中国滨海城市海洋旅游竞争力测度与评价研究

董志文，李龙芹

（中国海洋大学a.管理学院；b.海洋发展研究院，山东 青岛 266100）

一、引 言

在贯彻落实“海洋强国”战略、深耕蓝色海洋经济的时代背景下，海洋经济成为国家经济发展的重要增长点。自然资源部统计数据表明，自2010年以来，作为海洋服务业新业态的海洋旅游业增长迅速，2019年的增加值更是达到了1.8万亿元，占主要海洋产业增加值的50.6%，已然跻身为我国海洋经济的三大支柱产业之一。海洋旅游所迸发出的活力以及发展潜力正逐步吸引了各滨海城市的注意，海洋旅游业愈发得到重视，城市间的竞争日益激烈。

（一）文献综述

有关旅游竞争力研究主要是在20世纪80年代末逐渐兴起，从相关概念阐述[1-2]到评价模型构建[3-5]以及影响因素实证分析[6-7]，旅游竞争力研究逐步得到深入与扩展。本文将海洋旅游竞争力定义为，在市场经济的作用下，滨海旅游目的地通过组织旅游部门与企业为旅游者提供具有持续吸引力的各类海洋旅游产品及配套设施与服务，从而获得经济、社会、文化和生态等综合效益，形成相对于其他城市更长久的发展能力与素质的综合。

当前，关于海洋旅游的研究多以省域[8]、某一区域[9]或少数滨海城市[10-11]作为样本，缺乏大样本的实证研究，难以整体把握国内海洋旅游的发展状况。研究领域大都集中在模型的构建[12-13]、竞争力的测度评价[14]、影响因子[15-16]的探究以及海洋生态环境保护和可持续发展[17]方面，但仅有少数研究提及“海洋旅游”，多数仍以“滨海旅游”“滨海城市旅游”等相关名词为题，在“海洋旅游”领域仍有研究空白，缺乏对城市海洋旅游竞争力进行大样本综合评价的研究。其中董志文构建海洋旅游发展指数评价指标体系，对我国滨海省域海洋旅游发展水平进行综合测量[18]，但少数指标没有剥离非海洋旅游部分，可见已有研究所选指标的海洋性较弱，缺乏针对性。

（二）研究方法

就评价方法来看，因子分析法[9]、层次分析法（AHP）、数据包络分析法（DEA）[14]主成分分析法[19]等使用频次较高，每种方法各有优势、适用情况与局限。层次分析法是较为成熟的赋权方法，能够科学量化专家的经验和判断，但是本文滨海城市海洋旅游竞争力评价指标体系较为复杂，含有25个三级指标和12个判断矩阵，仅使用层次分析法抑或导致结果掺入过多主观偏好，容易引起偏差，造成结果不客观。因此，选取层次分析法与熵值法结合的方式测算指标权重，主观赋权与客观赋权相结合，使综合权重具有更强的科学性。

综上，本文在研究内容与研究对象上进行了创新。首先，充分考虑海洋特性以及数据的可获得性，强化指标海洋属性并加入海洋旅游可持续发展的影响因素，构建我国滨海城市的海洋旅游竞争力评价指标体系。为测度城市海洋旅游的真实发展水平，对相关海洋旅游指标含义进行明确，在数据搜集的过程中严格剥离滨海城市旅游业中的非海洋成分，保证海洋旅游数据的真实有效和计算结果可靠；其次，本文从产业角度出发，将研究对象扩展至全国范围，以内地54座滨海城市为研究单位，选择层次分析法与熵值法作为测度方法，主、客观结合确定综合权重，实现客观评价指标与主观评价意志的平衡，提高测度模型的科学性。

二、评价指标体系

（一）评价指标体系构建

在城市竞争力评价方面，联合国工业发展组织绿色产业平台中国办公室从经济基础与科技进步、自然资产与环境压力、资源与环境效率、政策响应与社会福利4个维度对城市绿色发展竞争力进行衡量，为城市可持续发展提供指导。在城市旅游竞争力评价方面，界面联合亿安保险经纪、今日头条制定了评价体系，从旅游人数、旅游收入、人均旅游消费、旅游业比重、交通便利程度和旅游基础设施6个维度对中国旅游城市进行评价。在海洋产业评价方面，“中国海洋发展指数”自2014年首次发布后，进行了四次编制（如表1所示）。可以看出，最初的6个分指标除经济发展、社会民生、环境生态、科技创新得到保留，其余指标均进行了修改：2016年删减了资源支持，将管理保障修改为综合管理，肯定了管理在发展指数中的作用和地位，明确了公共服务的重要性。

表1 2014—2017年中国海洋发展指数

滨海城市海洋旅游竞争力评价指标的构建需要以海洋发展指数为指导，参考城市绿色竞争力和旅游城市等相关研究的评价指标，以保证指标的有效性和科学性。同时结合海洋旅游业发展特点和专家意见，根据指标设计的科学性、系统性、针对性、实用性原则，通过德尔菲法最终确定构建的评价指标体系包括资源依托、旅游配套、环境支持和发展动力4个一级指标，8个二级指标和25个三级指标（如表2所示）。

表2 中国滨海城市海洋旅游竞争力评价指标体系

（二）指标释义与数据来源

1.资源依托 资源依托包括自然与人文两大类。其中海洋自然旅游资源指标包括：海水浴场数量（C1）为各市开放海水浴场数量，数据来源于携程旅行网的城市景点名录；海洋类3A级及以上旅游景区数量（C2）涉及滨海景区、海洋公园、海洋博物馆，数据来源于历年中国旅游研究院发布的“A级景区名录”；海洋类旅游度假区数量（C3）指标数据来源于“国家级旅游度假区名单”以及“省级旅游度假区名单”；海洋自然保护区数量（C4）指标数据来国家级和省级的“自然保护区名录”；海洋类全国休闲渔业示范基地数量（C5）指标数据来源于农业农村部办公厅发布的第一至五批“全国休闲渔业示范基地名单”。

海洋人文旅游资源指标包括：海洋类文物保护单位数量（C6）指标为各滨海城市所拥有的海洋类文物保护单位数量，即其来源、历史、典故、作用、影响等与海洋有关，或其本身具有海洋特色的文物保护单位，数据来源于第一至七批“全国重点文物保护单位名录”以及各省份根据国家标准审批的省级文物保护单位；海洋类非物质文化遗产（C7）具体为与海洋相关的“传统体育、杂技和舞蹈”等类别的非物质文化遗产，数据主要从国家级和省级的“非物质文化遗产名录”中获得；海洋类地理标志产品数量（C8）指标可反映该地海洋类土特产丰富度，数据搜集于中国地理标志网；海洋类节庆赛事数量（C9）指标为各滨海城市主办或承办的海洋类传统或非传统节庆活动、体育赛事，数据来源于各市《地方年鉴》与《地方志》，以节庆网站和体育赛事网作为补充。

2.旅游配套 旅游配套包括旅游交通与旅游服务商。其中旅游交通指标包括：邮轮港口数量（C10）为各市邮轮母港与邮轮港口数，数据来源于历年《中国邮轮发展报告》；游艇俱乐部数量（C11）指标用于衡量城市游艇行业发展情况，数据来源于《中国游艇产业发展综述报告》，以游艇网、航海网等网站的游艇俱乐部信息进行补充；境内机场数量（C12）指标为各滨海城市境内所建设的国际机场与普通机场数，能够反映该城市对外的交通通达度。数据来源于各市的历年《统计年鉴》，以交通局年报作为补充。

旅游服务商指标包括：滨海酒店数量（C13）指标为各市所拥有的以滨海风光为特色的星级酒店、民宿和客栈，能够较为全面地反映该城市海洋旅游住宿接待能力，数据来源于携程旅行网；滨海饭店数量（C14）指标数据为各滨海城市所拥有的以海鲜为特色的高品质饭店数量，能够反映该城市的滨海餐饮接待水平与能力，数据来源于大众点评网站；旅行社数量（C15）指标在一定程度上反应海洋旅游发展情况，数据来源于各市《统计年鉴》与《国民经济与社会发展统计公报》。

3.环境支持 环境支持包括社会和旅游环境两大类。旅游环境指标主要包括：智慧化程度（C16）为各滨海城市智慧水平评估得分，数据来源于《中国智慧城市发展水平评估报告》；全域旅游水平（C17）指标为各滨海城市所拥有的全域旅游示范区数量，数据来源于2016年国家旅游局公布的两批全域旅游示范区创建名单；重点海水浴场环境质量（C18）指标为各滨海城市所拥有的重点海水浴场环境质量得分总和。数据来源于《中国近岸海域环境质量公报》各海水浴场得分，计算方式可表达为：

当i=1，2，3，4时，Wi=0,1,2,3,分别表示单次水质监测结果为差、一般、良和优的权重分值，Nmi为该海水浴场监测结果为i级的次数。

社会环境指标主要包括：人均GDP（C19）指标为各滨海城市人均国内生产总值，避免城市规模对结果造成误差影响；失业率（C20）指标为各滨海城市的城镇登记失业率，是反映社会安全性的要素。数据主要从各市《统计公报》中获得。

旅行社数量（C15）、智慧化程度（C16）、全域旅游水平（C17）、人均GDP（C19）以及失业率（C20）等指标不具有海洋特性，属于海洋旅游竞争力评价不可或缺的一般性指标。

4.发展动力 发展动力包括产业创利与教育科研两大类。其中发展动力指标包括：海洋旅游收入（C21）指标为各滨海城市海洋旅游收入，具体模型[18]可表达为：

MTR为城市海洋旅游收入，MTI为城市海洋旅游指数，TR为城市旅游总收入；海洋旅游收入/旅游收入（C22）指标为各滨海城市海洋旅游收入占旅游总收入的比值，从相对值的角度反映城市海洋旅游发展规模；海洋旅游收入增长率（C23）指标以纵向比较的方式体现海洋旅游发展的活力。以上三个指标数据均来源于各市《国民经济与社会发展统计公报》。

教育科研指标包括：旅游高等院校数量（C24）指标为各滨海城市所拥有的开设旅游相关专业的本科与专科院校数量，数据来源于各省毕业生就业信息网，以各高校官网、中国高校之窗网站数据作为补充；海洋旅游论文成果数量（C25）指标为以各滨海城市、其所辖区县和海岛，及其所在省份、旅游区和经济区为研究对象的海洋旅游相关论文数量，数据来源于知网，并限定为硕博士论文或收录于北大核心期刊与CSSCI。

（三）评价模型构建

本文构建的滨海城市海洋旅游竞争力评价指标体系含有25个三级指标和12个判断矩阵，仅使用层次分析法可能会掺入过多主观偏好，容易引起偏差，造成结果不客观。因此，选取层次分析法与熵值法结合的方式测算指标权重，主、客观赋权相结合，使综合权重具有更强的科学性。

1.层次分析法评价步骤 第一步，建立层次结构模型，将指标划分为三个层次；第二步，构造成对比较矩阵，采用Santy的1-9比例标度法进行两两比较；第三步，进行单层次排序及一致性检验，利用式（3）与式（4）分别进行一致性指标CI与一致性比率CR计算；第四步，根据单层次排序权重值求得总排序权重值。

其中，λmax为式（3）计算所得的最大特征根，CI越小，表示矩阵一致性越强，当CI=0时，矩阵完全一致；当CI>0时，需计算一致性比率CR；在式（4）中，CR越小，矩阵一致性越强，一般当CR<0.1时，认为矩阵一致性可以接受，否则需要对矩阵进行修正。

第四步，计算第j项指标的权重值：

3.AHP-熵值法综合权重 熵值法作为客观赋值法，同样具有局限性，由于数据分布特征的不同可能会造成指标权重与实际重要性不符的情况，因此，本研究为结合层次分析法与熵值法的优点，采用下式对两种权重值进行处理，得到综合权重w：

其中，0<λ<1，Vj为层次分析法权重值，Wj为熵值法权重值。

三、中国滨海城市海洋旅游竞争力水平测算结果

（一）层次分析法权重测算

根据所构建的评价指标体系，形成层次分析法调研问卷，将问卷发放给10位专家，运用几何平均法对专家打分值进行处理，再根据上述步骤计算各指标权重值并进行一致性检验，所得到的12个判断矩阵的一致性比率（CR）均比0.1小，通过一致性检验。各项指标具体权重（如表2所示）。

（二）熵值法权重测算

本文以全国54座滨海城市为研究对象，选取2015—2019五年数据的均值作为样本，根据前文熵值法实现步骤，得出相应权重值（如表2所示）。整体来看，各指标间权重值差异较为平均，根据熵值法原理可知，离散程度较大的指标获得了较高的权重值，部分重要指标由于样本整体数据较为平均而获得了较小的权重，这种情况一定程度上显示了客观赋权法与主观赋权法的差异，从而采用熵值法进行层次分析主观权重的修正具有意义。

（三）AHP-熵值法综合权重测算

在得到层次分析法权重测算结果与熵值法权重测算结果后，将两者通过加权计算的方式得到各指标的综合权重值。在前文的综合权重计算公式中，以λ=0.5代入综合赋权公式计算综合赋权值（如表3所示）。

从表3中可以看出，各指标综合权重差异较为平均地分布在0.05至0.11间，其中邮轮港口指标权重最大为0.109 2，失业率权重最小为0.005 4。就一级指标而言，权重排序与层次分析法变动较大，资源型指标权重排序由第二上升为第一，权重值为0.339 8，旅游配套指标以0.318 4的权重值紧跟其后，发展动力指标与环境支持指标分别以0.197 2和0.144 7的权重值位列第三第四。就二级指标而言，自然资源权重稍大于人文资源，旅游交通比重大于旅游服务商，产业创利比重大于教育科研，旅游环境比重大于社会环境。资源与配套设施是旅游活动开展的重要前提，环境支持是提升旅游体验的重要指标，发展动力是衡量竞争力潜力的关键指标，总体而言，综合权重结果与实际情况相符。

（四）中国滨海城市海洋旅游竞争力测算值

将表3的综合权重值与熵值法步骤中经过标准化的数据相乘，得到54座滨海城市的海洋旅游竞争力综合得分与排名：

根据不同的分类标准，研究方法有不同的分类方式。以研究的目标或目的为标准，可分为“基础研究”和“应用研究”；以研究方法为标准，可分为“定性研究”和“定量研究”；以研究方式为标准，可分为“理论研究”“实验研究”“调查研究”等。借鉴这些分类，本文将英语词汇学习研究方法分类两大类，一类是以实验为基础的实证研究，另一类是以理论分析为基础的理论研究。

表3 指标权重值

四、中国滨海城市海洋旅游竞争力综合分析

（一）海洋旅游竞争力综合聚类

根据表4计算可得滨海城市海洋旅游竞争力得分平均值为0.185 2，有17座城市在平均值以上，其中青岛得分最高，分值为0.688 9，最低分为儋州，分值为0.024 2，可见城市间发展差距较大，甚至呈现出两极化的现象。依据统计学四分位差原则，划分滨海城市为四个层次，具体结果如下：

表4 各城市海洋旅游竞争力综合得分与排名

第一层级含有14座城市，综合得分均大于或等于0.21，海洋旅游竞争力评价结果优秀。第二层级含有宁波、日照等13座城市，得分介于0.13和0.20之间，海洋旅游资源开发、旅游配套设施建设和城市经济、社会环境水平良好，但相较于第一层级的城市仍存在先天海洋旅游资源与后天发展实力的劣势。第三层级包括营口、阳江等14座城市，得分介于0.08和0.12之间，海洋旅游竞争力评价结果一般。这一层级的城市多处于海洋旅游发展的起步与上升阶段，城市经济实力与海洋旅游资源基础一般，通过初步开发建设已拥有部分景区和配套，但没有形成规模效益。第四层级含有嘉兴、锦州等13座城市，得分介于0.02和0.07之间，海洋旅游竞争力评价结果较差，存在较多发展阻碍。

表5 54座滨海城市海洋旅游竞争力层次分级表

（二）海洋旅游竞争力评价结果分析

因篇幅原因，选取54座滨海城市中综合竞争力排名前10的城市进行图表展示（图1），呈现各城市海洋旅游竞争力要素的构成情况。

图1 综合竞争力排名top10的滨海城市海洋旅游竞争力要素构成

1.第一层级

经测算，第一层级近半数城市海洋旅游竞争力达到平均水平，其中青岛、大连、烟台和上海、三亚大幅高于均值，属于第一层级中的最优城市。在旅游配套方面，前10座城市的相关建设相对完善，上海以绝对的经济实力和邮轮母港优势成为榜首，智慧化和全域旅游建设等指标均处于第一位，但在滨海特色酒店建设、资源开发和环境支持方面略有不足，城市失业率过高；三亚、厦门各要素发展水平均衡，青岛、三亚、大连分别在滨海餐饮、滨海住宿、游艇俱乐部方面占据绝对优势；相比之下，威海海洋旅游配套各指标水平偏低，需要鼓励游艇、滨海食宿等配套产业的发展，提升海洋旅游接待能力。

在资源依托方面，天津和广州的资源要素较弱，海洋自然旅游资源禀赋不足；青岛、大连、舟山、烟台、威海资源开发较好，海洋类3A级及以上景区数量自2015年至2019年均有所增长，开放总数均在8家以上。其中烟台更是实现了3年内建设8家的巨大突破，即便如此，仍有诸如小型海岛和渔村在内的大量海洋类资源未被开发或纳入规划范围。

在发展动力方面，相较于海口，深圳、北海缺乏旅游类院校和人才，不利于行业素质的提升和长期发展，未来应加强人才培育，支持科研创新。北海的资源开发、配套设施和环境支持水平尚可，但城市环境与旅游环境建设不足，未来在发展城市经济和海洋旅游业的过程中应加强对海水浴场等区域的生态保护，如加强海岸绿化，提升植被覆盖率，充分利用清洁能源和节能技术，减少污染排放等。

总体而言，第一层级城市的环境支持和发展动力要素多存在不足，海洋旅游的可持续发展需要良好的生态环境和产业发展动力作为支持，仅有个别要素突出或许能够带来短期的爆发式增长，但长期动力的维持则必须要求各方面的均衡发展。

2.第二层级

第二层级城市有13座，宁波和日照得分较高，其余城市发展水平整体差距较小。与第一层级城市旅游配套普遍占比较高的情况不同，第二层级城市没有出现明显一致的优势要素，主要有以下四种情况：

一是在海洋旅游资源要素方面具有优势的城市，包括宁波、日照、台州、葫芦岛、连云港，其中日照、台州、连云港3座城市在配套建设、环境支持和发展动力三个方面发展较为均衡，而宁波、葫芦岛存在差异。此外，唐山的海洋类度假区和A级景区建设仍有不足，海洋旅游配套产业和城市环境支持条件较差。

二是具有海洋旅游配套优势的城市，包括防城港和温州，这两座城市的共性还在于资源与环境支持要素占比较小，仅有少量海洋类3A级及以上景区，海水浴场和海洋自然保护区几乎未进行开发利用。

三是明显具有发展动力优势的福州市，政府积极打造“温泉之都”旅游品牌和“海丝协作”滨江滨海旅游，产业整体发展迅速，海洋旅游收入增长率较高，目前已拥有少量游艇俱乐部，但滨海餐饮住宿方面有所欠缺。

四是有三项要素较为均衡的城市，杭州市海洋旅游资源开发极少，不以海洋作为主要旅游特色，但城市旅游热度高，不乏与海洋相关的学术研究，并且，依托于高度发达的经济与成熟的旅游产业，相关旅游配套建设和环境支持到位；唐山的环境支持要素占比稍低，可以通过改善海洋旅游生态环境、建设智慧城市和发展全域旅游进行提升。

3.第三层级

第三层级城市海洋旅游竞争力水平较为平均，有7座城市达到了均值，但整体水平一般。依据要素构成的不同对城市进行分类：

资源要素占比较大的城市为丹东、营口和莆田，丹东市海洋旅游度假区和地理标志产品数量严重不足；营口物产丰富，海洋类地理标志产品数量居沿海城市首位，使得城市资源评分上升，但在配套建设与环境支持方面极度欠缺，游艇俱乐部、高端滨海住宿与餐饮均处于空白状态，急需加紧建设；莆田市缺少海水浴场、海洋类度假区以及自然保护区。

海洋旅游配套要素占比偏大的为丹东、南通和阳江，其中，丹东的的滨海住宿业以及邮轮旅游市场发展较差，但滨海饭店以及旅行社的快速发展极大带动城市海洋旅游发展，此外，丹东境内高校少有设置旅游相关专业，但海洋旅游增长率在滨海城市中居高位，因而发展动力评价较高；南通各要素发展较为均衡；阳江的滨海食宿业发展较好，因而带动了海洋旅游经济发展。

动力要素占比较大的城市有阳江和漳州，这2座城市的劣势在于海洋旅游配套和环境支持系统不健全，除智慧化评价较高，其余指标数据均偏低，缺乏高质量滨海特色餐饮、住宿，此外这2座城市失业率偏高。

资源和动力要素占比相近的城市为汕头和莆田，以人文类海洋旅游资源开发为主，自然景区建设偏少，其中，莆田海洋旅游配套建设几乎为零，但产业增长率高，未来应加紧配套建设，提升旅游接待能力。在综合实力中，潍坊排名较高，但其拥有的6处海盐业遗址均未开发为遗址公园，一定程度上造成资源浪费。

4.第四层级

第四层级海洋旅游竞争力整体水平较差，有6座城市海洋旅游竞争力在均值以上，其中，儋州与其他城市差距较大，汕尾和茂名出现了环境支持要素极低的情况，原因在于薄弱的经济基础和智慧化建设无法平衡失业率带来的负值。整体来说，要素构成可划分为以下几种情况：

资源要素占比中最大的是儋州市，作为海南省陆域面积最大的城市，自然和人文资源丰富，尚未得到合理的规划和开发，且景点间交通不便，海洋旅游竞争力整体处于落后状态。环境支持占比较大的城市为嘉兴，旅游业发达，城市智慧化水平较高，但滨海住宿与餐饮基础薄弱。发展动力要素占比较大的城市有汕尾、茂名、潮州、嘉兴、绍兴和沧州，以上城市海洋旅游处于起步阶段，海洋旅游收入低、增长率高，其中汕尾、茂名、揭阳、儋州的环境支持要素发展较差，具体表现为城市经济基础薄弱和失业率偏高；揭阳在人文资源开发和滨海餐饮要素得分稍高；汕尾在节事和智慧化要素评价较高，潮州市除海水浴场外，其余资源和旅游配套要素评价均偏低；嘉兴海洋类资源匮乏，仅有少量的海洋类3A级以上景区以及海洋类文物保护单位，其余资源数据均为零，但城市旅游业发达，其余三项要素拉升了整体评分。

各要素发展较为均衡的城市有锦州、东莞，其中锦州海洋旅游收入偏低，东莞滨海食宿数值接近零。总体而言，第四层级有较多城市海洋旅游竞争力要素发展较为均衡，究其原因在于海洋旅游整体发展水平低，各要素均处于起步状态。

五、总 结

（一）构建中国滨海城市海洋旅游竞争力评价指标体系

以往研究在指标选取时并未剥离非海洋性成分，且多以省域、某一区域或少数滨海城市作为样本，缺乏大样本的实证研究，难以整体把握国内海洋旅游的发展情况。本文根据波特竞争优势理论和旅游可持续发展理论，结合专家意见，以国内54座地级及以上滨海城市为落脚点，构建海洋旅游竞争力评价指标体系，包括资源依托、旅游配套、环境支持和发展动力4个一级指标，8个二级指标和25个三级指标，强化了指标体系的海洋特性，从宏观角度对我国海洋旅游竞争力研究进行补充。

（二）实测中国滨海城市海洋旅游竞争力水平

与过往研究单一的评价方法不同，本文选取层次分析法与熵值法结合的方式测算指标权重，主观赋权与客观赋权相结合，使综合权重具有更强的科学性。

以城市层级分类为基础对4个要素评价进行综合分析，能够清晰发现各城市海洋旅游竞争力的要素构成情况：海洋旅游发展水平较高的城市主要分布在山东、广东浙江等省份，竞争力评价较高的城市普遍拥有丰富的海洋旅游资源和完善的旅游配套设施，但存在环境和发展动力方面的不足；竞争力评价较低的城市往往资源没有得到开发利用，配套设施不健全，但发展动力占比较高，有很强的发展潜力。整体来看，我国海洋旅游仍处于起步发展的阶段，未来应优化目的地旅游产业结构，提升我国海洋旅游竞争力和行业层次，实现海洋旅游可持续发展。