張根明 扶 玥

一、引 言

作為我國國民經(jīng)濟戰(zhàn)略性支柱產(chǎn)業(yè)，旅游業(yè)具有耗能低、帶動就業(yè)能力強、經(jīng)濟效益高等特點，其發(fā)展質(zhì)量對推動國民經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展至關(guān)重要。全要素生產(chǎn)率（TFP）是衡量一個國家或地區(qū)的經(jīng)濟增長質(zhì)量、技術(shù)進步和管理效率的一個重要指標，也是供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的核心。因此，研究我國旅游業(yè)的全要素生產(chǎn)率狀況對于推動旅游業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革和實現(xiàn)旅游業(yè)的可持續(xù)發(fā)展具有重要的現(xiàn)實意義。

目前，學界關(guān)于旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率的研究還沒能引起足夠的重視，研究主要使用數(shù)據(jù)包絡法進行測算（郭悅，2015；趙磊，2013；何俊陽等，2015），且有不少學者得出的結(jié)論存在較大的差異（李逸飛等，2014）。數(shù)據(jù)包絡法采用Malmquist投入距離和產(chǎn)出距離函數(shù)來定義Malmquist全要素生產(chǎn)率指數(shù)，但數(shù)據(jù)包絡法的穩(wěn)定性較差，易受隨機干擾因素的影響。與DEA方法相比，隨機前沿法（SFA）在一定程度上消除了隨機因素的干擾，可以對模型中包含的誤差項進行分解，結(jié)論更加穩(wěn)定。而目前，使用SFA方法對我國旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率的研究成果還較少，張麗峰（2014）是近年來比較有代表性的研究，該文使用SFA方法對我國1997～2009年旅游業(yè)的全要素生產(chǎn)率增長率進行了分析，發(fā)現(xiàn)樣本期內(nèi)全國旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率增長率為7.64%，技術(shù)進步做出了主要貢獻，技術(shù)進步年均增長率為6.99%。但該文未詳盡分析影響旅游業(yè)生產(chǎn)效率的主要因素，也未對旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率增長率的空間動態(tài)進行分析。

因此，本文基于隨機前沿分析法對我國省域旅游業(yè)的TFP增長率進行測算和分解，并從省級單位出發(fā)對各省的全要素生產(chǎn)率增長率進行收斂性分析。以期盡可能準確估算我國省域旅游業(yè)TFP增長率，分析TFP增長率的影響因素和我國旅游業(yè)發(fā)展的空間動態(tài)發(fā)展趨勢，為提高我國旅游業(yè)的全要素生產(chǎn)率，制定縮小各省域旅游業(yè)發(fā)展差距的政策，實現(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟協(xié)調(diào)、可持續(xù)發(fā)展提供必要的參考。

二、研究方法及數(shù)據(jù)說明

在討論隨機前沿模型之前，我們首先需要對生產(chǎn)效率（TE）和全要素生產(chǎn)率（TFP）進行概念上的區(qū)分。本文以一個簡單的投入產(chǎn)出圖進行分析（一種投入及一種產(chǎn)出的生產(chǎn)函數(shù)），詳見圖1。在圖1中，橫軸表示要素投入量，縱軸表示產(chǎn)出量，其中，曲線1、2分別代表兩個時期的生產(chǎn)前沿面，可以用來刻畫給定技術(shù)水平的情況下一定量的投入所對應的最大產(chǎn)出量。對于企業(yè)而言，其產(chǎn)出水平處于生產(chǎn)前沿面之上或之下取決于其生產(chǎn)效率。產(chǎn)出水平低于生產(chǎn)前沿面的距離用來表示隨機因素及生產(chǎn)無效率。

A點表示生產(chǎn)無效率點，B點與C點表示生產(chǎn)有效率點。TFP可以定義為由原點和產(chǎn)出水平點構(gòu)成的射線的斜率水平。假如一個企業(yè)的生產(chǎn)活動由A點變?yōu)锽點，則表示TFP水平的提升，同時，生產(chǎn)效率水平也得到了相應的提升。假如是由B點變?yōu)榱薈點，則企業(yè)的TFP水平得到了提升，但是生產(chǎn)效率沒有改變。而生產(chǎn)前沿面由1變?yōu)?，則表示技術(shù)水平的提升。

從圖1可以看出：全要素生產(chǎn)率的提高可以通過技術(shù)進步以及生產(chǎn)效率水平的提升來實現(xiàn)，但是假如技術(shù)水平提高的過快，可能會導致生產(chǎn)效率的下降，即可能存在生產(chǎn)率提高與技術(shù)水平下降共存的情況。

（一）隨機前沿模型

參照Battese and Coelli（1992），隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)模型的一般形式可表示為：

其中，yit是生產(chǎn)者i（1…,N）在第t期的實際產(chǎn)出，（t=1,…,T）。xit為生產(chǎn)所需投入的要素，包括勞動、資本以及二者的平方項和交叉項。f（·）表示生產(chǎn)函數(shù)，是隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)中的確定性前沿產(chǎn)出部分。β是有待估計的系數(shù)。t表示時間趨勢變量，用以測量技術(shù)變化。本模型中的誤差項為復合結(jié)構(gòu)，由隨機誤差與技術(shù)無效率兩部分構(gòu)成，其中，vit表示隨機誤差或者其他不可控的隨機因素，比如突發(fā)事件和氣候變化等)。uit表示 i地區(qū)在第 t期生產(chǎn)過程中的生產(chǎn)無效率項，且uit≥0，服從半正態(tài)分布。按照Battese和Coelli（1992）設定的隨機前沿模型，假定時變非效率指數(shù)服從：

ui表示技術(shù)無效率，其分布服從非負斷尾正態(tài)分布，即)。參數(shù)η表示技術(shù)效率指數(shù)（-uit）的變化率，假如η>0則說明相對前沿的技術(shù)效率在不斷改善，否則說明相對前沿的技術(shù)效率在不斷惡化。

隨機前沿生產(chǎn)模型（1）和時變技術(shù)非效率指數(shù)模型（2）中的參數(shù)用最大似然法聯(lián)合估計得到。似然函數(shù)中構(gòu)造了方差參數(shù)：表示技術(shù)無效率與隨機誤差的相對重要程度，當γ=0時，意味著偏離前沿產(chǎn)出完全是由于隨機誤差造成的，不存在技術(shù)無效率；當γ=1時，意味著偏離前沿產(chǎn)出完全是由于技術(shù)無效率造成的，與隨機誤差或白噪音無關(guān)。

生產(chǎn)者i相對前沿的技術(shù)效率水平（TEit）是衡量實際產(chǎn)出與潛在最大產(chǎn)出的比率。根據(jù)Jondrow、Lovell、Materov和Schmidt（1982）提出的混合誤差分解方法，從混合誤差vit－uit中分離出技術(shù)非效率uit。于是

uit存在不同的表現(xiàn)形式，但一般要求其為非負，以確定生產(chǎn)技術(shù)效率介于0-1之間，μit為生產(chǎn)無效率項uit的均值。當uit=0時，TE的值為1，表明不存在技術(shù)無效率，當uit趨向于正無窮時，TE=0，表明存在完全的技術(shù)無效率。其中zit為影響無效率的外生變量，為線性組合，用以研究影響技術(shù)無效率的因素。本文將在后文對以上外生變量做以數(shù)據(jù)說明。λ為需要估計的未知系數(shù)。

（二）全要素生產(chǎn)率增長率的分解

根據(jù)Kumbhakar（2000）的研究，可以將 TFP增長率分解為：前沿技術(shù)進步（FTP）、相對前沿技術(shù)效率的變化率（DTE）、資源配置效率（AE）以及規(guī)模經(jīng)濟性（SE）。

將方程⑴兩邊取對數(shù)，然后對t全微分得到等式

將產(chǎn)出增長率定義為：y＝dlny/dt，前沿技術(shù)進步為：FTP＝dlny(x,t)/dt，其衡量的是在保持投入要素不變的情況下產(chǎn)出隨時間的變化率，xi＝?lnxi/dt表示要素 xi的變化率。εj＝?lnf(x,t)/?lnxj表示要素 j的產(chǎn)出彈性。那么式（5）可以進一步改寫為：

根據(jù)增長核算方法，全要素生產(chǎn)率的增長表示為：

這里，sj是要素j在要素總成本中的份額，且有∑sj＝1。根據(jù)增長核算方法，在利潤最大條件下，要素的產(chǎn)出彈性值應該等于要素的費用份額。通過這個理論依據(jù)，我們可以測算出全要素生產(chǎn)率的增長。

將等式（6）代入等式（7），再進行適當變換可得：

其中 λj＝εj／∑jεj＝εj／RTS 是前沿生產(chǎn)函數(shù)中要素j投入的相對產(chǎn)出彈性，有∑jλj＝1。通過這樣的轉(zhuǎn)換可以使相對費用份額sj與相對產(chǎn)出彈性λj之間具有可比性，從而可以衡量資源的配置效率。RTS＝∑jεj代表規(guī)?？倛蟪辍?/p>

等式（8）右邊的四項分別表示：

其中，配置效率反映的是要素投入結(jié)構(gòu)的變化對生產(chǎn)率增長的貢獻程度。規(guī)模經(jīng)濟性反映的是要素的規(guī)模報酬對生產(chǎn)率增長的貢獻程度。

本文所采用的超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)為：

其中，lnyit是第i個地區(qū)第t年產(chǎn)出的對數(shù)（i=1、2、3…，N，t=1、2、3…，T），lnxijn是第 i個地區(qū)第j年第n種投入要素的對數(shù)，本文投入要素主要包括資本和勞動兩種（j,k=1，2）。T為時間趨勢，用來反映技術(shù)變化。

（三）數(shù)據(jù)說明

三、中國旅游業(yè)生產(chǎn)效率估計

（一）計量估計中可能存在的問題

在進行TFP增長率分解之前，生產(chǎn)效率（TE）的估計極為重要。復合結(jié)構(gòu)殘差項組合vit和uit的分布是相對獨立的，均與回歸變量無關(guān)，這兩項殘差的聯(lián)合分布有如下四種情形：正態(tài)—半正態(tài)（非負），正態(tài)—指數(shù)，正態(tài)—截斷正態(tài)，正態(tài)—伽瑪分布，其分布形式會直接影響到生產(chǎn)效率值，并且會引起計量回歸估計上的問題。相比傳統(tǒng)的最小二乘法，極大似然估計是更加有效的。本文對復合結(jié)構(gòu)殘差項的分布采取正態(tài)—半正態(tài)分布，并采用極大似然估計。已有很多文獻運用隨機前沿模型估計了生產(chǎn)效率（楚爾鳴等，2013）。但是有一些外生變量無法進入生產(chǎn)函數(shù)，卻對生產(chǎn)效率具有重要影響。故而建立其他外生變量與生產(chǎn)效率的回歸方程進行計量估計，分析引起技術(shù)無效率的因素對我們?nèi)蘸筇嵘a(chǎn)效率的戰(zhàn)略選擇是十分重要的。早期的相關(guān)研究主要使用的是傳統(tǒng)兩步法估計，即先通過隨機前沿模型估計出生產(chǎn)函數(shù)和生產(chǎn)效率（TE），再通過方程求解得出無效率項uit，以對其與外生變量建立計量回歸模型進行系數(shù)估計。但是因為uit為非負項，計量回歸時需要使用截斷回歸。兩步估計法也存在著一定的問題（Battese&Coelli，1995）。首先生產(chǎn)函數(shù)中的投入要素和回歸方程中的外生變量必須不存在相關(guān)性，否則遺漏這些關(guān)鍵的變量會導致在第一步生產(chǎn)函數(shù)的估計結(jié)果是有偏的，進而，會導致第二步計量回歸估計結(jié)果也是有偏的。

其次，隨機前沿模型往往假設無效率項同分布，但是在第二步的生產(chǎn)無效率回歸方程中，生產(chǎn)無效率項是隨著外部變量變化而變化，這就形成了矛盾（王志剛等，2006）。參照Battese&Coelli（1995）的采用一步回歸，利用極大似然估計的方法，可以解決上述問題。Wang,Hung Jen and Schmidt（2002）進一步證實了一步估計要優(yōu)于兩步估計，一步估計又分別對生產(chǎn)無效率的均值和方差與外生變量建立計量回歸方程。

（二）生產(chǎn)效率的估計

為了詳盡、全面的分析生產(chǎn)無效率方程，本文結(jié)合我國旅游業(yè)發(fā)展的實際情況選取了以下幾個代表性的外生變量加入方程：用政府財政占GDP比重來表示政府干預；用當年實際使用外資占GDP比重來表示開放程度；市轄區(qū)綠化覆蓋率用來表示基礎設施建設；用第二、三產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重表示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)；采用常住人口密度與經(jīng)濟密度表示集聚水平；加入表示東部及西部的區(qū)域虛擬變量來考察生產(chǎn)效率的區(qū)域差異性。本文實證采用面板數(shù)據(jù)的SFA模型，分別采用一步極大似然估計（模型1）和兩步估計（模型2）進行估計。

表1 計量回歸估計

從以上回歸結(jié)果來來看，勞動的平均產(chǎn)出彈性為0.563，資本的平均產(chǎn)出彈性為-0.246，比較符合我國旅游業(yè)過去的發(fā)展模式，過去我國旅游業(yè)的增長模式是典型的勞動投入型。在模型2中，gamma系數(shù)達到0.975，這表明無效率是生產(chǎn)偏離生產(chǎn)前沿面主要原因。而在模型1中g(shù)amma系數(shù)很小，僅為0.009，說明在考慮影響生產(chǎn)無效率的外生變量具有較強的解釋力。此外，從控制變量對旅游業(yè)生產(chǎn)效率的影響情況來看，對外開放程度、人口集聚、綠化覆蓋率、交通基礎設施、旅游業(yè)規(guī)模等回歸系數(shù)均為負，說明對生產(chǎn)效率產(chǎn)生顯著的正向影響。從地區(qū)虛擬變量來看，東部和中部地區(qū)的生產(chǎn)效率顯著高于西部地區(qū)。

從圖2來看，在樣本期內(nèi)，隨著時間的推移，生產(chǎn)效率的核密估計曲線逐步偏向左側(cè)，且中值逐步降低，說明我國旅游業(yè)生產(chǎn)效率呈現(xiàn)逐步下降的趨勢。

圖2各年度生產(chǎn)效率核密度圖

我們按各省區(qū)域位置進行劃分后，發(fā)現(xiàn)各地區(qū)旅游業(yè)的生產(chǎn)效率均呈現(xiàn)隨著時間推移不斷遞減的態(tài)勢（見圖3），這與圖2中的情形一致。此外，從圖3可以發(fā)現(xiàn)，分地區(qū)旅游業(yè)生產(chǎn)效率呈現(xiàn)較大的差異，東部最高，西部最低，表現(xiàn)出較為嚴重的空間失衡現(xiàn)象。

③泵送純水泥漿，水灰比大于0.8，在入口處使用麻絮堵在鋼管四周，然后孔內(nèi)原有清水從另一個孔壓出之后，換用水灰比為0.5的水泥漿壓入。

圖3各地區(qū)生產(chǎn)效率

四、各地區(qū)旅游業(yè)TFP分解效率及收斂性分析

（一）TFP增長率及其分解效率

本文通過SFA模型估計，本文首先測算出了2005～2013年我國各省區(qū)旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率增長率。并基于Kumbhakar（2000）將TFP分解為技術(shù)進步（FTP）、規(guī)模效率變化率（SE）以及技術(shù)效率變化率（DTE）。

從表2來看，各省區(qū)TFP增長率均大于0，為正值，說明各省份旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)逐年增加的趨勢。旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率增長率最快的為北京（9.21%），最慢的為云南（5.195%）。在旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率增長率排名前十的省份中，東部地區(qū)占5個省份（北京、海南、浙江、廣東、福建），中部地區(qū)有3個省份（湖北、安徽、黑龍江），西部地區(qū)有2個省份（貴州、四川）。排名后十的省份中，東部地區(qū)有3個省份（廣西、遼寧、天津），中部地區(qū)有3個省份（江西、山西、陜西），西部地區(qū)有4個省份（重慶、寧夏、內(nèi)蒙古、云南）。顯然，東部地區(qū)旅游業(yè)的全要素生產(chǎn)率增長率要快于中西部地區(qū)。此外，從表2中可以看出，旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長主要源于技術(shù)進步的不斷提高，而不是因為規(guī)模效率和技術(shù)效率的改善。各地區(qū)旅游業(yè)的規(guī)模效率及技術(shù)效率變化率甚至為負增長。

從圖4可以看出，隨著時間的推移，TFP增長率的核密度估計曲線逐步向左移動，且中值呈現(xiàn)逐步降低的趨勢，且密度估計值集中度在下降，說明區(qū)域間的差異在逐步擴大。

接下來，分區(qū)域來看旅游業(yè)TFP增長率及其分解效率。

圖6各地區(qū)旅游業(yè)規(guī)模效率

圖7各地區(qū)旅游業(yè)技術(shù)效率變化率

圖8各地區(qū)旅游業(yè)技術(shù)進步

從圖5可以看出，東、中、西部地區(qū)旅游業(yè)TFP增長率均呈現(xiàn)逐年降低的趨勢，這與圖4反映的總體情形一致。此外，分區(qū)域旅游業(yè)TFP增長率依次遞增規(guī)律為西部、中部、東部。

從其分解效率來看，由圖6可以看出，各地區(qū)旅游業(yè)規(guī)模效率效率的波動性較大。依然呈現(xiàn)出東部最大，西部最小的態(tài)勢。且僅有東部地區(qū)的規(guī)模效率呈現(xiàn)遞增的趨勢。中西部地區(qū)基本呈現(xiàn)負的規(guī)模效率?？傮w而言，我國旅游業(yè)并未形成明顯的規(guī)模經(jīng)濟效應。

從圖7可以看出，各地區(qū)旅游業(yè)技術(shù)效率變化率呈現(xiàn)逐年遞減的趨勢，且基本為負增長態(tài)勢。與TFP增長率一致，依然為東部最高，西部最低。不同于規(guī)模效率與技術(shù)效率變化率，從圖8可以看出，各地區(qū)均呈現(xiàn)較為明顯的技術(shù)進步改進，值得關(guān)注的是技術(shù)進步增幅也出現(xiàn)連年下降的趨勢。此外，分區(qū)域的技術(shù)進步來看，西部最高，東部較低，而綜合觀察圖5-8，可以看出技術(shù)進步是旅游業(yè)TFP增長率的主要來源，這也說明，我國旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率增長率呈現(xiàn)了一定的趨同趨勢，但具體的生產(chǎn)效率仍存在較大的差異。

（二）TFP增長率的收斂性分析

對各地區(qū)的旅游業(yè)TFP增長率進行收斂性分析可以了解在經(jīng)濟集聚約束下各地區(qū)旅游業(yè)TFP增長率的趨同或發(fā)散情況。目前關(guān)于收斂性分析的方法主要有三種，分別為：α收斂、絕對β收斂和條件β收斂。本文也從這三種方法出發(fā)進行研究。

1、各地區(qū)TFP增長率的α收斂性檢驗

α收斂性檢驗的內(nèi)容是不同地區(qū)之間TFP的離差隨著時間的推移而變化的情況。若離差不斷減小，則表示各地區(qū)之間TFP的離散程度不斷減弱，反之則不斷加強。

根據(jù)林光平（2006），本文研究的α收斂性檢驗方程可以寫為：

其中，TFPi,t表示在第i個地區(qū)在t期的全要素生產(chǎn)率為t時期所有I個地區(qū)全要素生產(chǎn)率的平均值。當?t>?t+1時，說明存在收斂。

圖9 各地區(qū)α收斂性檢驗

從圖9的α收斂性檢驗來看，從2005年到2013年，只有西部地區(qū)在波動中呈現(xiàn)收斂趨勢，東部和中部地區(qū)均未呈現(xiàn)明顯的α收斂趨勢，從全國層面來看，呈現(xiàn)較為緩和的α收斂趨勢，且波動幅度相對穩(wěn)定?？傮w而言，區(qū)域范圍內(nèi)旅游業(yè)的全要素生產(chǎn)率水平仍存在較大的差異，并有逐步擴大的態(tài)勢。

2、各地區(qū)TFP增長率的絕對β收斂檢驗

絕對β收斂衡量的是不同地區(qū)之間TFP增長最終是否可以達到相同的穩(wěn)定狀態(tài)，即各個地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展最終是否存在趨同現(xiàn)象。本文研究全要素生產(chǎn)率的絕對β收斂的表達式如下：

其中，[ln（TFPi,T）－ln（TFPi,0）]／T 表示第 i個地區(qū)從從0到T期的年均全要素生產(chǎn)率增長率。A位常數(shù)項，ln（TFPi,0）是第i個地區(qū)初始時期全要素生產(chǎn)率初始值的對數(shù)表達式，β是為變量的系數(shù)。若β的回歸結(jié)果為負值，就說明存在絕對β收斂，即存在落后地區(qū)追趕發(fā)達地區(qū)的現(xiàn)象抑或是趨同現(xiàn)

象。各地區(qū)絕對β收斂檢驗結(jié)果如下變所示：

表3 各地區(qū)絕對 收斂檢驗

從以上回歸結(jié)果來看，全國范圍內(nèi)存在顯著的絕對β收斂，收斂速度達12.12%。且虛擬變量皆顯著，表明在樣本期內(nèi)，相對落后的地區(qū)存在一定的追趕效應，但是收斂速度并不大。結(jié)合前面的α收斂檢驗，可見我國旅游業(yè)的TFP增長率并未出現(xiàn)俱樂部收斂現(xiàn)象。

3、各地區(qū)TFP增長率的條件β收斂性檢驗

條件β收斂性檢驗衡量的是各地區(qū)的TFP增長率是否向其穩(wěn)定水平的收斂。區(qū)別于絕對β收斂，條件β收斂允許各地區(qū)TFP增長率差異的持續(xù)存在。

本文采用Panel Data固定效應模型來檢驗條件β收斂。其回歸方程用以下方式表示：

其中，a是固定效應項，β是變量的系數(shù)。若β值為負值，就說明存在條件β收斂，即：第i個地區(qū)的全要素生產(chǎn)率增長率收斂于其穩(wěn)定狀態(tài)。

表4 各地區(qū)相對 收斂檢驗

由表4的檢驗結(jié)果可知，東部地區(qū)的回歸系數(shù)雖然為負但不顯著，即東部地區(qū)不存在條件β收斂，其他地區(qū)的回歸系數(shù)顯著為負，說明存在條件β收斂，即旅游業(yè)的TFP增長率趨于穩(wěn)態(tài)水平發(fā)展。

五、結(jié)論及政策建議

本文利用2004年至2013年省級面板數(shù)據(jù)，通過建立超越對數(shù)函數(shù)，基于隨機前沿方法測算了我國31個省市2005-2013年旅游業(yè)的全要素生產(chǎn)率增長率，并對其進行收斂性分析及效率分解，得出以下主要結(jié)論：

（1）旅游業(yè)生產(chǎn)效率呈現(xiàn)逐年降低的趨勢，且東部最高，西部最低，從無效率回歸方程的估計結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，加強對外開放、政府財政支出、交通基礎建設、人口集聚等均有利于生產(chǎn)效率的提升，目前我國旅游業(yè)生產(chǎn)效率偏離最優(yōu)前沿主要是由于生產(chǎn)無效率導致，并非是隨機誤差因素導致。

（2）樣本期內(nèi)，我國旅游業(yè)TFP增長率呈現(xiàn)逐步增加的態(tài)勢，但是增幅在不斷減少，各區(qū)域間的TFP增長率差異在逐步擴大。其中全要素增長率主要來自于技術(shù)進步的提升，而技術(shù)效率卻為負。從規(guī)模效率變動來看，旅游業(yè)并未形成可觀的規(guī)模經(jīng)濟效應。

（3）分區(qū)域來看，東、中、西部地區(qū)旅游業(yè)TFP增長率和技術(shù)進步都實現(xiàn)了正增長，而技術(shù)效率為負增長，并呈現(xiàn)出“東—中—西”逐年降低的趨勢。不同的是，各地區(qū)的規(guī)模效率呈現(xiàn)波動式變化，其中東部地區(qū)的規(guī)模效率呈現(xiàn)遞增的趨勢。中西部地區(qū)規(guī)模效率變化率為基本為負。

（4）整體而言，全國旅游業(yè)TFP增長率存在趨同現(xiàn)象，但并未出現(xiàn)俱樂部收斂現(xiàn)象。各地區(qū)存在顯著的絕對β收斂，且虛擬變量皆顯著，表明在樣本期內(nèi)，相對落后的地區(qū)存在一定的追趕效應。東部地區(qū)不存在條件β收斂，西部地區(qū)存在條件β收斂，即西部地區(qū)旅游業(yè)的TFP增長率趨于穩(wěn)態(tài)水平發(fā)展。

綜合上述研究結(jié)論，結(jié)合我國旅游業(yè)出現(xiàn)全要素生產(chǎn)率逐步走低，發(fā)展存在空間失衡的現(xiàn)象。本文提出政策建議如下：第一，繼續(xù)加大旅游業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新力度，創(chuàng)新旅游產(chǎn)品結(jié)構(gòu)和旅游產(chǎn)品體系，不斷提升旅游產(chǎn)品的內(nèi)涵和價值。二是要加強統(tǒng)籌規(guī)劃力度，不斷整合各地區(qū)之間旅游資源，走全域旅游發(fā)展路線，實現(xiàn)旅游業(yè)規(guī)模效率外部經(jīng)濟性。三是要注重各區(qū)域協(xié)同發(fā)展，縮小區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展之間的差距。政府要加大對中西部的旅游業(yè)投資力度，加強相關(guān)基礎設施建設。此外。中、西部地區(qū)可以向東部地區(qū)引進先進技術(shù)和人才，學習先進的經(jīng)營管理制度，加強技術(shù)交流合作，實現(xiàn)技術(shù)效率的空間溢出效應。

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