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旅游导刊  2019, Vol. 3 Issue (2): 40-53    DOI: 10.12054/lydk.bisu.96
研究论文     
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
方叶林1, 王芳2
1.安徽大学商学院 安徽合肥 230601
2.安徽财贸职业学院朱熹文旅学院 安徽合肥 230601
The Measurement and Optimization of Provincial Tourism Efficiency Considering Environment Variables in Mainland China:From the Perspective of Regional Economy and Traffic Location
Yelin FANG1, Fang WANG2
1. School of Business, Anhui University, Hefei 230601, China
2. School of Zhuxi Culture and Tourism, Anhui Finance & Trade Vocational College, Hefei 230601, China
 全文: PDF(2789 KB)   HTML
摘要:

旅游业的本质决定了外部环境变量对效率测度的影响。本文基于1997—2015年我国大陆省域旅游产业投入产出数据,利用三阶段DEA(Data Envelopment Analysis,数据包络分析)模型测算了环境变量对旅游业效率的影响,提出有关省域旅游发展的对策建议。研究主要结论有:考虑外部环境变量因素后,大部分省域旅游业效率出现变动,当前阶段外部环境变量对旅游发展的各项效率仍有较大影响;外部环境变量对旅游业效率的影响存在一定的空间分异规律,即外部环境变量的引入使得三大地区综合效率与规模效率总体下降,其中,西部地区旅游业发展受到的冲击最大;外部环境变量的引入使得三大地区纯技术效率总体上增加,其中,东部地区受到的影响最大。根据三阶段DEA模型计算结果将省域旅游业效率划分为4种类型,进而提出优化对策:未来东部地区应通过优化外部环境提升纯技术效率,促进旅游发展的集约化增长;中、西部地区应通过优化外部环境降低规模效率,改善旅游业发展的粗放型经营状况。

关键词: 旅游业效率环境变量三阶段DEA    
Abstract:

The nature of tourism industry determines the influence of external environment variables on efficiency measurement. By taking the data of input and output of tourism industry from 1997 to 2015, this essay uses the method of three-stage DEA model, which can calculate the influence of environment variables on tourism efficiency, and then put forward some strategies and suggestions for provincial tourism development. The results show that the tourism efficiency of most provinces has changed after considering the external environment variables, and the external environment variables still have great influence on tourism efficiency at the present stage. The influence of external environment variables on tourism efficiency has presented some pattern of spatial differentiation. The total efficiency and scale efficiency has generally declined with the adoption of external environmental factors in three major areas. In particular the tourism development in western China is mostly affected. However, the pure technology efficiency has generally increased with the adoption of external environmental factors, especially in eastern China. According to the results of three-stage DEA calculation, the provincial tourism efficiency is divided into 4 types, and then some optimization countermeasures are suggested. In the future, for one thing, the external environment should be optimized to improve the pure technology in eastern China, in order to promote the intensive development of tourism. For the other, the external environment in central and western China should be optimized to reduce the scale efficiency, and reduce the extensive operation of tourism development.

Key words: tourism efficiency    environment variables    three-stage DEA
收稿日期: 2018-05-21 出版日期: 2019-03-12
PACS:  F59  
基金资助: 本文受国家自然科学基金(项目编号:41601142)、教育部人文社科青年基金(项目编号:15YJC790018)、安徽大学青年骨干教师培养项目(项目编号:J01005141)、安徽大学校学术与技术带头人引进工程(项目编号:J10117700056)资助
作者简介:

[作者简介] 方叶林(1986— ),男,安徽巢湖人,博士,安徽大学商学院副教授,硕士生导师,研究方向:旅游地理与区域经济。E-mail:fangyelin2006@126.com。王 芳(1989— ),女,江苏高邮人,硕士,安徽财贸职业学院助教,研究方向:酒店与服务业管理。

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方叶林
王芳

引用本文:

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.

Yelin FANG, Fang WANG. The Measurement and Optimization of Provincial Tourism Efficiency Considering Environment Variables in Mainland China:From the Perspective of Regional Economy and Traffic Location. Tourism and Hospitality Prospects, 2019, 3(2): 40-53.

链接本文:

https://lydk.bisu.edu.cn/CN/10.12054/lydk.bisu.96        https://lydk.bisu.edu.cn/CN/Y2019/V3/I2/40

图1  1997—2015年我国大陆省域旅游总收入及增长率
省(市区) 综合效率 纯技术效率 规模效率 省(市区) 综合效率 纯技术效率 规模效率
北京 1.000 1.000 1.000 广西 0.497 0.525 0.947
天津 0.443 0.452 0.981 海南 0.345 0.408 0.846
河北 0.362 0.363 0.996 重庆 0.552 0.618 0.893
山西 0.694 0.695 0.999 四川 1.000 1.000 1.000
内蒙古 0.566 0.643 0.881 贵州 0.429 0.504 0.851
辽宁 0.429 0.474 0.906 云南 0.412 0.413 0.997
吉林 0.544 0.598 0.910 西藏 0.299 0.751 0.398
黑龙江 0.367 0.472 0.777 陕西 0.488 0.517 0.944
上海 0.668 0.897 0.745 甘肃 0.226 0.457 0.496
江苏 1.000 1.000 1.000 青海 0.158 0.712 0.222
浙江 0.620 0.837 0.741 宁夏 0.119 0.798 0.149
安徽 0.577 0.607 0.950 新疆 0.226 0.366 0.616
福建 0.459 0.459 0.999 均值 0.518 0.640 0.820
江西 0.697 0.698 0.998 最大值 1.000 1.000 1.000
山东 0.433 0.563 0.769 最小值 0.119 0.363 0.149
河南 0.898 1.000 0.898 东部地区 0.570 0.665 0.876
湖北 0.443 0.459 0.966 中部地区 0.589 0.635 0.926
湖南 0.518 0.543 0.954 西部地区 0.391 0.614 0.657
广东 0.578 1.000 0.578
表1  第一阶段效率测算结果
变量 从业人数松弛变量 旅行社个数松弛变量
系数 T值 系数 T值
常数项 —21 570.453*** —21 570.453 —129.677*** —7.102
环境1 0.401*** 85.102 —0.003*** 6.985
环境2 0.040*** 10.036 —0.001*** 7.022
δ2 3.143E+09*** 3.143E+09 93 346.974*** 93 230.447
γ 1.000E+00*** 4.585E+06 1.000E+00*** 6.526E+06
变量 星级酒店个数松弛变量 固定资产松弛变量
系数 T值 系数 T值
常数项 —50.184*** —10.203 —1.136E+06*** —1.136E+06
环境1 —0.001*** 52.192 39.361*** 5.571
环境2 —0.001*** 3.054 0.419*** 6.210
δ2 31 169.381*** 31 170.218 9.740E+11*** 9.740E+11
γ 1.000E+00*** 5.471E+05 0.783*** 7.098
表2  第二阶段SFA参数估计结果
省(市区) 综合效率 纯技术效率 规模效率 省(市区) 综合效率 纯技术效率 规模效率
北京 1.000 1.000 1.000 广西 0.452 0.589 0.768
天津 0.392 0.544 0.721 海南 0.153 0.682 0.225
河北 0.431 0.561 0.769 重庆 0.498 0.676 0.737
山西 0.530 0.625 0.848 四川 1.000 1.000 1.000
内蒙古 0.491 0.744 0.660 贵州 0.435 0.507 0.858
辽宁 0.605 0.683 0.886 云南 0.455 0.531 0.856
吉林 0.452 0.673 0.672 西藏 0.058 0.501 0.116
黑龙江 0.269 0.642 0.419 陕西 0.448 0.605 0.740
上海 0.540 0.910 0.411