基于tobit模型的一带一路旅游产业效率投资影响因素及策略研究-王虹.pdf

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1、收稿日期:2017 -07 -15 修回日期:2017 -11 -08基金项目:国家社会科学基金项目(编号:16CJY053);黑龙江省哲学社会科学规划项目(编号:16JYE11)。作者简介:王虹(1978 - ),女,山东招远人,东北农业大学经济管理学院讲师,管理学博士,研究方向:农业经济与产业组织。基于Tobit模型的“一带一路”旅游产业效率投资影响因素及策略研究王 虹,胡胜德(东北农业大学 经济管理学院,黑龙江 哈尔滨 150030)摘 要:本文以国家政策为依据,构建了“一带一路”省区旅游产业效率评价的投入产出指标体系,并运用数据包络分析方法测算了2011 -2016年“一带一路”省区的

2、旅游产业效率,同时运用Tobit模型对“一带一路”旅游产业效率投资影响因素进行了探究。基于此,提出了促进“一带一路”旅游产业资源利用、增加产业效率的对策建议。关键词:“一带一路”;旅游产业;数据包络分析;Tobit模型中图分类号:F592 文献标识码:A 文章编号:1005 -0566(2017)12 -0062 -09A Study on Influening Factors of Investment Efficiency in“the Belt and Road” Tourism Based on Tobit Model and Their ImplicationsWANG Hong,H

3、U Sheng-de(School of Economics and Management,Northeast Agricultural University,Harbin 150030,China)Abstract:This paper constructed the Input output index system for evaluating provincial tourism industry efficiency ofthe Belt and Road Initiative based on the national policy Then this paper using da

4、ta envelopment analysis method tocalculated the 2011 -2016 provinces tourism industry efficiency and at the same time used tobit model to explore theinfluence factors of tourism industry efficiency In the end, this paper put forward countermeasures and suggestions howto increase the efficiency of th

5、e industry and resources utilization and the efficiency of the industryKey words:belt and road initiative; tourism industry; data envelope analysis; tobit model一、引 言近年来,中央大力推动以丝绸之路经济带、21世纪海上丝绸之路经济带为核心的“一带一路”发展战略。其目标是陆上依托国际大通道、海上以重点港口作为节点,倡议沿线各国、各经济体从共同利益出发,携手努力、互利互惠,最终致力于构建包括欧亚大陆在内的沿线各国政治互信、经济合作、人文包

6、容的利益共同体。国家发展改革委、商务部等多个部门于2015年3月共同发布推动共建丝绸之路经济带和21世纪海上丝绸之路的愿景与行动,规划“一带一路”发展战略重点覆盖的18个省区,进一步阐明了战略的框架思路、发展重点1。 “一带一路”战略的主要思路是“以点带面”、“牵一发而动全身”,通过对这18个重点覆盖省区进行政策倾斜,进而带动更多的省区发展。“一带一路”战略重点推动低能耗、高附加值、可持26中国软科学2017年第12期万方数据续的旅游业等现代服务业发展,通过现代服务业的发展和对外开放,在各经济体之间开展更大范围、更深层次的经济合作,促进各省区直至各国经济要素的有序流动,进而提高资源的利用效率、

7、推动各经济体的协调发展。 愿景与行动中所规划的基础设施联通、积极签署简化签证手续的备忘录、打造特色国际精品旅游路线、推动21世纪海上丝绸之路邮轮旅游合作等措施都会在很大程度上推动“一带一路”省区旅游产业的发展。世界旅游组织出具的2014年旅游景气报告显示,中国的过境游人数在2014年已突破了一亿人大关,2012年至今均保持世界最大出境游市场的地位。做好旅游产业的投资开发工作,有助于我国迎接又一轮旅游红利。 2016年发布的中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要提出着力推动旅游产业发展,明确了旅游产业在十三五规划重点发展产业中的重要地位。2015年11月,习近平总书记主持中央财经领

8、导小组第十一次会议,提出“供给侧改革”的概念,强调提升供给体系的质量和效率,特别是增加资源的利用效率、提高全要素生产率,从而优化产业资源配置、促进经济可持续发展。 “一带一路”省区旅游产业的高速、可持续发展,关键也在于提高产业资源的配置效率。本文以“一带一路”省区的旅游产业效率作为研究对象,定性分析和定量分析相结合,对“一带一路”省区旅游产业的效率进行测算,对其效率的影响因素进行探究,并提出切合实际的政策建议,将有助于“一带一路”旅游产业提质增效和可持续发展。二、“一带一路”省区旅游产业效率评价(一)效率测算模型构建1 CCR模型的基本含义及局限性假设规模效率不变的CCR模型是最先被学者们所应

9、用的DEA模型。 CCR模型于1978年由著名运筹学家A Charnes, W W Cooper和E Rhodes提出,用以解决非单一投入及非单一产出下的效率评价。此模型是基于规模报酬不变假设下的非参数方法,利用该模型所计算出的效率值是规模效率和技术效率的综合,其含义是当产出不变时,以生产前沿面上的决策单元为标准,需要的投入量即为最优的投入量。CCR模型的应用以规模报酬不变作为前提,认为产出规模变化对效率没有影响。但在现实中,存在不完全竞争、政策调控等多种因素的影响,使得产业发展往往并不能满足和保持规模报酬不变这一假定,因此CCR模型在实际运用中有较大的局限性,本文因此未采用规模报酬不变的CC

10、R模型。2 BCC模型的构建BCC模型在CCR模型的基础上引入凸性假定,将规模报酬不变的假定修正为规模报酬可变,使模型具有更广阔的应用。由于技术进步、正外部性等因素的影响,现实中的旅游产业难以维持规模报酬不变,而更多地处于规模报酬可变的情形下,相比CCR模型而言,规模报酬可变的BCC模型更符合旅游产业的产业特征。因此,本文舍弃规模效率不变的CCR模型,采用规模报酬可变的BCC模型对“一带一路”旅游产业效率进行评价。本文采用规模报酬可变的BCC模型2对“一带一路”旅游产业效率进行评价。在BCC模型当中,构建n个决定单元DMU,对应m类投入、S类产出。第j个DMU的第i类投入、第r类产出分别用in

11、putij、outputij代表, j为DMU各投入产出要素权重,通过加权得到的投入总量、产出总量分别为 nj =1jinputij 、 nj =1joutputrj 。同时,用来表示相对效率,用S-i和S+r表示对应松弛变量,用表示阿基米德无穷小量,综上所述,本文构建的BCC模型为3: nj =1jinputij + S-i = inputij,i (1,2, ,m)min - (mi =1S-i + mi =1S+r )s tnj =1joutputrj - S+i = outputrj,r (1,2, ,s) nj =1j = 1,j,S-i ,S+i 0j = 1,2, ,n(1)36

12、科技与社会 基于Tobit模型的“一带一路”旅游产业效率投资影响因素及策略研究万方数据通过对比该BCC模型的最优解 、 S + 、S - 、 ,可以判断各DMU的DEA有效性。(二)效率评价指标体系的构建1构建旅游产业效率评价投入产出指标体系的依据本文在构建“一带一路”省区旅游产业效率评价的投入产出指标体系时,以国家政策作为指引,从多角度选取旅游产业的投入要素,充分考虑到指标的可获得性。2015年3月,推动共建丝绸之路经济带和21世纪海上丝绸之路的愿景与行动(以下简称愿景与行动)发布,奠定了旅游业在“一带一路”战略中的重要地位。该文件明确各经济体要加强相互之间的旅游合作,扩大“一带一路”旅游业

13、的产业规模,通过鼓励沿线的经济体积极举办旅游推广周、宣传月等产业推广活动,多方共同努力,合力打造富有丝绸之路和海上丝绸之路特征的国际精品旅游线路及旅游产品。同时,采取提高沿线各国游客签证便利化水平等方式,提高游客的旅游便利性和积极性。从愿景与行动中可以看出,“一带一路”战略对旅游产业作出的主要发展规划为扩大沿线的旅游产业规模、丰富区域旅游产品种类、增加来访游客数量,进而提高产业的经济产出。根据国家“一带一路”战略中对于旅游产业发展的规划指引,本文在构建“一带一路”省区旅游产业效率评价的投入产出指标体系时,将沿线区域的旅游收入和游客数量作为这些区域旅游产业的产出衡量指标。考虑到指标的代表性和数据

14、的可获得性,本文分别采用沿线各省区接待游客数量、地区旅游总收入来分别衡量各地区的来访游客数量和旅游业收入。在选取旅游产业的投入要素时,本文所考虑的旅游产业生产要素主要包括劳动以及资本两类。资本是人类所创造出来的、目的是为了投入生产、获取产出的物品。对于“一带一路”省区旅游产业中的资本指标,需要考虑产业的经济投入。本文即采用这些省区旅游产业的固定资产投资作为资本要素考量。除资本要素外,还需考虑劳动资源投入。劳动作为比资本更为活跃、富有能动性的生产要素,是生产所必须的资源,只有在土地和资本供给的基础上付出适当数量的劳动,生产才是有产出、有价值的,因此在“一带一路”省区旅游产业效率评价的投入产出指标

15、体系中,必须反映出旅游业的劳动资源投入。本文将通过各省区旅游产业的从业人数来测算行业的人力投入。由于本文所采用的数据包络分析评价法、Malmquist指数及其分解测算、Tobit模型回归拟合等研究方法均为数学方法,需要准确数据对研究予以支撑,若“一带一路”省区旅游产业效率评价的投入产出指标体系中的数据是不可获取的,将会对本文研究构成实质性障碍。本文构建“一带一路”省区旅游产业效率评价的投入产出指标体系时,已充分考虑指标的可获得性,对根据现有的统计资料无法获得的指标进行舍弃,以保证剩余指标根据已有的统计资料均可获得。经筛选,本文所用数据均来自中国统计年鉴、中国旅游年鉴、中国旅游统计年鉴、中国文化

16、年鉴、中国城市年鉴、中国第三产业统计年鉴以及国家统计局数据库等权威统计资料。2效率评价的投入产出指标选取根据以上原则,本文所选取的“一带一路”省区旅游产业效率评价的投入产出指标4如表1所示:表1 “一带一路”省区旅游产业效率评价的投入产出指标选取一级指标二级指标三级指标序号作用方向First class index Second class index Third class index Serial number application direction投入指标经济资本行业固定资产投资X1 +人力资本行业就业人员数X2 +产出指标旅游产出接待游客数量Y1 +地区旅游收入Y2 +46中国软科

17、学2017年第12期万方数据 (三)“一带一路”省区旅游产业效率值的测算及分析1 2011 -2016年“一带一路”省区旅游产业效率值国家发展改革委等多部门于2015年联合发布的推动共建丝绸之路经济带和21世纪海上丝绸之路的愿景与行动将东部地区、东北地区、西部地区中共计18省区列为“一带一路”发展战略所重点覆盖的省区,本文测算“一带一路”省区旅游产业效率时亦沿用这一划分,将这十八省区旅游产业作为效率测算对象。根据所构建的“一带一路”省区旅游产业效率评价的投入产出指标体系,本文以各省区2011 -2016年旅游产业的行业固定资产投资5、行业就业人员数作为投入指标,以各省区2011 -2016年的

18、接待游客数量、地区旅游收入作为产出指标,通过数据包络分析法进行2011 -2016年“一带一路”省区旅游产业效率值分析,测算结果如表2所示:表2 2011 -2016年“一带一路”省区旅游产业效率值区域省区Region Province2011 2012 2013 2014 2015 2016各省区均值Average东部广 东1 000 1 000 1 000 1 000 1 000 1 000 1 000上 海1 000 1 000 1 000 1 000 1 000 1 000 1 000福 建0 958 0 927 0 897 0 904 0 946 0 949 0 930浙 江0 75

19、4 0 774 0 864 0 762 0 888 0 879 0 820海 南0 614 0 618 0 627 0 615 0 595 0 614 0 614地区均值0 865 0 864 0 878 0 856 0 886 0 888 0 873东北辽 宁0 827 0 784 0 747 0 724 0 632 0 583 0 716黑龙江0 459 0 498 0 525 0 509 0 492 0 573 0 509吉 林0 369 0 346 0 318 0 294 0 279 0 280 0 314地区均值0 552 0 543 0 530 0 509 0 468 0 479

20、0 514西部云 南0 741 0 725 0 747 0 835 0 969 0 887 0 817广 西0 637 0 654 0 729 0 790 0 796 0 769 0 729重 庆0 523 0 559 0 600 0 643 0 649 0 605 0 597内蒙古0 546 0 579 0 633 0 655 0 678 0 668 0 627陕 西0 478 0 476 0 475 0 481 0 527 0 511 0 491西 藏0 311 0 315 0 322 0 312 0 319 0 322 0 317新 疆0 499 0 500 0 503 0 504 0

21、504 0 497 0 501甘 肃0 381 0 382 0 384 0 383 0 382 0 383 0 383青 海0 419 0 402 0 402 0 402 0 403 0 404 0 405宁 夏0 540 0 557 0 633 0 642 0 644 0 608 0 604地区均值0 508 0 515 0 543 0 565 0 587 0 565 0 547十八省区均值0 614 0 616 0 634 0 636 0 65 0 641 0 6322 “一带一路”省区旅游产业效率值分析在各省区旅游产业的效率测算基础之上,本文从几个方面对测算结果做简要分析:(1)“一带一

22、路”省区旅游产业效率值的整体均值分析2011 -2016年的6年间,我国“一带一路”18省区旅游产业效率的整体均值均处于0 6 -0 7之间,产业的低效率现象明显,整体上看存在较大的资源浪费6。 “一带一路”地区2011 - 2016年旅游产业的整体效率均值仅为0 632,即“一带一路”省区旅游产业在这期间平均存在多达36 8%的资源浪费,投入资源远远没能得到充分利用。而从“一带一路”各省区旅游产业效率的各年度整体均值上看,整体效率年度均值最高的2015年效率值也仅达到了0 65,该年度“一带一路”18省区旅游产业依然平均存在0 65的资源浪费。56科技与社会 基于Tobit模型的“一带一路”

23、旅游产业效率投资影响因素及策略研究万方数据(2)“一带一路”省区旅游产业效率值的地区差异分析“一带一路”18省区主要分布于东部、西部和东北部三大区域。本文将“一带一路”省区旅游产业效率值的测算结果依照此三区域进行分类归纳,并对测算值的地区差异进行分析。从各地区6年效率平均值看,“一带一路”所覆盖的东部省区旅游产业的6年效率平均值在三大区域当中最高,达到0 873。而东北部省区旅游产业的6年效率平均值仅为0 514,平均存在多达48 6%的资源浪费,即相对东部省区而言,东北部省区旅游产业的资源配置十分不科学,投入要素浪费现象明显。虽然东部省区旅游产业的6年效率平均值在三大区域当中是最高的,但同时

24、我们也需看到,其地区均值也仅达到了0 873,平均仍然存在多达12 7%的资源浪费,还有较大的效率提升空间7。而从各地区旅游产业效率均值2011 -2016年的变动上看,东部省区的效率均值大体呈现U型上升态势。 2016年东部省区旅游产业地区效率均值达到0 888,相对于2014年的效率均值0 856有一定的增长,表明东部省区旅游产业的效率在近年有所提升,投入资源的浪费情况相对呈现减少的趋势。与之类似的是,“一带一路”所覆盖的西部省区旅游产业效率在2011 -2016年间总体呈现逐步提高的趋势,2011年的效率均值仅达到0 508,而2016年的效率均值则提高至0 565,原有的资源浪费情况得

25、到一定程度的缓解。相比之下,东北省区旅游产业的效率在2011 -2016年间则大体上呈现下降态势,旅游产业效率由2011年的0 552降低至2016年的0 479,虽然2016年的效率值较2015年有所提高,但与2011年相比仍有较大程度的效率下滑。同时我们还应看到,即使在东北省区旅游产业效率最高的2011年,该地区仍然存在很大的效率进步空间。三、“一带一路”省区旅游产业效率的影响因素分析(一)指标选取及模型构建1相关假设结合“一带一路”旅游产业特征,本文首先做出以下假设:假设1:旅游产业的产业比较利益(adv)对于“一带一路”省区旅游产业效率有着正向促进的作用。对于“一带一路”省区而言,如旅

26、游产业相对于其他产业的比较利益相对较高,则应能够吸引更多的优势资源进入这一行业,有利于行业的长期发展。因此本文假设,在“一带一路”省区中,旅游产业的产业比较利益对于旅游产业效率有着正向促进的作用。假设2:旅游产业的产业区位熵(ent)能够正向影响“一带一路”省区旅游产业效率。 “一带一路”战略大力推进旅游业等服务业在区域内的发展,扩大服务业的影响面、提高产业的专业化程度。而区位熵作为衡量产业专业化水平的重要指标,产业的区位熵越高,则相较其他产业而言此产业在区域内的专业化程度更高,该地区的这一产业比较同区域其他产业而言便拥有更强的专业优势。因此本文假设,在“一带一路”省区中,旅游产业的产业区位熵

27、能够正向影响旅游产业效率。假设3:旅游产业的产业静态集聚指数(agg)对于“一带一路”省区旅游产业效率能够体现正向促进的作用。产业静态集聚指数作为描述产业集聚程度的指标,更高的静态集聚指数意味着产业在区域内的集中性更强,相比在其他区域的相同产业而言能够集聚更多的产业资源,有利于产业资源的集中利用。因此本文假设,在“一带一路”省区中,旅游产业的产业静态集聚指数对旅游产业效率有着正向促进作用。假设4:日照时长(wea)显著影响“一带一路”省区旅游产业效率。日照时长作为地方气候特征的代表,而可能对游客的旅游意愿和旅游地选择产生一定影响。为探究日照时长等气候因素对“一带一路”省区旅游产业效率的影响,本

28、文假设日照时长能够显著影响“一带一路”省区旅游产业效率。假设5:地方产品创新水平(cre)能够促进“一带一路”省区旅游产业效率的提升。随着国家创新驱动发展战略的深入实施,创新能力在产业技术进步、行业业态、产业模式、产品多样性开发66中国软科学2017年第12期万方数据等多方面上发挥着越来越重要的作用,而“一带一路”战略更是将提高科技创新能力作为战略重点,通过推动科技人员交流、设立科技研究中心等多种方式提高“一带一路”省区的创新水平。产品创新能力是产业发展的内生动力,有利于产业资源开发及利用。因而本文假设,在“一带一路”省区中,地方产品创新水平能够促进旅游产业效率的提升。假设:6能耗水平(ene

29、)能够对“一带一路”省区旅游产业效率产生反向影响。能耗水平反映的是地方经济发展中的能源消费水平,是节能降耗的重要指标,能耗水平较低则表明能源等产业资源的利用技术较高,应当有助于产业效率的提高。因此本文假设,在“一带一路”省区中,能耗水平(ene)能够对“一带一路”省区旅游产业效率产生反向影响。假设7:交通事故规模(acc)对“一带一路”省区旅游产业效率产生显著影响。从旅行安全性的角度考虑,交通事故等突发事件的数量可能会影响游客的旅行意愿及旅行目的地的选择,因而本文假设,在“一带一路”省区中,交通事故规模对“一带一路”省区旅游产业效率产生显著影响。假设8:地方产业结构升级程度(upg)能够正向影

30、响“一带一路”省区旅游产业效率。产业结构升级指产业由较低层次形态向较高层次进行转变,产业结构升级程度指标则描述的是转变的程度。 “一带一路”战略把大力促进第三产业发展、推动产业结构升级作为战略的重要举措之一,产业结构升级程度越深,则第三产业在经济总量中的所占比例越高,越有利于旅游产业与住宿业、餐饮业等相关产业的协同发展、有助于推动产业资源利用。因而本文假设,在“一带一路”省区中,产业结构升级水平对于区域旅游产业效率有着正向的影响。2测算指标选取及模型构建基于上文假设,本文选取产业比较利益、产业区位熵、产业静态集聚指数几个指标作为分析影响“一带一路”省区旅游产业效率的内部指标集。在具体的指标选取

31、上,采用各省区旅游产业的行业人均产值与地区全行业人均产值之比作为产业比较利益的衡量;在具体的产业区位熵数值计算上,低层次指标采用各省区旅游产业的总产值,高层次指标以各省区经济生产总值表示;产业静态集聚指数则采用的是各省区在各年度的旅游产业静态集聚水平衡量,该自变量的选取是为探究旅游产业的产业集聚是否能够促进旅游产业增效、改善产业资源浪费;产业固定资产投资额指标用来测算“一带一路”省区旅游产业的固定资产投资规模对于这些省区旅游产业的效率是否有显著的影响8。在外部指标集的选取上,本文采用各省区的日照时长、地方产品创新投入、能耗水平、交通事故规模以及产业结构升级程度作为外部指标集。其中,对于日照时长

32、指标,本文采用各省区主要城市日照时数作为指标的衡量;本文将地方产品创新水平作为自变量之一,对应采用各省区的新产品开发经费支出进行衡量;能耗水平指标用来衡量各省区能源消耗水平对于“一带一路”省区旅游产业效率是否有显著影响,本文以各省区的年度单位GDP能耗做该指标的衡量;交通事故规模指标则通过各省区的年度交通事故发生数量表示;为探究各省区的产业结构升级水平对于区域旅游产业效率的影响,本文采用第三产业的总产值占区域总产值的比例衡量产业结构升级指标9。本文所构建的“一带一路”省区旅游产业效率的影响因素指标集如表3所示:表3 “一带一路”省区旅游产业效率的影响因素指标集类别所选指标内部指标产业比较利益(

33、adv)产业区位熵(ent)产业静态集聚指数(agg)外部指标日照时长(wea)地方产品创新投入(cre)能耗水平(ene)交通事故规模(acc)产业结构升级程度(upg)76科技与社会 基于Tobit模型的“一带一路”旅游产业效率投资影响因素及策略研究万方数据本文被解释变量均为大于0的数值。由于被解释产量为截尾及删失,传统的普通最小二乘法回归将产生有偏和不一致,因而本文采用Tobit模型进行“一带一路”省区旅游产业效率的影响因素以解决这一问题。根据所选取的影响因素指标,本文构建如下Tobit模型:Effchit = 0 + 1Advit + 2Entit + 3Aggit +4Lnweait

34、 + 5Lncreit + 6Lneneit + 7Lnaccit +8Upgit + (2)式中Effch为本文所测算出的综合技术效率且大于0; 0 、 1 、 2 、 3 、 4 、 5 、 6 、 7 、 8为各指标的回归参数; i为各省区的编号, i = 1,2, ,n ,且n = 18 ; t为t时期,具体为2011 -2016年;为消除量纲不一致带来的影响,对日照时长、地方产品创新投入、能耗水平、交通事故规模等几个指标取对数处理; 为残差项。通过测算各指标的回归参数,能够客观衡量所选指标对于“一带一路”省区旅游产业效率的影响。(二)影响因素分析1回归模型测算结果本文运用受限因变量T

35、obit模型对“一带一路”省区旅游产业效率影响因素进行探究,回归结果表明各省区的日照时长、交通事故规模两个指标的显著水平均大于0 1,在统计学上认为这个指标对“一带一路”省区旅游产业效率影响均不显著,故将对应指标舍去,假设4与假设7不成立。在将不显著的变量做舍弃处理后,剩余的指标产业比较利益、产业区位熵、产业静态集聚指数、地方产品创新投入、能耗水平以及产业结构升级程度显著水平小于0 1,这几个因变量对于“一带一路”省区旅游产业效率的影响较为显著。通过Tobit模型得到的最终拟合结果如表4所示。2回归模型测算结论根据采用受限因变量的Tobit模型进行回归所得的“一带一路”省区旅游产业效率影响因素

36、测算结果,我们可以得出以下结论:产业比较利益(adv)对于“一带一路”省区旅游产业发展效率影响显著,这是由于旅游产业相对于其他产业而言的利益差别可能会影响产业资源的流入与流出,引致出的产业资源流入及流出能够直接影响产业效率10。表4 “一带一路”省区旅游产业发展效率的影响因素的tobit模型回归结果解释变量Variable系统估计值Coefficient标准误差Std ErrorZ值Z - StatisticP值Probadv 0 1997 0 063 3 1681 0 0035 ent 0 3615 0 1528 2 3657 0 0358agg 0 3358 0 0891 3 7689 0

37、 0004 lncre 5 3077 1 6456 3 2254 0 0016 lnene -0 5087 0 2574 -1 9763 0 0864upg 0 1595 0 0728 2 1926 0 0452 旅游产业区位熵(ent)对于“一带一路”省区旅游产业的效率影响显著,显著水平低于5%。而其系数为正,说明区域的旅游专业化程度能够正向促进旅游产业的效率提升。同时,该指标0 3615的影响系数表明集聚水平对旅游产业增效的推动能力较强。产业静态集聚指数(agg)的显著水平亦低于1%,表明该指标同样能够十分显著地影响“一带一路”省区旅游产业的效率。产业静态集聚指数衡量的是产业聚集对于旅游产

38、业的效率影响,其影响系数为正数显示通过提高产业聚集程度可以提升地区旅游产业的效率。日照时长(wea)作为气候因素的代表,其显著性水平大于0 1,表明日照时长等气候因素不能直接影响旅游产业的资源利用效率。日照时长等气候条件可能是部分游客选择旅行目的地所考虑的因素,但这些气候条件对于“一带一路”省区旅游产业的影响却并不显著,并不能直接影响旅游产业的产业资源利用。因此沿线各省区在对旅游产业进行增质提效时,不应将各省区气候条件作为主要因素进行考虑。地方产品创新水平(cre)作为衡量区域创新能力的指标,对于“一带一路”省区旅游产业的效率影响的显著性水平低于1%,呈现十分显著的正向影响。同时其影响系数达到

39、5 3077,在这五个影响因素当中是影响系数最高的自变量,表明地方的创新能力的提高对于各省区旅游产业效率有着十分显著的推动作用,能够较大程度地拉动产86中国软科学2017年第12期万方数据业增效。能耗水平(ene)对“一带一路”省区旅游产业效率产生显著的负向影响,且其影响系数较高。能耗水平是地区能源利用水平的重要反映,能耗水平较低的省区相较之下有着先进的能源利用技术,领先的能源利用技术有助于旅游产业提高包括能源在内的一系列产业资源的利用效率,因而能够显著影响“一带一路”省区旅游产业效率。交通事故规模(acc)并不能显著影响“一带一路”省区旅游产业效率。交通事故等突发事件可能会对游客选择出游目的

40、地产生一定影响,但突发事件在很大程度上具有偶然性,其对于旅游产业的影响是短暂而间歇性的,因此交通事故等突发事件不能对“一带一路”省区旅游产业效率产生显著而持续的影响。产业结构升级程度(upg)对于“一带一路”省区旅游产业的效率具有显著正向的影响,表明旅游产业的效率能够随着地区第三产业的发展而增加,其原因可能是由于旅游产业对住宿业、餐饮业、客运业、广告业等相关的第三产业有较强依赖性,旅游业的发展离不开这些支柱产业的支撑,因而其资源利用程度受第三产业发展状况的影响较大11。四、研究结论与建议(一)主要结论从拟合结果上看,产业比较利益、产业区位熵、产业静态集聚指数、地方产品创新投入等几个因素对于“一

41、带一路”区域旅游产业的效率均有显著的影响。1 “一带一路”18省区旅游产业随着产业规模的盲目扩张,整体的产业效率不再随着产业规模的增加而增加,反而出现较为明显的边际效率递减。许多省区都在提倡大力发展旅游产业,在政策支持和财政扶持上作了不少倾斜,但部分省区发展旅游产业的模式还仅仅着眼于产业规模的扩大上,盲目跟风地进行旅游区的投资建设,造成建成后的实际客流量与建设前的预计客流量相差甚远,虽然产生了一定的产出,但产出相对于投入而言并不效率,从而造成低效的情形。2技术进步层面的相对滞后已经成为“一带一路”省区旅游产业效率降低的重要原因,而产品创新水平对产业的增效具有显著的正向影响,这些省区旅游产业的效

42、率可以通过产业技术的进步得到提高12。在“一带一路”省区发展旅游产业的过程当中,应当大力推动产业在技术层面的革新,从而有利于根据市场需求创新旅游产品,也有利于对适合自身的旅游产业发展模式进行积极摸索。3 “一带一路”省区旅游产业的区位熵对于产业效率促进作用明显,区位熵作为衡量地区产业专业化水平的指标,其影响的显著性也表明旅游产业专业化水平较高的省区可以通过更进一步加深其专业化程度来提高产业效率。4旅游产业的静态集聚指数能够显著正向地影响“一带一路”省区旅游产业的效率,产业集群化发展有利于将产业资源的整合,而聚集程度较高的旅游资源能够使游客减少在各个旅游目的地之间周转所花费的时间和经济成本,也有

43、利于让游客在旅游资源密集区域更长时间的逗留、游览及消费,从而带动更多的经济产出。(二)政策建议基于上述研究结论,本文提出如下研究建议:1减少旅游产业在规模上的盲目扩张“一带一路”18省区旅游产业随着产业规模的盲目扩张,整体的产业效率不再随着产业规模的增加而增加,反而出现较为明显的边际效率递减。许多省区都在提倡大力发展旅游产业,但部分省区发展旅游产业的模式还仅仅着眼于产业规模的扩大上,盲目跟风地进行旅游区的投资建设,虽然产生了一定的产出,但产出相对于投入而言并不效率,从而造成低效的情形。为减少“一带一路”区域旅游产业的投入资源浪费、提高产业的效率,各省区应当在旅游产业发展规划中减少盲目跟风、低效

44、率的规模扩张,不仅仅着眼于产业规模的提升,还应当因地制宜、探索最适合自身的旅游发展模式,在量扩大的同时注重质的提升,这样才能发挥产业资源的最大效益。96科技与社会 基于Tobit模型的“一带一路”旅游产业效率投资影响因素及策略研究万方数据2积极推动产业的技术进步技术进步层面的相对滞后已经成为“一带一路”省区旅游产业效率降低的重要原因,而产品创新水平对产业的增效具有显著的正向影响,这些省区旅游产业的效率可以通过产业技术的进步得到提高。在当前快节奏的时代背景下,各类产品更新换代的速度得到前所未有的提高,而旅游产业作为第三产业的重要构成,同样面临日新月异的竞争挑战,缺乏创新的旅游产品必定会在市场竞争

45、当中处于劣势,从而不利于产业资源最大程度的利用。在“一带一路”省区发展旅游产业的过程当中,应当大力推动产业在技术层面的革新,从而有利于根据市场需求创新旅游产品,也有利于对适合自身的旅游产业发展模式进行积极摸索。3提高旅游产业的区域专业化水平“一带一路”省区旅游产业的区位熵对于产业效率促进作用明显。区位熵作为衡量地区产业专业化水平的指标,其影响的显著性也表明旅游产业专业化水平较高的省区可以通过更进一步加深其专业化程度来提高产业效率。大力推进产业专业化不仅有利于吸收更多的产业经济资源和人力资源、提高产业的产出,也有利于产业本身进行自发的技术革新,而技术革新又能够增加产业资源的利用效率、反过来加深产

46、业的专业化程度。因此加深地区旅游产业的专业化程度对于提升产业的效率而言能够起到循环加速的效果,是“一带一路”省区旅游产业增效的可行途径13。4集群发展旅游产业旅游产业的静态集聚指数能够显著正向影响“一带一路”省区旅游产业的效率,因此集群发展的旅游产业有助于提升产业资源的利用效率。因此可以通过集群化策略在集群区域内将旅游资源进行整合,使得旅游资源更为集中,而经整合的旅游景点、配套设施、人力资源不仅能够节约游客的游览时间和游览成本,也将会让游客享受资源密集化带来的便利,有利于游客在区域内更长时间的停留、游览及周转,从而带来更多的旅游消费,提高产业资源利用率。参考文献:1田 泽,许东梅我国对“一带一

47、路”沿线国家的投资效率与对策J经济纵横, 2016(5):84-892 SELIM S, BURSALIOGLU S A Analysis of thedeterminants of universities efficiency in turkey: Application ofthe data envelopment analysis and panel tobit model J Procedia-Social and Behavioral Sciences, 2013, 89 ( 4 ):895-9003李忠斌,肖博华, LIZhong-bin,等 “一带一路”区域文化旅游产业效率研究

48、:基于PCA-DEA组合模型J广西师范学院学报(哲学社会科学版), 2016, 37(2):42-474SHARON H, YOSSI H, MIKI M, MOSI R, The economicefficiency of the tourism industry:A global comparisonJTourism Economics, 2012,76(5):87-955 ASSAF A, Benchmarking the asia pacific tourismindustry: A bayesian combination of DEA and stochasticfrontierJ Tourism Management, 2012, 11(6):51-616刘满凤,李圣宏基于三阶段DEA模型的我国高新技术开发区创新效率研究J管理评论,2016(2):49-547LIU W, JIAO L I, LIU X Empirical analysis on energyeffi