旅游扶貧效率評價模型構建及實證研究
——來自中國的經驗證據

王松茂 ，郭英之

（1.山東農業大學經管學院，山東泰安，271018；2.復旦大學工商管理博士后流動站，上海200433；3.復旦大學旅游學系，上海200433）

1.引言

旅游業被稱為朝陽產業、無煙產業，其在扶貧方面有著其他行業所無法比擬的優勢[1]。世界各地一直都在致力于深挖旅游在扶貧方面的潛力，2011年旅游扶貧作為重要扶貧方式被寫進我國的政府扶貧綱領性文件中——《中國農村扶貧開發綱要（2011－2020年）》。國務院印發的《“十三五”脫貧攻堅規劃》提出了旅游扶貧的詳細措施。然而，在各地旅游扶貧的實踐過程中，卻出現扶貧對象識別不夠準確、扶貧措施針對性不強，扶貧項目和資金指向不準，旅游扶貧效率低下等問題[2]。2013年11月，習近平總書記提出“精準扶貧”要求。十九大報告中提出“以供給側結構性改革為主線，推動經濟發展質量變革、效率變革、動力變革，提高全要素生產率”。因此，在旅游扶貧過程中，關注旅游扶貧效率問題，提升旅游扶貧精準程度變得尤為重要。

2.文獻綜述

國內外關于旅游扶貧的研究成果較為豐富。其中，國外相關研究主要集中在扶貧理論[3－6]、扶貧方式[7－11]、扶貧參與角色[12－15]、扶貧受益主體[16，17]、扶貧效果[18－20]等方面。國內旅游扶貧則主要關注旅游扶貧模式和路徑[21－26]、旅游扶貧與社區居民感知態度[27，28]、旅游扶貧問題與對策[29－31]、旅游扶貧效應[32－34]等內容。

“效率”一直是經濟學家們的研究熱點。經濟學的主題就是“效率”在《國富論》中被斯密表達的淋漓盡致[35，36]，在國家提出“精準扶貧”的要求下，對旅游扶貧效率的研究刻不容緩，研究較多的旅游扶貧效益僅是簡單評價旅游產出效果，并沒有考慮即定投入成本下產出的效率。目前對旅游扶貧效率研究的文獻較少，龍祖坤等將人均旅游綜合收入與人均接待游客量作為投入指標，城鎮居民人均可支配收入、農民人均純收入與人均GDP等作為產出指標，運用DEA測算出武陵山區2009－2013年的旅游扶貧效率[37]。黃淵基在龍祖坤構建的投入產出指標體系增加了森林覆蓋率和城鎮化率兩個產出指標，并結合生命周期模型評價了武陵山湖南片區20個貧困縣（市、區）的旅游扶貧效率[38]。曹妍雪等運用三階段DEA模型對我國2015－2016年民族地區實施旅游扶貧結果進行效率評價，并探討了影響旅游扶貧效率的可能因素[39]。

目前，關于旅游扶貧效率的研究還存在以下不足：第一，現有旅游扶貧效率評價指標中的產出指標基本上由城鎮居民人均可支配收入、農民人均純收入與人均GDP等構成，然而這些指標是國民經濟各部門共同產出的數據，并不能精準體現出旅游業扶貧產出效果。第二，旅游扶貧過程應包括旅游業發展要素投入到旅游業發展水平的產出再到旅游業扶貧效益產出的過程。現有研究只分析旅游業發展水平到旅游扶貧效益產出的一個過程。第三，現有研究基本是對旅游扶貧效率的總體評價，缺乏對各投入要素單因素效率測度，忽視了不同投入要素的貢獻程度。

鑒于此，本研究聚焦于中國省際旅游扶貧效率問題，將旅游扶貧效率測評分為兩個階段，運用數據包絡分析（DEA）及其改進方法進行綜合效率及各投入指標單因素效率測度，并深入分析其具體原因，在此基礎上提出相關對策建議。本研究的貢獻在于：第一，建立旅游扶貧效率兩階段評價模型，研究了旅游業發展投入要素轉化效率及旅游業扶貧轉化效率，分別定為旅游扶貧效率第一階段和旅游扶貧效率第二階段。第二，建立了合理的旅游扶貧效率評價指標。本研究旅游業產出的經濟效益和就業效益是從總行業產出中剝離出來，增強了旅游扶貧效率測算的精準性。第三，運用DEA改進方法對旅游扶貧效率進行單因素效率測度。判斷不同投入要素使用效率的差異，找出旅游扶貧效率的關鍵投入因素，這使得旅游扶貧效率提升研究具有很強的針對性和可操作性。

3.模型設定

數據包絡分析（DEA）是評價具有多個投入與產出的決策單元相對有效性的一種系統分析方法[40]。DEA具有不需考慮投入產出之間的生產函數、可以處理不同類型的數據、不需預先估計任何參數與權重等優點。DEA中的CCR模型是對“規模收益不變”假設下的決策單元有效性評價，其基本原理是：假設有n個決策單元，各決策單元有m 種投入（i＝1，＊＊＊，m；j＝1，2，＊＊＊，n），s 種產，對于某個選定的DMU0，判斷其有效性模型的CCR對偶規劃可表示為：

DEA中的BCC模型是對“規模收益流動”假設下的決策單元有效性評價，其表達式為：

對于第q個產出變量：

其中，和分別代表由式（2）中BCC模型計算得到的有效DMU和非有效DMU的下標集。本文采用式（1）和式（2），從技術效率、純技術效率和規模效率來全面評估旅游業扶貧效率。通過純技術效率值可反映旅游業的資源配置能力與創新管理水平，通過規模效率值可反映旅游業扶貧是否達到最佳規模狀態。運用式（3）和式（4）對非VRS有效的省份進行單因素效率測度，以確定非VRS有效省份影響旅游扶貧效率的關鍵因素。

4.指標選取與數據

旅游扶貧過程應包括旅游業發展要素投入到旅游業發展水平的產出再到旅游業扶貧效益產出的過程，即旅游業投入產出過程與旅游業產出轉化旅游扶貧效益兩個子過程。因此，旅游扶貧的效率評價也分為兩個階段：旅游業發展效率評價與旅游業產出扶貧效益的效率評價。

圖1 旅游體系效率評價的兩階段模型

第一階段，旅游發展效率評價。關于旅游業發展的投入指標，有選取“旅游業固定資產原值、旅游業從業人員數”[43]，有選取“旅行社數量、飯店數量、旅游企業固定資產、旅游從業人員”[44]，有選取“土地面積、固定資產投資、景區從業人數及經營支出”等[45]，本文在德爾菲專家咨詢的基礎上選擇“A級景區數量、旅行社數量、客房數量、旅游固定資產投資”4個變量作為旅游產業的投入變量，“A級景區數量”表示旅游產業資源吸引力，“旅行社數量”表示旅游產業服務能力；“客房數量”表示旅游產業接待能力；“旅游固定資產投資”經過以2012年為基期的固定資產價格指數進行調整表示旅游產業投資規模。旅游業發展的產出指標目前基本上是選取“旅游綜合收入”和“旅游接待人數”兩個指標[43]，本文亦選取這兩個指標作為旅游產業的產出變量。旅游綜合收入為國內旅游收入和入境旅游收入之和，經過以2012年為基期的CPI平減指數調整，表示旅游產業經濟產出；旅游接待人數為國內旅游接待人數與入境旅游接待人數之和，表示旅游產業規模產出。

第二階段，旅游業產出扶貧效率評價。第一階段的旅游產出指標即為第二階段的投入指標。為了更精準地測算旅游業產出扶貧效率，需將旅游業產生的扶貧效益從國民經濟各部門共同產出的數據剝離出來，目前有學者將旅游業總收入與GDP之比視為旅游業的經濟貢獻率[34]，運用同等替代思想，以旅游貢獻率替代人均可支配收入中來自旅游收入的比例，從而可以計算出人均可支配收入中旅游業的貢獻額。本文計算出各省的農村居民人均可支配收入旅游貢獻額和城鎮居民可支配收入旅游貢獻額來表示旅游業產生的經濟效益，上述可支配收入均經過以2012年為基期的CPI平減指數調整。選用旅游業從業人數（萬人）表示旅游業產生的就業效益。

本文選取2012－2016年中國31個省（市、自治區）上述投入產出指標，以上數據均來源于《中國統計年鑒》、《中國旅游年鑒》和各省統計年鑒。①本研究的樣本未包括臺灣省、香港特別行政區、澳門特別行政區。

5.效率評價

5.1 總體效率評價

5.1.1 第一階段總體效率評價

第一階段測評旅游發展效率。2012－2016年全國旅游發展綜合效率均值較低，在0.68上下波動，總體上變化幅度較小，呈現一種“降升降”的變化趨勢，由2012年的0.68降至2014年的0.66再升至2015年的0.70再降至2016年的0.67。五年間全國旅游發展的純技術效率均值為0.82，旅游發展規模效率均值為0.84，表明全國旅游業發展的純技術效率和規模效率均偏低，分別有0.18和0.16的提升空間。其中，第一階段的東中西部各省區及總體效率評價如表1。

首先，東部地區共11個省市，2012－2016年間該地區的旅游發展綜合效率均值為0.73，高于全國均值，居于全國第一位。五年間東部地區各省旅游發展綜合效率均值總體呈上升趨勢。2012－2016年天津、遼寧、上海三地的旅游發展綜合效率均值、純技術效率值和規模效率值都等于1，表明這三個省市在旅游業的資源配置與管理方面具有較高水平，資源投入也達到了較好的規模。北京、廣東、山東三省的旅游產業效率均值均高于東部地區的效率均值，在全國范圍內也屬于相對較高水平。河北、江蘇、浙江、福建、海南5個省份的旅游產業效率均值均低于東部均值，其中河北、福建、海南這三個省份旅游發展效率值低主要是旅游發展純技術效率低造成，而江蘇、浙江兩省旅游發展效率低則主要是由于規模效率低導致的。

其次，中部地區共有8個省份，2012－2016年間該地區旅游發展綜合效率均值為0.72，高于全國均值，居于全國第二位。五年間該地區旅游產業發展綜合效率變化幅度較小，總體呈下降趨勢。山西省近五年來旅游發展綜合效率均值上升幅度較大，其中2014－2016年旅游發展效率均達到有效，高于全國大多數地區。近幾年來，山西省出臺了《關于促進旅游業改革發展的意見》、《山西省旅游發展大會申辦暫行辦法》等一系列政策極大地提升了山西省旅游發展效率。吉林、黑龍江和江西的旅游發展效率均值較低，由數據顯示這主要是由于純技術效率值較低所導致，表明三省旅游業發展的管理水平和技術配置等方面仍有較大的提升空間。

再次，西部地區共有12個省區，2012－2016年間旅游發展綜合效率均值僅為0.60，低于東部地區和西部地區的均值。值得欣喜的是五年間該地區旅游發展綜合效率均值有小幅上升趨勢，但各省區卻存在發展不平衡現象，重慶、四川、貴州三地的旅游發展效率均值都等于1。內蒙古、廣西、云南、西藏這四個省份旅游發展效率均值處于全國中等水平，陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆這五個省區旅游發展效率均值處于全國較低發展水平，嚴重拉低了西部地區的旅游發展效率整體均值。云南、甘肅兩省的純技術效率值不到0.5，表明兩省旅游業發展的管理水平和技術配置等仍需大幅提高，陜西、青海、寧夏三省的旅游發展規模效率均值是0.3左右，表明三省的旅游業發展的實際規模與最優規模存在較大差距。

圖2 全國各地區旅游扶貧第一階段效率均值變化趨勢

5.1.2 第二階段總體效率差異分析

第二階段測評旅游業產出扶貧效率。2012－2016年間全國旅游業產出扶貧效率均值僅為0.4，全國僅有7個省市的旅游業產出扶貧效率在0.5以上。五年間全國旅游業產出扶貧純技術效率均值為0.84，說明全國旅游業扶貧的技術應用和管理水平相對較高，而全國旅游業產出扶貧的規模效率均值僅為0.46，顯示全國旅游業產出扶貧效率不理想主要是規模效率低造成，全國旅游產業扶貧的實際規模遠未達到扶貧的最佳規模。其中，第二階段的東中西部各省區及總體效率差異如表2。

首先，2012－2016年間東部地區的旅游業產出扶貧效率均值僅為0.29，遠低于全國均值。五年間東部各省市的旅游業產出扶貧純技術效率均值為0.83，五年間旅游業產出扶貧的規模效率的均值僅為0.35，東部地區的旅游業產出扶貧效率較低也主要是由于規模效率低造成的，表明東部地區有很多資源未得到有效利用且規模效益難以發揮。從規模報酬來看，五年間東部地區各省份全部都是規模報酬遞減，其投入相對過剩，資源未得到充分利用。海南省的旅游業扶貧轉化效率均值是0.62，為東部地區最高，近些年海南省推行“旅游＋扶貧”模式，使許多貧困山村蛻變脫貧，旅游扶貧開發工作表現較為突出。東部地區旅游業產出扶貧效率均值最低的是遼寧省，僅為0.18，出現旅游業扶貧純技術效率和規模效率雙低現象。

其次，2012－2016年間中部地區的旅游業產出扶貧效率均值為0.33，小于全國均值。五年間中部各省的旅游業扶貧純技術效率均值為0.78，表明中部地區旅游扶貧技術水平和旅游扶貧管理水平等低于東部地區。五年間中部地區旅游業產出扶貧規模效率的均值僅為0.40。從規模報酬來看，五年間中部地區各省份也都是規模報酬遞減，說明其投入相對過剩，資源未得到充分利用，旅游扶貧產業規模不合理導致旅游業產出扶貧的轉化效率較低。河南、湖南、安徽等省份是屬于純技術效率與規模效率雙低的省份，其余省份主要是旅游扶貧規模效率均值較低。

表2 省際旅游扶貧第二階段效率及其分解（2012－2016年）

再次，2012－2016年間西部地區旅游業產出扶貧效率均值為0.56，旅游業產出扶貧的純技術效率為0.89，旅游業產出扶貧的規模效率為0.60，上述指標均高于全國均值。五年間西部地區的旅游業產出扶貧效率出現了兩極分化現象，內蒙古、陜西、青海、寧夏等省份的扶貧效率均值達到0.8以上，旅游扶貧效率較高。其中陜西省的旅游業產出扶貧效率均值達到了1，其純技術效率均值和規模效率均值也都為1，這表明陜西省旅游扶貧管理水平及技術應用均達到較高水平，規模效益也得到了較好的發揮，陜西省旅游扶貧達到了最佳規模狀態。廣西、重慶、四川、貴州、云南、西藏和甘肅的旅游扶貧轉化效率低也主要是由規模效率值低造成的，從規模報酬來看，廣西、重慶、四川、貴州、云南、西藏、甘肅、新疆8個省市的規模報酬遞減，表明這8個省份投入相對過剩，資源未得到充分利用。

圖3 全國各地區旅游扶貧第一階段效率均值變化趨勢

5.2 兩階段單因素效率評價

根據式（3）和式（4），對非VRS的有效因素在第一階段與第二階段的單因素效率進行測度，結果如表3和表4所示。

表3 各階段非VRS有效省份單因素效率測度結果

第一階段，大多數的省份為非VRS有效。五年間旅游扶貧第一階段四個投入指標的單因素效率均值較低，表明旅游扶貧第一階段四個投入指標效率具有較大的提升空間。其中旅游業固定資產投資單因素效率均值最低，僅為0.42，這意味著各省份的旅游扶貧第一階段固定資產投資相對過剩現象嚴重，固定資產投入資金沒有得到合理配置，資金沒有發揮有效作用。客房數量單因素效率也較低，均值僅為0.54，可能的原因主要有兩個：1.傳統的酒店服務供給模式與游客日益增長的多樣化和個性化需求產生了供需矛盾；2.越來越多的游客出行選擇民宿居住，這里的客房數量沒有統計民宿房間數量。旅行社數量單因素效率的均值為0.62，隨著智慧旅游的發展和私家車保有量的增加，選擇自助游類型的游客越來越多，旅行社的聚集旅游服務供給的作用逐漸弱化。同時，目前我國旅行社存在嚴重的“零負團費”、“同質化競爭”等不良現象，提升旅行社單因素效率任重道遠。A級景區數量單因素效率的均值為0.56，表明我國旅游景區改善潛力巨大，目前我國旅游景區主要存在“主題雷同”、“產品重復”、“游客參與程度低”等問題。

第二階段，大多數的省份也為非VRS有效。五年間各省份無論是旅游接待人數還是旅游綜合收入的單因素轉化效率均值均低于0.5，說明各省市大部分旅游業產出扶貧效率仍處于較低水平，同時也表明旅游綜合收入和旅游接待人數這兩個因素的扶貧轉化效率仍有較大的提升潛力。造成旅游接待人數單因素扶貧效率低的主要原因有：1.我國旅游產品供給結構不合理、供給質量不高等特點導致人均旅游消費水平較低，經濟帶動效應不足；2.旅游業是關聯性較強的行業，一些旅游者的消費并未統計到旅游經濟收入中。旅游綜合收入單因素扶貧效率低說明我國旅游業扶貧的精準程度不高，目前我國旅游扶貧實踐中普遍存在“當地旅游發展項目把大多數貧困人口排斥在外”、“缺乏有效地動態管理，缺乏對旅游扶貧進行有效的監督和管理”、“旅游漏損嚴重”等問題[2]。

6.結論與建議

本文建立旅游扶貧效率兩階段評價模型，運用DEA方法對2012－2016年間中國旅游業扶貧效率進行評價。結果顯示，無論是旅游業發展效率還是旅游業產出扶貧效率均不理想，尤其是旅游業產出扶貧效率，深入研究發現其低效率既是由于純技術效率的無效，更是由于規模效率的無效，這表明中國旅游業扶貧效率無論是在技術應用水平、管理水平、規模效益等方面都需要大幅的改善。本文繼續運用DEA改進方法對五年間非VRS有效省份進行了投入指標單因素效率測度，結果顯示，絕大多數投入要素的效率都偏低，原因主要有：旅游固定資產投入資金配置不合理，旅游產品存在供需結構性矛盾、旅游扶貧精準程度較低等。因此，提升旅游業扶貧效率可以從以下幾個方面進行：

第一，提升旅游業純技術效率和規模效率。努力學習國內外旅游行業先進管理經驗，實現管理效益最大化；構建旅游科技創新體系，增加旅游業的科技含量，提升旅游業純技術效率。科學判斷出旅游業發展的最佳規模，提高旅游業發展的規模效益。

第二，深化旅游產品的供給側結構性改革。各省份應以游客消費需求為導向，立足自身優勢，不斷開發出具有個性化強、參與性好、選擇性多、獨特性顯著的新型旅游產品，逐步優化旅游產品供給類型，提高旅游業人均消費水平，增加旅游業收入。

第三，構建完善的旅游精準扶貧管理機制。建立旅游扶貧目標對象及旅游扶貧項目識別機制，精確旅游扶貧幫扶的瞄準度；建立全方位的旅游扶貧幫扶體系，加大旅游扶貧幫扶力度；建立跨區域多元的旅游扶貧協調機構，完善旅游扶貧實施監管。