合協(xié)調度差異較大。具體來說，2010-2018年，只有南寧市的旅游產業(yè)與經濟發(fā)展水平的耦合協(xié)調度在0.8以上，處在高度協(xié)調層次。南寧市旅游業(yè)與經濟發(fā)展水平的耦合度均在0.9以上，還是較高的，作為首府城市，經濟發(fā)展水平也遠遠高于其他城市，旅游業(yè)發(fā)展水平僅次于桂林，所以計算得到的耦合協(xié)調度值較高。作為廣西旅游龍頭的桂林市，旅游業(yè)與經濟發(fā)展水平的耦合協(xié)調度值在0.6～0.7之間，處在中度協(xié)調層次。桂林旅游業(yè)與經濟發(fā)展水平的耦合度較高，旅游發(fā)展水平也在廣西各市中處于最高水平，但是相對來說經濟發(fā)展水平較低，各年的經濟水平值均不到0.3，因此耦合協(xié)調度的水平也較低。柳州旅游業(yè)與經濟發(fā)展水平的耦合協(xié)調度值在0.5上下小幅度波動，雖然柳州的旅游業(yè)與經濟發(fā)展耦合度較高，但是旅游水平和經濟水平都不是很高，因此耦合協(xié)調度也不高，在低度協(xié)調中中度協(xié)調之間跳動。北海、玉林和防城港的耦合協(xié)調度值處在低度協(xié)調層次。其余城市都處在失調層次，特別是崇左市，耦合協(xié)調度值特別低，因為涉及的耦合度、旅游發(fā)展水平和經濟發(fā)展水平都比較低。

五、建議

廣西旅游資源非常豐富，又適合一年四季旅游，通過對廣西14個地市旅游產業(yè)與經濟發(fā)展的耦合協(xié)調分析，各市應根據自己的優(yōu)勢來發(fā)展旅游業(yè)，通過旅游業(yè)的發(fā)展帶動其他產業(yè)和地區(qū)經濟的發(fā)展。根據耦合協(xié)調的時空演變分析，提出以下建議：

（1）繼續(xù)發(fā)揮桂林旅游的龍頭作用和南寧的國際旅游集散中心作用。歷史上就曾有眾多文人雅士游覽桂林，贊美漓江，而桂林又因為是中國首批對外開放旅游城市之一，成為中國旅游的“先行者”。2018年2月，國務院同意桂林市《關于桂林市創(chuàng)建國家可持續(xù)發(fā)展議程創(chuàng)新示范區(qū)的請示》，使桂林旅游的發(fā)展上升為國家戰(zhàn)略，桂林旅游的龍頭作用將更加凸顯。南寧作為廣西的首府，經濟發(fā)展居全區(qū)首位，在區(qū)域經濟發(fā)展及對接東盟的經濟貿易中發(fā)揮了重大作用，除了經濟的影響力，南寧的交通、旅游、商務、會展等方面也發(fā)揮了重要的輻射和集散作用，充分利用省會的影響力帶動周邊地市的經濟與旅游業(yè)的發(fā)展。

（2）大力發(fā)展全域旅游。充分發(fā)揮“旅游+”的功能，推動資源整合，促進旅游產業(yè)與其他產業(yè)的融合，特別是加強旅游業(yè)與文化融合、旅游業(yè)與農業(yè)融合、旅游業(yè)與工業(yè)融合，促進旅游產業(yè)轉型升級，促進地方經濟和旅游業(yè)的全面發(fā)展。

（3）推進旅游業(yè)精準扶貧。大力發(fā)展鄉(xiāng)村旅游，開展農事體驗、民俗風情體驗、鄉(xiāng)村度假、鄉(xiāng)村養(yǎng)生、鄉(xiāng)村研學等特色鄉(xiāng)村旅游產品，打造特色小鎮(zhèn)和特色旅游村等。這些項目在廣西的很多鄉(xiāng)鎮(zhèn)都可以開展，比如靖西、橫縣、巴馬等。充分利用鄉(xiāng)村現有的資源，開展旅游業(yè)，促進鄉(xiāng)村發(fā)展和提升農民收入?？傊?，各市應根據具體情況，發(fā)揮優(yōu)勢，促進經濟和旅游業(yè)的共同發(fā)展，使旅游產業(yè)與經濟發(fā)展的耦合協(xié)調度不斷提升，同時縮小各地市的差異。