侯旭東

摘 要：本文首先闡述智慧旅游城市的概念，并且以申請專利授權(quán)數(shù)量和一般公共預(yù)算支出為投入指標，以旅游總?cè)藬?shù)和旅游總收入為產(chǎn)出指標，構(gòu)建DEA模型對原國家旅游局于2012年公布的18個“國家智慧旅游試點城市”進行旅游業(yè)效率評價及冗余分析。其次，通過對測算結(jié)果進行分析，發(fā)現(xiàn)18個智慧旅游城市旅游業(yè)效率均不理想，并且大部分城市都出現(xiàn)了科技投入冗余及旅游總?cè)藬?shù)冗余。最后提出控制地區(qū)規(guī)模、加大科技對旅游業(yè)發(fā)展的傾斜力度及培養(yǎng)復(fù)合人才一系列建議，以提高各個智慧旅游城市的旅游業(yè)效率。

關(guān)鍵詞：智慧旅游城市；DEA；效率研究；冗余分析

中圖分類號：F592.7 文獻標識碼：A

引言

2010年，國際商業(yè)機器公司（International Business Machines Corporation，IBM）提出智慧城市的概念，將互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算等技術(shù)運用在城市規(guī)劃、設(shè)計、建設(shè)、管理中，讓城市的公共管理更加的高效互聯(lián)，提高政府運作機制，為市民創(chuàng)造美好生活[1]。我國在發(fā)展智慧城市的背景下提出了智慧旅游城市這一概念，利用物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等信息技術(shù)手段，圍繞旅游產(chǎn)業(yè)，建立廣泛覆蓋和深度互聯(lián)的城市信息網(wǎng)絡(luò)，從而全面提升游客的吃、住、行、游、購、娛的智能化旅游體驗，并為旅游管理和公共服務(wù)提供創(chuàng)新型決策依據(jù)及手段[2]。2012年，原國家旅游局公布了18個“國家智慧旅游試點城市”，包括北京、武漢、成都、福州、南京、大連、廈門、蘇州、溫州、煙臺、洛陽、無錫、常州、南通、揚州、鎮(zhèn)江、黃山、武夷山[3]。

國內(nèi)從2003年起開始對于旅游業(yè)效率進行研究。2003—2007年為研究的起步階段，此階段的文獻數(shù)量不到10篇；2007—2011年，隨著旅游學(xué)者對旅游業(yè)效率的重視，其相關(guān)的文章數(shù)量也逐漸提高，其測算方法主要是數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（Data envelopment analysis，DEA）和隨機前沿方法（Stochastic Frontier Approach，SFA），此階段也被認為是研究的探索階段。2011年，“十二五”規(guī)劃將旅游業(yè)正式定為國民經(jīng)濟戰(zhàn)略支柱產(chǎn)業(yè)，研究旅游業(yè)效率的文章也大幅增加，方法也逐漸多樣[4]。然而當(dāng)前對于旅游業(yè)效率的研究主要還是定量研究，研究方法也主要采用SFA、DEA和改進型DEA[5]。

本文使用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的方法，以各市專利授權(quán)數(shù)及一般公共預(yù)算支出為投入指標，以各市旅游總?cè)藬?shù)和旅游總收入為產(chǎn)出指標，對18個智慧旅游城市旅游業(yè)效率及投入產(chǎn)出冗余進行分析，并針對分析結(jié)果給出針對性的建議。

一、指標體系及評價模型

（一）指標確定及數(shù)據(jù)來源

截至目前，智慧旅游城市的旅游效率評價，其體系尤其是評價指標的選取并不確定，但有不少學(xué)者也開始進行了相應(yīng)的研究，建立合理的評價指標。通常的效率評價指標考慮的是人、財、物的投入，產(chǎn)出為收入或利潤。而智慧旅游城市的旅游業(yè)效率評價指標在考慮資本及勞動力投入的同時，還需要考慮科技創(chuàng)新研究的投入。結(jié)合之前學(xué)者對智慧旅游城市評價的研究以及數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法對指標的限制，其指標的選取原則：①科學(xué)性，其指標的選擇依據(jù)科學(xué)的態(tài)度，借鑒前人的研究基礎(chǔ)及結(jié)果，并結(jié)合數(shù)據(jù)包絡(luò)方法對指標的限制條件，即DMU≥max{p×q，3（p+q）}，對一系列指標進行客觀及合理的取舍，使評價結(jié)果可信度更高、科學(xué)性更強；②相關(guān)性，智慧旅游城市在旅游產(chǎn)業(yè)的發(fā)展上除了投入資本及勞動力，還要考慮科技創(chuàng)新指標，因此其產(chǎn)出指標也應(yīng)該與旅游收入及旅游獲益相關(guān)；③可獲取性，其效率評價指標的選取應(yīng)該真實可信，其來源不僅與社會發(fā)展水平相關(guān)還應(yīng)該考慮數(shù)據(jù)的可獲取性及權(quán)威性，能夠真實反映測算出來的結(jié)果。

故本文DEA模型的投入和產(chǎn)出指標如表1所示。其數(shù)據(jù)來源于各個城市的統(tǒng)計年鑒。目前各個城市只公布了2021年統(tǒng)計年鑒，其數(shù)據(jù)為2020年數(shù)據(jù)，所以本次分析只對18個智慧旅游城市2020年的數(shù)據(jù)進行靜態(tài)分析。

（二）模型評價

二、效率測算結(jié)果

（一）指標描述性分析

本文選取的是18個“國家智慧旅游試點城市”包括北京、武漢、成都、福州、南京、大連、廈門、蘇州、溫州、煙臺、洛陽、無錫、常州、南通、揚州、鎮(zhèn)江、黃山、武夷山。其投入指標為2020年各個城市的旅游總?cè)藬?shù)、旅游總收入，其產(chǎn)出指標為專利授權(quán)數(shù)、一般公共預(yù)算支出。數(shù)據(jù)來源于各個城市2021年統(tǒng)計年鑒，各指標描述性統(tǒng)計分析如表2所示。

18個城市旅游總?cè)藬?shù)均值為8 513.36萬人次，最大值為武漢25 911.90萬人次，最小值武夷山1 078.57萬人次，標準差6 427.05萬元。旅游總收入均值1 220.23億元，最大值為成都3 005.20億元，最小值228.89億元，標準差為875.04億元。專利授權(quán)數(shù)均值46 487件，最大值北京162 824件，最小值武夷山255件，標準差42 780件。一般公共預(yù)算支出均值14 232 028.89萬元，最大值北京71 161 762萬元，最小值武夷山295 957萬元，標準差15 249 500.80萬元。由此可見，由于城市規(guī)模的不同，指標之間的差距也較大，其投入及產(chǎn)出指標較大的均為二線以上的城市，其中北京的兩個投入指標均為最大值，而武夷山的投入和產(chǎn)出指標均為最小值。

（二）指標相關(guān)性分析

使用SPSS軟件對選取的投入產(chǎn)出指標進行相關(guān)性分析，其結(jié)果如表3所示。結(jié)果表示各指標之間均呈正相關(guān)，指標之間相關(guān)系數(shù)最小值0.542，最大值0.931，其中專利授權(quán)數(shù)與旅游總?cè)藬?shù)之間的相關(guān)系數(shù)為0.542，與旅游總收入之間的相關(guān)系數(shù)為0.754。一般公共預(yù)算支出與旅游總?cè)藬?shù)之間的相關(guān)系數(shù)為0.642，與旅游總收入之間的相關(guān)系數(shù)為0.767。證明本文所選取的指標較為合適，可用于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析進行效率測算。

（三）模型測算結(jié)果

根據(jù)投入與產(chǎn)出數(shù)據(jù)，運用DEAP 2.1軟件VRS計算的智慧旅游城市旅游業(yè)效率結(jié)果如表4所示，由其結(jié)果可以看出，所測決策單元旅游業(yè)效率均不理想，綜合技術(shù)效率平均值為0.259，純技術(shù)效率平均值為0.670，規(guī)模效率平均值為0.359，純技術(shù)效率為1的城市有武漢、成都、黃山、洛陽、武夷山，說明在目前的技術(shù)水平上，拋開規(guī)模效率，其投入資源的使用對這5個城市是有效果的。然而綜合技術(shù)效率為1的只有武夷山一家，說明武漢、成都、黃山、洛陽這4個城市由于智慧城市的建設(shè)較早，且城市規(guī)模大，此時處于規(guī)模無效的狀態(tài)，所以即便純技術(shù)效率有效，但是綜合技術(shù)效率仍然無效，其改進的重點應(yīng)該放在提升規(guī)模效益上面。除了武夷山規(guī)模報酬不變，其他的17個智慧旅游城市均為規(guī)模報酬遞減的狀態(tài)，其原因主要為城市規(guī)模較大，管理上效率下降，導(dǎo)致生產(chǎn)要素按相同比例同時增加時，產(chǎn)量增加的比例小于投入要素的變化比例。除武夷山外，所有的智慧旅游城市的旅游業(yè)效率都沒有達到最優(yōu)，甚至大多數(shù)都處于很低的水平，在旅游業(yè)方面的科技和資金投入都沒有達到最優(yōu)配置。

三、冗余分析

（一）投入冗余

同樣通過數(shù)據(jù)包絡(luò)分析測算出科技投入冗余和資金預(yù)算投入冗余，如表5所示，可以看出大多數(shù)智慧旅游城市都存在科技投入冗余，說明城市的科技投入沒有完全運用到旅游產(chǎn)業(yè)的發(fā)展當(dāng)中，在智慧旅游方面，不夠重視科技創(chuàng)新。

其投入冗余比例如表6所示，科技投入冗余在17%以上的城市浙江省有1例為溫州，江蘇省有5例分別為南京、蘇州、無錫、常州和揚州。說明在智慧旅游城市中，江浙地區(qū)的科技創(chuàng)新投入雖多，但重點不在旅游業(yè)方面。財政預(yù)算投入冗余僅北京市，且冗余比例較低，說明財政預(yù)算的投入方面沒有出現(xiàn)投入浪費且投入效率較好。

（二）產(chǎn)出冗余

產(chǎn)出冗余如表7所示，可以看出只有旅游總?cè)藬?shù)出現(xiàn)產(chǎn)出冗余，而旅游總收入沒有出現(xiàn)冗余，表明2020年采取的一系列政策對人們外出旅游造成不小的影響，50%智慧旅游城市的旅游總?cè)藬?shù)沒有達到最優(yōu)狀態(tài)。

其產(chǎn)出冗余比例如表8所示，冗余比例在17%以上的城市有北京、大連、南京、蘇州。表明特殊時期管控政策對大城市尤其是二線以上的城市影響較大，旅游總?cè)藬?shù)受限。

四、建議

（一）控制地區(qū)規(guī)模

由效率測算結(jié)果可以看出，除武夷山以外所有的智慧旅游城市都處于規(guī)模報酬遞減狀態(tài)，影響投入效益的產(chǎn)出。因此不可盲目擴充規(guī)模，造成資源的浪費和公共管理方面的滯后。應(yīng)合理調(diào)整城市發(fā)展的規(guī)模結(jié)構(gòu)，提升管理效率，健全制度機制，使收益最大化，實現(xiàn)最優(yōu)水平。

（二）傾斜科技力度

由投入冗余可以看出，大部分智慧旅游城市在科技創(chuàng)新投入方面力度不小，但其重點沒有放在旅游產(chǎn)業(yè)方面，所以在旅游業(yè)效率方面出現(xiàn)冗余狀態(tài)，政府應(yīng)該制定相應(yīng)政策，鼓勵對旅游產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新的投資，關(guān)注旅游業(yè)發(fā)展，加大對旅游產(chǎn)業(yè)的科技扶持力度，更好地實現(xiàn)旅游智慧化，從而提升旅游產(chǎn)業(yè)效益及旅游業(yè)的服務(wù)質(zhì)量，同時還能提高旅游管理水平。

（三）培養(yǎng)復(fù)合人才

互聯(lián)網(wǎng)時代及大數(shù)據(jù)時代，傳統(tǒng)的旅游人才培養(yǎng)方案已經(jīng)不能滿足社會對人才的需求。高校在培養(yǎng)旅游人才和在職旅游從業(yè)者的繼續(xù)教育方面，要結(jié)合實際需要和社會的整體發(fā)展需求，培養(yǎng)懂得互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)及大數(shù)據(jù)技術(shù)同時具備旅游服務(wù)素質(zhì)的人才。

參考文獻

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