黃河流域旅游經(jīng)濟差異及關(guān)鍵驅(qū)動因素研究

王慧嫻， 楊 蓓， 楊寧君， 李璐瑤

（1.山西財經(jīng)大學(xué)文化旅游與新聞藝術(shù)學(xué)院，山西 太原 030006；2.山西財經(jīng)大學(xué)山西文化旅游產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新研究院，山西 太原 030006）

《黃河流域生態(tài)保護和高質(zhì)量發(fā)展規(guī)劃綱要》給黃河流域旅游經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展帶來新的契機，然而黃河流域旅游業(yè)存在的產(chǎn)業(yè)發(fā)展落后、區(qū)域發(fā)展不平衡等問題已成為制約其高質(zhì)量發(fā)展的障礙［1］。研究黃河流域旅游經(jīng)濟差異、剖析各地市旅游經(jīng)濟發(fā)展驅(qū)動因素有助于把握旅游經(jīng)濟發(fā)展規(guī)律、推動旅游經(jīng)濟要素流動和集聚、實現(xiàn)區(qū)域旅游經(jīng)濟協(xié)調(diào)發(fā)展。

學(xué)界關(guān)于旅游經(jīng)濟差異研究主要圍繞以下方面不斷推進：研究內(nèi)容更加全面，學(xué)者們主要聚焦于旅游經(jīng)濟差異的演化趨勢［2］、收斂性特征［3］、空間聯(lián)系［4］、驅(qū)動因素分析［5］，亦有學(xué)者從高質(zhì)量發(fā)展［6］、非對稱性影響機制［7］、旅游經(jīng)濟韌性［8］、與生態(tài)環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展［9］等方面開展研究。研究方法趨向多元，對旅游經(jīng)濟差異的分析由Dagum 基尼系數(shù)［10］轉(zhuǎn)向偏離-份額分析［2］、空間相關(guān)分析［11］等方法。對旅游經(jīng)濟發(fā)展驅(qū)動因素的討論也由回歸模型［12］向地理探測器［13］、地理加權(quán)回歸［14］等方法過渡。同時，黃河流域旅游經(jīng)濟發(fā)展研究也取得新進展，從探究黃河流域省（區(qū)）間旅游經(jīng)濟差異［15-16］擴展到地市旅游經(jīng)濟發(fā)展的差異和聯(lián)系［17-18］。但上述研究大多從區(qū)域經(jīng)濟、旅游資源、交通條件等要素刻畫其對旅游經(jīng)濟差異的影響，尚未充分考慮創(chuàng)新、人力、旅游中介等因素可能產(chǎn)生的影響。此外，學(xué)者們偏重于探究驅(qū)動因素在獨立年份對旅游經(jīng)濟的影響，忽略了不同時間條件下各因素對旅游經(jīng)濟的影響程度不同。因此，本研究綜合經(jīng)濟增長理論和旅游業(yè)發(fā)展固有屬性，以黃河流域61地市旅游專業(yè)化水平為研究對象，分析2008—2020年黃河流域旅游經(jīng)濟差異的時空演變規(guī)律，并運用時空地理加權(quán)回歸（GTWR）模型探究驅(qū)動因素對旅游經(jīng)濟的影響，進一步總結(jié)旅游經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)鍵驅(qū)動因素，旨在為黃河流域區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展提供科學(xué)依據(jù)。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)概況

參考郭付友等［19］的研究，將黃河流經(jīng)9 ?。▍^(qū)）的72個地市（州、盟）作為研究區(qū)域。限于數(shù)據(jù)獲取完整性原因，濟源市、海西州、玉樹州、果洛州、海北州、海南州、黃南州、甘南州、臨夏州、阿壩州和阿拉善盟數(shù)據(jù)缺失較嚴(yán)重，最終將研究區(qū)域確定為61個地市（圖1）。

圖1 研究區(qū)示意圖Fig.1 Schematic diagram of the study area

1.2 指標(biāo)構(gòu)建

旅游業(yè)在發(fā)揮經(jīng)濟強帶動作用的同時受諸多因素制約［20］，導(dǎo)致旅游經(jīng)濟發(fā)展不平衡，深入挖掘旅游經(jīng)濟發(fā)展驅(qū)動因素對促進區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展具有重要的理論與實踐意義。新經(jīng)濟增長理論強調(diào)技術(shù)進步和制度創(chuàng)新是經(jīng)濟增長的根本動力，進而推動經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展［21］。作為經(jīng)濟發(fā)展的重要一環(huán)，旅游經(jīng)濟發(fā)展除受到旅游資源、旅游服務(wù)等自身發(fā)展要素的影響外，還受到區(qū)域經(jīng)濟、人力資源等因素的影響。故本研究從區(qū)域經(jīng)濟、創(chuàng)新能力、生產(chǎn)要素、旅游服務(wù)、制度政策5個維度探析黃河流域旅游經(jīng)濟發(fā)展差異驅(qū)動因素，具體指標(biāo)及含義如表1所示。

表1 驅(qū)動因素指標(biāo)Tab.1 Driving factor indices

1.3 數(shù)據(jù)來源

本研究采用旅游專業(yè)化水平表示黃河流域旅游經(jīng)濟發(fā)展水平［22］，即各市旅游總收入占國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）的比重。旅游總收入、GDP、總?cè)丝跀?shù)、第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、科學(xué)研究與試驗發(fā)展（R&D）支出、高校畢業(yè)人數(shù)、4A 級以上旅游景區(qū)數(shù)量、旅游從業(yè)人數(shù)、公路通車?yán)锍虜?shù)、行政區(qū)域面積等數(shù)據(jù)來源于地方統(tǒng)計局、《中國區(qū)域經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒》及國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報。旅游資源稟賦水平采用熵值法對各市4A 和5A 級旅游景區(qū)數(shù)據(jù)加權(quán)獲得；旅行社數(shù)來源于天眼查平臺各市注冊企業(yè)情況；政策支持情況用各市是否頒布旅游政策來表示，有市級旅游政策頒布計作1，未頒布則計作0，具體政策文件通過北大法寶法律數(shù)據(jù)庫平臺查詢得到。對于部分缺失數(shù)據(jù)則運用Matlab 軟件進行Linear 插值，最終獲得2008—2020 年黃河流域61 地市7930個數(shù)據(jù)。

1.4 研究方法

1.4.1 核密度估計核密度估計是采用密度函數(shù)描述數(shù)據(jù)分布性質(zhì)的方法［6］。本研究運用該方法以連續(xù)型曲線形式描述黃河流域旅游專業(yè)化水平分布特征，通過比較不同年份旅游專業(yè)化水平核密度曲線，分析黃河流域旅游經(jīng)濟差異的動態(tài)演化規(guī)律。公式如下：

1.4.2 空間自相關(guān)分析空間自相關(guān)分析是探索地理數(shù)據(jù)空間關(guān)聯(lián)程度的方法［23］。本研究運用全局空間自相關(guān)分析黃河流域各地市旅游專業(yè)化水平集聚關(guān)系的強弱，運用局部空間自相關(guān)揭示各地市旅游專業(yè)化水平在空間上的集聚類型。公式如下：

式中：I為全局莫蘭指數(shù)；wij為空間權(quán)重矩陣，地市彼此相鄰wij為1，否則為0；n為地市總數(shù)；xi和xj為第i和第j個地市旅游專業(yè)化水平；xˉ為旅游專業(yè)化水平平均值。

1.4.3 時空地理加權(quán)回歸（GTWR）模型地理加權(quán)回歸（GWR）模型有效解決了回歸系數(shù)的空間非平穩(wěn)性問題，但并未考慮到回歸系數(shù)時間上的差異性。Huang 等在此基礎(chǔ)上引入時間特性，提出GTWR 模型，旨在探索不同時空條件下驅(qū)動因素對研究對象的影響程度。陶潔怡等［24］研究發(fā)現(xiàn)該模型不僅提高了擬合優(yōu)度，還增強了解釋能力。公式如下：

式中：Ym為黃河流域第m個地市的旅游專業(yè)化水平；(um,vm,tm)為第m個地市的經(jīng)度、緯度和時間坐標(biāo)；β0(um,vm,tm)為第m個地市的回歸常數(shù)；βn(um,vm,tm)為第n個驅(qū)動因素對第m個地市旅游專業(yè)化水平影響的回歸系數(shù)；Xmn為第n個驅(qū)動因素在黃河流域第m個地市的數(shù)據(jù)；k為驅(qū)動因素總數(shù)；εm為回歸模型誤差項。

2 結(jié)果與分析

2.1 黃河流域旅游經(jīng)濟差異時空分析

2.1.1 旅游經(jīng)濟時間演進分析選取2008、2011、2014、2017、2020年的截面數(shù)據(jù)，借助核密度曲線的位置、形態(tài)、波峰數(shù)量和延展性分析黃河流域旅游專業(yè)化水平變動規(guī)律（圖2）。在分析波峰形態(tài)時，本研究在相對高差一半處測量波峰寬度。

圖2 黃河流域旅游專業(yè)化水平核密度曲線Fig.2 Kernel density curve of tourism specialization level in the Yellow River Basin

從黃河流域旅游專業(yè)化水平核密度曲線（圖2a）位置來看，核密度曲線整體向右移動，旅游專業(yè)化水平總體有提高。從2011 年開始旅游專業(yè)化水平核密度曲線一直右移，2020年受新冠疫情影響核密度曲線向左移動，旅游專業(yè)化水平有所降低。從形態(tài)來看，波峰值在2011—2017 年下降，2020 年又大幅上升，其中2011—2017 年波峰寬度變大，2020年波峰寬度變小，整體表現(xiàn)為寬度變大、峰值下降，旅游專業(yè)化水平差距在擴大。從波峰數(shù)量來看，除2011 年為雙峰分布外，其余年份均為單峰分布，極化現(xiàn)象減弱。從延展性來看，2014年和2017年核密度曲線存在右拖尾現(xiàn)象，表明部分地市在2014年和2017年旅游專業(yè)化水平遙遙領(lǐng)先。

從黃河上游地市旅游專業(yè)化水平核密度曲線（圖2b）位置來看，核密度曲線整體向右移動，旅游專業(yè)化水平提高。2011—2017 年核密度曲線持續(xù)右移，2020 年核密度曲線向左移動，旅游專業(yè)化水平隨之降低。從形態(tài)來看，波峰在2011—2017年持續(xù)下降，2020 年有所上升，波峰寬度隨著波峰下降而變大，又隨著波峰上升而變小，整體表現(xiàn)為寬度變大、峰值下降，分布更趨分散，發(fā)展差距亦趨擴大。從波峰數(shù)量來看，除2014 年為雙峰分布外，其余年份均為單峰分布，兩極分化逐漸減弱。從延展性來看，2017年和2020年核密度曲線存在右拖尾現(xiàn)象，個別地市在2017 年和2020 年旅游專業(yè)化水平占據(jù)領(lǐng)先地位。

從黃河中游地市旅游專業(yè)化水平核密度曲線（圖2c）位置來看，核密度曲線整體右移，旅游專業(yè)化水平提高。具體來看，2011—2017年曲線持續(xù)向右移動，2020 年向左大幅移動，旅游專業(yè)化水平下降較為顯著。從形態(tài)來看，波峰值2011—2017年持續(xù)下降，2020 年又大幅上升，并超過2014 年的峰值。波峰寬度2011—2017年持續(xù)變大，2020年又變小，整體表現(xiàn)為寬度變大、峰值下降，旅游經(jīng)濟差距擴大、旅游專業(yè)化水平分布趨于分散。從波峰數(shù)量來看，除2008 年為雙峰分布外，其余年份均為單峰分布，極化現(xiàn)象減弱。從延展性來看，2014 年和2017 年核密度曲線存在右拖尾現(xiàn)象，個別地市在2014年和2017年旅游專業(yè)化水平處于領(lǐng)先位置。

從黃河下游地市旅游專業(yè)化水平核密度曲線（圖2d）位置來看，核密度曲線整體向右移動，旅游專業(yè)化水平有所提高。2011—2017 年核密度曲線持續(xù)右移，2020 年核密度曲線大幅左移，可能同樣是受新冠疫情影響而導(dǎo)致旅游專業(yè)化水平下降嚴(yán)重。從形態(tài)來看，波峰值在2011—2017 年逐年下降，2020年明顯上升。波峰寬度從2011—2017年變大，2020 年變小，整體表現(xiàn)為寬度變大、峰值下降，旅游專業(yè)化水平差距擴大。從波峰數(shù)量來看，2020年為單峰分布外，2008、2011、2014、2017 年均為雙峰分布，依舊存在兩極分化現(xiàn)象。從延展性來看，2017 年核密度曲線存在右拖尾現(xiàn)象，個別地市在2017年旅游專業(yè)化水平一路領(lǐng)先。

2.1.2 旅游經(jīng)濟空間相關(guān)分析利用全局莫蘭指數(shù)分析黃河流域61地市旅游專業(yè)化水平空間相關(guān)性。由表2可知，5個年度旅游專業(yè)化水平全局莫蘭指數(shù)均為正，且通過1%水平的顯著性檢驗，空間上呈現(xiàn)出顯著的集聚特征。全局莫蘭指數(shù)由2008 年的0.286798 下降到2011 年的0.286680，2014 年上升到0.474707，表明黃河流域旅游專業(yè)化水平集聚態(tài)勢加強，地市間旅游經(jīng)濟差異縮?。?014年起，全局莫蘭指數(shù)從0.474707 持續(xù)下降到2020 年的0.278316，旅游專業(yè)化水平空間集聚態(tài)勢減弱，發(fā)展差異亦趨擴大。整體來看，黃河流域旅游經(jīng)濟差異擴大。

表2 黃河流域旅游專業(yè)化水平全局莫蘭指數(shù)Tab.2 Global Moran’s I of tourism specialization level in the Yellow River Basin

為進一步探究各地市旅游專業(yè)化水平空間集聚與演進趨勢，本研究運用ArcGIS 軟件繪制局部LISA 聚類圖。由圖3 可知，通過顯著性檢驗的高-高、低-低、高-低集聚區(qū)的范圍擴大，低-高集聚區(qū)的范圍縮小。

圖3 黃河流域旅游專業(yè)化水平局部LISA聚類圖Fig.3 LISA spatial cluster of tourism specialization level in the Yellow River Basin

高-高集聚區(qū)逐漸從陽泉、大同、臨汾等市向三門峽、渭南、西安等市轉(zhuǎn)移，最后又延伸至寶雞、天水等市。可能的原因是山西省、陜西省豐富的自然風(fēng)光和人文歷史資源為旅游業(yè)發(fā)展奠定了基礎(chǔ)，同時為經(jīng)濟發(fā)展做出貢獻(xiàn)，旅游專業(yè)化水平相對較高，因而高-高集聚區(qū)分布較多。

低-低集聚區(qū)主要集中在黃河上游和下游地市，特別是吳忠、中衛(wèi)、銀川3 市長期處于旅游專業(yè)化水平發(fā)展洼地。寧夏由于區(qū)位條件和基礎(chǔ)設(shè)施便利度低等原因，旅游業(yè)總體競爭力相對較弱［25］，且地區(qū)間經(jīng)濟發(fā)展差距較大，導(dǎo)致旅游專業(yè)化水平較低，呈現(xiàn)出低-低集聚。值得注意的是，低-低集聚區(qū)2014年出現(xiàn)在菏澤市后，2017年便在山東省呈大面積分布，盡管山東省是旅游大省，旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展態(tài)勢持續(xù)向好，但制造業(yè)作為山東省實體經(jīng)濟的絕對主力，對經(jīng)濟發(fā)展具有重要意義［26］，致使旅游專業(yè)化發(fā)展水平降低，從而低-低集聚明顯。

低-高集聚區(qū)主要分布在旅游專業(yè)化水平較高的地市周邊。2008—2011 年，分布在朔州、呂梁兩市，2017年出現(xiàn)在咸陽市，2020年又分布在太原、定西兩市?？赡苁且驗樯鲜龅厥兄苓叺拇笸⑴R汾、陽泉、寶雞、天水等地市旅游專業(yè)化水平較高，對其發(fā)展產(chǎn)生了虹吸效應(yīng)。

高-低集聚區(qū)2017 年首次出現(xiàn)在開封市，2020年泰安市亦躋身該列，面積逐步擴大。兩市依托文化和旅游資源優(yōu)勢，4A 級以上景區(qū)分別為10 處和13 處，逐步拉大與周邊地市的旅游經(jīng)濟差距，但并未充分發(fā)揮出旅游經(jīng)濟輻射作用帶動周邊地市聯(lián)動發(fā)展。

2.2 黃河流域旅游經(jīng)濟驅(qū)動因素分析

2.2.1 驅(qū)動因素時間變化分析本研究運用GTWR模型分析驅(qū)動因素的時空變動特征。為避免多重共線性，運用Stata軟件進行多重共線性檢驗。人均GDP、第三產(chǎn)業(yè)占GDP比重、R&D支出占GDP比重、每萬人擁有高校畢業(yè)人數(shù)、旅游資源稟賦水平、旅游從業(yè)人員比重、每萬人擁有旅行社數(shù)、公路網(wǎng)密度和政策支持情況的方差膨脹系數(shù)分別為1.29、1.01、2.31、2.38、1.64、1.22、2.23、1.31和1.11，因素間不存在多重共線性。從回歸結(jié)果來看（表3），模型擬 合 優(yōu) 度（R2）達(dá) 到0.890380，校 正 后 的R2為0.889120，擬合效果較好。由表4 可知，GTWR 模型的各驅(qū)動因素回歸系數(shù)均為正值，表明它們對旅游專業(yè)化水平都產(chǎn)生了正向影響，其中旅游從業(yè)人員比重的系數(shù)最大，因此調(diào)整旅游業(yè)從業(yè)人員比重可能是推動黃河流域旅游業(yè)發(fā)展的主要手段，驗證了徐愛萍［27］的研究結(jié)論。

表3 時空地理加權(quán)回歸（GTWR）模型參數(shù)Tab.3 Relevant parameters of GTWR model

表4 GTWR模型各驅(qū)動因素回歸系數(shù)的描述性統(tǒng)計分析Tab.4 Descriptive statistical analysis of driving factors’regression coefficients for GTWR models

每萬人擁有高校畢業(yè)人數(shù)（圖4d）與旅游資源稟賦水平（圖4e）的回歸系數(shù)呈平穩(wěn)型分布，對旅游專業(yè)化水平的正向影響基本不變。每萬人擁有高校畢業(yè)人數(shù)作為創(chuàng)新人才的重要來源，對旅游業(yè)發(fā)展具有促進作用，但目前技能型和服務(wù)型等高素質(zhì)人才隊伍短缺，導(dǎo)致對旅游專業(yè)化水平帶動作用不強［28］。旅游資源稟賦作為旅游業(yè)的核心吸引物對游客具有較大的吸引力，然而大旅游時代圍繞目的地空間在要素、產(chǎn)業(yè)、管理、體制等方面的重新布局，特別是數(shù)字化技術(shù)的廣泛應(yīng)用，使得旅游資源稟賦水平對旅游專業(yè)化的帶動乏力。

圖4 GTWR模型中各驅(qū)動因素回歸系數(shù)時間變化Fig.4 Temporal changes of regression coefficients for each driving factor in GTWR model

人均GDP（圖4a）、第三產(chǎn)業(yè)占GDP 比重（圖4b）、R&D支出占GDP比重（圖4c）、每萬人擁有旅行社數(shù)（圖4g）的回歸系數(shù)呈遞減型分布，對旅游專業(yè)化水平的正向影響逐漸減弱。地方經(jīng)濟發(fā)展可促進旅游收入增加［29］，受國際經(jīng)濟下行壓力的影響，國內(nèi)經(jīng)濟發(fā)展相對緩慢［30］，對旅游專業(yè)化發(fā)展水平的正向影響減弱。同時，黃河流域重化工特征顯著、第三產(chǎn)業(yè)薄弱，形成規(guī)?；F(xiàn)代服務(wù)產(chǎn)業(yè)仍需較長時間［31］。此外，黃河流域科技創(chuàng)新投入水平整體偏低，成果轉(zhuǎn)化平臺尚不完善，研發(fā)投入難以形成良好的市場、社會和經(jīng)濟效益［32］，第三產(chǎn)業(yè)占GDP 比重與R&D 支出占GDP 比重對旅游專業(yè)化水平的影響也不斷減小。近年來，旅行社收入增長緩慢，資源整合及輻射帶動能力有限［33］，對旅游專業(yè)化水平的影響亦是如此。

旅游從業(yè)人員比重（圖4f）、公路網(wǎng)密度（圖4h）、政策支持情況（圖4i）的回歸系數(shù)呈遞增型分布，上述指標(biāo)對旅游專業(yè)化水平的促進作用不斷增強。其中，旅游從業(yè)人員作為人力資源投入，是旅游業(yè)發(fā)展的重要保障［34］。公路網(wǎng)的建設(shè)加強了黃河流域地市間的聯(lián)系與活動，推動旅游資源的流通與流動，增強旅游景區(qū)的可進入性，從而促進地區(qū)旅游經(jīng)濟的發(fā)展［35］。旅游政策具有經(jīng)濟效應(yīng)，政府根據(jù)市場需求配置旅游政策促進旅游業(yè)平穩(wěn)發(fā)展［36］。

2.2.2 驅(qū)動因素空間分異分析本研究選取2008—2020年GTWR回歸系數(shù)的平均值，分析驅(qū)動因素的空間分異特征。

（1）區(qū)域經(jīng)濟影響

由圖5a可知，黃河流域人均GDP對旅游專業(yè)化水平影響較高的區(qū)域集中在黃河中游地區(qū)，特別是包頭、烏蘭察布、呼和浩特、大同、朔州、忻州、太原、陽泉、呂梁、晉中等市。影響較低的區(qū)域集中在黃河上游的西寧、海東、蘭州、武威、白銀、定西、天水、隴南等市。說明經(jīng)濟規(guī)模對黃河中游地市旅游專業(yè)化水平具有明顯的促進作用，而對黃河上游地市旅游專業(yè)化水平的促進作用較弱。由圖5b可知，第三產(chǎn)業(yè)占GDP 比重對旅游專業(yè)化水平影響較高的區(qū)域集中在海東、定西、天水、隴南、平?jīng)?、寶雞、咸陽、西安、商洛等市，影響較低的區(qū)域集中在巴彥淖爾、包頭、烏蘭察布、呼和浩特、大同、朔州、濱州、東營、濰坊和青島等市，從東北向西南逐漸增強。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對黃河上游地市旅游專業(yè)化水平促進作用較強，而對黃河下游地市旅游專業(yè)化水平的促進較弱。因此，區(qū)域經(jīng)濟是驅(qū)動黃河上游、中游地市旅游經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)鍵因素。

圖5 GTWR模型中各驅(qū)動因素回歸系數(shù)空間分異Fig.5 Spatial differentiation of regression coefficients for each driving factor in GTWR model

（2）創(chuàng)新能力影響

由圖5c 可知，R&D 支出占GDP 比重對旅游專業(yè)化水平影響較高的區(qū)域集中在黃河下游的山東省所有地市及河南省濮陽、商丘等市，影響較低的區(qū)域集中在西寧、海東、武威、蘭州、白銀、定西、天水、隴南、固原、中衛(wèi)、吳忠、銀川、石嘴山、烏海、巴彥淖爾等市，從東向西逐漸減弱。創(chuàng)新投入對黃河下游地市旅游專業(yè)化水平的促進作用明顯，可能是因為山東省科技創(chuàng)新投入水平高、產(chǎn)出效應(yīng)明顯。由圖5d可知，每萬人擁有高校畢業(yè)生人數(shù)對旅游專業(yè)化水平影響較高的區(qū)域集中在西寧、海東、武威、石嘴山、烏海、巴彥淖爾、包頭、烏蘭察布等市，影響較低的區(qū)域集中在商洛、三門峽、洛陽、焦作、新鄉(xiāng)、鶴壁、濮陽、鄭州、開封、菏澤、商丘、濟寧等市，呈現(xiàn)出從西北向東南逐漸減弱的空間格局。創(chuàng)新人才對黃河上游地市旅游專業(yè)化水平的貢獻(xiàn)較大。因此，創(chuàng)新能力是驅(qū)動黃河上游、下游地市旅游經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)鍵因素。

（3）生產(chǎn)要素影響

如圖5e所示，旅游資源稟賦對旅游專業(yè)化水平影響較高的區(qū)域集中在開封、商丘、菏澤、濟寧、泰安、濟南、淄博、濱州、東營、濰坊、青島等黃河下游地市，影響較低的區(qū)域集中在西寧、海東、武威、蘭州、白銀、中衛(wèi)、銀川、石嘴山、烏海、鄂爾多斯、巴彥淖爾、包頭等市，從西北向東南逐漸增強，旅游資源對黃河下游地市的旅游經(jīng)濟貢獻(xiàn)顯著。如圖5f 所示，旅游從業(yè)人員比重對旅游專業(yè)化水平影響較高的區(qū)域集中在濱州、東營、淄博、濰坊、青島等市，影響較低的區(qū)域集中在海東、蘭州、白銀、定西、天水、隴南、中衛(wèi)、吳忠、固原、慶陽、平?jīng)?、寶雞、咸陽、西安、商洛、銅川、渭南、延安等市，從東向西逐漸減弱。整體來看，人力資源對黃河下游地市旅游專業(yè)化水平具有顯著的促進作用。因此，生產(chǎn)要素是驅(qū)動黃河下游地市旅游經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)鍵因素。

（4）旅游服務(wù)影響

如圖5g所示，每萬人擁有旅行社數(shù)對旅游專業(yè)化水平影響較高的區(qū)域集中在黃河上游的西寧、海東、武威、蘭州、白銀、定西、天水、隴南、中衛(wèi)、固原、平?jīng)?、吳忠、銀川、石嘴山、烏海等市，影響較低的區(qū)域集中在黃河下游的濟寧、泰安、濟南、淄博、濱州、東營、濰坊、青島等市，從東向西逐漸增強。旅游中介促進了黃河上游地市旅游專業(yè)化水平的提升。如圖5h所示，公路網(wǎng)密度對旅游專業(yè)化水平影響較高的區(qū)域集中在大同、朔州、忻州、太原、呂梁、陽泉、晉中、臨汾、長治、晉城、安陽、鶴壁、新鄉(xiāng)、焦作等市，影響較低的區(qū)域集中在黃河上游的西寧、海東、武威、蘭州、定西、隴南等市，旅游交通對黃河中游旅游專業(yè)化水平具有促進作用。因此，旅游服務(wù)是驅(qū)動黃河上游、中游地市旅游經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)鍵因素。

（5）制度政策影響

如圖5i所示，政策支持情況對旅游專業(yè)化水平影響較高的區(qū)域集中在巴彥淖爾、包頭、烏蘭察布、呼和浩特、大同、朔州、德州、濟南、濱州、東營、淄博、濰坊、青島等市，影響較低的區(qū)域集中在定西、隴南、天水、平?jīng)?、寶雞、咸陽、西安、商洛等市，從東北向西南逐漸減弱。旅游政策對黃河中下游地市的旅游專業(yè)化水平表現(xiàn)出促進作用。因此，制度政策是驅(qū)動黃河中游、下游地市旅游經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)鍵因素。

3 討論

學(xué)者薛寶琪等［15］、劉晨等［16］探討了沿黃9 省（區(qū)）旅游經(jīng)濟差異和影響，而學(xué)者薛明月等［17］則以地市為對象進行經(jīng)濟差異和影響因素探究，為進一步細(xì)化研究區(qū)域，本研究充分考慮地理學(xué)中“流域”的概念，選取黃河流經(jīng)的地市（州、盟）作為研究區(qū)。目前，學(xué)者大多以經(jīng)濟發(fā)展水平、旅游資源、區(qū)位條件、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、接待設(shè)施和政策等為指標(biāo)探究旅游經(jīng)濟差異［37-38］，亦有學(xué)者從對外開放程度［39］、科技創(chuàng)新［40］角度進行探究。本研究結(jié)合新經(jīng)濟增長理論和旅游業(yè)發(fā)展固有屬性，從區(qū)域經(jīng)濟、創(chuàng)新能力、生產(chǎn)要素、旅游服務(wù)、制度政策5 個維度探析黃河流域旅游經(jīng)濟發(fā)展差異驅(qū)動因素。薛明月等運用GWR 模型探討旅游經(jīng)濟驅(qū)動因素［17］，校正后的R2為0.887，低于本研究中GTWR 模型的精度（校正后R2為0.889120）。GTWR 模型利用樣本數(shù)據(jù)的時間特性，分析驅(qū)動因素在不同時空條件下對旅游經(jīng)濟發(fā)展的影響程度，提高參數(shù)估計的準(zhǔn)確性，有效解決回歸模型的時空非平穩(wěn)性問題。

4 結(jié)論

（1）隨著時間推移，黃河流域、上游、中游、下游旅游經(jīng)濟區(qū)域差異擴大，部分年份存在右拖尾現(xiàn)象。

（2）旅游專業(yè)化水平全局莫蘭指數(shù)為正，存在空間集聚態(tài)勢；局部空間集聚類型中“高-高”“低-低”“高-低”集聚區(qū)的范圍擴大，“低-高”集聚區(qū)的范圍縮小。從空間角度看，黃河流域61地市旅游經(jīng)濟差異亦擴大。

（3）9 個驅(qū)動因素對旅游經(jīng)濟的促進作用在時間變化方面呈現(xiàn)出穩(wěn)定型、遞減型和遞增型3 種特征：每萬人擁有高校畢業(yè)人數(shù)、旅游資源稟賦水平對旅游經(jīng)濟發(fā)展的促進作用基本不變；人均GDP、第三產(chǎn)業(yè)占GDP 比重、R&D 支出占GDP 比重、每萬人擁有旅行社數(shù)對旅游經(jīng)濟發(fā)展的促進作用逐漸減弱；旅游從業(yè)人員比重、公路網(wǎng)密度、政策支持情況對旅游經(jīng)濟發(fā)展的促進作用逐漸增強。

（4）黃河流域上游地市旅游經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)鍵驅(qū)動因素為區(qū)域經(jīng)濟、創(chuàng)新能力和旅游服務(wù)；中游地市旅游經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)鍵驅(qū)動因素為區(qū)域經(jīng)濟、旅游服務(wù)和制度政策；下游地市旅游經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)鍵驅(qū)動因素為創(chuàng)新能力、生產(chǎn)要素和制度政策。