中國邊境地區旅游經濟系統脆弱性空間分異研究

劉民坤，魏乾梅

（廣西大學 商學院，廣西 南寧 530000）

2020 年初爆發的新冠疫情對我國國民經濟、社會生產造成了破壞性的影響，首當其沖的是旅游業。新冠疫情使部分企業陷入破產，旅游供給陷入長期萎縮［1］，再次印證了旅游業高脆弱性的特點。脆弱性一詞最早出現于20 世紀60 年代的自然災害研究中［2］，隨著學術研究的推進，這一概念被廣泛應用于全球氣候變化［3］、可持續發展［4］、農業［5］、經濟［6］、社會［7］等領域。由于各領域研究對象和所處學科背景不同，對“脆弱性”這一概念的理解也存在差異。自然科學領域普遍認為，脆弱性是系統由于災害等不利影響而遭受損害的程度或可能性［8］；社會科學領域認為，脆弱性是指社會個體或群體應對災害事件的能力，這種能力基于他們在自然和社會環境中所處的形勢［9］。隨著脆弱性內涵的不斷豐富，學術界普遍認為脆弱性是一個概念的集合，主要包含敏感性、暴露性和適應能力3 個方面的要素［10］。李鶴、張平宇、程葉青在前人研究的基礎上總結出，脆弱性是指由于系統對系統內外擾動的敏感性，以及缺乏應對能力，從而使系統的結構和功能容易發生改變的一種屬性［11］。

經濟系統脆弱性是在脆弱性的基礎上融合經濟系統自身的特征演化而來［12］。目前，對其研究尚處于初級階段，除少數學者對我國海洋經濟系統的脆弱性進行評價［13，14］之外，大部分研究集中于石油城市［15，16］、煤礦城 市［17］、外 向 型 城 市［18］等 不 同 特 征 城市的經濟系統脆弱性，特別針對旅游城市的研究最多。如，盧有斌、李曉東、孜比布拉·司馬義等［19］對新疆和田地區2000—2014 年的旅游經濟系統脆弱性進行評價，結果表明其旅游經濟系統脆弱性呈先升后降的趨勢，拐點為2009 年，并通過障礙度因素分析發現，制約其旅游經濟系統脆弱性下降的主要因素有旅游從業人員占總從業人員比重、人均GDP等；于秋莉、董曉峰、劉春雨［20］采用集對分析法研究了敦煌市旅游經濟系統脆弱性演變格局及主要影響因素，結果表明敦煌市1990—2012 年間旅游經濟系統脆弱性整體呈下降趨勢，主要影響因素有游客量增長率、旅游總收入增長率等［20］；楊友寶、王榮成［21］以延邊州為例研究了邊境民族地區旅游經濟系統脆弱性，結果表明延邊州2000—2013 年旅游經濟脆弱性總體呈下降趨勢，震蕩起伏特征突出，提出了降低延邊州旅游經濟脆弱性的對策建議。邊境地區具有濃厚的異域風情，旅游資源豐富，對國內外旅游者有著較強的吸引力；同時，邊境城市的流動性更大，疫情防控風險更高，受經濟落后、交通不便、政治制度、疾病傳播等因素的限制［22］，脆弱性特征更為明顯，因此研究邊境地區旅游經濟系統脆弱性有較強的緊迫性和時代性。目前研究邊境地區旅游經濟系統脆弱性的文獻較少，且現有文獻主要集中于分析單個邊境地區及其演變特征，鮮有研究邊境地區旅游經濟系統脆弱性的空間分異。

本文以我國邊境地區地級行政區為研究對象，在借鑒前人研究成果的基礎上，構建了邊境地區旅游經濟系統脆弱性評價體系，并運用S/R模型、熵值法、ArcGIS、地理探測器等對邊境城市旅游經濟系統的脆弱性進行了綜合評價，明確我國邊境城市旅游經濟系統脆弱性的總體情況、空間差異及其影響因素，有利于降低邊境城市旅游經濟系統的脆弱性，促進邊境旅游的可持續發展。

1 數據來源與研究方法

1.1 研究區概況

我國共有9 個邊境省級行政區，分別為廣西、云南、西藏、新疆、甘肅、內蒙古、黑龍江、吉林和遼寧，涵蓋45 個 地 級 行 政 區 和136 個 邊 境 縣［23，24］。考 慮到研究尺度的適宜性和數據的可得性，本文選取44個地級行政區作為研究單元（因數據缺失，未含阿里地區），探討了中國邊境地區旅游經濟系統脆弱性的空間分異特征及其影響因素。近年來我國邊境地區旅游業蓬勃發展，經濟收入占國內生產總值的比例越來越大。據統計測算，邊境地級行政區旅游總收入占GDP的平均比重已由2010 年的9.97%上升至2019年的35.55%，約有四分之一的地級行政區旅游總收入超過了該地區GDP的50%。

1.2 數據來源

原始數據來源于2010 年、2015 年和2019 年各地級市發布的《國民經濟和社會發展統計公報》，少量數據以沿邊9 省區的統計年鑒、《中國區域經濟統計年鑒》和《中國城市統計年鑒》作為補充。

1.3 指標體系構建

旅游經濟系統脆弱性受多種因素影響，學者們普遍認為旅游經濟系統脆弱性是指受自身特征的制約，對系統內外各種擾動的敏感性，以及缺乏應對能力，而使系統結構和功能容易受損的一種內在屬性［25］。為了保證指標選取的科學性、全面性和可得性，借鑒 眾 多 經 濟 系 統 脆 弱 性 評 價 指 標［21，25－30］，本文最終選取旅游總收入占GDP 比重、旅游外匯收入占旅游總收入比重、旅游業增長彈性系數、旅游外匯收入占外貿出口總值比重、外貿依存度和城鎮登記失業率作為敏感性指標；選取人均GDP、城鎮居民人均可支配收入、產業結構多樣化指數、地方財政自給率、教育支出占地方財政支出比重和道路網密度作為應對能力指標。以上指標含義及性質說明具體見表1。其中，“＋”表示與脆弱性程度呈正相關；“－”表示與脆弱性程度呈負相關。

表1 旅游經濟系統脆弱性指標評價體系

1.4 權重確定

層次分析法是一種典型的主觀賦權方法，而熵值法是利用評價指標固有信息來判斷指標效用價值的客觀評價方法，能夠有效克服主觀因素帶來的偏差［31］。本文選取熵值法進行賦權，對我國邊境地區2010年、2015 年、2019 年3 個時期12 項指標共計1548項數據進行了標準化處理，計算所得權重見表1。主要處理步驟如下：

第一步，對各指標進行標準化處理。為了避免0值對信息熵計算過程的影響，本文采用極值標準差方法，a取0.99。

式（1）—（5）中，n 表示地區數量；m 表示指標數量；Xij表示第i個地區的第j項指標；min（Xj）表示第j 個指標的最小值；max（Xj）表示第j 個指標的最大值。

1.5 評價模型構建

S/R模型：S/R 模型即“敏感性（Sensitivity）—應對能力（Resilience）”模型，是學術界關于區域經濟脆弱性評價研究中常用的模型之一［28］。該模型認為，經濟系統脆弱性與敏感性呈正相關關系，敏感性越高，脆弱性越高，敏感性越低，脆弱性越低；與應對能力呈負相關關系，應對能力越強，脆弱性越低，應對能力越弱，脆弱性越高。采用公式EVi＝Si/Ri表示。式中，EVi表示第i 個地區的脆弱性值，Si表示第i個地區的敏感性值，Ri表示第i 個地區的應對能力值。Si和Ri均用公式Yi＝∑mj＝1Zijwj。當m≤6時，Yi＝Si；當m ＞6 時，Yi＝Ri，由此計算出不同年份各個地區的相關指標。

地理探測器：地理探測器是度量空間分異性，揭示其背后驅動因子，分析變量間交互關系的一種新的統計學方法，具有無線性假設、操作簡便等優點，被廣泛應用于自然科學和社會科學領域，主要包括因子探測、交互作用探測、風險區探測和生態探測［32－34］。本文選取因子探測和交互作用探測來綜合分析影響邊境地區旅游經濟系統脆弱性的因素。其中，因子探測可以用來分析各指標在多大程度上解釋了經濟系統脆弱性的空間分異，用q值來表示，q值越大，貢獻程度越大；交互作用探測可以用來分析兩個指標的共同作用是否會增強或減弱對經濟系統脆弱性的解釋力度。

2 旅游經濟系統脆弱性空間分異特征

2.1 旅游經濟系統脆弱性的時空演化

本文基于脆弱性指標的計算公式，定量測算了2010 年、2015 年和2019 年3 項指標的平均值（表2）。由表2 可知，2010—2019 年我國邊境地區旅游經濟系統脆弱性與敏感性走勢一致，呈現出整體下降、局部微變，而應對能力穩步上升的特征。我國邊境地區旅游經濟系統的脆弱性平均指數從2010年的1.3146 下降到2015 年的0.7798，2019 年回升到0.8272，脆弱性指數整體呈下降之勢。這可能與邊境地區經濟快速發展、產業結構優化，邊貿互動加強、基礎設施完善等有一定的關聯。

表2 敏感性、應對能力、脆弱性平均指標統計量

本文采用自然斷裂點分級法將旅游經濟系統脆弱性劃分為低水平、中等水平、較高水平和高水平4個等級，并利用ArcGIS 繪制出中國邊境地區2010年、2015 年和2019 年（2010 年日喀則和山南市數據缺失，2015 年日喀則市數據缺失）旅游經濟系統脆弱性的空間分布圖（圖1）。為了方便分析，本文參照宋濤、程藝、劉衛東等的研究成果［35］，將我國邊境城市按照其所在的地理區位劃分為東北地區（黑龍江、吉林和遼寧）、甘蒙地區（甘肅和內蒙古）、新藏地區（新疆和西藏）和桂滇地區（廣西和云南）。由圖1可知，我國邊境地區旅游經濟系統脆弱性整體處于中等水平，2010—2015 年間，邊境地區旅游經濟脆弱性的空間格局變化較大，高脆弱性地區已由2010 年的博爾塔拉蒙古自治州、和田地區轉換到2015 年的林芝市和克孜勒蘇柯爾克孜自治州，其中和田地區旅游經濟系統脆弱性變化最大，直接由2010 年的高脆弱性地區跨級轉化為2015 年的低脆弱性地區。2015—2019 年間，我國邊境地區旅游經濟系統脆弱性的空間格局整體變化較小，僅有少數幾個地區的脆弱性等級發生了波動，其中變化最大的是克孜勒蘇柯爾克孜自治州，其脆弱性等級由2015 年的高脆弱性跨級轉化為2019 年的低脆弱性。

總體上來說，我國邊境地區旅游經濟系統脆弱性整體呈下降趨勢，但從局部地區來看又可分為脆弱性漸高型、脆弱性平穩型和脆弱性漸低型3 種不同的類型。從圖1 可知，新藏地區屬于脆弱性漸低型，東北地區屬于脆弱性平穩型，而甘蒙地區和桂滇地區屬于脆弱性漸高型。

圖1 中國邊境地區旅游經濟系統脆弱性等級空間分布

2.2 旅游經濟系統脆弱性地域差異格局

為客觀反映邊境地區旅游經濟系統脆弱性的地域差異格局，本文選取2010 年、2015 年和2019 年各地區指標的平均值作為依據，繪制敏感性、應對能力和脆弱性的空間分布圖（圖2）。根據測算，邊境地區旅游經濟系統敏感性平均值為0.0606，處于中等水平；應對能力平均值為0.0731，處于較高水平；脆弱性平均值為0.9631，處于中等水平。

圖2 中國邊境地區旅游經濟系統敏感性、應對能力、脆弱性等級空間分布

根據敏感性對邊境城市數量進行的分級統計，處于較低敏感性、中等敏感性、較高敏感性和高敏感性的城市分別為18 個、18 個、6 個和2 個，表明我國邊境城市旅游經濟系統敏感性等級數量呈現“陀螺型”分布結構。各城市之間的旅游經濟系統敏感性差距明顯，敏感性最高的林芝市（0.1830）是敏感性最低的山南市（0.0222）的8.3 倍。從局部地區的旅游經濟系統敏感性來看，除甘蒙地區外的其他3 個地區都跨越了3 個及以上的敏感性等級，體現了區域敏感性分布不均衡的特點。旅游經濟系統處于高敏感性的城市分布在新藏地區的博爾塔拉蒙古自治州和林芝市，但兩者高敏感性的原因并不相同。其中，博爾塔拉蒙古自治州作為絲綢之路經濟帶的“中通道”，得益于阿拉善口岸的交通區位優勢，其口岸經濟繁榮，對外貿易開放程度較大，但受國際外部非穩定因素的影響也較大；而林芝市主要是由于旅游外匯收入遠超貿易出口總額。

根據應對能力對邊境城市數量進行的分級統計，處于高應對能力、較高應對能力、中等應對能力和低應對能力的地區分別為11 個、12 個、13 個和8個，表明我國邊境地區旅游經濟系統應對能力等級數量呈現“中間大、兩頭小”的紡錘形分布結構。各城市應對能力水平差距較大，其應對能力最強的包頭市（0.1416）是應對能力最弱的伊春市（0.0396）的3.6倍。從局部地區來看，桂滇地區和甘蒙地區整體的應對能力較高，而東北地區和新藏地區內部應對能力水平差異較大，也體現了局部分布不均衡的特點。旅游經濟系統處于高應對能力的地區分布在桂滇地區的德宏傣族景頗族自治州、紅河哈尼族彝族自治州、保山市、防城港市，甘蒙地區的阿拉善盟、包頭市和東北地區的丹東市、通化市。這些邊境地區成為高應對能力地區的原因各不相同，桂滇地區和東北地區的6 個城市因地理位置優越、交通較發達、綜合條件較好而成為高應對能力地區；而甘蒙地區的阿拉善盟、包頭市都是由于工業發達、經濟發展水平較高、產業結構多樣化程度較高而應對能力較強。

根據脆弱性對邊境城市數量進行的分析統計，處于高脆弱性、較高脆弱性、中等脆弱性和低脆弱性的地區分別為2 個、10 個、13 個和19 個，表明我國邊境地區旅游經濟系統脆弱性等級數量呈現“底部大、頂部小”的“金字塔”分布結構。地區之間旅游經濟系統脆弱性的極差化特征顯著，脆弱性最高的林芝市（3.1052）是脆弱性最低的包頭市（0.2067）的15倍。由圖2 可知，旅游經濟系統脆弱性的空間分布與敏感性的空間分布大體相似，如處于高敏感性和高脆弱性的城市均為新藏地區的博爾塔拉蒙古自治州和林芝市。但空間分布在應對能力的綜合作用下又有些不同，如桂滇地區的防城港市因其高應對能力由較高水平敏感性地區降低為中等水平脆弱性地區，新藏地區的克孜勒蘇柯爾克孜自治州和喀什地區因缺乏應對能力由中等水平敏感性地區上升為較高水平脆弱性地區。

3 脆弱性空間分異的影響因素分析

地理探測器分析數據要求其自變量為類型量，如果自變量為數值量，則需要對該數據進行離散化處理［36］。本文利用SPSS 軟件對每一個影響因子進行了K－ means聚類分析，以獲得離散化數據并采用用地理探測器進行探測，因子探測的結果見表3。結果顯示，邊境地區旅游經濟系統脆弱性解釋力最強的前5 個影響因子在2010 年、2015 年和2019 年分別為S2、S5、R2、R6、R4；S4、S2、S5、R4、R3；S4、S1、R3、R5、R4。可以看出，近年來S1（旅游總收入占GDP 比重）和R3（產業結構多樣化指數）的影響作用不斷增強，雖然不同時期邊境地區旅游經濟系統脆弱性的主要影響因子略有不同，但是從整體來看，主要還是受S4（旅游外匯收入占外貿出口總值比重）、S2（旅游外匯收入占旅游總收入比重）、S5（外貿依存度）等因子的影響。

表3 中國邊境地區旅游經濟系統脆弱性因子探測結果

交互探測結果顯示（表4），2010 年、2015 年和2019年中國邊境地區旅游經濟系統脆弱性評價的12項評價因子在進行交互探測之后分別產生了78項交互作用結果，且任意兩個因子的交互作用都大于單一因子對邊境地區旅游經濟系統脆弱性的影響，表明邊境地區旅游經濟系統脆弱性不是由單一因子造成的，而是多種因素共同作用的結果。2010年，S2∩R5、S2∩R1、S2∩S5的值最大，分別為0.93、0.88、0.85。根據因子兩兩交互作用結果可以分為兩類，雙因子增強27 項，非線性增強51 項。2015年，S5∩S4、S2∩S4、S6∩R2的值最大，分別為0.63、0.62、0.61，雙因子增強22 項，非線性增強56 項。2019年，S1∩S4、S2∩S4、S5∩S4的 值 最 大，分 別 為0.84、0.81、0.81，雙因子增強28 項、非線性增強50項，說明邊境地區旅游經濟系統脆弱性主要與當地經濟發展水平、旅游發展狀況和對外開放程度密切相關。

表4 中國邊境地區旅游經濟系統脆弱性交互探測結果

（續表4 ）

4 結論與建議

本文以我國44 個邊境地級行政區為研究對象，從敏感性和應對能力兩個方面構建了邊境地區旅游經濟系統脆弱性的評價體系，同時運用熵值法確定權重，S/R 模型計算脆弱性指標，借助ArcGIS、地理探測器等對目的地旅游經濟系統脆弱性進行了綜合評價，得出以下結論：①2010 年、2015 年和2019 年中國邊境地區旅游經濟系統脆弱性均處于中等水平，且整體呈下降趨勢。其中，新藏地區屬于脆弱性漸低型，東北地區屬于脆弱性平穩型，甘蒙地區和桂滇地區均屬于脆弱性漸高型。2010—2015 年間，邊境地區旅游經濟系統脆弱性的空間格局變化較大，近半數地區的旅游經濟系統脆弱性等級發生了不同程度的變化；2015—2019 年邊境地區旅游經濟系統脆弱性的空間格局變化相對較小，僅少數幾個地區的脆弱性等級發生了變化。②綜合來說，我國邊境地區旅游經濟系統處于中等敏感性、較高應對能力和中等脆弱性狀態，且各地區內部旅游經濟系統的敏感性、應對能力和脆弱性水平分布不均衡，基本上都同時跨越了多個不同的等級，在空間上呈現出整體分散、局部聚集的分布特征。其中，脆弱性的空間分布狀態與敏感性的空間分布狀態相似，高敏感性和高脆弱性邊境地區分布在新藏地區的博爾塔拉蒙古自治州和林芝市，而應對能力較強的邊境地區主要分布在桂滇地區和甘蒙地區。③根據地理探測器的分析結果，旅游外匯收入占外貿出口總值比重、旅游外匯收入占旅游總收入比重和外貿依存度是影響邊境地區旅游經濟系統脆弱性的主要影響因子，但在不同年份中，影響當年旅游經濟系統脆弱性空間分布的因子略有不同。此外，任意兩個因子的交互作用都大于單一因子對邊境地區旅游經濟系統脆弱性的影響，其交互作用主要表現為雙因子增強與非線性增強，說明邊境地區旅游經濟系統脆弱性不是由單一因子造成的，而是多種因素共同作用的結果，且主要與當地經濟發展水平、旅游發展狀況和對外開放程度密切相關。

要降低邊境地區旅游經濟系統脆弱性，可以從以下3 個方面進行考慮：①各地區應充分利用邊境地區的資源優勢，整合邊境特色旅游資源，力爭打造區域特點明顯、文化內涵豐富的優質旅游產品體系。②加強互聯網宣傳推廣，增強邊境旅游對國內游客的吸引力，拓展國內客源市場，降低旅游經濟對入境旅游的依賴性。③利用好外貿依存度這把雙刃劍，進一步擴大內需，開放市場，穩定外貿依存度，同時根據實際情況調整產業結構，加強培育地區優勢產業，促進當地產業向多元化方向發展，邊境地區旅游經濟系統要構建國內國際雙循環相互促進的新發展格局。