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    黃河流域旅游經(jīng)濟(jì)時空異質(zhì)性特征及演變趨勢

    2023-01-14 04:40:16薛寶琪范紅艷
    資源開發(fā)與市場 2023年1期
    關(guān)鍵詞:省區(qū)黃河流域異質(zhì)性

    薛寶琪,范紅艷

    (南陽師范學(xué)院 地理科學(xué)與旅游學(xué)院,河南 南陽 473061)

    0 引言

    受資源稟賦、社會經(jīng)濟(jì)、基礎(chǔ)設(shè)施、區(qū)位交通等 因素影響,區(qū)域旅游經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有時空異質(zhì)性是一種常態(tài)[1-3]。適度差距有助于促進(jìn)區(qū)域旅游經(jīng)濟(jì)發(fā)展,但局部投資過熱和發(fā)展差距過大會制約旅游服務(wù)質(zhì)量及產(chǎn)業(yè)素質(zhì)提升[4]。因此,研究區(qū)域旅游經(jīng)濟(jì)時空異質(zhì)性及其演化規(guī)律,對于認(rèn)識區(qū)域旅游經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距、促進(jìn)區(qū)域旅游高質(zhì)量協(xié)調(diào)發(fā)展具有重要的理論意義和現(xiàn)實價值。

    區(qū)域旅游經(jīng)濟(jì)時空異質(zhì)性一直是學(xué)界研究的熱點問題之一[5]。國外研究起步較早、視角廣泛、內(nèi)容豐富且方法多樣[3-7],研究較為成熟而全面[4]。與國外相比,國內(nèi)研究雖然起步晚,但成果也比較豐富。從 現(xiàn) 有 成 果 看,既 有 全 國[8,9]、區(qū) 域[5,10-13]、省域[2,3,14]尺度的 研究,也 有 城 市[7,15]和 景 區(qū)[16]尺 度 的研究;既有旅游經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異及成因[5-7,11-14]、旅游經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量差異及形成機(jī)制[10,17,18]等的研究,也有旅游經(jīng)濟(jì)競爭力空間分異[19,20]、旅游經(jīng)濟(jì)效率空間分異及成因[21]等的研究;既有運用單一指標(biāo)[1-4,14]的 研 究,也 有 構(gòu) 建 綜 合 指 標(biāo)[8-10,18]的 研 究;既有 應(yīng) 用 傳 統(tǒng) 統(tǒng) 計 方 法(標(biāo) 準(zhǔn) 差[14,17]、變 異 系數(shù)[6,7,17]、基尼系數(shù)[9-11,14]、泰爾指數(shù)[7,16]等)的研究,也 有 應(yīng) 用 空 間 分 析 方 法[4,5,22]和 社 會 網(wǎng) 絡(luò) 分 析 方法[21,23]的研究。

    上述已有研究成果為本文提供了重要參考,但是仍存在以下不足:一是從流域尺度開展的研究較少,尤其是針對黃河流域旅游經(jīng)濟(jì)時空異質(zhì)性問題的研究更少,并且很少見對時空異質(zhì)性演變趨勢進(jìn)行研究。2019 年以前學(xué)者們對黃河旅游的關(guān)注較少,僅 有 部 分 學(xué) 者 對 黃 河 旅 游 進(jìn) 行 了 研 究[24-26]。2019年,在黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展上升為重大國家戰(zhàn)略,明確了黃河流域作為我國重要生態(tài)屏障和經(jīng)濟(jì)地帶的重要地位后,黃河流域引起了更多國內(nèi)學(xué)者關(guān)注,有關(guān)黃河旅游研究的成果也逐漸增多,主要集中在旅游與資源環(huán)境耦合關(guān)系[27]、旅游地意象 結(jié) 構(gòu)[28]、鄉(xiāng) 村 旅 游[29]、生 態(tài) 旅 游[30]、旅 游生態(tài) 效 率[31]、旅 游 業(yè) 碳 排 放[22]、傳 統(tǒng) 村 落 旅 游[32]、高級別景區(qū)空間格局[33]、旅游流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)[34]等方面,僅薛明月等對黃河流域旅游經(jīng)濟(jì)時空格局進(jìn)行了探討,但沒有分析其異質(zhì)性演變趨勢[23]。二是大多采用傳統(tǒng)統(tǒng)計方法(如變異系數(shù)、基尼系數(shù))或空間分析方法(如ESDA,莫蘭指數(shù))探討區(qū)域旅游經(jīng)濟(jì)時空異質(zhì)性特征,缺乏綜合運用傳統(tǒng)統(tǒng)計方法和分形理論中的R?S分析法對區(qū)域旅游經(jīng)濟(jì)時空異質(zhì)性演變規(guī)律的研究?;谏鲜鲅芯砍晒?,本文以黃河流域9 省區(qū)(青、川、隴、寧、蒙、陜、晉、豫、魯)為研究對象,綜合運用傳統(tǒng)統(tǒng)計方法和分形理論中的R?S分析法,對2006—2021 年黃河流域旅游經(jīng)濟(jì)時空異質(zhì)性特征及演變趨勢進(jìn)行了分析研究,以期為黃河流域各省區(qū)結(jié)合自身發(fā)展情況,因地制宜制定旅游經(jīng)濟(jì)發(fā)展政策提供參考。

    1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

    1.1 研究方法

    度量區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異的指標(biāo)很多,本文選用標(biāo)準(zhǔn)差、基尼系數(shù)分別度量黃河流域旅游經(jīng)濟(jì)絕對差異和相對差異,選用碎化指數(shù)、地理集中指數(shù)來刻畫黃河流域旅游經(jīng)濟(jì)集聚與分散程度,選用泰爾指數(shù)對黃河流域旅游經(jīng)濟(jì)總體差異進(jìn)行分解。

    標(biāo)準(zhǔn)差:標(biāo)準(zhǔn)差反映一組數(shù)據(jù)與其平均值的偏離程度,能簡單直觀精確反映特定時期黃河流域各省區(qū)旅游經(jīng)濟(jì)絕對差異程度[14]。計算公式為:

    基尼系數(shù):衡量區(qū)域收入差距的常用指標(biāo)。該指標(biāo)滿足匿名性、收入齊次性、總復(fù)制公理、強(qiáng)洛倫茲一致性和Pigou- Dalton 轉(zhuǎn)移支付準(zhǔn)則,具有實質(zhì)性經(jīng)濟(jì)含義[35]。可客觀反映黃河流域各省區(qū)旅游經(jīng)濟(jì)相對差異程度[14]。計算公式為:

    式中:I 為碎化指數(shù);xi為i 省區(qū)旅游總收入;n為省區(qū)數(shù)。I 取值范圍為1—n,當(dāng)xi=1 時,I 值最小,旅游經(jīng)濟(jì)空間分布高度集聚,旅游經(jīng)濟(jì)空間差異達(dá)到最大;當(dāng)所有xi都相等時,I 值最大,旅游經(jīng)濟(jì)空間分布絕對均勻,旅游經(jīng)濟(jì)空間絕對無差異。

    地理集中指數(shù):用來衡量研究對象在一定時空上的集中程度,用其來衡量旅游收入在黃河流域的空間分布狀態(tài)。計算公式為:

    式中:G 為地理集中指數(shù);n 為省區(qū)數(shù);xi為第i 個省區(qū)旅游總收入;X 為黃河流域各省區(qū)旅游收入總和。G 值介于0—100,G 值越大,旅游經(jīng)濟(jì)空間分布越集中;G 值越小,分布越分散。

    泰爾指數(shù):泰爾指數(shù)是衡量地區(qū)間收入不平等度程度的一個重要指標(biāo),本文使用旅游總收入為比重加權(quán)計算泰爾指數(shù)T。計算公式為:

    式中:n 為省區(qū)數(shù);Yi為i 省區(qū)旅游收入;Y 為各省區(qū)旅游收入總和;Pi為i 省區(qū)接待國內(nèi)外游客人數(shù);P 為各省區(qū)接待國內(nèi)外游客人數(shù)總和。T 值越大,說明各省區(qū)旅游經(jīng)濟(jì)差異程度越大;反之,則差異程度越小。

    泰爾指數(shù)最大優(yōu)點是可以將區(qū)域總體差異分解為區(qū)內(nèi)差異和區(qū)間差異,從而可以進(jìn)一步評估區(qū)內(nèi)差異與區(qū)間差異對區(qū)域總體差距的貢獻(xiàn)[37]。這里以黃河流域9 省區(qū)為基本空間單元,對泰爾指數(shù)做一階分解:將黃河流域各省區(qū)旅游經(jīng)濟(jì)總體差異分解為上中下游間差異(區(qū)間差異)和上中下游內(nèi)差異(區(qū)內(nèi)差異)。泰爾指數(shù)分解公式為:

    式中:Tbr為上中下游間差異;Twr為上中下游內(nèi)差異;j 為區(qū)域個數(shù);Yij為j 區(qū)域i 省區(qū)旅游總收入;Pij為j 區(qū)域i 省區(qū)接待國內(nèi)外游客人數(shù)。

    R?S分析法:R?S 分析即重標(biāo)級差分析法,由赫斯特最早提出,是一種用來分析時間序列分形特征和長期記憶過程的非線性預(yù)測方法[38]。該方法對研究數(shù)據(jù)的選擇比較簡單,沒有嚴(yán)格的前提假定,借助建立時間序列指數(shù)函數(shù)求Hurst 指數(shù)。Hurst 指數(shù)可以有效判斷時間序列所具有的變化規(guī)律,并預(yù)測其未來發(fā)展趨勢。計算Hurst 指數(shù)的基本過程為:設(shè)時間序列,{ζ(t)},t =1,2,…,n,對于任意正整數(shù)t≥1 有:

    式中:c 為常數(shù);H 為Hurst 指數(shù)。對公式(11)兩邊取對數(shù),在使用ln(τ)和ln(T(τ)?S(τ))所作的散點圖上,用最小二乘法得到散點圖的擬合直線,直線斜率即為H 指數(shù)值。

    H 取值介于0—1。0.5 <H <1 時,表明時間序列各變量之間具有持久性正相關(guān)特征,即過去的一個增量(減量)意味著未來的一個增量(減量),并且H 越接近1,時間序列變化的持久性越強(qiáng);H =0.5時,表明時間序列過去與未來無相關(guān)性,序列變化過程是完全隨機(jī)的;0 <H <0.5 時,表明時間序列各變量之間具有反持久性負(fù)相關(guān)特征,即過去的一個增量(減量)意味著未來的一個減量(增量)[39],并且H越接近0,表明序列變化過程所具有反持久性則越強(qiáng)。D =2- H 為時間序列的分維值,根據(jù)D 大小可判斷時間序列分式布朗運動的不規(guī)則或混沌程度。即H 指數(shù)確定了時間序列分式布朗運動趨勢,同時D 用來刻畫分式布朗運動的復(fù)雜性和不規(guī)則性[40]。D 值越大,表明運動越復(fù)雜、越不規(guī)則;反之,則運動越簡單、越有規(guī)律。

    1.2 數(shù)據(jù)來源

    以黃河流域青、川、隴、寧、蒙、陜、晉、豫、魯9 ?。ㄗ灾螀^(qū))為研究對象,以旅游總收入為衡量指標(biāo)。黃河流域各省區(qū)歷年旅游總收入通過入境旅游創(chuàng)匯和國內(nèi)旅游收入加總獲得,計算時運用中國人民銀行公布的當(dāng)年期末人民幣對美元的平均匯率乘以同期入境旅游創(chuàng)匯(單位為美元),將入境旅游創(chuàng)匯收入換算成人民幣。其中黃河流域各省區(qū)入境旅游創(chuàng)匯收入和歷年人民幣對美元匯率數(shù)據(jù)源自于相關(guān)年份《中國統(tǒng)計年鑒》,黃河流域各省區(qū)國內(nèi)旅游收入數(shù)據(jù)主要源自于各省區(qū)相關(guān)年份《統(tǒng)計年鑒》,個別年份旅游收入數(shù)據(jù)源自各省區(qū)國民經(jīng)濟(jì)與社會發(fā)展統(tǒng)計公報。

    此外,本文在測算泰爾指數(shù)時用到游客接待人數(shù)數(shù)據(jù),各省區(qū)歷年游客接待總?cè)藬?shù)由接待國內(nèi)游客人數(shù)和入境過夜游客人數(shù)加總獲得,其中接待國內(nèi)游客人數(shù)數(shù)據(jù)主要源自各省區(qū)歷年《統(tǒng)計年鑒》,缺失數(shù)據(jù)以各省區(qū)國民經(jīng)濟(jì)與社會發(fā)展統(tǒng)計公報數(shù)據(jù)補(bǔ)充;入境游客人數(shù)數(shù)據(jù)源自歷年《中國統(tǒng)計年鑒》,部分?jǐn)?shù)據(jù)以各省區(qū)國民經(jīng)濟(jì)與社會發(fā)展統(tǒng)計公報數(shù)據(jù)補(bǔ)充。參考《黃河年鑒》中提出的“自內(nèi)蒙古托克托縣河口鎮(zhèn)至河南滎陽市桃花峪為黃河中游,自桃花峪以下至入??跒辄S河下游”的劃分標(biāo)準(zhǔn)[41],并考慮行政區(qū)劃完整性,將青、川、隴、寧4 省劃為黃河上游,將蒙、陜、晉3 省區(qū)劃為黃河中游,將豫、魯2 省區(qū)劃為黃河下游。

    2 黃河流域旅游經(jīng)濟(jì)時空異質(zhì)性特征

    2.1 時序特征

    依據(jù)公式(1)、(2)計算出2006—2021 年黃河流域各省區(qū)旅游總收入標(biāo)準(zhǔn)差和基尼系數(shù)(圖1)。黃河流域旅游經(jīng)濟(jì)絕對差異前期逐年拉大,后期波動明顯。2019 年以前黃河流域各省區(qū)旅游總收入標(biāo)準(zhǔn)差總體呈加速上升趨勢,2019 年后受新冠疫情影響各省區(qū)旅游總收入標(biāo)準(zhǔn)差震蕩下行趨勢明顯。2006—2019 年旅游總收入標(biāo)準(zhǔn)差由434.40 億元上升至4 080.75 億元,2019 年是2006 年的9.39 倍。受新冠疫情影響,2020 年這一指標(biāo)下降至2 298.21億元,僅為2019 年的56.32%,2021 年又攀升至2 824.48億元。2006—2013 年各省區(qū)旅游總收入從高到低排序為魯、豫、川、晉、陜、蒙、隴、青、寧;2014—2015 年四川超過河南躍居第二位;2016—2020 年四川又超過山東躍居第一位;2021 年四川跌至第二,山東位居第一,陜西超過山西位居第四,甘肅超過內(nèi)蒙古位居第六。從絕對量看,2006 年旅游總收入排在首位的山東比排在最后的寧夏多1 197.41億元,2015 年這一數(shù)字?jǐn)U大至6 363.01 億元,是2006年的5.31 倍;2016 年排在首位的四川比排在末位的寧夏多7 508.45 億元,2019 年這一數(shù)字?jǐn)U大至11 254.27 億元,是2006 年的9.40 倍;2020 年這一數(shù)字跌至6 974.23 億元,2021 年又升至7 991.95億元。綜上可知,黃河流域各省區(qū)旅游經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平參差不齊,2019 年以前各省區(qū)旅游收入絕對差異不斷拉大,2019 年以后受新冠疫情影響各省區(qū)旅游收入絕對差異波動下行明顯。

    圖1 2006—2021 年黃河流域旅游經(jīng)濟(jì)差異演變過程Figure 1 Evolution of differences of tourism economy in the Yellow River Basin,2006-2021

    黃河流域旅游經(jīng)濟(jì)相對差異前期逐年縮小,后期有擴(kuò)大趨勢。2019 年前黃河流域旅游經(jīng)濟(jì)相對差異呈下行逐年縮小趨勢,2019 年后受新冠疫情影響呈上行擴(kuò)大趨勢。2006—2019 年基尼系數(shù)總體呈下行遞減變化,從2006 年的0.8005 降至2019 年的0.7425,降低了7.25%;2019—2021 年受新冠疫情影響基尼系數(shù)急轉(zhuǎn)上升,從2019 年的0.7425 上升至2021 年的0.7771,上升了4.65%。2019 年前黃河流域旅游經(jīng)濟(jì)相對差異逐年縮小,主要得益于“西部大開發(fā)戰(zhàn)略”和“中部崛起戰(zhàn)略”的推進(jìn),西部大開發(fā)戰(zhàn)略和中部崛起戰(zhàn)略的實施改善了中、西部省區(qū)的環(huán)境、交通等基礎(chǔ)設(shè)施條件,使經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)相對落后的中、西部省區(qū)旅游業(yè)得以加快發(fā)展,縮小了與東部省區(qū)的差距;肇始于2020 年的新冠疫情對各省區(qū)旅游業(yè)影響程度不同,各省區(qū)旅游業(yè)損失有較大差異(與2019年相比,山東下降了45. 7%、河南下降了49.9%、四川下降了38.1%、陜西下降了61.6%、山西下降了63.6%、甘肅下降了43.9%、內(nèi)蒙古下降了48.3%、青海下降了48.4%、寧夏下降了41.5%),導(dǎo)致黃河流域旅游經(jīng)濟(jì)相對差異拉大。

    2.3 空間特征

    依據(jù)公式(3)、(4)計算出2006—2021 年黃河流域各省區(qū)旅游總收入碎化指數(shù)和地理集中指數(shù)(圖2)。黃河流域旅游經(jīng)濟(jì)空間分布前期趨于分散,后期趨于集中。2019 年以前黃河流域各省區(qū)旅游總收入地理集中指數(shù)整體呈下降趨勢,2019 年以后該指數(shù)則呈上升趨勢。這表明2019 年以前黃河流域旅游經(jīng)濟(jì)空間分布整體趨于向分散趨勢發(fā)展,而2019 年以后則又轉(zhuǎn)而向集中趨勢演變。地理集中指數(shù)2019 年最低,為39.91,說明在整個研究時段內(nèi),黃河流域旅游經(jīng)濟(jì)集聚程度一直很高,旅游收入集中于魯、豫、川、晉4 省區(qū),四省區(qū)旅游收入之和占整個黃河流域旅游收入總和比重均超過84%。此外,從碎化指數(shù)演變趨勢(圖2)看,2019 年以前黃河流域各省區(qū)旅游總收入碎化指數(shù)整體呈上升趨勢,2019年后該指數(shù)則突然下降,表明2019 年以前黃河流域旅游經(jīng)濟(jì)空間分布由集中向分散演變,2019 年后則由分散轉(zhuǎn)向集中演變,這可能與新冠疫情對各省區(qū)旅游業(yè)的影響有關(guān),疫情改變了旅游經(jīng)濟(jì)空間分布演變的正常軌跡。2006—2021 年黃河流域各省區(qū)旅游總收入碎化指數(shù)均值為2.6832,僅占碎化指數(shù)總值(9)的29.8%,碎化指數(shù)值總體較低,旅游經(jīng)濟(jì)空間分布較為集中。

    圖2 2006—2021 年黃河流域旅游經(jīng)濟(jì)空間集聚演變Figure 2 Evolution of spatial agglomeration of tourism economy in the Yellow River Basin,2006-2021

    依據(jù)旅游總收入數(shù)據(jù)制作黃河流域旅游經(jīng)濟(jì)分位地圖(圖3),將各省區(qū)劃分為高值區(qū)、中值區(qū)、低值區(qū)3 種類型,不難發(fā)現(xiàn)黃河流域旅游經(jīng)濟(jì)“東高—西低、南高—北低”的格局基本穩(wěn)定,除2021 年受新冠疫情影響空間格局略有變化外,2020 年以前空間集聚格局沒有任何變化,東西、南北差異非常穩(wěn)定。綜上分析,黃河流域旅游經(jīng)濟(jì)空間分布前期由集中趨于分散,后期受新冠疫情影響由分散又轉(zhuǎn)向集中,“東高—西低、南高—北低”分布格局基本穩(wěn)定,空間集聚程度一直很高,東西和南北差異都十分穩(wěn)定。

    圖3 2006—2021 年黃河流域旅游經(jīng)濟(jì)空間格局演變Figure 3 Evolution of spatial pattern of tourism economy in the Yellow River Basin,2006-2021

    3 黃河流域旅游經(jīng)濟(jì)時空異質(zhì)性分解特征

    根據(jù)泰爾指數(shù)可分解特性,將黃河流域旅游經(jīng)濟(jì)總體差異分解為上中下游間差異(區(qū)間差異)和上中下游內(nèi)差異(區(qū)內(nèi)差異)兩部分,并依據(jù)公式(5)、(6)計算出2006—2021 年黃河流域各省區(qū)旅游總收入泰爾指數(shù)及其分解值(圖4、表1)。

    3.1 區(qū)間差異大于區(qū)內(nèi)差異

    由圖4、表1 可知,2006—2021 年反映黃河流域上中下游間差異的泰爾指數(shù)均值為0.0356;同期,反映上中下游內(nèi)差異的泰爾指數(shù)均值為0.0313,上中下游間差異指數(shù)均值是上中下游內(nèi)差異指數(shù)均值的1.14 倍。由此可見,上中下游間差異明顯大于上中下游內(nèi)差異。從變化趨勢看,上中下游間差異與上中下游內(nèi)差異變化趨勢基本一致,2006—2018 年總體呈上升趨勢,2018—2019 年呈下降趨勢,2019—2021 年則又轉(zhuǎn)而上升。此外,上中下游內(nèi)差異又可以進(jìn)一步分解為上游內(nèi)差異、中游內(nèi)差異和下游內(nèi)差異三部分,中游內(nèi)差異(0.0244)遠(yuǎn)大于上游內(nèi)差異(0.0061)和下游內(nèi)差異(0.0008),這說明上中下游內(nèi)差異主要來源于中游內(nèi)差異。上游省區(qū)均處于西部,除四川外其余省區(qū)旅游業(yè)均欠發(fā)達(dá),表現(xiàn)為旅游經(jīng)濟(jì)低水平趨同;下游省區(qū)旅游業(yè)相對發(fā)達(dá),表現(xiàn)為旅游經(jīng)濟(jì)高水平趨同;中游省區(qū)地跨中西部,旅游發(fā)達(dá)與欠發(fā)達(dá)省區(qū)并存,表現(xiàn)為旅游經(jīng)濟(jì)差異較大。

    圖4 2006—2021 年黃河流域上中下游間?內(nèi)差異泰爾指數(shù)分解Figure 4 Decomposition of their index of inter?intra difference in the upper,middle and lower reaches of the Yellow River Basin,2006-2021

    3.2 區(qū)間差異對總體差異貢獻(xiàn)較大

    由表1 可知,2006—2021 年上中下游間差異對總體差異平均貢獻(xiàn)率為55.16%,而上中下游內(nèi)差異對總體差異平均貢獻(xiàn)率為44.84%,可見上中下游間差異對總體差異貢獻(xiàn)大于上中下游內(nèi)差異貢獻(xiàn)。

    表1 黃河流域上中下游間?內(nèi)旅游經(jīng)濟(jì)差異對總差異貢獻(xiàn)Table 1 The contribution of inter?intra difference to the total tourism economic difference in the upper,middle and lower reaches of the Yellow River Basin

    從變動趨勢看,2006—2021 年上中下游間差異貢獻(xiàn)率總體呈下降趨勢,而上中下游內(nèi)差異貢獻(xiàn)率總體則呈上升趨勢,16 年間上中下游間差異貢獻(xiàn)率下降15.36 個百分點,而上中下游內(nèi)差異貢獻(xiàn)率則上升15.36 個百分點。從上中下游內(nèi)差異看,中游內(nèi)差異對上中下游內(nèi)差異貢獻(xiàn)最大,年平均貢獻(xiàn)率為37.04%,而上游內(nèi)和下游內(nèi)差異貢獻(xiàn)率則很低,年平均貢獻(xiàn)率僅為7.17%和0.64%,說明上中下游內(nèi)差異主要源于中游內(nèi)差異,上游內(nèi)差異和下游內(nèi)差異對上中下游內(nèi)差異貢獻(xiàn)均很小,因此對整個流域旅游經(jīng)濟(jì)總差異貢獻(xiàn)也很小。

    4 黃河流域旅游經(jīng)濟(jì)時空異質(zhì)性演變趨勢

    利用以上所計算的2006—2021 年基尼系數(shù),依據(jù)公式(7)—(11)計算黃河流域旅游經(jīng)濟(jì)基尼系數(shù)的Hurst指數(shù),并用D =2-H 計算其時間序列的分維值(表2)。

    表2 R?S分析結(jié)果(Hurst指數(shù)及分維值)Table 2 The results of R?S analysis(Hurst index and fractal dimension value)

    由表2 可知,從總體上看,黃河流域旅游經(jīng)濟(jì)基尼系數(shù)的H 值為0.943,大于0.5,表明在原有要素、政策、環(huán)境等條件既定情況下黃河流域旅游經(jīng)濟(jì)差距在未來16 年,即2022—2037 年內(nèi)總體演化趨勢與2006—2021 年歷史時段變化趨勢相一致,隨著各省區(qū)尤其是旅游欠發(fā)達(dá)省區(qū)旅游總收入增加,各省區(qū)旅游經(jīng)濟(jì)差異呈逐年縮小趨勢,并且這種趨勢具有較強(qiáng)的持久性(H 指數(shù)逐漸接近于1)。分階段看,2022—2027 年基尼系數(shù)的H 值均小于0.5,表明各省區(qū)旅游經(jīng)濟(jì)差距將與2006—2011 年呈相反趨勢發(fā)展,即流域內(nèi)旅游經(jīng)濟(jì)差距將會拉大。因為新冠肺炎疫情難以在短期內(nèi)消除,對旅游業(yè)影響有可能在未來5—6 年內(nèi)長期存在,各省區(qū)疫情防控難免會影響旅游業(yè)開工率,從而拉大各省區(qū)旅游經(jīng)濟(jì)差距。另外,2022—2027 年基尼系數(shù)的D 值均大于1.5,也說明該階段受新冠疫情影響流域內(nèi)旅游經(jīng)濟(jì)差異指標(biāo)演變?nèi)狈σ?guī)律性,差異演變趨勢不規(guī)則,復(fù)雜多變,具有較強(qiáng)的反持久性。2028—2037 年基尼系數(shù)H 值均大于0.5,表明各省區(qū)旅游經(jīng)濟(jì)差距將與2012—2021 年趨同,流域內(nèi)旅游經(jīng)濟(jì)差距將逐年縮小,因為人類終將會戰(zhàn)勝新冠疫情,疫情過后各省區(qū)旅游業(yè)將進(jìn)入正常發(fā)展軌道,省區(qū)之間相互追趕,將會縮小各省區(qū)差距。另外,2028—2037 年基尼系數(shù)的D 值均小于1.5,表明流域內(nèi)旅游經(jīng)濟(jì)差異指標(biāo)演變表現(xiàn)出明顯的規(guī)律性,差異演變趨勢比較規(guī)則,且具有較強(qiáng)的持久性,隨著時間序列增大,這種規(guī)律性愈發(fā)趨于穩(wěn)定。

    同時,對黃河流域各省區(qū)旅游總收入雙對數(shù)坐標(biāo)系(ln(time),ln(R?S))進(jìn)行擬合回歸得到R?S 分析圖5,R2值為0.9533,表明回歸擬合效果較好,具有較高的預(yù)測精度。

    圖5 黃河流域旅游總收入基尼系數(shù)R?S分析Figure 5 The Gini coefficient R?S analysis of total tourism income in the Yellow River Basin

    5 結(jié)論、討論與建議

    5.1 結(jié)論與討論

    本研究運用標(biāo)準(zhǔn)差、基尼系數(shù)、碎化指數(shù)、地理集中指數(shù)、泰爾指數(shù)等分析方法,探究了2006—2021年黃河流域旅游經(jīng)濟(jì)的時空異質(zhì)性特征,并用R?S分析法探討了黃河流域旅游經(jīng)濟(jì)的時空異質(zhì)性演變趨勢。主要結(jié)論如下:①從時間維度看,黃河流域各省區(qū)旅游經(jīng)濟(jì)絕對差異在2019 年以前逐年拉大且變動規(guī)律比較穩(wěn)定,2019 年以后絕對差異有所縮小但變動不穩(wěn)定;黃河流域各省區(qū)旅游經(jīng)濟(jì)相對差異在2019 年以前逐年縮小且變動規(guī)律穩(wěn)定,2019 年以后相對差異有所擴(kuò)大但變動不穩(wěn)定。②從空間維度看,黃河流域各省區(qū)旅游經(jīng)濟(jì)空間分布在2019 年以前由集中趨向分散,2019 年后又由分散轉(zhuǎn)向集中,空間集聚度一直很高,“東高—西低、南高—北低”分布格局基本穩(wěn)定,東西和南北差異都十分穩(wěn)定。上中下游間(區(qū)間)差異明顯大于上中下游內(nèi)(區(qū)內(nèi))差異,且二者變動趨勢一致;上中下游內(nèi)差異主要源于中游內(nèi)差異;上中下游間(區(qū)間)差異對總體差異貢獻(xiàn)大于上中下游內(nèi)(區(qū)內(nèi))差異的貢獻(xiàn),但上中下游間(區(qū)間)差異貢獻(xiàn)率總體呈下降趨勢,而上中下游內(nèi)(區(qū)內(nèi))差異貢獻(xiàn)率總體則呈上升趨勢。③從時空演變維度看,在原有要素、政策、環(huán)境等既定條件下黃河流域各省區(qū)旅游經(jīng)濟(jì)差距在2022—2037 年總體演化趨勢將與2006—2021 年歷史時段變化趨勢相一致,各省區(qū)旅游經(jīng)濟(jì)差異總體呈逐年縮小趨勢,且具有較強(qiáng)的持久性。分階段看,新冠肺炎疫情影響難以在短期內(nèi)消除,2022—2027 年黃河流域各省區(qū)旅游經(jīng)濟(jì)差距將與2006—2011 年呈相反趨勢發(fā)展,即流域內(nèi)旅游經(jīng)濟(jì)差距將會拉大,并且這種差異演化復(fù)雜多變,極不規(guī)則,具有較強(qiáng)的反持久性;人類終將會戰(zhàn)勝新冠肺炎疫情,疫情過后旅游業(yè)將進(jìn)入正常發(fā)展軌道,2028—2037 年黃河流域各省區(qū)旅游經(jīng)濟(jì)差距將與2012—2021 年趨同,差距將會逐年縮小,且差異演變趨勢比較規(guī)則,具有較強(qiáng)的持久性。

    基于黃河流域9 省區(qū)旅游總收入數(shù)據(jù)的處理分析結(jié)果,本研究探究了黃河流域旅游經(jīng)濟(jì)發(fā)展的時空差異及其未來演變趨勢。受數(shù)據(jù)可得性及時效性等因素制約,本研究只選取了2006—2021 年的旅游總收入數(shù)據(jù),且僅重點分析了黃河流域旅游經(jīng)濟(jì)的時空差異及其演變趨勢,在后續(xù)研究中,研究時段可以擴(kuò)展至更長尺度,可采用綜合指標(biāo)數(shù)據(jù),并對旅游經(jīng)濟(jì)的時空異質(zhì)性的影響因素及形成機(jī)制等進(jìn)行更加系統(tǒng)深入地探究。

    5.2 建議

    基于上述研究結(jié)論,應(yīng)當(dāng)采取措施縮小流域內(nèi)省區(qū)間旅游經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距,促進(jìn)全流域旅游經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量協(xié)調(diào)發(fā)展。具體建議如下:

    各省區(qū)應(yīng)當(dāng)立足本省區(qū)旅游業(yè)發(fā)展實際,補(bǔ)短板,彰優(yōu)勢。旅游經(jīng)濟(jì)時空異質(zhì)性是多因素共同作用的結(jié)果,黃河流域各省區(qū)在經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、資源稟賦、交通可達(dá)性、服務(wù)接待設(shè)施等方面存在較大差距,這也正是各省區(qū)旅游經(jīng)濟(jì)存在差距的原因所在。甘肅、青海、寧夏、內(nèi)蒙古等旅游業(yè)欠發(fā)達(dá)省區(qū)應(yīng)當(dāng)通過優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和資源配置,提高社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,加強(qiáng)交通、通訊等基礎(chǔ)設(shè)施和住宿、餐飲、娛樂等服務(wù)接待設(shè)施建設(shè),深入挖掘黃河源頭文化和蒙、回、藏等少數(shù)民族文化資源特色,通過省區(qū)間互動合作,形成各自特色,避免重復(fù)開發(fā)和盲目競爭,縮小與旅游業(yè)發(fā)達(dá)省區(qū)的差距;同時,充分發(fā)揮山東、四川、河南等旅游業(yè)發(fā)達(dá)省區(qū)的極化和輻射作用,以帶動西部欠發(fā)達(dá)省區(qū)旅游業(yè)發(fā)展。

    各省區(qū)應(yīng)當(dāng)做好當(dāng)前的疫情防控,為旅游業(yè)爭取更大發(fā)展空間。新冠疫情打破了全國各地旅游業(yè)發(fā)展的正常節(jié)奏,黃河流域9 省區(qū)也不例外,受新冠疫情影響旅游業(yè)被拖出正常發(fā)展軌道,各省區(qū)旅游業(yè)發(fā)展充滿變數(shù)。黃河流域各省區(qū)應(yīng)當(dāng)將精準(zhǔn)科學(xué)的疫情防控要求貫徹到旅游業(yè)各環(huán)節(jié)、各領(lǐng)域,堅持“動態(tài)清零”總方針,適時開放旅游業(yè),引導(dǎo)旅游市場主體主動適應(yīng)疫情防控常態(tài)下的市場需求變化,積極有效擴(kuò)大旅游消費,支持各類旅游市場主體克服困難、改善經(jīng)營狀況,盡最大可能減少疫情對旅游業(yè)的沖擊和影響,為各省區(qū)旅游業(yè)健康可持續(xù)發(fā)展留足空間。

    加強(qiáng)國家層面頂層設(shè)計,推動全流域旅游經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展。加大對旅游業(yè)欠發(fā)達(dá)省區(qū)的資金扶持力度,改善旅游業(yè)欠發(fā)達(dá)省區(qū)的基礎(chǔ)設(shè)施和產(chǎn)業(yè)環(huán)境,充分發(fā)揮旅游業(yè)在這些省區(qū)的減貧功能,為最終打贏脫貧攻堅戰(zhàn)做出旅游業(yè)應(yīng)有的貢獻(xiàn);同時,給予旅游業(yè)較為發(fā)達(dá)省區(qū)政策支持,鼓勵這些省區(qū)旅游業(yè)進(jìn)一步發(fā)展壯大,強(qiáng)化其對鄰近欠發(fā)達(dá)省區(qū)的輻射和帶動作用;在保護(hù)好流域生態(tài)環(huán)境前提下,推動流域內(nèi)省區(qū)間旅游合作,發(fā)揮各省區(qū)文化與旅游資源優(yōu)勢,以沿線中心城市為核心,通過“分塊整合,整體聯(lián)動”構(gòu)建大黃河旅游走廊,輻射帶動全流域旅游經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展。

    深挖黃河文化內(nèi)涵,塑造“大黃河之旅”品牌形象。以黃河為主線,深入挖掘流域內(nèi)優(yōu)秀傳統(tǒng)文化,共同打造黃河文化旅游精品項目和精品文化旅游線路,推出一批黃河文化旅游示范項目,突出以黃河文化為主題的旅游宣傳推廣,塑造“大黃河之旅”品牌形象,促進(jìn)各省區(qū)尤其是旅游業(yè)欠發(fā)達(dá)省區(qū)旅游業(yè)加快發(fā)展,縮小省區(qū)間旅游經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距,實現(xiàn)全流域旅游經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量和協(xié)調(diào)發(fā)展。

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