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                      中國分省區旅游生產效率模型創建與評價

                      時間:2020-04-25 理論教育 聯系我們

                      中國分省區旅游生產效率模型創建與評價_文化產業研究:文化軟實力與產業競爭力(第3輯)

                      中國分省區旅游生產效率模型創建與評價

                      顧 江 胡 靜

                      胡靜簡介:(1982— ):湖南湘潭人,南京審計學院教師南京大學商學院博士。研究方向:文化產業、產業組織。

                      摘 要 本文將我國各省區旅游系統作為生產決策單元,通過數據包絡方法(DEA)和Tobit回歸模型分析各省區旅游生產效率及其影響因素。研究表明:我國各省區旅游生產平均效率經歷了一個先降后升的過程,旅游生產效率與國際旅游收入絕對量之間不存在對應關系;與我國經濟發展水平所形成的東、中、西部三大區域依次降低的情況不同,旅游生產效率值呈現出東、西部高,中部低的格局。最后針對各省區發展現狀,提出改進旅游生產效率的政策建議。

                      關鍵詞 數據包絡分析;Tobit回歸;旅游生產系統;效率

                      在過去的1/4個世紀當中,中國的旅游產業一直以飛快的速度攀升。中國旅游業的發展具有明顯的階段性,其發展始于國際旅游,最初是一項具有政治色彩的接待型事業。改革開放政策實行后,旅游業開始發展成為一個產業;1992年以后,入境旅游逐漸成熟,由海外華僑和外國人構成的入境旅游,取代了此前出于政治、貿易和技術的目的而形成的規模很小的國際旅行飯店接待產業(Zhang,1997)。入境旅游者人數由1978年的180.9萬人次,增加到2005年的1.203億人次;同期旅游外匯收入由2.63億美元上升到292.96億美元。旅游業在中國經濟中占據著重要地位。

                      盡管20世紀90年代以來,中國旅游業的發展取得了令世人矚目的優秀成績,但各省、自治區、直轄市(以下簡稱省區)旅游業的發展卻不平衡。本文將各省區旅游業的發展視為彼此獨立的決策單元(Decision Making Unit,DMU),通過衡量各決策單元在不同的輸入(旅游資源)情況下,得到不同的輸出(旅游收入)。

                      1 生產效率評價與DEA-Tobit兩步法

                      數據包絡分析(Data Envelopment Analysis,DEA)是數學運籌學數理經濟學的一個交叉領域,于1978年由A.Charnes,W.W.Cooper和Rhodes等三位著名運籌學家首先提出。它是用數學規劃模型來評價相同類型的多輸入、多輸出的部門或單位(稱為決策單元)是否技術有效的一種非參數統計方法。依據DEA方法、模型和理論,可以直接利用輸入和輸出數據建立非參數的DEA模型以進行經濟分析,使用DEA對決策單元進行效率評價可以獲得更多的管理信息(魏權齡,2004)。

                      本文選擇規模報酬可變的BCC模型。這是因為首先各省區旅游產業的生產規模報酬是變化的;其次,旅游作為一個產業,成本控制是其關鍵問題之一,關注成本控制的典型選擇是投入導向的DEA模型(Casu and Molyneux,2003)。技術效率定義為m個投入和s個產出加權之和的比例,投入最小化模型可寫為如下的線性規劃:

                      img23

                      的解即為相對技術效率,其中,uq,vp≥0;p=1,2,…,m;q=1,2,…,s。

                      經過Charnes-Cooper線性變換,上述線性規劃的標準形式為:

                      img24

                      該線性規劃的解θ為第i個決策單元DMUi在BCC模型投入導向下的相對技術效率。表示在現有的制度、結構以及技術水平等現有條件下,得到目前給定的產出水平,相對于生產前沿面而言,投入能夠實現的最大限度縮減比例。若效率值θ=1,則認為生產有效率,表示現有投入情況下的產出已是最大產出水平;若效率值θ<1,則認為生產缺乏效率,存在浪費,表示可以用比當前更小的投入得到目前的產出,效率值越小,表示相對效率越低。

                      為盡可能準確分析系統效率的影響因素及其影響程度,文獻中在DEA分析的基礎上衍生出兩步法(Two-stage Method)(Coelli,1998)。為了避免偏誤,第二步采用截取回歸模型(Censored Regression Model),即Tobit模型來進行回歸分析,其基本形式如下:

                      img25

                      其中,Xt是(K+1)維的解釋變量向量,βT是(K+1)維的未知參數向量。Tobit模型的一個重要特征是,解釋變量Xt取實際觀測值,被解釋變量只能以受限制的方式被觀測到。可以證明,用最大似然法估計出Tobit模型的βT和σ2是一致估計量。

                      2 我國分省區旅游生產效率評價(BCC模型)

                      本文選取國際旅游收入作為旅游生產的產出變量,主要原因是基于改革開放以來,中國旅游發展的思路是優先發展國際旅游。國際旅游外匯收入一直是中國旅游總收入的重要來源之一。

                      本文對投入變量的選取主要從旅游的硬資源和軟資源兩個方面來綜合考慮。具體安排見表1:

                      表1 旅游生產效率評價指標體系

                      img26

                      注:優秀旅游城市是國家旅游局從1995年開始評定,是對城市歷史、資源、文化價值等的綜合鑒定,成為地區旅游資源的一個顯著標志。

                      本文選取的研究年份分別為1997年、2001年和2005年,三個年份的選擇使樣本點具有階段性、實效性。使用DEA分析軟件Matlab分別測算中國內地各省區旅游生產技術效率(見表2)。

                      表2 中國內地各省區旅游生產效率指數

                      img27

                      續表2

                      img28

                      根據計算結果可知,第一,本文考察的三個年份中,旅游生產效率值和達到生產前沿面的省區均值分別為0.487 31和5.003 1。我國大陸各省區旅游生產平均效率經歷了一個先降后升的過程,其中,1997年,北京、上海、內蒙古、福建、廣東、重慶、西藏七省區旅游生產效率值為1;2001年,北京、上海、廣東、青海四省區旅游生產效率值為1;2005年,北京、內蒙古、上海、廣東四省區旅游生產效率值為1。它們共同構成了各年份我國旅游生產效率的前沿面,也就是說,除非部分或全部增加旅游資源投入量,否則在現有技術水平下無法再增加其產出(即無法增加旅游外匯收入)。在考察期內,生產效率指數較低(即三年均值小于0.200)的地區主要是:河北、山西、吉林、安徽、江西、河南、海南、四川、甘肅、寧夏。此結論表明:按照現有的技術條件,上述地區應該能獲得更多的旅游外匯收入;從另一個角度而言,這些地區旅游生產的發展潛力也較大。

                      第二,旅游生產效率與國際旅游收入絕對量之間不存在對應關系,各年處于生產前沿面的省區中,既有旅游收入高的省區,也有旅游收入低的省區。各年生產前沿面省區中,1997年西藏國際旅游收入(3 172萬美元)僅有廣東(280 055萬美元)的1.13%;2001年青海(902萬美元)與其余三個地區(均超過180 000萬美元)相差甚遠;2005年內蒙古(35 027萬美元)國際旅游收入僅為同處生產前沿面廣東(638 805萬美元)的5.51%。同時值得注意的是,生產效率值呈現出東、西部(三年均值分別為0.560、0.381)高,中部(0.277)低的格局。

                      3 旅游生產效率影響因素分析

                      長期以來,我國旅游產業形成了“政府主導、行政管理”的發展格局,這一發展模式在旅游產業發展初期曾發揮了巨大的作用。但在全球化的沖擊下,逐漸顯現出體制僵化、省區各自割據的弊端。為了尋找更好的發展方式,有必要對旅游生產系統的效率影響因素進行分析。國內外的學者分別從地理條件、文化維度、旅游需求等不同角度進行考察。參考前人的研究工作并綜合考慮我國的實際情況,本文主要考察地區財政條件、區位條件、旅游資產規模、旅行社四個方面。

                      首先,旅游發展需要地區財政條件作為支撐,地區旅游的發展所需的景觀、交通環境等硬件設施建設需要大量資金支撐,國際上旅游經濟的發展也顯示經濟發達國家往往也是旅游業發達國家(周玉翠,2006),本文選取人均GDP來衡量地區財政條件;其次,區位條件是區域發展的差異化因素,是發展地區旅游業的一個重要因素,本文按東、中、西部的區域劃分(區位條件設為虛擬變量:東部地區設為1,中部地區設為2,西部地區設為3)設定各旅游生產系統的區位條件;第三,旅游業的資產規模一直是影響旅游生產效率的重要因素之一,固定資產是指使用年限超過一年且單位價值較高的有形資產,是資產規模的主要構成部分,本文考察固定資產對效率的影響程度;第四,旅行社作為旅游信息的提供者和客源的組織者,在旅游業中具有左右市場運營的獨特作用,同時作為地區旅游的宣傳窗口,顯然對旅游生產效率起著較大作用。根據以上考慮,構建區域旅游生產系統效率的多元線性回歸模型為:(www.ytxjwl.com)

                      θ1=α0+α1pgdp+α2loca+α3fixa+α4traag+εi

                      式中:θ1——旅游生產效率值;

                       pgdp、loca、fixa和traag——分別表示人均GDP、區位條件虛擬變量、固定資產額和旅行社總數;

                       εi——隨機擾動項。

                      鑒于篇幅所限,本文僅對2005年進行Tobit回歸分析,具體結果見表3:

                      表3 2005年中國內地各地區旅游生產效率及影響因素分析

                      img29

                      注:*、***分別表示在10%、1%水平上顯著。

                      模型回歸分析結果表明,第一,人均GDP、固定資產額對旅游生產效率產生了正面影響(都在1%水平上顯著)。第二,與國際發展慣例相反,模型顯示我國旅行社總數對旅游生產效率產生了負面影響。第三,區位條件對旅游生產效率影響不顯著。

                      4 對策建議

                      本文利用1997、2001和2005三年地區旅游發展相關數據,基于Coelli(1998)提出的DEA-Tobit二步法,首次全面、系統地研究了中國內地各省區旅游生產效率。研究結果表明:首先,我國大陸各省區旅游生產平均效率經歷了一個先降后升的過程,旅游生產效率與國際旅游收入絕對量之間不存在對應關系;其次,與中國經濟發展形成的東部、中部和西部地區三個趨同俱樂部(蔡昉、都陽,2003)不同,生產效率值呈現出東、西部高,中部低的格局。再次,地區財政條件和旅游資產規模對旅游生產效率產生正面影響,旅行社總數對生產效率產生負面影響。

                      DEA-Tobit兩步法在評判生產系統效率的同時,也有助于判別系統效率改進的努力方向。通過分析可知:

                      (1)地區財政條件是促進旅游生產效率提高的重要因素之一。一般而言,地區財政較為充裕的地區,旅游發展所需的配套設施,諸如:交通條件、管理水平、服務質量相對較高,這些因素有效地吸引了客源、延長游客消費時間,從而產生“杠桿效應”有力拉動了地方財政收入。因此,在目前地區財政有限的條件下,建議實施優惠政策,撥付一定量的資金支持旅游發展,實現“財政支持旅游發展、旅游發展反饋地區經濟”的互動良性循環發展之路。

                      (2)旅游資產規模對旅游生產效率的影響非常顯著。一方面,這說明我國旅游產業已經積累了資產,并產生規模經濟效益;另一方面,資產規模對生產效率的影響系數較小,說明資產在推動效率提高的傳導過程中存在浪費現象,從而也具有較大的提升潛力。因此,從資產利用角度看,首先,要盤活資產,提高固定資產利用率;其次,要優化資產結構,將資產投入到優質項目中,有效提高投入產出率;最后,提高資產配置效率,減少資產利用中的X-非效率和管理成本,多方加強資產管理以提高資產規模對生產效率產生的積極影響。

                      (3)旅行社總數與旅游生產效率表現出負相關關系,此結果有悖于旅行社對旅游生產效率產生正面影響這一旅游業發展的常理。這表明我國旅行社的運作出現了問題,這與最近十年我國旅行社“大規模、低質量、松管理”的發展有直接關系。一方面,監管機構要建立一套行之有效的監管體系,加強對旅行社各環節的管理,實施信息透明化,提高旅游市場中供需雙方的信息對稱性,防止在旅行社市場中出現“檸檬現象”;另一方面,在國際化過程中,本土旅行社要注重對外宣傳、推廣和營銷工作,真正發揮旅行社的橋梁作用。

                      當然,本文尚存在待改進之處,主要是在數據和指標的選取方面。首先,由于DEA是面向數據的評測模型,因此不同的樣本可能會產生不同的效率結果,因此從這個角度而言,本文的年份數據有待于進一步完整;其次,囿于數據的限制,雖然按照已有的相關研究,本文用人均GDP、固定資產額等作為旅游生產效率的影響因素,但今后仍需對這一問題做進一步處理。

                      參考文獻

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