秦巴山片区旅游扶贫效率测度及精准优化研究

陈国柱a,卢双鹏a,程子彪

(四川文理学院 a.生态旅游学院,b.财经管理学院,四川 达州 635000)

贫困是伴随着人类发展的世界性难题,一直威胁着人类的生存与发展,中国作为世界上最大的发展中国家,贫困问题也一直阻碍着我国的发展与进步。改革开放以来,国家开始实施大规模扶贫开发,农村贫困人口大幅减少,但由于我国区域发展不平衡问题突出,导致经济落后区域尤其是集中连片特殊困难地区发展相对滞后,脱贫任务十分艰巨。《中国农村扶贫开发纲要(2011—2020年)》和《“十三五”脱贫攻坚规划》中提出,新阶段脱贫工作要以集中连片特殊困难地区为主战场,坚持“精准扶贫、精准脱贫”原则,通过产业发展扶贫、转移就业扶贫、易地搬迁扶贫和生态保护扶贫等形式,确保2020年农村贫困人口全部实现脱贫。

旅游业在扶贫方面具有其他行业无法比拟的优势,英国国际发展署和世界旅游组织先后提出面向贫困人口的旅游(Pro-Poor Tourism,PPT)概念和消除贫困的可持续旅游(Sustainable Tourism-Eliminating Poverty,ST-EP)战略[1]。2003年世界旅游组织将世界旅游日的主题定为:“旅游:消除贫困、创造就业与社会和谐的动力”,表明发展旅游业有助于消除贫困已成为共识[2]。我国在20世纪80年代中期的旅游实践中意识到旅游扶贫是贫困地区脱贫致富的一种有效方式,《中国农村扶贫开发纲要(2011—2020年)》和《“十三五”脱贫攻坚规划》均将旅游扶贫作为一种重要的扶贫方式。秦巴山集中连片特困区是新阶段扶贫攻坚的主战场之一,它涉及省份最多、内部差异大、致贫因素复杂,通过研究区域内旅游扶贫效率的变动及其影响因素,有助于了解区域内旅游资源的开发利用效率,也有助于旅游扶贫政策的调整和完善。

国外学者对旅游扶贫的研究和关注较早,主要关注旅游扶贫的概念及其演化[3]、旅游扶贫研究框架[4]、旅游扶贫的有效方式、旅游扶贫的效果[5,6]等方面。国内旅游研究者关注的重点是旅游扶贫的含义及理论基础、旅游扶贫的模式及其机制、旅游扶贫效应等方面[7-11]。此外,有学者提出旅游业能否真正担当脱贫致富的重任,能否有效拉动区域经济的发展还需要进行旅游扶贫效率评价等实证研究。龙祖坤等通过数据包络分析法(DEA法)测算出武陵山区2009—2013年我国的旅游扶贫效率,认为武陵山片区旅游扶贫整体效率处于中等水平,并且分布不均匀[12];李光明等基于DEA法对2009—2014年新疆阿勒泰地区旅游扶贫效率进行计算,结果表明阿勒泰地区整体旅游扶贫效率处在中等水平且区域差异较大[13];曹妍雪等则用三阶段DEA模型对2015—2016年中国民族地区旅游扶贫效率进行评价,结果表明民族地区旅游扶贫规模效率是旅游扶贫技术效率提高的主要驱动力,而纯技术效率则是阻碍其增长的因素[14];丁煜等运用DEA法和Malmquist指数对2010—2015年新疆和田地区旅游扶贫效率进行了测算,结果表明研究期内研究区域整体旅游扶贫效率处于中等水平,效率变化呈上升趋势[15]。而对秦巴山区旅游扶贫的研究相对较少,有学者针对四川秦巴山区提出系统集成开发模式,该模式包含综合目标、决策执行、支持保障和基础条件四大子系统和政府主导、生态优先、城乡共融、景区带动以及社区参与五种子模式[16];覃建雄等在对四川省秦巴山区自然条件等综合分析的基础上,提出要构建秦巴山区乡村旅游扶贫、景区旅游扶贫、生态旅游扶贫等旅游产业扶贫开发模式[17]。可见,由于秦巴山片区行政区域众多,且发展程度不一,缺乏对该区域旅游扶贫的整体性研究,尤其是旅游扶贫效率的量化研究。因此本文以秦巴山集中连片特困区为研究对象,利用2006—2015年的相关数据,构造投入—产出体系,运用DEA数据包络分析法,对该区域旅游扶贫效率进行评价,探索其旅游扶贫效率变化的规律和特点,以期找到提高秦巴山区旅游扶贫效率的有效路径。

1 研究方法与数据

1.1 DEA法

DEA法是美国运筹学家查恩斯、库珀、罗兹于1978年提出,主要是利用数学规划方法计算和评价具有多个投入和产出的评价决策单元(DMU,本文为秦巴山区的18个城市)的有效性。常用的DEA模型是CCR模型,该模型假定规模报酬不变,n个DMUj(j=1,2,…,n)有m种投入和s种产出,投入产出向量分别为:xj=(x1j,x2j,Λ,xmj)T,yj=(y1j,y2j,…,ysj)T>0,则评价DMU0相对有效性的CCR模型可以表示为:

(1)

1.2 Malmquist指数

Malmquist指数最初由Malmquist于1953年提出,1994年Fare等将其从理论指数变成实证指数,并用于跨期动态生产效率分析。在规模报酬不变(CRS)的前提下,从t期到t+1期时Malmquist指数可写成:

(2)

式中,如果M0>1,表明从t期到t+1期的全要素生产率实现了正增长;如果M0<1,表明全要素生产率水平下降;如果M0=1,表明全要素生产率水平不变。

对Malmquist指数可进一步分解成以下形式[18]:

(3)

式中,Malmquist指数可表示为技术效率变化率effch和技术进步指数tech的乘积,技术效率变化率effch又可进一步分解为纯技术效率变化指数pech和规模效率变化率sech。

1.3 评价指标体系及数据来源

由于缺乏评价指标的有关统计数据,本文按照相关文献的做法[12-15,19],对旅游扶贫效率水平的测度通常采用投入和产出的替代性指标。对产出指标体系,一般研究是用收入水平来衡量贫困程度,因此本文也选取城镇居民人均可支配收入和农民人均纯收入作为旅游扶贫产出水平的替代指标;而旅游扶贫体现了旅游业发展对当地经济的带动作用,衡量经济发展一般采用GDP,但为了兼顾指标间的可比性,本文选取人均GDP作为旅游扶贫产出的替代指标。因此,旅游扶贫产出指标体系由城镇居民人均可支配收入、农民人均纯收入和人均GDP构成。对投入指标体系,主要选取能衡量旅游业发展的指标,旅游总收入一般是用来衡量旅游业发展的指标,而区域旅游接待人数可用来衡量旅游业对上下游产业的带动效应,但为了保持与产出指标体系的对应关系,本文选取人均旅游总收入与人均接待游客量构成投入指标体系。

秦巴山片区包括河南、湖北、四川、陕西、甘肃5省的17个地级市和重庆市,共有80个县(市、区),见图1。由于统计数据的可获得性,本文以秦巴山区18个城市为研究对象来研究旅游扶贫效率,数据主要来源于2007—2016年6个省市的统计年鉴,部分数据来源于18个城市的国民经济和社会发展统计公报以及2007—2014年的《中国区域经济统计年鉴》,除人均接待游客量外的其他数据均以2006为基期,利用城镇和农村CPI、GDP平减指数和人均GDP平减指数进行不变价处理。

图1 秦巴山片区地理示意图

2 秦巴山片区旅游扶贫效率分析

2.1 秦巴山片区旅游扶贫综合效率分析

基于DEA模型,运用DEAP2.1软件计算出2006—2015年秦巴山片区旅游扶贫综合效率(表1)。从表1可见,2006—2015年秦巴山片区旅游扶贫综合效率平均值为最优水平的60.3%,但城市间差异较大,两极分化严重,最低为最优水平的28.7%,最高达到了最优水平的93.5%,有10个城市的平均综合效率低于地区平均值,且只有平顶山、三门峡、南阳、达州、巴中、商洛和陇南等城市曾经达到DEA有效。从时间维度来看,2006—2010年秦巴山片区的旅游扶贫综合效率呈现上升趋势,整体效率相对较高,而从2011—2015年旅游扶贫效率明显下降,并且低于平均水平,旅游扶贫力度明显不足。

从《秦巴山片区区域发展与扶贫攻坚规划(2010—2020年)》中规划的“一带三中心五走廊”经济发展格局来看,秦巴山片区“三大中心城市”的旅游扶贫效率巴中市排在第一位,汉中市次之,十堰市最低,并且只有巴中旅游扶贫效率在平均水平之上,汉中和十堰两市的旅游扶贫效率在平均值以下。在秦巴山片区的汉江—陇南经济带(以十堰、安康、汉中和陇南等城市为依托)中,陇南市的旅游扶贫效率高于规划片区平均水平,十堰、安康和汉中的效率值在平均水平之下。此外,在秦巴山片区的“南阳—商洛—西安经济走廊”中,南阳的旅游扶贫效率最高,远超过平均水平,而商洛和西安的旅游扶贫效率在平均水平之下;在“宜昌—万州—达州—巴中—广元经济走廊”中,达州和巴中的旅游扶贫效率高于平均水平,广元的旅游扶贫效率在平均水平之下;在“洛阳、三门峡—南阳—十堰、襄阳经济走廊”中,三门峡、南阳和襄阳的旅游扶贫效率高于平均水平,而洛阳和十堰的旅游扶贫效率低于平均水平;在“西安—安康—达州、万州经济走廊”中,除达州外,其他城市的旅游扶贫效率在平均水平之下;在“西安、宝鸡—汉中—广元、巴中-绵阳、南充经济走廊”中,只有巴中和南充的旅游扶贫效率高于平均水平,其余城市旅游扶贫效率在平均水平之下。在重点建设的广元、安康、商洛和陇南四个城市中,除陇南旅游扶贫效率高于平均水平外,其他城市旅游扶贫效率均在平均水平之下(图2)。

表1 2006—2015年秦巴山片区旅游扶贫综合效率

2.2 秦巴山片区旅游扶贫效率分解

由DEA效率评价的原理可知,综合效率是技术效率和规模效率的乘积,三者之间相互影响和制约。因此,本文将2015年18个城市的旅游扶贫综合效率分解为规模效率与技术效率(表2),以此来判别规模效率和技术效率之间的相互关系及其对综合效率的贡献,同时也能判断旅游扶贫效率的主要支撑。

图2 秦巴山片区旅游扶贫综合效率均值分布

从表2可知,2015年秦巴山片区旅游扶贫综合效率总体不理想,旅游扶贫综合效率达到DEA有效的只有达州和南阳两市。在非DEA有效的城市中,襄阳最高(95.6%),陇南(79.6%)、平顶山(71%)和南阳(54.8%)分别排在第二位—第四位,其他城市的旅游扶贫综合效率均低于片区的平均值。此外,旅游扶贫综合效率非DEA有效的原因在于技术效率或规模效率的非DEA有效,因此要提高这些城市旅游扶贫综合效率应提高技术效率或规模效率。比较而言,如十堰、三门峡、绵阳、广元、南充、巴中、汉中、安康和商洛等地的非DEA有效的原因是技术效率非DEA有效,因此这些地区应着重促进技术效率的提高;规模效率非DEA有效是洛阳、平顶山、重庆、宝鸡和陇南等地非DEA有效的主要原因,因此这些地区应着重提高规模效率;襄阳和西安等地的非DEA有效完全是因为规模效率非DEA有效,这些地区更应重点提高规模效率。

表2 2015年秦巴山片区旅游扶贫综合效率、技术效率及规模效率

秦巴山片区旅游扶贫技术效率只有襄阳、南阳、达州和西安达到DEA有效,而其他非DEA有效的地区,其技术效率普遍比综合效率高,其中陇南的技术效率最高(96.4%),平顶山(85%)、宝鸡(83.8%)和重庆(79.3%)位于后三位,其他城市均低于区域平均值。从表2可见,秦巴山片区旅游扶贫规模效率只有南阳和达州为DEA有效,在其他规模效率非DEA有效的区域中,与理想值1接近的城市主要包括安康(99.8%)、巴中(99.4%)、南充(99.1%)商洛(98%)、汉中(97.9%)和广元(97.6%),而西安(38.2%)、宝鸡(40.2%)、洛阳(52.1%)、重庆(63.8%)、十堰(72.2%)依次位于后五位,并且这些城市和陇南一样,规模效率都低于片区的平均水平。

2.3 秦巴山片区旅游扶贫效率时间演进

根据2006—2015年秦巴山片区的旅游扶贫相关统计数据,利用DEAP2.1软件计算了2006—2015年秦巴山片区18个城市的旅游扶贫效率指数(tfpch、effch、tech、pech和sech),见表3和表4。

从表3可见,自2006年来秦巴山旅游扶贫产出全要素生产率(tfpch)除2008年外均小于1,说明秦巴山片区旅游扶贫的全要素生产率水平一直在下降;而纯技术效率变化指数有4个时段大于1,技术进步指数变化只有1个时段大于1。由于全要素生产率指数的波动既有技术效率变化的影响,又有技术进步的影响。秦巴山片区生产率指数波动主要是受技术进步指数波动的影响,因此秦巴山片区旅游业技术进步是提高其旅游扶贫全要素生产率水平的重要途径。

表3 2006—2015年秦巴山片区旅游扶贫效率的Malmquist指数

表4 2006—2015年秦巴山片区旅游扶贫综合效率变化

从表4可见,秦巴山片区旅游扶贫综合效率变化(effch)均值大于1,有4年的年份均值也大于1,说明片区旅游扶贫效率总体呈现增长的趋势。此外,秦巴山片区大多数城市的旅游扶贫综合效率变化均值大于1,说明旅游业发展为当地的经济发展和脱贫攻坚提供了强劲的增长动力。但2006—2015年秦巴山片区旅游扶贫综合效率变化的分布极不平均,变化幅度先增大再减小,呈现波浪状起伏。这表明由于秦巴山片区内旅游资源和禀赋差异大,各地在旅游业发展上选择各异,为了实现秦巴山片区整体扶贫效率的提高,还需要借助旅游扶贫高效率区域发挥区域溢出效应,同时发挥低效率区域的后发优势,以共同促进片区间旅游扶贫经验的交流和融合。

3 秦巴山片区旅游扶贫效率形态分布

按照相关学者的做法[12,13,19],本文的旅游扶贫综合效率评价也从效率大小和效率变化两个维度进行,并利用这两个指标绘制四分图,将秦巴山片区旅游扶贫效率划分为潜力型、朝阳型、黄金型和夕阳型四种类型。2006—2015年秦巴山片区旅游扶贫效率的均值为0.603,因此将0.603作为横坐标旅游扶贫效率大小的临界值;而旅游扶贫效率变化的均值为1.008,因此将1作为纵坐标旅游扶贫效率变化的临界值,利用2015年各城市的相关数据制图,秦巴山片区旅游扶贫综合效率形态分布结果见图2。

图3 2015年秦巴山旅游扶贫综合效率形态分布

潜力型(Ⅰ型)位于左下象限,包括广元、南充和巴中。此类型的城市旅游扶贫效率在秦巴山片区处于偏低水平,与2014年相比旅游扶贫效率呈递减趋势。造成这种状况的主要原因在于:这些城市旅游资源竞争力和旅游业自身发展的动力不足,无法带动区域经济发展,对区域脱贫攻坚贡献不足。朝阳型(Ⅱ型)位于左上象限,包括重庆、汉中、绵阳、西安、安康、三门峡、宝鸡、洛阳、十堰和商洛。此类型的城市虽然旅游扶贫效率目前处于较低状态,但效率变化大于1,与前一年相比呈献增长态势,说明此类型城市旅游扶贫效率正在逐渐增长,旅游业发展对当地经济和扶贫工作的促进作用正逐渐显现。黄金型(Ⅲ型)位于右上象限,包括襄阳、南阳、平顶山和陇南。此类型的城市旅游扶贫效率较高,同时也保持了增长态势,表明此类城市的旅游业发展对经济的推动和扶贫攻坚工作有效,且其作用程度在不断加强。夕阳型(Ⅳ型)位于右下象限,仅包括达州。此类型城市具有一个相对较高的旅游扶贫效率,但旅游扶贫效率正在递减,原因在于区域旅游业的发展已进入边际效用递减阶段,导致旅游扶贫效率下降。

4 秦巴山片区旅游扶贫投入指标的优化分析

从表5可见,只有襄阳、南阳和达州的和等于0,平顶山、重庆、广元、宝鸡、汉中、安康、商洛和陇南的不等于0,十堰、洛阳、三门峡、绵阳、南充和巴中不等于0。这说明2015年秦巴山片区旅游要素投入冗余现象较显著,要素结构不合理,片区旅游扶贫效率非DEA有效是因为旅游要素投入规模不足造成的,因此要提高旅游扶贫效率应重点要关注这些投入冗余不等于0的投入指标。具体来说,在产出保持不变的情况下,平顶山、重庆、广元、宝鸡、汉中、安康、商洛和陇南等城市的人均旅游综合收入存在冗余并造成旅游扶贫综合效率非DEA有效,这些城市应采取措施优化旅游综合收入;十堰、洛阳、三门峡、绵阳、南充和巴中等城市应增加旅游基础设施建设,提升旅游接待容量，以适应不断增长的国内外游客量。

表5 2015年秦巴山片区旅游扶贫投入指标的优化目标值

5 结论及建议

5.1 结论

本文通过构建旅游扶贫投入产出指标体系,运用DEA和Malmquist指数对秦巴山片区2006—2015年的旅游扶贫效率和旅游扶贫效率变化进行了测算,结果显示秦巴山片区整体的旅游扶贫综合效率处于中等水平,但地区差异较大,两极分化严重;2011—2015年旅游扶贫效率明显下降,并且低于平均水平,旅游扶贫力度明显不足;片区规划中的重点城市旅游扶贫效率存在较大的上升空间,同时秦巴山片区旅游扶贫的技术效率比综合效率和规模效率更接近理想值。秦巴山片区全要素生产率指数波动主要是受技术进步指数波动的影响,因此要提高秦巴山片区旅游扶贫生产率水平,必须从技术进步方面加以改进。此外,为了实现秦巴山片区整体扶贫效率的提高,还需要借助旅游扶贫高效率区域发挥区域溢出效应,同时发挥低效率区域的后发优势,以共同促进片区间旅游扶贫经验的交流和融合。

5.2 建议

秦巴山片区旅游扶贫效率形态可划分为潜力型、朝阳型、黄金型和夕阳型四种类型,针对不同类型,可因地制宜采取不同的旅游扶贫模式。如潜力型城市可采用产业联动模式,通过充分利用区域内发展较好的相对优势产业的经济要素以降低旅游业发展的成本,同时加强旅游业与相对优势产业的密切合作实现联动发展;朝阳型城市可采用战略联合模式,通过与周边旅游扶贫效率更高的城市进行战略联合,深化旅游区域合作以实现优势互补,以此保持自身旅游业高速稳定发展;黄金型城市旅游扶贫应大力推进旅游业转型升级,通过产业链整合和产业聚焦,保持较高的产业效率;夕阳型城市旅游业应通过优化旅游业产业结构,开发挖掘新的旅游景区和景点,实现旅游资源的转型升级,同时区域旅游业发展也可以摆脱旅游资源的约束,对现有的景区景点进行创新和组合。此外,为实现旅游扶贫DEA有效,需要对投入目标值进行优化。即有些城市需要采取措施优化旅游综合收入,有些城市应增加旅游基础设施建设,提升旅游接待容量以适应不断增加的国内外游客。

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