山东省旅游环境承载力与旅游经济增长动态关系研究*

刘 佳 于水仙

(中国海洋大学 管理学院，山东 青岛 266100)

山东省旅游环境承载力与旅游经济增长
动态关系研究*

刘 佳 于水仙

(中国海洋大学 管理学院，山东 青岛 266100)

在对山东省1990-2010年旅游生态足迹进行量化测度的基础上，采用时间序列平稳性检验、协整及格兰杰因果检验，通过构建向量自回归模型和脉冲响应函数对旅游环境承载力与旅游经济增长的动态关系进行了分析。研究结果表明，旅游环境承载力与旅游经济增长之间存在唯一的协整关系和双向因果关系，脉冲响应结果显示旅游环境承载力对旅游经济增长产生负向响应，且程度持续减弱，而旅游经济增长对旅游环境承载力产生正向响应，也呈持续减弱态势。

旅游生态足迹；旅游环境承载力；旅游经济增长；向量自回归模型；脉冲响应函数

一、研究综述

旅游业是生态性、经济性高度融合的产业，并将伴随世界经济与人类文明的不断发展而持续兴旺。[1]但是，旅游业赖以生存的自然与人文环境是一个不断变化与演替的动态复合系统，当外界的“刺激”超出了旅游环境系统维持其动态平衡与抗干扰的能力时，旅游环境就逐渐呈现逆向变化的趋势。[2]旅游环境承载力作为衡量旅游资源是否得到合理开发利用以及可持续发展的标准之一，已得到学术界的长期关注和广泛重视。张广海、刘佳利用状态空间法对山东半岛城市群旅游环境承载力进行量化测度，定量描述了区域旅游环境系统的承载潜力及旅游环境可持续承载状况；[3]黄震方、袁林旺等通过构建三个维度的旅游环境承载力评价指标体系和运用模糊综合评价对江苏海滨生态旅游环境承载力进行合理评价；[4]董成森以武陵源风景区为例对森林型风景区旅游环境承载力进行了定量计算与分析；[5]冯波通过建立旅游环境承载力评价标准体系和物元模型对安徽省旅游区进行综合评价。[6]由此可知，目前关于旅游环境承载力的研究主要是通过模型构建对其进行静态评价和分析，但从经济发展与环境影响角度探讨旅游环境承载力与旅游经济增长之间关系的相关研究涉及较少。1972年，罗马俱乐部发表报告《增长的极限》认为，人类受到各方面因素的制约，全球人口和经济的发展将面临一个极限，这个极限将很快的到来，[7]自此，人们开始意识到环境保护与经济发展的矛盾。巴尔查、菲德勒(E. Baltzar, J. Fiedler)等研究表明，欧洲生态建设、环境保护产业的发展刺激了欧洲经济增长和就业状况。[8]陈惠雄、鲍海君以浙江省为例实证研究了经济增长、生态足迹和可持续发展能力之间的关系。[9]郭军华运用广义脉冲响应函数法描述了我国经济增长与生态足迹之间的动态关联，认为这两者之间存在较强的交互响应作用。[10]戴桂林、安平等通过构建环境治理投入与经济增长关系两个阶段模型，分析了环境承载力视角下环境治理投入对经济增长的促进作用。[11]

以上研究表明，通过调控环境承载力，加强环境保护可以在一定程度上影响地区经济增长。然而，旅游环境承载力与旅游经济增长之间关系是否存在长期均衡与动态关系的研究却鲜有关注，亟需进行全面和深入的探讨。本文采用旅游生态足迹来表征旅游环境承载力水平，运用时间序列单位根检验、协整与格兰杰因果检验，以及构建计量模型来考察山东省旅游环境承载力与旅游经济增长之间的内在关系及其作用机理，以期为促进山东省旅游经济的快速发展提供一定的决策参考。

二、基于旅游生态足迹模型的山东省旅游环境承载力测度

生态足迹(Ecological Footprint，EF)理论是由加拿大生态经济学家威廉(William E. Rees)于1992年提出，并由国外学者威克(Wackernagel)协助于1996年加以完善形成的。[12]生态足迹表明人类在地球上所创造的物质文明是以人类自身赖以生存的生态系统的占用为代价。[13]生态足迹方法具有较强的可操作性，已成为度量和评价区域可持续发展状况的重要方法。亨特(Hunter)最早将生态足迹引入旅游研究中，[14]旅游生态足迹(Touristic Ecological Footprint，TEF)是指在一定时空范围内，由旅游活动所引起的各种资源消耗和废弃物吸收所需的生物生产性土地面积。[15]由于生态足迹研究方法相对成熟，对于区域尺度的研究可采用贡献率来诠释旅游生态足迹模型。[16]贡献率法即采用旅游业对地区GDP的贡献率与地区生态足迹的乘积再除以旅游总人数来计算人均旅游生态足迹，计算结果能够有效反映旅游生态的利用程度，人均旅游生态足迹越大，旅游生态的利用效率就越低。旅游业对国内生产总值的贡献率(r)=旅游总收入/国内生产总值(GDP)，则某一地区的旅游生态足迹即可表示为该地区的生态足迹与贡献率的乘积。其计算公式为：

TEF=EF×r

(1)

tef=TEF/n

(2)

其中，EF=Nef=N∑(aai)=N∑(cipi)

(3)

TEF为该地区旅游生态足迹(hm2)，EF为该地区生态足迹(hm2)，r为旅游业对国内生产总值的贡献率，tef为人均旅游生态足迹(hm2/人)，ef为人均生态足迹，N为人口总数，n为旅游总人数，i为消费商品和投入的类型，aai为i种消费商品折算的人均生产土地面积，ci为i种消费商品的人均消费量，Pi为i种消费商品的世界平均生产能力。

结合山东省的实际情况，将人类消耗的资源划分为生物资源和能源资源两大类。其中生物资源消费包括耕地、草地、林地和水域四大类生物产品的消费，能源资源消费包括化石燃料土地和建设用地两大类生物产品的消费。计算生态足迹时，耕地生态足迹的计算包括小麦、稻谷、玉米、谷子、高粱、油料、棉花、甜菜、烟叶及蔬菜消费等十项，草地生态足迹的计算包括肉类、禽蛋和奶类三项，林地生态足迹的计算包括水果和木材两项，水域生态足迹的计算以水产品消费总量来代替，化石能源生态足迹计算包括煤炭、焦炭、原油、燃料油、汽油、煤油、柴油和液化石油气等八类，建设用地生态足迹计算用电力进行转换计算。相关数据来源于《山东统计年鉴》(1991-2011年)和新中国60年统计资料汇编。需要注意的是，均衡因子历年变化的幅度较小，本文采用威克关于均衡因子计算的研究成果，即耕地和建设用地的均衡因子为2.8，草地均衡因子0.5，林地和化石燃料用地1.1，水域均衡因子0.2；[17]而能源折算系数和平均产量则采用李筱楠计算山东省历年生态足迹时所用数据。[18]除此之外，山东省历年人口总数和GDP数据来源于《山东统计年鉴》(1991-2011年)，旅游总人数和旅游总收入数据由新中国60年统计资料汇编和《山东旅游统计便览》(2002-2011年)整理计算得到。

由图1可知，除1994年、2003年外，山东省人均旅游生态足迹tef值基本呈逐年上升的态势，人均旅游生态足迹tef值由0.006363hm2/人增加到0.226009hm2/人，增长了34.52倍。总体来看，其人均旅游生态足迹的动态演化轨迹可划分为三个阶段：第一，平稳变化阶段(1990-1994年)，除1993年人均旅游生态足迹tef增加至0.013036外，其他四年基本保持在0.006-0.007之间，数值较低且变化幅度较小，表明这一阶段山东省旅游业发展较为缓慢，旅游活动并未对全省资源和环境带来较大压力；第二，快速增长阶段(1995-2002年)，山东省人均旅游生态足迹tef值从0.022112hm2/人增加至0.083179hm2/人，年均变化量为0.00763hm2/年，年均增长率达到34.52%，表明该阶段山东省旅游业得到一定程度的发展，并对全省资源和环境的发展产生一定压力，且压力不断加大；第三，过度增长阶段(2003-2010年)，人均旅游生态足迹tef值增势陡峭，是整个研究时段增长最快的阶段，从2003年的0.070108hm2/人增加到2010年的0，226009hm2/人，增幅达到222.4%，年均变化量为0.019488hm2/年，表明该时段山东省旅游产业得到快速发展，而大规模旅游开发活动对生物资源和能源的消费量不断增加，对全省资源和环境的压力开始骤增。值得注意的是，2003年山东省人均旅游生态足迹出现了一定幅度的波动，tef值明显减少，主要是由于“非典”的影响，使得山东省游客数量下降，旅游外汇收入和国内旅游收入明显减少。由此可知，旅游业是一个相对脆弱的产业，易受到突发性和偶然性因素的影响。

图1 1990-2010年山东省历年人均旅游生态足迹

三、山东省旅游环境承载力与旅游经济增长动态关系研究

以人均旅游生态足迹表征旅游环境承载力，以人均旅游收入表征旅游经济发展水平，运用向量自回归模型、计量检验和脉冲响应函数分析等方法，全面考察山东省旅游环境承载力与旅游经济增长之间的长期均衡关系，因果关系以及脉冲响应动态关系。

(一)模型构建与研究方法

1、向量自回归模型

向量自回归模型(VAR模型)是一种非结构化的模型，即变量之间的关系并不是以经济理论为基础的。[19](P255-263)VAR模型把系统中每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后项的函数来构造模型，用于相关时间序列的预测和随机扰动对变量系统的动态影响，可有效分析旅游环境承载力与旅游经济增长之间的长期动态关系和影响，又可避免变量缺失问题。VAR模型的一般形式为：

Yt=A1Yt-1+A2Yt-2+L_ApYt-p+B0Xt+LBrXt-r+εt,t=1,2,L,n

(4)

其中，Yt是k维内生变量向量，Yt-i(i=1,2,L,p)是滞后内生变量向量，Xt-i(i=1,2,L,r)是d维外生变量向量或滞后外生变量向量，P、r分别为内生变量和外生变量的滞后阶数。At和Bi均是待估计的参数矩阵。εt为随机扰动项，其元素之间可同期相关，但不能与各自的滞后项以及模型右边的变量相关。这里建立关于人均旅游收入与人均旅游生态足迹两个变量的VAR模型如下：

(5)

(6)

其中，ΔLnrilysr和ΔLntef为Lnrilysr和Lntef的一阶差分，分别用来表征旅游经济增长水平及人均旅游生态足迹，模型中的随机扰动项ε1t、ε2t称作新息。

2、广义脉冲响应函数法

由于VAR模型中变量之间的关系并不是以经济理论为基础，难以检验结果的经济含义，因此使用脉冲响应函数对已建立的VAR模型进行进一步的解释。脉冲响应函数用于衡量来自某个内生变量随机扰动项的一个标准差冲击对VAR模型中所有内生变量当前和未来取值的影响。即如果ε1t发生变化，将使得变量ΔLnrilysr的当前值立即发生变化，同时，通过模型的作用会使得变量ΔLntef的下一期取值发生变化，由于滞后的影响，ΔLntef的变化又引起ΔLnrilysr未来值的变化。随着时间的推移，扰动的最初影响在VAR模型中的扩散将引起模型中所有其他内生变量的更大变化，最终又反馈到自身。

(二)实证研究结果与分析

1、单位根检验、协整与格兰杰因果检验

由于格兰杰因果检验需要满足被检验变量是平稳序列，且脉冲响应函数的检验结果严重依赖于误差向量满足白噪声序列向量这一假设前提，首先必须对时间序列变量进行平稳性检验。这里分别对人均旅游收入rjlysr和人均旅游生态足迹tef取对数，采用Lnrilysr和Lntef加以表示。运用ADF法(The Augmented Dickey-Fuller Test)，并根据AIC准则(赤池信息准则)选择最佳滞后阶数，对Lnrilysr和Lntef进行单位根检验，检验结果见表1。可以看出，Lnrilysr和Lntef的ADF检验统计量均大于显著性水平1%、5%及10%时的临界值，所以接受原假设，Lnrilysr和Lntef存在单位根，为非平稳序列。因此需对序列Lnrilysr和Lntef分别进行一阶差分，得到ΔLnrilysr和ΔLntef，对其进行单位根检验发现，ADF检验统计量均小于显著性水平1%、5%及10%时的临界值，表明在1%显著水平下可拒绝原假设，即序列ΔLnrilysr和ΔLntef为平稳时间序列，所以Lnrilysr和Lntef为一阶单整，表明各变量满足进行协整及格兰杰因果分析的条件，并可以利用向量自回归模型进行动态分析。

表1 Lnrjlysr和Lntef单位根的ADF检验结果

注：表中Δ表示一阶差分。原假设为存在单位根。检验形式(C,T,K)中的C、T、K分别表示单位根检验方程中包含常数项、时间趋势和滞后阶数，C、T取0分别指检验方程不包括常数项及时间趋势项。

在单位根检验的基础上，本文采用基于模型回归系数的协整检验方法(即Johansen协整检验)对Lnrjlysr和Lntef两个变量的协整关系进行分析，以考察山东省旅游经济增长与旅游环境生态足迹之间是否存在长期稳定关系。根据AIC准则，协整检验的滞后期为3，Johansen协整检验结果表明(见表2)，“存在零个协整关系”的原假设下，迹统计量为16.13316，5%的临界值为15.49471，迹统计量大于临界值，因而拒绝此原假设，从而表明至少存在一个协整关系。同时考察“至多存在一个协整关系”的原假设，该假设下的迹统计量小于5%临界值，因此不能拒绝原假设，从而迹统计量检验结果表明在5%显著水平下存在一个协整关系。对于最大特征值统计量检验，分析过程与迹统计量完全相同，结果也表明在5%显著性水平下存在一个协整关系。所以，旅游生态足迹与旅游经济增长之间存在唯一的协整关系，即存在长期均衡关系。

表2 Lnrjlysr和Lntef变量间的协整检验结果

运用格兰杰检验对旅游生态足迹与旅游经济增长之间的因果关系做进一步分析，结果表明(见表3)，序列滞后期为2阶，在5%显著水平下均拒绝原假设，所以二者之间存在双向因果关系，即旅游环境承载力增加是旅游经济增长的原因，旅游经济增长也是旅游环境承载力增加的原因。表明山东省旅游经济增长对旅游环境承载力产生敏感的影响，随着旅游经济的增长，人均旅游生态足迹也逐渐变大，对山东省的资源和环境压力也逐渐增大，反过来，人均旅游生态足迹增大也对旅游经济增长存在阻碍作用。

表3 因果关系检验结果

2、动态关系模拟与分析

由单位根检验结果可知，Lnrjlysr和Lntef是一阶平稳的，因此可用ΔLnrilysr和ΔLntef的数据建立VAR模型。对于滞后长度的选取，一般并根据AIC信息准则和SC信息准则取值最小的原则来确定模型的滞后阶数，一般而言，希望滞后阶数足够大，能够完整反映所构造模型的动态特征，但是滞后阶数越大，模型中待估计的参数也越多，模型的自由度就减少。本文将模型的滞后长度设定为2，将ΔLnrilysr和ΔLntef滞后1-2期的值作为内生变量，模型估计结果如下：

ΔLnrjlysrt=1.4780ΔLnrjlysrt-1+0.5589ΔLnrjlysrt-2-1.2856ΔLnteft-1-0.4451ΔLnteft-2-1.2566

(1.1847) (0.5847) (-1.0436) (-0.5071) (1.1847)

R2=0.9811F=182.0870

ΔLnteft=0.4999ΔLnrjlysrt-1+0.7768ΔLnrjlysrt-2-0.4019ΔLnteft-1-0.6343ΔLnteft-2-1.4614

(0.3933) (0.7874) (-0.3202) (-0.7093) (-2.9689)

R2=0.9585F=80.8765

VAR模型各方程各系数下边括号内的数据为t统计量检验值，且参数估计值在10%检验水平下大多数是显著的。可知，各方程检验结果和VAR整体检验结果均表明模型效果优良，拟合优度高。模型AIC信息值(0.5958)和SC信息值(0.8899)均较小，表明模型整体解释力强。

为深入探讨VAR模型所反映二者之间的动态关系，本文采用脉冲响应函数做进一步分析。由于在大多数情况下，VAR模型各估计方程扰动项的方差—协方差矩阵不是对角矩阵，因此，必须对其首先进行正交处理得到对角化矩阵。[20]图2是使用经过自由度修正的残差协方差矩阵的Cholesky因子的逆来正交化脉冲响应函数图。在图2中，横轴表示时期数，即冲击作用的滞后期数，纵轴表示脉冲响应函数大小，即因变量对解释变量的响应程度。虚线表示正负两倍的标准差偏离带，实线为脉冲响应函数的计算值。根据相关研究基础并结合样本容量等因素将冲击响应期设定为10年。其中，图2(1)、图2(4)分别为旅游经济增长和旅游环境承载力对其自身的一个标准差新息的响应情况和响应路径，图2(2)为旅游环境承载力一个标准差的冲击引起的旅游经济增长的脉冲响应函数曲线图，图2(3)是旅游经济增长一个标准差的冲击引起的旅游环境承载力的脉冲响应函数曲线图。研究结果分析如下：

(1)由图2(1)可知，旅游经济增长对其自身一个标准差新息在10年内都为正向响应，且这种正向响应程度总体呈现逐渐减弱的趋势。旅游经济增长对其自身一个标准差新息在第一期就立即做出了响应，旅游经济增长的这种响应大约在2.5左右，随后在第2年有较大幅度的下降，达到0.5左右，随着第3年小幅度的上升后，3-10年基本处于较稳定的略微减少趋势，表明旅游经济增长水平与其滞后值有一定的正向关联，但其关联度较弱，且趋于稳定。近年来山东省旅游经济增长推动区域旅游基础服务和配套设施得到更好的开发与建设，带动旅游相关产业的快速发展，使得旅游总收入大幅增加。但随着旅游产业发展达到一定程度，旅游经济增长自身的这种扰动冲击对其影响程度也会逐渐减少。由图2

图2 脉冲响应函数曲线

(4)可知，旅游环境承载力对其自身的标准差新息响应前2年为正向响应，第2-10年为负向响应，表明由于旅游生态足迹依赖于资源的消耗，因此旅游生态足迹的增加会引起资源的消耗，并进一步导致旅游生态足迹的增加。但随着资源的过度消耗，旅游生态足迹对其自身的影响出现负向反应，人们开始意识到旅游可持续发展的重要性，从而采取相应措施降低旅游生态足迹值，实现山东省旅游产业的可持续发展。

(2)由图2(2)可知，旅游经济增长对来自旅游环境承载力的扰动并没有立即做出响应，旅游经济增长在第一期的响应等于零。总体来看，在本期给旅游环境承载力一个标准差的冲击后，对旅游经济增长产生负向响应，并在第3-4年负向响应达到最大，随后这种负向效应一直保持稳定，且程度持续减弱。表明山东省旅游生态足迹与旅游经济增长之间存在长期负向作用关系，旅游生态足迹的增加会抑制旅游经济的增长，这种抑制作用在初期表现较为强烈，随后对旅游经济增长的抑制作用趋弱。旅游生态足迹的增加导致旅游资源的不合理利用和过度消耗、环境污染、生态破坏等一系列问题，给山东省旅游业可持续发展带来较大压力，当旅游经济发展到一定程度时，旅游生态足迹的增加不但不能带来旅游经济的增长，反而对其产生负面的影响。因此，山东省在大力发展旅游经济的同时，应积极开展生态环境保护和生态建设，合理利用水、土地及能源等短缺性资源，加大旅游基础设施建设和绿化建设，提高旅游环境承载能力，转变旅游经济增长模式，有效提高山东省旅游产业的可持续发展能力。

(3)由图2(3)可知，旅游环境承载力对来自旅游经济增长标准差新息的响应路径与旅游经济增长对其自身的一个标准差新息的响应情况基本一致。在本期给旅游经济增长一个标准差的冲击后，旅游环境承载力立即做出了反应，且第一期响应最大，达到2.5左右。总体来看，旅游经济增长对旅游环境承载力产生正向响应，且这种正向响应除了在第3年略微升高之外，总体呈现逐渐减弱趋势，由此表明山东省旅游经济增长与旅游生态足迹之间存在紧密的关系，旅游经济增长能够导致旅游生态足迹的增加，但从长期来看，旅游生态足迹增加的幅度将逐渐减小。旅游经济水平的提高为旅游业发展带来更多的客源，为满足日益增长的游客需求，各项资源消耗不断增加，从而导致旅游生态足迹的不断增加。当旅游经济增长水平超越一定的临界值后，人们开始重视对旅游环境承载系统风险识别和监控能力的提高，这将有利于旅游生态足迹增长速度逐渐下降。因此，山东省在提高旅游环境承载能力与实现旅游可持续发展的同时，也要注重旅游经济发展水平的提高，以推动旅游经济持续发展与旅游资源消耗和旅游生态环境保护的协调共生。

四、结论与建议

本文在对山东省1990-2010年旅游生态足迹进行测算的基础上，采用时间序列平稳性检验、协整及因果关系检验，运用向量自回归模型和脉冲响应函数，考察了山东省旅游环境承载力与旅游经济增长之间的作用关系。研究表明：

1、山东省人均旅游生态足迹基本呈现出逐年上升的态势，其动态演化阶段特征如下：一是平稳变化阶段(1990-1994年)：人均旅游生态足迹变化平稳，人均旅游生态足迹值较低，山东旅游业发展较为缓慢，旅游活动并未对山东旅游资源和旅游环境带来较大压力；二是快速增长阶段(1995-2002年)：人均旅游生态足迹快速增长，山东省旅游业发展达到一定规模，并对旅游资源和环境带来一定压力，且压力不断增加；三是过度增长阶段(2003-2010年)：人均旅游生态足迹过度增长，山东省旅游业得到较快发展，旅游活动对资源和环境压力骤增。

2、旅游环境承载力与旅游经济增长之间存在唯一的协整关系，表明二者之间存在一种相互依存、相互作用的关系。格兰杰因果检验结果表明，旅游环境承载力与旅游经济增长之间存在双向因果关系。旅游经济的增长能够促进旅游环境承载水平的提高，反之，旅游环境承载力的增加能够促进旅游收入水平的提高。因此，山东省既要注重旅游经济水平提高，又要增加区域旅游发展的综合环境支撑能力。

3、旅游环境承载力与旅游经济增长之间存在较强的响应作用。旅游环境承载力对旅游经济增长产生负向响应，且程度持续减弱。当旅游经济增长到一定程度时，旅游生态足迹的增加不但不能促进旅游经济增长，反而对旅游经济增长产生负面的影响。而旅游经济增长对旅游环境承载力产生正向响应，也呈持续减弱态势。旅游经济增长能够导致旅游生态足迹的增加，但伴随旅游经济的发展，旅游生态足迹增加的幅度将逐渐减小。旅游经济增长对自身新息的响应程度与旅游环境承载力对来自旅游经济增长标准差新息的响应路径基本一致。同时，旅游环境承载力对其自身的标准差新息响应先为正响应而后为负响应。因此，山东省在发展旅游经济的过程中，应改变依靠旅游资源消耗为依托的粗放式增长模式，而应注重考虑生态利益与长期经济利益，合理利用旅游资源，加强旅游基础设施建设，提高旅游环境承载水平，转变旅游经济增长模式，在实现旅游可持续发展的基础上有效提高旅游经济发展水平。

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AStudyonDynamicRelationshipbetweenTourismEnvironmentalCarryingCapacityandTourismEconomicGrowthinShandongProvince

Liu Jia, Yu Shuixian

(Department of Tourism, College of Management, Ocean University of China, Qingdao 266100, China)

Based on the measurement of tourism ecological footprint in Shandong from 1990 to 2010, the paper analyzes the dynamic relationships between tourism environmental carrying capacity and tourism economic growth by using the augmented Dickey-Fuller test, cointegration and causality test, and constructing vector auto-regression model and impulse response function of time series data. The result shows that there are only cointegration relations and two-way causal relationship between tourism environmental carrying capacity and tourism economic growth. The result of impulse response function implies that the tourism environmental carrying capacity produces a negative response to tourism economy on the one hand, while tourism economic growth produces a positive response to tourism environmental carrying capacity on the other hand, but they are all showing a continued weakening trend.

tourism ecological footprint; tourism environmental carrying capacity; tourism economic growth; vector auto-regression model; impulse response function

2012-02-12

国家社会科学青年基金项目“中国沿海地区旅游产业结构与旅游产业集聚关联机理研究”(12CGL059)、教育部人文社会科学研究青年基金项目“滨海旅游环境承载力与可持续开发研究——以山东半岛蓝色经济区为例”(11YJC630130)、教育部人文社会科学重点研究基地重大培育项目“我国海岛旅游开发与管理研究”(2012JDPY02)、中国海洋发展研究中心海大专项“中国滨海旅游环境承载力预警研究”(AOCOUC201103)

刘佳(1981- )，女，山东临朐人，中国海洋大学管理学院副教授，博士，主要从事旅游开发与规划研究。

F592.7

A

1672-335X(2013)04-0058-06

责任编辑：王明舜