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基于DEA-MI模型的城市旅游效率时空演进特征分析——以安徽省为例
随着中国城市旅游业的蓬勃发展，如何提高城市旅游资源的效率，以及维护旅游景区的环境资源，已日益成为城市旅游发展的重要问题。因此，在这篇论文中，我们将尝试运用数据包络分析-Malmquist指数（DEA-MI）模型，对安徽省城市旅游业的效率进行分析，并探讨了其时空演进特征。
一、研究背景
安徽省作为旅游大省，旅游资源十分丰富。2019年全省共接待游客4.87亿人次，实现旅游总收入6462.2亿元。但是，在发展旅游业方面，仍面临着资源利用效率不高、环境污染等问题，这为旅游业带来了一定的挑战。因此，本论文旨在探讨安徽省城市旅游资源利用效率的现状及其时空分布特征，为进一步提高安徽省城市旅游业发展水平提供有益的参考。
二、研究方法
在本论文中，我们使用DEA-MI模型对安徽省城市旅游行业的效率进行分析，主要包括以下几个步骤：
1.数据收集与处理
本研究收集了2010-2019年安徽省15个地级市城市旅游数据，包括旅游收入、游客人数等指标。并按照DEA-MI模型的要求进行数据处理，进行尺度经济分析以确定投入、产出的比例关系，以确保指标的可比性。
2.DEA模型建立
本文采用的是DEA-MI模型进行效率分析。首先，我们将现有的城市旅游指标分为输入因素和输出因素两类，其中输入因素包括旅游投入、人力资源等；输出因素包括旅游收入、游客人数等。其次，运用DEA模型对城市旅游行业的效率进行测算，并计算出各地市的相对效率。
3.Malmquist指数计算
在DEA-MI模型中，Malmquist指数可用于分析城市旅游效率的时空演进特征，它基于每年的DEA效率评估结果，通过分析不同年份之间的差异来揭示城市旅游业的效率水平是否提高、停滞或下降。
三、结果分析
根据我们使用的DEA-MI模型，将安徽省的15个地级市进行了效率分析。结果显示，2010年-2019年安徽省城市旅游业的平均相对效率为0.946，其相对效率值大多数在0.8-1.0之间。
此外，通过计算Malmquist指数，我们还对城市旅游效率的时空演进特征进行了分析。结果显示，安徽省城市旅游业的技术进步率和技术效率变化率均呈现出先上升后下降的趋势，但在10年间整体上保持稳定。同时，南京市、合肥市和马鞍山市在相对效率和技术效率的变化中均表现出较为突出的优势。
四、结论
本论文运用DEA-MI模型分析了安徽省城市旅游业的效率变化和时空演进特征，结果显示10年间该省城市旅游行业整体呈现稳定发展态势。但由于地理环境、人文历史以及旅游市场等因素的影响，城市旅游业的效率存在一定程度的差异。因此，我们建议政府在推进旅游业发展的过程中，注重优化旅游资源结构，发挥各地旅游特色，进一步完善旅游市场体系，从而提高安徽省城市旅游业的整体效率。