旅游产业结构高级化与旅游全要素生产率增长关系研究

王 凯，邹 楠，何 静

(湖南师范大学 旅游学院，湖南 长沙 410081)

一、引言

近年来，在国家政策以及人民需求日益提升的支撑下，中国旅游业发展迅速，已然成为国民经济的支柱性产业，旅游产业规模也在逐渐增长。2018年，全国旅游业总创收同比上一年增长10.5%，旅游业作为第三产业发展迅速。同时依靠着旅游业带动区域经济发展，增加地区就业机会，具有经济创汇功能的这些作用，旅游业在经济发展中占据越来越重要的地位。但旅游业高速发展的同时也带来了效率低下等一系列弊端。据此，如何提升旅游业发展效率开始得到学者们的关注和研究。旅游产业高级化是指旅游产业技术构成从低层次至高层次的过程[1]，判识旅游产业高级化如何作用于旅游全要素生产率对旅游产业结构优化具有指导意义，同时能够促进地区旅游高质量、高效率发展。所以，研究旅游产业结构高级化与旅游全要素生产率增长的关系具有一定的理论价值和实践意义。

全要素生产率 (total factor productivity, TFP)是用来衡量地区经济增长质量和技术进步、管理效率的重要标志。依据全要素生产率, 能够明确经济增长中间每个要素投入的贡献, 从而识别地区经济增长的方式[2]。所以，随着旅游业的迅速发展，能够体现旅游业发展效率的旅游全要素生产率(tourism total factor productivity, TTFP)研究也逐渐成为国内外学者关注的问题。旅游全要素生产率通常被用作衡量旅游全部生产要素配置和利用效率水平[3]。国外关于旅游全要素生产率的研究主要集中于利用模型研究饭店、旅行社等部门的旅游效率[4-5]，国内对于旅游业全要素生产率的研究主要集中于评价研究[6-7]，区域差异研究[8-10]。有研究表明，旅游产业结构是影响地区旅游发展和旅游效益的一大因素[11]。国内外也有研究表明产业结构变动会对全要素生产率增长有影响[12-18]，Young、Bosworth、Pai等人研究表明产业结构能够促进全要素生产率增长，曾起艳等(2018)[19]研究表明产业结构升级通过影响技术效率影响全要素生产率，金芳等(2020)[20]研究表明产业结构变迁会对全要素生产率产生空间效应，进而提出提升农业全要素生产率不仅要关注该地区农业产业结构，还需要关注邻近地区农业产业结构。另外，国内外测算旅游全要素生产率的方法包括索罗余值法、随机前沿分析法[21]、曼奎斯特指数[22]、数据包络分析法[23]等。

综上所述，国内外关于产业结构与全要素生产率的研究已较为全面，但多基于评价研究，并且鲜有学者从旅游产业结构高级化的视角探寻旅游产业结构升级对旅游全要素生产率的影响研究。基于此，由于港澳台、西藏数据缺失，本文选择中国30个省(市、区)利用DEA-Malmqusit指数测算旅游全要素生产率，利用高级化维度衡量旅游产业结构升级，进而进行二者关系研究，通过构建模型，在对比混合回归分析以及固定效应模型的基础上，引入最小二乘法进行回归分析，探寻旅游产业结构升级与旅游全要素生产率增长的关系。

二、研究设计

(一)研究方法

1.全要素生产率的测算

Malmquist指数最早由Sten Malmquist(1953)[24]在消费分析中提出，Caves等(1982)[25-26]在投入和产出距离函数的基础上构造了Malmquist生产率指数测算生产率。目前，测算Malmquist全要素生产率指数的方法有很多，Fare等(1994)[27]构建的基于DEA非参数估计模型计算Malmquist全要素生产率指数的方法目前应用较广，DEA模型在随即前沿分析等参数估计方法上能够测算多投入多产出，并且相比参数估计方法不需要构建生产函数。所以在此沿用相关文献[28-29]，测算旅游全要素生产率(TTFP)时采用基于产出导向的DEA-Malmquist指数。当在生产过程中规模报酬不变(CRS)时，DEA-Malmquist指数为技术进步(TC)以及技术效率(TEC)两者的乘积。当在生产过程中规模报酬可变(VRS)时，技术效率指数为规模效率(SEC)和纯技术效率(PTEC)二者的乘积。可以在下式中看出，通过规模报酬不变(CRS)时n时期生产所获收益计算得到的产出距离函数与规模报酬可变(VRS)时n时期生产所获收益计算得到的产出距离函数的比值可以得到n时期规模效率指数。通过规模报酬可变时生产所获收益算每一时期的产出距离函数比值可以获得纯技术效率指数[8]。第n期到n+1期的DEA-Malmquist指数具体计算如下[30]：

TTFP=TEC×TC=(PTEC×SEC)×TC

(1)

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2.旅游产业结构高级化影响全要素生产率的模型

为了验证产业结构高级化与旅游全要素生产率的内在关系以及产业结构高级化如何作用旅游全要素生产率，构建模型如下[31]：

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(6)

(7)

其中，i、t表示各个省份与各个年份，Z表示本文选取的控制变量：包括星级饭店数量(x1)、旅行社数量(x2)、人均GDP(x3)。μi,t为随机误差项，φ1、λ1、βj分别表示滞后一期旅游全要素生产率变量、旅游产业结构高级化变量、控制变量的回归系数，β0为常数项。由于旅游全要素生产率存在时滞[32]，即t+1期会受t期的水平影响。所以在每一期模型中将上一期旅游全要素生产率归入模型得到其动态模型。

(二)指标选取及数据来源

1.旅游全要素生产率(TTFP)

由于港澳台、西藏地区的数据难以获得，以中国30个省(市、区)为研究地区。全要素生产率通常涉及投入指标和产出指标。在经济学中，通常认为土地、劳动、资本三大要素为基本投入要素[33]。在旅游业中，借鉴相关文献，土地变量在旅游业中不予考虑[34]，由于目前中国旅游业没有关于资本存量的数据，资本投入没有沿用国内外多用的永续盘存法衡量的资本存量指标，而是依据相关文献采用旅游业企业固定资产投资表征[35]，用旅游从业人数表示旅游生产过程中的劳动投入。旅游生产产出指标选取包括国内与入境的旅游者总人数和旅游总收入进行表征，其中，入境旅游者人数在此用过夜入境旅游者人数表示。

2.旅游产业结构高级化(ISU)

旅游产业结构是指旅游产业各个地区、各个部门，以及各种经济成分与活动的各个环节构成以及它们之间的相互比例关系[36]。目前，旅游产业结构高级化衡量多将旅游产业分为星级饭店、旅行社、旅游景区(其他旅游企业)，采用向量夹角法[37]通过三大部门产出占总产出的比值构建向量计算旅游产业高级化，或将劳动力考虑到旅游产业结构升级中采用三大部门产出占总产出的比值与劳动生产率的乘积表征旅游产业结构高级化[38]。考虑到数据可获得性，借鉴刘英基、刘佳等人研究构建产业结构高级化指标，继而利用熵值法构建旅游产业结构高级化综合指数，熵值法能够根据各指标内部自身的变化情况进行权重的计算，避免人为对各指标赋权过于主观等弊端，计算步骤参考方大春等(2019)[39]的研究。旅游产业结构高级化指标主要包括[40-41]：

(1)高附加值部门收入(游览、购物、娱乐)占旅游总收入的比重。旅游产业部门中，存在随着经济的发展波动较大的高弹性部门，即游览、购物、娱乐部门，同时它们也是高附加值部门，游览、购物、娱乐三大部门带来的收入占总收入比重越高，旅游产业结构高级化水平越高。由于这三大部门国内旅游收入较难剥离，此处采用入境旅游收入的游览、购物、娱乐消费构成表征。

(2)旅游院校在校生人数。旅游业是劳动密集型行业，旅游产业结构的升级要求旅游业具备高级化、专业化人才，旅游院校在校学生数量能够反映旅游专业劳动力资本。旅游院校在校学生数量增加，表征旅游产业结构调整向高级化发展。

(3)旅游外汇收入占旅游总收入的比重。旅游外汇收入可以反映入境旅游状况，入境游客通常被认为是相对较高消费水平的人群，其获得收入所占比重越高，旅游产业结构越高级。

(三)数据来源

以上指标所需数据均通过2001—2019年中国旅游统计年鉴正(副)本、各年份旅游统计公报中查询获得。其中，旅游业固定资产投资具体计算方法为：以2000年为基期，通过2001—2018年国家统计局官网固定资产投资价格指数进行平减计算所得。旅游总收入具体计算方法为：先通过2000—2018年国家统计局平均汇率将旅游外汇收入换算为人民币，再与国内旅游收入汇总。旅游总人数具体计算方法为：国内旅游人次与过夜入境旅游人次汇总。

三、结果与分析

(一)旅游全要素生产率时空分析

运用Deap2.1计算DEA-Malmquist指数得到2000—2018年旅游全要素生产率时间变化趋势(表1)。以2000年基期旅游全要素生产率为1.000，可以发现2000—2018年各年全要素生产率整体趋势为上升，旅游全要素生产率(TTFP)年平均增长了13.8%，分解后的指数技术进步(TC)年平均增长了12.3%，技术效率(TEC)年平均增长了1.3%，进一步分解后的指数纯技术效率(PTEC)年平均增长了0.7% ，规模效率(SEC)年平均增长了0.5%。其中，2003年的波动原因可能是2003年的“非典”疫情，造成旅游全要素生产率下降。进一步将由DEA -Malmquist 指数测算得到的2000—2018年省际全要素生产率值用Arcgis 自然间断点分级法把全要素生产率分为: 低值区 (1.093000～1.118000) 、较低值区 ( 1.118001～1.133000) 、中值区 (1.133001～1.158000) 、较高值区 (1.158001～1.183000) 、高值区 (1.183001～1.280000)。如图1所示：全要素生产率高值区在甘肃、广西、广东、贵州、黑龙江、吉林；较高值区在新疆、四川、云南、山西、安徽、江西、辽宁；中值区集中在陕西、重庆、河南、湖北、河北、浙江；福建、山东、江苏、北京属于较低值区；青海、内蒙古、湖南、海南属于低值区。可以看出，这与各地区经济发展状况并不一致，原因可能是经济发展较慢的地区投入要素相对较低导致旅游全要素生产率相对较高，而产出较多或者经济发展较快的地区投入相对较高，产出较低致使旅游全要素生产率相对较低，并且可以看出旅游全要素生产率存在空间集聚，即旅游全要素生产率可能存在溢出效应，说明经济发达的地区投入要素可以带动邻近次发达地区的旅游发展从而使得邻近地区旅游全要素生产率相对较高。

表1 全要素生产率指数及其分解时间分布

续表

图1 省际全要素生产率空间分布差异图

(二)单位根检验

在构建旅游产业结构高级化与旅游全要素生产率关系模型前，检验各个变量数据的平稳性，避免伪回归等错误结果。在面板数据中，可以采用Levin, Lin and Chu (LLC)检验，检验结果见表2，本文运用Stata16.0计算得到产业结构高级化指数和旅游全要素生产率以及控制变量p值均小于0.05，表明各个变量平稳，可以进行下一步分析。

表2 单位根检验结果

(三)回归分析

基于本文获取数据为面板数据以及上述模型采用混合OLS回归模型进行分析，具体结果见表3，旅游产业结构高级化系数为-0.237，并且在1%显著水平下通过假设检验，控制变量中人均GDP变量在1%下显著，其他控制变量均不显著，这表明旅游产业结构升级对旅游业全要素生产率有负向影响。进行混合回归分析时，p<0.05,原假设成立，表明此方法适用，并且同时采用固体效应模型进行分析，得到结果p>0.05，原假设成立，即不存在个体效应或者个体效应不显著。因此，采用最小二乘法进行分析成立。

表3 回归分析结果

可以看出，旅游产业结构高级化对旅游全要素生产率有显著作用，且作用为负，具体表现在产业结构高级化对技术效率起负向作用，其中旅游产业结构高级化对纯技术效率存在负向影响但不显著，对规模效率存在不显著正向影响。另外，旅游产业结构高级化对技术进步的正向作用不明显。说明旅游产业结构高级化研究期间对旅游全要素生产率主要起负向作用，是因为旅游产业结构对技术效率存在显著负向作用，而对旅游技术进步的正向作用未得到激发。从控制变量来看，除人均GDP与旅游全要素生产率关系显著，且作用为正向，其余控制变量与旅游全要素生产率均不显著，且人均GDP对旅游全要素生产率的正向作用主要体现在对技术效率的正向作用上，人均GDP对旅游技术进步存在显著负向作用。说明经济发展水平能够促进旅游全要素生产率提升，且主要是促进技术效率提升，对技术进步起抑制作用。另外，控制变量中旅行社数量对旅游全要素起负向作用，星级酒店数量对旅游全要素生产率起正向作用，且均不显著，说明增加星级饭店数量、减少旅行社数量可能促进地区旅游全要素生产率提升，原因可能是旅行社经营规范机制不完善，星级酒店具有一系列规范政策保障，可进入门槛高。基于以上分析可以看出，旅游产业结构高级化与旅游全要素生产率之间有显著关系，在旅游业产业结构高级化水平较高的地区，旅游技术效率落后，旅游技术进步不明显，旅游全要素生产率较低，说明未来旅游产业结构优化需要进一步调整方向，激发旅游产业结构对旅游技术进步的正向作用，同时促进旅游技术效率提升。

四、结论与启示

本文利用2000—2018年各省份面板数据，在对比各项回归分析方法的基础上运用最小二乘法分析方法，分析了旅游产业结构高级化与旅游全要素生产率之间的关系，其结果表明：

(1)2000—2018年，中国旅游全要素生产率总体趋势为上升，旅游业全要素生产率年平均增长了13.8%，其中技术进步年平均增长了12.3%，技术效率年平均增长了1.3%。其中纯技术效率年平均增长了0.7% ，规模效率年平均增长了0.5%。这表明：技术进步的增长在我国旅游业全要素生产率增长中占主要成分，而技术效率占据成分较少，其中，纯技术效率的提升有待推动。另外，中国旅游全要素生产率在空间分布上存在集聚效应，且与各地区经济发展水平并不一致，经济发达的地区投入要素可以带动邻近次发达地区的旅游发展从而使得邻近地区旅游全要素生产率相对较高，表明未来应该发挥规模优势，促进旅游全要素生产率高值地区的溢出效应，从而提升周边地区旅游全要素生产率。

(2)中国旅游产业结构高级化水平与旅游全要素生产率之间存在显著关系，总体上来说，旅游产业结构高级化对旅游全要素生产率起负向作用，具体表现在产业结构高级化对技术效率起负向作用。另外，旅游产业结构高级化对旅游全要素生产率的作用渠道具体体现在：旅游产业结构高级化对技术进步的正向作用不明显。说明旅游产业结构高级化研究期间对旅游全要素生产率主要起负向作用，是因为旅游产业结构对技术效率存在显著负向作用，而对旅游技术进步的正向作用未得到激发。这表明：我国旅游产业结构升级在地区旅游发展中没有显著推动技术进步，同时没有促进地区旅游发展形成规模经济，从而提升技术效率。所以，在未来旅游产业结构高级化过程中，旅游产业结构调整应该更多考虑如何进行产业结构升级，促进旅游业形成规模经济，进而提升规模效率，例如调整旅游资源在游览、购物、娱乐三大部门的合理配置，另外，旅游产业结构升级过程中，应提升旅游企业管理与经营水平，提升旅游业纯技术效率，从而提升旅游全要素生产率。