安徽省旅游产业效率测度分解与时空演变

刘鹏凌， 吕长勇， 方巧玲

(安徽农业大学 经济管理学院，安徽 合肥 230036)

十九大报告指出，我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，处于转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的关键期。当前旅游产业的布局日益完善，经济效益逐渐明显，已成为国民经济的支柱产业。2019年安徽省全年入境旅游人数达到655.8万人次，相比于上年增长了8%。国内游客8.2亿人次，增长13.6%。旅游总收入达到8 525.6亿元，增长了17.7%。2019年安徽省A级及以上旅游景点(区)达到607处。但是目前存在旅游资源分配不合理、旅游资源不易流动、缺乏知名旅游品牌以及粗放型经营的困局。旅游产业的转型提质已经成为目前重要的问题。

国外学者对于旅游产业效率的研究始于20世纪80年代，研究重点主要集中于传统旅游业[1-2]，且国外研究视角主要集中于单个对象，单个区域性的研究较少，主要集中在区域之间旅游效率的对比研究[3-4]。国内相关研究开始于本世纪初，目前已经取得较多的研究成果：从研究角度来看，有从一维时间视角到二维时空视角来研究旅游产业的效率差异以及时空演变过程[5-9]，又从传统旅游效率研究转向区域旅游产业效率的研究[10-11]，包括区域的旅游生态效率和旅游产业的扶贫效果等[12-13]； 在研究对象上，包括宏观、中观和微观层面，宏观和中观层面的从省际、区域、城市以及旅游产业和酒店产业方面来探究旅游效率[14-16]，微观层面上，大多学者视角集聚在旅游景区的经营效率、旅行社的运营效率和星级酒店的效率[17-18]；在研究方法上，主要使用定量分析，对旅游产业效率主要使用DEA-Malquist模型、随机前沿函数等，对影响因素探究常用面板数据模型、二元选择模型和VAR模型等回归方法[19]。

基于现有研究的基础，采用DEA、ESDA方法，测算安徽省的各地级市的旅游产业发展效率水平以及分析安徽省的旅游产业空间变化趋势，得到一般化的研究结果，从而提出建议，为优化区域旅游效率具有重要意义。

1 研究方法和数据来源

1.1 研究方法

该研究采用数据包络分析(Date Envelopment Analysis)法来测算区域产业效率[20]。DEA模型是对多个相同类型的决策单元进行多输入、多输出的效率比较方法。采用基于规模报酬不变的DEA模型，即CCR模型，其常用的模型为：

(1)

式中，θ代表综合效率指数，范围为：0<θ≤1；λi(λi≥0)代表权重变量；s+代表剩余变量；s(s≥0)代表松弛变量；ε代表了非阿基米德无穷小量；其中，e1T=(1,1,…,1)∈Em以及e2T=(1,1,…,1)∈Ek各自代表m维和k维的向量空间。

文中采用的探索性空间数据分析方法，即ESDA模型，通过检验某一个单元的观测值以及观测值相临近的观测值之间是否有相互关联的特征，使用莫兰指数(moran'sI)和LISA统计量来表达，其中，莫兰指数是用来测度空间关联度，LISA统计量用来表示局部空间的自相关。公式为：

(2)

式中，I是Morans’I值，用以表示全局关联度统计量，I是LISA值，用以表示局部关联指标，其中，旅游效率发展水平用xi、ji来表示，分别代表i、j单元的效率，空间权重矩阵以wij表示。

1.2 指标体系与数据来源

旅游产业的效率评价，通常涉及到要素的投入与产出，在经济学研究中，要素可分为资本、劳动和土地。在研究旅游产业方面，旅游资源的目的地以及独特的旅游资源是吸引旅游者的首要因素，土地面积对于旅游产业的影响不大，并非主要的制约因素，因而，该研究在已有研究的基础上，借鉴相关可取经验，投入指标为各地级市3A级及以上旅游景点数、星级饭店数量、旅行社个数以及第三产业从业人数。其中，旅行社包括国内旅行社和国际旅行社；产出指标为各地级市总接待游客数和各地级市旅游总收入。总接待游客包括接待国内游客和国外游客，旅游总收入包括国内游客旅游收入以及国外游客入境旅游收入。

该研究所选取的指标数据基本来自2007—2018年《区域统计年鉴》、《安徽省统计年鉴》、《中国城市统计年鉴》、安徽省各地级市的当年国民经济和社会发展统计公报、安徽省各地级市文化和旅游局以及各地级市旅游网站。

2 结果与分析

2.1 安徽省旅游发展效率总特征

根据旅游产业效率指标体系，对安徽省2016—2017年旅游发展水平进行测度，运用DEA模型，得出安徽省旅游产业发展总体效率值(表1)。由结果可知，2006—2017年，安徽省的综合效率处于不断上升的状态，具体从2006年的0.501提高到2012年的0.797，后增加到2017年的1。综合效率值的增长历程较为符合安徽省旅游产业的发展历程，安徽省作为中部地区省份，旅游业起步较晚，资源配置以及新技术应用不够合理，导致前期旅游产业发展较慢，表现为综合效率值较低。近年来，安徽省逐渐重视旅游产业的发展，对旅游文化产业加大投入，因而旅游业综合效率值不断提升。安徽省的规模效率值总体表现出逐步提升的状态，规模效率值由2006年的0.501提升到2012年的0.823，再到2016年的0.928，直至2017年的1，总体上规模效率是不断提升的，规模效率稳步提升的发展曲线基本和综合效率同步，表明2006—2017年安徽省在旅游产业方面的投入逐步加大，对旅游资源的开发力度逐步提升，因而旅游产业的规模在不断发展壮大。纯技术效率具有不断波动的特点，在0.9与1之间不断波动，可能是由于安徽省对于旅行产业的投入还是基于原始投入，科技投入不足，科技在从产业中的应用较少，科技创新能力不足，同时对于旅游产业的发展还是基于扩大规模的道路，没有转变产业发展方式，调整旅游产业的投入结构，导致各个旅游景点(区)发展低效率。

综上所述，安徽省旅游产业的综合效率、规模效率处于拟合状态，且都呈现逐步上升态势，纯技术效率呈现出波动的状态，纯技术效率不稳定，这表明安徽省的旅游产业发展目前主要依赖投资和规模发展，产业发展处于粗放式阶段，下一步发展需要转变产业结构和发展方式，加大科技投入以及科技创新，从传统的粗放式发展转变到以科技资源投入为导向的新型产业。

表1 2006—2017年安徽省旅游发展效率值

2.2 安徽省旅游发展效率时空格局演变

由表2可知，2006—2017年，安徽省旅游产业效率一直保持DEA有效的地级市为合肥市和黄山市，蚌埠市和滁州市在12年间保持DEA有效的年份有11年，也属于DEA有效，表明合肥市、黄山市、蚌埠市和滁州市的旅游产业发展一直居于安徽省前列，发展有效率且稳定；其余地级市中池州市达到DEA有效的年份为9次，芜湖市为8次，淮南市和马鞍山市为4次，阜阳市为2次，铜陵市和亳州市为1次。

运用GeoDa软件，通过自然断裂法，选取2006年、2010年、2014年以及2017年 4个年份的旅游产业效率值，进行聚类分析，得出安徽省旅游效率分布图(图1)。将安徽省4个年份16个地级市的旅游产业效率分为4个类型：分别为高效率类、较高效率类、较低效率类以及低效率类。通过分析可知，2006年有黄山、芜湖、合肥、马鞍山、滁州和蚌埠等6个高效率地区；较高效率地区有5个，安庆、六安、阜阳、淮南和亳州；较低效率地区3个，池州、铜陵和淮北；低效率地区2个，宿州和宣城。2010年度，高效率地区有黄山、池州、合肥、马鞍山、滁州、蚌埠等6个地区；较高效率区域有2个，安庆和淮南；较低区域有5个，芜湖、六安、阜阳、淮北和宿州；低效率区域2个，亳州和宣城。2014年，高效率地区有黄山、池州、芜湖、合肥、滁州、蚌埠等6个地区；较高效率区域有5个，安庆、六安、马鞍山、淮南和淮北；较低区域有3个，宣称、阜阳和亳州；低效率区域1个，宿州。2017年度，高效率地区有8个，分别为黄山、池州、芜湖、合肥、淮南、蚌埠、亳州和阜阳；较高效率地区为4个，宣城、安庆、六安以及淮北；较低效率地区为2个，滁州市和马鞍山；低效率地区1个，宿州。对比2006年，高效率地区上升到8个，基本保持稳定；较高效率区域由2006年的5个到2010年的2个，到2014年的5个，再到2017年的5个，对比基期年，过程有波动，基本保持不变；低效率地区数量有下降。高效率地区从空间演变角度来看，其集聚特点有变化，从集中在安徽东部和南部逐渐变为贯穿南北。较高效率区域从主要集中在安徽中西部地区变为分布在安徽西部和东南，低效率地区主要在北部。

表2 安徽省各地市旅游效率测度值

图1 安徽省旅游效率分布图

2.3 安徽省旅游发展效率空间集聚格局演化

运用GeoDa软件，选取选取了2006年、2010年、2014年以及2017年4个年份的旅游产业效率值，进行空间自相关分析，创建空间权重矩阵，得出Moran’sI散点图(图2)和LISA集聚图(图3)。

图2 安徽省地级市旅游效率Global Moran’I图

图3 安徽省地市旅游效率LISA图

由图2可知，选取4个年度安徽省旅游效率所得到的Moran’sI值分别为-0.113 8、-0.084 1、-0.025 49和0.164 92，莫兰指数的不断增长，表明安徽省旅游效率的空间相关性在不断提高，由随机分散向集中变化，这表示安徽省各地级市之间的旅游产业之间的联系越来越密切，各市之间的相互影响不断加深，虽然从绝对值来看，相互之间的影响并不高，存在巨大的提升空间。

由图3可知，2006年呈现显著的城市有3个，2010年有1个，2014年5个，2017年为6个，说明城市之间的相关性在加强。2006年位于高-低区域的是黄山，表明黄山市旅游产业效率较高，周边较低。2014年和2017年均为低-高区域的城市为安庆，表明安庆市的旅游发展效率相较于周边城市较低；2014年高-高区域集中于合肥、滁州和芜湖，2017年高-高区域为六安、淮南和阜阳，由于2017年滁州的旅游效率变低，导致滁州周边城市集聚效果不明显；安徽省的旅游发展效率明显呈现出在中部地区由东向西集聚。

3 讨论与结果

该文选取2006—2017年安徽省16个地级市作为研究对象，综合DEA、ESDA方法，对安徽省的旅游产业效率进行测算，分析其变动趋势，使用ESDA方法来探究安徽省旅游发展空间格局变化特征，结论如下。

1) 采用DEA方法，计算出安徽省2006—2017年各地级市各年度的旅游产业发展效率。结果表明安徽省旅游产业的综合效率以及规模效率呈现逐年上升的趋势，且拟合度较高；纯技术效率有一定波动，总体保持不变，这表明规模效率才是安徽省旅游产业综合效率的提升的主要原因。

2) 通过聚类方法，将安徽省16个地市分为高效率、较高效率、较低效率和低效率4个类型，结果显示，从数量上来看，高效率和较高效率区域明显增加，较低效率和低效率区域逐渐减少；从空间分布来看，安徽省的旅游效率呈现有规律的分布，高效率区域由集中在东部和南部转变为贯穿安徽南北中部城市，较高效率区域由分布在中西部区域到分布于西部和东南部，低效率区域分布于北部。

3) 通过GeoDa软件，得出Moran’s I散点图，结果显示Moran’s I值是由负值到正值，由小到大，这表明安徽省的旅游产业效率正逐步从随机分布变为集聚，并且集聚的程度不断增加。

通过上述研究，揭示了安徽省的旅游产业效率分解以及时空演变和空间分异，也揭示了当前我国旅游产业的共性和基本路径，对提升区域内旅游产业效率有一定的启示作用。

1) 要认识到当前旅游产业缺乏科技投入的不足，要加大创新力度，推陈出新，转变现阶段旅游发展的模式以及旅游结构，积极引入新思想、新概念和新技术，结合当年的全域旅游、智慧旅游的新概念，实现旅游产业和其他产业相融合，推动旅游产业向高效集约型产业转变。

2) 应当加强旅游产业区域一体化的建设，构建协同发展区域，提高区域内部的要素从效率高的城市流向效率较低的城市，缩小区域内部的差距，同时由于旅游产业时空演变具有浮动性，不具备明显的特征，因而要充分了解到各自的优势和不足，进而探寻适合自身的最优要素投入，提升区域内的效率。