广东省城市旅游效率的时空演化研究※

易婷婷 徐 婧

(华南师范大学旅游管理学院，广东 广州 510631)

2019年2月18日，中共中央、国务院印发的《粤港澳大湾区发展规划纲要》提出，到2035年，大湾区将形成以创新为主要支撑的经济体系和发展模式；各类资源要素高效便捷流动，资源节约集约利用水平显著提高；区域发展协调性显著增强，对周边地区的引领带动能力进一步提升。同时，《纲要》明确，要“构筑休闲湾区”，推进大湾区旅游发展，构建多元旅游产品体系，丰富旅游精品路线，开发创新旅游产品，打造世界级旅游目的地。可见，旅游业在大湾区经济发展中的重要地位，如何促进该地区旅游业高效、集约发展已成为业界的重要议题。而广东省作为大湾区建设的主要参与者，其旅游业的发展直接影响该战略目标的实现。因此，本研究以广东省为研究对象，从资源要素利用的角度，分析旅游效率的区域差异和变化规律，以期为大湾区及周边辐射地区的旅游发展提供启发和借鉴。

1 文献综述

20世纪90年代以来，由于珠海、厦门和大连等城市旅游开发获得成功，围绕着城市为核心的旅游产业开发越来越受到各界重视，衡量城市旅游产业绩效也成为近年来国内外旅游研究的热点问题之一。现有文献主要从以下几个方面对旅游效率进行了研究：(1)对某个区域在某个时期的旅游效率大小进行测评，并分析其影响因素。常见的研究对象有我国重要经济区(带)、省份、沿海城市和旅游景区等[1-3]。例如，马晓龙和保继刚(2010)基于DEA方法，以2005年中国58个主要城市为对象，得出该时期大多数城市的旅游业处于无效率的状态，并认为区域经济不平衡是导致旅游效率水平偏低的根本原因[4]。(2)对不同地区的旅游效率进行比较，分析造成效率差异的原因。例如，钟蕾等(2013)采用DEA模型，对中部6省的旅游效率进行比较分析，结果发现，各省旅游效率差异较大，河南与湖南连续3年有效，湖北和安徽连续3年无效，作者在此基础上提出了相关改进建议和发展对策[5]。(3)探讨某个区域旅游效率的变化趋势和演进规律，并分析其内在驱动因素。例如，曹芳东等(2014)利用重心坐标，分析国家风景名胜区旅游效率的空间布局和演化路径，研究发现，1982—2010年国家级风景名胜区的效率重心由京津冀和东南沿海地区逐渐转到中西部地区[6]。

综上所述，旅游效率的研究对象不断拓展，涉及经济区(带)、省份、城市、酒店、景区、机场和旅游公司等；其次，旅游效率的研究内容不断丰富，主要包括效率大小测评、影响因素分析、区域差异及变化趋势研究等，但关于效率演化规律的相关研究还有待深入；再次，旅游效率的研究方法相对单一，多数文献主要采用了DEA方法对效率进行评价和分析，研究手段有较大提升空间。因此，本文在利用DEA方法的基础上，借鉴地理学科方法，应用Arcgis软件，对广东省21个地级市2006—2016年的旅游效率进行比较分析，探索其动态变化规律，归纳其时空演化类型，并根据研究结果提出相关建议。

2 研究设计

2.1 研究对象

广东省旅游业起步较早，发展较成熟，其旅游产业主要指标多年来均稳居全国前列。近年来，广东省政府围绕“一核一带一区”中心工作，在粤港澳大湾区建设和乡村振兴中积极发挥旅游业的生力军作用。据《广东省统计年鉴》显示，2017年广东省旅游总收入达11 994.79亿元，旅游外汇收入1 327.65亿元，均位列全国第一。但有研究表明，广东省旅游业发展失衡问题严重，珠三角地区与欠发达的东西两翼、粤北山区差距明显[7]。因此，本研究选择广东省21市为研究对象，对其旅游效率进行测评和分析，以期为广东区域经济协调发展提供思路，并为其他地区的旅游业发展提供借鉴。

2.2 研究方法

数据包络分析法(Data Envelopment Analysis，DEA)于1978年由著名运筹学家Charnes和Cooper等提出，它是一种非参数效率评价方法，其功能旨在评价投入和产出数据间的相对有效性。从生产函数角度看，该模型可用于评价具有多个投入和多个产出的决策单元(Decision Making Unit，DMU)的效率大小。该方法也适用于对旅游效率的测评。按照该模型的思想，可以将单个的地级市作为旅游效率评价中的决策单元(DMU)[8]，并通过确定各个DMU与生产前沿面的距离来判断DMU是否DEA有效，从而得到评价和排序的结果。DEA计算效率的方式可分为投入导向、产出导向和技术导向三种[9]。鉴于城市对旅游产业要素的投入具有可控性，本研究采用在产出既定条件下不同投入组合的投入导向模式。若某城市旅游效率越高，说明在与所有研究对象(DMU)比较中，该城市的旅游产出相对于投入而言越大。

2.3 指标选择与数据来源

目前旅游效率研究的测度指标并未统一，为了保证数据分析结果的有效性、可比性、整体性、系统性和经济性，结合广东省旅游产业发展的实际情况，本研究采用星级酒店数量、旅行社数量和第三产业从业人数作为投入指标，过夜游客人数和旅游总收入作为产出指标(见表1)。投入指标方面，星级酒店是很多过夜游客的住宿选择，其数量在一定程度上反映该城市的旅游荷载能力；旅行社是一个城市开展旅游商业活动最直接的经营者，旅游产品的设计、开发、销售以及组织运营均依赖于旅行社，其数量直接反映旅游行业的规模；由于旅游业的综合性，第三产业从业人数往往代表了从事泛旅游业的大部分人群，其人数的多少可以用于估测该市旅游产业的大小。在产出指标方面，采用过夜游客人次和旅游收入来衡量旅游产业的成果，因为旅游要素的投入，目的就是为了吸引游客到来，而且过夜游客越多，说明其停留在旅游目的地时间更长，旅游消费可能越高，旅游收入随之增加。

表1 广东省旅游效率投入与产出指标

本研究中的旅游行业统计数据主要来源于《广东省旅游年鉴》(2006—2016)、《广东统计年鉴》(2006—2016)和广东统计信息网。

3 旅游效率评价与分析

3.1 效率测算结果

利用Deap2.1软件对21市2006—2016年的投入和产出进行分析发现，广东省各市旅游效率虽然不断波动，但总体上保持较高水平。具体而言，高效率(均值0.80及以上)的城市达到7个；中效率(均值0.60～0.79)的城市10个；低效率(均值0.60以下)的城市4个。其次，各城市的效率水平差距较大，最高均值达到0.97，最低均值仅为0.49(见表2)。

表2 广东省21市旅游效率值

3.2 效率区域差异

3.2.1 珠三角地区效率较高，但存在下降趋势

总体而言，效率较高的城市主要集中在珠三角地区，例如广州、珠海、中山和江门等城市的效率基本保持在0.90以上。但是，该地区的一些城市由于规模效益瓶颈凸显，产业结构问题暴露，旅游发展出现后期乏力的迹象，导致旅游效率下降。例如，深圳从2006年的0.96下降到2016年0.44，惠州从2006年的0.85下降到2016年的0.47。

3.2.2 粤北、粤东和粤西效率较低，但有所提高

粤北山区、粤东和粤西地区由于经济落后，旅游开发时间晚，旅游效率处于较低水平，例如粤东的梅州和粤西的阳江，效率基本维持在0.60以下。但是，该地区的一些城市通过加大旅游投入，扩大规模，使效率得到了提高，例如，近年韶关和清远的旅游景区数量分别增长了95%和82%，旅游产业规模不断扩大，旅游效率有所提高。

因此，虽然总体而言，珠三角地区的旅游效率仍然保持较高水平，粤北和粤东西地区效率水平较低，但由于珠三角地区产业结构瓶颈限制、其他地区对旅游投入的加大、广东省政府实施的产业和劳动力“双转移”战略等综合因素，珠三角和其他地区之间差距呈缩小趋势。

3.3 效率演化类型

利用Arcgis软件，根据广东省21市2006—2016年的效率，可以将效率演化类型归纳为持续高效型、持续低效型、先高后低型和大起大落型4种。

3.3.1 持续高效型

属于这种效率演化类型的城市往往有两种情况：一是地理位置良好，经济基础雄厚，旅游业发展成熟，资源要素配置合理，技术利用能力较强，因此，旅游效率一直处于较高状态，效率值基本在0.8以上，例如广州、珠海和江门等城市。二是经济欠发达，旅游业发展缓慢，但利用后发优势，借鉴其他城市的经验和技术，在资源要素投入不多的情况下，仍取得了相对较好的收益，因此，旅游效率也较高，例如粤西的云浮和粤东的河源等城市。可见，旅游效率大小与经济水平高低并不完全一致，经济落后地区仍有可能取得高效率。

3.3.2 持续低效型

属于这种效率演化类型的城市往往也存在两种情况：一是经济基础薄弱，旅游业起步晚，资源要素配置欠合理，行业人才缺乏，技术利用能力较弱，因此，旅游效率一直处于较低状态，效率值基本在0.4～0.6之间波动，例如梅州、阳江和湛江等城市。二是虽然经济较发达，但由于区域产业结构原因，旅游业在当地经济中的占比不高，它对地区经济收益的贡献相对不大，因此，当地旅游业未受到重视，发展不充分，效率值长期维持在0.6以下，例如，以工业为主导的“制造业名城”佛山。该研究结果再次验证了旅游效率大小与经济水平高低并非完全一致，经济发达地区仍有可能出现低效率情况。

3.3.3 先高后低型

属于这种效率演化类型的城市大多经济基础较好，且拥有政策优势，旅游业发展较好，旅游效率较高，但随着时间推移，其产业结构老化，资源要素配置不合理，经济发展后劲不足，因此，出现了前期(2006—2010年)旅游效率较高，后期(2011—2016年)效率较低的现象，例如深圳、东莞、中山、汕头和惠州等城市。在21个地级市中，属于这种类型的城市数量最多，达到7个，可见，后期乏力已成为广东省很多城市旅游发展面临的共性问题。

3.3.4 大起大落型

属于这种效率演化类型的城市往往在某个特定年份旅游效率出现激增或暴跌的情况。造成这种情况的原因往往有两种，一是由于当年某城市举办大型赛事、节庆或会议，吸引了大量游客，造成旅游产出迅速提高，从而促使旅游效率在短时间内大幅上升；二是由于自然灾害和社会危机等负面因素，导致游客人数和旅游收入突然减少，从而使效率剧烈下降。

另外，值得注意的是，广东省21市中，绝大多数城市的效率在2008年出现一个明显凹点(即效率显著下降)，这与当年的金融危机和自然灾害等综合因素密不可分。可见，无论是经济发达还是欠发达的城市，旅游业的外部依赖性和脆弱性均非常明显。

4 结论与建议

4.1 结论

本研究的主要结论如下：

首先，总体而言，2006—2016年广东省各城市旅游效率虽不断波动，但基本保持在较高水平。

其次，从空间维度来看，广东省各城市旅游效率存在明显差异，珠三角地区的城市旅游效率最高，粤北、粤东和粤西效率较低；但由于其他地区的后发优势，珠三角地区与其他地区之间的差距呈缩小趋势。

再次，从时间维度来看，可以将2006—2016年广东省城市旅游效率演化类型归纳为持续高效型、持续低效型、先高后低型和大起大落型4种。其中，属于效率先高后低型的城市最多。对不同效率类型的城市进行分析可以发现，旅游效率大小与经济水平高低并不完全一致。

4.2 建议

4.2.1 针对持续高效型

如前所述，持续高效型的城市存在基础较好和后发优势两种情况。若属于第一种情况，城市经济基础良好，旅游业起步早，发展较为成熟，为避免多年高效发展后陷入停滞期，这类城市应加速旅游产业转型升级，调整资源要素配置，从而保持效率的高水平。若属于第二种情况，城市经济基础不佳，但旅游效率较高，则应保持并加强与发达城市的合作关系，学习先进经验，利用后发优势，维持旅游效率的高水平。

4.2.2 针对持续低效型

如前所述，持续低效主要由经济水平和产业结构两种因素导致。若属于第一种原因，城市经济欠发达，旅游投入不足，规模尚未形成，则可以借鉴发达城市经验，通过挖掘本地优势资源、增加旅游要素投入、构建合理监管机制、加强服务人员培训、扩大旅游品牌宣传等手段，提高旅游产出。若属于第二种原因，城市经济较发达，但旅游业占比较低，则可以在遵循地区产业布局的前提下，提高技术在旅游业中的利用率和转化率，从而增加收益。

4.2.3 针对先高后低型

这类城市在2006—2010年旅游效率较高，但2011—2016年旅游效率出现下降趋势。这类城市应总结经验，吸取教训，分析市场需求变化，预测行业发展趋势，探索旅游产业的突破点，不断提升资源配置和技术创新能力，通过优化旅游发展模式、重塑旅游品牌形象、开发新的旅游产品线路、更新基础配套设施等手段，让当地旅游业重新焕发生机。

4.2.4 针对大起大落型

这类城市可能由于某次特殊节事、大型会议等活动而出现效率突然增加的情况，或由于自然灾害、社会危机等负面因素而出现效率突然降低的情况。因此，首先，应充分利用大型活动的宣传效应，借机进行旅游宣传造势，吸引游客，同时做好基础设施和人员服务的准备，树立良好口碑。其次，应建立和完善旅游预警机制，增强旅游业对突发事件的防范和处理能力。

5 研究展望

由于主客观原因，本研究仍存在一些有待改进之处。首先，因受到数据可得性的限制，在指标选择上仅考虑星级酒店和旅行社等旅游部门的投入因素，今后应基于旅游业的综合性，进一步完善指标体系，使分析更加充分合理。其次，可以对不同地区旅游效率的影响因素和驱动机制进行深入分析，寻找提高效率的针对性路径。再次，可以将处于不同生命周期阶段的城市旅游效率变化趋势进行对比，探索不同类型城市的效率演化模式和规律。