基于SFA模型的我国旅游业效率估计与区域差异性分析

基于SFA模型的我国旅游业效率估计与区域差异性分析
内容摘要：本文以柯布-道格拉斯函数为基准，采用随机前沿方法（SFA）对我国省际旅游业的效率进行实证分析，结果显示：我国区域旅游业的发展正处于低效率不断向高效率转变的时期；区域旅游业效率存在较大差异，但这种差异正不断减小。

关键词：旅游业效率区域差异SFA
引言及相关研究回顾
随着经济的发展，我国旅游业有着惊人的进步：国际旅游外汇收入由1978年的2.6亿美元增长到2012年的500亿美元。

截至2012年底，全年国内旅游收入22706亿元，约占GDP的4.37%，同期增长了17.6%，国内出游人数达到29.6亿人次。

我国旅游业的快速发展为旅游目的地的相关产业发展提供了良好的发展市场。

虽然我国旅游业呈快速发展的态势，但是我国旅游产业的发展却呈现较强的区域异质性。

国外学者对于旅游效率的研究主要集中于可持续发展的方向，Blancas等（2010）利用随机前沿函数来评价西班牙旅游业的资源利用效率，他们认为西班牙应重视旅游资源的可持续发展原则，发展以保护生态为核心的绿色环保型旅游业。

国内也有很多学者对旅游业的效率进行评价，但是大部分学者都采用DEA 评价的方法对我国旅游业的效率进行估计，采用SFA对我国旅游业效率评价和区域差异性分析的学者较为鲜有。

刘长生（2012）选取张家界市为例，对旅游区服务的效率进行分析，认为环保交通低碳旅游服务效率呈显著性季节变化，且旅游业服务的效率较低。

也有少数学者采用其他方法对旅游业发展的区域差异性进行研究，如吴玉鸣（2013）采用地理加权回归的方法检验了我国省域旅游业的空间差异性，认为我国省域旅游产业具有显著的局部集群效应，且存在较强的空间自相关性。

本文利用随机前沿分析技术，对我国区域旅游业的效率进行实证分析，并分析其区域差异性。

模型构建与数据样本
（一）模型设定
在一般的实证分析中，对技术效率的测算主要有两种方法：一种是数据包络分析（DEA），一种是随机前沿分析（SFA）。

随机前沿分析法相对于数据包络分析法具有以下优势：一是SFA，像一般回归分析那样有统计量，可以进行参数检验，还可以对模型进行稳定性检验，而DEA则不具备；二是SFA构建的模型本身是随机模型，对于有时间序列和横截面数据的面板数据而言更为适用，而DEA 方法则默认样本之间存在均等性。

鉴于此，本文采用随机前沿分析法（SFA）。

根据前人的研究基础，可将SFA模型框架表示如下：
y = f（x；β）* exp（v - u）（1）
其中，y表示产出水平；x表示投入量；β为模型的参数；v-u为误差项，v 服从正态分布，u表示仅对某些个体带来的冲击。

根据SFA模型的原理，个体的技术效率可由状态函数TE = exp（-u）表示，且u≥0。

当u=0时，有y = f（x；β）* exp（v），说明个体正好处于技术效率状态；当u>0时，则个体处于生产前沿的下方，即个体处于非技术效率状态。

本文首先以柯布-道格拉斯生产函数为原本，得到区域旅游业效率关于旅游产业要素投入的函数：
y it = A Lit β1 Kit β2 （2）
其中，yit代表第t 年第i 个地区旅游产业的总产出水平；Lit代表第t 年第i 个地区旅游产业的劳动力要素投入量，Kit表示第t 年第i 个地区旅游产业的资本要素投入量；A表示旅游业的技术要素投入水平；β1和β2分别为劳动力要素和资本要素的投入产出弹性系数。

借鉴Battese和Coelli的基本思想，可将式（2）写成如下SFA模型：
lnyit= β0+β1·lnLit+β2lnKit+vit-uit （3）
TEit=exp（-uit）（4）
uit=exp[-η*（t-T）]*ui （5）
γ=σu2/（σv2+σu2）（6）
其中，vit和uit分别为误差项的第一、二部分，且它们相互独立；TEit = exp （-uit）表示第t年第i个地区旅游产业的效率水平，当uit = 0时，有TE = 1，则该年该省旅游业处于有效率状态；当uit>1时，TE∈（0，1），则处于技术无效率状态。

式（5）用于反映时间因素对技术非效率的影响，其中，η为模型的参数，当η>0时，随着时间推移，技术效率的递增速率逐步减少；当η<0时，随着时间推移，技术效率的递增速率逐步增加；当η=0时，技术效率不随时间的推移而发生变化。

在式（6）中，γ是待估计参数，表示随机误差项中技术非效率所占比重。

若γ值接近1，则误差项主要由技术非效率引起；若γ接近于0，则实际产出水平与随机前沿产出水平之间的差距主要是由技术非效率带来的。

一般而言，若结果接受γ=0的假设，则表明所有横截面的旅游产业产出水平均位于生产前沿函数上，此时采用普通最小二乘回归即可，不必采用SFA方法。

（二）指标选取与数据来源
本文选取我国30个省市自治区为研究样本，时间跨度为2005-2011年，其中西藏自治区由于数据与其他省区相差太大，因此未将其考虑在内。

基于研究需要，本文设置具体指标如下：yit用第t年第i地区旅游产业的营业收入表示，单位：万元；Lit用第t年第i地区旅游产业的年末从业人员数量表示，单位：人；Kit用第t年第i地区旅游产业的固定资产投入总量表示，单位：万元。

以上指标的数据来源均为《中国旅游年鉴》（2006-2011年）。

实证分析结果
本文采用SFA模型的方法，利用Frontier软件对我国30个地区的面板数据进行估计，具体结果如表1和表2所示，表1为我国区域旅游业效率的SFA估计结果，表2为三大区域及部分省市旅游业的效率值。

根据表1和表2的实证结果，可得出以下结论：第一，γ值为0.0144，且在5%的水平下显著，表明我国区域旅游业的实际产出水平与随机前沿的产出水平之间的差距主要是由误差项等外部因素引起的，并非主要由内部因素所致，因此随机误差项中的技术非效率所占比重非常小。

u值为0.1037，且在1%的水平下显著，表明我国区域旅游业的技术效率在0和1之间，这意味着我国区域旅游业的实际产出水平不在生产前沿面上，而是处于技术非效率状态。

η值为0.3005，且在1% 的水平下显著，表明时间因素对旅游业技术非效率的影响较显著，技术效率的增速将随着时间的推移而下降，即我国区域旅游业的生产效率随着时间的推移而不断减缓。

第二，旅游业劳动要素的弹性系数为0.3385，且在1%的水平下显著，表明劳动力是拉动我国旅游业增长的重要因素，且旅游业从业人员数每增长1%，将促使旅游业营业收入提高0.3385%。

同时，资本要素的弹性系数为0.6213，也在1%的水平显著，表明资本要素对我国旅游业增长的拉动力强于劳动要素，资本投入每增长1%，将促使旅游业营业收入增长0.6213%。

由此可见，资本一直是旅游业效率的主要动力，这种资本推动占主导的发展模式与我国旅游业的发展模式基本一致。

第三，2005-2011年我国各地区旅游产业的效率基本呈现上升趋势，全国平均效率也呈现上升趋势，2005年全国旅游业平均效率为0.726，到2011年增加到0.888。

比较每年各地区旅游业效率值可知，虽然2005年不同地区旅游业效率存在较大差异，尤其表现为东中西三大区域差距显著，但随着时间的推移，不同地区旅游业的效率值正在缓慢接近，从表2的标准差不断递减便可得知。

第四，为了进一步考察我国旅游业效率的区域差异性，分别计算2005-2011年东中西三大区域旅游业效率均值，为0.866、0.776和0.735，全国平均值为0.792。

由此可见，东部地区效率均值高于中西部地区，且位于全国平均水平之上，其原因主要在于东部地区有得天独厚的旅游环境资源和雄厚的资本力量；中西部地区效率值普遍低于全国平均水平，而中部地区又略高于西部地区。

由此可知，我国旅游业的发展表现出较明显的区域差异性。

结论
综上，笔者采用随机前沿分析法（SFA）对我国区域旅游业的效率进行实证检验。

实证结果主要表现为以下几个方面：我国区域旅游业效率值逐步提高；区域旅游业效率有较大差异，但这种差异正不断减小。

面对我国旅游业效率的特征，笔者提出以下建议：第一，加快转变旅游业经济增长方式，促进旅游业向集约型发展方式转变；以游客为核心，充分考虑旅游者的心理享受状态，将旅游业的发展从数量扩张型转向质量扩张型，优化旅游业的发展模式，提高旅游业的发展效率。

第二，根据不同区域的旅游业发展及环境特征，对旅游资源进行有效整合，并引导区域旅游业健康发展。

针对中东西三大地区的差异性，以科学规划为先导，采用因地制宜的整合方案，合理保护生态资源，有效开发旅游资源，确保区域旅游业健康发展，促使各个区域旅游业均衡发展。

第三，加大科研投入和技术创新，提高旅游产品和服务的质量。

科技创新是旅游业产品优化的灵魂，是旅游产业发展的推动力。

技术创新依赖于高层次人才的引进和资本的投入，在此基础上，引进科学的管理要素，有效整合旅游产业资源，走旅游业的可持续发展道路，从整体上提升我国旅游业效率。

第四，建立旅游产业联盟，提升旅游服务效率。

中小旅游企业无法形成竞争优势和规模优势，导致旅游业效率偏低。

区域旅游业效率水平的差异性也导致我国旅游产业的不均衡发展。

因此，需要建立旅游产业联盟，从旅游业的长远利益出发，走适合旅游业效率提高的发展之路。

参考文献：
1.刘长生.低碳旅游服务提供效率评价研究—以张家界景区环保交通为例[J].旅游学刊，2012（3）
2.吴玉鸣.中国省域旅游业弹性系数的空间异质性估计—基于地理加权回归模型的实证[J].旅游学刊，2013（2）
3.李秀娟.旅游产业集约化发展内在机理与路径选择研究[J].商业时代，2011（27）
4.邓俊淼.基于人文与生态资源整合的旅游产业集群构建[J].商业时代，2010（19）。