张自强，徐 平

(贵州大学 旅游与文化产业学院，贵州 贵阳 550025)

随着现代交通条件的改善和通信技术的发展，居民消费快速转型升级，非常住地的旅游生活成为重要的生活方式。据《中国旅游业统计公报(2015年)》显示，旅游业综合贡献占GDP的10.8%，旅行社营业收入占旅游业总收入的10.14%。旅行社业作为中国旅游业的重要组成部分取得了快速发展，对全国GDP的综合贡献程度不断提高。然而，旅游业也处于矛盾凸显期，随着全球旅行竞争程度的加剧，特别是信息化的推进弱化了旅行社的中介功能，利润率下降恶化了旅行社业的生存环境[1]。旅行社产品单一、同质的旅游产品无法满足多元化、个性化的旅游消费需求。旅游产品供给跟不上消费升级的需求，政府管理和服务水平跟不上旅游业快速发展的形势。旅游经济结构的不合理造成旅游经济脆弱，表现为相对性、隐蔽性和动态性[2]。中国旅游发展对资源依附的经济脆弱性反映了旅游业“资源诅咒”现象的存在[3]。结构性过剩与结构性短缺并存的局面致使旅游“供给侧改革”成为当下中国旅游业面临的一个重要命题[4]。旅行社业的供给侧改革主要围绕产品转型升级和技术创新进行，改进旅游产品供给的科技、技术创新成为供给侧改革的重要内容。对此，我们有必要测算旅行社业技术进步及其贡献，反映技术进步及其变化对旅行社业乃至旅游业发展的影响。

1 文献综述

对技术进步的讨论，一直是经济增长研究领域中的一项重要内容。以往的旅游产业过度依赖旅游资源禀赋与要素投入的粗放式经营，而忽视了旅游创新在旅游产业发展中的作用[5]。尽管中国对资源依赖的“旅游诅咒”确实存在，但借助技术进步和制度质量可规避负面影响[6]。技术进步下的旅游产品供给创新成为旅行社竞争力提升与可持续经营的关键因素[7]。然而，旅游业中关于酒店经营效率等方面受到了广泛关注，针对旅行社的相关研究比较少见[8]。国外较早对旅行社经营效率进行了研究，测算方法包括数据包络分析法(DEA)和随机前沿生产函数法(SFA)。基于2000—2004年葡萄牙旅行社的统计数据，从成本最小化的视角，通过随机前沿生产函数测算了旅行社经营效率和技术效率[9]。其实，这种估计方法在未知真实技术条件下很难确定一个合适的参数估计模型[10]。DEA不需要设定具体的参数估计模型，因而运用广泛。基于SABI数据库(数据关于葡萄牙与西班牙)，通过DEA测算发现旅行社经营的平均技术效率值为0.435 3[11]。然而，Bell较早发现了传统DEA不考虑成本因素的缺陷，提出分配数据包络分析(ADEA)，利用31个不同旅游部门的数据测算得出，旅行社的技术效率水平比较低[8]16。尽管如此，DEA测算的效率值仍难以规避对异常值的敏感性，DEA与SFA均存在一定的不足。对此，Anderson再次利用Bell分析的样本数据，通过DEA和SFA两种方法测算对比发现，SFA测算的技术效率更为平稳，总体水平更高[12]。

国内文献集中于旅行社经营效率的测算，研究主要侧重于DEA方法的运用。通过DEA-Mqlmquist指数法测算得出，2000—2009年中国旅行社业全要素生产率增长主要源于技术进步[13]。技术进步对旅行社业效率改进的作用得到进一步验证，但东部、中部和西部存在差异[14]。进一步分解旅行社业全要素生产率发现，2000—2009年间技术进步和技术效率分别年均提升2.6%和0.6%[15]。实际上，对技术进步或效率的测算运用较早的方法是C-D生产函数及其扩展。更多运用于旅游经济中技术进步的测算，如基于2005—2009年全国22个城市的数据，通过C-D生产函数估计得出，技术进步对旅游业增长影响显著，贡献略低于资本投入[16]。

可以看出，旅行社业乃至旅游业发展中科技进步的测算及其贡献受到了广泛关注，由于数据选择、研究对象和测算方法的差异，在技术进步的研究结论上有所不同，但对经济增长的贡献得到了广泛肯定，需要完善的是：一是技术变化并不是一个平稳有序的过程，技术变革往往具有突发性，DEA与SFA估计仍然难以准确反映技术变化；二是C-D生产函数关于要素替代弹性为1的假设严重脱离实际。对此，有研究提出通过加入时间趋势项A(t)和改变要素弹性以规避生产函数对技术固定假设的不足[17]。另外，鲍莫尔—富克斯假说在中国服务业得到了广泛检验[18]。本文借鉴改进的多投入要素二级CES生产函数，运用1999—2013年全国31个省份的面板数据，以旅行社为研究对象，构造相应的估计模型，测算技术进步的速度及其贡献率，进一步分析服务业中旅行社业的鲍莫尔“成本病”问题。

2 模型设定与数据来源

2.1 模型设定

技术进步对旅行社效率的影响关键在于能够降低要素边际报酬规律对生产效率的影响。劳动力或资本的边际报酬递减规律前提条件是生产设备和技术不发生改变，增加其他生产要素时发生的效益递减。技术进步引致生产效率的提高可以防止边际递减的发生。经济增长对技术的依赖如同制度，新制度经济学派甚至认为，经济增长的要素只是制度安排的结果或表征，一个提供有效激励的产权制度安排才是经济增长的关键。在产权制度不清晰、法律制度不完善、市场规则不健全的情况下：一方面，垄断与恶性竞争会扰乱市场秩序，降低经营效率和消费者福利；另一方面，丰裕的旅游资源还会诱使资源使用的“机会主义”行为及寻租活动的产生，造成大量的资源浪费和掠夺性开采，影响旅行社业乃至旅游业的发展效率与发展水平。集权化的旅行社管理不利于效率提升[19]。以樊纲编制的市场化指数衡量制度质量来反映制度变迁对旅游经济增长的正向作用得到了广泛论证[20-21]。对此，本文以市场化为制度要素结合技术进步，分析多要素投入对旅行社业发展的影响，将二级CES生产函数引入到旅行社业的分析中。

一级CES生产函数难以描述不同要素之间替代弹性不同的特征，二级CES生产函数对此进行了改进，引入旅行社行业中投入与产出各要素的改进二级三要素CES生产函数，表述形式如下：

(1)

(2)

其中，i表示省份，i=1，2，……，31；t表示年份，t=1999，2002，……，2013。Yit1表示第一阶段生产函数值，是生产投入要素的合成，Yit表示第i个省份t年的旅行社营业收入，Kit、Lit和Mit分别表示第i个省份t年旅行社经营的固定资产原值投入、旅行社就业人数投入和市场化指数，α、β分别表示要素投入对旅行社营业收入的影响系数，即待估参数。在第一级生产函数中，A表示综合效益指数，包括要素质量与管理水平提高对旅行社营业收入的作用，γ表示旅行社业经营的年技术进步速度，Aeγt则表示由技术水平提高带来产出增长的倍数。θ为分配系数，表示第一级生产函数值与物质要素的替代参数。m为规模报酬系数，即m>1时，旅行社业经营呈规模报酬递增；m<1，则呈规模报酬递减；m=1表示规模报酬不变。eε为随机误差项。

对二级CES生产函数进行对数线性化处理，只写出数理形态，不包括随机误差项，首先对式(2)取对数可得：

(3)

(4)

其次，采用相同的方式对式(1)进行对数线性化处理，再在θ1=0处进行二阶Taylor级数展开可得：

(5)

将式(5)代入式(4)并进行整理，加入随机误差项ε，可得出最终的回归分析模型[17]。

(6)

式(6)中各投入要素与营业产出的关系多样，为了简化回归方程和估计，对式(6)中的相关变量进行置换(如表1所示)，对此，转换为：

(7)

资料来源：作者整理。

使用1999—2013年全国31省份的数据对式(7)进行估计，估计模型包括混合效应模型、固定效应模型和随机效应模型，首先混合效应模型与固定效应模型之间的选择通过F检验来判断，如果采用固定效应模型，再进一步通过Hausman检验来判断是否采用固定效应模型或随机效应模型，通过广义最小二乘法(GLS)估计式(7)，得出待估参数和测算变量的具体数值，进而测算技术进步对旅行社业营业收入增长的贡献程度：

(8)

式(8)中，Cit表示第i个省份第t年技术进步对旅行社业营业收入增长的贡献率，γit和Zit分别表示第i个省份第t年的技术进步和旅行社业营业收入的年均增长率，Yi0表示第i个省份基期的旅行社业营业收入。

2.2 数据来源

以旅行社营业收入表示产出，通过居民消费价格指数(CPI)剔除价格因素的影响，以1998年为基期。要素投入中，旅行社固定资产原值和旅行社就业人数分别表示资本和劳动力要素，3项指标的数据均来源于《中国旅游统计年鉴(正本)(2000—2014年)》；市场化指数反映制度变迁要素，数据来源于《中国市场化指数：各省区市场化相对进程2011年度报告》，其中2011—2013年的市场化指数根据《中国市场化指数报告(2015年)》中的数据进行推算得出①。根据表1中各变量的对应项，可以计算出式(7)中各变量的转换值(如表2)。

表2 变量描述性统计

数据来源：作者计算。

3 实证结果与分析

3.1 总体估计结果分析

基于1999—2013年全国31个省份的数据，对式(7)分别进行混合效应估计、固定效应估计和随机效应估计，通过模型检验可以发现，固定效应检验F值在1%的显著水平下拒绝混合模型的原假设，即应该选择固定效应模型；再进一步通过Huasman检验发现，模型在1%的显著水平下拒绝个体随机效应，即选择固定效应模型更为合理，3个模型通过GLS的估计结果如表3。

表3 模型总体估计结果

注：***、**、*分别表示1%、5%、10%的显著水平。

数据来源：作者计算。

由于式(7)反映了投入要素与产出之间的非线性关系，估计参数只是表示投入要素与产出之间的正向或负向影响，不能反映弹性，对此，需要对要素的产出弹性进行测算，分别对式(7)中的旅行社固定资产原值K、旅行社就业人数L和市场化指数M求偏导，得出各要素的产出弹性：

从总体估计结果看，投入要素中，旅行社固定资产、就业人数和市场化指数对旅行社营业收入均具有显著的正向影响。各投入要素的平均产出弹性如表4所示。通过测算投入要素的弹性可以发现，1999—2013年，一是要素产出弹性相对最高的依旧是旅行社就业人数，各省的年均L弹性均超过了0.17，即旅行社就业人数年均增长一个百分点，旅行社营业收入年均增长17个百分点，其中江西的年均L弹性最高达到了0.201 0。北京最低为0.171 5。二是旅行社固定资产要素K的产出弹性较高，各省的年均K弹性均超过了0.1，即旅行社固定资产年均增长一个百分点，旅行社营业收入年均增长10个百分点，其中，宁夏年均K弹性最高，为0.171 7，西藏最低，为0.105 8。三是3个投入要素中市场化指数M的产出弹性相对最低，年均M弹性高于0.1的地区不多，其中，西藏的年均M弹性最高，为0.142 6，宁夏的最低，为0.052 6。

表4 总体估计的平均要素产出弹性

数据来源：作者计算。

旅游作为第三产业，劳动力投入是服务产业发展或增长的关键要素，不同于第一产业和第二产业，可以通过资本替代劳动力不足以避免“用工荒”的困境，旅行社业作为旅游业重要的组成部分，具有很强的服务特征，产品生产与消费同时进行，使得该行业对劳动力数量与素质的要求相对于其他行业更为突出，从旅行社就业人数的产出弹性也反映了旅行社对劳动力依赖性较强的特征，L弹性明显高于K弹性，即旅行社固定资产对营业收入的影响明显较低。而且，随着大众旅游由观光旅游向体验式旅游的转型，旅行社的发展乃至旅游业的发展对劳动力的需求不仅在量，更强调素质的提升，人力资本的影响可能更为明显。另外，尽管市场化要素的产出弹性较低，但东部沿海地区的年均M弹性普遍在0.1以上，明显高于其他地区的年均M弹性，反映了地区市场开发程度的差异会影响旅行社业的发展。值得注意的是，西藏的年均M弹性高达0.142 6，这与该地区基础市场化水平较低有关，西藏的市场化水平明显低于全国其他省份，市场化进程较慢甚至出现倒退的情况，从要素的边际报酬递减规律看，当投入要素处于较低水平时，随着投入要素的增加，产出增长的幅度相对较高；由于西藏市场化水平较低，小幅提高都能明显改善产出水平。

根据估计结果，结合参数对应关系，可以测算出1999—2013年改进二级CES生产函数中的相关参数，进而确定二级CES生产函数的具体形式(如表5所示)。可以看出，γ=0.122，表明从1999年到2013年，全国31个省份旅行社业的技术进步速度为12.2%，1999年和2013年全国的旅行社营业收入分别为323.97亿元和35 991.43亿元，年均增长速度为40%，根据式(8)可以测算出旅行社业的技术进步对其营业收入的贡献率为30.5%，表明包括旅行社产品开发、营销平台和服务方面的硬件技术进步以及旅行社管理制度、经营方式等方面创新，对旅行社营业收入具有明显的促进作用。m值为0.425，小于1，即旅行社业发展总体呈规模报酬递减特征。

表5 模型总体估计参数值与对应项测算值

数据来源：作者整理。

3.2 分时段估计结果分析

伴随着中国改革开放与市场化改革，中国旅行社业发展也经历了历史性的变迁进程。以1978年中国实行改革开放为起点，可将旅行社业的发展划分为4个阶段：1978—1989年，初步形成阶段；1990—1994年，快速增长阶段；1995—2001年，结构调整阶段；2002年后全面开放阶段[22]。特别是中国加入WTO，旅行社发展由国内市场逐步走向国际市场，从樊纲编制的《中国市场化指数报告》看，从2001年后中国各地区的市场化指数明显提高。中国市场化改革被认为是中国经济奇迹的关键，甚至是决定性的，尽管旅行社市场的开放不是一步到位，而是渐进式、有条件的逐步到位，但基于制度经济学的理论，经济增长和技术进步都是制度安排的结果，加入世贸、推进市场化改革为技术引进、管理经验借鉴提供了国际平台，也为中国旅行社业的发展奠定了制度基础。谈判是在《中外合资旅行社试点暂行管理办法》基础上进行，旅行社市场的开发是逐渐降低国外资本的进入门槛，包括合作方式、经营范围和经营内容等。需要强调的是，2003年中国遭遇了SARS危机，国内恐慌的氛围严重影响了旅行社乃至旅游业的发展②，考虑到影响的滞后性以及加入世贸的市场化改革的制度影响，将旅行社发展的开放阶段进一步细分为两个时段：第一时段为1999—2004年，第二时段为2005—2013年，分阶段对式(7)进行估计，测算旅行社业发展中技术进步速度与贡献度以及各投入要素影响在不同阶段的差异。

同理，对不同阶段的3种模型估计进行检验，第一时段和第二时段估计的F值分别为17.88和52.69，均在1%的显著水平上拒绝混合效应模型，而由Huasman检验发现，两个时段的模型估计均在1%的显著水平上拒绝了随机效应模型，故而选择固定效应模型(如表6所示)。

表6 分时段模型估计结果

注：***、**、*分别表示1%、5%、10%的显著水平。

数据来源：作者计算。

从两个时段的估计结果看，旅行社固定资产要素K、旅行社从业人员要素L和市场化要素M对旅行社营业收入的影响均保持正向，但第一时段中要素K和要素M的影响均不显著，第二时段中仅有要素K的影响不显著。可能的解释是，一是改革开放后旅行社业的粗放式发展，投资增加未能明显改善经营效益。旅行社企业“小、散、弱、差”，未能实现规模化和集团化经营[23]。二是资本要素的产出贡献有限。作为服务行业，旅行社经营高度依赖劳动力，资本累积的产出贡献呈现递减的趋势，而专业分工能够在一定程度上改善资本要素边际报酬递减的轨迹。三是第一时段的市场化进程较慢，作用不显著，而在对外开放后明显改善。从影响系数看，第二时段的M影响系数0.148 3高于第一时段的0.129 6。

另外，从各地区市场化要素的产出弹性看(如图1所示)，总体上，第二时段的M弹性高于第一时段，表明对外开放加快了市场化进程，从而加强了旅行社行业的市场竞争以及要素的流动，提高资源的配置效率，市场化要素的产出弹性提高。年均M弹性中，两个时段内西藏均保持最高，分别为0.203 7和0.213，新疆均最低，分别为0.133 9和0.155 3，而且从两个时段的M弹性差值看，西藏地区的提升幅度较小，新疆地区的提升幅度较大，这在一定程度上反映了要素投入的边际报酬递减规律作用。从分时段的估计结果看，市场化的进一步提高仍有利于旅行社业营业收入的提高。

资料来源：作者整理。图1 分时段不同地区市场化要素的年均弹性

根据式(7)分时段的估计结果，再结合参数的对应关系，可以测算出不同时段二级CES生产函数的参数值，并确定函数的具体形式(如表7所示)。可以得出，不同时段各参数测算值存在一定差异，其中，第一时段和第二时段旅行社业发展中技术进步的速度分别为15.8%和10.9%，第一时段较总体估计的结果有一定提高，而第二时段有所下降。第一时段和第二时段全国旅行社业营业收入的年均增长率分别为25.73%和54.36%，第一时段的增长较总体有所下降，但第二时段的增长明显提高。两个时段技术进步对旅行社业营业收入的贡献率分别为61.41%和42.36%，均高于总体估计的贡献率。可能的解释，一是市场化改革活力的释放。20世纪90年代初期，包括要素、价格与服务的逐步市场化极大地激发了社会投入的积极性，促进了旅行社业的快速发展，技术进步及其贡献程度明显提高。然而随着市场化的不断深入，技术进步速度及其贡献份额会有所下降。二是亚洲金融危机的影响。20世纪90年代末期爆发的亚洲金融危机挫伤了社会投资积极性，旅行社就业人数明显下降，受资本与劳动力要素投入波动的影响，尽管技术水平不变，但贡献份额会提高。三是市场经济制度的不断完善。尽管第二时段的技术进步低于总体估计的技术进步水平，但贡献率明显提高，在很大程度上得益于市场竞争规则的完善，由于技术进步具有外部性，知识产权保护强度的提高内化了外溢的技术效益，促进营业收益的增长。另外，两个时段的m值分别为0.399和0.393，均小于1，即旅行社业发展表现为规模报酬递减。

表7 分时段模型估计参数值与对应项测算值

数据来源：作者整理。

3.3 分区域估计结果与分析

中国地域广阔，东部、中部和西部地区在自然地理条件、旅游资源类别和社会经济发展程度上均存在明显差异。以2013年为例，从旅游景区单位数来看，东部、中部、西部地区的总量分别为262个、228个和161个，从东部向西部不同级别景区的数量呈梯度式下降。对此，将全国从空间上划分为东部、中部、西部3个区域，对比不同区域旅行社业发展中技术进步及其贡献的差异。需要注意的是，划分区域后，样本数据结构发生变化，单个区域的面板数据中的时间单元大于横截面单元，由原来的“短面板”数据变为“长面板”数据，不同于短面板，为克服可能存在的组间异方差和组间同期相关，对于长面板数据的估计通常选择“面板校正标准误差”(简称PCSE)进行估计(如表8所示)。可以看出，模型估计整体拟合较好，东部区域的估计结果中，1999—2013年不同区域投入要素的影响结果存在明显差异，这可能与不同区域自身的要素积累水平有关。当基础要素水平较高时，单位要素投入的增加对产出的影响有限，如东部区域的3个投入要素均不显著。由于市场规则、竞争方式和管理制度等方面的影响，旅行社业恶性竞争下的要素投入不仅难以促进收益增长，反而增加企业经营负担，降低经营效率。我国旅行社普遍存在线路重叠、旅游方式单一的问题，而容易陷入价格争夺的低水平竞争[24]。在市场化进程相对较慢的中部与西部地区的估计结果中，旅行社就业人数L和旅行社固定资本K的影响系数均为负，但不显著，反映了新世纪以来旅行社的快速发展需要重视资源的配置效率，避免盲目扩张。

从不同区域市场化M要素的产出弹性看，东部区域明显高于中部区域与西部区域，其中，东部与西部区域的M产出弹性相对较为平稳，中部区域的M弹性波动较大(如图2所示)。从年均M弹性的变动看，东部区域保持在0.35以上，西部区域在0.07～0.08之间，即东部地区市场化水平提高一个百分点，旅行社营业收入增加35%，产出影响是西部地区的4～5倍。中部区域最小为1999年的-0.084 7，最高为2009年的0.232 7。M弹性的区域差异在一定程度上反映了全国不同地区市场化进程的非均衡特征，1999—2013年，东部市场化进程较快，进入较为平稳的过程，相反西部市场化较慢，总体水平较低，而随着经济增长方式转向与区域经济发展变迁，中部区域的市场化进程不断提高。尽管市场化打破了中国旅行社业寡头垄断的局面，国旅、中旅和青旅市场集中度逐渐降低，但西部地区市场化水平较低，中小旅行社的“散、小、弱、差”的局面未得到明显改善。中国旅行社业的竞争力结构表现为地区性的东中西部的差异，呈现比较明显的非均衡态势[25]。市场化的产出弹性也就表现为两个极端，而居中的中部地区正经历市场化变迁的震动，产出弹性波动较大，东部地区经济发展程度较高，市场竞争趋于有序，要素变动对旅行社业营业收入的影响也趋于稳定。主要在于：一是区域资源禀赋差异。旅行社技术进步及其要素弹性的区域差异不仅源于旅行社自身，还受制于其他相关基础性支持因素，如基础设施可达性等。东部地区经济发达、技术先进、交通便利，充分利用有限资源使其达到最大的经济效益。二是国家宏观调控。东部地区第三产业比例快速增长的趋势，东部地区无论在人力、物力、财力等都获得了比西部更多的国家支持。

注：***、**、*分别表示1%、5%、10%的显著水平。

数据来源：作者计算。

根据式(7)分区域的估计结果，再结合参数的对应关系，可以测算出不同区域二级CES生产函数的参数值，并确定函数的具体形式(如表9所示)。可以得出，不同区域各参数测算值存在一定差异。1999—2013年，东部、中部和西部地区旅行社业发展中技术进步的速度分别为10.9%、12.6%和11%，3个区域的旅行社营业收益年均增长速度分别为22.83%、47.33%和19.64%，3个区域旅行社业技术进步的贡献率分别为47.74%、26.62%和56%。3个区域技术进步速度差异较小，其中中部地区最快，东部较慢，这可能与地区产业转移和技术进步的区域外溢性有关，基数较小、增长较快。然而，3个区域的技术进步贡献率存在明显差异。东部和中部地区旅游景区总量较大，旅行社发展的区位优势比较明显，在一定技术水平下，要素投入的产出效益较高，旅游营业收入增长较快，弱化了技术进步的贡献份额，致使技术进步一定但贡献率相对较低，而西部地区技术进步不高但贡献率较高。技术进步由东部向中西部辐射，技术转移和推广促使西部地区有后发优势，改变对旅行社业的竞争环境。边际生产率递减引起生产要素流动，使区域经济差异将缩小。根据扩散效应理论，东部地区发展起来之后对中部和西部地区商品和服务的需求增加，从而产生从该地区到其他地区的技术知识扩散，最终其他地区会通过这种扩散效应或溢出效应而受益[26]。另外，m值中仅有中部地区大于1，东部与西部地区的m值均小于1，即中部地区旅行社业发展呈规模报酬递增而中部与西部地区呈规模报酬递减，这也在一定程度上印证了技术进步及其贡献率的地区差异表现。

表9 分区域模型估计参数值与对应项测算值

数据来源：作者整理。

4 研究结论

基于1999—2013年全国31个省份的数据，利用改进的二级CES生产函数对旅行社业经营中技术进步的速度及其贡献水平进行了实证分析。研究结果发现：第一，旅行社业经营中技术进步速度较快且贡献率较高。通过模型估计和测算得出，1999—2013年全国31个省份的旅行社行业的技术速度达12.2%，对旅行社营业收入增长的贡献率为30.5%。从投入要素的的估计与测算结果看，旅行社就业人数L弹性最高，反映了该行业劳动依赖较强的特征；旅行社固定资产原值K弹性稍低于L弹性，反映了不同于第一产业和第二产业的产业特征；市场化指数M弹性最低，可能与宏观经济环境相关，市场化进程本身也存在一定的波动。第二，对比1999—2004年和2005—2013年两个时段发现，旅行社经营技术进步及其贡献率存在明显差异，但M弹性差异较小。加入WTO后，中国市场化进程加快，市场竞争规则不断完善，但技术进步速度放缓，社会投资积极性的提高凸显了要素产出的贡献，相对弱化了技术进步的贡献。两个时段技术进步及其贡献率分别下降了4.9%和19.05%。第三，由于中国区域的自然地理条件、社会经济发展程度和旅游资源禀赋等方面存在差异，旅行社业经营的技术进步及其贡献也存在差异。中部地区旅行社业的技术进步速度最快，但贡献率最低；西部地区旅行社的技术进步较快，且贡献率最高；东部地区两项指标均处于居中水平。旅行社经营的技术进步及其贡献率的地区差异，与技术开发与利用的宏观环境和旅游业发展的基础相关。第四，与其他行业对比看，旅行社业的技术进步贡献水平有待提高。粮食生产中科技进步速度达0.76%，科技进步对粮食增产的贡献率为51.7%[27]。2003-2009年工业部门中国企与私企的平均技术进步率分别为14.34%和17.84%，技术效率值分别为60.63%和73.92%[28]。可以看出，第一产业的技术进步速度最慢，但贡献值很高，第二产业的技术进步及其贡献率均较高。旅行社业的技术贡献率较低，生产率相对滞后，表现出鲍莫尔认为的“成本病”迹象。由于服务业生产率相对滞后，名义工资的上升会使得服务业生产成本提高，若经济均衡发展，则劳动力将会向服务业转移，整体经济增长率将下降[29]。实际上，进步部门的生产率相对快速增长将导致停滞部门出现相对成本不断上升的问题。相对于制造业，服务业劳动生产率更难以提高，对此，旅行社业迫切需要通过体制创新和技术创新， 鼓励市场竞争， 提高服务业生产率等措施来解决“成本病”问题。

我们可以得出几点启示：一是技术进步的“双刃剑”效应。不可否认，技术进步是旅行社业、旅游业乃至经济增长的关键要素，特别是“互联网+”的技术革新降低了市场交易成本，提高了要素配置效率，与此同时，也对传统旅行社造成了冲击，造成弱化旅行社中介功能的风险而影响旅行社业的发展。将技术进步转化为要素利用效率提升的途径，避免“同质、单一、低价”的竞争循环，转向“异质、个性、高品”的产品创新与服务升级。从供给侧为消费者提供更多样的产品和更深度的旅游体验。二是技术进步与专业分工。分工不仅能提高劳动效率，还有利于技术进步，技术进步可以深化分工，纵向分工一直是中国旅行社业发展难题，市场化改革的产出弹性最低，反映了政府力量介入旅行社影响着产业分工推进与深化。尽管新时期互联网技术的进步可以促进旅行社业实现纵向分工，然而行政管制影响了技术利用及其效率。三是西部地区技术进步的后发优势。西部地区具有丰富的旅游资源，包括景观与文化方面，网络服务平台的扩张与信息化发展能够促进旅游资源转化为资本而产生经济效益，诚然，基础设施条件决定了旅游可进入性，制约资源效益的释放，然而技术进步下服务延伸仍能打破资源利用的环境约束。

注释

①《中国市场化指数报告(2015年)》最新公布的数据中仅有2008年、2010年、2012年、2014年的综合市场化指数，并以2008年为基期进行了调整；根据这几年市场化指数的增长率，以平均增长率来测算2011年、2012年、2013年的市场化指数。

②从国内旅游人次和旅游总花费看，2003年较2002年分别下降了800万人次和436.1亿元，之后呈现稳定增长态势(资料来源：《中国统计年鉴(2015年)》)。