全域旅游視角下海南省旅游產(chǎn)業(yè)績效評價①

陳松 惠青

摘 要：本文以2009—2016年海南省11個市縣的面板數(shù)據(jù)為樣本，使用DEA-Malmquist生產(chǎn)力指數(shù)方法對海南省旅游業(yè)的動態(tài)效率進行評價，并將全要素生產(chǎn)率進行分解，探究導致全要素生產(chǎn)率發(fā)生變化的原因。結(jié)果表明，海南旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率的變化受到技術(shù)效率和技術(shù)進步的共同作用。

關(guān)鍵詞：全域旅游 產(chǎn)業(yè)績效 DEA-Malmquist

中圖分類號：F592 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2018）10（a）-054-04

海南省是我國唯一的熱帶島嶼省份，資源豐富、特色鮮明。國家旅游局編制的《中國旅游業(yè)發(fā)展“十五”計劃和2015、2020年遠景目標綱要》中認為，在我國旅游業(yè)發(fā)展的總體格局中，海南是惟一具備條件建成熱帶海島海濱旅游度假勝地的地區(qū)。

近年來，支持海南旅游業(yè)發(fā)展的文件《國務(wù)院關(guān)于推進海南國際旅游島建設(shè)發(fā)展的若干意見》《海南國際旅游島建設(shè)發(fā)展規(guī)劃綱要》《海南省“十二五”規(guī)劃綱要》《海南省“十三五”規(guī)劃綱要》等陸續(xù)出臺，旅游業(yè)被確定為海南省重點支持發(fā)展的12大產(chǎn)業(yè)之一。2016年全國旅游工作會議期間，國家旅游局確定將海南作為首個全域旅游創(chuàng)建省。2017年12月出臺的《海南省旅游發(fā)展總體規(guī)劃（2017—2030）》確定了海南旅游發(fā)展目標，至2020年，基本建成國際旅游島，創(chuàng)建全域旅游示范?。恢?025年，建成世界一流的海島休閑度假旅游勝地，全面發(fā)展海洋旅游、康養(yǎng)旅游、會展旅游等旅游產(chǎn)品；至2030年，建成世界一流的國際旅游目的地，形成全域聯(lián)動的旅游發(fā)展格局。

在海南全島建設(shè)自由貿(mào)易試驗區(qū)、推進中國特色自由貿(mào)易港的建設(shè)背景下，海南旅游業(yè)必將迎來新的發(fā)展契機，全面激活《2017年政府工作報告》中提出的全域旅游、休閑農(nóng)業(yè)、健康產(chǎn)業(yè)等發(fā)展熱點。

綜上所述，對旅游產(chǎn)業(yè)績效的研究在海南從旅游資源大省向旅游強省邁進的過程中具有不可替代的作用，它對于旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展思路的轉(zhuǎn)變，推動區(qū)域旅游一體化，促使旅游產(chǎn)業(yè)從重數(shù)量向重數(shù)量更重質(zhì)量的增長方式轉(zhuǎn)變同樣具有重要意義。

1 理論綜述

近年來，隨著我國經(jīng)濟的增長和國民收入水平的提高，旅游業(yè)已經(jīng)成為我國國民經(jīng)濟中發(fā)展速度最快并具有明顯國際競爭優(yōu)勢的產(chǎn)業(yè)之一，旅游業(yè)的效率問題越來越受到人們的關(guān)注。在國外的相關(guān)研究中，數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）模型應用于旅游業(yè)始于上個世紀九十年代，主要集中在酒店效率、旅行社效率等企業(yè)效率評價層面，對區(qū)域旅游效率的研究較少。例如：Morey和Dittman[1]利用DEA模型對1993年美國54家連鎖酒店的效率進行評價，結(jié)果顯示美國酒店業(yè)的效率普遍較高。在國內(nèi)的相關(guān)研究中，張根水等[2]較早利用DEA模型對2001年我國31個省級區(qū)域的旅游業(yè)總體效率進行比較研究，結(jié)果表明東部地區(qū)效率最高，西部地區(qū)效率次之，中部地區(qū)效率最低；除北京、上海、廣東、吉林和遼寧之外，其余地區(qū)均處于規(guī)模收益遞增階段，通過擴大規(guī)?？纱龠M旅游業(yè)的發(fā)展。金春雨等[3]基于三階段DEA模型對剔除環(huán)境因素和隨機因素影響后的2007—2009年我國31個省級區(qū)域的旅游業(yè)效率進行研究，結(jié)果表明各省級區(qū)域旅游業(yè)純技術(shù)效率差異較小，規(guī)模效率差異較大；東部地區(qū)的北京、上海、江蘇、浙江和廣東的技術(shù)效率較高，規(guī)模效率是制約中西部地區(qū)旅游業(yè)效率的瓶頸。梁亞紅等[4]基于DEA模型對2007—2014年河南省18地市的旅游業(yè)效率進行研究，結(jié)果表明河南省旅游業(yè)發(fā)展總效率在地域上呈現(xiàn)高中低階梯狀特征，地區(qū)差異明顯；由于技術(shù)效率和規(guī)模效率的雙向制約導致河南旅游業(yè)發(fā)展的純技術(shù)效率和規(guī)模效率空間差別明顯。

通過以上研究成果可以看出，近年來利用DEA模型對區(qū)域旅游業(yè)投入產(chǎn)出效率進行的研究還是比較少的，其中利用DEAMalmquist指數(shù)方法進行研究的論文只有3篇。龔艷等[5]利用超效率DEA模型和Malmquist指數(shù)模型研究了2001—2012年江蘇省13個城市旅游業(yè)發(fā)展的靜態(tài)效率和動態(tài)效率，結(jié)果表明各市旅游業(yè)呈現(xiàn)出顯著的地區(qū)差異，旅游業(yè)效率的增長主要來自于技術(shù)進步而不是規(guī)模效率。李軍等[6]基于DEA-Malmquist方法對2011—2015年我國16個智慧旅游試點城市的旅游業(yè)效率進行靜態(tài)和動態(tài)的實證分析，分析結(jié)果表明技術(shù)效率在旅游業(yè)發(fā)展過程中表現(xiàn)不穩(wěn)定，受規(guī)模效率和純技術(shù)效率影響較大；全要素生產(chǎn)率和技術(shù)進步呈現(xiàn)無效率，表明技術(shù)進步是智慧旅游城市旅游業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵。羅旋[7]運用DEA模型和Malmquist指數(shù)法對新疆各地州（市）旅游業(yè)生產(chǎn)效率的特征進行了研究并提出相關(guān)建議。本文將以海南旅游業(yè)為背景，利用DEA-Malmquist指數(shù)方法，基于2010—2017年的面板數(shù)據(jù)，對海南旅游業(yè)的動態(tài)效率進行評價，并對其影響因素進行分析，旨在為海南旅游業(yè)的發(fā)展提供一些有益的參考。

2 模型選擇

本文采用基于DEA模型的Malmquist指數(shù)方法，來分析海南旅游業(yè)的動態(tài)效率。

Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)是基于DEA模型提出的，利用距離函數(shù)來描述多個輸入變量和多個輸入變量之間的投入產(chǎn)出效率。本文運用Fare等[8]提出的基于產(chǎn)出的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)進行分析，基于t和t+1期參照技術(shù)的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)分別為：

3 變量選擇與數(shù)據(jù)來源

海南省轄4個地級市、5個縣級市、4個縣、6個自治縣，根據(jù)數(shù)據(jù)的可得性，本文選取2009—2016年11個市縣的面板數(shù)據(jù)作為樣本，DMU個數(shù)為11，時期數(shù)為8，數(shù)據(jù)主要來自于《中國旅游統(tǒng)計年鑒》（2010—2017）、《海南省統(tǒng)計年鑒》（2010—2017）、《國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報》（2010—2017）等，數(shù)據(jù)具有較強的客觀性和權(quán)威性。

在投入指標方面，本文從勞動和資本兩個方面確定投入變量。在勞動投入方面，旅游業(yè)從業(yè)人數(shù)是比較理想的指標，但相關(guān)統(tǒng)計資料中只有住宿和餐飲業(yè)從業(yè)人數(shù)，在海南“旅游+”的產(chǎn)業(yè)發(fā)展思路下，海洋旅游、康養(yǎng)旅游、會展旅游等產(chǎn)品將帶動多個產(chǎn)業(yè)聯(lián)動發(fā)展，因此，用住宿和餐飲業(yè)從業(yè)人數(shù)替代旅游業(yè)從業(yè)人數(shù)是不合適的，本文選取第三產(chǎn)業(yè)的從業(yè)人數(shù)（萬人）作為替代指標。在資本投入方面，本文選擇A級以上和重點景區(qū)數(shù)量（個）、星級飯店數(shù)量（個）作為投入變量。

在產(chǎn)出指標方面，本文選擇旅游總收入（萬元）和國內(nèi)外過夜游客人數(shù)（人次）作為產(chǎn)出變量。

4 實證分析

4.1 海南省旅游業(yè)動態(tài)效率研究

本文使用Deap2.1軟件進行分析，采用產(chǎn)出導向型的方法得到結(jié)果。

4.1.1 海南省旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率變動分析

海南省旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率變動及其分解情況如表1所示。數(shù)據(jù)分析結(jié)果表明，2009—2016年海南省旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率（tfp）的動態(tài)變化均值為1.115，總體呈現(xiàn)上升趨勢。其中，2009—2010年、2012—2016年海南省旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)連續(xù)上升趨勢， 2010—2012年呈現(xiàn)下降趨勢。根據(jù)Malmquist生產(chǎn)力指數(shù)，本文將全要素生產(chǎn)率變動分解為技術(shù)效率變動（effch）和技術(shù)變動（techch），其中技術(shù)效率變動又可進一步分解為純技術(shù)效率變動（pech）和規(guī)律效率變動（sech），由此來分析各年度全要素生產(chǎn)率變動及其來源。

（1）2009—2010年海南省旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)上升趨勢，上升幅度為11.6%，技術(shù)效率和技術(shù)進步共同推動了全要素生產(chǎn)率的上升，其中技術(shù)效率起主要的推動作用。

（2）2010—2011年、2011—2012年海南省旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)下降趨勢，下降幅度分別為3.2%和6.5%。其中，2010—2011年全要素生產(chǎn)率下降主要由技術(shù)進步引起，技術(shù)進步下降幅度為2.4%。2011—2012年全要素生產(chǎn)率下降由技術(shù)效率和技術(shù)進步共同作用，技術(shù)效率下降幅度為5.5%，技術(shù)進步下降幅度為0.5%，技術(shù)效率變動主要是由規(guī)模效率下降引起，說明2011—2012年間海南省旅游業(yè)處于規(guī)模效率遞減階段。

（3）2012—2013年、2013—2014年、2014—2015年、2015—2016年海南省旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)持續(xù)上升趨勢，上升幅度分別為6.9%、12.3%、26.9%、32.8%。2012—2013年全要素生產(chǎn)率上升主要由技術(shù)效率變動引起，技術(shù)效率上升幅度為10.9%，規(guī)模效率變動對技術(shù)效率的提升有著推動作用，說明在此期間海南省旅游業(yè)處于規(guī)模報酬遞增階段。2013—2014年全要素生產(chǎn)率上升由技術(shù)效率和技術(shù)進步共同作用，其中技術(shù)效率起主要作用。2014—2015年全要素生產(chǎn)率上升主要由技術(shù)進步引起，技術(shù)進步變動幅度為31.1%，技術(shù)效率起到阻礙作用。2015—2016年全要素生產(chǎn)率上升由技術(shù)效率和技術(shù)進步共同作用，其中技術(shù)進步起主要作用。

綜上所述，2009—2016年海南省全要素生產(chǎn)率變動受到技術(shù)效率和技術(shù)進步的共同作用。其中，2009—2010年、2011—2012年、2012—2013年、2013—2014年全要素生產(chǎn)率的變動主要受到技術(shù)效率的影響，而技術(shù)效率和規(guī)模效率的變動呈現(xiàn)出很強的一致性，表明技術(shù)效率主要受到規(guī)模效率的影響。2009—2010年、2012—2013年、2013—2014年，海南省旅游業(yè)處于規(guī)模報酬遞增階段，使得全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)上升趨勢。2011—2012年海南省旅游業(yè)處于規(guī)模報酬遞減階段，分析原因可能是2010年國務(wù)院發(fā)布《國務(wù)院關(guān)于推進海南國際旅游島建設(shè)發(fā)展的若干意見》，使得旅游產(chǎn)業(yè)投入加大但效果并未立刻顯現(xiàn)。2010—2011年、2014—2015年、2015—2016年全要素生產(chǎn)率的變動主要受到技術(shù)進步變動的影響。2010—2011年技術(shù)進步變動比例下降，分析原因可能是在此期間我國電子商務(wù)發(fā)展迅速，但旅游業(yè)網(wǎng)絡(luò)化發(fā)展剛剛起步，技術(shù)進步對旅游業(yè)的推動作用還未顯現(xiàn)。2014—2015年、2015—2016年技術(shù)進步變動比例上升，得益于旅游電子商務(wù)和智慧旅游的大力發(fā)展。

4.1.2 海南省11個市縣旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率變動分析

海南省11個市縣旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率變動及其分解情況如表2所示。數(shù)據(jù)分析結(jié)果表明，除臨高縣外，其余10個市縣的全要素生產(chǎn)率均大于1，全要素生產(chǎn)率的增長主要來自于技術(shù)進步?！逗Ｄ蠂H旅游島建設(shè)發(fā)展規(guī)劃綱要（2010—2020）》 提出建設(shè)“無線海南”，實現(xiàn)寬帶無線網(wǎng)絡(luò)全覆蓋；積極推進“物聯(lián)網(wǎng)”、云計算等新技術(shù)的深入應用；加快建設(shè)旅游電子政務(wù)，發(fā)展旅游電子商務(wù)。這些政策都凸顯了技術(shù)進步對旅游業(yè)的推動作用。臨高縣全要素生產(chǎn)率小于1，主要是受技術(shù)效率變動的影響，純技術(shù)效率和規(guī)模效率都起到了阻礙作用，說明臨高縣旅游業(yè)投入資源的利用率較低，同時處于規(guī)模報酬遞減階段。

4.2 海南省旅游業(yè)動態(tài)效率分類研究

利用SPSS17.0對海南省11個市縣旅游業(yè)效率Malmquist生產(chǎn)力指數(shù)進行聚類分析，將11個市縣分為三類：高效率地區(qū)、效率均衡地區(qū)和低效率地區(qū)。分析結(jié)果如下：第一類包含文昌市、陵水縣和瓊海市3個市縣，第二類包含三亞市、儋州市、?？谑?、昌江縣和五指山市5個市縣，第三類包含保亭縣、萬寧市和臨高縣3個市縣。表3為三類地區(qū)旅游業(yè)效率Malmquist生產(chǎn)力指數(shù)均值。

5 結(jié)語

本文以2009—2016年海南省11個市縣的面板數(shù)據(jù)為樣本，使用DEA-Malmquist生產(chǎn)力指數(shù)方法對旅游業(yè)的全要素生產(chǎn)率進行了測算，進而對海南省旅游業(yè)的動態(tài)效率進行評價，并將全要素生產(chǎn)率進行分解，探究導致全要素生產(chǎn)率發(fā)生變化的原因，得到以下結(jié)論。

（1）從海南省旅游業(yè)的整體狀況來看，2009—2016年全要素生產(chǎn)率受到技術(shù)效率和技術(shù)進步的共同作用。其中，2009—2010年、2011—2012年、2012—2013年、2013—2014年全要素生產(chǎn)率的變動主要受到技術(shù)效率的影響，而技術(shù)效率又主要受到規(guī)模效率的推動。2010—2011年、2014—2015年、2015—2016年全要素生產(chǎn)率的變動主要受到技術(shù)進步的影響。

（2）從海南省11個市縣旅游業(yè)的發(fā)展狀況來看，除臨高縣外，其余10個市縣的全要素生產(chǎn)率均大于1，全要素生產(chǎn)率的增長主要來自于技術(shù)進步。臨高縣的全要素生產(chǎn)率小于1，主要是受技術(shù)效率變動的影響，純技術(shù)效率和規(guī)模效率都起到了阻礙作用，說明臨高縣旅游業(yè)投入資源的利用率較低，同時處于規(guī)模報酬遞減階段。

（3）通過對海南省11個市縣旅游業(yè)效率的Malmquist指數(shù)進行聚類分析得到，高效率地區(qū)包括文昌市、陵水縣和瓊海市3個市縣，效率均衡地區(qū)包括三亞市、儋州市、?？谑小⒉h和五指山市5個市縣，低效率地區(qū)包括保亭縣、萬寧市和臨高縣3個市縣。

參考文獻

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①基金項目：海南省教育廳2017年度高等學?？茖W研究項目“全域旅游視角下海南省旅游產(chǎn)業(yè)績效及影響因素研究”（Hnky2017-70）。

作者簡介：陳松（1981-），男，安徽東至人，副教授，碩士，主要從事農(nóng)產(chǎn)品供應鏈及食品安全、營銷管理方面的研究；惠青（1980-），女，陜西西安人，副教授，碩士，主要從事知識管理、物流管理、技術(shù)創(chuàng)新方面的研究（通訊作者）。