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        黃河流域旅游生態(tài)效率時(shí)空演變及空間溢出效應(yīng)
        ——基于73個(gè)城市數(shù)據(jù)的分析

        2022-11-12 03:28:34楊玉珍閆佳笑
        生態(tài)學(xué)報(bào) 2022年20期
        關(guān)鍵詞:黃河流域效應(yīng)效率

        楊玉珍,閆佳笑,*,楊 洋,楊 陽(yáng)

        1 河南師范大學(xué)商學(xué)院, 新鄉(xiāng) 453007 2 北京工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院, 北京 100024 3 鄭州大學(xué)商學(xué)院, 鄭州 450001

        黃河流域是我國(guó)重要的生態(tài)屏障和經(jīng)濟(jì)地帶,在經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展和生態(tài)安全方面具有重要地位。2019年黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展上升為國(guó)家戰(zhàn)略,要求進(jìn)一步推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型,旅游業(yè)作為第三產(chǎn)業(yè)的重要組成部分[1],其綠色高質(zhì)量發(fā)展既是時(shí)代要求也是必然趨勢(shì)。2019年黃河流域接待國(guó)內(nèi)外游客34.75億人次,實(shí)現(xiàn)旅游收入3.41萬(wàn)億元,大量人類異地性群體活動(dòng)必然會(huì)增加黃河流域生態(tài)環(huán)境壓力,如何協(xié)調(diào)旅游經(jīng)濟(jì)發(fā)展與生態(tài)保護(hù)的關(guān)系成為黃河流域必須解決的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題。旅游生態(tài)效率是衡量區(qū)域人地系統(tǒng)協(xié)調(diào)程度和可持續(xù)發(fā)展水平的重要指標(biāo)[2],探究黃河流域旅游生態(tài)效率時(shí)空演變及空間溢出效應(yīng),對(duì)于實(shí)現(xiàn)黃河流域旅游綠色高質(zhì)量發(fā)展、協(xié)調(diào)永續(xù)發(fā)展具有重要的理論價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。

        旅游生態(tài)效率旨在實(shí)現(xiàn)“最小資源投入和環(huán)境破壞,產(chǎn)生最大社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益”,是衡量旅游永續(xù)發(fā)展的重要指標(biāo)[3]。國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究從概念解析與闡述開(kāi)始[4—5],截至目前,旅游生態(tài)效率的定義學(xué)術(shù)界也尚未統(tǒng)一,大多基于世界可持續(xù)發(fā)展工商業(yè)聯(lián)合會(huì)(WBCSD)提出的“生態(tài)效率”衍生而來(lái)[4]。國(guó)內(nèi)學(xué)者將旅游生態(tài)效率歸納為降低旅游過(guò)程中的碳排放及能耗等非期望產(chǎn)出,增加收入等期望產(chǎn)出,實(shí)現(xiàn)旅游提質(zhì)增效的過(guò)程[5]。隨著研究的深入,旅游生態(tài)效率模型構(gòu)建[6—7]、效率測(cè)算[8—9]、理論與綜述[5,10]、規(guī)劃及措施[11—12]的研究成果不斷涌現(xiàn)。學(xué)者們開(kāi)始探究旅游生態(tài)效率的影響因素[13—14]、空間關(guān)聯(lián)性與空間演化[15]。比如,王兆峰等[14]利用超效率SBM模型測(cè)算長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶旅游生態(tài)效率,借助面板Tobit模型探索其影響因素。林文凱等[15]采用超效率DEA模型評(píng)價(jià)江西省旅游產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率,利用ESDA手段揭示其空間差異特征。但是,旅游業(yè)作為強(qiáng)關(guān)聯(lián)性產(chǎn)業(yè),旅游生態(tài)效率空間溢出效應(yīng)的研究相對(duì)較少,程慧等[16]注意到了旅游生態(tài)效率的俱樂(lè)部趨同現(xiàn)象,但并未對(duì)俱樂(lè)部?jī)?nèi)部的空間溢出效應(yīng)進(jìn)行分析。

        旅游生態(tài)效率的測(cè)度方法主要有單一比值法[17—18]、指標(biāo)體系法[8]、模型法[13,19—20]。單一比值法采用環(huán)境指標(biāo)與經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的比值核算,環(huán)境指標(biāo)一般采用旅游碳足跡[17]、生態(tài)足跡[18,21]等變量表征。與單一比值法相比,指標(biāo)體系法雖考慮旅游相關(guān)要素投入,但主客觀賦權(quán)會(huì)影響評(píng)估結(jié)果。鑒于上述方法存在局限性,學(xué)者逐漸采用以數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(Data Envelopment Analysis,DEA)[13,15]、生命周期評(píng)價(jià)(Life Cycle Assessment,LCA)[6]為代表的模型法。傳統(tǒng)DEA模型忽視非期望產(chǎn)出,雖有倒數(shù)轉(zhuǎn)換法[22]、方向距離函數(shù)法[23]等嘗試,但仍不能解決投入產(chǎn)出松弛性問(wèn)題,學(xué)者逐漸傾向于使用非徑向、非角度的SBM[19]、超效率SBM[14]等改進(jìn)后的模型。具體,Assaf等[10]指出,旅游生態(tài)效率的衡量應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注非期望產(chǎn)出。姚治國(guó)[6]、王勝鵬等[3]使用旅游碳排放量作為非期望產(chǎn)出環(huán)境影響指標(biāo),李鵬等[24]選取旅游生態(tài)足跡表征環(huán)境非期望產(chǎn)出,還有學(xué)者以旅游總收入占國(guó)民生產(chǎn)總值的比值進(jìn)行換算后的“三廢”指標(biāo)表征非期望產(chǎn)出[18,20,25]。研究尺度從全國(guó)[16,20]、省域[8]、流域[3,14]、城市[21]、旅游地[17,26]到地級(jí)市[15],但跨流域的地級(jí)市研究比較少見(jiàn)。

        已有文獻(xiàn)為本文提供了重要參考,但仍有進(jìn)一步完善的空間。其一,旅游生態(tài)效率研究大多集中在全國(guó)、省域、長(zhǎng)三角或小尺度的旅游地,對(duì)承載了國(guó)家重大戰(zhàn)略的黃河流域關(guān)注不足,王勝鵬等[3]探究黃河流域旅游生態(tài)效率的時(shí)空演化,但以省份數(shù)據(jù)為研究對(duì)象,無(wú)法詳細(xì)刻畫(huà)地市層面旅游生態(tài)效率的時(shí)空差異。其二,現(xiàn)有研究使用地理加權(quán)回歸[27]、Tobit[14,19]、VAR[2—3]模型探究旅游生態(tài)效率的影響因素,多聚焦于本區(qū)域旅游生態(tài)效率的影響分析,關(guān)于旅游生態(tài)效率的空間溢出效應(yīng)研究較少。鑒于此,本文的貢獻(xiàn)主要有兩點(diǎn):一是以黃河流域73個(gè)地級(jí)市的面板數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),測(cè)度黃河流域地級(jí)市旅游生態(tài)效率,并進(jìn)行時(shí)空演化及空間集聚分析,以動(dòng)態(tài)視角反映黃河流域旅游生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展現(xiàn)實(shí)及趨勢(shì)。其二,利用空間杜賓模型分析旅游生態(tài)效率的空間溢出效應(yīng),拓展空間溢出效應(yīng)的應(yīng)用領(lǐng)域,為黃河流域區(qū)域旅游協(xié)調(diào)合作提供有效參考。

        1 研究方法與數(shù)據(jù)來(lái)源

        1.1 研究方法

        1.1.1超效率SBM模型

        超效率SBM模型不僅解決投入產(chǎn)出松弛性和非期望產(chǎn)出問(wèn)題,還對(duì)效率值進(jìn)行排序。利用超效率SBM模型對(duì)黃河流域旅游生態(tài)效率進(jìn)行測(cè)度,等級(jí)劃分借鑒李志龍等[28]的研究:①很高:TE>0.8;②較高:0.6

        (1)

        式中,n為決策單元,m、r1、r2表示投入、期望產(chǎn)出、非期望產(chǎn)出,x、yd、yu為相應(yīng)矩陣中的元素,ρ為旅游生態(tài)效率。

        1.1.2空間自相關(guān)檢驗(yàn)

        (1)全局空間自相關(guān)。全局空間自相關(guān)是從全域視角刻畫(huà)空間關(guān)聯(lián)性,計(jì)算如下[30]:

        (2)

        (2)局域空間自相關(guān)。局域空間自相關(guān)是從局域視角衡量地區(qū)間差異和集聚情況,計(jì)算如下[30]:

        (3)

        符號(hào)含義與式(2)相同。Ii>0表示局部相似屬性的空間集聚(高-高集聚、低-低集聚),Ii<0表示局部非相似屬性的空間集聚(高-低集聚、低-高集聚),Ii=0表示隨機(jī)分布。

        1.1.3空間計(jì)量模型

        本研究采用空間杜賓模型(Spatial Durbin Model,SDM),計(jì)算如下[31]:

        Yt=αIN+ρWYt+γXt+θWXt+ε

        (4)

        式中,Yt為被解釋變量的列向量;Xt為解釋變量向量;W為空間權(quán)重矩陣;ρWYt表示鄰近地區(qū)被解釋變量對(duì)本地被解釋變量的影響;θWXt表示鄰近地區(qū)解釋變量對(duì)本地解釋變量的影響。為衡量各影響因素的邊際效應(yīng),將總效應(yīng)分解為直接效應(yīng)和間接效應(yīng)[31]。直接效應(yīng)表示本地解釋變量對(duì)本地的影響,間接效應(yīng)表示本地解釋變量對(duì)鄰近地區(qū)的影響。參考已有研究[16,28,32—34],以旅游生態(tài)效率為因變量,將影響變量設(shè)定為經(jīng)濟(jì)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、交通通達(dá)性、政府干預(yù)、市場(chǎng)規(guī)模。其中,經(jīng)濟(jì)發(fā)展(ED)采用人均GDP表征[16];產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(IS)采用第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP比值表征[28];交通通達(dá)性(TA)采用公路客運(yùn)量表征[32];政府干預(yù)(GI)采用財(cái)政支出占GDP比重表征[33];市場(chǎng)規(guī)模(MS)采用社會(huì)消費(fèi)品零售額表征[34]。

        1.2 指標(biāo)選取與研究范圍

        構(gòu)建區(qū)域旅游生態(tài)效率評(píng)價(jià)指標(biāo)(表1)。(1)投入指標(biāo)。選取A級(jí)景區(qū)得分表征資源投入,考慮到不同等級(jí)景區(qū)帶來(lái)的影響存在差異,借鑒已有研究[28],以各等級(jí)景區(qū)賦分加權(quán)求和計(jì)算A級(jí)景區(qū)得分,賦分辦法采用《旅游景區(qū)質(zhì)量等級(jí)的劃分與評(píng)定》國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)(GB/T17775—2003)評(píng)定細(xì)則二(景觀質(zhì)量評(píng)分細(xì)則:1A—50分;2A—60分;3A—75分;4A—85分;5A—90分),以其所規(guī)定的景區(qū)最低得分作為相應(yīng)級(jí)別景區(qū)的旅游資源投入分值。選取星級(jí)酒店數(shù)量表征服務(wù)投入。選取旅游固定資產(chǎn)投資表征資本投入,由于城市尚未統(tǒng)計(jì)該數(shù)據(jù),參考相關(guān)研究[28],通過(guò)第三產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資乘旅游占比進(jìn)行換算。勞動(dòng)力投入選取旅游從業(yè)人數(shù)表征[18],計(jì)算方法同上。(2)產(chǎn)出指標(biāo)。旅游收入和游客數(shù)量是衡量旅游業(yè)績(jī)和吸引力的主要指標(biāo)[10],選取旅游總收入和旅游接待總量作為期望產(chǎn)出[2]。在選取生態(tài)環(huán)境指標(biāo)時(shí),較為常用的是旅游業(yè)碳排放[3,6],但地市數(shù)據(jù)中難以獲取旅游交通、住宿及其他活動(dòng)的游客數(shù)量,故考慮數(shù)據(jù)可獲取性,選取旅游廢水排放量、旅游二氧化硫排放量、旅游煙塵排放量表征非期望產(chǎn)出。因?yàn)槌鞘袥](méi)有單獨(dú)核算旅游業(yè)“三廢”的相關(guān)數(shù)據(jù),參照已有研究[18,20,25],采用旅游總收入占國(guó)民生產(chǎn)總值的比值進(jìn)行換算,旅游廢水排放量=廢水排放量×(旅游總收入/國(guó)民生產(chǎn)總值),旅游二氧化硫排放量和旅游煙塵排放量的計(jì)算過(guò)程同上。

        表1 旅游生態(tài)效率評(píng)價(jià)指標(biāo)

        參照李敏納[35]提出的“以自然流域?yàn)榛A(chǔ)支撐,考慮地域單元的完整性及地區(qū)經(jīng)濟(jì)與黃河的直接關(guān)聯(lián)性”原則,結(jié)合數(shù)據(jù)可獲取性,選取73個(gè)地級(jí)市(或州、盟)為研究樣本,研究區(qū)域見(jiàn)圖1。上中下游的劃分參考《黃河年鑒》,同時(shí)考慮行政區(qū)劃的影響。上游包括青海、甘肅、寧夏、四川、內(nèi)蒙古地區(qū),中游包括山西、陜西地區(qū),下游包括河南、山東地區(qū)。數(shù)據(jù)來(lái)源于2010—2019年統(tǒng)計(jì)年鑒、旅游年鑒、國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展公報(bào)、文化和旅游部官網(wǎng),“星級(jí)酒店數(shù)量”及非期望產(chǎn)出的地市級(jí)數(shù)據(jù)在2010年以前存在較多缺失值,為不影響評(píng)價(jià)效果,選取2010—2019年的十年期地市級(jí)面板數(shù)據(jù)。缺失數(shù)據(jù)用插值法進(jìn)行補(bǔ)充。為消除價(jià)格波動(dòng)產(chǎn)生的偏差,以2010年為基期對(duì)旅游收入和固定資產(chǎn)投資進(jìn)行平減。

        圖1 研究區(qū)域Fig.1 The study area

        2 黃河流域旅游生態(tài)效率時(shí)空演變格局

        2.1 時(shí)間演變分析

        圖2 時(shí)間趨勢(shì)圖Fig.2 Time trend chart

        從時(shí)序看(圖2),黃河流域旅游生態(tài)效率處于波動(dòng)上升態(tài)勢(shì),2010年旅游生態(tài)效率均值為0.655,2015年上升至峰值0.817,隨后下降至2019年的0.724,整體呈現(xiàn)小幅度增長(zhǎng)。隨著時(shí)間推移,不同流域旅游生態(tài)效率表現(xiàn)出不同的發(fā)展特征。上游處于流域均值之下,研究期內(nèi)持續(xù)保持上升。中游效率值先波動(dòng)上升,后波動(dòng)下降。下游效率值持續(xù)穩(wěn)定在流域均值之上,處于“領(lǐng)頭羊”地位,但2016年后效率值平均每年下降0.100。總體來(lái)看,黃河流域旅游生態(tài)效率具有明顯的階段性特征,呈現(xiàn)先上升后下降的波動(dòng)發(fā)展態(tài)勢(shì),上游和中游上升幅度大于下游。

        2.2 空間演變分析

        借助ArcGIS軟件分析區(qū)域差異及空間演變特征(圖3)。2010年上、中、下游分別有10、18、23個(gè)城市旅游生態(tài)效率處于中等及以上水平,占各區(qū)域城市總數(shù)的32.26%、94.74%、100%,可見(jiàn),西部上游地區(qū)旅游生態(tài)效率低于東部中下游地區(qū),空間差異顯著,流域旅游生態(tài)效率呈現(xiàn)“下游-中游-上游”階梯式遞減的空間格局。2010年和2019年對(duì)比發(fā)現(xiàn),上游灰色數(shù)量減少,藍(lán)色、橘黃色數(shù)量增多;中游橘黃色數(shù)量減少,藍(lán)色、綠色數(shù)量增多;下游綠色數(shù)量減少。具體來(lái)看,上游玉樹(shù)、隴南等6個(gè)城市由很低水平上升至很低水平以上,中游運(yùn)城、咸陽(yáng)等8個(gè)城市由中等水平上升至中等水平以上,下游鶴壁、泰安等10個(gè)城市由高水平下降至高水平以下??梢钥闯?上游、中游旅游生態(tài)效率提升,下游效率值下降,區(qū)域差異逐漸縮小。

        對(duì)比分析決策單元有效的城市空間分布,上游有2個(gè)城市達(dá)到DEA有效,均值為1.143,鄂爾多斯市效率最高。中游有5個(gè)城市達(dá)到DEA有效,均值為1.140,西安市效率最高。下游有10個(gè)城市達(dá)到DEA有效,均值為1.232,青島市效率最高。從數(shù)量看,下游達(dá)到DEA有效的城市最多,中游次之,下游最少;從效率高低看,下游達(dá)到DEA有效的城市效率更高,上游次之,中游最低;從城市看,無(wú)論上游、中游還是下游,在同樣達(dá)到?jīng)Q策單元有效的城市中,經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)城市效率更高。

        總體來(lái)看,黃河流域旅游生態(tài)效率空間差異顯著,呈現(xiàn)“下游-中游-上游”階梯式遞減的空間分布格局,但區(qū)域差異逐漸縮小。在同樣達(dá)到?jīng)Q策單元有效的城市中,下游城市效率水平高于上游高于中游,經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)城市效率水平高于其他城市。

        圖3 空間趨勢(shì)圖Fig.3 Spatial trend chart

        3 空間相關(guān)性分析

        3.1 全局空間自相關(guān)

        全局Moran′sI指數(shù)見(jiàn)表2,結(jié)果顯示,在地理鄰近和地理距離權(quán)重矩陣下,指數(shù)均大于0且通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。可見(jiàn),黃河流域旅游生態(tài)效率存在顯著的正空間自相關(guān),即本地旅游生態(tài)效率會(huì)影響鄰近區(qū)域,也會(huì)受到鄰近區(qū)域的影響。從演變趨勢(shì)看,集聚強(qiáng)度呈現(xiàn)先增后減的“倒U型”趨勢(shì),表明空間依賴性先增強(qiáng)后降低。綜上,黃河流域旅游生態(tài)效率具有明顯的空間集聚與依賴特征,適宜進(jìn)行空間計(jì)量分析。

        3.2 局域空間格局演變

        LISA集聚圖(圖4)顯示,低-低集聚數(shù)量最多,集中在黃河上游,在四個(gè)樣本年份分別為15、18、18、12。高-高集聚主要集中在黃河下游,2019年向黃河中游轉(zhuǎn)移。從分布格局看,高-高集聚和低-低集聚呈集中式連片分布,低-高集聚和高-低集聚呈發(fā)散式分布。從數(shù)量看,低-低集聚>高-高集聚>低-高集聚>高-低集聚??梢钥闯?黃河流域旅游生態(tài)效率空間鄰近同伴效應(yīng)明顯,尤其是低水平同質(zhì)化集聚狀態(tài)顯著,表現(xiàn)出“低者恒低、高者恒高”的局域空間格局特征。綜上,在旅游生態(tài)效率分析中需要將空間因素考慮在內(nèi)。

        表2 全局Moran′s I指數(shù)

        圖4 LISA集聚圖Fig.4 LISA spatial clusterLISA:局部空間關(guān)聯(lián)Local indicators of spatial association

        4 空間溢出效應(yīng)

        4.1 模型檢驗(yàn)與識(shí)別

        前文分析表明需要考慮空間溢出效應(yīng),討論之前通過(guò)檢驗(yàn)選取具體模型(表3)。LM檢驗(yàn)中,P值均顯著,故選擇空間自回歸(Spatial Autoregressive Model,SAR)和空間誤差(Spatial Error Model,SEM)二者結(jié)合的空間杜賓(SDM)模型。通過(guò)Wald和LR檢驗(yàn)SDM模型是否可以退化為SAR或SEM模型,結(jié)果顯示二者均在1%水平上顯著,故不可以退化。最后,Hausman為23.44,在1%顯著性水平下拒絕隨機(jī)效應(yīng)的原假設(shè),故選擇固定效應(yīng)模型。綜上,本研究采用固定效應(yīng)的SDM模型。

        4.2 估計(jì)結(jié)果分析

        估計(jì)結(jié)果見(jiàn)表4。具體來(lái)看:(1)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的直接效應(yīng)系數(shù)為0.264,間接效應(yīng)系數(shù)為-0.392,均在0.1%的水平下顯著,表明經(jīng)濟(jì)發(fā)展可以促進(jìn)本地旅游生態(tài)效率提高,但會(huì)通過(guò)負(fù)向溢出效應(yīng)抑制鄰近城市旅游生態(tài)效率提高。(2)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的直接效應(yīng)系數(shù)為正但不顯著,間接效應(yīng)顯著為負(fù),表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)本地旅游生態(tài)效率具有不顯著的正向影響,但對(duì)鄰近城市具有顯著的負(fù)向溢出效應(yīng)。(3)交通可達(dá)性的直接效應(yīng)顯著為正,間接效應(yīng)顯著為負(fù),表明交通設(shè)施的發(fā)展對(duì)本地城市旅游生態(tài)效率具有正向作用,對(duì)鄰近城市具有負(fù)向溢出效應(yīng)。(4)政府干預(yù)的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)、總效應(yīng)系數(shù)均為正但不顯著,表明政府干預(yù)對(duì)本地及鄰近城市旅游生態(tài)效率提高具有積極作用,但作用不顯著。(5)市場(chǎng)規(guī)模的直接效應(yīng)為負(fù)但不顯著,間接效應(yīng)和總效應(yīng)均顯著為正,表明市場(chǎng)規(guī)模的發(fā)展會(huì)通過(guò)正向溢出效應(yīng)促進(jìn)鄰近城市旅游生態(tài)效率提高。

        表3 模型檢驗(yàn)

        表4 分解效應(yīng)

        4.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

        為保證研究結(jié)論的可靠性,采用地理距離權(quán)重矩陣替代地理鄰近權(quán)重矩陣進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)(表5)。結(jié)果顯示,各變量直接效應(yīng)、間接效應(yīng)、總效應(yīng)的系數(shù)方向和顯著性變化不大,表明研究結(jié)果具有較好的穩(wěn)健性,結(jié)論可靠。

        表5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

        5 結(jié)論與討論

        5.1 結(jié)論

        (1)2010—2019年黃河流域旅游生態(tài)效率時(shí)序上具有階段性特征,表現(xiàn)為先上升后下降的波動(dòng)發(fā)展態(tài)勢(shì),總體呈現(xiàn)小幅度增長(zhǎng)。階段性變化的原因在于,2011—2015年“十二五”規(guī)劃是全面深化旅游業(yè)改革開(kāi)放、加快旅游發(fā)展的攻堅(jiān)時(shí)期,政府出臺(tái)一系列措施促進(jìn)旅游生態(tài)效率提升,但隨著旅游業(yè)的發(fā)展,所附帶的環(huán)境影響愈加明顯,旅游生態(tài)資源瓶頸凸顯,效率值下降。上中下游流域效率值對(duì)比看,受經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)和生態(tài)環(huán)境等因素的影響,黃河上游效率值一直處于流域均值以下,但借助“后發(fā)優(yōu)勢(shì)”持續(xù)上升,這與王勝鵬等[3]的研究結(jié)論“黃河流域旅游生態(tài)效率的重心總體向西北移動(dòng),內(nèi)陸地區(qū)提升較快”一致。原因在于,黃河上游區(qū)位交通不便,生態(tài)環(huán)境脆弱,旅游發(fā)展的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)薄弱,故效率值整體不高。受國(guó)家政策的支持,上游借助“后發(fā)優(yōu)勢(shì)”加快旅游發(fā)展步伐,加之生態(tài)破壞較小,故效率值持續(xù)上升。下游效率值持續(xù)穩(wěn)定在流域均值之上,自2016年開(kāi)始明顯下降,旅游高質(zhì)量發(fā)展急需找尋新的增長(zhǎng)點(diǎn)。原因在于,下游旅游資源過(guò)度開(kāi)發(fā)所積累的負(fù)面影響顯現(xiàn),旅游地環(huán)境污染、生態(tài)失衡造成了旅游生態(tài)效率的下降。

        (2)旅游生態(tài)效率空間上具有異質(zhì)性特征,呈現(xiàn)“下游-中游-上游”階梯式遞減的空間分布格局,空間差異顯著但呈縮小趨勢(shì)。受研究方法和區(qū)域劃分不一致的影響,與王勝鵬等[3]研究中“東北—西南”向的空間分布態(tài)勢(shì)略有差異,但整體都屬于“東-西”向的空間分布,且與“整體呈較強(qiáng)的空間異質(zhì)性,但其區(qū)域差異呈不斷縮小的趨勢(shì)”這一研究結(jié)論一致。這種空間差異格局的形成與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、旅游資源稟賦、自然環(huán)境等密切相關(guān)。下游相對(duì)優(yōu)厚的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)為旅游污染治理提供資金支持,先進(jìn)的技術(shù)水平為旅游開(kāi)發(fā)和保護(hù)提供技術(shù)支持,故效率值處于領(lǐng)先水平。中游效率值居中,是因?yàn)橘Y源的大量開(kāi)發(fā)對(duì)生態(tài)環(huán)境造成了破壞,旅游經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)伴隨一定的資源環(huán)境代價(jià)。上游效率值最低,原因在于上游經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)相對(duì)薄弱,交通不便,環(huán)保技術(shù)落后,加之自然因素制約下生態(tài)環(huán)境脆弱,導(dǎo)致其效率值低于中下游。

        (3)全局空間集聚強(qiáng)度呈現(xiàn)先增后減的“倒U型”趨勢(shì),空間依賴性先增強(qiáng)后降低。局部空間格局?jǐn)?shù)量上呈現(xiàn)低-低集聚>高-高集聚>低-高集聚>高-低集聚,空間鄰近同伴效應(yīng)明顯,尤其是低水平同質(zhì)化集聚狀態(tài)顯著,表現(xiàn)出“低者恒低、高者恒高”的特征??梢?jiàn),黃河流域旅游生態(tài)效率分布具有明顯的空間集聚與依賴特征,旅游綠色高質(zhì)量發(fā)展應(yīng)考慮周圍鄰近城市的影響。

        (4)黃河流域旅游生態(tài)效率具有空間溢出效應(yīng)。①經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)本地旅游生態(tài)效率提高具有顯著促進(jìn)作用,對(duì)鄰近城市產(chǎn)生負(fù)向溢出效應(yīng)。原因在于,經(jīng)濟(jì)為旅游綠色發(fā)展提供資金和技術(shù)支持,故對(duì)本地旅游生態(tài)效率提高具有促進(jìn)作用。本地較高的經(jīng)濟(jì)發(fā)展會(huì)吸引鄰近城市旅游客源、資本、技術(shù)等集聚,對(duì)鄰近城市形成虹吸效應(yīng),產(chǎn)生負(fù)向溢出作用。②產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)本地旅游生態(tài)效率的正向影響不顯著。一方面,黃河流域是中國(guó)重要的能源基地,對(duì)資源的過(guò)度依賴形成了資源密集型產(chǎn)業(yè),其他行業(yè)受到擠壓,旅游發(fā)展動(dòng)力不足,另一方面,以煤炭為主的資源密集型產(chǎn)業(yè)給城市帶來(lái)快速發(fā)展的同時(shí)也帶來(lái)環(huán)境污染,故產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)旅游生態(tài)效率的影響為正但不顯著。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)鄰近城市產(chǎn)生負(fù)向溢出作用,原因在于,工業(yè)污染物進(jìn)入環(huán)境后會(huì)經(jīng)歷擴(kuò)散、遷移的過(guò)程,環(huán)境污染的轉(zhuǎn)移使周邊地區(qū)成為該地區(qū)的污染避難所。黃河流域城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化促使高污染企業(yè)向周邊地區(qū)轉(zhuǎn)移,這種轉(zhuǎn)移增加了周邊地區(qū)的環(huán)境壓力,不利于旅游生態(tài)效率的提高。這證實(shí)了Zhao[36]關(guān)于綠色經(jīng)濟(jì)效率的發(fā)現(xiàn)。③交通可達(dá)性對(duì)本地城市旅游生態(tài)效率具有正向影響,對(duì)鄰近地區(qū)具有負(fù)向溢出效應(yīng)。地區(qū)交通可達(dá)性強(qiáng)可以提升旅游地可進(jìn)入性,加速當(dāng)?shù)芈糜慰驮?、資金、綠色開(kāi)發(fā)技術(shù)的集聚,提高旅游生態(tài)效率。本地交通可達(dá)性強(qiáng)意味著對(duì)鄰近地區(qū)客源、資金等向心作用強(qiáng),使鄰近地區(qū)出現(xiàn)旅游要素外流,產(chǎn)生負(fù)向溢出效應(yīng)。④政府干預(yù)對(duì)本地和鄰近城市旅游生態(tài)效率提高具有積極作用但不顯著。政府干預(yù)引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)發(fā)展方向,促進(jìn)旅游生態(tài)保護(hù)。但黃河流域的研究表明,政府干預(yù)作用不顯著,原因在于政策尚未落到實(shí)處,如排污費(fèi)等環(huán)境法規(guī)在不同地區(qū)執(zhí)行情況和執(zhí)行效果存在明顯差異,污染治理效率不高。⑤市場(chǎng)規(guī)模對(duì)本地城市旅游生態(tài)效率具有負(fù)向影響,通過(guò)空間溢出效應(yīng)促進(jìn)鄰近城市效率提高。原因在于,繁榮的消費(fèi)市場(chǎng)派生新的旅游服務(wù)內(nèi)容,提高游客旅游支付意愿,但市場(chǎng)規(guī)模擴(kuò)大不僅帶來(lái)旅游收入增加,也會(huì)造成資源消耗和環(huán)境污染排放的增加,故對(duì)本地旅游帶來(lái)生態(tài)壓力。本地繁榮的消費(fèi)市場(chǎng)一定程度上會(huì)影響鄰近城市的旅游消費(fèi),為鄰近城市帶來(lái)旅游客源,故對(duì)鄰近城市旅游生態(tài)效率具有促進(jìn)作用。

        5.2 政策建議

        基于研究結(jié)論,對(duì)黃河流域旅游業(yè)綠色高質(zhì)量發(fā)展提出如下建議:

        第一,制定差異化、互補(bǔ)性旅游發(fā)展策略。各地市應(yīng)充分考慮經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、區(qū)位條件、旅游資源稟賦,因地制宜地采取措施促進(jìn)旅游業(yè)綠色高質(zhì)量發(fā)展。黃河上游在借助“后發(fā)優(yōu)勢(shì)”快速發(fā)展的同時(shí)注重資源和生態(tài)保護(hù),避免落入資源詛咒陷阱。黃河中游應(yīng)積極學(xué)習(xí)下游先進(jìn)技術(shù),同時(shí)加強(qiáng)與上游的交流合作,充分發(fā)揮其承“上”啟“下”區(qū)域聯(lián)系的橋梁作用。黃河下游應(yīng)在保持發(fā)展優(yōu)勢(shì)的基礎(chǔ)上尋求旅游綠色高質(zhì)量增長(zhǎng)新動(dòng)能。

        第二,加強(qiáng)區(qū)域旅游戰(zhàn)略合作。黃河流域旅游生態(tài)效率區(qū)域差異雖呈縮小趨勢(shì),但仍存在不均衡現(xiàn)象。各地市應(yīng)打破行政壁壘,通過(guò)鄰近城市知名景點(diǎn)串聯(lián)成線形成區(qū)域聯(lián)動(dòng)發(fā)展。同時(shí),上-中-下游應(yīng)秉持合作共贏的旅游發(fā)展理念,加強(qiáng)旅游戰(zhàn)略合作,縮小區(qū)域差異。

        第三,發(fā)揮鄰近區(qū)域的輻射帶動(dòng)作用。黃河流域旅游生態(tài)效率空間鄰近同伴效應(yīng)明顯,要充分考慮區(qū)域間的空間相關(guān)性。一方面,充分發(fā)揮區(qū)域中心城市對(duì)周邊鄰近城市的輻射帶動(dòng)作用,完善城市之間尤其是鄰近城市之間的旅游生態(tài)合作聯(lián)動(dòng)機(jī)制,促進(jìn)城市間旅游管理經(jīng)驗(yàn)、發(fā)展理念、環(huán)保技術(shù)的交流與借鑒,推動(dòng)資源要素的跨區(qū)域流動(dòng)與整合。另一方面,發(fā)揮黃河下游的“領(lǐng)頭羊”作用,在提升旅游發(fā)展的同時(shí),積極以其區(qū)位、經(jīng)濟(jì)、資源、技術(shù)等優(yōu)勢(shì)對(duì)黃河中上游產(chǎn)生輻射示范效應(yīng),帶動(dòng)全流域旅游綠色高質(zhì)量發(fā)展。

        第四,優(yōu)化城市空間溢出效應(yīng)。黃河流域旅游生態(tài)效率空間溢出效應(yīng)顯著,要最大程度優(yōu)化區(qū)域溢出效應(yīng)。具體來(lái)看:(1)強(qiáng)化本地城市對(duì)周圍鄰近城市的正向空間溢出效應(yīng)。發(fā)揮政府的資源調(diào)控和政策引導(dǎo)作用,通過(guò)政府間聯(lián)合發(fā)展策略強(qiáng)化對(duì)鄰近城市旅游資源要素的有效輻射,充分發(fā)揮政府在促進(jìn)本地及鄰近城市旅游生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展中的作用。(2)調(diào)整本地城市對(duì)周圍鄰近城市的負(fù)向溢出作用方向。加強(qiáng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展合作和交通基礎(chǔ)設(shè)施整體規(guī)劃,緩解經(jīng)濟(jì)發(fā)展和交通可達(dá)性對(duì)鄰近城市的“虹吸效應(yīng)”,以調(diào)整負(fù)向溢出作用方向,促進(jìn)旅游生態(tài)效率提高。

        5.3 討論

        本研究的特色之處在于將旅游生態(tài)效率研究詳細(xì)到市域,括展了空間溢出效應(yīng)的應(yīng)用領(lǐng)域,對(duì)黃河流域旅游生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義。同時(shí),本研究還存在以下不足:(1)鑒于數(shù)據(jù)可獲取性,采用換算后的市級(jí)環(huán)境污染數(shù)據(jù)作為非期望產(chǎn)出,存在一定局限性;(2)未能對(duì)黃河流域城市旅游生態(tài)效率時(shí)空差異及空間溢出效應(yīng)的內(nèi)在機(jī)理機(jī)制進(jìn)行探討。未來(lái)可考慮從以下方面進(jìn)一步研究:(1)通過(guò)實(shí)地調(diào)研等方式獲取黃河流域地市旅游相關(guān)數(shù)據(jù),采用旅游業(yè)碳排放量衡量環(huán)境影響,完善評(píng)價(jià)指標(biāo)。(2)對(duì)黃河流域不同地區(qū)旅游生態(tài)效率的空間溢出程度進(jìn)行細(xì)分量化,揭示不同地區(qū)空間溢出的內(nèi)在驅(qū)動(dòng)機(jī)理。(3)考慮以旅游景區(qū)或海拔等更適合流域旅游的要素進(jìn)行區(qū)域劃分,或能更深刻地反映黃河流域旅游生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展現(xiàn)狀。

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