中国旅游化与城市化耦合协调关系的省际格局及形成机制分析

李维维 陈 田 马晓龙

(1.中国科学院地理科学与资源研究所,北京 100101; 2.南开大学旅游与服务学院,天津 300350)

0 引言

旅游化(Touristization)是指旅游产业在国家或地区产业部门中竞争力的不断提升促使旅游经济在区域经济发展中的地位持续提高、在发挥产业关联带动效应方面的功能优势不断渗透的过程,并主要表现为旅游产业综合实力的增强和旅游经济占GDP比重的提升(Jansen-Verbeke,2007;Salazar,2005;Seng,2005;朱竑 等,2006;张广海,2014)。作为后工业化时期经济转型的内在动力和推进新型城镇化的有效手段,旅游化在发挥产业联动优势、就业富民效应和提升资源环境效益方面表现突出,更多地区倾向于通过旅游化实践提升城市发展水平(张广海 等,2014)。据统计,截至2015年初,全国有超过85%的城市和80%的区县将旅游业作为带动新型城市化建设的优势产业[注]人民网.开辟新常态下中国旅游业发展的新天地——2015年全国旅游工作会议工作报告[EB/OL].(2015-01-27).http://travel.people.com.cn/n/2015/0127/c41570-26459122.html.;2016年旅游业对国民经济增长和社会综合就业的贡献分别达到11.0%和10.3%,其中,就业贡献方面仅旅游扶贫一项就实现500万人口的就业和有效脱贫[注] 人民网.2016年全国旅游投资近1.3万亿元,旅游市场量质齐飞[EB/OL].(2017-01-13).http://travel.people.com.cn/n1/2017/0113/c41570-29021792.html.。此外,旅游化也能够有效规避由乡村工业化型、征地吸入型和农民工外流型等传统非农化路径所造成环境污染、资源浪费和“乡村空心化”问题,从而有效提升城市化质量(张广海 等,2014)。与此同时,城市化对旅游化的助推作用也得到实践印证。当前,城市产业结构调整和品牌形象营造越来越倾向于聚焦旅游功能,这就为旅游企业规模实力的增强、旅游资源吸引力的提升和旅游市场的扩大等旅游化过程创造了有利环境(余凤龙 等,2014;杨昌鹏,2012)。可见,旅游化与城市化存在特定的耦合协调关系,即二者能够彼此作用和相互促进,且这种耦合协调关系的优化对区域经济结构转型、就业结构改善和资源环境效益提升至关重要(高楠 等,2013;詹新惠 等,2014;杨友宝 等,2016)。中国经济增长的非均衡性导致省际旅游化和城市化水平及其耦合协调关系存在差异,尽管对这种地域差异的认知已形成共识(陈明星,2010),但对差异格局及其形成机制的认识尚待深入。旅游化与城市化耦合协调关系的省际格局如何?这一格局背后又存在怎样的形成机制?在“全域旅游”和“新型城镇化建设”背景下,回答这些问题,对于推动中国区域旅游化、完善新型城镇化路径和科学制定区域发展战略具有重要实践意义(刘睿,2015;钟家雨 等,2014)。

当前,旅游化与城市化互动关系研究主要集中在以下几个方面:第一,基于动力视角的旅游化与城市化作用关系研究。有研究者以旅游化为源动力,认为其是促进综合大都市产业结构重组和城市功能调整的一种实践模式,也是专业型休闲城市经济发展的核心依托和社会结构变迁的主导动力(Mullins,1991;Gladstone,1998);也有研究将城市化作为推动力,认为城市化过程中居民收入水平增长、消费能力提升和配套服务设施完善是区域旅游化进程的基础支撑(钱磊 等,2012;崔日明 等,2011)。第二,旅游化与城市化因果关系的实证研究。有研究者以浙江省和黄山市为案例,认为旅游化与城市化之间存在相互推动、互为因果的双向作用关系(周少雄,2002;李东和 等,2013);也有研究者以张家界为案例,通过构建城市化与旅游化的向量自回归模型,发现存在从旅游发展到城市化水平提升的单向因果关系,而这一关系的形成是旅游效益的提升带来的就业机会增加、经济高效增长和人口结构转型等因素共同作用的结果(马晓龙 等,2014)。第三,旅游化与城市化耦合协调关系研究。从系统耦合理论出发,研究者们分别以江苏省、西安市、沈阳市和吉林抚松县为案例,检验旅游化与城市化的耦合协调关系,发现两系统的构成要素存在相互作用、彼此促进的规律性,证实旅游化与城市化之间存在一定的耦合协调关系(高楠 等,2013;杨友宝 等,2016;殷红卫,2015;庞笑笑 等,2014)。耦合协调关系研究是在旅游化与城市化互动机制、内在因果关系得以有效论证的基础上,对二者互动作用强度的针对性探索。但相关研究成果多以单个省(区、市)为研究单元,缺乏研究广度;在研究深度方面,相关研究成果通常以城市化率和旅游收入占GDP比重表征城市化与旅游化水平,研究指标单一。因而,已有研究在空间适用性、评价指标规范性等方面与区域旅游化和城市化协同发展的现实需求存在一定偏差。事实上,区域旅游化与城市化涉及要素较多且关系复杂,如何在大样本数据基础上,对这些复杂要素进行表征和提取,并通过模型对不同省(区、市)旅游化与城市化的耦合协调关系进行模拟,对其形成机制进行还原?显然,解答这些问题对于认识“Touristization”这一产业结构优化模式及深化其影响具有重要理论意义(刘睿,2015)。

1 理论分析:旅游化与城市化耦合协调的内涵与形成机制

“耦合”用以描述系统间相互作用、彼此影响的现象(高楠 等,2013)。若系统间相互消磨、彼此掣肘即为不良耦合;当系统及其构成要素之间相互促进、彼此协同则为良性耦合,或称存在“耦合协调”关系。与之对应,旅游化与城市化良性互动、配合得当、彼此促进的程度即为旅游化与城市化的耦合协调性(王新越 等,2014)。当前实践发展与理论研究均表明,旅游化水平提升与城市化推进之间存在天然的共生效应与协同机制,旅游化可为城市化推进提供新型动力,城市发展也能够为旅游化水平增强提供基础保障,两者互为动力并存在耦合协调关系,具体来看:

旅游化对城市化具有促动作用,包括有效推进城市社会经济转型、市政服务优化及生态环境改善等。首先,在区域旅游化推进过程中,旅游产业成长所带来的强大产业关联带动效应,不仅可直接推动城市住宿、餐饮、交通运输、零售和娱乐业等关联产业效益的增长,也可间接带动邮政通讯、文化教育及金融保险等辅助产业服务水平的提升,从而有效促进城市产业结构升级、服务业水平提升及经济增长(高楠 等,2013)。其次,旅游化能够有效加速社会城市化进程,作为典型的消费集聚型产业,旅游业所带来的强大市场消费能力可为当地创造大量就业机会,从而为农村剩余劳动力转移、城市待业人员再就业及城镇居民收入水平提高创造有利契机,并进一步推动人口城镇化与传统社会结构转型。再次,旅游化推进过程中,旅游资源的多元化开发(如建设城市休闲景区、绿地广场和游憩公园等)及配套综合服务体系(包括现代交通体系、公用服务设施体系及医疗保障体系等)的构建等会极大地改善城市软环境及提升城市硬件配置水平,从而引导城市生态环境和市政服务功能不断完善,为城市空间结构优化及基础服务功能提升奠定基础。

城市化可以有效提升旅游发展水平,包括为发挥旅游资源优势、推进旅游产业升级、扩充旅游市场规模及增强旅游吸引力提供支持与保障等。首先,随着城市化推进过程中地区经济水平的提升,城市拥有更雄厚的资金实力参与旅游景区的开发与配套产业的升级。在城市发展导向和雄厚资本的支持下,一方面,旅游景区开发可在快速实现内隐的资源价值向外显的社会经济价值转化的同时,强化地区旅游资源优势;另一方面,旅游餐饮、酒店、娱乐和购物等配套服务产业可获得更为优越的成长环境,从而有利于配套服务产业体系的转型升级,进而有利于区域旅游化水平的提升(杨友宝 等,2016)。其次,随着城市化进程中社会经济水平的提升,城镇人口比重、居民收入水平及消费能力不断提高,而收入提升与消费升级过程又会进一步促进城镇居民的旅游休闲消费需求,进而有效扩充旅游市场规模。再次,从旅游吸引力提升角度讲,一方面城市化进程中城市公共基础服务设施(如休闲广场、文化场馆、交通通信与金融服务设施等)的优化升级,可在提升服务效率和游客体验价值的基础上,提高地区旅游综合吸引力;另一方面随着城市化水平的提升,城市发展对生态环境质量和空间宜居性的要求提高,而城市生态环境和居住条件的改善过程又可有效提升城市发展品质与旅游综合吸引力,进而提升了区域旅游化水平(高楠 等,2013)。

2 研究设计

2.1 指标建构

科学构建评价指标体系是准确测度区域旅游化与城市化水平及二者耦合协调关系的前提。为此,本文从指标的代表性入手搭建对应的评价指标体系。首先,构建旅游化评价指标体系。地理学者认为,旅游化本质上是城市建设重心向旅游发展倾斜而出现的特定产业、要素与市场集聚的现象,因此,旅游产业规模、资源吸引力和市场支撑能力等是衡量旅游化水平的关键要素(朱竑 等,2006;张广海 等,2014)。经济学者指出,旅游产业在区域产业部门中竞争力不断提升的过程即为旅游化,相应地,旅游产业实力、资源优势与市场容量等则是旅游化水平的关键测度指标(刘睿,2015)。社会学者则认为,旅游化是旅游行动者集合作用于社会景观的现象。“旅游行动者集合”的构成主体包括资源要素主体、投资经营主体和消费体验主体等,因此他们也成了旅游化的关键表征因素(Salazar,2009)。可见,尽管不同学科对“旅游化”的概念表述不同,但对其核心要素的认识高度一致,均强调资源优势、产业实力与发展规模、市场容量是旅游化的关键表征指标。其中,资源优势是衡量区域旅游化过程中资源开发利用水平的关键;旅游产业规模与企业经营实力是体现区域旅游化过程中产业横纵联盟能力、产业经济贡献能力以及企业盈利能力的关键要素;市场容量实则是区域旅游化的源动力,市场容量越高则资源利用、产业投资和企业经营的动力越强(梁坤 等,2014;王新越 等,2014;张广海 等,2013)。综合已有成果并遵循指标代表性、可得性原则,本文构建的区域旅游化评价指标体系包括资源优势、经营实力、规模水平和市场容量4个一级指标,每个一级指标下包含若干不同的二级指标,如表1所示。

表1 区域旅游化评价指标体系

其次,构建城市化评价指标体系。城市化是一个复杂的巨系统,其发展演化过程涉及社会结构、经济水平、市政服务和环境质量等多方面内容,因而传统以城镇人口比重或非农业人口比重作为衡量城市化标准的单一指标法,不能系统地反映区域城市化的基本内容。为此,本文采用复合指标法搭建城市化评价指标体系,其测量维度不仅包括常规研究中以城镇人口比重指标为主要表征的社会城市化内容,还包括以经济发展水平指标为主要表征的经济城市化、以市政设施建设指标为主要表征的市政服务城市化以及以生态环境优化指标为主要表征的人居环境城市化等内容(简新华 等,2010;王利伟 等,2014;李爱军 等,2004)。具体地,区域城市化评价指标体系主要由社会进步、经济发展、市政服务、环境优化4个一级指标构成,每个一级指标下又包含若干不同的二级指标,如表2所示。

表2 区域城市化评价指标体系

为消除数据单位量纲影响和增强表征因子的可比性,本文采用极差法对各指标数据进行标准化处理,如公式(1)、(2)所示:

Ai=[Xi-min(Xi)]/[max(Xi)-min(Xi)]

(1)

(2)

2.2 方法选取

2.2.1 旅游化与城市化水平测度模型

在构建旅游化和城市化评价指标体系的基础上,本文基于主成分分析法提取了表征旅游化和城市化水平的关键因子,并以此构建了旅游化与城市化水平测度模型,如公式(3)所示:

(3)

为保证旅游化和城市化水平的横向可比性及二者耦合协调关系测度的精确性,在旅游化与城市化关键主因子提取个数不一致时,需要对数据进行二次标准化,如公式(4)、公式(5)所示(梁坤 等,2014):

2.2.2 旅游化与城市化耦合协调关系评价模型

在测度旅游化与城市化水平的基础上,进一步探析二者耦合协调关系特征。一般来讲,容量耦合系统模型是测度系统耦合强度的常用工具,其表达式如式(6)所示,其中C为耦合度,T与U分别为旅游化和城市化水平指数的标准化值。但是,在涉及多区域横向比较的研究中,容量耦合系统模型的计算结果会出现,某一区域旅游化与城市化水平均较低而二者耦合度却较高的问题,这种双低水平下的高耦合度与二者协同发展的真实内涵相悖,并会出现区域横向比较的逆序排列问题。为克服这一缺陷,这里在原模型基础上引入耦合协调度模型,以测度旅游化与城市化相互促进的关系强度,如公式(7)和公式(8)所示,其中D为耦合协调度,H为旅游化与城市化水平综合评价指数,a1、a2为权重系数(考虑到城市化与城市化相互推动、相辅相成的关系事实,这里均取值0.5)(王新越 等,2014)。为便于横向比较,这里将耦合协调度细分为3个等级:0

理想条件下,耦合协调发展可引申为关联系统的同步优化,而实践中受城市产业结构演进规律影响,同一区域城市化与旅游化水平难以完全同步。为准确评价二者相对发展水平,这里进一步引入相对发展度模型,如公式(9)所示。其中,R为相对发展度。当0.8

(9)

综上,区域旅游化与城市化耦合协调关系可分为低度、中度和高度耦合协调型3种,将其与相对发展度结合又可进一步细化为9种类型,如表3所示。

2.3 数据来源与关键因子提取

在关键表征因子提取方面,首先,在0.01显著性水平上,以特征值大于1、累积贡献率大于80%为主成分提取原则确定表征旅游化水平的核心因子。结果显示,前3个主成分特征值均大于1且累积贡献率达82.708%,可较充分地反映全部指标信息,故提取前3个主成分作为表征旅游化水平的关键因子。进一步由各指标相关系数矩阵的特征量可知,X11(0.942)[注]括号中的数值为各指标在关键主因子上的载荷值,下文同。、X3(0.928)、X9(0.920)、X8(0.842)、X10(0.833)、X12(0.797)、X4(0.727)、X13(0.703)、X5(0.483)在第一主成分上载荷较高,这些指标主要反映各省(区、市)旅游产业发展规模、旅游产业带动效益与消费市场发育水平,可将其总结为规模效益因子;X14(0.734)、X1(0.685)、X2(0.551)在第二主成分上有较高载荷,这些指标主要反映各省(区、市)旅游资源禀赋优势与客流运载能力,可被命名为资源运力因子;X6(0.977)、X7(0.922)在第三主成分上有较高载荷,这些指标主要反映各省(区、市)旅游经济贡献能力及其对产业转型的支撑作用,可称作贡献支撑因子。进一步地,通过测算各关键因子的方差贡献率与总方差贡献率的比值可得到,规模效益因子、资源运力因子与贡献支撑因子权重值依次为0.566、0.272、0.162,可以发现,规模效益因子的权重值最高。

3 结果分析

图1 各省(区、市)主要发展指标比较

3.1 耦合协调关系的类型划分

根据耦合协调度划分标准(见表3)与各省(区、市)相应指数得分(见图1)可知:旅游化与城市化高度耦合协调的地区有江苏、浙江、广东、北京和上海,其耦合协调度均高于0.6,且旅游化和城市化水平也均处于领先地位,分别高于0.6和0.53,这表明高度耦合协调关系实则对应“高旅游化-高城市化”的发展内涵,即旅游化与城市化水平越强,则二者彼此促进、协同发展的正向效应越显著。另结合相对发展度来看,除广东外,其他省市旅游化与城市化的同步性较高,北京、上海、江苏、浙江的相对发展度分别为0.757、0.671、1.310、1.295,均分布在同步发展区间(0.8

旅游化与城市化中度耦合协调的地区有山东、辽宁、福建、湖北、天津、安徽、重庆、湖南、四川、陕西、河北、内蒙古、河南、山西、广西、江西、云南和贵州,其耦合协调度集中在0.4～0.6,旅游化水平指数的标准化值集中于0.24～0.49,城市化水平指数的标准化值集中于0.26～0.57,这些指数大都处于中值区,说明中度耦合协调关系实则对应“中等旅游化-中等城市化”的发展内涵,即旅游化与城市化水平处于中等发展水平时,二者相互促进力度与协同发展效应也较为平平。另结合相对发展度来看,福建、天津、重庆、陕西、内蒙古、山西和江西属于第Ⅳ种类型,旅游化滞后于城市化;辽宁、湖北、湖南、河北和广西属于第Ⅴ种类型,旅游化与城市化同步推进;山东、安徽、四川、河南、云南和贵州属于第Ⅵ种类型,旅游化超前于城市化。

旅游化与城市化低度耦合协调的地区有海南、新疆、吉林、宁夏、青海、西藏、黑龙江和甘肃,其耦合协调度均在0.4以下,旅游化与城市化水平也明显低于全国平均水平,其中西藏、青海和宁夏的城市化水平指数的标准化值不足0.2、旅游化水平指数的标准化值则小于0.1。这些地区无论在城市化建设还是旅游化推进方面都处于低水平、粗放式发展阶段,可见,低度耦合协调关系实则对应“低旅游化-低城市化”的发展内涵,即旅游化与城市化水平均较低时,二者相互促进力度与协同发展效应也极为有限和低微。另结合相对发展度来看,海南、新疆、吉林、宁夏、青海和西藏属于第Ⅰ种类型,旅游化滞后于城市化;黑龙江和甘肃属于第Ⅱ种类型,旅游化与城市化较为同步。

3.2 耦合协调关系的省际格局分析

在关系类型划分基础上,利用ArcGIS10.0绘制旅游化与城市化耦合协调关系类型的空间分布图(见图2),结果表明,耦合协调度高值区离散分布在城镇高度密集、经济实力强劲和休闲服务业发达的东部地区,如江苏、浙江、广东、北京和上海等,其高城市化、高旅游化的特征显著。一方面,这些省市经济开放度高、政策辐射效应显著、城镇化率均超过60%,苏南、温州和浙北等采用独具特色的产业非农化、市场化途径高效推动了区域的城镇化发展,广东、北京和上海则凭借优势区位和开放政策吸引外部资本、产业和劳动力集聚从而迅速实现了经济的发展和城镇化的推进(王新越,2014)。另一方面,这些省市旅游产业经营实力较强、市场腹地广阔、旅游资源的产品转化率很高,经营主体、客源市场与资源产品的充分结合有效推动了旅游规模经济发展和旅游化水平提升。

耦合协调度中值区集中分布在中西部地区,如湖北、安徽、重庆、湖南、四川、陕西、河北、内蒙古、河南、山西、广西、江西、云南和贵州等,也有少数位于东部地区如山东、辽宁、福建、天津、河北等。这些省(区、市)多位于黄淮海和长江中下游平原的传统农区或西部内陆地区。一方面,在粮食主产区的发展定位下,传统农区的农业人口转移缓慢,城乡二元结构突出,城镇基础设施建设与产业转型升级滞后;西部内陆地区则受地形和区位条件限制,城镇建设投入和外资拉动作用均不足,人口密度小且城镇化水平不高。另一方面,尽管上述区域旅游资源的资质条件优越、类型丰富,但产品转化率和市场化程度相对较低,旅游企业固定资产、营业收入等指标均与东部发达地区存在较大差距,旅游化水平提升缓慢。

图2 旅游化与城市化耦合协调关系的省际格局

耦合协调度低值区集中分布在西部地区,如新疆、宁夏、青海、西藏和甘肃等,极少数位于中部或东部地区,其低城市化、低旅游化的特征十分突出。一方面,这些省区主要集中在经济落后的传统农区、山区或西北部干旱缺水地区,受自然环境与经济发展落后双重约束,农村劳动力转移与就业能力有限,产业结构单一,城镇化水平远低于全国平均水平。另一方面,较高环境成本在约束城市化推进的同时,也限制了旅游资源开发利用水平和配套服务设施投入力度,旅游资源的产品转化率较低且旅游产业整体发展空间极小,旅游化过程推进缓慢。

总的来说,省际尺度下旅游化与城市化的耦合协调关系存在明显的地域分异性,东部地区的耦合协调度明显优于中部地区,而中部地区又优于西部地区,东中西部地区之间呈现显著的梯度递减规律;在数量分布上,全国半数以上省(区、市)属于中度耦合协调水平,而达到高度耦合协调水平的省(区、市)仅5个,不足总体的1/6,这表明我国旅游化与城市化耦合协调发展的整体水平不高;在趋势特征方面,旅游化与城市化水平及其耦合协调度存在空间耦合性,即省(区、市)旅游发展与城市发展越趋于成熟和同步,二者耦合协调水平越高;在相对发展度上,全国31个省(区、市)有9个属于旅游化超前型,有7个属于同步型,其余15个属于城市化超前型,事实上,城市化适度超前具有一定合理性,可为区域旅游发展提供充足动力和空间。

3.3 耦合协调关系的形成机制分析

事实上,旅游化与城市化的耦合协调关系是经济水平、服务供给、环境条件、产业实效、资源优势等复杂因素综合作用的结果,不同省(区、市)各因素作用程度不同则旅游化与城市化耦合协调关系也会出现差异。为揭示这种差异的形成机制,进一步结合主成分分析方法定量识别不同省(区、市)表征旅游化与城市化水平的各主因子得分及各主因子对旅游化和城市化的作用程度,结果如图3所示。

图3 不同耦合协调关系类型省(区、市)表征旅游化与城市化水平的各主因子分值

图3显示,旅游化与城市化高度耦合协调的省(区、市),其社会经济发展因子与规模效益因子分值明显高于医疗服务保障、基础设施供给、生态环境优化、资源运力和贡献支撑因子分值,是旅游化与城市化协同发展的决定性因素。结合发展实践来看,一方面,北京、上海、江苏、浙江和广东作为东部最发达的省市,经济实力强劲、第三产业发展迅速,2015年上述五省市的人均GDP均超过8.3万元,第三产业增加值占GDP比重均超过46.7%,其中北京和上海甚至分别达到77.9%和64.8%,均已进入以第三产业为主导的高水平经济增长阶段[注]数据来自于《中国统计年鉴(2016)》。。而社会经济发展水平的提高有效推动了城市化进程,实现了居民消费水平的提升、公共服务设施的共享和服务业体系的完善,并为旅游产业要素集聚、市场规模扩充和旅游收益提升等旅游化过程创造了有利条件。2015年,北京、上海、江苏、浙江和广东的旅游企业数均超过1500家,占全国总数的30.2%,各省市旅游收入均值超过7000亿元,对GDP贡献超过18%[注]数据来自于《中国旅游统计年鉴(2016)》。。另一方面,随着东部发达省市旅游产业经营实力和规模效益的提升,其与相关产业要素的关联作用与相互渗透程度也逐步加深,由此产生的产业联动效应强力带动了包括交通运输、零售、娱乐、建筑、通讯以及教育文化业在内的泛旅游产业的创新融合与集聚发展,增强了各产业对剩余劳动力的吸纳能力,继而实现经济结构升级和城镇化有序推进(徐洁 等,2010)。截至2014年底,全国旅游企业从业人数约有193.6万人,其中北京、上海、江苏、浙江和广东旅游行业吸纳就业人员超过58.2万人,超过总数的30%,成为新型城镇化过程中农村劳动力转移的集中领域[注]数据来自于《中国旅游统计年鉴(2015)》。。

旅游化与城市化中度耦合协调的省(区、市),其社会经济发展因子与产业规模效益因子作用效应较强,但主导优势明显减弱,这说明其他影响因子也有效发挥了驱动作用。其中,在山东、辽宁、福建、天津与河北等东部省市中,表征城市化水平的社会经济发展因子、基础设施供给因子与表征旅游化水平的规模效益因子、资源运力因子分值较高,是驱动旅游化与城市化协同发展的关键因素。结合实践来看,这些省市依托良好的社会经济基础和服务设施不断推动产业结构调整,促进了服务业体系的完善和旅游投资环境的优化,反过来,旅游产业发展规模、集聚效益和供给能力的提升又会增强区域经济增长活力和提高居民生活质量。事实上,这些省市已成为全国经济发展最快的省市,2012—2014年上述五省市年均GDP增速基本都在9%以上[注]根据《中国统计年鉴(2015)》中2012—2014年山东、辽宁、福建、天津和河北五省市GDP增长率计算得到。。中西部省(区、市)中表征城市化水平的社会经济发展因子、生态环境优化因子与表征其旅游化水平的规模效益因子、贡献支撑因子作用效应较强,是旅游化与城市化耦合协调的主导动力。结合实践发展来看,在国家政策支持下,中西部地区的经济相较过去也得到了很大发展,生态环境和投资环境明显改善,有效推动了新型城镇化建设和旅游化水平提升。反过来,作为旅游资源大省,这些省(区、市)较早将旅游业作为优势产业,带动城市产业转型和现代服务业体系的培育,并有效推进了新型城镇化建设。如2014年云南、四川和湖北旅游收入对GDP的贡献率均超过13.7%,云南甚至达到20.8%以上[注]数据来自于《中国旅游统计年鉴(2015)》。。但比较来看,中度耦合协调型省(区、市)无论是社会经济发展水平还是旅游产业规模,均与高度耦合协调型省(区、市)存在不小差距,加之上述省(区、市)多存在旅游化与城市化失衡问题,如天津等地城市化水平较高但旅游化水平较低,旅游产业规模与资源运力明显不足,因此,这些省(区、市)旅游化与城市化的耦合协调关系仍亟待优化。

旅游化与城市化低度耦合协调的省(区、市),其社会经济发展因子与规模效益因子分值较低,薄弱的社会经济发展基础与低效的旅游发展模式无法支撑城市化与旅游化高效协同发展。不仅如此,这些省(区、市)的基础设施供给、生态环境优化、资源运力、贡献支撑等因子也未能有效发挥作用。结合实践来看,一方面,贵州、吉林、新疆、黑龙江、甘肃、宁夏、青海和西藏等省区多处于经济发展滞后的传统农业区、山区或西北内陆的干旱区域,产业结构层次低,第二、三产业增加值占GDP比重与人均GDP远低于全国平均水平[注]该部分是以《中国统计年鉴(2015)》分地区的GDP、人均GDP和第二、三产业增加值数据为基础,计算2014年各省区第二、三产业增加值占GDP的比重,并将贵州、吉林、新疆、甘肃、宁夏、青海和西藏等省区第二、三产业增加值占GDP比重、人均GDP与其他省(区、市)进行比较,最终可得到这一结论。。受区位环境和经济条件的双重制约,这些省区公共服务设施投入不足,资源环境承载力较弱,城镇化水平较低,极大地阻碍了产业结构的转型升级,并限制了旅游产业规模与居民休闲消费水平的提升;另一方面,以观光为主的低效旅游发展模式与旅游需求不足、市场发育程度低等问题加大了旅游产业面上铺开的难度,2015年初上述8个省区的旅游企业数均不足900家,旅游收入占GDP比重多在11%以下,难以有效带动地区产业转型和城市化快速推进[注]数据来自于《中国旅游统计年鉴(2016)》。。事实上,在当前社会经济水平与产业规模效益主导旅游化与城市化耦合协调关系的现实背景下,不同省(区、市)旅游化与城市化互动发展关系类似于马太效应,中西部尤其是西部省区受制于较低的社会经济发展水平和单一旅游发展模式,自然难以像经济实力强劲、旅游产业基础雄厚的东部地区一样,实现旅游化与城市化高水平地协调发展(杨亚丽,2013)。

4 结论与讨论

(1) 旅游化与城市化耦合协调关系存在显著的区域差异性,并呈现东部高、中部次之和西部最低的东中西梯度递减格局。其中,高度耦合协调型的省(区、市)多离散分布在经济实力强劲和休闲服务业发达的东部地区,且这些省(区、市)的城市化与旅游化水平均很高;中度耦合协调型的省(区、市)多集中分布在中西部内陆地区,少数分布在东部传统农业区,这些省(区、市)城乡二元结构突出、产业转型发展不足,其城市化、旅游化水平均与高度协调型的省(区、市)存在显著差距;低度耦合协调型的省(区、市)则主要分布在经济发展落后、资源环境承载力较差的西部地区,其旅游化与城市化发展远低于全国平均水平且耦合协调程度极低。

(2) 旅游化与城市化耦合协调关系出现空间分异的影响因素包括社会经济发展水平、医疗服务保障水平、基础设施供给条件、生态环境优化状况等城市化要素以及规模效益、资源运力和贡献支撑等旅游化要素。其中,高度耦合协调型省(区、市)发展主要得益于发达的社会经济发展水平与较完善的旅游产业体系;中度耦合协调型省(区、市)发展则依托良好的经济基础、产业效益、资源禀赋和设施环境,但同时受区域内部旅游化与城市化发展失衡等问题的制约;低度耦合协调型省(区、市)则主要受经济发展水平落后和旅游产业基础薄弱等因素的影响,其城市化与旅游化耦合协调水平极低。总体上,区域旅游化与城市化的耦合协调关系具有显著的经济主导和产业支撑特征。

(3) 旅游化与城市化耦合协调关系的非均衡性是一种客观现象,应遵循地域差异与实际发展需要,探寻二者协同发展的优化路径。具体来讲,东部高度耦合协调型的省(区、市)应继续走用地集约和服务高效的城市化路径,以此推进旅游产业集聚、服务设施共享和消费环境优化;同时要鼓励旅游产业向创意化、智能化和便捷化方向转型,实现新型旅游经济对城市发展的强力驱动效应。中西部中度耦合协调型的省(区、市)要把提高旅游化与城市化整体水平和缩小二者发展差距作为主要调控目标,即一方面要转变经济增长方式,提高产业转型发展效益和城市化建设质量,另一方面要提高旅游资源的产品转化率和配套服务设施供给水平,推动旅游产业规模扩大和经营效益提升。西部低度耦合协调型的省(区、市)要通过优化空间环境和基础设施水平来增强其对人口、产业等要素的承载能力,有序推动城市化和旅游化进程:一方面需要提高城市化建设水平和基础设施投入力度,尤其要注重生态补偿的完善、市政服务设施覆盖和对外交通条件的改善等,以此优化城市居住环境和产业发展的基础条件;另一方面要推动产业转型升级、注重旅游产业体系培育,逐步提升旅游经济对区域经济的贡献水平。

需要说明的是,定量研究中指标体系构建与表征要素选择对结果的科学性影响显著。尽管同一变量可以选择不同的指标表征方式,且本文在指标体系构建方面也尽可能地选取能够有效衡量旅游化与城市化水平的要素,但也在客观上弱化和忽略了其他一些要素的表达,未来研究需要在指标体系的全面性方面加以完善。