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旅游导刊
旅游导刊  2019, Vol. 3 Issue (3): 1-27    DOI: 10.12054/lydk.bisu.93
研究论文     
中国旅游效率与全要素生产率的测算与分解——基于三层级共同前沿SBM-DEA模型的实证分析
查建平(), 钱醒豹, 赵倩倩, 谭庭
四川大学旅游学院 四川成都 610065
Estimation and Decomposition of Efficiency and Total Factor Productivity of China’s Tourism: Empirical Analysis Based on the Three-hierarchy Meta-frontier SBM-DEA Model
Jianping ZHA(), Xingbao QIAN, Qianqian ZHAO, Ting TAN
Sichuan University, School of Tourism, Chengdu 610065, China
 全文: PDF(2492 KB)   HTML
摘要：

基于行业异质性和区域异质性假设,本文构建三层级共同前沿SBM-DEA模型（Slack Based Measure-Data Envelopment Analysis model）,测定2000年至2014年我国3类旅游企业（旅行社、星级酒店、景区）无效率与Luenberger生产率,并对其进行分解。基于异质性考虑将无效率指标分解为行业异质性无效率、区域异质性无效率、管理差异无效率3部分,探讨其对3类旅游企业效率水平及全要素生产率变化的影响。主要结论有：（1）区域异质性和管理差异是旅行社无效率的主要原因,行业异质性是酒店和景区无效率的主要原因,导致3种类型旅游企业无效率的关键是产出不足;（2）不同区域的旅游企业无效率水平变化的主导原因存在差异,旅行社在我国东部地区无效率增长的原因为管理差异,中、西部地区无效率增长原因为区域异质性和管理差异,星级酒店和景区在3个地区无效率增长原因均为行业异质性,同时区域异质性和管理差异也是景区无效率的重要原因;（3）管理差异和区域异质性对旅行社生产率变化贡献最大,行业异质性对星级酒店和景区生产率变化贡献最大。同时,我国3类旅游企业管理差异引致的效率提升的增长动力不同。针对以上结论,本文提出相关政策建议,并指出本文研究不足及未来研究方向。
关键词： 行业异质性;  区域异质性;  三层级共同前沿SBM-DEA模型;  Luenberger生产率    
Abstract:

Based on the hypothesis of industry heterogeneity and regional heterogeneity, this paper constructs three-hierarchy meta-frontier SBM-DEA model. On the basis, this paper measures and decomposes the inefficiency and Luenberger productivity of travel agencies, star hotels and tourist attractions of 30 provinces (municipalities and autonomous regions) in China from 2000 to 2014. Considering the heterogeneity, this paper divides the indexes into three parts: industry heterogeneity, regional heterogeneity and management difference. The mechanism on the tourism enterprises and their spatial distribution patterns have been discussed. The main conclusions are as follows: (1) regional heterogeneity and management differences are the main reasons for the inefficiency of travel agencies, while industry heterogeneity is the main reason for inefficiency of hotels and scenic spots. Notably, insufficient output the key factor leading to inefficiency of tourism enterprises; (2) there are regional differences in the inefficiency growth source of tourism enterprises. For travel agencies, the management difference is the inefficiency growth source in eastern China, while the regional heterogeneity and management difference are the inefficiency growth sources in the central and western China. For star hotels and scenic spots, industry heterogeneity is the inefficiency growth source in all three regions. Meanwhile, the regional heterogeneity and management difference are the inefficiency growth sources of scenic spots; (3) management differences and regional heterogeneity contribute most to the productivity changes of travel agency, while industry heterogeneity contributes most to the productivity changes of hotels and scenic spots. In view of the conclusions above, this paper gives some relevant policy recommendations, and points out the potential weaknesses of this paper and the future research directions.
Key words: industry heterogeneity    regional heterogeneity    three-hierarchy meta-frontier SBM-DEA model    Luenberger productivity
收稿日期: 2018-06-13 出版日期: 2019-07-11
PACS:  F59  
基金资助: 国家自然科学基金项目（项目编号：71704125）;四川大学中央高校基本科研业务
作者简介:

查建平（1986— ）,男,安徽安庆人,博士,四川大学旅游学院副教授,研究方向：低碳经济、产业经济、旅游经济与管理。Email：jianping_zha@hotmail.com。钱醒豹（1993— ）,男,安徽铜陵人,四川大学旅游学院硕士研究生,研究方向：旅游经济。赵倩倩（1994— ）,女,河南驻马店人,四川大学旅游学院硕士研究生,研究方向：旅游经济。谭 庭（1995— ）,男,四川广安人,四川大学旅游学院硕士研究生,研究方向：旅游经济。
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查建平
钱醒豹
赵倩倩
谭庭

引用本文:

查建平, 钱醒豹, 赵倩倩, 谭庭. 中国旅游效率与全要素生产率的测算与分解——基于三层级共同前沿SBM-DEA模型的实证分析[J]. 旅游导刊, 2019, 3(3): 1-27.

Jianping ZHA, Xingbao QIAN, Qianqian ZHAO, Ting TAN. Estimation and Decomposition of Efficiency and Total Factor Productivity of China’s Tourism: Empirical Analysis Based on the Three-hierarchy Meta-frontier SBM-DEA Model. Tourism and Hospitality Prospects, 2019, 3(3): 1-27.

链接本文:

https://lydk.bisu.edu.cn/CN/10.12054/lydk.bisu.93    或    https://lydk.bisu.edu.cn/CN/Y2019/V3/I3/1

图1  旅游企业三层级共同前沿SBM-DEA模型
企业 指标 max
（最大值）		 min
（最小值）		 avg
（均值）		 var
（方差）
旅行社 固定资产原值（亿元） 457.69 0.13 15.24 8 014 280.19
从业人员数（亿人） 4.48 0.04 0.92 5 153.46
营业收入（亿元） 540.81 0.46 49.29 61 031 633.62
星级酒店 固定资产原值（亿元） 553.74 3.15 106.97 113 127 387.03
从业人员数（亿人） 18.86 0.30 4.84 139 999.42
营业收入（亿元） 260.12 0.21 44.97 24 662 196.24
景区 固定资产原值（亿元） 306.33 0.01 35.39 21 715 516.89
从业人员数（亿人） 10.71 0.00 1.28 27 267.18
营业收入（亿元） 161.67 0.01 12.68 2 898 676.28
表1  描述性统计结果
年份 旅行社 星级酒店 景区
S SI RI MI S SI RI MI S SI RI MI
2000 0.513 0.033 0.183 0.297 4.538 3.881 0.281 0.375 5.291 0.483 2.359 2.448
2001 0.430 0.000 0.196 0.234 3.083 2.720 0.224 0.139 3.552 2.071 0.551 0.929
2002 0.401 0.000 0.164 0.237 3.806 3.384 0.209 0.213 3.443 2.067 0.485 0.891
2003 0.912 0.273 0.314 0.326 5.997 5.299 0.430 0.269 5.249 0.000 2.729 2.520
2004 0.420 0.000 0.208 0.212 4.769 4.151 0.345 0.273 4.843 4.220 0.210 0.413
2005 0.371 0.000 0.120 0.251 4.275 3.926 0.168 0.181 5.042 4.300 0.217 0.525
2006 0.368 —0.003 0.069 0.302 4.618 4.318 0.097 0.203 5.605 4.872 0.267 0.467
2007 0.307 0.000 0.068 0.239 4.812 4.512 0.053 0.247 6.950 3.073 1.983 1.895
2008 0.449 0.000 0.098 0.352 4.636 4.410 0.019 0.207 4.894 1.942 1.356 1.596
2009 0.406 0.000 0.110 0.297 4.067 3.838 0.038 0.191 5.740 2.302 1.691 1.747
2010 1.077 0.000 0.567 0.509 8.881 8.528 0.225 0.129 9.841 7.866 0.824 1.152
2011 0.571 0.000 0.154 0.417 4.839 4.546 0.184 0.109 5.228 4.677 0.209 0.342
2012 0.689 0.000 0.313 0.376 6.560 6.423 0.031 0.106 5.949 5.248 0.283 0.418
2013 1.138 0.000 0.643 0.495 9.110 8.900 0.109 0.101 6.957 6.389 0.121 0.447
2014 1.240 0.000 0.608 0.632 9.629 9.346 0.122 0.162 7.006 6.359 0.096 0.551
均值 0.619 0.020 0.254 0.345 5.575 5.212 0.169 0.194 5.706 3.725 0.892 1.890
表2  中国3类旅游企业总体无效率值及其分解（2000—2014）
图2  中国3类旅游企业无效率关键因素分解（2000—2014）注：RIL、RIC、RIP分别表示旅行社类企业区域异质性无效率在劳动、资本和产出上的表现,MIL、MIC、MIP分别表示旅行社类企业管理无效率在劳动、资本和产出上的表现;SIL、SIC、SIP分别表示星级酒店类和景区类企业行业异质性无效率在劳动、资本和产出上的表现。
S SI RI MI
东部 0.372 0.014 0.017 0.341
中部 0.873 0.026 0.480 0.367
西部 0.663 0.022 0.312 0.330
全国 0.619 0.020 0.254 0.345
表3  旅行社类企业无效率及其分解区域均值（2000—2014）
S SI RI MI
东部 4.561 4.319 0.002 0.240
中部 5.888 5.503 0.219 0.166
西部 6.409 5.933 0.308 0.168
全国 5.575 5.212 0.169 0.194
表4  星级酒店无效率及其分解区域均值（2000—2014）
S SI RI MI
东部 4.946 3.240 0.762 0.944
中部 6.739 4.267 0.986 1.486
西部 5.613 3.769 0.951 0.893
全国 5.706 3.725 0.892 1.089
表5  景区无效率及其分解区域均值（2000—2014）
年份 旅行社 星级酒店 景区
LTFP LTFP i LTFP r LTFP m LTFP LTFP i LTFP r LTFP m LTFP LTFP i LTFP r LTFP m
2001 0.038 —0.039 0.025 0.052 1.144 1.045 —0.068 0.168 1.999 1.294 0.044 0.661
2002 0.131 0.119 —0.064 0.076 —0.228 —0.187 —0.005 —0.036 0.538 0.593 —0.237 0.182
2003 —0.120 —0.217 0.180 —0.083 —0.140 —0.189 0.078 —0.030 —0.822 —0.740 0.529 —0.611
2004 0.358 0.119 0.014 0.225 0.738 0.584 0.059 0.096 0.623 0.558 —0.233 0.298
2005 0.128 0.023 0.050 0.054 0.840 0.770 —0.042 0.112 —0.016 —0.095 0.064 0.015
2006 0.089 0.022 0.008 0.060 0.080 0.077 —0.007 0.010 0.229 0.321 —0.116 0.024
2007 0.041 0.047 —0.046 0.040 —0.052 —0.086 0.041 —0.007 —1.448 —1.630 0.455 —0.272
2008 —0.056 —0.063 0.069 —0.063 0.568 0.516 —0.007 0.059 2.216 1.842 —0.579 0.952
2009 0.090 —0.120 0.140 0.070 0.258 0.217 —0.001 0.042 —1.142 —1.126 0.457 —0.473
2010 0.843 0.316 0.064 0.464 0.575 0.503 0.004 0.068 1.230 0.852 0.212 0.167
2011 —0.330 —0.209 0.055 —0.175 0.680 0.638 —0.002 0.044 2.091 1.948 —0.055 0.197
2012 0.210 0.142 —0.069 0.137 0.172 0.201 —0.039 0.011 0.186 0.112 0.050 0.023
2013 —0.139 —0.107 0.047 —0.078 —0.504 —0.453 —0.008 —0.044 0.723 0.693 —0.040 0.070
2014 0.076 0.061 —0.037 0.052 —0.143 —0.113 0.014 —0.043 0.122 0.163 0.038 —0.080
均值 0.097 0.007 0.031 0.059 0.285 0.252 0.001 0.032 0.466 0.342 0.042 0.082
表6  Luenberger生产率指标及其分解（2001—2014）
年份 旅行社 星级酒店 景区
LPEC LPTP LSEC LTPSC LPEC LPTP LSEC LTPSC LPEC LPTP LSEC LTPSC
2001 0.033 —0.004 0.029 —0.006 0.087 0.008 0.149 —0.076 1.438 —0.893 0.081 0.034
2002 —0.008 0.045 0.005 0.033 —0.059 0.034 —0.014 0.003 0.117 —0.032 —0.079 0.175
2003 —0.028 —0.043 —0.060 0.048 —0.046 0.023 —0.010 0.003 —1.260 0.864 —0.370 0.154
2004 0.048 0.090 0.065 0.022 0.023 0.059 —0.027 0.041 1.423 —1.012 0.684 —0.797
2005 —0.013 0.073 —0.026 0.021 0.050 0.030 0.042 —0.010 —0.078 0.136 —0.034 —0.009
2006 —0.022 0.057 —0.029 0.054 —0.004 0.010 —0.018 0.022 —0.034 0.096 0.093 —0.131
2007 0.027 —0.007 0.035 —0.016 —0.030 0.022 —0.015 0.016 —1.013 0.603 —0.415 0.553
2008 —0.091 0.026 —0.022 0.024 0.033 0.012 0.008 0.005 0.368 0.533 —0.068 0.120
2009 0.063 —0.004 —0.008 0.019 0.019 0.004 —0.003 0.023 0.322 —0.109 —0.473 —0.213
2010 —0.094 0.494 —0.119 0.183 0.021 0.037 0.041 —0.031 0.206 —0.182 0.389 —0.246
2011 0.065 —0.160 0.027 —0.108 0.021 0.017 —0.002 0.008 0.266 —0.242 0.544 —0.371
2012 0.005 0.072 0.036 0.023 —0.002 0.003 0.005 0.004 —0.039 0.078 —0.037 0.021
2013 —0.095 —0.002 —0.025 0.044 0.002 —0.026 0.003 —0.023 —0.041 0.061 0.012 0.039
2014 —0.100 0.107 —0.038 0.082 —0.036 0.003 —0.026 0.015 —0.032 —0.005 —0.072 0.029
均值 —0.015 0.053 —0.009 0.030 0.006 0.017 0.009 0.000 0.117 —0.007 0.018 —0.046
表7  管理差异生产率指标的分解（2001—2014）
[1] Adnan Hye Q M, Ali Khan R E. Tourism-led growth hypothesis: A case study of Pakistan[J]. Asia Pacific Journal of Tourism Research, 2013, 18(4): 303~313.
doi: 10.1080/10941665.2012.658412
[2] Antonakakis N, Dragouni M, Filis G.How strong is the linkage between tourism and economic growth in Europe?[J]. Economic Modelling, 2015(44): 142~155.
[3] Assaf A G.Benchmarking the Asia Pacific tourism industry: A Bayesian combination of DEA and stochastic frontier[J]. Tourism Management, 2012, 33(5): 1122~1127.
doi: 10.1016/j.tourman.2011.11.021
[4] Barros C P, Mascarenhas M J.Technical and allocative efficiency in a chain of small hotels[J]. International Journal of Hospitality Management, 2005, 24(3): 415~436.
doi: 10.1016/j.ijhm.2004.08.007
[5] Bernini C, Guizzardi A.Internal and locational factors affecting hotel industry efficiency: Evidence from Italian business corporations[J]. Tourism Economics, 2010, 16(4): 883~913.
doi: 10.5367/te.2010.0008
[6] Chambers R G, Chung Y, F?re R.Benefit and distance functions[J]. Journal of Economic Theory, 1996, 70(2): 407~419.
doi: 10.1006/jeth.1996.0096
[7] Corne A.Benchmarking and tourism efficiency in France[J]. Tourism Management, 2015(51): 91~95.
[8] Cornet C.Tourism development and resistance in China[J]. Annals of Tourism Research, 2015(52): 29~43.
[9] Cracolici M F, Nijkamp P, Rietveld P.Assessment of tourism competitiveness by analysing destination efficiency[J]. Tourism Economics, 2008, 14(2): 325~342.
doi: 10.5367/000000008784460427
[10] Chao F,Wang M,Zhang Y,Liu C C.Decomposition of energy ef?ciency and energy-saving potential in China:A three-hierarchy meta-frontier approach[J]. Journal of Cleaner Production,2018(176):1054~1064.
[11] Deng T T, Ma M L.Resource curse in tourism economies? An investigation of China’s world cultural and natural heritage sites[J]. Asia Pacific Journal of Tourism Research, 2014, 19(7): 809~822.
doi: 10.1080/10941665.2013.806943
[12] Dritsakis N.Tourism as a long-run economic growth factor: An empirical investigation for Greece using causality analysis[J]. Tourism Economics, 2004, 10(3): 305~316.
doi: 10.5367/0000000041895094
[13] Du K R, Huang L, Yu K.Sources of the potential CO2, emission reduction in China: A nonparametric metafrontier approach[J]. Applied Energy, 2014(115): 491~501.
[14] Durbarry R.Tourism and economic growth: The case of Mauritius[J]. Tourism Economics, 2004, 10(4): 389~401.
doi: 10.5367/0000000042430962
[15] Feng C, Wang M.Analysis of energy efficiency and energy savings potential in China’s provincial industrial sectors[J]. Journal of Cleaner Production, 2017a(164): 1531~1541.
[16] Feng C, Wang M.The economy-wide energy efficiency in China’s regional building industry[J]. Energy, 2017b(141): 1869~1879.
[17] Feng C, Wang M, Zhang Y, et al.Decomposition of energy efficiency and energy-saving potential in China: A three-hierarchy meta-frontier approach[J]. Journal of Cleaner Production, 2018(176): 1054~1064.
[18] Fuentes R.Efficiency of travel agencies: A case study of Alicante, Spain[J]. Tourism Management, 2011, 32(1): 75~87.
doi: 10.1016/j.tourman.2009.12.003
[19] Fukuyama H, Weber W L.A directional slacks-based measure of technical inefficiency[J]. Socio-Economic Planning Sciences, 2009, 43(4): 274~287.
doi: 10.1016/j.seps.2008.12.001
[20] Gabarda-Mallorquí A, Garcia X, Ribas A.Mass tourism and water efficiency in the hotel industry: A case study[J]. International Journal of Hospitality Management, 2017(61): 82~93.
[21] Gunduz L, Hatemi J A.Is the tourism-led growth hypothesis valid for Turkey?[J]. Applied Economics Letters, 2005, 12(8): 499~504.
doi: 10.1080/13504850500109865
[22] Henry E W, Deane B.The contribution of tourism to the economy of Ireland in 1990 and 1995[J]. Tourism Management, 1997, 18(8): 535~553.
doi: 10.1016/S0261-5177(97)00083-6
[23] Herrero-Prieto L C. Evaluating the efficiency of cultural travel destinations: A DEA approach[M]//Ateca-Amestoy V M, Ginsburgh V, Mazza I, et al. Enhancing Participation in the Arts in the EU. Cham: Springer, 2017: 237~248.
[24] Husain N, Abdullah M, Kuman S.Evaluating public sector efficiency with data envelopment analysis (DEA): A case study in Road Transport Department, Selangor, Malaysia[J]. Total Quality Management, 2000, 11(4—6): 830~836.
doi: 10.1080/09544120050008282
[25] Jin J C.The effects of tourism on economic growth in Hong Kong[J]. Cornell Hospitality Quarterly, 2011, 52(3): 333~340.
doi: 10.1177/1938965510394169
[26] Katircioglu S T.Testing the tourism-led growth hypothesis: The case of Malta[J]. Acta Oeconomica, 2009, 59(3): 331~343.
doi: 10.1556/AOecon.59.2009.3.4
[27] K?ksal C D, Aksu A A.Efficiency evaluation of a-group travel agencies with data envelopment analysis (DEA): A case study in the Antalya region, Turkey[J]. Tourism Management, 2007, 28(3): 830~834.
doi: 10.1016/j.tourman.2006.05.013
[28] Lee C C, Chang C P.Tourism development and economic growth: A closer look at panels[J]. Tourism Management, 2008, 29(1): 180~192.
doi: 10.1016/j.tourman.2007.02.013
[29] Medina L F, Gómez I G, Marrero S M.Measuring efficiency of sun & beach tourism destinations[J]. Annals of Tourism Research, 2012, 39(2): 1248~1251.
doi: 10.1016/j.annals.2011.12.006
[30] Morey R C, Dittman D A.Evaluating a hotel GM’s performance:A case study in benchmarking[J]. The Cornell Hotel and Restaurant Administration Quarterly, 1995, 44(5~6): 53~59.
[31] O’Donnell C J, Rao D S P, Battese G E. Metafrontier frameworks for the study of firm-level efficiencies and technology ratios[J]. Empirical Economics, 2008, 34(2): 231~255.
doi: 10.1007/s00181-007-0119-4
[32] Preda P, Watts T.Improving the efficiency of sporting venues through capacity management: The case of the Sydney (Australia) Cricket Ground Trust[J]. Event Management, 2003, 8(2): 83~89.
doi: 10.3727/152599503108751739
[33] Roget F M, González X A R. Occupancy level and productivity in rural tourism establishments: The case of Galicia, Spain[J]. Tourism Economics, 2006, 12(2): 279~289.
doi: 10.5367/000000006777637485
[34] Sarkis J, Talluri S.Performance based clustering for benchmarking of US airports[J]. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 2004, 38(5): 329~346.
[35] Tang C F, Tan E C.Does tourism effectively stimulate Malaysia’s economic growth?[J]. Tourism Management, 2015(46): 158~163.
[36] Wang Q W, Zhao Z Y, Zhou P, et al.Energy efficiency and production technology heterogeneity in China: A meta-frontier DEA approach[J]. Economic Modelling, 2013(35): 283~289.
[37] Wang Q W, Zhang H M, Zhang W.A Malmquist CO2 emission performance index based on a metafrontier approach[J]. Mathematical and Computer Modelling, 2013, 58(5—6): 1068~1073.
doi: 10.1016/j.mcm.2012.05.003
[38] Wang Z H, Feng C, Zhang B.An empirical analysis of China’s energy efficiency from both static and dynamic perspectives[J]. Energy, 2014(74): 322~330.
[39] Yang G H, Li P, Zheng B, et al.GHG emission-based eco-efficiency study on tourism itinerary products in Shangri-La, Yunnan Province, China[J]. Current Issues in Tourism, 2008, 11(6): 604~622.
doi: 10.1080/13683500802475943
[40] Zeng B X, Ryan C.Assisting the poor in China through tourism development: A review of research[J]. Tourism Management, 2012, 33(2): 239~248.
doi: 10.1016/j.tourman.2011.08.014
[41] Zhang N, Choi Y.Total-factor carbon emission performance of fossil fuel power plants in China: A metafrontier non-radial Malmquist index analysis[J]. Energy Economics, 2013(40): 549~559.
[42] 曹芳东, 黄震方, 吴江, 等. 城市旅游发展效率的时空格局演化特征及其驱动机制——以泛长江三角洲地区为例[J]. 地理研究, 2012, 31(8): 1431~1444.
[43] 曹芳东, 黄震方, 徐敏, 等. 风景名胜区旅游效率及其分解效率的时空格局与影响因素——基于Bootstrap-DEA模型的分析方法[J]. 地理研究, 2015, 34(12): 2395~2408.
[44] 耿松涛. 中国旅游上市公司全要素生产率研究[J]. 南京社会科学, 2012(5): 15~21.
[45] 韩元军, 夏少颜, 周生辉. 中国旅游业服务质量规制与产业效率提升[J]. 财贸经济, 2011(10): 127~134.
[46] 胡志毅. 基于DEA-Malmquist模型的中国旅行社业发展效率特征分析[J]. 旅游学刊, 2015, 30(5): 23~30.
doi: 10.3969/j.issn.1002-5006.2015.05.003
[47] 李国平, 郭勇, 刘大为. 自然保护区管理效率评价研究——以牛背梁国家级自然保护区为例[J]. 旅游学刊, 2015, 30(3): 76~85.
doi: 10.3969/j.issn.1002-5006.2015.03.008
[48] 李胜文, 李大胜, 邱俊杰, 等. 中西部效率低于东部吗?——基于技术集差异和共同前沿生产函数的分析[J]. 经济学(季刊), 2013, 12(2): 777~798.
[49] 梁流涛, 杨建涛. 中国旅游业技术效率及其分解的时空格局——基于DEA模型的研究[J]. 地理研究, 2012, 31(8): 1422~1430.
[50] 梁明珠, 易婷婷, Li B.基于DEA-MI模型的城市旅游效率演进模式研究[J]. 旅游学刊, 2013, 28(5): 53~62.
doi: 10.3969/j.issn.1002-5006.2013.05.006
[51] 梁楠楠, 王贤梅. 基于DEA的中国旅游业各区域效率差异评价[J]. 北京航空航天大学学报(社会科学版), 2018, 31(3): 61~69.
[52] 廖斌斌. 中国旅游效率评价与区域差异研究——基于2000—2011年省际面板数据[J]. 科技和产业, 2013, 13(12): 35~38, 102.
[53] 刘佳, 陆菊, 刘宁. 基于DEA-Malmquist模型的中国沿海地区旅游产业效率时空演化、影响因素与形成机理[J]. 资源科学, 2015, 37(12): 2381~2393.
[54] 刘振滨, 林丽梅, 郑逸芳. 森林公园全要素生产率及其收敛性分析[J]. 干旱区资源与环境, 2017, 31(8): 44~49.
[55] 马晓龙, 保继刚. 基于数据包络分析的中国主要城市旅游效率评价[J]. 资源科学, 2010, 32(1): 88~97.
[56] 任毅, 刘婉琪, 赵珂, 等. 中国旅游上市公司经营效率的测度与评价——基于混合DEA模型的实证分析[J]. 旅游学刊, 2017, 32(7): 27~36.
[57] 生延超, 钟志平. 规模扩张还是技术进步: 中国饭店业全要素生产率的测度与评价——基于非参数的曼奎斯特(Malmquist)生产率指数研究[J]. 旅游学刊, 2010, 25(5): 25~32.
[58] 陶卓民, 薛献伟, 管晶晶. 基于数据包络分析的中国旅游业发展效率特征[J]. 地理学报, 2010, 65(8): 1004~1012.
[59] 王坤, 黄震方, 曹芳东, 等. 泛长江三角洲城市旅游绩效空间格局演变及其影响因素[J]. 自然资源学报, 2016, 31(7): 1149~1163.
[60] 王群伟, 周鹏, 周德群. 生产技术异质性、二氧化碳排放与绩效损失——基于共同前沿的国际比较[J]. 科研管理, 2014, 35(10): 41~48.
[61] 许建伟, 许新宇, 朱明侠, 等. 中国省际旅游效率评价及其敏感性分析[J]. 资源开发与市场, 2013, 29(5): 526~528, 560.
[62] 杨春梅, 赵宝福. 中国著名旅游城市旅游业的效率研究[J]. 旅游科学, 2014, 28(1): 65~75.
[63] 张丹, 张宗书, 蒋敬. 中国旅游上市公司经营效率评价及对策建议——基于2008—2013年的面板数据[J]. 西部经济管理论坛, 2015, 26(3): 71~79.
[64] 张鹏, 于伟, 徐东风. 我国省域旅游业效率测度及影响因素研究——基于SFA和空间Durbin模型分析[J]. 宏观经济研究, 2014(6): 80~85, 112.
[65] 赵磊. 中国旅游全要素生产率差异与收敛实证研究[J]. 旅游学刊, 2013, 28(11): 12~23.
doi: 10.3969/j.issn.1002-5006.2013.11.002
[66] 赵小芸. 旅游投资在西部旅游扶贫中的效用分析[J]. 旅游学刊, 2004, 19(1): 16~20.
[67] 中国旅游研究院. 中国旅行社产业发展报告2014[M]. 北京: 旅游教育出版社, 2014.
[68] 钟少颖, 何则. 基于DEA与ESDA的中国国家级贫困县发展效率的测度与时空演化研究[J]. 中国人口?资源与环境, 2016, 26(10): 130~136.
[69] 左冰, 保继刚. 1992—2005年中国旅游业全要素生产率及省际差异[J]. 地理学报, 2008, 63(4): 417~427.
[1] 崔庆明, 徐红罡. 反思生态旅游中自然的社会建构[J]. 旅游导刊, 2019, 3(4): 15-15.
[2] 吕宁, 张劲丽. 在线旅游捆绑销售的价格框架对旅游者购买意愿的影响研究——感知交易价值的中介作用与品牌认知的调节作用[J]. 旅游导刊, 2019, 3(4): 30-49.
[3] 朱玉卓, 王艳平. 旅游哲学思想逻辑的学术考察及旅游世界关闭问题的提出[J]. 旅游导刊, 2019, 3(4): 50-65.
[4] 吕兴洋, 徐海军, 李惠璠. 目的地感官营销研究综述与展望[J]. 旅游导刊, 2019, 3(4): 66-92.
[5] 周其楼, 李想. 旅游定量研究论文写作逻辑性的思考[J]. 旅游导刊, 2019, 3(4): 1-14.
[6] 高凌江, 刘倩倩, 汤宇军. 展览会赞助匹配对赞助商品牌资产的影响研究——以上海国际酒店用品博览会为例[J]. 旅游导刊, 2019, 3(3): 28-44.
[7] 罗文斌, 唐叶枝, 潘慧敏. 基于主客区域身份差异的城市游憩者环境责任行为比较研究——以岳麓山风景名胜区为例[J]. 旅游导刊, 2019, 3(3): 45-56.
[8] 兰金秋, 于立新, 王会战. 革命老区旅游精准扶贫制度增权的比较研究——以梁家河村和康坪村为例[J]. 旅游导刊, 2019, 3(3): 57-70.
[9] 梁增贤. 主观幸福感的理论源流及其在旅游研究中的应用：一个批判性文献综述[J]. 旅游导刊, 2019, 3(3): 71-92.
[10] 李文静, 张朝枝. 过程研究转向：旅游地理研究的理论建构新视角[J]. 旅游导刊, 2019, 3(2): 19-21.
[11] 方叶林, 王芳. 考虑环境变量的我国大陆省域旅游业效率测度及优化——基于区域经济与交通区位视角[J]. 旅游导刊, 2019, 3(2): 40-53.
[12] 王春雷, 徐坤. “活动观”视域下的美好生活建设：一个新框架的提出[J]. 旅游导刊, 2019, 3(2): 1-18.
[13] 雷铭. 基于计划行为理论的我国大陆居民医疗旅游意向研究[J]. 旅游导刊, 2019, 3(2): 54-71.
[14] 马天, 谢彦君. 旅游体验中的情感与情感研究：现状与进展[J]. 旅游导刊, 2019, 3(2): 82-101.
[15] 李亚. 什么样的目的地微电影更容易被分享?——基于情绪和信息来源地的研究[J]. 旅游导刊, 2019, 3(2): 72-81.