高鐵影響下旅游績效耦合協(xié)調(diào)的時空演化研究
——以黔桂云3省區(qū)為例

何芙蓉，胡北明

（1.貴州財(cái)經(jīng)大學(xué)工商管理學(xué)院，貴州貴陽 550025；2.西華師范大學(xué)管理學(xué)院四川南充 637002）

黨的十九大報告明確指出，新時代我國社會的主要矛盾已經(jīng)轉(zhuǎn)化為人民日益增長的美好生活需要和不平衡不充分發(fā)展之間的矛盾。高質(zhì)量發(fā)展是實(shí)現(xiàn)人民美好生活向往的客觀需要，是解決我國不平衡不充分發(fā)展問題的必然要求［1］。旅游業(yè)發(fā)展要以轉(zhuǎn)型升級、提質(zhì)增效為主線，兼顧旅游發(fā)展“質(zhì)”與“量”的平衡。旅游業(yè)的平衡發(fā)展、充分發(fā)展是滿足人民美好生活需要的路徑，是實(shí)現(xiàn)區(qū)域旅游高質(zhì)量發(fā)展的重要內(nèi)涵。

旅游業(yè)的不平衡發(fā)展在地理上主要表現(xiàn)為空間差異。空間的不平衡發(fā)展受到地理區(qū)位、資源稟賦、要素流動等因素的影響［2］，而現(xiàn)代交通體系的完善尤其是全國高鐵網(wǎng)絡(luò)的形成，極大地改善了區(qū)域區(qū)位條件，加速了生產(chǎn)要素的流動，形成了旅游經(jīng)濟(jì)高地和洼地［3］，進(jìn)一步拉大了區(qū)域差異，但同時也提升了區(qū)域間的合作關(guān)系，促進(jìn)了區(qū)域協(xié)作化發(fā)展［4］。學(xué)者在市域、省域、經(jīng)濟(jì)區(qū)等不同尺度案例地上，借助基尼系數(shù)、地理集中指數(shù)、地理探測器等方法，以旅游人次數(shù)、旅游收入等單一指標(biāo)或構(gòu)建綜合指標(biāo)來分析旅游規(guī)模、旅游效率、旅游績效、旅游場強(qiáng)等的空間差異［5－10］。

旅游業(yè)的不充分發(fā)展在經(jīng)濟(jì)上主要表現(xiàn)為旅游績效的不協(xié)調(diào)。長期以要素?cái)U(kuò)張為主的粗放型發(fā)展模式造成了旅游業(yè)產(chǎn)能過剩、無序開發(fā)等問題，出現(xiàn)投資邊際效益遞減、資源轉(zhuǎn)化效率低下等現(xiàn)象［11］。高鐵的快速、安全和高效帶來了區(qū)域旅游空間明顯的“時空壓縮”，游客在同等的出行時間下，出行距離大幅度增加，影響了游客對目的地的選擇，改變了游客的旅游消費(fèi)，帶來旅游目的地一系列旅游要素的深刻變化，形成高鐵的“多米諾”效應(yīng)［12］。這種效應(yīng)引發(fā)目的地旅游業(yè)績和旅游效率協(xié)調(diào)關(guān)系的不斷波動，對區(qū)域旅游經(jīng)濟(jì)的不充分發(fā)展產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。旅游績效協(xié)調(diào)是旅游經(jīng)濟(jì)評價的重要維度，也是目前學(xué)術(shù)界研究的重要內(nèi)容，但目前學(xué)術(shù)界對旅游經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)研究偏向于對產(chǎn)業(yè)外部即旅游業(yè)與其他產(chǎn)業(yè)的協(xié)調(diào)研究［13－14］，而對產(chǎn)業(yè)內(nèi)部的績效協(xié)調(diào)研究較少。鮮有的研究者黃睿、王坤、黃震方等［15］，郭向陽、穆學(xué)青、明慶忠［16］把研究視角聚焦于長三角地區(qū)，對欠發(fā)達(dá)地區(qū)關(guān)注較少。

綜上，區(qū)域旅游業(yè)發(fā)展的空間差異和績效協(xié)調(diào)研究已成為學(xué)術(shù)熱點(diǎn)，但仍存在不足。旅游高質(zhì)量發(fā)展時代，旅游規(guī)模與質(zhì)量并舉研究是解決區(qū)域旅游不平衡不充分的重要途徑，然而目前研究偏重于旅游業(yè)績；在考慮旅游業(yè)績和效率二維視角研究中多探討其空間格局，而未關(guān)注兩者的相互關(guān)系；在少量關(guān)注績效關(guān)系的研究中僅探究二者耦合的結(jié)果及變化趨勢，未對這種變化的因素和機(jī)制做進(jìn)一步探討。本文以黔桂云3 省區(qū)為例，采用綜合評價法、DEA模型、耦合協(xié)調(diào)模型對旅游業(yè)績、旅游效率和績效耦合協(xié)調(diào)度進(jìn)行測量，分析其時空演化規(guī)律，探究高鐵在區(qū)域旅游績效耦合演變中的作用。

1 研究設(shè)計(jì)

1.1 案例地概況

黔桂云3 省區(qū)同屬于我國欠發(fā)達(dá)地區(qū)，是西部典型的少數(shù)民族聚居區(qū)，旅游資源富足，是國內(nèi)著名的旅游目的地。2018 年，3 省區(qū)共接待旅游者23.4億人次，實(shí)現(xiàn)旅游收入2.6 萬億元。尤其是貴州省，2015—2018 年旅游人次數(shù)和旅游收入年平均增長率達(dá)到37.14%和39.25%，位列全國旅游經(jīng)濟(jì)增長的第一梯隊(duì)。自2013 年，衡柳線、防欽線、南廣線、貴廣客運(yùn)專線、滬昆客運(yùn)專線、昆玉線、云桂線、渝貴線等高鐵陸續(xù)開通。截止2018 年底，區(qū)域內(nèi)27 個市州已開通高鐵班次，高鐵營運(yùn)里程數(shù)達(dá)到3962km，高鐵網(wǎng)絡(luò)逐步形成。將3 省區(qū)作為欠發(fā)達(dá)地區(qū)的典型，研究高鐵影響下旅游績效的時空格局及耦合關(guān)系對欠發(fā)達(dá)地區(qū)旅游高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義。

1.2 研究方法

旅游效率測度：旅游效率是評價旅游經(jīng)濟(jì)主體利用資源的能力、資源利用過程的有效性，以及使所有利益相關(guān)者得到總剩余最大化的重要標(biāo)尺［17］。本文對旅游效率的測度采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA），即將每個市州生產(chǎn)單元看做是實(shí)際的具有多個輸入和輸出的決策單元（DMU），則區(qū)域內(nèi)所有市州決策單元組成被評價群體。通過對被評價群體的投入產(chǎn)出分析，找到生產(chǎn)的最佳前沿面，并把每個DMU 的生產(chǎn)可能性同這個最佳前沿面進(jìn)行距離比較，確定各DMU 是否DEA 有效。本文采用DEA－BCC 模型，在測量時有基于投入和產(chǎn)出兩個角度，投入角度測量評價DMU單元的無效率程度，關(guān)注在不減少產(chǎn)出的條件下，要達(dá)到技術(shù)有效各項(xiàng)投入應(yīng)該減少的程度。根據(jù)研究目的，本文選用投入角度進(jìn)行測量，具體的模型為：

設(shè)定有n個決策單元DMU，xj、yj、θ分別表示第j（j ＝1，2…，n）個省市的投入變量、產(chǎn)出變量和相對效率值，依據(jù)BCC模型，模型方程式為：

式（1）中，minθ為目標(biāo)函數(shù)；s.t 為限制性條件；λj為每個省市在某一指標(biāo)上的權(quán)重變量；x0與y0分別為決策單元的原始投入和產(chǎn)出值。DEA 測算的效率值是與當(dāng)下最佳生產(chǎn)前沿面的比較而來，是某個節(jié)點(diǎn)的效率，不能在縱向時間上進(jìn)行比較。為了更加詳細(xì)地了解區(qū)域旅游效率的動態(tài)變化，本文采用Malmquist 指數(shù)來進(jìn)一步分析區(qū)域旅游效率的時間演變，具體的計(jì)算公式為：

其中，Dt＋1（xt＋1，yt＋1）表示t ＋1 期的DMU 與t期生產(chǎn)前沿面之間的距離，即以t 期的所有DMU 構(gòu)造生產(chǎn)前沿面來衡量t ＋1 期某個DMU 的效率。如果MIt＋1＞1，表明效率提高；如果MIt＋1＜1，表明效率降低；如果MIt＋1＝1，表明效率不變。DEA 評價法無需權(quán)重假設(shè)，充分利用決策單元各評價指標(biāo)的屬性值，排除了很多主觀性，提供了非參數(shù)客觀評價，對于評價復(fù)雜系統(tǒng)的多投入多產(chǎn)出分析具有獨(dú)特優(yōu)勢。但這種方法只能計(jì)算決策單元的局部有效性，無法對所有決策單元進(jìn)行排序。

耦合協(xié)調(diào)評價模型：耦合源于物理學(xué)的概念，表示不同系統(tǒng)間的作用強(qiáng)度，后被廣泛應(yīng)用于社會科學(xué)中對兩個及兩個以上社會經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的相互作用和影響進(jìn)行評價分析［18］。旅游績效耦合度可測量出區(qū)域旅游業(yè)績與旅游效率的相互作用程度，本文參照叢曉男［18］的研究成果，構(gòu)建了兩個系統(tǒng)的耦合度模型：

其中，Cit為i地區(qū)第t年的耦合度；Pit和Eit分別為i地區(qū)第t年的旅游業(yè)績和旅游效率。但可能存在業(yè)績效率同時較大或較小時的高度耦合，故本文借鑒相關(guān)成果［19］，進(jìn)一步構(gòu)建了協(xié)調(diào)度測度旅游績效系統(tǒng)的協(xié)調(diào)程度，具體模型表達(dá)式為：

其中，Dit為耦合協(xié)調(diào)度；Tit為旅游績效綜合評價指數(shù)；α、β為系統(tǒng)權(quán)重，且α＋β＝1，由于旅游業(yè)績和旅游效率在衡量區(qū)域旅游綜合發(fā)展水平時同等重要，故取α＝β＝0.5。

1.3 指標(biāo)體系構(gòu)建及數(shù)據(jù)來源

旅游績效指標(biāo)體系：提質(zhì)增效是旅游業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展的重要舉措，旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展應(yīng)該從“質(zhì)”和“效”兩個維度形成旅游績效評估體系。在旅游業(yè)績上，單因素的單一指標(biāo)很難表達(dá)出旅游業(yè)的綜合水平，故一些學(xué)者尋求綜合指標(biāo)如區(qū)位商（LTQ）［20］或相對指標(biāo)［21］（如旅游密度、人均旅游收入等）來測度旅游發(fā)展成果。因此，在借鑒秦偉山、張義豐、李世泰［22］的研究成果基礎(chǔ)上，選取國內(nèi)旅游收入、旅游外匯收入、國內(nèi)旅游人次和入境旅游人次4 項(xiàng)指標(biāo)，采用綜合評價法測度地區(qū)旅游業(yè)績。在旅游效率上，以每個地市州作為旅游經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)單元，生產(chǎn)過程中涉及投入指標(biāo)和產(chǎn)出指標(biāo)。在投入指標(biāo)上，古典經(jīng)濟(jì)學(xué)認(rèn)為經(jīng)濟(jì)活動的基本投入要素為土地、資本和勞動力［23］。區(qū)域旅游發(fā)展受土地條件約束較小，在用地規(guī)模和客源接待上主要受區(qū)域旅游資源的多寡影響。目前在旅游市場上接待量較大的是國家文化和旅游部及各省市評定的A 級景區(qū)，故本文以3A 級及以上景區(qū)數(shù)量為基礎(chǔ)，并根據(jù)A 級景區(qū)評分標(biāo)準(zhǔn)（《旅游景區(qū)質(zhì)量等級的劃分與評定》（GB/T 17775－2003）規(guī)定：5A級景區(qū)需要達(dá)到950 分，4A景區(qū)需要達(dá)到850 分，3A景區(qū)需要達(dá)到750 分。根據(jù)該標(biāo)準(zhǔn)將資源吸引力的分值計(jì)算為：5A 景區(qū)數(shù)量× 0.95＋4A景區(qū)數(shù)量× 0.85 ＋3A 景區(qū)數(shù)量× 0.75），計(jì)算地區(qū)資源吸引力以代替土地的投入。區(qū)域旅游資本要素的投入以區(qū)域旅游業(yè)固定資產(chǎn)投入核算最為準(zhǔn)確，但該數(shù)據(jù)難以從區(qū)域固定資產(chǎn)投資中剝離，故使用固定資產(chǎn)投入作為資產(chǎn)投入要素。這雖然放大了旅游業(yè)的資本投入規(guī)模，但在一定程度上也體現(xiàn)出旅游業(yè)涉及食宿行游購?qiáng)实榷鄠€產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的綜合性。旅游勞動力投入要素以區(qū)域旅游從業(yè)人數(shù)衡量，但該指標(biāo)大多數(shù)區(qū)域未統(tǒng)計(jì)，故采用區(qū)域期末就業(yè)人數(shù)乘以旅游經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)度；旅游經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)過程中涉及到消費(fèi)的異地性，除了資本和勞動的投入要素以外，旅游交通可達(dá)性會對旅游目的地旅游經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)帶來重大的影響，故在投入指標(biāo)中引入交通條件變量。交通便利度主要指游客能夠快速便捷地到達(dá)旅游目的地進(jìn)行旅游活動的程度。目前，高鐵已經(jīng)成為短距離旅行時游客的首選［24］，故本文以高鐵班次數(shù)衡量游客到達(dá)目的地的交通便利程度。而高鐵班次數(shù)采用經(jīng)過并停留該地區(qū)任何一個車站的G、D、C開頭的列車班次數(shù)，同一班次列車在區(qū)域內(nèi)多個車站停留時重復(fù)計(jì)算，因?yàn)閷σ粋€站點(diǎn)的停留增加了游客購買本次列車的機(jī)會，也加大了列車的運(yùn)營成本，故將重復(fù)計(jì)算的班次數(shù)作為投入指標(biāo)更為準(zhǔn)確。在產(chǎn)出指標(biāo)上，旅游人次數(shù)和旅游收入是區(qū)域旅游經(jīng)濟(jì)最基礎(chǔ)的表征指標(biāo)，故本文同時選用國內(nèi)旅游收入、旅游外匯收入、國內(nèi)旅游人次和入境旅游人次4 個指標(biāo)來進(jìn)行旅游效率的核算。

表1 旅游效率評價指標(biāo)體系

數(shù)據(jù)來源：本文采用黔桂云3 省區(qū)39 個市州2009—2018年的平衡面板數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，GDP、固定資產(chǎn)投資、旅游總收入、旅游人次數(shù)、第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)數(shù)據(jù)來源于EPS數(shù)據(jù)庫中3省區(qū)的縣市統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫，缺失數(shù)據(jù)通過各市州統(tǒng)計(jì)年鑒和國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展公報補(bǔ)齊；旅游景區(qū)數(shù)量來源于3省區(qū)旅游行政部門官網(wǎng)統(tǒng)計(jì)的A 級景區(qū)目錄，高鐵班次數(shù)據(jù)來源于2013—2018的鐵路運(yùn)輸時刻表，地圖數(shù)據(jù)來源于中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心（http：//www.resdc.cn）。

2 實(shí)證結(jié)果及分析

2.1 旅游績效的時序演變

旅游業(yè)績時序分析：通過旅游業(yè)績模型測度出黔桂云3 省區(qū)39 個市州2009—2018 年的旅游業(yè)績，并在時間維度上展示其變化狀況（圖1）。

圖1 2009—2018 年黔桂云3 省區(qū)旅游業(yè)績的時序演變

從圖1 可見，研究區(qū)域的旅游業(yè)績逐年提升，2014 年后增長速度明顯加快。在省際差異上，3 省區(qū)的旅游業(yè)績差異在2014 年以前不明顯，2014 年之后省際分異明顯。貴州的旅游業(yè)績及其增長速度從2014年開始逐步高于區(qū)域均值并遠(yuǎn)超其他兩省區(qū)，云南、廣西的差異逐步顯現(xiàn)，但兩省區(qū)的旅游業(yè)績低于均值?？梢钥闯?，2014 年是區(qū)域旅游業(yè)績變化的重要節(jié)點(diǎn)，而在2013 年12 月，區(qū)域第一條高鐵南廣高鐵開通。初步可以看出，高鐵的開通對區(qū)域旅游業(yè)績產(chǎn)生了重要影響。

為進(jìn)一步直觀觀察高鐵開通對區(qū)域旅游業(yè)績的影響，將研究區(qū)域的市州以2018 年是否有高鐵列車（G、D、C開頭的列車）班次分為高鐵沿線地區(qū)和非沿線地區(qū)，以此來觀察高鐵對不同區(qū)域旅游業(yè)績的影響。從圖2 可見，在高鐵開通之前（2014 年），高鐵沿線地區(qū)和非沿線地區(qū)旅游業(yè)績差異較小，且非沿線地區(qū)旅游業(yè)績的增長率大于沿線地區(qū)（2010 年除外）；而在2014 年、2015 年，兩者的旅游業(yè)績增長率交替變化，主要原因是：這兩年區(qū)域內(nèi)大量城市逐步開通高鐵，或目前處于沿線組的城市在這一時間段并未開通高鐵，導(dǎo)致影響效果不明顯。這種現(xiàn)象從2016 年開始明晰，沿線地區(qū)的增長率明顯高于非沿線地區(qū)，并呈現(xiàn)出持續(xù)性穩(wěn)定變化趨勢。綜上，2009—2018 年區(qū)域旅游業(yè)績持續(xù)上升，高鐵開通后其上升速度加快，且逐漸呈現(xiàn)出高鐵沿線地區(qū)的增長速度高于非沿線地區(qū)的現(xiàn)象。

圖2 高鐵對黔桂云3 省區(qū)旅游業(yè)績影響的時序演變

旅游效率的時序分析：本文采用DEA—BBC 模型測度各市州2009—2018 年的旅游綜合效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率及規(guī)模報酬變化狀況，并以旅游綜合效率的年均值靜態(tài)分析區(qū)域旅游效率的時序變化，見圖3。

圖3 2009—2018 年黔桂云3 省區(qū)旅游效率的時序演變

從圖3 可見，研究期間內(nèi)區(qū)域總體旅游效率的變化幅度較小，圍繞均值0.76 附近波動。從省際來看，3 省區(qū)在研究期間的旅游效率變化趨勢與總體一致，但省際差異依舊明顯且不存在位序變化，貴州省始終位居旅游效率首位。由于旅游效率的靜態(tài)分析不能體現(xiàn)隨時間變化的動態(tài)效應(yīng)，故本文采用DEA－ Malmquist 指數(shù)模型對旅游效率進(jìn)行分解分析，以準(zhǔn)確判斷旅游效率的時間變化狀況，見表2。

表2 2009—2018 年黔桂云3 省區(qū)旅游效率Malmquist生產(chǎn)指數(shù)及其分解

2009—2018 年黔桂云的全要素生產(chǎn)率變化均值為1.044，9 個時期中僅有1 個時期的全要素生產(chǎn)率變化小于1，可見區(qū)域內(nèi)的集約化發(fā)展已成為常態(tài)，但集約程度不穩(wěn)定，呈上下波動趨勢。從旅游綜合效率變化看，區(qū)域旅游效率平均增長1.5%，增長幅度較小，但全要素生產(chǎn)率變化均值、技術(shù)進(jìn)步變化均值略大于旅游綜合效率變化均值，表明導(dǎo)致全要素生產(chǎn)率相對有效的主要原因是技術(shù)進(jìn)步的顯著提高。但純技術(shù)效率的均值小于1，且在多個評價期內(nèi)的變化幅度小于技術(shù)進(jìn)步變化和規(guī)模效率變化，沒有完全發(fā)揮技術(shù)進(jìn)步優(yōu)勢，且拉低了規(guī)模效率變化對旅游綜合效率的微弱增長趨勢。因此，在規(guī)模效率增加、技術(shù)進(jìn)步的情況下，旅游綜合效率呈現(xiàn)波動的微弱正向變化，表明區(qū)域旅游要素配置不合理、技術(shù)利用率低。從時序上看，2013 年以前，純技術(shù)效率變化一直為1，表明當(dāng)下的生產(chǎn)條件下技術(shù)效率達(dá)到最優(yōu)，區(qū)域綜合效率的提高主要依托規(guī)模效率的不斷提升；2013 年區(qū)域內(nèi)高鐵開通以后，技術(shù)效率變化出現(xiàn)先遞減后遞增的“U”型變化狀況，表明區(qū)域的生產(chǎn)條件不能實(shí)現(xiàn)技術(shù)效率的完全轉(zhuǎn)化，區(qū)域內(nèi)部的生產(chǎn)要素還需進(jìn)一步優(yōu)化配置，以實(shí)現(xiàn)技術(shù)進(jìn)步帶來的效率優(yōu)化。

2.2 旅游績效的時空演化

為了進(jìn)一步探究黔桂云3 省區(qū)39 個市州旅游績效的空間格局特征及演變規(guī)律，本文以研究區(qū)間的起始點(diǎn)2009 年、2018 年和高鐵開通的節(jié)點(diǎn)2014年3 個時間截面的旅游績效數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，運(yùn)用Arc-GIS10.3軟件中的自然斷點(diǎn)法對區(qū)域的旅游績效進(jìn)行分級空間可視化呈現(xiàn)，形成圖4 的時空格局狀態(tài)，直觀體現(xiàn)區(qū)域旅游績效的時空演化規(guī)律及相互關(guān)系。

圖4 2009—2018 年黔桂云3 省區(qū)旅游績效空間分布

旅游業(yè)績上，2009 年處于第一層次的地區(qū)有5個，分別是桂林市、昆明市、麗江市、大理州和迪慶州，都是旅游資源稟賦、旅游開發(fā)較早的地區(qū)。第二層級是2 個省會城市。第三層次的城市具有兩個特點(diǎn)：一是旅游資源型地區(qū)，如北海市、紅河州、西雙版納州；二是與高業(yè)績區(qū)域相鄰，受到涓滴效應(yīng)的影響。2014 年，區(qū)域整體業(yè)績進(jìn)一步提升，分布格局與2009 年相似。到2018 年，區(qū)域旅游業(yè)績整體提升后導(dǎo)致各層級市州數(shù)量有變化，但其位序維持不變，且高業(yè)績區(qū)域均位于高鐵開通區(qū)域或與之相鄰。因此，黔桂云3 省區(qū)旅游業(yè)績的空間分布特征表現(xiàn)為：資源優(yōu)勢型、區(qū)位優(yōu)勢型地區(qū)的旅游業(yè)績多處于最高等級，其鄰近地區(qū)旅游業(yè)績因受涓滴效應(yīng)的影響而逐步進(jìn)入較高等級，高鐵的開通提升了部分城市的區(qū)位優(yōu)勢，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)了業(yè)績的提升。

旅游效率上，2009 年黔桂云3 省區(qū)旅游效率處于第一、二層次的地區(qū)分別有16 個、8 個，總共占研究區(qū)域的61.5%，表明在2009 年大多數(shù)地區(qū)在當(dāng)下的條件下能夠?qū)崿F(xiàn)高效率的旅游經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)。且高效率的地區(qū)全部位于業(yè)績的第一、二層次，表明區(qū)域的旅游業(yè)績與旅游效率之間存在著協(xié)調(diào)關(guān)系。2014年區(qū)域旅游效率總體水平提高，保持著與2009 年大致一致的格局關(guān)系。2018 年，區(qū)域內(nèi)27 個市州有高鐵班次，且高業(yè)績、高效率的地區(qū)主要集中于高鐵開通區(qū)域或與之相鄰，表現(xiàn)出高鐵對旅游效率的擴(kuò)散效應(yīng)。

2.3 旅游績效的耦合關(guān)系

耦合程度：依托耦合度模型測度出區(qū)域39 個市（州）2009—2018 年的耦合度，并參考相關(guān)成果［25］將耦合程度分為4 個等級：0≤C≤0.3 處于低度耦合時期，旅游業(yè)績與效率獨(dú)自發(fā)展，但相互之間又有所關(guān)聯(lián)；0.3 ＜C≤0.5 處于磨合耦合時期，旅游業(yè)績與效率之間的相互作用加強(qiáng)，出現(xiàn)相互磨合的狀態(tài)；0.5 ＜C≤0.8 屬于良性耦合時期，伴隨逐漸的發(fā)展與磨合，兩者之間相互制衡，出現(xiàn)良性耦合；0.8 ＜C≤1 屬于高度耦合時期，耦合的相互作用進(jìn)一步加強(qiáng)，兩者逐步實(shí)現(xiàn)高度耦合。同時，本文運(yùn)用Arc-GIS10.3 對耦合的4 大類型進(jìn)行了空間可視化呈現(xiàn)，結(jié)果如圖5 所示。

圖5 2009—2018 年黔桂云3 省區(qū)旅游績效耦合度、耦合協(xié)調(diào)度空間分布

2009 年，區(qū)域內(nèi)未出現(xiàn)高度耦合地區(qū)，處于良 性耦合時期的市州有6 個，占總數(shù)的15.38%，分別為南寧市、桂林市、貴陽市、昆明市、麗江市和迪慶州，屬于旅游資源稟賦或者區(qū)位優(yōu)勢明顯的市州。而剩下的33 個市州處于低度耦合時期或磨合耦合時期，耦合程度較低，空間差異明顯。2014 年，南寧市、桂林市和昆明市的旅游績效出現(xiàn)高度耦合，處于低度耦合的市州僅有六盤水市和怒江州，區(qū)域總體的耦合度分布呈現(xiàn)出“兩頭小、中間大”的啞鈴形狀，區(qū)域旅游績效的耦合狀況進(jìn)一步優(yōu)化，且空間差異進(jìn)一步縮小。2018 年，區(qū)域處于高度耦合時期的市州達(dá)到14 個，其中有11 個市州已開通高鐵班次，未開通高鐵班次的僅有畢節(jié)市、麗江市和西雙版納州，具有與高鐵區(qū)域相鄰或旅游資源稟賦的特點(diǎn)。同時，區(qū)域61.54%的市州處于良性耦合時期，僅剩下怒江州處于磨合耦合時期，區(qū)域旅游業(yè)績和效率在2014年以后相互作用進(jìn)一步加強(qiáng)，且在高鐵區(qū)域這種相互作用更加明顯。

區(qū)域旅游績效的耦合度在空間上出現(xiàn)了從“無序—多點(diǎn)—極化”演化模式，模式演化受到資源稟賦和高鐵班次的影響，且高鐵極點(diǎn)的擴(kuò)散效應(yīng)已初步顯現(xiàn)。時間維度上，旅游績效的耦合度從2009 年的0.3789 提升到2018 年的0.7543，增長了99.07%，所有市州的耦合水平都在不同程度上得到了提高，尤其是從2014—2018 年，29 個市州的耦合類型得到提升，且六盤水市出現(xiàn)了從“低度耦合—良性耦合”的跳躍式發(fā)展。

耦合協(xié)調(diào)度：本文采用耦合協(xié)調(diào)度模型計(jì)算出區(qū)域的耦合協(xié)調(diào)度，參照王成［25］、方世敏［26］等學(xué)者的研究，將耦合協(xié)調(diào)度劃分成5 種類型，具體見表3；將耦合協(xié)調(diào)數(shù)據(jù)在矢量地圖上進(jìn)行呈現(xiàn)，結(jié)果如圖5 所示。

表3 旅游績效耦合協(xié)調(diào)度的類型劃分及意義

時間維度上，區(qū)域旅游績效的耦合協(xié)調(diào)度平均水平從2009 年的0.377 提升到2018 年的0.618，實(shí)現(xiàn)了從中度失調(diào)到中度協(xié)調(diào)的持續(xù)提升。2009 年，區(qū)域旅游績效耦合協(xié)調(diào)度全部集中于中度失調(diào)、基本協(xié)調(diào)和中度協(xié)調(diào)3 種類型，占比分別為64.10%、17.95%和17.95%，整體水平較低，半數(shù)以上的區(qū)域處于中度失調(diào)；2014 年，區(qū)域旅游績效的耦合協(xié)調(diào)度取值位于［0.263，0.807］，最低值和最高值分別出現(xiàn)于怒江州和桂林市，大部分地區(qū)處于基本協(xié)調(diào)和中度協(xié)調(diào)類型；2018 年，區(qū)域旅游績效耦合協(xié)調(diào)度的整體水平在2014 年的基礎(chǔ)上提升了27.68%，除怒江州外，其他市州均進(jìn)入?yún)f(xié)調(diào)時期，其中基本協(xié)調(diào)、中度協(xié)調(diào)和高度協(xié)調(diào)的市州占比分別為15.79%、76.32%和7.89%，區(qū)域旅游業(yè)績和旅游效率的相互促進(jìn)作用加強(qiáng)，逐步實(shí)現(xiàn)有序發(fā)展和協(xié)調(diào)發(fā)展。在空間維度上，區(qū)域旅游績效協(xié)調(diào)度表現(xiàn)出以區(qū)域中心城市為核心的圈層擴(kuò)散趨勢，但各個核心城市的擴(kuò)散能力差異較為明顯，2014 年以后的高值擴(kuò)散區(qū)沿高鐵線路分布，空間分異存在，但相互差異逐步縮小。

綜上，2009—2018 年間，黔桂云3 省區(qū)旅游績效的協(xié)調(diào)度與耦合度有一定的聯(lián)系，但表現(xiàn)出不同的趨勢。區(qū)域39 個市州的旅游績效協(xié)調(diào)度整體提升，半數(shù)以上的市州實(shí)現(xiàn)了從失調(diào)到協(xié)調(diào)的轉(zhuǎn)變，在空間演化上表現(xiàn)出以中心城市為核心沿高鐵沿線市州擴(kuò)散的趨勢。

耦合類型：以2009 年、2014 年、2018 年的旅游業(yè)績、旅游績效均值為交叉原點(diǎn)，將旅游績效的耦合分為4 種類型，分別為：高績高效型、低績高效型、低績低效型、高績低效型。將4 種類型在空間上進(jìn)行可視化呈現(xiàn)，結(jié)果如圖6 所示。

圖6 2009—2018 年黔桂云3 省區(qū)旅游績效耦合類型的空間分布

2009年，區(qū)域旅游績效的耦合類型存在著低績低效、低績高效和高績高效3 種類型，占比分別為51.28%、46.15%和2.56%。主要存在低績和高效兩類，除南寧市以外全部處于低績區(qū)，占比為97.43%，旅游業(yè)績整體水平較低；將近一半的市州在當(dāng)下的技術(shù)條件下實(shí)現(xiàn)了旅游經(jīng)濟(jì)的高效發(fā)展。在空間上，耦合類型存在明顯的省際界限，區(qū)域旅游發(fā)展受行政區(qū)劃局限；且3 省區(qū)在空間上存在不同的分布格局。云南的低績高效類型主要依托滇中經(jīng)濟(jì)圈形成麗昆紅（麗江—昆明—紅河州）的帶狀分布，而貴州的高效市州以貴陽為中心擴(kuò)散四周，覆蓋全省的7 個市州，廣西的高效市州分布無明顯特點(diǎn)。經(jīng)過5 年的發(fā)展，區(qū)域高績高效的耦合市州大幅增加，從2009 年的1 個市州發(fā)展到12 個市州。在云南和廣西，“雙高”耦合主要存在于旅游發(fā)展成熟地區(qū)，如云南的昆大麗、西雙版納和廣西的南寧、桂林，而在貴州這種耦合以貴陽為節(jié)點(diǎn)連成一片，表現(xiàn)出擴(kuò)散之勢。同時，這一時期的低績低效的耦合市州占到區(qū)域總數(shù)的48.72%，主要分布于廣西、云南和3 省區(qū)的交界之處。

2018 年，出現(xiàn)了4 種耦合類型，低績低效、低績高效、高績高效、高績低效的占比分別為41.03%、23.08%、30.77%和5.13%。首次出現(xiàn)高績低效的耦合市州分別是南寧市和桂林市，表明2018 年這兩個市州的旅游發(fā)展業(yè)績優(yōu)于效率，高鐵的時空效應(yīng)給區(qū)域帶來了大量人流與物流，促使區(qū)域旅游業(yè)績大幅提升，但同時便利的交通也加大了區(qū)域要素外流，造成區(qū)域資源配置不合理、技術(shù)效率低下等問題?！半p高”“雙低”的耦合市州占總體的70%以上，但與耦合協(xié)調(diào)度結(jié)論相仿，即高耦合協(xié)調(diào)度中的“雙低”耦合情況所占比重較大，區(qū)域旅游發(fā)展不論是業(yè)績還是效率，還需要進(jìn)一步提升。在空間格局上，“雙高”的優(yōu)質(zhì)耦合僅存貴州和云南，且分布格局完全不同，貴州呈現(xiàn)出以貴陽為中心的片狀分布，而云南呈現(xiàn)出成熟旅游目的地的點(diǎn)狀分布，主要位于大理、麗江、昆明和西雙版納，這與區(qū)域高鐵的開通狀況關(guān)聯(lián)緊密；貴州的高鐵網(wǎng)絡(luò)以貴陽為中心四面發(fā)射，而云南到2018 年高鐵還僅僅呈帶狀布局?！半p低”的耦合類型主要存在于廣西和滇黔交界之處。綜上，區(qū)域的耦合類型逐漸集中于高績高效、低績低效兩種，與耦合協(xié)調(diào)度結(jié)論一致。在空間演化上，貴州呈擴(kuò)散之勢，云南帶狀延伸，廣西雙核遙望，且在省際交界之處多為績效低洼之地。

3 結(jié)論與建議

3.1 結(jié)論

本文以黔桂云3 省區(qū)為案例地，運(yùn)用耦合協(xié)調(diào)模型對旅游業(yè)績與旅游效率的耦合度、耦合協(xié)調(diào)度進(jìn)行了測量，分析了其時空間演化規(guī)律，探究了高鐵在區(qū)域旅游績效耦合演變中的作用。主要結(jié)論為：①在時序演化上，區(qū)域旅游業(yè)績持續(xù)上升，高鐵開通后其上升速度加快，且高鐵沿線地區(qū)逐漸呈現(xiàn)出高于非沿線地區(qū)增長速度的現(xiàn)象，但區(qū)域綜合旅游效率的變化幅度較小，省際差異較為明顯。從分解效率上看，2009—2018 年間區(qū)域內(nèi)的集約化發(fā)展已經(jīng)基本成為常態(tài)，但集約程度不穩(wěn)定，呈上下波動的趨勢。前五年，區(qū)域綜合效率的提高主要依托規(guī)模效率的不斷提升，而高鐵開通之后，技術(shù)進(jìn)步變化顯著提高，但區(qū)域的生產(chǎn)條件不能實(shí)現(xiàn)技術(shù)效率的完全轉(zhuǎn)化。②在空間演化上，旅游業(yè)績和效率表現(xiàn)出相似的規(guī)律并存在一定的協(xié)調(diào)關(guān)系，資源優(yōu)勢型、區(qū)位優(yōu)勢型地區(qū)的旅游績效多處于最高等級，其鄰近地區(qū)因受涓滴效應(yīng)的影響而逐步進(jìn)入較高等級，而高鐵通過改變城市的區(qū)位優(yōu)勢來實(shí)現(xiàn)旅游績效的提升。③研究期內(nèi)區(qū)域各市州的旅游績效耦合度在不同程度上得到了提高，高值耦合市州大多位于高鐵沿線或鄰近區(qū)域，在空間上呈現(xiàn)出“無序—多點(diǎn)—極化”的演化模式。耦合協(xié)調(diào)度在時間維度呈現(xiàn)出與耦合度一致的發(fā)展趨勢，但在空間演化上表現(xiàn)出以中心城市為核心，沿高鐵沿線市州擴(kuò)散的趨勢。④伴隨高鐵的進(jìn)一步發(fā)展，區(qū)域的耦合類型將逐漸集中于高績高效、低績低效兩種，且“雙低”耦合占比較高。在空間演化上，貴州呈擴(kuò)散之勢，云南為帶狀延伸，廣西則為雙核遙望，且在省際交界之處多為績效低洼之地。

3.2 建議

黔桂云3 省區(qū)旅游發(fā)展質(zhì)量呈現(xiàn)以省會城市、區(qū)位城市為中心的“中心高、周邊低”的空間分異，高鐵發(fā)展一定程度減緩了此種空間差異，未來應(yīng)進(jìn)一步利用高鐵效應(yīng)實(shí)現(xiàn)區(qū)域旅游高質(zhì)量發(fā)展。①持續(xù)完善高鐵網(wǎng)絡(luò)格局，優(yōu)化區(qū)域旅游交通體系。進(jìn)一步完善高鐵網(wǎng)絡(luò)，關(guān)注區(qū)域邊緣城市及省際交界城市，提升高鐵服務(wù)強(qiáng)度和服務(wù)質(zhì)量，注重高鐵站點(diǎn)與城市中心、旅游景區(qū)的交通銜接，構(gòu)建高鐵、高速、快速通道、鄉(xiāng)村公路等多位一體的交通體系，提高節(jié)點(diǎn)交通的通達(dá)性和便利性，解決旅游“最后一公里”問題，將交通路打造成生態(tài)路、文化路、旅游路，形成旅游交通吸引物，方便區(qū)域游客的流動。②加大交通優(yōu)勢利用，提升要素流動效率。借高鐵之風(fēng)，用交通之勢，進(jìn)一步完善資源優(yōu)勢、區(qū)域優(yōu)勢等中心型城市的旅游服務(wù)設(shè)施，合理配置生產(chǎn)要素，提升技術(shù)轉(zhuǎn)化率，充分發(fā)揮高鐵的擴(kuò)散效應(yīng)，提升高鐵旅游通道的紐帶能力，促進(jìn)民族地區(qū)商貿(mào)、物流等實(shí)體產(chǎn)業(yè)發(fā)展，帶動地區(qū)旅游流的集聚，優(yōu)化地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，持續(xù)釋放高鐵經(jīng)濟(jì)活力。因此，高鐵背景下，地區(qū)旅游經(jīng)濟(jì)發(fā)展應(yīng)在保持適度規(guī)模的同時，更加注重資源要素的配置及轉(zhuǎn)化，以促進(jìn)旅游高質(zhì)量發(fā)展。③注重區(qū)域合作，實(shí)現(xiàn)協(xié)同發(fā)展。黔桂云3 省區(qū)地理相連、資源多樣，旅游競合關(guān)系緊密，在高鐵網(wǎng)絡(luò)下，以區(qū)域旅游交通線為基礎(chǔ)，以主題旅游線路將各市州進(jìn)行串聯(lián)，實(shí)現(xiàn)游客在3 省區(qū)的無障礙流動，進(jìn)一步促進(jìn)區(qū)域市州之間的旅游溝通，實(shí)現(xiàn)整體區(qū)域的“點(diǎn)—線—面”延伸式發(fā)展。區(qū)域內(nèi)3 省區(qū)互送客源、共享市場，共建中國西部知名的旅游目的地，區(qū)域旅游高質(zhì)量發(fā)展邁上新臺階。