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地球信息科学学报 >

2019 , Vol. 21 >Issue 9: 1352 - 1366

DOI: https://doi.org/10.12082/dqxxkx.2019.190279

专栏：青藏高原城镇化的生态环境影响数据挖掘

青藏高原旅游经济与生态环境协调效应测度及 交互胁迫关系验证

  • 王振波 , 1, 2, * ,
  • 梁龙武 1, 2 ,
  • 褚昕阳 3 ,
  • 李嘉欣 1, 2
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  • 1. 中国科学院地理科学与资源研究所,北京 100101
  • 2. 中国科学院大学资源与环境学院,北京 100049
  • 3. 浙江师范大学地理与环境科学学院,金华 321004
*王振波（1980-）,男,山东德州人,博士,副研究员,主要研究方向为城市与区域规划、城镇化与环境效应。E-mail：

收稿日期: 2019-02-26

  要求修回日期: 2019-07-15

  网络出版日期: 2019-09-24

基金资助

中国科学院战略性先导科技专项课题(XDA20040401)

版权

版权所有，未经授权，不得转载、摘编本刊文章，不得使用本刊的版式设计。
收起

Examining the Coordination Effect and Interactive Stress between Tourism Economy and Eco-environment in the Tibetan Plateau

  • WANG Zhenbo , 1, 2, * ,
  • LIANG Longwu 1, 2 ,
  • CHU Xinyang 3 ,
  • LI Jiaxin 1, 2
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  • 1. Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research , University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China
  • 2. College of Resources and Environment, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China
  • 3. College of Geography and Environmental Sciences, Zhejiang Normal University, Jinhua 321004, China
*WANG Zhenbo, E-mail:

Received date: 2019-02-26

  Request revised date: 2019-07-15

  Online published: 2019-09-24

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Chinese Academy of Sciences Strategic Pilot Science and Technology Project(XDA20040401)

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摘要

青藏高原地区壮美的自然风光、神奇的人文景观和独特的民族文化,使其成为国内外旅游者倾心向往的世外桃源,亟需进一步探究其旅游经济与生态环境之间的交互耦合关系。本文创建青藏高原旅游经济与生态环境综合评价指标体系,采用青海省和西藏自治区15个地市州2000-2017年面板数据探究旅游经济与生态环境协调效应及交互胁迫关系。结果显示： ① 2000-2017年青藏高原仅有拉萨和西宁旅游经济指数呈现快速增长趋势,其余地市州均呈现缓慢增长趋势,生态环境指数整体较高,仅有西宁和海东呈现波动增长趋势,其余地市州变化平缓;② 青藏高原旅游经济与生态环境复合系统协调度时序上呈现波动增长趋势,空间上呈现南高北低、东高西低的分布格局;青海呈现以西宁为核心,逐层向外递减的核心-边缘空间格局;西藏呈现以拉萨为中心,南高北低的空间格局;③ 青藏高原复合系统协同效应子类型主要是旅游经济滞后型,西宁和拉萨呈现“旅游经济滞后-系统均衡发展-生态环境滞后”的变化趋势;④ 基于双指数模型证实了青藏高原旅游经济与生态环境之间具有交互胁迫关系。

关键词： 青藏高原; 旅游经济; 生态环境; 协调度; 交互胁迫关系; 青海; 西藏

本文引用格式

王振波 , 梁龙武 , 褚昕阳 , 李嘉欣 . 青藏高原旅游经济与生态环境协调效应测度及 交互胁迫关系验证[J]. 地球信息科学学报, 2019 , 21(9) : 1352 -1366 . DOI: 10.12082/dqxxkx.2019.190279

Abstract

The magnificent natural scenery, magical cutrual landscape, and unique ethnic culture have made the Tibetan Plateau a paradise for tourists from home and abroad, and it is urgent to further explore the interactive coupling relationship between tourism economy and ecological environment. This paper constructed a comprehensive index system for assessing the tourism economy and eco-environment system in the Tibetan Plateau, and usedthe panel data of 15 cities and states in Qinghai Province and Tibet Autonomous Region from 2000 to 2017 to examine the coordination effect and interactive stress between tourism economy and eco-environment system. Results show that: (1) From 2000 to 2017, only Lhasa and Xining's tourism economyindex showed a rapid growth trend, while the other cities and states showed a slow growth trend. The overall eco-environment index of the Tibetan Plateau was relatively high, only Xining and Haidong showed a fluctuating growth trend, while the other cities and states showed gentle changes; (2) The coordination between the tourism economy and the eco-environment in Tibetan Plateau manifested a fluctuating growth trend over time, and presented a core-peripheryspatial pattern of "high in the south and low in the north, high in the east and low in the west" in Qinghai (with Xining as the core) and Tibet (with Lhasa as the core). (3) The dominant type of synergistic effects of the composite system in the Tibetan Plateauis" tourism economy lagging behind eco-environment." Lhasa and Xining both show the trend of thee stages: tourism economy lagging behind eco-environment-balanced development of the two systems eco-environment lagging behind tourism economy; (4) Based on the double-exponential coupling function relation model, it was confirmed that there was interactive stressbetween the tourism economy and eco-environment in the Tibetan Plateau.

Key words： Tibetan Plateau; tourism economy; eco-environment; coordination degree; interactive stress

1 引言

2018年5月,习近平总书记在全国生态环境保护大会上强调“生态文明建设是关系中华民族永续发展的根本大计,也是关系党的使命宗旨和社会民生的重大战略”[1]。青藏高原是中国生态文明建设的重点地区之一,也是中国重要的生态安全屏障、战略资源储备基地和重要的中华民族特色文化保护地[2]。壮美的自然风光、神奇的人文景观和独特的民族文化,使青藏高原成为国内外旅游者倾心向往的世外桃源。2000年以来,青藏高原旅游人数呈现指数上升态势。2000年青藏高原旅游人数为109.98万,2017年青藏高原旅游人数为5095.53万,年均增长率高达25.31%。2017年青海和西藏的旅游总收入分别相当于GDP的13.22%和28.94%,旅游业已成为青藏高原地区经济支柱型产业[3]。旅游业较强的外部性能在一定程度上优化区域生态环境和带动了欠发达地区发展[4],但青藏高原尚处于旅游业发展初级阶段,高速发展的旅游经济对生态环境形成了较大压力[5]。随着人类活动的加剧,公路沿线土壤中微量元素发生明显变异[6],大气中PM2.5、CO等污染物呈现上升趋势[7]。近年来,为守护好世界上最后一方净土,青海和西藏从环境保护制度体系、底线红线划定、生态工程实施、矿产资源开发与高污染企业限制等方面积极开展生态文明建设工作,青藏高原的生态环境质量得到了有效地提升。旅游业的快速发展一方面为当地带来经济收益,但对旅游资源的不合理开发利用,也为青藏高原原本脆弱的生态系统带来了巨大的压力[8]。
目前,伴随着旅游产业在全球范围内的快速发展,其与生态环境之间相互促进、相互制约的关系愈加突出[9],越来越多的学者开始关注两者的相关性研究。当前学者的关注点集中在旅游业与生态环境耦合协调度分析[10]、生态环境与旅游经济发展的门槛效应[11]、生态环境阈值和旅游承载力[12]以及旅游活动对生态环境的影响解析[13]等方面。研究区域以中东部地区为主,研究单元涵盖了城市群[14]、省域[15]、市域[16]、景区[17]以及乡村地区[18]等类型。在旅游业对环境影响的研究方法方面,Trista等[19]采用生态足迹方法探究旅游业的环境管理问题,Brahmasrene等[20]采用面板回归方法解析旅游业对东南亚环境质量的影响,但是这2种方法均无法得出两者长时间序列的相关性结果。王中华等[21]采用耦合协调度方法探究旅游经济与生态环境交互耦合关系的时空演变格局,本文在此基础上对协调度进行类别划分,并采用双指数模型验证旅游经济与生态环境的交互胁迫关系。虽然有研究表明人类活动与青藏高原正在经历的旅游资源破坏、环境污染、植被锐减、水源枯竭、草地退化[22]、湿地减少[23]、水土流失[24]及泥石流等问题具有相关性,但尚无文献揭示青藏高原地区旅游业发展与生态环境之间长时间序列的耦合效应和验证两者之间是否存在交互胁迫关系。
基于此,本文首先基于青藏高原地区的特殊性构建出旅游经济与生态环境系统综合评价指标体系,采用青海和西藏15个地市州2000-2017年面板数据分析旅游经济与生态环境系统时空演变特征,运用耦合协调度模型揭示研究期内青藏高原旅游经济与生态环境复合系统协调发展的时空特征与协调类型,并引入双指数关系函数分析旅游经济与生态环境胁迫效应,对研究成果进行进一步的补充,以期为青藏高原旅游产业发展和美丽高原建设提供借鉴。

2 耦合协调度模型与交互胁迫模型构建

本文首先采用AHP和熵值法对评价指标进行主客观综合赋权,以及运用系统评估模型计算综合指数,其次运用耦合协调度模型度量青藏高原旅游经济与生态环境协调度,最后运用交互胁迫模型揭示青藏高原旅游经济与生态环境交互胁迫轨迹。为了突出模型创新点,本文首先解析耦合协调度模型和交互胁迫模型。

2.1 耦合协调度模型

旅游经济与生态环境复合系统内部具有着复杂的交互耦合机制,主要表征为旅游经济系统对生态环境系统的胁迫作用和生态环境系统对旅游经济系统的约束作用二大方面。其中旅游经济对生态环境的胁迫主要来自于旅游业发展过程中人口的高度集聚、景区的过度开发等方面,生态环境对旅游经济的约束则主要来自于旅游资源的破坏和生态环境的破损等方面。采用经典范式解析旅游经济与生态环境系统之间的协调效应,分析其时空演化趋势,并划分耦合协调发展类型。
2.1.1 旅游经济与生态环境的耦合度模型
耦合度是一个物理学概念,指的是2个（或者2个以上的）系统在本系统内部和其他外部系统的多重作用下彼此相互影响的状态[28]。由于系统之间的交互耦合关系具有着较为显著的相似性,耦合度模型已经被广泛地应用于揭示旅游经济与生态环境系统之间复杂的交互耦合机理,其计算公式为[29]：
C = F ( x ) × G ( y ) F ( x ) + G ( y ) 2 2 1 k
式中： C 表示旅游经济与生态环境复合系统的耦合度,且 0 ≤ C ≤ 1 ; F ( x ) 为旅游经济系统综合评价指数值; G ( y ) 表示生态环境系统综合评价指数值; k 为模型调节系数,式中 k ≥ 2 ,常取 k = 2 。
2.1.2 旅游经济与生态环境协调度模型
耦合度模型常用于分析系统之间复杂的交互耦合关系,但是该模型结果只能反映系统指数之间的相对差异大小,无法表征系统高低程度,为了研判旅游经济与生态环境系统之间的协调效应发展状态,本文进一步选取协调度模型进行分析,其数学表达式如下：
T = α × F ( x ) + β × G ( y )
D = C × T
式中：T表示旅游经济与生态环境系统综合发展指数;D表示复合系统协调度指数; α , β 为系统待定权重,可以分别表示为旅游经济和生态环境对复合系统的贡献度。考虑到青藏高原地区旅游经济发展与生态环境保护具有同等重要性,本文取 α = β = 0.5 。
2.1.3 旅游经济与生态环境耦合类型划分
借鉴物理学关于协调类型的划分标准,借鉴 王辉等[30]、徐凯等[31]的研究成果,将旅游经济与生态环境的耦合类型分为3大类,8个亚类,根据协调度指数值D的分布情况,本文将严重失调和中度失调的区间范围扩大一倍,如表1所示。根据系统科学理论可知,旅游经济指数和生态环境指数差值在阈值范围内,说明系统均衡发展;旅游经济指数大于生态环境指数超过阈值,说明生态环境滞后;生态环境指数大于旅游经济指数超过阈值,说明旅游经济滞后。刘德光等[32]认为旅游经济与生态环境指数相等时,系统才均衡发展,本文认为二者差值在一定范围之内,系统可视作均衡发展,考虑到旅游经济系统F(x)和生态坏境系统G(y)的大小关系,本文将阈值定为0.1,将旅游经济与生态环境的耦合类型分为24个子类别。
表1 旅游经济与生态环境系统协调发展类型划分原则

Tab. 1 Classification of coordination types of thecoupled tourism economy and eco-environment system

综合类别
 协调度水平 亚类别 系统指数值对比 子类别 类型
协调发展 0.9<D≤1 高级协调 Gy-Fx>0.1 旅游经济滞后 Ⅷ1
Gy-Fx≤0.1 系统均衡发展 Ⅷ2
Gy-Fx<-0.1 生态环境滞后 Ⅷ3
0.8<D≤0.9 良好协调 Gy-Fx>0.1 旅游经济滞后 Ⅶ1
Gy-Fx≤0.1 系统均衡发展 Ⅶ2
Gy-Fx<-0.1 生态环境滞后 Ⅶ3
0.7<D≤0.8 中级协调 Gy-Fx>0.1 旅游经济滞后 Ⅵ1
Gy-Fx≤0.1 系统均衡发展 Ⅵ2
Gy-Fx<-0.1 生态环境滞后 Ⅵ3
转型发展 0.6<D≤0.7 初级协调 Gy-Fx>0.1 旅游经济滞后 Ⅴ1
Gy-Fx≤0.1 系统均衡发展 Ⅴ2
Gy-Fx<-0.1 生态环境滞后 Ⅴ3
0.5<D≤0.6 勉强协调 Gy-Fx>0.1 旅游经济滞后 Ⅳ1
Gy-Fx≤0.1 系统均衡发展 Ⅳ2
Gy-Fx<-0.1 生态环境滞后 Ⅳ3
0.4<D≤0.5 濒临失调 Gy-Fx>0.1 旅游经济滞后 Ⅲ1
Gy-Fx≤0.1 系统均衡发展 Ⅲ2
Gy-Fx<-0.1 生态环境滞后 Ⅲ3
不协调发展 0.2<D≤0.4 中度失调 Gy-Fx>0.1 旅游经济滞后 Ⅱ1
Gy-Fx≤0.1 系统均衡发展 Ⅱ2
Gy-Fx<-0.1 生态环境滞后 Ⅱ3
0<D≤0.2 严重失调 Gy-Fx>0.1 旅游经济滞后 Ⅰ1
Gy-Fx≤0.1 系统均衡发展 Ⅰ2
Gy-Fx<-0.1 生态环境滞后 Ⅰ3

2.2 交互胁迫模型

交互胁迫理论表明旅游经济与生态环境系统具有复杂的交互胁迫关系,包括恶性循环关系和良性循环关系。旅游经济发展对生态系统的胁迫作用超过阈值时,压力凸显,旅游经济系统发展放缓,复合系统矛盾减小,系统趋于良性发展,综合来看,旅游经济与生态环境综合系统在交互胁迫效应下,遵循“S”型发展机制。中国学者周一星[33]通过研究1977年世界上157个国家和地区城市化水平与经济增长的相关关系,发现二者呈现对数曲线关系。Grossman等[34]在环境经济的研究中首次提出“环境库兹涅茨倒U型曲线”（EKC曲线）假设。黄金川等[35]将城市化与生态环境的耦合关系曲线视为对数曲线和EKC曲线的复合曲线,推导出双指数函数模型。双指数函数可以用于验证旅游经济与生态环境之间是否存在交互胁迫关系。基于此,本文借鉴双指数函数模型进一步揭示青藏高原旅游经济与生态环境交互胁迫轨迹,数学表达式如下：
Z = m - n 10 y - b a - p 2
式中： Z 为生态环境系统指数; y 为旅游经济发展水平; m 为生态环境阈值;n,a,b,p为非负参数。当 10 y + b a < p 时,即 y < a lg p - b 时,生态环境随旅游经济水平的提高逐渐恶化;当 10 y + b a = p 时,即 y = a lg p - b 时,生态环境的恶化程度达到最大阈值 m ;当 10 y + b a > p 时,即 y > a lg p - b 时,生态环境随旅游经济水平的提高逐渐好转。

2.3 综合评价模型

2.3.1 层次分析和熵值法综合赋权
确定各个评价指标的权重是多要素综合评价过程中重要的一部分,本文采用层次分析法和熵值法进行主客观综合赋权。层次分析法（Analytic Hierarchy Process,AHP）是把和评价分析具有较高相关性的要素划分为系统、子系统、指标等多维层次,从而对综合评价指数进行定性和定量评价结合的分析方法[25]。本项目采用1-9标度方法,依据中国科学院地理科学与资源研究所、青藏高原研究所、新疆生态与地理研究所和浙江大学等科研单位30位本领域内专家的主观赋权意见来构造判断矩阵。熵值法（Entropy Method）是一种基于评价指标数据内部的离散程度对指标权重进行客观计算的赋权方法,该方法较为客观、全面,而且不需要进行结果检验[26]。考虑到上述方法在现有文献中应用较多,具体分析过程不再赘述。层次分析法相对较为主观,容易受到综合评价过程中的随机性和评价专家主观上的不确定性及其认识上的模糊性的影响;熵值法相对较为客观,但是该方法损失的信息有时也相对较多,而且有时会受到离散值的影响[27]。基于此,在计算出主客观权重W1i和W2i后,本文采用最小信息熵原理对主客观权重进行综合求解,从而减小主客观权重之间的偏差值。
W i = W 1 i × W 2 i 1 2 ∑ i = 1 n W 1 i × W 2 i 1 2
2.3.2 系统评估模型计算综合指数
运用线性加权方法分别计算旅游经济效益、市场规模和产业水平,生态环境结构和生态环境压力子系统评价指数值,计算公式为：
f x = ∑ i = 1 n w i × x i , g y = ∑ j = 1 m w j × y j
F x = ∑ i = 1 n W i × f x , G y = ∑ j = 1 m W j × g y
式中： f x 和 g y 分别表征旅游经济和生态环境子系统的综合评价指数值; F x 和 G y 分别表征旅游经济与生态环境系统的综合评价指数值; x i 和 y j 分别表征旅游经济与生态环境评价指标标准化数值; w i 和 w j 分别表征旅游经济与生态环境评价指标的综合权重; W i 和 W j 分别表征旅游经济与生态环境子系统权重;旅游经济效益、市场规模和产业水平子系统的权重分别为0.4,0.3,0.3,生态环境结构和生态环境压力子系统为均等权重。

3 研究区概况、指标体系与数据来源

3.1 研究区概况

青藏高原西起帕米尔高原,东至横断山脉,南达喜马拉雅山脉南缘,北迄昆仑山—祁连山北侧,与印度、尼泊尔、不丹毗邻,平均海拔4000 m以上,被称为世界屋脊、亚洲水塔和地球第三极,面积约占我国陆地总面积的26.8%[36]。青藏高原地域范围广阔,面积约189.70万 km2,约占青藏高原总面积的73.74%,此外还涉及新疆、四川、甘肃、云南等省份的小部分区域（图1）。西藏和青海是青藏高原的核心区域,自然与人文景观丰富多样,旅游资源禀赋良好,旅游经济对区域经济的贡献率较高,但是当地人口密度较小,旅游资源的管理水平较低。该区域的旅游经济发展尚处于自发阶段,一方面,旅游业的发展提升了当地政府与居民的环保意识,环境规制水平逐步提升;另一方面,旅游资源的加速开发与保持生态环境可持续发展的矛盾日益凸显,旅游活动所产生的垃圾等显著破坏了高原地区生态环境,其旅游业的发展具有较强代表性。同时,该地区生态环境较为脆弱,保护与修复难度较大,具有着典型性的高原特征。为此,亟需系统梳理该区域旅游经济与生态环境的耦合关系,以期为青藏高原旅游经济的可持续发展指明方向。
图1 青藏高原地区青海和西藏区域范围

Fig. 1 Study area of Qinghai and Tibet in the Tibetan Plateau

3.2 指标体系构建

综合评价指标体系的合理构建是科学评价旅游经济与生态环境协调发展水平的前提和基础。基于数据获取的科学性、准确性和可获取性原则,马勇等[37]选取旅游经济效益、旅游市场规模、旅游增长速度及旅游产业水平对旅游经济子系统进行综合评价,本文借鉴其评价指标构建框架,将旅游经济系统划分为旅游经济效益、旅游市场规模和旅游产业水平三大子系统,旅游经济效益子系统包括旅游外汇收入和旅游国内收入,旅游市场规模包括国际旅游者数量和国内旅游者数量,旅游产业水平包括旅游总收入占GDP比重和旅游总收入占第三产业产值比重。青藏高原主要是高原山地气候,地理生态环境可划分为10个自然区,包括2个温度带和4个干湿地区[38],土地覆被以林地、湿地、草原为主。考虑到青藏高原地区生态环境问题主要为林地破坏、草场退化和湿地破损等,同时为了凸显高原地区生态环境保护的特殊性和重要性,本文选取生态环境结构、生态环境压力2个子系统对青藏高原生态环境进行评价（表2）。结合青藏高原主要生态环境问题,生态环境结构分别选取林地破坏率、草场退化率、湿地破损度作为评价指标,分别为林地、草地和湿地面积的降低率。生态环境压力选取PM2.5浓度、CO2排放量和景观破碎度作为评价指标。青藏高原空气稀薄,对污染物的稀释能力较弱,本文选取PM2.5浓度、CO2排放量辨析大气污染状况。人类活动加剧造成了严重的景观破碎问题,对生态环境的可持续发展造成巨大压力,景观破碎度提升将降低野生动植物栖息地质量,导致生物多样性发生变化,同时影响生态系统结构和功能[39],本文借鉴易平等[40]的文章用景观破碎度表征青藏高原景观破损状况。
表2 青藏高原地区旅游经济与生态环境系统评价指标体系与权重计算结果

Tab. 2 Indicators and weights for assessing the tourism economy and eco-environment in theTibetan Plateau

系统 子系统 评价指标 单位 序号 性质 AHP法权重 熵值法权重 综合权重
旅游经济 旅游经济效益 旅游外汇收入 万美元 x1 + 0.367 0.518 0.441
旅游国内收入 亿元 x2 + 0.633 0.482 0.559
旅游市场规模 国际旅游者数量 万人 x3 + 0.481 0.201 0.325
国内旅游者数量 万人 x4 + 0.519 0.799 0.675
旅游产业水平 旅游总收入/GDP - x5 + 0.419 0.696 0.562
旅游总收入/第三产业产值 - x6 + 0.581 0.304 0.438
生态环境 生态环境状态 林地破坏率 - y1 + 0.324 0.484 0.404
草场退化率 - y2 + 0.398 0.101 0.250
湿地破损度 - y3 + 0.278 0.415 0.346
生态环境压力 PM2.5浓度 ug/m3 y4 - 0.328 0.236 0.282
CO2排放量 万t y5 - 0.297 0.087 0.192
景观破碎度 - y6 - 0.375 0.677 0.526

注：“+”表示正向指标;“-”表示负向指标。

3.3 数据源与预处理

本文旅游经济数据主要来源于2000-2017年的《中国区域经济统计年鉴》、《西藏统计年鉴》、《青海统计年鉴》以及各地市《国民经济和社会发展统计公报》[41],部分缺失数据采用指数平滑方法补充。土地利用数据来源于中国科学院资源环境科学数据中心的Landsat TM/ETM遥感影像解译数据,PM2.5浓度数据来源于NASA大气遥感影像反演数据,CO2排放量数据参考相关文献计算[42],景观破碎度数据根据土地覆被数据,利用Fragstats V4.2计算。在对青藏高原地区旅游经济与生态环境系统进行综合评价的过程中,评价指标的不同导致各个指标具有不同的量纲和数量级,本文采用最小最大标准化处理方法对数据进行预处理,消除不同量纲和数量级对评价指标的影响,以此降低随机因素的干扰。

4 结果及分析

4.1 旅游经济与生态环境时空演变特征

2000-2017年,青藏高原旅游经济评价指数整体呈现平稳上升趋势,省会城市拉萨和西宁上升趋势尤其显著,其余地区增长较为缓慢,地区差异相对较小（图2）。2000年,青藏高原旅游经济指数为0.423,2017年增长至0.585,增长率38.30%;15个城市中,拉萨和西宁的增长率分别为116.02%和87.06%,其他城市的平均增长率为28.55%,而那曲和阿里的增长率均低于10%。拉萨的旅游经济在快速增长的过程中产生了较大波动,其中2006年青藏铁路的开通和2008年“3.14”事件均对其旅游业的发展产生了较大的影响。西宁也保持了较快的增长速度,尤其是2015年之后,平均增长率达10.42%。空间上看,2000-2017年青藏高原旅游经济评价指数均值呈现分别以拉萨和西宁为中心,向外部逐渐下降的核心-边缘分布格局,省会城市基础设施建设良好,且具有政策和交通优势。青藏高原地区需要继续优化旅游空间布局,创新旅游新业态,完善旅游管理体制机制。
图2 2000-2017年青藏高原旅游经济与生态环境时空演变特征

Fig. 2 Spatiotemporal evolution of the tourism economy and eco-environment in the Tibetan Plateau from 2000 to 2017

2000-2017年青藏高原生态环境评价指数整体较高,仅有西宁和海东呈现波动增长趋势,其余地市州变化较小,地区差异显著,那曲指数值最高,海西州指数值最低（图2）。2000年,青藏高原生态环境指数为0.744,2017年增长至0.753,增长率为1.15%。在15个城市中,海东和西宁的增长率最高,分别为19.67%和15.03%,拉萨的生态环境指数增长率最低,为-0.05%,而且西藏自治区所辖的7个地市州生态环境指数均呈现负增长态势,说明西藏生态环境已明显趋于衰退。具体来看,青藏高原生态环境评价指数值按照高低可以划分为4类,海西州生态环境评价指数为第四阶梯,生态环境指数最低,旅游业的快速开发导致了生态环境质量的下降,西宁和海东州为第三阶梯,生态环境指数次低,昌都、海南州和玉树州为第二阶梯,生态环境指数较好,其余地市州为第一阶梯,生态环境指数良好。值得注意的是,西宁市和海东州生态环境指数值在2003-2006年呈现显著的波动变化,其中2003-2004年剧烈增长,2004-2005年剧烈下降,2005-2006年又急剧回升。

4.2 旅游经济与生态环境协调效应分析

根据式(1)-(3)分别计算出青藏高原地区旅游经济与生态环境耦合度和协调度（表3）,时序变化特征详见图3。选取2000、2006、2012和2017年为时间节点,采用ArcGIS软件对青藏高原旅游经济与生态环境协调度进行空间可视化（图4）,展示其空间差异。
表3 2000-2017年青藏高原地市州旅游经济与生态环境协调度指数值

Tab. 3 Coordination betweenthe tourism economy and eco-environment of cities in the Tibetan Plateau from 2000 to 2017

地市州 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
西宁 0.371 0.365 0.388 0.407 0.445 0.453 0.468 0.501 0.512 0.518 0.517 0.537 0.558 0.575 0.662 0.676 0.726 0.764
海东 0.287 0.300 0.301 0.306 0.306 0.307 0.332 0.339 0.345 0.367 0.380 0.400 0.422 0.424 0.436 0.457 0.472 0.491
海北 0.295 0.335 0.360 0.369 0.386 0.397 0.419 0.437 0.473 0.460 0.479 0.510 0.530 0.553 0.573 0.608 0.634 0.670
海南 0.310 0.360 0.400 0.447 0.447 0.474 0.474 0.463 0.504 0.530 0.545 0.543 0.563 0.550 0.556 0.575 0.609 0.630
黄南 0.321 0.415 0.434 0.472 0.473 0.462 0.456 0.463 0.461 0.489 0.486 0.503 0.493 0.543 0.562 0.592 0.619 0.649
果洛 0.310 0.358 0.386 0.406 0.421 0.432 0.435 0.439 0.444 0.441 0.432 0.426 0.417 0.409 0.404 0.425 0.448 0.469
玉树 0.327 0.318 0.320 0.356 0.376 0.381 0.380 0.379 0.389 0.385 0.370 0.395 0.398 0.398 0.378 0.407 0.453 0.466
海西 0.182 0.179 0.205 0.259 0.293 0.315 0.330 0.312 0.355 0.353 0.377 0.391 0.410 0.432 0.426 0.484 0.529 0.575
拉萨 0.407 0.389 0.397 0.473 0.530 0.589 0.624 0.669 0.566 0.647 0.682 0.702 0.697 0.729 0.763 0.801 0.828 0.861
昌都 0.443 0.470 0.491 0.506 0.515 0.516 0.524 0.529 0.509 0.530 0.565 0.553 0.546 0.539 0.542 0.540 0.554 0.568
山南 0.490 0.495 0.508 0.515 0.521 0.519 0.522 0.521 0.497 0.512 0.514 0.514 0.494 0.510 0.551 0.586 0.614 0.645
日喀则 0.520 0.546 0.572 0.589 0.605 0.617 0.619 0.619 0.613 0.633 0.635 0.632 0.627 0.627 0.627 0.631 0.652 0.664
那曲 0.160 0.171 0.191 0.199 0.214 0.233 0.246 0.261 0.227 0.283 0.306 0.308 0.311 0.328 0.313 0.322 0.329 0.365
阿里 0.189 0.202 0.218 0.218 0.227 0.218 0.245 0.256 0.239 0.297 0.316 0.331 0.344 0.354 0.364 0.378 0.395 0.409
林芝 0.309 0.319 0.367 0.347 0.367 0.390 0.444 0.480 0.423 0.538 0.561 0.569 0.600 0.605 0.648 0.668 0.685 0.697
平均值 0.328 0.348 0.369 0.391 0.408 0.420 0.435 0.445 0.437 0.465 0.478 0.488 0.494 0.505 0.520 0.543 0.570 0.595
图3 2000-2017年青藏高原旅游经济与生态环境复合系统协调度变化

Fig. 3 Variations of the coordination between tourism economy and eco-environment ofcities in the Tibetan Plateau from 2000 to 2017

图4 2000-2017年青藏高原旅游经济与生态环境复合系统协调度空间分布格局

Fig. 4 Spatial pattern of the coordinationbetween tourism economy and eco-environment of cities in the Tibetan Plateau from 2000 to 2017

4.2.1 时间演变特征
青藏高原旅游经济与生态环境复合系统协调度2000-2017年整体上呈现波动增长趋势,林芝、山南和拉萨等11个地区以2008年为界限,其中2000-2008年呈缓慢增长趋势,2008-2017年呈快速增长趋势（图3）。西藏自治区2008年实施了多项帮扶措施促进旅游业安全、文明和健康的发展,重塑西藏“净土”旅游形象,青海自2008年起每年举办一次全省旅游发展大会,以研讨生态旅游新路径,探究旅游发展新模式,创新旅游管理体制机制等,政府多策并举所产生的“热效应”促进了青藏高原地区旅游经济与生态环境的和谐发展,从而实现了复合系统协调度的快速增长。
具体来看,2000年,日喀则旅游经济与生态环境复合系统协调度最高,为0.520;海东旅游经济与生态环境复合系统协调度最低,为0.160。2017年,拉萨旅游经济与生态环境复合系统协调度最高,为0.861;那曲旅游经济与生态环境复合系统协调度最低,为0.365。从增长率来看,相较于2000年,青藏高原2017年复合系统协调度增长率为81.32%,海西州增长率（215.65%）最高,那曲市增长率（127.65%）次之,日喀则市增长率（27.71%）最低。其中海东、果洛、玉树、山南、昌都、日喀则增长率均低于100%,其余地区增长率均高于100%。那曲平均海拔4500 m以上,高寒缺氧的自然条件无法满足大多数普通人的旅游需求,但是那曲水能蕴藏量十分丰富,被称为江河源、中华水塔、高原水库,国家支持该地区的旅游发展和高度重视其生态环境保护,这导致那曲复合系统协调度较低,但是增长率很高。日喀则具有世界第一高峰——珠穆朗玛峰,风景名胜较多,旅游本地资源丰富,但是旅游业及亚东口岸和吉隆口岸的发展产生了严重的生态环境压力,近年来为了保护高原生态环境,国家对该地区旅游发展有所限制,这导致日喀则2000年复合系统协调度最高,但是增长率最低。
4.2.2 空间分布特征
青藏高原旅游经济与生态环境复合系统协调度2000-2017年整体上呈现南高北低、东高西低的空间分布格局（图4）,这和地区地势、气候[43]、生态环境、交通、客源地、产业结构以及人口经济发展状况[44]具有很高的相关性,复合系统失调区域范围逐渐向西缩减。分省域来看,2017年青海省复合系统协调度较西藏自治区更高。2000年仅有日喀则为勉强协调,其余地区均为失调类型;2006年呈现南高北低、东高西低的空间格局。2012年和2017年,青海复合系统协调度呈现以西宁为核心,逐层向外递减的核心-边缘空间格局;西藏复合系统协调度则呈现以拉萨为中心,南高北低的空间格局。从协调度类型来看,青藏高原市域2000年复合系统协调度类型主要以严重失调和中度失调为主,之后濒临失调和勉强协调类型区域范围不断扩大,2017年仅有那曲为中度失调,仅有阿里、玉树、果洛和海东是濒临失调,拉萨为良好协调,西宁为中级协调。以上结果表明,青藏高原地区旅游经济系统与生态环境系统协调性不断提升,但是整体协调度类型仍然较为初级,地区政府在大力发展旅游业的同时亟需以生态环境保护为首要任务,增强景区、旅游公司与游客保护环境的责任意识。
4.2.3 协同效应子类别分析
依据表2中协调发展子类型划分原则,本文探析2000-2017年青藏高原旅游经济与生态环境协 调发展类型（表4）。从表4中可以得出如下结论：① 2000-2017年青藏高原旅游经济与生态环境复合系统协调效应的主要类型都是旅游经济滞后,生态环境系统相对优于旅游经济系统;②青藏高原2000-2008年15个城市均为旅游经济滞后,旅游发展相对落后,生态环境保护良好;③ 2009-2012年仅有西宁为系统均衡发展,其余城市均为旅游经济滞后,西宁市资源本底丰富,科学规范发展旅游业的意识较强,2009年成功召开中国青海国际生态旅游高峰论坛,助力旅游经济增长;④ 2013-2016年西宁、海东、海西和拉萨为系统均衡发展,其余城市均为旅游经济滞后;⑤ 2017年西宁、拉萨为生态环境滞后,海东、海西为系统均衡发展,其余城市均为旅游经济滞后。
Tab. 4 Subcategoriesof the coordination between tourism economy and eco-environment of citiesin the Tibetan Plateau from 2000 to 2017

注：不同颜色表征协调度亚类型（罗马数字）的差异。

近年来西宁和拉萨旅游业的发展产生了一些生态环境问题,青藏高原地区还需要继续依托地区旅游资源优势,有序发展生态环保型旅游产业,科学配置各地区旅游资源要素,实现地区旅游发展的“1+1>2”效应。不仅保护好祖国的“绿水青山”,也有效提升高原地区人民的生活质量,进一步促进青藏高原地区绿色可持续发展。具体来看,西宁和拉萨复合系统协同效应都呈现“旅游经济滞后-系统均衡发展-生态环境滞后”的变化趋势。西宁具有较高的省会城市优势度,政治扶持力度较高,城市发展较好、交通建设较为完善,旅游管理较为规范,旅游企业较多,这为旅游的大力发展奠定了良好基础,同时也为生态环境的破坏留下了诸多隐患。

4.3 旅游经济与生态环境胁迫效应分析

本文运用MATLAB软件对青藏高原15个地市州2000-2017年旅游经济指数和生态环境指数进行曲线拟合,推导出相应双指数关系函数（表5）及曲线（图5）。从方差（SSE）、校正后的决定系数R2（Adjusted R-square）检验来看,所有地市州对数曲线方程与倒“U”曲线方程拟合效果良好。基于双指数函数理论可知,m表示当曲线拐点出现时高原生态环境呈现的恶化程度;n值与高原生态环境系统随旅游经济系统发展速率相关,数值越大,高原生态环境系统变化速率越快;b值反映双指数曲线拐点数值大小,数值越大,拐点出现时旅游经济系统发展水平越高[45]。
表5 2000-2017年青藏高原15地市州旅游经济系统与生态环境系统双指数关系函数

Tab. 5 The double-exponential coupling functions between tourism economy and eco-environment of 15 cities in the Tibetan Plateau from 2000 to 2017

地区 双指数关系方程式 m值 n值 a值 b值 p值
西宁 Z=0.520-0.388(10(y-0.643)/0.289-0.822)2 0.573 0.388 0.289 0.643 0.822
海东 Z=0.312-0.071(10(y-0.029)/1.139-0.532)2 0.312 0.071 1.139 -0.029 0.532
海北 Z=0.631-0.799(10(y-0.987)/0.341-0.130)2 0.631 0.799 0.341 0.987 0.130
海南 Z=0.593-0.013(10(y-0.532)/0.626-0.069)2 0.593 0.013 0.626 0.532 0.069
黄南 Z=0.657-0.682(10(y-0.596)/1.188-0.538)2
 0.657 0.682 1.188 0.596 0.538
果洛 Z=0.539-0.144(10(y-0.357)/0.457-0.373)2 0.539 0.144 0.457 0.357 0.373
玉树 Z=0.637-0.616(10(y-0.946)/0.049-0.494)2 0.637 0.616 0.049 0.946 0.494
海西 Z=0.922-565(10(y-1.095)/1.662-0.666)2 0.922 0.565 1.662 1.095 -0.666
拉萨 Z=0.587+0.555(10(y-1.424)/0.646-0.108)2 0.587 -0.555 0.646 1.424 0.108
昌都 Z=0.482+0.355(10(y-0.578)/0.380-0.233)2 0.482 -0.355 0.380 0.578 0.233
山南 Z=0.699-0.589(10(y-0.294)/0.315-0.587)2
 0.699 0.589 0.315 0.294 0.587
日喀则 Z=0.618-0.284(10(y-0.495)/0.897-0.426)2
 0.618 0.284 0.897 0.495 0.426
那曲 Z=0.599-0.640(10(y-1.394)/0.339-0.018)2
 0.599 0.640 0.339 1.394 0.018
阿里 Z=0.617-0.162(10(y-1.237)/0.682-0.041)2
 0.617 0.162 0.682 1.237 0.041
林芝 Z=0.693-0.520(10(y-0.364)/0.108-0.558)2
 0.693 0.520 0.108 0.364 0.558
图5 2000-2017年青藏高原15地市州旅游经济系统与生态环境系统交互关系双指数曲线

Fig. 5 The double-exponential coupling curves between tourism economy and eco-environment of 15 cities in the Tibetan Plateau from 2000 to 2017

从拐点出现时的旅游经济水平来看,生态环境较好的地区较高;从拐点出现时的生态环境质量来看,旅游经济较弱的地区较高;从生态环境随旅游经济的变化趋势来看,在达到拐点之前,生态环境质量随旅游经济的提高而减小,在拐点出现以后,生态环境质量反而随旅游经济的进一步增长而提升。以上分析说明所求出的双指数曲线方程和拟合图能够恰当地反映青藏高原15个城市的旅游经济与生态环境交互胁迫的基本演变轨迹,15个城市的旅游经济与生态环境交互胁迫关系的演进基本符合双指数曲线演变的轨迹,即旅游经济对生态环境表现出明显的胁迫作用,而生态环境对旅游经济表现出明显的约束作用。
从m值来看,海西>山南>林芝>黄南>玉树>海北>日喀则>阿里>那曲>海南>拉萨>西宁>果洛>昌都>海东,表明海西在青藏高原旅游经济系统曲线拐点出现时,生态环境系统恶化程度较高,2000-2017年海西旅游人数和经济的快速增长导致自然生态环境人为破坏严重,造成草地植被退化、土地沙漠化、湿地萎缩等严重的生态问题[46]。从n值来看,海北>黄南>那曲>玉树>山南>海西>林芝>西宁>日喀则>阿里>果洛>海东>海南>昌都>拉萨,整体表明高原生态环境恶化速率和旅游经济发展速度相关,旅游经济发展速度越快,高原生态环境恶化越迅速。从b值来看,拉萨>那曲>阿里>海西>海北>玉树>西宁>黄南>昌都>海南>日喀则>林芝>果洛>山南>海东,反映出高原旅游经济水平越高区域的拐点晚出现于水平较低区域,而且较高区域拐点出现时旅游经济水平较高,这一结论在拉萨最为典型。综上所述,青藏高原生态环境对旅游经济存在显著约束效应、旅游经济对生态环境存在显著胁迫效应。具体表现为随着旅游经济的快速发展,旅游人口急剧增加,景区用地面积不断扩张,但是由于生态环境保护意识薄弱,缺乏科学合理的旅游规划与布局等原因,旅游垃圾持续上升等生态环境问题日益严峻,进而严重影响了旅游经济的高质量发展。

5 结论与讨论

青藏高原是我国重要的生态安全屏障、战略资源储备基地和重要的中华民族特色文化保护地。近年来中国政府高度重视青藏高原环境保护工作和经济社会的可持续发展,该地区旅游资源的科学、有序利用已成为中央和地区政府及我国学者广泛关注的焦点问题。基于此,本文采用耦合协调度模型定量测度2000-2017年青藏高原地区青海省和西藏自治区15个地市州旅游经济和生态环境系统协调度和解析了其时空演变规律,并运用双指数模型定量验证了旅游经济与生态环境交互胁迫关系。
（1）2000-2017年青藏高原仅有拉萨和西宁旅游经济指数呈现快速增长趋势,省会城市首位度明显,其余地市州则呈现缓慢增长趋势,地区差异较小,表明青藏高原省会城市旅游产业发展水平远高于其他城市,对其他城市带动效应并没有很好发挥。另外,青藏高原生态环境指数整体较高,仅有西宁和海东呈现波动增长趋势,其余地市州变化平缓,地区差异较为显著。地方政府亟需融合历史文化内涵和旅游景观特性,以丝绸之路、唐蕃古道和茶马古道为纽带对青藏高原各地区景区实行组合开发策略,提高景区与核心城市之间的交通可达性和便利性,增强核心城市对周边地区的旅游经济带动效应。
（2）青藏高原旅游经济与生态环境复合系统协调度2000-2017年时序上呈现波动增长趋势,林芝、山南和拉萨等11个地区以2008年为界限,其中2000-2008年呈缓慢增长趋势,2008-2017年呈快速增长趋势。空间上,整体呈现南高北低、东高西低的空间分布格局,复合系统失调区域范围逐渐向西缩减。2012年和2017年,青海复合系统协调度呈现以西宁为核心,逐层向外递减的核心-边缘空间格局;西藏复合系统协调度则呈现以拉萨为中心,南高北低的空间格局。青海省亟需发挥省会城市西宁对周边城市的带动作用,在边缘区域开发新的旅游吸引点。西藏北部为藏北高原,人口密度低,A级景区较少,且相对分散,应尽量减少旅游活动,将旅游开发的重点放在对现有旅游产品的更新、对周边服务的完善和对重点旅游资源的推广上,以提升旅游业发展的经济附加值。
（3）青藏高原地区旅游经济与生态环境复合系统2000-2017年协同效应的主要类型都是旅游经济滞后,生态环境系统相对优于旅游经济系统。西宁复合系统协同效应都呈现“旅游经济滞后-系统均衡发展-生态环境滞后”的变化趋势。2000-2017年青藏高原复合系统协调效应的主要类型都是旅游经济滞后,生态环境系统相对优于旅游经济系统。2000-2008年15个城市均为旅游经济滞后,2009-2012年仅有西宁为系统均衡发展,2013-2016年西宁、海东、海西和拉萨为系统均衡发展,2017年西宁和拉萨为生态环境滞后,海东、海西为系统均衡发展。青藏高原各地市州亟需借鉴国内外成功经验,深入挖掘地方文化基因,合理利用国家援藏资金,加大旅游业投入和政策倾斜,配合出台相应地方性政策,面向东部地区招商引资,吸引文创企业入驻,打造优质旅游服务和旅游产品,为提升当地旅游发展品位,促进旅游经济与生态环境协调发展创造有利环境。
（4）从拐点出现时的旅游经济水平来看,生态环境较好的地区较高;从拐点出现时的生态环境质量来看,旅游经济较弱的地区较高;从生态环境随旅游经济的变化趋势来看,在达到拐点之前,生态环境质量随旅游经济的提高而减小,在拐点出现以后,生态环境质量反而随旅游经济的进一步提升而提升。旅游经济对生态环境表现出明显的胁迫作用,而生态环境对旅游经济表现出明显的约束作用。青藏高原旅游经济尚处于早期发展阶段,旅游经济普遍对生态环境带来负向胁迫影响,亟需精准明确旅游经济与生态环境协调发展的平衡点,实现旅游经济与生态环境整体效益最大化。
在评价指标体系构建和综合指数计量方面,本文已经竭尽所能做到科学、合理,但是由于数据和方法的限值,还存在可以改进和深入研究之处： ①本文所构建的指标体系的数量相对较少,每个子系统只通过2个或3个评价指标来表征,其代表性较小,但是青藏高原地市州的旅游经济与生态环境的数据很少;②耦合协调度模型常用于分析系统之间复杂的交互耦合关系,但是该模型计算出的协调度指数只能反映系统指数之间的相对差异的大小,无法表征系统指数值的高低;③青藏高原旅游经济与生态环境系统及其复合系统协调度的影响因素研究有助于进一步解析其主控因素,从而更加具有针对性地重点发展系统要素,挖掘系统发展过程的核心问题,促进系统有序、高效发展。

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