基于DEA—Malmquist模型的中國旅行社業發展效率特征分析

[摘要]隨著我國旅行社數量和經營規模的不斷增長，旅行社業發展效率及其區域差異值得關注。文章運用DEA-Malmquist模型，評價了中國旅行社業技術效率、全要素生產率變動特征及省際差異，通過與區域旅游化指數的對應分析，探討了旅行社發展效率與區域旅游業整體水平之間的對應關系。研究結果表明：（1）2000-2009年間，中國旅行社業技術效率逐步提高，主要得益于規模效率的提高。（2）其間旅行社業全要素生產率年均上升3.3%。其中技術進步年均提升2.6%，是我國旅行社業全要素生產率上升的主要驅動力。（3）東部和中部地區旅行社全要素生產率增長速度明顯高于西部地區，技術進步變化是西部旅行社業發展的主要制約因素。（4）各省域旅行社發展效率與區域旅游化水平的對應關系存在同步變化和背離發展兩種情況。

[關鍵詞]數據包絡分析；Malmquist指數；旅行社業；效率特征；區域差異

[中圖分類號]F59

[文獻標識碼]A

[文章編號]1002-5006（2015）05-0023-08

引言

近年來，我國旅行社數量和經營規?？焖僭鲩L。截至2012年年底，全國旅行社數量達2.5萬家，營業收入達3374.8億元。同時，以中旅、中青旅、康輝、廣之旅和寶中等為代表的大型旅行社集團的空間擴張趨勢明顯。目前，全國旅行社的數量分布和經營狀況呈現較明顯的區域非均衡性。因此，包括旅行社業在內的旅游業空間結構優化是未來一段時期中國旅游業的必然要求和發展趨勢之一。《中國旅游業“十二五”發展規劃綱要》同樣提出，要加強研究和實現旅游業區域布局及結構的合理性。

總體而言，我國針對旅行社空間結構的研究相對較少，主要著眼于旅行社數量和規模的空間結構特征和區域差異。王蓉蓉、王逸然和樓嘉軍分別以省級行政區和28個省會城市（含直轄市）為單位，分析了全國范圍內旅行社空間結構特征、演變趨勢和影響因子；黃秀娟分析了國際旅行社在行業規模、企業規模等方面的省際差異；張佑印等運用區位熵指數研究了國內旅行社業的區域結構特征及演變情況。隨著我國旅行社數量和經營規模的快速增長，旅行社業的發展效率及其區域差異應引起重視。

近10年來，運用數據包絡方法（data envelopment analysis，DEA）研究我國旅游業整體效率的文獻逐漸增多。朱順林和張根水等分別采用不同單一年份的面板數據，測算了國內各省域旅游業的生產效率特征及其影響因素；陳許生、顧江等，陶卓民等及金春雨等則利用不同時間段的連續數據，分析了我國旅游業整體效率的動態變化特征和影響因素。但是，運用DEA方法分析我國旅游業分支行業的發展效率及區際差異的研究相對較少。生延超和鐘志平認為，宏觀分析旅游業生產效率變化和區域差異，雖有助于認識旅游業整體增長質量，但無助于深入了解微觀尤其是分支行業的問題。他們研究了中國飯店業1997年以來全要素生產率的變動趨勢、增長特征和省際差異；徐波和榮毅利用DEA方法對國內29個地區的旅游景區運行效率進行了實證分析。

目前，尚無研究旅行社發展效率的國內文獻，但運用DEA方法分析旅行社發展效率的國外文獻已不鮮見。Wober探討了DEA在旅行社業效率比較和管理標桿識別中的運用；Fuentes分析了西班牙阿利坎特地區22家旅行社的技術效率，探討了技術效率與所有權、區位條件及服務體驗等要素的相關關系；Barros和Dieke分兩階段分析了葡萄牙旅行社效率變化趨勢和造成低效率的環境因素；Koksal和Aksu比較了獨立運營和品牌化連鎖運營兩大類旅行社之間的運行效率差異。遺憾的是，由于數據資料的限制和研究視角的選擇，上述研究多以旅行社個體為對象，研究旅行社個體之間的效率差異和影響因素。本文擬運用DEA-Malmquist模型，利用2000-2009年全國31個省級區域旅行社業的面板數據，分析旅行社業發展效率的總體特征和省際差異，并通過與省域旅游化水平的對應分析，探討旅行社發展效率與區域旅游業整體發展水平之間的關系。

1研究方法

1978年，Charnes等提出非參數的數據包絡方法（DEA），用線性規劃模型評價相同類型的多投入要素和多產出要素的決策單元（decision making unit，DMU）是否有效率。其基本思路是通過幾何空間投影，比較同一時點不同決策單元加權的投入和產出數量，確定有效生產前沿（即最低投入或最高產出），并衡量各DMU與最佳前沿之間的距離。當某DMU落在生產前沿上（距離為0），則視該DMU為最有效率，其技術效率值為1。如某DMU技術效率值在0和1之間（如0.85），則指該DMU在產出不變條件下可降低15%的投入，或在投入不變條件下增加15%的產出。考慮到規模收益可變的情況，技術效率可分解為純技術效率和規模效率。公式為：技術效率TE=純技術效率PTE×規模效率SE。其中，純技術效率反映的是特定DMU在規模一定（最優規模）時的投入要素的利用效率，規模效率反映的是實際規模與最優生產規模的差距，差距越小意味著規模經濟性發揮程度越高。

為進一步測算和比較不同時期各DMU生產率變化情況，基于Caves等提出的Malmquist生產率指數，Fare等構建了基于DEA的Malmquist指數法測度全要素生產率（total factor productivity，TFP）增長率。TFP指除去所有有形生產要素（資本、勞動力、土地等）以外的要素投人引起的經濟增長，其來源包括技術進步、組織創新、專業化和生產創新等。TFP增長率則指產出增長率超出有形要素投入增長率的部分，可進一步分解為純技術效率變化、規模效率變化和技術進步變化3部分。公式：

TFPch（Malmquist指數）=技術效率變化TEch×技術進步變化Tch

技術效率變化TEch=純技術效率變化PTEch×規模效率變化SEch

本文使用DEAP2.1軟件，分兩個步驟進行數據計算。首先，將2000-2009年每年中國旅行社業整體視為獨立決策單元，采用多階段DEA求解，計算歷年旅行社業效率指標（表1）。其次，將2000-2009年各省份旅行社業視為獨立決策單元，采用DEA-Malmquist模型計算得到旅行社業總體和分省份的年度效率變化指標和Malmquist指數（表1和表2）。

2指標選取與資料來源

2.1指標選取

選取恰當的投入和產出指標是旅行社DEA分析的關鍵。在前人研究中，雇員人數、經營支出、工資支出、技術投入、固定資本存量、服務潛能以及接待人數、旅游者人均支出和營業收入等，曾被選取作為旅行社投入和產出指標。然而，鑒于統計口徑和指標設計的原因，上述部分指標僅適用于旅行社個體分析。

鑒于此，本文選取省域旅行社營業收入和服務游客數量為產出指標。首先，在國內外研究中，營業收入被廣泛采用作為衡量旅行社業的貨幣產出水平。其次，根據《中國旅游統計年鑒》，將旅行社服務游客數量定義為省域范圍內旅行社組團、接待國內游客和外聯、接待入境游客的數量之和，作為衡量旅行社非貨幣產出的指標。在投入指標方面，借鑒前人研究，用從業人數表示勞動力投入，用資產總額表示資本投入。本文選取投入和產出指標總數為4，DMU（觀測年度和省級區域）數量分別為10和31，滿足DEA模型中DMU數量應為指標總數兩倍以上的適用條件。

2.2資料來源

本文數據來源為2001-2010年《中國旅游統計年鑒》，選取包括31個省、自治區和直轄市在內的區域面板數據（未涵蓋港澳臺地區）。為剔除物價變動因素的影響，利用居民消費物價指數CPI（以2000年為對比基期）將旅行社營業收入轉換為2000年的不變價格。

3結果分析

3.1旅行社總體效率特征

首先，從總體效率指標看，2000-2009年中國旅行社業相對效率最高年份為2007年和2009年（技術效率值為最高值1），最低年份為2000年（0.597），表明該年與2007和2009年相比，在產出不變條件下可降低40.3%的投入或在投入不變條件下增加40.3%的產出。期內技術效率均值為0.844，表明期內旅行社業的相對效率水平較均衡，即各年份生產效率與生產前沿年份的距離較小。其次，從時序變化趨勢看，除2003年和2008年出現明顯波動外，2000-2009年純技術效率值均等于1或接近1，技術效率值和規模效率值呈逐年上升態勢，處于規模收益遞增階段，表明期內旅行社產業規模過小，技術效率的提高主要得益于產業規模的擴大，即實際規模與最優生產規模的差距縮小，規模經濟性發揮程度提高。

上述總體效率特征與相關統計數據反映的情況一致。第一，2000-2009年旅行社兩項產出指標（服務游客數量和營業收入）年均增長率分別為13.6%和13.9%，兩項投入指標（資產總額和從業人數）年均增長率分別為5.4%和7.3%，表明旅行社業產出增長速度快于投入增長速度，從側面驗證了規模效率值和規模收益逐步提高的結果，表明中國旅行社業規模經濟性程度逐漸提高，正逐步走出粗放型增長模式，轉向集約型增長模式。

第二，在研究期內，我國旅游業先后受到2003年SARS疫情和2008年國際金融危機的負面影響。陶卓民等和生延超等的研究表明，2003年我國旅游業整體和飯店業的技術效率均顯著下降。旅行社業也不例外，研究結果表明2003年出現較明顯的相對效率低谷，技術效率和規模效率值明顯下降。從統計數據看，2003年旅行社資產總額和從業人員人數保持上升，但服務游客總量和營業收入分別下降22.5%和9.2%。2008年，國際金融危機爆發的負面影響，導致旅行社產出水平出現了小幅下滑，服務游客總量和營業收入分別同比下降1.2%和4.3%。隨著2009年相關指標數據的恢復性增長，使2008年成為技術效率值、純技術效率值和規模效率值的一個低谷年份。

3.2全要素生產率變化特征

從年度效率變化指標看，首先，Malmquist指數均值為1.033，表明旅行社業全要素生產率年均提升3.3%，呈上升態勢。其中，技術效率年均提升率僅為0.6%，一方面驗證了期內旅行社業總體的相對效率水平較均衡的分析結論。技術進步年均提升2.6%，是期內旅行社業增長的主要驅動力。結合期內旅行社業的實際發展情況，這些技術進步主要體現在以集團化為特征的組織創新、以渠道建設為特征的生產創新和以電子商務為特征的技術創新等。其次，全要素生產率變化呈現明顯階段性。具體而言，第一階段為2001-2006年，期間Malmquist指數均大于1，表明全要素生產率呈逐年提升趨勢。其中2003年增長率低于其他年份，僅為2.0%?？赡茉蚴鞘艿絊ARS事件影響，雖然同期純技術效率增長5.8%，技術進步提升12.2%，但規模效率降低14.0%。第二階段為2007年、2008年和2009年等3年，其間Malmquist指數小于1，表明該3年全要素生產率呈逐年降低趨勢。究其原因，隨著2008北京奧運建設周期漸近尾聲和國際金融危機負面影響顯現，旅游服務設施和基礎設施建設投資完成，大量新設施投入使用，從業人員和旅行社數量等快速增長，同時游客數量增長和旅行社營收增長趨緩，造成各項指標陷入微弱增長、停滯甚至下降。這一現象在2009年表現最為明顯，技術進步變化和規模效率分別出現6.1%和0.3%的負增長。

3.3旅行社發展效率的省際差異

從表2可看出，首先，2000-2009年間，吉林、山東、四川、青海、西藏和寧夏6個省區的旅行社全要素生產率負增長。究其原因，分為兩種情況：一是吉林、山東和四川，其技術進步變化均大于1，純技術效率變化微弱，規模效率負增長，表明其規模效率變化的負效應超過了技術進步變化的正效應，即在規模收益不變情況下上述省份旅行社業規模與發展水平較高省份之間的差距擴大，導致區域旅行社業全要素生產率呈現下降趨勢；二是西藏、青海和寧夏3個自治區，均是技術效率停滯或微弱增長，技術進步變化負增長，表明上述省份在采用電子商務等技術創新、旅行社集團化等組織創新和旅游產品創新方面滯后于發達省份是導致旅行社業全要素生產率下降的主要原因。其次，北京等25個省市區的全要素生產率增長率正增長，可分為3種情況：一是北京、河南和陜西等9個省市，技術效率不變或下降，全要素生產率正增長主要來源于技術進步正增長的貢獻；二是山西、遼寧、江蘇、重慶和新疆等15個省市區，全要素生產率提升來源于技術進步和技術效率提升的綜合作用；三是甘肅省，其技術效率提升正效應超過了技術進步相對滯后的負效應，全要素生產率微弱增長。

從東、中、西3大區域的效率指標均值可看出，3大區域整體的全要素生產率在2000-2009年間呈現正增長趨勢，分別為年均增長4.5%、3.9%和1.8%。東部和中部地區的增長速度明顯高于西部地區。從分解指標看，西部地區技術進步呈現負增長（-0.6%），表明在技術創新、組織創新和生產創新等方面，西部地區明顯落后于東部和中部地區，是制約西部旅行社業發展的主要因素。

3.4旅行社發展效率與區域旅游發展水平的對應關系

作為旅游業傳統的支柱部門之一，旅行社業是否與旅游業整體同步發展，在一定程度上反映了區域旅游發展的質量和水平。錢磊等提出“區域旅游化”概念來衡量區域旅游發展水平，選取了4個規模指標（國內旅游人數、人境旅游人數、國內旅游收入和旅游外匯收入）和2個質量指標（旅游總收入相當于GDP百分比、旅游業就業人數占社會總就業人數百分比），用主成分分析法測算了2000年和2010年兩年的全國分省區旅游化水平指數?？紤]到該文與本文研究時間段較一致，本文通過以各省域旅行社TFP年均變動幅度和旅游化指數變化年均值為坐標軸繪制散點圖（圖1），可觀察出旅行社發展效率與區域旅游化水平的對應關系分為兩種情況，即二者同步變化或背離發展。

旅行社發展效率與區域旅游化水平的同步變化具體表現為同步增長（第Ⅰ象限）和同步負增長（第Ⅳ象限）。首先，多數省區均處在第Ⅰ象限中，表明期內多數省區的旅游業整體和旅行社業保持了同步的高速度、高質量的健康增長態勢。其中，旅游業起步相對較晚的中西部省份如貴州和湖南，旅游化水平分別從2000年全國排名第28和第25位上升到2010年第16位和第12位，同時旅行社TFP保持了5.3%和11.2%的年均增長率，表明隨著旅游資源逐步開發和基礎設施逐步完善，其后發優勢顯著，旅游業和旅行社業同步增長的速度和質量均較高。同時，江蘇、遼寧和浙江等東部省份，趕超傳統旅游業先發區域（北京、上海）的趨勢明顯，區域旅游化水平提升較快。尤其是在旅游業規?？焖贁U大的同時，旅游業發展質量明顯提升（例如，上述3省旅游總收入相當于GDP的比例10年間分別上升了3.91%、9.24%和4.34%），并且其旅行社業技術創新能力突出，除資本和勞動力投入以外的技術進步導致的行業經濟增長率位列全國前茅。其次，在第Ⅲ象限中，青海和寧夏呈現旅行社TFP變化和區域旅游化水平“雙負增長”，均遠落后于全國水平。雖然兩省區的多數統計指標呈現上升趨勢，但在全國各省份普遍增長的總體形勢下，單體指標的慢速增長導致了總體水平的相對退步。這種發展滯后現象的出現，與兩省區的區位條件、資源稟賦、經濟發展水平、基礎設施水平乃至地方政策扶持力度都有一定的關聯關系。

旅行社發展效率與區域旅游化水平的背離變化具體表現為兩種情況。首先，第Ⅱ象限中，在旅行社TFP增長的同時，區域旅游化水平相對降低。尤其是海南省旅行社TFP年均增長4.8%，但其旅游化指數從2000年的4.13降低到2010年的3.45。結合海南旅游的發展現狀，在接待游客人次和旅游收入等規模指標快速增長和以旅行社為代表的分支行業快速發展的同時，旅游總收入相當于GDP百分比、旅游業就業人數占社會總就業人數百分比等質量指標不升反降，表明隨著國際旅游島戰略的深入推進，海南省旅游業的整體素質提升明顯滯后。其次，第Ⅳ象限中，各省區旅游化水平不斷提高，但旅行社TFP有降低趨勢。結合實際情況，山東和四川等省在資源獨特性、資源組合和規模等方面特色鮮明，過去10年間在進人性改善、A級景區創建和區域旅游品牌建設和市場營銷推廣等方面工作成效顯著，促進了區域旅游的發展規模和質量水平的快速提升（區域旅游化水平分別從2000年的第13位和第15位提高到2010年的第7位和第9位），而其旅行社業全要素生產率沒有與區域旅游化水平同步提升，意味著旅行業在傳統的資本和勞動力以外的投入相對不足，創新相對欠缺，行業由此獲得的增長動力不足。從長遠看，如上述省區旅行社業不能相應快速推進技術進步和提升技術效率，則旅行社業將成為制約區域旅游業持續快速發展的重要因素之一。

4結論與討論

本文采用DEA-Malmquist方法分析了2000-2009年我國旅行社業發展效率特征和導致全要素生產率變動的省際差異的原因，以及旅行社發展效率與區域旅游化水平的對應關系。具體結論及相關討論如下：

首先，2000-2009年間，我國旅行社業全要素生產率年均上升3.3%，其中技術進步年均提升2.6%，表明以集團化為特征的組織創新、以渠道建設為特征的生產創新和以電子商務為特征的技術創新等非生產要素方面的技術進步是旅行社業TFP上升的主要驅動力。同時，技術效率年均提升0.6%，主要貢獻因素是規模效率的提高，表明行業規模經濟性程度逐步提高。在未來發展中，旅行社業應同時重視技術效率和技術進步水平的提升。一方面，應貫徹落實《旅游法》，推動旅行社擺脫“招徠靠低價、盈利靠購物”的傳統營收模式，改革和完善導游管理制度，避免大量導游“持證不從業”的人員冗余現象，進一步提升旅行社業技術效率水平。另一方面，在旅游業開放性變化時代，隨著傳統旅行社業務向廣義旅行服務的轉變，旅行社技術進步動力將繼續來源于行業內部的傳統形式，如建立旅行社集團、建立官方網站、開發定制產品和開展微營銷等，也將更多得益于基于互聯網、以融合為特征的關聯產業跨界、服務流程延伸和技術平臺融合。主動融入互聯網資本的擴張戰略，搭建基于非傳統業務的網絡服務平臺（如以提供旅游攻略為業務核心的馬蜂窩）或深耕傳統業務的細分市場（如以門票線上銷售為主業的驢媽媽），都將是未來旅行社業的技術進步方向。

其次，從區域差異看，東部和中部地區全要素生產率增長速度明顯高于西部地區，技術進步是西部旅行社業發展的主要制約因素。因此，加大技術進步的創新投入和提升技術進步水平，將是我國旅行社業實現區域均衡增長的主要途徑。然而，由于支撐技術進步的創新人才、風險資本和龍頭企業更傾向于首先布局在相對發達的東中部地區，西部旅行社業要加大技術進步投入，必然受到人力和資金等諸多方面的制約。因此，西部旅行社業的技術進步途徑可包括打破行政區劃束縛，利用后發優勢，主動承接來自發達地區的資本擴張和技術擴散，借助其資本和技術優勢建立基于單一資源體系（如景區或酒店）的區域性旅行服務批發商或一體化目的地服務供應商；依托占據產業鏈終端的銷售網絡優勢實施組織創新，培育跨區域的旅行社集團；利用區域資源優勢實施線路產品創新等。

再次，旅行社發展效率與區域旅游化水平的對應關系分為同步變化或背離發展兩種情況。以貴州、湖南、江蘇和廣東等省份為代表，旅行社TFP和區域旅游化指數保持了“雙快”的同步增長趨勢；青海和寧夏的旅行社TFP變化和區域旅游化水平“雙負增長”；海南省在旅游業規模和旅行社發展效率提升的同時，旅游業發展質量亟待提升；以山東、四川和西藏等省區為代表的區域旅游化水平的快速提升的同時，旅行社業發展效率提升相對滯后?？梢?，作為核心產業部門之一的旅行社業并不必然與區域旅游整體發展保持同步協調發展的關系。尤其是在旅游業持續增長和互聯網沖擊傳統旅行社業務的背景下，要使旅行社業能夠支撐旅游業的整體增長和分享旅游業整體增長帶來的市場機會，必須提高旅行社業的技術進步速度，進一步推動其由以規模效率提升為特征的集約型增長向以技術進步為特征的創新型增長轉變。

[責任編輯：劉魯；責任校對：魏云潔]