河北省森林旅游精准扶贫效率评价及空间相关性分析

杨 华，吴晓永，贺丹妮，尤春艳，刘 扬

（北京林业大学 国家林业和草原局森林经营工程技术研究中心，北京 100083）

随着旅游业的快速发展，旅游扶贫（Pro-Poor Tourism，PPT）在脱贫致富中的作用越来越明显，成为学术界的重要研究内容[1-3]。近年来，以旅游精准扶贫的实践积累为基础，学术界在旅游精准扶贫的内涵、识别、机制、模式、策略等理论方面研究成果颇丰[4-6]，旅游精准扶贫效率及其评价研究以定性研究较多[7-9]，定量研究较少，以森林旅游精准扶贫为视角的研究尚少。研究区域多集中于整块连片特困地区，或以一个县或几个县开展实证研究[10-12]，对于河北省贫困县区域扶贫开发的相关研究则较少。因此对河北省依托森林旅游助推精准扶贫的贫困县进行研究，从而补充和丰富森林旅游精准扶贫研究理论具有重要意义。

河北省扶贫工作的特点是贫困人口多和贫困面积广，扶贫工作艰巨，但因其具有丰富的森林旅游资源，从而使森林旅游成为脱贫致富的主要途径之一[13]。但如何充分利用其丰富的森林旅游资源来推进精准扶贫工作，是河北省现在的工作重点之一。本研究通过定量测算森林旅游精准扶贫工作效率，能够对目前森林旅游扶贫模式及发展规模对贫困地区的经济发展、贫困户的生活改善情况及程度有清晰的认识；针对不同县域的贫困特点和所属类型分析，可以为林业扶贫政策提供决策参考，为河北地区贫困问题的破解提供新思路，并为其他的贫困且自然资源丰富地区实现生态与减贫的有机统一提供借鉴和示范有着更深远的示范效应。

本研究结合DEA[14-16]模型特点，在确保数据的可得性、可用性和科学性的基础上，分析了河北省贫困县森林旅游扶贫效率，并结合Malmquist 生产率指数[17-19]，从不同角度探讨森林旅游扶贫效率动态变化及其影响因素。从研究内容上看，隶属于不同区域的地区在社会发展和经济发展等方面会存在一定程度的关联性，在合理测定森林旅游扶贫效率的基础上，运用空间统计分析模型[20-22]对河北省森林扶贫效率的空间相关性进行实证研究，并进一步从地形道路等因素探讨对森林扶贫效率的影响。

一、研究设计

（一）研究地区概况

河北省位于中国北部，北至燕山，南至黄河，西至太行，东至沃野，环京津，傍渤海，与内蒙古、辽宁、山西、河南、山东等省相邻，总面积188 800 km2。该省的地形从西北向东南倾斜。西北是多山地、丘陵和高原。中部和东南部是巨大的平原。坝上高原海拔1 200～1 500 m，占全省总面积的8.5%。燕山和太行山区，海拔都在2 000 米以上，占全省总面积的48.1%。河北平原区为华北平原的一部分，海拔高度不到50 m，占全省总面积的43.4%。这里属季风性大陆性气候，大多数地区都四季分明。年日照时间为2 303.1 h；年度无霜期为81～204 d；年平均降雨量为484.5 mm。月平均温度低于3 ℃，7月平均温度为18～27 ℃。四季的特征表现得很明显。河北省是全国唯一兼有平原、高山、丘陵、平原、湖泊和海滨的省份，也是旅游资源丰富的省份。该省有400 多个不同级别的景观，包括3个世界遗产，5 个国家历史文化名城，中国四大旅游城市，7 个国家级风景名胜，11 个国家森林公园有5 个国家保护区，4 个国家40 大旅游胜地，2 个国家10 大风景区和23 个国家4A 风景区。本研究的研究地则是主要以森林旅游为主的区域。

（二）研究方法

1.数据包络分析法

数据包络分析简称DEA（Data Envelopment Analysis），是由运筹学家查恩斯和库伯以相对效率为基础提出的一种非参数效率评价方法，基本思想是通过建立数学规划模型来评价多投入、多产出的决策单元（DMU，Decision Making Unit）间的有效程度[23-24]。依据DEA 模型方法可知，DEA 模型中的旅游扶贫效率指数反映的是旅游产业对经济的带动促进以及规模集聚等效率，技术效率代表人均消费配比对经济发展的作用，而规模效率则代表旅游业的总体发展对经济的推动。根据DEA 的思想，旅游效率评价的本质思想是将每一个县（市）作为被评价单元，从而确立以投入为导向的数学模型[25]。

2.Malmquist 生产率指数法

为了进一步说明各县（市）旅游扶贫效率动态变化情况，接下来采用Malmquist 生产率指数[26-28]对各决策单元做跨期分析，测量各县（市）2013—2017年旅游扶贫效率的变化情况。

3.空间自相关分析

1）全局空间自相关性指标。Moran[29]年提出了全局自相关莫兰指数，它是最早应用于检验空间关联性和集聚问题的指标，反映了整个研究区域内，各个地域单元与邻近地域单元之间的相似性。当Z得分值在[-1.65,1.65]之间，森林旅游扶贫效率的观测值在空间上表现为独立随机分布；Z值大于1.65 且显著时，观测值呈现聚集分布，小于-1.65 并且显著时，观测值趋于分散分布。

2）局部空间自相关性指标。Anselin[30]年提出一个局部莫兰指数，用来检验局部地区是否存在变量集聚现象。

（三）数据来源

从国家扶贫办信息中心收集河北省2013—2017年贫困县数量变化，并依据数据分析每年河北省贫困县数量的变化，掌握河北省整体扶贫效果。从《河北经济年鉴》获取2013—2017年各项指标数据，其中含森林旅游及相关数据。由于2017年数据中缺少全社会固定资产投资总额，因此在分析2013—2017 扶贫效率动态变化时为计算结果的可比较性，不考虑全社会固定资产投资总额这一投入指标。

（四）指标选取

投入和产出指标选取的合理性往往决定了DEA 方法测量效率的准确性。选用可计算的替代性指标是实现对旅游生产过程进行表征和效率评价的通常做法。对于产出指标体系，贫困是描述居民生活状态的词汇，因此，选取了贫困县年末总人口数、镇居民人均可支配收入与农村居民人均可支配收入。旅游扶贫是旅游产业对当地经济的带动，衡量经济发展可考虑GDP，为了兼顾指标间的可比性，选取贫困县地区生产总值作为产出指标。因此产出指标体系由地区生产总值GDP、年末总人口数、镇居民人均可支配收入与农村居民人均可支配收入构成。由于需要评价的是旅游对经济的扶贫效应，对于投入指标体系需要选取衡量旅游业发展的指标，选取年末乡村从业人员、全社会固定资产投资总额、地方公共财政预算收入、公路里程、旅游景区数量构成投入指标体系（表1）。

二、结果与分析

（一）贫困县数量动态变化

2012年3月19日，国务院扶贫开发领导小组办公室发布《国家扶贫开发工作重点县名单》，名单包含全国592 个贫困县，河北省39 个贫困县在该名单中，贫困县数量排名全国第5（图1）。此外，河北省17 个县列入河北省扶贫开发工作重点县。2013年河北省对贫困村、贫困户进行了重新识别认定，截止到2013年底，河北省总人口7 333 万人，全省共识别出贫困村7 366 个、贫困户147 万户、贫困人口512 万，贫困人口占到全省农村人口总数的9%。

河北省作为全国脱贫攻坚的重点省份，在2018年9月实现了平泉县等11 个国定贫困县和广平县等14 个省定贫困县（区）退出贫困县的脱贫序列。2019年4月又宣布河北省邱县等21 个县（区）拟退出贫困县序列。截至2019年5月河北省贫困县已减少至13 个（图2）。

表1 指标选取

图1 2013年河北省国家级贫困县位置分布

图2 河北省2016—2019 贫困县个数变化

（二）森林旅游扶贫效率分析

基于DEA模型进行森林旅游扶贫效率的测算，选取年末乡村从业人员、全社会固定资产投资总额、地方公共财政预算收入、公路里程、旅游景区数量构成投入指标体系，地区生产总值GDP、年末总人口数、镇居民人均可支配收入与农村居民人均可支配收入构成产出指标，对这些基础指标进行分析，可掌握贫困县近年来的发展状况。

从总体上看，河北省贫困县地区的森林旅游扶贫效率处于较高水平，4年间各贫困县旅游扶贫效率总体差异不大。由表2可知，广宗县、滦平县、新河县、崇礼区、尚义县、魏县、盐山县、南皮县、武强县、武邑县、临城县、平乡县、大名县扶贫效率在5年间均处于最优水平；沽源县、怀安县、阜城县扶贫效率相对较差，总体而言处于较高的扶贫效率。研究期内，森林旅游综合扶贫效率始终处于最优状态的贫困县个数为13 个，占总量的33.33%，在2013年达到了24 个，占总量的61.5%。

表2 2013—2017 河北省贫困县森林旅游扶贫效率

2013年规模和技术均有效的贫困县为24 个，无效的贫困县为15 个，无效率为38.15%；2014年规模和技术均有效的贫困县有22 个，无效的贫困县为17 个，无效率为43.6%；2015年和2016年规模和技术均有效的贫困县有23 个，无效的贫困县为16 个，无效率为41.0%；2017年规模和技术均有效的贫困县有19 个，无效的贫困县有20 个，无效率为51.28%；表明整体来讲贫困县森林旅游扶贫投入产出效率较高。

（三）森林旅游扶贫平均综合效率

由表3可知，2013—2017 河北省贫困县森林旅游扶贫平均综合效率处于0.921～0.968 之间，整体处于较优水平。平均综合效率呈波动变化。2015年贫困县平均综合扶贫效率达到了最大值0.968，2017年贫困县平均综合扶贫效率相对较差，为0.921。

贫困县森林旅游扶贫纯技术效率先增加后减少，总体上呈增加的趋势，纯技术效率由2013年的0.977 增加到2015年的0.988，2017年又减少到0.921。在研究期内，每年贫困县森林旅游扶贫纯技术效率达到最优状态的个数均多于综合效率和规模效率达到最优状态的个数，其中2015年最多为34 个，2017年最少为26 个，先增加后减少，总体表现处于下降的趋势。

研究期内，规模效率先减少后增加又减 ，整体呈下降的趋势，是综合效率的一个重要影响因素，规模效率从2013 的0.983 减少到2017年的0.975。在研究期内，2013年和2016年规模效率达到最优状态的贫困县数量最多为24 个。

2013—2014年均有1 个贫困县规模报酬呈递增趋势，2015 和2016年有3 个贫困县规模报酬呈递增趋势，2017年有6 个贫困县规模报酬呈递增模式。此外，在研究期内，有35 个贫困县森林旅游扶贫规模报酬始终处于不变和递增的趋势（表3）。

表3 2013—2017年贫困县森林扶贫效率平均值及规模报酬变化情况

（四）森林旅游扶贫效率动态变化

Malmquist 生产率指数能动态反映不同时期贫困县森林旅游扶贫的效率和技术进步的变化趋势。通过计算技术效率变化、技术变化、纯技术效率变化、规模效率变化以及malmquist 生产率变化，对比分析不同时期森林旅游扶贫效率。

表4表明，2013—2016年贫困县森林旅游扶贫malmuqist 指数均大于1，2017年malmquist指数小于1，其平均值为1.017。技术效率变化指数和纯技术效率变化指数均值小于1，其他分项指数均值大于1，表明研究期内，生产率总体上呈上升趋势，增长速度为1.8%。从整体来看，技术效率变化均值下降0.4%，纯技术效率变化均值下降0.6%，技术进步变化均值上升2.2%，规模效率变化指数上升0.2%，表明技术得不到有效改进是影响规模扩大的主要因素。总体来看，分析指数表现出波动变化，对malmquist 生产率指数贡献最大的是技术改进。

表4 2013—2017 森林旅游扶贫效率生产率指数及分项平均值

（五）森林扶贫效率的空间相关性分析

1.全局空间自相关

由表5可知，2013—2014年各贫困县森林旅游扶贫效率具有空间正相关，呈现明显的聚集特征。2015年各贫困县森林旅游扶贫效率具有空间负相关性，呈现出随机分布的特征。2016—2017年各贫困县森林旅游扶贫效率呈现出随机分布的特征。

表5 2013—2017年河北省贫困县森林旅游扶贫效率空间指数空间分布特征

2.局部空间自相关

由计算可得：2013年围场满族蒙古族自治县、沽源县、隆化县、张北县、丰宁满族自治县的Z值在0.05 的显著性水平下显著，出现低低聚集；沽源县、围场满族蒙古族自治县、隆化县在2014年Moran’sI指数和Z值均为正并且在0.05的显著性水平下显著，表现为低低聚集；2015年围场满族蒙古族自治县森林扶贫效率的Z值在0.05 的显著性水平下显著，出现低低聚集；阜城县Moran’sI指数和Z值都为负并且在0.05 的显著性水平下显著，表现为低高聚集；2016年阜城县Moran’sI指数和Z值都为负，在0.05 的显著性水平下显著，表现为低高聚集；2017年数据没有表现出明显的聚集状态，5年数据均未表现出“高高聚集”和“高低聚集”状态（图3）。

三、结论与讨论

森林旅游扶贫效应的评估是森林旅游精准扶贫的重要部分，本研究采用数据包络分析法（DEA），以贫困县年末乡村从业人员数量、全社会固定资产投资总额、地方公共财政预算收入、公路里程、森林旅游景区数量为投入指标，以贫困县地区生产总值GDP、年末总人口、城镇居民人均可支配收入、农村居民人均可支配收入为产出指标，以此为基础，综合分析了2013—2017年河北省贫困县森林旅游扶贫效率、平均综合扶贫效率、扶贫效率动态分析、扶贫效率空间相关性等内容。

研究结果表明，2013—2017年河北省贫困县森林旅游扶贫效率整体处于较优水平，相对于其他地区，沽源县、怀安县、阜城县扶贫效率相对落后，分析其原因可能是由于沽源县、怀安县位于河北省边界，地势较高，地理位置比较偏远，阜城县森林旅游景区数量较少，导致森林扶贫效果相对落后。整体来看，5年间森林旅游扶贫始终处于较高水平，研究期内，仍然存在规模效率和纯技术效率均无效的贫困县，表明少部分贫困县森林旅游扶贫仍存在投入和资源不足等问题。

通过malmquist 生产率指数计算结果可知，2013—2017年内生产率指数整体表现为上升趋势，技术改进不足是贫困县森林旅游扶贫生产率增长的主要阻碍因素，加强资源要素配置和利用，可进一步提升森林旅游扶贫效率。

图3 2013—2017 贫困县森林旅游扶贫效率空间自相关

通过分析区域之间空间相关性与差异程度，表明2013—2014年森林旅游扶贫效率存在空间正相关，2015—2017年森林旅游扶贫效率不具有空间相关性，呈现随机分布特征。局部空间自相关分析表明，围场满族蒙古族自治县、沽源县、隆化县2013—2014年局部空间自相关相似，呈现低低聚集，阜城县2015—2016年局部空间自相关相似，呈现高低聚集。

此外，地形因素及道路可达性对森林旅游扶贫效率存在较为显著的影响，贫困县大多都处于海拔较高的山区地带，除去地形因素，道路因素对于各贫困县的脱贫效率也有重要的影响，贫困县公路及铁路系统欠发达，道路可达性低，因此在下一步研究中可将地形与道路可达性因素与森林旅游扶贫工作相联系。