云貴地區旅游多維扶貧效率研究

史文濤 張昱

摘?要：本文以云貴地區25個市（州）為研究對象，從經濟、教育、健康和社會發展多維貧困角度出發，運用Bootstrap-DEA模型，以及ArcGIS空間分析方法，研究云貴地區旅游多維扶貧效率及空間分布特征。研究表明：云貴地區旅游多維扶貧效率整體處于較低水平，旅游多維扶貧仍有較大的發展潛力。旅游多維扶貧效率空間分布上逐漸由“大分散”向“小集聚”轉變。高效率區逐漸向滇西南和滇中集中分布；較高效率區逐漸集中分布在滇南；一般效率區逐漸向滇東北和黔西北一帶集中分布；低效率區逐漸集中分布在黔北和黔中南；極低效率區主要集中分布在滇西北和黔中。

關鍵詞：旅游多維扶貧效率；旅游資源優勢度；耦合協調關系；云貴地區

中圖分類號：F2?????文獻標識碼：A??????doi：10.19311/j.cnki.16723198.2023.19.013

0?引言

貧困是制約人類社會可持續發展的首要因素，消除貧困、提高人民生活質量和改善生存環境關系到貧困地區的社會穩定、民族團結和繁榮發展。隨著對貧困研究的深入，阿馬蒂亞·森將貧困擴展到包括經濟、社會、健康、教育等多維貧困。由于旅游業兼具強大的產業關聯效應和巨大的吸納就業作用，因此將旅游減貧作為旅游資源條件較好貧困地區加快脫貧致富、激發發展活力、改善生態環境、實現共同富裕的主要手段。在多維扶貧的背景下，研究旅游多維扶貧效率對于提高旅游業的減貧成效具有重要價值。目前研究方向主要集中在旅游扶貧模式、旅游扶貧效率績效、旅游扶貧評價、旅游扶貧效率時空格局等，而從多維貧困視角研究旅游多維扶貧效率的文獻還比較有限。研究方法多采用傳統DEA模型，隨著研究不斷深入，逐漸延伸至三階段DEA模型、DEA-Malmquist指數等。

云貴地區位居我國西南腹地，由于自然地理環境和人文地理環境的影響，貧困面廣、貧困程度深，為中國扶貧工作的主戰場。但云貴地區具有豐富的旅游資源，近年來隨著旅游業的發展，旅游扶貧逐漸成為脫貧攻堅的重要途徑。綜上所述，本文以云貴地區25個市（州）為研究對象，基于多維貧困理論，從經濟、教育、健康和社會發展4個維度出發，采用Bootstrap-DEA的糾偏技術和ArcGIS空間分析方法，構建云貴地區旅游多維扶貧效率模型，以期探討云貴地區旅游多維扶貧效率及空間分布特征，為進一步研究云貴地區旅游促進鄉村振興提供借鑒。

1?研究區域概況

2020年我國脫貧攻堅戰取得全面勝利，標志著我國絕對貧困問題已得到解決，但多維貧困問題仍將長期存在，緩解多維貧困將成為新時代扶貧工作的重點。云貴地區位于我國西南邊陲，具有貧困面廣、程度深、邊疆、多民族、革命老區、發展起步晚、生態環境脆弱等特征，因此區域內多維相對貧困問題依然存在。云貴地區生態環境優良，旅游資源種類多且質量高，少數民族傳統文化豐富多彩，紅色文化資源獨特；旅游業發展勢頭良好，2019年本區域旅游收入23357.01億元、旅游人次19.50億，在旅游業發展推動下，云貴地區人均GDP、農村居民人居純收入、教科文衛事業公共預算支出等均有一定程度提升，因此發展旅游業推動本區域多維貧困治理具有得天獨厚條件。

2?研究方法與數據來源

2.1?研究方法

數據包絡分析法是對“多投入、多產出”決策單元進行有效性評價的一種數量分析方法，實際中樣本評價存在偏差，導致評價結果可信度降低。后來學者提出了Bootstrap-DEA模型，通過重復抽樣模擬數據生成過程，避免DEA評估結果存在的誤差。所以運用Bootstrap-DEA模型測量云貴地區旅游多維扶貧效率。

2.2?指標選擇和數據來源

2.2.1?指標選擇

科學合理選取投入和產出指標是獲取有效評價結果的前提。根據已有研究成果綜合云貴地區實際情況，投入指標方面選取了能夠反映旅游業發展成效和旅游業對相關產業融合帶動作用的人均旅游收入和人均旅游人數，其反映了旅游業實體經濟投入對云貴地區的綜合貢獻效率，能有效表示旅游扶貧效果。根據多維貧困研究，產出指標方面，經濟維度選取人均GDP、城鎮居民人均可支配收入、農村居民人均純收入；教育維度選取每萬人中學生人數；健康維度選取每千人衛生技術人員數和床位數；社會維度選取人均一般公共預算支出（如表1）。

2.2.2?數據來源

依照已構建的多維旅游扶貧效率評價指標體系，利用云貴地區25個市（州）2020年統計年鑒與國民經濟和社會發展統計公報提供的基礎數據，建立包含經濟維度、教育維度、健康維度、社會維度4個維度7個指標體系的云貴地區屬性數據庫，用以測度旅游多維貧扶貧效率。

3?云貴地區旅游多維扶貧效率結果分析

3.1?旅游多維扶貧效率分析

如表2所示，根據Bootstrap-DEA模型對云貴地區25個市（州）旅游多維扶貧效率進行測算，結果表明，云貴地區旅游多維扶貧效率處于較低水平，平均效率為0.395。從時間變化而言，云貴地區2015-2019年旅游多維扶貧效率平均值分別為0439、0340、0363、0467、0367處于低水平徘徊階段，具體而言，2015-2019年云貴地區旅游多維扶貧效率值高于平均值的市（州）數量為11個、11個、12個、13個、12個，分別占市（州）總數的44%、44%、48%、52%、48%，這表明云貴地區47%的市（州）將旅游資源優勢轉化為經濟優勢，旅游產業的發展帶動了當地經濟社會的進步，提高了居民生活質量，扶貧成效顯著；而53%的市（州）旅游資源需要深度挖掘，旅游業發展質量有待提高，旅游扶貧效率仍有較大發展潛力。此外，旅游多維扶貧效率最高值為0678，而最低值為0127，表明云貴地區25個市（州）的旅游多維扶貧效率區域差異顯著。

3.2?旅游多維扶貧效率空間分布特征

為了進一步探討云貴地區旅游多維扶貧效率空間分布規律，選取2015年和2019年2個時間節點，借助ArcGis軟件自然斷點分級法，將云貴地區25個市（州）旅游多維扶貧效率劃分為極低效率區、低效率區、一般效率區、較高效率區和高效率區5個層次（如圖1、圖2）。整體來看，云貴地區25個市（州）旅游多維扶貧效率逐漸從“大分散”向“小集聚”的空間格局演變。

（1）高效率區從2015年分散分布在滇西南、滇西北、滇東南和滇東北逐漸演變到集中分布在滇西南地區的臨滄市、保山市和大理州，滇中地區的昆明市和玉溪市，滇東南的文山壯族自治州以及黔西地區的六盤水市。表明上述地區充分利用大理古城、騰沖溫泉、石林、滇池等豐富的旅游資源和滬昆高鐵、南昆高鐵開通的便利優勢，以及昆明和大理的“涓滴效應”影響，大力發展旅游業，通過旅游業的輻射帶動作用促進了當地經濟發展、社會進步和生活質量提高。黔西地區的六盤水市積極推進城市轉型，充分利用氣候“涼都”優勢，發展避暑游和冰雪游，帶動居民就業、增加收入、實現旅游減貧。

（2）較高效率區從2015年分散分布在滇中地區和黔東南地區逐漸演變到集中分布在滇南地區的普洱市和紅河州，表明滇南地區逐漸開始利用普洱市冬無嚴寒，夏無酷暑，“綠海明珠”“天然氧吧”的生態資源優勢和元陽哈尼梯田世界文化景觀遺產的民族文化資源優勢開展生態游、康養游和民族文化游逐漸帶動經濟社會發展，推動減貧工作取得實效。

（3）一般效率區從2015年分散分布在云貴地區各地逐漸向云貴接壤的滇東北曲靖市和黔西北畢節市一帶集中分布，滇東北和黔西北地區旅游資源相對匱乏，交通優勢不顯著，主要靠周邊的滇中地區和黔西地區輻射作用，帶動當地旅游業發展，所以在推動減貧工作上效果不顯著。

（4）低效率區從2015年穿插分布在云貴地區逐漸演變到集中分布在黔北地區的遵義市、銅仁市和黔中南大部分地區，表明上述地區沒有充分利用當地遵義會議會址、四渡赤水等紅色文化資源，西江千戶苗寨、侗族大歌等民族文化資源和喀斯特地形地貌資源發展旅游業輻射帶動旅游減貧。

（5）極低效率區主要集中分布在滇西北地區的麗江市、迪慶藏族自治州和黔中地區的安順市，雖然上述地區人均旅游收入和人均旅游人次都處于上中游水平，卻出現扶貧效率不高的實際情況，主要原因為雖有麗江古城、香格里拉和黃果樹瀑布等個別著名旅游景點但旅游資源豐度不夠，旅游產品相對單一，游客停留時間少，旅游目的地的“虹吸效應”影響較弱，而在旅游資源開發過程中可能存在“孤島效應”，致使旅游發展對區域減貧效應沒有起到推動作用，旅游發展尚未有效轉化為貧困人口的脫貧動能。

4?結論

本文研究發現：（1）2015-2019年云貴地區旅游多維扶貧效率均值為0395，整體處于較低水平，旅游多維扶貧效率仍有較大的發展潛力。（2）旅游多維扶貧效率空間分布上逐漸由“大分散”向“小集聚”轉變。高效率區逐漸向滇西南和滇中集中分布；較高效率區逐漸集中分布在滇南；一般效率區逐漸向滇東北和黔西北一帶集中分布；低效率區逐漸集中分布在黔北和黔中南大部分地區；較低效率區主要集中分布在滇西北和黔中。說明該區旅游扶貧規模效應逐漸顯現，旅游產業對區域經濟發展的輻射效應逐漸提高，在一定程度上緩解了云貴地區的貧困，為鄉村振興發展奠定了基礎。但云貴地區旅游多維扶貧效率依然位于較低水平，還需深度挖掘旅游資源與提升旅游質量，帶動當地經濟社會發展。

參考文獻

［1］穆學青，郭向陽，明慶忠，等.多維貧困視角下縣域旅游扶貧效率時空演化及影響機理——以云南25個邊境縣（市）為例[J].經濟地理，2019，40（12）：200210.

[2]鐘學思.廣西瑤族特色村寨旅游扶貧資源配置效率分析及優化[J].社會科學家，2019，34（3）：9196.

[3]閆藝涵，汪俠，段志勇，等.交通優勢度與旅游多維扶貧效率耦合協調關系研究[J].湖南師范大學學報（自然科學版），2022，45（3）：111.

[4]王志章，王靜.基于可持續發展的少數民族地區旅游扶貧績效評價研究[J].云南民族大學學報：哲學社會科學版，2018，35（5）：8997.

[5]楊德進，白長虹，牛會聰，等.民族八省區旅游扶貧效應的時空分異、成因及優化對策研究[J].廣西民族大學學報：哲學社會科學版，2018，40（6）：27.

[6]王凱，甘暢，王夢晗，等.湖北省旅游扶貧效率時空格局及其影響因素[J].長江流域資源與環境，2019，28（4）：863871.

[7]龍祖坤，杜倩文，周婷，等.武陵山區旅游扶貧效率的時間演進與空間分異[J].經濟地理，2015，35（10）：210217.

[8]曹妍雪，馬藍.基于三階段DEA的我國民族地區旅游扶貧效率評價[J].華東經濟管理，2017，31（9）：9197.

[9]張時坤.河南省旅游扶貧效率研究——基于DEAMalmquist指數模型[J].商丘師范學院學報，2022，38（05）：8085.

[10]王凱，朱芳書，甘暢，等.旅游扶貧效率與資源優勢度的空間耦合關系——以武陵山湖南片區32個貧困縣為例[J].中南林業科技大學學報（社會科學版），2019，13（2）：6673.

[11]林惠.武陵山片區旅游扶貧效率與經濟發展水平耦合協調關系研究[D].長沙：湖南師范大學，2021.

[12]鄒瑋，孫才志.基于BootstrapDEA模型環渤海地區海洋經濟效率空間演化與影響因素分析[J].地理科學，2017，7（06）：860867.

[13]史文濤，周林榮，馬艷玲，等.基于GIS的遵義縣域多維貧困測度及空間格局研究[J].遵義師范學院學報，2020，22（06）：6265.

[14]劉小鵬，蘇勝亮，黃越，等.集中連片特殊困難地區存于空間困測度指標體系研究[J].地理科學，2016，（4）：447452.

[15]史文濤，王釘，馬艷玲，等.遵義市旅游扶貧效率及空間格局研究[J].湖北農業科學，2021，60（18）：170173.

[16]宋穎.甘肅省六盤山區旅游扶貧效率測度及其時空演進研究[D].蘭州：西北師范大學，2019.

[17]蔡潔.貧困地區農戶農地轉出行為及其減貧效應研究——基于六盤山片區的微觀實證[D].西安：西北農林科技大學，2018.

[18]葉茂，王兆峰，譚勇，等.湘西地區交通與旅游發展的耦合協調特征與效應[J].經濟地理，2020，40（8）：138144.

[19]郭向陽，穆學青，明慶忠，等.云南省旅游經濟與交通系統耦合空間態勢分析[J].經濟地理，2017，37（9）：200206.

[20]李娟.新時代中國特色社會主義政治權力關系模式的內在邏輯與功能意義[J].云南社會主義學院學報，2021，23（03）：2333.