江苏省旅游产业集聚与区域经济发展耦合协调关系研究

2020-05-18 05:27冯英杰
江苏科技信息 2020年9期
关键词:耦合度区位耦合

冯英杰,何 宁,刘 玥

(南京大学金陵学院,江苏南京 210089)

0 引言

产业集聚是提升区域竞争力的重要战略。自从迈克尔·波特提出了“产业集群”的概念之后,相关理论迅速传播,并被应用到旅游产业研究与实践中。旅游产业集聚发展有利于优化资源配置,提升区域旅游经济水平和竞争实力。

国内外学者关于旅游产业集聚已经形成了较为丰富的研究成果。在国外,Lafferty等[1]通过对昆士兰和夏威夷的实证研究,认为产业集聚能有效防止旅游地衰退,Jackson等[2]探讨了集群理论在澳大利亚区域旅游产业发展中的作用。在国内,邓冰等[3]探讨了旅游产业集聚的特征及其影响因素,尹贻梅等[4]认为企业集群是提升旅游目的地竞争力的一种战略模式,聂献忠等[5]研究了我国主题旅游集群的成长及其空间效应,张梦[6]分析了大九寨国际旅游区旅游产业集群化发展存在的问题,龚魏魏等[7]分别以全国、浙江省、河南省为研究区域,对旅游产业集聚程度进行了测算。近年来,学者们日益关注到旅游产业集聚与区域经济发展的关系,如王兆峰等[10]对湖南武陵山区旅游产业集聚与区域经济发展的关系进行了测度,张淑文等[11]分析了2001—2017年中国30个省区旅游产业集聚与区域旅游经济增长的关系。

旅游产业集聚与区域经济发展是彼此作用、相互影响的。一方面,旅游产业集聚发展可以形成显著的资本优势、人才优势、技术优势,降低经营成本,提供就业机会,增加要素供给,提升旅游目的地吸引力,带动区域经济发展;另一方面,区域经济增长可以提高居民消费能力,扩大旅游市场规模,并为交通、住宿、餐饮等旅游基础设施和服务设施的建设提供资金,成为旅游产业集聚发展的有力支撑。总的来说,国内外学者关于旅游产业集聚研究的深度和广度在不断拓展,但关于旅游产业集聚与区域经济发展之间互动关系的研究尚显不足。不少研究仅采用单一的指标来计算旅游产业区位熵,导致对旅游产业集聚程度的评价有一定偏差。江苏省是经济大省、旅游大省,旅游业发展水平位居全国前列,具有较强的典型性和代表性,但目前关于江苏省旅游产业集聚的研究还比较少。

基于此,本文以江苏省13个设区市为研究对象,构建旅游产业集聚程度和区域经济发展水平评价指标体系,采用熵权TOPSIS法测算旅游产业集聚和区域经济发展的综合评价指数,在此基础上运用耦合协调模型分析旅游产业集聚与区域经济发展的耦合协调关系,以期为江苏省旅游产业与区域经济协调发展提供参考依据。

1 研究方法

1.1 评价指标体系构建

参考王兆峰[12]、王璐璐等[13]学者的观点,结合江苏省实际情况,本文从“规模”和“效益”两个方面构建旅游产业集聚程度和区域经济发展水平评价指标体系,如表1所示。

旅游产业集聚程度方面,用旅游总收入、旅游企业数量、旅游从业人数3项指标来衡量集聚规模,其中旅游总收入用国内旅游收入+旅游外汇收入×2018年人民币对美元平均汇率6.617 4计算得出,旅游企业数量用星级饭店数+旅行社数表示,旅游从业人数用限额以上住宿和餐饮业从业人数表示;用旅游收入区位熵、旅游景区区位熵、旅游就业区位熵3项指标来衡量集聚效益,其中旅游收入区位熵根据旅游总收入、GDP计算得出,旅游景区区位熵根据旅游景区数量、土地面积计算得出,旅游就业区位熵根据限额以上住宿和餐饮业从业人数、年末就业人数计算得出,计算方法参见公式(1)。

表1 旅游产业集聚程度和区域经济发展水平评价指标体系

区域经济发展水平方面,用GDP、一般公共预算收入、社会消费品零售总额3项指标来衡量经济规模,用人均GDP、城镇居民人均可支配收入、城镇居民人均生活消费支出3项指标来衡量经济效益。

本文选取2018年为研究时点,相关数据来源于《江苏统计年鉴2019》、江苏各市2018年《国民经济和社会发展统计公报》以及江苏省文化和旅游厅网站。

1.2 区位熵

测量产业集聚程度的常见指标有行业集中度(CRn指数)、赫芬达尔—赫希曼指数(H指数)、空间基尼系数(G指数)、区位熵等。其中,区位熵(Location Quotient,LQ)又称专门化率,它由哈盖特首先提出,可用来判别产业集群存在的可能性。江苏某市旅游产业i的区位熵LQi计算公式为:

式中:ei表示江苏某市旅游产业的某项指标,本文分别采用旅游总收入、旅游景区数量、限额以上住宿和餐饮业从业人数面积、年末就业人数。Ei分别表示江苏全省旅游总收入、旅游景区数量、限额以上住宿和餐饮业从业人数。分别表示江苏全省GDP、土地面积、年末就业人数。

1.3 熵权TOPSIS法

本文采用熵权TOPSIS法计算江苏各市旅游产业集聚和区域经济发展的综合评价指数。熵权TOPSIS法是熵权法和TOPSIS法的结合,它通过熵权法确定评价指标权重,再利用TOPSIS法确定评价对象的排序[14]。熵权法是一种客观赋权法,它根据各项评价指标数值的变异程度来确定权重,变异程度越大,该指标的权重就越大,反之权重就越小。TOPSIS法是一种逼近于理想解的排序方法,它通过计算各个评价对象与最优方案、最劣方案的相对距离对评级对象进行排序。熵权TOPSIS法主要计算步骤如下。

①构造判断矩阵:A=(aij)m×n

②对判断矩阵进行标准化处理,得到标准化矩阵B;

③计算信息熵:

④确定指标j的权重:

⑤计算加权矩阵R:

⑥确定正理想解和负理想解:

⑦计算各方案与正理想解和负理想解的欧式距离S+i和S-i:

⑧计算各方案的综合评价指数:

式中:Fi∈[0,1],Fi值越大表示该方案越好。

1.4 耦合协调模型

耦合是指两个或两个以上系统之间相互作用、彼此影响的现象,一般可用耦合度指标来描述相互作用的程度。旅游产业集聚与区域经济发展是彼此影响的,因此可构旅游产业集聚程度与区域经济发展水平的耦合度函数:

式中:Ti和Ei分别表示旅游产业集聚和区域经济发展的综合评价指数;C∈[ ]0,1为耦合度,C值越大,耦合度越大。

然而,单纯用耦合度指标有时并不能反映系统间真实的状态,例如在旅游产业集聚程度和区域经济发展水平都较低的时候,仍然可以得到较高的耦合度。因此,还需要构建耦合协调度模型:

式中:C,Ti,Ei含义同上;M为综合协调指数;α,β为待定系数,由于旅游产业集聚与区域经济发展作用对等,取α=β=0.5;D为耦合协调度。

余菲菲[15]划分了旅游产业集聚与区域经济发展的耦合协调等级以及相对发展类型如表2所示。

2 结果与分析

2.1 测算结果

运用公式(1)计算江苏各市的旅游收入区位熵、旅游景区区位熵和旅游就业区位熵,结果如图1所示。

在此基础上,根据表1中的评价指标体系,采用熵权TOPSIS法测算江苏各市旅游产业集聚和区域经济发展的综合评价指数,以及二者的耦合度、耦合协调度,并根据表2中的标准划分相对发展类型,结果如表3所示。

2.2 旅游产业集聚程度和区域经济发展水平分析

旅游产业集聚程度方面,本文将旅游产业集聚综合评价指数在[0,0.2)[0.2,0.5)[0.5,0.8)[0.8,1]范围内的区域分别定义为旅游产业低集聚区、中等集聚区、较高集聚区、高度集聚区。从表3中可以看出,江苏各市的旅游产业集聚程度表现出明显的空间分异,南京为高度集聚区,苏州、无锡2市为较高集聚区,常州、镇江、扬州、连云港4市为中等集聚区,徐州、南通、泰州、淮安、盐城、宿迁6市为低集聚区。从苏南(南京、镇江、常州、无锡、苏州)、苏中(扬州、泰州、南通)、苏北(徐州、连云港、淮安、盐城、宿迁)三大区域上看,苏南的旅游产业集聚程度高于苏中和苏北。

区域经济发展水平方面,本文将区域经济发展综合评价指数在[0,0.2)[0.2,0.5)[0.5,0.8)[0.8,1]范围内的区域分别定义为经济落后区、经济一般区、经济发达区、经济高度发达区。从表3中可以看出,江苏各市的区域经济发展水平亦表现出明显的空间分异,苏州为经济高度发达区,南京、无锡2市为经济发达区,常州、南通、镇江、徐州、扬州、泰州6市为经济一般区,盐城、淮安、连云港、宿迁4市为经济落后区。由此可见,江苏省区域经济发展水平的基本格局为苏南高于苏中,苏中高于苏北。

总的来说,旅游产业集聚和区域经济发展综合评价指数在0.5以上的只有南京、苏州、无锡3市,其余10个城市的综合评价指数均在0.5以下,占全省的76.92%,说明江苏省旅游产业集聚和区域经济发展的极化态势较为显著。

表2 旅游产业集聚与区域经济发展的耦合协调等级划分标准

图1 江苏各市旅游产业区位熵

表3 江苏各市旅游产业集聚与区域经济发展的耦合协调关系

2.3 旅游产业集聚与区域经济发展耦合协调关系分析

从旅游产业集聚程度与区域经济发展水平的耦合度上看,除宿迁外,省内其余12个城市的耦合度均在0.8以上。但由于单一的耦合度指标有时并不能反映系统间真实的状态,因此进一步采用耦合协调度指标来分析江苏各市旅游产业集聚与区域经济发展的耦合协调关系。由表3可知,全省13个城市旅游产业集聚程度与区域经济发展水平的耦合协调度在0.061 2~0.904 6,从高到低依次是苏州、南京、无锡、常州、镇江、南通、扬州、徐州、泰州、盐城、连云港、淮安、宿迁。借助ArcGIS软件对耦合协调度进行可视化表达,结果如图2所示。可以看出,江苏省旅游产业集聚与区域经济发展之间存在相互作用、彼此影响的关系,但各市耦合协调度的差异较为明显,总体上呈现出自苏南向苏北递减的格局。

从耦合协调等级上看,属高度协调的有苏州、南京、无锡3市,旅游产业集聚与区域经济发展的耦合协调水平全省领先,其中苏州的耦合协调度最高,达到了0.904 6;属中度协调的是常州,旅游产业集聚与区域经济发展的耦合协调关系达到了较好的水平;属勉强协调的是镇江,旅游产业集聚与区域经济发展的耦合协调关系处于全省中等偏上水平;属轻度失调的有南通、扬州、徐州、泰州4市,旅游产业集聚与区域经济发展的耦合协调关系处于全省中等偏下水平;属中度失调的有盐城、连云港、淮安3市,旅游产业集聚与区域经济发展的耦合协调水平处于全省下游;宿迁的耦合协调度仅为0.061 2,属严重失调,旅游产业集聚与区域经济发展的耦合协调水平居全省末位。总的来说,在全省13个城市中,勉强协调及以上等级的城市有5个,而轻度失调及以下等级的城市有8个,占61.54%,说明江苏省旅游产业集聚与区域经济发展的耦合协调水平总体还不高,大多数城市的耦合协调度还有较大的提升空间。

图2 江苏各市旅游产业集聚程度与区域经济发展水平的耦合协调度

从旅游产业集聚与区域经济的相对发展类型上看,在勉强协调及以上等级的5个城市中,苏州、无锡为区域经济主导型,区域经济发展领先于旅游产业集聚,区域经济成为旅游产业发展的有力支撑;南京、镇江为旅游产业集聚主导型,旅游产业集聚领先于区域经济发展的步伐,旅游产业对区域经济的带动作用较为明显;常州为旅游产业集聚与区域经济同步发展型。在轻度失调及以下等级的8个城市中,南通、徐州、泰州、盐城为旅游产业集聚滞后型,今后应充分发挥政府主导作用,大力推动旅游产业集聚发展;扬州、连云港、淮安、宿迁为区域经济滞后型,今后需着重提升区域经济实力,为旅游产业集聚发展提供支撑。

3 结语

本文以江苏省13个设区市为研究对象,构建了旅游产业集聚程度和区域经济发展水平评价指标体系,采用熵权TOPSIS法测算了旅游产业集聚和区域经济发展的综合评价指数,在此基础上运用耦合协调模型分析了旅游产业集聚与区域经济发展的耦合协调关系,得出以下主要结论:

(1)江苏各市的旅游产业集聚程度和区域经济发展水平均表现出明显的空间分异,极化态势较为显著。

(2)江苏省旅游产业集聚与区域经济发展之间存在相互作用、彼此影响的关系,但各市耦合协调度的差异较为明显,总体上呈现出自苏南向苏北递减的格局。

(3)从旅游产业集聚与区域经济发展的耦合协调等级上看,勉强协调及以上等级的城市有5个,轻度失调及以下等级的城市有8个,全省旅游产业集聚与区域经济发展的耦合协调水平总体还不高。

(4)从旅游产业集聚与区域经济的相对发展类型上看,苏州、无锡为区域经济主导型,南京、镇江为旅游产业集聚主导型,常州为同步发展型,南通、徐州、泰州、盐城为旅游产业集聚滞后型,扬州、连云港、淮安、宿迁为区域经济滞后型。

为了更加科学地评价旅游产业集聚程度和区域经济发展水平,在后续研究中可以进一步完善评价指标体系。此外,本文仅选取2018年为研究时点,今后可以采用不同年份的数据进行对比分析,从而全面揭示江苏省旅游产业集聚与区域经济发展耦合协调关系的演化规律。

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