貴州旅游生態效率評價及提升策略TOC\o"1-2"\h\u99891緒論 121661.1選題背景與研究意義 1321311.2研究方法——數據包絡分析法 3150222國內外相關研究 3135452.1生態效率概念 3238002.2旅游目的地效率 4237342.3旅游企業效率 42962.4基于碳足跡的旅游生態效率 5180462.5文獻述評 6177663貴州旅游生態效率指標體系的構建 6264033.1研究方法選擇 6176623.2對象選擇 7181533.3指標選取 7164表1旅游生態效率評價指標體系 879814貴州旅游生態效率評價 84704.1生態旅游效率分析 831424表2貴州省各市生態旅游效率分解表 9231044.2生態旅游產業全要素效率分析 105690表3貴州省2015-2019年曼奎斯特指數 11264464.3生態旅游效率發展類型 11265585貴州旅游生態效率提升策略 12172375.1加強對環境的保護和市民的生態意識 12128095.2打造生態旅游特色產品 12227755.3優化生態旅游業產業規模 13緒論選題背景與研究意義選題背景自改革開放以來，旅游行業開始興起，且非常具有發展潛力，帶動經濟發展、促進就業、推動各地人民之間文化交流。隨著人們收入水平和生活質量的提高，迫于各種壓力，越來越多的人的人選擇旅游來釋放生活中的種種壓力。旅游業在我國發展的越來越好，甚至吸引了各國旅游愛好者前來，在國際市場上也有一定影響力。隨著旅游業快速發展，越來越多的學者開始關注旅游業對自然環境的破壞和生態旅游環境長久的發展。旅游業生態效率就是在保護環境和旅游經濟發展兩者之間力求平衡，在其發展的同時，使環境受到的破壞最小，旅游生態充分展現科學、和諧的發展觀和生態文明的思想內蘊。旅游業生態效率的研究也響應了國家“創新、協調、綠色、開發、共享”五大發展理念，促進旅游業健康可持續的發展。我國雖然很多學者研究旅游業發展。但多數都是研究旅游生態足跡的。對生態旅游效率研究較少，起步也較晚。貴州省地處中國西南內陸地區中心，一個由絢麗多彩的民俗風情、特有的生態自然環境、豐富的歷史人文景觀和宜人的四季氣候組成的山地旅游大省。貴州深林覆蓋率廣，是迷人的“天然公園”、“天然氧吧”。因為特殊的自然生態環境，貴州省旅游業生態效率整體較高，但是旅游業技術發展水平不高、從業人員整體素質較低。相比于我國其他省，貴州旅游行業發展滯后，旅游業生態效率有非常大的進步空間。研究意義旅游業生態效率評價研究在健全完善旅游體系有著重要的意義，生態效率對于旅游業長久發展的相關研究具有重要價值。在管理科學領域中，對某個領域的生態效率進行研究可以提升相應領域的可持續發展能力，旅游業是管理學的一個分支，所以在這個條件下對貴州旅游生態效率進行研究將為旅游業健康可持續發展提供重大的研究意義。健康持續的發展是旅游產業追尋的最好狀態，生態旅游效率逐漸成為研究目的地旅游可持續發展程度與潛力的重要理論依據。在旅游業迅速發展的時候，會給生態環境帶來一定的影響和破壞，我國對于發展旅游業尋求健康持續發展的模式，在快速發展旅游業的過程中，要以不破壞生態環境為基礎。本文對貴州省旅游業生態效率評價研究并得出結論，為今后該地區的相關研究、景區管理和政策制定等方面提供一定的建議和借鑒。對貴州旅游業生態效率評價研究可以更好地以科學發展觀為出發點，根據貴州省實際的旅游資源和狀況，與生態文明建設相結合，以保護自然生態環境、人與自然和諧發展為目標，在開發但不破壞、利用但不污染環境的發展模式下開展貴州旅游業建設，借助西部大開發的政策支持，使貴州旅游業發展和旅游建設成為新時代西部大開發中的熱點和亮點，成為西部地區旅游業的中流砥柱，促進貴州旅游經濟的可持續發展。根據貴州生態旅游效率和生態環境的實際狀況，實施相關的旅游發展戰略，可以更好地促進貴州旅游業持續健康有序地發展。研究方法——數據包絡分析法在大量閱讀國內外以前學者發表關于旅游效率的文獻基礎上，對評價旅游生態效率常用的方法和模型進行了總結，本課題選取了數據包絡分析法（DEA）對貴州省生態旅游效率多項投入指標和多項產出指標，利用線性規劃的方法，對貴州省各個區域進行相對有效評價。旅游效益評價研究是數據驅動的，而數據包絡分析法是旅游效益評價研究的重要方法。DEA是管理學中重要的一種線性規劃的方法，表示生產和投入的比率值，可以測算在觀測時間段內不同決策單元的生產效率，它試圖使得決策單位的效率最大化，那些效率值獲得100%的決策單元被稱為相對有效單元，反之被稱為相對無效單元。國內外相關研究生態效率概念“生態效率”兼顧了生態環境效益和經濟效益，即在達到經濟效益的同時防止或減少對旅游生態環境的破壞和影響?！吧鷳B效率”的含義及概念是由Schaltegger和Sturn兩位學者第一次在學術界提出的，將其定義為“經濟增值與環境影響的比值”，為經濟社會可持續發展研究提供了新的思路及方法[1]。Lehn認為生態效率就是以最少的資源投入來產出最優的經濟效益[2]。Brrit認為生態效率表示為投入與產出的比率，在投入不變的情況下，期望產出的價值決定了生態效率的價值[3]。Muller和Sterm則提出了以生態效率=環境效益/經濟效益為公式的測算方法，其中經濟績效代表的是經濟增值或凈經濟增值[4]。對于生態效率的研究，國外學者對其核心基本一致，生態效率評價研究基本上都是以盡量減少能源消耗和生態環境不受破壞為前提努力達到較高的經濟效益。相當于國外的生態效率評價研究，國內研究開始較遲。對于生態效率的概念，國內學者的研究思維和國外學者的研究思維基本保持一致。從全方位來看國外的研究現狀，生態效益的定義是經濟效益與生態環境效益之間的密切關系，已被各國研究者廣泛接受，關于國內生態效率的研究中國內學者更加偏向將生態效率引入各自擅長領域中進行研究評價。其中具有代表性的有：李世祥基于最先進的非參數方法對中國工業部門的生態效率特征及其影響因素進行了實證分析，并強調技術進步和能源價格對工業生態效率有積極影響[5]；程翠云在對農業的研究中引入了生態效率評價方法，表示農業生態效率在國內發展不平衡、各個省份的農業效率差異明顯，同時，農業生態效率受到投入農業資源數量和政府扶持力度大小的影響[6]；關偉從生態效率的角度定量分析了能源投入和產出，指出了全國區域生態效率的空間結構和空間效益，并指出了中國區域生態效率的空間溢出效應在多大程度上大于周邊地區的誤差沖擊[7]。旅游目的地效率對于旅游目的地效率方面的研究，旅游景區和節慶活動是國外研究人員關注的熱點，這些主要受經營管理水平、土地資源利用水平和政府財政的影響。Lee等以不同類別的國家公園為研究對象，采用直接訪談和問卷調查的方式，評價了國家對于公園的利用和保護價值[8]。還有國外的研究者Taheri基于數據包絡分析法對伊朗德黑蘭地區所有博物館經營效率進行了研究[9]。Preda等則利用環境的承載力理論對澳大利亞體育競賽的效率進行了衡量，計算結果表明，競賽的效率不是很高，影響效率的主要因素是需求、供給和性質10]。中國旅游業發展進程中有兩種主要的旅游目的地類別，分別是旅游城市和國家級風景名勝區。國內學者王兆峰、李琴雙運用DEA模型和綜合指數法分析了湖北省城市旅游效率與經濟發展水平之間的耦合調整關系，他們發現，城市旅游的效率越高，經濟發展水平越高，它們之間的耦合調整程度就越高[11]；高凌浩通過生態效率的概念，利用多種測算效率的軟件，對江蘇省13個城市的旅游生態效率進行測算，并對分析結果做出了定性分析[12]?；诮y計學計量方法，王淑新等人評價了秦巴4個著名景區的生態效率特點、變化特點和影響因素[13];以虞虎帶頭研究的這些人通過對中國國家級湖泊風景名勝區的發展趨勢和旅游效率分析，對湖泊景觀區域的旅游效率一般特征、空間格局及類型進行了討論,并提出了優化的可行性對策[14]。旅游企業效率國外學者對與旅游企業效率研究主要關注了酒店業、青年旅行社和交通出行方式這三個方面。旅游公司的主要目標是盈利，旅游公司力求以最少的投資獲得最大的生產效益和吸引更多的游客。Maha等人以顧客的角度為出發點分析了羅馬尼亞酒店的效率，并對如何提高酒店的經營效率給出了可行性意見[15]；Barros以面板數據為例研究了葡萄牙25家旅行的經營管理績效，發現其成立時間早效率也隨之越高[16]；Fernandes基于數據包絡分析方法對巴西所有機場的資源使用效率進行了研究評價，并在此基礎上對巴西機場如何優化升級和機場擴建時間提出了建議17]。關于旅游企業效率的研究，國內的研究人員關注的重點也是酒店企業。彭建軍選取了上海、北京和廣東的星級酒店作為旅游企業效率的研究對象，以數據包絡分析方法為主要方法，其他一些線性規劃方法為次要方法對酒店效率進行了測算[18]。肖占紅和徐嬌利用DEA方法計算了五臺山地區28家酒店的碳排放效率，其次用標準對應分析法分析了酒店的碳排放效率與關鍵指標之間的關系[19]。關于旅行社效率的研究，中國學者胡志毅國運用DEA-Malmquist模型對中國旅行社業的技術效率、全要素生產率變動特征和省際差異進行了評價，他通過與旅游區域化指數的對應分析，考察了旅行社發展效率與區域旅游總體水平之間的對應關系[20]；胡宇娜運用數據包絡分析(DEA)模型計算了2002-2013年中國31個省市的旅行社業效率，總結了旅行社業效率的驅動機制[21]。在交通旅游方面，王兆峰研究了長株潭城區道路交通發展對旅游發展效率的空間和區域效應，發現城區道路交通發展與旅游發展效率之間存在一定的互動關系，而且這些互動關系在不同城區之間有明顯差異[22]。基于碳足跡的旅游生態效率對于區域旅游生態效率的計算，國外研究者采用了單一指標法，利用旅游的碳排放、碳足跡或生態足跡作為影響環境的指標，以旅游總收入作為非期望產出指標，用兩個指標的比值來計算旅游的生態效率。Gossling以二氧化碳的排放量和旅游總收入兩者的比值作為技術效率來評價旅游的生態效率[23]；Weidman等人基于生態碳足跡方面對英國不同的交通出行方式進行了計算，給基于生態碳足跡計算旅游出行的方式生態效率提供了新的思維方法[24]；Uribe利用生態足跡模型，分析評價了旅游相關的活動對哥倫比亞沙漠自然環境造成的影響和破壞，為哥倫比亞旅游業健康長久發展提供了可靠的借鑒[25]。關于碳足跡的旅游生態效率研究，國內研究者蔣素梅等人利用旅游二氧化碳的排放量、旅游總收入等作為二級指標對云南昆明的旅游生態效益進行了計算及評價，并提出了有關的改善方式方法[26]；姚志國等利用旅游生態足跡和旅游碳足跡的方法對海南省生態旅游效率進行了定量測算，并分析了區域差異的原因和機制[27]；趙建強對旅游生態足跡模型進行了優化，化繁為簡，運用能值法分析了旅游生態系統的發展，并提出了一些可行的建議[28]；張志宏則對“旅游生態足跡指數”的含義做出了解釋，在此基礎上，對廣西三市旅游業的可持續發展水平進行了評價[29]；朱萬春提出了基于生態足跡模型的有針對性的旅游產業扶貧識別系統，盡可能地確保偏遠地區旅游業的健康可持續發展[30]。文獻述評經過大量閱讀關于旅游生態效率的文獻發現，關于生態旅游有效性的國內和國際研究顯示了不同的結果。國外的旅游生態效率研究相比較國內研究而言較早，且研究的領域和研究視野較為寬廣、研究思路和方法也豐富多彩；而國內研究較晚，大多數都是借鑒國外學者的研究成果。雖然關于旅游業生態效益評估的國內和國際研究已經取得了許多成果，但是也存在著許多需要完善的地方。首先，從研究的地區來看，大多數都是對比較出名的旅游城市和景點或者經濟發展比較好的一、二線城市進行研究，還出現了對一些景點重復研究且還沒有創新點，對于其他經濟基礎較差的三、四線城市的研究少之又少。其次，從研究內容來看，國內外很少有通過對旅游生態效率研究分析，評價環境、資源和政府政策對旅游生態效率的影響，雖然國內外也利用生態效率對生態旅游進行了可持續健康發展研究，但研究的內容涉及面廣，針對性不強。國內外對于旅游生態效率的評價研究還有很大的進步空間。本文在已有國內外學者對旅游效率的研究基礎上，采用DEA數據分析方法對貴州省各個城市的旅游效率進行評估，并根據測算出來的結果對貴州省旅游生態效率進行定性和定量分析，并總結了貴州省生態旅游效率的發展特點及趨勢，為提升貴州省的旅游效率提供一定的理論借鑒和實踐參考。貴州旅游生態效率指標體系的構建研究方法選擇在近幾年關于旅游生態效率研究領域當中，數據包絡分析方法（DataEnvelopmentAnalysis,DEA）成為了學者們的首選方法。數據包絡分析是運籌學和管理科學的一個重要線性規劃模型，這個方法常常被用于測算各個領域的生產效率。這一方法是由著名運籌學家Chames、Cooper和Rhodes在1987年用來評價具有多個投入和產出的決策單元（DecisionMakingUnits,DMU）相對有效性提出的，他們提出的第一個模型是CCR，后面相關學者也提出了一些其他模型，比如C2GS2、C2WH、BBC模型等。本文評價貴州生態旅游效率是選用的是BBC模型。BBC模型把總技術效率又劃分為純技術效率(PTE)和規模技術效率(SE)，即TE=PTESE。其BBC公式如下：（公式1）其中X表示投入量，Y表示產出量；S+表示投入松弛量，S-表示產出松弛量對象選擇貴州森林覆蓋率廣，是迷人的“天然公園”、“天然氧吧”，四季分明，冬天天氣良好，夏季沒有炎暑，春夏秋冬皆宜旅游，山水旅游資源優勢豐富，溶洞景觀絢麗多彩，也是著名的歷史紅色旅游勝地，貴州與四川、云南、重慶一同構成了西南地區，是西南地區生態旅游中不可或缺的一部分。近年來，隨著貴州大數據的發展，貴州省各地區的生產總值不斷提高，也帶動了貴州旅游業進一步發展。雖然貴州的自然旅游資源豐富，但生態旅游發展還是存在著很多不足的地方。本文選取了貴州9個地區作為研究對象，分別是貴陽、六盤水、遵義、安順、銅仁、畢節6個地級市，黔西南、黔東南、黔南3個自治州，對貴州生態旅游業發展進行評價研究，發現其中存在的問題并提出個人意見與對策，以提高貴州生態旅游持續發展的動力，讓貴州生態旅游業發展為貴州經濟更好地做貢獻。指標選取本文選取了2015-2019年貴州省各個地級市與研究相關的數據進行測算，本文的數據均來源于貴州省統計年鑒、貴州省各個地區的統計年鑒和統計公報、及各個地方的官網。采用數據包絡分析法對選取投入和產出指標非常關鍵?？偨Y了旅游生態效率領域學者的相關文獻中選取的指標，綜合考慮了指標是否科學合理，本文最終確定資本投入、勞動力投入、水資源投入三方面作為一級投入指標，期望產出和非期望產出作為一級產出指標，資本投入主要以旅行社數量、星級酒店數量和景區數量作為二級投入指標；勞動力投入主要選取旅游相關產業從業人數；水資源投入主要以旅游者消耗水量為代表。確定旅游總收入為期望產出，非期望產出以主要污染物為代表[31]。表1旅游生態效率評價指標體系Table1TourismEcologicalEfficiencyEvaluationIndexSystem指標一級指標二級指標投入資本投入旅行社總數星級飯店數景區數量勞動力投入旅游相關產業從業人數水資源投入旅游者消耗水量產出期望產出旅游總收入非期望產出三廢排放貴州旅游生態效率評價生態旅游效率分析生態旅游純技術效率從純技術效率來看，2015-2019年整個貴州各市和各自治州純技術效率平均值為0.999，距離有效的效率值差0.001，其中6個市都超過了平均值，三個自治州兩個超過了平均值，且一共占總體的89%。從圖可以看出貴州省生態旅游純技術效率發展趨勢比較平穩。除了黔南自治州，其他幾個市和自治州的純技術效率在2015-2019年始終處于生產效率有效，表明全區的純技術效率較高。但黔南自治州的純技術效率在2015-2019年期間有所波動，在2019年黔南自治州的純技術生態效率為0.979，距離2019年全區的平均水平差了0.002，差該地區整體純效率0.004，影響了2015-2019期間整體年純技術效率.生態旅游規模效率從規模效率來看，2015-2019年整個貴州各市和各自治州規模效率平均值為0.996，距離有效的效率值差0.004，共有7個地區高于整體平均效率，占總體的78%，其中有6個地區的規模生態效率達到有效，占總體的67%。數據表明這六個地方的生態旅游規模效率投入與產出較穩定。在6個地區中黔西南生態旅游規模效率均值達到了1.047，但是黔西南的生態旅游規模效率發展全趨勢波動較大，忽高忽低，嚴重影響了整個觀測地區的規模生態效率。在未達到旅游規模效率有效的地區中遵義市規模效率平均值最低，2018年遵義的旅游規模效應最低，但在2019年生態旅游規模效率也超過了1，實現了產出最大化、投入最小化。生態旅游總效率由貴州省各市生態旅游效率表可知2015-2019年貴州生態旅游效率的平均值為0.984，差有效效率0.031。由圖1可見，貴州省總效率呈現波浪形發展趨勢，其變化幅度嚴重受到規模效率影響。在觀測期期間，總規模效率、規模效率和純技術效率在2015年共同達到最大值，分別是1.038、1.038、1，且都為生態效率有效，在2019年共同跌落到最小值?？傂实淖畲笾岛妥钚≈迪嗖?.085，表明在觀測期內貴州省的生態總效率波動幅度較大，貴州省的生態旅游可持續發展有待提高。表2貴州省各市生態旅游效率分解表Table2SeparatetableofecologicalefficiencyofcitiesinGuizhouProvince指標城市20152016201720182019均值技術效率（總效率）貴陽市1.0001.0001.0001.0001.0001.000六盤水市1.0001.0001.0001.0000.8410.986遵義市1.0001.0001.0000.9421．0160．992安順市1.0001.0001.0001.0001.0001.000畢節市1.0001.0001.0001.0001.0001.000銅仁市1.0001.0001.0001.0001.0001.000黔西南0.6811.4020.7431．4081.0001.047黔東南1.0001.0001.0001.0001.0001.000黔南1.0001.0001.0001.0000.9531.000均值0.9641.0380.9681.0320．9531.000純技術效率貴陽市1.0001.0001.0001.0001.0001.000六盤水市1.0001.0001.0001.0001.0001.000遵義市1.0001.0001.0001.0001.0001.000安順市1.0001.0001.0001.0001.0001.000畢節市1.0001.0001.0001.0001.0001.000銅仁市1.0001.0001.0001.0001.0001.000黔西南1.0001.0001.0001.0001.0001.000黔東南1.0001.0001.0001.0001.0001.000黔南1.0001.0001.0001.0000.9790.996均值1.0001.0001.0001.0000.9980.999規模效率貴陽市1.0001.0001.0001.0001.0001.000六盤水市1.0001.0001.0001.0000.8410.986遵義市1.0001.0001.0000.9421．0160.992安順市1.0001.0001.0001.0001.0001.000畢節市1.0001.0001.0001.0001.0001.000銅仁市1.0001.0001.0001.0001.0001.000黔西南0.6811.4020.7431．4081.0001.047黔東南1.0001.0001.0001.0001.0001.000黔南1.0001.0001.0001.0000.9741.000均值0.9641.0380.9681.0320.9801.000生態旅游產業全要素效率分析空間整體分析根據貴州省2015-2019年Malmquistindex，從空間上看，2015-2019年，貴州省旅游全要素生產率均值為1.182，其中最大值為1.564，最小值為0.984，極差為0.58，而且只有六盤水市全要素生產率未超過1，說明該省普遍旅游生態全要素效率較高。有五個地區為達到平均水平，分別是六盤水、遵義、安順、畢節和黔南，占總體的56%，可以看出貴州省生態旅游發展不平衡。時序上分析根據貴州省2015-2019年MalmquistIndex，從時序上看，貴州省生態旅游全要素生產率均值波動幅度較大，最大值為1.287，最小值為1.055，極差是0.232，可以看出貴州省生態旅游發展不平衡。從時間截面來看，4個時間段的效率值都超過了1,2018-2019年的全要素生產率最低，未能達到全要素生產率連續增長。從各地區的時間來看，黔西南和黔東南的生態旅游全要素生產率一直處于平均水平之上，遵義市和六盤水的生態旅游全要素生產率一直沒有達到平均水平，應重點關注這兩個地區的旅游生態發展。表3貴州省2015-2019年曼奎斯特指數Table3GuizhouProvince2015-2019MalmquistIndex城市2015-20162016-20172017-20182018-2019均值貴陽1.2251.0100.9531.3761.141六盤水0.8661.1171.1660.7880.984遵義1.1211.1510.8811.2311.069安順1.1751.5010.9661.0351.169畢節1.0501.4011.2060.9791.159銅仁0.9691.5762.8720.8401.564黔西南1.3341.2681.6731.1121.346黔東南1.1981.4611.2521.1831.274生態旅游效率發展類型根據貴州省2015-2019年生態旅游效率表和Malmquistindex表進一步將貴州省九個地區生態旅游效率發展劃分為優秀、良好、落后區域。優秀：生態旅游技術效率和全生產要素都大于1的；良好：生態旅游技術效率等于1和全生產要素其中一個大于1；落后：生態旅游技術效率小于1。根據分析，黔西南和黔南為貴州省生態旅游效率優秀的區域，黔西南雖然2015年和2017年的技術效率較低，但是觀測期整體生態技術效率較高，且旅游全生產要素都高于整體平均水平。黔南生態旅游技術效率和生產全要素效率一直都處于較好地水平；貴州省的良好區域共有五個地區，分別是貴陽、安順、畢節、銅仁、黔東南這五個地方處于旅游生態總效率都處于穩定發展的狀態，雖然這五個地方的旅游生態全要素效率有所波動，但是旅游全生產要素效率整體水平都超過了1；在觀測期期間，貴州省各個地區旅游生態效率較差的是遵義和六盤水，六盤水和遵義的旅游生態全要素效率一直都未達到整體水平，且旅游生態技術效率也處于無效。從結論可以看出，貴州省生態效率較高或者良好的基本上都是旅游經濟較為落后的地方，很多旅游資源還未得到開發，環境沒有受到破