張 巖，孔朝莉

（三亞學(xué)院理工學(xué)院，海南 三亞 572022）

旅游業(yè)是為游客或與游客相關(guān)的各種活動提供服務(wù)的企事業(yè)單位的總稱，旅游業(yè)以自然地理和文化資源為基礎(chǔ)，是具有聯(lián)動性和輻射力的現(xiàn)代服務(wù)業(yè)，伴隨著我國經(jīng)濟(jì)社會的快速發(fā)展，已經(jīng)成為我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的支柱產(chǎn)業(yè)，2019 年我國旅游人數(shù)突破60 億人次，旅游總收入突破6 萬億元，我國各省均把旅游業(yè)作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重點(diǎn)，利用自身的自然和歷史文化資源，充分發(fā)展商業(yè)、交通與星級酒店，形成了以規(guī)模擴(kuò)張為主的粗放型增長趨勢。在經(jīng)濟(jì)快速增長和旅游政策利好的背景下，各省采取多種措施手段來提升本省旅游競爭力，由于我國旅游業(yè)增長依靠資金和勞動投入的帶動，雖然短期內(nèi)能有效帶動區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展，但從長遠(yuǎn)看，會導(dǎo)致自然資源過度開發(fā)與人力資源過剩，使得旅游業(yè)發(fā)展在規(guī)模不斷擴(kuò)大的同時(shí)，旅游業(yè)發(fā)展水平低，區(qū)域旅游效率發(fā)展不均衡。中華人民共和國國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展第十三個(gè)五年規(guī)劃綱要（“十三五”規(guī)劃） 提出了“大力發(fā)展旅游業(yè)，深入實(shí)施旅游業(yè)提質(zhì)增效工程”的目標(biāo)，因此，全面有效地測定旅游效率，探索提升旅游效率策略，對于加快旅游業(yè)轉(zhuǎn)變發(fā)展方式具有深遠(yuǎn)意義。

目前，區(qū)域旅游評價(jià)的常用方法有層次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP），如楊秀平等[1]研究了改進(jìn)AHP 在旅游資源模糊綜合評價(jià)中的應(yīng)用，成英文[2]研究了基于層次分析法的中國部分城市旅游化水平評價(jià)。AHP 是一種定性和定量相結(jié)合的系統(tǒng)化、層次化方法，廣泛應(yīng)用在區(qū)域旅游評價(jià)中。

旅游效率評價(jià)的一種主要方法是隨機(jī)前沿分析（Stochastic Frontier Approach，SFA） 方法及其模型，如胡亞光[3]基于SFA 方法實(shí)證研究了我國旅游產(chǎn)業(yè)效率區(qū)域評價(jià)及其解構(gòu)分析，李亮等[4]基于SFA 方法實(shí)證研究了我國旅游發(fā)展效率及其影響因素。SFA 方法是一種評估效率的參數(shù)方法，它的特點(diǎn)是事先要建立回歸方程，通過檢驗(yàn)未知參數(shù)的顯著性來判斷回歸方程是否準(zhǔn)確，通過檢驗(yàn)的參數(shù)確定最優(yōu)前沿面；缺點(diǎn)是產(chǎn)出指標(biāo)只能有一個(gè)，不適用于多產(chǎn)出指標(biāo)的效率評價(jià)。

旅游效率評價(jià)的另一種方法是非參數(shù)的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（Data Envelopment Analysis，DEA） 方法及其模型，如于海靜等[5]研究了基于DEA 方法的國內(nèi)旅游城市機(jī)場運(yùn)營效率，梁明珠等[6]研究了廣東省城市旅游效率評價(jià)與區(qū)域差異。DEA 方法的特點(diǎn)是可以評價(jià)多投入多產(chǎn)出指標(biāo)的決策單元，不用估計(jì)和檢驗(yàn)參數(shù)；缺點(diǎn)是權(quán)重過于靈活，沒有考慮環(huán)境與隨機(jī)因素對效率的影響。將AHP 與三階段DEA 方法結(jié)合，使AHP 的主觀評價(jià)與三階段DEA方法的客觀分析發(fā)揮各自優(yōu)勢，從而能更好地評價(jià)旅游對象。

1 旅游效率評價(jià)概念及指標(biāo)體系

“評價(jià)”就是人們參照一定的標(biāo)準(zhǔn)對客體的價(jià)值或優(yōu)劣進(jìn)行評判比較的一種認(rèn)知過程，同時(shí)也是一種決策過程[7]。效率是表征資源利用能力和效果的有效指標(biāo)，是指資源配置使社會所有成員得到總剩余最大化的性質(zhì)[8]。旅游效率是指實(shí)現(xiàn)旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展過程中單位要素投入在特定時(shí)間范圍內(nèi)能夠?qū)崿F(xiàn)產(chǎn)出最大化、使所有利益相關(guān)者得到總剩余最大化的性質(zhì)[9]，由于階段、環(huán)境和技術(shù)之間存在差異，不同區(qū)域的旅游業(yè)在發(fā)展過程中對投入資源的利用能力必然存在較大差異，這種差異就構(gòu)成了旅游效率。從20 世紀(jì)80 年代以來，國內(nèi)外學(xué)術(shù)界對旅游效率進(jìn)行了大量研究，這些研究成果對旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展過程中最大化減少資源浪費(fèi)、最小化投入資源產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響。

近40 年來，國內(nèi)外雖然在旅游效率研究方面取得了一系列進(jìn)展，但是研究方法單一。傳統(tǒng)的一階段DEA 方法無法分離隨機(jī)因素的誤差影響，得到的旅游效率可能被低估也可能被高估；與傳統(tǒng)的一階段DEA 方法相比，F(xiàn)ried 等人提出的三階段DEA 方法可以有效剔除外部環(huán)境因素對投入的影響，從而使被預(yù)估的旅游效率更真實(shí)。DEA 方法完全依賴客觀數(shù)據(jù)，往往不能反映決策者對各指標(biāo)的偏好程度；而AHP 根據(jù)人的主觀判斷構(gòu)造判斷矩陣，它的分析過程體現(xiàn)了決策者的偏好[10]。

金春雨等[11]、王慧英[12]分別建立了關(guān)于旅游效率測度的指標(biāo)體系，雖然不同研究者的文字表述不盡相同，但各個(gè)研究者提出的指標(biāo)體系包含了共同的指標(biāo)因素，旅游從業(yè)人數(shù)、旅游固定資產(chǎn)原價(jià)、旅游總收入3 個(gè)指標(biāo)的重要性得到了研究者充分的重視（見表1）。從剔除外部環(huán)境因素對旅游效率影響的角度出發(fā)，將宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境、人文環(huán)境、基礎(chǔ)設(shè)施等作為外部環(huán)境因素，在此基礎(chǔ)上提出了全新的基于SFA 模型的外部環(huán)境因素衡量指標(biāo)體系（見表2）。本文以我國內(nèi)地31 個(gè)省級行政區(qū)域?yàn)楸辉u價(jià)對象，選取與旅游業(yè)相關(guān)的旅游從業(yè)人數(shù)和旅游固定資產(chǎn)原價(jià)作為投入向量，以旅游總收入作為產(chǎn)出向量，投入數(shù)據(jù)與產(chǎn)出數(shù)據(jù)全部來自于2017—2019 年的《中國旅游統(tǒng)計(jì)年鑒》和各省級行政區(qū)域的統(tǒng)計(jì)年鑒，外部環(huán)境因素變量數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》。

表1 我國旅游效率測度的指標(biāo)體系

表2 基于SFA 模型的外部環(huán)境因素衡量指標(biāo)體系

2 AHP 模型與三階段DEA 模型的評價(jià)過程

2.1 AHP 模型的評價(jià)過程

2.1.1 建立判斷矩陣

由專家對外部環(huán)境因素變量中各個(gè)指標(biāo)的重要性賦予數(shù)值，對于n 個(gè)指標(biāo)，可得n 階方陣為

式中：aij表示指標(biāo)i 和指標(biāo)j 相對于準(zhǔn)則的重要性，判斷矩陣中的元素aij一般采用1~9 標(biāo)度法，并且有：

2.1.2 分別計(jì)算準(zhǔn)則層和方案層對上一層的權(quán)重

利用和法求出每一層的權(quán)向量，通過權(quán)向量排成的矩陣的乘法求出組合權(quán)重向量，所用公式為

式中：ωi為方案層對準(zhǔn)則層的權(quán)重；Cl為方案層對目標(biāo)層的權(quán)重；βn為準(zhǔn)則層對目標(biāo)層的權(quán)重。

2.1.3 一致性檢驗(yàn)

判斷矩陣一致的充分必要條件為

在實(shí)際問題中不必要求一致性絕對成立，不一致程度只要在容許范圍內(nèi)即可，主要考察以下3 個(gè)指標(biāo)：一致性指標(biāo)CI、隨機(jī)一致性指標(biāo)RI、一致性比率指標(biāo)CR，其中RI 由實(shí)際經(jīng)驗(yàn)給定，CI 和CR 的公式分別為

當(dāng)CR＜0.1 時(shí)，認(rèn)為判斷矩陣A 是可接受的。

2.2 三階段DEA 模型的評價(jià)過程基本步驟

2.2.1 第一階段

DEA-CCR 模型。DEA 模型是Charnes 等在20世紀(jì)70 年代提出的一種效率度量方法，在假設(shè)規(guī)模收益保持不變的條件下，利用運(yùn)籌學(xué)相關(guān)理論得到的線性規(guī)劃模型。1984 年，Banker 等提出了規(guī)模收益可變的效率度量模型，即BCC 模型，它將CCR 模型中的綜合效率分解為純技術(shù)效率和規(guī)模效率。DEA 模型按照投入和產(chǎn)出的導(dǎo)向不同又分為兩種類型，其中投入導(dǎo)向型是指在產(chǎn)出既定的條件下，通過控制投入變量的權(quán)重系數(shù)，使所需要投入變量的值最小且產(chǎn)出最大，旅游業(yè)的投入產(chǎn)出特點(diǎn)是產(chǎn)出量不容易改變，而投入變量可調(diào)，因此，本文選取投入導(dǎo)向型的DEA-CCR 模型，對我國內(nèi)地31 個(gè)省級行政區(qū)域的旅游效率進(jìn)行度量。

2.2.2 第二階段

SFA 模型。第一階段的結(jié)果沒有剝離外部環(huán)境因素變量和統(tǒng)計(jì)噪聲（隨機(jī)誤差） 的影響，計(jì)算出的效率值是不準(zhǔn)確的，利用SFA 模型，以多個(gè)外部環(huán)境因素變量為解釋變量，以投入的松弛變量為被解釋變量，建立回歸方程，對第一階段的投入變量進(jìn)行調(diào)整，使不同的決策單元有著相同的外部環(huán)境因素與運(yùn)氣成分，從而剔除外部環(huán)境因素變量和隨機(jī)誤差的影響。對每一個(gè)投入的松弛變量建立一個(gè)SFA 模型的回歸方程為

式中：Sni為第i 個(gè)決策單元在第n 項(xiàng)投入上的松弛變量；N 為投入指標(biāo)個(gè)數(shù)；I 為決策單元的個(gè)數(shù)；Zi為外部環(huán)境因素變量；βn為未知參數(shù)；Vni+Uni為綜合誤差項(xiàng)，其中Vni反映了隨機(jī)誤差，Uni≥0 為管理無效率，采用極大似然方法估計(jì)未知參數(shù)。對初始投入進(jìn)行調(diào)整，公式為

式中：X*ni為調(diào)整后的第二階段投入，Xni為第一階段的初始投入；第一個(gè)中括號表示把所有省級行政區(qū)域調(diào)整為具有相同的外部環(huán)境因素變量；第二個(gè)中括號表示剔除所有省級行政區(qū)域的隨機(jī)誤差。隨機(jī)誤差Vni的條件估計(jì)為

因此，要想估計(jì)Vni，必須首先計(jì)算Uni，本文使用羅登躍[13]給出的公式估計(jì)Uni，公式為

2.2.3 第三階段

傳統(tǒng)DEA 模型。先利用第二階段的投入變量Xn*i替代初始投入變量Xni，再利用CCR 模型計(jì)算各省級行政區(qū)域旅游效率，此時(shí)的旅游效率消除了外部環(huán)境因素變量與隨機(jī)誤差的影響，更加準(zhǔn)確地反映了各省級行政區(qū)域的旅游效率水平。

3 中國省級行政區(qū)域旅游效率評價(jià)的實(shí)證分析

3.1 外部環(huán)境因素變量指標(biāo)層權(quán)重確定

邀請相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜?，對外部環(huán)境因素變量下屬的指標(biāo)按照重要性進(jìn)行打分，指標(biāo)體系判斷矩陣和權(quán)重見表3。

表3 外部環(huán)境因素變量指標(biāo)體系判斷矩陣和權(quán)重

通過判斷矩陣，得到4 個(gè)二級指標(biāo)權(quán)重為（0.202 7，0.408 1，0.096 9，0.292 2），RI=0.9，λmax=4.103 1，CI=0.034 4，CR=0.038 2＜0.1，通過了一致性檢驗(yàn)。

同理，可以得到三級指標(biāo)相對于準(zhǔn)則層的指標(biāo)權(quán)重（0.187 5，0.062 5，0.187 5，0.062 5，0.187 5，0.062 5，0.187 5，0.062 5），將權(quán)重合成后，得到指標(biāo)層相對于外部環(huán)境因素變量的權(quán)重為（0.187 5，0.062 5，0.187 5，0.062 5，0.187 5，0.062 5，0.187 5，0.062 5），選取權(quán)重最大的4 個(gè)指標(biāo)：人均可支配收入所占比重、交通網(wǎng)絡(luò)密度、高等教育人口所占比重、接待游客人數(shù)占全國游客人數(shù)比重，作為外部環(huán)境因素變量的主要影響因素，進(jìn)行下一步三階段DEA 分析。

3.2 第一階段DEA 分析結(jié)果

利用MaxDEA Ultra 軟件，計(jì)算我國內(nèi)地31 個(gè)省級行政區(qū)域2017—2019 年的旅游效率，結(jié)果見第41頁表4。

表4 第一階段旅游效率測算結(jié)果

在不考慮外部環(huán)境因素和隨機(jī)因素的影響下，2017 年我國旅游業(yè)總體效率有效的省級行政區(qū)域只有2 個(gè)，總體平均效率為0.456，旅游效率最低值為0.144（寧夏），超過半數(shù)的省級行政區(qū)域處于規(guī)模報(bào)酬遞減狀態(tài)，2018 和2019 年我國省級行政區(qū)域的旅游業(yè)總體效率略有提升，但都沒有超過0.500，綜合效率、技術(shù)效率等旅游效率有效的個(gè)數(shù)和規(guī)模效率、規(guī)模收益等規(guī)模報(bào)酬情況也沒有很大改變。第一階段DEA 結(jié)果并不能真實(shí)反映我國各地旅游效率的真實(shí)情況，這是由于外部環(huán)境因素及隨機(jī)因素的影響，需要第二階段將影響因素分離。

3.3 第二階段SFA 模型的回歸分析結(jié)果

將第一階段兩個(gè)投入變量的松弛變量作為因變量，將居民收入水平、交通條件、居民文化水平和居民出游偏好作為解釋變量，應(yīng)用Frontier 4.1 軟件進(jìn)行測算，回歸分析結(jié)果見表5。

由表5 可知，4 個(gè)外部環(huán)境因素變量均通過了顯著性檢驗(yàn)，且γ 值都在0.900 以上，這表明外部環(huán)境因素變量與隨機(jī)誤差對我國各省級行政區(qū)域旅游效率影響顯著。當(dāng)回歸系數(shù)小于零時(shí)，表示該外部環(huán)境因素變量減少將會導(dǎo)致松弛變量增加，從而引起對應(yīng)投入變量的浪費(fèi)；當(dāng)回歸系數(shù)大于零時(shí)，表示該外部環(huán)境因素變量增加將會導(dǎo)致投入冗余增加，從而影響效率的提高。

表5 我國各省級行政區(qū)域旅游從業(yè)人數(shù)與旅游固定資產(chǎn)原價(jià)SFA 模型的回歸分析結(jié)果

通過分析可以看出以下3 個(gè)方面。

一是居民收入水平對旅游從業(yè)人數(shù)投入變量的松弛變量的回歸系數(shù)為正值，說明居民收入水平越高，本地居民從事服務(wù)行業(yè)的意愿越降低，促使更多的外來人員從事低端服務(wù)行業(yè)，對于當(dāng)?shù)厝藦氖侣糜畏?wù)行業(yè)的人數(shù)會產(chǎn)生負(fù)面影響。

二是交通條件對投入變量的松弛變量的回歸系數(shù)為負(fù)值，說明基礎(chǔ)設(shè)施的完善和交通到達(dá)率的提高方便了游客出行，旅游收入也會隨之增加，符合常識。

三是居民文化水平對投入變量的松弛變量的回歸系數(shù)為負(fù)值，說明本地居民素質(zhì)越高、文化底蘊(yùn)越深厚，居民出行欲望越強(qiáng)，對文化旅游的認(rèn)識越全面深刻，相應(yīng)的旅游從業(yè)人員素質(zhì)高、能力強(qiáng)，旅游從業(yè)人數(shù)的冗余程度會降低，旅游固定資產(chǎn)原價(jià)也會充分得到利用。

3.4 第三階段投入變量調(diào)整后DEA 模型結(jié)果分析

通過第二階段對初始投入變量的調(diào)整，將調(diào)整后的變量重新代入DEA 模型中，得到我國各省級行政區(qū)域的綜合效率、技術(shù)效率等旅游效率情況及規(guī)模效率、規(guī)模收益等規(guī)模報(bào)酬情況，見第42頁表6。

表6 第三階段旅游效率測算結(jié)果

對比表4 與表6 可以發(fā)現(xiàn)，在剔除外部環(huán)境因素和隨機(jī)誤差因素之后，旅游效率情況和規(guī)模報(bào)酬情況出現(xiàn)了不同程度的變化：一是調(diào)整前，只有貴州和天津綜合效率有效，調(diào)整后雖然有效地區(qū)的數(shù)量沒有顯著提升，但是有效區(qū)域發(fā)生了變化，除了貴州之外，河南、江蘇、浙江都在不同時(shí)期達(dá)到了綜合效率有效，綜合效率均值由調(diào)整前的0.467 上升到調(diào)整后的0.581。二是從技術(shù)效率角度看，技術(shù)效率有效地區(qū)數(shù)量有顯著的提升并且有效區(qū)域也發(fā)生了變化，由調(diào)整前的7 個(gè)有效地區(qū)變成調(diào)整后的11 個(gè)有效地區(qū)，均值由調(diào)整前的0.646 提高到調(diào)整后的0.841。三是規(guī)模效率調(diào)整后呈現(xiàn)下降態(tài)勢，調(diào)整前規(guī)模效率均值為0.758，調(diào)整后規(guī)模效率均值為0.694，規(guī)模效率有效個(gè)數(shù)變化不大，但是規(guī)模效率有效區(qū)域發(fā)生了變化，除了貴州之外，多了河南、江蘇、浙江，少了天津，規(guī)模效率調(diào)整后整體下降，說明去除了管理無效率的因素之后，各地區(qū)的投入規(guī)模更趨理性，不再盲目擴(kuò)張，更看重管理的重要性。四是大部分地區(qū)的規(guī)模收益在調(diào)整后處于遞增狀態(tài)，說明很多地區(qū)具有較強(qiáng)的發(fā)展?jié)摿ΑＮ迨菑母鞯貐^(qū)旅游綜合效率均值來看，2017—2019 年間只有吉林和天津出現(xiàn)了較為明顯的下降，其余各省級行政區(qū)域均出現(xiàn)不同程度的增長態(tài)勢，其中增幅較大的有四川、浙江、廣東、河南和江蘇，這表明在剔除影響因素前后差異顯著，可知三階段DEA 對旅游綜合效率結(jié)果的準(zhǔn)確性影響明顯。

4 結(jié)論與對策

在剔除了不確定的外部環(huán)境因素和隨機(jī)誤差因素的干擾后，修正了綜合效率、技術(shù)效率和規(guī)模效率的偏差。旅游效率在調(diào)整后有顯著的變化，通過調(diào)整后的結(jié)果可以得出如下結(jié)論：一是旅游效率及分解比重發(fā)生變化，綜合效率和技術(shù)效率上升明顯，規(guī)模效率整體下降，技術(shù)效率支配了綜合效率取值的高低，規(guī)模效率與綜合效率變化特征趨于一致。二是對比調(diào)整前后的規(guī)模收益發(fā)現(xiàn)，超過一半的省級行政區(qū)域規(guī)模收益發(fā)生了變化，規(guī)模收益變化的規(guī)律是由規(guī)模收益遞減狀態(tài)到規(guī)模收益遞增狀態(tài)的轉(zhuǎn)變，從側(cè)面說明不確定的外部環(huán)境因素和隨機(jī)誤差因素引起了規(guī)模收益被低估。三是浙江、江蘇、江西、四川和貴州5 個(gè)省級行政區(qū)域是我國旅游業(yè)的優(yōu)秀代表，雖然四川和貴州處于我國偏遠(yuǎn)西部，但依靠合理的旅游投資和有效的經(jīng)營管理，仍能躋身我國優(yōu)秀旅游省份行列；廣西、山西、上海、天津和廣東的旅游效率在我國始終處于上等水平；吉林、內(nèi)蒙古和山東旅游業(yè)屬于中等水平；寧夏、海南和甘肅的旅游效率較低，處于我國下游。四是我國各省份的技術(shù)效率相對較高，規(guī)模效率和綜合效率的變化速度大體相當(dāng)，西部地區(qū)的青海和西藏的技術(shù)效率很高，甚至高過東部沿海高度開放的省份，但規(guī)模效率偏低；中部的湖南省規(guī)模效率高但技術(shù)效率很低，湖南應(yīng)降低管理無效率的負(fù)面作用；中東部地區(qū)的規(guī)模效率很高，但部分省級行政區(qū)域技術(shù)效率并不高，東部沿海省份應(yīng)努力提高自身的旅游經(jīng)營效率，實(shí)現(xiàn)由粗放型增長到集約化增長的轉(zhuǎn)變；總之，要使我國旅游效率進(jìn)一步升高，必須大幅度提高規(guī)模效率。

根據(jù)以上的分析及實(shí)證結(jié)果，提出如下建議：一是促進(jìn)旅游業(yè)以適度規(guī)模發(fā)展。由于規(guī)模效率低是制約我國旅游業(yè)發(fā)展的最主要原因，因此應(yīng)該不斷擴(kuò)大中西部地區(qū)旅游業(yè)固定資產(chǎn)和旅游從業(yè)人員的投入，包括旅行社、星級飯店及其他旅游公司，以此來加大旅游業(yè)的運(yùn)營規(guī)模。二是盡力改變我國各地區(qū)的旅游外部環(huán)境。培育發(fā)展經(jīng)濟(jì)能力，努力提高居民收入水平，為旅游業(yè)發(fā)展提供經(jīng)濟(jì)支撐；進(jìn)一步完善各地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施，加快城市建設(shè)，修復(fù)生態(tài)環(huán)境，用好、做好各地區(qū)自身的特色旅游資源，在不破壞環(huán)境的基礎(chǔ)上，大力開發(fā)新景區(qū)，利用國家旅游政策紅利，抓住機(jī)遇，做大做強(qiáng)旅游行業(yè)。三是提高旅游運(yùn)營效率。科技的發(fā)展對旅游效率提升也至關(guān)重要，引入工程、酒店、城市規(guī)劃及旅游市場營銷方面的經(jīng)驗(yàn)，有效提高旅游行業(yè)管理能力與水平，提高游客滿意度。