中國城市展覽業(yè)效率研究*
——基于30個省會城市的DEA分析

鄢慧麗，何 彪，徐 帆，白 娟

(海南大學 旅游學院，海南 ?？?570228)

0 前言

展覽業(yè)的發(fā)展是城市經(jīng)濟發(fā)展中重要的組成部分，為了在競爭激烈的市場中脫穎而出，展覽業(yè)的發(fā)展應(yīng)該追求更高的效率，提升展覽業(yè)的產(chǎn)出水平。城市是國家GDP增長的核心單元，追求更高效率成為城市內(nèi)部各大行業(yè)的發(fā)展目標[2]。本文對城市展覽業(yè)效率理解為：將城市視作展覽業(yè)發(fā)展的生產(chǎn)單元，能夠使展覽業(yè)發(fā)展過程中的要素投入在特定時間和特定范圍內(nèi)實現(xiàn)產(chǎn)出最大化，使所有參與者實現(xiàn)利益最大化。

績效評價對于任何一種類型的組織和管理均具備不可忽視的意義[3]。Lewin等最早展開對旅游企業(yè)效率的研究，利用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法(data envelopment analysis，簡稱DEA)對美國54家私營連鎖酒店的管理績效進行評估[4]。效率的研究最初集中在酒店行業(yè)，隨后擴展到其他的相關(guān)領(lǐng)域。如Kao等應(yīng)用DEA方法分析了中國國家旅游市場效率[5]；Alzua-Sorzabal等應(yīng)用DEA研究方法對旅游目的地網(wǎng)站渠道的信息傳播效率進行評價[6]；馬曉龍等運用DEA方法相繼對國家公園的資源利用效率[7]和中國主要城市的旅游效率進行了評價[8]。

效率研究雖涉及眾多領(lǐng)域，但在展覽業(yè)領(lǐng)域研究甚少：從研究內(nèi)容上來看，只有少數(shù)的文獻涉及展覽業(yè)這個產(chǎn)業(yè)的效率研究，且缺乏效率來源和產(chǎn)生機理，尤其是缺少對整體的效率評價和研究。確定不同城市的展覽業(yè)效率水平可以為其發(fā)展提供有價值的決策依據(jù)。中國省會城市的展覽業(yè)效率如何？具有哪些特征？處于何種階段？影響原因何在？這些都是本論文需要探討的問題。

1 研究設(shè)計

1.1 研究對象

本文以中國大陸31個省會城市為研究對象，研究31個省會城市的展覽業(yè)發(fā)展效率。由于西藏地區(qū)的數(shù)據(jù)收集不齊全，故本文的研究對象最后選定為除了拉薩以外的30個省會城市，具有一定的代表性。

1.2 研究方法

隨機前沿分析(stochastic frontier analysis，簡稱SFA)和DEA是較好的兩種效率測度方法[9-10]。其中DEA對處理存在多輸入、多輸出指標的有關(guān)問題具有獨特優(yōu)勢[11]。城市是一個比較復(fù)雜的綜合性的會展目的地，在城市展覽業(yè)中包含著多重的輸入輸出要素，故本文選擇DEA作為效率評價方法?？紤]到展覽業(yè)投入要素的可控性，本文采用在產(chǎn)出既定條件下不同投入組合的導(dǎo)向模式。

其數(shù)學表達式如下：設(shè)有j個決策單元(decision making unit，簡稱DMU)(j=1，2，…，j)，每個決策單元j分別對應(yīng)一個輸入和輸出向量(xj，yj)，在基于凸性、錐性、無效性和最小性公理假設(shè)下，可得對于第jo個決策單元DMUjo投入和產(chǎn)出有效時滿足規(guī)模報酬不變的DEA模型：

為了討論和計算應(yīng)用方便，進一步引入松弛變量S+和剩余變量S-，將不等式約束變?yōu)榈仁郊s束，即：

其中Xjo表示第jo個DMU的輸入向量；Yjo表示第jo個DMU的輸出向量；θ表示投入縮小比率；λ表示決策單元線性組合的系數(shù)，帶*的符號表示最優(yōu)解。當存在最優(yōu)解θ*=1，S-*=S+*=0，則稱jo單元為DEA有效，若θ*=1，S-*、S+*存在非零值，則稱jo單元為DEA無效，且最終數(shù)值結(jié)果越靠近1，則表明該城市的展覽效率越有效。因此，本文所指的城市展覽業(yè)發(fā)展效率是指在同類城市的比較中，該城市的總剩余相比于其他城市而言最大。

1.3 研究指標選取

運用DEA方法計算的績效結(jié)果，其正確性在很大程度上取決于所確立的投入指標和產(chǎn)出指標是否科學合理。本文將中國省會城市作為展覽業(yè)生產(chǎn)決策單元，其效率可以表現(xiàn)為在相同規(guī)模生產(chǎn)要素投入下的產(chǎn)出結(jié)果，產(chǎn)出水平高則說明該城市展覽業(yè)發(fā)展的效率高，反之效率低?；跀?shù)據(jù)的可得性和誤差性，本文放棄用城市的直接收入和帶動收益作為本研究的產(chǎn)出指標，選用了城市展覽業(yè)發(fā)展指數(shù)作為產(chǎn)出指標。

經(jīng)濟學研究中最基本的生產(chǎn)要素包括土地、勞動和資本[12]。具體到展覽業(yè)主要表現(xiàn)在：專業(yè)展館的室內(nèi)面積、展覽業(yè)從業(yè)人數(shù)、城市固定資產(chǎn)投資、城市的吸引力，即本文的投入指標。由于DEA方法的結(jié)果與指標量綱無關(guān)，所以無須對數(shù)據(jù)進行無量綱化處理[13]。另外DEA方法要求DMU個數(shù)>2(產(chǎn)出指標個數(shù)+投入指標個數(shù))或DMU個數(shù)>2(產(chǎn)出指標個數(shù)×投入指標個數(shù))[14]；本文DMU為30個，投入指標有4個，產(chǎn)出指標有1個，而30>2(1+4)，符合要求。

2 中國省會城市展覽業(yè)效率分析

2.1 中國省會城市展覽業(yè)效率的統(tǒng)計特征

通過輸入2013年中國省會城市展覽業(yè)的各項投入和產(chǎn)出指標的原始數(shù)據(jù)①，運用DEAP軟件的數(shù)據(jù)分析，得出我國省會城市的綜合效率(overall efficiency)以及分解效率—規(guī)模效率(scale efficiency)和技術(shù)效率(technical efficiency)的結(jié)果(如表1所示)。

從表1可得，有4個省會城市的綜合效率有效：上海、廣州、海口和石家莊。此外有3個省會城市的技術(shù)效率有效：烏魯木齊、蘭州和銀川。

對各個省會城市的綜合效率及分解效率分析發(fā)現(xiàn)，綜合效率0.8以上的城市有南京，0.7以上的城市有沈陽，另外有5個城市的綜合效率達到了0.6；而技術(shù)效率方面，除了有效的7個城市以外，還有3個城市效率達到了0.8以上，效率在0.6～0.8的城市有12個，另外8個城市則是在0.4～0.8范圍內(nèi)；城市的規(guī)模效率方面，大多數(shù)省會城市的數(shù)值較高，達到0.8的城市多達18個，其中5個城市在0.6～0.8范圍之內(nèi)，另外有7個城市在0.6之下，且最低值為0.255，整體差距相比于技術(shù)效率較大；從規(guī)模報酬方面來看，綜合效率有效的4個城市及鄭州市的規(guī)模報酬不變，長沙市處于規(guī)模報酬遞減階段，其余城市的規(guī)模報酬均處于遞增階段。

2.2 中國省會城市展覽業(yè)效率的區(qū)域差異

本文研究對象是除拉薩外的30個省會城市，對于各個區(qū)域的綜合效率及分解效率的計算，將各個區(qū)域視作1，計算得出各區(qū)域效率的平均值(結(jié)果如下表2)。

結(jié)果表明，綜合效率方面，華南地區(qū)的綜合效率平均值最高，為0.712，西北地區(qū)的均值最低，為0.487，而東北、華東、華北、西南、華中5個地區(qū)的綜合效率相差較小。各個區(qū)域的純技術(shù)效率和規(guī)模效率存在差異，純技術(shù)效率的最高平均值是西北地區(qū)0.869，說明西北地區(qū)城市在展覽業(yè)發(fā)展過程中，從投入到產(chǎn)出的轉(zhuǎn)化能力略高于其他地區(qū)的城市。東北地區(qū)的規(guī)模效率均值最高，為0.929。各個區(qū)域的技術(shù)效率相對較高，且標準差較小，而規(guī)模效率則存在較大的區(qū)域差異。

表1 中國省會城市展覽業(yè)綜合效率及分解效率

注：drs：規(guī)模報酬遞減；-：規(guī)模報酬不變；irs：規(guī)模報酬遞增。

數(shù)據(jù)來源：作者計算。

表2 中國省會城市展覽業(yè)效率的區(qū)域比較

數(shù)據(jù)來源：作者計算。

2.3 中國省會城市展覽業(yè)效率的空間格局

2.3.1 綜合效率的空間格局

本文所選用的2013年30個省會城市中效率有效的城市共有4個，而所有省會城市綜合效率的平均值為0.567，表明在給定的展覽業(yè)投入的情況下，只有少數(shù)省會城市達到了產(chǎn)出的最大化，即大多數(shù)城市在實際產(chǎn)出和最佳產(chǎn)出之間還存在著較大的差距。30個省會城市的綜合效率的標準差達到了0.227，說明各個省會城市之間的效率水平差距較大。從統(tǒng)計數(shù)據(jù)可知共有4個省會城市的綜合效率有效，分別是廣州、上海、石家莊和海口。上海位于長三角，是華東地區(qū)的會展經(jīng)濟發(fā)展的龍頭；廣州和?？谖挥谥槿牵瑒t是華南地區(qū)城市展覽業(yè)發(fā)展的代表；石家莊是華北地區(qū)的重要城市。

不難看出，綜合效率高于0.8的省會城市除了綜合有效的4個城市以外，只有南京市達到了0.871，效率較高。其次是沈陽、武漢、成都、天津、長春和烏魯木齊市，其綜合效率均達到了0.6～0.799，效率較高。其余大多數(shù)城市的綜合效率集中在0.4～0.599之間，分別是北京、重慶、杭州、鄭州、西安、長沙、濟南、合肥、貴陽、昆明、蘭州和西寧等12個城市。太原、銀川、呼和浩特、福州和南昌共計5個城市效率為0.2～0.399。效率最低的城市為南寧，僅為0.137。整體的空間布局沒有明顯的空間特征。

從區(qū)域角度比較我國省會城市綜合效率的規(guī)律，由數(shù)據(jù)結(jié)果可知，華南地區(qū)綜合效率最高，西北地區(qū)的綜合效率最弱，證明投入相比于產(chǎn)出的最優(yōu)值，仍有較大的差距。東北、華東和西南地區(qū)的綜合效率平均值差距較小，但是華東地區(qū)的標準差較大，可見該區(qū)域內(nèi)的省會城市效率差距相對于其他兩個地區(qū)較大。同時，華南地區(qū)的綜合效率的標準差最大，此區(qū)域內(nèi)的省會城市綜合效率差距較大，而在西南地區(qū)的各個城市展覽業(yè)發(fā)展的綜合效率差距較小。

2.3.2 規(guī)模效率的空間格局

30個省會城市樣本中規(guī)模效率達到有效的有4個，其均值為0.776，標準差達到了0.239，可見各個省會城市之間的規(guī)模效率差距仍然較大。有效率達到0.8的城市共有14個，占據(jù)較大比例，分別為哈爾濱、長春、沈陽、北京、西安、成都、重慶、武漢、鄭州、長沙、合肥、濟南、南京和杭州，這些城市大都經(jīng)濟比較發(fā)達，展覽業(yè)比較繁榮，規(guī)模效率接近有效；處于0.6～0.799范圍內(nèi)的城市有烏魯木齊、天津、昆明、太原和貴陽5個城市，這5個城市展覽業(yè)相對于之前的14個城市規(guī)模效率較低，規(guī)模也較?。惶幱?.4～0.599范圍的城市有西寧、蘭州、福州和呼和浩特4個城市，除福州外，其余3個城市皆處于內(nèi)陸地區(qū)，規(guī)模效率最低的城市是南寧市，南昌和銀川次之。

從區(qū)域角度比較我國省會城市規(guī)模效率的規(guī)律，通過數(shù)據(jù)分析可知，東北地區(qū)的城市展覽業(yè)規(guī)模效率平均值最高，華東地區(qū)次之，西北最差，西北城市的規(guī)模效率相比于東北，差距不小。東北地區(qū)規(guī)模效率的標準差最小，該地區(qū)各個城市展覽業(yè)規(guī)模比較相近，且水平較高。華中地區(qū)展覽業(yè)規(guī)模效率的標準差最大，表明其中4個城市的規(guī)模效率差距較大。

2.3.3 技術(shù)效率的空間格局

30個城市的純技術(shù)效率有效的城市達到了7個，相比于綜合效率有效的城市，這個類型的城市增加了蘭州市、烏魯木齊市和銀川市，平均值為0.734，標準差為0.181，可見各個城市的技術(shù)效率仍存在較大差異，但相比于規(guī)模效率差距較小。具有較高技術(shù)效率的城市分布較廣，有廣州和上海這樣的大型城市，也有銀川和蘭州這樣的內(nèi)陸城市，抑或是烏魯木齊和?？谶@些與其他國家相鄰的城市。從整體技術(shù)效率的空間布局可以看出，處于0.8～0.999范圍內(nèi)的城市有南京、天津和呼和浩特，這3個城市的技術(shù)效率接近有效；處于0.6～0.799范圍的城市最多共計有12個，分別是成都、沈陽、西安、長沙、長春、武漢、貴陽、福州、昆明、太原、南昌和西寧；其余的8個城市都處于0.4～0.599的范圍內(nèi)，相比于綜合效率，技術(shù)效率的有效性較高。

從區(qū)域角度分析我國省會城市的技術(shù)效率，在7個區(qū)域中，展覽業(yè)技術(shù)效率平均值最高的是西北地區(qū)，其次是華南地區(qū)，東北最低。各個區(qū)域技術(shù)效率的標準差，最小的是西南地區(qū)，其次為華中地區(qū)，差異最大的是華南地區(qū)，可見華南地區(qū)?？?、廣州和南寧3個城市的技術(shù)效率差異較大。

2.4 中國省會城市展覽業(yè)效率的綜合分析

根據(jù)DEA測算方法，當規(guī)模收益非遞增條件下效率等于規(guī)模收益不變條件下效率時，城市展覽業(yè)生產(chǎn)處于規(guī)模收益遞增階段；反之則處于規(guī)模收益遞減階段，進一步增加要素投入將導(dǎo)致資源冗余，從而阻礙城市展覽業(yè)效率的提高[15]。根據(jù)DEA效率原理，總效率由規(guī)模效率和純技術(shù)效率構(gòu)成，且總效率=規(guī)模效率×純技術(shù)效率，這3個要素必然是相互影響和制約的。

從測算的中國省會城市的綜合效率來看，綜合效率平均值為0.567，有16個城市低于這個平均值，占總城市數(shù)的53.3%，大多數(shù)城市沒有達到產(chǎn)出最大化。由平均值可以看出，城市展覽業(yè)發(fā)展中，僅46.7%的投入資源實現(xiàn)了效率，其余53.3%無效率。即使減少現(xiàn)有投入資源規(guī)模的53.3%，城市仍可通過加強資源利用來獲得相應(yīng)的產(chǎn)出。顯然我國現(xiàn)在處于一個展覽業(yè)發(fā)展對資源利用程度較低的階段，仍存在著較大的浪費。以區(qū)域比較，華南地區(qū)的綜合效率最高，東北次之。分析可知，區(qū)域展覽業(yè)的綜合效率與其經(jīng)濟發(fā)展水平密切相關(guān)，東部地區(qū)省會城市展覽業(yè)效率較高，中西部地區(qū)較低。

從投入產(chǎn)出關(guān)系來看，由于中西部的經(jīng)濟發(fā)展易受社會基礎(chǔ)設(shè)施和社會環(huán)境的影響，展覽業(yè)只是其中的一種資金投入方式，其社會基礎(chǔ)設(shè)施的投入受到各項產(chǎn)業(yè)分割，展現(xiàn)出高投入低產(chǎn)出的現(xiàn)象。東部地區(qū)展覽業(yè)發(fā)展較早，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)較完善，大量經(jīng)濟投入的是較單純的經(jīng)營性項目。本文認為：展覽業(yè)的區(qū)域性差異是導(dǎo)致很多城市效率低甚至無效的根本原因。

從發(fā)展階段來看，大部分城市展覽業(yè)發(fā)展尚處于規(guī)模收益遞增階段，存在較大的需求缺口，無論何種類型資源投入都可以被城市展覽業(yè)生產(chǎn)所消化，各個城市的純技術(shù)效率差距較小。但是各個城市的規(guī)模效率顯示出較大差異性，并且規(guī)模區(qū)域要素受到其經(jīng)濟發(fā)展水平的影響，經(jīng)濟發(fā)展較快的城市往往具有較大的規(guī)模要素投入，反之則規(guī)模要素的投入比較小。由此可見，我國區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的不平衡性形成了城市規(guī)模要素的投入差異，進一步導(dǎo)致了我國各省會城市規(guī)模效率偏低、差距較大的現(xiàn)狀。

3 結(jié)論與討論

改革開放30多年以來，城市一直都是我國經(jīng)濟的關(guān)鍵生產(chǎn)單元，但是學術(shù)研究鮮有以城市為單元的展覽業(yè)效率的評價和研究，本文選用了效率評價的DEA方法，對我國的30個省會城市的展覽業(yè)效率進行研究。研究表明，我國的很多省會城市的發(fā)展效率仍處于較低的發(fā)展水平，只有少數(shù)省會城市資源利用有效率。從發(fā)展階段上來看，大多數(shù)省會城市的展覽業(yè)發(fā)展仍處于規(guī)模收益遞增的階段，需要擴大規(guī)模，以獲得更高的收益。只有長沙市處于規(guī)模收益遞減的階段，需要縮小規(guī)模以獲得更高的收益。另外，因為城市經(jīng)濟水平的差異是城市區(qū)域差異的根本原因，從區(qū)域的視角來看，規(guī)模效率是影響城市展覽業(yè)發(fā)展的重要原因。因此，本文認為，現(xiàn)階段城市應(yīng)擴大展覽業(yè)規(guī)模以提升效率，尤其應(yīng)加大中西部地區(qū)的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)力度，并且在城市建設(shè)中，有意識地增加展覽業(yè)相關(guān)的建設(shè)，同時吸納高素質(zhì)的展覽業(yè)從業(yè)人才，增加從業(yè)人數(shù)的同時提升服務(wù)質(zhì)量。

在進行區(qū)域特征分析時發(fā)現(xiàn)，將所有省會城市視為同等比重進行計算的研究方式較為寬泛，可在今后的研究中將北京、上海等一線城市，南京、杭州等二線城市與銀川、海口等三線城市進行劃分后歸類分析，降低經(jīng)濟水平差異的影響，以期發(fā)掘更深層的影響因素。本文對城市展覽業(yè)效率的研究屬于靜態(tài)分析，可考慮進行動態(tài)測度，分析各城市的展覽業(yè)效率在時間上的變化特征，發(fā)現(xiàn)變化規(guī)律及作用原理，進而利用其規(guī)律，提升城市展覽業(yè)效率。

注釋

①數(shù)據(jù)來源：中國展覽年鑒編委會.中國展覽年鑒2014[M]. 北京：中國民族攝影出版社， 2015.

[1] MANKIW N G. Principles of economics [M]. LIANG X M，trans.Beijing： China Machine Press，2003.[N.格里高利·曼昆. 經(jīng)濟學原理[M]. 梁小民，譯. 北京： 機械工業(yè)出版社，2003.]

[2] ZHOU Y X. The relationship between urban industrial output level and urban scale in China[J].Economic research journal，1988(5)：74-79.[周一星. 中國城市工業(yè)產(chǎn)出水平與城市規(guī)模的關(guān)系[J]. 經(jīng)濟研究，1988(5)：74-79.]

[3] LEWIN A Y， MINTON J W. Determining organizational effectiveness： another look， and an agenda for research[J]. Management science， 1986， 32(5)：514-538.

[4] MOREY R C， DITTMAN D A. Evaluating a hotel GM’s performance： a case study in benchmarking[J]. Cornell hotel & restaurant administration quarterly， 2003， 44(5)：53-59.

[5] KAO M C， LIN C Y， LAI M C， et al. Exploring the efficiency of international tourism development in an emerging market[J]. African journal of business management， 2011， 5(17)：7526-7532.

[6] ALZUA-SORZABAL A， ZURUTUZA M， REBN F， et al. Obtaining the efficiency of tourism destination website based on data envelopment analysis[J]. Procedia-social and behavioral sciences， 2015， 175：58-65.

[7] MA X L， BAO J G. Study on the evolution of Chinese primary cities’ tourism efficiency influence factors[J]. Economic geography， 2009， 29(7)：1203-1208.[馬曉龍， 保繼剛. 中國主要城市旅游效率影響因素的演化[J]. 經(jīng)濟地理， 2009， 29(7)：1203-1208.]

[8] MA X L， BAO J G. An evaluation on the efficiency of Chinese primary tourism cites based on the data envelopment analysis[J]. Resource science， 2010， 32(1)：88-97.[馬曉龍， 保繼剛. 基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的中國主要城市旅游效率評價[J]. 資源科學， 2010， 32(1)：88-97.]

[9] BERGER A N， MESTER L J. Inside the black box： what explains differences in the efficiencies of financial institutions?[J].Journal of banking & finance，1997，21(7)：895-947.

[10] BERGER A N， MESTER L J. Efficiency and productivity change in the U.S. commercial banking industry： a comparison of the 1980s and 1990s[D]. Philadelphia：University of Pennsylvania， 1997.

[11] WEI Q L. The DEA method for evaluating relative effectiveness：a new field of operations research [M]. Beijing： China Renmin University Press，1988. [魏權(quán)齡. 評價相對有效性的DEA方法：運籌學的新領(lǐng)域[M]. 北京： 中國人民大學出版社，1988.]

[12] ZHANG M F. The meaning of sustainable development of knowledge economy[J].Journal of socialist theory guide， 2000(3)： 24-26. [張淼豐.知識經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展涵義[J].理論導(dǎo)刊，2000(3)：24-26.]

[13] WU Y H， LIU X H， GUO J P. Quantitative methods in economic management [M].Beijing：Economic Science Press，2008.[吳育華， 劉喜華， 郭均鵬. 經(jīng)濟管理中的數(shù)量方法[M]. 北京：經(jīng)濟科學出版社， 2008.]

[14] ZHANG J R， GUO Y H. The relationship between the number of factors and DEA efficiency[J].Systems engineering-theory methodology applications， 2004， 13(6)：520-523. [張俊容， 郭耀煌.評價指標與DEA有效的關(guān)系[J].系統(tǒng)管理學報，2004，13(6)：520-523.]

[15] FARRELL R， GROSSKOPF S，LOVELL C A K. Production frontiers[M]. Cambridge： Cambridge University Press，2008.