基于2007—2018年我國173個優(yōu)秀旅游城市的旅游投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)，運用SBM模型對旅游效率進行測算，并利用ArcGIS10.2和空間計量模型進一步揭示了旅游效率的時空演變特征及其空間效應(yīng)。結(jié)果表明:①我國旅游效率整體偏低，呈波動變化態(tài)勢，且效率增長動力主要源于規(guī)模效率。②旅游效率具有明顯空間依賴性，空間集聚性不斷增強，呈“大分散、小集聚”特征，以高—高集聚和低—低集聚類型為主，且高水平集聚區(qū)呈西移趨勢，低水平集聚區(qū)空間變化不明顯。③旅游效率存在空間溢出效應(yīng)，經(jīng)濟發(fā)展水平、政府政策和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是影響旅游效率的主要因素。

　　關(guān)鍵詞優(yōu)秀旅游城市;旅游效率;時空演化;影響因素

　　2009年，《國務(wù)院關(guān)于加快發(fā)展旅游業(yè)的意見》頒布，明確提出將旅游業(yè)作為我國國民經(jīng)濟戰(zhàn)略性支柱產(chǎn)業(yè)。2014年，《國務(wù)院關(guān)于促進旅游業(yè)改革發(fā)展的若干意見》出臺，進一步明確新時期旅游業(yè)“轉(zhuǎn)型升級，提質(zhì)增效”的發(fā)展主線。相應(yīng)的，提高旅游效率，實現(xiàn)旅游可持續(xù)發(fā)展成為熱點問題，受到了學(xué)術(shù)界的關(guān)注[1-4]。國外旅游效率的研究早于國內(nèi)，研究內(nèi)容主要集中在旅游業(yè)要素效率，包括旅行社、酒店、旅游交通等旅游要素[5-9]，目前已形成了相對成熟的研究框架。

　　旅游論文范例： 互動儀式鏈視角下抖音APP對麗江旅游吸引物的傳播效應(yīng)研究

　　相較于國外旅游效率的研究，國內(nèi)對旅游效率的研究時間上雖然相對較晚，但是也形成了一定的研究成果。在研究內(nèi)容上，涉及較為宏觀的空間范疇[10-13]，但主要側(cè)重于旅游目的地效率研究;研究視角不斷延伸，包括管理學(xué)、經(jīng)濟學(xué)、地理學(xué)等多個領(lǐng)域[14-16];研究過程逐漸從簡單的旅游效率測算向時空演變、驅(qū)動機制及空間分異等轉(zhuǎn)變[17，18];研究尺度涉及國家、省域、城市群、經(jīng)濟帶、市域和縣域等多個尺度[19-22]。整體上而言，旅游效率驅(qū)動影響因素分析有待進一步開展[23，24]。

　　研究尺度上，基于全國范圍的研究通常以省域為研究單位[25，26]，或針對市域、縣域開展中觀和微觀層面的分析[27，28]，而以城市為樣本，針對多尺度、多區(qū)域空間開展的綜合研究則較少[29-31]。伴隨城市化的快速發(fā)展，我國城市綜合實力得到不斷提升。我國正處于前所未有的快速城市化發(fā)展時期，城市作為重要旅游目的地，在城市經(jīng)濟發(fā)展過程中扮演的角色逐漸突顯。截至2018年末，我國城市總數(shù)量達到657個(未含香港與澳臺特別行政區(qū)、臺灣地區(qū))，地級市及以上城市297個，城市人口占總?cè)丝诒戎貫?9.58%。

　　目前，我國共有337個優(yōu)秀旅游城市，其中地級市及以上優(yōu)秀旅游城市共有214個，優(yōu)秀旅游城市旅游經(jīng)濟總量占全國的比例超過90%，因此對優(yōu)秀城市旅游效率的研究意義重大。基于此，本文以地級市及以上的優(yōu)秀旅游城市為研究對象，使用2007—2018年173個優(yōu)秀旅游城市的旅游投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)，探究其旅游效率的空間格局演變，并進一步揭示旅游效率空間分異的影響因素，以期為城市旅游發(fā)展提供實踐參考。

　　1研究方法與數(shù)據(jù)來源

　　1.1研究方法

　　DEA—SBM模型:數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法(DEA)是一種以相對效率概念為基礎(chǔ)的非參數(shù)效率評價方法，包括CCR模型和BBC模型，但對于存在投入或產(chǎn)出的非零松弛時，徑向DEA效率測度會高估評價對象的效率，無法準確評估效率結(jié)果[32]。Tone[33]提出了非徑向的SBM模型，能夠克服DEA評估對象效率被高估的問題，因此本文采用SBM模型對城市旅游效率進行測算。空間計量模型:空間滯后模型(SAR)、空間誤差模型(SEM)和空間杜賓模型(SDM)是3種常用的空間回歸模型。

　　SAR模型和SEM模型分別考慮了被解釋變量和誤差項的空間滯后相關(guān)性，而SDM模型則是SAR模型和SEM模型的組合拓展形式，即考慮了因變量的空間相關(guān)性，也考慮了自變量的空間相關(guān)性，因此本文最終采用SDM模型。空間回歸模型由于鄰近觀測值信息，因此回歸系數(shù)已經(jīng)無法直接用于衡量區(qū)域范圍內(nèi)解釋變量和被解釋變量之間的關(guān)系，需要通過偏微分將解釋變量對被解釋變量的綜合效應(yīng)分解為直接效應(yīng)和間接效應(yīng)進行解釋。直接效應(yīng)表現(xiàn)為區(qū)域范圍內(nèi)自變量變化而產(chǎn)生的因變量變化，而間接效應(yīng)則表現(xiàn)為區(qū)域范圍內(nèi)自變量變化對其他空間單位內(nèi)因變量產(chǎn)生的影響。

　　1.2指標選擇和數(shù)據(jù)選取

　　旅游效率測算的準確性依賴于生產(chǎn)投入和產(chǎn)出指標的選取，而目前對于旅游效率評價并未形成統(tǒng)一的指標體系。經(jīng)濟活動中認為土地、資本和勞動力是最基本的生產(chǎn)要素，旅游活動作為經(jīng)濟活動之一，也包含基本的生產(chǎn)要素。旅游活動中，土地要素投入在實際過程中難以衡量，且旅游用地數(shù)據(jù)缺乏，因此借鑒前人學(xué)者研究經(jīng)驗[27]，不將土地要素納入指標體系。

　　旅游從業(yè)人數(shù)和旅游固定資產(chǎn)投資是旅游活動中理想的投入指標，但現(xiàn)實情況中各地市對該指標統(tǒng)計缺失，因此根據(jù)已有研究成果[30，31]，勞動力投入指標選用城市第三產(chǎn)業(yè)人數(shù)，資本投入指標選用固定資本存量和實際利用外資金額，其中固定資本存量即運用永續(xù)盤存法計算而來[34]。

　　產(chǎn)出指標方面，選取旅游活動中最直接產(chǎn)物———旅游收入和旅游人次作為產(chǎn)出指標。為消除價格影響，本文所有涉及價格的變量都以2007年為基期，借鑒GDP價格平減法對數(shù)據(jù)進行平減。本文的研究對象為我國地級市及以上的優(yōu)秀旅游城市。目前地級市及以上的優(yōu)秀旅游城市共214個，由于數(shù)據(jù)的缺失，最終選取數(shù)據(jù)完整的173個優(yōu)秀旅游城市作為樣本對象。文中所涉及數(shù)據(jù)主要來源于EPS數(shù)據(jù)庫、《中國城市統(tǒng)計年鑒》《中國旅游統(tǒng)計年鑒》和各地級市統(tǒng)計年鑒、社會經(jīng)濟發(fā)展統(tǒng)計公報。

　　2結(jié)果及分析

　　2.1旅游城市旅游效率的時空格局演變

　　運用MaxDEA軟件對優(yōu)秀旅游城市旅游效率進行運算。效率值本身是一個相對概念，學(xué)者們對其進行了大量的實證研究，但對其并未形成統(tǒng)一的等級劃分標準。為此，本文參考徐冬、黃震方、胡小海等[27]的研究，對旅游效率值進行了劃分，主要分為以下4個等級:0

　　具體表現(xiàn)為:①2007—2018年，旅游城市的旅游效率均值為0.226，其分解指標純技術(shù)效率和規(guī)模效率均值分別為0.366、0.765，規(guī)模效率大于純技術(shù)效率，可知規(guī)模效率對旅游效率的貢獻值作用大于純技術(shù)效率。2007—2018年旅游城市的旅游效率值在0.155—0.261之間徘徊，全國范圍內(nèi)始終處于低水平效率值，且規(guī)模效率始終大于純技術(shù)效率，進一步說明規(guī)模效率在全國范圍內(nèi)城市旅游效率的提升中的作用值更大。

　　②旅游效率均值在2013年形成高峰值點，2007—2013年間整體處于緩慢上升的趨勢，2013—2016年間則逐漸下降，從而使旅游城市的旅游效率在研究時段內(nèi)呈倒“V”字型發(fā)展態(tài)勢。③城市旅游效率的標準差和變異系數(shù)呈現(xiàn)相同的變化趨勢，標準差在0.130—0.215間徘徊，變異系數(shù)穩(wěn)定在0.646—0.851之間，二者基本保持穩(wěn)定，說明研究期間城市旅游效率的離散程度較小，區(qū)域內(nèi)旅游效率的整體波動幅度不大，整體發(fā)展變化相對穩(wěn)定。為探究我國優(yōu)秀旅游城市旅游效率在空間上的分布演變特征，本文對各旅游城市的旅游效率進行了空間聚類分析，并選取2007年、2013年、2018年數(shù)據(jù)進行可視化。

　　我國旅游城市旅游效率整體上屬于低水平，2007年低水平效率城市的占比為87%，到2018年占比上升至95%，整體范圍在不斷擴大，集中分布于東部和中部。旅游效率值屬于中等水平、較高水平和高水平的旅游城市在4個年段中處于不斷變化發(fā)展中，除個別城市外集中體現(xiàn)于兩個區(qū)域，分別為四川與貴州區(qū)域、江浙滬與江西區(qū)域。

　　4個年段中，江蘇的無錫經(jīng)歷了中等水平→低水平的轉(zhuǎn)變，蘇州經(jīng)歷了高水平→低水平→中等水平轉(zhuǎn)變;浙江的湖州經(jīng)歷了中等水平→低水平的轉(zhuǎn)變;江西的九江、上饒實現(xiàn)了從低水平→中等水平的變化;而四川的宜賓在較高水平→低水平→中等水平→低水平之間徘徊;貴州的貴陽在低水平→中等水平間循環(huán)。對于個別旅游業(yè)發(fā)達地區(qū)，如張家界、黃山和麗江等地區(qū)旅游效率則一直處于高水平級別。

　　3旅游城市旅游效率影響因素分析

　　3.1變量說明

　　城市旅游效率的時空演變發(fā)展是一個復(fù)雜過程，受到諸多因素的影響，如區(qū)位條件、經(jīng)濟發(fā)展水平、基礎(chǔ)設(shè)施和政府政策等因素。借鑒已有相關(guān)文獻，在數(shù)據(jù)可獲得的基礎(chǔ)之上，本文選取經(jīng)濟發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人力資本、市場潛力、對外開放、基礎(chǔ)設(shè)施、政府政策等7項指標進行影響因素分析。

　　各指標選取為:①經(jīng)濟發(fā)展水平(PGDP)。旅游業(yè)發(fā)展和地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平存在著密切關(guān)系，經(jīng)濟發(fā)展水平從旅游投入、旅游需求決定著旅游規(guī)模。本文選取人均GDP表示地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平。②產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(IND)。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的差異會牽動資源的投入和轉(zhuǎn)移，進而影響區(qū)域經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的合理化與旅游效率。旅游業(yè)作為第三產(chǎn)業(yè)的重要組成部分，對區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級轉(zhuǎn)化具有積極的正向作用。本文選用第三產(chǎn)業(yè)增加值占總GDP比重表示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。③人力資本(HR)。

　　旅游業(yè)屬于勞動密集型服務(wù)業(yè)，對人力資本的需求量大。高質(zhì)量的勞動力不僅表現(xiàn)為自身生產(chǎn)效率高，且專業(yè)化的知識和人力資本的積累還可以減低成本、提升效率。本文選取高等在校生人數(shù)表示人力資本。④市場潛力(MARKET)。旅游行為的最終形成不僅受到旅游動機、可支配的收入的影響，更受到人們消費觀念的影響，區(qū)域范圍內(nèi)的消費水平會對旅游業(yè)產(chǎn)生一定的影響。本文選用社會消費品總額表示市場潛力。⑤對外開放(OPEN)。對外開放程度是衡量地區(qū)經(jīng)濟對外開放水平的重要指標，伴隨出入境旅游人數(shù)不斷增加，旅游業(yè)也呈現(xiàn)對外聯(lián)系度極高的行業(yè)特征。

　　本文選用實際利用外資投資金額表示對外開放程度。⑥基礎(chǔ)設(shè)施(FRU)。良好的基礎(chǔ)設(shè)施更夠為旅游者提供更多服務(wù)，滿足游客要求多樣化、個性化需求。旅游業(yè)是一個關(guān)聯(lián)性、綜合性極強的產(chǎn)業(yè)，基礎(chǔ)設(shè)施不僅局限于旅游景區(qū)、酒店或旅行社等設(shè)施，還包括其他如交通、金融等方面的支持。本文選取全社會固定資產(chǎn)投資占GDP比重表示基礎(chǔ)設(shè)施。⑦政府政策(GOV)。政策條件的實施能夠促進交通條件改善、人才引進、資本投入，進而影響旅游效率。本文選用地方一般財政支出表示政府政策。

　　人力資本和基礎(chǔ)設(shè)施對旅游效率的提升作用并不顯著。基礎(chǔ)設(shè)施的直接效應(yīng)不顯著，說明目前基礎(chǔ)設(shè)施的不斷投入對地區(qū)旅游效率改善作用不明顯，旅游業(yè)的投入產(chǎn)出具有一定的滯后性，而基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)時間周期一般也較長，因此基礎(chǔ)設(shè)施投入要素需要經(jīng)歷較長時間才能對效率改善有顯著變化。人力資本直接效應(yīng)的回歸系數(shù)值為負，雖然不顯著，但是在某種程度說明在旅游發(fā)展過程中高層次人力資本并沒有得到充分的利用和發(fā)揮，目前旅游業(yè)發(fā)展仍以普通勞動力為主，整體技術(shù)含量不高。因此，旅游業(yè)人力資本擴張過程張需進一步發(fā)揮高層次人才的作用，進而促進旅游效率提升。

　　4結(jié)論與啟示

　　本文對我國173個優(yōu)秀旅游城市的旅游效率進行了測度，并對其時空演變進行了分析，在此基礎(chǔ)上，運用空間面板計量模型進一步揭示了旅游效率的影響因素及其空間溢出效應(yīng)，得出如下主要結(jié)論:

　　①我國旅游城市的旅游效率整體屬于低水平等級，旅游效率的提升主要源于規(guī)模效率的貢獻。時間上，全國范圍內(nèi)旅游效率的波動幅度小，整體發(fā)展變化相對穩(wěn)定;空間上，低水平效率范圍集中于東中部地區(qū)且在不斷擴大，個別區(qū)域旅游效率值處于變化發(fā)展過程中，體現(xiàn)為四川與貴州區(qū)域、江浙滬與江西區(qū)域。

　　②空間自相關(guān)檢驗表明，旅游效率具有明顯的空間依賴性，整體呈現(xiàn)“大分散、小集聚”的空間格局。研究時段內(nèi)，全局相關(guān)分析中全國范圍內(nèi)旅游效率的Moran'sI值呈現(xiàn)波動上升的趨勢，整體空間集聚性在不斷增強。在局域相關(guān)分析中，旅游效率主要以H—H和L—L兩種類型集聚，其中高水平集聚區(qū)位于東部的浙江、中部的江西與安徽、西部的四川等地區(qū)，整體呈現(xiàn)向西移的趨勢;低水平集聚區(qū)空間并沒有發(fā)生太大的變化，集中于河北、河南、山 東、湖北4個省份。

　　③在對旅游效率影響因素分析中，經(jīng)濟發(fā)展水平、政府政策和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對旅游效率的提升具有明顯的正向促進作用，同時政府政策和經(jīng)濟發(fā)展水平存在正向空間溢出效應(yīng);對外開放和市場潛力則對旅游效率表現(xiàn)為負向作用，且市場潛力存在負向溢出效應(yīng);基礎(chǔ)設(shè)施和人力資本的作用并不顯著。根據(jù)上述結(jié)論，提出以下建議:①在保證投入資源合理規(guī)模的前提下，進一步優(yōu)化自身的投入要素比例。不同城市有不同的旅游效率特征，根據(jù)自身旅游業(yè)特征，調(diào)整優(yōu)化投入要素，注重旅游智慧發(fā)展的投入，提升旅游發(fā)展的技術(shù)效率，進而促進旅游業(yè)的高效與可持續(xù)發(fā)展。

　　②繼續(xù)加強政府在旅游業(yè)發(fā)展中的主導(dǎo)角色。在旅游業(yè)的長期發(fā)展過程中，政府在其中一直扮演著主導(dǎo)驅(qū)動力角色。我國旅游效率提升中主要源于技術(shù)進步的推動，即在技術(shù)進步的前提下，增加生產(chǎn)要素的投入能帶來旅游經(jīng)濟增長。因此，對于旅游產(chǎn)業(yè)的技術(shù)升級，政府在政策、資金等方面應(yīng)給予支持，改善旅游業(yè)技術(shù)結(jié)構(gòu)，進而促進旅游生產(chǎn)關(guān)系的提升，提高旅游生產(chǎn)力。③深化區(qū)域之間的合作交流，充分發(fā)揮旅游效率的空間效應(yīng)。各城市的旅游發(fā)展并不是孤立的，自身旅游發(fā)展水平和政策戰(zhàn)略還需考慮周邊城市旅游發(fā)展的溢出效應(yīng)，這需一步強化區(qū)域間的協(xié)調(diào)與合作，加快要素的流動和集聚，推進旅游效率快速增長。

　　參考文獻

　　[1]游詩詠，林仲源，韓兆洲.廣東省城市旅游效率的時空特征及其增長機制[J].資源科學(xué)，2017，39(8)∶1545-1559.

　　[2]時雨晴，虞虎，陳田，等.城市旅游效率演化階段、特征及其空間分異效應(yīng)———以海南國際旅游島為例[J].經(jīng)濟地理，2015，35(10)∶202-209.

　　[3]方杏村，陳浩，王曉玲.基于DEA模型的資源枯竭型城市旅游效率評價[J].統(tǒng)計與決策，2015，(7)∶55-57.

　　[4]鄧洪波，陸林.基于DEA模型的安徽省城市旅游效率研究[J].自然資源學(xué)報，2014，29(2)∶313-323.

　　[5]BarrosCP.EvaluatingtheEfficiencyofaSmallHotelChainwithaMalmquistProductivityIndex[J].InternationalJournalofTourismResearch，2005，7(3)∶173-184.

　　[6]BarrosCP，AlvaroMatias.AssessingtheEfficiencyofTravelAgencieswithaStochasticCostFrontier:APortugueseCaseStudy[J].InternationalJournalofTourismResearch，2006，8(05)∶367-379.

　　[7]FernandesE，PachecoRR.EfficientUseofAirportCapacity[J].TransportationResearchPartA，2002，36(3)∶225-238.