动力机制视角下的红色旅游可持续发展探析

【摘要】本文以动力机制的视角为基础从微观角度出发，同时利用我国四个不同特征的红色旅游地（安徽、江西、贵州和陕西）2007～2015年间的数据，构建panel数据模型对红色旅游动力机制进行区域细化比较分析，并尝试性提出对红色旅游可持续发展的区域性的应对策略。

【关键词】红色旅游 可持续 动力机制

一、研究背景

2005年国家旅游局正式确立了“红色旅游年”这一个称谓，其中，由“红色”和“旅游”两部分结合而成，“红色”是重心，“旅游”为表达方式，让革命思想教育和旅游行业观念相结合，同时表现出了精神文明和物质文明。红色旅游内涵的基础就它本身而言其承载着独特的多样化的精神内涵，是近现代旅游的新型的创新模式，是思想政治教育和旅游进行结合的产物。对于红色旅游可持续研究来说尤其对于从动力机制方面研究红色旅游可持续發展几乎没有，对此这里存在较大的研究空间。笔者认为虽然2006年政府对红色旅游景点实施免票政策下引起相对一系列的经济效应也在一定程度上刺激了一部分潜在旅游消费者，但是至今为止却相对滞后于社会经济市场发展新形式下发展出来的其他旅游形式，也就是说红色旅游在近几年的发展中出现了一系列的问题，政府扶持力度不够，具体的设施不够全面，投入产出严重不平衡等等。如何让红色旅游能够持续健康的发展，本文认为必须探析其发展动力机制，探析其可持续发展中动力来源，对此本文引入动力机制理论分析其动力因素，并选取安徽、江西、贵州和陕西各项相关数据进行panel数据模型建模分析，剖析各区域红色旅游开发，尝试性提出对红色旅游可持续发展的差异性的应对策略。

二、panel数据模型分析

为了从微观层面更具体地认识目前中国红色旅游实际发展的情况，本文采取实地调研并做了相关实证分析，特别选择了我国红色旅游极其重要的四个胜地，安徽、江西、贵州和陕西2007～2015年的旅游与红色旅游经济相关数据（其中包括旅游收入、旅游人次、红色旅游收入、红色旅游人次、基础设施投入、人均收入、总收入）。该数据来自于各省旅游统计年鉴以及旅游相关部门提供相关数据。

从整个旅游收入数据统计显示，贵州、陕西、江西、安徽整体旅游发展在07年到15年间均稳健增长，不仅在很大程度上与我国推动红色旅游的策略是息息相关，而且在一定程度上反应了政策性的推动力具有共同的效用。同时四省的红色旅游收入也展现了各自不同的红色旅游的发展正比例速度。虽然从总体层面来看，除了山西红色旅游的比重在整体旅游收入中占据首位，其余三省的红色旅游收入仍然处于其他旅游种类中的稍弱层面，但是总的来说红色旅游收入占其总体旅游收入的比重也在逐渐增加。首先贵州近几年通过全省各地“县县通高速”基础设施的逐步完善以及全球科技化信息时代的发展基础上，进一步刺激了贵州旅游的发展。从2007～2014年全省旅游数据显示，到15年底的全省旅游收入较07年翻了近6倍。红色旅游虽然收入发展速度较为缓慢，但从07年到15年，其红色旅游收入仍然达到07年收入的6倍。其次陕西整个旅游资源的大省，无论从其文化遗产资源还有著名的革命圣地红色旅游资源来说，其省整个旅游发展规划方向对全省的经济发展做出了相应的贡献。从09年到14年的整体旅游收入数据来看，从07年至15年翻了5倍以上。红色旅游收入到15年底也有大约8倍左右的增长，到15年为止比贵州红色旅游收入高出40%左右。再者江西在在四省之中红色旅游的发展不仅居于四个省首位，其红色旅游地位更是居于全国之首，全省红色旅游收入自15年底是07年6倍。红色旅游对整个江西旅游发展起到了至关重要的地位，但整体旅游的收入低于贵州省，略高于安徽、陕西省。最后安徽省整体旅游发展收入来看，位于四省之首。但是安徽的红色旅游却是整个旅游发展的薄弱环节，在整个旅游收入中占相对较少的比重。红色旅游收入增长4倍较与07年，而且整体基数远远小于其他各省，到15年为止，红色旅游收入是江西省的18%，是贵州省的80%，是安微省的70%。

因此，各地区的发展有不同的特点，从而我们基于红色旅游发展动力机制建立基本模型。

■ （1）

模型中，yrti是i地区的红色旅游收入；A是各区域所受到的共同环境因素；Fp是红色政策因子；Fei是i地区的经济推动力；Fmi是市场需求推动力；Di是红色旅游背景下的吸引力；Si是红色旅游背景下的支持力。

实证模型中，考虑到以下两点：一是由于红色旅游主要于2004年整体规划，而数据由仅仅覆盖07～15年；二是政治推动力对于全国各地红色旅游具有一般性影响。因此本文的实证分析将政治的推动力（Fp）归入到了各地区的共同环境因子A中，换句话说我们将模型（1）简化为模型（2）。

■ （2）

随后利用面板数据模型分析各因素的影响。同时为了消除异方差的影响，我们对变量分别取对数。

1.面板据模型的解析表达式为。

LnYrit=a+αLnFeit+βLnFmit+γlnDit+κLnSit+δi+μt+εit（3）

其中，Yrit代表着红色旅游的可持续发展，因此其受到红色旅游收入与红色旅游人数的共同影响，这里我们用是i地区t时红色旅游收入乘以红色旅游人数来表示，Feit是经济推动力，这里我们用i地区t时刻的地区总收入来表示，Fmit是市场需求推动力，考虑到需求主要受到当地的人均收入和物价的影响，我们用i地区t时的地区人均收入乘以物价水平来衡量，值越小约对需求的推动越大；Dit是红色旅游背景下的吸引力，用i地区t时的红色旅游收入占旅游总收入的比例所代表，数值越大越能代表该地区的吸引力；Sit是红色旅游背景下的支持力，由于数据的可获取性，这里i地区t时的基础设施建设支出代替；δi表示与特定区域相关的未观察因素，用以控制各地区不被观察到的、不依时间变化的差异性；μt代表年份效应，用以控制各地区共同面临的影响，εit为随机扰动项。

2.面板单位根检验。避免伪回归，我们对各变量进行平稳性的检验。LLC单位根检验结果表明，所有变量都5%的显著性平上是平稳的，可以直接对面板数据进行回归分析。

最终结果我们看出，在整体面板模型回归中影响程度最强的是地区经济的推动力的变化，其次是红色旅游背景下的地区吸引力，而旅游需求推动力和红色旅游支撑力却不显著。具体来说，地区经济推动力每提高1个百分点，红色旅游收入将增收1.892个百分点，而地区吸引力每提高1个百分点，红色旅游总收入将增加1.002个百分点。

从分区域的固定效应面板数据结果来看（表3），该模型对各地区的拟合效果都较好，拟合优度R2基本都可以超过80%。从参数估计结果的显著性来说，安徽、江西和陕西的地区推动力因子，贵州和山西的红色旅游需求因子，贵州、江西和陕西的红色旅游的引力因子，安徽、贵州和陕西的红色旅游支撑力因子的系数都通过了显著性检验。可见由于各地区存在异质性，使得推拉模型中的各因子在不同的区域有着不同的作用，这也是我们选择多个区域进行分析的原因。依据该模型的结论，我们可以知道发展如何推动各地区红色旅游经济的可持续性发展，但是不同地区有着不同显著性，具体而言，安徽可以直接通过提高红色旅游的支撑力和经济的推动力来直接推动红色旅游的发展，但为得到持续性的发展，安徽更应该平衡的提高地区旅游的吸引力；贵州能直接通过广告等方式提高地区红色旅游的吸引力和支撑力来直接推动红色旅游的发展，但为得到持续性的发展，贵州更应该通过提高自身的GDP等方式平衡的提高该地区经济推动力；江西则可以直接通过提高红色旅游的支撑力和地区的吸引力直接推动红色旅游经济的发展，但为得到持续性的发展，江西则可以加强基础设施建设来平衡的提高地区红色旅游的支撑力；陕西红色旅游经济发展依据推拉模型来说是发展得最为平衡。在整个数据分析结果中显示，安徽、贵州、江西的发展模式除了根据以上分析特征来强化刺激红色旅游的可持续发展，也能在自身基础上参考陕西的红色旅游发展模式来达到整个推拉模型的平衡状态达到最优的发展效果。

三、结论启示

总而言之根据模型最终结果可知，由于区域异质性得存在，各因子对不同区域红色旅游的发展是有所差异的，但各因素的均衡發展对红色旅游经济发展的可持续性尤为重要，因此我们应该针对不同的区域，适当的平衡的调节各因子，这对于红色旅游可持续发展中这是一个中心源推动力。因此在红色旅游的动力系统中，无论红色旅游如何发展，它也必须满足整个市场经济的发展模式，对此笔者认为推力与吸力作为整个系统中的核心因素是体现市场经济中的需求与供给即供求因素，同时为了整个系统中需求供给的相互满足，在这个相互平衡的模式之下，由于红色旅游自身的特殊的政治历史背景必须有相应支持力的辅助才能使红色旅游有了它能够持续发展的可能。

参考文献

[1]李文亮，翁瑾，杨开忠.旅游系统模型比较研究[J].旅游学刊，2003（2）：22.

[2]宋子千.也论区域旅游合作的动力机制—兼与靳诚等同志商榷仁[J].旅游学刊，2008 23（02）：46-50.

基金项目：红色旅游动力机制研究 贵州省优秀科技人才学省长专项资金项目（黔省专字（2012）75号）。

作者简介：龚娜，女，黎族，贵州师范大学国际旅游与文化学院副教授，美国加州大学伯克利分校旅游人类学博士后，硕士生导师。