中国旅游企业技术效率省际差异的实证分析，本文主要内容关键词为：实证论文,中国旅游论文,差异论文,效率论文,技术论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、引言
众多研究均就我国省际旅游业竞争力差异及其影响因素进行了分析，但是，却忽略了对旅游业竞争力形成中的关键载体——旅游企业及其技术效率的分析。事实上，作为省际旅游业竞争力中的重要微观经济单元，旅游企业的技术效率构成了省际旅游业竞争力差异的重要内在技术性机制，并在更为现实和长远的视角上影响着省际旅游业竞争力的差异，有关研究在旅游企业技术效率分析上的缺乏造成了省际旅游业竞争力研究领域中的空白，也影响了人们对省际旅游业竞争力的全面理解。鉴于此，本文运用旅游企业微观数据，借助随机前沿生产函数模型((Stochastic Frontier Approach，SFA)，对旅游企业(包括旅行社、星级饭店、旅游区(点)及其他旅游企业)技术效率进行分析，并借用技术无效函数寻找引致技术效率差异背后的深层次原因，以得出具有操作性的政策建议。
二、省际旅游企业技术效率差异的初步分析
(一)省际旅游企业技术效率
旅游企业全员劳动生产率是衡量省际旅游业竞争力的重要外在指标，数据分析显示①，我国省际旅游企业全员劳动生产率均值不断上升，但是，绝对差距却在不断扩大，且东部省份旅游企业全员劳动生产率明显高于中西部，这和我国省际旅游业竞争力的区域差异态势基本一致。进一步，对旅游企业资本密集度②的分析可以发现，东部旅游企业资本密集度高于中西部，这或许是造成我国省际旅游企业劳动生产率区域不平衡的原因之一。但是，这仅是根据数据表象所做的直观判断，而要深入理解我国省际旅游企业劳动生产率差异形成的原因，不仅要着眼于资本和劳动力等实际的生产要素，还必须深入考察随着技术效率的省际差异及其随时间(t)变化的发展趋势。
技术在生产函数中表现为要素投入与产出之间的对应关系，前沿技术则代表了使既定要素投入产生最大产出的技术水平。旅游企业技术效率(Technical Efficiency，TE)是指旅游企业在某一组要素投入得到的实际产出水平与相应要素投入下的前沿技术产出水平之间的比例，反映了省际旅游企业在特定技术和要素投入规模下实际产出与最大可能产出(生产可能性边界)间的差距。显然，前沿生产函数是衡量技术效率的基准，技术进步导致前沿生产函数的外移，技术效率衡量旅游企业在一定的技术及要素投入下实际产出与前沿产出的距离，技术效率越是逼近技术前沿，技术效率越高，因此，资本、劳动力等要素以及技术进步和技术效率的区域差异，共同决定着省际旅游企业劳动生产率的区域差异。但是，由于我国知识产权保护程度较低，方便了旅游企业生产技术在省际传播扩散，所以，我们假定在同一时间各省旅游企业处于相同的技术前沿③，集中分析技术效率差异的成因及其对旅游企业劳动生产率的影响。
(二)省际旅游企业技术效率差距原因的初步分析
无疑，省际旅游企业劳动生产率的差异不仅来源于旅游企业自身，而且来源于其他系列相关基础性支持因素，比如基础设施、可达性、相关企业等[1-2]，总体上说来，这些因素并非完全是为了旅游企业的发展而存在和不断得以完善，但是其完善的程度却影响着省际旅游企业经营效率的高低。
对于中国这样一个庞大的经济体来说，政策差异在很长的一段时间内是决定地区发展差异的重要因素。相对中西部而言，东部省份由于系列政策层面上的先天优势支撑而形成了与旅游业有关的更为成熟的产品市场、要素市场、市场中介组织、法律制度环境以及相对来说更为完备的基础设施支撑体系，这成为促进旅游企业和劳动生产率不断提高的最重要的外部环境因素。但是，区位条件的差异仅是解释省际旅游劳动生产率差异的外部性基础条件，要深入理解省际旅游企业劳动效率的差异，还必须结合旅游业的实际特点进行分析。
首先，资源禀赋是旅游企业经营的基础，尤其是，旅游者选择目的地的行为是其对资源感应效用的函数，使得旅游景点与客源地之间的引力具有鲜明的资源指向性特点[3]，旅游企业劳动生产率也就体现为将旅游优势资源转换成可供销售产品的能力和效率。其次，就旅游业的产业地位而言，旅游业产业地位从如下方面影响着我国省际旅游企业的经营表现：(1)一个地区旅游业产业地位越高，旅游企业就越容易得到政府政策层面甚至原材料方面的支持，为游客提供多样化的产品和服务。(2)旅游业产业地位越高，越易于形成有利于旅游企业经营的生态环境，这主要表现在：旅游业是一个关联很广的行业，旅游相关企业的健康、生命力、成就感以及企业不断扩张的商业冒险性投资，将从不同角度、以不同方式为旅游企业的健康经营提供巨大的贡献[4]。(3)对于旅游业这样一个进入门槛较低的行业来说，旅游业产业地位的提升有利于旅游企业聚集效应的产生，并由此导致产业结构优化，进而影响旅游产业配置效率。第三，作为一种劳动密集型的行业，劳动力素质是旅游企业劳动生产率提升的基础。Lucas指出，一国的平均人力资本水平影响着每一企业的单个生产率[5]，而专业化的知识和人力资本的积累可以产生效率的提高、成本的下降和收益的递增，从而使省际旅游企业能够以比竞争对手更低的成本提供同样的服务。
需要说明的是，影响我国省际旅游企业劳动生产率的各因素之间并不存在严格的对应关系，而呈现出产业地位、资源禀赋和区位优势的分异性。从上面的理论分析可以看出，造成我国旅游企业劳动生产率省际差距的一个重要原因就在于，各省旅游业产业地位、资源禀赋条件的参差不齐所导致的旅游企业技术效率差异。下文将对这个理论假说进行实证检验。
三、计量模型及函数形式设定
技术效率的测量最早是由Farrell[6]和Afriat[7]提出来的，从旅游企业这一角度来看，运用随机生产前沿技术测算技术效率，将有利于考察和评价省际旅游企业经营的综合绩效，了解我国各省份旅游企业的经营质量，进行旅游竞争力的分析。目前，学术界对旅游企业技术效率的忽视将不足以使我们全面了解我国省际旅游业竞争力的来源及差异，为弥补这一遗憾，本文运用随机前沿分析技术(SFA)对1999-2005年间我国省际旅游企业的技术效率水平及其演变趋势进行研究。
(一)计量模型
根据本文的研究取向及所使用的数据特征，本文以Battese和Coelli[8](325-332)提出的随机前沿生产函数模型为蓝本，同时对我国省际旅游企业的生产函数和技术无效函数的参数进行估计。考虑如下边界生产函数：
其中，
表示产出，
表示投入向量，t是时间趋势，代表随时间变化而出现的技术进步，β是待估计的参数向量，f(·)表示合适的函数形式。式(1)的误差项由两个独立的部分组成：
(二)具体模型设定
在生产函数形式.f(·)的选取上，本文根据Battese和Coelli[8](325-332])的定义建立我国省际旅游企业技术效率的随机前沿生产函数模型，由于不仅要考虑前沿技术进步的因素，而且必须考虑前沿技术进步与投入要素对生产率的交互效应，函数形式采用包容性较强的超越对数生产函数的时变(Time Varying)形式。模型的具体形式如下：
式(3)中，i和t表示省份和时间；y、k分别为旅游企业劳动生产率和资本密集度。根据前文理论分析，我们估计的技术无效函数为：
其中，i和t含义同上，east和middle代表东部和中部虚拟变量，取值0或1；
为待定常数项；
、
分别代表东部和中部虚拟变量对技术无效程度的影响系数，根据前文理论分析可以推断，、应为负数(即东部和中部省份旅游企业的技术无效程度要比西部低)，且的绝对值大于的绝对值(即东部省份旅游企业的技术无效程度要比中部低)；
是该回归方程的随机误差项，服从对称的正态分布
。
鉴于区位优势、省际资源禀赋条件以及旅游产业地位之间的不对应性，我们引入资源禀赋(resource)、旅游业产业地位(industr)来替代区位因素，从另一个方向进行分析。考虑到目前我国旅游业劳动力就业有很大地域性特色，本文引入劳动力素质(edu)这一控制变量。并且，鉴于旅游产业地位、劳动力素质等具有随时间变化而变化的时变性特征，进一步在技术无效函数中引入时间因素，于是式(4)可变形为：
式(6)中γ反应的是随机扰动项中技术无效所占的比例，通过考察γ的大小可以判断上述模型设定是否合理。当γ接近于0时，表明实际产出与可能最大产出的差距主要来自不可控制的纯随机因素造成的白噪声误差，没有必要采用随机前沿模型；当γ=0时，表明实际产出与可能最大产出的差距主要来自不控制因素造成的噪声误差，完全不存在技术非效率项，用普通最小二乘法(OLS)即可实现对生产函数的参数估计。γ越趋近于1，则越能说明前沿生产函数的误差来源于表征技术非效率的随机变量u[，it]，采用随机前沿模型对生产函数进行估计也就越合适；但γ=1当时，随机前沿模型也就变成了确定性前沿模型，不再存在随机冲击的效应。
四、数据说明与实证结果分析
(一)数据说明
本文实证分析所用的数据均来自于历年《中国旅游统计年鉴》、《中国旅游统计年鉴》(副本)及相关年份的《中国统计年鉴》，鉴于个别数据的缺失，本文使用的是省际层面1999-2005年间共计217个观察样本形成的微观非平衡面板数据集(Unbalanced Panel Data)，这不仅可以提供丰富的信息量，而且解决了宏观数据加总过程中的信息损失问题以及截面数据技术效率估计不一致的问题。
本文变量除了旅游企业劳动生产率、资本密集度等变量以外，利用李经龙等(2006)关于中国品牌旅游资源空间布局研究的成果，作为衡量省际旅游资源禀赋(resource)的代理变量。旅游产业地位(industr)用各省旅游业收入占GDP的比重来衡量。改革开放以来，一直主导我国行政系统的是GDP考核导向，在这种导向下，政府必然会将大量的资源用于官员偏好的产业上。因此，一个产业对GDP的贡献越大，就越有可能受到政府及其官员的重视，也越有可能获得更多的来自政府方面的政策、资源支持。
劳动力素质(edu)用各省人口受教育年限的平均数表示，受教育年限是反映人力资源综合质量的重要指标，从某种意义上说，一个国家或地区人口受教育年限的高低直接决定当地劳动力素质总体水平的高低，而对劳动力个体而言，由受教育年限所决定的劳动力素质的高低决定了其能否掌握科学技术、生产技能以及其掌握的多少、深浅、快慢和熟练程度，还决定了生产经验的积累和是否具有创造性。本文具体计算方法如下：以1999-2005年各省人口中受教育程度构成的百分比为权重，对受教育年限进行加权平均。受教育年限则根据受教育程度进行估算：不识字为0年，小学为6年，初中为9年，高中为12年，大专为14年，大学本科为16年，研究生为19年④。
(二)实证结果分析
在具体的估计方法上，利用Frontier 4.1软件，可获得式(3)、(4)和式(3)、(5)对应我国省际旅游企业技术效率的随机前沿生产函数(下文简称为模型I和模型II)的各项参数，估计结果如表1所示：
下面根据数据模型的参数结果，分析计量模型的实践内涵。
第一，就模型Ⅰ和模型Ⅱ的数据结果而言，在随机前沿生产函数中，我国旅游企业资本密集度对于提升省际旅游企业劳动生产率的作用并不显著。在考虑技术对旅游企业劳动生产率的边际效应不仅包括技术的线性效应和边际产出递增(减)效应(二次项)，以及技术非中性效应即技术与要素投入的交互效应的情况下，模型Ⅱ的数据结果显示，我国省际旅游企业随机前沿生产函数中存在技术进步的趋势(时间t的系数为0.0707，且在10％水平上显著)，但是资本密集度和时间交互项的系数却为负值，且在10％水平上显著，意味着资本要素投入水平的增加并没有导致省际旅游企业劳动生产率的增长，显示出我国旅游业发展的阶段性特征，即注重资源的开发和利用，而对劳动生产率的提升关注不够。尤其是，在现有的旅游经营体制下，旅游资源经营中经常存在的“公共地悲剧现象”导致了我国旅游企业技术效率对资本密集度因素的不敏感。即，“公共地悲剧”导致我国旅游资源开发经营过程中普遍存在重经营、轻投资(资本密集度在本文时间跨度范围内，并没有呈现出显著的变化，尤其是中西部地区)短期化经营行为，旅游企业基于逐利的目的沉浸于提供旅游者所需的环境泡泡而损失了旅游者追求的自然原始与真实性，影响了旅游资源长远经营效益的获取。特别是在国家级法律规定缺位的情况下，国家层面综合、统一管理模式的缺乏造成管理目标、绩效考核标准、社会公平原则中的诸多问题，形成旅游资源开发过程中以低标准低水平的维护替代高水平的科学有效的资源保护、以经济性开发特别是野蛮密集式旅游开发冲击资源保护和资源合理利用的局面。总之，作为旅游企业经营的资源性基础，旅游资源经营过程中外部性问题进一步影响了旅游企业的健康发展和长远经营效率的提升，使得在本文考察的时间范围内我国省际旅游企业资本密度(尤其是中西部地区)整体变化不大，影响了省际旅游企业劳动生产率的提升。
第二，就模型Ⅰ而言，其γ值为0.7936，且在10％水平上显著，表明随机前沿生产函数的误差中有近80％的成分来源于区位变量。在技术无效函数中，东部地区虚拟变量的系数为-0.1554，在1％水平上显著，表明东部省份旅游企业的劳动生产率普遍高于西部省份，而相比较西部省份来说，中部变量的影响并不显著。这说明，东部省份发达的经济为旅游业劳动生产率的提升创造了良好的良性发展环境。这一点可以从后文中关于省际旅游企业历年技术效率的数值中可以获得佐证。本文计量结果表明，区位是影响省际旅游企业劳动生产率的一个重要因素，与区位因素紧密相连的是经济环境、自然环境与社会环境，区位经济环境的好与不好直接关系到旅游产品的销售量和类型，并且受出游距离递减和收入因素的影响，区位经济环境决定了旅游市场规模的大小。另外，旅游业作为一个关联性很广的行业，一个地区基础设施越好，旅游企业就越容易得到原材料、客源等方面的支持，且从更为实际的支持性因素与资源(比如良好的基础设施、居民消费水平等)上来说，旅游基础设施的建设会大大增强旅游目的地的吸引力，优化旅游企业的经营环境和经营基础，有利于提升旅游企业的经营效率。
第三，从模型Ⅱ来看，其γ值为0.8990，且在1％水平上显著，表明前沿生产函数的误差中有近90％的成分来源于时间、资源禀赋、产业地位以及劳动力素质等变量。除技术无效函数的资源禀赋、前沿生产函数的时间平方以及资本密集度等项外，其余变量的被估系数均在10％或低于10％的临界值水平上统计显著。随机前沿生产函数中的时间趋势系数为0.0707，意味着1999-2005年间我国旅游企业技术进步的年均增速为7.07％。在技术无效函数中，时间趋势系数为0.0328，表示这段时期技术无效程度在不断增强，致使旅游企业劳动生产率年均下降3.28％。出现这种情形的原因可能在于：(1)我国旅游产业在要素供给方面的优势主要体现在丰富的自然和人文旅游资源以及大量的廉价劳动力方面。在我国人力成本比较低的情况下，旅游企业为控制要素投入的成本，会增加人力要素的使用而放弃了在技术方面的投资和提升，对旅游企业的技术效率产生负面的影响。(2)旅游业现有人才结构不合理，具有较高敬业精神和业务能力的服务人员匮乏，特别是高素质复合型管理人才奇缺，使我国旅游企业技术效率水平随着时间的演进反而出现了下降。
旅游人力资源是实现旅游业可持续发展的重要动力[9]，需要注意的是，虽然在短期内，从总体上看，高流动性的旅游劳动力市场特性可能会对旅游企业的技术效率产生负面影响，但是，本文模型数据结果显示，劳动力素质(edu)的系数为-0.4445，且在5％水平上显著，表明劳动力素质对省际旅游企业技术效率的提升具有显著的正向作用机制。(1)作为一种高接触度的服务形式，旅游服务过程中顾客参与度较高，旅游企业从业人员的素质和表现就会成为顾客评价旅游企业服务质量的有形依据，直接影响着旅游者的感知水平和满意度[10]62-66。(2)在旅游产品的提供过程中，旅游服务具有典型的生产和消费的同一性特征，这一特性决定了旅游企业人员素质的重要性。从要素条件来看，随着知识经济的发展和旅游业竞争程度的加深，自然资源等基本要素在旅游产业竞争中的重要性正在不断下降，如何开发和更新高等要素，包括高级旅游企业开发和管理人员、具有一定技能的旅游从业人员等等已成为增强旅游产业竞争力、提升旅游企业经营效能的主要任务。(3)劳动力素质的提升还表现在旅游产业内人力资本和知识、技术的积累方面，并进一步形成旅游产业的外部经济效应，即，旅游企业人力资本开发和知识积累使公共知识存量增加，而这种公共知识存量可以被其他所有旅游企业免费利用，这种外部性必然有利于旅游企业技术效率的提升。
第四，就旅游业的产业地位而言，模型数据结果显示(系数为-0.0161，在1％水平上显著)，省际旅游业产业地位与旅游企业的技术无效程度负相关，即省际旅游产业地位越高，该省旅游企业技术效率越高。这主要是由于，随着旅游业在国民经济中的地位日益凸显，我国很多省份将旅游业确定为本地区的支柱产业、龙头产业和先导产业，反映了政府层面上对旅游业的推动和支持，尤其是在风景名胜区的规划、开发中政府通常扮演开拓者、规范者和协调者三种角色，成为风景名胜区发展的重要保障因素[10]62-66。另一方面，在我国旅游管理体制的演变过程中，政府长期占据了变革的第一行动集团的位置，且受GDP考核导向的影响，旅游产业地位越高，就越有可能获得更多的来自政府方面的政策、资源支持，政府的作用对省际旅游企业的技术效率将起到显著的影响。
第五，就资源禀赋而言，本文模型数据结果显示，旅游资源禀赋的差异并没有对省际旅游企业的技术效率造成显著的影响，孙根年在其研究中也得出了“旅游市场的实际占有率与资源、区位潜力相当，且区位因素的边际效率大于资源丰度”的结论[11]。出现这种状况的原因主要在于：(1)资源性因素仅构成了影响旅游企业技术效率的基础性比较优势条件，而对于不同的旅游企业来说，所拥有基础性因素不同比例的组合，只是部分地解释了彼此间劳动生产率差异的不同，事实上，是不同旅游企业对于资源要素利用的能力和效率的差异，而不是要素本身，导致了省际旅游企业劳动生产率的差异。(2)旅游企业经营所依赖资源的垄断性、独特性和不可复制性等特性决定了旅游资源在一定时期内具有相对的稳定性，随着时间的演变和旅游资源的开发，旅游资源经营的边际收益递减效应必然会出现，使得旅游企业经营绩效在较长的时期内呈现出相对稳定性甚至出现下降的状况。(3)随着人们旅游消费行为的多样化，旅游业的发展已经超越了单纯的旅游资源依赖型的阶段。尤其是在体验经济逐渐成为一种新的旅游经济形式的情况下，旅游者更注重寻求个性化的服务、灵活性多样的选择，以观光为主的旅游产品正逐渐让位于新、奇、特的感同身受的参与性体验，形成了观光、度假、专项旅游产品这三类产品独立发展的、并行的旅游产品结构体系。
最后，根据模型Ⅱ提供的各省旅游企业历年技术效率的数值⑤，对我国旅游企业技术效率的区域特征做进一步简要分析。同旅游企业生产率的区域特征吻合，东部的技术效率显著高于中西部。1999-2005年间我国省际旅游企业平均技术效率为0.8662，且均呈下降趋势，这在中西部尤其明显，三大地区旅游企业技术效率的相对差距也随之扩大。再看各省，2005年，东部北京、上海、天津、福建、江苏、浙江、辽宁等省份均在技术效率排名较前的位置，辽宁列第一名，技术效率为0.9776，北京、上海、天津、福建、江苏的技术效率分别为0.9398、0.9386、0.9276、0.9121和0.9118。北京、天津和上海等东部省份的旅游企业之所以能取得如此高的技术效率，主要是因为它们凭借其优良的区位优势，具有支撑旅游企业发展的良好的基础设施条件，以及吸引了大量高素质的人才。而青海、西藏、内蒙古等省份排在倒数后三位，旅游企业的技术效率分别仅为0.7581、0.6574和0.6198。由上可见，东部省份旅游企业的技术效率优势是明显的，它构成了我国旅游企业劳动生产率区域不平衡的重要原因。
五、结论性评述
本文借助超越对数生产函数形式的随机前沿面板模型分析了我国省际旅游企业劳动生产率区域不均衡现象，结果表明：东、中、西部服务业技术效率存在的显著差异，是造成我国省际旅游企业劳动生产率差异的重要原因；旅游业产业地位和劳动力素质的差别是导致我国旅游企业技术效率区域差异的重要因素；产业地位和劳动力素质会给我国旅游企业的技术效率带来显著的正效应，而与传统观点不一致的是，省际旅游资源禀赋的差异并没有对旅游企业的技术效率产生显著性影响。
本文研究结果的政策含义是非常明显的。既然技术效率是造成省际旅游企业劳动生产率以及区域发展失衡的重要因素，那么，为缩小省际旅游企业的区域发展差距，在吸引资本向中西部流动的同时，应特别注重缩小其技术效率差距。为此，中西部应不断加强社会基础设施以及制度设施建设，提升劳动力素质，激励旅游企业主体进行管理和技术的创新以及合法模仿，提高旅游企业技术效率。
注释：
①限于篇幅，本文没有提供具体的计算数值，有兴趣的读者可以直接向作者索取。
②内生增长理论认为，投资能够产生溢出效应，资本积累的副产品之一就是劳动生产率的提高。
③假定在同一时间各省份旅游企业同处于相同的技术前沿，是构建随机前沿生产函数模型的基础。虽然，我国幅员辽阔，对各省旅游企业技术进行同质性假定是一个较强的假定，但由于旅游企业多为技术含量较低的生活服务业(如餐饮业、酒店业等)，对各省旅游企业进行技术同质性假定依然是比较合理的。
④值得注意的是，旅游业从业人员的受教育年限和整个地区人口的受教育年限存在一定差异，所以这里选择的代理变量并不完全准确。但是，鉴于旅游就业人口的地域性特色，旅游业从业人员的素质无疑受到当地整体劳动力素质的影响，所以上述替代方式不会引发很大误差。
⑤限于篇幅，本文没有提供具体的计算数值，有兴趣的读者可以直接向作者索取。