基于Super-SBM模型的张家界旅游效率评价及影响因素

王兆峰，陈青青

（湖南师范大学 旅游学院，湖南 长沙 410081）

经过改革开放40多年的发展，旅游业现已全面融入国家战略体系，成为了国民经济中不可分割的重要组成部分。2018年，中国国内旅游人数达到55.39亿人次，实现旅游总收入 5.97万亿元，旅游业对国民经济的综合贡献度超过11%，旅游业已逐渐发展成为拉动区域经济高质量增长的新引擎。但长期以来我国旅游产业粗放式增长特征明显，在旅游经济繁荣发展的背后，也存在着旅游资源配置不合理、旅游资源浪费严重等严峻的现实性问题。《国务院关于促进旅游业改革发展的若干意见》指出要“以转型升级、提质增效为主线”来发展旅游业[1]。这表明现阶段我们不仅要关注旅游业所带来的经济效益，也要重视其发展质量和效率。因此，近年来旅游效率作为衡量旅游资源合理利用与旅游经济发展水平的重要依据，成为了旅游学术界关注的热点话题[2]。

国外学者有关旅游效率的研究主要集中在酒店[3-5]、旅行社[6-7]、旅游交通[8-9]等微观层面，对区域旅游效率的研究相对较少，目前已有研究成果多集中于世界或国家旅游产业效率之间的对比研究[10]。国内旅游效率研究起步较晚，但发展迅速，也取得了丰硕的成果。研究主题广泛涉及区域旅游效率[1,11-14]、生态旅游效率[15]、旅游交通效率[16]、旅游扶贫效率[17]、旅游资源效率[18]等方面。其中有关区域旅游效率的研究数量最多，研究内容主要关注区域旅游效率时空动态变化特征、地区差异及其影响因素，研究尺度涵盖全国[11]、省域[12]、典型城市群[13]、市域[14]、县域[1]等不同层面。研究方法上，国内外学者均倾向于定量研究，数据包络分析法（DEA）[19]、修正DEA模型[20]、曼奎斯特指数模型（MPI）[21]、随机前沿函数法（SFA）[22]、Super-SBM[12]、Boothstrp-DEA[23]等都是测量旅游效率常用的分析方法。

旅游城市作为旅游产业发展的核心和重要载体，具有着优越的旅游服务职能，为我国旅游业的繁荣发展做出了不可磨灭的贡献。张家界因旅游建市，以旅游兴市，在海内外拥有极高的知名度和美誉度，是中国最重要的旅游城市之一。以张家界为案例地，对其旅游效率进行研究，不仅有助于诊断张家界在旅游发展中存在的问题，针对性采取改进措施，提升其旅游经济竞争力，同时对其他同类型的旅游城市也具有很好的借鉴和参考价值。但目前有关旅游效率的研究还较少，鉴于此，本研究采用Super-SBM模型，对张家界2002—2017年旅游综合效率及其分解效率进行测算，并进一步采用灰色关联分析法分析其影响机理，以期为张家界旅游业的健康发展提供建议和思考。

一、研究区概况与方法

（一）研究区概况

张家界地处湖南省西北部，包括两区（永定区、武陵源区）和两县（慈利县、桑植县）。截至2017年底，全市户籍总人口169.61万人，总面积约9 653平方公里。截至2017年底，全市共拥有21个国家级旅游区（点），其中，5A级2个，4A级9个，3A级10个。张家界不仅拥有众多高品位的自然景观类型，如：张家界国家森林公园、张家界玻璃桥等，也拥有丰富的人文旅游资源，这里是以土家族和苗族为主的近33个少数民族的聚居地，民俗文化气息浓厚，有着土家风情园、魅力湘西等众多民族风情景点和表演节目。张家界同时是一个革命老区，诞生了贺龙等老一辈无产阶级革命战士，拥有贺龙纪念馆等多处红色旅游景点。2017年，全市共接待国内外游客人次为 7 335.81万，实现旅游收入623.78亿元，旅游业逐渐成为张家界经济发展中的战略性支柱产业。但在旅游经济快速增长的同时，张家界发展效率如何？其旅游效率的变化又受到哪些因素的影响？这些仍有待进一步探索。开展张家界旅游效率研究，客观分析其旅游效率发展状况，对于推进张家界旅游产业的可持续发展具有重要的参考价值。

（二）研究方法

1.Super-SBM模型

数据包络分析方法（Data Envelopment Analysis，DEA）是基于投入产出相对有效性的评价方法[24]。传统的DEA模型存在着无法对多个有效的决策单元进行比较的缺陷，而超效率DEA模型突破了传统DEA模型的局限，可以对各有效单元之间进行排序和比较[12]。因此，本研究采用的是由Andersen等提出的超效率DEA模型（Super-efficient DEA）[26]。超效率模型又可分为径向超效率模型和非径向超效率模型。前者在计算松弛量大小时是同比例地扩大产出或缩减投入；而后者主要是指SBM模型，它在计算效率地同时最大可能地考虑了松弛问题，因此，本研究使用的是非径向超效率模型，其模型公式如下[26]（公式1）：

式中，θ表示决策单元的效率值；λ表示DMU的组合比例；s-和s+分别表示松弛变量和剩余变量。

在评价超效率模型计算的效率值时，若θ≥ 1，则表示该决策单元有效，并可以进一步比较决策单元的效率大小；若θ＜1，则意味着该决策单元无效。且综合超效率=技术效率×规模效率。因此，综合效率可进行分解，从而分析其技术效率和规模效率。其中旅游综合效率体现了地区旅游资源的配置情况和规模集聚状况，技术效率仅表示地区旅游资源的配置和利用情况，规模效率则是地区旅游资源规模集聚状况的反映[27]。

2.灰色关联分析法

灰色关联法通过比较不同序列曲线几何形状的相似程度来判断各序列的联系是否紧密，两者的曲线形状越接近，相关序列之间的关联性越强，反之，则越弱[28]。其分析步骤如下：

1）确定参考数列和比较数列。

2）采用均值化法对数据进行预处理。

3）求指标序列与参考序列对应元素的绝对差值：

式中，n为被评价对象个数。

4）确定两极最小差和最大差：

式中，m表示两极最小差，M表示两级最大差。

5）计算关联系数：

式中，ρ为分辨系数，0＜ρ＜1，通常ρ取0.5。

6）计算灰色关联度：

（三）指标体系构建与数据来源

通过梳理相关文献，发现现有研究投入指标的选取可分为劳动力、资本和资源吸引力三大部分，在产出指标上，学者们大多选取旅游总收入和旅游接待人数两大指标[1-2,21]。经济学中的三大基本要素为土地和自然资源、劳动、资本，其中土地面积对旅游业发展的影响较小，所以学界一般较少将其纳入投入指标[11,27]，而劳动和资本对于旅游业的发展影响重大。旅游业直接就业人数和旅游业固定资产投资无疑是理想的表征要素，但由于目前的统计年鉴中尚未涉及，因此，根据已有有关城市旅游效率的研究[14,20,29]，本研究选取第三产业从业人员和城市固定资本投资数据进行替代，该指标虽较为笼统，但更能反映旅游业综合性和关联带动性的特征。等级景区数量可以反映出一个地区的资源吸引力，星级宾馆数量可以展现一个地区的旅游接待能力，而交通客运量则是一个地区交通便利程度的体现，它们都是旅游业投入中不可或缺的部分。旅游总收入和旅游接待人数则是一个区域发展旅游业的直接产物。因此本研究在借鉴已有研究成果的基础上，兼具数据的可获取性，并结合张家界的实际情况，选取第三产业从业人员、城市固定资本投资、等级景区数量、星级宾馆数量和交通客运量作为投入指标，选取旅游总收入和旅游接待人数作为产出指标。

本研究所选取的数据主要来自2003—2018年的《湖南省统计年鉴》和张家界2002—2017年国民经济和社会发展统计公报。针对部分统计数据缺失的问题，采用插值法将其补充完整。数据的描述统计分析情况，如表1所示。

表1 张家界旅游效率投入-产出指标体系

二、旅游效率实证结果及分析

（一）张家界旅游综合效率分析

采用DEA-SOLVER Pro5.0软件，经过Super-SBM模型的测度得出张家界市旅游综合效率的时间演变过程（图1）。张家界旅游综合效率的平均值为0.67，说明在减少33%现有投入要素的情况下，张家界仍可通过高效合理的使用现有资源和技术达到DEA有效。且在研究期内，仅有4年的旅游效率指数达到了有效水平，分别为2002年、2006年、2007年和2017年，这表明张家界利用资源的有效性水平亟待优化。其中效率值最高为1.28，最低值仅为0.23，可看出张家界各年的旅游效率存在着显著性的差异。同时，张家界旅游效率演变呈现出明显的阶段性特征。2002—2009年基本为突变型的演变模式，其演变轨迹呈现剧烈波动的特点。2002—2003年张家界综合效率从1.28快速下降至0.23，这主要是受“非典”疫情的影响，加之连续旱涝灾害的冲击，造成游客接待数量的下降。2008年— 2009年张家界旅游业的发展受到全球金融危机的巨大冲击，导致其综合效率指数较低。2009— 2014年张家界的综合效率在波动中缓慢上升，说明随着国民经济的逐渐复苏，张家界利用旅游资源的水平在不断提升。2014—2017年张家界旅游综合效率呈快速增长趋势，至2017年再次达到了有效水平。这主要是受外部宏观环境和张家界内部环境两方面的影响。一方面，随着国内居民收入水平的提升和带薪休假制度的完善，人们的出游需求旺盛。另一方面，张家界近年来开发了“云天渡”等闻名中外的旅游景点，加之有效的旅游宣传，吸引来了大批的海内外游客前来观光游览，这不仅增加了旅游收入，也促进着张家界景区科技利用水平的提升以及资源利用效率的提高。

（二）张家界旅游分解效率分析

根据公式将张家界综合效率值进一步分解为技术效率和规模效率两大部分（表2）。由表1可知，技术效率达到有效的年份有9个，而规模效率则一直处于无效的状态，平均值分别为0.9和0.74，说明张家界年均技术效率水平较高，而规模效率水平较低。技术效率的标准差为0.35，而规模效率的标准差为0.18，反映出张家界技术效率年际变化波动较大，而规模效率的年际变化相对较小。值得注意的是，在2008—2013年间，其技术效率指数普遍偏低，平均值仅为0.59，与其他年份存在着较大的差异，说明这六年间张家界低效的技术利用水平是造成其综合效率增长缓慢的主要原因。受“非典”疫情和金融危机等特殊因素的影响，技术效率和规模效率的发展也可大致分为三个阶段：2002—2007年两者效率值基本以2003年为中界点呈现先降后升的趋势；2007—2009年效率指数快速下降；2009年之后总体呈逐渐上升的趋势。通过观察三者的走势，可以看出年技术效率与综合效率的变化趋势基本一致，波动起伏变化较大，而规模效率变化趋势相对平缓，说明制约张家界综合效率的主要因素是技术效率。

图1 张家界市旅游综合效率的时间演变趋势

表2 张家界2002—2017年综合效率的分解值

三、张家界旅游效率影响因素分析

（一）旅游效率影响因素的指标选取

旅游效率受到经济、科技、资源、交通和制度等诸多因素的影响。综合已有的研究成果，考虑到数据可获取性等因素，本研究选取了经济发展水平（x1）、信息化水平（x2）、劳动力资本（x3）、旅游资源吸引力（x4）、旅游产业结构（x5）、交通便利程度（x6）等六项指标，探讨这些因素对张家界旅游综合效率的影响，具体指标选取见表3。

表3 旅游效率影响因素的指标体系

（二）影响旅游效率的因素分析

根据灰色关联分析法的计算步骤，测算出了张家界旅游综合效率与六项影响因素的灰色关联值（表4）。如表4所示，各影响因素关联度值均大于0.6，属于关联度较强，表明各影响因素指标与张家界旅游综合效率均具有密切联系。其中：1）旅游产业结构与张家界旅游效率的关联度最高，为0.756，说明产业结构对张家界旅游效率的影响最大。旅游业是张家界经济发展的战略性支柱产业，旅游业占GDP的比重越高，说明旅游业在当地经济发展中的地位越高，政府部门将更加重视旅游业的发展，从而给予更多的政策优惠吸引社会资金和技术的引进，有利于形成社会合力推动旅游产业效率的提高。2）信息化水平和劳动力资本作为旅游产业发展的重要辅助条件，对张家界旅游效率也具有重要影响。信息化水平的提高有利于提升区域旅游产业的创新能力，优化区域旅游部门的决策和管理水平，加快市场反应速度，进而提升旅游生产的综合能力。旅游从业人员数量和服务质量与游客满意度密切相关，间接影响着旅游经济的产出效益。信息化水平提升可以促进劳动者素质提高，劳动者素质提高则反过来会加快地区信息化发展，二者相辅相成，共同带动旅游效率的提升。3）经济发展水平是旅游效率提升的重要基础。旅游资源的投入水平取决于当地经济的发展水平，经济越发达则能投入更多的人力、物力和财力资源建设新型旅游项目，增加游客消费。同时也能吸引更多的人才和技术，提高劳动者素质和创新能力，从而提高旅游技术效率。4）旅游资源吸引力是旅游规模效率提升的主要动力。旅游资源是旅游业发展的前提，是吸引游客的主要原因，尤其是高等级的旅游资源通常具有决定性的作用。张家界拥有众多高品位的旅游资源，这些对增加张家界外来游客数量、拉动区域旅游经济增长都起着关键性的作用。5）旅游交通是旅游业发展的先决条件。交通通达度越高越能激发游客的出游动机，也能吸引更多外来投资商的投资，有利于扩大旅游市场规模，提升旅游规模效率。建市30多年来，张家界交通基础设施建设改善显著，交通运输事业快速发展，形成了公路、铁路、航空相互交织的旅游交通网络，成为了张家界旅游经济发展的重要推动力量。

表4 灰色关联度结果

四、结论与讨论

本研究采用数据包络分析方法中的Super-SBM模型对张家界2002—2017年的旅游效率进行了测算，继而采用灰色关联分析法分析了经济发展水平等六项指标对张家界综合效率的影响机理。结果表明：1）张家界旅游综合效率的平均值为0.67，研究期内，仅有4个年份达到有效水平，分别为2002年、2006年、2007年和2017年，表明张家界对资源使用的有效性水平亟待优化。同时，受特殊因素的影响，张家界旅游效率演变呈现出明显的阶段性特征。2）在综合效率的各分解效率中，张家界年均技术效率水平较高，年均值为0.9，但年际变化较大；而规模年均效率水平较低，年均值为0.74，但变化趋势较为平缓。技术效率与综合效率的变化趋势基本一致，而规模效率年际变化较小，说明制约张家界综合效率的主要因素是技术效率。3）经济发展水平、信息化水平、劳动力资本、旅游资源吸引力、旅游产业结构与交通便利程度与张家界旅游效率的关联度均大于0.6，其中旅游产业结构与张家界旅游效率的关系最为密切，关联值为0.756。

由于目前技术效率是制约张家界旅游效率的主要因素，因此张家界应着力提升技术利用水平。在当前电子商务和大数据迅猛发展的背景下，张家界应一方面加强完善依靠云计算、互联网等新技术的智慧旅游景区建设。另一方面也应加强旅游人才的社会化培训，注重向内引进高素质的旅游人才，提高其自主创新能力。同时张家界应着眼于经济发展的长远利益，在发展态势良好的背景下，进一步优化旅游产业结构，把旅游业从要素驱动转为创新驱动，从规模扩张转为结构升级，从粗放型经营模式转为集约化经营模式。进一步优化资源配置，促进各行业的协调发展，推动旅游产业朝更合理、更高级的方向发展。

本研究尚存在以下不足之处：在选择投入指标时，由于数据可获得性等因素的制约，现有的统计数据还未有张家界旅游直接就业人数和旅游直接投资的指标，因此笔者选取了第三产业就业人数和城市固定资产投资指标来进行代替，这在一定程度上放大了张家界实际旅游从业人员数量和旅游投资额，但由于旅游业是张家界经济发展的核心产业，因此也能在一定程度上说明问题。