旅游产业技术效率及其影响因素实证分析

王栋 曹艳英 李凤霞

旅游产业技术效率及其影响因素实证分析

王栋 曹艳英 李凤霞

运用基于对数柯布-道格拉斯生产函数的随机前沿分析模型对1996-2009年我国区域旅游产业效率及其影响因素进行了实证研究，结果表明:我国旅游产业的增长主要是由大规模的劳动投入驱动，仍属于粗放型的经济增长方式。考察期内旅游产业的效率呈现出一种稳步上升趋势,总体处于较高水平,在现有技术进步不变的前提条件下,我国旅游产业还有较大的增长潜力。在影响产业效率的因素中对外依赖程度、资源开发水平对旅游产业增长具有促进作用，产业的竞争状况、企业技术装备水平、企业规模对旅游产业技术效率的提高具有一定的抑制作用。

旅游产业技术效率随即前沿分析影响因素

前言

由经济增长理论可知，促进产业增长的源泉要么是要素投入的增加，要么就是效率的改善。要素投入在短期内可能给经济带来高增长，但是由于要素收益递减规则，这种高增长是不可持续的。因此，旅游产业的可持续增长只能通过效率提高来实现。那么我国旅游产业在高速增长过程中效率是如何表现？旅游产业效率的提高又主要依赖于哪些因素？本文以对数柯布-道格拉斯生产函数的随机前沿模型为工具，测算我国省游产业的技术效率，并在此基础上进一步对影响旅游产业技术效率的因素进行分析。

一、相关文献综述

技术效率的概念最早是由Farrell（1957）提出来的，Farrell（1957）和Leibenstein（1966）分别从投入角度和产出角度给出了技术效率的含义。技术效率是用来衡量在现有技术水平条件下，生产者获得最大产出的能力，表示生产者生产活动接近其前沿边界（最大产出）的程度，也反映了现有技术的发挥程度（吴诣民，2004）。但是，在现实中并不是所有的生产单元都可以达到最大产出。因此，在现有的技术水平下生产者的产出能否达到其前沿边界依赖于技术效率水平的高低。

对旅游产业增长质量的测度，可以从旅游产业效率角度进行研究，旅游产业技术效率的研究最早是美国学者对旅游企业经营效率的研究，Michael、Anderson等研究发现，美国酒店产业经营管理的效率是较高。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、吸引外来投资等改进效率的措施和方法。同时，国外学者还分别对旅行社的经营效率进行了评价，发现大多数旅行社的经营也是无效率的。此外，一些学者还分别选择不同对象对旅游交通效率、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析。

近年来，我国学术界对我国旅游产业效率及其影响因素进行了研究，取得了较为丰硕的成果，如张根水，熊伯坚，程理民运用DEA方法对我国2001年各地区旅游业进行了效率与规模收益分析。林源源，季斌运用DEA方法对我国2005年23个主要城市的旅游企业技术效率进行了实证分析，杨荣海，曾伟运用DEA方法对云南省自199－2006年以来的旅游业效率进行了实证分析。贺德红、周志宏认为国内旅游迅速发展、城镇居民可支配收入、区域经济规模、国家旅游政策等因素与旅游产业技术效率有密切的联系。综合分析已有文献可以发现存在以下两个问题:一方面，仅仅把某一年的截面数据作为考察时间进行旅游产业效率量化分析，并不能反映我国旅游产业效率发展变化的全貌，且研究结论可信度较低;另一方面，仅仅把某一个省份作为评价对象进行旅游产业效率量化分析，也不能反映我国旅游业整体的效率状况及其区域差异，我国区域辽阔，各地区旅游资源各具特色，因而从全国整体上来分析旅游产业效率状况，进而分析区域差异是很有必要的。

二、研究方法与数据处理

1、研究方法

技术在生产函数中表现为要素投入与产出之间的对应关系,前沿技术则代表了使既定要素投入产生最大产出的技术水平。旅游产业技术效率（Technical Efficiency,TE）是指旅游产业在某一组要素投入得到的实际产出水平与相应要素投入下的前沿技术产出水平之间的比例,反映了区域旅游产业在特定技术和要素投入规模下实际产出与最大可能产出（生产可能性边界）间的差距。显然,前沿生产函数是衡量技术效率的基准,技术进步导致前沿生产函数的外移,技术效率衡量旅游企业在一定的技术及要素投入下实际产出与前沿产出的距离,技术效率越是逼近技术前沿,技术效率越高。

随机前沿分析技术（SFA）是20世纪70年代末，Meeusen&Brocek（1977），Aigner、lovell、Schmdit（1977）与Battese&Corra（1977）等人各自独立提出了随机前沿分析理论框架和计量方法，并将它们应用于实践中。进入20世纪90年代中期后，技术得到了进一步的发展，研究者不仅可以测算出样本中每个个体的技术效率，还可以就影响那些造成个体效率差异的各种因素作进一步计量分析。其中，Battese&Coelli（1995）提出的模型和计算方法得到了广泛的应用。相对于目前普遍采用较多的DEA方法，SFA方法具有明显的优势。因此，本文运用Battese&Coelli（1995）模型，运用基于柯布-道格拉斯生产函数的技术，测度旅游产业技术效率，具体分析模型为:

在式（1）中，yit表示各省的旅游产业收入（单位:万元人民币），Kit表示各省的旅游产业固定资本存量（单位:万元人民币），lit表示各省的旅游产业年均劳动力投入（单位:人）。β0为截距项，β1和β2均为待估计的参数，实际上β1就是各省旅游产业资本存量的产出弹性，β2就是各省旅游产业劳动力的产出弹性。it为各省的排列序号，i＝1，2，…，31;为时期序号，t＝1，2，…，14（以1996年为起始年份）；式（1）中的误差项由Vi和Ui两部分组成，第一部分Vi∈iid并服从（0，α2v）分布，它主要用于描述噪音等随机误差对效率的影响;第二部分Ui≥0，它反映那些仅仅影响第个省份的随机因素，因此，该个体的技术效率状态则用TE＝exp（Ui）来表示。当U＝0时，区域产业技术效率就恰好处于生产前沿上即y＝f（（x，β）.exp（v））；若U＞0时，区域产业技术效率就恰好处于生产前沿下方，也就是处于非技术效率状态。Vi∈iid并服从正半部正态分布（0，α2v），Ui与Vi之间是相互独立的。

在式（2）中，δit（i＝0，1，…，14）为一组待估计的参数，ED表示各省份旅游产业对外依存度，用i省t年旅游外汇收入占当年旅游收入的比重表示，旅游外汇收入按当年人民币汇率换算成人民币，该指标可从整体上反映各省份的相对规模；RDC表示旅游资源的开发能力，该指标使用经国家旅游局审定的A级旅游区的加权分值来反映各省份旅游资源的综合开发能力；ICI为区域内旅游产业的竞争强度，用各省份区域内旅游企业数量表示；RTE为旅游企业技术装备水平，以各省份旅游企业技术装备率表示；CA为旅游企业规模，用各省份旅游企业平均资产规模表示；HC表示产业人力资本水平，以区域内旅游产业每万名员工中大学以上学历的人数来衡量。

在式（3）中，TEit表示样本中第i省市区旅游产业在第t时期的效率水平。当uit＝0时，TEit＝1，即此时该省旅游产业处于技术有效状态，表明该省旅游产业的生产点位于生产前沿上;当uit＞0，TEit值就处于0－1之间，我们称这种状态为技术非效率，此时该省旅游产业的生产点位于生产前沿之下。

在式（4）中描述了时间因素对技术非效率uit的影响，其中，η带估计的参数，当η＞0时，exp[－η·（t－T）]将以递增的速率下降，即技术效率随着时间的推移会以递增的效率下降;当η＜0时，exp[-η·（t-T）]将以递增的速率上升，即技术效率随着时间的推移会以递增的效率上升；当η＝0时，exp[－η·（t－T）]将不变，技术效率不受时间因素的影响。

在式（5）中，γ也是待估参数表示随机扰动项技术无效率所占的比率，当γ接近于1时说明模型中的误差主要来源于技术非效率uit，即此时该省旅游产业的实际产出与前沿产出之间的差距主要来源于技术非效率所引起的损失;当γ接近于0时，这说明实际产出与前沿产出之间的差距主要来自统计误差等外部影响因素。在统计检验中，若γ＝0这一原假设被接受，即说明所有测算的省市区旅游产业的生产点均位于生产前沿曲线上，此时则无须使用SFA技术来分析，直接运用OLS方法即可。

2、数据来源及说明

本文以1996－2009年为研究时间段，为了分析我国旅游产业增长效率的变化，我们将此研究时间段分为三个阶段:“九五”期间（1996－2000年）、“十五”期间（2001－2005年）、“十一五”期间（2006－2009年）。

本文涉及的所有原始数据均来源于《中国统计年鉴》（1996－2009）、《中国旅游年鉴》（1998－2009）、《中国旅游统计年鉴》（1996－2009）、各省份统计公告（1996－2010）及INFOBANK高校财经统计数据库。关于价格指数问题，在计算过程中，均以1996年为不变价格，旅游收入按照居民消费价格指数进行平减，旅游产业固定资产净值用固定资产投资价格指数平减。

由于1996年前重庆市、四川省相关数据分别进行统计，为了保持研究口径的一致，在相关数据处理时，重庆市合并到四川省进行测算，因此，本文的研究样本包括全国除港澳台以外的30个省市区。

三、实证结果分析

根据随机前沿（SFA）技术和面板数据，运用Frontier Version4·1程序对1996－2009年我国区域旅游产业效率情况进行了估计。有关参数估计值及其相关检验的结果见表见表1

1、我国旅游产业技术效率分析

表1 我国旅游产业技术效率SAF估计结果（1996-2009年）

（1）技术无效率的方差占总方差的比例γ= 0.925接近于1，这说明我国区域旅游产业实际产出与前沿产出之间的差距来自于随机扰动项中技术无效率。技术无效率说明各区域旅游产业存在着显著的效率损失。LR统计检验1%水平下显著，这说明（1）和（2）式中的误差项有较明显的复合结构，对我国区域旅游产业分析使用SFA是适合的。u＝0.119＞0，1996－2009年的技术效率处于0－1之间，说明我国旅游产业不在生产前沿面上，处于技术非效率状态，也说明了在技术进步率不变的前提条件下，我国区域旅游产业还有较大的增长空间，应当提高技术效率向生产前沿面靠拢。η＝0.0321762＞0，说明时间因素对技术非效率uit的影响将以递增的速度下降，即我国区域旅游技术效率将会随出现以递增的速率下降的趋势。

（2）1996－2009年间，β1＝0.595，即资本产出弹性为0.595，这说明我国年均资本存量增长1个百分点，可促进我国旅游产业收入上升0.595个百分点；同理，参数β2＝0.946，即劳动产出弹性为0.946，这说明我国从业人员每增长1个百分点，可促进我国旅游产业收入上升0.946个百分点。从各时期的资本产出弹性和劳动产出弹性来看，资本产出弹性在三个时期逐期降低，且“十一五”期间出现快速下滑。劳动产出弹性前两个时期趋势较为平稳，“十一五”期间出现快速增长。由此可见，在1996-2009年间旅游产业作为劳动密集型产业的增长中，劳动要素的投入占据着不可替代的主要地位，也就是说，我国旅游产业的增长主要是由大规模的劳动投入驱动，仍属于粗放型的经济增长方式，产业发展正处于规模扩张向内涵发展的转折阶段,因此产业增长方式应当转变到内涵型的发展方式上来，这一结论与当前我国经济发展主流观点一致。

此外，在1996－2009年间我国旅游产业资本产出弹性β1与劳动产出弹性β2之和为1.441＞1，表现为规模报酬递增。但从各时期规模报酬的表现来看，由于资本产出弹性的快速下滑导致我国旅游产业出现由“九五”期间、“十五”期间的规模经济到“十一五”期间的规模不经济的转变。因此，根据我国旅游产业是劳动投入驱动型以及规模报酬递增趋势来看，加大劳动的投入，是当前我国旅游产业保持快速增长的有力措施之一。但是，由于要素收益递减规律在发生作用，因此，从长期看我国旅游产业高增长主要靠劳动的投入驱动是不可持续的。

（3）1996－2009年间全国旅游产业技术效率均值为0.888，这表明在不增加劳动力和资本要素投入的前提下，如果各地区同时提高技术效率，则在现有技术进步水平条件下，全国旅游产业总量可在现有基础上提高11.2%。也即在现有技术进步的条件下，我国旅游还有能较大的增长空间，提高技术效率是提高我国旅游产业增长质量的主要措施之一。

从整个考察期的旅游产业技术效率差异来看，我国旅游产业增长效率存在着区域间差异，表现为东部地区（TE＝0.910）＞全国平均水平（TE＝0.888）＞西部地区（TE＝0.877）＞中部地区（TE＝0.871）。但是由于中西部旅游产业发展迅速，各区域技术效率的差异性逐渐缩小，技术效率的变异系数从“九五”期间的0.103降低到“十一五”期间的0.059，区域间呈现出逐渐收敛的趋势。从各省份全周期效率均值来看，大部分省份的效率均值处于0.800－0.900之间的较高效率水平。整个考察期的效率最高的省份为东部的天津（0.981）和中部的河南（0.977），最低的省份为西部的甘肃（0.785）和西藏（0.774）。从发展的趋势看，考察期内我国旅游产业整体的技术效率保持增长，其中，“十五”时期为增长最快的时期。“十一五”期间增幅有所回落，而东部地区出现较为明显的下滑。

表2 我国省区旅游产业技术效率（1996-2009年）

三、我国旅游产业技术效率影响因素分析

在本文中我们重点考察了旅游产业收入对外的依存度、旅游资源的开发水平、区域内旅游企业竞争状况、旅游企业技术装备率、旅游企业规模、人力资本等因素对我国经济增长效率的影响，具体的实证分析结果见表3。

表3 我国旅游产业技术效率影响因素估计结果（1996-2009年）

1、参数δ1＝－0.0163，它反映了旅游产业的对外依赖程度对我国旅游产业技术效率的影响力度，即旅游外汇收入每增长1%，则技术效率水平将会增长1.63%。1996－2009年间，我国入境旅游业将持续稳定迅速发展，市场规模不断扩大。旅游外汇收入以每年平均13.22%的速度快速增长，但自2008年以来增幅明显放缓，除金融危机影响外，人民币持续升值、国际间产业竞争加剧以及各种政治、自然因素等等因素都直接影响着我国的旅游产业外汇收入的增长。

2、参数δ2＝－0.0213，反映了各省份旅游资源开发水平对旅游产业技术效率的影响，即景区数量每增长1%，则技术效率水平将会增长2.13%。旅游资源是旅游产业赖以发展的物质基础，旅游者选择目的地的行为是其对资源感应效用的函数,使得旅游景点与客源地之间的引力具有鲜明的资源指向性特点（GriessP，1966）,通过提高旅游资源的开发、利用和经营的水平，能够激发的消费者旅游动机，促进旅游者数量和消费，并以此来带动旅游饭店业、旅游交通运输业、旅行社业、旅游商品业等旅游行业和为旅游行业提供软硬件支撑与服务的相关行业的发展，实现更合理的配置与处理资源，最终提高产业发展所需的技术含量和资源利用能力。

3、参数δ3＝0.1129，说明了各省份旅游市场的竞争结构对旅游产业技术效率的影响，即区域内旅游企业数量每降低1%，则技术效率水平将会增长11.29%。反映出当前我国各区域内旅游企业竞争压力加大，整个产业竞争处于一种无序的低效率恶性竞争状态。从本质上讲，旅游产业是一个进入障碍很低的行业。进入障碍低加之我国现有的旅游产业竞争格局具有市场经济体制下条块分割、地域性色彩浓厚的特点，直接导致两个后果，即旅游产业是一个不能获得持续高额利润的产业和旅游企业总是面临着较大新进入者的威胁。一旦有较大的盈利机会，必然会吸引很多的新进入者。新进入者的进入会使利润平均化，还可能导致经营能力过剩，从而降低整个行业效率。因此，从政策上提高行业的准入门槛，打破区域间的条块分割，组建跨区域、跨行业的产业集团，以此来构建一种健康有序行业竞争格局对于提高业的效率尤为重要。

4、参数δ4＝0.0254，反映了各省份旅游企业技术装备水平对旅游产业技术效率的影响，即区域内旅游企业技术装备率每降低1%，则技术效率水平将会增长2.54%。参数δ5＝0.0255，反映了各省份旅游企业规模对旅游产业技术效率的影响，即区域内旅游企业资产规模每降低1%，则技术效率水平将会增长2.54%。这是由于旅游产业规模经济不大、投资要求相对较小、移成本不大特点决定的。如本文前面所述，旅游企业技术装备水平和企业资产规模两个因素的分析结果放映出当前我国旅游产业由规模经济逐渐向规模不经济的转变，改变产业增长方式,促使旅游产业的发展从数量扩张型向质量内涵型的发展方式转变是当前旅游产业提高产业技术效率必然。

5、参数δ6＝－0.0094，虽未通过t检验，但却反映了各省份旅游产业人力资本对旅游产业技术效率的影响，即区域内旅游产业每万名员工中大学学历的员工每上升1%，则技术效率水平将会增长0.94%。人力资本是产业创新能力和知识进展的关键，人力资本对旅游产业技术效率促进作用不明显的主要原因是旅游产业属于技术含量相对较低的服务性产业，尽管以电子商务、标准化建设和产品创新为代表的旅游技术含量在总体上有所提高，但这些技术缺乏较强的排他性和专有性，有限技术容易被同类企业模仿和复制。区域间可以通过旅游合作、人才流动、学习和模仿等途径以相对较小的成本和时间实现对现有高技术水平的追赶。同时，我们还应注意的是，虽然我国高校旅游专业人才年增长幅度在30%以上，增长速度快，为旅游业发展输送了必要的血液，但仍存在专业人才流失严重、从业人员知识老化、企业培训能力低下等比较突出的问题，并没有能带来相应的旅游产业创新能力和知识进展。

四、结论

本文以1996－2009年省域面板数据为基础,运用基于柯布－道格拉斯生产函数的随机前沿分析模型研究了我国区域旅游产业技术效率及其影响因素。通过实证分析我们发现:我国旅游产业的增长主要是基于劳动投入驱动的,平均技术效率水平稳步提高。在影响产业技术效率的因素中对外依赖程度、资源开发水平、产业人力资本水平对旅游产业增长具有促进作用，但人力资本水平效果不显著。产业的竞争状况、企业技术装备水平、企业规模对旅游产业技术效率的提高具有一定的抑制作用，产业竞争状况的恶化已严重影响旅游产业的发展。

研究表明我国旅游产业技术效率稳步提高的同时,区域间的差异正逐步缩小。在东部地区稳步提高的前提下,加速提升中西部地区的技术效率以缩小此方面的区域差异,这对提高我国的整体旅游产业效率有着重要的积极影响和现实意义。

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Em pirical Analysis on Technology Efficiency and Their Influencing Factors of Chinese Tourism Industry

WANG Dong,CAO Yan-ying,LI Feng-xia
School of Business,Lu-dong University,Yantai 264025

In this paper,based on the number of Cobb-Douglas production function of the stochastic frontier model,we conducted the empirical study on efficiency of the 1996-2009 Regional Tourism Industry in China and its influencing factors, the results showed that:the growth of our tourism industry,primarily by large-scale labor input-driven,is still in the extensive mode of economic growth.The efficiency of the tourism industry shows that a steady upward trend,the overall level is higher, in the same technological advances available under the precondition,the tourism industry in China still have much growth potential.Factors affecting the efficiency of the industry,like external dependence,resource development level of growth in the tourism industry can promote the role of competition in the industry,enterprise technical equipment,enterprise-scale technology can restrain the efficiency improvement of tourism industry to some extent.

Tourism Industry;Technical Efficiency；Stochastic Frontier Approach;Influencing Factors

F59

A

山东省软科学项目“山东省旅游产业竞争力发展机制与提升对策研究”（批准号：2008RKB01024）资助

王栋，鲁东大学商学院硕士，讲师，研究方向：产业经济学；山东烟台，264025

曹艳英，鲁东大学商学院硕士，教授，研究方向：旅游经济学

李凤霞，鲁东大学商学院，硕士，讲师，研究方向：区域经济学