, 汪侠, 刘丹丽, 孙鑫, 段志勇南京大学地理与海洋科学学院,南京 210023
The decoupling relationship between tourism development and multidimensional poverty in national-level poor counties: A case study of Southwest China
HEJing, WANGXia, LIUDanli, SUNXin, DUANZhiyong通讯作者:
收稿日期:2017-12-23
修回日期:2019-03-5
网络出版日期:2019-05-13
版权声明:2019《地理研究》编辑部《地理研究》编辑部
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1 引言
党的十九大报告指出,我国脱贫攻坚战取得决定性进展,但脱贫任务依然艰巨,2017年末我国农村贫困人口仍有3046万。为如期实现2020年农村贫困人口全部脱贫的目标,扶贫工作仍需进一步深入推进。科学测度贫困是开展扶贫工作的重要前提。对于贫困的测度,此前多从收入角度展开。随着Sen“可行能力”理论的提出[1],多维贫困研究序幕逐渐揭开。Foster 等[2]开发出 FGT（Foster-Greer-Thorbecke）指数,将一维测度方法扩展到多维。Alkire等[3]开发的AF（Alkire-Foster）方法也得到广泛应用。基于AF方法,Bader等[4]从教育、健康和生活水平维度对老挝的多维贫困状况进行测度,Dehury等[5]从教育、健康等维度测度印度的多维贫困状况,王小林等[6]从教育、卫生设施、健康保险等维度测度中国的多维贫困状况。刘艳华等[7]则基于脆弱性——可持续生计框架从收入、教育、公共基础设施和服务等方面构建多维贫困指标体系对中国农村的多维贫困状况进行测度。王艳慧等[8]从经济、教育、健康等维度出发构建多维贫困度量体系,分析了县域尺度的贫困空间格局。目前,除了联合国在《人类发展报告》中使用多维贫困指数,全球有40多个国家和地区已经或正在制定适合本国发展阶段的国家多维贫困指数。中国政府提出的2020年消除贫困的“两不愁,三保障”目标意味着我国的扶贫目标也是多维的。由于我国旅游资源富集区与贫困地区在空间分布上的高度一致性[9],且旅游业具有投资少、见效快、门槛低、产业关联度大等特点[10,11],发展旅游业被认为是贫困地区脱贫的重要举措,旅游扶贫逐渐受到政府和学界的关注和重视[12]。2011年12月印发的《中国农村扶贫开发纲要（2011—2020年）》中首次提出大力推进旅游扶贫。截至2018年初,国内外关于旅游扶贫的研究已有相关文献3200余篇。其中,旅游扶贫效应研究是热点之一。国内外****运用DEA（Data Envelopment Analysis）模型、回归分析方法、问卷调查法等方法,以面板数据、入户调查数据为主,对发展中国家的旅游扶贫效应从宏观、中观及微观尺度进行研究,研究内容主要为旅游发展、经济发展及减贫之间的关系。如Njoya 等[13]采用FGT指数方法,对肯尼亚旅游开发的减贫作用进行定量分析。Kim等[14]使用面板数据和回归分析方法,对69个发展中国家旅游发展、贫困及经济发展的关系进行研究。Truong等[15]通过观察和半结构访谈,对越南沙巴地区贫困人口的旅游扶贫感知 和体验进行研究。龙祖坤等[16]利用DEA模型对武陵山区的旅游扶贫效率进行测算。郭鲁芳等[10]利用省际面板数据,构建面板门槛回归模型,对旅游发展与减贫的非线性关系 进行实证检验。李会琴等[17]从居民角度出发对旅游扶贫效应进行研究。近年来,除探讨旅游的经济扶贫效应,对旅游扶贫社会效应的研究也在增加。Butler等[18]、Manwa等[19]、Manyara等[20]、Mutana等[21]的研究表明旅游可以带来贫困地区教育、医疗等条件的改善。刘长生等[22]还对旅游发展及其价格效应的社会福利影响进行研究。
从目前我国的贫困状况看,已逐渐由大面积普遍贫困的“面”上贫困向小范围区域的“点”上贫困转变,贫困县是中国农村扶贫的重要瞄准对象[23],是国家扶贫工作的重点组织单位[24]。研究尺度方面,以往相关研究多从国家[6,7]、省域[25]、村域[26]等尺度着手,基于县域尺度[24]的研究成果相对较少出现。通过以上分析,本文从多维贫困视角出发,基于县域尺度,以西南地区136个国家级贫困县为例,运用Tapio脱钩模型,对旅游发展与多维贫困的脱钩关系进行研究,以期丰富旅游扶贫研究内容和方法,并为国家级贫困县旅游扶贫工作的深入开展提供政策建议。
2 研究区域与数据来源
2.1 研究区域
本文研究区域为2012年3月19日国务院扶贫开发领导小组办公室公布的西南地区的136个国家级贫困县,以下简称贫困县。西南地区包括四川、贵州、云南、重庆和西藏五省、市、自治区。与全国其他地区相比,该地区的贫困分布范围广、程度深。从贫困县的角度看,全国592个贫困县中有173个位于西南地区,占总体的近30%,且广泛分布于四川、贵州、云南、重庆四省市境内。从集中连片特困地区的角度看,全国14个集中连片特困地区中有6个涉及西南地区。从相关****的研究看,丁建军[27]基于综合发展指数对中国11个集中连片特困地区贫困状况的研究表明：西南地区是中国贫困的重灾区。为改善西南地区的贫困现状,在党中央的领导下,《中国农村扶贫开发纲要（2011—2020年）》《关于联合开展“旅游扶贫试验区”工作的指导意见》等政策在西南地区相继执行。《贵州省“十三五”脱贫攻坚专项规划》《云南省脱贫攻坚规划（2016—2020年）》等政策措施相继出台并付诸实施。由于西南地区旅游资源丰富,旅游业发展基础较好,2010—2015年西南地区各省、市、自治区在旅游总收入、旅游接待人数、旅游基础设施建设等方面均有所提升,旅游已成为该地区脱贫的重要手段。
因此,以贫困状况典型、旅游发展基础较好的西南地区为案例地研究中国旅游扶贫问题,具有一定的典型性和代表性。受数据可得性等因素的限制,最终选定该地区136个贫困县为案例地,样本量约占总量的80%。基于中国旅游扶贫大力发展阶段、相关****对研究期的选择、数据的可得性等方面的考虑,本文研究期为2010—2015年,划分为五个研究阶段：Ⅰ期（2010—2011年）、Ⅱ期（2011—2012年）、Ⅲ期（2012—2013年）、Ⅳ期（2013—2014年）、Ⅴ期（2014—2015年）。
2.2 数据来源
旅游发展量化数据来源于重庆、云南、四川、贵州省、市、县年鉴（2011—2016年）、136个贫困县的国民经济和社会发展统计公报（2010—2015年）、政府工作报告（2010—2015年）。经济、教育、医疗、社会福利的量化数据来自《中国县域统计年鉴》（2011—2016年）,云南、贵州、四川、重庆统计年鉴（2011—2016年）。为消除价格变动对结果的影响,采用全国居民消费价格指数2010对相关经济数据进行不变价处理。此外,考虑到数据的可得性和一致性,人均GDP、人均地方财政收入数据通过GDP、地方财政收入分别与户籍人口相除的方法得到。3 研究方法
3.1 指标选取
对旅游指标、多维贫困维度及相应指标的选取,遵循科学性、目的性、测度的可操作性等原则[28]。旅游指标选取方面,依据相关文献[29],并结合中国县域旅游统计数据的可得性,选取旅游总收入加以表征。多维贫困维度及相应指标选取方面,有****指出县级多维贫困指标体系与人口多维贫困指标体系的关注重点不同,人口多维贫困指标体系的选择侧重衡量个人可行为能力,而县级多维贫困指标体系则更多关注区域的可持续发展能力[23]。在参考相关文献对多维贫困维度及相应指标选取（表1）的基础上,结合《中国农村扶贫开发纲要2011—2020年》提出的“两不愁、三保障”的扶贫总目标、西南地区贫困县的实际情况以及相关指标数据的可获得性,本文选取经济、教育、医疗、社会福利四个贫困维度。其中,经济维度用人均GDP、人均地方财政收入、农村居民人均纯收入加以表征[23,24,31],与贫困县设定时所选用的指标相一致[24]。教育维度用普通中学在校学生数加以表征[24,30,32],医疗维度用医院、卫生院床位数加以表征[23,24,30-32],社会福利维度用社会福利院（收养性单位）床位数加以表征[23,30,32]。综合贫困包含经济、教育、医疗、社会福利贫困维度指标的综合发展指数加以表征。Tab. 1
表1
表1多维贫困维度及表征指标选取依据
Tab. 1Multidimensional poverty dimensions and selection criteria
| 作者 | 维度 | 相关指标 |
|---|---|---|
| 袁媛等[24] | 经济、社会、自然 | 农村居民人均纯收入、人均GDP、人均财政收入、每千人拥有普通中学生数和医院、卫生院床位数等 |
| Dehury等 [5] | 经济、教育、健康等 | 消费支出、健康保险、受教育年限等 |
| 郑长德等[30] | 农业发展机会、潜在发展机会等 | （小学在校学生数+中学在校学生数）/年末总人口、医院、卫生院床位数/年末总人口、各种福利收养性单位床位数/年末总人口等 |
| 罗晓珊等[31] | 经济、环境、社会 | 人均GDP、农民人均纯收入、每万人拥有卫生机构床位数等 |
| 杨帆等[32] | 教育、医疗健康、社会 | 人均普通中学在校学生数、人均小学在校学生数、人均医院、卫生院床位数、人均社会福利院（收养性单位）床位数等 |
| Battisto等[33] | 经济、教育、卫生等 | 人均家庭收入、7~15岁儿童入学率等 |
| 王艳慧等[23] | 经济、教育、医疗、社会保障等 | 地方财政一般预算收入、地区生产总值、农民人均纯收入、每千人拥有卫生床位数等指标表征医疗卫生维度,每千人拥有社会福利院床位数等 |
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3.2 权重确定
熵权法是一种客观赋权方法,依据指标本身固有属性和变异程度确定指标权重大小,在一定程度上可以减少主观性的影响,具有一定的客观性[34]。Zhou等[35]在水质综合评价中应用熵权法进行赋权。杜挺等[36]对重庆市县域经济进行综合评价时,也采用熵权法确定重庆市县域经济各指标的权重。基于此,本文采用熵权法计算出经济、教育、医疗、社会福利维度贫困各指标的权重,在此基础上计算出综合发展指数,用以表征综合贫困的发展水平。运用熵权法计算出经济维度贫困各指标的权重,并依据该权重计算出经济发展指数,用以表征经济贫困的发展水平。具体计算步骤如下[37,38]：（1）
（2）计算各指标的信息熵：
其中:
（3）计算各指标权重：
（4）计算综合发展指数、经济发展指数：
3.3 脱钩模型构建
3.3.1 Tapio脱钩模型选择依据 “脱钩”的概念由世界经济合作发展组织提出,用于分析农业政策、贸易、市场均衡之间的相互关系[39]。该理论对于深入细致的研究变量之间的相互关系具有重要意义,在资源经济环境等领域内的广泛应用[40,41],为了解资源、环境、经济之间的相互关系,实现资源、环境、经济等的可持续发展做出重要贡献。而在贫困、旅游等领域内则较少使用脱钩模型[42]。关于脱钩的测度方法,主要有OECD脱钩指数法、Tapio脱钩模型、变化量综合分析法、IPAT模型法等[43]。其中,OECD脱钩指数法和Tapio脱钩模型应用相对较多。但是,OECD脱钩指数法的结果严重依赖基期的选择,而Tapio脱钩模型所采用的弹性分析方法[44],则能很好地解决OECD脱钩指数法在基期选择上的困境,并且不受不同指标量纲不同这一因素的限制[45]。此外,由于Tapio脱钩模型注重对年份的分析,所以在分析变量脱钩状态的时间演化过程时具有优势[40]。因此,本文将资源环境经济领域的脱钩理论,应用到旅游与贫困的研究中,基于Tapio脱钩模型,分析旅游发展与多维贫困的脱钩关系。3.3.2 基于Tapio脱钩理论的脱钩模型构建 依据Tapio脱钩模型,旅游发展与各维度贫困脱钩关系的计算公式为：
式中：
式中：
式中：
式中：
式中：
依据脱钩弹性指数的大小,将脱钩关系划分为8种类型：强脱钩、弱脱钩、强负脱钩、弱负脱钩、扩张负脱钩、扩张连结,衰退连结、衰退脱钩[44]。根据各类脱钩关系的具体含义,将其划分为三种旅游扶贫发展状态。其中,扩张负脱钩、扩张连结为旅游扶贫的最理想状态,即旅游发展与贫困状况改善程度同步正向增长,且贫困状况改善程度的增长速度不小于旅游发展速度。弱脱钩为旅游扶贫的较理想状态,即旅游发展与贫困状况改善程度同步正向增长,但贫困状况改善程度的增长速度小于旅游发展速度。强脱钩、强负脱钩、弱负脱钩、衰退脱钩、衰退连结为旅游扶贫的不理想状态,即旅游发展与贫困状况改善程度之间并不表现出一种同步正向增长的发展态势。具体如表2所示。
Tab. 2
表2
表2脱钩类型及旅游扶贫发展状态划分
Tab. 2The type of decoupling and the distribution of tourism poverty alleviation status
| 脱钩类型 | 分类依据 | 含义 | 发展状态 |
|---|---|---|---|
| 扩张负脱钩 | ?C(?T, ?E,?M,?S) > 0, ?TE > 0, DE >1.2 | 贫困县综合（经济、教育、医疗、社会福利）发展水平随旅游发展水平的提高以更快速度提高 | 最理想 |
| 扩张连结 | ?C(?T, ?E,?M,?S) > 0, ?TE > 0, 0.8 < DE < 1.2 | 贫困县旅游发展水平与综合（经济、教育、医疗、社会福利）发展水平以大致相同的速度提高 | 最理想 |
| 弱脱钩 | ?C(?T, ?E,?M,?S) > 0, ?TE > 0, 0 < DE < 0.8 | 贫困县旅游发展水平与综合（经济、教育、医疗、社会福利）发展水平均持续提高,综合（经济、教育、医疗、社会福利）发展水平提高的速度慢于旅游发展水平提高的速度 | 较理想 |
| 强脱钩 | ?C(?T, ?E,?M,?S) < 0, ?TE > 0, DE < 0 | 贫困县旅游发展水平持续提高,综合（经济、教育、医疗、社会福利）发展水平降低 | 不理想 |
| 强负脱钩 | ?C(?T, ?E,?M,?S) > 0, ?TE < 0, DE < 0 | 贫困县旅游发展负增长,综合（经济、教育、医疗、社会福利）发展水平持续提高 | 不理想 |
| 弱负脱钩 | ?C(?T, ?E,?M,?S) < 0, ?TE < 0, 0 < DE < 0.8 | 贫困县旅游发展水平与综合（经济、教育、医疗、社会福利）发展水平均降低,综合（经济、教育、医疗、社会福利）发展水平降低速度慢于旅游发展水平的降低速度 | 不理想 |
| 衰退连结 | ?C(?T, ?E,?M,?S) < 0, ?TE < 0, 0.8 < DE < 1.2 | 贫困县旅游发展水平与综合（经济、教育、医疗、社会福利）发展水平以大致相同的速度降低 | 不理想 |
| 衰退脱钩 | ?C(?T, ?E,?M,?S) < 0, ?TE < 0, DE >1.2 | 贫困县旅游发展水平与综合（经济、教育、医疗、社会福利）发展水平均降低,综合（经济、教育、医疗、社会福利）发展水平降低的速度快于旅游发展水平降低的速度 | 不理想 |
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4 脱钩关系时间变化规律
4.1 旅游发展与综合贫困
研究表明,西南地区贫困县旅游发展与综合贫困间的脱钩关系表现为弱脱钩、强脱钩、强负脱钩、弱负脱钩、扩张负脱钩、扩张连结、衰退连结、衰退脱钩等多种类型,并以强脱钩和弱脱钩类型为主。具体如表3所示。Tab. 3
表3
表3Comprehensive poverty decoupling type from 2010 to 2015 （脱钩类型（贫困县个数））
Tab. 3
| 2010—2011年（Ⅰ期） | 2011—2012年（Ⅱ期） | 2012—2013年（Ⅲ期） | 2013—2014年（Ⅳ期） | 2014—2015年（Ⅴ期） |
|---|---|---|---|---|
| 强脱钩（31） | 强脱钩（80） | 强脱钩（23） | 强脱钩（53） | 强脱钩（56） |
| 弱脱钩（57） | 弱脱钩（36） | 弱脱钩（66） | 弱脱钩（58） | 弱脱钩（37） |
| 衰退脱钩（1） | 衰退脱钩（2） | 衰退脱钩（2） | 衰退脱钩（3） | 衰退脱钩（2） |
| 强负脱钩（18） | 强负脱钩（2） | 强负脱钩（18） | 强负脱钩（7） | 强负脱钩（13） |
| 弱负脱钩（11） | 弱负脱钩（6） | 弱负脱钩（6） | 弱负脱钩（2） | 弱负脱钩（7） |
| 扩张负脱钩（6） | 扩张负脱钩（3） | 扩张负脱钩（11） | 扩张负脱钩（5） | 扩张负脱钩（13） |
| 扩张连结（6） | 扩张连结（5） | 扩张连结（7） | 扩张连结（6） | 扩张连结（6） |
| 衰退连结（3） | 衰退连结（0） | 衰退连结（0） | 衰退连结（0） | 衰退连结（0） |
| 无变化（1） | 无变化（0） | 无变化（1） | 无变化（0） | 无变化（1） |
| 数据缺失（2） | 数据缺失（2） | 数据缺失（2） | 数据缺失（2） | 数据缺失（1） |
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综合贫困旅游扶贫发展状态方面,2010—2015年最理想状态平均占比10%,较理想状态和不理想状态平均占比为37.35%、50.87%。其中,最理想状态和不理想状态的贫困县数量呈上升趋势,较理想状态的贫困县数量呈下降趋势。具体如图1所示。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图1综合贫困旅游扶贫发展状态
-->Fig. 1Comprehensive poverty development status of tourism poverty alleviation
-->
整体上看,近6年西南地区贫困县旅游发展水平不断提高,综合发展水平先下降后上升再下降。随着旅游的发展,综合贫困状况的改善程度先减小后增大再减小,具有波动性。初期总体处于理想的旅游扶贫发展状态,表现为综合发展增长型。2012年,总体向不理想的旅游扶贫发展状态转变,表现为综合发展滞后型。2013年,总体又向理想的旅游扶贫发展状态转变,表现为综合发展增长型。其后逐渐向不理想的旅游扶贫发展状态转变,到2015年再次表现为综合发展滞后型。长期发展趋势看,西南地区贫困县随着旅游的发展,综合贫困状况的改善程度在波动中逐渐放缓。
4.2 旅游发展与经济贫困
研究表明,西南地区贫困县旅游发展与经济贫困间的脱钩关系表现为弱脱钩、强脱钩、强负脱钩、弱负脱钩、扩张负脱钩、扩张连结、衰退连结、衰退脱钩等多种类型,并以强脱钩和弱脱钩类型为主。具体如表4所示。Tab. 4
表4
表42010—2015年经济贫困脱钩类型
Tab. 4Economic poverty decoupling type from 2010 to 2015 （脱钩类型（贫困县数量））
| 2010—2011年（Ⅰ期） | 2011—2012年（Ⅱ期） | 2012—2013年（Ⅲ期） | 2013—2014年（Ⅳ期） | 2014—2015年（Ⅴ期） |
|---|---|---|---|---|
| 强脱钩（50） | 强脱钩（68） | 强脱钩（33） | 强脱钩（61） | 强脱钩（95） |
| 弱脱钩（49） | 弱脱钩（46） | 弱脱钩（71） | 弱脱钩（45） | 弱脱钩（10） |
| 衰退脱钩（4） | 衰退脱钩（3） | 衰退脱钩（1） | 衰退脱钩（2） | 衰退4脱钩（1） |
| 强负脱钩（7） | 强负脱钩（4） | 强负脱钩（17） | 强负脱钩（6） | 强负脱钩（7） |
| 弱负脱钩（18） | 弱负脱钩（5） | 弱负脱钩（6） | 弱负脱钩（3） | 弱负脱钩（11） |
| 扩张负脱钩（3） | 扩张负脱钩（4） | 扩张负脱钩（3） | 扩张负脱钩（12） | 扩张负脱钩（8） |
| 扩张连结（3） | 扩张连结（5） | 扩张连结（4） | 扩张连结（6） | 扩张连结（4） |
| 衰退连结（1） | 衰退连结（1） | 衰退连结（1） | 衰退连结（1） | 衰退连结（0） |
| 无变化（1） | 无变化（0） | 无变化（0） | 无变化（0） | 无变化（0） |
| 数据缺失（0） | 数据缺失（0） | 数据缺失（0） | 数据缺失（0） | 数据缺失（0） |
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经济贫困旅游扶贫发展状态方面,2010—2015年最理想状态平均占比7.65%,较理想状态和不理想状态平均占比分别为32.5%、59.71%。最理想状态的贫困县数量缓慢上升,较理想状态的贫困县数量先上升后大幅下降,不理想状态的贫困县数量先下降后大幅上升。具体如图2所示。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图2经济贫困旅游扶贫发展状态
-->Fig. 2Economic poverty development status of tourism poverty alleviation
-->
整体上看,近6年西南地区贫困县旅游发展水平不断提高,经济发展水平先上升后下降。随着旅游的发展,经济贫困状况得到改善的程度先增大后减小,表现出不稳定性。2010—2012年总体处于不理想的旅游扶贫发展状态,表现为经济发展滞后型。2013年,总体朝理想的旅游扶贫发展状态转变,表现为经济发展增长型,随着旅游的发展,57.36%的贫困县经济发展水平得到提升。2013年后,逐渐向不理想的旅游扶贫发展状态转变,表现为经济发展滞后型,且滞后程度逐年加深,2015年83.83%的贫困县都表现为不理想的旅游扶贫发展状态。长期发展趋势看,西南地区贫困县随着旅游的发展,经济贫困状况得到改善的程度降低趋势明显。
4.3 旅游发展与教育贫困
研究表明,西南地区贫困县旅游发展与教育贫困间的脱钩关系表现为弱脱钩、强脱钩、强负脱钩、弱负脱钩、扩张负脱钩、扩张连结、衰退连结、衰退脱钩等多种类型,并以强脱钩类型为主。具体如表5所示。Tab. 5
表5
表52010—2015年教育贫困脱钩类型
Tab. 5Education poverty decoupling type from 2010 to 2015 （脱钩类型（贫困县数量））
| 2010—2011年 （Ⅰ期） | 2011—2012年 （Ⅱ期） | 2012—2013年 （Ⅲ期） | 2013—2014年 （Ⅳ期） | 2014—2015年 （Ⅴ期） |
|---|---|---|---|---|
| 强脱钩（59） | 强脱钩（78） | 强脱钩（71） | 强脱钩（62） | 强脱钩（63） |
| 弱脱钩（43） | 弱脱钩（31） | 弱脱钩（35） | 弱脱钩（51） | 弱脱钩（45） |
| 衰退脱钩（2） | 衰退脱钩（2） | 衰退脱钩（3） | 衰退脱钩（3） | 衰退脱钩（2） |
| 强负脱钩（20） | 强负脱钩（9） | 强负脱钩（13） | 强负脱钩（7） | 强负脱钩（10） |
| 弱负脱钩（10） | 弱负脱钩（4） | 弱负脱钩（8） | 弱负脱钩（4） | 弱负脱钩（9） |
| 扩张负脱钩（0） | 扩张负脱钩（6） | 扩张负脱钩（3） | 扩张负脱钩（6） | 扩张负脱钩（4） |
| 扩张连结（0） | 扩张连结（2） | 扩张连结（1） | 扩张连结（2） | 扩张连结（2） |
| 衰退连结（2） | 衰退连结（1） | 衰退连结（1） | 衰退连结（0） | 衰退连结（1） |
| 无变化（0） | 无变化（3） | 无变化（1） | 无变化（1） | 无变化（0） |
| 数据缺失（0） | 数据缺失（0） | 数据缺失（0） | 数据缺失（0） | 数据缺失（0） |
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教育贫困旅游扶贫发展状态方面,2010—2015年最理想状态平均占比3.82%,较理想状态平均占比30.15%,不理想状态平均占比65.30%。最理想状态的贫困县数量小幅上升,较理想状态的贫困县数量基本保持稳定。不理想状态的贫困县数量占比始终较大,但有小幅下降趋势。具体如图3所示。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图3教育贫困旅游扶贫发展状态
-->Fig. 3Education poverty development status of tourism poverty alleviation
-->
整体上看,近6年西南地区贫困县旅游发展水平不断提高,教育发展水平一直较低。随着旅游的发展,教育贫困状况一直未得到明显改善,2010—2015年始终表现为教育发展滞后型。长期发展趋势看,伴随旅游的发展,教育贫困状况得到改善的程度有小幅上升迹象。
4.4 旅游发展与医疗贫困
研究表明（表6）,西南地区贫困县旅游发展与医疗贫困间的脱钩关系表现为弱脱钩、强脱钩、强负脱钩、弱负脱钩、扩张负脱钩、扩张连结、衰退连结、衰退脱钩等多种类型。其中,表现为弱脱钩类型的贫困县数量占绝对优势。Tab. 6
表6
表62010—2015年医疗贫困脱钩类型
Tab. 6Medical poverty decoupling type from 2010 to 2015 （脱钩类型（贫困县数量））
| 2010—2011年 （Ⅰ期） | 2011—2012年 （Ⅱ期） | 2012—2013年 （Ⅲ期） | 2013—2014年 （Ⅳ期） | 2014—2015年 （Ⅴ期） |
|---|---|---|---|---|
| 强脱钩（11） | 强脱钩（11） | 强脱钩（25） | 强脱钩（16） | 强脱钩（29） |
| 弱脱钩（63） | 弱脱钩（64） | 弱脱钩（55） | 弱脱钩（71） | 弱脱钩（51） |
| 衰退脱钩（1） | 衰退脱钩（0） | 衰退脱钩（4） | 衰退脱钩（0） | 衰退脱钩（1） |
| 强负脱钩（19） | 强负脱钩（11） | 强负脱钩（19） | 强负脱钩（12） | 强负脱钩（16） |
| 弱负脱钩（8） | 弱负脱钩（1） | 弱负脱钩（3） | 弱负脱钩（0） | 弱负脱钩（4） |
| 扩张负脱钩（19） | 扩张负脱钩（29） | 扩张负脱钩（19） | 扩张负脱钩（19） | 扩张负脱钩（12） |
| 扩张连结（3） | 扩张连结（10） | 扩张连结（7） | 扩张连结（13） | 扩张连结（11） |
| 衰退连结（0） | 衰退连结（0） | 衰退连结（1） | 衰退连结（0） | 衰退连结（0） |
| 无变化（12） | 无变化（10） | 无变化（3） | 无变化（5） | 无变化（12） |
| 数据缺失（0） | 数据缺失（0） | 数据缺失（0） | 数据缺失（0） | 数据缺失（0） |
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医疗贫困旅游扶贫发展状态方面,2010—2015年最理想状态平均占比为20.88%,较理想状态平均占比为44.71%,不理想状态平均占比为28.24%。最理想状态的贫困县数量基本保持稳定,较理想状态的贫困县数量始终最多,不理想状态的贫困县数量波动上升。具体如图4所示。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图4医疗贫困旅游扶贫发展状态
-->Fig. 4Medical poverty development status of tourism poverty alleviation
-->
整体上看,近6年西南地区贫困县旅游发展水平不断提高,医疗发展水平先上升后下降。随着旅游的发展,医疗贫困状况得到较大程度改善,始终表现为医疗发展增长型,但在改善程度上存在波动性。2014年医疗贫困状况得到最大程度改善,75.74%的贫困县随着旅游的发展,医疗发展水平得到提升。2014年后改善程度出现较大幅度下降。从长期发展趋势看,西南地区贫困县医疗贫困状况得到改善的程度趋缓。
4.5 旅游发展与社会福利贫困
研究表明,西南地区贫困县旅游发展与社会福利贫困间的脱钩关系表现为弱脱钩、强脱钩、强负脱钩、弱负脱钩、扩张负脱钩、扩张连结、衰退连结、衰退脱钩等多种类型。具体如表7所示。Tab. 7
表7
表72010—2015年社会福利贫困脱钩类型
Tab. 7Social welfare poverty decoupling type from 2010 to 2015 （脱钩类型（贫困县数量））
| 2010—2011年 （Ⅰ期） | 2011—2012年 （Ⅱ期） | 2012—2013年 （Ⅲ期） | 2013—2014年 （Ⅳ期） | 2014—2015年 （Ⅴ期） |
|---|---|---|---|---|
| 强脱钩（15） | 强脱钩（15） | 强脱钩（30） | 强脱钩（21） | 强脱钩（26） |
| 弱脱钩（32） | 弱脱钩（48） | 弱脱钩（29） | 弱脱钩（34） | 弱脱钩（31） |
| 衰退脱钩（0） | 衰退脱钩（2） | 衰退脱钩（3） | 衰退脱钩（0） | 衰退脱钩（0） |
| 强负脱钩（22） | 强负脱钩（8） | 强负脱钩（18） | 强负脱钩（9） | 强负脱钩（10） |
| 弱负脱钩（1） | 弱负脱钩（1） | 弱负脱钩（3） | 弱负脱钩（1） | 弱负脱钩（5） |
| 扩张负脱钩（26） | 扩张负脱钩（19） | 扩张负脱钩（22） | 扩张负脱钩（26） | 扩张负脱钩（21） |
| 扩张连结（5） | 扩张连结（5） | 扩张连结（2） | 扩张连结（6） | 扩张连结（4） |
| 衰退连结（0） | 衰退连结（0） | 衰退连结（1） | 衰退连结（0） | 衰退连结（1） |
| 无变化（33） | 无变化（36） | 无变化（26） | 无变化（37） | 无变化（36） |
| 数据缺失（2） | 数据缺失（2） | 数据缺失（2） | 数据缺失（2） | 数据缺失（2） |
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社会福利贫困旅游扶贫发展状态方面,2010—2015年最理想状态、较理想状态和不理想状态所占比例大致相当,平均占比分别为20.00%、25.59%、28.24%。最理想状态的贫困县数量波动下降,较理想状态的贫困县数量基本保持稳定,不理想状态的贫困县数量波动上升。具体如图5所示。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图5社会福利贫困旅游扶贫发展状态
-->Fig. 5Social welfare poverty development status of tourism poverty alleviation
-->
整体上看,近6年西南地区贫困县旅游发展水平不断提高,社会福利发展水平先上升后下降再上升,波动幅度较大。随着旅游的发展,社会福利贫困状况得到改善的程度先增大后减小再增大,表现出不稳定性。初期总体处于理想的旅游扶贫发展状态,表现为社会福利增长型。到2013年逐渐表现为社会福利滞后型,总体处于不理想的旅游扶贫发展状态。之后又表现为社会福利增长型,但增长程度逐年降低。长期发展趋势看,随着旅游的发展,社会福利贫困状况得到改善的程度也在逐渐放缓。
5 脱钩关系空间变化规律
5.1 旅游发展与综合贫困
空间总体上看（图6）,旅游发展与综合贫困方面,西南地区贫困县表现为弱脱钩和强脱钩类型的空间分布范围最广,云南、贵州、四川、重庆四省市均有分布。随时间推移,弱脱钩类型的空间分布范围先缩小后扩大再缩小,强脱钩类型的空间分布范围则与之相反,先扩大后缩小再扩大。2010—2015年,综合贫困旅游扶贫的最理想和较理想状态由西南地区的东部和南部逐渐向东部集中,分布范围不断缩小。不理想状态由西南地区的西北部向西部扩散,分布范围逐渐扩大。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图6旅游发展与综合贫困脱钩类型空间分布
-->Fig. 6Spatial distribution of decoupling type between tourism development and comprehensive poverty
-->
分省情况看,云南、四川贫困县随着旅游的发展,综合贫困状况的改善程度先增大后减小,2013年增大到顶峰,后逐渐减小,由综合发展增长型向综合发展滞后型转变。贵州贫困县随着旅游的发展,综合贫困状况的改善程度先增大后减小再增大,2012年最大,2013年最小,由综合发展增长型向综合发展滞后型再向综合发展增长型转变。重庆市贫困县随着旅游的发展,综合贫困状况的改善程度先减小后增大,2012年最小,2013年逐步上升,由综合发展增长型向综合发展滞后型再向综合发展增长型转变。
5.2 旅游发展与经济贫困
空间总体上看（图7）,旅游发展与经济贫困方面,西南地区贫困县表现为弱脱钩和强脱钩类型的空间分布范围最广,云南、贵州、四川、重庆四省市均有分布。随时间推移,弱脱钩类型的空间分布范围先扩大后缩小,强脱钩类型的空间分布范围则先缩小后扩大。2010—2015年,经济贫困旅游扶贫的最理想和较理想状态由西南地区东部逐渐向北部集中,分布范围不断缩小。不理想状态由西南地区的西部向整个西南地区扩散,分布范围逐渐扩大。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图7旅游发展与经济贫困脱钩类型空间分布
-->Fig. 7Spatial distribution of decoupling type between tourism development and economic poverty
-->
分省情况看,云南贫困县随着旅游的发展,经济贫困状况得到改善的程度先增大后减小,2010—2013年一直较小,2014年最大,2015年又迅速减小,由经济发展滞后型向经济发展增长型再向经济发展滞后型转变。贵州、四川贫困县随着旅游的发展,经济贫困状况得到改善的程度一直较小,始终表现为经济发展滞后型。重庆市贫困县随着旅游的发展,经济贫困状况得到改善的程度从2013年开始减小,由经济发展增长型向经济发展滞后型转变,滞后程度逐渐加深。
5.3 旅游发展与教育贫困
空间总体上看（图8）,旅游发展与教育贫困方面,西南地区贫困县表现为强脱钩类型的空间分布范围最广,云南、贵州、四川、重庆四省市均有分布。随时间推移,强脱钩类型的空间分布范围相对稳定,波动幅度不大。2010—2015年,教育贫困旅游扶贫的最理想和较理想状态主要位于西南地区的南部,分布范围基本保持稳定。不理想状态则广泛分布于整个西南地区,分布范围也相对稳定。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图8旅游发展与教育贫困脱钩类型空间分布
-->Fig. 8Spatial distribution of decoupling type between tourism development and education poverty
-->
分省情况看,云南、贵州贫困县随着旅游的发展,教育贫困状况得到改善的程度从2013年开始增大,2014年最大,2015年略有降低,由教育发展滞后型向教育发展增长型转变。四川、重庆市贫困县随着旅游的发展,教育贫困状况得到改善的程度一直较低,始终表现为教育发展滞后型。
5.4 旅游发展与医疗贫困
空间总体上看（图9）,旅游发展与医疗贫困方面,西南地区贫困县表现为弱脱钩类型的空间分布范围最广,云南、贵州、四川、重庆四省市均有分布。随时间推移,弱脱钩类型的空间分布范围不断缩小。2010—2015年医疗贫困旅游扶贫的最理想和较理想状态广泛分布于整个西南地区,但分布范围有逐渐缩小的趋势。不理想状态的空间分布范围较小,但有逐渐扩大的趋势。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图9旅游发展与医疗贫困脱钩类型空间分布
-->Fig. 9Spatial distribution of decoupling type between tourism development and medical poverty
-->
分省情况看,云南、四川、重庆贫困县随着旅游发展,医疗贫困状况得到改善的程度较大,始终表现为医疗发展增长型。贵州贫困县随着旅游发展,医疗贫困状况得到改善的程度仅2013年较小,表现为医疗发展滞后型,其余年份均表现为医疗发展增长型。
5.5 旅游发展与社会福利贫困
空间总体上看（图10）,旅游发展与社会福利贫困方面,西南地区贫困县表现为弱脱钩类型的空间分布范围最广,云南、贵州、四川、重庆四省市均有分布。随时间推移,弱脱钩类型的空间分布范围相对稳定。2010—2015年,社会福利贫困旅游扶贫的最理想和较理想状态逐渐向西南地区的东南部集中。不理想状态逐渐向西南地区的西北部集中,分布范围先扩大后缩小。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图10旅游发展与社会福利贫困脱钩类型空间分布
-->Fig. 10Spatial distribution of decoupling type between tourism development and social welfare poverty
-->
分省情况看,云南、重庆贫困县随着旅游的发展,社会福利维度仅2013年表现为社会滞后型,其余年份均表现为社会福利增长型。贵州贫困县随着旅游的发展,社会福利维度始终表现为社会福利增长型,但增长的速度先增大后减小。四川贫困县随着旅游的发展,2010—2013年表现为社会福利增长型,2014年开始社会福利贫困状况的改善程度逐渐降低,表现为社会福利滞后型。
6 结论与讨论
本文基于Tapio脱钩模型,对西南地区136个贫困县旅游发展与多维贫困脱钩关系的时空演化规律进行深入分析,得出结论如下：（1）总体上看。随着旅游的发展,近6年西南地区贫困县综合贫困状况得到改善,但表现出不稳定性,长期发展趋势看这种改善程度逐渐放缓,由综合发展增长型向综合发展滞后型转变。此前,相关****的研究多表明旅游发展对减贫具有促进作用[25,46]。还有研究指出这种促进作用持续时间偏短[25]。更有****的研究表明,受交通便利程度等门槛变量的影响,旅游发展与减贫之间存在一种非线性关系[10]。本文对西南地区贫困县旅游发展与综合贫困脱钩关系的研究则与以上研究结论相佐证,旅游发展虽可能具有减贫作用,这种减贫作用具有波动性,并渐趋放缓。基于此,未来西南地区贫困县应重视交通、通讯、公共服务等基础设施建设,为旅游发展创造更多有利条件,逐步减轻门槛变量对旅游减贫作用波动性的影响。同时,通过推动旅游产业结构转型升级,延长旅游产业链,提高旅游产品附加价值等方式,促进旅游发展水平的进一步提升。
（2）不同维度方面。随着旅游的发展,近6年西南地区贫困县经济和社会福利贫困状况在某种程度上得到改善,但非常不稳定;教育贫困状况的改善程度始终较小;医疗贫困状况的改善程度始终较大。由此表明,西南地区贫困县不同贫困维度的旅游扶贫发展状态存在差异性,医疗贫困的旅游扶贫发展状态表现最好,其次是经济贫困和社会福利贫困,教育贫困的旅游扶贫发展状态相对较差,因此,对西南地区贫困县来说,医疗、经济、社会福利等维度贫困状况的改善可能可以依托旅游发展得以实现,而教育贫困状况的改善仅仅依托旅游发展可能未必能够实现。
经济方面,此前研究大多表明旅游发展对经济增长具有长期稳定的带动作用[47,48]。本文对西南地区贫困县旅游发展与经济之间脱钩关系的研究表明：随着旅游的发展,经济虽得到某种程度的发展,但具有波动性。这种研究结论差异性的出现,可能的原因有：① 案例地类型上,本文的研究案例地为贫困地区,而以往研究多为非贫困地区;② 研究尺度上,以往研究多从国家、省域、市域尺度展开,本文则着眼于县域尺度;③ 评价指标方面,本文对经济发展的衡量不仅局限于GDP指标,还包括人均财政收入、农村居民人均纯收入等指标。
社会福利方面,相关****的研究表明旅游发展会带来社会福利的增加[22]。本文的研究结果也表明旅游发展与社会福利发展之间表现出同步正向增长关系,但这种关系的出现具有波动性。这可能与研究案例地、指标选取等方面存在差异有关。
教育方面,此前****对旅游发展与旅游教育之间关系的研究指出旅游发展是推动旅游教育发展的主要因素之一[49]。本文对西南地区贫困县的研究则表明旅游发展的同时,教育发展水平并未得到显著提高。研究结论出现差异的原因可能与本文研究的是中等教育的发展有关。贫困地区可能在落后的教育观念支配下,中等教育的发展并不受重视,整体发展水平有限,因而不能很好地实现中等教育与旅游发展的同步正向增长。基于此,教育贫困状况的改善,可能首先要做的是转变落后的教育观念。
医疗方面,相关****的研究表明旅游发展会改善贫困地区的医疗条件[20]。本文对西南地区贫困县旅游发展与医疗贫困间脱钩关系的研究也表明：旅游与医疗发展间基本保持同步正向增长的关系,旅游发展的同时,医疗发展水平也逐步提高。
（3）时间变化方面。2013年是西南地区贫困县旅游扶贫发展状态表现相对较好的一年。这一年,综合、经济、医疗等多个维度均表现为增长型的发展模式。这一现象的出现,可能与我国在这一年对扶贫工作的重视程度显著提高有关。2013年,习近平总书记到湘西调研贫困工作,明确提出实施“精准扶贫”,扶贫工作进一步深入推进。在此背景下,西南地区贫困县随着旅游的发展,综合、经济、医疗等多个维度的贫困状况均得到改善。由此可以得出：旅游扶贫工作的推进会受到国家方针政策的影响,关键机遇期的把握对于旅游扶贫工作的发展至关重要。而此前相关****对旅游扶贫效应时间变化的研究中则较少提到转折点、关键机遇期的问题[27,48,50]。
（4）空间变化方面。西南地区贫困县不同贫困维度的旅游扶贫发展状态呈现出空间差异性。贵州贫困县的旅游扶贫发展状态表现最好,在综合、教育、医疗、社会福利等多个维度均表现较好。其次是重庆和云南贫困县,重庆贫困县的旅游扶贫发展状态在综合、医疗和社会福利维度表现较好,云南贫困县的旅游扶贫发展状态在教育、医疗、社会福利维度表现较好。四川贫困县表现较差,仅医疗维度的旅游扶贫发展状态表现较好。这种空间差异性的出现,可能与各贫困县的旅游发展相对水平、旅游收入分配方式等有关。
旅游发展水平有绝对和相对之分,旅游总收入占地区生产总值的比重可以用于衡量旅游业在当地经济发展中的重要程度[50],即旅游发展的相对水平。对西南地区贫困县旅游总收入占地区生产总值比重的6年均值进行计算后发现,71.32%的贫困县该比重超过10%,总的来说旅游业在西南地区各贫困县的经济发展中均具有一定的重要性。但各省贫困县旅游发展的相对水平仍存在一定差异,计算结果表明贵州37.84%的贫困县该比重超过30%,四川16.67%的贫困县该比重超过30%,重庆市15.38%的贫困县该比重超过30%,云南12.50%的贫困县该比重超过30%。由该计算结果可知,贵州贫困县的旅游发展相对水平最高,因而其旅游扶贫作用得到较大程度发挥,在多个维度均表现较好。
但是,旅游扶贫发展状态是否理想不仅受到旅游发展相对水平的影响,还可能与旅游收入分配方式有关。从旅游发展相对水平看,四川贫困县并不是表现最差的,但其旅游扶贫发展状态仅在医疗维度表现较好,这可能与该省贫困县将更多的旅游收入用于发展医疗事业,对其他维度发展的投入较少有关。为实现贫困地区的多维脱贫,未来在关注旅游业发展的同时,对旅游收入在各贫困维度的均衡分配也应给予更多的关注和重视。针对西南地区各省市贫困县多维旅游扶贫的不同发展现状,也应实行差异化的旅游扶贫发展政策。
由于数据限制,仅以部分贫困县为研究对象,研究周期相对较短。未来,随着旅游统计数据的不断完善,将对研究结论的普适性做进一步检验。此外,评价指标选取受到数据可得性等的影响,可能还有其他经济、教育、医疗、社会福利等指标需要考虑,以提高研究结果的可靠性。本文虽然揭示了旅游发展分别于综合、经济、教育、医疗、社会福利维度贫困的脱钩关系,但是二者之间的因果关系尚需进一步揭示。
The authors have declared that no competing interests exist.
参考文献 原文顺序
文献年度倒序
文中引用次数倒序
被引期刊影响因子
| [1] | . The primary aim of this paper is to propose a new measure of poverty, which should avoid some of the shortcomings of the measures currently in use. An axiomatic approach is used to derive the measure. The conception of welfare in the axiom set is ordinal. The information requirement for the new measure is quite limited, permitting practical use. |
| [2] | . No abstract is available for this item. |
| [3] | . |
| [4] | . This paper presents an indicator for measuring multidimensional poverty in the Lao People’s Democratic Republic applying the Alkire–Foster methodology to the Lao Expenditure and Consumption Survey 2002/2003 and 2007/2008. We calculated a multidimensional poverty index (MPI) that includes three dimensions: education, health, and standard of living. Making use of the MPI’s decomposability, we analyse how much each of the different dimensions and its respective indicators contribute to the overall MPI. We find a marked reduction in the multidimensional poverty headcount ratio over the study period, regardless of how the indicators are weighted or how the deprivation and poverty cut-offs are set. This reduction is based on improvements regarding all indicators except cooking fuel and nutrition. We observe no significant reduction in the intensity of poverty, however; there are wide disparities between the country’s regions and between urban and rural areas. The proportion of poor people in rural areas is more than twice as high as that in urban areas. By complementing the traditional income-based poverty measure, we hope to provide useful information that can support knowledge-based decision-making for poverty alleviation. |
| [5] | |
| [6] | . 本文采用Alkireand Foster于2007年开发的多维贫困测量方法,利用2006年中国健康与营养调查数据,对中国城市和农村家庭多维贫困进行了测量。测量结果表明,中国城市和农村家庭都存在收入之外的多维贫困,城市和农村近1/5的家庭存在收入之外任意3个维度的贫困。中国城市和农村的贫困状况远远高于国家统计局以收入为标准测量的贫困发生率。维度分解结果表明,卫生设施、健康保险和教育对多维贫困指数的贡献最大。对样本地区的分解结果表明,贵州省多维贫困指数最高。城乡分解结果表明,黑龙江和广西的城市多维贫困比较突出。因此,中国下一个十年(2011～2020年)扶贫开发纲要应从多维度识别和瞄准贫困。 . 本文采用Alkireand Foster于2007年开发的多维贫困测量方法,利用2006年中国健康与营养调查数据,对中国城市和农村家庭多维贫困进行了测量。测量结果表明,中国城市和农村家庭都存在收入之外的多维贫困,城市和农村近1/5的家庭存在收入之外任意3个维度的贫困。中国城市和农村的贫困状况远远高于国家统计局以收入为标准测量的贫困发生率。维度分解结果表明,卫生设施、健康保险和教育对多维贫困指数的贡献最大。对样本地区的分解结果表明,贵州省多维贫困指数最高。城乡分解结果表明,黑龙江和广西的城市多维贫困比较突出。因此,中国下一个十年(2011～2020年)扶贫开发纲要应从多维度识别和瞄准贫困。 |
| [7] | . 发展多维贫困度量方法和提高贫困识别精准度是近年国际贫困研究中的热点领域,也是中国未来提高农村扶贫实践质量和效率所面临的关键问题。本文借鉴国际上关于脆弱性—可持续生计框架模型在贫困研究中的学术思想,通过建立农村多维贫困测度指标体系和地理识别方法,对中国农村开展了县域尺度的贫困地理识别,并与单维度收入贫困以及国家最新认定的扶贫开发重点县进行了对比分析,最后对识别的多维贫困县按扶贫措施相似性进行了类型划分。研究结果表明:655个县级单元被识别为多维度贫困县,涉及农村人口1.41亿人;空间分布集中连片特征显著,青藏高原及其周边的南疆三地州、黄土高原西部、滇西—川西高山峡谷区为最大的连片贫困区;有71.79%的国家重点贫困县与识别结果重叠,与国家重点贫困县对比,识别的多维贫困县在各单维度和综合维度都处于更劣势水平;多维贫困县被划分为金融资本缺乏型、人力资本缺乏型、基础建设缺乏型、金融基建兼缺型、人力基建兼缺型、生计途径缺乏型、生存条件缺乏型和发展条件缺乏型8种类型。 . 发展多维贫困度量方法和提高贫困识别精准度是近年国际贫困研究中的热点领域,也是中国未来提高农村扶贫实践质量和效率所面临的关键问题。本文借鉴国际上关于脆弱性—可持续生计框架模型在贫困研究中的学术思想,通过建立农村多维贫困测度指标体系和地理识别方法,对中国农村开展了县域尺度的贫困地理识别,并与单维度收入贫困以及国家最新认定的扶贫开发重点县进行了对比分析,最后对识别的多维贫困县按扶贫措施相似性进行了类型划分。研究结果表明:655个县级单元被识别为多维度贫困县,涉及农村人口1.41亿人;空间分布集中连片特征显著,青藏高原及其周边的南疆三地州、黄土高原西部、滇西—川西高山峡谷区为最大的连片贫困区;有71.79%的国家重点贫困县与识别结果重叠,与国家重点贫困县对比,识别的多维贫困县在各单维度和综合维度都处于更劣势水平;多维贫困县被划分为金融资本缺乏型、人力资本缺乏型、基础建设缺乏型、金融基建兼缺型、人力基建兼缺型、生计途径缺乏型、生存条件缺乏型和发展条件缺乏型8种类型。 |
| [8] | . <p>贫困人口及其分布区域的有效瞄准和识别是新阶段连片特困区农村扶贫开发需要解决的首要问题。从多维角度把握贫困的实质并进行多维贫困的具体度量和分析成为近年来国内外研究的焦点。在系统设计多维贫困识别指标体系及多维贫困测算算法流程的基础上，以河南省南阳市连片特困区扶贫重点县为研究区域，构建基于“双临界值”的“维度加总/分解”算法进行了“县级-村级”的贫困人口多维贫困量算和分析；借助Kriging 法对村级多维贫困测算结果进行空间插值处理，系统分析研究区多维贫困状况空间分布格局。结果显示：研究区多维贫困发生率和多维贫困指数都呈现“西高东低”趋势，其中，内乡县和淅川县的综合贫困指数MPI最大，镇平县MPI最小。其主要致贫因素为收入和健康，收入指标对贫困的贡献度在空间上呈现“西北-东南”条带状分布，健康问题集中在镇平县；次要致贫因素为教育年限、儿童入学率以及燃料类型。此外，淅川县山区地区多维贫困发生率最高，县城附近的MPI相对较低。</p> . <p>贫困人口及其分布区域的有效瞄准和识别是新阶段连片特困区农村扶贫开发需要解决的首要问题。从多维角度把握贫困的实质并进行多维贫困的具体度量和分析成为近年来国内外研究的焦点。在系统设计多维贫困识别指标体系及多维贫困测算算法流程的基础上，以河南省南阳市连片特困区扶贫重点县为研究区域，构建基于“双临界值”的“维度加总/分解”算法进行了“县级-村级”的贫困人口多维贫困量算和分析；借助Kriging 法对村级多维贫困测算结果进行空间插值处理，系统分析研究区多维贫困状况空间分布格局。结果显示：研究区多维贫困发生率和多维贫困指数都呈现“西高东低”趋势，其中，内乡县和淅川县的综合贫困指数MPI最大，镇平县MPI最小。其主要致贫因素为收入和健康，收入指标对贫困的贡献度在空间上呈现“西北-东南”条带状分布，健康问题集中在镇平县；次要致贫因素为教育年限、儿童入学率以及燃料类型。此外，淅川县山区地区多维贫困发生率最高，县城附近的MPI相对较低。</p> |
| [9] | . 随着我国旅游业的兴起,人们越来越认识到旅游在消除贫困上的潜力和能力,然而,要让旅游真正朝着有利于消除贫困的方向发展,必须对旅游的发展方式加以调整,因地制宜地选择旅游扶贫的模式。本文构建了三江源地区各县贫困程度和旅游资源禀赋评价指标体系,定量测度了各评价区的贫困度和旅游资源禀赋综合得分,并采用四象限法划分出资高贫低、双高、双低、资低贫高4种旅游扶贫类型区,在此基础上,提出适用于整个三江源地区的旅游扶贫基本模式为政府主导模式,以及各类型区的旅游扶贫辅助模式,即资高贫低区的政企合作模式,双高区的项目推动模式,双低区的产业联动模式,资低贫高区的大区带动模式。 . 随着我国旅游业的兴起,人们越来越认识到旅游在消除贫困上的潜力和能力,然而,要让旅游真正朝着有利于消除贫困的方向发展,必须对旅游的发展方式加以调整,因地制宜地选择旅游扶贫的模式。本文构建了三江源地区各县贫困程度和旅游资源禀赋评价指标体系,定量测度了各评价区的贫困度和旅游资源禀赋综合得分,并采用四象限法划分出资高贫低、双高、双低、资低贫高4种旅游扶贫类型区,在此基础上,提出适用于整个三江源地区的旅游扶贫基本模式为政府主导模式,以及各类型区的旅游扶贫辅助模式,即资高贫低区的政企合作模式,双高区的项目推动模式,双低区的产业联动模式,资低贫高区的大区带动模式。 |
| [10] | . 文章利用中国2000-2013年省际面板数据，通过构建面板门槛回归模型，对旅游发展与贫困减缓的非线性关系进行了实证检验。结果表明，在控制其它变量的条件下，中国旅游发展对贫困减缓的作用以积极影响为主，同时呈现显著的门槛特征。具体而言，中国旅游发展对贫困减缓的促进作用表现为基于经济发展水平的双重门槛特征、基于旅游资源禀赋的三重门槛特征以及基于交通便利程度的单一门槛特征，随着门槛变量处于不同发展阶段，旅游发展并非总对贫困减缓产生实质贡献。为此，文章提出的政策建议是：在思想观念上，客观认识旅游发展与贫困减缓之间关系的复杂性，正确指导旅游减贫开发实践；在发展路径上，贫困地区应发挥主动性和创造性，提高旅游减贫精准性；在发展政策上，实现由统一指令性政策向灵活协调性政策转变；发展保障上，政府部门应积极发挥主导作用，为旅游减贫创造有利条件。 . 文章利用中国2000-2013年省际面板数据，通过构建面板门槛回归模型，对旅游发展与贫困减缓的非线性关系进行了实证检验。结果表明，在控制其它变量的条件下，中国旅游发展对贫困减缓的作用以积极影响为主，同时呈现显著的门槛特征。具体而言，中国旅游发展对贫困减缓的促进作用表现为基于经济发展水平的双重门槛特征、基于旅游资源禀赋的三重门槛特征以及基于交通便利程度的单一门槛特征，随着门槛变量处于不同发展阶段，旅游发展并非总对贫困减缓产生实质贡献。为此，文章提出的政策建议是：在思想观念上，客观认识旅游发展与贫困减缓之间关系的复杂性，正确指导旅游减贫开发实践；在发展路径上，贫困地区应发挥主动性和创造性，提高旅游减贫精准性；在发展政策上，实现由统一指令性政策向灵活协调性政策转变；发展保障上，政府部门应积极发挥主导作用，为旅游减贫创造有利条件。 |
| [11] | . |
| [12] | . The role of Pro-Poor Tourism has been increasingly studied in China since the 1990s. The research has addressed a broad range of key issues such as the implication of “ fu pin lv you” (or TAP to use an English acronym arising from the translation ‘Tourism-Assisting the Poor’), governmental roles, local participation and the contribution of rural, natural and cultural resources to TAP. However, there has been a lack of research in some areas such as in the micro-economics of TAP targeting local poor people, quantitative research, case studies and anthropological analysis. This paper reviews Chinese academic literature on pro-poor tourism to provide a clearer picture of current practice and progress in TAP policies and research in China. |
| [13] | . The aim of this article is to investigate the claim that tourism development can be the engine for poverty reduction in Kenya using a dynamic, microsimulation computable general equilibrium model. The article improves on the common practice in the literature by using the more comprehensive Foster-Greer-Thorbecke (FGT) index to measure poverty instead of headcount ratios only. Simulations results from previous studies confirm that expansion of the tourism industry will benefit different sectors unevenly and will only marginally improve poverty headcount. This is mainly due to the contraction of the agricultural sector caused the appreciation of the real exchange rates. This article demonstrates that the effect on poverty gap and poverty severity is, nevertheless, significant for both rural and urban areas with higher impact in the urban areas. Tourism expansion enables poorer households to move closer to the poverty line. It is concluded that the tourism industry is pro-poor. |
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| [15] | . This paper examines the perceptions and experiences of poor people in Sapa, Vietnam, regarding tourism as a means of poverty alleviation. Participant observations and semi-structured interviews were conducted with local people and key informants. The paper indicates that local people perceive poverty as a lack of rice and/or income and attribute it to both internal and external causes. The local tourism sector has primarily benefited the non-poor and tour operators, resulting in conflicts of interest among community members. However, more local people consider tourism a contributor to poverty alleviation than those who do not. All interviewees wish to become homestay owners or tourist guides. The most important barrier to the former is the lack of capital, while foreign language proficiency is the main hindrance to the latter. It is concluded that while an appropriate approach is required to involve local people in tourism, alternative livelihoods other than tourism are also needed. The study suggests that poor people's interpretation of poverty may be substantially different from that of academics and policy-makers. It argues that by valuing the perspectives of those experiencing poverty we can establish more meaningful approaches to alleviating poverty through tourism that are more likely to succeed. |
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| [17] | . 提出了旅游扶贫生态效率的概念,并从农户参与旅游的角度,构建了农户旅游扶贫生态效率的投入产出指标:农户旅游收入、参与旅游人数、旅游能源消耗、旅游占地面积、用水量、用电量.基于数据包络分析(data envelopment analysis,DEA)对陕西省延安市4村89户的旅游扶贫生态效率进行了评价.结果表明:案例地旅游扶贫生态综合效率偏低,平均值为0.59,有效率仅占12%;技术效率对综合效率影响程度大,旅游扶贫规模效率总体较好.旅游扶贫投入指标中,旅游用水量、旅游能源消耗(碳排放)存在较大冗余.最后,提出了农户旅游扶贫生态效率的优化建议. . 提出了旅游扶贫生态效率的概念,并从农户参与旅游的角度,构建了农户旅游扶贫生态效率的投入产出指标:农户旅游收入、参与旅游人数、旅游能源消耗、旅游占地面积、用水量、用电量.基于数据包络分析(data envelopment analysis,DEA)对陕西省延安市4村89户的旅游扶贫生态效率进行了评价.结果表明:案例地旅游扶贫生态综合效率偏低,平均值为0.59,有效率仅占12%;技术效率对综合效率影响程度大,旅游扶贫规模效率总体较好.旅游扶贫投入指标中,旅游用水量、旅游能源消耗(碳排放)存在较大冗余.最后,提出了农户旅游扶贫生态效率的优化建议. |
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| [19] | . Both government and international donor agencies now promote the use of tourism to alleviate poverty. The Botswana government has embraced tourism as a meaningful and sustainable economic activity and diversification opportunity, which now ranks second after mining in its contribution to the country- gross domestic product. The study reported in this paper investigates perceptions of stakeholders on the opportunities that would be created for the poor by opening up Botswana- forest reserves for ecotourism. Data was collected through mixed methods involving in-depth interviews with government departments, traditional leaders, quasi-government organisations and the Hospitality and Tourism Association of Botswana. Focus group discussions were also held with village development committees, Chobe Enclave Conservation Trust (CECT) and Kasane, Lesoma and Pandematenga Trust (KALEPA) members, and a consultative national workshop of stakeholders was also held. The findings indicate that opening up forest reserves for ecotourism has the potential to alleviate poverty among the disadvantaged groups living adjacent to forest reserves through direct (employment, small- and medium-sized enterprises (SMEs)), secondary (linkages/partnerships) and dynamic effects (sustainable livelihoods). The study concludes by cautioning that whilst pro-poor tourism may yield short- and medium-term benefits, in keeping with sustainability objectives, participants in the programme need to be mindful of forestry encroachment and come up with strategies to ensure the sustainability of the Botswana forest reserves. |
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| [22] | . 本文针对中国不同旅游目的地旅 游产业快速发展与物价高涨的典型事实,将旅游收入、价格效应引入社会福利函数,构建旅游产业发展、价格效应及其社会福利影响的理论模型,对旅游产业发展及 其价格效应的社会福利影响进行理论研究显示:旅游产业发展推动其经济增长,从而对旅游目的地社会福利水平的提升带来直接的积极影响,相反,对旅游目的地的 价格体系失衡产生显著的消极影响,从而对其社会福利水平的提升带来间接的消极影响。本研究利用中国四大世界双遗产旅游区及其张家界、三亚、阳朔、丽江旅游 区的实证资料验证了这种内在影响的存在性,为中国不同地区旅游产业可持续发展的政策制定提供理论与实证依据。 . 本文针对中国不同旅游目的地旅 游产业快速发展与物价高涨的典型事实,将旅游收入、价格效应引入社会福利函数,构建旅游产业发展、价格效应及其社会福利影响的理论模型,对旅游产业发展及 其价格效应的社会福利影响进行理论研究显示:旅游产业发展推动其经济增长,从而对旅游目的地社会福利水平的提升带来直接的积极影响,相反,对旅游目的地的 价格体系失衡产生显著的消极影响,从而对其社会福利水平的提升带来间接的消极影响。本研究利用中国四大世界双遗产旅游区及其张家界、三亚、阳朔、丽江旅游 区的实证资料验证了这种内在影响的存在性,为中国不同地区旅游产业可持续发展的政策制定提供理论与实证依据。 |
| [23] | . 作为国家扶贫开发决策实施的重要单元,贫困县贫困程度及其致贫原因的识别和评估是国家“精准扶贫”战略实施的前提和保障.本文从生态贫困的视角,设计了顾及自然环境-经济-社会可持续协调发展的县级别多维贫困度量指标体系,构建基于贫困指数-最小方差模型(PI-MVM)的县级多维贫困度量模型,以6个连片特困区的249个县为典型研究区,系统揭示片区-县级层面上的贫困程度、致贫原因及其空间分布特征.结果显示:各片区的综合贫困程度由北向南逐渐加重,各片区县存在“从北向南、从东到西,贫困程度逐渐加重”的趋势;乌蒙片区西部、秦巴片区西北部各县贫困程度的高-高聚集现象突出;秦巴中南部以及乌蒙片区受自然环境因素影响较大,贫困程度较深.一般致贫型片区县较多,主导致贫型片区县聚集在贫困程度较低的片区;经济因素对贫困的缓解作用逐渐下降,自然环境、社会发展因素的影响逐渐明显.研究结果可以更加精准地全面把握贫困县的贫困区划特征,为指导研究区早日脱贫提供辅助决策技术支撑. . 作为国家扶贫开发决策实施的重要单元,贫困县贫困程度及其致贫原因的识别和评估是国家“精准扶贫”战略实施的前提和保障.本文从生态贫困的视角,设计了顾及自然环境-经济-社会可持续协调发展的县级别多维贫困度量指标体系,构建基于贫困指数-最小方差模型(PI-MVM)的县级多维贫困度量模型,以6个连片特困区的249个县为典型研究区,系统揭示片区-县级层面上的贫困程度、致贫原因及其空间分布特征.结果显示:各片区的综合贫困程度由北向南逐渐加重,各片区县存在“从北向南、从东到西,贫困程度逐渐加重”的趋势;乌蒙片区西部、秦巴片区西北部各县贫困程度的高-高聚集现象突出;秦巴中南部以及乌蒙片区受自然环境因素影响较大,贫困程度较深.一般致贫型片区县较多,主导致贫型片区县聚集在贫困程度较低的片区;经济因素对贫困的缓解作用逐渐下降,自然环境、社会发展因素的影响逐渐明显.研究结果可以更加精准地全面把握贫困县的贫困区划特征,为指导研究区早日脱贫提供辅助决策技术支撑. |
| [24] | . 在京津冀加快区域经济一体化的背景下，河北省出现环绕京津地区的贫困带引起了学界与公众的普遍关注。目前国内贫困县的设定往往以经济指标为唯一度量标准，本文在经济维度基础上增加社会维度（代表人类贫困）和自然维度（代表自然贫困）两方面评价指标，构建县域贫困度多维评价指标体系，对河北省136 个县的贫困状况分别进行经济单维度与经济—社会—自然三维评估，并基于SOFM网络将全省县域贫困度划分为五级，与河北省现有各类贫困县分布进行对比。结果表明，基于经济单维度与经济—社会—自然多维度评估的聚类分析得到的高贫困度县域均与现有贫困县有很好的对应，与河北省贫困县分布现状基本吻合；由于经济—社会—自然的多维度贫困度评估综合考虑了贫困现状及其潜在可能性，评估更加全面和深入。基于自然维度的潜在贫困度对多维贫困度的影响分析表明：环京津地区的贫困现状比较严重、且潜在贫困程度高，应积极依托京津，承接产业转移。而在冀中南地区，尽管贫困现状较为严重，但潜在贫困程度较低，因其较易脱贫而容易被忽视；同时，还存在大量非贫困县转化为贫困县的可能性；应进一步加强对该地区贫困问题的关注，分类扶贫、防治结合、区域联动，促进京津冀区域一体化、社会财富同步增长。 . 在京津冀加快区域经济一体化的背景下，河北省出现环绕京津地区的贫困带引起了学界与公众的普遍关注。目前国内贫困县的设定往往以经济指标为唯一度量标准，本文在经济维度基础上增加社会维度（代表人类贫困）和自然维度（代表自然贫困）两方面评价指标，构建县域贫困度多维评价指标体系，对河北省136 个县的贫困状况分别进行经济单维度与经济—社会—自然三维评估，并基于SOFM网络将全省县域贫困度划分为五级，与河北省现有各类贫困县分布进行对比。结果表明，基于经济单维度与经济—社会—自然多维度评估的聚类分析得到的高贫困度县域均与现有贫困县有很好的对应，与河北省贫困县分布现状基本吻合；由于经济—社会—自然的多维度贫困度评估综合考虑了贫困现状及其潜在可能性，评估更加全面和深入。基于自然维度的潜在贫困度对多维贫困度的影响分析表明：环京津地区的贫困现状比较严重、且潜在贫困程度高，应积极依托京津，承接产业转移。而在冀中南地区，尽管贫困现状较为严重，但潜在贫困程度较低，因其较易脱贫而容易被忽视；同时，还存在大量非贫困县转化为贫困县的可能性；应进一步加强对该地区贫困问题的关注，分类扶贫、防治结合、区域联动，促进京津冀区域一体化、社会财富同步增长。 |
| [25] | . 在建立向量自回归模型的基础上,通过Granger因果检验、脉 冲响应函数等方法,本文分析了贵州旅游业发展与贫困减缓妁动态关系.结果显示贵州旅游业的发展对贫困减缓的促进作用较强,但持续效应偏短.在此基础上,通 过对其原因进行分析,进而提出发展建议,以期贵州旅游扶贫能走出一条可持续发展之路. . 在建立向量自回归模型的基础上,通过Granger因果检验、脉 冲响应函数等方法,本文分析了贵州旅游业发展与贫困减缓妁动态关系.结果显示贵州旅游业的发展对贫困减缓的促进作用较强,但持续效应偏短.在此基础上,通 过对其原因进行分析,进而提出发展建议,以期贵州旅游扶贫能走出一条可持续发展之路. |
| [26] | . 依据多维贫困理论和方法,利用甘肃省14个贫困村的调查数据,对样本村劳动年龄女性多维贫困现状进行测算和分解,并对影响因素进行了Logit回归分析.发现样本女性虽然仍存在着收入上的贫困,但是在消费、教育、健康和交通方面的贫困更为突出,多维贫困发生率较高;从个体特征、家庭禀赋和村庄特征方面选取17个影响因素进行回归,结果表明教育、外出务工、有未成年子女等因素在不同程度上解释了女性多维贫困发生的原因,并在此基础上提出了针对女性多维贫困的相关政策建议. . 依据多维贫困理论和方法,利用甘肃省14个贫困村的调查数据,对样本村劳动年龄女性多维贫困现状进行测算和分解,并对影响因素进行了Logit回归分析.发现样本女性虽然仍存在着收入上的贫困,但是在消费、教育、健康和交通方面的贫困更为突出,多维贫困发生率较高;从个体特征、家庭禀赋和村庄特征方面选取17个影响因素进行回归,结果表明教育、外出务工、有未成年子女等因素在不同程度上解释了女性多维贫困发生的原因,并在此基础上提出了针对女性多维贫困的相关政策建议. |
| [27] | . <p>综合比较11个集中连片特困区的贫困程度对于更好地实施连片特困区区域发展与扶贫攻坚战略十分重要.基于"发展"与"贫困"之间的对应关系,通过构建涵盖经济、社会和生态3个维度24项指标的综合发展指标体系,测算和比较分析了11个集中连片特困区的贫困程度.结果表明:① 在经济、社会和生态3个维度中,11个集中连片特困区的经济发展严重滞后,经济贫困相对更为突出,社会服务有所改善,但仍然十分落后,生态条件较好、生态负荷较小,但生态脆弱性不容忽视;② 11个集中连片特困区的贫困程度在空间上呈"东部-北部-西南部"走向依次递增的特征,西南腹地是中国贫困的"重灾区";③ 11个集中连片特困区在人均GDP、人均财政收入、农村居民人均纯收入、平均受教育年限、万人科技人员数等反映经济发展水平和区域自我发展能力的指标上较为相似,但在建制村硬化公路通达率、人口密度、九年义务教育巩固率、村卫生室普及率和青壮年文盲率等表征社会公共服务的指标上具有明显差异.</p> . <p>综合比较11个集中连片特困区的贫困程度对于更好地实施连片特困区区域发展与扶贫攻坚战略十分重要.基于"发展"与"贫困"之间的对应关系,通过构建涵盖经济、社会和生态3个维度24项指标的综合发展指标体系,测算和比较分析了11个集中连片特困区的贫困程度.结果表明:① 在经济、社会和生态3个维度中,11个集中连片特困区的经济发展严重滞后,经济贫困相对更为突出,社会服务有所改善,但仍然十分落后,生态条件较好、生态负荷较小,但生态脆弱性不容忽视;② 11个集中连片特困区的贫困程度在空间上呈"东部-北部-西南部"走向依次递增的特征,西南腹地是中国贫困的"重灾区";③ 11个集中连片特困区在人均GDP、人均财政收入、农村居民人均纯收入、平均受教育年限、万人科技人员数等反映经济发展水平和区域自我发展能力的指标上较为相似,但在建制村硬化公路通达率、人口密度、九年义务教育巩固率、村卫生室普及率和青壮年文盲率等表征社会公共服务的指标上具有明显差异.</p> |
| [28] | . 农村贫困问题是中国全面建成小康社会的主要障碍之一。面向当前国家瞄准贫困村和贫困人口的精准脱贫战略需求，基于“十二五”期间全国贫困村“整村推进”项目村数据，构建村级多维贫困综合测度模型，并利用加权核密度模型、空间自相关方法等，从不同尺度、不同视角系统测度并分析了研究区贫困村的相对贫困特征。结果表明：① 贫困程度上，“十二五”期间贫困村呈中间大，两头小的“橄榄型”结构，省级、县级尺度下贫困深度与当地经济、区位、政策、自然环境等因素相关；② 空间分布上，全国贫困村分布呈现出东部和西北部稀疏、中部和西南部密集的“夹层”形空间异质性格局，同时存在多个不同量级、呈“星点”式分布的贫困核心；③ 中国贫困村的多维贫困存在较强的全局空间依赖性，局部呈现为高—高区与低—低区集中式分布、高—低区与低—高区离散夹杂式分布，且整体表现为西高东低的“阶梯状”格局。 . 农村贫困问题是中国全面建成小康社会的主要障碍之一。面向当前国家瞄准贫困村和贫困人口的精准脱贫战略需求，基于“十二五”期间全国贫困村“整村推进”项目村数据，构建村级多维贫困综合测度模型，并利用加权核密度模型、空间自相关方法等，从不同尺度、不同视角系统测度并分析了研究区贫困村的相对贫困特征。结果表明：① 贫困程度上，“十二五”期间贫困村呈中间大，两头小的“橄榄型”结构，省级、县级尺度下贫困深度与当地经济、区位、政策、自然环境等因素相关；② 空间分布上，全国贫困村分布呈现出东部和西北部稀疏、中部和西南部密集的“夹层”形空间异质性格局，同时存在多个不同量级、呈“星点”式分布的贫困核心；③ 中国贫困村的多维贫困存在较强的全局空间依赖性，局部呈现为高—高区与低—低区集中式分布、高—低区与低—高区离散夹杂式分布，且整体表现为西高东低的“阶梯状”格局。 |
| [29] | . 利用2006--2010年反映武陵山区旅游发展与经济增长的旅游收入和GDP指标的数据进行局部空间白相关分析。结果表明：该区域局部Moran指数都为正且反映旅游发展、经济增长、旅游发展与经济增长所有的点都分布在Moran散点图第一象限内，说明该区域各地区旅游发展、经济增长、旅游发展与经济增长存在着空间自相关。同时，武陵山区局部Moran指数变化趋势分析则表明该区域旅游发展、经济增长、旅游发展与经济增长存在空间动态变化趋势。研究结论为武陵山片区区域发展提供了新的研究思路和理论支持。 . 利用2006--2010年反映武陵山区旅游发展与经济增长的旅游收入和GDP指标的数据进行局部空间白相关分析。结果表明：该区域局部Moran指数都为正且反映旅游发展、经济增长、旅游发展与经济增长所有的点都分布在Moran散点图第一象限内，说明该区域各地区旅游发展、经济增长、旅游发展与经济增长存在着空间自相关。同时，武陵山区局部Moran指数变化趋势分析则表明该区域旅游发展、经济增长、旅游发展与经济增长存在空间动态变化趋势。研究结论为武陵山片区区域发展提供了新的研究思路和理论支持。 |
| [30] | . 基于风险与机会视角,使用 2001-2013年县级数据对集中连片特困地区663个贫困县的多维贫困进行量化测度,可以分析集中连片特困地区多维贫困和各贫困维度的时空演化和结构 变迁特征。测度结果表明:经济新常态背景下,集中连片特困地区无法依托既往同质化的经济增长手段应对差异化的减贫事实。同等能力之下的经济机会差异,以及 面临风险冲击之下的行为差异是集中连片特困地区的关键致贫原因,但各片区的贫困维度构成不同。扶贫政策的设定应体现因地施策,并尤为强调非农发展机会的改 善和有效的风险管理。 基于风险与机会视角,使用 2001-2013年县级数据对集中连片特困地区663个贫困县的多维贫困进行量化测度,可以分析集中连片特困地区多维贫困和各贫困维度的时空演化和结构 变迁特征。测度结果表明:经济新常态背景下,集中连片特困地区无法依托既往同质化的经济增长手段应对差异化的减贫事实。同等能力之下的经济机会差异,以及 面临风险冲击之下的行为差异是集中连片特困地区的关键致贫原因,但各片区的贫困维度构成不同。扶贫政策的设定应体现因地施策,并尤为强调非农发展机会的改 善和有效的风险管理。 |
| [31] | . 运用多维贫困测度法及Yaahp10.5软件对毕节市县域尺度贫困度进行测度,分析其时空变化特征,并提出反贫困路径。结果表明：1）2005-2013年,研究区贫困度总体呈下降趋势,贫困度最高值与最低值差值由0.66减小至0.44,贫富差距明显缩小。2）重度贫困县主要分布在研究区西部,研究时期内,重度贫困县由5个减少至2个。3）经济维度指标对区域贫困度差异影响最大,环境和社会维度影响相对较低。发展山区特色产业以促进农民增收,加大石漠化治理强度以改善环境,增加基础设施建设投入以提高居民生活水平,协调经济、环境、社会的关系,是喀斯特山区主要反贫困路径。 . 运用多维贫困测度法及Yaahp10.5软件对毕节市县域尺度贫困度进行测度,分析其时空变化特征,并提出反贫困路径。结果表明：1）2005-2013年,研究区贫困度总体呈下降趋势,贫困度最高值与最低值差值由0.66减小至0.44,贫富差距明显缩小。2）重度贫困县主要分布在研究区西部,研究时期内,重度贫困县由5个减少至2个。3）经济维度指标对区域贫困度差异影响最大,环境和社会维度影响相对较低。发展山区特色产业以促进农民增收,加大石漠化治理强度以改善环境,增加基础设施建设投入以提高居民生活水平,协调经济、环境、社会的关系,是喀斯特山区主要反贫困路径。 |
| [32] | . 从可持续生计视角,构建县域多维贫困测度指标体系,对四川藏区不同县域多维贫困状况展开跨时区测度与比较。研究发现:进入21世纪以来,四川藏区农牧业、社会事业得到较大发展,藏区社会成员收入得到较大提高。随着时间推移,四川藏区各县域多维贫困程度在波动中不断减轻。在扶贫开发的相对初期,各县域多维贫困趋同性大于异质性("均贫");在扶贫开发的相对中期,其异质性大于趋同性("贫富不均");在扶贫开发的相对后期,其趋同性大于异质性("均富")。目前四川藏区各县域多维贫困以轻度和中度为主。金融资本、社会资本和人力资本对四川藏区各县域多维贫困贡献度较大,自然资本贡献度呈上升趋势。 . 从可持续生计视角,构建县域多维贫困测度指标体系,对四川藏区不同县域多维贫困状况展开跨时区测度与比较。研究发现:进入21世纪以来,四川藏区农牧业、社会事业得到较大发展,藏区社会成员收入得到较大提高。随着时间推移,四川藏区各县域多维贫困程度在波动中不断减轻。在扶贫开发的相对初期,各县域多维贫困趋同性大于异质性("均贫");在扶贫开发的相对中期,其异质性大于趋同性("贫富不均");在扶贫开发的相对后期,其趋同性大于异质性("均富")。目前四川藏区各县域多维贫困以轻度和中度为主。金融资本、社会资本和人力资本对四川藏区各县域多维贫困贡献度较大,自然资本贡献度呈上升趋势。 |
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| [34] | . 在突出主导因素和可操作原则的基础上,系统构建了长三角城市旅游竞争力综合评价体系,运用熵权法对长三角城市旅游竞争力进行评价,采用GIS空间分析方法对其空间分异特征进行探索,最后分析其深层次原因,并结合旅游吸引指数对分析结果进行验证。研究发现：①城市旅游竞争力受到城市发展竞争力、旅游资源竞争力和支持竞争力影响,其中旅游资源竞争力对旅游竞争力贡献最大。长三角区域旅游竞争力整体较高。②长三角各城市旅游竞争力空间差异显著。旅游空间结构呈现以上海、苏州和杭州为中心,南京、无锡、宁波和绍兴为副中心的圈层结构,核心区与边缘区差异明显。3城市旅游竞争力与城市旅游吸引指数空间分布高度契合,存在明显的相关关系。 . 在突出主导因素和可操作原则的基础上,系统构建了长三角城市旅游竞争力综合评价体系,运用熵权法对长三角城市旅游竞争力进行评价,采用GIS空间分析方法对其空间分异特征进行探索,最后分析其深层次原因,并结合旅游吸引指数对分析结果进行验证。研究发现：①城市旅游竞争力受到城市发展竞争力、旅游资源竞争力和支持竞争力影响,其中旅游资源竞争力对旅游竞争力贡献最大。长三角区域旅游竞争力整体较高。②长三角各城市旅游竞争力空间差异显著。旅游空间结构呈现以上海、苏州和杭州为中心,南京、无锡、宁波和绍兴为副中心的圈层结构,核心区与边缘区差异明显。3城市旅游竞争力与城市旅游吸引指数空间分布高度契合,存在明显的相关关系。 |
| [35] | . Considering the difficulties of calculation using fuzzy synthetic evaluation method and the relationship among evaluators are ignored, a new weight evaluation process using entropy method was established. Aiming at the water quality assessment of the Three Gorges reservoir area, the differences of Entropy method and traditional method was compared in the weight calculation of evaluating indicators by using the fuzzy mathematics. The results showed that when there were one more evaluators, using this method was very convenient for fuzzy synthetic evaluation. Only one calculation was enough and it need not to calculate every monitoring point. This method predigested the fuzzy synthetic evaluation process greatly and the evaluation results were reasonable. |
| [36] | . 以重庆市40个区县为研究对象,从经济实力水平、投资消费水平和人民富裕水平构建县域经济综合评价体系,利用熵权TOPSIS法分析比较2000—2010年重庆市县域经济指标权重和县域发展水平的变化,并在GIS技术支持下对重庆市县域经济发展格局进行探索性空间分析(ESDA)。结果表明:指标权重随着社会经济的发展不断发生变化;重庆市县域经济呈现显著的两极差异;县域经济发展呈现显著的空间自相关,其中高值聚类显著性更强,空间出现"俱乐部趋同"现象;热点分析显示,重庆市县域经济存在明显的东西差异,重庆市1小时经济圈为全区的热点区域,东北翼和东南翼发展滞后,同时东南翼发展速度较东北翼快。最后,基于现有的研究成果探讨了熵权TOPSIS法在县域经济综合评价应用中存在的局限性及改进办法。 . 以重庆市40个区县为研究对象,从经济实力水平、投资消费水平和人民富裕水平构建县域经济综合评价体系,利用熵权TOPSIS法分析比较2000—2010年重庆市县域经济指标权重和县域发展水平的变化,并在GIS技术支持下对重庆市县域经济发展格局进行探索性空间分析(ESDA)。结果表明:指标权重随着社会经济的发展不断发生变化;重庆市县域经济呈现显著的两极差异;县域经济发展呈现显著的空间自相关,其中高值聚类显著性更强,空间出现"俱乐部趋同"现象;热点分析显示,重庆市县域经济存在明显的东西差异,重庆市1小时经济圈为全区的热点区域,东北翼和东南翼发展滞后,同时东南翼发展速度较东北翼快。最后,基于现有的研究成果探讨了熵权TOPSIS法在县域经济综合评价应用中存在的局限性及改进办法。 |
| [37] | . 基于对旅游扶贫内涵的认识,构建县域旅游扶贫产业竞争力的评价体 系;阐述熵权法评价方法;对河池11个县域的旅游扶贫产业竞争力进行了客观、准确的定量分析.得出结论:河池11个县域中,旅游扶贫产业竞争力排名依次为 巴马、宜州、金城江、南丹、东兰、天峨、罗城、凤山、大化、环江、都安,将其旅游扶贫竞争力划分为强、较强、弱三个层次,并对各县提出相应的对策建议. . 基于对旅游扶贫内涵的认识,构建县域旅游扶贫产业竞争力的评价体 系;阐述熵权法评价方法;对河池11个县域的旅游扶贫产业竞争力进行了客观、准确的定量分析.得出结论:河池11个县域中,旅游扶贫产业竞争力排名依次为 巴马、宜州、金城江、南丹、东兰、天峨、罗城、凤山、大化、环江、都安,将其旅游扶贫竞争力划分为强、较强、弱三个层次,并对各县提出相应的对策建议. |
| [38] | . 本文在生态安全评价状态-压力-响应概念框架模型的指导下,以甘肃牧区草原生态安全评价为例,将熵权法与综合评价法有机结合进行了甘肃牧区草原生态安全评价指标权重确定及评价结果计算,在一定程度上丰富和发展了区域生态安全评价方法。研究结果表明,采用该方法得到的评价结果与区域实际情况相吻合,说明其具有科学性和可行性。研究中采用熵权法确定评价指标权重减少了评价过程中的人为主观性的干扰,能够更客观地反映各评价指标对区域整体生态安全状况的贡献率,为区域生态安全定量化评价提供了新的研究手段和方法,在定量化评价研究领域具有一定的实用价值和推广意义。 . 本文在生态安全评价状态-压力-响应概念框架模型的指导下,以甘肃牧区草原生态安全评价为例,将熵权法与综合评价法有机结合进行了甘肃牧区草原生态安全评价指标权重确定及评价结果计算,在一定程度上丰富和发展了区域生态安全评价方法。研究结果表明,采用该方法得到的评价结果与区域实际情况相吻合,说明其具有科学性和可行性。研究中采用熵权法确定评价指标权重减少了评价过程中的人为主观性的干扰,能够更客观地反映各评价指标对区域整体生态安全状况的贡献率,为区域生态安全定量化评价提供了新的研究手段和方法,在定量化评价研究领域具有一定的实用价值和推广意义。 |
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| [40] | . 本文综合运用Tapio脱钩模型、面板协整检验、滞后期工具变量法和碳排放峰值预测,使用1995-2012年的18年长面板数据,研究中部六省经济增长方式对区域碳排放的影响。研究思路是先用Tapio脱钩模型考察中部各省经济增长与碳排放总量、人均碳排放量和碳强度之间的关系,找到中部各省的个体差异和共性,接着检验经济增长与碳排放是否存在长期均衡,在确定两者存在长期均衡的基础上进一步运用省际面板数据和滞后期工具变量具体考察中部六省经济增长中产业结构、能源结构、城镇化水平、对外贸易和技术进步与碳排放总量和碳强度的关系,归纳经济增长方式对区域碳排放的影响,最后根据回归方程和中部六省的基础数据预测碳排放峰值的到来时间。得出中部六省经济增长对于化石能源的依赖程度经历了由弱到强再到弱的过程,经济增长方式经历了一个由集约到粗放再回到相对集约的过程;经济增长与碳排放之间存在协整关系,中部六省人均GDP增长对人均碳排放增长的贡献弹性还很大,即人均GDP每升高1%,碳排放总量会上升1.246 7%;中部六省存在碳排放和碳强度环境库兹涅茨曲线,火力发电对中部六省的碳排放和碳强度产生正的影响,前后两年间火力发电比例每提高1%,中部六省内碳排放量和碳强度将分别提高0.505 1%和0.370 3%,第二、第三产业的发展和技术进步有利于中部六省的碳减排工作,前后两年间的第二产业占GDP比重、第三产业占GDP比重和研发强度代表的技术进步每提高1%,中部六省碳排放量将会分别降低2.286 1%、3.845 3%和48.167 6%,碳强度将会分别下降1.919 4%、3.163 0%、48.996 4%,城镇化和地区开放程度对中部六省的碳排放影响不显著,中部六省经济增长方式对区域碳排放量和碳强度的影响是一致的;目前各省均已越过碳强度峰值,但还远未越过碳排放峰值。在经济"新常态"下,通过强化中部六省碳减排的协同合作和跨区域治理,打造中部碳交易市场和碳金融中心,调整产业结构、促进技术进步,积极发展低碳产业,中部六省很有可能提前在2030年前达到碳排放峰值。 本文综合运用Tapio脱钩模型、面板协整检验、滞后期工具变量法和碳排放峰值预测,使用1995-2012年的18年长面板数据,研究中部六省经济增长方式对区域碳排放的影响。研究思路是先用Tapio脱钩模型考察中部各省经济增长与碳排放总量、人均碳排放量和碳强度之间的关系,找到中部各省的个体差异和共性,接着检验经济增长与碳排放是否存在长期均衡,在确定两者存在长期均衡的基础上进一步运用省际面板数据和滞后期工具变量具体考察中部六省经济增长中产业结构、能源结构、城镇化水平、对外贸易和技术进步与碳排放总量和碳强度的关系,归纳经济增长方式对区域碳排放的影响,最后根据回归方程和中部六省的基础数据预测碳排放峰值的到来时间。得出中部六省经济增长对于化石能源的依赖程度经历了由弱到强再到弱的过程,经济增长方式经历了一个由集约到粗放再回到相对集约的过程;经济增长与碳排放之间存在协整关系,中部六省人均GDP增长对人均碳排放增长的贡献弹性还很大,即人均GDP每升高1%,碳排放总量会上升1.246 7%;中部六省存在碳排放和碳强度环境库兹涅茨曲线,火力发电对中部六省的碳排放和碳强度产生正的影响,前后两年间火力发电比例每提高1%,中部六省内碳排放量和碳强度将分别提高0.505 1%和0.370 3%,第二、第三产业的发展和技术进步有利于中部六省的碳减排工作,前后两年间的第二产业占GDP比重、第三产业占GDP比重和研发强度代表的技术进步每提高1%,中部六省碳排放量将会分别降低2.286 1%、3.845 3%和48.167 6%,碳强度将会分别下降1.919 4%、3.163 0%、48.996 4%,城镇化和地区开放程度对中部六省的碳排放影响不显著,中部六省经济增长方式对区域碳排放量和碳强度的影响是一致的;目前各省均已越过碳强度峰值,但还远未越过碳排放峰值。在经济"新常态"下,通过强化中部六省碳减排的协同合作和跨区域治理,打造中部碳交易市场和碳金融中心,调整产业结构、促进技术进步,积极发展低碳产业,中部六省很有可能提前在2030年前达到碳排放峰值。 |
| [41] | . 基于Tapio脱钩模型和Kaya恒等式,运用LMDI方法,构建了扩展的Tapio脱钩模型。选取1990—2011年中国碳排放和出口贸易的时间序列数据,对中国碳排放与出口贸易的脱钩关系进行定量分析。实证结果表明:1990—2011年期间中国碳排放与出口贸易总体呈弱脱钩关系,而16个分行业的脱钩状态存在差异;出口贸易增长与碳排放增加正相关,1990—2011年中国碳排放与出口贸易脱钩弹性指数及分解指标显示,能源结构与能源碳排放强度因素应当引起关注。 基于Tapio脱钩模型和Kaya恒等式,运用LMDI方法,构建了扩展的Tapio脱钩模型。选取1990—2011年中国碳排放和出口贸易的时间序列数据,对中国碳排放与出口贸易的脱钩关系进行定量分析。实证结果表明:1990—2011年期间中国碳排放与出口贸易总体呈弱脱钩关系,而16个分行业的脱钩状态存在差异;出口贸易增长与碳排放增加正相关,1990—2011年中国碳排放与出口贸易脱钩弹性指数及分解指标显示,能源结构与能源碳排放强度因素应当引起关注。 |
| [42] | . 连片特困区农村基本公共服务的均衡化发展是农村扶贫开发"新纲要"的重要方向之一。构建贫困县农村基本公共服务综合评价体系,从片区—省—县尺度多角度揭示2010-2012年间研究区农村基本公共服务的时空发展差异;运用圈层结构和脱钩模型系统分析"新纲要"实施以来其与县域经济间的协同发展程度。结果表明:1研究区农村基本公共服务的发展呈西低东高的空间非均衡性和时间稳步上升的态势;2片区间农村基本公共服务发展的整体差异呈缩减之势,县域间农村公共卫生发展较为均衡,农村公共安全服务发展差距悬殊;3农村基本公共服务与县域经济的协同发展程度随圈层辐射作用的减弱呈正相关降低状态,且前者的发展整体滞后于后者。 . 连片特困区农村基本公共服务的均衡化发展是农村扶贫开发"新纲要"的重要方向之一。构建贫困县农村基本公共服务综合评价体系,从片区—省—县尺度多角度揭示2010-2012年间研究区农村基本公共服务的时空发展差异;运用圈层结构和脱钩模型系统分析"新纲要"实施以来其与县域经济间的协同发展程度。结果表明:1研究区农村基本公共服务的发展呈西低东高的空间非均衡性和时间稳步上升的态势;2片区间农村基本公共服务发展的整体差异呈缩减之势,县域间农村公共卫生发展较为均衡,农村公共安全服务发展差距悬殊;3农村基本公共服务与县域经济的协同发展程度随圈层辐射作用的减弱呈正相关降低状态,且前者的发展整体滞后于后者。 |
| [43] | . 为掌握资源环境领域脱钩分析的研究进展,论文采用概括和比较分析的手段,从脱钩概念界定、脱钩分析的主要关注领域、脱钩分析的测度方法以及脱钩指标4个方面对资源环境领域的脱钩分析进行了梳理和概括。归纳出已有研究的几个特点:①不同研究对于脱钩的定义和类型划分不同,就脱钩而言,主要区别在于所包含绝对脱钩、相对脱钩和衰退性脱钩中的类型不同;②目前脱钩分析的研究领域主要集中在宏观层面以及部分行业(产业)层面的环境(资源)压力与其驱动因素之间的脱钩分析;③不同研究所采用的脱钩测度方法有很大差别,目前大致有8类不同的脱钩测度方法;④脱钩指标也是脱钩分析中的一项重要研究内容,目前还没有一个统一的指标体系,越来越多的研究将各类有关环境压力和资源消耗的指标应用到脱钩分析作为脱钩指标。最后探讨了还需要进一步深入研究的内容。 . 为掌握资源环境领域脱钩分析的研究进展,论文采用概括和比较分析的手段,从脱钩概念界定、脱钩分析的主要关注领域、脱钩分析的测度方法以及脱钩指标4个方面对资源环境领域的脱钩分析进行了梳理和概括。归纳出已有研究的几个特点:①不同研究对于脱钩的定义和类型划分不同,就脱钩而言,主要区别在于所包含绝对脱钩、相对脱钩和衰退性脱钩中的类型不同;②目前脱钩分析的研究领域主要集中在宏观层面以及部分行业(产业)层面的环境(资源)压力与其驱动因素之间的脱钩分析;③不同研究所采用的脱钩测度方法有很大差别,目前大致有8类不同的脱钩测度方法;④脱钩指标也是脱钩分析中的一项重要研究内容,目前还没有一个统一的指标体系,越来越多的研究将各类有关环境压力和资源消耗的指标应用到脱钩分析作为脱钩指标。最后探讨了还需要进一步深入研究的内容。 |
| [44] | . Traditionally, the transport literature reflects the view that traffic volumes, road traffic volumes in particular, are coupled with Gross Domestic Product (GDP). Recently published literature also argues that the carbon dioxide (CO 2) emissions from transport, passenger cars in particular, have not shown any decoupling from transport volumes for some years. This article presents a theoretical framework for decoupling, defining the difference between decoupling, coupling and negative decoupling. These are further broken down to weak, strong and expansive/recessive degrees of decoupling, laying emphasis on the absolute increase or decrease of the variables. The result section presents data of the development of the relationships between GDP, traffic volumes and CO 2 emissions from transport in the EU15 countries between 1970 and 2001, including the special case of Finnish road traffic. The aggregate EU15 data show a change from expansive negative decoupling to expansive coupling regarding passenger transport, and from weak decoupling to expansive negative decoupling regarding freight transport. Weak decoupling of transport CO 2 emissions from GDP could also be observed. Weak decoupling of all the three aspects (freight, passenger and CO 2) could be seen in the UK, Sweden and Finland in the 1990s. In Finland, the statistics show weak decoupling of GDP from road traffic volume and strong decoupling of road traffic volume and CO 2 emissions from road traffic between 1990 and 2001. Four hypothetical explanations of the Finnish phenomenon are put forward in this article: policy towards sustainable mobility, green urban lifestyle, increasing income differences, and statistical misinterpretation. Each explanation is backed up with some quantitative evidence in observable trends in Finland during the 1990s. |
| [45] | . 运用Tapio脱钩模型测度了1990-2013年我国交通碳排放与行业经济增长脱钩关系及演变态势,同时构造因果链探析交通碳排放脱钩的影响因素及作用机理;进一步运用协整理论及Granger因果关系检验等方法,探究交通碳排放与行业经济增长的耦合关系。结果表明,交通碳排放与行业经济增长的脱钩状况不够理想且对政策依赖较强,有超过1/2的年份为增长连结和扩张负脱钩状态;从长期看,二者之间存在稳定的耦合关系,并具有从行业经济增长到CO2排放的单向Granger因果联系;同时,交通碳排放与行业经济增长是否脱钩主要决定于交通节能弹性,即交通能源的利用率,而碳减排技术对碳排放脱钩贡献尚未显现。据此,从交通政策法规建设、能源结构调整和技术减排等方面提出相应的对策建议。 . 运用Tapio脱钩模型测度了1990-2013年我国交通碳排放与行业经济增长脱钩关系及演变态势,同时构造因果链探析交通碳排放脱钩的影响因素及作用机理;进一步运用协整理论及Granger因果关系检验等方法,探究交通碳排放与行业经济增长的耦合关系。结果表明,交通碳排放与行业经济增长的脱钩状况不够理想且对政策依赖较强,有超过1/2的年份为增长连结和扩张负脱钩状态;从长期看,二者之间存在稳定的耦合关系,并具有从行业经济增长到CO2排放的单向Granger因果联系;同时,交通碳排放与行业经济增长是否脱钩主要决定于交通节能弹性,即交通能源的利用率,而碳减排技术对碳排放脱钩贡献尚未显现。据此,从交通政策法规建设、能源结构调整和技术减排等方面提出相应的对策建议。 |
| [46] | . Abstract This paper analyses the impact of tourism on total and extreme monetary poverty, in order to illuminate the debate surrounding the links between tourism and poverty. We apply fixed effects models to panel data on the Peruvian departments for the period 2001-2013. We also identify the key factors in the tourism model affecting the empirical results. Our findings show that tourism is important for the poor, but its benefits do not reach the extreme poor to the same extent, and its potential is not fully exploited. The weak macroenvironment and low community participation impede poverty reduction through tourism. |
| [47] | . 旅游发展与经济增长之间的关系研究一直是旅游经济学研究的核心内容。研究目的旨在经验考察TLGH在中国的成立性以及旅游发展对经济增长的影响效应。首先对国外相关研究文献与国内旅游发展特征事实进行了简单引述,并在此基础上,基于1999—2009年中国省际面板平衡数据,采用多种精细前沿性计量经济方法实证检验中国旅游发展对经济增长的影响过程。实证研究结果表明,中国旅游发展对经济增长具有显著正向影响效应,这一研究结论在经过4种敏感性分析之后依然稳健;未考虑内生性之前,中国旅游发展对经济增长的影响效应存在被低估现象,且最低影响效应大致处在0.0186~0.0354之间,当克服内生性之后,影响效应纠正为0.1519。 . 旅游发展与经济增长之间的关系研究一直是旅游经济学研究的核心内容。研究目的旨在经验考察TLGH在中国的成立性以及旅游发展对经济增长的影响效应。首先对国外相关研究文献与国内旅游发展特征事实进行了简单引述,并在此基础上,基于1999—2009年中国省际面板平衡数据,采用多种精细前沿性计量经济方法实证检验中国旅游发展对经济增长的影响过程。实证研究结果表明,中国旅游发展对经济增长具有显著正向影响效应,这一研究结论在经过4种敏感性分析之后依然稳健;未考虑内生性之前,中国旅游发展对经济增长的影响效应存在被低估现象,且最低影响效应大致处在0.0186~0.0354之间,当克服内生性之后,影响效应纠正为0.1519。 |
| [48] | . 选取2000—2012年安徽省旅游统计数据,剔除价格水平变动等因素的影响,运用Eviews等统计软件对安徽省旅游收入与GDP作线性回归分析,结果显示旅游总收入、旅游外汇收入与GDP之间均存在长期协整关系,且旅游总收入每增加1%,GDP增长约0.55%;旅游外汇收入每增加1%,GDP增长约0.65%,可见旅游产业发展对地区经济拉动作用显著。针对这一结果,提出旅游产品系列化、旅游产业扩大化、旅游文化融合化、城乡旅游一体化、旅游服务智能化等发展对策,以期进一步提高安徽省旅游产业发展水平,带动区域经济更快更好发展。 . 选取2000—2012年安徽省旅游统计数据,剔除价格水平变动等因素的影响,运用Eviews等统计软件对安徽省旅游收入与GDP作线性回归分析,结果显示旅游总收入、旅游外汇收入与GDP之间均存在长期协整关系,且旅游总收入每增加1%,GDP增长约0.55%;旅游外汇收入每增加1%,GDP增长约0.65%,可见旅游产业发展对地区经济拉动作用显著。针对这一结果,提出旅游产品系列化、旅游产业扩大化、旅游文化融合化、城乡旅游一体化、旅游服务智能化等发展对策,以期进一步提高安徽省旅游产业发展水平,带动区域经济更快更好发展。 |
| [49] | . 利用统计数据,以时间纬度、空间布局为切入点,探讨了我国旅游教 育与旅游业发展之间的关系.在时间维度上,通过spearman相关分析法研究,发现旅游教育发展与旅游业发展密切相关;在区域布局上,通过各地区旅游总 收入占全国的比例与旅游院校数、院校学生数占全国的比例研究,发现各地区旅游教育与旅游业发展相关性存在差异.研究认为,旅游业发展是旅游教育发展的主要 推动因素之一,但旅游教育发展还受到国家教育发展政策等因素影响. . 利用统计数据,以时间纬度、空间布局为切入点,探讨了我国旅游教 育与旅游业发展之间的关系.在时间维度上,通过spearman相关分析法研究,发现旅游教育发展与旅游业发展密切相关;在区域布局上,通过各地区旅游总 收入占全国的比例与旅游院校数、院校学生数占全国的比例研究,发现各地区旅游教育与旅游业发展相关性存在差异.研究认为,旅游业发展是旅游教育发展的主要 推动因素之一,但旅游教育发展还受到国家教育发展政策等因素影响. |
| [50] | . By the statistical indicators that reflect the development level of tourism industry and the principal component TOPSIS method, the article makes a comprehensive evaluation and comparison ofthe developmentlevel of tourism industry of 11 coastal provinces (regions) in 2000, 2005 and 2010.And the method of the Markov chain and ESDA explores the spatial pattern and the evolution characteristics of the developmentlevel of tourism industry of 11 coastal provinces in the past 10 years.There exists obvious “club convergence” phenomenon. The regional differences are widening and two levels of differentiation trend is strengthened.The level of development of the tourism industry showing a more significant spatial autocorrelation, the development of tourism industry showed a similar level of regional agglomeration distribution.From the distribution and pattern of evolution of the hot zone, the coastal development of the tourism industry of the 11 provinces (regions) shows the tendency of migration from south to north.The tourism industry development pattern “one main body and two wings” with the Yangtze River Delta as the center, the Pearl River Delta and the Bohai Rim as two wings is becoming clear and clear. . By the statistical indicators that reflect the development level of tourism industry and the principal component TOPSIS method, the article makes a comprehensive evaluation and comparison ofthe developmentlevel of tourism industry of 11 coastal provinces (regions) in 2000, 2005 and 2010.And the method of the Markov chain and ESDA explores the spatial pattern and the evolution characteristics of the developmentlevel of tourism industry of 11 coastal provinces in the past 10 years.There exists obvious “club convergence” phenomenon. The regional differences are widening and two levels of differentiation trend is strengthened.The level of development of the tourism industry showing a more significant spatial autocorrelation, the development of tourism industry showed a similar level of regional agglomeration distribution.From the distribution and pattern of evolution of the hot zone, the coastal development of the tourism industry of the 11 provinces (regions) shows the tendency of migration from south to north.The tourism industry development pattern “one main body and two wings” with the Yangtze River Delta as the center, the Pearl River Delta and the Bohai Rim as two wings is becoming clear and clear. |
