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    基于super-SBM 模型的中國旅游生態(tài)效率評價

    2021-05-01 02:33:52
    生產(chǎn)力研究 2021年3期
    關(guān)鍵詞:區(qū)域間基尼系數(shù)貢獻率

    吳 呈

    (貴州大學(xué) 經(jīng)濟學(xué)院,貴州 貴陽 550025)

    一、引言

    改革開放以來,中國旅游業(yè)實現(xiàn)了跨越式發(fā)展,從旅游短缺型國家轉(zhuǎn)變?yōu)槁糜未髧?。旅游業(yè)發(fā)展的重大影響力,促使其成為國民經(jīng)濟戰(zhàn)略性支柱產(chǎn)業(yè)[1]。效率高低是決定經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵,故推動旅游業(yè)高質(zhì)量發(fā)展和保持旅游經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展需從其效率研究入手[2]。與此同時,旅游發(fā)展帶來的生態(tài)問題逐漸顯露,各級政府對生態(tài)污染治理、生態(tài)環(huán)境改善問題高度重視。因此,對旅游生態(tài)效率進行測度和分析,既利于生態(tài)文明建設(shè),又能促進當前旅游新業(yè)態(tài)的發(fā)展。

    旅游生態(tài)效率是在旅游效率和生態(tài)效率的基礎(chǔ)上演化而來,是在追求旅游發(fā)展過程中以最小的生態(tài)代價獲得最大的旅游產(chǎn)出,通過旅游企業(yè)、政府管理、旅游者等建立旅游與生態(tài)的帕累托最優(yōu)。國外學(xué)者對旅游生態(tài)效率的研究集中于概念界定、模型構(gòu)建、效率測算等方面,包括對旅游產(chǎn)品、旅游目的地、旅游業(yè)的生態(tài)效率[3-5]。國內(nèi)對相關(guān)概念界定的文獻較少,主要集中于對旅游生態(tài)效率測度的實證研究。其主要方法有比值法、指標體系法和模型法,其中比值法適用性較低,指標體系法中權(quán)重的確定客觀性不足,模型法是更恰當?shù)臏y度方法。蔣素梅和幸?guī)X(2014)[6]用旅游碳排放和旅游收入指標核算昆明市的旅游業(yè)生態(tài)效率;李會琴等(2016)[7]基于DEA 模型計算湖北省市域的旅游業(yè)效率。在效率測度的基礎(chǔ)上,學(xué)者進一步分析旅游生態(tài)效率的區(qū)域差異,彭征和殷開明(2018)[8]通過定量分析法計算海南省旅游生態(tài)效率值,并對其區(qū)域差異進行分析;王兆峰和劉慶芳(2019)[9]采用均方差分解法對長江經(jīng)濟帶旅游生態(tài)效率區(qū)域差異進行分解,并計算差異貢獻率;王勝鵬等(2020)[10]基于地理學(xué)視角,采用核密度估計分析黃河流域旅游生態(tài)效率的區(qū)域差異。

    據(jù)此,本文在已有的文獻研究的基礎(chǔ)上,采取super-SBM 模型的方法測算旅游生態(tài)效率,運用Dagum 基尼系數(shù)探討各總體、區(qū)域和省際旅游生態(tài)效率水平差異。

    二、研究方法及數(shù)據(jù)處理

    (一)super-SBM 模型

    DEA 的基本模型對于效率值為1 的有效DMU無法進一步比較,對投入產(chǎn)出變量的松弛性考慮不足,且僅從徑向和角度的度量結(jié)果也是可能存在偏差。Tone 結(jié)合傳統(tǒng)DEA 模型和SBM 模型構(gòu)造了super-SBM 模型[11]:

    (二)Dagum 基尼系數(shù)

    Dagum 基尼系數(shù)是在Theil 指數(shù)基礎(chǔ)上提出的,是衡量差異的重要指標,相比傳統(tǒng)的基尼系數(shù),它將基尼系數(shù)分解為區(qū)域內(nèi)差距貢獻、區(qū)域間差距貢獻和超變密度貢獻三個部分,分解后可以解決樣本之間的交叉重疊問題[12]。本文運用Dagum 基尼系數(shù)對旅游生態(tài)效率差異進行分解:

    其中,G 表示總體的基尼系數(shù),n 為省份的個數(shù),nj、nh分別是j、h 區(qū)域內(nèi)的省份數(shù),yji、yhr表示是j、h 區(qū)域內(nèi)第i、r 個省份的效率,k 表示劃分的區(qū)域數(shù),分別表示全國j、h 區(qū)域的旅游生態(tài)效率平均值。

    在計算前先對旅游生態(tài)效率水平進行排序:

    地區(qū)j 的基尼系數(shù)為Gjj,地區(qū)j、h 之間的基尼系數(shù)為Gjh。區(qū)域內(nèi)差異貢獻為Gw,區(qū)域間差異貢獻為Gnb,超變密度貢獻為Gt,且G=Gw+Gnb+Gt,具體公式為:

    Djh表示區(qū)域j 和h 間旅游生態(tài)效率的相互影響程度。函數(shù)F 為各區(qū)域的積累分布函數(shù),djh為j與h 區(qū)域中所有yji-yhr>0 樣本值的數(shù)學(xué)期望,pjh為j與h 區(qū)域中所有yji-yhr〈0 樣本值的數(shù)學(xué)期望。

    (三)指標體系與數(shù)據(jù)來源

    投入指標:旅游業(yè)從業(yè)人數(shù)作為勞動力投入,包括旅行社、星級酒店和A 級景區(qū)固定旅游從業(yè)人員;旅游固定資產(chǎn)投資作為資本投入,由于沒有具體的旅游固定資產(chǎn)投資的統(tǒng)計數(shù)據(jù),利用旅游固定資產(chǎn)投資=固定資產(chǎn)投資總額* 旅游業(yè)GDP 占比來計算;旅游資源及基礎(chǔ)設(shè)施為三星級以上飯店數(shù)、3A 級以上景區(qū)數(shù)和旅行社數(shù)量總和;能耗和水耗代表資源的投入,用旅游業(yè)的能源消耗量和用水總量表示,計算方式與旅游固定資產(chǎn)類似。

    產(chǎn)出指標:旅游總收入包括國內(nèi)和國際旅游收入;綜合污染是將廢水排放量、化學(xué)需氧量、氨氮化物、二氧化硫、煙(粉)塵、固體廢棄物排放指標運用熵值法綜合成一個綜合污染指數(shù),再依據(jù)旅游固定資產(chǎn)投資的處理方法進行處理,由于綜合污染指數(shù)是非期望產(chǎn)出,其值越大表示污染程度、對生態(tài)的危害也越大,根據(jù)本文模型的選擇,借鑒黃光球和白龍博(2019)[13]對綜合污染排放量轉(zhuǎn)換處理的方法,將綜合污染轉(zhuǎn)化為污染凈化度。

    數(shù)據(jù)來源:鑒于數(shù)據(jù)的可獲得性,本文分析中國30 個省、市、自治區(qū)(西藏、港澳臺地區(qū)除外)的旅游生態(tài)效率,數(shù)據(jù)來源于2012—2018 年的《中國統(tǒng)計年鑒》《中國旅游統(tǒng)計年鑒》《中國區(qū)域統(tǒng)計年鑒》及各省份的統(tǒng)計年鑒。

    三、實證分析

    (一)旅游生態(tài)效率的測算

    對2011—2017 年的省域旅游生態(tài)效率進行測算。本文采用規(guī)模報酬可變的super-SBM 模型和規(guī)模報酬不變的super-SBM 模型,分別得到旅游生態(tài)效率的綜合技術(shù)效率和純技術(shù)效率,再依據(jù)等式“綜合技術(shù)效率=純技術(shù)效率×規(guī)模效率”,計算出規(guī)模效率。其結(jié)果如圖1 所示。

    圖1 旅游生態(tài)效率及其分解

    2011—2017年間全國旅游生態(tài)效率(綜合技術(shù)效率)不高(尚未突破0.8),但整體的增長趨勢較為明顯,純技術(shù)效率有明顯增長趨勢,而規(guī)模效率整體呈小幅波動下降。對比發(fā)現(xiàn),東部的綜合技術(shù)效率較高,中部的綜合技術(shù)效率一直較為落后,東北部的綜合技術(shù)效率的增長幅度最明顯,并在2017年超過了東部;東部的純技術(shù)效率始終位于幾大地區(qū)首位;至于規(guī)模效率,東部趨于穩(wěn)定,中、西部有下降趨勢,且中部的下降幅度略大,東北的規(guī)模效率有小幅上升趨勢,并在2015 年后處于領(lǐng)先地位。

    (二)旅游生態(tài)效率水平區(qū)域差異

    運用Dagum 基尼系數(shù)分別測算2011—2017 年總體基尼系數(shù),四個地區(qū)內(nèi)和地區(qū)間的旅游生態(tài)效率水平基尼系數(shù),其計算結(jié)果如表1 所示。研究期內(nèi),總體基尼系數(shù)逐漸下降,旅游生態(tài)效率的整體差異在縮小。東、西部的基尼系數(shù)變化趨勢大體上與總體一致,并且高于中部和東北部,表明東、西部差異大于中、東北部。在地區(qū)間的基尼系數(shù)中,除2011 年與2012 年間中—東北地區(qū)間基尼系數(shù)略低外,地區(qū)間的基尼系數(shù)與總體基尼系數(shù)運動趨勢幾乎一致,呈波動下降的態(tài)勢。

    表1 旅游生態(tài)效率的基尼系數(shù)

    (三)旅游生態(tài)效率水平差異分解

    對旅游生態(tài)效率水平總體差異進行分解,計算區(qū)域內(nèi)差異Gw、區(qū)域間差異Gnb和超編密度的貢獻率Gt,如表2 所示。

    表2 旅游生態(tài)效率水平基尼系數(shù)分解

    據(jù)表2 可得,區(qū)域內(nèi)的差異貢獻率基本處于平穩(wěn)狀態(tài),在27.88%~28.77%之間成小幅波動狀態(tài)。在2011—2012 年區(qū)域間的差異貢獻率與超變密度居處于穩(wěn)定水平,2013 年以后區(qū)域間的差異貢獻率呈下降趨勢,超變密度呈上升趨勢,且Gnb>Gt。可見,區(qū)域間差異和超變密度是研究區(qū)域旅游生態(tài)效率水平差異的主要來源。究其原因,主要是中國國土面積廣袤,東、中、西和東北部所在的地理區(qū)位、生態(tài)與旅游資源稟賦、科技發(fā)展水平等諸多方面的差異,因此旅游生態(tài)效率的不平衡主要表現(xiàn)為區(qū)域間的不平衡。

    四、結(jié)論與建議

    本文運用super-SBM 模型對我國30 個省域2011—2017 年的旅游生態(tài)效率進行測度,利用Dagum 基尼系數(shù)對全國及四大地區(qū)旅游生態(tài)效率差異進行測度并對其差異貢獻率進行分解,發(fā)現(xiàn):第一,我國旅游生態(tài)效率成緩慢上升趨勢,東、中、西三個地區(qū)整體成“東部〉 西部〉中部”的態(tài)勢,而東北地區(qū)在波動上升過程中逐漸占據(jù)領(lǐng)先地位;第二,旅游生態(tài)效率的總體基尼系數(shù)呈現(xiàn)波動下降的趨勢,東、西兩地內(nèi)部的差異在縮小,中、東北兩地內(nèi)部差異在擴大;第三,區(qū)域內(nèi)差異貢獻率成平穩(wěn)狀態(tài),區(qū)域間差異貢獻率呈下降趨勢,超變密度貢獻率呈上升趨勢,區(qū)域間差異和超變密度是研究區(qū)域的旅游生態(tài)效率差異的主要來源。

    綜上所述,提出幾點建議:第一,建立以生態(tài)環(huán)境保護為目標的旅游區(qū)域合作機制,加強旅游發(fā)展經(jīng)驗、生態(tài)創(chuàng)新模式、生態(tài)環(huán)境管制等方面的溝通,合理引導(dǎo)旅游產(chǎn)業(yè)要素在不同區(qū)域間流動,改善旅游生態(tài)效率落后地區(qū)的發(fā)展;第二,各省應(yīng)積極加快旅游產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展模式轉(zhuǎn)型,合理擴大各地區(qū)旅游企業(yè)規(guī)模,以便其整合各類資源,實現(xiàn)集約化經(jīng)營,推動旅游生態(tài)效率提升;第三,合理開發(fā)旅游資源,降低環(huán)境耗能。

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