我國省際旅游產業(yè)TFP測算及其影響因素
——基于全域旅游發(fā)展產出的視角

王 維

（常州大學阿里云大數(shù)據(jù)學院 江蘇常州 213164）

引言

近年來旅游產業(yè)快速發(fā)展，已成為我國的戰(zhàn)略性支柱產業(yè)。隨著發(fā)展的深入，有效供給不足、市場秩序不規(guī)范和體制機制不完善等問題日益凸顯，制約了旅游產業(yè)的進一步發(fā)展。

發(fā)展全域旅游被視為解決上述問題的有效途徑。《國務院辦公廳關于促進全域旅游發(fā)展的指導意見》（國辦發(fā)[2018]15號，以下簡稱《意見》）指出“發(fā)展全域旅游，將一定區(qū)域作為完整旅游目的地，以旅游產業(yè)為優(yōu)勢產業(yè)，統(tǒng)一規(guī)劃布局、優(yōu)化公共服務、推進產業(yè)融合、加強綜合管理、實施系統(tǒng)營銷，有利于不斷提升旅游產業(yè)現(xiàn)代化、集約化、品質化、國際化水平，更好滿足旅游消費需求”。豐曉旭等（2018）對比了傳統(tǒng)旅游發(fā)展模式和全域旅游發(fā)展模式，得出全域旅游強調旅游產業(yè)的高質量發(fā)展，體現(xiàn)了產業(yè)綜合質量發(fā)展觀，有助于加快旅游產業(yè)的全面優(yōu)化升級的結論。

旅游產業(yè)效率及其影響因素一直是學界關注的問題。在效率的測算方面，索洛殘差法、DEA-Malmquist方法和隨機前沿分析方法使用較多；在影響因素方面，多使用動態(tài)面板模型進行分析。目前，研究的前沿主要包括：一是引入新的測算方法（何俊陽等，2015；張鵬等，2014），二是提出新的研究視角（孫盼盼等，2017；劉佳等，2017）。上述研究為后續(xù)研究的深入提供了參考，但也存在不足之處，如只考慮了旅游產業(yè)綜合效率的一個方面。

縱觀上述研究，在我國旅游產業(yè)亟需優(yōu)化升級的當下，基于內涵更豐富、要求更全面的全域旅游發(fā)展產出視角的效率測算及其影響因素研究仍較為缺乏，難以為旅游產業(yè)的深入發(fā)展提供依據(jù)。因此，將全域旅游發(fā)展納入效率測度體系以綜合反映旅游產業(yè)效率，助力旅游產業(yè)實現(xiàn)高質量發(fā)展成為本文的主題，也是主要的創(chuàng)新。

研究方法

（一）Malmquist指數(shù)模型

Malmquist指數(shù)是衡量技術效率變動、技術進步和全要素生產率變動關系的方法。t到t+1期的Malmquist指數(shù)可以表示為：

（二）ESDA方法

為反映納入全域旅游發(fā)展后旅游產業(yè)效率在空間分布上的變化，需要采用探索性空間數(shù)據(jù)分析方法（ESDA）。ESDA方法主要包括全局空間自相關和局部空間自相關，由于本文主要考察觀測值的相似值之間是否存在集聚和關聯(lián)，因此使用局部空間自相關中的Moran散點圖來反映區(qū)域與其鄰接單元的空間關系，共有4種，分別對應Moran散點圖中的第一、二、三、四象限：HH，表示高值區(qū)域被高值區(qū)域所包圍；LH，表示低值區(qū)域被高值區(qū)域所包圍；LL，表示低值區(qū)域被低值區(qū)域所包圍；HL，表示高值區(qū)域被低值區(qū)域所包圍。

指標與數(shù)據(jù)

本文將31個省級區(qū)域（不含港澳臺）作為研究對象，按照系統(tǒng)性、有效性和可比性等原則選取指標，并對旅游收入等數(shù)據(jù)做了平減處理。

（一）產出變量

旅游總收入。即國內旅游收入和旅游外匯收入之和。發(fā)布的旅游收入數(shù)據(jù)是按當年價格計算的，需要通過價格指數(shù)轉化為按基期價格計算的結果，參照左冰等（2008）的做法，用居民消費價格指數(shù)作為旅游收入價格指數(shù)。

旅游接待總人次。多數(shù)研究把旅游總收入和旅游接待總人次結合起來判斷旅游業(yè)的發(fā)展程度。以上數(shù)據(jù)均來源于各省（市）統(tǒng)計局發(fā)布的統(tǒng)計公報。

全域旅游發(fā)展指數(shù)。指標體系的構建主要以《意見》為依據(jù)，也參考了國家旅游局發(fā)布的《關于開展“國家全域旅游示范區(qū)”創(chuàng)建工作的通知》和《全域旅游示范區(qū)創(chuàng)建工作導則》等文件。《意見》指出全域旅游發(fā)展的主要目標有四個：一是旅游發(fā)展全域化，實現(xiàn)全域宜居宜業(yè)宜旅；二是旅游供給品質化，增加有效供給；三是旅游治理規(guī)范化，提升治理效能；四是旅游效益最大化，不斷提升旅游對經(jīng)濟和就業(yè)的綜合貢獻水平。旅游發(fā)展全域化主要考慮旅游配套設施水平和生態(tài)環(huán)境狀況，前者通過人均道路長度（（0.6×鐵路營業(yè)里程+0.4×公路里程）/常住人口數(shù)）與每萬人擁有的公廁數(shù)反映，后者通過人均公園綠地面積反映。旅游供給品質的提升能增加有效供給，以勞動生產率反映。旅游治理效能以游客滿意度反映。其中，2007-2008年游客滿意度沒有調查數(shù)據(jù)，根據(jù)豐曉旭等（2018）的做法，由抽樣調查資料中游客評價數(shù)據(jù)轉化得到。旅游效益通過旅游收入占當?shù)谿DP比重和旅游就業(yè)人數(shù)占本地就業(yè)人數(shù)比重反映。關于面板數(shù)據(jù)指標的賦權，目前尚無統(tǒng)一的辦法。本文認為全域旅游發(fā)展的四個目標并無明顯輕重之分，故采用平均賦權，最后通過加權平均得到全域旅游發(fā)展指數(shù)，如表1所示。

表1 全域旅游發(fā)展指數(shù)評價指標體系

（二）投入變量

資本投入。一般以資本存量表示，通過永續(xù)盤存法估算。估算涉及四個問題：投資數(shù)據(jù)的選取、折舊率的估算、基期資本存量的估算和資本形成價格指數(shù)的選取。關于投資數(shù)據(jù)，鑒于我國絕大多數(shù)的旅游產業(yè)投資集中在固定資產領域，多數(shù)研究以全國旅游企業(yè)固定資產原值作為對應年份旅游產業(yè)固定資本投資，本文亦如此。關于折舊率，參照多數(shù)文獻的做法以5%作為折舊率。關于基期資本存量，一般采用增長率法估計，即K=I/（g+δ） ，其中K為基期資本存量，I為基期下一期的資本投資量，δ為折舊率，g為資本增長率，常用產出增長率代替。資本形成價格指數(shù)一般以固定資本投資價格指數(shù)表示。根據(jù)永續(xù)盤存法K=I/p+（1-δ）K即可得到各年份旅游產業(yè)固定資本存量，K、I、p分別為t期資本存量、按當期價格計算的投資額、資本形成價格指數(shù)。數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國旅游統(tǒng)計年鑒（副本）》等資料。

勞動投入。以旅游業(yè)就業(yè)人數(shù)表示，數(shù)據(jù)來源于《中國旅游統(tǒng)計年鑒》。

旅游資源投入。旅游資源是旅游活動的物質基礎，其數(shù)量、質量、組合狀況等均會對旅游經(jīng)濟活動規(guī)模和效率產生影響，其中又以高級別旅游資源影響更甚。已有研究多以5A和4A景區(qū)數(shù)量來衡量旅游資源的豐富度，為體現(xiàn)5A景區(qū)與4A景區(qū)的差異，本文規(guī)定旅游資源投入=0.6×5A景區(qū)數(shù)+0.4×4A景區(qū)數(shù)，數(shù)據(jù)來源于《中國旅游統(tǒng)計年鑒》。

測算結果與分析

下文分別以“含全域旅游”和“不含全域旅游”表示對應情況下旅游產業(yè)TFP的測算結果。測算使用deap2.1進行，結果如表2所示。

表2 我國各年份旅游產業(yè)TFP指數(shù)及其分解

（一）總體特征與時序變動

表2顯示，2007-2015年含全域旅游的我國旅游產業(yè)全要素生產率指數(shù)（TFPC）、純技術效率變化指數(shù)（PTEC）、規(guī)模效率變化指數(shù)（SEC）和技術進步指數(shù)（TC）的平均增長率分別為4.1%、0.4%、-0.8%和4.6%，若不含全域旅游，平均增長率分別為6.1%、3%、-0.9%和6.7%。可以看出，納入全域旅游發(fā)展后TC的平均增長率顯著降低，并導致TFPC的平均增長率顯著降低，說明全域旅游的發(fā)展速度要滯后于經(jīng)濟效率的提升速度。

兩種情況測算結果均表明TFPC的波動較大，說明旅游產業(yè)全要素生產率的增長率不穩(wěn)定。PTEC和SEC基本在1附近波動，說明旅游產業(yè)技術效率基本保持不變。TC明顯增加，說明旅游產業(yè)TFP的增長主要來自技術進步。分時期來看，2007-2013年旅游產業(yè)TFP持續(xù)增長，2013-2014年短暫回落，2014-2015年又恢復增長。

（二）空間分布變動

1.空間格局變動。表3列出了兩種情況下31個省級區(qū)域的旅游產業(yè)效率，根據(jù)TFPC取值，將其分為兩個等級：TFPC>1和TFPC<1。可以看出，納入全域旅游發(fā)展后，處于第一等級的區(qū)域數(shù)由26個減少到22個，處于第二等級的區(qū)域數(shù)由5個增加到9個。空間格局由第一等級占據(jù)明顯主導變?yōu)楦呌诰鶆蚍植肌＜{入全域旅游發(fā)展后，內蒙古、吉林、海南、西藏、寧夏和新疆的TFPC下降均超過5%，說明這些省份旅游產業(yè)效率對全域旅游發(fā)展更為敏感。

表3 2005-2012年31個省級區(qū)域旅游產業(yè)TFP及其分解

2.空間效應變動。圖1為2007-2015年我國省級旅游產業(yè)TFPC的空間效應可視化圖，使用的方法為局部Moran’s I指數(shù)。整體來看，納入全域旅游發(fā)展后省際旅游產業(yè)TFPC的空間集聚程度略有減弱，Moran’s I指數(shù)由-0.046變?yōu)?0.019，空間集聚效應不明顯。具體而言，納入全域旅游發(fā)展后，HH、LH、LL和HL四個象限中的區(qū)域數(shù)由10個、10個、6個、5個變?yōu)?1個、10個、5個、5個，HH的集聚效應加強，LL的集聚效應減弱，有23個區(qū)域所處象限不變。

圖1 2007-2015年31個省級區(qū)域旅游產業(yè)TPFC空間自相關類型

旅游產業(yè)TFP影響因素分析

（一）指標選取和數(shù)據(jù)來源

本文以各省份旅游產業(yè)TFP為被解釋變量。由于Malmquist指數(shù)測算的是TFP的增長率而不是TFP本身，需要先轉換為TFP，借鑒李斌等（2013）的方法，將2007年全要素生產率設為1，再根據(jù)增長率計算2008-2015年的全要素生產率。結合已有研究的成果，選取的影響因素如下。

1.產業(yè)集聚度（GAT）。諸多研究結果表明產業(yè)集聚有助于TFP的提升。本文使用區(qū)域熵方法測算產業(yè)聚集度，它可以體現(xiàn)出一個地區(qū)在全國范圍內所處的地位。區(qū)位熵指數(shù)一般使用產業(yè)的產值或就業(yè)人數(shù)來計算，這里采用前者，計算公式如下：

其中，GAT表示i地區(qū)t期的旅游產業(yè)區(qū)位熵指數(shù)，I表示i地區(qū)t期的旅游總收入，GDP表示i地區(qū)t期的國內生產總值，I是t期的全國旅游總收入，GDP是t期的全國國內生產總值。若GAT＞1，表示i地區(qū)t期的旅游產業(yè)集聚程度高于全國水平，反之亦然。

2.服務業(yè)發(fā)展水平（SER）。旅游產業(yè)的發(fā)展需要眾多相關服務行業(yè)提供支持，如通信、醫(yī)療等。同時，相關服務業(yè)的發(fā)展可以為旅游產業(yè)的發(fā)展營造良好的環(huán)境，有助于“全域宜居宜業(yè)宜游”目標的實現(xiàn)，進而對挖掘旅游者的消費需求、優(yōu)化旅游資源的分配、提升旅游產業(yè)效率起到積極的作用。

3.交通設施水平（TRA）。鐵路和公路等交通設施是旅游活動得以進行的必要條件，同時，加強交通等旅游基礎配套設施也符合《意見》中“加強基礎配套，提升公共服務”的要求。考慮到交通的擁擠程度也會影響出游意愿，故選取人均道路長度反映這一因素。

4.經(jīng)濟發(fā)展水平（PGDP）。根據(jù)馬斯洛需求層次理論，人只有先滿足自身較低層次的需求后才會考慮更高層次的需求。旅游屬于較高層次的需求，只有收入較高的人才愿意在旅游上進行更多的消費，因此以人均GDP反映。

5.旅游資源豐富度（RES）。旅游資源豐富度的提升對旅游產業(yè)效率同時有兩個方面的影響：一方面，提升地區(qū)在旅游市場上的知名度，增加對游客的吸引力，同時也會加強景點間的競爭，促使它們提供更優(yōu)質的服務，這些都有助于效率的提升；另一方面，旅游資源作為一種投入要素，也滿足邊際效益遞減的規(guī)律。近些年來，旅游業(yè)發(fā)展迅速，不少省份紛紛將旅游業(yè)確定為支柱產業(yè)，在利益驅動和政府支持下各地建設了大量的旅游景點，其中盲目跟風、重復建設的情況并不少見，不利于效率的提升。選取4A和5A景區(qū)數(shù)的加權結果表示旅游資源豐富度。

（二）模型構建

通常認為前一期的TFP會對后一期的TFP產生影響，因此需要引入TFP的滯后一期項，為驗證上文提出的假設，構建如下的動態(tài)面板模型：

其中，i代表地區(qū)，t代表時期，ε為隨機誤差項。引入TFP作為自變量可能會導致內生性問題，需要引入工具變量，本文選擇TFP作為工具變量。動態(tài)面板的估計使用差分GMM方法進行，使用的軟件是Eviews8.0。

（三）實證結果與分析

表4展示了估計的結果，其中，AR（1）的P值小于0.05，說明檢驗結果存在一階自相關，AR（2）的P值大于0.05，說明檢驗結果不存在二階自相關，因此工具變量有效。Sargan檢驗的P值大于0.05，表明模型設定的約束正確。

表4 差分GMM方法的估計結果

結果表明，經(jīng)濟發(fā)展水平、交通發(fā)展水平和產業(yè)集聚度的回歸系數(shù)為正，且在1%的水平上顯著，說明上述變量對提升旅游產業(yè)TFP有促進作用。服務業(yè)發(fā)展水平的回歸系數(shù)不顯著，說明目前全域旅游發(fā)展的水平還不高，旅游與其他服務業(yè)之間的聯(lián)動較少，協(xié)同作用不明顯。旅游資源豐富度的回歸系數(shù)為負，且在1%的水平上顯著，說明旅游資源豐富度對TFP的影響中負面影響占據(jù)了主導，產業(yè)規(guī)模擴大的同時效率卻在降低。

結論與建議

本文基于2007-2015年我國31個省級區(qū)域的面板數(shù)據(jù)，運用Malmquist指數(shù)模型分別測算了含全域旅游和不含全域旅游的旅游產業(yè)效率，并結合ESDA方法對納入全域旅游發(fā)展后旅游產業(yè)效率的變化進行了分析，最后運用動態(tài)面板模型探究了含全域旅游的旅游產業(yè)TFP影響因素，得到如下結論：第一，2007-2015年我國旅游產業(yè)TFP整體呈增長趨勢，其中技術進步是TFP增長的主要來源。納入全域旅游發(fā)展后，旅游產業(yè)TFP的平均增長率明顯下降，空間格局更趨于均勻，空間效應中HH的集聚效應加強，LL的集聚效應減弱。第二，經(jīng)濟發(fā)展水平、交通設施水平和產業(yè)集聚度對旅游產業(yè)TFP有正向影響，旅游資源豐富度對旅游產業(yè)TFP有負向影響，服務業(yè)發(fā)展水平對旅游產業(yè)TFP影響不顯著。

為促進旅游產業(yè)進一步發(fā)展，提出如下對策建議：

一是提升全域旅游發(fā)展水平。研究表明，整體而言我國全域旅游的發(fā)展速度滯后于經(jīng)濟效率的提升速度，未來有必要繼續(xù)提升全域旅游的發(fā)展水平，提高旅游產業(yè)的綜合效率。二是促進旅游產業(yè)集聚。政府應合理布局規(guī)劃旅游產業(yè)的發(fā)展，并在資金和政策等方面為本地旅游產業(yè)的集聚提供幫助，以發(fā)揮產業(yè)集聚的競爭效益和創(chuàng)新效益。三是強化旅游基礎配套設施建設。旅游基礎配套設施水平的提高能方便游客出行，提升游客滿意度，促進游憩、健身、文化和生態(tài)等不同功能資源的整合，進而提升旅游產業(yè)的人均附加值。四是重視景區(qū)的設計規(guī)劃。景區(qū)經(jīng)濟效益不佳的部分原因在于一些景區(qū)盲目跟風、重復建設，既沒有發(fā)揮出本地的特色優(yōu)勢，也容易讓游客產生審美疲勞。企業(yè)需要加強在設計規(guī)劃方面的投入，政府也可以通過培訓等方式為企業(yè)提供幫助，共同促進景區(qū)建設的特色化和經(jīng)營的多元化。