A 级景区评定标准对山岳型景区的适用性思考*——以四川省公立山岳型风景名胜区为例

汪 舟

(乐山师范学院 旅游学院,四川 乐山 614000)

1 研究背景

根据我国2006年颁布的《风景名胜区条例》,风景名胜区是指具有观赏、文化或者科学价值,自然景观、人文景观比较集中,环境优美,可供人们游览或者进行科学、文化活动的区域。风景名胜区(以下简称景区)要成为A 级景区需要根据相关规定申报对应的等级。等级越高评定要求也越严格。2005 年版《旅游景区质量等级评定管理办法》被废止后,只有2012年版《旅游景区质量等级管理办法》(旅办发[2012]166号)和《旅游景区质量等级的划分与评定》(GB/T 17775—2003)作为景区评定标准被沿用至今。根据规定,只有取得AAAA(以下简称4A)景区资格满3 年的景区才能申报AAAAA(以下简称5A)景区,并且面积不低于3km,每年游客数量不低于60万人次。这一要求适用于全国。但我国是一个地形多样的国家,每个地区旅游资源类型、特色都各不相同。以四川为例,在现有的13个5A 级景区中,有8个都属于山岳型景区。出于生态完整性考虑,山岳型景区往往比其他类型旅游资源面积更大;同时为了保护生态环境,对游客接待量的限制又会比其他景区更加严格。例如北川羌城旅游区,面积大约6km,核定的日最高承载量为9.68万人次,而同为5A 景区的乐山大佛景区面积17.88km,最高日承载量只有4万人次。因此,对于这类旅游资源,按照现有A 级景区标准来评定是否科学合理,是一个值得探讨的话题。

在这一方面,虽然目前相关研究还不多,但国内外仍有一些学者提出了可供参考的评价标准。如国内有学者提出用资源受欢迎度、每年开放时间、艺术价值、生态多元性等对山岳型景区的探险旅游价值进行评定。国外学者提出的评价方法包括:对山岳型景区中的特有景点——瀑布,按照目视幅度、实际幅度、水量、高度、风景等指标判定等级;对山间游步道按照斜坡度、长度、海拔、花费时间等指标进行评级;对作为景点的火山则从科学价值、风景价值、教育或文化历史价值、生态价值、社会经济价值5个方面来评价旅游价值,各项分数相加作为最后的旅游价值。

2 研究方法

2.1 研究路径

本文首先将景区规模按质量等级、景区面积和年游客数量3个要素进行分组。选取景区等级是希望直接比较5A 和4A 景区的优劣。选取景区面积和每年接待的游客数量是因为在景区评定打分时,它们是最客观、最直接的标准。四川11个公立景区的景区面积中位数是151 km,游客数量的中位数是每年120万人次,所以选取这两个值对景区进行分组。具体如图1所示:

图1 景区分组标准

其次,本文比较各组样本的方式是计算投入—产出效率。在2012版《旅游景区质量等级管理办法》的通知中提到,要切实提高旅游景区管理、经营与服务水平。而经营效率是一个景区管理、经营水平最直接的表现。等级越高的景区在管理经营上的表现应当越好,反映到投入—产出比上,效率就应该越高。如果一个景区入不敷出,则说明其管理、经营水平达不到当前等级的要求;而如果一个景区投入产出比较高,则说明其管理水平、大众受欢迎度都很高,可以在当前等级基础上更进一步。

因此,本文采用数据包络分析(DEA)计算投入-产出的方式判断景区效率高低。而目前国内多采用数据包络方法计算景区效率。针对数据相对较少的问题,本文采用超效率DEA 模型。这一模型目前还很少被用在分析旅游景区的效率方面,但在其他行业已得到广泛运用,如陈璇璇等用超效率DEA模型评价陕晋两省水资源的利用效率;杨宗娴、闫国庆用超效率DEA 评价了石化供应商的效率等。

2.2 研究模型

当数据较少时,很容易出现多个决策单元(decision making unit,DMU)为1 的 现象,此时传统 DEA 模型无法进一步对其展开比较。超效率 DEA 模型是在传统DEA模型基础上引入松弛变量而形成的线性规划。当使用传统的DEA 模型计算后再出现多个效率为1的DMU 时,改为用超效率数据包络分析计算能够更好地甄别DMU 的效率。其具体模型如下:

其中,x是代表第个决策单元的投入的向量,y是代表第个决策单元产出的向量。θ代表决策单元的效率,λ是决策单元线性组合的系数。ε 为非阿基米德无穷小量,e、s、s都是松弛变量,θ为自由变量,并且允许大于 1。

3 研究过程

3.1 样本选取

在众多景区中,民营景区通常由私营企业经营,每个企业的经营和会计核算方式各有不同,很难放到一起比较。公立景区由当地政府经营,经费由财政拨款且项目条款一致,适宜作为研究对象进行分析比较。同时,AAA(以下简称3A)级以下景区由于规模小且还处在发展期,参考价值不大。故本文选取了四川省11个同类型的4A 级以上的公立山岳型景区。它们分别是5个5A 景区:峨眉山景区、乐山大佛景区、海螺沟景区、都江堰青城山景区、剑门关景区;6个4A景区:稻城亚丁景区、西岭雪山景区、攀枝花二滩国家森林公园、驷马水乡、白马关景区和巴灵台景区。

3.2 变量数据

根据现行A 级景区的评分细则,申报5A 景区需要达到 950 分,申报4A 景区需要达到850 分。照此评定标准,5A 景区应该是在4A 景区基础上,综合管理水平、景区经营能力更高一级的风景名胜区。那么在时间上,5A 景区经营效率应该是长期、整体地优于4A 景区。但由于部分年份缺失数据较多,本文以反证法形式,选用一年的截面数据计算,“管中窥豹”地反映山岳型景区对现有A 级景区评定标准的适应性。

同时,DEA(数据包络分析)通常要求决策单元总数应当超过投入指标和产出指标个数总和的2倍,并且投入产出指标之间不能有线性关系。考虑到样本是公立景区,本文以经济学中最基本的生产要素土地、劳动、资本为基准,参考现有研究,将土地对应为景区面积;将劳动对应为景区管理委员会(以下简称景区管委会)在岗(编)的工作人员;将资本对应为景区管委会每年获得财政投入的资金。因此,本文的3个投入指标为景区面积、财政投入、在岗(编)人员;2个产出指标为综合收入和游客数量。本文中决策单元DMU=11＞(3+2)×2,满足DEA模型要求。

在数据选择上,有专家认为“当年投资当年收益的景区极其少见,大多数景区都要到第二年才能产生投资收益”[9]。但鉴于政府财政下拨给景区的财政预算一般是提前编制,并且是当年维持整个景区运营发生的实际费用,故本文在投入指标和产出指标上仍选择同一年的数据。根据《四川旅游统计年鉴2018》(统计年份为2017年)、各景区管委会2017年度财政预算、各地统计年份为2017年的旅游统计数据及新闻报道,整理出景区投入—产出指标的具体数据,如表1所示。

表1 景区投入—产出指标

4 计算结果

4.1 技术效率

本文采用的是数据包络分析中的BCC模型,考虑了在规模报酬可变(VRS)情况下,通过MaxDEA 7软件计算了11个景区的技术效率、纯技术效率和规模效率,按照景区等级不同分类,所得结果如表2所示。其中技术效率反映了景区现有资源经营的总体水平,纯技术效率反映了景区将科技手段应用到日常管理中的情况,规模效率反映的是景区与生产前沿面之间的距离,如果数值均在0～1之间,越接近1则效率越高,所代表的管理水平也就越好;对于超效率DMU(即效率值大于1的DMU),超效率DMU 本身处于前沿以外,不论增加投入或减少产出都会保持有效的状态。规模报酬则是当景区内部各种生产要素按相同比例变化时所带来的产出变化,分为规模报酬递增、规模报酬递减、规模报酬不变3种情况,具体如表2。

表2 四川省4A 级以上公立景区超效率分析

表2主要反映了以下3个方面的问题:首先,5A 景区的技术效率和规模效率都不如4A 景区。尤其是在规模效率上,5A 景区的平均值0.799 5,远远低于4A 景区的平均值1.025 0。同时,5A 景区全部处于规模报酬递减状态,而4A 景区还有4个处在规模报酬递增状态,这说明从4A 景区到5A 景区一般是一个向上发展的过程,但是成为5A 景区后,就很容易陷入发展停滞状态。5A 景区只有纯技术效率一项的均值高于4A 景区,说明在技术运用上,5A 景区更加成熟,能够更好地将先进的科学技术引入日常景区的管理中,提升管理效率。

其次,景区面积和游客数量的A 组在规模效率方面都低于B组。这说明:景区面积越大,规模效率越低;游客人数越多,规模效率越低。景区面积和游客人数如果不断膨胀,就会成为制约景区提高效率的因素。

最后,游客数量的A 组规模效率低但纯技术效率高,导致技术效率仍然较高;而景区面积的A 组规模效率、纯技术效率都低,导致技术效率也低。说明当游客数量过多时,还可以通过科技手段开展有效的管理来弥补;而当景区面积过大时,科技手段能起的作用就相对有限了。

4.2 分解效率

分解效率与技术效率之间存在一定的关系,这种关系可以通过散点图直观表现。如果散点在图中的位置越接近45°对角线,则该分解效率对技术效率的影响度越强,也就是技术效率受其制约越大;反之,如果远离45°对角线,则影响越弱,受其制约越弱。按照景区等级分类的分解效率如图2所示。

图2 5A、4A 景区技术效率与其分解效率的关系

由图2(a)可见,B 组的4A 景区的散点几乎都是分布在45°对角线上,技术效率受纯技术效率影响较大;而图2(b)中A 组的5A景区有3个散点更靠近对角线,因此更受规模效率影响。这是因为5个5A 景区中就有4个景区的纯技术效率已经达到了规模有效,只有规模效率对于5A 景区来说还是个短板,因而更多受规模效率的制约。

在景区面积方面,其分解效率如图3所示。

图3 基于景区面积的技术效率与其分解效率的关系

图3(a)中(0.10,0.22)和(0.18,0.21)2个点几乎重合,故可视点只有10个,其中一共有7个点分散于45°对角线附近——4 个A 组的点,3个B组的点。图3(b)有5个点靠近45°对角线,其中4个A 组的点,1个B组的点。这说明基于景区面积情况下,景区的效率主要受纯技术效率的影响。其中面积大的景区受纯技术效率、规模效率影响比较均衡,而面积较小的景区,主要受纯技术效率的影响。

同理,基于游客数量的分解效率如图4所示。

图4 基于游客数量的技术效率与其分解效率的关系

图4(a)和(b)中的点都比较靠近45°对角线,但图4(a)中靠近对角线的更多是B组的点,而图4(b)中靠近对角线的更多是A 组的点。这说明基于游客数量角度,游客数量少的景区受纯技术效率的影响更大,游客数量多的景区受规模效率的影响更大。

4.3 相关性分析

由于景区面积和景区效率都不是正态分布,因此不能用类似皮尔逊相关系数等一般的相关性分析。通过图5 的散点图可以看出,散点分布更贴近乘幂函数趋势。当景区面积较小时,还能有比较高的技术效率;当景区面积大于150 km后,技术效率急速下降,但是在这之后无论面积再增加多少,技术效率变化都不大。游客数量和技术效率也不是正态分布,没有线性相关性,游客数量和技术效率的分布规律并不明显。

图5 相关性散点图

spearman相关系数不要求变量呈正态分布,只需要2个变量组没有重复数值且单调相关。因此这里可以采用spearman相关系数计算景区面积和技术效率的相关性。所得结果如表3所示。

表3 spearman相关系数分析

由表3可见,景区面积与技术效率有比较强的负相关性。一方面,景区面积越大,效率就越低;另一方面,游客人数和技术效率变化虽然呈同向增减状态,但二者之间没有明显的相关性,靠增加游客数量并不能显著提高景区的技术效率。

5 结论及原因分析

通过以上分析,可以得出以下结论:

首先,景区面积与其技术效率呈负相关关系。这是因为如果景区面积越大、生态环境就越复杂,就越需要投入更多的资金和人员进行保护。例如峨眉山的景区面积达到了154 km,2018年管委会的财政预算投入了38 169.9万元用于自然与文化双遗产规划与古迹保护等方面。但是这些资金和人员投入并非商业激励,不会增加游客数量和旅游收入,因此按照投入—产出模型计算就会得出规模不经济。而如果为了提高效率而削减投入,又很可能会导致对资源环境保护的不足、影响景区的生态可持续发展。在这种两难局面下,就需要设定合理的景区面积,让景区在力所能及的范围内既能保护好旅游资源,又不会对经营产生过重的负担。

其次,景区的发展是分阶段的。当景区在面积规模还不够大、游客数量还不够多时,主要受纯技术效率的影响,应当通过引入更多科学技术来辅助管理,提高效率。而当景区面积发展到一定规模、游客数量也能维持在较高的水平后,规模效率起到主要作用。这时就不应再继续扩张,而应该充分发挥景区现有的规模效应,来提高资源利用率和游客的单客价值。

最后,景区发展壮大需要引入科学技术,但中小景区往往难以负担。从整体效率上看,5A 景区唯一比4A 景区做得更好的就是纯技术效率。这是由于要引进更加先进的技术资源并将其运用到日常管理中,往往需要专业的人才和不菲的运营费用。4A 景区管理部门人力、物力都相对有限,难以负担这样的投入。而5A 景区实力更加雄厚,有能力采用高科技的运营手段来提升管理水平,都江堰-青城山景区就是一个很好的例子。它在2010年就建立了调度指挥中心,利用大数据建成了“面向业务的景区运行数据库”,简称SODB。通过这套系统,可以精确预测景区未来10天内每天的游客数量,同时为景区实现热门景点的动态预测,提前预测景点拥堵情况,预测精确度达到90%以上。预测数据更加趋近于真实数据,实现了景区内景点之间的负载均衡和时空分流,为景区的科学决策、资源调度等提供了科学依据。而这样一套系统需要长期、持久的投入。都江堰-青城山景区管委会在2017年财政预算中拨给北斗卫星智慧景区建设专项资金就达380万元,还不包括与之匹配的工作人员的日常开支。可见,如果想引入更多科技手段辅助管理景区,就需要更多的人力和物力。

6 对山岳型景区等级评定标准的建议

虽然只有一年的数据(见表1、2),但也反映出公立山岳型5A 景区的经营效率在整体上全面落后于4A 景区的事实。4A 反而好于5A,这和景区取得的等级资格是矛盾的。可见现行的全国性统一标准在特殊资源载体的应用上产生了一定的偏差。对于山岳型景区而言,要更客观地判断其等级,可以从以下几个方面考虑改进。

6.1 景区面积标准可以改为区间范围

5A 景区3 km的起点过低,应当有所提高,特别是山岳型景区。一般景区如名人故居、主题公园等,面积通常都不到1 km。但山岳型景区面积往往远超3 km。以乐山大佛景区为例,凌云山和乌尤山加起来面积不过0.75 km左右,但是其延伸的保护范围,即作为世界遗产的保护范围共有2.81 km,加上水域面积等,共达到了17.88 km。而类似稻城亚丁这样的4A 级景区,面积已经超过了1 000 km,因此3 km的标准无法体现出山岳型景区从4A 发展到5A 的进步性。国家应当针对山岳型景区,提高面积一项上的评定标准,让景区在一开始就要确保生态资源、景观的完整性,从而更好地保护景区的旅游资源。

同时,景区面积应该有上限。从上文分析中可以看出,面积与技术效率是负相关的,面积增加会导致效率降低。且根据景区发展规律,到一定阶段后就不应继续扩张,而是充分利用已有的规模效应。从样本中5A 景区的规模报酬收益来看,全部处于规模报酬递减状态,很可能存在过度开发的情况。因而有必要对5A 景区面积设立一个上限,避免开发时盲目追求扩大景区面积,进行不必要的项目建设。尤其对于山岳型旅游资源来说,生态环境脆弱、保护难度大,一旦被破坏,不可能像其他项目一样推倒重建。因此,一开始就控制面积上限,对于减少人类活动对大自然的影响十分必要。

6.2 游客数量不一定按年计算

按照现行标准,要求5A 景区每年游客接待量不低于60万人次,4A 景区每年游客接待量不低于50万人次,3A 景区不低于30万人次。标准设立的目的是确保景区每年都有稳定的游客量,经营状况能得到保证。但在山岳型旅游资源中,有些景区并不适合全年开放。例如北京的喇叭沟原始森林公园,2019年11月就进入封山状态。封山后景区停止接客,游客数量为0。这样一来,一些优质景区可能因为开放时间短,游客量达不到要求而丧失4A、5A 景区申报资格,也有的景区可能为了达到申报高级别景区所需的游客量标准,在开放期间尽量多接待游客,在短时间内造成人群集中、接待资源不足的现象。

通过上文分析可以看到,山岳型景区游客数量与技术效率几乎没有关联。游客数量的增加并不能推动技术效率的明显提高,由此带来的环境压力、管理压力反而会增加景区经营的成本。

因此,在游客数量方面应该多重考虑。例如对能全年经营的景区以年为单位设立游客量标准,对不能全年经营的景区设立月或季度游客量标准,让景区在申报时对照选择。只要景区运营良好,投入—产出比控制在合理范围内,在景区评定标准上不宜过多提倡追求游客的数量,以免给景区和生态资源都造成压力。

6.3 标准中应增加体现科技管理水平的指标

5A 景区究竟比4A 景区有哪些质的提升,4A 景区与3A 景区相比又好在哪里,除了景区面积、游客数量的增多及硬件设施的改善外,管理水平的提高也应该纳入考察范围。从前面的分析可以得出:当景区规模还比较小时,应该通过加大科技管理力度来提高经营效率。可见,科技管理对一个景区由小做大、一步一步发展起着至关重要的作用。

智慧景区的概念已经提了好几年,但是在景区等级评定标准中还没有得到很好地体现。现有的评分细则中,只有在第7部分“综合管理”中的建设数字虚拟景区、域名、中文网站等项目有所涉及。因为该项目内容比较简单,一些景区往往就把智慧景区等同于增加几块LED 指示牌、开设公众号、设立几个智能语音讲解点,没有认识到重要的科技手段可以帮助提高管理效率。

真正的智慧景区,可以通过科技提高职能部门运转效率,利用软件精确预测人流量并提示做好应对措施,如将RFID 技术与电子门票结合,实现游客的定位;同时统计景区内景点的游客数,并根据统计得到的信息通过手机应用程序等方式传递给游客,引导游客的游园路线。此外还可以通过数字媒体和高科技设备提高对景区内游客的服务质量,如大南华智慧景区就通过物联网技术系统性处理和传递信息量,实现对景区的智能化识别和监控,进而达到人和物融为一体的建设目标。

因此,在景区等级评审时,可以把科技管理水平也纳入考察范围,为中小型景区设立一些技术人才扶持项目。同时帮助景区管理部门树立“科技治园”的理念,通过引进先进的管理技术、理念建设好智慧型景区,为今后的发展打下更好的基础。

6.4 长期财务状况也应被纳入评定

当A 级景区经营不善时,主题公园等类型的景区可以被摘牌、破产、转让。但山岳型景区涉及自然生态和公共资源,在处理上牵涉的方面更多,需要更加谨慎。因此为了减少或避免这种情况产生,在评定等级时,应当把景区的长期财务状况也纳入评定范围。如同公司上市需要提供长期财务数据一样,在景区等级判定标准中也需要景区提供其经营水平的证明。比如,对申报5A 级景区的,要求提供5 年的财务收支平衡表;对申报4A景区的,要求提供3年财务报表。这样可以避免景区为了申报短时间内盲目扩容、兴建项目等行为,给未来经营埋下隐患;同时也有助于提高景区标准,为广大游客选出真正优质的高等级景区。

7 总结

目前在我国A 级景区评定中采用的方法、标准都是非常科学、权威的。但是山岳型景区的特殊性,使其在被评定等级后的经营中,出现了与当初评定标准不一致的偏差。因此,要更客观地评价一个景区等级,可以在今后的评定中,在参考国家统一评定标准的同时,可针对山岳型景区的具体情况,做出一些合适的调整。

①数据来源:2015年发布的《国家5A 级旅游景区最大承载量统计表》。

②详见原国家旅游局关于印发《旅游景区质量等级管理办法》的通知(旅办发〔2012〕166号)。

③不含在景区工作的劳务外包人员。峨眉山景区、剑门关景区一部分运营工作由上市公司负责,公司工作人员不计入本次统计。