国家级风景名胜区旅游效率空间格局动态演化及其驱动机制

借助数据包络分析方法（DEA）综合测算了国家级风景名胜区旅游效率,结合标准差椭圆和重心坐标探讨了风景名胜区旅游效率重心演化的轨迹与路径,考察了影响演化轨迹的重要因素及其作用机理。结果表明：① 国家级风景名胜区旅游效率总体不高,变化幅度较小,综合效率、纯技术效率及规模效率均呈现明显的波动性特征,说明改革开放初期的风景区旅游发展主要得益于规模投资,有效的货币资本投入是提升旅游发展的主要措施,平均效率值总体表现为下降态势,风景区多数处于无效率状态,DEA最优状态缺乏,导致了风景区生产单元存在一定的资源冗余和开发低效状态。② 从重心的整体分布上看,主要位于107°11'~118°37'E 和29°02'~38°55'N 之间,东西跨度约11°,南北跨度约9°;从旅游效率重心演变的轨迹上来看,综合效率的变化轨迹最大,但总体上都是经历了先西偏南再东偏北再西偏南的历程,其中规模效率和全要素生产率的重心东偏北的趋势相对较小,而综合效率和纯技术效率在重心东偏北的趋势上变化较大。③ 针对风景区旅游效率空间格局动态演化的驱动机制的剖析表明,经济发展水平、资源禀赋、产业结构、交通发展、信息技术及制度供给是影响效率重心偏移的重要因素,促使了效率动态格局的空间演化,优化产业结构,引进先进技术,完善市场引导机制,政府科学调控及资源禀赋改善是促进风景区旅游效率提升的有效路径。     

湖泊型国家级风景名胜区的旅游效率特征、类型划分及其提升路径

通过分析中国国家级湖泊风景名胜区的发展趋势和旅游效率,探讨湖泊风景名胜区的旅游效率总体特征、空间格局及类型,提出发展措施和建议。研究表明：① 湖泊风景名胜区的数量和旅游收益呈增长趋势,湖泊旅游资源开发已由著名的湖泊转向一般性湖泊,单体湖泊开发增多,湖泊旅游产品多元化。② 湖泊风景名胜区的旅游效率偏低,处于规模收益递增阶段的景区较多;分解效率中,规模效率较高,纯技术效率较低;纯技术效率对综合效率的解释能力强于规模效率,相关系数达到0.72,是导致综合效率偏低的主要因素。③ 根据效率得分将38个湖泊风景名胜区划分为技术进步提升型、资源配置能力提升型、规模投入提升型和综合提升型,提出了不同效率类型景区的提升路径。     

国家级风景名胜区旅游效率测度与区位可达性分析

综合运用数据包络分析方法(DEA)与CES生产函数模型,测算了1994、2000、2009年国家级风景名胜区旅游效率,探讨了旅游效率与区位可达性之间的内在关联,结合GIS空间分析功能,定量模拟了区位可达性对风景名胜区旅游总产出的影响及其效率变化。结果表明：①国家级风景名胜区旅游效率水平整体较低,DEA最优比例较小,反映在空间上呈现东部高、中西部低的空间格局;区域划分上,东北地区、东部沿海、北部沿海综合效率较高,呈先提高后下降趋势,纯技术效率变化与综合效率较为相似,规模效率整体呈现上升态势。②国家级风景名胜区旅游效率高值区总体上呈现以江浙地区为点,分别以西南和东北方向为轴线,以中国人口地理分界线为弧线的“扇形”格局;类型划分上,以湖泊型、纪念地型、山水型、休闲疗养型风景区综合效率较高,山岳型、宗教型纯技术效率逐步提高,规模效率以森林型与山水型变化较大。③区位可达性与生产要素之间满足某一阈值时,区位可达性对旅游效率总体上起到促进作用,局部范围依然存在比例失调,成为制约旅游效率提升的瓶颈,旅游效率变化与总产出变化特征不尽相同,形成了负值区域集聚但偏向异同的空间格局。     

基于DEA的中国国家级风景名胜区 使用效率评价

风景名胜区是重要的旅游资源和产品形态,对其绩效进行评价有利于区域旅游发展制定更合理的资源利用政策。采用数据包络分析(DEA)和空间对比分析方法,对136个中国国家级风景名胜区的使用效率进行了计算和空间特征刻画。结果表明:国家级风景名胜区的使用效率普遍偏低,且多数处于规模收益递增阶段;在总效率的分解效率中,利用效率较高,而规模效率和技术效率则较低;规模效率是影响总效率、并导致总效率普遍偏低的最重要因素;国家级风景名胜区沿云南-贵州-湖南-安徽-浙江(江苏)等省份形成了一条东西向的高效率分布带,该分布带的形成与这些省份旅游资源丰度较大、风景名胜区与各类型旅游资源之间不断产生互补和替代作用密切相关。文章最后探讨了区域旅游发展过程中旅游资源使用效率提高的实际应用途径。     

中国旅游业技术效率及其分解的时空格局——基于DEA模型的研究

以省(市)为核算单位,利用数据包络分析模型(DEA),评价1999～2008年间中国旅游产业技术效率,并将之分解为纯技术效率与规模效率,探寻旅游效率的时空特征及其演变的源泉。结论如下:(1)中国旅游业的综合技术效率平均值仅为0.330,1999～2008年间旅游效率呈现先下降后增加的趋势,由于受"非典"大爆发的影响,2003年旅游效率明显下降;(2)各省(市)旅游技术效率存在着明显的区域的差异,经济发展水平较高的东部地区,旅游效率较高。经济发展水平较低的中部和西部地区的旅游效率较低,二者均在全国平均效率水平以下;(3)纯技术效率和规模效率整体都不高,提升空间很大。从分解效率对总效率的贡献来看,纯技术效率对总效率的影响及制约能力略强于规模效率;(4)大部分省(市)旅游产业都处于规模报酬递增阶段,通过扩大规模可以获得更高的收益。     

城市旅游发展效率的时空格局演化特征及其驱动机制——以泛长江三角洲地区为例

借助DEA模型和ArcGIS空间分析模块,系统的分析了1998～2008年泛长三角城市旅游发展效率的时空格局演化特征,依据全要素生产率的变动分解模型(Malmquist指数),对TFP变化的总体趋势、结构及空间格局的演化过程进行了综合探讨。结果表明:泛长三角城市旅游发展效率总体上呈现提高态势,市域间差异表现为较为明显波动性特征,旅游发展效率的空间格局形成与演化存在空间关联,综合效率、纯技术效率、规模效率在空间上均表现较为显著的空间自相关,且综合效率和规模效率形成了较为相似的变化格局,而全要素生产率变化呈现弱集聚,相邻地域单元关联性较差。针对旅游发展效率的时空格局演化的驱动机制进行剖析表明,经济政策导向驱动、旅游生产单元价值驱动及旅游消费需求刺激驱动共同驱使导致了旅游发展效率在空间范畴上格局置换。     

环渤海地区城市旅游业发展效率时空特征及其演化阶段——以三大城市群为例

以环渤海地区京津冀、山东半岛和辽东半岛三大城市群地级以上城市为单元,采用数据包络分析和全要素生产率指数模型测算和分析三大城市群城市旅游业发展效率及其时空特征分解效率差异及其影响因素的演化阶段。结果表明：①2000 年以来京津冀和山东半岛城市群城市旅游业平均投入资源利用综合水平呈无效向中等转变,而辽东半岛城市群始终处于无效状态,各城市群主要直辖市、省会城市和核心城市旅游业投入资源利用综合水平呈无效向中等转变;②2000 年以来京津冀和山东半岛城市群城市旅游业综合效率受纯技术效率的影响和制约程度略强于规模效率,而辽东半岛城市群则反之;③2000 年以来环渤海地区三大城市群城市旅游业平均全要素生产率变化呈依次下降态势,且大多数城市提高幅度大但趋于下降,京津冀和山东半岛城市群主要直辖市、省会城市和核心城市全要素生产率变化提高幅度明显高于辽东半岛城市群。④环渤海地区三大城市群城市旅游业发展效率分别受旅游投资、旅游技术和旅游市场因素、旅游产品和旅游技术因素、旅游资源、旅游政策和旅游项目（产品）因素的影响,各自处于技术创新阶段、技术学习阶段和规模主导阶段。     

休闲农业效率评价及其驱动因素分析——以华东地区81个示范县为例

提升休闲农业效率对有效实施乡村振兴战略、提高农业现代化水平具有重要意义。对2013-2016年华东地区81个全国休闲农业与乡村旅游示范县的休闲农业效率特征和驱动因素进行剖析,结果表明:华东地区示范县休闲农业综合效率相对较低,受纯技术效率影响较大,规模效率普遍较高,综合效率高值呈现向长三角集聚态势;全要素生产率总体呈下降态势,受技术进步不足制约明显,技术效率增长态势显著;休闲农业效率提升的主要驱动力为资源、旅游、经济、企业、需求、政府和科技,要从合理提升科技与管理水平、着力培育市场经营主体和多重优化社会经济环境等方面着手。     

边疆省域旅游效率空间分异及驱动因素——以云南省为例

旅游效率评价对区域旅游业提质增效发展具有重要意义。以云南省为实证，采用数据包络分析法(DEA)对其旅游业效率进行分析，运用空间自相关和趋势面等空间统计方法对旅游效率空间关联和整体趋势特征进行剖析，并借助地理探测器模型着重探讨了旅游效率的驱动因子。结果表明：1）云南省旅游综合效率总体水平较好，但州市间差距较大，纯技术效率对综合效率制约能力略强于规模效率;2）旅游效率呈现空间集聚态势，综合效率整体呈“南北两翼高中间低，东西平稳过渡”空间特征，高效区在滇西北“趋同集聚”；纯技术效率在南北方向呈“U”型趋势，东西方向上梯度递减；规模效率总体呈现“南北两翼高中间低，西高东低”趋势特征;3）旅游从业人数、交通网络密度和景区丰度是云南省旅游效率空间分异的主要影响因素，不同因子交互作用时均高于单独作用时的影响力。     

吉林省经济效率差异及空间格局演变

利用数据包络分析（DEA）方法对吉林省2003~2013年经济效率差异和空间格局演变进行了深入研究。研究结果显示：吉林省经济发展总体效率相对较高,纯技术效率值较为稳定,规模效率值波动上升,处于规模收益持续递增阶段,规模效率始终是影响综合效率的主要原因;中部地区的综合效率水平高于东部和西部;在分解效率方面,与综合效率大致相同,中部地区的纯技术效率和规模效率均高于东部和西部;受区域经济发展不平衡影响,不同城市投入的资源水平存在差异,综合效率,纯技术效率和规模效率均呈现出由中部地区向东、西部扩张的空间格局。不同城市类型、城市规模对吉林省经济效率演变具有十分重要的影响;区域经济政策、市场经济、工业基础和产业集聚、科技水平等驱动力共同作用于吉林省经济效率空间格局的演化。     

广西边境民族地区旅游扶贫效率测度与时空演化分析

广西边境民族地区旅游扶贫是我国脱贫攻坚的重要组成部分。通过数据包络分析（DEA）测算广西边境民族地区2011—2017年的旅游扶贫效率,结合Malmquist指数进行跨期动态分析,并运用ArcGIS10.0进行时空演化特征分析。结果表明：1）广西边境民族地区旅游扶贫效率处于中等偏高水平,各县（市、区）旅游扶贫综合效率时空分布差异较大,主要受纯技术效率影响;2）广西边境民族地区整体旅游扶贫Malmquist指数总体处于逐步衰退的趋势,其中规模效率变化指数贡献最大,纯技术效率变化指数次之;3）从投入产出效率角度分析,广西边境民族地区旅游扶贫效率随时间的变化表现出空间集聚态势增强的趋势,聚集程度增加;4）旅游扶贫效率类型主要分为潜力型、发展型、成熟型和衰退型4种类型,少数县（市、区）旅游扶贫效果不明显。     

不同交通方式对旅游效率的影响与评价——以张家界为例

以张家界为案例地,运用数据包络分析法（DEA）、Malmquist指数模型及Tobit回归模型对张家界2005~2015年城市旅游效率进行分析,并从综合效率、纯技术效率、规模效率以及技术进步变化、全要素生产率变化进行实证研究,最后从公路、铁路及民航等不同交通方式探讨张家界对旅游效率的影响程度。结果显示：① 综合效率、纯技术效率呈现先下降后上升的趋势,全生产要素变化基本呈上升趋势。② Tobit回归模型中,劳动力投入、资本投入、旅游资源吸引力以及铁路客运量和航运客运量在0.01的水平上对综合效率、纯技术效率有显著影响,而其他因素对规模效率的影响不大。③ 交通条件的优化对提升旅游交通有着正向影响作用,且铁路、航运对张家界旅游效率有显著影响,而公路对其有影响但不显著,因此针对不同交通方式提出要进一步完善张家界景区内外部交通网络建设,形成公路交通、铁路交通、航空与景区交通无缝对接以及建成立体交通网络体系等优化策略,以提高张家界的旅游效率,实现旅游产业健康快速和可持续发展,这将为张家界实现旅游效率最优化水平提供理论指导。     

汶川Ms 8.0地震极重灾区的经济韧性测度及恢复效率

揭示灾后经济发展状态和恢复过程,按照灾区经济韧性科学制定灾后经济重建的调控政策与恢复手段,对增强灾害防范与系统应对能力具有重要意义。以汶川地震极重灾区为案例,基于长时序社会经济面板数据与ARIMA模型,测算灾区经济韧性指数,并运用改进的规模报酬可变DEA模型、Malmquist生产率指数分析灾后年际经济恢复效率及影响效应。结果显示：① 汶川地震极重灾区经济韧性指数为0.877,地震导致灾区短期经济衰退,但2年内恢复至震前水平,工业经济韧性低于农业和服务业。② 受灾当年灾区经济恢复综合效率为0.603,其中,平原丘陵区综合效率、纯技术效率、规模效率均显著优于高原山地区。③ 灾后全要素生产率的年际波动强烈,经济恢复效率显著下降造成短期经济衰退,灾后2年TFP指数下降33.7%和15.2%后恢复至稳态。④ 灾后恢复效率显著下降主因为技术变动因素,而生产体系更新程度决定了灾后经济韧性。随着灾后经济恢复的规模收益下降,灾区经济恢复主要依赖纯技术效率,提升纯技术效率是保持灾后经济长期增长的动力。可见,针对重建自然条件和经济发展阶段的差异性,灾区当地需积极进行经济结构调整和再适应,同时,通过生产体系更新提升技术进步水平,以发挥灾后大规模资金、设施、人力等要素投入的规模效应,从而增强应对灾害冲击的经济韧性与恢复效率。     

基于DEA-ESDA的河南省入境旅游效率区域差异研究

科学评价旅游效率对优化旅游资源配置和制定旅游发展战略具有一定的价值。采用DEA模型测度，研究了河南省2010～2015年18个地市旅游资源配置效率，利用ESDA对旅游效率的时空差异演变及形成机制进行研究。研究表明：（1）河南省旅游资源配置的综合效率较低，且低于纯技术效率，说明旅游资源的生产规模和投入产出不匹配，需要调整规模。（2）河南省北部地区的郑州、开封和洛阳的旅游效率较高，而河南省南部地区的南阳、信阳和平顶山的旅游效率较低，整体呈北高南低的空间格局。（3）河南省旅游效率高-高集聚的地区主要为郑州、焦作和新乡，2015年旅游效率的空间相关性较小，集聚特征不显著的数量达到了77.78%以上。（4）在资本投入要素中，平顶山、南阳和信阳的调整幅度较大，分别需要减少20个、63个、21个星级饭店和34.754、18.020、11.859亿元的住宿和餐饮业固定资产投资。在劳动投入要素中，周口市、驻马店市和信阳市需要调整的幅度最大，分别需要减少27.077万人、23.028万人和19.850万人的住宿和餐饮业职工。（5）经济发展、资源禀赋、信息技术和对外开放为河南省旅游效率的正向影响因素，其中信息技术的影响作用最大，而交通条件和化为反向影响因素。