基于DEA模型的安徽省大别山贫困片区旅游扶贫效率

黎巧荣，杨效忠

(安徽师范大学 国土资源与旅游学院，安徽 芜湖 241003)

基于DEA模型的安徽省大别山贫困片区旅游扶贫效率

黎巧荣，杨效忠

(安徽师范大学 国土资源与旅游学院，安徽 芜湖 241003)

运用数据包络分析方法(DEA)测算2011～2015年安徽省大别山贫困片区12个县旅游扶贫的综合效率、技术效率、规模效率，利用曼奎斯特生产率指数计算片区旅游扶贫随时间的变动情况，结合GIS空间分析功能研究片区旅游扶贫效率空间分布差异。研究表明：1)金寨县、寿县等旅游业发展较好的县(市)经济效益并不高；2)利辛县、阜南县等经济效益高的县(市)旅游扶贫效率处于片区较低水平；3)寿县、金寨县、颍上县等3A及以上景点较多的县(市)旅游业发展水平高、旅游扶贫效率高。

旅游扶贫效率；DEA；时间演进；空间分异

贫困是伴随人类社会发展至今仍需解决的一个世界性难题，早在1954年联合国成立之初“消除贫困”就被写入《联合国宪章》。直到21世纪的今天，虽说全球经济持续发展、社会财富不断堆积，但贫困问题仍然没有得到有效解决，已成为全球最具挑战的问题之一[1]。中国作为世界上最大的发展中国家，贫困人口分布范围广、基数大，截至2015年年底，全国共有贫困县832个、贫困人口5 575万人，面临的贫困问题严重，同时由于各地地理条件、经济发展程度、政策支持等存在差异，地区贫困差距正在不断扩大，使我国现阶段扶贫问题变得复杂多变。旅游业作为综合性产业，在促进贫困地区国民经济增长、财政收入增加等方面发挥了很重要的作用，实践证明能够有效地缓解地区扶贫压力[2]。

目前国外对于旅游扶贫问题的研究较为成熟，已形成较为完善的研究体系[3]。早期国外学者主要是对旅游扶贫正面影响进行研究，多集中在宏观效益层面，包括区域经济增长、GDP增长、劳动力就业等[2-4],这一时期学者主要是关注旅游扶贫的正面效益，而忽视了旅游扶贫的消极方面。80年代逐渐有学者开始研究旅游扶贫的负面效益[5-6]。而国内对于旅游扶贫研究相对较迟，九十年代才陆续出现一些研究成果。主要集中在四个方面：旅游扶贫效益研究、旅游扶贫模式发展战略研究、区域旅游扶贫开发实践研究、贫困人口(精准扶贫)受益研究。旅游扶贫效益是指旅游扶贫在地区经济发展过程中的地位和作用，彭敏[7]认为旅游扶贫能带来经济效益、社会效益和生态效益，能推动地区总体发展，但也有部分学者认为旅游扶贫存在一定的弊端，李刚[8]认为当地居民受益不均、旅游漏损严重会对旅游扶贫效益产生一定的负面影响。对于旅游扶贫模式战略的研究学者们主要结合具体的案例地进行分析。胡锡茹[9]认为云南旅游扶贫模式分为三种：生态旅游扶贫模式、民族文化旅游扶贫模式、边境旅游扶贫模式。李国平[10]在分析广东省旅游扶贫现状的基础上提出立体化旅游扶贫模式。对区域旅游扶贫问题一直是国内学者研究的重点，研究区主要分布在旅游资源丰富但贫困问题相对严峻的西部、云南、贵州等地，高舜礼认为旅游扶贫在取得成效的同时也出现一些普遍的问题，政府在实施旅游扶贫过程中没理清旅游与地区经济发展的关系，导致致富受益对象不明确。马冬梅[11]认为未来在发展旅游扶贫的过程中应坚持以政府主导为主、正确的处理宏观与微观扶贫的关系。贫困人口受益研究是从微观层面研究贫困人口的受益问题，刘娜[12]以四川民族地区为例，研究的地区旅游扶贫状况，以及限制贫困人口发展的因素。邓小海[13]在精准扶贫的大环境下研究贫困人口的精准识别，杨祎[14]以天堂寨为例研究乡村旅游发展给周边贫困人口所带来积极影响与消极影响,同时也探讨了六安地区精准扶贫模式[15]。国内对旅游扶贫的研究经历了由宏观到微观、由概念到内涵、由战略到效益、由研究对象到扶贫模式，但研究方法极其有限，主要以定性研究方法为主，较少涉及定量研究方法，基于此本文在结合国家政策和山岳型特困连片区发展现状的基础上，从区域层面动态定量的分析安徽省大别山贫困片区(以下简称贫困片区)12个县(市)旅游扶贫效率，还原贫困片区旅游扶贫随时间的演进过程，结合GIS软件研究空间格局上的分异，分析当地扶贫政策实施的效果，了解地区旅游扶贫中出现的问题，为未来科学的制定扶贫政策、探索创新型的旅游扶贫模式实施精准旅游扶贫提供依据。同时也希望通过研究典型的红色特困区的旅游扶贫效率从而对其他同类型的贫困片区旅游扶贫发展提供借鉴作用。

1 研究区概况

大别山片区地处豫皖鄂三省交界地带，包括安徽、河南、湖北三省的36个县(市)，其中包括29个国家扶贫开发工作重点县、3个国家粮食生产重点县、27个革命老区县，集革命老区、粮食主产区、贫困重点区于一体。作为扶贫开发任务较重的省份，安徽省贫困人口基数大，分布面广，截至2015年年底农村贫困人口总数308.78万，主要集中在沿淮淮北地区、大别山片区，尤其是区位条件差、交通不便、生态环境脆弱的大别山片区。根据2013年国务院扶贫办国家发改委共同编制的《大别山片区区域发展与扶贫攻坚规划(2011～2020年)》(以下简称《规划》)安徽省的利辛县、颍上县、岳西县、潜山县、宿松县、阜南县、寿县、望江县、临泉县、霍邱县、金寨县等12个县(市)被纳入大别山扶贫片区，片区国土总面积约2.7万平方公里，占全省的26.6%。由于区位条件差、生态环境脆弱靠发展传统产业已经不能实现地区经济可持续发展。丰富的自然、人文资源、特色的乡村旅游资源使得旅游业成为地区经济发展的另一增长极。近几年安徽省发改委按照国家对大别山贫困片区扶贫的发展思路，对片区12个县(市)开展了不同程度的扶贫工作，地区旅游事业持续发展，但旅游业在当地经济中的地位和作用并没有得到片区人们的认可。因此旅游业的发展究竟能不能担任起片区扶贫的重任、能不能拉动地区经济增长，亟待检验。

1.1 研究方法

数据包络分析方法(Data Envelopment Analysis，简称DEA)最早是由Farrell的生产边界概念估计技术效率演变而来，是用于评价具有多投入、多产出决策单位非常有用的工具[16]。利用数学模型得出效率边界上的点，连接边界上的各点构成所谓的数据包络线，对于凡是落在边界上的决策单位则认为是有效的投入产出组合，对于落在边界以外的决策单位则认为是无效组合，DEA模型会根据投入、产出指标给出提高有效率的建议，从而改善效率。根据DEA模型可知，DEA应用到旅游扶贫中构建出的旅游扶贫效率表示的是旅游业对地区经济的带动作用以及因集聚而产生的规模集聚效率；技术效率表示的是地区人均消费水平对经济发展的作用；规模效率则表示旅游业的发展对地区经济总的推动作用。根据DEA模型实质可知旅游扶贫效率的实质是将县(市)作为实际决策单位(DMU)，采用在产出一定的条件下不同的投入组合对地区经济发展的作用。投入计算公式如下；

由于本研究也涉及旅游扶贫效率随时间的变化发展情况，因此使用DEA中曼奎斯特(Malmquist.MI)指数对DEU做跨时期动态生产效率分析，指数表达公式如下：

1.2 数据来源与处理

旅游产业属于综合性产业，它对社会经济的拉动作用已经得到广泛关注与认可[16]。为了科学的分析安徽省大别山贫困片区12个县(市)旅游扶贫效率，本文基于文献梳理、旅游扶贫评价指标筛选及数据获取可行性的基础上[17-19]，构建了投入产出指标体系。对于产出指标的选择不仅要考虑地区经济的总体发展水平还应考虑地区人们的生活状况。因此将地区人均GDP、城镇居民人均可支配收入、农民人均纯收入作为产出指标；对于投入指标的选择，不仅要考虑地区旅游业发展状态还应考虑与产出指标之间的一致性，经过筛选最终选取人均旅游综合收入和人均接待游客量作为投入指标。旅游综合收入可以大致描绘地区旅游业发展的成果效益，而旅游人数可以衡量其对周边产业的带动作用。本研究所需要的数据均来源于片区各个县(市)政府工作报告、部门规划和统计年鉴。

2 结果分析

2.1 片区旅游扶贫效率时间分析

2.1.1 总体分析

采用DEA方法，利用DEAP软件，计算安徽大别山片区12个县市2011～2015年旅游扶贫综合效益见图1。

图1 2011～2015年安徽省大别山贫困片区主要县(市)旅游扶贫效率

2011～2015年片区旅游扶贫综合效率平均值为0.667处于中等偏上水平。早期由于其独特的地理位置、脆弱的生态环境、不便的交通条件导致地区旅游经济发展起点低、速度慢。后期随着国家政策的支持，地区经济发展速度开始加快，尤其是2011年中共中央、国务院印发的关于《中国农村扶贫开发纲要(2011～2020年)》，将安徽大别山贫困片区确定为扶贫攻坚硬骨头；2013年国务院扶贫办、国家发改委印发《大别山片区区域发展与扶贫攻坚规划(2011～2020)》确定将大别山片区建设成为革命老区加快发展示范区、国家重要粮食基地等。国家政策的支持推动了各类经济要素向大别山区集聚，2011年片区旅游扶贫发展势头较好潜山县、宿松县、望江县、临泉县、颍上县、利辛县等县的旅游扶贫效率高于2012、2013年的地区旅游扶贫效率。其主要原因在于各类经济要素进入片区初期时并没有产生过多的矛盾、本地投资者信心满满，这时期旅游扶贫效率较高，随后区域外投资企业越来越多、各企业之间的竞争越来越大，使投资者不得不提高对员工的要求，导致片区贫困人口参与到旅游经济活动的机会变少，片区旅游扶贫效率增长速度变缓。随着时间的推移，政策的完善，政府部门加大了对贫困人口的技术培训，积极鼓励片区贫困人口利用当地特有的乡村资源发展乡村旅游，这一时期旅游扶贫效率稳步提高增长迅速，2014年、2015年增幅尤为明显。从地区分布看寿县、金寨县旅游扶贫效率一直处于片区较高水平,扶贫效率年份均值均大于其他县(市)，旅游业的发展对地区减贫作用较为明显；宿松、望江、临泉、阜南、利辛等县(市)旅游扶贫效率处于片区较低水平，近几年的变化幅度不大。主要原因在于地区旅游资源匮乏、旅游产业链结构不完善、贫困人口基数大，未来应加强对低效率地区的支持，缩小片区各县(市)旅游扶贫差距，实现共同脱贫致富。

2.1.2 时间演进分析

MI指数分析法，基于2011～2015年收集的各个政府部门关于旅游的原始数据，利用DEAP软件计算2011～2015年安徽省大别山贫困片区旅游扶贫效率变化程度表，整理结果如表1。

表1 2011～2015年安徽大别山贫困片区主要县(市)的旅游扶贫效率变化

图2 2011～2015年安徽省大别山区经济效益空间分布

从表1中可以看出，安徽省大别山贫困片区各个县(市)旅游扶贫效率MI指数年份均值均大于1，说明片区旅游扶贫效率总体上呈现增长趋势。从2011年开始国家针对片区贫困问题已颁布多项政策。2012年吴邦国亲临六安视察，确定实施“5+1”旅游扶贫项目、2013年大别山片区固有的扶贫攻坚规划，国家扶贫政策的出台对地区扶贫工作的发展起到了很大的推动作用。通过计算片区2012～2015年效率变化的标准差0.081、0.115、0.101、0.140，可以看出旅游扶贫效率变化发展的分布较为均匀，片区各县(市)发展速度总体差异不大。主要在于片区各县(市)旅游资源差异不大，在选择旅游发展模式时可供选择的模式非常有限。

2.2 片区旅游扶贫效率空间分析

2.2.1 纯产出角度片区效率空间分析

图3 县(市)3A级以上旅游景点分布

安徽大别山贫困片区旅游资源丰富，资源禀赋高、品位高，地方政府希望通过发展旅游产业使其发展成为地方支柱型产业，从而实现片区脱贫致富。自2013年国务院颁布《规划》以来，片区旅游扶贫发展蒸蒸日上，所取得的成果有目共睹。近几年，片区经济发展所取得经济效益也是十分明显，具体表现在地区人均GDP、农民人均纯收入、城镇居民人均可支配收入等要素上。2011～2015年贫困片区人均DGP变化(2011～2015年人均GDP变化幅度)、城镇居民人均可支配收入变化、农民人均纯收入变化如图3所示。从图中可以看出在人均GDP变化上岳西县、利辛县、潜山县变化较大近几年地区经济发展较迅速，相比之下临泉县、金寨县、宿松县变化较小，目前经济发展已处于饱和状态，迫切的需要转变经济发展方式、优化产业结构。城镇居民人均可支配收入变化中利辛县、临泉县、潜山县、太湖县变化较大，尤其是临泉县变化最大，相对于上述两个产出指标变化而言农民人均可支配收入变化幅度较小最大，最大的临泉县农民人均可支配收入五年间不超过六千，间接说明片区农村地区的发展明显不足，贫困人口主要集中在农村，未来在实施精准扶贫政策时应向乡村偏斜。通过观察片区3A及以上旅游景点分布图，结合产出指标的变化幅度图，可以看出贫困片区旅游产业与区域经济发展的关系，即拥有的旅游景点越多的县(市)人均GDP不一定高，例如：寿县、金寨，虽然地区旅游景点数量多，但人均GDP变化幅度并不大，一方面是由于地区人口多，另一方说明地区其他产业发展滞后，导致总体经济发展水平低。

2.2.2 基于DEA模型旅游扶贫效率空间分析

图4 2011～2015年安徽省大别山区综合效率、技术效率、规模效率空间分布

旅游扶贫效率DEA模型是由投入、产出两组指标体系构建而成的，因此基于DEA模型计算出的结果往往与纯产出角度计算出的结果有偏差，如图4所示片区旅游扶贫效率分布很不均匀，对比2011、2015年综合效率可以看出寿县、潜山县、金寨县的综合效率一直处于较高水平；技术效率方面总体上呈上升趋势，技术效率的有效率越来越高，而规模效率有效率的发展几乎同综合效率一致，这说明旅游业的发展对地区经济总体推动作用非常大。与纯产出效率进行对比，可以看出经济效率较大的县(市)旅游扶贫的效率并不高，例如人均GDP变化居于较高水平的临泉县的旅游扶贫效率处于片区最低水平，而人均GDP变化较小的寿县、金寨县旅游扶贫效率处于片区最高水平，出现这种情况的原因主要是纯产出角度主要是用于评价区域经济发展水平，而DEA模型是基于投入、产出两大指标构建的，计算出的旅游扶贫效率是用于衡量旅游业对地区经济的带动作用。总体上中部地区旅游扶贫效率就普遍较高，南北地区相对较低。

3 结论与讨论

研究可知安徽大别山贫困片区旅游扶贫效率总体上处于中等水平，且分布不均匀，未来存在较大的发展空间。通过构建DEA模型计算出安徽大别山贫困片区旅游扶贫效率，认为片区旅游扶贫效率处于中等水平且未来发展趋势会越来越好；其次利用MI指数计算出片区旅游扶贫每一个时间段的变化，证明国家政策对地区扶贫发展产生了很重要的作用且为旅游业的持续发展提供持续动力；利用GIS软件绘制出纯产出角度安徽大别山贫困片区经济发展的空间分布图发现与河南、湖北接壤的县(市)人均GDP变化较慢，而城镇人均收入、农民人均收入总体呈现南部高，中部北部较低的分布特点；从投入、产出角度(DEA模型)计算出的旅游扶贫效率总体上呈现中部高，南北低的分布特点。最后通过对比分析纯产出角度和投入产出两个不同的角度，得出产出效益较高的县(市)旅游扶贫效率不一定高，产出效益较低的县(市)旅游扶贫效率不一定较低。为实现两者的平衡未来应在持续提高产出效益的同时实现旅游精准扶贫，发展“百村千户旅游脱贫”，充分利用片区红色旅游资源、生态旅游资源等，采用景区带动、“产业+旅游”、乡村旅游等旅游扶贫模式，大力发展具有地方特色的旅游新业态，发展生态观光、休闲体验、康体养生等旅游产品，打造区域全域旅游新格局，让更多的贫困人口共享旅游发展成果。

此次旅游扶贫效率分析主要集中在面上旅游扶贫效率的对比研究，聚焦于区域层面。对于区域层面的旅游扶贫效率的研究容易导致旅游扶贫对象偏离，同时也会降低扶贫精准度，这也是本研究的局限所在。未来在研究旅游扶贫问题上，不仅要研究宏观区域内旅游扶贫情况，更应该将关注的焦点聚集到微观层面，实行旅游精准扶贫，建立贫困人口档案卡，动态的关注片区贫困人口的发展，真正做到“扶真贫”和“真扶贫”。

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The Tourism Poverty Alleviation Efficiencyof Dabie Mountain Areain Anhui Province Based on DEA Model

LI Qiaorong，YANG Xiaozhong

(CollegeofTerritorialResourceandTourism,AnhuiNormalUniversity,Wuhu241000,China)

The comprehensive efficiency, technical efficiency and scale efficiency of tourism poverty alleviation in 12 counties of Dabie Mountain area of Anhui province from 2011 to 2015 were calculated using a DEA method. The Malmquist productivity index is used to calculate the varying situation of poverty alleviation in the area change in time and the study on spatial distribution difference of poverty alleviation are the main parameters of the efficiency of the area in terms of tourism from the viewpoint of pure output and input-output combination with respect to GIS spatial analysis function. Research shows: ①Jinzhai, Shouxian and other counties which have a good tourism, but their economic efficiency is not high. ②Lixin, Funan and other counties which have high economic efficiency, their poverty alleviation efficiency are lower in the area. ③ Shouxian County, Jinzhai County, Yingshang County and other places which has 3A spots or more than 3A spots, their level of tourism development and the efficiency of tourism poverty alleviation are higher.

tourism poverty alleviation efficiency; DEA; time evolution; space differentiation

2017-03-26

国家自然科学基金面上项目(41471129)。

黎巧荣(1993-)，女，湖北荆州人，硕士研究生，研究方向：旅游地理与旅游规划；杨效忠(1969-)，男，安徽六安人，教授，博士生导师，研究方向：旅游地理。

F323.8

A

1009-9735(2017)02-0119-06