中国旅游效率与全要素生产率的测算与分解——基于三层级共同前沿SBM-DEA模型的实证分析

查建平 钱醒豹 赵倩倩 谭 庭

（四川大学旅游学院 四川成都 610065）

引言

旅游产业具有综合性强、关联度大、产业链长、涉及行业广等特点，被认为是增加外汇、扩大内需、促进就业、维系区域经济平衡及推动经济增长的重要推力（Henry & Deane，1997；Dritsakis，2004；Durbarry，2004；Gunduz & Hatemi-J，2005；Katircioglu，2009；Jin，2011；Zeng & Ryan，2012；Adnan Hye & Ali Khan，2013；Antonakakis，Dragouni & Filis，2015；Tang & Tan，2015）。随着社会不断发展进步，我国旅游业也取得了长足的发展，成为推动经济增长和发展的关键因素之一（Lee & Chang，2008；Deng & Ma，2014；Cornet，2015）。但有学者提出我国旅游业呈现为高投入—低产出的低效率增长模式（赵小芸，2004）。旅游业的快速发展和旅游资源利用效率的提高不能一概论之，关注并改进旅游效率有助于促进旅游产业的集约化发展（许建伟、许新宇、朱明侠等，2013）。新古典经济增长理论认为，经济增长的最终源泉包括两个方面，一是资源要素投入的增加，二是既定资源要素投入下的产出增进，即全要素生产率的提升。在资源要素投入力度不断加大的情况下，旅游效率和全要素生产率决定了微观层面的旅游企业核心竞争力，进而影响到中、宏观层面旅游业的可持续发展。因此，考察各类旅游企业效率、全要素生产率及其构成在我国旅游业转型时期的分布状态及其演化态势成为不容忽视的命题。

有学者已关注到旅游企业行业异质性和区域异质性的特点，如：任毅、刘婉琪和赵珂等（2017）提出了景区类、综合类和酒店类旅游上市公司的经营效率具有差异性特征；张丹、张宗书和蒋敬（2015）指出有必要在空间层面和企业类型上对旅游企业进行分析、比较；廖斌斌（2013）、梁楠楠和王贤梅（2018）基于DEA方法对我国旅游业各区域效率进行评价，发现东部、中部和西部三大经济区域效率差异明显。虽然已有较多学者关注我国旅游企业的行业异质性和区域异质性特征，但是尚未有学者在效率评估中构建一个综合分析框架对此进行测算分析。本文基于行业异质性和区域异质性，构建三层级共同前沿SBM-DEA模型，对我国3类旅游企业旅游无效率进行分解，进而测算与分析其Luenberger生产率指标。本研究的主要贡献有：（1）构建了三层级共同前沿SBM-DEA模型，将行业异质性和区域异质性同时纳入旅游效率与全要素生产率研究框架；（2）在对我国省级层面3类旅游企业（旅行社、星级酒店、景区）无效率水平与Luenberger生产率进行测算的基础上，从区域、行业、管理技术以及投入产出松弛角度出发，对不同省份的3类旅游企业无效率水平与Luenberger生产率进行分解研究；（3）制定了提高旅游效率的区域或行业战略，为明晰旅游生产率提高的策略提供了思路。

一、文献综述

目前已有较多学者从全方位、多维度的视角对旅游效率与生产率相关主题进行了研究。国外相关研究聚焦于两个方面：一是关于旅游企业经营效率与生产率方面的研究，主要包括旅游酒店、旅行社、旅游景区（点）与旅游交通等（Husain，Abdullah & Kuman，2000；Morey & Dittman，2003；Sarkis & Talluri，2004；Barros & Mascarenhas，2005；Roget & González，2006；Köksal & Aksu，2007；Bernini & Guizzardi，2010；Fuentes，2011；Assaf，2012；Gabarda-Mallorquí，Garcia & Ribas，2017）；二是关于旅游目的地效率与生产率方面的研究，主要包括旅游城市、旅游度假区、国家公园、节事活动主办地、文化遗产旅游地等（Preda & Watts，2003；Barros & Mascarenhas，2005；Cracolici，Nijkamp & Rietveld，2008；Medina，Gómez & Marrero，2012；Corne，2015；Herrero-Prieto，2017）。国内相关研究起步较晚，但近年来研究成果逐步增多，主要集中在以下几个方面：一是关于国家层面的旅游效率与生产率研究，聚焦于旅游效率与生产率构成、动态演化以及提升策略研究（左冰、保继刚，2008；陶卓民、薛献伟、管晶晶，2010；韩元军、夏少颜、周生辉，2011；梁流涛、杨建涛，2012；赵磊，2013；胡志毅，2015；钟少颖、何则，2016）；二是关于省区与城市层面的旅游效率与生产率研究，聚焦于旅游效率与生产率空间差异、时序特征及其形成原因（马晓龙、保继刚，2010；曹芳东、黄震方、吴江等，2012；梁明珠、易婷婷、Li，2013；杨春梅、赵宝福，2014；张鹏、于伟、徐东风，2014；刘佳、陈菊、刘宁，2015；王坤、黄震方、曹芳东等，2016）；三是关于微观层面的旅游效率与生产率研究，聚焦于旅游酒店、国家级森林公园、风景名胜区、国家级自然保护区、旅游上市公司等（Yang，Li & Zheng，et al.，2008；生延超、钟志平，2010；耿松涛，2012；曹芳东、黄震云、徐敏等，2015；李国平、郭勇、刘大为，2015；刘振滨、林丽梅、郑逸芳，2017；任毅、刘婉琪、赵珂等，2017）。

已有研究取得了很多有价值的成果，为本研究的展开提供了参考，但亦存在以下局限：一方面，已有相关研究多是针对我国特定区域（或省、市）的旅游产业或者旅游产业中的某一细分行业，较少涉及不同区域（或省、市）旅游产业中的多个细分行业。针对特定区域或行业的旅游效率评价无法反映旅游地区或产业的整体情况，从整体上讨论旅游效率的变化又无助于解决微观问题。另一方面，已有研究多是假设所有类型旅游行业具有共同的生产前沿面，而O’Donnell、Rao和Battese（2008）指出，传统的生产前沿模型不应被用来比较不同类型企业的效率，特别是具有不同技术特质的企业，即评价单元存在技术异质性。旅游业作为综合性产业，不同行业在资源、技术、资本以及劳动力组织等方面存在明显差异，因此相关研究假设存在局限性。同时，已有研究多是假设我国所有地区具有相同或相似的生产技术，如廖斌斌（2013）、梁楠楠和王贤梅（2018）等，但实际上，不同区域因各自经济发展水平、区位条件、基础设施、资源禀赋等一系列客观条件的差异使得其旅游业并不具有相同或相似的生产技术前沿面。多数文献在效率评估中忽视了这两种异质性，可能导致有偏的效率估计结果（Wang，Zhao & Zhou，et al.，2013）。值得注意的是，不同类型旅游细分行业因行业异质性应具有不同生产技术前沿面，不同区域旅游企业因区域异质性也应具有不同的生产技术前沿面。关于评价单元异质性的考虑，在第二产业的能源效率评价领域较多（李胜文、李大胜、邱俊杰等，2013；Wang，Zhang & Zhang，2013；Zhang & Choi，2013；Du，Huang & Yu，2014；王群伟、周鹏、周德群，2014），但是即使在这一领域，主要也是对区域异质性考虑的研究，将区域异质性和行业异质性同时纳入评估框架的研究相对较少，在旅游效率与生产率方面的研究中更是缺乏。假定所有旅游细分行业或区域具有相同的共同前沿面的测算方式无疑会影响不同细分行业或者区域之间旅游企业效率与生产率相对差距的判断。

通过进一步梳理文献可以发现，目前关于旅游效率与生产率的研究方法主要有生产函数法、索洛余值法、随机前沿分析法（SFA）、数据包络分析法（DEA）以及SFA和DEA相结合的方法等。由于DEA具有无需设定函数形式即可以得到单个受评主体的具体效率值以及能够对生产率作进一步分解等独特优势，被多数学者用于有关旅游效率与生产率方面的研究。然而，传统的DEA研究均假设所有评价单元具有相同的共同前沿面，无法对具有技术级差异的决策单元进行准确的评价。Feng、Wang和Zhang等（2018）借鉴Wang、Feng和Zhang（2014） 的研究构建了基于传统DEA的三层级共同前沿能源效率评价模型，基于区域异质性和行业异质性两个角度，对2000年至2015年我国的能源效率和节能潜力进行了实证分析。但是笔者认为传统DEA模型无法对评测结果进一步分解，而SBM-DEA模型能够基于投入与产出松弛角度对评测结果进一步分解，克服了传统DEA模型的劣势，从而可进行更为深入的剖析，探究影响旅游效率和全要素生产率的背后动因。

鉴于此，本文选择将共同前沿方法（meta-frontier concept）引入SBM-DEA模型中，构建三层级共同前沿SBM-DEA模型，这既考虑了评价单元的行业异质性和区域异质性，又能从投入产出松弛角度作进一步分解。在此基础上，本文运用该模型对2000年至2014年我国30个省（直辖市、自治区）的旅行社、星级酒店与景区共3种类型旅游企业的效率水平与全要素生产率进行比较与分析，以期为我国旅游企业提质增效、转型升级提供参考。

二、研究方法

本部分旨在将共同前沿方法引入SBM-DEA模型，结合我国旅游发展实际情况及数据可得性，构建三层级共同前沿SBM-DEA模型，进而在考虑区域异质性与行业异质性的基础上对3类旅游企业（旅行社、星级酒店、景区）无效率与Luenberger生产率进行评估与分解。

1.三层级共同前沿SBM-DEA模型

图1 旅游企业三层级共同前沿SBM-DEA模型Fig.1 The three-hierarchy meta-frontier SBM-DEA model of tourism enterprise

行业异质性导致不同行业之间存在技术差距（Chao，Wang & Zhang，et al.，2018），每个行业又分布于不同地区，区域发展不平衡又导致同一类型行业在不同地区存在区域异质性（Du，Huang & Yu，2014）。旅游业主要由旅行社、酒店、景区3类企业组成，每类企业又分布于不同的区域。行业的异质性和地区发展的不平衡使得隶属于不同行业、不同区域的旅游企业存在异质性。在此，本文借鉴Feng和Wang（2017a/2017b）的研究思路，构建三层次共同前沿SBM-DEA模型。假设我国有东部、中部与西部三大区域（i、ii和iii），每个区域又同时存在景区、星级酒店与旅行社3类旅游细分行业（I、II和III），用y表示产出，用x表示投入。在共同前沿下，具有3个行业前沿，即I、II、III行业前沿。在每个行业前沿下，拥有（X，i）、（X，ii）和（X，iii）3个地区前沿，其中X指I、II和III。例如在图1中，I、II、III 3个行业前沿面分别代表行业I、II、III的前沿面；（II，i）、（II，ii）和（II，iii）3个前沿面分别代表行业II在i、ii、iii地区的前沿面。从图1中可以看到II行业前沿包含着3个地区前沿面，即（II，i）、（II，ii）、（II，iii）。据此，本文构建了三层级共同前沿。

基于SBM-DEA模型，本文计算在共同前沿面、行业前沿面以及区域前沿面下的3种类型旅游企业无效率值S、S、S：

公式（4）中，决策单元的总无效率部分为共同前沿面下的无效率值（S），以共同前沿面和行业前沿面下无效率差值测量由行业异质性引致的无效率部分（SI），即表示景区、星级酒店与旅行社3类行业自身行业客观差异所导致的无效率；以行业前沿面和区域前沿面下无效率差值测量由区域异质性引致的无效率部分（RI），即表示东部、中部与西部三大区域自身区域客观差异所导致的无效率。同时，以单个区域前沿面下测度的无效率值表示管理无效率（MI）。由于在（II，ii）区域前沿面下，决策单元具有相同或者相似的产品技术和行业特质，资源配置与管理能力被认为是无效率的原因，且能通过促进市场导向的改革和提高资源分配与管理效率，减少无效率。

由公式（3）和（4），可以进一步得到基于投入产出角度的无效率值，表示如下：

2.Luenberger生产率指数及其分解

很多学者运用DEA方法中的Malmquist指数来进行生产率方面的研究，但Malmquist指数是基于传统的径向和角度的距离函数，无法同时考虑投入减少和产出增加的情境，并且各变量必须等比例变动。Chambers、Chung和Färe（1996）提出一种新的生产率测度方法——Luenberger生产率指标，这个指标弥补了Malmquist指数的不足，可以同时考虑投入减少和产出增加且各变量无需等比例变动的情况。参照Chambers、Chung和Färe（1996）的研究，t期和t+1期之间的Luenberger生产率指标为：

值得注意的是，不同类型旅游企业的行业异质性不可避免，不同地区的区域异质性也总是存在，但是管理差异在不同类型旅游企业以及不同区域能够得到有效改进。借鉴Malmquist生产率指标可以分解为技术进步、纯效率变化和规模效率变化分指标，本文将Luenberger生产率指标中的管理生产率（LTFP）指标分解为纯效率变化（LPEC）、纯技术进步（LPTP）、规模效率变化（LESC）和技术规模变化（LTPSC）。当4种指标值均大于（小于）0时，分别表示纯效率改进（恶化）、技术进步（退步）、规模效率改进（恶化）和技术偏离规模报酬不变路径（向规模报酬不变路径移动）。表示如下：

三、研究对象、指标选择与数据来源

本文旨在对2000年至2014年我国30个省（直辖市、自治区）旅行社、星级酒店与景区3种类型旅游企业无效率值与Luenberger生产率指标进行测度与分解，以期为旅游发展提供启示。在投入产出指标选择上，本文分别以固定资产原值（亿元）、从业人员数（亿人）作为投入指标，并利用以2000年为基期的固定资产价格指数对固定资产原值进行调整，以经过2000年为基期的GDP平减指数调整的旅游企业营业收入作为产出指标。上述数据均来源于《中国统计年鉴》《中国旅游年鉴（副本）》和《新中国六十年统计资料汇编》。对应投入与产出指标数据的描述性统计结果见表1：

表1 描述性统计结果Tab.1 The descriptive statistics

四、实证结果及讨论

本文构建三层级共同前沿SBM-DEA模型，采用Matlab7（R2011a）软件包，对2000年至2014年我国30个省（直辖市、自治区）旅行社、星级酒店与景区3种类型旅游企业无效率值与Luenberger生产率进行测算与分解，在同时考虑行业异质性与区域异质性条件下探究我国旅游企业效率与生产率状况及其背后动因。

1.旅游企业无效率及其分解研究

（1）旅游无效率及其一级分解：行业异质性无效率、区域异质性无效率、管理无效率

表2列出了3类旅游企业总体无效率值以及行业异质性、区域异质性、管理差异造成的无效率分解项。可以看出，2000年至2014年旅行社、星级酒店、景区类旅游企业年均无效率均值分别为0.619、5.575、5.706，景区类旅游企业无效率值最高，其次是星级酒店类、旅行社类旅游企业，其中景区类旅游企业无效率均值是旅行社类旅游企业的9.2倍。值得注意的是，旅行社类旅游企业无效率主要受区域异质性与管理差异性影响，即区域发展的不平衡、要素配置与管理能力的差异是旅行社类企业无效率的主因，而星级酒店类、景区类旅游企业无效率主要受行业异质性影响，旅行社类企业较之其他两类旅游企业，在投入与产出效率上具有行业独特优势，星级酒店类、景区类旅游企业无效率均值远远高于旅行社类旅游企业。

从时间维度看，3类旅游企业无效率值都呈现波动增长态势，并于2003年达到第一个峰值，其中旅行社类、星级酒店类旅游企业在2003年的旅游无效率值更是占据了2000年至2009年间的峰值，这与当年“非典”疫情影响使得旅游企业总体受挫不无关系；2010年旅行社、星级酒店、景区3类旅游企业的企业无效率值同时达到另一峰值；2013年以后，三类旅游企业无效率值都表现出增长态势。在分析周期里，旅行社类企业经历2003年的低谷后，第二年便开始全面复苏，此后保持较高效率的生产模式，而2013年《中华人民共和国旅游法》（以下简称《旅游法》）的正式颁布，对“零负团费”和强迫购物等现象进行了明确限制，旅行社类企业也因此进入新一轮调整期。同年，政府削减“三公开支”使得以“政府接待”为主要市场的星级酒店经营陷入困局。2003年后，景区类企业经营不温不火，原因可能在于2007年我国对实行了近十年的“黄金周”休假制度进行了改革，假期的零散化减少了人们的长途出行需求，对景区经营效率产生一定的负面影响。

表2 中国3类旅游企业总体无效率值及其分解（2000—2014）Tab.2 Total inefficiency and decomposition of three types of tourism enterprises in China（2000-2014）

表2显示，行业异质性是星级酒店和景区类企业无效率的主要原因，引致的无效率均值（SI）分别为5.212、3.725，分别占两类企业的无效率均值的93.489%和65.282%，并呈现出波动上涨趋势。而在旅行社类企业中，行业异质性对年均无效率的贡献度仅为3.231%，且自2004年后一直维持在0及以下的水平，说明旅行社类企业在3类企业的发展中具有明显优势，其单位产出对应的资本、劳动投入远低于星级酒店、景区类旅游企业。与其他两类旅游企业相比，旅行社类企业行业前沿面非常接近于共同前沿面。

区域异质性对旅游企业无效率的影响在旅行社类企业中表现明显，对旅行社类企业年均无效率贡献度为41.034%，且有上升趋势，而对星级酒店类、景区类企业的年均无效率贡献度分别为3.031%、15.633%。这说明旅行社类企业效率水平因地区而异，存在明显的区域发展不平衡状况，区域发展不平衡也是旅行社类企业无效率的主要原因之一。

管理无效率是旅行社类企业无效率的另一个主要原因，对旅行社类企业年均无效率贡献度为55.735%，并呈缓慢上升态势，而对星级酒店类、景区类旅游企业无效率的贡献度分别为3.480%、19.085%，即对星级酒店类企业整体无效率贡献度不大，对景区类企业存在一定影响但呈下降趋势。这与我国旅行社行业发展的现实相契合。自改革开放以来，旅游业取得了长足发展，截至2014年底，全国旅行社总数为26 650家，再加上众多相关代理机构，我国旅行社行业的规模取得了空前发展，但是80%的国内旅行社属于中小型旅行社，这些旅行社类企业存在资金投入不足、专业化分工体系不完善、内部组织与管理能力较差等问题（中国旅游研究院，2014），使得管理无效率（或称为要素配置无效率）成为阻碍整个旅行社业效率提升的桎梏。

（2）旅游无效率二级分解：投入冗余与产出不足

由3类旅游企业无效率的一级分解可以看出旅行社类企业的无效率主要来源于区域异质性和管理无效率，星级酒店类和景区类企业的无效率主要由行业异质性造成。为进一步分析影响旅游企业无效率的关键投入与产出要素，本文将旅行社类企业区域异质性无效率、管理无效率，以及星级酒店类、景区类企业行业异质性无效率基于投入与产出因素进行分解，结果如图2所示。

图2 中国3类旅游企业无效率关键因素分解（2000—2014）Fig.2 The decomposition of inefficiency key factors of three types of tourism enterprises in China （2000-2014）

通过图2可以发现，旅游企业无效率主要表现为产出不足。旅行社类企业区域异质性无效率变化与其引致的产出无效率分解项具有相同演化趋势，说明旅行社类企业因区域之间发展不平衡而导致的无效率主要表现在产出不足上。此外，在旅行社类企业管理无效率以及星级酒店类、景区类企业的行业异质性无效率中，相应产出无效率分解项亦占主导，说明旅行社类企业在资源配置与管理能力方面的差异所导致的无效率以及星级酒店类、景区类企业在行业客观条件方面的差异所导致的无效率亦主要表现为产出能力不足，而非投入冗余。

（3）旅游企业无效率及其分解的空间分布

①旅行社类企业无效率影响因素空间差异

表3 旅行社类企业无效率及其分解区域均值（2000—2014）Tab.3 Regional mean of inefficiency and decomposition of travel agencies （2000-2014）

由表3可以发现，旅行社类企业东、中、西部地区无效率均值分别为0.372、0.873、0.663，行业异质性（SI）对三大区域无效率影响皆为最小，贡献度分别为3.763%、2.978%、3.318%，说明旅行社类企业具有独特的行业优势。就具体区域而言，东部地区无效率均值最低，且主要由管理无效率决定，说明东部地区旅行社类企业发展效率最高，其与共同前沿面之间的差距可通过进一步提升自身的资源配置与管理能力来缩减。河北、山东、天津的管理无效率对东部无效率值贡献度最大，上海、北京无效率值最低，这与当地较好的旅游发展状况相符。中部地区无效率均值最高，区域异质性和管理无效率是其无效率水平最高的主要原因，说明中部地区旅行社类企业发展效率最低，与共同前沿面上“标杆企业”之间的差距主要源于不同的区域客观条件以及资源配置与管理能力。其中，内蒙古、吉林、河南在中部省份中旅行社类企业无效率值较高，它们与东部省份在经济发展水平、资源禀赋、基础设施条件等客观条件上的差距，以及自身资源配置的扭曲与市场化改革的滞后，是这3个省份旅行社类企业无效率的主因。西部地区旅行社类企业平均无效率值虽在三大区域中处于居中位置，但是和中部地区存在类似情况，区域异质性和管理导致的无效率使得该区域总体无效率较高，其中青海、甘肃无效率水平在全国范围内最高。

②酒店类企业无效率影响因素空间差异

表4 星级酒店无效率及其分解区域均值（2000—2014）Tab.4 Regional mean of inefficiency and decomposition of star hotel（2000-2014）

由表4可以看出，星级酒店类旅游企业在东、中、西部地区的无效率均值分别为4.561、5.888、6.409，行业异质性对三大区域星级酒店类旅游企业无效率的贡献度分别为94.694%、93.461%、92.573%，与旅行社类企业相比，酒店行业在资源、技术、资本以及劳动力组织等方面的异质性是三大区域星级酒店类旅游企业无效率的主因。就具体区域而言，东部地区无效率均值最低，酒店类旅游企业发展水平最高，其中河北、辽宁、海南3个省份在东部地区中表现相对较差。中部地区无效率均值相对较高，其中黑龙江、吉林、江西、内蒙古是构成中部地区无效率的主体。西部地区无效率均值在三大区域中居于首位，其中甘肃、云南、青海以及宁夏星级酒店类旅游企业的无效率均值较高。

同时，在分析区域异质性引致无效率的空间分布特征时发现，西部地区星级酒店类旅游企业的区域前沿面和行业前沿面距离最远，中部次之，东部最近，说明酒店行业受区域经济发展影响较大。管理无效率在东部地区表现最高，可能原因是东部地区酒店行业资源要素投入较大，造成冗余，进而影响其资源配置状态。但是较之行业异质性，区域异质性、管理无效率对星级酒店类旅游企业的无效率贡献度可忽略不计。

③景区类企业无效率影响因素空间差异

表5 景区无效率及其分解区域均值（2000—2014）Tab.5 Regional mean of inefficiency and decomposition of scenic spot（2000-2014）

由表5可以看出，景区类旅游企业在东、中、西部地区的无效率均值分别为4.946、6.739、5.613，和星级酒店类旅游企业类似，行业异质性是三大区域景区类旅游企业无效率的主因，在3个地区的贡献度分别达到65.507%、63.318%、67.148%。就具体区域而言，东部地区无效率均值最低，主要得益于上海、福建、江苏以及北京等省（市）无效率值较低，但是辽宁却表现出较高的无效率水平。中部地区无效率值最大，吉林、山西、黑龙江、内蒙古以及湖南等省份无效率水平较高，构成了中部地区景区类旅游企业无效率的主体。行业异质性依然是整个中部地区景区类旅游企业无效率的主因，但较之其他两大区域，区域异质性无效率、管理无效率在中部地区处于相对较高的水平，说明区域客观条件以及资源配置与管理能力上的差异对中部景区类旅游企业无效率的影响不容忽视。西部地区景区类旅游企业的无效率均值居于中间位置，其中青海对西部地区景区类旅游企业无效率均值的贡献度最大。行业异质性是三大区域景区类旅游企业无效率的主因，其次是区域异质性，管理无效率在西部地区所引致的无效率值则在三大区域中处于最低水平，说明与东部、中部地区相比，西部地区景区类旅游企业在资源配置与管理能力方面并不落后，甚至整体上有所超越。

2．Luenberger生产率指标分析

（1）Luenberger生产率指标分解：行业异质性、区域异质性、管理差异

表6为3类旅游企业的Luengerber生产率指标及其分解结果。从行业异质性来看，其引致的旅行社生产率（LTFP）先降后升，原因是近年来伴随互联网浪潮的兴起，线上旅行社迅速进入市场，使得传统旅行社被迫进行改革，不断提高经营效率。行业异质性引致的星级酒店生产率变化呈缓慢上升趋势，可能源于酒店业逐渐由国家投资、地方集资等形式转变为走自负盈亏的企业化道路，使酒店行业效率得到一定程度提升。行业异质性引致的景区生产率的变化趋势大致为先降后升。

自2009年开始的互联网浪潮对3类旅游企业经营均有影响，但影响程度不同。旅行社类旅游企业对互联网应用效率较高，在2010年便出现显著效果，相比而言，星级酒店类、景区类旅游企业对互联网的应用进程较慢，也表明不同类别旅游企业对信息技术的应用能力会影响其效率值。2013年《旅游法》的颁布及削减政府开支政策的提出，造成旅行社类与星级酒店类企业的行业异质性的贡献值为负数，表明政府颁布的政策对不同类别旅游企业造成的影响不同。

表6 Luenberger生产率指标及其分解（2001—2014）Tab.6 Luenberger productivity index and decomposition（2001-2014）

从区域异质性来看，其对3类旅游企业Luengerber生产率的影响（LTFP）大致相似，整体上产生较小的正面影响，但呈现出先增大后减小的趋势。说明中、西部地区在国家政策的支持下，能够利用后发优势，促进旅游企业经营效率的提升。值得注意的是，2008年，景区类旅游企业中区域异质性引致的生产率变化为—0.579，显著阻碍了景区类旅游企业Luengerber生产率的提升。可能的原因是，2008年北京奥运会的举办引发北京及周边地区在景区类企业投入大量资金进行新建、改造设施等活动，最终出现局部地区的投入过剩，效率降低。

从管理差异来看，其对旅行社类旅游企业的影响（LTFP）大致呈现先升后降趋势，在2010年达到最高值，为0.464，说明2010年互联网发展已经逐渐成熟，各地区旅行社类企业对其引入的互联网技术的使用有效程度均处于较高水平。管理差异对星级酒店类旅游企业Luengerber生产率影响最大的是2001年，达到0.168，可能原因是伴随星级酒店类旅游企业所有权及组织形式的转变，即由国有、中外合资形式逐渐转向私有，经营者更注重经济效益，提高此类企业的管理效率，进而使得管理差异对星级酒店类旅游企业Luengerber生产率的贡献显著提高。管理差异对景区类旅游企业Luengerber生产率影响最大的是2008年，为0.952，可能原因是2008年北京奥运会的举办以及带薪休假制度的进一步落实，使得景区类旅游企业能够在管理领域短期投入不变的情况下，收入大幅度攀升，进而使得资源配置与管理能力对此类企业Luengerber生产率的贡献度达到最高。

（2）Luenberger生产率指标中管理差异指标的进一步分解

在剔除区域异质性与行业异质性的基础上，本文对管理差异引致的生产率作进一步分解，将其分为纯效率变化（LPEC）、纯技术进步（LPTP）、规模效率变化（LSEC）、技术规模变化（LTPSC）。

表7 管理差异生产率指标的分解（2001—2014）Tab.7 Decomposition of management differential productivity indicators （2001-2014）

结合表6与表7可以看出，2001年至2014年，旅行社、星级酒店与景区3类旅游企业的资源配置与管理能力差异对Luengerber生产率平均贡献度分别为0.059、0.032、0.082，但不同类型旅游企业之间管理差异引致的生产率提升的动力不同。具体而言，旅行社与酒店的管理差异引致的生产率提升主要源于技术进步，景区的管理差异引致的生产率提升主要源于纯效率改进。同时，在各分解项的均值中，旅行社类旅游企业的纯效率变化与规模效率变化为负数，说明一方面旅行社类旅游企业的增长模式仍是粗放型增长方式，企业的管理水平不高，相对技术效率下降，另一方面此类企业多处于规模报酬递减状态，整个旅行社行业陷入无序竞争状态。景区类旅游企业的技术进步与技术规模变化为负数，说明景区类旅游企业对先进技术的引进在整体上处于倒退状态，同时此类企业有向规模报酬不变状态靠拢的趋势。

从时间序列来看，纯效率变化在3类旅游企业中变化趋势大致相同，前期纯效率值在波动中增长，后期变化值为负，纯效率值减小。纯效率变化为景区类旅游企业管理差异引致的效率提升的主要原因，表明景区类旅游企业对现有技术使用的有效程度较高。纯技术进步在旅行社类、星级酒店类旅游企业中变化趋势相近，表现为在波动中缓慢提高，但在景区类旅游企业中整体表现为倒退状态。2003年纯技术进步变化值为—101.2%，这次大幅度的技术倒退是整体倒退的最大影响因素，主要是由于2003年“非典”疫情的发生，导致景区类旅游企业经营基本处于停滞状态，造成资源闲置，技术进步更无从说起。同时技术进步是旅行社类、星级酒店类旅游企业管理差异效率增长的源泉，表明日益激烈的竞争使这两类旅游企业更加注重在以电子商务为代表的先进技术方面的投入。规模效率变化在旅行社类旅游企业中表现为先是正负值交替出现，后转变为负值，规模效率由波动式增长转变为降低，规模效率恶化，表明此类企业投入总量处于规模不经济状态，主要原因可能是旅行社大多集中分布在大、中型城市，局部过度投资造成过剩，引起整体规模报酬递减。技术规模变化在旅行社类、景区类旅游企业中呈现出相同的趋势，其变化值由正负交替明显转变为正，表明这两类企业有偏离规模报酬不变路径的趋势。

五、结论与建议

1.结论

本文选择将共同前沿思路引入SBM-DEA模型之中，构建三层级共同前沿SBM-DEA模型，进而对2000年至2014年我国30个省（直辖市、自治区）的旅行社、星级酒店与景区3种类型旅游企业无效率进行比较与分析，并对其Luenberger生产率测算与分解结果作进一步讨论，主要结论如下：

第一，3类旅游企业无效率受行业异质性、区域异质性和管理差异影响，导致旅游业无效率的关键是旅游企业产出不足。旅行社类旅游企业无效率主要受区域异质性与管理差异影响，即区域发展不平衡与要素配置无效率是旅行社类旅游企业无效率的主因，而星级酒店类、景区类旅游企业无效率主要受行业异质性影响。

第二，3类旅游企业无效率增长的根源存在空间差异。旅行社类旅游企业无效率均值按高低排名依次为中部、西部、东部，区域异质性和管理差异引致的无效率在中、西部地区比较突出；星级酒店类旅游企业无效率均值按高低排名依次为西部、中部、东部，主要由行业异质性所导致；景区类无效率均值按高低排名依次为中部、西部、东部，行业异质性是其无效率的主要原因，其次是区域异质性和管理差异。

第三，3类旅游企业Luenberger生产率指标受行业异质性、区域异质性和管理差异影响。行业异质性对星级酒店类及景区类旅游企业全要素生产率的影响较大，对旅行社类旅游企业影响极小。区域异质性对旅游企业全要素生产率存在微弱的影响，对旅行社类与景区类旅游企业的影响程度稍高于星级酒店类旅游企业，主要原因是景区类旅游企业由于地域不同而形成自身资源特色，且这种资源优势一般具有垄断性，因而区域异质性对旅行社类、景区类旅游企业的影响较大。管理差异对旅行社类旅游企业的影响较大，是旅行社类旅游企业全要素生产率的主要贡献者，而其对星级酒店类、景区类旅游企业的影响相对较小。

第四，3类旅游企业管理差异引致的效率提升的增长动力不同。旅行社类旅游企业与星级酒店类旅游企业的管理差异引致的效率提升主要源于技术进步，景区类旅游企业的管理差异引致的效率提升主要源于纯效率改进。纯效率变化在3类旅游企业中的变化趋势大致相同，纯技术进步在旅行社类、星级酒店类旅游企业中表现为在波动中缓慢提高，在景区类旅游企业中整体表现为倒退状态，旅行社类旅游企业规模效率表现为由波动式增长转变为逐渐降低，处于规模不经济状态。技术规模变化在旅行社类、景区类旅游企业中呈现出相同的趋势，其变化值由正负交替逐渐转变为正，企业技术偏离规模报酬不变路径。

2.建议

第一，政府部门及政策制定者制定旅游相关政策时应充分考虑旅游行业的行业异质性和区域异质性。从前文旅游效率分解结果可以发现，行业异质性和区域异质性对不同类型旅游企业效率和生产率存在一定影响。旅行社类旅游企业前沿面与3类旅游企业共同构建的前沿面最为接近，与之对应的是星级酒店类、景区类旅游企业前沿面与共同前沿面有较大差异，假定不同类型旅游企业具有相同前沿面的测算方式无疑会影响行业间技术效率与技术水平相对差距的判断。区域异质性相对于行业异质性，对3类旅游企业效率影响较小，但也存在一定的行业差异，相关政策的制定应结合不同行业特点。

第二，优化行业发展，减小行业异质性效率差距。技术进步使旅行社类旅游企业的发展有了质的飞跃，使得OTA（在线旅行社）等新兴业态应运而生，不断推动传统旅行社企业进行根本性变革，经营绩效得到明显改善。酒店行业由于普遍追求经营规模的简单复制扩张，这种粗放式发展模式阻碍了对技术创新的投入力度和技术人才的培养，使得现阶段星级酒店类旅游企业的技术含量相对偏低。景区类旅游企业的发展情况良莠不齐，应用信息化技术水平落后于其他两类旅游企业。同时，《旅游法》的颁布、削减政府开支等对旅行社、酒店业的经营带来影响，扩大了行业效率差异。为缩小行业异质性导致的效率差距，星级酒店类和景区类旅游企业应提升其信息技术利用水平，相应地，政府也应通过实行不同的行业政策促进其平衡发展。

第三，平衡区域发展，减小区域异质性效率差距。从旅游企业无效率及其分解区域特征可见，东部地区3种类型企业生产效率均优于中、西部地区。中、西部地区应充分利用政策优势，通过人才挽留、人才引进、技术引进等具体措施提升生产力。某些省（市）的各类型旅游企业均表现出较差的生产效率，因此各地区的不同省（市）之间应加强合作，打造旅游生产线，促进区域平衡，带动整体发展。

第四，改革市场，提升管理水平。从3类旅游企业无效率二级分解结果可以看出，影响旅游企业无效率的关键是旅游企业产出无效率。我国旅游企业增长模式仍属于粗放型增长方式，资源要素利用效率较低，处于规模报酬递减状态，因此企业应该优化资源配置，从提高生产技术、管理水平等其他方面着手改善经营效率。

结语

在研究方法方面，本文将共同前沿思路引入SBM-DEA模型之中，既克服了传统DEA模型假定所有评价单元具有相同前沿面的局限，又克服了传统三层级共同前沿DEA测度模型无法对效率影响因素进一步分解的不足。在实证分析方面，考虑到3类旅游企业具有行业异质性、区域异质性的特点，其发展应该分门别类、有针对性地推进。此外，为了实现旅游行业长期稳定增长，应充分运用行业政策引导其增长方式由粗放型向集约型转变，摆脱过分依赖要素投入的规模发展方式，转换为内生效率驱动的发展模式，从全要素生产率增长的源泉入手，即重点关注产出潜能的利用，以及聚焦于技术效率提高与技术进步。还应进一步加强落后地区、落后行业与先进地区、先进行业之间的技术合作交流，使得技术扩散能够顺利实现，从而缩小旅游业区域以及行业间的差距。

本研究也存在局限性，在构建三层级共同前沿面的区域前沿面时，以东部、中部、西部地区作为标准构建3个区域前沿面，无法对长三角城市群、泛珠三角地区、沿海11个省（市区）、东部沿海地区城市群以及东北三省等经济区域的区域异质性进行更为细致的讨论，这也是未来可重点关注的方面。