城市旅游發展中綠化的貢獻及其效率分析

龍祖坤+李緒茂

摘 要：通過構建綠化對城市旅游發展的貢獻度（GTCD）和貢獻率（GTCR）模型，測度了2004-2014年以來的江蘇省綠化對城市旅游發展的年均貢獻，貢獻度均值為0.29%，貢獻率均值為13.26%，總體來看江蘇省綠化資源要素對城市旅游發展的整體貢獻是比較突出的。在此基礎上，采用修正的數據包絡分析（DEA）模型，測算出2005-2014年江蘇省13個地市綠化要素對城市旅游發展的效率值，并結合曼奎斯特指數（MI）評價10年之間的效率演化，最后運用GIS空間分析工具研究了綠化對城市旅游發展效率的空間布局，結果顯示：按蘇南、蘇中和蘇北的順序，由南向北的綜合效率值是依次遞減，MI指數則表現為蘇南、蘇北、蘇中依次遞減，從分解效率來看，三個區域的技術效率與綜合效率對總效率的貢獻也表現出較大的綠化效率差異，GIS空間顯示，江蘇省綠化效率的空間分布與各市的旅游開發情況并不一致，說明綠化對旅游的開發、發展的促進作用仍有結構性調整的空間。

關鍵詞：綠化；貢獻；旅游發展；效率

作者簡介：龍祖坤，湘潭大學旅游管理學院教授，管理學博士，主要研究方向：區域旅游發展及旅游企業理論研究。李緒茂， 湘潭大學旅游管理學院碩士研究生，主要研究方向：旅游經濟、企業管理（湖南 湘潭 411105）。

基金項目：國家旅游局項目（14TABG026）

中圖分類號：F592.3 文獻標識碼：A

文章編號：1006-1398（2016）06-0130-11

引 言

[JP+1]旅游是人們提高生活質量的必然要求，也是世界經濟和社會發展的必然結果。而對于城市而言，旅游發展無疑是改善城市環境，提高城市適宜程度的良好契機，因此城市旅游的發展不僅可以豐富城市的[JP+2]產業結構，創造較大的經濟效益，還會產生不小的社會效益、生態效益。對于城市旅游的學術研究，一直以來都是國內外學者關注的熱點，以往對城市旅游的研究，主要集中在城市的旅游形象Stanciulescu Gabriela Cecilia.City Image-As Tourism Destination.Annals of the University of Oradea：Economic Science，2008（1），pp41.程金龍：《城市旅游形象感知的機理研究》，《人文地理》2011年第3期，第142—146頁。[JP+2]、城市旅游規劃鄒再進、羅光華：《論城市旅游規劃與城市相關規劃的關系》，《重慶師范學院學報（自然科學版）》2001年第2期，第71—73頁。鐘櫟娜、萬強： 《城市旅游規劃的實施困境與實施要則》，《浙江大學學報（理學版）》2009年第1期，第116—120頁。Mehmet Cetin.Evaluation of the sustainable tourism potential of a protected area for landscape planning：a case study of the ancient city of Pompeipolis in Kastamonu.International Journal of Sustainable Development & World Ecology，2015（2），pp226.[JP+2]、城市旅游品牌許峰： 《城市旅游品牌區域結構與協同發展研究——以山東省為例》，《財貿經濟》2010年第10期，第128—132頁。陸林、朱申蓮、劉曼曼：《杭州城市旅游品牌的演化機理及優化》，《地理研究》，2013年第3期，第556—569頁。[JP+3]、城市旅游資源吳晶、馬耀峰、高軍：《基于游客感知的古都類城市旅游資源評價研究》，《干旱區資源與環境》2012年第2期，第186—191頁。張大鵬：《資源枯竭型城市旅游資源活化與形象重塑——以湖北省黃石市為例》，《中南財經政法大學學報》2015年第6期，第61—66頁。、功能文化楊傳開、汪宇明、楊牡丹：《中國主要城市旅游功能強度的變化》，《地域研究與開發》2012年第2期，第106—111頁。宋振春、李秋： 《城市文化資本與文化旅游發展研究》，《旅游科學》2011年第4頁，第1—9頁。等，近年來城市旅游發展效率的研究逐漸成為學者關注的焦點，原因在于城市旅游發展經歷了追求效益的發展階段，現階段追求高質量的城市旅游發展是注重效率，目前學者們對城市旅游發展效率的研究主要借助DEA分析模型，輔以GIS分析軟件研究城市旅游發展效率的特征鄧洪波，陸林： 基于DEA模型的安徽省城市旅游效率研究》，《自然資源學報》2014年第2期，第13—23頁。王志民：《基于DEA-Ml模型的江蘇沿江旅游區旅游效率評價研究》，《南京師大學報（自然科學版）》2014年第4期，第120—125頁。、效率評價和效率演進馬曉龍、保繼剛：《基于數據包絡分析的中國主要城市旅游效率評價》， 《資源科學》2010年第1期，第88—97頁。梁明珠，易婷婷，Bin Li：《基于DEA-MI模型的城市旅游效率演進模式研究》，《旅游學刊》2013年第5期，第53—62頁。以及時空分布格局研究李瑞、吳殿廷、殷紅梅、胡浩、朱桃杏、吳孟珊： 《2000年以來中國東部四大沿海城市群城市旅游業發展效率的綜合測度與時空特征》， 《地理研究》2014年第5期，第961—977頁。王坤、黃震方、陶玉國、方葉林：《區域城市旅游效率的空間特征及溢出效應分析——以長三角為例》， 《經濟地理》2013年第4期，第161—167頁。等，但是以往的研究都是研究城市旅游本身的效率，選擇的投入指標一般是旅游業內部的要素，這樣只能單純地就效率論效率 ，研究因此會受限。在創新投入指標的情況下，將投入修改為城市綠化要素相關的幾個指標，通過測度效率的高低、演變、比較等可以較好的研究綠化要素對城市旅游發展效率的影響。

一 研究設計

（一）研究區域對象與數據來源

江蘇省簡稱蘇，位于我國大陸東部沿海中心，介于東經116°18'～121°57'，北緯30°45'～35°20'之間，轄江臨海，扼淮控湖，經濟繁榮，教育發達，文化昌盛。地跨長江、淮河南北，京杭大運河從中穿過，擁有吳、金陵、淮揚、中原四大多元文化，旅游資源極其豐富。“十一五”以來江蘇旅游經濟發展迅速，旅游總收入和旅游增加值不斷提高，旅游業增加值占服務業增加值和地區生產總值的比重逐年增加，進入“十二五”，境內外游客數和旅游總收入均實現兩位數“雙增長”，年均增速分別達到11.5%和14.1%；全省旅游業增加值占地區生產總值比重達到5.6%；5A級景區、國家級旅游度假區數量全國第一，省級旅游度假區45家，數量居全國前列。

江蘇地理位置特殊，根據自然地理劃分標準江蘇省橫跨秦嶺淮河一線，江蘇省有三分之一的省域面積屬于北方，三分之二屬于南方，因此，氣候、植被兼具有南方和北方的特征。這樣在江蘇省境內就形成了暖溫帶向亞熱帶的過度性氣候，以淮河、蘇北灌溉總渠一線為界，以北屬暖溫帶半濕潤季風氣候，氣候溫和，雨量適中，冬季河流結冰，植被以溫帶落葉闊葉林為主，城市包括徐州、連云港、宿遷全部，淮安、鹽城境內淮河以北地區；以南屬亞熱帶濕潤季風氣候，夏季高溫多雨，冬季溫和少雨，河流不結冰，植被以亞熱帶常綠闊葉林為主，城市主要是剩下的城市和部分城市的剩余部分。這樣一來省內分界線以南以北的綠色植被的不同就可以提供對比參照的條件。另外，考慮到經濟地理的劃分標準，以江蘇省境內長江為分界線，又進一步淮河以南地區分為蘇中和蘇南，把淮河以北稱為蘇北，蘇南地區降雨量比蘇中稍多，同時植被覆蓋率也更高，旱地面積更少。其中長江以南為蘇南，包括鎮江、蘇州、無錫、常州，以及南京江南區域，長江淮河之間為蘇中，包括揚州、泰州、南通全部，淮安、鹽城境內淮河以南地區如圖1，這樣對于研究城市綠化對旅游的影響就更加精細和科學。

考慮到本研究的完整性和科學性，在確定研究區域為江蘇省的基礎上，選取蘇北、蘇中和蘇南的13個地級市作為基礎單元DMU，這樣的研究對象基本涵蓋了北方城市徐州、淮安、鹽城、連云港、宿遷五市所轄的縣（市），北方到南方的過度城市南通、揚州、泰州三市所轄的縣（市），南方城市蘇州、無錫、常州、鎮江、南京五市所轄的縣（市），對于研究綠化要素對于城市旅游的發展既可以橫向對比，也可以縱向比較。

研究數據的獲得主要是2004-2014年《江蘇省統計年鑒》，2004-2014年《中國旅游統計年鑒》《江蘇省旅游統計年鑒》，獲取的數據比較完備，沒有任何缺失內容，保證了研究對象的完整性和科學性。

（二）模型與指標構建

1.貢獻度與貢獻率模型

（1）概念界定

經濟學通常將貢獻用作分析經濟效益的指標，包括貢獻度（CD）和貢獻率（CR）。借助經濟學對貢獻的界定，綠化對城市旅游發展的貢獻度（GTCD）可以定義為，城市綠化資源要素的變化所帶給城市旅游產值的年度增長率，而綠化對城市旅游發展的貢獻率（GTCR）指除其它要素以外的城市綠化資源要素的變化所帶給城市旅游產值的年度增長率與城市旅游年產值的總增長率的比值，這部分綠化要素的影響可能很大，也可能很小。

3.指標選取

整理文獻分析結果得出選用可計算的替代性指標是實現對綠化要素對城市旅游發展進行效率評價的通常做法。因此在運用 DEA 模型進行效率分析時，根據DEA的指標選取三原則，同時要注意指標的可替代性和可操作性要求，選擇城市綠化面積、城市綠化率以及人均占有綠化面積作為投入指標，選取城市旅游收入和旅游人次作為產出指標。需要說明的是，投入指標的選取只選擇了綠化資源要素，是為了單純地研究本要素對城市旅游發展效率的影響，這樣在一定程度上可能放大了城市旅游生產過程中的真正的投入水平對產出的影響。因此，為了減小這種被放大的影響，我們在選擇產出指標時對原旅游收入、旅游人次做了處理，即先通過測度每一年綠化要素對城市旅游業產值的平均貢獻率，借助貢獻率分離出綠化要素對城市旅游產出的貢獻部分，從而得出針對綠化資源要素的比較準確地旅游收入和旅游人次，另外，我們忽略投入和產出的滯后效應。

二 研究結果

（一）貢獻分析

由表1可見，2005-2014年綠化資源對城市旅游發展的貢獻度和貢獻率，除了2007年份里的貢獻指數值異常外，其他年份基本上表現出逐年遞增的趨勢，而且2005-2008年里呈現倍數增長，2014年份貢獻度和貢獻率相比前一年略有下降，十年的貢獻度均值為0.2917%，貢獻率均值為13.2618%，總體來看江蘇省綠化資源要素對城市旅游發展的整體貢獻是比較突出的。

（二）效率分析

1.綜合效率

運用數據包絡分析模型（DEA），計算出江蘇省13個地級市綠化資源要素對城市旅游發展的效率，如表2。

通過測算2005-2014年的綠化要素對城市旅游發展的效率值，可以發現江蘇省省內的13個城市，按蘇南、蘇中和蘇北的順序，由南向北的綜合效率值是逐漸變小的，而且蘇中和蘇南城市的效率平均值是大于全部城市效率均值0.639的，說明效率的平均值處于中等偏上水平，蘇北的城市的效率均值是小于0.639的，而且也低于0.5，說明這部分區域的效率處于偏下水平。另外，具體來看這三部分區域綠化資源要素對城市旅游發展的效率，蘇南五市中按效率的有效性高低，依次為蘇州、南京、無錫、常州、鎮江，其中蘇州市的表現最好，所有年份的效率值均為1，比省會城市南京的效率值還高，為完全有效，其余城市的效率值都處于平均水平以上；蘇中三市中，效率最高的是揚州，十年中有連續兩個三年是處于效率有效的，平均效率值也是基本接近有效值1，其次是南通，再次是泰州；蘇北五市中只有鹽城的效率年均值是高于0.5的，但是也低于總均值0.639，其他四市的效率值都很低，宿遷市表現基本觸底，效率均值為0.164。

2.分解效率

根據DEA模型的原理，綜合效率分為純技術效率和規模效率的乘積，即總效率=技術效率×規模效率。通過比較技術效率和規模效率分別與完全有效值1之間的垂直距離，就可以判斷哪一種效率對綜合效率的影響更大，因此，我們將江蘇省按蘇南、蘇中和蘇北進行劃分，分別做出2005-2014年以來的對應技術效率與規模效率的散點圖，如圖2，共有三組，每一組都包括技術效率和規模效率，其橫坐標都代表年份，縱坐標都表示效率的數值，利用散點與效率值1這條水平線垂直距離，具體分析技術效率和規模效率對總效率的影響和貢獻的大小。

由圖2可見，（1）組的規模效率值比技術效率值整體更加接近有效水平線1，因此對于蘇南五市而言，綠化資源要素對城市旅游發展總效率的影響中，整體綠化規模貢獻作用更大，蘇南五市都位于長江以南，屬于南方城市，其相比于蘇中和蘇北地區，降雨量更大，植被覆蓋率更高，城市的綠化面積更廣，且一年四季常綠，這促進了城市旅游的發展，提高了城市旅游的發展效率；（2）組結果與一組剛好相反，其技術效率相比較規模效率值更加趨于水平有效線1，這表明對于蘇中三市，技術效率對總效率的貢獻大于規模效率，在這里技術效率主要反映了人均綠地占有面積對蘇中城市旅游發展效率的推動作用，蘇中與蘇南城市相比較，城市綠化率低一些，但人口密度小，人均占有綠地面積相對更大，這樣對蘇中城市旅游發展的效率作用更明顯；（3）組分解效率顯示，也不同于前兩組，雖然技術效率值比規模效率趨向水平有效線1的點稍多一點，但是兩種效率整體來看對總效率的影響差不多，比較散漫的分解效率點的分布，可以說明，蘇北城市的綠化規模，和人均綠化占有情況對城市旅游發展總效率的貢獻都不是很明顯，因為蘇北城市屬于北方城市，首先植被覆蓋少，城市綠化一般，且植被多為落葉闊葉為主，只有在春夏的季節可以發揮對城市旅游的促進作用。另一方面，蘇北原來屬于江蘇的重工業基地，一直以來人口較多，人均綠地占有率就表現得更低，所以，綜合來看，綠化資源對蘇北城市的旅游發展效率的促進不是很突出。

3 .效率演進

（1）曼指數分析

通過DEA-MALMQUIST，計算出2005-2014年之間共9年間的效率演化，具體如表3。

由表3可知，江蘇省所有城市綠化資源要素對城市旅游發展的效率演化MI均值是1.117>1，表明江蘇省整體的綠化要素對城市旅游的發展效率在近十年里是提高的，盡管有個別城市在個別年份的效率演化MI值是小于1的。按區域劃分來看，蘇南不僅表現為總效率最高，同時效率的MI值也是三個區域當中均水平最高的為1.130>1.117，蘇中三市的均水平為1.097<1.117，蘇北五市的均水平恰好為總平均值1.117，可以得出在整體水平較好的基礎上，還是存在不同區域之間的的差異。蘇中地區城市的綠化對城市旅游發展的效率水平有待進一步的提升，徘徊在水平線上的蘇北城市也同樣需要加大對綠化要素的有效投入。

三 綠化效率與旅游開發

（一） 空間對比

通過GIS 空間分析工具，作出了近十年來江蘇省綠化資源要素對城市旅游發展的平均總效率，同時結合2015年江蘇省的旅游資源開發情況，繪制出各地級市旅游資源開發程度情況圖，如圖3。

從圖3對比可以看出，江蘇省各地級市的綠化對城市旅游的效率對應城市的旅游資源開發程度并不完全一致，相反存在一定的差距。具體兩圖對比來看，按圖例由高到低的八個層次劃分，第一層次的效率方面是蘇州、揚州，資源開發方面是無錫和揚州；第二層次資源開發方面是泰州、宿遷；第三層次效率方面是南京，資源開發方面是南京，第四層次效率方面無錫、常州、南通、鎮江和泰州，資源開發方面蘇州和鹽城；第五層次效率方面鹽城，資源開發方面常州、徐州；第六層次效率方面連云港、淮安、徐州，資源開發方面是連云港、南通；第七層次效率方面宿遷，資源開發方面是鎮江；第八層次資源開發方面是淮安，可見綠化效率方面與旅游資源開發方面對應的城市只有揚州、南京、連云港，分別處于第一，第三和第六層次。其他城市出現了或多或少的錯位。另外效率圖表現出蘇南、蘇中、蘇北效率值遞減的形態，旅游資源開發程度圖表現出蘇南蘇中的開發程度高于蘇北的局面，長江沿岸城市與淮河沿岸城市的旅游資源開發程度要稍高于其他城市。

（二）形態劃分

根據綠化效率與旅游資源的對應關系，可以簡單地對其進行高低形態劃分，區分高低的界限為平均水平0.639，具體可見表4。

依據標準，我們得出四中不同的形態類型，從表4可以看出，雙高型：蘇南城市南京、無錫、蘇州和蘇中揚州、泰州屬于綠化效率相對較高，同時旅游資源開發程度較高的城市，基本都在長江兩岸，可以看做南方城市，綠化效率較高源于城市的綠化率高，植被四季常綠，對城市旅游的發展起到了正向促進作用，同時這些城市多數具有悠久的文化底蘊，豐富的旅游資源，資源開發比較充分，屬于發展良好的城市。

高低型：蘇南鎮江、常州，蘇中南通同樣位于長江沿岸，同樣屬于亞熱帶季風性濕潤氣候，植被蔥郁，綠化率較高，這對旅游業的發展也是起到正向促進作用，但是由于這三個城市相對蘇南和蘇中其他城市旅游資源方面相對開發力度不夠，且存在一定的相似性，同時也可能受周圍著名旅游城市的吸納影響，本身旅游發展受阻。

低高型：蘇北城市鹽城、宿遷，地理位置位于北方，四季分明，植被覆蓋率稍低，且夏季明顯比秋冬的綠色覆蓋情況好，綠化效率因此會較低，但是這兩個城市近年來，在政府的大力扶持下，借助當地的資源，大力發展旅游業，開發了不少旅游景點，但是客流量沒有達到預期的數量。

雙低型：蘇北城市最北端的徐州、連云港以及最內側的淮安三個城市的綠化效率與城市旅游資源開發情況都是較低的，雖然具有旅游資源，但是開發力度不夠，同時綠化對旅游的促進作用也不大。

四 結論與討論

通過構建綠化對城市旅游發展的貢獻度（GTCD）和貢獻率（GTCR）模型，測度了2004-2014年以來的江蘇省綠化對城市旅游發展的年均貢獻，

總體來看江蘇省綠化資源要素對城市旅游發展的整體貢獻是比較突出的。在此基礎上，采用修正的數據包絡分析（DEA）模型，測算出2005-2014年江蘇省13個地市綠化要素對城市旅游發展的效率值，初步得出，蘇南五市的綠化效率最高，其次是蘇中三市，最后是蘇北五市，同時，蘇南和蘇中都是處于平均水平以上，蘇北處于平均水平以下，從分解效率來看，三個區域的技術效率與綜合效率對總效率的貢獻也表現出較大的差異綠化效率。對于蘇南城市，規模效率的作用大于技術效率；蘇中城市，技術效率大于規模效率；對于蘇北城市，規模效率與技術效率發揮的作用都不是很明顯，這也是造成蘇北城市綠化總效率偏低的主要原因。

結合曼奎斯特指數（MI）評價10年之間的效率演化，從效率演化來看，效率的演化均值都是大于1的，因此是正增長，可見綠化對江蘇省各城市旅游發展的效率影響是趨于擴大的，并且與綜合效率的趨勢大體一致，高綜合效率的城市，MI數值也不低。最后借助GIS空間分析工具研究了綠化對城市旅游發展效率的空間布局與城市旅游資源開發程度的對應關系，不同于按蘇南、蘇中和蘇北的順序，由南向北的綜合效率值是依次遞減的規律，江蘇省綠化效率的空間分布與各市的旅游開發情況并不一致，說明綠化對旅游的開發、發展的促進作用仍有結構性調整的空間。

對于雙高型，雖然效率值相對較高，但是除蘇州的總效率值有效外，其他幾個城市都是相對無效的，因此綠化的作用還沒能達到其對旅游的完全促進，主要原因很可能是綠化的結構性布局上還存在問題，雖然整體的綠化規模和綠化率很高，但是綠化在旅游資源開發的過程中，沒有發揮出應有的促進作用，從而不能較好地激發游客在旅游過程中的正向滿意度。因此，對于這部分城市應該進一步合理地規劃綠化資源對旅游景點輔助和對城市的美化作用，從而進一步提高綠化效率。

對于高低型，同雙高型的城市相似，高的效率同樣只是相對的，仍有提升的空間，但是這樣的效率值也與這些城市的旅游資源開發的程度有關，在旅游資源開發投入較低的情況下，綠化的投入對旅游產出的促進是遞增的，這些符合規模報酬遞增規律，如果旅游資源開發的投入擴大，可以滿足綠化投入與旅游資源開發投入接近最優的要素投入比，那旅游的邊際產值將可以達到最大，因此，對于高低型的城市，應該科學地找到目前可以搭配綠化資源的城市旅游開發項目，實現更大的收益。

對于低高型，蘇中的兩個城市綠化效率低，但是旅游資源開發的力度高，這樣的結果是，旅游資源的開發與綠化的投入錯配，旅游資源的開發沒有達到高收益的目標，這需要加大該類型城市的綠化投入，同時需要注意綠化投入的合理與科學，比如，綠化苗木的選擇，應盡可能的選擇適合當地水土條件，同時盡可能保持常綠的植被、花卉等。道路綠化、景區綠化、社區綠化要明顯的區分開，這樣綠化的正外部性才能夠更好的發揮，實現當地旅游業的最優產出。

對于雙低型，蘇北三市的發展受當地氣候、資源等的限制，尚屬滯后，但是區別于其他城市的環境，同樣可以利用好綠化要素的積極作用來對城市的旅游業產生較大貢獻，在政府的扶持下，通過擴大城市的綠化面積，提高人均綠化率，依靠企業的自主性，合理規劃城市的綠化布局，科學搭配綠化與旅游資源、項目的開發，利用政企合作，實現蘇北城市旅游業的快速發展。

Abstract：Urban greening can improve the urban ecological environment， meet the requirements of residentsleisure entertainment， beautify the urban environment， promote city image and enhance the effective development of urban tourism. By building a greening contribution to the development of city tourism （GTCD） and the contribution rate （GTCR） model， this paper measures the annual greening contribution to the urban tourism development in Jiangsu province from 2004 to 2014. The result shows the average contribution is 0.29% and average contribution rate is 13.26%， which presents the overall contribution of greening resources to the urban tourism development in Jiangsu province is prominent. Based on the results， employing the correction of data envelopment analysis （DEA） model， this paper measures 13 citieslandscaping elements on the efficiency of urban tourism development value in Jiangsu province from 2005 to 2014. Combining with mann qwest index （MI） evaluation efficiency among 10 years evolution， the paper takes GIS spatial analysis tools to study the efficiency of the greening of urban tourism spatial layout. The results shows that according to the order of the southern Jiangsu， middle and northern Jiangsu， the comprehensive efficiency of value decreases from the south to the north； MI is characterized by diminishing in southern Jiangsu and northern Jiangsu. From the point of decomposition efficiency， three areas of technical efficiency and the comprehensive efficiency of contribution to the overall efficiency also shows a large greening efficiency difference. The GIS space shows that the efficiency of the green space distribution and various cities in Jiangsu provinces tourism development is not consistent， and there are still structural adjustment space in greening of tourism development.

Key words：greening；contribution；tourism development；efficiency

【責任編輯 吳應望】