基于数据包络分析的中国冰雪旅游产业效率分析.caj

发布时间：2016-11-17 14:05

  本文关键词：基于数据包络分析的中国冰雪旅游产业效率分析，由笔耕文化传播整理发布。

第28卷第1期2014年1月干旱区资源与环境

JournalofAridLandＲesourcesandEnvironmentVol．28No．1

Jan．2014

文章编号：1003－7578（2014）01－169－06

基于数据包络分析的中国冰雪旅游产业效率分析

1，21

杨春梅，赵宝福

（1．辽宁工程技术大学，葫芦岛125105；2．齐齐哈尔大学，齐齐哈尔161000）

*

提要：中国的冰雪旅游迅速发展，很多区域纷纷打造冰雪旅游产业来提升经济效益，然而冰雪旅游产业

的效率如何？是否达到了理想的效果？文中选择运用DEA模型方法，以17个省直辖市为研究对象，对其冰雪

纯技术效率、规模效率的水平比较低，只有旅游产业效率进行实证研究。研究表明：研究区域的综合技术效率、

四川省、重庆市、天津市的效率值为1，达到了综合技术效率、纯技术效率和规模效率的最优化。同黑龙江省、

中、西部地区进行分类评价，西部地区的综合技术效率值为0．609，中部地区的综合技术时把研究区域通过东、

效率值为0．459，东部地区的综合技术效率值为0．424，可以看出三个地区的效率均不高。最后针对各地区效率不高的问题，提出要进一步开发冰雪旅游资源、实现冰雪旅游产业的多元化、打造区域冰雪旅游合作的结论。

关键词：冰雪旅游产业；DEA方法；冰雪旅游资源；中国中图分类号：F590文献标识码：A

冰雪旅游最早产生于寒地民族，是一种既放松身心又可以强健体魄的活动，这种活动集审美体验和健

深得游客的喜爱。冰雪旅游主要包括三部分内容：一是游览观光式冰雪旅游，包括自然冰身娱乐为一体，

雪景观－雪山、雪原、人工冰雪景观－雪雕、冰灯；二是冰雪运动旅游，包括滑雪、滑冰、冬泳、冰雪足球等休

［1］

闲体育活动；三是冰雪娱乐旅游，包括冰上爬犁、狗拉雪橇等项目。目前，世界范围内的冰雪旅游产业发展已经进入一个高速发展的阶段，据统计，全世界现有滑雪场6000个，每年有4亿人参加冰雪旅游，冰

［2］

体育、经济及人文等领域发挥雪旅游经济带来的收入达到700多亿美元。冰雪旅游的发展在旅游产业、

着重要的作用，已经在全球范围内产生了重大影响，并向高水平产业迈进，美国、加拿大、澳大利亚、奥地

［3］

利、瑞士、法国、日本、韩国等国家的冰雪旅游已经形成了完善的产业体系。

21世纪以来，中国的冰雪旅游得到了飞速发展，尤其在冰雕方面遥遥领先于其他国家，同时滑雪旅游也成为中国冰雪旅游产业的主导项目，已建成近300家滑雪场，各自分布在黑龙江、吉林、辽宁、湖北、河北、四川、内蒙古、新疆、云南、北京等地，年收入超过百亿元人民币，为冰雪旅游产业的发展带来了巨大的经济效益。目前，我国的冰雪旅游产业已经形成了东北地区为首，包括华北、西北、西南地区在内的几大区域纷纷涌现出北京近郊、四川、新疆等新兴的冰雪旅游城市和旅游景区，冰雪旅游产业的发展中促进了餐

1985年黑龙江省哈尔滨市创办了全饮业、住宿业、交通业等联动相关产业的不断发展。以黑龙江省为例，

国第一个冰雪活动项目－哈尔滨冰雪节，成为世界著名的四大冰雪节之一。目前，黑龙江省的冰雕、雪塑、滑雪三种冰雪旅游产品项目在国内外产生巨大的影响力，冰雪旅游业已经成为黑龙江省新的经济增长点。

2012年黑龙江省春节黄金周期间，据统计，共接待旅游者总人数1425．46万人次，同比增长27．2%；实现

同比增长17．1%。旅游总收入86．02亿元，

然而，打造冰雪旅游产业需要投入大量的人力、物力和财力等要素，在这种情况下中国冰雪旅游产业的发展背后所投入的资源的利用效率如何？相应的投入是否获得相应的产出？很多学者均提出这样的疑问，基于此，文中对我国的冰雪旅游产业效率进行分析。

Lau，Brada研究国内外学者对中国宏观和中观层面的经济增长、技术效率与全要素增长的研究较多，

［4］

了技术效率对企业全要素生产率的影响。Wu测算了中国农业、国有工业和民营企业的全要素生产率、

［5］［6］

技术进步和技术效率的变化。Kalirajan测算了省际效率之间在技术效率方面的差异。国内对旅游产

*

收稿日期：2012－12－11；修回日期：2012－12－25。

基金项目：齐齐哈尔市哲学社会科学研究规划项目（QSX2012－26（QN））资助。作者简介：杨春梅，女，黑龙江人，博士研究生，副教授，主要研究方向为旅游管理及战略创新。E－mail：DAYANGMEI1999@126．com

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业效率的研究文献也是近几年才出现的，主要是运用定量的方法进行效率评价。岳宏志，朱承亮提出将技

［7］

运用DEA对旅游产业技术效率及其区域差异进行实证分析。郭岚，术效率引入中国旅游产业效率中，

［8］

张勇，李志娟综合了因子分析和DEA两种方法，提出我国旅游上市公司的效率利用方法。陶卓民，薛献

［9］

规模效率和全要素生产率。马晓龙，保继刚研究了伟运用DEA方法测度中国旅游业发展的技术效率、

［10］

中国主要城市的旅游效率进行计算，对不同时期的效率与总效率的关系进行了判定和度量。郭滕云运

［11］

提出利用效率的有效途径。徐波，荣毅运用DEA方法对旅游用DEA方法对中国主要城市进行探讨，

［12］

景区经营效率进行实证分析，提出旅游景区经营效率的途径。杨荣海，曾伟运用DEA方法对云南省的

［13］

旅游效率进行实证分析，并分析导致效率出现的差异。朱承亮等学者运用随机前沿生产函数对我国区

［14］

并分析东部、中部、西部的区域旅游差异。域旅游产业效率进行实证研究，

冰雪旅游产业是若干行业的集合体，包括交通、住宿、餐饮服务、各种吸引物和活动项目，以及零售经营活动等，因此冰雪旅游产业系统的演化发展既要遵循产业演化的普遍规律，又由于自身固有的特性而有

［15］

研究旅游产业效率问题的并不多，而研究中国冰雪着不同于其它行业的特殊规律。从已有文献来看，

旅游产业效率问题的则更少，因此文中考虑到冰雪旅游产业自身的特点及DEA方法的适用性，选择DEA模型方法评价中国冰雪旅游产业的效率问题。

1材料与研究方法

1．1数据来源

1．1．1投入指标选取

冰雪旅游资源是旅游区吸引旅游者最重要的因素，是发展冰雪旅游产业的物质基础。但是目前国内外文献中对冰雪旅游资源的明确定义还很少见。国外学者对冰雪旅游资源有不同程度的理解。加拿大、澳大利亚的学者认为生态旅游区、滑雪场等为冰雪旅游的吸引物。Graburn对高山雪原型旅游进行了界

［16］

Hultkrantz在研究中将滑定，提出以滑雪场为基础，并供给登山、攀岩、跳伞、日光浴等旅游产品。Vail，

［17］

至今没有雪旅游规划为冰雪旅游资源的范畴之内。国内学者对冰雪旅游资源的定义也存在多种说法，

明确的概念。有的学者认为凡能激发旅游者的旅游冬季，能成为旅游活动的需要品，同时产生经济效益、社会效益和环境效益的所有因素都是冰雪旅游资源。吴伟伟，张春艳等认为冰雪旅游资源包括自然旅游

［18］

资源和人文旅游资源，涵盖了冰雪景观、冰雪游乐设施、冰雪娱乐服务等。从国内外学者的研究来看，冰雪旅游资源的范围包括滑雪旅游、滑冰旅游、冰雪景观、节庆活动、娱乐服务及各种旅游项目的配套设施

同时涉及到冰雪旅游系统的要素比较复杂，考虑到指标的等方面。由于直接衡量冰雪旅游投入比较困难，

文中选择滑雪场数量，滑冰场数量，冰雪游览区的数量，举办节庆活动次数、可衡量性及数据的可获得性，

冬季体育赛事的次数五方面的总和作为冰雪旅游资源吸引力投入指标，另外又选取星级饭店数量和旅行社的数量3个要素来共同衡量旅游城市旅游效率的投入水平。1．1．2产出指标选取

30多个城市在发展冰雪旅游产业，冰雪旅游产业越来越受到关注，目前全国已经有17个省直辖市、

而且发展态势较快。考虑到对省域的研究更有代表性，更加能够体现出冰雪旅游产业的发展态势，因此文

其冰雪旅游资源使用效率可表征为一定规模生产要素投入水平下的产出结中将省份视作生产决策单元，

［19］

产出水平高则效率高，反之则效率低。作为旅游活动的重要发生地以及承担各种旅游服务设施的果，载体，冰雪旅游活动的产出包括吃、住、行、游、购、娱六大方面，涉及到交通、住宿、餐饮、娱乐、购物等各个

因此旅游生产的直接产出应包含满足游客旅行过程中的全部需求与服务，但是服务好坏难以进行标行业，

考虑到文中选取的研究区域是根据旅游接待人数统计出来的，因此选取旅游接待人数作为准量化和比较，

衡量旅游城市效率的产出指标；但是旅游者的消费水平不同，旅游人数多不一定消费能力强，以旅游接待人数作为产出指标比较单一，因此把旅游总收入也作为衡量冰雪旅游产业效率的另一个产出指标。1．1．3数据来源

截至到2012年12月份，已经形成冰雪旅游产业的区域包括黑龙江省、吉林省、辽宁省、北京、河北省、湖南省、内蒙古、宁夏、山东省、山西省、四川省、西藏、新疆、重庆、河南省、天津。考虑到许多区域是最近几

为了保证数据的客观性和真实性，所以最终选择2011年的数据作为效率评年才开始发展冰雪旅游产业，

《2012年中国旅游统计年鉴》，价的时期。文中的投入指标均来自于旅游局官方网站，中国国家旅游局，地

第1期杨春梅等基于数据包络分析的中国冰雪旅游产业效率分析·171·

，《2012年地方旅游统计年鉴》，2011年度全国旅行社统计调查公报，2011年地方国民经济方旅游政务网

数据来与社会发展统计公报。产出指标主要选取2012年各区域春节黄金周的旅游总收入和旅游总人数，

自各省区市旅游局公开统计数据。

为了保证投入与产出指标的充分相关性，运用SPSS17．0软件中的pearson相关性检验（表1）。各区域的投入变量均与产出变量之间的相关系数为正，并且均能在1%显著性水平下通过双侧检验，这说明该

具有合理性。投入产出指标符合模型所要求的"同向性"原则，

表1研究区域冰雪旅游产业投入与产出指标的pearson相关系数

Tab．1Pearsoncorrelationcoefficientbetweenice－snowtourismindustryinputandoutputindicatorsinstudyarea

产

出

项

旅游总收入旅游人数星级饭店数量旅行社数量冰雪旅游资源吸引力

项

旅游总收入1

＊＊

旅游人数0．872

1

＊＊

星级饭店数量0．757

＊＊

旅行社数量0．439

＊＊

冰雪旅游资源吸引力0．825＊＊0．749＊＊0．532＊＊0．761＊＊

1

0．872＊＊0．757＊＊0．439＊＊0．825＊＊

0．820＊＊0．784＊＊0．749＊＊

0．820＊＊

10．695＊＊0．532＊＊

0．784＊＊0．695＊＊

10．761＊＊

注：＊＊在0．01水平（双侧）上显著相关。

1．2研究方法

DEA方法是美国运筹学家Charnes，Cooper，Ｒhode提出的一种效率评价方法。自1978年以来，DEA方法的研究保持了持续快速增长的趋势，许多重要的成果都发表在国际著名杂志上，在管理学领域具有重

魏权龄在国内普及和推广DEA方法起到了积极而重要的作用，并在2000年对要的地位和影响。1988年，

［20］

DEA的研究进展作了总结，从而促动了DEA方法在中国的发展。

根据DEA方法的思想，将每一个评价单位作为DMU，通过达到DMU的Pareto最优，寻找包含所有评价单位生产集的最小凸锥，该凸锥的边界是生产最优，最终得到效率的测度。DMU效率分为投入导向、产出导向和技术可行导向3种计算方法。由于投入可以进行控制和可测量性，而产出却不容易控制和测量，产出随着环境因素和人为因素而发生变化，因此文中研究采用产出既定条件下不同投入组合的投入导向模式，考虑如何从投入的角度进行资源优化配置，提高整体效率，即BCC模型。

T－T+

?min（θ－ε（e1s+e2s））

k?s．t．xjlλj+s－=θxn2，3，…，LΣ?l…l=1，j=1??k

（1）yjmλj+s+=yn2，3，…，M?jΣm…m=1，=1

?n

?Σλ=1

jj=1??

?λ≥0

－－++

式中：θ（0＜θ≤1）为综合效率指数；λj（λj≥0）为权重变量；s（s≥0）为松弛变量；s（s≥0）为剩

TT

余变量；ε为非阿基米德无穷小量；e1和e2分别为单位向量空间，如果θ的值越接近1，则表示第n个评价单位的效率就越高，反之则越低。当θ=1则表示评价单位在最优生产前沿面上，评价单位的产出相对于投入而言达到了综合效率最优化。

2结果与分析

2．1结果

利用DEAP2．1软件对17个省直辖市冰雪旅游产业的旅游效率水平与规模报酬所处的状态进行分析。可以看出，黑龙江省、四川省、重庆、天津的规模报酬保持不变，其余区域规模报酬呈现递增（表2）。

（1）平均综合效率水平一般，只有个别省份或直辖市达到了冰雪旅游产业综合效率最优。通过DEA计算，研究区域冰雪旅游产业的综合效率均值为0．502，只达到最优的50．2%。其中，黑龙江省、四川省、重庆市、天津市的综合效率值均为1，达到最优。河南省、山东省、新疆的综合效率值与均值相差不多，均处于一般水平。吉林省、辽宁省、北京、河北省、湖南省、内蒙古、山西省、云南的综合效率值低于均值，达到最优的10．4%－46．1%。

·172·干旱区资源与环境第28卷

（2）平均纯技术效率值水平较高，而且达到

黑纯技术效率水平最优的城市相对较多。其中，

龙江省、吉林省、河北省、内蒙古、四川省、新疆、重

天津、山西省的纯技术效率值为1，达到最优。庆、

辽宁省、北京、湖南省、山东省的纯技术效率值低

只达到最优的30．7%－64．9%。河南于平均值，

省、山西省、湖北省、云南省的纯技术效率高于或接近平均值，达到最优的93．6%－82．25%。

（3）平均规模效率水平一般，只有少数区域达到了平均规模效率最优。平均规模效率值为0．545，只达到最优的54．5%。其中，黑龙江省、四川省、重庆市、天津市的规模效率值为1，达到

山东省、新疆、北京、山西、云南的最优。河南省、

规模效率值高于或者接近平均值，达到最优的78．5%－50．9%。2．2分析

按照东、中、西三大地带，在地域空间上把17个省直辖市划分成东部地区、中部地区和西部地区。通过计算东部地区、中部地区和西部地区的平均纯技术效率、平均规模效率、平均综合效率，可以看出各地区的冰雪旅游产业发展在空间上呈现出明显的差异化（表3）。

表2研究区域冰雪旅游产业的综合技术效率、

纯技术效率及规模效率值

Tab．2Iceandsnowtouristindustrycomprehensivetechnicalefficiency，puretechnicalefficiencyandscaleefficiencyvaluesinthestudyarea

序号1234567891011121314151617

地区黑龙江省吉林省辽宁省北京河北省河南省湖南省内蒙古山东省山西省四川省湖北省新疆重庆天津陕西省云南均值

TE11．0000．3040．2350．1630．2140．5570．2810．1040．5060．1521．0000．4610．5701．0001．0000．5420．4400．502

PTE11．0001．0000．5030．3071．0000．8800．6491．0000．6440．8221．0000．9361．0001．0001．0001．0000．8640．856

规模报酬

1．000－0．3040．4670．5310．2140．6330．4330．1040．7850．1851．0000．4930．5701．0001．0000．5420．5090．545

irsirsirsirsirsirsirsirsirs－irsirs－－irsirs

SE1

PTE为纯技术效率，SE为规模效率。TE=PTE注：TE为综合技术效率，

*SE，irs为规模报酬递增，drs为规模报酬递减，－为规模报酬不变。

表3东、中、西部地区的冰雪旅游产业效率比较

Tab．3Thecomparativeefficienciesofeastern，centralandwesternregions

地区东部地区中部地区西部地区

涵盖省份

山东北京天津河北辽宁湖北湖南山西河南黑龙江吉林新疆陕西云南四川内蒙古重庆

平均纯技术效率0．6910．8810．977

平均规模效率0．5990．5080．621

平均综合技术效率0．4240．4590．609

（1）东部地区包括山东、北京、天津、河北、辽宁，中部地区包括湖北、湖南、山西、河南、黑龙江、吉林，西部地区包括新疆、陕西、云南、四川、内蒙古、重庆。从表3可以看出，东部地区、中部地区和西部地区的纯技术效率相比，西部地区的纯技术效率值为0．977，中部地区的纯技术效率值为0．881，东部地区的纯技术效率值为0．691，相比较而言，西部地区的纯技术效率最优，中部地区的纯技术效率次之，东部地区的纯技术效率最低。东部地区、中部地区和西部地区的规模效率相比，西部地区的规模效率值为0．621，中部地区的规模效率值为0．508，东部地区的规模效率值为0．599，相对来看，西部地区、中部地区、东部地区的规模效率相差不多。从各地区的综合技术效率值来看，西部地区的综合技术效率值为0．609，中部地区的

东部地区的综合技术效率值为0．424，相对来看，西部地区的综合技术效率值较综合技术效率值为0．459，

好，中部地区和东部地区的综合技术效率值相差不多。总体来看，各地区的冰雪旅游产业的平均纯技术效率、平均规模效率、平均综合技术效率值相比较，平均纯技术效率值相对高些，平均规模效率值和平均综合技术效率值均比较低，可以看出，平均规模效率值是影响平均综合技术效率值的主要因素，这说明冰雪旅游产业的发展中存在较为严重的低效率和资源浪费现象。

（2）东部地区的平均综合技术效率最低，从结果来看，造成综合技术效率低下的原因是平均纯技术效率和平均规模效率，其中，平均规模效率低下是主要的影响因素。由此可见山东、北京、天津、河北、辽宁虽然在不同程度的发展冰雪旅游产业，但是无论是技术层面或是规模层面，均存在着很大的问题，其中辽宁和北京是冰雪旅游产业发展的比较热的地区，但是效率并不高。

（3）中部地区的平均综合技术效率水平一般，从结果来看主要的原因是平均规模效率是主要的影响因素。其中，只有黑龙江省达到了综合技术效率水平最优，其他区域还有待进一步提高。

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