基于DEA模型的我國省域旅游投資效率評價研究

李經龍，劉常勵

(安徽大學 商學院，合肥 230601)

改革開放以來，中國旅游業從無到有，逐漸邁上了產業化的道路。但是，在產業化的道路上，任何一個產業都需要投資才能夠得到不斷發展，而投資不單單是指金錢意義上的資金，還有人力資源等一些促進產業發展的必要因素。雖然旅游業的發展需要投資，但在各大產業競相發展的背景下旅游業能夠分配到的資源是有限的。在資源有限的條件下，如何合理使用資源是旅游投資研究的重要課題。

在旅游投資效率的分析上，魏偉等通過多元回歸分析，認為我國旅游投資上市公司很大一部分存在投資不足行為，較少表現為投資過度，所以在整體表現上投資不足是我國旅游上市公司的缺陷[1]。這說明我國旅游投資的缺口非常大。杜雪楠等的研究也證明了這一點，他們使用Richardson投資期望模型對上市公司的投資行為進行了全面評價，認為我國旅游投資公司最大的缺陷是投資不足這種非效率的投資問題[2]。也有學者對各地區和多地區的旅游投資效率進行了評價和橫向對比。例如：麻紅曉對青海省整體的旅游投資進行了是否具有效率的評價研究[3]；黃建宏等從旅游業固定資產投資效率方面以海南省為例進行評價，并在得出結論后對海南省的旅游業發展提出了建議[4]；王靈等通過對皖蘇浙滬的橫向對比，提出了針對各地區旅游投資效率提升的對策[5]。在以上文獻分析中，旅游投資的研究集中在微觀層面，多針對某一特定的個體或者某些特定的區域進行研究，缺乏對我國旅游投資的整體研究。本文從整體角度出發，以我國31個省市自治區為載體，利用DEA模型進行省市自治區的橫向對比，找出我國整體旅游投資的不足之處，聚焦某些地區的投資缺陷，提出局部和整體的改進措施。

一、研究設計

(一)數據來源

數據源自《中國旅游統計年鑒》、《中國統計年鑒》、各省市自治區年度旅游發展公報以及CNKI中國經濟社會發展統計數據庫。某些數據缺失部分，如2018年內蒙古自治區旅游投入資金以旅游業當年在自治區總投資的占比進行計算而得。

(二)旅游投資效率和評價指標

1.旅游投資效率

從簡單意義上說，投資就是投入資金，目的是為了獲取回報；從更深層意義上講，投資指的是某國家、企業或者個人為了特定的目的進行的一種活動，其最終目的是為了促進社會發展或者獲取經濟回報，是輸入或輸出資金的過程。用時間來衡量，可以分為長期投資、中期投資和短期投資；以投資對象為衡量標準，可以分為實物投資和金融投資，由此衍生出來的投資產品也是花樣繁多的。

旅游投資屬于投資范疇，但它具有自身的特殊性。旅游業是一種綜合性極強的產業，其相關產業涉及酒店業、文化業等。若要在旅游投資領域獲取經濟利益，不僅要擁有專業的投資技術，還要有相當豐富的旅游從業經驗。

投資效率是用來衡量投資是否具有經濟效益的關鍵指標，表示在投資活動中所投入的相關資源和產出收益之間的關系。一般在衡量投資效率上，其得到的實際值越大，認為本次投資活動越值得。若某企業在投資項目增加的情況下企業的價值越來越高，那么該企業的投資行為就被稱為有效投資行為；反之，若企業在項目增加的過程中價值逐漸變低，那么該企業的投資行為就是非效率行為[6]。

2.評價指標

從目前對旅游投資效率的研究上來看，大部分學者都認為評價旅游效率應該從動態和靜態兩個方面來考慮。

(1)從靜態的角度來考察效率，就是考察投資總效率。投資總效率是從整體角度出發來分析投資是否具有效率，而投資總效率的結果是將規模效率與技術效率相乘。想要提高投資總效率，提高規模效率與技術效率兩個因素是不可或缺的[7]。規模效率代表的是投入的資源是否滿足了當前產業發展的需要，若投入的資源無法滿足現有的發展狀況，就從一定程度上反映了該時期的投資效率低下[8]。因此，在規模效率低下的情況下，應該加大要素資源的投入，獲取更大的收益而使規模效率提高。技術效率是指在企業運作的過程中能否在一定的技術水平下實現企業生產能力的最大化，而技術的進步又離不開資金的支持，在投入資金確定的情況下，企業能夠擁有更大的潛在生產力，就能實現高技術效率。

(2)從動態角度來分析效率，考察的是企業的全要素生產力指數。這個指標衡量的是在總投入固定的前提下企業產出的生產力指標，也可以用來衡量企業的科技進步。在DEA模型中，技術效率變化與技術進步的乘積能夠反映該企業的全要素生產力指數：以數值1為衡量標準，若得到的值大于1，說明該企業的生產率是提高的；若得到的值小于1，說明該企業的生產率是降低的；若等于1，說明該企業生產率沒變。技術效率變化衡量的是由技術效率引起的企業潛在生產能力的提高或降低：若大于1，說明潛在的生產能力是提高的；若小于1，說明潛在的生產能力是降低的；若等于1，說明沒變。技術進步指的是某種高新技術的出現大大提高了企業的生產能力：若這個值大于1，表明企業的技術增長；小于1，表明企業的技術下降；若等于1，表明沒變。

二、研究方法和模型構建

(一)數據包絡分析法

DEA模型是由查恩斯(A.Charnes)和庫柏(W.W.Cooper)于1978年提出的一種線性規劃方法，是以相對效率評價作為出發點并逐漸發展起來的一種效率評價方法。一般在數據包絡分析法中，要有投入指標和產出指標的體系構建，投入指標可以是單因子或者多因子，產出指標同樣也可以是單因子或者多因子。在傳統的學科意識中，實際的前沿面并沒有被估計的生產函數表現出來，因為生產函數的估計是要混合有效單元與非有效單元，所得到的生產函數在大多數情況下都是非有效的。但是，利用數據包絡分析法的模型可以將有效前沿面用于判斷某一個或者多個決策單元是否位于有效前沿面上，并且數據包絡分析法在解決多變量的問題上具有相對的優勢，多變量包含輸入變量和輸出變量，如數據包絡分析法將輸入和輸出的權重也作為變量，方法所使用的模型可以用最優解來內定各變量的權重，從而可以在結果中剔除操作者的主觀性所帶來的影響。數據包絡分析法在使用前不需要設定投入和產出變量的權重以及生產函數形式，對于小樣本且多因子的數據衡量具有獨到的優勢。旅游業的樣本大多以小樣本、多影響因素為主，故文章使用數據包絡分析法對旅游投資效率進行評價。

(二) 指標體系構建

在關于全國31個省市自治區指標的選取上，采用了投入指標雙因子和產出指標雙因子。投入指標的雙因子為各省市自治區旅游投入資金和旅游從業人數。按照傳統的旅游統計方法，將本年度旅行社、旅游企業、景區和星級飯店的固定資產原值相加作為旅游投入資金，從業人數也是按照相同的方法統計。把人力和財力作為投入指標，是反映各省市自治區旅游業投入最直接的方式。產出指標的雙因子為各省市自治區的國內旅游收入和國內旅游人數，以旅游收入和吸引游客數來衡量當地的旅游業發展情況，是比較穩定且可靠的。

(三)效率評價模型選擇

DEA模型在估計效率時可以采用兩種導向，一種是投入導向(input orientated)，另一種是產出導向(output orientated)。投入導向模型是指在產出不減少的情況下衡量投入的減少，而產出導向模型則是指在投入不變的情況下衡量產出的增加。DEA方法中的CCR模型和BCC模型是學者們使用最廣泛的兩個模型。CCR模型是在固定規模報酬(constant returns to scale，CRS)下生產，但在實際中生產個體的規模報酬往往是變動的，所以導致規模效率會影響最后測度的結果。BCC模型考慮到規模報酬變動 (variable returns to scale，VRS)的特點，將CCR模型中的CRS假設剔除來衡量處于不同規模報酬的生產個體的相對效率值。筆者認為，旅游業應該是產出導向型的產業，即旅游業的投入規模在一定時期內是相對穩定的，要想提高投資效率，就應該將目光放在產出上。因此，本文采用基于產出導向型的CCR模型和BCC模型來刻畫旅游業投資的總效率、技術效率和規模效率。

(四)DMU決策單元確定

在選擇DMU時，一般使用同類型的個體作為DMU的決策單元，一個DMU代表一個投入變量和一個產出變量，同時也代表著一個效率評價的產生。在已有文化旅游投資效率的研究中，有學者認為選取省份作為DMU決策單元并不合適，因為DMU要具有以下3個特征：相同的目標和任務；相同的外部環境；相同的輸入和輸出指標[9]。但本文是在中國旅游大發展的大背景下研究整體旅游業，環境是相同的，目標和任務都是為了促進經濟社會發展，輸入和輸出指標均統一選取。DEA模型是通過投入和產出兩個指標來評價效率的大小，雖然在中國某些欠發達地區的旅游業投入少，但同時其旅游業產出也不多。從效率角度出發，能保證衡量的公平性。

(五)效率評價模型構建

假設有n個省份，每個省均使用m種投入變量且生產s種產出變量；令Ej表示每個省份，j=1，2……，n；令xij表示某省份的投入向量，i=1，2……，m；令yrj表示某省份的產出向量，r=1，2……，s；某省份Ek的相對效率測度模型如下。

(1)產出導向CCR效率模型為：

Minθk

Minθk

其中，xij表示j省的第i項投入值;yrj表示j省的第r項產出值; λj為權重向量，θk為k省的相對效率。CCR模型給出的是各省市自治區的總效率，BCC模型給出的是各省市自治區的技術效率，兩者相除便可以得到各省市自治區旅游投資的規模效率。

三、實證結果

(一)評價對象

選取國內31個省市自治區(港澳臺不在選取之列)為評價對象，相應地在DEA評價分析中賦予其31個DMU，即北京市(DMU1)、天津市(DMU2)、河北省(DMU3)、山西省(DMU4)、內蒙古自治區(DMU5)、遼寧省(DMU6)、吉林省(DMU7)、黑龍江省(DMU8)、上海市(DMU9)、江蘇省(DMU10)、浙江省(DMU11)、安徽省(DMU12)、福建省(DMU13)、江西省(DMU14)、山東省(DMU15)、河南省(DMU16)、湖北省(DMU17)、湖南省(DMU18)、廣東省(DMU19)、廣西壯族自治區(DMU20)、海南省(DMU21)、重慶市(DMU22)、四川省(DMU23)、貴州省(DMU24)、云南省(DMU25)、西藏自治區(DMU26)、陜西省(DMU27)、甘肅省(DMU28)、青海省(DMU29)、寧夏回族自治區(DMU30)、新疆維吾爾自治區(DMU31)，用以觀測全國各省市自治區的旅游投資效率情況。

(二)中國旅游投資靜態效率分析

表1展現的是2017年我國31省市自治區通過DEAP軟件分析得到的旅游靜態效率值及其分解效率值，對規模報酬也進行了相應的評價。

表1 2017年中國31省市自治區旅游投資效率靜態效率評價結果

續 表

首先，從整體來看，總效率均值為0.466，說明我國旅游投資存在嚴重的效率低下問題；技術效率值為0.711，反映了我國旅游投資在投入資源給定的條件下旅游產出相對而言處于中等水平，需要繼續改進；規模效率值為0.903，反映了我國旅游投資規模和投入、產出基本匹配，可以適當縮減規模或者增加產出。其次，貴州省的3個效率值均為1，其規模報酬也處在不變的情況，這可以說是全國的標桿,在旅游投資規模上，貴州省在全國處于中下水平，但在資源的利用率上，貴州省處于全國領先位置。再其次，除貴州省外，西藏自治區、四川省、江蘇省、山東省、河南省這5個省份的技術效率值均為1，說明這5個省份在資源有限的條件下，其資源得到了合理的利用。最后，在總效率方面，我國有30個省份總效率值小于1，達到總數的96.7%，有19個省份總效率值小于0.5，達到總數的61.3%，說明我國各省份的投資效率不容樂觀，分配的資金不能得到合理有效的利用，不能很好地發揮旅游業的全部效用；在技術效率的衡量上，我國有25個省份技術效率值低于1，占總數的80.6%，8個省份技術效率值低于0.5，占總數的25.8%；相對于總效率的衡量，技術效率更偏向于純物質的衡量，它所反映的指標是從技術角度出發，資源是否能夠被有效利用，從技術效率來看，我國各省市自治區的情況保持良好；在規模效率方面，有30個省份低于1，占總數的96.7%，6個省份低于0.5，占總數的19.3%，說明在我國各省市自治區旅游投資的規模上能夠大體匹配旅游的投入和產出，處于良好的水準；在規模報酬方面，77.4%的省份規模報酬處于遞減的狀態，這對于長遠發展是不利的，要通過經濟手段合理調整，讓規模報酬能夠匹配其投入產出的水準，只有這樣，才能提高投資效率。

表2展現的是2018年中國31省市自治區的旅游靜態效率值及其分解效率值。

表2 2018年中國31省市自治區旅游投資效率靜態效率評價結果

續 表

首先，從整體來看，總效率均值為0.448，說明我國旅游投資仍然存在嚴重的效率低下問題，相較于2017年，2018年的均值有所提高但提高的幅度有限，低于0.5，還是處在不良的狀態中；技術效率值為0.732，有明顯的好轉；規模效率值為0.644，相較于2017年有所下降，這可能是旅游投資規模過大的問題，也可能是統計方式的問題，還可能是資源利用率過低的問題。其次，貴州省繼續保持了3個效率數值均為1，其規模報酬也還是處在不變的情況，可以說貴州省對于旅游投資的利用是非常有借鑒意義的；另外，寧夏回族自治區的總效率和技術效率均處于全國最低水平，說明寧夏回族自治區的旅游投資利用問題是值得研究的。再其次，除貴州省外，江蘇省、山東省、四川省、西藏自治區、青海省這5個省份的技術效率值均為1，這5個省份在資源有限的條件下，其資源得到了合理的利用。最后，在總效率方面，我國有30個省份總效率值小于1，占總數的96.7%，有21個省份總效率值小于0.5，占總數的67.7%，相較于2017年我國各省市自治區的旅游投資總效率有所下降；在技術效率方面，有25個省份技術效率值低于1，占總數的80.6%，6個省份技術效率值低于0.5，占總數的19.3%，相較于2017年有所好轉，說明在純物質投入利用方面，我國各省市自治區有了相當的改進；在規模效率方面，有30個省份低于1，占總數的96.7%，有11個省份低于0.5，占總數的35.5%，和2017年的數據橫向對比，規模效率有所下降，這可能是因為旅游業受到重視，越來越吸引投資者；在規模報酬方面，旅游市場的拓展需要一個過程，也就造成了規模不匹配投入產出的情況。

表3展現的是2019年我國31省市自治區的旅游靜態效率值及其分解效率值。

表3 2019年中國31省市自治區旅游投資效率靜態效率評價結果

首先，從整體來看，總效率均值為0.499，相較于2018年略有提升，說明整體旅游投資仍處于效率低下的狀態；技術效率相比于2018年有所提高，達到0.769，相較于其他效率，技術效率的提升是最為明顯的；規模效率值為0.680，相較于2018年有所提升，但仍未達到2017年的水平。其次，繼貴州省的3個效率值均為1之后，江西省和吉林省也實現了3個效率值為1，這是一個巨大的進步，實現了三省份規模報酬不變的情況，給其他省份帶來了更強的進步動力和更多的借鑒案例。再其次，除貴州省、吉林省和江西省外，山西省、江蘇省、山東省、西藏自治區、青海省、寧夏回族自治區這6個省份的技術效率值均為1，相較于2018年有所增長，特別是寧夏回族自治區，各方面的指標都有所好轉。最后，在總效率方面，我國有29個省份總效率值小于1，達到總數的93.5%，有17個省份總效率值小于0.5，達到總數的54.8%，相較于數據較好的2017年都有明顯的好轉；在技術效率方面，有22個省份低于1，占總數的70.9%，4個省份低于0.5，占總數的12.9%，可以看出，在技術效率的改進上，各省份的表現是最明顯的；在規模效率方面，有28個省份低于1，占總數的90.3%，6個省份低于0.5，占總數的19.3%，與2018年的數據對比，規模效率有明顯提升，說明在2018年旅游市場沒有充分利用的大量涌入資金在2019年通過市場結構的調整而得到了充分的利用。

(三)中國旅游投資動態效率分析

表4展現的是 2017—2019年我國31省市自治區全要素生產力指數及其分解效率值。

表4 2017—2019年中國31省市自治區旅游投資動態效率評價結果

續 表

在這3年間，我國旅游業的平均技術效率變化值為1.070，說明3年來我國各省市自治區旅游投資在特定投入下的潛在生產能力總體呈提高的趨勢，因為在31個省市自治區中，有20個省份的技術效率變化值大于等于1，占總數的64.5%，只有11個省份的技術效率變化值小于1，占總數的35.5%；依據技術進步指數結果，我國各省市自治區總體平均值為0.980，非常接近1，這說明隨著科技的革新和人們思想觀念的轉變，我國各省市自治區旅游投資的技術效率總體呈上升的態勢；在技術效率變化和技術進步指數兩因子的影響下，我國各省市自治區旅游投資全要素生產力指數的平均值為1.048，這表明在3年的發展過程中，我國各省市自治區的總體投資效率增長非常明顯，生產潛力和科技水平都處在穩步提高階段。

四、結論和建議

(一) 結論

從靜態角度來看，雖然每年都有新省份的技術效率值達到1，呈現好轉的態勢，但總體而言，我國大部分省份的旅游業技術效率偏低，也就是說，旅游業中的科學技術含量或者創新性低下，或者說現有的各種方法無法將旅游業的潛力充分有效地挖掘出來，造成了資源的浪費。同時，在我國，旅游投資一直被詬病是投資者的噩夢，其回報周期長和收益的不確定性使得投資者對這種類型的投資并不青睞。而且中國大部分省份的規模效率處于非常低下的狀態，從數值上看，相對于技術效率，規模效率出現的問題更加嚴重。在確定了旅游投資規模的情況下，其產出能力非常低下，說明我國旅游業亟需增加產出，以新的產出進行再投資，從而形成產業的良性循環，而不是投資的“無底洞”。

從動態角度來看，我國各省市自治區在動態的條件下均保持著良好的水平，這表明每個省市自治區的旅游投資效率正在逐年好轉。隨著時間的推移，在生產潛力、科學技術的進步及應用上，資源的合理配置和總體生產率都在好轉，說明社會資本對于旅游業的發展仍處于看好的態勢，也得益于行政管理部門和全體旅游人付出的艱辛。

(二)建議

第一，想要提高旅游投資的總體效率，最有效的方法就要使投資規模和產出能力相匹配。找出投資規模和生產能力最匹配的平衡點，依據能力投入適當規模的資金，能有效提高投資效率。

第二，提高旅游業的行政資源配置能力。政府管理部門對于業界的發展是至關重要的，政府的戰略部署會直接影響投資規模的大小和利潤回報，從而影響投資效率的高低。加強公職人員專業技能訓煉，提高政府對旅游業產業結構的認識，從而作出合理的規劃，為旅游業的發展提供契機。

第三，想要整體提升產業的生產率和效率，光靠政府的支持顯然是不夠的，必須提高業界的整體水平。旅游業作為服務業，給旅游者帶來滿意的旅游體驗是首先要考慮的問題。加強員工專業技能學習，更好地服務消費者，使得消費者能夠再次消費，形成良性循環，以及增加旅游業的內生動力，對于旅游業的長遠發展有極大的益處。