1. 研究目的与意义
自我国旅游业进入黄金发展时期以来，大量资本涌入中国旅游产业中，产生了大批旅游相关产业，但是旅游投资带来的旅游收益，却呈现边际递减的趋势，经测算，1995-2008年中国旅游企业固定资产投资年均增长率为18.35%[1] ，低于旅游人次和旅游收入的年均增长率，中国旅游产业的发展质量并不高，属于靠投资带动的粗放型发展，同时，旅游企业数量与平均利润的负相关关系，威胁旅游产业全行业的生存环境。除此之外，我国在旅游经济总量上存在着明显的块状特征，2013年我国东部地区旅游收入与中部和西部的差距分别为22627.59亿元和30047.45亿元，相较于2002年扩大了4.76倍和5.54倍[2] ，这种差距影响着我国旅游经济稳定。针对中国旅游业存在的问题，2008年国际旅游工作会议提出将旅游产业转型升级，学界相关旅游产业转型升级的研究也成为了研究的重点，但是多是从旅游企业竞争力潜力的视角进行研究，并且注重于面板数据进行静态分析，难以揭示中国旅游产业内在演化规律，也难以对发展迥异的中国各个地区提出针对性的意见。本文从旅游产业效率，这个较新的视角来研究中国旅游产业，期待从投入与产出的演变过程丰富旅游研究的内容。在研究内容上，本文拟将中国31个地区分为东部、东北部、中部和西部，将旅行社数量、酒店数量，旅游景区数量作为投入指标，旅游人次等作为产出指标，运用数据包络（DEA）模型进行静态分析，测算各个地区的旅游产业效率。使用Malmquist指数模型对中国旅游产业效率进行动态分析，期待揭示各地区旅游产业效率存在的时空差异，为旅游产业转型升级提供理论基础。
2. 研究内容和预期目标
研究内容及写作大纲：
一、 研究回顾
（一） 国外研究回顾
3. 国内外研究现状
(一)国外相关文献回顾
效率在最初，是指有用功率对驱动功率的比值，是一种物理概念，后引申出各种含义，被应用于管理学、经济学等重要领域，为各行业发展提供了一个新视角。在经济领域中，要素投入和生产率提高被认为是促进经济增长的重要组成部门，在早期，要素投入可以有效促进产业规模扩大，拓展市场，带来经济收益，但是根据规模收益递减规律，生产率的提高更能使经济收益可持续增长[3] 。马晓龙认为：旅游效率是指实现旅游产业发展过程中单位要素投入在特定时间范围内能够实现产出最大化，使所有利益相关者拿得到总剩余最大化的性质[4] 而旅游产业效率的研究，对促进旅游产业经济增长，健康可持续发展有着重要的作用。
旅游业的发展伴随着旅游研究在其他领域的拓展，特别是经济领域，在20世纪60年代之后，世界各国开始经济复苏，各国之间的邦交关系也开始渐渐缓和，人们的旅游需求也在持续增加，在这种形势下，学者们开始着眼于旅游行业的研究。而到了70-90年代时，旅游业进入大发展时代，学者们开始着眼于旅游竞争力的研究，从“竞争力”的高度研究旅游问题[5] 旅游业潜力是竞争力研究相关的一个关键领域，而生产技术的进步及效率的提高，更能决定旅游产业未来的可持续发展。
基于这种认识，国外的学者在90年代中期时开始将视角投入到旅游产业效率中来，以Morey、Dittman[6] 等人为代表人物首先对美国54家酒店的行业效率进行测算分析，他们使用数据包络方法得出了美国的酒店产业效率整体比较高的结论。Blazevie[7] 认为，克罗地亚酒店业在三十年终最主要的问题是效率问题，其投入产出不符，需要重建部门资源。Bedenik[8] 对克罗地亚酒店业的研究，同样得出了这一结论。
随着研究进一步加深，以本世纪初05年之后为节点，相关研究成果大规模上涨，不管是研究层次，研究范围，研究方法都有了很大提高。研究范围不仅仅停留在欧美国家，亚太地区的旅游研究也逐渐开始进入大众视角：Jackson[9] 认为，中国的经济发展存在明显的不平衡现象，内地和沿海的收入分配存在很大差异，而旅游业被认为是促进经济协调发展的一个有力手段，商业集群可以促进中国旅游业发展，政府再次过程中不应过多干涉。George Assaf [10] 比较了亚太地区国家的旅游运营商和酒店行业的效率，结果显示澳洲、新加坡和韩国的旅游业和酒店业的经营效率最高，同时他也指出，中国内陆、印度等地出现的酒店“投资热，使整个行业的平均效率降低。Ciang[11] 以1997-2008年台湾72家国际旅游饭店为研究对象，得出加入国际连锁大大提高了成本效率的结论。
除了空间上的变化，研究者们的目光投向酒店业之外的其他旅游相关产业，例如旅行社、旅游交通、旅游目的地等[12-14] 旅游交通方面研究最多的是航空公司的效率，而目的地研究的数量虽然不多，但是视角独特，方法多样。
进入本世纪初05年之后，虽然国外文献的研究视角还是基于微观主体为主，但是针对宏观区域的研究也在逐渐增多。例如Kao[15] 等人使用数据包络分析方法对我国各个地区的旅游产业效率进行测算；Assaf[10] 测算亚太地区多个地区或货架的旅游产业效率。同时，由于数据包络方法自身的局限性，学者们也在积极使用改进的数据包络模型进行效率测算，例如双曲网络数据包络分析法，双重引导的数据包络分析方法[16-17] 等。
(二)国内相关文献回顾
目前国内对旅游产业效率的研究相对落后于国外，这与中国旅游业的发展大致是同步的。以旅游产业效率主题词在中国知网（CNKI）共检索到153篇中文文献，最早一篇发表自2004年，研究成果自2013年呈快速上升模式。
中国对于旅游产业的研究层次更多停留在宏观、中观层次，这与我国幅员辽阔，微观经济统计量过大和中国旅游产业竞争力较低，中国旅游还处于旅游产业化进程中有关[18] 。
宏观层次的研究基本集中在中国旅游产业整体经营效率与全要素产业生产率变化的分析，近年来的研究则更深入地剖析行业效率与单种要素之间的内在联系：王恩旭（2011）[19] 指出，中国旅游产业的增长主要是由资本投资带来的，属于粗放式发展，他使用DEA模型对中国31个地区旅游产业效率进行测算，他认为中部的效率均值高于其他地区，且地区经济水平对旅游产业效率的影响并不明显。胡丽丽（2013）[20] 将中国旅游产业分为东、中、西三个地区，探讨旅游产业效率的影响因素，她认为中国旅游产业效率的差距逐渐缩小，而地区经济水平对旅游业产业效率有影响，服务业规模有很低的逆向影响。张金华（2013）[21] 基于不同地区在旅游资源投入利用能力的差别测评效率，认为我国旅游业纯技术效率不断上升，且差异不断扩大。生延超等人（2020）[22] 认为劳动力投入对提升旅游产业效率提高至关重要，他通过演绎法对人力资本与区域经济之间的关系进行了实证分析，梳理出劳动力与旅游产业效率的发展趋势。王俐（2019）等人[23]运用SFA-Malmquist指数模型测算了2004-2014年中国各省市入境旅游的全要素生产率的差异，得出目前入境旅游全要素生产率呈技术进步驱动增长模式，但是现有技术利用不足，产业质量有待进一步发展，西部地区有技术进步的后发优势。魏丽等人（2018）[24]使用Tobit模型检验高铁对旅游产业效率的作用，发现高铁开通对旅游产业综合效率与纯技术效率之间有着积极影响，其中西部地区最大，东部地区最小，交通发展可以缩小旅游产业地区间的差异 。
在微观层次上，学者们主要对旅游企业经营效率进行测算分析，例如酒店、景区、旅行社、旅游开发商等，相对于宏观层次，针对旅游企业经营效率的研究较少。邓祖涛等人（2019）[25]运用随机前沿分析法与超越对数生产函数分析旅行社、酒店、景区的技术效率与影响因素，他认为：中国旅行社技术效率逐年下降，但是饭店与景区则发展良好；地区间的饭店与景区技术效率相互影响；人力资本对旅行社与饭店的技术效率有提高作用，但是对景区却又不显著的负面影响。朱磊（2019）[26]利用DEA模型、核密度函数估计法、空间探索性分析法等测算我国省域森林公园的效率进行研究，得出以下结论：中国国家森林公园旅游效率中等偏上，各要素效率值仍有一定提升空间，综合效率与纯技术效率在空间上形成以东南-西北为轴线的“人字形”分布，人力资源支持是旅游效率演化的催化剂，人力因素与设施水平对全要素生产率水平影响最大。很多学者认为应该将旅游景区进行企业化经营[27] ，而目前我国有些地区的旅游企业存在过度竞争的局面，市场的盲目性“投资热”的情况并不鲜见，例如前几年的“主题公园”，过度投资后出现了大量的同质化乐园，没有两年纷纷倒闭。国内学者近年来多借助国外旅游产业效率研究的相关成果，对中国旅游企业进行有关研究，并积极探讨旅游企业的发展对策。
| 作者 | 研究内容 | 结论 |
| 曹芳东、吴丽敏等（2014）[28] | 国家级风景名胜区 | 投资主体向西南方向转移 |
| 杨德云（2014）[29] | 旅游饭店业 | 全要素生产率恶化 |
| 刘文华等（2017）[30] | 文化旅游类上市公司 | 经营效率效率对营业能力有显著影响 |
| 杨振山等（2015）[31] | 饭店业 | 人员投入影响饭店业进一步提高效率 |
刘景（2017）[32]则对旅游上市公司剔除环境变量后运用三阶段DEA方法进行总体经营效率进行测算，研究表明旅游上市公司成立年限、地区可支配收入水平、GDP、区位对经营效率有显著影响，上市公司总体经营效率不高，纯技术水平较低，管理无效。我国景区、旅行社、旅游饭店扥企业在经营规模与管理水平上都有待提高。
在研究方法上，学界多采用数据包络分析方法（DEA）、随机前沿方法（SFA），也在此基础上采用超效率DEA模型、Malmquist指数方法、因子分析法、多层次灰色评价方法等综合评价。
数据包络分析通过投入和产出之间的联系，进行效率的测算，其模型有使投资最小化的投入导向性模型和产出最大化的产出导向性。数据包络分析方法善于处理多投入多产出的关系，但是其要求在使用中各项数据不能有线性关系。孙景荣、钟士恩等（2012）[33]采用DEA模型，揭示纯技术效率是造成综合效率处于一般水平的主要影响因素。DEA模型的使用较为简单，但是缺点也很明显，所以很多学者将DEA模型进行改进，或是将其与指数模型或者SFA模型相结合进行分析（杨淑霞2012[34]、刘紫薇2011[35]、王恩旭2011[36]）
随机前沿分析法在二十世纪七十年代在欧美被提出，这个方法也在旅游产业效率的研究中被广泛使用，这个方法在测算时间跨度较长的数据时，不容易受到极端数据或者特殊数据的影响，但是在处理多投入多产出的模型中不如数据包络分析方法有优势，且需要对前沿做出较强的假设。朱承亮等（2009）[37]使用SFA对中国31个地区进行分析，得出我国整体旅游产业效率稳步上升且差异逐渐变小。相对于国内，国外学者对SFA模型较多（Anderson等1999、Barros等2005、Barros等2006）
(三)简要评析
可以看出，国外对旅游产业效率的研究较早且多基于微观层次，国内相关研究开始较晚，更多停留在宏观层次全要素生产效率测算，但是研究方法更为丰富。这主要因为我国旅游业发展较晚和国情的差别。
但是我国的相关研究大都停留在对面板数据的静态研究上，对产业效率缺少更深层次的剖析，并且缺乏省域级的横向比较。由于模型选取的不同，研究口径的不同，很多研究得出相反的结论（例如宏观层次区域产业效率扩大或缩小，平均产业效率东部最高或是中部最高等）。我国幅员辽阔，各地区的资源的特色不同，社会发展水平不同，有关因素的影响应该更呈现出不同的差别。
另外，国内学者对我国产业效率的影响基本停留在自身，缺乏横向比较，例如周边区域（中日韩或东南亚），发达国家（欧美国家）
4. 计划与进度安排
1、论文选题与文献检索（2022年11月15日-2022年11月30日）：确定妏研究方向，对相关文献进行收集和翻阅，在导师指导下完成选题和论文构思。
2、撰写开题报告与论文写作大纲（2022年12月1日－2022年1月15日）：根据搜集的材料，:撰写开题报告和写作大纲。
3、论文初稿撰写阶段及中期检查(2022年1月15日-2022年4月10日)：根据搜集的资料，撰写论文初稿，并提交导师检查。
5. 参考文献
[1]王恩旭. 区域旅游产业效率评价研究[D].大连理工大学,2011.
[2]胡宇娜. 中国旅游产业效率时空演变特征与驱动机制研究[D].东北师范大学,2016.
[3]沈堑.规范分析和实证分析的深层关系刍议[J].江汉论坛，1997（6）：25-27
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