《基于SBM-DEA模型的旅游业生态效率评价》-经济学论文，经济论文-论文范文参考-科学狗论文网

标题

基于SBM-DEA模型的旅游业生态效率评价

范文

杨晓娟魏小丹梁瑜谢青

摘?要：旅游业快速发展对生态环境的保护造成很大的压力，旅游业生态效率就是衡量两者之间关系、判定旅游业是否可持续发展的一个重要指标。通过梳理相关文献，建立海南省旅游业生态效率评价指标体系，运用包含非期望产出的SBM-DEA模型测算海南省旅游业动态生态效率，分析产生非有效率的原因，得出结论：海南省旅游业生态效率整体较高，旅游业技术发展水平不高、从业人员整体素质较低和固定资产投资利用不充分是造成旅游业非有效率的主要原因。基于此，提出大力发展科学技术、提升旅游从业人员整体素质、保护旅游生态环境等对策建议。

关键词：旅游业生态效率?SBM-DEA模型?非期望产出?海南省

一、引言与研究简述

生态效率的核心含义是用最少的投入和消耗，获得最大的产出和效益[1]。旅游业生态效率源自生态效率，其评价方法也与生态效率相似。近些年模型核算法比较流行，大部分的研究是基于数据包络分析（DEA），或在此基础上的丰富和拓展。主要区别是环境污染指标的设置以及投入指标的选择。有的研究将环境污染指标放在投入指标里考虑，而有的将其放在产出指标里。比如李志龙等[2]、王兆峰等[3][4]、胡兰双[5]、彭红松和章锦河等[6]，将环境污染指标放在产出指标里，用非期望产出的形式体现，林文凯、查建平、刘佳将环境污染指标以投入的形式放进模型分析。除了环境指标，模型法产出指标大都选择旅游收入、旅游企业营业收入或者旅游人次数等，上述提到的文献中，旅游收入都被作为产出指标，林文凯产出指标还设置了旅游人次。投入指标的设置主要集中在土地投入、人力投入、资金投入、资源投入以及能源投入等几个方面，其中彭红松、胡兰双、李志龙等的研究中投入指标涵盖人力、资金、资源和能源四项，林文凯等没有考虑土地投入和能源消耗，王兆峰和刘佳等的投入指标只包含人力投入和资源投入。2010年国家推进海南国际旅游岛建设，2016年国家旅游局又将海南省列为首批国家全域旅游示范区创建单位，海南省旅游业不断快速发展，但是旅游业的发展给生态环境的保护带来压力。姚治国[7][8]、彭征等从碳足迹和生态足迹的角度测算了海南省旅游业的生态效率，本文将选择合适的投入产出指标，运用SBM-DEA模型测算海南省旅游业生态效率值，用以衡量海南省旅游经济发展和生态环境质量的可持续发展关系。

二、研究方法与指标选取

（一）SBM-DEA模型

假定研究的某个生产可能集P中，存在n个决策单元，每个决策单元中都有m个投入指标，s1个期望产出指标和s2个非期望产出指标组成，则P可以被定义为式（1）：

（二）指标体系及数据来源

本文選择的旅游生态效率投入指标包括人力、资金、旅游资源、能源消耗四个方面。其中不同年份核算范围不一致的数据和缺失的数据，本文做了处理和估算。具体指标及数据来源见表1。

三、海南省旅游业生态效率测度与原因分析

（一）生态效率测度及特征分析

本文根据研究需要选择包含非期望产出的SBM-DEA模型，采用MaxDEA Pro 5.2软件，首先选择距离函数：非径向的SBM，模型导向选择：非导向（也称双向模型），规模收益选择：Scale Efficiency（CRS and VRS），得到综合生态效率（TE）及其分解变量：纯技术效率（PTE）和规模效率（SE），其中，TE=PTE×SE。结果如表2整理。

表2所示的海南省旅游业各动态生态效率值，呈现出以下几点特征：

第一，从综合效率来看，海南省旅游业生态效率整体较高，其值均在0.7以上，比较低的两次出现在2003年附近和2008年附近，分析原因，与这两年中国出现两次大的事件相关联，2003年的非典和2008年的汶川地震和奥运会，有可能影响到海南省旅游业。2001年至2018年TE有效（等于1）的年份一共有8年，除说明生态有效率程度较好，产出达到最高外，还提示有可能存在投入或非期望产出冗余。18年的平均综合效率值为0.906，平均水平较高，标准差为0.094，差异较小。

第二，从分解效率来看，除综合效率为1的年份和2005年，其他年份的规模效率值均高于纯技术效率值，其中，纯技术效率有效年份有9个，说明投入要素利用程度达到最优，其平均值和标准差分别为：0.926和0.088;规模效率有效年份有8个，说明生产过程处于低投入高产出，其平均值和标准差分别为：0.977和0.033。两者相比表明规模效率的水平较高且更稳定，也反映出，海南省旅游业技术资源利用率和从业人员素质等方面比单纯的扩大投入产出规模有更大的提升空间。

第三，从规模收益值来看，18年间，8年规模收益不变，5年递增，5年递减。规模收益不变时，投入与产出同比例变动，旅游业生态有效率;递增的年份，说明要素投入不足或吸收率低，通过增加投入或提高投入利用率，可提高生态效率;递减的年份，说明要素投入超负荷，继续追加投入，会造成资源浪费和环境破坏。

第四，从结果还可看出，从2010年以来，海南省旅游业处于生态有效率的年份有6年，虽然2011、2012、2013生态无效率，但是这几年处于规模收益递增的阶段。说明国际旅游岛战略和全域旅游示范省建设对海南省旅游业有较大的正向影响。

（二）旅游业生态非有效率原因分析

表2提示海南省旅游业还有10年处于生态无效率状态，为进一步分析，将MaxDEA软件操作的规模收益改选为：一般化规模收益（GRS），设定∑λ取值范围为[0，1]，距离函数和模型导向选择不变，得出海南省旅游业各投入和各产出的松弛量，然后利用投入产出的松弛量计算冗余率和不足率，计算方式是用投入产出松弛量除以对应的投入产出指标值，整理即得表3。需要特别说明的是，选择GRS后软件计算的综合生态效率值和前面的稍有不同（见表2），这是因为在GRS状态下，双向（non-oriented）模型中，效率值=（1-投入无效率值）/（1+产出无效率值），前文分解效率值时，2005年的纯技术效率值为1，影响较大，GRS时，这一年处于生态综合有效率状态，其他年份影响不大，故这部分分析剔除2005年，只分析剩余9年非有效率原因。

表3计算数据显示，海南省旅游业生态非有效率的这几年，投入低效率和产出低效率同时存在，两者相比，投入低效率影响更大。产出低效率主要体现在产出不足上，即旅游收入较少，其平均不足虑为0.083，而旅游业主要污染物的排放基本处于合理范围，对海南省旅游业生态非有效率几乎无影响。分年份来看，投入和产出低效率影响最大的还是2003年附近和2008年附近，这与之前的分析相一致，再一次说明大的突发事件和公共卫生事件对旅游业有较大冲击。深入研究投入要素发现，四类投入中，对非效率影响较大的是人力投入（旅游企业从业人员数）和资金投入（旅游企业固定资产），其平均冗余率分别为：0.257和0.202，说明海南省旅游业非效率的投入主要原因是旅游企业人员臃肿，从业人员数已超过了旅游企业实际需要的人数，工作效率低下，本文统计的从业人员数仅包含旅游企业固定从业人员数，真正从事旅游业的人数更多，因而这一影响将进一步扩大;固定资产投资过多，或者没有得到有效利用，造成资金浪费。旅游饭店平均冗余率为0.046，说明旅游资源也有一点投入过多，但影响不大。旅游业能源只有2002超出消耗，其他年份均没有多余，说明旅游业能源消耗不多。显然，能源消耗与环境污染存在较强的联系，因此，这一分析也说明，目前海南省旅游业的发展对环境几乎无影响。综上，总体来看与本文前述分析相吻合，海南省旅游业动态生态效率较高，其发展对生态环境的影响较小。

四、建议与总结

（一）进一步提升海南省旅游业生态效率的建议

本文在梳理旅游业生态效率相关文献的基础上，构建了海南省旅游业生态效率研究的指标体系，并基于SBM-DEA模型和MaxDEA软件对其进行了实证测算和分析，得出海南省旅游业总体生态效率较高，其发展对生态环境的破坏较小，生态非有效率的主要原因是人力和资金投入的非有效率，其次是经济产出的不足和旅游资源的过度投入。鉴于此，建议可以采取以下措施进一步优化海南省旅游业生态效率。

1.保持现有旅游要素投入，大力发展科学技术，提高其有效利用程度。上述测算和分析中，本文所选的四个投入指标在非效率年份都有冗余，但是经济产出却呈现出不足的状态，而且在之前生态综合效率的分解效率测算中，纯技术效率明显低于规模效率。说明海南省旅游业生态效率受技术水平的约束。因此建议大力引进或培养科技人才，提升旅游业生产技术水平，才能使旅游投入要素得到高效利用，并在减少投入浪费的同时提高经济产出水平。

2.优化产业模式，开展旅游从业相关培训，提升旅游从业人员整体素质。在非效率分析中，本文所选的所有投入要素里，旅游企业从业人员数冗余率最高，一方面直接说明了海南省旅游从业人员过多，从业效率不高，整体素质有待提升。因此应通过举办知识、业务、能力等的培训或外派学习等方式，加强素质培养。另一方面也间接反映了海南省产业模式存在问题，致使太多人涌入旅游业。因此应该进一步优化产业模式和产业结构，达到引导理性就业、提升效率的目的。

3.继续控制旅游业能源消耗和污染物排放，保护旅游生态环境。良好的生态环境是海南省發展全域旅游的重点，因此对旅游业的能源消耗和污染物排放应重点把控，不以生态环境的破坏为代价来发展旅游业。

（二）研究总结

回顾本文研究过程，有很多不足和可扩展的空间。总结如下几条：第一，指标选取问题。本文研究的是单一旅游地的动态生态效率，以时间作为决策变量，选择了6个指标变量18年的数据资料，其中投入指标考虑了人力、资金、旅游资源和能源消耗四个方面，产出指标考虑了期望产出和非期望产出两个方面，每个方面都只选择了一个代表指标。如果抛开效率模型对决策变量和指标变量的数量对比关系要求，且所研究旅游地能有较完整的历史数据资料，在投入指标方面还可以扩展环境投入，比如选择环境污染治理投入指标等;在已有投入方面还可以考虑多个指标，比如人力投入还可以考虑从业人员平均工资，资金投入可考虑旅游业新增固定资产投资，旅游资源方面可以考虑旅行社、旅游景区数量，旅游业基础设施存量等，能源消耗可以分解出各种主要能源的消耗量，比如煤、石油、汽油、天然气等;如果进行区域间对比分析，投入指标还可以考虑土地投入方面。产出指标方面，期望产出还可以考虑旅游业增加值、旅游业总产值、旅游接待人次数等;非期望产出本文选择了主要污染物排放，但是主要污染物没有包含碳元素，而碳排放也是造成环境污染的一个很重要的方面，因此很多研究者计算旅游业碳排放作为非期望产出，笔者认为不论是主要污染物排放还是碳排放都不能完全涵盖涉及生态环境的非期望指标，只有将两者结合，才更有意义。本文研究的是动态数据，受限于历史数据收集的可行性，没有将碳排放考虑在内。第二，数据处理问题。本文有两个指标完全采用估算数据，一个是旅游业能源消耗量，另一个是旅游业主要污染物排放量，估算方式均采用了区域总量乘以区域旅游业占比，旅游业占比是旅游收入与地区生产总值的比例。这样的估算方式比较粗略，如果行业历史资料比较齐全，计算各行业的旅游“剥离系数”估算，笔者认为更准确。第三，需深入研究的方面。前述研究本文只对海南省旅游业生态非有效率的年份进行原因分析，而生态有效率的年份没有深入分析。因为生态有效率也即效率值等于1的年份，有可能存在投入要素的冗余和浪费，或此生态有效率是以非期望产出增多为代价，这需要进一步选择其他模型来研究，比如DEA的超效率模型。

参考文献：

[1]Schmidheiny S，WBCSD.Changing Course： A Global Business Perspective on Development and the Environment[M].Cambridge，Mass.：MIT Press，1992.

[2]李志龙，王迪云.武陵山片区旅游经济——生态效率时空分异及影响因素[J].经济地理，2020，40（06）.

[3]王兆峰，刘庆芳.长江经济带旅游生态效率时空演变及其影响因素[J].长江流域资源与环境，2019，28（10）.

[4]王兆峰，刘庆芳.长江经济带旅游生态效率时空演变及其与旅游经济互动响应[J].自然资源学报，2019，34（09）.

[5]胡兰双.中国旅游业生态效率测度与时空演变研究[D].广州：华南理工大学，2018.

[6]彭红松，章锦河，韩娅等.旅游地生态效率测度的SBM-DEA模型及实证分析[J].生态学报，2017，37（02）.

[7]姚治国，陈田，尹寿兵，李新刚.区域旅游生态效率实证分析—以海南省为例[J].地理科学，2016，36（03）.

[8]姚治国，陈田.旅游生态效率模型及其实证研究[J].中国人口·资源与环境，2015，25（11）.

〔本文系2018年海南省教育厅高等学校科学研究项目“全域旅游背景下海南省旅游业生态效率测度与评价”（项目编号：Hnky2018-83）阶段性成果〕

〔杨晓娟、魏小丹（通讯作者）、梁瑜、谢青，海南经贸职业技术学院〕

随便看

科学优质学术资源、百科知识分享平台，免费提供知识科普、生活经验分享、中外学术论文、各类范文、学术文献、教学资料、学术期刊、会议、报纸、杂志、工具书等各类资源检索、在线阅读和软件app下载服务。