旅游管理地域分析精选(九篇)

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第1篇：旅游管理地域分析范文

关键词：旅游环境承载力；城镇化水平；动态关联；沿海地区

中图分类号：F590文献标识码：A文章编号：1001-148X（2017）04-0178-08

改革开放以来，我国经济迅猛发展，城镇化水平也以年均1%的增长率不断推进，其中，沿海地区的城镇化速度最快、发展水平最高。依托3大旅游区、11个省域与54座城市，沿海地区已形成庞大的产业规模与完善的产业体系，成为国家旅游产业格局中的核心区域和重要引擎。随着我国沿海地区进入后工业化阶段，大力发展第三产业，尤其旅游业将会是推动新型城镇化的重要引擎，有助于为“产城互动、内涵增长与生态宜居”的战略提业支撑与发展动力，而确定承载阈值、提升承载能力则是新型城镇化进程中保证旅游业可持续发展的首要问题。因此，从人地协调关系的视角探讨城镇化进程中旅游环境承载力演化规律，揭示二者的交互作用机理与协同提升路径，具有重要的理论价值与现实意义。

本文选取沿海11省域为研究对象，从旅游环境承载力与城镇化水平交互作用视角出发，构建综合评价指标体系，并运用向量自回归模型（VAR）和脉冲响应函数验证二者的作用关系与动态效应，以期为中国沿海地区旅游业可持续发展与新型城镇化顺利推进提供理论参考。

一、旅游环境承载力与城镇化水平关联作用

旅游环境承载力与城镇化水平的作用关系是人类社会发展与环境系统演进长期相互作用的结果，是一定地理范围内旅游产业环境建设与城镇化推进的双向互动，既包括城镇化对旅游环境承载力的胁迫效应，也包括旅游环境承载力对城镇化的反馈作用。

首先，旅游环境承载力反映了人类及旅游社会经济活动与旅游资源、旅游环境间作用关系，在不同时空范围内存在相对的理论阈值范围，当超过该范围时，旅游环境系统的功能结构将发生转变，综合承载能力降低。

其次，环境是城镇化推进的基础载体，引导并约束着城镇化的发展方向与水平。发达的产业经济、完善的旅游服务、丰富的旅游资源与良好的生态环境会对游客产生有效吸引，带动以旅游业为代表的第三产业发展，同时也提高了城镇化综合水平。当经济社会发展需要的生产、生活及生态空间日趋拥挤，资源的浪费与破坏现象加重，城镇化推进对区域旅游产业环境产生负面{迫效应时，环境则无法为城镇化工作提供持续供给，反之还会由于阻碍区域经济发展、排斥外来人口居住、降低产业投资环境竞争力以及政策法规干预等多重因素对城镇化推进产生负向反馈，成为其发展道路上的阻碍与瓶颈。

综上，旅游产业环境与城镇化之间存在复杂交互的耦合关系。重视城镇化进程与旅游环境承载能力的协调关系，确定沿海地区旅游发展规模和旅游环境承载阈限，是未来新型城镇化过程中旅游业可持续发展的关键因素。

二、评价体系与研究方法

（一）评价体系构建

旅游环境承载力是在一定时空范围内，在确保旅游资源合理开发利用和生态环境良性循环发展前提下，旅游环境复合系统能够承载的最大旅游活动强度。在旅游环境承载力水平测度上，结合沿海地区旅游产业的特殊性与旅游环境的脆弱性，构建包含经济环境、社会环境、资源环境与生态环境四大子系统的综合评价指标体系。在城镇化水平测度上，本文借鉴已有研究成果[1]，建立经济城镇化、社会城镇化、人口城镇化与生态城镇化四维视角综合评价体系，选取22项与15项具体指标对沿海地区旅游环境承载力和城镇化水平进行测度、评价与分析（如表1）。

首先，为避免多种量纲带来的指标不可比性及正负取向差异，采用极差变换法对数据进行标准化处理。其中，指标值越大评价结果越好的指标为正向指标，处理方法如式（1）；指标值越小评价结果越好的指标为逆向指标，处理方法如式（2）：

式中，xij为省域i指标j的原始值，maxxj和minxj分别为指标j的最大值与最小值；Zij为省域i指标j的极差标准化值（属性值）。

其次，为消除主观因素对指标量化的影响，使用均方差权值法计算旅游环境承载力与城镇化水平评价体系中的指标权重Wj[2]。该方法适用于多指标要素集成分析，便于对研究单元的综合评价值进行横向对比。具体步骤如下：

式中，m分别是旅游环境承载力测度体系中经济环境、社会环境、资源环境以及生态环境4个准则层包含的22个指标数以及城镇化水平测度体系中经济城镇化、社会城镇化、人口城镇化与生态城镇化4个准则层中包含的15个指标数。

最后，采用多指标加权评价模型测度旅游环境承载力与城镇化水平，步骤如下：

分别计算各指标基于权重与属性值的得分：

（二）向量自回归模型

向量自回归模型（VAR模型）平等对待系统内每个变量，将系统中每一个内生变量作为系统内部所有内生变量滞后值函数来构造模型，降低了主观决策的随意性，可预测时间序列模型，解释不同经济冲击对经济变量的影响[3]。将沿海11省域旅游环境承载力（Cap）与城镇化水平（Ul）作为内生变量，分别运用脉冲响应分析和方差分解探讨二者的作用效应、冲击程度与贡献率，模型如下：

（三）数据来源

遵循数据的易得性、客观性与典型性原则，旅游环境承载力测度指标的原始数据来源于2002-2013年的《中国统计年鉴》、《中国区域经济统计年鉴》、《中国旅游统计年鉴》、《中国环境年鉴》、《中国建设年鉴》、《中国城市建设年鉴》、《中国海洋环境质量公报》以及中国统计局网站、中国旅游局网站、各省市统计局网站与旅游政务网；城镇化水平测度指标的原始数据来源于2002-2013年的《中国旅游统计年鉴》、《中国统计年鉴》、《中国区域经济统计年鉴》、《中国建设年鉴》、《中国城市建设年鉴》、《中国能源统计年鉴》、中国统计局以及高校财经数据库等。

三、实证结果分析

（一）沿海地区旅游环境承载力与城镇化水平的测度与评价

从时序演变趋势来看，根据表1评价体系与公式（6）分别测算2001-2012年沿海11省域的旅游环境承载力与城镇化水平。如图1所示，旅游环境承载力尽管不高，但整体发展态势平稳；从子系统的承载水平来看，旅游社会环境承载力比较稳定，旅游经济环境承载力持续增强，而旅游资源环境承载力与旅游生态环境承载力偶有波动，一方面印证了沿海地区社会公共服务与基础设施条件成熟，经济实力雄厚的事实，同时也说明了自然环境系统的不稳定性，伴随各地A级景区的申报热潮，旅游资源与生态空间日趋拥挤，难以保证持续有效的承载阈值与水平。资源空间是有限的，但发展需求是无限的，未来亟须协调好各子系统的均衡关系，促进旅游产业可持续发展。在城镇化推进方面，近12年来，沿海地区城镇化水平经历了迅速发展期（2001-2004年）、矛盾突出期（2005-2006年）与调整升级期（2007-2012年），在国家有关城乡统筹综合配套政策的推行下、在新型城镇化发展道路战略目标的指引下，区域经济趋于集约化与高效率，人口综合素质不断提高，城市基础设施面貌改善，环境治理不断加强，城镇化综合水平有一定提高，其发展速度高于全国平均水平；从各子系统城镇化建设来看，除生态城镇化水平存在轻微波动外，经济城镇化水平、社会城镇化水平以及人口城镇化水平皆稳步上升，为实现未来城镇化工作的顺利推进，应当兼顾处理好经济、社会、人口与生态四大子系统建设工作的速度与水平，坚持走生产发展、生活富裕、生态良好的文明发展道路。

从空间分异特征来看，选取2001年、2006年与2012年截面数据，计算各省域旅游环境承载力、城镇化水平与沿海平均水平之比，输入至Arcgis地理信息数据库中作为属性数据，利用Jenks 最佳自然断裂法[4]将比值划分为高、较高、较低、低不同等级，综合比较所有省域不同年份得分，对应划分出4种类型的临界值，揭示沿海地区旅游环境承载力与城镇化水平的空间分异特征与演变规律。从图2（上三）可以看出，2001年沿海地区旅游环境系统状态良好，出现了江苏、广东两个高值中心与河北一个低值中心，江苏与广东拥有丰富的旅游资源、发达的经济水平、先进的科学技术与成熟的教育体系，基础设施与公共服务等保障功能完善，以旅游业为代表的第三产业服务业发达，旅游经济环境、社会环境、资源环境与生态环境等环境子系统耦合度较高，整体承载力优良；河北经济发展落后、相关社会保障体系尚不健全，且环境污染问题严重，生态系统脆弱，导致区域环境容纳的旅游活动规模较小；在剩下的省域中，山东、浙江、广西与海南的旅游环境承载力较高，辽宁、天津、上海与福建处于较低水平。2006年，旅游环境承载力高值中心新增了山东省域，河北、辽宁与上海通过加强自身综合环境建设，优化了旅游环境承载力，但天津、广西与海南的旅游环境承载力出现了下降，未能处理好旅游发展与环境建设间关系。2012年旅游环境承载力的高值中心区较2006年没有发生变化，但低值中心区扩张明显，由2006年仅包含天津增至天津、上海、广西与海南四大省域，旅游产业环境系统具有较大的脆弱性与不稳定性。

由图2（下三）可知，2001年沿海地区城镇化水平整体不高，出现了上海一个高值中心和河北、山东、福建及广西四个低值中心，其中，上海作为我国直辖市与全球金融中心，对外开放早，基础设施建设与服务保障体系完善，流入人口多，城镇化发展迅猛；河北与山东作为传统农业大省，经济基础相对落后，农村人口比例较大，社会保障覆盖率不高，城镇化水平偏低；广西地处偏远的少数民族聚居区，经济基础薄弱，城镇化进程缓慢。与2001年相比，2006年城镇化水平的高值集聚区向北移动，广东与海南城镇化水平降低，表明城镇化推进的不稳定性，应进一步缩小城乡居民生活水平差距，降低失业率，提高医疗卫生设施水平与绿化覆盖率，优化系统环境。2012年城镇化水平中高值区域扩张，低值区仅包括广西与海南，上海城镇化水平降低，主要原因在于上海城镇化起步较早，发展任务已从规模与数量扩大向内涵与质量提升转变，增速趋于平稳；河北和福建通过利用原有工业基础，改造传统农业，发展战略性新兴产业，推动了产业结构优化升级，通过加大环境治理优化了生态环境；广西和海南城镇化水平仍然最低，政府应当积极发展第二第三产业，不断增加就业岗位，促进农业劳动力向非农产业转移、农村人口向城镇集聚，统筹城乡协调发展，从水平与质量上共同推进城镇化建设水平。

（二）沿海地区旅游环境承载力与城镇化水平的动态计量分析

1.稻菁煅

由于使用时间序列数据，为避免伪回归，需要检验数据平稳性。对数据取自然对数能使其趋势线性化，在消除异方差现象同时，并不改变原数据的协整关系[5]。分别对沿海地区旅游环境承载力（Cap）和城镇化水平（Ul）取对数，用LnCap和LnUl表示，采用ADF方法检验LnCap与LnUl时间序列的平稳性，结果如表2所示，LnCap与LnUl的原始序列检验统计量均大于显著性水平1%、5%与10%的临界值，属于非平稳序列，一阶差分检验发现二者均在5%水平下拒绝原假设，属于平稳序列，表明旅游环境承载力（Cap）与城镇化水平（Ul）存在长期稳定相关性，可以利用向量自回归模型检验关系。

注：表中Δ表示一阶差分；原假设为存在单位根；检验类型（C，T，K）中的C、T、K分别表示单位根检验方程中包含常数项、时间趋势和确定的滞后阶数；*、**、***分别表示在1%、5%、10%的显著性水平下拒绝原假设（下同）。

采用Johansen协整检验分析变量LnCap与LnUl是否存在长期均衡关系，如表3所示，协整检验的迹统计量与最大特征值统计量均通过了5%水平的显著性检验，设LnCap为被解释变量，LnUl为解释变量，则表达式如下：

从式（9）可以看出，旅游环境承载力与城镇化水平存在长期显著负相关性，城镇化水平增长1%，旅游环境承载力提升-0569797%。

2.脉冲响应分析

由单位根检验结果可知，LnCap和LnUl一阶平稳且存在长期均衡关系，可以建立VAR模型。滞后1-3阶VAR模型最优自回归阶数检验结果表明，在5%显著性水平下，LR、FPE、AIC 、SC和HQ指标的最优滞后阶数皆为1，因此构造具有长期均衡协整关系的VAR（1）模型，检验结果如表4所示。

注：*表示根据该准则选定的阶数。

运用计量经济学Eviews软件基于LnUl与LnCap序列数据建立模型，依据计量结果得到各项参数，构建的VAR（1）模型如下：

VAR模型各方程系数下圆括号中数据是参数估计标准差，方括号中数据是参数估计值的t统计量检验值，参数估计值在10%的检验水平下大多显著，模型拟合优度较高，效果优良。

如图3所示，VAR有一个特征根（0904364）接近1，且所有特征值都落在单位圆之内，说明VAR模型比较稳定，能够进行脉冲响应分析和方差分解。

图4是基于VAR（1）模型的广义脉冲响应函数曲线，冲击响应期设定为10年。由图4（1）可知，旅游环境承载力对自身一个标准差新息在10年内皆为正向响应，响应程度逐渐减弱。在第一期就立即做出了积极响应，在第2期达到最高值，随后缓慢下降并趋于平稳，表明旅游环境承载力与其滞后值有一定正向关联。

由图4（2）可知，旅游环境承载力对来自城镇化水平的扰动没有立即做出响应，第1期的响应等于零。在本期给旅游环境承载力一个标准差的冲击后，对城镇化水平产生负向响应，在第3-4期负向响应达到极致，随后这种负向效应一直保持稳定，程度持续减弱且趋于0，与协整检验结果相对应，即城镇化加快会降低旅游环境承载力，而这种作用在初期表现较为强烈，之后逐渐趋弱。原因在于初期的城镇化加快导致了旅游资源的不合理开发与过度消耗，容易引发环境污染与生态破坏系列问题；在国家大力倡导新型城镇化与绿色城镇化战略背景下，当城镇化发展至一定水平时，将会从注重发展水平与速度的粗放式发展向注重发展质量与效率、协调人类社会经济与自然环境生态的集约式发展转变，追求人口素质、社会经济、生态环境、空间格局以及生活方式等全方位的改善和提高，与旅游产业环境优化的目标相一致，因此对承载力的胁迫效应降低并趋于零。

由图4（3）可知，城镇化水平对旅游环境承载力扰动在10期内的都为正向响应，响应程度逐渐减弱。具体来看，城镇化水平对来自旅游环境承载力的扰动在第1期就立即做出响应且达到峰值，在3-5期降到最低，5-7期出现短暂上升，此后趋于平稳，表明城镇化初期对旅游环境承载力响应较为强烈，该阶段的旅游环境承载力提升意味着旅游产业发展的经济、社会、资源与生态环境改善，发达的经济水平、完善的社会服务保障体系、丰富的旅游资源与良好的生态环境直接带动了农村人口向城市地区大量聚集，有助于解决农村剩余劳动力就业问题，促进城市规模不断扩张。随着城镇化进程日趋合理，保持社会、经济、文化、环境的协调发展已成为城镇化推进的发展目标与内在要求，生态文明建设工作也达到一定水平，沿海地区旅游环境承载力对城镇化进程的作用开始趋弱。

由图4（4）可知，城镇化水平对自身的标准差新息响应在前3期为正向响应，第3-10期为负向响应，表明发展初期对经济、社会、人口与环境等因素的综合考虑有利于区域城镇化的健康发展与稳步推进，但随着各地区对城镇化发展水平及速度的盲目追求与攀比，资源浪费与环境破坏等问题加剧，阻碍了城镇化进程的可持续性。

3.方差分解

通过方差分解进一步分析每一个结构冲击对内生变量变化的贡献度，评价不同结构冲击的重要性。对已建立的 VAR（1）模型进行预测方差分解，结果如表5所示，旅游环境承载力预测标准差逐渐增大，这是由于2期预测包含了城镇化水平在1期预测的不确定性。在第1期预测中，旅游环境承载力预测方差全部由自身扰动引起，这是由于方差分解第一个输入的变量是“LnCap”。在第2期预测中，旅游环境承载力预测方差有9886%部分由自身扰动引起，只有114%部分是由城镇化水平扰动引起。随着时间推移，旅游环境承载力预测方差中由旅游环境承载力自身扰动引起的部分下降，但其变化贡献度所占比重仍然最大，城镇化水平扰动引起的部分在第9-10期增长基本稳定，贡献度保持在45%左右。

注：Period是方差分解的时期数即价格标准差的预测期；S.E.表示预测的标准差。

另外，城镇化水平的预测标准差随时间推移不断增加。从整w来看，与旅游环境承载力预测方差发展形势不同，城镇化水平预测方差受自身扰动引起部分的贡献度先上升后下降，与受旅游环境承载力作用的扰动方向恰好相反。具体来看，在第1期预测中，旅游环境承载力对城镇化水平预测方差的贡献度达到最大，随后逐渐下降，在第5期达到低值，从第6期开始逐渐增强，而该阶段的城镇化水平受自身扰动的影响程度开始降低，从第7期开始，城镇化水平分解结果基本稳定，预测方差有38%左右由自身扰动引起，62%的部分由旅游环境承载力扰动引起。

四、结论与建议

本文基于多要素综合评价指标体系，测度评价了沿海地区的旅游环境承载力及城镇化水平，运用脉冲响应模型和方差分解，探讨二者的交互作用与动态响应关系，主要结论如下：2001-2012年沿海地区旅游环境承载力与城镇化水平有所提高，存在较为显著的空间差异。二者存在唯一的协整关系，从长期来看，城镇化水平会对旅游环境承载力产生持续负向影响，但当城镇化发展到一定水平时这种影响会减弱；旅游环境承载力对城镇化产生正向作用，影响程度较为平稳；旅游环境承载力对自身冲击产生正向响应；城镇化对自身冲击先为正向响应后为负向响应，总体呈现波动状态。预测方差分解结果表明，沿海地区旅游环境承载力对城镇化预测方差的贡献水平较高，呈现先下降后上升的发展趋势；而城镇化水平对旅游环境承载力预测方差的贡献水平尽管较低，但始终保持了持续上升的发展态势。据此，提出以下政策建议：

首先，改变发展模式，优化资源利用方式。结合区域实际情况，制定差异化发展策略，科学推进城镇化进程，树立资源节约型、环境友好型的新型城镇化理念，形成自身独特的发展模式；因地制宜开发旅游产业资源，加大土地资源、水资源、森林资源的整治力度，健全落实旅游环境承载力预警系统。其次，努力促M旅游产业结构转型升级，优化旅游产业空间分布。这不仅有助于吸纳剩余劳动力就业，促使资金、技术、理念等生产要素流通，减少城镇化进程中的各种社会矛盾，还有助于降低因城镇化的快速推进给区域旅游产业环境产生的压力。最后，严格控制环境污染，构筑服务支撑体系。城镇人口比重的增加是城镇化的重要表征，但人口集中容易导致资源与空间的过度占用，产生资源短缺、旅游体验质量下降等问题，未来应有序扩大城镇规模，加强新建城镇公共基础设施建设，建立健全公共服务体系。面对城镇化带来的交通、住房、能源等资源消耗问题与环境污染问题，实施有针对性的生态移民，加强相关法制规章建设，深化旅游地社区居民的环保和集约意识，努力提高能源利用效率，为城镇化发展提供支撑与动力。

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收稿日期：2017-01-03