秦巴山片區旅游扶貧效率測度及精準優化研究

陳國柱a,盧雙鵬a,程子彪

(四川文理學院 a.生態旅游學院,b.財經管理學院,四川 達州 635000)

貧困是伴隨著人類發展的世界性難題,一直威脅著人類的生存與發展,中國作為世界上最大的發展中國家,貧困問題也一直阻礙著我國的發展與進步。改革開放以來,國家開始實施大規模扶貧開發,農村貧困人口大幅減少,但由于我國區域發展不平衡問題突出,導致經濟落后區域尤其是集中連片特殊困難地區發展相對滯后,脫貧任務十分艱巨。《中國農村扶貧開發綱要(2011—2020年)》和《“十三五”脫貧攻堅規劃》中提出,新階段脫貧工作要以集中連片特殊困難地區為主戰場,堅持“精準扶貧、精準脫貧”原則,通過產業發展扶貧、轉移就業扶貧、易地搬遷扶貧和生態保護扶貧等形式,確保2020年農村貧困人口全部實現脫貧。

旅游業在扶貧方面具有其他行業無法比擬的優勢,英國國際發展署和世界旅游組織先后提出面向貧困人口的旅游(Pro-Poor Tourism,PPT)概念和消除貧困的可持續旅游(Sustainable Tourism-Eliminating Poverty,ST-EP)戰略[1]。2003年世界旅游組織將世界旅游日的主題定為:“旅游:消除貧困、創造就業與社會和諧的動力”,表明發展旅游業有助于消除貧困已成為共識[2]。我國在20世紀80年代中期的旅游實踐中意識到旅游扶貧是貧困地區脫貧致富的一種有效方式,《中國農村扶貧開發綱要(2011—2020年)》和《“十三五”脫貧攻堅規劃》均將旅游扶貧作為一種重要的扶貧方式。秦巴山集中連片特困區是新階段扶貧攻堅的主戰場之一,它涉及省份最多、內部差異大、致貧因素復雜,通過研究區域內旅游扶貧效率的變動及其影響因素,有助于了解區域內旅游資源的開發利用效率,也有助于旅游扶貧政策的調整和完善。

國外學者對旅游扶貧的研究和關注較早,主要關注旅游扶貧的概念及其演化[3]、旅游扶貧研究框架[4]、旅游扶貧的有效方式、旅游扶貧的效果[5,6]等方面。國內旅游研究者關注的重點是旅游扶貧的含義及理論基礎、旅游扶貧的模式及其機制、旅游扶貧效應等方面[7-11]。此外,有學者提出旅游業能否真正擔當脫貧致富的重任,能否有效拉動區域經濟的發展還需要進行旅游扶貧效率評價等實證研究。龍祖坤等通過數據包絡分析法(DEA法)測算出武陵山區2009—2013年我國的旅游扶貧效率,認為武陵山片區旅游扶貧整體效率處于中等水平,并且分布不均勻[12];李光明等基于DEA法對2009—2014年新疆阿勒泰地區旅游扶貧效率進行計算,結果表明阿勒泰地區整體旅游扶貧效率處在中等水平且區域差異較大[13];曹妍雪等則用三階段DEA模型對2015—2016年中國民族地區旅游扶貧效率進行評價,結果表明民族地區旅游扶貧規模效率是旅游扶貧技術效率提高的主要驅動力,而純技術效率則是阻礙其增長的因素[14];丁煜等運用DEA法和Malmquist指數對2010—2015年新疆和田地區旅游扶貧效率進行了測算,結果表明研究期內研究區域整體旅游扶貧效率處于中等水平,效率變化呈上升趨勢[15]。而對秦巴山區旅游扶貧的研究相對較少,有學者針對四川秦巴山區提出系統集成開發模式,該模式包含綜合目標、決策執行、支持保障和基礎條件四大子系統和政府主導、生態優先、城鄉共融、景區帶動以及社區參與五種子模式[16];覃建雄等在對四川省秦巴山區自然條件等綜合分析的基礎上,提出要構建秦巴山區鄉村旅游扶貧、景區旅游扶貧、生態旅游扶貧等旅游產業扶貧開發模式[17]。可見,由于秦巴山片區行政區域眾多,且發展程度不一,缺乏對該區域旅游扶貧的整體性研究,尤其是旅游扶貧效率的量化研究。因此本文以秦巴山集中連片特困區為研究對象,利用2006—2015年的相關數據,構造投入—產出體系,運用DEA數據包絡分析法,對該區域旅游扶貧效率進行評價,探索其旅游扶貧效率變化的規律和特點,以期找到提高秦巴山區旅游扶貧效率的有效路徑。

1 研究方法與數據

1.1 DEA法

DEA法是美國運籌學家查恩斯、庫珀、羅茲于1978年提出,主要是利用數學規劃方法計算和評價具有多個投入和產出的評價決策單元(DMU,本文為秦巴山區的18個城市)的有效性。常用的DEA模型是CCR模型,該模型假定規模報酬不變,n個DMUj(j=1,2,…,n)有m種投入和s種產出,投入產出向量分別為:xj=(x1j,x2j,Λ,xmj)T,yj=(y1j,y2j,…,ysj)T>0,則評價DMU0相對有效性的CCR模型可以表示為:

(1)

1.2 Malmquist指數

Malmquist指數最初由Malmquist于1953年提出,1994年Fare等將其從理論指數變成實證指數,并用于跨期動態生產效率分析。在規模報酬不變(CRS)的前提下,從t期到t+1期時Malmquist指數可寫成:

(2)

式中,如果M0>1,表明從t期到t+1期的全要素生產率實現了正增長;如果M0<1,表明全要素生產率水平下降;如果M0=1,表明全要素生產率水平不變。

對Malmquist指數可進一步分解成以下形式[18]:

(3)

式中,Malmquist指數可表示為技術效率變化率effch和技術進步指數tech的乘積,技術效率變化率effch又可進一步分解為純技術效率變化指數pech和規模效率變化率sech。

1.3 評價指標體系及數據來源

由于缺乏評價指標的有關統計數據,本文按照相關文獻的做法[12-15,19],對旅游扶貧效率水平的測度通常采用投入和產出的替代性指標。對產出指標體系,一般研究是用收入水平來衡量貧困程度,因此本文也選取城鎮居民人均可支配收入和農民人均純收入作為旅游扶貧產出水平的替代指標;而旅游扶貧體現了旅游業發展對當地經濟的帶動作用,衡量經濟發展一般采用GDP,但為了兼顧指標間的可比性,本文選取人均GDP作為旅游扶貧產出的替代指標。因此,旅游扶貧產出指標體系由城鎮居民人均可支配收入、農民人均純收入和人均GDP構成。對投入指標體系,主要選取能衡量旅游業發展的指標,旅游總收入一般是用來衡量旅游業發展的指標,而區域旅游接待人數可用來衡量旅游業對上下游產業的帶動效應,但為了保持與產出指標體系的對應關系,本文選取人均旅游總收入與人均接待游客量構成投入指標體系。

秦巴山片區包括河南、湖北、四川、陜西、甘肅5省的17個地級市和重慶市,共有80個縣(市、區),見圖1。由于統計數據的可獲得性,本文以秦巴山區18個城市為研究對象來研究旅游扶貧效率,數據主要來源于2007—2016年6個省市的統計年鑒,部分數據來源于18個城市的國民經濟和社會發展統計公報以及2007—2014年的《中國區域經濟統計年鑒》,除人均接待游客量外的其他數據均以2006為基期,利用城鎮和農村CPI、GDP平減指數和人均GDP平減指數進行不變價處理。

圖1 秦巴山片區地理示意圖

2 秦巴山片區旅游扶貧效率分析

2.1 秦巴山片區旅游扶貧綜合效率分析

基于DEA模型,運用DEAP2.1軟件計算出2006—2015年秦巴山片區旅游扶貧綜合效率(表1)。從表1可見,2006—2015年秦巴山片區旅游扶貧綜合效率平均值為最優水平的60.3%,但城市間差異較大,兩極分化嚴重,最低為最優水平的28.7%,最高達到了最優水平的93.5%,有10個城市的平均綜合效率低于地區平均值,且只有平頂山、三門峽、南陽、達州、巴中、商洛和隴南等城市曾經達到DEA有效。從時間維度來看,2006—2010年秦巴山片區的旅游扶貧綜合效率呈現上升趨勢,整體效率相對較高,而從2011—2015年旅游扶貧效率明顯下降,并且低于平均水平,旅游扶貧力度明顯不足。

從《秦巴山片區區域發展與扶貧攻堅規劃(2010—2020年)》中規劃的“一帶三中心五走廊”經濟發展格局來看,秦巴山片區“三大中心城市”的旅游扶貧效率巴中市排在第一位,漢中市次之,十堰市最低,并且只有巴中旅游扶貧效率在平均水平之上,漢中和十堰兩市的旅游扶貧效率在平均值以下。在秦巴山片區的漢江—隴南經濟帶(以十堰、安康、漢中和隴南等城市為依托)中,隴南市的旅游扶貧效率高于規劃片區平均水平,十堰、安康和漢中的效率值在平均水平之下。此外,在秦巴山片區的“南陽—商洛—西安經濟走廊”中,南陽的旅游扶貧效率最高,遠超過平均水平,而商洛和西安的旅游扶貧效率在平均水平之下;在“宜昌—萬州—達州—巴中—廣元經濟走廊”中,達州和巴中的旅游扶貧效率高于平均水平,廣元的旅游扶貧效率在平均水平之下;在“洛陽、三門峽—南陽—十堰、襄陽經濟走廊”中,三門峽、南陽和襄陽的旅游扶貧效率高于平均水平,而洛陽和十堰的旅游扶貧效率低于平均水平;在“西安—安康—達州、萬州經濟走廊”中,除達州外,其他城市的旅游扶貧效率在平均水平之下;在“西安、寶雞—漢中—廣元、巴中-綿陽、南充經濟走廊”中,只有巴中和南充的旅游扶貧效率高于平均水平,其余城市旅游扶貧效率在平均水平之下。在重點建設的廣元、安康、商洛和隴南四個城市中,除隴南旅游扶貧效率高于平均水平外,其他城市旅游扶貧效率均在平均水平之下(圖2)。

表1 2006—2015年秦巴山片區旅游扶貧綜合效率

2.2 秦巴山片區旅游扶貧效率分解

由DEA效率評價的原理可知,綜合效率是技術效率和規模效率的乘積,三者之間相互影響和制約。因此,本文將2015年18個城市的旅游扶貧綜合效率分解為規模效率與技術效率(表2),以此來判別規模效率和技術效率之間的相互關系及其對綜合效率的貢獻,同時也能判斷旅游扶貧效率的主要支撐。

圖2 秦巴山片區旅游扶貧綜合效率均值分布

從表2可知,2015年秦巴山片區旅游扶貧綜合效率總體不理想,旅游扶貧綜合效率達到DEA有效的只有達州和南陽兩市。在非DEA有效的城市中,襄陽最高(95.6%),隴南(79.6%)、平頂山(71%)和南陽(54.8%)分別排在第二位—第四位,其他城市的旅游扶貧綜合效率均低于片區的平均值。此外,旅游扶貧綜合效率非DEA有效的原因在于技術效率或規模效率的非DEA有效,因此要提高這些城市旅游扶貧綜合效率應提高技術效率或規模效率。比較而言,如十堰、三門峽、綿陽、廣元、南充、巴中、漢中、安康和商洛等地的非DEA有效的原因是技術效率非DEA有效,因此這些地區應著重促進技術效率的提高;規模效率非DEA有效是洛陽、平頂山、重慶、寶雞和隴南等地非DEA有效的主要原因,因此這些地區應著重提高規模效率;襄陽和西安等地的非DEA有效完全是因為規模效率非DEA有效,這些地區更應重點提高規模效率。

表2 2015年秦巴山片區旅游扶貧綜合效率、技術效率及規模效率

秦巴山片區旅游扶貧技術效率只有襄陽、南陽、達州和西安達到DEA有效,而其他非DEA有效的地區,其技術效率普遍比綜合效率高,其中隴南的技術效率最高(96.4%),平頂山(85%)、寶雞(83.8%)和重慶(79.3%)位于后三位,其他城市均低于區域平均值。從表2可見,秦巴山片區旅游扶貧規模效率只有南陽和達州為DEA有效,在其他規模效率非DEA有效的區域中,與理想值1接近的城市主要包括安康(99.8%)、巴中(99.4%)、南充(99.1%)商洛(98%)、漢中(97.9%)和廣元(97.6%),而西安(38.2%)、寶雞(40.2%)、洛陽(52.1%)、重慶(63.8%)、十堰(72.2%)依次位于后五位,并且這些城市和隴南一樣,規模效率都低于片區的平均水平。

2.3 秦巴山片區旅游扶貧效率時間演進

根據2006—2015年秦巴山片區的旅游扶貧相關統計數據,利用DEAP2.1軟件計算了2006—2015年秦巴山片區18個城市的旅游扶貧效率指數(tfpch、effch、tech、pech和sech),見表3和表4。

從表3可見,自2006年來秦巴山旅游扶貧產出全要素生產率(tfpch)除2008年外均小于1,說明秦巴山片區旅游扶貧的全要素生產率水平一直在下降;而純技術效率變化指數有4個時段大于1,技術進步指數變化只有1個時段大于1。由于全要素生產率指數的波動既有技術效率變化的影響,又有技術進步的影響。秦巴山片區生產率指數波動主要是受技術進步指數波動的影響,因此秦巴山片區旅游業技術進步是提高其旅游扶貧全要素生產率水平的重要途徑。

表3 2006—2015年秦巴山片區旅游扶貧效率的Malmquist指數

表4 2006—2015年秦巴山片區旅游扶貧綜合效率變化

從表4可見,秦巴山片區旅游扶貧綜合效率變化(effch)均值大于1,有4年的年份均值也大于1,說明片區旅游扶貧效率總體呈現增長的趨勢。此外,秦巴山片區大多數城市的旅游扶貧綜合效率變化均值大于1,說明旅游業發展為當地的經濟發展和脫貧攻堅提供了強勁的增長動力。但2006—2015年秦巴山片區旅游扶貧綜合效率變化的分布極不平均,變化幅度先增大再減小,呈現波浪狀起伏。這表明由于秦巴山片區內旅游資源和稟賦差異大,各地在旅游業發展上選擇各異,為了實現秦巴山片區整體扶貧效率的提高,還需要借助旅游扶貧高效率區域發揮區域溢出效應,同時發揮低效率區域的后發優勢,以共同促進片區間旅游扶貧經驗的交流和融合。

3 秦巴山片區旅游扶貧效率形態分布

按照相關學者的做法[12,13,19],本文的旅游扶貧綜合效率評價也從效率大小和效率變化兩個維度進行,并利用這兩個指標繪制四分圖,將秦巴山片區旅游扶貧效率劃分為潛力型、朝陽型、黃金型和夕陽型四種類型。2006—2015年秦巴山片區旅游扶貧效率的均值為0.603,因此將0.603作為橫坐標旅游扶貧效率大小的臨界值;而旅游扶貧效率變化的均值為1.008,因此將1作為縱坐標旅游扶貧效率變化的臨界值,利用2015年各城市的相關數據制圖,秦巴山片區旅游扶貧綜合效率形態分布結果見圖2。

圖3 2015年秦巴山旅游扶貧綜合效率形態分布

潛力型(Ⅰ型)位于左下象限,包括廣元、南充和巴中。此類型的城市旅游扶貧效率在秦巴山片區處于偏低水平,與2014年相比旅游扶貧效率呈遞減趨勢。造成這種狀況的主要原因在于:這些城市旅游資源競爭力和旅游業自身發展的動力不足,無法帶動區域經濟發展,對區域脫貧攻堅貢獻不足。朝陽型(Ⅱ型)位于左上象限,包括重慶、漢中、綿陽、西安、安康、三門峽、寶雞、洛陽、十堰和商洛。此類型的城市雖然旅游扶貧效率目前處于較低狀態,但效率變化大于1,與前一年相比呈獻增長態勢,說明此類型城市旅游扶貧效率正在逐漸增長,旅游業發展對當地經濟和扶貧工作的促進作用正逐漸顯現。黃金型(Ⅲ型)位于右上象限,包括襄陽、南陽、平頂山和隴南。此類型的城市旅游扶貧效率較高,同時也保持了增長態勢,表明此類城市的旅游業發展對經濟的推動和扶貧攻堅工作有效,且其作用程度在不斷加強。夕陽型(Ⅳ型)位于右下象限,僅包括達州。此類型城市具有一個相對較高的旅游扶貧效率,但旅游扶貧效率正在遞減,原因在于區域旅游業的發展已進入邊際效用遞減階段,導致旅游扶貧效率下降。

4 秦巴山片區旅游扶貧投入指標的優化分析

從表5可見,只有襄陽、南陽和達州的和等于0,平頂山、重慶、廣元、寶雞、漢中、安康、商洛和隴南的不等于0,十堰、洛陽、三門峽、綿陽、南充和巴中不等于0。這說明2015年秦巴山片區旅游要素投入冗余現象較顯著,要素結構不合理,片區旅游扶貧效率非DEA有效是因為旅游要素投入規模不足造成的,因此要提高旅游扶貧效率應重點要關注這些投入冗余不等于0的投入指標。具體來說,在產出保持不變的情況下,平頂山、重慶、廣元、寶雞、漢中、安康、商洛和隴南等城市的人均旅游綜合收入存在冗余并造成旅游扶貧綜合效率非DEA有效,這些城市應采取措施優化旅游綜合收入;十堰、洛陽、三門峽、綿陽、南充和巴中等城市應增加旅游基礎設施建設,提升旅游接待容量，以適應不斷增長的國內外游客量。

表5 2015年秦巴山片區旅游扶貧投入指標的優化目標值

5 結論及建議

5.1 結論

本文通過構建旅游扶貧投入產出指標體系,運用DEA和Malmquist指數對秦巴山片區2006—2015年的旅游扶貧效率和旅游扶貧效率變化進行了測算,結果顯示秦巴山片區整體的旅游扶貧綜合效率處于中等水平,但地區差異較大,兩極分化嚴重;2011—2015年旅游扶貧效率明顯下降,并且低于平均水平,旅游扶貧力度明顯不足;片區規劃中的重點城市旅游扶貧效率存在較大的上升空間,同時秦巴山片區旅游扶貧的技術效率比綜合效率和規模效率更接近理想值。秦巴山片區全要素生產率指數波動主要是受技術進步指數波動的影響,因此要提高秦巴山片區旅游扶貧生產率水平,必須從技術進步方面加以改進。此外,為了實現秦巴山片區整體扶貧效率的提高,還需要借助旅游扶貧高效率區域發揮區域溢出效應,同時發揮低效率區域的后發優勢,以共同促進片區間旅游扶貧經驗的交流和融合。

5.2 建議

秦巴山片區旅游扶貧效率形態可劃分為潛力型、朝陽型、黃金型和夕陽型四種類型,針對不同類型,可因地制宜采取不同的旅游扶貧模式。如潛力型城市可采用產業聯動模式,通過充分利用區域內發展較好的相對優勢產業的經濟要素以降低旅游業發展的成本,同時加強旅游業與相對優勢產業的密切合作實現聯動發展;朝陽型城市可采用戰略聯合模式,通過與周邊旅游扶貧效率更高的城市進行戰略聯合,深化旅游區域合作以實現優勢互補,以此保持自身旅游業高速穩定發展;黃金型城市旅游扶貧應大力推進旅游業轉型升級,通過產業鏈整合和產業聚焦,保持較高的產業效率;夕陽型城市旅游業應通過優化旅游業產業結構,開發挖掘新的旅游景區和景點,實現旅游資源的轉型升級,同時區域旅游業發展也可以擺脫旅游資源的約束,對現有的景區景點進行創新和組合。此外,為實現旅游扶貧DEA有效,需要對投入目標值進行優化。即有些城市需要采取措施優化旅游綜合收入,有些城市應增加旅游基礎設施建設,提升旅游接待容量以適應不斷增加的國內外游客。

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