發(fā)布時(shí)間：2020-10-30 00:15

　　 旅游業(yè)作為發(fā)展前景最為廣闊的產(chǎn)業(yè)之一,具有很好的可持續(xù)發(fā)展能力,山東省屬于東部沿海省份,旅游業(yè)發(fā)展的區(qū)位條件優(yōu)越,發(fā)展環(huán)境較為成熟。但由于旅游業(yè)發(fā)展對(duì)資源和環(huán)境有較強(qiáng)的依賴(lài)性,同時(shí)旅游業(yè)涉及范圍廣泛復(fù)雜,當(dāng)前旅游業(yè)發(fā)展過(guò)快,以及旅游環(huán)境破壞日益嚴(yán)重,旅游業(yè)必須倡導(dǎo)可持續(xù)發(fā)展。因此在可持續(xù)發(fā)展視角下,揭示山東省旅游業(yè)效率發(fā)展現(xiàn)狀與演化規(guī)律,進(jìn)而探究影響旅游業(yè)效率的關(guān)鍵因素,對(duì)促進(jìn)山東省旅游業(yè)健康發(fā)展以及設(shè)施的快速建設(shè)具有重要意義。本文在考慮環(huán)境經(jīng)濟(jì)因素的條件下,選取旅游業(yè)從業(yè)人數(shù)、旅游業(yè)項(xiàng)目年內(nèi)已完成投資和節(jié)能環(huán)保支出作為投入指標(biāo),旅游游客總?cè)舜魏吐糜慰偸杖胱鳛楫a(chǎn)出指標(biāo),對(duì)山東省17個(gè)地市的旅游業(yè)效率進(jìn)行了測(cè)算分析。首先運(yùn)用傳統(tǒng)DEA模型得出各地市的旅游業(yè)綜合效率值和純技術(shù)效率值,接下來(lái)通過(guò)Bootstrap方法進(jìn)行兩個(gè)效率值的糾偏,獲得更準(zhǔn)確數(shù)值,并進(jìn)行Malmquist分解得到山東省旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率,最后通過(guò)建立隨機(jī)效應(yīng)面板模型對(duì)影響山東省旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率的因素進(jìn)行篩選研究。與傳統(tǒng)DEA模型相比,Bootstrap-DEA模型解決了效率值過(guò)高估計(jì)的問(wèn)題。通過(guò)對(duì)效率值的比較,可以看出山東省17個(gè)地市的旅游業(yè)效率都未達(dá)到有效,相鄰年間的變化波動(dòng)幅度不大,沿海地區(qū)旅游業(yè)的發(fā)展帶動(dòng)了全省旅游業(yè)的提高,內(nèi)陸地區(qū)則以占據(jù)一個(gè)相對(duì)更大的比重主導(dǎo)著全省旅游業(yè)發(fā)展方向,由Malmquist分解的結(jié)果也得到相似結(jié)論。在影響因素中產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)比重對(duì)旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生負(fù)向影響,城市化水平和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平產(chǎn)生正向影響,其中提高城市化水平能夠顯著提高旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率。根據(jù)研究結(jié)論,針對(duì)問(wèn)題提出建議,以期能為山東省旅游業(yè)發(fā)展提供幫助。
【學(xué)位單位】：蘭州財(cái)經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類(lèi)】：F592.7
【部分圖文】：

以期在宏觀層面對(duì)數(shù)據(jù)整體有一個(gè)大致把握，減少來(lái)自極端值和離群值于模型測(cè)算的影響。表 3.1 為五個(gè)指標(biāo)的相關(guān)數(shù)字特征：表 3.1 投入與產(chǎn)出指標(biāo)的描述性統(tǒng)計(jì)變量 單位 樣本數(shù) 均值 標(biāo)準(zhǔn)差 最小值 最大值投入指標(biāo)項(xiàng)目已完成投資 億元 102 100.95 98.60 12.35 680從業(yè)人數(shù) 萬(wàn)人 102 61.34 35.55 12.9 169.節(jié)能環(huán)保支出 億元 102 10.62 8.00 0.844 64.28產(chǎn)出指標(biāo)旅游總?cè)舜?億人 102 0.336 0.195 0.063 0.80旅游總收入 億元 102 337.37 278.04 27.6 1438資料來(lái)源：Stata 軟件測(cè)算為了更加直觀地觀察投入和產(chǎn)出指標(biāo)在 2011 至 2016 年之間的變化趨勢(shì)，文將 17 個(gè)地市的指標(biāo)數(shù)值進(jìn)行加和，并繪制成圖 3.1 以及圖 3.2。

州財(cái)經(jīng)大學(xué)碩士學(xué)位論文 可持續(xù)發(fā)展視角下山東省旅游業(yè)效率研究及影響因素分從圖3.1中可以看出，作為勞動(dòng)要素投入指標(biāo)的旅游業(yè)從業(yè)人數(shù)在2011-20年間保持穩(wěn)步增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì)，未出現(xiàn)大幅度的上升與下降，而作為資本要素投入標(biāo)之一的旅游業(yè)項(xiàng)目年內(nèi)已完成投資在 2011-2012 年間有過(guò)一個(gè)小幅提升后2012-2013 年出現(xiàn)了一個(gè)大幅度下降，同樣，另一個(gè)資本要素投入指標(biāo)節(jié)能環(huán)支出在 2013-2014 年時(shí)也出現(xiàn)了明顯下降。資本的降低對(duì)于旅游業(yè)效率值的影在接下來(lái)的測(cè)算中值得關(guān)注。

菏澤 0.807 0.193 0.520 0.086 0.632 0.090平均值 0.587 0.200 0.640 0.180 0.592 0.195注：Boot-PTE 代表糾偏后純技術(shù)效率，數(shù)據(jù)來(lái)源于 MaxDEA 軟件測(cè)算。通過(guò)表 3.3 與表 3.4，比較數(shù)值可以發(fā)現(xiàn)：傳統(tǒng) DEA 模型所得效率值相較Bootstrap-DEA 模型所測(cè)得的各地市效率值存在明顯的偏差，且所有的偏差值大于 0。其中旅游業(yè)綜合效率偏差值的平均值為 0.130，最大達(dá)到 0.397，最小到0.017。純技術(shù)效率偏差值的平均值達(dá)到0.171，最大達(dá)到0.502，最小達(dá)到0.02這表明 Bootstrap 技術(shù)達(dá)到了預(yù)期效果，能夠彌補(bǔ)傳統(tǒng) DEA 模型依賴(lài)于原始樣數(shù)據(jù)從而過(guò)高的估計(jì)效率值的問(wèn)題。傳統(tǒng) DEA 模型難以準(zhǔn)確表現(xiàn)出山東省旅業(yè)效率的現(xiàn)狀，而通過(guò) Bootstrap 糾偏后的效率值相較于傳統(tǒng)模型測(cè)算的數(shù)值加準(zhǔn)確和可靠，因此本文在接下來(lái)的章節(jié)中將采用經(jīng)過(guò) Bootstrap 技術(shù)糾偏后效率值進(jìn)行產(chǎn)業(yè)效率分析和影響因素研究。
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