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環境約束下中國區域旅游業效率空間分異及影響因素研究

2020-02-14 05:49:17孫景榮
現代商貿工業 2020年5期
關鍵詞:影響因素

孫景榮

摘 要:運用數據包絡分析法的SBM模型,從環境約束視角切入,對中國區域旅游業效率的空間分異特征及其影響因素進行了研究。研究結果顯示,(1)從區域差異特征來看,環境約束下中國區域旅游業效率呈現出“東部地區大于中部地區,中部地區大于西部地區”的空間格局;從分類特征來看,低效率類型的省份占全國比重最大。其次是中效率類型和高效率類型;(2)環境約束下中國區域旅游業效率受到技術水平影響比較顯著,經濟發展水平和服務發展水平對其影響不顯著。

關鍵詞:環境約束;旅游業效率;空間分異;影響因素

中圖分類號:F2 ? ? 文獻標識碼:A ? ? ?doi:10.19311/j.cnki.1672-3198.2020.05.019

0 引言

伴隨旅游業的高速增長,旅游業能源消耗和碳排放已成為影響旅游地環境質量和制約旅游地可持續發展的重要因素,世界旅游組織的研究結果顯示,旅游業碳排放占到全球碳排放的5%,該排放造成的影響可達全球溫室效應的14%。2014年8月21日,國務院發布了《國務院關于促進旅游業改革發展的若干意見》,意見中明確提出要“推動旅游開發向集約型轉變,更加注重資源能源節約和生態環境保護”,這為中國旅游業發展提出了新的要求。如何在追求旅游經濟利益最大化的同時,將旅游環境影響降到最小,成為實現旅游可持續發展迫切需要解決的關鍵問題。因此,本研究嘗試將環境因素納入到區域旅游業效率評價中,探析環境約束下中國區域旅游業效率的空間分異特征規律,明晰環境約束下中國區域旅游業效率的影響因素,對于進一步拓展和完善旅游業效率相關理論具有重要意義。

旅游業效率研究最早起源于20世紀90年代,到目前為止,已經取得大量的研究成果,國內外研究主要集中在以下幾方面:

(1)研究方法不斷多樣,旅游業效率測度方法主要有數據包絡分析法(DEA)和隨機前沿函數分析法(SFA)等。

(2)研究尺度不斷拓寬,目前旅游業效率研究涉及國家層面、區域層面、城市層面、企業層面等多個空間尺度。

(3)研究對象不斷拓展,涉及旅游酒店業效率、旅行社效率、國家名勝風景區旅游效率等多個旅游領域的研究。通過對國內外研究文獻分析可知,目前對旅游業效率的相關研究取得了一定的進展,但研究旅游業效率時考慮環境因素對旅游業效率的影響相對較少,因此本研究嘗試對環境約束下中國區域旅游業效率進行研究。

1 研究設計

1.1 研究方法

數據包絡分析法(Data Envelopment Analysis,簡稱DEA)是由Charnes 和Cooper 等人于1978 年提出,是數學、運籌學、數理經濟學和管理科學的一個新的交叉領域,是評價多輸入和多輸出決策單元(Decision Making Units,簡稱DMU)效率的有效工具,但傳統DEA存在高估效率而忽視松弛性的缺點,針對這個缺點,Tone提出考慮松弛性的SBM模型,具體公式詳見參考文獻[18]。

1.2 數據獲取

本文以中國30個省份(自治區/直轄市)(因西藏、香港、澳門及臺灣部分數據缺失,故不考慮)旅游業為研究對象,對2016年中國區域旅游業效率進行測算和分析。結合以往的研究文獻,本研究選擇勞動力投入、資本投入和能源投入為投入指標,選擇旅游業從業人數、旅游業固定資產原值和旅游業能源消耗分別表征勞動力投入指標、資本投入指標和能源投入指標。本研究選擇旅游收入為期望產出指標,選擇旅游碳排放為非期望產出指標,旅游業能源消耗和旅游碳排放測度方法參考文獻[19] 。本研究所涉及的數據來自2017年《中國旅游統計年鑒》《中國旅游統計年鑒》副本、《中國能源統計年鑒》和《中國統計年鑒》,標準煤參考系數來源《中國能源統計年鑒》和《能源統計知識手冊( 2006) 》。

2 環境約束下中國區域旅游業效率的空間分異特征研究

2.1 環境約束下中國區域旅游業效率區域差異分析

從區域差異來分析,詳見表1,東部地區、中部地區和西部地區的環境約束下旅游業效率分別是0.59、0.57和0.44,呈現出“東部地區大于中部地區,中部地區大于西部地區”空間格局,東部地區與中部地區旅游業效率差距較小,東部、中部地區與西部地區旅游業效率差距較大。

2.2 環境約束下中國區域旅游業效率省際差異分析

按照各省份環境約束下旅游業效率的高低,并與全國均值進行比較,可以將各省份旅游業效率分成三類:高效率類型,中效率類型和低效率類型。

高效率類型包括浙江、天津、江蘇、貴州4個省份,占到全國總數的13%,這類型省份的旅游業效率達到最優水平。中效率類型包括吉林、江西、廣西、安徽、山西、河南、內蒙古、四川8省份,占到全國的27%,這類型省份的旅游業效率高于全國平均水平,但未達到最優效率水平,這類型以東部地區和中部地區省份為主。低效率類型包括山東、河北、福建、湖北、陜西、重慶、廣東、云南、遼寧、湖南、黑龍江、北京、甘肅、上海、青海、新疆、寧夏、海南18省份,這類型的省份占到全國總數60%,這類型省份旅游業效率全部都低于全國平均水平,同時也表明這類型省份旅游業效率提升的潛力最大。旅游業效率最低的省份只有0.21,說明該省份旅游業效率有79%的提升空間。

3 環境約束下中國區域旅游業效率影響因素分析

為了進一步分析環境約束下中國區域旅游業效率的影響因素,本文結合以往的研究文獻,對影響因素進行選取,選取的影響因素包括經濟發展水平,服務業發展水平和技術水平,上述影響因素分別用各省份地區國內生產總值、第三產業產值和萬元旅游收入能源消耗來表示。從表2可知,經濟發展水平與環境約束下區域旅游業效率相關系數為0.344,呈現出正相關關系,但是未通過顯著性檢驗。服務發展水平與環境約束下區域旅游業效率相關系數為0.282,也呈現出正相關關系,與經濟發展水平一樣,也未通過顯著性檢驗。技術水平和環境約束下區域旅游效率相關系數0.365,呈現出負相關的關系,說明技術水平越高,環境約束下區域旅游業效率也就越高。

4 研究結論與展望

4.1 研究結論

本研究通過對環境約束下中國區域旅游業效率測度指標體系和測度模型進行了構建,對環境約束下的中國區域旅游業效率的空間分異特征及其影響因素進行深入研究,主要研究結論有:

(1)從區域差異特征來看,環境約束下中國區域旅游業效率呈現出“東部地區大于中部地區,中部地區大于西部地區”的空間格局特征;從分類特征來看,低效率類型的省份占全國比重最大,其次是中效率類型和高效率類型。

(2)環境約束下中國區域旅游業效率受到技術水平影響比較顯著,經濟發展水平和服務發展水平對其影響不顯著。

4.2 研究展望

未來還需要進一步加強主要兩方面:第一,加強環境約束下中國區域旅游業效率空間格局演變特征研究,通過運用標準差橢圓分析法,研究中國區域旅游業效率空間格局演變的重心演變軌跡等;二是運用σ收斂檢驗、絕對β收斂檢驗和條件β收斂檢驗,對環境約束下中國區域旅游業效率的斂散性深入分析。

參考文獻

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