文章编号：1000-0585(2012)08-1431-14 1 引言 泛长三角作为一种理论提法，目前，关于其空间范围，学界的意见不统一，主要的观点有4种：一是“2＋1”模式，即江苏、浙江、上海；二是“3＋1”模式，即以上海为龙头，把江苏、浙江和安徽三省全部纳入；三是“3＋2”模式，即在上海、江苏、浙江三省市的基础上，把长江中下游地区的安徽、江西也纳入泛长三角；四是“6＋1”模式，包括上海、江苏、浙江、安徽、江西、福建以及台湾[1]。本文对于泛长三角区域的界定采用“3＋1”模式。随着改革开放的不断深入，泛长三角地区旅游业取得了长足进步，逐步形成了入境、国内、出境三大旅游市场同步发展的格局，产业规模、产业要素和产业体系逐步壮大完善。它不仅成为泛长三角地区经济发展中一个独立的产业，而且成为整个地区新的增长点。特别是国务院通过了《关于加快发展旅游业的意见》，首次明确了要把旅游业培育成国民经济的战略性支柱产业和人民群众更加满意的现代服务业，旅游业的产业地位空间提高。然而在旅游业取得如此辉煌成就的背后，其效率的空间分布格局如何以及促使格局演化的内在机制怎样还有待进一步深究。自1957年英国经济学家法瑞尔提出效率这一概念并给出了测算标准和测算模型以来，效率研究进入一个全新的里程[2]。到目前为止，关于效率问题的理论研究经过半个世纪的发展已经有了较大的进展[3～7]。Afriat第一次使用最大似然法建立的具有统计性质的前沿生产函数模型预示着计量经济研究效率的开始[8]；紧接着Richmond提出了修正的最小二乘法来研究前沿生产函数；Aigner等几乎同时又分别提出了随机前沿生产函数，使得效率的估计由纯理论探索转到应用研究成为可能[9,10]；Charnes等运用数据包络分析方法解决技术效率问题，成为数学规划分析的开端[11]。而国内学者对效率问题研究相对起步较晚，且多集中从生产效率角度考察我国改革开放以来取得的成效[12～16]以及在城市效率、能源效率方面也有所涉及[17～21]；研究尺度较多的选择微观和宏观两个层面；研究对象主要以企业和产业为主；研究内容主要侧重企业的所有制改革绩效、产业结构调整的效率利用、市场经济改革下的体制变化对效率的影响以及城市发展的效率分析等方面；研究方法或选择随机前沿分析方法(SFA)或选择数据包络分析方法(DEA)或选择两者结合。随着旅游时代的降临，旅游产业地位的提升，旅游中的效率研究也逐渐成为备受关注的焦点。涉及酒店、景区、旅行社、旅游上市公司等经营效率和信息化效率的测度[22～27]。近年来，研究的趋向又转移到旅游发展效率与旅游增长之间的关系，探讨旅游增长方式的演化过程及其变化[28,29]，尽管如此，以上研究更多的关注旅游发展效率与旅游增长的关系以及旅游生产单元的绩效评价上，而缺乏考虑地域空间上相邻单元的相互作用对旅游发展效率的影响，尤其是空间自相关和空间异质性，不能真正反映空间上区域旅游发展效率的格局演化与内在机制。 借助空间统计模型，可以从空间角度和可视化的方向认识并解决区域旅游发展效率问题，并对旅游发展效率差异进行解释和调控预测。鉴于此，本文结合数据包络分析方法和空间统计模型，并以泛长三角地区(上海、江苏、浙江、安徽)为实证分析，试图揭示1998～2008年城市旅游发展效率的特征、格局及其驱动机制，以期为推动泛长三角城市旅游持续、高效、健康发展提供理论参考。 2 数据来源与研究方法 2.1 DEA模型分析方法 本文采用投入导向型的视角评估城市旅游发展的效率问题。基本原理：DEA方法是评价具有多投入和多产出决策单元效率的一种非常有效的方法[30]。设要评价K个城市旅游发展效率，并假设评价指标体系为L种投入指标，M种产出指标。设
代表第j个城市的第l种资源的投入量，
代表第j个城市的第m种产出量。对于第n(n＝1，2，…，K)个城市，根据文献[30]，有如下形式的DEA应用模型：
2.2 变异系数 运用变异系数来反映泛长三角城市旅游发展效率的变动差异程度，计算公式为：
(2) 2.3 ESDA分析方法 ESDA(Exploratory Spatial Data Analysis)方法是一系列空间分析方法的集合，通过对事物或现象空间分布格局的描述与可视化，发现空间集聚和空间异常，解释研究对象之间的空间相互作用机制[31]。本文用其中最主要的Global Moran's I、local Moran's I指标来分析基于旅游发展效率的市域单元的空间相互作用和分布规律。
