“三生”維度下的鄉村旅游集聚區發展效應研究

席 瑤

（陜西財經職業技術學院，陜西咸陽 712000）

鄉村旅游聚集區是鄉村旅游發展的一種新形態，是在鄉村旅游發展到一定階段后形成的產業集聚綜合現象［1］，表明在鄉村旅游聚集區發展到一定規模后，其產生的生態、生活、生產效應（“三生”效應）便會逐步凸顯［2］。“三生”效應是指鄉村旅游聚集區的發展對該地區空間內的基礎支撐保障要素、供給要素和人們的消費需求所產生的影響。鄉村旅游聚集區的“三生”效應會隨其發展影響能力的擴大而產生變化，其影響能力又受其自身發展的時空變化形態、變化格局和驅動力變化機制影響［3］。因此，對鄉村旅游聚集區發展效應（The development effect of rural tourism cluster，DT）進行研究，只有實現對其時空變化形態、格局的預測把控，對其發展驅動力進行全面分析，建構完整的評價機制，才能更為準確地掌握效應變化信息，提高效應結果。

1 DT影響維度模型建構

1.1 DT時空變化及預測模型建構

以黃河沿岸鄉村旅游聚集區2008—2020年的聚集區發展影響能力為數據基礎，對該地區影響能力的時空變化進行模擬，為黃河沿岸鄉村旅游聚集區的發展效應提供持續發展的有效依據［4］。利用GIS（Geographic information system）進行數據收集，采用Zonal-Tabulate功能對遙感數據結果進行矩陣建構，獲得矩陣結果如式（1）所示。

式（1）為第K時期黃河沿岸鄉村旅游聚集區的第i種影響能力形態轉換為K+1時期的j種形態的矩陣結果，i=1,2,…,n，j=1,2,…,n。

根據矩陣結果可以計算該轉換結果發生的概率如式（2）所示。

式（2）中為了提高轉換概率的準確性，采用相對變化率F來表示兩種時期影響能力的轉換比率。其中表示有i種影響能力轉換為j種影響能力的轉換比例表示第K+1時期第j種影響能力轉換為第K種時期第i種影響能力的轉換比例。

針對一段時間內鄉村旅游聚集區影響能力的變化速度，可在動態度模型中對其進行描述［5］。該模型對鄉村旅游聚集區影響能力的結構變化預測具有較高的準確性。為了實現精細化計算，對“三生”影響能力進行單一化與全局化動態度模型區分預測，其中單一化動態度預測可表達為式（3）。

式（3）中預測的是旅游聚集區對鄉村生態、生活、生產的單一區域影響能力動態結果。其中，U a、U b分別表示數據收集初期和末期的聚集區域影響能力的變化量值；T為研究的時間延伸長度。

全局化“三生”動態度預測可表達為式（4）。

式（4）中，L U i為數據采集初期i種聚集區影響能力的數據值；ΔL U i j則表示數據采集時期內影響能力的變化量。鄉村旅游聚集區的影響能力時空變化程度模型可以用式（5）表達。

式（5）表示數據收集初期與末期聚集區影響能力變化程度，式（6）表示影響能力變化率。I表示某時間段影響能力的變化程度的綜合指數，I=100×和I b分別表示a時段和b時段的影響能力的變化程度的綜合指數，A i表示旅游聚集區影響程度的分級指數；C ia、C ib分別表示數據收集初期和末期聚集區影響能力層級之間的百分比；ΔT表示數據收集年限數；如果ΔI b-a>0，則表示鄉村旅游聚集區的影響能力處于發展階段；反之則表示該聚集區影響能力處于調整期或者衰頹期。

在對鄉村旅游聚集區影響能力進行判定的基礎上，利用馬爾科夫模型對其能力變化進行預測。馬爾科夫模型是一種特殊的隨機過程，通過每個時刻狀態下概率的變化反映聚集區影響能力變化的發展趨勢［6］。在第n時刻狀態轉換概率向量P(n)可以用式（7）來表示。

式（7）中，第n時刻狀態轉換概率向量P(n)通過前一時刻概率P(n-1)與轉移概率矩陣P i j=(U ij/n)U i0×100%來表示，并且其中P ij需滿足0≤P ij≤ 1且=1，P(0)表示數據收集初期概率向量值。

1.2 DT變化格局及驅動力模型建構

從能力擴張速度、擴張強度及年度動態變化率方面衡量DT變化格局［7］。DT擴張速度可以直觀地表現出其年度能力發展快慢情況，而其能力發展的快慢可以直接反映鄉村聚集區在“三生”區域內的影響效應速度［8］，擴張速度計算公式如式（8）所示。

式（8）計算結果為鄉村聚集區年擴張速度結果。其中，S i b、S ia分別表示數據收集最末和初始年份中聚集區影響能力效果值，T為研究時間跨度，以年為單位。DT擴張強度是衡量鄉村旅游區聚集現象對“三生”影響變化的重要指標，計算公式如式（9）所示。

式（9）計算結果為DT擴張變化結果，其中U i b、U ia分別表示數據收集末年與初期年份內影響范圍值；T L A表示數據收集時間段內影響范圍總值，T為研究年份。年動態變化率可以將DT影響范圍變化結果更為精細地表達出來，其計算公式如式（10）所示。

式（10）為DT對“三生”影響的年動態變化率結果。根據動態變化率指標確定年動態變化率分為4個衡量階段。K大于20%表示影響處于高速擴張型；20%＞K＞14%為快速擴張型；14%＞K＞8%為中速擴張型；8%＞K為緩慢擴張型。

鄉村旅游聚集區對“三生”環境的影響由多種要素產生，以政府驅動力要素對其影響進行為例，利用回歸分析模型進行模型建構，可分為線性相關性分析與非線性相關性分析兩種［9］。利用回歸分析和PLS（Partial least squares regression）模型分析方法建立線性相關模型如式（11）所示。

式（11）中，a n表示變量x n對應的載荷因子。利用邏輯回歸分析模型建立非線性關系模型為式（12）。

式（12）中，e表示自然對數的底數。

1.3 DT評價機制模型建構

運用綜合評價方法對DT產生的“三生”環境影響進行效應評價。其核心原理是將多重指標統一為一個能夠進行綜合評價的指標進行評價。其基本方法是從局部到整體，局部評價的值越高，則綜合評價效果越好［10］，評價模型為式（13）。

式（13）是在黃河沿岸25個鄉村聚集區數據基礎上的綜合評價結果。R ij為指標i在第j年的標準值，W i j為指標i在第j年的權重。綜合評價模型能有效提高評價結果的層次性和客觀性。在此過程中為了能夠對各項評價指標進行綜合處理，還需對原本量綱不同的指標R ij進行標準化處理，處理后的數據映射在［0，1］區域上，對R i j的標準化處理公式為式（14）。

式（14）中，R i j為標準化處理結果，x i j為數據的初始值，i、j分別為數據處理過程中的指標個數和選取年份個數。在數據指標化基礎上，建立鄉村旅游聚集區分層影響機制結構如圖1所示。

圖1以DT總值為目標層，“三生”效應為準則層，經濟發展、產業規模、社會保障、生活質量、生態發展和生態改善為子準側層對準則層進行衡量，最外層為具體目標層。采用熵值法對黃河兩岸鄉村旅游區的分層數據進行整理，建立層次分析方法判斷矩陣為式（15）。

圖1 鄉村旅游聚集區分層影響機制結構

式（15）矩陣建立的實質是計算最大特征根以及最大特征向量。其中λmax為矩陣D的最大特征向量值，此時滿足D W=λmaxD。同時w為W i對應下的正規化特征向量結果。反之W的分量w i為對應數據排列結果的權重值。根據以上矩陣，按照求和算法即可得到所求最大特征向量計算結果w=，其中w i為所求權重結果。

為使矩陣呈現出大體一致性，增強數據的可信度，需進行一致性檢驗，單一層次的一致性比率，其中C I（Consistency index）指單一層次一致性指標，R I為整個指標排序中的隨機一次性指標，n為矩陣的階數。

為了保證單一層次內部的權值排序具有可靠性，需進行總層次一致性檢驗，總層次一致性檢驗且C R＜0.1。

2 鄉村旅游聚集區發展效應模型應用效果研究

2.1 DT時空變化預測效果評測

以馬爾科夫模型為基礎，通過對2008—2020年黃河沿岸鄉村旅游聚集區“三生”效應影響數據進行分析運算，得出數據采集區未來10年間數據轉換概率及轉化適宜性趨勢結果如圖2所示。

圖2 數據轉換概率及趨勢結果

圖2模型預測結果表明，在控制驅動力機制的前提下，未來10年間黃河沿岸旅游聚集區“三生”效應會出現一定程度的影響變化。其中，生態改善和生態發展要素分別增長32.40%、40.59%，出現較明顯的增長趨勢，生態效益能力明顯增強。隨著生態效益的提高，所產生的生活效益也有所提高，平均增長4.49%，其他要素均呈現出較小幅度的增長跡象。生產效益增幅較小，平均增長率在5.25%左右。為了進一步判斷旅游聚集區發展對“三生”維度的影響變化，影響能力動態變化分析結果如圖3所示。

圖3 鄉村旅游聚集區影響能力動態變化分析結果

圖3結果顯示了旅游聚集區發展對“三生”維度影響的動態度、擴張度及減損度情況。生態發展及生態改善動態變化率分別為28.46%和19.88%，動態變化率較高；其擴張度分別為36.64%和50.62%，擴張明顯；其耗減度分別為16.58%和22.16%，耗減度也相對明顯。未來10年間，旅游聚集區的發展對生態效益的影響顯著高于生活效益及生產效益。

2.2 DT格局變動預測效能評測

根據旅游區影響格局變動模型以及2008—2020年數據收集結果，對旅游區影響能力格局變動效能進行評測，結果如圖4所示。

圖4a、圖4b分別為DT擴張強度和年動態變化結果。從圖4a結果可以看出，2008—2014年旅游聚集區的影響能力擴張強度指數為0.46，而2014—2020年擴張強度指數為0.38，表明旅游聚集區建設初期的影響能力擴張速度較快，但隨著聚集區時間的延長，其影響能力擴張速度出現明顯放緩趨勢。從圖4b中可以看出，2008—2014年旅游聚集區的動態變化率為3.30%，而2014—2020年動態變化率為1.43%，表明旅游聚集區前期動態變化率明顯高于后期。前期處于中速擴張趨勢，后期下降為緩慢擴張類型。

圖4 旅游聚集區影響能力擴張強度和年動態率變化結果

2.3 DT綜合評價結果驗證

利用層次分析法對黃河兩岸鄉村聚集區2008—2020年“三生”效應的綜合效應結果進行評價及等級分層，評價結果如圖5所示。

圖5 “三生”效應綜合評價趨勢圖

圖5為效應綜合評價趨勢圖。從圖5中可以看出，就宏觀角度而言，整體效應趨勢呈現穩步上升狀態，表明隨著時間的變化鄉村旅游聚集區所產生的“三生”效應整體較為樂觀。就微觀角度而言，隨著時間的發展，旅游聚集區所產生的經濟效益影響效果較為顯著，增長幅度也較大，平均增長率高達38.63%。社會效益也在穩步上升，但增幅稍弱，平均增長率在15.82%。生態效應呈現微弱的負增長狀態，平均減損率為5.71%，表明鄉村旅游聚集區開發過程中對生態環境的重視力度欠缺，雖然一定程度上促進了經濟的發展，但卻以生態消耗為代價。

3 結論

鄉村旅游聚集區作為新時代實現鄉村發展的重要途徑之一，極大推動了鄉村現代化目標的實現。研究對DT的時空變化及預測、格局變化及驅動力、效應評價3個方面進行了測算模型建構，并對所建構模型進行了效果評測。結果表明，未來10年間隨著黃河兩岸鄉村旅游聚集區的發展，其產生的生態效益平均增幅在34.25%，生活效益和生產效益呈現緩慢增長趨勢，增幅分別為4.49%和5.25%。2008—2020年間所產生的生產效益增長率為38.63%，生活效益增長15.82%，但生態效益減損5.71%。其中前期所產生的“三生”效應顯著高于后期。研究實現了較為全面的“三生”評價目標，為鄉村旅游聚集區效應評價提供了較為科學的評價模型，但是研究尚未對影響因子進行更為細致的控制分析，后期還須完善影響因子的控制研究，提高評價模型的穩定性。