我国区域旅游业的经营效率测度及提升的实证研究，本文主要内容关键词为：旅游业论文,效率论文,区域论文,实证研究论文,我国论文，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
旅游业是专门或主要为旅游者或旅游活动提供服务的企事业单位、行业和部门，主要包括旅游就业人员、各种旅游住宿机构。旅游业作为新兴产业及朝阳产业，是社会性、综合性很强的产业，可以使地区的自然资源、人文资源、商业交通、宾馆饭店等要素得到充分利用。因此，各地纷纷把旅游业作为未来的发展重点。但是，旅游业发展的同时也带来了相当多的问题，比如旅游资源的掠夺式开发、城市公共资源的挤占等，因此如何提高旅游业的发展效率，增加投资回报率，实现可持续发展，成为目前我国旅游业发展中迫切需要解决的问题。
目前，对旅游企业、组织进行效率评估的主流方法是生产前沿模型。它认为由于各种不同的价格和组织因素，经济单位没有完全利用存在的技术，也就是说，由于技术非效率的存在导致了经济单位的实际产出在最大产出之下。近几年，国外利用生产前沿模型研究旅游效率的文献越来越多，但这些研究主要是针对酒店和旅行部门的，集中在美国、英国、葡萄牙、中国台湾和希腊等地区，而将整个区域旅游业作为一个生产单位进行研究的，国外文献还不多见。国内这方面的研究文献主要有：杨旸等(2005)通过DEA模型和随机前沿模型分析了1995年-2004年效率改善和技术进步对我国主要旅游城市发展的影响，测算了我国主要城市的旅游生产效率，发现影响我国城市旅游生产力进步的主要因素是技术进步，而生产效率改善的影响很小。张根水等(2006)运用DEA模型对我国各地区的旅游业进行的效率分析发现，我国各地区间的效率差距明显，并且各地区旅游业的规模效益是递增的。张根水(2005)运用DEA模型考察了江西省旅游业的效率，发现江西省旅游业的经营效率呈现逐年增加的趋势。吴海民(2007)运用DEA分析法测算了我国旅游业上市公司的运营效率，发现旅游上市公司的纯技术效率相对弱于规模效率，且大多数旅游上市公司的规模收益状况不甚理想。
从以上的文献回顾中可以看出，大多数学者对旅游业效率的研究方法主要是传统DEA(即一阶段DEA)方法，由于用这种方法衡量的生产函数边界是确定的，因此无法分离随机因素和测量误差的影响。基于此，本文将利用三阶段DEA分析法，剔除环境和噪声的干扰，测度我国31省区旅游业的经营效率，分析其提升方向，并提出相应的政策建议。
二、模型与变量选取
(一)三阶段DEA模型的基本思想
三阶段DEA模型是一种能够排除环境影响和统计噪音的效率评价方法，其第一阶段利用投入产出数据进行DEA分析，得到一个初始效率，这个效率不能说明运行环境和统计噪音对DMU效率的影响。因此，在第二个阶段使用SFA把第一阶段的DMU效率的变化归因于环境影响、管理无效率和统计噪音。第三阶段通过第二阶段所揭示的环境影响和统计噪音的不同影响程度调整厂商的投入或产出，使所有的DMU处于同质的环境下。然后再次利用DEA对调整后的数据进行分析，得到一个更客观的DMU效率值。
1.第一阶段传统DEA模型
2.第二阶段SFA模型
Fried等人认为，第一阶段DEA分析得出的投入松弛变量或产出剩余变量由三个影响因素构成：环境影响、管理无效率和统计噪声。通过构建SFA模型可分别观测出以上三个因素的影响。本文以投入导向为例，分别对n个投入松弛变量进行SFA分析。
(1)建立松弛变量。
这时所得到的即为消除了环境因素和随机误差影响后的效率值。
(二)变量的选取与说明
1.第一阶段变量的选取与说明
(1)各地区旅游企业物资资本，效率研究中物资资本数据一般使用永续盘存法进行测算，但是由于得不到各地区旅游企业的年投资量与折旧率数据，拟采用固定资产原值数值。
(2)各地区旅游企业的劳动力，采用2008年各地区旅游企业职工人数。
(3)各地区旅游企业总产出，采用2008年各地区的旅游企业总营业收入。
(4)各地区旅游吸引人数，采用2008年各地区接纳旅游者人数。
2.第二阶段变量的选取与说明
第二阶段需要剔除的环境因素也称为外部影响因素，它们既包括国家的宏观经济环境(如经济发展水平、金融产业状况)、自然环境(如空气的质量、水体的质量、气候适宜性等)、社会环境(如教育水平等)、人文环境(如人文景观、风俗习惯)，也包括支持性环境，如基础设施。
(1)在宏观环境层面，一地区的经济越发达，对外程度越高，城市的旅游投资、接待能力越强，开发规模越大，越容易吸引更多的游客。在此我们选用国内生产总值GDP这个指标，因为GDP既能衡量外界提供的旅游消费所需环境的完善程度，又能衡量居民的旅游需求量。
(2)在自然环境方面，我们选用人均公园绿地面积这一指标，一般来说，一地区绿地面积越多，其空气质量就会越好，气候也会比较适宜。
(3)在基础设施方面，我们选用每万人拥有的公共厕所、每万人拥有的公共交通车辆和人均城市道路面积来反映一地区基础设施的建设情况。
(4)为了反映一地区旅游科研、规划、培训机构的规模及数量，我们选用了各地区高等院校旅游专业的学生数作为衡量。
(5)人文景观方面，各地区拥有的风景名胜、文物古迹的多少在很大程度上制约着地区旅游业的发展。根据可查资料，我们统计了各地区国家级风景名胜区、国家自然保护区、国家森林、湿地公园、历史文化名城、国家矿山公园、国家水利风景区、重点文物保护单位、AAAAA级旅游景区、AAAA级旅游景区、国家重点公园、世界遗产的个数，并根据徐淑梅在《区域旅游竞争力基本理论与评价体系研究》中提出的评分标准，分别赋予(5、3、2、6、2、2、2、4、1、8、10)分，并用加权法计算出总值，用来反映各地区旅游资源的吸引力。
综上所述，在第二阶段共引入了七个变量来分离外部环境因素对旅游效率的影响，它们分别为：国内生产总值、人均公园绿地面积、每万人拥有的公共厕所、每万人拥有的公共交通车辆、人均城市道路面积、旅游院校学生数和旅游资源的吸引力。
(三)样本说明
根据研究目的与需要，我们选取2008年我国31个省区的旅游业(包括星级饭店、旅行社、旅游景区)，由于安徽、陕西两省缺少对其他旅游企业的统计数据，这一项没有被计入统计。样本数据来源于相关年度的《中国旅游统计年鉴》(副本)以及相关网站(http://www.gjgy.com)。
三、实证结果分析
(一)第一阶段传统DEA的实证结果
第一阶段根据模型(1)运用Deap 2.1软件对2008年我国31个地区旅游企业的效率(包括纯技术效率和规模效率)与规模报酬所处的状态进行分析。结果如表1所示。各地区旅游总体效率分布如表2所示。
从表1可知，在不考虑外在环境变量和随机因素影响时，我国旅游业的总体效率达到前沿的有6个地区(北京市、天津市、内蒙古、黑龙江、上海市、江苏省)，占总体比例为19.35％。总体效率低于0.7的地区有16处，占总体比例为51.61％，旅游效率的最低值为0.193(西藏)，平均旅游效率达到0.722。以上说明，我国各地区旅游业的总体效率较低，有半数多的地区处在很低的层次上，而且总体效率的差别也很大，最低值仅为0.193。考察纯技术效率，DEA有效的地区有10个，所占比例为32.26％，处于中等水平，可见我国旅游业的管理与技术水平不算很高。从规模效率方面来看，DEA有效的地区为7个，占总体效率的比例为22.58％，有效率不到1/4，反映了当前旅游业规模效率严重不足。从规模收益方面来看，在全国31个省区中，除北京、天津、内蒙古、黑龙江、上海市、江苏、云南处于规模收益不变，浙江、广东、广西处于规模报酬递减之外，其余均处于规模报酬递增阶段，并且递增的趋势很大。这充分说明我国旅游业有巨大的市场潜力，各地区可扩大旅游企业的规模，促进旅游业的快速发展。
从东、中、西部地区旅游业总体效率的比较中，发现东部地区总体效率差别较大，效率值从0.309～1之间都有分布；而中部地区总体效率分布较为均匀，大部分都在0.7之上(除吉林)；西部地区旅游效率值最低，平均为0.57。
(二)第二阶段SFA回归分析结果
在第二阶段，根据模型(3)应用Frontier Version 4.1回归分析，其结果列于表3。
由于环境变量是对各投入松弛变量的回归，所以当回归系数为负时，表示增加环境变量有利于投入松弛变量的减少，即有利于减少各投入变量的浪费。
1.生产总值
回归结果显示，该变量与固定资本冗余之间不存在明显的相关关系，但与工作人员投入冗余有着显著的正相关关系。可以看出，越是经济发达的地方，对旅游业的人力投入越是较大。也就是说，经济发达的地方存在着人力资源的浪费。
2.人文景观
回归结果显示，该变量与固定资本投资冗余之间存在着显著的正相关关系，但与工作人员投入冗余没有显著的关系。该结果说明，一个地区的旅游资源吸引力越大，相应的资本投入也就越大，也就越容易造成固定资本投入的浪费。
3.人均公园绿地面积
该变量与固定资本投入和工作人员的投入冗余均呈现出显著的负相关性。说明一地区的自然环境条件的改善能够大幅提高相应资源的利用效率。
4.基础设施
从表3可以看出，除每万人拥有公共交通车辆与固定资本投资呈显著的正相关关系外，人均城市道路面积、每万人拥有的公共厕所均与固定资本投入冗余呈现显著的负相关关系；而且三者均与工作人员投入呈显著的负相关关系。这说明一地区的基础设施的好坏直接关系到旅游效率的大小。
5.旅游专业人员
回归结果显示，该变量与固定资产投资和人员投资均呈现出正相关关系。说明一地区的旅游专业人员并不能够有效减少该地区的旅游投入冗余，反而会增加相应的冗余。可见，旅游专业人员的创新效率较差，对旅游业的技术创新贡献较小。
(三)第三阶段投入调整后DEA的实证结果
根据(5)式，将第二阶段所得出的环境及统计噪音影响对原始投入进行调整，利用Deap2.1再次进行BCC模型运行，可获得第三阶段的各效率值以及规模报酬，结果见表4。
对比表1与表4，可以发现在剔除环境因素以及统计噪音的影响后，旅游业的效率状况发生了较大的变化。调整前，处于前沿面上的6个地区，调整后只有1个地区(北京)仍处于前沿面上。而其他不处于前沿面上的地区，调整后有1个地区(广东)处于前沿面上，说明广东省旅游业在剥离了环境因素与统计噪音的同质环境下经营是高效的。总体上看，调整后，各地区的技术效率值、规模效率的平均值分别由0.722、0.916下降为0.379、0.404，而纯技术效率的平均值却由0.792上升为0.941，这说明我国各地区的旅游业的纯技术效率值不存在明显的差异，而且比较高；各地区的旅游业规模是制约各地区旅游业发展的主要原因。
对比表2与表5，可以发现在剔除环境因素以及统计噪音后，旅游业的总体效率发生了明显的变化，由中部偏高、东部次之、西部偏低，变为东部偏高、中部次之、西部偏低，这说明东部地区受环境因素的影响比较小，经营管理效率较高；还发现中部地区的旅游效率下降非常快，由0.77下降为0.297，说明中部地区所处的环境非常有利，但经营效率确是很差。而且调整后东部地区仍有效率值大于0.6的，但东部和西部地区的效率值却都在0.5以下，这也说明我国中西部旅游业受环境影响较深，总体经营效率较差。
图1、图2、图3分别表示了调整前后我国31省区旅游业技术效率、纯技术效率与规模效率的变化情况。
由图1可以看出，在31个省区中有27个省区在调整要素投入后技术效率值有所下降，有3个省区的技术效率值有所上升，只有北京的技术效率值仍保持为1。其中在效率降低的省区中，降幅最大的地区为西藏、青海、宁夏，下降幅度达到了92％，天津、吉林、黑龙江、安徽、重庆、陕西、甘肃7个省区的技术效率下降幅度也都超过了70％。在效率上升的省区中，上升幅度最大的为广东，上升幅度约为91％，河北、四川效率值的上升幅度分别为1.3％和12.8％。从调整结果可以看出，旅游业的经营效率受环境影响幅度较大。而且还可以得出，北京不仅经营效率高而且所处的环境也非常有利；广东、河北、四川的旅游业经营效率虽高，但环境因素却不利于其旅游效率的提高；西藏、青海、宁夏、天津、吉林、黑龙江、安徽、重庆、陕西、甘肃10个省区的经营效率非常差，但环境因素非常有利。
由图2显示的结果来看，在31个省区中有9个地区的纯技术效率值有所下降，有18个地区的纯技术效率值有所上升，北京、内蒙古、黑龙江、云南、青海的纯技术效率没有变化。在纯效率下降的地区中，福建下降最快，但也没有超过15％，其余地区——天津、黑龙江、江苏、浙江、安徽、湖北、湖南、重庆的纯技术效率下降值均为超过10％，一般在5％以下。在纯技术效率上升的地区中，河北上升幅度最大，超过了188％，四川次之，超过了121％，其中辽宁、吉林、广东、海南、云南、甘肃、新疆上升幅度也都超过了63％。从图中还可以看出纯技术效率的平均值也是在上升的。这说明某些地区之前较低的技术效率值确实有部分是由于比较差的环境或不好的运气所致，而非他们的管理水平较差。
由图3可以看出，31个省区中，有29个省区的规模效率在调整以后变小了，只有广东的规模效率在调整后增加了，也只有北京在调整后规模效率不变。其中效率值下降的地区中，下降幅度最大的为西藏、青海、宁夏，下降幅度均在93％以上，下降幅度超过60％的地区还有天津、河北、山西、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、河南、广西、海南、重庆、贵州、陕西、甘肃、新疆等15个地区。在这15个省区中除天津外，其余均为中西北地区，可见中西部地区旅游业的规模效率受环境的影响更大一些，并且是处于一个利好的大环境下的，因此，在排除这些环境的影响之后这些地区的规模效率会大幅度的降低。在排除环境影响以后，广东规模效率值上升了17.78％，可见广东的旅游规模效率受环境影响不大，其环境因素主要影响的是纯技术效率。
图2 调整前后我国31省区旅游业的纯技术效率值对比
资料来源：本研究整理。
图3 调整前后我国31省区旅游业的规模效率值对比
资料来源：本研究整理。
四、我国旅游业效率的提升方向分析
因为第三阶段的效率值更趋于客观真实，效率的改善也应以此为基础，我们以0.9的纯技术效率和0.8的规模效率为临界点把第三阶段末31个省区的效率水平分为四种类型，其分布如图4所示。如广东、上海、北京、浙江、江苏5个地区属于类型I，纯技术效率和规模效率双高类型；山东、福建、湖北、湖南、广西5个地区属于类型Ⅲ，纯技术效率和规模效率双低类型，效率的改善需同时提高其管理水平和规模；其余各地区都属于；类型Ⅳ，高纯技术效率和低规模效率，它们效率改善的方向应以提升规模效率为主；此外，还可以看出，除第I象限的5个地区外，其余地区都存在规模效率偏低的问题，综合说来，我国大部分地区都应以提高规模效率为目标。
表6给出了各地区的规模状态，可以看出，除北京和广东外，其余地区都处于规模递增阶段。这一现象也与我国旅游业的现实状况相符，我国各地区旅游业的起步较晚，各地区也是近几年才开始重视旅游业在经济中的地位，因此规模比较小。可以预见，随着旅游业在经济中的作用的凸显，各地区旅游业的规模会不断增加，但各地区也应该有意识的适度提高现有的规模，向规模经济发展。
五、结论及建议
本文通过利用Fried et al.(2002)的三阶段DEA方法测度了2008年我国31个省区旅游业的经营效率状况，研究发现：我国旅游业的整体经营效率较低，相比较而言，纯技术效率远远大于规模效率。在第二阶段环境影响因素的分析中发现，地区经济发展程度越高、生态环境越好、基础设施越完善旅游业投入的冗余就会越小，但地区人文景观越多、旅游专业从业人员越多投入冗余却会越多。可以看出，我国各地区旅游业中的人文景观旅游存在着资源的过度浪费；各地区旅游业中专业从业人员也都存在着过度应用问题。
通过第一阶段和第三阶段各地区效率状况的比较，可以看出我国旅游业的经营效率受外部环境的影响较大，在剔除外部环境和统计噪音的影响后，整体的经营效率和规模效率都有所降低，而纯技术效率却有所提高，说明我国各地区旅游业经营效率的降低主要是由于规模较小，达不到规模经济所致。其中中部地区在调整后，整体经营效率下降最快，说明中部地区受环境影响最深。整体来看，我国旅游业目前仍位于规模报酬递增阶段，大部分地区仍需靠提高经营规模来提高规模效率，从而提高经营效率。
综合上述分析结果，我国旅游业效率的提升不仅受环境影响极大，现有的规模不足更是制约旅游业效率提升的突出问题。为了进一步提升旅游业的经营效率，今后应重点做好以下几方面的工作。
第一，引导旅游业以适度的规模发展。规模效率偏低是制约我国各地区旅游业发展的主要原因，因此应不断增加各地区旅游业(旅行社、星级饭店以及其他旅游企业)固定资产的投资和人员的投入，以提高旅游业的经营规模。同时，也应扩大营销支出的总体规模，通过多样化、科学化和综合化的宣传促销方式，对旅游宣传促销投入大量的资金；最后，还要整合城市旅游综合发展优势，培养出各地区的增长极，通过集聚效应和扩散效应带动整个地区的旅游业发展。
第二，努力改变各地区的外部环境。如加快地区经济发展步伐，培育经济实力，为旅游业的发展提供经济动力；加快各地区的城市建设，改善各地区的基础设施、环境以及内外交通设施；从分利用好各地区的旅游资源，不仅要完善老景区的旅游还要大力开发新景区；适应现实需要、紧跟国家政策、抓住有利时机，扩展旅游业；增加各地区娱乐表演的内容，使其不仅具有大众化特色，更兼具有鲜明的地方特色，吸引更多的游客；举办各种旅游优惠活动，满足不同时间、不同喜好游客的需求，提升知名度。
第三，逐步完善各地区旅游业规划开发体系。如加强对旅游资源的合理规划与建设；重视对旅游产品的深层开发；建立完善的旅游环保监测体系，促进旅游业的可持续发展；注重旅游产品的品牌营销；制定旅游业发展策略；大力改善基础服务设施；提出发展旅游业的各种投资方案；重视对旅游产品的深层开发以及对旅游媒介的选择；关注特色旅游资源的开发利用等等。
第四，大力提高旅游经营管理效率。科技资源对于旅游业来说也同样重要，对科技要素的投入主要有：改变目的地与客源地之间的相对地理位置，改善城市的可进入性；引进有关饭店管理、工程、区域规划以及市场营销等方面的知识，提高管理水平，改善旅游产品的宣传和促销方式；完善城市目的地食宿、通讯和旅游的专用设施条件，提高旅客的体验质量。