基于生態足跡的中國省際旅游生態效率時空演化

鄭兵云，楊宏豐

（安徽財經大學 管理科學與工程學院，安徽 蚌埠 233030）

一、引言及文獻綜述

旅游業作為推動經濟發展的新興產業，在促進消費、帶動就業、加強地區間交流等方面扮演著舉足輕重的角色。2018年，我國旅游業實現年旅游總收入5.99萬億元，就國內旅游而言，旅游人次和旅游收入分別同比增長10.76%、12.33%，但旅游業經濟效益的快速增長卻建立在產業發展方式粗放、環境污染嚴重的代價之上，旅游業所帶來的環境影響不容忽視，人們對于旅游業是“無煙產業”的片面認知有待打破。1990年召開的“可持續發展國際會議”第一次明確提出“可持續旅游”的概念，旨在促進地區旅游業經濟發展的同時，更加注重附帶的環境效應，從而致力于旅游行業的未來可發展性。對于旅游業可持續發展的度量，一個重要的研究方法就是從旅游生態效率入手。因此，從旅游生態效率的視角對我國省際旅游進行研究，一方面可為優化旅游業要素配置、提高旅游資源利用水平提供參考，另一方面也可為促進我國旅游業提質增效發展和踐行“可持續旅游”提供借鑒。

生態效率一詞最早由德國學者Schaltegger和Sturm［1］正式提出，他們認為生態效率的本質在于考察經濟活動對環境的影響。1992年，世界可持續發展工商委員會（WBCSD）對生態效率的內涵做了進一步闡述，認為生態效率是在提供人類所需要的產品和服務前提下，使環境影響和資源消耗水平達到最小化。隨后，世界經濟合作與發展組織（OECD）將這一理念應用到政府和企業當中，進一步擴大了生態效率的適用范圍。近年來，旅游業取得了快速發展，伴隨而來的環境效應逐漸引起學者們的關注，生態效率的概念由此延伸到旅游領域。盡管各學者提出的旅游生態效率概念不盡相同，但基本遵循了WBCSD的核心思想，即用最小的環境影響創造更大的經濟價值，其內涵與旅游業可持續發展保持高度一致性。

研究內容上，國內外學者在研究廣度和深度方面均存在較大差異。國外學者主要以國家層面為研究對象，并且以碳排放估算作為生態效率測度的核心內容［2-3］。而國內學者多以中國省市、風景區為研究對象，雖然研究起步較晚，但研究深度有所提高［4-7］。王兆峰等［8］遵循國外學者研究思路，基于地區碳排放來測算湖南武陵山片區旅游產業生態效率，并利用向量自回歸模型對其影響因素作了進一步分析。張磊等［9］基于考慮非期望產出的Super-SBM模型分析了天津七里海濕地生態效率。由于旅游業發展存在一定的空間關聯性，國內學者開始從空間視角進行旅游生態效率分析［10-12］。林文凱等［13］以江西省11個地級市為研究對象，運用超效率DEA模型對旅游產業生態效率進行綜合評價，并結合空間分析軟件揭示了其空間差異特征。姚治國等［14］基于旅游碳足跡理論，分別從旅游交通、住宿和活動三方面對海南省旅游生態效率進行測度，并利用成因機制對其進行了空間差異分析。伴隨生態效率概念在旅游業的進一步深入，旅游生態效率研究范圍逐漸擴大至全國。其中，劉軍等［15］基于碳排放核算對中國內陸30個省市旅游生態效率進行了測度，發現研究期內中國旅游業碳排放量呈增長態勢，但旅游業整體可持續水平要優于其他產業。

研究方法上，旅游生態效率的測度主要有單一指標法和模型法兩種。單一指標法是一種較為成熟的研究方法，其核心思想是利用環境影響指標與旅游經濟價值指標的比值來表征旅游生態效率。在旅游業環境影響指標選取上，眾多學者采用旅游碳排放量來表示，國外學者如Sabine、Bruijin等［3，16］，國內學者如肖建紅、蔣梅素等［17-18］；也有部分學者選擇旅游生態足跡來表示環境影響因素，如李鵬、楊桂華等［19］。在旅游經濟指標的選取上，眾多學者一致性地采用旅游收入來表示。隨著旅游生態效率的研究不斷深入，單一指標法中變量選取的局限性開始受到質疑，越來越多的學者傾向于使用模型法進行旅游生態效率研究。其中，DEA是一種評價多投入、多產出決策單元間相對效率的有效方法，指標選取的多樣性及全面性讓其適用范圍更為廣泛。劉佳等［20］運用CCR模型測度了我國省際旅游產業生態效率，并分析了生態效率的空間差異特征，研究發現我國旅游生態效率整體上表現為波動增長，但熱點區域和冷點區域卻呈現出相反變化趨勢。彭紅松等［21］以時間序列數據為研究基礎，運用DEA模型測度了復合系統下黃山風景區的生態效率，研究結果表明，規模效率是決定綜合效率的關鍵因素。

綜上可知，目前國內外關于旅游生態效率方面的文獻還很有限，相關研究主要依托于生態效率對旅游產業進行延伸。與現有研究相比，本文具有以下創新之處：①指標選取方面，在以往研究基礎之上，運用生態足跡模型測算出中國省際旅游生態足跡，將其作為生態要素投入，與旅游資源、勞動力、資本共同納入指標體系中，可以更為合理地反映旅游生態效率水平；②研究方法方面，基于省際旅游產業之間存在競爭關系、旅游產業發展會帶來一定環境污染的現實，運用考慮非期望產出的DEA博弈交叉效率模型來代替傳統DEA模型進行旅游生態效率測度，可以有效避免效率值被夸大的不足，評價結果更接近真實的旅游業可持續發展水平；③研究內容方面，針對現有研究在旅游生態效率空間特征方面分析的不足，結合探索性空間數據分析和標準差橢圓法對中國省際旅游生態效率進行空間集聚分析及其演化過程研究，通過動態視角研究旅游生態效率可以從多方面了解我國省際旅游可持續發展現狀。

二、研究方法與數據來源

（一）研究方法

1.旅游生態足跡模型

生態足跡旨在把生產人口所消費的資源和吸納產生的廢棄物轉化為生物生產性土地總面積。作為一種測算地區可持續發展程度的有效方法，生態足跡模型最早是由加拿大經濟學家William Rees在20世紀90年代提出并由其學生進行完善，而旅游生態足跡模型是其在旅游產業的延伸［22］。該模型將生物生產型土地劃分為耕地、林地、草地、水域、建筑用地和化石燃料用地六類，并將資源和廢棄物轉化為相應的生產性土地面積，用來表征人類活動對自然資源環境的影響程度，計算公式如下：

其中，EF為區域總生態足跡；TEF為區域旅游生態足跡；w為旅游業對國民生產總值的貢獻率，w=旅游總收入/國民生產總值；N為區域總人口數；ef為區域人均生態足跡；rj為第j類生產性土地的均衡因子；aai為第i種消費項目所折算的人均生產性面積，i為消費項目類型；ci為第i種消費項目的人均消費量；pi為第i種消費項目的世界平均產量。

2.DEA博弈交叉效率模型

盡管傳統DEA模型有著指標無需量綱化處理、評價更為客觀等優點，但得到的效率值通常建立在自評的基礎上，并且忽視了各個決策單元間的競爭關系。由此得到的效率值往往被夸大，與實際情況不符，評價結果不易讓所有決策主體信服，而Wu等［23］提出的DEA博弈交叉效率模型可以很好解決這一問題。該模型將博弈理論與DEA交叉效率模型相結合，在各個決策單元互評的前提下也充分考慮彼此之間的競爭關系。模型中的每個被評價主體均被看作博弈中的參與人，每個參與人在使自身效率值最大的前提下不得降低其他參與人的效率值［24］。具體步驟如下：

假設有n個決策單元，每個決策單元DMUj(j=1,2,…,n)有m個不同的輸入和s個不同的輸出。DMUj的第i個輸入和第r個輸出分別記作xij(i=1,2,…,m)和 yrj(r=1,2,…,s)。DMUj的博弈交叉效率值可以通過下式求得：

假設μd*rj(αd)是上述模型最優解，則DMUj的平均博弈交叉效率的值可定義為：

將DMUd的傳統交叉效率值Ed作為αd的初始值，DMUj的最優（平均）博弈交叉效率值的求解步驟如下：

（1）計算每個決策單元DMUd(d=1,2,…,n)的交叉效率值Ed。

（2）將上述求出的Ed作為初始的αd(αd= α1d=Ed)帶入模型（4）進行測算，通過n次測算得到平均

（3）將α2d作為新的αd代入模型（4）進行測算，重復上述的計算步驟。當所有決策單元連續兩次αd的差值收斂于一個小的特定的正值ε時終止計算，由此得到的αd就是所求的博弈交叉效率值。

3.探索性空間數據分析（ESDA）

ESDA可以揭示空間單元屬性的集聚程度，其統計指標主要分為全局自相關和局部自相關。全局自相關反映整個研究區域間的空間關聯性，可以看作判斷整體區域是否存在空間性關聯的初步檢驗，而局部自相關可以進一步分析研究對象中局部區域間的空間關聯程度。

全局自相關通常采用全局Moran's I指數進行度量，計算公式如下：

其中，n為研究區域的總個數；xixj分別表示不同樣本的觀測值；xˉ為全部觀測值的平均值；wij表示空間權重矩陣，本文采用一階rook相鄰空間矩陣，若兩個相鄰區域有共同的邊，則wij取值為1，否則取值為0；一般地，Moran's I指數的取值介于-1～1之間，若該指數為正值，表示正自相關，反之為負自相關。若Moran's I指數接近于0，則表示空間分布是隨機的，不存在空間自相關。

局部Moran's I指數計算公式如下：

其中，局部Moran's I指數Ii為正值時，表示局部單元存在空間正相關，反之則存在空間負相關。

4.標準差橢圓

標準差橢圓作為一種描述點分布方向偏離的工具，可以進一步分析中國省際旅游生態效率的空間演化過程。本文基于我國30個省區的空間位置即經緯度，以旅游生態效率為權重計算其加權平均中心，利用標準差橢圓法分別計算其旋轉角和長短軸標準差，并從以上角度分別對中國省際旅游生態效率空間演化特征進行分析。相關計算公式如下：

加權平均中心：

y軸標準差：

其中，(xi,yi)表示研究對象的空間區位；xˉ yˉ分別表示加權平均重心的坐標值；wi表示用旅游生態效率作為表征量的權重；旋轉角θ可以通過計算其正弦值得到；σxσy分別表示標準差橢圓的長短軸標準差。

（二）指標確定與數據來源

1.生態足跡六大賬戶

根據生態足跡模型，六類賬戶主要包括生物資源賬戶和能源資源賬戶兩大部分。其中，生物資源賬戶包括耕地生態足跡指標（稻谷、小麥、玉米、大豆、薯類、棉花、花生、油菜籽、茶葉、蘋果、豬肉、禽蛋）、林地生態足跡指標（木材、油桐籽、油茶籽）、水域生態足跡指標（水產品）、草地生態足跡指標（牛肉、羊肉、奶類）；能源資源賬戶包括化石能源地生態足跡指標（焦炭、汽油、柴油、燃料油）和建筑用地生態足跡指標（用電量）。以上指標采用聯合國糧農組織（FAO）數據庫中的世界平均產量數據，部分數據參考郝丹璞學者［25］的研究成果。由于單位面積耕地、林地、草地、水域、化石燃料用地和建筑用地的生產能力不同，為了使不同的土地類型具有可比性，引入均衡因子將不同類型的生物生產面積轉化為可比較的生產面積。均衡因子借鑒黃和平等［26］的研究數據，即耕地2.8、林地1.1、草地0.5、水域0.2、建筑用地2.8。

由于本文研究對象是中國30個省區，用資源消耗量來測度生態足跡不僅要考慮本地區的消費量，還要考慮該地區資源的輸入輸出情況。但各省區由于貿易數據缺失，無法準確地測算出資源輸入輸出量，應用由消費量所定義的生態足跡方法進行測算難以真實反映中國各省區的生態足跡水平。故參考張海瑩等［27］的方法，用生物資源生產量數據代替其消耗量數據，能源資源仍用消耗量表示，在一定程度上可以減小因區域資源輸入輸出量數據不全所導致的計算誤差。

2.旅游生態效率評價指標體系

旅游生態效率是衡量旅游業可持續發展程度的重要指標，其核心思想是在獲取旅游產業最大經濟效益前提下使環境影響最小化。結合已有文獻研究成果，從中國旅游業實際情況出發，遵循科學性、系統性原則，最終構建旅游生態效率評價指標體系，從投入和產出兩方面對旅游生態效率進行測度。

投入指標方面，部分學者主要是從旅游資源、人力、資本三個角度進行考察，并選取了星級飯店數、旅行社數、旅游從業人員數和旅游業固定資產投資等代表性指標［13，28］。考慮旅游生態效率的基本內涵，本文在此基礎上加入旅游生態足跡這一指標，用來表示旅游活動中的生態投入［29］。產出指標主要分為期望產出和非期望產出，期望產出主要表現為旅游經濟效益，故選取旅游總收入和旅游總人次這兩個指標［30-31］。而非期望產出主要表現為旅游活動中所產生的環境污染，一般選取具有代表性的三廢指標［32-33］，根據我國旅游行業特征并結合數據可獲得性，選取旅游固體廢棄物、廢水排放量和二氧化硫排放量來表征非期望產出。構建的評價指標體系見表1所列。

表1 旅游生態效率評價指標體系

旅游業是一個關聯性較強的綜合性產業，我國并沒有單獨核算旅游業“三廢”數量的相關數據。故參照已有研究［20］，使用旅游總收入占國民生產總值的比值進行換算，旅游業固定資產投資也遵循該思路換算得到。為了剔除價格因素影響，選取2008年為基期將旅游固定資產投資和旅游總收入分別按照相應價格指數進行平減處理，得到指標真實值。由于本文產出指標較多，故采用功效系數法將表征非期望產出的旅游三廢指標轉化為一個無量綱指標。

3.數據來源

為使樣本具有代表性，選取中國大陸30個省（直轄市、自治區）（文中統一表述為“省區”）作為研究對象（不包括臺灣地區、香港特別行政區和澳門特別行政區），由于西藏自治區數據缺失較為嚴重，故將其剔除，因此分析樣本總計30個。初始數據主要來源于2009-2018年《中國統計年鑒》《中國旅游年鑒》《中國能源年鑒》以及國家統計局、各省區歷年統計資料等。

三、實證分析

（一）中國省際旅游生態足跡測算

由圖1可知，我國各個省區的年均旅游生態足跡存在較大差異，且高低值代表省區呈零星分布狀態，區域聯系較弱。具體來看，年均旅游生態足跡最低的是寧夏，其次是海南和青海，這三個省區的旅游生態足跡均低于250萬hm2，而江蘇、河南和山東等省區的旅游生態足跡在全國范圍內處于較高水平，其旅游生態足跡年均值是較低省份如寧夏的10倍以上，高低值代表省份之間差距明顯。值得注意的是，我國四個直轄市的旅游生態足跡均處于較低水平，說明其生態投入處于合理規劃之中，旅游業可持續發展潛力大，這將有利于旅游生態效率的提高。

圖1 2008-2017年我國30省區年均旅游生態足跡（104hm2）

（二）中國省際旅游生態效率評價

測度中國省際旅游生態效率是分析區域旅游業可持續發展程度的基礎，也是分析我國旅游生態效率時空演化特征的前提。以2008-2017年中國30個省區的面板數據為依據，并將上述求得的中國各省區旅游生態足跡納入指標體系中，運用考慮非期望產出的DEA博弈交叉效率模型進行旅游生態效率測度，其效率值可由MaxDEA軟件測算得到，結果見表2所列。

1.中國省際旅游生態效率時序特征評價

由表2可知，我國省際旅游生態效率整體水平較高，2008-2017年旅游生態效率均值為0.815。觀測年份內雖然有小范圍波動，但總體發展較為穩定，說明近年來我國省際旅游業可持續發展水平處于一個平穩時期。

表2 2008-2017年中國30個省區旅游生態效率值

從各個省區來看，我國旅游生態效率值存在區域差異明顯的特征。2008-2017年我國省際旅游生態效率均值排名靠前的是天津、上海、湖北、廣東、重慶、四川和貴州7個省區，效率均值處于0.9以上，意味著這些省區旅游業在經濟與環境效應的協調下接近于投入產出完全有效的水平。而內蒙古、甘肅和新疆等省區歷年的旅游生態效率值均在0.5～0.6范圍浮動，表明中國各省區旅游生態效率值存在明顯的馬太效應，這將是省際旅游可持續發展過程中亟待解決的一大問題。從旅游生態效率年度變化趨勢來看，天津、上海、廣東等省區在研究期內表現出穩定發展態勢，并且效率值一直處于較高水平；北京、山西、遼寧等省區則表現出一定的增長趨勢，其中增長幅度最大的為山西，旅游生態效率值從2008年的0.727增長到2017年的1，增幅達37.6%；值得注意的是，內蒙古、黑龍江、河南、青海、寧夏等省區的旅游生態效率卻出現下降趨勢，這部分省區屬于經濟較不發達地區，其效率值在觀測年份初期均處于較高水平，但是隨著工業化進程的進一步發展，生態保護等措施有所放緩，導致效率值出現一定幅度的下降。

為了進一步分析我國旅游生態效率的地區差異，按照國家統計局的劃分標準將本文研究對象即30個省區劃分為東部、中部和西部三大地區。東部地區包括北京、天津、河北等11個省區，中部地區包括山西、吉林、黑龍江等8個省區，西部地區包括內蒙古、廣西、四川等11個省區，我國三大地區的旅游生態效率值如圖2所示。整體來看，我國旅游生態效率地區間發展比較協調，2008-2017年東中西部地區旅游生態效率均值分別為0.814、0.823和0.784，地區間的總體水平差異較小。其中東部和中部地區旅游生態效率均值略高于全國平均水平，而西部地區效率均值低于全國平均水平。從旅游生態效率值變化趨勢來看，三大地區卻表現出明顯的不同，主要分為兩個階段：2008-2011年，東、中、西部三大地區均呈現上升趨勢，其中中部地區上升速度明顯快于其余兩大地區，但總體上仍然表現為東部＞西部＞中部的分布格局，與已有研究的結論基本一致［20］；2012-2017年，東中西部三大地區均先呈現一定的下降趨勢，其中西部地區下降幅度最大，三大地區在2013年均達到各自的較高值，之后趨于穩定發展狀態，最終呈現為中部＞東部＞西部的分布格局。

分析其原因，2008-2010年處在“十一五”規劃時期，我國開始構建資源節約型和環境友好型社會，改變以往粗放型產業發展模式，注重生態環境影響效應。東部地區地理位置優越、經濟實力雄厚，在改善旅游生態方面具有引領作用。中部地區由于具有較好的經濟基礎，在深層次發展方面逐漸注重旅游行業所帶來的環境影響，旅游生態轉好跡象顯現。西部地區由于處于大開發初期，基礎設施建設和生態工程仍是其發展重心，故旅游生態效率僅次于東部地區。2011-2015年“十二五”規劃期間，東中西部三大地區旅游業經濟效益均取得一定發展，但其所附帶的環境影響依然明顯，旅游生態效率均呈現一定的下降幅度。隨著大力促進中部地區崛起戰略的進一步深入，中部地區在經濟發展的同時在旅游生態保護方面投入了更多資源，旅游生態效率趕超東部和西部地區。2016-2017年處于“十三五”規劃初期，在延續上一個五年規劃趨勢基礎上，東中西部三大地區旅游生態效率保持較穩定發展態勢。

圖2 2008-2017年中國東中西部旅游生態效率

2.中國省際旅游生態效率空間分布特征評價

為了進一步分析中國省際旅游生態效率的空間分布特征，利用ArcGIS軟件將2008年、2011年、2014年和2017年四個時期的旅游生態效率進行可視化處理（圖3）。由于旅游生態效率本身是一個相對值，現有研究并沒有形成統一的等級劃分標準。因此本文在前人研究［34］的基礎上，按照旅游生態效率值大小將其劃分為四種類型：旅游生態效率最優區（效率值在0.851～1.000之間）、旅游生態效率次優區（效率值在0.701～0.850之間）、旅游生態效率弱優區（效率值在0.551～0.700之間）和旅游生態效率非優區（效率值在0.400～0.550之間）。

由圖3可知，2008年我國旅游業處于生態效率最優區的省區數量為13個，占總量的43.3%，其中天津、上海和寧夏等省區的旅游生態效率值雖處于較高水平，但周邊省區效率值卻偏低，如河北、甘肅等省區，說明該部分地區旅游業高質量發展模式并未表現出擴散效應；處于旅游生態效率次優區的省區重要集中在中部地區，如山西、黑龍江、江蘇和安徽等，盡管這部分省區效率值并非處于最優前沿面上，但可以看出中部地區的內部均衡發展程度明顯優于東部和西部地區；處于旅游生態效率弱優區和非優區的省區數量較少，如浙江、海南和甘肅等，這部分地區主要分散于東部和西部地區，旅游生態效率值相對較低。2011年，我國旅游業處于生態效率最優區和次優區的省區數量均有所增加，其中遼寧、江西、湖南和湖北四個省區旅游生態效率提升明顯，分別從2008年的次優區和弱優區躋身到最優區，而福建效率值下降幅度較大，從旅游生態效率最優區轉變成弱優區。2014年，地區間旅游生態效率在整體上表現為空間均衡性有所增強，旅游生態效率最優區省區占比下降至36.7%，而旅游生態效率次優區占比從2011年的6.7%上升到2014年的23.3%，但我國旅游生態效率值整體呈下降趨勢。2017年，我國旅游生態效率值有所回升，其中遼寧、廣西和陜西三個省區效率值上升明顯，均從旅游生態效率次優區轉為最優區。值得注意的是，此期間新疆旅游生態效率呈一定的上升幅度，從旅游生態效率非優區轉為弱有效區，而內蒙古則與新疆表現為相反的發展趨勢，效率值有所下降，并落入旅游生態效率非有效區。

總體來看，觀測年份內我國處于旅游生態效率最優區、弱優區和非優區的省區數量均呈下降趨勢，而位于旅游生態效率次優區的省區數量有所增加，旅游生態效率整體水平保持較穩定發展。從三大地區來看，盡管處于游生態效率最優區的省區主要集中于東部和西部地區，但中部地區旅游可持續發展均衡性明顯優于東部和西部地區，這與前文分析具有一致性。

圖3 2008年、2011年、2014年、2017年中國省際旅游生態效率空間分布注：本圖基于國家測繪地理信息局標準地圖服務網站下載的審圖號為GS(2016)2892號的標準地圖制作，底圖無修改。下同。

四、中國省際旅游生態效率空間差異

（一）旅游生態效率空間關聯性分析

1.全局空間自相關性檢驗

為了展現中國省際旅游生態效率的空間相關性，在空間權重矩陣基礎上，借助Geoda軟件測算2008-2017年的全局Moran's I指數及檢驗結果，具體見表3所列。由表3可知，2008-2017年我國省際旅游生態效率Moran's I指數均為正值，大部分年份表現出不同程度的顯著性，而2008年、2011年和2012年Moran's I指數并沒有通過5%的顯著性檢驗，但仍然可以說明中國省際旅游生態效率存在一定的空間自相關性，空間集聚現象已客觀存在［35］。

表3 2008-2017年我國省際旅游生態效率全局Moran's I指數

其中，有兩點需要作出解釋：其一，我國省際旅游生態效率全局Moran's I指數整體上呈現波動增長趨勢，說明其空間正相關性不斷加強，隨著可持續發展理念日益深入人心，我國省際旅游業在經濟發展的同時，更加注重環境保護，各省市旅游業可持續發展表現出一定的“追趕效應”，空間同質性逐漸增強；其二，結合以往研究可知［36］，作為整體空間關聯性的初步檢驗，全局Moran's I指數不顯著并不能完全說明該時間段內地區間旅游生態效率空間自相關性不存在，因為空間權重矩陣的選擇以及地區間可能正負相關性抵消等因素都會導致其在統計上不顯著，因此需要通過局部Moran's I指數進一步考察地區間的空間自相關性。

2.局部空間自相關性檢驗

全局Moran's I指數只能檢驗中國省際旅游生態效率整體相關性水平，為了進一步觀察中國各省區旅游生態效率集聚狀態，選取2008年、2011年、2014年和2017年作為研究對象，結合Moran散點圖，利用ArcGIS軟件對其進行可視化處理（圖4）。H-H型代表旅游生態效率高值區域被高值鄰近單位包圍；H-L型代表高值區域被低值鄰近單位包圍；L-L型則代表低值區域被低值鄰近單位包圍；L-H型代表低值區域被高值鄰近單位包圍。其中，H-H型和L-L型均表示區域間呈同質發展趨勢，表現為一定的正相關性；而H-L型和L-H型則表示區域間呈異質發展趨勢，區域間發展差異較大。

圖4 2008年、2011年、2014年、2017年中國省際旅游生態效率Moran's I散點空間分布

從圖4可知，觀測年份初期我國省際旅游生態效率發展的集聚特征表現為空間正負相關性并存，落在空間正相關區域和落在空間負相關區域的省區數量大致相同。但隨著時間推移，我國旅游生態效率的空間同質性發展趨勢愈加明顯，從2008年的15個省區變成2017年的20個省區，占比達66.7%，說明其空間正相關性不斷增強，這與全局自相關檢驗得到的結論表現出一致性。具體來看，位于H-H型的省區主要集中在東部和西部地區，包括北京、廣東、廣西、湖北、重慶和貴州等省區，這部分地區在自身旅游業高質量發展的同時也能帶動周邊省區旅游業可持續發展，輻射作用明顯。隨著時間推移，該特征區域逐步向西南方向擴展。L-L型主要包括新疆、內蒙古、山西、吉林、遼寧和海南等，并由初始較為集中的地理位置向東南方向擴散，最終表現為零散分布格局。而位于H-L型的省區一直呈現零散分布狀態，位于該象限的省區主要包括上海、天津、寧夏等。值得注意的是，這部分地區在注重自身旅游業生態發展的同時，并未形成明顯的擴散效應。位于L-H型的省區開始集中在中部地區，如安徽、江西、湖南，隨著時間推移該特征區域逐步向北轉移，并且省區數量下降幅度明顯，到2017年只有內蒙古、河北和福建位于該區域，再次說明我國旅游生態效率異質性趨勢有所下降，同質性發展逐步增強。

綜合而言，我國旅游生態效率呈現空間正相關性的省區數量逐漸增多，擴散效應明顯；而表現為空間負相關性的省區呈現一定的零星分布狀態，且其數量隨著時間推移逐漸減少。雖然我國旅游生態效率空間同質性與差異性并存，但以同質性發展趨勢為主。

（二）旅游生態效率空間演化分析

標準差橢圓主要用來描述我國旅游生態效率在空間分布上的方向偏離，通過觀察連續年份的標準差橢圓，可以深入分析旅游生態效率的空間演化特征。總體來看，2008-2017年中國省際旅游生態效率空間演化特征明顯，呈現向東偏移趨勢，橢圓面積有所增加，生態效率分布最終表現為擴大趨勢。本文將從標準差橢圓的重心、分布范圍和方向三個角度出發具體分析中國省際旅游生態效率空間演化過程。

1.旅游生態效率重心整體上呈現向東偏移趨勢

標準差橢圓的中心可以解釋為旅游可持續發展水平在空間分布上的重心。由圖5可知，觀測年份內中國旅游可持續發展重心主要位于112.10°E～112.50°E和33.30°N～33.70°N。整體上看，2008-2011年中國旅游生態效率明顯向東北方向偏移，移動距離為15.62 km；2011-2014年旅游生態效率向東南方向偏移，移動距離有所增加，為16.25 km；2014-2017年旅游生態效率又向西南方向偏移，此階段移動幅度最小，移動距離為14.27 km。由此可知，中國省際旅游生態效率重心最終呈現由西向東移動趨勢，而南-北方位移動距離不顯著。觀測年份初期，西部地區由于交通不便，旅游業經濟發展速度緩慢，資源消耗和環境污染相對較低，而東部地區的經濟發展正處于關鍵時期，初期的粗放式發展模式給旅游生態環境帶來了一定的負面效應，故西部地區的旅游生態效率要優于東部。但是隨著“十二五”規劃、“十三五”規劃等國家政策提出大力推進西部大開發戰略，西部地區的旅游經濟發展步伐有所加快，但與之前相比較其生態環境保護措施有所放緩，而東部地區在已有工業化發展基礎之上，把更多資源投入生態保護、生態旅游方面，故我國旅游生態效率重心呈現向東移動趨勢。

圖5 2008-2017年中國省際旅游生態效率重心轉移軌跡（經緯度）

2.旅游生態效率分布范圍呈擴大—縮小—擴大態勢

由表4可知，觀測年份期間標準差橢圓相關特征指標總體變化幅度較小，橢圓內部包含的區域主要為中部地區和東南沿海地區，此類地區均是我國經濟實力較強、旅游基礎較好的區域，與我國旅游業地區發展現狀相符。

表4 我國省際旅游生態效率標準差橢圓特征值

從標準差橢圓形狀變化來看，長軸標準差始終大于短軸標準差，旅游生態效率空間分布以東北-西南方向為主導。2008-2011年，橢圓短軸標準差與長軸標準差呈現相同的變化趨勢，具體表現為先減小后增大，旅游生態效率先在南北和東西方向呈收縮趨勢，然后又一致表現出擴大趨勢，整體上看橢圓面積有所增大。2011-2014年短軸標準差出現較大幅度的遞減趨勢，由2011年的938.15 km減少到2014年的905.68 km，表明我國旅游生態效率在南-北方向呈收縮態勢，而長軸標準差則保持較穩定狀態，橢圓面積隨之減少。2014-2017年出現較大變化幅度的仍是短軸標準差，表現為不斷增加的變化趨勢，具體來看從歷年的最低值增加到2017年的934.67 km，故標準差橢圓在東西方向上再次呈擴張態勢，橢圓面積有所增加。綜上，我國旅游生態效率分布范圍主要表現為擴大—縮小—擴大的變化趨勢，表明其空間分布以均衡發展趨勢為主。

3.旅游生態效率呈東北-西南分布格局

標準差橢圓旋轉角反映了中國省際旅游生態效率在空間分布上的主趨勢方向。旋轉角增大，表明位于橢圓軸線西南方向省份的旅游可持續發展速度快于位于橢圓軸線的東北方向省份，標準差橢圓長軸出現順時針旋轉，反之則表明位于橢圓軸線東北方向省份的旅游可持續發展速度快于位于橢圓軸線的西南方向省份，標準差橢圓長軸出現逆時針旋轉。結合表4可知，我國省際旅游生態效率旋轉角整體上表現出先增大后減少、最后趨于穩定的發展趨勢，故旅游生態效率最終在空間上呈東北-西南分布格局。從橢圓旋轉角的變化范圍來看，由2008年的29.89°增大到2010年的32.49°，為歷年最大值，表明此期間東北-西南分布格局有所加強。但從2010年開始，旋轉角總體上呈現一定幅度的下降趨勢，最終趨于穩定，并在2017年達到歷年最低值28.03°，表明其分布格局又出現一定的弱化現象。

五、結論與討論

（一）結論

本文基于2008-2017年中國30個省區的面板數據，綜合運用旅游生態足跡模型、DEA博弈交叉效率模型、探索性空間數據分析和標準差橢圓等方法，測度中國省際旅游生態效率，揭示其空間集聚特征及演化過程，得出的主要結論如下：

（1）中國省際旅游生態效率總體水平較高，觀測年份內雖有小范圍波動，但基本保持穩定發展態勢。從時序分析結果可知，我國各省區之間旅游生態效率值存在較為明顯的地區差異，生態效率水平較高的省市如北京、天津、上海和廣東其效率值一直保持在0.9以上，而低效率區域如新疆、甘肅等省區均在0.5～0.6范圍浮動，表明中國各省區旅游生態效率值表現出明顯的馬太效應。觀測年份初期我國旅游生態效率值整體上表現為東部＞西部＞中部的分布格局，但是隨著時間的推移，中部地區生態旅游發展速度加快，最終呈現為中部＞東部＞西部的格局。從空間特征來看，處于生態效率最優區、弱優區和非優區的省區數量均呈下降趨勢，而位于旅游生態效率次優區的省區數量有所增加，表明我國省際旅游可持續發展均衡性有所改善，但中部地區的均衡發展程度仍優于東部和西部地區。

（2）全局空間自相關分析表明，2008-2017年我國旅游生態效率全局莫蘭指數均為正值，大部分年份表現出不同程度的顯著性，表明整體上存在一定的空間關聯性，且隨著時間推移空間正相關性不斷加強。由局部空間自相關分析結果可知，我國旅游生態效率呈現空間正相關性的省市數量逐漸增多，擴散效應明顯，而空間負相關性的省市數量隨著時間推移逐漸減少，且處于零星分布狀態。雖然我國旅游生態效率空間同質性與差異性并存，但以同質性發展趨勢為主，具體表現為H-H型和L-L型這兩種集聚類型。

（3）從空間差異分析結果來看，2008-2017年我國省際旅游生態效率重心主要位于112.10°E～112.50°E和33.30°N～33.70°N，其移動軌跡整體表現為由西向東移動趨勢。觀測年份初期，橢圓的短軸標準差與長軸標準差的變化趨勢呈現一致性，具體表現為先減小后增大，隨著時間推移，橢圓形狀的變化主要取決于短軸標準差，而長軸標準差保持較穩定狀態，橢圓分布范圍最終呈現為擴大—縮小—擴大態勢。橢圓旋轉角是我國省際旅游可持續發展在空間分布上的主趨勢方向表征量，觀測期內表現出先增大后減小、最終趨于穩定的變化趨勢，說明我國省際旅游生態效率呈東北-西南分布格局。

（二）政策建議

針對中國各省區旅游生態效率存在馬太效應、三大地區間旅游可持續發展均衡程度不一致以及旅游生態效率空間演化特征明顯的發展現狀，本文提出以下三點政策建議。

第一，積極推進旅游可持續發展新格局，提升整體旅游生態效率。堅持走可持續旅游發展道路，摒棄高消耗、高污染的粗放式旅游發展模式，積極向生態旅游發展模式轉變。首先，中國各省區旅游業相關企業應該加快生態旅游創新，積極引入低碳、環保和循環的產品代替傳統產品，加快綠色設施、綠色景區建設與改造，促進綠色旅游發展。其次，當地政府應加大對旅游生態環境治理的資金投入比例，同時將旅游業相關政策與其生態發展水平相掛鉤，通過一系列管制政策、獎勵政策等鼓勵并推動旅游企業進行生態改造與升級，從而提高旅游生態效率。旅游生態效率的核心在于經濟效益與環境效應并重，在提高旅游業經濟效益的同時，各省區更應注重旅游投入資源的質量，保證旅游業發展的健康、綠色，做到經濟-環境協調統一的生態旅游高質量發展。

第二，重視旅游生態效率地區差異，推動東部、中部和西部協調發展。目前，我國中部地區生態旅游發展活躍，東部地區生態旅游在發展后期呈乏力狀態，而西部地區由于工業化進程的需要其生態旅游發展受到一定的阻礙。為改善我國旅游業地區間發展不均衡現狀，東部、中部和西部地區應該在“合作、共贏”理念下進行區域旅游戰略合作。一方面，經濟基礎較好的東部和中部地區應該給予西部地區一定的資金、技術、人才支持，而西部地區由于特殊的地理位置，旅游業發展歷史悠長，可以為東部、中部旅游可持續發展提供一定的經驗借鑒；另一方面，由于我國旅游生態效率存在一定的空間關聯性，因此應將區域間的空間相關性納入旅游經濟效益與環境效應的協調發展中，通過進一步推進三大地區生態旅游的內部互動、加強跨區旅游合作交流，從而推動東部、中部和西部旅游可持續發展。

第三，整合產業資源，促進旅游業與其他行業的融合發展。旅游業是一個關聯性較強的綜合性產業，涉及食、住、行等方方面面，其經濟效益的提升、生態環境的改善不僅與旅游行業自身有關，還與其他行業息息相關。一方面，我國旅游業需要進行資源整合，從而達到1+1大于2的效果，具體來看，我國旅游業不僅包含自然資源，還涉及娛樂資源、文化資源、教育資源等，例如在消費旅游業自然資源的同時穿插生態保護觀念的宣傳，不僅可以獲得既定的經濟效益，還可以為旅游生態效率的提高提供一定的教育支撐；另一方面，生態旅游旨在用最小的環境影響創造最大的經濟效益，因此旅游業可持續發展水平的提高同樣需要其他產業在效益與環境兩方面進行權衡，如綠色交通行業、綠色餐飲行業等，通過與相關行業進行生態理念共享、生態行動互扶，努力為可持續旅游提供一個健康綠色的發展環境，從而增強我國旅游業可持續發展活力，并為我國生態文明建設提供前進動力。