摘要：基于長三角地區27個主要城市2009—2018年數據，運用CCR�睤EA模型與MALMQUIST�睤EA模型分別對旅游經濟—生態效率及其全要素生產率進行測度，選用Stata面板數據固定效應模型對其影響因素進行分析研究。研究結果表明：長三角旅游經濟—生態效率水平較高，但效率水平處于下降階段;在其影響因素中，良好的生態環境、經濟發展水平與固定資產投資對旅游經濟—生態效率具有積極的促進作用，旅游業從業人數與第三產業從業人數對旅游經濟—生態效率存在低水平的反向抑制作用。基于此，為長三角地區旅游業發展提出相應建議。

　　關鍵詞：長三角;旅游經濟—生態效率;DEA模型;旅游業

　　2018年，習近平同志提出并強調“一方面要保護生態，另一方面要發展生態旅游，相得益彰”，這為旅游業的發展提供了遵循，也提出了要求。促進生態環境與旅游業協調發展不僅是對美麗中國綠色發展理念內涵的進一步豐富，也是對其內容的踐行。長三角地區由于地理位置優越、經濟發展超前、自然稟賦豐富和人文景觀獨特，成為我國最重要的旅游地區之一。盡管近年來，長三角地區旅游業發展勢頭不減，但由此引發的一系列生態問題仍不容小覷，除此之外，長三角的旅游業發展也存在著一些問題，及時發現并解決這些問題，對提高長三角旅游業發展質量至關重要，同時也可以為其他地區旅游生態協調發展提供一定的借鑒。如何協調長三角地區生態環境與旅游經濟發展，提高長三角旅游業發展質量，是未來一段時期的重要任務，因此本文擬對長三角地區主要城市旅游經濟—生態效率測度及影響因素進行分析研究。

　　一、文獻綜述

　　旅游業發展效率是衡量區域內旅游業投入產出狀況的重要指標，旅游經濟—生態效率是引入生態因素后旅游業的發展效率，旅游經濟—生態效率的研究可以大致分為兩個階段。在初始階段，對于旅游經濟—生態效率的研究主要集中在定量測度方面上[1]。早期的測度方法比較簡單，多數學者選用單一比值法對旅游經濟—生態效率進行測度。單一比值法用旅游業產生的經濟價值與旅游業對環境影響的比值來表示旅游生態效率，旅游業經濟價值指標一般為旅游收入，也有學者選用旅游增加值[2];旅游業環境影響指標主要有旅游業的碳排放量[3]、生態足跡和碳足跡[4-6]。

　　單一比值法計算簡便，易于理解，但不足之處在于其僅適用于分析獨立的非連續對象。隨著研究方法的改善，學者開始運用指標與模型來測度旅游經濟—生態效率的數值，早期使用的模型主要有生態足跡模型與離散選擇模型等，后來DEA模型開始被引入旅游經濟—生態效率的測度中，表示以盡可能少的旅游資源投入生產出盡可能多的期望產出和盡可能少的非期望環境影響[7-11]。

　　DEA方法可以對多項投入與產出進行合理評估，反映旅游發展過程中的投入與產出效率，且其權重不受人為主觀因素的影響，評價結果客觀、合理，因此被廣泛應用于旅游經濟—生態效率的測度。隨著旅游業發展地位的提升與國家對生態環境的保護力度加大，旅游經濟—生態效率的研究內容與方法逐漸豐富起來，旅游經濟—生態效率的定量測度成為了后續研究的基礎。部分學者對旅游生態效率的機制、城市生態環境與旅游經濟協調效應與動態關系、旅游生態效率的空間關聯網絡結構、旅游經濟—生態效率時特征與演化等方面進行了進一步的研究與分析[12-15]。研究旅游經濟—生態效率的影響因素對提高效率水平與發展質量具有重要的現實意義，因此旅游經濟生態效率的影響因素研究成為了當前的主要研究方向，學者主要關注的影響因素有旅游業產業結構與規模與環境規制等[16-20]。

　　但現有研究中卻很少有學者將勞動力因素列入旅游經濟—生態效率的影響因素中，但旅游業從業人員與相關第三產業從業人員是旅游業發展的基礎和保障，其數量與質量對于旅游經濟—生態效率至關重要，因此有必要對其進行相應的研究。早期旅游經濟—生態效率的研究對象以旅游地、國家與省級單位為主，隨著城市化進程的加快，以城市群為依托發展旅游業已成為我國旅游業發展的重要部分，學者對一些城市群如長江中游城市群、黃河流域城市群等進行了研究[21-22]，但現有研究中有關長三角城市群旅游經濟—生態效率的研究較少。

　　綜合以上文獻研究，可以發現我國學者對于旅游經濟—生態效率的研究雖然起步較晚，但研究成果較為顯著，這為本文研究內容與研究方法的選擇提供了參考與借鑒，但還存在一些改進之處：第一，大多數學者在旅游經濟—生態效率的研究對象選擇上，多選取全國與省級單位，而對于城市群研究較少且不全面，需要增加對城市群的研究;第二，在對旅游經濟—生態效率進行定量測度后，未對其影響因素進行進一步研究或研究的影響因素不全面，并且鮮有學者對從業人員這一影響因素進行研究，從業人員是旅游業的基礎與保障，研究其對旅游經濟—生態效率的影響是非常必要的。第三，有關長三角地區旅游發展的研究中將旅游經濟與生態效率進行綜合評價研究的相關文獻數量較少。

　　因此本文選擇長三角地區主要的27個城市作為研究對象，選取2009—2018年數據，運用CCR�睤EA模型對旅游經濟—生態效率進行初步計算，再用MALMQUIST�睤EA模型對旅游經濟—生態效率的全要素生產率進行測度，以得到其動態變化，最后選用Stata面板數據固定效應模型對影響因素進行分析研究并提出相應的建議與對策。

　　二、長三角地區旅游經濟—生態效率測度

　　1�睖y度方法

　　DEA方法是在經濟與生態領域中被普遍應用的測度方法，與其他測度方法相比較具有以下幾個方面的優勢：DEA方法排除了很多主觀因素，通過決策單元輸入輸出的實際數據來決定選擇的最優權重;不直接對數據進行綜合，與指標的量綱選取無關;輸入輸出之間的關系無需顯示表達式等。由于本文側重研究長三角旅游經濟—生態效率發展的綜合水平。

　　因此，選擇傳統DEA方法對長三角旅游經濟—生態效率進行測度，使結果更為直觀，便于進行比較研究與進一步影響因素的研究。具體方法為運用CCR�睤EA模型對長三角旅游經濟—生態效率進行測算，但由于此模型計算結果為靜態結果，未能測度效率的動態變化，因此，再選用MALMQUIST�睤EA模型對各決策單元的旅游經濟—生態效率全要素生產率進行測算，用來研究動態層面上效率的變化。

　　2�睌祿�收集與指標體系構建

　　所需數據來源于長三角地區三省一市(江蘇、浙江、安徽、上海)各統計年鑒與《中國城市統計年鑒》、《中國旅游統計年鑒》、《中國環境統計年鑒》等。構建的指標體系分為投入指標與產出指標兩個部分，投入指標包含3個一級指標與4個二級指標，其中旅游業固定資產投資這一指標反映了經濟投入，該項指標通過固定資產投資乘以旅游占比(旅游收入占GDP的比重)進行換算;旅游業從業人數這一指標反映了勞動力的投入;旅行社數量與星級酒店賓館數量這兩個指標反映了資源與設施的投入。

　　在對DEA模型的產出選擇上，主要包括經濟產出與環境產出，經濟產出選擇旅游收入這一指標，在環境產出指標選擇上，以往采用污染物排放如二氧化硫排放量等作為非期望產出，將期望產出取倒數處理，但在這個過程中，改變了DMU的有效前沿面，并不是很合理，因此本文采取指標正向化處理，選擇環境空氣質量良好及以上比例這一指標將非期望產出轉換為期望產出，再進行測度。

　　3�睖y度結果

　　(1)CCR�睤EA模型以長三角地區27個城市為決策單元，選用CCR�睤EA模型分別計算2009—2018年的旅游經濟—生態效率，在此基礎上，將27個城市按照行政區劃分為四個部分，對其旅游經濟—生態效率的數值與平均值進行了計算。

　　長三角地區27個城市的旅游經濟—生態效率的均值多數在0��8以上，說明旅游經濟—生態效率較高，但各城市的旅游經濟—生態效率數值差距較大，旅游經濟—生態效率較高的城市：上海、無錫、蘇州、鎮江、泰州、嘉興、銅陵、池州，其旅游經濟—生態效率接近于1，而旅游經濟—生態效率較低的城市：溫州、舟山、安慶、宣城，其旅游經濟—生態效率的數值僅為0��6左右，這說明雖然長三角地區旅游經濟—生態效率的均值水平較高，但各城市之間仍然存在著較大差距。

　　將上海、江蘇、浙江、安徽四個片區的旅游經濟—生態效率單獨來看，其旅游經濟—生態效率值上海較其他三個片區相比數值較高，江蘇居于中間位置，浙江與安徽兩者較為接近。分別對上海、江蘇、浙江、安徽四個片區的旅游經濟—生態效率進行分析研究，可以得出：上海的旅游經濟—生態效率呈先上升后下降的趨勢;江蘇的旅游經濟—生態效率總體上呈現上升趨勢，少數年份存在波動;浙江的旅游經濟—生態效率呈現上升—下降—上升—下降的態勢;安徽的旅游經濟—生態效率呈現的態勢與浙江相同，但在數值上仍存在一定的差異性。根據以上兩個模型對長三角地區27個城市旅游經濟—生態效率的測算，我們可以得出以下結論：長三角地區旅游經濟—生態效率在總體上看數值較高，說明長三角地區的旅游經濟—生態效率處于較高水平。

　　但長三角地區旅游經濟—生態效率的效率水平卻處于下降階段。測算結果與長三角地區發展較為吻合，在早期，由于旅游業得到了極大重視以及長三角地區的自有優勢，使長三角地區旅游業得到了快速的發展，旅游經濟—生態效率逐步提高;而隨著旅游人數的逐漸增多，長三角地區旅游資源超過了自身承載限度，資源破壞、環境污染等方面的問題接踵而至，使長三角地區旅游經濟—生態效率呈現下滑趨勢。

　　三、長三角地區旅游經濟—生態效率影響因素分析

　　1�庇绊懸蜃舆x擇

　　經DEA模型測度，發現長三角地區旅游經濟—生態效率發展水平處于下降階段，為進一步探究其影響因素，構建影響因子模型并對其進行分析研究，如式(2)所示。TFP=f(EI，TP，GDP，TI，FAI)(2)環境因素(EI)：選用環境空氣質量良好及以上比例這一影響因子作為環境因素的代表，可以體現生態環境在旅游經濟發展過程中的影響，因此環境因素可以被認為是影響旅游經濟—生態效率的影響因子之一。

　　勞動力因素：本文選用代表勞動力影響的因子主要有兩個：旅游業從業人數(TP)與第三產業產業人數(TI)。旅游業從業人數在旅游經濟發展過程中占據重要位置，同時旅游業的發展不是孤立的發展，其發展與其他第三產業比如交通業、餐飲業等行業的發展密不可分，因此勞動力因素可以被認為是影響旅游經濟—生態效率的影響因子之一。雖然第三產業從業人數包含旅游業從業人數，但由于探究的是對旅游經濟—生態效率的影響因素，因此需要對這兩個影響因子分別研究。選用這兩個影響因子旨在研究人數的變化對效率的影響是正向促進還是反向抑制。

　　國民生產總值(GDP)：國民生產總值反映了一個地區的經濟運行水平與發展狀況，一個地區經濟發展的水平在一定程度上影響了其旅游業發展的狀況，因此GDP可以被認為是影響旅游經濟—生態效率的影響因子之一。固定資產投資(FAI)：固定資產投資在整個社會投資中占據主導地位，固定資產投資可以反映一個地區的投資狀況，對一個地區的發展有重要意義，旅游業的發展更是離不開固定資產投資，因此固定資產投資可以被認為是影響旅游經濟—生態效率的影響因子之一。

　　因此本文將對旅游業從業人數與第三產業從業人數的增加對旅游經濟—生態效率存在較低的抑制作用進行進一步的分析與解釋。可能的原因如下：首先，可能存在著部分從業人員自身素質不夠與工作效率較低等問題。其次，在旅游業以及相關行業中，可能存在著一些崗位虛設、從業人員能力與崗位不匹配等問題。最后，在從業人員管理與機制體制方面也存在著人員管理與機制體制不完善等問題。由于從業人員的增多增加了管理難度，從而產生了邊際效用遞減的現象。

　　四、結論與啟示

　　第一，2009—2018年長三角地區主要27個城市的旅游經濟—生態效率水平較高。長三角地區我國東部，瀕臨黃海與東海，擁有大量現代化江海港口群和機場群。交通網絡密集，公鐵交通干線密度全國領先，是我國經濟發展最活躍、開放程度最高、創新能力最強的城市群之一。

　　長三角地區地理位置與經濟發展的優勢、豐富的自然稟賦和獨特的人文景觀使其一直是我國重要的旅游地區之一。因此，長三角地區的旅游經濟—生態效率水平較高，其旅游發展在我國處于領先位置。第二，長三角地區旅游經濟—生態效率全要素生產率(MI指數)數值多數小于1，其旅游經濟—生態效率數值雖然較高，但發展水平呈現下降趨勢。

　　近年來，長三角地區旅游業吸引了大量的國內外游客，在為長三角旅游業帶來經濟效益的同時，也為長三角地區的生態環境帶來了負擔，眾多的游客的到來超過了長三角地區自身可以承受的能力。除此之外還存在著一些管理與制度方面的問題，必須對此給予足夠的重視，使長三角地區旅游經濟可以持續發展、協調發展。

　　第三，良好的生態環境、經濟運行水平與固定資產投資對旅游經濟—生態效率有積極的促進作用。而旅游業從業人數與第三產業從業人數的增加對旅游經濟—生態效率存在較低的抑制作用。良好的生態環境、經濟運行水平與固定資產投資對旅游經濟—生態效率的促進作用在眾多研究中都得到了發現與解釋;旅游業從業人數與第三產業從業人數的增加對旅游經濟—生態效率存在較低的抑制作用卻較少被發現研究，對此主要從三個方面作出了一些可能的解釋，分別為部分從業人員自身素質不夠與工作效率較低問題、崗位虛設、部分從業人員能力與崗位不匹配問題與從業人員管理與機制體制方面問題，模型的結果為長三角地區旅游經濟—生態效率的下降趨勢提供了解釋。

　　基于以上結論，未來長三角地區旅游業在發展可以遵循以下幾點：首先，在旅游資源開發與生態保護上，要將資源開發控制在資源環境承載能力范圍之內，不要過度開發資源;對于已經開發的資源，要對其進行一定的保護與修復;在旅游發展過程中，要減少和避免一些由人為原因造成的對生態環境的破壞，政府要制定相關的政策與制度對破壞生態環境的行為進行規制。

　　其次，在旅游業從業人員以及相關的第三產業人員方面，旅游業的發展離不開從業人員，旅游業的發展也為人員提供了大量崗位，兩者之間的影響是一種雙向關系，但由于存在著一些崗位虛設、部分從業人員能力與崗位不匹配和從業人員效率低下等問題，使其反而抑制了旅游業的發展。因此，有必要采取一些措施來優化旅游業及其他行業從業人員數量與質量，如取消一些不必要崗位;對在崗人員進行定期考核;加強提高從業人員自身素質與工作效率等。

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　　同時，也要加強完善管理體制，科學的旅游業管理機制是旅游業可持續發展的重要保障，旅游業管理部門要不斷完善對旅游行業的監管，對旅游資源開發、旅游景區運營、旅游從業者的管理要全方位加強，尤其是在旅游資源開發過程中要嚴格把關，對破壞生態環境的開發行為要堅決制止，加強對旅游從業者的培養和考核，維護行業秩序。最后，長三角地區各城市之間旅游業發展還存在著一些差距，因此應該加強旅游業的合作與互助，縮小旅游業發展差距，提高旅游業整體競爭水平，促進地區旅游業協同發展。

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　　作者：李剛，于巧鳳