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作者简介：梁雅楠（1997-），女，汉族，山西应县人，西北师范大学经济学院西方经济学硕士研究生，研究方向：产业经济学。
摘 要：本文基于旅游生态效率概念，采用CCR模型测算云贵两省14个地级市2008—2017年旅游生态效率值，并应用最小二乘线性回归模型探究旅游生态效率影响因素。结果表明，云南省的整体发展优于贵州省，但贵州省在投入—产出、资源配置、经济结构布局等方面有赶超的趋势。为推动云贵两省旅游业的高质量发展，云南省应逐步引进技术，提高全要素生产率，依据本地区的优势开发适合当地的工业链，将第二产业和第三产业的联动效应发挥到最大;贵州省应借鉴云南省第三产业的发展模式，在人文关怀、旅游特色等方面重点推进。
关键词：旅游生态效率;CCR模型;最小二乘线性回归模型;云贵两省
中图分类号：F2 文献标识码：Adoi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2020.27.008
0 引言
“十三五”期间，旅游业逐渐成为国民经济战略性支柱产业，从各项中高端居民消费分析结果来看，旅游业无疑是休闲娱乐的一项消费重点。2005年，习近平总书记首次提出“绿水青山就是金山银山”的理念，党的十九大报告指出，“我们要牢固树立社会主义生态文明观，推动形成人与自然和谐发展现代化建设新格局”，我们必须坚持人与自然和谐共生，加快生态文明建设，而这需要从生态效率入手。
国内将生态效率界定为人们在社会生产中利用自然资源缓解环境压力的效率，是评价经济发展的资源或环境功能的价值指标，是经济和社会发展中产生的价值量（即GDP总额）和资源环境消耗的实物量比值。而“旅游生态效率”指的是生态效率理论在旅游研究中的运用，在一定的时空范围内，某一可以计量的旅游运营单位提供的产品与服务所产生的经济价值与其资源消耗和环境影响之间的比值。
云南省与贵州省地处我国西南边陲，在资源禀赋、产业结构等方面同其他省份有较大差别。本文以学者關注较少的云贵两省为研究对象，将旅游生态效率纳入分析框架，构建投入—产出系统，通过测算云贵两省各地级市的旅游生态效率，在深入探究其影响因素的基础上，对云贵两省旅游业实现高质量发展提出一些建设性建议。
1 数据来源与研究方法
1.1 数据来源
本文的数据主要来源于云贵两省各地级市的经济公报、中国城市统计年鉴、环境公报等。本文以云贵两省2008—2017年十四个地级市（昆明、曲靖、丽江、玉溪、昭通、保山、普洱、临沧、贵阳、遵义、六盘水、安顺、铜仁和毕节）为样本，评测云贵两省旅游生态效率并对其影响因素进行分析。
1.2 研究方法
1.2.1 数据包络分析方法
数据包络分析法（DEA）是一种对多个投入、多个产出进行非参数评价的方法。DEA不需要事先假定具体的生产函数形式，通过一组投入、产出的观测值，利用线性规划方程式即可计算效率值。Charneset al（1978）提出了DEA方法，并且建立了第一个DEA模型，称之为CCR模型。若决策单元的效率值为最大值1，则说明决策单元的效率有效;若决策单元的效率值介于0到1之间，则说明决策单元的效率无效。特别的，CCR模型假定规模报酬不变。
1.2.2 最小二乘线性回归模型
将回归模型设置为：
Yi=βiXi+μ
其中，被解释变量Yi为年末旅游收入，Xi为各解释变量（i=1，2…13），μ为误差项。
2 旅游生态效率的测度
2.1 旅游生态效率指标体系的构建
本文将一级指标分为投入指标和产出指标，将详细的一级指标进行归类汇总。投入指标有：年交通里程净增加率、建成区绿化率、城镇居民人均可支配收入、人均GDP;产出指标有：单位固/液废物的产值、农业增加值、规模工业增加值、年末旅游业收入、第三产业占GDP比重。
2.2 云贵两省旅游生态效率的测度及分析
从表1可以看出，昆明市、丽江市、昭通市、保山市、贵阳市、遵义市、铜仁市效率值均为最大值1，非常稳定，说明效率值是极为有效的，经济效益是最优的，资源配置是最合理的，这七个市的DEA单元均为有效单元;同时从投入、产出的角度看，投入一定的规模就会有相应的产出;曲靖市、临沧市、六盘水、毕节效率测度值趋于稳定，其效率测度值在0.8附近上下波动，属于比较有效，而且其旅游生态效率值有上升的趋势，说明在和生产函数拟合的情况下，通过增加适当比例的投入可以增加产出;安顺市除了2008年效率值为0.92，其余年份均为效率最大值1，说明该市的投入产出规模合理，资源配置情况也较为合理。由于CCR模型的假定，可以看到，该市的规模收益呈现出不变的趋势，因此，也可以通过适当增加投入来扩大产出。
表1显示，曲靖市和玉溪市的折点情况刚好相反：曲靖市在2010年、2011年效率值明显下降，其余年份大致在0.9附近波动;玉溪市从2009年开始效率值呈明显上升趋势，仅个别年份在0.6附近波动。不难看出，曲靖市在资源配置、经济结构的分布上虽然不够完善，但其趋势接近有效效率值。而玉溪市在资源配置、结构分布方面情况较差，可能由于各方面的阻力使其投入—产出没有达到预期的收益，可以通过引进技术、合理分配资源等使资源利用效率达到最优化。
3 云贵两省旅游生态效率的影响因素分析
借鉴肖黎明、张先鹏（2019）的指标划分方法，将影响旅游生态效率的因素划分为13个：人均GDP、经济服务化率、单位工业增加值能耗、水污染处理率、外资利用、资源禀赋、技术进步、技术市场成交比率、交通运输、城镇化率、家用汽车数量、土地投入量、全员劳动生产率。其中，经济服务化率衡量的是第三产业占GDP的比重，单位工业增加值能耗可以间接的用来表示第二产业的占比，在后续的研究中亦可以间接表示三次产业结构。表2给出了回归结果（受篇幅所限，未报告两省均不显著的变量）。 从表2可以看到，云南省单位工业增加值能耗、外资利用、技术市场成交比率、家用汽车的拥有量、全员劳动生产率均在1%的水平上显著。技术市场成交比率代表了一定的创新能力，这对于旅游生态的改善，在市场上的创新等具有重要的意义。在今后的发展中，可以继续加大这一“引资力度”，相对于单纯的依靠劳动、资本等投入要素，加大创新力度对于全要素生产率的提高从而提高旅游生态效率值有重要的意义。
回归结果显示，贵州省单位工业增加值能耗、水污染处理率、资源禀赋这三个因素对被解释变量具有正向的显著影响。从系数看，资源禀赋尤为重要。不难想象，一个地区旅游资源的丰度确实会影响游客的意愿，但贵州省近年来旅游业不尽如人意，这可能是因为旅游业服务质量相对较差。从经济发展、生态资源的可持续性方面来看，应着力提高服务质量，完善配套的服务体系。
4 结论与建议
本文基于CCR模型，对云贵两省2008-2017年14个地级市的旅游生态效率进行测度，在此基础上利用最小二乘线性回归模型探究其影响因素，结论主要有几点：（1）云南省整体发展优于贵州省，但贵州省不论是从投入—产出、资源配置以及经济结构布局的角度上看都要优于云南省，贵州省近几年有赶超的趋势。（2）技术市场成交比率对云南省旅游生态效率的贡献十分突出。（3）贵州省的优势主要集中在第二产业，生态效率在贵州省旅游业方面的作用并不是很突出。
基于上述分析，本文提出如下建议：（1）对于云南省而言，应逐步发展适合本地区的具有比较优势的产业，形成自己的产业链条，而不是一味的局限于已有的发展格局，要逐步摆脱单纯的依靠第一、二产业带动第三产业发展的这种模式，应该让第三产业成为未来拉动GDP发展的重要引擎力量;从投入—产出角度来看，应逐步引进技术，提高全要素生产率，进而提高产出效率，使资源配置更加合理，结构布局更加完善。（2）对于贵州省而言，应以各地级市为基点，继续加大建成区绿化率的覆盖、生态文明的建设，适当的降低第二产业的投入，将部分资金转移到基础设施建设上来，加大对第三产业的投入，同时要保证资源配置的效率。（3）绿水青山就是金山银山，云贵两省应逐步优化资源要素的投入规模与结构，充分实现资源优化配置，增强区域旅游系统内部相互作用潜力，提升旅游资源的利用效率，进一步促进区域可持续发展;对于两省的共性问题：比如交通里程的建设、外资利用方面，当地政府应充分调动各方力量，利用好一切可利用的资源，以百姓为主体，切实将“惠民政策”实施下去，变成一种看得见的好处。云贵两省相邻，发展模式与结果却不相同，而发展模式是可以相互借鉴的。今后云贵两省应加强各地区政府部门的协作，云南省可以借鉴贵州省第二产业的发展方式，贵州省也可以借鉴云南省除地理天然优势之外的一些发展特色，例如，第三产业的发展模式、旅游特色、人文关怀等。
参考文献
[1]诸大建，邱寿丰.生态效率是循环经济的合适测度[J].中国人口·资源与环境，2006，16（5）：11-15.
[2]周倩.贵州省农业生产效率研究——基于全要素效率与生态效率的视角[D].贵阳：贵州财经大学，2015.
[3]Charnes A，Cooper W.W.&Rhodes E.Measuring the efficiency of decision making units[J].European Journal of Operational Research，1978，2（6）：429-444.
[4]肖黎明，张先鹏.强可持续理念下绿色创新效率与生态福利绩效耦合协调的时空特征[J].自然資源学报，2019，34（2）：312-324.
摘 要：本文基于旅游生态效率概念，采用CCR模型测算云贵两省14个地级市2008—2017年旅游生态效率值，并应用最小二乘线性回归模型探究旅游生态效率影响因素。结果表明，云南省的整体发展优于贵州省，但贵州省在投入—产出、资源配置、经济结构布局等方面有赶超的趋势。为推动云贵两省旅游业的高质量发展，云南省应逐步引进技术，提高全要素生产率，依据本地区的优势开发适合当地的工业链，将第二产业和第三产业的联动效应发挥到最大;贵州省应借鉴云南省第三产业的发展模式，在人文关怀、旅游特色等方面重点推进。
关键词：旅游生态效率;CCR模型;最小二乘线性回归模型;云贵两省
中图分类号：F2 文献标识码：Adoi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2020.27.008
0 引言
“十三五”期间，旅游业逐渐成为国民经济战略性支柱产业，从各项中高端居民消费分析结果来看，旅游业无疑是休闲娱乐的一项消费重点。2005年，习近平总书记首次提出“绿水青山就是金山银山”的理念，党的十九大报告指出，“我们要牢固树立社会主义生态文明观，推动形成人与自然和谐发展现代化建设新格局”，我们必须坚持人与自然和谐共生，加快生态文明建设，而这需要从生态效率入手。
国内将生态效率界定为人们在社会生产中利用自然资源缓解环境压力的效率，是评价经济发展的资源或环境功能的价值指标，是经济和社会发展中产生的价值量（即GDP总额）和资源环境消耗的实物量比值。而“旅游生态效率”指的是生态效率理论在旅游研究中的运用，在一定的时空范围内，某一可以计量的旅游运营单位提供的产品与服务所产生的经济价值与其资源消耗和环境影响之间的比值。
云南省与贵州省地处我国西南边陲，在资源禀赋、产业结构等方面同其他省份有较大差别。本文以学者關注较少的云贵两省为研究对象，将旅游生态效率纳入分析框架，构建投入—产出系统，通过测算云贵两省各地级市的旅游生态效率，在深入探究其影响因素的基础上，对云贵两省旅游业实现高质量发展提出一些建设性建议。
1 数据来源与研究方法
1.1 数据来源
本文的数据主要来源于云贵两省各地级市的经济公报、中国城市统计年鉴、环境公报等。本文以云贵两省2008—2017年十四个地级市（昆明、曲靖、丽江、玉溪、昭通、保山、普洱、临沧、贵阳、遵义、六盘水、安顺、铜仁和毕节）为样本，评测云贵两省旅游生态效率并对其影响因素进行分析。
1.2 研究方法
1.2.1 数据包络分析方法
数据包络分析法（DEA）是一种对多个投入、多个产出进行非参数评价的方法。DEA不需要事先假定具体的生产函数形式，通过一组投入、产出的观测值，利用线性规划方程式即可计算效率值。Charneset al（1978）提出了DEA方法，并且建立了第一个DEA模型，称之为CCR模型。若决策单元的效率值为最大值1，则说明决策单元的效率有效;若决策单元的效率值介于0到1之间，则说明决策单元的效率无效。特别的，CCR模型假定规模报酬不变。
1.2.2 最小二乘线性回归模型
将回归模型设置为：
Yi=βiXi+μ
其中，被解释变量Yi为年末旅游收入，Xi为各解释变量（i=1，2…13），μ为误差项。
2 旅游生态效率的测度
2.1 旅游生态效率指标体系的构建
本文将一级指标分为投入指标和产出指标，将详细的一级指标进行归类汇总。投入指标有：年交通里程净增加率、建成区绿化率、城镇居民人均可支配收入、人均GDP;产出指标有：单位固/液废物的产值、农业增加值、规模工业增加值、年末旅游业收入、第三产业占GDP比重。
2.2 云贵两省旅游生态效率的测度及分析
从表1可以看出，昆明市、丽江市、昭通市、保山市、贵阳市、遵义市、铜仁市效率值均为最大值1，非常稳定，说明效率值是极为有效的，经济效益是最优的，资源配置是最合理的，这七个市的DEA单元均为有效单元;同时从投入、产出的角度看，投入一定的规模就会有相应的产出;曲靖市、临沧市、六盘水、毕节效率测度值趋于稳定，其效率测度值在0.8附近上下波动，属于比较有效，而且其旅游生态效率值有上升的趋势，说明在和生产函数拟合的情况下，通过增加适当比例的投入可以增加产出;安顺市除了2008年效率值为0.92，其余年份均为效率最大值1，说明该市的投入产出规模合理，资源配置情况也较为合理。由于CCR模型的假定，可以看到，该市的规模收益呈现出不变的趋势，因此，也可以通过适当增加投入来扩大产出。
表1显示，曲靖市和玉溪市的折点情况刚好相反：曲靖市在2010年、2011年效率值明显下降，其余年份大致在0.9附近波动;玉溪市从2009年开始效率值呈明显上升趋势，仅个别年份在0.6附近波动。不难看出，曲靖市在资源配置、经济结构的分布上虽然不够完善，但其趋势接近有效效率值。而玉溪市在资源配置、结构分布方面情况较差，可能由于各方面的阻力使其投入—产出没有达到预期的收益，可以通过引进技术、合理分配资源等使资源利用效率达到最优化。
3 云贵两省旅游生态效率的影响因素分析
借鉴肖黎明、张先鹏（2019）的指标划分方法，将影响旅游生态效率的因素划分为13个：人均GDP、经济服务化率、单位工业增加值能耗、水污染处理率、外资利用、资源禀赋、技术进步、技术市场成交比率、交通运输、城镇化率、家用汽车数量、土地投入量、全员劳动生产率。其中，经济服务化率衡量的是第三产业占GDP的比重，单位工业增加值能耗可以间接的用来表示第二产业的占比，在后续的研究中亦可以间接表示三次产业结构。表2给出了回归结果（受篇幅所限，未报告两省均不显著的变量）。 从表2可以看到，云南省单位工业增加值能耗、外资利用、技术市场成交比率、家用汽车的拥有量、全员劳动生产率均在1%的水平上显著。技术市场成交比率代表了一定的创新能力，这对于旅游生态的改善，在市场上的创新等具有重要的意义。在今后的发展中，可以继续加大这一“引资力度”，相对于单纯的依靠劳动、资本等投入要素，加大创新力度对于全要素生产率的提高从而提高旅游生态效率值有重要的意义。
回归结果显示，贵州省单位工业增加值能耗、水污染处理率、资源禀赋这三个因素对被解释变量具有正向的显著影响。从系数看，资源禀赋尤为重要。不难想象，一个地区旅游资源的丰度确实会影响游客的意愿，但贵州省近年来旅游业不尽如人意，这可能是因为旅游业服务质量相对较差。从经济发展、生态资源的可持续性方面来看，应着力提高服务质量，完善配套的服务体系。
4 结论与建议
本文基于CCR模型，对云贵两省2008-2017年14个地级市的旅游生态效率进行测度，在此基础上利用最小二乘线性回归模型探究其影响因素，结论主要有几点：（1）云南省整体发展优于贵州省，但贵州省不论是从投入—产出、资源配置以及经济结构布局的角度上看都要优于云南省，贵州省近几年有赶超的趋势。（2）技术市场成交比率对云南省旅游生态效率的贡献十分突出。（3）贵州省的优势主要集中在第二产业，生态效率在贵州省旅游业方面的作用并不是很突出。
基于上述分析，本文提出如下建议：（1）对于云南省而言，应逐步发展适合本地区的具有比较优势的产业，形成自己的产业链条，而不是一味的局限于已有的发展格局，要逐步摆脱单纯的依靠第一、二产业带动第三产业发展的这种模式，应该让第三产业成为未来拉动GDP发展的重要引擎力量;从投入—产出角度来看，应逐步引进技术，提高全要素生产率，进而提高产出效率，使资源配置更加合理，结构布局更加完善。（2）对于贵州省而言，应以各地级市为基点，继续加大建成区绿化率的覆盖、生态文明的建设，适当的降低第二产业的投入，将部分资金转移到基础设施建设上来，加大对第三产业的投入，同时要保证资源配置的效率。（3）绿水青山就是金山银山，云贵两省应逐步优化资源要素的投入规模与结构，充分实现资源优化配置，增强区域旅游系统内部相互作用潜力，提升旅游资源的利用效率，进一步促进区域可持续发展;对于两省的共性问题：比如交通里程的建设、外资利用方面，当地政府应充分调动各方力量，利用好一切可利用的资源，以百姓为主体，切实将“惠民政策”实施下去，变成一种看得见的好处。云贵两省相邻，发展模式与结果却不相同，而发展模式是可以相互借鉴的。今后云贵两省应加强各地区政府部门的协作，云南省可以借鉴贵州省第二产业的发展方式，贵州省也可以借鉴云南省除地理天然优势之外的一些发展特色，例如，第三产业的发展模式、旅游特色、人文关怀等。
参考文献
[1]诸大建，邱寿丰.生态效率是循环经济的合适测度[J].中国人口·资源与环境，2006，16（5）：11-15.
[2]周倩.贵州省农业生产效率研究——基于全要素效率与生态效率的视角[D].贵阳：贵州财经大学，2015.
[3]Charnes A，Cooper W.W.&Rhodes E.Measuring the efficiency of decision making units[J].European Journal of Operational Research，1978，2（6）：429-444.
[4]肖黎明，张先鹏.强可持续理念下绿色创新效率与生态福利绩效耦合协调的时空特征[J].自然資源学报，2019，34（2）：312-324.