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user: 3. 结果分析 3.1. 旅游地域系统演化关键驱动因子 3.1.1. 驱动因子筛选范围 采用1986年以来的时间序列数据进行分析，具体数据来源于青岛统计年鉴、中国城市统计年鉴、中国旅游统计年鉴(副本)。由于计算涉及的指标多，计算量大，本研究利用DPS数据处理平台实现灰色关联度计算。结果表明，青岛市旅游地域系统演化与各驱动因子之间的联系是紧密的，所有因子与系统演化之间的关联系数都在0.59以上，大部分因子与系统演化之间的关联度在0.65以上(一般认为，关联度大于0.35说明存在弱联系，关联度大于0.65说明存在较强联系，关联度大于0.85存在强联系)。为进一步揭示系统演化的关键驱动因子，将计算结果予以上两层次的简单平均，进行分析。 旅游经济运行与各驱动因子之间的灰色关联矩阵显示，自然生态环境、社会经济条件、区位条件、旅游本底条件、政府旅游业宏观调控水平等5方面指标与旅游经济运行之间均存在较强关联度。其中，政府旅游业宏观调控水平、区位条件与旅游经济运行关联最大，两者与旅游经济运行的关联度均在0.80以上；其次为旅游本底条件，其与旅游经济运行之间的关联略低于区位条件，关联度为0.79；社会经济条件次之，自然生态环境与旅游经济运行关联最小，关联度平均为0.75。从具体指标看，人均社会消费品零售总额(X 9 )、人均GDP (X 6 )、城镇居民人均可支配收入(X 8 )、旅行社数量(X 16 )、旅游饭店数量(X 17 )、人均城市道路面积(X 14 )、政府旅游业宏观管理效率(X 22 )、人均邮电业务量(X 13 )、旅行社从业人员数量(X 20 )等指标与旅游经济运行之间的关联度平均值均在0.80以上，其余指标与旅游经济运行的平均关联度在0.69~0.80之间，均属于较强关联；各具体指标与旅游经济运行的平均关联度均值为0.78。 Table 1 Factors driving the evolution of Qingdao regional tourism syste 指标类型 影响因素 具体指标 驱动因子(X) 自然生态环境 年人均供水量(X 1 ) 建成区绿化覆盖率(X 2 ) 人均公园绿地面积(X 3 ) 工业废水排放达标率(X 4 ) 社会经济 非农人口比重(X 5 ) 人均GDP (X 6 ) 第三产业占GDP比重(X 7 ) 城镇居民人均可支配收入(X 8 ) 人均社会消费品零售总额(X 9 ) 人均固定资产投资(X 10 ) 外贸对经济增长的贡献度(X 11 ) 区位条件 全社会客运量(X 12 ) 人均邮电业务量(X 13 ) 人均城市道路面积(X 14 ) 旅游本底条件 旅游景区(点)数量(X 15 ) 旅行社数量(X 16 ) 旅游饭店数量(X 17 ) 旅行社人均固定资产原值(X 18 ) 旅游饭店人均固定资产原值(X 19 ) 旅行社从业人员数量(X 20 ) 旅游饭店从业人员数量(X 21 ) 政府旅游业宏观调控水平 政府旅游业宏观管理效率(X 22 ) 系统状态(Y) 旅游经济运行 旅游总收入(Y 1 ) 旅游总人次(Y 2 ) 旅游企业全员劳动生产率(Y 3 ) 旅行社营业收入(Y 4 ) 旅游饭店营业收入(Y 5 ) 旅游生态环境影响 旅游生态足迹贡献率(Y 6 ) 旅游生态赤字贡献率(Y 7 ) 表1. 青岛市旅游地域系统演化驱动因子指标体系 旅游生态环境影响与各驱动因子之间的灰色关联矩阵表明，政府旅游业宏观调控水平、区位条件、旅游经济、旅游本底条件与旅游生态环境影响关联较大，关联度平均值均在0.79以上，社会经济条件次之，自然生态环境最小，关联度平均值为0.76。从具体指标看，人均城市道路面积(X 14 )、旅游总人次(Y 2 )、旅游景区(点)数量(X 15 )、政府旅游业宏观管理效率(X 22 )、城镇居民人均可支配收入(X 8 )、人均公共绿地面积(X 3 )、人均社会消费品零售总额(X 9 )、人均GDP(X 6 )、旅游饭店数量(X 17 )等指标与旅游生态环境影响的关联度平均值均在0.80以上，其余指标与旅游生态环境影响的平均关联度在0.69~0.80之间，均属于较强关联；各具体指标与旅游生态环境影响的平均关联度均值为0.78。 为进一步筛选影响系统演化的关键驱动因子，以各驱动因子与系统演化平均关联度均值及其标准差之和为标准，将平均关联度高于这一标准的指标确定为关键驱动因子筛选范围(即该指标有可能是系统演化的关键驱动因子)，得出系统演化关键驱动因子筛选范围判别矩阵(表2)，其中，数值“1”代表该指标属于关键驱动因子范围，“0”代表不属于。 由表2，青岛市旅游地域系统演化的关键驱动因子筛选范围包括：人均GDP (X 6 )、城镇居民人均可支配收入(X 8 )、人均社会消费品零售总额(X 9 )、人均邮电业务量(X 13 )、人均城市道路面积(X 14 )、旅游景区(点)数量(X 15 )、旅行社数量(X 16 )、旅游饭店数量(X 17 )和政府旅游业宏观管理效率(X 22 )。 3.1.2. 关键驱动因子确定 为进一步确定影响系统演化的关键驱动因子及其正负效应与作用强度，采用关键驱动因子范围内各指标1986年以来的时间序列数据回归分析进行研究 2 。结果显示，关于旅游经济运行关键驱动因子，人均GDP、人均社会消费品零售总额、旅行社数量、人均邮电业务量等不显著，将其剔除，确定旅游经济运行(以旅游总收入表征，Y 1 )的关键驱动因子：城镇居民人均可支配收入(X 8 )、人均城市道路面积(X 14 )、旅游饭店数量(X 17 )和政府旅游业宏观管理效率(X 22 )。对于旅游生态环境影响的关键驱动因子，通过初步回归分析，旅游生态足迹贡献率与人均城市道路面积和政府旅游业宏观管理效率不显著，将其剔除，确定旅游生态环境影响(以旅游生态足迹贡献率表征，Y 6 )的关键驱动因子包括：旅游总人次(Y 2 )、旅游景区(点)数量(X 15 )。 3.2. 关键驱动因子正负效应与作用强度 3.2.1. 旅游经济运行关键驱动因子作用强度 在进行协整分析前，必须先检验变量是否是平稳的。这里采用ADF检验方法，对青岛市1986年以来的旅游总收入(Y 1 )、城镇居民人均可支配收入(X 8 )、人均城市道路面积(X 14 )、旅游饭店数量(X 17 )和政府旅游业宏观管理效率(X 22 )及其一阶差分变量等数据进行平稳性检验，变量单位根检验结果略。通过ADF单位根检验发现，在5%的显著性水平下，变量均不能拒绝有单位根的假设，所以这些序列变量是非平稳的。其一阶差分D(Y 1 )、D(X 8 )、D(X 14 )、D(X 17 )与D(X 22 )在5%的显著性水平下拒绝有单位根的假设。因此，各个时间序列自然对数均为一阶单整过程。由于数据的不稳定性，直接应用最小二乘法可能导致伪回归，所以必须要分析相关变量的协整关系，进而分析理论模型的长期关系。而对于旅游总收入(Y 1 )、城镇居民人均可支配收入(X 8 )、人均城市道路面积(X 14 )、旅游饭店数量(X 17 )和政府旅游业宏观管理效率(X 22 )组成的单方程系统，本研究使用Engle-Granger两步法来检验变量间协整关系。首先利用OLS得到两者之间的回归方程为表3所示。 由估计结果可知，方程拟合程度较好，各驱动因子变量较为显著，均在5%的显著性水平下通过检验。进一步对残差进行单位根检验，由平稳性结果的检验可以看出(表4)，在显著性1%的水平上，残差序列是平稳的，所以可以判断旅游总收入(Y 1 )、城镇居民人均可支配收入(X 8 )、人均城市道路面积(X 14 )、旅游饭店数量(X 17 )和政府旅游业宏观管理效率(X 22 ) 5个变量存在长期协整关系，上述估计方程即为协整方程。 据协整方程，长期内，青岛市城镇居民人均可支配收入、人均城市道路面积、旅游饭店数量、政府旅游业宏观管理效率相对旅游总收入的弹性系数分别为2.30、1.52、0.74、0.53，即各驱动因子每变动1%，旅游总收入将分别变动2.30%、1.52%、0.74%、0.53%，表明，各驱动因子相对于旅游总收入的弹性系数 Table 2 Discriminant matrix of factors driving the evolution of Qingdao regional tourism syste 驱动因子 系统状态 X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 X 7 X 8 旅游经济 0 0 0 0 0 1 0 1 旅游生态环境影响 0 0 0 0 0 0 0 0 驱动因子 系统状态 X 9 X 10 X 11 X 12 X 13 X 14 X 15 X 16 旅游经济 1 0 0 0 1 1 0 1 旅游生态环境影响 0 0 0 0 0 1 1 0 驱动因子 系统状态 X 17 X 18 X 19 X 20 X 21 X 22 Y 1 Y 2 旅游经济 1 0 0 0 0 1 - - 旅游生态环境影响 0 0 0 0 0 1 0 1 表2. 青岛市旅游地域系统关键驱动因子范围判别矩阵 Table 3 Results of estimation equatio 旅游经济运行 关键驱动因子1 关键驱动因子2 关键驱动因子3 关键驱动因子4 Adjusted R-squared 2.30 2.47 0.02 1.52 5.21 0.00 0.74 3.74 0.00 0.53 2.43 0.03 0.98 表3. 估计方程结果 注：表中第一行数据为系数值，第二行数据为t统计量，第三行数据为对应统计量的显著性水平。 Table 4 Results of residual unit root tes 变量 A-D-F t-Statistic Test critical values 平稳性 1% level 5% level 10% level RESID Constant −4.369793 −3.769597 −3.004861 −2.642242 平稳 Constant Linear Trend −4.057997 −4.667883 −3.733200 −3.310349 平稳 表4. 残差单位根检验结果 注：最优滞后期数是按Schwarz评价标准(SIC)确定的，最大滞后阶数为5。 均为正，其对旅游经济运行的影响均为正向效应，且城镇居民人均可支配收入作用强度最大，人均城市道路面积次之，其次为旅游饭店数量及政府旅游业宏观管理效率。 3.2.2. 旅游生态环境影响关键驱动因子作用强度 对旅游生态环境影响关键驱动因子作用强度进行分析，得出如下估计结果，其中方程下面第一行数据为t统计量，第二行数据为对应统计量的显著性水平。 由估计结果可知，方程拟合程度较好，旅游生态足迹贡献率驱动因子变量也较为显著，均在5%的显著性水平下通过检验。 根据回归方程可知，长期内，旅游总人次相对于旅游生态足迹贡献率的弹性系数为0.51，即旅游总人次每增加1%，旅游生态足迹贡献率将有0.51%的变动；旅游景区(点)数量相对于旅游生态足迹贡献率的弹性系数为0.25，即旅游景区(点)数量增加1%，旅游生态足迹效率将有0.25%的变动。旅游总人次与旅游景区(点)数量相对于旅游生态足迹贡献率的弹性系数均为正，其对旅游生态环境影响的作用强度为正向效应，即旅游总人次与旅游景区(点)数量的增加会加大旅游生态足迹对青岛市生态足迹的贡献率，说明游客数量的增加及旅游资源的开发，会增加青岛市旅游生态环境压力。 综上，从旅游经济运行及旅游生态环境影响两方面分析关键驱动因子对系统演化的正负效应及其作用强度，结果见表5。其中，城镇居民人均可支配收入、人均城市道路面积、旅游饭店数量、政府旅游业宏观管理效率通过正向作用对旅游经济运行起促进作用，进而对系统发展起正向作用；旅游总人次及旅游景区(点)数量通过正向作用增大旅游生态环境影响，致使旅游经济与旅游生态环境向不协调的方向发展，进而一定程度上对系统发展起负向作用，限制系统发展的空间。表中各驱动因子作用强度即为回归方程弹性系数，表明驱动因子变化1%引起的系统状态变化量。 从各关键驱动因子所属影响因素及旅游经济运行方面考虑，社会经济、旅游区位、旅游本底条件及政府旅游业宏观调控水平对青岛市旅游地域系统发展起正向作用；从旅游生态环境方面考虑，旅游经济及旅游本底条件通过增大生态环境负面影响，引起旅游经济与旅游生态环境的不协调而间接对系统发展起负向作用，影响着系统可持续发展的空间。因此，青岛市旅游地域系统的发展不是无限的，各驱动因子的正向与负向作用共同影响其发展演化。