dea模型的城市旅游绩效评价研究
提高资源利用率是城市旅游发展的目标，城市旅游绩效评价是城市旅游发展过程中资源投入的依据。本文利用数据包络分析法（Data Envelopment Analysis），以江苏省13个地级市为决策单元，研究2012年～2015年的城市旅游绩效，包括综合效率、技术效率和规模效率。结果表明江苏省大多数的城市旅游绩效总体水平不算高，平均值仅为0.639；苏南地区城市旅游绩效普遍高于苏中和苏北；并从江苏省城市旅游发展的阶段特点出发，对其产生的原因进行了相关诠释和说明，认为江苏省城市经济发展不平衡是造成旅游效率总体水平不高的根本性原因，并对研究结果提出一些建设性意见。关键词 江苏省，城市旅游效率，区域差异，数据包络分析方法，MaxDEA 5软件
目 录
1绪论 1
1.1研究背景 1
1.2研究现状 1
2数据包络方法(DEA) 2
2.1 CCR模型 3
2.2 BCC模型 4
3 江苏省城市旅游绩效研究实证分析 6
3.1旅游效率测量的方法分析 6
3.2指标与决策单元对象的选择及分析 6
3.3 江苏省各地市城市旅游绩效的模型与结果 8
3.4结论与对策建议 21
结论 23
致谢 24
参考文献 25
附录 27
1绪论
1.1研究背景
旅游业是新世纪以来迅速崛起的一个行业，在解决日常的温饱之余，人们开始注重提升生活的品质，旅游也因此日渐频繁的走进了人民的日常生活当中来，旅游业逐渐成为经济发展、文化传播和社会进步的一个指向标[1]。江苏的旅游产业，从20世纪90年代起步，以其充满活力的气势，成为江苏经济举重若轻的支柱产业。而且，随着它的发展和壮大，它在江苏经济中的地位和作用是无可替代的。从改革开放开始，江苏省的旅游业发展迅速，游客接待人数和旅游国内外收入等方面与日俱增，实力不容小觑。
宏观经济范围内，效率(Efficiency)指的是一定量的资源投入，能够给社会带来的最大产出值[2]。城市作为国家的重要组成部分，为国家的经济建设做出了不少的贡献，效率可以作为城市发展快慢的衡量标准。因此，城市旅 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: *351916072*
游绩效可以通俗地理解为：把城市作为对象，在一定时间内，一定量资源、资产等与旅游相关的要素投入能够实现的最大的产出效果，产出投入之比则为我们所要追求的城市旅游绩效[2]。近几年，城市日益成为旅游目的地选择的热潮。通过研究城市旅游绩效，继而促进城市旅游业更快更好地发展，这一举措具有实质性意义。因此，本文通过计算江苏各城市旅游产业的绩效，并探讨其有效性，分析绩效间差异和联系，并对江苏省城市旅游产业的未来发展提出合理建议，为江苏旅游产业的“二次腾飞”做出思考。
1.2研究现状
国外学者对旅游绩效展开研究主要开始于上个世纪九十年代。与率先引入数据包络分析方法来研究美国的54家私有连锁酒店在1993年的经营管理绩效，并得出酒店这一服务行业经营管理绩效较高的结论。与国外相比，国内在旅游绩效方面起步较晚。直至21世纪初，国内学者才开始利用DEA方法研究旅游绩效，且侧重点也有所不同，把宏观与中观层面的区域旅游企业绩效作为重点研究。随后，对旅游绩效的研究陆续延伸到旅行社、城市交通、观光景区和城市知名度等。不少学者对上述因素展开旅游绩效研究，如：马晓龙、保继刚[3]采用DEA方法，计算了我国136个国家级风景名胜区的使用效率，并对此统计和分析效率的阶段特征，通过SPSS的偏相关分析法分解总效率和对空间特征的分析找出影响效率因素；曹芳东、黄震方、吴江、徐敏[4]借助 DEA模型和ArcGIS空间分析，经过多指标、多层面研究得出：经济政策、旅游生产单元价值和消费需求是影响泛长江三角洲地区城市旅游效率的三大主要因素。众多学者论证得出了规模大小和地理位置是影响旅游绩效的重要组成因素，并提出了一些提高绩效的措施，如：提高生产力水平、吸引外来资产投入[6]。近几年，研究方向又往旅游业发展绩效与经济增长之间的动态关系上转移[6]，如：陶卓民、薛献伟、管晶晶[7]基于数据包络分析，对1999～2006年中国旅游业发展效率进行了实证分析，指出中国旅游业总体效率较低，技术水平不高，资源潜力没有能够完全的释放出来，旅游投入量不合理导致规模不经济，并且区域旅游效率有明显差异。
在探讨如何利用DEA模型来研究城市旅游绩效，前人学者也提供了不少可参考的思路，如：邓洪波[8]在安徽城市旅游绩效的研究中，选取2005年至2010年为数据研究区间，依据DEA方法建立模型，依次计算出其综合效率、技术效率和规模效率，静态分析其特征。再通过模型对该省城市旅游绩效的变化趋势和空间分布特征加以动态分析。结合旅游资源、城市规模、经济基础、交通条件和接待能力等内外因素，剖析各地域旅游业发展差异，继而对如何提高各市城市旅游绩效提出建议。张颖[9]采用DEA模型，对广东省21个地级市的旅游发展绩效进行系统性分析，对各城市中的综合效率、技术效率、规模效率、规模效益等投入、产出性指标逐次分析。综上所述，各界学者对旅游业绩效的研究由点及面，由微观再兼顾到宏观，从旅游企业绩效到空间区域，对旅游业绩效研究逐步全面起来。
2数据包络方法(DEA)
数据包络分析法，又称DEA模型，由著名运筹学家Charnes与Cooper提出，其主要分析方法以“相对效率评价”的概念为基础[10]。DEA模型是以数学规划问题模型为基础，通过对多个投入、产出的决策单元（DMU）的计算，判断其决策单元的相对有效性的数学方法。其中，每个决策单元之间相互串联，筛选合适模型并进行求解。在DEA方法和模型的基础上，得出个决策单元的相对效率，同时确定其生产可能集的“前沿面”。生产“前沿面”指的是满足最优化条件的曲线，通俗来说就是多产出组成区域的边界。计算各个决策单元与生产前沿
面之间的距离，从而可以判断各决策单元是否达到DEA有效。
2.1 CCR模型
假设有个决策单元,其中每个决策单元都有m种输入和n种输出。分别用输入和输出表示，具体如下：
,,
第j个决策单元DMU对第r种输出的产出量；i=1,2,,m；r=1,2,,s.
目 录
1绪论 1
1.1研究背景 1
1.2研究现状 1
2数据包络方法(DEA) 2
2.1 CCR模型 3
2.2 BCC模型 4
3 江苏省城市旅游绩效研究实证分析 6
3.1旅游效率测量的方法分析 6
3.2指标与决策单元对象的选择及分析 6
3.3 江苏省各地市城市旅游绩效的模型与结果 8
3.4结论与对策建议 21
结论 23
致谢 24
参考文献 25
附录 27
1绪论
1.1研究背景
旅游业是新世纪以来迅速崛起的一个行业，在解决日常的温饱之余，人们开始注重提升生活的品质，旅游也因此日渐频繁的走进了人民的日常生活当中来，旅游业逐渐成为经济发展、文化传播和社会进步的一个指向标[1]。江苏的旅游产业，从20世纪90年代起步，以其充满活力的气势，成为江苏经济举重若轻的支柱产业。而且，随着它的发展和壮大，它在江苏经济中的地位和作用是无可替代的。从改革开放开始，江苏省的旅游业发展迅速，游客接待人数和旅游国内外收入等方面与日俱增，实力不容小觑。
宏观经济范围内，效率(Efficiency)指的是一定量的资源投入，能够给社会带来的最大产出值[2]。城市作为国家的重要组成部分，为国家的经济建设做出了不少的贡献，效率可以作为城市发展快慢的衡量标准。因此，城市旅 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: *351916072*
游绩效可以通俗地理解为：把城市作为对象，在一定时间内，一定量资源、资产等与旅游相关的要素投入能够实现的最大的产出效果，产出投入之比则为我们所要追求的城市旅游绩效[2]。近几年，城市日益成为旅游目的地选择的热潮。通过研究城市旅游绩效，继而促进城市旅游业更快更好地发展，这一举措具有实质性意义。因此，本文通过计算江苏各城市旅游产业的绩效，并探讨其有效性，分析绩效间差异和联系，并对江苏省城市旅游产业的未来发展提出合理建议，为江苏旅游产业的“二次腾飞”做出思考。
1.2研究现状
国外学者对旅游绩效展开研究主要开始于上个世纪九十年代。与率先引入数据包络分析方法来研究美国的54家私有连锁酒店在1993年的经营管理绩效，并得出酒店这一服务行业经营管理绩效较高的结论。与国外相比，国内在旅游绩效方面起步较晚。直至21世纪初，国内学者才开始利用DEA方法研究旅游绩效，且侧重点也有所不同，把宏观与中观层面的区域旅游企业绩效作为重点研究。随后，对旅游绩效的研究陆续延伸到旅行社、城市交通、观光景区和城市知名度等。不少学者对上述因素展开旅游绩效研究，如：马晓龙、保继刚[3]采用DEA方法，计算了我国136个国家级风景名胜区的使用效率，并对此统计和分析效率的阶段特征，通过SPSS的偏相关分析法分解总效率和对空间特征的分析找出影响效率因素；曹芳东、黄震方、吴江、徐敏[4]借助 DEA模型和ArcGIS空间分析，经过多指标、多层面研究得出：经济政策、旅游生产单元价值和消费需求是影响泛长江三角洲地区城市旅游效率的三大主要因素。众多学者论证得出了规模大小和地理位置是影响旅游绩效的重要组成因素，并提出了一些提高绩效的措施，如：提高生产力水平、吸引外来资产投入[6]。近几年，研究方向又往旅游业发展绩效与经济增长之间的动态关系上转移[6]，如：陶卓民、薛献伟、管晶晶[7]基于数据包络分析，对1999～2006年中国旅游业发展效率进行了实证分析，指出中国旅游业总体效率较低，技术水平不高，资源潜力没有能够完全的释放出来，旅游投入量不合理导致规模不经济，并且区域旅游效率有明显差异。
在探讨如何利用DEA模型来研究城市旅游绩效，前人学者也提供了不少可参考的思路，如：邓洪波[8]在安徽城市旅游绩效的研究中，选取2005年至2010年为数据研究区间，依据DEA方法建立模型，依次计算出其综合效率、技术效率和规模效率，静态分析其特征。再通过模型对该省城市旅游绩效的变化趋势和空间分布特征加以动态分析。结合旅游资源、城市规模、经济基础、交通条件和接待能力等内外因素，剖析各地域旅游业发展差异，继而对如何提高各市城市旅游绩效提出建议。张颖[9]采用DEA模型，对广东省21个地级市的旅游发展绩效进行系统性分析，对各城市中的综合效率、技术效率、规模效率、规模效益等投入、产出性指标逐次分析。综上所述，各界学者对旅游业绩效的研究由点及面，由微观再兼顾到宏观，从旅游企业绩效到空间区域，对旅游业绩效研究逐步全面起来。
2数据包络方法(DEA)
数据包络分析法，又称DEA模型，由著名运筹学家Charnes与Cooper提出，其主要分析方法以“相对效率评价”的概念为基础[10]。DEA模型是以数学规划问题模型为基础，通过对多个投入、产出的决策单元（DMU）的计算，判断其决策单元的相对有效性的数学方法。其中，每个决策单元之间相互串联，筛选合适模型并进行求解。在DEA方法和模型的基础上，得出个决策单元的相对效率，同时确定其生产可能集的“前沿面”。生产“前沿面”指的是满足最优化条件的曲线，通俗来说就是多产出组成区域的边界。计算各个决策单元与生产前沿
面之间的距离，从而可以判断各决策单元是否达到DEA有效。
2.1 CCR模型
假设有个决策单元,其中每个决策单元都有m种输入和n种输出。分别用输入和输出表示，具体如下：
,,
第j个决策单元DMU对第r种输出的产出量；i=1,2,,m；r=1,2,,s.
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