桑林溪，王良举，殷瑞

（安徽财经大学　工商管理学院，安徽　蚌埠　233030）

新常态下中国旅游供给侧结构性优化——基于2014年省级面板数据的实证分析

桑林溪，王良举，殷瑞

（安徽财经大学工商管理学院，安徽蚌埠233030）

自供给侧结构性改革要求被提出后，中国经济发展的各个领域均顺势而为，旅游领域也不例外.鉴于此，采用数据包络分析方法，对2014年31个省（直辖市、自治区）旅游业相关面板数据进行实证分析，结果显示：1）我国旅游业管理与技术水平较低；2）多数省份旅游业发展规模效益呈递减状态；3）旅游业固定资产冗余度较大，游客与旅游收入产出效应不明显.并结合制度变革、结构优化以及要素升级三个方面对我国旅游供给侧改革提出相应的建议.

旅游业；供给侧改革；数据包络分析

1　研究背景

工业革命后，随着科技的进步、生产力水平的提升，人们的物质需求得到极大的满足.但是资本主义制度的固有矛盾引发1929—1933年的经济大危机，企业破产、工人失业、市场需求急剧萎缩，在此背景下，凯恩斯提出政府应该试图通过货币政策、财政政策等来影响总需求.当时主张通过政府干预经济的凯恩斯主义政策确实推动了经济的发展，促进了20世纪70年代欧美资本主义国家黄金时代的到来.然而，对凯恩斯学派理论的质疑也一直没有停过，对于后来出现的滞涨问题，凯恩斯政策变得束手无策.20世纪80年代，面对滞涨，供给学派认为应通过用“无形的手（市场）”来调控经济而避免政府的直接干预，主张通过减税减低企业成本，利用总供给带动总需求，最终实现供需平衡.但历史发展阶段性特征告诉我们，如果在相当长的时期内，过分偏重一方，其效力有下降趋势，负面效应会随之出现.

长期以来我国一直强调需求侧改革，提出利用消费、投资、出口“三驾马车”拉动经济增长，在20世纪80年代，利用国内廉价劳动力，运用价格优势，大力发展对外出口贸易；90年代通过扩大内需、增加投资等方式推动经济发展.在特定时期内，收效显著，这些供给与需求措施确实拉动了经济增长.但是，随着社会的发展、人们认知水平的提高以及可支配收入的增加，供需矛盾等负面效应也逐渐显现.在此背景下，2015年11月，习近平总书记在中央财经领导小组第十一次会议上首次明确提出“在扩大总需求的同时，要加强供给侧结构性改革，提高供给体系的质量和效率”［1］.此后，供给侧改革在多个场合被国家领导人提及.改革开放以来，我国制造业的发展使得人们逐步摆脱物质层面的匮乏，物质需求得到满足，然而，由物质带来的幸福感也在降低.据统计，2015年，国内旅游人次达40亿，相当于人均出游3次，中国旅游业对GDP贡献达到10.1%，超过汽车、教育以及银行等产业.相对于物质产品需求的有限性，人们对精神和服务的需求具有无限性，可以预见，人们未来的需求将上升为以精神文化的非物质产品为主.因此，以娱乐休闲旅游等为主的服务型产业将在供给侧改革中发挥重要作用，但相应的旅游产业供给却显得不足.据国家旅游局统计数据显示，中国出境旅游购物市场规模已达6 841亿［2］，中国游客主要遍布韩国、日本、欧美等发达国家，韩国化妆品、日本生活用品等备受中国游客青睐.除中国制造业等需要结构性变革外，旅游行业的供给侧改革也势在必行.在人们日益关注满足精神需求的社会现实面前，增加旅游产业供给无疑成为中国经济供给侧补短板的一种有效方式.

2　旅游业投资效率评价

2.1评价方法

数据包络分析方法（Data Envelopment Analysis，DEA）是对具有相同决策单元（Decision Making Unit，DMU）进行效率评价的方法.最早由美国运筹学家A.Charnes和W.Cooper等于1978年提出［3］，主要针对同类型的企业或部门（决策单元）的投入规模、技术有效性等进行评价，应用领域包括经济体效率评价（企业效率、环境效率等）、运行过程评价（并购效率、电力改革效率等）、技术评价（劳动生产率、要素生产率估算与分析等）等.自中国人民大学魏权龄教授将数据包络分析方法引入我国后，在我国各领域得到广泛应用［4，5］，研究者利用其独特优势进行管理科学、运筹学等学科研究，并取得多方面成果.本研究拟采用此方法对我国旅游业投资效率进行评价，对旅游资源配置效率作试探性分析.

2.2模型建立

一个决策单元是将“输入”转化为“输出”的实体，根据多个输入指标、输出指标的数据评价各决策单元的优劣，就是评价各决策单元间的相对有效性.假设在一个经济活动中有n个决策单元DCM，输入向量为X=（x1，x2，x3…xm），输出向量为Y=（y1，y2，y3…ys），在此用（x，y）来表示整个经济活动，C2R模型是DEA基本常用模型，由此建立DUM技术和规模有效性的C2R模型.设与DMUj（1≤j≤n）相对应的输入、输出向量分别是：xj=（x1j，x2j，x3j，……，xmj）T＞0（j=1，2，3，…，n），y=（y1j，y2j，y3j，……，ysj）T＞0（j=1，2，3，…，n）.其中xij＞0，yrj＞0，i=1，2...m；r= 1，2…s，即每个决策单元有m种类型的输入及s种类型的输出.通常用xij表示第j单元第i项投入量，yrj表示第j单元的第r项投入量.若用vi表示第i项的投入权值（i=1，2…m），ur表示第r项产出的权值（r=1，2…s），则第j个决策单元的投入产出比hj的表达式是：

通过适当选取值vi（i=1，2…m）和ur（r=1，2…s），使对j=1，2…n有hj≤1，则对第j0个决策单元的绩效评价可以归结为如下优化模型:

利用等价变换，将上式转换为更易于从经济意义上分析问题的对偶线性模型，变换后的对偶线性规划如下：

θ表示被评价决策单元DMUj0的效率值，λj为相对于DMUj0重新构造一个有效DMU组合中第j个决策单元的组合比例，其中S-=（s1-，s2-，s3-...sm-）T，S+=（s1+，s2+，s3+...ss+）T为松弛变量.在化为标准形的模型中有：

1）当θ=1且S-=S+=0时，则称DMUj0为DEA有效，即在原投入量的基础上得到的产出量已达最优，不存在投入冗余或产出不足；

2）当θ=1且S-≠0或S+≠0时，则称DMUj0为DEA弱有效，即可以通过减少s*-以保持原产出量不变，或在保持原投入量不变的情况下，可以使得产出量增加s*+，存在投入冗余或产出不足.

3）当θ＜1时，则称DMUj0为非DEA有效，即原投入量需按θ*等比例减少以保持原产出量不变.

DEA有效的经济含义是在投入产出最佳状态下，决策单元DMUj0投入不仅已不可能全面等比压缩，而且不存在“超量”投入及“亏量”产出.

2.3评价指标选取与数据整理

2.3.1指标遴选

DEA方法测量效率的准确性很大程度上取决于选取指标的合理性［6-7］，据刘佳提出的选取指标三原则：1）科学性：投入指标与产出指标之间应存在因果关系；2）适宜性：选取指标应具有权威性与可靠性，应尽量选取统计公报中的专业术语；3）可操作性：指标数据可以量化［8］且旅行社数量以及旅游从业人员数量、旅游业固定资产能在一定程度上反映旅游投入情况；营业收入、游客数量以及旅游外汇收入是旅游业成果的主要指标［9-10］.本研究从《2014中国统计年鉴》选取固定资产、企业数以及从业人员作为投入指标；营业收入、入境旅游人次以及旅游外汇收入作为产出指标.DEA方法要求DMU个数大于两倍的（产出指标个数+投入指标个数）或者大于两倍的（产出指标个数×投入指标个数）［11］.在本研究中DMU个数为31，产出指标与投入指标个数分别为3，31＞（3+3）和31＞（3×3），符合要求.

2.3.2数据整理

利用DEAP2.1计算可得2014年中国31个省（直辖市、自治区）旅游行业的投入产出总体效率结果如表1所示.其中综合效率值（θ*）为不考虑规模效益的技术效率，纯技术效率（σ*）为考虑规模效益时的技术效率，规模效率值（s*）是指考虑规模效益时的规模效率，另外综合效率为纯技术效率与规模效率的乘积.

根据C2R模型，当θ*=1，且s*+=0且s*-=0，则决策单元为DEA有效；当θ*=1但至少某个输入或输出大于0，则决策单元为弱DEA有效；θ*＜1时，决策单元非DEA有效，故根据表1与表2输出结果分类得出表3.依据上述结果可得以下结论：

1）各地区DEA效率.DEA有效地区有北京、天津、辽宁、上海、广东和西藏，仅占全部省（直辖市、自治区）的19.35%，没有弱有效地区，而非有效地区占80.65%，说明我国旅游业发展的总体效率水平较低.从表1中纯技术效率来看，有7个地区DEA有效，说明我国旅游业管理和技术水平较低，旅游从业人员素质提升是关键.而从纯规模效率也只有7个地区DEA有效，说明我国旅游业规模效应不明显，招商引资、资产重组、扩大旅游企业规模尤显重要.

2）各地区规模效益.除北京、天津、上海等7个地区规模报酬不变以及河北、山西、河南等7个地区处于规模报酬递增外，有15个地区旅游业发展的规模效益呈递减状态，占全国总地区的一半以上，说明我国旅游业发展的内部要素分配存在不合理现象，从而降低旅游业的生产效率.

表1　2014年31个省（直辖市、自治区）旅游产业资源配置效率

3）投入冗余与产出不足.为了改善非DEA有效的DMUj旅游发展效率，根据表2结果将其转换为DEA有效，即根据松弛变量来调整非DEA有效DMUj投入、产出数值，即各地区可以通过减少s*-来增加s*+.如河北可以通过减少约31个旅行社数（s2-），增加近3.64万游客人次（s1+）以及增加近9.936万美元的外汇收入（s2+）.从总体上看，我国旅游业的固定资产及旅行社数投入冗余程度较大，游客及旅游外汇收入产出效果不明显.

表2　投入产出松弛值数据输出结果

表3　DEA分析结果分析

3　对旅游供给侧的改革建议

第三产业的服务业已经成为我国经济增长的主要动力，旅游业作为服务业的重要组成部分，对我国经济发展影响逐步增强.我国经济增长方式结构层面的供给侧改革应关注“三大发动机”，即制度变革、结构优化以及要素升级驱动［12-14］.笔者依据前述结论，结合供给侧改革“三大发动机”要求，提出以下针对旅游供给侧改革的相应建议.

3.1改善旅游环境，提高旅游服务质量

由DEA效率及规模效益分析结果可以看出我国的旅游管理及技术水平较低，技术与劳动要素分配不尽合理，旅游供给侧改革中需要从要素升级等方面入手，包括加大科技投入力度与智力资本提升.一方面，提高旅游供给的产品技术水平，加强旅游消费体验.在旅游市场内部，进一步提升应用互联网高科技的规模和深度，如VR（Virtual Reality）在旅游领域的应用.“VR+旅游”会为旅游业带来别样的营销整合模式，可以利用类似于VR的高科技手段进行推广宣传吸引游客、发展旅游业，充分将高新技术与旅游产品相结合，创造旅游消费体验.另一方面，注重智力资本投入，提升旅游从业者综合素质.我国旅游市场正处在黄金增长期，面对消费新需求，人才培养也需要理念与方法的创新.未来的旅游业市场，不仅需要传统型人才，更需要新型复合人才.在专业知识供给方面，建议开放旅游业专家、学者等进入导游与讲解员领域［14］.

3.2迎合需求变化，调整旅游供给结构

从规模效益分析结果发现，我国旅游行业要素分配不尽合理，需要对旅游供给结构进行合理优化.一方面，我国温泉旅游、会展产品等高端旅游项目日益受到旅游规划者的重视，将导致不恰当地倾向于高端市场，中低端旅游市场诉求会受到漠视.随着大众旅游时代的来临，又需要迎合开放的旅游市场需求的特征，势必要对旅游供给结构进行调整优化.另一方面，既要关注旅游业规模等量的扩张，还要注重旅游产品、服务等质的提升.

3.3转变治理理念，补充旅游供给短板

针对我国旅游业固定资产冗余程度较大，游客吸引力产出效果不明显等情况，笔者认为旅游供给侧改革应从补充公共旅游供给短板方面入手.如旅游基础设施建设，一方面考虑当地常住人口的发展需要，另一方面考虑旅游者的增量因素.相关职能部门及旅游规划管理者切实转变治理理念、管理方式，充分认识到一个城市不仅是当地居民的城市，也是外来旅游者的城市.

［1］刘琼.习近平主持召开中央财经领导小组第十一次会议［EB/OL］.（2015-11-10）［2016-5-7］.http://news.xinhuanet.com/politics/2015-11/10/ c_1117099263.htm.

［2］周慧敏，齐中熙.2016年国内旅游预计43.8亿人次［EB/OL］.（2016-01-30）［2016-5-7］.http://www.china.com.cn/travel/txt/2016-01/30/content_37698526.htm

［3］CHARNES A，COOPER W W，RHODES E.Measuring the efficiency of decision making units［J］.European Journal of Operational Research，1978（2）: 429-444.

［4］文艳，郑向敏.基于DEA模型的旅游上市公司成本控制效率评价研究［J］.北京第二外国语学院学报，2013（34）:55-61，40.

［5］魏权龄.数据包络分析［M］.北京:科学出版社出版社，2004.

［6］朱乔.数据包络分析（DEA）方法综述与展望［J］.系统工程理论方法应用，1994，3（4）:1-9.

［7］WANGNER J M，SHIMSHAK D G.Stepwise selection of variables in data envelopment analysis:procedures and managerial perspectives［J］.European Journal of Operational Research，2007，180（1）:57-67.

［8］刘佳.基于DEA的城市旅游效率研究［D］.西安:陕西师范大学，2010.

［9］梁明珠，易婷婷，李彬.基于DEA-MI模型的城市旅游效率演进模式研究［J］.旅游学刊，2013（5）:53-62.

［10］张根水，熊伯坚，程理民.基于DEA理论的地区旅游业效率评价［J］.商业研究，2006（1）:179-183.

［11］张俊容，郭耀煌.评价指标与DEA有效的关系［J］.系统工程理论方法应用，2004，13（6）:520-523.

［12］罗良文，梁圣蓉.论新常态下中国供给侧结构性动力机制的优化——基于1994—2014年省级面板数据的实证分析［J］.新疆师范大学学报:哲学社会科学版，2016（2）:28-36，2.

［13］李佐军.“三大发动机”是经济发展的根本动力［J］.理论学习，2015（2）:58.

［14］张栋.旅游消费升级倒逼供给侧创新［N］.中国旅游报:2016-01-08.

Structural Optimization of China’s Tourism Supply Side under the New Normal: Empirical Analysis Based on Provincial Panel Data in 2014

SANG Linxi，WANG Liangju，YIN Rui

（School of Business Administration，Anhui University of Finance&Economics，Bengbu 233030，China）

Since the call of supply side structural reform has been put forward，China’s economic development in various fields almost are in response to this call，and the tourism area is no exception.Under this background，the data envelopment analysis was used to make empirical analyses of the panel data of 31provinces in 2014 in this paper.The article comes to the conclusions as follow:1）China’s tourism management and technical level is in low level totally；2）Many provinces’tourism development is in a progressively decreasing state；3）The fixed assets of tourism are in redundant degree，the output effects of tourists and tourism revenue is not obvious.So we can draw the conclusion that the reform of the supply side structure of the tourism industry in China should be carried out from three aspects:the system reform，the structure optimization and the factor upgrade.

Tourism industry；Supply side reform；Data envelopment analysis

F59

A

2095-4476（2016）08-0067-05

2016-06-20；

2016-07-30

安徽财经大学科研创新基金项目（ACYC2015117）

桑林溪（1992-），女，安徽滁州人，安徽财经大学工商管理学院硕士研究生.

（责任编辑：陈丹）