历史文化名城旅游产业双维协调度研究

2020-09-02樊学秀覃素平

商业经济 2020年8期

樊学秀覃素平

[摘要] 基于长江经济带水陆空立体交通网和历史文化名城旅游资源密集的现实意义，运用DEA及距离协调度模型，挖掘旅游产业内部和外部协调度之间的内在关系，得出旅游产业内部协调并不等于外部协调的结论，关注历史文化名城的旅游产业开发与发展，更应重视其内、外双维度协调度的具体情况，针对不同维度的协调度的现状，学习参考不同的历史文化名城。以期为长江经济带上59座历史文化名城旅游发展提供科学参考依据。

[关键词] 旅游产业;产业内部协调-DEA模型;产业外部协调-距离协调度模型;历史文化名城;长江经济带

[中图分类号] F470[文献标识码] A[文章编号] 1009-6043（2020）08-0029-03

一、引言

国发[2014]39号文《国务院关于依托黄金水道推动长江经济带发展的指导意见》意在2020建成长江经济带综合立体交通走廊，即黄金水道、铁路通道、公路网、航空网络。交通网络作为旅游产业重要的支撑体系，必然会发挥区域经济联动性及交通网络的覆盖性，使长江经济带覆盖的上海、江苏、浙江、安徽、江西、湖北、湖南、重庆、四川、云南、贵州等11省市的旅游业带来新的驱动。

长江经济带横跨我国东中西三大区域，人口和生产总值均超过全国的40%，历史文化遗产优势独特。长江经济带上有59座历史文化名城占全国总数133的44.4%。本文选取中下游六省的历史文化名城的典型代表省会城市（江西省会不是历史文化名城，故本文选取其省内即是历史文化名城又是中国优秀旅游城市的亳州市为样本。）历史文化名城的文化遗产驱动的旅游资源在2020年之后的开发利用，可借鉴本文探究的旅游产业投入产出绩效评比即产业内部协调和旅游与区域经济外部协调评比的数据作为新的开发参考依据。

二、研究现状

基于DEA模型的旅游产业效率评价的研究：数据包络分析（DEA），是由运筹学家Charnes，Cooper等以相对效率为基础，用于测评一組多投入、多产出决策单元（Decision Making Unit，DMU）的绩效和相对效率[1]在以往的文献中，关于市级层面的旅游投入产出效率的研究较少。在研究方法上，多数学者仅使用CCR和BCC传统的DEA模型对旅游产业效率进行分析，却无法针对DEA有效的地区进行深入评判比较，从而缺乏效率评价的全面性。此外，在数据质量方面，很多文献只将横截面数据作为研究基础，并未使用面板数据对旅游产业综合效率及其分解指标进行详尽分析，缺少有关动态演变、区域分布等情况的深层研究[2-7]。

基于距离协调度模型的旅游系统协调发展的研究：协调度模型较多，已经有许多学者对此做了研究，例如：曾珍香等、陈长杰等引入模糊数学隶属函数，构建了隶属函数协调度模型[8-9];廖重斌等在离差系数最小化理论上，推导出离差系数最小化协调度模型[10];王金南等基于基尼系数思想，提出了资源环境基尼系数协调度[11]。孙见荆等利用灰色系统模型GM（1，N）[12]，柯健等利用数据包络分析（DEA）工具[13]等，对系统协调发展进行了定量评价.

本文选取了汤铃、李建平等加入“系统理想协调状态的定量分析”距离协调度模型[14]与旅游产业相关的耦合协调度研究主要集中在区域经济、文化产业、信息产业、交通、制造业等[15-18]。且有以下特点：多数为单一区域（某市、某省、西南）时间序列对比;增加了子系统与总系统的协调度对比;偶有世界文化遗产地、世界自然遗产资源地附加信息;相似行业选用数据指标大同小异。本文提炼已有文献的DEA模型和协调度模型在旅游产业相关研究中的指标，结合历史文化名城的旅游特色，以长江经济带为背景，推导特色评价指标体系;又将DEA模型和协调度模型从旅游产业内部投入产出协调度和外部旅游-区域经济协调度两个维度统一于双维度协调度研究，深化了旅游协调度的研究。

三、模型构建

（一）产业内部协调-DEA模型说明

历史文化名城旅游产业是涉及多种投入和多种产出的活动，而数据包络分析方法（DEA），是评价具有相同类型多种投入和产出的决策单元相对效率的非参数统计方法，因此第一阶段的旅游产业内部协调的效率研究选用该方法。DEA方法测度出的效率值最终落在0-1之间，效率值越接近1越好，效率值1为历史文化名城旅游产业最佳内部协调度，落在最佳内部协调度上则称为DEA有效，否则称为DEA无效

目前，应用最为广泛的两种DEA模型分别是BCC模型与CCR模型。两种模型分别可以分解出三种效率指数，主要区别在于BCC模型基于规模报酬可变，CCR基于规模报酬不变。考虑到论文对规模报酬可变的设定更符合生产实际，因此选取规模报酬可变的BCC模型对历史文化名城旅游产业内部投入产出综合效率（内部协调）进行测度。理论公式为：

四、数据处理

长江经济带横跨我国东中西三大区域，覆盖上海、江苏、浙江、安徽、江西、湖北、湖南、重庆、四川、云南、贵州等11省市。由于直辖市和普通省份政策存在差异性，本文剔除了上海、重庆，选取了江苏、浙江、安徽、江西、湖北、湖南六省的省会城市，如省会城市不是历史文化名城的，选取了其省域内即是历史文化名城又是中国优秀旅游城市的代替，如亳州市。所以本文选取的长江经济带历史文化名城的样本城市为：杭州市、南京市、亳州市、南昌市、武汉市、长沙市。

指标体系的构建，产业内部协调-DEA模型方面，国内学者已构建出旅游产业模式综合评价指标体系、旅游产业效率评价投入产出指标体系等，基于前人的研究[2-8]，在遵循指标选择的可比性、科学性和可得性等原则同时，结合历史文化名城旅游产业的特点（涵盖面广），本文选取三个方面投入指标即旅游产业资本投入、旅游产业资源投入、旅游产业人力投入，产出指标主要选取经济效益和社会效益两个方面。产业外部协调-距离协调度模型中的指标体系，参考了国内学者在旅游产业与区域经济的耦合协调度方面的研究文献[12-17]，选取了旅游子系统，区域经济大系统的各10个指标。为了保证整体有效性评价，本文建立了相应的指标评价体系（详见表1）。为了保证数据的真实性和权威性，本文所采用的数据主要来源于六座历史文化名城2018年统计年鉴及《中国旅游统计年鉴》以及各市的国民经济和社会发展统计公报，部分数据来自文化部和国家旅游局统计资料。通过数据收集与整理，建立长江经济带六座历史文化名城旅游产业内、外双维度协调度评价数据库，进而运用内、外部协调模型，得出各自的协调度结果数据。

五、结果评价

六座历史文化名城旅游产业内、外协调度各自情况而言：纵观长江经济带中下游历史文化名城的旅游产业内部协调度，南京市、杭州市、武汉市较好，南昌市、长沙市、亳州市较差。旅游产业内部综合效率排名情况基本与历史文化名城的旅游知名度相近。具体测评见表2。而旅游产业外部协调-距离协调度模型的测评结果与内部协调度的测评结果并不一致，在外部协调中，南京市依然排名第一，但紧跟其后的是长沙市、杭州市，亳州市、南昌市、武汉市较差。武汉市是长江经济带中下游历史文化名城中旅游产业外部协调最差的一个，与其内部协调度排名相背离。具体测评见表3。

六座历史文化名城旅游产业内、外协调度相互关系而言：内部协调和外部协调之间存在的一定关系，在其中一方高度协调时，二者趋势一致更为明显。旅游产业内、外协调都较好的历史文化名城是南京，可以借鉴;内、外协调相背离的历史文化名城是武汉、长沙、亳州;内、外协调相近的是杭州、南昌。需进一步深入研究的是武汉旅游产业内部投入产出效率较高但武汉旅游产业与区域经济协调度较低;亳州旅游产业内部投入产出效率较差但亳州旅游产业与区域经济协调度相对较好。具体关系见图1。

有关长江经济带的历史文化名城的旅游产业开发的进一步思考：长江经济带上历史文化名城众多，水陆空的立体交通网更是支撑着59座城市旅游产业交互发展。但在开发的过程中，并不能简单的关注某城某市的旅游产业内部的协调产出，应该同时关注该城市的内、外双维度协调度的情况，根据实际情况参考不同的相似城市，做出合理的、全面的开发规划。例如，我们看到历史文化名城武汉市的旅游产业内部协调较好，投入产出综合效率高，但是相关旅游产业管理部门同时还应关注武汉的旅游产业与区域经济大系统之间并没有很好融合，其旅游产业与区域经济大系统间还有着更大潜在的发展空间，政府部门在以后的旅游产业政策上可以适当引导。而对于其他的历史文化名城而言，也应该不是简单模仿武汉的旅游产业发展，在学习借鉴的同时关注参考的武汉旅游政策、開发方式是否会给自己的城市带来旅游产业与区域经济大系统外部不协调的不良影响。

六、结论与启示

论文选取DEA模型和距离协调度模型两个步骤，对长江经济带的历史文化名城的旅游产业内、外协调度进行了计量分析。从旅游产业内部协调度效率评价方面看，六座历史文化名城中南京最好，亳州最差。从旅游产业外部协调度方面看，六座历史文化名城中南京最好，武汉最差。说明历史文化名城的旅游产业内、外协调度并不是总是一致，长江经济带上历史文化名城的旅游产业开发的参考目标不能以偏概全，不能单一的关注旅游产业内部投入产出的高效率，还应同时关注旅游产业与区域经济大系统的外部协调程度。

基于上述结论，论文主要得出以下几点启示：第一，长江经济带的历史文化名城的旅游产业内、外协调度并不总是一致，其存在着“基本一致”，“同向发展”，“背向发展”三种形态。这一现象值得旅游开发管理机构和旅游企业高度关注，并在以后的工作中寻找更合理的开发视角。第二，产业内、外协调度不一致的情况是旅游产业的个案，还是各行业普遍存在的现象，其是否有数理的内在逻辑关系，值得学术界去关注去探究。

[参考文献]

[1]Charnes A， Cooper W W， Rhodes E. Measuring The Efficiency of Decision Making Units[J]. European Journal of Operational Research，1978，（2）.

[2]杨斌.2000-2006年中国区域生态效率研究——基于DEA方法的实证分析[J].经济地理，2009，29（7）.

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[4]恩旭，武春友.基于DEA模型的城市旅游经营效率评价研究——以中国15个副省级城市为例[J].旅游论坛，2010，3（2）：208-215.

[5]王耀斌，孙传玲，蒋金萍.基于三阶段DEA模型的文化旅游效率与实证研究——以甘肃省为例[J].资源开发与市场，2016，32（1）：125-12.

[6]吴丽慧，王诗龙.基于DEA模型的中部六省文化旅游产业效率评价2017[R].中国旅游科学年会，2017-04-22.

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[11]王金南，逯元堂，周劲松，等.基于GDP的中国资源环境基尼系数分析[J].中国环境科学，2006，26（1）：111-115.