安徽省旅游效率與空間分異研究
——基于三階段DEA模型

伍文卿,姚國榮

(安徽師范大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，安徽 蕪湖 241002)

一、引言

隨著中國經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展，人民生活水平的不斷提高，休閑體驗(yàn)、康養(yǎng)度假型旅游逐漸漸融入人們生活，不斷推動(dòng)旅游業(yè)的發(fā)展?！吨袊糜谓y(tǒng)計(jì)年鑒》顯示，2018年全國國內(nèi)和入境旅游人數(shù)56.8億人次，安徽省國內(nèi)和入境旅游人數(shù)達(dá)到7.27億人次，比上年增長15.03%，占比12.80%；全國全年實(shí)現(xiàn)旅游總收入6.02萬億元，安徽省旅游總收入7253億元，增長13.31%，占比12.05%。在這個(gè)背景下，研究地區(qū)旅游效率特征，分析安徽省旅游效率情況有著重大意義。

旅游業(yè)的不斷發(fā)展，使得旅游效率研究在學(xué)術(shù)界的關(guān)注度不斷提高。在旅游效率研究文獻(xiàn)中，研究方向包括酒店經(jīng)營管理效率、旅行社效率方面，如薩米(Sami)等運(yùn)用DEA(數(shù)據(jù)包絡(luò)分析)模型和資產(chǎn)收益率分析突尼斯27家酒店的經(jīng)營效率[1]；阿瑪(Amar)等運(yùn)用二階段DEA評價(jià)阿曼蘇丹國58家酒店業(yè)的績效[2]；劉宏偉與亨利(Henry)運(yùn)用DEA和Hicks-Moorsteen TFP (?？怂?穆斯汀指數(shù))從金融和服務(wù)業(yè)研究中國星級酒店的全要素生產(chǎn)率變化情況[3]；羅蒙(Romon)運(yùn)用DEA分析了西班牙22個(gè)旅行社的相對效率，并提供了可行的行動(dòng)方案[4]；胡宇娜等運(yùn)用 GWR(地理加權(quán)回歸)模型探索中國旅行社效率的空間異質(zhì)及影響因素[5]。隨著研究領(lǐng)域不斷增加，研究方向不斷擴(kuò)大，對旅游目的地、旅游扶貧效率評價(jià)研究日益增加，如Sami等運(yùn)用二階段DEA對突尼斯旅游目的地進(jìn)行比較分析[6]；彭紅軍等運(yùn)用DEA模型構(gòu)建綜合評估指標(biāo)體系，分析黃山旅游目的地的生態(tài)旅游效率特征[7]；黃淵基將自助法(Bootstrap)與DEA模型相結(jié)合研究武夷山連片特困區(qū)的旅游扶貧效率，并以生命周期理論進(jìn)行時(shí)間變化分析[8]；李燁使用DEA模型進(jìn)行中國農(nóng)村旅游業(yè)的扶貧效率和改進(jìn)分析[9]；孫春雷等運(yùn)用super-DEA(超效率數(shù)據(jù)包絡(luò))研究湖北大別山地區(qū)的旅游扶貧效率并針對不同的類型提出建議[10]。此外，區(qū)域旅游效率、風(fēng)景區(qū)旅游效率、城市旅游效率等方面是國內(nèi)學(xué)者當(dāng)前的主要研究方向，如：姚治國等運(yùn)用旅游生命周期理論實(shí)證分析海南省區(qū)域旅游生態(tài)效率[11]；曹妍雪等運(yùn)用三階段DEA分析我國民族地區(qū)旅游扶貧效率并提出意見[12]；曹芳東等運(yùn)用DEA模型分析國家級風(fēng)景名勝區(qū)的旅游效率及空間布局特征[13]；游詩詠等對廣東省21個(gè)地級市進(jìn)行Bootstrap-DEA糾偏分析，并運(yùn)用空間自檢驗(yàn)及地理加權(quán)回歸分析其空間特征[14]；鄧洪波等運(yùn)用DEA模型分析長三角、珠三角都市圈的城市旅游效率及空間分異特征[15]。

根據(jù)閱讀文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)大多數(shù)學(xué)者都以DEA模型為基礎(chǔ)研究不同領(lǐng)域的旅游效率與空間分異特征，如Hicks-Moorsteen TFP 指數(shù)、Bootstrap-DEA二階段、全要素生產(chǎn)率等，但較少的學(xué)者運(yùn)用三階段DEA模型進(jìn)行旅游效率和空間分異特征分析。因此，本文以安徽省16個(gè)市2018年旅游實(shí)際情況為例，運(yùn)用三階段DEA模型研究其旅游綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率，在此基礎(chǔ)上運(yùn)用ArcGIS軟件分析安徽省旅游效率空間分布特征。

二、研究設(shè)計(jì)

(一) 研究方法

傳統(tǒng)的DEA模型是在無環(huán)境等因素的前提下提出的，而弗里德(Fried)等人認(rèn)為環(huán)境因素、管理無效率對一個(gè)部門效率評價(jià)有不可忽視的影響[16]，他提出三階段的DEA模型很好地運(yùn)用隨即前沿理論剔除了環(huán)境因素與管理無效率的影響，具體步驟如下。

第一階段，傳統(tǒng)DEA模型。DEA模型[17]是以相對效率為基礎(chǔ)對具有相同類型的部門或單位(決策單元DMU)進(jìn)行評價(jià)。班克(Banker)等人在1984年研究提出BCC-DEA(可變的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析)模型[18]，假設(shè)決策單元處于可變規(guī)模報(bào)酬，研究多輸入多產(chǎn)出的部門或單位效率。本文選擇投入導(dǎo)向型BCC模型進(jìn)行分析，并得出DMU的投入松弛變量，為第二階段分析提供初始數(shù)據(jù)。

第二階段，相似SFA(隨機(jī)前沿分析)模型。第一階段求出的投入松弛變量受環(huán)境因素、管理無效率和隨機(jī)噪聲三個(gè)因素的影響，為了剔除其影響，得出較為準(zhǔn)確的管理無效率，需要構(gòu)建投入松弛變量與環(huán)境變量的SFA回歸模型1：

Sni=f(zi;βn)+vni+uni,i=1,2,3,…,I;n=1,2,3,…,N

(1)

(2)

i=1,2,3,…,I;n=1,2,3,…,N

(3)

(4)

第三階段，投入調(diào)整后的DEA模型。運(yùn)用SFA回歸結(jié)果，根據(jù)公式2、3、4計(jì)算出環(huán)境變量調(diào)整值、管理無效率值和隨機(jī)干擾項(xiàng)調(diào)整值3個(gè)值，最后求出目標(biāo)投入值，帶入DEA-BCC模型進(jìn)行效率評價(jià)。

(二) 指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來源

投入產(chǎn)出指標(biāo)。借鑒現(xiàn)有研究，選取國內(nèi)旅游總收入和國內(nèi)旅游人數(shù)作為產(chǎn)出指標(biāo)。2018年安徽省過夜游游客的數(shù)量占游客接待人數(shù)的46.3%，星級酒店數(shù)量體現(xiàn)了一個(gè)地區(qū)旅游業(yè)的發(fā)展情況與對其重視程度，因此，選取星級酒店數(shù)量為投入指標(biāo)。旅游業(yè)是第三產(chǎn)業(yè)的支柱產(chǎn)業(yè)，其發(fā)展與第三產(chǎn)業(yè)增長存在長期穩(wěn)定關(guān)系[21]，旅游直接從業(yè)人數(shù)、旅游固定資產(chǎn)投資能夠反映當(dāng)?shù)芈糜螛I(yè)的勞動(dòng)和資產(chǎn)投入情況，但是旅游業(yè)數(shù)據(jù)在統(tǒng)計(jì)年鑒中沒有單獨(dú)體現(xiàn)，所以本文選取第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)與第三產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資作為投入指標(biāo)。

環(huán)境指標(biāo)。①地區(qū)生產(chǎn)總值。地區(qū)生產(chǎn)總值是衡量一個(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要指標(biāo)，能夠反映當(dāng)?shù)鼐用竦南M(fèi)能力及旅游需求，間接地反映一個(gè)地區(qū)在旅游業(yè)上的投入能力及水平。②居民可支配收入。居民的收入水平體現(xiàn)出居民對旅游等需求的消費(fèi)能力，居民可支配收入可以準(zhǔn)確地反映居民的生活水平與消費(fèi)能力。③居民出游偏好。居民的偏好程度體現(xiàn)在對旅游目的地的選擇上，不同的人有不同的需求和偏好，對不同地方的旅游業(yè)發(fā)展有不同程度的影響。本文采用各市旅游接待人數(shù)占全省旅游接待人數(shù)的比重與該市常住人口占全省常住人口的比重之比表示居民出游偏好。以上數(shù)據(jù)均來源于安徽省統(tǒng)計(jì)局、各市統(tǒng)計(jì)局，其數(shù)據(jù)樣本區(qū)間為2018年。

三、研究結(jié)果分析

(一)第一階段傳統(tǒng)DEA結(jié)果

利用DEAP 2.1軟件對安徽省16個(gè)市2018年的產(chǎn)出投入值進(jìn)行投入導(dǎo)向BCC運(yùn)算分析，計(jì)算出各市的旅游綜合效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率及規(guī)模報(bào)酬情況，結(jié)果見表1。

表1 2018年安徽省16個(gè)市的旅游效率值

從整體角度而言，安徽省各市綜合效率均值為0.81，純技術(shù)效率均值為0.84，規(guī)模效率均值為0.95，說明安徽省旅游效率有19%的提升空間可到達(dá)生產(chǎn)前沿面， 純技術(shù)效率有16%的改進(jìn)空間到達(dá)最優(yōu)，規(guī)模效率有5%的改進(jìn)空間達(dá)到最優(yōu)?？傮w看來安徽省的旅游效率值較高，各市規(guī)模效率值普遍大于純技術(shù)效率值，高達(dá)93.75%，說明規(guī)模效率是影響安徽省旅游綜合效率的主要因素。從規(guī)模報(bào)酬角度看，規(guī)模報(bào)酬遞增的有4個(gè)市、遞減的有6個(gè)市、不變的有6個(gè)市。

從各市角度而言，有6個(gè)市的旅游效率值都為1，處于生產(chǎn)前沿面上達(dá)到DEA有效，包括合肥、淮北、宿州、阜陽、池州、黃山，可見這些地區(qū)旅游投入得到充分利用，產(chǎn)出實(shí)現(xiàn)最大化；銅陵各個(gè)旅游效率值都在0.9以上，規(guī)模效率為0.99，基本實(shí)現(xiàn)規(guī)模效率有效；亳州、淮南、滁州、六安、宣城5個(gè)市的綜合效率較低，在0.6左右浮動(dòng)，但是亳州、滁州、六安、宣城的規(guī)模效率明顯高于純技術(shù)效率，其純技術(shù)效率明顯投入不足；其他各市的旅游效率均存在明顯的波動(dòng)，各年各指標(biāo)的值變化不同。

(二) 第二階段SFA回歸結(jié)果

根據(jù)第一階段傳統(tǒng)DEA分析結(jié)果得到的安徽省16個(gè)市的三個(gè)投入指標(biāo)的松弛變量作為被解釋變量，將3個(gè)環(huán)境變量(地區(qū)生產(chǎn)總值、居民可支配收入、居民出游偏好)作為解釋變量分別帶入Frontier 4.1軟件中，進(jìn)行SFA回歸分析，結(jié)果見表2。

表2 安徽省16個(gè)市SFA模型的回歸結(jié)果

SFA回歸結(jié)果，星級酒店數(shù)量、第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)、第三產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資3個(gè)投入松弛值的LR(似然化檢驗(yàn))單邊似然估計(jì)值都通過1%的顯著性檢驗(yàn)，故模型設(shè)定是可靠的。此外，星級酒店數(shù)量、第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)、第三產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資的γ值都接近1，說明管理因素是影響旅游效率的決定性因素，而隨機(jī)噪聲的影響較小。

其一，地區(qū)生產(chǎn)總值。星級酒店數(shù)量、第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)、第三產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資的松弛變量系數(shù)為負(fù)，意味著GDP越大越有利于旅游效率的增加。地區(qū)GDP越高，該地區(qū)居民人均收入越高，居民的生活品質(zhì)越高，對休閑度假游需求越大，有利于旅游人數(shù)和旅游收入的增加。第三產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資通過1%的顯著性檢驗(yàn)，這說明第三產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資對安徽省旅游效率有很大影響，體現(xiàn)出資產(chǎn)投入對旅游業(yè)發(fā)展的重要影響。

其二，居民可支配收入。該變量對第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)的松弛變量為負(fù)，并且通過1%的顯著性檢驗(yàn)，從業(yè)人數(shù)的上升，間接推動(dòng)旅游人數(shù)的上升。對星級酒店數(shù)量與第三產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資的松弛變量為正，同時(shí)對第三產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資通過顯著性檢驗(yàn)，表明這兩者之間的影響顯著，居民可支配收入高對第三產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資是一種浪費(fèi)，形成擁擠現(xiàn)象，導(dǎo)致旅游業(yè)對投入資金的不合理利用，不利于安徽省旅游效率的提高。

其三，居民出游偏好。該變量對三個(gè)投入松弛值的回歸系數(shù)都為負(fù)，并且只有第三產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資通過10%的顯著性檢驗(yàn)，說明居民出游偏好越大，該地區(qū)的第三產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資會減少，這符合正常發(fā)展情況。而星級酒店數(shù)量和第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)都未通過顯著性檢驗(yàn)，表明這二者與旅游效率的變動(dòng)關(guān)聯(lián)性較低。

(三) 第三階段投入調(diào)整后的DEA結(jié)果

根據(jù)第二階段SFA結(jié)果，對安徽省16個(gè)市的投入變量值進(jìn)行調(diào)整，運(yùn)用調(diào)整后的值，計(jì)算剔除環(huán)境因素后安徽省各市的旅游效率值，結(jié)果見表3。

表3 調(diào)整后安徽省16個(gè)市的旅游效率值

由表3可知，在剔除環(huán)境因素的影響后，安徽省旅游綜合效率有小幅度增加，其均值由0.81增加到0.84，純技術(shù)效率由0.84增加到0.88，總體來看安慶、六安的旅游綜合效率增加較多，說明環(huán)境變量對這兩市的旅游效率值有影響。調(diào)整后淮南市的旅游效率值最低為0.5，但其純技術(shù)效率較高(0.89)，規(guī)模報(bào)酬遞增。從各市來看，與第一階段相比，原處于生產(chǎn)前沿面上的6個(gè)市效率值不變，旅游效率降低的只有銅陵市，其效率值從0.94到0.91，其他9個(gè)市的旅游效率都有小額增加，其中亳州、蚌埠、滁州3個(gè)市得益于純技術(shù)效率和規(guī)模效率，淮南、六安、馬鞍山、蕪湖、宣城、安慶6個(gè)市主要得益于純技術(shù)效率。

為了更好地分析各市旅游效率情況，以純技術(shù)效率的均值0.88為縱軸臨界值，以規(guī)模效率的均值0.95為橫軸臨界值，將安徽省16個(gè)市的旅游效率劃分為4個(gè)區(qū)域，如圖1所示。

圖1 安徽省旅游純技術(shù)效率及規(guī)模效率分布

第一種類型為“雙高型”，該部分有銅陵市及合肥、淮北、宿州、阜陽、池州、黃山6個(gè)處于生產(chǎn)前沿面的市。銅陵市應(yīng)提高技術(shù)改進(jìn)和管理水平，提高純技術(shù)效率；其他6個(gè)市應(yīng)充分利用豐富的旅游資源，不斷創(chuàng)新，使旅游效率一直處于有效面。

第二種類型為“高低型”，這部分只有蚌埠市，蚌埠市的規(guī)模效率是影響綜合效率的主要原因，可以不斷促進(jìn)旅游產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，擴(kuò)充旅游項(xiàng)目，擴(kuò)大旅游業(yè)規(guī)模，通過規(guī)模效率來提升地區(qū)的綜合效率。

第三種類型為“低高型”，包括馬鞍山、蕪湖、滁州、六安4個(gè)市，這些地區(qū)的純技術(shù)效率較低，尤其是六安市。因此，該地政府應(yīng)加強(qiáng)旅游技術(shù)管理，加快旅游產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，實(shí)現(xiàn)對純技術(shù)效率的提升。

第四種類型為“雙低型”，包括淮南、安慶、滁州、宣城4個(gè)市。淮南市的純技術(shù)效率和規(guī)模效率都很低，與該市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平低，旅游資金投入不足密切相關(guān)。安慶、亳州、宣城的純技術(shù)效率較低，應(yīng)加強(qiáng)管理，開發(fā)旅游產(chǎn)品新業(yè)態(tài)，減少資源浪費(fèi)。

(四)空間分異

根據(jù)第三階段計(jì)算出的旅游效率值，利用ArcGIS 10.0軟件導(dǎo)出安徽省各市的綜合效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率空間分布圖，由圖2可知安徽省旅游效率空間分布特征。

圖2 2018年安徽省16個(gè)市的旅游效率空間分異

其一，安徽省各市綜合效率分布不均，均值為0.81，總體上呈現(xiàn)南北中高東西較低分布。皖北地區(qū)綜合效率普遍較高，除亳州市綜合效率為0.68，阜陽、宿州、淮北3個(gè)市的旅游綜合效率值都為1。皖中地區(qū)只有合肥的旅游綜合效率有效，此外蚌埠游綜合效率值僅次于合肥為0.9，其他地區(qū)的旅游綜合效率值以合肥為核心向四周不同程度遞減。皖南地區(qū)旅游綜合效率有效的有池州和黃山，其旅游綜合效率中間高、東西兩邊較低。

其二，從空間分布來看，安徽省旅游純技術(shù)效率與綜合效率在地理特征上分布相似，呈現(xiàn)南北中部高東西兩邊較低。與旅游綜合效率值相比，只有皖中的淮南旅游純技術(shù)效率變化明顯較大，增加值為0.39，其他地區(qū)的純技術(shù)效率與綜合效率值差異不大。安徽省旅游純技術(shù)效率均值為0.88，皖北、皖中、皖南地區(qū)的旅游純技術(shù)效率平均值分別為0.925、0.84、0.885，可見皖北地區(qū)的純技術(shù)效率值最大，該地區(qū)旅游投入資源利用技術(shù)水平較高。

其三，由圖可以看出淮南的旅游規(guī)模效率值最低(0.56)，安徽省其他地區(qū)旅游規(guī)模效率都較高，旅游規(guī)模效率值達(dá)到1的有7個(gè)市，除去與旅游綜合效率同為1的6個(gè)市，六安的旅游規(guī)模效率也為1，實(shí)現(xiàn)DEA有效。旅游規(guī)模效率值大致上呈現(xiàn)南北中有效，東部地區(qū)未達(dá)到DEA有效，旅游規(guī)模效率均值(0.95)>旅游純技術(shù)效率(0.88)>旅游綜合效率(0.84)，表明安徽省旅游規(guī)模效益實(shí)現(xiàn)最優(yōu)水平，旅游技術(shù)管理能力有待提高。

皖北地區(qū)的第三產(chǎn)業(yè)投資和星級酒店數(shù)量與全省相比占比較小，但皖北地區(qū)的交通優(yōu)勢大，加上其對旅游投入的充分利用使得投入冗余很小，最終表現(xiàn)出皖北的旅游效率較高。皖中地區(qū)以合肥為中心，各地經(jīng)濟(jì)發(fā)展較快，相比于皖中地區(qū)旅游資源較少，國家級風(fēng)景區(qū)僅占30%，該地區(qū)的資源分配不均，應(yīng)合理分配資源，提高其他地區(qū)的旅游效率。皖南地區(qū)是安徽省旅游資源最充分的地區(qū)，特別是黃山和九華山的名氣極大地帶動(dòng)了周邊地區(qū)的發(fā)展，由此黃山和池州的旅游效率達(dá)到最優(yōu)。但是皖南地區(qū)的公路交通不發(fā)達(dá)，比如蕪湖的公路、高鐵不發(fā)達(dá)，這極大地限制了蕪湖旅游業(yè)的發(fā)展。

四、結(jié)論

本文運(yùn)用三階段DEA研究安徽省2018年旅游效率情況；然后為了區(qū)分各地的旅游效率構(gòu)成情況，將各地劃分成“雙高型”“高低型”“低高型”“雙低型”4種類型，探討不同的類型的特征；隨后運(yùn)用ArcGIS 10.0軟件分析安徽省旅游綜合效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率的空間分布特征，得出以下結(jié)論。其一，通過傳統(tǒng)DEA-BCC模型運(yùn)算結(jié)果發(fā)現(xiàn)，安徽省綜合效率均值為0.81，純技術(shù)效率均值為0.84，規(guī)模效率均值為0.95，達(dá)到DEA有效的市有6個(gè)，規(guī)模報(bào)酬遞增、不變、遞減的市分別有4個(gè)、5個(gè)、6個(gè)。其二，環(huán)境變量對安徽省旅游效率有顯著性影響，其中，地區(qū)生產(chǎn)總值與居民出游偏好對星級酒店數(shù)量、第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)、第三產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資的回歸系數(shù)都為負(fù)，說明其影響是有利的。其三，在剔除環(huán)境因素和隨機(jī)噪聲干擾后，安徽省旅游綜合效率、純技術(shù)效率都有小幅度提升，分別增加到0.84、0.88，增幅為3.7%、4.7%，規(guī)模效率不變。規(guī)模效率是影響安徽省旅游綜合效率的主要因素，環(huán)境變量對純技術(shù)效率的影響大于規(guī)模效率。其四，安徽省旅游綜合效率和純技術(shù)效率空間分布特征相似，除淮南的純技術(shù)效率值變化明顯，其他地區(qū)分布呈現(xiàn)南北中高東西較低，規(guī)模效率值呈現(xiàn)南北中有效，東部地區(qū)未達(dá)到DEA有效。