集中连片特困区旅游扶贫效率空间格局动态演化<br/>——以大别山试验区为例

集中连片特困区旅游扶贫效率空间格局动态演化
——以大别山试验区为例

2018-07-07尹建军王梦晗

中南林业科技大学学报(社会科学版) 2018年3期

王凯，甘畅，尹建军，王梦晗

（1.湖南师范大学旅游学院，湖南长沙 410081；2.黄冈师范学院旅游文化与地理科学学院，湖北黄冈 438000）

贫困是人类社会普遍存在的现象[1]，消除贫困成为全人类共同面临的重要议题。坚决打赢脱贫攻坚战，让贫困人口和贫困地区同全国一道进入全面小康社会是新时代党和国家的庄严承诺[2]。由于我国贫困人口基数大、分布范围广且多聚居于民族地区、偏远山区和革命老区，致使我国现阶段扶贫工作呈现错综复杂的局面。旅游扶贫以其强大的市场优势、新兴的产业活力、强劲的造血功能和巨大的带动作用，成为目前高质量脱贫路径之一[3]。大别山革命老区经济社会发展试验区（以下简称“大别山试验区”）是我国集中连片特困地区之一，位于省际边缘地带，不具备发展传统产业的地缘优势，但凭借丰富而独特的旅游资源，旅游产业迅速成为区域经济发展的增长极。《大别山革命老区经济社会发展试验区旅游产业推进工作方案》提出，将试验区建成红色旅游胜地、特色鲜明与全国知名的综合性的旅游目的地，为区域精准脱贫贡献旅游力量。因此，本文将大别山试验区作为实证标靶，探寻旅游扶贫效率的空间演变路径与轨迹，对于厘清旅游扶贫效率空间格局演化规律与特征，实现旅游扶贫的地理空间引导具有重要的实践价值与理论意义。

近些年来，学术界对旅游扶贫的研究逐渐从旅游扶贫概念辨析、旅游扶贫模式探讨过渡为旅游扶贫效应的评价。在研究内容上，较多学者聚焦于旅游扶贫正面效应，如促进区域经济发展[4]、改善贫困人口就业[5]、加强文化交流[6]。随着旅游业发展，旅游扶贫产生的负面效应备受质疑，如旅游开发中的精英俘获[7]、种族歧视[8]、危害公共安全[9]等。在研究方法上，综合运用肯定式探询法[10]、深度访谈法[11]和会计核算矩阵[12]等方法，以多元化视角探查旅游扶贫的综合效应。在旅游扶贫效率的研究上，Ahluwalia探讨印度贫困发生率与农业生产率之间的关系，验证了两者呈反方向变动的假设[13]。伴随我国旅游产业的快速发展，国内学者对旅游扶贫效应也进行了深入研究，内容主要涉及旅游扶贫的经济效应、社会文化效应、生态环境效应。何玲姬认为旅游的发展拓宽了贫困居民的经济来源，增加了经济收入[14]；冯伟林等以重庆武陵山区为实证靶向，着重探讨了旅游产业的发展与贫困居民思想观念、生活方式变化的内在关联性[15]；沈涛等认为包容性绿色旅游扶贫有助于实现人口、资源和环境之间和谐发展[16]。研究方法以定量研究为主，主要包含层次分析法[17]、产业经济学方法[18]、因子分析法[19]和多元线性回归分析法[20]。在旅游扶贫效率的研究上，龙祖坤等运用数据包络分析法(DEA)测算出武陵山区旅游扶贫效率，结合MI指数将各县市划分为“潜力型、朝阳型、黄金型、夕阳型”[21]；曹研雪等运用三阶段DEA测度了我国民族地区旅游扶贫效率，结果显示民族地区旅游扶贫效率梯度差异显著[22]；李烨在测算我国乡村旅游扶贫效率基础上，探讨了旅游扶贫模式优化与创新[23]。

综上所述，国内外学者在旅游扶贫效应的研究领域成果颇丰，为后续拓展研究内容与创新研究方法奠定了坚实的基础。然而以往研究主要存在以下问题：研究方法囿于传统的DEA模型，由于传统的DEA模型忽略了投入与产出的松弛问题，易导致测度的旅游扶贫效率值出现偏差；研究内容缺乏对旅游扶贫效率空间演化规律与特征的挖掘，空间分析的相对缺失则不能充分彰显研究结论的现实价值。鉴于此，本文以大别山试验区为研究对象，运用基于产出导向的SBM模型测算旅游扶贫效率，在此基础上，综合运用G指数、标准差椭圆、重心分析技术，展现旅游扶贫效率的空间分异，刻画旅游扶贫效率的转移路径，揭示旅游扶贫效率空间格局演化的特征与规律，以期为试验区优化配置旅游扶贫资源、健全旅游扶贫工作机制和完善旅游扶贫政策体系提供理论依据。

一、研究设计

（一）研究区概况

大别山试验区包括黄冈市所有的县市，武汉市的新洲区和黄陂区，随州市的广水市，孝感市的孝昌县、大悟县与安陆市，共计16个县（市、区）（麻城市、红安县、蕲春县、英山县、罗田县、孝昌县和大悟县为国家级贫困县，团风县为省级贫困县）。区内自然灾害频发，生态环境脆弱，公共服务与基础设施严重滞后，人均可支配收入低。据湖北省扶贫办统计，截至2016年底，区内仍有贫困户29.1万户，贫困人口139.46万人，贫困发生率高达6.54%（全国平均值为4.5%），每年因灾、因病返贫人口数量约5.6万。

（二）研究方法

1.基于产出导向的SBM模型

由于旅游扶贫效率主要是衡量旅游益贫效果，追求的是产出最大化[24]，故而选择基于产出导向的SBM模型。SBM模型能充分考虑投入与产出的松弛问题，使效率测度更接近实际。假使有n个待评价决策单元(DMU)，记为DMUj(1,2,...,n)；每个DMU有r种产出，记为(1,2,...,s)；m种投入，记为xi(1,2,...,m)，基于产出导向的SBM模型如下[25]：

式中：xij表示第j个决策单元的第i个投出；yri表示第j个决策单元的第r个产出；iλ表示参照集中各要素权重。

2.G指数

分析区域局部空间关联特征，通常采用Gestis-Ord G*i表征，用以辨识低值簇（冷点区）和高值簇（热点区）。其计算公式如下[26]：

当时，Ord&Gestis定义的的标准形式为：

式中：n为研究单元数；xi、xj分别表示研究单元i、j的属性值；E[Gi(d)]和VAR(Gi(d))表示期望值和变异值；wij(d)表示空间权重矩阵，采用二阶邻近指数，即如果i区域和j区域相邻，其值为1；否则wxj=0；当i=j时，wxj=0。如果Z[Gi(d)]为正且显著，表明i位置周围值较高，属于高值簇（热点区）；若Z[Gi(d)]为负且显著时，则表明i位置周围值较低，属于低值簇（冷点区）。

3.重心坐标

重心可以看作是空间分布几何中心，近些年来被广泛应用于区域社会经济研究。假设一个大区域由n个小区域构成；mi(xi,yi)为第i个小区域的中心坐标；ui为小区域的某种属性值；M(xi,yi)为整个区域的重心坐标，则重心计算公式为[27]：

4.标准差椭圆

标准差椭圆主要包括转角θ、长半轴、短半轴三个要素，转角θ是正北方向顺时针旋转到椭圆长轴所形成的夹角，其数学表达式为[28]：

式中：为第i个子集区域坐标与重心的偏差。长半轴表示旅游扶贫效率在主方向上的离散程度，短半轴表示旅游扶贫效率在次方向上的离散程度。

（三）指标选取与数据来源

旅游扶贫效率测度的指标包括产出指标与投入指标。对于产出指标，由于城镇居民人均可支配收入、农民人均纯收入能较好地体现居民生活状态，人均GDP则体现了旅游在多大程度上拉动地区经济发展，因而将城镇居民人均可支配收入、农民人均纯收入、人均GDP选为产出指标[21]；针对投入指标，为兼顾数据的可得性和评价的客观性，选取人均旅游收入和人均旅游人次作为投入指标，人均旅游收入可以较好地反映旅游发展状况，而旅游人次则可较好地衡量旅游产业的催化效应与综合效应[29]。

《“十三五”脱贫攻坚规划》建议建档立卡的贫困地区因地制宜发展乡村旅游、休闲农业和特色文化旅游，安排贫困人口旅游服务技能培训和就业。因此，本文将国家五年计划起始年份作为重点考察对象，由于2012年末大别山试验区范围的扩大，因此将2013年也列入考察年份。基于统计数据的可获取性，选取2006年、2011年、2013年和2016年作为研究的时间截面。本文数据均来自于各县（市、区）国民经济社会统计公报、政府工作报告与统计年鉴。

二、实证分析

（一）旅游扶贫效率测度

以上述各项指标数据为基础，采用基于产出导向的SBM模型，借助MaxDEA7.0分别计算出大别山试验区各县（市、区）2006年、2011年、2013年和2016年旅游扶贫效率（表1）

表1 2006、2011、2013和2016年大别山试验区旅游扶贫效率

在时间序列上，大别山试验区旅游扶贫效率呈现出先降低后提升的总体变化态势。2011年，大别山革命老区经济社会发展试验区正式成立，大别山试验区范围于次年末得以扩大，周边的非贫困县也被纳入试验区，2013年国务院正式批复实施《大别山片区区域发展与扶贫攻坚规划（2011—2020年）》，在上述政策背景下，各种要素、资源和市场主体纷纷涌入该地区。受空间近邻效应的影响，各县市无秩序竞争使资源配置效率低下，投入产出冗余沉淀加剧，大别山试验区旅游扶贫效率自2011年以来持续走低。2015年，伴随国务院对《大别山革命老区振兴规划》的批复实施，“大别山革命老区振兴”上升为国家战略，各级政府投入了大量的人力、物力与财力，开发地区生态旅游资源、红色旅游资源和文化旅游资源，补齐基础设施薄弱的短板，提高贫困居民参与意识和能力，试验区旅游扶贫效率得以逐渐提升。

在空间格局上，为了探讨试验区旅游扶贫效率空间分布状况，利用Jenks最佳自然断裂分级法，将各县域旅游扶贫平均效率由高至低划分为3种类型。一是高效率区。新洲区、黄州区和武穴市、安陆市效率值较高，在0.6以上。二是中等效率区。麻城市、浠水县、蕲春县和黄梅县、广水市、黄陂区效率值处于中等水平，介于0.35～0.6之间。三是低效率区。孝昌县、大悟县、红安县、罗田县、团风县、英山县效率值处于中等偏下水平，在0.35以下。由此可见，大别山试验区多数县市旅游扶贫效率处于中等及以下水平。受贫困人口基数大、贫困发生率与返贫率高、旅游基础设施薄弱、居民参和旅游能力不足等因素制约，试验区内贫困县市的旅游扶贫效率普遍偏低。值得注意的是，罗田县、麻城市和红安县通过旅游资源开发所获得的经济收益较高且接待游客数量较多，但并未给城乡居民带来与之相应的收入增长，因此旅游扶贫效率尚未达到最优状态。

（二）旅游扶贫效率空间演化分析

1.G指数分析

借助ArcGIS10.2空间统计模块计算G指数，继而采用Jenks最佳断裂法，将各县域G指数由高至低划分为四种类型：核心热点区、边缘热点区、边缘冷点区和核心冷点区。

2006年旅游扶贫效率核心热点区主要分布在广水市；2011年核心热点区范围扩散到新洲区、黄州区、团风县、蕲春县、武穴市和黄梅县；2013年新洲区退出核心热点区；2016年蕲春县、武穴市和黄梅县迁出至边缘热点区，新洲区重回核心热点区。总体看来，研究期内热点地区主要聚集于试验区东南部，初步形成了以新洲区为中心的高值簇并向外扩散。主要因为东南边的县域靠近武汉市，独特的区位、便利的交通和完备的旅游设施吸引了众多武汉市民前来观光休闲，旅游业的快速发展促进了贫困人口就业、增加了贫困家庭收入，因此旅游扶贫效率相对较高。

2006年，旅游扶贫效率核心冷点区主要分布在孝昌县、大悟县、红安县、黄陂区、罗田县和英山县，2011年黄陂区跃迁为边缘冷点区，这主要是由于以“木兰文化”为载体的旅游资源被充分开发，黄陂区逐渐受到国内外游客热捧，旅游经济的迅速发展拓展了旅游扶贫效率的提升空间。2013年麻城市“降级”为核心冷点区，虽然“人间四月天，麻城看杜鹃”的旅游形象深入人心，但赏花旅游季节分明，旅游的脱贫贡献十分有限。2016年红安县升级为边缘冷点区，这表明红安县围绕红色旅游资源打造的各类旅游产品逐渐受到游客欢迎，旅游扶贫效率逐渐“回暖”。总体来看，试验区核心冷点区聚集范围缩小，主要集中于大别山纵深腹地，初步形成以麻城市为中心的低值簇。这主要是因为腹地内部交通路段年久失修，旅游干线公路破损严重，路段路滑坡陡，旅游大巴车难以进入；较多景区是由原林场、遗址、遗迹改造而成，旅游配套设施落后，难以满足游客需要。

2.标准差椭圆与重心轨迹

运用ArcGIS10.2相关模块，分别计算2006年、2011年、2013年和2016年重心及标准差椭圆。转角在124.110°～127.453°之间变动，总体来看，大别山试验区旅游扶贫效率总体呈现出西北—东南的空间分布格局。其中，2011年转角扩大至127.453°，西北—东南的空间分布格局呈强化态势；2013年转角收缩为124.337°，2016年转角收缩至124.320°，西北—东南的空间分布格局有所弱化。在主轴方向上，主半轴标准差从2006年的121.75km缩小为2011年的108.83km，这一时段试验区旅游扶贫效率在主方向上出现极化，相比2011年，2013年与2016年的主半轴标准差扩大，试验区旅游扶贫效率在主方向上呈离散态势。在辅轴方向上，辅半轴标准差从2006年的35.6km收缩至2016年的27.15km，这表明大别山试验区旅游扶贫效率在东北—西南方向呈弱空间极化分布。结合图2发现旅游扶贫效率位于核心热点区和边缘热点区的县域基本位于标准差椭圆内，而核心冷点区和边缘冷点区均未在标准差椭圆内。试验区各年份旅游扶贫效率的重心主要位于 114.817°E～115.006°E 和 30.669°N～30.861°N之间且靠近武汉市（114.310°E，30.520°N），重心演化轨迹总体呈现东偏南的趋势，这主要因为旅游扶贫效率的高值簇分布于试验区东南部。

表2 大别山试验区旅游扶贫效率空间格局重心演变

图2 大别山试验区旅游扶贫效率重心与标准差椭圆分布

三、结论与讨论

本文以大别山试验区为实证靶向，引入基于产出导向的SBM模型对旅游扶贫效率进行测度，并综合运用G指数、标准差椭圆和重心轨迹研究方法，定量揭示大别山试验区旅游扶贫效率空间演化规律。主要结论如下：（1）大别山试验区旅游扶贫效率呈现稳步提升的良好态势，但多数县域仍处于中等效率区及低效率区，仅少数县域的旅游扶贫效率达到最佳前沿生产面，投入产出亟待优化。（2）大别山试验区旅游扶贫效率空间集聚特征明显，核心热点区主要聚集于试验区东南部，初步形成以新洲区为中心的高值簇并向外扩散；核心冷点区主要分布于大别山纵深腹地，初步形成以麻城市为中心的低值簇且集聚范围逐渐敛缩。（3）大别山试验区旅游扶贫效率标准差椭圆的展布呈现西北—东南的空间格局，在主轴方向（西北—东南）出现先极化后弱化的现象，而在辅轴方向（东北—西南）始终呈现极化状态。大别山试验区旅游扶贫效率重心趋向东南方向，但始终靠近武汉市。

鉴于上述研究结论，本文提出如下建议：（1）各县域应充分抓住国家振兴大别山革命老区的政策机遇，科学编制旅游发展规划，深入挖掘本地区旅游资源，完善旅游配套设施，优化旅游扶贫模式，建立健全以贫困人口为中心的利益联结机制，拓展旅游扶贫效率提升空间。（2）加强区际旅游合作，打破行政区域条块分割，建立大别山试验区旅游扶贫联盟，培育统一的旅游资源与要素市场；建立健全跨界旅游开发利益共享机制、景区维护与管理机制、开发协调与沟通机制，促进区域资源共享、品牌共塑、营销联合，提升旅游发展整体水平，为区域可持续精准脱贫奠定坚实的物质基础。（3）以相邻的武汉市、黄石市、鄂州市和黄州区的客源市场为重点，设计以旅游景区（点）与客源市场“互联互通”的“一夜两日游”、“两夜三日游”为主的旅游线路，完善旅游产品体系，开发红色观光游、中医保健游、乡村休闲游、生态体验游和民俗节庆游等旅游产品，进而提升旅游发展水平，提高旅游扶贫效率。

需要指出的是：鉴于影响区域旅游扶贫投入产出的主要指标数据缺失，本文选用可替代性指标体系进行效率的量化评价，尽管测度结果能反映出区域旅游扶贫的进展状况，但后续研究中还应进一步完善投入产出指标体系，提高评价结果的科学性。此外，旅游扶贫效率牵涉面广，还会受区位、经济发展水平和国家规制等诸多因素影响，未来应积极探究旅游扶贫效率空间格局动态演化的影响因素与驱动机理，从而为制定更具针对性的区域扶贫政策提供理论参考。

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