1、(1.宁波财经学院 国际经济贸易学院，浙江 宁波 315175；2.宁波市哲学与社会科学研究重点基地，浙江 宁波 315175)摘要:社会-生态系统恢复力的增强会使系统更具稳定性和抵抗性，对实现可持续发展至关重要。本文从社会、生态 2 个子系统构建滨海旅游地社会-生态系统恢复力综合评价指标体系，分析 20102020 年滨海 114 个城市的社会-生态系统时空演化特征以及障碍影响因子的识别。得出相关结论：研究时段内，社会-生态系统恢复力年际变化幅度较小，相对稳定，但也存在波动现象；2020 年，排名前五位的是北京、上海、广州、珠海和杭州，较 2010 年，北京取代上海排名首位；滨海旅游地 11
2、4 个城市社会-生态系统恢复力呈现空间正相关，高值集聚区集中在长三角地区，低值集聚区集中在东北沿海；前三位障碍因子出现次数最多的是医院、卫生院床位数(SR5)，其次是固定资产投资额(SR4)、节能环保支出(ER3)、工业氮氧化物排放量(EV2)、水资源总量(ER6)。关键词:恢复力；社会-生态系统；时空特征；障碍因子中图分类号:X171.4 文献标志码:A 文章编号：1674-263X(2023)01-0011-05Abstract:The enhancement of the resilience of the social-ecological system will make the s
3、ystem more stable and resistant,which is crucial to the realization of sustainable development.This paper constructs a comprehensive evaluation index system for the social-ecological system resilience of coastal tourist destinations from the social and ecological subsystems,and analyzes the spatio-t
4、emporal evolution characteristics of the social ecosystem of 114 coastal cities from 2010 to 2020,as well as the identification of obstacle influencing factors.The conclusions are as follows:(1)During the study period,the interannual variation of social ecosystem resilience is small and relatively s
5、table,but there are also fluctuations;(2)In 2020,the top five are Beijing,Shanghai,Guangzhou,Zhuhai and Hangzhou.Compared with 2010,Beijing replaced Shanghai in the first place;(3)The resilience of the social life system of 114 coastal tourist destinations shows a positive spatial correlation.High v
6、alue clusters are concentrated in the Yangtze River Delta,while low value clusters are concentrated in the northeast coast;(4)The number of beds in hospitals and health centers(SR5)appeared most frequently,followed by fixed asset investment(SR4),expenditure on energy conservation and environmental p
7、rotection(ER3),industrial nitrogen oxide emissions(EV2)and total water resources(ER6).Key words:resilience;social-ecological system;spatio-temporal characteristics;obstacle factorsSpatio-temporal Characteristics and Obstacle Factors Identification of social-ecological System Resilience in Coastal To
8、urist DestinationsMI Kena 1,2(1.College of International Economics&Trade,Ningbo University of Finance&Economics,Ningbo 315175,China;2.Ningbo Key Research Base of Philosophy and Social Sciences,Ningbo 315175,China)城市化地区是一个复杂的综合生态系统，生态系统的研究也逐渐开始扩大，将经济、社会纳入研究范畴中，更多关注人类活动影响下生态系统的变化。社会-生态系统恢复力的增强会使系统更具稳定
9、性和抵抗性，对实现可持续发展至关重要，所以恢复力的研究是可持续发展研究的重要内容。到2020 年，我国东部沿海区域仍占据了 51.5%的国内旅游客源市场，广东、浙江、江苏等省份更是占据较大份额。但由于中国滨海旅游业发源晚、经营方式比较粗放、旅游资源开发不因地制宜等问题，各收稿日期：2022-12-16 作者简介：宓科娜(1989)，女，博士，讲师，研究方向：可持续发展与环境管理。Vol.36 No.1202303第 36 卷 第 1 期202303HEILONGJIANG HUANJING TONGBAO黑 龙 江 环 境 通 报宓科娜1,2滨海旅游地社会生态系统恢复力时空特征及障碍因子识别1
10、2第 36 卷地社会和生态子系统遭受了巨大压力。近年来，随着学术界对旅游业环境生态领域的持续关注，东部滨海省份和城市成为研究滨海旅游业发展和社会-生态保护格局的重要区域。因此，本文以中国滨海旅游地114个地级市为研究区域，纵贯第三级阶梯，主要属于辽宁、河北、江苏、浙江、福建、山东、广东、广西、海南等省份，构建滨海旅游地社会-生态系统恢复力指标体系，运用空间相关分析和障碍度模型分析恢复力的时空特征及障碍影响因子，并根据结论提出相关政策建议，以期为政府决策部门与相关管理部门提供参考意见。1研究方法与数据来源1.1 恢复力综合值评价本文以恢复力综合评价指标体系为基础，运用熵权法来确定各指标的权重，并
11、通过计算得到最终的综合评价值。在研究中，若变量的离散程度大，那么熵值越大，该变量对系统评价值的影响也就越大，这种特性可通过指标来指代和体现，因此利用熵权法可以评价指标特性，并进行评价。相比之前用的较为主观的专家打分法和德尔菲法，熵权法在确定系统中的指标权重时，相对理性和客观1。计算公式和如下：1）在指标标准化基础上，进行指标比重变换。比重矩阵 可通过指标值的计算得到，第 i 个单元指标 j 的比重 pij计算公式如下：2）指标权重计算。首先，计算指标的信息熵值 Hj和信息效用值 Ej。其次，计算指标权重 ，三者公式如下：式中，如果 pij为 0，则 pij*lnpij为 0。3）系统评价值计算
12、。社会、生态子系统的评价值 Us通过加权求和计算得到，公式如下：*ijm np1lnnjijijiHkpp=1mijijijipxx=1jjEH=1njjjjEE=01/1/114kklnmln=，1nSsjsjjUu=()()()()()11122111nnnnijijijijijij innnnijiijijij inwxxxxwxxxxIwxxSw=1100%njjijjijjFW XW X=式中：usj为第 j 项指标属性值（S=1，2，表示2 个子系统），sj为熵权法计算得到的第 j 项指标权重。1.2 空间相关分析根据地理学第一定律，空间中的现象并非孤立存在，而是具有某种空间联系。
13、而根据各城市的自然与经济社会发展条件，以及旅游业发展基础，滨海旅游地社会-生态恢复力也有可能存在空间相关性，具体表现为具有相似社会-生态恢复力水平的城市表现出空间集聚特征。为此，本文采用全局（Global）和局部（Local）进行分析。全局莫兰指数测度滨海旅游地社会-生态系统恢复力的总体空间相关性，而局部莫兰指数聚焦单个城市与周边区域的空间相关性。取值范围为（-1，1），小于 0 表示负相关、等于0表示不相关、大于0表示正相关2。全局莫兰指数的计算公式如下：1.3 障碍度模型滨海旅游地社会-生态系统恢复力的多维指标以及综合评价说明了对整个系统状态及未来发展有着复杂影响。因此，借助障碍度模型，对
14、各指标进行影响程度排序分析，从而找到影响恢复力的主要因素，为提高旅游地社会-生态系统恢复力提供定量依据3-4。式中：Fj为第 j 项指标对恢复力的障碍影响程度；Wj为第 j 项指标的权重；Xij为第 j 项指标的标准化值；n 为指标个数，本文为 22。1.4 数据来源本文数据主要来自于中国城市统计年鉴（20112021 年）、各 省 统 计 年 鉴（20112021年）、国泰安数据库（CSMAR）以及中经网数据库（CEIdata）。同时，还包括各滨海旅游城市的统计年鉴和公报。部分缺失数据通过线性插值法补充得到。由于香港、澳门和台湾数据较少，未将之列入研究区域内。2滨海旅游地社会-生态系统恢复力
15、指标体系构建本文以脆弱性和应对能力作为社会-生态系统恢复力的表现形式，将指标与社会、生态子系统的1njjjjEE=1njjjjEE=黑 龙 江 环 境 通 报13第 1 期关系以及准侧层的隶属清晰表达5。同时，借鉴已有研究成果，结合旅游地各城市实际情况，构建滨海旅游地社会-生态系统恢复力综合评价指标体系，如表 1 所示。3时空特征演化分析3.1 时间演化分析通过熵权法计算出滨海旅游地各城市的社会-生态系统以及 2 个子系统的恢复力评价值，并做年度均值处理（见图 1）。由图 1 可知：2010 年至2020 年间，社会-生态系统恢复力年际变化幅度较小，相对稳定，总体保持在 0.1780.192
16、之间，2014年以后出现短暂性的下降，到 2018 年又开始上升；社会子系统评价值的变化更加稳定，基本维持在0.1530.158之间，变化趋势基本与恢复力趋势一致；生态子系统评价值主要保持在 0.2190.258，波动幅度相对较大，2014 年开始下降，到 2017 年出现最低值 0.219 之后又开始上升。由于 2014 年以后社会经济发展步入新常态，国家推行经济转型发展，社会-生态系统的应对能力还没有提高，导致恢复力下降，同时2012年和2013年持续性生态环境恶化，尤其是雾霾的加剧，使得社会-生态系统的脆弱性更加突出，综合来看整体的恢复力就有所下降；随着国家经济转型的深入和生态环境治理的加强，以及社会、公众和企业等各方面的努力，应对能力不断提升，使得恢复力在 2018 年的时候开始提升。3.2 空间演化分析在时间演化分析的基础上，本文选取首、尾两年作为切入点，分析滨海旅游地社会-生态系统恢复力的空间特征。从综合评价值来看，2010 年社会子系统排名前五位是上海、广州、珠海、杭州、南京，其中，上海的社会子系统评价值位于首位，这源于上海经济社会发展水平高，且产业结构比较高级，对环境的
