广东省国家全域旅游示范区旅游效率研究

邓泽平，张河清，王蕾蕾

（1.广州大学 旅游学院，广东 广州 510006；2.广州番禺职业技术学院，广东 广州 510006）

伴随着我国改革开放的进程，以1979年邓小平同志黄山讲话为转折点，我国旅游业在近40年的时间里得到了快速的发展。纵观全国各地国民经济和社会发展统计公报和政府工作报告，旅游业已逐渐成为我国第三产业的主要经济增长点，成为解决我国社会发展不平衡不充分的重要途径，与此同时，新时代背景下，大众旅游也正在成为人民群众对美好生活向往与体验的重要载体。

2016年1月，全国旅游工作会议在海南海口召开，原国家旅游局局长（现文化和旅游部副部长）李金早同志发表《全域旅游大有可为》重要讲话，标志着中国全域旅游发展正式拉开序幕。以此为重要节点，全域旅游在我国逐渐成为一种旅游发展理念，并逐步上升为国家战略。2016年7月，习近平在宁夏回族自治区视察时指出：“发展全域旅游，路子是对的，要坚持走下去”。2017年，李克强在全国两会政府工作报告中特别提出“大力发展全域旅游”。2018年1月，国家文化和旅游部正式宣布2018年为“美丽中国-全域旅游年”，宣传口号为“新时代，新旅游，新获得”“全域旅游，全新追求”。

与此同时，为促进我国旅游业由“景点旅游”向“全域旅游”发展模式转变，文化和旅游部于2016年先后公布了2批国家全域旅游示范区创建名单，共计500个，广东省前后共有14个市（县、区）进入创建名录。值得注意的是，截至目前，全国暂时没有任何一个已被文化和旅游部认定的国家全域旅游示范区，各创建单位正在积极发展地区全域旅游以期顺利通过国家验收。在发展全域旅游的过程当中，旅游效率的高低是一个值得学界、产业界与政府管理部门共同关注的话题。一般意义上来说，城市旅游效率是指在一定的生产技术条件下，城市作为旅游经济基本单元，旅游要素的有效总产出与总投入的比值，是城市旅游投入要素资源的有效配置、运行状态和经营管理水平的综合体现[1]。在此背景下，深入研究区域旅游效率及其相互关系，有助于拓宽旅游效率的研究领域以及国家全域旅游示范区的成功创建，对于政府制定和调整全域旅游发展政策具有重要的现实指导意义。

一、相关研究进展

国外学者利用数据包络分析方法针对旅游效率的研究起始于20世纪90年代中期，主要集中在旅游酒店效率研究[2-4]、旅行社效率研究[5]、旅游交通效率研究[6-7]、旅游目的地效率研究[8]等方面。国内学者基于DEA模型进行旅游效率研究起步相对较晚，主要集中在旅游企业（酒店、旅行社等）经营效率以及区域旅游整体效率。彭建军等选取北上广三大地区高星级酒店面板数据，运用DEA模型分析了各地区酒店经营效率，开启了国内关于旅游效率定量研究的先河[9]。孙景荣等运用DEA模型对中国酒店业效率的空间特征进行了深度分析，并在此研究基础上提出了提升中国酒店业效率的相关对策[10]。田喜洲等以我国旅行社经营产品为研究对象，通过旅游市场博弈及其均衡分析，一阵见血地指出了我国旅行社市场经营效率较低的背后原因[11]。卢明强等应用DEA-CCR模型，对我国31个省份旅行社的行业效率进行了定量分析[12]。查建平等从网络DEA与方向性环境距离函数法中汲取灵感，创新性地构建了考虑周边环境因素的景区旅游效率与旅游生产率测度模型，以四川省成都市21家景区为研究对象，进行了景区旅游效率研究，并针对景区旅游经济发展存在的问题提出了对策建议[13]。马晓龙等运用DEA方法，对1995、2000、2005年三个时间段内中国58个主要城市旅游效率进行了计算和分解，深入分析了影响城市旅游效率的因素[14]。邓洪波等运用DEA模型和Malmquist生产率指数模型测算了安徽省17个城市2005年和2010年旅游资源利用的综合效率、技术效率和规模效率以及各城市旅游效率变动情况[15]。游诗咏等基于Bootstrap-DEA纠偏模型，以2001—2014年为时间跨度，对广东省21个地级市的城市旅游效率进行了精确测算，并在此研究基础上探讨了城市旅游效率的驱动因素和作用机理[16]。耿长伟等从旅游扶贫效率的角度出发，使用DEA模型测算了六盘山片区57个贫困县的区域旅游扶贫效率以及区域差异[17]。

从已公开发表的学术论文数量与质量综合来看，国内外旅游效率相关研究在近30年的时间里取得了较大的进步，研究视野不断扩大，研究厚度不断加深，研究方法不断丰富，多学科介入研究已成特色[18]。但纵观前人研究成果，研究尺度上大多数以国家、省域层面的宏观视角以及旅游企业层面的微观视角为主，较少涉及区域中观层面的旅游效率分析[19]，行政力量推动下的具有某些政策优势的区域旅游效率研究更是少见。基于此，本文意欲借助相关研究基础，运用DEA模型对广东省14个国家全域旅游示范区创建单位的旅游效率进行分析与评价，并探寻影响各区域旅游效率的原因，以期为提高区域旅游经营效率与顺利通过国家验收提供相关参考依据。

二、研究设计

（一）研究方法

数据包络分析（Date Envelopment Analysis，DEA）是运筹学领域当中一种十分重要的专门用于效率评价的系统数量分析方法。值得特别指出的是，数据包络分析（DEA）也是一种对多输入和多输出的同类决策单元（Decision Making Units，DMU）进行相对效率比较的有效方法，决策单元效率计算一般有三种导向，分别是投入导向、产出导向和技术可行性导向[20]，鉴于本文研究区域旅游发展目标是不断提高旅游总收入与旅游接待人次以及结合国家验收标准，本文使用MATLAB软件，采用固定旅游投入要素条件下旅游产出最大的产出导向模式[21]。

本文评价决策单元DMU的数量n=14，每个评价决策单元对应一种旅游要素投入Xj=[X1j,X2j,…Xmj]和旅游要素产出Yj=[Y1j,Y2j,…Ysj]，将事先确定的m种旅游要素投入和s种旅游要素产出分别对应旅游要素输入向量与输出向量组合代入到已知DEA模型中，得出对于第J0个区域旅游决策单元DMUj0投入和产出有效时规模报酬不变的DEA模型：

基于数据包络模型线性空间的精确度，对式（1）引入松弛变量S-和S+，可以化为：

在（2）式当中，Xij表示同类旅游决策单元的第r个产出向量，θ表示投入缩小比率，S-（松弛变量）为旅游投入冗余，S+（松弛变量）为旅游产出不足，D表示旅游决策单元的线性组合系数。θ值越接近1，说明该区域的旅游效率越高，反之越低。

（二）研究对象

本文选取的研究对象为广东省14个国家全域旅游示范区创建单位，它们分别是深圳市、珠海市、中山市、开平市、台山市、博罗县、龙门县、韶关市、惠州市、梅州市、番禺区、海陵岛试验区、连南县和揭西县，地理空间较为分散，每一个创建单位作为1个决策单元。

（三）指标选取与数据来源

使用投入和产出有效时规模报酬不变的DEA模型测量区域旅游效率的准确性和精确性很大程度上取决于测评过程中使用的旅游投入指标和旅游产出指标[22]。结合前人研究成果，基于旅游效率测评指标选取的科学性、综合性和可操作性，选取3A及以上景区数量（1个世界遗产=1个5A景区=2个4A景区=4个3A景区）、星级饭店数量、旅行社数量作为投入指标，选取旅游总收入和旅游接待人次作为产出指标。具体来说，DMU决策单元的数量为14个，投入指标个数为3个，产出指标个数为2个，符合决策单元个数大于投入指标个数与产出指标个数之和的基本要求。

本文研究过程选取的是2016年的面板数据，所用数据均来源于当年广东省旅游局官方网站和2016年各创建单位国民经济和社会发展统计公报。表1为广东省14个国家全域旅游示范区创建单位2016年的具体投入产出数据描述，由于研究对象当中既有市级行政单元，也存在县区级行政单元，受其区域规模及经济实力等因素影响，不同创建单位投入和产出指标要素之间存在明显差距，因此各区域旅游效率可能也会存在显著差异。

表1 广东省14个国家全域旅游示范区创建单位投入 产出数据描述(2016)†

三、统计结果分析

依据广东省14个国家全域旅游示范区创建单位2016年的旅游投入与产出原始数据，采用投入和产出有效时规模报酬不变的DEA模型及产出导向模式，使用MATLAB软件，对14个区域单元的旅游综合效率、技术效率和规模效率进行测算，具体计算结果见表2、表3和表4。同时,根据三者的计算数值,分别绘制综合效率与技术效率、规模效率之间的二维散点图，具体结果如图1和图2所示。

表2 广东省14个国家全域旅游示范区创建单位旅游综合效率（2016）†

表3 广东省14个国家全域旅游示范区创建单位旅游技术效率（2016）†

表4 广东省14个国家全域旅游示范区创建单位旅游规模效率（2016）†

图1 综合效率与技术效率相关性散点（2016）

图2 综合效率与规模效率相关性散点（2016）

（一）综合效率

由表2可以发现，旅游综合效率有效（数值为1）的示范区创建单位共有3个，分别是深圳市、番禺区、珠海市，占比21.43%。其中，所有区域旅游综合平均效率为0.766，极差为0.513，效率最低的是连南县，为0.487。结果表明，14个国家全域旅游示范区创建单位区域旅游综合效率差异较为明显，具体空间分布特征为：“东高西低、南高北低”，达到平均水准之上的创建单位共有8个，占比57.14%，说明超过半数以上的创建单位在2016年的旅游生产经营活动中资源利用效率较高，投入产出水平较好。但也有部分区域旅游资源利用效率较低，投入产出性价比不高，存在着投入冗余或者产出不足等问题，值得当地政府相关部门注意。

（二）技术效率

由表3可知，深圳市、番禺区、珠海市和中山市共4个区域技术效率达到了最优，说明这几个区域的城市管理与旅游管理等技术水平较高。数据显示，14个创建单位区域旅游技术效率平均值高达0.903，最小值为0.721，方差为0.007。由此可以看出，14个区域技术效率值较为稳定，差异较小，均达到了较高水准。同时，通过横向比较可以发现，技术效率平均值均大于综合效率与规模效率平均值，这说明广东省14个国家全域旅游示范区创建单位相关旅游技术应用已基本处于饱和状态，应更注重旅游资源的合理配置，争取实现以“小成本”创造“大收益”，达到帕累托最优。

（三）规模效率

规模效率等于综合效率与技术效率的商，越接近1，表明区域旅游业的规模大小越合适[23]。从表4当中的规模效率来看，深圳市、番禺区、珠海市和梅州市旅游投入产出已达到最优规模，旅游生产要素已基本达到饱和状态。14个区域旅游规模效率平均值为0.843，标准差为0.157，龙门县规模效率最低，为0.588。同时，从规模报酬的趋势来看，规模报酬递增的区域共有5个，分别为揭西县、台山市、连南县、博罗县和龙门县，说明这几个区域旅游要素的投入产出比仍然具有较高的提升空间；梅州市、中山市、惠州市、韶关市、开平市、海陵岛试验区共6个区域规模报酬处于递减状态，也就是说，这几个区域如果继续盲目增加旅游投入规模，将会降低综合效率，不妨在现有旅游资源基础上，提升精品，合力打造龙头旅游产品，巧妙解决投入冗余问题。总体来说，14个创建单位区域规模效率较为理想，处于或者靠近生产前沿面。

（四）综合效率与技术效率、规模效率相关性分析

综合效率值等于技术效率值与规模效率值的乘积，因此综合效率与技术效率、规模效率相互影响和制约[14]。为了探究本文研究对象综合效率与技术效率、规模效率之间的相关关系以及判断影响综合效率的关键因素，绘制综合效率与技术效率、规模效率之间的二维散点图。一般来说，综合效率与技术效率、规模效率之间不是线性相关关系，但通过拟合优度可以发现，拟合函数图像越接近于四十五度对角线，说明对应分解效率与综合效率正相关性越强，影响和制约力度越大，反之则弱[22]。

由图1和图2可知，综合效率与技术效率的拟合函数为y=0.319 6x+0.658，回归平方和与总离差平方和的比值R2=0.522；综合效率与规模效率的拟合函数为y=0.800 9x+0.229 2，回归平方和与总离差平方和的比值R2=0.882 5。两者呈现出一定的差异，显然，综合效率与规模效率的拟合程度优于综合效率与技术效率的拟合程度，回归效果比较显著，这也说明2016年14个创建单位的规模效率对综合效率的影响和制约力度较大。但同时也不能忽略技术效率对综合效率的解释作用，两者共同影响旅游综合效率。

四、研究结论与建议

本文基于投入和产出有效时规模报酬不变的DEA模型，对广东省14个国家全域旅游示范区创建单位2016年区域旅游经营效率进行运算研究，得出各示范区旅游综合效率、技术效率与规模效率等各项指标以及三者之间的相关关系，可总结为以下4个结论与建议：

（一）旅游综合效率差异较为明显，整体水平较高

研究可知，14个国家全域旅游示范区创建单位旅游综合效率极差达到了0.513，标准差为0.184，相对于技术效率与规模效率，特别是技术效率来说，综合效率差异较为明显，这主要跟各个区域的经济发展水平、资源禀赋、交通区位、产业结构等有着密切的关系。但毋庸置疑，自2016年2月公布首批国家全域旅游示范区创建名单以来，经过近一年时间全域旅游示范区创建工作的开展，各创建单位旅游综合效率整体水平有了一定幅度的提高。针对综合效率差异较为明显的问题，各区域可充分发挥旅游合作意识，在适应社会环境的前提下加强区域内部合作[24]，在创建工作上做到互帮互助，相互借鉴成功经验，可逐渐缩小综合效率差异幅度。

（二）整体旅游效率与区域经济发展水平紧密相关

研究发现，经济发展水平较高的城市其整体综合旅游效率一般较高，而经济发展水平较低的城市其整体综合旅游效率则随之降低。对于广东省来说，经济发展水平整体呈现出自东向西、自南向北依次降低的趋势，这与14个示范区创建单位整体旅游效率空间分布特征不谋而合。这样的结果对于经济发展水平较高与经济发展水平较为落后的区域来说都是一把双刃剑，经济发展水平较高的区域往往旅游投入趋于饱和，单纯依靠追加投入提高效率已然不行，可因地制宜，合理调整旅游要素投入比例，尽量避免投入冗余。经济发展水平较为落后的区域虽然暂时效率较低，但可通过合理调配资源、合理投入实现“后发制人”。

（三）技术效率差异较小，整体规模效率较为理想

纵观全局，广东省14个国家全域旅游示范区创建单位技术效率整体处于极高的水平，技术问题几乎不可能影响或制约到区域旅游经营效率以及区域旅游整体发展。但值得特别注意的是，切不可忽视旅游资源合理配置这一重大命题，可遵循“时间和空间最优原则”，根据旅游资源在不同时段、不同部门上的最优分布特征，实现旅游资源开发利用最佳时段的决策与控制。同时可以发现，各创建单位旅游整体规模效率较为理想，大多数创建单位能够在较为合适的旅游投入下开展旅游活动，取得较为理想的旅游产出。同理，规模报酬的增减趋势不容忽视，各创建单位可根据上述研究结果合理确定旅游投入规模与优化资源配置，争取早日通过国家验收。

（四）规模效率对综合效率影响和制约作用更大

数据和图形表明，虽然广东省14个示范区创建单位旅游综合效率受到技术效率和规模效率的共同影响，但是二者之间的影响程度存在差别，规模效率相对于技术效率对综合效率影响和制约作用更大。因此，结合各示范区创建单位规模报酬增减趋势，对于规模报酬递增或不变的创建单位来说，在技术效率影响较弱的情况下，适当增加旅游规模投入在更大程度上能提高各示范区创建单位的旅游综合效率。但值得注意的是，规模报酬递减的创建单位不应再继续盲目增加旅游规模投入，适当增加技术投入效果反而会更好。

五、研究不足与展望

本研究不足主要体现在以下几个方面：第一，本文没有针对政策扶持下的国家全域旅游示范区创建单位的特殊性采取相关修正措施（如纠偏修正DEA模型）来解决其对研究结果的影响。第二，旅游效率投入产出指标不够全面客观，例如旅游总收入与旅游接待人次指标各区域统计口径可能存在差异，数据之间可比性降低。第三，缺乏时间序列的分析，时空对比性不强。

后续研究将会考虑使用纠偏模型，重新定义投入产出指标，增加创建前、创建中以及创建后的时空序列横向对比，以期能够得到更加科学、准确与实用的研究结论。