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  • 长江经济带旅游产业效率评价及影响因素研究

    体上呈较为稳定的状态、总体上略微下降态势。而从时序变化上看全要素生产率保持年均 11.0%的高速增长,旅游产业对投入各种生产要素利用程度较好,其利用效率整体呈递增的状态。 1 导论 1.1 研究背景及意义 1.1.1 研究背景 随着我国经济发展进入了新常态,目前不能再简单的追求经济增速,而忽略经济发展质量。在新的时代背景下,要更多注重经济质量的提升和经济效益的增长,推进经济结构转型和增长动能转换。旅游产业一直是现代服务业的重要组成部分,号称朝阳产业,并且旅游产业和其他产业关联性较强,旅游产业的发展不仅能带动自身产业的换代升级,还能拉动其他产业的协同发展,对促进就业、摆脱贫困具有重要意义。 长江经济带在我国经济社会发展全局中具有重要的战略地位,其人口、生产总值均超过全国的 40%,2018 年实现生产总值 402985.24 亿元②。改革开放 40 年来,长江经济带逐步成为中国最重要的经济带大学物理论文,成为继沿海经济带之后的经济发展先行区,也将是支撑 21 世纪中国经济成长的轴线和经济增长潜力最大的区域,其发展的好坏直接影响甚至决定着我国经济发展的全局。长江经济带旅游资源丰富,旅游产业作为其支柱产业之一,对其整体经济发展态势的影响举足轻重,尤其是在经济下行的压力下,旅游产业更是作为支撑其经济增长和转型的战略支撑点。旅游产业之于长江经济带进一步发展的重要性从国家旅游局会同国务院三峡办、国家发展改革委、国务院西部开发办、交通部、水利部共同组织编制的《长江三峡区域旅游发展规划纲要》和之后的 2015 年《长江国际黄金旅游带发展规划纲要》中也可窥见一斑。 .......................... 1.2 研究内容与方法 1.2.1 研究思路与方法 1.研究思路 我国经济中期调整且经济下行压力加大,经济增速由高速增长向中高速增长过渡。当前形势下,服务业的轻资产属性使其更好适应当前经济发展形势,旅游业作为服务业中的朝阳产业,在经济增速放缓、提质增效的背景下,成为稳定经济增长的重要助力。近年来,长江经济带旅游产业的发展无论是旅游总收入还是游客人数,均非常亮眼,但人均消费始终偏低③,区域协调发展水平不高。基于此,本文在整理相关文献的基础上以长江经济带旅游产业为对象大学物理论文,选取具有代表性的投入产出指标对其产业效率进行评价,并探究其产业效率的影响因素,依据实证对其未来长江经济带旅游业发展规划提出切实意见。 2.研究方法 论文使用的主要研究方法如下: (1)文献研究法:充分利用中国旅游统计年鉴、国家统计局、中国知网等数据资源平台,获取本文的投入指标、产出指标以及效率影响因素的具体数据。收集、整理并参考国内外旅游产业效率和影响因素研究领域内的学者的成果,形成对事实科学认识的方法,站在前人的肩膀上进行写作。 (2)综合分析法:经过文献的分析与整理,深入了解了旅游产业效率领域的内涵,探讨了影响因素和投入的变化对旅游产业产出的影响机理,先在理论上完成了对本篇文章框架搭建,为之后的实证研究提供理论指导。 (3)实证分析法:在前面梳理文献和理论分析的前提下,结合具体指标数据运用 DEA 模型和 Malmquist 生产率指数模型揭示了旅游产业效率及全要素生产率的时序演进和空间分布特征。其次,通过借助 Stata 构建个体固定效应面板数据模型,对长江经济带旅游产业效率及其影响因素进行评价分析,从实证角度更为细致、全面的探讨效率、影响因素,并基于研究提出相应的政策建议。 (4)比较分析法:在定量测度长江经济带整体和三大区域层面旅游产业效率和生产率的基础上,进行综合效率:各省市、长江经济带和全国以及三大区域之间的比较;进行生产效率:三大区域间的比较,从理论和实证层面分析比较它们之间旅游产业效率及生产效率差异。 ............................... 2 文献综述与理论基础 2.1 研究综述 2.1.1 国内外旅游产业效率研究 国内外学术界关于旅游产业效率的研究最早始于 20 世纪 90 年代,研究的主要内容有旅游企业,如旅行社、酒店、旅游景区等的效率。 1.旅游酒店效率 从旅游产业基本构成要素考虑,酒店的旅游产业效率的研究早已是热点之一,最早起源于国外。较早的研究是以美国的 54 家连锁酒店为研究对象,More 与Dittman(1995)运用 DEA(数据包络分析方法)分析其 1993 年的经营效率,结果表明美国私有连锁酒店的经营效率较高。这些酒店的平均经营效率达到了0.89,最低为 0.64[1]。其后为了避免 DEA 模型可能受环境和统计噪声的影响,Anderson(1999)运用随机前沿模型(SFA),重新对美国的 48 家酒店的经营效率进行了测量研究,结果显示全部的研究对象的经营效率都保持在高位水平,其最低也达到了 0.84 的水平[2]。虽然两次研究方法有所不同,但是研究结论几乎一致,即美国酒店经营效率普遍较高,资源利用更高效。国外对不同地区酒店产业的研究也是在不断进行的,如 Borros(2005)采用 DEA 并结合曼奎斯特指数(Malmquist Productivity Index, MPI)对葡萄牙 48 家国有酒店的研究以及 Tsaur(2000)使用 DEA 针对中国台湾地区 53 家涉外经营的酒店经营效率的研究。他们的目的都是通过现有经营数据对酒店效率的研究,来为其未来的发展提供有针对性的建议[3-4]。国内学术界中董卫(2006)使用 DEA 模型对酒店运营中效益及成本之间的相对效率性进行了分析。使用酒店经营月度数据样本,有效的辨别出不同月份运营的 DEA 有效及非 DEA 有效。通过实证结论的定量分析为酒店未来投入—产出调整指明了方向[5]。卢洪友,连信森(2010)则借鉴弗瑞德等(Fried,etal.)的四阶段 DEA 模型,通过第二阶段—Tobit 回归计算出酒店投入的冗余变量,然后利用冗余变量在第三阶段调整原始投入,即剔除环境变量的影响,估算得出澳门酒店近十年来的纯粹管理效率[6]。刘中艳(2013)基于超效率 DEA 模型的测算结果能进一步对已经有效的 DUM(决策单元)做出比较,弥补传统 DEA 模型估算结果上只有有效和非有效之分。对我国 2006-2011 年期间 31 个省区的酒店经营效率进行了测度,研究发现酒店的经营效率总体上呈改善趋势但是并不理想[7]。 ............................. 2.2 基本概念界定 2.2.1 效率 效率作为衡量企业或地区生产质量高低的重要指标,是企业或地区经济活动的一贯追求。在本文所采用的模型中,基于投入导向效率的视角,采用 DEA 模型中的 BCC 模型测算效率并将效率分解为 PTE(纯技术效率)和 SE(规模效率)。模型具体形式如下:假设只有一个投入 x 和一个产出 y,M 是需要评价的决策单元。图 2.1 中水平直线 AM 与 CRS(规模报酬不变)[34]、VRS(规模报酬可变)[35]的包络面分别相交于 B 点和 C 点。则有技术效率TE ?AB / AM ,纯技术效率PTE ?AC / AM 。因此可以将技术效率分解如下: AB / AM =(AC / AM)*(AB / AC) (2.1) 也可将规模效率定义为:SE ?AB / AC。则有:TE =PTE*SE 。通过与最优前沿面的比较,如果测算的效率小于 1 时,即表明此时状态下的效率无效[36]。 .......................... 3 长江经济带旅游产业发展现状....................................... 21 3.1 长江经济带旅游产业总体现状分析 ............................ 21 3.2 从业人员人均产出现状分析 .................................. 22 4 长江经济带旅游产业效率的综合评价................................. 30 4.1 效率研究方法及 MALMQUIST 生产率指数模型 ................... 30 4.2 指标体系设计及数据来源 .................................... 33 5 长江经济带旅游产业效率影响因素分析............................... 48 5.1 变量选取和数据检验 ........................................ 48 5.2 模型检验及设定 ............................................ 51 5 长江经济带旅游产业效率影响因素分析 5.1 变量选取和数据检验 5.1.1 变量选取 经过第二章(2.4 章节)对长江经济带旅游产业影响因素作用机理的分析,本部分选取 2010-2017 年长江经济带 11 个省区的面板数据,构建省际层面的面板数据模型进行研究。其中旅游产业效率作为被解释变量(EFF),用第四部分DEA 模型计算出的长江经济带旅游产业综合效率值表示读后感大学物理论文,解释变量为自由支配收入(INC)、城市化水平(URB)、旅游产业集聚水平(CLU)、交通便利程度(ROA)和旅游吸引力(ATT)。指标来源和计算方法如下: 第一,自由支配收入(INC),用各省区城镇人均可支配收入表征。基于前文分析假设,自由支配收入能够正向影响长江经济带旅游产业效率。2010-2017 年统计数据显示,城镇居民人均花费平均 952.06 元,远高于农村居民的 507.68 元⑦,因此城镇居民拥有更高的消费能力,故用各省(市)城镇居民人均可支配收入表征。数据来源于中经网统计数据库。 第二,城市化水平(URB),用各省区年末城镇人口占总人口比重表征,即人口城镇化率来表征。由于旅游客源主要集中于城镇地区⑧,人口城镇化将大幅增加城镇人口,使旅游产业发展具有更多潜在游客、收益方面来源,考虑到城市化水平从以上几个方面促进旅游产业效率的提升,故预期其系数为正。由于国家统计口径变更,2010 年至 2017 年各省市总人口数无法获取,故使用其各年份常住人口表示。相关数据来源于中经网统计数据库。 ................................. 6 结论、建议及展望 6.1 研究结论 本文运用 DEA(BCC)模型和 Malmquist 指数模型分别测算并分析了 2010-2017 年长江经济带旅游产业静态效率和动态效率。第四部分的分析表明,长江经济带旅游产业综合效率整体上呈较为稳定的状态、总体上略微下降态势。而从时序变化上看全要素生产率保持年均 11.0%的高速增长,旅游产业对投入各种生产要素利用程度较好,其利用效率整体呈递增的状态。 从空间演化特征来看,前期得益于其优越的地理位置和较高的旅游经济发展水平,长江经济带的东部长三角地区(上海、江苏、浙江)旅游产业综合效率呈现出明显的领先优势,达到最优水平的 86%,高于中、西部地区,但在 2011 年之后其综合效率总体呈现波动式递减的特点。而中部四省(安徽、江西、湖北、湖南)和西南四省(重庆、四川、贵州、云南)地区两者在 2010-2014 年总体基本呈现相反的变动态势,并且差距逐年缩小,在之后的 2014-2017 年两区域综合效率变动趋势趋于同步且在 2016 年均稳步提升,表明这两个区域旅游产业之间发展存在明显的关联与竞争关系。就全要素生产率来说,三大区域东部长三角、中部和西南地区的旅游产业全要素生产率基本呈现波动性增长,且变动趋势通过走势图观察也基本一致。与此同时也可以看到,在 2013-2014 年除西南四省外生产率均出现跌落,最低跌至 0.883 且 TFP 均小于 1,表明“马航”失联和“3?1”昆明火车站恐怖案等突发事件的发生对对外依赖度较高的经济带东、中部地区政治、社会、经济等方面产生较为深远影响,旅游系统较为容易受到冲击。 在第五部分对长江经济带旅游产业效率的影响因素的实证分析中可以看出:可自由支配收入、产业集聚水平和旅游吸引力对旅游产业效率呈显著的正向影响,其中可自由支配收入对经济带旅游产业效率的提升作用最为明显,即城镇居民人均可支配收入每增加 1 个单位,长江经济带旅游综合效率上升 0.4885 个百分点;而城市化水平和交通便利程度对长江经济带旅游产业效率影响呈现显著负效应或者是不显著。表明今后更要注重对区域人口的民生关怀,助力人们收入的提升,同时在调整长江经济带旅游产业发展政策时,要更加注重对旅游企业的帮助扶持,进而提升旅游产业集聚度水平,做强当地旅游产业。参考文献(略)
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