河北長城文化旅游景區績效評價研究

李開霽，白翠玲，張 啟，王紅寶，楊麗花，牟麗君

LI Kai-ji, BAI Cui-ling, ZHANG Qi, WANG Hong-bao, YANG Li-hua, MU Li-jun

河北地質大學，河北 石家莊，050031

Hebei GEO University, Shijiazhuang 050031，China

0 引言

長城是中國乃至世界上最偉大的古代防御工程，是中華民族的精神象征，其規模之大、困難之艱、投入之多，世界罕見。2019年7月24日，習近平總書記主持召開的中央全面深化改革委員會第九次會議審議通過了《長城、大運河、長征國家文化公園建設方案》，同年12月，中共中央辦公廳、國務院辦公廳印發了《長城、大運河、長征國家文化公園建設方案》，方案指出到2023年底國家文化公園基本完成建設，而河北段長城又是重點建設區域[1]。長城文化旅游景區績效水平的提高，不僅有助于更加廣泛的弘揚長城文化精神，而且對長城文化旅游景區的自身建設具有重要意義。

基于DEA模型與Malmquist指數模型對我國長城旅游景區（河北段）的投入與產出進行靜態與動態實證分析，以揭示我國長城文化旅游景區投入產出水平、管理水平和技術水平的發展情況，并且分析各景區在經營過程中的投入冗余情況，最后文章為提升旅游景區績效提出了相關建議。

1 研究現狀

綜合現有的文獻，國內外關于旅游景區績效評價的研究相對較少，過往的研究大多數是關于旅游產業績效的研究，且國內外的研究內容也不盡相同。國外一些發達國家和地區的旅游績效評價主要針對旅游目的地整體績效、生態環境績效、社會績效、經濟績效等方面，注重旅游的可持續性發展[2]。如Sunny Hama（2005），從口碑、重復業務、運行成本、使用率、營業額五個方面來對高級酒店進行績效評價。Prichard（2006）運用IPA和關鍵事件分析法，對旅游目的地運營進行績效評價。Fei-Hsin Huang（2015）對重要性-績效方法進行完善，提出IFIPA方法對旅游體育企業的社會責任感進行績效評價。Tiziana Cuccia（2016）運用數據包絡分析方法（DEA）對旅游目的地競爭力進行績效評價[3-7]。相對于國外而言，國內學者的研究更側重于用不同的方法確定旅游經濟績效的影響因素及影響程度，并對旅游行業進行績效評價。張化麗（2007）構建了旅游景區績效評價的指標體系，運用游客指標、經濟指標、形象指標、社會指標和生態環境指標構建了準則層。李天元教授從財務指標、消費指標等角度構建了多維度評價體系[8]。然而，以往有關長城的研究大多是從軍事建筑防御、民族發展融合和旅游形象感知等角度進行研究[9]。如王雁(2020)，從鴉片戰爭、抗日戰爭和新中國成立三個方面闡述了長城的國家意義[10]；馮清華、盧穎(2017)，將長城作為文化遺產來進行有關民族精神的研究[11]；閆瑤瑤、鄭群明(2020)，從歷史文化氛圍、旅游活動、核心吸引物、配套設施和服務體驗五個方面來研究長城國家公園的旅游形象感知問題[12]。以往學者將長城作為旅游景區來進行績效評價的研究較少，近兩年的研究更是鳳毛麟角，故有關長城文化旅游景區的績效管理研究就迫切需要了。

雖然國內外學者對于旅游景區的績效研究取得了相應的進展，但是過往大多數學者的研究方法主要是平衡計分卡、層次分析法、模糊綜合評價、TOPSIS和IPA等，這些方法在一定程度上由于人為賦權等原因造成計算結果的主觀性，選用數據包絡分析方法能夠克服主觀賦權所帶來的片面性，同時充分考慮了長城文化旅游景區建設投入與產出的延遲性，在實施績效評價時不僅進行了靜態分析，還引入了Malmquist指數模型進行動態分析。

2 研究方法和模型

數據包絡分析（data envelopment analysis,DEA）由美國著名運籌學家Charnes等于20世紀70年代晚期首次提出[13]，DEA模型結合了眾多學科知識，比如數學、運籌學、管理學等，是一種對相對效率進行測量的評價方法，它運用數學規劃和統計數據分析，對多個輸入、多個輸出的同類決策單元進行有效性評價。DEA經過40年的研究發展，如今已被廣泛應用于經管學科的多個領域[14]。DEA模型與其他分析方法相比而言具有明顯的優勢，它既能夠對不同的決策單元效率進行分析，能夠有效解決旅游景區績效評價指標中的財政投入與旅游人次等單位不統一問題，避免人為確定權重而帶來的計算誤差，還能根據計算結果調整決策單元投入產出幅度。

如今，DEA發展了多種模型，其中CCR與BBC是兩個最基本也是最常用的模型，兩個模型的主要區別在于CCR模型運用前提是在規模效率不變的情況下，來評價決策單元是否達到最優綜合效率[15]。在運用DEA模型進行評價時首先應確定選取產出導向型還是投入導向型，文章綜合考慮長城文化旅游景區的特點，選取產出導向型模型進行數據的計算，既在投入既定的情況下，計算出決策單元產出擴大的比例。但因為DEA模型屬于靜態分析方法，只能在一個時期內進行效率分析，由于旅游景區的建設投入與之對應的產出具有一定延遲性，所以為了研究旅游景區在不同時期內的績效情況，文章還應用了Malmqusit指數模型進行動態效率分析。

Malmquist指數的主要用途是用來評價不同時間段內多個投入變量與多個產出變量的動態生產效率，并由此來計算全要素生產率的變化[16]。根據對Malmquist生產率指數的定義，可將它分解成旅游景區資源配置變化和旅游景區技術變化，前者是在景區住宿、餐飲、門票、商品等價格和景區技術一定的條件下測算旅游景區投入產出的最優組合，后者是在旅游景區投入要素既定的情況下景區實際投入和最大產出的比值[17]。通過分解Malmquist生產效率指數，有助于對提升長城文化旅游景區績效管理的內在因素進行分析。其表達公式如下：

公式（1）可進一步變形為：

公式（2）中，等式左邊的全要素生產率（tfpch）可分解為右邊的3項，依次是長城文化旅游景區規模效率變化（sech），純技術效率變化（pech），技術進步（tech）。而規模效率變化與純技術效率變化的乘積等于技術效率變化。

其中，如果規模效率變化＞1，表明長城文化旅游景區績效存在規模效率；純技術效率變化＞1，表明著景區管理水平和景區制度的改善使得景區績效有所提高；技術進步＞1，表明景區存在技術進步，比如長城文化景區建設和維護工作引用了新科學技術和研發新的旅游商品和旅游產品；全要素生產率＞1，表明長城文化旅游景區的綜合績效有所提升[15]。但是，如果上述指標＜1，則表明長城文化旅游景區的績效情況在逐漸退化。因為在新時代背景下，文旅融合發展進入到一個全新的深度，故本文選擇從產出角度進行分析，即在政府財政撥款和景區自身投入不變的情況下，增加景區的各項收入和對長城文化景區遺址的保護力度，又能更多的滿足游客對景區高質量要求。

3 實證分析

3.1 指標選取

對于長城文化旅游景區投入產出績效測算的核心思想是期望能夠在同樣的政府財政和景區自身投入情況下，來滿足更多游客需求的高質量產品和服務，增加景區的經濟收入，同時也更加全面的保護長城文化旅游景區的文化遺跡。文章充分考慮了長城文化旅游景區在經營過程中的資源損耗和景區建設保護等情況，經專家討論，同時考慮各旅游景區財務報表中數據的可獲得性，最后也參考了公共旅游資源評價指標體系的內容，建立了長城文化旅游景區的投入產出績效評價指標體系[18]，見表1。

表1 長城文化旅游景區績效評價指標Table1 The performance evaluation index of the Great Wall cultural tourist attractions

評價一個決策單元是否有效的關鍵在于，是否能在相同投入的情況下獲得盡可能多的產出，在投入既定的情況下，產出量越大決策單元就越有效。而具體到長城文化旅游景區，以財政投入、景區內部建設投資和景區外部建設投資作為輸入指標；住宿收入、門票收入、餐飲收入、商品收入和旅游人次變動作為決策單元的輸出指標。

3.2 數據來源

以長城文化旅游景區（河北段）為代表作為研究對象，以9個長城景區作為決策單元（DMU），根據上述建立的指標體系選取2011年1月—2019年1月的相關數據作為樣本容量，由此來測算長城文化旅游景區（河北段）的績效情況，研究數據主要來自2011年1月—2019年1月的河北省旅游景區財務報表，對于研究年限中數據的缺失，采用平均值方法進行補充[14]。

3.3 長城文化旅游景區經營效率靜態測度

根據2011年1月—2019年1月的面板數據，運用DEAP2.1軟件對山海關、金山嶺、大境門、角山、青山關、白羊峪、喜峰口、紅峪山莊、鷲峰山9個景區2011年1月—2019年1月的投入產出要素進行整理和計算，得到2011年1月—2019年1月長城文化旅游景區的綜合效率值和純技術效率值以及規模效率值。在靜態分析當中，綜合效率不考慮景區規模所帶來收益時的規模效率，純技術效率是考慮了景區規模所帶來的收益時的技術效率，受景區管理水平和技術水平等方面的影響，規模效率反應指的是在景區管理水平等各方面條件一定的前提下現有的景區規模與最優規模之間的差異，綜合效率=技術效率×規模效率。由于DEA模型所得到的效率值也是相對效率，故某一個景區的DEA無效也并不代表絕對無效，而是在計算景區中相對較差，效率值為1的景區也不代表絕對有效，也只是在計算的景區中相對有效[9]。計算結果如表2所示。

表2 2011年1月—2019年1月各景區綜合效率情況表Table 2 Comprehensive efficiency table for each scenic area from 2011.1 to 2019.1

根據表2可知，2011年1月—2019年1月長城文化旅游景區三項指標均值情況。綜合效率、純技術效率和規模效率的均值分別為0.938、0.940、0.858，指標指數均低于1，這表明在此期間，長城文化旅游景區的績效沒有達到最優情況，各景區內部存在著內部資源開發不合理，景區引進新技術水平和管理水平較低，存在進一步優化的必要性。而純技術效率的均值大于規模效率的均值，所以景區規模效率不足是導致旅游景區綜合效率低下的一個重要原因[17]。9家旅游景區中，有5家景區的綜合效率為1，分別是山海關、金山嶺、白羊峪、喜峰口、紅峪山莊，達到DEA的效率有效，占樣本總量的55.56%，景區中有近一半的資源配置不佳。

山海關、金山嶺、白羊峪、喜峰口、紅峪山莊這5家景區綜合效率、純技術效率、規模效率都為1，并且規模收益保持不變。山海關、金山嶺、白羊峪、喜峰口、紅峪山莊5家景區的綜合效率均為1，表明5家景區的政府財政投入與景區自身建設投入和景區門票收入、住宿收入等產出達到了相對效率最優，同時景區資源也得到了較為充分的開發，資源實現較好的配置。此外，表明這5家景區的自身內部管理水平與政府支持水平比較好，景區的領導層重視引進新技術和開發新的旅游產品。同時這5家景區也應該繼續保持這樣的景區建設投入力度，力爭在整個我國的長城旅游景區中處于領先地位。

角山、青山關這兩家景區的綜合效率無效，雖然角山與青山關的純技術效率為1，但是這兩家景區的規模效率均小于1，這說明兩家旅游景區存在景區資源配置不合理的情況。兩家景區的規模效率分別為0.929、0.871，同時兩家景區的規模收益均為遞減，這表明兩家景區的資源沒有得到很好的利用，在新技術引用過程中投入的人力資源、資金和景區內外部資產研發存在冗余，新的旅游產品與旅游商品開發投入資源存在浪費現象，規模收益不經濟，因此兩家景區應當適當縮減人力資源、研發資金的投入。

大境門、鷲峰山兩家景區的純技術效率與規模效率分別為0.905、0.940和0.923、0.858，兩家景區的規模收益遞減，這說明兩家旅游景區是因為管理水平和管理制度不夠完善，景區的門票收入、餐飲收入、實際產出低于理想產出。景區在建設發展過程中有充足的投入意愿值得肯定，但是景區在投入的過程中也不能盲目，需要分析景區在哪些方面存在投入缺口，而不是隨便亂投，這樣反而造成冗余。這兩家景區需要適當減少投入規模，加強對高級管理人才和技術人才的引進，提高景區自身的管理水平和完善景區制度建設。

3.4 長城文化旅游景區經營效率動態測度的綜合評價

靜態分析只能對景區進行橫向比較，但是旅游景區的投入與產出具有延遲性，為了研究長城文化旅游景區經營效率動態變化和發展趨勢，增加可比性，通過DEAP 2.1軟件對9家景區2011年1月—2019年1月經營效率進行Malmquist指數分析。計算結果如表3所示。

表3 2011年1月—2019年1月各景區整體全要素生產率Table 3 Overall total factor productivity for all scenic spots in 2011.1-2019.1

由表3可知，9家長城文化旅游景區2011年1月—2019年1月全要素生產率平均值為0.839，景區整體的綜合績效情況處于衰退下降趨勢。其中，2012年1月—2013年1月、2013年1月—2014年1月、2015年1月—2016年1月和2016年1月—2017年1月的全要素生產率大于1，即景區的綜合績效增長水平得到了逐步改善，其他年份均處于下降的趨勢，其中2011年1月—2012年1 月最低，僅為0.247。共有5家景區的全要素生產率低于1，占樣本總量的55.56%，超過五成的景區呈現下降趨勢。9家景區的規模效率僅有2012年1月—2013年1月大于1，說明長城文化旅游景區的管理水平、引進新技術與高級管理人才和開發新的旅游產品和旅游商品仍有提升空間，2012年1月—2013年1月規模效率大幅度提升是由于當期技術效率大幅度提高。

分析各景區的整體情況后，對9家景區2011年1月—2019年1月全要素生產率變動情況的具體分析和指數分解情況如表4所示。

表4 2011年1月—2019年1月9家景區全要素生產率變動情況Table 4 Changes in total factor productivity in nine scenic spots in 2011.1-2019.1

2011年1月—2019年1月各景區全要素生產率的均值為0.839，景區各方面的綜合效率呈下降趨勢。研究各部分的分解指標，技術效率指數均值為0.828，技術進步變化指數均值為1.014，顯示出長城文化旅游景區平均技術提升了1.4%，說明景區應在由于技術變化而帶來的影響方面多下功夫。進一步研究技術效率指數分解，長城景區的純技術效率指數均值為0.925，規模效率指數均值為0.895，這表明了長城文化旅游景區的全要素生產效率下降主要是因為規模效率和純技術效率的下降，說明了長城景區的管理水平、引進新技術和開發新的旅游產品與旅游商品方面需要重點關注。在此期間，只有金山嶺長城景區和紅峪山莊長城景區的全要素生產率大于1，占樣本總量的22.22%。增幅分別為6.4%和11.5%，分析發現在這期間兩家景區的技術進步增幅分別高達21.4%和34.8%，說明兩家景區利用政府財政投入和景區自身建設投入，在提升管理水平和引進新技術等方面進行了資源的合理配置。大境門、青山關、喜峰口、鷲峰山和角山5家景區的技術進步小于1，表明5家景區在近年來對新技術的引進以及新旅游產品的開發力度不足；青山關、白羊峪、紅峪山莊、鷲峰山和角山5家景區的規模效率小于1，表明5家景區在財政投入和景區自身投入與景區門票收入、住宿收入等產出結構不合理，相對效率未能達到最優情況；大境門、紅峪山莊、鷲峰山和角山4家景區的純技術效率小于1，表明4家景區管理水平和管理制度不夠完善；大境門、角山、青山關、鷲峰山的全要素生產率指數低于各景區的平均值，說明這4家景區的技術創新、管理水平與引進高級人才等方面沒有跟上其他景區的步伐。

4 結論與建議

4.1 結論

河北長城文化旅游景區的文旅融合和景區資源配置等還需不斷加強[19]。長城是我國的重要文化遺產，在新時代背景下“文化+旅游”的融合度越來越高，所以長城文化旅游景區的績效情況對景區本身和國家保護與發展長城文化都至關重要。長城文化旅游景區（河北段）的發展是我國其他各地長城文化旅游景區健康穩定發展的重要影響因素。當前長城文化旅游景區（河北段）尚存在諸多不足，包括大境門景區在內的眾多景區仍然存在新技術引入、管理水平和資源合理配置等方面問題。因此只有持續性引進高級管理人才提高景區的管理水平，不斷動態評估改善資源配置，提高新的旅游產品和旅游商品開發能力，加強文旅融合，才能夠更好的傳承與發展長城文化。

從靜態動態兩個角度通過數據包絡模型以及Malmquist生產力指數模型運用DEAP 2.1軟件對長城文化旅游景區的綜合績效情況進行了研究，以山海關、金山嶺、大境門、角山、青山關、白羊峪、喜峰口、紅峪山莊、鷲峰山9家景區的數據為樣本，選取了政府財政撥款、景區內部建設投資、景區外部建設投資三項作為投入指標，住宿收入、門票收入、餐飲收入、商品收入、旅游人次作為產出指標，從靜態角度實證9家景區2011年1月—2019年1月綜合效率還有待提升，有近二分之一景區的綜合效率低于1，規模效率無效且存在規模收益遞減現象是其未達到綜合效率有效的根本原因，因此大境門、角山、青山關、鷲峰山景區需要對投入的規模與資源進行優化。從動態角度分析了9家景區在2011年1月—2019年1月的動態效率情況，實證研究表明長城文化旅游景區在這9年時期中僅有2012年1月—2013年1月、2013年1月—2014年1月和2016年1月—2017年1月表現有效，景區的整體績效呈現波段式增減變化。因此各景區，尤其是各指標低于平均值的景區需要在景區的管理水平、保護與發展投入上進行優化。通過靜態和動態兩個方面相互印證，僅有個別景區在純技術效率值與規模效率指標值存在差異，其余景區動靜態分析結果基本一致，并且綜合得出長城文化旅游景區（河北段）整體綜合績效水平尚需要進一步提升。

4.2 建議

各景區應從增強景區管理效率與優化景區建設規模兩個角度出發，景區綜合管理水平的提高首先就需要提升景區高層管理者的創新管理意識[20]。景區的高層管理人員要對景區的綜合發展進行籌劃與布局，把握好景區創新管理決策這道關卡。同時景區也要充分考慮景區的自身規模與缺口進行科學合理的資金與人力資源投入。

各景區要注意景區建設資金投入產出的績效問題，政府要充分發揮引導作用，鼓勵景區加大新技術與高級管理人才的引進投入，定期加強對景區績效的考核情況，提升景區員工的專業化水平，可考慮獎金激勵機制，提高員工的工作效率[21]。并且景區也要不斷開發新的旅游產品和旅游商品來滿足游客更高的品質追求。