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环境约束下中国区域旅游业效率空间分异及影响因素研究

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孙景荣

摘要：运用数据包络分析法的SBM模型，从环境约束视角切入，对中国区域旅游业效率的空间分异特征及其影响因素进行了研究。研究结果显示，（1）从区域差异特征来看，环境约束下中国区域旅游业效率呈现出“东部地区大于中部地区，中部地区大于西部地区”的空间格局;从分类特征来看，低效率类型的省份占全国比重最大。其次是中效率类型和高效率类型;（2）环境约束下中国区域旅游业效率受到技术水平影响比较显著，经济发展水平和服务发展水平对其影响不显著。

关键词：环境约束;旅游业效率;空间分异;影响因素

中图分类号：F2 ? ? 文献标识码：A ? ? ?doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2020.05.019

0 引言

伴随旅游业的高速增长，旅游业能源消耗和碳排放已成为影响旅游地环境质量和制约旅游地可持续发展的重要因素，世界旅游组织的研究结果显示，旅游业碳排放占到全球碳排放的5%，该排放造成的影响可达全球温室效应的14%。2014年8月21日，国务院发布了《国务院关于促进旅游业改革发展的若干意见》，意见中明确提出要“推动旅游开发向集约型转变，更加注重资源能源节约和生态环境保护”，这为中国旅游业发展提出了新的要求。如何在追求旅游经济利益最大化的同时，将旅游环境影响降到最小，成为实现旅游可持续发展迫切需要解决的关键问题。因此，本研究尝试将环境因素纳入到区域旅游业效率评价中，探析环境约束下中国区域旅游业效率的空间分异特征规律，明晰环境约束下中国区域旅游业效率的影响因素，对于进一步拓展和完善旅游业效率相关理论具有重要意义。

旅游业效率研究最早起源于20世纪90年代，到目前为止，已经取得大量的研究成果，国内外研究主要集中在以下几方面：

（1）研究方法不断多样，旅游业效率测度方法主要有数据包络分析法（DEA）和随机前沿函数分析法（SFA）等。

（2）研究尺度不断拓宽，目前旅游业效率研究涉及国家层面、区域层面、城市层面、企业层面等多个空间尺度。

（3）研究对象不断拓展，涉及旅游酒店业效率、旅行社效率、国家名胜风景区旅游效率等多个旅游领域的研究。通过对国内外研究文献分析可知，目前对旅游业效率的相关研究取得了一定的进展，但研究旅游业效率时考虑环境因素对旅游业效率的影响相对较少，因此本研究尝试对环境约束下中国区域旅游业效率进行研究。

1 研究设计

1.1 研究方法

数据包络分析法（Data Envelopment Analysis，简称DEA）是由Charnes 和Cooper 等人于1978 年提出，是数学、运筹学、数理经济学和管理科学的一个新的交叉领域，是评价多输入和多输出决策单元（Decision Making Units，简称DMU）效率的有效工具，但传统DEA存在高估效率而忽视松弛性的缺点，针对这个缺点，Tone提出考虑松弛性的SBM模型，具体公式详见参考文献[18]。

1.2 数据获取

本文以中国30个省份（自治区/直辖市）（因西藏、香港、澳门及台湾部分数据缺失，故不考虑）旅游业为研究对象，对2016年中国区域旅游业效率进行测算和分析。结合以往的研究文献，本研究选择劳动力投入、资本投入和能源投入为投入指标，选择旅游业从业人数、旅游业固定资产原值和旅游业能源消耗分别表征劳动力投入指标、资本投入指标和能源投入指标。本研究选择旅游收入为期望产出指标，選择旅游碳排放为非期望产出指标，旅游业能源消耗和旅游碳排放测度方法参考文献[19] 。本研究所涉及的数据来自2017年《中国旅游统计年鉴》《中国旅游统计年鉴》副本、《中国能源统计年鉴》和《中国统计年鉴》，标准煤参考系数来源《中国能源统计年鉴》和《能源统计知识手册（ 2006）》。

2 环境约束下中国区域旅游业效率的空间分异特征研究

2.1 环境约束下中国区域旅游业效率区域差异分析

从区域差异来分析，详见表1，东部地区、中部地区和西部地区的环境约束下旅游业效率分别是0.59、0.57和0.44，呈现出“东部地区大于中部地区，中部地区大于西部地区”空间格局，东部地区与中部地区旅游业效率差距较小，东部、中部地区与西部地区旅游业效率差距较大。

2.2 环境约束下中国区域旅游业效率省际差异分析

按照各省份环境约束下旅游业效率的高低，并与全国均值进行比较，可以将各省份旅游业效率分成三类：高效率类型，中效率类型和低效率类型。

高效率类型包括浙江、天津、江苏、贵州4个省份，占到全国总数的13%，这类型省份的旅游业效率达到最优水平。中效率类型包括吉林、江西、广西、安徽、山西、河南、内蒙古、四川8省份，占到全国的27%，这类型省份的旅游业效率高于全国平均水平，但未达到最优效率水平，这类型以东部地区和中部地区省份为主。低效率类型包括山东、河北、福建、湖北、陕西、重庆、广东、云南、辽宁、湖南、黑龙江、北京、甘肃、上海、青海、新疆、宁夏、海南18省份，这类型的省份占到全国总数60%，这类型省份旅游业效率全部都低于全国平均水平，同时也表明这类型省份旅游业效率提升的潜力最大。旅游业效率最低的省份只有0.21，说明该省份旅游业效率有79%的提升空间。

3 环境约束下中国区域旅游业效率影响因素分析

为了进一步分析环境约束下中国区域旅游业效率的影响因素，本文结合以往的研究文献，对影响因素进行选取，选取的影响因素包括经济发展水平，服务业发展水平和技术水平，上述影响因素分别用各省份地区国内生产总值、第三产业产值和万元旅游收入能源消耗来表示。从表2可知，经济发展水平与环境约束下区域旅游业效率相关系数为0.344，呈现出正相关关系，但是未通过显著性检验。服务发展水平与环境约束下区域旅游业效率相关系数为0.282，也呈现出正相关关系，与经济发展水平一样，也未通过显著性检验。技术水平和环境约束下区域旅游效率相关系数0.365，呈现出负相关的关系，说明技术水平越高，环境约束下区域旅游业效率也就越高。

4 研究结论与展望

4.1 研究结论

本研究通过对环境约束下中国区域旅游业效率测度指标体系和测度模型进行了构建，对环境约束下的中国区域旅游业效率的空间分异特征及其影响因素进行深入研究，主要研究结论有：

（1）从区域差异特征来看，环境约束下中国区域旅游业效率呈现出“东部地区大于中部地区，中部地区大于西部地区”的空间格局特征;从分类特征来看，低效率类型的省份占全国比重最大，其次是中效率类型和高效率类型。

（2）环境约束下中国区域旅游业效率受到技术水平影响比较显著，经济发展水平和服务发展水平对其影响不显著。

4.2 研究展望

未来还需要进一步加强主要两方面：第一，加强环境约束下中国区域旅游业效率空间格局演变特征研究，通过运用标准差椭圆分析法，研究中国区域旅游业效率空间格局演变的重心演变轨迹等;二是运用σ收敛检验、绝对β收敛检验和条件β收敛检验，对环境约束下中国区域旅游业效率的敛散性深入分析。

参考文献

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