湘鄂黔旅游产业的经济带动效率评价及提升对策_张维梅.pdf

第 33 卷第 2 期2023 年 6 月Vol.33 No.2June 2023湖南工程学院学报（社会科学版）Journal of Hunan Institute of Engineering（Social Science Edition）湘鄂黔旅游产业的经济带动效率评价及提升对策摘要：旅游业的提质升级、产业优化、效率提升能够有效推动旅游经济由粗放型向集约型转变，实现旅游业高质量发展。基于产出导向的Super-SBM模型测算湘鄂黔36个地级市（自治州）的旅游产业经济带动效率，利用ArcGIS分析其时空特征和演化规律。结果表明：研究期间，湘鄂黔旅游产业经济带动效率呈“V”形变化轨迹，总体未达到最佳有效状态，还有较大的技术进步和结构优化空间。湘鄂黔旅游产业经济带动效率表现出明显的时空分异特征：（1）省级层面，呈现“湖北省贵州省湖南省”的效率状态；市级层面，则呈现“省会城市及其周边区域为高效率聚集区，省际边界接壤区为低效率聚集区”的空间分异特征。（2）空间变化趋势则表现为“北低南高，东西高中间低”，低效率区聚集在与湘鄂黔三省接壤的武陵山集中连片特困区。在此基础上，从投入和产出角度探讨不同地理区域提高旅游产业经济带动效率的对策，以期为湘鄂黔旅游产业经济带动效率的提升、旅游业高质量发展提供决策参考。关键词：旅游产业；经济带动效率；时空特征；湘鄂黔中图分类号：F061.5文献标识码：A文章编号：1671-1181（2023）02-0001-09张维梅，胡湘兰，张雪婷（湖南工程学院 管理学院，湖南 湘潭 411104）收稿日期：2023-02-10修回日期：2023-03-02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）。作者简介：张维梅（1976），女，硕士，教授，研究方向：旅游扶贫和乡村振兴。Study on the Evaluation and Improvement Countermeasures of theEconomic Driving Efficiency of the Tourism in Hunan，Hubei and GuizhouZHANG Weimei，HU Xianglan，ZHANG Xueting（School of Management，Hunan Institute of Engineering，Xiangtan 411104，China）Abstract：The upgrading of tourism，industrial optimization and efficiency can effectively promote the trans-formation of economy from extensive form to intensive form，and achieve high-quality development of tour-ism.Based on the output-oriented Super-SBM model，this paper calculates the tourism driving efficiency of 36prefecture-level cities in Hunan，Hubei and Guizhou.The results show that the tourism driving efficiency ofHunan，Hubei and Guizhou shows a V-shaped changing track，and there is still a large space for technicalprogress and structural optimization.The tourism-driven efficiency of Hunan，Hubei and Guizhou shows theobvious characteristics of time and space differentiation：（1）At the provincial level，it shows the efficiencystate of Hubei Province Guizhou Province Hunan Province；The results show that the provincial capitaland its surrounding areas are high-efficiency gathering areas，and the inter-provincial border areas are low-ef-ficiency gathering areas.（2）The trend of spatial change is low in the north and high in the south，high inthe east and the west，Low in the median.The low-efficiency areas are concentrated on the contiguous areasof Wuling Mountains，which border the three provinces of Hunan，Hubei and Guizhou.On this basis，the pa-per discusses the countermeasures of improving tourism driving efficiency in different geographical regionsfrom the perspectives of input and output，so as to provide reference for Hunan，Hubei and Guizhou to en-hance tourism driving efficiency and promote high-quality development.Key words：tourism；economic driving efficiency；spatio-temporal characteristics；Hunan，Hubei and Guizhou2023年湖南工程学院学报（社会科学版）党的十九大报告提出我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，1习近平总书记在党的二十大报告中强调：“高质量发展是全面建设社会主义现代化国家的首要任务。”2今后一段时期，我国经济发展实现质量变革、效率变革、动力变革成为新常态。旅游业在过去的二十多年保持着快速发展，成为中国国民经济新的增长点，对我国经济发展起到了显著的带动作用。新冠肺炎疫情的暴发给旅游业发展带来巨大冲击，但随着 2023 年旅游业的复苏，提质升级、高质量发展成为旅游业的重要课题。旅游效率强调以最少的旅游要素投入创造最高的社会经济效益，符合旅游业高质量发展的本质内涵。3因此，对不同地区旅游效率差异进行科学分析，提出改进建议，对推动我国旅游业高质量发展具有重要意义。1899 年 Bodio 首次研究了旅游业发展对经济增长的带动作用，4随着世界旅游业的快速发展，旅游产业的关联带动效应成为学界研究的焦点。国外研究主要聚焦在四个方面：一是旅游业对经济的带动作用，如 Evangelia Kasimati 研究了希腊旅游业对本国GDP的贡献率，5Asif Khan等人探讨了发展中国家的环境与旅游业、经济增长、能源消耗之间的关系；6二是旅游业发展对社会文化效应的影响，如 ValeneL.Smith提出旅游业对社会文化的影响体现在价值观念、家庭关系、道德准则、行为意识、生活方式和传统节庆的变化上；7三是旅游业发展对生态环境的影响，如Gossling提出旅游发展对自然资源的巨大需求导致自然生态环境承载力降低，8Dann P.和 L.Chambers研究表明生态环境的变化同样会对旅游业发展产生影响；9四是旅游业发展的带动效率问题，国外旅游效率研究始于20世纪90年代，1994年Baker率先将效率研究引入酒店业，提出酒店高效率取决于管理者对市场需求变化预测的准确性。10之后关于旅游效率的研究逐渐增多，研究主题涉及旅行社效率11、酒店效率12、旅游交通效率13、旅游目的地效率14等方面，主要采用数据包络分析法（DEA）11-12、随机前沿法（SFA）13等方法进行定量研究。国内对旅游产业关联带动效应的研究虽起步较晚，但研究成果颇丰，研究内容集中在旅游对经济的拉动效应15-16、旅游对社会文化的影响17、旅游对生态环境的影响18-20、旅游业带动效率21-27等方面。如鲁欣等人通过实证分析，得出山西省旅游业发展与区域经济增长之间存在相互影响，区域经济增长对旅游业发展的影响更为强烈。15李双成等人提出国际旅游收入分别对本地经济增长有溢出效应，这种溢出效应能够促进地区经济发展。16陶彦平认为乡村旅游产业的发展促进了外部文化与本土文化的融合，也对当地社会文化变迁产生了影响。17杨宏对我国30个省份的生态环境进行综合评分，发现我国30个省份的旅游经济随着生态环境的综合提高表现出先促进后抑制的趋势。20在旅游产业经济带动效率研究方面，我国学者不仅对传统旅游部门，如酒店、旅行社、旅游景区的效率进行了评价研究，21-24研究主题还向旅游生态效率13、旅游扶贫效率25-26、旅游业碳排放效率27等方面扩展。在研究方法方面，国内学者对传统数据包络分析法进行了改进，使用二阶段DEA 模型25、三阶段 DEA 模型26、超效率 DEA 模型28、Bootstrap-DEA 模型29、DEA-Malmquist 指数二次分解模型22对旅游效率进行测算评价，并运用Tobit回归模型3、空间杜宾模型27、VAR模型24等方法对旅游效率的影响因素进行探究。综上所述，国内外有关旅游产业关联带动效应的研究成果为本文继续深化研究提供了理论支持。但目前成果在研究内容上缺少关于旅游业发展对当地社会经济带动效率的研究；在研究区域上，目前研究主要针对单个省或者某些热门区域，如黄河流域、长江经济带、长三角城市群等进行旅游效率分析，对中西部多个省份旅游产业经济带动效率进行横向对比的成果稀少，事实上我国老少边穷地区多位于经济欠发达的中西部，这些地区地理位置偏僻、交通不便、经济落后，但其优良的生态环境和丰富的旅游资源为旅游业发展提供了基础条件，因此对比分析中西部各省的旅游效率，找出制约其旅游业高质量发展的痛点，提出改进建议，有利于促进中西部地区经济高质量发展。鉴于此，本文以湘鄂黔三省为研究对象，运用 Super-SBM 模型测算三省旅游产业经济带动效率，分析其时空分布规律，提出改进对策，以期为中西部各省制定旅游业高质量发展政策提供参考。一 研究方法与数据来源（一）研究区概况湘鄂黔三省位于我国中西部，虽然经济基础薄弱，但旅游资源丰富，近年来旅游业发展迅速。20112020年 湖南省统计年鉴 湖北省统计年鉴 贵2第 2 期州省统计年鉴 的统计数据显示，20102019年三省共接待旅游总人次由 5.44 亿人次快速递增到 25.73亿人次，年均增长 18.85%，旅游总收入也由 3947.56亿元增加至29 008.56亿元，年均增长24.81%。旅游业的快速发展带动了三省经济的健康发展，同时很多贫困县通过发展旅游业实现脱贫致富。为了让经济欠发达地区继续释放旅游业杠杆效应，推动旅游业提质增效，本文选择以湘鄂黔三省为案例地进行旅游产业经济带动效率研究，具有典型示范效应和现实指导意义。本文以湘鄂黔三省所辖的 36 个地级市（自治州）为研究单元，由于天门市、潜江市、仙桃市和神农架林区属于湖北省直接管辖的县级行政区，未选取其作为研究单元。地理区位分布详见图1。图1 湘鄂黔36个地级市（自治州）区位图（二）研究方法1.基于产出导向的 Super-SBM 模型。Super-SBM 模型是由 Tone 提出的，30该模型的优点是既考虑了松弛变量，又将投入和产出指标作为约束条件，最终计算出的效率值大于等于1，解决了多个有效单元的效率值都等于1的排序问题。由于研究中旅游效率的目标是测算旅游业发展带动地区经济、社会、文化等方面发展的效率，评价更应注重旅游业发展的产出效益，同时旅游效率的外部环境随时都在变化，所以选择规模报酬可变条件下的产出导向Super-SBM模型测算旅游产业经济带动效率值更符合实际28，其模型如下：min=1+1mi=1ms-ixik1-1r1+r2|r=1r1sg+rygrk+t=1r2sb-tybtkj=1,j knxijj-s-i xik（1）j=1,j knytjj+sg+r ygrkj=1,j knybrj-sb-t ybtk1-1r1+r2|r=1r1sg+rygrk+t=1r2sb-tybtk 0s-,sb,sg,0i=1,2,m;r=1,2,q;j=1,2,n()j k式（1）中，有 n 个 DMU，每个 DMU 由 m 种投入x、r1种期望产出 yg和 r2种非期望产出 yb构成，其中xij是第 j 个 DMU 的第 i 项投入；ytj为第 j 个 DMU 的第t项产出；k为被评价单元；为权重向量，s-、sb、sg分别为投入过度、非期望产出过多、期望产出不足；为旅游效率值，当 1 时 DMU 无效，当 1 时DMU有效，值越大则旅游效率越高。2.趋势面分析。趋势面分析能够对空间跨度较大的地理数据进行多元拟合分析，并能够模拟出地理要素在空间上的变化趋势和分布规律，绘制的曲面是实际曲面的近似值。31本文利用趋势面分析不同年份湘鄂黔三省 36 个地级市（自治州）旅游产业经济带动效率的空间格局。假设Qi（xi，yi）是第i个地级市（自治州）的旅游效率，（xi，yi）为平面空间坐标，根据趋势面定义得到：18Qi（xi，yi）=Wi（xi，yi）+i（2）式（2）中，Wi（xi，yi）为趋势函数，是趋势面拟合值；i为自相关随机误差项，表示第i个地级市（自治州）的效率真实值与趋势值之间的误差。本文采用的二阶多项式趋势函数模型为：Wi（xi，yi）=1x2+2y2+3xy+4x+5y+0（3）式（3）中，xi、yi为观测点的地理坐标值，1、2、3、4、5为多项式的系数，0为常数项。（三）指标体系构建和数据来源效率评价包含投入指标和产出指标层。由于本文中旅游产业的经济带动效率是指某地区旅游产业带动当地经济社会各方面发展的效率。因此，在借鉴已有研究成果的基础上，投入指标选取代表当地旅游产业发展水平的人均旅游综合收入和人均接待游客量；32-33产出指标则基于多维理论视角，用城镇居民人均可支配收入、农民人均纯收入 2 个指标代表旅游产业对当地经济的直接带动效应；32-33用每万人中普通中学在校学生数、每千人拥有的卫生机构床位数、每百平方公里公路通车里程、移动电话张维梅，等：湘鄂黔旅游产业的经济带动效率评价及提升对策32023年湖南工程学院学报（社会科学版）用户占总人口的比例等4个指标分别代表旅游产业对当地经济的间接带动效应。31-35（四）数据来源研究数据来源于 20112020 年 湖南省统计年鉴 湖北省统计年鉴 贵州省统计年鉴，湘鄂黔三省各地级市（自治州）统计年鉴，以及对应年份各地级市（自治州）的国民经济和社会发展统计公报，少量缺失数据则通过线性插值法计算补充完整。考虑到通货膨胀对经济数据的影响，利用各地级市每年的 CPI 指数对经济数据指标进行了平减，得到实际变量值。二 研究结果分析（一）旅游产业经济带动效率时间变化趋势借助 DEA-SOLVER5.0 软件提供的 Super-SBM模型，对湘鄂黔三省 20102019 年 36 个地级市（自治州）的旅游产业经济带动效率值进行测算，求出各年度平均值，并按照省级区划求解湖南省、湖北省、贵州省的旅游产业经济带动效率（见图 2），对不同省份旅游产业经济带动效率进行对比分析。图 2 20102019 年湘鄂黔旅游产业经济带动效率 年份年份图 3 20012019 年湘鄂黔旅游接待总人数和旅游总收入增长率 0.60.70.80.912010年2011年2012年2013年2014年2015年2016年2017年2018年2019年效率值年份湖南省湖北省贵州省均值(15.00)(10.00)(5.00)0.005.0010.0015.0020.0025.0030.0035.0040.002001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019年增长率（%）湘鄂黔三省旅游接待总人数年增长率湘鄂黔三省旅游总收入年增长率年份图2 20102019年湘鄂黔旅游产业经济带动效率1.湘鄂黔三省旅游产业经济带动效率整体上还未达到最佳有效状态，研究期内效率均值在0.8250.898范围变动，效率值始终小于1，说明湘鄂黔三省旅游业发展对当地经济社会的带动效率还有较大提升空间。从变化趋势来看，湘鄂黔三省旅游产业经济带动效率呈“V”形变化轨迹：20102015 年旅游产业经济带动效率均值在0.8250.898之间，总体呈下降趋势，2015年旅游产业经济带动效率降到最低点；20152019年旅游产业经济带动效率快速提升，2019年旅游产业经济带动效率达到制高点。由图 3 可知，进入 21 世纪后旅游业进入快速发展时期，湘鄂黔三省接待旅游者总人数和旅游总收入迅速攀升，一直到 2009 年世界经济危机爆发前，旅游业一直处于数量型增长阶段。2009年后旅游业发展速度放缓，20102015 年三省旅游业接待旅游总人数和旅游业总收入的年增长率出现连续下滑，至2015年达到最低点，这是20102015年间湘鄂黔三省旅游产业经济带动效率不断下滑的主要原因。中国旅游业迫切需要由规模增长转变为质量型增长。2013年 中华人民共和国旅游法 的颁布，以及（原）国家旅游局 旅游质量发展纲要（20132020年）的实施，吹响了中国旅游业高质量发展的号角，2016年中华人民共和国 政府工作报告 明确提出旅游业高质量发展新要求，湘鄂黔三省根据实际情况出台了促进旅游业高质量发展的一系列政策和措施，促使20152019年三省旅游业各项指标的年增长率再次攀升，这也是该阶段三省旅游产业经济带动效率迅速提升的缘由。湘鄂黔三省需要不断深化旅游改革、转变旅游发展方式，并通过大力提高技术创新能力带动旅游业提质升级，才能充分发挥旅游业带动性强的优势，不断拉动区域经济可持续发展。4第 2 期图 2 20102019 年湘鄂黔旅游产业经济带动效率 年份年份图 3 20012019 年湘鄂黔旅游接待总人数和旅游总收入增长率 0.60.70.80.912010年2011年2012年2013年2014年2015年2016年2017年2018年2019年效率值年份湖南省湖北省贵州省均值(15.00)(10.00)(5.00)0.005.0010.0015.0020.0025.0030.0035.0040.002001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019年增长率（%）湘鄂黔三省旅游接待总人数年增长率湘鄂黔三省旅游总收入年增长率年份图3 20012019年湘鄂黔旅游接待总人数和旅游总收入增长率2.从省级层面来看，20102019年间三省的旅游产业经济带动效率均值总体呈现“湖北省贵州省湖南省”的效率状态（见图2）。湖北省旅游产业经济带动效率均值在三省中最高，为0.895，2016年以后效率值排名有所下降。贵州省的旅游产业经济带动效率均值处于第二位，整体呈现波动上升趋势，自2016年后效率值上升到第一位。湖南省的旅游产业经济带动效率在三省中的排名最低，旅游产业经济带动效率呈现典型的“V”字形波动。分析发现，截至2019年底，湘鄂黔三省AAAAA级景区的数量分别是9个、11个、7个。湖北省高级别旅游景区数量多、吸引力强，同时积极学习沿海地区先进的旅游发展技术和管理经验，24出台了许多的旅游产业发展政策，最终使旅游产业经济带动效率更高。但其旅游产业经济带动效率变动幅度较大，说明该省旅游产业结构仍不够合理，需继续优化调整。贵州省虽然旅游资源较少，但十年来利用环境优势和国家扶贫政策积极发展旅游业，并通过实施“旅游+多产业”融合发展模式，36带动了相关产业的快速发展，使旅游产业经济带动效率得到不断提升。湖南省虽然旅游资源较为丰富，但旅游产业经济带动效率略低一筹。主要原因是旅游产品结构单一、特色性不强，虽然能够吸引大批游客来此一游，但无法延长游客的滞留时间，导致旅游产业经济带动效率偏低。3.从地级市层面看，旅游产业经济带动效率均值大于等于 1 的地级市有 11 个（见表 1），占总数量的30.6%，它们分别是长沙市、衡阳市、邵阳市、郴州市、永州市、武汉市、鄂州市、黄冈市、贵阳市、六盘水市和铜仁市，这些地级市的旅游产业经济带动效率大部分年份处于 DEA 有效状态。分析发现：武汉市、长沙市、贵阳市为省会城市，旅游资源丰富、接待设施优良，旅游业发展水平远高于其他地区，再加上省会城市优秀的技术人才、良好的投资环境，使其效率值远高于其他地区；剩余的8个地级市大部分分布在省会城市周边，且自身旅游资源丰富，省会城市良好的旅游辐射带动效应是这些地级市效率值处于最优状态的主要原因。效率值小于1的25个地级市（自治州），旅游产业经济带动效率处于DEA非有效状态，说明三省大部分地区旅游产业经济带动效率还有较大提升空间。因此，湘鄂黔三省政府应多措并举持续优化旅游产业结构、提高旅游产业经济带动效率，让更多的地区通过发展旅游业带动经济可持续增长。表1 20102019年湘鄂黔36个地级市（自治州）旅游产业经济带动效率均值长沙市株洲市湘潭市衡阳市邵阳市岳阳市常德市1.1520.8110.8031.0611.0050.7250.775娄底市湘西土家族苗族自治州武汉市黄石市十堰市宜昌市襄阳市0.6020.5451.0410.9790.7520.7330.830咸宁市随州市恩施土家族苗族自治州贵阳市六盘水市遵义市安顺市0.7770.7720.7451.0281.0920.8430.732地级市名称效率均值地级市名称效率均值地级市名称效率均值张维梅，等：湘鄂黔旅游产业的经济带动效率评价及提升对策52023年湖南工程学院学报（社会科学版）张家界市益阳市郴州市永州市怀化市0.5220.7621.0391.0620.742鄂州市荆门市孝感市荆州市黄冈市1.0630.9340.9970.9261.087毕节市铜仁市黔西南布依族苗族自治州黔东南苗族侗族自治州黔南布依族苗族自治州0.9741.0270.8960.7410.676续表1地级市名称效率均值地级市名称效率均值地级市名称效率均值（二）旅游产业经济带动效率空间特征根据 Super-SBM 模型的测算原理，效率值大于等于1，说明该单元效率达到了最佳前沿面，旅游产业经济带动效率有效。因此，本文把效率值大于等于1的研究区域划归为高效率区，同时借鉴王兆锋、刘庆芳37的研究成果，结合20102019年湘鄂黔36个地级市（自治州）旅游产业经济带动效率值的实际情况，利用ArcGIS10.7空间分析工具把旅游产业经济带动效率分为高效率区（效率值1.0）、较高效率区（0.8效率值1.0）、较低效率区（0.6效率值0.8）、低效率区（效率值0.6）4 个等级效率区。为了更加清晰地观察湘鄂黔三省 36 个地级市（自治州）旅游产业经济带动效率的空间布局，本文选择2010年、2012年、2014年、2016年、2018年和2019年6个时间节点的旅游效率值，绘制了空间分布图（见图4）。图4 湘鄂黔36个地级市（自治州）旅游产业经济带动效率空间特征6第 2 期（三）旅游产业经济带动效率趋势面分析为了更加清晰地掌握湘鄂黔三省旅游产业经济带动效率的空间趋势变化，利用ArcGIS 10.7软件的空间趋势面工具，选取2010年、2012年、2014年、2016年、2018年和2019年36个地级市（自治州）的旅游产业经济带动效率值进行空间分析（见图5）。在图5中，X轴指示的方向为正东，反方向为正西；Y轴指示的方向为正北，反方向为正南。细线表示各地区旅游产业经济带动效率在东西方向的变化趋势，粗线表示各地区旅游产业经济带动效率在南北方向的变化趋势。图 5 湘鄂黔 36 个地级市（自治州）旅游产业经济带动效率趋势面分析 a.2010 年 b.2012 年 d.2016 年 f.2019 年 c.2014 年 e.2018 年 ZYXa.2010年b.2012年c.2014年d.2016年e.2018年f.2019年ZZYYXXXXXZZYYYZ图5 湘鄂黔36个地级市（自治州）旅游产业经济带动效率趋势面分析由图 5 可见，研究期内湘鄂黔三省旅游产业经济带动效率总体呈“北低南高，东西高中间低”的分布趋势，且东西方向上的趋势面较为陡峭，南北方向上的趋势面前期较平缓后期较为陡峭，说明旅游产业经济带动效率在东西方向上的空间差异更加显著。具体来说：（1）南北方向上，20102019年，湘鄂黔三省旅游产业经济带动效率呈现“北低南高”的分布格局，且十年间南北格局较为稳定。20102014 年南北差距有所扩大，20162019 年南北差距又趋于稳定，趋势面始终保持“北低南高”的趋势，说明鄂北旅游产业经济带动效率一直比较低。（2）东西方向上，20102019 年旅游产业经济带动效率呈现稳定的“东西高，中间低”的“U”形分布格局。结合地理分布看，湘鄂黔三省接壤区正处于中间位置，也是武陵山集中连片特困区所在区域，这与上文旅游产业经济带动效率空间分布规律吻合。从变化趋势看，20102014年“U”形趋势面逐渐升高，说明2014年旅游产业经济带动效率有所升高；而随后的20162019 年“U”形趋势面在高位趋于稳定。综上所述，湘鄂黔三省旅游产业经济带动效率空间差异显著，东部、西部和南部为高效率区，湘鄂、湘黔接壤区为低效率区。三 研究结论与对策（一）研究结论本文基于产出导向的Super-SBM模型对湘鄂黔三省 36 个地级市（自治州）的旅游产业经济带动效率进行了测算，并运用ArcGIS10.7的空间分析和趋势面工具对旅游产业经济带动效率的时空特征进行了分析，结论如下：1.湘鄂黔三省旅游产业经济带动效率值始终小于1，整体上旅游产业经济带动效率还未达到最佳有效状态，说明湘鄂黔三省旅游业发展还有较大技术进步和结构优化空间。随着时间变化旅游产业经济带动效率呈“V”形变化轨迹，且三省效率均值呈现“湖北省贵州省湖南省”的状态。从地级市层面看，效率值处于最佳有效状态的地级市（自治州）为11个，占总数量的30.6%，大部分地区旅游业发展还存在较大的效率提升空间。2.在空间分布上，三省旅游产业经济带动效率呈现“省会城市及其周边区域为高效率聚集区，三省边界接壤区为低效率聚集区”的分布格局。其中，高效率区主要集中在鄂东、湘北、湘南、黔西，这些地区张维梅，等：湘鄂黔旅游产业的经济带动效率评价及提升对策72023年湖南工程学院学报（社会科学版）的共同特点是本身属于或者紧邻政治经济文化中心，在区位上一部分地区沿长江分布，一部分地区则是主要铁路交通枢纽；而低效率区主要分布在湘鄂黔三省边界的武陵山集中连片特困区，该地区由于旅游接待基础条件薄弱、融资困难、技术人才缺乏，旅游业管理水平和技术创新能力不足，导致旅游产业经济带动效率处于低效状态，相关政府部门急需出台政策对其进行帮扶。3.在空间趋势上，三省旅游产业经济带动效率总体呈“北低南高，东西高中间低”的分布格局。东西方向上的趋势面较为陡峭，南北方向上的趋势面前期较平缓后期较为陡峭，说明旅游产业经济带动效率在东西方向上的空间差异更加显著，且呈现稳定的“东西高，中间低”的“U”形分布格局；结合地理分布看，低效率区正处在湘鄂黔三省边界，该区域也正是武陵山集中连片特困区所在的位置，再次证明该地区旅游产业经济带动效率还有很大的技术进步和结构优化空间。（二）提升对策基于以上结论，提出以下对策：1.湘鄂黔三省旅游产业经济带动效率整体上还未达到最佳有效状态，还有很大提升空间。一方面，促进旅游业快速发展，增加投入是旅游产业经济带动效率提升的重要途径之一。湘鄂黔三省位于中西部地区，旅游吸引力不足的主要原因是基础设施落后、旅游产品单一、特色性不强。三省旅游产业经济带动效率提升应采取加大旅游接待设施建设力度，优化旅游消费环境，通过技术创新开发凸显当地特色的多样化旅游产品，丰富当地旅游业态，提升旅游接待服务品质等措施。另一方面，多种措施延伸旅游产业链，扩大产出也是旅游产业经济带动效率提升的主要途径。旅游业是综合性、带动性强的行业，要想充分发挥其带动作用，旅游相关部门和企业应充分利用网络化、数字化、智能化、信息化的科学技术，通过“旅游+”发展模式实现多产业跨界融合、协同发展，38推动湘鄂黔三省旅游产业经济带动效率持续提升。2.湘鄂黔三省旅游产业经济带动效率存在显著的区域差异，三省政府应积极调整旅游业发展政策，对效率较低的地级市（自治州）以及武陵山片区应重点关注。通过政策倾斜全力支持其发展区域经济，为旅游产业发展提供坚实的经济基础；加快食宿、交通等基础设施建设，提高偏远地区旅游接待设施水平和交通便捷度；并通过资金扶持、智力培训、人才帮扶、项目规划等途径，32帮助低效率地区通过发展特色旅游带动经济发展。最终缩小各地区之间的效率差异，促进低效率区旅游业高质量发展。需要指出的是，本文尚存在以下不足：第一，我国现行官方统计数据资料未单独统计旅游业带动社会发展的数据，因此未把旅游效率产出从整个经济发展贡献中剥离出来，可能导致旅游产业经济带动效率测算结果较保守；第二，目前大部分学者选择行政县作为旅游效率的研究对象，但湘鄂黔三省大部分行政县未公布旅游效率相关数据，考虑数据的可获取性和完整性，选取了湘鄂黔三省 36 个地级市（自治州）作为研究单元，但通过数据分析发现，旅游效率值的高低与各地级市的旅游效率实际情况吻合度极高，并未影响旅游效率评价的科学性和合理性。今后为了更加微观的评价旅游产业经济带动效率，会通过大量一线调研走访，获取更小尺度的相关数据进行研究。参考文献1 曲哲涵.如何理解中国经济转向高质量发展（聚焦十九大报告 转向高质量发展阶段）EB/OL.2017-10-31.人民网，http:/ 高质量发展是全面建设社会主义现代化国家的首要任务 EB/OL.2022-11-14.人民网，https:/ 田红，赵庆朋.高质量发展下区域旅游生态效率评价及影响因素研究以山东省为例 J.干旱区资源与环境，2022，36（12）：201-208.4 BODIO L.Sul movimento dei forestieri in Italia e suldenaro che vi spendono J.Giornale degli economisti，1899，19（10）：54-58.5 KASIMATI E.Does tourism contribute significantly tothe Greek economy?A multiplier analysis J.Europeanjournal of tourism，hospitality and recreation，2016，7（1）：55-62.6KHAN A，BIBI S，ARDITO L，et al.Revisiting thedynamics of tourism，economic growth，and environmental pollutants in the emerging economies-sustainabletourism policy implications J.Sustainability，2020，12（6）：2533.7 VALENE L SMITH.Hosts and Guests：The anthropology of tourism M.lst ed.Philadelphia：Universityp8第 2 期of Pennsylvania Press，1977.8 GOSSLING S，PETERS P.Assessing tourisms 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