四川省旅游发展效率测度及影响因素分析_陈锋仪.pdf

2023年第3期NORTHERN ECONOMY AND TRADE收稿日期：2022-09-15作者简介：陈锋仪(1963-)，男，西安人，副教授，研究方向：旅游经济；杨伊静(1999-)，女，四川眉山人，硕士研究生，研究方向：旅游经济。四川省旅游发展效率测度及影响因素分析陈锋仪，杨伊静（西安外国语大学 旅游学院，西安 710128）摘要：利用 DEA+Malmquist 指数模型，以四川省 20142020 年 18 个地级市面板数据为基础进行旅游效率测度分析，建立面板模型验证了影响因素的强度。研究结论：2014-2020 年四川省各城市旅游效率整体呈现上升趋势；旅游全要素生产率均值呈现负增长，是由于技术引入的缺失和资源利用的不足；产业结构、经济发展水平、政府对旅游经济的干预程度、交通便利程度对旅游发展效率均有显著影响。研究建议：提升区域经济发展水平，增加居民可自由支配收入；下放政府管控职能给予企业发展自由度；优化旅游产业结构，实现结构性更新与产业转型；完善区域旅游交通体系，合理布局交通网络。关键词：旅游效率；旅游高质量；DEA；Malmquist 指数中图分类号：F59文献标识码：A文章编号：1005-913X（2023）02-0144-08The measurement and influencing factors of tourismdevelopment efficiency in Sichuan ProvinceChen Fengyi，Yang Yijing（School ofTourism,Xian Foreign StudiesUniversity,Xian710128）Abstract:Tourism efficiency is an important indicator tomeasure the high-quality development of tourism.DEA+Malmquist index model was used to measure tourism efficiencybased on panel data of 18 prefecture-level cities in Sichuanprovince from 2014 to 2020,and the panel model wasestablished to verify the intensity of influencing factors.Researchconclusions:From 2014 to 2020,the overall comprehensiveefficiency of tourism development in sichuan province presentsan upward trend,while the pure technical efficiency presents adownward trend and the scale efficiency presents an upwardtrend.The negative growth of tourism total factor productivityis due to the lack of technology introduction and resourceutilization.The industrial structure,the level of economicdevelopment,the degree of government intervention in tourismeconomy and the degree of transportation convenience all havesignificant influence on the efficiency of tourism development.Research suggestions:optimize the structure of tourism industry,improvethelevelofregionaleconomicdevelopment,decentralize the governments ability tocontrol freedom,improve the regional tourism transportation system.Key words:tourism efficiency;High quality tourism;DEA;Malmquist index一、引言“十二五”时期以来，西部大开发战略位于区域发展的优先地位，国家识别了川渝等经济区快速发展的重要位置以及培育经济新增长点的诉求。四川省作为西南地区经济发展的领先省份，其在“十四五”规划的最新指导下致力于建成西南文化与旅游强省。旅游产业是关联带动性极强的综合性第三产业，其发展带动实现的人力物力财力以及资源之间的互通与合理配置有助于激发产业间的乘数效应。1在此背景之下，旅游业的高质量成为了四川省区域经济水平提升的主要动力。旅游效率研究是旅游高质量发展研究的主要议题，从旅游行业三大支柱来看，已有研究从把握酒店2、旅游交通3、旅行社4等核心部门开始落脚；从旅游目的地来看，有关研究聚焦于某地的旅游效率测量维度的开发5、基于截面数据的空间格局研究6、基于面板数据的时空演变模式7-8、时空特征9、影响因素10、耦合分析11、其他类型旅游效率影响因素研究；12从研究方法与构建模型类型角度来看，关于旅游效率的研究多采用计量经济模型，如DEA+Malmquist 指数13、SBM+DEA14等混合模型；从经济地理角度深入研究时辅以空间计量模型，常见的有空间格局以及演变15、空间溢出16、空间滞后与空间误差模型17等。由此可见，首先关于旅游效率的研究多从空间特征的表征、集聚、溢出等效应考虑，所用研究方法多是考量旅游效率的发展现状，缺少从宏观与微观相结合的对旅游效率发展测度深入开发与分析影响因素之间的因果关系，同时影响指标的选取存在欠佳的参考依据；其次案例地的选择多为东部、中部沿海一带发达省份以及基于自然资源系统的长江黄河流域一带，少有选择西部地区作为研究对象进行旅游效率测度分析的文章。旅游市场研究1442023年 第3期北方BEIFANGJ INGMAO经贸表 1旅游效率投入与产出指标体系指标类型评价指标指标解释投入指标产出指标城市旅游固定资产第三产业从业人数旅游总收入旅游者总人数房地产投资总额（旅游业产值/地区生产总值）旅游业产值=入境旅游收入+国内旅游收入入境旅游收入+国内旅游收入入境旅游人数+国内旅游人数为此，本研究基于四川省 20142020 年的 18个地级市（不考虑民族自治州）相关旅游统计数据为基础，利用 DEA+Malmquist 指数，以旅游发展综合效率为被解释变量，以产业结构18、经济发展水平19、交通便利程度20、政府对旅游经济的干预程度21为解释变量构建回归模型，进一步探讨旅游效率与影响因素之间的关系与影响程度，研究将为四川省以及西部地区旅游产业的高质量发展提供理论依据和决策参考。二、研究设计（一）案例地选择四川省不仅在历史上拥有重要战略位置，同时也是西南地区的经济大省，其涵盖了成渝经济圈内所辐射的主要城市，是西部地区发展潜力大、资源储备强、经济势头猛的主要省份。其独特的地形地貌、适宜的气候条件、丰厚的人文历史与独到的风情民俗促使其成为旅游大省。由于自治州相关旅游统计数据缺失明显，主要考虑 18 个地级市为研究对象。（二）研究方法1.DEA分析法DEA 分析法也称数据包络分析法，是一种有效评价多投入、多产出决策单元效率的方法。22DEA体现的是运筹学中的数学规划思想，其不需要建立严格意义上变量之间的函数关系，在多投入与多产出的效率测度上具有评估优势。其缺点是容易受极端值的影响，并且其只能直观体现截面单位的效率特征，无法从动态的时间序列角度对比效率的变化程度与特征。xj1代表第 j 个城市的第 1 项投入，yjm代表第 j 个城市的第 m种产出。对第 n（n=1，2，k）个城市，DEA应用模型为:min-(e1Ts-+e2Ts+)s.t.Kj=1xijj+s-=xln，l=1，2，LKj=1yjmj-s+=ymn，m=1，2，Mn0，n=1，2，K（1）其中，j为权重变量（j0），为非阿基米德无穷小量，s+为剩余变量（s+0），s-为松弛变量（s-0），为综合效率（01），越接近于 1 表明该城市旅游发展综合效率越高，反之越低。2.Malmquist 指数分析方法Malmquist 指数分析法能避免 DEA 的不足，展示各城市旅游发展全要素生产率的变化趋势。23Malmquist 指数公式可表示为:12MJ，l+1=Djt+1(xt+1，yt+1)Djt+1(xt，yt)Djt(xt+1，yt+1)Dtj(xt，yt)，MIj，l+1（0，+），j=1，n（2）其中，Djt(xjt+1，yt+1)表示 t+1 时期的第 j 个城市DMUj与 t 期生产前沿面的距离。当 MIt+11，表明与 t期相比，t+1 期的旅游全要素生产率提高；当 MIt+11，表明与 t 期相比，t+1 期的旅游全要素生产率降低；当 MIt+1=1，表明与 t 期相比，t+1 期的旅游全要素生产率保持不变。（三）指标选取1.旅游效率测度资本、土地、劳动力是最基本的投入指标生产要素内容，24而旅游发展受土地影响因素较小，一般不纳入投入指标考虑范围。25因此，仅选择资本、劳动力作为旅游效率投入指标，并且选择替代性指标进行衡量。旅游固定资产投资是对资本要素的直接体现，但是对于城市旅游固定资产投资统计的缺失，有学者提出可以用城市固定资产投资作为替代，26但是直接选取城市固定资产从一定程度上放大了投入水平，因此本研究以城市固定资产投资中的房地产投资总额与旅游业比重来替代城市旅游固定资产投资。劳动力要素以旅游从业人员数量作为评估标准，但由于直接旅游从业人数统计的部分缺失，本研究以城市第三产业从业人数进行指标替换，27虽然该指标扩大了旅游从业人员的人数，但是一定程度包含了所有直接与间接旅游从业人员，也反映了旅游产业综合性的特点。产出指标选择常用的旅游总收入与旅游者总人数。28综合以上投入与产出指标见表 1。1452023年第3期NORTHERN ECONOMY AND TRADE表 220142020 年四川省 18 个地级市旅游发展综合效率DMU2014 年2015 年2016 年2017 年2018 年2019 年2020 年TETETETETETETE成都自贡攀枝花泸州德阳绵阳广元遂宁内江乐山南充眉山宜宾广安达州雅安巴中资阳标准差均值0.8940.6970.8660.6090.9440.7070.6730.6010.8890.6580.6990.7140.6040.6091.0000.8351.0001.0000.1450.7781.0000.6971.0000.5860.9710.6590.7150.5960.9010.7400.6300.7710.5210.7551.0000.7391.0001.0000.1630.7931.0000.6721.0000.6900.9860.6110.6760.6270.8680.9370.5980.7440.5481.0001.0000.7320.9731.0000.1680.8151.0000.7471.0000.8110.7790.5000.6150.6800.8730.8980.7510.9240.7191.0001.0000.7651.0001.0000.1490.8371.0000.7151.0000.8130.7250.4650.6050.6740.9270.8670.7260.9090.6771.0001.0000.7361.0001.0000.1610.8250.9500.7611.000