基于DEA-MI模型的新藏滇桂邊疆四省（區）旅游效率評價研究

李 沖，梁淑媚

（1.南寧師范大學 旅游與文化學院，廣西壯族自治區 南寧 530000；2.南寧理工學院 商學院，廣西壯族自治區 南寧 530000）

1 引言

2021年12 月，國務院印發的《“十四五”旅游業發展規劃》中提出：“支持邊疆地區發揮特色旅游資源優勢，推進新藏滇桂邊境旅游帶等建設”。然而，因自然環境、地理區位等因素影響，當前新藏滇桂邊疆四省（區）旅游業發展仍較為滯后。鑒于此，文章運用DEA-MI模型對新藏滇桂邊疆四省（區）旅游業效率進行評價分析，以期在新形勢與新契機下推動該地區旅游高質量發展提供參考。

2 研究設計

2.1 研究方法

文章運用DEA模型對新藏滇桂四省（區）旅游效率進行測度，同時運用Malmquist指數模型研究旅游效率隨時間變動的情況。

2.2.1 數據包絡分析

數據包絡分析方法（DEA）是運籌學、管理科學與數理經濟學交叉研究的一個新領域。它根據多項投入指標、多項產出指標，利用線性規劃方法對同類型單位進行相對有效性評價的數量分析。該方法及模型最早由美國運籌學家A.Charnes和W.W.Cooper提出，1984年，Banker、Charnes和Cooper在CCR模型的基礎上，提出了規模報酬可變模型，即BCC模型。

對任意決策單元DMUj基于無效性、凸性、錐性和最小性的公理假設，有生產可能集：

得出如下規模可變的DEA模型，即BCC模型：

上式中各變量的含義與CCR模型一致，BCC模型在計算技術效率時剔除了規模效率的影響，因此計算出的效率是純技術效率。如果θ=1，=0，=0，那么表示該決策單元DMUj達到了DEA有效狀態，即技術效率達到最佳；如果θ＜1，≠0，≠0，那么表示該決策單元DMUj為DEA無效狀態，存在投入冗余和產出不足。

2.2.2 Malmquist指數模型

文章需要研究邊境旅游效率隨著時間變動的情況，生產一般是個長期連續的過程，在這一過程中，生產技術本身是在發生變化的，技術是指科學技術發展對提升生產力的關鍵功效，因此用Malmquist指數分析各決策單元的時候段，表述如下：

此表達式用于形容從t到t+1的全要素生產率變化。如果技術效率變動指數（effch）＞1，說明其在邊境游中起著重要功效；如果說effch=0，就表明這一時期沒有發生任何變化；若effch＜1，表明其對邊境影響不大。

2.2 選取指標

在收集西南邊疆四省（區）相關數據的前提下，參考其他文獻中投入、產出指標的選取，最終確定指標投入-產出指標如下：

表1 投入-產出指標

2.3 數據來源

數據來源于近年來《國民經濟社會發展統計公報》和四省（區）統計年鑒。2020年受新冠肺炎疫情影響，數據參考價值低，因此未納入研究范圍。

3 結果分析

3.1 靜態分析

3.1.1 綜合效率

從表2可知，邊疆四省（區）旅游綜合效率達到相對有效的城市較少，只有新疆在2015~2019年連續五年達到DEA有效，地區差異明顯。2015~2019年旅游綜合效率均值處于波動狀態。從城市間來看，新d疆的綜合效率高，每年都高于平均值，結果顯示該地旅游資源配置合理；西藏、云南和廣西的平均綜合效率低于平均值，相對較低，說明旅游業推動當地經濟發展并不明顯。

表2 邊疆四省（區）2015~2019年旅游綜合效率

3.1.2 純技術效率

從表3可知，2015~2019年純技術效率的平均值較高，每年均值都在0.8以上，大體上呈遞增的趨勢，可以看出純技術效率達到有效的省（區）數量多于綜合效率有效的省（區）數量，說明技術水平的提高對旅游業發展起著重要的作用。2015~2017年，除了西藏，其它省（區）純技術效率均達到有效狀態；2018~2019年，除云南外，其他省（區）純技術效率達到有效狀態，說明新疆、西藏和廣西在技術上與旅游業相互配合。西藏和云南相對于其他城市略有不足，西藏呈逐年遞增的發展趨勢，說明在技術推動下旅游業得到快速發展；云南呈逐年遞減的發展趨勢，說明在技術推廣力度不足。

表3 邊疆四省（區）2015~2019年旅游純技術效率

3.1.3 規模效率

從表4可知，2015~2019年旅游規模效率均值處于波動狀態，平均值均處于最優狀態，說明旅游投入和生產規模合理化。從城市間來看，新疆連續五年達到規模效率的最優狀態，說明該區的旅游投入符合旅游業發展需要；西藏、云南和廣西的規模效率波動大，需加強對旅游資源進行合理分配，防止浪費現象產生。

表4 邊疆四省（區）2015~2019年旅游規模效率

3.2 動態分析

從表5可知，2015年以來的四個時間段中平均值為0.85，Malmquist指數均小于1，說明五年間全要素生產率水平總體處于最有狀態。從結構上看，技術效率是Malmquist指數的主要驅動因素，主要體現在技術效率同比升高5.8%，技術進步指數同比下滑19.7%。純技術效率平均增加1.8%，規模效率平均增加3.9%。研究表明，推動邊疆四省（區）旅游發展的重要因素是純技術效率和規模效率。2016~2018年的技術效率變化指數小于1，2015~2016年和2018~2019年的技術效率變化指數大于1。第一、四個時間段的技術效率變化指數小于1，中間兩個時間段的技術效率變化指數小于1；說明邊疆四省（區）旅游的生產率指數波動受技術效率變化指數的影響，邊疆四省（區）旅游的發展得益于旅游技術進步。

表5 2015~2019年Malmquist指數

由表6可知，邊疆四省（區）全要素生產率情況均顯示遞減的狀況，而技術效率、純技術效率和規模效率均值呈現正向增長，分別為5.8%、1.8%和3.9%，技術進步呈現負向增長，說明在旅游業技術上和規模上做出了貢獻，技術進步不明顯。

表6 邊疆四省（區）Malmquist指數

4 結論與對策

文章采用DEA模型與Malmquist指數分析模型，對新藏滇桂四省（區）2015~2019年間旅游效率進行分析。主要得出以下結論：邊疆四省（區）除了新疆，綜合效率、純技術效率和規模效率較低，各省區之間的綜合效率差異較大，純技術效率有縮小趨勢；技術進步是制約該地區旅游全要素生產率增長的主要因素。根據研究結論，新藏滇桂四省（區）應從著重“統籌旅游資源配置，加強區域協作，加強新技術運用與信息化能力”等方面進行優化提升。

為進一步推動邊疆四省（區）旅游業的發展，文章提出以下幾點對策：

第一，加大邊疆四省（區）旅游資源的配置，邊疆四省（區）旅游資源獨特且豐富，善于開發特色旅游資源。根據新疆、西藏、云南和廣西的盆地景觀特色類型，新疆圍繞冰雪旅游資源，讓“冷資源”熱起來，拓寬農牧民增收路，推出生態+旅游；西藏突出紅色旅游與鄉村旅游相結合，做到以文塑旅，以旅彰文；云南突出非遺主題旅游線路，推動體育與旅游文化產業融合；廣西把康養旅游、紅色旅游、鄉村振興、體育旅游相結合，打造全域旅游的美麗新畫卷。

第二，加強邊疆四省（區）之間的協作管理能力，旅游企業之間加強合作，取長補短，借鑒對方的企業管理途徑。新疆和西藏、廣西和云南作為臨近省區，在旅游線路規劃上進行合作，為游客提供滿意的旅游線路。旅游企業不斷創新管理方法，以“多規合一”平臺的地理信息地圖與全域旅游監管服務平臺對接，各省區根據實際情況采取靈活高效的工作方式。邊疆四省（區）堅持新的發展理念，深化市場化改革，實現旅游高質量發展。

第三，加快新技術的使用，提高信息化能力，邊疆四省（區）打造數字生態，加快發展智慧旅游。在疫情防控常態化的背景下，通過在各大平臺旅游直播，旅游短視頻的制作，虛擬旅游體驗對旅游景區進行推廣。運用VR、AR、AI等技術與景區相融合，打造出新的旅游產品，例如廣西柳州的“螺樂園”、麗江古城的“數智”體驗館等一系列基于技術創新的產品，在線上預約、線上游覽、沉浸式體驗和信息整合等方面不斷創新，為智慧旅游在旅游業提供多樣的體驗。