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中国沿海地区旅游产业效率测度数据集

责编:

1. 建议在本章中添加1个或多个技术路线图/流程图,以清晰展示每组数据搜集、统计、计算等产生的过程。

2. 第1.1节中:①提到的数据来源的时间跟前面的数据集基本信息表中描述的时间段不大一致,请确认、统一。②此处介绍研究方法,貌似与本节标题“数据来源”无关,请确认,或者修改描述。

3. 第1.2节中第二句重复出现“区域层面”,请修改。

4. 第1.3节中是“企业规模”还是“产业规模”?“家”是指旅游企业的数量吧?描述得有点模糊,建议修改。下同。

5. 建议将表1和表2合并。

6. 第3章数据质量控制部分的描述不够客观,建议修改。

7. 参考文献部分:①文献2-4,请确认是3本书还是1本书,如果是3本书,请分开写。②文献5请把出版社名称补充完整。

【2016-07-04】 评论来自:版本 1
作者:

1.添加“中国沿海地区旅游产业效率数据技术路线图”

2.第1.1节中:①将“2000-2013”删掉,再次说明2000年年鉴里的数据是1999年的数据;②将“研究方法”这一小段删掉;

3.第二个“区域层面”改成“城市层面”;

4.是1.3节是“企业规模”,将“家”改成“个”;

5.已将表1 和表2合并

6.改成“将收集整理所得到旅游产业效率指标的数据,”;

7.①文献2-4是三本书,文献就是分开写的;②改成“中国出版社,2010.”。

【2016-07-07】 评论来自:版本 1
专家:

同行评议一: 数据本身很有价值,是作全国各地区旅游产业评价的很好资料。 来源也可靠。 建议收录。 最好能详实一些,增加指标,覆盖全国,做成全国各地区旅游产业效率评价数据库,增加使用范围和价值(目前只做了沿海地区,但又没有体现沿海特点)。

同行评议二: 建议用新的数据

同行评议三: 文章思路基本正确,数据真实可靠,研究路径没有什么问题,但是对于旅游产业效率的测度,简单地以资本和劳动力为投入变量、以旅游总收入为产出变量进行测度,而忽视了不同区域其旅游发展阶段、旅游产业内在结构高级化差异现实,其测度过程是否过于简单化,其结果能否真实反应旅游产业效率,值得商榷。

【2016-10-26】 评论来自:版本 1
作者:

同行评议一: 数据本身很有价值,是作全国各地区旅游产业评价的很好资料。 来源也可靠。 建议收录。 最好能详实一些,增加指标,覆盖全国,做成全国各地区旅游产业效率评价数据库,增加使用范围和价值(目前只做了沿海地区,但又没有体现沿海特点)。

作者回复:专家您好! 谢谢您对本文章的肯定。针对您提出的问题,我将会在下一步深入研究中体现,如增加新的指标以更能体现沿海地区的特性,研究范围将会扩大到全国。

同行评议二: 建议用新的数据

作者回复:专家您好! 谢谢您提出的宝贵意见!由于论文发表一段时间了,所以时间数据相对滞后。针对您提出使用新的数据,我将下一步进行深入研究。

同行评议三: 文章思路基本正确,数据真实可靠,研究路径没有什么问题,但是对于旅游产业效率的测度,简单地以资本和劳动力为投入变量、以旅游总收入为产出变量进行测度,而忽视了不同区域其旅游发展阶段、旅游产业内在结构高级化差异现实,其测度过程是否过于简单化,其结果能否真实反应旅游产业效率,值得商榷。

作者回复:尊敬的专家 您好!谢谢您提出的宝贵意见。针对您提出的相关问题,如投入、产出变量简单化,从而忽视旅游产业发展阶段的特点、旅游产业内在结构高级化差异现实。我将会在下一个研究阶段把您提出的相关问题考虑进去,使文章更合理,数据较为全面的反映旅游产业效率水平。

【2016-10-30】 评论来自:版本 1
责编委:

1 建议适当压缩引言一段篇幅。

2 1.1 测度数据集来源于,是否改为“测度数据集的原始数据来源于”

3 第四节数据使用方法和建议,其中第一段偏向为数据的价值意义,第二段偏向为软件及数据处理方法的使用建议,是否增加关于数据集所形成数据本身的一些具体应用方面的引导性建议?

【2016-11-03】 评论来自:版本 1
作者:

做出如下修改:

1.引言修改成一段

2.测度数据集来源于改成“测度数据集的原始数据来源于”

3.增加“随着时间推进,沿海三大区域旅游产业会呈现出不同的发展特征,再加上旅游产业效率评价指标选取的变化,所求出三大区域的综合效率值、技术效率值、规模效率值和Malmquist生产率指数可能会有相应的变化。所以在应用旅游产业效率数据集时,应将其作为一种数据参考依据。故旅游产业效率数据集不是绝对性的,也不是一成不变的。”

【2016-11-05】 评论来自:版本 1

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中国沿海地区旅游产业效率测度数据集

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中国沿海地区旅游产业效率测度数据集

作者发表的论文

1 基于DEA-Malmquist模型的中国沿海地区旅游产业效率时空演化、影响因素与形成机理
刘佳,陆菊,刘宁. 资源科学[J],2015,37(12),2381-2393

数据来源:CSCD中国科学引文数据库      CSCD      被引次数: 0

中国沿海地区旅游产业效率测度数据集

刘 佳1*,陆 菊1,刘 宁2

1. 中国海洋大学管理学院,山东,青岛  266071

2. 青岛工学院,山东,青岛  266330

*  邮箱:liujia_lemon@163.com

摘要:“十二五”期间国家提出要大力发展海洋经济,加快发展滨海旅游业,明确了“坚持把经济结构战略性调整作为加快转变经济发展方式的主攻方向”的战略部署。本数据集是运用数据包络分析方法和Malmquist生产率指数方法测算沿海地区旅游产业效率,得出相应的旅游产业综合效率、纯技术效率、规模效率以及全要素生产率值。该数据集能为沿海地区旅游产业发展、研究提供一定的数据支撑。

关键词:DEA-Malmquist方法;旅游产业效率;沿海地区

A data set of estimating the efficiency of tourist industry in China’s coastal area

Liu Jia1*, Lu Ju1, Liu Ning2

1. School of Management, Ocean University of China, Qingdao 266071, P. R. China

2. Qingdao University of Technology, Qingdao 266330, P. R. China

*  Email: liujia_lemon@163.com

Abstract: The Twelfth Five-Year Plan proposed to develop the marine economy and coastal tourism, and clearly defined a strategic deployment to “take the strategic adjustment of economic structure as the overall direction during the accelerated transformation of economic development mode”. Using the Data Envelopment Analysis method and Malmquist productivity index method, this data set measures the the efficiency of tourist industry in China’s coastal area, through which to obtain the comprehensive efficiency, pure technical efficiency, scale efficiency and TFP. It provides statistical support for the study and development tourist industry in China’s coastal area.

Keywords: DEA-Malmquist model; tourism industry's efficiency; coastal area

数据库(集)基本信息简介

数据库(集)中文名称

中国沿海地区旅游产业效率测度数据集

数据库(集)英文名称

A data set of estimating the efficiency of tourist industry in China’s coastal area

数据作者

刘佳、陆菊、刘宁

通讯作者

刘佳(liujia_lemon@163.com)

数据时间范围

1999~2012年

地理区域

天津、河北、辽宁、山东(环渤海地区)、上海、江苏、浙江(长三角地区)、福建、广东、广西、海南(泛珠三角地区)等11个沿海省、直辖市和自治区(未包括台湾省、香港和澳门特别行政区)

数据格式

.xlsx

数据量

60 KB

数据服务系统网址

http://www.geodoi.ac.cn/WebCn/doi.aspx?Id=416

基金项目

国家社会科学基金青年项目,中国沿海地区旅游产业结构与旅游产业集聚关联机理研究,12CGL059;

国家旅游局旅游产业青年专家培养计划项目,中国旅游经济增长质量研究,TYETP20132

数据库(集)组成

1. 表1.zip是沿海三大区域旅游产业综合效率的数据,数据量12 KB;2. 表2.zip是沿海三大区域旅游产业纯技术效率的数据,数据12 KB;3. 表3.zip是沿海三大区域旅游产业规模效率的数据,数据量12 KB;4. 表4.zip是1999年、2006年和2012年沿海地区旅游产业综合效率的数据,数据量12 KB;5. 表5.zip是2000年、2006年和2012年沿海地区旅游产业Malmquist生产率指数的数据,数据量12 KB

引  言

改革开放30多年来,国家颁布实施的一系列区域规划、发展战略、相关政府决策以及旅游发展政策优先且集中安排到东部沿海地区,为中国沿海地区旅游产业发展提供了良好的政策支撑,沿海地区旅游产业呈现持续、快速和稳定发展,形成了以重点旅游城市、旅游口岸城市和滨海城市为中心的旅游产业集聚区。2013年沿海11个省市区全年实现旅游总收入42 982.59亿元,占其国民经济比重9%以上,明显高于全国平均水平,旅游产业在沿海地区经济发展中的支撑作用日益凸显。但是,长期以来,沿海地区旅游经济增长严重依赖资源要素投入,在旅游经济规模不断扩大的同时,表现为显著的短期化作用倾向,旅游业往往被锁定在资源高消耗、经济低产出的发展轨道上,发展质量和效率亟待提升。旅游产业效率是指一个地区在运用一定的成本之后所能获得的经济效益,其反映了旅游经济活动的投入和产出之间的内在联系与比率关系。

2014年《国务院关于促进旅游业改革发展的若干意见》(国发[2014]31号)明确提出“以转型升级、提质增效为主线,加快转变发展方式”。转型升级就是要转变旅游产业的发展方式、模式和形态,实现旅游产业由粗放型向集约型发展转变,从而实现旅游产业经营效率的最化[1]。因此,揭示旅游产业效率发展与演化规律,探讨旅游产业效率提升和旅游集约化发展的基本路径,推动中国沿海地区旅游产业保持快速发展,具有重要的理论指导和实践参考意义。

1  数据采集和处理方法

中国沿海地旅游产业效率测度数据集主要包括沿海三大区域旅游产业综合效率、纯技术效率以及规模效率,以及1999年、2006年和2012年沿海地区旅游产业综合效率和2000年、2006年和2012年沿海地区旅游产业Malmquist生产率指数。本数据集通过收集文献,构建旅游产业效率评价指标体系,测度旅游产业综合效率、纯技术效率和规模效率,评价旅游产业全要素生产率,详见图1。

中国沿海地区旅游产业效率数据技术路线图

1.1  数据来源

中国沿海地旅游产业效率测度数据集均来源于中国及沿海地区11个省(直辖市、自治区)统计年鉴[2-5](2000年年鉴里的数据是1999年的数据,以此类推)。

研究区域包括天津、河北、辽宁、山东(环渤海地区)、上海、江苏、浙江(长三角地区)、福建、广东、广西、海南(泛珠三角地区)等11个沿海省、直辖市和自治区(未包括台湾省、香港和澳门特别行政区)。

1.2  文献资料的梳理

经济增长中的效率问题是学界研究的热点问题,旅游产业效率已成为衡量旅游资源合理利用、旅游经济发展水平的重要依据,受到旅游学界的重视和关注。从国家层面、区域层面、城市层面以及企业层面梳理国内外旅游产业效率的研究进展,为旅游产业效率的指标体系构建奠定了基础。

1.3  构建旅游产业效率评价指标体系

在投入变量选择方面,从资本和劳动力两个角度反映旅游产业发展过程中通过投资而产生的投入,其中以旅游企业固定资产投资总额(万元)、旅游企业规模(个)作为资本投入变量,以旅游从业人员总数(万人)、旅游院校在校生数(人)作为劳动力投入变量。由于旅游企业投资的持续增长对于产业规模的扩张具有重要的拉动作用,因而选择旅游企业固定资产作为衡量投资规模的指标;旅游企业规模是衡量区域旅游产业服务和接待能力的重要指标;旅游产业劳动密集型的行业特性显著,人力资本投入在旅游产业发展中必不可少,“十二五”期间是中国落实“科教兴旅、人才强旅”战略的重要阶段,旅游人才受到高度重视,这里选取旅游从业人员指标衡量旅游产业发展规模。在产出变量选择方面,以沿海各地区的旅游总收入(亿元)作为旅游产业的产出变量指标,旅游总收入是旅游产业在一定要素投入下而获得的经济产出的重要衡量标准,其从总体上反映出旅游产业发展水平的强弱,在一定程度上,旅游总收入越大,旅游产业发展水平越高,其中旅游总收入由国内旅游收入和国际旅游收入构成。

1.4  测度旅游产业综合效率、纯技术效率和规模效率

DEA 是一种对若干同类具有多输入、多输出决策单元(Decision Making Unit,简记 DMU)的相对效率与效益进行比较的有效方法[6]。以中国沿海11个省市区为决策单元,旅游企业固定资产投资总额(万元)、旅游企业规模(家)、旅游从业人员总数(万人)、旅游院校在校生数(人)为投入变量,旅游总收入为产出变量,运用投入主导型的 BCC 模型,得出沿海11个省市区的综合效率、纯技术效率和规模效率。然后根据三大区域划分标准,运用excel分别计算出环渤海、长三角和泛珠三角地区的综合效率、纯技术效率以及规模效率的均值。

1.5  评估旅游产业全要素生产率

Malmquist生产率指数方法为分析各区域旅游产业全要素生产率变化提供了有效的手段,可解决BCC模型分析相对效率的不足问题,它是由瑞典经济学家和统计学家Malmquist.S于1953年首次提出,其推导过程详见文献[7]。以中国沿海11个省市区1999~2013年数据为基础,运用Malmquist生产率指数评价沿海11个省市区的旅游全要素生产率。

2  数据样本描述

中国沿海地旅游产业效率测度数据集主要包括沿海三大区域1999~2012年旅游产业综合效率、纯技术效率以及规模效率,以及1999年、2006年和2012年沿海地区旅游产业综合效率等数据。以表1中沿海11个省市区1999年的数据为例,以旅游企业固定资产投资总额(万元)、旅游企业规模(个)、旅游从业人员总数(万人)、旅游院校在校生数(人)作为投入变量,旅游总收入作为产出变量,运用数据包络分析方法测算11个省市区1999~2012年的旅游产业综合效率,得出相应值。根据三大区域划分标准,使用excel得出相应的旅游产业综合效率均值。

典型数据集的样本详见表1、表2。

1  1999年沿海11个省市区旅游产业效率评价指标原始数据及综合效率值

2  1999年沿海三大区域旅游产业综合效率

3  数据质量控制和评估

本数据集中的所有数据均来源于国及沿海地区11个省(直辖市、自治区)统计年鉴以及中国旅游统计年鉴。由于《中国旅游统计年鉴》于 2001 年才开始星级饭店的统计,因此,1999年、2000年星级饭店的相关指标由涉外旅游饭店代替。此外,由于其他旅游企业规模(主要包括旅游景区)占旅游企业总规模的比重为10%左右,考虑指标数据的可得性和可比对性,故将其剔除。

将收集整理所得到旅游产业效率指标的数据,录入相应的deap2.1软件中,得出相应的旅游产业效率值。

4  数据使用方法和建议

沿海地区旅游产业效率是基于公开出版的数据基础上整理以及相应的软件处理得到,具有一定的客观性、参考性。为沿海地区旅游产业发展、产业水平提高提供一定的实际意义。

运用deap2.1软件时,对投入产出数据的录入,一定要注意产出数据在前,投入数据在后,否则效率值会出现错误。使用数据包络分析方法,尽可能地延长时间,获得更精确的数据。

数据作者分工职责

刘佳(1981–),女,山东临朐县人,博士,副教授,硕士生导师,研究方向为滨海旅游开发与规划。主要负责数据处理及分析。

陆菊(1988–),女,安徽固镇县人,硕士,研究方向为旅游规划与管理。主要负责数据的收集及整理。

刘宁(1983–),男,山东临朐县人,硕士,研究方向为体育旅游。主要负责数据的收集及整理。

参考文献

[1]  王恩旭, 武春友. 城市旅游经营效率评价模型研究[J]. 当代经济管理, 2010, 32(4): 39~42.

[2]  中华人民共和国国家旅游局. 中国旅游统计年鉴[M]. 北京: 中国旅游出版社, 2000~2013.

[3]  中华人民共和国国家旅游局. 中国旅游统计年鉴副本[M]. 北京:中国旅游出版社,2000~2013.

[4]  中华人民共和国国家统计局. 中国统计年鉴[M]. 北京: 中国统计出版社, 2000~2013.

[5]  国家统计局国民经济综合统计司. 新中国六十年统计资料汇编[M]. 北京: 中国统计出社, 2010.

[6]  魏权龄, 卢刚. DEA 方法与模型的应用-数据包络分析(三)[J]. 系统工程, 1989(3): 67~75.

[7]  赵磊. 中国旅游全要素生产率差异与收敛实证研究[J]. 旅游学刊, 2013, 28(11): 12~23.

引用数据

刘佳, 陆菊, 刘宁. 中国沿海地区旅游产业效率测度数据集(1999–2012) (TourIndustryEfficienCoastChina_1999-2012)[DB/OL]. 全球变化科学研究数据出版系统, 2016. DOI: 10.3974/geodb.2016.03.01.V1.

其他

请使用以下方式引用本文:

刘佳, 陆菊, 刘宁. 中国沿海地区旅游产业效率测度数据集. 中国科学数据, 2016. DOI: 10.11922/csdata.840.2016.0015.

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