肇丹丹，秦亚楠，马鹏静

（内蒙古财经大学， 内蒙古 呼和浩特 010070）

乡村旅游以农业、农村为主导，以农民为主体，集生态、非遗、农食、农事、农时等特色优势于一体，将经济发展、文化传承与生态保护相统一，具有产业链长、附加值高、形态丰富等特征。乡村旅游在促进农业提质增效、实现农民增收致富、确保农村繁荣稳定，加快统筹城乡融合发展上积极作用显著。迈向第二个百年目标的关键时期，乡村旅游高质量发展是实现乡村振兴战略的重要推力，是拓展农村经济发展新空间的重要拉力。

一、问题提出

高速发展不等同于高质量发展。乡村旅游在经济上存在的“同质模仿、产能低效”、在空间上存在“东聚西散、南多北少”等问题，与“高质量”发展要义中的“低碳”、“区域协调”不符。对此，我国学者认为宏观层面强化理念指导、制定科学规划，行业层面优化资源配置、完成智慧转型、调整产业结构、明确产权制度，微观层面鼓励社区参与、增权赋权是解决乡村旅游发展弊端的有效之道。面对类似问题，国外学者从土地、教育和权力制度改革及产业融合层次探讨乡村旅游发展路径，提出文化、教育、医疗等产业与旅游业联动可刺激地区经济良性发展的观点。

高质量发展在于提高全要素生产率(Total Factor Productivity，TFP)。国外学者关注旅游要素资源配置效率水平，从酒店、旅行社、航空企业或景区层面测算全要素生产率及其影响因素。国内学者侧重宏观层面的旅游业全要素生产率测量及其不同尺度的时空演化特征、内在结果及耦合性。已有文献鲜有研究乡村旅游全要素生产率，可能的原因在于较难将乡村旅游多种投入品根据一定的规则综合成一个体系。通过DEA-Malmquist 模型，分区域讨论西部省区乡村旅游全要素生产率演化特征，有利于认清影响西部省区乡村旅游高质量发展的关键因素，推进全要素生产率增速的整体利好。

二、研究方法

国内外学者广泛使用数据包络分析法(Date Envelopment Analysis:DEA)测量生产要素配置效率。数据包络分析法是衡量投入产出关系的线性规划模型，其优点在于不预设具体的函数形式并允许多种投入产出变量存在。因此，被广泛应用于测算决策单元(Decision Making Unit，DMU)的相对有效性。

(一)DEA模型

(二)DEA-Mal mqui st 模型

Malmquist (1953) 在分析消费过程中首次提出Malmquist 指数。在Caves(1982)等学者将其作为评价生产效率的指数后，学界将其与DEA 理论相结合，普遍用于跨时期动态全要素生产率(TFP)测算。

依据DEA 确定生产前沿面，得到距离函数后构造TFP指数并衡量TFP 增长率。

规模报酬不变，t 期参考技术为：

(三)投出产出变量设定

立足西部省区乡村旅游供给现状兼顾数据的有效性、可得性，用西部省区相对低收入居民人均可支配收入作为直接表现指标，农牧民收入作为间接表现指标，以消除不同省区相对低收入居民数量对数据的影响。

考虑相关影响因素，将其归为政府投入、行业投入与个人投入三个层面(详见表1)。

准测层 指标层政府投入 乡村旅游重点村公路里程（公里）行业投入 旅行社个数旅行社从业人员数个人投入 固定资产投向服务和其他服务业金额（万元）①产出 相对低收入居民人均可支配收入（元/人.年）农牧民收入（元/人.年）投入

使用数据取自2015-2019 年《中华人民共和国统计年鉴》、西部各省区统计年鉴、西部省区国民经济与社会发展统计公报、《中国旅游统计年鉴》，西部省区民政事业统计数据等。数据获取过程中，极个别数据缺失时采用平均值法估测补全。

三、实证分析

(一)DEA静态分析

2015-2019 年，决策单元有效数量占比偏低(详见表2)，说明大部分西部省区需进行乡村旅游产业结构调整、不论是政府投入、产业投入，还是农牧民个人投入，其对乡村旅游综合效率提升的促进作用还未达到最优水平。2017-2019 年，纯技术效率有效省区数量减少，可能的原因是部分省区调整了乡村旅游的技术投入力度，转而着力增强乡村旅游的规模效应。但是，由于相对分散经营和产业集中度较低，乡村旅游项目与项目之间、村镇与村镇之间的协作支持能力较差，规模效率偏低始终是影响西部省区决策单元有效数量不高的主要原因。全局看，西部省区应继续加大技术投入、优化管理模式，增强相关产业与乡村旅游之间的协同力度，保证乡村旅游综合效率持续、稳定提升。

综合效率 纯技术效率 规模效率 规模报酬数量(占比)数量(占比)数量(占比) 递增 递减 不变2015 有效 2（16.667%） 7（58.333%） 2（16.667%） 4 6 2无效 10（83.333%） 5（41.667%） 10（83.333%）2016 有效 3（25.000%） 7（58.333%） 3（25.000%） 3 6 3无效 9（75.000%） 5（41.667%） 9（75.000%）2017 有效 2（16.667%） 5（41.667%） 2（16.667%） 3 7 2无效 10（83.333%） 7（58.333%） 10（83.333%）2018 有效 3（25.000%） 5（41.667%） 3（25.000%） 3 6 3无效 9（75.000%） 7（58.333%） 9（75.000%）2019 有效 4（33.333%） 5（41.667%） 4（33.333%） 3 4 5无效 8（66.667%） 7（58.333%） 8（66.667%）

传统DEA 模型分析显示(详见表3)，2015 年、2019 年西部省区乡村旅游综合效率总体向好。从省区角度看，乡村旅游效率存在明显地域差异。2019 年，重庆市、西藏自治区、青海省、宁夏回族自治区乡村旅游综合效率、纯技术效率、规模效率均处于生产前沿面，基本实现最优化。对比2015 年与2019 年，西部省区乡村旅游综合效率均值虽整体有所提升，但仍处于低位运行。特殊的是，西藏自治区、宁夏回族自治区在两个时段均实现决策单元有效，表明其乡村旅游资源配置最优、产业结构、规模体量最为合理，投入产出在不同组合中达到最佳效果。

地区2015 2019综合效率规模效率内蒙古自治区 0.271 1 0.271 drs 0.514 1 0.514 drs广西壮族自治区 0.308 0.6 0.513 drs 0.317 0.69 0.459 drs重庆市 0.297 1 0.297 drs 1 1 1 -四川省 0.263 0.942 0.279 drs 0.423 0.722 0.585 drs贵州省 0.311 0.314 0.988 irs 0.460 0.535 0.859 irs云南省 0.175 0.181 0.967 irs 0.158 0.161 0.981 irs西藏自治区 1 1 1 - 1 1 1 -陕西省 0.997 1 0.997 irs 0.446 0.447 0.999 -甘肃省 0.291 0.37 0.788 irs 0.297 0.373 0.795 irs青海省 0.825 1 0.825 drs 1 1 1 -宁夏回族自治区 1 1 1 - 1 1 1 -新疆维吾尔自治区 0.397 1 0.397 drs 0.702 0.866 0.811 drs均值 0.511 0.784 0.694 0.610 0.733 0.834纯技术效率规模效率综合效率纯技术效率

2019 年，西部省区纯技术效率均值与生产前沿面距离加大至0.267，说明旅游项目设计与市场需求之间、管理人员能力与乡村旅游发展目标之间、乡村旅游的“便捷化”程度与数字经济的基础环境之间存在巨大进步空间。

2015-2019 年，西部省区乡村旅游规模效率呈总体上升趋势。持续的基础设施建设、环境环保督查整治、特色旅游小镇、“美丽乡村”项目的实施等促进了乡村旅游规模的扩张。从规模报酬递增看，部分省区增加管理与技术投入对乡村旅游综合效率提升有正向促进作用，规模报酬递减可能的原因在于改变资金使用方向加大了资金耗损。

(二)全要素生产率动态分析

DEAP2.1 测算全要素生产率(详见表4)。重庆市最高，为1.39，可能的原因是乡村旅游规划设计与项目建设、管理人员技术能力与水平、区域组团规模投入均有效；宁夏回族自治区最低，为0.704，可能的原因在于乡村旅游资源定位、项目设计、市场运营模式等没有优化，前期投入的旅游生产要素利用效率没有得以相应提高。

全要素生产率内蒙古自治区 1.173 0.93 1 1.173 1.091广西壮族自治区 1.007 1.079 1.036 0.973 1.086重庆市 1.354 1.026 1 1.354 1.39四川省 1.126 1 0.936 1.203 1.126贵州省 1.103 0.958 1.142 0.966 1.057云南省 0.975 0.995 0.971 1.003 0.97西藏自治区 1 0.947 1 1 0.947陕西省 0.818 0.951 0.818 1 0.778甘肃省 1.005 1.051 1.002 1.002 1.056青海省 1.049 1.084 1 1.049 1.138宁夏回族自治区 1 0.704 1 1 0.704新疆维吾尔自治区 1.153 0.977 0.965 1.196 1.126均值 1.056 0.97 0.987 1.071 1.024地区 综合技术效率 技术进步 纯技术效率规模效率

部分西部省区乡村旅游全要素生产率小于1 (详见表4)的原因可能是：第一，当地旅游产业基础较弱，区域内部旅游流、资金流有限，乡村旅游尚未引入技术更新或技术更新力度不足；第二，乡村旅游项目规模偏低或项目所在地区由于地理环境限制难以形成产业集聚。

年 综合技术效率 技术进步 纯技术效率 规模效率 全要素生产率2015-2016-2017-2016 1.019 0.882 0.97 1.05 0.899 2017 1.001 1.165 0.936 1.069 1.166 2018 0.962 1.088 0.967 0.995 1.047 2018-2019 1.267 0.791 1.079 1.175 1.003均值 1.056 0.97 0.987 1.071 1.024

为进一步探索西部省区乡村旅游全要素发展态势，将相关数据分时期进行考察。2015-2019 年，受综合技术效率和技术进步的双重作用，西部省区乡村旅游全要素生产率综合上升态势较为平稳(详见表5、下图)。

2015-2016 年，西部省区乡村旅游全要素生产率不足1，原因在于技术改革与创新开展一般，其管理模式改进、产品与服务质量提高、乡村旅游经营模式完善尚未落到实处。

2015-2019 年西部省区乡村旅游技术效率、技术进步与全要素生产率趋势图

2016-2017 年，随着城乡一体化进程加快，旅游产业人、财、物不断流入乡村旅游，其不断向需求“定制化”、服务“智能化”、交通“无碍化”发展。同时，西部省区乡村旅游着力于技术改革、管理及服务创新并取得了一定成效。该时期全要素生产率较之上年有大幅度提升。

2017-2018 年，西部省区乡村旅游逐步加快文创、动漫、展会等技术成果向生产力的转化。但在转化过程中，由于管理模式、手段与乡村旅游实践匹配情况欠佳，故技术进步有所下降。同时，在同质化竞争过程中，部分乡村旅游地由于缺乏核心“凝聚力”和“向心力”，经营效果有所下降，逐步被规模化发展趋势边缘化。

2018-2019 年，西部省区乡村旅游通过产业结构优化配置，基本符合了综合效益要求并使之发挥了最大的经济和社会收益。但是，技术进步不升反降，说明技术改革与创新仍需进一步完善，西部省区乡村旅游必须强化服务管理、精细管理，逐步探索推进文化、数字等业务板块的资源互补。

2015-2019 年，技术进步与全要素生产率趋向大致相同，技术进步是影响乡村旅游全要素生产率变化的主要因素。全要素生产率涨幅主要依靠技术效率提升实现(详见上图)，说明乡村旅游的管理水平、生产资源使用效率对全要素生产率提高起关键作用。

四、结论与建议

DEA-Malmquist 分析表明：第一，全要素生产率整体并不乐观。西部省区乡村旅游全要素生产率总体虽呈现上升趋势，但技术优势和运行质量有待提升。第二，技术投入、改革和创新不够。乡村旅游规模效率均值始终大于技术效率均值，乡村旅游的管理制度、模式、手段，技术投入水平仍需进一步加强。第三，资源整合和结构优化不到位。西部省区乡村旅游投入过于集中而产出不理想，中远程市场开拓不足。

各种问题与矛盾叠加情况下，西部省区乡村旅游的技术进步不佳。因此，必须有效整合数字产业、文化产业与旅游产业的互补资源，严格控制生产、管理与运营成本，不断提升技术创新能力，推动西部省区乡村旅游技术进步由“被动模仿”向“自主创新”转变。在迈向第二个百年目标的关键时期，一方面，政府要通过宏观调控促进相关产业融合发展，为西部省区乡村旅游的“信息”共享、协同发展创造基础条件；另一方面，乡村旅游行业自身也要为“智慧化”、“低碳化”、“效率化”发展做出产业结构调整，如在清洁能源使用、节能减排目标实现、提升运营效率提升等方面努力。

[注释]

①由于西部省区农家乐、牧家乐、乡村旅游点数量以及个人对旅游营业活动投资等数据很难获取，故选取固定资产投向服务和其他服务业金额代替。

②时至本文撰写，部分省区或相关单位未公布投入产出体系中相应数据，故时间截面选为2015-2019 年。