劉 康，儲(chǔ)玖琳，王 坤，劉智興，史 珊

1. 安康學(xué)院 旅游與資源環(huán)境學(xué)院，陜西 安康 725000； 2. 貴州大學(xué) 旅游與文化產(chǎn)業(yè)學(xué)院，貴陽(yáng) 550025

目前我國(guó)脫貧攻堅(jiān)已經(jīng)取得全面勝利，如何發(fā)揮區(qū)域旅游資源的乘數(shù)效應(yīng)，將資源優(yōu)勢(shì)轉(zhuǎn)化為社會(huì)經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢(shì)，進(jìn)一步提高旅游減貧效率，繼而持續(xù)助推區(qū)域鄉(xiāng)村振興發(fā)展，成為學(xué)術(shù)界關(guān)注的焦點(diǎn)．位于我國(guó)西部偏遠(yuǎn)民族貧困地區(qū)的貴州省在解決貧困人口脫貧、 邁向全面小康的進(jìn)程中，充分發(fā)揮其生態(tài)、 環(huán)境以及優(yōu)質(zhì)旅游資源的優(yōu)勢(shì)，采用“大旅游”戰(zhàn)略引領(lǐng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)與民生發(fā)展，使得旅游經(jīng)濟(jì)成為拉動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的重要增長(zhǎng)極，貴州省貧困縣2020年底全部“脫帽”．基于此，本研究將貴州省作為典型案例地，探究其旅游減貧效率格局演化及其影響因素，對(duì)西部偏遠(yuǎn)特困地區(qū)以及民族地區(qū)的旅游生產(chǎn)要素合理化配置和旅游發(fā)展提質(zhì)增效有一定的參考價(jià)值.

1 文獻(xiàn)綜述

旅游減貧效率是綜合衡量區(qū)域旅游減貧效果的重要手段，在國(guó)內(nèi)外對(duì)旅游減貧相關(guān)成果的基礎(chǔ)上，近年來(lái)關(guān)于旅游減貧效率(效應(yīng))的探討逐漸成為學(xué)者們關(guān)注的焦點(diǎn)．黃淵基[1]、 耿長(zhǎng)偉等[2]運(yùn)用DEA 模型對(duì)連片特困地區(qū)旅游減貧效率進(jìn)行評(píng)價(jià)，根據(jù)不同發(fā)展階段與區(qū)域特點(diǎn)，提出了適宜的發(fā)展策略； 另有研究采用傳統(tǒng)的DEA模型對(duì)武陵山區(qū)[3]、 湖北大別山區(qū)[4]、 廣西石漠化地區(qū)[5]、 連片特困羅霄山片區(qū)[6-7]以及湖北省[8]旅游減貧效率及其影響因素展開測(cè)度； 尹建軍等[9]、 梁興群等[10]基于Super-SBM模型對(duì)集中連片特困區(qū)的旅游減貧效率及其減貧路徑展開探究．此外，部分學(xué)者對(duì)貴州省的旅游減貧展開了探究，研究?jī)?nèi)容主要集中于旅游減貧模式[11]、 旅游精準(zhǔn)減貧對(duì)農(nóng)戶的生計(jì)影響[12]、 旅游減貧路徑與益貧模式[13]等； 還有學(xué)者聚焦于旅游過(guò)程中特定形式的旅游減貧，譬如生態(tài)旅游減貧[14]、 旅游減貧與空間正義[15]、 旅游減貧與勞動(dòng)保障制度[16]等．綜合來(lái)看，這些研究以定性分析居多，盡管有學(xué)者基于自回歸模型對(duì)貴州省旅游減貧效應(yīng)展開了初步探究[17]，但是非線性Granger因果檢驗(yàn)只能刻畫旅游減貧效率“量”的影響程度，其更多地考慮關(guān)系數(shù)據(jù)而忽略了旅游減貧效率的空間結(jié)構(gòu)屬性．基于此，借助空間分析測(cè)定貴州省旅游減貧效率空間格局演化的研究有很大空間.

總體來(lái)看，學(xué)界對(duì)旅游減貧效率進(jìn)行了較為全面的研究，但相關(guān)研究從區(qū)域與尺度來(lái)看多集中于東中部地區(qū)市際層面，少有對(duì)西部地區(qū)，尤其是西部偏遠(yuǎn)民族貧困地區(qū)微觀層面(縣域尺度)旅游減貧效率的研究； 就指標(biāo)選取與研究方法而言，旅游減貧效率產(chǎn)出指標(biāo)大多數(shù)只考慮經(jīng)濟(jì)效益，忽略了社會(huì)效益與生態(tài)效益； 此外，大多數(shù)研究多采用傳統(tǒng)DEA以及超效率SBM來(lái)測(cè)度旅游減貧效率，但傳統(tǒng)DEA方法在對(duì)小樣本估計(jì)時(shí)會(huì)導(dǎo)致相對(duì)效率產(chǎn)生偏差或忽略統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)等問(wèn)題[18-19]，而超效率SBM只能從關(guān)系屬性的角度刻畫旅游減貧效率“量”的影響程度．因此本研究在構(gòu)建適宜的投入—產(chǎn)出指標(biāo)的基礎(chǔ)上，借助Bootstrap-DEA、 GIS空間分析以及空間計(jì)量模型等方法，以貴州省為案例地，以2011-2016年面板數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源，深入探討西部偏遠(yuǎn)民族貧困地區(qū)旅游減貧效率的空間格局演化規(guī)律及其影響因素，以期為貴州省旅游可持續(xù)發(fā)展以及旅游生產(chǎn)要素合理化配置和提質(zhì)增效提供決策參考.

2 研究方法與數(shù)據(jù)

2.1 研究模型與方法

2.1.1 Bootstrap-DEA模型

2.1.2 全局空間自相關(guān)

全局空間自相關(guān)主要是對(duì)屬性在整個(gè)區(qū)域空間上特征的描述，反映觀測(cè)變量在整個(gè)研究區(qū)域內(nèi)空間相關(guān)性的整體趨勢(shì)．最常見的是用Moran’sI系數(shù)來(lái)衡量，其計(jì)算公式[22]為：

(1)

式中：Xi和Xj表示空間單元i與j的屬性值；S2為樣本方差；Wij均為鄰近標(biāo)準(zhǔn)的空間權(quán)重矩陣．統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)均采用Z檢驗(yàn).

2.1.3 空間計(jì)量模型

根據(jù)Anselin的空間滯后模型與空間誤差模型[23]，結(jié)合貴州省旅游發(fā)展實(shí)際，設(shè)定的考慮空間效應(yīng)的滯后模型為：

lnYi=α+γ1lnSTRi+γ2lnRESi+γ3lnLi+γ4lnCPi+γ5lnOPENi+ρωlnYi+εi

考慮空間效應(yīng)的誤差模型為：

lnYi=α+γ1lnSTRi+γ2lnRESi+γ3lnLi+γ4lnCPi+γ5lnOPENi+μ

μ=λWεi+ξ

(2)

式中：γi為回歸參數(shù)；Yi為區(qū)域i的旅游減貧效率；STRi表征產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)；RESi表征旅游資源稟賦；Li表征人力資本；CPi表征資本動(dòng)力；OPENi表征市場(chǎng)開放程度；εi為隨機(jī)干擾項(xiàng)，衡量其他未觀測(cè)到的因素對(duì)旅游減貧效率的影響；ρ為空間滯后回歸系數(shù)；W為鄰近標(biāo)準(zhǔn)空間權(quán)重矩陣；λ為空間自相關(guān)系數(shù)，ξ為服從經(jīng)典假設(shè)的隨機(jī)誤差項(xiàng).

2.2 指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

2.2.1 指標(biāo)選取

旅游減貧效率是對(duì)旅游減貧過(guò)程的評(píng)價(jià)，其評(píng)價(jià)指標(biāo)有投入指標(biāo)和產(chǎn)出指標(biāo)．近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者逐漸從關(guān)注旅游減貧的經(jīng)濟(jì)效益拓展到關(guān)注旅游減貧的“經(jīng)濟(jì)—生態(tài)—社會(huì)”效益，因此旅游減貧效率評(píng)估既要注重合理分配利益，防止貧富差距過(guò)大，突出經(jīng)濟(jì)效益，還要注重可持續(xù)發(fā)展，突出社會(huì)與生態(tài)效益[1].

由于投入指標(biāo)的選取需要評(píng)價(jià)的是旅游對(duì)經(jīng)濟(jì)、 社會(huì)與生態(tài)的減貧效應(yīng)，因而需要選取衡量旅游業(yè)發(fā)展的指標(biāo)．旅游綜合收入可以大致描繪旅游業(yè)發(fā)展的成果效應(yīng)，而旅游人數(shù)可以衡量其對(duì)周邊產(chǎn)業(yè)的帶動(dòng)效應(yīng)，同時(shí)考慮到與產(chǎn)出指標(biāo)體系的對(duì)應(yīng)關(guān)系，選取人均旅游綜合收入與人均接待游客量構(gòu)成投入指標(biāo)體系．產(chǎn)出指標(biāo)應(yīng)該由經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)、 社會(huì)效益指標(biāo)、 生態(tài)效益指標(biāo)組成．經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)是反映區(qū)域“減貧”最直接的指標(biāo)，從地區(qū)經(jīng)濟(jì)的帶動(dòng)效應(yīng)上看，人均GDP是較好的產(chǎn)出指標(biāo)，表征旅游產(chǎn)業(yè)對(duì)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)的帶動(dòng)； 從貧困片區(qū)的脫貧效果上看，人均收入是較好的產(chǎn)出指標(biāo)，于是本研究同時(shí)選取了城鎮(zhèn)居民人均可支配收入與農(nóng)民人均純收入，體現(xiàn)居民生產(chǎn)生活狀態(tài)．貧困片區(qū)的居民既包括城鎮(zhèn)也涵蓋農(nóng)村，故經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)由人均GDP、 城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、 農(nóng)民人均純收入3項(xiàng)構(gòu)成．社會(huì)效益指標(biāo)是評(píng)價(jià)旅游區(qū)文明進(jìn)步、 和諧發(fā)展的重要指標(biāo)，用城鎮(zhèn)化率表征旅游減貧的社會(huì)效益．生態(tài)效益指標(biāo)是貧困區(qū)實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展、 踐行生態(tài)文明建設(shè)的重要指標(biāo)，用森林覆蓋率表征旅游減貧的社會(huì)效益[1，3-6].

2.2.2 數(shù)據(jù)來(lái)源與處理

2011年與2016年是貴州省“十一五規(guī)劃”和“十二五規(guī)劃”的開局之年，連續(xù)、 完整的5年間隔期能更科學(xué)地刻畫旅游減貧效率的空間格局及其演變規(guī)律，因此選取2011年與2016年相關(guān)數(shù)據(jù)作為源數(shù)據(jù)．本研究忽略了投入產(chǎn)出的滯后性對(duì)旅游減貧效率的影響，同時(shí)利用物價(jià)指數(shù)對(duì)投入產(chǎn)出指標(biāo)進(jìn)行變化，以剔除物價(jià)水平變動(dòng)的影響．文中所有數(shù)據(jù)均來(lái)自2011-2016年《貴州省統(tǒng)計(jì)年鑒》、 貴州省各地市統(tǒng)計(jì)年鑒、 貴州省88個(gè)縣國(guó)民經(jīng)濟(jì)與社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)、 貴州省文化與旅游廳及各地區(qū)旅游局網(wǎng)站.

3 測(cè)度結(jié)果與分析

3.1 總效率測(cè)度結(jié)果

由表1可知，2011年88個(gè)縣旅游減貧總效率最大值為1，最小值為0.035，平均值為0.317，標(biāo)準(zhǔn)差為0.237．其中有31個(gè)縣旅游減貧總效率高于平均值，占比達(dá)35.23%； 剩余57縣旅游減貧總效率低于平均值，占比為64.77%．與2011年相比，2016年88縣旅游減貧總效率最大值仍為1，但最小值提升至0.043，提升幅度為22.86%； 平均值提升至0.335，提升幅度為5.68%； 標(biāo)準(zhǔn)差下降為0.235，下降幅度為0.84%．2016年，有32個(gè)縣旅游減貧總效率高于平均值，占比提升至36.36%，剩余56縣旅游減貧總效率低于平均值．?dāng)?shù)據(jù)表明，5年間旅游減貧總效率整體水平在提升的同時(shí)，區(qū)域間差距卻在逐漸縮小.

表1 綜合測(cè)度結(jié)果

2011年與2016年總效率的GlobalMoran’sI估計(jì)值均為正值，檢驗(yàn)結(jié)果均顯著(Z值均大于0.05置信水平臨界值)，并且數(shù)值呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，表明旅游減貧總效率內(nèi)部存在顯著的空間相關(guān)性，不同縣域總效率在空間上表現(xiàn)為集聚特征．換言之，總效率較高的區(qū)域與總效率較低的區(qū)域在空間上呈集中分布態(tài)勢(shì)，并且這種趨勢(shì)在不斷加強(qiáng).

3.2 分解效率測(cè)度結(jié)果

2011年純技術(shù)效率最大值為1，最小值為0.067，平均值為0.58，標(biāo)準(zhǔn)差為0.314，其中有40個(gè)縣區(qū)純技術(shù)效率高于平均值，占比達(dá)45.45%．與2011年相比，2016年純技術(shù)效率最大值仍為1，但最小值提升為0.074，平均值仍為0.58，標(biāo)準(zhǔn)差小幅提升為0.319，提升幅度為1.59%； 有43個(gè)縣區(qū)純技術(shù)效率高于平均值，占比提升至48.86%．各組數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)變化反映5年間純技術(shù)效率整體水平保持穩(wěn)定的同時(shí)，區(qū)域差距卻在以較小幅度拉大.

2011年規(guī)模效率最大值為1，最小值為0.082，平均值為0.576，標(biāo)準(zhǔn)差為0.231，其中有43個(gè)縣規(guī)模效率高于平均值．與2011年相比，2016年規(guī)模效率最大值仍為1，但最小值提升為0.091； 平均值提升為0.628，提升幅度達(dá)9.03%； 標(biāo)準(zhǔn)差大幅下降為0.002，僅為2011年的0.87%； 仍有43個(gè)縣區(qū)規(guī)模效率高于平均值．各組數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)變化表明在過(guò)去的5年間，規(guī)模效率整體水平在小幅提升的同時(shí)，區(qū)域差距卻在迅速縮小.

2011年與2016年，純技術(shù)效率與規(guī)模效率的GlobalMoran’sI估計(jì)值均為正值，檢驗(yàn)結(jié)果均顯著(Z值均大于0.05置信水平臨界值)，并且數(shù)值呈現(xiàn)上升趨勢(shì)．無(wú)論是2011年還是2016年，純技術(shù)效率的GlobalMoran’sI均小于規(guī)模效率的GlobalMoran’sI； 此外，純技術(shù)效率的GlobalMoran’sI的增長(zhǎng)幅度(9.73%)也低于規(guī)模效率的GlobalMoran’sI的增長(zhǎng)幅度(14.92%)．?dāng)?shù)據(jù)表明純技術(shù)效率與規(guī)模效率在區(qū)域內(nèi)均存在顯著的空間相關(guān)性，且效率水平相似的地區(qū)在空間上呈集聚分布態(tài)勢(shì)．盡管純技術(shù)效率與規(guī)模效率在空間上的集聚程度都在加強(qiáng)，但規(guī)模效率的集聚程度與集聚趨勢(shì)均高于純技術(shù)效率.

綜合來(lái)看，總效率、 純技術(shù)效率與規(guī)模效率均存在顯著的空間正相關(guān)性和集聚特征，且空間關(guān)聯(lián)性逐漸增強(qiáng)．5年間總效率與規(guī)模效率均有一定程度的提升，純技術(shù)效率卻保持不變．這種變化一方面反映貴州省各縣區(qū)旅游業(yè)產(chǎn)出與投入的比例逐步優(yōu)化，生產(chǎn)力逐漸提高； 另一方面也表明貴州省旅游減貧總效率的提升主要得益于規(guī)模效率的不斷增強(qiáng)，換言之，得益于貴州省近年來(lái)“大數(shù)據(jù)、 大生態(tài)、 大旅游”這一戰(zhàn)略布局，使得域內(nèi)旅游經(jīng)營(yíng)規(guī)模逐步擴(kuò)大，旅游業(yè)集聚和集群化發(fā)展所帶來(lái)的規(guī)模效應(yīng)提升了區(qū)域旅游減貧總效率.

4 旅游減貧效率時(shí)空格局演化

4.1 旅游減貧效率空間分布格局

雖然學(xué)者們對(duì)旅游效率進(jìn)行了大量的實(shí)證探索，并產(chǎn)生了豐碩的研究成果，但由于效率本身就是一個(gè)相對(duì)的概念，當(dāng)前學(xué)界對(duì)其還沒有形成一個(gè)統(tǒng)一的等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)．所以，本研究參考王坤等[24]、 徐冬等[25]的研究，將測(cè)度結(jié)果劃分為4個(gè)等級(jí)：TE≤0.4表示旅游減貧效率很低； 0.40.8表示旅游減貧效率很高．同時(shí)借助ArcGIS 10.2將2011年與2016年的綜合測(cè)度結(jié)果從低到高劃分為低效區(qū)、 較低效區(qū)、 較高效區(qū)與高效區(qū)4類．通過(guò)各縣域單元效率等級(jí)的變化考察其空間分布格局，可視化結(jié)果如圖1.

該圖基于國(guó)家測(cè)繪地理信息局標(biāo)準(zhǔn)地圖服務(wù)網(wǎng)站下載的審圖號(hào)為GS(2019)1719號(hào)的標(biāo)準(zhǔn)地圖制作，底圖無(wú)修改．圖1 貴州省縣域旅游減貧效率格局分布

4.1.1 總效率的空間分布格局

從單個(gè)年份來(lái)看，2011年總效率最高的3個(gè)縣區(qū)分別為盤縣、 望謨與安龍，最低的3個(gè)縣區(qū)分別為荔波、 雷山與江口，低效、 較低效、 較高效與高效4等級(jí)縣域數(shù)量分別為65個(gè)、 11個(gè)、 5個(gè)、 7個(gè)．2016年總效率最高的3個(gè)縣區(qū)分別為望謨、 安龍與正安，最低的3個(gè)縣區(qū)分別為荔波、 雷山與凱里，低效、 較低效、 較高效與高效4等級(jí)縣域數(shù)量分別為62個(gè)、 13個(gè)、 8個(gè)、 5個(gè)．從2011-2016年的變化情況來(lái)看，總效率絕對(duì)增量最大的縣區(qū)分別是紫云、 務(wù)川與道真，總效率絕對(duì)減量最大的縣區(qū)分別是岑鞏、 盤縣與鐘山，不難看出，總效率空間分布格局的特征為：① 旅游減貧總效率的空間格局總體保持相對(duì)穩(wěn)定狀態(tài)，處于低效區(qū)的縣域占比大．② 高效區(qū)主要分布于畢節(jié)市、 黔南州西南部與遵義市東北部等區(qū)域，低效區(qū)在全省范圍內(nèi)的分布范圍較為廣泛.

4.1.2 純技術(shù)效率的空間分布格局

從2011-2016年的變化情況來(lái)看，低效區(qū)、 較低效區(qū)、 較高效區(qū)與高效區(qū)4等級(jí)縣域數(shù)量由2011年的33個(gè)、 16個(gè)、 12個(gè)、 27個(gè)變?yōu)?016年的37個(gè)、 11個(gè)、 11個(gè)、 29個(gè)； 純技術(shù)效率絕對(duì)增量最大的縣區(qū)分別是紫云、 務(wù)川與紅花崗，純技術(shù)效率絕對(duì)減量最大的縣區(qū)分別是福泉、 興義與赫章．研究發(fā)現(xiàn)純技術(shù)效率空間分布格局波動(dòng)較大，但其平均值卻保持不變，分析認(rèn)為處于較低效區(qū)與較高效區(qū)的縣區(qū)發(fā)生大批量跨等級(jí)流動(dòng)，使得增量與減量趨于一致，繼而導(dǎo)致純技術(shù)效率平均值保持平衡.

4.1.3 規(guī)模效率的空間分布格局

單個(gè)年份來(lái)看，2011年規(guī)模效率最高的3個(gè)縣區(qū)分別為盤縣、 望謨與安龍，最低的3個(gè)縣區(qū)分別為赤水、 開陽(yáng)與修文； 2016年規(guī)模效率最高的3個(gè)縣區(qū)變?yōu)橥儭?安龍與普安，規(guī)模效率最低的3個(gè)縣區(qū)變?yōu)槌嗨?都勻與烏當(dāng)．從2011-2016年的變化情況來(lái)看，規(guī)模效率絕對(duì)增量最大的縣區(qū)分別是德陽(yáng)、 綏江與江口，規(guī)模效率絕對(duì)減量最大的縣區(qū)分別是播州、 黎平與沿河； 低效區(qū)、 較低效區(qū)、 較高效區(qū)與高效區(qū)4等級(jí)縣域數(shù)量由2011年的24個(gè)、 24個(gè)、 19個(gè)、 21個(gè)變?yōu)?016年的18個(gè)、 21個(gè)、 23個(gè)、 26個(gè)．不難看出規(guī)模效率的空間格局波動(dòng)較大，西南地區(qū)的規(guī)模效率提升尤為明顯，特別是畢節(jié)、 六盤水一帶； 東北地區(qū)的規(guī)模效率下滑較為明顯，尤其是銅仁地區(qū).

4.2 旅游減貧效率空間格局演化

運(yùn)用ArcGIS 10.2空間分析模塊的插值分析，分別對(duì)貴州省2011年與2016年旅游減貧效率展開Kriging插值分析，并對(duì)最終結(jié)果進(jìn)行可視化表達(dá)．圖2中Kriging插值擬合圖綜合反映了區(qū)域旅游減貧效率的分布形態(tài)和內(nèi)在結(jié)構(gòu)演變過(guò)程.

該圖基于國(guó)家測(cè)繪地理信息局標(biāo)準(zhǔn)地圖服務(wù)網(wǎng)站下載的審圖號(hào)為GS(2019)1719號(hào)的標(biāo)準(zhǔn)地圖制作，底圖無(wú)修改．圖2 旅游減貧效率時(shí)空格局演化

總效率的Kriging擬合圖顯示，2011年出現(xiàn)以六盤水與黔西南為高值中心的雙核結(jié)構(gòu)，并呈現(xiàn)“以貴陽(yáng)為核心，逐漸向周圍區(qū)域增高”的空間格局，遵義東北角與黔東南州東南部形成次高值分布區(qū)，同時(shí)形成了以貴陽(yáng)、 安順與黔南州北部為中心的低值集聚區(qū)．2016年演化為以六盤水、 黔西南與遵義北為高值中心的多核結(jié)構(gòu)，貴陽(yáng)與黔南北部仍為低值集聚區(qū)，總效率“中心低、 四周高”的格局沒有根本改變．不難看出總效率時(shí)空格局演化表現(xiàn)為：高值集聚區(qū)從西南、 東北角兩方位向以貴陽(yáng)為中心的區(qū)域逐漸蔓延、 擴(kuò)大，低值集聚區(qū)則表現(xiàn)出相反的演變態(tài)勢(shì).

純技術(shù)效率的Kriging擬合圖顯示，2011年在貴陽(yáng)—畢節(jié)—六盤水—黔西南一帶形成“C型”半弧帶高值集聚區(qū)，在畢節(jié)南—安順—黔南—黔東南西北角—銅仁一帶呈現(xiàn)“V型”條帶低值集聚區(qū)．貴陽(yáng)、 遵義西南部、 畢節(jié)中西部、 六盤水、 黔西南州形成高值中心，黔東南州東南部形成次高值中心，安順、 黔南州東南部、 黔東南州西北部與銅仁形成低值中心．相較2011年，2016年空間格局發(fā)生較大演變，純技術(shù)效率演化為以貴陽(yáng)、 遵義為高值集聚區(qū)的雙核中心，畢節(jié)、 六盤水、 安順、 黔東南基本演化為低值集聚區(qū)．可以看出純技術(shù)效率時(shí)空格局演變規(guī)律為：高值集聚中心整體表現(xiàn)出向貴州省中北部移動(dòng)的態(tài)勢(shì)，這一趨勢(shì)在貴州省西南部表現(xiàn)的尤為突出.

規(guī)模效率的Kriging擬合圖顯示，2011年呈現(xiàn)出“中部低，兩側(cè)高”的空間分布格局．畢節(jié)西部、 六盤水、 黔西南、 安順西南角、 銅仁、 遵義東北角形成高值中心，黔東南州東南部形成次高值中心，畢節(jié)東部、 貴陽(yáng)、 黔南北部、 遵義西南部形成低值中心．2016年，“中部低，兩側(cè)高”的空間分布格局沒有發(fā)生根本性變化，只是西南方向的高值集聚范圍向以貴陽(yáng)為核心的區(qū)域逐漸蔓延、 擴(kuò)大，東北方向的高值集聚范圍則表現(xiàn)出向以貴陽(yáng)為核心的區(qū)域逐漸減弱的態(tài)勢(shì).

5 格局演化影響因素分析

5.1 影響因素的選取

旅游減貧效率的時(shí)空格局演化是復(fù)雜的變化過(guò)程，在從原有空間格局向現(xiàn)有格局的演變過(guò)程中，會(huì)受到經(jīng)濟(jì)、 市場(chǎng)、 資源、 人才等多重因素的綜合影響．在重點(diǎn)參照相關(guān)成果的基礎(chǔ)上，本研究選取如下影響因素：① 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(STR)．產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)變，可以提升產(chǎn)業(yè)集聚與融合，在提升旅游服務(wù)質(zhì)量的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)旅游資源互補(bǔ)，繼而提升旅游減貧效率，用旅游總收入與GDP的比值來(lái)衡量旅游業(yè)在區(qū)域經(jīng)濟(jì)中的結(jié)構(gòu)比例[24]．② 旅游資源稟賦(RES)．旅游資源稟賦是區(qū)域旅游經(jīng)濟(jì)的核心，用2A及以上景區(qū)(權(quán)重取2)、 星級(jí)酒店(權(quán)重取2)和旅行社(權(quán)重取1)數(shù)量乘以各自權(quán)重的綜合得分表示[26]．③ 人力資本(L)．區(qū)域旅游從業(yè)人數(shù)對(duì)旅游生產(chǎn)活動(dòng)的過(guò)程與結(jié)果具有重要影響，用新增就業(yè)人口(人)來(lái)表示人力資本[22]．④ 資本動(dòng)力(CP)．旅游投資能進(jìn)一步改善基礎(chǔ)設(shè)施，營(yíng)造良好的旅游環(huán)境，繼而增加對(duì)游客的吸引力，對(duì)貧困區(qū)旅游發(fā)展效率而言具有積極影響，采用固定資產(chǎn)投資總額(萬(wàn)元)來(lái)表征資本動(dòng)力[27]．⑤ 市場(chǎng)開放程度(OPEN)．市場(chǎng)開放程度的提升有利于改善旅游業(yè)資本和技術(shù)水平，用招商引資實(shí)際到位資金與GDP的比值來(lái)表示[24，27].

5.2 模型識(shí)別與檢驗(yàn)

采用最大似然法(ML)對(duì)經(jīng)典回歸模型進(jìn)行估計(jì)，表2的檢驗(yàn)結(jié)果顯示Moran’sI為0.3707，且在1%的水平上顯著(p值小于0.01)，證明模型的回歸誤差具有空間正相關(guān)性．因此，可以選擇空間滯后模型和空間誤差模型展開估計(jì).

表2 空間誤差和滯后模型檢驗(yàn)結(jié)果

在空間滯后模型和空間誤差模型的選擇上，就Lagrange Multiplier而言，LM-lag的t統(tǒng)計(jì)量為31.8030，p值小于0.01，說(shuō)明LM-lag在1%的水平上顯著； LM-error的p值亦小于0.01，表明LM-lag也通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)．進(jìn)一步借助穩(wěn)健性展開識(shí)別，R-LMlag通過(guò)了5%水平的顯著性檢驗(yàn)，R-LMerr未通過(guò)10%水平的顯著性檢驗(yàn)，可以看到R-LMlag比R-LMerr的顯著性更優(yōu)、 穩(wěn)健性更強(qiáng)．結(jié)合2個(gè)拉格朗日乘數(shù)檢驗(yàn)及其穩(wěn)健性的顯著性水平，研究選用空間滯后模型展開分析.

5.3 空間計(jì)量分析結(jié)果

首先，影響因素的顯著性．旅游資源稟賦通過(guò)了1%水平下的顯著性檢驗(yàn)，人力資本(勞動(dòng)力)、 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)均通過(guò)了5%水平下的顯著性檢驗(yàn)，資本動(dòng)力(固定資產(chǎn)投資)通過(guò)了10%水平下的顯著性檢驗(yàn)，且相關(guān)系數(shù)均為正； 市場(chǎng)開放程度未通過(guò)10%水平下的顯著性檢驗(yàn)．?dāng)?shù)據(jù)表明旅游資源稟賦、 人力資本、 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、 固定資產(chǎn)投資等4要素對(duì)區(qū)域旅游減貧效率具有顯著地正向影響； 市場(chǎng)開放程度對(duì)區(qū)域旅游減貧效率的影響不顯著.

其次，影響因素的影響程度．產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)影響系數(shù)為正且最大，說(shuō)明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是區(qū)域旅游減貧效率提升的首要正向影響因子，這意味著在不考慮其他因素作用的情況下，域內(nèi)旅游收入占GDP的比重每增加1%，區(qū)域旅游減貧效率則相應(yīng)增加約0.076 4%．旅游資源稟賦影響系數(shù)為正，說(shuō)明旅游資源稟賦是區(qū)域旅游減貧效率提升的次要正向影響因子，這意味著在不考慮其他因素作用的情況下，域內(nèi)旅游資源稟賦每增加1%，旅游減貧效率則相應(yīng)增加約0.061 4%．此外，資本動(dòng)力、 人力資本的影響系數(shù)均為正，二者也會(huì)對(duì)區(qū)域旅游減貧效率產(chǎn)生一定的影響，在不考慮其他因素作用的情況下，域內(nèi)資本動(dòng)力以及人力資本每增加1%，區(qū)域旅游減貧效率則相應(yīng)提升約0.060 5%，0.007 5%(表3).

表3 空間誤差和滯后模型估計(jì)結(jié)果

6 結(jié)論與建議

6.1 結(jié) 論

本研究以貴州省為典型案例地，借助基于Bootstrap-DEA、 GIS空間分析以及空間計(jì)量模型等方法，對(duì)貴州省88縣相關(guān)面板數(shù)據(jù)的旅游減貧效率展開測(cè)度，在刻畫旅游減貧效率空間格局及其演化規(guī)律的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步甄別格局演化的影響因素.

1) 總效率與規(guī)模效率均有一定程度的提升，純技術(shù)效率卻保持不變，總效率的提升主要得益于規(guī)模效率的不斷增強(qiáng)．旅游減貧總效率、 純技術(shù)效率與規(guī)模效率均存在顯著的空間正相關(guān)性和集聚特征，且空間關(guān)聯(lián)性逐漸增強(qiáng).

2) 總效率的空間格局總體保持相對(duì)穩(wěn)定狀態(tài)，處于低效區(qū)的縣域占比大； 純技術(shù)效率空間分布格局波動(dòng)較大，但其平均值卻保持不變； 西南地區(qū)特別是畢節(jié)、 六盤水一帶的規(guī)模效率提升尤為明顯，東北地區(qū)尤其是銅仁的規(guī)模效率下滑較為明顯.

3) 從演變過(guò)程來(lái)看，總效率高值集聚區(qū)從西南、 東北角兩方位向以貴陽(yáng)為中心的區(qū)域逐漸蔓延擴(kuò)大，低值集聚區(qū)則表現(xiàn)出相反的演變態(tài)勢(shì)； 純技術(shù)效率高值集聚中心整體表現(xiàn)出向貴州省中北部移動(dòng)的態(tài)勢(shì)； 規(guī)模效率一直保持“中部低，兩側(cè)高”的空間分布格局.

4) 區(qū)域旅游減貧效率的格局演變與區(qū)域宏觀環(huán)境息息相關(guān)．旅游資源稟賦、 人力資本、 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、 固定資產(chǎn)投資等多種因素共同構(gòu)成了區(qū)域旅游減貧效率格局演變的動(dòng)力．影響因素及其空間作用強(qiáng)度的差異引致區(qū)域旅游減貧效率格局呈現(xiàn)不同的演變軌跡.

6.2 建 議

在國(guó)家提出“以轉(zhuǎn)型升級(jí)、 提質(zhì)增效為主線來(lái)發(fā)展旅游業(yè)”的目標(biāo)框架下，貴州省作為我國(guó)西部旅游資源較為豐富的地區(qū)之一，如何促進(jìn)區(qū)域旅游業(yè)的協(xié)同和互動(dòng)，最大限度發(fā)揮旅游對(duì)經(jīng)濟(jì)、 社會(huì)與生態(tài)的乘數(shù)效益，是區(qū)域旅游業(yè)在轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵時(shí)期所面臨的重大挑戰(zhàn)．本研究提出幾點(diǎn)建議，以期為貴州省旅游可持續(xù)發(fā)展和提質(zhì)增效提供科學(xué)依據(jù)，為民族貧困地區(qū)的旅游生產(chǎn)要素合理化配置提供決策參考.

首先，強(qiáng)化空間連接，提升資源稟賦．加強(qiáng)貴州省各區(qū)域之間景區(qū)、 酒店與旅行社的區(qū)域聯(lián)動(dòng)與資源整合，有針對(duì)性地發(fā)揮區(qū)域優(yōu)勢(shì)資源的特色，借此進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)區(qū)域互補(bǔ)； 同時(shí)，擴(kuò)大高等級(jí)旅游資源的比例，強(qiáng)化A級(jí)景區(qū)與星級(jí)酒店在游客接待中的先鋒作用，提升國(guó)際、 國(guó)內(nèi)旅行社的服務(wù)質(zhì)量與服務(wù)體驗(yàn)并合理開拓個(gè)性化、 精品化的旅行線路．通過(guò)上述措施，實(shí)現(xiàn)貴州省旅游資源的強(qiáng)化提質(zhì)與可持續(xù)發(fā)展．其次，實(shí)施梯度建設(shè)，培養(yǎng)專業(yè)人才．人力資源的規(guī)模、 素質(zhì)、 結(jié)構(gòu)與技能都會(huì)對(duì)區(qū)域旅游減貧效率及其演化發(fā)揮作用，因此必須重視人才，尤其是專業(yè)旅游人才．應(yīng)大力實(shí)施梯度人才建設(shè)，繼而為區(qū)域旅游發(fā)展提供智力引擎[28]．再次，整合區(qū)域資源，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)．充分整合域內(nèi)財(cái)政、 金融、 民生、 減貧、 工業(yè)制造以及其他政策性的區(qū)域資源，形成系統(tǒng)化、 整體化、 智能化的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)決策與實(shí)施方案，為區(qū)域旅游經(jīng)濟(jì)健康、 可持續(xù)發(fā)展提供持久動(dòng)能，為區(qū)域旅游經(jīng)濟(jì)均衡發(fā)展注入不竭動(dòng)力．最后，科學(xué)制定規(guī)劃，合理資本投資．相關(guān)區(qū)域在使用旅游固定資產(chǎn)投資時(shí)，必須系統(tǒng)規(guī)劃每年的投資預(yù)算，并在投資預(yù)算框架內(nèi)進(jìn)行基礎(chǔ)設(shè)施、 相關(guān)設(shè)施與配套設(shè)施的科學(xué)使用．同時(shí)要合理分配投資比例與結(jié)構(gòu)，既要重視旅游基礎(chǔ)設(shè)施的投資，也要重視娛樂、 游購(gòu)等相關(guān)設(shè)施、 配套設(shè)施的建設(shè)，最大程度發(fā)揮資本投資的動(dòng)力作用.

由于本研究只選取了區(qū)域發(fā)展中對(duì)旅游減貧效率可能產(chǎn)生影響的最主要要素，所以在后續(xù)研究中將選取更多要素和更長(zhǎng)時(shí)段，系統(tǒng)揭示旅游減貧效率時(shí)空格局演化及其影響機(jī)理.