安徽省旅游资源错位现象及相对效率评价

方叶林，黄震方，胡小海

（1.南京师范大学 地理科学学院，江苏 南京 210023；2.江苏理工学院 人文社科学院，江苏 常州 213001）

一、引 言

“资源诅咒”是发展经济学中的一个著名命题［1-2］，近年来经济学界越来越多的学者认同“资源诅咒”的现象，并对此现象从政治、经济和社会等不同角度进行解释［3］。当前，国内不少地区旅游资源禀赋一般但旅游业发展却十分迅速，也有很多地区旅游资源十分丰富但旅游业发展却相对滞后，旅游业的发展也存在着“资源诅咒”现象。学者们在研究旅游资源的空间差异［4-6］、旅游区划［7］等问题时发现，旅游资源的分布状况与旅游经济的空间差异存在不一致现象，有学者将这种现象称为旅游资源与旅游经济的“错位现象”，并进行专门的论述［8-10］，但较少有学者从旅游资源开发利用效率的角度考察这种现象。在宏观经济领域，效率是指资源配置使社会所有成员得到总剩余最大化的性质［11］。对于任何一个经济实体而言，效率都是其走向繁荣和持续发展的一个重要条件。效率问题是目前国内研究的热点，也是旅游研究中的一个热点［12-14］。相对于旅游效率研究中的其他领域，旅游资源的效率研究较少，很少有文献探讨旅游资源效率与错位现象之间的关系及其对旅游资源开发利用的影响。

安徽省位于华东地区，全省东西宽约450km，南北长约570km，国土面积13.96km2，约占全国总面积的1.45%。安徽省旅游资源丰富，截止2012年底，安徽省共有国家级风景名胜区10处，国家级重点文物保护单位57处，A级景区共246家，其中5A 级景区6 家，A 级景区数量在中部6 省中排名第一，此外安徽省还有2处世界遗产，其中黄山在1990年被联合国教科文组织确定为文化与自然双世界遗产。安徽省拥有许多高品位的旅游资源，但旅游业发展与之并不匹配。2011年安徽省共实现旅游总收入约1512.20 亿元，大约为排名第一江苏省的1/4，在中部六省中排名第4位，全国排名处于中等水平，旅游收入并没有反映出旅游资源的优势。本研究以安徽省17个地区为例（2011年以前的行政区划），采用错位指数对“旅游资源诅咒”现象进行定量研究，同时对各地区旅游资源的相对效率及形成机理进行评价，基于两者的关系对17个地区旅游资源的开发利用提出相应的对策与建议。

二、研究方法与数据来源

（一）研究方法

1.错位指数

（1）区域旅游资源优势度，衡量区域旅游资源质量水平的指标，用区域内不同等级的旅游资源加权求和来计算。

其中，Ti为i区域旅游资源优势度；ti为i区域内的旅游资源（景区）的丰度，本研究分别选择5A、4A、3A、2A、A级景区个数，国家级、省级风景名胜区个数，国家级、省级重点文物保护单位个数，国家级、省级自然保护区个数，优秀旅游城市个数，世界遗产个数代表当地的旅游资源禀赋，以上指标在本文分别用x1、x2，…，x13表示。在咨询相关专家的基础上，可确定各指标前的权重，区域旅游资源的丰度可用公式（2）计算。

（2）区域旅游经济优势度。公式为：

其中，Ei为区域旅游资源优势度；ei为各地区旅游收入，包括国内旅游收入与国际旅游收入之和。

（3）错位指数。公式为：

若Zi＞0，表示正向错位；若Zi＜0，表示负向错位；若Zi=0，表示区域旅游资源与旅游经济没有发生错位。

2.相对效率评价

数据包络分析（Date Envelopment Analysis，DEA）是运筹学、管理学和数理经济学交叉研究的一个新领域，最初由Charnes和Cooper等人于1978年创建［15］，针对传统DEA模型权重变化过于灵活，容易造成DUM 有效数量较多的不足之处，本文引入虚拟最优决策单元DUMj+1，其他地区通过考察与最优决策单元的距离判别其相对效率的高低。设有n个部门或单位，每个DUMj都有m种输入和s种输出，分别用输入Xj和 输 出Yj表 示，其 中Xj=(x1j，x2j，…，xmj）T＞0，Yj=(y1j，y2j，…，ysj）T＞0。xij＞0 表示第j个决策单元DUMj的第i种类型输入的输入量；yrj＞0表示第j个决策单元DUMj的第r种类型输出的输出量。引入虚拟的最优决策单元DUMj+1= {min（x1j，x2j，…，xmj），max（y1j，y2j，…，ysj）}，即投入最小产出最大的决策单元，其效率值θj*=1 是唯一有效的DUM。其中，j=1，2，…，n；i=1，2，…，m；r=1，2，…，s。利用改进后的B2C 模型求解17个地区相对于最优决策单元的相对效率，模型形式如下［16］。

（二）数据来源

本研究原始数据均来自《安徽旅游统计年鉴2006》、《安徽省旅游统计年鉴2011》以及中华人民共和国旅游局官方网站。2011年安徽省行政区划进行了部分调整，基于数据的可获得性、可比较性及真实性，本研究以行政区划调整前的17个地区为标准。

三、错位分析

（一）趋势图分析

从图1可以看出2005、2010年安徽省旅游资源的空间分布变化幅度不大，从西往东旅游资源的分布略有增加，自北向南旅游资源略有下降后迅速上升。南北旅游资源禀赋存在巨大差距，如2010年皖北文保单位最多的是亳州市，一共有20 处文保单位，但皖北大部分地区旅游资源相对较少，砀山、泗县、利辛等县只有1 处省级文保单位；皖南旅游资源十分丰富，仅歙县一共就有45处文保单位。总体上旅游资源的分布呈现出“北少中平南多”的空间分布态势。皖南部分地区旅游资源的种类已经超过皖北与皖中的总和，安徽省旅游资源的分布存在巨大的空间差异。

图1 2005、2010年各县旅游资源的趋势图

安徽省经济发展总体格局主要是以皖江城市带为中心向周边递减，旅游经济受地区经济发展影响较大；安徽省旅游资源分布总体上却呈现出“北少中平南多”的空间格局，旅游资源的分布状况主要是受历史及地理因素影响，与各地区经济发展状况联系较小。安徽省旅游资源的分布与经济发展状况存在着空间差异，这是旅游资源与旅游经济发生错位现象的主要原因之一。

（二）优势度分析

用公式（1）、（3）可计算出各地区的优势度，结果见图2。2005年旅游资源优势度最大的是黄山，其次是安庆、宣城、池州、六安，最小的是淮北。旅游经济优势度最大的是黄山，其次是合肥、安庆、芜湖、池州，最小的是铜陵。2010年旅游资源优势度最大的是黄山，其次是安庆、宣城、六安、池州，最小的是蚌埠和淮南。旅游经济优势度最大的是合肥，其次是黄山、池州、安庆、芜湖，最小的是淮北。通过分析可知：在旅游资源优势度方面皖南占有绝对优势，排名前5 位的地区大部分位于皖南，皖中地区的合肥市在旅游经济优势度方面具有一定优势，2005、2010年排名分别进入前两位。各地区旅游资源优势度与旅游经济优势度排名之间存在着不一致现象，下文引入错位指数对这种不一致现象进行定量分析。

（三）错位指数

用公式（4）可计算出各地的错位指数，结果见图3。2005年发生正向错位的地区有：铜陵、黄山、滁州、巢湖、六安、亳州、池州、宣城8 市，其中宣城正向错位指数最大（7.143）。发生负向错位的地区有：合肥、芜湖、蚌埠、淮南、马鞍山、淮北、安庆、阜阳、宿州9 市，其中合肥负向错位指数最小（-13.453）。2010年发生正向错位的地区有：淮北、安庆、黄山、滁州、阜阳、宿州、巢湖、六安、亳州、宣城10市，其中宣城正向错位指数最大（6.899）。发生负向错位的地区有：合肥、芜湖、蚌埠、淮南、马鞍山、铜陵、池州7 市，其中合肥市负向错位指数最小（-15.412）。从2005年至2010年，淮北、安庆、阜阳、宿州4市由负向错位地区发展成为正向错位地区，铜陵、池州2 市由正向错位地区转化为负向错位地区。

图2 各地区优势度

图3 2005、2010年各地区错位指数

从2005年至2010年负向错位指数最大是合肥市，并且负向错位指数总体上增大，这反映出一方面合肥市虽然旅游资源在皖中地区相对丰富，但旅游资源并没有得到充分的开发利用；另一方面反映出合肥市近些年各种类型的旅游资源申报取得了一定的效果，使得旅游资源数量相对增加，抵消了部分传统旅游资源的经济效益。从2005年至2010年正向错位指数最大的是宣城市，表明与其他地区相比，宣城市旅游资源的经济价值在一定程度上得到合理的利用。错位指数越小是否意味着旅游资源的相对效率越低，错位指数与旅游资源的相对效率是否有必然联系，下文结合旅游资源的相对效率做进一步分析。

四、相对效率评价

（一）各项效率分析

以各地区旅游资源的禀赋（公式（2）计算结果）作为投入因素，以各地区旅游总收入作为产出因素，在一定程度上可以衡量旅游资源的相对效率，运用DEAP2.1软件，采用修正后的DEA模型（公式（5））计算17个地区旅游资源的相对效率，结果如表1所示。

本研究相对效率的概念包括总效率、纯技术效率及规模效率。通过放弃规模收益不变的假设，总效率可分解为纯技术效率与规模效率，它们之间的关系是：总效率=纯技术效率×规模效率［17］。通过表1 可以看出：①总效率最大的是合肥（0.168），最小的是六安与宣城（0.014），均值为0.076，总体上总效率相对较低。②纯技术效率最大的是黄山（1.000），最小的是铜陵（0.085），均值为0.409。从三大区域纯技术效率的均值来看，皖中的纯技术效率最大（0.410），皖南次之（0.370），皖北最小（0.144）。与总效率和规模效率相比，各地区纯技术效率相对较高，表明各地区旅游资源的内涵式增长取得一定的进步。③规模效率最大的是铜陵（1.000），最小的是黄山（0.040），均值为0.369。从三大区域来看，皖北最大（0.358），皖南次之（0.291），皖中最小（0.122）。通过分析可以看出除铜陵外，其他各地区规模报酬都处于递减状态，因此从长远角度看，单纯追求旅游资源数量的增加不会带来旅游资源相对效率的提高。从三大区域来看，皖北地区本身旅游资源禀赋相对较差，但其旅游资源的经济价值很大一部分受规模效率驱动，这种粗放型的旅游增长方式不利于未来旅游业的发展。皖中地区旅游资源的总效率主要受纯技术驱动，皖中地区旅游资源禀赋处于中等水平，与其他两个地区相比，皖中旅游经济集约化增长较明显。皖南地区纯技术效率与规模效率的均值差距最小，表明皖南旅游业的发展一方面需要提高提高旅游资源的品位度，另一方面需走内涵式增长之路。

表1 各地区各项效率分析结果

（二）机理分析

为了进一步分析不同地区旅游资源相对效率差异的原因，本研究分别选择2005、2010年相关指标，运用SPSS16.0软件对相对效率与相关指标进行相关分析，考虑到数据的可获得性及真实性，所选指标分别为：第一产业生产总值（亿元）、第二产业生产总值（亿元）、第三产业生产总值（亿元）、人均GDP（元）、全社会固定资产投资（亿元）、公路里程（km）、民用汽车拥有量（辆）、邮电业务总量（亿元）、互联网宽带用户数（户）、货物进出口总额（万美元）、住宿和餐饮业营业额（亿元）。以上指标在文中分别用Y1、Y2、Y3、Y4、Y5、Y6、Y7、Y8、Y9、Y10、Y11表示，相关分析的结果如表2所示。

表2 相关分析结果

通过相关分析可以得出，2005、2010年与旅游资源相对效率相关系数最大两项指标是Y2、Y11。第二产业生产总值从某种程度上说，代表了一个地方工业化水平，旅游业与工业化之间存在必然联系［18］，工业化水平为旅游资源的开发利用提供了技术支持。住宿业与餐饮业是旅游业的支柱产业之一，住宿与餐饮业的营业额可以反映一个地区旅游业相对发展水平的高低，与旅游资源的开发利用有重要的联系。2005、2010年皮尔逊相关系数通过显著性检验的指标还有：第三产业生产总值、人均GDP、全社会固定资产投资、互联网宽带用户数、货物进出口总额。由此可以看出：区域旅游资源发展效率的提高，需更多的依赖旅游基础设施、区位因素、产业结构、相关支持政策等因素共同作用。

（三）相关建议

通过前文分析，发现错位指数与相对效率的排名存在不一致，如合肥市的总效率最大，但错位指数却最小。为了进一步分析这种现象，以总效率的排名为横轴，以2005、2010年两年错位指数均值的排名为纵轴，将安徽省17个地区分别划入四个象限，如图4 所示。位于第一象限（相对效率与错位指数排名都靠后）的地区主要是池州与宿州，表明了这些地区旅游资源的相对效率较低，并且旅游资源与旅游经济的存在着负向的错位现象。未来一方面需要提高旅游资源的利用效率，另一方面需要加强旅游资源的深度开发，提升旅游资源的经济价值。位于第二象限（相对效率排名靠前，错位指数排名靠后）的地区主要有合肥、芜湖、阜阳、蚌埠、淮北、马鞍山、淮南，表明这些地区旅游资源的相对效率较大，但存在着较大的负向错位现象。这些地区旅游资源的数量相对较少，但经济比较发达，旅游业的发展主要不是靠资源数量增长这种粗放型的方式来实现。未来可进一步开发主题类人造旅游资源，弥补传统旅游资源的不足，借助当地较发达的经济条件，加强旅游资源的深度开发。位于第三象限（相对效率与错位指数排名都比较靠前）的地区主要是铜陵市，表明铜陵市旅游资源相对效率较高，存在正向的空间错位现象，总体上旅游资源开发利用比较合理。位于第四象限（相对效率排名靠后，但错位指数排名靠前）的地区主要有：安庆、滁州、亳州、黄山、六安、巢湖、宣城7 市，表明这些地区旅游资源的相对效率较低，但存在较大的正向空间错位现象，这些地区大部分位于皖中和皖南，旅游资源相对丰富，旅游业的发展主要依靠资源数量取得优势，从长远角度看，这种粗放型的旅游经济增长方式具有不合理性，旅游资源的相对效率有较大的提升空间，未来需进一步提高旅游资源的等级而不是数量，提倡旅游资源的深度开发，增加科技、人才、资金等要素的投入，促进旅游资源的内涵式增长。

图4 各地区旅游资源总效率及错位指数分布

五、结 论

“资源诅咒”是一种客观存在的现象。在当前经济条件下，“靠天吃饭”的现象越来越少，区域旅游资源禀赋状况对旅游经济的发展并不能产生决定作用。本研究以安徽省17个地区为例，选取2005、2010年两年的截面数据，定量分析了各地区旅游资源与旅游经济的错位现象。主要结论如下：

第一，安徽省旅游资源的空间分布存在着严重的不平衡现象，总体上呈现“北少中平南多”的空间格局，各地区旅游资源及经济发展状况的不一致，客观上导致了旅游业发展的错位现象，合肥与宣城分别是负向错位和正向错位最大的地区。

第二，皖北旅游资源总效率主要受规模效率驱动，旅游资源的利用属于传统的粗放型方式，皖中旅游资源总效率主要受纯技术效率驱动，旅游资源利用的集约化程度较高。旅游资源的相对效率除了与旅游资源禀赋有关外，与第二产业生产总值、第三产业生产总值、人均GDP、全社会固定资产投资、互联网宽带用户数、货物进出口总额、住宿和餐饮业营业额等因素也密切相关。

第三，结合错位指数与相对效率的排名，将17个地区分为四大类别，并分别提出了旅游资源相应的发展策略。未来各地区旅游资源的开发，应该避免走单纯追求数量增加的粗放型道路，旅游资源的开发过程中，应增加科技、人才、技术、资本等要素的投入，提倡旅游资源的集约化增长。

第四，不足之处。受研究数据及选取指标的限制，本研究仍有一定的缺陷。特别是县域范围旅游经济指标难以收集，因此在进行相对效率评价时，只能依靠市域数据。另外本研究在计算旅游资源优势度时各指标前的系数选择具有很大的主观性，本研究只选择了两年的截面数据，其他年份是否如此仍需进一步研究。长时间、多指标、小尺度是未来研究的重点。

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