长江经济带旅游扶贫效率的时空格局演化分析

邓爱民， 张馨方

(中南财经政法大学 旅游研究院，武汉 430000)

长江经济带旅游扶贫效率的时空格局演化分析

邓爱民， 张馨方

(中南财经政法大学 旅游研究院，武汉 430000)

以长江经济带覆盖的11个省市为研究单位，应用DEA数据包络分析法测算出长江经济带各省市2010—2014年的旅游扶贫效率，并通过Malmquist生产率指数模型计算出各省市旅游扶贫效率的变化情况。通过ArcGIS软件分析长江经济带整体旅游扶贫效率的全局空间自相关情况，以及长江经济带局部空间自相关情况。结果表明：长江经济带旅游扶贫效率呈现上升趋势，旅游扶贫效率空间集聚程度不高，没有明显的集聚现象，长江经济带旅游扶贫效率增长率总体亦呈增长趋势，旅游扶贫效率高值区向东部移动。根据旅游扶贫效率大小和旅游扶贫效率变化两个维度将长江经济带内的省市划分为朝阳型与黄金型，并对其发展提出建议。

旅游扶贫效率； 时空演变； DEA； GIS； 长江经济带

2014年9月国务院正式出台《关于依托黄金水道推动长江经济带发展的指导意见》，标志着长江经济带已经上升为国家战略。《“十三五”旅游业发展规划》中提到全面推进跨区域旅游合作，做强长三角旅游城市群、成渝旅游城市群、长江中游旅游城市群，加快全域旅游进程。长江经济带是连接“丝绸之路经济带”以及“21世纪海上丝绸之路”的重要纽带[1]。广义上的长江经济带覆盖的省市主要包括位于东部的上海、江苏、浙江，位于中部的安徽、江西、湖北、湖南，以及位于西部的重庆、四川、云南、贵州，共11个省市。长江经济带所覆盖的11个省市旅游资源种类丰富，特色鲜明。以上海为核心的长三角旅游城市群经济基础雄厚，旅游接待能力强，具有良好的品牌效应；长江中游城市群和成渝城市群具有良好的旅游资源基础，生态环境优良[2]。

《“十三五”脱贫扶坚规划》明确了旅游扶贫在产业发展扶贫规划中的重要意义。长江经济带所覆盖的11个省市中共包括244个国家级贫困县，占全国总数的41.2%。优良的生态环境、丰富的旅游资源使得长江经济带区域的旅游产业发展迅速，2014年长江经济带区域入境旅游人数达到了2 950万人次。旅游产业的蓬勃发展是否能够带动长江经济带区域经济的整体发展，旅游产业是否能够助力长江经济带区域脱贫致富亟待研究，因此，分析现阶段长江经济带旅游扶贫效率是为后续旅游扶贫进程提供指导意义的重要任务。

一、国内外研究现状

以往对长江经济带旅游的研究主要集中在采用定量方法对长江经济带沿岸城市旅游竞争力进行分析，如徐春红[3]采用信息熵权TOPSIS法评价长江经济带各省市旅游产业竞争力，并对区域旅游产业融合发展提供了思路。定量分析中区域旅游发展的差异性研究较多，如钱藏[4]通过计算长江经济带各旅游省市的区域熵，分析区域旅游产业的集聚水平差异；方法林[5]通过计算标准差、基尼系数、首位度等，并借助ArcGIS软件对长江经济带旅游经济发展差异进行了可视化分析，得出长江经济带经济差异逐年扩大，但内部空间布局相对稳定，并分析了产生差异的主要因素。陈银娥、钟学进[6]通过旅游规模差异测度和旅游位序规模分布测度方法研究了长江经济带城市旅游规模差异特征为总体差异不断扩大，集聚程度不断缩小。关于长江经济带旅游产业效率评价的研究较少，主要有龚艳、张阳等[7]对长江经济带旅游产业效率进行了测算，并在此基础上运用Tobit模型分析了旅游效率影响因素。在定性研究方面，主要集中在研究长江经济带生态旅游发展、可持续旅游的发展对策等。周成、冯学钢、唐睿[8]研究了生态系统、区域经济与旅游产业系统之间的耦合关系，得出长江经济带城市旅游产业经济与区域经济之间存在较高的关联度。岑晓喻等[9]通过从环境、社会、经济等方面建立评价体系，得出长江经济带的资源分布格局为“双向梯度”，探讨了其发展机制。席建超、葛全胜[10]对长江经济带区域融合发展战略以及国际化对接发展，区域生态旅游功能区进行了创新性的研究。殷杰、郑向敏[11]通过耦合函数的方法研究了长江经济带的生态系统，并对区域内生态系统安全格局进行了划分。纵观长江经济带旅游产业的研究历史，无论在定性或定量研究中都没有涉及长江经济带旅游扶贫的研究。另外，目前国内外关于旅游业发展效率的研究主要从时空格局演变、投入产出分析、影响因素分析等多方面开展了大量的研究[12-13]，研究方法与理论正在不断完善与进步。但是在这些研究中，大部分学者局限于一个或两个模型，未能进行全面分析与评价。因此，本文应用DEA数据包络分析法测算出长江经济带各省市2010—2014年的旅游扶贫效率，并通过Malmquist生产率指数模型计算出各省市旅游扶贫效率变化情况。通过ArcGIS软件分析长江经济带整体旅游扶贫效率的全局空间自相关情况以及长江经济带局部自相关情况，并对其发展提出建议。

二、研究方法及数据来源

(一)研究方法

1.DEA数据包络分析法

本文采用的主要研究方法为DEA数据包络分析法。1978年，Charnes、Cooper和Rhodes将计算效率的方法推广到多项投入与多项产出的情况，并将这种方法命名为数据包络分析法[14]。数据包络分析法通过输入多项投入与多项产出数据，通过数学模型找到边界效率点，据此形成数据包络线。处于数据包络线上的决策单元是研究寻找最有效的投入产出组合。依据DEA研究模型方法可知，旅游扶贫效率是指当地旅游产业发展对经济的带动或规模集聚效率；纯技术效率表示在一定的旅游扶贫技术水平下，对旅游扶贫现有投入旅游资源配置效率的测度；规模效率是指在现有旅游扶贫政策及旅游人才技术水平不变的前提下，旅游扶贫投入现有规模与最优规模之间的差异，反映了旅游扶贫效率投入产出要素的合理配置程度[15]。

(1)

2.Malmquist生产率指数模型

为了更好地反映旅游扶贫效率随时间的演变特征和研究引起变化的主要因素，本文采用Malmquist生产率指数分析法对跨时期长江经济带旅游扶贫效率变化进行评价[16]。Malmquist生产率指数模型由Malmquist.S 1953年首次提出，从t期到t+1期的Malmquist生产率指数公式如下

(2)

当M>1 时表示生产率水平提高；M=1 时表示生产率水平不变；M<1 时表示生产率水平下降。

(3)

公式(3)表示生产率指数的变化可以分解为技术效率变化率(EC)和技术进步率(TC)。假设规模报酬不变，技术效率变化率(EC)又可分解为纯技术效率变化率(PEC)和规模效率变化率(SEC)。

3.空间自相关

空间自相关是指区域内一些变量与区域内其他变量存在的潜在关系及依赖程度。在地理学中一般采用Moran的I指数和Geary的C指数[17]。本文中采用Moran的I指数来研究长江经济带区域内各省市旅游扶贫效率水平与其临近区域在同一单元中的相关程度，即各省市之间在某种指标下是否存在空间集聚现象，计算公式为

(4)

其中，n代表研究对象数量，即省市数，Xi和Xj分别为空间单元上的观测值，Wij为空间权重矩阵。I的取值在-1到1之间，当I值小于0时为空间负相关，等于0时呈现不相关，大于0时为空间正相关，I值的绝对值大小与相关程度成正比。

在研究区域空间自相关的时候，通过全局空间自相关来了解研究区域整体的关系，通过局部空间自相关来研究局部空间差异性，这时采用局部空间统计量G值来计算局部范围内的空间集聚程度[18]。每一个研究区域i的统计量计算公式为

(5)

(二)数据来源

我们选取全国各省市的人均可支配收入作为描述贫困程度的产出指标，人均GDP作为描述旅游对当地经济带动效益的产出指标。旅游扶贫效率的产出指标体系由人均可支配收入和人均GDP构成，其中人均可支配收入分为城镇居民人均可支配收入和农村居民人均可支配收入。为了研究长江经济带旅游业发展对各省市的经济带动效应，投入指标体系应选择衡量旅游业投入程度的指标，我们选择能够反映旅游资源禀赋程度、旅游接待能力的3A级景区数量、旅行社数量以及星级饭店数量作为投入指标体系。其中各省市人均可支配收入和人均GDP数据来源于2010—2014年的《中华人民共和国统计年鉴》，各省市3A级景区数量、旅行社数量和星级饭店数量数据来源于2010—2014年的《中华人民共和国旅游统计年鉴》。运用DEA模型对长江经济带旅游扶贫效率进行评价，并运用ArcGIS软件对结果进行时空演变的可视化分析。

三、研究结果

(一)长江经济带旅游扶贫效率总体特征

由公式(1)计算出2010—2014年长江经济带旅游扶贫综合效率、纯技术效率和规模效率。2010—2014年长江经济带旅游扶贫综合效率平均值均达到0.6以上，旅游扶贫效率较高。从时序变化来看，旅游扶贫效率呈现上升趋势，从2010年的0.620上升到2014年的0.718。从纯技术效率来看，数值均在0.6以上，除2011年略有下降外，整体走向为上升趋势，到2014年已经达到0.756。规模效率数值均在0.8以上，整体变化趋势与综合效率一致。深入分析可知，长江经济带旅游扶贫效率保持着较高水平的主要原因是纯技术效率与规模效率水平均较高，旅游产业发展要素配置合理。这是因为长江经济带覆盖省市如上海、江苏、浙江等沿海省市的经济、科技相对较为发达，旅游产业发展形势良好，资源要素与产业要素的合理配置能力较强。另外，成渝城市群和长江中游城市群可供开发的旅游资源和产业要素水平较高，旅游扶贫效率综合水平较高。随着长江经济带战略的再次提出，国家及沿线各省市纷纷采取各项措施发展旅游产业以及探索区域融合发展道路，带动了长江经济带区域整体的经济发展。

(二)长江经济带旅游扶贫效率空间集聚特征

由公式(4)计算出2010—2014年长江经济带旅游扶贫效率的全局空间自相关系数，并绘制出折线图，如图1所示。从2010—2014年，总体上长江经济带旅游扶贫效率的空间自相关系数处于螺旋式上升趋势，全局空间自相关系数的绝对值均小于0.1，分布在0附近，说明长江经济带旅游扶贫效率空间集聚程度不高，没有明显的集聚现象。在今后的旅游扶贫过程中，需要在保持区域旅游经济发展增长的前提下打破区域界限，缩小区域内部的旅游扶贫差异，真正实现长江经济带旅游扶贫协同发展，最终实现整体脱贫。

局部空间自相关系数可以更加准确地分析局部空间异质性特征。基于前文对长江经济带旅游扶贫效率全局空间自相关的结果来看，空间集聚程度不高，存在一定的空间异质性。本文以2010年和2014年的长江经济带旅游扶贫效率为指标，运用ArcGIS软件分析Moran的I指数来反映长江经济带局部旅游扶贫发展的相关性，并进行可视化表示，图略。

图1 2010—2014年长江经济带旅游扶贫效率全局空间自相关系数

从2010—2014年，长江经济带旅游扶贫综合效率总体格局呈现较稳定演化状态，只有重庆市和贵州省发生了变化，占总数的18.18%。另外旅游扶贫综合效率空间分异的结构化显著，2010年Moran的I指数较大的区域为四川省，处于第一阶层，并且Moran的I指数大于0，说明四川省对周边区域旅游扶贫的发展具有正向的带动作用，但是Moran的I指数处于1.30～1.68之间，数值较低，说明四川省对周边区域的旅游扶贫发展虽然具有正向的辐射作用，但在今后的发展中仍需不断加强区域之间的协同作用，减小空间异质性。云南、贵州、湖南和重庆市处于第二阶梯，结合其旅游扶贫综合效率来分析，重庆市和云南省旅游扶贫效率均在平均值以上，不难得出此区域为旅游扶贫效率高值集聚区。安徽和江西省Moran的I指数小于0，说明区域内旅游扶贫发展呈现空间负相关，与周围区域旅游扶贫效率存在一定的差异性，需要在今后的发展过程中加强与周边经济基础雄厚的长三角区域的旅游合作，不断扩大旅游客源市场。从2010—2014年的整体变化来看，虽然空间异质性较为显著，但空间集聚区正处于不断扩大的趋势，这是因为长江经济带中各省市作为一个地理总体，其旅游资源存在一定程度上的相似性，提供的旅游产品有所限制，同时在近几年长江经济带旅游联合发展的大背景下不断沟通与密切合作。

(三)长江经济带旅游扶贫效率的时间演进

根据公式(2)和(3)，计算出长江经济带旅游扶贫效率的Malmquist指数。总体上看，长江经济带区域旅游扶贫效率的Malmquist指数均值都大于1，说明长江经济带旅游扶贫效率总体上呈缓慢上升趋势；并且所有省市的Malmquist指数均大于1，说明各省市为旅游扶贫持续增长提供了动力。为了更好地显示长江经济带旅游扶贫效率变化率的空间演化规律，采用ArcGIS软件中四分位图对2010年和2014年的截面数据进行分析，图略。

2010—2014年，旅游扶贫效率高速增长区、较高速增长区、中速增长区和低速增长区都发生了较大变化，整体上旅游扶贫效率高值区向东部移动：旅游扶贫效率高速增长区由云南和重庆演变为江苏和重庆市；较高速增长区由湖北、湖南和贵州演变为云南、安徽、贵州和上海；中速增长区由江苏、安徽和江西转变为四川、湖北和浙江；低速增长区由浙江、四川和上海转变为湖南和江西。究其变化原因，位于长三角地区的上海、浙江和江苏以及安徽具有明显的经济优势与交通优势，旅游开发相对较早，旅游配套设施较完善，无论在客源市场以及旅游开发上都具有得天独厚的优势，在长三角城市相互的辐射作用下，旅游业发展迅速，旅游扶贫效率增速超过其他区域，从中低速增长区发展为高速及较高速增长区。增速减缓的为湖南、江西和云南，其余地区旅游扶贫效率增速基本保持不变。

(四)长江经济带旅游扶贫类型划分及对策

根据旅游扶贫效率大小和旅游扶贫效率变化即Malmquist指数两个维度可以划分四分图。最终结果为：将长江经济带内的省市划分为两种类型，即朝阳型与黄金型。朝阳型的省市为湖北、湖南、安徽、云南、江西、江苏和浙江；黄金型的省市为四川、重庆、上海和贵州。其中朝阳型的区域特点为旅游扶贫效率在长江经济带省市中处于较低水平，但是旅游扶贫效率变化率大于1，说明此类省市虽然旅游扶贫效率起点较低，但是正处于良好的上升趋势；黄金型的省市为四川、重庆、上海和贵州，其特点是不仅当地旅游扶贫效率较高，并且旅游扶贫效率变化率大于1，证明此类型省市的旅游业发展对当地的扶贫作用巨大，并且扶贫效率处于不断上升的趋势，这是因为此类型的省市旅游基础条件较好以及政府扶贫政策的推动作用等发挥了重要作用。朝阳型省市在今后的旅游扶贫道路中应该采取与周边扶贫效率更高的区域联合的策略，通过优势互补及强大的辐射作用，提高自身和周边区域的旅游扶贫效率，从而向黄金型省市转变。黄金型省市在今后的旅游扶贫中，为了保持此状态应该采取政企合作模式。政府主导背景下的政企合作模式可以在一定程度上避免自由竞争市场上信息不对称的情况，实现经济效益最大化。

四、结论及建议

本文以长江经济带覆盖的11个省市为研究单位，应用DEA数据包络分析法、旅游扶贫效率的Malmquist指数、空间关联指数等测算出长江经济带各省市2010—2014年的旅游扶贫效率及其分解，以及长江经济带各省市旅游扶贫效率全局空间自相关系数与局部空间自相关系数，得出以下结论：

长江经济带旅游扶贫效率总体特征为旅游扶贫效率保持着较高的水平，并处于不断上升的趋势；长江经济带旅游扶贫效率空间集聚特征为旅游扶贫效率空间集聚程度不高，没有明显的集聚现象。2010—2014年，长江经济带旅游扶贫综合效率总体演化格局呈现较稳定状态，旅游扶贫综合效率空间分异的结构化显著。从2010—2014年的整体变化来看，虽然空间异质性较显著，但空间集聚区正处于不断扩大的趋势；长江经济带区域旅游扶贫效率的Malmquist指数均值都大于1，说明了长江经济带旅游扶贫效率总体上呈增长趋势；所有省市旅游扶贫Malmquist指数均大于1，旅游扶贫效率高值区向长江经济带东部移动；长江经济带内的省市分为朝阳型与黄金型，朝阳型的省市为湖北省、湖南省、安徽省、云南省、江西省、江苏省和浙江省，黄金型的省市为四川省、重庆市、上海市和贵州省。

针对朝阳型省市，在今后的旅游扶贫道路中应该采取与周边扶贫效率更高的区域联合的策略；针对区域旅游资源较为薄弱的地区，需要通过开发高品质、有规模、有档次的旅游新产品和新业态来与周边区域融合发展，另外注重对当地旅游基础设施的提升与完善。黄金型省市在今后的旅游扶贫中应该采取政企合作模式，对当地旅游产业进行战略性转型升级，建立良好的政企合作关系，在旅游规划、智慧旅游、人才培养、招商引资等领域共同探索旅游创新发展模式。

为了使旅游扶贫效率研究更加科学谨慎，可以对旅游扶贫指标体系、旅游扶贫投入产出指标的选取进行优化，这也成为今后此类研究的方向。尽管空间自相关方法能够较好地解释长江经济带旅游扶贫效率发展格局的演化特征，但本文仅从2010—2014年的时间段来展开研究，分析结果难免与现实结果出现偏差。

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TourismPovertyAlleviationEfficiencyDifferencesandSpatial-temporalEvolutionFeaturesintheYangtzeRiverEconomicBelt

DENG Aimin, ZHANG Xinfang

(College of Tourism, Zhongnan University of Economics and Law, Wuhan 430000, China)

Taking11 provinces and cities along the Yangtze river economic belt cover as the research unit, using the application of DEA data envelope analysis method to measure the efficiency of tourism poverty relief along the Yangtze river economic belt provinces from 2011 to 2015, and through the Malmquist productivity index model, this paper figures out the changes of the tourism poverty relief efficiency of the cities. Then ArcGIS software is used to analyze the global spatial autocorrelation of The Yangtze river economic belt tourism poverty relief efficiency and the Yangtze river economic belt local spatial autocorrelation.The results show that the efficiency of the Yangtze river economic belt tourism poverty alleviation is rising, tourism poverty alleviation efficiency of spatial agglomeration degree is not high, has no obvious agglomeration phenomenon, the Yangtze river economic belt tourism poverty alleviation efficiency is growing on the whole, tourism poverty alleviation efficiency high value area is moving to the east. According to the tourism poverty alleviation size and tourism poverty alleviation efficiency changes, the provinces and cities within the Yangtze river economic belt are divided into potential type and gold type. In the end, some suggestions for its development are given.

tourism poverty alleviation efficiency; the evolution of time and space; DEA; GIS; the Yangtze river economic belt

张 璠)

2017-04-11；

2017-05-14

湖北省社会科学基金项目“‘中四角’无障碍旅游发展模式研究”(2014027)

邓爱民(1971—)，男，湖北浠水人，中南财经政法大学旅游研究院教授，博士生导师，研究方向：旅游管理、旅游规划；张馨方(1992—)，女，河北廊坊人，中南财经政法大学旅游研究院硕士研究生，研究方向：旅游规划、旅游地理。

F592

A

1674-0297(2017)06-0042-06