河南省旅游扶貧效率研究
——基于DEA-Malmquist指數(shù)模型

張時坤 孫雙利

(1.商丘師范學院 經(jīng)濟管理學院，河南 商丘476000；2.商丘學院 經(jīng)濟管理學院，河南 商丘476000)

一、引言

貧困問題是世界性難題，一直伴隨著人類社會的生存與發(fā)展。2013年，國家首次提出精準扶貧，從產(chǎn)業(yè)、教育、轉(zhuǎn)移就業(yè)等方面實施精準扶貧。旅游扶貧是國家精準扶貧計劃中一項十分重要的內(nèi)容，是精準扶貧的新引擎，旅游業(yè)從業(yè)門檻低，收益可觀，既符合“大眾創(chuàng)業(yè)，萬眾創(chuàng)新”的需求，又符合鄉(xiāng)村振興的時代主題，已經(jīng)有越來越多的貧困地區(qū)通過發(fā)展旅游業(yè)走上了脫貧致富的道路。

對此展開研究的學者也取得了豐碩成果，如陳超群等(2019)通過德爾菲法與層次分析法構(gòu)建鄉(xiāng)村旅游扶貧績效指標體系，通過改進的熵值法確定各項指標的權(quán)重，并利用加權(quán)平均綜合標準模型進行績效評價[1]；侯玉霞等(2020)運用DEA模型對南嶺走廊民族地區(qū)11個市自2014年精準扶貧以來的旅游扶貧效率進行測算，并通過Malmquist指數(shù)和Arc GIS軟件探析其時空分異規(guī)律[2]；梁興群等(2020)采用Super-SBM模型和ML指數(shù)分解，構(gòu)建旅游扶貧效率評價模型對大別山區(qū)28個重點縣的扶貧效率進行實證分析[3]；張大鵬等(2020)利用民族特困地區(qū)2011—2017年的縣級面板數(shù)據(jù)，運用隨機前沿分析法(SFA)測度旅游減貧效率，并對相關影響因素進行理論分析與實證檢驗[4]。通過梳理現(xiàn)有研究可以得到結(jié)論，對旅游扶貧績效和效率的評價大多運用定量分析方法，主要包括熵值法與加權(quán)評分法相結(jié)合、熵權(quán)法、問卷調(diào)查法等，尤其是在對旅游扶貧效率評價時多采用數(shù)據(jù)包絡分析法，建立相關模型進行實證分析，在這一過程中兼有定性的評價體系。本文擬采用DEA-Malmquist指數(shù)模型，通過構(gòu)建河南省旅游扶貧效率評價體系，深入討論旅游扶貧效率存在的具體問題，并提出針對性的建議，以更好地發(fā)揮旅游業(yè)在鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略中的重要作用。

二、河南省旅游業(yè)發(fā)展對經(jīng)濟增長的影響

(一)旅游業(yè)發(fā)展概況

2011—2020年河南省國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報顯示(見表1)，2011—2019年，河南省旅游總收入從2802.06億元增加到9606.96億元，年均增長率達到16.65%；2020年，由于疫情原因，旅游總收入呈斷崖式下降，增長率為-49.9%。2011—2019年，河南省全省接待海內(nèi)外游客次數(shù)從30700萬人次增加到90154萬人次，年均增長比率高達14.4%；2020年，接待游客人次降至55064萬人次，增長率為-38.9%。除2020年特殊情況，兩項主要統(tǒng)計指標年均增長率均在10%以上，充分體現(xiàn)了河南省旅游產(chǎn)業(yè)正以較快的發(fā)展速度崛起。

表1 2011—2020年河南省旅游收入及接待游客人次

(二)旅游業(yè)發(fā)展對經(jīng)濟增長的影響

旅游業(yè)的迅速發(fā)展，對經(jīng)濟產(chǎn)生了重要影響。從旅游收入占GDP的比重來看，2011—2019年間，河南省旅游業(yè)對GDP的貢獻率逐年上漲，從10.6%增至17.7%，2020年因疫情原因降至8.8%；從旅游收入占第三產(chǎn)業(yè)增加值比重來看，2011—2019年，河南省旅游收入占第三產(chǎn)業(yè)增加值比重均在30%以上，且呈現(xiàn)出明顯的上升趨勢，2020年因疫情原因?qū)е略摫壤陆抵?8.0%，如表2所示。從整體來看，旅游業(yè)對經(jīng)濟增長的拉動作用十分明顯。

旅游扶貧作為精準扶貧的手段之一，首要任務應該是帶動農(nóng)村地區(qū)貧困居民收入上漲，促進地區(qū)的產(chǎn)業(yè)發(fā)展，因此可從農(nóng)村居民可支配收入、人均GDP(元)判斷扶貧的效果大小。表2數(shù)據(jù)顯示，2011—2020十年間，河南省人均GDP從27901元增加至55435元，年均增速7.9%；農(nóng)村居民家庭人均可支配收入從6604.03元增加至16107.93元，年均增速為10.4%，整體高于人均GDP增速。雖然從增速上來看，人均GDP增速及農(nóng)村居民家庭人均可支配收入增速都呈下降趨勢，但絕對值數(shù)額均明顯增加，旅游扶貧效率如何，還需構(gòu)建評價模型深入分析。

表2 2011—2020年河南省部分經(jīng)濟指標變動情況

三、河南省旅游扶貧效率實證分析

(一)分析方法介紹

1.DEA模型

DEA模型是一種能夠線性規(guī)劃在較多投入和產(chǎn)出指標情況下的分析工具，其模型計算原理主要依靠將目標決策單元與其他單元相比較得到計算結(jié)果。按照規(guī)模報酬可變與否，DEA模型分為BCC和CCR模型。本文根據(jù)旅游業(yè)的規(guī)模特征，選用BCC模型測算河南省旅游扶貧綜合效率，并根據(jù)公式進一步拆分為純技術(shù)效率和規(guī)模效率。

2.Malmquist指數(shù)

傳統(tǒng)DEA模型只能分析靜態(tài)效率，在同一時間點進行橫向比較，F(xiàn)are等在1994年創(chuàng)新性地構(gòu)建了DEA-Malmquist模型，通過觀測多個時間點上全要素生產(chǎn)率的動態(tài)演變情況，對數(shù)據(jù)面板進行動態(tài)分析，其表達式如公式(1)所示:

(1)

當結(jié)果大于1時，表示全要素生產(chǎn)率TFPCH上升；當結(jié)果等于1時，表示全要素生產(chǎn)率TFPCH保持不變；當結(jié)果小于1時，表示全要素生產(chǎn)率TFPCH下降。

在規(guī)模收益可變情況下，該指數(shù)可以拆解為兩項，分別為技術(shù)效率變化指數(shù)(EFFCH)和技術(shù)進步指數(shù)(TECHCH)，技術(shù)效率變化指數(shù)(EFFCH)又可以拆分為規(guī)模效率指數(shù) (SECH) 和純技術(shù)效率指數(shù)(PECH) ，因此，TFPCH可演變?yōu)槿齻€效率指數(shù)的積，如公式(2)所示：

TFPCH = EFFCH×TECHCH =SECH×PECH×TECHCH

(2)

(二)指標體系構(gòu)建與數(shù)據(jù)來源

1.指標體系

投入指標方面，基于文章是研究旅游扶貧效率分析，結(jié)合各地市實際數(shù)據(jù)發(fā)布情況，本文最終選擇人均旅游收入、人均接待游客人次作為投入指標；產(chǎn)出指標方面，旅游扶貧的首要任務是帶動農(nóng)村地區(qū)貧困居民收入上漲，促進地區(qū)的產(chǎn)業(yè)發(fā)展，因此，本文選擇農(nóng)村居民可支配收入、人均GDP(元)作為產(chǎn)出指標，具體如表3所示。

表3 河南省旅游扶貧效率評價指標

2.數(shù)據(jù)來源

本文將選取河南省18個地市2011—2020年相關指標進行旅游扶貧效率評價，可以詳細了解各地市的旅游扶貧效率，還可以通過橫向比較研究，了解地市間旅游扶貧效率存在的差異，總結(jié)歸納河南省內(nèi)旅游扶貧的差異和共性，指標數(shù)據(jù)來源于對應年份河南省統(tǒng)計年鑒及各地市統(tǒng)計公報。

(三)實證結(jié)果分析

1.靜態(tài)分析

(1)綜合效率分析

從河南省18個地市的整體情況來看，2011—2020年間旅游扶貧綜合效率較低，均值僅為0.46，屬于非DEA有效，具體情況如圖1所示，綜合效率值在2011和2020年達到最高值，為0.48；2013年和2018年最低，僅為0.43。由圖1可知，綜合效率值的波動區(qū)間為0.43—0.48，變動幅度較小，有上升趨勢，但不明顯。

具體到各地市來看，10年間綜合效率地區(qū)之間差異較大，均值排名第一位的是漯河，為0.99；排名最后一位的是洛陽，僅為0.14，具體如表4所示。由表可知，高效率地區(qū)有漯河、濮陽、商丘，平均效率值在0.9以上；中效率地區(qū)有許昌、周口，平均效率值在0.6—0.8之間；其余城市均屬于低效率區(qū)域，平均效率值低于0.6。

整體來看，河南省各地市旅游扶貧綜合效率較低，經(jīng)過十年發(fā)展，大多數(shù)城市目前仍處于中低效率水平，資源價值發(fā)揮不充分。隨著旅游發(fā)展政策及精準扶貧策略的進一步實施，河南省各地市旅游效率有望繼續(xù)提升。

圖1 2011—2020年河南省旅游扶貧效率變化圖

表4 2011—2020年河南省旅游扶貧綜合效率變動情況

(2)技術(shù)效率分析

從技術(shù)效率角度看，根據(jù)表5可知，2011—2020年，河南省技術(shù)效率波動區(qū)間為0.56—0.61，均值為0.58，處于較低水平且無明顯上升趨勢，如圖1所示。具體到各地市，鄭州、濮陽、許昌、漯河達到有效值1，可以看出這些城市旅游業(yè)發(fā)展過程中很注重技術(shù)研發(fā)及應用，并獲得較好成效。其余城市中除了濟源、商丘處于高效率區(qū)域、周口處于中等效率區(qū)域，均低于0.6，處于低效率區(qū)域，這些地市均屬于非技術(shù)有效，產(chǎn)出相對于投入未達到最大值。

表5 2011—2020年河南省旅游扶貧技術(shù)效率變動情況

(3)規(guī)模效率分析

從規(guī)模效率看，如表6所示，2011—2020年，河南省旅游扶貧規(guī)模效率均值為0.81，與最優(yōu)規(guī)模相比差距較大。各地市規(guī)模效率值均小于1，為非規(guī)模有效，具體情況如下：漯河、安陽、開封、新鄉(xiāng)、南陽、商丘、信陽、平頂山、駐馬店、濮陽、周口規(guī)模效率在0.8以上，屬于高效率區(qū)域；許昌、三門峽、焦作、鶴壁規(guī)模效率在0.6—0.8之間，屬于中等效率區(qū)域；其余城市規(guī)模效率值均在0.6以下，屬于低效率區(qū)域。

表6 2011—2020年河南省旅游扶貧規(guī)模效率變動情況

(4)技術(shù)效率與規(guī)模效率分布

為了更好地觀察各地市旅游扶貧效率情況，根據(jù)表5、表6中各地市技術(shù)效率和規(guī)模效率的均值，以0.8為界限，將18個地市旅游扶貧效率劃分到4個區(qū)域，如圖2所示。第一區(qū)域為“雙高型”，該區(qū)域內(nèi)的城市技術(shù)效率和規(guī)模效率均大于0.8，包括漯河、商丘、濮陽，這些城市旅游扶貧已經(jīng)產(chǎn)生了一定的規(guī)模效應，在技術(shù)創(chuàng)新等方面也具有良好的資質(zhì)；第二區(qū)域為“一低一高型”，該區(qū)域內(nèi)的城市具有較低的規(guī)模效率、較高的技術(shù)效率，包括濟源、鄭州、許昌，這些地市集聚效應較弱，尚未形成大規(guī)模發(fā)展，但技術(shù)創(chuàng)新應用較為充分；第三區(qū)域為“雙低型”，技術(shù)效率和規(guī)模效率均低于0.8，包括洛陽、焦作、三門峽、鶴壁，這些城市在旅游扶貧方面還需進一步提高擴大規(guī)模、提高科技水平，充分發(fā)揮旅游業(yè)的帶動效應；第四區(qū)域為“一高一低型”，該區(qū)域內(nèi)城市具有較高的規(guī)模效率和較低的技術(shù)效率，包括周口、駐馬店、南陽、信陽、新鄉(xiāng)、安陽、平頂山、開封，這些城市旅游扶貧已經(jīng)形成一定規(guī)模，但在科技方面還需繼續(xù)提升，以全面促進旅游扶貧綜合效率的提高。

圖2 河南省各地市技術(shù)效率、規(guī)模效率分布情況

2.Malmquist 指數(shù)分析

通過DEA模型的測算原理可知，DEA-BCC模型得出的結(jié)果是在確定時間范圍內(nèi)的效率值，即目標決策單元的靜態(tài)值。DEA-Malmquist 指數(shù)彌補上述模型測量結(jié)果的不足，測量決策單元的動態(tài)效率值，在計算 Malmquist 指數(shù)過程中，可將效率變化進行分解。本文從動態(tài)視角方面利用將全要素生產(chǎn)率(TFPCH)分解為技術(shù)進步指數(shù) (EFFCH) 與技術(shù)效率變化指數(shù) (TECHCH) ，以此來分析河南省各地市旅游扶貧效率的動態(tài)變化，具體運算結(jié)果如表7所示。

由表7可知，河南省旅游扶貧效率在2011—2020年間波動式發(fā)展，TFPCH平均每年下降0.4%，其中2011—2014、2016—2017、2018—2020三個時間段表現(xiàn)為上升狀態(tài)，為正增長；2014—2016、2017—2018年為負增長。將TFPCH分解后可知，EFFCH平均每年上升0.5%，TECHCH平均每年下降0.9%，由此可知TFPCH下降主要是由TECHCH下降導致的。再將EFFCH進行分解可知，PECH年均下降0.1%，SECH平均每年上升0.6%，由此可見，EFFCH上升主要由規(guī)模擴張帶來的效率上升導致，但同時純技術(shù)應用不充分反而導致PECH下降，對EFFCH上升具有阻礙作用。從數(shù)據(jù)結(jié)果可知，全要素生產(chǎn)率的下降較大程度上源自技術(shù)進步指數(shù)的降低，同時技術(shù)效率指數(shù)雖然整體上升但純技術(shù)效率下降不利于該指數(shù)上升，兩種變化均不利于全要素生產(chǎn)率的提高。因此，可以看出河南省旅游扶貧事業(yè)的發(fā)展需要進一步提高先進技術(shù)的投入與使用，仍具有較大的發(fā)展空間。

具體到各個地市，18個地市中有12個地市TFPCH呈現(xiàn)上升態(tài)勢，其余6個地市則不同程度的降低，具體如表8所示：鄭州、開封、安陽、鶴壁、新鄉(xiāng)、焦作、許昌、漯河、南陽、商丘、周口、濟源的TFPCH分別增加了1.4%、7.8%、6.6%、4.7%、2.7%、1.1%、1.4%、2%、2.2%、1.4%、2.1%、3.7%；洛陽、平頂山、濮陽、三門峽、信陽、駐馬店分別降低了3%、0.6%、12.4%、1.6%、2.2%、21%。TFPCH下降的6個地市中，洛陽、濮陽、駐馬店的TECHCH也呈下降趨勢，這表明“技術(shù)進步”的下降是抑制旅游扶貧效率提升的重要因素。另外，鶴壁、許昌、商丘、周口、濟源的TECHCH也小于1，說明這些地市旅游扶貧事業(yè)中高新技術(shù)的運用效率較低。除此之外，除了洛陽、鶴壁、許昌、漯河、三門峽、商丘、周口、濟源外，其余10地市還受到規(guī)模效率的制約。因此，河南省各地市應該大力發(fā)展技術(shù)創(chuàng)新，提升旅游扶貧的技術(shù)創(chuàng)新能力，受規(guī)模效率制約的城市還應該加強旅游扶貧規(guī)模擴張效率的改進，全面提高旅游扶貧效率。

表7 2011—2020年河南省旅游扶貧效率Malmquist指數(shù)及其分解

表8 河南省各地市旅游扶效率貧Malmquist指數(shù)及其分解

四、對策與建議

結(jié)合DEA-Malmquist指數(shù)模型的方法，本文對河南省18個地市2011—2020年旅游扶貧效率進行了靜態(tài)和動態(tài)衡量，主要研究結(jié)論有:18個地市綜合效率差異較大，整體處于較低水平，十年均值僅為0.46；濮陽、商丘、漯河3地市的旅游扶貧效率較高，屬于“雙高型”，進一步調(diào)整投入和產(chǎn)出便有望實現(xiàn)DEA有效；鶴壁、焦作、三門峽、洛陽4地市屬于“雙低型”，規(guī)模效率和純技術(shù)效率都亟須提高；18個地市TFPCH年均下降0.4% ，主要原因在于TECHCH年均下降0.9%。針對河南省旅游扶貧基本情況和測算結(jié)果，提出以下三點建議。

一是提高旅游技術(shù)創(chuàng)新水平。從數(shù)據(jù)分析結(jié)果可以看出，河南省旅游扶貧效率受制于技術(shù)進步效率因素影響。旅游業(yè)發(fā)展應緊跟時代步伐，各環(huán)節(jié)與現(xiàn)代科技相融合，打造旅游新業(yè)態(tài)新產(chǎn)品。

二是加快地區(qū)協(xié)同發(fā)展，提高資源使用效率。河南省旅游業(yè)區(qū)域發(fā)展不平衡，資源沒有得到充分的整合、分配和利用。需要建立城市之間的緊密合作關系，加強多方的溝通和協(xié)作，提高資源使用效率。旅游產(chǎn)業(yè)作為綜合性產(chǎn)業(yè)，既需要多產(chǎn)業(yè)分工支持，也需要多地區(qū)協(xié)同合作。

三是推動農(nóng)旅融合，加強多元產(chǎn)業(yè)互動。鄉(xiāng)村旅游作為一種年輕的旅游形態(tài)，逐漸成為現(xiàn)代人休閑養(yǎng)生、觀光旅游的優(yōu)質(zhì)選擇。要實現(xiàn)鄉(xiāng)村旅游與鄉(xiāng)村振興的協(xié)調(diào)發(fā)展，鄉(xiāng)村旅游能夠促進農(nóng)村產(chǎn)業(yè)興旺發(fā)達，促進農(nóng)村生態(tài)環(huán)境優(yōu)化，促進農(nóng)村優(yōu)秀文化的傳承，促進農(nóng)民富裕。鄉(xiāng)村旅游的形式較為單一，提供的旅游產(chǎn)品和服務同質(zhì)化嚴重，創(chuàng)新性和體驗感不強，難以形成規(guī)模效應和游客黏性。而“旅游+農(nóng)業(yè)”產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展模式，是持續(xù)推動鄉(xiāng)村旅游發(fā)展和農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的有效途徑。因此，需要進一步盤活農(nóng)旅產(chǎn)業(yè)，深入挖掘農(nóng)旅融合潛力和發(fā)展空間，拓寬農(nóng)村地區(qū)經(jīng)濟社會發(fā)展道路，通過深入發(fā)展旅游觀光農(nóng)業(yè)、旅游體驗農(nóng)業(yè)和旅游娛樂農(nóng)業(yè)等方式，加大農(nóng)旅產(chǎn)品的宣傳，拓展域內(nèi)既有旅游資源和新興農(nóng)業(yè)的合作思路，加深融合力度。