秦晓楠 孙凤芝 袁文华

摘要 针对目前旅游生态安全研究重视系统要素间的比较与综合，而忽视系统内部作用路径与动态机理分析的现状，以DPSIR的概念模型作为旅游生态安全系统的基础框架，将该系统作用机理分解为7条作用路径，并以中国30个主要旅游城市为研究对象，采用偏最小二乘法模型（PLS）描述系统静态作用机理，结合系统动力学模型（SD）对系统动态作用机理进行动态仿真。研究结果表明：①采用PLS模型对DPSIR模型中的7条作用路径进行检验与测度，发现“响应-压力”的负向与“影响-响应”的正向作用不显著，造成系统反馈链条出现断裂，难以形成有效的循环反馈机制。据此，将中国旅游城市生态安全系统的静态作用机理解析为两个部分，“驱动力-压力-状态-影响”的单方向的链式作用路径，反映了旅游城市的生产、生活行为对生态环境系统的依存关系及影响;“响应-驱动力/压力”的发散式作用路径，综合汇总了旅游城市对生态安全系统管理能力。②依据修正的DPSIR模型，构建中国旅游城市生态系统的动力学模型进行仿真模拟，揭示旅游生态安全系统的演变路径与发展趋势，并结合旅游产业发展与生态文明建设的战略规划设定政策情景模拟方案，探究在政策干预下我国旅游生态安全系统的状况，并评测政府管理策略的实施绩效，识别旅游产业的策略诉求。依据系统发展现状仿真模拟结果表明，生态安全系统状态呈现持续恶化的态势，游客数量遇到增长拐点而急剧减少，旅游产业协调度呈现曲线下降的态势;依据情景模拟结果表明，设定的“战略导向”与“协调导向”的两种情景模拟方案，均能够有效地改善旅游生态安全系统的现行状况。而“协调导向”通过更加严格的控制游客数量的增长速率，降低产业发展速度，增强环保与基建投入等措施，能够有效地实现游客数量的持续增长，生态系统状况的良性改善，旅游协调度也呈现出优良稳定的态势。

关键词 旅游城市;生态安全系统;作用机理;PLS模型;SD模型

中图分类号 F276.44文献标识码 A文章编号 1002-2104（2019）07-0031-10DOI：10.12062/cpre.20190514

黨的十九大提出，建设生态文明是中华民族永续发展的千年大计，把建设美丽中国作为全社会主义现代化强国的重大目标，将生态文明建设和生态环境保护提升到前所未有高度。相对的，现代旅游业具有关联度高、产业链长、资源利用率高、资源消耗少、环境污染小等特点。从旅游的产业特征、发展理念与关联层面相比较来看，两者在产业理念、发展目的、实现方式上高度契合。然而，粗放式旅游发展模式为我国旅游产业带来了巨大的影响，引发了旅游产业与当地国民经济社会体系、生态环境的冲突与矛盾。

旅游生态安全是一种全新的旅游目的地可持续发展的管理目标，是描述旅游地的人地关系系统不受系统内外部不利因素的侵害威胁，能保持并处于持续、健康和完整的状态[1]。此研究起源于20世纪90年代，其伊始就强调“系统融合”的研究视角，将旅游产业系统与社会、经济与生态环境系统相结合，探究各个系统维度的耦合交互[2]。国外相关研究大多从当前旅游发展模式出发[3]，关注“环境系统—产业经济”的协作机制[4-5]。研究从两方面展开：一方面，分析旅游产业对生态系统状态与价值产生的影响，构建出整合旅游产业、自然、经济和社会环境等维度的量化模型，评测旅游地生态环境系统的状况与风险[6-8];另一方面，探究环境维护及产业增长中的均衡发展模式[9-10]，分析利益相关者的行为模式[11-12]、利益分配策略[13]对旅游可持续发展能力的影响作用。国内的研究者更加注重旅游生态安全的系统解析与状态评价，将旅游产业与载体系统进行有机整合，从经济、社会、生态环境等维度对旅游生态安全系统进行解析，探索多维系统内部的交互作用，涉及多尺度和多维度的案例研究[14-15];旅游环境的适宜性[16]、生态承载力[17-18]、旅游者感知的视角[19-20]对旅游目的地生态安全状况进行评价，分析旅游产业发展模式的状态与趋势。

综上来看，系统性的研究视角作为旅游生态安全研究的基调，因而对系统的解析与认知是该研究取得突破的关键。尽管相关研究也已经产生的一定成果，但仍处于探索阶段。目前研究主要有两个方面的缺失：首先，侧重于对旅游生态安全系统的分解，强调对系统要素评价的创新与探索，而忽视了对系统机理的认知[21]。鉴于旅游产业的强关联性，其生态安全系统内部由于参与要素的密切关系，呈现出涌现性与非线性，简单的要素评价无法反映出系统的整体状态特征。采用复杂系统机理研究旨在探究系统内部的作用关系[22]，对内部要素进行有机整合，才能实现真正意义上的系统分析与评价;其次，当前的研究大多是对系统要素的静态评价，缺乏对旅游生态安全系统内部作用路径的动态分析[23];生态安全系统研究既要以静态评价的研究视角分析系统内部要素的现存状态，又要分析系统要素间动态耦合关系的作用路径，以动态研究的视角解构系统内部复杂的作用机制。

旅游城市是具有优越旅游服务职能，以旅游经济长足发展为重要目标导向的特色城市形态，是我国旅游产业发展的核心及依托，为我国旅游产业的快速繁荣做出了重要贡献。现今，旅游城市作为实证研究对象也作为旅游生态安全研究的热点。鉴于此，研究选取中国30个主要旅游城市作为研究对象，采用欧洲环境署（EEA）提出DPSIR（驱动力—压力—状态—影响—响应）概念模型[24]作为旅游生态安全系统的基本形态，整合旅游城市的经济社会发展模式、自然资源状况、旅游市场环境、政府管理措施等要素，构建出中国旅游城市生态安全系统的研究框架，从静态与动态两个方面解析该系统的作用机理，分析旅游城市生态安全系统的发展现状与演化趋势：引入偏最小二乘法对各个作用路径进行检验测度，描述旅游生态安全系统的作用机理;构建相应的系统动力学模型，揭示旅游生态系统的演变路径与发展趋势;通过将国家战略导向与系统作用机理进行直接关联，结合旅游产业发展与生态文明建设的战略规划设定情景模式进行仿真模拟，探究在政策干预下旅游城市生态安全系统演化趋势，评测政府管理策略的实施绩效，认识旅游产业的策略诉求，提炼出实现旅游城市可持续发展的最优演化路径。

1 基于PLS模型的旅游城市生态安全系统静态作用机理

1.1 研究方法与研究假设

研究以DPSIR概念模型作为旅游生态安全系统的基本形态，依据国内外学者以DPSIR概念模型为基础生态安全的文献[25-27]，研究进一步明确了以下七组假设（见图1）。在此基础上，本文采用偏最小二乘法（Partial Least Square，PLS）建模方法对上述研究假设进行检验。PLS建模方法是结构方程建模方法中的重要分支，是将主成分分析与多元回归结合起来的迭代估计。该建模方法对于数据的分布状态性、样本容量、模型的识别条件等方面相对宽松[28]。

1.2 研究对象与评价指标

依据2015年中国旅游研究院发布的中国旅游城市吸引力排行榜，研究选取排名前30的旅游城市作为研究对象。该排行榜是以旅游接待人数、旅游总收入和游客满意度三个维度作为评价依据对中国旅游城市进行排名。这些城市均培育出优势的旅游产业，并获得较高的市场认可度与美誉度。相应的，其生态环境正在承受着、并将继续承受着较大的冲击与压力，其生态安全系统的内部有着密集的物质能量交换，表征出旅游产业体系与载体系统（经济、社会与生态环境）密切的交互作用。因此，其生态安全其生态安全系统将呈现为较为普适的、凸显的矛盾关系，反映中国旅游城市生态安全系统的典型状况与演化方向。具体研究对象如图2所示。同时，研究以中国期刊全文数据库（CNKI）为数据源，选择“生态安全”及“评价指标”两个关键词进行检索，提炼旅游生态安全相关研究中采用的高频、经典的评价指标，并结合旅游产业化特征，增加相应的评价指标，构建出旅游城市生态安全系统的评价指标体系（见表1）。相关研究数据主要来源于2015—2017年城市统计年鉴、国民经济与社会发展统计公报、环境统计年鉴、旅游统计年鉴及相关各个地方政府部门发布的统计数据。

1.3 系统静态作用机理的识别

研究采用Visual PLS 1.04b软件中的Bootstrap算法，对上述研究假设进行检验与测度。首先，模型采用Cronbach`a与CR进行各个变量的信度检验，其数值均大于0.7，达到基本要求;采用AVE的数值进行变量的效度检验，其数值均超过0.5。总体来看，研究构建的模型达到了基本建模要求，能够进行研究假设的验证与测度。其次，在路径检验中，该软件是采用t检验对路径系数进行测度，采用R2判别模型对变量的解释能力，具体检验结果如表2与图3所示。

从PLS模型检验的系统作用静态路径结果来看（如图3），在中国旅游城市生态安全系统的作用路径测度中，“R—P”即“响应—压力”的负向作用没有通过检验，反映出旅游城市的环保措施未能充分起到分解污染物、缓解生态系统压力的作用。同时，“I—R”即“影响—响应”的正向作用并不显著，调节系统的要素未能发挥出有效的反馈激励作用，导致系统作用路径出现断裂，难以形成有效的循环反馈机制。这反映出管理部门尚没有形成对旅游市场的感知能力与响应机制，无法针对旅游行业的发展现状做出积极有效的优化措施。总体来看，旅游城市生态安全系统作用机理分为两个部分：首先，“驱动力—压力—状态—影响”的单方向的链式作用路径，反映了旅游城市的生产、生活行为对生态环境系统的依存关系及影响。其次，“响应—驱动力/压力”的发散式作用路径，是描述了城市对生态安全系统管理能力的综合汇总，包含了对旅游产业的发展投入与结构优化、对城市经济社会发展环境的改善、对生态环境的维护和修复。

2 基于SD模型的旅游城市生态安全系统的动态作用机理

2.1 系统的动态流图

在上述旅游生态安全系统静态作用机理的分析中，研究以驱动力、压力、状况、影响、响应等五个要素为基本框架，构建旅游生态安全系统的演化模式。总体而言，中国旅游城市生态安全系统并没有形成一个严格的闭合循环回路，而是以驱动力为系统发展源头，转化为压力环节与状态环节，最终归因于影响要素，表征出系统的综合状况与发展方向。而响应要素成为系统演化路径的外部影响要素，强化“驱动力D”的作用，推动经济社会的健康发展，削弱“压力P”的作用，缓解污染物的冲击破坏。同时，研究考虑到“影响—响应”正向作用没有通过检验，造成了生态安全系统反馈链条的断裂，无法促进生态安全系统的自我修正与完善。而城市的生态状况与市场表征却始终影响着旅游者的感知与决策，带来游客数量增减的变化。因此，研究建立了“游客影响因子”辅助变量，反映“系统状态”与“系统影响”对“旅游者增长率”的影响作用，描述生态安全系统中旅游产业系统的变化趋势。在静态作用机理的认知基础上，研究修正了DPSIR框架，对系统演化的两条主要作用路径进行描述，对要素间的作用机理进行细化分解，并沿用静态作用机理分析中测度出的路径系与指标权重，采用Vensim PLE软件构建旅游城市生态安全系统动力学模型，描述系统的内部因果反馈关系和外部政策因素对系统的影响。

2.2 系统函数关系

该动力学模型主要包含3个流位变量、3个流率变量和53个辅助变量，共同组成旅游城市生态安全系统的动态流图（见图4）。

首先，该系统动力学模型中的五个核心要素的函数关系是静态作用机理研究的变量权重与路径系数进行建立的。依据修正后的DPSIR框架，研究将旅游城市生态安全的动力学模型分为5个子系统，并根据上述结构方程模型测度出的指标权重，设定出各个系统要素的动力学方程;并依据验证过的系统作用路径，对五个系统要素间的交互关系进行描述，将系统要素间延迟作用时间设定为1 a，写出五个系统要素间的动力学方程。具体如下所示：

系统驱动力=0.06×人口总数+0.08×GDP+0.11×游客数量+0.37×旅游收入+0.38×工业生产总值+0.729×DELAY3（系统响应，1）

系统压力=0.12×GDP能源消耗量+0.05×水资源消耗量+0.26×工业环境污染损失额+0.12×旅游产業能源消耗+0.25×旅游空间压力+0.615×系统驱动力

系统状态=0.25×建城区绿化面积+0.18×空气质量+0.27×景区面积+0.13×人均旅游资源数量+0.06×旅游产业环境协调度+0.04×旅游产业经济协调度+0.07×旅游产业社会协调度-0.881×DELAY3（系统压力，1）+0.689×DELAY3（系统响应，1）

系统影响=0.22×旅游目的地知名度+0.19×旅游者人均消费+0.25×旅游者平均逗留时间+0.21×城市居民社会消费品零售额-0.388×DELAY3（系统状态，1）

系统响应=0.12×旅游产业从业人数+0.09×环境污染治理投资额+0.09×第三产业固定资产投资额+0.14×教育科研支出+0.17×医疗卫生支出+0.13×生活垃圾无害处理率+0.11×废水达标排放率+0.10×SO2达标排放率+0.05×烟尘达标排放率

第二，系统部分辅助变量通过建立各变量与其影响变量的回归模型，采用最小二乘法建模方法将各个变量进行关联。如“旅游者影响因子”变量是由系统状态要素、系统影响要素变两个核心变量影响，采用问卷调研与回归拟合的方法建立起三者之间的函数方程。旅游者影响因子=0.11+（0.27×系统状态+0.42×系统影响）再者，系统还有一些辅助变量是通过文献参考、专家赋权与算数平均等方法确立函数关系。例如“环境污染经济损失额”变量的函数关系参照以往文献[26，29]，采用虚拟治理成本法设定的，选取《中国城市统计年鉴》获取的二氧化硫排放量、烟粉尘排放量、工业废水排放量、工业固体废弃物排放量为环境质量影响指标，引入二氧化硫、烟粉尘、工业废水的治理成本（依次为1.48元/kg、1.763元/kg、0.827元/kg），将固体废弃物排放引起的经济损失占比设定为3.275%，估算出环境污染物的治理成本，写出该变量的函数关系，如下所示：环境污染经济损失额=（1.48×SO2排放量+1.763×烟粉尘排放量+0.827×工业废水排放量）/（1-3.725%）

3 模型仿真

3.1 旅游城市生态安全系统的演化趋势

模型的时间范围为2015年到2024年，共10 a，仿真步长为1 a。研究延续旅游城市生态安全系统静态作用机理的研究范式，将样本旅游城市视为一个整体，以2015年的统计数据为依据，进行数据标准化。相关速率变量按照2015年实际平均变化量设定。在此基础上，研究对旅游城市生态安全系统进行仿真模拟。同时，研究选取了三个变量来反映系统的演化特征。

第一，系统状态指数。在DPSIR概念模型中，状态变量（S）既承受着“驱动力—压力—状态”作用链条带来的冲击与压力，表征着环境日益趋向于破坏恶化;也接受着生态环境管理措施（响应R）带来的修复与改善。总之，系统状态变量（S）综合了生态安全系统所受到的影响与改善，是整个系统的映像元。进而，研究选取系统状态指数反映生态安全系统的综合状况。

第二，游客数量。游客数量是直观反映旅游产业发展现状的核心指标，反映着整个产业系统的趋向与结构[30]。本文研究样本所依据的《中国旅游城市吸引力排行榜》亦采用了游客数量作为核心评价指标。因此，研究选取游客数量反映旅游产业的发展状况。

第三，旅游协调指数。旅游产业是现今我国维持稳定增长的重要引擎，也是改善民生、促进生态文明建设的重要支撑。因此，以旅游业带动和促进经济社会协调发展，成为一种新的区域发展理念和模式[31]。旅游生态安全旨在描述生态系统能够保持良性健康的状态，从而达到维持支撑旅游产业-自然-社会-经济复合系统长期协调发展的目的。基于此，研究设置了“旅游协调指数”变量，是由旅游产业环境系统协调度、旅游产业社会系统协调度三个变量加权综合，表征旅游产业与载体城市的协调发展的能力。具体的仿真结果如下。

（1）系统状态指数持续恶化。如图5所示，旅游城市生态安全系统状况（S）的初始值为0.409，并于仿真的前五年中呈现出缓慢下降的状况，其数值仍保持正数，表明在仿真之初旅游城市的生态安全状态仍相对稳健，能够抵御社会经济发展带来的冲击与压力。而随着旅游者的大量涌入、经济社会的持续发展，其生态安全系统状况数值转变为负值（-0.284），反映出旅游城市的社会经济发展产生的压力超过了生态系统的承载力，其生态安全系统状况急剧恶化。

（2）游客数量难以持续增长。如图6所示，在仿真模拟中，游客数量逐渐放缓了增长速度，于2023年达到增长的拐点。此时，游客数量达到了初始数量的三倍（3.149）。而在后续的仿真年份，游客数量呈现出急剧下降的态势。这种先增后降的发展趋势必然会动摇旅游产业的发展根基，造成产业发展的挫折与反复：一方面旅游产业的持续高速增长逐渐透支了产业发展基础，导致了产业与生态环境、目的地宾主间的冲突矛盾，进而降低了旅游者的体验质量，阻滞了旅游市场的持续发展。另一方面，旅游产业将会迎来一个调整修正的发展阶段，呈现低速增长甚至负向发展，将产业体量再次回溯到载体系统可容纳的范围之内，从而逐渐缓解旅游产业与载体系统的矛盾，重新恢复到产业发展与区域共存的协调平衡。

（3）旅游协调指数呈现波动下降。如图7所示，在仿真模拟中，旅游产业协调度的初始值为2.55，呈现出波动下降的态势，于仿真模拟的最后一年达到最低值（1.12）。值得注意的是，在仿真模拟的中间阶段（2018年—2022年），旅游协调度保持相对稳定。结合图5分析，这个阶段也是游客数量高速增长的阶段，反映出旅游产业发展势头良好，对当地的贡献率较高，促使载体城市对旅游产业的接受容纳程度较好，形成了优良的产业发展环境。而在仿真模拟的最后两年，游客数量开始逐渐下降，生态系统环境状况急剧恶化，引起了产业协调度也逐渐削弱。旅游产业发展逐渐超出了生态环境的承载能力，导致生态环境整体恶化与旅游市场效益下滑，削弱了产业对載体城市的贡献能力，进而影响了产业与载体城市的融合协调。

3.2 情景模拟

2016年，我国制定了十三五旅游发展规划，对旅游产业的发展速率与发展模式进行战略性的指导，将旅游业培育成经济转型升级重要推动力，同时结合生态文明的发展战略，提出了“生态文明建设重要引领产业”的发展理念。鉴于此，本文依据《十三五旅游发展规划》，并结合《生态文明考核目标体系》中提到的核心评价指标对旅游城市生态安全动力学系统中的相关参数进行设置，设定出“战略导向”的情景模拟方案，考察战略导向下旅游生态安全系统的演化趋势。第二，研究依据上述情景模拟方案的仿真结果，继续调整系统模拟中的相关参数，以旅游产业协调发展为导向，改善生态环境，增强旅游产业的区域贡献力，设定出“协调导向”的情景模拟方案。以上情景模拟方案的主要参数设置如表3所示。

（1）发展现状的模拟状况。结合仿真图表与模拟数据分析，战略导向与协调导向的情景模式适当放缓的旅游产业发展速率，降低游客数量增长率，提高旅游基础设施投资与旅游产业就业率，改善产业结构并控制污染物排放，从而使系统模拟曲线发生显著变化。首先，系统状态模拟曲线的对比。在仿真模拟期内，系统状态指数一直为正值，反映了旅游产业发展始终能够控制在环境容量范围内，并没有对生态环境带来较大的负面影响（见图8）。第二，游客数量模拟曲线的对比。在仿真模拟的前段，战略导向与协调导向模拟的游客数量基本上小于发展现状导向模拟的游客数量。但前者的游客数量一直呈现出持续的、稳定的增长的态势，并于2024年达到或超过了发展现状的模拟曲线（见图9）。这反映出战略导向与协调导向尽力避免产业发展的反复与挫折，将旅游产业始终放置在载体系统可承载的范畴内，维护旅游产业的稳步持续增长。第三，旅游产业协调度模拟曲线的对比。旅游产业协调度均显著高于发展现状的模拟数值，并且呈现出稳步增长的态势（见图10）。由于战略导向与协调导向致力于控制旅游产业的发展速度，重视产业发展环境的培育，因而旅游产业发展能够充分考量经济社会与生态环境的承载能力，从而实现旅游产业系统与载体城市的和谐共荣。

（2）战略导向与协调导向的模拟状况。协调导向情景模式致力于更加严格的控制游客数量的增长速率，降低旅游产业的发展速度，增强环境保护与旅游基础建设的投入。两种情景模拟曲线最大的差别在于：协调导向下的系统状态曲线也扭转了持续恶化的状况，呈现出正向增长的态势，反映出生态环境的状况在逐渐改善，并能够给旅游产业发展提供更有力的支撑。在此情境下，协调导向下的游客数量也呈现出较快的增长速率，并于仿真模拟的后期远远高于战略导向的模拟数据。旅游协调度也保持了相对较高的数值与稳定的态势。综合来看，我国旅游产业政策尽管考虑到了产业高速发展带来的危害，但仍没有对其进行严格的控制，对生态环境的保护与改善的力度也远远不足。因而该情景模拟下，旅游产业并没有呈现出最佳的发展态势，也无法实现产业与载体城市的协调发展。

3.3 政策建议

通过对三种情景下的旅游生态安全系统情景仿真对比，协调导向情景更加有利于旅游生态安全系统的可持续发展，能够最终实现旅游产业系统、生态系统与社会系统的和谐共存。对比协调导向情景与其他两个情景的模拟数据分析，我国旅游城市可持续发展的管理应该从以下四个方面进行改善提升。

第一，适当控制旅游产业发展速率，限制旅游者数量的高速增长。盲目高速的增长会导致生态环境的破坏，损坏旅游产业存续发展的基础，最终导致游客数量下降，旅游产业发展受限。因此，旅游产业的发展速率应当配合基础设施的建设与生态环境的改善，将游客数量增长控制在一定范围之内（协调导向情景模拟中将游客数量增长控制为9.8%），从而实现旅游产业协调度正向增长，扭转旅游产业的“倒U型”的增长态势，实现旅游产业的持续稳定发展。旅游城市作为一个开放区域，对旅游容量的管理与调控是一项社会系统工程[32]。限制旅游城市的游客高速增長是以城市旅游容量为阈值，引导城市旅游产业政策的制定与实施。主要的策略建议如下：第一，转变以一味以数量增长为导向的发展模式，适当放缓旅游产业的增长速度，给出旅游产业内部的结构升级与质量提升的缓冲时间。第二，疏导城市内部的旅游流，对城市内部旅游空间进行优化配置[33]。以景区等单体要素的容量控制为基础，牵引旅游流从高承载压力的空间中流出，导向新兴的、有冗余的旅游空间。第三，改善旅游环境设施，逐步释放与提升城市旅游容量，培育合理的、持续的容量态势发展，进而支撑旅游城市的持续健康发展。

第二，增强生态环境的保护，加强旅游产业的基础设施建设。生态环境是旅游产业赖以存续的基础，其容纳与承载能力也决定着旅游产业的发展速率。依据协调导向的仿真曲线，当系统状态要素转化为正向增长的时候，游客数量也扭转了下降的态势，呈现出持续增长的态势。同时，依据系统作用机理的静态研究，“响应—压力”的负向作用没有通过检验，说明我国旅游城市亟待加强分解污染物、缓解生态系统压力的能力。因此，增加环保投资，提高处理环境污染的效率，能够使得旅游城市生态安全系统内部的作用机理更加完善，有效改善旅游生态安全系统的运行状态，也为旅游产业能够高速持续发展奠定了基础。

第三，强调旅游产业的协调性，塑造有序的产业发展环境。依据协调导向的仿真曲线，当旅游协调度急剧恶化的时候，游客数量与系统状态指数均呈现出明显的降低。因此，产业的协调性成为其健康持续发展的“晴雨表”。旅游产业持续发展不仅仅是行业内部的命题，而是要充分兼顾载体区域的综合效益。通过增强产业基础投资，提供就业岗位，降低环境污染等策略，旅游产业提升了对载体城市的贡献能力，奠定了支撑产业存续与发展的基础。

第四，提高旅游市场敏感性，构建积极主动的响应机制。依据系统作用机理的静态研究，“影响—响应”的正向作用没有通过检验，造成了旅游生态安全系统反馈机理的断裂。这反映出旅游产业缺乏对市场状况的敏感性，难以做出积极主动的应对措施。因此，旅游产业应该建立起市场应急反应机制，明确市场变化的信号，进而能够积极迅速地调整改善产业政策方向，进而更加有效的维护产业经济的发展环境，促进生态安全系统的健康良性循环。

4 結论与展望

4.1 主要研究结论

针对旅游生态安全研究中缺乏对系统机理的认知，停留在静态研究的现状，本文引入将静态与动态两个研究视角结合起来，认知旅游生态安全系统内部的作用机理，进行静态作用机理的描述;并依据静态作用机理的分析结果，构建出相应的系统动力学模型，认知旅游城市生态安全系统的动态作用过程，预测系统的演化趋势。主要研究结论如下。

首先，采用PLS模型认知旅游城市生态安全系统的静态作用机理。在以往DPSIR概念模型研究中，大多是默认了该概念模型因果关系路径的普适性，忽略了不同生态安全系统内部作用网络与作用强度的差异。在此，研究采用DPSIR概念模型架构旅游城市生态安全系统的基本结构，将系统作用机理提炼成为7条作用路径，并引入PLS模型对进行测度与检验。研究发现：结合我国旅游城市生态安全系统的现状，DPSIR概念模型内部的7条作用路径并没有全部通过检验（“响应—压力”的负向作用与“影响—响应”的正向作用没有通过检验），没有形成有效的反馈机制。基于验证后的DPSIR概念模型，研究将旅游城市生态安全系统的作用机理分为两个部分：首先，“驱动力—压力—状态—影响”的链式作用路径，反映了旅游城市发展对生态环境系统的冲击与影响。其次，“响应—驱动力/压力”的作用路径，是对城市生态安全系统管理能力的综合汇总。

其次，构建相应的系统动力学模型，对旅游城市生态安全系统的作用机理进行动态研究。研究依据PLS模型检验得出修正的DPSIR模型，采用Vensim PLE软件构建出旅游城市生态安全系统的动力学模型。第一，研究模拟了我国旅游城市生态安全系统的发展现状，发现在仿真模拟的周期里面，游客数量呈现出“倒U型”的发展态势，先高速增长后持续减少;生态环境状况呈现出持续恶化态势;旅游产业协调度呈现曲线下降的状况。第二，研究提出了“战略导向”与“协调导向”两个情景模拟方案，进行政策模拟分析。研究发现：协调导向的模拟方案增强了环境保护与旅游基础设施的投资，适当限制了旅游人次的增长速率。反而，游客数量呈现出持续增长态势;系统状态指数也扭转了恶化趋势，呈现出良性改善;旅游协调度保持了稳定的优质状态。鉴于此，研究提出应适当控制旅游产业发展速率、增强环境保护措施，能够更好地改善旅游产业的发展环境，维持旅游产业的持续健康发展。

4.2 研究展望

研究以DPSIR概念模型为基本形态，将PLS模型与系统动力学模型（SD）相结合分析旅游城市生态安全系统的静动态作用机理与系统优化路径。在后续研究中，本文需进行以下两个方面的完善与提升：第一，本文主要采取统计年鉴与网络统计为数据来源，应增强对旅游者感知、旅游者满意度的访谈调研，获取一手的研究数据，提升对旅游产业运行状况描绘的完整性与真实性，拓展与完善旅游生态安全系统内部的作用网络。第二，本文主要选取了《2015年中国旅游城市吸引力排行榜》的前30个城市作为研究对象。在后续研究中，应扩大研究样本，优化样本结构，选取不同类型、不同发展阶段的旅游城市作为研究对象，从而进一步修正与完善本文的研究理念与研究结论。

（编辑：王爱萍）

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Abstract Aimed to the deficiency that the research on tourist ecological security attaches importance to the comparison and synthesis of system elements， and ignores to analyze the internal system paths and dynamic mechanism， this paper employs the DPSIR conceptual model as the basic framework of tourist ecological security system， and the action mechanism of the system is analyzed into 7 effect paths， and takes 30 major tourist cities in China as the research objects. The static mechanism of the system is described by partial least squares model （PLS）， and the dynamic mechanism of the system is simulated by system dynamics model （SD）. The results show that： ① The PLS model is employed to test and measure the 7 paths within the system， and it is found that the negative effects of ‘Response-Pressure and the positive effect of ‘Impact-Response are not significant， resulting in the failure of the feedback mechanism of the ecological security system. Therefore， the static mechanism of the ecological security system of tourist cities is divided into two parts： The one-way chain path is the ‘Driver-Pressure-State-Impact， which reflects the dependence and influence of the production and living behavior of tourist urban ecological environment system. The other way chain path is the divergent action path of ‘Response-Driver/Pressure， which is a comprehensive summary of the ability to manage the ecological security system. ② Based on the modified DPSIR model， the dynamic model is constructed and simulated to reveal the evolution path and development trend of tourism ecological security system. Combined with the strategies of tourism industry development and eco-civilization， the scenario model is set up to simulate and explore the performance of tourist urban ecological security system under the policy intervention， which could evaluate the performance of government management strategies and identify the strategic demands of tourism industry. The results show that according to the simulation of the development status of the system， it is found that the state of ecological security system presents a trend of continuous deterioration， the number of tourists meets the inflection point of growth and will decrease sharply， and the coordination degree of tourist industry will present a curve decline. Second， based on the result of the scenario simulation research， it sets out two scenario simulation programs， named ‘strategic orientation and ‘coordination orientation. Both kinds of simulation programs could effectively improve the current situation of ecological security system. The scenario of ‘coordination orientation can effectively realize the continuous increase in the number of tourists， the improvement of ecosystem condition， and the tendency of excellent stability of the tourist coordination degree， by more strictly controlling the number of tourists growth rate， reducing the speed of industrial development， and enhancing environmental protection and infrastructure investment and other measures.

Key words tourist city; ecological security system; action mechanism; PLS model; SD model