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Tourism Ecological Security Assessment and Its Driving Mechanisms in Anhui Province: An Integrated DPSIR– SBM-DEA Framework

本研究は、DPSIR–SBM-DEA統合フレームワークを用いて、2008年から2019年における安徽省内の16の地級市における観光生態学的安全性の時空間的進化と駆動メカニズムを評価し、観光客数、人口密度、および環境指標などの要因によって引き起こされる、明確な「高南低北」の空間パターンを伴う変動的な上昇傾向を明らかにしている。

原著者： Yupei Yu, Dong Cui, Zhicheng Jiang, Weiwei Wang, Guihao Yuan, Le Zhou, Yao Hou, Yixuan Zheng, Xin Gong, Haijun Yang

公開日 2026-08-05

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CC BY 4.0

原著者： Yupei Yu, Dong Cui, Zhicheng Jiang, Weiwei Wang, Guihao Yuan, Le Zhou, Yao Hou, Yixuan Zheng, Xin Gong, Haijun Yang

原論文は CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) でライセンスされています。 ✨ これは以下の論文のAI生成解説です。著者が執筆または承認したものではありません。技術的な正確性については原論文を参照してください。免責事項の全文を読む

地球を、すべてのプレイヤー（私たち）が足跡を残していく、巨大で複雑なビデオゲームの世界だと想像してみてください。時には素晴らしい都市を建設し、物資を取引することもありますが、時には草を荒らし、川を汚し、空気を吸いにくくしてしまうこともあります。科学者たちは、このバランスを「生態学的セキュリティ（生態学的安全保障）」と呼んでいます。基本的には、ゲームがクラッシュせずに遊び続けられるほど、そのゲームの世界がまだ健康であるかどうかを確認することです。この物語では、世界全体を見るのではなく、中国の安徽省という、美しい山々や古くからの村々で有名な特定の省に注目します。観光（楽しむために人々が訪れること）がこの「ゲームの世界」にどのような影響を与えるかを理解するために、研究者たちは特別なツールキットを使用しました。彼らは、「原因と結果」のマップであるDPSIR（私たちの行動がどのように問題を引き起こし、それがどのように解決策につながるかを追跡するもの）と、資源を壊すことなくどれほど効率的に利用できているかを測定するSBM-DEAという「スコアカード」システムを組み合わせました。また、衛星の目を使って緑地や水の写真を撮り、変化が現実のものなのか、それとも単なるランダムなノイズなのかを見極めるための数学的なテクニックも用いました。

では、伊理師範大学（Yili Normal University）のチームは、2008年から2019年までの安徽省の観光を調査した際、実際に何を見出したのでしょうか？安徽の観光の健康状態は、恐ろしい急降下から始まり、少し揺れ動き、その後ゆっくりと高く滑らかなトラックへと登っていくジェットコースターのようなものだと考えてください。研究者たちは、訪問者数や土地への圧力が増加している一方で、全体的な「生態学的セキュリティ」のスコアは実際には上昇したことを発見しました。ただし、それは一直線の右肩上がりではありませんでした。特に2009年と2013年頃に何度か落ち込みがあり、その後2015年以降、安定した高いレベルのグルーヴへと落ち着きました。

この健康スコアのマップは、まるで「ホットスポット」と「コールドスポット」を探すゲームのようです。黄山のような有名な山々がある省の南部や、合肥のような中東部のエリアは、生態学的セキュリティが高い「ホットスポット」へと変わりました。これらのエリアは、景色が豊かで、ホテルが素晴らしく、環境がよく保護されているVIPゾーンのような場所です。対照的に、蚌埠などの都市を含む北部地域は、人口密度が高く緑の覆いが少ないため、生態学的セキュリティが低い「コールドスポット」のままでした。研究は、これが単なる偶然ではなく、南部と中東部が「グリーンのゲーム」に勝っており、北部はまだ追いつこうとしている最中であるというパターンであることを示唆しています。

何が違いを生んだのでしょうか？研究者たちは、どの要因が糸を引いているのかを突き止めるために、「ジオ・ディテクター（Geo-Detector）」というデジタル探偵ツールを使用しました。彼らは、最大の要因が、観光客の到着数、人口密度、そして宇宙から見た土地の緑の度合い（NDVIと呼ばれる指標）であることを発見しました。観光客が増え、そこに住む人が増えることはシステムに重い負荷をかけますが、植物が増え、廃棄物処理への政府支出が改善されることが、スコアを押し上げる助けになることが分かりました。研究は、観光が自動的に自然を破壊するというものではなく、むしろ、もしあなたがプレッシャー（水の使用や混雑管理など）を管理し、レスポンス（ゴミの清掃や公園への資金提供など）を高めることができれば、エコシステムを台無しにすることなく、活気ある観光産業を持つことができるということを示しました。

要約すると、この論文は、安徽省が時間の経過とともに「観光ゲーム」をより上手くプレイすることを学んでいることを示唆しています。2019年までに、この省は変動するストレスの状態から、より安定した高セキュリティゾーンへと移行しており、適切なグリーン政策とスマートな管理を組み合わせれば、観光客を喜ばせると同時に山々を緑のままにしておけることを証明しました。著者たちは、これは世界的なパンデミックがすべてを変えてしまう前の、2019年までのデータに基づいているという点に注意を促しています。しかし、教訓は変わりません。もし自分の足跡を注視し、作った穴を修復していくならば、ゲームの世界はみんなにとって安全なままであり続けるのです。

技術要約：安徽省における観光生態学的安全性の評価とその駆動メカニズム

問題提起
観光産業の急速な拡大は、経済的な利益をもたらす一方で、環境汚染、生態系の劣化、資源の過剰利用といった負の生態学的影響を生じさせることが多い。地域的な持続可能な発展にとって「観光生態学的安全性」が極めて重要であるにもかかわらず、既存の研究には主に3つの限界がある。(1) 経済発展、観光活動、および環境ガバナンス間の複雑なシステム的相互作用を捉える、広く受け入れられた包括的なフレームワークの欠如、(2) 生態学的安全性の要因となる潜在的な駆動メカニズムへの注目の不足、(3) 観光の成長と環境保護のバランスを取るための枢要な単位となる、都道府県レベルの都市規模での研究の不足である。本研究は、急速な観光成長と重大な生態学的圧力を経験している安徽省の16の地級市に焦点を当てることで、これらの課題に対処する。

研究手法
本研究では、2008年から2019年までの観光生態学的安全性（TES）を評価するために、リモートセンシングと空間統計技術を組み合わせた統合的なDPSIR–SBM-DEAフレームワークを採用している。

評価フレームワーク (DPSIR–SBM-DEA):
- DPSIRモデル: 本研究は、駆動力（Driving Force）–圧力（Pressure）–状態（State）–影響（Impact）–応答（Response）のDPSIRフレームワークに基づいた指標体系を構築している。
  - 入力: 駆動力（一人当たりGDP、人口、観光客到着数、都市化率）、圧力（来訪者密度、人口密度、水消費量、観光空間指数）、および応答（財政支出比率、下水処理率、廃棄物無害化処理率）。
  - 出力: 状態（星付きホテル、A級景勝地、NDVI、LST、RSEI）および影響（一人当たり観光支出、GDPに占める観光収入の割合、第三次産業のシェア）。
- SBM-DEAモデル: 地域的な観光生態系の相対的な効率性を算出するために、スラックに基づく測定データ包絡分析法（SBM-DEA）モデルを利用する。このモデルは、非ゼロの入出力スラックおよび望ましくない出力（具体的には「生態学的ダメージ圧力」）を考慮しており、従来のDEAモデルよりも正確なTESの測定を提供する。
- RSEIの統合: Google Earth Engine (GEE) を介したLandsat画像から導出されたリモートセンシング生態学指数（RSEI）を「状態」サブシステムに統合し、主成分分析（PCA）を用いて、緑度（NDVI）、湿潤度（Wet）、乾燥度（NDSI）、および熱（LST）による生態学的環境の質を定量化する。
時空間分析:
- トレンド分析: RSEIの経時的変化を分析するために、Sen's Slope推定法とMann–Kendall (MK) トレンド検定を適用する。
- 空間自己相関: 全域的モラン指数（Global Moran's I）および局所的Getis-Ord Gi*統計を用いて、空間的なクラスターパターン、ホットスポット、およびコールドスポットを特定する。
- 駆動メカニズムの検出: Geo-Detectorモデルを用いて、個々の要因およびそれらの相互作用がTESの空間的異質性に及ぼす説明力（ $q$ 値）を定量化する。

主な結果

経時的進化: 安徽省の観光生態学的安全性は、2008年から2019年にかけて「変動しながらも上昇傾向」を示した。そのプロセスは、変動調整期（2008–2010年）、段階的変動期（2011–2014年）、および最適化・改善期（2015–2019年）の3つの段階によって特徴付けられる。2019年までに、システムは高レベルの安定状態に入り、すべての評価値が安全閾値である1を超えた。
生態学的質 (RSEI): RSEI分析により、「大部分において顕著な改善が見られるが、局所的に有意ではない劣化も存在する」というパターンが明らかになった。全体的な傾向は肯定的であったが、空間的な異質性が認められ、南部山岳地帯や安徽中部に顕著な改善が見られた一方で、開発が進んだ地域では散発的な劣化が観察された。
空間パターン:
- 全域的: 空間自己相関は、2008年の顕著なクラスタリングから、その後の数年間でよりランダムな分布へと移行し、地域間の依存関係が弱まったことを示している。
- 局所的: 明確な「南高北低」の空間パターンが出現した。ホットスポット（高いTES）は南部および中東部の都市（黄山、池州、合肥、宣城市など）に集中しており、コールドスポット（低いTES）は北部、特に蚌埠などの都市に継続して存在している。
駆動メカニズム: Geo-Detector分析により、顕著な地域的異質性を持つ主要な駆動要因が特定された。
- 主要なドライバー: 観光客の到着数、人口密度、およびNDVIが最も影響力のある要因であった。
- サブシステム・ドライバー: 「状態」サブシステムではNDVIが支配的な要因であり、「圧力」サブシステムでは人口密度が重要であった。「応答」サブシステムにおいては、財政支出と廃棄物処理率が極めて重要であった。
- メカニズム: 本研究は、人口増加と観光需要が経済発展を駆動する一方で生態学的圧力を増大させ、それがガバナンスによる応答（財政投資、廃棄物処理）によって緩和されるという、DPSIR型の動的フィードバックループを裏付けている。

意義と貢献
本論文は、観光地理学および生態学的安全性の分野において以下の貢献を主張している。

理論的枠組み: DPSIRモデルとSBM-DEA効率モデルを組み合わせた新しい統合フレームワークを提案している。このアプローチは、評価の視点を単純な量的測定から効率ベースの評価へと転換させ、単なる「量」ではなく、観光生態学的安全性の「質」を強調している。
指標の革新: 「状態」サブシステムにリモートセンシング生態学指数（RSEI）を組み込むことで、従来の単一指標（例：緑被率）によるアプローチと比較して、より包括的かつ客観的な生態学的環境の質を表すことが可能となった。
手法の進展: Sen–MKトレンド分析、空間自己相関、およびGeo-Detectorモデルを組み合わせることで、非線形な駆動メカニズムと空間的異質性を明らかにできることを実証し、線形モデルの限界を克服した。
政策的関連性: 本研究の結果は、安徽省における差別化された生態学的ガバナンスのための科学的根拠を提供する。政策介入は、観光流の空間配置の最適化、高圧力地域（合肥、黄山など）における環境収容力の評価強化、および観光成長と生態系保全のバランスを実現するための環境ガバナンスへの財政投資の強化に焦点を当てるべきであることを示唆している。

限界
著者らは、データの可用性に関する限界を認めており、それが研究期間を2008年から2019年に限定させ、マクロ統計データに依存することとなったため、新たなビッグデータ変数や文化的・社会的認識要因を見落としている可能性があるとしている。今後の研究では、予測モデリングやリアルタイムモニタリングのために、機械学習やシステムダイナミクスを取り入れることが推奨されている。

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