吉林省鄉(xiāng)村旅游扶貧效率測度及路徑優(yōu)化

楊 佳， 周麗君， 李秋雨

(白城師范學院旅游與地理科學學院，吉林白城 137000)

“十三五”期間，我國將通過發(fā)展鄉(xiāng)村旅游帶動全國25個省(區(qū)、市)2.26萬個建檔立卡貧困村、230萬貧困戶、747萬貧困人口實現(xiàn)脫貧。目前，國內(nèi)學者在鄉(xiāng)村旅游扶貧領(lǐng)域的研究，多集中在旅游扶貧的含義、旅游扶貧模式、旅游扶貧策略等方面，宏觀層面研究較多，中觀層面研究較為模糊，微觀層面研究不夠成熟，國外旅游扶貧研究重點已經(jīng)逐漸延伸至對旅游益貧效應(yīng)的探析[1]。在旅游扶貧效應(yīng)方面，目前國內(nèi)外學者認為，鄉(xiāng)村旅游扶貧效應(yīng)包括積極效應(yīng)和消極效應(yīng)2個部分。積極效應(yīng)主要表現(xiàn)在提升鄉(xiāng)村居民人均可支配收入、帶動貧困村的經(jīng)濟發(fā)展、促進區(qū)域人口素質(zhì)提高和社會進步等，消極效應(yīng)主要包括破壞村莊生存環(huán)境、對貧困村的過度文化入侵、主客矛盾逐漸激化等方面，對鄉(xiāng)村旅游扶貧效率的測度也應(yīng)從單一的經(jīng)濟效益轉(zhuǎn)向涵蓋經(jīng)濟、生態(tài)、文化等多元化綜合效益體系。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

吉林省是農(nóng)業(yè)大省，生態(tài)環(huán)境良好，鄉(xiāng)村旅游資源富集，鄉(xiāng)愁文化厚重，適合發(fā)展鄉(xiāng)村旅游。2018年末，吉林省全省總?cè)丝跒? 704.06萬人，農(nóng)村人口為1 148.41萬人，占總?cè)丝诘?2.47%。在吉林省《關(guān)于印發(fā)吉林省鄉(xiāng)村旅游扶貧工程實施方案的通知》中，確定了將通過發(fā)展鄉(xiāng)村旅游帶動吉林省48個縣(市、區(qū))359個建檔立卡貧困村、2.8萬貧困戶、5.1萬貧困人口脫貧。近年來，吉林省委省政府和吉林省文化和旅游廳等各部門非常重視吉林省鄉(xiāng)村旅游扶貧工作，先后出臺了多項政策積極推動鄉(xiāng)村旅游扶貧的發(fā)展，確保到2020年末，現(xiàn)行標準下農(nóng)村貧困人口實現(xiàn)全面脫貧，貧困縣全部摘帽。

1.2 指標選取與數(shù)據(jù)來源

本研究選取吉林省長春市、吉林市、四平市、遼源市、通化市、白山市、白城市、松原市、延邊朝鮮族自治州(以下簡稱延邊州)等9個市(州)作為決策單元，共涉及48個縣、5.1萬貧困人口。通過對吉林省2014—2018年近5年鄉(xiāng)村旅游扶貧效率進行測度，并探討其變化原因，旨在為吉林省及其他貧困地區(qū)鄉(xiāng)村旅游發(fā)展提供參考。

目前，對旅游扶貧效率的測度最常用的定量分析方法仍是數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)模型，DEA模型是一種綜合指標的評價方法，使用該模型可用于多項投入與產(chǎn)出的效率評估，且權(quán)重不受人為主觀因素的影響[2]。然而，傳統(tǒng)的DEA模型只是對決策單元(DMU)的相對效率進行評估，而非絕對效率評估。由于旅游產(chǎn)業(yè)帶動作用強、關(guān)聯(lián)度廣，受環(huán)境因素和隨機變量影響很大[3]。因此，本研究選用三階段DEA模型，剔除環(huán)境因素與隨機因素的干擾，可以更準確地評估DMU的效率[4]。

目前，對地區(qū)鄉(xiāng)村旅游扶貧的效率測度主要集中在對地區(qū)旅游扶貧的現(xiàn)狀和發(fā)展態(tài)勢做出評估，全面測度地區(qū)旅游扶貧水平和潛力并可進行縱橫向分析比較的綜合性研究還相對缺乏[5]。因此，在數(shù)據(jù)選取方面，考慮到鄉(xiāng)村旅游扶貧效率測度數(shù)據(jù)選取的科學性及可行性，總結(jié)相關(guān)研究旅游扶貧效率論文的指標選取體系，在此基礎(chǔ)上，選取鄉(xiāng)村旅游人均收入和鄉(xiāng)村旅游人均接待量作為投入指標[6]。在產(chǎn)出指標上，考慮到鄉(xiāng)村旅游扶貧主要針對鄉(xiāng)村居民，因此，選取能夠反映農(nóng)村居民經(jīng)濟收入及生活狀態(tài)改善程度的農(nóng)村居民人均可支配收入作為產(chǎn)出指標。本研究DMU數(shù)量為9，投入產(chǎn)出指標數(shù)為3，符合DEA模型中對DMU數(shù)量與投入產(chǎn)出指標數(shù)量之比的要求。同時，選擇人均國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)作為環(huán)境變量[7]。本研究數(shù)據(jù)來源于《吉林省統(tǒng)計年鑒(2014—2018)》《吉林省國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報(2014—2018年)》，2014—2018年吉林省旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展報告、2014—2018年各市(州)國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報、政府工作報告等。

1.3 研究方法

1.3.1 第1階段：傳統(tǒng)DEA模型分析初始效率 1978年由著名的運籌學家Charnes等首先提出了一個被稱為數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(Data Envelopment analysis，簡稱DEA模型)的方法，用于評價相同部門間的相對有效性[8]。本研究選用可變規(guī)模報酬模型(BCC模型)，對于任一決策單元，投入導向下對偶形式的BCC模型可表示為

式中：θ(0<θ≤1)為綜合效率指數(shù)；λj(λj≥0) 為權(quán)重變量；ε為常量，表示非阿基米德無窮小量；S+(S+≥0) 為松弛變量；S-(S-≥0) 為剩余變量；êT=(1，1，…，1)∈Em和eT=(1，1，…，1)∈Ek分別為m維和k維單位向量空間；j=1,2,…,n，表示決策單元；X、Y分別是投入、產(chǎn)出向量。DEA模型本質(zhì)上是一個線性規(guī)劃問題。

若θ=1，S+=S-=0，則決策單元DEA有效；

若θ=1，S+≠0，或S-≠0，則決策單元弱DEA有效；

若θ<1，則決策單元非DEA有效。

1.3.2 第2階段：相似隨機前沿模型(SFA)模型剔除環(huán)境因素和隨機變量 Fried等認為，決策單元的績效受到管理無效率(managerial inefficiencies)、環(huán)境因素(environmental effects)和統(tǒng)計噪聲(statistical noise)等的影響，因此有必要分離這3種影響[9]。構(gòu)造SFA回歸函數(shù)(以投入導向為例)如下：

Sni=f(Zi；βn)+vni+μni；i=1,2，…，I；n=1,2,…,N。

SFA回歸的目的是剔除環(huán)境因素和隨機因素對效率測度的影響，以便將所有決策單元調(diào)整于相同的外部環(huán)境中[10]。調(diào)整公式如下：

1.3.3 第3階段：原始數(shù)據(jù)的調(diào)整和效率測度 運用調(diào)整后的投入產(chǎn)出變量再次測算各決策單元的效率，此時的效率已經(jīng)剔除環(huán)境因素和隨機因素的影響，是相對真實準確的[11]。此時，再次運用BCC模型對吉林省旅游扶貧效率進行評價時，可以更加準確地反映各DMU的效率[12]。

2 結(jié)果與分析

2.1 第1階段實證分析

運用DEAP 2.1軟件對吉林省9個市(州)2014—2018年5年的鄉(xiāng)村旅游扶貧效率進行分析，分析結(jié)果見表1。

通過第1階段的DEA模型的初始效率分析，計算吉林省2014—2018年鄉(xiāng)村旅游扶貧的綜合效率值、純技術(shù)效率值和規(guī)模效率值。

2.1.1 旅游綜合效率測度結(jié)果分析 (1)從總體上看，2014—2018年，吉林省鄉(xiāng)村旅游扶貧綜合效率值從0.793上升到0.835，全省旅游扶貧綜合效率平均值為0.809，說明吉林省鄉(xiāng)村旅游扶貧的綜合效率處于較優(yōu)水平，且大部分城市處于規(guī)模報酬遞增狀態(tài)。(2)從片區(qū)分布上看，吉林省中部片區(qū)旅游綜合扶貧效率最高，平均綜合效率值為0.874，遠高于全省旅游綜合效率平均值。吉林省中部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)達，與國家政策銜接緊密，高A級景區(qū)景點較多，旅游脫貧效果顯著。吉林省東部片區(qū)旅游資源豐富，旅游稟賦優(yōu)良，旅游發(fā)展?jié)摿薮?，但?jīng)濟基礎(chǔ)相對較薄弱，因此其綜合效率均值相對次之；吉林省西部片區(qū)旅游綜合扶貧效率較低，遠低于平均水平。(3)在2014—2018年間，吉林市鄉(xiāng)村旅游綜合扶貧效率值均為1，說明近5年來吉林市的旅游綜合效率處于相對有效狀態(tài)，綜合效率明顯優(yōu)于其他市(州)。吉林市的小綏河村、韓屯村、馬鞍嶺村等，在吉林省各主要廳局的包保政策下，積極推進鄉(xiāng)村旅游脫貧工作，通過旅游收入帶動當?shù)剞r(nóng)民快速脫貧，在吉林省內(nèi)取得了巨大的成功。

2.1.2 旅游技術(shù)效率測度結(jié)果分析 技術(shù)效率是指通過科學技術(shù)手段的進步而獲得的生產(chǎn)效率的提升[13]。2014—2018年旅游技術(shù)效率平均值為0.853，但平均值總體上呈下降趨勢。說明在鄉(xiāng)村旅游扶貧方面，對旅游資源的創(chuàng)新開發(fā)、有效利用及扶貧模式的創(chuàng)新發(fā)展等方面較為不足，大部分鄉(xiāng)村在進行旅游扶貧過程中扶貧模式千篇一律，依托現(xiàn)有的旅游資源或區(qū)域旅游資源進行粗放式開發(fā)，強調(diào)基礎(chǔ)設(shè)施的配套建設(shè)，忽略了村莊的文化底蘊和文脈，缺少精準式扶貧的措施和路徑[14]。

2.1.3 旅游規(guī)模效率測度結(jié)果分析 根據(jù)DEA模型，規(guī)模效率是指在既定的管理和技術(shù)條件下，尋求現(xiàn)有投入量與最優(yōu)生產(chǎn)之間的關(guān)系，規(guī)模效率值等于1時，表示已經(jīng)達到最優(yōu)的生產(chǎn)規(guī)模[15]。2014—2018年，吉林省鄉(xiāng)村旅游扶貧的規(guī)模效率均值為0.899，且從2015年后基本處于穩(wěn)定上升階段，且大部分地區(qū)的規(guī)模報酬均處于遞增狀態(tài)，說明資源要素配置及規(guī)模投入的增加對于提升鄉(xiāng)村旅游扶貧效率是有效的[16]。

2.2 第2階段實證分析

由于第1階段的DEA模型會受到環(huán)境因素與隨機因素的影響，因此在第2階段采用SFA模型對投入變量進行調(diào)整，通過構(gòu)建SFA模型，剔除外部環(huán)境和隨機誤差的影響，同時，重新調(diào)整第3階段的投入變量[17]。判斷環(huán)境因素對投入松弛變量影響的標準：如回歸系數(shù)大于0，即表明環(huán)境變量的增加會導致投入變量的浪費，如回歸系數(shù)小于0，即表明增加環(huán)境變量有利于減少投入松弛量[18]。通過測算分析，結(jié)果表明，環(huán)境變量對鄉(xiāng)村人均旅游接待量和鄉(xiāng)村人均旅游收入2個投入變量的回歸系數(shù)均為正值，說明人均GDP越大，鄉(xiāng)村人均旅游接待量和鄉(xiāng)村人均旅游收入投入冗余也越大，旅游效率越低(表2、表3)。

表1 吉林省鄉(xiāng)村旅游扶貧初始效率測度結(jié)果(調(diào)整前)

注：DMU為決策單元。Crste為綜合效率值，Vrste為純技術(shù)效率值，Scale為規(guī)模效率值。drs表示規(guī)模報酬遞減，irs表示規(guī)模報酬遞增，—表示規(guī)模報酬不變。表4同。

表2 鄉(xiāng)村人均旅游接待量第2階段SFA參數(shù)估計結(jié)果

表3 鄉(xiāng)村人均旅游收入第2階段SFA參數(shù)估計結(jié)果

注：表中*表示通過1%水平的顯著性檢驗，因部分值較大，因此采取科學計數(shù)法。

2.3 第3階段實證分析

將第2階段SFA回歸分析調(diào)整后的投入變量重新帶入BCC模型進行分析得到調(diào)整后的吉林省鄉(xiāng)村旅游扶貧效率測度情況。由表4可以看出，剔除隨機干擾項后，吉林省鄉(xiāng)村旅游扶貧效率呈現(xiàn)了一定層面上的波動，外部環(huán)境變量的引入，使得吉林省鄉(xiāng)村旅游綜合效率呈上升趨勢，技術(shù)效率和規(guī)模效率呈下降趨勢，反映了這一階段環(huán)境變量的引入對鄉(xiāng)村旅游扶貧的發(fā)展仍有較大的影響[19]。結(jié)合調(diào)整前后的效率空間分布(圖1、圖2)可知，鄉(xiāng)村旅游綜合效率均值由0.809上升至0.840，剔除環(huán)境變量后，吉林省鄉(xiāng)村旅游扶貧綜合效率上升，外部環(huán)境的改善對綜合效率的發(fā)展具有較大的提升作用；調(diào)整后的吉林省鄉(xiāng)村旅游扶貧純技術(shù)效率均值由0.853下降至0.847，變化不大，說明在吉林省鄉(xiāng)村旅游扶貧的發(fā)展過程中，對技術(shù)的利用水平、居民的參與體驗程度、鄉(xiāng)村扶貧的管理水平等方面總體提升不足，新技術(shù)與新方法應(yīng)用不足，使鄉(xiāng)村旅游資源利用效率較低；鄉(xiāng)村旅游規(guī)模效率均值由0.899下降至0.846，說明對于吉林省鄉(xiāng)村旅游扶貧來說，由于交通通達性等制約條件，大型企業(yè)、投資集團等對貧困地區(qū)的設(shè)施、土地、配套等投入相對不足，未達到較高的規(guī)模效益；從空間分布上看，吉林省旅游鄉(xiāng)村旅游扶貧空間分布不均勻，中部地區(qū)明顯高于東部和西部地區(qū)。調(diào)整前旅游綜合效率值總體上呈中高西中東低的時空分布規(guī)律，長春市、吉林市等中部地區(qū)的旅游綜合效率較高，延邊州、白山市、白城市、松原市等東部地區(qū)和西部地區(qū)的旅游綜合效率較低。調(diào)整后長春市、吉林市地區(qū)的旅游綜合效率較高，但四平市、通化市的綜合效率明顯下降，說明該地區(qū)受環(huán)境影響變量較大。

3 路徑優(yōu)化對策

3.1 創(chuàng)新鄉(xiāng)村旅游扶貧模式，提高旅游扶貧技術(shù)水平

通過分析可知，隨著旅游業(yè)的不斷發(fā)展，技術(shù)創(chuàng)新將成為提高鄉(xiāng)村旅游扶貧效率的主要路徑之一。在原有依托旅游資源的基礎(chǔ)上，進一步挖掘貧困村的文化內(nèi)涵，通過“旅游+”模式，借用互聯(lián)網(wǎng)等科技元素，在網(wǎng)絡(luò)自媒體、公眾平臺、微信、微博等線上平臺進行宣傳，以較低的成本有效地幫助貧困地區(qū)進行營銷與宣傳，突出優(yōu)勢特色，提升貧困地區(qū)的貧困人口收入，進而帶動貧困村全面脫貧。

3.2 優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，形成區(qū)域發(fā)展優(yōu)勢

通過分析可知，經(jīng)濟較發(fā)達地區(qū)的鄉(xiāng)村旅游扶貧綜合效率相對較高，說明經(jīng)濟因素對鄉(xiāng)村旅游扶貧綜合效率呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)[20]。對于貧困地區(qū)來說，首先要依托自身的優(yōu)勢資源和特色，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，提升旅游產(chǎn)業(yè)的核心競爭力。同時，要進一步促進鄉(xiāng)村產(chǎn)品向旅游產(chǎn)品的轉(zhuǎn)化，依托產(chǎn)業(yè)的技術(shù)化和深層次發(fā)展，提高鄉(xiāng)村旅游產(chǎn)品附加值的提高，促進旅游消費，提升本地居民的收入水平。

3.3 生態(tài)環(huán)境優(yōu)先，促進可持續(xù)發(fā)展

貧困地區(qū)通常都擁有良好的自然資源和生態(tài)環(huán)境，在大規(guī)模的旅游開發(fā)中，極易造成對生態(tài)環(huán)境的破壞[21]。因此，在進行旅游資源開發(fā)的過程中，首先要以生態(tài)環(huán)境保護為第一要務(wù)，對貧困地區(qū)進行科學合理地規(guī)劃，實施分期開發(fā)策略，在旅游開發(fā)的過程中嚴禁破壞當?shù)丶皡^(qū)域的生態(tài)環(huán)境，同時充分考慮地區(qū)的特色，使貧困村與周邊區(qū)域協(xié)同發(fā)展。其次，要建立完善的環(huán)境保護監(jiān)督機制，鼓勵企業(yè)、社會組織、當?shù)鼐用竦葏⑴c貧困地區(qū)的生態(tài)環(huán)境保護監(jiān)督工作，完善生態(tài)環(huán)境保護政策，維持貧困地區(qū)的可持續(xù)發(fā)展。

表4 吉林省鄉(xiāng)村旅游扶貧初始效率測度結(jié)果(調(diào)整后)