可持续发展视角下山东省旅游业效率研究及影响因素分析

发布时间：2020-10-30 00:15

　　 旅游业作为发展前景最为广阔的产业之一,具有很好的可持续发展能力,山东省属于东部沿海省份,旅游业发展的区位条件优越,发展环境较为成熟。但由于旅游业发展对资源和环境有较强的依赖性,同时旅游业涉及范围广泛复杂,当前旅游业发展过快,以及旅游环境破坏日益严重,旅游业必须倡导可持续发展。因此在可持续发展视角下,揭示山东省旅游业效率发展现状与演化规律,进而探究影响旅游业效率的关键因素,对促进山东省旅游业健康发展以及设施的快速建设具有重要意义。本文在考虑环境经济因素的条件下,选取旅游业从业人数、旅游业项目年内已完成投资和节能环保支出作为投入指标,旅游游客总人次和旅游总收入作为产出指标,对山东省17个地市的旅游业效率进行了测算分析。首先运用传统DEA模型得出各地市的旅游业综合效率值和纯技术效率值,接下来通过Bootstrap方法进行两个效率值的纠偏,获得更准确数值,并进行Malmquist分解得到山东省旅游业全要素生产率,最后通过建立随机效应面板模型对影响山东省旅游业全要素生产率的因素进行筛选研究。与传统DEA模型相比,Bootstrap-DEA模型解决了效率值过高估计的问题。通过对效率值的比较,可以看出山东省17个地市的旅游业效率都未达到有效,相邻年间的变化波动幅度不大,沿海地区旅游业的发展带动了全省旅游业的提高,内陆地区则以占据一个相对更大的比重主导着全省旅游业发展方向,由Malmquist分解的结果也得到相似结论。在影响因素中产业结构比重对旅游业全要素生产率产生负向影响,城市化水平和经济发展水平产生正向影响,其中提高城市化水平能够显著提高旅游业全要素生产率。根据研究结论,针对问题提出建议,以期能为山东省旅游业发展提供帮助。
【学位单位】：兰州财经大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：F592.7
【部分图文】：

以期在宏观层面对数据整体有一个大致把握，减少来自极端值和离群值于模型测算的影响。表 3.1 为五个指标的相关数字特征：表 3.1 投入与产出指标的描述性统计变量 单位 样本数 均值 标准差 最小值 最大值投入指标项目已完成投资 亿元 102 100.95 98.60 12.35 680从业人数 万人 102 61.34 35.55 12.9 169.节能环保支出 亿元 102 10.62 8.00 0.844 64.28产出指标旅游总人次 亿人 102 0.336 0.195 0.063 0.80旅游总收入 亿元 102 337.37 278.04 27.6 1438资料来源：Stata 软件测算为了更加直观地观察投入和产出指标在 2011 至 2016 年之间的变化趋势，文将 17 个地市的指标数值进行加和，并绘制成图 3.1 以及图 3.2。

州财经大学硕士学位论文 可持续发展视角下山东省旅游业效率研究及影响因素分从图3.1中可以看出，作为劳动要素投入指标的旅游业从业人数在2011-20年间保持稳步增长的态势，未出现大幅度的上升与下降，而作为资本要素投入标之一的旅游业项目年内已完成投资在 2011-2012 年间有过一个小幅提升后2012-2013 年出现了一个大幅度下降，同样，另一个资本要素投入指标节能环支出在 2013-2014 年时也出现了明显下降。资本的降低对于旅游业效率值的影在接下来的测算中值得关注。

菏泽 0.807 0.193 0.520 0.086 0.632 0.090平均值 0.587 0.200 0.640 0.180 0.592 0.195注：Boot-PTE 代表纠偏后纯技术效率，数据来源于 MaxDEA 软件测算。通过表 3.3 与表 3.4，比较数值可以发现：传统 DEA 模型所得效率值相较Bootstrap-DEA 模型所测得的各地市效率值存在明显的偏差，且所有的偏差值大于 0。其中旅游业综合效率偏差值的平均值为 0.130，最大达到 0.397，最小到0.017。纯技术效率偏差值的平均值达到0.171，最大达到0.502，最小达到0.02这表明 Bootstrap 技术达到了预期效果，能够弥补传统 DEA 模型依赖于原始样数据从而过高的估计效率值的问题。传统 DEA 模型难以准确表现出山东省旅业效率的现状，而通过 Bootstrap 纠偏后的效率值相较于传统模型测算的数值加准确和可靠，因此本文在接下来的章节中将采用经过 Bootstrap 技术纠偏后效率值进行产业效率分析和影响因素研究。
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本文编号：2861679