河北长城文化旅游景区绩效评价研究

2021-12-16李开霁白翠玲王红宝杨丽花牟丽君

河北地质大学学报 2021年6期

关键词：长城绩效评价规模

李开霁，白翠玲，张启，王红宝，杨丽花，牟丽君

LI Kai-ji, BAI Cui-ling, ZHANG Qi, WANG Hong-bao, YANG Li-hua, MU Li-jun

河北地质大学，河北石家庄，050031

Hebei GEO University, Shijiazhuang 050031，China

0 引言

长城是中国乃至世界上最伟大的古代防御工程，是中华民族的精神象征，其规模之大、困难之艰、投入之多，世界罕见。2019年7月24日，习近平总书记主持召开的中央全面深化改革委员会第九次会议审议通过了《长城、大运河、长征国家文化公园建设方案》，同年12月，中共中央办公厅、国务院办公厅印发了《长城、大运河、长征国家文化公园建设方案》，方案指出到2023年底国家文化公园基本完成建设，而河北段长城又是重点建设区域[1]。长城文化旅游景区绩效水平的提高，不仅有助于更加广泛的弘扬长城文化精神，而且对长城文化旅游景区的自身建设具有重要意义。

基于DEA模型与Malmquist指数模型对我国长城旅游景区（河北段）的投入与产出进行静态与动态实证分析，以揭示我国长城文化旅游景区投入产出水平、管理水平和技术水平的发展情况，并且分析各景区在经营过程中的投入冗余情况，最后文章为提升旅游景区绩效提出了相关建议。

1 研究现状

综合现有的文献，国内外关于旅游景区绩效评价的研究相对较少，过往的研究大多数是关于旅游产业绩效的研究，且国内外的研究内容也不尽相同。国外一些发达国家和地区的旅游绩效评价主要针对旅游目的地整体绩效、生态环境绩效、社会绩效、经济绩效等方面，注重旅游的可持续性发展[2]。如Sunny Hama（2005），从口碑、重复业务、运行成本、使用率、营业额五个方面来对高级酒店进行绩效评价。Prichard（2006）运用IPA和关键事件分析法，对旅游目的地运营进行绩效评价。Fei-Hsin Huang（2015）对重要性-绩效方法进行完善，提出IFIPA方法对旅游体育企业的社会责任感进行绩效评价。Tiziana Cuccia（2016）运用数据包络分析方法（DEA）对旅游目的地竞争力进行绩效评价[3-7]。相对于国外而言，国内学者的研究更侧重于用不同的方法确定旅游经济绩效的影响因素及影响程度，并对旅游行业进行绩效评价。张化丽（2007）构建了旅游景区绩效评价的指标体系，运用游客指标、经济指标、形象指标、社会指标和生态环境指标构建了准则层。李天元教授从财务指标、消费指标等角度构建了多维度评价体系[8]。然而，以往有关长城的研究大多是从军事建筑防御、民族发展融合和旅游形象感知等角度进行研究[9]。如王雁(2020)，从鸦片战争、抗日战争和新中国成立三个方面阐述了长城的国家意义[10]；冯清华、卢颖(2017)，将长城作为文化遗产来进行有关民族精神的研究[11]；闫瑶瑶、郑群明(2020)，从历史文化氛围、旅游活动、核心吸引物、配套设施和服务体验五个方面来研究长城国家公园的旅游形象感知问题[12]。以往学者将长城作为旅游景区来进行绩效评价的研究较少，近两年的研究更是凤毛麟角，故有关长城文化旅游景区的绩效管理研究就迫切需要了。

虽然国内外学者对于旅游景区的绩效研究取得了相应的进展，但是过往大多数学者的研究方法主要是平衡计分卡、层次分析法、模糊综合评价、TOPSIS和IPA等，这些方法在一定程度上由于人为赋权等原因造成计算结果的主观性，选用数据包络分析方法能够克服主观赋权所带来的片面性，同时充分考虑了长城文化旅游景区建设投入与产出的延迟性，在实施绩效评价时不仅进行了静态分析，还引入了Malmquist指数模型进行动态分析。

2 研究方法和模型

数据包络分析（data envelopment analysis,DEA）由美国著名运筹学家Charnes等于20世纪70年代晚期首次提出[13]，DEA模型结合了众多学科知识，比如数学、运筹学、管理学等，是一种对相对效率进行测量的评价方法，它运用数学规划和统计数据分析，对多个输入、多个输出的同类决策单元进行有效性评价。DEA经过40年的研究发展，如今已被广泛应用于经管学科的多个领域[14]。DEA模型与其他分析方法相比而言具有明显的优势，它既能够对不同的决策单元效率进行分析，能够有效解决旅游景区绩效评价指标中的财政投入与旅游人次等单位不统一问题，避免人为确定权重而带来的计算误差，还能根据计算结果调整决策单元投入产出幅度。

如今，DEA发展了多种模型，其中CCR与BBC是两个最基本也是最常用的模型，两个模型的主要区别在于CCR模型运用前提是在规模效率不变的情况下，来评价决策单元是否达到最优综合效率[15]。在运用DEA模型进行评价时首先应确定选取产出导向型还是投入导向型，文章综合考虑长城文化旅游景区的特点，选取产出导向型模型进行数据的计算，既在投入既定的情况下，计算出决策单元产出扩大的比例。但因为DEA模型属于静态分析方法，只能在一个时期内进行效率分析，由于旅游景区的建设投入与之对应的产出具有一定延迟性，所以为了研究旅游景区在不同时期内的绩效情况，文章还应用了Malmqusit指数模型进行动态效率分析。

Malmquist指数的主要用途是用来评价不同时间段内多个投入变量与多个产出变量的动态生产效率，并由此来计算全要素生产率的变化[16]。根据对Malmquist生产率指数的定义，可将它分解成旅游景区资源配置变化和旅游景区技术变化，前者是在景区住宿、餐饮、门票、商品等价格和景区技术一定的条件下测算旅游景区投入产出的最优组合，后者是在旅游景区投入要素既定的情况下景区实际投入和最大产出的比值[17]。通过分解Malmquist生产效率指数，有助于对提升长城文化旅游景区绩效管理的内在因素进行分析。其表达公式如下：

公式（1）可进一步变形为：

公式（2）中，等式左边的全要素生产率（tfpch）可分解为右边的3项，依次是长城文化旅游景区规模效率变化（sech），纯技术效率变化（pech），技术进步（tech）。而规模效率变化与纯技术效率变化的乘积等于技术效率变化。

其中，如果规模效率变化＞1，表明长城文化旅游景区绩效存在规模效率；纯技术效率变化＞1，表明着景区管理水平和景区制度的改善使得景区绩效有所提高；技术进步＞1，表明景区存在技术进步，比如长城文化景区建设和维护工作引用了新科学技术和研发新的旅游商品和旅游产品；全要素生产率＞1，表明长城文化旅游景区的综合绩效有所提升[15]。但是，如果上述指标＜1，则表明长城文化旅游景区的绩效情况在逐渐退化。因为在新时代背景下，文旅融合发展进入到一个全新的深度，故本文选择从产出角度进行分析，即在政府财政拨款和景区自身投入不变的情况下，增加景区的各项收入和对长城文化景区遗址的保护力度，又能更多的满足游客对景区高质量要求。

3 实证分析

3.1 指标选取

对于长城文化旅游景区投入产出绩效测算的核心思想是期望能够在同样的政府财政和景区自身投入情况下，来满足更多游客需求的高质量产品和服务，增加景区的经济收入，同时也更加全面的保护长城文化旅游景区的文化遗迹。文章充分考虑了长城文化旅游景区在经营过程中的资源损耗和景区建设保护等情况，经专家讨论，同时考虑各旅游景区财务报表中数据的可获得性，最后也参考了公共旅游资源评价指标体系的内容，建立了长城文化旅游景区的投入产出绩效评价指标体系[18]，见表1。

表1 长城文化旅游景区绩效评价指标Table1 The performance evaluation index of the Great Wall cultural tourist attractions

评价一个决策单元是否有效的关键在于，是否能在相同投入的情况下获得尽可能多的产出，在投入既定的情况下，产出量越大决策单元就越有效。而具体到长城文化旅游景区，以财政投入、景区内部建设投资和景区外部建设投资作为输入指标；住宿收入、门票收入、餐饮收入、商品收入和旅游人次变动作为决策单元的输出指标。

3.2 数据来源

以长城文化旅游景区（河北段）为代表作为研究对象，以9个长城景区作为决策单元（DMU），根据上述建立的指标体系选取2011年1月—2019年1月的相关数据作为样本容量，由此来测算长城文化旅游景区（河北段）的绩效情况，研究数据主要来自2011年1月—2019年1月的河北省旅游景区财务报表，对于研究年限中数据的缺失，采用平均值方法进行补充[14]。

3.3 长城文化旅游景区经营效率静态测度

根据2011年1月—2019年1月的面板数据，运用DEAP2.1软件对山海关、金山岭、大境门、角山、青山关、白羊峪、喜峰口、红峪山庄、鹫峰山9个景区2011年1月—2019年1月的投入产出要素进行整理和计算，得到2011年1月—2019年1月长城文化旅游景区的综合效率值和纯技术效率值以及规模效率值。在静态分析当中，综合效率不考虑景区规模所带来收益时的规模效率，纯技术效率是考虑了景区规模所带来的收益时的技术效率，受景区管理水平和技术水平等方面的影响，规模效率反应指的是在景区管理水平等各方面条件一定的前提下现有的景区规模与最优规模之间的差异，综合效率=技术效率×规模效率。由于DEA模型所得到的效率值也是相对效率，故某一个景区的DEA无效也并不代表绝对无效，而是在计算景区中相对较差，效率值为1的景区也不代表绝对有效，也只是在计算的景区中相对有效[9]。计算结果如表2所示。

表2 2011年1月—2019年1月各景区综合效率情况表Table 2 Comprehensive efficiency table for each scenic area from 2011.1 to 2019.1

根据表2可知，2011年1月—2019年1月长城文化旅游景区三项指标均值情况。综合效率、纯技术效率和规模效率的均值分别为0.938、0.940、0.858，指标指数均低于1，这表明在此期间，长城文化旅游景区的绩效没有达到最优情况，各景区内部存在着内部资源开发不合理，景区引进新技术水平和管理水平较低，存在进一步优化的必要性。而纯技术效率的均值大于规模效率的均值，所以景区规模效率不足是导致旅游景区综合效率低下的一个重要原因[17]。9家旅游景区中，有5家景区的综合效率为1，分别是山海关、金山岭、白羊峪、喜峰口、红峪山庄，达到DEA的效率有效，占样本总量的55.56%，景区中有近一半的资源配置不佳。

山海关、金山岭、白羊峪、喜峰口、红峪山庄这5家景区综合效率、纯技术效率、规模效率都为1，并且规模收益保持不变。山海关、金山岭、白羊峪、喜峰口、红峪山庄5家景区的综合效率均为1，表明5家景区的政府财政投入与景区自身建设投入和景区门票收入、住宿收入等产出达到了相对效率最优，同时景区资源也得到了较为充分的开发，资源实现较好的配置。此外，表明这5家景区的自身内部管理水平与政府支持水平比较好，景区的领导层重视引进新技术和开发新的旅游产品。同时这5家景区也应该继续保持这样的景区建设投入力度，力争在整个我国的长城旅游景区中处于领先地位。

角山、青山关这两家景区的综合效率无效，虽然角山与青山关的纯技术效率为1，但是这两家景区的规模效率均小于1，这说明两家旅游景区存在景区资源配置不合理的情况。两家景区的规模效率分别为0.929、0.871，同时两家景区的规模收益均为递减，这表明两家景区的资源没有得到很好的利用，在新技术引用过程中投入的人力资源、资金和景区内外部资产研发存在冗余，新的旅游产品与旅游商品开发投入资源存在浪费现象，规模收益不经济，因此两家景区应当适当缩减人力资源、研发资金的投入。

大境门、鹫峰山两家景区的纯技术效率与规模效率分别为0.905、0.940和0.923、0.858，两家景区的规模收益递减，这说明两家旅游景区是因为管理水平和管理制度不够完善，景区的门票收入、餐饮收入、实际产出低于理想产出。景区在建设发展过程中有充足的投入意愿值得肯定，但是景区在投入的过程中也不能盲目，需要分析景区在哪些方面存在投入缺口，而不是随便乱投，这样反而造成冗余。这两家景区需要适当减少投入规模，加强对高级管理人才和技术人才的引进，提高景区自身的管理水平和完善景区制度建设。

3.4 长城文化旅游景区经营效率动态测度的综合评价

静态分析只能对景区进行横向比较，但是旅游景区的投入与产出具有延迟性，为了研究长城文化旅游景区经营效率动态变化和发展趋势，增加可比性，通过DEAP 2.1软件对9家景区2011年1月—2019年1月经营效率进行Malmquist指数分析。计算结果如表3所示。

表3 2011年1月—2019年1月各景区整体全要素生产率Table 3 Overall total factor productivity for all scenic spots in 2011.1-2019.1

由表3可知，9家长城文化旅游景区2011年1月—2019年1月全要素生产率平均值为0.839，景区整体的综合绩效情况处于衰退下降趋势。其中，2012年1月—2013年1月、2013年1月—2014年1月、2015年1月—2016年1月和2016年1月—2017年1月的全要素生产率大于1，即景区的综合绩效增长水平得到了逐步改善，其他年份均处于下降的趋势，其中2011年1月—2012年1 月最低，仅为0.247。共有5家景区的全要素生产率低于1，占样本总量的55.56%，超过五成的景区呈现下降趋势。9家景区的规模效率仅有2012年1月—2013年1月大于1，说明长城文化旅游景区的管理水平、引进新技术与高级管理人才和开发新的旅游产品和旅游商品仍有提升空间，2012年1月—2013年1月规模效率大幅度提升是由于当期技术效率大幅度提高。

分析各景区的整体情况后，对9家景区2011年1月—2019年1月全要素生产率变动情况的具体分析和指数分解情况如表4所示。

表4 2011年1月—2019年1月9家景区全要素生产率变动情况Table 4 Changes in total factor productivity in nine scenic spots in 2011.1-2019.1

2011年1月—2019年1月各景区全要素生产率的均值为0.839，景区各方面的综合效率呈下降趋势。研究各部分的分解指标，技术效率指数均值为0.828，技术进步变化指数均值为1.014，显示出长城文化旅游景区平均技术提升了1.4%，说明景区应在由于技术变化而带来的影响方面多下功夫。进一步研究技术效率指数分解，长城景区的纯技术效率指数均值为0.925，规模效率指数均值为0.895，这表明了长城文化旅游景区的全要素生产效率下降主要是因为规模效率和纯技术效率的下降，说明了长城景区的管理水平、引进新技术和开发新的旅游产品与旅游商品方面需要重点关注。在此期间，只有金山岭长城景区和红峪山庄长城景区的全要素生产率大于1，占样本总量的22.22%。增幅分别为6.4%和11.5%，分析发现在这期间两家景区的技术进步增幅分别高达21.4%和34.8%，说明两家景区利用政府财政投入和景区自身建设投入，在提升管理水平和引进新技术等方面进行了资源的合理配置。大境门、青山关、喜峰口、鹫峰山和角山5家景区的技术进步小于1，表明5家景区在近年来对新技术的引进以及新旅游产品的开发力度不足；青山关、白羊峪、红峪山庄、鹫峰山和角山5家景区的规模效率小于1，表明5家景区在财政投入和景区自身投入与景区门票收入、住宿收入等产出结构不合理，相对效率未能达到最优情况；大境门、红峪山庄、鹫峰山和角山4家景区的纯技术效率小于1，表明4家景区管理水平和管理制度不够完善；大境门、角山、青山关、鹫峰山的全要素生产率指数低于各景区的平均值，说明这4家景区的技术创新、管理水平与引进高级人才等方面没有跟上其他景区的步伐。

4 结论与建议

4.1 结论

河北长城文化旅游景区的文旅融合和景区资源配置等还需不断加强[19]。长城是我国的重要文化遗产，在新时代背景下“文化+旅游”的融合度越来越高，所以长城文化旅游景区的绩效情况对景区本身和国家保护与发展长城文化都至关重要。长城文化旅游景区（河北段）的发展是我国其他各地长城文化旅游景区健康稳定发展的重要影响因素。当前长城文化旅游景区（河北段）尚存在诸多不足，包括大境门景区在内的众多景区仍然存在新技术引入、管理水平和资源合理配置等方面问题。因此只有持续性引进高级管理人才提高景区的管理水平，不断动态评估改善资源配置，提高新的旅游产品和旅游商品开发能力，加强文旅融合，才能够更好的传承与发展长城文化。

从静态动态两个角度通过数据包络模型以及Malmquist生产力指数模型运用DEAP 2.1软件对长城文化旅游景区的综合绩效情况进行了研究，以山海关、金山岭、大境门、角山、青山关、白羊峪、喜峰口、红峪山庄、鹫峰山9家景区的数据为样本，选取了政府财政拨款、景区内部建设投资、景区外部建设投资三项作为投入指标，住宿收入、门票收入、餐饮收入、商品收入、旅游人次作为产出指标，从静态角度实证9家景区2011年1月—2019年1月综合效率还有待提升，有近二分之一景区的综合效率低于1，规模效率无效且存在规模收益递减现象是其未达到综合效率有效的根本原因，因此大境门、角山、青山关、鹫峰山景区需要对投入的规模与资源进行优化。从动态角度分析了9家景区在2011年1月—2019年1月的动态效率情况，实证研究表明长城文化旅游景区在这9年时期中仅有2012年1月—2013年1月、2013年1月—2014年1月和2016年1月—2017年1月表现有效，景区的整体绩效呈现波段式增减变化。因此各景区，尤其是各指标低于平均值的景区需要在景区的管理水平、保护与发展投入上进行优化。通过静态和动态两个方面相互印证，仅有个别景区在纯技术效率值与规模效率指标值存在差异，其余景区动静态分析结果基本一致，并且综合得出长城文化旅游景区（河北段）整体综合绩效水平尚需要进一步提升。