海南国际旅游岛城市旅游经济效率评价研究

张 侨,黄伟展

(海南热带海洋学院 旅游学院,海南 三亚 572022)

海南国际旅游岛城市旅游经济效率评价研究

张 侨,黄伟展

(海南热带海洋学院 旅游学院,海南 三亚 572022)

选择投入和产出指标,应用数据包络分析方法,对海南城市旅游经济效率进行评价分析.研究发现,海南城市旅游经济综合效率、技术效率和规模效率较高,但均有下降趋势;综合效率和规模效率区域差异较大,且均有扩大趋势;技术效率区域差异不明显,但也有扩大趋势.绝大部分城市均处于规模收益不变或递增阶段,小部分城市出现规模效益递减现象.

旅游经济;经济效率;效率评价

0 引 言

2009年12月31日,国务院《关于推进海南国际旅游岛建设发展的若干意见》将海南国际旅游岛建设上升为国家战略后,海南的旅游业面临着空前的发展机遇和挑战.经过几年的建设和发展,海南的旅游业取得了显著的成绩,旅游基础设施和服务设施不断完善,旅游管理与服务水平不断提升.近年来,海南接待过夜旅游者人次数均保持10%以上的增长率,旅游总收入均保持13%以上的增长率.2014年,海南共接待过夜旅游者4789.08万人次,旅游总收入达506.53亿元[1].由此可见,在国际旅游岛建设背景下,从产出视角看,海南旅游经济的整体规模正在迅速扩大.但是根据旅游经济可持续发展的要求,衡量一个地区旅游经济状况,除了产出规模外,必须同时考虑投入要素的利用和配置情况,即旅游经济效率问题.随着旅游规模的迅速扩大与海南旅游经济的可持续性发展,旅游经济规模、结构与效益协调性成为影响海南旅游竞争力及国际旅游岛建设成败的重要方面,相关问题已经引起人们的广泛关注.针对这些现实问题,学界的研究主要集中在海南旅游规模经济[2]、旅游产业转型升级[3]、旅游创汇效应[4]等少数几个方面,而有关海南旅游经济效率的研究成果还比较少见.本文通过选择投入产出指标,采用数据包络分析方法(DEA),对2011-2014年海南18个市县(未考虑海南省三沙市)的旅游经济效率进行动态跟踪与评价,并根据评价结果,提出相应的改进措施,以期为海南及其它地区旅游经济规模、结构和效益协调发展相关政策的制定及实施提供借鉴和参考.

1 研究设计

1.1 研究方法

数据包络分析(Data Envelope Analysis,DEA)是由查恩斯和库伯在相对效率概念的基础上首次提出的.其是一种以效率前沿面技术代替经济学中一般生产函数的非参数效率评价方法,基本思想是通过建立和求解数学模型,对具有多个投入、多个产出的相同决策单元(decision-making unit, DMU),确定生产可能集和生产前沿面,再由各个决策单元距生产前沿面的距离确定决策单元是否DEA有效.由于不受投入产出变量的权重和具体的生产函数形式的限制,DEA方法相对于其它方法,在小样本、多投入、多产出条件下的效率评价中具有独特优势.DEA模型可以分为投入导向、产出导向和技术可行性导向三种等价的计算方法[4].本研究使用产出既定条件下的投入导向模型.

设有n个决策单元,第j个决策单元有m种投入和s种产出,在对第j个决策单元进行效率评价时,使DMUj的投入和产出为其它所有决策单元投入和产出线性组合所代替[6].可以用数学模型表示DEA模型如下:

minθ0,

其中:Xij表示DMUj的第i个投入向量,Yij表示DMUj的第i个产出向量,θ表示投入缩小的比例,s-表示投入冗余,s+表示产出不足,λ表示DMUj线性组合系数.DEA方法计算出来的旅游效率是某时期某个DMUi与其它决策单元DMUj相比较而得到的静态相对效率.

应用DEA方法计算出来的旅游综合效率包括两个部分:(1)技术效率,代表资源投入从实际到产出的转换能力;(2)规模效率,代表要素投入的总量水平满足经济发展规模需求的程度.DEA方法在经济效率评价中得到了广泛的应用,目前也不少有学者把DEA方法应用于旅游效率研究中,如Yu等人用DEA方法对台湾酒店的效率进行评价[7];Juan等人采用DEA方法对意大利接待业的经济效率进行了评估[8];我国学者马晓龙、金远亮用DEA方法分析了张家界旅游发展效率特征与演进模式[9].

1.2 指标体系

DEA方法的准确性很大程度上由投入和产出指标选取的合理性决定[10].为了使旅游经济效率测量更具准确性和科学性,在选择相关投入和产出指标时一般应遵循以下原则:(1)科学性原则,即要求所选指标应与旅游经济发展具有一定的逻辑联系,投入指标和产出指标之间必须存在一定程度的因果关系;(2)适宜性原则,即要求所选指标应具有较高的权威性和专业性,应尽量使用统计公报或统计年鉴中的专业术语,确保指标的可靠性和可比性;(3)可操作性原则,即要求所选指标应有实际档案数据可供查验,并且数据必须能够通过一定方式进行量化[11].

根据上述指标选取原则,借鉴已有的相关研究结果,结合本研究的需要,本文选取第三产业从业人数[12]、住宿业和餐饮业固定资产投资[13]、旅游饭店数和旅行社数[14-15]作为投入指标;选择接待过夜旅游者人次、旅游总收入作为产出指标[14,16-19].考虑到海南岛面积较小,绝大部分旅行社集中在海口市和三亚市,其它市县旅行社或分支机构极少,为保证数据的可比性,最终把旅行社数从投入指标中剔除.

本文各投入和产出指标的数据均来自2012年至2015年的《海南统计年鉴》、各市县国民经济和社会发展统计公报或政府工作报告.由于DEA方法的结果与指标量纲无关,所以在应用DEA模型对数据进行正式分析之前,无需对数据进行无量纲化处理[20].DEA方法要求决策单元(DMU)个数﹥2(产出指标个数+投入指标个数)或决策单元DMU个数﹥2( 产出指标个数×投入指标个数)[21].在本研究中，取决策单元(DMU)为18个,投入指标为3个,产出指标为2个.显然DMU的个数大于投入产出指标之和的2倍，也大于2倍投入产出指标之积(12),因此本研究构建的指标体系包含的指标数符合DEA方法的要求.

2 研究结果

本研究建立了2011-2014年海南省18个市县的旅游投入产出数据库.如表1和表2所示,应用DEAP2.1软件进行计算得到各年海南省18个市县的静态旅游经济效率及其分解值,并根据计算结果分析数据背后隐含的经济效率问题及意义.

2.1 基本概况

由表1和表2中的数据可以直接看出:

(1)在综合效率上,2011-2014年,海南城市旅游综合效率有效的城市在7个以上,且城市名称更替比较频繁,只有海口、三亚和万宁3座城市一直处于综合有效状态.四年综合效率的平均值分别为0.759、0.820、0.879和0.803,除2011年均值接近0.8外,其它各年平均综合效率均在0.8以上.四年综合效率的最小值分别为0.351(白沙)、0.480(临高)、0.544(乐东)和0.357(屯昌),四年中最大极距为0.65.

表1 2011-2012年海南省18个市县旅游静态效率评价

注:OE表示综合效率,TE表示技术效率,SE表示规模效率,SR表示规模收益

表2 2013-2014年海南省18个市县旅游静态效率评价

续表2

注:OE表示综合效率,TE表示技术效率,SE表示规模效率,SR表示规模收益

(2)在技术效率上,2011-2014年,海南旅游经济技术效率有效的城市虽然在11个以上,但具体的城市名称更替较大,有海口、三亚、万宁、五指山、琼中和白沙6个城市一直均处于技术有效状态.四年技术效率的均值分别为0.979、0.943、0.937和0.896,除2014年接近0.9以外,其它各年平均技术效率均在0.9以上.四年技术效率的最小值分别为0.764(陵水)、0.648(儋州)、0.665(陵水)和0.490(儋州),四年中最大极距为0.51.

(3)在规模效率上,2011-2014年,海南旅游规模效率有效的城市在7个以,且城市名称更替比较频繁,只有海口、三亚和万宁3座城市一直处于规模有效状态.四年规模效率的平均值分别为0.777、0.869、0.935和0.887,除2011年均值接近0.8外,其它各年平均规模效率均在0.8以上.四年规模效率的最小值分别为0.351(白沙)、0.559(保亭)、0.665(陵水)和0.476(白沙),四年中最大极距为0.65.

(4)在规模收益上,2011-2014年,海南处于规模收益不变阶段的城市个数分别是7个、7个、8个和9个,占城市总数的40%左右,且数量呈现逐渐上升趋势,大部分城市旅游经济处于规模收益递增阶段.从2013年开始,有屯昌(2013年)、琼海(2014年)和儋州(2013年、2014年)三个城市出现了规模收益递减现象,其中屯昌经过调整于2014年回归到规模收益递增阶段,而琼海和儋州仍处于规模收益递减阶段.

因此,就整体而言,海南城市旅游经济综合效率、技术效率和规模效率均比较高,但变化和差异均较大,这不仅体现在指标值的大小变化上,也体现在有效状态城市名称的不断更替上.海南约有四成城市旅游投入正好可以实现收益最大化,大部分城市仍可通过增加投入要素,提高经济效率,实现收效最大化;小部分城市,如琼海、儋州,其旅游投入要素超过当地旅游经济发展的吸纳和消化能力,资源存在不同程度的冗余和浪费.

2.2 变化趋势

根据表1和表2的数据,可以作如图1所示的2011-2014年综合效率、技术效率及规模效率平均值演化趋势图.由图1可看出,在整体上,海南城市旅游经济的综合效率在2011-2013年间呈现提高趋势,从2014年开始有下降趋势;规模效率明显呈现出与综合效率一致变化的特征,技术效率则一直呈现下降趋势.

根据表1的数据,可以计算每年海南省各城市旅游经济效率值的标准差,并作如图2所示的变化趋势图.由图2可以看出,海南城市旅游经济的综合效率标准差在2011-2013年间呈减小趋势,从2014年开始增大;规模效率标准差呈现出与综合效率标准差一致变化的趋势;技术效率标准差则一直呈现出增大趋势.这表明城市间的综合效率和规模效率差异在2011-2013年间逐步在缩小,从2014年开始有扩大趋势,规模效率及其标准差与综合效率及其标准差变化一致,规模效率是综合效率变化的主导因素;技术效率在各城市间的差距一直在加速扩大.

2.3 分组特征

为了更加深入细致地探究海南城市旅游经济效率及其各分解值的分布特点,本研究借鉴相关研究成果[14]的分组方法,根据综合效率及其分解值对18个城市进行如表3和表4所示的分组统计.

表3 2011-2012年旅游经济效率分组统计

表4 2013-2014年旅游经济效率分组统计

综合2011-2014年的数据,从综合效率看,四年综合效率在0.8以上的城市平均约占60%,最低值为44%(2011年),最高值为72%(2013年);综合效率为1的城市四年平均约占40%,最低值为39%(2011年、2012年),最高值为50%(2014年).因此,整体上海南有4成左右的城市旅游综合效率处于有效状态,大部分城市旅游经济投入资源的利用效率较高.

从技术效率看,四年技术效率在0.8以上的城市四年平均约占85%,最低值为72%(2014年),最高值为94%(2011年).技术效率为1的城市四年平均约占68%,最低值为61%(2012年、2014年),最高值为83%(2011年).因此,整体上海南有近7成的城市处于旅游技术有效状态,绝大部分城市旅游技术效率较高,对现技术的利用能力较强.

从规模效率看,四年规模效率在0.8以上的城市四年平均约占69%,最低值为50%(2011年),最大值为88%(2013年),规模效率为1的城市四年平均约占43%,最低值为39%(2011年、2012年),最大值为50%(2014年).因此,整体上海南有4成以上城市处于规模有效状态,大部分城市旅游经济规模效率较高.2.4区域差异

将海南省18个城市按东部、中部和西部三个区域进行划分.东部地区包括海口、文昌、琼海、万宁、陵水和三亚6个城市,中部地区包括琼中、五指山、保亭、白沙、屯昌和定安6个城市,西部地区包括澄迈、儋州、临高、东方、昌江和乐东6个城市.对不同区域的综合效率、技术效率和规模效率进行统计分析的结果如表5所示.表5中的旅游效率及其分解值等于区域内各城市旅游效率及其分解值的平均值,规模收益以四年中区域内各城市规模收益不变、递增和递减出现次数最多的值为该区域四年总体的规模收益指标值.

表5 旅游效率区域差异统计

从综合效率看,海南东部地区基本都在0.95以上,四年平均达到0.94,最小值为0.87(2013年),最大值为0.99(2013年),明显高于中部地区和西部地区.海口、三亚和万宁在四年均处于总效率有效状态,其它三个城市旅游总效率也相对较高,到2014年琼海基本接近效率有效状态,文昌和陵水处于效率有效状态.中部地区的五指山、保亭、琼中和白沙四个民族市县,虽然文化和自然旅游资源丰富,但是由于交通基础设施和旅游可进入性较差,旅游经济发展受限,旅游效率明显较低,四年平均为0.74,最小值为0.62(2011年),最大值为0.93(2013年).西部地区受旅游资源及交通条件限制,旅游经济发展相对落后,旅游经济效率也相对较低,但总体略高于中部地区而优势不明显,四年平均值为0.77,最小值为0.71(2011年),最大值为0.84(2013年).

从分解效率看,东部、中部和西部地区的技术效率均较高且比较均衡,整体上东部、中部和西部呈现逐渐递减状态.东部地区平均值为0.95,最小值为0.88(2013年),最大值为0.99(2011年、2014年),除2013年接近0.9以外,其余各年均在0.95以上;中部地区平均值为0.94,最小值为0.83(2014年),最大值为1.00(2011年),除2014年大于0.8以外,其余各年均在0.97以上;西部地区平均值为0.92,最小值为0.86(2014年),最大值为0.98(2011年),有两年接近0.9,两年在0.96以上.在规模效率上,东部地区优势十分明显,各年规模效率值接近1,其平均值为0.99;西部地区相对较低,平均值为0.84,但除2011年(0.73)以外,其余各年均在0.85以上;中部地区明显低于其余两个地区,平均值为0.78,除2013年(0.95)以外,基本上都在0.8以下.从这里也可以看出规模效率和总效率基本一致的分布特征.

从旅游规模收益发展阶段看,东部地区总体上处于规模收益不变阶段,这说明东部地区相关城市的旅游投入要素和产出规模是等比例增长的,旅游经济规模处于最佳阶段.中部和西部地区总体上处于规模收益递增阶段,这说明该地区相关城市需要继续增加旅游要素投入规模,加大旅游开发力度,以提高旅游经济效率.

3 结论与展望

3.1 结论

通过表1-表5数据基本概况、分组特征、变化趋势及区域差异分析,本研究可以得出以下结论:

(1)基本概况分析表明,2011-2014年海南城市旅游经济的综合效率、技术效率和规模效率平均值达到0.8左右,这表明海南各城市现有旅游资源总投入中约有80%是有效的,约有20%是无效的.因此,海南省可以在保持现有产出不变的情况下,通过资源的优化整合和资源利用能力的提高,节约20%的投要素.从规模收益看,绝大部城市处于规模效益不变和递增阶段,仍需加大旅游开发力度,增加旅游要素投入规模;少数几个城市出现了规模效益递减现象,需要调整优化投入要素结构,加强旅游营销和服务,扩大旅游产出.

(2)分组特征分析表明,海南城市旅游经济综合效率和规模效率在0.8以上的城市个数占城市总个数的60%以上,海南有近40%的城市处于综合效率和规模效率均有效的状态;技术效率在0.8以上的城市个数占城市总个数的85%以上,有近60%的城市处于技术有效状态.因此,就整体而言,海南城市旅游经济综合效率、技术效率和规模效率均较高.

(3)变化趋势分析表明,海南城市旅游经济综合效率和规模效率从2014年开始呈现下降趋势,且各城市间差异有扩大趋势.技术效率一直呈下降趋势,且各城市间差异也在不断扩大.这一方面,说明规模效率与综合旅游变化一致,是目前影响海南城市旅游经济综合效率主导因素;另一方面,说明海南旅游经济效率差距在城市间有进一步扩大的趋势.

(4)区域差异分析表明,海南城市旅游经济效率在东部地区、中部地区和西部地区存在区域性差异.东部地区的综合效率和规模效率明显较高,西部地区相对落后,中部地区(包括民族地区)最低.但是在技术效率上,东部、西部和中部地区差异不太明显.在规模收益上,总体上东部处于规模收益不变阶段,而中部和西部地区在总体上处于规模收益递增阶段.

3.2 展望

由于各种原因,本研究仍存在一些需要不断改进的地方,这主要体现有以下几个方面:(1)在指标选择上,投入指标和产出指标的选择是决定DEA方法的科学性和准确性的关键.但是旅游业的高度综合性、复杂性和关联性给投入和产出指标的选择带来了很大障碍,加上有些统计指标数据获得的困难,本研究所选投入产出指标科学性也还有待于在今后的研究中进一步验证.(2)在研究对象选择上,本研究未包括海南省内所有市县的城市,如由于缺少相关统计数据未把三沙市纳入研究范围,这给研究结论的可推广性和适用范围带来了一定的局限性.(3)在研究内容上,本研究的数据来仅来自2011-2014年共4年的纵向数据,由于时间数列期数较少,纵向演进规律的有关结论可靠性有待提高.

[1]海南省统计局.海南统计年鉴2010-2015[M].北京:中国统计出版社,2015.

[2]侯冠平,张侨,金海龙.海南省旅游业规模经济及其制约因素分析[J].地域研究与开发,2014,33(2):106-111.

[3]赖志明,李维欢.海南旅游产业转型升级研究[J].中国商贸,2010,29 (12):180-181.

[4]李灿,张先琪,黄景贵,等.海南国际旅游岛旅游产业创汇效应分析[J].时代金融,2012,478(4):184-186.

[5]侯翔,张先琪,马占新,等.数据包络分析模型评述与分类[J].内蒙古大学学报,2010,41(5):583-593.

[6]武春友,吴琦.基于超效率DEA的能源效率评价模型研究[J].管理学报,2009,6(11):1460-1465.

[7]YuMM,LeeBCY.Efficiencyandeffectivenessofservicebusiness:evidencefrominternationaltouristhotelsinTaiwan[J].TourismManagement, 2009, 30(4):571-580.

[8]JuanGabrielBrida,NicolasGarrido,ManuelaDeidda,etal.exploringthedynamicsoftheefficiencyinItalianhospitalitysector:Aregionalcasestudy[J].ExpertSystemswithApplications, 2012, 39(10):9064-9071.

[9]马晓龙,金远亮.张家界城市旅游发展的效率特征与演进模式[J].旅游学刊,2015,30(2):24-32.

[10]WangnerJM,ShimshakDG.Stepwiseselectionofvariablesindataenvelopmentanalysis:proceduresandmanagerialperspectives[J].EuropeanJournalofOperationalResearch, 2007, 180(1):57-67.

[11]刘佳.基于DEA的城市旅游效率研究——以陕西10地市为例[D].西安:陕西师范大学,2010.

[12]马晓龙,保继刚.中国主要城市旅游效率的区域差异和空间格局[J].人文地理,2010,25(1):105-110.

[13]邓洪波,陆林.基于DEA模型的安徽省城市旅游效率研究[J].自然资源学报,2014,29(2):313-323.

[14]梁明珠,易婷婷.基于DEA-MI模型的城市旅游效率演进模式研究[J].旅游学刊,2013,28(5):53-62.

[15]林源源,季斌.基于DEA的城市旅游企业技术效率测度及比较[J].企业经济,2008(4):23-25.

[16]BarrosCP.Measuringefficiencyinthehotelsector[J].AnnalsofTourismResearch, 2005, 32(2):456-477.

[17]AndersonRI,LewisD,ParkerM.Anotherlookattheefficiencyofcorporatetravelmanagementdepartments[J].JournalofTravelResearch, 1999, 37(3):267-272.

[18]TsaurSH,ChiangCI,ChangTY.EvaluatingtheoperatingefficiencyofinternationaltourismhotelsusingthemodifiedEDAmodel[J].AsiaPacificJournalofTourismResearch, 1999, 14(1):73-78.

[19]AndersonRI,FokR,ScottJ.Hotelindustryefficiency:Anadvancedlinearprogrammingexamination[J].AmericanBusinessReview, 2000, 18(1):40-48.

[20]吴育华，刘喜华，郭均鹏.经济管理中的数量方法[M].北京:经济科学出版社,2008.

[21]张俊容,郭耀煌.评价指标与DEA有效的关系[J].系统工程理论方法应用,2004,13(6):520-523.

(编校：曾福庚)

Evaluationof the City Tourism Economy Efficiency inHainan International Tourism Island

ZHANG Qiao,HUANG Wei-zhan

(Tourism School,Hainan Tropical Ocean University, Sanya Hainan 572022, China)

Data envelopment analysis was adopted to construct the tourism efficiency evaluation model by selecting the input and output indexes.The results showed that the overall efficiency, technical efficiency and scale efficiency are relatively high with an inclination to decrease.Meanwhile the regional difference of the overall efficiency and scale efficiency are relatively large and thus present the trend of extension.However, the regional difference of the technical efficiency is not obvious, yet with a trend of expansion.The majority of cities are on the stage of constant and increasing return scale, while some cities demonstrate ascale-diminishing phenomenon.

tourism economy; economy efficiency; efficiency evaluation

格式：张侨,黄伟展.海南国际旅游岛城市旅游经济效率评价研究[J].海南热带海洋学院学报,2017，24(2)：104-110+115.

2017-01-09

海南省教育厅高等学校科学研究基金项目(HNKY2014-69);海南省民族研究基地2012年招标科研项目(QMZJD2012-05)

张侨(1978-),男,湖南资兴人,海南热带海洋学院旅游学院副教授,北京师范大学教育学部2015级教育管理博士研究生,研究方向为旅游企业管理和高等教育管理.

F590

A

2096-3122(2017) 02-0104-07

10.13307/j.issn.2096-3122.2017.02.20