论文基于DEA—Malmquist模型的西部地区星级饭店业全要素生产率是关于本文可作为全要素生产率方面的大学硕士与本科毕业论文全要素生产率论文开题报告范文和职称论文论文写作参考文献下载。
本文通过DEA-Malmquist模型,对西部12省份星级饭店业全要素生产率进行测定与分析,探讨2001-2015年区域产业的增长方式及其发展变化趋势.结果显示：在研究时段内,西部地区星级饭店业的全要素生产率平均增长率为5%,技术进步是全要素生产率增长的主要推力,技术效率处于倒退阶段.这表明现有技术未能充分利用,没有形成有效的规模效益,地区之间的发展变化波动较大.
一、研究背景
近年来,旅游业逐步上升为国家战略,已成为推动宏观经济增长的重要因素之一.拥有丰富旅游资源的西部各省份,在积极顺应现代经济的发展大势下,旅游业发展呈良好发展的态势.星级饭店是为了促进旅游业发展,保护旅游者切身利益提供的住宿设施,是旅游“食、住、行、游、购、娱”六要素重要组成部分之一,对提升旅游目的地形象及满意度有着积极的影响作用;同时,星级饭店业的发展效率也体现地区经济发展水平.效率是指在投入产出给定的情况下,对资源的最大程度利用.自2011年以来,西部12省星级饭店业经营规模出现一定的下降,从2011年开始,营业收入从407亿元下降到2016年389亿元,但星级饭店数量从3 282家上涨到3 857家.在2016年,各省利润总额贡献度也不相同,其中内蒙古自治区利润亏损3.39亿元,广西壮族自治区利润总额为3.06亿元,云南、四川这些旅游业发展态势好的省份利润也是亏损的情况,而以等级高的星级饭店的利润额下降更为严重,行业经营效率亟待提升.
目前,国外的研究主要是酒店和旅行部门,很少研究一个区域的旅游效率或生产率,Koksal和Aksu利用DEA分析土耳其国际旅行社经营效率时发现其国际旅行社中79.16%的旅行社是无效经营.Breman等提出全要素生产率作为全面反映生产率的指标做到到了全要素生产率及实际投入量、产出的变化趋势.国内研究则是将国外理论结合国内现状进行测度研究,主要涉及制造业、金融业、新兴产业等领域.随着计量方法的提高,研究视角也不断延伸.近年来,国内相关研究主要集中于各区域、各产业内部的及其影响因素研究上.何俊阳等在分析中部地区旅游业发展的效率特征中发现技术进步对全要素生产率贡献最大.张琰飞认为,中国星级饭店的技术效率逐年提升,全要素生产率整体有所提升.黄伟伟等对旅游业内细分行业的全要素生产率的分析认为,东、中、西部地区旅游饭店全要素生产率增长存在显著差异.龚艳在对长江经济带上旅游业效率的分析中,提出开展全域旅游、发挥“旅游+”功能、推进“科技兴旅”等相关建议.
本文从投入产出角度出发,通过基于产出的非参数DEA-Malmquist指数法,研究西部12省近10年饭店产业时空演变规律,科学评价各省星级饭店业的发展效率,为今后产业高效健康发展提供参考意见.
二、研究方法
(一)DEA-Malmquist全要素生产率测算方法
最初的生产率是指单要素生产率（PFP）,仅研究一种生产要素投入与产出之间的关系,忽视了其他要素对最终产出的影响,不能成为测度生产效率的标准之一.在20世纪50年代,索洛对美国非农业私营部门的全要素生产率增长情况进行分析发现,全要素生产率可解释80%的产出增长,他认为全要素生产率的测算是无法用资本、劳动解释的.Kendrick认为,在生产活动中,除了基本要素直接影响最终产出外,技术进步、有效的资源配置和管理质量也能影响经济增长.Jorgenson和Griliches应在建立生产函数中考虑所有的生产要素,避免模型设计的偏差,误导研究.本文认为全要素生产率（TFP）是指总产出中除有形要素投入外其他不能直接解释的“余值”,包括企业内部管理水平的提升、生产技术的进步、生产方式的创新等,这些技能、水平的提升对生产效率的提高都有着极大的推动作用.
Malmquist全要素生产率作为生产前沿方法,Ces将其应用于生产率变化的测算中,用Malmquist投入距离和产出距离函数定义Malmquist全要素生产率指数,可以将其分解为技术进步（TECH）和技术效率变化（TEC）.
Malmquist指数假设在t时期的生产技术水平为St,t时期的投入为Xt,产出为Yt;而t+1时期的投入为Xt+1,产出为Yt+1.生产过程可以用集合表示为：
式（7）中,假设C为规模报酬不变,V为规模报酬可变,全要素生产率指数被分为三指数的乘积,分别为纯技术效率指数（Pech）、规模效率指数（Sech）和技术进步指数（Techch）,其中任何一个指数大于1表示其对TFP的增长起拉动作用,小于1表示对TFP的增长起阻碍作用,等于1则说明对TFP没有影响作用.
(二)变量、数据来源与处理
饭店行业日常经营活动本身可以被看作为一个完整的投入产生系统.本文以星级饭店行业数据为研究样本,借鉴以往星级饭店经营效率的相关指标,立足星级饭店决策单元和星级饭店的行业经营特征,从投入产出角度出发,投入指标以资本和劳动力为主,产出标准则以收入为主.考虑到饭店管理模式、经营方式等影响效率高低的其他指标数据较难获取,故沿用左边和保继刚选择企业层面的数据.一般情况下,投入产出模型要求DUM单元数一般不低于投入产出指标数之和的两倍,故选取时间跨度为2001-2015年,其中,劳动投入采用当年年末从业人员数量和,资本投入采用当年年末固定资产原值,并按照“固定资产投资指数”将其平减至2001年的不变,产出以当年年度营业收入衡量,并换算成2001年的可比.研究范围为中国西部地区12个省（市、自治区）,包括四川省、甘肃省、青海省、重庆市、贵州省、云南省、陕西省、宁夏回族自治区、西藏自治区、内蒙古自治区、广西壮族自治区和新疆维吾尔自治区,以上数据来源于《中国旅游统计年鉴2002-2016年版》《中国旅游统计年鉴（副本）2002-2016年》、中国旅游业统计公报及各省统计年鉴.根据上述的DEA-Malmquist指數法,将投入及产出数据带入软件DEAP 2.1中,计算各省星级饭店行业历年全要素生产率变动值（TFP）、规模效率变动值（Sech）和纯技术效率指数（Pech）.
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参考文献：
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