基于DEA-Malmquist模型的“西部陆海新通道”沿线省市区入境旅游效率研究

黄雅婷 王永强 王珑兴 张又文 杨玮玥

基于DEA-Malmquist模型的“西部陆海新通道”沿线省市区入境旅游效率研究

黄雅婷1，2王永强1，2王珑兴1张又文1杨玮玥1

（1.四川外国语大学国际工商管理学院，重庆 400031）（2.四川外国语大学重庆国际旅游研究中心，重庆 400031)

以“陆海新通道”沿线的西南五省市区（重庆、四川、云南、广西和贵州）为研究对象，运用DEA-Malmquist指数模型，从静态和动态两个维度，对2010—2019年西南五省市区入境旅游效率进行评价，并运用面板Tobit模型分析影响因素。研究发现：“陆海新通道”沿线省市区入境旅游效率存在明显的异质性，重庆、云南和广西三地入境旅游综合效率达到最优水平，规模低效和技术落后是入境旅游效率提升的主要障碍；就旅游企业投入要素而言，重庆和云南表现较佳，其余三地均存在投入冗余现象。建议沿线省市区借助陆海新通道加强对外开放，提升旅游管理水平，优化交通设施建设，加强文旅融合，实现入境旅游效率最大化，促进区域入境旅游协调发展。

西部陆海新通道；入境旅游效率；DEA-Malmquist指数；面板Tobit模型

旅游业是国民经济的重要组成部分，入境旅游是旅游业发展的重点领域，如何提升入境旅游效率，是新时期面临的一项艰巨任务。2019年8月，国家发展改革委正式发布《西部陆海新通道总体规划》，标志着陆海新通道上升为国家战略，沿线各地迎来了入境旅游发展的契机。然而，通道沿线各地入境旅游效率存在较为严重的空间分异[1]，入境旅游效率有待进一步提升。因此，科学评价通道沿线地区入境旅游效率，并系统分析影响因素，有助于各地探索入境旅游效率的提升路径，促进通道沿线区域入境旅游的高质量发展。

Farrell[2]最早提出“效率”这一概念，并将其作为资源利用水平和使用能力的判定标准。20世纪80年代，Charnes等[3]将效率应用到旅游领域。此后，国内外学术界对旅游效率展开了广泛的研究。我国学者以长三角地区、泛珠三角地区、粤港澳大湾区和“一带一路”沿线区域等为研究对象，主要从效率评价、入境旅游影响因素和入境旅游市场空间分异特征等方面进行了深入研究。在效率评价方面，测算入境旅游效率的主要方法[4-6]有随机前沿引力法、DEA-Malmquist指数法、SFA-Malquist指数法等；在影响因素方面，学者们指出旅游企业发展、对外开放程度、旅游交通条件、产值替代增加值、双边贸易水平等是影响入境旅游效率提升的主要因素[7-8]；在空间分异特征方面，学者们发现入境旅游效率具有显著的空间正自相关关系[9]，表现出明显的集聚效应[10]。进一步研究发现，技术进步对入境旅游效率的空间溢出效应影响最为显著[11]。梳理过往研究可发现，探究入境旅游效率的影响因素，实现入境旅游的高质量发展，是当前学界研究的热点。但目前入境旅游效率的研究主要集中在东部和沿海地区，对西部内陆省市区的关注较少；西部地区入境旅游效率影响因素的指标选取有待拓展，尤其是陆海新通道战略的实施对沿线区域入境旅游效率的影响效果有待探究。

基于2010—2019年的相关数据，运用DEA-Malmquist指数模型对“陆海新通道”主通道沿线西南五省市区重庆、四川、云南、广西和贵州的入境旅游效率进行静动态结合分析，探讨五省市区在研究时段内入境旅游效率的时间演变规律和空间分布特征，把握该区域入境旅游市场的发展特征，探讨入境旅游发展中存在的问题，为推动该区域入境旅游经济发展提供支撑。在此基础上，运用Tobit样本选择模型进一步研究入境旅游市场综合效率的影响因素，为西南五省市区政府及相关部门优化入境旅游发展模式、推动入境旅游高质量发展提供决策参考。

一、研究方法与数据来源

（一）研究方法

数据包络分析法（DEA）广泛应用于各种效率评价研究。作为一种非参数方法，它采用线性规划技术，将陆海新通道西南沿线的每一省市区作为一个评价对象，即一个决策单元，通过多个旅游相关变量同时测量3种旅游效率变量，构建一个旅游指标体系，对五省市区的入境旅游效率进行评价。由于入境旅游市场中产出要素比投入要素更容易控制，故采用基于投入导向的DEA-BBC模型，公式为：

1953年，瑞典经济学家和统计学家StenMalmquist在消费分析过程中首次提出Malmquist指数模型，旨在分析不同时期的消费变化。1982年，Caves等开始将这一指数应用于生产效率变化的测算。目前该模型广泛运用于金融、工业、医疗等部门生产效率的测算以及各个行业、企业等不同时期生产效率的分析。Malmquist指数模型通常与DEA方法结合，帮助研究者更好地掌握效率演变的特征与规律。该模型将全要素生产率变化分解为技术效率变化指数和技术进步指数，并将技术效率变化指数细分为纯技术效率指数和规模效率指数，即Malmquist生产率指数等于纯技术效率指数、规模效率指数和技术进步指数的乘积。各效率指数大于1，表示增长或进步；各效率指数等于1，表示不变；各效率指数小于1，表示下降或衰退。该模型的表达式为：

（二）数据来源、要素选择与处理

借鉴现有研究成果，文章将旅游外汇收入、入境旅游人数作为产出要素，将旅游基本单位数、从业人数、第三产业固定资产作为投入要素[12-13]。考虑到金融危机与新冠疫情的影响，采用2010—2019年的数据，运用deap 2.1进行分析测算。

其中，旅游基本单位与从业人员的数据均采用星级酒店、A级景区、旅行社三方面数据的总和。以上各项数据来源于各省统计年鉴、《中国旅游统计年鉴》、《中国文化文物和旅游统计年鉴》等。由于部分年份统计口径变化，数据存在一定程度的波动，如2010年中国旅游统计年鉴中未统计A级旅游景区从业人数，因此，本研究中2010年旅游从业人员仅包含酒店与旅行社人数。

第三产业固定资产运用eviews10测算五省市区的固定资产滞后长度，五省市区均滞后1期。最后，考虑到通货膨胀与汇率变动，旅游外汇收入根据每年度平均汇率将计价单位转换为人民币，并根据CPI居民消费指数对转换后的外汇数据进行CPI缩减，以消除通货膨胀的影响。最终采用处理后的数据进行计算。

二、西南五省市区入境旅游效率测度及分析

（一）西南五省市区入境旅游效率静态测度及分析

运用deap 2.1软件，测算2010—2019年西南五省市区的入境旅游效率，包括综合效率（）、纯技术效率（）和规模效率（），具体的效率值见表1。旅游效率值等于1表示该地区旅游效率达到有效，值越小说明该地的旅游效率越低。

总体来看，2010—2019年陆海新通道沿线西南五省市区的入境旅游效率呈现两极化趋势。仅云南的入境旅游综合效率始终处于高水平，重庆和广西的效率均值分别为0.961和0.944，处于偏高水平，四川和贵州分别以0.403和0.231的均值处于低水平，说明五省市区尚未形成良好的入境旅游区域协作机制，区域整体入境旅游效率偏低。

表1 西南五省市区入境旅游效率DEA计算结果

从时序变化看，云南入境旅游综合效率历年来维持在高位，说明云南入境旅游市场效率的投入产出效率已达到最优，而其他各地旅游效率的波动呈现较大的异质性。广西在2013、2014年迎来一次明显的效率提升，主要原因是“一带一路”倡议进一步推进了广西与东盟国家的互联互通；同时，广西增加了基础设施方面的投入，推动入境旅游综合效率达到最优水平。重庆在2011、2017和2019年分别达到效率最优，究其原因，2011年渝新欧铁路的开通、2016年中新（重庆）战略性互联互通示范项目的启动和2019年《西部陆海新通道总体规划》的发布，对入境旅游产生了积极影响。而在其他年份，广西和重庆的入境旅游综合效率均出现了小幅下降，从DEA测算结果可知，旅游市场资源的投入不足是造成两地规模效率波动的主要原因，因此需要适当增加市场资源的投入，进行市场资源转移。

四川在观察期中，规模效率较低，且规模收益一直处于递增的状态，说明四川需继续加强对旅游基础设施、旅游企业和旅游人员的投入，以提升规模效率。DEA测算结果同时显示四川的纯技术效率一直处于中等水平，虽然该省近几年在旅游方面的投入增加，但产出的增长速度仍然相对平稳[14]，说明四川需要进一步提高管理水平、引进新技术，以提升旅游资源的利用效率，从而促进综合效率的提升。贵州地理地形复杂，旅游资源的组合度不高，交通条件较差、通达度较低，旅游景点易出现“孤岛现象”，难以产生省内旅游产业的规模效应，旅游开发成本投入大，收益却不理想，最终入境旅游效率未能实现最大化。因此，贵州在观察期十年内规模效率始终在低水平波动，综合效率一直处于较低水平。

（二）西南五省市区投入要素分析

为识别DEA无效年份各投入要素的冗余情况，继续对各省市区旅游企业的投入要素进行分析。投入要素相应的投入冗余率等于投入冗余值除以原始投入值。据上述结果分析，2010—2019年，四川、贵州、广西的入境旅游出现过投入要素冗余的情况。据deap 2.1测算结果可知，四川投入冗余状况贯穿观察期全部时间段，贵州2018—2019年存在投入冗余的情况，广西2010年存在投入冗余情况，重庆、云南的非DEA有效年份不存在投入冗余问题。表2为四川、贵州、广西三省区投入冗余率情况。

表2 四川、贵州、广西三项投入要素投入冗余率表

据测算结果可知，四川、贵州、广西在出现投入冗余的年份中，在旅游单位、从业人员、第三产业固定资产三个投入要素上均存在投入浪费的情况。从投入冗余率整体水平与平均值看，四川整体投入冗余情况较严重，三项要素的十年冗余率均值远超贵州与广西，其从业人员与第三产业固定资产上的冗余率均值为50%以上。同时，从时序变化上看，四川的整体投入冗余情况呈明显上升趋势，主要是因为四川入境旅游经济存在明显的不充分和不平衡问题，“一成独大”导致大量旅游投入集中在成都市，而川内其他市州的旅游资源没有得到有效利用[15]，导致了突出的投入冗余现象。

贵州在2010—2017年不存在入境旅游上的投入冗余问题，只在2018年出现了第三产业固定资产的投入冗余和2019年出现了旅游单位与企业的投入冗余。这与贵州吹响脱贫攻坚冲锋号角、增加旅游投入、推动扶贫旅游相关，但对贫困地区的投入建设还未能及时反映在入境旅游的发展上，由此呈现投入冗余状态。

广西2010年出现投入冗余的情况，三项要素的投入冗余在10%左右，2011—2019年不曾出现投入冗余的情况。2011年以后，广西深入挖掘前期投入资源的潜能，消化冗余部分，合理开发自身独特自然资源与少数民族文化资源，利用边境的地缘优势，提升对入境旅游市场潜在顾客的吸引力，实现了入境旅游业的高质量发展。

（三）西南五省市区入境旅游效率动态测度及分析

为更好地反映西南五省市区入境旅游效率的动态变化趋势，运用Malmquist指数模型，从时间和空间两个维度，对2010—2019年五省市区的入境旅游效率值进行测算，结果见表3和表4。

表3 2010—2019年五省市区Malmquist指数及其分解

从时间维度看，技术进步和技术效率是影响全要素生产率的主要指标。2010—2019年西南五省市区入境旅游效率平均值大于1，表明该时段入境旅游效率有所提高，整体呈增长趋势。除2013、2016和2017年有明显“短板效应”，导致效率小于1，其他年份的入境旅游效率均大于1，可见在研究时段内入境旅游效率呈现“高—低—高”的波动路径。2013—2014年，技术效率大于1，技术进步效率小于1，入境旅游效率受技术进步效率的影响呈下降趋势。从2013年开始，技术效率一直呈下降态势，但由于技术进步效率一直上升且大于1，截止到2016年，入境旅游效率皆趋于1。2016—2018年，技术进步效率略有提高，但无法弥补技术效率的降低，因此这两年入境旅游效率有所降低。研究时段内，规模效率的平均值为1.03，且规模效率小于1的年份的数据也接近于1，说明西南五省市区整体的入境旅游发展投入要素的配置结构较为合理，可基本满足各地旅游发展需求。西南五省市区与东部经济发达地区相比，产业发展相对落后，技术与创新能力较差；西南五省市区的旅游资源丰富，对旅游资源具有较强依赖性，产生了“旅游资源诅咒”现象，相应产生的旅游“挤出效应”，使五省市区部分地区处于“旅游抑制作用阶段”[16]，技术创新难以促进其发展，不同年份技术效率差距较小。

表4显示出西南五省市区入境旅游效率的空间差异。从空间维度上看，重庆与四川在研究时段的入境旅游效率皆大于1，表明两省市的入境旅游效率同时呈增长趋势。重庆入境旅游的纯技术效率为1，规模效率为1.010，所以技术效率为1.010，趋于1，因此数据为1.108的技术进步效率是促进重庆入境旅游效率提升的主要贡献者。四川的入境旅游效率为1.109，技术效率和技术进步效率均大于且趋于1，说明两者在研究时段内进步不大。四川省是旅游资源大省、文化旅游强省，但旅游配套设施不够完善，因此入境旅游效率提升缓慢。

表4 五省市区Malmquist指数及其分解

同时，云南、贵州与广西三省区的入境旅游效率总体上呈增长趋势，从各地旅游效率变化情况看，除云南略有衰退外，其他地区都呈现增长趋势。云南省将旅游业作为支柱产业，是三地唯一入境旅游效率小于1的省份，由于旅游业发展从成熟期转向停滞期，技术进步的空间减小，但技术效率不变，导致入境旅游效率降低。贵州和广西的入境旅游效率在研究时段内皆大于1，但贵州的入境旅游效率趋于1，即两地的入境旅游效率都在增长，但贵州的入境旅游效率相对增长缓慢。相对广西而言，贵州的入境旅游技术进步效率较低，但其技术效率较高，达到1.059，这表明在入境旅游效率增长缓慢的省份，技术进步效率低而技术效率增长较快。因此，在入境旅游发展中，各界需要加大对技术要素的投入力度，提升技术进步效率，最终提升入境旅游效率。

三、西南五省市区入境旅游效率的影响因素分析

（一）指标选择与处理

通过DEA测算得到的入境旅游效率为0到1之间的值，属于受限变量，而Tobit模型作为一种受限因变量模型，适合当因变量为切割值或片段值时采用[17]。因此选用stata 15.1软件，运用Tobit模型分析“陆海新通道”背景下影响西南五省市区入境旅游效率的因素。由于样本时间跨度较大，为避免遗漏变量对结果造成影响，在研究中同时控制了省份和年份的双向固定效应。

本研究将西南五省市区的入境旅游投入产出效率作为Tobit模型中的受限因变量。参考现有研究，考虑到当地交通、旅游行业现状、产业环境等因素对旅游效率的影响并结合西部陆海新通道战略背景，最终确定从是否加入“陆海新通道”战略、交通状况、旅游管理水平、产业环境、文化建设水平、对外依存度六个方面分析五省市区入境旅游效率的影响因素，采用五省市区2010—2019年的数据，因变量与自变量数据共计350项。

2017年，重庆、广西和贵州等签署“陆海新通道”前身“南向通道”框架协议；2019年，四川和云南加入合作共建“陆海新通道”框架协议。对于是否加入“陆海新通道”战略这项因素，通过设置虚拟变量进行分析：“0”表示在对应年份下，该省市尚未加入陆海新通道战略；“1”表示在对应年份下，该省市已加入陆海新通道战略。此外，对于交通状况、旅游管理水平、产业环境、文化建设水平、对外依存度五个影响因素，分别采取旅客周转量、从业人数、第三产业生产总值与地区生产总值的比值、文化及相关产业固定资产投资、进出口贸易总额与地区生产总值的比值作为其测度指标。以上指标数据均从各省市区的统计年鉴、《中国统计年鉴》《中国旅游统计年鉴》《中国文化文物和旅游统计年鉴》等获取，选取2010—2019年数据参与运算。具体的变量设置见表5。

表5 影响因素与测度变量选取

（二）Tobit影响因素分析

入境旅游效率影响因素的分析结果如表6所示。其中，模型1是入境旅游效率影响因素的整体Tobit回归结果，模型2、3、4是不同变量组合条件下使用OLS回归分析对模型1进行的稳健性检验结果。可知，以旅客周转量为指标的交通状况因素对入境旅游效率的影响显著为负，表明目前西南五省市区交通状况的条件对入境旅游效率起反向作用。造成这一现象的原因可能是西南五省市区在交通空间布局上忽视了交通对旅游者的服务需求，交通资源未有效配置[18]，制约了入境旅游效率的提升，未能充分发挥交通运输的作用[19]。

表6 面板Tobit回归结果与稳健性检验

注：表内数值代表系数，“（）”内数据为t值，*号表示p值，并分别用“*、**、***”表示“p＜0.1、p＜0.05、p＜0.01”

产业环境和文化建设水平对西南五省市区入境旅游效率的影响不显著，可能因为目前西南五省市区整体经济水平不高，第三产业的投入较少，产出也较少，第三产业生产总值占地区生产总值的比值较低。同理，西南五省市区在入境旅游方面对于各自文化特质的发掘和宣传存在不足，文化建设的整体水平不高，在如今文旅融合的浪潮下，还未真正将各地独特的文化资源用于入境旅游上。

以从业人数为指标的旅游管理水平显著为正，表明旅游管理水平对入境旅游效率产生了一定的正面影响。因此，加快旅游人才的培养与队伍建设，提高旅游管理水平，让更多优秀的旅游人才参与到旅游事业中。

模型1中对外依存度估计系数约为2.342 6，显著为正，说明该项因素对于西南五省市区入境旅游效率有着积极的正面影响，表明目前西南五省市区对外交流和开放取得了较丰硕的成果，跨境合作有助于西南五省市入境旅游的高质量发展。

从表6可知，虽然对外依存度对入境旅游效率的影响显著为正，但“是否加入‘陆海新通道’战略”对沿线省市区入境旅游效率的影响不显著。一方面，可能是因为陆海新通道战略是一个新兴战略，各地还未充分挖掘并利用其战略价值来促进旅游业的发展。另一方面，受疫情影响，考虑到数据的可得性与有效性，本研究选取的数据截止到2019年，时间跨度较短，缺少对2020年之后该战略对入境旅游效率影响的分析，分析结果可能不够全面。

四、结论与建议

（一）研究结论

西南五省市区的入境旅游市场效率大部分达到了DEA有效，其中云南、广西和重庆的入境旅游市场效率基本处于最佳水平，四川和贵州的入境旅游市场效率有波动，但2010—2019年规模收益递增。而贵州的入境旅游市场效率处于低水平，略低于四川。四川的投入冗余问题最为突出；与西南五省市区其他省份相比，贵州的入境旅游市场发展存在较大的差距。四川的规模效率和技术效率均有很大的提升空间，而贵州的技术效率一直大于规模效率，四川的技术效率低是综合效率较低的主要原因，贵州的规模效率低是综合效率较低的原因。

根据Tobit面板分析，铁路和内河航道的建设与西南五省市区的入境旅游市场效率呈正相关，地区经济发展水平和城市化水平对入境旅游市场综合效率的影响较小，可忽略不计，各地的旅游产业结构和旅游业对外开放程度对入境旅游市场综合效率产生了显著的负面影响。

（二）对策建议

1．借力陆海新通道，加强对外开放。目前陆海新通道战略主要是贸易通道和物流通道，其联通中国西部地区和东南亚国家的效果已经显现。基于国际旅游与国际贸易的双向互动关系，贸易发展势必促进沿线区域入境旅游的发展。东南亚各国业已成为我国入境旅游市场的主要客源国，沿线区域应借助陆海新通道的巨大优势，优先发展商务旅游市场，加强布局东南亚入境客源市场。商务型游客具有高消费、高重游率、逗留时间长的特征，是优质的入境旅游客源。未来应通过商务旅游市场拉动观光游览和休闲度假型入境旅游市场的进一步发展，最终实现通道沿线区域入境旅游的高质量发展。

2．借助网络信息技术，建设智慧文旅产业。通过有效利用大数据、云计算、物联网、智能终端等现代信息技术，面向游客、旅游企业和旅游管理部门，构建智慧应用体系，合理设计智慧旅游相关服务与运营模式，使旅游信息资源和物流资源得到高度系统化整合和深度开发。

3．构建入境旅游发展评价体系，优化资源配置。建立健全入境旅游市场高质量发展评价体系，有助于各地发现问题并针对性地解决问题，优化旅游资源配置，科学地进行旅游产业规模的扩张，避免入境旅游生产要素投入出现冗余的问题。

4．加强基础设施建设，完善公共服务体系。旅游业涉及食、住、行、游、购、娱六大产业，沿线区域需要提高旅游配套服务水平，加大旅游地区铁路和公路的交通建设，完善旅游从业人员的培训机制和服务标准，提升旅游从业人员的服务水平。

5．强化各省市区的旅游特色，加大相邻省市间的合作。西南五省市区的发展水平、资源环境等方面存在明显差异，需要因地制宜，整合各地特色旅游资源，制定科学旅游发展规划，提高特色旅游产品的知名度。加强省市区间交流与合作，推动相关产业融合。各地旅游业需打破行政边界，实现跨区域合作，资源共享。如成渝地区双城经济圈战略就是一个区域合作实现共赢的例证，四川和重庆通过共建巴蜀文化走廊，整合两地文旅资源，打造巴蜀文旅品牌，为入境旅游高质量发展奠定坚实的基础。

[1] 马晓龙.国内外旅游效率研究进展与趋势综述[J].人文地理，2012（3）：11-17.

[2] Farrell M J. The measurement of productive efficiency [J]. Journal of Royal Statistical Society, 1957, 120(3): 253-278.

[3] Charnes A, Cooper W W, Golany B, etal. Foundations of data envelopment analysis for Pareto –Koopmans efficient empirical production functions[J]. Journal of econometrics, 1985(1-2): 91-107.

[4] 李振环，唐睿，冯学钢.粤港澳大湾区背景下澳门入境旅游效率——基于随机前沿引力模型的实证[J].华侨大学学报（哲学社会科学版），2021（1）：54-63.

[5] 王美钰，吴忠军，侯玉霞.边境省区入境旅游效率评价及其影响因素——基于DEA-Malmquist指数和面板Tobit模型[J].桂林理工大学学报，2020（3）：628-636.

[6] 王俐，周向红，崔兆财.中国省际入境旅游全要素生产率实证研究——基于产值与增加值测算的比较分析[J].经济问题探索，2019（11）：25-36.

[7] 唐睿，冯学钢，周成.“丝绸之路经济带”入境旅游市场效率研究——基于西北五省（区）DEA-面板Tobit的实证[J].国际经贸探索，2017（7）：4-18.

[8] 文艳，孙根年.中国入境旅游贸易效率及其影响因素研究——基于异质性随机前沿引力模型的估计[J].旅游学刊，2021（3）：29-43.

[9] 何昭丽，孙慧，张振龙.中国入境旅游发展效率及其影响因素研究[J].干旱区地理，2017（6）：1282-1289.

[10] 李秋雨，朱麟奇，刘继生.中国城市入境旅游的经济增长效应及空间溢出性[J].统计与信息论坛，2017（1）：100-106.

[11] 何昭丽，王松茂.“一带一路”沿线四大区域入境旅游全要素生产率的空间差异及溢出效应研究[J].数量经济技术经济研究，2020（6）：130-147.

[12] 生延超，刘晴.人力资本促进区域旅游经济效率的空间差异研究[J].地理科学，2020（10）：1710-1719.

[13] 何俊阳，贺灵，邓淇中.泛珠三角区域入境旅游发展效率评价及影响因素[J].经济地理，2016（2）：195-201.

[14] 郑伯铭，明庆忠，刘安乐，等.西部省区旅游经济效率与区域经济水平的重心耦合及互动响应研究[J].世界地理研究，2022（2）：350-362.

[15] 秦宏瑶，依来阿支，钟美玲，等.四川入境旅游经济差异时空演化研究[J].技术与市场，2021（12）：141-144.

[16] 李竹，吴卫，王兆峰.长江经济带旅游产业依赖对经济增长的影响及其传导机制[J].经济地理，2022（5）：223-232.

[17] 肖仁桥，钱丽，陈忠卫.中国高技术产业创新效率及其影响因素研究[J].管理科学，2012（5）：85-98.

[18] 范春，黄诗敏.交旅融合背景下重庆旅游集散中心体系发展现状及优化[J].重庆三峡学院学报，2021（3）：22-32.

[19] 王兆峰.公路交通对旅游经济影响的评价分析——以武陵山区为例[J].湖南师范大学社会科学学报，2018（1）：82-88.

A Study on the Efficiency of Inbound Tourism of Provinces and Municipalities along New Land-Sea Corridor Based on DEA-Malmquist Model

HUANG Yating1, 2WANG Yongqiang1, 2WANG Longxing1ZHANG Youwen1YANG Weiyue1

Targeting at five key southwestern provinces and municipalities (Chongqing, Sichuan, Yunnan, Guangxi and Guizhou) along the New Western Land-Sea Corridor, this paper applies the DEA-Malmquist index model to evaluate their inbound tourism efficiency of the five provinces and municipalities during 2010—2019 from the static and dynamic dimensions, and applies panel Tobit model to analyze the influencing factors. The results show obvious heterogeneity in the efficiency of inbound tourism in this area. The comprehensive efficiency of inbound tourism in Chongqing, Yunnan and Guangxi has reached the optimal level, with inefficient scale and lag in technology as the major obstacles of the growth of inbound tourism efficiency. In terms of tourism enterprises inputs, Chongqing and Yunnan performed better than the other three provinces, which suffered from redundant investment. It is suggested that the provinces and municipalities along the land-sea corridor enhance opening to the world, improve the level of tourism management, optimize the construction of transportation facilities, and strengthen the integration of culture and tourism, in order to maximize the efficiency of inbound tourism and coordinate the development of regional inbound tourism.

New Western Land-Sea Corridor; inbound tourism efficiency; DEA-Malmquist index model; panel Tobit model

F592

A

1009-8135（2023）01-0060-12

黄雅婷（1984—），女，重庆人，博士生，讲师，主要研究国际旅游管理。

王永强（1970—），男，陕西人，博士，教授，主要研究旅游服务贸易。

重庆市教委科学技术研究项目“数字技术赋能‘西部陆海新通道’沿线省市入境旅游效率提升的机制和路径研究”（KJQN202200904）；重庆市重大决策咨询研究课题“免签落地政策背景下的重庆国际旅游地产品供给与提升研究”（2020ZB10）。

（责任编辑：张新玲）