湘鄂渝黔接壤貧困區旅游扶貧效率測度及時空演化研究

張維梅 王兆峰 李珊

[提 要]旅游扶貧是防止返貧的有效利器，湘鄂渝黔接壤貧困區作為我國深度貧困區之一，2020年底所有貧困縣已經全部摘掉貧困縣的帽子，但返貧風險依然存在，研究該區域的旅游扶貧效率對防止深度貧困區再度返貧具有重要意義?；诙嗑S貧困理論，從經濟、教育、交通、醫療和生活等方面重構了旅游扶貧效率評價指標體系，并運用DEA模型，對2013—2018年湘鄂渝黔接壤區的32個縣（市、區）的旅游扶貧效率進行測評，同時利用ArcGIS10.0對其時空特征進行了分析。結果表明：①湘鄂渝黔接壤貧困區旅游扶貧綜合效率處于中等水平，旅游扶貧純技術效率處于較高水平，旅游扶貧規模效率處于中等偏上水平，旅游扶貧綜合效率主要受旅游扶貧規模效率的影響。②從時間變化來看，三種旅游扶貧效率都呈現先上升后輕微下降的趨勢，同時湘黔兩省的旅游扶貧綜合效率高于鄂渝兩省市。③從空間分布上看，湘鄂渝黔接壤貧困區旅游扶貧綜合效率和旅游規模效率在空間分布上極為相似，呈現“中西部高北部低”的格局;旅游扶貧純技術效率則呈現普遍較高的局面。④各縣（市、區）旅游扶貧效率差異顯著，其中絕大部分貧困縣仍然處于“低旅低效”的狀態，旅游扶貧還有很大的提升空間。為了防止貧困縣再度返貧，湘鄂渝黔四省市在立足資源稟賦擴大旅游扶貧項目開發規模的同時，應通過完善旅游扶貧利益分配機制、加強區域旅游合作、共創“武陵鄉村旅游精品”等旅游扶貧措施，鞏固脫貧成果。

[關鍵詞]旅游扶貧效率;評價指標;DEA模型;時空分異;湘鄂渝黔接壤貧困區

[作者簡介]張維梅，湖南工程學院管理學院副教授，研究方向為旅游扶貧;王兆峰，湖南師范大學旅游學院院長、教授，博士生導師，研究方向為旅游地理;李 珊，湖南工程學院旅游管理專業學生。

[基金項目]國家社會科學基金項目“湘鄂渝黔接壤貧困區旅游扶貧效益評價及提升機制研究”（19BJY214）

一、引言

經過黨和政府以及全國人民的不懈奮斗，2020年我國脫貧攻堅取得了全面勝利，現行標準下9899萬農村貧困人口全部脫貧，832個貧困縣全部摘帽，12.8萬個貧困村全部出列，區域性整體貧困得到解決，完成了消除絕對貧困的艱巨任務[1]。但已脫貧人口仍存在返貧風險，邊緣人口也還存在致貧風險。習近平總書記在全國脫貧攻堅總結表彰大會上的講話中提到“‘勝非其難也，持之者其難也。我們要切實做好鞏固拓展脫貧攻堅成果同鄉村振興有效銜接各項工作，讓脫貧基礎更加穩固、成效更持續”[1]。因此，對于已經脫貧的貧困縣如何防止其再度返貧成為今后扶貧和鄉村振興工作的重點。旅游扶貧作為一種“造血式”扶貧方式，早已成為國家精準扶貧的重要引擎，近年來眾多貧困地區通過發展旅游業帶動當地貧困人口實現了脫貧。湖南（湘）、湖北（鄂）、重慶（渝）、貴州（黔）四省市位于我國中西部、以及長江中上游，是我國典型的內陸地區和經濟欠發達地區。2014年12月國務院扶貧開發領導小組辦公室公布的全國832個貧困縣，湘鄂渝黔四省市共占148個，其中湖南省40個、湖北省28個、重慶市14個、貴州省66個。在這些貧困縣中有80%的貧困縣位于四省市的邊界接壤區，由于地理位置偏僻，遠離政治、經濟、文化發達城市，交通不便，經濟極其落后，扶貧攻堅任務非常艱巨。為了讓這些邊遠貧困區實現“脫真貧、真脫貧”，國家鼓勵該地區利用豐富的自然旅游資源和獨特人文旅游資源，通過發展旅游業帶動當地經濟增長，進而實現脫貧。據四省市統計局公布的數據顯示，2013—2019年，湘鄂渝黔四省市旅游業發展迅速，接待旅游總人次快速遞增，旅游總收入也大幅增加，其中接待旅游總人次年均增長6.77%至27.20%，旅游總收入年均增長13.70%至31.61%。旅游業的快速發展有力地促進了貧困區脫貧致富，截至2020年底，湘鄂渝黔四省市的所有貧困縣已經實現了脫貧，但位于四省市接壤區的貧困縣由于地理位置偏遠、基礎設施落后，返貧風險依然存在。為此，研究湘鄂渝黔接壤貧困區旅游扶貧效率的時空特征，診斷旅游扶貧效率不足的成因，找出提升對策，對鞏固旅游扶貧成果、防止返貧、推動接壤貧困區經濟可持續發展具有重要的現實意義。

國內外學術界對旅游扶貧的研究起始于20世紀50年代，90年代中后期研究日趨成熟[2]。研究聚焦于旅游扶貧的理論研究、旅游扶貧的實踐研究和旅游扶貧的研究方法等方面，在理論方面對旅游扶貧的概念和模式的探討已較為成熟，在實踐方面主要集中探討了旅游扶貧的方式、影響和績效，同時地理學、社會學、旅游學等相關學科的研究方法被逐漸引入旅游扶貧的相關研究中。隨著旅游扶貧實踐的深入推進，旅游扶貧效率作為衡量旅游扶貧效應的有效工具，成為學術研究的焦點，從目前的研究成果來看，旅游扶貧效率研究主要是分析不同地區旅游扶貧效率的時空特征[3]、影響因素[4]、驅動機制[5]。研究方法主要采用數據包絡分析法（Data Envelopment Analysis，簡稱DEA），如龍祖坤利用DEA分析法中的CCR模型測算了武陵山區旅游扶貧效率[3];黃淵基采用二階段DEA模型測算了武陵山湖南片區的旅游扶貧效率[6];曹妍雪則運用三階段DEA模型測度了我國民族地區的旅游扶貧效率[7];王凱則利用DEA分析法中的SBM模型測算了湖北省的旅游扶貧效率[8]。從研究對象主要針對某個省或者某個貧困區的不同貧困縣，比如湖北[8]、海南[9]、云南[10]、新疆[5]、甘肅[11]、內蒙古[12]等省份的旅游扶貧效率已有學者涉獵，武陵山區[3]、羅霄山區[4]、秦巴山區[13]等集中連片特困區也多次被學者關注。

綜上所述，旅游扶貧效率研究理論體系日趨成熟，實踐過程也不斷得到重視。但隨著旅游扶貧實踐的不斷深化，發現旅游扶貧效率研究尚存在以下問題：首先，各位學者在測算不同貧困區的旅游扶貧效率時，評價指標體系各不相同，需要進一步完善和統一;其次，缺少針對省際邊界接壤貧困區的旅游扶貧效率研究，導致這部分地區的經濟發展持續落后。鑒于此，本文基于2013—2019年官方統計數據，進一步健全和完善了旅游扶貧效率評價指標體系，運用DEA分析法，對湘鄂渝黔接壤區32個貧困縣（市、區）的旅游扶貧效率進行測度，并應用ArcGIS10.0軟件對其時空演化特征進行分析，試圖探索湘鄂渝黔接壤貧困區旅游扶貧存在的問題和成因，進而為四省市持續開展旅游扶貧、防止貧困區再度返貧提供可資借鑒的理論根據和政策建議。

二、研究設計

（一）研究方法

數據包絡分析法是根據多項投入和多項產出指標，利用線性規劃的方法，對具有可比性的同類型單位（DMU，Decision Making Unit）進行相對有效性評價的一種數量分析方法。最初Cooper和Charnes提出的第一種DEA模型是假設規模效率不變的CCR模型;之后Banker，Charnes and Cooper將CCR模型中假設規模報酬不變改為規模報酬可變，制定了BCC模型，并將CCR模型中的綜合效率（TE）分解為純技術效率（PTE）和規模效率（SE），三種效率之間的關系是TE=PTE×SE?；贒EA評價原理，綜合學者相關研究成果，旅游扶貧效率是指旅游業的發展對貧困地區經濟、居民生活、教育、醫療等所產生的帶動作用以及規模效率[8]。旅游純技術效率是在不同技術和管理水平條件下人均旅游消費對貧困的帶動效率[12]。旅游規模效率則是指旅游業的整體發展對改善貧困地區面貌的作用[3]。同時任何一種DEA模型又分為投入導向型和產出導向型，投入導向模型是在不減少產出的條件下，對被評價單元（DMU）的無效率程度進行分析。由于本研究觀測的是在脫貧成果既定的條件下，各貧困縣發展旅游業對扶貧的帶動程度，因此將貧困縣（市）作為評價單元（DMU），選擇投入導向型的CCR和BCC模型，對湘鄂渝黔接壤區32個貧困縣的旅游扶貧效率進行評價。鑒于上述兩個DEA模型在旅游扶貧效率上的運用已經成熟，這里就不再解釋模型的原理。

（二）研究對象的確定

為了使研究有代表性，同時兼顧研究數據的可獲取性，選取擁有3A級及以上旅游景區，且公布旅游業發展和扶貧數據齊全的縣作為DMU評價單元。原因是3A級及以上旅游景區的旅游業帶動能力更強、規模效益更大，輻射范圍更廣，作為研究案例地更加典型，根據詳細排查確定了位于湘鄂渝黔接壤處的32個貧困縣（市、區）作為實際DMU評價單元，具體詳情見表1。

（三）研究指標體系的建立

經上文分析，旅游扶貧效率是旅游業發展對貧困區經濟、居民生活、教育、醫療等條件的改善和帶動效應，因此投入指標必須選取代表當地旅游業發展的指標，多位學者提出人均旅游綜合收入和人均接待游客量能夠反映旅游業對經濟的帶動作用，同時A級景區的擁有數量能夠反映區域旅游業發展規模，因此把人均旅游綜合收入、人均接待游客量、A級景區的數量三個指標列為投入指標;而產出指標則從經濟、教育、醫療、居民生活等方面選取[10]，經濟方面選取農民人均純收入、城鎮居民人均可支配收入、人均GDP等三個指標;選取普通中學數、普通中學在校學生數、衛生機構數、每千人擁有衛生機構床位數、公路通車里程、電話用戶數、電視覆蓋率等七個指標分別代表各貧困縣在教育、醫療、交通、居民生活等方面的實際情況，指標體系詳見表2。

（四）數據來源

研究數據來源于2013—2019年《湖南省統計年鑒》《湖北省統計年鑒》《重慶市統計年鑒》《貴州省統計年鑒》《中國縣域統計年鑒》，以及各地級市（州）統計年鑒、各縣（市、區）統計年鑒、各縣（市、區）國民經濟和社會發展統計公報和政府工作報告。

三、研究結果與分析

（一）旅游扶貧效率分析

1.旅游扶貧綜合效率

利用DEA-Solver Pro5.0軟件的CCR模型，計算出2013—2018年湘鄂渝黔接壤區的32個貧困縣（市、區）的旅游扶貧綜合效率，詳見表3。

從總體上來看，2013—2018年湘鄂渝黔接壤貧困區旅游扶貧綜合效率處于中等水平，均值為0.670，說明該區域旅游業有效帶動了當地脫貧致富，但還有33%的提升空間。從省市排名來看，湖南省第一、貴州省第二，兩省的旅游扶貧綜合效率均超過了0.7;而湖北省和重慶市分列第三、第四名，且兩省市的旅游扶貧綜合效率值在0.5—0.6之間。說明湖南和貴州兩省的旅游扶貧資源利用效率更高，湖北和重慶的旅游扶貧資源利用效率要低一些。從時間上來看，2014年四省市的旅游扶貧綜合效率最高，之后出現了不同程度的下降，這主要是2013年11月習近平總書記在該地區考察時提出了精準扶貧政策，在2014年各省均大幅增加了該地區的扶貧力度，在這種情況下各旅游扶貧要素在2014年大量涌入，而之后的三年，隨著各要素競爭加劇，導致旅游扶貧效率逐漸降低。

從縣域視角看，隆回縣的旅游扶貧綜合效率最為有效，2013—2018年間每年都達到了最優效率1.0;保靖縣、吉首市、桑植縣、安化縣、鶴峰縣和玉屏縣表現也非常突出，五年間有四年達到了最優效率。為了更加清晰地了解各縣（市、區）旅游扶貧效率的優劣，把旅游扶貧綜合效率分為極低效率（0—0.25）、低效率（0.26—0.50）、中等效率（0.51—0.75）和高效率（0.76—1.00）四個區域，其中隆回縣、龍山縣、保靖縣、花垣縣、吉首市、桑植縣、城步縣、安化縣、建始縣、來鳳縣、宣恩縣、鶴峰縣、武隆區、思南縣、玉屏縣和務川縣等16個縣的旅游扶貧綜合效率處于高效率狀態;瀘溪縣、永順縣、咸豐縣、黔江區、秀山縣和石阡縣等6個縣（市、區）的旅游扶貧綜合效率處于中等水平;武陵源區、新寧縣、巴東縣、恩施市、利川市、余慶縣等6個縣的旅游扶貧綜合效率處于低效率狀態;鳳凰縣和酉陽縣的旅游扶貧綜合效率則處于極低效率狀態。這其中鳳凰縣、武陵源區、恩施市的旅游扶貧綜合效率都很低，均值未超過0.4，這與三地發達的旅游業形成了鮮明對比。通過分析發現，這些地區的旅游業雖然發展迅速、旅游扶貧投入也多，但貧困居民卻未能從迅速發展的旅游業中獲得經濟收益，存在不同程度的投入冗余和產出不足[14]，最終出現旅游業發展迅速而旅游扶貧效率低下的現象。

2.旅游扶貧純技術效率

旅游扶貧純技術效率反映的是剔除規模因素，在不同技術和管理水平條件下，人均旅游消費對旅游扶貧的帶動效率[10]。利用DEA-Solver Pro5.0軟件的BCC模型，計算出2013—2018年湘鄂渝黔接壤區32個貧困縣（市、區）的旅游扶貧純技術效率，詳見表4。

由表4可知，2013—2018年間湘鄂渝黔接壤區32個貧困縣（市、區）的旅游扶貧純技術效率的均值為0.909，表明在國家持續加大扶貧政策支持的狀況下，該區域的旅游扶貧純技術效率已處于較高水平，但是還有9.1%的提升空間。從時間上來看，2013—2016年旅游扶貧純技術效率整體水平在不斷提高，在2016年達到最高點0.954，之后2017—2018年卻逐漸下降。從省域角度看，重慶市的旅游扶貧純技術效率最高，均值為0.941;其次是湖北省和貴州省，兩省純技術效率均為0.909;相比之下湖南省的純技術效率較低，均值為0.898;但四省市接壤貧困區的旅游扶貧純技術效率都處于高效率水平。

從縣域角度來看，2013—2018年旅游扶貧純技術效率連續六年達到最優效率的是龍山縣、保靖縣、花垣縣、吉首市、武陵源區、隆回縣、安化縣、恩施市、黔江區、武隆區、石柱縣、思南縣和玉屏縣，這些貧困縣（市、區）六年的純技術效率均呈有效狀態，說明這些地區的旅游扶貧手段合理，旅游扶貧管理能力強，旅游扶貧開發技術有效。其他縣（市、區）的旅游扶貧純技術效率還有提升空間。值得注意的是，鳳凰縣六年間旅游扶貧純技術效率一直處于極低的效率水平，均值僅有0.242。與其他縣（市、區）的投入產出數據對比發現，近年來鳳凰縣的旅游業發展迅速，人均旅游收入和接待游客量都排在前列，可是該縣的農民人均純收入、城鎮居民人均可支配收入、人均GDP的排名并不高，這說明當地貧困居民并沒有享受到旅游業快速發展帶來的經濟利益，該縣急需調整旅游扶貧方式，提高旅游扶貧技術管理水平，降低旅游扶貧漏損量。

3.旅游扶貧規模效率

旅游扶貧規模效率是指旅游業的整體發展對改善貧困地區面貌的作用，它反映的是旅游扶貧資源投入的規模集聚水平[10]。根據旅游扶貧規模效率=旅游扶貧綜合效率/旅游扶貧純技術效率公式，計算出2013—2018年湘鄂渝黔接壤區32個貧困縣（市、區）的旅游扶貧規模效率，詳見表5。

由表5可知，接壤區32個縣（市、區）的旅游扶貧規模效率整體處于中等水平，均值為0.745，說明該區域旅游扶貧規模還有25.5%的提升空間。從時間上來看，2013—2015年旅游扶貧規模效率在逐年提高，到2015年達到最高點0.803之后，2016—2018年逐漸下降，呈現這種波動的原因是前期在國家旅游扶貧政策的鼓勵下，各地區利用優勢旅游資源開發旅游扶貧項目的積極性高，旅游景區的數量在2013—2015年實現快速增加，據統計32個縣（市、區）擁有的3A級及以上景區的數量從100家增長到131家，旅游扶貧規?？焖偬嵘?。而2016年之后，由于各地緣相近旅游資源存在重復性，為了避免旅游扶貧項目的同質化，各縣（市、區）都放緩了開發速度，旅游景區數量增長量明顯降低，導致旅游規模效率出現降低。從省域角度看，湖南省和貴州省的旅游扶貧規模效率高，均值都超過了0.8，說明兩省的旅游扶貧規模已經發展到了一個較高水平;而湖北省和重慶市的旅游扶貧規模效率較低，均值都在0.6—0.7之間，規模效率處于中等水平。在旅游扶貧實踐中，2013年以后湖南省和貴州省充分利用當地特色旅游資源開發了大量的鄉村旅游扶貧項目，涌現出西江千戶苗寨、黎平肇興、松桃苗王城、鳳凰德夯苗寨等眾多鄉村旅游景區，旅游扶貧規模效率高是符合實際情況的。從縣域角度看，隆回縣六年的旅游扶貧規模效率都達到了最優效率;龍山縣、保靖縣、安化縣、鶴峰縣、玉屏縣等20個貧困縣的規模效率均值高于平均水平，說明這些縣依靠擴大旅游扶貧產業規模，有效帶動了貧困居民脫貧。而武陵源區、新寧縣、恩施市、利川市和酉陽縣的旅游規模效率均值卻低于0.5，這與它們繁榮的旅游業發展水平并不吻合。究其原因，是這幾個地區雖然擁有知名度較高的旅游景區，卻沒有利用這些景區的知名度，帶動其他鄉村旅游景區的開發，導致旅游扶貧規模效率一直在一個低水平狀態徘徊。同時發現，位于湘西州各縣（市）的旅游扶貧規模效率都處于一個較高水平，均值都在0.9左右，這是因為這些地區的地理位置臨近，且旅游資源豐富獨特，近年來開發了大量的鄉村旅游景區，它們共同協作從而形成了較強的規模效應;而永順縣的規模效率偏低，主要是起步較晚，同時距離鳳凰縣較遠所致。鳳凰縣的規模效率均值達到了0.948，這與它極低的旅游扶貧綜合效率（均值為0.233）形成了鮮明的對比，說明目前鳳凰縣旅游扶貧的發展主要依賴于規模效應的推動，而忽略了純技術效率，急需調整旅游扶貧政策，提高旅游扶貧技術管理水平。

4.旅游扶貧分解效率對綜合效率的貢獻

為了進一步探究湘鄂渝黔接壤區32個縣（市、區）旅游扶貧分解效率對綜合效率的影響程度，下面以采用散點圖的形式呈現旅游扶貧純技術效率和規模效率對綜合效率的貢獻程度。在散點圖中，各散點越集中靠近45度對角線分布，則說明該分解效率對綜合效率的影響越大，反之則越小。從圖1來看，旅游扶貧綜合效率—純技術效率散點圖偏離45度對角線較遠，旅游扶貧綜合效率—規模效率散點圖則集中在45度對角線附近，因此旅游規模效率對綜合效率的影響力度大于純技術效率對綜合效率的影響力度。反映出湘鄂渝黔接壤區的32個貧困縣（市、區）旅游扶貧綜合效率主要是受到規模效率的影響，這也驗證了前文分析的結果。因此要想提高該區域旅游扶貧效率，湘鄂渝黔四省市還需要在現有基礎上，通力合作開發大量有特色的鄉村旅游項目，盡快在該區域形成一個有較大規模且吸引力較強的“武陵鄉村旅游知名品牌”，才能快速提升該區域旅游扶貧效率整體水平。

（二）旅游扶貧效率時空演化分析

為了更加清晰地從時間變化和空間分布上觀察湘鄂渝黔接壤區32個縣（市、區）旅游扶貧績效的變化，把2013和2018年的旅游扶貧綜合效率、純技術效率和規模效率的數據導入ArcGIS10.0，運用自然間斷點分級法（Jenks）將旅游扶貧效率分為低效率區、次低效率區、次高效率區、高效率區四個等級，并進行可視化表達，結果如圖2—4所示。

1.旅游扶貧綜合效率時空演化分析

從圖2可以看出，2013與2018年的旅游扶貧綜合效率相對比，差異并不顯著。2013年旅游扶貧綜合效率總體上呈現“中西部高北部低”的格局，均值為0.606，僅有9個縣旅游扶貧效率處于有效狀態，絕大部分縣還有很大提升空間。在空間分布上，2013年位于各梯度旅游扶貧效率區的縣（市、區）數量不一致。高效率區（0.721—1）有13個縣，分別是瀘溪縣、保靖縣、隆回縣、龍山縣、安化縣、建始縣、咸豐縣、來鳳縣、宣恩縣、秀山縣、思南縣、務川縣和玉屏縣，從空間上看這些縣（市、區）主要分布在湘鄂渝黔接壤區的中部和西部。次高效率區（0.457—0.720），包括花垣縣、城步縣、鶴峰縣、黔江區和石阡縣5個縣區，從空間上看主要分布在高效率縣（市、區）的周邊。次低效率區（0.231—0.456）有永順縣、吉首市、桑植縣、新寧縣、恩施市、五峰縣、余慶縣、石柱縣8個縣（市、區）。低效率區（0.032—0.230）有鳳凰縣、武陵源區、巴東縣、利川市、武隆區、酉陽縣6個縣。從空間上看，次低和低效率區的縣主要分布在湘鄂渝黔接壤區的北部。2018與2013年相比，總體“中西部高北部低”的格局未發生變化，均值下降0.08，各梯度效率值也都低于2013年。同時高效率區（0.659—1）的縣數由13個減少為8個，從空間看高效率區仍然分布在湘鄂渝黔接壤區的中部。次高效率區（0.386—0.658）則由5個增加到8個，它們仍然分布在高效率區周邊和湘鄂渝黔接壤區的西部。次低效率區（0.269—0.385）的貧困縣（市、區）數量仍然是8個，從空間上看分布在接壤區的西南和北部邊緣地區，以及中部高和次高效率區的周圍。低效率區（0.149—0.268）的縣（市、區）數量由6個增加到8個，空間上看分布在接壤區的北部邊緣。值得注意的是瀘溪縣，由2013年的高效率區降到2018年的低效率區，分析發現該縣旅游業六年間從無到有發展迅速，但居民收入增長緩慢，旅游扶貧投入與產出不相匹配，說明旅游業對當地經濟的帶動效應較弱，旅游扶貧效率低下。從整體上看，旅游扶貧綜合效率主要呈現“中西部高北部低”的格局。其中保靖縣、龍山縣和隆回縣始終保持較高的旅游扶貧效率，說明這些區旅游扶貧對當地經濟的帶動效應明顯;而鳳凰縣、恩施市、利川市、酉陽縣、新寧縣卻一直都處于比較低的旅游扶貧效率區，雖然這些縣的旅游業發展水平較高，但由于旅游扶貧方式不合理，旅游扶貧政策不完善，導致貧困居民未能從旅游業發展中獲得較大收益，旅游扶貧出現了投入冗余和產出不足，急需調整旅游扶貧方式，提高旅游扶貧管理水平。

2.旅游扶貧純技術效率時空演化分析

從圖3可以看出，2013與2018年旅游扶貧純技術效率空間格局極為一致，高效率區占據了絕大部分區域，均值略有下降，由2013年的0.839降到2018年的0.837，但始終處在一個較高的扶貧技術狀態，說明湘鄂渝黔接壤貧困區在我國政府各項扶貧政策推動下，旅游扶貧技術大幅提高。2013年分布在高技術效率區（0.841—1）的縣有瀘溪縣、龍山縣、保靖縣、花垣縣、吉首市、武陵源區、秀山縣等22個，占比68.75%，其中有21個縣（市、區）的效率值為1，旅游扶貧技術處于最佳前沿面，扶貧技術效率為有效狀態，從空間上看它們主要分布在接壤區的中西部地區;次高效率區（0.539—0.840）的縣有永順縣、城步縣、鶴峰縣和桑植縣4個縣，占比12.5%，位于接壤區的東部;次低效率區（0.315—0.538）有3個縣，分別是利川市、酉陽縣、五峰縣，主要位于接壤區的北部;低效率區（0.119—0.314）有鳳凰縣、巴東縣、新寧縣3個縣。與2013年相比，2018年旅游扶貧純技術效率整體格局變化不大，但新寧縣、巴東縣、利川市、鶴峰縣、五峰縣、酉陽縣的純技術效率有明顯提升，說明近年來這幾個縣（市、區）在不斷提高旅游扶貧技術管理水平。而來鳳縣、瀘溪縣和石阡縣的純技術效率卻明顯下降，從高效率區降到低或次低效率區，這些縣應該積極查找原因，結合自身實際積極提高旅游扶貧技術和管理水平。

3.旅游扶貧規模效率時空演化分析

從圖4可以看出，2013與2018年的旅游扶貧規模效率有一定變化，在空間分布上，旅游扶貧規模效率與綜合效率的空間格局很相似，呈現“中西部高北部低”的格局;旅游扶貧規模效率均值由2013年的0.724升至2018年的0.745。說明湘鄂渝黔接壤區旅游扶貧規模效率整體呈現上升趨勢。2013年位于旅游扶貧高效率區（0.784—1）的分別為瀘溪縣、龍山縣、保靖縣、城步縣、隆回縣等16個縣（市、區），占比50%，從空間上看主要分布在接壤區的中部和南部。次高規模效率區（0.594—0.783）分別是花垣縣、鳳凰縣、巴東縣、五峰縣、酉陽縣5個縣，占比15.63%，它們分布在接壤區的中部和東北部。次低效率區（0.325—0.593）為永順縣、桑植縣、利川市6個縣（市、區），它們分布在次高效率區周邊以及接壤區的西南部。低規模效率區（0.032—0.324）有吉首市、武陵源區、恩施市等5個縣（市、區），它們分布在高、次高規模效率區的周圍以及接壤區的北部。2018年與2013年相比，各梯度效率區的縣（市、區）數量變化不大;但有些縣的等級發生了較大變化，其中吉首市、桑植縣、武隆區、石阡縣、余慶縣由低和次低效效率區快速升至高效率區，說明這些縣（市、區）的旅游扶貧規模效率有較大提升;而新寧縣和巴東縣則由高、次高效率區降至低效率區，旅游扶貧規模效率大幅下降，這與兩縣的旅游知名度不相符，兩個縣均有5A級景區（新寧縣有崀山風景名勝區，巴東縣有神農溪景區），出現旅游扶貧規模效率顯著下降的原因，應該是兩縣忽視了旅游扶貧項目的投入數量，導致旅游扶貧規模效率下降，兩縣急需調整扶貧資金的投入方向，盡快擴大旅游扶貧項目開發的數量，擴大規模效應。

綜上所述，可以看出湘鄂渝黔接壤區旅游扶貧綜合效率和規模效率，在空間分布上有較大的相似性，總體上呈現“中西部高北部低”的格局。再一次證明湘鄂渝黔接壤貧困區旅游扶貧綜合效率主要受規模效率的制約，要想提高該區域旅游扶貧綜合效率，當務之急是利用豐富的旅游資源，多開發一些特色明顯的旅游扶貧項目，從而形成集聚效應和規模效應，最終推動該區域旅游扶貧可持續發展。

（三）旅游扶貧效率形態類型分析

為了更加清晰地了解湘鄂渝黔接壤區32個貧困縣（市、區）旅游扶貧所處的狀態，利用2018年各縣的數據，以旅游扶貧綜合效率為X軸、人均旅游收入為Y軸，并以它們的平均值為臨界值（旅游扶貧綜合效率均值為0.67，人均旅游收入均值為27521元），將各縣旅游扶貧形態劃分為四種類型，詳情見圖5。

第一種是“低旅低效”型（Ⅰ型）：新寧縣等21個縣（市、區）處于“低旅低效”狀態。從圖5可知，湘鄂渝黔接壤區65%以上的貧困縣（市、區）處于旅游扶貧綜合效率偏低、旅游業發展水平較低的狀態。主要原因是這些貧困縣基礎設施落后，旅游資源吸引力不強，旅游產品開發特色不明顯，旅游業發展水平低，導致旅游扶貧效率低下。同時，也說明這些貧困縣旅游扶貧還處于初級階段，政府對旅游扶貧重視程度還不夠，旅游扶貧要素投入較少，導致旅游資源開發不足，貧困居民從旅游業發展中獲得的收益有限。雖然這些縣在現行標準下已經全部脫貧，但為了防止邊緣人口再度返貧，當地政府應該擴大旅游扶貧項目的開發力度，并制定相關政策保證貧困人口優先參與到旅游扶貧中，從而獲得穩定的收入，有效降低他們的返貧風險。

第二種是“低旅高效”型（Ⅱ型）：桑植縣、保靖縣、龍山縣、鶴峰縣、隆回縣、花垣縣處于“低旅高效”狀態。這些貧困縣（市、區）雖然旅游業發展水平較低，但旅游扶貧綜合效率卻比較高。說明這些地區通過發展旅游業帶動當地經濟發展的政策是積極有效的，但由于旅游扶貧要素整體投入不足，旅游資源開發廣度和深度遠遠不夠，限制了旅游扶貧的發展規模，導致旅游扶貧沒有發揮出應有的作用，主要表現是區域內知名度高吸引力強的旅游景區數量少，旅游基礎設施落后，旅游服務水平和接待能力低，但是貧困人口參與旅游扶貧的積極性高。這些地區要想使旅游扶貧發揮長效作用，應該在穩定實施現有旅游扶貧政策基礎上，加大旅游扶貧資金投入，完善旅游基礎設施，并開發一批特色鮮明的鄉村旅游、生態旅游和民俗旅游景區，從而使更多的農村貧困人口從旅游扶貧中獲得收益，進而有效防止貧困人口返貧。

第三種是“高旅低效”型（Ⅲ型）：武陵源區、鳳凰縣、玉屏縣處于“高旅低效”狀態。這些貧困縣（區）旅游業發展已經處于很高的水平，但是旅游扶貧效率卻比較低。究其原因，雖然這些縣旅游資源富集，旅游景區知名度高吸引力強，旅游基礎設施完善，旅游業發展水平高，但由于旅游扶貧利益分配機制缺乏、旅游扶貧管理水平低等原因，導致貧困人口參與旅游扶貧的程度低、獲益少。因此，這些縣（市、區）應通過改進旅游扶貧技術、調整旅游扶貧模式、提高旅游扶貧管理水平、制定合理的旅游扶貧利益分配機制等措施，充分保障當地貧困居民優先參與旅游扶貧，使他們能夠長期從旅游業發展中獲得收益，從而擺脫返貧風險。

第四種是“高旅高效”型（Ⅳ型）：武隆區和吉首市處于“高旅高效”狀態。該類型屬于旅游扶貧發展的最高級別狀態，處于該狀態的貧困縣不僅旅游業發展水平高，旅游扶貧效率也高。說明兩個地區充分利用區域內豐富的旅游資源，開發了大量旅游扶貧項目，帶動了當地經濟的快速發展，并積極有效地引導貧困居民通過參與旅游扶貧實現了脫貧致富。今后，當地政府應該調整旅游扶貧政策方向，積極引導旅游業由高速發展轉變為高質量發展，把旅游扶貧項目做成精品，提高其知名度和吸引力，并完善旅游營銷網絡，從而使旅游扶貧發揮持久功效。

四、研究結論與建議

（一）研究結論

旅游扶貧效率評價是否能夠準確反映現實狀況，除了評價方法是否科學外，評價指標體系的完善與否也對評價結果的準確性起到了關鍵性作用。本文在多位學者研究基礎之上，基于多維貧困理論，從經濟、教育、交通、醫療和生活等方面重構了旅游扶貧效率評價指標體系，并運用數據包絡分析法和空間分析法，對2013—2018年湘鄂渝黔接壤區32個縣（市、區）的旅游扶貧效率進行了測度和分析，得出如下結論：

第一，湘鄂渝黔接壤區32個貧困縣（市、區）的旅游扶貧綜合效率處于中等水平，均值為0.670，還有較大提升空間;旅游扶貧純技術效率處于較高水平，均值為0.909;旅游扶貧規模效率處于中等偏上的發展水平，均值為0.745;旅游扶貧綜合效率主要受旅游規模效率的影響。

第二，從時間變化來看，湘鄂渝黔接壤區32個貧困縣（市、區）的三種旅游扶貧效率均呈現先上升后輕微下降的趨勢。從省域層面看，湘黔旅游扶貧綜合效率高于鄂渝，制約鄂渝兩省市旅游扶貧綜合效率的主要是規模效率。從縣域層面看，鳳凰縣、酉陽縣、武陵源區、新寧縣、巴東縣、恩施市、利川市、余慶縣等8個縣（市、區）的旅游扶貧綜合效率處于極低或者低效率狀態;其中鳳凰縣是由于極低的旅游扶貧純技術效率造成，其他7個縣（市、區）則是由于旅游扶貧規模效率較低造成的。

第三，從空間分布上看，湘鄂渝黔接壤區32個貧困縣（市、區）旅游扶貧綜合效率和旅游規模效率在空間分布上極為相似，呈現“中西部高北部低”的格局，在湘鄂渝黔四省市交匯處形成了一個較小的旅游扶貧高效率聚集區;旅游扶貧純技術效率則呈現普遍較高的局面，極低和低效率區則呈零星分布狀。

第四，根據旅游業發展水平和旅游扶貧綜合效率的高低，把湘鄂渝黔接壤區32個貧困縣（市、區）的旅游扶貧效率形態分成“低旅低效、低旅高效、高旅低效、高旅高效”四種形態類型。結果顯示，2018年有21個縣（市、區）處于“低旅低效”狀態、6個處于“低旅高效”狀態、3個處于“高旅低效”、2個處于“高旅高效”狀態。由此可見，絕大部分貧困縣（市、區）在旅游扶貧發展上還有很大的提升空間。

（二）研究建議

通過對湘鄂渝黔接壤區32個貧困縣（市、區）的旅游扶貧效率進行分析，發現該區域旅游扶貧效率處于中等水平，旅游扶貧效率提升的制約因素是規模效率，從空間上未形成較大規模的聚集效應;旅游業發展迅速的貧困縣，由于旅游扶貧利益分配機制不健全導致旅游扶貧效率低下。針對這些問題，提出以下改進建議：

首先，立足資源稟賦，擴大旅游扶貧項目開發規模。通過上文分析可知，湘鄂渝黔接壤區有85%的貧困縣（市、區）處于“低旅低效”和“低旅高效”狀態，急需通過擴大旅游扶貧項目開發規模來提升旅游扶貧效率。因此，湘鄂渝黔四省市旅游管理部門應該在充分調查各貧困縣旅游資源賦存的基礎上，通過多種渠道籌集資金，開發一批有特色的旅游扶貧項目。在這方面貴州省已經走在了前列，目前已經完成了全省旅游資源的普查工作，新發現5.2萬處未開發的旅游資源，在66個貧困縣預計開發19495處，其中16個深度貧困縣預計開發4490處，目前已建成旅游扶貧項目3105個，并涌現出12個全國鄉村旅游重點村，131個省級鄉村旅游扶貧示范點。其他三省市應該借鑒貴州省的旅游扶貧經驗，盡快完成本省旅游資源的普查工作，并制定相應政策，優先開發位于貧困縣的旅游資源，爭取早日在湘鄂渝黔接壤區形成“一村一項目，一縣一產業”的旅游扶貧格局。

其次，建立完善的旅游扶貧利益分配機制。目前湘鄂渝黔接壤區一些貧困縣（市、區）偏離了旅游扶貧的根本目標，即“通過發展貧困地區旅游經濟帶動當地貧困居民和地方財政雙雙脫貧致富”，導致“高旅低效”現象出現，其中武陵源區、鳳凰縣、玉屏縣就屬于這種類型。究其原因，是這些貧困縣在大力發展旅游經濟的同時，沒有建立完善的旅游扶貧利益分配機制，導致當地貧困居民很難參與到當地旅游業發展中，大量旅游扶貧紅利被非貧困居民或外地資本獲取。因此，可以從以下三方面進行完善。一是，明晰旅游扶貧項目開發要素產權。把鄉村原始風貌、古建筑、民俗風情、田園風光等通過評估，轉換為村集體和全體村民所有的產權，并以此參股，旅游扶貧項目開發盈利后，可以憑此分紅[15]。二是，不能一次性買斷貧困村民的房屋和田地。為了使貧困居民能夠從旅游扶貧中長期獲得收益，旅游扶貧項目開發不能一次性買斷貧困居民擁有的房屋、山林和田地，而是采用租賃制或折價入股的形式。三是，加大貧困居民的培訓力度，拓寬貧困居民參與旅游扶貧的能力和渠道。貧困居民大多數由于文化水平低，不具備參與旅游扶貧的技能和開展旅游經營的能力，當地政府應該針對不同的居民開展針對性培訓，從而使更多的貧困居民有能力從旅游扶貧中獲得收益。

再次，加強區域旅游合作，共創“武陵鄉村旅游品牌”。通過空間分析發現，湘鄂渝黔接壤區僅在四省市交匯處形成了一個較小的旅游扶貧高效率聚集區，這種聚集效應還沒有形成足夠的旅游吸引力。因此，湘鄂渝黔四省市應該加強溝通，通過區域合作，共同打造“武陵鄉村旅游”知名品牌，吸引更多的游客到此旅游。具體做法：一是，成立湘鄂渝黔區域旅游協會。該協會會費由四省市政府資助，協會的主要任務是集中開展“武陵鄉村旅游”的營銷推廣，同時制定合理的鄉村旅游開發規劃，避免區內鄉村旅游扶貧項目低水平重復建設，把湘鄂渝黔接壤區打造成村村有特色的“武陵鄉村旅游精品”。二是，健全旅游基礎設施。旅游交通和接待設施不完善是湘鄂渝黔旅游扶貧的最大瓶頸，要想使接壤區旅游業能夠長期帶動當地經濟發展，湘鄂渝黔四省市必須利用國家扶貧政策，共同出資完善旅游基礎設施。三是，拓寬合作領域、延伸旅游產業鏈，通過“旅游+”模式帶動多種產業共同扶貧。由于湘鄂渝黔四省市旅游資源類型豐富、數量眾多，為了充分發揮旅游業的拉動力和融合力，四省市可以通過“旅游+農業、工業、交通、體育、健康、科技”等多種形式開展合作，為相關產業助力扶貧提供旅游平臺，從而提升旅游扶貧的成效。

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