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中国生态旅游 >

2022 , Vol. 12 >Issue 6: 949 - 963

DOI: https://doi.org/10.12342/zgstly.20220054

山地旅游

需求获得视域下云南省山地旅游景区发展效率测评

  • 田瑾 , 1, 2 ,
  • 明庆忠 , 2, *
展开
  • 1.云南农业大学人文社会科学学院，昆明 650201
  • 2.云南财经大学旅游文化产业研究院，昆明 650221
*明庆忠（1963-），男，博士，教授，博士生导师，研究方向为区域地理与旅游开发管理。E-mail:

田瑾（1987-），女，博士，讲师，研究方向为区域旅游规划与管理。E-mail:

收稿日期: 2022-05-08

  修回日期: 2022-12-05

  网络出版日期: 2023-01-16

基金资助

国家自然科学基金项目(41961021)

收起

The development efficiency assessment of mountain tourism scenic spots in Yunnan Province: A perspective of demand satisfaction

  • Tian Jin , 1, 2 ,
  • Ming Qingzhong , 2, *
Expand
  • 1. Humanities and Social Sciences College, Yunnan Agricultural University, Kunming 650201, China
  • 2. Institute of Tourism Culture Industry Research, Yunnan University of Finance and Economics, Kunming 650221, China
*Ming Qingzhong. E-mail:

Received date: 2022-05-08

  Revised date: 2022-12-05

  Online published: 2023-01-16

Fold

摘要

旅游业高质量发展时代，从需求角度对旅游景区发展效率进行更加深入的剖析，具有一定现实意义与决策参考。本研究以云南山地旅游景区为研究对象，以“需求获得”为着力点，对旅游景区发展效率进行类型划分和测评，并对其空间分布、时间演化、效率类型进行进一步阐释。结果表明：（1）城郊型旅游景区社会责任效率较高，经营特种业态的旅游景区供给效率较高，而旅游景区可持续效率普遍偏低；（2）空间上，供给效率和社会责任效率高值核分布区域为滇西北以及滇中区域，可持续效率则呈现从东北向西南递减的格局；（3）时间上，可持续效率呈现较弱态势，但具备向好发展的潜力，而供给效率与社会责任效率则体现出一定疲软状态。以“需求获得”为视角探讨山地旅游景区发展效率，为旅游发展效率赋予了高质量发展背景下新的时代含义，也为云南山地旅游景区乃至中国其他地方山地旅游提供一定借鉴意义。

关键词： 山地旅游景区; 发展效率; 时空分布; 需求获得; 云南

本文引用格式

田瑾 , 明庆忠 . 需求获得视域下云南省山地旅游景区发展效率测评[J]. 中国生态旅游, 2022 , 12(6) : 949 -963 . DOI: 10.12342/zgstly.20220054

Abstract

In the era of high-quality tourism development, an in-depth analysis of the development efficiency of tourist attractions from the perspective of demand has certain practical significance and supports decision-making. Taking Yunnan mountain tourism scenic spots as the research area, and “demand satisfaction” as the focus, this paper categorizes and evaluates the development efficiency of scenic spots, and further explains their spatial distribution, time evolution, and efficiency types. The results show that: (1) The social responsibility efficiency of suburban scenic spots is high, the supply efficiency of scenic spots with special business types is high, and the sustainable efficiency of scenic spots is generally low. (2) From the spatial perspective, the high value regions of supply efficiency and social responsibility efficiency are located in northwest and central Yunnan, while the sustainable efficiency decreases from northeast to southwest. (3) In terms of temporal dimension, the sustainable efficiency is weak, though it has the potential to develop well; the supply efficiency and social responsibility efficiency are underperformed. This paper discusses the development efficiency of mountain tourism scenic spots from the perspective of “demand satisfaction”, which adds a new meaning to the tourism development efficiency under the background of high-quality development, and also provides some suggestions to the development of mountain tourism in Yunnan and other places in China.

Key words： mountain tourist attractions; development efficiency; spatiotemporal distribution; demand satisfaction; Yunnan

1 引言

2017年，中国共产党第十九次全国代表大会首次提出“高质量发展”表述，表明中国经济由高速增长阶段转向高质量发展阶段，同时也提出了一个极为重要的时代课题：高质量发展成为中国“十四五”时期社会经济发展的重要指导思想之一[1]。2021年，国务院印发《“十四五”旅游业发展规划》指出，“十四五”时期要以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，以推动旅游业高质量发展为主题，注重需求侧管理，以满足人民日益增长的美好生活需要为根本目的，努力实现旅游业更高质量、更有效率、更加公平、更可持续、更为安全的发展[2]。旅游业高质量发展时代，“需求侧管理”“需求满足”成为重要关键词。因此从需求角度出发对旅游发展效率进行更加全面和深入的剖析，对寻求旅游业高效发展路径具有一定现实意义。
旅游发展效率及其测评的研究较为广泛。已有旅游发展效率研究涉及省域[3-4]、市域[5-6]、县域[7-8]等不同空间尺度；大量研究对酒店[9⇓-11]、旅行社[12-13]、旅游交通[14]等类型旅游企业的发展效率进行了测评。旅游景区作为旅游业的核心要素，其效率测评也是旅游效率研究的重点[15⇓-17]。董红梅[18]对乡村旅游、休闲度假、红色旅游、城市公园等84个旅游景区中的代表旅游景区进行了效率测量与分析，发现城市公园类和古村古寨类旅游景区的旅游发展效率相对较高；Kytzia等[19]对阿尔卑斯山开发效率进行了剖析，认为效率与旅游经济利益有较大关系，市场利益的获取是旅游景区高效开发的重要目标。已有研究大多将旅游收入作为代表性产出指标，测算旅游景区纯经济发展效率，而旅游者满意度、旅游景区发展社会、生态效应以及旅游景区发展持续性等因素并未纳入效率测评的考量中。
基于此，本研究将在高质量发展的背景下，以需求获得作为视域，对旅游发展效率进行进一步深入剖析：效率不仅仅应包含惯常的纯经济效率，更应该包含满足社会需求的效益属性。并在此基础上构建旅游景区效率测评模型，进一步以云南山地旅游景区为例进行实证分析。以“需求获得”为视角对山地旅游景区发展效率进行划分并测评，一方面为旅游发展效率赋予了高质量发展背景下新的时代含义，另一方面描绘了云南山地旅游景区发展的总体蓝图，为云南山地旅游景区乃至山区发展提供依据，同时也对中国其他地方山地旅游发展具有一定的借鉴价值。

2 研究区域概况与数据来源

2.1 研究区概况

云南省山地面积占比超过9成[20]，山峰数量众多，山地资源独特丰富，自然与人文景观立体多样。自改革开放以来，旅游收入占GDP比重逐年上升，旅游业逐渐成为云南经济发展的重要支柱产业之一，其中旅游景区的作用也日益凸显。截至2021年，云南省共有A级旅游景区474家，其中，5A级旅游景区9家。
在云南省旅游业起步阶段，山地旅游景区作为重要旅游吸引物开始发展。1982年，以苍山洱海、巍宝山、石宝山、鸡足山为核心区域的大理风景名胜区入选首批国家级风景名胜区，其以高山自然生态景观为基础，是云南省山地旅游景区发展的开端。在接下来近40年时间中，山地旅游景区不断发展成熟，类型多种多样，在三江并流区域不乏一批高知名度、高质量旅游景区，形成了特色鲜明、独具规模的系列旅游吸引物。从空间上来看，云南省除德宏州与西双版纳州外，其余14州市均分布有数量不等的山地旅游景区。其中，大理州与楚雄州山地旅游景区数量最多；怒江州、香格里拉市等山区县市旅游景区数量虽不多，但却拥有资源条件优良的知名山峰。

2.2 数据来源

研究对云南省A级旅游景区中以山峰、山脉为核心区域或吸引物的旅游景区进行人工筛选，筛选出41个山地旅游景区（截至2021年）。其中，2A级和1A级旅游景区经营数据缺失较为严重；大理永平宝台山景区、普洱景迈山茶林文化景区于2019年评定为3A级景区，玉溪龙马山景区、新平哀牢山石门峡景区于2020年评定为3A级景区，大理祥云水目山文化景区、曲靖师宗菌子山景区2019年处于停业状态( 数据来源：依据云南省文化和旅游厅公布的旅游景区数据整理。)，以上旅游景区因经营数据时间序列不完整未纳入研究范围。最终选取26个旅游景区作为研究对象，测评其发展效率。在时间范围上，由于2020年、2021年受新冠肺炎疫情影响，大部分山地旅游景区不定期关闭，相关数据未能真实体现旅游景区发展情况，故选择2015—2019年5年数据进行研究分析。
研究数据来源如下：其一，旅游景区经营数据，包括旅游人数、旅游收入等，主要来源于相关课题实地调研，部分缺失数据利用移动平均法进行估算；其二，旅游景区所在县级行政区经济、社会发展相关数据，包括旅游总收入、第三产业增加值、城镇居民人均可支配收入、失业率、财政收入、森林覆盖率等来源于统计年鉴和统计公报。其三，旅游者满意度数据通过选取携程、马蜂窝、去哪儿等旅游网站评价文本计算获得。

3 研究方案设计

3.1 模型构建

效率一词首先出现在机械科学中，之后在经济学、管理学中普遍运用，目前研究中涉及的效率均蕴含着较大的经济属性，大部分指代劳动报酬率、资本收益率等[21]。在对旅游景区的研究中只着眼于效率的经济属性，无法进行全面评价。高质量发展时代的到来，意味着发展满足人民群众需求的特征越发得到重视[22]，因此对发展效率的理解也应进一步更新和深入。
旅游业具有较为特殊的产业性质，其产业链上的“食、住、行、游、购、娱”等要素并不具有明显的投入产出关系[23]，所以传统产业常用的技术改造、知识效应、规模经济等提升效率的方法无法在旅游业发展中得到全面而典型的实践。比如，由于旅游业涉及范围较广，其食、住、行、游、购、娱各要素领域内企业之间存在较大技术差异，某一领域内企业效率的提升并不意味着整体旅游业效率的提升[24]；也正是由于这种差异性，追求规模经济以提升效率又会在一定程度上损害区域旅游业发展的多样性[23]。另外，旅游发展过度追求经济效率，又会带来较高的环境、文化和伦理成本，损害社会的良性发展。因此，纯经济效率不是旅游业发展的唯一目标，旅游景区的高质量发展是效率提升与质量改进并重的发展，是传统效率和效益的结合[25]：一方面，旅游景区的高效发展要求以较少的资源创造更大的产出，强调了发展的节约性；另一方面，产出满足社会需求的程度也应该是高效发展所要求的。换句话说，山地旅游景区的发展效率不仅是经济意义上的效率，也是需求获得视域的效益。因此，文章将对发展效率进行重新解析，以满足不同人群需求为标准进行分类，划分为满足山地旅游者、山区其他利益相关者以及子孙后代旅游需求的供给效率、社会责任效率和可持续效率3个效率类型。
供给效率评价的是旅游景区满足山地旅游者需求的程度，是旅游景区发展效率的核心：旅游景区通过高质量的供给，满足旅游者需求。从旅游者角度来看，需求满足衡量的是这段旅游体验带给旅游者的满意度[26⇓-28]，旅游者满意度越高就意味着需求满足程度越高，而以较少的旅游景区投入获取更大的满意度则是高供给效率的表现。
社会责任效率立足于旅游景区满足其他利益相关者需求的程度。随着山地旅游发展的产业化和市场化，旅游景区对山地区域的社会、文化、生态环境均产生了较大的影响。作为一种特殊的企业类型，对旅游景区发展效率的评价应该囊括旅游景区的外部效应，旅游景区发展在满足旅游者需求、创造经济利益的同时，更应该积极带动周边区域发展，这也是旅游景区所应该承担的社会责任。而旅游景区是否能较好地承担社会责任，为周边区域带来良性影响，是其高效发展的重要组成部分。
可持续效率立足于满足子孙后代的旅游需求。一方面，旅游景区发展必须具备持续性，需求获得视域体现代际公平性，需要将需求获得在时间维度上进行一定延伸。无论是满足旅游者需求，还是满足其他利益者需求，都不能损害子孙后代满足其旅游需求的能力[29⇓-31]。另一方面，可持续效率立足于旅游景区发展持续性，优质旅游景区必然要求其在发展效率上体现出经久不衰的稳定性，从需求获得的视域来说则意味着旅游景区能够满足子孙后代的旅游需求。旅游景区要谋求持续发展，其社会、经济、生态的协调发展至关重要，同时还要求旅游景区具备结构优良、增长持续的旅游消费。
总之，以“需求获得”为核心探讨山地旅游景区发展效率，这里的“需求”一方面指大众不断精细化、丰富化的旅游需求，同时也包括社区、企业、政府在旅游业发展中的需求，最后还应该囊括子孙后代的旅游需求。基于此，旅游景区在经济利益驱动下，以高质量的供给满足旅游者需求为核心，承担社会责任，同时保证旅游景区发展的持续性，这样的山地旅游景区才算具备了较高的发展效率（图1）。
图1 发展效率分类与测评模型

Fig. 1 Model of development efficiency categorization and measurement

3.2 指标体系构建

寻求投入产出的最优比例是效率测算的重要抓手，以最小投入创造最高产出是效率的最优状态。基于上文构建的模型，考量山地发展现状和旅游景区经营特征，借鉴国内外已有的各类旅游发展效率、旅游质量评价及其他行业发展效率评价指标[32⇓⇓⇓⇓⇓⇓⇓⇓-41]，构建旅游景区发展效率指标体系（表1）。
表1 发展效率测度指标

Tab. 1 Development efficiency measurement indicators

效率 指标
投入指标 产出指标
供给效率 景区旅游人数、旅游资源丰度（旅游资源基本类型占比）、旅游景区设施建设情况（景区设施数量） 旅游者满意度、景区旅游收入
社会责任效率 景区旅游收入、景区旅游人数 区域旅游收入、区域第三产业增加值、区域城镇居民人均可支配收入、区域城镇居民储蓄总额、区域社会消费品零售总额、区域固定资产投资增长率、区域失业率、区域财政收入、区域空气质量二级以上天数、区域森林覆盖率
可持续效率 景区旅游收入、景区旅游人数 区域社会-经济-生态耦合协调度、区域社会-经济-生态耦合度、景区市场占有率、景区人均消费
首先，供给效率重点衡量旅游景区经济利益和游客满意度，以资源基础、设施建设情况、旅游人数为投入，以满意度和景区旅游收入为产出[33⇓-35]。在以往研究中，景区旅游人数大部分时候被作为产出指标，但是本研究所探讨的供给效率并不是单纯的经济效率，而是在经济效率基础上满足旅游者需求的程度，测评的是旅游景区在接待游客的基础上，获取经济利益、满足需求、提升满意度的能力。旅游人数不再是发展的目标而成了发展基础。另外，由于山地旅游景区地理环境限制以及较为严格的生态保护政策，加之旅游市场竞争的愈发激烈，增加游客数量并不是山地旅游景区发展的有效路径，而在一定或更低的接待水平前提下，获取更大的经济利益、更高的满意度才是山地旅游景区优质发展之路。基于此，除了惯常的资源投入与设施投入之外，本研究将景区旅游人数作为投入指标，产出指标则为满意度和旅游收入。旅游景区接待（投入）一定数量的游客，产生了旅游收入，同时获得了游客满意度，这是供给效率的测算逻辑。而在这个过程中，资源投入、设施投入也同等重要。从产出指标来看，旅游业发展具备相当的事业性，但是其产业性依然不可忽视，较高的旅游收入是旅游景区得以经营和发展的经济基础，是测算旅游景区发展效率的重要产出指标。而山地旅游景区特殊的环境使其在业态选择、设施建设上受到一定限制，不能靠扩大投资、扩大市场等其常用方式增加供给，靠高质量旅游供给提升满意度是其发展的重要路径。
其次，社会责任效率重点评价旅游景区是否产生积极的外部效应，从而很好地承担了社会责任。参照相关文献中旅游效应评价指标体系[36-37]，以景区旅游收入、旅游人数为投入指标，以旅游景区所在县域经济、社会、生态发展现状为产出指标。山地旅游景区对周边区域的带动向来是较为复杂的，如果将其看作一个黑箱，那么社会责任效率测评的逻辑就在于旅游景区为周边区域带来（投入）人流、资金流，使得周边区域（产出）在经济、社会、生态等方面良性发展。一个旅游景区即使拥有不高的旅游人数和收入，但其周边区域经济、社会、生态发展良好，那么旅游景区就具有较高的社会责任效率，满足了周边利益相关者的需求。
最后，可持续效率主要关注旅游景区发展的持续性，重点评价旅游景区消费质量、发展协调程度和变化趋势[38⇓-40]，因此以景区旅游人数、旅游收入为投入指标，以旅游景区所在县域社会、经济、生态发展的耦合协调度、效应耦合度以及旅游景区市场占有率、人均消费为产出。旅游景区接待（投入）一定数量的游客，产生了旅游收入，同时获得了较为良性的消费结构和均衡性。从投入产出的逻辑来看，一个旅游景区即使获得了较高的旅游人数与收入，但是若其周边区域发展不平衡，旅游景区本身市场占有率低，人均消费较低，这样的旅游景区是不具备发展持续性，其可持续效率较低；相反，一个旅游景区虽然目前旅游人数与收入不高，但是其市场占有率大、人均消费高，周边区域协调发展，那么必然具有较高的可持续效率。

3.3 研究方法

3.3.1 数据包络分析方法

本研究选取非导向至强有效前沿最近距离模型（Minimum Distance to Strong Efficient Frontier，MinDS）对山地旅游景区发展效率进行测评，并对其进行了改进，采用降维分析法，对相关指标确定权重，计算发展效应指数。求解过程如下：假设有n个决策单元，其中，有效决策单元数量为k，集合为E。用集合E的所有非空子集中的DMU（Decision Making Unit，即决策单元）通过线性组合构建出一个新的DNU（线性组合系数大于零）。不断重复上述过程，获得效率值ρ[41]，其中ρz为不同有效非空子集效率值，ρMAX为其中最大效率值。当完成所有有效子集的构建后，MinDS模型的效率值为：
ρ M A X = m a x ρ z ， z = 1 ， 2 ， … ， n

3.3.2 耦合协调度

在可持续效率测评中，涉及耦合度、耦合协调度计算方法。耦合度是对相关性的测评；耦合协调度同时反映了要素间的相互作用关系。将山地旅游景区所在区域经济、社会、生态发展强度函数进行量化表示，借鉴物理学中容量耦合系数模型，推广得到多个系统或要素相互作用耦合度模型。并进一步计算耦合协调度，其中 u n为不同子系统的综合指数：
C = n ( u 1 × u 2 × … u n ) / ∏ ( u i + u j ) 1 n
式中， u i为前i个子系统综合指数， u j为后j个子系统综合指数（n为子系统总数，i+j=n），C为耦合度。

3.3.3 文本分析

文本分析法通过关键词提取、词频统计、词意聚类对文本内容进行量化呈现。本研究在满意度指标赋值过程中，依托知网词典Hownet情感词库，利用NLPIR大数据语义智能分析软件对旅游景区网络评论文本进行情感分析并赋值。另外，采取词频统计并赋分的方式对旅游资源丰度、旅游景区设施投入指标进行赋值。

4 结果分析

4.1 效率水平分析

依托上文构建的测评模型，对云南省26个A级山地旅游景区2015—2019年间平均供给效率、社会责任效率和可持续效率进行分析（图2）。
图2 云南山地旅游景区发展效率

Fig. 2 Development efficiency of Yunnan mountain tourism scenic area

4.1.1 供给效率分析

山地旅游景区供给效率总体水平最高，基本能满足旅游者需求，其中，以登山、徒步等特种业态为亮点的旅游景区供给效率最高。香格里拉蓝月山谷旅游区、丽江玉龙雪山景区、丽江老君山景区、昆明西山风景名胜区、昆明轿子山景区、德钦梅里雪山景区等供给效率5年均值较高。香格里拉蓝月山谷旅游区供给效率最高，该旅游景区无论满意度还是旅游收入均处于于中游水平，但却获得了较高的供给效率（效率值达到0.77）。这主要因为香格里拉蓝月山谷旅游区以石卡雪山为核心区域，具备优良的自然资源，同时旅游景区以登山徒步、探险等特种旅游业态为主营业务，游客消费水平较高，以较少的旅游人数获得了经济利益，又以高品位的旅游资源获得了满意度，通过低投入获取了高效率。在严格的旅游人数限制下，寻求经济收益与游客满意度的最大化是山地旅游景区发展的重要途径。
另外，丽江玉龙雪山景区、昆明西山风景名胜区同时拥有较高的旅游收入和满意度，也是云南山地旅游景区中发展较为良性的代表。而昆明轿子山景区、德钦梅里雪山景区、宾川鸡足山景区则是依靠较高的满意度获得了高供给效率。

4.1.2 社会责任效率分析

山地旅游景区社会责任效率总体水平不低，周边区域社会经济发展较为良好，其中，城郊型旅游景区社会责任效率最高。昆明西山风景名胜区、通海秀山历史文化公园、楚雄紫溪山景区等社会责任效率较高。昆明西山风景名胜区达到了最高的社会责任效率（效率值达到0.93），这主要由旅游景区类型和所处地理区位决定。昆明西山风景名胜区是典型的城郊休闲型旅游景区，周边市民是客源市场的重要组成部分，旅游景区同时具备了城市休闲功能，周边的休闲消费产生了较大的区域效应。游客接待与城市休闲的双重功能大大带动了周边区域发展，更好地完成了社会责任，获得了较高的社会责任效率值。通海秀山历史文化公园、楚雄紫溪山景区、弥勒锦屏山景区等也属于这一类型。
值得注意的是，丽江玉龙雪山景区、德钦梅里雪山景区、宾川鸡足山景区等拥有较高知名度与高供给效率的旅游景区却在社会责任效率排序中位列尾部。这些旅游景区之所以会产生较低的社会责任效率，都有一定的特殊性。丽江玉龙雪山景区、宾川鸡足山景区知名度较大，且在周边区域内都有如丽江古城、大理古城可提供餐饮、住宿、购物、娱乐等综合服务，知名度也较高的旅游目的地。特别是丽江玉龙雪山景区，距离丽江古城仅20 km，大部分前往玉龙雪山的游客，均会选择古城区的餐饮、住宿、购物、娱乐等综合服务，而不是选择旅游景区所隶属的玉龙县的相关服务。因此，这些旅游景区所产生的区域效应也就是旅游景区所承担的社会责任出现了扩大化，甚至出现了跳跃化的特征。旅游景区为所属县域贡献的社会责任就相对较低。另外，如梅里雪山景区、剑川千狮山景区、西畴香坪山景区、永仁方山景区等，或因设施条件较差，或因知名度较低，或因旅游资源缺乏吸引力，无法更好地完成社会责任，效率值较低。

4.1.3 可持续效率分析

山地旅游景区可持续效率普遍偏低、发展持续能力较弱是云南山地旅游景区面临的严重问题，市场份额不断缩减是可持续效率偏低的主要原因。其中，昆明轿子山景区、香格里拉蓝月山谷旅游区和昆明西山风景名胜区可持续效率处于相对较高水平。昆明轿子山景区可持续效率最高（效率值达到0.84），其周边区域经济、社会、生态发展不仅相互作用，且良性互动，具有较高的协调度。同时，作为禄劝县的龙头景区，轿子雪山景区拥有10.94%的平均市场占有率，市场潜力较大。实际上，市场潜力不足是云南山地旅游景区普遍面临的问题，除昆明轿子山景区、丽江玉龙雪山景区、宾川鸡足山景区外，其余旅游景区的市场占有率均小于1%，区域竞争力较弱。一方面，山地旅游景区的业态普遍单一，传统观光占比较高，已无法适应旅游者越发丰富的旅游需求，在激烈的竞争下，市场份额逐渐缩减；另一方面，由于山地生态保护的需要，对游客数量限制较大，这也是山地旅游景区市场份额缩减的原因之一。

4.2 效率空间分布分析

对不同旅游景区三大效率平均值进行插值分析，以剖析其效率空间分布差异。可以看出，云南山地旅游景区供给效率和社会责任效率都出现了较为明显的效率高值核，滇西北地区、以昆明市为核心的滇中地区为高值分布区域。可持续效率分布较为均衡，呈现从东北区域向西南区域递减的态势（图3）。
图3 云南山地景区发展效率空间分布

注：该图基于自然资源部标准地图服务网站下载的审图号为GS(2019)3266号的标准地图制作，底图无修改

Fig. 3 Spatial distribution of development efficiency of Yunnan mountain scenic area

滇西北地区是横断山脉的重要组成部分，山高谷深，是三江并流世界自然遗产的核心地带，同时拥有北半球纬度最低的雪山群，具有明显的资源优势，因此成为了旅游景区供给效率分布的高值核。但是，社会责任效率与可持续效率受到区域社会经济发展的影响更大，因此其空间分布高值核向滇中地区移动，滇中地区因具备更加优越的交通条件、基础设施条件、消费环境条件能够更好地完成企业社会责任，同时具备了更加优越的持续发展能力。可以看出，山地旅游景区的高效发展需要同时依靠高质量的资源和周边社会经济环境的双重拉动。
接下来进一步计算旅游景区效率分布的全局莫兰指数以分析效率分布空间自相关性（表2）。可以看出，除供给效率具备一定的空间自相关性，且呈现较强的聚集特征外，其他两类效率分布均呈现为随机模式，不具备空间自相关性。
表2 效率分布空间自相关分析

Tab. 2 Spatial autocorrelation analysis of efficiency distribution

效率 莫兰指数 Z得分 P值
供给效率 0.3922 2.9688 0.003
社会责任效率 0.0923 0.7259 0.460
可持续效率 -0.0842 -0.3080 0.750
山地旅游景区由于天然依托山地区域形成，其分布必然与地理空间息息相关。当然，这种相关性在山地面积广阔的云南受到一定削弱。分析表明，供给效率具有较强的空间自相关性，也就是说，目前云南山地旅游景区仍然是以自然资源为核心吸引物，因此满足旅游者需求的能力受空间因素影响较大。相对应地，社会责任效率和可持续效率更看重旅游景区的开发与策划及周边环境的支持。一方面，旅游景区经营业态多样、游客参与性较强的开发模式会对周边区域产生更大效应从而使旅游景区能更好地承担社会责任；另一方面，旅游景区高质量开发也必然包含了旅游景区经营的可持续性，因此其受空间因素的影响较弱。

4.3 效率时间演化分析

进一步计算分析2015—2019年5年间三大效率的平均值，以分析其效率分布时间序列的发展和演化趋势（图4）。
图4 山地旅游景区发展效率时间分布

Fig. 4 Temporal distribution of development efficiency of mountain tourism scenic spots

分析发现，山地旅游景区供给效率、社会责任效率、可持续效率的分布标准差分别为0.013、0.022、0.011，其分布较为集中，其中，社会责任效率分布最为离散，时间序列平稳性较差。其次，供给效率、社会责任效率和可持续效率时间序列分布的偏度分别为0.600、0.560、-0.969，供给效率和社会责任效率偏度为正，其时间序列分布波形有右侧长尾，为右偏分布，偏度小于1，数据偏斜度一般；可持续效率时间序列分布偏度为负，为左偏分布，数据偏斜度要高于供给效率和社会责任效率。换句话说，云南山地旅游景区的发展持续性呈现向好趋势，而供给能力与承担社会责任能力则体现出一定的疲软状态。
最后，山地旅游景区供给效率、社会责任效率、可持续效率峰度均小于3，说明其分布曲线低于正态分布，峰度比中侧中胚偏层低且宽，两侧均显示平坦的尾巴，离群值较小，说明三大效率分布时间序列中均存在异常年份，但是数量不多，总体分布较为平衡和均匀。其中，供给效率分布较为稳定，2015年以来高值区域均在滇西北地区：2015年在滇西北丽江玉龙雪山景区、宾川鸡足山景区等引领下，供给效率高值区域主要分布在丽江、大理一带；2017年之后，以香格里拉蓝月山谷旅游区、德钦梅里雪山景区为代表的雪山型景区供给效率大幅增加，其高值核范围不断扩大，迪庆州纳入其中。社会责任效率分布的时间变化较为明显，2019年前并未形成明显高值核，效率呈现出由滇中区域向滇西北递减的态势，2019年随着昆明西山风景名胜区、通海秀山历史文化公园、武定狮子山风景名胜区、楚雄紫溪山景区等旅游景区建设完善，以昆明市为代表的滇中区域逐渐成为社会责任效率分布的高值核。可持续效率分布始终未出现高值核，2017年以前其分布缺乏规律性，异常值区域较多，2017年随着山地旅游景区数量的不断增加、旅游质量的逐步提升，从滇东南向滇西北递减的空间格局逐渐呈现。

4.4 发展效率类型分析

云南山地旅游景区发展效率体现了不同的效率特征，依据三大效率数值，运用自然断裂法将26家旅游景区划分为5种类型。高供给-高社会责任-高持续型旅游景区在供给水平、社会责任、旅游景区持续性上都呈现较高效率，其发展经验具有较大参考价值，是云南山地旅游发展的典型和示范。高供给-低社会责任-高持续型旅游景区属于特例型旅游景区，大多分布于地理区位较为偏远、资源条件优越的山地区域，其发展能够很好满足旅游者需求，同时可持续性良好，但是旅游景区承担社会责任较少。高供给-低社会责任-低持续型旅游景区是传统山地旅游景区发展的典型，具有较高的供给水平，旅游景区经济收入和旅游人数均处于前列，但是由于过于注重旅游景区经济利益，几乎没有承担社会责任，发展的持续性也较弱。低供给-高社会责任-低持续型旅游景区资源条件及供给水平、持续能力一般，但是由于较好的区位环境，半开放式的经营模式以及周边消费业态相对丰富，较好地完成了社会责任，在很大程度上带动周边区域发展。低供给-低社会责任-低持续型旅游景区在各个方面都显现出较低的发展效率。
分析发现，2015—2019年间各旅游景区类型分布较为稳定，未出现变化较大旅游景区（表3）。其中，高供给-高社会责任-高持续类型数量最少，高供给-低社会责任-低持续类型数量最多，可见，对社会责任的承担和发展的可持续性是云南山地旅游景区的短板。其中，昆明西山风景名胜区5年均为高供给-高社会责任-高持续类型，其发展示范性较为显著。2017年后，香格里拉蓝月山谷旅游区供给进一步提升，但是其承担的社会责任却较为薄弱。而丽江玉龙雪山景区发展持续性却在2017年后逐渐向好，潜力较大。宾川鸡足山景区、昆明轿子山景区始终属于高供给-低社会责任-高持续类型，提升旅游景区承担社会责任的意识和能力，是这类旅游景区未来发展的重点。
表3 典型山地旅游景区发展效率分类

Tab. 3 Typical development efficiency categories of mountain tourist scenic areas

类型 旅游景区名称
2019年 2017年 2015年
高供给-高社会责任-高持续 昆明西山风景名胜区 昆明西山风景名胜区、香格里拉蓝月山谷旅游区 昆明西山风景名胜区
高供给-低社会责任-高持续 宾川鸡足山景区、丽江玉龙雪山景区、香格里拉蓝月山谷旅游区、昆明轿子山景区 宾川鸡足山景区、丽江玉龙雪山景区、昆明轿子山景区 宾川鸡足山景区、香格里拉蓝月山谷旅游区、昆明轿子山景区
高供给-低社会责任-低持续 新平磨盘山森林公园、腾冲高黎贡山茶博园、腾冲云峰山景区、丽江老君山景区、德钦梅里雪山景区 新平磨盘山森林公园、腾冲高黎贡山茶博园、腾冲云峰山景区、丽江老君山景区、剑川石宝山景区、德钦梅里雪山景区 新平磨盘山森林公园、腾冲高黎贡山茶博园、腾冲云峰山景区、丽江老君山景区、丽江玉龙雪山景区、永仁方山景区、德钦梅里雪山景区
低供给-高社会责任-低持续 通海秀山历史文化公园、弥勒锦屏山景区、会泽大海草山景区、武定狮子山风景名胜区、楚雄紫溪山景区 通海秀山历史文化公园、弥勒锦屏山景区、会泽大海草山景区、武定狮子山风景名胜区、楚雄紫溪山景区 通海秀山历史文化公园、弥勒锦屏山景区、会泽大海草山景区、楚雄紫溪山景区、南涧无量山樱花谷景区
低供给-低社会责任-低持续 龙陵松山景区、麻栗坡老山圣地景区、永仁方山景区、西畴香坪山景区 龙陵松山景区、麻栗坡老山圣地景区、永仁方山景区、西畴香坪山景区 龙陵松山景区、麻栗坡老山圣地景区、西畴香坪山景区

5 结论与讨论

本研究基于需求获得视域，对山地旅游景区发展效率进行了深入扩展，将纯经济效率与满足社会需求的效益属性相结合，以此构建模型测评云南山地旅游景区效率，全面剖析了山地旅游景区发展现状，探索了旅游景区发展效率的分类和水平，发现如下结论。
首先，在高质量发展背景下，应以“需求获得”作为切入点，同时考虑纯经济效率与社会需求满足的效益属性，将旅游景区发展效率划分为满足旅游者需求、满足其他利益相关者需求、满足子孙后代需求的供给效率、社会责任效率和可持续效率三大效率。
其次，以登山徒步、探险等特种旅游业态为核心吸引的旅游景区供给效率较高，寻求经济收益与游客满意度的最大化是提升供给效率的重要途径。城郊型山地旅游景区通过游客接待与城市休闲的双重功能带动周边区域发展，更好地完成了社会责任，获得了较高的社会责任效率值。而云南山地旅游景区的可持续效率普遍偏低，发展持续能力较弱是云南山地旅游景区面临的严重问题之一。
第三，云南山地旅游景区供给效率和社会责任效率都出现了较为明显的高值核，分别集中在滇西北地区和滇中地区。可持续效率分布较为均衡，呈现从东北区域向西南区域递减的格局。
第四，云南山地旅游景区供给效率、社会责任效率和可持续效率总体时间分布较为平稳，可持续效率呈现较弱态势，但具备向好发展的潜力，而供给效率与社会责任效率则体现出一定疲软状态。
最后，山地旅游景区效率分布主要呈现高供给-高社会责任-高可持续型、高供给-低社会责任-高可持续型、高供给-低社会责任-低可持续型、低供给-高社会责任-低可持续型、低供给-低社会责任-低可持续型5种类型，其中，高供给-高社会责任-高持续类型数量最少，高供给-低社会责任-低持续类型数量最多，对社会责任的承担和发展的可持续性是云南山地旅游景区的短板。
本研究在以下几个方面做了努力和尝试，以求有所创新：一是构筑了山地旅游景区发展效率测评体系。对文献分析发现，山地旅游景区的既有研究在内容上基本以资源和业态为核心，多立足于旅游景区本身，充分考虑旅游景区社会责任和持续能力因素的研究较为缺乏。本研究从需求获得视域入手，将研究从旅游景区本位进行扩展，充分考虑其社会责任，同时也考虑持续发展的能力。二是用新的效率分类与测评探讨山地旅游景区发展。以满足“人”的需求为视角，在产出指标中充分考虑游客满意度，将“人”的范围扩大到所有旅游景区发展中的利益相关者。把对效率的理解进一步拓展，不再仅仅追求以最小的投入产生最大产出，而更加重视效率结果的质量性，并提出效率结果的质量性可以由结果满足社会需求的程度来衡量，这是传统效率与效益的结合。
总体而言，本研究通过从需求获得角度对云南省山地旅游景区进行全面的测评与分析，力图描绘云南山地旅游景区发展效率的总体蓝图，以期对山地旅游景区乃至山地区域的发展进行深入的研究，具有一定的理论价值和现实意义，为云南省乃至中国山地旅游区发展的研究提供了一些参考。
未来的相关研究还可以从以下几个方面进一步探讨：第一，进一步深入研究山地旅游发展。山地旅游区发展系统是一个复杂的经济社会系统，涉及社会经济发展的方方面面，本研究基于“需求满足”角度构建山地旅游景区效率测评体系，具有一定的代表性。但是对旅游景区发展研究的全面性稍显欠缺，可在未来研究中进一步对不同山地旅游景区类型的发展效率进行细化和丰富。第二，加强山地旅游景区发展效率测评研究。在山地旅游景区发展效率测评中，选择数据包络分析方法进行分析。旅游景区发展效率综合性较强，涉及指标覆盖面广，还可以依托效率测评，进一步完善旅游景区发展测评体系，以期进行更为全面的研究和分析。第三，继续充实山地旅游景区案例研究。云南山地旅游景区数量众多，类型丰富，未来将进一步扩展研究案例范围，对宾川鸡足山景区、昆明轿子山景区、香格里拉蓝月山谷旅游区、昆明西山风景名胜区等独具发展特色的旅游景区发展效率进行详细分析。

参考文献

原文顺序 | 文献年度倒序 | 文中引用次数倒序
[1]
张洪昌. 新时代旅游业高质量发展的治理逻辑与制度创新[J]. 当代经济管理, 2019, 41(9): 60-66.

[ Zhang Hongchang. The governance logic and system innovation for the high-quality development of tourism in the new era[J]. Contemporary Economic Management, 2019, 41(9): 60-66.]

[2]
何建民. 新时代我国旅游业高质量发展系统与战略研究[J]. 旅游学刊, 2018, 33(10): 9-11.

[ He Jianmin. Research on the system and strategy of high-quality tourism development in China in the new era[J]. Tourism Tribune, 2018, 33(10): 9-11.]

[3]
屈小爽. “丝绸之路经济带”西北旅游城市旅游效率评价[J]. 统计与决策, 2017(10): 70-74.

[ Qu Xiaoshuang. “Silk Road Economic Belt” northwest tourism city tourism efficiency[J]. Statistics and Decision, 2017(10): 70-74.]

[4]
魏俊, 胡静, 朱磊, 等. 鄂皖两省旅游发展效率时空演化及影响机理[J]. 经济地理, 2018, 38(8): 187-195.

[ Wei Jun, Hu Jing, Zhu Lei, et al. Spatial-temporal differentiation and influencing mechanism of tourism development efficiency in Hubei Province and Anhui Province[J]. Economic Geography, 2018, 38(8): 187-195.]

DOI

[5]
Assaf A G. Benchmarking the Asia Pacific tourism industry: A Bayesian combination of DEA and stochastic frontier[J]. Tourism Management, 2012, 33(5): 1122-1127.

DOI

[6]
马晓龙, 金远亮. 张家界城市旅游发展的效率特征与演进模式[J]. 旅游学刊, 2015, 30(2): 24-32.

[ Ma Xiaolong, Jin Yuanliang. Urban tourism of Zhangjiajie: Efficiency characteristics and change models[J]. Tourism Tribune, 2015, 30(2): 24-32.]

[7]
徐冬, 黄震方, 胡小海, 等. 浙江省县域旅游效率空间格局演变及其影响因素[J]. 经济地理, 2018, 38(5): 197-207.

[ Xu Dong, Huang Zhenfang, Hu Xiaohai, et al. The spatial pattern evolution and its influencing factors of county-scale tourism efficiency in Zhejiang province[J]. Economic Geography, 2018, 38(5): 197-207.]

[8]
Seweryn K, Skocki K, Banaszkiewicz M, et al. Determining the geotechnical properties of planetary regolith using low velocity penetrometers[J]. Planetary and Space Science, 2014, 99(1): 70-83.

DOI

[9]
谢春山, 王恩旭, 朱易兰. 基于超效率DEA模型的中国五星级酒店效率评价研究[J]. 旅游科学, 2012, 26(1): 60-71.

[ Xie Chunshan, Wang Enxu, Zhu Yilan. A study on efficiency evaluations of China’s five-star hotels: Based on super-efficiency DEA model[J]. Tourism Science, 2012, 26(1): 60-71.]

[10]
Anderson R I, Fish M, Xia Y, et al. Measuring efficiency in the hotel industry: A stochastic frontier approach[J]. International Journal of Hospitality Management, 1999, 18(1): 45-57.

DOI

[11]
Morey R C, Dittman D A. Evaluating a hotel GM’s performance: A case study in benchmarking[J]. The Cornell Hotel and Restaurant Administration Quarterly, 2003, 44(5-6): 53-59.

[12]
胡宇娜, 梅林, 魏建国. 中国区域旅行社业效率的时空分异及驱动机制[J]. 地理与地理信息科学, 2017, 33(3): 91-97.

[ Hu Yuna, Mei Lin, Wei Jianguo. Regional travel agency industry efficiency in China: Time-space differentiation and driving mechanism[J]. Geography and Geo-Information Science, 2017, 33(3): 91-97.]

[13]
Fuentes R. Efficiency of travel agencies: A case study of Alicante, Spain[J]. Tourism Management, 2011, 32(1): 75-87.

DOI

[14]
Michael E J. Tourism micro-clusters[J]. Tourism Economics, 2003, 9(2): 133-145.

DOI

[15]
杨春梅, 赵宝福. 基于数据包络分析的中国冰雪旅游产业效率分析[J]. 干旱区资源与环境, 2014, 28(1): 169-174.

[ Yang Chunmei, Zhao Baofu. An efficiency evaluation on Chinese ice-snow tourism industry based on data envelopment analysis[J]. Journal of Arid Land Resources and Environment, 2014, 28(1): 169-174.]

[16]
陶卓民, 薛献伟, 管晶晶. 基于数据包络分析的中国旅游业发展效率特征[J]. 地理学报, 2010, 65(8): 1004-1012.

DOI

[ Tao Zhuomin, Xue Xianwei, Guan Jingjing. Efficiency characteristics analysis of tourism industry in China based on the method of DEA[J]. Acta Geographica Sinica, 2010, 65(8): 1004-1012.]

DOI

[17]
马晓龙, 保继刚. 基于DEA的中国国家级风景名胜区使用效率评价[J]. 地理研究, 2009, 28(3): 838-848.

[ Ma Xiaolong, Bao Jigang. Evaluating the using efficiencies of Chinese National Parks with DEA[J]. Geographical Research, 2009, 28(3): 838-848.]

DOI

[18]
董红梅. 我国不同类型景区旅游效率研究[J]. 资源开发与市场, 2021, 37(10): 1264-1270.

[ Dong Hongmei. Tourism efficiency of different types of tourist attractions in China[J]. Resource Development & Market, 2021, 37(10): 1264-1270.]

[19]
Kytzia S, Walz A, Wegmann M. How can tourism use land more efficiently? A model-based approach to land-use efficiency for tourist destinations[J]. Tourism Management, 2011, 32(3): 629-640.

DOI

[20]
明庆忠, 童绍玉. 云南地理[M]. 北京: 北京师范大学出版社, 2016.

[ Ming Qingzhong, Tong Shaoyu. Yunnan Geography[M]. Beijing: Beijing Normal University Press, 2016.]

[21]
颜鹏飞, 王兵. 技术效率、技术进步与生产率增长:基于DEA的实证分析[J]. 经济研究, 2004, 39(12): 55-65.

[ Yan Pengfei, Wang Bing. Technical efficiency, technical progress & productivity growth: An empirical analysis based on DEA[J]. Economic Research Journal, 2004, 39(12): 55-65.]

[22]
金碚. 关于“高质量发展”的经济学研究[J]. 中国工业经济, 2018(4): 5-18.

[ Jin Bei. Study on the “high-quality development” economics[J]. China Industrial Economics, 2018(4): 5-18.]

[23]
杨勇. 高级旅游经济学进阶二十讲[M]. 上海: 上海交通大学出版社, 2018.

[ Yang Yong. Senior Tourism Economics Twenty Lecture[M]. Shanghai: Shanghai Jiao Tong University Press, 2018.]

[24]
谢彦君. 基础旅游学[M]. 4版. 北京: 商务印书馆, 2015.

[ Xie Yanjun. Basic Tourism[M]. 4th ed. Beijing: The Commercial Press, 2015.]

[25]
李万立. 旅游产业链与中国旅游业竞争力[J]. 经济师, 2005(3): 123-124.

[ Li Wanli. The competitiveness of the tourism industry chain and the Chinese tourism industry[J]. China Economist, 2005(3): 123-124.]

[26]
符全胜. 旅游目的地游客满意理论研究综述[J]. 地理与地理信息科学, 2005, 21(5): 90-94.

[ Fu Quansheng. Progress in visitor satisfaction of tourist destination: A literature review[J]. Geography and Geo-Information Science, 2005, 21(5): 90-94.]

[27]
董观志, 杨凤影. 旅游景区游客满意度测评体系研究[J]. 旅游学刊, 2005, 20(1): 27-30.

[ Dong Guanzhi, Yang Fengying. Research on the tourist satisfaction evaluation system for tourist attractions[J]. Tourism Tribune, 2005, 20(1): 27-30.]

[28]
李智虎. 谈旅游景区游客服务满意度的提升[J]. 企业活力, 2003(4): 39-41.

[ Li Zhihu. Talk about the improvement of tourist service satisfaction in tourist attractions[J]. Enterprise Vitality, 2003(4): 39-41.]

[29]
Tang C H, Jang S. The tourism-economy causality in the United States: A sub-industry level examination[J]. Tourism Management, 2009, 30(4): 553-558.

DOI

[30]
卢云亭. 生态旅游与可持续旅游发展[J]. 经济地理, 1996, 16(1): 106-112.

[ Lu Yunting. Developing ecotourism and sustainable tourism[J]. Economic Geography, 1996, 16(1): 106-112.]

[31]
United Nations World Tourism Organization (UNWTO). Indicators of Sustainable Development for Tourism Destinations: A Guidebook[M]. Madrid: UNWTO, 2004.

[32]
李晓琴, 银元. 低碳旅游景区概念模型及评价指标体系构建[J]. 旅游学刊, 2012, 27(3): 84-89.

[ Li Xiaoqin, Yin Yuan. A conceptual model of low carbon scenic spots and construction of evaluation index system[J]. Tourism Tribune, 2012, 27(3): 84-89.]

[33]
伍进. 旅游景区核心竞争力构建探析[J]. 特区经济, 2006(1): 210-211.

[ Wu Jin. The core competitiveness of the tourist attraction builds an analysis[J]. Special Zone Economy, 2006(1): 210-211.]

[34]
黄远水. 风景名胜区旅游竞争力研究[D]. 天津: 天津大学, 2005.

[ Huang Yuanshui. Research on the tourism competitive competence of the scenic spots and historic sites[D]. Tianjin:Tianjin University, 2005.]

[35]
唐鸿, 刘雨婧, 麻学锋. 旅游业与新型城镇化协调发展效应评价: 以张家界为例[J]. 经济地理, 2017, 37(2): 216-223.

[ Tang Hong, Liu Yujing, Ma Xuefeng. Tourism and new urbanization coordinated development effect evaluation-Take Zhangjiajie as an example[J]. Economic and Geography, 2017, 37(2): 216-223.]

[36]
肖佑兴, 明庆忠. 旅游综合效应评价的一种方法: 以白水台为例[J]. 生态学杂志, 2003, 22(6): 152-156.

[ Xiao Youxing, Ming Qingzhong. A method of assessment about the synthetic impacts of tourism in Baishuitai[J]. Chinese Journal of Ecology, 2003, 22(6): 152-156.]

[37]
Park D B, Yoon Y S. Developing sustainable rural tourism evaluation indicators[J]. International Journal of Tourism Research, 2011, 13(5): 401-415.

DOI

[38]
Bjeljac Z, Brankov J, Curcic N. Tourism evaluation of IBA areas in the Serbian Part of Banat[J]. Forum Geografic, 2012, 24(6):41-48.

[39]
赵建强. 基于改进旅游生态足迹模型的生态系统旅游可持续发展能值评价研究[J]. 生态经济, 2016, 32(11): 108-111, 130.

[ Zhao Jianqiang. Study on the energy value evaluation of sustainable development of ecological system based on the improved travel ecological footprint model[J]. Ecological Economy, 2016, 32(11): 108-111, 130.]

[40]
王芳, 姚崇怀. 基于利益相关者的郊野型风景名胜区可持续发展评价研究: 以湖北省为例[J]. 自然资源学报, 2014, 29(7): 1225-1234.

[ Wang Fang, Yao Chonghuai. Studies on the evaluation of the sustainable development of suburban scenic area based on stakeholders: A case study of Hubei province[J]. Journal of Natural Resources, 2014, 29(7): 1225-1234.]

[41]
成刚. 数据包络分析方法与MaxDEA软件[M]. 北京: 知识产权出版社, 2014.

[ Cheng Gang. Data Envelopment Analysis: Methods and MaxDEA Software[M]. Beijing: Intellectual Property Press, 2014.]

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