中国东部沿海城市旅游业效率测度研究

周延敏,宿伟玲

大连大学  116622

摘要：想要推动旅游业的发展，就要提高旅游业发展的效率，根据本文研究，其结果显示：（1）静态分析结果显示：从整体上来看，在东部沿海城市中，位于南方的沿海城市的旅游业效率比北方沿海城市旅游业效率要高。及山东省、辽宁省和河北省的沿海旅游城市的综合效率值相比于其他省份的沿海城市旅游业综合效率低。并且，各个沿海城市间的综合效率值差距很大。（2）动态分析结果显示：全要素生产率虽然存在上下波动，但是波动幅度均在10%以内。

关键词：中国东部沿海城市；DEA-Malmquist模型；DEA-BCC模型；旅游业效率

一、引言

我国旅游产业拥有良好的前景，在国家的经济和社会发展中都起着重要作用。但是，疫情爆发之后，中国旅游产业受到了重创，一系列的问题逐渐显露出来，使得旅游业效率下将。我国旅游业的发展仍然面临着重大的挑战[1]。当前我国学者对旅游效率的研究主要集中在国家层面[2]、经济区层面[3]和省级层面[4],也有一些学者会选择一个省份进行研究[5]，对中国东部沿海城市的旅游业效率对比研究较少。本文选取中国东部沿海的25个城市近10年的数据进行旅游业效率测度分析。首先，利用DEA-BCC模型对旅游业效率进行静态分析；其次，利用Malmquist指数模型对旅游业效率进行动态分析；最后，提出有利于中国东部沿海城市发展的政策建议。

DEA模型又称为数据包络分析法，是由学者A.Charnes和W.W.Cooper等[6]人在1978年提出来的新的效率分析方法。其运算原理如下：

Min（）

s．t．+=a=1，2，···，A                  (1)

=b=1，2，···，B

λ≥0                n=1，2，···，N

Malmquist全要素生产率指数是由学者Malmquist在1953年提出。其运算原理如下：

，)=     （2）

最终分解的公式为：

TFPCH=EC*TECH=PEC*SECH*TECH                         （3）

（三）变量选取与数据来源

通过对相关学者研究的总结和对相关资料的研究，最终选取的评价指标如下：

表1.中国东部沿海城市旅游业效率评价指标

指标类别	一级指标	二级指标	指标说明
投入指标	资本要素投入	第三产业固定资产投资额（亿元）	旅游业的资本投入程度
	劳动要素投入	第三产业从业人数（人）	旅游业人力资源的投入程度
		星级饭店数（个）	旅游业接待能力
		旅行社数量（家）	旅游业的服务能力
	资源要素投入	旅游资源数（3A以上级景区数）	旅游业的吸引力
产出指标	要素产出	旅游总人数（万人）	旅游规模产出
		旅游总收入（亿元）	旅游经济产出

各市的统计年鉴（2012-2021）和国民经济和社会发展统计公报（2011-2020）。

二、中国东部沿海城市旅游业效率测度实证分析

（一）DEA-BCC模型测度结果分析

   在 DEA-BCC 模型的基础上，运用 DEAP2.1 软件对 2011-2020年中国东部沿海的25个地级市（区）的效率进行测算，得到东部沿海城市的旅游业综合效率值如图1.所示。

从东部沿海的25个城市整体上来看，2011-2020年期间旅游业的综合效率在0.717-0.816区间上下波动；其中，2013年旅游业综合效率达到了最高值为0.816,而2020年旅游业效率最低为0.717说明新冠肺炎疫情对于中国的旅游业造成很大的冲击，使中国东部沿海城市整体上在旅游业的投入中产生了27%的资源浪费。从表2.中可以看出来，在东部沿海城市中，位于南方的沿海城市的旅游业效率比北方沿海城市旅游业效率要高。上海市和天津市两个直辖市的旅游业综合效率均值都在0.9以上。在2011-2020年期间，深圳市旅游业综合效率均值均为1，这说明这个城市的旅游业的投入得到了充分的利用，没有造成资源的浪费。可以看出来，东部沿海的25个城市旅游业发展差距巨大，旅游业综合效率均值最低的城市是东营市，旅游业综合效率均值为0.362。

图1.2011-2020东部沿海城市旅游业综合效率柱状图

（二）DEA-Malmquist模型测度结果分析

BCC模型是对旅游业效率的静态分析，而Mamlquist指数是对旅游业效率的动态分析。图2.为中国东部沿海的25个城市在2011-2020年期间的全要素生产率指数及其分解指数，

从整体上来看，这25个沿海城市全要素生产率呈现出增长的趋势，平均增长3.1%，其中技术进步变化率平均下降4%，技术效率变化率增长0.8%，而纯技术效率增长2.3%，规模效率呈现出负增长，下降1%。从中可以看出来，全要素生产率受纯技术效率的影响较大。有5个城市的全要素生产率产生负增长，分别是唐山、营口、宁波、杭州、福州；但是这5个城市下降幅度都没有超过5%。

图2. 2011-2020年中国东部沿海城市旅游业全要素生产率指数及分解指数折线图

三、结论

研究结果表明：（1）通过使用DEA-BCC模型，进行旅游业效率静态分析，分析结果显示，从整体上来看，在东部沿海城市中，位于南方的沿海城市的旅游业效率比北方沿海城市旅游业效率要高。及山东省、辽宁省和河北省的沿海旅游城市的综合效率值相比于其他省份的沿海城市旅游业综合效率低。并且，各个沿海城市间的综合效率值差距很大。（2）本文通过使用DEA-Malmquist 指数，对旅游业效率进行动态分析，全要素生产率的均值为1.031，而技术进步变化率的均值为0.96，技术效率变化率的均值为1.008，可以得出全要素生产率的增长靠的是技术效率变化率的推动。（3）中国东部沿海城市旅游业综合效率低于整体均值的城市，从低到高排序，依次是东营、南通、唐山、烟台、宁德、青岛、福州、威海、大连、连云港、宁波、秦皇岛、东莞。全要素生产率只有5个城市出现负增长，分别是唐山、营口、宁波、杭州、福州。

参考文献

[1]于景飞,刘季玉.西北地区交通基础设施建设与旅游业发展的关系——以内蒙古、甘肃、青海为例[J].建筑经济,2020,41(S2):57-61.DOI:10.14181/j.cnki.1002-851x.2020S2057.

[2]钟学思,朱琳琳.珠江-西江经济带旅游业效率比较及时空演化——基于DEA-Malmquist模型分析[J].技术经济,2021,40(08):9-16.

[3]周骁,李江风,姚尧,吴笛.贵州省旅游效率时空演变及影响因素分析[J].地域研究与开发,2020,39(02):88-93.

[4]宋明珍,谢家平,马腾,杨星.我国西部地区旅游业效率水平与空间差异研究[J/OL].桂林理工大学学报:1-8[2022-02-22].http://h-p.kns.cnki.net.zzulib.vpn358.com/kcms/detail/45.1375.n.20220114.1911.002.html.

[5]王兆峰,赵松松.基于DEA-Malmquist模型的湖南省旅游产业效率时空动态演化及影响因素[J].长江流域资源与环境,2019,28(08):1886-1897.

[6]CHAＲNES A，COOPEＲ W W，ＲHODES E． Measuring the efficiency of decision making units［J］． European Journal of Operational Ｒesearch，1978，2( 6) ，429－444．