何俊陽,賀 靈

(湖南科技大學(xué) 管理學(xué)院，湖南 湘潭 411201)

中部地區(qū)旅游全要素生產(chǎn)率評價及其影響因素分析*

何俊陽,賀 靈

(湖南科技大學(xué) 管理學(xué)院，湖南 湘潭 411201)

對中部地區(qū)8個省份的旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率(TFP)進行了測度及動態(tài)分析，驗證了旅游業(yè)發(fā)展效率的若干影響因素。研究表明，中部地區(qū)的旅游業(yè)TFP總體上呈改善趨勢，但也出現(xiàn)波折。技術(shù)進步對全要素生產(chǎn)率的貢獻最大，而技術(shù)效率變動的作用力則相對較小。實證結(jié)果表明，服務(wù)業(yè)發(fā)展、居民可支配收入、基礎(chǔ)交通條件對旅游業(yè)發(fā)展效率具有正向影響；而產(chǎn)業(yè)中的國有經(jīng)濟比重過高則會有礙于產(chǎn)業(yè)效率的改善；FDI對旅游業(yè)效率的作用并不顯著。

旅游產(chǎn)業(yè)；中部地區(qū)；發(fā)展效率；Malmquist指數(shù)；Tobit 模型

一、引言

當(dāng)前國家正在大力推動經(jīng)濟增長方式轉(zhuǎn)變、促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整。在這一宏觀背景下旅游業(yè)也在追求集約化發(fā)展方式以實現(xiàn)其可持續(xù)發(fā)展，而產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率的改善正是邁向這一目標(biāo)的重要切入點。要想提高產(chǎn)業(yè)TFP就必須認清自身的歷史及現(xiàn)有水平，故采用適當(dāng)方法對效率進行評價就非常必要。目前，學(xué)術(shù)界對全要素生產(chǎn)率的研究發(fā)展成為兩個分支：第一，基于事先設(shè)定的生產(chǎn)函數(shù)或模型對效率進行測度。Blake A& Sinclair M T(2006)采用CGE模型評價了英國的旅游業(yè)效率，發(fā)現(xiàn)其旅游業(yè)TFP保持著較高的增長勢頭。[1]1099-1120第二，直接采用非參數(shù)的方法通過對指標(biāo)數(shù)據(jù)的處理而得出生產(chǎn)率指數(shù)。Koksal C和Aksu A(2007)運用DEA法研究了土耳其的旅行社，發(fā)現(xiàn)大多數(shù)旅行社缺乏效率，這表明它們的經(jīng)營狀況并不理想。[2]830-834王耀中、張陽(2011)采用DEA-Malquist生產(chǎn)率指數(shù)考察了改革開放以來我國多個省份的服務(wù)業(yè)生產(chǎn)率，發(fā)現(xiàn)該指數(shù)呈現(xiàn)出衰退趨勢。[3]10-18然而若事先設(shè)定生產(chǎn)函數(shù)或模型，常存在模型設(shè)定誤差現(xiàn)象，這會導(dǎo)致測度結(jié)果的精確度下降。目前的非參數(shù)方法中用的最多的是傳統(tǒng)DEA方法，但該方法不能將若干有效的決策單元進一步排序。

從2004年提出“中部地區(qū)崛起”的概念以來，中部地區(qū)各省份迎來了難得的發(fā)展戰(zhàn)略機遇期。而旅游業(yè)在促進區(qū)域經(jīng)濟結(jié)構(gòu)調(diào)整、落實中部崛起戰(zhàn)略中承擔(dān)了重要的角色。中部地區(qū)旅游資源豐富，歷史文化底蘊厚重，旅游業(yè)的發(fā)展受到了地方政府及相關(guān)經(jīng)濟主體的高度重視。[4]327-331然而，目前中部地區(qū)旅游業(yè)并沒有走向資源高效利用、合理配置的集約化道路，有些地區(qū)盲目開發(fā)旅游項目導(dǎo)致資源浪費等種種問題依然比較突出，旅游業(yè)TFP亟待改善。鑒于此，對中部地區(qū)旅游業(yè)發(fā)展進行科學(xué)評價，明確其所屬省份間的差異性，進一步地認清影響發(fā)展效率的關(guān)鍵性因素，這對于改善旅游管理決策、提升TFP水平進而促進中部崛起具有較強的理論價值和現(xiàn)實意義。

二、研究方法與數(shù)據(jù)選取

(一)超效率DEA模型

如果將某一地區(qū)的旅游業(yè)當(dāng)作一個決策單元(DMU)，那么它在運營中存在多投入、多產(chǎn)出的現(xiàn)象，采用DEA方法考察其效率是合適的。然而傳統(tǒng)的C2R模型將有效決策單元效率值都取值為1，這樣就不能進一步對眾多有效的決策單元再比較了。[5]169-175超效率DEA模型能夠克服這一缺陷，故采用它來評價各地區(qū)的旅游業(yè)TFP(超效率值)。超效率DEA模型的數(shù)學(xué)表達形式如式(1)所示：

(1)

當(dāng)測算某個決策單元超效率值時，首先將其排除在決策單元集之外。對于原本無效的決策單元，由于生產(chǎn)前沿面沒有發(fā)生改變，因此其超效率值也和基于傳統(tǒng)C2R模型所測算的結(jié)果一樣。[6]67-90但對于原本有效的決策單元，生產(chǎn)前沿面會向后移動，其超效率值將會大于1。

(二)Malmquist指數(shù)法

Fare等(1994)結(jié)合數(shù)據(jù)包絡(luò)分析技術(shù)提出了非參數(shù)DEA-Malmquist指數(shù)法。[7]7-11以下對Malmquist指數(shù)的具體構(gòu)建過程及其組成進行說明。首先，分別以t時期和t+1時期的技術(shù)為參照從產(chǎn)出角度確立出Malmquist指數(shù)，其表達如式(2)和式(3)所示：

(2)

(3)

其中，t時期和t+1時期的投入產(chǎn)出量分別為(xt,yt)和(xt+1,yt+1)；分別以t時期和t+1時期的技術(shù)為參照的距離函數(shù)為Dt和Dt+1。Caves等(1982)通過求取上述兩種指數(shù)的幾何平均值，以此作為對t時期到t+1時期內(nèi)生產(chǎn)率變化的度量，即Malmquist指數(shù)，如式(4)所示。如果該指數(shù)大于1，則意味著被評價對象的全要素生產(chǎn)率處于改善狀態(tài)；如果該指數(shù)等于1，則代表著全要素生產(chǎn)率沒有發(fā)生變化；如果該指數(shù)小于1，則表示全要素生產(chǎn)率從t時期到t+1時期發(fā)生了倒退或萎縮。

(4)

進一步地，Malmquist指數(shù)又被分解為技術(shù)效率變化指數(shù)(EC)和技術(shù)進步指數(shù)(TC)兩部分，該分解過程可用式(5)表達。技術(shù)進步會導(dǎo)致生產(chǎn)前沿面的移動，而技術(shù)效率變化是實際產(chǎn)出與生產(chǎn)前沿面之間的距離發(fā)生改變。[8]186-193技術(shù)效率變化指數(shù)還可進一步被分解為純技術(shù)效率變化(PEC)和規(guī)模效率變化(SEC)兩個部分。[9]12-23

=EC*TC=(PEC*SEC)*TC

(5)

(三)指標(biāo)確定與數(shù)據(jù)選取

正確地設(shè)置指標(biāo)是獲得客觀準(zhǔn)確的評價結(jié)果的前提和關(guān)鍵，總體上講指標(biāo)設(shè)置應(yīng)該堅持科學(xué)性、全面性、代表性以及可操作性原則。[10]93-97從投入產(chǎn)出角度設(shè)置出一系列指標(biāo)(見表1)，并基于中部地區(qū)的山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南、吉林、黑龍江8個省份(按照國家統(tǒng)計局網(wǎng)站對東、中、西部的劃分標(biāo)準(zhǔn))收集指標(biāo)數(shù)據(jù)，時間的跨度為2004—2013年。為了確保指標(biāo)數(shù)據(jù)的可比性，旅游總收入和固定資產(chǎn)投資額以2004年不變價格進行調(diào)整。研究所需(包括擬合Tobit模型)的數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國旅游統(tǒng)計年鑒》、《新中國六十年統(tǒng)計資料匯編》、國家知識產(chǎn)權(quán)局專利檢索數(shù)據(jù)庫平臺以及中部省份發(fā)布的國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報、省級旅游統(tǒng)計年鑒、旅游統(tǒng)計公報及省級旅游局官方網(wǎng)站。

表1 旅游業(yè)投入—產(chǎn)出指標(biāo)體系

三、實證結(jié)果及其分析

(一)全要素生產(chǎn)率靜態(tài)分析

運用DPS9.5軟件測度出2004—2013年間中部8個省份的旅游業(yè)發(fā)展超效率值，作為對全要素生產(chǎn)率的度量。從表2可以考察到8個省份在每一年的效率值。從時間維度考察，總體上中部地區(qū)旅游業(yè)的發(fā)展效率處于改善趨勢。從表2中可知，尤其是2010年以來效率均值始終處于1以上，表示旅游業(yè)的運營處于相對有效狀態(tài)。然而，在整個考察期內(nèi)出現(xiàn)了一些波動：2004年的效率均值(0.856)超過2005年的效率值(0.810)；2008年的效率均值(0.879)相比2007年下降了較大幅度；2011年和2010年的效率均值雖然都大于1，然而2011年也出現(xiàn)了一定幅度的回落。從空間維度考察，江西、湖南、河南在10年中的效率均值大于1，其余5省份的效率均值皆小于1。這表明旅游業(yè)的發(fā)展存在著較為明顯的地區(qū)差異性，而且產(chǎn)業(yè)發(fā)展質(zhì)量存在較大的改進空間，應(yīng)該加強區(qū)域間的旅游合作，有效整合旅游資源。

表2 2004—2013年中部地區(qū)旅游業(yè)TFP(超效率值)

(二)全要素生產(chǎn)率動態(tài)分析

采用DEAP軟件測算出Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)。表3列示了8個省份各自在2004—2013年期間年均全要素生產(chǎn)率的變動及分解情況。從表3所顯示的結(jié)果來看，除山西省外其他省份的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)都是大于1的，這說明了總體而言中部地區(qū)的旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率處于持續(xù)改善或增長的過程中。8個省的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)均值為1.042，這意味著平均而言中部地區(qū)旅游業(yè)TFP年均增長幅度達到4.2%。其中，年均全要素生產(chǎn)率增長最快的省份是河南，增長幅度達到9.2%；而山西省的全要素生產(chǎn)率出現(xiàn)了幅度為4%的負增長現(xiàn)象。河南是中部崛起戰(zhàn)略實施的核心地區(qū)，有著豐富的歷史文化及自然旅游資源，該省對區(qū)域范圍內(nèi)的旅游資源加大了整合力度，促進了旅游產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。山西的旅游資源開發(fā)在中部幾個省份中相對滯后，其旅游業(yè)發(fā)展的速度和質(zhì)量都有待提升。

表3 各省份年均Malmquist指數(shù)及分解

進一步地，從表3中對Malmquist指數(shù)的分解情況來看，對全要素生產(chǎn)率的增長貢獻最大的是技術(shù)進步，技術(shù)進步的幅度達到年均6.1%；而技術(shù)效率卻出現(xiàn)一定程度的滑坡，負增長幅度為1.8%，除湖南、河南兩省外，其余省份的技術(shù)效率變化都不理想，出現(xiàn)了不同程度的衰退。在旅游業(yè)的發(fā)展中技術(shù)進步固然重要，然而持續(xù)開展管理理念方法的革新，設(shè)計出合理的制度，從管理和制度的創(chuàng)新中挖掘生產(chǎn)率，促使技術(shù)效率的改善進而推動全要素生產(chǎn)率的提高是一項不可忽視的系統(tǒng)工程。[11]167-172

從表4可以考察到，2004—2013年期間Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)經(jīng)歷了比較曲折的變化過程，在2004—2005年該指數(shù)值為0.989，說明這一時間段內(nèi)全要素生產(chǎn)率在遞減。經(jīng)歷了2003年的非典疫情后，2004年的旅游需求出現(xiàn)了很大程度的反彈，導(dǎo)致2004年的效率提高很快，而2005年又出現(xiàn)了相對下降趨勢。此后一直到2007年全要素生產(chǎn)率處于增長階段，然而這一增長勢頭在2007—2008年被扭轉(zhuǎn)。2008年受汶川大地震和次貸危機的影響，國內(nèi)旅游及入境旅游受到較大沖擊，這給旅游業(yè)TFP帶來了很不利的影響。但從總體上考察，旅游業(yè)的全要素生產(chǎn)率處于改善之中。

表4 跨年份旅游業(yè)TFP平均變化及分解

四、旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率影響因素分析

(一)研究方法的選擇：Tobit模型

由于TFP的取值都是大于0的，故被解釋變量屬于取值受限制變量，也就是說其取值數(shù)據(jù)是被切斷了的。如果采用OLS分析方法，就很容易加大參數(shù)估計的偏差程度從而導(dǎo)致估計的精度和可信度大幅降低。[12]93-98而借助Tobit模型能有效地克服這一缺陷，其具體采用的估計方法是最大似然估計，通過構(gòu)建Tobit模型對解釋變量的影響強度及其顯著性水平展開估計和檢驗。Tobit模型可表達如式(6)所示：

(6)

其中，yit為被解釋變量的觀測值，具體地就是指相應(yīng)省份在某一年的旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率值；xit為解釋變量的觀測值，即指影響旅游業(yè)TFP的具體因素的表現(xiàn)值；αT為待估計的系數(shù)向量，用于衡量相關(guān)因素對旅游業(yè)TFP的影響強度；εit～N(0,σ2)，它是所構(gòu)建模型的隨機誤差項。

(二)待驗假設(shè)的提出及自變量說明

縱覽國內(nèi)外研究成果及結(jié)合中部地區(qū)實情后，選擇以下5個解釋變量來分析其對旅游業(yè)TFP的影響，并將對全體解釋變量的選擇及其說明歸納入表5中。

1.服務(wù)業(yè)發(fā)展水平

旅游業(yè)的發(fā)展需要眾多與之相關(guān)的服務(wù)性行業(yè)為之提供支持。整個服務(wù)業(yè)的發(fā)展能為旅游業(yè)營造產(chǎn)業(yè)環(huán)境。如交通、通信、科技、醫(yī)療及各類中介組織服務(wù)在挖掘旅游者消費需求、調(diào)節(jié)旅游市場的供需結(jié)構(gòu)、促進旅游資源的配置等方面會起到積極作用，從而對旅游業(yè)全要素生率的提高產(chǎn)生影響。

故提出假設(shè)1：提高服務(wù)業(yè)的發(fā)展水平對中部地區(qū)旅游業(yè)生產(chǎn)率會產(chǎn)生正面影響。

2.居民可支配收入

旅游商品屬于正常品，當(dāng)居民的可支配收入增加時便會增加這一領(lǐng)域的消費量，某一地區(qū)游客數(shù)量和旅游總收入就會增加，最終有利于提高旅游業(yè)的TFP。

4.5 通過試驗篩選出高效低毒低殘留的農(nóng)藥 使用化學(xué)農(nóng)藥上要疏堵結(jié)合，疏就要給煙農(nóng)提供可使用的化學(xué)農(nóng)藥。通過開展試驗篩選出適用于煙葉病蟲害防治的高效低毒低殘留的農(nóng)藥品種，煙草公司統(tǒng)一采購、統(tǒng)一管理，煙農(nóng)可以在煙草公司選購到合適的防治農(nóng)藥品種，避免煙農(nóng)在市場上盲目購買高毒高殘留農(nóng)藥，而且有利于管理，對形成以“技術(shù)、信息、咨詢、物資供應(yīng)”等一條龍服務(wù)打下基礎(chǔ)。堵就是要禁止煙農(nóng)使用高毒、高殘留、易超限的農(nóng)藥品種，經(jīng)檢測發(fā)現(xiàn)使用者將影響其煙葉被收購等級和來年種植合同簽訂面積。

故提出假設(shè)2：居民可支配收入的增加有利于地區(qū)旅游業(yè)TFP的改善。

3.產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)狀況

國外學(xué)者一般認為，過度提到國有經(jīng)濟的比重將會弱化產(chǎn)業(yè)內(nèi)微觀企業(yè)主體的經(jīng)營自主權(quán)，這會扭曲市場機制配置資源的功能。從理論分析，旅游業(yè)屬于一般性競爭行業(yè)，行業(yè)內(nèi)企業(yè)資產(chǎn)的非國有化將會有利于企業(yè)經(jīng)濟效率的釋放，進而對旅游業(yè)的TFP產(chǎn)生利好作用。[13] 931-940

故提出假設(shè)3：國有經(jīng)濟比重的提高將會有礙于旅游業(yè)TFP的改善。

4.外商直接投資

一個地區(qū)在引進外資的同時，往往也伴隨著先進的管理思想和技術(shù)的流入，管理模式和方法的改進能夠有效挖掘旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展的潛力，提高經(jīng)濟體的資源配置和效益水準(zhǔn)。先進技術(shù)在旅游產(chǎn)業(yè)內(nèi)部及產(chǎn)業(yè)間的擴散能帶來產(chǎn)業(yè)技術(shù)水平的提升，這對改善產(chǎn)業(yè)的全要素生產(chǎn)率是大有裨益的。

故提出假設(shè)4：擴大FDI規(guī)模將有利于旅游業(yè)TFP提升。

要實現(xiàn)旅游業(yè)的順利運營，必須首先解決旅游目的地可達性的問題，要做到既能可達又能返程。從理論上分析，地區(qū)基礎(chǔ)交通條件的具備是實現(xiàn)游客規(guī)模和營業(yè)收入目標(biāo)的基礎(chǔ)，它對旅游業(yè)TFP的改善具有重要作用。

故提出假設(shè)5：基礎(chǔ)交通條件的改善對旅游業(yè)TFP的增長具有促進作用。

表5 Tobit模型中的自變量說明

基于以上對所選解釋變量的理論分析及所提出的若干假設(shè)，構(gòu)建出如式(6)所示的待估計的計量模型，采用極大似然估計法對參數(shù)進行估計并檢驗所提假設(shè)。

yit=α0+α1Serviceit+α2Incomeit+α3Propertyit+α4FDIit+α5Trafficit+εit

(6)

(三)回歸結(jié)果及分析

利用Eviews軟件對Tobit模型進行估計，所得到的結(jié)果列示于表6中。服務(wù)業(yè)發(fā)展、居民可支配收入、基礎(chǔ)交通條件對旅游業(yè)TFP都產(chǎn)生了正向的影響，且其顯著性水平都達到了1%或5%，驗證結(jié)果支持假設(shè)1、假設(shè)2和假設(shè)5?？傮w而言，服務(wù)業(yè)發(fā)展、居民可支配收入、基礎(chǔ)交通條件每改善1個百分點，平均地將會促使旅游業(yè)TFP提升0.247%、0.308%、0.316%，其中基礎(chǔ)交通條件的影響系數(shù)最大。政府應(yīng)當(dāng)加大力度完善區(qū)域內(nèi)鐵路、港口、機場、公路等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，尤其是旅游區(qū)內(nèi)的交通設(shè)施建設(shè)。另外，為了提高居民的可支配收入，在促進地區(qū)GDP增長的同時應(yīng)該完善收入分配政策，合理構(gòu)建區(qū)域內(nèi)就業(yè)人員薪酬增長機制。進一步地，地區(qū)政府應(yīng)為當(dāng)?shù)胤?wù)業(yè)的發(fā)展?fàn)I造良好的政策環(huán)境，在稅收、信貸等方面為其提供支持。

旅游業(yè)中國有經(jīng)濟比重對該產(chǎn)業(yè)TFP的作用是負向的，其影響系數(shù)為-0.187，這說明民營經(jīng)濟成分在一定范圍內(nèi)的提高有利于旅游經(jīng)濟效率的改善，這主要是因為民營企業(yè)具有靈活的經(jīng)營機制、自主的決策能力，可以根據(jù)旅游市場所發(fā)生的變化迅速調(diào)整決策行為。FDI對中部地區(qū)旅游業(yè)發(fā)展效率的影響在10%水平下仍然不顯著。外商對旅游業(yè)的投資主要關(guān)注的是廉價的勞動力和豐富的旅游資源，且存在對當(dāng)?shù)芈糜钨Y源開發(fā)方式欠科學(xué)的現(xiàn)象，有些地區(qū)的旅游資源不僅未被合理利用反而遭到破壞。最終，引進外商資本借此提高旅游企業(yè)的技術(shù)和管理水平的目的難以實現(xiàn)。故檢驗結(jié)果支持假設(shè)3而不支持假設(shè)4。

表6 全要素生產(chǎn)率影響因素驗證結(jié)果

注明：*、**、***分別代表10%、5%、1%的顯著性水平。

五、總結(jié)及建議

1.旅游業(yè)TFP的超效率值測度結(jié)果表明，總體而言各省份的旅游業(yè)TFP處于改善趨勢中，然而從各年的具體表現(xiàn)來看出現(xiàn)了很多波折且存在較明顯地區(qū)差異。尤其是有較多年份的效率值小于1，這表明旅游資源的優(yōu)化配置目標(biāo)并未實現(xiàn)，資源的投入或者不夠，或者存在浪費現(xiàn)象而沒有實現(xiàn)理想產(chǎn)出水平。相關(guān)省份應(yīng)該優(yōu)化旅游產(chǎn)業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)，科學(xué)有序開發(fā)旅游基礎(chǔ)層、中間層和高端層產(chǎn)品，在堅持市場機制配置資源的前提上，在政府引導(dǎo)下合理開發(fā)旅游資源從而實現(xiàn)旅游資源投入產(chǎn)出的最佳配置，以提高各區(qū)域的全要素生產(chǎn)率水平。

2.對旅游業(yè)TFP變動的分析表明，除山西省外其余7省的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)都大于1，這說明樣本地區(qū)旅游業(yè)的生產(chǎn)率在2004—2013年期間總體上是遞增的。進一步的研究表明，技術(shù)進步對TFP增長的貢獻度相對要大，而技術(shù)效率未能釋放出足夠的力量來推動TFP的增長。這說明在管理理念和方法的變革、制度的完善方面還存在較大的改進空間，從管理和制度中挖掘效益、提升技術(shù)效率水平應(yīng)該是今后旅游產(chǎn)業(yè)管理中的重中之重，否則不僅會抵消掉技術(shù)進步的影響，而且還會出現(xiàn)“后發(fā)劣勢”的局面。

3.對旅游業(yè)TFP影響因素的分析表明，服務(wù)業(yè)發(fā)展、居民可支配收入、基礎(chǔ)交通條件對TFP的改善具有正向積極作用，影響系數(shù)的顯著性水平較高。而旅游產(chǎn)業(yè)中的國有經(jīng)濟比重越高則會有礙于旅游經(jīng)濟的發(fā)展，故應(yīng)該切實推進服務(wù)業(yè)(尤其是旅游業(yè))領(lǐng)域的經(jīng)濟改革力度，積極穩(wěn)妥地為旅游業(yè)的發(fā)展引進民營資本，引導(dǎo)旅游企業(yè)建立靈活的經(jīng)營機制以適應(yīng)瞬息萬變的旅游市場環(huán)境。研究表明，F(xiàn)DI對旅游業(yè)的作用并非預(yù)期的理想，在引進國外投資時要慎重，不能僅著眼于資本的引進，更應(yīng)該追求管理理念與方法的改善及技術(shù)的學(xué)習(xí)與融合。

[1] Blake A，Sinclair M T．Tourism productivity：Evidence from the United Kingdom[J]．Annals of Tourism Research，2006，33(4)．

[2] Koksal C，Aksu A．Efficiency evaluation of A group travel agencies with data envelopment analysis(DEA)：A case study in the Antalya region，Turkey[J]．Tourism Management，2007，28(3)．

[3]王耀中，張陽．改革開放以來中國服務(wù)業(yè)生產(chǎn)率實證分析[J]．管理評論，2011，23(10).

[4]陳淑蘭．中部六省旅游發(fā)展綜合評價及空間結(jié)構(gòu)系統(tǒng)構(gòu)建[J]．經(jīng)濟地理，2009，29(2).

[5]付麗娜，陳曉紅，冷智花．基于超效率DEA模型的城市群生態(tài)效率研究[J]．中國人口·資源與環(huán)境，2013，23(4).

[6]Suzuki S，Nijkamp P，Rietveld P． Regional efficiency improvement by means of data envelopment analysis through Euclidean distance minimization including fixed input factors：An application to tourist regions in Italy[J]．Papers in Regional Science，2011，90(1)．

[7]龔艷，郭崢嶸．江蘇旅游業(yè)發(fā)展效率及對策研究：基于超效率DEA和Malmquist指數(shù)分析[J]．華東經(jīng)濟管理，2014，28(4).

[8]王惠榆，陳興鵬.西部地區(qū)旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展效率[J]．蘭州大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)，2014，50(2).

[9] 趙磊. 中國旅游全要素生產(chǎn)率差異與收斂實證研究[J]．旅游學(xué)刊，2013，28(11).

[10]王學(xué)峰，張輝．中部六省區(qū)旅游發(fā)展?jié)摿υu價體系構(gòu)建及應(yīng)用研究[J]．云南社會科學(xué)，2013(1).

[11]王琪延，黃羽翼．中國城市旅游競爭力動態(tài)分析[J]．經(jīng)濟問題探索，2014(2).

[12]顧江，胡靜．中國分省區(qū)旅游生產(chǎn)效率模型創(chuàng)建與評價[J]．同濟大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版)，2008，19(4).

[13] Hadad Sharon, Hadad Yossi, Malul Miki. The economic efficiency of the tourism industry: a global comparison [J].Tourism Economics, 2012, 18(5).

責(zé)任編輯：廖文婷

Analysis of Tourism Industry TFP Evaluation and Its Influencing Factors in Central China

HE Jun-yang, HE Ling

(ManagementSchool,HunanUniversityofScienceandTechnology,Xiangtan,Hunan411201,China)

Total factor productivity (TFP) of tourism industry in central China (8 provinces) was measured and analyzed. What’s more, related factors that maybe affect TFP were empirically studied. The results show that the tourism industry TFP level experienced overall improvement trend, but there were some fluctuations. The technology progress made much contribution to the TFP, but the effect of technology efficiency was much smaller. The empirical results show that the development of service industry, household disposable income, basic transportation have positive impact on tourism development efficiency, while the high proportion of state-owned economy in this industry will hinder the efficiency improvement; the effect of FDI on the tourism efficiency is not significant.

tourism industry; central China; development efficiency; Malmquist index; Tobit model

2014-11-28

何俊陽(1969-)，男，湖南益陽人，湖南科技大學(xué)管理學(xué)院副教授；賀 靈(1980-)，男，湖南平江人，博士研究生，湖南科技大學(xué)管理學(xué)院講師。

教育部人文社科

基金項目“突發(fā)事件對泛珠三角入境旅游客源市場影響研究”(項目編號：13YJA630029);湖南省社科

基金項目“突發(fā)事件對湖南入境旅游客源市場影響研究”(項目編號：2010YBB135)。

F592.3

A

1001-5981(2015)03-0085-06