旅游发展与居民幸福：基于系统动力学视角

张俊 程励

[摘    要]文章基于城市居民视角，构建旅游发展与居民幸福的系统动力学模型，借助Vensim系统动力学建模软件揭示旅游发展背景下城市居民幸福感的外部因素的影响机理。通过对旅游、经济、环境、安全和居民幸福5个子系统的主要参数进行调节，预测游客接待量、旅游总收入、环境污染变化指数、社会治安案件存量、旅游风险增长指数、居民幸福指数及旅游就业人数等变量的演化趋势，模拟4种不同情景下旅游发展与居民幸福外部因素之间的影响机制与演化趋势。研究结果表明：方案4协同发展模式的仿真结果为4个方案中最优，此方案兼顾了旅游-经济-环境-安全-幸福5个子系统间的协同发展，既能确保旅游业的快速发展，又能降低由旅游业发展造成的环境污染和社会风险，能够有效地提高旅游地居民的幸福感。文章还通过政策干预与宏观调控，提出基于环境保护、安全治理与发展投资的协同发展模式，促进城市旅游的可持续发展。

[关键词]旅游发展;居民幸福;系统动力模型;成都

[中图分类号]F59

[文献标识码]A

[文章编号]1002-5006（2019）08-0012-13

Doi： 10.19765/j.cnki.1002-5006.2019.08.007

引言

旅游是一种与幸福高度相关的休闲活动，本质上是通过旅游活动来满足和实现人的需要和行为所产生的社会关系和现象的总和，其目的是为了追求身心愉悦[1]。《“十三五”旅游业发展规划》中明确提出“把人民满意作为旅游发展的根本目的，通过旅游促进人的全面发展，使旅游业成为提升人民群众品质生活的幸福产业”。可见，旅游产业作为国民经济的战略性支柱产业，成为惠及民生、提升居民幸福水平的重要途径。探讨旅游发展与居民幸福之间的关系有利于旅游业的可持续发展，理应成为政界、业界和学界共同关注的话题，更是旅游学界值得深入研究的重要课题。

1 文獻回顾

城市居民是居住在城市最主要的生活群体。城市居民的幸福水平是城市发展质量的重要体现，也是推动城市健康发展的重要保障。然而，随着城市化进程的不断推进，城市居民的幸福感却开始出现停滞并有下滑的趋势[2]。多数学者认为快速城市化可能产生无序扩张问题，并由此导致环境污染、交通拥挤、社会犯罪、收入不公平、服务设施严重短缺以及生活节奏加快等一系列突出问题，从而可能降低城市居民的生活质量和幸福感[2-7]。冯亚平发现公共服务满意度会显著影响居民主观幸福感，加强基本公共服务建设可增强居民主观幸福感[6]。金明和杨炳成分析城市居民主观幸福感的驱动因素，发现城市居民的包容特征、信任和归属感会正向影响其主观幸福感[8]。

城市旅游是指“以城市整体的综合特质及旅游资源为吸引力，引发外来者参与城市中的各种旅游活动及其对社会、经济和环境影响的总称”[9]。城市作为城市居民生活发展的最重要空间载体，为人们提供了大量的艺术、游憩、娱乐和文化等方面的旅游体验，并吸引了大量的游客[10]。因此，旅游作为城市四大基本功能之一，最能体现“幸福”的内涵。它一方面能够改善城市居民的健康状况和增加居民的收入，另一方面能够满足城市居民追求多元化、高质量的生活品质，增加城市居民的幸福感。梁增贤等对城市旅游非正规就业者生活质量感知进行调研，发现不同人口特征和从业状况的就业者在生活质量的大多数领域幸福感差别不大，且幸福感处于中等水平[11]。Wang等基于主观幸福感数据评估城市景观价值，结果表明城市景观大部分属性会显著影响居民的满意度，并为当地居民带来相当大的价值[12]。

城市居民是城市旅游发展的见证者和参与者，与旅游发展休戚相关。理论上讲，城市旅游发展能够促进居民幸福感的提升，反过来会激发城市居民支持和推动旅游业发展的积极性。然而，居民幸福感本身又是一个复杂的多变机制，除了受到居民主观心理感受外，很大程度上因旅游业发展所带来    的社会、经济、文化、环境等外部因素的变化而变化。这些外部因素是指在旅游发展或活动中，扰动旅游地居民主观幸福感的外在环境因素，包括个体收入[13-14]、环境质量[15]、社会安全[16]、经济发展[17]等。

城市旅游发展是否能够提升旅游地居民幸福感？国内外学者对此存在一定争议。比如Adam和Marianna认为旅游发展水平较低的地区，居民幸福感反而较高，国内游客要比国际游客更有助于居民幸福感的提升[18]。Ivlevs探讨国际游客接待量与居民主观幸福感的关联机制，发现游客接待量降低居民生活满意度，尤其是在旅游密度高的地区，这种负向关系更为显著[19]。Rivera等通过引入收入和非收入的中介变量来探讨旅游发展对居民幸福感的影响，揭示出旅游发展与居民幸福感呈正相关关系，但非收入因素对居民幸福感的影响更大[20]。Tokarchuk等研究城市旅游对居民幸福感的影响，发现幸福感、社会治安、环境质量、工作满意度和旅游密度对城市居民生活满意度皆有不同程度的正向影响[21]。卢晓以青岛啤酒节为例，实证研究大型节事活动对城市居民幸福感的影响，结论表明青岛啤酒节的举办能够显著提升居民幸福感，但同时也给当地居民的生活带来了一些困扰，引起当地居民不同程度的反感[22]。朱海燕和孙根年发现旅游恩格尔系数与城乡居民生活质量和幸福感在时空变化上正相关，时间维度上反映生活质量的变化，空间维度上指示幸福感的区域差异[23]。可以看出，城市旅游发展是一把“双刃剑”，一方面会带来城市居民收入增加、视野开阔、愉悦身心等积极影响，但另一方面可能会引起环境污染、物价上涨、收入不均、安全风险突出等诸多社会问题，影响城市居民的生活质量，降低了居民幸福感。

因而，旅游发展对居民幸福感的影响具有非线性特征，这主要是由于旅游地居民幸福感会受到多种内部与外部影响因素的综合作用。目前，越来越多的学者开始重视旅游发展背景下城市居民幸福感外部因素的影响机理。张海霞和周玲强发现收入、年龄、文化程度和职业4个变量对城市居民游憩幸福感有显著影响[5]。张彦和于伟认为主客冲突会负向影响旅游地居民的主观幸福感[24]。高园发现旅游发展对居民主观幸福感的外在影响主要表现在经济、社会、生态、文化和政治等方面[17]。杜志雄和宋瑞提出通过引导当地企业和居民参与旅游发展，将发展旅游与居民收入水平紧密结合，提升城市居民的幸福感[25]。粟路军和何学欢认为城市居民幸福感与游憩行为在交通工具、停留时间、游憩花费上存在显著差异性[26]。

综上所述，旅游发展与城市居民幸福之间并不是一种简单的线性演化关系。在系统结构上，旅游发展与城市居民幸福的关系形成一种由多个子系统构成的复杂多变和相互影响的系统，且不断受到系统外部因素的干扰和驱动，具有非线性、复杂性、动态性和反馈性等特征。研究方法上，目前国内外学者大多采用传统的社会统计方法研究旅游发展与居民幸福的线性关系，这并不能揭示其非线性机制以及在时间序列上的演化趋势。而系统动力学的研究对象正是这种开放性、复杂性和非线性的系统，即系统的行为模式与特性主要根植于系统内部要素间以及与子系统间的动态结构与反馈机制[27]，因而二者高度契合。基于上述原因，本文采用系统动力学方法，基于城市居民视角构建旅游发展与城市居民幸福的系统动力模型，并以成都市为例，通过参数调节，对不同情景下旅游发展与城市居民幸福的关系机制和演化趋势进行仿真模拟，旨在揭示旅游发展背景下城市居民幸福感外部因素的影响机理，以期为城市旅游可持续发展路径提供新的思路。

2 研究区域、系统结构与数据来源

2.1 研究区域概况

成都市，位于四川盆地，享有“最中国文化名城”“中国最佳旅游城市”和“中国十大幸福城市”美誉，是中国西部地区最主要的旅游集散地。近年来，成都市旅游业飞速发展，旅游经济取得了突出的成就，其中，游客接待量在全国副省级城市中排名第二，旅游产业对经济发展的贡献作用更加凸显。同时，成都市也是旅游资源富集区，至2015年，拥有国家A级以上景区77个、中国历史文化名镇5个、全国休闲农业与乡村旅游示范县8个、全域旅游示范区7个，现已初步形成集世界级遗产观光、休闲、时尚购物、美食体验、商务会展、文化创意和生态度假为一体的世界型旅游目的地及亚太旅游集散地[28]。但随着城市化进程的加快，成都市与其他大型城市一样，出现了环境污染严重 [29]、社会治安事件和刑事案件高度频发 [30]等突出问题，严重影响当地居民的幸福感。基于此，本文以成都市为研究案例地具有一定的典型性和代表性。

2.2 区域旅游可持续发展系统结构分析

2.2.1    系统动力学因果反馈分析

系统动力学（system dynamics，SD）由Forrester教授于1956年首次提出，是一门基于控制论、系统论、反馈理论等，将定性和定量方法有机结合，主要研究复杂系统内部的动态结构和反馈机制的交叉性学科。其突出特点是能够有效地模拟非线性、高阶层、多反馈和复杂时变的系统问题 [31]。在旅游研究领域中，国内学者主要将系统动力学应用于旅游规划[32]、城市旅游[33]、可持续旅游[34-35]、商务旅游[36]、和生态旅游[37]等方面。本研究认为旅游发展与居民幸福感外部因素的关系是一种涉及旅游、经济、环境、安全、幸福等多要素的内部流动与输入、输出而形成的开放性复杂系统[18，21，23，34-35]。在系统模型中，旅游子系统处于系统模型的核心位置，与其他子系统相互作用，相互制约，彼此反馈，共同构成一个非线性、动态、高阶且具有多重反馈结构的复杂动态系统。本文构造的旅游发展与居民幸福的系统（tourism， economy， environment，life happiness，safety， TEELS）包含旅游子系统、经济子系统、环境子系统、安全子系统、居民幸福子系统5个子系统模块。

基于系统动力学理论，将旅游发展与居民幸福的系统模型的数学公式描述为：

[TEELS=Ui=15SiSi=f（L，R，A，δ，t）]

式中，S1到S5分别代表旅游、经济、环境、安全、居民幸福共5个子系统。L为水平变量，R为速率变量，A为辅助变量，δ为参数，t为时间变量。

各子系统的因果反馈关系是系统动力学模型构建的前提和基础。本文首先建立旅游发展与居民幸福的因果关系流程图，反馈路径如图1所示。

（1）GDP→+固定资产投资→+旅游固定资产投资→+旅游资源吸引能力→+游客数量→+旅游收入→+GDP。

（2）GDP→+固定资产投资→+交通设施投资→+交通便利指数→+游客数量→+旅游收入→+GDP。

（3）GDP→+环保投资支出→-环境污染指数→-游客数量→+旅游收入→+GDP。

（4）GDP→+公共安全支出→-旅游风险指数→-游客数量→+旅游收入→+GDP。

经济增长与旅游发展的关系一直是旅游经济研究的热点。一般而言，经济发展水平较高的地区能够为旅游发展提供便利条件[38-40]，同时旅游业发展也会推动地方经济增长[41-43]。一方面，GDP增长会使得政府可以投入更多的资金治理环境污染、维护社会治安、建设旅游基础设施和交通设施，以及开发更多的旅游资源，这些因素会促进游客接待量增加，从而带动旅游收入的增长[24，34-35，44];另一方面，旅游发展会通过增加就业、提高居民收入、带动投资、刺激消费等方式来拉动GDP[24，34，45]。

（5）游客数量→+旅游收入→+居民收入水平→+居民幸福指数→+居民支持参与→+游客数量。

（6）游客數量→+旅游收入→+就业水平→+居民幸福指数→+居民支持参与→+游客数量。

旅游经济的增长为城市居民幸福感的提升提供了必要的物质基础[23]。旅游产业的发展在带来大量就业机会的同时，会改善当地居民的生活环境，促进当地居民收入水平和生活质量的提升，增强居民的幸福感，进而会激发他们参与旅游发展的积极性，进一步推动旅游业发展[23，46-48]。高园发现个人收入与旅游地居民的主观幸福感呈正相关关系[17]。陈有真和贾志永基于幸福感视角对北川旅游经济进行探讨，发现经济收入与居民幸福感有着明显的正相关关系，建议可以通过旅游发展促进经济增长、提高居民收入、提升当地居民幸福感[48]。在幸福感和就业意愿方面，庞洪伟和巩艳红认为居民幸福感的提升能够激励他们寻找工作的意愿，提高其就业概率[49]。

（7）游客数量→+环境污染指数→-居民幸福指数→+支持参与程度→+游客数量。

（8）游客数量→+旅游风险指数→-居民幸福指数→+支持参与程度→+游客数量。

（9）游客数量→+居民消费水平→-居民幸福指数→+支持参与程度→+游客数量。

（10）GDP→+环保投资支出→-环境污染指数→-居民幸福指数→+支持参与程度→+游客数量→+旅游收入→+GDP。

（11）GDP→+公共安全支出→-旅游风险指数→-居民幸福指数→+支持参与程度→+游客数量→+旅游收入→+GDP。

与此同时，单纯的旅游经济收入增长并不能够完全提升居民幸福感[20，23，50]。这是由于旅游发展可能会带来环境污染、旅游安全风险凸显、收入差距拉大、消费水平过高等社会问题，严重影响居民的生活质量，进而降低他们的幸福感和参与旅游发展的积极性 [51-52]。因此，政府部门必须加大污染治理投入和公共安全支出，优化旅游地生活环境质量，增强当地居民的幸福感[34，53-54]。鲁元平和王韬认为收入不平等对居民的主观幸福感有显著负面影响，并通过社会犯罪间接地对居民的幸福感产生负向影响[53]。党云晓和张文忠研究发现环境污染显著负面影响居民的幸福感，良好的社会治安和人文环境对居民幸福感影响为正[51]。

2.2.2    系统结构分析

本文使用Vensim软件建立TEELS系统动力模型，通过软件的模块功能解决系统变量的输入-输出之间的关系，并在上述因果反馈路径的基础上，构造旅游发展与居民幸福的系统动力流程图（图2）。各子系统内部结构见图2。

（1） 旅游子系统

旅游子系统是TEELS系统中的核心系统，与其他子系统相互关联、相互作用。本文主要选取旅游固定资产投资额、游客接待量、旅游总收入、旅游就业人数、A级以上景区数量等变量来反映旅游子系统[34-35，54]。其中，游客接待量、旅游就业人数为水平变量，游客变化率为速率变量，旅游固定资产投资额、旅游总收入、A级以上景区数量和游客增长指数为辅助变量，并与其他子系统连接。

（2） 经济子系统

经济子系统主要通过经济结构（从业结构、产业结构）、产业水平（GDP、人均GDP、产业产值）以及产业投入（固定资产投资总额、交通设施投资水平等）来反映[24，36，55]。其中，一二三产业产出、一二三产业就业人数为水平变量，固定资产投资、GDP为辅助变量与其他子系统对接。

（3） 环境子系统

旅游发展对环境子系统的影响主要体现在环境水平（废水存量和固废存量）、环境压力（废水排放量、固废排放量）、环境治理（环保投资支出）[24，34-35]。其中，将废水和固废的排放量和处理量作为水平变量，环保投资支出为辅助变量，与旅游子系统耦合，并引入环境污染变化指数变量综合反映环境子系统。

（4） 安全子系统

大量游客涌入旅游目的地在一定程度上会引起偷窃、抢劫等社会治安事件，严重影响旅游地居民生活质量。因而，旅游地政府必须加大公共安全支出，提高安全治理能力，以减少社会安全事件的发生[45，52，56]。本文应用旅游风险增长指数来反映旅游地安全水平，将社会治安案件发生数量和社会治安案件查处量作为水平变量，社会治安案件存量、公共安全支出、旅游风险增长指数作为辅助变量与其他子系统对接，影响居民幸福子系统和旅游子系统。

（5） 居民幸福子系统

学界关于居民幸福感的测量已有了丰富的研究成果。本研究借鉴程国栋和徐中民[57]、郭玲玲和武春友等[55]、张会平[58]等学者的观点，基于旅游发展特征，运用客观指标构建旅游地居民幸福指数（公式1），客观上反映旅游地居民的幸福感受到外部因素的影响。

[居民幸福指数=W×TG×U×I×H×S×100] （1）

式（1）中，W表示收入增长指数，T表示交通设施便利指数、G表示基尼系数，U表示失业率，I表示居民消费价格指数，H表示环境污染变化指数，S表示旅游风险增长指数。

2.2.3    主要变量说明与数据收集

系统模型的空间边界为成都市，仿真模拟时间为2006—2030年，仿真步长为1年，以2006年指标数据为初始值，增长指数变量以方案1数据作为参照基数，同时以2006—2015年的历史数据为模型参数的确定依据。基于数据的可获得性、可衡量性和科学性原则，模型中原始数据的参数全部来源于2006—2016年《四川统计年鉴》《成都统计年鉴》《中国旅游统计年鉴（副本）》《四川旅游年鉴》以及《成都市国民经济与社会发展统计公报》。

系统参数获得的方法如下：

根据算数平均法确定的参数有：一产产值增长率（0.07）、二产产值增长率（Time>=2014， 0.07;2006=

采用二次平滑指数法和表函数法确定的参数有：A级以上景区数量、人均旅游消费、总人口、基尼系数、居民消费价格指数等。

根据表函数法确定的参数有：交通设施水平上一期、旅游总收入上一期、A级以上景區数量、A级以上景区数量上一期、人均GDP上一期、治安案件存量上一期。

根据回归分析法确定的参数有：经济增长游客变化影响（1.03）、交通便利游客变化影响（1.04）、旅游固定资产游客变化影响（1.02）、旅游资源游客变化影响（1.05）。

此外，依据前人文献[27，34]、专家经验和统计调查等方法确定旅游收入万元废水排放量（0.00055）、旅游收入万元固废排放量（0.13）、环保投资万元废水处理量（0.065）、环保投资万元固废处理量（0.3）、游客接待万人案件量（0.22）、公共安全支出万元查处量（0.003）。

2.2.4    主要方程式

（1）一产产出=INTEG（一产增加值，193.4）

（2）二产产值增长率=IF THEN ELSE（Time>=2014， 0.07， 0.19）

（3）一产就业人数=INTEG（一产就业增量，188.8）

（4）GDP=一产产出+二产产出+三产产出

（5）总就业人数=一产就业人数+二产就业人数+三产就业人数

（6）经济增长指数=人均GDP/人均GDP上一期

（7）A级以上景区数量=WITHLOCKUP（Time，（[（2006，13）-（2030，216）]，（2006，13），（2007，15）， （2008，19），（2009，23），（2010，32），（2011，45），（2012，50），（2013，58），（2014，64），（2015，77），（2016，86），（2017，95），（2018，104），（2019，114），（2020，123），（2021，132），（2022，142），（2023，151），（2024，160），（2025，170），（2026，179），（2027，188），（2028，197），（2029，207），（2030，216）））

（8）游客增长指数=（交通便利游客变化影响×交通设施便利指数+旅游固定资产游客变化影响×旅游业固定資产投资指数+旅游资源指数×旅游资源游客变化影响+经济增长指数×经济增长游客变化影响）/4

（9）人均旅游消费=WITHLOCKUP（Time，（[（2006， 832）-（2030，2874）]，（2006，832），（2007， 958），（2008，898）， （2009，901），（2010，886），（2011，833），（2012，847），（2013，856），（2014，893），（2015，1073），（2016，1186），（2017，1307），（2018，1427），（2019，1548），（2020，1668），（2021，1789），（2022，1910），（2023，2030），（2024，2151），（2025，2271），（2026，2392），（2027，2512），（2028，2633），（2029，2754），（2030，2874）））

（10）旅游总收入=游客接待量×人均旅游消费

（11）案件查处增量=公共安全支出×公共安全支出万元查处量

（12）公共安全支出=GDP×公共安全支出系数

（13）社会治安案件存量=社会治安案件发生数量-社会治安案件查处量

（14）旅游风险增长指数=社会治安案件存量/社会治安案件存量上一期

（15）交通设施便利指数=交通设施水平/交通设施水平上一期

（16）废水增长量=旅游总收入×旅游收入万元废水排放量

（17）废水存量=废水排放量-废水处理量

（18）居民消费价格指数= WITHLOCKUP（Time，（[（2006，1）-（2030，1.05）]，（2006，1.018）， （2007，1.057），（2008，1.044），（2009，1.012），（2010，1.032），（2011，1.050），（2012，1.026），（2013，1.024），（2014，1.018），（2015，1.018），（2016，1.017），（2017，1.016），（2018，1.015），（2019，1.014），（2020，1.013），（2021，1.012），（2022，1.012），（2023，1.011），（2024，1.009），（2025，1.009），（2026，1.008），（2027，1.007），（2028，1.006），（2029，1.005），（2030，1.004）））

（19）基尼系数= WITHLOCKUP（Time，（[（2006，0.400）-（2030，0.500）]，（2007，0.486），（2008， 0.493），（2009，0.492），（2010，0.481），（2011，0.474），（2012，0.470），（2013，0.467），（2014，0.463），（2015，0.460），（2016，0.456），（2017，0.453），（2018，0.449），（2019，0.446），（2020，0.442），（2021，0.439），（2022，0.435），（2023，0.431），（2024，0.428），（2025，0.424），（2026，0.421），（2027，0.417），（2028，0.414），（2029，0.410），（2030，0.407）））

（20）居民幸福指数=收入增长指数×交通便利指数×0.01/（居民消费价格指数×旅游风险增长指数×环境污染变化指数×失业率×基尼系数）

（21）INITIAL TIME=2006

（22）FINAL TIME=2030

（23）TIME STEP=1

（24）UNIT OF TIME： Year

3 仿真结果与讨论

3.1 模型的历史检验

为确保系统动力学仿真结果与实际数值相符，本文首先分别选取GDP、一产产出、二产产出、三产产出、总就业人数、游客接待量、旅游总收入、交通设施水平、废水存量、社会治安案件存量共10个具有代表性的变量进行历史性检验。检验结果如表1所示，系统仿真值与实际值的平均误差介于-4.7%～10%。根据刘志强[59]、郭玲玲和武春友[55]等学者观点，平均误差在-10%～15%之间变动是可接受的。因而，可以说明本研究的仿真结果与现实情况的拟合度较高，基本上能够真实反映实际系统的运行情况。

3.2 参数设置

本文选取旅游业固定资产比重、交通固定资产投资比重、公共安全支出系数、环保投资比重（表2）4个变量作为调控参数，将其分为4种发展模式（自然发展模式、高速发展模式、低速发展模式和协同发展模式），通过考察游客接待量、旅游总收入、旅游风险增长指数、环境污染变化指数、居民幸福指数、旅游就业人数的动态变化，对未来15年旅游发展与居民幸福的关系进行多情景的仿真模拟，以比较不同方案下旅游发展与城市居民幸福间的影响机制及演化路径，寻找最优的决策方案（图3）。

参照张丽丽等 [27]、章杰宽等 [34]提出的调控方法，方案1自然发展模式的调控参数主要通过统计调查的原始数据处理获得，是对旅游发展与居民幸福的关系的实际现状进行仿真模拟。方案2高速发展模式单纯地提高资产投资比重，旅游业固定资产比重提高至0.1，交通固定资产投资比重增加至0.15。方案3低速发展模式下调参数，旅游业固定资产比重减少至0.06，交通固定資产投资比重降低至0.11，公共安全支出系数下降至0.004，环保投资比重减少至0.0007。方案4协同发展模式适度上调参数，旅游业固定资产比重增加至0.085，交通固定资产投资比重上升至0.14，公共安全支出系数增加至0.01，环保投资比重增加至0.002。

3.3 仿真结果

方案1自然发展模式：在不改变系统参数的情况下，按照当前旅游业发展现状及趋势进行仿真模拟。仿真结果显示，成都旅游业发展速度较快。与2015年相比，游客接待量和旅游总收入在2030年将分别增长4.4倍和11.8倍，达到84 266万人和24 218亿元。社会治安案件存量平缓上升，2030年将增加至72115件，旅游风险增长指数比较平稳，保持在1.0水平。环境污染变化指数在2006—2030年呈“上升（2006—2013年）-下降（2013—2015年）-略上升（2015—2030年）”的变化，并在2013年达到最高值1.28，可能的原因是2006—2013年游客接待量逐渐增加，由旅游业导致的环境污染越来越严重，并超出了环境自净能力和环保治理能力，环境质量不断恶化，污染变化指数大幅升高。在2015—2030年政府加大环境保护治理力度，环境污染变化指数开始下降并在很长一段时间保持平稳。旅游居民幸福指数在2006—2021年比较平稳，且处于较低水平（高于高速发展模式和低速发展模式），2023年后居民幸福指数快速上升，并超过了高速发展模式和协同发展模式。可以看出居民幸福指数变化是由收入水平、环境污染、社会风险、就业水平、通货膨胀等多种因素共同作用的结果。旅游就业人数快速上升，由2006年的55万人增加到2030年的127万人，说明居民参与旅游发展的积极性较高，旅游带动就业的能力比较强。

方案2高速发展模式：为进一步加速旅游业的发展，本研究单纯地扩大资产性投资，以达到旅游业高速发展的目的。仿真结果显示，成都旅游发展非常迅猛，旅游发展速度和旅游总量是4个方案中发展最快、数值最高的。游客接待量和旅游总收入在2030年分别增加至687 132万人和197 482亿元。同时，旅游地安全问题不断突出，由旅游导致的社会治安案件大幅度增加，并超出安全治理能力，旅游风险增长指数呈快速上升趋势。环境污染变化指数呈“上升（2006—2016年）-下降（2016—2021年）-上升（2021—2030年）”的变化态势，远高于其他发展模式，说明伴随旅游业的快速发展，由旅游业造成的废水、生活垃圾和其他固体废弃物排放量急剧增多，并超出了环保治理能力，环境污染变化指数大幅升高。居民幸福指数在2006—2016年持续下降，且在2016年后一直处于较低水平，旅游就业人数增长比较疲软，至2030年将达到73万人，说明片面发展旅游业不利于居民幸福感的提升，同时也会影响旅游地居民参与到旅游业发展的积极性。

方案3低速发展模式：在减少资产性投资后，旅游业发展比较疲软，旅游发展速度和旅游总量是4个方案中最低的。游客接待量与旅游总收入增长缓慢，至2030年游客接待量只有19 628万人，旅游收入仅为5641亿元。社会治安案件存量平缓上升，旅游风险增长指数在2020年后持续降低;由于环保投资支出减少，环保治理能力减弱，污染物排放量要大大高于自然发展模式，环境污染变化指数在2014年前快速上升，2014年后游客接待量增长缓慢，污染排放量要低于自然发展模式，环境污染变化指数快速降低。受环境污染变化指数和旅游风险增长指数持续上升的影响，居民幸福指数在2006—2016年逐年降低，并维持在较低水平，在环境污染和社会安全问题改善后，居民幸福指数不断上升，并在旅游发展后期超过了其他3种模式，这侧面印证了学者提出的“旅游发展水平低的地区居民幸福水平反而高”的观点[19-20]。与此同时，居民对旅游业发展的态度比较冷漠，不利于旅游业的健康发展，表现为旅游就业人数增长比较缓慢，至2030年为115万人。

方案4协同发展模式：针对上述3种方案各自存在的问题，基于快速、环保、安全、协同的发展模式，对相关参数进行调整。仿真结果表明，成都市旅游业快速发展，至2030年游客接待量和旅游总收入分别达到296 493万人和85 212亿元，仅次于高速发展模式。与其他3种发展模式不同，该模式的社会治安案件存量在2025年前要低于自然发展模式，之后快速增长;旅游风险增长指数在2006—2018年比较平缓，2018—2030年快速上升，高于自然发展模式和低速发展模式。环境污染变化指数在观察期内呈“下降（2006—2011年）-上升（2011—2030年）”的演化态势，其中，2006—2017年旅游地环境质量良好，环境污染得到抑制，2019年环境污染变化指数开始高于自然发展模式和低速发展模式，环境质量日益恶化。居民幸福指数在2006—2018年高于其他3种方案，但受到环境污染变化指数、旅游风险增长指数持续上升的影响，居民幸福指数在2016年后逐年下降，在2022年低于自然发展模式和低速发展模式。旅游就业人数上升较快，旅游就业人数高于其他模式，至2030年将达到156万人。总体来看，协同发展模式集合了前3种模式的优点，此种模式下的成都旅游业将向旅游可持续发展的良性循环演进。

3.4 模拟方案比较

对4种旅游可持续发展方案进行仿真模拟，发现方案4的仿真效果最优，此方案兼顾了旅游-经济-环境-安全-居民幸福5个子系统间的协同发展，既能确保旅游业的快速发展，又能降低由旅游业发展造成的环境污染和社会风险，并提高了城市居民的幸福感，为我国旅游可持续发展提供较为理想的模式。相比方案1，方案4适度增加了资产性投资比重、环保投资支出和公共安全支出，旅游经济处于良性的快速发展中，同时优化了生态环境质量和社会治安环境，使得城市居民在为游客提供高质量服务的同时，自己也享受着由旅游发展所带来的良好的自然环境与社会环境、便利的交通设施、完善的公共服务和设施，从而使得城市居民生活质量和幸福感得到真正提升，让旅游产业成为幸福产业之首。

从经济效应角度来看，方案2只是单纯提高固定资产投资比重，虽然旅游经济发展非常迅速，旅游经济的增长速度和经济总量要好于方案4，但由旅游业造成的生态环境恶化、社会安全问题频发等问题更加突出，严重影响居民的生活质量，居民幸福指数将大幅度降低，长远来看，片面发展旅游业并不能提高城市居民的幸福水平，也不利于旅游业的可持续发展。

从环境保护和社会治安角度来看，方案3降低旅游业固定资产比重、交通固定资产投资比重、公共安全支出、环保投资支出，旅游发展与居民幸福感的关系在不同阶段分化比较明显;在旅游发展中前期，由旅游发展引致的环境污染、社会风险水平较高，旅游业发展缓慢，居民收入水平比较低，导致的居民幸福感较低，到旅游发展后期，由于环境污染和社会风险处于较低水平，居民幸福感逐渐增强。尽管如此，这种发展模式不利于成都市旅游业的可持续发展。

4 研究结论

旅游发展对城市居民幸福感的影响表现为旅游发展所帶来的多种外部因素对居民幸福感的协同影响，既有收入提升、交通便利的正向作用，也有环境污染、安全风险突出、收入差距扩大、通货膨胀的负面影响。因而，旅游发展与城市居民幸福感之间的关系呈现出一种复杂的、动态的与非线性的演化机制。在系统结构上，旅游发展与城市居民幸福的关系表现为一种由各子系统协同耦合形成的多层次、非线性、多重反馈的复杂动态系统。本研究系统动力模型的仿真结果表明，方案4协同发展模式的仿真结果要好于其他方案，它既能促进旅游快速发展，又能实现经济、环保、安全、幸福的持续协调发展，较大程度地提高旅游地居民幸福水平。

旅游发展和居民幸福是一项复杂的系统工程，需要加强旅游、交通、环保、公安等多部门的统筹协调、协同发力。据此，根据研究结果，本文提出基于环境保护-安全治理-发展投资的协同发展模式来优化旅游业可持续发展结构，增强居民的幸福感：

（1）政府部门应建立多元化环保融资机制，增加环保资金支出，提高环保管理水平和污染处理效率，通过减少旅游业的污染排放来改善旅游地生态环境质量。正如黄永明和何凌云所言，“只有让居民不用担忧自己的健康受到污染的危害，一个城市才是真正的幸福城市”[2]。（2）政府部门应增加公共安全资金投入，提升公共安全治理能力，优化旅游地社会治安环境，增强城市居民安全感。（3）当地政府要加大旅游基础设施资金投入，提升旅游软硬件设施水平，增强城市旅游吸引力，为城市居民提供舒适的生活环境，让城市居民更有归属感。（4）政府部门应增加交通设施投资比重，加快旅游交通基础设施建设，提高旅游交通的便利性和舒适性，增强城市居民出行幸福感。

此外，本研究虽具有一定的理论意义和实践价值，但也存在局限性。一方面，居民幸福感本质上是一种主观心理感受，仅通过外部客观因素所建立的居民幸福指数并不能准确地反映居民主观幸福感。为深入地揭示旅游发展与居民幸福感的逻辑关系，未来系统动力模型将结合心理学访谈和问卷调查引入主观性指标（如幸福感、满意度、旅游参与意愿、市民从旅游发展过程中的获得感）;另一方面，案例地选择上，本研究只选择了中国十大幸福城市之一成都为案例地，对于其他城市旅游发展与居民幸福的关系未予考虑，不能检验本研究系统动力模型的普适性和科学性，未来研究中将考虑这一因素。

参考文献（References）

[1] ZHANG Lingyun. Review on the definitions and concept of tourism currently popular in the world —Recognition of the nature of tourism [J]. Tourism Tribune， 2008， 23（1）： 86-91. [张凌云. 国际上流行的旅游定义和概念综述——兼对旅游本质的再认识[J]. 旅游学刊， 2008， 23（1）： 86-91.]

[2] HUANG Yongming， HE Lingyun. Urbanization， environmental pollution and subjective well-being： An empirical study on China [J]. Journal of China Soft Science， 2013， （12）： 82-93. [黄永明， 何凌云. 城市化、环境污染与居民主观幸福感： 来自中国的经验证据[J]. 中国软科学， 2013， （12）： 82-93.]

[3] QIN Yidong， ZHANG Xianfeng， Man Qing. City size and residents subjective well-being： Empirical evidence from CGSS[J]. Financial and Trade Research， 2014， （4）： 11-17. [覃一冬， 张先锋， 满强. 城市规模与居民主观幸福感： 来自CGSS的经验证据[J]. 财贸研究， 2014， （4）： 11-17.]