一、引 言
改革开放以来，我国旅游产业得到快速发展，旅游经济地位不断提升，已经成为各地区经济发展的支柱产业、优势产业或先导产业。我国东部沿海地区占有约全国12． 4% 的土地面积，承载着约全国36% 的人口，经济发达，地理位置优越，基础设施完善，开放程度较高，滨海旅游业蓬勃发展，旅游经济地位和贡献程度愈加显着。2011年辽、津、冀、鲁、苏、沪、浙、闽、粤、桂、琼11个沿海省、市、自治区(不包括港澳台) 共实现旅游总收入30551． 4亿元，占全国旅游收入总量的54． 11%。这表明全国沿海地区旅游经济效益突出，集聚了大量旅游产业要素和旅游资源，具备旅游产业经济发展的优势和条件。
旅游产业系统是由多种关联要素构成的复杂系统，具有脆弱性特征，容易受到系统内部产业要素和外部各种危机事件的影响，其正常运行关系到经济、社会与环境的协调发展，一旦某些要素和环节受到影响或破坏将会对区域发展造成较大的负面效应。伴随着滨海旅游产业发展，沿海地区旅游投资力度不断加大，兴建了大批旅游景区景点、旅游酒店、度假村等旅游产业要素，旅游产业规模扩张速度加快，在提高旅游业接待能力和吸引力的同时，存在旅游地产无序开发、旅游开发商恶性竞争、旅游景区超载或弱载经营、旅游污染物超标排放等现象，特别是旅游旺季集聚大量人流、物流和商流，部分地区出现游客超载现象，再加上海洋灾害、经济危机、交通事故等意外事件的影响，增加了沿海地区的环境承载压力，一定程度上破坏了滨海旅游资源和生态环境系统，造成区域旅游经济非均衡发展、旅游市场秩序混乱、旅游产业结构不合理、旅游经济指数虚高、旅游社区与游客及旅游投资商矛盾重重等问题，制约了我国滨海旅游经济实力的提升，减缓了我国建设旅游经济强国的步伐。
在我国旅游产业转型的关键时期，旅游经济的积极和消极作用均引起学者的高度重视。旅游经济是旅游资源、旅游市场、旅游产品、旅游企业和旅游环境等旅游产业要素作用下的综合效益体现，反映旅游产业实力和发展潜力。旅游经济作为旅游产业竞争力的重要表现形式，也是支撑旅游可持续发展的基础条件，其预警研究至关重要。旅游经济预警是指对旅游经济系统与期望状态的偏离程度进行分析评价、监督预测和警示调控的方法手段。本文基于我国沿海地区旅游经济超载和弱载现状，以及旅游系统的脆弱性、多变性、复杂性和差异性特征，将预警理论运用到滨海旅游经济研究领域当中，对其预警系统及运行机制进行动态分析，构建我国滨海旅游经济预警系统，系统评价区域旅游经济的警界区间，及时发出预警信号，正确制定调控措施，减少滨海地区旅游经济的负面影响，平衡地域旅游经济差异，优化沿海地区旅游经济发展的空间结构，提高旅游经济发展质量，以期为我国沿海地区旅游产业高效、快速和可持续发展提供理论指导，促进我国旅游产业结构转型、模式创新、效益提升，加快实现旅游强国的战略目标。
二、旅游经济预警研究进展
(一) 经济预警研究
预警系统是通过预先监视、预测被控对象，当发生或即将发生危机和危险状态时，及时发出信息警报或警告，引起人们注意或提前做好防备的复杂系统。它是通过一系列技术手段和方式方法对被控对象进行系统化连续监测，提早发现和判断风险来源、风险范围、风险程度和趋势，并发出相应风险警示信号的工作系统。预警理论在世界各国的自然环境、经济管理、风险管理等领域得到广泛的应用，如 Vijendra Kumar(1998) 构建粮食产量评估、降雨量预测和供需比例预测模型，形成干旱预警预防系统，为区域预防干旱提供依据［1］。最早的预警监测发生在宏观经济领域，1888年在巴黎统计学大会上，法国经济学家提出了以黑、灰、淡红和大红等不同色彩为经济状态的评价方法，产生了经济预警思想的雏形。自此，经济预警思想逐渐受到美国、英国、德国等经济发达国家政府部门、组织机构的高度重视，开始了早期经济预警探索研究。1909年美国成立了巴布森公司对外发布巴布森经济活动指数来反映美国宏观经济状态，1917年哈佛大学珀森斯教授主持建立“经济调查委员会”监测美国景气状态，编制“美国一般商情指数”(即哈佛指数，包括投资指数、生产量及物价指数、金融指数) ，两年后在《经济统计评论》中开始定期发布。哈佛指数的运用取得了良好的监测效果，掀起了一股经济指数预警热潮，英国、瑞典、德国、法国、意大利、奥地利等国家相继借鉴哈佛指数开展经济预警监测研究，编制本国经济商情指数。但是哈佛指数因未能监测经济危机现象以失败告终，经济景气指数开始衰落，这种以景气监测法对经济波动现象的原因进行分析的早期经济预警监测阶段宣告结束［2］。
二战后，经济预警研究步入宏观经济监测预警研究阶段。1965年法国制定了“景气政策信号制度”，对宏观经济状态做出简明、直观的评价，70年代美国开始将预警调查纳入监测预警系统，标志着宏观经济景气监测预警系统进入官方实际运用阶段，不仅形成以合成指数(CI) 为研究方法、以预警信号为评价指标的经济景气监测预警系统，而且研究范围趋向于国际化，从发达国家逐渐向发展中国家扩展。20世纪90年代以后，经济预警研究逐渐与新古典均衡理论、货币主义、非均衡理论等现代经济学理论，以及计量经济学模型、系统动力学模型、统计学方法、计算机技术等相结合，提高了经济周期波动预警监测和预测效果。Hull 和 White(1998) 运用广义自回归条件异方差(GARCH) 方法以利用历史数据为依托，构建了经济预警模拟系统，能够对经济危机现象做出快速反映并进行预报预警［3］。Laitinen 和 Chong(1999) 探讨中小企业失败的原因，积极构建中小企业预警系统以预防经济风险［4］。Bao-an Yang(2001) 等构建贷款风险预警模型并提出财务风险预警管理对策［5］。Kimetal(2004) 运用人工神经元网络(ANN) 方法构建模型识别分类系统，对韩国股票市场的经济波动现象进行仿真模拟，并预测未来所存在的经济危机［6］。Koyuncugil 和 Ozgulbas(2012) 利用卡方互助检测树(CHAID) 算法对该模型进行优化，以7853个中小企业为研究样本，形成由31个风险景气、15个风险指标和2个预警信号组成的金融预警模型，并提出四个降低企业金融风险的发展路径［7］。可见，经济预警研究领域逐渐从国家宏观经济层面向产业经济和企业中微观层面扩展，其中产业经济研究主要集中在银行业，对于旅游业相关经济预警研究相对缺乏。总体而言，经济预警研究方法主要分为指数预警、统计预警和模型预警三大类，但尚未形成完整的经济预警研究体系，各类人工网络神经、模糊预警、自回归条件异方差等预警方法是以大量数据为依托、专业性较强的研究方法，相对传统方法更具客观性和科学性，但是研究方法在实际运用中难度较大，探寻中微观层面实用性较强的经济预警研究方法显得尤为重要。
我国于1960年引入西方经济发展理论和经济波动周期理论，开始探讨经济预警系统，分析经济发展过程中的不均衡现象。80年代中期，我国开始进入宏观经济预警研究阶段。1989年国家统计局统计科学研究所构建宏观经济综合监测预警指数，划分五个灯区，表现经济循环波动的冷热态势。1992年北京率先构建了经济预警实用系统，即工业经济宏观检测预订评价体系。顾海兵和陈璋(1992) 等开展粮食系统预警研究［8］，之后又探讨宏观经济预警理论、方法和历史［9］。20世纪90年代以后，经济预警研究逐渐向农业、工业、金融业、海洋产业、房地产业、企业等微观领域扩展，并借鉴国际研究向探讨方法的可行性，构建我国适用性的经济预警研究方法和体系转变。丁烈云和李斌(2002) 分析了房地产市场预警调控系统［10］。顾银宽(2005) 对一元判别法、多元线性分析法、多元逻辑回归法、模拟类预测法、案例分析法、综合分析法等财务危机预测方法进行利弊分析［11］。陈秋玲、薛玉春和肖璐(2009) 构建金融风险评价体系和预警机制［12］，张宇青、周应恒和易中懿(2014) 运用三元 VAR-GARCH-BEKK 模型探讨我国经济预警指数、国房景气指数和 CPI 指数之间的经济波动溢出效应，并提出国家为抵御风险应积极建立动态制度框架和信息沟通机制［13］。综上，我国经济预警研究仍然集中在宏观经济、房地产行业和企业财务分析等方面内容，研究方法包括警兆预警法和警素预警法两大类，仍然在积极探索国际预警方法的适用性，预警预报的现实功能有待加强，而且研究范围以宏观经济和房地产业为主，缺乏旅游行业的经济预警理论和实证研究、经济综合状态的预警评价研究以及经济预警系统运行与管理机制的研究。
(二) 旅游经济预警研究
最初预警理论与方法引入旅游领域，主要用于分析旅游危机预警、旅游安全预警和旅游环境预警等方面内容。旅游领域的经济预警思想萌芽较晚，1999年 Choi、Olsen 和 Kwansa(1999) 构建酒店业周期模型，监测美国酒店业的商业景气现象和经济周期波动状况［14］，之后 Choi(2003) 借鉴美国国家经济研究局指标统计法，构建针对美国酒店业的经济预测系统，识别关键影响指标，划分先行、同步和滞后指标并进行预测分析，有效监测酒店业的增长和转折态势［15］。Chung-Hung Tsai 和 Cheng-Wu Chen(2010) 构建地震灾害评估模型，分析灾害对台湾旅游经济的影响，建立旅游风险评估、预警和管理机制，以期减轻地震灾害对旅游经济造成的损失［16］。国外旅游经济预警模型侧重预测功能，经济现象的问题判断和风险识别分析相对较少，旅游经济预警区间的划分和预警预报的功能有待加强。
自1999年国家旅游局建立全国假日旅游预报系统开始，我国积极尝试将旅游预警系统运用到旅游领域，力争有效解决旅游经济发展所带来的各种问题［17］。刘建军和李雪珍(1999) 率先针对天池风景区，构建生态环境预警评价模型和方法，比较分析景区项目建设前和施工完成后的预警状态，并提出相应的改善措施，促进景区资源可持续利用［18］。殷红梅、熊康宁和梅再美(2002) 构建旅游资源开发预警系统，并结合数据、处理、模拟和警兆辨识系统等设备，科学分析景区的综合发展状况和旅游市场变化趋势，为景区决策和资源开发利用提供理论参考［19］。霍春涛(2006) 从生态学角度探讨旅游目的地预警系统的运行机制，构建分析旅游目的地预警系统，丰富了旅游预警理论，为景区管理提供了一种旅游目的地管理工具和预测报告工具［20］。基于系统动力学构建旅游环境承载力预警仿真模型，针对沿海地区进行仿真模拟，确定警界区间，判断2004－2025年间区域旅游环境承载力预警指数的时序变化、空间差异和空间关联，并仿真比较四类调控方案，探讨我国沿海地区旅游业的发展模式［21］。田述宝(2011) 建立旅游循环经济预警系统，并以重庆市为例进行实证研究，分析旅游循环经济发展存在的问题，提出相应发展思路［22］，李峰(2011) 构建由旅游投资发展速度、旅游供求平衡、旅游投资内部均衡、旅游投资与区域经济协调性等四大类指标构成的旅游投资预警模型［23］。但尚未形成统一的旅游经济预警评价系统，尤其是沿海地区旅游经济预警研究尚未开展。
另外，我国在旅游管理和实践过程中对建立旅游预警系统和调控机制愈加重视，2003年香港、澳门和大陆的旅游管理部门提出要建立港澳旅游预警机制，监测、统计、预测和预报每日客流量，并发布游客数量、酒店入住率和航班等信息，以期对游客数量进行宏观调控［24］。2006年国家旅游局与外交部联合发布的《中国公民出境旅游突发事件应急预案》中提出统筹考虑信息收集、预警评估和预警发布等因素，建立旅游预警机制。2009年国家旅游局提出建设旅游经济运行监测与预警系统的建议，包括信息收集子系统、信息分析子系统、信息发布子系统。2012年十一“黄金周”各大景区存在不同程度的“井喷”现象、交通堵塞和安全事故等问题，专家认为主要是由于各大景区和地方政府重视经济利益而忽略预警信息的发布，缺失旅游经济预警机制，造成应急方案不完善，可见旅游经济预警理论研究及其实践探索迫在眉睫［25］。
综上所述，预警理论在旅游领域的理论与实践探索已取得了一定成效，然而，目前主要集中在酒店业预测、景区预警、环境预警和危机事件预警等方面，对于造成诸多警情问题的旅游经济风险、旅游经济综合预警却少有涉及，而且旅游经济也缺乏预测、预防、调控机制方面的研究。因此，本文将预警理论与旅游经济研究相结合，以旅游经济地位和作用尤为显着、旅游经济波动性和不稳定性较大的沿海地区为研究对象，构建旅游经济预警模型，从时空角度比较分析区域旅游经济警情状态，改变区域以单一经济规模作为区域发展主要目标和追求经济利益为主的发展思路，提出区域旅游经济平稳化、质量效益化的可持续发展策略，对于缓解旅游经济发展所带来的各种交通、服务、环境和社会问题，完善旅游经济预警理论框架体系具有重大的实践意义和理论价值。
三、旅游经济预警研究步骤与方法
(一) 旅游经济预警系统运行步骤
根据经济预警、环境预警等预警评价逻辑过程，将旅游经济预警评价分为以下几个步骤: 明确警情、识别警源、确定警兆、预报警度和排除警患(见图1) 。
1． 明确警情。预警评价的首要步骤就是明确警情指标，描述旅游经济系统内外部情况，为建立警兆指标体系的奠定基础。旅游经济预警研究的目的在于判断旅游经济的健康状况，而旅游经济健康与否是一系列要素综合作用的结果，一般旅游经济研究往往以旅游收入、旅游企业收入、旅游接待人数、旅游贡献率等单一指标为旅游经济评价指标，主要反映经济规模，难以综合表达警情状态。因而，根据预警指标构建的显着性、全面性、时事性、相对稳定性、灵敏性等原则，旅游经济预警指标体系的建立应结合当前旅游产业向质量效益型发展方式转变的时代背景，从旅游经济规模、旅游经济结构、旅游经济效益和旅游经济承载力四个层面构建旅游经济复合预警指标体系，测算综合指数作为旅游经济预警系统的警情指标，以此来判断旅游经济的综合发展状况。
2． 识别警源。识别警源指标是指寻找警情产生的根源，它是预警评价过程的核心步骤。旅游经济系统较为复杂，相关文献资料表明，旅游经济发展主要受到旅游产业系统的经济规模(旅游收入规模、旅游企业规模等) 、经济结构(旅游产业在区域经济中的份额、旅游企业空间结构等) 、经济效益(人均旅游经济效益、旅游企业平均效益和就业效益等) 以及旅游经济发展的基础支持能力(旅游教育水平、交通通达性、城市化水平、居民消费水平、排污能力等) 等多方面因素的影响，因而旅游经济发展的警源要素主要包括这四个方面。
3． 确定警兆。警兆是警源演变成警情的外部表现，用于预报预测警情。确定警兆是在预警评价过程中的关键环节，是依照一定的方法判断影响警情状况的主要指标。旅游经济预警警兆指标体系应在遵循系统的全面性、统计的可量化性、变化的规律性和稳定性、发展的可持续性、监测的及时性和预警的可操作性等原则的基础上，参照经济预警指标体系、旅游循环经济预警指标体系、旅游投资预警指标体系以及旅游经济影响指标体系等历史研究成果，结合沿海地区旅游经济发展的现实状况，征求旅游领域相关专家意见，构建旅游经济规模、旅游经济结构、旅游经济效益和旅游经济承载力四个子系统，共26个指标的警兆指标体系(见表1) 。其中，旅游经济规模是旅游经济基础型要素，反映旅游经济发展过程中的产业规模、人员规模和企业规模，用旅游总收入、旅游从业人员、旅游企业规模、旅游企业营业收入、旅游企业固定资产投资总额加以表示; 旅游经济结构是旅游经济系统合理性要素，关系到旅游产业发展潜力，反映旅游产业发展在区域经济结构、产业结构、社会结构、空间结构，用旅游总收入占 GDP 比重代表区域经济结构，旅游总收入占第三产业比例代表区域产业结构，旅游总收入占地区固定资产投资比重代表区域社会结构，旅游企业空间密度和旅游产业区位熵代表空间结构; 旅游经济效益是旅游经济系统的效益型要素，关系到旅游发展影响力，反映旅游产业发展的人均效益、增长效益、企业发展效益和社会效益，用人均旅游总收入、人均旅游固定资产投资额代表人均效益，旅游总收入年均增长率代表增长效益，旅游企业人均实现利润、旅游企业全员劳动生产率、旅游企业平均经济效益代表企业发展效益，旅游就业效益反映社会效益; 旅游经济承载力反映区域社会环境、消费市场、基础设施、文化氛围、生态资源与环境对旅游经济发展的支撑能力，用旅游教育水平、等级公路密度、居民消费水平、城市化水平、建成区绿化覆盖率、三废综合利用产品产值、工业污染治理项目本年完成投资占 GDP 比重、海洋灾害直接经济损失、城镇居民家庭恩格尔系数表示。
4． 划分警界和预报警度。预报警度主要是根据各警兆指标实际数据来测算警度，确定警情状况。通常划分精度的方法包括系统化方法(多数原则、半数或中数原则、均数原则、少数原则、众数原则、负数原则、参数原则) 、模糊判断法、专家确定法和控制图方法(即3σ 法) 等［26］，这些方法大部分以定性判断为主，其中3σ 法是以各指标数据为样本，比较分析各复合指标数据的预警期望值(平均值) 与标准差的偏离程度，若偏离平均值1倍标准差，即位于［X － σ，X + σ］，则该区间属于正常区间，若偏离平均值1倍到2倍标准差，即处于［X －2σ，X － σ］和［X + σ，X +2σ］，则该区间属于基本正常区间，若偏离平均值2倍标准差以上，即位于［－ ∝，X －2σ］和［X +2σ，∝］，则该区间属于异常区间，判断结果相对客观性。因而，这里根据3σ 原理方法，比较分析各旅游经济预警数据的平均值与标准差的偏离程度，将旅游经济预警指数划分为无警区、轻警区、中警区、重警区、超警区五个区间(见表2) 。无警区表示旅游经济发展历史较短，旅游经济增长速度缓慢，旅游经济规模较小，旅游投资不足，旅游经济地位和经济效益较低，接待能力有限，旅游经济处于初级发展阶段，尚未出现警情状况，具备一定的发展空间。轻警区代表旅游经济发展开始受到重视，致力于扩展旅游经济发展规模、加大旅游投资、加快旅游经济增长速度，具有较大的发展潜力，但旅游经济结构和旅游经济承载力出现压力，需要改善。中警区则表示区域旅游经济地位较高，旅游经济稳步增长，旅游经济效益逐渐显现，旅游经济结构不断优化，旅游经济发展呈现正常良性发展态势，统筹旅游资源保护与开发是区域发展的重要任务。重警区反映区域旅游经济增长速率减缓，旅游经济规模较大，旅游经济发展衍生出一些环境问题，阻碍了区域旅游业可持续发展，保护旅游生态环境，修复破坏的旅游景观，降低旅游经济负效应是区域的发展要点。超警区是指区域旅游经济呈现降低的发展态势，旅游经济规模萎缩，旅游经济效益降低，旅游经济结构不合理，旅游产业发展对资源环境造成严重破坏。修复区域海陆生态系统，保护旅游资源与环境是区域旅游业发展的首要任务。
5． 调控警患。调控警患是保障预警系统有效运行的重要环节，其主要任务在于建立预警调控机制，制定预警调控方案，有效排除警情，防治旅游经济危机事件，保障旅游经济预警系统正常运行。
(二) 旅游经济预警评价方法
国内外经济预警研究通常采用景气循环法、ARCH 预警方法、基于概率模式分类法、判别分析法、人工神经网络方法等［27］多种研究方法。其中综合模拟法是典型的统计预警方法，是将反映旅游经济发展特征的多个指标综合成一个或若干个总体指标，并以一定的标准对其进行衡量，从而判断旅游经济发展现状合理与否及其程度［28］。考虑到旅游市场的不稳定性和旅游研究数据的有限性，这里采用综合模拟法来进行旅游经济预警评价和预测研究。将26个警兆指标分为四大类，各类别指标运用均方差法加权综合得到四个预警指数，即旅游经济规模指数 K1、旅游经济结构指数 K2、旅游经济效益指数 K3和旅游经济承载力指数K4，计算公式为:
其中，K代表旅游经济预警综合指数，Kt代表第t类预警指数，X'ij是标准化指标数据，i为第i个指标，W'ij为指标权重。
四、我国沿海地区旅游经济预警综合评价
(一) 综合指数计算
1． 数据标准化及权重确定。以《中国旅游统计年鉴》(2001－2012) 、《海洋统计公报》、《旅游统计公报》为数据来源，获取沿海11个省、市、自治区2000年至2011年的26个指标的样本数据，采用极差指标标准化方法进行数据标准化处理，并采用均方差法确定指标权重(见表 3) 。
2． 综合评价结果。根据综合指数法，将标准化数据与其权重的乘积之和，得出区域旅游经济预警综合指数。并且根据各类型指数的计算结果，运用3σ 法分别计算2000－2011年沿海地区各类型预警指数的均值作为警界区间，以此判断区域旅游经济所处的预警状态。
(二) 沿海地区旅游经济预警指数发展演变
1． 旅游经济预警综合指数。2000－2008年沿海地区旅游经济预警综合指数保持稳定发展态势，总体呈现上升态势，经济预警综合指数从2000年的0． 3249上升到2008年的0． 4595，均位于［0． 0833，0． 4666) 区间，属于中警区。这主要是由于沿海地区具有丰富的旅游资源、雄厚的经济基础、优越的基础设施、便捷的交通和开发的发展政策，旅游产业作为主导产业或先导产业得以重点发展，旅游经济地位逐渐提升，在区域发展中发挥着重要作用，促进了区域旅游经济稳定增长，旅游经济发展呈现正常良好发展态势; 2009－2011年旅游经济发展较快，旅游经济综合预警指数分别达到0． 4793、0． 5045、0． 4899，进入重警区，这主要是由于经济危机重创之后，沿海地区掀起一股为恢复旅游经济的开发热潮，大量兴建旅游酒店和景区景点，开发多种滨海旅游项目，积极拓展旅游经济发展规模，旅游收入和旅游人次快速增长，旅游经济基本恢复正常轨道，呈现快速发展态势。
从时间变化趋势来看，除2003年和2011年之外，总体呈现递增趋势。2003年主要是由于非典的影响，旅游经济处于低迷状态，旅游经济效益处于收缩状态。随着旅游产业全球化发展，滨海旅游经济的地位逐渐提升，但同时，旅游经济的过快增长给环境带来了一定压力，产生了一系列环境问题，在一定程度上抑制了区域旅游经济的增长，正因为如此，2011年沿海地区旅游经济的开发得到控制，旅游经济规模有所减小，旅游经济预警综合指数呈现降低态势。
2． 旅游经济预警单项指数。沿海地区旅游经济规模预警指数在四大类预警指数中位于首位，并呈现波动变化状态，主要是受到旅游经济发展政策、国内外旅游经济形势、旅游经济发展不稳定性特征等因素的影响。2000－2006年旅游经济规模指数均小于0． 1638，处于中警区，2007－2011年旅游经济规模指数处于［0． 1638，0． 3037) 区间，进入重警区，表明沿海地区盲目追求旅游经济规模效应的发展特征，2011年各地区为实现我国“十二五”旅游规划建设质量效益型旅游产业的目标，开始控制旅游经济规模，减缓了旅游经济规模的增长速度，但在今后的发展过程中仍需努力，促使旅游经济发展规模保持中警发展的态势。
沿海地区旅游经济结构预警指数、旅游经济效益指数和旅游经济承载力预警指数总体上呈现递增趋势，均处于中警区。其中，2011年旅游经济承载力指数达到0． 1786，在三者中数值最高，体现出沿海地区旅游经济发展依托于优越的自然环境、良好的生态环境和雄厚的经济环境，仍然具备巨大的发展空间。其次是旅游经济结构指数，除受到2003年的非典和2008年金融危机的影响之外，其他年份旅游经济结构呈现增长态势，从2000年的0． 0741增长到2011年的0． 0775，处于［－0． 0231，0． 1909) 区间，呈现正常发展态势，表现出我国沿海地区密切关注旅游经济结构调整优化，积极响应国家旅游产业结构调整的发展目标，取得了良好的效果，为全国旅游产业结构调整提供宝贵实践经验，这也将是区域未来发展旅游经济的重要任务。
旅游经济效益预警指数波动式增长，2000年为0． 0496，2011年为0． 0687，均位于［－0． 0527，0． 1727) 区间，属于中警区，表现我国沿海地区旅游经济效益呈现正常发展态势，但在未来可能出现降低的发展趋势，体现规模化旅游经济发展方式已经不适应旅游市场经济的发展要求，亟需改变旅游经济发展方式和开发模式，提高旅游产业服务质量和竞争力，尽快实现旅游经济向质量效益型方向转变，进一步发挥沿海地区各项优势条件，提高区域旅游经济竞争力。
(三) 沿海地区旅游经济预警综合指数空间差异
由于沿海地区旅游经济发展历程、发展方式、资源条件和发展政策等方面存在差异，其旅游经济预警指数也有所不同，并且随着时间的变化，旅游经济预警指数的空间差异也随之发生变化。比较分析沿海地区旅游经济预警指数的空间差异变化特征，有助于判别各区域的发展态势、制定旅游经济发展调控措施及确定区域发展功能，对于区域旅游可持续发展有着重要意义。
1． 旅游经济预警综合指数。从各地区旅游经济综合指数的数值来看，上海旅游经济预警指数一直居于首位，总体呈现增长态势，2000年至2005年预警综合指数在［0． 3844，0． 4554］区间，位于中警区，旅游经济正常发展，主要得益于国际化开发市场、经济、交通、基础设施、客源市场、旅游知名度等方面优势条件，促使上海旅游经济规模持续扩大、经济地位不断提升、旅游产业空间拓展、经济结构逐渐优化、经济效益不断显现。但2006年至2011年间上海旅游经济预警综合指数跨越0． 4666警界线，进入重警区，2011年旅游经济预警指数达到0． 4810，较2000年增长1． 5%，表明上海旅游经济发展出现过热现象，旅游经济快速增长与其有限的资源空间不协调，给区域环境带来的巨大负荷，应当采取有效措施调整旅游市场秩序、优化旅游空间布局，坚持《上海市旅游业发展“十二五”规划》中提出的“战略转型、功能完善、空间重塑”战略思想，打造市场广阔、功能完善、产品创新和质量一流的国际化都市旅游目的地。
2011年，除上海之外，沿海其他地区旅游经济预警综合指数在［0． 1937，0． 3758］范围内，属于中警区间，各省旅游经济预警指数从高到低依次为江苏、广东、浙江、山东、天津、辽宁、海南、福建、广西、河北，这些省份旅游经济发展态势良好，总体呈现增长态势，尚未出现突出的旅游经济警情状况，但由于资源条件、经济实力和基础设施等因素的不同，各地旅游经济增长速度有所差异。其中，广东和天津的旅游经济预警指数呈现负增长，年均增长率分别为 －1． 3%、－0． 3%，两者旅游经济预警基数较大，2000年至2011年间旅游经济呈现波动发展，其中广东省旅游经济预警综合指数呈现出先递增后降低再增长的变化趋势，这与广东省旅游产业政策支持力度和政府推动作用密切相关，历经优势发展、忽视发展到推动改革创新的发展变革，广东省旅游经济预警综合指数趋于正常可持续发展态势; 天津市旅游经济预警综合指数波动发展，总体呈现降低趋势，从2000年的0． 3072降低到2011年的0． 2972，这与天津市有限的地域发展空间和旅游资源、来自周边地区巨大的市场竞争压力密切相关。
河北省旅游经济预警综合指数增长速度最快，年均增长率达到6． 7%，表明河北省旅游经济发展速度有所提升，但其旅游经济预警指数在沿海地区一直排名最后，经济发展动力不足，综合效益不显着，旅游资源和发展空间有待开发。江苏、浙江、辽宁、山东的旅游经济预警指数年均增长率均大于5%，旅游经济预警综合指数排名靠前，表明这四个省份旅游经济发展总体较好，区域经济、资源、生态和社会环境与旅游协调发展。广西、海南、福建三省旅游经济预警综合指数增长率小于2%大于0，旅游经济预警指数在沿海地区排名较低，旅游业发展空间较大。
2． 旅游经济预警单项指数。沿海各省旅游经济规模预警指数均位于［－ 0． 1161，0． 1638］区间，属于中警区，各省旅游经济规模呈现正常发展态势，2011年排名前五位的省份分别是广东、江苏、浙江、山东、上海。广东、广西、福建旅游经济规模预警指数表现为负增长，年均增长率分别为 －2． 2%、－0． 5%、－3． 3%，说明三省旅游经济规模有所减小，区域旅游发展从盲目扩大规模的发展路径向质量效益型方向转变，更重视旅游经济发展质量和效益。2011年河北、浙江、天津、山东、江苏、海南、辽宁、上海的旅游经济规模预警指数相对2000年均有所增长，区域旅游经济规模逐渐扩大，扩大旅游经济发展规模、拓展旅游市场仍然是区域旅游发展的重任。
旅游经济结构预警指数方面，各省旅游经济预警指数均在［－ 0． 0231，0． 1909］区间，属于中警区，2011年上海、江苏、辽宁、浙江、广东的旅游经济结构预警指数在沿海地区排名前五，表明这五个省份的旅游经济地位、旅游产业结构、旅游企业空间结构具有相对优势。从旅游经济结构预警指数增长速度来看，天津、上海、广东、福建、海南的旅游经济结构预警指数呈现负增长态势，表明2011年旅游经济结构预警指数较2000年有所下降，旅游经济结构适时调整，适度控制旅游企业密度、优化旅游产业结构，使其更趋合理，避免出现旅游经济结构警情异常现象，其他省份旅游经济结构预警指数整体呈现增长趋势，提升旅游经济地位、提高旅游产业层次是区域发展重点。
旅游经济效益预警指数方面，2011年上海、海南、浙江、广东、江苏的旅游经济效益预警指数在沿海地区排名前五，这五个省份旅游经济年均效益、就业效益、企业发展效益相对较高，推动区域旅游经济效益保持正常的增长态势。从增长速率来看，福建、广东旅游经济效益预警指数表现出负增长态势，年均增长率分别为 －2． 3%、－0． 7%，广东旅游经济发展基础较好，但所带来的效益有所降低，应调整旅游经济发展模式，走创新改革道路，提升旅游经济效益。福建重视旅游经济崛起发展，但所带来的效益不足，仍然是以扩大规模作为旅游经济发展的主要方式，亟需转向质量效益型发展方式。其他九省旅游经济效益总体呈现逐年增长态势，需要进一步加速提升。
旅游经济环境承载力预警指数方面，各省旅游预警指数位于［0． 0057，0． 2088］区间，属于中警区，各省旅游经济环境承载力呈现正常态势，并未出现危险警情信号。2011年上海、江苏、山东、浙江、天津旅游经济承载力预警指数在沿海地区排名前五，这与区域良好的经济基础、社会支撑和开放观念密切相关，旅游接待能力、承载能力在沿海地区甚至是全国地区处于领先地位。各地旅游经济承载力预警指数年均增长率均为正，表明各省总体呈现递增趋势，江苏、上海、浙江、广东、福建、山东旅游经济承载力预警指数增长较快，年均增长率均高于5%，区域发展在提升旅游经济承载能力的同时也带来承载压力，应注重旅游经济与区域环境的协调发展。
五、结论与建议
预警理论运用到旅游经济研究具有必要性和可行性。本文依照明确警情、识别警源、确定警兆、预报警度和排除警患的运行步骤，构建旅游经济预警模型，采用综合模拟法对2000－2011年我国11个沿海省、市、自治区的旅游经济数据进行时空预警分析，得出以下结论并提出相应建议:
1． 时间演变趋势方面。我国沿海地区整体旅游经济综合指数经历两个发展阶段: 2000－2008年处于中警区，2009－2011年处于重警区，沿海地区旅游经济结构、旅游经济效益和旅游经济承载力并没有出现非正常现象，均呈现持续增长发展状态，还存在发展空间，调整旅游经济结构、提高旅游经济效益、增强旅游经济承载力是推动区域旅游经济发展的重要举措; 旅游经济规模从2007年开始进入重警区，由于区域仍然存在粗放式发展方式，盲目开发、过度投资和破坏性旅游行为等现象造成诸多负面影响，因而统筹资源、环境、社会和经济的协调发展，推动旅游经济从规模数量型向质量效益型转变成为沿海地区“十二五”期间的重要任务。
2． 空间布局方面。各地区旅游经济预警指数处于不同的发展阶段，并且随着时间的变化而发生改变，发展政策也应随之改变。我国沿海11个省、市、自治区旅游经济发展状况总体上呈现正常发展态势，除上海以外，均处于中警区。各地区由于经济、社会、资源和环境差异，旅游经济发展速度和警情状态有所差异。上海旅游经济综合预警指数、旅游经济规模、旅游经济结构、旅游经济效益和旅游经济承载力预警指数均在沿海地区排名前五，2000年至2005年间处于中警区，2006年至2011年进入重警区，旅游经济发出重警信号，提醒经营管理者在发展旅游经济的同时应当适度控制旅游开发规模，减缓旅游发展速度，走效益型、生态型发展道路。
江苏、浙江旅游经济预警各项指数均呈现正常发展态势，2011年在沿海地区排名前五，表明两省成为我国沿海地区旅游经济发展的示范区和先行区，充分利用区域资源、经济、交通、区位、对外开放性和国际环境等优势条件，统筹海陆、城乡旅游业协调发展，获得良好的综合效益，但在这个过程中两省旅游经济预警各项指标持续增长，为避免出现警情问题，应重视旅游环境污染、社会负效应等现象，将旅游经济发展维持在正常可持续发展区域。
2011年广东除旅游经济承载力预警指数排名第六外，其他各项指标均在沿海地区排名前五，表明广东旅游经济在沿海地区的优越地位，但2000－2011年间广东省旅游经济综合预警指数、旅游经济规模预警指数、旅游经济结构预警指数、旅游经济效益预警指数年均增长率均为负数，说明广东旅游经济发展缓慢甚至出现趋冷现象，旅游经济在区域经济社会中的地位、效益和作用有所下降，旅游经济活力低于江浙地区，这意味着未来广东省旅游业应当进一步创新旅游产品、整合旅游资源、拓展旅游市场、优化产业结构、提高旅游产业质量、完善旅游设施、提高旅游承载力，统筹旅游经济与城市环境的协调发展，不断提升旅游国际竞争力。
2011年山东的旅游经济规模、旅游经济综合预警指数排名前五，辽宁的旅游经济结构排名第三，海南的旅游经济效益排名第二，天津的旅游经济承载力预警指数排名第四，表明四省旅游经济各有所长，旅游业发展总体呈现良好态势。但2000－2011年间天津的旅游经济结构预警指数与旅游经济综合预警指数、海南的旅游经济结构预警指数，福建的旅游经济规模/旅游经济结构/旅游经济效益预警指数、广西的旅游经济规模预警指数年均增长率为负数，表明天津、海南、福建、广西旅游经济出现趋冷现象，亟需政府与相关部门根据现实情况加大政府对旅游开发的支持力度，完善旅游产业要素，创新旅游产品，拓宽旅游宣传营销渠道，提高旅游经济综合实力。河北旅游经济发展呈现缓慢增长态势，各项指标均处于中警区，但旅游经济总体实力在沿海地区相对较弱，应当更加重视旅游产业的集群化、区域化、一体化和国际化发展，优化产业结构和空间布局，增强旅游经济竞争力。
参考文献:
［1］KUMAR V． An Early Warning System for Agricultural Drought in an Arid Region Using Limited data［J］． Journal of AridEnvironments，1998，40(2) : 199－209．
［2］朱超． 港口经济预警系统研究［D］． 南京: 河海大学交通学院，2007．
