鄢慧麗，王 強(qiáng)，熊 浩，徐 帆

(1.海南大學(xué) 旅游學(xué)院，海南 ?？?570228; 2.海南大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，海南 ?？?570228)

一、引言

貧困問題關(guān)系到社會穩(wěn)定、民生福祉，是世界各國必須直面的棘手問題，中國也不例外?！笆濉睍r期數(shù)據(jù)顯示，通過發(fā)展旅游業(yè)，使全國10%以上貧困人口脫貧，脫貧人數(shù)達(dá)1000萬人以上，取得階段性成效[1]。2011年出臺的《中國農(nóng)村扶貧開發(fā)綱要(2011-2020年)》，首次將發(fā)展旅游作為貧困地區(qū)脫貧致富、改善生態(tài)、縮小城鄉(xiāng)差距的主要手段[2]。我國少數(shù)民族主要分布于邊疆、山區(qū)及高寒等產(chǎn)業(yè)薄弱、交通阻塞地區(qū)。但與此同時，少數(shù)民族地區(qū)旅游資源富集、歷史文化底蘊(yùn)深厚，憑借旅游業(yè)已有不少少數(shù)民族地區(qū)實(shí)現(xiàn)脫貧致富。

20世紀(jì)80年代以來，旅游扶貧成為提升經(jīng)濟(jì)發(fā)展和脫貧致富的重要舉措，引起國內(nèi)外學(xué)者的關(guān)注。Ashley提出“面向貧困人口的旅游”[3]和Sofield等[4]提出“消除貧困的可持續(xù)旅游”將旅游扶貧研究推向高潮。國外對旅游扶貧的研究較早，主要從旅游扶貧的概念界定[5]、體系構(gòu)建[6]、旅游扶貧模式[7-8]、旅游扶貧效應(yīng)[9-10]等方面展開研究。國內(nèi)學(xué)者對旅游扶貧的研究主要集中在旅游扶貧的影響因素[11-12]、戰(zhàn)略選擇[13]、模式與機(jī)制[14]、效應(yīng)[15-16]以及旅游精準(zhǔn)扶貧[17-18]等方面。

目前對效率評價應(yīng)用較廣泛的方法是數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA模型)。國內(nèi)外學(xué)者對旅游相關(guān)領(lǐng)域效率的研究主要側(cè)重于兩方面：其一是研究方法的完善，由于傳統(tǒng)DEA模型忽略了環(huán)境因素與隨機(jī)因素對測量結(jié)果的干擾，隨著研究的深入，學(xué)者們致力于探索更為精確的測量方法，于是由傳統(tǒng)的DEA模型[19-20]修正為二階段DEA模型[21]，甚至三階段DEA模型[22-23]；其二是研究內(nèi)容的細(xì)化，主要集中于旅游企業(yè)[24]、旅游目的地[25-26]、旅游城市[27-28]、旅游景區(qū)[29]、旅游資源[30]、酒店經(jīng)營[31]、旅游交通[32-33]等方面效率的研究。

早期學(xué)者對旅游產(chǎn)業(yè)及相關(guān)領(lǐng)域效率的研究以實(shí)證研究為主，基于效率測算和宏觀描述來探究影響因素，鮮有關(guān)注旅游效率演化規(guī)律的成果。近些年，部分學(xué)者從地理空間角度，解讀旅游產(chǎn)業(yè)及相關(guān)行業(yè)效率演化的空間規(guī)律，進(jìn)而反映旅游效率變化之下的空間影響。旅游效率空間結(jié)構(gòu)的研究對象涉及省域[34]、市域[35]、經(jīng)濟(jì)帶[36]、城市群[37]、風(fēng)景區(qū)[38]等諸多方面，使得旅游研究體系更為完善。

總體看來，國內(nèi)外學(xué)者運(yùn)用多種方法，從不同的視角對旅游扶貧進(jìn)行研究，但對旅游扶貧效率的研究鮮有涉及。2010年國際旅游島建設(shè)以來，海南省旅游收入占 GDP 比重逐年上升，從2010年的12.48%增長到2016年的16.42%[39]。此外，“十二五”期間，海南省通過旅游扶貧，使當(dāng)?shù)刎毨丝趶?2.9萬人減少到47.7萬人[39]。基于此，本文運(yùn)用三階段DEA模型，以海南省少數(shù)民族地區(qū)為例，對其2010-2016年旅游扶貧效率進(jìn)行分析，并運(yùn)用ArcGIS10.0對其時空演化特征進(jìn)行分析，并提出相應(yīng)的建議，藉此為海南省少數(shù)民族地區(qū)旅游扶貧項目高效持續(xù)發(fā)展提供有益借鑒。

二、研究設(shè)計

(一)研究方法

Fried等(2002年)提出三階段DEA模型，與傳統(tǒng)DEA模型相比，剔除了環(huán)境因素與隨機(jī)因素的干擾，能夠更加精確地評估DMU效率[40]。

1.第一階段：傳統(tǒng)DEA 模型

美國運(yùn)籌學(xué)家Charnes等最早提出DEA模型，用于測度固定規(guī)模報酬下決策單元的相對有效性，被稱為CCR模型[41]。隨后，Banker等提出可變規(guī)模報酬模型(即BCC模型)，將CCR模型中的綜合技術(shù)效率分解為純技術(shù)效率和規(guī)模效率，剔除了經(jīng)營規(guī)模因素的純技術(shù)效率更能準(zhǔn)確反映DMU的經(jīng)營管理水平[42]。DEA模型分為投入導(dǎo)向型(在產(chǎn)出水平一定的條件下，投入最小化)和產(chǎn)出導(dǎo)向型兩種模型(在投入水平一定的條件下，產(chǎn)出最大化)，本文第一階段選擇投入導(dǎo)向型DEA模型(即BCC模型)對海南省少數(shù)民族地區(qū)旅游扶貧效率進(jìn)行評價。鑒于傳統(tǒng)DEA模型用于測度旅游產(chǎn)業(yè)效率已經(jīng)非常成熟，本文不再贅述BCC模型原理[43]。

2.第二階段：相似SFA模型

Fried等認(rèn)為，傳統(tǒng)DEA模型(第一階段DEA模型)分析會受環(huán)境因素與隨機(jī)因素的影響。通過相似SFA模型可以測出干擾因素對效率的影響程度。本文以投入導(dǎo)向BCC模型為例，梳理SFA模型構(gòu)建過程，構(gòu)建SFA回歸方程[24]：

Sni=fn(zi+βn)+vni+uni

(1)

式中：n=1,2，，N；i=1,2，，I。Sni即為第i個DMU第n項投入的松弛變量，zi=(z1i，z2i，，zki)為環(huán)境變量，fn(zi+βn)表示環(huán)境變量對投入差額值Sni的影響。一般取fn(zi+βn)=ziβn；vni+uni為混合誤差項，假設(shè)vni～N(0,?2vn)，表示隨機(jī)因素影響，uni≥0反映管理無效率。利用回歸結(jié)果對決策單元投入項進(jìn)行調(diào)整，剔除環(huán)境因素或隨機(jī)因素的影響?；谟行У臎Q策單元，以其投入量為基準(zhǔn)，對其他各DMU投入量調(diào)整如下：

(2)

3.第三階段：調(diào)整后的DEA模型

將第二階段調(diào)整后的投入數(shù)據(jù)作為新的投入數(shù)據(jù)，產(chǎn)出數(shù)據(jù)保持不變，再次運(yùn)用BCC模型對海南省少數(shù)民族地區(qū)旅游扶貧效率進(jìn)行評價，得到的各個DMU效率值能更準(zhǔn)確反映真實(shí)狀況。

(二)指標(biāo)選取

海南省是一個少數(shù)民族人口較多的省份。2016年底海南常住人口917.13萬人，其中少數(shù)民族人口 164. 17萬人，占總?cè)丝诘?7.9%[注]數(shù)據(jù)來源：海南省統(tǒng)計局：http://www.stats.hainan.gov.cn/。第六次人口普查中國大陸31個省、自治區(qū)、直轄市人口中，少數(shù)民族人口占總?cè)丝诘?.49%[44]。本文選取海南省少數(shù)民族人口占比大于全國少數(shù)民族占比的市縣作為研究對象。通過梳理2010-2017年《海南省統(tǒng)計年鑒》數(shù)據(jù)，計算其少數(shù)民族人口占比均值可知，五指山市少數(shù)民族人口占比最大為70.1%，臨高縣占比最小為0.2%，其中三亞市、五指山市等12個市縣的少數(shù)民族人口占比超過8.49%(如表1所示)。此外，本文選取的12個少數(shù)民族市縣中有5個國家級貧困市縣(包括五指山市、臨高縣、白沙縣、保亭縣、瓊中縣)，涉及300個貧困村，47. 4萬貧困人口。因此，本文將這12個市縣作為研究典型區(qū)域(如圖1所示)。

表1 海南省少數(shù)民族人口分布情況

圖1 海南省少數(shù)民族分布圖

考慮到數(shù)據(jù)的可獲取性及運(yùn)用DEA模型測算旅游效率的前期研究成果[21-23]，以及龍祖坤等對武陵山區(qū)旅游扶貧效率的研究成果[45]，構(gòu)建了海南省少數(shù)民族地區(qū)旅游扶貧效率測算指標(biāo)體系，如表2所示。

表2 旅游扶貧效率測算指標(biāo)體系

投入指標(biāo)用于衡量旅游業(yè)自身發(fā)展?fàn)顩r，旅游綜合收入可以反映少數(shù)民族地區(qū)旅游業(yè)發(fā)展成效及潛力，而接待游客數(shù)量可以說明對周邊產(chǎn)業(yè)的帶動效應(yīng)?？紤]到指標(biāo)間的匹配度，本文選取人均旅游綜合收入和人均接待游客量作為投入指標(biāo)。目前國家政策中強(qiáng)調(diào)的精準(zhǔn)扶貧、精準(zhǔn)脫貧，主要針對的是農(nóng)村居民，不涵蓋城市居民。因此，產(chǎn)出指標(biāo)選取能夠反映農(nóng)村居民經(jīng)濟(jì)收入及生活狀態(tài)改善程度的農(nóng)村居民人均純收入作為衡量指標(biāo)。

環(huán)境變量選取是否恰當(dāng)，將決定三階段DEA模型中不可控變量的剔除?；诖耍ㄟ^研究國家出臺的旅游扶貧相關(guān)政策，確立本研究的環(huán)境變量為出游便利度和政府支持。其中，出游便利度直接決定游客是否會選擇該偏遠(yuǎn)地區(qū)作為出游目的地，本研究選取公路網(wǎng)絡(luò)密度(由各市縣公路里程及鐵路里程相加之后除以各市縣面積)作為出游便利度的衡量指標(biāo)。海南省少數(shù)民族貧困地區(qū)依靠發(fā)展旅游脫貧是在當(dāng)?shù)卣鲗?dǎo)下，通過特定的幫扶政策改善貧困地區(qū)旅游業(yè)發(fā)展?fàn)顩r。旅游業(yè)投資可以反映該地區(qū)對旅游業(yè)發(fā)展重視程度，由于旅游業(yè)投資指標(biāo)難以直接獲得，為此本文選擇第三產(chǎn)業(yè)投資占固定資產(chǎn)投資的比重作為當(dāng)?shù)卣畬ω毨У貐^(qū)旅游業(yè)發(fā)展影響的變量。本文選取投入產(chǎn)出指標(biāo)共計3個，DMU數(shù)量為12，滿足DEA模型中DMU數(shù)量應(yīng)為指標(biāo)總數(shù)兩倍以上的條件。

為了確保投入-產(chǎn)出指標(biāo)的相關(guān)性，本文運(yùn)用SPSS20.0軟件對其進(jìn)行了Pearson相關(guān)性檢驗(如表3所示)。由表3可知，各市縣投入產(chǎn)出指標(biāo)均值的相關(guān)系數(shù)均為正值，并均在1%水平下通過檢驗，表明該投入產(chǎn)出指標(biāo)體系符合模型的運(yùn)算原則。

表3 投入產(chǎn)出均值的Pearson相關(guān)系數(shù)

注：**表示P值在0.01水平上顯著相關(guān)。

(三)數(shù)據(jù)來源

本文所需數(shù)據(jù)均來源于2011-2017年《海南省統(tǒng)計年鑒》以及本文所涵蓋的12市縣2010-2016年國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展統(tǒng)計公報，個別缺失數(shù)據(jù)根據(jù)前后年份數(shù)據(jù)加權(quán)平均獲得。為了消除價格因素，對相關(guān)指標(biāo)以2010年為基期，進(jìn)行了不變價處理。

三、結(jié)果與分析

(一)第一階段傳統(tǒng)DEA實(shí)證分析

運(yùn)用DEA-Solver Pro5.0對海南省少數(shù)民族地區(qū)2010-2016年旅游扶貧效率及其規(guī)模報酬狀態(tài)進(jìn)行分析，結(jié)果如表4所示。

表4 旅游扶貧效率剔除環(huán)境因素與隨機(jī)因素前后的測算結(jié)果

注：Crste 為綜合效率值，Vrste為純技術(shù)效率值， Scale為規(guī)模效率值，Crste=Vrste*Scale。irs為規(guī)模報酬遞增；drs為規(guī)模報酬遞減； -為規(guī)模報酬不變。

在不剔除環(huán)境因素和隨機(jī)因素的情況下，2010年海南省少數(shù)民族地區(qū)旅游扶貧的綜合效率均值為0.652，處于中等水平，且超過半數(shù)市縣處于規(guī)模報酬遞增狀態(tài)。其中，海南省少數(shù)民族地區(qū)呈現(xiàn)DEA有效的僅有儋州市，說明在旅游扶貧項目實(shí)施過程中，旅游業(yè)對儋州市經(jīng)濟(jì)的拉動及其資源配置是有效的。此外，三亞市、萬寧市、屯昌縣、儋州市和樂東縣處于技術(shù)效率前沿面，呈現(xiàn)DEA有效狀態(tài)，其他市縣旅游扶貧規(guī)模效率和純技術(shù)效率均存在改進(jìn)空間。2013年與2010年相比，海南省少數(shù)民族地區(qū)旅游扶貧綜合效率均值略有增加，僅有東方市處于DEA最佳前沿面，純技術(shù)效率呈DEA有效狀態(tài)的市縣在2010年基礎(chǔ)上增加了瓊中縣，規(guī)模效率均值小幅增加，上升0.075，且各市縣規(guī)模報酬狀態(tài)基本保持不變。2016年與2013年相比，海南省少數(shù)民族地區(qū)旅游扶貧綜合效率增長幅度較小，純技術(shù)效率呈現(xiàn)降低態(tài)勢，由2013年的0.922降低為2016年的0.897，規(guī)模效率呈上升態(tài)勢，增速為7.14%。整體看來，2010-2016年間海南省少數(shù)民族地區(qū)旅游扶貧綜合效率值在逐年提升，其均值由2010年的0.652增長至2016年的0.721，但仍處于中等水平。2010年12個市縣中有5個市縣的綜合效率值低于均值水平，而2016年有7個市縣綜合效率值低于均值水平。這說明海南省少數(shù)民族地區(qū)旅游扶貧綜合效率得益于旅游扶貧綜合效率處于前沿面市縣的帶動，低于平均水平的市縣亟待改善旅游業(yè)對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的推動效應(yīng)及資源配置模式。但由于環(huán)境因素和隨機(jī)因素的干擾，此階段數(shù)值并不能真實(shí)地反映旅游扶貧效率，因此需將環(huán)境因素和隨進(jìn)因素進(jìn)行剝離。

(二)第二階段SFA回歸分析

在第一階段DEA分析的基礎(chǔ)上，將第一階段各DMU投入變量的松弛變量作為因變量，將出游便利度和政府支持作為自變量，利用Frontier4.1軟件進(jìn)行回歸分析，結(jié)果如表5所示。

表5 海南省少數(shù)民族地區(qū)旅游扶貧效率SFA回歸分析結(jié)果

注：*、**、***分別表示在10%、5%、1%顯著水平下顯著。LR表示單邊似然比檢驗統(tǒng)計量，LogL表示對數(shù)似然函數(shù)值。

由表5可知，出游便利度和政府支持對2010-2016年兩種投入松弛變量的系數(shù)基本通過了顯著性檢驗，且γ值在0.9以上，通過了0.1的顯著性檢驗，這表明環(huán)境因素和隨機(jī)因素對海南省旅游扶貧的投入冗余存在明顯影響。因此，對環(huán)境因素和隨機(jī)因素進(jìn)行剝離非常必要。

由BCC模型可知，在產(chǎn)出一定的情況下，可通過削減投入冗余來提高旅游扶貧效率。當(dāng)回歸系數(shù)為負(fù)值時，表明該變量有利于投入冗余的減少，有助于旅游扶貧效率水平的提高；當(dāng)回歸系數(shù)為正值時，表明該變量將導(dǎo)致投入冗余的增加，阻礙旅游扶貧效率的提高。

(1)出游便利度

該變量對投入松弛變量的回歸系數(shù)均為負(fù)值，均通過0.1的顯著性檢驗，說明隨著海南省環(huán)島高鐵、高速公路等基礎(chǔ)設(shè)施的完善，交通通達(dá)性的提升，提高了出游便利度，人均旅游接待量及旅游收入隨之增加，符合正常發(fā)展?fàn)顩r。

(2)政策扶持

該變量對投入松弛變量的回歸系數(shù)為負(fù)值，大部分通過0.1的顯著性檢驗，說明政府扶持對海南省少數(shù)民族地區(qū)旅游扶貧效率產(chǎn)生正向影響。隨著海南省自由貿(mào)易港的建設(shè)，寬松、優(yōu)惠的相關(guān)政策(包括稅收)等措施將有利于受到外來資本和技術(shù)的青睞，有助于帶動當(dāng)?shù)芈糜螛I(yè)的發(fā)展，使旅游扶貧能夠提升當(dāng)?shù)厣钯|(zhì)量及經(jīng)濟(jì)水平。

(三)第三階段投入調(diào)整后的DEA實(shí)證分析

將第二階段SFA回歸分析調(diào)整后的投入變量和原產(chǎn)出變量代入BCC模型中進(jìn)行分析，利用DEA-Solver Pro5.0得到第三階段各市縣旅游扶貧效率值及規(guī)模報酬狀況，如表4所示。

剔除干擾因素之后，旅游扶貧效率及規(guī)模報酬狀態(tài)都出現(xiàn)了不同程度波動。通過對調(diào)整后的旅游扶貧效率分析可知：(1)旅游扶貧綜合效率僅有三亞市下降顯著，其余市縣總體呈緩慢增長態(tài)勢，且綜合效率均值由2010年的0.635增長到2016年的0.775。海南省少數(shù)民族地區(qū)在旅游業(yè)發(fā)展過程中對資源利用效率較低，旅游產(chǎn)出仍有巨大潛力。其主要原因是當(dāng)?shù)芈糜螛I(yè)發(fā)展緩慢，居民參與旅游的收益較低。尤其在農(nóng)村地區(qū)，旅游業(yè)接待主要是對當(dāng)?shù)卮迕竦娜粘＝哟瑢ν鈦碛慰吞峁┑姆?wù)較少，造成旅游扶貧效率投入過剩，產(chǎn)出不足。(2)旅游扶貧純技術(shù)效率整體呈較高水平，約有40%的市縣處于技術(shù)前沿面，這與當(dāng)前海南省對少數(shù)民族地區(qū)大力推行旅游扶貧項目是分不開的。在海南省政府主導(dǎo)下，少數(shù)民族地區(qū)居民參與旅游扶貧的技術(shù)利用和管理水平逐漸提升。但純技術(shù)效率總體呈現(xiàn)緩慢下降趨勢，究其原因可能是參與旅游扶貧項目的人員素質(zhì)普遍較低，新技術(shù)與新能源利用水平有限，致使資源和能源利用效率較低。(3)旅游扶貧規(guī)模效率整體呈快速上升趨勢，其規(guī)模效率均值由2010年的0.635增長至2016年的0.839。究其原因可能是隨著國家對旅游扶貧的重視，有較為完善的政府保障措施，在旅游扶貧過程中，海南省政府對少數(shù)民族地區(qū)投入大量人力資源、土地及能源，使其達(dá)到較高的規(guī)模效益。(4)大部分市縣規(guī)模報酬在調(diào)整后處于遞增狀態(tài)，可以通過增加要素投入提高旅游扶貧綜合效率。(5)就各市縣在剔除干擾因素前后旅游扶貧綜合效率均值而言(如圖2所示)，2010-2016年間屯昌縣、樂東縣、東方市和保亭縣出現(xiàn)較為明顯的下降，其余市縣均呈上升趨勢，其中增幅較大的為三亞市和萬寧市。同時可知，剔除干擾因素前后差異顯著，表明其對旅游扶貧效率測度結(jié)果的真實(shí)性影響顯著。

圖2 2010-2016年旅游扶貧綜合效率平均值

通過對比剔除前后表4中2010-2016年各市縣效率測算結(jié)果可知，調(diào)整前后旅游扶貧效率出現(xiàn)不同程度改變。(1)調(diào)整后各市縣綜合效率發(fā)生顯著改變。2010-2016年超過一半以上市縣的綜合效率值調(diào)整后呈現(xiàn)不同程度增長，其余市縣呈現(xiàn)一定幅度下降，其中2010年三亞市、2013年萬寧市和東方市及2016年儋州市綜合效率調(diào)整后處于最佳前沿面，即達(dá)到了產(chǎn)出最大化，說明使用傳統(tǒng)DEA模型進(jìn)行分析存在估計偏差。(2)分解效率發(fā)生明顯變動。2010-2016年三亞市、萬寧市和儋州市的純技術(shù)效率在調(diào)整后變化較小，其余市縣出現(xiàn)不同程度上升，說明調(diào)整前大部分市縣純技術(shù)效率存在低估；2010-2016年約50%的市縣規(guī)模效率在調(diào)整后呈現(xiàn)小幅下降，說明調(diào)整前的規(guī)模效率存在高估。(3)規(guī)模報酬狀態(tài)改變較小。調(diào)整后，2010年三亞市、萬寧市和儋州市規(guī)模報酬發(fā)生改變，其他市縣保持不變。2013年僅有萬寧市由規(guī)模報酬遞減轉(zhuǎn)向規(guī)模報酬不變。2016年僅有東方市由規(guī)模報酬不變轉(zhuǎn)向規(guī)模報酬遞增。

根據(jù)DEA效率評價原理，綜合效率與純技術(shù)效率、規(guī)模效率存在相互影響與相互制約的關(guān)系。因此，本文采用散點(diǎn)圖呈現(xiàn)分解效率對綜合效率的貢獻(xiàn)。將表4中剔除干擾因素的數(shù)據(jù)做出如圖3所示的散點(diǎn)圖。

由圖3可知，純技術(shù)效率散點(diǎn)嚴(yán)重偏離45°對角線(圖3a)，而規(guī)模效率散點(diǎn)大部分集中于45°對角線(圖3b)附近。由此可知，海南省少數(shù)民族地區(qū)旅游扶貧綜合效率的提升主要取決于規(guī)模效率的改善?？梢姡Ｄ鲜∩贁?shù)民族地區(qū)旅游扶貧應(yīng)更多地依靠規(guī)模效應(yīng)，憑借海南省富集的旅游資源及少數(shù)民族文化風(fēng)俗，推動旅游業(yè)發(fā)展，進(jìn)而拉動區(qū)內(nèi)其他產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，提升旅游扶貧績效。

圖3 規(guī)模效率與純技術(shù)效率對總效率的貢獻(xiàn)

四、時空演化分析——基于第三階段DEA結(jié)果

(一)基于產(chǎn)出角度時空演化分析

海南省少數(shù)民族地區(qū)因其得天獨(dú)厚的旅游資源及氣候條件，使得旅游業(yè)成為當(dāng)?shù)氐闹鲗?dǎo)產(chǎn)業(yè)，旅游業(yè)的發(fā)展使少數(shù)民族地區(qū)脫貧致富成為可能。自海南省開展旅游扶貧攻堅項目以來，海南省少數(shù)民族地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展取得顯著提升。本文利用ArcGIS10.0，運(yùn)用自然斷裂法，將2010-2016年海南省少數(shù)民族地區(qū)農(nóng)村居民人均純收入變化情況呈現(xiàn)在地圖上(如圖4所示)。

由圖4可知，2010-2016年農(nóng)村居民人均純收入空間分布差異顯著，總體呈“南北高中間低”的格局。旅游產(chǎn)業(yè)的發(fā)展依賴于當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)發(fā)展及資源稟賦，擁有較多高級別景點(diǎn)的市縣，通過旅游扶貧使得各市縣農(nóng)村居民人均純收入實(shí)現(xiàn)大幅增長。2010年三亞市、儋州市和萬寧市農(nóng)村居民人均純收入最多，位于第一梯度；東方市、樂東縣和屯昌縣位于第二梯度；昌江縣、白沙縣、瓊中縣和陵水縣位于第三梯度；農(nóng)村居民人均純收入最低的是五指山市和保亭縣。2016年農(nóng)民人均純收入與2010年相比，整體增長一倍以上，可見，旅游扶貧對少數(shù)民族地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長及村民生活質(zhì)量提升均有一定貢獻(xiàn)。與2010年相比，農(nóng)村居民人均純收入增幅較大的市縣是位于第一梯度和第二梯度的三亞市、儋州市、萬寧市和昌江縣，其中昌江縣農(nóng)村居民人均純收入增幅最為顯著，由2010年的第三梯度升至第二梯度，其他市縣農(nóng)村居民人均純收入增幅較小。此外，2016年農(nóng)村居民人均純收入最高的市縣為三亞市，為13360元，最低的市縣為保亭縣，為9398元，差距小，收入水平低?？梢姡Ｄ鲜∩贁?shù)民族農(nóng)村地區(qū)發(fā)展明顯不足，在實(shí)施精準(zhǔn)扶貧政策時，應(yīng)向農(nóng)村地區(qū)傾斜。

(二)基于效率角度時空演化分析

本文將第三階段DEA模型處理的結(jié)果導(dǎo)入到ArcGIS10.0，運(yùn)用自然斷裂法，把2010-2016年海南省少數(shù)民族地區(qū)旅游扶貧綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率的演變狀態(tài)呈現(xiàn)在地圖上，如圖5-7所示。

圖4 2010-2016年海南省少數(shù)民族地區(qū)農(nóng)村居民人均純收入空間分布

圖5 2010-2016年海南省少數(shù)民族地區(qū)旅游扶貧綜合效率空間分布

圖6 2010-2016年海南省少數(shù)民族地區(qū)旅游扶貧規(guī)模效率空間分布

圖7 2010-2016年海南省少數(shù)民族地區(qū)旅游扶貧規(guī)模效率空間分布

1.綜合效率時空演化分析

由圖5可知，2010-2016年旅游扶貧綜合效率差異顯著。2010年旅游扶貧綜合效率總體上呈現(xiàn)“南北高中間低”的格局，其均值為0.652，說明僅有少部分海南省少數(shù)民族地區(qū)在給定投入條件下達(dá)到產(chǎn)出最大化，大部分市縣實(shí)際產(chǎn)出與最佳前沿面之間存在一定差距。在空間格局上，各梯度市縣數(shù)量較為一致。三亞市、儋州市和萬寧市位于第一梯度。東方市、樂東縣、屯昌縣和瓊中縣位于第二梯度，其效率值處于平均水平。處于第三梯度的是白沙縣和昌江縣。五指山市、保亭縣和陵水縣綜合效率最低，其值都不足0.5，低于平均水平。2016年與2010年相比，旅游扶貧綜合效率總體上呈現(xiàn)“北高南低”的格局，其均值上升0.14。且各梯度綜合效率值都高于2010年，說明海南省少數(shù)民族地區(qū)旅游扶貧綜合效率在逐年上升，旅游扶貧對當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)拉動作用逐漸增強(qiáng)。陵水縣旅游扶貧項目投入逐年增加，由于處于邊緣地帶，技術(shù)水平增速與投入要素不相匹配，導(dǎo)致其旅游扶貧綜合效率一直處于較低水平。不難發(fā)現(xiàn)，2016年三亞市綜合效率下降最為顯著，由第一梯度下降至第四梯度。

通過圖4與圖5對比可知，2010-2016年基于旅游扶貧效率角度的研究結(jié)果與產(chǎn)出效益角度的研究結(jié)果存在一定差異，究其原因可知，產(chǎn)出效益是衡量產(chǎn)出絕對值的，而旅游扶貧效率是反映旅游業(yè)對當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)帶動效應(yīng)的指標(biāo)。產(chǎn)出效益高的市縣并不代表旅游業(yè)已經(jīng)發(fā)揮其拉動當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)的功效。反之，旅游業(yè)對當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)有效推動的市縣，受到其他因素的影響，致使其產(chǎn)出效益并不高。最佳模式應(yīng)該是在保持高效益的情況下追求更高的效率。由此可知，2016年的三亞市產(chǎn)出效益與旅游扶貧效率差距甚大，主要原因是三亞市旅游業(yè)發(fā)展使其旅游總收入逐年增加，但其沒有帶動當(dāng)?shù)剞r(nóng)村居民經(jīng)濟(jì)收入的提升，造成城鄉(xiāng)貧富差距拉大，同時農(nóng)村地區(qū)旅游扶貧項目沒有得到足夠重視，資源要素投入不足，導(dǎo)致三亞市旅游扶貧效率降低。

2.規(guī)模效率時空演化分析

從圖6可以看出，2010-2016年旅游扶貧規(guī)模效率變化明顯。2010年旅游扶貧規(guī)模效率均值達(dá)到0.635。在空間分布上，規(guī)模效率空間格局與綜合效率空間格局極為相似。位于第一梯度的市縣為三亞市、儋州市和萬寧市，第二梯度的是東方市、樂東縣、瓊中縣和屯昌縣，以上市縣旅游扶貧規(guī)模效率值基本高于平均水平，旅游扶貧規(guī)模效率較低市縣包括五指山市(0.402)和保亭縣(0.317)。2016年旅游扶貧規(guī)模效率與2010年相比，規(guī)模效率均值上升0.204。2016年東方市晉升為第一梯度，三亞市下降最為顯著，由第一梯度降至第四梯度，其規(guī)模效率值為0.661，似乎與人們的直觀印象不相符。三亞市作為全國著名的濱海旅游勝地，旅游業(yè)發(fā)展勢頭強(qiáng)勁，但對三亞市少數(shù)民族地區(qū)貧困問題的解決沒有得到應(yīng)有的重視，旅游扶貧項目建設(shè)要素投入不足，目前急需引入資本、擴(kuò)大旅游扶貧總量，提升規(guī)模效益。 整體看來，海南省少數(shù)民族地區(qū)旅游扶貧規(guī)模效率呈現(xiàn)逐年增加的趨勢，差距在逐漸縮小。從區(qū)域發(fā)展角度來看，早期多數(shù)市縣旅游規(guī)模投入與技術(shù)提升不相匹配，隨著旅游扶貧項目投入力度增加，對當(dāng)?shù)芈糜伟l(fā)展支持能力提高，多數(shù)市縣旅游扶貧項目惠民績效得到肯定。

3.純技術(shù)效率時空演化分析

由圖7可知，旅游扶貧純技術(shù)效率呈上升態(tài)勢，但與規(guī)模效率及綜合效率格局并不相同，在數(shù)值上普遍高于同一市縣同時期的綜合效率及規(guī)模效率值。具體來說，2010年旅游扶貧純技術(shù)效率差異較小，且技術(shù)有效區(qū)域范圍較廣，表明海南省開展旅游扶貧項目以來，少數(shù)民族地區(qū)在政府指導(dǎo)下逐漸提高資源及能源利用水平。2010年旅游扶貧純技術(shù)效率處于第一梯度的市縣為9個，均值達(dá)到 0.985，占市縣總數(shù)的75%，這些市縣處于DEA最佳生產(chǎn)前沿面，呈現(xiàn)DEA有效狀態(tài)。萬寧市位于第二梯度，五指山市位于第三梯度，陵水縣旅游扶貧純技術(shù)效率值最低。2016年旅游扶貧純技術(shù)效率空間分布于2010年相比空間分布差異較大，其純技術(shù)效率呈緩慢下降趨勢。位于第一梯度三亞市、萬寧市和儋州市，仍處于技術(shù)效率前沿面，其余市縣出現(xiàn)了不同程度的下降。其中，保亭縣純技術(shù)效率與2010年相比下降幅度較大，其值由1下降為0.759，與2016年其他市縣純技術(shù)效率值相比最小，導(dǎo)致其由第一梯度下滑至第四梯度，說明保亭縣旅游扶貧的資源和技術(shù)利用水平及創(chuàng)新能力有待提高。萬寧市純技術(shù)效率與2010年相比變化較大，由0.992增長值1，呈DEA有效狀態(tài)。

綜上，通過對海南省少數(shù)民族地區(qū)旅游扶貧效率時空演變特征分析可知，三亞市和儋州市旅游扶貧純技術(shù)效率一直保持有效狀態(tài)，但三亞市綜合效率的降低受到規(guī)模效率的制約，儋州市綜合效率的提高主要在于規(guī)模效率的驅(qū)動。萬寧市旅游扶貧綜合效率的改善是純技術(shù)效率和規(guī)模效率共同提升的結(jié)果，其他市縣旅游扶貧綜合效率的提高主要在于規(guī)模效率增長幅度大于純技術(shù)效率降低幅度。究其原因在于：儋州市和萬寧市開展旅游扶貧項目較早，建立了“企業(yè)+農(nóng)民+政府+金融機(jī)構(gòu)”的發(fā)展模式，旅游規(guī)模迅猛增長，在海南省產(chǎn)生了巨大的“標(biāo)桿效應(yīng)”，其旅游扶貧綜合效率的提高很大程度上依靠于旅游規(guī)模效益。而隨著海南國際旅游島旅游產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，三亞市技術(shù)水平持續(xù)提高，使其達(dá)到最佳前沿面，而資源要素投入不足，使得旅游扶貧綜合效率在逐漸降低，而三亞市旅游扶貧規(guī)模報酬處于遞增階段，擁有較大的投入回報空間，在今后的發(fā)展中，需要加大要素資本投入，來提升三亞市旅游扶貧綜合效率。其余市縣旅游扶貧規(guī)模效率高、純技術(shù)效率低，當(dāng)期持續(xù)投入超過技術(shù)消化能力，這些市縣綜合效率的改善關(guān)鍵在于技術(shù)創(chuàng)新及利用水平的提升?？傮w而言，綜合效率的格局主要受規(guī)模效率空間分異格局的影響，旅游扶貧規(guī)模效率成為海南省少數(shù)民族地區(qū)旅游扶貧綜合效率提升的主要制約因素。

(三)旅游扶貧效率類型分布

依據(jù)2016年剔除后的純技術(shù)效率值和規(guī)模效率值，并以其純技術(shù)效率均值0.921和規(guī)模效率均值0.839為界限，將海南省少數(shù)民族12市縣劃分為四種類型(如圖8所示)。

圖8 海南省少數(shù)民族地區(qū)旅游扶貧 純技術(shù)效率-規(guī)模效率圖

由圖8可知，第一類為“高-高”型(規(guī)模效率值≥0.839，純技術(shù)效率值≥0.921),包括純技術(shù)效率處于前沿面的儋州市和萬寧市，還包括純技術(shù)效率和規(guī)模效率均高于均值的東方市和昌江縣。上述市縣旅游扶貧效率較高，發(fā)展較為成熟，防止發(fā)展陷入停滯期，需要加速旅游扶貧項目轉(zhuǎn)型升級、引進(jìn)創(chuàng)新人才、構(gòu)建創(chuàng)新發(fā)展模式。第二類為“高-低”型(規(guī)模效率值≥0.839，純技術(shù)效率值<0.921)，包括樂東縣、陵水縣和屯昌縣，旅游扶貧效率的改進(jìn)方向是在維持規(guī)模效率的基礎(chǔ)上，優(yōu)化當(dāng)?shù)禺a(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，將旅游扶貧與光伏扶貧、科技扶貧相結(jié)合，推廣農(nóng)民參與旅游的科技投入，最終提升旅游扶貧純技術(shù)效率。第三類為“低-高”型(規(guī)模效率值<0.839，純技術(shù)效率值≥0.921)，包括三亞市和瓊中縣，旅游扶貧提升的途徑是憑借現(xiàn)有國家及地方政府政策支持前提下，擴(kuò)大旅游要素投入和推進(jìn)技術(shù)應(yīng)用，來改善現(xiàn)有資源配置，提升旅游總量，擴(kuò)大規(guī)模效益。第四類為“低-低”型(規(guī)模效率值<0.839，純技術(shù)效率值<0.921)，包括保亭縣、白沙縣和五指山市，這類市縣旅游業(yè)技術(shù)利用水平及市場規(guī)模均有很大提升空間。因此，可以探索潛在旅游資源，尋找發(fā)展契機(jī)，利用重大事件(如國際賽事、會展)提升當(dāng)?shù)匦蜗蠹爸?，擴(kuò)大旅游業(yè)規(guī)模，同時借鑒其他地區(qū)成熟經(jīng)驗和先進(jìn)技術(shù)，使得當(dāng)?shù)芈糜问袌鼍哂虚L足發(fā)展，助力于當(dāng)?shù)厣贁?shù)民族地區(qū)的脫貧。

五、結(jié)論與建議

本文運(yùn)用三階段DEA模型對海南省少數(shù)民族地區(qū)旅游扶貧的綜合效率、規(guī)模效率和純技術(shù)效率進(jìn)行分析，剔除環(huán)境因素和隨機(jī)因素的干擾，測算結(jié)果能更準(zhǔn)確地反映少數(shù)民族地區(qū)旅游扶貧的成效。

通過對海南省少數(shù)民族地區(qū)旅游扶貧效率及其時空演化特征的分析，得出如下結(jié)論：(1)剔除干擾因素之后，各市縣旅游扶貧綜合效率及其分解效率變動顯著，說明干擾因素對旅游扶貧效率影響顯著，且規(guī)模效率是決定綜合效率的關(guān)鍵因素。(2)2010-2016年海南省旅游扶貧綜合效率不斷提升，在其分解效率中，純技術(shù)效率較高，但呈現(xiàn)下降趨勢，規(guī)模效率次之，呈現(xiàn)波動上升趨勢，且大部分市縣規(guī)模報酬在調(diào)整后處于遞增狀態(tài)，通過增加要素投入可以提高旅游扶貧綜合效率。(3)對剔除干擾因素的旅游扶貧效率進(jìn)行時空演化分析可知，海南省少數(shù)民族地區(qū)旅游扶貧綜合效率與規(guī)模效率空間分布較為相似，空間格局由“南北高中間低”的格局演變?yōu)椤氨备吣系汀钡母窬郑兗夹g(shù)效率格局與前兩者差距較大。此外，純技術(shù)效率2010年與2016年相比，空間分布差距也較大。(4)從旅游扶貧效率類型分布來看，處于“高-高”型的市縣主要是儋州市、萬寧市、東方市和昌江縣，這些市縣旅游扶貧效率較高，發(fā)展較為成熟，防止發(fā)展陷入停滯期，需要加速旅游扶貧項目轉(zhuǎn)型升級；而處于“低-低”型的市縣為保亭縣、白沙縣和五指山市，其旅游扶貧項目處于建設(shè)期，旅游業(yè)技術(shù)利用水平及市場規(guī)模均有很大提升空間。

因旅游扶貧具有扶貧力度大、受益群體眾多等特點(diǎn)，故迅速成為連片特困區(qū)、少數(shù)民族地區(qū)脫貧致富的途徑之一。通過上述分析可知，旅游扶貧帶來了海南省少數(shù)民族地區(qū)居民生活水平的提升及當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)的發(fā)展，但旅游扶貧效率有待提升。基于上述旅游扶貧效率時空演變分析，結(jié)合不同市縣類型，本文提出以下建議：(1)擴(kuò)大旅游扶貧投資渠道，提升村民參與度。旅游扶貧不能僅僅依靠政府投資與支持，應(yīng)積極探索和發(fā)展多方位建設(shè)。旅游扶貧項目實(shí)施初期由政府主導(dǎo)推進(jìn)，在此期間，少數(shù)民族地區(qū)應(yīng)抓住國家關(guān)于脫貧致富的一系列傾斜政策的機(jī)遇，吸引大量民間企業(yè)投資?？紤]到少數(shù)民族地區(qū)旅游扶貧項目的持續(xù)發(fā)展，要鼓勵當(dāng)?shù)卮迕穹e極參與到旅游扶貧項目中，同時為了最大限度地讓村民在旅游扶貧項目中獲益，盡可能將旅游各要素產(chǎn)品落地化生產(chǎn)。(2)提升規(guī)模效率，有效組合資源。通過上述分析可知，綜合效率主要受規(guī)模效率的影響與制約。因此，要注重提升各市縣旅游扶貧的規(guī)模效率，實(shí)現(xiàn)各項經(jīng)濟(jì)要素的有效利用，進(jìn)而提升旅游扶貧綜合效率。其一，地方政府要為投資者創(chuàng)造良好的投資環(huán)境，吸引各類要素的投入，合理配置旅游資源；其二，積極打造標(biāo)志性的旅游產(chǎn)業(yè)集團(tuán)，發(fā)展獨(dú)具個性的旅游產(chǎn)業(yè)品牌，不斷提高旅游產(chǎn)業(yè)的規(guī)?；?、集約化水平。