风景名胜区建设对区域经济发展响应模式的演变&以江苏省为例_区域经济发展论文

景区建设对区域经济发展的响应格局演变——以江苏省为例，本文主要内容关键词为：江苏省论文,景区论文,为例论文,格局论文,区域经济发展论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。

       中图分类号：F592.7 文献标志码：A 文章编号：1000－3037(2014)06－0956－11

       区域差异发展是现代经济发展的一种常态，把握区域发展差异有利于区域均衡发展，旅游作为国民经济发展的一个重要组成部分，对国民经济发展具有举足轻重的作用。旅游发展依赖于景区发展，因而景区空间格局研究已成为旅游研究的重要方面。目前，研究集中在目的地演化模式、景区空间分布特征、目的地－客源地空间关系三个方面。在演化模式研究方面，学者试图运用区位论[1]、核心边缘[2-3]、点轴[4]、中心地理论[5-6]等经典的区域空间结构理论来解释旅游地空间结构的演进规律，并运用这些理论来指导旅游开发。在空间分布特征方面，学者运用紧密度指数、最邻近点指数、地理集中度指数、分形指数等数理统计方法[7-8]和Voronoi图、密度分析、空间自相关、可达性等空间分析方法[9-12]，对A级景区、世界遗产等不同类型旅游景区在多个空间尺度上进行了广泛的研究，探讨了景区格局的区域差异[13]及其景区的经济影响域[14]等。在目的地－客源地空间关系研究方面，学者主要从旅游供给与旅游需求的地域分布规律和空间联系特征出发[15]，探寻景区的市场域及其各级阈值[16-17]；近年来，学者还从旅游目的地间空间位移[18]、旅游路线选择[19-20]等视角建立计量模型来研究目的地－客源地空间关系的演化特征。

       以往景区空间格局研究主要侧重于空间布局研究，而对景区建设和其他相关要素之间的关系及其作用机理缺乏深入的探讨，区域经济发展无疑是影响旅游景区建设至关重要的要素之一。那么在考虑区域经济变化的基础上，区域旅游景区的变化呈现出什么样的格局，格局的影响因素和作用机制又如何？这都亟待深入的探讨研究。此外，上述景区空间差异的研究大多假设区域之间相互独立，不存在任何相互作用。而事实上，区域发展的相关理论和实践表明，区域之间存在着扩散(涓滴)或极化(回波)效应，可以缩小或扩大区域空间差异[21]，传统的区域经济差异度量方法，因其缺乏空间视角，忽略了空间的影响，尤其是空间相关性和异质性。基于此，本文构建旅游景区格局对区域经济发展的响应指数，以江苏省为例，运用空间变差函数，深入分析区域旅游景区建设和区域经济发展的内在关系、空间格局、演变过程和影响因素，为区域旅游健康发展提供理论指导。

       1 研究区域与分析方法

       1.1 研究区域及其旅游景区的选择

       江苏省既是旅游资源的高富集区，又是主要的客源产生地，旅游经济高度发达。从需求看，该地区2012年人均GDP突破10000美元，旅游需求将向高品质、个性化的旅游方向发展；从供给看，该地区旅游景区建设步伐明显加快，旅游景区密度已高达4.87个/

，高密度成为江苏省景区分布的基本特征。因此，分析江苏省旅游景区空间分布对区域经济发展的响应差异更具理论意义和应用价值。

       中国国家旅游局在1999年颁布了《旅游区(点)质量等级的划分与评定》标准。自该评定标准颁布以来，已经深刻而显著地改变了我国旅游景区(点)建设和管理长期落后的面貌，因而本文以A级旅游景区作为研究对象，选取2001、2005、2009和2012年4个年份以及2001—2005、2005—2009、2009—2012年3个时间段作为研究断面，选取68县域单元为研究对象，数据资料取自《江苏省统计年鉴》。对行政区划调整的区域进行相应的合并处理，以保持数据的连续性。

       1.2 分析方法

       1.2.1 响应指数

       借助于弧弹性公式来构建响应指数模型：

      

      

       1.2.2 空间变差函数

      

       其中：N(h)是分隔距离为h的样本量。空间变差函数是在区域化变量满足平稳条件和本征假设的条件下定义的。数学上可以证明，半变异函数大时，空间自相关减弱。距离是方差图的最重要特征，此外，方向也是一个重要的特征量，即各向同性和各向异性。以h为横坐标，以γ(h)为纵坐标，可以绘制出空间变差函数的曲线图，如图1所示。从图中可以直观地看出区域化变量的空间变异性。图中

称为块金方差，表示区域化变量小于观测尺度时的非连续性变异；

＋C为基台值，表示半变异函数变量随着间距增加到一定尺度后出现的平稳值；C为结构方差；a为变程(半变异函数达到基台值时的间距)。在变异理论中把变程a视为空间相关的最大间距，也称为极限值。另外

值的大小反映了变化的幅度，

→0反映连续变化，

越大变化幅度越大，块金系数

/(

＋C)，反映这种变化程度。表征变差函数的第4个参数是分维数，其数值由变异函数γ(h)和间隔距离h之间的关系来确定：

      

       式中：D为分维数，是双对数直线回归方程中的斜率，它是一个无量纲数。分维数D的大小，表示变异函数曲率，可以作为随机变异的度量。利用分维数分析，可以对不同变量之间空间自相关的强度进行比较，其值越接近2，说明空间分布越均衡。需要说明的是随机分维数D和形状分维数有本质的不同。理论上的半变异函数是未知的，可以通过计算值来拟合。常用的γ(h)模型有线性模型、指数模型、球状模型、高斯模型、幂函数模型、抛物线模型等。

      

       图1 理论方差图

       Fig.1 Model variogram

       2 响应格局及其空间差异分析

       2.1 景区格局分布

       依据各个县域单元拥有的不同等级景区数量及不同级别景区的权重，计算各个单元的旅游景区分值，并利用Jenks断裂将其聚类为4类，分数高的为第1类，计算结果如图2所示，可以看出：

       (1)从总体格局看，江苏省旅游景区分布呈现出南多北少的格局，特别是高等级旅游景区，主要分布在长江以南，而苏中、苏北旅游景区分布较少。2009年，A级景区苏南所占比例高达51.91％，苏中和苏北所占比重仅为20.38％和27.71％。2009—2012年长江以北景区建设速度加快，但苏南景区A级景区数量依然占到全省的42.78％。

       (2)从演化过程看，景区建设速度加快，4个年份的各单元平均分值分别为1.88、6.71、16.39和21.84。苏中、苏北旅游景区建设速度更为迅速，2001年，苏中、苏北A级景区缺乏，且主要集中在市区，其他县域单元多处于第4档次。2005年，长江以北景区建设有了一定改善，部分单元脱离了第4档次。2009年，苏北景区建设得到了进一步发展，在淮安、宿迁等地景区分值明显改善。2012年，江苏中部沿海地区的景区分值得到进一步的提高。

       (3)从聚类结果来看，南京市区、苏州市区和无锡市区分值始终处于第1档次，且分值最高的都为苏州市区。在第2档次，2001年有5个单元，即徐州市区、连云港市区、扬州市区、常州市区和吴江市；2005年变为7个，增加了淮安市区和镇江市区；2009年变为8个，连云港市区退出该类别，增加了江宁区和南通市区；2012年依然为8个，连云港再次进入，吴江退出。第3档次4个年份的数量分别为9、20、18和21个。第4档次的数量虽然明显下降，从2001年51个下降到2012年36个，但依然是4个档次中最多的。

      

       图2 县域景区分数演变

       Fig.2 Evolvement of scenic spot value in county level

       (4)从分值差异来看，整体差异逐步下降，变差系数从2001年的2.11下降到2012年的1.01，但变差系数依然较大，说明差异依然明显。2012年，分值最高的苏州市区高达111分，而位于灌河口的响水县却没有一个A级景区，分值为0。

       2.2 响应格局分布

       本文利用公式(1)计算各个单元的旅游景区对区域经济发展的响应指数，依然利用Jenks断裂将其聚类为4个等级，响应指数高的属第1等级，计算结果如图3所示，可以看出：

       (1)2001—2005年，全省响应指数平均值为2.08，响应程度最高的4个单元都分布在苏北，即金湖县、东海县、涟水县和盱眙县，响应指数分别为10.22、9.10、6.34和6.29。处于第2等级的为21个，且大多分布在长江以北的东部地区。全省有21个县域单元在该时段没有建设新的A级景区，响应指数为0，大多分布在长江以北西部地区以及灌河口地区。

       (2)2005—2009年，全省响应指数平均值为1.62，较2001—2005年时段有所下降，高响应区域主要分布在苏中、苏北地区，低响应区域主要分布在长江沿岸、灌河口及其东陇海沿线。处于第1等级的区域达到了11个，第2等级的区域下降为15个，总体上高响应区域在增加。

      

       图3 响应指数格局演变

       Fig.3 Evolvement of response index

       (3)2009—2012年，响应指数平均值进一步下降，为0.68。高响应区域主要分布在长江以北的徐州、南通地区，低响应区域主要分布在江苏西南部和灌河口地区。处于第1等级的为8个，第2等级下降为9个，低响应程度单元数量出现上升。

       (4)从3个时段的比较来看，高响应区域的数量呈现出先上升后下降的过程，但高响应区域分布的范围主要集中于苏北和苏中地区，低响应区域从苏北区域向苏南地区转移。

       2.3 响应格局差异分析

       空间变差函数是空间变异规律和空间结构分析的有效工具，能很好地表达地理变量的空间变异性与空间相关性。本文利用变差函数来考察3个时段格局响应的差异及其演化情况。利用响应指数作为研究数据，并将其作为计算变差函数的空间变量赋予每个县域空间单元的几何中心点。将采样步长定为35km(保证步长的大小乘以步长数约等于样点间最大距离的0.5倍)，分别计算实验变差函数(理论变差函数是未知的，只能从有效的空间样本中去估计实验变差函数)，对样点数据采用球状模型、高斯模型、指数模型、线性模型等模型进行拟合，最终选择拟合度最高的模型，并计算各个年份不同方向上的分维数，然后对其进行Kriging插值，拟合结果如表1、表2和图4所示，可以看出：

      

      

       注：左为全方向方差拟合图，右为Kriging图。

       图4 响应指数变差函数演化图

       Fig.4 Evolvement of Variogram of response index

       由基台值、块金值和块金系数指标变化来看，景区建设对区域经济发展响应在3个时段的空间差异在不断增大，基台值从2001—2005年的5.02下降到2009—2012年的0.49，同时块金值也出现下降，但块金系数出现上升，这表明在缩小的响应差异中，数据变异的随机成份在不同时期有着不同的表现，由空间相关引起的结构分异不断减弱。在3个时段通过最小二乘法选择的模型分别为高斯模型、指数模型和球状模型，决定系数较高，拟合程度较好，可见3个时段表现出不同的结构特征，且随着时间的推移，空间自组织性有不断加强的趋势。从全方向分维数来看，维数先从1.884上升到1.970，继而再下降到1.894，整体上接近2这个均质分布理想值，说明景区响应差异在先减小后扩大，但在全方向上的均质程度整体较好。从各个方向上的分维数来看，3个时间段，均质性最好的方向不断变化，2001—2005年为东—西方向，数值为1.984；2005—2009年为东北—西南方向，数值为1.977；2009—2012年为南—北方向，数值为1.988。前2个时段均质性最差的都为南—北方向，分维数分别为1.785和1.825，说明南—北方向差异较大；2009—2012年最差的是东—西方向，数值为1.768。从整体上来看，差异在各个方向上切换频率较快，随机性较强。从Kriging插值拟合图上可以看出3个时段影响格局的演变过程、分布形态和内在结构。2001—2005年呈现以东海、盱眙和金湖、涟水为中心的三个极核，并以极核为中心向外扩散。2005—2009年极核数量较多，呈现出东南—西北和西南—东北十字交叉分布。2009—2012年极核主要分布在东陇海线沿线以及盐城的阜宁、东台地区，长江以北区域响应程度明显高于苏南地区。

       3 响应类型划分

       响应指数的空间差异客观存在，但不同单元的响应指数有着不同的经济背景。为此，可以根据响应指数和经济背景，对不同单元进行类型划分。首先将响应指数聚类为三种类型，即高度响应、中度响应和低度响应；其次依据起始年份GDP高低，聚类为两类，即高位和低位；最后将响应指数和两类背景进行叠加分析，得到6种响应类型，即：低位低度响应，该类型区域经济发展落后，且景区建设迟缓；低位中度响应，该类型区域经济发展落后，景区建设速度和经济发展相适应；低位高度响应，该区域经济发展落后，但景区建设速度较快，希望通过旅游业带动经济发展；高位低度响应，该区域经济发展较好，但旅游景区建设速度相对经济发展较慢，旅游业发展不充分；高位中度响应，该区域经济发展较好，景区建设速度相对经济发展相匹配；高位高度响应，该区域经济发展较好，景区建设速度高于经济发展速度，旅游业发展处于经济发展的龙头。3个阶段的类型划分结果如表3所示。

      

       从划分结果来看，低位低度响应单元较多，高位高度响应最少，3个时间段中仅有2个。3个阶段比较来看，类型变化频繁，只有10个单元在3个时间段保持原有类型，占14.71％。在频繁变动中，一些苏北县域在2001—2009年进行大规模景区建设，实现了从低度响应向高度响应的跃迁。在高速发展过后，跃迁单元开始更加注重已有景区的内涵式扩张，扩大客源，景区建设在2009—2012年回归低位低度响应，但这些区域的旅游却得到了更好发展，如盱眙、泗洪等地区。前2个阶段都处于低位低度响应的县域，在上述跃迁县市变化的带动下，在2009—2012年加速景区建设，如新沂、灌南、灌云等，希望以此推动当地旅游业发展。苏南为经济发达地区，特别是市区，旅游业发展相对成熟，基本上保持协调发展的状态。

       4 演化影响因素及其调控措施

       4.1 影响因素及其驱动机制

       响应格局演化是个复杂的系统，在从原有格局向现有格局的演化过程中，影响因素存在多样性，其主要包括两个层面：表征层面和内在层面。表征层面影响因素和响应指数存在直接关联，即景区建设和经济发展情况。表征因素背后更为深层次的是内在因素影响，主要包括资源禀赋、客源市场、交通区位、发展政策等(图5)。

      

       图5 格局演化的影响因素及其驱动机制

       Fig.5 The factors dynamic mechanism of evolvement

       资源是景区建设的基础，旅游资源质量直接影响区域旅游的空间规划布局。资源差异必然改变景区的开发格局，进而影响到响应格局。历史悠久、自然景观突出的高质量旅游资源往往被优先开发，成为区域旅游的中心和周边旅游发展的重要节点。在旅游资源相对匮乏的区域，其旅游开发强度一般较低，成为区域旅游的末端。苏北地区多为广袤的平原，且河网交错，因而该区域少有的丘陵以及大的湖泊会优先被确定为景区建设对象，也更易吸引周边游客到此旅游，如泗洪洪泽湖湿地景区、邳州艾山风景区等，因为这些资源优势，泗洪、邳州实现了2001—2005年低位低度响应向2005—2009年低位高度响应的跃迁。

       客源市场是景区能否建设的重要依据，客源市场潜力有多大，客源市场构成如何，都将决定景区未来的发展。景区往往通过消费需求和市场营销发挥作用，旅游市场规模、消费能力、闲暇时间及市场需求的变化直接影响到区域旅游的投资方向、建设规模与发展潜力；而旅游形象塑造与市场推广则成为知名度提升、品牌塑造、效益增长的重要动力。随着经济的快速发展，居民消费能力日益增强，因而许多县市，特别是旅游发展相对落后的苏北县市，利用这一机遇，加大景区建设和品牌推广，沛县、盱眙、泗洪等区域加大对主要客源地宣传力度，这些行为促进了区域经济发展，推动了景区建设，从而间接改变了原有的响应格局。

       交通区位既决定了区域经济发展，又影响着客源地和目的地沟通的便捷性。从景区建设上看，苏南地区地处发达地区，区位优势明显，因而该地区旅游资源开发相对较早，旅游景区建设步伐也比较快。随着苏北交通发展，原有交通劣势有所改观，苏北旅游发展加速，再加上自身景区的匮乏，即便少量的景区建设就能带来较大幅度的增长速率。随着苏北交通的改善，目的地可达性增强，苏北开始加快景区建设步伐。宁宿徐高速的通车加快了洪泽湖西岸的景区开发，沿海高速贯通，推动了大丰、东台、海安、如东等地景区建设。

       区域发展政策是格局演化的重要推手，扮演着十分重要的角色。旅游景区建设本身就蕴含着经济行为，因而各个地区的旅游发展政策，无时无刻不左右着景区建设和格局响应。随着产业结构调整的压力日益突出，江苏把旅游业定为战略性支柱产业。以前旅游发展重心趋于苏南，近年来，南北发展差距不断加大，缩小差异成为内在需求，政府加速推动苏北旅游发展。省政府将徐宿淮旅游圈纳入江苏旅游三大旅游圈之一，沿江、沿海、沿运河三条特色旅游带中有两条贯穿苏北腹地，苏北旅游发展日益得到省级层面的高度重视。与此同时，许多县级政府发掘自身发展优势，对接发展圈轴，如：盱眙县早在2002年就率先提出了“旅游兴县”战略，把旅游业放到与新型工业化同等的高度；泗洪县旅游利用傍水洪泽湖的生态优势提出了“建设江苏生态旅游第一县”的发展目标，旅游发展已驶入快车道。

       4.2 调控措施

       各个单元应根据自身所处的不同的响应类型及影响要素的驱动机制，制定与各单元相符的发展政策。低位低度响应区域应该寻求区域内独特的旅游资源，吸引外部投资，加快资源向产品的转化，以此带动区域经济和区域旅游的发展。低位中度响应区域应推广现有旅游产品，积极开拓新产品，加快区域旅游经济发展。低位高度响应区域应加强市场推广和品牌塑造，促进现有产品的转型升级，使旅游经济成为区域经济向高位发展的重要引擎。高位低度响应区域应充分发挥自身的经济优势，加大对旅游业的扶持力度，加大与旅游相关基础设施的投资力度，推动旅游资源向旅游产品的转化，使得旅游经济成为区域经济发展新的增长点。高位中度和高度响应区域旅游发展相对成熟，该区域应利用自身的经济和市场优势，打造高度休闲度假旅游产品，延伸产业链，开拓新的旅游业态，并进行持续加强市场推广和品牌塑造，打造国内乃至国际一流的旅游目的地。

       5 结论与讨论

       本文以江苏省为例，运用空间变差函数，构建旅游景区格局对区域经济发展的响应指数，分析区域旅游景区建设格局演变，并探讨了景区建设对区域经济发展响应的空间格局、演变过程、类型划分和影响因素，得到了一些有益的结论：

       ①江苏省旅游景区分布呈现出南多北少的格局，南京市区、苏州市区和无锡市区景区分值最高，苏北地区的旅游景区建设得到了进一步的发展，在淮安、宿迁等地旅游景区分值有了明显的改善，但其内部差异仍然巨大。②从3个时段的比较来看，高响应区域的数量呈现出先上升后下降的过程，但高响应区域主要集中于长江以北的苏北和苏中地区，低响应区域从苏北区域向苏南地区转移。③全方向分维数从1.884上升到1.970，继而再下降到1.894，说明景区响应差异在先减小后扩大，分维数整体上接近2这个均质分布理想值，整体均质程度较好。差异在各个方向上切换频率较快，随机性较强。④根据响应指数的差异和经济发展背景的不同，划分出6种响应类型，低位低度响应类型单元较多，高位高度响应类型最少。⑤将影响因素分为表征层面的影响因素和内在层面的影响因素。表征因素包括景区建设和经济发展，内在因素主要包括资源禀赋、客源市场、交通区位和发展政策。并分析了各个因素的作用机制，据此提出不同类型响应单元的调控措施。

       需要指出的是，本研究存在一定的局限性，对经济指标的选取过于单一，仅选择GDP这一单一指标。经济对旅游业发展的影响也不仅仅在于景区的建设，而是涉及在旅游业的各个方面。如何有效剥离经济发展对旅游业其他要素的影响，更好地分析景区和经济的响应关系，还需要更进一步的深入探讨。此外，本文时间跨度也较短，仅选择了4个时间断面。然而，长时间、多指标(指标体系)的研究对于揭示区域建设对区域经济发展响应差异及其演变机制探讨又是十分必要的，因而将成为本研究进一步深化的方向。

       收稿日期：2012－12－31；修订日期：2013－05－22。

标签：区域经济发展论文;  经济指数论文;  经济模型论文;  经济论文;  经济学论文;