城市旅游发展中绿化的贡献及其效率分析——以江苏省为例

○龙祖坤 李绪茂

引 言

旅游是人们提高生活质量的必然要求，也是世界经济和社会发展的必然结果。而对于城市而言，旅游发展无疑是改善城市环境，提高城市适宜程度的良好契机，因此城市旅游的发展不仅可以丰富城市的产业结构，创造较大的经济效益，还会产生不小的社会效益、生态效益。对于城市旅游的学术研究，一直以来都是国内外学者关注的热点，以往对城市旅游的研究，主要集中在城市的旅游形象*Stanciulescu Gabriela Cecilia.City Image-As Tourism Destination.Annals of the University of Oradea：Economic Science，2008(1)，pp41.*程金龙：《城市旅游形象感知的机理研究》，《人文地理》2011年第3期，第142—146页。、城市旅游规划*邹再进、罗光华：《论城市旅游规划与城市相关规划的关系》，《重庆师范学院学报(自然科学版)》2001年第2期，第71—73页。*钟栎娜、万强： 《城市旅游规划的实施困境与实施要则》,《浙江大学学报(理学版)》2009年第1期,第116—120页。*Mehmet Cetin.Evaluation of the sustainable tourism potential of a protected area for landscape planning：a case study of the ancient city of Pompeipolis in Kastamonu.International Journal of Sustainable Development & World Ecology，2015(2)，pp226.、城市旅游品牌*许峰： 《城市旅游品牌区域结构与协同发展研究——以山东省为例》,《财贸经济》2010年第10期,第128—132页。*陆林、朱申莲、刘曼曼：《杭州城市旅游品牌的演化机理及优化》,《地理研究》,2013年第3期，第556—569页。、城市旅游资源*吴晶、马耀峰、高军：《基于游客感知的古都类城市旅游资源评价研究》,《干旱区资源与环境》2012年第2期,第186—191页。*张大鹏：《资源枯竭型城市旅游资源活化与形象重塑——以湖北省黄石市为例》，《中南财经政法大学学报》2015年第6期，第61—66页。、功能文化*杨传开、汪宇明、杨牡丹：《中国主要城市旅游功能强度的变化》,《地域研究与开发》2012年第2期,第106—111页。*宋振春、李秋： 《城市文化资本与文化旅游发展研究》,《旅游科学》2011年第4页,第1—9页。等，近年来城市旅游发展效率的研究逐渐成为学者关注的焦点，原因在于城市旅游发展经历了追求效益的发展阶段，现阶段追求高质量的城市旅游发展是注重效率，目前学者们对城市旅游发展效率的研究主要借助DEA分析模型，辅以GIS分析软件研究城市旅游发展效率的特征*邓洪波，陆林： 基于DEA模型的安徽省城市旅游效率研究》,《自然资源学报》2014年第2期,第13—23页。*王志民：《基于DEA-Ml模型的江苏沿江旅游区旅游效率评价研究》,《南京师大学报(自然科学版)》2014年第4期,第120—125页。、效率评价和效率演进*马晓龙、保继刚：《基于数据包络分析的中国主要城市旅游效率评价》, 《资源科学》2010年第1期,第88—97页。*梁明珠,易婷婷,Bin Li：《基于DEA-MI模型的城市旅游效率演进模式研究》,《旅游学刊》2013年第5期,第53—62页。以及时空分布格局研究*李瑞、吴殿廷、殷红梅、胡浩、朱桃杏、吴孟珊： 《2000年以来中国东部四大沿海城市群城市旅游业发展效率的综合测度与时空特征》, 《地理研究》2014年第5期,第961—977页。*王坤、黄震方、陶玉国、方叶林：《区域城市旅游效率的空间特征及溢出效应分析——以长三角为例》, 《经济地理》2013年第4期,第161—167页。等，但是以往的研究都是研究城市旅游本身的效率，选择的投入指标一般是旅游业内部的要素，这样只能单纯地就效率论效率 ，研究因此会受限。在创新投入指标的情况下，将投入修改为城市绿化要素相关的几个指标，通过测度效率的高低、演变、比较等可以较好的研究绿化要素对城市旅游发展效率的影响。

一 研究设计

(一)研究区域对象与数据来源

江苏省简称苏，位于我国大陆东部沿海中心，介于东经116°18'～121°57'，北纬30°45'～35°20'之间，辖江临海，扼淮控湖，经济繁荣，教育发达，文化昌盛。地跨长江、淮河南北，京杭大运河从中穿过，拥有吴、金陵、淮扬、中原四大多元文化，旅游资源极其丰富。“十一五”以来江苏旅游经济发展迅速,旅游总收入和旅游增加值不断提高，旅游业增加值占服务业增加值和地区生产总值的比重逐年增加，进入“十二五”，境内外游客数和旅游总收入均实现两位数“双增长”，年均增速分别达到11.5%和14.1%；全省旅游业增加值占地区生产总值比重达到5.6%；5A级景区、国家级旅游度假区数量全国第一，省级旅游度假区45家，数量居全国前列。

江苏地理位置特殊，根据自然地理划分标准江苏省横跨秦岭淮河一线，江苏省有三分之一的省域面积属于北方，三分之二属于南方，因此，气候、植被兼具有南方和北方的特征。这样在江苏省境内就形成了暖温带向亚热带的过度性气候，以淮河、苏北灌溉总渠一线为界，以北属暖温带半湿润季风气候，气候温和，雨量适中，冬季河流结冰，植被以温带落叶阔叶林为主，城市包括徐州、连云港、宿迁全部，淮安、盐城境内淮河以北地区；以南属亚热带湿润季风气候，夏季高温多雨，冬季温和少雨，河流不结冰，植被以亚热带常绿阔叶林为主，城市主要是剩下的城市和部分城市的剩余部分。这样一来省内分界线以南以北的绿色植被的不同就可以提供对比参照的条件。另外，考虑到经济地理的划分标准，以江苏省境内长江为分界线，又进一步淮河以南地区分为苏中和苏南，把淮河以北称为苏北，苏南地区降雨量比苏中稍多，同时植被覆盖率也更高，旱地面积更少。其中长江以南为苏南，包括镇江、苏州、无锡、常州，以及南京江南区域，长江淮河之间为苏中，包括扬州、泰州、南通全部，淮安、盐城境内淮河以南地区如图1，这样对于研究城市绿化对旅游的影响就更加精细和科学。

图1 江苏省三区划分

考虑到本研究的完整性和科学性，在确定研究区域为江苏省的基础上，选取苏北、苏中和苏南的13个地级市作为基础单元DMU，这样的研究对象基本涵盖了北方城市徐州、淮安、盐城、连云港、宿迁五市所辖的县(市)，北方到南方的过度城市南通、扬州、泰州三市所辖的县(市)，南方城市苏州、无锡、常州、镇江、南京五市所辖的县(市)，对于研究绿化要素对于城市旅游的发展既可以横向对比，也可以纵向比较。

研究数据的获得主要是2004-2014年《江苏省统计年鉴》，2004-2014年《中国旅游统计年鉴》《江苏省旅游统计年鉴》，获取的数据比较完备，没有任何缺失内容，保证了研究对象的完整性和科学性。

(二)模型与指标构建

1.贡献度与贡献率模型

(1)概念界定

经济学通常将贡献用作分析经济效益的指标，包括贡献度(CD)和贡献率(CR)。借助经济学对贡献的界定，绿化对城市旅游发展的贡献度(GTCD)可以定义为，城市绿化资源要素的变化所带给城市旅游产值的年度增长率，而绿化对城市旅游发展的贡献率(GTCR)指除其它要素以外的城市绿化资源要素的变化所带给城市旅游产值的年度增长率与城市旅游年产值的总增长率的比值，这部分绿化要素的影响可能很大，也可能很小。

(2)绿化对城市旅游发展的贡献度(GTCD)

通过整理文献资料，一般的贡献度模型多是来自经济领域的柯布(C.W.Cobb)-道格拉斯(Douglas)生产函数：

Q=AKαLβ

(1)

以柯布(C.W.Cobb)-道格拉斯(Douglas)生产函数为原型，构造绿化对城市旅游发展生产函数：

TP=BKαLβGγ

(2)

表达式2中，TP表示旅游业年度总产出或者旅游业年度总收入，L为表示旅游业的劳动力投入即旅游业所创造的就业人数，K表示旅游业的新投入固定资产量K、L的数值分别以万元/年、人/年为单位，α、β分别为资本和劳动力的弹性系数；G为城市的绿化资源；γ为城市绿化资源的弹性系数。

通过2004-2014年江苏省的原始数据，进行回归分析，可以得出参数B、α、β、γ的值，以及旅游的产值TP，从而可以得出绿化对城市旅游发展的贡献度模型：

(3)

(4)

公式(3)、(4)中C表示绿化资源要素的变化导致第n年的旅游业产值比基准年增长的百分比，即绿化要素资源量的变化所带来的旅游业产值的增长率。表示选取的基准年的旅游业产值，一般选取最早年份作为基期，表示在既定的资本要素和劳动力要素的情况下，根据绿化资源生产函数求得的在第n年关于绿化要素投入的旅游业产值。

(3)绿化对城市旅游发展的贡献率(GTCR)

因为绿化资源要素对旅游业产值的贡献率是由绿化要素资源量的变化所带来的旅游业产值的 增长率占旅游业产值总增长率的百分比，所以绿化对城市旅游发展的贡献率(GTCR)表达式为：

(5)

(6)

公式中为实际的第n年的旅游业总产值，表示实际第n年的旅游业产值比基准年增长的百分比，即旅游业产值的实际总增长率， 即为绿化要素对城市旅游发展的贡献率。

2.修正的 DEA 模型

数据包络分析方法是研究多投入、多产出的决策单元间相对有效性的一种分析方法，主要包括规模报酬不变 CCR 和规模报酬可变BCC 两种模型，该模型可将综合效率分为纯技术效率和规模效率的乘积，即总效率 = 技术效率 ×规模效率。因此根据 DEA 的思想，研究绿化对城市旅游的效率影响可以将江苏省的13个地级市作为实际决策单DMU。

选择产出既定条件下不同投入组合的投入导向模型公式如下:

(7)

上述公式中θ为目标值，λj是决策变量，xij是第j个决策单元DMUj的第i类输入，是第r类输出；类似xio、yro是DMUjo对应的输入值和输出值；分别代表输入和输出的松弛变量。当θ*=1时，且=0 时，此时说明DEA有效，但是仅仅最优值θ*=1，只能说明DMUj是处于弱有效，这是一种相对最优状态而不是绝对最优状态，既还有改进的余地；当θ*<1表示DMUj是无效的，经济活动既不是技术效率最佳，也不是规模最佳，因此该决策单元没有达到资源配置的最优状态，对于无效的DMUj，我们可以对指标数据作出相应的修改和调整使其可以投影到DEA有效面上，从而得出指导意见*龙祖坤、李绪茂、杜倩文：《城市酒店业发展效率的测度与分析评价——以珠三角部分城市为例》,《南京财经大学学报》2016年第2期,第78—85页.。

鉴于研究也涉及到绿化对城市旅游发展效率时间演进变化，需要借助曼奎斯特指数MI对各13个DMU作跨年期分析。MI表达式如下：

(8)

其中，距离函数Dt(xt+1，yt+1)表示t+1期的DMU与t期生产前沿面之间的距离，曼奎斯特指数研究的是t-1期的效率变化，因此等式左边为MIt+1，其中MIt+1∈(0，+∞)，若MIt+1>1，表明与t期相比，是正效率变化；若MIt+1<1，表明与t期相比，是负率变化；若MIt+1=1表明效率不变。

3.指标选取

整理文献分析结果得出选用可计算的替代性指标是实现对绿化要素对城市旅游发展进行效率评价的通常做法。因此在运用 DEA 模型进行效率分析时，根据DEA的指标选取三原则，同时要注意指标的可替代性和可操作性要求，选择城市绿化面积、城市绿化率以及人均占有绿化面积作为投入指标，选取城市旅游收入和旅游人次作为产出指标。需要说明的是，投入指标的选取只选择了绿化资源要素，是为了单纯地研究本要素对城市旅游发展效率的影响，这样在一定程度上可能放大了城市旅游生产过程中的真正的投入水平对产出的影响。因此，为了减小这种被放大的影响，我们在选择产出指标时对原旅游收入、旅游人次做了处理，即先通过测度每一年绿化要素对城市旅游业产值的平均贡献率，借助贡献率分离出绿化要素对城市旅游产出的贡献部分，从而得出针对绿化资源要素的比较准确地旅游收入和旅游人次，另外，我们忽略投入和产出的滞后效应。

二 研究结果

(一)贡献分析

通过2004—2014年江苏省的原始数据，借助Eviews8进行回归分析，得出：

TP=31.97K0.3932L0.2057G0.7956(R2=0.9899)

(9)

以 2004年为基准年，按照前述方法分别计算出2005-2014年各年份绿化资源要素对旅游业产值的贡献度和贡献率的平均水平，计算结果见表1。

表1 绿化资源要素对旅游业产值的贡献度和贡献率

由表1可见，2005-2014年绿化资源对城市旅游发展的贡献度和贡献率，除了2007年份里的贡献指数值异常外，其他年份基本上表现出逐年递增的趋势，而且2005-2008年里呈现倍数增长，2014年份贡献度和贡献率相比前一年略有下降，十年的贡献度均值为0.2917%，贡献率均值为13.2618%，总体来看江苏省绿化资源要素对城市旅游发展的整体贡献是比较突出的。

(二)效率分析

1.综合效率

运用数据包络分析模型(DEA)，计算出江苏省13个地级市绿化资源要素对城市旅游发展的效率，如表2。

表2 2005-2014年江苏省13个城市绿化对旅游发展的综合效率

通过测算2005-2014年的绿化要素对城市旅游发展的效率值，可以发现江苏省省内的13个城市，按苏南、苏中和苏北的顺序，由南向北的综合效率值是逐渐变小的，而且苏中和苏南城市的效率平均值是大于全部城市效率均值0.639的，说明效率的平均值处于中等偏上水平，苏北的城市的效率均值是小于0.639的，而且也低于0.5，说明这部分区域的效率处于偏下水平。另外，具体来看这三部分区域绿化资源要素对城市旅游发展的效率，苏南五市中按效率的有效性高低，依次为苏州、南京、无锡、常州、镇江，其中苏州市的表现最好，所有年份的效率值均为1，比省会城市南京的效率值还高，为完全有效，其余城市的效率值都处于平均水平以上；苏中三市中，效率最高的是扬州，十年中有连续两个三年是处于效率有效的，平均效率值也是基本接近有效值1，其次是南通，再次是泰州；苏北五市中只有盐城的效率年均值是高于0.5的，但是也低于总均值0.639，其他四市的效率值都很低，宿迁市表现基本触底，效率均值为0.164。

2.分解效率

根据DEA模型的原理，综合效率分为纯技术效率和规模效率的乘积，即总效率=技术效率×规模效率。通过比较技术效率和规模效率分别与完全有效值1之间的垂直距离，就可以判断哪一种效率对综合效率的影响更大，因此，我们将江苏省按苏南、苏中和苏北进行划分，分别做出2005-2014年以来的对应技术效率与规模效率的散点图，如图2，共有三组，每一组都包括技术效率和规模效率，其横坐标都代表年份，纵坐标都表示效率的数值，利用散点与效率值1这条水平线垂直距离，具体分析技术效率和规模效率对总效率的影响和贡献的大小。

(1)苏南五市的效率分解

(2)苏中三市的效率分解

(3)苏北五市的效率分解

由图2可见，(1)组的规模效率值比技术效率值整体更加接近有效水平线1，因此对于苏南五市而言，绿化资源要素对城市旅游发展总效率的影响中，整体绿化规模贡献作用更大，苏南五市都位于长江以南，属于南方城市，其相比于苏中和苏北地区，降雨量更大，植被覆盖率更高，城市的绿化面积更广，且一年四季常绿，这促进了城市旅游的发展，提高了城市旅游的发展效率；(2)组结果与一组刚好相反，其技术效率相比较规模效率值更加趋于水平有效线1，这表明对于苏中三市，技术效率对总效率的贡献大于规模效率，在这里技术效率主要反映了人均绿地占有面积对苏中城市旅游发展效率的推动作用，苏中与苏南城市相比较，城市绿化率低一些，但人口密度小，人均占有绿地面积相对更大，这样对苏中城市旅游发展的效率作用更明显；(3)组分解效率显示，也不同于前两组，虽然技术效率值比规模效率趋向水平有效线1的点稍多一点，但是两种效率整体来看对总效率的影响差不多，比较散漫的分解效率点的分布，可以说明，苏北城市的绿化规模，和人均绿化占有情况对城市旅游发展总效率的贡献都不是很明显，因为苏北城市属于北方城市，首先植被覆盖少，城市绿化一般，且植被多为落叶阔叶为主，只有在春夏的季节可以发挥对城市旅游的促进作用。另一方面，苏北原来属于江苏的重工业基地，一直以来人口较多，人均绿地占有率就表现得更低，所以，综合来看，绿化资源对苏北城市的旅游发展效率的促进不是很突出。

3 .效率演进

(1)曼指数分析

通过DEA-MALMQUIST，计算出2005-2014年之间共9年间的效率演化，具体如表3。

表3 2005-2014 年江苏省 13个城市绿化对旅游发展的效率演化

由表3可知，江苏省所有城市绿化资源要素对城市旅游发展的效率演化MI均值是1.117>1，表明江苏省整体的绿化要素对城市旅游的发展效率在近十年里是提高的，尽管有个别城市在个别年份的效率演化MI值是小于1的。按区域划分来看，苏南不仅表现为总效率最高，同时效率的MI值也是三个区域当中均水平最高的为1.130>1.117，苏中三市的均水平为1.097<1.117，苏北五市的均水平恰好为总平均值1.117，可以得出在整体水平较好的基础上，还是存在不同区域之间的的差异。苏中地区城市的绿化对城市旅游发展的效率水平有待进一步的提升，徘徊在水平线上的苏北城市也同样需要加大对绿化要素的有效投入。

三 绿化效率与旅游开发

(一) 空间对比

通过GIS 空间分析工具，作出了近十年来江苏省绿化资源要素对城市旅游发展的平均总效率，同时结合2015年江苏省的旅游资源开发情况，绘制出各地级市旅游资源开发程度情况图，如图3。

图3 江苏省各市的绿化效率与旅游资源开发程度对比

从图3对比可以看出，江苏省各地级市的绿化对城市旅游的效率对应城市的旅游资源开发程度并不完全一致，相反存在一定的差距。具体两图对比来看，按图例由高到低的八个层次划分，第一层次的效率方面是苏州、扬州，资源开发方面是无锡和扬州；第二层次资源开发方面是泰州、宿迁；第三层次效率方面是南京，资源开发方面是南京，第四层次效率方面无锡、常州、南通、镇江和泰州，资源开发方面苏州和盐城；第五层次效率方面盐城，资源开发方面常州、徐州；第六层次效率方面连云港、淮安、徐州，资源开发方面是连云港、南通；第七层次效率方面宿迁，资源开发方面是镇江；第八层次资源开发方面是淮安，可见绿化效率方面与旅游资源开发方面对应的城市只有扬州、南京、连云港，分别处于第一，第三和第六层次。其他城市出现了或多或少的错位。另外效率图表现出苏南、苏中、苏北效率值递减的形态，旅游资源开发程度图表现出苏南苏中的开发程度高于苏北的局面，长江沿岸城市与淮河沿岸城市的旅游资源开发程度要稍高于其他城市。

(二)形态划分

根据绿化效率与旅游资源的对应关系，可以简单地对其进行高低形态划分，区分高低的界限为平均水平0.639，具体可见表4。

表4 江苏省各城市绿化效率与资源开发程度的形态划分

依据标准，我们得出四中不同的形态类型，从表4可以看出，双高型：苏南城市南京、无锡、苏州和苏中扬州、泰州属于绿化效率相对较高，同时旅游资源开发程度较高的城市，基本都在长江两岸，可以看做南方城市，绿化效率较高源于城市的绿化率高，植被四季常绿，对城市旅游的发展起到了正向促进作用，同时这些城市多数具有悠久的文化底蕴，丰富的旅游资源，资源开发比较充分，属于发展良好的城市。

高低型：苏南镇江、常州，苏中南通同样位于长江沿岸，同样属于亚热带季风性湿润气候，植被葱郁，绿化率较高，这对旅游业的发展也是起到正向促进作用，但是由于这三个城市相对苏南和苏中其他城市旅游资源方面相对开发力度不够，且存在一定的相似性，同时也可能受周围著名旅游城市的吸纳影响，本身旅游发展受阻。

低高型：苏北城市盐城、宿迁，地理位置位于北方，四季分明，植被覆盖率稍低，且夏季明显比秋冬的绿色覆盖情况好，绿化效率因此会较低，但是这两个城市近年来，在政府的大力扶持下，借助当地的资源，大力发展旅游业，开发了不少旅游景点，但是客流量没有达到预期的数量。

双低型：苏北城市最北端的徐州、连云港以及最内侧的淮安三个城市的绿化效率与城市旅游资源开发情况都是较低的，虽然具有旅游资源，但是开发力度不够，同时绿化对旅游的促进作用也不大。

四 结论与讨论

通过构建绿化对城市旅游发展的贡献度(GTCD)和贡献率(GTCR)模型，测度了2004-2014年以来的江苏省绿化对城市旅游发展的年均贡献，

总体来看江苏省绿化资源要素对城市旅游发展的整体贡献是比较突出的。在此基础上，采用修正的数据包络分析(DEA)模型，测算出2005-2014年江苏省13个地市绿化要素对城市旅游发展的效率值，初步得出，苏南五市的绿化效率最高，其次是苏中三市，最后是苏北五市，同时，苏南和苏中都是处于平均水平以上，苏北处于平均水平以下，从分解效率来看，三个区域的技术效率与综合效率对总效率的贡献也表现出较大的差异绿化效率。对于苏南城市，规模效率的作用大于技术效率；苏中城市，技术效率大于规模效率；对于苏北城市，规模效率与技术效率发挥的作用都不是很明显，这也是造成苏北城市绿化总效率偏低的主要原因。

结合曼奎斯特指数(MI)评价10年之间的效率演化，从效率演化来看，效率的演化均值都是大于1的，因此是正增长，可见绿化对江苏省各城市旅游发展的效率影响是趋于扩大的，并且与综合效率的趋势大体一致，高综合效率的城市，MI数值也不低。最后借助GIS空间分析工具研究了绿化对城市旅游发展效率的空间布局与城市旅游资源开发程度的对应关系，不同于按苏南、苏中和苏北的顺序，由南向北的综合效率值是依次递减的规律，江苏省绿化效率的空间分布与各市的旅游开发情况并不一致，说明绿化对旅游的开发、发展的促进作用仍有结构性调整的空间。

对于双高型，虽然效率值相对较高，但是除苏州的总效率值有效外，其他几个城市都是相对无效的，因此绿化的作用还没能达到其对旅游的完全促进，主要原因很可能是绿化的结构性布局上还存在问题，虽然整体的绿化规模和绿化率很高，但是绿化在旅游资源开发的过程中，没有发挥出应有的促进作用，从而不能较好地激发游客在旅游过程中的正向满意度。因此，对于这部分城市应该进一步合理地规划绿化资源对旅游景点辅助和对城市的美化作用，从而进一步提高绿化效率。

对于高低型，同双高型的城市相似，高的效率同样只是相对的，仍有提升的空间，但是这样的效率值也与这些城市的旅游资源开发的程度有关，在旅游资源开发投入较低的情况下，绿化的投入对旅游产出的促进是递增的，这些符合规模报酬递增规律，如果旅游资源开发的投入扩大，可以满足绿化投入与旅游资源开发投入接近最优的要素投入比，那旅游的边际产值将可以达到最大，因此，对于高低型的城市，应该科学地找到目前可以搭配绿化资源的城市旅游开发项目，实现更大的收益。

对于低高型，苏中的两个城市绿化效率低，但是旅游资源开发的力度高，这样的结果是，旅游资源的开发与绿化的投入错配，旅游资源的开发没有达到高收益的目标，这需要加大该类型城市的绿化投入，同时需要注意绿化投入的合理与科学，比如，绿化苗木的选择，应尽可能的选择适合当地水土条件，同时尽可能保持常绿的植被、花卉等。道路绿化、景区绿化、社区绿化要明显的区分开，这样绿化的正外部性才能够更好的发挥，实现当地旅游业的最优产出。

对于双低型，苏北三市的发展受当地气候、资源等的限制，尚属滞后，但是区别于其他城市的环境，同样可以利用好绿化要素的积极作用来对城市的旅游业产生较大贡献，在政府的扶持下，通过扩大城市的绿化面积，提高人均绿化率，依靠企业的自主性，合理规划城市的绿化布局，科学搭配绿化与旅游资源、项目的开发，利用政企合作，实现苏北城市旅游业的快速发展。