旅游业与城市化、信息产业的协调发展

邓可

摘 要： 以我国旅游业为研究对象，采用耦合度分析方法研究旅游業与城市化、信息产业之间的协调关系。研究发现，旅游业与城市化、信息产业的协调性在不断增强的过程中，旅游业相对滞后于城市化的发展，旅游业发展的“短板效应”在某种程度上延滞了城市化水平的提高。

关键词： 旅游业 城市化 信息产业 耦合度

一、引言

2019年中国旅游总收入达到663万亿元，旅游经济继续保持高于GDP增速的较快增长，旅游业成为拉动经济增长的强劲引擎。旅游业是一个关联性和带动性非常强的综合性经济产业，根据可持续发展理论，旅游业发展在带动经济增长的同时，也推动了中国的城市化进程，并且实现了旅游业与信息产业的融合发展[1-3]。实践表明，旅游业能显著带动旅游服务区农村人口在生产方式和生活方式上向城镇人口转变，也能更好地打造社会公共服务和人居环境从而带动城市化;反之，城市化推进所产生的经济、社会、生态环境效应也会提升旅游业的收入和规模，二者之间形成良性互动[4，5]。同时，旅游业与信息产业的融合发展，为城市化和旅游业注入了新的动力机制，带来“智慧城市”“智慧旅游”“低碳旅游”等新经济的出现[6，7]。在 新经济模式下，探析旅游业与城市化、信息产业三者之间的协调发展关系，可以成为研究旅游业发展演进机理的一个新视角。基于此，本文以旅游业为研究对象，采用耦合度的分析方法，研究旅游业与城市化、信息产业之间的互动与耦合。

二、基于耦合度的协调性分析

耦合度分析是在发展过程中各系统之间或者系统内各要素之间相互影响与促进，从而系统逐步从无序转化为有序，以致达到协调程度的一种度量方法[8-10]。 本文将中国旅游业与城市化水平、旅游业与信息产业视为两组互相作用的耦合系统，通过相关指标建立耦合度模型，定量分析两组系统的协调发展程度。

（一）指标选取。

1旅游业相关指标

旅游业的衡量指标一般有产业规模、产业效益、产业接待能力等[4-6]。本文从数据的可得性及旅游业的特征出发，选取了旅游业总收入（y1）、旅行社个数（y2）、国内游客数（y3）、入境游客数（y4）、出境游客数（y5）等5个指标作为衡量旅游业的关键指标，如表1所示。

2城市化与信息产业相关指标

城市化是乡村分散的人口、劳动力和非农业经济活动不断进行空间上的集聚而逐渐转化为城市的经济要素的过程[4，5]。根据城市化的定义、内涵及中国城市化发展现状，同时考虑数据指标的可获取性，本文从城市经济、城市人口、人居环境与公共服务三个方面选取了评价城市化水平的7个关键指标：二三产业生产总值（x1）、城镇人口比例（x2）、二三产业就业人口比重（x3）、人均公园绿地面积（x4）、每千人口卫生技术人员（x5）、教育经费（x6）、电信业务总量 根据内在涵义，电信业务总量既可以作为城市化评价指标，也可以看作信息产业评价指标，本文在进行指标关联性分析时不作严格区分。 （x7）。针对信息产业，根据我国信息产业实际情况和数据的可获得性，从通信能力、服务水平以及反映新经济的互联网和电子商务的角度，选取了移动电话交换机容量（x8）、互联网宽带接入用户（x9）、互联网上网人数（x10）、互联网普及率（x11）、电子商务交易额（x12）等5个指标作为衡量信息产业的关键指标，如表2所示。

3数据来源

数据资料来自国家统计局2004～2017年《中国统计年鉴》，商务部《中国电子商务报告（2017）》，个别年份的个别指标缺失，已用线性回归估计值补齐。具体数据如表1、表2所示。

（二）耦合度模型构建[10]

1构建耦合度模型。一般参考物理学中的耦合概念来构建耦合度模型：

Cxy=2（uxuy） 1 2 /（ux+uy）

其中，Cxy为两个系统的耦合度;ux和uy分别为两个系统的综合发展水平评价值。根据表达式可知，Cxy介于0和1之间。若ux与uy的值越接近，则Cxy越大，耦合度越高;反之，若ux与uy的值相差越大，则Cxy越小，耦合度越低。

但是，此模型不能反映系统整体的发展水平。当两个系统的演化均处于低度有序状态时，同样也会得到一个协调度较高的评价结果，很显然这种协调与两个系统演化都处于高度有序时的协调内涵有着本质区别。因此，为了避免这种扭曲的影响，进一步对模型进行修正，得到：

Dxy=（Cxy×Txy）θ Txy=αx·ux+αy·uy

其中，Dxy为耦合度，反映耦合协调程度;Txy为综合评价指数，反映系统整体发展水平对协调度的贡献程度;θ为待定参数，根据经验，取θ=05;αx、αy为待定系数，αx+αy=1。

2耦合度评价标准。根据耦合度表达式可知，Dxy介于0和1之间，Dxy值越大，两个系统的耦合度越高。根据经验，可分为以下10个等级[10]，如表3所示。

3计算各系统的综合发展水平评价值。

（1）指标的表示。将城市化水平相关指标Xi的指标个数记为p，旅游业相关指标Yj的指标个数记为q。记Xi的第1个样本为xi（1），第2个样本为xi（2），以此类推;Yj样本集法同理。将样本个数记为n。

（2）指标的极差标准化。为了消除各指标单位对计算结果的影响，需对指标进行无量纲的标准化处理。由于各个指标都属于正向效益型指标，采用标准化处理方法为xi（k）′=xi k /max k xi（k），其中i=1，2，…，p;同理yj（k）′=yj k /max k yj（k），其中j=1，2，…，q。

（3）计算综合发展水平评价值u。对于指标权重的选择，参照文献[11]，本文采用突出局部差异均方差方法来确立各项评价指标项目相应的权重系数ai和bj，其中ai= si ∑si （i=1，2，…，p），si为第i项指标的标准差;bj= sj ∑sj （j=1，2，…，q），sj为第j项指标的标准差。

运用加权平均法计算出旅游业和城市化综合发展水平評价值：

ux=∑ p i=1 ai？xi（k）′ ， uy=∑ q j=1 bj？yj（k）′

同理，可计算出信息产业综合发展水平评价值uz。

（4）计算旅游业与城市化之间的耦合度。旅游业子系统与城市化大系统在耦合协同不断提升有序化的发展进程中，二者之间的地位和作用是不完全对称的。也就是说，旅游业是推动城市化有序发展的驱动效应之一，但是城市化大系统可持续发展却是多种要素相互影响的结果。因此根据经验赋值待定系数αx=04，αy=06[5]。则两者的综合评价函数为：

Txy=04·ux+06·uy

从而得到耦合度Dxy。

（5）计算旅游业与信息产业之间的耦合度。旅游业和信息产业融合，作为经济发展的组成部分，可以视为具有同等的重要性。因此根据经验赋值待定系数αz=05，αy=05[5]。则两者的综合评价函数为：

Tyz=05·uy+05·uz

从而得到耦合度Dyz，如表4所示。

（三）耦合度分析结论

1从各系统的发展水平评价值看，旅游业、城市化和信息产业的综合发展水平评价值呈逐年上升的趋势，城市化的综合发展水平要较平稳且好于旅游业和信息产业。其中，旅游业的综合发展水平评价值起点最低，增长最快，在2008—2010年超过信息产业，2011年后，两者基本呈协同发展的趋势，如图1所示。

2从旅游业与城市化水平的耦合协调性看，两者的耦合度总体较高。2004—2008年为初级协调阶段，相互影响还处在孕育之中;随着两者的综合评价指数不断提高，耦合度也稳步提高，2009—2013年期间由中级协调过渡到良好协调阶段;2014年后进入优质协调阶段，实现平稳向好发展。

3从旅游业与信息产业的耦合协调性看，耦合度低于城市化水平。从2004—2010年，旅游业的综合评价指数上升较快，在这期间，两者的耦合度也由2004年的濒临失调进入到了2010年的中级协调。2011年，旅游业的综合评价指数有所下降，之后与信息产业同步平稳上升，说明两者在自身发展的同时有效促进了相互的发展，两者的协同发展程度在不断提高，2013—2017年为良好或优质协调阶段，耦合阶段的提升与城市化相比略微滞后。

三、结论

第一，中国的旅游业发展与城市化、信息产业之间的耦合度较高。城市化为旅游业提供了配套的基础设施和公共服务，如道路交通、酒店、旅行社、网络、医院、城市绿化、供水供电等，信息产业尤其是电子商务的快速发展大大增强了旅游业的便利性和创新性，人们可以通过互联网安排旅游行程，并且获得灵活的线路选择和价格折扣。此外，城市化扩大了旅游人口的规模，增加了旅游业的接待能力，同时提升了我国城市的形象，从而吸引更多的境外游客到中国来旅游;而电子商务与旅游业总收入的增长密切相关，不断创新市场的营销手段。可以预见，未来以信息产业为驱动力，引领“智慧城市”“智慧旅游”等新经济的深入发展，将进一步加强三者之间的相互作用和影响。

第二，旅游业与城市化、信息产业的协调性在不断增强的过程中，旅游业相对滞后于城市化的发展，即旅游业综合发展水平低于同期的城市化水平，说明旅游业发展的“短板效应”在某种程度上延滞了城市化水平的提高。因此，仍然需要大力发展旅游业，跟上中国城市化的步伐。此外，旅游业与信息产业的耦合度低于城市化水平，两者的融合发展已经取得了巨大的成果，未来还有更大的空间和潜力，“智慧旅游”也将为经济发展注入新的活力。

参考文献：

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[11]王璐璐，虞虎，周彬等旅游业与城市发展的协调度评价——以中国25个主要旅游城市为例[J].经济地理，2015，35（2）：195-201

（邓可，上海政法学院经济与管理学院）