基于DEA_Malmquist模型的浙江省旅游产业效率研究

2021-11-15项亚丽

市场周刊 2021年6期

项亚丽

（湖南师范大学旅游学院，湖南长沙410081）

投入-产出效率的提升可以提高旅游业的效率，大大改善该地区整体旅游经济的竞争力。同时，旅游业的投入和产出构成一个完整的系统，因此对旅游业的经济效率进行分析是不可或缺的。浙江省位于我国东南沿海地区，为亚热带季风性气候，四季分明，拥有丰富的自然资源，截至2020年浙江省共有19个5A级旅游景区，景区基础设施齐全，交通便利。但是浙江省内区域间的发展差距较大，旅游产品缺乏创新，极不利于旅游业的整体发展。旅游业效率研究的过程和结果，不仅有助于发现旅游业发展中存在的问题，而且可以为促进旅游业的可持续发展提供改进措施。

一、国内外文献回顾

当前，国内外研究人员越来越关注旅游业的效率。广大研究者、学者从不同的视角、不同的区域以及运用不同的工具方法对旅游产业效率进行了不同范围内的研究。

国外关于旅游产业效率的研究较早，Nick Johns等（1997）用DEA模型测度12个月内的15家连锁酒店的生产率，讨论了DEA模型的优缺点以及其在激励和评估本地管理及优化预算控制方面的潜力。Barrors（2005）通过数据包络分析，讨论了由葡萄牙国有企业ENATUR管理的葡萄牙国有连锁店Pousadas de Portugal中各个酒店的效率。Hokey Min（2008）等用数据包络分析衡量韩国六家豪华酒店连锁店相对于2001～2003年时段及其主要竞争对手的比较效率。Assaf等使用数据包络分析法对斯洛文尼亚酒店的技术效率进行了分析，包括2005～2007年期间的多种投入和产出，结果表明，在所分析的时期内，效率有所提高。Manasakis等（2013）研究希腊克里特岛上以品牌运营的酒店与独立运营的酒店之间的相对效率。Nhu-Ty Nguyen等（2019）选择20家符合DEA模型和Malmquist生产率指数标准的公司来研究和评估越南酒店业的表现。

国内相较于国外研究起步较晚，张丽峰（2014）使用DEA-Malmquist指数模型来衡量和分解中国旅游业的全要素生产率，发现中国旅游业具有明显的特征，即广泛增长、区域差异大和发展潜力不足，这不利于可持续的旅游业发展。胡志毅（2015）评估了中国旅行社行业的技术效率、全要素生产率总体变化的特征以及各省之间的差异，相应地分析了区域旅游指数，并考察了旅行社发展效率与区域旅游总体水平之间的相关性。申鹏鹏等（2018）在DEA-Malmquist指数模型的基础上，研究了江苏省13个城市的旅游业效率变化及其相关因素。王兆鹏和赵松松（2019）对影响湖南省旅游业产业效率的因素进行研究并且分析了其时空动态发展状况。王美钰等（2020）从动、静态两个维度对10个边境省区2010～2017年这一时间段的入境旅游效率进行研究，并借助Tobit模型进行影响分析。

国外更注重从微观角度对酒店产业进行效率研究分析，相比之下，国内研究者更侧重从宏观层面对区域或全国的旅游业大范围内进行研究。在已有成果中关于沿海区域某一具体省份的相关研究还较少，因此论文将在前人的相关文献基础上利用DEA-Malmquist模型对浙江省11个地市从动、静态两个维度进定量分析，为促进旅游产业效率优化提供理论支持。

二、研究方法与数据说明

（一）DEA数据包络分析法

在旅游产业经济活动中，往往包含着众多复杂的投入-产出要素，DEA模型能够对多种投入的运用和多种产出的产生进行考虑，对决策单元（decision making unit，DMU）分析其有效性的方法。当将DEA方法用于产业效率分析时，大多数使用BBC模型。在规模报酬可变（VRS）的假设基础上，将技术效率（crste，即综合效率）分解为两个效率，分别是纯技术效率（vrste）和规模效率（scale），并且前者等于后两者的乘积，即crste=vrste×scale。纯技术效率是指在一定的技术发展水平之下，对投入资源的配置效率进行测度，测度对象是规模报酬不变化情况下的技术效率；规模效率是指决策单元的现有规模是否达到最优，能反映被测度投入、产出要素之间合理配置水平的效率。

（二）Malmquist生产效率指数模型

DEA模型能测度旅游产业投入-产出要素利用率的横截面数据，全要素生产率（tfpch）发生的变化主要是由技术进步变化（pech）和技术效率变化（effch）引起的。技术效率可进一步分解为纯技术效率与规模效率，则全要素生产率变化率等于技术进步变化指数、两个分解指数三者的乘积。

一般情况下，从

时期到

+1时期的Malmquist生产率指数大于1，则说明这一时间段总体生产效率提高；若是小于或等于1，则说明这段时期总体生产效率降低或不变。技术进步变化指数是指测度的

时期到

+1时期之间由科技创新等所引起的技术变化程度，如果指数大于1，则说明技术水平提高，反之不变或者倒退。技术效率变化指数是指在一定的技术水平之下生产效率发生的变化，若是指数大于1则说明生产效率提高，反之不变或倒退。纯技术效率变化是指一定的技术发展水平和规模报酬不变化情况下的技术效率变化；规模效率变化是一定的技术发展水平下，规模报酬可变时，生产率的变化情况。

三、变量选取与数据来源

论文研究范围为浙江省内的11个城市，以2014～2018年与旅游产业效率相关的投入-产出数据作为研究样本。在土地、自然资源、劳动力和资本等经济学基本要素中，土地面积并不限制旅游业的生产活动，可不考虑，但其中劳动与资本是不可或缺的重要因素。在实际情况中，对旅游从业人员数量难以统计，并且相关数据也并未给出这一指标，因此选用第三产业从业人员数量来替代；由于缺少旅游基础设施建设、旅游景区建设以及旅游环境改善等直接用于旅游投资的数据，因此选取固定资产投资进行替代；同时在一个地区星级宾馆的数量也是对一个地区旅游产业投资的反映。综上，在资本投入变量中，主要选取第三产业从业人员、城市固定资产投资以星级宾馆数量三个要素。在产出指标选择中，主要选取境内与入境旅游接待总人数和旅游总收入两个要素作为指标，在一定程度上能够表明旅游业的发展水平。

四、实证分析

（一）浙江省旅游产业总体效率特征

本文通过DEAP2.1软件的使用，对浙江省的11个地市2014年至2018年的相关的旅游投入-产出数据进行计算，得出相关计算结果。由计算结果可知（表1），浙江省纯技术效率平均值为0.912，而有3年的纯技术效率变化均小于1，有1年纯技术效率变化大于1，均值为0.967，这说明了浙江省的技术与资源得到了较为充分的利用，但其整体呈下降趋势，说明技术与资源使用的合理程度有所下降。规模效率的均值为0.944，变化指数均值为0.998，说明浙江省产业规模效率较高，但总体水平略微下降。产业技术进步变化指数各年均大于1，说明旅游产业技术水平一年较一年高。技术效率变化指数中有3年均小于1，有1年大于1，均值为0.965，说明旅游产业的平均产出处于较为理想的状态，在未来可能将有提升。由表2可见，2014～2017年浙江省旅游产业技术效率呈下降趋势，说明在这一时间段浙江旅游发展处于下滑阶段，2017～2018年技术效率指数上升，说明旅游业发展开始走上坡路。但技术以年均24.4%的幅度大幅进步，并未引起技术效率的显著提升，反而以年均3.5%的速度下降，说明浙江省旅游业整体需要进行转型。2016～2018年间全要素生产率的变化率均值为1.200，且均大于1，说明旅游产业集约化程度以年均20%的水平提高。

表1 2012～2016年浙江省旅游产业DEA模型效率指标

年份综合效率（crste）纯技术效率（vrste）规模效率（scale）2014 0.927 0.967 0.960 2015 0.898 0.967 0.928 2016 0.868 0.933 0.926 2017 0.797 0.833 0.956 2018 0.817 0.858 0.952平均值 0.861 0.912 0.944

表2 2014～2018年浙江省旅游产业各指标变化率及其分解

年份技术效率变化指数技术进步变化指数纯技术效率变化指数规模效率变化指数全要素生产率变化率2014～2015 0.964 1.290 0.999 0.965 1.244 2015～2016 0.959 1.301 0.961 0.997 1.247 2016～2017 0.911 1.275 0.881 1.035 1.162 2017～2018 1.028 1.119 1.033 0.995 1.150平均值 0.965 1.244 0.967 0.998 1.200

综上，技术水平上升，技术效率指数略有下降，说明浙江省旅游产业资源的不合理配置、使用效率低下是制约浙江省旅游业发展的重要原因。

（二）浙江省11个城市旅游产业效率区域差异分析

为了使数据更直观地预测旅游产业效率的分布差异，论文用ArcGIS软件对数据进行可视化。根据已有研究成果，将旅游产业效率值分为3档，效率等级根据数值由小到大依次为较低、中等、良好。

结果显示，纯技术效率整体呈自西北向东南降低的特征，杭州、湖州、衢州的纯技术效率水平良好，旅游资源配置和利用合理程度较好，而温州和宁波纯技术效率水平较低，说明未能较好地利用旅游资源。规模效率呈东南与北部高，西部与东北低的特征。衢州、杭州、宁波处于中等水平，其他城市等均处于良好水平，整体来看规模效率水平较高。综合效率呈现出自西北向东南走低的趋势，湖州、丽水和舟山综合效率水平良好，其他城市则处于中等阶段，温州与宁波综合效率水平较低，这主要是由纯技术效率水平较低导致，应加强对技术水平的提升。

（三）浙江省11个城市旅游效率变化趋势分析

浙江省11个城市的全要素生产率年平均变化率和技术进步变化指数均大于1，说明产业效率和技术水平呈现上升趋势和良好向上的发展状态。通过对全要素生产率变化率的分解可知，宁波、嘉兴、绍兴的旅游产业技术效率变化指数、纯技术效率变化指数、规模效率变化指数均小于1，说明这3个城市在这五年间旅游产业纯技术效率与规模效率总体降低，技术效率总体下降，而金华、衢州、舟山分别以每年0.3%、6.2%和4.5%的速度小幅增长。最终浙江省旅游产业技术效率总体呈下降态势，主要是因为宁波、嘉兴、绍兴技术创新发展不佳，导致整体旅游产业效益不高，也说明全省各地区在技术创新提高、智慧旅游建设、资源使用效率和产业结构优化上存在问题，需要相互学习，进行取长补短，达到整体提升的目标。

11个城市的全要素生产率年均增长率中，金华、衢州、湖州、舟山、杭州、宁波、台州7个城市的增长幅度均高于全省平均水平，表现出积极的发展态势。总体来说，浙江省的旅游产业效率呈现出整体向上发展的态势，技术水平整体有所提升。

五、结论与建议

（一）结论

论文利用DEA-Malmquist模型对浙江省2014～2018年旅游产业相关数据进行分析，探究浙江省旅游产业效率的空间分布与时序演进的特点，研究结果如下：

（1）2014～2018年浙江省旅游产业技术效率年均值为0.861，达到理想水平的86.1%，但整体呈现下滑趋势，发展空间较大；纯技术效率平均值为0.912，较技术效率大，但同样呈现整体下滑趋势，说明资源尚未得到合理配置，技术未得到充分利用；规模效率平均值为0.944，整体在波动中保持稳定，产业规模集聚程度较高；技术进步变化指数均大于1，说明浙江省技术水平逐年提高。

（2）浙江省的全要素生产率变化率年均值为1.200，全要素生产率平均每年以20.0%的速度增长，分析可得，全要素增长率的增长主要是技术进步引起的，但技术水平上升并未引起技术效率水平的上涨，反而以每年3.5%的速度在下降，转型迫在眉睫。

（3）通过ArcGIS对数据进行的可视化分析可知，浙江省的纯技术效率整体呈自西北向东南降低，综合效率也呈现出自西北向东南走低的趋势，说明纯技术效率制约技术效率。但浙江省整体技术效率较高，整体纯效率水平也处于较高水平，其中金华市和舟山市略有增长。规模效率指数均大于0.8，普遍良好，但依旧需要进步与提升。

（4）对浙江省11个城市的全要素生产变化率进行分析，发现各个城市的全要素生产率变化率和技术变化指数均大于1，宁波、嘉兴、绍兴的旅游产业技术效率变化指数、纯技术效率变化指数、规模效率变化指数均小于1，说明这3个城市在这五年间旅游产业纯技术效率与规模效率总体降低，技术效率总体下降。尽管金华、衢州、舟山处于小幅增长状态，但最终浙江省旅游产业技术效率总体呈下降态势。11个城市中有6个城市的全要素生产率年均增长率较高，呈现出积极发展态势。综上，浙江省的旅游产业效率呈现出整体向上发展的态势，技术水平整体有所提升。