張 洪,朱文靜，方 芳

(安徽大學 商學院，安徽 合肥 230601)

改革開放打破了傳統(tǒng)地區(qū)間要素流動的壁壘，受到共同地域文化的影響形成了跨地區(qū)資源配置的新方式，這同時加快了國家之間與國內地區(qū)間的市場化進程。中國旅游市場規(guī)模從小到大，發(fā)展迅速。國家將現代服務業(yè)重要組成部分的旅游業(yè)培育成為國民經濟戰(zhàn)略性支柱產業(yè)，進一步加快了旅游市場化進程。2016年我國在《“十三五”旅游業(yè)發(fā)展規(guī)劃》中表明要全力推動入境旅游市場發(fā)展，學者對入境旅游市場的研究熱潮使其成為旅游市場三大領域中研究熱點?！伴L三角一體化”的命題起源于1982年成立上海經濟區(qū)之時，由早期計劃體制主導從而制約分工協(xié)作的形勢轉向新時期市場經濟體制下產業(yè)、交通、市場多方面發(fā)展[1]。2014年國務院出臺《關于依托黃金水道推動長江經濟帶發(fā)展的指導意見》，首次確定安徽省作為長三角的一部分，意味著長三角范圍擴展到目前的江、浙、皖、滬“三省一市”。2018年，習近平總書記在首屆中國國際進口博覽會上宣布，支持將長三角地區(qū)一體化并上升為國家戰(zhàn)略。長三角更高質量一體化包含遵循發(fā)展的公平性和發(fā)展效率兩層意思，而入境旅游是對外經濟貿易、加強區(qū)域合作和文化交流的重要途徑，對其市場效率的研究有助于更好地為一體化服務。

一、入境旅游相關文獻綜述

就現有文獻而言，業(yè)界針對旅游效率的研究始于20世紀80年代，研究內容主要包括旅游行業(yè)效率和區(qū)域旅游業(yè)發(fā)展效率兩方面，旅游生態(tài)效率以及入境旅游效率逐漸受到關注。

第一，關于旅游相關行業(yè)效率測算聚焦于酒店、旅行社、旅游交通和旅游目的地等幾個領域。如方葉林、黃震方等利用改進的DEA模型測算了中國所有省份的星級酒店相對效率值，進而對相對效率的空間集聚和影響因素進行探討[2]。Pulina等利用兩階段DEA方法對影響酒店經濟效益的因素進行分析且實證結果表明企業(yè)違約和資金成本對酒店經營績效有負向影響，處于高度專業(yè)化、季節(jié)性較強區(qū)域的企業(yè)經營效率相對較低[3]。Dolasinski等利用平衡計分卡(DEA-BSC)的計算結果衡量酒店業(yè)分銷渠道組合的效率并驗證了模型的有效性[4]。旅行社生產效率研究也是重要領域之一，胡志毅采用DEA-MI模型,以中國旅行社業(yè)為例，比較和分析技術效率、全要素生產變動特征以及區(qū)域差異[5]。旅游交通對旅游目的地的發(fā)展具有重要的橋梁作用，如Koo等通過研究表明國際航空通道屬性的改變可以為周邊目的地帶來額外的游客[6]。

第二，關于區(qū)域旅游業(yè)的研究。如Chen等利用DEA方法并采用投入與產出構念來評估臺灣地區(qū)旅游服務品質效能[7]。李姝姝等基于大陸各省份數據并運用DEA和固定效應模型分析了旅游產業(yè)對區(qū)域旅游業(yè)效率的影響[8]。Carboni、Oliviero 等將經濟績效和生態(tài)績效結合起來，運用DEA和Malmquist方法對2004—2011年意大利20個地區(qū)的效率進行測算，并進一步運用灰色系統(tǒng)理論對區(qū)域經濟效益和環(huán)境效益進行了預測[9]。

第三，由于環(huán)境問題日益受到重視，旅游生態(tài)效率研究也被提上日程。如Liu等采用DEA-Tobit模型對中國53個沿海城市的旅游生態(tài)效率進行評價，考察生態(tài)效率類型、總體效率水平、區(qū)域差異以及影響因素[10]。然而國內外針對入境旅游市場效率的研究較少，如Chen等利用DEA方法對臺灣地區(qū)入境旅游服務效率進行研究[7]，Shi研究了政府對促進入境旅游效率的影響機理[9]。唐睿、馮學鋼等基于西北地區(qū)經濟欠發(fā)達的五省市并采用DEA-Tobit方法，進行入境旅游效率及影響因素的研究[11]。張建偉等基于DEA-ESDA的方法對河南省入境旅游效率的差異進行研究[12]。從研究方法上來看，對旅游效率的研究主要通過定量方法進行綜合測算和評價，并采用數據包絡分析法(DEA)、曼奎斯特指數(Malmquist)、隨機前沿方法(SFA)、兩階段DEA-Tobit和三階段DEA法。

因此,本研究構建了入境旅游市場效率的評價指標體系,采用DEA測度2000—2016年長三角四省級行政區(qū)域的入境旅游資源配置效率,并進一步以綜合技術效率為因變量，采用Tobit分析了入境旅游市場效率的影響因素并提出旅游資源投入的優(yōu)化路徑，期望發(fā)現長三角各省(市)的發(fā)展特點，為長三角更高質量一體化進程提供具有科學依據的參考和建議。

二、長三角入境旅游市場效率的DEA分析

(一)指標體系構建與數據說明

本研究基于DEA理論模型，從投入—產出角度上構建入境旅游市場效率評價指標體系。旅游業(yè)是一項綜合性產業(yè)，其投入產出指標復雜多樣，因此學界對指標選取并未達成共識，本研究在參考相關學者文獻的基礎上確定評價指標(見表1)。

表1 長三角地區(qū)入境旅游市場效率評價指標體系

對于投入指標，入境旅游人次能反映入境旅游市場發(fā)展的影響力和活力，可表征入境旅游市場的經濟狀況且其消費能力和意愿直接決定了旅游外匯收入的高低[13]。旅游企業(yè)是入境旅游市場中連接目的地和游客的市場主體，主要包括旅行社、星級飯店及旅游景區(qū)，其運營能力會對市場效率產生重大影響。而旅游業(yè)是勞動密集型產業(yè)且其產業(yè)鏈中涉及大量從業(yè)人員，故借鑒馬曉龍、保繼剛的做法選用第三產業(yè)從業(yè)人數作為投入變量[14]。

對于產出指標，鑒于入境旅游對經濟的依賴和自身特殊性，本文沿用多數學者的研究指標選取各省市的旅游外匯收入為產出要素。由于旅游外匯收入會受到通貨膨脹、外匯波動等市場環(huán)境因素的影響，為使各年度數據變量前后具有可比性，增強計算準確性，因此應當將旅游外匯收入這一名義變量調整成為實際變量。具體做法如下：首先參照世界銀行WDI數據庫中世行發(fā)展經濟學部替代換算因子(1美元的本幣單位)，將以百萬美元為計價單位的旅游外匯收入折合成百萬元人民幣這一計量單位，其次參照《中國統(tǒng)計年鑒》的全國居民消費價格總指數這一數據，以2000年為基期(2000年=100)進行CPI縮減處理以剔除外部因素如通貨膨脹的影響，最后采用計算后的變量進行分析。

相關數據分別來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國旅游統(tǒng)計年鑒》(正、副本)和各省份的統(tǒng)計年鑒，觀察期為2000—2016年共17年，長三角地區(qū)包括上海、江蘇、浙江和安徽四個省級行政區(qū)域。

(二)數據包絡分析法(DEA)

本研究借助數據包絡分析方法(DEA)測算長三角地區(qū)入境旅游市場的投入產出效率。該方法由Rhodes等人于1978年提出，其普遍或基本規(guī)律是維持所要觀測對象即決策單元(Decision Making Unit, DMU)的輸入值或輸出值處于穩(wěn)定不變，并且通過實證數據推導賦予決策單元的最有利的權重組合，以數學規(guī)劃模型以及投入產出指標數據為依托來確定相對有效的生產前沿面。該方法相對于SMART和AHP的方法所設定的主觀權重而言具有較公正的基礎，可以綜合評價指標投入資源和指標產出結果的生產效率有效性。數據包絡分析方法中最主要的兩種模型分別是CCR和BCC，其中CCR模型假定規(guī)模報酬為固定不變，即每一單位的投入所得的產出量是固定的，而BCC模型是由CCR模型修正而得到的變動規(guī)模報酬(VRS)假設下衡量決策單元的相對效率。由于入境旅游市場中投入指標相較于產出指標的可控性更強且不滿足CCR模型所要求的每一個決策單元具規(guī)模不變的特征，所以選擇建立變動規(guī)模報酬的BCC模型。n個決策單元BCC模型的具體公式如下:

minθ=VD

(1)

上述表達式中,θ為技術效率(即綜合效率),滿足0≤θ≤1，數值越大效率越高；S-和S+是為使求解較有效率而引入的松弛變量和剩余變量，分別表示為達有效率應減少的投入量和應增加的產出量；λi為第i個決策單元的權重系數；θ、S-、S+、λi均為待估參數。如果線性規(guī)劃(VD)的最優(yōu)值θ*=1,且此時對于各項最優(yōu)解θ*、S-*、S+*、λ*都有S-*=0、S+*=0, 則第t個決策單元為DEA有效[15]。

(三)數據處理

為使文中指標滿足DEA方法中的“同向性”原則，即產出要素不得隨著投入要素的增加而減少，鑒于此應當通過Pearson相關檢定方法對長三角地區(qū)入境旅游市場效率評價指標(見表1)的相關性進行檢驗以證實指標的合理性(見表2)，結果表明投入產出指標之間都為正向相關關系，且絕大部分指標通過了5%的顯著性檢驗，這表明選取的投入產出要素滿足同向單調性假設，適用于投入產出分析。

表2 旅游外匯收入與投入要素間的Pearson相關檢驗結果

注：***、**、*分別代表1%、5%和10%的顯著性水平

根據對2000—2016年長三角地區(qū)的三省一市即上海、江蘇、浙江和安徽的投入產出數據，通過DEAP 2.1軟件中的規(guī)模報酬可變模型(VRS)測算出TE、PTE、SE和規(guī)模報酬的變化情況(見表3)。

表3 2000—2016年長三角地區(qū)四省的DEA-BCC模型估計結果

1.技術效率(TE)

基于可變報酬下可以得到各省(市)的入境旅游市場效率值，其中TE的值為SE和PTE的乘積，又稱為技術效率，應用于本文為旅游效率。旅游效率(TE)是用來表示各投入要素的最小成本，以此衡量基于投入導向條件下的要素投入是否存在冗余。由表3可知，在觀察期的17年中，長三角地區(qū)旅游效率總體偏低，除了上海市的旅游效率均值較高保持在1.00，其他三省的旅游效率均較低，并按照江蘇(0.73)>浙江(0.49)>安徽(0.30)排序，說明各區(qū)域效率存在不同程度的差異，因此需要對旅游資源進行合理的調整分配以便縮小各區(qū)域入境旅游市場效率差距。在DEA有效省份中，除了上海在17年間均能實現技術以及規(guī)模效率有效之外，還有2000年時的江蘇省。DEA無效主要是受到規(guī)模效率和純技術效率兩者低下的影響。

從時序變化來看, 上海市旅游效率歷年來保持高效率值1.00不變，江蘇、浙江和安徽省旅游效率波動情況基本保持一致，可以看出旅游效率在2000年、2004年、2009年和2014年迎來四次上升通道。究其原因，1999年中國將政策導向旅游業(yè)發(fā)展從出口創(chuàng)匯型轉向拉動內需型，2003年的傳染性非典型性肺炎及禽流感事件、2008年的金融危機以及2013年的“一帶一路”倡議都對脆弱的入境旅游造成正面或負面的影響使得旅游效率發(fā)生較大波動，同時說明近年來長三角地區(qū)入境旅游發(fā)展不均。

2.純技術效率(PTE)

純技術效率值是基于可變規(guī)模報酬下計算得出的，用以表示最大產出的最小投入成本，可以反映出入境旅游市場運行效率及管理水平的優(yōu)良。從表3中可以看出，17年間上海市和安徽省均能實現純技術效率有效，江蘇省純技術效率均值為0.76，雖然高于浙江省(0.57)，但均處于較低水平，說明兩省旅游資源配置效率不高的原因主要是由于入境旅游市場管理制度以及管理水平不高，使得大量資源堆積造成浪費，因此應該重點加強兩省入境旅游市場內部的制度建設，提升管理水平才能最終提升入境旅游市場效率。

3.規(guī)模效率(SE)

規(guī)模效率用以表示投入要素所處狀態(tài)是否為最優(yōu)投入規(guī)模[16]，由表3可知，2000—2016年長三角地區(qū)入境旅游市場規(guī)模效率總體上呈現良好的發(fā)展態(tài)勢，其中上海市規(guī)模效率均值為1.00，穩(wěn)居榜首，江蘇省為0.95，浙江省為0.89，但是安徽省的效率值一直在0.3左右波動，2010年以來下降趨勢明顯，其規(guī)模效率的發(fā)展甚是堪憂。究其原因，安徽省規(guī)模效率的主要制約因素是旅游市場資源投入不足，因此需要適當增加市場資源投入，進行市場資源轉移。而江蘇、浙江省旅游市場資源雄厚，但是由于其內部管理水平和體制建設的欠缺導致旅游資源的擁擠與堆積，最終拉低了資源配置效率，因此應當重點加強兩省內部市場管理體制的改善。

4.規(guī)模報酬

從旅游規(guī)模收益上來看，2000—2016年間，上海市的規(guī)模收益一直不變，說明上海市入境旅游市場規(guī)?？邕^生產初級階段，投入產出效率發(fā)展到最佳的程度，應該在長三角一體化上升為國家戰(zhàn)略之際，大力發(fā)揮其中心作用，增強區(qū)域間資源流動，形成區(qū)域協(xié)同效應，充分發(fā)揮上海對周邊城市的輻射帶動效應。其他三省的規(guī)模報酬在遞增，說明該三省正處于最佳規(guī)模收益階段，隨著跨區(qū)域旅游人才流動、科研投入的加強、科創(chuàng)要素配置的促進以及強化創(chuàng)新軟環(huán)境的“虹吸效應”，這些省份將會獲得更高的旅游效率。

三、長三角入境旅游市場效率影響因素的Tobit分析

(一)指標選取及數據說明

從以往的文獻中可以看出，影響入境旅游市場的因素有很多，王慧英通過Tobit模型回歸分析發(fā)現旅游效率受到產業(yè)結構、對外開放程度和交通設施條件等系統(tǒng)外因素輻射和沖擊[17]。因此將各省(市)的旅游效率值TE為因變量，在選取反映以上因素指標作為自變量的基礎上加入入境旅游人次。入境旅游人次的多少反映了入境游客消費能力的指標，而入境消費是旅游外匯收入的直接來源，對入境旅游市場的效率有直接影響。將第三產業(yè)占比[11]、貨物進出口總額[18]分別作為衡量產業(yè)增長和對外貿易程度指標。有關交通因素指標的選取沿用張沖、丁丹玲采用的方法[18]，選取各省(市)鐵路營業(yè)里程、公路里程作為表征旅游交通發(fā)展情況的指標，這些因素都會對入境旅游市場的繁榮產生重要作用(見表4)。變量的統(tǒng)計數據從《中國統(tǒng)計年鑒》中獲取。

表4 變量描述與解釋

(二) Tobit模型

利用DEA法測算入境旅游市場效率值后,為深入探究影響入境旅游市場效率的因素, 將三省一市的旅游效率值作為因變量，并進一步選取指標將各影響因素作為自變量進行回歸分析。由于入境旅游市場效率值是一個數值介于0到1之間的受限變量，若用普通最小二乘法(OLS)對模型直接回歸會出現參數估計有偏和不一致的情況, 因此本文采用處理受限因變量的面板Tobit模型進行回歸[15]。Tobit模型的基本形式為：

(2)

(3)

(三) 數據處理與分析

1.長三角地區(qū)入境旅游市場整體分析

為深入探究影響長三角地區(qū)入境旅游市場投入產出效益的因素，將前文收集的數據導入Eviews9.0軟件，選擇Tobit模型，經過分析計算之后的回歸結果如下所示(見表5)。

表5 長三角地區(qū)入境旅游市場影響因素分析

注：***、**、分別代表1%和5%的顯著性水平

第一，入境旅游人次與入境旅游市場效率無明顯正相關性。從表5中可以看出，入境旅游人次與入境旅游市場效率呈現一定的負相關性且在1%的顯著性水平下顯著相關，即入境旅游人次每減少1個百分點，會使入境旅游市場效率增加0.000 773個百分點。由于入境旅游人次表征的是入境旅游消費水平，而接待境外游客較多的區(qū)域往往是經濟發(fā)展水平相對落后的地區(qū)，這些地區(qū)的入境旅游發(fā)展更多依賴的是接待游客規(guī)模的整體擴張[19]。這解釋了如表5所示的負相關性。

第二，第三產業(yè)占比的提升有助于促進入境旅游市場效率?！叭a”的增加與入境旅游市場效率呈現出一定的正相關性且通過1%的顯著性檢驗，從表5可以看出第三產業(yè)占比每提高1個百分點，會使入境旅游市場效率增加0.010 833個百分點。究其原因，國家大力將旅游業(yè)培育成國家支柱性產業(yè)并出臺相關政策明確推動入境旅游市場和全域旅游的發(fā)展，促進產業(yè)融合。各資源要素相互促進發(fā)展，共建共享對入境旅游市場效率產生正面影響。

第三，對外開放程度與入境旅游市場效率成正相關性且在1%的顯著性水平下顯著相關，即貨幣進出口總額每增加1個百分點，會使入境旅游市場效率增加1.52E-09個百分點。這表明各省市通過引用外部旅游資源能減輕旅游產品供給不足的壓力，調整其產業(yè)結構中的不合理成分，從而增強旅游市場的競爭優(yōu)勢，促進入境旅游效率提升并達到優(yōu)化產業(yè)結構的目的。

第四，鐵路里程與入境旅游市場效率呈現一定的負相關性且在1%的顯著性水平下顯著相關，即鐵路里程每減少1個百分點，會使入境旅游市場效率增加0.000 23個百分點。公路里程與入境旅游市場效率之間存在一定的正相關性但并不十分顯著，即公路里程每增加1個百分點，會使入境旅游市場效率增加0.000 001 15個百分點。究其原因，由于鐵路承擔的是運輸遠距離游客的重要功能，而公路主要承擔“最后一公里”的短程游客運輸，說明公路更能顯著發(fā)揮提升入境旅游效率的作用。當區(qū)域旅游正處于發(fā)展初級階段，提高交通便利程度能促進旅游效率提升，然而隨著交通設施的進一步完善，其他產業(yè)的發(fā)展在一定程度上分流了入境旅游市場所需的資源進而對其產生“擠出效應”，抑制旅游效率的提升，從而在鐵路運輸因素方面出現負向影響。

2.各省(市)入境旅游市場分析

考慮到本研究的橫截面?zhèn)€數為4和時間序列個數為17，數量有限，因而本文研究對象不能被視為從一個大總體中隨機抽樣的結果，故選用固定效應模型[20]。并且出于研究不同省(市)對自變量的反映程度的目的，可以看作是回歸系數的參數變動，故最終采用固定效應變系數模型[21]并對各省(市)入境旅游市場效率及其影響因素進行橫向比較(見表6)。

表6 各省(市)入境旅游市場效率影響因素的估計結果

注：每個變量所對應的第一行數值為系數估計結果，第二行括號內數值為t值;***、**、*分別代表1%、5%和10%的顯著性水平

從入境旅游人次來看，由于它表征的主要是入境游客消費能在一定程度上對地區(qū)經濟發(fā)展水平有基礎性的促進作用，因此可以看出不同地區(qū)經濟發(fā)展水平對入境旅游市場效率的影響存在差異，這也符合顧江和胡靜等學者的實證結果所得出的研究結論[22]。從表6中可以看出，除了上海市入境旅游人次與入境旅游市場效率呈正相關關系之外，其他三省均呈負相關關系且江蘇省通過了顯著性檢驗。一般來說，在經濟相對發(fā)達的地區(qū)較多地投入旅游資源，能更有效帶來游客數量、旅游時間和旅游消費的增加，從而能更加充分地利用各項旅游資源，提升入境旅游市場發(fā)展效率。而旅游市場的“重投入、輕管理”的粗放型增長模式導致經濟發(fā)展水平負向影響入境旅游效率，不合理的投入造成冗余增加，造成旅游效率下降。

從第三產業(yè)占比來看，它所表征的是產業(yè)結構，從表6中可以看出產業(yè)結構對四地區(qū)入境旅游市場效率的影響估計值均為正數，其中江蘇省通過了5%的顯著性檢驗。原因在于國家政策外力推動以及旅游業(yè)發(fā)展內需，旅游業(yè)與第三產業(yè)中大部分產業(yè)密切相關，因此發(fā)展第三產業(yè)能帶動入境旅游效率提升，新形勢下促進旅游產業(yè)與體育、文化、研學等深入融合，更能形成良性互動相互發(fā)展。

從對外開放程度層面看，研究得出對外開放程度對不同省份的旅游效率產生了不同的影響。兩者之間存在負相關關系的為安徽省且只有江蘇省通過了5%水平下的顯著性檢驗，而對上海和浙江省而言對外開放程度越高旅游效率越高，說明不同地區(qū)對引進和調控外資的能力存在顯著差異。

從交通便利程度來看，即表6中的鐵路里程和公路里程兩指標所表征的含義，鐵路里程與入境旅游市場效率之間呈現負相關的是上海、江蘇和浙江，其中江蘇省通過5%的顯著性檢驗，安徽省的相關系數為正但未通過顯著性檢驗。公路里程與入境旅游市場效率的相關性同樣存在地區(qū)差異。以上情況的出現，說明交通便利程度對入境旅游市場效率的研究具有復雜性，需要具體情況具體分析。

四、結論及建議

本文以第三產業(yè)從業(yè)人員、旅游企業(yè)固定資產、旅游企業(yè)數、入境旅游人次為投入變量，以旅游外匯收入為產出變量，測算2000—2016年長三角地區(qū)入境旅游市場效率，在此基礎上，采用受限因變量的Tobit模型，分析經濟發(fā)展水平、對外開放程度、區(qū)位交通因素對入境旅游市場效率的影響。研究結果顯示：對于旅游效率而言，除了上海市歷年來保持較高水平，其他三省的效率值發(fā)展波動軌跡基本一致。在旅游效率發(fā)展態(tài)勢中，江蘇優(yōu)于浙江，而安徽省的發(fā)展狀況在四省中最令人堪憂。其中安徽省發(fā)展狀況令人堪憂主要有以下幾個方面原因：由于安徽省的經濟發(fā)展水平相對于其他省比較落后，因此它投入的各項旅游資源不能充分利用；安徽省第三產業(yè)占比較低；安徽省自身為非沿海城市導致的對外開放程度低?？傮w上看長三角地區(qū)處于規(guī)模報酬遞增的趨勢，個別省份存在“重投入，輕管理”的現象，應基于問題導向提升入境旅游市場效率。整體而言，第三產業(yè)增加值和對外開放程度促進了長三角地區(qū)入境旅游市場效率的提升，而交通設施的便利性對各省市入境旅游市場產生了“擠出效應”。就各省市而言，各影響因素變量對其入境旅游市場效率的影響方向和程度差異較大?；谝陨涎芯拷Y論提出以下建議：

(一)借助大數據平臺，探索入境游客消費模式

在“互聯網+”時代充分利用網絡資源提高對入境游客的敏感度分析，提高管理與服務水平以促進入境旅游效率提升。利用大數據挖掘入境游客的行為信息，積極探索入境游客的消費模式。構建長三角地區(qū)的信息共享平臺，在游客信息預測、游客反饋投訴和旅游企業(yè)信用查詢等方面建立跨區(qū)域共商協(xié)作。利用信息資源構建旅游游客數據中心，在加強旅游企業(yè)與政府合作的基礎上，鼓勵旅游企業(yè)選定冷門入境旅游客源國市場，通過多樣化的信息手段積極開展旅游宣傳促銷活動，從而吸引境外游客前來。

(二)調整產業(yè)結構，發(fā)展旅游新業(yè)態(tài)

調整產業(yè)結構，促進旅游業(yè)與第三產業(yè)中的體育、文化、研學等深入融合，不僅能帶動入境旅游效率提升，而且能滿足入境游客日益增長的特殊且各式各樣的消費需求。推動旅游+新理念、旅游+新特色的發(fā)展，培育旅游特色服務和新業(yè)態(tài)。如旅游+研學旅行可向入境游客宣揚本土文化旅游資源，旅游+工業(yè)產業(yè)可舉力發(fā)展旅游產品、用品及裝備制造并通過市場交換以提高入境旅游效率，旅游+城鎮(zhèn)化可推動特色小鎮(zhèn)建設，達到生態(tài)風景道的新高地。

(三)推動區(qū)域一體化，加速區(qū)域要素流動

長三角一體化能打破區(qū)域間的行政壁壘，優(yōu)化長三角地區(qū)生產要素配置，全面提升區(qū)域經濟效率和市場競爭力，形成三省一市分工協(xié)作、協(xié)同發(fā)展的良好局面?，F階段三省均處于規(guī)模報酬遞增的階段，應鼓勵勞動力要素和資本要素的投入，同時引導各省(市)之間合理配置各要素的投入比例，確保資源得到更有效充分的利用。推動區(qū)域一體化對區(qū)域旅游建立市場聯合、聯動機制，實現互推產品和互送客源。此舉同時需要各省(市)發(fā)揮領頭雁的牽頭作用，更需要國家相關政策法規(guī)和規(guī)劃等的支持。此外，完善交通設施等一體化體系、降低商務旅游成本以減少旅游交通對入境旅游市場效率的不利影響。