摘要：基于长三角地区27个主要城市2009—2018年数据，运用CCRDEA模型与MALMQUISTDEA模型分别对旅游经济—生态效率及其全要素生产率进行测度，选用Stata面板数据固定效应模型对其影响因素进行分析研究。研究结果表明：长三角旅游经济—生态效率水平较高，但效率水平处于下降阶段;在其影响因素中，良好的生态环境、经济发展水平与固定资产投资对旅游经济—生态效率具有积极的促进作用，旅游业从业人数与第三产业从业人数对旅游经济—生态效率存在低水平的反向抑制作用。基于此，为长三角地区旅游业发展提出相应建议。
关键词：长三角;旅游经济—生态效率;DEA模型;旅游业
2018年，习近平总书记提出并强调“一方面要保护生态，另一方面要发展生态旅游，相得益彰”，这为旅游业的发展提供了遵循，也提出了要求。促进生态环境与旅游业协调发展不仅是对美丽中国绿色发展理念内涵的进一步丰富，也是对其内容的践行。长三角地区由于地理位置优越、经济发展超前、自然禀赋丰富和人文景观独特，成为我国最重要的旅游地区之一。尽管近年来，长三角地区旅游业发展势头不减，但由此引发的一系列生态问题仍不容小觑，除此之外，长三角的旅游业发展也存在着一些问题，及时发现并解决这些问题，对提高长三角旅游业发展质量至关重要，同时也可以为其他地区旅游生态协调发展提供一定的借鉴。如何协调长三角地区生态环境与旅游经济发展，提高长三角旅游业发展质量，是未来一段时期的重要任务，因此本文拟对长三角地区主要城市旅游经济—生态效率测度及影响因素进行分析研究。
一、文献综述
旅游业发展效率是衡量区域内旅游业投入产出状况的重要指标，旅游经济—生态效率是引入生态因素后旅游业的发展效率，旅游经济—生态效率的研究可以大致分为两个阶段。在初始阶段，对于旅游经济—生态效率的研究主要集中在定量测度方面上[1]。早期的测度方法比较简单，多数学者选用单一比值法对旅游经济—生态效率进行测度。单一比值法用旅游业产生的经济价值与旅游业对环境影响的比值来表示旅游生态效率，旅游业经济价值指标一般为旅游收入，也有学者选用旅游增加值[2];旅游业环境影响指标主要有旅游业的碳排放量[3]、生态足迹和碳足迹[4-6]。
单一比值法计算简便，易于理解，但不足之处在于其仅适用于分析独立的非连续对象。随着研究方法的改善，学者开始运用指标与模型来测度旅游经济—生态效率的数值，早期使用的模型主要有生态足迹模型与离散选择模型等，后来DEA模型开始被引入旅游经济—生态效率的测度中，表示以尽可能少的旅游资源投入生产出尽可能多的期望产出和尽可能少的非期望环境影响[7-11]。
DEA方法可以对多项投入与产出进行合理评估，反映旅游发展过程中的投入与产出效率，且其权重不受人为主观因素的影响，评价结果客观、合理，因此被广泛应用于旅游经济—生态效率的测度。随着旅游业发展地位的提升与国家对生态环境的保护力度加大，旅游经济—生态效率的研究内容与方法逐渐丰富起来，旅游经济—生态效率的定量测度成为了后续研究的基础。部分学者对旅游生态效率的机制、城市生态环境与旅游经济协调效应与动态关系、旅游生态效率的空间关联网络结构、旅游经济—生态效率时特征与演化等方面进行了进一步的研究与分析[12-15]。研究旅游经济—生态效率的影响因素对提高效率水平与发展质量具有重要的现实意义，因此旅游经济生态效率的影响因素研究成为了当前的主要研究方向，学者主要关注的影响因素有旅游业产业结构与规模与环境规制等[16-20]。
但现有研究中却很少有学者将劳动力因素列入旅游经济—生态效率的影响因素中，但旅游业从业人员与相关第三产业从业人员是旅游业发展的基础和保障，其数量与质量对于旅游经济—生态效率至关重要，因此有必要对其进行相应的研究。早期旅游经济—生态效率的研究对象以旅游地、国家与省级单位为主，随着城市化进程的加快，以城市群为依托发展旅游业已成为我国旅游业发展的重要部分，学者对一些城市群如长江中游城市群、黄河流域城市群等进行了研究[21-22]，但现有研究中有关长三角城市群旅游经济—生态效率的研究较少。
综合以上文献研究，可以发现我国学者对于旅游经济—生态效率的研究虽然起步较晚，但研究成果较为显著，这为本文研究内容与研究方法的选择提供了参考与借鉴，但还存在一些改进之处：第一，大多数学者在旅游经济—生态效率的研究对象选择上，多选取全国与省级单位，而对于城市群研究较少且不全面，需要增加对城市群的研究;第二，在对旅游经济—生态效率进行定量测度后，未对其影响因素进行进一步研究或研究的影响因素不全面，并且鲜有学者对从业人员这一影响因素进行研究，从业人员是旅游业的基础与保障，研究其对旅游经济—生态效率的影响是非常必要的。第三，有关长三角地区旅游发展的研究中将旅游经济与生态效率进行综合评价研究的相关文献数量较少。
因此本文选择长三角地区主要的27个城市作为研究对象，选取2009—2018年数据，运用CCRDEA模型对旅游经济—生态效率进行初步计算，再用MALMQUISTDEA模型对旅游经济—生态效率的全要素生产率进行测度，以得到其动态变化，最后选用Stata面板数据固定效应模型对影响因素进行分析研究并提出相应的建议与对策。
二、长三角地区旅游经济—生态效率测度
1测度方法
DEA方法是在经济与生态领域中被普遍应用的测度方法，与其他测度方法相比较具有以下几个方面的优势：DEA方法排除了很多主观因素，通过决策单元输入输出的实际数据来决定选择的最优权重;不直接对数据进行综合，与指标的量纲选取无关;输入输出之间的关系无需显示表达式等。由于本文侧重研究长三角旅游经济—生态效率发展的综合水平。
因此，选择传统DEA方法对长三角旅游经济—生态效率进行测度，使结果更为直观，便于进行比较研究与进一步影响因素的研究。具体方法为运用CCRDEA模型对长三角旅游经济—生态效率进行测算，但由于此模型计算结果为静态结果，未能测度效率的动态变化，因此，再选用MALMQUISTDEA模型对各决策单元的旅游经济—生态效率全要素生产率进行测算，用来研究动态层面上效率的变化。
2数据收集与指标体系构建
所需数据来源于长三角地区三省一市(江苏、浙江、安徽、上海)各统计年鉴与《中国城市统计年鉴》、《中国旅游统计年鉴》、《中国环境统计年鉴》等。构建的指标体系分为投入指标与产出指标两个部分，投入指标包含3个一级指标与4个二级指标，其中旅游业固定资产投资这一指标反映了经济投入，该项指标通过固定资产投资乘以旅游占比(旅游收入占GDP的比重)进行换算;旅游业从业人数这一指标反映了劳动力的投入;旅行社数量与星级酒店宾馆数量这两个指标反映了资源与设施的投入。
在对DEA模型的产出选择上，主要包括经济产出与环境产出，经济产出选择旅游收入这一指标，在环境产出指标选择上，以往采用污染物排放如二氧化硫排放量等作为非期望产出，将期望产出取倒数处理，但在这个过程中，改变了DMU的有效前沿面，并不是很合理，因此本文采取指标正向化处理，选择环境空气质量良好及以上比例这一指标将非期望产出转换为期望产出，再进行测度。
3测度结果
(1)CCRDEA模型以长三角地区27个城市为决策单元，选用CCRDEA模型分别计算2009—2018年的旅游经济—生态效率，在此基础上，将27个城市按照行政区划分为四个部分，对其旅游经济—生态效率的数值与平均值进行了计算。
长三角地区27个城市的旅游经济—生态效率的均值多数在08以上，说明旅游经济—生态效率较高，但各城市的旅游经济—生态效率数值差距较大，旅游经济—生态效率较高的城市：上海、无锡、苏州、镇江、泰州、嘉兴、铜陵、池州，其旅游经济—生态效率接近于1，而旅游经济—生态效率较低的城市：温州、舟山、安庆、宣城，其旅游经济—生态效率的数值仅为06左右，这说明虽然长三角地区旅游经济—生态效率的均值水平较高，但各城市之间仍然存在着较大差距。
将上海、江苏、浙江、安徽四个片区的旅游经济—生态效率单独来看，其旅游经济—生态效率值上海较其他三个片区相比数值较高，江苏居于中间位置，浙江与安徽两者较为接近。分别对上海、江苏、浙江、安徽四个片区的旅游经济—生态效率进行分析研究，可以得出：上海的旅游经济—生态效率呈先上升后下降的趋势;江苏的旅游经济—生态效率总体上呈现上升趋势，少数年份存在波动;浙江的旅游经济—生态效率呈现上升—下降—上升—下降的态势;安徽的旅游经济—生态效率呈现的态势与浙江相同，但在数值上仍存在一定的差异性。根据以上两个模型对长三角地区27个城市旅游经济—生态效率的测算，我们可以得出以下结论：长三角地区旅游经济—生态效率在总体上看数值较高，说明长三角地区的旅游经济—生态效率处于较高水平。
但长三角地区旅游经济—生态效率的效率水平却处于下降阶段。测算结果与长三角地区发展较为吻合，在早期，由于旅游业得到了极大重视以及长三角地区的自有优势，使长三角地区旅游业得到了快速的发展，旅游经济—生态效率逐步提高;而随着旅游人数的逐渐增多，长三角地区旅游资源超过了自身承载限度，资源破坏、环境污染等方面的问题接踵而至，使长三角地区旅游经济—生态效率呈现下滑趋势。
三、长三角地区旅游经济—生态效率影响因素分析
1影响因子选择
经DEA模型测度，发现长三角地区旅游经济—生态效率发展水平处于下降阶段，为进一步探究其影响因素，构建影响因子模型并对其进行分析研究，如式(2)所示。TFP=f(EI，TP，GDP，TI，FAI)(2)环境因素(EI)：选用环境空气质量良好及以上比例这一影响因子作为环境因素的代表，可以体现生态环境在旅游经济发展过程中的影响，因此环境因素可以被认为是影响旅游经济—生态效率的影响因子之一。
劳动力因素：本文选用代表劳动力影响的因子主要有两个：旅游业从业人数(TP)与第三产业产业人数(TI)。旅游业从业人数在旅游经济发展过程中占据重要位置，同时旅游业的发展不是孤立的发展，其发展与其他第三产业比如交通业、餐饮业等行业的发展密不可分，因此劳动力因素可以被认为是影响旅游经济—生态效率的影响因子之一。虽然第三产业从业人数包含旅游业从业人数，但由于探究的是对旅游经济—生态效率的影响因素，因此需要对这两个影响因子分别研究。选用这两个影响因子旨在研究人数的变化对效率的影响是正向促进还是反向抑制。
国民生产总值(GDP)：国民生产总值反映了一个地区的经济运行水平与发展状况，一个地区经济发展的水平在一定程度上影响了其旅游业发展的状况，因此GDP可以被认为是影响旅游经济—生态效率的影响因子之一。固定资产投资(FAI)：固定资产投资在整个社会投资中占据主导地位，固定资产投资可以反映一个地区的投资状况，对一个地区的发展有重要意义，旅游业的发展更是离不开固定资产投资，因此固定资产投资可以被认为是影响旅游经济—生态效率的影响因子之一。
因此本文将对旅游业从业人数与第三产业从业人数的增加对旅游经济—生态效率存在较低的抑制作用进行进一步的分析与解释。可能的原因如下：首先，可能存在着部分从业人员自身素质不够与工作效率较低等问题。其次，在旅游业以及相关行业中，可能存在着一些岗位虚设、从业人员能力与岗位不匹配等问题。最后，在从业人员管理与机制体制方面也存在着人员管理与机制体制不完善等问题。由于从业人员的增多增加了管理难度，从而产生了边际效用递减的现象。
四、结论与启示
第一，2009—2018年长三角地区主要27个城市的旅游经济—生态效率水平较高。长三角地区我国东部，濒临黄海与东海，拥有大量现代化江海港口群和机场群。交通网络密集，公铁交通干线密度全国领先，是我国经济发展最活跃、开放程度最高、创新能力最强的城市群之一。
长三角地区地理位置与经济发展的优势、丰富的自然禀赋和独特的人文景观使其一直是我国重要的旅游地区之一。因此，长三角地区的旅游经济—生态效率水平较高，其旅游发展在我国处于领先位置。第二，长三角地区旅游经济—生态效率全要素生产率(MI指数)数值多数小于1，其旅游经济—生态效率数值虽然较高，但发展水平呈现下降趋势。
近年来，长三角地区旅游业吸引了大量的国内外游客，在为长三角旅游业带来经济效益的同时，也为长三角地区的生态环境带来了负担，众多的游客的到来超过了长三角地区自身可以承受的能力。除此之外还存在着一些管理与制度方面的问题，必须对此给予足够的重视，使长三角地区旅游经济可以持续发展、协调发展。
第三，良好的生态环境、经济运行水平与固定资产投资对旅游经济—生态效率有积极的促进作用。而旅游业从业人数与第三产业从业人数的增加对旅游经济—生态效率存在较低的抑制作用。良好的生态环境、经济运行水平与固定资产投资对旅游经济—生态效率的促进作用在众多研究中都得到了发现与解释;旅游业从业人数与第三产业从业人数的增加对旅游经济—生态效率存在较低的抑制作用却较少被发现研究，对此主要从三个方面作出了一些可能的解释，分别为部分从业人员自身素质不够与工作效率较低问题、岗位虚设、部分从业人员能力与岗位不匹配问题与从业人员管理与机制体制方面问题，模型的结果为长三角地区旅游经济—生态效率的下降趋势提供了解释。
基于以上结论，未来长三角地区旅游业在发展可以遵循以下几点：首先，在旅游资源开发与生态保护上，要将资源开发控制在资源环境承载能力范围之内，不要过度开发资源;对于已经开发的资源，要对其进行一定的保护与修复;在旅游发展过程中，要减少和避免一些由人为原因造成的对生态环境的破坏，政府要制定相关的政策与制度对破坏生态环境的行为进行规制。
其次，在旅游业从业人员以及相关的第三产业人员方面，旅游业的发展离不开从业人员，旅游业的发展也为人员提供了大量岗位，两者之间的影响是一种双向关系，但由于存在着一些岗位虚设、部分从业人员能力与岗位不匹配和从业人员效率低下等问题，使其反而抑制了旅游业的发展。因此，有必要采取一些措施来优化旅游业及其他行业从业人员数量与质量，如取消一些不必要岗位;对在岗人员进行定期考核;加强提高从业人员自身素质与工作效率等。
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同时，也要加强完善管理体制，科学的旅游业管理机制是旅游业可持续发展的重要保障，旅游业管理部门要不断完善对旅游行业的监管，对旅游资源开发、旅游景区运营、旅游从业者的管理要全方位加强，尤其是在旅游资源开发过程中要严格把关，对破坏生态环境的开发行为要坚决制止，加强对旅游从业者的培养和考核，维护行业秩序。最后，长三角地区各城市之间旅游业发展还存在着一些差距，因此应该加强旅游业的合作与互助，缩小旅游业发展差距，提高旅游业整体竞争水平，促进地区旅游业协同发展。
参考文献：
[1]纪晓萌，秦伟山，李世泰，等.中国地级单元旅游业发展效率格局及影响因素[J].资源科学，2021，43(1)：185-196.
[2]PerchNielsenS，SesarticA，StuckiM.Thegreenhousegasintensityofthetourismsector：thecaseofSwitzerland[J].EnvironmentalScience&Policy，2010，13(2)：131-140
[3]蒋素梅，幸岭.旅游业生态效率研究———以昆明市为例[J].旅游研究，2014(2)：14-19.
[4]胡美娟，丁正山，李在军，等.生态效率视角下旅游业生态福利及驱动因素———以常州市为例[J].生态学报，2020，40(6)：1944-1955.
[5]张志宏，白长虹，杨德进.基于生态足迹指数的广西沿海地区旅游可持续发展研究[J].生态经济，2017(6)：100-104.
作者：李刚，于巧凤
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