国内森林公园旅游服务业TFP演变及其地区差异.docx

1、国内森林公园旅游服务业TFP演变及其地区差异国内森林公园旅游服务业TFP演变及其地区差异基于DEA-MPI的分析程南洋1,2 屈作新3（1南京林业大学森林旅游研究中心 南京 210037；2南京林业大学旅游管理系 南京 210037；3森林国际旅行社 北京 100714） 摘要：森林公园旅游服务能力和水平不仅仅取决于资源数量与质量，更依赖技术进步和资源配置效率。基于DEA-MPI方法，采用2003年-2012年国内森林公园旅游统计数据，测算了国内森林公园旅游服务全要素生产率(TFP)并作了进一步分解。结果表明国内森林公园TFP年均增长7%，其中技术进步（TC）年均增长9.1%，是TFP增长的主

2、要源泉。技术效率(EC)呈现衰退趋势，年均增长-1.9%。国内森林公园旅游服务业的技术进步很快，但资源配置效率和管理水平不高。不同地区之间TFP、TC、EC有一定差距，但是差距在逐年缩小，资源分布不均和管理效率不同是TFP差距形成的主要原因。国内森林公园旅游服务业发展关键是要强化景区经营管理，提高资源配置效率，重视旅游创意与产品开发，完善森林公园旅游服务业发展配套政策。 关键词：森林公园；旅游服务；全要素生产率；包络数据分析；The TFP Evolution and Its Regional Differences of Domestic Forest Park Tourism Servic

3、e Industry Analysis Based on The DEAMPICheng Nanyang12 Qu Zuoxin3 (1 Forest Tourism Research Center of Nanjing Forestry University, Nanjing 210037；2 Department of Tourism Management t, Nanjing Forestry University, Nanjing 210037;3 China International Forest Travel, Beijing, 10074)Abstract：The abilit

4、y and level of Forest Park tourism service depend not only on the quantity and quality of resources, Rely more on technological progress and resource allocation efficiency. Based on the DEAMPI method, using the 2003-2012 national forest park tourism statistics, calculates the national forest park to

5、urism service total factor productivity (TFP) and further decomposed. The results show that the domestic forest park TFP grew by an average of 7% a year, including technological progress (TC) grew by an average of 9.1% a year, was the main source of TFP growth. Technical efficiency (EC) showed a tre

6、nd of decline, the average annual growth of 1.9%. Technical progress of domestic forest park tourism services quickly, but the resource allocation efficiency and management level is not high. TFP、TC and EC among different regions, has a certain gap, but the gap has been narrowed, resources distribut

7、ion and management efficiency are the main reasons for the formation of TFP gap. National forest park tourism service industry development the key is to strengthen the scenic area management, improve the efficiency of the allocation of resources, emphasis on creativity and product development of tou

8、rism, improve forest park tourism services supporting policies. Key words：Forest park；tourism service；total factor productivity；Data envelopment analysis1 引言旅游产业高速发展，改变了旅游者对旅游目的地的时空认知与选择偏好。森林公园作为生态、健康的休闲场所，受到很多休闲旅游者的青睐。2013年，国内森林公园共接待游客5.89亿人次，占国内旅游总人数的18.1%，直接旅游收入491.1亿元。2000年以来，国内森林公园接待游客量和旅游直接收入年

9、均增长分别为19.2%和11.5%。森林公园旅游服务业在林业产业中的地位逐步凸显，随着森林公园旅游服务规模的不断扩大和旅游产业地位的日益提升，提高森林公园旅游服务效率成为森林公园旅游业发展提质增效的核心问题。根据新经济增长理论和内生增长理论，效率改善与技术进步是促进经济高效增长，提升核心竞争力的关键因素。森林公园旅游服务业作为林业产业重要的新经济增长点，必将通过提高旅游服务效率来彰显其生态服务价值和强化其经济社会功能。森林公园动植物资源、景观资源和良好旅游环境是旅游服务的基础，是重要的旅游吸引物。在观光旅游产品仍主导森林公园旅游市场的事实下，森林公园旅游经济增长仍依靠单纯的旅游产业要素积累实现

10、规模扩张，这种资源依赖的增长模式在旅游经济转移动态过程中可能会出现持续性衰退的局面，只有依靠提高技术效率和技术进步才能推动森林公园旅游经济持续快速增长。对于森林公园旅游服务，如何测定及判别技术效率和技术进步对森林公园旅游经济增长的贡献？不同地区森林公园旅游服务效率演变及其决定因素是什么？为验证并回答上述问题，本文在使用非参数包络分析方法（Data Envelopment Analysis，DEA）马姆奎斯特指数（Malmquist Productivity Index, MPI）方法实证测算国内森林公园旅游服务全要素生产率（Total Factors Productivity, TFP），并对

11、不同地区森林公园旅游服务效率差异及其演变进行了比较。2 相关文献评述国内外关于TFP的文献很多，研究方法和领域不同。对于旅游业TFP的研究则始于20世纪90年代。国外研究者主要关注的是旅游企业效率的研究，包括旅游酒店、旅行社、旅游交通企业经营效率的研究，研究方法主要有DEA、MPI、随机前沿方法（Stochastic Frontier Analysis, SFA）等。国内关于旅游业TFP的研究起步较晚，由于国内统计数据不完整及口径的不同，目前关于旅游业的TFP研究文献并不多。王欣等（2011）选择2004-2008年国内19家旅游上市公司的面板数据,运用MPI方法进行计算分析,表明国内旅游上市

12、公司TFP是上升的,其增长源于效率提升和技术进步。耿松涛（2012）利用旅游上市公司财务数据，基于MPI探讨了20家中国旅游上市公司2004-2009年的TFP，表明中国旅游上市公司的TFP的年度波动性较大，粗放型增长的特征显著。赵磊（2013）利用非参数DEA-MPI方法测算了2001-2009年中国省际旅游全要素生产率,表明中国旅游TFP年均增长12.7%，其中，技术进步创新率和技术效率增长分别为6.7%和5.6%，技术进步是中国旅游业TFP增长的主要源泉，中国旅游业TFP存在显著的时空差异性，但各地区旅游业TFP差距正在逐步缩小。马小龙（2014）基于DEA-MPI测算了中国58个主要城

13、市2000-2011年期间的旅游业TFP,表明大多数城市的旅游业TFP及其分解的技术变化是增长的。虽然国内外关于旅游业TFP的研究方法不同，但是结果都表明旅游业TFP是增长的，其增长源泉源于技术进步与技术效率。不同研究者数据来源及处理方式不同，资本存量均值的测算、劳动力质量与数量的测算等，存在着一定争议。目前，国内外关于旅游景区TFP的研究成果较少。首先，旅游景区固定资产相关统计数据不完整，统计口径差异大，缺乏连续有效的研究资料。其次，旅游景区依赖特定的旅游资源，作为投入要素的资源其价值测算有一定难度。第三，旅游景区资源经营过程中实际使用价值难以界定，旅游从业人员的质量和实际劳动时间难以测算。

14、3 研究方法和数据处理3.1 研究方法关于TFP的测算方法主要有参数法SFA和非参数法DEA。DEA的主要优点是决策单元的有效性与评价指标的量纲选取无关，不需要确定投入产出的具体函数关系，避免函数关系错误造成的不准确的测算结果。Banker(2008)仿真结果表明DEA方法比SFA方法测算效果更好，对于国内森林公园TFP的测算采用了非参数DEA方法。DEA是1978年由Charnes、Copper、Rhodes于论文中首次提出，即CCR模型，适合计算规模收益不变（CRS）情况下的资源配置效率。将每一个省（直辖市）i(i=1,2,n)作为一个生产决策单元（DUMs），投入和产出分别用列向量和，其

15、中表示第i个单元的效率值，当=1时资源配置有效，1时表示资源配置无效： 1984年Banker、Charnes、Copper提出了BCC模型，用以解释规模收益可变（VRS）情况下的资源配置效率。1982年卡夫斯（Caves）、克里斯滕森（Christensen）和迪沃特（Diewert）首次运用Malmquist投入产出距离函数定义DFP，并将TFP分解为资源配置效率变化（TEC）和技术变化（TC），TEC又可以分解为规模变化率（SEC）和纯技术变化率（PTEC）。 （1） = （2） = （3） =TECTC （4）马姆奎斯特TFP指数捕获了生产率变化的两个来源，弗雷等、艾斯塔克等将可变规模

16、收益(VRS)下的产出距离函数增到（4）式中，TEC又被进一步分解为纯技术效率变化(PTEC)和规模效率变化(SEC)两部分。 TEC= (5) =SECPTEC3.2数据处理 本文选取了国内31个省（自治区、直辖市）2003-2012年森林公园旅游服务的投入和产出跨期面板数据来测算森林公园旅游服务TFP指数。一般来说，森林公园旅游服务产出有旅游直接收入和接待人数两个指标，由于国内森林公园承担着部分公益功能，很多森林公园不完全以盈利为目的。因此，本研究中以森林公园旅游服务接待人数作为产出，这样既避免了价格指数扰动，也能够比较客观地评价国内森林公园的实际经营状况。森林公园旅游服务投入分为三个方面

17、，一是森林旅游自然和文化资源，其服务能力取决于资源的景观价值、生态价值及开发程度；二是基础设施建设投入，主要包括景区交通、建筑设施等；三是森林旅游景区从业人数作为劳动力投入。对于资源投入，本研究采用的是森林公园旅游景区规划面积作为投入要素测算，对于景区基础设施建设主要采用景区游道公里数、景区床位数、景区旅游交通工具量和餐位数按照景区资产构成比例折合成一个投入要素量纲值，所有这些投入产出要素都避免了价格指数变化对实际投入价值的影响。以上数据来源均来自中国林业统计年鉴、中国统计年鉴。4 林公园旅游服务TFP分解 DEA-MPI测算平均结果（表1）表明，国内森林公园旅游服务2003年-2012年TF

18、P年均增长7%，其中技术进步创新率为9.1%，是其主要来源。这一结果高于赵磊（2013）测算的2001-2009中国旅游业技术进步创新率6.7%的水平。表明森林公园旅游服务效率在较低技术水平基础上，受益于其它产业技术的溢出效应，增长较快，技术已经成为推动森林公园旅游服务效率的关键要素。森林公园旅游服务TFP与旅游业TFP平均水平相比低5.6个百分点，主要是森林公园旅游服务的技术效率变化影响的。森林公园旅游服务技术变化年均增长-1.9%，其中纯技术效率变化年均增长-1.5%，规模效率变化年均增长-4.5%。这一变化趋势表明，国内森林公园旅游服务并没有跟上技术进步的水平，旅游产业资源利用效率较低，

19、管理较为粗放，森林公园旅游服务业还处在外延拓展发展阶段。表1 历年平均森林公园旅游服务TFP指数及其分解（2003-2012年）Tab1 average annual total factor productivity and its decomposition of forest park tourism in China年份技术效率变化技术进步纯技术效率变化规模效率变化Malmquist生产率指数YearEfficiency changetechnical changePure efficiency changeScale efficiency changeMalmquist produc

20、tivity index2004/20030.7881.220.9520.8280.9622005/20041.1140.9611.051.0611.0712006/20050.8141.220.8880.9170.9942007/20061.211.0071.0041.2051.2182008/20070.791.2190.9480.8340.9632009/20080.9421.130.9530.9891.0652010/20091.2320.9221.0171.2121.1362011/20101.1420.9871.1271.0131.1272012/20110.9261.2090.9

21、480.9771.119均值 mean0.9811.0910.9850.9551.07分阶段来看，2008年以前，国内森林公园旅游服务全要素生产率波动较大，2007年增长21.8%，主要是技术效率变化导致的。这种变化表明森林公园旅游服务不是纯粹的经济问题，也许是国家政策的推动和支持导致的。国家林业局2006年12月21日发布了关于加快森林公园发展的意见，提出了森林公园旅游服务业发展的紧迫性和重要性，短期内促进了森林公园旅游服务效率的快速增长。2008年森林公园旅游服务TFP为负增长，这一结果与中国旅游业TFP的变化相同。旅游业是环境敏感型产业，2008年旅游业发展可能受到宏观经济环境影响，尤其

22、是美国金融危机对旅游业的扰动。2008年以后，国内森林公园进入了内涵增长的轨道，技术进步和技术效率有了明显的提高，这与世界金融危机后国内产业转型密切相关，森林公园旅游服务技术水平、管理能力和资源的利用率有了明显的提高。5 林公园旅游服务业TFP地区差异分析对各省（自治区、直辖市）森林公园旅游服务TFP指数分解（表2）分析表明，森林公园旅游服务TFP平均水平为7%。各地区存在一定差距，重庆是增长最快地区，达到34%。其次是青海、四川、辽宁和江西，分别为21.8%、19.7%、19%和17.2%。负增长省份有8个，其中福建森林公园旅游服务TFP年均增长-4.6%，其次是黑龙江和安徽，分别为-3.8

23、%和-3.5%。从2003年-2012年有关森林公园旅游服务统计数据看，重庆、贵州、江西2012年森林公园旅游服务接待人数是2003年的25.93倍、14倍和10倍。各省（自治区、直辖市）森林公园旅游服务技术变化率均为正增长，平均水平为9.1%。增长最快的是宁夏、内蒙古地区，分别是15%和14.3%。增长较慢的地区是山西和广东，分别为4.2%和4.3%。森林公园旅游服务技术进步较快，高于旅游业技术进步的平均水品，表明各地区重视并加快了森林公园旅游服务业的发展，森林旅游产品和服务的开发难度大，需要较高的技术含量。各地区的森林公园旅游服务技术效率变化都不高，平均水平为-1.9%。年均增长最高的重庆

24、为22.7%，正增长的仅11个地区，衰退最快的地区是安徽达到-3.7%。此外，各地区森林公园旅游服务纯技术变化率偏低，年均增长-1.5%，增长最高的宁夏地区仅9.9%。技术效率变化结果表明，各地区资源配置效率较低，管理水平和劳动力质量不高，总体上是资源依赖型发展模式。表2 省际平均森林公园旅游服务TFP指数及其分解（2003-2012年）Tab2 provincal annual total factor productivity and its decomposition of forest park tourism in China省份技术效率变化技术进步纯技术效率变化规模效率变化Malm

25、quist生产率指数provinceEfficiency changetechnical changePure efficiency changeScale efficiency changeMalmquist productivity index北京0.9561.0830.9351.0221.035天津1.0431.09511.0431.142河北0.9231.0750.9240.9980.992山西1.0781.0421.0761.0011.123内蒙古0.8881.1430.88811.015辽宁1.0711.1111.0591.0121.19吉林0.9191.0730.9011.021

26、0.986黑龙江0.8781.0960.87910.962上海11.069111.069江苏0.9771.09510.9771.07浙江0.9121.0990.940.9711.002安徽0.8631.1180.9140.9440.965福建0.8961.0640.9910.9040.954江西1.091.0751.1020.9891.172山东0.9381.1170.9640.9731.048河南0.9551.0980.9461.0091.049湖北0.9661.10.9970.9691.062湖南0.9941.1011.0330.9621.094广东0.9531.04310.9530.99

27、4广西0.9461.0970.9381.0091.037海南0.8951.1120.8691.030.995重庆1.2271.0921.2091.0151.34四川1.1121.0771.1061.0051.197贵州1.0661.0971.1020.9681.169云南1.0351.0811.040.9951.119西藏0.8971.0850.9670.9280.974陕西1.0011.0930.9971.0041.094甘肃0.9191.1020.9111.0091.013青海1.1441.0651.0721.0671.218宁夏1.0171.150.9261.0991.17新疆0.944

28、1.0940.9331.0121.032全国均值0.9811.0910.9850.9951.07从华北、东北、西北、华中、华东、西南和华南地区总的TFP来看（表 3），2003-2012年西南地区森林公园旅游服务TFP贡献最高，其次是西北地区，分别为15.37%和10.26%。华南地区与华东地区森林公园旅游服务TFP贡献最低，仅为0.85%和3.77%。表3 各地区森林公园旅游服务年均TFP Tab3 regional annual total factor productivity of forest park tourism in China指数ECTCPTECSECTFP华北地区0.97

29、50 1.0871 0.9624 1.0127 1.0597 东北地区0.9525 1.0932 0.9431 1.0110 1.0412 华东地区0.9512 1.0908 0.9858 0.9650 1.0377 华中地区0.9715 1.0997 0.9914 0.9798 1.0682 华南地区0.9310 1.0836 0.9341 0.9968 1.0085 西南地区1.0619 1.0864 1.0818 0.9817 1.1537 西北地区1.0021 1.1005 0.9660 1.0375 1.1026 从森林公园旅游服务技术效率变化来看，2003-2012年仅有西南地区和

30、西北地区增长，分别为6.19%和0.21%，其它均呈现衰退趋势。这表明西南地区、西北地区工业产业发展相对滞后，重视森林公园旅游服务等产业的发展，提高了森林公园旅游资源配置效率。而经济增长相对较快的华南和华东地区，森林公园旅游服务业年均技术效率变化分别为-6.9%和-4.88%，这表明华南和华东地区森林公园旅游服务在地区经济增长中的贡献和影响小，没有重视森林旅游资源的配置效率。从森林公园旅游服务业的技术进步来看，2003-2012年各地区技术进步增长差距不大，最快的是西北和华中地区，分别达到10.05%和9.97%。这种特征表明技术是推动各地森林公园旅游服务发展的重要因素，旅游服务项目技术水平越来越高。从森林公园旅游服务业的纯技术效率和规模效率变化看，2003-2012年仅西南地区纯技术效率正增长，为8.18%，其它地区均为负增长。东北地区、西北地区和华北地区森林公园旅游服务规模效率增长较快，平均增长为1.1%、3.75%和1.27%，其他地区均是负增长。不同地区森林公园旅游服务测算结果表明，国