成渝城市群旅游效率時空差異研究

賈文毅

（云南師范大學地理學部，昆明 650500）

一、引言

21 世紀以來，作為第三產業中支柱產業的旅游業得到蓬勃發展，增長速度迅猛，在國民經濟發展中發揮著重要的作用。在旅游業高速發展的同時，其發展效率也是不可忽視的問題。城市是國家經濟增長的核心，城市旅游業是城市經濟發展的重要組成部分，[1]為了在激烈的市場競爭中獲得更高的產出水平，城市旅游業在發展過程中應當追求更高的效率。[2]城市旅游效率是指城市作為旅游經濟的生產單元，旅游產業發展過程中投入的單位要素在特定時間內能夠實現產出的最大化、使所有利益相關者得到總剩余最大化的性質。[3]研究城市的旅游效率，有利于充分了解城市旅游發展過程中所有投入資源的利用效率，對于政府制定和調整旅游發展政策具有重要意義。

二、文獻回顧

國外學者對旅游效率的研究較早，大多都集中在酒店效率[4]、旅行社效率[5]、旅游交通效率[6]等領域。隨后，國內的學者在已有研究的基礎上繼續開展相關研究。從研究尺度來看，主要有國家層面的宏觀視角、區域層面的中觀視角和具體旅游行業的微觀視角。國家層面主要關注中國整體旅游效率、地區差異以及旅游效率與旅游發展水平的協調性；[7][8]中觀層面主要關注區域、省域的旅游效率、時空特征以及影響因素，如一些學者選擇黃河中下游地區[9]、新藏滇貴邊疆四省[10]、廣西[11]為研究區域，對旅游效率進行測度；微觀層面主要關注酒店[12]、旅行社[13]、旅游交通[14]等重要的旅游行業。隨著生態文明、脫貧攻堅和新型城鎮化等相關發展政策的推行，學者們的研究熱點開始轉向對旅游目的地生態效率[15]、貧困地區扶貧效率[16]和旅游城鎮化效率[17]的研究上。研究方法上，主要采用傳統的DEA 模型中的BCC 模型和CCR 模型，結合Malmquist 指數對效率水平和全要素生產率進行測算；現在，越來越多的學者開始引入超效率SBM 模型[18]或者改進的DEA 模型[7]用于研究。綜上所述，旅游效率的研究熱點內容和研究方法的改進都取得了豐碩的研究成果，為進一步研究旅游效率奠定了較好的基礎。基于此，本文將成渝城市群的16 個城市作為研究對象，運用DEA 模型分別對2010 年、2015 年和2020 年成渝城市群各個城市的旅游效率進行測算并分析各城市綜合效率和分解效率的變化，再結合Arc GIS 軟件，分析成渝城市群旅游效率的空間分異特征，最后提出一定建議，推動成渝城市群旅游實現高效可持續發展。

三、研究方法與指標數據

（一）研究方法

1978 年，Charnes A 等率先提出數據包絡分析法（DEA 模型），是一種多指標投入和產出評價的研究方法，基本思想是應用數學規劃模型計算比較決策單元之間的相對效率，對評價對象作出評價。[19]數據包絡分析法自提出以來便成為研究效率的主要方法之一，在旅游效率評價方面得到了較為廣泛的應用。本文主要采用DEA-CCR 模型對旅游效率進行測算與分析，參照文獻[8]中的數學表達式：

式中，minθ 為目標函數；n 為決策單元的個數；θ、xj、yj分別為研究區域第j 個決策單元的相對效率和投入變量、產出變量；s.t.為表征限制性條件；j 為每個決策單元在某一項指標上的權重值；x0與y0分別為決策單元原始投入值和產出值。

（二）指標選取與數據來源

DEA 模型中，選取合理的投入和產出指標對有效的測算效率非常重要。從經濟學意義上來看，生產要素的投入一般包括土地、勞動力和資本三部分。[20]考慮到城市旅游生產受土地面積制約性較小的情況，本文在構建指標時主要涉及勞動力和資本兩方面。

在投入指標中，選取星級飯店數量和旅游業固定資產投資作為資本投入的變量，選取旅游業從業人數表示勞動力投入變量。由于城市的統計年鑒和統計公報沒有直接對旅游業固定資產投資和旅游業從業人數的統計數據，參考相關的研究，[21]通過旅游業總收入占國民生產總值的比值進行換算，即旅游業固定資產投資=第三產業固定資產投資×旅游業總收入/GDP；旅游業從業人數=第三產業從業人數×旅游業總收入/GDP。在產出指標方面，選取旅游總收入和旅游接待總人數作為產出指標。由于DEA 方法的結果與指標量綱無關，所以無須對數據進行無量綱化處理。[22]文章所有數據均來自于2010 年、2015 年、2020 年成渝城市群各城市統計年鑒以及國民經濟和社會發展統計公報。

四、成渝城市群旅游效率及分析

運用DEA 模型，利用DEAP-Version 2.1 軟件，對2010 年、2015 年和2020 年成渝城市群16 個城市的旅游發展效率進行測算，得到表1。

表1 2010、2015、2020 年成渝城市群旅游效率

（一）時間演變特征分析

由表1 可知，成渝城市群綜合效率整體水平中等，平均值呈現先增長后降低的趨勢，從2010 年的0.619 上升至2015 年的0.672，再下降到2020 年的0.258，變化速度逐漸提高。在三個時間節點的城市旅游生產過程中，分別是62%、67%和26%的投入資源獲得效率，其他部分則處于利用的無效率狀態，資源利用水平不高，資源利用的提升空間較大。2010 年實現DEA 有效的城市是瀘州和綿陽，占比12.5%；2015 年實現DEA 有效的地區有德陽、雅安和重慶，占比18.75%；2020 年實現DEA 有效的地區僅有重慶，占比6.25%。大部分地區處于DEA 無效狀態，DEA 有效表明城市旅游發展的資源投入實現了產出的最大化。德陽和雅安2010 年規模報酬遞增，2015 年演變為DEA 有效，表明德陽和雅安兩地加大了資源投入的規模，增加了收益；重慶2010 年的規模報酬遞減，2015 年和2020 年成為DEA 有效地區，說明重慶市資源投入冗余的情況得到了改善。

從技術效率來看，技術效率總體水平較高，呈現出逐漸降低的變化趨勢，從2010 年的0.774 降低到2015 年的0.718，再急速降低到2020 年的0.448，三個時間年份的技術效率平均值分別達到最優水平的77%、72%和45%，還有一定的提升空間。技術效率實現有效的地區相比綜合效率更多，在三個時間年份的有效個數分別為7、4、4，分別占比43.75%、25%和25%，呈現出先降低后不變的態勢。德陽和重慶在三個時間點的技術效率一直保持有效，說明這兩個地區投入的技術資源得到了很好的利用。自貢和資陽由2010 年和2015 年的技術效率無效演變為2020 年的技術效率有效，說明這兩個地區在旅游生產過程中加強了對先進技術的引進。

從規模效率上看，規模效率總體水平較高，平均值從2010 年的0.827 提高到2015 年的0.939，2020年再降低到0.680，整體大致呈倒“U”型的變化趨勢。在三個時間年份的有效的地區個數分別為2、3、1，與綜合效率有效的地區個數相同。重慶市2015 年和2020 年的規模效率始終保持有效狀態，說明重慶市旅游生產中投入的各類資源能滿足旅游需求。

（二）空間差異特征分析

為了進一步分析成渝城市群空間分布的特征，通過Arc GIS 軟件，分別得到2010 年、2015 年和2020 年成渝城市群綜合效率、技術效率和規模效率的空間分布圖。

圖1 2010 年、2015 年、2020 年成渝城市群綜合效率空間差異分布圖

圖2 2010 年、2015 年、2020 年成渝城市群技術效率空間差異分布圖

圖3 2010 年、2015 年、2020 年成渝城市群規模效率空間差異分布圖

從總體上看，2010 年和2015 年成渝城市群綜合效率的總體空間格局相對穩定，兩個年份標準差分別為0.2022 和0.2021，城市之間的綜合效率水平差距較小。兩個年份的綜合效率高值和低值所在地區分布相似，綜合效率總體呈現沿西北、東南向中部遞減的趨勢。2020 年的綜合效率在北、西、南部地區變化最大，綜合效率低值地區增多，主要分布在東北部和西南部。2020 年標準差為0.2085，相較2010 年和2015 年有一定的升高，說明2020 年成渝城市群各個城市之間的綜合效率差距增大，經濟發展不平衡是導致各市之間存在差異的原因之一。

成渝城市群的技術效率空間演化特征與綜合效率空間演化特征相似。2010 年和2015 年的總體空間格局相對穩定，2010 年中西部存在三個效率低值城市，2015 年的高值地區雖有所減少但整體效率水平相較2010 年有一定的提高。兩個年份的標準差分別為0.2499 和0.2099，說明2010 年各城市之間的差距較大，2015 年各城市之間差距較小。2020 年各城市的技術效率變化較大，低值地區較多，主要分布在北、西、南部地區。2020 年標準差為0.3367，大于0.25，說明城市之間的技術效率差距呈現增大趨勢。

從總體上看，成渝城市群的規模效率呈現先增長后降低的變化趨勢，2010 年高值地區主要分布在南北部，低值地區分布在東西部；2015 的高值地區明顯增加，成渝城市群各城市的技術效率值都偏高；2020 年高值地區減少，低值地區增加，低值地區主要在中部和西北部。從三個年份的標準差來看，分別是0.1642、0.0795、0.2318，說明2015 年成渝城市群各城市之間規模效率差距小，到2020 年各城市之間的規模效率差距又快速增大。

五、結論與建議

本文通過運用DEA 模型對成渝城市群的16個城市2010 年、2015 年和2020 年三個年份的旅游綜合效率、技術效率和規模效率進行測算，并結合Arc GIS 軟件繪制各城市效率的空間分布圖，進一步分析各城市旅游效率的時間演變和空間分布特征，得到如下結論：一是成渝城市群的旅游綜合效率整體水平中等，在三個年份呈現先增長后降低的趨勢，空間上呈現平穩變動的態勢，DEA 有效地區的變化趨勢與綜合效率變化趨勢相似；二是技術效率整體水平較高，呈現逐漸降低的趨勢，空間上各城市之間的差距增大；三是規模效率總體水平較高，呈倒“U”型變化趨勢，空間上各城市之間差距較小。本文研究也存在一些不足，如投入指標選取方面，在衡量旅游業固定資產投資和旅游業從業人數時，采用旅游占比進行換算，雖有一定的研究采用這樣的方法，但其科學性還有待探討。本文選取三個時間節點采取數據，沒有選取連續性的時間，結果可能會有一定的局限性，因此還可在目前的基礎上開展更深一步的研究。

關注旅游業的發展效率，推動旅游業高質量發展是實現旅游業可持續發展的重要條件，[23]提升效率也是發展旅游業需要解決的重要問題。根據上述分析提出以下建議：一是調整投入要素比例。規模報酬遞增或遞減都表明目前的旅游要素投入不符合旅游發展現狀要求，各城市要根據旅游業發展的實際情況，通過調整過高或過低的旅游投入從而優化勞動力和資本等要素的投入比例，實現旅游業的可持續發展；二是加強區域內城市之間的相互合作，平衡城市間差距。各城市應該根據旅游業發展實際，推行符合自身旅游業發展的政策措施。同時要加強與周邊城市技術、信息等的交流與合作，形成相互借鑒、優勢互補、共同進步的協作關系，從而提高成渝城市群的整體效率水平。