史文濤 張昱

摘?要：本文以云貴地區(qū)25個市（州）為研究對象，從經(jīng)濟(jì)、教育、健康和社會發(fā)展多維貧困角度出發(fā)，運(yùn)用Bootstrap-DEA模型，以及ArcGIS空間分析方法，研究云貴地區(qū)旅游多維扶貧效率及空間分布特征。研究表明：云貴地區(qū)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(fā)展?jié)摿?。旅游多維扶貧效率空間分布上逐漸由“大分散”向“小集聚”轉(zhuǎn)變。高效率區(qū)逐漸向滇西南和滇中集中分布；較高效率區(qū)逐漸集中分布在滇南；一般效率區(qū)逐漸向滇東北和黔西北一帶集中分布；低效率區(qū)逐漸集中分布在黔北和黔中南；極低效率區(qū)主要集中分布在滇西北和黔中。

關(guān)鍵詞：旅游多維扶貧效率；旅游資源優(yōu)勢度；耦合協(xié)調(diào)關(guān)系；云貴地區(qū)

中圖分類號：F2?????文獻(xiàn)標(biāo)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(xù)發(fā)展的首要因素，消除貧困、提高人民生活質(zhì)量和改善生存環(huán)境關(guān)系到貧困地區(qū)的社會穩(wěn)定、民族團(tuán)結(jié)和繁榮發(fā)展。隨著對貧困研究的深入，阿馬蒂亞·森將貧困擴(kuò)展到包括經(jīng)濟(jì)、社會、健康、教育等多維貧困。由于旅游業(yè)兼具強(qiáng)大的產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)效應(yīng)和巨大的吸納就業(yè)作用，因此將旅游減貧作為旅游資源條件較好貧困地區(qū)加快脫貧致富、激發(fā)發(fā)展活力、改善生態(tài)環(huán)境、實(shí)現(xiàn)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(yè)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(xiàn)還比較有限。研究方法多采用傳統(tǒng)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(shù)等。

云貴地區(qū)位居我國西南腹地，由于自然地理環(huán)境和人文地理環(huán)境的影響，貧困面廣、貧困程度深，為中國扶貧工作的主戰(zhàn)場。但云貴地區(qū)具有豐富的旅游資源，近年來隨著旅游業(yè)的發(fā)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(qū)25個市（州）為研究對象，基于多維貧困理論，從經(jīng)濟(jì)、教育、健康和社會發(fā)展4個維度出發(fā)，采用Bootstrap-DEA的糾偏技術(shù)和ArcGIS空間分析方法，構(gòu)建云貴地區(qū)旅游多維扶貧效率模型，以期探討云貴地區(qū)旅游多維扶貧效率及空間分布特征，為進(jìn)一步研究云貴地區(qū)旅游促進(jìn)鄉(xiāng)村振興提供借鑒。

1?研究區(qū)域概況

2020年我國脫貧攻堅戰(zhàn)取得全面勝利，標(biāo)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(diǎn)。云貴地區(qū)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(qū)、發(fā)展起步晚、生態(tài)環(huán)境脆弱等特征，因此區(qū)域內(nèi)多維相對貧困問題依然存在。云貴地區(qū)生態(tài)環(huán)境優(yōu)良，旅游資源種類多且質(zhì)量高，少數(shù)民族傳統(tǒng)文化豐富多彩，紅色文化資源獨(dú)特；旅游業(yè)發(fā)展勢頭良好，2019年本區(qū)域旅游收入23357.01億元、旅游人次19.50億，在旅游業(yè)發(fā)展推動下，云貴地區(qū)人均GDP、農(nóng)村居民人居純收入、教科文衛(wèi)事業(yè)公共預(yù)算支出等均有一定程度提升，因此發(fā)展旅游業(yè)推動本區(qū)域多維貧困治理具有得天獨(dú)厚條件。

2?研究方法與數(shù)據(jù)來源

2.1?研究方法

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法是對“多投入、多產(chǎn)出”決策單元進(jìn)行有效性評價的一種數(shù)量分析方法，實(shí)際中樣本評價存在偏差，導(dǎo)致評價結(jié)果可信度降低。后來學(xué)者提出了Bootstrap-DEA模型，通過重復(fù)抽樣模擬數(shù)據(jù)生成過程，避免DEA評估結(jié)果存在的誤差。所以運(yùn)用Bootstrap-DEA模型測量云貴地區(qū)旅游多維扶貧效率。

2.2?指標(biāo)選擇和數(shù)據(jù)來源

2.2.1?指標(biāo)選擇

科學(xué)合理選取投入和產(chǎn)出指標(biāo)是獲取有效評價結(jié)果的前提。根據(jù)已有研究成果綜合云貴地區(qū)實(shí)際情況，投入指標(biāo)方面選取了能夠反映旅游業(yè)發(fā)展成效和旅游業(yè)對相關(guān)產(chǎn)業(yè)融合帶動作用的人均旅游收入和人均旅游人數(shù)，其反映了旅游業(yè)實(shí)體經(jīng)濟(jì)投入對云貴地區(qū)的綜合貢獻(xiàn)效率，能有效表示旅游扶貧效果。根據(jù)多維貧困研究，產(chǎn)出指標(biāo)方面，經(jīng)濟(jì)維度選取人均GDP、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、農(nóng)村居民人均純收入；教育維度選取每萬人中學(xué)生人數(shù)；健康維度選取每千人衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)和床位數(shù)；社會維度選取人均一般公共預(yù)算支出（如表1）。

2.2.2?數(shù)據(jù)來源

依照已構(gòu)建的多維旅游扶貧效率評價指標(biāo)體系，利用云貴地區(qū)25個市（州）2020年統(tǒng)計年鑒與國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展統(tǒng)計公報提供的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，建立包含經(jīng)濟(jì)維度、教育維度、健康維度、社會維度4個維度7個指標(biāo)體系的云貴地區(qū)屬性數(shù)據(jù)庫，用以測度旅游多維貧扶貧效率。

3?云貴地區(qū)旅游多維扶貧效率結(jié)果分析

3.1?旅游多維扶貧效率分析

如表2所示，根據(jù)Bootstrap-DEA模型對云貴地區(qū)25個市（州）旅游多維扶貧效率進(jìn)行測算，結(jié)果表明，云貴地區(qū)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(qū)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(qū)旅游多維扶貧效率值高于平均值的市（州）數(shù)量為11個、11個、12個、13個、12個，分別占市（州）總數(shù)的44%、44%、48%、52%、48%，這表明云貴地區(qū)47%的市（州）將旅游資源優(yōu)勢轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢，旅游產(chǎn)業(yè)的發(fā)展帶動了當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)社會的進(jìn)步，提高了居民生活質(zhì)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(yè)發(fā)展質(zhì)量有待提高，旅游扶貧效率仍有較大發(fā)展?jié)摿?。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(qū)25個市（州）的旅游多維扶貧效率區(qū)域差異顯著。

3.2?旅游多維扶貧效率空間分布特征

為了進(jìn)一步探討云貴地區(qū)旅游多維扶貧效率空間分布規(guī)律，選取2015年和2019年2個時間節(jié)點(diǎn)，借助ArcGis軟件自然斷點(diǎn)分級法，將云貴地區(qū)25個市（州）旅游多維扶貧效率劃分為極低效率區(qū)、低效率區(qū)、一般效率區(qū)、較高效率區(qū)和高效率區(qū)5個層次（如圖1、圖2）。整體來看，云貴地區(qū)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(qū)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(qū)的臨滄市、保山市和大理州，滇中地區(qū)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(qū)的六盤水市。表明上述地區(qū)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(yōu)勢，以及昆明和大理的“涓滴效應(yīng)”影響，大力發(fā)展旅游業(yè)，通過旅游業(yè)的輻射帶動作用促進(jìn)了當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展、社會進(jìn)步和生活質(zhì)量提高。黔西地區(qū)的六盤水市積極推進(jìn)城市轉(zhuǎn)型，充分利用氣候“涼都”優(yōu)勢，發(fā)展避暑游和冰雪游，帶動居民就業(yè)、增加收入、實(shí)現(xiàn)旅游減貧。

（2）較高效率區(qū)從2015年分散分布在滇中地區(qū)和黔東南地區(qū)逐漸演變到集中分布在滇南地區(qū)的普洱市和紅河州，表明滇南地區(qū)逐漸開始利用普洱市冬無嚴(yán)寒，夏無酷暑，“綠海明珠”“天然氧吧”的生態(tài)資源優(yōu)勢和元陽哈尼梯田世界文化景觀遺產(chǎn)的民族文化資源優(yōu)勢開展生態(tài)游、康養(yǎng)游和民族文化游逐漸帶動經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展，推動減貧工作取得實(shí)效。

（3）一般效率區(qū)從2015年分散分布在云貴地區(qū)各地逐漸向云貴接壤的滇東北曲靖市和黔西北畢節(jié)市一帶集中分布，滇東北和黔西北地區(qū)旅游資源相對匱乏，交通優(yōu)勢不顯著，主要靠周邊的滇中地區(qū)和黔西地區(qū)輻射作用，帶動當(dāng)?shù)芈糜螛I(yè)發(fā)展，所以在推動減貧工作上效果不顯著。

（4）低效率區(qū)從2015年穿插分布在云貴地區(qū)逐漸演變到集中分布在黔北地區(qū)的遵義市、銅仁市和黔中南大部分地區(qū)，表明上述地區(qū)沒有充分利用當(dāng)?shù)刈窳x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(fā)展旅游業(yè)輻射帶動旅游減貧。

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

4?結(jié)論

本文研究發(fā)現(xiàn)：（1）2015-2019年云貴地區(qū)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(fā)展?jié)摿?。?）旅游多維扶貧效率空間分布上逐漸由“大分散”向“小集聚”轉(zhuǎn)變。高效率區(qū)逐漸向滇西南和滇中集中分布；較高效率區(qū)逐漸集中分布在滇南；一般效率區(qū)逐漸向滇東北和黔西北一帶集中分布；低效率區(qū)逐漸集中分布在黔北和黔中南大部分地區(qū)；較低效率區(qū)主要集中分布在滇西北和黔中。說明該區(qū)旅游扶貧規(guī)模效應(yīng)逐漸顯現(xiàn)，旅游產(chǎn)業(yè)對區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的輻射效應(yīng)逐漸提高，在一定程度上緩解了云貴地區(qū)的貧困，為鄉(xiāng)村振興發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。但云貴地區(qū)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(zhì)量，帶動當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)社會發(fā)展。

參考文獻(xiàn)

［1］穆學(xué)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(jī)理——以云南25個邊境縣（市）為例[J].經(jīng)濟(jì)地理，2019，40（12）：200210.

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

[3]閆藝涵，汪俠，段志勇，等.交通優(yōu)勢度與旅游多維扶貧效率耦合協(xié)調(diào)關(guān)系研究[J].湖南師范大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2022，45（3）：111.

[4]王志章，王靜.基于可持續(xù)發(fā)展的少數(shù)民族地區(qū)旅游扶貧績效評價研究[J].云南民族大學(xué)學(xué)報：哲學(xué)社會科學(xué)版，2018，35（5）：8997.

[5]楊德進(jìn)，白長虹，牛會聰，等.民族八省區(qū)旅游扶貧效應(yīng)的時空分異、成因及優(yōu)化對策研究[J].廣西民族大學(xué)學(xué)報：哲學(xué)社會科學(xué)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(huán)境，2019，28（4）：863871.

[7]龍祖坤，杜倩文，周婷，等.武陵山區(qū)旅游扶貧效率的時間演進(jìn)與空間分異[J].經(jīng)濟(jì)地理，2015，35（10）：210217.

[8]曹妍雪，馬藍(lán).基于三階段DEA的我國民族地區(qū)旅游扶貧效率評價[J].華東經(jīng)濟(jì)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(shù)模型[J].商丘師范學(xué)院學(xué)報，2022，38（05）：8085.

[10]王凱，朱芳書，甘暢，等.旅游扶貧效率與資源優(yōu)勢度的空間耦合關(guān)系——以武陵山湖南片區(qū)32個貧困縣為例[J].中南林業(yè)科技大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），2019，13（2）：6673.

[11]林惠.武陵山片區(qū)旅游扶貧效率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平耦合協(xié)調(diào)關(guān)系研究[D].長沙：湖南師范大學(xué)，2021.

[12]鄒瑋，孫才志.基于BootstrapDEA模型環(huán)渤海地區(qū)海洋經(jīng)濟(jì)效率空間演化與影響因素分析[J].地理科學(xué)，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(xué)院學(xué)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(qū)存于空間困測度指標(biāo)體系研究[J].地理科學(xué)，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(nóng)業(yè)科學(xué)，2021，60（18）：170173.

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

[17]蔡潔.貧困地區(qū)農(nóng)戶農(nóng)地轉(zhuǎn)出行為及其減貧效應(yīng)研究——基于六盤山片區(qū)的微觀實(shí)證[D].西安：西北農(nóng)林科技大學(xué)，2018.

[18]葉茂，王兆峰，譚勇，等.湘西地區(qū)交通與旅游發(fā)展的耦合協(xié)調(diào)特征與效應(yīng)[J].經(jīng)濟(jì)地理，2020，40（8）：138144.

[19]郭向陽，穆學(xué)青，明慶忠，等.云南省旅游經(jīng)濟(jì)與交通系統(tǒng)耦合空間態(tài)勢分析[J].經(jīng)濟(jì)地理，2017，37（9）：200206.

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