旅游经济与城镇化的耦合协调研究范文

摘要：旅游经济与城镇化之间存在交互作用的耦合关系，其耦合作用强度的测评以及耦合协调发展的驱动机制构建已成为学术界关注的重要问题．以淮海经济区为研究对象，运用耦合协调度模型和熵值法，测算了淮海经济区旅游经济与城镇化耦合协调度．结果表明：淮海经济区旅游经济与城镇化耦合协调度总体较高，随着时间推移，耦合协调程度向好，省域之间发展不平衡，差距较大．

关键词：旅游经济；城镇化；耦合协调发展；淮海经济区

自改革开放以来，城镇化发展就一直受到党和国家的高度重视，尤其是十八大以来，城镇化问题受到社会各界的持续高度关注．推进新型城镇化建设、促进区域协调发展，成为推动产业结构转型升级和经济持续健康增长的主要举措．进入21世纪，旅游业已成为经济活动中最强劲和最有活力的产业之一．党的报告提出，我国旅游业已经进入大众旅游时代，发展模式正由景点旅游逐渐转变为全域旅游．地方的经济、环境、社会、文化等方面也将深受旅游业发展所带来的深远影响．与此同时，随着旅游业地位的不断提升，作为旅游活动得以开展的物质载体———城市，其城市化水平的高低对旅游业能否良好发展具有举足轻重的作用，促进旅游业与城市化协调发展已成为当今旅游研究中的一项重要内容．旅游业作为一种关联带动性较强的服务性行业，是推动城镇化健康发展的重要动力，旅游经济的发展有利于城镇产业结构的转型升级，也有利于对农村剩余劳动力的吸纳；城镇化的发展也为旅游经济活动的顺利开展提供基础和保障．因此，旅游经济与城镇化之间存在交互作用的耦合关系，其耦合作用强度的测评以及耦合协调发展的驱动机制构建已成为学术界关注的重要问题．已有的旅游与城镇化互动关系方面的研究主要从产业发展、空间结构和社会环境3个方面进行．章智涛归纳了城镇化与旅游业发展之间的关系，并研究了在旅游业发展带动下的沁河流域皇城村城镇化推进情况［1］；以与旅游经济发展相关的时间序列数据、面板数据及人口城镇化指数为基础，余凤龙等研究了国内旅游经济发展情况与城镇化的关系以及城镇化对旅游经济提升的意义［2］；王兆峰等指出，通过聚集机制与扩散机制，旅游业不断助力小城镇的开发与扩展，而小城镇在发展的同时通过消费拉动、基础设施的建设与完善、产品的更新与形象完善来提升城市旅游发展效率，小城镇与旅游之间存在互相促进与互相推动的双向关系［3］；利用2000～2013年的省域面板数据和空间面板计量模型，王坤等实证研究了城镇化质量和城镇化规模对旅游经济产生影响的直接效应与空间溢出效应［4］．对旅游与城镇化耦合协调发展的研究也已经有了一定基础，如：丁红梅测算了2004～2012年合肥市旅游产业与城市化耦合协调发展状况，发现两系统经历了2004～2010年的失调阶段与2011～2012年的低级协调阶段［5］；沈国俊等以黄山市为例，测算了其10年的旅游产业与城镇化耦合协调发展情况［6］；生延超等以湖南省为例，选取2008年相关数据，分析了全省旅游产业对经济的推动作用［7］；王坤等以长三角地区为例，选取2001年和2012年的截面数据，分析了区域城市旅游经济与城镇化耦合协调发展的空间格局演变特征及其驱动机制［8］；王兆峰等以张家界为例，选取2001～2010年数据，研究了旅游产业发展与小城镇建设耦合发展情况［9］．可以看出，关于旅游与城镇化的研究大多集中在一地，进行历时性区域的比较研究较少．本文以淮海经济区20个地级市为例，研究2005～2015年旅游经济与城镇化协调发展情况．

1研究对象与研究区概况

淮海经济区于1986年成立，包括山东的枣庄、临沂、日照、济宁、泰安、菏泽和莱芜，江苏的徐州、连云港、盐城、淮安和宿迁，安徽的宿州、淮北、亳州、阜阳和蚌埠，以及河南的开封、周口和商丘，计20个地级市，共有51个区和97个县．全区面积18．0984万km2，区域内交通网络星罗棋布，由新石、京九、陇海、京沪“二纵二横”铁路干线组成“井形”框架，高速公路有连霍、日东、京沪、京福及其他国内重要交通干线，共同构建成密集的运输网络［10］．淮海经济区拥有丰富的旅游资源，截至2017年底，全区共有5A级旅游景区10家．淮海经济区旅游业的发展前景也因为区内丰富的旅游资源而展现出了巨大的吸引力，同时如何合理配置资源也是旅游发展的关键问题．2017年国务院对《徐州市城市总体规划（2007～2020）（2017年修订）》予以批复，从国家层面上首次明确认可徐州作为“淮海经济区中心城市”的定位，江苏因此把徐州建设淮海经济区中心城市列为三大任务之一，江苏省代表团在全国两会上联名提出议案将淮海经济区上升为国家战略，淮海经济区的重要地位和发展前景可见一斑．尽管淮海经济区有着丰富的旅游资源以及很大的发展潜力，但相对于长三角、珠三角等发达地区，淮海经济区无论是在经济上还是旅游业发展上都处于低谷，因此，对其研究有特殊意义．

2数据来源与研究方法

2．1数据来源城镇化数据来源于2005～2015年的《山东省统计年鉴》《安徽省统计年鉴》《江苏省统计年鉴》《河南省统计年鉴》，以及《中国区域经济统计年鉴》《中国城市建设统计年鉴》，旅游经济数据来自山东、安徽、江苏和河南4省的旅游政务网．参考麻学锋等的做法［11］，对于少部分统计数据中出现的异常值或个别缺失数据，基于实际情况，进行插值修正，补入数据．计算分区耦合度和协调度时，将淮海经济区分为鲁南、苏北、皖北和豫东4区域，将地区内各城市原始数据经统一标准换算后累计相加，每区域拥有一组换算后的原始数据，基于此数据再进行后续计算．

2．2指标体系参考王坤等对长三角的研究思路与方法［8］，建立指标体系（表1）：城镇化发展水平和旅游经济发展水平分别作为一级指标，城镇化发展水平下设立人口城镇化、经济城镇化、空间城镇化和社会城镇化4项二级指标，旅游经济发展水平下设旅游经济效益、旅游市场规模、旅游发展效率3项二级指标。

2．3计算步骤确定指标体系的常用方法包括层次分析法、专家咨询法、主成分分析法、熵值法、非模糊数判定矩阵法、优序图法等［12］．选择熵值法作为本文指标体系权重的计算方法，其基本思路是通过计算指标的信息熵，根据指标的变化程度来决定指标权重．信息量越小，不确定性就越大，熵也就越大；信息量越大，不确定性就越小，熵也就越小［13］．耦合是物理学中的一个概念，它特指两个或者若干个物体、系统或者运动形式通过相互作用从而彼此影响的现象，在此过程中子系统以及要素的相互作用形式决定着系统的特征，这种现象通常用耦合度来表现．显然，城镇化u1和旅游经济u2是城市发展过程中两个重要的子系统，且二者关系密切，因此有学者将物理学中的耦合度模型引入地理要素系统协调发展的研究中［14］，公式为 协调是指事物在发展过程中，其内部各个系统之间相互协作、共同促进甚至妥协让步从而达到事物发展最优效果的情况．这种作用通常用协调度来衡量．它代表系统或要素之间在发展过程中彼此和谐一致的程度．由此可见，耦合和协调是两个不同概念．协调是系统或要素间的良性的互动，而耦合则有可能是系统或者要素之间的相互促进，也有可能是恶性的抑制甚至破坏关系［15］．耦合度能够反映系统间的协调情况，但却忽视了系统的发展水平．例如各个子系统的发展水平都很低，其耦合度值却有可能很高．为避免这种情况，引入系统综合发展水平模型：T＝au1＋bu2，式中a，b均为待定系数．经过咨询专家，这里设a＝0．4，b＝0．6．为更好地判断城镇化和旅游经济之间的耦合关系的协调程度，引入协调度模型。

2．4耦合协调发展等级划分根据耦合度和协调度的计算值并采用均匀分布函数法，参考王坤等的研究结果［4］，将耦合协调发展情况进行类型划分．耦合度可划分为4种类型：0≤C≤0．3，说明城镇化和旅游经济之间是低水平耦合阶段；0．3＜C≤0．5，二者处于拮抗阶段；0．5＜C≤0．8，表明二者处于磨合阶段；0．8＜C≤1，二者处于高水平耦合阶段．协调度的类型划分与耦合度类型划分相似：0≤D≤0．3，说明二者处于低度协调耦合阶段；0．3＜D≤0．5，二者处于中度协调耦合阶段；0．5＜D≤0．8，二者处于高度协调耦合阶段；0．8＜D≤1，二者处于极度协调耦合阶段．

3区域旅游经济与城镇化耦合发展分析

3．1耦合度的时序变化根据耦合协调度模型测算出的结果，选取2005，2010与2015年淮海经济区旅游经济和城镇化的耦合度，并借助ArcGIS聚类工具对测度结果进行可视化（图1）．整体来看，淮海经济区城镇化和旅游经济的耦合度较高．2005～2015年，淮海经济区的耦合度值在总体上呈现先降再升的趋势，波动较大，2005～2006年骤减后，波动上升．整体的高耦合度值很大程度上表明了淮海经济区的城镇化和旅游经济的关系密切．从4个区域来看，鲁南、苏北、皖北、豫东的城镇化和旅游经济耦合度高，2014年起，4个区域都进入了高水平的状况．10年间，豫东地区的城镇化与旅游经济耦合度在4个区域中长期占据领先地位，但从2014年起，有所下降，呈现衰减趋势．鲁南地区的耦合度水平也相对较高，长期仅次于豫东，且增长稳定，2014年开始，超越豫东，位居4区域之首．苏北地区自全球金融危机后，城镇化与旅游经济耦合度明显下滑，之后回升，且波动较大，但明显低于2005年水平．皖北地区城镇化与旅游经济耦合度长期处于4区域中的最低值，但2012年开始，增长明显且稳定，逼近、超越苏北．从城市个体来看，临沂、连云港、济宁、泰安和日照的城镇化与旅游经济耦合度长期处于高水平，虽然10年间有所波动变化，但始终处于高水平阶段，并未影响这些城市在淮海经济区的领先地位．徐州与淮安相似，大部分时间处于高水平，但2008～2011年受金融危机影响较大，出现了明显下降，甚至跌入磨合的水平，2012开始回升，但在同类高水平城市中排名靠后．莱芜、宿迁、菏泽、枣庄、蚌埠和商丘的城镇化与旅游经济耦合度在淮海经济区处于低值，且在10年间波动起伏较多、较大．其余城市在2005～2015年，都在拮抗、磨合与高水平阶段内存在着较多波动．

3．2耦合度的空间格局可以看出（图1），淮海经济区各城市旅游经济与城镇化的耦合度呈现非均衡的空间格局，耦合度值从0．258到1．000分布不等．3个年份最低的分别为枣庄、蚌埠和商丘，最高的分别为济宁（2005，2010年）和临沂，说明其分布极不稳定．淮海经济区3年的耦合度均值分别为0．926，0．898和0．947，表明淮海经济区旅游经济和城镇化复合系统整体上还处于高水平阶段．省域对比来看，耦合度由高到低分别为豫东、鲁南、苏北和皖北地区．从旅游经济与城镇化耦合度的空间分布及其演变上看，2005年处于高水平耦合阶段的城市主要有泰安、日照、临沂、济宁、徐州、连云港、盐城、淮安和商丘9市．2015年，淮北、亳州、宿州、阜阳和开封5市也已上升至高水平耦合阶段，而盐城降至磨合阶段，商丘降至拮抗阶段，两市均退出高水平阶段．由此可见，淮海经济区城市旅游经济和城镇化之间基本达到良性共振耦合，复合系统也趋向有序结构．达到高水平耦合阶段的地区自然和人文旅游资源较为丰富，旅游经济发展水平相对较高．

4区域旅游经济与城镇化协调发展分析

4．1协调度的时序变化整体来看，淮海经济区城镇化和旅游经济协调度较高，大部分地区均处于高或中度协调阶段．2005～2015年，淮海经济区城镇化和旅游经济的协调度基本保持着逐年增长的态势，且在总体趋势上的增长率较高，说明淮海经济区整体上城镇化和旅游经济的发展协调性向极度、高度协调发展．从分区来看，鲁南、苏北、皖北和豫东4个区域城镇化和旅游经济的协调度较耦合度产生的变化较小．2005～2015年，除皖北始终处于中度协调外，其余3区域都处于高度协调．鲁南与皖北总体呈现协调度增大的态势，皖北地区的变化更为明显，随着时间推移保持增长，在2015年，已经逼近高度协调耦合阶段．苏北地区在高度协调耦合阶段存在波动变化，而豫东则在一定程度上表现降低的态势．从单个城市来看，鲁南地区的泰安、济宁等城市协调度极佳．泰安市自2005年就处于高度协调阶段，波动增长，至2009年进入极度协调阶段．济宁市晚于泰安，至2011年进入极度协调阶段．日照市则在2009年达到一次极度协调阶段，后又回归高度协调．临沂、徐州、连云港、淮安和开封的城镇化与旅游经济发展也呈现出较为协调的状态，2005～2015年都处于高度协调阶段．盐城市除在2012年为中度协调之外，其余年份都处于高度协调阶段．其他各个城市的协调度则相对较低，主要在中度与高度协调之间来回波动，阜阳与蚌埠两市在2005～2015年的前中期都有波动进入低度协调阶段的情况．

4．2协调度的空间格局从图2的旅游经济与城镇化的协调度空间分布及其演变上看，2005年处于高度协调阶段的有日照、临沂、徐州、连云港、盐城、淮安和开封7市．2010年，泰安市进入极度协调阶段，其他城市依然处于高、中度协调阶段行列，与2005年情况一致，略有波动变化，但是协调阶段并未发生改变．2015年，除原先的几个高度协调城市外，阜阳和莱芜两市进入高度协调阶段，而泰安和济宁两市则进入极度协调阶段，说明这几座城市的旅游经济和城镇化水平均相对较高，复合系统协同发展效应较强．总体而言，淮海经济区各市的经济与城镇化协调度虽逐年有波动变化，但变幅不大，相对稳定。

5结论与讨论

2005～2015年间，淮海经济区旅游经济和城镇化的耦合度与协调度变化虽有一定波动起伏，但总体在较高水平的范围内呈现出上升的态势．至2015年，耦合度与协调度都已经达到高水平层次．根据耦合度与协调度的时间变化与空间分布情况，淮海经济区内的高水平区域主要在区域内东北部分布，可以将区域内的4个区域分为3个层次：长期高水平阶段上升地区———鲁南，跨水平大幅上升地区———皖北，不稳定变化地区———苏北、豫东．虽然各区域都能表现出一定的耦合度与协调度的总体特征，但各地区内都有个别城市与区域整体的表现相异，如鲁南地区的枣庄，皖北的阜阳，苏北的宿迁等，这些城市都是区域内的极值分布区，深入研究其中的原因与机制有利于区域下一个时期耦合度与协调度的优化．与陕西省2001～2011年城市化水平与旅游业的耦合协调度［16］相比，淮海经济区的相关数值也具有地域性块状分布的特点，但整体水平要高于陕西省．而相对于浙江省2007～2015年大部分城市长期保持相同位次的格局［17］而言，淮海经济区中部分地区的位次格局发生了较大的变化（豫东、苏北）．可见，国内不同地区旅游经济和城镇化的耦合度与协调度具备各自的特点．在分区研究的基础上进行整合处理，对我国的旅游经济和城镇化优化发展具有重要意义．虽然本文从地级市到地方区域的尺度对淮海经济区旅游经济和城镇化的耦合度与协调度进行了时空变化与格局的探讨，但是不同城市和地区耦合度与协调度的发展差异以及内部变化的相关机制还有待于进一步考量．

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作者：李晨 史春云 单位：江苏师范大学