賈麗娜， 趙希勇

（東北林業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院， 哈爾濱150040）

在發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)的背景下， 森林旅游行業(yè)因其綠色、 低能耗的特點(diǎn)而引發(fā)廣泛關(guān)注[1]。 森林旅游逐漸成為傳統(tǒng)林業(yè)轉(zhuǎn)型與發(fā)展的主要方向， 為林區(qū)的經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展做出重要貢獻(xiàn)。 森林公園作為開展森林旅游的重要載體處于穩(wěn)步發(fā)展時(shí)期， 根據(jù)國(guó)家林業(yè)局編制的中國(guó)林業(yè)出版社2018 年出版的《中國(guó)林業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》， 截至2017 年年底， 中國(guó)森林公園共有3505 個(gè)， 其中國(guó)家級(jí)882 個(gè)， 省級(jí)1447 個(gè)， 接待游客9.62 億人次， 實(shí)現(xiàn)旅游收入1 100.7 億元。 關(guān)于森林公園旅游發(fā)展問題引發(fā)了國(guó)內(nèi)外學(xué)者的持續(xù)關(guān)注。 國(guó)外學(xué)者主要在森林公園旅游的推動(dòng)因素、 經(jīng)濟(jì)影響和經(jīng)濟(jì)價(jià)值及資源保護(hù)等方面進(jìn)行研究， 如研究了新西蘭皮隆尼亞森林公園旅游的游客動(dòng)機(jī)和滿意度[2]； 對(duì)德國(guó)最古老、 最著名的巴伐利亞國(guó)家森林公園進(jìn)行成本效益分析， 得出國(guó)家森林公園的旅游收入為周邊縣域帶來較好的經(jīng)濟(jì)效益[3]； 采用旅行費(fèi)用法評(píng)估了伊朗北部馬蘇勒森林公園的娛樂和社會(huì)經(jīng)濟(jì)價(jià)值[4]； 高森林覆蓋率是維持塔普蘭國(guó)家公園森林自然生態(tài)系統(tǒng)可持續(xù)性發(fā)展的關(guān)鍵因素[5]。 國(guó)內(nèi)學(xué)者根據(jù)中國(guó)森林公園的特點(diǎn)， 分析森林公園旅游發(fā)展中存在的問題和影響因素及森林公園旅游發(fā)展效率等問題。 如采用回歸分析的方法研究了森林公園旅游發(fā)展的影響因素[6]； 分析中國(guó)森林公園發(fā)展過程中存在的問題及發(fā)展策略[7]； 根據(jù)ArcGIS和GeoDa 對(duì)中國(guó)31 個(gè)省級(jí)行政區(qū)森林公園旅游收入進(jìn)行空間相關(guān)性分析， 得出2010 年至2015 年空間相關(guān)性逐漸增強(qiáng)[8]； 運(yùn)用空間分析法， 探討中國(guó)森林公園旅游發(fā)展的時(shí)空演變規(guī)律[9]； 對(duì)中國(guó)森林公園旅游發(fā)展效率進(jìn)行研究， 發(fā)現(xiàn)不同地區(qū)間差異明顯[10]。 森林公園旅游發(fā)展協(xié)調(diào)性問題的研究方法多數(shù)采用傳統(tǒng)的DEA 基本模型， 該模型因其未考慮到外界因素的影響， 容易導(dǎo)致計(jì)算結(jié)果不精確。 借鑒并運(yùn)用三階段DEA 模型[11]對(duì)中國(guó)森林公園旅游系統(tǒng)內(nèi)部發(fā)展協(xié)調(diào)性進(jìn)行研究， 并根據(jù)局部空間自相關(guān)分析方法， 研究了森林公園旅游系統(tǒng)內(nèi)部發(fā)展協(xié)調(diào)性及地域空間協(xié)調(diào)性與分布特點(diǎn)， 對(duì)協(xié)調(diào)性發(fā)展不高的省份提出針對(duì)性建議， 以促進(jìn)區(qū)域間協(xié)同發(fā)展， 為中國(guó)森林公園旅游管理及可持續(xù)發(fā)展提供一定的借鑒與參考。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

數(shù)據(jù)主要來源于2014、 2016 和2018 年《中國(guó)林業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》， 2014、 2016 和2018 年《國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》。

1.2 指標(biāo)選取

經(jīng)濟(jì)學(xué)評(píng)價(jià)指標(biāo)選取中， 生產(chǎn)指標(biāo)選擇資本、 人力、 土地， 產(chǎn)出指標(biāo)選擇經(jīng)濟(jì)、 生態(tài)和社會(huì)效益。 結(jié)合森林公園產(chǎn)業(yè)屬性特征， 參考相關(guān)文獻(xiàn)[6，8，10]建立中國(guó)31 個(gè)省級(jí)行政區(qū)森林公園旅游發(fā)展協(xié)調(diào)性評(píng)價(jià)指標(biāo)(表1)。

森林公園面積、 從業(yè)人數(shù)、 年度投入資金分別是土地、勞動(dòng)力、 資金投入的體現(xiàn)； 旅游收入、 旅游接待人次、 植樹造林面積分別是經(jīng)濟(jì)、 社會(huì)、 生態(tài)效益的體現(xiàn)。 外部因素不受森林公園旅游產(chǎn)業(yè)內(nèi)部的主觀控制， 需要從宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境、 資源支持等因素選取環(huán)境變量。 選取人均GDP 及國(guó)家對(duì)林業(yè)投資作為似回歸分析的環(huán)境變量。 其中， 人均GDP體現(xiàn)了各省級(jí)行政區(qū)森林公園旅游所處的宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境， 國(guó)家投資體現(xiàn)了國(guó)家對(duì)森林公園旅游產(chǎn)業(yè)的資源支持。

表1 指標(biāo)選取情況Table 1 Selection of indicators

1.3 三階段DEA 模型

第一階段: 傳統(tǒng)DEA 模型。

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法[12](Data Envelopment Analysis， DEA)， 由Charnes 等人基于多個(gè)輸入和多個(gè)輸出來分析系統(tǒng)相對(duì)效率而提出的方法， 是分析系統(tǒng)協(xié)調(diào)性最便捷、 最可靠的方法之一。 DEA 基本模型通過綜合效率(TE)、 純技術(shù)效率(PTE)、 規(guī)模效率(SE) 分析系統(tǒng)內(nèi)部的協(xié)調(diào)性， 三者之間的表達(dá)式為TE ＝PTE ×SE。 假設(shè)某個(gè)系統(tǒng)有k 個(gè)決策單元(DMU)， Xi＝ (x1i， x2i， ……， xmi)T表示m 個(gè)輸入變量， Yi＝ (y1i， y2i， ……， yni)T表示n 個(gè)輸出變量， DEA 基本模型如下:

式中θ 為模型的最優(yōu)值； ε 和λ 為未知變量； S-和S+為兩個(gè)松弛變量， S-＝ (，……，)T， S+＝(，， ……，)T； i＝1， 2， ……， k。

第二階段: 似SFA 回歸——剔除隨機(jī)因素和環(huán)境變量。

構(gòu)建以投入為導(dǎo)向的SFA 回歸模型:

式中Sni為松弛變量；fn(Zi； βn) 為環(huán)境變量對(duì)Sni的影響， 通常fn(Zi； βn) 可簡(jiǎn)化為fn(Zi； βn)＝Ziβn； n ＝1， 2， 3， ……， N 為輸入指標(biāo)個(gè)數(shù)； i＝1， 2， 3， ……， I 為決策單元個(gè)數(shù)； vni是隨機(jī)誤差項(xiàng)， vni服從正態(tài)分布N (0，)； uni是管理無效隨機(jī)變量， 服從正態(tài)分布N (0，)， vni與uni相互獨(dú)立。

γ 表示管理無效和隨機(jī)誤差對(duì)松弛變量計(jì)算結(jié)果的影響大小。 當(dāng)γ ≈1 時(shí)， 管理無效對(duì)結(jié)果影響更大； 當(dāng)γ ≈0 時(shí)， 隨機(jī)誤差對(duì)結(jié)果影響更大。 其表達(dá)式如下:

式中γ 表示技術(shù)無效方差占總方差的比例。

對(duì)于協(xié)調(diào)性較低的決策單元， 輸入指標(biāo)按照下式進(jìn)行調(diào)整。

在公式⑷中需要對(duì)隨機(jī)誤差項(xiàng)vni進(jìn)行估算。 計(jì)算方法如下[13]:

第三階段: 調(diào)整后輸入指標(biāo)值的DEA 分析。

經(jīng)過SFA 回歸剔除隨機(jī)因素和環(huán)境變量后得到新的輸入指標(biāo)， 再次應(yīng)用DEA 基本模型， 計(jì)算得到調(diào)整后決策單元的綜合效率值， 即森林公園旅游的協(xié)調(diào)度， 綜合效率值越高表明森林公園旅游發(fā)展協(xié)調(diào)度越好。 經(jīng)過三步得到的數(shù)值已經(jīng)剔除環(huán)境變量和隨機(jī)因素的影響， 更能準(zhǔn)確的反映出決策單元真實(shí)的效率水平， 更精確的分析森林公園旅游發(fā)展協(xié)調(diào)性。

1.4 局部空間自相關(guān)模型

局域空間自相關(guān)可以找到空間聚集點(diǎn)， 研究每個(gè)區(qū)域與相鄰區(qū)域之間的關(guān)聯(lián)程度。 采用LISA 聚集圖來進(jìn)行森林公園旅游協(xié)調(diào)性空間相關(guān)性分析。 LISA 值計(jì)算公式如下:

當(dāng)Ii≈0 時(shí)， 研究區(qū)域內(nèi)每個(gè)區(qū)域?qū)傩噪S機(jī)分布， 區(qū)域空間自相關(guān)不顯著； 當(dāng)Ii?0 時(shí)， 表示研究區(qū)域內(nèi)每個(gè)區(qū)域與相鄰區(qū)域的屬性存在顯著的聚集現(xiàn)象， 其值越大， 聚集現(xiàn)象越明顯； 當(dāng)Ii?0 時(shí)， 表示研究區(qū)域內(nèi)每個(gè)區(qū)域與相鄰區(qū)域的屬性存在顯著的差異現(xiàn)象， 其值越小， 兩區(qū)域之間屬性差異越大。

1.5 數(shù)據(jù)處理方法

首先， 采用DEA 基本模型， 選取2013、 2015 和2017 年這3 年的數(shù)據(jù)， 計(jì)算得到31 個(gè)省級(jí)行政區(qū)森林公園旅游發(fā)展協(xié)調(diào)性結(jié)果； 其次， 構(gòu)建SFA 模型， 應(yīng)用Frontier 4.1 進(jìn)行測(cè)算處理， 剔除環(huán)境因素和隨機(jī)因素帶來的影響； 再次， 將第二階段調(diào)整后的輸入指標(biāo)與原始輸出指標(biāo)相結(jié)合， 借助DEAP2.1，重新計(jì)算得到中國(guó)31 個(gè)省級(jí)行政區(qū)森林公園旅游發(fā)展協(xié)調(diào)性結(jié)果； 最后， 將調(diào)整后得到的中國(guó)31 個(gè)省級(jí)行政區(qū)森林公園旅游發(fā)展協(xié)調(diào)性結(jié)果， 按照協(xié)調(diào)度劃分的5 個(gè)等級(jí)進(jìn)行分級(jí)， 應(yīng)用ArcGIS 10.2 將31個(gè)省級(jí)行政區(qū)協(xié)調(diào)性分級(jí)結(jié)果進(jìn)行可視化處理， 并進(jìn)行局部空間自相關(guān)分析。

結(jié)合均勻分布函數(shù)法擬定森林公園旅游協(xié)調(diào)度分級(jí)， 將協(xié)調(diào)度分為5 個(gè)等級(jí)， 具體等級(jí)分類如表2 所示。

表2 協(xié)調(diào)度等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)Table 2 Standard for classification of coordination degree

2 結(jié)果與分析

2.1 傳統(tǒng)DEA 方法忽略環(huán)境因素和隨機(jī)因素影響導(dǎo)致結(jié)果存在差異

根據(jù)2013、 2015 和2017 年這3 年數(shù)據(jù)得到第一階段DEA 模型測(cè)算均值如表3 所示。 國(guó)內(nèi)研究學(xué)者在研究森林公園旅游發(fā)展協(xié)調(diào)性時(shí)， 主要采用傳統(tǒng)DEA 模型(第一階段) 計(jì)算分析中國(guó)31 個(gè)省級(jí)行政區(qū)之間的差異性， 選擇3 位學(xué)者的研究結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析， 比較存在的差異并分析原因。

第一階段計(jì)算數(shù)值與國(guó)內(nèi)學(xué)者研究結(jié)果存在差異。楊萍[14]、丁振民[10]、朱磊[9]采用傳統(tǒng)DEA模型計(jì)算得到31個(gè)省級(jí)行政區(qū)森林公園旅游發(fā)展協(xié)調(diào)性均值分別為0.473、 0.356 和0.804。 3 位學(xué)者研究結(jié)果中綜合效率值為1 的省級(jí)行政區(qū)分別有2 個(gè)、 0 個(gè)和1 個(gè)。 3 位學(xué)者研究的森林公園旅游協(xié)調(diào)度大于0.6的省級(jí)行政區(qū)分別有6 個(gè)(北京市、 天津市、 上海市、 江蘇省、 河南省和廣東省)、 5 個(gè)(廣西壯族自治區(qū)、 江西省、 四川省、 浙江省和重慶市)、 30 個(gè)(除安徽省， 其協(xié)調(diào)度為0.464)。3 位學(xué)者研究的結(jié)果中森林公園旅游協(xié)調(diào)度小于0.4 的省級(jí)行政區(qū)分別有12 個(gè)、23 個(gè)和0 個(gè)。

中國(guó)31 個(gè)省級(jí)行政區(qū)森林公園旅游協(xié)調(diào)性均值為0.738 (表3)。 吉林省、 海南省、 西藏自治區(qū)、 甘肅省和新疆維吾爾自治區(qū)這5 個(gè)省級(jí)行政區(qū)綜合效率值為1， 森林公園旅游發(fā)展協(xié)調(diào)性處于最佳狀態(tài)， 協(xié)調(diào)度等級(jí)處于優(yōu)良協(xié)調(diào)。 除了以上5 個(gè)省級(jí)行政區(qū)以外還包括天津市、 內(nèi)蒙古自治區(qū)、 黑龍江省、 上海市、 安徽省、 陜西省和寧夏回族自治區(qū)這7 個(gè)省級(jí)行政區(qū)。 協(xié)調(diào)度處于0.6 ～0.8 的有12 個(gè)省級(jí)行政區(qū)， 大于0.6 有24 個(gè)省級(jí)行政區(qū)， 所占比例為77.4%。 31 個(gè)省級(jí)行政區(qū)中僅有江西省和重慶市綜合效率值小于0.4， 分別為0.305 和0.368， 處于一般失調(diào)狀態(tài)。

通過對(duì)比發(fā)現(xiàn)， 楊萍[14]、 丁振民[10]、 朱磊[9]這3 位學(xué)者間研究的結(jié)果存在較大的差異， 與本文研究結(jié)果也存在差異。 除了森林公園旅游發(fā)展較協(xié)調(diào)的省級(jí)行政區(qū)數(shù)量不同外， 相同省級(jí)行政區(qū)不同的學(xué)者研究得到的結(jié)果也存在不同， 甚至出現(xiàn)極大的反差。 例如丁振民研究的江西和重慶兩個(gè)省級(jí)行政區(qū)的森林公園旅游發(fā)展協(xié)調(diào)度均大于0.6[10]， 而本文得到的分析結(jié)果為31 個(gè)省級(jí)行政區(qū)中最低的兩個(gè)， 均小于0.4。

從地區(qū)上分析， 楊萍[14]、 丁振民[10]、 朱磊[9]這3 位學(xué)者研究中國(guó)森林公園旅游發(fā)展中地區(qū)的協(xié)調(diào)度排名分別為東部地區(qū)＞東北地區(qū)＞中部地區(qū)＞西部地區(qū)， 東部地區(qū)＞中部地區(qū)＞西部地區(qū)， 東部地區(qū)＞西部地區(qū)＞中部地區(qū)， 且東部地區(qū)均處于協(xié)調(diào)的發(fā)展?fàn)顟B(tài)。 4 個(gè)地區(qū)中森林公園旅游發(fā)展協(xié)調(diào)性排名為東部地區(qū)＞西部地區(qū)＞東北地區(qū)＞中部地區(qū)(表3)， 并且4 個(gè)地區(qū)都處于一般協(xié)調(diào)狀態(tài)， 未有處于優(yōu)良協(xié)調(diào)狀態(tài)的地區(qū)， 說明4 個(gè)地區(qū)的森林公園旅游產(chǎn)業(yè)仍然有很大的發(fā)展空間。

從地區(qū)上對(duì)比發(fā)現(xiàn)， 楊萍[14]、 丁振民[10]、 朱磊[9]這3 位學(xué)者及本文的計(jì)算結(jié)果得到東部地區(qū)森林公園旅游發(fā)展協(xié)調(diào)性是最好的， 西部地區(qū)和中部地區(qū)森林公園旅游發(fā)展協(xié)調(diào)性較差。 西部地區(qū)在現(xiàn)實(shí)中森林旅游公園發(fā)展較差， 但朱磊研究結(jié)果中西部地區(qū)森林公園旅游發(fā)展協(xié)調(diào)性比其他個(gè)別地區(qū)還存在優(yōu)勢(shì)[9]。 東北地區(qū)是重點(diǎn)國(guó)有林區(qū)轉(zhuǎn)型發(fā)展森林旅游的主要發(fā)展地， 但是從計(jì)算結(jié)果分析相比東部地區(qū)卻未體現(xiàn)出較好的結(jié)果。

楊萍[14]、 丁振民[10]、 朱磊[9]這3 位學(xué)者的研究結(jié)果與本文中第一階段計(jì)算的結(jié)果存在較大的差異性， 主要有3 個(gè)原因: 第一， 研究時(shí)間年限不同。 每一年各省級(jí)行政區(qū)對(duì)森林公園旅游發(fā)展的投入存在差。 第二， 選擇的評(píng)價(jià)指標(biāo)不同。 選取評(píng)價(jià)指標(biāo)不同則表示考慮的影響因素不同， 會(huì)直接影響計(jì)算結(jié)果。 第三， 研究方法的局限性。 傳統(tǒng)DEA 模型忽略隨機(jī)因素和環(huán)境因素的影響。 數(shù)據(jù)對(duì)比中出現(xiàn)極大的反差以及區(qū)域的森林公園旅游發(fā)展協(xié)調(diào)性與現(xiàn)實(shí)明顯不符都是由于第3 點(diǎn)原因?qū)е隆?這是因?yàn)橛蓚鹘y(tǒng)DEA 方法得到的協(xié)調(diào)性結(jié)果未考慮隨機(jī)因素和環(huán)境因素影響， 故所得到的結(jié)果并不能真實(shí)反映各省級(jí)行政區(qū)森林公園旅游發(fā)展的協(xié)調(diào)性， 需要通過第二階段和第三階段做出進(jìn)一步調(diào)整和分析。

表3 2013、 2015 和2017 年第一階段DEA 模型測(cè)算均值Table 3 Estimated means of the first stage DEA Model in 2013， 2015 and 2017

2.2 環(huán)境因素對(duì)森林公園旅游發(fā)展協(xié)調(diào)性結(jié)果有影響

第二階段計(jì)算結(jié)果如表4 所示。 做似回歸分析有兩個(gè)自變量， 所以自由度為2， 由混合卡方分布表可知， 在1%顯著水平下臨界值為8.273。 在2013、 2015 和2017 這3 年中， 旅游收入、 接待人數(shù)、 植樹造林面積的LR 值均大于8.273， 表明3 個(gè)投入松弛變量在1%水平下拒絕無效率假設(shè)。 另外， 多數(shù)解釋變量對(duì)被解釋變量在規(guī)定的置信水平下顯著的， 存在個(gè)別不顯著變量。 查閱國(guó)內(nèi)外研究文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)[11-13]，國(guó)內(nèi)外學(xué)者使用SFA 做似回歸分析時(shí)， 同樣存在不顯著變量， 只要多數(shù)t 檢驗(yàn)通過， 則解釋是有意義的。 由以上兩點(diǎn)分析， SFA 模型使用是比較合理的。

表4 第二階段SFA 模型測(cè)算結(jié)果Table 4 The calculating result of the second stage SFA Model

λ 值大小反應(yīng)隨機(jī)和環(huán)境兩方面因素對(duì)結(jié)果的影響程度。 當(dāng)λ≈1 時(shí)， 環(huán)境因素影響更大； λ≈0 時(shí)，隨機(jī)因素影響更大。 所有年份的所有輸入指標(biāo)的松弛變量λ≈1 (表4)， 表明這3 年中環(huán)境因素對(duì)協(xié)調(diào)性計(jì)算結(jié)果有著顯著的影響， 因此計(jì)算森林公園旅游發(fā)展協(xié)調(diào)度進(jìn)行環(huán)境因素剔除是非常有必要的。

根據(jù)第二階段調(diào)整后的投入指標(biāo)， 得到第三階段計(jì)算結(jié)果如表5 所示。

對(duì)比第一階段數(shù)值發(fā)現(xiàn)，31 個(gè)省級(jí)行政區(qū)森林公園旅游發(fā)展協(xié)調(diào)度均值有了一定程度的提高， 由0.738 提升至0.771， 純技術(shù)效率由0.881提升至0.911， 規(guī)模效率由0.836 提升至0.851。 表明環(huán)境因素與隨機(jī)因素對(duì)協(xié)調(diào)性計(jì)算結(jié)果體現(xiàn)出負(fù)影響， 降低了協(xié)調(diào)度， 剔除兩方面影響后，協(xié)調(diào)度有了一定提高。

從各個(gè)省級(jí)行政區(qū)來看，有7 個(gè)省級(jí)行政區(qū)的森林公園旅游發(fā)展協(xié)調(diào)度在調(diào)整后降低， 所占比例為22.6%。 有20 個(gè)省級(jí)行政區(qū)的協(xié)調(diào)度在調(diào)整后上升， 所占比例為64.5%。 吉林省、 西藏自治區(qū)、 甘肅省和新疆維吾爾自治區(qū)4 個(gè)省級(jí)行政區(qū)的協(xié)調(diào)度未發(fā)生變化。 其中經(jīng)過調(diào)整后協(xié)調(diào)度提升最大的是廣東省， 提升了0.378， 協(xié)調(diào)度降低最大的是天津市， 降低了0.819?？梢姡?環(huán)境因素對(duì)廣東省和天津市的協(xié)調(diào)度的影響較大， 對(duì)廣東省是負(fù)影響， 而對(duì)天津市是正影響。 表明廣東省的外界宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境、 國(guó)家資源支持降低了森林公園旅游發(fā)展協(xié)調(diào)性實(shí)際結(jié)果， 天津市的外界宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境、 國(guó)家資源支持提升了森林公園旅游發(fā)展協(xié)調(diào)性實(shí)際結(jié)果。 在剔除環(huán)境因素和隨機(jī)因素后， 中部地區(qū)和東北地區(qū)的協(xié)調(diào)性計(jì)算結(jié)果有一定提升； 而東部地區(qū)和西部地區(qū)的協(xié)調(diào)度有所下降。 東部地區(qū)和西部地區(qū)協(xié)調(diào)度相比其他兩個(gè)地區(qū)較低是因?yàn)橐?guī)模效率相對(duì)較低； 制約中部地區(qū)和東北地區(qū)森林公園旅游發(fā)展協(xié)調(diào)性的是純技術(shù)效率。 另外， 經(jīng)過調(diào)整后， 東北地區(qū)森林公園旅游發(fā)展協(xié)調(diào)性計(jì)算結(jié)果是4 個(gè)地區(qū)最大的， 體現(xiàn)了東北重點(diǎn)國(guó)有林區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的優(yōu)勢(shì)； 西部地區(qū)森林公園旅游發(fā)展協(xié)調(diào)度最低， 與實(shí)際情況吻合， 這都表明調(diào)整后得到的計(jì)算結(jié)果更真實(shí)可靠。

表5 2013、 2015 和2017 年第三階段DEA 模型測(cè)算均值Table 5 Estimated means of the third stage DEA Model in 2013， 2015 and 2017

2.3 協(xié)調(diào)度較好的省級(jí)行政區(qū)呈現(xiàn)聚集分布、 協(xié)調(diào)度較差的省級(jí)行政區(qū)呈現(xiàn)離散分布

吉林省、 黑龍江省、 浙江省、 安徽省、 山東省、 西藏自治區(qū)、 甘肅省和新疆維吾爾自治區(qū)這7 個(gè)省級(jí)行政區(qū)綜合效率為1 (表5)， 7 個(gè)省級(jí)行政區(qū)森林公園旅游發(fā)展協(xié)調(diào)度達(dá)到最優(yōu)， 表明對(duì)森林公園旅游發(fā)展投入與產(chǎn)出達(dá)到一個(gè)平衡， 實(shí)現(xiàn)了純技術(shù)效率與規(guī)模效率有效。 在嚴(yán)重失調(diào)至優(yōu)良協(xié)調(diào)的5 個(gè)等級(jí)中省級(jí)行政區(qū)對(duì)應(yīng)的個(gè)數(shù)分別是1 個(gè)、 3 個(gè)、 3 個(gè)、 6 個(gè)和18 個(gè)， 58.06%的省級(jí)行政區(qū)的森林公園旅游發(fā)展協(xié)調(diào)度處于優(yōu)良協(xié)調(diào)的狀態(tài)， 19.35%的省級(jí)行政區(qū)協(xié)調(diào)度處于一般協(xié)調(diào)發(fā)展?fàn)顟B(tài)， 僅有12.90%的省級(jí)行政區(qū)協(xié)調(diào)度處于失調(diào)發(fā)展?fàn)顟B(tài)。 可見， 中國(guó)森林公園旅游發(fā)展協(xié)調(diào)性多數(shù)處于一個(gè)較好發(fā)展?fàn)顟B(tài)， 資金、 人力的投入帶來了良好的經(jīng)濟(jì)社會(huì)效益。 天津市、 上海市、 青海省和寧夏回族自治區(qū)這4 個(gè)省級(jí)行政區(qū)森林公園旅游發(fā)展協(xié)調(diào)度處于失調(diào)發(fā)展?fàn)顟B(tài)， 均是由于規(guī)模效率不高導(dǎo)致。 其中天津市處于嚴(yán)重失調(diào)的狀態(tài)。 天津市地域面積小， 森林旅游資源匱乏， 截至2017 年12 月， 只有1 處森林公園。 另外根據(jù)2014 年、 2016 年和2018 年這3 年的《中國(guó)林業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》 可知天津政府對(duì)森林公園的投資較少， 存在個(gè)別年份不投入資金的情況， 導(dǎo)致天津森林公園旅游處于嚴(yán)重失調(diào)的發(fā)展?fàn)顟B(tài)。 遼寧省、 江西省和云南省這3 個(gè)省級(jí)行政區(qū)的森林公園旅游發(fā)展協(xié)調(diào)度處于勉強(qiáng)協(xié)調(diào)發(fā)展?fàn)顟B(tài)， 協(xié)調(diào)度值同樣不高，其中遼寧省和江西省協(xié)調(diào)度值不高是由于純技術(shù)效率不高導(dǎo)致， 云南省是由于規(guī)模效率不高導(dǎo)致。 兩個(gè)方面的原因?qū)е律止珗@旅游系統(tǒng)內(nèi)部發(fā)展協(xié)調(diào)性較差， 都是因?yàn)橄到y(tǒng)內(nèi)部投入與產(chǎn)出的失衡， 協(xié)調(diào)度不高的省級(jí)行政區(qū)需要調(diào)整投入結(jié)構(gòu)， 使森林公園旅游系統(tǒng)內(nèi)部協(xié)調(diào)性達(dá)到最佳狀態(tài)。

森林公園旅游發(fā)展協(xié)調(diào)度較好的省級(jí)行政區(qū)呈現(xiàn)聚集分布狀態(tài)(圖1)， 森林公園旅游發(fā)展協(xié)調(diào)度較差的呈現(xiàn)離散分布狀態(tài)。 森林公園旅游發(fā)展協(xié)調(diào)性較差的有天津市和上海市等經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的省級(jí)行政區(qū)， 也有青海省和寧夏回族自治區(qū)等經(jīng)濟(jì)不發(fā)達(dá)的省級(jí)行政區(qū)。 可見，森林公園旅游發(fā)展協(xié)調(diào)性好壞與地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)程度沒有直接的關(guān)系， 導(dǎo)致森林公園旅游發(fā)展協(xié)調(diào)度較低的主要原因是森林公園旅游投入與產(chǎn)出的失衡。

一方面是政府盲目無效的投入， 未匹配地區(qū)森林公園旅游資源， 導(dǎo)致投入過多， 造成資金資源的浪費(fèi)， 影響森林公園旅游發(fā)展協(xié)調(diào)性； 另一方面因政府重視力度不夠， 導(dǎo)致其投入不足， 地區(qū)森林旅游資源未能有效利用， 影響森林公園旅游發(fā)展協(xié)調(diào)性。

圖1 31 個(gè)省級(jí)行政區(qū)森林公園旅游發(fā)展協(xié)調(diào)度空間分布特征Figure 1 Spatial distribution characteristics of tourism development coordination in forest parks in 31 provinces and cities

2.4 31 個(gè)省級(jí)行政區(qū)間森林公園旅游發(fā)展協(xié)調(diào)性顯著區(qū)域逐漸減少

用局部空間自相關(guān)來分析單個(gè)省級(jí)行政區(qū)與相鄰省級(jí)行政區(qū)間的關(guān)聯(lián)程度。 2013、 2015、 2017 年森林公園旅游發(fā)展協(xié)調(diào)度LISA聚集圖( 圖2) 中不同紋理表示不同的集聚模式， 共有5 種集聚模式區(qū)域，分別為“H-H” 區(qū)域、 “H-L” 區(qū)域、 “L-L” 區(qū)域、“L-H” 區(qū)域和不顯著區(qū)域。 “H-H” 區(qū)域表示本省級(jí)行政區(qū)協(xié)調(diào)性發(fā)展較好， 相鄰省級(jí)行政區(qū)協(xié)調(diào)性發(fā)展也較好； “H-L” 區(qū)域表示本省級(jí)行政區(qū)協(xié)調(diào)性發(fā)展較好， 相鄰省級(jí)行政區(qū)協(xié)調(diào)性發(fā)展較差； “L-L” 區(qū)域表示本省級(jí)行政區(qū)協(xié)調(diào)性發(fā)展較差， 相鄰省級(jí)行政區(qū)協(xié)調(diào)性發(fā)展也較差； “L-H” 區(qū)域表示本省級(jí)行政區(qū)協(xié)調(diào)性發(fā)展較差， 相鄰省級(jí)行政區(qū)協(xié)調(diào)性發(fā)展較好； 不顯著區(qū)域表示本省級(jí)行政區(qū)與相鄰省級(jí)行政區(qū)間空間自相關(guān)不顯著。

2013、 2015 和2017 年森林公園旅游發(fā)展協(xié)調(diào)度在空間上未出現(xiàn)“H-H” 區(qū)域和“L-L” 區(qū)域(圖2)，表明各省級(jí)行政區(qū)協(xié)調(diào)度相比其他省級(jí)行政區(qū)未有明顯優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)， 不存在一直處于高速發(fā)展和低速發(fā)展的省級(jí)行政區(qū)， 各省級(jí)行政區(qū)處于一個(gè)過渡區(qū)和極化效應(yīng)區(qū)的發(fā)展模式。

2013、 2015 和2017 年森林公園旅游發(fā)展協(xié)調(diào)度在空間上出現(xiàn)“L-H” 區(qū)域的是上海市， 2017 出現(xiàn)“L-H” 區(qū)域的還有天津市。 上海市和天津市兩個(gè)城市的相鄰省級(jí)行政區(qū)處于高發(fā)展區(qū)域， 兩個(gè)市處于低發(fā)展區(qū)域， 表明兩個(gè)城市與相鄰省級(jí)行政區(qū)發(fā)展協(xié)同性差。 上海市是經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的港口城市， 天津市是內(nèi)陸經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的典型城市， 用地面積少， 森林旅游資源缺乏。 截至2017 年， 上海僅有5 處森林公園，天津市僅有1 處森林公園， 是兩個(gè)省級(jí)行政區(qū)森林公園旅游發(fā)展協(xié)調(diào)度較低的主要原因， 缺少與相鄰省級(jí)行政區(qū)的發(fā)展合作也是導(dǎo)致其森林公園旅游發(fā)展協(xié)調(diào)度較低的重要原因。 隨著經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展， 各省級(jí)行政區(qū)間的相互合作非常重要， 打造共贏的發(fā)展局面。

2013 和2015 年森林公園旅游發(fā)展協(xié)調(diào)度在空間上出現(xiàn)“H-L” 區(qū)域的是甘肅省， 2017 年未有省級(jí)行政區(qū)出現(xiàn)。 表明2013、 2015 年甘肅省森林公園旅游發(fā)展協(xié)調(diào)度相比其他省級(jí)行政區(qū)處于絕對(duì)優(yōu)勢(shì)， 自身發(fā)展水平高。 隨著各省級(jí)行政區(qū)森林公園旅游的發(fā)展這種優(yōu)勢(shì)逐漸降低， 在一定程度上說明了森林旅游資源的雷同性， 不存在獨(dú)一無二的旅游資源， 但隨著各省級(jí)行政區(qū)重視程度增加這種區(qū)域會(huì)逐漸消失。

隨著時(shí)間的推移， 出現(xiàn)顯著的區(qū)域越來越少， 表明各省級(jí)行政區(qū)越來越重視森林公園旅游的發(fā)展， 相鄰省級(jí)行政區(qū)之間的差異性在逐漸降低。

3 結(jié)論與展望

圖2 31 個(gè)省級(jí)行政區(qū)森林公園旅游發(fā)展協(xié)調(diào)度LISA聚集圖Figure 2 LISA aggregate graph of tourism development coordination in forest parks in 31

3.1 結(jié)論

第一， 環(huán)境因素與隨機(jī)因素對(duì)31 個(gè)省級(jí)行政區(qū)森林公園旅游發(fā)展協(xié)調(diào)度計(jì)算結(jié)果呈現(xiàn)出負(fù)影響， 剔除這兩個(gè)影響因素后， 東北地區(qū)森林公園旅游發(fā)展協(xié)調(diào)度最高， 體現(xiàn)了東北地區(qū)重點(diǎn)國(guó)有林區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的優(yōu)勢(shì)， 表明調(diào)整后得到的計(jì)算結(jié)果更真實(shí)可靠。第二， 根據(jù)三階段DEA 模型得到的協(xié)調(diào)度計(jì)算結(jié)果， 31 個(gè)省級(jí)行政區(qū)森林公園旅游發(fā)展協(xié)調(diào)度均值為0.771， 處于一般協(xié)調(diào)等級(jí)。 從空間分布特征分析， 協(xié)調(diào)度較好的省級(jí)行政區(qū)呈現(xiàn)聚集分布現(xiàn)象， 協(xié)調(diào)度較差的省級(jí)行政區(qū)呈現(xiàn)離散分布現(xiàn)象。 協(xié)調(diào)度的好壞與所處地市經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)程度沒有直接的關(guān)系， 主要由森林公園旅游資金投入、 專業(yè)技術(shù)人員庫、 科學(xué)的管理制度決定。 第三， 2013、 2015 和2017 年森林公園旅游發(fā)展協(xié)調(diào)度在空間分布上未出現(xiàn)“H-H” 區(qū)域和“L-L” 區(qū)域， 各省級(jí)行政區(qū)處于一個(gè)過渡區(qū)和極化效應(yīng)區(qū)的發(fā)展模式。 “L-H” 區(qū)域是上海市和天津市兩個(gè)城市， 自身旅游資源匱乏、 與鄰近省級(jí)行政區(qū)協(xié)同發(fā)展低是形成該區(qū)域類型的主要原因。 “H-L” 區(qū)域只有甘肅省， 隨著各省級(jí)行政區(qū)森林公園旅游的發(fā)展， 該區(qū)域逐漸消失， 顯著區(qū)域逐漸減少表明近年來森林公園旅游的發(fā)展受到各地政府的重視， 各省級(jí)行政區(qū)間的差異性逐漸降低。

3.2 展望

因數(shù)據(jù)的選擇及研究方法選用的局限性， 論文仍有3 個(gè)方面可以繼續(xù)完善。 首先， 論文選擇了3 年數(shù)據(jù)和三階段DEA 模型研究中國(guó)森林公園旅游發(fā)展協(xié)調(diào)性， 僅通過3 年數(shù)據(jù)和一種方法計(jì)算結(jié)果可能存在偶然性， 選擇多年數(shù)據(jù)并結(jié)合多種方法對(duì)比分析是今后繼續(xù)探討的方向。 其次， 研究國(guó)內(nèi)與國(guó)外森林公園旅游發(fā)展同異性， 提出更加科學(xué)的發(fā)展策略是今后研究的重點(diǎn)。 最后， 隨著科技的發(fā)展， 智慧旅游會(huì)隨之出現(xiàn)， 研究智慧旅游產(chǎn)生對(duì)森林公園旅游的發(fā)展的影響是一個(gè)極具價(jià)值的研究方向。