廣西旅游生態(tài)安全時空格局演化及障礙因子診斷

高維全 王玉霞

(1 桂林航天工業(yè)學院 航空服務與旅游管理學院,廣西 桂林 541004;2 桂林航天工業(yè)學院 管理學院,廣西 桂林 541004)

近年來,旅游消費成為大眾日常生活消費的重要形式,推動了地區(qū)社會經濟的發(fā)展。隨著旅游市場規(guī)模的不斷擴大,旅游活動對目的地生態(tài)系統(tǒng)健康的威脅日益嚴重。因此,旅游生態(tài)安全對生態(tài)環(huán)境保護至關重要。明確旅游生態(tài)安全的時空格局演化趨勢及其影響因素,有利于提高生態(tài)環(huán)境保護意識,促進旅游業(yè)與生態(tài)環(huán)境協(xié)調發(fā)展,科學、有序地開發(fā)和利用自然資源。

旅游生態(tài)安全是旅游目的地生態(tài)系統(tǒng)健康發(fā)展的重要衡量標準,是自然資源和生態(tài)環(huán)境未受破壞、健康發(fā)展的狀態(tài)和趨勢。旅游生態(tài)安全重點關注旅游地生態(tài)系統(tǒng)自身的安全以及旅游地生態(tài)系統(tǒng)對人類活動的安全[1]。旅游生態(tài)安全問題成為社會各界日益關注的熱點領域,“生態(tài)旅游”一詞在20世紀80年代由墨西哥學者Ceballos-Lascurain最早提出,隨后旅游環(huán)境容量[2]、旅游對環(huán)境的影響[3]、旅游環(huán)境承載力[4]、旅游環(huán)境與管理[5]等方面產生較多研究成果。國內學者關注旅游生態(tài)安全問題始于20世紀90年代,研究內容主要涉及旅游生態(tài)安全的評價與障礙因子診斷[6-8]、時空格局[9-10]、驅動機制[11]、預警分析[12]、趨勢預測[13]、動態(tài)仿真模擬[14]等眾多方面,主要采用熵權TOPSIS[15]、障礙度模型[16]、空間分析法[17]、地理探測器[18]、模糊元模型[19]、生態(tài)足跡法[20]、系統(tǒng)動力學模型[14]等方法進行研究。研究尺度涵蓋國家、省市、城市群、景區(qū)等宏觀、中觀和微觀單元,總體上有關景區(qū)的研究成果相對較多。省級區(qū)域是生態(tài)環(huán)境保護的重點區(qū)域,旅游生態(tài)安全問題廣受重視。目前,有關省級尺度旅游生態(tài)安全時空格局演化及障礙因子診斷的研究成果仍不夠豐富。因此,本文采用熵權TOPSIS法測度廣西2011-2020年旅游生態(tài)安全狀況,通過空間自相關、標準差橢圓、障礙度模型等方法探討廣西旅游生態(tài)安全的時空格局演化及障礙因素,推動廣西旅游業(yè)與生態(tài)環(huán)境協(xié)調發(fā)展,維護區(qū)域旅游生態(tài)安全。

1 研究區(qū)概況

廣西位于我國華南地區(qū),與廣東、湖南、貴州、云南相鄰,南隔北部灣與海南相望,西南與越南接壤。土地面積約23.76 萬平方千米,海域面積約4 萬平方千米。2021年,常住人口5 037 萬人,地區(qū)生產總值2 4740.86 億元,人均生產總值49 206 元;接待入境過夜游客6.19 萬人次,比上年下降74.9%;接待國內旅客7.98 億人次,同比增長20.8%;旅游總消費9 062.99 億元,同比增長24.8%。

廣西擁有豐富的旅游資源,桂林象鼻山、北海銀灘、崇左德天瀑布等自然旅游資源引人入勝;黃姚古鎮(zhèn)、大圩古鎮(zhèn)、靖江王府等人文旅游資源彰顯區(qū)域深厚的文化底蘊。尤其是獨特的巖溶地貌旅游資源成為地區(qū)生態(tài)旅游資源的象征;桂林山水更是廣西生態(tài)旅游資源的典型代表,在國內外享有盛譽。2021年習近平總書記在廣西視察時強調“廣西生態(tài)優(yōu)勢金不換”。因此,以廣西作為案例地,探討旅游生態(tài)安全時空格局演化趨勢及障礙因子,具有重要的理論和實踐價值。

2 研究方法與指標體系構建

2.1 研究方法

2.1.1 熵權TOPSIS法

熵權TOPSIS法是一種常用的綜合評價方法,能充分利用原始數(shù)據(jù)的信息,客觀進行權重賦值,更加客觀地反映各評價方案之間的優(yōu)劣。熵權TOPSIS法已廣泛應用于諸多領域,具體步驟如下:

1)對原始數(shù)據(jù)進行標準化處理,消除量綱影響。

(1)

Xαij表示標準化處理后的指標數(shù)值;xαij表示α年份第i區(qū)域第j項指標;xmax表示α年份第i區(qū)域第j項指標的最大值;xmin表示α年份第i區(qū)域第j項指標的最小值。

2)確定指標權重。熵值法是客觀賦權的常用方法,能夠科學判斷指標的離散程度。根據(jù)熵的特性,指標的離散程度越大,則該指標對綜合評價的影響越大。采用熵值法賦予指標權重,可避免主觀因素的影響。

(2)

(3)

Ej=1-Gjj=1,2,…,n

(4)

(5)

Pαij表示歸一化處理后的指標值,Gj表示信息熵,Ej表示指標的冗余度,Wj表示權重。

3)建立加權規(guī)范化矩陣。

Y=|Yαij|=Wj·Paij

(6)

4)確定正、負理想解。

Y+=(maxYαi1,maxYαi2,…,maxYαin)

(7)

Y-=(minYαi1,minYαi2,…,minYαin)

(8)

Y+表示正理想解,Y-表示負理想解。

5)計算Yαij到Y+、Y-的距離。

(9)

(10)

di+、di-分別表征評價指標與最優(yōu)解及最劣解之間的距離。

6)計算貼近度。

(11)

ci表示貼進度,表征旅游生態(tài)安全綜合指數(shù),ci∈[0,1],ci越大,旅游生態(tài)系統(tǒng)安全性越高;Ci越小,旅游生態(tài)系統(tǒng)安全性越低。根據(jù)已有研究成果[21],將旅游生態(tài)安全劃分為7個等級,如表1所示。

表1 旅游生態(tài)安全評價標準

2.1.2 空間自相關分析

空間自相關是指某一空間單元由于某種屬性與周圍其他空間單元存在空間上的依賴性和關聯(lián)性。Moran’s I指數(shù)及其散點圖能夠生動地描述樣本的空間依賴關系及分異規(guī)律,Moran’s I指數(shù)有全局Moran’s I指數(shù)和局部Moran’s I指數(shù)之分,分別考察全部樣本的空間聚集情況和局部的空間分布特征。本文采用局部Moran’s I指數(shù)考察旅游生態(tài)安全的空間分布狀況,計算公式見文獻[22]。

2.1.3 標準差橢圓

標準差橢圓是1926年由美國南加州大學Lefever教授率先提出的用于度量要素的空間分布特征與方向的經典模型。標準差橢圓模型能夠準確刻畫研究對象的空間分布特征和演化趨勢,其重心變化能夠反應廣西旅游生態(tài)安全重心在空間上的偏移狀況。標準差橢圓的參數(shù)主要有三項:橢圓重心、標準差橢圓長短軸、方位角。具體計算步驟見文獻[23]。

2.1.4 障礙度模型

障礙度模型是在綜合評價模型的基礎上對障礙因子進行診斷,能夠發(fā)現(xiàn)影響旅游生態(tài)安全的主要障礙因子,為旅游生態(tài)安全調控提供指導。計算公式如下:

Uj=wk·wj

(12)

(13)

(14)

其中,Uj表示第j項指標對總目標的權重;wk表示標準化處理后的數(shù)值;wj表示權重;Iij表示第i年第j項指標與旅游生態(tài)安全目標的差距,設為單項指標標準化值與100%之差;Mij表示第i年第j項指標對旅游生態(tài)安全的障礙度。

2.2 指標體系構建

DPSIR模型是歐洲環(huán)境署(EEA)基于PSR 和DSR兩個模型優(yōu)點而建立,用于解決環(huán)境管理問題。DPSIR框架契合旅游生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)的要求,為旅游生態(tài)安全測度提供了科學的系統(tǒng)框架。DPSIR模型分為驅動力(Driving force)、壓力(Pressure)、狀態(tài)(State)、影響(Impact)以及響應(Response)五個部分。五個子系統(tǒng)通過內外部機制共同作用、相互聯(lián)結,形成一套科學的多因子評價體系,系統(tǒng)反映旅游活動與生態(tài)環(huán)境的關系。DPSIR模型涵蓋了社會、經濟、環(huán)境三個維度,揭示了人類社會經濟發(fā)展對環(huán)境生態(tài)安全產生的壓力,同時反映了因人類活動導致環(huán)境狀態(tài)的變化對社會的反應[24]。DPSIR 模型在評價資源安全、經濟發(fā)展、生態(tài)環(huán)境安全、海岸帶健康等領域得以廣泛應用[25]。因此,參考以往研究成果,結合廣西實踐構建包括驅動力、壓力、狀態(tài)、影響、響應五個維度31項指標的旅游生態(tài)安全評價指標體系,如表2所示。

2.3 數(shù)據(jù)來源

依據(jù)科學性、可獲得性、實用性原則,收集整理相關指標數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)來源于2012-2021年《廣西統(tǒng)計年鑒》、2011-2020年廣西環(huán)境狀況公報以及廣西14個地市的國民經濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報,個別缺失數(shù)據(jù)采用滑動平均法得出。

3 旅游生態(tài)安全時空格局演化

根據(jù)熵權TOPSIS計算方法,計算出各項指標的權重(表2),然后計算出2011-2020年廣西旅游生態(tài)安全綜合指數(shù)(表3),作為分析廣西旅游生態(tài)安全時空格局演變的基礎。

表2 廣西旅游生態(tài)安全指標評價體系

表3 廣西旅游生態(tài)安全綜合指數(shù)計算結果

3.1 旅游生態(tài)安全時序分異特征

廣西旅游生態(tài)安全綜合指數(shù)經歷了一定的波動,由2011年的0.495上升到2020年的0.524,一直處于臨界安全級。旅游生態(tài)安全綜合指數(shù)最高點是2014年的0.534,最低點是2017年的0.491。從旅游生態(tài)安全綜合指數(shù)的變異系數(shù)發(fā)展趨勢來看,旅游生態(tài)安全綜合指數(shù)離散程度較小,說明隨時間演變各市旅游生態(tài)安全綜合指數(shù)未發(fā)生顯著變化。旅游生態(tài)安全綜合指數(shù)的地理集中指數(shù)基本保持穩(wěn)定,值域穩(wěn)定在26.8左右,說明隨時間變化各市旅游生態(tài)安全綜合指數(shù)發(fā)展較為平穩(wěn),沒有出現(xiàn)過度集中情況。

南寧、柳州、北海、河池等4個城市在研究期內一直處于臨界安全及以上等級,其他10個城市均有個別年份處于敏感級。2014年百色、崇左兩市的旅游生態(tài)安全綜合指數(shù)達到最高點,為0.634,僅為一般安全級等級,沒有城市達到更高等級水平。最低點出現(xiàn)在2020年的崇左,旅游生態(tài)安全綜合指數(shù)僅為0.379。欽州、貴港、河池、桂林4個城市旅游生態(tài)安全綜合指數(shù)分別提升了0.153、0.137、0.120、0.116;南寧、防城港、賀州、北海、來賓等5個城市提升幅度較小,分別為0.080、0.059、0.040、0.039、0.014。主要原因是可吸收顆粒物明顯降低,建成區(qū)綠化覆蓋率提升,人均公園綠地面積明顯增加,生態(tài)環(huán)境質量得以改善。旅游收入占GDP比重、第三產業(yè)比重明顯提升,旅游產業(yè)規(guī)模越來越大,產業(yè)結構調整效果顯現(xiàn)。財政支出占GDP比重較大,固體廢物綜合利用率、污水集中處理率有所提高,環(huán)境保護和治理能力明顯提升。旅游者人均消費、人均旅游收入不斷增加,旅游經濟反饋當?shù)鼐用竦哪芰υ絹碓綇?。同時,桂林、欽州、河池三地的星級酒店數(shù)量減少,旅游生態(tài)環(huán)境遭受的壓力降低。另外玉林、梧州、百色、崇左、柳州等5個城市的旅游生態(tài)安全綜合指數(shù)分別下降了0.095、0.084、0.072、0.057、0.045。主要原因是人口城鎮(zhèn)化進程較快,星級酒店數(shù)量和A級景區(qū)數(shù)量不斷增加,固體廢物綜合利用率、污水集中處理率較低,生態(tài)環(huán)境面臨壓力較大。建成區(qū)綠化覆蓋率增速緩慢,生態(tài)環(huán)境質量改善效果不明顯。旅游人數(shù)、旅游收入增長率降低明顯,生態(tài)環(huán)境改善的動力不足。

3.2 旅游生態(tài)安全空間分異特征

選取2011、2014、2017、2020四個時間節(jié)點,將各市旅游生態(tài)安全等級進行歸類(表4),分析廣西旅游生態(tài)安全空間格局演變情況。

表4 廣西旅游生態(tài)安全等級統(tǒng)計結果

2011年,百色和柳州兩市的旅游生態(tài)安全等級最高,達到一般安全級,占比14.3%;欽州、貴港、崇左等級最低,為敏感級,占比21.4%;其他9個城市都處于臨界安全等級,占比達到64.3%。整體上,旅游生態(tài)安全承受的壓力較大。2014年,達到一般安全等級的城市有4個,分別是梧州、百色、河池、崇左,占比28.6%。敏感級的城市僅有賀州,數(shù)量比2011年減少2個;其他9個城市為臨界安全級,維持2011年的水平。2017年,南寧、賀州處于一般安全等級,占比14.3%;百色、梧州處于敏感級,比2014年又增加1個城市;其他10市為臨界安全級,占比達到71.4%。2020年,南寧、桂林、欽州、防城港、貴港、河池6市為一般安全等級,占比達到42.9%;柳州、北海、梧州、百色、賀州、來賓6市為臨界安全級,占比42.9%;而玉林、崇左為敏感級,占比14.3%。

采用Moran’sI指數(shù)分析廣西旅游生態(tài)安全的空間相關性,刻畫廣西旅游生態(tài)安全的空間分布特征。經過Geoda軟件驗證,2011年、2014年、2017年、2020年的Moran’sI指數(shù)分別為-0.258、0.203、-0.219、-0.110,且Moran’sI指數(shù)的P值均不顯著,說明廣西各市旅游生態(tài)安全空間相關性較弱。局部Moran’sI散點圖顯示(圖2),2014年廣西旅游生態(tài)安全空間特征呈現(xiàn)正相關,明顯聚集于高-高、低-低兩種類型,且低-低類型的城市數(shù)量明顯偏多。2011、2017、2020三個年份均是負相關,高-低、低-高類型集聚的城市數(shù)量明顯占優(yōu),說明廣西各地市旅游生態(tài)安全空間布局存在不均衡性,生態(tài)環(huán)境保護與管理水平存在一定的差異?？傮w上,廣西旅游生態(tài)安全空間相關性較弱,空間溢出效應不明顯。

3.3 旅游生態(tài)安全時空格局演化趨勢

根據(jù)旅游生態(tài)安全空間分布格局可以發(fā)現(xiàn),臨界安全級的城市數(shù)量占據(jù)主導地位,敏感級的城市數(shù)量比例較為穩(wěn)定,一般安全級的城市數(shù)量穩(wěn)中有升。采用ARCGIS10.0軟件空間度量功能計算出旅游生態(tài)安全的標準差橢圓(表5),進一步分析廣西旅游生態(tài)安全時空格局的演化趨勢。

標準差橢圓的轉角由2011年的70.408°增長到2014年的73.068°,隨后又降到2017年的63.905°和2020年的63.911°,整體上“東北-西南”空間格局保持穩(wěn)定。結合主要參數(shù)可知,長軸標準差由2.060上升到2.063,又經2.019降到2.011。表明旅游生態(tài)安全在“東北-西南”方向依然保持集聚,但是集聚的幅度不大。而短軸標準差則由1.532下降到1.529,又經過1.498回升到1.526,表明旅游生態(tài)安全有收斂趨勢,但空間溢出效應不明顯?？傮w上來看,主軸和副軸長度未發(fā)生較大變化,說明廣西旅游生態(tài)安全空間分布格局穩(wěn)定,無明顯集聚擴散效應。

圖2 廣西旅游生態(tài)安全Moran’s I散點圖

表5 廣西旅游生態(tài)安全標準差橢圓

從重心偏移角度來看,2011-2014年,旅游生態(tài)安全重心略向西南方向偏移;2014-2017年,旅游生態(tài)安全重心向東北方向小幅偏移;2017-2020年旅游生態(tài)安全重心再次向東北方向小幅偏移。主要原因在于研究期內崇左、河池的生態(tài)環(huán)境質量改善明顯,導致旅游生態(tài)安全重心向西南方向偏移。而隨著生態(tài)環(huán)境治理效果逐步好轉,尤其是桂林生態(tài)環(huán)境建設投入加大,生態(tài)環(huán)境治理能力越來越強,生態(tài)環(huán)境質量明顯改善,旅游生態(tài)安全逐步向東北方向偏移。說明旅游生態(tài)安全重心雖有發(fā)生變化的趨勢,但是總體變化不大。意味著在較長的時期內,廣西旅游生態(tài)安全總體發(fā)展趨勢基本保持穩(wěn)定,現(xiàn)有發(fā)展格局仍然會維持較長的時間。

4 障礙因子診斷

根據(jù)障礙度計算公式,以2011、2014、2017、2020四個年份為時間節(jié)點,計算出廣西旅游生態(tài)安全的障礙度,對排名前十的障礙因子進行排序,分析主要的影響因素,如表6所示。

表6 廣西旅游生態(tài)安全主要障礙因素排序

2011年障礙度最大的是第三產業(yè)增長率(X5),2014年障礙度最大的是人均生活用水量(X13)。2011年和2014年,主要共同的障礙因素包括生活垃圾清運量(X12)、人口密度(X7)、A級景區(qū)數(shù)量(X16)、空氣質量達標率(X20)、萬人汽車擁有量(X11)、游客密度指數(shù)(X8)、人均城市道路面積(X10)等7項指標,這7項指標對2011年和2014年廣西旅游生態(tài)安全起到持續(xù)的影響作用,且其中的5項指標集中在壓力系統(tǒng),說明這期間旅游生態(tài)環(huán)境受到社會、經濟、交通、環(huán)境等多方面的壓力沖擊,對旅游生態(tài)安全起到重要的影響。

2017年,障礙度最大的是旅游收入增長率(X3),其他依次是財政支出占GDP比重(X28)、第三產業(yè)比重(X23)、旅游者人均消費(X25)、人均社會消費品零售額(X24)、旅游外匯收入(X18)、人均公園綠地面積(X21)、人均GDP(X6)、人均城市道路面積(X10)、星級酒店數(shù)量(X15)。2017年,僅有人均城市道路面積(X10)延續(xù)2014年的影響力,其他障礙因素均發(fā)生變化。障礙因素主要集中在狀態(tài)系統(tǒng)和影響系統(tǒng),各有3項指標,壓力系統(tǒng)僅有1項指標。說明社會經濟及人類活動對旅游生態(tài)環(huán)境的沖擊減弱,但是對生態(tài)環(huán)境的狀態(tài)及對社會經濟和生態(tài)環(huán)境的影響較大。

2020年,障礙因素最大的是旅游人數(shù)增長率(X4),與2017年相比較財政支出占GDP比重(X28)、第三產業(yè)比重(X23)、人均GDP(X6)、星級酒店數(shù)量(X15)四個因素持續(xù)發(fā)揮作用,其他5項障礙因素是人口自然增長率(X2)、中學在校學生數(shù)(X29)、建成區(qū)綠化覆蓋率(X19)、可吸入顆粒物(X14)、污水處理廠集中處理率(X31)。其中,驅動力系統(tǒng)和響應系統(tǒng)各有3項指標,壓力系統(tǒng)和影響系統(tǒng)各有1項指標,狀態(tài)系統(tǒng)有2項指標?？梢?近幾年新冠病毒感染對旅游業(yè)產生較大沖擊,國內旅游、入境旅游接待人次大比例下滑,對旅游生態(tài)安全造成很大影響。

5 結論與討論

5.1 結論

旅游生態(tài)安全是旅游發(fā)展的重要衡量指標,通過熵權TOPSIS法測度廣西旅游生態(tài)安全狀況,刻畫廣西旅游生態(tài)安全的時空分異特征,分析時空格局演化趨勢及障礙因素。研究結果表明: 1)旅游生態(tài)安全總體上處于臨界安全等級,旅游生態(tài)安全綜合指數(shù)在波動中小幅攀升,最大值為0.534,最小值為0.491。各地市中旅游生態(tài)安全綜合指數(shù)最大值是2014年的百色和崇左,均為0.634,僅達到一般安全級;最小值為2020年的崇左,為0.379,落入敏感級。欽州、貴港、河池、桂林、南寧、防城港、賀州、北海、來賓等9個城市旅游生態(tài)安全綜合指數(shù)有所提升,玉林、梧州、百色、崇左、柳州等5個城市旅游生態(tài)安全綜合指數(shù)小幅下降。各地市的旅游生態(tài)安全綜合指數(shù)隨時間演變未出現(xiàn)較大離散,集聚程度不高。2)旅游生態(tài)安全空間布局存在不均衡性,旅游生態(tài)安全空間相關性較弱。四個時間節(jié)點中,僅有2014年的旅游生態(tài)安全空間特征呈現(xiàn)正相關,主要集聚于高-高、低-低兩種類型,且低-低類型的城市數(shù)量明顯偏多。其他三個年份均呈負相關,高-低、低-高類型集聚的城市數(shù)量明顯占優(yōu)。3)旅游生態(tài)安全時空格局演化趨勢基本穩(wěn)定,無明顯集聚擴散效應。旅游生態(tài)安全重心發(fā)生微弱偏移,總體偏移幅度不大。在較長的時期內,旅游生態(tài)安全時空格局總體發(fā)展趨勢基本保持穩(wěn)定,現(xiàn)有發(fā)展格局仍然會維持較長的時間。4)旅游生態(tài)安全的主要障礙因子存在階段性變化。2011年障礙度最大的是第三產業(yè)增長率(X5),2014年障礙度最大的是人均生活用水量(X13),2017年障礙度最大的是旅游收入增長率(X3),2020年障礙因素最大的是旅游人數(shù)增長率(X4)。2011年和2014年共有7項相同的障礙因素,2014年和2017年僅有1項共同影響因素,2017年和2020年有4項共同影響因素。

5.2 討論

生態(tài)環(huán)境保護與管理是省級區(qū)域的重要職責,探討廣西旅游生態(tài)安全時空格局演化及障礙因素,能夠生動刻畫區(qū)域旅游生態(tài)安全時空格局的演變規(guī)律,科學診斷旅游生態(tài)安全的影響因素,對推動廣西生態(tài)環(huán)境保護和實現(xiàn)旅游高質量發(fā)展具有重要意義。但是旅游生態(tài)安全評價指標體系是一個復雜的科學系統(tǒng),由于數(shù)據(jù)可獲得性限制,未能構建具有普適性的旅游生態(tài)安全評價指標體系,缺乏生態(tài)足跡及旅游者、居民、旅游經營者滿意度等方面考慮,指標體系構建需要進一步深入研究。同時,本文對廣西旅游生態(tài)安全的障礙因素進行診斷,為制定旅游生態(tài)安全策略提供了科學依據(jù),明確了廣西旅游生態(tài)環(huán)境治理的方向。但是對于障礙因素的內部調控機制缺乏分析、探討,未來研究可結合結構方程模型或者線性回歸模型進行深入剖析和驗證。

廣西旅游生態(tài)安全建設是一個復雜、系統(tǒng)的過程,需要投入較大的人力、物力、財力改善生態(tài)環(huán)境質量。因此,廣西地區(qū)應加強宣傳,出臺優(yōu)惠政策,努力推動旅游業(yè)內涵式發(fā)展;注重人口質量提升,加強對旅游從業(yè)者培訓,提高旅游服務質量;同時加大生態(tài)環(huán)境治理投入,改善生態(tài)環(huán)境質量,堅持經濟發(fā)展與生態(tài)環(huán)境保護并重,推進新時代壯美廣西建設。