城市旅游效率时空演化研究
数据包络分析(DEA)是一种基于投入与产出分析的相对有效评价测算方法。基于DEA的城市旅游效率评价对于旅游优势资源的科学配置和城市旅游高质量发展具有重要现实意义。本文运用DEA和Arcgis空间分析方法，对江苏省13个地级市2010-2015年旅游效率的时空演化进行实证分析，揭示不同城市的旅游效率特征、时空演化及其规律。结果表明①江苏省各市的旅游效率总体呈现上升发展趋势，纯技术效率与规模效率水平差异明显。2010-2015年规模效率普遍处于低位水平；②城市旅游效率水平存在明显的空间异质特征，高效率值集聚区主要集中在苏南区域，而低效率值集聚区集中在苏北区域。从动态分析的角度来看，苏北区域的城市旅游效率提升空间比苏南地区大；③城市旅游效率的空间格局特征与演化存在空间依存关系，综合效率热点分析体现出全局自相关与空间集聚形成了相似的演化趋势。江苏省各市的旅游效率时空演化是城市经济发展水平、旅游政策支持、旅游消费需求拉动、旅游资源及旅游重大活动共同形成的。
目录
摘要 1
关键词 1
Abstract 1
Key words 1
一、引言 1
二、研究方法、数据来源及指标选择 3
（一）研究方法 3
1．DEA数据包络分析方法及其分解 3
2．变异系数法 3
3．ESDA空间分析方法 4
（二）数据来源与指标选择 4
三、江苏省城市旅游效率及其时空格局演化分析 4
（一）江苏省城市旅游效率分析 4
1．城市旅游效率总体特征 4
2．城市旅游效率市域特征 5
3．城市旅游效率差异性特征 5
（二）江苏省城市旅游效率时空格局演化规律 6
1．城市旅游综合效率热点分析 6
2．城市旅游综合效率的空间集聚演化 7
四、江苏省城市旅游效率时空格局演化驱动因素分析 8
（一）城市经济发展水平 8
（二）旅游政策 9
（三）城市旅游消费需求 9
（四）城市旅游资源 9
（五）旅游重大事件 9
五、结论与讨论 10< *好棒文|www.hbsrm.com +Q: #351916072#
br /> 致谢 10
参考文献 10
图1 20102015年江苏省城市旅游效率变异系数 6
图2 20102015年江苏省城市旅游综合效率热点分析 7
图3 20102015年江苏省城市旅游综合效率空间集聚演化格局 8
表1 20102015年江苏省城市旅游效率值 4
表2 20102015年江苏省13个城市旅游综合效率的Global MoranI值及Z值 6
江苏省城市旅游效率时空演化研究
引言
引言
“效率”最早源于物理学，用以衡量机械运动中能量的损耗程度。此后，在经济学中的效率，一般指资源的利用与配置效果。而管理学认为，效率是在单位时间内完成的工作量。简言之，效率是一种投入与产出关系。基于效率的定义，城市旅游效率是将城市作为一个生产单元，在一定时间和空间范围内旅游活动的投入与产出关系。
Farrell[1]（1957）基于效率理论研究，提出生产前沿面的概念，表明在生产过程中投入与产出的关系，形成效率与规模对投入产出关系的影响。旅游业效率主要揭示旅游活动中投入与产出间的内在联系，衡量一个地区一定成本下旅游能带来的经济收益。数据包络分析（Data Envelopment Analysis,简称DEA）方法是基于非参数效率的行业效率分析方法，通过测算相同类型的多投入、多产出的多个决策单元(Decision Making Unit，DMU)与生产前沿面的距离，来确定决策单元是否具有效率。
采用DEA方法研究旅游效率问题起源于20世纪90年代，国内主要关注微观与宏观水平的旅游企业，涉及到酒店、旅行社、景区、交通等运营效率和区域旅游效率研究。对旅游相关酒店效率的研究最早来自于美国，Morey &Dittman[2]（1995）利用DEA中的C2R模型，分析了美国54 家私有连锁酒店1993 年的经营效率水平，得到美国酒店行业经营管理水平较高的结论。Barros[34]（2006）采用DEA中的BCC方法，对63家葡萄牙酒店的技术效率进行分析，认为规模和区位是影响效率的主要原因；在旅行社效率研究中，Barros[5]（2006）采用随机前沿方法，分析了葡萄牙25家最大旅行社的经营管理效率，认为资本量、销售额、员工素质等对旅行社效率有较大影响。孙媛媛、王鹏[6]（2010）对我国31个旅游企业经营业绩及区域竞争力进行分析，结果反映出旅游业本身所具备的对环境尤其是经济的高度依赖性特征；徐波[7]（2011）借助DEA方法对我国29个省市的旅游景区运营效率进行分析，认为资源的合理配置对旅游景区的形成进程起到重要作用的结论；Sarkis J和Talluri S[8]（2004）对44家美国机场的经营效率进行评估，建议提高机场绩效的基准值；左冰[9]等（2008）对旅游全要素生产率与旅游增长水平之间的关系进行了研究，阐释了各省旅游增长方式的演化与变化关系。马晓龙、保继刚[10]（2010）提出将城市旅游作为旅游业发展的重要单元，实现产出最大以提高利益相关者的利益。梁明珠、易婷婷[11]（2012）在分析广东省城市旅游效率的基础上，从城市旅游效率的规模和增长速度，将城市划分为草根型、新秀型、明星型和贵族型四种类型。邓洪波、陆林[12]（2014）在分析安徽省各城市旅游效率的基础上，从提高城市旅游效率角度提出了具体建议。周慧慧[13]等（2016）以五年为间隔测算了淮海经济区的旅游效率，认为淮海经济区应灵活利用旅游业的联合效应，加强旅游产业链建设。
与已有DEA研究相比，探索劳动力、资本、土地资源等要素对旅游效率的影响成果丰富，但大多数研究仅仅是对某一年的截面数据或者某一个区域旅游效率的时间序列数据进行评价，而这不能全面反映旅游业效率发展变化和区域差异状况，缺乏从时间和空间二维视角对于旅游产业效率的时序变化与空间分异特征的分析；有关区域旅游效率研究成果比较丰富，但从省域、地级市等视角研究旅游效率的时空演化尚显不足。江苏省作为东部沿海地区对外开放的前沿，旅游业在数量和质量以及新业态方面取得了长足进步，逐渐成为整个地区的经济增长点。然而，由于资源要素投入为当前旅游经济增长的主要表现，导致旅游业有资源高消耗、低产出发展的倾向，城市旅游业急需由数量优先向质量优先，实现向新兴业态的转型，以满足高档次的旅游需求。因此，对于江苏省旅游效率的时空演化分析仍需加强。
目录
摘要 1
关键词 1
Abstract 1
Key words 1
一、引言 1
二、研究方法、数据来源及指标选择 3
（一）研究方法 3
1．DEA数据包络分析方法及其分解 3
2．变异系数法 3
3．ESDA空间分析方法 4
（二）数据来源与指标选择 4
三、江苏省城市旅游效率及其时空格局演化分析 4
（一）江苏省城市旅游效率分析 4
1．城市旅游效率总体特征 4
2．城市旅游效率市域特征 5
3．城市旅游效率差异性特征 5
（二）江苏省城市旅游效率时空格局演化规律 6
1．城市旅游综合效率热点分析 6
2．城市旅游综合效率的空间集聚演化 7
四、江苏省城市旅游效率时空格局演化驱动因素分析 8
（一）城市经济发展水平 8
（二）旅游政策 9
（三）城市旅游消费需求 9
（四）城市旅游资源 9
（五）旅游重大事件 9
五、结论与讨论 10< *好棒文|www.hbsrm.com +Q: #351916072#
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参考文献 10
图1 20102015年江苏省城市旅游效率变异系数 6
图2 20102015年江苏省城市旅游综合效率热点分析 7
图3 20102015年江苏省城市旅游综合效率空间集聚演化格局 8
表1 20102015年江苏省城市旅游效率值 4
表2 20102015年江苏省13个城市旅游综合效率的Global MoranI值及Z值 6
江苏省城市旅游效率时空演化研究
引言
引言
“效率”最早源于物理学，用以衡量机械运动中能量的损耗程度。此后，在经济学中的效率，一般指资源的利用与配置效果。而管理学认为，效率是在单位时间内完成的工作量。简言之，效率是一种投入与产出关系。基于效率的定义，城市旅游效率是将城市作为一个生产单元，在一定时间和空间范围内旅游活动的投入与产出关系。
Farrell[1]（1957）基于效率理论研究，提出生产前沿面的概念，表明在生产过程中投入与产出的关系，形成效率与规模对投入产出关系的影响。旅游业效率主要揭示旅游活动中投入与产出间的内在联系，衡量一个地区一定成本下旅游能带来的经济收益。数据包络分析（Data Envelopment Analysis,简称DEA）方法是基于非参数效率的行业效率分析方法，通过测算相同类型的多投入、多产出的多个决策单元(Decision Making Unit，DMU)与生产前沿面的距离，来确定决策单元是否具有效率。
采用DEA方法研究旅游效率问题起源于20世纪90年代，国内主要关注微观与宏观水平的旅游企业，涉及到酒店、旅行社、景区、交通等运营效率和区域旅游效率研究。对旅游相关酒店效率的研究最早来自于美国，Morey &Dittman[2]（1995）利用DEA中的C2R模型，分析了美国54 家私有连锁酒店1993 年的经营效率水平，得到美国酒店行业经营管理水平较高的结论。Barros[34]（2006）采用DEA中的BCC方法，对63家葡萄牙酒店的技术效率进行分析，认为规模和区位是影响效率的主要原因；在旅行社效率研究中，Barros[5]（2006）采用随机前沿方法，分析了葡萄牙25家最大旅行社的经营管理效率，认为资本量、销售额、员工素质等对旅行社效率有较大影响。孙媛媛、王鹏[6]（2010）对我国31个旅游企业经营业绩及区域竞争力进行分析，结果反映出旅游业本身所具备的对环境尤其是经济的高度依赖性特征；徐波[7]（2011）借助DEA方法对我国29个省市的旅游景区运营效率进行分析，认为资源的合理配置对旅游景区的形成进程起到重要作用的结论；Sarkis J和Talluri S[8]（2004）对44家美国机场的经营效率进行评估，建议提高机场绩效的基准值；左冰[9]等（2008）对旅游全要素生产率与旅游增长水平之间的关系进行了研究，阐释了各省旅游增长方式的演化与变化关系。马晓龙、保继刚[10]（2010）提出将城市旅游作为旅游业发展的重要单元，实现产出最大以提高利益相关者的利益。梁明珠、易婷婷[11]（2012）在分析广东省城市旅游效率的基础上，从城市旅游效率的规模和增长速度，将城市划分为草根型、新秀型、明星型和贵族型四种类型。邓洪波、陆林[12]（2014）在分析安徽省各城市旅游效率的基础上，从提高城市旅游效率角度提出了具体建议。周慧慧[13]等（2016）以五年为间隔测算了淮海经济区的旅游效率，认为淮海经济区应灵活利用旅游业的联合效应，加强旅游产业链建设。
与已有DEA研究相比，探索劳动力、资本、土地资源等要素对旅游效率的影响成果丰富，但大多数研究仅仅是对某一年的截面数据或者某一个区域旅游效率的时间序列数据进行评价，而这不能全面反映旅游业效率发展变化和区域差异状况，缺乏从时间和空间二维视角对于旅游产业效率的时序变化与空间分异特征的分析；有关区域旅游效率研究成果比较丰富，但从省域、地级市等视角研究旅游效率的时空演化尚显不足。江苏省作为东部沿海地区对外开放的前沿，旅游业在数量和质量以及新业态方面取得了长足进步，逐渐成为整个地区的经济增长点。然而，由于资源要素投入为当前旅游经济增长的主要表现，导致旅游业有资源高消耗、低产出发展的倾向，城市旅游业急需由数量优先向质量优先，实现向新兴业态的转型，以满足高档次的旅游需求。因此，对于江苏省旅游效率的时空演化分析仍需加强。
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