劉 康，王 坤

(1.安康學(xué)院旅游與資源環(huán)境學(xué)院，中國 安康 725000；2.貴州大學(xué)旅游與文化產(chǎn)業(yè)學(xué)院，中國 貴陽 550025)

2017年，交通運(yùn)輸部、國家旅游局、國家鐵路局、中國民用航空局、中國鐵路總公司和國家開發(fā)銀行6部門聯(lián)合發(fā)布《關(guān)于促進(jìn)交通運(yùn)輸與旅游融合發(fā)展的若干意見》(交規(guī)劃發(fā)[2017] 24號)，文件指出旅游業(yè)是國民經(jīng)濟(jì)重要的戰(zhàn)略性支柱產(chǎn)業(yè)，交通運(yùn)輸是旅游業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)支撐和先決條件。交通與旅游經(jīng)濟(jì)兩者關(guān)系密切，已有研究表明旅游經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)與交通系統(tǒng)兩個子系統(tǒng)間存在耦合協(xié)調(diào)發(fā)展的動態(tài)特征[1]，因而對兩者耦合作用強(qiáng)度的測評以及耦合水平影響因素的探究已成為學(xué)術(shù)界關(guān)注的重要問題。

交通與旅游經(jīng)濟(jì)的關(guān)聯(lián)問題是國內(nèi)外旅游交通研究的熱點，學(xué)術(shù)界取得了大量的研究成果。國外學(xué)者普遍認(rèn)為交通是旅游系統(tǒng)的重要組成部分，也是旅游業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵所在[2，3]?；诖?，Davood Mirzaee以伊朗為案例地，采用描述性分析方法探究了交通產(chǎn)業(yè)對旅游發(fā)展的影響[4]；Masson等通過案例分析指出南歐高鐵線路的開通運(yùn)行加劇了巴塞羅那周圍旅游活動的集聚現(xiàn)象[5]。此外，交通模式下的旅游發(fā)展歷史[6]、交通對區(qū)域旅游空間結(jié)構(gòu)的影響[7-9]，交通基礎(chǔ)與旅游流模型構(gòu)建[10，11]、旅游交通流量和旅游者出行方式的選擇[12]以及交通對旅游需求影響[13]等方面也得到了大量關(guān)注。國內(nèi)關(guān)于旅游交通的研究主要集中于交通流與旅游流的空間關(guān)聯(lián)與耦合路徑[14]、交通基礎(chǔ)設(shè)施對旅游經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響[15]、交通基礎(chǔ)設(shè)施與旅游經(jīng)濟(jì)增長的交互影響[16]以及旅游經(jīng)濟(jì)與交通的耦合協(xié)調(diào)發(fā)展[17]等方面。此外，學(xué)者們以武陵片區(qū)[18]、漢江生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶[19]、長江中游城市群[20]、粵港澳大灣區(qū)[21]等典型區(qū)域為案例地，對交通通達(dá)度與旅游經(jīng)濟(jì)的耦合協(xié)調(diào)發(fā)展關(guān)系做了全面探究。研究方法主要以空間計量[15]、PVAR模型[16]以及耦合協(xié)調(diào)度評價模型[17-21]等定量方法為主，研究單元以省域、市域居多，案例地主要集中于經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)或旅游資源豐富的中東部地區(qū)。

現(xiàn)有交通通達(dá)度的測度較多采用地理距離，忽略時間距離；旅游經(jīng)濟(jì)聯(lián)系的測度多采用Theil系數(shù)[22，23]、Dagun基尼系數(shù)及其分解[24，25]、SBM模型[26]以及非線性Granger因果檢驗等經(jīng)濟(jì)學(xué)方法，但這些方法只能刻畫旅游經(jīng)濟(jì)“量”的影響程度，盡管學(xué)者將引力模型與社會網(wǎng)絡(luò)[27]引入相關(guān)研究用以彌補(bǔ)這一缺憾，但傳統(tǒng)的旅游經(jīng)濟(jì)合作引力模型在一定程度上并不能完全反映區(qū)域間的合作聯(lián)系[23，24]。此外從縣域尺度整體上測度旅游經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強(qiáng)度與交通通達(dá)度的研究并不多見，尤其是針對行政區(qū)劃大部分處于集中連片特困地區(qū)，如貴州省的交通通達(dá)度與旅游經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強(qiáng)度耦合水平及其影響因素的研究更是鮮有涉及。

本文以西部偏遠(yuǎn)特困地區(qū)以及多民族地區(qū)貴州省為例，以88個縣域單元作為研究尺度，在引入時間距離的基礎(chǔ)上，用交通通達(dá)指數(shù)替代傳統(tǒng)的地理距離來反映區(qū)域間的時間距離，繼而實現(xiàn)對傳統(tǒng)引力模型的適當(dāng)修正，并對研究區(qū)的旅游經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強(qiáng)度展開測度，同時借助空間計量模型，探測影響耦合水平地域分異的影響因素。期冀探究結(jié)果能為促進(jìn)區(qū)域交通與旅游經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展提供有用信息，同時為西部偏遠(yuǎn)特困地區(qū)以及多民族地區(qū)的旅游可持續(xù)發(fā)展提供決策參考。

1 研究區(qū)域及方法

1.1 研究區(qū)域概況

圖1 案例地交通路網(wǎng)圖 Fig. 1 Traffic network map of the case site

貴州省位于我國西南腹地、云貴高原東部，全省共有民族成分56個，民族風(fēng)情濃厚，少數(shù)民族文化積淀深厚。境內(nèi)地形多樣、地貌起伏，山地、丘陵占比超過92.5%，山區(qū)特性明顯。研究區(qū)域包括貴州省88個縣(區(qū))，常住人口3 856.21萬人(第七次人口普查) ；貴州省2016—2020年國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展統(tǒng)計公報相關(guān)數(shù)據(jù)顯示“十三五”期間(2016年～2020年)，該省交通通車?yán)锍膛c旅游經(jīng)濟(jì)均取得了長足發(fā)展。高速公路通車?yán)锍逃? 434公里增長至7 607 km，年均增長率7.99%；高速鐵路通車?yán)锍逃?38.4 km增長至1 527 km，年均增長率達(dá)16.58%。交通基礎(chǔ)設(shè)施飛速發(fā)展的同時，旅游經(jīng)濟(jì)也迎來了黃金時刻——2016至2019年，貴州接待省外旅游人次和旅游總收入年均增長均保持在30%以上。因此將貴州省作為案例地主要圍繞兩個問題展開探討：一是不同區(qū)域的交通通達(dá)度與旅游經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強(qiáng)度呈現(xiàn)怎樣的特征？二是不同區(qū)域的交通通達(dá)度與旅游經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強(qiáng)度之間的耦合水平如何？哪些因素會引致耦合水平呈現(xiàn)區(qū)域性差異？

1.2 研究方法

1.2.1 交通通達(dá)度與旅游經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強(qiáng)度模型 旅游經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強(qiáng)度模型是在重力模型的基礎(chǔ)上發(fā)展而來[27]，測度公式為：

(1)

式(1)中，Rij表示區(qū)域i、區(qū)域j的旅游經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強(qiáng)度，Ti和Tj表示區(qū)域i和j的旅游收入，Ii和Ij表示區(qū)域i和j的旅游人次，GDij表示區(qū)域i和j的地理距離。

傳統(tǒng)的旅游經(jīng)濟(jì)合作引力模型一定程度上并不能完全反映區(qū)域間的合作聯(lián)系[28-29]，借鑒相關(guān)研究[27，28]，本文將引入交通通達(dá)指數(shù)來反映區(qū)域間時間距離，用以替代傳統(tǒng)的地理距離，以期更加客觀、真實地反映各區(qū)域間的旅游經(jīng)濟(jì)聯(lián)系。

(2)

式(2)中，Dij表示區(qū)域i與區(qū)域j的交通通達(dá)指數(shù)；若Dij越小，則表明交通通達(dá)性越好。Tij為區(qū)域間最短交通時間，∑Ti/n表示區(qū)域i與貴州省內(nèi)其他區(qū)域最短交通時間平均值，∑Tj/n表示區(qū)域j與貴州省內(nèi)其他區(qū)域最短交通時間平均值。在實際的測算過程中，根據(jù)貴州省縣城行政中心間高鐵、火車時刻表與長途汽車時刻表，將區(qū)域間最短交通距離作為原始數(shù)據(jù)。若兩區(qū)域間沒有直達(dá)列車，則以高德地圖最短交通距離作為原始數(shù)據(jù)，在此基礎(chǔ)上將空間距離屬性轉(zhuǎn)化為時間距離屬性，最終得到貴州省各縣域的時間距離矩陣。

根據(jù)上述相關(guān)理論，對旅游經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強(qiáng)度模型進(jìn)行修正，用更貼切實際的時間距離屬性代替空間距離屬性，從而得到修正的旅游經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強(qiáng)度模型。

(3)

(4)

式(3)中，Kij主要反映計算結(jié)果的相對關(guān)系，其取值對整個研究結(jié)果的可比性并不構(gòu)成影響，為使最終結(jié)果更加適合觀測與對比，取值1[30]。式(4)中，Ri表示區(qū)域i的旅游經(jīng)濟(jì)聯(lián)系總量[30]，若Ri數(shù)值越大，則表明區(qū)域i與其他區(qū)域的旅游經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強(qiáng)度越高。

1.2.2 耦合水平評價模型 耦合是指兩個或多個系統(tǒng)之間通過各種相互作用而彼此影響以至協(xié)同的現(xiàn)象[31]，在社會學(xué)領(lǐng)域中，學(xué)者們通常將兩種社會現(xiàn)象通過某種條件有機(jī)結(jié)合起來發(fā)揮作用的客觀事物稱之為耦合，耦合度主要反映系統(tǒng)或要素之間的相互作用和影響程度[32]。已有研究表明交通通達(dá)度與旅游經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間客觀上存在交互耦合現(xiàn)象[17-21]。一方面，交通基礎(chǔ)設(shè)施與交通通達(dá)度的改善為旅游經(jīng)濟(jì)活動的順利開展提供了基礎(chǔ)和保障，交通系統(tǒng)的升級換代是旅游經(jīng)濟(jì)發(fā)展的驅(qū)動力，也是旅游經(jīng)濟(jì)活動發(fā)展重要的基本組成部分[33]。交通網(wǎng)絡(luò)發(fā)展帶來的“時空收斂”效應(yīng)是推動區(qū)域旅游發(fā)展和旅游空間結(jié)構(gòu)塑造的顯著力量[34]。另一方面，作為關(guān)聯(lián)帶動性較強(qiáng)的服務(wù)性行業(yè)，旅游業(yè)是推動交通系統(tǒng)升級換代的的一種重要動力，即旅游經(jīng)濟(jì)的發(fā)展會推動區(qū)域交通的發(fā)展，旅游發(fā)展對交通系統(tǒng)的演化具有反饋作用，并通過旅游空間結(jié)構(gòu)的演化反饋給交通系統(tǒng)[33]。耦合度計算公式為：

(5)

式(5)中，C為耦合度，Di代表區(qū)域i的交通通達(dá)度，Ri代表區(qū)域i的旅游經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強(qiáng)度。耦合度C值可判別系統(tǒng)之間耦合作用強(qiáng)度及時序區(qū)間，若C值越大，則表明系統(tǒng)之間越接近良性共振耦合，復(fù)合系統(tǒng)趨向新的有序方向發(fā)展[35]。根據(jù)相關(guān)研究[35，36]，將耦合度劃分為4種類型：0≤C≤0.3，表明交通通達(dá)度與旅游經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強(qiáng)度之間為低水平耦合階段；0.3

1.2.3 空間計量模型 根據(jù)Anselin的空間滯后模型和空間誤差模型[37]，并結(jié)合貴州交通與旅游發(fā)展實際，對自變量、因變量進(jìn)行求對數(shù)處理，最終考慮空間效應(yīng)的滯后模型為：

lnCi=α+γ1lnTRAi+γ2lnRESi+γ3lnSTRi+γ4lnKi+γ5lnOPENi+γ6lnLi+ρωlnCi+εi，

同時，考慮空間效應(yīng)的誤差模型為：

lnCi=α+γ1lnTRAi+γ2lnRESi+γ3lnSTRi+γ4lnKi+γ5lnOPENi+γ6lnLi+μ，

μ=λWεi+ξ。

(6)

式(6)中：γi為回歸參數(shù)；Ci為區(qū)域i交通通達(dá)度與旅游經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強(qiáng)度的耦合度；TRAi表征交通運(yùn)載能力；RESi表征旅游資源稟賦；STRi為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)；Ki表征固定資產(chǎn)投資；OPENi表征市場開放程度；Li表征人力資本；εi干擾項，衡量其它未觀測到的因素對耦合水平的影響；ρ為空間滯后回歸系數(shù)；W為鄰近標(biāo)準(zhǔn)空間權(quán)重矩陣；λ為空間自相關(guān)系數(shù)，ξ為服從經(jīng)典假設(shè)的隨機(jī)誤差項。

1.3 數(shù)據(jù)來源與處理

本文所需數(shù)據(jù)主要包括矢量數(shù)據(jù)與社會經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)。矢量數(shù)據(jù)中交通路網(wǎng)圖與88縣區(qū)的行政邊界數(shù)據(jù)來源于國家測繪地理信息局標(biāo)準(zhǔn)地圖服務(wù)網(wǎng)站下載的審圖號為GS(2019)1719號的標(biāo)準(zhǔn)地圖。社會經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)中各地區(qū)旅游收入、旅游人次來自貴州省文化與旅游廳監(jiān)測處，其他數(shù)據(jù)來自2016年貴州省市區(qū)的統(tǒng)計年鑒、統(tǒng)計公報；借助高德地圖、百度地圖等開放平臺對時間距離展開測度；鑒于貴州省旅游經(jīng)濟(jì)發(fā)展的特征以及數(shù)據(jù)的可獲取程度，此次研究采用2016年的截面數(shù)據(jù)展開分析。采用極差標(biāo)準(zhǔn)化法[38]對交通通達(dá)度與旅游經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強(qiáng)度進(jìn)行歸一化處理，取值范圍[0,1]。

2 測度結(jié)果與分析

2.1 交通通達(dá)度測度結(jié)果與分析

2.1.1 交通通達(dá)度測度結(jié)果 根據(jù)公式(2)計算貴州省88縣(區(qū))的交通通達(dá)度，并對結(jié)果進(jìn)行歸一化處理，得到最終結(jié)果(表1)。分縣區(qū)來看，交通通達(dá)度排名前3位的區(qū)域是依次是萬山區(qū)、關(guān)嶺布依族苗族自治縣與貴定縣，排名后3位的的區(qū)域是依次是綏陽縣、甕安縣與麻江縣；不同縣區(qū)由于高鐵、高速、國道與省道等交通運(yùn)輸方式在基礎(chǔ)設(shè)施投資力度、升級換代與維護(hù)政策等方面存在的區(qū)域差異，使得交通通達(dá)度呈現(xiàn)出較為明顯的非均衡特征?？傮w來看，全省交通通達(dá)度集中于0.343至0.623，進(jìn)一步統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)有54縣(區(qū))的交通通達(dá)度集中于0.4～0.6，占總數(shù)的61.36%；交通通達(dá)度的平均值為0.526，有45個縣(區(qū))的交通通達(dá)度高于平均值，占比超過50%；數(shù)據(jù)表明貴州省縣域交通通達(dá)度整體處于較高水平。

表1 交通通達(dá)度測度結(jié)果Table 1 Traffic accessibility measurement results

2.1.2 交通通達(dá)度空間格局 在交通通達(dá)度測度結(jié)果的基礎(chǔ)上，借助ArcGIS中核密度分析工具，采用自然間斷點分級法，核密度值類別選擇“5類”，從空間視角對貴州省各縣域交通通達(dá)度的空間分布進(jìn)行可視化表達(dá)(圖2a)。

總體來看：貴州省縣域交通通達(dá)度空間分布密度呈現(xiàn)分散的點狀格局，即表現(xiàn)為無規(guī)律的隨機(jī)分布狀態(tài)。進(jìn)一步將核密度分布與貴州省最新的高速公路網(wǎng)進(jìn)行耦合，耦合結(jié)果清晰顯示縣域交通通達(dá)度的密度分布具有明顯的沿高速公路分布特征，這一特征表明貴州省境內(nèi)的高速公路網(wǎng)對縣域交通通暢程度具有重要的影響，在承擔(dān)物質(zhì)流、人口流、信息流匯集這一載體功能的基礎(chǔ)上，減少了旅游體驗中的時間成本，繼而在提升區(qū)域旅游通達(dá)性中扮演著極為重要的角色。

為了進(jìn)一步厘清交通通達(dá)度的區(qū)域差異及差異程度，借助ArcGIS 10.2空間分析模塊對交通通達(dá)度展開Kriging插值分析，并對最終結(jié)果進(jìn)行可視化表達(dá)(圖2b)。Kriging擬合圖顯示貴州省縣域交通通達(dá)度空間格局的區(qū)域差異較為明顯：高值區(qū)域集中于貴州省西南部、黔東南州、銅仁市東南角一帶，表明上述區(qū)域的交通通達(dá)度較高。低值區(qū)域集中于貴州省北部，紅色圣地遵義市的交通通達(dá)度不高。為了進(jìn)一步發(fā)揮紅色旅游資源對區(qū)域旅游經(jīng)濟(jì)的帶動作用，必須進(jìn)一步強(qiáng)化遵義市在貴州省交通路網(wǎng)的參與度與活躍度，提升區(qū)域旅游通達(dá)性，進(jìn)一步將該區(qū)域的旅游資源優(yōu)勢轉(zhuǎn)化為旅游經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢。

圖2 交通通達(dá)度空間格局Fig. 2 Spatial pattern of traffic accessibility index

2.2 旅游經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強(qiáng)度測度結(jié)果

根據(jù)式(4)計算得到貴州省88縣(區(qū))的旅游經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強(qiáng)度(表2)。分縣區(qū)來看，旅游經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強(qiáng)度區(qū)域差異與首位度明顯。具體而言，旅游經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強(qiáng)度排名前3位的區(qū)域依次是烏當(dāng)區(qū)、白云區(qū)與云巖區(qū)，烏當(dāng)區(qū)首位度明顯；排名后3位的的區(qū)域依次是麻江縣、三穗縣與岑鞏縣。究其原因，烏當(dāng)區(qū)、白云區(qū)與云巖區(qū)位于貴陽市中心區(qū)域，是物質(zhì)流、人口流、信息流的匯聚地，旅游集散功能較為完善，旅游資源的開發(fā)也相對成熟。此外，烏當(dāng)區(qū)、白云區(qū)與云巖區(qū)境內(nèi)基礎(chǔ)設(shè)施與配套設(shè)施完善，特色飲食眾多、住宿方便、交通便利，亦是文化遺產(chǎn)的集中地，人文旅游資源分布相對較多。因而，這些縣區(qū)自然成為外省以及省內(nèi)游客進(jìn)入貴州省最主要的集散中心，這無疑會引致上述區(qū)域的旅游經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強(qiáng)度占據(jù)核心地位。而麻江縣、三穗縣與岑鞏縣無論是地理位置與旅游資源，亦或是基礎(chǔ)設(shè)施與配套設(shè)施，在全省范圍內(nèi)均屬于落后區(qū)域，因而上述區(qū)域與全省其他縣區(qū)的旅游經(jīng)濟(jì)聯(lián)系與合作強(qiáng)度處于邊緣地位。總體來看，貴州省縣域旅游經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強(qiáng)度的平均值為526.05，有15個縣區(qū)的旅游經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強(qiáng)度高于平均值，占比為17.05%，有73個縣區(qū)的旅游經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強(qiáng)度低于平均值；數(shù)據(jù)表明貴州省縣域旅游經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強(qiáng)度整體處于較低水平。

表2 旅游經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強(qiáng)度測度結(jié)果Table 2 Measurement results of tourism economic connection strength

3 交通通達(dá)度與旅游經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強(qiáng)度耦合水平分析

3.1 耦合水平空間格局

運(yùn)用耦合度評價模型測算2016年貴州省交通通達(dá)度與旅游經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強(qiáng)度的耦合水平，并借助ArcGIS聚類工具對測度結(jié)果進(jìn)行可視化(圖3)。從計算結(jié)果來看，區(qū)域交通通達(dá)度與旅游經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強(qiáng)度的耦合水平呈現(xiàn)非均衡的空間格局，耦合度值從0.001到0.999分布不等。耦合水平最高的為烏當(dāng)區(qū)，最低的為麻江縣，耦合度均值為0.384，數(shù)據(jù)表明貴州省交通與旅游經(jīng)濟(jì)復(fù)合系統(tǒng)整體上還處于拮抗階段。

圖3 交通通達(dá)度與旅游經(jīng)濟(jì)聯(lián)系耦合水平空間格局Fig. 3 Spatial pattern of coupling level between traffic accessibility and tourism economic connectiony

從交通通達(dá)度與旅游經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強(qiáng)度耦合水平的空間分布上看，處于高水平耦合階段的主要有烏當(dāng)區(qū)、白云區(qū)、劍河縣、平壩區(qū)、云巖區(qū)和碧江區(qū)6縣(區(qū))，處于該階段的縣區(qū)主要分布于貴陽市南部、安順市北部、黔東南州中部與銅仁市東南角，這些區(qū)域交通與旅游經(jīng)濟(jì)之間已達(dá)到良性共振耦合。處于磨合階段的區(qū)域包括六枝特區(qū)、晴隆縣、雷山縣、西秀區(qū)、玉屏侗族自治縣、榕江縣、興仁縣、萬山特區(qū)、關(guān)嶺布依族苗族自治縣、貴定縣、納雍縣、花溪區(qū)、鎮(zhèn)寧布依族苗族自治縣13縣(區(qū))。處于拮抗階段的縣區(qū)有34個，其余35個縣區(qū)處于低水平耦合階段。不難看出，處于低水平耦合階段的區(qū)域主要集中在黔北(以遵義市為最)和黔西南角、黔東南角，上述區(qū)域自然和人文旅游資源較為豐富，但交通通達(dá)度相對較低，旅游資源優(yōu)勢并未完全轉(zhuǎn)化成旅游經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢，使得交通和旅游經(jīng)濟(jì)復(fù)合系統(tǒng)表現(xiàn)出向無序方向發(fā)展的空間格局。

3.2 耦合水平影響因素

3.2.1 影響因素選取 交通通達(dá)度與旅游經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強(qiáng)度耦合水平是系統(tǒng)內(nèi)部多種因素共同驅(qū)動的結(jié)果，在重點參照相關(guān)成果的基礎(chǔ)上，結(jié)合貴州省交通與旅游經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的現(xiàn)狀，選取6個指標(biāo)進(jìn)行診斷。交通運(yùn)載能力(TRA)對區(qū)域通達(dá)度與旅游經(jīng)濟(jì)發(fā)展至關(guān)重要，交通的發(fā)達(dá)程度影響著旅游景區(qū)的通達(dá)性，改變著居民出游的時間距離，用城市公路里程與土地面積的比重來表示[39，40]。旅游資源稟賦(RES)是旅游發(fā)展的基礎(chǔ)與核心因素，其不僅會影響旅游經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展，還會帶動區(qū)域交通等基礎(chǔ)設(shè)施的完善與升級，選取2A及以上景區(qū)(權(quán)重取2)、星級酒店(權(quán)重取2)和旅行社(權(quán)重取1)數(shù)量乘以各自權(quán)重的綜合得分表示[40]。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(STR)的轉(zhuǎn)變，可以提升產(chǎn)業(yè)集聚與融合，在提升旅游服務(wù)質(zhì)量的同時，還會實現(xiàn)交通、食宿、旅游等產(chǎn)業(yè)互補(bǔ)，用旅游業(yè)占服務(wù)業(yè)的比重進(jìn)行表征[39，40]。固定資產(chǎn)投資(K)有利于完善旅游交通等基礎(chǔ)設(shè)施與配套設(shè)施，用固定資產(chǎn)投資總額(萬元)進(jìn)行表征[41]。市場開放程度(OPEN)的提升有利于改善旅游業(yè)資本和交通技術(shù)水平，用招商引資實際到位資金與GDP的比值來表示[40]。人力資本(L)的數(shù)量與質(zhì)量對旅游服務(wù)水平和交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、運(yùn)營與維護(hù)的影響至關(guān)重要，用新增就業(yè)人口(人)進(jìn)行表征[42]。將上述要素作為自變量，將耦合度作為因變量，建立空間計量模型并測度相關(guān)結(jié)果。

3.2.2 模型檢驗與識別 采用最大似然法(ML)對經(jīng)典回歸模型進(jìn)行估計，表3的檢驗結(jié)果顯示莫蘭指數(shù)I為0.133 9，且在5%的水平上顯著(P值小于0.05)，證明了模型的回歸誤差具有空間正相關(guān)性。因此，可以選擇空間滯后模型和空間誤差模型展開估計。在空間滯后模型和空間誤差模型的選擇上，LM-lag的P值小于0.05，說明LM-lag在5%的水平上顯著；LM-error的P值小于0.1，說明LM-error在10%的水平上顯著。與此同時，結(jié)合兩個拉格朗日乘數(shù)檢驗及其穩(wěn)健性的顯著性水平，研究選用空間滯后模型展開分析。

表3 空間誤差和滯后模型檢驗結(jié)果Table 3 Spatial error and lag model test results

3.2.3 估計結(jié)果分析 首先，影響因素的顯著性。市場開放程度通過了1%水平下的顯著性檢驗，交通運(yùn)載能力、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與旅游資源稟賦均通過了5%水平下的顯著性檢驗。人力資本、固定資產(chǎn)投資未通過10%水平下的顯著性檢驗。其次，影響因素的影響程度。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)影響系數(shù)為正且最大(0.674 4)，說明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是交通與旅游經(jīng)濟(jì)耦合水平的首要正向影響因子，這意味著在不考慮其他因素作用的情況下，區(qū)域內(nèi)旅游業(yè)占服務(wù)業(yè)的比重每增加1%，交通與旅游經(jīng)濟(jì)耦合水平則相應(yīng)增加約0.674 4%。此外，市場開放程度、旅游資源稟賦與交通運(yùn)載能力的影響系數(shù)均為正，三者也會對交通與旅游經(jīng)濟(jì)耦合水平產(chǎn)生一定的影響，在不考慮其他因素作用的情況下，市場開放程度、旅游資源稟賦與交通運(yùn)載能力每增加1%，交通與旅游經(jīng)濟(jì)耦合水平則相應(yīng)增加約0.005 4%，0.018 4%和0.001 4%。

表4 空間誤差和滯后模型估計結(jié)果Table 4 Estimation results of spatial error and lag model

4 結(jié)論

在鞏固脫貧攻堅成果與實現(xiàn)鄉(xiāng)村振興初期，探究交通通達(dá)度與旅游經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系，有助于了解交通與旅游經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀，促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展。貴州省作為我國西部偏遠(yuǎn)貧困山區(qū)旅游資源較為豐富的地區(qū)之一，如何實現(xiàn)區(qū)域旅游業(yè)的可持續(xù)發(fā)展，如何識別交通通達(dá)度與旅游經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強(qiáng)度耦合發(fā)展的影響因子，從而最大限度發(fā)揮旅游對經(jīng)濟(jì)、社會與生態(tài)的乘數(shù)效益，是區(qū)域旅游業(yè)在轉(zhuǎn)型升級的關(guān)鍵時期必須回答的現(xiàn)實課題。

根據(jù)研究結(jié)果提出幾點建議，以期為貴州旅游經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展提供參考。首先，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，助力旅游經(jīng)濟(jì)發(fā)展。在鞏固脫貧攻堅成果與實現(xiàn)鄉(xiāng)村振興初期，貴州省需要進(jìn)一步充分發(fā)揮其生態(tài)、環(huán)境以及優(yōu)質(zhì)旅游資源的優(yōu)勢，用“大旅游”戰(zhàn)略引領(lǐng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)與民生發(fā)展，持續(xù)優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，使得旅游經(jīng)濟(jì)成為拉動區(qū)域經(jīng)濟(jì)的重要增長極。其次，擴(kuò)大市場開放程度，優(yōu)化旅游營商環(huán)境。必須重視外商投資、外部旅游管理智慧與經(jīng)驗在區(qū)域旅游經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的作用，結(jié)合各地實際與現(xiàn)狀，科學(xué)、系統(tǒng)、分層次提升市場開放程度，繼而助力區(qū)域旅游經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展。再次，強(qiáng)化空間連接，提升旅游資源稟賦。加強(qiáng)貴州各區(qū)域之間的區(qū)域聯(lián)動與資源整合，挖掘各自特色與潛力，合理規(guī)劃景區(qū)發(fā)展方向，避免旅游景區(qū)同質(zhì)低質(zhì)化競爭。擴(kuò)大高等級尤其是5A和4A旅游景區(qū)的比例，強(qiáng)化高等級旅游景區(qū)在游客接待中的先鋒作用。最后，完善路網(wǎng)建設(shè)，提升交通運(yùn)載能力。對于地處云貴高原、山區(qū)特性明顯的貴州省而言，大力完善交通基礎(chǔ)設(shè)施、提升客運(yùn)能力、增強(qiáng)可進(jìn)入性是促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)尤其是旅游經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵一招。此外，各縣域要樹立全局觀念，主動與周邊縣域做好交通規(guī)劃，強(qiáng)化空間鏈接，讓全省的交通形成一盤棋，繼而為旅游者提供便捷、舒適的入黔通道。

目前關(guān)于交通通達(dá)度的測度多采用地理距離，忽略了時間距離；旅游經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的測度多采用Theil系數(shù)以及非線性Granger因果檢驗等經(jīng)濟(jì)學(xué)方法。本文所采用的縣域交通通達(dá)度與旅游經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強(qiáng)度測度方法，考慮了區(qū)域旅游發(fā)展的多要素和多指標(biāo)，將核密度分析與Kriging插值分析運(yùn)用于交通通達(dá)度的可視化表達(dá)具有更好的空間刻畫效應(yīng)，基于修正的引力模型測度旅游經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強(qiáng)度具有較高的科學(xué)性。本研究初步測算了貴州省交通通達(dá)度與旅游經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強(qiáng)度的耦合水平，但構(gòu)建具有普適性的評價指標(biāo)體系、選取長時段多節(jié)點來研究旅游經(jīng)濟(jì)與交通通達(dá)度耦合協(xié)調(diào)發(fā)展十分必要，值得深入探究。