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成渝城市群旅游效率时空差异研究

2023-07-13贾文毅

北方经贸 2023年6期
关键词:成渝城市群旅游业

贾文毅

(云南师范大学地理学部,昆明 650500)

一、引言

21 世纪以来,作为第三产业中支柱产业的旅游业得到蓬勃发展,增长速度迅猛,在国民经济发展中发挥着重要的作用。在旅游业高速发展的同时,其发展效率也是不可忽视的问题。城市是国家经济增长的核心,城市旅游业是城市经济发展的重要组成部分,[1]为了在激烈的市场竞争中获得更高的产出水平,城市旅游业在发展过程中应当追求更高的效率。[2]城市旅游效率是指城市作为旅游经济的生产单元,旅游产业发展过程中投入的单位要素在特定时间内能够实现产出的最大化、使所有利益相关者得到总剩余最大化的性质。[3]研究城市的旅游效率,有利于充分了解城市旅游发展过程中所有投入资源的利用效率,对于政府制定和调整旅游发展政策具有重要意义。

二、文献回顾

国外学者对旅游效率的研究较早,大多都集中在酒店效率[4]、旅行社效率[5]、旅游交通效率[6]等领域。随后,国内的学者在已有研究的基础上继续开展相关研究。从研究尺度来看,主要有国家层面的宏观视角、区域层面的中观视角和具体旅游行业的微观视角。国家层面主要关注中国整体旅游效率、地区差异以及旅游效率与旅游发展水平的协调性;[7][8]中观层面主要关注区域、省域的旅游效率、时空特征以及影响因素,如一些学者选择黄河中下游地区[9]、新藏滇贵边疆四省[10]、广西[11]为研究区域,对旅游效率进行测度;微观层面主要关注酒店[12]、旅行社[13]、旅游交通[14]等重要的旅游行业。随着生态文明、脱贫攻坚和新型城镇化等相关发展政策的推行,学者们的研究热点开始转向对旅游目的地生态效率[15]、贫困地区扶贫效率[16]和旅游城镇化效率[17]的研究上。研究方法上,主要采用传统的DEA 模型中的BCC 模型和CCR 模型,结合Malmquist 指数对效率水平和全要素生产率进行测算;现在,越来越多的学者开始引入超效率SBM 模型[18]或者改进的DEA 模型[7]用于研究。综上所述,旅游效率的研究热点内容和研究方法的改进都取得了丰硕的研究成果,为进一步研究旅游效率奠定了较好的基础。基于此,本文将成渝城市群的16 个城市作为研究对象,运用DEA 模型分别对2010 年、2015 年和2020 年成渝城市群各个城市的旅游效率进行测算并分析各城市综合效率和分解效率的变化,再结合Arc GIS 软件,分析成渝城市群旅游效率的空间分异特征,最后提出一定建议,推动成渝城市群旅游实现高效可持续发展。

三、研究方法与指标数据

(一)研究方法

1978 年,Charnes A 等率先提出数据包络分析法(DEA 模型),是一种多指标投入和产出评价的研究方法,基本思想是应用数学规划模型计算比较决策单元之间的相对效率,对评价对象作出评价。[19]数据包络分析法自提出以来便成为研究效率的主要方法之一,在旅游效率评价方面得到了较为广泛的应用。本文主要采用DEA-CCR 模型对旅游效率进行测算与分析,参照文献[8]中的数学表达式:

式中,minθ 为目标函数;n 为决策单元的个数;θ、xj、yj分别为研究区域第j 个决策单元的相对效率和投入变量、产出变量;s.t.为表征限制性条件;j 为每个决策单元在某一项指标上的权重值;x0与y0分别为决策单元原始投入值和产出值。

(二)指标选取与数据来源

DEA 模型中,选取合理的投入和产出指标对有效的测算效率非常重要。从经济学意义上来看,生产要素的投入一般包括土地、劳动力和资本三部分。[20]考虑到城市旅游生产受土地面积制约性较小的情况,本文在构建指标时主要涉及劳动力和资本两方面。

在投入指标中,选取星级饭店数量和旅游业固定资产投资作为资本投入的变量,选取旅游业从业人数表示劳动力投入变量。由于城市的统计年鉴和统计公报没有直接对旅游业固定资产投资和旅游业从业人数的统计数据,参考相关的研究,[21]通过旅游业总收入占国民生产总值的比值进行换算,即旅游业固定资产投资=第三产业固定资产投资×旅游业总收入/GDP;旅游业从业人数=第三产业从业人数×旅游业总收入/GDP。在产出指标方面,选取旅游总收入和旅游接待总人数作为产出指标。由于DEA 方法的结果与指标量纲无关,所以无须对数据进行无量纲化处理。[22]文章所有数据均来自于2010 年、2015 年、2020 年成渝城市群各城市统计年鉴以及国民经济和社会发展统计公报。

四、成渝城市群旅游效率及分析

运用DEA 模型,利用DEAP-Version 2.1 软件,对2010 年、2015 年和2020 年成渝城市群16 个城市的旅游发展效率进行测算,得到表1。

表1 2010、2015、2020 年成渝城市群旅游效率

(一)时间演变特征分析

由表1 可知,成渝城市群综合效率整体水平中等,平均值呈现先增长后降低的趋势,从2010 年的0.619 上升至2015 年的0.672,再下降到2020 年的0.258,变化速度逐渐提高。在三个时间节点的城市旅游生产过程中,分别是62%、67%和26%的投入资源获得效率,其他部分则处于利用的无效率状态,资源利用水平不高,资源利用的提升空间较大。2010 年实现DEA 有效的城市是泸州和绵阳,占比12.5%;2015 年实现DEA 有效的地区有德阳、雅安和重庆,占比18.75%;2020 年实现DEA 有效的地区仅有重庆,占比6.25%。大部分地区处于DEA 无效状态,DEA 有效表明城市旅游发展的资源投入实现了产出的最大化。德阳和雅安2010 年规模报酬递增,2015 年演变为DEA 有效,表明德阳和雅安两地加大了资源投入的规模,增加了收益;重庆2010 年的规模报酬递减,2015 年和2020 年成为DEA 有效地区,说明重庆市资源投入冗余的情况得到了改善。

从技术效率来看,技术效率总体水平较高,呈现出逐渐降低的变化趋势,从2010 年的0.774 降低到2015 年的0.718,再急速降低到2020 年的0.448,三个时间年份的技术效率平均值分别达到最优水平的77%、72%和45%,还有一定的提升空间。技术效率实现有效的地区相比综合效率更多,在三个时间年份的有效个数分别为7、4、4,分别占比43.75%、25%和25%,呈现出先降低后不变的态势。德阳和重庆在三个时间点的技术效率一直保持有效,说明这两个地区投入的技术资源得到了很好的利用。自贡和资阳由2010 年和2015 年的技术效率无效演变为2020 年的技术效率有效,说明这两个地区在旅游生产过程中加强了对先进技术的引进。

从规模效率上看,规模效率总体水平较高,平均值从2010 年的0.827 提高到2015 年的0.939,2020年再降低到0.680,整体大致呈倒“U”型的变化趋势。在三个时间年份的有效的地区个数分别为2、3、1,与综合效率有效的地区个数相同。重庆市2015 年和2020 年的规模效率始终保持有效状态,说明重庆市旅游生产中投入的各类资源能满足旅游需求。

(二)空间差异特征分析

为了进一步分析成渝城市群空间分布的特征,通过Arc GIS 软件,分别得到2010 年、2015 年和2020 年成渝城市群综合效率、技术效率和规模效率的空间分布图。

图1 2010 年、2015 年、2020 年成渝城市群综合效率空间差异分布图

图2 2010 年、2015 年、2020 年成渝城市群技术效率空间差异分布图

图3 2010 年、2015 年、2020 年成渝城市群规模效率空间差异分布图

从总体上看,2010 年和2015 年成渝城市群综合效率的总体空间格局相对稳定,两个年份标准差分别为0.2022 和0.2021,城市之间的综合效率水平差距较小。两个年份的综合效率高值和低值所在地区分布相似,综合效率总体呈现沿西北、东南向中部递减的趋势。2020 年的综合效率在北、西、南部地区变化最大,综合效率低值地区增多,主要分布在东北部和西南部。2020 年标准差为0.2085,相较2010 年和2015 年有一定的升高,说明2020 年成渝城市群各个城市之间的综合效率差距增大,经济发展不平衡是导致各市之间存在差异的原因之一。

成渝城市群的技术效率空间演化特征与综合效率空间演化特征相似。2010 年和2015 年的总体空间格局相对稳定,2010 年中西部存在三个效率低值城市,2015 年的高值地区虽有所减少但整体效率水平相较2010 年有一定的提高。两个年份的标准差分别为0.2499 和0.2099,说明2010 年各城市之间的差距较大,2015 年各城市之间差距较小。2020 年各城市的技术效率变化较大,低值地区较多,主要分布在北、西、南部地区。2020 年标准差为0.3367,大于0.25,说明城市之间的技术效率差距呈现增大趋势。

从总体上看,成渝城市群的规模效率呈现先增长后降低的变化趋势,2010 年高值地区主要分布在南北部,低值地区分布在东西部;2015 的高值地区明显增加,成渝城市群各城市的技术效率值都偏高;2020 年高值地区减少,低值地区增加,低值地区主要在中部和西北部。从三个年份的标准差来看,分别是0.1642、0.0795、0.2318,说明2015 年成渝城市群各城市之间规模效率差距小,到2020 年各城市之间的规模效率差距又快速增大。

五、结论与建议

本文通过运用DEA 模型对成渝城市群的16个城市2010 年、2015 年和2020 年三个年份的旅游综合效率、技术效率和规模效率进行测算,并结合Arc GIS 软件绘制各城市效率的空间分布图,进一步分析各城市旅游效率的时间演变和空间分布特征,得到如下结论:一是成渝城市群的旅游综合效率整体水平中等,在三个年份呈现先增长后降低的趋势,空间上呈现平稳变动的态势,DEA 有效地区的变化趋势与综合效率变化趋势相似;二是技术效率整体水平较高,呈现逐渐降低的趋势,空间上各城市之间的差距增大;三是规模效率总体水平较高,呈倒“U”型变化趋势,空间上各城市之间差距较小。本文研究也存在一些不足,如投入指标选取方面,在衡量旅游业固定资产投资和旅游业从业人数时,采用旅游占比进行换算,虽有一定的研究采用这样的方法,但其科学性还有待探讨。本文选取三个时间节点采取数据,没有选取连续性的时间,结果可能会有一定的局限性,因此还可在目前的基础上开展更深一步的研究。

关注旅游业的发展效率,推动旅游业高质量发展是实现旅游业可持续发展的重要条件,[23]提升效率也是发展旅游业需要解决的重要问题。根据上述分析提出以下建议:一是调整投入要素比例。规模报酬递增或递减都表明目前的旅游要素投入不符合旅游发展现状要求,各城市要根据旅游业发展的实际情况,通过调整过高或过低的旅游投入从而优化劳动力和资本等要素的投入比例,实现旅游业的可持续发展;二是加强区域内城市之间的相互合作,平衡城市间差距。各城市应该根据旅游业发展实际,推行符合自身旅游业发展的政策措施。同时要加强与周边城市技术、信息等的交流与合作,形成相互借鉴、优势互补、共同进步的协作关系,从而提高成渝城市群的整体效率水平。

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