中國濱海旅游業效率評價及時空演變分析

鐘敬秋，韓增林

(1.遼寧師范大學城市與環境學院 大連 116029；2.遼寧師范大學海洋經濟與可持續發展研究中心 大連 116029)

?

中國濱海旅游業效率評價及時空演變分析

鐘敬秋1，2，韓增林2

(1.遼寧師范大學城市與環境學院 大連 116029；2.遼寧師范大學海洋經濟與可持續發展研究中心 大連 116029)

文章在梳理濱海旅游業效率在旅游產業發展中驅動作用的基礎上，利用數據包絡分析(DEA)、全局Malmquist模型結合標準差橢圓分析方法，對中國53個沿海城市的濱海旅游業效率進行時空演變分析。結果發現：①濱海旅游業是以“人”的高效率發展為原動力、以具有協同性的“陸-人-海”系統為依托，在旅游產業中具有特殊資源性質、在海洋產業中占主導地位的綠色經濟產業，其發展受人類經濟活動效率的制約。②濱海旅游業對外部經濟環境變化敏感性較強、脆弱性明顯，政府投資對濱海旅游業發展效率具有顯著促進作用，但投資規模與規模效率不具指數效應；濱海旅游業規模效率與綜合效率時空發展規律相吻合，純技術效率是推動綜合效率發展的主導因素，政策效率是目前中國濱海旅游業發展效率的主要影響因素；我國濱海旅游業效率空間整體呈現南高北低分布，但區域差距呈逐步縮小態勢。③影響濱海旅游業效率的驅動因素具有相互制約、協同發展的特點，濱海旅游業發展應注重從業人員素質及專業化培養，逐步引導旅游者向文明游、生態游方向發展，完善區域旅游業發展配套政策措施，提高濱海旅游業各效率綜合發展水平，結合區域發展差異采取具有針對性的效率提升措施。

濱海旅游業；產業效率；區域差異；沿海城市

1 引言

經濟長期性增長分為兩個階段：經濟結構變動的前期追趕階段和以效率持續提高為根本動力的后期增長階段[1]。中國已進入經濟長期性增長的后期階段，基于產業發展視角研究產業效率提升問題，對于產業內生動力發展和宏觀經濟可持續推進尤為重要。21世紀以來，我國海洋經濟發展迅猛，其中以濱海旅游業作為支柱型產業的海洋產業發展備受矚目。濱海旅游業具有海陸兼備的地理區域特殊性，因地制宜提升濱海旅游產業效率、以效率提升促進濱海區域旅游業發展是本研究的首要目的。

國內外對于旅游業效率的研究較為豐富。國外研究主要針對旅游業內部各行業的效率，如對旅游業中的旅行社效率[2-3]、酒店效率[4-5]、旅游交通效率[6-7]、土地使用效率[8]、旅游產品銷售效率[9]等進行研究。國內除對旅游業內部各行業的效率(旅行社效率[10-11]、酒店效率[12]、旅游博彩效率[13]、旅游服務效率[14]和旅游業投資效率[15])進行研究外，主要集中于對區域旅游業發展效率的研究：馬曉龍[16]、王坤[17]、梁明珠[18]、李瑞[19-20]、鄧洪波[21]等及相關研究者分別以中國58個主要城市、長江三角洲、廣東省21個地級市、環渤海三大城市群和東部沿海四大城市群、安徽省17個地級市為研究區進行城市旅游業效率發展研究；陶卓民[22]、梁流濤[23]、金春雨[24]等及相關研究者以中國31個省級行政單位為研究區，從不同時間段、不同視角對旅游業效率發展進行研究。

國外相關研究起步較早[25-26]，國內研究方法與之相近，在效率測度方面應用數據包絡分析法(DEA)及其相關改進模型，其他方法包括回歸生產模型、指數方法、隨機前沿分析法(SAF)等；但目前國內僅對濱海城市生態旅游效率進行研究[27]或基于效率測算對不同時間點效率值進行定性空間分析[28]，尚未有針對中國濱海53個城市旅游業效率指數逐年變化及空間計量演化的研究。此外，在郭騰云等[29]的研究中明確指出，利用DEA方法對不同時間點效率進行研究，其效率值是基于不同生產前沿面計算所得，不同時間點效率值不具可比性。因此，本文在梳理濱海旅游業效率在旅游產業發展中驅動作用的基礎上，利用面板連續數據，對中國53個沿海城市的濱海旅游業效率及時空演變進行綜合評價，希冀為中國濱海旅游業發展提供有益參考。

2 濱海旅游業效率在產業發展中的作用

濱海旅游業的蓬勃發展體現人類活動與海洋資源的和諧互動關系：一方面，人類親水性特點對海洋資源的需求愈加強烈，對濱海資源的利用呈逐漸深入趨勢；另一方面，海洋資源對人類生活的影響日益加深，促進人類社會發展。濱海旅游業是以濱海城市為載體，以濱海岸線資源為利用對象，具有開放性、包容性特點的“陸-人-海”和諧共生、可持續發展的綠色產業。“陸-人-海”是濱海旅游業系統內部主體，人類即是需求者又是產業內部和諧共生發展的催化劑，人類需求由“陸-?！惫┙o，人類保護意識的增強促進“陸-海”關系和諧。濱海旅游業發展是人類與海洋、陸地和諧共生、相互促進的外在表現。

在濱海旅游業系統演進過程中，主導驅動因素是“人”，而人類系統演進的主要影響因素是效率，故由效率因素驅動的濱海旅游業系統演化機理(圖1)可知：人類系統與陸-海系統在正向投入和負向投入共同作用下，經自身協調作用，獲得濱海旅游業效率產出；濱海旅游業效率與正負投入間存在相互反饋關系；存在除濱海旅游業效率直接影響因素等其他外部環境影響因素。其中，正向投入包括城市經濟水平、旅游政策法規、旅游環境保護、旅游服務水平和旅游基礎設施等；負向投入包括海洋自然災害、疾病傳播、岸線侵蝕、近岸和海洋生態環境破壞和經濟危機等。正負投入與濱海旅游業效率間的反饋作用顯著，在正負投入與外部環境共同作用下，濱海旅游業效率產生累積、反饋的協同效應，系統不會因某一因素作用而導致崩潰，其自組織能力結合外部環境影響會逐漸趨于合理性發展。

圖1 濱海旅游業系統效率驅動演化機理

依據協同理論，濱海旅游業內部各子系統相互協調、共同演進，與外部環境進行具有開放性質的信息流、資源流、能量流交換，自成體系卻并不孤立。因此，要實現濱海旅游業效率的逐步提升，進而促進濱海旅游業可持續發展，必須遵循協同理論中的系統開放與自組織原理：自組織原理可依托系統正負向反饋，使其內部各子系統相互影響、制約和促進；系統開放原理可吸納外部物質、信息、能量，維持系統整體的“耗散均衡”。需要強調的是，人是系統發展的原動力，所有約束機制與推動力均源于人的社會需求；人是參與旅游產業發展的人，也是社會中的人；人類社會呈進步態勢，人類系統演進的主要影響因素是效率，只有實現人的高效率自組織和開放發展，才能促進“陸-人-?！毕到y優化升級，進而促進濱海旅游業效率的逐步提升和可持續發展。

3 研究方式

3.1 研究方法

3.1.1 濱海旅游業效率測算

在效率測算方面，國內外效率研究方法有多種，常用的是參數型隨機前沿分析法(Stochastic Frontier Analysis，SAF)和非參數型數據包絡分析法(Data Envelopment Analysis，DEA)，本文選用非參數型DEA方法。A.Charnes等[30-31]于1978年首次提出DEA模型并對其有效性進行科學評價，魏權齡[32]將DEA引入中國并發表多篇文章、專著宣傳其測度效率的有效性，此后逐漸被國內學者所熟知并加以應用[16-24]，由北京大學成剛博士等[33]推出的MaxDEA軟件增強效率測算的便捷性。此外，Malmquist 全要素生產率(Total Factor Productivity，TFP)是常用平價面板數據和效率分解評價模型，本文采用DEA結合Malmquist指數作為評價效率的方法。依據相關研究[34-36]，K代表被評價城市個數、L代表投入指標、M代表產出指標、xjl代表第j個城市的第l種資源投入量、yjm代表第j個城市的第m種產出量，對于第n(n=1,2,…,K)個城市，DEA(CRS)表達公式如下：

(1)

效率隨時間演變的具體情況需Malmquist指數進行全要素分解評價，本文引入全局參比Malmquist指數，依據文獻[11]，由于面板數據所有各期總和作為參考集，各期參考的是同一前沿面，但所計算結果仍為單一Malmquist指數。相鄰兩期Malmquist指數前沿面雖然參考同一全局前沿，但效率變化計算仍采用各自前沿[33]。利用GlobalMalmquist指數模型(全局生產率變化指數，GTFP)式(2)，可以分解出綜合效率變化(EC)和技術進步(TC)，綜合效率變化又可進一步分解為純技術效率(PTE)和規模效率(SE)。分解如下：

(2)

(3)

式中：CRS表示不變規模收益；VRS表示可變規模收益；GM表示全局Malmquist指數；t表示時期。

由DEA和Malmquist指數模型分解可知[29，37-38]，GTFP代表濱海旅游業生產率增長或降低程度，EC指數代表濱海城市的濱海旅游業投入要素配置、利用水平和規模效應影響等的變化，TC指數表示濱海旅游業生產技術變化情況，PTE指數表示濱海旅游業要素資源的配置、利用水平變化，SE指數表示濱海旅游業規模效應影響水平變化。同時，當效率值大于1時，表明在研究時間段內效率提升；當效率值等于1時，表明效率水平不變；當效率值小于1時，表明效率下降。

3.1.2 空間演變分析

經典空間演變分析方法包括全局空間自相關分析、局域空間自相關分析和標準差橢圓分析等，本文利用ArcGIS空間標準差橢圓分析(Standard Deviational Ellipse，SDE)進行研究。SDE方法已在地質學、人口學、犯罪學、社會學、生態學等領域廣泛應用[39]，由于濱海旅游業沿海城市分布較分散，利用該方法可從空間上推演出近年來我國濱海旅游業效率發展及演變趨勢，分析原理如下[40]。

首先，確定橢圓圓心(研究中亦稱為重心)，公式為：

(4)

其次，確定橢圓的偏轉方向，以坐標軸X軸為基準，12點鐘方向(正北方)設定為0°，以順時針方向旋轉，公式為：

(5)

最后，確定橢圓中X軸和Y軸的長度，公式為：

(6)

式中：σx和σy分別代表X軸和Y軸的長度，結合式(4)、式(5)，利用ArcGIS10.2軟件對濱海旅游業效率空間演變趨勢進行測度。

3.2 量化研究指標選擇

濱海旅游業效率主體基于投入—產出兩大要素，能夠量化表征且可獲得數據的統計指標較少，故綜合考慮濱海旅游業效率發展驅動因素及量化指標可獲得性認為：投入方面，旅游業發展需要經濟基礎支撐，旅游投入不僅限于景區、酒店、旅行社等設施投入，城市基礎設施建設、城市經濟整體規模等都會影響旅游吸引力，故旅游業投入指標選擇全社會固定資產投資作為資本投入指標；旅游業從業者也不僅限于導游、酒店、旅行社、批發零售商店、租車公司服務人員等，還包括間接從業者，故旅游業投入指標選擇第三產業從業人員作為勞動投入指標(旅游業投入不包含土地投入)。產出方面，產出指標選擇旅游產業直接產值數據，即旅游接待人數和旅游收入。

由于資源稟賦及海洋自然災害等影響因素具有量化可行性低的性質，并且各影響因素對濱海旅游業的影響主要體現在經濟投入與產業產出上，故未對相關指標進行量化選擇與處理。

3.3 數據來源

如無特殊說明，本文數據均來自《中國區域經濟統計年鑒》《中國城市統計年鑒》《中國旅游統計年鑒》以及各市年鑒、統計公報等。由于旅游業的投入產出具有滯后性，故為規避2003年SARS對旅游業造成沖擊這種小概率事件影響(影響2004年旅游投入產出)，研究數據起始投入時間為2005年，對應產出時間為2006年，以此類推，投入數據時間段為2005—2012年，產出數據對應時間段為2006—2013年。為消除價格變動因素影響，將價值性指標進行平滑處理，價值性指標均折算為2005年價格。

4 濱海旅游業效率測算與分析

據式(2)和式(3)可知各效率和指數變化的關系和原理，不再贅述?；谑占臄祿肕axDEA Ultra(1-core)軟件，結合DEA和Global Malmquist指數模型，分別計算2006—2007年、2007—2008年、2008—2009年、2009—2010年、2010—2011年、2011—2012年和2012—2013年中國沿海53個城市濱海旅游業的綜合效率變化、純技術效率變化、技術進步水平變化以及規模效率變化和生產率變化，并對其空間分異情況進行分區域研究。

4.1 濱海旅游業效率綜合演變趨勢分析

2006—2013年我國濱海旅游業總體效率時空演變趨勢如圖2所示。

圖2 基于Global Malmquist指數的 不同時期中國濱海旅游業效率變化

(1)生產率變化呈弱改善趨勢。其中2011—2012年變化較顯著，此時由于2008年經濟危機而投入的4萬億投資促進產業生產效率提升效應明顯，進而導致生產率變化顯著。由此可知，國家級政策性投資對濱海旅游業生產率發展起到明顯的促進作用。

(2)綜合效率變化波動明顯，主要原因：依前文所述投入產出對應2008年正是全球性金融危機暴發之年，濱海國際旅游人數和收入暴減，導致綜合效率在2009—2010年下滑嚴重；2010—2011年期間各行業發展趨勢向好，濱海國內旅游人數和收入迅速增長，國際金融環境衰退放緩、部分地區開始回暖，濱海國際旅游人數和收入呈現一定回升，推動綜合效率提升明顯。由此可知，濱海旅游業對經濟環境具有較強的依賴性和敏感性，綜合效率受經濟環境影響較大。此外，通過綜合效率時間演進趨勢分析，驗證了郭騰云等[9]在其研究中提及的DEA效率測算非連續面板數據容易產生較大誤差且不具可比性的結論，但眾多高質量期刊中的相關研究仍采用時間斷點研究[19，20，28]，其準確性有待驗證。

(3)技術進步水平波動變化較大，較其他效率變化更為明顯，主要體現在2009—2010年、2010—2011年和2011—2012年3個時期的對比趨勢上。2009—2010年和2010—2011年技術進步水平與綜合效率呈明顯反差，而2011—2012年和2012—2013年技術進步水平與綜合效率又呈明顯趨同，說明經濟危機對技術進步水平影響作用更顯著且存在滯后性，其自恢復能力明顯較弱，導致2009—2010年和2010—2011年波動較大；2011—2012年和2012—2013年，隨著整體內外部旅游經濟環境轉變以及技術水平自我調節，技術進步水平恢復正常，呈現與整體濱海旅游環境相協調狀態。由此可知，除經濟危機因素影響，技術進步水平與綜合效率水平呈趨同狀態，但前者弱于后者，說明目前我國濱海旅游業綜合效率提升受規模效率和純效率影響相對較大，受技術進步水平提升影響相對較小。

(4)規模效率是產業是否達到最適規模的外部顯現，體現在一定生產規模內由于規模增大而帶來的收益遞增現象。對比我國濱海旅游業綜合效率與規模效率發現，兩者演變規律吻合度較高。規模效率對于區域評價的優勢在于能夠規避大規模城市由大投入、大產出帶來的外部經濟環境較好的表象，避免高估大城市而低估小城市，以絕對投入和絕對產出評價濱海旅游業發展優劣程度；如，在濱海旅游城市中，天津和上海是絕對大規模城市，但其規模效率水平并未因大投入而更高，而是由其規模投入和規模產出共同影響。由此可知，濱海旅游業規模效率與綜合效率時空發展規律相吻合，綜合效率受規模效率影響較大；濱海旅游業整體效率不高應在規模投入問題上深入反思，過多投入并不會帶來效率水平外溢。

(5)純技術效率除2010—2011年波動較明顯外，其他年份波動變化較小。由濱海旅游業演化機理可知，濱海旅游業資源的配置和利用(純技術效率)受政策、人才、資金、技術效率共同影響，在中國現行體制環境下純技術效率是推動濱海旅游業綜合效率發展的主導因素，而其中的政策因素是目前我國濱海旅游業效率提升的主要影響因素。

4.2 濱海旅游業效率局域演變趨勢分析

濱海旅游業受生態環境、水文環境、海陸空間等因素的共同影響，各個海域又因地理位置、氣候條件、水文條件等因素共同作用而存在差異性，從而主導濱海旅游環境的形成。因此，將我國濱海城市按四大海域界線劃分為4個組群：渤海沿岸城市組群、黃海沿岸城市組群、東海沿岸城市組群和南海沿岸城市組群進行分組討論。其中，①渤海沿岸城市組群包括營口、盤錦、錦州、葫蘆島、秦皇島、唐山、滄州、天津、濱州、東營、濰坊等城市；②黃海沿岸城市組群包括大連、丹東、煙臺、威海、青島、日照、連云港、鹽城、南通等城市；③東海沿岸城市組群包括上海、嘉興、杭州、紹興、寧波、舟山、臺州、溫州、寧德、福州、莆田、泉州、廈門、漳州、潮州等城市；④南海沿岸城市組群包括汕頭、揭陽、汕尾、惠州、深圳、東莞、廣州、中山、珠海、江門、陽江、茂名、湛江、北海、欽州、防城港、?？?、三亞等城市。因大連、煙臺城市設施和旅游資源均位于黃海一側，故劃入黃海沿岸城市組群；同理，汕頭納入南海沿岸城市組群。

制圖基于復雜數據簡單化原則，選用雷達圖對數據結果進行處理，如圖3所示結合效率輸出結果可知：

(1)2006—2013年各區域生產率變化存在差異，差異性較明顯的是2009—2010年和2011—2012年。其中，2009—2010年差異較明顯的是東海沿岸城市組群生產率提升水平較大，對比濱海旅游業效率綜合演變趨勢，此時期濱海旅游業生產率呈提升態勢，說明此時期東海沿岸城市組群生產率對全國濱海旅游業生產率起主導促進作用；2011—2012年各城市組群生產率水平均高于其他研究年份，但各組群貢獻率仍存在較大差異性，黃海沿岸城市組群生產率水平高于其他城市組群，說明此時期黃海沿岸城市組群對全國濱海旅游業生產率起主導促進作用。

圖3 濱海旅游業效率時序演化

(2)2006—2013年各區域綜合效率變化差異較大。最為顯著的是2009—2010年全國濱海旅游業綜合效率幾乎全線崩盤，進一步顯現出濱海旅游業在經濟環境中脆弱性較大的問題；2010—2011年各區域綜合效率增幅明顯，說明在外部經濟環境不景氣狀況下，通過內需拉動能夠有效提升區域濱海旅游業經濟發展。

(3)2006—2013年各區域技術進步變化差異顯著。與前文所述技術進步水平波動較明顯體現在2009—2010年、2010—2011年和2011—2012年3個時期的對比趨勢有所不同的是，各區域差異較明顯的是2009—2010年。此期間技術進步水平提升迅猛，但渤海和南海沿岸城市組群明顯低于黃海和東海沿岸城市組群，說明區域間和區域內城市技術提升能力在經濟環境擾動條件下差異性較為顯著。

(4)2006—2013年各區域規模效率變化最為顯著的是2010—2011年。結合各年份發展趨勢，渤海和南海沿岸城市組群規模效率發展總體優于黃海和東海沿岸城市組群，但后者波動變化更小、發展穩定性更強。

(5)2006—2013年各區域純技術效率發展態勢存在差異，差異波動幅度較大的時間段主要集中于2008—2011年。在整體演變趨勢上純技術效率變化大致呈正態分布，但各區域發展變化差異明顯，說明純技術效率發展水平具有區域不平衡性，但發展趨勢較好。

5 空間格局演變分析

SDE方法對于空間演變的測度與表達主要基于影響橢圓空間分布的長短軸、方位角和中心等參數，以定量手段對研究對象進行空間分布整體特征描述?；贏rcGIS10.2軟件獲得長短軸、方位角和中心等參數(表1和表2)。

表1 標準差橢圓重心位移

表2 標準差橢圓轉角變化

5.1 重心變化

重心空間位移趨勢代表濱海旅游業效率隨時間演變空間整體效率演化趨勢。濱海旅游業逐年效率值均存在空間變動，整體以2006—2007年重心為基點。生產率變化從2006—2007年開始效率南移趨勢明顯，僅2008—2009年和2011—2012年呈北移趨勢，說明生產率發展南部地區優于北部地區；綜合效率演變呈南移趨勢且位移趨勢明顯大于生產率，說明綜合效率發展南部地區優于北部地區；技術進步水平北部地區明顯優于南部地區，說明近年來我國北方濱海旅游業更加注重技術水平提升，雖然綜合效率明顯為南部優于北部，但北部呈效率追趕態勢；規模效率水平僅2010—2011年呈南移態勢，說明北部地區優于南部地區；純技術效率水平也是北部地區明顯占優。綜上分析可知，近年來我國濱海旅游業效率發展趨勢為，南部地區優于北部地區，北部地區效率呈追趕態勢，南北濱海旅游業發展效率差距逐漸縮小。

5.2 標準差橢圓

長短軸變化與南北向主軸方位角夾角大小代表效率發展集聚及演變趨勢大小。長短軸差值代表橢圓扁率，扁率越大方向性越明顯、集聚程度越高。濱海旅游業效率標準差橢圓長短軸差值較大，方向性明顯，各效率值逐年演化趨勢明顯。生產率變化，各年份橢圓扁率大、平均轉角25.64°，較基準值25.46°向東南偏轉0.18°，說明空間上總體生產率增長趨勢向東南沿海傾斜；綜合效率變化，2006—2010年波動變化明顯，之后發展態勢平穩，2009—2010年轉角率達到28.41°，說明研究期內2009—2010年以前綜合效率南北互動演化，但2009—2010年之后南部地區明顯優于北部，集聚變化更為明顯；技術進步水平，2008—2009年起橢圓扁率不斷減小，轉交波動變化亦不明顯，說明總體濱海旅游業技術進步呈下降態勢；規模效率，從2007—2008年起逐漸呈橢圓扁率減小趨勢，轉角除由2009—2010年的23.30°轉為2010—2011年的27.85°，其他年份變化不明顯，說明規模效率水平發展呈下降態勢，2010—2011年南部規模效率增長幅度較大；純技術效率，橢圓扁率雖呈波動演化但最終趨于平穩，轉角上由2009—2010年的28.74°逆時針旋轉為2010—2011年的18.69°，說明北方濱海旅游業純技術效率集聚和增幅明顯。

6 結論與討論

本文在梳理濱海旅游業效率在旅游產業發展中驅動作用的基礎上，利用DEA-GM對濱海城市旅游業效率指數逐年變化進行測算與分析，并借助SDE方法進行空間計量演化分析。首次在對濱海旅游業效率演化機理系統分析的基礎上，分別從濱海旅游業效率逐年演化趨勢及空間計量演化方面彌補前人相關研究的不足。綜述，獲得以下結論。

(1)基于旅游效率在濱海旅游業發展中的作用分析得出：濱海旅游業是以“人”的高效率發展為原動力、以具有協同性的“陸-人-?！毕到y為依托，在旅游產業中具有特殊資源性質、在海洋產業中占主導地位的綠色經濟產業，其發展受人類經濟活動效率的制約。

(2)基于逐年效率演化測算及空間計量演變分析得出：①濱海旅游業對外部經濟環境變化敏感性較強、脆弱性明顯；②政府投資對濱海旅游業發展效率具有顯著促進作用，但投資規模與規模效率不具指數效應；③濱海旅游業規模效率與綜合效率時空發展規律相吻合，純技術效率是推動綜合效率發展的主導因素；④政策效率是中國濱海旅游業發展效率的主要影響因素；⑤我國濱海旅游業效率空間整體呈現南高北低分布，但區域差距呈縮小態勢。

(3)基于獲得的結論及目前我國濱海旅游業發展現狀，應從以下4方面促進我國濱海旅游業效率提升：①注重從業人員素質及專業化培養，引導旅游者向文明游、生態游方向發展；②完善區域發展配套政策措施；③提高各效率綜合發展水平；④對區域發展差異性采取具有針對性的效率提升措施。

(4)本文針對我國濱海旅游業效率在濱海旅游業發展中的作用及時空演變進行綜合分析，但仍存在有待深入探究的問題：①在投入產出指標選取方面，研究區域對純旅游及相關產業統計不完善，今后需考慮進一步探究各投入產出相關性；②空間演變研究方法有多種，其他方法對支持濱海旅游業效率研究是否更具針對性有待進一步深入探究。

[1] 中國經濟增長前沿課題組.中國經濟長期增長路徑、效率與潛在增長水平[J].經濟研究，2012，11：4-17，75.

[2] BARROS C P，MATIAS.Assessing the efficiency of travel agencies with a stochastic cost frontier：a Portuguese case study[J].International Journal of Tourism Research，2006，8(5)：367-379.

[3] 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.

[4] BARROS C P.Analysing the rate of technical change in the Portuguese hotel industry[J].Tourism Economics，2006，12(3)：325-346.

[5] HUANG C W，FOO N H，CHIU Y H.Measurement of tourist hotels productive efficiency，occupancy，and catering service effectiveness using a modified two-stage DEA model in Taiwan[J].Omega，2014，48：49-59.

[6] FERNANDES E，PACHECO R R.Efficient use of airport capacity[J].Transportation Research Part A：Policy and Practice，2002，36(3)：225-238.

[7] SARKIS J，TALLURI S.Performance based clustering for benchmarking of US airports[J].Transportation Research Part A：Pilicy and Practice，2004，38(5)：329-346.

[8] KYTZIA S，WALZ A，WEGMANN M.How can tourism use land more efficiently？A model-based approach to land-use efficiency for tourist destinations[J].Tourism Management，2011，32(3)：629-640.

[9] MARROCU E，PACI R.They arrive with new information.Tourism flows and production efficiency in the European regions[J].Tourism Management，2011，32(4)：750-758.

[10] 姚延波.我國旅行社分類制度及其效率研究[J].旅游學刊，2000，15(2)：31-37.

[11] 田喜洲，王渤.旅游市場效率及其博弈分析：以旅行社產品為例[J].旅游學刊，2003，18(6)：57-60.

[12] 彭建軍，陳浩.基于DEA的星級酒店效率研究：以北京、上海、廣東相對效率分析為例[J].旅游學刊，2004，19(2)：59-62.

[13] 陳章喜，區楚東.賭權開放對澳門博彩旅游業經濟效率影響的動態分析[J].旅游學刊，2009，24(10)：19-25.

[14] 李志勇.低碳經濟視角下旅游服務效率評價方法[J].旅游學刊，2013，28(10)：71-80.

[15] 劉改芳，楊威.基于DEA的文化旅游業投資效率模型及實證分析[J].旅游學刊，2013，28(1)：77-84.

[16] 馬曉龍，保繼剛.中國主要城市旅游效率影響因素的演化[J].經濟地理，2009，29(7)：1203-1208.

[17] 王坤，黃震方，陶玉國，等.區域城市旅游效率的空間特征及溢出效應分析：以長三角為例[J].經濟地理，2013，33(4)：161-167.

[18] 梁明珠，易婷婷，LI Bin.基于DEA-MI模型的城市旅游效率演進模式研究[J].旅游學刊，2013，28(5)：53-62.

[19] 李瑞，郭謙，賀躋，等.環渤海地區城市旅游業發展效率時空特征及其演化階段：以三大城市群為例[J].地理科學進展，2014，33(6)：773-785.

[20] 李瑞，吳殿廷，殷紅梅，等.2000年以來中國東部四大沿海城市群城市旅游業發展效率的綜合測度與時空特征[J].地理研究，2014，33(5)：961-977.

[21] 鄧洪波，陸林.基于DEA模型的安徽省城市旅游效率研究[J].自然資源學報，2014，29(2)：313-323.

[22] 陶卓民，薛獻偉，管晶晶.基于數據包絡分析的中國旅游業發展效率特征[J].地理學報，2010，65(8)：1004-1012.

[23] 梁流濤，楊建濤.中國旅游業技術效率及其分解的時空格局：基于DEA模型的研究[J].地理研究，2012，31(8)：1422-1430.

[24] 金春雨，程浩，宋廣蕊.基于三階段DEA模型的我國區域旅游業效率評價[J].旅游學刊，2012，27(11)：56-65.

[25] FLETCHER J E.Input-output analysis and tourism impact studies[J].Annals of Tourism Research，1989，16(4)：514-529.

[26] BRIASSOULIS H.Methodological issues：tourism input-output analysis[J].Annals of Tourism Research，1991，18(3)：485-495.

[27] 孫玉琴.基于DEA的濱海區域生態旅游效率評價及優化研究[D].長沙：中南林業科技大學，2012.

[28] 秦偉山，張義豐，李世泰.中國東部沿海城市旅游發展的時空演變[J].地理研究，2014，33(10)：1956-1965.

[29] 郭騰云，徐勇，王志強.基于DEA的中國特大城市資源效率及其變化[J].地理學報，2009，64(4)：408-416.

[30] 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.

[31] BERGER A N，MESTER L J.Inside the black box：what explains differences in the efficiencies of financial institutions[J].Journal of Banking and Finance，1997，21(7)：895-947.

[32] 魏權齡.評價相對有效性的DEA模型[C]//發展戰略與系統工程：第五屆系統工程學會年會論文集.北京：中國系統工程學會，1986.

[33] 成剛.數據包絡分析方法與MaxDEA軟件[M].北京：知識產權出版社，2014：200-206.

[35] 王兵，朱寧.不良貸款約束下的中國銀行業全要素生產率增長研究[J].經濟研究，2011，46(5)：32-45，73.

[36] 魏權齡.數據包絡分析[M].北京：科學出版社，2004.

[37] PASTOR J T，LOVELL C A K.A global Malmquist productivity index[J].Economics Letters，2005，88(2)：266-271.

[38] 孫威，董冠鵬.基于DEA模型的中國資源型城市效率及其變化[J].地理研究，2010，29(12)：2155-2165.

[39] 趙璐，趙作權.基于特征橢圓的中國經濟空間分異研究[J].地理科學，2014(8)：979-986.

[40] MITCHELL A.ESRI GIS Analysis Manual(Volume 2)[M].United States：ESRI Press，2005.

Efficiency Evaluation and Spatio-Temporal Evolution Analysis of Coastal Tourism in China

ZHONG Jingqiu1，2，HAN Zenglin2

(1.School of Urban and Environmental Sciences，Liaoning Normal University，Dalian 116029，China; 2.Key Research Institute of Humanities and Social Sciences at Universities-Center for Studies of Marine Economy and Sustainable Development，Liaoning Normal University，Dalian 116029，China)

Based on the role of coastal tourism efficiency in development of tourism industry，using DEA，Global Malmquist combined with the standard deviation ellipse analysis，this paper attempted to analyse spatial-temporal evolution of coastal tourism efficiency in 53 coastal cities of China.The results showed that：①The impulsion of coastal tourism is efficient development of “people” and coastal tourism is based on collaborative system of “land-people-sea”.Coastal tourism is a dominant industry of green economy in marine industries，and has special resource properties in tourism industry.Its development is conditioned by the efficiency of human economic activities.②The sensitivity and vulnerability of coastal tourism to external economic environment change is stronger.Although government investment plays a significant role in promoting the efficiency of coastal tourism，the investment scale and scale efficiency don’t have index effect.The scale efficiency is conformity with the space-time developing law of comprehensive efficiency in coastal tourism，and the pure technical efficiency is a dominant factor in promoting the development of comprehensive efficiency，and policy efficiency is the main factor that influences the developing efficiency of China’s coastal tourism.The efficiency spatial distribution of China’s coastal tourism is higher in south and lower in north，but the regional disparity is gradually reducing.③The driving factors，influencing the efficiency of coastal tourism，have the characteristics of restraining each other and coordinated development.So in the future，the coastal tourism development should be paid attention to the quality of tourism practitioners and professional training，guide the coastal tourist transform direction to civilized and ecological tourism gradually，perfect the supporting policies and measures of regional tourism development，improve the efficiency of coastal tourism in the comprehensive developing level，and carry out targeted efficiency improvement measures to reduce the difference of regional development.

Coastal tourism，Industry efficiency，Regional difference，Coastal city

2016-03-07；

2016-07-05

國家自然科學基金項目(41571122)；教育部人文社會科學重點研究基地項目(14JJD790038).

鐘敬秋，博士研究生，研究方向為區域規劃與開發，電子信箱：zhongjingqiu126@126.com

韓增林，教授，博士，研究方向為海洋經濟地理，電子信箱：hzl@lnnu.edu.cn

P74

A

1005-9857(2016)08-0008-09