中国主要城市旅游效率影响因素的演化

第29卷第7期2009年7月经济地理ECONOMICGEOGRAPHYVol.29，No.7Jul.，2009

文章编号：1000-8462（2009）07-1203-06

中国主要城市旅游效率影响因素的演化

2

马晓龙1，，保继刚2

（1.中国旅游研究院中国北京100005；2.中山大学旅游发展与规划研究中心，中国广东广州510275）

摘要：对不同时期影响中国城市旅游效率的因素进行分析有助于资源投入方式的优化和利用能力的提高。利以下简称DEA），在对1995、2000、2005年58个中国主要城市用数据包络分析方法（DataEnvelopmentAnalysis，

旅游效率进行计算和分解的基础上，对三个时期各分解效率对总效率的影响进行了判定和度量。研究结果显示：规模效率对总效率的影响最大、技术效率和利用效率对总效率的影响相对较弱，且这种影响关系并没有随着时间的变化而发生较大变化。从我国城市旅游发展所处的阶段特征出发，认为区域经济不平衡性，城市旅游资源投入规模的差异是导致以上特征的根本原因。文章最后讨论了不同区域提高城市旅游发展效率的途径。关键词：旅游效率；数据包络分析；演化研究中图分类号：F592.3

文献标识码：A

绩效评价对任何一种类型的组织和管理均具有重要意义[1]。早期的旅游企业经营效率研究发生在美国[2]，随后，Michael、Anderson等研究发现，美国酒店产业经营管理的效率较高[3-5]。在欧洲，Barros发现大部分葡萄牙酒店效率水平较低，且规模和区位是影响效率的主要原因，并提出了提高生产力、吸

7]引外来投资等改进效率的措施和方法[6，。同时，国外学者还分别对旅行社的经营效率进行了评价，发9]现大多数旅行社的经营也是无效率的[8，，这些结论

DEA方法对处理多输入、特别是多输出问题具有绝对优势[21]，特别适合城市这种在旅游生产过程

包含复杂输入输出要素的系统。根据DEA的思想，旅游效率评价的本质是将城市作为实际DMU，通过达到Pareto最优，寻找包含所有城市旅游生产集的最小凸锥，该凸锥边界就是“生产”的最佳前沿面，把所有城市旅游的生产可能性集同这个最佳前沿面进行比较，最终得到各自效率的测度[22]。因此，所谓城市旅游有效率是指在与同类所有城市比较中，该城市的旅游产出相对于投入而言最大。DMU效率计算可以分为投入导向、产出导向和技术可行导向三种等价的计算方法。考虑到城市在旅游产业生产过程中投入要素的可控制性，本研究采用在产出既定条件下不同投入组合的投入导向模式。其数学表达如下：设有j个决策单元（j=1，2…，J），每个决策单元j对应一个输入向量和一个输出向量组合（xj，y）在基于凸性、锥性、无效性和最j，

小性公理假设下，可以得到对于第j0个决策单元DMUj0投入和产出有效时满足规模报酬不变的DEA模型：

min{θ}，

s.t.ΣXjλj≤θXj

j=1nn

与中国的研究一致[10]。此外，一些学者还分别选择不同对象对旅游交通效率[11-14]、对国家公园和主要节事主办地城市运营效率较低的原因进行了分

16]析[15，。近年来，中国学术界也使用DEA方法对不同区域酒店的相对效率进行了测算和比较分

析[17-20]，但研究以现象描述为主要特征，缺少基于中国国情的效率影响因素的解释，更缺乏对不同时期影响因素的纵向比较研究。在中国城市旅游发展热潮持续升温、旅游发展资源投入持续增长的背景下，城市旅游效率的提高主要依赖于哪些因素？以经营效率作为评价载体，通过对影响城市旅游绩效水平的因素进行不同时期的判别，并对影响因素的演化机理进行分析，可以为城市旅游发展资源投入政策的制定提供参考。

1研究设计

1.1研究方法

收稿时间：2009-02-18；修回时间：2009-05-23基金项目：国家自然科学基金（编号：40471032）资助。

Σ

j=1

Yj

λj≥Yj

（1）

λj≥0，θ自由。

1204经济地理第29卷

对上式引入松弛变量S-和S+，化为：

min{θ}，

s.t.ΣXjλj+S-≤θXj

j=1nn

定在除这两个城市以外的其他58个城市，这58个城市占2006年中国设市城市总数的8.77％，分布在大陆除西藏以外的30个省、市、自治区，总体上看，所选城市在空间上也基本符合中国城市的实际

（1）

分布特征（图1）。

j=1

ΣYλ-S≥Y

j

j

+

j0

λj≥0，S-≥0，S+≥0，θ自由。

式中：Xj表示第j0个DMU的输入向量，Yj表示第j0

个DMU的输出向量，θ表示投入缩小比率，λ表示决策单元线性组合的系数，带*的符号表示最优解。当存在最优解θ*=1，S-*=S+*=0则称j0单元为DEA有效；若θ*=1，S-*、S+*存在非零值，则称j0单元为DEA无效，此时非零值越接近1，说明城市的旅游效率越接近有效。

基于DEA规模收益可变模型，通过改变投入要素的处理方式，可以将处于规模收益不变条件下的城市旅游效率分解为规模效率、技术效率和利用效率三种，且在数值上总效率等于三个分解效率的乘积[23]。为实现各分解效率对城市旅游总效率影响和制约程度判别的目标，本研究分别建立基于总效率和各分解效率的有序坐标对散点图，通过散点图内散点的位置判断各分解效率与总效率之间的关系。在散点图中，横坐标为城市的旅游总效率，纵坐标分别为对应城市总效率的分解效率，根据总效率与其分解效率之间的关系可知：散点图中的散点越接近于45°对角线，说明该分解效率对总效率的影响和制约强度越强；反之，越远离45°对角线，该分解效率对总效率的影响和制约强度越弱。对于任何城市的旅游生产而言，无论其总效率还是其分解效率在数值上均不大于1。因此，所有城市的旅游总效率均不大于任何一个其对应的分解效率，所以散点图中的散点均不会位于45°对角线的下方。1.2对象选取

《中国旅游统计年鉴》对60个城市的旅游发展水平进行了长期统计，这些城市或者是各省、市、自治区的省会城市，或者是著名风景旅游城市，因此，被称作“主要旅游城市”。2005年，这些城市的旅游外汇收入达到173.51亿美元，占当年全国旅游外汇总收入的67.41％。从地位和收入上看，这些城市代表了我国城市旅游发展的最高水平，以此为对象进行效率计算可以反映我国城市旅游的真实发育水平。考虑到数据可得性以及DEA计算要求数据必须为非零值和非负值等约束条件，60个城市中，延边和拉萨的统计数据不完全，本研究最终将对象选

Fig.1

图1研究对象及其空间分布

Researchobjectsandtheirspatialdistribution

1.3指标选择

文献分析结果显示，选用可计算的替代性指标是实现对旅游生产过程进行表征和效率评价的通

5，7，8，11]

常做法[4，。而选用各城市星级饭店旅游收入作为产出指标，第三产业从业人数、固定资产投资、旅游资源吸引力（计算方法：使用经国家旅游局审定

的3A、4A和5A级旅游区（点）来反映各城市旅游资源的综合吸引力，以旅游景区需具备的最低分值作为相应级别景区对游客的吸引力，并认为相同级别的旅游景区对游客具有相同的吸引力，并将城市中所有3A、4A和5A级旅游区/点的分值加总求和）和实际使用外资额作为相关投入产出指标对城市旅游绩效进行评价具有很好的效果[24]。此外，考虑到投入和产出滞后效应的同时性，以及当年投入的大部分必然影响当年产出大部分的实际情况，本研究也忽略这种滞后效应对旅游效率结果的影响。除注明出处外，本研究所使用的数据均来源于相应 …… 此处隐藏：11782字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……