云南省智慧旅游对减缓相对贫困的效应研究

殷茹媛

（云南财经大学国际工商学院,云南 昆明 650000）

随着2020年中国彻底消除绝对贫困，我国的扶贫事业取得了显著成效，我国扶贫事业的重心也从消除绝对贫困变为缓解相对贫困。在旅游资源禀赋优越的贫困地区发展旅游业，有利于巩固拓展脱贫攻坚成果和实现乡村振兴。2020年8月，《中共云南省委 云南省人民政府关于加快构建现代化产业体系的决定》提出，云南省要重点以文化和旅游深度融合为核心，推动云南“旅游革命”，“到2025年，旅游文化业总收入达到2万亿元。到2030年，达到3.5万亿元，旅游文化业占GDP比重达到12%。到2035年，成为全国旅游文化业发展领先省份、世界旅游文化重要目的地”。目前，云南省仍存在低收入群体。云南省发展旅游业，能有效促进当地民族文化的宣传推广，给失业人口提供大量就业机会，进而能促进云南省国民经济和社会的可持续发展，形成旅游经济带动相对贫困人口脱贫的联动机制。

2020年突发的新冠肺炎疫情对旅游业产生巨大冲击，疫情过后，民众对高质量、高安全、高环境、高保障的智慧旅游产品需求增加。云南省发展智慧旅游，可弥补高品质的智慧旅游产品缺口，建立智慧旅游支撑体系，促进旅游高质量发展，帮助云南相对贫困人口脱贫致富，进而实现乡村振兴。本文将从相对贫困视角，阐释云南智慧旅游发展与相对贫困减缓之间的内在联系。

1 文献综述

首次提出旅游扶贫（Pro-Poor Tourism，PPT）概念的是英国国际发展局（DFID）[1]，使旅游开发和扶贫发展联动起来，充分利用贫困地区的丰富旅游资源推动当地经济社会的发展[2]。旅游扶贫需把着力点放在低收入人口的贫困难以根除、给低收入人口带来的发展机会少等问题上[3]。旅游业经过深刻变革发展起来的新概念“智慧旅游”结合“互联网+”模式，使旅游信息化迈进智慧时代。学术界认为，一方面，智慧旅游发展会推动扶贫政策的实施，带动两者的联动机制发展。智慧旅游能更好地推动乡村旅游的发展，对乡村资源开发利用具有赋能作用，补上乡村旅游产业发展的短板，推动乡村振兴战略的落实[4]。另一方面，智慧旅游能通过带动乡村发展来减缓贫困。Pranita Diaz等[5]认为包括旅游村在内的数字旅游的开发和管理是其中具有竞争力的部分，故而研究制定了适合旅游村庄的数字转型战略；Lei Zhao等[6]基于智慧旅游系统性强、高效便捷的特性，认为在互联网时代推动智慧旅游，能增加乡村旅游的发展机遇，利用互联网信息模式塑造乡村旅游，智慧乡村旅游的产业路径得以拓宽，改变乡村旅游的发展现状。

综上所述，国内外学者从不同研究方向阐述了智慧旅游对贫困的减贫效应的理论机制并做出了相应的实证检验。但上述研究多是从整体出发探寻智慧旅游对贫困的减缓效应，而忽略了智慧旅游减缓贫困的空间异质性，也忽略了由贫困长期性导致的贫困维度界定的主观问题。基于此，本文结合之前学者的研究成果，结合实证检验云南智慧旅游对相对贫困的减贫效应影响，进一步提出云南省智慧旅游发展建议。

2 研究区域和数据来源

云南以独特的高原风光，热带、亚热带的边疆风物和多彩多姿的民族风情，闻名于海内外。云南旅游资源十分丰富，已经建成一批以高山峡谷、现代冰川、高原湖泊、石林、喀斯特洞穴、火山地热、原始森林、花卉、文物古迹、传统园林及少数民族风情等为特色的旅游景区。云南共有A级旅游景区367家，其中5A级8家，4A级105家，3A级157家，2A级74家，1A级23家。因此，本文研究区域选取云南省4个旅游资源丰富地区：昆明市、大理市、丽江市、西双版纳傣族自治州。根据《云南省脱贫攻坚规划（2016—2020年）》《云南省旅游扶贫专项规划》选取的4个地区在旅游总收入、总旅游接待人数、旅游基础设施建设等方面都有极高的代表性，智慧旅游已成为选取的4个地区减缓相对贫困的重要手段。

本研究数据来源于云南统计年鉴（2017—2020年）和昆明市、大理市、丽江市、西双版纳傣族自治州的文化和旅游局、原扶贫办、统计局等2017—2020年的统计数据。残缺数据主要通过实地考察，与原扶贫办人员进行深入访谈等途径获得。

3 研究方法

指标的选取：对指标维度的确定，应考虑到科学性、数据的可获得性等多个方面。对旅游指标维度的选取，参考前人研究[7]，以旅游总收入加以表征。对相对贫困的界定涉及衣、食、住、行等各种维度，是极其庞大复杂的系统。因此从指标选取的科学性、可比性、可获得性、重要性等原则出发，本次确定的相关评价指标体系主要包含经济、教育、医疗、社会保障4个维度[8]。如表1所示。

表1 脱钩评价指标体系

权重的确立：熵权法作为一种客观赋权法，根据各指标值的变异程度所反映的信息量来确定权重。熵权法其主观性与层次分析法比较相对弱，评价结果较为科学可观。

智慧旅游与相对贫困脱钩模型构建：本文借鉴了相关学者对脱钩理论分析模型的改进与评价[9]，构建了对智慧旅游与相对贫困两者的脱钩评价模型。

依据Tapio脱钩模型，智慧旅游对相对贫困脱钩关系的计算公式为：

式（7）中，T是综合协调指数，α和β为贡献系数，由于智慧旅游发展水平和相对贫困状态同等重要，所以对两个系数均取0.5。式（8）中，D代表耦合协调度。

智慧旅游发展与相对贫困耦合和耦合协调等级分类如表3所示。

表2 智慧旅游发展与相对贫困脱钩程度判定标准

表3 智慧旅游发展与相对贫困耦合和耦合协调等级分类

4 数据处理与分析

4.1 脱钩程度及其时间演变

云南省4个地区在2017—2020年内智慧旅游发展与相对贫困的脱钩状态（见表4）。

表4 2017—2020年云南省4个地区智慧旅游发展与相对贫困脱钩的相关指标

2017—2020年，云南省的智慧旅游发展水平与相对贫困间的脱钩关系表现为扩张连接、扩张负脱钩、弱脱钩、强负脱钩4种脱钩类型。主要以强负脱钩为主，占整个脱钩类型的58%。因此，从整体上看两者速度从大致相同的速度提升变为相对贫困缓解速度持续提高，智慧旅游发展呈现负增长趋势。2017—2018年，旅游业收入占云南省生产总值的41.87%，成为云南省的支柱产业之一。由云南省文化和旅游厅、腾讯公司联合打造的全域旅游智慧平台“一部手机游云南”，实现了营销思维和模式的创新，开创了旅游扶贫新模式，旅游发展水平的攀升带动了云南省相对贫困的缓解。2018—2019年，云南省智慧旅游发展迎来低谷时刻。在“互联网+旅游”浪潮中，出现了“重建设，轻运营”“重科技，轻应用”等问题，外地资本带来的投资极少用于本地人才和企业，政府将旅游收入更多地应用在重构智慧旅游新生态上，相对贫困得到改善的程度降低趋势愈发明显。2019—2020年，云南省提出疫情防控和复工复产双推进，加快了全省智慧旅游的复苏，旅游收入同比恢复至60%左右。2020年，云南决战脱贫攻坚取得决定性胜利，云南省88个贫困县全部退出贫困县序列，绝对贫困的摆脱也大幅缓解了相对贫困，智慧旅游发展相对于相对贫困的缓解表现出一定程度的滞后性。

4.2 耦合度及时间演变

从整体上看，云南省智慧旅游与相对贫困耦合度呈现“拮抗—磨合”的过程；从时间维度上看，耦合度整体水平是经历了“先增后减”的过程。2017年，云南省智慧旅游与相对贫困表现为“低耦合和拮抗”状态，2018年，云南省智慧旅游与相对贫困耦合度开始上升，转变为“磨合时期”，甚至是“协调耦合时期”。2019年耦合度呈现整体的下降趋势，在相对贫困减缓趋势渐缓的同时，智慧旅游发展也遭遇困境，“重技术，轻服务”现象出现，游客对智慧旅游的舒适度、满意度欠缺，智慧旅游发展滞后。2020年，云南省推动旅游革命，完成整治乱象、智慧旅游、提升品质等工作。在疫情防控的背景下，云南省智慧旅游仍缓慢发展，在相对贫困减缓相对平缓的背景下，耦合度得以提升。2017—2020年云南省4个地区智慧旅游发展与相对贫困耦合协调关系如表5所示。

由表5可以看出，4个地区整体上呈现出由低中度耦合向高度耦合发展的趋势，耦合协调度逐年增强。从时间维度上看与脱钩效应和耦合度发展大致相同，进一步印证了云南省智慧旅游减缓相对贫困的时间趋势。到2020年底，以4个旅游富集地区代表的云南省智慧旅游与相对贫困的耦合协调度介于[0.60，0.70]区间，基本处于中度协调。云南省智慧旅游减缓相对贫困的能力有一定的提升，能使相对贫困人口享受智慧旅游发展带来的红利。

表5 2017—2020年云南省4个地区智慧旅游发展与相对贫困耦合协调关系

5 结论与讨论

（1）云南省应通过发展智慧旅游来缓解云南的相对贫困问题。云南省少数民族人口比重大，自然区位条件差，产业结构单一，经济发展落后。但这些地区旅游资源禀赋优越，应通过培育智慧旅游新业态，积极鼓励相对贫困人口为智慧旅游发展出力，大力培育本地人才，提高本地相对贫困人口对智慧旅游的贡献率，形成发展的内生动力，保障相对贫困人口享受智慧旅游带来发展成果，从而减缓相对贫困问题。

（2）通过实证分析，发现云南省智慧旅游与相对贫困的脱钩弹性系数、耦合度和耦合协调度都经历了先增后减的过程，智慧旅游减缓相对贫困的能力具有不稳定性。云南省旅游业应朝国际化、特色化、智慧化的方向发展，优化智慧旅游服务，加强智慧化监督体系的建立，延伸智慧旅游产业链条，增强智慧旅游抵御风险能力，从而使云南省智慧旅游业瞄准相对贫困人口，将相对贫困人口考虑进智慧旅游的发展格局，增强智慧旅游减缓相对贫困的调节能力。

本文通过选取的相对贫困指标来探讨云南省智慧旅游对相对贫困的减缓问题，有助于云南省更好地发展智慧旅游。但相对贫困的指标考虑有限，一定程度上会影响结论的精准性，虽然有学者提出了贫困导向型的智慧旅游发展建议，但并未意识到实施过程中会遇到的实际问题。相对贫困问题是长期的、复杂的、深层的问题，解决相对贫困问题并不是一蹴而就的，在后续研究中可以扩大相对贫困的指标选择范围，扩大研究区域，通过实地调研、田野调查等方式，进一步探讨智慧旅游与相对贫困的互动关系。