新型城鎮(zhèn)化下旅游產(chǎn)城融合的交互機(jī)理及驅(qū)動(dòng)因素
——以長(zhǎng)三角地區(qū)為例

黃成昆，廖嘉瑋，儲(chǔ)德平

（福建師范大學(xué) 旅游學(xué)院，福建 福州350108）

城鎮(zhèn)化作為人類社會(huì)發(fā)展的必然產(chǎn)物，其發(fā)展水平高低是衡量地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與城市建設(shè)水平的重要指標(biāo)［1］。自改革開放以來(lái)，我國(guó)城鎮(zhèn)化進(jìn)程迅速，但發(fā)展質(zhì)量卻參差不齊，出現(xiàn)了不少游離于城市之外的“產(chǎn)業(yè)孤島”，抑或缺乏產(chǎn)業(yè)配套而罕見人煙的“鬼城”。如何破解粗放式城鎮(zhèn)化與過度產(chǎn)城分離帶來(lái)的治理困境，推動(dòng)城鎮(zhèn)化朝著以人為本、集約高效、城鄉(xiāng)一體、產(chǎn)城互動(dòng)的和諧城鎮(zhèn)化方向發(fā)展，已經(jīng)成為實(shí)現(xiàn)我國(guó)新型城鎮(zhèn)化建設(shè)目標(biāo)，保持我國(guó)經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長(zhǎng)的核心問題［2，3］。當(dāng)前，旅游業(yè)作為第三產(chǎn)業(yè)的重要組成部分，伴隨著其產(chǎn)品供給類型的橫向拓展及其功能空間的縱向延伸，日益彰顯出強(qiáng)勁的綜合帶動(dòng)效應(yīng)［4，5］，寓旅于城、以城促旅，日漸成為新型城鎮(zhèn)化建設(shè)背景下實(shí)現(xiàn)產(chǎn)城融合的重要手段［6］。

當(dāng)前，學(xué)界對(duì)于旅游產(chǎn)城融合關(guān)系的理論思考主要切入點(diǎn)源于20 世紀(jì)90 年代“旅游城鎮(zhèn)化”概念的提出［7］。隨著多年來(lái)研究的逐步深入，現(xiàn)有研究對(duì)旅游產(chǎn)城關(guān)系的分析，主要依托于熵權(quán)法、耦合協(xié)調(diào)度模型、計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型等定量統(tǒng)計(jì)方法［6，8，9］，并融入GIS空間分析與可視化手段［10，11］，從全國(guó)、省域與城市群等宏觀區(qū)域尺度進(jìn)行探討。同時(shí)，近年來(lái)部分研究也出現(xiàn)了微觀區(qū)域轉(zhuǎn)向，開始從單一城市［4］、鄉(xiāng)鎮(zhèn)［12］、旅游景區(qū)［13］等小范圍尺度展開分析。此外，以定性視角展開的個(gè)案剖析也日漸成為探討旅游產(chǎn)業(yè)與城鎮(zhèn)化之間關(guān)系的研究重點(diǎn)。此類研究多借助實(shí)地觀察、訪談?wù){(diào)研、扎根理論等方法，以農(nóng)業(yè)遺產(chǎn)地［14］、濱 海 旅 游 地［15］、宗 教 旅 游 地［16］、典 型 旅游村［17，18］等微觀區(qū)域?yàn)榘咐厥崂砺糜纬擎?zhèn)化的發(fā)展階段與模式。雖然在個(gè)案定性分析上逐步開始注重探討旅游產(chǎn)業(yè)與城鎮(zhèn)化間的作用協(xié)調(diào)機(jī)理，但是多數(shù)定量研究卻仍停留于探討旅游產(chǎn)城要素間的單一聯(lián)系，而對(duì)要素間的作用機(jī)理剖析有所忽視。在產(chǎn)城融合發(fā)展的過程中，“人”作為產(chǎn)城融合的關(guān)鍵要素，“人的發(fā)展”是其最核心的本質(zhì)內(nèi)容，最終目標(biāo)是要實(shí)現(xiàn)產(chǎn)、城、人三者間彼此促進(jìn)的良性循環(huán)發(fā)展?fàn)顟B(tài)［19，20］。從現(xiàn)有研究來(lái)看，當(dāng)前多數(shù)研究仍然停留在旅游“產(chǎn)”與“城”之間的關(guān)系探討［21-23］，而忽視了“人”的發(fā)展在產(chǎn)城融合中的重要地位與作用。這不僅是旅游研究視角下缺乏對(duì)“人”在產(chǎn)城融合中作用的重視，更是多數(shù)城鎮(zhèn)化與產(chǎn)城融合研究中亟待深入探討的話題。當(dāng)前僅有少部分研究從理論演繹或?qū)嵶C視角初步探討了“人”在產(chǎn)城融合中的作用［19，24］，但也大多是圍繞產(chǎn)、城、人三個(gè)維度間 的靜態(tài)分析，缺乏從動(dòng)態(tài)視角梳理產(chǎn)城融合的內(nèi)在作用關(guān)系［25］。

本文選取旅游產(chǎn)業(yè)、城鎮(zhèn)化、居民收入水平均居于全國(guó)前列的長(zhǎng)三角地區(qū)作為重點(diǎn)研究區(qū)域，利用2004—2018 年長(zhǎng)三角地區(qū)41 個(gè)城市的社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展數(shù)據(jù)，基于面板向量自回歸模型對(duì)長(zhǎng)三角地區(qū)旅游產(chǎn)業(yè)、城鎮(zhèn)化與居民收入間的交互關(guān)系及其整體趨勢(shì)進(jìn)行了分析，并借助熵權(quán)法、多尺度地理加權(quán)回歸模型及空間可視化分析方法，對(duì)長(zhǎng)三角地區(qū)旅游產(chǎn)城融合的驅(qū)動(dòng)因素展開了剖析，以期為其他地區(qū)在新型城鎮(zhèn)化進(jìn)程中旅游產(chǎn)城融合的協(xié)調(diào)發(fā)展提供經(jīng)驗(yàn)啟示。

1 研究區(qū)概況、數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

1.1 研究區(qū)概況

長(zhǎng)三角地區(qū)是長(zhǎng)江三角洲的簡(jiǎn)稱，作為我國(guó)經(jīng)濟(jì)最為發(fā)達(dá)的區(qū)域之一，長(zhǎng)三角地區(qū)城鎮(zhèn)化水平長(zhǎng)期處于全國(guó)領(lǐng)先地位，城鎮(zhèn)化整體發(fā)展質(zhì)量高、內(nèi)部城鎮(zhèn)體系完備，常住人口城鎮(zhèn)化率超過60%。此外，長(zhǎng)三角地區(qū)還擁有豐富的旅游資源，城市文化旅游發(fā)展具有突出特色，旅游產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新融合水平位于全國(guó)前列。因此，選取長(zhǎng)三角地區(qū)作為旅游產(chǎn)城融合的研究區(qū)域，具有較強(qiáng)的典型性。依據(jù)2019 年印發(fā)的《長(zhǎng)江三角洲區(qū)域一體化發(fā)展規(guī)劃綱要》，長(zhǎng)三角規(guī)劃范圍囊括上海、江蘇、浙江、安徽4 省市全境。因此，本文采用此標(biāo)準(zhǔn)對(duì)長(zhǎng)三角范圍進(jìn)行了界定，共包含41 個(gè)城市，面積達(dá)35.8 萬(wàn)km2。

長(zhǎng)三角行政區(qū)劃如圖1 所示。

圖1 長(zhǎng)三角研究區(qū)域

1.2 指標(biāo)說(shuō)明

旅游產(chǎn)業(yè)：旅游總收入直接反映了旅游產(chǎn)業(yè)的發(fā)展水平，是衡量地區(qū)旅游建設(shè)成效的關(guān)鍵指標(biāo)。地區(qū)旅游總收入越高，意味著該地區(qū)的旅游產(chǎn)業(yè)對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的推動(dòng)作用越大。本文在參考現(xiàn)有研究的基礎(chǔ)上［26］，采用旅游總收入占GDP比重作為衡量旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平的指標(biāo)，記為tour。

城鎮(zhèn)化：對(duì)于城鎮(zhèn)化水平的測(cè)算，以往研究通常使用單一指標(biāo)法或綜合指標(biāo)法予以衡量。綜合指標(biāo)法雖然涉及要素廣泛，包含城鎮(zhèn)化多個(gè)側(cè)面，但是存在多重共線性的可能，導(dǎo)致計(jì)算結(jié)果偏差［27］，且目前在指標(biāo)選取上也缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)。而單一指標(biāo)法則是國(guó)家統(tǒng)計(jì)局已公布的計(jì)算方法，采用城鎮(zhèn)人口（非農(nóng)業(yè)人口）占城市總?cè)丝冢ㄒ话闶侵赋Ｗ∪丝冢┑谋戎貋?lái)表示。本文采用單一指標(biāo)法，以城鎮(zhèn)人口（非農(nóng)業(yè)人口）占城市年末總?cè)丝诘谋戎刈鳛槌擎?zhèn)化水平的評(píng)價(jià)指標(biāo)，記為urban。

居民收入：城鎮(zhèn)居民生活質(zhì)量由諸多影響因素構(gòu)成，而其中城鎮(zhèn)居民經(jīng)濟(jì)收入不僅是滿足生理需要，即改善吃穿住行最基本的條件，也是滿足更高層次的自我實(shí)現(xiàn)需求的重要前提?？梢哉f(shuō)，經(jīng)濟(jì)收入水平在提升居民生活質(zhì)量上發(fā)揮著關(guān)鍵作用，是實(shí)現(xiàn)“城鎮(zhèn)化中人的發(fā)展”的重要衡量要素。因此，在參照已有研究的基礎(chǔ)上［20，24］，本文選取城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入，作為居民生活質(zhì)量的衡量標(biāo)準(zhǔn)，并對(duì)變量取對(duì)數(shù)處理，以規(guī)避異方差和量綱問題，記為income。

1.3 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文所采用的數(shù)據(jù)來(lái)自2005—2019 年《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》和長(zhǎng)三角各省份與地級(jí)市統(tǒng)計(jì)年鑒、統(tǒng)計(jì)公報(bào)，部分年份缺失數(shù)據(jù)采用插值法進(jìn)行補(bǔ)齊。需要說(shuō)明的是，由于安徽省原地級(jí)市巢湖市于2011年被撤銷，其行政區(qū)域分別劃歸合肥市、馬鞍山市和蕪湖市管轄，考慮到數(shù)據(jù)的連續(xù)性與研究需要，本文參照已有研究［27，28］，按照最新行政區(qū)劃進(jìn)行了社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)處理與地圖可視化分析。

1.4 研究方法

PVAR模型：面板向量自回歸模型（Panel Vector Auto- regression，PVAR）是包含了固定效應(yīng)的動(dòng)態(tài)面板模型，無(wú)需對(duì)外生變量和內(nèi)生變量進(jìn)行區(qū)分，可以將所有變量視為內(nèi)生變量。由于旅游產(chǎn)業(yè)、城鎮(zhèn)化、居民收入三者之間并非單向的線性影響關(guān)系，而PVAR模型卻可將所有的變量和滯后期考慮在內(nèi)，將其視為一個(gè)內(nèi)在系統(tǒng)以反映各變量間的互動(dòng)關(guān)系［26］，因此本文將依托PVAR模型分析旅游產(chǎn)業(yè)、城鎮(zhèn)化與居民收入間的動(dòng)態(tài)作用關(guān)系，其模型結(jié)構(gòu)如下：

式中，i表示不同地市；t 表示年份；Yit包括3 個(gè)列向量，分別是旅游產(chǎn)業(yè)（tour）、城鎮(zhèn)化（urban）和居民收入（income）；γ0表示截距項(xiàng)向量；P 表示滯后階數(shù)；γj表示滯后j階的參數(shù)矩陣；αi表示個(gè)體固定效應(yīng)的變量；βt表示時(shí)間效應(yīng)變量；εit表示隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

MGWR模型：多尺度地理加權(quán)回歸模型（Multiscale Geographically Weighted Regression，MGWR）2017年由Fotheringham A S、Yang W與Kang W等［29］提出，Yu H、Fotheringham A S、Li Z等［30］和Oshan T M、Li Z、Kang W等［31］在2019 年分別對(duì)該模型的統(tǒng)計(jì)推斷方法及在Python軟件中的運(yùn)算實(shí)現(xiàn)作了進(jìn)一步的探索與完善，使MGWR模型廣泛應(yīng)用于實(shí)證問題的研究成為可能。該模型相較于傳統(tǒng)的地理加權(quán)回歸模型（Geographically Weighted Regression，GWR），其對(duì)于變量系數(shù)計(jì)算更為精確細(xì)致，更接近于模型真實(shí)值。這主要體現(xiàn)在傳統(tǒng)的GWR 模型雖然擴(kuò)展了線性回歸模型，運(yùn)用局部加權(quán)最小二乘法對(duì)不同區(qū)域的變量影響進(jìn)行估計(jì)，但是GWR 模型中對(duì)不同區(qū)域變量間卻仍然是運(yùn)用統(tǒng)一帶寬進(jìn)行計(jì)算。而MGWR模型正是對(duì)此進(jìn)行了修正調(diào)整，對(duì)每個(gè)變量樣本使用特定的帶寬，用以計(jì)算其空間作用過程的指標(biāo)尺度，反映解釋變量對(duì)被解釋變量隨空間位置變化的影響，結(jié)果將更加符合實(shí)際?？紤]到驅(qū)動(dòng)旅游產(chǎn)城融合的相關(guān)因素涉及范圍廣，存在空間異質(zhì)性的可能性大，因此本文采用MGWR 模型進(jìn)行分析。模型結(jié)構(gòu)如下：

式中，Yi為觀測(cè)值；β0（ui，vi）為i 點(diǎn)的回歸截距項(xiàng)；（ui，vi）為第i個(gè)樣本空間單元的地理中心坐標(biāo)；βbwj為回歸系數(shù)，其中bwj表示第j個(gè)變量回歸系數(shù)使用的帶寬；xij為獨(dú)立變量xj在i 樣本空間上的值；εi為第i個(gè)樣本空間的隨機(jī)誤差項(xiàng)。

此外，在MGWR 模型的設(shè)定上，采用高斯函數(shù)（Gaussain）確定某一樣本空間觀測(cè)點(diǎn)到其他樣本空間觀測(cè)點(diǎn)的距離權(quán)重，利用赤池信息準(zhǔn)則（Akaike Information Criterion，AIC）分析模型自由度的差異，確定最優(yōu)帶寬。

2 基于PVAR模型的交互機(jī)理分析

2.1 面板單位根檢驗(yàn)

在對(duì)PVAR模型進(jìn)行估計(jì)之前，需要對(duì)所用面板數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。若直接對(duì)非平穩(wěn)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)建模，易出現(xiàn)“偽回歸”現(xiàn)象，導(dǎo)致估計(jì)結(jié)果產(chǎn)生偏差。本文借助Stata 15.0 分別對(duì)面板數(shù)據(jù)tour、urban 與income 及其一階差分序列Dtour、Durban 與Dincome 進(jìn)行IPS 檢驗(yàn)（異質(zhì)單位根）和LLC（同質(zhì)單位根）檢驗(yàn)，結(jié)果如表1 所示。從表1 可見，tour、urban與income的原序列絕大多數(shù)情況下無(wú)法拒絕變量非平穩(wěn)的原假設(shè)，而其一階差分序列Dtour、Durban與Dincome 均拒絕變量非平穩(wěn)的原假設(shè)，由此可認(rèn)為Dtour、Durban與Dincome為平穩(wěn)序列，可以進(jìn)行PVAR模型估計(jì)。

表1 變量平穩(wěn)性檢驗(yàn)

2.2 最優(yōu)滯后階數(shù)確定

為保證PVAR模型參數(shù)估計(jì)的有效性，應(yīng)確定PVAR模型的最佳滯后階數(shù)。本文根據(jù)AIC、BIC 和HQIC準(zhǔn)則，選擇其最小值所在的滯后階數(shù)。根據(jù)表2的檢驗(yàn)結(jié)果可知，在BIC 準(zhǔn)則中的最優(yōu)滯后階數(shù)為1 階，而AIC和HQIC準(zhǔn)則均表現(xiàn)為最優(yōu)滯后階數(shù)為2 階，因此選取2 階作為PVAR 模型的最優(yōu)滯后階數(shù)。

表2 滯后階數(shù)的選擇

2.3 PVAR模型估計(jì)

為驗(yàn)證旅游產(chǎn)業(yè)、城鎮(zhèn)化和居民收入3 個(gè)變量間的短期因果關(guān)系，即短期非均衡狀態(tài)向長(zhǎng)期均衡狀態(tài)動(dòng)態(tài)調(diào)整的過程，可建立PVAR 模型，采用廣義矩估計(jì)（GMM）方法。對(duì)構(gòu)建的PVAR 模型而言，需判定模型是否具備穩(wěn)定性，若模型不穩(wěn)定，則后續(xù)基于該模型的相關(guān)分析則不具備有效性［32］。判定PVAR模型的穩(wěn)定性，主要依照PVAR模型所有根模的倒數(shù)值進(jìn)行判別。如果所有根模倒數(shù)值小于1，即根模位于單位圓內(nèi)，則該P(yáng)VAR模型平穩(wěn)。由圖2可知，本文所建立的PVAR 模型根模倒數(shù)值全部位于單位圓內(nèi)，說(shuō)明PVAR模型系統(tǒng)是平穩(wěn)的，可以進(jìn)行后續(xù)分析。

圖2 PVAR模型根模倒數(shù)值

2.4 脈沖響應(yīng)

為更加清晰地描繪旅游產(chǎn)業(yè)、城鎮(zhèn)化與居民收入之間的作用關(guān)系，本文利用脈沖響應(yīng)函數(shù)對(duì)變量間相互予以一個(gè)期限為10 期的標(biāo)準(zhǔn)差沖擊，結(jié)果如圖3。從圖3 可清楚地看到旅游產(chǎn)業(yè)、城鎮(zhèn)化與居民收入之間的動(dòng)態(tài)作用關(guān)系。

圖3 脈沖響應(yīng)函數(shù)曲線

旅游產(chǎn)業(yè)（Dtour）與城鎮(zhèn)化（Durban）的作用關(guān)系。旅游產(chǎn)業(yè)對(duì)城鎮(zhèn)化的沖擊在前期呈現(xiàn)較為明顯的正向效應(yīng)，而后大弧回落，直至趨于平穩(wěn)。這表明旅游產(chǎn)業(yè)在前期發(fā)展階段對(duì)于城鎮(zhèn)化的推動(dòng)作用較為明顯，尤其體現(xiàn)在帶動(dòng)人口集聚的效果上，但在經(jīng)過一個(gè)快速發(fā)展期后，旅游產(chǎn)業(yè)對(duì)城鎮(zhèn)化的作用逐漸從發(fā)展速度上的宏觀推動(dòng)轉(zhuǎn)變?yōu)榘l(fā)展質(zhì)量上的微觀調(diào)控。城鎮(zhèn)化對(duì)旅游產(chǎn)業(yè)的沖擊；在沖擊伊始呈現(xiàn)出正向效應(yīng)，但隨后迅速轉(zhuǎn)為負(fù)向效應(yīng)，并逐漸衰減趨于平穩(wěn)。這說(shuō)明在城鎮(zhèn)化的初期，其能有效推動(dòng)旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展。而隨著城鎮(zhèn)化進(jìn)一步推進(jìn)帶來(lái)的人口、土地與環(huán)境等問題，將一定程度阻滯旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展，但這種負(fù)向影響會(huì)隨著城鎮(zhèn)化發(fā)展質(zhì)量的提高而逐漸減弱。

旅游產(chǎn)業(yè)（Dtour）與居民收入（Dincome）的作用關(guān)系：①旅游產(chǎn)業(yè)對(duì)居民收入的沖擊。在初始期旅游產(chǎn)業(yè)對(duì)居民收入產(chǎn)生輕微正向效應(yīng)后，便迅速回歸平緩，說(shuō)明旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展初期可一定程度上提高當(dāng)?shù)鼐用竦氖杖耄L(zhǎng)期來(lái)看，旅游產(chǎn)業(yè)對(duì)居民收入的正向響應(yīng)效果較為有限。②居民收入對(duì)旅游產(chǎn)業(yè)的沖擊。在前期居民收入對(duì)旅游產(chǎn)業(yè)具有負(fù)向效應(yīng)，并在達(dá)到最低值后，逐漸趨于平緩。表明居民在收入情況初步得到改善時(shí)，多用于滿足衣食住等物質(zhì)生活的需要，隨著收入水平不斷提高，物質(zhì)生活條件得到極大滿足后，旅游休閑等文化精神生活水平的提升才會(huì)逐漸受到重視。

城鎮(zhèn)化（Durban）與居民收入（Dincome）的作用關(guān)系：①城鎮(zhèn)化對(duì)居民收入的沖擊。在前期城鎮(zhèn)化會(huì)對(duì)居民收入的沖擊呈現(xiàn)一個(gè)由正及負(fù)再回正的過程，且沖擊很快便趨于平緩。這說(shuō)明伴隨人口集聚帶來(lái)的城鎮(zhèn)化發(fā)展，其對(duì)提高居民收入的作用僅在短期內(nèi)體現(xiàn)，但是中后期隨著城鎮(zhèn)化發(fā)展質(zhì)量的提高，社會(huì)多元需求的出現(xiàn)，其已不僅限于對(duì)經(jīng)濟(jì)收入等居民物質(zhì)生活產(chǎn)生影響。②居民收入對(duì)城鎮(zhèn)化的沖擊。在沖擊伊始迅速下跌為負(fù)向效應(yīng)，但隨后又再次快速轉(zhuǎn)變?yōu)檎蛐?yīng)，并逐漸趨于平緩。這表明居民收入的提高最初并未明顯促進(jìn)城鎮(zhèn)化發(fā)展，但隨著居民收入達(dá)到相應(yīng)水平后，一定程度會(huì)刺激人口集聚，推動(dòng)城鎮(zhèn)化發(fā)展，但整體而言正向效應(yīng)漸微，且較快趨于平緩。

2.5 方差分解

本文主要利用方差分解進(jìn)一步探究了各變量在相互沖擊中產(chǎn)生的貢獻(xiàn)大小，結(jié)果表明，旅游產(chǎn)業(yè)、城鎮(zhèn)化、居民收入的方差貢獻(xiàn)率在全時(shí)段中都主要依賴于自身發(fā)展慣性，但三者自身的方差貢獻(xiàn)率均會(huì)隨著期數(shù)的增大而逐漸減弱。除了自身方差貢獻(xiàn)率帶來(lái)的影響外，三者的方差貢獻(xiàn)率還呈現(xiàn)以下特點(diǎn)：

在旅游產(chǎn)業(yè)的方差貢獻(xiàn)率中，城鎮(zhèn)化與居民收入的貢獻(xiàn)率都在不斷增大，全時(shí)段分別為（0—1.2486%）和（0—8.2838%），可看出居民收入的貢獻(xiàn)率明顯高于城鎮(zhèn)化的貢獻(xiàn)率，表明旅游產(chǎn)業(yè)受自身影響較大，居民收入提高對(duì)其影響次之，城鎮(zhèn)化對(duì)其影響最小。在城鎮(zhèn)化的方差貢獻(xiàn)率中，旅游產(chǎn)業(yè)與居民收入的方差貢獻(xiàn)率雖然都在不斷增加，分別為0.1628—0.6214%和0—0.1617%，但是整體影響不大，說(shuō)明城鎮(zhèn)化的發(fā)展主要還是源于自身的推動(dòng)。在居民收入的方差貢獻(xiàn)率中，旅游產(chǎn)業(yè)的方差貢獻(xiàn)率在前期出現(xiàn)了輕微下降，但在后期又開始有所提升，整體在1.179—1.4117%中浮動(dòng)，而城鎮(zhèn)化的方差貢獻(xiàn)率在前期快速提高而在后期則提升速度放緩，全時(shí)段維持在1.8505—4.1997%。總體來(lái)看，城鎮(zhèn)化對(duì)居民收入的影響相較旅游產(chǎn)業(yè)而言更加明顯。

3 驅(qū)動(dòng)因素分析

3.1 變量選取

為了探究驅(qū)動(dòng)旅游產(chǎn)城融合的主要因素及其空間影響關(guān)系，本文依據(jù)2004—2018 年長(zhǎng)三角地區(qū)各地市旅游產(chǎn)業(yè)、城鎮(zhèn)化、居民收入的相關(guān)數(shù)據(jù)，借助綜合發(fā)展水平評(píng)價(jià)模型計(jì)算出旅游產(chǎn)城融合水平評(píng)價(jià)指數(shù)并將其作為因變量。具體做法為：將旅游產(chǎn)業(yè)、城鎮(zhèn)化、居民收入的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行離差標(biāo)準(zhǔn)化處理，隨后根據(jù)熵權(quán)法計(jì)算得出旅游產(chǎn)業(yè)、城鎮(zhèn)化、居民收入在旅游產(chǎn)城融合水平評(píng)價(jià)指數(shù)中的權(quán)重大小分別為0.591、0.313、0.096，最終依據(jù)權(quán)重相乘求和得出2004—2018 年長(zhǎng)三角各地市旅游產(chǎn)城融合水平綜合評(píng)價(jià)指數(shù)。具體的計(jì)算公式參閱蔣天穎、華明浩和許強(qiáng)等的研究［33］。

此外，在自變量的選取上，本文通過對(duì)旅游城鎮(zhèn)化與產(chǎn)城融合相關(guān)研究中的影響因素進(jìn)行了分析［6，20，34］，并結(jié)合長(zhǎng)三角的實(shí)際情況和數(shù)據(jù)的可獲取性，選取2004—2018 年人均GDP、第三產(chǎn)業(yè)比重、人均外資金額、人均地方財(cái)政支出、旅客周轉(zhuǎn)量、每萬(wàn)人在校大學(xué)生數(shù)、人均郵政業(yè)務(wù)收入、互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)、建成區(qū)面積比重、建成區(qū)綠化覆蓋率來(lái)作為解釋變量。

為掌握各驅(qū)動(dòng)因素對(duì)旅游產(chǎn)城融合水平的全局影響，本文基于OLS 模型對(duì)旅游產(chǎn)城融合水平進(jìn)行了一般線性回歸分析，結(jié)果見表3。

模型全局估計(jì)結(jié)果

表3 OLS

通過共線性診斷發(fā)現(xiàn)，所有變量的VIF 均顯著低于7.5，不存在明顯的共線性，達(dá)到回歸分析要求。由表3 可知，在5%及以下顯著性水平條件下，每萬(wàn)人在校大學(xué)生數(shù)、互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)兩個(gè)因素未通過顯著性檢驗(yàn)，因此將其予以剔除。最終檢驗(yàn)結(jié)果共有8 個(gè)因素對(duì)旅游產(chǎn)城融合水平具有重要影響，可將其帶入MGWR模型進(jìn)行檢驗(yàn)分析。

3.2 MGWR結(jié)果分析

從以往研究來(lái)看，為了規(guī)避單一時(shí)間截面數(shù)據(jù)的片面性，本文通過將因變量與自變量分別取平均值［35］，再將其帶入MGWR 模型。從MGWR 回歸分析結(jié)果（圖4）來(lái)看，第三產(chǎn)業(yè)比重、人均外資金額、旅客周轉(zhuǎn)量、建成區(qū)面積比重對(duì)旅游產(chǎn)城融合水平影響較大，是主要的驅(qū)動(dòng)因素。

圖4 MGWR模型各驅(qū)動(dòng)因素回歸系數(shù)的空間分布

從圖4b看，第三產(chǎn)業(yè)比重的影響均為正值且空間差異較小，回歸系數(shù)整體呈現(xiàn)由南向北依次遞減的態(tài)勢(shì)，表明第三產(chǎn)業(yè)比重增加有利于旅游產(chǎn)城融合水平的提高，主要原因在于相對(duì)于第一、二產(chǎn)業(yè)而言，第三產(chǎn)業(yè)更加注重于發(fā)展的質(zhì)量，是多數(shù)地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的目標(biāo)?？傮w來(lái)看，長(zhǎng)三角南部地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)于北部地區(qū)，在調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)方面，長(zhǎng)三角北部尤其是蘇北、皖北地區(qū)的調(diào)整潛力大于長(zhǎng)三角南部地區(qū)。在相同條件下，如長(zhǎng)三角北部地區(qū)有意識(shí)地增加第三產(chǎn)業(yè)比重，對(duì)旅游產(chǎn)城融合水平提升會(huì)產(chǎn)生更加明顯的影響。

從圖4c看，人均外資金額回歸系數(shù)均為正值且空間差異較小，整體數(shù)值呈現(xiàn)由南向北的遞增趨勢(shì)，表明人均外資金額對(duì)于旅游產(chǎn)城融合水平的提高具有著正向影響，尤其在經(jīng)濟(jì)相對(duì)較弱的長(zhǎng)三角北部地區(qū)，人均外資金額的帶動(dòng)作用更為明顯。

從圖4e看，旅客周轉(zhuǎn)量對(duì)旅游產(chǎn)城融合水平具有較大的影響，其回歸系數(shù)存在正負(fù)雙向，不同地市間存在顯著的空間異質(zhì)性。整體來(lái)看，浙江省、上海市和江蘇省沿海地帶為正值，而安徽省全省和江蘇省部分內(nèi)陸地市均為負(fù)值，尤其在皖西南與皖北地區(qū)數(shù)值達(dá)到最低水平。旅客周轉(zhuǎn)量一定程度上是地區(qū)交通發(fā)展水平及游客流量的重要體現(xiàn)，而交通水平是一個(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)開發(fā)、旅游發(fā)展的必要條件。因此，對(duì)長(zhǎng)三角地區(qū)的非沿海城市提高旅游產(chǎn)城融合水平而言，在交通建設(shè)與客流量提高方面具有更大的發(fā)展?jié)摿Α?/p>

從圖4g看，建成區(qū)面積比重的回歸系數(shù)由正及負(fù)，其對(duì)旅游產(chǎn)城融合的空間異質(zhì)性影響最為顯著（回歸系數(shù)變化范圍最大），正向影響最大的區(qū)域?yàn)樘K北5 個(gè)地市，負(fù)向影響最大的是皖南的安慶、池州、黃山3 個(gè)地市。這表明在長(zhǎng)三角經(jīng)濟(jì)更為發(fā)達(dá)的地市，近些年來(lái)已開始由一味注重城市面積的擴(kuò)張轉(zhuǎn)變?yōu)樵诤侠頂U(kuò)大城區(qū)面積的同時(shí)，更加注重建設(shè)的質(zhì)量，進(jìn)而使得城市建成區(qū)的建設(shè)能對(duì)旅游產(chǎn)城融合水平起到正向的推動(dòng)作用。而在長(zhǎng)三角經(jīng)濟(jì)相較不那么發(fā)達(dá)的部分地市，快速的城市建設(shè)擴(kuò)張對(duì)于提高城市發(fā)展質(zhì)量并未起到積極效應(yīng)，這恰與旅游產(chǎn)城融合要求由高速度轉(zhuǎn)向高質(zhì)量的城鎮(zhèn)化發(fā)展理念相背離，從而可能對(duì)旅游產(chǎn)城融合水平產(chǎn)生負(fù)向影響。

此外，其他驅(qū)動(dòng)因素，包括人均GDP（圖4a）、人均地方財(cái)政支出（圖4d）、人均郵政業(yè)務(wù)收入（圖4f）、建成區(qū)綠化覆蓋率（圖4h）的回歸系數(shù)較小，空間異質(zhì)性并不明顯，是旅游產(chǎn)城融合水平的輔助性驅(qū)動(dòng)因素。值得注意的是，人均GDP 與人均郵政業(yè)務(wù)收入在長(zhǎng)三角所有地市對(duì)旅游產(chǎn)城融合水平均為負(fù)向影響，這似乎與常規(guī)認(rèn)識(shí)相背離。其中，人均GDP的對(duì)旅游產(chǎn)城融合的影響較小且為負(fù)向影響，這與麻學(xué)峰與劉玉林［4］、鄒德玲與叢海彬［20］對(duì)旅游城鎮(zhèn)化與產(chǎn)城融合的研究結(jié)果相類似。表明在經(jīng)濟(jì)可持續(xù)化發(fā)展的今天，GDP 已不再是唯一的衡量標(biāo)準(zhǔn)，人們對(duì)生活質(zhì)量提出了更高要求，實(shí)現(xiàn)社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、人口、生態(tài)等諸多要素的有效協(xié)調(diào)，正成為未來(lái)城鎮(zhèn)發(fā)展的新方向。此外，人均郵政業(yè)務(wù)收入對(duì)旅游產(chǎn)城融合呈現(xiàn)負(fù)向影響，說(shuō)明郵政物流行業(yè)的發(fā)展并沒有推動(dòng)旅游產(chǎn)城融合水平的提高，主要是因?yàn)殚L(zhǎng)三角是我國(guó)物流業(yè)高度發(fā)達(dá)的地區(qū)，物流業(yè)的發(fā)展對(duì)旅游產(chǎn)城融合水平的邊際效應(yīng)已經(jīng)趨于飽和。

4 結(jié)論與討論

4.1 結(jié)論

本文以我國(guó)長(zhǎng)三角地區(qū)作為研究區(qū)域，基于面板向量自回歸模型對(duì)長(zhǎng)三角地區(qū)旅游產(chǎn)業(yè)、城鎮(zhèn)化與居民收入間的交互關(guān)系及其整體趨勢(shì)進(jìn)行了分析，并借助熵權(quán)法、多尺度地理加權(quán)回歸模型和空間可視化分析方法，進(jìn)一步剖析了長(zhǎng)三角地區(qū)旅游產(chǎn)城融合的驅(qū)動(dòng)因素，研究結(jié)論如下：一方面，從交互機(jī)理看，長(zhǎng)三角地區(qū)旅游產(chǎn)業(yè)、城鎮(zhèn)化與居民收入三要素間的交互影響關(guān)系均表現(xiàn)為短期內(nèi)的互促影響。其中，旅游產(chǎn)業(yè)對(duì)城鎮(zhèn)化的影響為正向，且影響幅度要大于城鎮(zhèn)化對(duì)旅游產(chǎn)業(yè)的作用；旅游產(chǎn)業(yè)對(duì)居民收入在短期內(nèi)有正向促進(jìn)作用，而居民收入對(duì)旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展在短期則表現(xiàn)出負(fù)向影響；城鎮(zhèn)化對(duì)居民收入短期表現(xiàn)出正向影響，而居民收入對(duì)城鎮(zhèn)化的影響則經(jīng)歷了由正及負(fù)再轉(zhuǎn)正的影響過程?？傮w上，長(zhǎng)三角各地市在旅游產(chǎn)業(yè)、城鎮(zhèn)化與居民收入三要素的交互影響中，其交互影響機(jī)理基本在短期內(nèi)產(chǎn)生作用，尚未形成成熟穩(wěn)定的長(zhǎng)期性互促機(jī)制。另一方面，從驅(qū)動(dòng)因素看，長(zhǎng)三角地區(qū)的第三產(chǎn)業(yè)比重、人均外資金額、旅客周轉(zhuǎn)量、建成區(qū)面積比重是旅游產(chǎn)城融合空間格局形成的主要驅(qū)動(dòng)因素，而人均GDP、人均地方財(cái)政支出、人均郵政業(yè)務(wù)收入、建成區(qū)綠化覆蓋率對(duì)旅游產(chǎn)城融合的影響較小，屬于輔助性驅(qū)動(dòng)因素。其中，建成區(qū)面積比重與旅客周轉(zhuǎn)量對(duì)旅游產(chǎn)城融合水平的回歸系數(shù)正負(fù)值兼具，且變化范圍較大，存在顯著的空間異質(zhì)性；第三產(chǎn)業(yè)比重、人均外資金額、人均地方財(cái)政支出、建成區(qū)綠化覆蓋率對(duì)旅游產(chǎn)城融合水平提高具有正向推動(dòng)作用，而人均GDP、人均郵政業(yè)務(wù)收入對(duì)旅游產(chǎn)城融合水平則有負(fù)向牽制作用。

4.2 討論

在我國(guó)城鎮(zhèn)化從注重規(guī)模速度向注重質(zhì)量效益轉(zhuǎn)變的關(guān)鍵時(shí)期，選擇長(zhǎng)三角地區(qū)開展旅游視角下的“產(chǎn)、城、人”交互機(jī)理研究，并探究其融合的驅(qū)動(dòng)因素，既可助推新型城鎮(zhèn)化的理論研究，也能為調(diào)控長(zhǎng)三角旅游城鎮(zhèn)化發(fā)展提供參考。由于旅游業(yè)作為綜合性產(chǎn)業(yè)，其與城鎮(zhèn)化的交互融合、協(xié)同演進(jìn)是一個(gè)相當(dāng)復(fù)雜的過程，當(dāng)前尚未形成一個(gè)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)對(duì)指標(biāo)體系進(jìn)行界定。本文對(duì)旅游產(chǎn)城融合及其驅(qū)動(dòng)因素的指標(biāo)數(shù)據(jù)選取主要是基于長(zhǎng)三角地區(qū)的特定情況，并立足于已有相關(guān)研究做出的現(xiàn)實(shí)研判。但因不同地區(qū)旅游資源豐裕度、旅游市場(chǎng)發(fā)掘程度、地區(qū)城鎮(zhèn)化發(fā)展水平等都有所差別，同一地區(qū)不同類型的產(chǎn)城融合模式也存在差異，本文依據(jù)特定測(cè)量指標(biāo)所得出的結(jié)論，其是否適用于其他同類型地區(qū)的旅游產(chǎn)城融合分析，還有待更多的實(shí)證檢驗(yàn)。