基于DEA模型的浙江城市旅游效率评价研究

汪为祥　苏勇军　张棉棉

摘要：DEA模型是国内研究效率时使用最多的一种研究方法，借助数据包络分析法对2009-2013年间浙江省11个地市的旅游竞争力进行评价，对分析结果从综合效率，技术效率和规模效率方面进行静态分析，从Malquist生产效率方面进行动态分析，得出杭州达到DEA模型效率最优。以“投入要素和技术效率”和“产出要素和规模效率”为维度将11个城市分为4粪“瘦狗型”，“问题型”，“金牛型”和“明星型”。

关键词：城市旅游效率；DEA模型；Malmquist生产率指数；效率评价；浙江省

城市旅游效率指城市旅游发展过程中所有利益相关者最大化利益与资源投入之间的一种投入产出关系。在旅游发展投入持续增长的背景下，各城市的旅游效率存在较大差异，对资源投入的利用效率也不尽相同。2014年浙江省全年旅游总收入达6 300亿元，占全国旅游收入的19.38%，旅游业较为发达，但部分城市较高的发展水平下隐藏着效率较低的问题。探讨城市旅游效率，有助于了解和提高城市利用旅游资源的效率，对于国家制定和调整支持政策具有重要意义。

以合理的经营绩效作为标尺来衡量不同城市的旅游发展水平，学者们通过科学的研究方法，从不同角度来研究城市的旅游效率，便于城市为提高旅游效率制定发展对策提供了科学依据。根据文献检索，大部分学者采用数据包络分析（Data Envelopment Analvsis，DEA）模型研究如何提升城市旅游效率及旅游竞争力。彭建军等利用DEA方法对星级酒店的效率进行分析，侧面反映酒店所处城市的旅游效率，为提高城市旅游效率提供理论参考。张利等以民航，铁路和国家风景名胜区等为对象进行研究。许多学者通过研究城市群和区域旅游，利用DEA方法对省内、区域、城市群及国内主要城市为研究对象进行时间、空间和时空上的对比研究，从而得出城市群的旅游效率，旅游发展阶段，以便优化投入产出的比率。王慧英从管理和环境的特殊角度对国内主要城市的效率进行分析，王琪延等选取了全国292个城市的旅游发展阶段进行分析，以更为全面的角度明晰国内城市旅游动态发展方向。

旅游业已经成为了浙江省新的经济增长点，李加军选取代表投入产出的指标对2009年浙江省内各地市的城市旅游效率进行评价，尝试找出优化各城市旅游效率的方法。王宗超等对2002-2011年浙江省下辖的11个地市的旅游效率进行时空对比，找出各地市的差异及变化特征。在对浙江省城市旅游效率的研究过程中，本文在DEA模型的使用上有些违背条件要求，分析结果与笔者计算的有一定出入。基于此，利用DEA模型对2009-2013年浙江省11个地市的旅游效率进行分析，以期更为准确地描述浙江省各地市的旅游效率。

2.统计结果分析

2.1静态分析

以2009-2013年投入和产出指标的原始数据为资料，利用DEAP2.1软件计算浙江省11市的总体旅游效率指标及各项效率指标，如表2所示。

（1）总效率分析。总效率一般，达到总效率最优的城市在逐年减少，2009年有4个城市达到DEA模型效率最优，2010-2013年均只有2个。舟山和丽水除2010年外均未达到总效率最优，其他年份均保持总效率最优。此外，温州市的旅游总效率为变异值。

2009-2013年，11个地市的总效率的标准差分别为0.137，0.135，0.175，0.164和0.199。标准差逐年增大，表明浙江省各地市旅游总效率的差异在逐年扩大。5年间，总效率分别为0.864，0.860，0.743，0.786和0.783，呈逐年递减趋势，但总效率基本保持在0.750以上，城市旅游效率较高。2010年5个城市的旅游总效率超过当年的平均水平，其他年份均有6个。可见，总体而言，各城市的旅游总效率较高。

2010-2013年，温州市的旅游总效率为变异值，2011-2013年快速降低，2013年已降到0.285，远低于各地市当年的平均水平，各阶段的原因有所不同：观察原始数据可以看出，同上一年相比，2010-2011年温州市旅游总效率降低是因为固定资产投资额和第三产业从业人数增加的额度远高于产出指标——旅游收入和接待过夜游客人次的增加；而2011-2012年旅游总效率降低的主要原因是固定资产投资额增加的幅度远高于产出指标增加的幅度；2012-2013年降低主要是因为旅游收入和游客接待人次大幅度减少，因而导致温州旅游总效率的进一步降低。温州市5年间的规模效率平均值较高，为0.862。而技术效率的极差很大，2009为0.908，2010年为1.000，之后3年快速降低，从1.000降至0.333，显然，温州市旅游业总效率降低主要原因是其技术效率大幅度降低造成的。

（2）技术效率分析。2009-2013年，浙江省11个地市的技术效率平均值分别为0.962，0.939，0.913，0.900和0.880，呈现微弱的下降趋势，但仍保持较高的技术效率，即各地市对现有技术的利用能力较强，最小值出现在温州。对于出现温州市技术效率这一变异值的直接原因不再赘述，具体原因有待进一步分析。若2011-2013年，将温州市的旅游效率剔除后计算，得到浙江省各地市旅游业的技术效率分别为0.938，0.934和0.934。5年间有一半以上的城市技术效率平均水平在0.960以上，整体技术效率很高。

2009-2013年，11市的技术效率标准差在逐渐增加，2009年为0.075，2013年已增加到0.195，各地市技术利用能力差异逐渐扩大。2009年有8个城市达到了DEA模型技术效率最优，占总数的72.72%，11个地市的技术效率的平均值高达0.962，由此可以得出2009年浙江省城市旅游对技术的利用能力很强。2010-2013年技术效率最优的城市个数仅为4～5个，除温州外，仍保持较高水平。从时间序列上看，2009-2013年，仅嘉兴和温州的平均技术效率低于0.900，分别为0.816和0.711，这2个城市的旅游技术效率的提升空间较大，有待进一步提高。

（3）规模效率分析。舟山和丽水的规模效率除2010年外均达到1.000，说明这两城市旅游业达到了投入要素最佳配置。11个城市中仅台州的规模效率平均值不到0.800，为0.788。11个城市的规模效率平均值为0.873。5年间，规模效率的均值分别为0.894，0.912，0.806，0.869和0.886，标准差为0.094，0.087，0.117，0.080和0.068；规模效率的最小值出现在2011年的嘉兴，但也达到0.650以上。可见，浙江各地市的旅游规模效率较高，差距较小，且有进一步缩小的趋势。这说明大多数城市在旅游生产过程中的资源投入在规模上能满足其旅游需求，它们与生产前沿面之间的距离较小。

全省5年间的综合效率值为0.807，综合效率水平一般；而技术效率的平均值为0.919，剔除温州外的技术效率平均值均在0.930以上，这说明各地市对现有技术利用能力很强，其主要原因是规模效率相对较低，因而在今后的城市旅游业发展方向中应着重提高规模效率，因为规模效率相比于技术效率有更大的提升空间。

2.2Malmquist生产效率分析

利用Malmquist生产率指数模型计算了2011-2013年浙江省11个地市的effeh（技术效率变化）、techch（技术进步变化）、pech（纯技术效率变化）、sech（规模效率变化）和tfDch（全要素生产率指数），具体旅游效率变化趋势，如表3所示。

全要素生产率的一般含义指资源（包括人力、物力、财力）开发利用的效率。从旅游产出增加的角度来说，生产率与固定资产投资额和第三产业从业人数等要素投入都贡献于旅游收入和旅游接待人次的增长。从旅游效率角度考察，生产率等同于一定时间内旅游收入和旅游接待人次与各种资源要素总投入的比值。从本质上讲，它反映的则是浙江省11个地市为了增加旅游收入，提高旅游效率，提升整体旅游竞争力在一定时期里表现出来的能力和努力程度，是技术进步对经济发展作用的综合反映。

从tepch=techpechsech的关系式可知，全要素生产率增长率在数值上等于产出增长率超出投入增长率的部分，它是总产量与全部要素投入量之比，用来衡量生产效率的指标，主要来源有3个：一是技术效率的改善；二是技术进步；三是规模效应。全要素生产率的增长率常常被视为科技进步的指标。

由表3可以看出，在城市旅游效率评价的4个时期中，全要素生产率指数均大于1.000，这表明浙江省城市旅游的生产率水平呈逐年上升的趋势。技术进步变化有3个时期大于1.000，仅有1个时期小于1.000，表明技术进步对全要素生产率指数的变化有较大的促进作用。4个时期的纯技术效率变化均小于1.000，3个时期的规模效率变化也小于1.000，这说明技术进步对全要素生产率指数的促进作用大于纯技术效率和规模效率的抑制作用。

3.结论

3.1旅游效率的评价结果

（1）总效率。从整体上看来，浙江省城市旅游效率较高，虽然5年间达到有效水平的城市数量较少，各城市间效率水平有上升的趋势，且各城市之间的差异较小。温州市的旅游总效率变化很大，2009年、2010年，该市的总效率水平尚处于正常水平，然而从2011年开始，其总效率快速下降，成为一个变异值。由表3可以看出，温州市的规模效率较高，始终在平均水平附近波动，但主要因为其技术效率很低，对旅游业的总效率影响很大。技术效率低下的直接原因是温州市的投入要素增长过快，远远高于它的技术利用能力，造成资源的浪费，投入的冗余，因而总体表现为总效率的快速下降。舟山和丽水的总效率水平很高，除2010年外，其他年份总效率均为最优。但这5年间的数据不能完全反映它们的技术利用能力，因为这两个城市的高效率可能是因为它们投入要素和产出要素远低于其他地市。在今后的发展中，当旅游规模扩张，要素投入稍高于技术利用能力时，不排除总效率会出现快速的降低。

（2）技术效率。从时间和城市的角度来看，技术效率与总效率表现出较为一致的分布。从整体上看，浙江省11个地市的旅游业技术效率水平较高，除个别例外，城市间对现有资源、现有技术的利用能力较强，差距有逐年缩小的趋势。个别城市有很大的提升空间，从区域上看，沿海城市的技术效率明显高于内陆城市。

（3）规模效率。浙江全省的规模效率较高，90%以上城市达到0.800以上，70%以上的城市达到0.850。各地市之间的规模效率差异较小，且差距呈现逐渐缩小的趋势。

3.2基于效率的城市分类

11个城市的总效率虽偶有相似，但“投入要素和技术效率”及“产出要素和规模效率”却不尽相同。综合这2个维度，本文将11个地市分为“瘦狗型”，“问题型”，“金牛型”和“明星型”四大类，如图1所示。

“明星型”是指旅游效率较高，增长速度较快的城市。这些城市往往具备某方面比较独特的优势，如地理位置优越，经济发达，或拥有丰富的资源（自然环境好，文化底蕴足，旅游活动多等）。这些城市投入要素较多，由于其旅游技术效率、规模效率高，因而对投入的资源利用地较为合理，产生的规模效益较高，因而旅游收入及游客接待人次较多，如杭州和宁波。这2个城市的旅游投入要素远远高于其他城市，因为它们对现有技术利用的能力较强，规模效益的利用能力较好，因此旅游产出也要远远高于其他城市。

“金牛型”是指市场份额较高，旅游技术效率较低，但规模效益高。市场投入要素较少，但产出较多的城市。这些城市没有诸如文化底蕴，自然资源这样的资源优势，但它拥有自身的独特性。如金华，这个城市固定资产投资和第三产业从业人数较少，旅游收入和游客接待人次均高于4～5个城市，但从数据上可以明显看出但其旅游产出的指标相对投入较高。所占旅游市场份额较高，旅游业上的投入较少，但产出相对较多，属于“现金金牛型”。

“问题型”是指投入较多，产出也较多，但产出效率相比于其他城市却较低，导致这一现象发生的可能原因有二：一是因为这样城市的旅游技术效率低，完全不能适应其旅游业发展的需要：二是因为技术效率较高，但由于投入过高，远远大于城市对现有技术的利用能力，因而造成了投入要素的大量冗余，旅游业投入多产出少这一尴尬的现象。如温州，2009-2013年，温州市的城市旅游效率受技术效率的影响，逐年下降。解决对策是着重提高技术效率，适当减少旅游业要素的投入，如减缓固定资产投资增加的速度。

瘦狗型是指投入较少，产出也较少的城市。这样的城市利用现有的技术能力对旅游要素的投入可以很好的利用，使之达到高效，如舟山和丽水。当然不排除这样城市的自身技术利用能力不强，但由于投入要素较少，因而掩盖了它对技术能力利用的不足。

这种分类主要依据技术效率和规模效率并参照旅游投入和产出。这四类城市均有比较典型的代表城市，同时这四类城市之间也存在一定的联系及相互转化关系，可能转化的路径是瘦狗型——问题型——金牛型——明星型，但这种途径并不是唯一的，其他转化途径还需进一步探讨。

4.讨论与局限

本文通过DEA模型和Malmquist生产效率指数方法，对浙江省11个地市的旅游效率进行静态和动态两个层面的定量分析，结果显示：1）浙江省城市旅游综合效率较高，各城市的旅游效率差异较大，仅有两个城市的综合效率接近有效，这种差异仍有扩大趋势。2）各城市规模效率较高，技术效率差异较大，技术效率成为影响总效率最主要的因素，温州市是一个典型的例子。技术效率有较大的提升潜力，应加强技术的利用，适当放缓投入要素增加的速度。3）旅游业起步较早，规模效益较大，但大部分城市的规模效益递减明显。应协调投资与产出之间的关系，投资要素中的固定资产和第三产业从业人数应保持较为相近的比例增加。

由于主客观方面的原因，本研究中尚存一定的局限。1）运用DEA模型的条件是DMU个数应大于2倍的投入产出要素之和，本研究尽管满足这一条件，但投入要素产出要素之和的2倍为8，离DMU个数尚有一定的距离，可能会对分析结果产生一定影响，因此在未来的研究中，投入要素产出要素之和的2倍应尽可能接近DMU个数，以弥补这一不足。2）选取的指标要素较少，同时指标的代表性有待讨论，研究结果对浙江省城市旅游效率的反应可能与真实情况存在一定差距，同时本文中使用的统计数据的准确度有待进一步探讨。3）在研究中选取的时间序列较短，一定程度上对真是情况的反映不太准确，在今后的研究中应选择较长一段时间序列，研究结果可能更为精确。