一、引言

随着中国经济发展模式的战略转型，旅游业的发展得到了社会各界的关注，旅游业将走上快速发展通道，旅游领域已成为社会投资热点。[1] 2017年5月19日，国家旅游局在中国旅游投融资促进大会上发布了《2016年中国旅游业投资报告》,指出未来旅游投资政策红利将持续释放，旅游投资空间与领域不断扩张。 在促进旅游投资方面，国家旅游局更是提出了大力推动“旅游+”项目落地生根、注重旅游投资政策落地见效等政策性建议。 旅游投资是旅游业发展的原动力，同时也是县域经济发展的新增长点,更是县域产业升级与可持续发展的重要力量，旅游投资效率研究已成为学术界旅游研究的热点。

国外学术界对旅游投资的研究侧重于旅游投资和金融危机对旅游业发展的影响，国内对旅游投资的研究侧重于旅游投融资决策研究[2-4]、旅游投资风险管理研究[5-8]、旅游投资机制研究[9-11]以及旅游投资效率研究[12-14] 等。 其中，旅游投资效率研究多运用数据包络法(DEA)的BCC模型和CCR模型和投资期望模型进行分析。 国内外学者关于旅游投资效率问题的研究偏于宽泛，且多以旅游上市公司为例，缺乏对各市场主体整体投资效率的分析，针对贫困民族地区县域旅游投资的研究远远不足，对湘西地区的旅游投资研究更是少之又少。 鉴于此，笔者力图在已有研究成果的基础上，运用三阶段DEA模型，将县域旅游和旅游投资效率有机结合，对大湘西地区县域旅游投资效率进行实证分析，探索其内在规律。

二、实证研究设计

大湘西地区(以下简称湘西地区)，是以张家界市、湘西州、怀化市为主体，包括邵阳、永州的部分县(市)在内的整个湖南西部地区的统称。 湘西地区旅游业开发的关键是资金的投入，招商引资是旅游产业发展中的重要内容，无论是景区景点固定资产投入还是金融信贷投入，有了旅游投资的支持，旅游业发展才有源源不断的内生动力。 旅游业的高收益与其资本要素的高投入水平紧密相关，旅游业的粗放增长会导致资本要素投入的无效，所以，必须定量地去分析湘西地区旅游投资效率，从而规避低效率或无效率的旅游投资。 因此，笔者试图采用三阶段DEA模型，剔除随机因素和环境因素, 测算出旅游投资效率值，从中发现湘西地区旅游投资效率变动的一般规律。

(一)样本、变量选取与数据来源

1.样本选取原则

(1)数据的完整性和连贯性原则。 笔者剔除了湘西州、张家界市、怀化市三个地区中龙山县、古丈县、辰溪县、沅陵县等数据缺失严重的县。

3.数据来源

笔者主要关注松弛变量。 该松弛变量主要由环境因素、管理无效率和统计噪声构成。 第二阶段的主要目标是将第一阶段的松弛变量分解成三种效应，因此，只有借助于SFA回归。 在SFA回归中，第一阶段的松弛变量对环境变量和混合误差项进行回归，SFA回归的目的是剔除环境因素和随机因素对效率测度的影响，以便将所有决策单元调整于相同的外部环境中。

“馒头山”，很为它有这么形象有趣的俗名而开心。这让它更多了点未来佛弥勒大士“大肚能容、开口常笑”的喜性劲。特别是，傍晚时分从下榻宾馆处回头望去，来路远景中诸调皆暗，唯此山金光明亮，仿似灵现佛堂，心色澄明。草原小镇达日罕此刻也已渐暗渐凉，带着黄昏草气的风撩动着熟稔且陌生的一串串情愫，也像风一样在记忆的“窗口”处飘进飘出宛若时光，忽然间觉得，在这也许两天之后就将离开的草原晚景里，真的让你不愿错过草原此地每一口清香每一股凉意，亿万个毛细孔都张开来在这草原风光与熏陶中，尽情浸泡与畅享，无思无欲且勿助而勿忘，每一秒的感受都变得清晰珍贵而不肯浪费，沉下心来，向着记忆深处峡谷溪流般默默奔淌，汩汩浇灌。

建筑面积的大小是影响造价成本波动的根本因素。对于建筑面积较小的工程，工程造价成本的预估难度相对来说就小很多，且预估造价与最终决算费用的误差也较小。而对于建筑面积较大的工程，受建筑材料、人工费用等因素价格波动影响，其最终的造价成本预估也较难控制。

2.变量选取

综上所述，超声心动图可以很准确、直观以及对心脏结构和功能情况进行动态观察，是评估尿毒症透析患者心脏状况比较简便敏感、安全可靠的检查方法，值得推广及应用。

(1)投入产出变量。 国内外对于旅游投资效率的选择指标尚未确立统一标准，综合国内外研究成果可知,对于旅游投资效率的投入指标主要集中于固定资产、旅行社数量、财政支出、贷款余额等指标，而产出指标主要集中于旅游人次、旅游收入、营业税金等指标。 笔者运用三阶段DEA模型，将12个县(市、区)的旅游业视为决策单元，选取旅游行业固定资产投资额和年末贷款余额作为投入变量用于代表各县(市、区)旅游业的资本要素投入，旅游总人数和旅游总收入2个产出指标用于代表旅游总量。 其中，固定资产投资额主要包括景区、酒店和旅行社的固定资产投入，年末贷款余额主要包括旅游景区、三星级以上酒店、旅游汽车公司、旅行社等的年末贷款总额。

2.一高两低型

(2)旅游业的发展程度。 笔者剔除了泸溪县、保靖县、麻阳县、新晃县、中方县等湘西州、张家界市、怀化市三个地区中年度旅游总人次和旅游总收入均小于各地区平均值的县。

笔者选取吉首市、凤凰县、永顺县、古丈县、慈利县、永定区、桑植县、武陵源区、通道县、洪江市、靖州县、芷江县等湘西州、张家界市、怀化市三个地区的12个县(市、区)2012—2016年度的面板数据作为研究样本。 投入变量与产出变量的数据均来源于各县(市、区)统计年鉴、统计公报、政府工作报告、旅游局和统计局的数据。

(二)模型构建

笔者采用1978年由著名的运筹学家A.Charnes(查恩斯)、W.W.Cooper(库伯)及E.Rhodes(罗兹)首先提出的一个被称为数据包络分析(DEA)的方法，用于评价相同部门间的相对有效性，即DEA有效。

2.1.1 术前访视 巡回护士于术前1 d到病房访视患者，向患者和家属讲解手术方法、优点及手术配合要求，解除思想顾虑及负担，做好心理疏导，缓解患者的紧张情绪，减轻患者的心理压力，使患者对手术充满信心，平静的接受手术治疗［3］。

1.第一阶段

DEA模型分为投入导向型和产出导向型，根据具体情况，可以选择不同的导向。 笔者选择投入导向型BCC模型。 对于任一决策单元，投入导向下对偶形式的BCC模型可表示为：

 

 

其中，j=1,2，…，n表示决策单元，X,Y分别是投入、产出向量。 DEA模型本质上是一个线性规划问题。 若θ=1, S+=S-=0，则决策单元DEA有效； 若θ=1, S+≠0，或S-≠0，则决策单元弱DEA有效； 若θ<1, 则决策单元非DEA有效。

BCC模型计算出来的效率值为综合技术效率(TE)，可以进一步分解为规模效率(SE)和纯技术效率(PTE)，TE= SE* PTE。 Fried(2002)认为，决策单元的绩效受到管理无效率、环境因素和统计噪声的影响，因此有必要分离这三种影响。

2. 第二阶段

(3)样本的均衡性和数据的可比性原则。 笔者从湘西州、张家界市、怀化市三个地区中各择优选取符合以上要求的4个县(市、区)。

韦俊贤表示，今年年底前康师傅将帮助康巴诺尔地区建立类似的蔬菜基地29.5万亩，将带动更多农民脱贫，康师傅也将为消费者提供更多绿色无公害的优质蔬菜。据悉，康师傅将以康巴诺尔蔬菜基地为样板，逐步建造更多产品原料种植基地，为当地农民提供从培训种植、采摘加工到企业收购的一站式服务。在精准扶贫的同时，也让企业供应链前移，进一步增强对原材料的把控能力。

关于管理无效率的分离公式，笔者采用Jondrow等的方法计算，计算公式为:

原来，夜晚活动的昆虫为了确保自己的运动方向，常以月光为参考。而在漫长的进化中，它们已学会了让自己的行动路线和一束平行光线保持固定的角度，这样就能以直线飞行。

其中，

根据第三阶段测算值，计算可得2012—2016年的旅游投资综合效率均值、旅游投资纯技术效率均值、旅游投资规模效率均值。 以0.9为临界值将湘西地区划分为三大类型：三高型、一高两低型、三低型。

E[vni|vni+μni]=sni-f(zi; βn)-E[uni|vni+μni]

3.第三阶段

运用调整后的投入产出变量再次测算各决策单元的效率，此时的效率已经剔除环境因素和随机因素的影响，是相对真实准确的。

三、实证分析

(一)第一、三阶段效率值对比分析

第一、三阶段选取投入导向的BCC模型，运用DEAP2.1软件计算得出各决策单元[12个县(市、区)]的相对效率值(参见表1)。

 

表1 第三阶段湘西地区旅游投资效率测算值(2012—2016)

  

县(市、区)吉首凤凰永顺花垣慈利桑植永定武陵源洪江靖州通道芷江均值2012年调整前TE0.1730.7690.1270.0640.1140.1610.3671.0000.0730.0700.1480.1920.271PTE0.375 0.776 0.1280.0690.185 0.1631.0001.000 0.090 0.102 1.0000.2050.424SE 0.4920.990 0.987 0.9300.615 0.9900.3671.000 0.810 0.685 0.1480.9320.743状态 drsirsirsirsdrsdrsdrs—drsirsirsirs调整后TE0.3210.7670.1260.0630.169 0.1620.793 1.000 0.087 0.066 0.124 0.1890.322PTE0.6440.9900.9600.9650.764 0.9561.000 1.000 0.879 0.984 1.000 0.9700.926SE 0.4990.7750.1320.0650.222 0.1700.793 1.000 0.099 0.067 0.124 0.1950.345状态irsirsirsirsirsirsdrs—irsirsirsirs2013年调整前TE0.2871.0000.2560.1220.1830.2390.4981.0000.0780.1200.2520.4100.370 PTE0.5261.0000.2721.0000.2520.2441.0001.0000.1090.1781.0000.4500.586SE0.5451.0000.9390.1220.7250.9800.4981.0000.7180.6770.2520.9120.697状态drs—irs irs drs irsdrs—drs irsirs irs调整后TE 0.466 1.0000.2560.1220.234 0.239 0.8841.0000.100 0.120 0.252 0.410 0.424PTE0.5721.0000.9211.0000.711 0.9231.000 1.000 0.650 0.987 1.000 0.9180.890SE 0.8141.0000.2780.122 0.328 0.2590.884 1.0000.154 0.122 0.252 0.4470.472状态irs —irs irsirs irsdrs — irs irs irs irs2014年调整前TE 0.3501.000 0.2780.1890.193 0.253 0.584 1.0000.0960.165 0.3400.4700.410PTE0.5271.000 0.2981.0000.241 0.262 1.0001.000 0.1070.263 0.3400.8660.603SE 0.6641.0000.9360.1890.800 0.968 0.584 1.000 0.8960.627 0.3400.8660.739状态drs —irs irs drsirs drs—drs irsirs irs调整后TE 0.602 1.0000.2500.1540.240 0.2380.9471.000 0.104 0.100 0.1450.3700.429PTE0.693 1.0000.7351.0000.593 0.7401.0001.000 0.510 0.874 1.0000.8540.833SE 0.869 1.0000.3410.1540.404 0.3220.9471.000 0.204 0.1140.1450.434 0.494状态irs—irsirsirs irsdrs — irsirsirsirs2015年调整前TE 0.2741.0000.2290.1580.145 0.200 0.618 1.000 0.071 0.1000.3510.3070.371PTE0.448 1.0000.2391.0000.200 0.201 1.000 1.000 0.092 0.1201.0000.3220.552SE0.613 1.0000.9560.1580.725 0.995 0.618 1.000 0.772 0.8310.3510.9550.748状态drs— drs irs drs drsdrs—drs irs irs irs调整后TE0.4351.0000.2380.1500.200 0.201 0.9971.000 0.0910.090 0.2380.2970.411PTE0.4741.000 0.8391.0000.628 0.884 1.0001.0000.569 0.954 1.0000.8950.854SE 0.9161.000 0.2840.1500.318 0.227 0.9971.0000.160 0.094 0.2380.3320.476状态irs— irs irs irs irs drs—irs irs irs irs

 

续表1

  

县(市、区)吉首凤凰永顺花垣慈利桑植永定武陵源洪江靖州通道芷江均值2016调整前TE 0.098 0.7280.0870.049 0.0920.1590.286 1.000 0.074 0.064 0.1110.213 0.247PTE0.247 0.7500.1220.0600.1680.1671.0001.000 0.075 0.0961.0000.246 0.411 SE 0.398 0.9710.7120.821 0.5440.9540.286 1.000 0.981 0.6660.1110.865 0.693状态drs irsdrsirsdrsirsdrs— drs irs irsirs调整后TE 0.4040.813 0.1840.1630.187 0.1831.000 1.000 0.0720.096 0.1860.235 0.377PTE0.4800.900 0.6511.0000.5610.6321.000 1.000 0.451 0.697 0.9940.722 0.757SE 0.8430.903 0.2820.1630.333 0.2891.000 1.0000.160 0.138 0.1870.325 0.469状态irs drsirs irs irs irs—— irsirsirs irs

注：TE、PTE、SE所对应的数值分别是旅游投资综合效率值、旅游投资纯技术效率值、旅游投资规模效率值，irs、drs分别表示规模报酬增加和规模效率减少

由表1可以看出：(1)从综合效率前沿面来看，调整前后，武陵源区旅游投资综合效率一直处于前沿面，凤凰县2013年、2014年、2015年3年的旅游投资综合效率值均为1，达到前沿面，永定区2016年达到旅游投资综合效率前沿面。 从整体综合效率变动而言，调整后，吉首市、慈利县、桑植县、永定区2012—2016年的旅游投资综合效率一直增加； 永顺县、花垣县的旅游投资综合效率值由减变增，且增减幅度较小； 洪江市2012—2015年的旅游投资综合效率增加，但2016年有小幅下降； 靖州县、通道县、芷江县2012年调整前的旅游投资综合效率值大于调整后的效率值，2013年调整前后的综合效率值不变，2014—2015年的旅游投资综合效率均有减少，2016年又有小幅增加。 (2)从纯技术效率看，调整前后，武陵源区、永定区旅游投资纯技术效率一直处于前沿面； 凤凰县2013—2015年的旅游投资纯技术效率值为1，达到前沿面； 花垣县2013—2015年的旅游投资纯技术效率处于前沿面，2016年调整后的旅游投资纯技术效率值为1； 通道县2012年、2013年、2015年的旅游投资纯技术效率达到前沿面，2014年调整后、2016年调整前的旅游投资纯技术效率值均为1。 从整体综合效率变动趋势看，调整后，吉首市、永顺县、慈利县、桑植县、洪江市、靖州县、芷江县2012—2016年的旅游投资纯技术效率都有大幅增加。 由此可以看出，湘西地区调整后的整体旅游投资纯技术效率都有大幅提升。 (3)从规模效率来看，调整前后，武陵源区2012—2016年的旅游投资规模效率一直处于前沿面； 凤凰县2013—2015年的旅游投资规模效率值为1，达到前沿面； 永定区2016年调整后的旅游投资规模效率值为1。 从整体规模效率变动趋势看，调整后，吉首市、永定区2012—2016年的旅游投资规模效率值均有增加； 调整后，永顺县、花垣县、慈利县、桑植县、洪江市、靖州县、芷江县2012—2016年的旅游投资规模效率值均有减少； 调整后，通道县2012-2015年的旅游投资规模效率值有小幅减少，2016年又开始小幅增加。

(二)第二阶段效率值测定与分析

由第一阶段测算结果，可计算出各项投入的投入松弛变量，第二阶段以环境变量作为解释变量，以投入松弛变量作为被解释变量，选取随机前沿分析模型(SFA模型)，运用Frontier4.1软件计算得出各决策单元[12个县(市、区)]的回归结果(参见表2)。

 

表2 SFA模型回归结果(2012—2016)

  

固定资产投入松弛变量各项贷款余额投入松弛变量常数项2012 -8.86E+03***-3.64E+04***20137.07E+04***0.00E+002014 -3.28E+05***-5.58E+05*** 20152.81E+04***-1.46E+04***2016 -3.28E+05***-5.58E+05*** 人均GDP2012 -4.89E+00***-3.75E-01***2013 -2.74E+03** 0.00E+002014 -5.08E+00**-9.77E+00***2015 -3.31E+00**-4.13E-01***2016 -5.08E+03**-9.77E+00***

 

续表2

  

固定资产投入松弛变量各项贷款余额投入松弛变量公共财政支出2012 -9.38E-01***-6.68E-02**2013 -6.46E-01***0.00E+002014 -1.02E+00***-4.44E+00***2015 -4.09E-01***-8.17E-02**2016 -1.02E+00***-4.44E+00***城镇居民人均可支配收入2012 -1.13E+00***-3.64E+04***2013 -1.57E+01** 0.00E+002014 -5.55E+01***-1.04E+02***2015 -2.62E+01***-6.03E+00***2016 -5.55E+01***-1.04E+02***σ220122.95E+10***6.70E+07***20132.32E+10***1.00E-0820141.11E+10***1.97E+10***20151.94E+10***1.62E+09***20161.11E+10***1.97E+10***γ20120.999*** 0.999***20130.999*** 0.199***20140.964*** 0.999***20150.999*** 0.999***20160.964*** 0.999***LogL2012 -153.147 -117.8982013 -151.865-99.4962014 -150.856-152.6542015 -151.531-135.2952016 -156.856-151.654LR20120.79E+01**0.38E+02***20130.56E+01**0.46E+0020140.79E+01**0.38E+04***20150.79E+01**0.38E+05***20160.79E+01**0.38E+06***

注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%水平上显著，log L表示对数似然函数值，LR表示单边似然比检验统计量

由表2可以看出，除2013年度人均GDP、公共财政支出、城镇居民人均可支配收入对各项贷款余额投入松弛不显著以外，其余环境变量对固定资产投入松弛和各项贷款余额投入松弛的显著性水平在5%上，这说明笔者所选取的公共财政支出、城镇居民人均可支配收入两个环境指标能够比较合理地解释投入变量的冗余，而人均GDP则勉强能够解释投入变量的冗余。 各项投入松弛变量的分解过程中估计得出的20个γ值中有16个在0.9以上，且通过了1% 水平的显著性检验，说明纯技术效率的方差对总方差占比较大，旅游开发程度和经营管理因素对投入冗余的影响占据主导地位，运用随机前沿模型(SFA)剥离随机因素与环境因素的影响是非常合理的。

由表2可知，人均GDP对于固定资产投入冗余的影响在2012—2016年由正转为负，并且人均GDP对于各项贷款余额投入冗余的影响均为负(2013年除外)，这说明人均GDP的逐年增加，使县域旅游业固定资产投资额也相应增多、投入冗余由高降低，同时又引起了各项贷款余额冗余的显著降低。 公共财政支出对于固定资产投入冗余和各项贷款余额投入冗余的影响都是在2012—2016年转为负，这说明2012—2016年，政府财政支出增加有利于减少投入冗余，提高资本投资效率。 城镇居民人均可支配收入各年度(2013年除外)对于投入冗余的影响均为负，这说明城镇居民人均可支配收入水平越高，就会促进旅游收入产出的增加，从而减少投入冗余量，有利于旅游业效率水平的提高。

基于GPS时间识别刷卡乘客上车站点(模型1)存在的问题是：武汉市GPS点位信息是每隔15 s上传1次，部分站点车辆到站时不是上传数据的时间，则没有GPS点位信息. 解决该问题的方法是寻找与该点位时间最接近的点位信息进行推算得到.

数字化转型像工业革命一样具有颠覆性，除了领导层要从思想上高度重视并大力支持外，还需要专业化的高水平人才进行总体推进，且全员配合参与。而传统的制造业一般生产任务繁重，参与数字化建设的工作人员只能在不耽误生产任务的前提下兼顾完成，这必然导致员工重视程度不足，甚至缺乏主动参与的意愿。

(三)调整后湘西地区旅游投资效率类型划分

计算随机误差项νi，计算公式如下：

1.三高型

三高型要同时满足旅游投资综合效率均值大于0.9、旅游投资纯技术效率均值大于0.9、旅游投资规模效率均值大于0.9三大条件，包括处于前沿面的区域。 只有武陵源区符合三高型，该区是湘西地区旅游投资效率最高的区域，旅游投资管理水平和旅游投资规模处于高水平，旅游投资相对效率提升空间较小。

(2)环境变量。 环境变量的确定对于三阶段 DEA 模型剔除不可控因素的有效性至关重要。 选取的环境变量必须满足两个条件：决策单元自身不能对其控制、对决策单元效率有影响。 笔者根据数据的可获得性及其要求，从经济发展水平、政府财政扶持、社会文化状况等三方面筛选出影响旅游投资效率的三个环境变量:(1)人均GDP。 人均GDP这一指标被广泛用于衡量地区经济发展水平，宏观经济环境和旅游业的发展具有较强的关联性，因此，选取其作为影响旅游投资效率的环境变量,数据来源于各县(市、区)统计公报。 (2)公共财政支出。 政府对于旅游业的财政扶持也是市场主体投资效率的影响因素之一，因此，选取公共支出指标，作为衡量政府对旅游业扶持力度的环境变量，数据来源于各县(市、区)统计公报。 (3)居民收入水平。 居民的投资水平一定程度上取决于居民的收入水平，通俗来说，居民是否参加旅游活动与其所拥有的闲置资本息息相关。 当地居民的收入水平对旅游投入总量的影响显著，旅游投入的总量进而影响旅游总量，因此，选取城镇居民人均可支配收入指标，作为衡量经济环境的变量，数据来源于各县(市、区)统计公报。

试验区位于河北省唐山市曹妃甸区华北理工大学，试验区覆盖面积约2.3平方公里。人口比较集中，试验区以平地为主，楼房较多。坐标系统采用国家2000坐标，当地中央子午线为120°，飞行环境良好。

一高两低型要满足旅游投资综合效率均值、旅游投资纯技术效率均值、旅游投资规模效率均值三者中有一项大于0.9。 凤凰县、花垣县、永定区、靖州县、通道县、芷江县的旅游投资纯技术效率均值都大于0.9，且旅游投资综合效率均值、旅游投资规模效率均值均小于0.9，所以六县(区)属于典型的一高两低型。

3.三低型

（4）系统流程设计测试。进行系统初期数据、业务单据设计及流程设计测试工作。通过与院属各单位会计人员的面对面沟通交流，完成了期初数据导入、年初预算下发分解、网上报销单据的流程设计及测试、全业务上线模拟测试工作。完成了高拍仪扫描自动纠偏上传接口开发，手机App查询与审批流程开发测试工作。

三低型必须同时满足旅游投资综合效率均值小于0.9、旅游投资纯技术效率均值小于0.9、旅游投资规模效率均值小于0.9三大条件。 吉首市、永顺县、慈利县、桑植县、洪江市的旅游投资综合效率均值、旅游投资纯技术效率均值、旅游投资规模效率均值均小于0.9，完全符合三低型发展类型。 这些县(市)旅游投资管理水平和旅游投资规模都处于低水平，旅游投资相对效率有很大的提升空间。

四、结论

(一)基本结论

1.第一阶段结论

第一阶段结论：在第一阶段的测算中，湘西地区12个县(市、区)2012—2016年10个年度旅游投资综合效率均值呈先增后减、由减变增再减的波动趋势，且均值数值普遍偏小； 其旅游投资纯技术效率均值自2013年起，均值水平有了较大飞跃； 旅游投资规模效率均值在0.6—0.8之间，呈现出平缓波动发展趋势。 吉首市、慈利县、永定区大多数年份为规模报酬递减状态，武陵源区2012—2016年始终处于规模报酬不变状态，其他县(市、区)多数年份处于规模报酬递增状态。

2.第二阶段结论

第二阶段结论：除2013年以外，人均GDP对于固定资产投入冗余的影响由正转为负，并且人均GDP对于各项贷款余额投入冗余的影响均为负，人均GDP对于投入松弛从不利影响转变为有利影响。 公共财政支出对于固定资产投入冗余和各项贷款余额投入冗余的影响都在由正转负，政府的财政支出增加，旅游固定资产投入和各项贷款余额的投入冗余就会逐年减少。 城镇居民人均可支配收入各个年度对于投入冗余的影响均为负，城镇居民人均可支配收入水平越高，越能减少投入冗余量。

3.第三阶段结论

第三阶段结论：调整后，2012—2016年的湘西地区旅游投资综合效率的运动趋势与湘西地区旅游投资规模效率运动趋势大体吻合，呈波动上升趋势，但综合效率水平相对较低。 但2013—2016年逐渐降低至最低值0.757，其纯技术效率总体处于较高水平，湘西地区旅游投资管理水平处于较高水平。 旅游投资规模效率均值处于0.2—0.6之间，且呈波动上升趋势，但规模效率总体水平较低。

4.第一阶段与第三阶段比较分析结论

第一阶段与第三阶段比较分析的结论：调整后，2012—2016年由下降趋势转变为增加趋势，但旅游投资综合效率值偏低。 调整后，2012—2016年的旅游投资纯技术效率均值一直处于上升趋势，且第三阶段每年度比第一阶段增加的幅度较大。 调整后，2012—2016年第三阶段每年度对比第一阶段的旅游投资规模效率均值一直处于下降趋势。 环境因素与随机因素造成湘西地区各县(市、区)综合效率、规模效率的高估与纯技术效率的低估，利用三阶段DEA模型排除环境因素与随机因素的影响，能够有效规避偏误，更加精确地评估湘西地区旅游投资效率。

5.调整后湘西地区旅游投资效率类型划分结论

2.3 NPVC的临床及病理分型 对于NPVC的临床及病理分型，目前尚未形成统一的标准，一般来说，根据囊肿的结构构成，可分为单房性和多房性囊肿，以多房性囊肿较为常见[21]；根据组织来源可分为腹膜囊肿、后腹膜囊肿、肠系膜囊肿、大网膜囊肿等类型[22]；根据病理结果可分为浆液性囊腺瘤、黏液性囊腺瘤、淋巴管囊肿、单纯性囊肿、假性囊肿等[23]。

调整后湘西地区旅游投资效率类型划分结论：将湘西地区12个县(市、区)的旅游投资效率划分为三类：第一类为三高型发展模式，仅有武陵源区符合这一发展模式，其综合、纯技术、规模效率都处于高水平； 第二类为一高两低型发展模式，包括凤凰县、花垣县、永定区、靖州县、通道县、芷江县，这些县(区)的纯技术效率水平较高，但是受低水平规模效率影响，其综合效率也处于低水平； 第三类为三低型发展模式，包括吉首市、永顺县、慈利县、桑植县、洪江市，这些县(市)的综合、纯技术、规模效率都处于低水平。

采用SPSS19.0软件进行数据的统计与分析，计量资料用（±s）表示，采用t检验或方差分析（F值）；P＜0.05表明数据对比差异具有统计学意义。

[参 考 文 献]

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