張嘉貝,王珂珂,施天樂,2,劉潤歌
(1.鄭州大學 管理學院,河南 鄭州 450001;2.鄭州大學 黃河生態(tài)保護與區(qū)域協調發(fā)展研究院,河南 鄭州 450001;3.黃河科技學院 藝體學部,河南 鄭州 450006)
黃河流域是中華文明的重要發(fā)祥地,孕育了河湟文化、關中文化、齊魯文化等瑰麗的黃河文化,分布著西安、洛陽、開封等多朝古都,為文旅融合發(fā)展提供了得天獨厚的現實條件。黃河流域也是中國重要的生態(tài)安全屏障,是中國人口活動和經濟發(fā)展的重要區(qū)域[1]。近年來,黃河流域生態(tài)環(huán)境脆弱、水土流失嚴重、水旱災害頻發(fā)等生態(tài)問題仍舊突出[2],而作為文旅融合發(fā)展的自然資源基礎,生態(tài)保護一定是黃河流域高質量發(fā)展的重要前提。如何推動黃河流域生態(tài)及文旅協同發(fā)展現已成為社會各界關注的一項重大議題。依托寬帶中國,5G及工業(yè)互聯網的數字經濟[3]已成為破解生態(tài)及文旅發(fā)展問題的關鍵所在[4]。2019 年,黃河流域生態(tài)保護和高質量發(fā)展上升為重大國家戰(zhàn)略。此后,《黃河流域生態(tài)保護和高質量發(fā)展規(guī)劃綱要》對黃河流域生態(tài)優(yōu)先發(fā)展、數字經濟發(fā)展、文旅融合發(fā)展等作出了戰(zhàn)略部署。因此深入探究黃河流域生態(tài)環(huán)境保護、數字經濟及文旅融合之間的內在關聯對黃河流域生態(tài)保護和高質量發(fā)展具有重要的現實意義。
學界對于生態(tài)保護、數字經濟和文旅融合的研究成果較為豐富,但相關研究多聚焦于兩兩之間的關聯[5,6]。近年來,學界基于不同視角展開了對數字經濟和生態(tài)環(huán)境相關關系的研究。張彥博從生態(tài)規(guī)制的視角分析認為數字經濟的發(fā)展與互聯網的廣泛應用為公眾提供了更多的參與機會,進而極大改善了環(huán)境保護的現狀,并利于改變政府對企業(yè)污染排放的管控模式[7];郭峰從污染減排的角度研究,表明互聯網的信息傳播能力和網絡經濟的融合,為城市工業(yè)技術的發(fā)展帶來了巨大的潛力,提高了要素的產出效率,此外,利用數字技術,不僅可以有效降低城市地區(qū)的污染物排放量,而且可以突破產業(yè)數字融合的制度障礙,進一步提高減排的效果[8];彭代彥從全社會的角度分析,數字經濟的發(fā)展不僅能改善公眾的生態(tài)意識,還可以深刻地影響其行為,進而實現可持續(xù)發(fā)展目標[9]。
伴隨著數字時代的到來,數字經濟已成為文化旅游產業(yè)的一個重要組成部分,對文旅產業(yè)之間的融合深度[10]、融合路徑[11-13]、融合模式[14]等帶來重要變革。陳宇等以黑龍江文旅產業(yè)融合為背景,在數字經濟的作用下提出平臺化推進黑龍江文旅產業(yè)深度融合的建議[15];陳斌等以四川南江縣文旅游資源普查與開發(fā)為背景探索數字經濟背景下文旅融合新路徑[16];王雄青、張祝平、黃先開等學者分別就紅色文化旅游、鄉(xiāng)村旅游、數字經濟下的城市文化旅游以及新時代背景下的文旅融合高質量發(fā)展提出了具體的策略和實施路徑,為推動文旅產業(yè)發(fā)展提供了有益的建議[17-19];李鳳亮、李麗云等學者深入探討了以低碳為基礎的文化旅游融合發(fā)展的可行性、可持續(xù)性以及可行的實施方案[20,21]。
文旅是促進生態(tài)文明建設的重要力量。作為新興產業(yè),文旅產業(yè)具有能耗低、污染少、排放少的特點,是綠色生態(tài)和環(huán)境友好型產業(yè),這正契合了生態(tài)文明的綠色、環(huán)保、循環(huán)、永續(xù)發(fā)展理念[22]。多數學者對于兩者耦合路徑、協同發(fā)展以及體系構建進行了深入研究,其中蘇永波基于文旅與生態(tài)文明建設相互影響、相互交叉、相互滲透的天然的耦合性,從系統(tǒng)的角度,借助于主輔嵌入式耦合系統(tǒng)理論構建耦合矩陣,分析耦合點探索耦合路徑[23]。楊曉東等構建黃河流域文旅與生態(tài)保護同都市圈協同發(fā)展聯合體,進而探索區(qū)域文旅合作發(fā)展新模式[24]。魏妮茜等以產業(yè)、產品、科技和服務為基礎,構筑出一個具有高質量發(fā)展的生態(tài)系統(tǒng),深入研究了文化旅游與生態(tài)環(huán)境之間的關聯性及其實現途徑[25]。
當前學界關于生態(tài)保護、文旅融合與經濟增長的研究多聚焦于單一要素或三者之間的兩種,如探究文旅融合發(fā)展的社會效益、經濟可持續(xù)發(fā)展能力的測算、生態(tài)環(huán)境與旅游業(yè)發(fā)展的沖突,生態(tài)保護與經濟發(fā)展的相互作用等,而將生態(tài)保護、數字經濟與文旅融合三者納入統(tǒng)一研究框架,探究其耦合協調水平的實證研究鮮少。并且相關研究多從國家、省域及單一城市層面展開,研究范圍有待進一步細化,且少有基于重點流域進行探索,忽略了流域地理單元生態(tài)保護-文旅融合-經濟增長的關聯性。因此,本文以黃河流域57 個地級市2012-2021 年面板數據為基礎,測算生態(tài)保護、數字經濟、文旅融合(ecological protection,digital economy,and integration of culture and tourism,EDC)三系統(tǒng)的耦合協調度,探究三系統(tǒng)之間的空間相關性,并通過障礙因子模型進一步探究,以期為黃河流域生態(tài)保護和高質量發(fā)展提供科學的理論參考。
黃河起源于青藏高原巴顏喀拉山脈北部,流經9 個省份,最終匯入渤海,全長5 464km,被譽為“母親河”,是中國重要的能源資源富集區(qū)、生態(tài)保護屏障和經濟發(fā)展區(qū),具有重要的經濟和社會意義。為了確保研究范圍的完整性,本文以自然流域為基礎,結合地域研究其單元的完整性和黃河流域經濟發(fā)展的直接關聯性,并對黃河流域進行了詳細的劃分。本文以黃河流域的57 個地級市為研究對象,其中,上游地區(qū)包括包頭、銀川、中衛(wèi)等17 個地級市,中游地區(qū)包括臨汾、太原、銅川等25 個地級市,下游地區(qū)包括鄭州、濟南、德州等15 個地級市(圖2)。
圖1 研究區(qū)域Figure 1 Study area
圖2 2012—2021 年黃河流域生態(tài)保護、數字經濟和文旅融合發(fā)展水平均值Figure 2 The integrated development mean value of ecological protection,digital economy,and integration of cultural tourism in the Yellow River Basin,2012-2021
1.2.1 耦合協調度模型
在耦合度模型的基礎上建立EDC 系統(tǒng)的耦合度模型,具體步驟及計算公式如下:第一步,利用EDC系統(tǒng)的耦合度模型計算耦合度Z:
式中:Z 為耦合度;E 為生態(tài)保護水平;D 為數字經濟發(fā)展水平;C為文旅融合水平。
第二步,為更好體現生態(tài)保護、數字經濟與文旅融合三系統(tǒng)間的協調發(fā)展程度,改進耦合度模型建立EDC系統(tǒng)的耦合協調度模型,計算公式如下:
式中:C為各市間三者的協調指數;T 為耦合協調度;α、β、ε分別為生態(tài)保護、數字經濟、文旅融合的系統(tǒng)權重。參考已有的成果[29]及數據分布情況,本文認為生態(tài)保護、數字經濟、文旅融合同等重要,故令α =β =ε =1/3,并將耦合度及耦合協調度均分為10 個階段(表2)。
1.2.2 空間相關性分析
莫蘭指數(Moran′s I)是度量相關變量空間相關性的一個重要指標[30,31],本文通過測算全局莫蘭指數(Global Moran′s I)與局部莫蘭指數(Local Moran′s I)來探究黃河流域EDC 的空間相關性及空間集聚特征。全局莫蘭指數的計算公式如下:
式中:n為城市數;S2為樣本方差;Wij為空間權重;xi和xj為i 城市和j 城市的耦合協調度為均值。I∈[-1,1],I >0 表示正向自相關,即表現為高值與高值相鄰、低值與低值相鄰;I <0 表示負向自相關,即表現為高值與低值相鄰;I =0 則表示耦合協調度在空間上隨機分布。
雖然全局莫蘭指數能夠揭示黃河流域EDC 系統(tǒng)的耦合協調度是否存在空間自相關性,但是并不能揭示各地市耦合協調度的空間集聚方式。因此,利用局部莫蘭指數進行進一步分析,計算公式如下:
式中:S2、Wij和的含義同式(4)。若Ii>0,表示局部區(qū)域3 個系統(tǒng)耦合協調度相似,集聚模式表現為“高高”集聚或“低低”集聚;若Ii<0,表示局部區(qū)域3 個系統(tǒng)耦合協調度不相似,集聚模式表現為“低高”集聚或“高低”集聚;若Ii=0,表示局部區(qū)域耦合協調度隨機分布。
1.2.3 趨勢分析
利用趨勢分析技術,結合優(yōu)秀的多項式擬合,將區(qū)域散點內插,形成一個完整的趨勢面,這樣就能夠有效地半定量地研靠大規(guī)模的地理數據,并且能夠更加精確地捕捉地理要素的空間分布特征和變化趨勢[32]。通過ArcGIS軟件中的趨勢分析探究黃河流域EDC系統(tǒng)的空間分異特征,計算公式如下:
1.2.4 Kriging插值法
基于變異函數理論和結構分析的Kriging 插值法是一種有效的無偏最優(yōu)估計方法,可以有效地估計目標區(qū)域內的變量,從而達到最優(yōu)的結果[33-35]。對黃河流域地級市耦合協調度進行Kriging 插值分析,可以直觀反映各市三要素耦合協調程度及變化趨勢,計算公式如下:
1.2.5 障礙度模型
協調發(fā)展是各子系統(tǒng)及相關要素相互適應、相互依存的發(fā)展過程,這個過程表現為從低級到高級、從簡單到復雜、從混亂到有序的動態(tài)演變過程。因此,耦合協調的水平與各子系統(tǒng)及其相關要素發(fā)展水平密切相關。本文采用障礙度模型[36]探究影響黃河流域EDC系統(tǒng)耦合協調的各系統(tǒng)的主要障礙因素,計算公式如下:
式中:Dij為指標偏離度,即單項指標與耦合協調目標之間的差距;oij和Oij分別為指標層和要素層的障礙度,它們的值越大,說明它們對黃河流域EDC系統(tǒng)耦合協調的阻礙作用越大。
本文緊扣黃河流域生態(tài)保護、數字經濟與文旅融合協調發(fā)展的作用機制,構建黃河流域生態(tài)—數字經濟—文旅系統(tǒng)耦合協調評估指標體系(表1)。生態(tài)保護評估指標體系的構建遵循科學性、代表性和可操作性原則,具體篩選依據主要是生物多樣性、生態(tài)系統(tǒng)組成結構、生態(tài)系統(tǒng)服務功能以及生態(tài)系統(tǒng)的主要威脅。數字經濟評估指標體系的構建遵循體系科學、指標適用、設計合理原則,具體篩選依據主要是高質量發(fā)展的要求、數字經濟發(fā)展規(guī)律、地區(qū)發(fā)展的實際以及數據來源的可行性。通過建立文旅評估指標體系,可以準確地衡量黃河流域文旅融合發(fā)展水平,更好地了解兩大產業(yè)之間的層次結構關系,該指標體系綜合考慮文化產業(yè)和旅游產業(yè)的發(fā)展情況,并根據實際情況篩選出最佳的評價指標,從而更加準確地反映兩大產業(yè)的融合發(fā)展水平。
表1 黃河流域EDC系統(tǒng)耦合協調評估指標體系Table 1 Evaluation index system for coupling coordination of EDC system in the Yellow River Basin
表2 耦合協調度等級劃分標準__Table 2 Classification criteria for coupling coordination degree levels
遵循以上指標選取依據,生態(tài)保護指標選取主要借鑒朱婧文的研究成果[26],從生態(tài)基礎、生態(tài)壓力與環(huán)境污染3 個維度選取指標反映黃河流域生態(tài)保護發(fā)展情況。數字經濟增長指標選取主要借鑒李蕾的成果[27],從數字化基礎、數字化產業(yè)及數字普惠金融3 個方面選取指標衡量黃河流域經濟增長情況。文旅融合指標選取主要參考唐承財的研究成果[28],從文旅資源、文旅效益、文旅支撐3 個方面選取指標反映黃河流域文旅融合發(fā)展水平。最終構建包括生態(tài)保護、數字經濟、文旅融合3 個子系統(tǒng)層9個要素層24 個指標層的黃河流域EDC系統(tǒng)耦合協調評估指標體系,指標層權重由熵權法計算所得,要素層權重由對應指標層權重加總所得。
研究樣本中各指標數據主要來源于2012—2021 年各市(州)統(tǒng)計年鑒、各市(州)國民經濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報、各市(州)生態(tài)環(huán)境局發(fā)布的《環(huán)境狀況公報》、《中國能源統(tǒng)計年鑒》、《中國城市統(tǒng)計年鑒》以及各省份統(tǒng)計年鑒等相關文件。部分數據缺失采用均值替換法和插值法補齊。
2012—2021 年間,黃河流域生態(tài)保護、數字經濟、文旅融合3 個系統(tǒng)的發(fā)展水平及綜合發(fā)展水平均呈上升趨勢(圖3)??傮w來看,3 個系統(tǒng)的綜合發(fā)展指數由2012 年的0.28 增加至2021 年的0.35,總體發(fā)展較為平穩(wěn)。其中,2019—2021 年綜合發(fā)展指數因文旅融合降低而略有降低,2021 年綜合發(fā)展指數有較大回升。從各個系統(tǒng)來看,生態(tài)保護指數呈逐年上升趨勢,生態(tài)保護指數2019—2021 年年均增幅大于2012—2019 年,這是因為2019 年黃河流域的生態(tài)保護與高質量發(fā)展被列入了國家的重要戰(zhàn)略,黃河流域各地市對生態(tài)保護投資力度加大,減污降碳力度增強,從而推動了經濟社會的可持續(xù)發(fā)展;數字經濟指數由2012 年的0.11 增加至2021 年的0.26,整體呈現上升趨勢,2012—2013 年增幅較小,其數值始終低于0.13,2014 年后增幅較為明顯,與我國實施“寬帶中國”政策密不可分,2017 年后,流域數字經濟呈現較為穩(wěn)定的增長態(tài)勢;文旅融合指數由2012 年的0.12 增加至2021 年的0.14,與另外兩個系統(tǒng)相比增幅較小但年度間波動較大,受疫情沖擊及國際環(huán)境變化影響,2019—2021 年黃河流域各地市國內外游客接待數量及旅游總收入明顯減少,2021 年文旅融合指數達到近6 年最低水平。
圖3 2012、2021 年黃河流域EDC趨勢面Figure 3 EDC trend surface of the Yellow River Basin in 2012 and 2021
運用耦合協調度模型測算黃河流域EDC 系統(tǒng)的耦合協調度,借助ArcGIS 軟件分別繪制2012、2021 年黃河流域EDC 系統(tǒng)的趨勢面和時空演變圖(圖3)。其中,趨勢面的X軸表示東西方向,Y軸表示南北方向,Z軸表示耦合協調度。
從整體時空演化特征來看(圖4),總體上黃河流域EDC呈現出“東高西低、南高北低”的空間分布特征。從東西方向來看,2012 年東西方向的趨勢線具有明顯的“東高西低”的特征,說明黃河流域東部地區(qū)EDC系統(tǒng)耦合協調發(fā)展狀態(tài)較佳;2021 年,東西趨勢線表現出“東西高中部低”的“U”型特征,說明黃河流域中西部地區(qū)耦合協調度為黃河流域最低,同時西側趨勢線的坡度小于東側,說明西部地區(qū)的耦合協調度差異小于東側。從南北方向來看,2012—2021 年南北趨勢線經歷了從“凹”到“凸”的演變,整體表現為“南高北低”,說明黃河流域南部EDC系統(tǒng)耦合協調水平高于北部地區(qū),并且隨著時間推移南北地區(qū)耦合協調度差距增大。原因在于:首先,黃河中西部地區(qū)雖然擁有多樣的自然景觀與優(yōu)美的生態(tài)環(huán)境,但部分地市仍存在較為粗放的數字經濟模式,數字經濟水平相對較弱,省會及中心城市三系統(tǒng)發(fā)展水平與耦合協調水平不及東部,對周圍地市的溢出效應及輻射帶動作用不夠明顯;其次,黃河下游,即黃河的東南部地區(qū)是中國古文明的搖籃,孕育了仰韶文化、龍山文化等瑰麗的黃河文化,擁有眾多歷史悠久的古都城市,具有豐厚的文化底蘊和文旅資源,文旅融合發(fā)展水平較高;最后,黃河東部地區(qū)人口基數大,高校及科研院所眾多,較中西部地區(qū)具有更加充足的人才儲備及豐碩的科研成果,經濟高質量發(fā)展基礎更為堅實。
圖4 2012、2021 年黃河流域EDC耦合系統(tǒng)的Kriging插值圖Figure 4 Kriging interpolation diagram map of EDC coupling system in the Yellow River Basin in 2012 and 2021
為打破行政區(qū)域界限,本文借助ArcGIS10.7 軟件繪制Kriging插值圖以便更直觀地對局部時空演化特征進行分析(圖4)。2012 年,黃河流域EDC存在明顯的地區(qū)差異,各協調水平的城市數量分布近似于正態(tài)分布。西安、鄭州兩個省會城市憑借其文旅資源豐富、交通發(fā)達便利、基礎設施較完善等優(yōu)勢,其耦合協調度高于其他地市,分別達到0.65和0.64,率先進入初級協調水平;淄博、濟南、太原、東營、洛陽、呼和浩特和濱州7 個地市緊隨其后,為勉強失調水平;超過50%的城市處于瀕臨失調水平,主要分布在內蒙古和黃河流域中下游地區(qū);位于黃河流域中上游的16 個城市EDC 較低,處于輕度失調水平。2021 年,黃河流域EDC顯著提高,有34 個地市的EDC實現了跨協調等級的提升,所有地市均達到瀕臨失調及以上水平。西安以0.70 的耦合協調度成為57 個地市中唯一1 個達到中級協調的地市,這與其豐富的文旅資源、發(fā)達的交通網絡、持續(xù)改善的生態(tài)環(huán)境與平穩(wěn)堅實的經濟基礎密不可分;其次,黃河下游的東營、濟南、淄博、鄭州、洛陽、濱州躋身初級協調水平;勉強失調水平的城市增加至15個,呈鑲嵌式分布特征,除太原、呼和浩特、蘭州、銀川這4 個省會城市外,其余多分布在鄭州與濟南周圍,由此可見,黃河流域下游EDC普遍較高;瀕臨失調的地市占比為61.4%,連片分布于黃河流域中上游,其中,甘肅與寧夏的地市耦合協調水平常年位于黃河流域57個地市排名的尾部,說明這兩個省區(qū)未來應緊抓生態(tài)文明建設,大力發(fā)展數字經濟和文旅市場,盡快縮小與流域其他地市的耦合協調水平差距。
首先,運用Global Moran′s I分析黃河流域EDC系統(tǒng)耦合協調水平的空間效應,通過GeoDa 軟件對面板數據進行計算得到黃河流域EDC 協調度Global Moran′s I,并采用MCMC 方法驗證其顯著性狀況(表3)。結果顯示,黃河流域EDC的全局莫蘭指數隨時間推移而動態(tài)變化且均在5%的水平上顯著為正,表明黃河流域EDC系統(tǒng)的耦合協調水平與鄰近城市的發(fā)展存在著正向關聯,Global Moran′s I 指數的變化趨勢表明,隨著距離城市的增加,EDC 系統(tǒng)的耦合協調水平也在不斷提高,這反映了流域內地區(qū)之間的聯系日益緊密,協調發(fā)展的空間聚集特征也越來越明顯。
表3 黃河流域EDC系統(tǒng)耦合協調度的全局莫蘭指數Table 3 Global Moran′s I index of coupling coordination degree of EDC system in the Yellow River Basin
為進一步探究黃河流域每個地市EDC 系統(tǒng)耦合協調發(fā)展與周邊城市的關系,根據Local Moran′s I計算結果繪制2012、2021 年的黃河流域EDC 的LISA聚類圖(圖6)。
由圖5 可知,黃河流域57 個地市間EDC 的集聚程度主要以“高高”集聚與“低低”集聚兩種類型為主導,具有較高的空間穩(wěn)定性,說明黃河流域EDC系統(tǒng)耦合協調發(fā)展水平存在一定的兩極分化。“高高”集聚區(qū)域主要分布在黃河下游地區(qū),2012—2021年“高高”集聚區(qū)的地市變動較小,除開封市由“高高”集聚變?yōu)椤安伙@著”外,山東的濟南、淄博、東營、泰安和濱州以及河南鄭州6 個地市一直處于“高高”集聚區(qū)域。“低低”集聚區(qū)集中于黃河的中上游,2012 年以甘肅和寧夏兩省區(qū)的地市為主,2021 年蘭州EDC 與周圍地市相比較高,成為“高低”集聚區(qū),而“低低”集聚區(qū)有向黃河中部遷移的趨勢,數量上由2012 年的9 個地市減少至2021 年的5 個地市,其中慶陽、白銀、定西和吳忠脫離“低低”集聚區(qū)?!暗透摺奔叟c“高低”集聚區(qū)具有一定的空間流動性且較為分散。2012 年的聊城形成了“低高”集聚區(qū),說明其EDC 與周邊地市相比仍有一定差距,而2021 年并未出現“低高”集聚區(qū);中游大多數地市未呈現出明顯的集聚特征,2012 年的蘭州和銀川與2021 年的太原、呼和浩特和西安形成了“高低”集聚區(qū),說明這5 個地市的EDC 雖然較高,但對周圍城市輻射帶動能力較弱。
圖5 2012、2021 年黃河流域EDC的LISA聚類圖Figure 5 LISA Cluster Map of EDC in the Yellow River Basin in 2021
為更細致地探究影響EDC 系統(tǒng)耦合協調水平的因素,借助障礙度模型探究影響2012—2021 年黃河流域EDC系統(tǒng)耦合協調發(fā)展差異的指標層障礙因子。由于涉及的具體指標與年份較多,因此研究采用2012—2021 年各指標的障礙度均值代表各指標最終的障礙度并進行排序,本文將各地市各年份障礙度大于5 且排名前3 的障礙因子稱為其主要障礙因子(表4)。
表4 黃河流域EDC系統(tǒng)指標層主要障礙因子Table 4 Main obstacle factors of the EDC system indicator layer in the Yellow River Basin
從生態(tài)保護系統(tǒng)來看,黃河流域所轄地市主要障礙因子均包括人均公園綠地面積(X12)和空氣質量優(yōu)良率(X13),說明以人均公園綠地面積與空氣質量優(yōu)良率為代表的城市生態(tài)環(huán)境建設情況對黃河流域生態(tài)保護的阻礙程度較高,其可能的原因是黃河流域工業(yè)化快速發(fā)展及建設用地不斷擴張在一定程度上限制了城市生態(tài)環(huán)境建設;同時隨著城鎮(zhèn)化的不斷發(fā)展以及陸續(xù)開放“二孩政策”與“三孩政策”使得城市人口密度增加,城市生態(tài)環(huán)境承載力降低,從而對生態(tài)保護發(fā)展產生制約作用。除此之外,有38%的地市第三障礙因子為化肥施用量(X22),這些地市均位于黃淮海平原和汾渭平原等重要的農業(yè)生產區(qū),這提醒黃河流域各地市應注重提升農田質量,推動綠色農田建設及農業(yè)可持續(xù)發(fā)展;而內蒙古和山西的大部分地市第三障礙因子均為萬元GDP 能耗(X21),這表明黃河流域生態(tài)保護系統(tǒng)的障礙因子存在區(qū)域異質性。
從數字經濟系統(tǒng)來看,有64%的地市主要障礙因子及其排序為每千人互聯網寬帶接入用戶數(Y12)>電信業(yè)務總量占GDP 比例(Y23)>互聯網普及率(Y13),每千人互聯網寬帶接入用戶數與互聯網普及率反映了數字化程度,電信業(yè)務總量占GDP比例反映了黃河流域經濟發(fā)展趨勢,由此可知,黃河流域各地市面臨著數字化基礎薄弱以及社會經濟發(fā)展不平衡不充分的尷尬窘境,嚴重制約了數字經濟的發(fā)展。
從文旅融合系統(tǒng)來看,有53 個地市的第一障礙因子為公路客運量(Z33),障礙度均值為21.06%,表明黃河流域的公路交通建設限制了黃河流域文旅產業(yè)的發(fā)展;90%的地市主要障礙因子還包括A 級以上景區(qū)密度(Z12)和國內外游客接待數(Z22),這兩個指標一定程度上反映了當地文旅資源豐富程度和城市吸引力,說明雖然黃河流域是中華文明的發(fā)源地,自然景觀多樣,文旅資源豐富,但是當前黃河流域各地市仍然缺乏對當地文化的深入理解以及對內涵的挖掘,文旅宣傳力度亟需加強。
本文測算了黃河流域EDC耦合協調水平,并對其時空演化特征、空間集聚特征及障礙因子開展了研究。主要結論如下:①時間維度上,2012—2021年黃河流域EDC各子系統(tǒng)均保持上升趨勢,三者的耦合協調水平有顯著提高,實現了由輕度失調向瀕臨失調的轉變,各地市呈現出向更高協調水平集聚的發(fā)展趨勢。②空間維度上,黃河流域EDC協調度呈現出“東高西低、南高北低”的空間分布特征,東西向表現為東部地區(qū)地市間耦合協調差異大于西部地區(qū),南北向表現為10 年間南北地區(qū)耦合協調度差異有所增大。③從空間相關性的分析來看,黃河流域EDC耦合協調度具有正向關聯性和空間集聚性,集聚程度主要以“高高”集聚與“低低”集聚兩種類型為主導,具有較高的空間穩(wěn)定性。④從障礙因子的分析來看,影響黃河流域生態(tài)保護的主要障礙因子是人均公園綠地面積、空氣質量優(yōu)良率和化肥施用量,生態(tài)保護障礙因子具有明顯的地區(qū)差異;影響黃河流域數字經濟的主要障礙因子是每千人互聯網寬帶接入用戶數、電信業(yè)務總量占GDP比例以及互聯網普及率;影響黃河流域文旅融合的主要障礙因子是公路客運量、A 級以上景區(qū)密度和國內外游客接待數。
黃河流域各市應在繼續(xù)以生態(tài)環(huán)境為著力點,依托數字經濟,在實現文旅融合發(fā)展的基礎上,加大對數字化經濟方面的支持,實施生態(tài)環(huán)境、數字經濟、文旅的有效融合,深入推進數字化生態(tài)、文旅創(chuàng)新體系的建設。同時政府要根據我國的基本國情以及協調發(fā)展狀態(tài),完善出臺一系列實際可行、高效的協調發(fā)展規(guī)劃,并構建完整的生態(tài)、數字經濟、文旅耦合協調發(fā)展的統(tǒng)籌機制,進一步推動生態(tài)環(huán)境、數字經濟、文旅的耦合協調。堅持“提質增效、重點發(fā)展”的原則繼續(xù)助力經濟欠發(fā)達地區(qū)與較發(fā)達地區(qū)的協調發(fā)展。
采取差異化對策實現空間協同發(fā)展,打造區(qū)域協調發(fā)展體系?;诘赜騼?yōu)勢,東部地區(qū)應積極推動發(fā)展,不斷鞏固成果,并充分利用資源、技術和經驗;西部地區(qū)的協調度較低,要補齊短板,加速推進傳統(tǒng)產業(yè)的轉型升級,促進新興產業(yè)的發(fā)展,同時結合地域特色,推進“生態(tài)+”的發(fā)展模式,依托數字經濟打造具有影響力的黃河文化生態(tài)走廊和黃河文化旅游目的地品牌,從而帶動黃河流域生態(tài)環(huán)境、數字經濟和文旅的整體協調發(fā)展。耦合協調度高的地區(qū)應該充分利用其溢出效應,并將其輻射到周邊地區(qū)。
疏通耦合協調發(fā)展堵點,提高耦合協調發(fā)展水平?;趯S河流域生態(tài)—數字經濟—文旅系統(tǒng)耦合協調發(fā)展障礙因子的分析,為推動黃河流域高質量發(fā)展,首先要提升沿黃城市生態(tài)建設水平,以綠色發(fā)展為引領,加快產業(yè)布局優(yōu)化與結構調整,推動產業(yè)全面綠色低碳轉型。其次要推進多領域協同創(chuàng)新,進一步突出黃河流域科技創(chuàng)新聯盟作用,建設豫魯沿黃科創(chuàng)大走廊,爭創(chuàng)綜合性國家科學中心,營造優(yōu)良創(chuàng)新生態(tài);最后要提升對外開放水平,依托自貿試驗區(qū)、跨境電商綜試區(qū)、市場采購貿易方式試點等,先行先試、聯動創(chuàng)新,持續(xù)優(yōu)化營商環(huán)境。