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标题 环境约束条件下景区旅游效率与旅游生产率评估
范文

    查建平++王挺之

    

    

    

    摘要

    旅游活动不仅能够为景区创造经济效益,而且也给生态环境体系形成负面影响,因而对环境约束下景区旅游效率与旅游生产率进行测度具有重要意义。本研究参照网络DEA与方向性环境距离函数法,将环境因素纳入景区旅游效率与旅游生产率测度框架,结合以景区碳足迹表征的生态环境压力指标,构建了考虑环境因素的景区旅游效率与旅游生产率测度模型,规避了传统DEA方法的“黑箱”问题,更为准确地涵盖了环境治理效率。以四川省成都市26家景区为评估对象的研究结果显示,各景区旅游效率存在较大差异,多数景区旅游生产率差异受旅游服务产品生产环节效率主导,囊括环境治理效率的旅游效率与旅游生产率评估更为科学、合理。最后本文在发展理念、旅游服务产品结构、能源结构、碳汇增加等方面针对景区旅游经济发展提出对策建议。

    关键词旅游效率;旅游生产率;环境;网络数据包络

    中图分类号F592.7;F205文献标识码A文章编号1002-2104(2015)05-0092-08doi:10.3969/j.issn.1002-2104.2015.05.012

    作为旅游活动发生地,一方面,旅游景区涉及到旅游业的“食、住、行、游、购、娱”等环节能源消耗及污染排放,是旅游引致污染排放的重心,另一方面,旅游景区自身对气候变化与环境破坏表现出极度的敏感性与脆弱性,与能源消耗及污染排放紧密相关的气候紊乱、生物多样性损失、自然景观破坏、自然突发性事故与传染病增加等问题已经给旅游景区可持续发展带来了严峻挑战,因而环境因素是景区旅游效率与旅游生产率评估中不可忽视问题。已有研究文献主要通过数据包络分析法(Data Envelopment Analysis,DEA)对旅游效率与旅游生产率进行评估,其中更是有少数学者将环境因素纳入旅游效率与旅游生产率测度框架[1-2]。然而,传统的数据包络分析法犹如“黑箱”,资源要素投入、合意性产出与非合意性产出之间的关系皆内含于生产技术集中,忽视了受评主体在环境治理环节的努力,难以对环境约束下的景区旅游效率与旅游生产率作出科学合理的评估。基于此,本文以网络DEA为基础,结合方向性环境距离函数法,构建了适合度量环境约束下景区旅游效率与旅游生产率的测度模型,规避传统测度方法的局限,以此对景区旅游效率与旅游生产率作出科学、合理的评估,为旅游景区可持续发展提供参考。

    1研究综述

    已有关于旅游效率与旅游生产率的研究主要包括以下几方面:一是旅游产业细分部门的旅游效率与旅游生产率方面研究,主要涵盖旅游酒店与旅行社、旅游交通、旅游目的地等[3-8],二是旅游产业效率及生产率方面研究[9],三是旅游市场、旅游企业、旅游线路产品的相关效率与生产率方面研究[10-12]。因而,既有研究文献主要围绕旅游酒店、旅行社、旅游交通和旅游目的地等部门以及旅游产业系统的旅游效率与旅游生产率展开,对景区的旅游效率与旅游生产率关注较少。而在景区旅游效率或旅游生产率研究文献中,仅少数学者将环境因素纳入旅游效率研究框架,从“社会经济—生态环境”耦合系统的视角出发,对旅游效率作出研究,但他们的研究并未涉及到旅游生产率[1-2,13]。此外,就方法论角度而言,与参数前沿、一般均衡模型等方法相比,DEA方法具有无需设定函数形式、可以对生产率进行分解等优点,因而上述研究文献多是采用DEA方法对旅游效率或旅游生产率作出测度。而考虑环境因素的旅游效率测度研究则主要通过以污染排放作为投入、以污染排放作为合意性产出或者以污染排放作为非合意性产出等三种处理方式,将污染排放纳入传统DEA测度模型[13]。值得注意的是,已有的环境约束下旅游效率测度方法根植于传统DEA测度模型,因而难以逃脱传统DEA所固有的“黑箱”问题,即资源要素投入到环境技术集中,然后合意性产出、污染排放(作为非合意性产出或合意性产出)从环境技术集的另一端被生产出来,或者是,资源要素投入、污染排放投入到环境技术集中,然后合意性产出从环境技术集的另一端被生产出来。这一旅游效率与旅游生产率测度方法的重心是旅游服务产品生产环节,忽视了景区环境治理环节,并未揭示资源要素投入、合意性产出与非合意性产出三者之间的动态关系,亦存在低估环境效率的可能。Fare & Grosskopf提出了网络DEA测度方法,突破了传统DEA测度模型的“黑箱”问题,随后,Fare & Grosskopf更是将其引入环境技术效率测度中,通过区分生产与环境治理两大环节,对受评主体的环境技术效率作出准确地评估[14-15]。鉴于此,为了规避传统DEA方法所固有的“黑箱”问题,更为准确地涵盖了景区环境治理效率,本文选择以网络DEA方法为基础,结合方向性环境距离函数法,将环境因素纳入旅游效率与旅游生产率测度框架,进而构建出适合于度量环境约束下景区旅游效率与旅游生产率的测度模型,这对于低碳经济背景下景区旅游管理工作具有重要参考价值。

    4旅游效率与旅游生产率综合测度

    4.1旅游效率

    依据上文所构建的景区旅游效率与旅游生产率测度模型,结合已收集与整理的投入产出指标数据,利用Matlab分析软件对这26家旅游景区在环境约束条件下的旅游效率(旅游服务产品生产环节旅游效率、环境治理效率)与旅游生产率进行测度与分析。图2列示了26家景区旅游效率值,26家景区在2012、2013两个年份的旅游效率值较为相似,宽窄巷子、洛带古镇、黄龙溪、刘氏庄园、花水湾温泉以及西岭雪山等6家景区旅游效率为1,处于环境技术前沿位置,环境约束条件下的旅游效率值最高,三圣花乡、虹口及丹景山等3家景区旅游效率值在0.5-0.8之间,而剩余17家景区对应旅游效率在0.5以下,旅游效

    率最高景区是最低景区的3倍左右,各景区旅游效率存在

    较大差异,说明这26家景区在旅游经济发展与生态环境保护两个维度的平衡发展上表现迥异,亦说明各景区的可持续发展能力存在较大差异。

    此外,依据上文所构建的旅游效率测度模型,景区运

    营过程主要由旅游服务产品生产与环境治理两大环节构成,因而环境约束下的景区旅游效率高低由旅游服务产品生产效率与环境治理效率两部分共同决定,如图3、图4所示。从图中可以看出,26家景区旅游服务产品生产环节效率存在较大差异,环境治理效率差异相对较小,但与生产环节效率排序并非一一对应,说明忽视景区环境治理的环境约束下旅游效率的测度并不合理。具体而言,洛带古镇、黄龙溪、刘氏庄园、花水湾温泉以及西岭雪山等5家景区生产环节效率为1,居于环境生产技术前沿位置,其他景区皆在0.5-0.7之间,而各景区环境治理效率差异较小,多数景区环境治理效率在0.8以上,其中宽窄巷子、金沙遗址、花水湾温泉、西岭雪山、虹口、青城山-都江堰、天台山以及丹景山等8家景区环境治理效率更是处于前沿位置,因而景区旅游效率变化更多受生产环节效率驱动,环境治理效率所产生的影响相对较小,生产环节所表现出的可持续发展能力差距是导致各景区旅游效率差异悬殊的主要原因。因此,着重推进旅游景区低碳发展,发掘景区旅游服务产品增值潜力,提高旅游服务产品生产环节在环境约束条件下的旅游效率,是推动旅游景区可持续发展的重心所在。

    4.2旅游生产率

    以上文构建的旅游生产率指数为基础,可以对26家景区旅游效率动态变化状况进行测算与分析。从测算结果中可以看出,景区旅游效率有上升有下降,但对应变化幅度相对较小,图5列示了26家景区在2012-2013年的旅游生产率指数。

    此外,依据旅游效率与旅游生产率测算结果,我们可以从同一时期相对效率大小与不同时期的效率变化两个

    维度出发,将26家景区按照旅游效率状态进行划分。2012-2013年26家景区旅游效率均值为0.58,故此我们将其作为旅游效率的“临界值”;TSS>1说明效率上升,TSS<1说明效率下降,故此我们将1作为效率变化的“临界值”,将景区旅游效率状态划分为四种类型,见表4。结合旅游服务产品生产环节效率与环境治理效率的变化状态,我们可以知道,除洛带古镇、桃花故里及客家杏花村等景区外,多数景区生产环节效率的增减是旅游效率变化的关键,绿色旅游项目开发、旅游服务产品价值增值、旅游活动节能降耗及节能环保技术应用使得资源要素投入、旅游初始碳足迹相对稳定条件下景区得到更多的旅游收入,但单纯扩大旅游景区游客接待规模虽能够提高旅游收入,却

    也给景区生态环境系统带来巨大压力,不利于环境约束下旅游效率的提升。而洛带古镇、桃花故里及客家杏花村等3家景区旅游效率下滑的原因在于景区环境治理环节中垃圾回收与清理费用上升,导致单位碳减排费用上升,进而对环境约束下景区旅游效率变化产生负向影响,因而着力提升环境治理效率是这些景区可持续发展的关键。

    5结论与建议

    本文参照网络DEA与方向性环境距离函数,将环境因素纳入景区旅游效率与旅游生产率测度中,结合以景区碳足迹表征的环境压力指标,构建了考虑环境因素的旅游

    效率与旅游生产率测度模型,并以四川省成都市26家旅

    游景区为例,对各景区2012、2013年旅游效率与旅游生产率作出评估。

    与传统DEA相比,基于网络DEA的测度方法能够将旅游景区运营过程划分为旅游服务产品生产与环境治理两大环节,更为形象地刻画了景区旅游产出、污染排放与资源要素投入三者之间的动态关系,规避了传统DEA所固有的“黑箱”问题。以四川省成都市26家景区为评估对象的测度结果显示,各旅游景区在旅游经济发展与生态环境保护两个维度的平衡发展上表现迥异,不同景区可持续发展能力存在较大差异。景区旅游效率变化更多受生产环节效率驱动,而环境治理效率所产生的影响较小,但并非与生产环节效率一一对应,说明与传统DEA相比,涵盖环境治理效率的网络DEA方法能够对环境约束下的景区旅游效率作出更为准确的评估;各景区旅游生产率测度结果显示,各景区旅游效率有升有降,但对应变化幅度相对较小,多数景区生产环节效率的增减是旅游效率变化的关键,但亦有少数景区因环境治理效率的下降而出现旅游效率整体下滑现象。

    在环境约束下景区旅游效率与旅游生产率测度的基础上,提出以下低碳经济背景下旅游景区发展的对策与建议:

    (1)倡导低碳发展理念,强化绿色旅游服务产品开发,优化景区旅游服务产品结构。旅游景区内部不同旅游服务产品间的能耗标准与污染排放强度存在一定差距,因而要提升环境约束下景区旅游效率,则摒弃传统发展思路,必须紧抓旅游服务产品结构调整工作,降低高能耗、高污染服务产品在整个旅游服务产品体系中的比重,推进绿色旅游服务产品开发与推广,引领游客消费结构低碳转型。

    (2)降低传统化石能源比重,优化景区能耗结构。传统化石能源污染排放系数较高,对景区自身脆弱的生态环境系统形成较大压力,亦不利于低碳旅游发展目标的实现。这就要求各景区因地制宜地利用清洁能源,降低传统化石能源在能耗结构中的比重,促进景区能源结构绿色转型。

    (3)重视景区环境治理工作,增加碳汇。景区旅游服务产品生产环节是旅游活动污染排放的源泉,主导了景区旅游效率与旅游生产率的变化,但不能忽视景区环境治理工作的成效。景区环境治理是对游客旅游活动污染排放的补救,森林碳汇则可以抵消景区二氧化碳排放所形成的温室效应,增强景区生态环境系统的自动愈合能力,并为生态环境系统创造其他诸多额外价值。这就要求各景区在稳定现有林地覆盖率的同时,对有提升潜力的景区进一步造林与再造林,提升森林碳汇的质量与效果。

    (编辑:徐天祥)

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