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    “三生”維度下的鄉(xiāng)村旅游集聚區(qū)發(fā)展效應(yīng)研究

    2022-02-21 09:39:22
    湖北農(nóng)業(yè)科學(xué) 2022年2期
    關(guān)鍵詞:聚集區(qū)三生效應(yīng)

    席 瑤

    (陜西財經(jīng)職業(yè)技術(shù)學(xué)院,陜西咸陽 712000)

    鄉(xiāng)村旅游聚集區(qū)是鄉(xiāng)村旅游發(fā)展的一種新形態(tài),是在鄉(xiāng)村旅游發(fā)展到一定階段后形成的產(chǎn)業(yè)集聚綜合現(xiàn)象[1],表明在鄉(xiāng)村旅游聚集區(qū)發(fā)展到一定規(guī)模后,其產(chǎn)生的生態(tài)、生活、生產(chǎn)效應(yīng)(“三生”效應(yīng))便會逐步凸顯[2]。“三生”效應(yīng)是指鄉(xiāng)村旅游聚集區(qū)的發(fā)展對該地區(qū)空間內(nèi)的基礎(chǔ)支撐保障要素、供給要素和人們的消費需求所產(chǎn)生的影響。鄉(xiāng)村旅游聚集區(qū)的“三生”效應(yīng)會隨其發(fā)展影響能力的擴(kuò)大而產(chǎn)生變化,其影響能力又受其自身發(fā)展的時空變化形態(tài)、變化格局和驅(qū)動力變化機(jī)制影響[3]。因此,對鄉(xiāng)村旅游聚集區(qū)發(fā)展效應(yīng)(The development effect of rural tourism cluster,DT)進(jìn)行研究,只有實現(xiàn)對其時空變化形態(tài)、格局的預(yù)測把控,對其發(fā)展驅(qū)動力進(jìn)行全面分析,建構(gòu)完整的評價機(jī)制,才能更為準(zhǔn)確地掌握效應(yīng)變化信息,提高效應(yīng)結(jié)果。

    1 DT影響維度模型建構(gòu)

    1.1 DT時空變化及預(yù)測模型建構(gòu)

    以黃河沿岸鄉(xiāng)村旅游聚集區(qū)2008—2020年的聚集區(qū)發(fā)展影響能力為數(shù)據(jù)基礎(chǔ),對該地區(qū)影響能力的時空變化進(jìn)行模擬,為黃河沿岸鄉(xiāng)村旅游聚集區(qū)的發(fā)展效應(yīng)提供持續(xù)發(fā)展的有效依據(jù)[4]。利用GIS(Geographic information system)進(jìn)行數(shù)據(jù)收集,采用Zonal-Tabulate功能對遙感數(shù)據(jù)結(jié)果進(jìn)行矩陣建構(gòu),獲得矩陣結(jié)果如式(1)所示。

    式(1)為第K時期黃河沿岸鄉(xiāng)村旅游聚集區(qū)的第i種影響能力形態(tài)轉(zhuǎn)換為K+1時期的j種形態(tài)的矩陣結(jié)果,i=1,2,…,n,j=1,2,…,n。

    根據(jù)矩陣結(jié)果可以計算該轉(zhuǎn)換結(jié)果發(fā)生的概率如式(2)所示。

    式(2)中為了提高轉(zhuǎn)換概率的準(zhǔn)確性,采用相對變化率F來表示兩種時期影響能力的轉(zhuǎn)換比率。其中表示有i種影響能力轉(zhuǎn)換為j種影響能力的轉(zhuǎn)換比例表示第K+1時期第j種影響能力轉(zhuǎn)換為第K種時期第i種影響能力的轉(zhuǎn)換比例。

    針對一段時間內(nèi)鄉(xiāng)村旅游聚集區(qū)影響能力的變化速度,可在動態(tài)度模型中對其進(jìn)行描述[5]。該模型對鄉(xiāng)村旅游聚集區(qū)影響能力的結(jié)構(gòu)變化預(yù)測具有較高的準(zhǔn)確性。為了實現(xiàn)精細(xì)化計算,對“三生”影響能力進(jìn)行單一化與全局化動態(tài)度模型區(qū)分預(yù)測,其中單一化動態(tài)度預(yù)測可表達(dá)為式(3)。

    式(3)中預(yù)測的是旅游聚集區(qū)對鄉(xiāng)村生態(tài)、生活、生產(chǎn)的單一區(qū)域影響能力動態(tài)結(jié)果。其中,U a、U b分別表示數(shù)據(jù)收集初期和末期的聚集區(qū)域影響能力的變化量值;T為研究的時間延伸長度。

    全局化“三生”動態(tài)度預(yù)測可表達(dá)為式(4)。

    式(4)中,L U i為數(shù)據(jù)采集初期i種聚集區(qū)影響能力的數(shù)據(jù)值;ΔL U i j則表示數(shù)據(jù)采集時期內(nèi)影響能力的變化量。鄉(xiāng)村旅游聚集區(qū)的影響能力時空變化程度模型可以用式(5)表達(dá)。

    式(5)表示數(shù)據(jù)收集初期與末期聚集區(qū)影響能力變化程度,式(6)表示影響能力變化率。I表示某時間段影響能力的變化程度的綜合指數(shù),I=100×和I b分別表示a時段和b時段的影響能力的變化程度的綜合指數(shù),A i表示旅游聚集區(qū)影響程度的分級指數(shù);C ia、C ib分別表示數(shù)據(jù)收集初期和末期聚集區(qū)影響能力層級之間的百分比;ΔT表示數(shù)據(jù)收集年限數(shù);如果ΔI b-a>0,則表示鄉(xiāng)村旅游聚集區(qū)的影響能力處于發(fā)展階段;反之則表示該聚集區(qū)影響能力處于調(diào)整期或者衰頹期。

    在對鄉(xiāng)村旅游聚集區(qū)影響能力進(jìn)行判定的基礎(chǔ)上,利用馬爾科夫模型對其能力變化進(jìn)行預(yù)測。馬爾科夫模型是一種特殊的隨機(jī)過程,通過每個時刻狀態(tài)下概率的變化反映聚集區(qū)影響能力變化的發(fā)展趨勢[6]。在第n時刻狀態(tài)轉(zhuǎn)換概率向量P(n)可以用式(7)來表示。

    式(7)中,第n時刻狀態(tài)轉(zhuǎn)換概率向量P(n)通過前一時刻概率P(n-1)與轉(zhuǎn)移概率矩陣P i j=(U ij/n)U i0×100%來表示,并且其中P ij需滿足0≤P ij≤ 1且=1,P(0)表示數(shù)據(jù)收集初期概率向量值。

    1.2 DT變化格局及驅(qū)動力模型建構(gòu)

    從能力擴(kuò)張速度、擴(kuò)張強(qiáng)度及年度動態(tài)變化率方面衡量DT變化格局[7]。DT擴(kuò)張速度可以直觀地表現(xiàn)出其年度能力發(fā)展快慢情況,而其能力發(fā)展的快慢可以直接反映鄉(xiāng)村聚集區(qū)在“三生”區(qū)域內(nèi)的影響效應(yīng)速度[8],擴(kuò)張速度計算公式如式(8)所示。

    式(8)計算結(jié)果為鄉(xiāng)村聚集區(qū)年擴(kuò)張速度結(jié)果。其中,S i b、S ia分別表示數(shù)據(jù)收集最末和初始年份中聚集區(qū)影響能力效果值,T為研究時間跨度,以年為單位。DT擴(kuò)張強(qiáng)度是衡量鄉(xiāng)村旅游區(qū)聚集現(xiàn)象對“三生”影響變化的重要指標(biāo),計算公式如式(9)所示。

    式(9)計算結(jié)果為DT擴(kuò)張變化結(jié)果,其中U i b、U ia分別表示數(shù)據(jù)收集末年與初期年份內(nèi)影響范圍值;T L A表示數(shù)據(jù)收集時間段內(nèi)影響范圍總值,T為研究年份。年動態(tài)變化率可以將DT影響范圍變化結(jié)果更為精細(xì)地表達(dá)出來,其計算公式如式(10)所示。

    式(10)為DT對“三生”影響的年動態(tài)變化率結(jié)果。根據(jù)動態(tài)變化率指標(biāo)確定年動態(tài)變化率分為4個衡量階段。K大于20%表示影響處于高速擴(kuò)張型;20%>K>14%為快速擴(kuò)張型;14%>K>8%為中速擴(kuò)張型;8%>K為緩慢擴(kuò)張型。

    鄉(xiāng)村旅游聚集區(qū)對“三生”環(huán)境的影響由多種要素產(chǎn)生,以政府驅(qū)動力要素對其影響進(jìn)行為例,利用回歸分析模型進(jìn)行模型建構(gòu),可分為線性相關(guān)性分析與非線性相關(guān)性分析兩種[9]。利用回歸分析和PLS(Partial least squares regression)模型分析方法建立線性相關(guān)模型如式(11)所示。

    式(11)中,a n表示變量x n對應(yīng)的載荷因子。利用邏輯回歸分析模型建立非線性關(guān)系模型為式(12)。

    式(12)中,e表示自然對數(shù)的底數(shù)。

    1.3 DT評價機(jī)制模型建構(gòu)

    運用綜合評價方法對DT產(chǎn)生的“三生”環(huán)境影響進(jìn)行效應(yīng)評價。其核心原理是將多重指標(biāo)統(tǒng)一為一個能夠進(jìn)行綜合評價的指標(biāo)進(jìn)行評價。其基本方法是從局部到整體,局部評價的值越高,則綜合評價效果越好[10],評價模型為式(13)。

    式(13)是在黃河沿岸25個鄉(xiāng)村聚集區(qū)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上的綜合評價結(jié)果。R ij為指標(biāo)i在第j年的標(biāo)準(zhǔn)值,W i j為指標(biāo)i在第j年的權(quán)重。綜合評價模型能有效提高評價結(jié)果的層次性和客觀性。在此過程中為了能夠?qū)Ω黜椩u價指標(biāo)進(jìn)行綜合處理,還需對原本量綱不同的指標(biāo)R ij進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,處理后的數(shù)據(jù)映射在[0,1]區(qū)域上,對R i j的標(biāo)準(zhǔn)化處理公式為式(14)。

    式(14)中,R i j為標(biāo)準(zhǔn)化處理結(jié)果,x i j為數(shù)據(jù)的初始值,i、j分別為數(shù)據(jù)處理過程中的指標(biāo)個數(shù)和選取年份個數(shù)。在數(shù)據(jù)指標(biāo)化基礎(chǔ)上,建立鄉(xiāng)村旅游聚集區(qū)分層影響機(jī)制結(jié)構(gòu)如圖1所示。

    圖1以DT總值為目標(biāo)層,“三生”效應(yīng)為準(zhǔn)則層,經(jīng)濟(jì)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)規(guī)模、社會保障、生活質(zhì)量、生態(tài)發(fā)展和生態(tài)改善為子準(zhǔn)側(cè)層對準(zhǔn)則層進(jìn)行衡量,最外層為具體目標(biāo)層。采用熵值法對黃河兩岸鄉(xiāng)村旅游區(qū)的分層數(shù)據(jù)進(jìn)行整理,建立層次分析方法判斷矩陣為式(15)。

    圖1 鄉(xiāng)村旅游聚集區(qū)分層影響機(jī)制結(jié)構(gòu)

    式(15)矩陣建立的實質(zhì)是計算最大特征根以及最大特征向量。其中λmax為矩陣D的最大特征向量值,此時滿足D W=λmaxD。同時w為W i對應(yīng)下的正規(guī)化特征向量結(jié)果。反之W的分量w i為對應(yīng)數(shù)據(jù)排列結(jié)果的權(quán)重值。根據(jù)以上矩陣,按照求和算法即可得到所求最大特征向量計算結(jié)果w=,其中w i為所求權(quán)重結(jié)果。

    為使矩陣呈現(xiàn)出大體一致性,增強(qiáng)數(shù)據(jù)的可信度,需進(jìn)行一致性檢驗,單一層次的一致性比率,其中C I(Consistency index)指單一層次一致性指標(biāo),R I為整個指標(biāo)排序中的隨機(jī)一次性指標(biāo),n為矩陣的階數(shù)。

    為了保證單一層次內(nèi)部的權(quán)值排序具有可靠性,需進(jìn)行總層次一致性檢驗,總層次一致性檢驗且C R<0.1。

    2 鄉(xiāng)村旅游聚集區(qū)發(fā)展效應(yīng)模型應(yīng)用效果研究

    2.1 DT時空變化預(yù)測效果評測

    以馬爾科夫模型為基礎(chǔ),通過對2008—2020年黃河沿岸鄉(xiāng)村旅游聚集區(qū)“三生”效應(yīng)影響數(shù)據(jù)進(jìn)行分析運算,得出數(shù)據(jù)采集區(qū)未來10年間數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換概率及轉(zhuǎn)化適宜性趨勢結(jié)果如圖2所示。

    圖2 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換概率及趨勢結(jié)果

    圖2模型預(yù)測結(jié)果表明,在控制驅(qū)動力機(jī)制的前提下,未來10年間黃河沿岸旅游聚集區(qū)“三生”效應(yīng)會出現(xiàn)一定程度的影響變化。其中,生態(tài)改善和生態(tài)發(fā)展要素分別增長32.40%、40.59%,出現(xiàn)較明顯的增長趨勢,生態(tài)效益能力明顯增強(qiáng)。隨著生態(tài)效益的提高,所產(chǎn)生的生活效益也有所提高,平均增長4.49%,其他要素均呈現(xiàn)出較小幅度的增長跡象。生產(chǎn)效益增幅較小,平均增長率在5.25%左右。為了進(jìn)一步判斷旅游聚集區(qū)發(fā)展對“三生”維度的影響變化,影響能力動態(tài)變化分析結(jié)果如圖3所示。

    圖3 鄉(xiāng)村旅游聚集區(qū)影響能力動態(tài)變化分析結(jié)果

    圖3結(jié)果顯示了旅游聚集區(qū)發(fā)展對“三生”維度影響的動態(tài)度、擴(kuò)張度及減損度情況。生態(tài)發(fā)展及生態(tài)改善動態(tài)變化率分別為28.46%和19.88%,動態(tài)變化率較高;其擴(kuò)張度分別為36.64%和50.62%,擴(kuò)張明顯;其耗減度分別為16.58%和22.16%,耗減度也相對明顯。未來10年間,旅游聚集區(qū)的發(fā)展對生態(tài)效益的影響顯著高于生活效益及生產(chǎn)效益。

    2.2 DT格局變動預(yù)測效能評測

    根據(jù)旅游區(qū)影響格局變動模型以及2008—2020年數(shù)據(jù)收集結(jié)果,對旅游區(qū)影響能力格局變動效能進(jìn)行評測,結(jié)果如圖4所示。

    圖4a、圖4b分別為DT擴(kuò)張強(qiáng)度和年動態(tài)變化結(jié)果。從圖4a結(jié)果可以看出,2008—2014年旅游聚集區(qū)的影響能力擴(kuò)張強(qiáng)度指數(shù)為0.46,而2014—2020年擴(kuò)張強(qiáng)度指數(shù)為0.38,表明旅游聚集區(qū)建設(shè)初期的影響能力擴(kuò)張速度較快,但隨著聚集區(qū)時間的延長,其影響能力擴(kuò)張速度出現(xiàn)明顯放緩趨勢。從圖4b中可以看出,2008—2014年旅游聚集區(qū)的動態(tài)變化率為3.30%,而2014—2020年動態(tài)變化率為1.43%,表明旅游聚集區(qū)前期動態(tài)變化率明顯高于后期。前期處于中速擴(kuò)張趨勢,后期下降為緩慢擴(kuò)張類型。

    圖4 旅游聚集區(qū)影響能力擴(kuò)張強(qiáng)度和年動態(tài)率變化結(jié)果

    2.3 DT綜合評價結(jié)果驗證

    利用層次分析法對黃河兩岸鄉(xiāng)村聚集區(qū)2008—2020年“三生”效應(yīng)的綜合效應(yīng)結(jié)果進(jìn)行評價及等級分層,評價結(jié)果如圖5所示。

    圖5 “三生”效應(yīng)綜合評價趨勢圖

    圖5為效應(yīng)綜合評價趨勢圖。從圖5中可以看出,就宏觀角度而言,整體效應(yīng)趨勢呈現(xiàn)穩(wěn)步上升狀態(tài),表明隨著時間的變化鄉(xiāng)村旅游聚集區(qū)所產(chǎn)生的“三生”效應(yīng)整體較為樂觀。就微觀角度而言,隨著時間的發(fā)展,旅游聚集區(qū)所產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)效益影響效果較為顯著,增長幅度也較大,平均增長率高達(dá)38.63%。社會效益也在穩(wěn)步上升,但增幅稍弱,平均增長率在15.82%。生態(tài)效應(yīng)呈現(xiàn)微弱的負(fù)增長狀態(tài),平均減損率為5.71%,表明鄉(xiāng)村旅游聚集區(qū)開發(fā)過程中對生態(tài)環(huán)境的重視力度欠缺,雖然一定程度上促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,但卻以生態(tài)消耗為代價。

    3 結(jié)論

    鄉(xiāng)村旅游聚集區(qū)作為新時代實現(xiàn)鄉(xiāng)村發(fā)展的重要途徑之一,極大推動了鄉(xiāng)村現(xiàn)代化目標(biāo)的實現(xiàn)。研究對DT的時空變化及預(yù)測、格局變化及驅(qū)動力、效應(yīng)評價3個方面進(jìn)行了測算模型建構(gòu),并對所建構(gòu)模型進(jìn)行了效果評測。結(jié)果表明,未來10年間隨著黃河兩岸鄉(xiāng)村旅游聚集區(qū)的發(fā)展,其產(chǎn)生的生態(tài)效益平均增幅在34.25%,生活效益和生產(chǎn)效益呈現(xiàn)緩慢增長趨勢,增幅分別為4.49%和5.25%。2008—2020年間所產(chǎn)生的生產(chǎn)效益增長率為38.63%,生活效益增長15.82%,但生態(tài)效益減損5.71%。其中前期所產(chǎn)生的“三生”效應(yīng)顯著高于后期。研究實現(xiàn)了較為全面的“三生”評價目標(biāo),為鄉(xiāng)村旅游聚集區(qū)效應(yīng)評價提供了較為科學(xué)的評價模型,但是研究尚未對影響因子進(jìn)行更為細(xì)致的控制分析,后期還須完善影響因子的控制研究,提高評價模型的穩(wěn)定性。

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