摘 要：文章運(yùn)用DEA（數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法）結(jié)合 Malmquist 指數(shù)模型，利用2003—2016年的相關(guān)旅游數(shù)據(jù)，對(duì)中國(guó)區(qū)域旅行社業(yè)效率在時(shí)間和空間兩個(gè)維度方面的變化進(jìn)行了實(shí)證研究。根據(jù)測(cè)算結(jié)果得出以下結(jié)論：首先，中國(guó)旅行社業(yè)的整體綜合效率是隨著時(shí)間逐步提高的；而中國(guó)東西部效率高，中部低，并且兩者差距較大，而西部和東部的差距相較來(lái)說(shuō)比較??；而從效率的分布類(lèi)型來(lái)看，東部地區(qū)較多高效率和高穩(wěn)定性的效率類(lèi)型，且東部地區(qū)各省之間，旅行社業(yè)的效率差異在不斷地縮??；從省際層面來(lái)看，絕大部分省份的旅行社業(yè)的綜合效率是處于增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì)的，極少數(shù)省份是在下降的。

關(guān)鍵詞：DEA模型；Malmquist指數(shù)模型；旅行社業(yè)效率；時(shí)空分異

中圖分類(lèi)號(hào)：F590.3 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1008-4428（2018）06-0042-02

一、 引言

由于國(guó)家政策的傾斜和資源稟賦的差異，導(dǎo)致我國(guó)各個(gè)地區(qū)的旅游環(huán)境和基礎(chǔ)的經(jīng)濟(jì)條件存在很大差異，這就直接導(dǎo)致我國(guó)旅行社的分布以及經(jīng)營(yíng)情況存在區(qū)域間的非均衡狀態(tài)，而這種不均衡對(duì)我國(guó)的旅行社業(yè)乃至旅游業(yè)的發(fā)展都非常不利。

因此，分析旅行社業(yè)效率的時(shí)空差異特點(diǎn)，找到造成不均衡現(xiàn)狀的原因，可以為我國(guó)旅行社業(yè)的發(fā)展提供一些參考。文章正是基于以上現(xiàn)狀，運(yùn)用DEA模型結(jié)合 Malmquist 指數(shù)模型，從時(shí)間和空間兩個(gè)維度，動(dòng)態(tài)靜態(tài)相結(jié)合的兩種視角，并利用2003—2016年全國(guó)31個(gè)省級(jí)旅行社業(yè)的數(shù)據(jù)，來(lái)分析中國(guó)旅行社業(yè)整體效率的變化趨勢(shì)和省際差異，嘗試通過(guò)數(shù)據(jù)分析來(lái)探討旅行社業(yè)發(fā)展的效率差異化原因。

二、 研究設(shè)計(jì)

（一）研究數(shù)據(jù)

本研究選取31個(gè)省級(jí)旅行社業(yè)的數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，這31個(gè)省是基本決策單元。根據(jù)DEA模型的投入產(chǎn)出指標(biāo)選取原則，投入和產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)量之和應(yīng)該至多是決策單元數(shù)量的三分之一，所以由于基本決策單元是31個(gè)，投入產(chǎn)出指標(biāo)之和必須至多為10。本文選取指標(biāo)的原則是：結(jié)合數(shù)據(jù)實(shí)際的可獲取性和適用性進(jìn)行指標(biāo)體系的構(gòu)建?；谝陨弦蛩兀狙芯繘Q定以從業(yè)人數(shù)、旅行社數(shù)量、固定資產(chǎn)總額這三項(xiàng)作為投入指標(biāo)；旅行社組團(tuán)數(shù)量和接待量、旅行社營(yíng)業(yè)收入、營(yíng)業(yè)稅金及附加這三項(xiàng)作為產(chǎn)出指標(biāo)，通過(guò)以上探討來(lái)形成本文研究模型的指標(biāo)體系。

（二）數(shù)據(jù)來(lái)源

文章主要應(yīng)用2003—2016年這十四年的《中國(guó)旅游統(tǒng)計(jì)年鑒》以及《中國(guó)旅游統(tǒng)計(jì)年鑒（副本）》數(shù)據(jù)，部分來(lái)自國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站以及各省市統(tǒng)計(jì)年鑒，還有少部分?jǐn)?shù)據(jù)來(lái)自各省份的旅游局網(wǎng)站。

（三）研究方法

1. 數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法是一種效率評(píng)價(jià)方法，在1978年由Charnes和Cooper等人提出，主要解決的是：對(duì)于不確定函數(shù)關(guān)系的多輸入和多輸出決策單元這種類(lèi)型的問(wèn)題進(jìn)行效率評(píng)價(jià)。這也是本文選擇該方法進(jìn)行評(píng)價(jià)的主要原因。首先，DEA方法對(duì)于變量的選取有較大的自由度，因?yàn)檩斎胼敵鲎兞恐g不需要有確定的函數(shù)關(guān)系；其次由于指標(biāo)的評(píng)價(jià)是相對(duì)值，所以不需要處理原始數(shù)據(jù)；最后權(quán)重的賦值是內(nèi)定的，所以排除了主觀賦值的不確定性。基于以上三點(diǎn)，文章采取數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法對(duì)中國(guó)區(qū)域旅行社業(yè)效率進(jìn)行評(píng)價(jià)。

Xj、Yj分別代表輸入和輸出（j=1，2，3…，n），DMUj代表評(píng)價(jià)決策單元，則：

Xj=（x1j，x2j，…xmj）T，Yj=（y1j，y2j，…ysj）T，j=1，2，3，…，n

那么假定規(guī)模報(bào)酬不變的情況下，DEA模型（簡(jiǎn)稱(chēng)CRS或CCR模型）構(gòu)建如下：

min[θ-ε（eTS-+eTS+）]（1）

s.t∑nj=1Xjλj+S-=θX0

∑nj=1Xjλj-S+=Y0

λj≥0，j=1，…，n

S-≥0，S+≥0

該模型中，通過(guò)θ的值來(lái)反映旅行社業(yè)的綜合效率，且θ（0<θ≤1），當(dāng)θ在0—1之間時(shí)，θ的大小與旅行社業(yè)的效率呈正相關(guān)，當(dāng)θ=1時(shí)，則達(dá)到最大值，證明此時(shí)旅行社業(yè)的效率最高；ε是非阿基米德無(wú)窮小量；eT=（1，1，…，1）∈Em和eT=（1，1，…，1）∈Es，分別為m維和s維單位向量空間，S-代表松弛變量；S+代表剩余變量；λj是權(quán)重變量；Em，Es分別表示m維和s維向量空間；Xj、Yj分別代表輸入和輸出向量。

當(dāng)增加∑ni=1λj=1的約束條件時(shí)，就將此DEA模型轉(zhuǎn)化為規(guī)模報(bào)酬可變的模型（簡(jiǎn)稱(chēng)VRS或BCC模型），這也比較符合實(shí)際情況，且此時(shí)TE=PTE×SE。

純技術(shù)效率表示旅行社行業(yè)中旅游要素資源配置和利用水平，規(guī)模效率則表示旅行社業(yè)規(guī)模集聚水平，而綜合效率可拆分為純技術(shù)效率和規(guī)模效率。無(wú)論是CCR模型還是BCC模型，都可以用旅行社業(yè)綜合效率來(lái)反映旅行社行業(yè)中旅游要素的利用水平、資源配置水平以及規(guī)模集聚的水平等。

2. Malmquist指數(shù)模型

全要素生產(chǎn)率常被作為衡量科技進(jìn)步的重要指標(biāo)，因?yàn)槿厣a(chǎn)率是除了傳統(tǒng)的資本及人力資源投入之外的其他投入要素所帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率。文章是通過(guò)Malmquist指數(shù)模型來(lái)從時(shí)間維度來(lái)分析全要素生產(chǎn)率的變化，從而通過(guò)計(jì)算結(jié)果衡量我國(guó)科技進(jìn)步對(duì)旅行社業(yè)的影響。Malmquist指數(shù)模型是Fare等提出用來(lái)測(cè)度全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)。基礎(chǔ)模型如下：

三、 結(jié)果分析

（一）時(shí)間變化

根據(jù)DEA模型的測(cè)算結(jié)果可知：2003—2016年以來(lái)，我國(guó)旅行社行業(yè)的資源以及技術(shù)投入不斷加大，但是根據(jù)產(chǎn)出結(jié)果分析，整體的技術(shù)效率水平以及規(guī)模效率的趨勢(shì)并未因此而出現(xiàn)明顯的增長(zhǎng)。這就說(shuō)明我國(guó)的旅行社業(yè)的資源配置效率較低，且資源利用以及規(guī)模集聚效益并沒(méi)有得到充分的發(fā)揮。

（二）區(qū)域差異

2003—2016年，全國(guó)旅行社業(yè)的平均技術(shù)效率以及各大地區(qū)（東部、西部、中部）的旅行社技術(shù)效率均值都未達(dá)到有效生產(chǎn)前沿，由此說(shuō)明我國(guó)旅行社業(yè)整體未達(dá)到有效狀態(tài)。總體看來(lái)，我國(guó)旅行社業(yè)的技術(shù)效率呈現(xiàn)出“東部高，中西部低”的狀態(tài)，并且東部高于全國(guó)均值，技術(shù)效率可分解為規(guī)模效率和純技術(shù)效率，我國(guó)東部的這兩個(gè)效率值均高于全國(guó)均值且高于中西部均值。值得注意的是，我國(guó)的西部地區(qū)的純技術(shù)效率高于我國(guó)中部地區(qū)，這是中部地區(qū)技術(shù)效率低于西部地區(qū)的主要原因。三大地區(qū)的技術(shù)效率的變化水平呈現(xiàn)出“東部平緩，中部下降，西部上升”的趨勢(shì)，這主要與地理位置及旅游資源有關(guān)。

（三）省際差異

本文將我國(guó)三大地區(qū)旅行社業(yè)的效率分為四大類(lèi)型，分別是：穩(wěn)定高效率型、波動(dòng)高效率型、穩(wěn)定低效率型及波動(dòng)低效率型。穩(wěn)定高效率型就是既有較高的經(jīng)營(yíng)效率且可保持穩(wěn)定的高效率狀態(tài)，該類(lèi)型主要包括上海、北京、浙江、江蘇、廣東、海南、云南、湖南、寧夏和廣西，占比全國(guó)33%；波動(dòng)高效率型就是雖然其經(jīng)營(yíng)效率是高的，但是其經(jīng)營(yíng)效率波動(dòng)較大，不能一直維持在一個(gè)較高的水平，該類(lèi)型主要集中在中西部地區(qū)，重慶、安徽、西藏和四川，其效率變化很不穩(wěn)定，標(biāo)準(zhǔn)差很高；穩(wěn)定低效率型是指其效率可以穩(wěn)定地維持在一個(gè)較低的水平，波動(dòng)很小，這種類(lèi)型主要包括天津、河南、甘肅、湖北、黑龍江、山東和內(nèi)蒙古，占比全國(guó)24%；而波動(dòng)低效率型是指綜合效率普遍較低同時(shí)波動(dòng)起伏還較大，這種類(lèi)型的省份有：山西、遼寧、河北、吉林、江西、陜西、青海、貴州、新疆、福建，占比全國(guó)31%，其中，中西部省份占到了這種類(lèi)型的70%。由此也可以看出，我國(guó)旅行社業(yè)的綜合效率類(lèi)型，東部地區(qū)普遍較高，中西部普遍較低。

四、 結(jié)論

文章基于中國(guó)旅行社業(yè)時(shí)空分異兩個(gè)視角的基礎(chǔ)，運(yùn)用DEA結(jié)合Malmquist指數(shù)方法，對(duì)我國(guó)2003—2016年的旅行社效率進(jìn)行了測(cè)算，并對(duì)其測(cè)算結(jié)果進(jìn)行了進(jìn)一步分析，得出以下幾個(gè)結(jié)論：

從時(shí)間維度來(lái)看，我國(guó)旅行社業(yè)的全要素生產(chǎn)率總體上逐年下降，已成趨勢(shì)，這與純技術(shù)效率和規(guī)模效率的影響分不開(kāi)，尤其是規(guī)模效率的低下，造成的規(guī)模不經(jīng)濟(jì)的狀態(tài)。

從空間維度來(lái)看，我國(guó)旅行社行業(yè)的技術(shù)效率總體分布呈“東高，中西低”的狀態(tài)，同時(shí)，中部地區(qū)被純技術(shù)效率所影響，造成了中部地區(qū)的技術(shù)效率低于西部地區(qū)。因此可知，我國(guó)的中部地區(qū)在技術(shù)要素投入方面的資源利用及資源配置方面還有待提高，而中西部的全要素生產(chǎn)率的變化要比東部好，這主要是因?yàn)闁|部發(fā)展較早，所以效率提高程度低于其他兩個(gè)地區(qū)。

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作者簡(jiǎn)介：

張紅，江南大學(xué)。