1 引言

国外有关旅游治理的研究始于20世纪90年代初, 到2011年后旅游治理成为了学术界的关注点之一^[1], 国外研究的内容主要从旅游营销治理^[2]、开发与规划^[3]、目的地^[4]、可持续旅游与保护区^[5]等治理方面转变到概念的界定^[6]、研究意义^[7]以及治理模式^{[8, 9]}等方面。提出治理的目的就是将目的地管理进行规范、制定规则与程序, 从而更好地控制目的地的发展^[10], 认为治理包括政府, 企业、非政府组织和个人等^[11]。国内旅游治理研究方面, 白凯提出"治理不仅是弱化社区矛盾的有效途径, 也是社区维系自我状态的内生性结果"^[12]; 周大庆认为在景区治理过程中, 实现与各方的利益均衡是提高景区绩效的基本动力^[13]; 孙九霞对旅游商业化的社区治理进行了研究^[14]; 程朋飞认为"行政领域与社会领域通过有效的协调机制相互补充使乡村治理更有效"^[15]; 许峰认为可以通过职能划分、协作互促等来实现对不同利益主体的利益均衡^[16]等。国内学者从多主体角度出发, 综合社区治理、社区参与旅游发展等理论, 寻找社区治理的有效路径。由此可见, 旅游社区治理开始从政府的统治治理向不同主体共同治理转变。治理的主体变得多元化, 主体不再只是政府, 还包括其他利益相关者。治理也更加需要协调不同利益主体, 使其成为合作的伙伴。这其中, 旅游目的地多元主体之间的关系是一种日渐重要的新的治理方式^[17]。

"共生"一词来源于希腊语, 最早应用于生物学领域^[18], 国外旅游研究中有学者提出旅游与可持续发展共生^[19], 以及当地居民与旅游业的共生等^[20-22]方面。国内学者对旅游共生的研究主要从产业合作、区域竞合和资源整合、保护和开发、利益相关者^[23-27]等方面进行了研究, 取得了丰硕的成果。将共生理论拓展到旅游社区治理研究, 不仅使我们清晰地认识到在旅游治理过程中各主体除了存在着利益冲突, 更重要的是存在共存与合作关系。本文基于共生理论, 在文化和旅游深度结合的背景下, 以当地政府、当地居民、旅游企业和从业人员以及游客为研究对象, 解析民族旅游社区治理过程中不同主体之间的共生关系, 找到各主体之间的共生关联因素, 探索不同主体之间的共生模式, 进而对旅游社区治理的基本问题进行探讨, 并为当地政府正确处理自身与各方关系、协调各方利益提供科学依据, 为旅游地的可持续发展提供理论支持。

2 多主体共生模式的构建 2.1 旅游社区的概念界定

功能性定义认为"不管是否在共同的地域居住, 只要具有相同文化、职业和利益背景的人或群体, 都可以视为社区"^[28]。随着旅游的推进, 旅游地不同主体之间存在多种形式的交往关系, 旅游可持续发展的实现需要游客和其他主体携手^[29]。因此要将游客加入社区建立临时共同体。

本文中, 旅游社区是"在拥有一定旅游资源的地域内、具有共同利益和某种互动关系, 以当地政府、社区居民、旅游企业和游客为主体的人群组成的共同体"。

2.2 共生三要素

学者袁纯清指出"共生是指共生单元之间在一定的共生环境中按某种模式形成的关系(见图 1), 包括共生单元、共生模式和共生环境三个要素"^[30]。其中:共生单元是基础, 共生环境是条件, 共生模式是关键, 共生环境是重要的外部条件, 他们之间的关系是非常重要的, 直接反映共生的条件、性质、特征以及共生动态的变化方向与规律^[31]。图中, 政府(G-Government)、居民(R-Resident)、企业(C-Company)、游客(T-Tourist)是4个共生单元, M_i是M_i多主体间的某种共生模式, 其将随着G、R、C、T四个共生单元的性质及变化而不同。E表示发展全域旅游的大环境。环境可以是起积极作用的正向环境E_P, 也可以是起消极作用的反向环境E_A, 还可以是中性环境E_M。

2.3 旅游社区治理多主体共生模式的构建

基于共生理论, 旅游社区治理多主体共生是指旅游社区中由当地政府(G)、居民(R)、企业(C)和游客(T), 以及由他们组成的社会组织, 发展全域旅游的大环境中, 按照一定的模式存在的一种积极的关系。旅游社区治理多主体共生同样包括共生单元、模式和环境这三个要素。

通过文献梳理, 并基于共生理论、和谐理论、社会交换理论、合作理论和信任理论, 将"尊重、信任、公平、沟通、互利、合作"作为旅游社区多主体间实现共生的原则, 并以旅游社区多主体共生的三大基本要素为基础, 进行构建了旅游社区治理多主体共生模型(图 2), 其中:

(1) 共生单元:旅游社区共生主体单元包括政府(Ggovernment)、居民(R-resident)、企业(C-company)(本研究中的旅游企业是指在景区周围专门从事民族文化旅游开发经营并营利的旅游企业、景区及旅游从业人员)以及游客(T-tourist)四个主体。主体间的共生和发展关键在于能否产生共生收益, 即所有文化主体整体生存能力和利益的提高。

(2) 共生环境:本地区旅游资源及包含建筑、节庆、服饰、语言、饮食习惯、宗教信仰、行为方式和民风民俗在内的社会文化环境。

(3) 共生界面:在共生环境里共生单元之间物质、信息和收益的传导需要媒介或载体, 这个载体称为共生界面，它是共生关系形成和发展的基础^[31]。在本文中共生界面主要指文化和旅游的融合。

3 研究设计 3.1 研究方法 3.1.1 共生度

（1）共生度模型

假设存在共生单元1和共生单元2，分别的质参量为ZM₁、ZM₂，d_ZM1/ZM₁和d_ZM2/ZM₂分别为单元1和单元2质参量的变化量^[18]。则我们定义单元1和2的共生度为：

(1)

如果δM₁₂=δM₂₁ > 0, 则两个单元处于正向对称共生状态; 如果δM₁₂ ≠ δM₂₁ > 0, 则处于正向非对称共生状态; 如果δM₁₂=δM₂₁ < 0, 则处于反向对称共生状态; 如果δM₁₂ ≠ δM₂₁ < 0, 则处于反向对称非共生状态"^[18]。

(2) 质参量的确定

通过问卷调查的数据, 根据构建的模型采用SEM进行共生关联度的定量估算, 定量分析显变量(共生维度)与所归属的隐变量(政府-居民-企业-游客交互感知)之间的具体数量关系, 即获取共生测度指标在所归属主体的隐变量总量中的权重。然后根据权重计算得到所归属共生主体隐变量的大小, 并依据这些的数值(即隐变量)的大小, 应用AMOS16.0软件里的ML算法进行拟合分析, 得到共生变量间的关联系数和共生主体单元质参量的定量值。

3.1.2 共生系数

指共生单元之间的相互影响程度, 即两共生单元特征共生度的绝对值与绝对值之和的比例关系^[18]。

(2)

θ₁^M=0, 表明单元1对2无任何作用; θ₁^M=1, 表明单元2对1无任何作用, 只有单元1对2有作用; 0 < θ₁^M < 0.5, 表明单元2对1的影响大于1对2的影响; θ₁^M=0.5, 表明单元2对1与单元1对2的影响相同; 0.5 < θ₁^M < 1, 表明单元1对2的影响大于单元2对1的影响^[18]。

3.1.3 共生关联度

共生关联度是用来描述质参量之间的关系, 若用主质参量来描述, 表示为:

(3)

ξ^m越大，表示1对2的关联度越高^[31]。

3.2 研究案例地

青海高原不仅分布着自然景观类游览胜地, 还有绮丽多姿的历史文化和民族特色的人文景观。在长期的历史岁月中生活在青海高原的各民族形成了各自的民族风俗和风土人情, 是文化和旅游融合的重要依托, 也是青海民族社区的共生界面。本研究选取以青海省塔尔寺和互助土族故土园——居民推动的社区为两个典型案例地。塔尔寺位于青海省西宁市西南25公里处的湟中县城鲁沙尔镇, 是中国藏传佛教格鲁派(黄教)六大寺院之一、全国重点文物保护单位^[32]。是以藏传佛教文化为主的共生环境。互助土族故土园景区位于距青海省西宁市31公里处的我国唯一的土族聚居区——互助土族自治县威远镇^[33]。是以土族民族风情为主的共生环境。塔尔寺是景区推动的社区, 对湟中县旅游发展做出很大贡献。最初塔尔寺的开放及其周边商店都是为了支撑寺院的生存, 1979年8月25日塔尔寺作为文化旅游景点开放, 成立接待室, 接待前来参观的国内外人士^[34]。互助土族故土园是居民推动的社区, 在旅游发展过程中, 社区文化精英或骨干起关键作用。社区参与主体开始由个别村民到以家庭为单位进行参与的转变^[35]。

3.3 测量工具

问卷主要测量社区居民在旅游治理的过程中对政府、旅游企业和游客等的共生交互感知, 分别针对游客、企业、居民和政府工作人员设计了4种类型的问卷。主要包括政府在"监督监管、旅游安全、规划引导、政策优惠、经济支持、宣传营销"等方面; 居民在"民风淳朴、友好、自身素质、参与的意识、主动沟通交流、更新思想观念、与企业合作"等方面; 企业在"诚信服务、提高服务质量、提高服务人员的素质、公开信息、提高旅游产品的质量、积极促进居民参与旅游、要注重长期利益"等方面; 游客在"主动沟通交流、道德素质、自身修养、遵守规范、尊重民风民俗、增强环保意识"等方面是作为影响政府-居民-企业-游客之间的共生维度进行调查分析。

量表结合文献梳理的方法, 并通过与被调查者的实际互动, 在深度调查访谈中获取反映共生的因素, 确定测量问题项。在此基础上, 采用德尔菲法, 多次讨论, 形成问卷。采用7分制量表。问卷总体分为四个部分, 除了测量变量外, 还包括性别、年龄、收入、受教育程度、职业以及在当地居住/工作的时间等相关信息。

3.4 数据收集

本研究问卷发放见表 1。而在问卷主要代表性结构特征中, 两个社区男女比例均基本各半, 湟中县塔尔寺和互助土族故土园两个社区问卷中政府工作人员在旅游局工作的问卷分别占50%和67.3%, 工作时间超过5年的占99.4%和92.6%;居民居住时间超过5年的占56.1%和78.1%;景区工作人员及周边旅游从业人员居住时间超过5年的占51.6%和71.4%, 比例均超过50%以上, 确保了调查数据的可靠性。

4 结果分析 4.1 问卷的效度与信度

DeVellis (1991)认为量表的信度系数最好在0.7以上, 利用SPSS对多主体问卷进行数据化处理并进行Alpha信度分析, Cronbach's Alpha系数政府=居民(0.97)、企业(0.95)、游客(0.96), 结果均大于0.9, 问卷信度良好。

政府同其他共生主体之间共生因子指标的KMO度量以及Bartlett球形度检验结果为:政府-居民(>0.79)、政府-企业(>0.79)、政府-游客(>0.80)、政府-政府(>0.83)。旅游企业同政府、居民、游客及旅游企业间共生因子指标的信度分别为0.85、0.87、0.82及0.89, 旅游企业同其他共生主体间共生因子指标的KMO度量及Bartlett球形度检验结果为:企业-政府(>0.79)、企业-居民(> 0.80)、企业-游客(>0.77)、企业-企业(>0.86)。社区居民同政府、企业、游客及居民间共生因子指标的信度分别为0.91、0.85、0.86及0.90, 社区居民同其他共生主体间共生因子指标的KMO度量及Bartlett球形度检验结果为:居民-政府(>0.83)、居民-企业(>0.89)、居民-游客(> 0.85)、居民-居民(>0.75)。被调查核心主体同其他四大共生主体间的Cronbach's Alpha值均大于0.8, 说明这四个方面所采用数据的信度在整体上已远远高于0.6的最低接受标准, 且信度值较高。表明结构效度均较好。

4.2 共生度 4.2.1 湟中县塔尔寺景区为核心的旅游社区

湟中县塔尔寺景区为核心的旅游社区共生度分析结果见表 2:

(1) δH_gr=0.56, δH_rg=1.79, δH_gr ≠ δH_rg >0, 说明政府和居民处于正向非对称共生状态;

(2) δH_gc=0.80, δH_cg=1.26, δH_gc ≠ δH_cg >0, 说明政府和企业处于正向非对称共生状态;

(3) δH_gt=1.05, δH_tg=0.95, δH_gt ≈ δH_tg >0, 说明政府和游客处于正向对称共生状态;

(4) δH_rc=1.22, δH_cr=0.82, δH_cr ≠ δH_rc >0, 说明居民和企业处于正向非对称共生状态;

(5) δH_rt=1.62, δH_tr=0.62, δH_rt ≠ δH_tr >0, 说明居民和游客处于正向非对称共生状态;

(6) δH_ct=1.18, δH_tc=0.85, δH_ct ≠ δH_tc >0, 说明企业和游客处于正向非对称共生状态。

4.2.2 互助土族故土园景区为核心的旅游社区

互助土族故土园景区为核心的社区不同主体共生度分析结果见表 3:

(1)δHT_gr=0.98, δHT_rg=1.03, δHT_gr ≈ δHT_rg >0, 说明政府和居民处于正向对称共生状态;

(2)δHT_gc=1.49, δHT_cg=0.67, δHT_gc ≠ δHT_cg >0, 说明政府和企业为正向非对称共生状态;

(3)δHT_gt=1.16, δHT_tg=0.86, δHT_gt ≠ δHT_tg >0, 说明政府和游客为正向非对称共生状态;

(4)δHT_rc=0.96, δHT_cr=1.04, δHT_cr ≈ δHT_rc >0, 说明居民和企业处于正向对称共生状态;

(5)δHT_rt=1.04, δHT_tr=0.96, δHT_rt ≈ δHT_tr >0, 说明居民和游客处于正向对称共生状态;

(6)δHT_ct=0.98, δHT_tc=1.02, δHT_ct ≈ δHT_tc >0, 说明企业和游客处于正向对称共生状态。

4.3 共生系数 4.3.1 湟中县塔尔寺景区为核心的旅游社区

湟中县塔尔寺景区为核心的旅游社区不同主体共生系数分析结果见表 4。用θH_gr^M代表湟中县政府对居民的共生系数, 同理θH_rg^M为居民对政府的共生系数值, 其他符号同特征共生度。

(1)θH_gr^M=0.24, θH_rg^M=0.76, 0 < θH_gr^M < 0.5, 表明居民对政府的影响大于政府对居民的影响;

(2)θH_gc^M=0.39, θH_cg^M=0.61, 0 < θH_gc^M < 0.5, 表明企业对政府的影响大于政府对企业的影响;

(3)θH_gt^M=0.52, θH_tg^M=0.48, 0.5 < θH_gt^M < 1, 表明政府对游客的影响大于游客对政府的影响;

(4)θH_rc^M=0.60, θH_cr^M=0.40, 0.5 < θH_rc^M < 1, 表明居民对企业的影响大于企业对居民的影响;

(5)θH_rt^M=0.72, θH_tr^M=0.28, 0.5 < θH_rt^M < 1, 表明居民对游客的影响稍大于游客对居民的影响;

(6)θH_ct^M=0.58, θH_tc^M=0.42, 0.5 < θH_ct^M < 1, 表明企业对游客的影响稍大于游客对企业的影响。

4.3.2 互助土族故土园景区为核心的旅游社区

互助县故土园景区为核心的社区不同主体共生系数分析结果见表 5。用θH_gr^M代表互助县政府对居民的共生系数, 同理θH_rg^M代表居民对政府的共生系数值, 其他符号同特征共生度。

(1)θH_gr^M=0.49, θH_rg^M=0.51, 0 < θH_gr^M < 0.5, 表明居民对政府的影响大于政府对居民的影响;

(2)θH_gc^M=0.69, θH_cg^M=0.31, 0.5 < θH_gc^M < 1, 表明政府对企业的影响大于企业对政府的影响;

(3)θH_gt^M=0.58, θH_tg^M=0.42, 0.5 < θH_gt^M < 1, 表明政府对游客的影响大于游客对政府的影响;

(4)θH_rc^M=0.48, θH_cr^M=0.52, 0 < θH_rc^M < 0.5, 表明企业对居民的影响大于居民对企业的影响;

(5)θH_rt^M=0.52, θH_tr^M=0.48, 0.5 < θH_rt^M < 1, 表明居民对游客的影响稍大于游客对居民的影响;

(6)θH_ct^M=0.49, θH_tc^M=0.51, 0 < θH_ct^M < 0.5, 表明游客对企业的影响稍大于企业对游客的影响。

4.4 共生关联度 4.4.1 湟中县塔尔寺景区为核心的旅游社区

总体来看湟中县塔尔寺景区为核心的旅游社区四个主体单元之间的共生关联度(见表 6)在0.63-1.04之间, 关联度差距较大, 政府-游客的关联度最高, 政府-居民的关联度最低, 具体为:政府和游客(GT)>居民-企业(RC)>企业-游客(CT)>政府-企业(GC)>居民-游客(RT)>政府-居民(GT)。

4.4.2 互助土族故土园景区为核心的旅游社区

互助土族故土园景区为核心的旅游社区四个主体单元之间的共生关联度(见表 7)在0.84-1.03之间, 企业和游客之间的关联度最高, 政府和企业之间的关联度最低, 其他依次是企业-游客(CT)>居民-游客(RT)=政府-居民(GR)>居民-企业(RC)>政府-游客(GT)>政府-企业(GC)。

5 结论与讨论

根据治理理念的主要内涵, 学者夏建中认为"治理理念的意义在于克服市场失灵和政府失灵以及公民自治组织在社会发展中的相应缺陷, 形成一个以市场、政府和公民自治参与的多中心治理机制, 目的在于协调企业、政府和公民等利益相关者在社会发展中的各自利益诉求"。社区治理的各主体都不可能单独掌控、解决所有问题, 各主体间必须是相互合作共生。

本文从共生理论视角, 选择青海省两个典型社区为案例地, 将当地政府、社区居民、游客和旅游相关企业作为研究对象, 从定量评估的角度分析了不同主体之间的共生关系和模式, 研究结果显示:①通过共生度分析, 可知两个旅游社区的不同治理主体相互之间的共生度δH > 0, 各主体之间存在共生关系且这种共生关系为正向共生; ②通过共生系数分析, 两个旅游社区的共生系数均θH^M ≠ 0.5, 说明不同旅游社区治理主体之间的相互影响程度是有差异的; ③通过共生关联度分析, 湟中县塔尔寺景区为核心的旅游社区不同主体之间的共生关联度在0.63-1.04之间, 说明各主体之间的共生关联稍弱。互助县土族故土园景区为核心的旅游社区不同主体之间的共生关联度在0.84-1.03之间, 说明各主体之间的共生关联较紧密; ④根据共生度、共生系数和共生关联度等方面进行综合分析, 发现不同旅游社区的政府、居民、企业和游客等共生主体相互之间均属于正向模式, 其中:湟中县塔尔寺景区为核心的旅游社区是CRGT非对称互惠共生模式, 即由塔尔寺景区主导, 居民推动, 政府协助, 游客积极参与; 互助土族故土园景区为核心的旅游社区是RGCT对称互惠共生模式, 即由社区居民主导, 企业推进, 政府协助, 游客积极参与(见图 3)。

结论表明, 旅游社区治理中政府、居民、企业和游客等主体之间是有关系的, 主体本来就处在一个完整的共生体之中。通过判断并确定各主体之间的共生关系, 趋利避害, 促使各利益主体改变"自利"和"敌对"的关系为互利"和"共生"关系, 促使各主体之间达到最佳共生状态, 相互配合、相互补充, 才能相互促进、共同发展。

本研究仅分析了在某一时间断面上各主体之间的共生关系, 但这种共生关系是否是持续稳定, 还需要通过历时性的分析检验。因此, 后续的研究需要通过连续的数据, 采用多数据源的研究, 包括访谈数据的定性分析, 统计数据的耦合分析等来进一步分析旅游社区治理不同主体之间是否存在持续稳定的共生关系。