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        基于SBM-Malmquist 模型的江蘇省旅游產(chǎn)業(yè)效率分析

        2022-10-25 03:39:12
        市場周刊 2022年10期
        關(guān)鍵詞:旅游業(yè)江蘇省要素

        葉 咪

        (南京財經(jīng)大學管理科學與工程學院,江蘇 南京 210023)

        一、 引言

        隨著經(jīng)濟的發(fā)展以及國民可支配收入的提高,越來越多的人會追求更高的生活品質(zhì),旅游已經(jīng)成為國民十分熱衷的活動,國內(nèi)旅游行業(yè)在不斷發(fā)展壯大,整個旅游業(yè)的產(chǎn)品體系在發(fā)展中逐漸完善。經(jīng)國家統(tǒng)計局計算,2019 年我國旅游產(chǎn)業(yè)在GDP占比中達到4.56%。 在看到旅游業(yè)發(fā)展成績的同時,也應(yīng)該注意到旅游業(yè)發(fā)展中的不合理問題,比如市場占有規(guī)模不足、旅游資源是否有效合理利用以及旅游是否秉持可持續(xù)發(fā)展規(guī)劃等。 因此,將城市旅游效率進行分解,并且充分評價其對總效率的貢獻,這樣才能找到影響旅游業(yè)效率的關(guān)鍵因素,從而進一步推動旅游業(yè)的發(fā)展。

        旅游業(yè)的發(fā)展離不開旅行社、酒店、交通運輸?shù)纫蛩氐挠绊憽?謝春山等[1]對 2002 ~2008 年國內(nèi)的五星級酒店采用超效率DEA 模型進行效率評價,發(fā)現(xiàn)效率與酒店所在的區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展存在著很大的關(guān)系。 Zhang 和An[2]通過采用DEA-BCC 模型分析了西雅圖地區(qū)公路利用效率問題,為當?shù)剡\輸投資決策提供了重要依據(jù)。 Zhao 等[3]通過DEA 模型分析得出交通網(wǎng)絡(luò)在旅游效率中起著至關(guān)重要的作用。徐文燕和戴莉[4]通過對全國各地區(qū)50 個旅游城市的星級酒店投入產(chǎn)出進行分析發(fā)現(xiàn)區(qū)域差異化明顯,東部地區(qū)優(yōu)于西部地區(qū)。 劉佳等[5]學者采用DEA 模型對沿海地區(qū)11 個省市區(qū)的旅游產(chǎn)業(yè)效率進行評價,采用Malmquist 模型對沿海地區(qū)旅游業(yè)TFP 效率值的時空演化特征進行研究分析。 董志文和趙博陽[6]運用DEA-Malmquist 模型對渤海地區(qū)17 個城市的旅游效率進行分析,對打造海洋特色旅游產(chǎn)業(yè)提出了相應(yīng)的對策。

        文章基于前人的研究,采用SBM 模型并結(jié)合Malmquist 指數(shù),對江蘇省2012~2020 年間旅游產(chǎn)業(yè)效率進行測算,為提升旅游效率提供一定的參考。

        二、 研究方法與指標選取

        (一)SBM 模型

        SBM 模型能夠同時從投入和產(chǎn)出兩個角度測量決策單元的無效情況,并且考慮了松弛變量對效率值的影響,彌補了傳統(tǒng)的DEA 模型的不足,提高了效率值的精確性[7]。 模型公式如下:

        ρ*為效率值,取值范圍為 0 ~1,當 0<ρ*<1 時,說明決策單元無效,當ρ*=1 時,說明效率值為1,決策單元有效。

        (二)Malmquist 指數(shù)模型

        Malmquist 指數(shù)模型[8]可以對多個時期的數(shù)據(jù)進行分析,并且可以觀察不同時期生產(chǎn)率的變化情況,是一種分析全要素生產(chǎn)效率的動態(tài)研究方法。在規(guī)模報酬可變的情況下,全要素生產(chǎn)率可以進一步地分解為技術(shù)效率變化指數(shù)(effch)和技術(shù)進步指數(shù)(techch),公式為:

        tfpch=effch×techch=pech×scale×techch

        其中 pech、scale、techch 分別表示為純技術(shù)效率、規(guī)模效率、技術(shù)進步指數(shù)。 若tfpch>1,表示該階段效率提升,反之則下降,若tfpch=1,則表示該階段效率未發(fā)生變化。

        (三)指標選取與數(shù)據(jù)來源

        計算旅游產(chǎn)業(yè)效率需要選取合適的投入和產(chǎn)出指標。 參考相關(guān)文獻[9-10],本文選取第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員數(shù)量、第三產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資額、旅行社數(shù)量、星級酒店數(shù)量以及交通運輸支出作為投入指標,選取國內(nèi)旅游收入和旅游外匯收入作為產(chǎn)出指標。

        本文數(shù)據(jù)通過江蘇省統(tǒng)計年鑒和各市統(tǒng)計年鑒計算可得,選取2012 ~2020 年江蘇省13 個城市的數(shù)據(jù)進行研究。

        三、 實證分析

        (一)江蘇省旅游產(chǎn)業(yè)效率靜態(tài)分析

        本文運用DEA-SOLVER 軟件,選擇規(guī)模報酬可變的 SBM 模型,對 2012 ~2020 年江蘇省 13 個城市進行效率測算,結(jié)果如表1 所示。

        表1 2012~2020 年江蘇省旅游產(chǎn)業(yè)效率值

        由表 1 可知,2012 ~ 2020 年只有南京、無錫、蘇州、鎮(zhèn)江四個城市的旅游業(yè)效率均達到有效。 這9年間的總的效率平均值達到了0.706,其中徐州、南通、淮安、鹽城和揚州存在很大的改善空間。 這跟地理位置以及地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展狀況有很大的關(guān)系,依據(jù)蘇南(南京、蘇州、無錫、常州、鎮(zhèn)江)、蘇中(揚州、泰州、南通)、蘇北(徐州、連云港、宿遷、淮安、鹽城)地區(qū)進行劃分,在研究期間,各地區(qū)的平均效率值如圖1 所示。 從圖中明顯看出,蘇南地區(qū)的效率值明顯優(yōu)于蘇中和蘇北地區(qū),且蘇南地區(qū)在研究期間一直處于穩(wěn)定的狀態(tài)。 蘇中地區(qū)穩(wěn)定性較差,2013 ~2018 年效率值整體呈下降趨勢,其中2017 年跌到最低(0.342)。 蘇北地區(qū)比較穩(wěn)定,效率值平均在0.56左右。 從區(qū)域角度來看,旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展效率整體呈南部高、中北部地區(qū)低的趨勢,且差異明顯。

        圖1 2012~2020 年江蘇省旅游業(yè)效率均值變化趨勢

        (二)江蘇省旅游產(chǎn)業(yè)效率動態(tài)分析

        本文運用DEAP2.1 軟件,通過建立Malmquist指數(shù)模型,對2012 ~2020 年江蘇省13 個城市的數(shù)據(jù)進行測算,結(jié)果如表2 所示。

        表2 2012~2020 年江蘇省旅游產(chǎn)業(yè)效率Malmquist 指數(shù)及分解

        由表 2 可以看出,除 2012 ~ 2013 年和 2019 ~2020 年間,其余年份的全要素生產(chǎn)效率值均大于1,說明旅游業(yè)發(fā)展態(tài)勢良好。 研究期間全要素生產(chǎn)效率均值為0.976,總體呈下降趨勢,這說明江蘇省旅游產(chǎn)業(yè)效率還有提升的空間。 從構(gòu)成角度來看,全要素生產(chǎn)率與技術(shù)效率和技術(shù)進步相關(guān),從結(jié)果來看,技術(shù)進步變動是影響全要素生產(chǎn)效率變化的關(guān)鍵性因素。 在研究初期,2012 ~2013 年技術(shù)進步變動為0.779,抑制了全要素生產(chǎn)效率的發(fā)展,2013 ~2019 年,旅游產(chǎn)業(yè)注重技術(shù)創(chuàng)新,技術(shù)進步變動促進了全要素生產(chǎn)率的提高。 而在2019 ~2020 年間,技術(shù)進步變化下降到了0.474,技術(shù)進步指數(shù)不僅和技術(shù)創(chuàng)新相關(guān)還與市場環(huán)境息息相關(guān)。 2019 年12月新冠肺炎疫情的暴發(fā),人們的生活發(fā)生了巨大的變化,因為疫情限制了人們的活動,這對旅游行業(yè)產(chǎn)生了非常大的影響。 外部環(huán)境因素導(dǎo)致了技術(shù)進步指數(shù)的下降,從而進一步導(dǎo)致了全要素生產(chǎn)效率的下降。

        對研究期間各城市的Malmquist 指數(shù)進行分析,結(jié)果如表 3 所示。 從表 3 可以看出,2012 ~ 2020 年江蘇省13 個城市的全要素生產(chǎn)效率整體呈下降趨勢,除無錫市全要素生產(chǎn)效率提高了1.4%,其余城市均處于下降狀態(tài)。 從指數(shù)分解情況來看,純技術(shù)效率整體呈上升趨勢,而技術(shù)進步變化和規(guī)模效率變化處于下降趨勢。 從變動幅度來看,技術(shù)進步變動是影響全要素生產(chǎn)效率變化的關(guān)鍵因素,因此需要進一步提高技術(shù)進步水平,另外,需要提升規(guī)模效率,提高管理水平,才能更進一步提高技術(shù)效率,提高旅游效率。

        表3 江蘇省各城市旅游產(chǎn)業(yè)效率Malmquist 指數(shù)及分解

        四、 結(jié)論與建議

        通過構(gòu)建SBM 和Malmquist 指數(shù)模型,對江蘇省13 個城市2012~2020 年旅游產(chǎn)業(yè)的效率進行了分析測算,研究結(jié)論與建議如下:

        旅游產(chǎn)業(yè)效率存在很大的地區(qū)差異,蘇南地區(qū)的效率值明顯看出是優(yōu)于蘇中和蘇北地區(qū)的,從總體來看呈現(xiàn)出南高北低的態(tài)勢,蘇中和蘇北地區(qū)的城市還有很大的改善空間。 因此,蘇中和蘇北區(qū)域要結(jié)合當?shù)氐奶厣?,因地制宜地發(fā)展旅游業(yè),同時蘇南和蘇中、蘇北區(qū)域要實現(xiàn)區(qū)域聯(lián)動,發(fā)展聯(lián)合旅游一條龍服務(wù),以南京、蘇州等發(fā)展較好的城市帶動其他城市旅游業(yè)的發(fā)展,促進江蘇省整個旅游產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

        對江蘇省旅游產(chǎn)業(yè)效率進行動態(tài)評價,在研究期間,全要素生產(chǎn)效率整體呈下降趨勢,說明旅游產(chǎn)業(yè)效率還有提升的空間,并且技術(shù)進步變動是影響全要素生產(chǎn)效率變化的關(guān)鍵性因素。 尤其在2019 ~2020 年間,技術(shù)進步變化下降到了0.474,這是效率值降低的主要原因。 因此,要著重考慮技術(shù)進步指數(shù)。 技術(shù)進步指數(shù)與市場環(huán)境也息息相關(guān)。 因為疫情的影響,旅游產(chǎn)業(yè)進入了寒冬,隨著疫情常態(tài)化發(fā)展,旅游產(chǎn)業(yè)需要尋找新的出路來謀求發(fā)展。 旅游產(chǎn)業(yè)可以加強技術(shù)創(chuàng)新,實現(xiàn)云旅游、云體驗等虛擬旅游,讓旅客在線上也能身臨其境地處于旅游景點之中,并且增加互動,增加旅客的體驗感。

        五、 結(jié)語

        總體來說,技術(shù)進步指數(shù)是影響旅游產(chǎn)業(yè)效率的主要因素。 因此各城市要進一步加強技術(shù)創(chuàng)新,將科技與旅游更深融合。 另外,需要提升規(guī)模效率,提高管理水平,才能更進一步提高技術(shù)效率,提高旅游效率。

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