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中国旅游业效率评价及其态势研究——基于三阶段DEA-Malmquist指数法

发布时间:2020-12-23 19:25
  本文采用三阶段DEA-Malmquist指数方法对中国旅游业的效率进行了测度,并基于三阶段全要素生产率对中国旅游业的效率进行了分析。结果表明:实际情况下,西部地区旅游业投入效率被低估,东部地区和中部地区旅游业投入效率被高估,外界环境因素对旅游业全要素生产率影响显著。研究还发现,居民生活水平和出游便利程度的提高能够促进旅游资源的配置,提高旅游业全要素生产率。旅游偏好和区位因素的增强不利于旅游业投入效率的提高。 

【文章来源】:中北大学学报(社会科学版). 2020年05期

【文章页数】:8 页

【部分图文】:

中国旅游业效率评价及其态势研究——基于三阶段DEA-Malmquist指数法


2010~2017年中国各地区旅游投入综合技术效率指数变化

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由图2可知,在整个考察期内,东北地区技术进步指数上下浮动最大,东部地区技术进步指数总体上高于全国平均水平,中部地区整体上低于全国平均水平,在2011~2013年和2015~2017年间,西部和中部地区技术进步指数超过东部地区,呈现创新效应。从整体上看,各地区技术进步指数呈上升趋势波动幅度较小,差异逐渐缩小。4 结论与政策建议

【参考文献】:
期刊论文
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[2]中国东北地区旅游业效率时空格局演变及驱动因素[J]. 吴媛媛,宋玉祥.  地域研究与开发. 2019(05)
[3]山西省旅游业效率时空差异及影响因素研究[J]. 韩瑛,史庆斌,冯文勇,周喜君,李秀英.  干旱区资源与环境. 2019(07)
[4]河南省旅游产业效率测度分解与时空演变[J]. 王少华.  经济经纬. 2019(03)
[5]湖北省旅游扶贫效率时空格局及其影响因素[J]. 王凯,甘畅,王梦晗,朱芳书,邓楚雄.  长江流域资源与环境. 2019(04)
[6]海南省少数民族地区旅游扶贫效率测度与时空演化分析[J]. 鄢慧丽,王强,熊浩,徐帆.  中国软科学. 2018(08)
[7]鄂皖两省旅游发展效率时空演化及影响机理[J]. 魏俊,胡静,朱磊,于洁.  经济地理. 2018(08)
[8]基于DEA-Malmquist模型的中部城市群旅游产业效率评价研究[J]. 王兆峰,杨显.  旅游科学. 2018(03)
[9]新型城镇化下的旅游业与生态效率关系——以长江中游城市群为例[J]. 陈梅,赵炜涛.  旅游学刊. 2018(03)
[10]基于DEA-Malmquist指数二次分解模型的江苏省旅游产业效率时空演变及影响因素[J]. 申鹏鹏,周年兴,张允翔,王坤,李在军.  长江流域资源与环境. 2018(01)



本文编号:2934231

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