山东省旅游产业扶贫效率评价及影响因素分析

乔忠奎 孙秀梅 高德芳

摘要：隨着扶贫攻坚进入关键时期，旅游产业由于广泛的经济联动性，在扶贫工作中发挥着重要作用。首先运用DEA视窗分析法对山东省旅游产业扶贫效率进行了测算，然后采用门限效应分析其影响因素。结果表明山东省旅游产业扶贫效率整体呈逐年上升趋势，但地区发展之间不均衡。各地区旅游产业扶贫效率影响因素存在双门限效应。建议各地区合理规划产业空间机构，实施人力资源战略，提高地区旅游产业竞争力，缩小地域间差距；发展旅游产业时注重规模与质量的双重提升，丰富乡村旅游产品，通过多种形式增加旅游者消费机会，充分发挥政府的引导帮扶作用，进而达到提升旅游产业扶贫效率的目的。

关键词：旅游产业；扶贫效率；DEA视窗分析

中图分类号：F062.9文献标识码： ADOI：10.3969/j.issn.1003-8256.2020.06.007

开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

基金项目：山东省社科规划重大理论和现实问题协同创新研究专项（17CCXJ01）

0引言

随着我国进入扶贫攻坚的关键时期，乡村旅游已成为促进农村经济发展、农民就业增收、贫困人口脱贫的中流砥柱。由于旅游产业广泛的经济联动性，“旅游精准扶贫”已成为我国精准扶贫战略的重要方式之一，关于旅游产业扶贫效率的研究不断升温。2019年，山东省乡村旅游消费2709.9亿元，乡村旅游产业已帮助430多个贫困村和47万多人脱贫致富。虽然山东省在旅游产业扶贫方面先后采取了多项举措突出精准扶贫，但地区间旅游产业发展不均衡仍制约着扶贫的效果。因此，本文以山东省旅游产业扶贫效率为研究对象，研究制约各地区旅游产业经济发展的主要影响因素。

在研究地域上，各位学者主要集中在国家及省域层面，加上研究方法的不同，最终得到的旅游扶贫效应结果也有所差异。Steven Deller[1]使用地理加权回归分析美国农村旅游产业扶贫的空间变化后指出旅游产业对于贫困率变化发挥的作用不明显。Gabriela Hrubcova等[2]分析讨论了旅游业对最不发达国家的经济影响，存在潜在正面和负面影响。Liu等[3]基于中国各省面板数据采用计量经济分析的方法研究旅游产业对城乡结构的影响后指出旅游增长有助于缩小中国的城乡差距，但城乡经济差距越大，旅游对中国经济增长的影响却越小。Li等[4]基于条件收敛框架使用时空自回归模型对中国国际和国内旅游业在缩小区域不平等方面的影响在全球和当地都进行实证分析后提出：旅游业的发展大大有助于减少区域不平等，国内旅游业的贡献大于国际旅游业。高楠等[5]通过研究旅游产业与城镇化之间的耦合协调关系，发现耦合协调水平的提升有助于城镇化水平的上升。Hanitra等[6]研究通过研究马达加斯加旅游、贫困与经济增长的多元格兰杰因果关系，指出旅游促进经济发展。李如友等[7]运用门槛回归模型，分析指出交通基础设施对区域旅游发展的作用存在双重门槛。林文凯等[8]使用超效率DEA模型对江西省综合评价旅游产业生态效率，结果显示其存在显著空间负相关特征、区域间相互作用偏弱。王虹等[9]使用Tobit模型分析“一带一路”省区旅游产业效率投资影响因素后指出旅游产业规模的质和量都要注重，积极推动产业技术进步和专业化水平提升。杨柳[10]采用综合分析法研究海南乡村旅游扶贫绩效，发现乡村旅游和农民增收之间存在显著关系。

综上所述，国内外关于旅游产业扶贫效率的研究逐渐增多，大多学者是从经济效应、区域差异等方面展开研究，关于省域旅游产业扶贫效率的研究较少。分析方法上，主要集中在横截面数据，对面板数据进行分析比较少。因此，本文以山东省旅游产业扶贫效率为研究对象，首先分析山东省旅游产业扶贫现状及制约因素，然后运用DEA视窗法对山东省旅游产业扶贫效率进行测算，以期为山东省乡村战略实施和精准扶贫战略实施提供决策依据与理论支持。

1模型方法及数据来源

1.1模型方法

1.1.1Window-DEA分析法

在测度技术效率的方法中，比较常用的方法主要分为两种：数据包络分析（DEA）与随机前沿分析（SFA），分别是非参数方法与参数方法的典型。但传统的DEA分析模型仅适用于横截面数据的分析，无法实现跨时期生产效率的比较。因此，本文采用DEA视窗分析法（Window-DEA）[11]对山东省旅游产业扶贫效率进行测度。其基本思路为：先预设窗口宽度，而后将面板数据里的时期平均分为若干窗口，通过不同窗口间的重叠，对每个决策单元DUM时间序列上以及截面上同时期决策单元间效率水平的比较，从而实现了该决策单位在横截面及时间序列上效率水平的测算。DEA视窗模型可以用表1来表示。

收集山东省17地市的面板数据后，采用DEA视窗分析法对17地市的旅游产业扶贫效率进行了分析。

1.1.2门限效应模型

其中，qit表示门限变量，yit表示被解释变量，μi代表截距，xit表示解释变量，εit为扰动项独立分布，γn表示待估计的门限值，将门限变量分成了n个区间，βn分别为解释变量xit在n个区间的系数，且βn-1<βn。

1.2指标体系及数据来源

基于现有的研究成果和DEA理论，本文以旅游产业扶贫为核心，以贫困人口数量降低、收入提升为条件，设计的旅游产业扶贫效率评价体系，如表2所示，选取山东省十七地市作为研究对象，时间序列上选择2008—2018年为研究范围。

其中，作为旅游产业的重要组成部分，旅游景区、旅行社、星级酒店以及旅游特色乡镇在带动区域经济发展中发挥着重要作用。通过这些指标的人均水平，可以看出各地区旅游产业的发展规模以及相关投入方式。旅游产业投资规模可以看出该地区旅游产业的投资水平，但由于部分数据的缺失，为保持数据的统一，参考旅游产业效率的现有研究成果[13-14]，使用固定投资中第三产业的占比来表示。

产出指标中，人均旅游收入可以体现旅游产业的创收作用，代表了旅游产业的发展效益，人均接待游客数量能够体现旅游产业在经济发展中发挥的作用，这两者都可以很好的体现旅游产业投入产出的效率水平。贫困人口的占比，一直是衡量某一区域贫困水平的重要指标，由于数据的不完整，本文使用各地区城乡低保总人口在年末总人口的占比来表示。

普遍认为，要衡量某一地区的富裕水平，恩格尔系数是重要指标之一。因此，本文使用恩格尔系数来衡量旅游产业发展导致的城乡居民收入的增長水平。城乡居民可支配收入的差距可以体现城镇与农村收入公平分配的水平。由于贫困人口比重、恩格尔系数以及收入差距指数属于逆向指标，采用了倒数处理。

2实证分析

2.1旅游产业扶贫效率及时空分布

借助DEA Solver5.0软件，本文分别得到旅游产业扶贫综合效率（OE）和旅游产业扶贫效率（TE），然后通过OE =TE×SE的关系得到旅游产业扶贫规模效率（SE）。

2.1.1旅游产业扶贫综合效率值及空间分布

在使用DEA视窗分析法计算前，首先要设定视窗宽度，本文采用主流视窗宽度将其设为3，计算中2008、2009年为开始两年，使用软件处理时没有对应的比较数据，故最终采用山东省各地市2010—2018年旅游产业扶贫综合效率如表3所示。得出全省平均旅游产业扶贫效率呈不断上升趋势。其中，济南、日照、临沂、菏泽旅游产业扶贫效率一直处于较高水平，多年效率处于有效水平；潍坊、莱芜、泰安则是不断上升并达到有效水平；淄博、聊城的历年效率虽然有所波动，但是均高于0.9；而青岛、德州、威海、济宁的效率波动比较大，枣庄、东营、烟台、滨州则是一直处于较低水平。分析其原因，很大程度上是由于沿海城市产业支柱主要是海洋养殖业、港口贸易、海洋运输业，使得旅游产业发展较慢，青岛、威海、日照则是大力发展旅游业，使得旅游产业扶贫效率水平较高，东营更是由于石油产业是支柱产业，旅游业发展缓慢，而西部地区由于大力发展旅游业，使得产业结构优化速度上升，旅游产业扶贫效率上升并且较高。

2.1.2旅游产业扶贫的技术效率值及空间分布

技术效率指的是产业由于技术的进步或管理方式的创新而影响的生产效率。山东省各地市2010—2018年旅游产业扶贫技术效率如表4所示，可以看出，各地区的旅游产业扶贫技术效率一直处于提升状态，但存在显著差异。其中，日照、临沂、菏泽的旅游产业扶贫技术效率一直比较高，基本长期处于有效状态，表明这几个地区在旅游产业扶贫开发中技术和管理的创新一直名列前茅；其他地区中，青岛、威海、滨州的技术小率波动比较大，济宁、枣庄、烟台的技术效率的增长速度一直低于全省平均水平，其他地区在最近几年稳定增长并达到有效水平。从空间分布上看，旅游产业扶贫技术效率较低的区域基本都在山东省的西部、西南部，一二三产业融合发展水平相对较低，对人才的吸引力也不如东部沿海或者大城市，进一步拉大就业、政策创新等方面的差距，制约这些地区旅游扶贫技术效率的提升。

2.1.3旅游产业扶贫的规模效率值及空间分布

规模效率指的是在当前管理、技术以及政策条件的限制下，受产业规模所影响到的生产效率，代表实际规模到最优生产规模的距离，如果规模效率=1，说明当前产业规模已是最优。山东省各地市2010—2018年旅游产业扶贫规模效率如表5所示，可以看出，山东省从2010—2018年间，有13个地区的旅游产业扶贫规模效率均值超过了全省的平均水平0.970，这些地区基本都长期持续接近有效水平，说明资源规模的投入基本已经达到目前最优的状态，提升空间已经不大，加强技术投入、人才引进、制度创新才是合理有效的提升路径。从时空分布上可以看出，菏泽、临沂、日照长期对旅游产业规模进行投入，聊城的产业规模后期出现下降趋势，有必要随着经济形式做好产业规模的提升规划，滨州、东营地区由于支柱行业的限制，与综合效率一样，一直比较低。随着旅游产业的开发，沿海地区已经基本实现产业规模的有效利用。

2.2影响因素分析

由DEA实证分析可知，近年山东省旅游产业扶贫效率呈逐年上升趋势，证明了旅游产业发展对于扶贫有一定的促进作用。但是两者间是否存在线性回归关系还需要进一步探讨。生态环境的破坏、资源的浪费以及游客与当地居民冲突等问题在一定程度上也限制着旅游产业扶贫效率。在不同的条件下，由于各方面因素的相互作用，旅游产业扶贫效率可能会表现出不同。因此本文构建了门限面板回归模型，来分析旅游产业规模、乡村旅游资源、旅游人口密度、旅行社密度对旅游产业扶贫效率的影响。

2.2.1门限效应检验

在门限效应分析中，需要先进行检验。借助Stata软件分别得到门限数量分别为一、二、三情况下的F与p值，如表6。通过检验结果，可以得到解释变量对被解释变量的影响呈现比较显著的双重门限特征。因此本研究将在双重门限条件下，分别对旅游产业规模、乡村旅游资源、旅游人口密度、旅行社密度对旅游产业扶贫效率的影响进行分析。各门限变量的门限估计值及计算结果如表7所示。

2.2.2旅游产业规模对旅游产业扶贫效率的影响

随着旅游产业在经济结构中比重的不断提升，旅游产业对经济的促进作用也越来越得到认可。旅游产业规模的不断扩大，吸引来的社会消费也随之增加，就业机会和需求也会增加，为本地居民创造更多的增收机会，进而带动区域经济活力。

当门限变量为旅游产业规模时，旅游产业规模对山东省旅游产业扶贫效率的影响具有双重门限性，其估算结果值如表7所示，可以看出：当旅游产业在GDP中的比重低于4.88时，对旅游产业扶贫效率的影响就有较为显著的作用，介于4.88和13.80之间时显著性水平上升，说明旅游产业在一开始就对扶贫有积极的作用，在经过初期积累后扶贫作用充分发挥。但是当其比重高于13.8以后作用不再明显，有些出乎意料，传统的认知思维中，随着产业结构的不断调整，旅游产业发挥的作用应该不断上升，但由于山东省人口众多，随着产业结构的不断合理，旅游产业规模发挥的经济带动作用不再明顯。

2.2.3乡村旅游资源对旅游产业扶贫效率的影响

乡村旅游资源是贫困地区发展旅游产业带动积极发展最基本的条件。如果一个地区缺乏必要的乡村旅游资源，将无法发展旅游产业带动当地居民增收，旅游产业扶贫也就无从谈起。随着乡村旅游资源的不断开发，旅游目的地吸引力不断上升，前来旅游的人数也必将增加，旅游消费收入也会随之增加，进而带动当地居民收入和经济的增加，对提升旅游产业扶贫效率产生积极影响。

乡村旅游资源对山东省旅游产业扶贫效率的影响估算结果值如表7所示，当特色村镇密度值低于70.89时，对旅游产业扶贫效率的影响就有较为显著的作用，介于70.89和239.8之间时在1%水平上显著，高于239.8以后系数为-0.0017。说明随着特色旅游乡镇数量不断增多，旅游产业发挥的扶贫作用不断上升，但到达一个值之后作用下降。

2.2.4旅游人口密度对旅游产业扶贫效率的影响

旅游人口密度指的是旅游目的地人均接待游客的数量。旅游产业的发展与来此观光的游客数量息息相关，旅游游客数量越多，产生的旅游消费也会随之增加，从而促进当地旅游经济的提升，收入的提高以及产业规模的扩大有助于激发当地居民的参与性，最终提升个人收入。值得注意的是，空间、资源以及设施的有限性也会限制旅游人口密度产生阈值，一旦超出限制，势必影响旅游产业扶贫工作的进行，导致旅游产业扶贫出现无效率

旅游人口密度对山东省旅游产业扶贫效率的影响从表7可以看出，当旅游人口密度值低于7.98时，对旅游产业扶贫效率的影响并不明显，介于7.98和11.22之间时在1%水平上显著，高于11.22以后在5%水平上显著。说明随着旅游人口密度不断上升，到达一定水平后，旅游产业发挥的扶贫作用由不明显转为显著，再上升到一定水平后作用开始下降。

2.2.5旅行社密度对旅游产业扶贫效率的影响

旅行社是旅游经济市场的主体之一，不仅是旅游活动的组织者，更是旅游产品重要的销售渠道，也在引导游客的消费方向。旅行社密度代表某个地区人均旅行社个数，也代表旅游产业对当地人口的覆盖面，足够的旅游社密度有助于某个旅游产品宣传，旅行社间组织宣传交流特色旅游产品，才有助于吸引其他地区前来旅游的人口数量，为之提供良好的旅游服务。但如果出现恶意价格竞争，将会导致总体旅游收入的降低，进而影响到旅游产业扶贫的积极作用。

由表7的计算结果可以得出，当旅行社密度值低于18.49以及高于39.76时，对旅游产业扶贫效率的影响并不明显，介于二者之间时在5%水平上显著。在旅行社密度低于18.49时旅行社宣传力度还是不足，无法良好的服务当地人群；介于18.49与39.76之间时，随着旅游社密度不断上升，组织外出旅游以及吸引前来旅游的人也不断上升，促进当地经济的发展，旅游产业发挥的扶贫作用更加明显；超过39.76后可能由于市场的饱和，恶性竞争出现，导致旅游产业带动的经济停滞甚至减少。

3结论及建议

通过对山东省17地市2008—2018年面板数据进行分析得出：（1）山东省旅游产业扶贫效率整体呈逐年上升趋势，但在空间地域上存在显著差异，西部地区发展较慢，中东部地区发展较快；旅游产业扶贫技术效率较低的区域基本都在山东省的西部、西南部，一二三产业融合发展水平相对较低，对人才的吸引力也不如东部沿海或者大城市，进一步拉大就业、政策创新等方面的差距，制约这些地区旅游扶贫技术效率的提升。（2）山东省旅游产业扶贫效率受旅游产业规模、乡村旅游资源、旅游人口密度以及旅行社密度的影响呈现双门限特征。旅游产业规模以及乡村旅游资源在发展初期对旅游产业扶贫效率呈正向作用，随着二者不断上升，促进作用更加显著，到达一定水平后，影响作用不再明显。旅游人口密度和旅行社密度在初期对旅游产业扶贫效率的作用并不明显，到达一定水平后才会发挥显著的正向促进作用，进一步增加超过一定水平后，促进作用开始下降。

基于以上结论，为提升山东省各地区旅游产业扶贫效率，提出以下几个方面的建议。首先，合理规划产业空间结构，提高旅游产业竞争力，其次，实施人力资源战略，提升本土旅游人才的数量与质量，以缩小地域间旅游扶贫效率的差距；第三，在发展旅游产业时不仅仅注重规模的提升，还要注重质量的提升；第四，丰富乡村旅游文化内涵，丰富乡村旅游产品，有助于细分市场、提高知名度，提升游客数量；第五，仅仅依靠游客数量提升还是不够的，还需要通过多种形式增加旅游者消费机会，从而保证游客的消费水平；此外，在旅行社发展前期，充分发挥政府对旅游企业的引导帮扶作用，注意规避恶意竞争现象，最终达到提升旅游产业扶贫效率的目的。

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The Evaluation of Poverty Alleviation Efficiency and Analysis of Influencing Factors of Tourism Industry in Shandong Province

QIAO Zhongkui1，2，SUN Xiumei2，GAO Defang2（1.Yantai Gold College，Yantai 265401，China；2.Business School， Shandong University of Technology， Zibo 255012， China）

Abstract： With the crucial period of poverty alleviation， tourism industry plays an important part in poverty alleviation due to its extensive economic linkage. Firstly， the efficiency of poverty alleviation of tourism industry in Shandong Province is calculated by Window-DEA method， and then the influencing factors are analyzed by threshold effect analyzer. The results show that the overall poverty alleviation efficiency of the tourism industry in Shandong Province is on the rise year by year， but the regional development is not balanced. There are two threshold effects on the poverty alleviation efficiency of the tourism industry in different regions. It is suggested that all regions should rationally plan industrial spatial institutions， implement human resources strategy， improve the competitiveness of regional tourism industry and narrow the gap between regions； When developing the tourism industry， we should pay attention to the double promotion of scale and quality， enrich rural tourism products， increase tourists consumption opportunities through various forms， and give full play to the guiding and helping role of the government， so as to improve the poverty alleviation efficiency of the tourism industry.

Keywords： Tourism industry；Poverty alleviation efficiency；Window-DEA analysis