呂 波， 王 輝， 何 悅， 周仲鴻

（渤海大學管理學院，遼寧錦州 121013）

隨著大眾旅游時代的到來，旅游業(yè)成為帶動地區(qū)發(fā)展最具有活力的朝陽產(chǎn)業(yè). 旅游業(yè)是一個綜合性經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)，涉及很多相關(guān)領(lǐng)域，包括餐飲、娛樂、文化、貿(mào)易、通信等. 旅游業(yè)的發(fā)展增加了區(qū)域內(nèi)的人流、物流、資金和信息流的流動，促進地區(qū)發(fā)展水平的提高. 從2016—2018年《中國統(tǒng)計年鑒》中發(fā)現(xiàn)，遼寧GDP總量處于中等水平，吉林和黑龍江排在全國下游水平. 3個省份GDP增速也并不樂觀，甚至呈現(xiàn)下滑的趨勢，旅游總收入全國排名相對靠后，旅游業(yè)對遼寧、吉林、黑龍江地區(qū)GDP總量的貢獻率較低. 旅游資源是一個地區(qū)發(fā)展旅游業(yè)的基礎(chǔ)，東北旅游資源豐富，森林、草原、濕地、冰雪、工業(yè)、農(nóng)業(yè)等旅游資源在全國獨具特色，生態(tài)環(huán)境優(yōu)越，發(fā)展旅游產(chǎn)業(yè)具有較大潛力. 因此，掌握東北三省旅游經(jīng)濟的動態(tài)發(fā)展過程，對加強地區(qū)間的合作、提高旅游資源利用率、優(yōu)化和升級旅游產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)具有重要意義.

國內(nèi)學者對旅游經(jīng)濟的研究. 主要集中在旅游經(jīng)濟發(fā)展［1-2］、旅游經(jīng)濟差異［3-4］和旅游經(jīng)濟增長影響［5］3個方面. 具體來看，分別聚焦于旅游經(jīng)濟的發(fā)展模式、旅游經(jīng)濟時空特征以及旅游產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對旅游經(jīng)濟增長的影響. 此外，部分學者從地理空間角度分別對遼寧、吉林、黑龍江的旅游經(jīng)濟進行了相關(guān)研究. 王蕾等利用加權(quán)變異系數(shù)、基尼系數(shù)、Theil 指數(shù)分析了遼寧省14 個城市2001—2012 年旅游經(jīng)濟時空差異及其演變［6］；甘靜等以吉林省9個地級市（州）為例，運用泰爾指數(shù)、地帶分離系數(shù)等方法對2002—2014年吉林省旅游經(jīng)濟差異性以及空間格局進行深入分析［7］；于洪雁等基于引力模型，獲取黑龍江省12個地級市的旅游經(jīng)濟聯(lián)系度作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，探討了空間結(jié)構(gòu)特征［8］. 上述研究均以各省旅游經(jīng)濟作為研究對象，只能說明自身旅游經(jīng)濟差異性以及演變規(guī)律，并不能比較東北三省城市間旅游經(jīng)濟的區(qū)別和演變過程. 在研究方法上，多以標準差、變異系數(shù)、基尼系數(shù)、泰爾系數(shù)等定量方法較為常見. 駱澤順等［9］、沈驚宏等［10］、高芳等［11］利用上述方法分別研究了旅游經(jīng)濟差異演化特征及收斂性、旅游經(jīng)濟增長與區(qū)域差異空間格局演變、旅游經(jīng)濟區(qū)域差異. 但隨著空間分析方法技術(shù)的成熟，應(yīng)用新方法研究地區(qū)間旅游經(jīng)濟的差異更具有合理性. 結(jié)合GIS 技術(shù)將數(shù)據(jù)進行可視化處理，以更直觀具體的方式揭示東北三省旅游經(jīng)濟的空間依賴性與空間異質(zhì)性. 在研究尺度上，全國［12-13］、省域［14-15］范圍較多，省域尺度上集中在云南、浙江、安徽、新疆、湖北等省份，跨區(qū)域［16］研究相對較少，更鮮有對東北三省旅游經(jīng)濟演變過程的研究.

遼寧、吉林、黑龍江三省作為東北老工業(yè)基地，資源型城市轉(zhuǎn)型面臨較大問題，要打破現(xiàn)階段經(jīng)濟發(fā)展瓶頸，大力發(fā)展旅游產(chǎn)業(yè)是個很好的契機. 充分集中東北三省優(yōu)勢資源，加強區(qū)域間旅游產(chǎn)業(yè)合作，推動?xùn)|北老工業(yè)基地振興. 鑒于此，本研究選取2009—2018年截面數(shù)據(jù)，以東北三省作為研究對象，運用全局自相關(guān)、局部自相關(guān)和局域關(guān)聯(lián)指數(shù)等分析方法，探究其旅游經(jīng)濟空間格局動態(tài)演變規(guī)律，為東北三省區(qū)域間旅游產(chǎn)業(yè)聯(lián)動和一體化發(fā)展提供科學依據(jù).

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

東北三省36 個地級市（自治州、地區(qū)）旅游收入從2010—2019 年各地級市（自治州、地區(qū)）統(tǒng)計年鑒及2009—2018年各地級市（自治州、地區(qū)）國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報中獲取. 其他指標數(shù)據(jù)來源于2010—2019年《遼寧省統(tǒng)計年鑒》《吉林省統(tǒng)計年鑒》《黑龍江省統(tǒng)計年鑒》以及2010—2019年《中國城市統(tǒng)計年鑒》.

1.2 研究方法

1.2.1 重力模型 重心的演變軌跡能反映區(qū)域要素在地理空間上的變化規(guī)律，通過研究東北三省旅游收入重心變化分析地區(qū)旅游經(jīng)濟空間差異特征，計算公式如下：

式中：X和Y分別表示東北三省旅游經(jīng)濟重心的緯度和經(jīng)度；Xi和Yi為東北三省各地級市（自治州、地區(qū)）行政中心的緯度和經(jīng)度；Mi為各地級市（自治州、地區(qū)）旅游收入.

1.2.2 全局自相關(guān) 全局自相關(guān)反映某指標在整個地理空間范圍內(nèi)分布特征，即測算東北三省旅游經(jīng)濟在區(qū)域內(nèi)的集聚特征，公式為：

式中：xi（ xj）表示東北三省各地級市（自治州、地區(qū)）在地理空間單元i（ j ）上的觀測值；wij表示空間權(quán)重矩陣，即地理空間單元i 與j 相鄰為1，不相鄰為0；xˉ為均值. 當Moran’s I＞0，表明旅游經(jīng)濟呈現(xiàn)正空間自相關(guān)；Moran’s I＜0，表明旅游經(jīng)濟呈現(xiàn)負空間自相關(guān).

1.2.3 局部自相關(guān) 局部自相關(guān)用來測量某指標在局部地理空間上自相關(guān)性，即東北三省各地級市（自治州、地區(qū)）旅游經(jīng)濟與周圍地區(qū)的差異特征，公式為：

局部自相關(guān)通過散點圖判斷各地區(qū)間旅游經(jīng)濟的關(guān)聯(lián)程度，再根據(jù)通過0.05顯著性水平檢驗的LISA集聚圖判斷東北三省局部地區(qū)旅游經(jīng)濟的空間集聚特征.

2 東北三省旅游經(jīng)濟空間格局演變

2.1 東北三省旅游經(jīng)濟重心年際變化特征

2009—2018 年東北三省旅游經(jīng)濟重心在42.16°N～42.82°N、123.93°E～124.71°E 范圍內(nèi)波動. 根據(jù)其波動幅度，可分為兩個階段，包括穩(wěn)定階段和跳躍階段. 在研究時間段內(nèi)東北三省旅游經(jīng)濟重心演變由穩(wěn)定階段向跳躍階段轉(zhuǎn)移. 具體而言，2009—2014年旅游經(jīng)濟重心由42.17°N、123.97°E遷移到42.26°N、124.03°E，緯度前后相差0.09°、經(jīng)度前后相差0.06°，6 年間旅游經(jīng)濟重心發(fā)生微小變化；2014—2018 年經(jīng)緯度相差較大，其中2015年經(jīng)緯度變化最大，與2014年相比，緯度相差0.30°、經(jīng)度相差0.40°. 由圖1可知，2009—2018年東北三省旅游經(jīng)濟重心在遼寧省內(nèi)且向東北方向偏移. 主要由于遼寧的沈陽和大連旅游收入排在東北三省前列，遼寧省內(nèi)其他城市旅游發(fā)展較好，年旅游收入大部分超過100 億元. 吉林和黑龍江除省會城市以外，極少數(shù)城市年旅游收入達到100 億元. 根據(jù)2019 年《中國文化和旅游統(tǒng)計年鑒》資料顯示，2018年遼寧、吉林、黑龍江星級飯店數(shù)量分別為343個、100個、173個；3A及以上旅游景區(qū)數(shù)量分別為374 個、177 個、293 個.遼寧星級飯店數(shù)量和旅游景區(qū)數(shù)量均在首位，說明遼寧省旅游要素高于吉林、黑龍江兩省，地區(qū)旅游業(yè)發(fā)展水平較高. 2014年以后，吉林省的長春、吉林等城市和黑龍江省哈爾濱地區(qū)旅游收入顯著提高，旅游經(jīng)濟重心開始向東北方向偏移，這種不平衡的趨勢逐漸減小，但遼寧旅游經(jīng)濟優(yōu)勢依舊排在東北三省之首.

2.2 東北三省旅游經(jīng)濟空間格局關(guān)聯(lián)特征

2.2.1 全局自相關(guān)分析 通過Geoda 軟件測算2009—2018 年東北三省36 個地級市（自治州、地區(qū)）旅游經(jīng)濟在地理空間上的關(guān)聯(lián)性以及集聚特征. 由全局Moran’s I 指數(shù)測算結(jié)果顯示（表1），2009—2018年東北三省旅游經(jīng)濟全局Moran’s I指數(shù)大于0，除2015 年外均通過顯著性檢驗（Z 值大于1.96，P 小于0.05），說明東北三省旅游經(jīng)濟呈正空間自相關(guān)，即旅游經(jīng)濟高或低的地級市（自治州、地區(qū)）分別在空間集聚.

圖1 2009—2018年東北三省旅游經(jīng)濟重心遷移軌跡Fig.1 The migration track of tourism economic center of gravity in the three northeastern provinces from 2009 to 2018

表1 2009—2018年東北三省旅游經(jīng)濟全局Moran’s I 指數(shù)測算Tab.1 The overall moran index of the tourism economy of the three northeastern provinces from 2009 to 2018

2.2.2 局部自相關(guān)分析 借助Geoda 軟件進一步計算2009—2018 年東北三省各城市與周圍城市旅游經(jīng)濟的具體集聚特征. 將散點圖匯總成表2，其中4個象限分別包括H-H 象限（高-高區(qū)域）、L-L（低-低區(qū)域）、H-L 象限（高-低區(qū)域）、L-H 象限（低-高區(qū)域）. H-H 象限與L-L 象限內(nèi)城市在20 個以上，占總數(shù)的55.56%，說明東北三省旅游經(jīng)濟表現(xiàn)為空間依賴性，即東北三省旅游經(jīng)濟空間格局以擴散互溢和低速增長為主導(dǎo). 自2014 年以后，H-H 象限內(nèi)城市數(shù)量明顯減少，L-L 象限內(nèi)變化較小，表明在一定程度上東北三省旅游經(jīng)濟空間依賴性是處于低水平的. 從省域角度來看，H-H象限內(nèi)大連、鞍山、本溪、丹東等遼寧城市占多數(shù)，吉林僅長春、吉林等處于H-H 象限內(nèi)，黑龍江僅哈爾濱從H-L 象限跨越到H-H 象限內(nèi)；L-L 象限內(nèi)齊齊哈爾、雞西、鶴崗、雙鴨山等黑龍江城市最多，遼寧和吉林的城市數(shù)量相對較少. 因此，東北三省中遼寧和黑龍江旅游經(jīng)濟結(jié)構(gòu)較為穩(wěn)定. 將通過顯著性檢驗的LISA 集聚圖匯總成表3，2009—2018 年東北三省旅游經(jīng)濟高-高集聚區(qū)主要集中在遼寧、吉林，低-低集聚區(qū)集中在黑龍江，且高-高集聚區(qū)面積不斷減少，低-低集聚區(qū)面積增加. 具體來看，10 年間高-高集聚區(qū)由遼寧營口、遼陽等城市變化到吉林省吉林市；低-低集聚區(qū)的城市數(shù)量依舊在黑龍江省內(nèi)增加. 低-高集聚區(qū)發(fā)生在遼寧阜新、遼陽等以及吉林松原，說明遼寧和吉林旅游經(jīng)濟不僅表現(xiàn)為顯著的高-高和低-低集聚，其市域旅游經(jīng)濟發(fā)展差異二元結(jié)構(gòu)也較為顯著.

表2 2009—2018年東北三省旅游經(jīng)濟散點圖結(jié)果Tab.2 Results of the tourism economy scatter chart of the three northeastern provinces from 2009 to 2018

表3 2009—2018年東北三省旅游經(jīng)濟LISA集聚圖結(jié)果Tab.3 Results of LISA cluster chart of tourism economy of the three northeastern provinces from 2009 to 2018

2.3 東北三省旅游空間格局冷熱點研究

選取東北三省2009、2012、2015、2018 年旅游經(jīng)濟作為研究對象，利用ArcGIS10.2 軟件進行熱點分析（Getis-Ord Gi*），并通過自然間斷點分級法（Jenks）分成4種空間類型，分別為熱點區(qū)、次熱點區(qū)、次冷點區(qū)、冷點區(qū)，進一步探究東北三省旅游經(jīng)濟的空間格局演變（圖2）.

圖2 2009—2018年東北三省旅游經(jīng)濟空間格局演化圖Fig.2 Spatial pattern evolution of tourism economy of the three northeastern provinces from 2009 to 2018

2009年熱點區(qū)多數(shù)在遼寧，次熱點區(qū)在吉林四平、遼源、通化、白山以及遼寧遼陽、鞍山、丹東. 次冷點區(qū)分布在吉林長春、吉林、松原、白城、延邊和黑龍江大慶、齊齊哈爾. 冷點區(qū)全部集中在黑龍江省內(nèi).2012 年遼寧全省為熱點區(qū)，吉林四平、遼源由次熱點區(qū)變成熱點區(qū)，長春、吉林等城市由次冷點區(qū)變成次熱點區(qū). 黑龍江地區(qū)次冷點區(qū)、冷點區(qū)無明顯變化. 可見，2009—2012年東北三省旅游經(jīng)濟發(fā)展呈現(xiàn)出穩(wěn)定的趨勢，冷熱點區(qū)域呈現(xiàn)有序的交替變化. 2015 年遼寧僅沈陽、撫順、本溪、鐵嶺、葫蘆島為熱點區(qū)，其他均由熱點區(qū)退為次熱點區(qū)和次冷點區(qū)；吉林和黑龍江冷熱點區(qū)變化較小；2018 年遼寧冷熱點區(qū)數(shù)量保持穩(wěn)定，吉林以熱點區(qū)為主，黑龍江地區(qū)冷點區(qū)和次冷點區(qū)縮小，熱點區(qū)和次熱點區(qū)進一步擴大. 因此，2012—2018 年除冷點區(qū)之外，熱點區(qū)、次熱點區(qū)、次冷點區(qū)均表現(xiàn)出明顯的區(qū)域躍遷現(xiàn)象，冷熱點區(qū)域呈現(xiàn)出隨機化的分布模式.

綜上所述，2009—2018年東北三省旅游經(jīng)濟表現(xiàn)出不穩(wěn)定的態(tài)勢，旅游經(jīng)濟發(fā)展由“西南高、東北低”逐漸演變?yōu)椤爸虚g高、兩端低”的空間格局. 熱點區(qū)、次熱點區(qū)、次冷點區(qū)由集中的“團狀”分布變成較為分散的“塊狀”分布；冷點區(qū)分布一直較為集中，呈“帶狀”分布. 另外，4個時段的熱點區(qū)和次熱點區(qū)分別為18、22、17、21個，占總區(qū)域的50%、61%、47%、58%，說明10年間東北三省旅游經(jīng)濟的發(fā)展以熱點區(qū)為主.

3 影響東北三省旅游經(jīng)濟因素分析

3.1 影響因素評價指標選取及測算結(jié)果

在參考已有文獻的基礎(chǔ)上，結(jié)合東北三省的實際情況以及數(shù)據(jù)的可獲得性，本研究從經(jīng)濟、交通、旅游資源、環(huán)境質(zhì)量、居民生活水平、人力資源、信息資源7個方面選取了人均GDP、地區(qū)生產(chǎn)總值、客運量、旅客周轉(zhuǎn)量、A級景區(qū)數(shù)量、生活垃圾無害處理率、生活垃圾清運量、社會消費品零售總額、城鎮(zhèn)人均可支配收入、第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員、普通高等學校在校生人數(shù)、郵電業(yè)務(wù)總量、移動電話用戶數(shù)量13個度量指標，運用灰色關(guān)聯(lián)法以旅游收入作為參考序列、13個度量指標作為比較序列，分析其對東北三省旅游經(jīng)濟的關(guān)聯(lián)程度.

由測算結(jié)果可知（表4），影響東北三省旅游經(jīng)濟的一級指標關(guān)聯(lián)度由大到小排序：居民生活水平因素、旅游資源因素、人力資源因素、經(jīng)濟因素、信息資源因素、環(huán)境質(zhì)量因素、交通因素；影響東北三省旅游經(jīng)濟二級指標由大到小排序：A級景區(qū)數(shù)量、社會消費品零售總額、地區(qū)生產(chǎn)總值、人均GDP、生活垃圾無害處理率、城鎮(zhèn)人均可支配收入、移動電話用戶數(shù)量、第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員、旅客周轉(zhuǎn)量、普通高等學校在校生人數(shù)、客運量、生活垃圾清運量、郵電業(yè)務(wù)總量.

表4 2009—2018年東北三省旅游經(jīng)濟影響因素及與各指標關(guān)聯(lián)度Tab.4 Influencing factors of tourism economy in the three northeastern provinces and their correlations withvarious indicators from 2009 to 2018

3.2 結(jié)果分析

通過對比發(fā)現(xiàn)，居民生活水平的關(guān)聯(lián)度最高，數(shù)值為0.902，該指標下的社會消費品零售總額和城鎮(zhèn)人均可支配收入關(guān)聯(lián)度排名相對靠前，充分說明提高居民生活水平對東北三省旅游經(jīng)濟發(fā)展具有顯著的促進作用. 生活質(zhì)量的改善，使人們不僅僅局限于物質(zhì)生活的滿足，還進一步追求精神世界的充實. 旅游資源關(guān)聯(lián)度為0.893，序位排在第二，表明旅游資源對東北三省旅游經(jīng)濟的發(fā)展也極為重要. 旅游資源是地區(qū)旅游業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)，具有豐富旅游資源的地區(qū)，更容易開發(fā)高質(zhì)量旅游景區(qū)，促進地區(qū)旅游經(jīng)濟水平提高. 人力資源對東北三省旅游經(jīng)濟的影響也較為明顯，其二級指標中第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員關(guān)聯(lián)程度要高于普通高等學校在校生人數(shù)，說明服務(wù)行業(yè)的發(fā)展對東北三省旅游經(jīng)濟具有帶動作用. 普通高等學校學生作為潛在游客，并沒有與東北三省旅游經(jīng)濟表現(xiàn)出較大的關(guān)聯(lián)性. 因此，激發(fā)學生的旅游動機促進地區(qū)旅游經(jīng)濟發(fā)展有待改善. 經(jīng)濟關(guān)聯(lián)度為0.795，二級指標地區(qū)生產(chǎn)總值、人均GDP的關(guān)聯(lián)度分別排在第三、第四，表明經(jīng)濟作為地區(qū)旅游發(fā)展的支撐條件必不可少，對區(qū)域旅游經(jīng)濟發(fā)展不可忽視. 信息資源、環(huán)境質(zhì)量、交通等關(guān)聯(lián)度排名相對靠后，但其中部分二級指標序位靠前，如生活垃圾無害處理率、移動電話用戶數(shù)量等因素對東北三省旅游經(jīng)濟影響不容忽視.

4 結(jié)論與展望

4.1 結(jié)論

運用重力模型、全局自相關(guān)、局部自相關(guān)、局域關(guān)聯(lián)指數(shù)等地理數(shù)學方法，分析東北三省旅游經(jīng)濟空間格局演變，并選取7個一級指標，13個二級指標利用灰色關(guān)聯(lián)法探究影響東北三省旅游經(jīng)濟因素的關(guān)聯(lián)程度，得到如下結(jié)論.

1）2009—2018年東北三省旅游經(jīng)濟重心在遼寧省內(nèi)且向東北方向偏移.

2）東北三省旅游經(jīng)濟表現(xiàn)為空間依賴性，即東北三省旅游經(jīng)濟空間格局以擴散互溢和低速增長為主導(dǎo). 旅游經(jīng)濟高-高集聚區(qū)主要集中在遼寧、吉林，低-低集聚區(qū)集中在黑龍江. 遼寧、吉林旅游經(jīng)濟發(fā)展差異二元結(jié)構(gòu)也較為顯著.

3）東北三省旅游經(jīng)濟發(fā)展由“西南高、東北低”逐漸演變?yōu)椤爸虚g高、兩端低”的空間格局. 熱點區(qū)、次熱點區(qū)、次冷點區(qū)均表現(xiàn)出明顯的區(qū)域躍遷現(xiàn)象，冷點區(qū)無明顯變化. 2009—2018年旅游經(jīng)濟的發(fā)展以熱點區(qū)為主.

4）居民生活水平、旅游資源、人力資源、經(jīng)濟等一級指標對東北三省旅游經(jīng)濟影響較為顯著；生活垃圾無害處理率、移動電話用戶數(shù)量等二級指標的影響也不容忽視.

4.2 展望

以上研究表明，從旅游經(jīng)濟集聚區(qū)、熱點區(qū)發(fā)現(xiàn)，遼寧和吉林兩省交界處以及交界處附近城市旅游經(jīng)濟水平高. 上述城市可以作為東北三省旅游發(fā)展戰(zhàn)略區(qū)域增長極. 通過極化作用的減弱，擴散效應(yīng)的增強，從而帶動周圍地區(qū)共同發(fā)展，減少東北三省城市間二元結(jié)構(gòu)化的局面. 此外，隨著哈大高鐵的開通，縮短了東北三省主要城市哈爾濱、長春、沈陽、大連之間的距離，對于東北三省旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展來說也是一個機會. 因此，接下來可具體探究哈大高鐵對東北三省旅游經(jīng)濟的影響，進而制定完善的東北三省旅游產(chǎn)業(yè)戰(zhàn)略計劃.