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呂辰 等 | 基于DPSIR模型的九江市旅游生態安全評價研究
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基于DPSIR模型的 九江市旅游生態安全評價研究 呂辰 馮程 李曉健 摘要：本研究基于 2013-2023年九江市相關數據的系統梳理與統計分析，采用DPSIR模型構建了包含驅動力、壓力、狀態、影響和響應五個子系統的指標體系。研究過程中，采用系統分析方法探究旅游生態系統內部各指標間的因果關系，運用熵權法進行權重計算，并通過TOPSIS法對各子系統進行評價與分析。研究結果表明，九江市旅游生態安全整體水平呈現穩步提升態勢，但仍面臨一般工業固體廢物產生量等壓力因素的制約。據此，本研究從生態環境治理與保護、推動綠色旅游發展、優化旅游設施與服務等方面提出科學建議，為九江市旅游生態安全的協調發展提供了理論依據，同時也為同類區域的旅游生態安全研究提供了有益參考。 關鍵詞：旅游生態安全；DPSIR模型；熵權法；TOPSIS法；九江市 隨著旅游業的蓬勃發展，其對生態環境的影響日益凸顯。生態環境質量與旅游經濟相互關聯、相互促進發展：一方面，良好的生態環境是旅游業發展的生命線，能夠為旅游經濟注入持續動力，同時旅游收益又能反哺生態環境的改善；另一方面，若過度追求經濟效益，將不可避免地損害生態環境，最終制約旅游產業的可持續發展。因此，將生態環境保護深度融入旅游產業發展，推進旅游生態安全建設，不僅具有重要的現實意義，更對旅游業長遠發展具有深遠價值。 生態環境狀況的優劣對旅游效果的影響至關重要，游客的滿意度與旅游景區的環境質量密切相關，直接影響著旅游業的可持續發展。旅游生態安全評價旨在分析旅游活動對生態環境的影響，探索實現旅游業可持續發展的路徑。近年來，國內外學者已經在旅游生態安全評價研究方面，取得了一定的進展，通常需要創建旅游地生態評價的指標體系[1]，相關研究主要從研究內容[2-3]、研究對象[4-7]、研究區域[8-11]等角度出發。常用的研究方法有PSR模型[12]、灰色關聯投影法[13]、PSR-SEE模型[14]、DPSIR模型[15]、模糊物元模型[16]等。DPSIR是基于因果關系組織信息及相關指數的模型，全稱為“驅動力-壓力-狀態-影響-響應”模型，近年來廣泛應用于生態安全評價等領域，由于以往的研究在旅游生態安全評價方面尚未形成統一的研究方法和體系，具有一定局限性，而通過DPSIR模型構建驅動力、壓力、狀態、影響、響應五個子系統的體系指標，可以在多個指標相互影響的情況下，系統地分析各指標對旅游生態安全的影響程度，進而揭示其因果聯系，在系統性和綜合性方面具有較大優勢，因此決定采用這種模型。 綜上所述，本文將江西省九江市作為研究區域，通過DPSIR模型構建旅游生態安全評價指標體系，運用熵權法定量分析各指標的權重，結合TOPSIS法對九江市旅游生態安全進行實證分析，從旅游生態和諧與可持續性發展的角度，為九江市旅游生態安全發展提供建議。 一、研究區域概況與數據來源 （一）研究區域概況 九江市，江西省轄地級市，地處江西省北部，贛、鄂、湘、皖四省交界處，介于東經113°56'~116°54'、北緯28°41'~30°05'之間，屬亞熱帶季風氣候，四季分明，總面積19084.61平方千米。截至2023年6月，九江市轄3個市轄區、7個縣，代管3個縣級市。九江市作為中國著名的風景旅游勝地，其旅游業的繁榮對當地經濟發展起到了重要的推動作用。然而，九江市生態環境正承受著旅游人數持續增長和旅游活動頻繁帶來的巨大負荷與壓力。一方面，九江是中國優秀旅游城市、中國最宜居城市、國家歷史文化名城、國家園林城市、國家森林城市、最具國際影響力旅游城市[17]；另一方面，九江石化地處長江經濟帶，自1980年起發展成為江西省唯一大型石油化工企業，2022年九江市實現工業稅收260.6億元[18]，其中中國石化九江分公司就上繳稅費130億元[19]。石化工業盡管在經濟方面給當地帶來了很大發展，但在環保方面也曾經存在一定問題。不合理的旅游開發、環境污染、資源過度消耗等問題疊加起來，對九江市旅游業的可持續發展構成了威脅。 （二）數據來源 通過梳理《九江市國民經濟和社會發展統計公報》《九江市統計年鑒》《九江市生態環境統計年報》《江西省統計年鑒》以及九江市人民政府網站相關數據，收集九江市2013年至2023年有關旅游產業、生態環保、宏觀經濟等數據（個別數據缺少，使用插值法計列），來測評九江市的旅游生態安全水平。 二、評價指標體系建立 DPSIR模型最早由歐洲環境署（European Environment Agency, EEA）提出[20]，用于評估環境系統的狀況、壓力、影響以及社會和經濟的響應。近年來，DPSIR模型被廣泛應用于旅游、生態、資源管理等領域的研究中，成為評估旅游生態安全、制定旅游發展策略的重要工具。該模型包括五個核心要素：驅動力（Driving forces）、壓力（Pressures）、狀態（State）、影響（Impacts）和響應（Responses）。根據以往的研究以及九江市的特點構建的旅游生態安全評價DPSIR模型如圖1所示。
圖1 旅游生態安全評價DPSIR模型示意圖 （一）指標歸納和篩選 地區旅游的發展是一個錯綜復雜的綜合體系，其動力源自自然資源、社會結構、產業經濟等多個維度的深度融合與交互作用。因此，在評估九江市旅游生態安全時，所采用的評價指標自然而然地跨越了多個領域與學科邊界，以確保能夠全面而深入地審視并量化這一復合系統內的各種關鍵要素及其相互關系。因此在DPSIR模型的基礎上，分別從社會要素、旅游要素、人口影響等方面出發，遵循指標選取的科學性與代表性并重、系統性與層次性融合、區域性與可操作性等原則，通過中國知網、百度學術、萬方數據等數據庫，檢索有關旅游生態安全評價的文獻，對于經常使用的指標進行歸納總結，再篩選不符合九江市實際情況、科學性不強、九江市相關材料無法獲得的指標，最后構建旅游生態安全評價體系。如表1所示： 表1 旅游生態安全評價指標體系
（二）通過熵權法計算權重 熵權法是一種客觀賦值方法，其根據各評價指標提供的信息量大小來確定指標權重，可以有效減少人為主觀因素影響，使得結果客觀公正。 1.數據標準化處理 根據表1的評價指標體系，設置評價指標n個和評價年度m個，建立原始數據矩陣Yij=（yij）m×n。其中，i=1，2，3，……，m；j=1，2，3，……，n；其中，m =10；n=30。鑒于指標量綱、數量級以及正、負指標屬性存在差異性，對原始數據進行標準化處理，正、負向評價指標計算公式依次如下： 對于正向指標：
對于負向指標：
其中，yij為指標數據標準化后的值，xij、minxj、maxxj分別為同一指標的實際值、最大值和最小值。 由于進行標準化處理后數值有可能會出現“0”值，會使得計算權重時無意義，需要對計算公式進行修正，所有值往正向平移0.01，在將原始數據標準化后，這樣得到的矩陣R，且不破壞數據之間的比例關系。修正后的公式如下：
2.確定各指標的熵值 計算第j項指標下第i個樣本值占比重：
計算各指標的信息熵：
權重系數的計算：
（三）通過TOPSIS法進行評價 TOPSIS法作為一種廣泛采用的多目標決策分析工具，其核心在于通過量化評價對象與正、負理想解之間的接近程度，來全面評估各對象的綜合表現[29]。該方法具備高度的靈活性和適應性，不受限于數據的具體分布、樣本規模或指標數量的多少，確保了評估過程的廣泛適用性和結果的直觀真實性[30]，計算過程為： 1.構建規范加權的決策矩陣
式中，Rij為標準化后的指標矩陣。 2.確定第i年的最優解
3.計算每年的Zij到最優解的距離
4.計算最終的旅游生態安全指數Ci：
計算每一年與理想解的旅游生態安全指數Ci（其值越大，該年旅游地生態安全評價值越大，旅游生態系統越安全；反之，旅游生態系統越不安全）。 5.旅游生態安全等級標準劃分 根據秦曉楠等學者的研究成果[31]，旅游生態安全系統的等級可以按照安全指數劃分為7個等級，如表2所示： 表2 旅游生態安全等級劃分
三、結果和分析 （一）九江市旅游生態安全總體狀況分析 根據數據分析，2013-2023年，九江市旅游生態安全的安全指數呈現上升趨勢，整體旅游生態安全狀態逐步改善（如表3所示）。近幾年，九江市不斷推進全市能源結構改革、提升生態環境保護力度、高質量打造區域文旅中心，從頂層設計的層面出發，推進了生態文明建設和旅游業的融合發展。旅游生態安全指數由2013年的0.35下降到2014年的0.29，經歷波動后上升至2023年的0.643，九江市旅游生態安全等級即由最低谷的“惡化級”逐漸轉變為“一般安全”。按照時間段劃分，九江市旅游生態安全指數大致可以分為三個階段。 2013-2017年為第一階段，旅游生態安全指數在較低水平波動，整體處在“風險級”和“惡化級”，其主要原因在于顆粒物排放量和工業廢水排放總量居高不下，同時綠化覆蓋面積和第三產業比重還處在相對落后水平；2018-2019年為第二階段，旅游生態安全指數呈現穩步上升態勢，維持在"風險級"水平。這一變化得益于A級旅游景區數量的顯著增加以及文化旅游體育與傳媒領域的財政支出大幅增長，但是一般工業固體廢物產生量和工業廢氣排放總量這些負向作用的指標還未得到改善；2020-2023年為第三階段，九江市的旅游生態安全指數躍升至“一般安全”，2021年5月的《江西省“十四五”生態環境保護規劃》提出了促進經濟社會發展全面綠色轉型相關措施，九江市政府也加大了環保政策的實施力度，同時考慮到新冠疫情的影響，勞動密集型的工業企業生產能力有所下降，旅游生態安全有了較大改善。除此之外，合安九高鐵的通車減輕了九江市旅客運輸壓力，昌九一體化規劃的落實推進了九江市生態與經濟協調發展升級，使城市環境空氣優良天數、綠化覆蓋面積和城鎮居民人均可支配收入等正向指標的大幅提升，從多維度改善了九江市的旅游生態安全整體水平。 表3 九江市旅游生態安全計算結果
（二）九江市旅游生態安全各系統狀況分析 依托所選指標的評價模型，將各指標進行標準化處理后數值乘以相應的權重，計算出2013-2023年九江市旅游生態安全評價指標體系各系統的評價得分，并繪制出各系統評價得分動態變化圖（如圖2所示）。
圖2 2013-2023年九江市旅游生態安全各系統評價得分 1.驅動力系統評價得分動態分析 2013-2023年期間九江市驅動力系統評價得分，總體呈現出先緩慢爬升后下降的趨勢。由圖2可知，驅動力系統評價得分由2013年的0.087上升到2021年的0.116，增幅約為0.029。其中，2020年驅動力系統評價得分達到研究期內最高的0.125，2023年回落到了0.08，主要原因是游客人數增長率和旅游收入增長率產期處于負數，新冠疫情結束指標由負轉正，雖然游客數量的爆發式增長一定程度上推進旅游業的發展，但是旅游業發展對當地生態環境會產生沖擊。與此同時，以人均GDP和第三產業增長率為代表的整體經濟環境水平，處于持續提升的狀態，對旅游基礎設施建設的發展提出了更高的要求，協調旅游業發展和生態環境保護需要多角度協同發力。 2.壓力系統評價得分動態分析 2013-2023年期間九江市壓力系統評價得分，總體呈現波動上升的趨勢。由圖2可知，壓力系統評價得分由2013年的0.066上升到2023年的0.096，增幅為0.03。十年來，九江市在環保治理方面取得了一定成效，顆粒物排放量和工業廢水排放總量得到有效控制，表明九江市在工業能耗結構調整方面取得了一定的成效。其中，石油化工企業通過堅持減污降碳與提升綠色效益并重，不斷優化生產工藝，顯著降低了污染物排放水平。然而，其他環保治理負面指標仍處于較高水平，尤其是以鋼鐵生產為代表的工業企業，持續產生大量危險廢物、冶煉廢渣和粉煤灰等固體廢物。數據顯示，一般工業固體廢物產生量從2013年的989萬噸攀升至2022年的2187.3萬噸，導致壓力系統評價得分未能實現大幅增長。
3.狀態系統評價得分動態分析 2013-2023年期間九江市狀態系統評價得分，總體呈現波動上升的趨勢。由圖2可知，狀態系統評價得分由2013年的0.056上升到2023年的0.098，增幅為0.042。在這方面起到促進作用的主要是A級旅游景區、限額以上住宿和餐飲業法人單位數量兩個指標，其中限額以上住宿和餐飲業法人單位數量由2013年的61個上升到2022年的676個，以此為代表的旅游基礎設施水平得到了大幅度提升。值得一提的是旅客運輸量從2013年的每年12452萬人，下降為2023年的每年3329萬人，該項數據體現出了十年間游客出行方式的改變，更多地選擇如自駕、徒步、騎行等公共交通工具之外的出行方式，這也對旅游業發展提出了更多元化的要求。 4.影響系統評價得分動態分析 2013-2023年期間九江市影響系統評價得分，總體呈現持續上升的趨勢。由圖2可知，影響系統評價得分由2013年的0.019上升到2022年的0.201，增幅為0.22，在五大評價系統中增幅最大。文化旅游體育與傳媒財政支出由2013年的每年43382萬元上升到2023年的每年159504萬元，該指標體現了政府部門對旅游業的高度重視；2019年11月，九江市發布了《關于支持現代服務業高質量發展若干政策措施的意見（70條）》，提出要大力發展旅游、商貿、康養體育等生活性服務業。2013年旅游業企業營業額和第三產業從業人數分別為84196萬元和6697人，到了2023年提高到了582452萬元和17992人，這是旅游市場對整體大環境的正向反饋。 5.響應系統評價得分動態分析 2013-2023年期間九江市響應系統評價得分，總體呈現先下降再大幅度上升的趨勢，由圖2可知，評價得分由2013年的0.102先跌落至2017年的0.026，再上升到2023年的0.209，總體增幅為0.107。2013-2017年期間，響應系統呈下降趨勢的主要原因是2013年城市環境空氣優良天數和環保投資占GDP比重分別從342天和16.7%，下降到了2017年的288天和0.15%，在此期間，九江市先后制定了《九江市A級旅游景區和鄉村旅游點服務質量提升工作實施方案》《全市文化旅游市場秩序綜合整治“春雷行動”方案》《九江市文化和旅游行業信用分級分類監督管理辦法（試行）》等文件；到了2021年，以上兩項指標分別上升至338天和10.94%，與此同時，綠化覆蓋面積也在逐年提高。
四、結論與建議 （一）結論 本研究以九江市為研究對象，基于當地社會經濟、旅游產業及生態文明發展現狀，構建了旅游生態安全評價指標體系。研究采用熵權法和TOPSIS法相結合的評價方法，對2013-2023年九江市旅游生態安全水平進行了系統測算。研究結果表明，九江市旅游生態安全水平呈現“風險級-惡化級-風險級-敏感級-臨界安全-一般安全”的演變趨勢，整體呈現持續改善態勢。研究發現，九江市旅游生態安全各系統均實現不同程度提升，表明該市在旅游生態安全管理方面取得了一定的成效。 從系統層面分析，影響系統和響應系統的評價得分增幅最為顯著。影響系統得分的顯著提升，反映了政府在文化旅游體育與傳媒領域的財政投入對旅游生態安全的正向推動作用；響應系統與其他系統的緊密關聯性，體現在城市環境空氣質量改善和環保投資強度提升對其他指標的正向反饋效應；影響系統與響應系統的協同效應，充分體現了政府頂層設計和政策引導對旅游生態安全的系統性影響。 從要素層面分析，根據各指標權重排序，第三產業增長率、第三產業從業人數、限額以上住宿和餐飲業法人單位、萬元 GDP 能耗、高等學校在校學生數等指標對旅游生態安全的影響最為顯著。其中，第三產業相關指標直接反映了經濟結構優化對旅游生態安全的促進作用，萬元 GDP 能耗指標綜合體現了產業結構和能源消費結構的優化效果，高等學校在校學生數則預示著未來旅游人才儲備潛力。這些要素的相互作用和協調優化，為九江市旅游生態安全的可持續發展提供了重要支撐。 （二）建議 1.強化生態環境治理與保護 針對工業污染物排放總量較高的現狀，建議進一步推動工業企業實施減排措施，提升排放標準。重點針對鋼鐵等高污染行業，推廣清潔生產技術和資源循環利用模式。同時，完善一般工業固體廢物管理體系，構建廢棄物分類、收集、處理和處置的完整鏈條，減少固體廢物產生量，提高資源化利用水平。 2.推進綠色旅游發展 在謀劃旅游業高質量發展過程中，應將生態文明建設作為重要考量。建議構建綠色旅游產品體系，發展生態徒步、自行車游、環保住宿等低碳旅游項目，減少對自然環境的影響。通過媒體宣傳引導，提升游客環保意識，鼓勵游客參與垃圾分類、植樹造林等生態保護活動。 3.完善生態補償機制 建議建立公平合理的生態補償機制，對在生態環境保護中作出貢獻的地區和個人給予政策傾斜和經濟補償，激發社會各界參與生態保護的積極性。探索財政補貼、稅收優惠等多種補償方式，確保補償政策的精準性和有效性。 4.提升旅游設施與服務品質 建議持續加大旅游基礎設施投入，提升旅游服務設施水平，滿足游客多樣化需求。加強旅游市場監管和服務創新，打造特色旅游產品，提升九江市旅游競爭力和吸引力。 參考文獻 [1]曹新向,陳太政,王偉紅.旅游地生態安全評價研究:以開封市為例[J].水土保持研究,2006,(2):209-212. [2]呂君.旅游生態安全思想的緣起及其安全狀態診斷[J].內蒙古財經學院學報,2007(5):35-38. [3]鄒家紅,趙永華,王惠琴.我國旅游生態安全研究[J].湘潭師范學院學報(社會科學版),2008,(1):74-76. [4]武岳.草原旅游地居民旅游生態安全感知及態度研究[D].內蒙古師范大學,2020. [5]馬滎,孫艷紅.基于DPSIR框架的黃河流域旅游生態安全動態評價研究[J].生態經濟,2021,37(12):145-151+162. [6]劉輝.淮北礦山濕地旅游生態安全影響因素及其評價模型構建研究[J].遵義師范學院學報,2020,22(5):51-55. [7]伍軍豪,韓樂坤.大別山核心區旅游生態安全分析[J].鄉村科技,2020,(17):120-122. [8]馬金濤,苗紅,溫勝強,等.基于P-S-R模型的甘肅省旅游生態安全時空格局演變[J].湖南科技大學學報(自然科學版),2020,35(3):118-124. [9]陳麗,宋小龍,卜曉燕.寧夏回族自治區旅游生態安全動態評價及其驅動機制[J].水土保持研究,2020,27(6):278-284. [10]丁雨欣,李志勇,沈佳琳,等.基于DPSIR模型的湛江市旅游生態安全動態評價研究[J].旅游縱覽,2024,(8):81-85. [11]周彬,鐘林生,陳田,等.浙江省旅游生態安全的時空格局及障礙因子[J].地理科學,2015,35(5):599-607. [12]楊曉棠.基于PSR模型的西寧市旅游生態安全評價探究[J].旅游縱覽,2023,(10):60-62+66. [13]徐美,劉春臘.張家界市旅游生態安全評價及障礙因子分析[J].長江流域資源與環境,2018,27(3):605-614. [14]高亞男.長三角城市群旅游生態安全預警及時空格局演變研究[D].寧波大學,2021. [15]唐健雄,蔡超岳,陜穎穎.黃土高原旅游生態安全的時空動態演進及驅動機制[J].中南林業科技大學學報(社會科學版),2023,17(2):90-102. [16]徐少癸,左逸帆,章牧.基于模糊物元模型的中國旅游生態安全評價及障礙因子診斷研究[J].地理科學,2021,41(1):33-43. [17]九江政府.九江概況[EB/OL].中國九江網,2024-4-8. https://www.jiujiang.gov.cn/zjjj/l. [18]謝道雄:九江石化2022年營收515億元發展質量持續提升[EB/OL].人民網,2023-1-15. http://jx.people.com.cn/n2/2023/0115/c190260-40268343.html. [19]九江政府.工業[EB/OL].中國九江網,2023-3-21. https://www.jiujiang.gov.cn/zjjj/jjnj/2022jjnj/202303/t20230321_5976049.html. [20]翁鋼民,潘越,李凌雁.基于改進DPSIR-DS模型的旅游生態安全等級測度及時空演變分析:以“絲綢之路”沿線五省區為例[J].旅游科學,2018,32(6):17-32. [21]楊良健,曹開軍.基于DPSIR模型的伊犁河谷旅游生態安全評價及動態預警分析[J].生態經濟,2020,36(11):111-117. [22]王兆峰,陳青青.1998年以來長江經濟帶旅游生態安全時空格局演化及趨勢預測[J].生態學報,2021,41(1):320-332. [23]劉輝.淮北礦山濕地旅游生態安全影響因素及其評價模型構建研究[J].遵義師范學院學報,2020,22(5):51-55. [24]王振波,梁龍武,方創琳,等.京津冀特大城市群生態安全格局時空演變特征及其影響因素[J].生態學報,2018,38(12):4132-4144. [25]張鵬,丘萍.海島旅游地生態安全評價及影響因子:基于浙江和福建的案例[J].浙江海洋大學學報（人文科學版）,2019,36(1):10. [26]孫傳明,高佳興,許姣.基于DPSIR框架的地區公共文化服務水平提升研究:以長江經濟帶11省市為例[J].圖書館理論與實踐,2022,(4):53-60+67. [27]史習習,楊力.基于DPSIR-灰色TOPSIS模型的旅游城市生態安全評價[J].河北環境工程學院學報,2021,31(2):37-43. [28]楊利,丁富艷,楊可欣.重慶市旅游生態安全評價及趨勢預測[J].四川旅游學院學報,2022,(5):51-57. [29]余超.廬山風景區旅游生態安全評估與對策研究[D].華中師范大學,2015. [30]蘭美玲.基于DPSIR模型的廬山旅游區生態環境健康評價和監測研究[D].江西師范大學,2018. [31]秦曉楠,程鈺.中國旅游城市生態安全系統評估與類型劃分研究:基于節點權重約束網絡DEA模型[J].地理科學,2019(1):156-163. 注：原文載自 《綠色科技》雜志2025年第11期，本次發表有改動。文中部分圖片來源于網絡，版權歸原作者所有，若有侵權請聯系刪除。 | |||||
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