环渤海区域旅游非均衡发展时空特征研究

翁钢民，姚昭屹，贾丽丽

(燕山大学经济与管理学院，河北秦皇岛066004)

0 引言

伴随着人们旅游需求的日益高涨，旅游业已经发展成为中国国民经济战略性支柱产业之一。但由于各方面条件存在差异，旅游业在时空上呈现出非均衡发展趋势，旅游非均衡发展问题也越来越受到学界的关注。在研究内容上，国内外学者的研究主要集中在旅游经济和入境旅游的非均衡性［1-2］、区域旅游非均衡发展成因及影响［3-4］、非均衡发展的应对策略［5-6］等。部分学者认为，非均衡到均衡是一个发展过程，均衡状态才有利于旅游业的发展［7］;也有学者认为，由于旅游资源、旅游设施、经济发展等方面的原因，旅游业的非均衡发展是必然和长期存在的现象，需要关注的是现有条件下非均衡发展的原因、特点、模式、战略等问题［8］。随着旅游非均衡问题日益受到重视，研究方法也更加多样化，学者们开始采用各项经济指标和计量经济学的方法来进行分析和研究［9］。在构建环渤海旅游经济带的背景下，研究该区域旅游非均衡发展的时空特征，对于提升环渤海地区旅游业发展整体水平、加快区域旅游一体化进程具有重要的理论意义和应用价值。

1 研究方法

探索性空间数据分析(exploratory spatial data analysis，ESDA)是利用统计学原理和分析图形相结合的方法对空间信息进行分析和研究，注重事物或现象的空间关联测度，探索其空间分布格局的规律和作用机制［10］。

1.1 全局空间自相关

全局空间自相关(global spatial autocorrelation)主要用来分析指定的属性在整个范围内是否具有相关性［11］。Moran’s I是反映空间临近或者邻接区域单元属性值相似程度的指数，计算公式如下:

当I值为正时，表明观测值之间存在正相关，即集聚的空间分布格局;当I值为负时，表明观测值之间存在负相关，即分散的空间分布格局;当I趋近于0时，表明观测值之间互相独立，即随机的空间分布格局［12］。

计算出I值后，检验统计量一般为标准化Z值，其公式如下:

设定零假设H0为n个区域单元研究属性的观测值之间不存在空间自相关，对其进行显著性检验。由标准化Z值的P值检验确定显著性水平，如果P值小于给定的显著性水平α，则拒绝零假设，即存在空间自相关，否则接受零假设。

1.2 局部空间自相关

局部空间自相关能够度量每一区域与周边地区之间的空间关联程度。采用LISA和Moran散点图相结合的方法进行分析，能够直观地研究区域属性观测值的空间格局和显著性程度［13］。

空间联系的局部指标(LISA，local indicators of spatial association)是将Moran’s I分解到各个区域单元，对于某个区域单元其计算公式如下:

2 环渤海区域旅游发展差异分析

2.1 全局空间自相关分析

选取2004—2013年的环渤海地区接待入境旅游人数、国际旅游外汇收入、国内旅游人数、国内旅游收入4组数据，利用 GeoDa软件计算其Moran’s I值，在计算中，空间权重矩阵选取简单的二进制邻接矩阵［14-15］。

2.1.1 接待入境旅游人数(ITN)的全局空间自相关。2004—2013年环渤海地区接待入境旅游人数空间自相关性不高，Moran’s I指数的值较小，但其大小及波动稳定在一个较小的区间内。其中，2005和2011年环渤海地区接待入境旅游人数的Moran’s I值是2个高峰，分别为0.047 5 和0.059 8。2004—2005 年 Moran’s I值呈现上升趋势，2006—2011年Moran’s I值先减小，然后就是较明显的增大过程，2012—2013年又有个较小的回落。总体来说，环渤海地区接待入境旅游人数的Moran’s I值呈现波动上升趋势，也就是说环渤海地区接待入境旅游人数的空间自相关性正在逐步增强(表1)。

表1 接待入境旅游人数的Moran’s I指数及检验结果Tab.1 Moran’s I and test results of international tourist number

2.1.2 国际旅游收入(FEE)的全局空间自相关。2004—2013年环渤海地区国际旅游收入的Moran’s I的值偏低，但空间自相关性逐年上升。其中，2004年Moran’s I值为负，值接近零，所以这一年的国际旅游收入可以看作是随机分布，区域间相互影响很小。从2005年开始Moran’s I的值开始变为正，表明国际旅游收入存在正相关。Moran’s I值在2006年有一定回落，然后一直上升，表明其正相关性越来越强(表2)。

表2 国际旅游收入的Moran’s I指数及检验结果Tab.2 Moran’s I and test results of tourism foreign exchange earning

2.1.3 环渤海国内旅游人数(DTN)的全局空间自相关。环渤海地区2004年国内旅游人数的Moran’s I指数为负，即存在较强的负相关。2005年Moran’s I值为正，2006年Moran’s I值增大，然后至2010年逐年减小，2011和2012年Moran’s I值变为负且2012年的负相关性减弱，2013年变为正。总体来说，环渤海地区国内旅游人数的Moran’s I值波动性明显，无论为负相关或者正相关，其相关性总体上呈现减弱趋势(表3)。

表3 国内旅游人数的Moran’s I指数及检验结果Tab.3 Moran’s I and test results of domestic tourist number

2.1.4 环渤海国内旅游收入(DTR)的全局空间自相关。2004和2005年环渤海地区国内旅游收入的Moran’s I指数为负值，呈现较强负相关且2005年相关性较2004年减弱。2006年 Moran’s I值变为正，2006—2010 年 Moran’s I值逐年减小，2011 年后 Moran’s I值又小幅上升，区域间互相影响力逐年减弱(表4)。

2.2 Moran 散点图

Moran散点图虽然不能获取局部空间集聚的显著性指标，但能直观表现局部空间不稳定性和区域单元空间聚集类型［16-17］。Moran散点图用于研究局域空间的依赖性和异质性。图1给出了2013年接待入境旅游人数、国际旅游收入、国内旅游人数、国内旅游收入4个指标的Moran散点图，其样本单元包括北京、天津、辽宁、河北、山东5个地区的地级市。

第一象限包括京、津、烟台、威海、秦皇岛，这些地区与周边地区密切合作，产生辐射作用，带动这一区域的整体发展。第二象限包括京津周边地区，由于资源、技术、人才等要素向北京、天津流动，造成这些地区旅游发展的滞后。第三象限主要是河北南部和山东西部地区，由于资源禀赋、经济水平、地理位置、配套设施等原因，形成旅游发展水平较低聚集区域。第四象限国内旅游和国际旅游方面不存在显著的城市(表5)。

表4 国内旅游收入的Moran’s I指数及检验结果Tab.4 Moran’s I and test results of domestic tourism revenue

图1 环渤海国内旅游和国际旅游Moran散点图Fig.1 Moran scatter diagram of domestic tourism and inbound tourism in Bohai Bay Rim

表5 环渤海旅游发展指标局部空间自相关显著性地区统计表Tab.5 Statistical of local spatial autocorrelation significant cities in Bohai Bay Rim

2.3 LISA 分析

由于Moran散点图没有给出显著性水平的指标，需要计算LISA来进一步探究空间分析结果(表6)。

显著的LISA表明该地区旅游或正或负的发展与核心发展地区的动态增长有关，而并不是随机出现的。这种空间相互作用模式与区域经济学的核心-边缘理论相一致［18-19］。正值可以按照涓滴效应来解释，即旅游发展较好的地区通过与周边地区的多方面合作，产生要素流动、报酬转移、技术扩散等效应，对周边地区旅游发展产生较强的辐射作用，促进区域旅游整体发展。而负值表示回流的形式，由于收益差异导致资本、劳动力、技术等要素由外围向中心流动，造成中心和外围地区之间的差距不断扩大［20］。

在国内旅游方面，北京和天津两城市通过开展多方面合作，旅游发展水平得到共同提高。但京津对于周边地区的带动作用却不明显，周边地区旅游发展水平远远低于京津地区。为了缩小这种差距，必须加强京津与周边地区在技术、人才、信息等多方面的合作，推动区域旅游协同发展。由于旅游资源、配套设施、地理位置、经济水平等多种因素，河北南部和山东西部形成了低-低类型聚集区域，且旅游收入显著城市的数量要多余旅游人数显著城市数量(图2)。

表6 环渤海入境旅游与国内旅游Local Moran’s I统计Tab.6 Local Moran’s I of cities in Bohai Bay Rim

图2 环渤海国内旅游和入境旅游LISA显著性水平图Fig.2 LISA significant figure of domestic tourism and inbound tourism of cities in Bohai Bay Rim

3 总结

在入境旅游人数方面，京津的发展仍然明显高于周边地区，且北京和天津之间的合作要更有效于这2个城市与周边地区的合作。由于秦皇岛优质旅游资源、良好地理位置、政策制度倾斜，使得秦皇岛在国际旅外汇收入方面要高于周边地区。与国内旅游相比，在河北南部和山东西部存在更大范围的低-低类型聚集区域，这一区域整体发展水平较低，很难对入境旅游者形成有效吸引力，缺乏带动因素。

在国际和国内旅游市场方面，环渤海地区Moran’s I指数普遍偏低，停留在相关性不高的空间分布格局。环渤海地区国际旅游市场在接待入境旅游人数和国际旅游收入方面都表现出相同的特点，即2004—2013年Moran’s I值一直呈波动性小幅度上升，国际旅游市场相关性虽然较低，但这种相关性在逐年增强。国内旅游市场的相关性略高于国际旅游市场，在接待国内旅游人数和国内旅游收入2个方面都表现出相同的特点，即2004—2005年Moran’s I值逐渐增大，2006年达到最大值，之后一直到2013年间虽然有小波动但大体呈减小趋势。虽然环渤海地区在国内旅游市场的相关性并不明显，但是其相关性在研究开始阶段逐渐增强，而近几年呈减弱趋势。

基于2013年截面数据分析环渤海区域旅游发展的空间格局，可以得出以下结论:(1)北京和天津作为相邻的2个大城市，它们之间通过开展多方面合作，促进了这2个城市旅游业的共同发展。京津旅游发展水平远高于周边地区，这两大城市没能够有效带动承德、张家口等周边城市旅游业的发展，相反周边城市受回流作用影响，更加大了与京津的差距。(2)受旅游资源、配套设施、地理位置、经济水平等多种因素影响，河北南部和山东西部出现低-低类型聚集区域，为了缩小差距，提高整体发展水平，一方面各城市要加强区域旅游合作，另一方面要走因地制宜、突出特色的旅游发展道路。

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