論文：效率改善、技術(shù)進(jìn)步與城市旅游經(jīng)濟(jì)增長

論文：效率改善、技術(shù)進(jìn)步與城市旅游經(jīng)濟(jì)增長
——1995－2004年我國主要旅游城市的實(shí)證研究

摘要：在回顧國外文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，本文通過數(shù)據(jù)包絡(luò)模型（DEA）和隨機(jī)前沿模型（SFA）分析了1995年～2004年效率改善和技術(shù)進(jìn)步對我國主要旅游城市旅游發(fā)展的影響，測算了主要旅游城市的旅游生產(chǎn)效率。兩個模型的實(shí)證研究都發(fā)現(xiàn)了我國城市旅游生產(chǎn)力進(jìn)步的主要因素是技術(shù)進(jìn)步，而生產(chǎn)效率改善的影響很小。隨著我國城市旅游要素投入的不斷增加，旅游經(jīng)濟(jì)增長模式已經(jīng)逐漸從勞動力推動型向資本推動型轉(zhuǎn)變。城市間旅游生產(chǎn)技術(shù)溢出不明顯，我國城市旅游經(jīng)濟(jì)增長呈現(xiàn)非中性技術(shù)進(jìn)步的特征，東部城市的旅游生產(chǎn)效率明顯比中西部城市要高。最后，基于模型發(fā)現(xiàn)的問題，本文提出了一些相關(guān)的政策建議。
關(guān)鍵字：旅游城市；數(shù)據(jù)包絡(luò)模型；隨機(jī)前沿模型；效率改善；技術(shù)進(jìn)步

Efficiency Improvement, Technological Progress and City Tourism Growth:
An Empirical Study of Tourism Growth of
China Major Tourism Cities (1995-2004)

Abstract: Based on literature review of foreign recent progress, the paper uses Data Envelopment Analysis (DEA) and Stochastic Frontier Analysis (SFA) to analysis the influence of efficiency improvement and technological progress on tourism growth of China major tourism cities during 1995 to 2004. Through the empirical study, it is found that technical change played an important role in tourism growth, while efficiency changed little. Labo
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6-9]]提出了一個旅游目的地的效率評價框架。它包括了企業(yè)和游客兩方面的生產(chǎn)力，并且通過中間的服務(wù)質(zhì)量將兩部分聯(lián)系起來。目的地與游客的投入都會影響服務(wù)質(zhì)量，然后又分別影響目的地與游客的產(chǎn)出。

圖1. 旅游目的地投入產(chǎn)出與生產(chǎn)力示意圖
（資料來源：Parasuraman, 2002）

在不同研究中，為了衡量旅游企業(yè)或組織的生產(chǎn)力，一般使用Malmquist生產(chǎn)力指數(shù)和TFP全要素生產(chǎn)力指數(shù)；這兩個指數(shù)的定義將在后面給出。
生產(chǎn)效率用來衡量一個企業(yè)在等量要素投入條件下，產(chǎn)出與最大產(chǎn)出生產(chǎn)前沿(Production Frontier)的距離。距離越大，則生產(chǎn)效率越低。旅游研究中，是很難用一個簡單的指標(biāo)來衡量效率的。一般來說，旅游目的地的效率可以看作是兩種重要因素交織在一起起的作用[[[]. Wöber, Karl W.; Daniel R. Fesenmaier. A Multi-Criteria Approach to Destination Benchmarking A Case Study of State Tourism Advertising Programs in the United States [J]. Journal of Travel & Tourism Marketing, 2004, 16(2/3):1-18.]]。第一個因素決定了目的地對資源使用，調(diào)配的管理能力，可以稱作“可控性投入”。這些投入在目的地可以分為兩類，一類是財(cái)政指標(biāo)，另一類是非財(cái)政指標(biāo)。在現(xiàn)實(shí)狀態(tài)下，還會存在一些不由人能支配調(diào)控的外生性投入，這些“非可控性投入”。這些投入可以與客源地有關(guān)（如與客源地距離），可以與目的地有關(guān)（如目的地的氣候條件）。

圖2. 旅游效率評價示意圖
（資料來源：Anderson, 1997[[[]. Anderson, D.R., Sweeney, D.J. & Williams, T.A. An introduction to management science: Quantitative approaches to decision making. 8th edition [M]. St. Paul, MN: West Pub-lishing, 1997.]]）
在早期的研究中，都使用比例分析和綜合指數(shù)來對旅游企業(yè)的表現(xiàn)進(jìn)行評估。Baker和Riley(1994)[[[]. Baker, M.,& Riley, M. New perspectives on productivity in hotels: some advances and new directions [J]. International Journal of Hospitality Management, 1994,13(4):297-311.]]建議用比例指標(biāo)來研究住宿業(yè)的生產(chǎn)效能。 Wijeysinghe(1993) [[[]. Wijeysinghe, B. S. Breakeven occupancy for a hotel operation [J]. Management Accounting, 1993, 71(2):32-33.]]提出“盈虧平衡分析”(break-even analysis)來研究旅游管理的效率。Brotherton和Mooney (1992)，Donaghy, McMahon和McDowell (1995)[[[]. Donaghy, K., McMahon, U.,& McDowell, D. Yield management: An overview [J]. International Journal of Hospitality Management, 1995, 14(2):139-150.]]建議在旅游管理中使用“收益管理”(yield management)來分析效率。Wassenaar和Stafford(1991)[[[]. Wassenaar, D.J., Stafford,E.R. The lodging inde*: An economic indicator for the hotel/motel industry [J]. Journal of Travel Research, 1991, 30(1):18–21.]]使用了一種住宿指標(biāo)來衡量酒店業(yè)與汽車旅館業(yè)的市場效率。
比例指標(biāo)分析對測量兩個變量直接的關(guān)系是非常有效的，但是在現(xiàn)實(shí)環(huán)境中，投入產(chǎn)出通常都有很多指標(biāo)，這時比例就很難反應(yīng)實(shí)際的情況了。因此，可以用比例合成成綜合指數(shù)來反映相關(guān)指標(biāo)，但是，這需要先確定一些權(quán)重，客觀地估計(jì)權(quán)重，同樣是很困難的。
2. 前沿生產(chǎn)模型
目前，對旅游企業(yè)、組織進(jìn)行效率評估的主流方法是前沿生產(chǎn)模型。它認(rèn)為由于各種不同的價格和組織因素，經(jīng)濟(jì)單位沒有完全利用存在的技術(shù)。這表明了由于技術(shù)非效率的存在導(dǎo)致了經(jīng)濟(jì)單位的實(shí)際產(chǎn)出在最大產(chǎn)出之下。前沿生產(chǎn)模型包括兩大類，一種是非參數(shù)前沿生產(chǎn)模型，一種是參數(shù)前沿生產(chǎn)模型。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(Data Envelopment Analysis, DEA)方法就是一種非參數(shù)前沿生產(chǎn)模型，其最大特點(diǎn)是無需對旅游生產(chǎn)系統(tǒng)的投入產(chǎn)出之間進(jìn)行任何形式的生產(chǎn)函數(shù)假定，只要是把投入轉(zhuǎn)為產(chǎn)出的生產(chǎn)決策單位DMU(decision-making units)，就可以僅僅依靠DMU的實(shí)際觀測數(shù)據(jù)，利用線性規(guī)劃技術(shù)將有效DMU線性組合起來，構(gòu)造出“懸浮”在整個觀測樣本點(diǎn)上的分段超平面即生產(chǎn)邊界面，并由此來評估DMU的相對效率。相對于 DEA法缺乏風(fēng)險(xiǎn)考慮以及無統(tǒng)計(jì)特性的缺陷，隨機(jī)前沿分析(Stochastic Frontier Analysis, SFA)是一種參數(shù)方法，該方法在設(shè)定旅游生產(chǎn)單位生產(chǎn)函數(shù)的基礎(chǔ)上，將誤差項(xiàng)分為兩部分：第一部分用來反映統(tǒng)計(jì)噪音誤差，第二部分是用來反映企業(yè)自身可控制但未達(dá)最優(yōu)的部分。
本文統(tǒng)計(jì)了近十年來，國外主要學(xué)術(shù)刊物上發(fā)表的關(guān)于旅游產(chǎn)業(yè)效率測量的文獻(xiàn)（表1）。當(dāng)然，這些研究不全是研究旅游產(chǎn)業(yè)單位總體效率的，還有把研究對象設(shè)定為特定方面的效率。比如技術(shù)投資效率(Sigala等，2004[[[]. Sigala, Marianna; Airey, David; Jones, Peter. ICT Parado* Lost? A Stepwise DEA Methodology to Evaluate Technology Investments in Tourism Settings [J].Journal of Travel Research, 2004,43(2): 180-192.]])、廣告營銷效率(Wöber等，2004[3])、勞動力效率(Hu和Cai，2004[[[]. Hu, Bo A; Liping A. Cai. Hotel Labor Productivity Assessment: A Data Envelopment Analysis [J].Journal of Travel & Tourism Marketing, 2004, 16(2/3):27-38.]])、網(wǎng)絡(luò)營銷效率(Sigala，2003[[[]. Sigala, Marianna. Developing and Benchmarking Internet Marketing Strategies in The Hotel Sector in Greece [J]. Journal of Hospitality & Tourism Research, 2003,27(4):375-401.]])等。
表1. 國際旅游業(yè)效率測量相關(guān)進(jìn)展
研究者 使用模型 研究對象 投入變量 產(chǎn)出變量 價格變量
Bell, Morey
(1995)[[[]. Bell, R. A., Morey, R. C. Increasing ……（未完，全文共23892字，當(dāng)前僅顯示4297字，請閱讀下面提示信息。收藏《論文：效率改善、技術(shù)進(jìn)步與城市旅游經(jīng)濟(jì)增長》）