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基于DEA 模型的黑龍江省冰雪旅游效率研究

2022-11-14 02:37張繼紅石長波
商業(yè)經(jīng)濟 2022年1期
關(guān)鍵詞:黑龍江省冰雪規(guī)模

張繼紅,石長波

(哈爾濱商業(yè)大學(xué) 旅游烹飪學(xué)院, 黑龍江 哈爾濱 150076)

一、引言

在習(xí)近平總書記與黨中央對冰雪經(jīng)濟的高度重視下,黑龍江省冰雪產(chǎn)業(yè)得到全方位提升并在國內(nèi)首屈一指,成為黑龍江省的支柱產(chǎn)業(yè),《黑龍江統(tǒng)計年鑒》的數(shù)據(jù)顯示,2005年到2019 年,黑龍江省旅游業(yè)收入年均增長68.39%,旅游人次年均增長34.03%。黑龍江省作為祖國的東北邊陲省區(qū),擁有得天獨厚的冰雪資源,冰雕冰景玲瓏剔透,雪雕藝術(shù)獨具一格。在冰雪旅游資源投入規(guī)模不斷加大的前提下,如何對冰雪旅游資源加以充分利用從而促進冰雪旅游可持續(xù)發(fā)展是黑龍江省冰雪旅游發(fā)展的目標(biāo)。

國外對旅游效率的研究早于國內(nèi)。決策單元是對組織或管理進行績效評價的基本單位,國內(nèi)學(xué)者對旅游效率的研究可依據(jù)決策單元的不同分為對旅行社、旅游景區(qū)、旅游交通、酒店和旅游企業(yè)的研究,所得結(jié)論如下:資本投資力度、人員素質(zhì)、科技發(fā)展和經(jīng)濟社會環(huán)境的變化對旅游效率的高低產(chǎn)生影響,創(chuàng)新、勞動力成本和開放程度也會對決策單元資源利用的有效性產(chǎn)生影響。多數(shù)研究采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法測度旅游效率的高低。國內(nèi)外對冰雪旅游的研究主要包括人才及管理體制、游客行為及市場營銷和冰雪旅游資源及開發(fā)三個方面,國外大多是以調(diào)研數(shù)據(jù)、數(shù)理模型為主的定量研究,國內(nèi)研究以提出對策建議為主要內(nèi)容。黑龍江省冰雪旅游效率的高低呈現(xiàn)出怎樣的特征?如何保持冰雪資源利用的有效性?本文以不同年份的冰雪旅游發(fā)展水平為決策單元,采用DEA 模型對黑龍江省冰雪旅游效率進行測度,對地區(qū)冰雪旅游發(fā)展做出科學(xué)的量化分析,促進地區(qū)發(fā)展。

二、黑龍江省冰雪旅游發(fā)展現(xiàn)狀

黑龍江省有著悠久的冰雪歷史和豐富的冰雪資源,形成了古老獨特的冰雪文化情境和文化模式,鑄就了當(dāng)?shù)責(zé)崆榇緲愕拿耧L(fēng),促進著地區(qū)成為國際冰雪旅游重要目的地。逢冰雪季節(jié),黑龍江省各地可見不同主題的冰雕雪雕,栩栩如生,如2017 年萬眾矚目的哈爾濱冰雪大世界聯(lián)手王者榮耀打造的全球最大冰雪文創(chuàng)景區(qū)。黑龍江省擁有豐富的冰雪節(jié)慶活動、冰雪運動、冰雪娛樂旅游產(chǎn)品,如世界四大冰雪盛會之一的哈爾濱國際冰雪節(jié),享譽全世界。此外,黑龍江省還擁有像雪鄉(xiāng)、北極村景區(qū)、亞布力滑雪度假區(qū)等各具特色的自然旅游資源。

截至2019 年底,黑龍江省有S 級旅游滑雪場27 個,其中5S 級4 個,4S 級4 個,全省開展冬季旅游的A 級旅游景區(qū)264 個,其中5A 級旅游景區(qū)6 個,4A 級旅游景區(qū)72 個。根據(jù)《中國冰雪旅游發(fā)展報告2020》,哈爾濱、海林蟬聯(lián)國內(nèi)人氣最高的十大冰雪旅游傳統(tǒng)目的地?;谟慰腕w驗的維度,截至2019 年底,黑龍江省鐵路營業(yè)里程和公路線路里程分別達到6668 公里和168710 公里,星級酒店155 個,旅行社837 個。黑龍江省作為冰雪旅游效率的研究對象,取得的結(jié)論對重點發(fā)展冰雪旅游的省市具有普適作用,為同類旅游目的地提供理論基礎(chǔ)。

三、研究設(shè)計

(一)研究對象

黑龍江省依托于冰雪資源發(fā)展旅游業(yè),成為國際著名冰雪旅游地,但與芬蘭圣誕老人村、日本北海道、瑞士采爾馬特等地相比仍有較大差距。文章選取黑龍江省各年冰雪旅游發(fā)展水平作為研究對象,對冰雪旅游效率加以測度和分析,對提高地區(qū)資源利用的有效性、促進地區(qū)旅游業(yè)可持續(xù)發(fā)展具有重大意義。文章將研究對象的起點選在2005 年,終點選在2019 年,以15 年的時間序列作為決策單元,探究黑龍江省冰雪旅游效率隨時間變化的發(fā)展特征,縱向比較自身發(fā)展水平。2014 年產(chǎn)出指標(biāo)統(tǒng)計口徑與以往不同,采取2013 年與2015 年平均數(shù)的方式作補充替換。

(二)計算方法

DEA 通常被用來測算決策部門的生產(chǎn)效率,應(yīng)用運籌學(xué)和數(shù)學(xué)的知識對多資源投入和多服務(wù)產(chǎn)出的有效性進行測度,運用線性規(guī)劃的思想將效率以投入與產(chǎn)出比值的形式呈現(xiàn)并確定最佳生產(chǎn)前沿面,通過衡量各個決策單元與所構(gòu)造的最佳前沿面之間的距離來確定效率值。此法無需轉(zhuǎn)換各項指標(biāo)的單位,無需對指標(biāo)權(quán)重作出假設(shè)。

從黑龍江省冰雪旅游的特點來看,投入資源數(shù)量可變,產(chǎn)出數(shù)量難以改變,因此文章選擇規(guī)模收益可變假設(shè)下以投入為導(dǎo)向的DEA-BCC 模型,該模型中,綜合效率可以分解為技術(shù)效率與規(guī)模效率的乘積。假設(shè)有n 個決策單元DMU(j=1,2,……,n),每個決策單元都有m 個投入指標(biāo)和s 個產(chǎn)出指標(biāo),x和y分別代表第j 個決策單元的投入指標(biāo)值和產(chǎn)出指標(biāo)值,λ 代表投入和產(chǎn)出指標(biāo)變量的權(quán)重,θ 表示DMU離最佳生產(chǎn)前沿面的距離,S和S分別為松弛變量和剩余變量,可以得到如下模型(θ=1 時,DEA 有效,否則無效):

(三)指標(biāo)確定

考慮到數(shù)據(jù)的相關(guān)性和可獲得性,本研究選取各年度黑龍江省旅游業(yè)從業(yè)人數(shù)、第三產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資和S 級滑雪場數(shù)量作為冰雪旅游效率的投入指標(biāo),對應(yīng)年度的旅游總收入和旅游接待人次作為產(chǎn)出指標(biāo),對黑龍江省冰雪旅游效率進行計算和分析。旅游業(yè)從業(yè)人數(shù)是衡量冰雪旅游勞動水平的重要指標(biāo);表征冰雪旅游資本的數(shù)據(jù)較為稀缺,文章選擇第三產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資這一指標(biāo),雖與實際相比略高,但旅游業(yè)與各服務(wù)行業(yè)有著密不可分的關(guān)系,選擇此項指標(biāo)更能反映實際;S 級滑雪場作為表征冰雪旅游資源吸引力的重要指標(biāo),可以代表黑龍江省冰雪旅游的技術(shù)水平及冰雪資源的豐富程度。對于產(chǎn)出指標(biāo),選擇每年冰雪旅游月的指標(biāo)數(shù)據(jù)更為合理,但缺乏相關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)的支撐,此外,每年冰雪旅游的起止時間難以準(zhǔn)確確定,選擇旅游總收入和旅游接待人次作為產(chǎn)出指標(biāo)雖然數(shù)值上偏大,但DEA 模型最終確定的是效率的相對值,因此對于各年度冰雪旅游效率高低的比較是準(zhǔn)確的。

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法要求決策單元數(shù)量是投入產(chǎn)出指標(biāo)總和或乘積的二倍以上,本研究滿足此要求。研究所涉及各項指標(biāo)數(shù)據(jù)均來源于對應(yīng)年度的黑龍江省統(tǒng)計公報、黑龍江省統(tǒng)計局發(fā)布的滑雪場名錄、《黑龍江統(tǒng)計年鑒》和《中國旅游統(tǒng)計年鑒》,原始數(shù)據(jù)特征如表1 所示。

表1 黑龍江省冰雪旅游投入產(chǎn)出的原始數(shù)據(jù)特征

項目 屬性 起始年份值終止年份值 年均增長率 標(biāo)準(zhǔn)差旅游總收入(億元)接待人次(萬人次)旅游業(yè)從業(yè)人數(shù)(人)第三產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資(萬元)S 級滑雪場(個)產(chǎn)出變量產(chǎn)出變量投入變量投入變量投入變量280.3 4548.0 33797 832.5 22 2683.8 21665.2 53723 5560.1 27 0.17 0.12 0.03 0.15 0.02 709.0 7387.9 8775.4 1812.2 3.1

四、黑龍江省冰雪旅游效率特征

(一)綜合效率及其分解效率特征

根據(jù)計算結(jié)果,15 年來黑龍江省冰雪旅游綜合效率達到有效的年份有4 個,分別是2011 年、2012 年、2013年和2019 年,旅游效率最大值為1,最小值為0.6,平均值和標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.88 和0.13,說明黑龍江省冰雪旅游效率總體水平較高,效率值的差異比較顯著??梢钥闯?,黑龍江省冰雪旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展對資源利用的有效程度較高,在資源投入減少12%的情況下,仍可通過提高技術(shù)等方法保持當(dāng)前產(chǎn)出水平。黑龍江省冰雪旅游效率在2015年處于最低值0.6,資源未得到有效利用,浪費40%的投入要素。純技術(shù)效率和規(guī)模效率達到DEA 有效的年份分別為9 個和4 個,平均值分別為0.97 和0.9,標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.04 和0.1,說明黑龍江省冰雪旅游發(fā)展過程中純技術(shù)效率水平最高且變化平穩(wěn),規(guī)模效率相對較低且年度差異較大,2011 年、2012 年、2013 年和2019 年處于規(guī)模報酬不變狀態(tài),其余年份規(guī)模報酬遞增,如表2。

表2 黑龍江省冰雪旅游效率及其分解效率的統(tǒng)計結(jié)果

項目 綜合效率 純技術(shù)效率 規(guī)模效率有效年份平均值最大值最小值標(biāo)準(zhǔn)差4 9 4 0.88 1.00 0.60 0.13 0.97 1.00 0.89 0.04 0.90 1.00 0.68 0.10

(二)冰雪旅游效率變化特征

如圖1,黑龍江省冰雪旅游規(guī)模效率與綜合效率分布較一致,2005-2010 年平穩(wěn)緩慢波動,2011 年、2012 年和2013 年實現(xiàn)了DEA 有效,2015 年迅速下降,效率值由2014 年的0.82 迅速降為0.60,2016-2019 年,冰雪旅游效率逐年遞增直至DEA 有效??傮w看,2005-2014 年綜合效率和規(guī)模效率變化相對平穩(wěn),2015 年迅速降低,后又逐年增加至最優(yōu)狀態(tài)。表明投入要素在2011-2013 年和2019 年得到了有效利用,這與政策的扶持、經(jīng)濟的發(fā)展、人民生活水平的提高和冰雪的宣傳息息相關(guān),2015 年,黑龍江省經(jīng)濟下行壓力較大,對旅游業(yè)發(fā)展產(chǎn)生的影響較大。黑龍江省冰雪旅游純技術(shù)效率處于較高水平且穩(wěn)定變化,效率值始終保持在0.89 以上,表明在冰雪旅游發(fā)展中對技術(shù)的應(yīng)用是合理的。

圖1 黑龍江省冰雪旅游綜合效率極其分解效率的時間變化

(三)綜合效率與分解效率的關(guān)系特征

為探究純技術(shù)效率、規(guī)模效率與綜合效率的關(guān)系,以縱坐標(biāo)為綜合效率,橫坐標(biāo)分別為純技術(shù)效率和規(guī)模效率建立二維散點圖。做出45 度對角線,根據(jù)各點到對角線的距離大小判斷純技術(shù)效率、規(guī)模效率與綜合效率的相關(guān)程度,通過圖2 可發(fā)現(xiàn),規(guī)模效率的散點圖與45 度對角線的距離更近,說明規(guī)模效率與綜合效率的相關(guān)程度更高,利用SPSS 對純技術(shù)效率、規(guī)模效率與綜合效率做偏相關(guān)分析,計算結(jié)果顯示:純技術(shù)效率、規(guī)模效率與綜合效率的相關(guān)系數(shù)均達到了1.00,顯著性水平為0<0.001,說明相關(guān)程度較強且顯著性較好。說明黑龍江省冰雪旅游綜合效率與純技術(shù)效率、規(guī)模效率之間存在顯著的相關(guān)性,且綜合效率與規(guī)模效率之間的相關(guān)度最強,規(guī)模效率是影響黑龍江省冰雪旅游綜合效率水平的最關(guān)鍵因素。

圖2 黑龍江省冰雪旅游總效率與分解效率的關(guān)系

五、結(jié)論

本文主要運用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法DEA-BCC 模型探究黑龍江省冰雪旅游效率隨時間演化的特征,得到的主要結(jié)論如下:

一是黑龍江省冰雪旅游在15 年來發(fā)展過程中有四年實現(xiàn)了DEA 有效,分別為2011 年、2012 年、2013 年和2019 年,總體效率水平較高,說明黑龍江省對冰雪資源利用的有效程度較高,黑龍江省冰雪旅游占據(jù)一定的競爭優(yōu)勢。2014-2018 年間效率變化幅度較大,說明冰雪旅游受外部環(huán)境的影響較大。DEA 有效年份規(guī)模報酬不變,其它年份規(guī)模報酬遞增,表明在這些年份按比例增加要素投入可以獲得更高的效率值。二是在分解效率中,黑龍江省冰雪旅游純技術(shù)效率處于較高水平,規(guī)模效率水平相對較低。旅游業(yè)的發(fā)展對科學(xué)技術(shù)的先進程度要求不高,技術(shù)手段易于模仿和復(fù)制,因此冰雪旅游純技術(shù)效率水平較高。從相關(guān)程度看,規(guī)模效率對綜合效率的影響程度高于純技術(shù)效率,表明規(guī)模效率是黑龍江省旅游發(fā)展過程中影響冰雪旅游綜合效率高低的最關(guān)鍵因素。

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