基于DPSIR-SBM框架的旅游生態安全時空動態及影響路徑
——以云南省為例

陸 保 一,明 慶 忠,史 鵬 飛,劉 安 樂,3,郭 向 陽

(1.云南師范大學地理學部,云南 昆明 650500;2.云南財經大學旅游文化產業研究院,云南 昆明 650221;3.六盤水師范學院經濟管理學院,貴州 六盤水 553004;4.貴州財經大學工商管理學院,貴州 貴陽 550025)

0 引言

當前環境污染、氣候變暖、土地退化等生態安全問題對人類社會及其共同家園產生了深刻影響,并成為可持續性科學及聯合國2030年可持續發展議程的重要議題[1,2]。旅游業作為全球增長最快的行業之一,在促進經濟發展與城市化進程等方面發揮著顯著作用[3],然而,大規模旅游開發與旅游活動引致的環境負外部效應逐漸凸顯,旅游人地關系日趨緊張,對旅游地生態安全及可持續發展提出了重要挑戰,因此,旅游生態安全成為旅游可持續發展研究的科學命題。

旅游生態安全是指通過旅游資源的科學開發與生態環境的有效管理,使旅游地生態系統結構和功能處于不受威脅或少受威脅的健康狀態,并能實現旅游地復合生態系統(環境—經濟—社會)協調發展[3,4]。國外相關研究始于20世紀80年代,早期關注旅游環境影響[5],而后拓展至旅游環境容量[6]、可持續性旅游[7]、旅游生態效率[8]、旅游生態安全測度[9,10]等方面。國內研究自21世紀以來成果增多,研究內容涵蓋宏觀[11]、中觀[3]、微觀[12]等多層級尺度,形成包括內涵詮釋[4]、測度評價[3]、空間效應[11]、影響因素[13]、格局預測[14]、仿真模擬[15]等內容的分析體系;指標框架以DPSIR概念模型的應用最廣泛[16,17],也涉及PSR-SEE[3]、TQR[4]、IRDS[18]等概念模型;研究方法多采用TOPSIS法[3]、灰色關聯投影法[4]、生態足跡法[19]、模糊物元模型[20]、網絡DEA模型[21]等測度旅游生態安全,并借助空間計量模型[11]、面板分位數[13]、地理探測器[16]、障礙度模型[20]等分析旅游生態安全的影響因素。

綜上,學界有關旅游生態安全的研究內容不斷深化,研究視角及方法日趨多元,但仍存在以下局限:①現有研究多將DPSIR框架理解為同一時期內的“循環結構”,在實證測評中較少考慮旅游業的非期望產出;②傳統數理統計、計量經濟及空間統計方法多基于單因素視角下的對稱性假設,難以識別多因素視角下的非對稱關系及多重并發性的復雜交互影響路徑;③旅游高速發展的生態敏感區是旅游生態安全研究的關鍵區域,以往文獻對于生態屏障功能顯著且復合生態系統快速嬗變的典型省區關注不足。鑒于此,本文以旅游高速發展且生態屏障功能顯著的云南省為例,基于跨時期的DPSIR-SBM理論框架遴選評價指標,利用考慮非期望產出的Super-SBM模型揭示旅游生態安全系統的動態演變特征,并結合模糊集定性比較分析(fsQCA)方法從多因素視角剖析不同因素的復雜交互影響路徑,以期豐富旅游生態安全研究的理論基礎和方法體系,并為案例地及其他省域旅游業可持續發展提供借鑒。

1 理論框架和指標體系構建

1.1 跨時期的DPSIR-SBM理論框架

系統論的發展推動可持續發展領域評價模型的嬗變[13],歐洲環境署(EEA)基于系統思想及環境問題產生的復雜因果鏈角度,建立了表達系統要素間信息耦合關系的“驅動力—壓力—狀態—影響—響應”(DPSIR)概念模型[14],該模型因邏輯清晰、綜合性強等優點,近年來在旅游生態安全研究領域表現出超強適應性。結合DPSIR概念模型,有助于審視旅游生態安全系統非線性及自組織的復雜運行過程。具體而言[13,14],在旅游地大規模開發背景下,旅游發展、人口增長及快速城鎮化等社會經濟變量成為擾動旅游生態安全系統的初始驅動力(D);隨著旅游要素流大規模涌入及旅游化進程不斷加快,旅游地將面臨服務供給、交通承載及資源利用等壓力(P),并引發資源消耗與環境污染等問題;在驅動力及壓力沖擊下,旅游地生態系統結構與功能發生變化,并促使旅游地經濟發展、空氣質量及生態文明建設等形成不同狀態(S);旅游生態安全系統的綜合狀態將對旅游人地關系產生積極或消極影響(I),主要體現在產業結構優化、旅居環境改善及生態空間占用等方面;為緩解旅游發展對生態環境的消極影響,人類社會將通過改進治污技術、強化生態修復力度及提升社會環保意識等措施予以積極響應(R),并隨之對驅動力、壓力及狀態等子系統產生反饋效應,進而保障旅游地復合生態系統協調運行。然而,DPSIR概念模型中人類社會響應措施的實施效果存在滯后性,對系統內其他子系統產生的反饋效應并不會在當期顯現[22]。在響應措施的驅動下,系統內各子系統的要素流動與資源重組將呈現出跨時期的動態性特征,這決定了DPSIR概念模型并非是同一時期內的“循環結構”,實質上應為具有動態性特征的跨時期循環體系。

DPSIR框架下的旅游生態安全系統是環境—經濟—社會要素交互作用的復雜開放系統,系統內各子系統存在復雜、動態的交互作用關系,系統運行過程同樣具有跨時期的動態特征。同時,隨著人類社會環保意識覺醒,旅游業不再是“無煙產業”的標桿,旅游發展引致的環境污染與生態破壞客觀上要求旅游生態安全評價不能忽視旅游業的非期望產出。因此,開展基于“投入—產出”視角的跨時期系統評估,能使實證測評更貼近旅游生態安全系統的發展實際[21]。鑒于此,本文在既有研究[10,16]基礎上,進一步闡明DPSIR概念模型的動態性特征,結合考慮非期望產出的Super-SBM模型,構建適用于旅游生態安全系統評估且具有動態性特征的DPSIR-SBM理論框架(圖1)。在該框架中,將壓力解構為旅游承載壓力與生態承載壓力[23],并以當期響應效果(R-T0)作為下一期(T1)的投入要素,以實現系統內各子系統的跨時期(T0/T1/T2)循環。在“投入—產出”變量設定方面,以上一期的響應、驅動力及旅游承載壓力為投入,狀態及影響為期望產出,生態承載壓力為非期望產出[10,16]。相比在實證測評中較少考慮旅游業非期望產出以及將DPSIR等單一概念模型理解為同一時期內“循環結構”的新近成果[13,14],該框架能有效解決旅游生態安全系統的跨時期測度問題,具有較強的適用性與科學價值。

圖1 跨時期的DPSIR-SBM理論框架Fig.1 Inter-temporal DPSIR-SBM theoretical framework

1.2 指標體系構建

1.2.1 評價指標選取 以DPSIR-SBM理論框架為依據遴選指標并設定“投入—產出”變量。基于旅游地復合生態系統協調發展視角,對既有文獻使用的高頻指標進行匯總,遵循系統性、普適性、數據可得性等原則并征求專家意見,構建旅游生態安全系統評價指標體系(表1)。參照已有研究[10,16],設定D、P1與上一年度的R為投入,S、I為期望產出,P2為非期望產出。同時,為保證各指標在“縱橫向”(時期、地區)上均具有可比性,依托“整體規范化、分時標準化”原則對面板數據進行標準化處理[28],并結合熵值—線性加權法測度各指標歷年平均權重及子系統的綜合水平。

表1 旅游生態安全系統評價指標體系Table 1 Evaluation index system of tourism ecological security system

1.2.2 影響因素指標選取 從認識論的角度看,旅游人地關系地域系統包括人類旅游活動系統與地理環境系統,“人”在旅游人地關系中處于主動地位,并憑借其主觀能動性對“地”系統施加影響[29]。旅游生態安全系統是具有顯著“人地綜合”特性的復雜開放系統,人類旅游活動及其相關的社會經濟活動是旅游生態安全狀況演變的主要擾動因素,因而,既有研究多從“經濟—社會”視角,依托評價指標考察不同因素對旅游生態安全狀況的影響程度,主要遵循“納入全部指標”[3,10]與“遴選關鍵指標”[11,13,23]的思路,“遴選關鍵指標”有助于深入解析不同因素的影響機理,目前在相關研究中應用廣泛。本文在借鑒既有研究[11,13,23]基礎上,綜合考慮指標權重、代表性及典型性,按照“遴選關鍵指標”的思路選取旅游生態安全系統的影響因素指標(表2),具體包括:①經濟發展水平。區域經濟發展可加快旅游資源開發進程,拓展旅游地發展空間,并能通過反哺效應為旅游地生態治理提供資金支持與物質保障,從而改善旅游生態安全狀況[13]。②旅游負荷水平。旅游地快速發展階段通常伴隨著旅游要素流的規模性涌入,而合理的旅游負荷水平有助于發揮旅游要素流的集聚效應,推動區域旅游發展產生正外部性,對于提升旅游生態安全水平具有一定裨益[11]。③旅游發展水平。旅游發展水平提升有利于吸引旅游投資并強化產業乘數效應,優化旅游業與相關產業的資源配置效率,促使區域產業結構趨向高級化與合理化,可為旅游生態安全狀況優化提供重要動力[23]。④勞動力投入量。旅游業具有鮮明的勞動密集型特點,勞動力供給的增加可在一定程度上揭示區域旅游發展狀態,同時也可滿足大規模旅游開發的人力資源需求,有助于優化旅游生態安全水平[9]。⑤環境治理力度。強化環境治理力度有利于提升旅游業生態化水平,推動旅游經濟增長方式轉型,并能通過革新防污治污技術、完善環境監管制度、轉變生產生活方式等多種途徑影響旅游生態安全狀況[11]。⑥政府投入水平。政府投入增加有助于旅游公共基礎設施及產業配套設施建設,對于推動旅游地開發建設、彌補市場調節不足、強化生態修復治理能力及促進旅游要素合理配置具有重要意義,因而有助于旅游生態安全系統的優化調控[10]。⑦教育發展水平。教育發展水平提升有助于居民確立生態價值觀并強化環保行為傾向,促使其旅游行為更生態化,消費方式更趨向綠色低碳,對于改善旅游生態安全狀況具有積極作用[13]。

表2 旅游生態安全系統影響因素指標體系Table 2 Index system of influencing factors of tourism ecological security system

2 研究方法與數據

2.1 研究方法

2.1.1 考慮非期望產出的Super-SBM模型 考慮非期望產出的SBM模型難以區分多個有效決策單元間的差異,而Super-SBM模型有效解決了多個決策單元間的相對有效問題[10],故本文借助考慮非期望產出的Super-SBM模型測度旅游生態安全水平,具體公式見文獻[23]。

2.1.2 定性比較分析(QCA)方法 QCA方法根植于還原論向整體論轉換的科學思潮,是基于整體論且體現復雜性科學思維的社會科學方法論,目前已在管理、經濟、政治等學科領域得到廣泛應用[30]。QCA方法將研究案例視為復雜條件的組合,通過分析多因素的組態效應(路徑)揭示條件變量與結果變量間的復雜因果關系,在解析等效路徑、并發條件及非對稱關系等因果復雜性問題方面具有顯著優勢[31]。此外,QCA方法可解釋3個以上變量的交互作用,且無需考慮變量內生性及多重共線性等問題,一定程度上彌補了對稱性假設下傳統數理統計、計量經濟及空間統計方法的不足[30]。隨著QCA方法的深化發展,模糊集定性比較分析(fsQCA)方法突破了早期QCA方法僅能處理類別問題的局限,通過對案例數據進行賦值定級,對復雜因果關系的解釋途徑更具合理性[32]。本文利用fsQCA方法探究多因素對旅游生態安全水平的復雜交互影響路徑。

2.2 案例地選取

云南省擁有高原湖泊、熱帶雨林、冰川雪山等多種高品質旅游資源,具備發展旅游的天然優勢。自2006年以來,云南省旅游市場經濟效益持續提升,旅游總收入、總人次分別由2006年的499.78億元、7 902萬人次增至2019年的11 035億元、80 716萬人次,年均分別增長26.58%、19.57%,旅游業已成為全省社會經濟發展的重要支柱產業。然而,云南省由于地處不同生態系統的交界過渡帶,自然環境條件復雜,環境異質性較高,生態系統抗干擾能力較弱,生態環境敏感[33,34]。在旅游高速發展背景下,云南省重要生態系統保護與修復面臨較大壓力。一方面,高強度旅游開發使水域、植被等空間受到擠壓,導致土地、水等資源日趨緊張;另一方面,隨著旅游者的規模性涌入,旅游活動產生的垃圾和污水不斷增多,致使旅游地生態環境質量下行風險增大[35],旅游資源開發與生態環境協調發展水平總體較低[36]。可見,云南省具有旅游高速發展與生態環境敏感并存的特征,使其旅游發展與環境治理的矛盾更突出[24]。因此,選取云南省為研究案例,探查其旅游生態安全系統的時空動態及影響路徑,具有區域典型性和重要研究價值。

2.3 數據來源

在考慮云南省2006年實施旅游“二次創業”戰略、2013年開展“旅游強省”建設等重大政策因素基礎上,結合旅游市場經濟效益增長趨勢,可將2006—2019年視為云南省旅游業的高速發展階段,該階段旅游業發展對生態系統的擾動較突出,具有開展旅游生態安全研究的典型價值。根據DPSIR-SBM理論框架中“響應”變量需要跨時期的設定要求,將實際研究時段確定為2007—2019年,并選取2013年作為重要研究節點。研究數據主要來源于2007—2020年《中國城市統計年鑒》《云南統計年鑒》、云南省各市州《統計年鑒》、2006—2019年國民經濟與社會發展統計公報、云南省文化和旅游廳及各市州政府部門網站等,部分缺失數據采用線性插值法補全;行政區劃矢量數據來源于云南省自然資源廳地理信息公共服務平臺(https://yunnan.tianditu.gov.cn/index)。

3 旅游生態安全系統的時空動態特征

3.1 旅游生態安全水平的時序變化特征

基于Matlab 2020a軟件測算云南省旅游生態安全系統的綜合水平,并借助Origin 2017軟件繪制旅游生態安全水平箱線圖(圖2)。從圖2看:①2007—2019年云南省旅游生態安全水平均值由0.622升至0.831,年均增長2.421%,整體呈現波動上升態勢,但2013年以前增速較低且波動較大,這可能是受期初云南省旅游高速發展、快速城鎮化對生態環境的沖擊日益加強,旅游環境承載壓力增大,以及2008年國內雨雪冰凍自然災害、國際金融危機擴散蔓延等因素影響。②研究期內箱體右側數據點分布漸趨集中,且2013年以后向上斂縮態勢愈發顯著,表明云南省各市州旅游生態安全水平不斷提升,發展差距逐漸縮小,極化發展的“馬太效應”不斷減弱,旅游開發與生態環境保護的良性互動機制趨于優化,這與云南省2013年以來實施“旅游強省”、加快發展全域旅游等戰略部署、建立健全生態文明制度體系以及踐行旅游發展生態化和生態建設旅游化的綠色發展理念密切相關。

圖2 旅游生態安全水平箱線圖Fig.2 Box plot of tourism ecological security level

3.2 旅游生態安全水平的空間動態特征

運用ArcGIS 10.2軟件從局部角度解析云南省旅游生態安全水平的格局演變特征。鑒于目前旅游生態安全等級的劃分標準不一,借鑒相關研究[37],以觀測年份各市州旅游生態安全水平與云南省旅游生態安全水平均值之比a為參考,將研究區劃分為不安全(a≤0.5)、較不安全(0.51.5)4個等級,以更好地揭示云南省旅游生態安全水平的格局演變特征(圖3)。

注:審圖號為云S(2021)61號,底圖無修改。圖3 旅游生態安全水平的空間格局動態Fig.3 Spatial pattern evolution of tourism ecological security level

從圖3看,2007—2019年云南省各市州旅游生態安全等級躍升態勢明顯,不安全與較不安全級(低于云南省旅游生態安全水平均值)市州持續減少,其數量占比由期初的75%降至期末的50%,表明云南省旅游生態安全水平不斷提升,極化發展態勢不斷減弱,這與上文箱線圖的分析結果一致。具體看:①研究期內不安全級市州持續縮減,大多向上一層級或更高層級轉化,大致呈孤立分布格局且空間收斂態勢顯著;②較不安全級市州在期初覆蓋范圍廣泛,數量占比較高(56.25%),至期末其數量占比降至43.75%,且空間分布較穩定,具有一定的空間鎖定效應;③臨界安全級市州在2013年首次出現,至期末則表現出顯著的空間擴張態勢,其數量占比與較不安全級市州持平,并形成集中連片分布的空間格局;④安全級市州在期初主要包括昆明、紅河、德宏及迪慶,呈現多極核離散布局態勢,至期末多向臨界安全級演變,其數量占比由期初的25%降至期末的6.25%,從側面反映出云南省旅游生態安全狀況依然堪憂,亟待進一步完善旅游生態安全響應機制。綜上,云南省各市州旅游生態安全水平空間格局變化顯著,總體經歷了極化布局至均衡化布局的演變過程,在期末呈現出以安全與臨界安全級市州為核心區、不安全與較不安全級市州為邊緣區的“核心—邊緣”式空間結構。

究其原因:①期末處于旅游生態安全核心區的市州大多為熱門旅游目的地及其周邊地帶,旅游經濟效益良好、旅游資源品牌優勢突出,在生態環境保護的倒逼機制作用下,旅游生態安全等級較高。如昆明、大理、麗江、西雙版納作為著名旅游城市,擁有石林、洱海、古城及熱帶雨林等高品質旅游資源,旅游市場規模效應、生態環保投入力度及旅游要素配置效率位居全省前列,旅游復合生態系統效益產出較高;曲靖、紅河、文山等市州受省會昆明的標桿效應與擴散效應影響,旅游經營管理理念更新迅速,加之其經濟基礎相對堅實,用于環境治理與生態修復的資金較充裕,因而旅游生態安全狀況改善明顯;怒江州旅游生態安全水平較高,可能是由于其自然條件復雜、旅游開發強度較低且受周邊市州涓滴效應影響,旅游復合生態系統狀態相對穩定。②期末處于旅游生態安全邊緣區的市州受制于區位條件、自然地理環境及旅游資源稟賦等多因素制約,旅游生態安全等級整體較低。一方面,這些市州多位于橫斷山區或省域旅游發展神經末梢,地質地貌條件復雜,生態環境敏感性高,且多為我國前期脫貧攻堅的重點區域,社會經濟與旅游發展基礎薄弱,生態治理能力不足,大規模旅游開發對生態環境的沖擊效應較強,一定程度上牽制了旅游生態安全水平提升;另一方面,部分市州(如保山、迪慶)雖擁有火山熱海、香格里拉等優質旅游品牌,但其高品質旅游資源豐度整體較低(期末邊緣區市州數量占比為50%,但其4A級以上旅游景區數量僅占全省的32.93%),比較優勢不突出,易受省內知名旅游城市屏蔽效應影響,旅游資源空間競爭能力較弱,難以形成旅游要素流的規模性集聚,旅游復合生態系統發展相對失衡,因而旅游生態安全水平較低。

4 旅游生態安全系統的影響路徑分析

旅游生態安全水平(TES)的動態演變是多因素交互影響的結果,有必要從多因素視角對因果變量間的復雜交互影響路徑進行科學解析。因此,結合fsQCA 3.0軟件,以2019年數據為樣本,從多因素視角深入探究條件變量(各影響因素)與結果變量(高、非高TES)間的復雜因果關系。

4.1 條件變量的必要性檢驗

根據fsQCA方法的分析步驟,需要借助集合理論對條件變量與結果變量的數據進行校準,并檢驗各條件變量是否為結果變量的必要條件。在數據校準方面,采用條件變量與結果變量的25%、50%、75%分位數值作為校準錨點,非高TES結果變量的校準通過高TES結果變量的非集實現[38];在必要條件分析方面,若單個條件變量的一致性水平大于0.9,則認為該變量是導致高、非高TES結果變量的必要條件[39]。條件變量的必要性檢驗結果(表3)顯示,各條件變量的一致性水平均低于0.9,表明各因素均不構成產生高、非高TES的必要條件,單一條件變量并不能導致結果變量的產生。因此,需要對各條件變量的組態進行分析,以識別多因素對旅游生態安全水平的復雜交互影響路徑。

表3 條件變量的必要性檢驗Table 3 Necessity test of conditional variables

4.2 條件變量的組態分析

條件組態分析是fsQCA方法的核心環節,也是揭示多因素復雜交互影響路徑的重要依托。首先,結合案例數量與既有研究[30],設定一致性水平為0.8,PRI一致性閾值為0.75,頻數閾值為1,模型最終保留8個高TES案例,7個非高TES案例。其次,在高TES的反事實分析中,依據單因素視角下的既有研究[11,13,23],設定各條件變量均“存在”;在非高TES的反事實分析中,由于目前仍缺乏各因素影響非高TES的文獻證據與確切理論預期,設定各條件變量均“存在或缺席”。最后,基于標準分析得出簡單解、中間解和復雜解,鑒于中間解能結合簡單解識別核心條件與邊緣條件[38],本文選擇呈現中間解(表4)。

表4 條件變量的組合結果Table 4 Combination results of conditional variables

由表4可知,產生高、非高TES的條件組態共有8種,組態結果的整體一致性水平均高于0.8,表明這些組態是產生高、非高TES的充分條件;結合覆蓋度指標可知,高、非高TES組態的整體覆蓋度分別為0.811、0.602,說明各組態對于結果變量具有實質意義的解釋力。可見,影響旅游生態安全水平的因素具有多重并發性,并由此形成引致同一結果的多條等效路徑,且非高TES的組態并非是高TES組態的對立面,即產生高、非高TES的路徑存在非對稱關系。同時,將PRI一致性閾值調整為0.8,以檢驗上述條件組態的穩健性[37],結果發現新模型的條件組態與原模型一致,表明現有組態結果具有較好的穩健性,可進一步歸納產生高、非高TES的復雜交互影響路徑。具體看:

1)產生高TES的影響路徑:①多元要素聚合型。該路徑對應的組態為H1a、H1b,即在政府投入未發揮顯著作用情況下,依托高旅游發展水平與高勞動力投入量的雙重核心驅動,輔之以較高的經濟發展水平、旅游負荷水平、環境治理力度及教育發展水平,可以實現區域高TES,這在一定程度上印證了穆學青等學者的實證結論[13,23]。屬于該路徑的典型市州(昆明、大理、西雙版納、麗江、紅河、曲靖等)多為知名旅游城市,高品質旅游資源富集,旅游客流吸引能力較強,旅游市場經濟效益與旅游人力資源配置效率均較高,同時又具備較高的經濟、教育及環境治理水平,多元要素產生的聚合效應有利于提升旅游復合生態系統的效益產出,因而其旅游生態安全狀況良好。②政府投入彌補型。該路徑對應的組態為H2,即在旅游負荷水平與環境治理力度均較低的情況下,可通過提升政府投入水平實現區域高TES。屬于該路徑的典型市州(怒江、文山等)主要位于滇西北橫斷山脈縱谷區及滇東南喀斯特生態脆弱區,自然地理環境條件復雜,生態敏感性及生態修復成本較高,其經濟、旅游、教育、人力資源等要素影響均不顯著,旅游客流集聚與環境治理能力也較弱,但依托高政府投入的投資引導效應,能促進旅游開發建設及產業要素高效配置,有助于彌補旅游客流集聚與環境治理能力較低的不足。此外,該路徑通過發揮政府“看得見的手”的宏觀調控作用,能強化這類市州的內在發展動力,并促使周邊區域對其產生涓滴效應,進而使其旅游生態安全水平維持在較高層級。

2)產生非高TES的影響路徑:①產業基礎薄弱型。該路徑對應的組態為NH1a、NH1b,表明在旅游發展水平、勞動力投入量、經濟發展水平及教育發展水平均較低的情況下,即使旅游負荷水平、環境治理力度及政府投入水平較高,也可能產生區域非高TES。屬于該路徑的典型市州(昭通、臨滄、普洱等)多處于省域旅游發展的薄弱地帶,旅游資源的比較優勢不突出,易受省內知名旅游城市屏蔽效應影響,難以形成旅游要素流的規模性集聚,面臨著旅游市場經濟效益與旅游人力資源稟賦不足的雙重核心制約,且受多要素缺失產生的約束效應限制,旅游產業基礎較薄弱,因而其旅游生態安全水平提升滯緩。②核心要素抑制型。該路徑對應的組態為NH2a、NH2b及NH2c,表明即使旅游負荷水平、環境治理力度、經濟發展水平、政府投入水平及教育發展水平較高,但若缺失旅游發展水平與勞動力投入量任一核心要素,仍可能產生區域非高TES。屬于該路徑的典型市州(迪慶、保山、德宏、楚雄等)擁有香格里拉、火山熱海等部分優質旅游品牌,具備一定旅游發展基礎,但受旅游市場經濟效益低下或旅游人力資源稟賦不足的單一核心要素牽制,輔之以個別要素匱乏的疊加影響,致使其旅游生態安全水平仍較低。對比產生區域非高TES的5種組態發現,旅游發展水平與勞動力投入量不足是產生區域非高TES的核心要素,且高旅游負荷水平與高環境治理力度分別作為核心條件在各組態中出現,反映出旅游環境壓力與遵循成本效應對旅游生態安全水平存在一定抑制作用,這可能與非高TES區域大多尚未進入穩固期的旅游地生命周期階段有關。

5 結論與討論

本文在深化DPSIR概念模型學理認知基礎上,按照“理論框架構建—綜合水平測度—時空動態刻畫—影響路徑剖析”的研究脈絡,科學揭示2007—2019年云南省旅游生態安全系統的時空動態演變特征及影響路徑。主要結論如下:①DPSIR概念模型是具有非線性、自組織及動態性等特征的跨時期循環體系,在實證測評中不可將其理解為同一時期內的“循環結構”。DPSIR框架下旅游生態安全系統的運行過程也具有跨時期的動態性特征,在考慮旅游業非期望產出情況下,DPSIR-SBM理論框架表現出較強的適用性與科學價值,能有效實現旅游生態安全系統的跨時期動態評估。②研究期內云南省旅游生態安全水平由0.622升至0.831,整體呈現波動中上升的發展態勢,各市州發展差距不斷縮小,旅游生態安全水平極化發展的“馬太效應”有所減弱,旅游開發與環境保護的良性互動機制趨于優化,這與研究期內云南省強化旅游發展戰略部署、健全生態文明制度體系及踐行綠色發展理念有關。③云南省旅游生態安全水平的等級躍升態勢明顯,空間格局特征變化顯著,總體經歷了極化布局至均衡化布局的演變過程,在研究期末呈現出“核心—邊緣”式空間結構,但處于旅游生態安全水平安全級的市州數量不斷減少,且處于較不安全級的市州表現出一定的空間鎖定效應,這從側面反映出云南省旅游生態安全狀況依然堪憂。④影響旅游生態安全水平的原因具有非對稱性及多重并發性,并由此形成了多條等效路徑。其中,實現高旅游生態安全水平的復雜交互影響路徑包括多元要素聚合型、政府投入彌補型;導致非高旅游生態安全水平的復雜交互影響路徑包括產業基礎薄弱型、核心要素抑制型,旅游發展水平與勞動力投入量在非高旅游生態安全水平的影響路徑中發揮核心作用,旅游負荷水平與環境治理力度則表現出區域影響異質性。

根據上述結論提出如下建議:未來各市州應樹立生態共同體理念,打破行政區劃壁壘,積極構建跨區域生態環境協同治理機制,強化生態環保投入力度,提升旅游生態系統承載力,進一步筑牢國家西南生態安全屏障,降低省域旅游生態安全狀況惡化風險。屬于政府投入彌補型路徑的市州應依托政府宏觀調控的引導效應,豐富經濟、旅游、教育、人力資源等優質要素供給,引導財政資金向生態文明建設領域傾斜,積極構建跨區域生態補償機制,推動向多元要素聚合型路徑轉變;屬于產業基礎薄弱型與核心要素抑制型路徑的市州應結合自身品牌優勢更新旅游經營管理理念,優化旅游資源要素配置,提升旅游產業生態化水平及綠色循環發展能力,推動旅游經濟增長方式向集約型、綠色化轉變,通過提高旅游市場經濟效益與培育優質旅游人力資本夯實產業發展基礎,推動其旅游生態安全狀況改善。

需要指出的是:①QCA方法目前在時序動態層面的分析功能尚不成熟[31],因而本文僅進行了靜態數據分析,未來應在結合多源數據完善旅游生態安全評價指標體系基礎上[40],進一步探查復雜交互影響路徑的變遷軌跡;②本文有關旅游生態安全系統時空動態的分析仍囿于傳統地理學方法,在地理復雜性研究日趨深化背景下,未來應從復雜系統演化的角度充實研究內容,推動旅游生態安全系統的復雜網絡科學研究;③新冠疫情對區域旅游發展產生了重大沖擊[39],考慮到數據穩健性及案例地旅游發展的典型階段,本文未將2020年納入研究時段,未來可在縮短研究時間范圍基礎上,探討疫情背景下不同因素對旅游生態安全系統的影響機理。