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中国分省区旅游生产效率模型创建与评价

时间:2020-04-25 理论教育 联系我们

中国分省区旅游生产效率模型创建与评价_文化产业研究:文化软实力与产业竞争力(第3辑)

中国分省区旅游生产效率模型创建与评价

顾 江 胡 静

胡静简介:(1982— ):湖南湘潭人,南京审计学院教师,南京大学商学院博士。研究方向:文化产业、产业组织。

摘 要 本文将我国各省区旅游系统作为生产决策单元,通过数据包络方法(DEA)和Tobit回归模型分析各省区旅游生产效率及其影响因素。研究表明:我国各省区旅游生产平均效率经历了一个先降后升的过程,旅游生产效率与国际旅游收入绝对量之间不存在对应关系;与我国经济发展水平所形成的东、中、西部三大区域依次降低的情况不同,旅游生产效率值呈现出东、西部高,中部低的格局。最后针对各省区发展现状,提出改进旅游生产效率的政策建议。

关键词 数据包络分析;Tobit回归;旅游生产系统;效率

在过去的1/4个世纪当中,中国的旅游产业一直以飞快的速度攀升。中国旅游业的发展具有明显的阶段性,其发展始于国际旅游,最初是一项具有政治色彩的接待型事业。改革开放政策实行后,旅游业开始发展成为一个产业;1992年以后,入境旅游逐渐成熟,由海外华侨和外国人构成的入境旅游,取代了此前出于政治、贸易和技术的目的而形成的规模很小的国际旅行和饭店接待产业(Zhang,1997)。入境旅游者人数由1978年的180.9万人次,增加到2005年的1.203亿人次;同期旅游外汇收入由2.63亿美元上升到292.96亿美元。旅游业在中国经济中占据着重要地位。

尽管20世纪90年代以来,中国旅游业的发展取得了令世人瞩目的优秀成绩,但各省、自治区、直辖市(以下简称省区)旅游业的发展却不平衡。本文将各省区旅游业的发展视为彼此独立的决策单元(Decision Making Unit,DMU),通过衡量各决策单元在不同的输入(旅游资源)情况下,得到不同的输出(旅游收入)。

1 生产效率评价与DEA-Tobit两步法

数据包络分析(Data Envelopment Analysis,DEA)是数学、运筹学和数理经济学的一个交叉领域,于1978年由A.Charnes,W.W.Cooper和Rhodes等三位著名运筹学家首先提出。它是用数学规划模型来评价相同类型的多输入、多输出的部门或单位(称为决策单元)是否技术有效的一种非参数统计方法。依据DEA方法、模型和理论,可以直接利用输入和输出数据建立非参数的DEA模型以进行经济分析,使用DEA对决策单元进行效率评价可以获得更多的管理信息(魏权龄,2004)。

本文选择规模报酬可变的BCC模型。这是因为首先各省区旅游产业的生产规模报酬是变化的;其次,旅游作为一个产业,成本控制是其关键问题之一,关注成本控制的典型选择是投入导向的DEA模型(Casu and Molyneux,2003)。技术效率定义为m个投入和s个产出加权之和的比例,投入最小化模型可写为如下的线性规划:

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的解即为相对技术效率,其中,uq,vp≥0;p=1,2,…,m;q=1,2,…,s。

经过Charnes-Cooper线性变换,上述线性规划的标准形式为:

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该线性规划的解θ为第i个决策单元DMUi在BCC模型投入导向下的相对技术效率。表示在现有的制度、结构以及技术水平等现有条件下,得到目前给定的产出水平,相对于生产前沿面而言,投入能够实现的最大限度缩减比例。若效率值θ=1,则认为生产有效率,表示现有投入情况下的产出已是最大产出水平;若效率值θ<1,则认为生产缺乏效率,存在浪费,表示可以用比当前更小的投入得到目前的产出,效率值越小,表示相对效率越低。

为尽可能准确分析系统效率的影响因素及其影响程度,文献中在DEA分析的基础上衍生出两步法(Two-stage Method)(Coelli,1998)。为了避免偏误,第二步采用截取回归模型(Censored Regression Model),即Tobit模型来进行回归分析,其基本形式如下:

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其中,Xt是(K+1)维的解释变量向量,βT是(K+1)维的未知参数向量。Tobit模型的一个重要特征是,解释变量Xt取实际观测值,被解释变量只能以受限制的方式被观测到。可以证明,用最大似然法估计出Tobit模型的βT和σ2是一致估计量。

2 我国分省区旅游生产效率评价(BCC模型)

本文选取国际旅游收入作为旅游生产的产出变量,主要原因是基于改革开放以来,中国旅游发展的思路是优先发展国际旅游。国际旅游外汇收入一直是中国旅游总收入的重要来源之一。

本文对投入变量的选取主要从旅游的硬资源和软资源两个方面来综合考虑。具体安排见表1:

表1 旅游生产效率评价指标体系

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注:优秀旅游城市是国家旅游局从1995年开始评定,是对城市历史、资源、文化价值等的综合鉴定,成为地区旅游资源的一个显著标志。

本文选取的研究年份分别为1997年、2001年和2005年,三个年份的选择使样本点具有阶段性、实效性。使用DEA分析软件Matlab分别测算中国内地各省区旅游生产技术效率(见表2)。

表2 中国内地各省区旅游生产效率指数

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续表2

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根据计算结果可知,第一,本文考察的三个年份中,旅游生产效率值和达到生产前沿面的省区均值分别为0.487 31和5.003 1。我国大陆各省区旅游生产平均效率经历了一个先降后升的过程,其中,1997年,北京、上海、内蒙古、福建、广东、重庆、西藏七省区旅游生产效率值为1;2001年,北京、上海、广东、青海四省区旅游生产效率值为1;2005年,北京、内蒙古、上海、广东四省区旅游生产效率值为1。它们共同构成了各年份我国旅游生产效率的前沿面,也就是说,除非部分或全部增加旅游资源投入量,否则在现有技术水平下无法再增加其产出(即无法增加旅游外汇收入)。在考察期内,生产效率指数较低(即三年均值小于0.200)的地区主要是:河北、山西、吉林、安徽、江西、河南、海南、四川、甘肃、宁夏。此结论表明:按照现有的技术条件,上述地区应该能获得更多的旅游外汇收入;从另一个角度而言,这些地区旅游生产的发展潜力也较大。

第二,旅游生产效率与国际旅游收入绝对量之间不存在对应关系,各年处于生产前沿面的省区中,既有旅游收入高的省区,也有旅游收入低的省区。各年生产前沿面省区中,1997年西藏国际旅游收入(3 172万美元)仅有广东(280 055万美元)的1.13%;2001年青海(902万美元)与其余三个地区(均超过180 000万美元)相差甚远;2005年内蒙古(35 027万美元)国际旅游收入仅为同处生产前沿面广东(638 805万美元)的5.51%。同时值得注意的是,生产效率值呈现出东、西部(三年均值分别为0.560、0.381)高,中部(0.277)低的格局。

3 旅游生产效率影响因素分析

长期以来,我国旅游产业形成了“政府主导、行政管理”的发展格局,这一发展模式在旅游产业发展初期曾发挥了巨大的作用。但在全球化的冲击下,逐渐显现出体制僵化、省区各自割据的弊端。为了寻找更好的发展方式,有必要对旅游生产系统的效率影响因素进行分析。国内外的学者分别从地理条件、文化维度、旅游需求等不同角度进行考察。参考前人的研究工作并综合考虑我国的实际情况,本文主要考察地区财政条件、区位条件、旅游资产规模、旅行社四个方面。

首先,旅游发展需要地区财政条件作为支撑,地区旅游的发展所需的景观、交通及环境等硬件设施建设需要大量资金支撑,国际上旅游经济的发展也显示经济发达国家往往也是旅游业发达国家(周玉翠,2006),本文选取人均GDP来衡量地区财政条件;其次,区位条件是区域发展的差异化因素,是发展地区旅游业的一个重要因素,本文按东、中、西部的区域划分(区位条件设为虚拟变量:东部地区设为1,中部地区设为2,西部地区设为3)设定各旅游生产系统的区位条件;第三,旅游业的资产规模一直是影响旅游生产效率的重要因素之一,固定资产是指使用年限超过一年且单位价值较高的有形资产,是资产规模的主要构成部分,本文考察固定资产对效率的影响程度;第四,旅行社作为旅游信息的提供者和客源的组织者,在旅游业中具有左右市场运营的独特作用,同时作为地区旅游的宣传窗口,显然对旅游生产效率起着较大作用。根据以上考虑,构建区域旅游生产系统效率的多元线性回归模型为:(www.guayunfan.com)

θ1=α0+α1pgdp+α2loca+α3fixa+α4traag+εi

式中:θ1——旅游生产效率值;

 pgdp、loca、fixa和traag——分别表示人均GDP、区位条件虚拟变量、固定资产额和旅行社总数;

 εi——随机扰动项。

鉴于篇幅所限,本文仅对2005年进行Tobit回归分析,具体结果见表3:

表3 2005年中国内地各地区旅游生产效率及影响因素分析

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注:*、***分别表示在10%、1%水平上显著。

模型回归分析结果表明,第一,人均GDP、固定资产额对旅游生产效率产生了正面影响(都在1%水平上显著)。第二,与国际发展惯例相反,模型显示我国旅行社总数对旅游生产效率产生了负面影响。第三,区位条件对旅游生产效率影响不显著。

4 对策建议

本文利用1997、2001和2005三年地区旅游发展相关数据,基于Coelli(1998)提出的DEA-Tobit二步法,首次全面、系统地研究了中国内地各省区旅游生产效率。研究结果表明:首先,我国大陆各省区旅游生产平均效率经历了一个先降后升的过程,旅游生产效率与国际旅游收入绝对量之间不存在对应关系;其次,与中国经济发展形成的东部、中部和西部地区三个趋同俱乐部(蔡昉、都阳,2003)不同,生产效率值呈现出东、西部高,中部低的格局。再次,地区财政条件和旅游资产规模对旅游生产效率产生正面影响,旅行社总数对生产效率产生负面影响。

DEA-Tobit两步法在评判生产系统效率的同时,也有助于判别系统效率改进的努力方向。通过分析可知:

(1)地区财政条件是促进旅游生产效率提高的重要因素之一。一般而言,地区财政较为充裕的地区,旅游发展所需的配套设施,诸如:交通条件、管理水平、服务质量相对较高,这些因素有效地吸引了客源、延长游客消费时间,从而产生“杠杆效应”有力拉动了地方财政收入。因此,在目前地区财政有限的条件下,建议实施优惠政策,拨付一定量的资金支持旅游发展,实现“财政支持旅游发展、旅游发展反馈地区经济”的互动良性循环发展之路。

(2)旅游资产规模对旅游生产效率的影响非常显著。一方面,这说明我国旅游产业已经积累了资产,并产生规模经济效益;另一方面,资产规模对生产效率的影响系数较小,说明资产在推动效率提高的传导过程中存在浪费现象,从而也具有较大的提升潜力。因此,从资产利用角度看,首先,要盘活资产,提高固定资产利用率;其次,要优化资产结构,将资产投入到优质项目中,有效提高投入产出率;最后,提高资产配置效率,减少资产利用中的X-非效率和管理成本,多方加强资产管理以提高资产规模对生产效率产生的积极影响。

(3)旅行社总数与旅游生产效率表现出负相关关系,此结果有悖于旅行社对旅游生产效率产生正面影响这一旅游业发展的常理。这表明我国旅行社的运作出现了问题,这与最近十年我国旅行社“大规模、低质量、松管理”的发展有直接关系。一方面,监管机构要建立一套行之有效的监管体系,加强对旅行社各环节的管理,实施信息透明化,提高旅游市场中供需双方的信息对称性,防止在旅行社市场中出现“柠檬现象”;另一方面,在国际化过程中,本土旅行社要注重对外宣传、推广和营销工作,真正发挥旅行社的桥梁作用。

当然,本文尚存在待改进之处,主要是在数据和指标的选取方面。首先,由于DEA是面向数据的评测模型,因此不同的样本可能会产生不同的效率结果,因此从这个角度而言,本文的年份数据有待于进一步完整;其次,囿于数据的限制,虽然按照已有的相关研究,本文用人均GDP、固定资产额等作为旅游生产效率的影响因素,但今后仍需对这一问题做进一步处理。

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