長江中游城市群旅游城鎮化效率時空差異及增長模式

吳儒練

（1.江西財經大學旅游與城市管理學院，南昌 330013；2.南昌工學院商務貿易學院，南昌 330108）

引言

城鎮化是一個國家（地區）實現工業化和現代化的必由之路[1]。近年來，中國城鎮化快速發展，城鎮化水平日益提高，城鎮化率從改革開放不到20%，到2019年末中國城鎮化率已超過了60%。城鎮化發展對于促進城鄉融合發展與鄉村振興以及推動區域經濟協調發展發揮了重要作用。然而，過去由工業化主導的城鎮化注重規模和速度，總體上是一種粗放式的城鎮化，也引發了城鎮空間無序擴張、生態環境顯著惡化、資源浪費嚴重、人地關系矛盾日益加劇等諸多問題[2]。黨的十九大報告提出要深入推進以人為核心的新型城鎮化，強調以人為本、城鄉統籌、集約高效、綠色低碳、生態宜居、彰顯特色、分類指導。在新型城鎮化時代，工業雖然仍占據重要地位，但是現代服務業的作用已愈發明顯[3]。作為第三產業及現代服務業的重要組成部分，旅游業具有很強的產業關聯效應、消費集聚效應，能夠引導城鎮人口和產業集聚以及增加城鎮就業機會，有利于城鎮產業結構調整和產業空間布局優化[4]。同時，旅游業作為一項幸福產業，對于提升城鎮居民生活品質也具有重要意義[5]，能夠有效推動“以人為核心”的新型城鎮化發展[6]。

20世紀90年代初，國外研究者率先關注到了旅游城鎮化（tourism urbanization）現象，并進行理論研究，認為旅游城鎮化是后現代主義背景下建立在愉悅（pleasure）消費基礎上的城鎮化發展模式[7]。中國學者多認為旅游城鎮化是一種由旅游業發展驅動形成的新型城鎮化典型模式[2]，是旅游活動向城鎮集聚發展的動態過程[8]，內涵上闡釋為一個由空間、經濟、社會和資源環境等組合而成的復合系統[9]，由旅游產業、城鎮化和生態環境3個子系統共同構成[10]。旅游城鎮化發展多伴隨著旅游目的地在土地利用、旅游相關配套設施、產業結構等方面與傳統城鎮化不同的特征[11]。

旅游城鎮化效率是旅游引導城鎮化發展過程中各種投入因素與產出因素合理化關系的一種度量[3]，是衡量旅游城鎮化發展質量的一個重要指標。當前，學者們對城鎮化效率時空特征、空間關聯格局、經濟發展效應等方面進行了大量的研究[12-15]，而對作為一種典型的新型城鎮化發展模式的旅游城鎮化效率問題卻極少關注。以“旅游城鎮化效率”為主題在中國知網進行檢索（時間為2020年12月25日），獲得7篇期刊論文和1篇碩士論文，僅有少數學者嘗試對旅游城鎮化效率進行相關研究，如軒源等[16]運用數據包絡法對中國各省份旅游效率與城鎮化耦合協調度的時空變化進行了研究。王恩旭等[17]以12個旅游驅動型城市為研究對象，研究發現我國旅游城鎮化效率值不高且呈下降趨勢。綜上所述，現有文獻對旅游城鎮化效率的研究明顯滯后于實踐發展，不利于城鄉融合發展和鄉村振興戰略背景下我國旅游城鎮化的順利推進。有鑒于此，本文以長江中游城市群為研究單元，運用DEA模型、Malmquist指數、變異系數等方法對該區域旅游城鎮化效率發展水平、空間差異、全要素生產率變化及增長模式等進行實證研究，為助推區域旅游城鎮化高質量發展提供理論指導，對促進城鄉融合發展也具有一定的參考價值。

1 研究方法與數據來源

1.1 研究區概況

2015年國家發改委印發的《長江中游城市群發展規劃》指出，長江中游城市群包括武漢城市圈、環長株潭城市群、環鄱陽湖城市群3大區域性城市群，共計31個城市，面積約31.7萬km2。長江中游城市群承東啟西，與長三角城市群、成渝地區雙城經濟圈共同構成長江經濟帶城市群主體，是我國推進新型城鎮化的重點區域。國家將長江中游城市群定位為中西部新型城鎮化先行區，凸顯了該區域的重大戰略意義。基于空間連續性及研究結果可比性的考慮，在選擇具體城市單元時，剔除了仙桃、潛江和天門3個省直管市，并將撫州及吉安全境納入研究范圍，最終共有28個地級市作為評價單元，基本涵蓋了江西、湖南、湖北的主要城市。截至2020年底，研究區年末人口總量為1.69億，實現地區生產總值11.09萬億元，旅游總收入1.81萬億元，區域合作逐步深化，產業布局不斷完善，大城市和中小城鎮協同發展的城鎮化格局基本形成。

1.2 研究方法

1.2.1 DEA模型

1978年，Charnes A等率先提出數據包絡分析法即DEA模型，其基本思想是通過求解數學線性規劃來確定前沿生產面[18]，常用于包含多個投入產出指標的決策單元（DMU）效率評價[19]。目前在旅游效率評價研究中得到了較為廣泛的應用。本研究運用基于投入導向的DEA-CCR模型對長江中游城市群旅游城鎮化效率進行測度研究，其數學表達式如下：

式中：xij表示第j個決策單元的第i個投入向量，yrj表示第j個決策單元的第r個產出向量，λ表示決策單元線性組合的系數，s+為產出不足，s-為投入冗余。θ取值范圍[0,1]，取值越接近1，效率越高。

1.2.2 曼奎斯特指數（Malmquist Index，MI）

本文引入曼奎斯特指數分析法對各決策單元（DMU）的城市旅游城鎮化全要素生產率進行動態分析，其表達式[20]如下：

式中：Dt(xt+1，yt+1) 表示以t期的所有 DMU構造生產前沿面來衡量t+1期某個DMU的效率。MIt+1取值范圍為(0，+∞)，其結果有如下3種情況：若MIt+1＞1，表明t+1期的效率比t期提高；若MIt+1＜1，表明效率降低；若MIt+1=1，表明效率沒有變化。

1.2.3 變異系數（Coefficient of Variation）

運用變異系數法分析2010—2018年長江中游城市群各城市旅游城鎮化效率的離散程度大小，從而判斷各城市旅游城鎮化效率的區域間相對差異，其計算公式為：

式中：CVt表示t期的為變異系數，Eit表示t期研究區內第i個DMU的旅游城鎮化效率，表示t期研究區內旅游城鎮化效率平均值，n為DMU的數量。CVt越大，則研究區內部各城市旅游城鎮化效率離散程度越大，城市間效率差異越大；反之，離散程度越小，城市間效率越均衡。

1.3 指標選取與數據來源

使用DEA模型測算旅游效率時，如何選取適宜的投入和產出指標是首先考慮的重要問題[21]。目前國內外關于旅游城鎮化效率的研究較少，評價指標體系尚不成熟，在參考旅游效率和城鎮化效率兩方面已有研究成果的基礎上，遵循科學性、專業性、可操作性等原則，從旅游城鎮化投入和產出兩個維度選取有代表性的指標。（1）在投入指標方面，采用第三產業從業人數指標作為勞動力投入變量，以反映旅游業對城鎮化發展的就業乘數效應；選取旅游業固定資產投資作為資本投入；選取旅游建設用地面積代表土地要素投入。由于旅游業固定資產投資和旅游建設用地面積兩個指標在我國統計年鑒沒有直接的數據，參考林文凱等人的研究[22]，使用旅游總收入占GDP的比值進行折算，即旅游固定資產投資=城市固定資產投資×旅游總收入/GDP；旅游建設用地面積=城市建設用地面積×旅游總收入/GDP。

（2）在產出指標方面，選取城鎮人口比重、旅游總收入占GDP比重、建成區面積和建成區綠化覆蓋率作為產出指標。本文各項指標數據主要來源于2011—2019年《中國城市統計年鑒》以及湖北、江西、湖南3省統計年鑒和各地級市統計公報。個別觀測指標缺失數據采用插值法補齊。

2 結果與分析

2.1 旅游城鎮化效率時空特征分析

經計算，長江中游城市群2010—2018年旅游城鎮化的綜合效率值如表1所示。

（1）由全域尺度可見，2010—2018年間長江中游城市群旅游城鎮化綜合效率均值為0.742，整體處于較高水平，總體上經歷了先增大再降低的演變過程，可以分為兩個階段：2010—2015年間，旅游城鎮化效率呈增長趨勢，從2010年的0.768到2015年達到最高值（0.811），提高了5.6%，這與2015年長江中游城市群正式上升為國家空間發展戰略有重大關系。2016—2018年間長江中游城市群旅游城鎮化效率均值整體處于下降態勢，主要原因是旅游城鎮化“投入冗余”或“產出不足”問題日益顯現。

（2）從城市群尺度上看，由表1和圖1可知，2010—2018年間武漢城市圈旅游城鎮化效率均值（0.776）最高，屬于領先型；環鄱陽湖城市群旅游城鎮化效率均值（0.755）次之，屬于優勢型；環長株潭城市群旅游城鎮化效率均值（0.684）相對較低，屬于潛力型。從變化過程來看，2010—2018年間武漢城市圈和環長株潭城市群旅游城鎮化效率演化格局較為相似，均先升后降，且同時在2015年到達最高值；環鄱陽湖城市群旅游城鎮化效率呈往復性波動，整體上由2010年的0.821下降到2018年的0.750，DEA效率最低值為2017年的0.684。

表1 2010—2018年長江中游城市群旅游城鎮化效率

圖1 長江中游三大城市群旅游城鎮化效率均值變化

（3）由地級城市尺度可見，2010年旅游城鎮化DEA效率達到最優的有鄂州、孝感、黃岡、景德鎮、新余、鷹潭6個城市，占比21.43%。2015年旅游城鎮化綜合效率達到DEA有效狀態的城市增加到了8個，新增咸寧、衡陽2個城市，2018年又減為4個。鄂州、新余、鷹潭3個城市一直處于有效狀態，黃石、黃岡、孝感、咸寧、衡陽、婁底、景德鎮7個城市旅游城鎮化綜合效率在有效與無效之間波動。其余18個城市一直處于DEA無效狀態，反映出這些城市在9年間沿襲著各自的發展慣性，維持著固有的資源投入方式推進旅游城鎮化，形成了一定的路徑依賴，以至于許多旅游城鎮化的投入與產出不相匹配，綜合效率不佳的問題仍然較為突出。

2.2 旅游城鎮化效率區域差異

由圖2可見，2005—2015 年間長江中游城市群28市間旅游城鎮化效率差異呈現小幅波動趨勢，標準差為0.167—0.202，變異系數為0.221—0.267。2010—2011年變異系數由0.251增加到0.267，到2014年達到歷史最低（0.221），2015年之后又逐漸增加，到2017年上漲幅度達19%，2018年又降至0.249，與2010年基本持平。總的來看，長江中游城市群各城市旅游城鎮化效率絕對差異小于區域間的相對差異，各城市旅游城鎮化效率區域間相對差異波動幅度較小，其中2014—2015年各市旅游城鎮化效率值較為集中，整體優于其他年份的效率值。

圖2 2010—2018年長江中游城市群旅游城鎮化效率標準差與變異系數

2.3 旅游城鎮化全要素生產率及其分解

（1）由時間維度可見，研究期內長江中游城市群旅游城鎮化全要素生產率平均下降了6.2%（MI均值等于0.938），這是由旅游城鎮化技術效率降低和技術水平退步共同導致的。從歷年數據來看，全要素生產率只在2016—2017年提高了9.6%，主要歸因于技術進步在此期間提升了25%。而在其他大多數年份，旅游城鎮化全要素生產率都出現了不同程度的下滑，下降幅度較大的包括2014—2015年（14.7%）、2012—2013年（12.8%）和2011—2012年（10.5%），其他年份下降幅度都在10%以內。在技術效率變化方面，2012、2014、2015、2018年旅游城鎮化技術效率均呈微弱增長，漲幅分別為1.2%、5.5%、2.4%和7.6%，2011年和2013年稍有下跌，2016和2017年下降幅度超過10%，主要由規模效率和純技術效率退步引起。在技術進步變化方面，僅有2016和2017年技術進步有所增長，其余時段技術進步指數均小于1。

（2）由城市群尺度可見，長江中游城市群Malmquist指數均值小于1，表明旅游城鎮化全要素生產率呈負增長，武漢城市圈、環長株潭城市群和環鄱陽湖城市群旅游城鎮化全要素生產率分別下降6.3%、8.4%和4.2%。且僅有環長株潭城市群旅游城鎮化的純技術效率保持不變，其他各項效率指標均有所下降，表明長江中游三大城市群在資源利用效率和生產要素優化配置方面有待提升，需要考慮如何進一步增加有效產出。

（3）由地級市尺度可見，在28個地級市旅游城鎮化全要素生產率變化總體上以“負增長”為主要特征，具體有3種情形：一是全要素生產率呈正增長的有景德鎮和九江，分別提高了1.7、7.5個百分點，前者主要是源于技術進步的貢獻，后者是技術進步、技術效率和規模效率提升的綜合作用；二是全要素生產率下降幅度在10%以內，這種情況最多，包括武漢、長沙等在內的共20個城市，占總數的71.43%；三是下降幅度超過10%的城市主要集中在環長株潭城市群，包括株洲、衡陽、婁底、常德、南昌、撫州6個城市。

表2 2011～2018年旅游城鎮化效率平均MI指數及其分解

另外，從表3還可以得知，2011—2018年間，旅游城鎮化技術效率增加的共有8個城市，占城市總數的28.57%，技術進步效率指數增長的有景德鎮（1.017）、九江（1.064）兩個城市，上饒技術進步效率保持不變，其他城市都有所下降。純技術效率方面，主要以增長和保持不變為主，降低的城市有10個，占比35.71%；規模效率增長和下降的城市基本各占一半。

表3 長江中游城市群旅游城鎮化效率MI指數及其分解

2.4 旅游城鎮化效率增長模式

本部分主要根據旅游城鎮化綜合效率大小和效率變化程度這兩個維度，將長江中游城市群進行劃分，繪制四象限圖（圖3）。四象限圖的橫坐標臨界值為旅游城鎮化效率均值（0.750），縱坐標的臨界值為MI=1。各城市旅游城鎮化效率增長有如下4種模式：

圖3 旅游城鎮化效率增長模式

（1）高—高模式（I型）：即旅游城鎮化效率較高，且有所提升。屬于該類模式的決策單元是位于圖4第I象限的景德鎮市，其對應坐標為（0.928，1.017），旅游城鎮化效率均值接近于1，MI大于1，表明9年來景德鎮旅游城鎮化效率處于增長狀態。研究期內，景德鎮通過增加旅游固定資產投入和三產從業人數等手段優化投入要素配置，文旅產業融合發展取得較快發展，加之技術進步效率（1.017）的改善，推動了旅游城鎮化效率的有效增長。

（2）低—高模式（II型）：即旅游城鎮化效率較低，但在考察期內有所增長。屬于該類模式的決策單元是位于圖4第II象限的九江市，其對應坐標為（0.486，1.075），表明2010—2018年間九江市旅游城鎮化效率均值較低，但期間提升了7.5%。研究期內，九江旅游城鎮化效率偏低的主要原因是投入產出不匹配，旅游資源整合開發欠佳，文化軟實力和旅游知名度沒有得到充分開發利用，其效率增長主要是源自于該市技術效率改善和技術進步的貢獻。

（3）低—低模式（III型）：即旅游城鎮化效率較低，并有所下降。例如位于圖4第III象限的武漢、宜昌、荊州、長沙、湘潭、岳陽、常德、益陽、南昌、吉安、撫州、宜春、上饒，共13個城市，這些城市旅游城鎮化效率值小于均值，且MI指數也呈負增長，表明在旅游城鎮化推進過程中投入資源未完全得到充分利用，以2018年為例，上述城市旅游城鎮化效率損失的主要原因是固定資產投入冗余或有效產出不足。因此，優化生產要素配置，增加有效產出是提升上述城市旅游城鎮化效率的有效方式[15]。

（4）高—低模式（IV型）：即旅游城鎮化效率較高，但有所下降。例如位于圖4第IV象限的黃石、襄陽、鄂州、荊門、孝感、黃岡、咸寧、株洲、衡陽、婁底、萍鄉、新余、鷹潭，共13個城市，它們的共同點是旅游城鎮化效率大于均值0.750，但MI指數都小于1，呈負增長特征。近年來，傳統工業型城市（如黃石、株洲、新余）及資源型城市（如荊門、萍鄉、婁底）的發展面臨較大的產業結構升級瓶頸和生態環境壓力，亟需以創新驅動為引領，實施產業結構優化戰略和多元、集約整合戰略，探索以全域旅游為主導的新型城鎮化發展道路。

根據實證分析結果，為提升長江中游城市群整體旅游城鎮化效率，本文提出如下政策建議：①加強區域旅游合作與城市聯動發展，構建長江中游無障礙旅游區，優化整合跨區域的旅游資源和各類生產要素，提升要素投入利用效率，構建旅游產業、文化交流、生態環境、社會保障、公共服務等多領域共建共享格局。②著力完善長江中游城市群高鐵、民航等高速交通體系，以武漢、長沙、南昌為中心樞紐，打造互聯互通的城際交通運輸網絡，促進不同區域間的物質流動、信息互通、客流共享，提高長江中游城市群一體化發展水平。③深入貫徹“共抓大保護，不搞大開發”戰略思想，發展特色產業、優勢產業、低碳產業，強化綠色發展，積極推進產城融合，突出旅游業的產業主導地位，加快旅游業轉型升級，促進旅游業與一二三產業融合發展，發揮不同區域城鎮比較優勢，旅游產業梯度轉移，形成核心輻射邊緣效應，整體推動旅游城鎮化發展質量。④加大長江中游地帶特色旅游小鎮、旅游小城鎮建設扶持力度，深化文旅融合，彰顯城市文化魅力和品牌個性，通過旅游發展協調城市人居環境，建設宜居宜游的生態型城市，加快推進城鄉一體化融合發展，提升城鄉居民生活品質和幸福指數。

3 結語

在新型城鎮化、鄉村振興和旅游業高質量發展背景下，對區域旅游城鎮化效率開展多尺度的評價研究，既是旅游經濟學和城市地理學值得探索的研究課題，也是旅游城鎮化高質量發展和服務區域經濟發展戰略的現實需求。與以往研究相比，本研究的學術價值在于：將旅游城鎮化的關注點從概念探討、路徑分析轉移到旅游城鎮化效率實證測度上來，構建了較為科學的投入—產出指標體系，可為今后旅游城鎮化效率測度研究提供基礎框架，同時運用相關模型客觀地解析了不同尺度下長江中游城市群旅游城鎮化效率現狀、空間差異及其變化，對區域旅游城鎮化可持續發展也具有重要參考價值。

本研究仍存在一些不足，由于學界目前相關研究較少，本文根據旅游城鎮化的內涵，構建了旅游城鎮化效率評價的投入產出指標體系，但該指標體系的完整性及可推廣性有待后續研究工作進一步檢驗。此外，本文著重分析了長江中游城市群旅游城鎮化效率的發展水平、時空差異及其增長變化情況，而對影響旅游城鎮化效率的各方面因素未作深入探討，這是今后需要研究跟進的重要方向之一。