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编者注

《南京师范大学学报（自然科学版）》2024期发表苏州大学东吴智库副院长周永波教授等人撰写的《城市旅游舒适度指标体系构建与实证分析——以长三角地区为例》一文，文章以舒适度理论为基础，构建城市旅游舒适度评价指标，通过空间自相关分析研究长三角地区旅游舒适度及分项舒适度的空间结构，构建旅游经济发展指标，探究城市旅游舒适度与旅游经济发展之间的耦合与协调关系。现将全文转载如下，供读者参考。

看法

城市旅游舒适度指标体系构建及实证分析

——以长三角地区为例

——王玉环、周永波——

随着社会经济的快速发展和城镇化的不断推进，城市之间的竞争逐渐由经济产业竞争转向人才吸引竞争。舒适度作为以人才需求和高品质生活为导向的城市发展理论应运而生。舒适度（Amenity）概念最早出现于20世纪50年代，在西方发达国家后工业社会人口迁移研究中被广泛使用，用于描述令人愉悦的生活状态，为当地居民和雇员提供舒适的、独特的、不可出口的服务或商品，国内部分学者亦将其译为舒适度。舒适度最初主要指气候、温度、日照等气候舒适度，随着研究的深入，逐渐扩展到自然舒适度、人工舒适度、社会舒适度等范畴。

目前对舒适度的研究主要集中在理论研究、现象研究和互动研究三个方面。舒适度的理论研究是对舒适度本身的一系列探索，包括舒适度的概念、内涵和结构等。Ting等通过梳理国外舒适度的理论来源，建立了适合国内城市的舒适度评价指标体系；余钟磊等探讨了全国286个城市舒适度的空间格局和地域分异；Cesar等设计了聚类算法，研究了美国47个城市的宜居设施布局。Evan等利用目的地发展量表测度了美国西部356个非大都市县的宜居发展水平。舒适度引发的社会现象集中在人口迁移、劳动力和企业布局、住房价值等方面。Gerhard探讨了全球化背景下乡村地理的变化和舒适度迁移的复杂性和多样性。Evan等探讨了美国西部的乡村地区。 舒适度迁移与公共土地的关系，俞等比较了中国地级市环境质量、经济机会等因素对人口迁移的影响，胡爽等通过构建指标体系研究了舒适度对人才流动的影响，Lucia等的研究探讨了舒适度对新企业形成和企业集聚的影响。Stromberg等基于不同类型的舒适度，探究了公寓价格、住宅发展与舒适度之间的多重关系。在交互研究层面，舒适度与城市经济、产业结构等因素相互作用影响城市发展。王宁借助本土消费主义探讨了舒适度体系对产业布局的影响。张艳茹等评估了经济机会、城市规模与舒适度的多重交互作用对人才分布的影响。李丽梅研究了休闲舒适度对生活质量、幸福感和城市发展的作用。

可见舒适度从人的需求出发，通过人与城市的互动寻求城市发展的方向。在旅游研究领域，基于游客需求制定的指标很少，现有研究主要以旅游竞争力和旅游吸引力为主。城市的旅游竞争力通过其旅游实力来评价，旅游竞争力的研究大多从旅游市场出发，通过考虑旅游资源、旅游经济、旅游规模、产业结构等来综合评价一个城市在旅游市场中的优势；旅游吸引力则更多的是从旅游资源、旅游市场、旅游设施等来探究城市对游客的吸引力。城市游客不只是看重城市中的少数几个景点，更要体验城市整体的舒适度系统，旅游活动本质上是游客的体验，城市本身的自然环境、旅游资源、配套服务等都可以看作是吸引游客迁徙的服务或商品。基于此，本研究借助城市舒适度理论引入旅游舒适度的概念。 本文运用全局莫兰指数等方法探究各城市旅游舒适度的空间格局及分异情况，并以长三角地区为研究区域，评价城市满足游客旅游需求与体验的环境、服务和设施状况，结合城市旅游经济发展指标，探究旅游舒适度与城市旅游经济发展的耦合协调关系。

1. 区域概况及数据来源

1.1 研究区概况

长三角地区包括上海、江苏、浙江、安徽四省41个城市，是中国经济发展活跃、创新能力较强的区域之一。长三角地区面积约35.8万平方公里，2019年末人口22.7亿，2020年人口1亿，地区生产总值24.5万亿元。该地区旅游资源丰富，旅游景点众多，截至2018年底，拥有54个5A级景区。2019年，国务院印发了《长三角区域一体化发展规划纲要》。 明确长三角一体化发展的战略定位，即全国发展强劲活力的增长极、国家高质量发展的样板区、率先基本实现现代化的先行区、区域一体化发展的示范区、新时代改革开放的新高地。

1.2 数据来源

指标数据来源于《上海统计年鉴2020》、《江苏统计年鉴2020》、《浙江统计年鉴2020》、《安徽统计年鉴2020》、《中国文物和旅游统计年鉴2020》、《中国城市统计年鉴2020》、《国家文物局官网》、《中国非物质文化遗产官网》、《中国文化和旅游部官网》。缺失数据来源于各城市统计年鉴、统计公报、文化和旅游局官网。无法从官方渠道获得的数据指标，如特色餐厅、旅游景点数量、商场、民宿等，基于高德地图开放平台的POI数据，游客评价指数来源于携程网对各城市旅游景点的综合评分，以各省数据为准。 如果网上数据与官方数据有冲突，以官方数据为准。

2.研究方法

2.1 综合评价方法

本文通过多指标综合评价法对城市旅游舒适度进行测度，利用熵值法计算指标权重，通过计算指标的信息熵来衡量指标所提供的信息量。对指标进一步加权，熵值越大，城市旅游舒适度越好，信息量越小，指标权重越小。公式如下：

Sij=Aij×Wj（1）

式中，Sij为城市i第j项指标的最终得分，Wj为通过熵值​​法计算出的指标j的权重。将城市i各项指标得分相加，即可得到城市i的旅游舒适度总得分。

2.2 空间自相关分析

在地理学领域中，任何要素都与周围的要素存在相关性，且邻近要素之间的相关性强于远处要素之间的相关性。利用空间自相关的方法研究长三角城市旅游舒适度之间的相关性，全局莫兰指数（Global Moran's I）基于要素位置和要素值来表征空间自相关性，揭示区域内要素之间的相互依赖程度。ArcGIS 空间自相关工具可计算莫兰指数并返回 p 值。

2.3 耦合协调模型

城市旅游舒适度指数并不是孤立发展的，而是与城市其他要素相互作用的。为探究旅游舒适度在城市旅游发展中的作用，采用耦合协调度模型来度量旅游舒适度与城市旅游经济发展之间的关系，用系统协调发展水平来衡量系统间的相互依存和协调程度。

耦合度C是指两个系统之间相互作用的程度，C值在0~1之间，C值越大，系统间耦合度越高，其公式如下：

式中，U1、U2分别代表旅游舒适度和城市旅游经济发展指数值。

耦合协调度D用于评价系统间的协调程度，D值越高，说明两系统间的协调发展程度越高，计算公式为：

T=aU1+bU2，（4）

式中，T为旅游舒适度与城市旅游经济发展综合评价指数，a、b为未知系数，当两个系统同等重要时，系数均为0.5。

3 旅游舒适度指标体系构建

旅游舒适度是城市旅游特色的评价指标。在指标体系构建过程中，我们从游客的角度出发，涵盖游客在出行过程中的各项需求以及城市自身属性，并兼顾数据的全面性、系统性、科学性和可行性。最终选取5个一级指标和31个二级指标，并采用熵值法确定各指标的权重（表1）。

旅游目的地适宜的温度、良好的空气条件有助于提升游客的出行体验。我们构建自然环境舒适度一级指数来描述使城市更具吸引力的自然场所属性，参考现有研究，选取1个二级指标：月平均气温、7月平均气温、年平均PM2.5质量浓度、全年空气质量2级以上天数比例、建成区绿化覆盖率。在城市舒适度的研究中，学者们常用休闲环境指数和社会文化指数来评价用于休闲观光的旅游文化场所。旅游文化舒适度一级指数整合休闲环境和社会文化指标构建，参考现有研究并考虑不同群体的观光需求，也尽可能地纳入城市的覆盖范围。 中国各类旅游文化场所，包括3A级及以上景点数量、博物馆、纪念馆数量、图书馆数量、文化馆数量、全国重点文物保护单位数量、主题公园数量、全国非物质文化遗产保护单位数量、中国历史文化街区数量等二级指标。构建旅游商业舒适度一级指标，衡量城市内为游客提供商业消费的各类场所，包括星级酒店数量、民宿数量、特色餐厅数量、美食街数量、大型商场数量等。二级指标包括特色商业街区数量、数量等六个。旅游服务舒适度是城市旅游功能吸引力和接受度的体现。选取旅行社数量、旅游行业从业人员数量、旅游官方媒体数量、旅游咨询服务中心数量等指标，用于评价城市旅游服务的客观绩效；选取游客评价指标，用于从游客视角衡量城市旅游服务的主观绩效。 交通舒适度指城市内部交通的便捷性和城市外部的可达性。参考现有研究及数据的旅游特征，选取旅游公交线路数量、出行舒适度、出行时间、交通效率、公交车站数、轨道交通站点数、出租车车辆数评价城市内部交通；选取铁路交通客运量、公路交通客运量评价城市外部交通的便捷性；出行效率通过城市公路里程数和民用汽车保有量来评价。比值越高，城市出现拥堵的可能性越低，游客的出行效率越高。

表1 旅游舒适度指标体系

4 长三角地区旅游舒适度评价

4.1 城市旅游舒适度评分

采用综合评价法计算各城市旅游舒适度，并采用自然断点法将得分从低到高分为“低”、“较低”、“中等”、“较高”和“较高”。舒适度得分及分项舒适度得分按级别在空间上展示（图1）。长三角地区旅游舒适度水平空间差异较大，总体呈现北方城市得分低、南方城市得分高的趋势。上海市旅游舒适度处于较高水平。安徽省整体表现一般，仅合肥、黄山达到旅游舒适度较高水平，其他城市均在中等水平以下。苏南地区旅游舒适度水平高于苏北，苏北徐州与周边其他城市相比表现良好，达到中等水平。浙江省整体表现良好，除衢州、舟山处于较低水平外，其他城市均达到中等以上水平。

图1 出行舒适度及分项舒适度

注：底图来源于自然资源部标准地图服务系统，图审编号：GS(2020)3189，底图未经过修改。

自然环境舒适度得分水平呈现由南向北递减的趋势，上海处于较高水平。浙江省自然环境整体表现良好，集中度处于较高和较高水平，除安徽省黄山处于较高水平外，其余城市均处于较高及以下水平，江苏省除苏州、南通外，其余城市均处于中等及以下水平。旅游文化舒适度的指标权重最高，总体分布与旅游舒适度接近。较高水平的城市有上海、南京、杭州、苏州，较高水平的城市大多位于浙江省。中等水平的城市分布相对均匀，较低水平的城市大多位于安徽省，其余为江苏省宿迁、浙江省舟山。旅游和商业舒适度方面盐城旅游地图，较高和较高水平的城市相对较少，仅有上海、苏州、杭州6个，安徽省除合肥外，其余城市均处于中等及以下水平。江苏省有5个城市。 浙江省内除衢州、舟山、丽水外，其余城市处于中等以上水平。旅游服务舒适度方面，上海处于较高水平，苏州、南京、杭州处于较高水平。安徽省内除合肥外，所有城市均处于中等以下水平。浙江省内除衢州、丽水、舟山、台州、湖州、嘉兴外，所有城市均处于中等以上水平。交通舒适度方面，半数以上城市处于城镇居民平均水平较低，其中上海、苏州、南京、杭州处于较高水平，合肥、徐州、宁波、温州处于较高水平，南通、无锡、台州、金华处于中等水平，其余城市均处于中等以下水平。

总体来看，长三角各城市旅游舒适度水平差异较大，高、低水平城市并不多，大部分城市处于低、中、高水平。上海市表现较好，除自然环境舒适度外，旅游舒适度等其他分项舒适度均处于较高水平。浙江省整体表现较好，无论是总体还是分项舒适度都优于安徽省和江苏省。安徽省低水平城市数量最多，江苏省各级别低水平城市数量最多，城市数量分布比较均匀。

4.2 旅游舒适度的空间自相关性

为探究城市间旅游舒适度的相关性，对城市旅游舒适度与子项舒适度进行空间自相关分析，并利用全局Moran指数探究长三角地区旅游舒适度与子项舒适度的分布格局。从全局Moran指数来看，长三角地区旅游舒适度的空间分布呈现聚类性（Moran's I = 0.167，置信水平为90%），表明城市间旅游舒适度存在一定的相互依赖关系。Moran指数值不高，这种聚类性并不明显。对舒适度各子项计算全局Moran指数，自然环境舒适度在99%水平上聚类（Moran's I=0.563），旅游文化舒适度在99%水平上聚类（Moran's I=0.563）。 自然环境舒适度在95%水平上(Moran's I=0.182)的集聚效应较为明显，说明城市自然环境舒适度与旅游文化舒适度在空间上呈正相关关系，且自然环境舒适度的空间集聚效应较为明显；旅游商务舒适度在95%水平上呈现聚类现象(Moran's I=0.198)，而旅游服务和交通舒适度没有明显的空间集聚或分散现象，呈现随机分布。

5.城市旅游舒适度与旅游经济发展的关系

旅游舒适度基于游客需求对城市旅游业发展具有一定的带动作用，为验证这种效应的具体体现，研究城市旅游舒适度与旅游经济发展之间的关系，构建旅游经济发展指标体系，通过模型探究长三角地区城市旅游舒适度与旅游经济发展的协调发展程度。

5.1 长三角旅游经济发展

旅游经济发展指标的选取既要代表城市旅游经济发展水平，又要尽可能避免与已有的旅游舒适度指标重复或冲突。本文选取国内外旅游者人数、旅游收入、旅游总收入占GDP比重三项指标构成旅游经济发展评价体系。采用综合评价法测算长三角41个城市的旅游经济发展水平，并采用自然断点法进行分级（图2a）。旅游经济发展水平最高的城市集中在长三角南部地区。浙江省旅游经济发展优于江苏省和安徽省，上海、池州、杭州旅游经济发展水平最高，其中池州与上海、杭州相比不具备经济发展优势，但境内有九华山等著名旅游景点，区域经济对旅游业发展的依赖程度较高，旅游经济发展水平总体较高。 第二层次城市有苏州、南京、湖州等11个，这些城市的旅游经济发展水平相对较好，但仍存在提升空间。无锡、绍兴、衢州等9个城市的旅游经济处于中等水平，指数值介于11.33~25.03之间。旅游经济发展水平较低的城市集中在江苏、安徽两省，其中江苏省有3个城市，分别是南通、徐州、连云港，这3个城市的经济发展尚可，但旅游经济发展水平有待提高。旅游经济发展水平最低的城市仍然集中在江苏、安徽两省，其中安徽有6个城市，江苏有4个城市，这些城市的旅游经济发展水平较低，由于所在区域缺乏知名旅游资源，城市发展旅游经济难度较大。

5.2 旅游舒适度与旅游经济发展的耦合协调关系

运用公式（2）、（3）、（4）计算长三角地区各城市旅游舒适度与旅游经济发展的耦合度和耦合协调度，将耦合度划分为低耦合期（0≤C≤0.3）、拮抗期（0.3

如图2b所示，上海、杭州的耦合协调度处于高度协调阶段，两城市的旅游舒适度与旅游经济发展处于相互促进的正向发展阶段；合肥、南京、无锡、苏州等12个城市处于中度协调阶段，旅游舒适度对旅游经济发展有一定的带动作用，但二者之间仍有更高协调发展的可能性；徐州、安庆、池州、扬州、常州、衢州、嘉兴、舟山处于基础协调阶段，旅游舒适度与旅游经济发展互动关系良好，两大系统发展步伐基本协调，但也处于失衡边缘。这8个城市需要探索旅游舒适度在城市旅游经济发展中的作用，充分发挥旅游舒适度的作用，将其在城市旅游发展中发挥到最大限度； 阜阳、连云港、六安、盐城等14个城市处于中度不平衡阶段，现阶段旅游舒适度与旅游经济发展缺乏协调同步性，旅游舒适度没有促进当地旅游经济的发展，或者当地旅游经济发展没有带动旅游舒适度的提高，需要进一步挖掘城市旅游特色，打造地方特色品牌，注重旅游舒适度的利用，从自然环境、旅游服务等多角度进行改善；亳州、淮北、宿州、宿迁、泰州处于严重不平衡阶段，这5个城市旅游经济发展较差，两大系统之间没有形成正向的合作关系，城市缺乏有吸引力的旅游资源和旅游特色，旅游发展基础薄弱，需要在现有基础上充分调动旅游产业发展潜力，从特色挖掘、资源整合、产业融合等多角度实现城市旅游发展，提高城市旅游经济发展水平。

总体来看，浙江省11个城市旅游舒适度与旅游经济发展处于协调发展阶段，其中杭州处于高度协调阶段，嘉兴、舟山、衢州处于基本协调阶段，其余城市处于中度协调阶段。江苏苏北地区总体耦合协调度差于苏南地区，南京、无锡、苏州处于中度协调阶段，常州、扬州、徐州处于基本协调阶段，其余城市处于中度或重度不平衡阶段。省内合肥、黄山处于中度协调阶段，安庆、池州处于基本协调阶段，其余城市处于中度或重度不平衡阶段。可以看出，长三角各城市旅游舒适度与旅游经济发展关系尚未达到协调阶段，在总体协调阶段，近半数城市处于中度或重度不平衡阶段，区域内发展不平衡。 浙江省总体协调水平较好,各城市旅游经济发展与旅游舒适度水平相匹配;安徽省总体协调水平相对较好;江苏省耦合协调度分布较为均衡;上海市旅游舒适度与旅游经济发展均处于最高水平,二者呈协调推进态势。

图2 旅游经济发展与耦合协调类型

注：底图来源于自然资源部标准地图服务系统，图审编号：GS(2020)3189，底图未经过修改。

六，结论

本文在构建城市旅游舒适度指数的基础上，采用综合评价法测算长三角地区各城市旅游舒适度盐城旅游地图，并借助空间自相关分析探究旅游舒适度及分项舒适度的空间分布特征，结合长三角地区各城市旅游经济发展指标，寻求旅游舒适度与城市旅游经济发展的耦合协调关系。得出以下结论：

（1）长三角区域旅游舒适度空间分布不均衡，上海市表现最好，安徽省整体表现相对较差；

（2）长三角地区旅游舒适度呈现出空间集聚现象；

（3）长三角区域旅游舒适度与旅游经济发展尚未达到整体协调阶段，近半数城市存在不平衡现象。

（本文为国家自然科学基金项目（42071193）的阶段性成果）；

(作者周永波为苏州大学东吴智库副院长、教授、博士生导师)

发布

本文发表于《南京师范大学学报（自然科学版）》2024年第2期，以下为期刊发表论文列表：

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