《Environmental and Sustainability Indicators》：Ecological environment dominant or multi-dimensional drivers? A study on the drivers of tourism economic resilience in Jiziwan, China
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旅游经济韧性（TER）是指旅游经济系统在受到外部冲击后保持稳定、恢复并适应新均衡的能力。同时，TER受到多种因素的影响。然而，在生态脆弱区域，TER究竟主要由生态环境单一条件塑造，还是在生态环境相对主导下的多维协同驱动模式所决定，目前尚不明确。这一现实问题需要
旅游经济韧性（TER）是指旅游经济系统在受到外部冲击后保持稳定、恢复并适应新均衡的能力。同时，TER受到多种因素的影响。然而，在生态脆弱区域，TER究竟主要由生态环境单一条件塑造，还是在生态环境相对主导下的多维协同驱动模式所决定，目前尚不明确。这一现实问题需要通过科学方法加以精准识别，以更好地协调旅游发展与生态保护之间的关系。为此，本研究构建了包括抵抗能力、恢复能力、重构能力和更新能力四个维度的TER评价指标体系，评估了中国几子湾TER的时空特征，并利用偏序理论（POT）和Hasse图技术（HDT）识别TER的主导驱动因素。结果表明：（1）2010—2023年TER总体呈上升趋势，空间特征呈现由中心向外围递减的格局。（2）三个时期的比较分析显示，生态环境在所有时期均为TER的相对主导驱动因素。（3）未来应加强生态保护，促进绿色旅游发展，尤其是在YL、YA和SZ等城市。本研究将POT和HDT应用于旅游领域，填补了相关研究空白，并为几子湾旅游产业绿色转型和区域生态环境保护提供了理论与政策支撑。
**论文解读：生态脆弱区旅游经济韧性的驱动机制研究——以中国几子湾为例**
**一、研究背景与问题提出**
旅游产业是对环境高度敏感的行业，容易受到经济衰退、政治冲突、自然灾害、极端天气、生态退化等重大外部冲击的影响。这些不确定性因素往往削弱旅游目的地的资源禀赋和吸引力，进而显著干扰旅游经济系统的快速恢复、稳定运行和可持续发展。对于生态脆弱区域而言，生态环境是区域旅游可持续发展的基础，它为旅游产业扩展提供了必要的空间框架，其质量直接影响旅游目的地的吸引力、环境承载力和抵御外部风险的能力。然而，生态环境对旅游经济韧性（TER）的影响存在显著的空间异质性。因此，精准识别旅游经济韧性的驱动因素——究竟是生态环境相对主导还是多维协同塑造，并进一步揭示其空间效应和区域异质性，对于制定差异化的绿色发展策略和提升生态脆弱型旅游目的地的TER具有关键意义。
现有研究在TER评价方面主要沿两条路径展开：一是单一指标测度方法，选取旅游从业人员数量、旅游收入、游客到访量等核心变量；二是综合指标构建方法，将旅游经济抵御内外冲击、逐步恢复并最终回归甚至超过正常水平的全过程分解为多个维度。综合指标构建方法具有系统化和可比性的显著优势，能有效避免单一指标测度方法的片面性。在驱动因素识别方面，已有研究主要采用地理探测器、回归分析、结构方程模型等方法，但这些方法存在难以揭示不同驱动因素间优劣排序、过度依赖线性关系、忽视不可比性等局限。偏序理论（POT）无需考虑驱动因子组内变量的共线性特征，能够综合考量多因素同时保留所有元素的信息，可有效识别最具主导性的驱动因子并对驱动因子组的综合影响力进行排序。
几子湾地处黄河流域中上游干旱半干旱地区，是黄河流域生态敏感脆弱区，拥有丰富的自然和文化旅游资源，同时也是中国区域旅游经济发展的重要单元。明晰TER的驱动因素，尤其是揭示生态环境与TER之间的驱动关系，可为推动几子湾生态优先和绿色发展提供理论基础与决策支撑。
**二、主要技术方法**
本研究以几子湾21个地级市为样本，研究期为2010—2023年。数据主要来源于中国城市统计年鉴、中国城市建设统计年鉴、中国交通统计年鉴以及21个地级市的政府工作报告、统计年鉴和统计公报，部分缺失数据通过插值法补充。研究采用以下关键技术方法：（1）遗传算法优化投影寻踪模型（GA-PP Model）用于TER测度；（2）核密度估计用于分析TER的时间演变特征；（3）ArcGIS空间分析和空间自相关分析用于揭示空间格局；（4）固定效应面板回归用于验证驱动因素与TER之间的统计关联（平均方差膨胀因子为5.348，不存在严重多重共线性）；（5）偏序理论（POT）和Hasse图技术（HDT）用于识别主导驱动因素。
**三、研究结果**
**（一）TER的时空演化特征**
2010—2023年，几子湾TER从0.175上升至0.298，呈现稳步提升态势。受COVID-19影响，2020年TER有所下降，但2023年达到峰值。核密度估计曲线右移表明TER呈上升趋势，同时呈现明显的双峰分布，说明大多数城市仍处于低TER水平，区域发展不平衡。空间上，TER呈现由中心向外围递减的格局，中心区域如HT、OD、YL由2010年的相对低韧性逐渐提升至2023年的相对高韧性，TY始终保持领先水平并成为2023年唯一的高韧性城市。五个西部城市（AL、BYN、WH、ZW、BY）各年份均处于低韧性水平。空间梯度分析证实中心区域>过渡区域>外围区域的均值格局在四个年份中均成立。全局Moran's I指数各年份均为正值，表明存在弱正空间自相关，其中2015年和2020年显著，2010年和2023年不显著。局部尺度上，大多数城市不显著，TER表现出明显的局部空间异质性。
**（二）各时期TER驱动因子的排序**
P1时期（2010—2015）：生态环境是相对主导驱动因素，涉及15个城市；社会环境为第二大驱动因素，主导11个城市；区域经济影响9个城市；技术创新影响8个城市。BYN、WH、YC、SZ仅受生态环境单一主导，WZ、ZW、YL、XZ仅受社会环境单一主导。
P2时期（2015—2020）：生态环境在15个城市中为相对主导驱动因子；社会环境影响12个城市；技术创新上升至第三位，影响9个城市；区域经济主导5个城市。BT、QY、YC、WZ、LL受生态环境和技术创新双主导，BYN、YL、SZ、DT仅受社会环境单一主导。
P3时期（2020—2023）：生态环境在18个城市中为相对主导驱动因素；技术创新和区域经济均为第二主要驱动因素，各影响11个城市；社会环境影响10个城市。UL、SZS、ZW、XZ、LF仅受生态环境单一主导，SZ仅受社会环境单一主导。
**（三）主导驱动因素的时空演变**
2010—2023年，生态环境的影响力持续增强且始终位居第一，受影响城市数量从P1的15个增至P3的18个。技术创新的影响力显著提升，受影响城市从P1的5个增加到P3的11个，上升至第二位，且空间上由东部带状分布扩展至中东部集聚分布。区域经济的影响力保持相对稳定，呈现西北减弱（如AL在P3不再受区域经济影响）、中南部增强的空间特征。社会环境的影响相对稳定，三个时期受影响城市分别为11、12和10个，呈现西北增强、东北减弱的空间特征。总体形成了生态环境相对主导下的多维协同驱动格局。
**四、讨论与结论**
**（一）讨论部分**
1. **生态环境为何是TER的相对主导驱动因素**。几子湾旅游产品主要依托宜人气候、广阔草原、清洁河流、浩瀚沙漠和多样动植物等自然资源的吸引力。与高度城市化和现代化的旅游目的地不同，几子湾旅游经济主要依赖生态景观质量和自然资源禀赋，而非文化景观、旅游服务设施或城市消费功能。对于几子湾这类生态脆弱且资源依赖型旅游目的地，技术创新更多是放大生态资源价值和提升管理效率的工具，难以取代生态环境在塑造旅游吸引力、维持资源供给和增强TER中的主导作用。
2. **生态政策如何提升几子湾TER吸引力**。研究识别了与几子湾生态环境密切相关的12项重大政策，将其分为总体战略政策、黄河流域专项政策和地方政策三类。通过"三北"工程和综合治沙等措施改善了区域生态环境，降低了风蚀和水蚀等生态风险；黄河流域专项政策将生态保护、黄河文化传承和旅游发展相关联；沿线五省实施了防沙治沙、湿地恢复、黄河生态廊道建设和黄河文化旅游带发展等具体行动。生态环境成为TER的主导驱动因素，是"宏观战略引导—流域专项支撑—地方政策落实"多层次政策体系持续作用的结果。
3. **个别城市未受生态环境影响的原因**。YL、YA、SZ在P3未受生态环境影响，一方面因为这些城市位于黄土高原与毛乌素沙地交汇处，生态系统更为脆弱、恢复缓慢；另一方面，这些资源型城市以煤炭（YL、SZ）和煤与石油开采（YA）为主，矿业活动产生大量矿井水和洗煤废水，增加污水处理难度，同时造成地表破坏和植被退化，降低区域整体绿化水平。在自然脆弱和人为过度开采的双重压力下，生态环境对这三个城市的TER基本没有正向影响。
4. **POT和HDT的方法论贡献**。POT和HDT具有不需考虑驱动因子组内变量多重共线性的优势，允许评估驱动因子组内各变量的独立影响。在驱动因子影响强度排序中，POT能有效识别最主导因子，形成主导驱动链，并对所有因子组的综合影响力进行排序。HDT将复杂的偏序关系可视化，清晰呈现不同因子间的层次结构和可比与不可比关系，为回答"TER由生态环境主导还是多维因素协同驱动"这一核心科学问题提供了新颖的定量工具。
5. **差异化发展策略**。基于POT和HDT识别结果，21个城市被分为五类：生态修复导向型城市（如AL、BYN、UL、LF）应优先加强生态保护，控制旅游开发强度；技术赋能导向型城市（如HT、TY、YA、LL）应鼓励运用VR和AR技术推动旅游体验创新；经济结构优化导向型城市（如BY、LL、BT）应加大投入、优化产业链、发展工业研学旅游；基础设施改善导向型城市（如OD、YL、BY、WH）应持续完善旅游交通网络和接待设施；区域协调导向型城市（如HT、BT、TY）应建立跨部门、跨区域的综合协调治理机制。
**（二）研究结论**
本研究以几子湾21个城市为样本，运用GA-PP模型测度TER，分析其时空演变特征，并基于POT和HDT识别其驱动因素。主要结论如下：（1）2010—2023年，TER总体呈上升趋势，尽管受COVID-19影响在2020年有所下降，但于2023年上升至0.298的峰值。（2）TER呈现由中心向外围递减的空间特征，各维度空间演化特征与整体演化保持一致。（3）生态环境的影响力位列第一，技术创新的影响力持续增强，区域经济和社会环境的影响力保持相对稳定，已形成生态环境相对主导下的多维协同驱动格局。
