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JOURNAL OF NATURAL RESOURCES >

2021 , Vol. 36 >Issue 12: 3203 - 3214

DOI: https://doi.org/10.31497/zrzyxb.20211214

Regular Articles

Measurement of tourism ecological level based on the emergy value theory and spatial heterogeneity in Wuling Mountain Area

  • LI Zhi-long , 1 ,
  • CHEN Hui-ling 1 ,
  • LIU Di 2
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  • 1. School of Public Administration and Human Geography, Hunan University of Technology and Business, Changsha 410205, China
  • 2. College of Economics and Trade, Hunan University of Technology and Business, Changsha 410205, China

Received date: 2020-07-03

  Revised date: 2020-11-07

  Online published: 2022-02-28

Copyright

Copyright reserved © 2021.
Fold

Abstract

Ecotourism is an important way to realize sustainable development of tourism, and ecotourism level measurement is the basic work of ecotourism research. In this paper an ecological level analysis framework and measurement model of tourist destination based on the theory of energy value are constructed innovatively. Taking Wuling Mountain Area as the research object and based on relevant sectional data of the research area in 2018, the county administrative unit was taken as the research unit to measure the ecotourism level. The result shows that the ecotourism level in the study area is below the average level. The number of tiered county units is distributed in the shape of a pyramid. There are significant differences in the target level indicators of the evaluation system. The exploratory spatial data analysis method shows that the spatial distribution of tourism ecological level in the study area shows obvious clustering characteristics, strong positive correlation and weak heterogeneity. The spatial distribution of sub-indexes shows that most county units have not achieved coordinated development of the regional tourism and environmental protection.

Key words： evaluation on ecological level; emergy theory; Wuling Mountain Area; spatial heterogeneity

Cite this article

LI Zhi-long , CHEN Hui-ling , LIU Di . Measurement of tourism ecological level based on the emergy value theory and spatial heterogeneity in Wuling Mountain Area[J]. JOURNAL OF NATURAL RESOURCES, 2021 , 36(12) : 3203 -3214 . DOI: 10.31497/zrzyxb.20211214

在全球生态环境问题凸现的背景下,Frosch等[1]首次提出产业生态化的思想。随后有关生态化问题的研究在诸多领域迅速展开[2,3]。旅游业因其与生态环境的密切联系,其生态化问题引起了国内外学者的普遍关注[4,5]。旅游生态化研究中,生态化水平定量测度是其基础工作和难点。当前生态化水平测度中,较多采用模糊综合评价法[6]、单要素评价法[7]等。其结果虽然一定程度上与实际较为吻合,但某些研究中,评价模型指标选取与赋值带有较强的主观性或缺乏综合性。“美国生态学之父”Odum[8]于20世纪80年代创立了能值理论分析方法,其基本思想是将系统各类测评指标转化为统一的能值指标来分析和比较,极大地弥补了先前评价方法的不足。能值理论自创立以来,在不同时空尺度、多种类型的生态系统中得到了广泛的应用,并取得了较好的效果[9,10,11]。旅游地系统是由自然、经济、社会诸多要素耦合的复杂生态系统,系统内部与外界环境间存在频繁的物质与能量的流动,完全符合能值理论的应用要求。能值理论在旅游生态系统生态化水平研究中应有较好的应用前景。
武陵山片区是长江流域跨省交界的典型生态安全屏障区,已被列为我国25个重点生态功能区之一。旅游业在片区承担着生态文明建设和脱贫致富的重任,具有重要战略地位。本文以武陵山片区为研究对象,基于能值理论,以中尺度县域行政单位为研究单元进行旅游生态化水平进行测度。并在此基础上,探讨片区生态化水平的空间异质性,旨在为提升区域生态化水平,实现区域旅游的可持续发展提供参考依据。

1 研究方法与数据来源

1.1 旅游生态化水平测度方法

1.1.1 旅游地系统能值分析框架
能值理论认为系统运作过程中直接或间接投入应用的有效能的总量,就是其所具有的能值[12]。其基本思想为：将生态系统中所包含的不可比较、不同级别、不同种类的能量通过能值转换率转换成统一量纲的能量进行定量分析。由于太阳能是能量转化的最基础构成要素,实际应用中,常常太阳能值作为能值转换的基准[13]。其转换过程可表示为：
M r = T r × E r
式中：Tr为某种物质或产品的能值转换率,单位为sej/j或sej/kg;Er为有效能量或物质,单位为j或kg;Mr为某种物质的太阳能值（sej）。
由此,基于能值理论的旅游地生态化水平测度思路可表述为：通过能值转换率,将旅游地系统内相关物质与能量要素转化成具有统一量纲的太阳能值,在此基础上构建旅游生态化水平综合测评体系,测度研究区域旅游生态化水平状况。
旅游地系统是一个多要素构成的复合系统,可将旅游地系统解构为自然子系统、经济子系统和社会子系统,各子系统间相互联系,相互作用。系统内部外界环境间存在能量的输入与输出。根据能值理论,通过系统构成、结构、功能和相互作用的分析,旅游地系统输入的能量可分为更新资源、不可更新资源与旅游固定资产投入。其中,可更新资源由太阳能（Se）、风能（We）、雨水势能（Rpe）和雨水化学能（Rce）四部分组成;考虑旅游交通的重要地位,使用旅游交通消耗的燃料油表示不可更新资源;对于旅游固定资产投资,由于县级行政单位未有专项旅游行业统计数据,采用通过全社会固定资产投资乘以旅游占比（旅游收入占县域GDP的比例）的办法进行换算。系统输入能量则可通过能值转换公式（1）转换成统一量纲的太阳能能值,其具体计算方法与能值转换率可参考已有研究[13,14]。
由于旅游业的发展对生态环境的重要影响,在参考传统生态系统能值分析模型的基础上[15,16],引入了系统期望产出——旅游生态服务功能与非期望产出——旅游废弃物。由此,系统输出的能量包括旅游收入、废弃物产出（包含旅游废水、废气和固体废弃物）和生态服务功能。其中,生态服务功能由气体调节、气候调节、水源涵养、土壤保育和生物多样性保护等组成,其能量计算具体参考相关文献[17]。
在旅游系统分析的基础上,根据Odum[8]提出的方法绘制其能量系统图,则得到旅游地系统能值分析框架,如图1所示。
图1 旅游地系统能值分析框架

Fig. 1 Tourism area system energy value analysis framework

1.1.2 测度指标体系
旅游生态化水平是指依照生态学的原理和生态系统的发展规律对旅游目的地进行开发、管理,使旅游系统内各子系统协同发展并实现旅游系统可持续发展的程度[18]。其实质就是一种最小化旅游地生态系统的负面影响,并寻求能够对生态环境做出最大贡献的旅游业的发展方式,以达到经济平稳协调发展、自然环境绿色健康发展,社会公平共享发展,以及三系统之间协同发展,最终实现旅游业的可持续性发展的目标[19]。因此,旅游地生态化水平可以从经济发展、社会进步、环境保护三个方面来体现,这就构成了旅游生态化水平评价的目标取向。
基于旅游生态化水平目标取向,参照旅游地能值分析框架,则可构建基于能值分析旅游地生态化水平测度指标体系。依据科学性、针对性、现实性、可度量性的原则,在参考相关研究文献基础上[15,20,21],对能值指标进行了甄选。
其中,引入了可行性资源利用率（反映旅游地自然环境的生态潜力）、生态系统生产率（反映了旅游生态服务功能）、旅游生态环境承载力（反映旅游地生态环境承受干扰和压力的能力）、旅游废弃物环境影响（反映旅游废弃物对生态系统的不利影响）、旅游能值生态效益（反映旅游经济活动的生态环境效益）五个指标来体现环境保护目标。
引入了人均能值量（反映了旅游地居民的生活质量）、能值密度（表示能值集约强度,反映旅游发展潜力）、环境友好度（反映旅游活动对环境的影响）、旅游不可更新资源消耗（反映旅游活动社会要素的投入情况）、旅游废弃物的排放率（反映旅游社会活动的环境污染）五个指标来体现经济发展目标。
引入了旅游能值投资率（反映了旅游经济资源的利用率）、旅游能值交互率（反映旅游经济活动的收益）、旅游能值产出率（反映旅游活动的经济效率）、旅游能值货币比（反映旅游业发展程度）、旅游可持续发展指数（反映旅游经济可持续发展潜力）五个指标来体现社会进步目标。
由此共获得15个能值指标用于旅游生态化水平测度,构建的基于能值分析旅游生态化水平测度指标体系如表1所示。
表1 基于能值分析旅游生态化水平测度指标体系

Table 1 Tourism ecological level evaluation system based on emergy value

目标层 指标层（能值） 表达式 指标性质 权重
环境保护 可更新资源利用率 R/(R+N+F) 正 0.233
生态系统生产率 E/(R+N+F) 正 0.168
旅游生态环境承载力 (N+F)/R 正 0.238
旅游废弃物环境影响 W/R 负 0.238
旅游能值生态效率 T/(N+W+E) 正 0.205
社会进步
 人均能值量 (R+N+F)/P 正 0.201
能值密度 (R+N+F)/S 正 0.193
旅游环境友好度 (E-W)/(T+W+E) 负 0.123
旅游不可更新资源消耗 N/(R+N+F) 负 0.216
旅游废弃物排放率 W/N 负 0.215
经济发展
 旅游能值投资率 (N+F)/R 负 0.152
旅游能值交换率 T/F 正 0.234
旅游能值产出率 T/(T+W+E) 正 0.197
旅游能值货币比 (R+N+F)/$ 正 0.176
旅游可持续发展指数 (T/F)/[(N+F)/R] 正 0.212

注：R表示可更新资源能值（等于太阳能能值+风能能值+雨水化学能能值+雨水势能能值）;N表示不可更新资源能值（即燃料油的能值）;F表示旅游固定资产投入能值;T表示旅游收入能值;W表示旅游废弃物产出能值（等于旅游废水能值+旅游废气能值+旅游固体废弃物能值）;E表示生态服务功能能值（等于气候调节能值+气体调节能值+生物多样性保护能值+土壤保育能值+水源涵养能值）;$表示地区生产总值（能量）;P表示系统总人口（能量）;S表示系统面积（能量）。

1.1.3 测度模型
可认为15个能值指标是体现系统生态化水平主要变量。若设旅游生态化水平为TEL,则旅游生态水平综合评价函数可表示为：
TEL ( x ) = f ( x 1 , x 2 , … , x 15 )
式中：TEL(x) 为非线性函数,为简化计算,旅游生态化水平测度函数可近似表示为：
TEL x = ∑ i = 1 n ω i × x i
式中：ωi为所计算层级权重;xi为标准化处理后的能值指标值得分值;n为指标数。
由于指标性质为负的指标反映为非合意期望结果（即其值越大,体现生态化水平越低）,所以在计算旅游生态化水平是,通过单调递减函数进行转换。本文采用的转换函数为：
F x = 1 - G ( x )
式中：G(x) 为被转换函数;F(x) 为转换函数。

1.2 探索性空间数据分析方法

拟用探索性空间数据分析方法（ESDA）揭示武陵源片区旅游生态化水平空间异质性特征。探索性空间数据分析是一种具有识别功能的空间分析方法,用于探测空间分布的非随机性或空间自相关性,分全局空间相关性和局部空间相关性两种测度。
1.2.1 全局空间自相关
全局空间自相关用来分析某种属性在研究范围上的空间分布特征。主要采用Moran's I指数反映整个研究区域要素的相似性、相异性及关联解构模式。全局空间自相关莫兰指数可表示为[22]：
I = n ∑ i = 1 n ∑ j = 1 n ω ij ( x i - x ̅ ) ( x j - x ̅ ) ∑ i = 1 n ∑ j = 1 n ω ij ( x i - x ̅ ) 2
式中：n为样本数（个）,这里n=71,表示武陵山片区71个县级行政单位;xi第i个县域单元的旅游生态化水平; x ̅ 表示71个县域单元旅游生态化水平的均值;ωij表示空间权重。全局Moran's I指数有严格的界限限制 [-1, 1],取值为正时,表示具有正的空间相关性,取值为负时,具有负的空间相关性。全局Moran's I指数显著性检验通常通过Z得分和P值判断是否可以拒绝零假设进行检验。
1.2.2 局部空间自相关
局部空间关联指数用于揭示不同空间位置上的高值簇与低值簇,即热点与冷点区域的空间分布规律。通常采用Local Moran's I统计量来反映测度单元相邻区域空间要素的空间关联性与异质性。其计算式可表示为：
I i = n 2 ∑ i = 1 n ∑ j = 1 n ω ij × x i - x ̅ ∑ j = 1 n ω ij x j - x ̅ ∑ j = 1 n x i - x ̅ 2
式中：xi、xj分别为研究单元i、j的属性值;ωij为空间权重矩阵;Ii为i单元局部相关指数,表示与其他领域之间的关联程度。

1.3 数据来源

以武陵山片区县级行政单位为研究单元,区域各县域单元（共计71个）空间位置分布情况如图2所示。因此,能值分析系统边界确定为各研究单元行政区界。
图2 武陵山片区县域单元空间位置

Fig. 2 Spatial location of county units in Wuling Mountain Area

本文收集了所需的2018年统计数据和能值转化的截面数据资料。其中可更新自然资源投入所用到的气象数据来源于中国气象数据网站的“中国地面国际交换站气候资料日值数据值”;风功能密度来自《2018年中国风能太阳能资源年景公报》;行政区域面积、地区生产总值、旅游收入、居民人口数、废弃物排放量等统计数据均来自各市县2018年统计年鉴、国民经济与社会发展公报、政府部门网站和环境质量状况公报。对于仍存在缺失的数据,采用插值或例比的方法补充完善。

2 结果分析

2.1 测度结果与分析

以武陵山片区县级行政单位为研究单元（共计71个）,应用能值分析框架分析研究单元旅游系统能值构成,利用式（1）进行了能值转换。应用表1评价系统计算各指标层能值。在此基础上应用式（3）测度模型对武陵山片区71个县级行政单元旅游生态化水平进行了测度。采用自然断裂点法（通过ArcGIS软件实现）将武陵山片区旅游生态化水平划分为三个等级,其县域单元等级分布情况如表2所示。
表2 武陵山片区旅游生态化水平等级分布

Table 2 Grade distribution of tourism ecological level in Wuling Mountain Area

生态化水平等级/个 县域单元
第Ⅰ等级（33）
TEL≤0.45		 石门,丰都,武隆,彭水,黔江,来凤,酉阳,务川,沿河,德江,思南,石阡,余庆,湄潭,秀山,松桃,保靖,永顺,永定,古丈,吉首,泸溪,辰溪,中方,洪江,会同,通道,城步,武冈,新邵,冷水江,涟源,玉屏
第Ⅱ等级（28）
0.45<TEL≤0.51		 秭归,巴东,建始,五峰,恩施,鹤峰,宣恩,咸丰
龙山,石柱,道真,正安,凤冈,印江,花垣,碧江,麻阳,万山,新晃,芷江,靖州,绥宁,洞口,新宁,溆浦,新化,安化,沅陵
第Ⅲ等级（10）
TEL>0.51		 长阳,利川,桑植,武陵源,慈利,凤凰,江口,鹤城,隆回,邵阳
表2显示处于第Ⅰ等级（TEL≤0.45）的县级行政单元为33个,第Ⅱ等级（0.45<TEL≤0.51）28个,第Ⅲ等级（TEL>0.51）10个。等级从低到高,数量逐渐减少,呈“金字塔”形分布。
对71个行政单位旅游生态化水平进行了统计计算,其均值为0.464,处于第Ⅱ等级,反映了武陵山片区生态化水平整体处于中等偏下水平。其标准差为0.095,变异系数为0.204,标准差和变异系数较小,说明片区各县级行政单位间旅游生态化水平差别较小,较为均衡。
评价体系中目标层的三个方面存在较大的差异,三方面的得分率中,环境保护为0.640、社会进步为0.498、经济发展为0.239。图3的雷达图较为直观地反映了武陵山片区旅游生态化水平评价体系内部结构的差异情况。
图3 目标层得分率雷达图

Fig. 3 Radar chart of scoring rate of the target layer

图3显示武陵山片区旅游生态化水平体系内部结构的差异明显。其中,环境保护目标得分率最高,反映了武陵山片区自然生态环境条件整体较好,这与片区整体开发程度小,自然环境影响较小的事实是相符的。各二级指标能值分析情况看,可更新资源利用率为0.720,其值较高,说明片区自然环境的生态潜力较大;生态系统生产率为23.600,较高,反映了片区自然子系统旅游生态服务功能较强;旅游生态环境承载力为0.220,较低,其说明片区旅游生态环境较为脆弱;废弃物环境影响指标为0.140,较低,由于其为负面指标,说明废弃物给片区环境带来的压力小,污染程度小;旅游能值生态效率为1.15,较高,说明旅游经济的发展对于促进片区生态环境的保护是积极和有效的。
社会进步目标处于中等水平。相关二级指标能值分析情况来看,人均能值使用量为7.59E+12,偏低[15],反映了片区居民的生活水平较低;旅游能值密度为1.75E+12,较高[15],说明旅游发展的潜力较大;环境友好度为0.930,较高,反映旅游活动对环境影响小;主要是由于生态系统产出量较大,从而旅游生态化水平高。旅游不可更新资源消耗为0.059,较低,反映了旅游活动对于能源消耗小;旅游废弃物排放率为0.17,较低,说明片区旅游活动环境影响小。
经济发展目标水平较低,这与武陵山片区作为一连片贫困地区的事实相符。相关二级指标能值分析情况看,旅游能值投资率为0.380,较低,说明片区对旅游业的投资不足;旅游能值交换率为4.730,较高,反映片区旅游业投入产出率较高;旅游能值产出率为0.056,较低,说明片区旅游经济活动与其丰富旅游资源相比较,经济效率低;旅游能值货币比为2.81E+12,较低,反映片区旅游业发展程度较低;旅游经济可持续发展指数为21.11,处于中等偏下水平[15],仅从经济发展角度看,片区旅游经济可持续潜力有待提升。

2.2 空间分布特征

武陵山片区生态化空间分布特征反映了区域县域单元生态化水平空间总体格局及其差异情况,应用ArcGIS软件对其可视化,显示武陵山片区旅游生态化水平空间分布情况,如图4所示。
图4 武陵山片区旅游生态化水平空间分布

Fig. 4 Tourism ecological horizontal spatial distribution in Wuling Mountain Area

图4中,旅游生态化水平等级划分按自然断裂点分级方法,具体划分参见表2。图4显示了武陵山片区旅游生态化水平空间分布情况。从图4可以看出,片区旅游生态化水平空间分布显示较为明显的集聚特征。第Ⅰ等级,即旅游生态化水平较低等级主要分布在片区西部和中部区域;第Ⅱ等级在片区北部和南部出现两个大片集聚区域;第Ⅲ等级,即旅游生态化水平较高等级出现张家界、凤凰—江口—鹤城、隆回—邵阳三个高值中心,另外有利川县和长阳土家族自治县也显示为第Ⅲ等级水平。张家界旅游生态化水平龙头地位明显。张家界作为世界级著名旅游地,生态资源丰富,森林覆盖率高达65%以上,发达的旅游业带动了区域经济的发展,包括提高资源利用率、保护环境等在内的社会各项事业得到发展,因此,区域旅游生态化水平也理所当然处于领先地位。凤凰县自20世纪90年代以来,在张家界的带动和影响下,依托凤凰古城等优势旅游资源大力发展旅游业,旅游产业已成为区域经济发展的重要推动力量。怀化市自2011年获批“国家生态示范区”,对该地区旅游生态化水平提升起到重要的促进作用。因此,形成了凤凰—江口—鹤城旅游生态化水平高值中心。值得一提的是,虽然区域旅游经济的发展状况与区域生态化水平有较强的关联,但也并不完全对应。对于某些旅游业发展现状并不很好的县域,其旅游生态化水平也显示较高的等级,表明生态化水平受到多种因素的综合影响,具体来说,是评价系统目标层的环境保护、社会进步、经济发展三个方面的影响。
为考察评价系统目标层三个方面空间分布情况。应用ArcGIS软件对武陵山片区旅游生态化水平目标层环境保护、社会进步、经济发展三个方面的得分率空间分布进行可视化,其分布情况如图5所示。
图5 武陵山片区分指标空间分布

Fig. 5 Spatial distribution of sub-indexes in Wuling Mountain Area

图5同样采用自然断裂点分级的方法分为三个等级。图5a反映了环境保护指标的旅游生态化水平的空间分布情况。图中显示该目标层次指标旅游生态化水平大多处于第二和第三等级水平,即生态化水平较高等级。空间分布集聚特征明显,第二等级主要分布在片区西部,第一等级主要分布在片区东部。处于第一级仅有吉首市和冷水江市。图5b反映了社会进步指标的旅游生态化水平空间分布情况。该类指标旅游生态化水平大多处于第一和第二的较低等级,空间上同样也显示成片的集聚特征,中部为第一等级,周边为第二等级。少数生态化水平处于第三等级的县域单元分散分布在片区。图5c反映了经济发展指标的旅游生态化水平空间分布情况。该类指标旅游生态化水平大多也处于第一和第二的较低等级,少数生态化水平较高等级的县域单元与周边生态化水平较低县域形成了“核心—边缘”空间分布格局。研究还发现,大多数情况下,同一县域单元中,社会进步类指标与经济发展类指标旅游生态化水平具有相同的等级水平,其与环境保护类指标具有较大异质性。表明武陵山片区旅游社会经济的发展与环境保护不同步。片区大多旅游经济较为发达的县域在发展旅游经济的同时,缺乏环境保护的兼顾。旅游开发力度较小的区域,环境保护类指标得分高,反映其自然生态环境条件较好。

2.3 空间异质性分析

应用Moran's I指数进行武陵山片区生态化水平空间异质性分析,反映整个研究区域要素的相似性、相异性及关联解构模式。应用式（5）计算了武陵山片区旅游生态化水平及评价体系目标层三个方面分指标的全局Moran's I指数。计算通过ArcGIS空间统计工具实现,并返回Z得分和P值以做显著性检验。其结果如表3所示。
表3 武陵山片区旅游生态化水平Moran's I指数

Table 3 Moran Index of tourism ecological level in Wuling Mountain Area

Moran's I Z得分 P值
环境保护 0.26 3.13 0.002
社会进步 0.25 3.11 0.002
经济发展 0.09 1.20 0.23
旅游生态化水平 0.17 2.20 0.03
由表3可知,旅游生态化水平全局Moran's I指数为正,且通过了置信度95%的显著性检验。说明武陵山片区旅游生态化发展水平在空间上呈显著正相关,即集聚的分布特征。这一聚集分布特征主要为表现为旅游生态化水平第Ⅰ等级和第Ⅱ等级的县域单元在空间上的集聚（图4）。分指标中,环境保护与社会进步方面的全局Moran's I指数也为正且通过了显著性检验,说明相应指标也呈现集聚分布特征。根据图5显示,环境保护指标主要表现为较高等级水平县域单元的集聚,社会进步指标主要表现为较低等级水平县域单元的集聚。经济发展指标全局Moran's I指数为正,但未通过显著性检验,说明经济发展指标在空间上呈随机分布。
根据式（6）可计算到局部Moran's I指数,并根据其结果可将县域划分为四种集聚类型：HH聚集型、HL聚集型、LH聚集型、LL聚集型。其结果通过GeoDa软件实现。所得莫兰散点图如图6所示。
图6 武陵山片区旅游生态化水平莫兰散点图

Fig. 6 Moran scatter diagram of tourism ecological level in Wuling Mountain Area

图6中,处于第Ⅰ象限的点为HH聚集型县域单元,即为热点区,表示其自身和周边地区旅游生态化水平均较高,表现空间正相关;第Ⅱ象限为LH聚集型,表示自身较周边地区旅游生态化水平低,空间差异大,表现为负相关,异质性突出。第Ⅲ象限为LL聚集型,即冷点区,表示其自身和周边地区旅游生态化水平均较低,表现为空间正相关。第Ⅳ象限为HL聚集型,表示自身较周边地区旅游生态化水平高,空间差异大,表现为负相关,异质性突出。其具体县域单元分布如表4所示。
表4 县域单元象限分布

Table 4 Quadrants of county units in Wuling Mountain Area

象限/个 县域单元
第Ⅰ象限（20） 秭归,长阳,五峰,恩施,建始,宣恩,鹤峰,邵阳,隆回,洞口,新宁,武陵源,慈利,桑植,安化,溆浦,麻阳,芷江,碧江,万山
第Ⅱ象限（12） 巴东,来凤,新邵,武冈,石门,永定,中方,辰溪,会同,泸溪,永顺,玉屏
第Ⅲ象限（26） 绥宁,城步,通道,洪江,冷水江,涟源,吉首,花垣,保靖,古丈,黔江,丰都,武隆,秀山,酉阳,彭水,道真,务川,凤岗,湄潭,余庆,石阡,思南,德江,沿河,松桃
第Ⅳ象限（13） 利川,咸丰,鹤城,沅陵,新晃,靖州,新化,凤凰,龙山,石柱,正安,江口,印江
由表4可知,处于第Ⅰ象限和第Ⅲ象限的县域单元分别为20个与26个,合计占片区的64.8%,表明武陵山片区大部分区域旅游生态化水平空间上为正相关;处于第Ⅱ象限和第Ⅳ象限的分别为12个和13个,仅占片区的35.2%,空间上表现为负相关。

3 结论与讨论

3.1 结论

本文基于能值理论构建了旅游地生态化水平分析框架,在此基础上构建了旅游生态化水平测度体系与模型。
以武陵山片区为研究对象,基于片区截面数据资料,对各研究单元旅游社会生态化水平进行测度。应用探索性空间数据分析方法分析了武陵山片区旅游生态化水平的空间异质性特征。
测度结果表明,武陵山片区旅游生态化水平均值为0.464,处于第Ⅱ等级,为中等偏下水平。县域单元等级数量呈“金字塔”形分布。评价体系中目标层中,环境保护、社会进步、经济发展的得分率分别为0.640、0.498、0.239,反映出片区旅游生态化水平体系内部结构的差异显著。
空间分布上显示较为明显的集聚特征：较低等级主要分布在片区西部和中部区域;中间等级在片区北部和南部出现两个大片集聚区域;较高等级出现在张家界、凤凰—江口—鹤城、隆回—邵阳三个高值中心。分指标空间分布显示对于同一县域单元旅游社会经济的发展与环境保护不同步。
探索性空间数据分析方法中,全局莫兰指数反映了旅游生态化综合水平呈集聚的分布特征,表现为正相关,异质性弱。分指标中,环境保护与社会进步指标存在呈现集聚分布特征,经济发展指标在空间上呈随机分布。局部莫兰散点图显示HH型县域单元为20个,LL型为26个,显示为正相关,HL型12个,LH型13个,显示为负相关。

3.2 讨论

本文创新性地将能值理论引入到旅游地生态化水平测度中,构建了旅游地生态化水平定量测度模型,有效将旅游系统的自然、社会、经济等子系统有机结合起来,弥补了当前旅游生态化水平测度中带有较强的主观性或缺乏综合性等方面的不足。能值理论与方法在旅游生态化研究中应有较好的应用前景。
由于旅游地系统的复杂性,其生态化水平测度涉及要素众多,特别是涉及到社会子系统的意识生态化和行为生态化要素难以量化。如何有效量化意识、行为等社会子系统要素,是构建更为完善、科学的生态化测度系统的巨大挑战。更进一步的研究可根据生态化水平时间序列进行历时性分析,探寻旅游地发展过程中生态化水平变化的趋势和规律,分析其影响因素和影响机制。
旅游生态化是旅游可持续发展重要战略路径。武陵山片区生态化研究表明其水平处于中等偏下水平,且内部结构的差异显著,因此,武陵山片区旅游生态化水平的提升任务十分艰巨。对于武陵山片区生态化水平的提升,需要从意识层面、顶层设计、中层实施和底层参与的“自上而下”全面努力与支持才能实现[15]。

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