当前位置:首页 > 范文大全 > 公文范文 >

公文范文

湘鄂渝黔接壤贫困区旅游扶贫效率测度及时空演化研究

2021-10-23 13:00:54公文范文
张维梅王兆峰李珊[提要]旅游扶贫是防止返贫的有效利器,湘鄂渝黔接壤贫困区作为我国深度贫困区之一,20

张维梅 王兆峰 李珊

[提 要]旅游扶贫是防止返贫的有效利器,湘鄂渝黔接壤贫困区作为我国深度贫困区之一,2020年底所有贫困县已经全部摘掉贫困县的帽子,但返贫风险依然存在,研究该区域的旅游扶贫效率对防止深度贫困区再度返贫具有重要意义。基于多维贫困理论,从经济、教育、交通、医疗和生活等方面重构了旅游扶贫效率评价指标体系,并运用DEA模型,对2013—2018年湘鄂渝黔接壤区的32个县(市、区)的旅游扶贫效率进行测评,同时利用ArcGIS10.0对其时空特征进行了分析。结果表明:①湘鄂渝黔接壤贫困区旅游扶贫综合效率处于中等水平,旅游扶贫纯技术效率处于较高水平,旅游扶贫规模效率处于中等偏上水平,旅游扶贫综合效率主要受旅游扶贫规模效率的影响。②从时间变化来看,三种旅游扶贫效率都呈现先上升后轻微下降的趋势,同时湘黔两省的旅游扶贫综合效率高于鄂渝两省市。③从空间分布上看,湘鄂渝黔接壤贫困区旅游扶贫综合效率和旅游规模效率在空间分布上极为相似,呈现“中西部高北部低”的格局;旅游扶贫纯技术效率则呈现普遍较高的局面。④各县(市、区)旅游扶贫效率差异显著,其中绝大部分贫困县仍然处于“低旅低效”的状态,旅游扶贫还有很大的提升空间。为了防止贫困县再度返贫,湘鄂渝黔四省市在立足资源禀赋扩大旅游扶贫项目开发规模的同时,应通过完善旅游扶贫利益分配机制、加强区域旅游合作、共创“武陵乡村旅游精品”等旅游扶贫措施,巩固脱贫成果。

[关键词]旅游扶贫效率;评价指标;DEA模型;时空分异;湘鄂渝黔接壤贫困区

[作者简介]张维梅,湖南工程学院管理学院副教授,研究方向为旅游扶贫;王兆峰,湖南师范大学旅游学院院长、教授,博士生导师,研究方向为旅游地理;李 珊,湖南工程学院旅游管理专业学生。

[基金项目]国家社会科学基金项目“湘鄂渝黔接壤贫困区旅游扶贫效益评价及提升机制研究”(19BJY214)

一、引言

经过党和政府以及全国人民的不懈奋斗,2020年我国脱贫攻坚取得了全面胜利,现行标准下9899万农村贫困人口全部脱贫,832个贫困县全部摘帽,12.8万个贫困村全部出列,区域性整体贫困得到解决,完成了消除绝对贫困的艰巨任务[1]。但已脱贫人口仍存在返贫风险,边缘人口也还存在致贫风险。习近平总书记在全国脱贫攻坚总结表彰大会上的讲话中提到“‘胜非其难也,持之者其难也。我们要切实做好巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接各项工作,让脱贫基础更加稳固、成效更持续”[1]。因此,对于已经脱贫的贫困县如何防止其再度返贫成为今后扶贫和乡村振兴工作的重点。旅游扶贫作为一种“造血式”扶贫方式,早已成为国家精准扶贫的重要引擎,近年来众多贫困地区通过发展旅游业带动当地贫困人口实现了脱贫。湖南(湘)、湖北(鄂)、重庆(渝)、贵州(黔)四省市位于我国中西部、以及长江中上游,是我国典型的内陆地区和经济欠发达地区。2014年12月国务院扶贫开发领导小组办公室公布的全国832个贫困县,湘鄂渝黔四省市共占148个,其中湖南省40个、湖北省28个、重庆市14个、贵州省66个。在这些贫困县中有80%的贫困县位于四省市的边界接壤区,由于地理位置偏僻,远离政治、经济、文化发达城市,交通不便,经济极其落后,扶贫攻坚任务非常艰巨。为了让这些边远贫困区实现“脱真贫、真脱贫”,国家鼓励该地区利用丰富的自然旅游资源和独特人文旅游资源,通过发展旅游业带动当地经济增长,进而实现脱贫。据四省市统计局公布的数据显示,2013—2019年,湘鄂渝黔四省市旅游业发展迅速,接待旅游总人次快速递增,旅游总收入也大幅增加,其中接待旅游总人次年均增长6.77%至27.20%,旅游总收入年均增长13.70%至31.61%。旅游业的快速发展有力地促进了贫困区脱贫致富,截至2020年底,湘鄂渝黔四省市的所有贫困县已经实现了脱贫,但位于四省市接壤区的贫困县由于地理位置偏远、基础设施落后,返贫风险依然存在。为此,研究湘鄂渝黔接壤贫困区旅游扶贫效率的时空特征,诊断旅游扶贫效率不足的成因,找出提升对策,对巩固旅游扶贫成果、防止返贫、推动接壤贫困区经济可持续发展具有重要的现实意义。

国内外学术界对旅游扶贫的研究起始于20世纪50年代,90年代中后期研究日趋成熟[2]。研究聚焦于旅游扶贫的理论研究、旅游扶贫的实践研究和旅游扶贫的研究方法等方面,在理论方面对旅游扶贫的概念和模式的探讨已较为成熟,在实践方面主要集中探讨了旅游扶贫的方式、影响和绩效,同时地理学、社会学、旅游学等相关学科的研究方法被逐渐引入旅游扶贫的相关研究中。随着旅游扶贫实践的深入推进,旅游扶贫效率作为衡量旅游扶贫效应的有效工具,成为学术研究的焦点,从目前的研究成果来看,旅游扶贫效率研究主要是分析不同地区旅游扶贫效率的时空特征[3]、影响因素[4]、驱动机制[5]。研究方法主要采用数据包络分析法(Data Envelopment Analysis,简称DEA),如龙祖坤利用DEA分析法中的CCR模型测算了武陵山区旅游扶贫效率[3];黄渊基采用二阶段DEA模型测算了武陵山湖南片区的旅游扶贫效率[6];曹妍雪则运用三阶段DEA模型测度了我国民族地区的旅游扶贫效率[7];王凯则利用DEA分析法中的SBM模型测算了湖北省的旅游扶贫效率[8]。从研究对象主要针对某个省或者某个贫困区的不同贫困县,比如湖北[8]、海南[9]、云南[10]、新疆[5]、甘肃[11]、内蒙古[12]等省份的旅游扶贫效率已有学者涉猎,武陵山区[3]、罗霄山区[4]、秦巴山区[13]等集中连片特困区也多次被学者关注。

综上所述,旅游扶贫效率研究理论体系日趋成熟,实践过程也不断得到重视。但随着旅游扶贫实践的不断深化,发现旅游扶贫效率研究尚存在以下问题:首先,各位学者在测算不同贫困区的旅游扶贫效率时,评价指标体系各不相同,需要进一步完善和统一;其次,缺少针对省际边界接壤贫困区的旅游扶贫效率研究,导致这部分地区的经济发展持续落后。鉴于此,本文基于2013—2019年官方统计数据,进一步健全和完善了旅游扶贫效率评价指标体系,运用DEA分析法,对湘鄂渝黔接壤区32个贫困县(市、区)的旅游扶贫效率进行测度,并应用ArcGIS10.0软件对其时空演化特征進行分析,试图探索湘鄂渝黔接壤贫困区旅游扶贫存在的问题和成因,进而为四省市持续开展旅游扶贫、防止贫困区再度返贫提供可资借鉴的理论根据和政策建议。

二、研究设计

(一)研究方法

数据包络分析法是根据多项投入和多项产出指标,利用线性规划的方法,对具有可比性的同类型单位(DMU,Decision Making Unit)进行相对有效性评价的一种数量分析方法。最初Cooper和Charnes提出的第一种DEA模型是假设规模效率不变的CCR模型;之后Banker,Charnes and Cooper将CCR模型中假设规模报酬不变改为规模报酬可变,制定了BCC模型,并将CCR模型中的综合效率(TE)分解为纯技术效率(PTE)和规模效率(SE),三种效率之间的关系是TE=PTE×SE。基于DEA评价原理,综合学者相关研究成果,旅游扶贫效率是指旅游业的发展对贫困地区经济、居民生活、教育、医疗等所产生的带动作用以及规模效率[8]。旅游纯技术效率是在不同技术和管理水平条件下人均旅游消费对贫困的带动效率[12]。旅游规模效率则是指旅游业的整体发展对改善贫困地区面貌的作用[3]。同时任何一种DEA模型又分为投入导向型和产出导向型,投入导向模型是在不减少产出的条件下,对被评价单元(DMU)的无效率程度进行分析。由于本研究观测的是在脱贫成果既定的条件下,各贫困县发展旅游业对扶贫的带动程度,因此将贫困县(市)作为评价单元(DMU),选择投入导向型的CCR和BCC模型,对湘鄂渝黔接壤区32个贫困县的旅游扶贫效率进行评价。鉴于上述两个DEA模型在旅游扶贫效率上的运用已经成熟,这里就不再解释模型的原理。

(二)研究对象的确定

为了使研究有代表性,同时兼顾研究数据的可获取性,选取拥有3A级及以上旅游景区,且公布旅游业发展和扶贫数据齐全的县作为DMU评价单元。原因是3A级及以上旅游景区的旅游业带动能力更强、规模效益更大,辐射范围更广,作为研究案例地更加典型,根据详细排查确定了位于湘鄂渝黔接壤处的32个贫困县(市、区)作为实际DMU评价单元,具体详情见表1。

(三)研究指标体系的建立

经上文分析,旅游扶贫效率是旅游业发展对贫困区经济、居民生活、教育、医疗等条件的改善和带动效应,因此投入指标必须选取代表当地旅游业发展的指标,多位学者提出人均旅游综合收入和人均接待游客量能够反映旅游业对经济的带动作用,同时A级景区的拥有数量能够反映区域旅游业发展规模,因此把人均旅游综合收入、人均接待游客量、A级景区的数量三个指标列为投入指标;而产出指标则从经济、教育、医疗、居民生活等方面选取[10],经济方面选取农民人均纯收入、城镇居民人均可支配收入、人均GDP等三个指标;选取普通中学数、普通中学在校学生数、卫生机构数、每千人拥有卫生机构床位数、公路通车里程、电话用户数、电视覆盖率等七个指标分别代表各贫困县在教育、医疗、交通、居民生活等方面的实际情况,指标体系详见表2。

(四)数据来源

研究数据来源于2013—2019年《湖南省统计年鉴》《湖北省统计年鉴》《重庆市统计年鉴》《贵州省统计年鉴》《中国县域统计年鉴》,以及各地级市(州)统计年鉴、各县(市、区)统计年鉴、各县(市、区)国民经济和社会发展统计公报和政府工作报告。

三、研究结果与分析

(一)旅游扶贫效率分析

1.旅游扶贫综合效率

利用DEA-Solver Pro5.0软件的CCR模型,计算出2013—2018年湘鄂渝黔接壤区的32个贫困县(市、区)的旅游扶贫综合效率,详见表3。

从总体上来看,2013—2018年湘鄂渝黔接壤贫困区旅游扶贫综合效率处于中等水平,均值为0.670,说明该区域旅游业有效带动了当地脱贫致富,但还有33%的提升空间。从省市排名来看,湖南省第一、贵州省第二,两省的旅游扶贫综合效率均超过了0.7;而湖北省和重庆市分列第三、第四名,且两省市的旅游扶贫综合效率值在0.5—0.6之间。说明湖南和贵州两省的旅游扶贫资源利用效率更高,湖北和重庆的旅游扶贫资源利用效率要低一些。从时间上来看,2014年四省市的旅游扶贫综合效率最高,之后出现了不同程度的下降,这主要是2013年11月习近平总书记在该地区考察时提出了精准扶贫政策,在2014年各省均大幅增加了该地区的扶贫力度,在这种情况下各旅游扶贫要素在2014年大量涌入,而之后的三年,随着各要素竞争加剧,导致旅游扶贫效率逐渐降低。

从县域视角看,隆回县的旅游扶贫综合效率最为有效,2013—2018年间每年都达到了最优效率1.0;保靖县、吉首市、桑植县、安化县、鹤峰县和玉屏县表现也非常突出,五年间有四年达到了最优效率。为了更加清晰地了解各县(市、区)旅游扶贫效率的优劣,把旅游扶贫综合效率分为极低效率(0—0.25)、低效率(0.26—0.50)、中等效率(0.51—0.75)和高效率(0.76—1.00)四个区域,其中隆回县、龙山县、保靖县、花垣县、吉首市、桑植縣、城步县、安化县、建始县、来凤县、宣恩县、鹤峰县、武隆区、思南县、玉屏县和务川县等16个县的旅游扶贫综合效率处于高效率状态;泸溪县、永顺县、咸丰县、黔江区、秀山县和石阡县等6个县(市、区)的旅游扶贫综合效率处于中等水平;武陵源区、新宁县、巴东县、恩施市、利川市、余庆县等6个县的旅游扶贫综合效率处于低效率状态;凤凰县和酉阳县的旅游扶贫综合效率则处于极低效率状态。这其中凤凰县、武陵源区、恩施市的旅游扶贫综合效率都很低,均值未超过0.4,这与三地发达的旅游业形成了鲜明对比。通过分析发现,这些地区的旅游业虽然发展迅速、旅游扶贫投入也多,但贫困居民却未能从迅速发展的旅游业中获得经济收益,存在不同程度的投入冗余和产出不足[14],最终出现旅游业发展迅速而旅游扶贫效率低下的现象。

2.旅游扶贫纯技术效率

旅游扶贫纯技术效率反映的是剔除规模因素,在不同技术和管理水平条件下,人均旅游消费对旅游扶贫的带动效率[10]。利用DEA-Solver Pro5.0软件的BCC模型,计算出2013—2018年湘鄂渝黔接壤区32个贫困县(市、区)的旅游扶贫纯技术效率,详见表4。

由表4可知,2013—2018年间湘鄂渝黔接壤区32个贫困县(市、区)的旅游扶贫纯技术效率的均值为0.909,表明在国家持续加大扶贫政策支持的状况下,该区域的旅游扶贫纯技术效率已处于较高水平,但是还有9.1%的提升空间。从时间上来看,2013—2016年旅游扶贫纯技术效率整体水平在不断提高,在2016年达到最高点0.954,之后2017—2018年却逐渐下降。从省域角度看,重庆市的旅游扶贫纯技术效率最高,均值为0.941;其次是湖北省和贵州省,两省纯技术效率均为0.909;相比之下湖南省的纯技术效率较低,均值为0.898;但四省市接壤贫困区的旅游扶贫纯技术效率都处于高效率水平。

从县域角度来看,2013—2018年旅游扶贫纯技术效率连续六年达到最优效率的是龙山县、保靖县、花垣县、吉首市、武陵源区、隆回县、安化县、恩施市、黔江区、武隆区、石柱县、思南县和玉屏县,这些贫困县(市、区)六年的纯技术效率均呈有效状态,说明这些地区的旅游扶贫手段合理,旅游扶贫管理能力强,旅游扶贫开发技术有效。其他县(市、区)的旅游扶贫纯技术效率还有提升空间。值得注意的是,凤凰县六年间旅游扶贫纯技术效率一直处于极低的效率水平,均值仅有0.242。与其他县(市、区)的投入产出数据对比发现,近年来凤凰县的旅游业发展迅速,人均旅游收入和接待游客量都排在前列,可是该县的农民人均纯收入、城镇居民人均可支配收入、人均GDP的排名并不高,这说明当地贫困居民并没有享受到旅游业快速发展带来的经济利益,该县急需调整旅游扶贫方式,提高旅游扶贫技术管理水平,降低旅游扶贫漏损量。

3.旅游扶贫规模效率

旅游扶贫规模效率是指旅游业的整体发展对改善贫困地区面貌的作用,它反映的是旅游扶贫资源投入的规模集聚水平[10]。根据旅游扶贫规模效率=旅游扶贫综合效率/旅游扶贫纯技术效率公式,计算出2013—2018年湘鄂渝黔接壤区32个贫困县(市、区)的旅游扶贫规模效率,详见表5。

由表5可知,接壤区32个县(市、区)的旅游扶贫规模效率整体处于中等水平,均值为0.745,说明该区域旅游扶贫规模还有25.5%的提升空间。从时间上来看,2013—2015年旅游扶贫规模效率在逐年提高,到2015年达到最高点0.803之后,2016—2018年逐渐下降,呈现这种波动的原因是前期在国家旅游扶贫政策的鼓励下,各地区利用优势旅游资源开发旅游扶贫项目的积极性高,旅游景区的数量在2013—2015年实现快速增加,据统计32个县(市、区)拥有的3A级及以上景区的数量从100家增长到131家,旅游扶贫规模快速提升。而2016年之后,由于各地缘相近旅游资源存在重复性,为了避免旅游扶贫项目的同质化,各县(市、区)都放缓了开发速度,旅游景区数量增长量明显降低,导致旅游规模效率出现降低。从省域角度看,湖南省和贵州省的旅游扶贫规模效率高,均值都超过了0.8,说明两省的旅游扶贫规模已经发展到了一个较高水平;而湖北省和重庆市的旅游扶贫规模效率较低,均值都在0.6—0.7之间,规模效率处于中等水平。在旅游扶贫实践中,2013年以后湖南省和贵州省充分利用当地特色旅游资源开发了大量的乡村旅游扶贫项目,涌现出西江千户苗寨、黎平肇兴、松桃苗王城、凤凰德夯苗寨等众多乡村旅游景区,旅游扶贫规模效率高是符合实际情况的。从县域角度看,隆回县六年的旅游扶贫规模效率都达到了最优效率;龙山县、保靖县、安化县、鹤峰县、玉屏县等20个贫困县的规模效率均值高于平均水平,说明这些县依靠扩大旅游扶贫产业规模,有效带动了贫困居民脱贫。而武陵源区、新宁县、恩施市、利川市和酉阳县的旅游规模效率均值却低于0.5,这与它们繁荣的旅游业发展水平并不吻合。究其原因,是这几个地区虽然拥有知名度较高的旅游景区,却没有利用这些景区的知名度,带动其他乡村旅游景区的开发,导致旅游扶贫规模效率一直在一个低水平状态徘徊。同时发现,位于湘西州各县(市)的旅游扶贫规模效率都处于一个较高水平,均值都在0.9左右,这是因为这些地区的地理位置临近,且旅游资源丰富独特,近年来开发了大量的乡村旅游景区,它们共同协作从而形成了较强的规模效应;而永顺县的规模效率偏低,主要是起步较晚,同时距离凤凰县较远所致。凤凰县的规模效率均值达到了0.948,这与它极低的旅游扶贫综合效率(均值为0.233)形成了鲜明的对比,说明目前凤凰县旅游扶贫的发展主要依赖于规模效应的推动,而忽略了纯技术效率,急需调整旅游扶贫政策,提高旅游扶贫技术管理水平。

4.旅游扶贫分解效率对综合效率的贡献

为了进一步探究湘鄂渝黔接壤区32个县(市、区)旅游扶贫分解效率对综合效率的影响程度,下面以采用散点图的形式呈现旅游扶贫纯技术效率和规模效率对综合效率的贡献程度。在散点图中,各散点越集中靠近45度对角线分布,则說明该分解效率对综合效率的影响越大,反之则越小。从图1来看,旅游扶贫综合效率—纯技术效率散点图偏离45度对角线较远,旅游扶贫综合效率—规模效率散点图则集中在45度对角线附近,因此旅游规模效率对综合效率的影响力度大于纯技术效率对综合效率的影响力度。反映出湘鄂渝黔接壤区的32个贫困县(市、区)旅游扶贫综合效率主要是受到规模效率的影响,这也验证了前文分析的结果。因此要想提高该区域旅游扶贫效率,湘鄂渝黔四省市还需要在现有基础上,通力合作开发大量有特色的乡村旅游项目,尽快在该区域形成一个有较大规模且吸引力较强的“武陵乡村旅游知名品牌”,才能快速提升该区域旅游扶贫效率整体水平。

(二)旅游扶贫效率时空演化分析

为了更加清晰地从时间变化和空间分布上观察湘鄂渝黔接壤区32个县(市、区)旅游扶贫绩效的变化,把2013和2018年的旅游扶贫综合效率、纯技术效率和规模效率的数据导入ArcGIS10.0,运用自然间断点分级法(Jenks)将旅游扶贫效率分为低效率区、次低效率区、次高效率区、高效率区四个等级,并进行可视化表达,结果如图2—4所示。

1.旅游扶贫综合效率时空演化分析

从图2可以看出,2013与2018年的旅游扶贫综合效率相对比,差异并不显著。2013年旅游扶贫综合效率总体上呈现“中西部高北部低”的格局,均值为0.606,仅有9个县旅游扶贫效率处于有效状态,绝大部分县还有很大提升空间。在空间分布上,2013年位于各梯度旅游扶贫效率区的县(市、区)数量不一致。高效率区(0.721—1)有13个县,分别是泸溪县、保靖县、隆回县、龙山县、安化县、建始县、咸丰县、来凤县、宣恩县、秀山县、思南县、务川县和玉屏县,从空间上看这些县(市、区)主要分布在湘鄂渝黔接壤区的中部和西部。次高效率区(0.457—0.720),包括花垣县、城步县、鹤峰县、黔江区和石阡县5个县区,从空间上看主要分布在高效率县(市、区)的周边。次低效率区(0.231—0.456)有永顺县、吉首市、桑植县、新宁县、恩施市、五峰县、余庆县、石柱县8个县(市、区)。低效率区(0.032—0.230)有凤凰县、武陵源区、巴東县、利川市、武隆区、酉阳县6个县。从空间上看,次低和低效率区的县主要分布在湘鄂渝黔接壤区的北部。2018与2013年相比,总体“中西部高北部低”的格局未发生变化,均值下降0.08,各梯度效率值也都低于2013年。同时高效率区(0.659—1)的县数由13个减少为8个,从空间看高效率区仍然分布在湘鄂渝黔接壤区的中部。次高效率区(0.386—0.658)则由5个增加到8个,它们仍然分布在高效率区周边和湘鄂渝黔接壤区的西部。次低效率区(0.269—0.385)的贫困县(市、区)数量仍然是8个,从空间上看分布在接壤区的西南和北部边缘地区,以及中部高和次高效率区的周围。低效率区(0.149—0.268)的县(市、区)数量由6个增加到8个,空间上看分布在接壤区的北部边缘。值得注意的是泸溪县,由2013年的高效率区降到2018年的低效率区,分析发现该县旅游业六年间从无到有发展迅速,但居民收入增长缓慢,旅游扶贫投入与产出不相匹配,说明旅游业对当地经济的带动效应较弱,旅游扶贫效率低下。从整体上看,旅游扶贫综合效率主要呈现“中西部高北部低”的格局。其中保靖县、龙山县和隆回县始终保持较高的旅游扶贫效率,说明这些区旅游扶贫对当地经济的带动效应明显;而凤凰县、恩施市、利川市、酉阳县、新宁县却一直都处于比较低的旅游扶贫效率区,虽然这些县的旅游业发展水平较高,但由于旅游扶贫方式不合理,旅游扶贫政策不完善,导致贫困居民未能从旅游业发展中获得较大收益,旅游扶贫出现了投入冗余和产出不足,急需调整旅游扶贫方式,提高旅游扶贫管理水平。

2.旅游扶贫纯技术效率时空演化分析

从图3可以看出,2013与2018年旅游扶贫纯技术效率空间格局极为一致,高效率区占据了绝大部分区域,均值略有下降,由2013年的0.839降到2018年的0.837,但始终处在一个较高的扶贫技术状态,说明湘鄂渝黔接壤贫困区在我国政府各项扶贫政策推动下,旅游扶贫技术大幅提高。2013年分布在高技术效率区(0.841—1)的县有泸溪县、龙山县、保靖县、花垣县、吉首市、武陵源区、秀山县等22个,占比68.75%,其中有21个县(市、区)的效率值为1,旅游扶贫技术处于最佳前沿面,扶贫技术效率为有效状态,从空间上看它们主要分布在接壤区的中西部地区;次高效率区(0.539—0.840)的县有永顺县、城步县、鹤峰县和桑植县4个县,占比12.5%,位于接壤区的东部;次低效率区(0.315—0.538)有3个县,分别是利川市、酉阳县、五峰县,主要位于接壤区的北部;低效率区(0.119—0.314)有凤凰县、巴东县、新宁县3个县。与2013年相比,2018年旅游扶贫纯技术效率整体格局变化不大,但新宁县、巴东县、利川市、鹤峰县、五峰县、酉阳县的纯技术效率有明显提升,说明近年来这几个县(市、区)在不断提高旅游扶贫技术管理水平。而来凤县、泸溪县和石阡县的纯技术效率却明显下降,从高效率区降到低或次低效率区,这些县应该积极查找原因,结合自身实际积极提高旅游扶贫技术和管理水平。

3.旅游扶贫规模效率时空演化分析

从图4可以看出,2013与2018年的旅游扶贫规模效率有一定变化,在空间分布上,旅游扶贫规模效率与综合效率的空间格局很相似,呈现“中西部高北部低”的格局;旅游扶贫规模效率均值由2013年的0.724升至2018年的0.745。说明湘鄂渝黔接壤区旅游扶贫规模效率整体呈现上升趋势。2013年位于旅游扶贫高效率区(0.784—1)的分别为泸溪县、龙山县、保靖县、城步县、隆回县等16个县(市、区),占比50%,从空间上看主要分布在接壤区的中部和南部。次高规模效率区(0.594—0.783)分别是花垣县、凤凰县、巴东县、五峰县、酉阳县5个县,占比15.63%,它们分布在接壤区的中部和东北部。次低效率区(0.325—0.593)为永顺县、桑植县、利川市6个县(市、区),它们分布在次高效率区周边以及接壤区的西南部。低规模效率区(0.032—0.324)有吉首市、武陵源区、恩施市等5个县(市、区),它们分布在高、次高规模效率区的周围以及接壤区的北部。2018年与2013年相比,各梯度效率区的县(市、区)数量变化不大;但有些县的等级发生了较大变化,其中吉首市、桑植县、武隆区、石阡县、余庆县由低和次低效效率区快速升至高效率区,说明这些县(市、区)的旅游扶贫规模效率有较大提升;而新宁县和巴东县则由高、次高效率区降至低效率区,旅游扶贫规模效率大幅下降,这与两县的旅游知名度不相符,两个县均有5A级景区(新宁县有崀山风景名胜区,巴东县有神农溪景区),出现旅游扶贫规模效率显著下降的原因,应该是两县忽视了旅游扶贫项目的投入数量,导致旅游扶贫规模效率下降,两县急需调整扶贫资金的投入方向,尽快扩大旅游扶贫项目开发的数量,扩大规模效应。

综上所述,可以看出湘鄂渝黔接壤区旅游扶贫综合效率和规模效率,在空间分布上有较大的相似性,总体上呈现“中西部高北部低”的格局。再一次证明湘鄂渝黔接壤贫困区旅游扶贫综合效率主要受规模效率的制约,要想提高该区域旅游扶贫综合效率,当务之急是利用丰富的旅游资源,多开发一些特色明显的旅游扶贫项目,从而形成集聚效应和规模效应,最终推动该区域旅游扶贫可持续发展。

(三)旅游扶貧效率形态类型分析

为了更加清晰地了解湘鄂渝黔接壤区32个贫困县(市、区)旅游扶贫所处的状态,利用2018年各县的数据,以旅游扶贫综合效率为X轴、人均旅游收入为Y轴,并以它们的平均值为临界值(旅游扶贫综合效率均值为0.67,人均旅游收入均值为27521元),将各县旅游扶贫形态划分为四种类型,详情见图5。

第一种是“低旅低效”型(Ⅰ型):新宁县等21个县(市、区)处于“低旅低效”状态。从图5可知,湘鄂渝黔接壤区65%以上的贫困县(市、区)处于旅游扶贫综合效率偏低、旅游业发展水平较低的状态。主要原因是这些贫困县基础设施落后,旅游资源吸引力不强,旅游产品开发特色不明显,旅游业发展水平低,导致旅游扶贫效率低下。同时,也说明这些贫困县旅游扶贫还处于初级阶段,政府对旅游扶贫重视程度还不够,旅游扶贫要素投入较少,导致旅游资源开发不足,贫困居民从旅游业发展中获得的收益有限。虽然这些县在现行标准下已经全部脱贫,但为了防止边缘人口再度返贫,当地政府应该扩大旅游扶贫项目的开发力度,并制定相关政策保证贫困人口优先参与到旅游扶贫中,从而获得稳定的收入,有效降低他们的返贫风险。

第二种是“低旅高效”型(Ⅱ型):桑植县、保靖县、龙山县、鹤峰县、隆回县、花垣县处于“低旅高效”状态。这些贫困县(市、区)虽然旅游业发展水平较低,但旅游扶贫综合效率却比较高。说明这些地区通过发展旅游业带动当地经济发展的政策是积极有效的,但由于旅游扶贫要素整体投入不足,旅游资源开发广度和深度远远不够,限制了旅游扶贫的发展规模,导致旅游扶贫没有发挥出应有的作用,主要表现是区域内知名度高吸引力强的旅游景区数量少,旅游基础设施落后,旅游服务水平和接待能力低,但是贫困人口参与旅游扶贫的积极性高。这些地区要想使旅游扶贫发挥长效作用,应该在稳定实施现有旅游扶贫政策基础上,加大旅游扶贫资金投入,完善旅游基础设施,并开发一批特色鲜明的乡村旅游、生态旅游和民俗旅游景区,从而使更多的农村贫困人口从旅游扶贫中获得收益,进而有效防止贫困人口返贫。

第三种是“高旅低效”型(Ⅲ型):武陵源区、凤凰县、玉屏县处于“高旅低效”状态。这些贫困县(区)旅游业发展已经处于很高的水平,但是旅游扶贫效率却比较低。究其原因,虽然这些县旅游资源富集,旅游景区知名度高吸引力强,旅游基础设施完善,旅游业发展水平高,但由于旅游扶贫利益分配机制缺乏、旅游扶贫管理水平低等原因,导致贫困人口参与旅游扶贫的程度低、获益少。因此,这些县(市、区)应通过改进旅游扶贫技术、调整旅游扶贫模式、提高旅游扶贫管理水平、制定合理的旅游扶贫利益分配机制等措施,充分保障当地贫困居民优先参与旅游扶贫,使他们能够长期从旅游业发展中获得收益,从而摆脱返贫风险。

第四种是“高旅高效”型(Ⅳ型):武隆区和吉首市处于“高旅高效”状态。该类型属于旅游扶贫发展的最高级别状态,处于该状态的贫困县不仅旅游业发展水平高,旅游扶贫效率也高。说明两个地区充分利用区域内丰富的旅游资源,开发了大量旅游扶贫项目,带动了当地经济的快速发展,并积极有效地引导贫困居民通过参与旅游扶贫实现了脱贫致富。今后,当地政府应该调整旅游扶贫政策方向,积极引导旅游业由高速发展转变为高质量发展,把旅游扶贫项目做成精品,提高其知名度和吸引力,并完善旅游营销网络,从而使旅游扶贫发挥持久功效。

四、研究结论与建议

(一)研究结论

旅游扶贫效率评价是否能够准确反映现实状况,除了评价方法是否科学外,评价指标体系的完善与否也对评价结果的准确性起到了关键性作用。本文在多位学者研究基础之上,基于多维贫困理论,从经济、教育、交通、医疗和生活等方面重构了旅游扶贫效率评价指标体系,并运用数据包络分析法和空间分析法,对2013—2018年湘鄂渝黔接壤区32个县(市、区)的旅游扶贫效率进行了测度和分析,得出如下结论:

第一,湘鄂渝黔接壤区32个贫困县(市、区)的旅游扶贫综合效率处于中等水平,均值为0.670,还有较大提升空间;旅游扶贫纯技术效率处于较高水平,均值为0.909;旅游扶贫规模效率处于中等偏上的发展水平,均值为0.745;旅游扶贫综合效率主要受旅游规模效率的影响。

第二,从时间变化来看,湘鄂渝黔接壤区32个贫困县(市、区)的三种旅游扶贫效率均呈现先上升后轻微下降的趋势。从省域层面看,湘黔旅游扶贫综合效率高于鄂渝,制约鄂渝两省市旅游扶贫综合效率的主要是规模效率。从县域层面看,凤凰县、酉阳县、武陵源区、新宁县、巴东县、恩施市、利川市、余庆县等8个县(市、区)的旅游扶贫综合效率处于极低或者低效率状态;其中凤凰县是由于极低的旅游扶贫纯技术效率造成,其他7个县(市、区)则是由于旅游扶贫规模效率较低造成的。

第三,从空间分布上看,湘鄂渝黔接壤区32个贫困县(市、区)旅游扶贫综合效率和旅游规模效率在空间分布上极为相似,呈现“中西部高北部低”的格局,在湘鄂渝黔四省市交汇处形成了一个较小的旅游扶贫高效率聚集区;旅游扶贫纯技术效率则呈现普遍较高的局面,极低和低效率区则呈零星分布状。

第四,根据旅游业发展水平和旅游扶贫综合效率的高低,把湘鄂渝黔接壤区32个贫困县(市、区)的旅游扶贫效率形态分成“低旅低效、低旅高效、高旅低效、高旅高效”四种形态类型。结果显示,2018年有21个县(市、区)处于“低旅低效”状态、6个处于“低旅高效”状态、3个处于“高旅低效”、2个处于“高旅高效”状态。由此可见,绝大部分贫困县(市、区)在旅游扶贫发展上还有很大的提升空间。

(二)研究建议

通过对湘鄂渝黔接壤区32个贫困县(市、区)的旅游扶贫效率进行分析,发现该区域旅游扶贫效率处于中等水平,旅游扶贫效率提升的制约因素是规模效率,从空间上未形成较大规模的聚集效应;旅游业发展迅速的贫困县,由于旅游扶贫利益分配机制不健全导致旅游扶贫效率低下。针对这些问题,提出以下改进建议:

首先,立足資源禀赋,扩大旅游扶贫项目开发规模。通过上文分析可知,湘鄂渝黔接壤区有85%的贫困县(市、区)处于“低旅低效”和“低旅高效”状态,急需通过扩大旅游扶贫项目开发规模来提升旅游扶贫效率。因此,湘鄂渝黔四省市旅游管理部门应该在充分调查各贫困县旅游资源赋存的基础上,通过多种渠道筹集资金,开发一批有特色的旅游扶贫项目。在这方面贵州省已经走在了前列,目前已经完成了全省旅游资源的普查工作,新发现5.2万处未开发的旅游资源,在66个贫困县预计开发19495处,其中16个深度贫困县预计开发4490处,目前已建成旅游扶贫项目3105个,并涌现出12个全国乡村旅游重点村,131个省级乡村旅游扶贫示范点。其他三省市应该借鉴贵州省的旅游扶贫经验,尽快完成本省旅游资源的普查工作,并制定相应政策,优先开发位于贫困县的旅游资源,争取早日在湘鄂渝黔接壤区形成“一村一项目,一县一产业”的旅游扶贫格局。

其次,建立完善的旅游扶贫利益分配机制。目前湘鄂渝黔接壤区一些贫困县(市、区)偏离了旅游扶贫的根本目标,即“通过发展贫困地区旅游经济带动当地贫困居民和地方财政双双脱贫致富”,导致“高旅低效”现象出现,其中武陵源区、凤凰县、玉屏县就属于这种类型。究其原因,是这些贫困县在大力发展旅游经济的同时,没有建立完善的旅游扶贫利益分配机制,导致当地贫困居民很难参与到当地旅游业发展中,大量旅游扶贫红利被非贫困居民或外地资本获取。因此,可以从以下三方面进行完善。一是,明晰旅游扶贫项目开发要素产权。把乡村原始风貌、古建筑、民俗风情、田园风光等通过评估,转换为村集体和全体村民所有的产权,并以此参股,旅游扶贫项目开发盈利后,可以凭此分红[15]。二是,不能一次性买断贫困村民的房屋和田地。为了使贫困居民能够从旅游扶贫中长期获得收益,旅游扶贫项目开发不能一次性买断贫困居民拥有的房屋、山林和田地,而是采用租赁制或折价入股的形式。三是,加大贫困居民的培训力度,拓宽贫困居民参与旅游扶贫的能力和渠道。贫困居民大多数由于文化水平低,不具备参与旅游扶贫的技能和开展旅游经营的能力,当地政府应该针对不同的居民开展针对性培训,从而使更多的贫困居民有能力从旅游扶贫中获得收益。

再次,加强区域旅游合作,共创“武陵乡村旅游品牌”。通过空间分析发现,湘鄂渝黔接壤区仅在四省市交汇处形成了一个较小的旅游扶贫高效率聚集区,这种聚集效应还没有形成足够的旅游吸引力。因此,湘鄂渝黔四省市应该加强沟通,通过区域合作,共同打造“武陵乡村旅游”知名品牌,吸引更多的游客到此旅游。具体做法:一是,成立湘鄂渝黔区域旅游协会。该协会会费由四省市政府资助,协会的主要任务是集中开展“武陵乡村旅游”的营销推广,同时制定合理的乡村旅游开发规划,避免区内乡村旅游扶贫项目低水平重复建设,把湘鄂渝黔接壤区打造成村村有特色的“武陵乡村旅游精品”。二是,健全旅游基础设施。旅游交通和接待设施不完善是湘鄂渝黔旅游扶贫的最大瓶颈,要想使接壤区旅游业能够长期带动当地经济发展,湘鄂渝黔四省市必须利用国家扶贫政策,共同出资完善旅游基础设施。三是,拓宽合作领域、延伸旅游产业链,通过“旅游+”模式带动多种产业共同扶贫。由于湘鄂渝黔四省市旅游资源类型丰富、数量众多,为了充分发挥旅游业的拉动力和融合力,四省市可以通过“旅游+农业、工业、交通、体育、健康、科技”等多种形式开展合作,为相关产业助力扶贫提供旅游平台,从而提升旅游扶贫的成效。

[参考文献]

[1]习近平.在全国脱贫攻坚总结表彰大会上的讲话[EB/OL].http://www.xinhuanet.com/world/2021-03/03/c_1211049315.htm,2021-03-03/2021-03-16.

[2]李会琴,侯林春,杨树旺,J R Brent Ritchie. 国外旅游扶贫研究进展[J].人文地理,2015,(1).

[3]龙祖坤,杜倩文,周婷.武陵山区旅游扶贫效率的时间演进与空间分异[J].经济地理,2015,(10).

[4]陈超凡,王赟.连片特困区旅游扶贫效率评价及影响因素——来自罗霄山片区的经验证据[J].经济地理,2020,(1).

[5]韩林芝,刘新梅,郑江华,韩春鲜.新疆旅游扶贫效率时空分异特征及其驱动机制——以新疆33个国家级贫困县为例[J].新疆大学学报(哲学·人文社会科学版),2019,(6).

[6]黄渊基.连片特困地区旅游扶贫效率评价及时空分异——以武陵山湖南片区20个县(市、区)为例[J].经济地理,2017,(11).

[7]曹妍雪,马蓝.基于三阶段DEA的我国民族地区旅游扶贫效率评价[J].华东经济管理,2017,(9).

[8]王凯,甘畅,王梦晗,朱芳书,邓楚雄.湖北省旅游扶贫效率时空格局及其影响因素[J].长江流域资源与环境,2019,(4).

[9]鄢慧丽,王强,熊浩,徐帆.海南省少数民族地区旅游扶贫效率测度与时空演化分析[J].中国软科学,2018,(8).

[10]穆学青,郭向阳,明庆忠.多维贫困视角下县域旅游扶贫效率时空演化及影响机理——以云南25个边境县(市)为例[J].经济地理,2020,(12).

[11]冯斐,唐睿,冯学钢.西部地区旅游扶贫效率及其影响因素研究——以甘肃省平凉市为例[J].地域研究与开发,2020,(2).

[12]乌兰,刘伟民.内蒙古民族地区旅游扶贫效率评价及优化对策研究[J].广西民族大学学报(哲学社会科学版),2018,(6).

[13]陈国柱,卢双鹏,程子彪.秦巴山片区旅游扶贫效率测度及精准优化研究[J].资源开发与市场,2018,(5).

[14]邢夫敏,孙琳.基于旅游效率的江苏省旅游业高质量发展[J].企业经济,2019,(10).

[15]马道明,陈子晗.外包制乡村旅游“公地悲剧”的产生机制及调控路径——基于安徽黟县N村的调查[J].河海大学学报(哲学社会科学版),2016,(5).

[责任编辑:马丽莎]

猜你喜欢 DEA模型评价指标 区域视域下安徽医院财务健康度评价研究经济师(2021年5期)2021-07-07中小学体育教师“四个一”评价指标构建及实施体育教学(2020年8期)2020-09-22既有建筑冷水机组的更换评价浅析名城绘(2017年6期)2017-10-21化工行业环保投资效率评价研究会计之友(2017年10期)2017-06-27基于投入产出表和DEA的重庆市经济转型绩效评价商场现代化(2017年3期)2017-03-20基于人工神经网络的图书馆服务质量评价研究现代电子技术(2017年1期)2017-02-16职教集团的基本功能和内涵发展指标职教论坛(2016年25期)2017-01-07基于DEA模型的城郊蔬菜种植投入产出关系研究山东农业科学(2014年9期)2015-01-07基于DEA的母子公司相对业绩评价研究现代管理科学(2009年9期)2009-11-26

推荐访问:测度 接壤 演化