基于DEA-Malmquist指數(shù)的旅游業(yè)融資效率研究

張勝武，馮小進

(安徽財經(jīng)大學 工商管理學院，安徽 蚌埠 233030)

我國處于重要戰(zhàn)略機遇期，堅持高質(zhì)量發(fā)展、著力提升發(fā)展質(zhì)量和效益是解決一切問題的基礎(chǔ)和關(guān)鍵?，F(xiàn)實情況是，激烈競爭下的市場環(huán)境日趨動態(tài)化、復雜化，加之我國市場融資體系建設(shè)不完善，融資約束普遍制約著企業(yè)的長遠發(fā)展[1]，企業(yè)融資渠道有限、融資方式單一。相較于其他行業(yè)，旅游業(yè)建設(shè)項目通常投資規(guī)模大、資金回收周期長且收益水平低，旅游企業(yè)普遍面臨外部融資難、融資貴的發(fā)展難題[2]。由此可見，優(yōu)化旅游行業(yè)資源配置、提高旅游企業(yè)融資效率是推動旅游產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵一步，全面審視融資效率及其變化特征是必要的。從產(chǎn)業(yè)實踐看，不同行業(yè)、同一行業(yè)下不同子行業(yè)在資本結(jié)構(gòu)、融資偏好、經(jīng)營策略等方面均存在明顯差異，融資效率具有顯著的行業(yè)特性[3]。因此，分析旅游業(yè)及各子行業(yè)的融資效率特征及其變化趨勢，探索不同業(yè)務類型旅游企業(yè)的融資效率提升途徑具有重要的現(xiàn)實意義。

一、研究綜述

始于20世紀50年代，市場經(jīng)濟的發(fā)展使學界開始關(guān)注企業(yè)融資問題。Modigliani和Miller從融資結(jié)構(gòu)角度論述了融資活動對企業(yè)價值的積極作用[4]。Myers和Majluf對企業(yè)不同融資方式進行比較分析發(fā)現(xiàn)，實踐中企業(yè)一般按照內(nèi)源、債權(quán)、股權(quán)的順序進行融資[5]。早期研究階段，學者們試圖從多種角度界定融資效率內(nèi)涵，如方芳和曾輝以最高收益成本率和最低風險為標準，指出融資效率是企業(yè)開展融資活動的能力[6]；魏開文從效率的本質(zhì)出發(fā)，認為融資效率是指單位時間、單位空間范圍內(nèi)融資活動的投入與產(chǎn)出之比[7]。隨著相關(guān)研究的繼續(xù)深入，融資效率測度及評價、影響因素分析成為新的研究方向。從測度方法看，模糊評價法、灰色關(guān)聯(lián)度法和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(Data Envelopment Analysis，DEA)比較常見，其中，由于DEA計算時不需要預先設(shè)定指標權(quán)重，最大限度地減少了主觀因素的影響，成為近年來融資效率研究中運用最普遍的方法。具體來說，魏開文采用模糊評價法比較分析中小企業(yè)不同融資方式的融資效率，指出內(nèi)源融資效率最高，其次為債權(quán)融資，最低為股權(quán)融資[7]。伍裝同時采用模糊評價法和灰色關(guān)聯(lián)度法分析我國工業(yè)企業(yè)融資效率，發(fā)現(xiàn)內(nèi)部融資優(yōu)于外部融資，大企業(yè)優(yōu)于中小企業(yè)[8]。Xianhua等采用兩階段DEA研究我國34家鄉(xiāng)村振興企業(yè)融資效率，發(fā)現(xiàn)僅6家企業(yè)效率較高且仍具有很大提升空間[9]。Xun等采用三階段DEA分析我國低碳企業(yè)融資效率，發(fā)現(xiàn)該行業(yè)融資效率較高且純技術(shù)效率變化平穩(wěn)，融資效率隨規(guī)模效率的變化而變化[10]。從影響因素看，融資效率影響因素可分為企業(yè)內(nèi)部因素與外部因素兩類。具體而言，劉超等選用DEA-Tobit模型研究人工智能行業(yè)融資效率，指出企業(yè)經(jīng)營能力、成長能力和資本結(jié)構(gòu)是影響融資效率的關(guān)鍵因素[11]。與之類似，Xianhua等選用灰色關(guān)聯(lián)度法研究鄉(xiāng)村振興企業(yè)融資效率影響因素，指出企業(yè)要提高融資效率，不僅需要優(yōu)化資本結(jié)構(gòu)和治理結(jié)構(gòu)，還要提高管理能力和創(chuàng)新能力[9]。姚德權(quán)和戴烊關(guān)注外部金融市場對企業(yè)融資效率的影響，指出融資約束與融資成本是企業(yè)提升融資效率的制約性因素[12]。

融資是維持企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營的基礎(chǔ)，保持高融資效率有助于企業(yè)獲取更高利潤[13]。融資效率不僅關(guān)乎企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營，對整個社會經(jīng)濟發(fā)展也具有重要意義。梳理文獻發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有研究大多關(guān)注科技、低碳等新興行業(yè)或中小企業(yè)融資效率，旅游業(yè)作為國民經(jīng)濟戰(zhàn)略性支柱產(chǎn)業(yè)，卻少有學者提及。因此，本文以我國A股旅游上市企業(yè)為樣本，采用DEA-Malmquist指數(shù)研究旅游業(yè)融資效率及其變化趨勢，分析導致旅游業(yè)融資效率變化的主要原因。在此基礎(chǔ)上，參考證監(jiān)會《行業(yè)分類指引》將總樣本劃分成景區(qū)類、酒店餐飲類和綜合服務類三個子樣本進行比較研究，深入剖析不同業(yè)務類型的三類子樣本融資效率，試圖豐富旅游業(yè)融資效率的相關(guān)研究，也為各類型旅游企業(yè)優(yōu)化融資效率提供參考。

二、研究設(shè)計

DEA是基于多投入、多產(chǎn)出指標體系的分析方法，原理是利用數(shù)學規(guī)劃評價樣本有效性。按規(guī)模報酬是否可變分為CCR和BCC兩種基本模型，引入Malmquist指數(shù)后形成DEA-Malmquist模型，兩類模型分別用于樣本有效性的靜態(tài)和動態(tài)分析。

(一)模型方法

1.DEA-BCC模型方法

受外部環(huán)境等多種因素影響，企業(yè)很難獲得與投入同等比例的產(chǎn)出，即規(guī)模報酬是可變的。因此，本文選擇DEA-BCC模型如下：

根據(jù)上述模型方法，可計算樣本技術(shù)效率TE、純技術(shù)效率PTE和規(guī)模效率SE，TE=PTE*SE。其中，TE表示企業(yè)籌集資金與運用資金的效率，是融資能力的體現(xiàn)；PTE表示融資管理水平、內(nèi)部融資體系建設(shè)等融資管理因素的影響效應；SE表示融資規(guī)模影響效應，即相關(guān)投入與產(chǎn)出規(guī)模及其配比情況對融資效率的影響。DEA評價結(jié)果位于[0,1]，越接近1表示該樣本效率越高，等于1表示該樣本有效。

2.DEA-Malmquist模型方法

與DEA-BCC模型的靜態(tài)分析不同，DEA-Malmquist模型引入Malmquist指數(shù)，對研究樣本自t期到t+1期的效率變化進行動態(tài)分析，并確定主要影響因素：

(二)評價指標體系構(gòu)建

根據(jù)財報數(shù)據(jù)顯示，我國A股旅游上市企業(yè)以內(nèi)源、股權(quán)和債權(quán)為主要融資方式，則選取此三類指標作為投入指標。財務管理理論指出，可采用代表企業(yè)營運、盈利、成長和償債能力的分析指標評價其經(jīng)營狀況，則選取此四類指標為產(chǎn)出指標。各指標具體含義及相關(guān)說明見表1。

表1 融資效率評價的投入—產(chǎn)出指標體系

(三)樣本選取與數(shù)據(jù)處理

以2014―2020年A股旅游上市企業(yè)為總樣本，并參考證監(jiān)會《行業(yè)分類指引》，將其細分為景區(qū)類、酒店餐飲類和綜合服務類三個子樣本進行比較分析。數(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫。剔除ST和ST*樣本后，獲得總樣本共27家企業(yè)，三類子樣本分別為13家、7家、7家。

DEA要求所有投入、產(chǎn)出指標均為正，但部分指標可能存在負數(shù)，則須進行無量綱化處理，使所有原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化至[0,1]。無量綱化公式如下：

其中，Xmin、Xmax分別表示指標X的原始數(shù)據(jù)的最小值和最大值，i為樣本企業(yè)，j為樣本期間，Y為指標X無量綱化后的值。數(shù)據(jù)處理及效率分析主要采用Stata 15.0和DEAP 2.1軟件完成。

三、實證分析

首先使用Stata 15.0軟件對樣本進行描述性統(tǒng)計分析，再使用DEAP 2.1軟件進行樣本有效性的靜態(tài)與動態(tài)分析，相關(guān)數(shù)據(jù)及分析結(jié)果如下。

(一)描述性統(tǒng)計分析

2014―2020年我國旅游業(yè)總樣本及各子樣本融資效率評價指標的描述性統(tǒng)計結(jié)果見表2。比較三類子樣本各項投入指標的均值發(fā)現(xiàn)，各子樣本間差異比較明顯，景區(qū)類子樣本的各項投入指標均值最小，綜合服務類子樣本的各項投入指標均遠高于景區(qū)類和酒店餐飲類子樣本，表明景區(qū)類子樣本融資規(guī)模最小，融資難度也較小，而綜合服務類子樣本融資規(guī)模最大，相應的融資難度也較大。

觀察各產(chǎn)出指標均值發(fā)現(xiàn)，總樣本的總資產(chǎn)凈利潤率均值僅為3.52%，三類子樣本中，酒店餐飲類子樣本的總資產(chǎn)凈利潤率均值最小(1.60%)，表明我國旅游業(yè)整體盈利能力不強，酒店餐飲類子樣本盈利能力最弱。綜合服務類子樣本的資產(chǎn)負債率均值為49%，是三類子樣本中的最大值，表明綜合服務類子樣本的總資產(chǎn)中債務占比較大，則企業(yè)償債能力較弱。景區(qū)類子樣本的總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率和營業(yè)收入增長率均值均為三類子樣本中的最小值，可能的原因是，旅游活動極易受外部環(huán)境變化的影響，如極端天氣、自然災害等直接因素及社會輿論等潛在因素都可能直接影響游客的出行選擇，加之旅游活動存在明顯淡、旺季，則從整體上看，景區(qū)類子樣本的營運能力及成長能力較弱。從標準差、最小值和最大值看，總樣本及各子樣本的各項投入、產(chǎn)出指標的標準差都較大，最小值和最大值之間差異也較大，表明旅游業(yè)及各子行業(yè)的個體差異比較明顯，即企業(yè)間融資效率呈現(xiàn)出兩極分化，部分企業(yè)能夠以合理成本快速籌集到所需資金，融資效率較高，但也存在部分企業(yè)融資難度大且融資成本高，嚴重制約企業(yè)的長遠發(fā)展。

(二)旅游業(yè)及各子行業(yè)融資效率的靜態(tài)分析

采用DEA-BCC模型測算2014―2020年我國旅游業(yè)總樣本及各子樣本融資效率水平，匯總結(jié)果見表3。從總樣本看，旅游業(yè)2014―2020年技術(shù)效率TE各年均小于1，均值為0.922，TE有效的樣本平均比例僅49.21%，約為13家，即我國旅游業(yè)一半以上上市企業(yè)未實現(xiàn)TE有效，行業(yè)整體融資能力不強。純技術(shù)效率PTE總體水平較高，均值為0.993，PTE有效的樣本比例最高達85.19%，最低為55.56%，平均達到20家，遠優(yōu)于TE。規(guī)模效率SE均值為0.928，SE有效的樣本平均比例為49.21%，與TE基本一致。由此可見，規(guī)模效率SE是制約我國旅游業(yè)融資的技術(shù)效率TE提升的主要原因。

從子樣本看，景區(qū)類、酒店餐飲類與綜合服務類子樣本的各年技術(shù)效率TE均小于1，均值分別為0.972、0.943、0.816，TE有效的樣本企業(yè)占本組樣本的平均比例為54.95%、38.78%、48.98%，即景區(qū)類子樣本的TE水平及有效樣本比例均為最高，酒店餐飲類子樣本的TE有效樣本比例最小，綜合服務類子樣本的TE水平最低?？赡艿脑蚴牵皡^(qū)類子樣本可依托自身景點資源開展多種經(jīng)營，不僅有景點門票、景區(qū)內(nèi)店鋪租金等傳統(tǒng)營收，還包括文創(chuàng)產(chǎn)品、專業(yè)演出等創(chuàng)新型收入，整體盈利能力較強，在三組子樣本中融資能力最強。酒店餐飲類子樣本因客房、餐廳等主要資產(chǎn)的專用性較強，可拓展的經(jīng)營業(yè)務有限，僅少數(shù)優(yōu)秀企業(yè)能夠?qū)崿F(xiàn)TE有效，導致有效樣本比例在三組子樣本中最小。綜合服務類子樣本所涉產(chǎn)業(yè)范圍廣，非相關(guān)多元化程度較高[14]，但缺乏能夠整合所有產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展的支撐性主業(yè)，經(jīng)營風險較大，外部投資者出于謹慎性考慮，對此類企業(yè)的投資意向不強，從而TE水平最低。觀察純技術(shù)效率PTE發(fā)現(xiàn)，三類子樣本均值分別為0.998、0.983、0.996，有效樣本比例分別為76.92%、67.35%、75.51%，即無論是效率水平，還是有效樣本比例，各子樣本的PTE都優(yōu)于TE。觀察規(guī)模效率SE發(fā)現(xiàn)，三類子樣本均值分別為0.974、0.960、0.820，有效樣本比例分別為54.95%、38.78%、48.98%，即各子樣本的SE均值與有效樣本平均比例都與各自的TE基本一致。由此可知，與總樣本類似，各子樣本融資的技術(shù)效率TE也主要受規(guī)模效率SE制約。

(三)旅游業(yè)及各子行業(yè)融資效率的動態(tài)分析

1.旅游業(yè)總樣本融資效率的動態(tài)分析

采用DEA-Malmquist模型計算可得我國旅游業(yè)總樣本融資效率動態(tài)變化結(jié)果，匯總結(jié)果見表4。從均值看，2014―2020年全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)Tfpch均值為0.960，即7年內(nèi)我國旅游業(yè)融資效率平均下降4.0%。其中，技術(shù)進步變化指數(shù)Techch均值為0.968，在各分解指數(shù)中效率下降幅度最大，平均下降3.2%。規(guī)模效率變化指數(shù)Sech均值為0.993，7年間規(guī)模效率平均下降0.7%，遠大于純技術(shù)效率平均0.1%的下降。由此可見，技術(shù)進步效率3.2%和規(guī)模效率0.7%的下降是2014―2020年我國旅游業(yè)融資效率平均下降4.0%的主要原因。

2014―2020年旅游業(yè)總樣本融資效率的DEA-Malmquist指數(shù)及各分解指數(shù)變化情況見圖1。從各年變化情況看，全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)Tfpch僅2017年大于1，其余年份都小于1，2020年變動幅度最大。2017年Tfpch為1.013，即2017年旅游業(yè)融資效率較2016年增長1.3%。其中，技術(shù)進步變化指數(shù)Techch為1.032，即技術(shù)進步效率較2016年增長3.2%。其他分解指數(shù)均小于1，規(guī)模效率變化指數(shù)Sech最小(0.984)，即規(guī)模效率下降幅度最大，較2016年下降1.6%。由此可見，2017年旅游業(yè)融資效率變化主要受技術(shù)進步效率和規(guī)模效率的變化影響。2020年，Tfpch出現(xiàn)斷崖式下跌(0.864)，融資效率較2019年下降13.6%?？赡艿脑蚴牵?020年受新冠疫情沖擊，我國國內(nèi)一度全面停工停產(chǎn)，旅游業(yè)成為受影響最大的行業(yè)之一，企業(yè)融資難度驟然增大，則融資效率明顯下降。與2017年類似，2020年技術(shù)進步效率變化幅度也最大，規(guī)模效率次之，二者分別較2019年下降10.8%和2.3%。由此可見，2020年旅游業(yè)融資效率大幅下降主要由技術(shù)進步效率和規(guī)模效率的共同下降所導致。此外，7年間純技術(shù)效率變化指數(shù)Pech的變動范圍為0.991～1.009，各年變化都比較平緩，2017年和2020年分別下降0.2%和0.9%，對融資效率變化的影響較小。

圖1 2014―2020年旅游業(yè)總樣本融資效率的DEA-Malmquist指數(shù)及各分解指數(shù)變化情況

綜上所述，技術(shù)進步效率變化是2014―2020年旅游業(yè)總樣本融資效率變化的最主要原因，其次為規(guī)模效率變化。

2.景區(qū)類子樣本融資效率的動態(tài)分析

采用DEA-Malmquist模型計算可得景區(qū)類子樣本的融資效率動態(tài)變化結(jié)果，匯總結(jié)果見表5。從均值看，2014―2020年全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)Tfpch均值為0.969，即7年間景區(qū)類子樣本融資效率平均下降3.1%。其中，技術(shù)進步變化指數(shù)Techch均值最小(0.975)，在各分解指數(shù)中效率下降幅度最大，平均下降2.5%。規(guī)模效率變化指數(shù)Sech均值為0.994，規(guī)模效率在7年間平均下降0.6%。純技術(shù)效率變化指數(shù)Pech均值為1，7年間純技術(shù)效率幾乎沒有變化。由此可見，2014―2020年我國景區(qū)類子樣本融資效率平均3.1%的下降由技術(shù)進步效率2.5%的下降和規(guī)模效率0.6%的下降所導致。

表5 2014―2020年景區(qū)類子樣本融資效率的DEA-Malmquist指數(shù)

2014―2020年景區(qū)類子樣本融資效率的DEA-Malmquist指數(shù)及各分解指數(shù)變化情況見圖2。從各年變化情況看，全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)Tfpch的變動情況以2018年為“拐點”呈現(xiàn)為倒U型，其中，僅2018年Tfpch大于1，其余年份都小于1，表明2014―2017年融資效率下降幅度逐年變小，2018年實現(xiàn)正增長，2019―2020年下降幅度逐年增大。2018年Tfpch為1.016，各分解指數(shù)均大于或等于1。其中，技術(shù)進步變化指數(shù)Techch最大(1.012)，即技術(shù)進步效率增長幅度最大，較2017年增長1.2%。規(guī)模效率變化指數(shù)Sech為1.004，較2017年增長0.4%。純技術(shù)效率變化指數(shù)Pech等于1，即純技術(shù)效率與2017年相比沒有變化。由此可見，技術(shù)進步效率和規(guī)模效率變化是2018年景區(qū)類子樣本融資效率變化的主要原因。2020年Tfpch為0.866，該年變動幅度最大，融資效率比2019年下降13.4%。其中，Techch、Sech、Pech分別為0.914、0.949、0.998，即技術(shù)進步效率下降幅度最大(8.6%)，純技術(shù)效率下降幅度最小(0.2%)。由此可見，2020年景區(qū)類子樣本融資效率下降的主要原因是技術(shù)進步效率和規(guī)模效率下降。

圖2 2014―2020年景區(qū)類子樣本融資效率的DEA-Malmquist指數(shù)及各分解指數(shù)變化情況

綜上所述，技術(shù)進步效率變化是2014―2020年景區(qū)類子樣本融資效率變化的最主要原因，其次為規(guī)模效率變化。

3.酒店餐飲類子樣本的融資效率動態(tài)分析

采用DEA-Malmquist模型計算可得酒店餐飲類子樣本融資效率的變化結(jié)果，匯總結(jié)果見表6。從均值看，2014―2020年全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)Tfpch均值為0.966，即酒店餐飲類子樣本融資效率7年間平均下降3.4%。其中，技術(shù)進步變化指數(shù)Techch均值最小(0.963)，即技術(shù)進步效率下降幅度最大，平均下降3.7%。純技術(shù)效率變化指數(shù)Pech和規(guī)模效率變化指數(shù)Sech均值為0.997和1.006，二者呈反向變動，7年間分別平均下降0.3%和上升0.6%。由此可見，2014―2020年我國酒店餐飲類子樣本融資效率平均3.4%的下降主要由技術(shù)進步效率3.7%的下降和規(guī)模效率0.3%的下降所導致。

表6 2014―2020年酒店餐飲類子樣本融資效率的DEA-Malmquist指數(shù)

2014―2020年酒店餐飲類子樣本融資效率的DEA-Malmquist指數(shù)及各分解指數(shù)變化情況見圖3。從各年變化情況看，全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)Tfpch波動下降，變動幅度較大，變動范圍為0.853～1.117。其中，2015年和2017年融資效率為正增長，其余年份為負增長，2020年變動幅度最大。2017年Tfpch為1.117，融資效率比2016年增長11.7%。其中，技術(shù)進步變化指數(shù)Techch為1.140，技術(shù)進步效率較2016年提升14.0%。純技術(shù)效率變化指數(shù)Pech和規(guī)模效率Sech分別為0.989和0.990，兩效率值較2016年分別下降1.1%和1.0%，二者下降幅度相當。由此可見，2017年酒店餐飲類子樣本融資效率變化主要受技術(shù)進步效率變化的影響。2020年Tfpch為0.853，融資效率比2019年下降14.7%，其中Techch和Pech分別為0.869和0.979，技術(shù)進步效率和純技術(shù)效率分別下降13.1%和2.1%，Sech為1.002，規(guī)模效率上升0.2%。由此可見，2020年酒店餐飲類子樣本融資效率下降的原因是技術(shù)進步效率和純技術(shù)效率下降。

圖3 2014―2020年酒店餐飲類子樣本融資效率的DEA-Malmquist指數(shù)及各分解指數(shù)變化情況

綜上所述，技術(shù)進步效率變化是2014―2020年酒店餐飲類子樣本融資效率變化的最主要原因，其次為純技術(shù)效率變化。

4.綜合服務類子樣本的融資效率動態(tài)分析

采用DEA-Malmquist模型計算可得綜合服務類子樣本融資效率的變化結(jié)果，匯總結(jié)果見表7。從均值看，2014―2020年全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)Tfpch均值為0.936，7年間綜合服務類子樣本融資效率平均下降6.4%。其中，技術(shù)進步變化指數(shù)Techch均值最小(0.958)，則技術(shù)進步效率在各分解指數(shù)中下降幅度最大，7年間平均下降4.2%。規(guī)模效率變化指數(shù)Sech均值為0.979，規(guī)模效率7年間平均下降2.1%，而純技術(shù)效率僅平均下降0.2%。由此可見，2014―2020年我國綜合服務類子樣本融資效率平均6.4%的下降主要由技術(shù)進步效率4.2%的下降和規(guī)模效率2.1%的下降所導致。

表7 2014―2020年綜合服務類子樣本融資效率的DEA-Malmquist指數(shù)

2014―2020年綜合服務類子樣本融資效率的DEA-Malmquist指數(shù)及各分解指數(shù)變化情況見圖4。從各年變化情況看，僅2019年的全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)Tfpch大于1，其余年份都小于1，2020年變化幅度最大。具體來說，2019年Tfpch為1.003，即融資效率較2018年增長0.3%。其中，技術(shù)進步變化指數(shù)Techch大于1，較2018年正向增長0.3%。純技術(shù)效率和規(guī)模效率反向變動同等幅度，即分別增長和下降0.2%，二者對融資效率的影響效應相互抵消。由此可見，2019年綜合服務類子樣本融資效率變化主要受技術(shù)進步效率的變化影響。2020年Tfpch為0.873，融資效率較2019年下降12.7%。其中，Techch為0.875，技術(shù)進步效率較2019年下降12.5%。Pech和Sech分別為0.991和1.007，純技術(shù)效率較2019年下降0.9%，規(guī)模效率效率較2019年上升0.7%，二者呈反向變動。由此可見，2020年綜合服務類子樣本融資效率變化也主要受技術(shù)進步效率影響。此外，觀察Pech和Sech發(fā)現(xiàn)，Pech的變動范圍為0.991～1.002，Sech的變動范圍為0.919～1.011，即規(guī)模效率的變動幅度遠大于純技術(shù)效率。

圖4 2014―2020年綜合服務類子樣本融資效率的DEA-Malmquist指數(shù)及各分解指數(shù)變化情況

綜上所述，技術(shù)進步效率變化是2014―2020年綜合服務類子樣本融資效率變化的最主要原因，其次為規(guī)模效率變化。

比較分析三類子樣本2014―2020年全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)Tfpch及各分解指數(shù)的均值發(fā)現(xiàn)，綜合服務類子樣本的Tfpch均值最小，景區(qū)類子樣本的Tfpch均值最大，表明綜合服務類子樣本融資效率下降幅度最大，景區(qū)類子樣本融資效率下降幅度最小。從各分解指數(shù)均值看，綜合服務類子樣本的技術(shù)進步變化指數(shù)Techch均值最小，酒店餐飲類子樣本次之，景區(qū)類子樣本最大，即三類子樣本的Techch均值大小關(guān)系與Tfpch均值大小關(guān)系一致，表明不同業(yè)務類型旅游企業(yè)融資效率變化均受技術(shù)進步效率變化的影響最大。景區(qū)類和綜合服務類子樣本的規(guī)模效率變化指數(shù)Sech均值小于1，酒店餐飲類子樣本的Sech均值大于1，表明規(guī)模效率下降是景區(qū)類和綜合服務類子樣本融資效率下降的重要原因。酒店餐飲類子樣本的純技術(shù)效率變化指數(shù)Pech均值最小，表明酒店餐飲類子樣本的純技術(shù)效率下降幅度最大，則純技術(shù)效率下降是酒店餐飲類子樣本融資效率下降的重要原因。

總體而言，2014―2020年我國旅游業(yè)總樣本及各子樣本融資效率都處于下降水平，但導致不同業(yè)務類型旅游企業(yè)融資效率下降的原因有所不同。具體來說，技術(shù)進步效率與規(guī)模效率下降是景區(qū)類和綜合服務類子樣本融資效率下降的主要原因，技術(shù)進步效率與純技術(shù)效率下降是酒店餐飲類子樣本融資效率下降的主要原因。

四、研究結(jié)論與建議

根據(jù)2014―2020年滬深A股旅游上市企業(yè)數(shù)據(jù)，本文采用DEA-Malmquist指數(shù)研究旅游業(yè)及各子行業(yè)融資效率水平及其變化趨勢，分析影響融資效率變化的主要原因。研究發(fā)現(xiàn)：(1)從效率水平看，我國旅游業(yè)融資效率水平不高，比較而言，純技術(shù)效率水平較高且變化相對平緩，規(guī)模效率變化對融資效率影響更大。三類子樣本中，景區(qū)類子樣本的融資效率水平最高，酒店餐飲類子樣本次之，綜合服務類子樣本最低。(2)從效率變化情況看，2014―2020年我國旅游業(yè)融資效率總體呈下降水平，三類子樣本中，綜合服務類子樣本的融資效率下降幅度最大，酒店餐飲類子樣本次之，景區(qū)類子樣本最小。(3)從導致融資效率下降的原因看，技術(shù)進步效率下降是最主要原因，此外，規(guī)模效率下降是景區(qū)類和綜合服務類子樣本融資效率下降的重要原因，純技術(shù)效率下降是酒店餐飲類子樣本融資效率下降的重要原因。

上述研究結(jié)論對我國旅游業(yè)及不同業(yè)務類型旅游企業(yè)制定經(jīng)營管理策略以提高融資效率具有如下啟示。第一，加強融資管理建設(shè)。提高融資效率有助于緩解企業(yè)融資約束，幫助企業(yè)實現(xiàn)更好發(fā)展。旅游業(yè)及不同業(yè)務類型旅游企業(yè)須從自身實際出發(fā)全面審視融資效率，建立健全內(nèi)部融資管理體系，推動旅游業(yè)實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。第二，質(zhì)量提升與創(chuàng)新發(fā)展相結(jié)合。技術(shù)進步效率下降是旅游企業(yè)融資效率下降的主要原因，各類旅游企業(yè)均應著力提升技術(shù)進步效率。一方面，持續(xù)經(jīng)營優(yōu)秀傳統(tǒng)旅游產(chǎn)品，不斷提升產(chǎn)品質(zhì)量；另一方面，樹立創(chuàng)新意識、堅持創(chuàng)新發(fā)展，以客戶為中心打造有吸引力的創(chuàng)新型旅游產(chǎn)品。第三，選擇適當?shù)娜谫Y管理策略。景區(qū)類與綜合服務類子樣本應合理優(yōu)化融資投入與產(chǎn)出的規(guī)模及其配比，酒店餐飲類子樣本應注重提高融資活動的專業(yè)管理水平。