6中、东、西部旅游服务贸易出口效率有显著差异吗焦晓松首都经贸大学

1、中、东、西部旅游服务贸易出口效率有显著差异吗？ 焦晓松 1,2 （1.首都经贸大学经济学院，北京 10070；2.河北农业大学经贸学院，河北 保定 071001） 摘要：效率评价需要考虑各个决策单元之间技术水平的差异。基于中、东、西部技术水平存在差异的前提假设，运用 DEA 共同前沿方法对中国三大地区 20102012 年旅游服务贸易出口效率进行分析，并用技术缺口比率(TGR)测算中国三地区产出差距。结果显示东部地区群组生产前沿与共同前沿的差距不大，代表了全国最先进的生产水平，而中西部距离先进生产技术前沿差距较大。20102012 年全要素生产效率增长不平衡，增幅从高至低顺次是东部、中部和西部

2、，且西部地区在考察期效率出现下降。 关键词：服务贸易；DEA；共同前沿；Malmquist；效率 中图分类号： 文献标志码： 文章编号： Is There Significant Difference in Export Efficiency of Tradeervices among the Eastern, the Central and the Western?Jiao Xiao-song1,2(1. School of Economics, Capital University of Economics and Business, Beijing 10070,China;2. Coll

3、ege of Economics and Trade, Agricultural University of Hebei, Baoding Hebei 071001, China ）Abstract: The technology differences between the various levels of decision-making unit should be taken into consideration when the efficiency appraisals are made. Based the assumptions of varied technology po

4、ssessing among theEastern, the Central and the Western, by using DEA Meta frontier Malmquist this paper explorers the output efficiency ofexport efficiency of tradeervices between 2010 and 2012, technology gap ration (TGR) is also estimated among them.The results show that the difference between gro

5、up frontier and meta frontier of the Eastern is not significant whereas the Central and the Western lie relatively far away from advanced technology. Measured by the meta frontier, the output efficiency is not balanced within observed period between 20092012, the sequence from high to low is the Cen

6、tral, theEastern and the Western, and the Western is witnessed the reversed increase.Keywords: Service in Trade ,DEA, Meta frontier, Malmquist, efficiency1 文献评述 在研究中，一般使用生产前沿面理论对效率进行分析，根据构建方法不同，可以分为以随机前沿分析法(SFA)为代表的参数方法和以数据包络分析法(DEA)为代表的非参数方法两大类。在旅游业评价中，SFA 和 DEA 方法也得到广泛应用。梁明珠、易婷婷等使用 DEA 模型以广东 21 个地

7、级市 7 年的数据分析各市旅游效率及动态变化，结果显示全省总体效率较高,各市间存在差距，但差距有缩小趋势；朱承亮等利用随机前沿函数对我国 20002006 年的区域旅游产业效率进行了分析，结果显示效率呈现稳步上升1的趋势，但总体水平偏低，效率水平排序为东部高于中部高于西部，并提出相应对策建议；生延超等利用非参数 Malmquist 指数法测算了 1997 年以来的饭店业的生产率的变动趋势，并进一步探讨了各省全要素生产率的增长特征；王震等应用修正 DEA 模型测算了城市旅游效率队 20042010 年长三角 25 座旅游城市旅游业投入产出进行了效率测算，并归纳出总效率、规模效率和纯技术效率的热点

8、和冷点；马晓龙、保继刚利用 DEA 方法对 1995、2000 年和 2005 年的 58 个中国主要旅游城市的效率进行了判定、度量和分解，认为区域经济不平衡及城市旅游资源投入的差异导致了规模效率对总效率的影响最大，技术效率对总效率影响相对较弱；孙景荣等运用 DEA 模型对中国城市酒店效率进行了分析，结果显示酒店业综合效率呈现出“东部高于东北，东北高于西部，西部高于中部”的空间格局，并且投入产出指标存在投入冗余和产出不足。 由于 DEA 方法能够更方便拟合多投入多产出的生产活动，且能避免 SFA 关于模型形式设定及随机干扰正态分布等强假设偏误，因此在实证研究中，研究中使用 DEA 方法更为常见

9、。现有学者基于 DEA 方法对于不同地区旅游相关产业的效率进行测算的过程中，虽然考虑了不同地区的条件差异，但却无法保证评价参照标准的唯一，因而结果在一定程度上产生偏差。本研究使用 DEA 分析方法，基于共同前沿和群组前沿分析框架，应用技术差距比对不同地区的旅游服务贸易出口效率及动态变化进行了实证分析，以期更深入了解全要素生产率的增长的地区差异性。 2 研究方法 现有采用 DEA 方法对旅游服务业效率进行研究的文献，均假定被评价决策单元(DMU)能实现基于生产前沿的最优化生产。但是考虑到中国区域经济发展不平衡的实际情况，在投入要素资源多少、产业结构状况、发展环境优劣等方面存在较大差异，各地区所面

10、对的生产技术集并不相同。因此基于所有 DMU在同一生产前沿面所做假定来计算效率不能真实反映地区差异。 共同前沿生产函数的分析框架最早由 Hayami & Ruttan(1970)提出，用来评价分属于不同生产技术下的决策单元效率差异。Ruttan 等（1978）进一步地将共同前沿生产函数视为各个群组生产前沿的包络线。Battese & Rao(2002)利用 SFA 构造共同前沿和群组前沿。由于共同前沿和群组前沿的数据产生机制不同，有可能导致共同前沿不能包络所有的群组前沿（ODonnell 等，2008）；Battese 等（2004）在 SFA 方法下定义共同生产前沿是由于各组群前沿构成的确定

11、性包络函数，并提出技术缺口比率（Technology Gap Ratio, TGR）这一分析工具，以比较分析区域间的生产效率差异。在此基础上，Rao(2006)和 Rambaldi 等（2007）运用距离函数表达共同前沿生产函数，利用 DEA 方法构建 Meta frontier-Malmquist 指数并对其进行分解。 2.1 共同前沿与群组前沿 假设生产过程中投入向量为x ，设x = (x , x ,，x ) RM ,产出向量为y = (y , y ,，y ) R N 。样+iiiiMiiiN本可按一定标准分成不同的群组，每个群组下所有 DMU 的可行投入产出组合归属于统一生产技术集，样本

12、存在 g 个群组技术集（ g = (1, 2, 3,，G) ,第G 个群组前沿的生产技术集可以表述为： = (x, y) : x能生产出(y)TG(1)其对应的产出集为： PG (x) = y : (x, y) TG(2)PG (x) 的上界就是“群组前沿”，即群组间的技术差距无法被“突破”的情况下，生产单元追求最小投入的技术边界。以投入最小化为出发点，此时的距离函数可以表示为： PG (x, y) = sup 0 : (x / ) Pg (x)(3)实际生产水平与前沿生产水平的比值即为距离函数，Farrell（1957）认为，可以用距离函数来测算被评价单元的投入效率，即 -10 Dg (x,

13、 y)= TE(x, y) 1(4)设TM 为包含g 个群组生产前沿所包络在一起的凸性共同集合，满足闭合、有界的假设。此时共同技术集合为g 个子技术集合的并集，即： = T1 T2 TGTM(5)此时生产可能集可表示为： PM (x) = y : (x, y) TM (6)PM (x) 的上限就是“共同前沿”。共同前沿与群组前沿二者的区别在于：共同前沿下，各群组间的技术差距可以被“突破”，并且所有被评价单元具有相同技术能力可以达到所追求的最小投入的技术边界。投入最小化时的距离函数可以表示为： (x / ,y) PM (x)DM (x, y) = sup 0 :(7)DM (x, y) 测算的是

14、被评价单元实际投入与达到共同前沿面上需要投入的比值，因此共同前沿的技术效率为： -10 DM (x, y)= TEM (x, y) 1(8)群组前沿的包络曲线即共同前沿，生产单元的技术效率在群组前沿与共同前沿下有如下关系： DM (x, y) Dg (x, y) TEM (x, y) TEg (x, y)(9)构造共同前沿的目的就是要测算“共同技术率(MTR)”，也称“技术缺口比(TGR)”,数值上等于被评价单元分别在群组前沿与共同前沿下技术效率的比值，表示群组前沿与共同前沿技术水平的差距。TGR 值越高，表示被评价单元所在群组的生产技术水平与潜在生产技术水平差距越小，反之亦然。 TGR 在公

15、式上等于： DG (x, y)TEM (x, y)0 TGR(x, y) = 1(10)DM (x, y)TEG (x, y)由上式可知： TEM (x, y)=TGRG (x, y) TEG (x, y)(11)图 1 共同前沿与区域前沿描述了单产出系统的两种前沿对比情况。假设共同前沿为凸函数，全部生产单元构成 3 个区域前沿样本，分别为区域前沿 1、2、3。3 个区域前沿构成一个包络三群组的共同前沿(Meta-frontier)。若一个属于群组 B 的生产组合为 a。则此时用 a 的垂直距离 ax 除以在群组边界B 上最佳生产组合a1 的垂直距离a1x ，将得到固定投入组合x 下所能得到该

16、生产组合a 的群组生产效率axTEgroup- B (a) =。若假设该生产单元以潜在最佳生产技术水平进行生产，则 a 的垂直距离ax 除以a 的2a x 1ax垂直距离a x ，即为该生产单元的共同边界生产效率TEm (a) =。共同技术比率MRT 即为a 与a 到212a x2横轴的距离的比值 a1x 。 a 2 x 图 1 共同前沿与区域前沿 Fig 1 Analytical framework of Meta-frontier2.2 Malmquist 全要素生产率指数 考虑跨期生产效率的变动，假设某技术集合k 的决策单元，在观察期t 与t +1期生产效率跨期变动，若以第t 期为基期，

17、则 1/ 2Dk (x y )Dk(x y ) tt , t t +1t , tMPIk(x y , xy) =t ,t +1t , tt +1, t +1Dk (xy)Dk(xy)tt +1, t +1t +1t +1, t +1(12) 1/ 2Dk (x y ) Dk (x y )Dk(xy tt , t t +1t , t t +1t +1, t +1 =Dky)Dk (x y )Dk (x(xy)t +1t +1, t +1tt , ttt +1, t +1(13)=TECkTCkt,t+1t,t +1(14)公式(14)右边第一项与第二项是在技术效率变化指数与技术进步指数。若以共同

18、生产前沿为基准时衡量观察期t 与 t +1期 Malmquist 生产率指数简称为 MMPI,用公式表示为： 1/ 2 D*(x y )D*(x y )y) = tt , t t +1t , tMMPI(x y , x(15)t ,t +1t , tt +1, t +1D*(xD*y)(xy)tt +1, t +1t +1t +1, t +1) 1/ 2D*(x y ) D* (x y )D*(xy= tt , t t +1t , t t +1t +1, t +1 (16)D*y)D*(x y )D*(x(xy)t +1t +1, t +1tt +1, t +1tt , t= TEC*TC*(

19、17)t ,t +1t ,t +1公式(17)右边第一项与第二项表示技术效率变动指数与技术进步变动指数。MMPIt ,t +1 (0, +) ，若MMPIt ,t +1 1，表明t +1期比t 期的效率提高；反之亦然，若该值=1，则表明两个时期的效率不变。 3 指标选取与检验 根据研究需要及数据可得性，本文以20092012年中国31个省份作为评价单元。按照传统区域划分方法将其分为三大部分，即东部地区，包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南，中部地区，包括山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北和湖南，西部地区，包括内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘

20、肃、和、青海、。选取入境过夜游人天数、旅游景区总数、旅行社单位数、星级饭店总数为投入指标，国际旅游(外汇)收入为产出指标进行投入导向的旅游服务贸易出口效率计算。 3.1 中国各区域旅游服务贸易出口效率分析 以东、中、西部的生产前沿不同假设为出发点，根据各自生产前沿及共同前沿计算它们的技术效率。见表 1 20102012年间平均群组前沿效率、共同前沿效率及技术缺口比，从表中可以看出,20102012年，在群组前沿下东中西部地区技术效率水平均较高，排序分别为中部、东部、西部，技术效率年均值依次为0.965、0.905、0.852。以中部为例，中部的群组前沿技术效率水平为0.965，表示在现有技术条

21、件下，达到群组前沿技术水平尚有3.5%的提升空间。观测期以群组前沿为基准条件下，中部和东部的技术效率水平明显高于西部，因此中部、东部地区实际生产点更接近其各自的生产前沿，而西部的实际生产点离其生产前沿最远。以中东西部三地区共同前沿为基准进行比较，东部地区效率水平变为最高，中部地区退而其次，西部排名未发生变化。仍以中部地区为例，此时以共同前沿水平为基准条件下，效率水平变为0.714，意味着现有资源投入下，仅实现了最优产出的71.4%，尚有28.6%的提升空间。与区域前沿为基准条件下相比，效率水平数值下降了25.1%。共同前沿水平下的各地区效率水平与各自群组前沿基准下的效率水平相比，虽然均有所下降

22、，但下降幅度不一。下降幅度从大到小依次是中部、西部、东部，分别达到26.0%、13.3%和4.5%。基准选择不同导致在两种情况下效率水平，进而排名出现不同。为了使在不同基准条件下得出的效率可进行比较，使用技术缺口比（TGR）将二者联系起来。技术缺口比在数值上等于被评价单元分别在共同前沿与群组前沿下技术效率的比值，表示群组前沿与共同前沿技术水平的差距。 表 1 20102012 年间平均群组前沿效率、共同前沿效率及技术缺口比 Table 1 Group-frontier, meta-frontier and TGR between 20102012注：Geff表示群组前沿下技术效率，Meff表示

23、共同前沿下技术效率，TGR表示技术缺口比。 TGR值越高，表示被评价单元所在群组的生产技术前沿与潜在生产技术前沿差距越小，反之亦然。从表中可知，东、中、西部TGR分别为0.955、0.739和0.874。以东部为例，东部地区在维持产出水平不变的情况下，可以达到全国投入利用水平的96.7%，远超中部和西部。技术差距比与各地区经济发展水平发展现状具有一定相关性。一方面，作为经济最为发达的东部地区，旅游服务贸易发展起步早，资源和技术应用成熟，因此基本代表了该行业的最高水平，另一方面虽然从整体经济发展来讲西部地区比中部地区较差，但就旅游服务贸易出口来讲，西部地区相比于东部地区更接近于先进技术生产前沿面

24、。在两种基准条件下，三地区排序出现差异，且除东部外，西部和中部地区两种情况下标准差变化较大，差距明显。使用Mann-Whitney U及Kolmogorov-Smirnov检验三地区群组前沿和共同前沿效率结果差异是否显著。 表 2 区域前沿及共同前沿条件下高新技术产出效率差异的 Mann-Whitney U 及 Kolmogorov-Smirnov 检验 Table 2 Mann-Whitney U and Kolmogorov-Smirnov test for High-tech output efficiency of group-frontier and meta-frontierMan

25、n-Whitney UKolmogorov-Smirnov地区Z 值P 值Z 值P 值东部地区中部地区西部地区-1.001-3.386-1.7250.3320.001*0.089*0.60421.0210.8080.01*0.249注：*、*、*分别表示 10%、5%、1%的显著水平 由表可知，中部地区在两种检验方法下，都在 1%条件下有显著差异，西部区在 10%水平条件下有显著差异,而东部地区在两种方法下均无显著差异。这是由于在区域前沿下，各被评价地区仅以各自构成的技术前沿为评价基准，因此效率值仅是在本地区条件下的评价标准。而由总体构成的共同前沿条件地区东部GeffMeffTGR中部Geff

26、MeffTGR西部GeffMeffTGR北京天津河北辽宁上海江苏浙江福建山东广东海南0.9881.0000.8640.8431.0000.7370.8610.8420.8311.0001.0000.9871.0000.6250.8181.0000.7360.8560.8310.8031.0000.8620.99910.7230.97110.9990.9940.9870.96610.862山西吉林黑龙江安徽江西河南湖北湖南1.0001.0001.0000.9680.9270.8240.9971.0000.7610.6990.7800.7010.6110.6200.8040.7320.7610.6

27、990.780.7250.6590.7520.8060.732内蒙古广西重庆四川贵州云南陕西甘肃青海0.9120.5951.0000.8390.7381.0001.0000.4161.0000.8650.8571.0000.7160.5100.6750.7240.6420.8610.7290.4071.0000.7480.8571.0000.7860.8580.6750.8630.8690.8610.7290.97810.86411均值0.9060.8650.9550.9650.7140.7390.8520.7390.874标准差0.0940.1230.0870.0620.0710.0460.

28、1870.1760.108下，中部、西部结果与在区域前沿下发生改变。可知在区域前沿下，中部与西部的效率水平在一定程度上被高估。而作为中国旅游服务产业较为成熟的东部地区，无论在以自身范围构成的区域前沿亦或以全部地区构成的共同前沿条件下，技术水平效率差距变动不明显，因此在 Mann-Whitney U 及Kolmogorov-Smirnov 两种检验方法下效率不存在明显差异。该结果说明在分析被评价对象时应依据一定条件对研究对象进行分组,以获得更为客观、准确的研究结果。3.2 Malmquist 指数及其分解 Malmquist 指数可用来测算各评价单元效率的动态变化。表 3 为 Malmquist

29、 指数及其分解，各个指标在数值上等于其在共同前沿下的数值除以在区域前沿下数值。 表 3 各地区 Malmquist 指数及其分解（20102012） Table 3 Malmquist index and its Decomposition of parts during 20102012从表可以看出，20102012年整体的MMPI平均值来看，旅游服务贸易出口生产率呈现下降的趋势，原因由于西部地区的生产效率下降而导致整体效率下降。除西部外，东部和中部在考察期内的生产效率出现增长。从Malmquist的分解因素来看，20102012年，技术水平变动率提高，而技术效率变动出现下降，这说明观测期生

30、产效率的提高主要由技术水平的提高所引起，而管理水平等软件成为阻碍生产率提升的主要障碍。分地区看，中部地区在20102011和20112012年度技术水平变动和技术效率变动均出现增长；而东部地区和西部地区的技术水平在第一年度均出现下降，而第二年度东部为增长，而西部仍为下降的状态。综合来看，西部地区在观测期内国际服务贸易出口效率下降的原因，一是由于对旅游业投入不足，导致硬件环境有所欠缺，同时旅游业的管理水平较差，综合导致生产率产出下降。中部地区经济基础相对于东部地区较为薄弱，但由于借鉴了较为发达的技术和管理方法，减少了“探索成本”，产生后发优势，因此对旅游业的投入的增加会导致较大程度的产出，使生产

31、率提升较快。东部地区旅游产业已经步入成熟期，基础设施、硬件等技术条件均已得到良性发展，再通过高投入无法实现效率的提高，但通过调整结构，充分发掘现有技术条件潜力，避免了发展停滞，使其旅游效率仍然不断提升。 4 结论及对策建议 由于各地区所处的地理位置、人文及经济环境存在差异，因此不同区域间很有可能处于不同的生产地区 20102011 20112012 20102012 技术效率变化 技术水平变化 MMPI 技术效率变化 技术水平变化 MMPI 技术效率变化 技术水平变化 MMPI 东 部 中 部 西 部 平均数 1.034 0.917 0.964 0.972 0.991 1.104 0.969

32、1.021 1.016 1.012 0.934 0.987 0.998 1.021 1.023 1.014 1.009 1.033 0.949 0.997 1.005 1.055 0.970 1.010 1.014 0.967 0.992 0.991 0.998 1.067 0.957 1.007 1.011 1.032 0.950 0.998 前沿，若把生产前沿存在明显差异，而又把其放在同一基准下进行研究，得出的结果会有很大概率出现偏差。本文以东中西部三区域旅游服务贸易出口生产前沿存在差异为前提，采用群组前沿和共同前沿分别计算产出效率及技术差距比，并应用Malmquist方法，对201020

33、12年度的中国三地区生产效率进行动态研究。结论显示无论是共同效率还是共同技术比率，平均值的排序与地区经济发展水平基本一致，发展水平较高的东部地区高于中西部地区，且东部地区技术差距比最高，代表了中国旅游服务贸易的最高水平。从考察期效率水平变动来看，中国旅游服务贸易出口主要是靠技术水平的提升，而技术效率却呈现下降的趋势。这说明旅游服务贸易出口存在粗放型特征，管理效率与资源投入效率低下，提升技术效率是推动出口TFP增长的重要途径。 经济发展水平是影响效率高低的核心因素，越是经济发达的地区，市场化水平越高，资源的利用率就越高，因此效率水平就越高；区位因素也影响到效率水平的发挥，中部和西部地区在资金和技

34、术水平上与东部相比不占优势，因此需要借鉴先进的技术和经验，优化要素投入，获取更多的产出来提升自身效率水平。东部地区在旅游服务贸易中技术水平较高，应通过注重发挥现有技术水平潜力、整合旅游资源入手，实现更少资源投入，更多绩效产出。中西部地区技术效率较低，应充分依靠各自资源禀赋，加强向旅游产业先进地区的交流学习和合作，学习先进的管理经验与技术，改进投入要素质量。特别是西部地区，不仅要注重提供旅游服务过程中的技术创新，更为重要的是也要强化先进技术的推广和扩散，提高管理水平，以缩小与最佳前沿面的距离差距。参考文献1 Batters.G.,. and D.Rao. “Technology Gap, Eff

35、iciency, and a Stochastic Meta Frontier Function” J. International Journal ofBusiness and Economics, 2002,11(2), 87-93.2 Battese, G., and C.ODonnell, “A Metafrontier Production Function for Estimation of Technical Efficiencies and Technology Gapsfor Firms Operating under Different Technologies” J, Journal of Productivity Analysis, 2004, 121,91-103.3 Rao D S P, ODonnell C J, Battese G E. Meta-frontier Functions for the Study of Inter-Regio