文朱 韜云南財(cái)經(jīng)大學(xué)旅游與酒店管理學(xué)院副教授、博士

劉夢(mèng)園云南財(cái)經(jīng)大學(xué)旅游與酒店管理學(xué)院碩士研究生

謝洪忠云南財(cái)經(jīng)大學(xué)旅游與酒店管理學(xué)院教授、博士

一、引言

2019年，長(zhǎng)三角區(qū)域一體化發(fā)展上升為國(guó)家戰(zhàn)略，《長(zhǎng)三角一體化發(fā)展規(guī)劃“十四五”實(shí)施方案》推行提出，緊扣“一體化”和“高質(zhì)量”兩個(gè)關(guān)鍵，為全國(guó)高質(zhì)量發(fā)展發(fā)揮重要支撐和引領(lǐng)示范作用。

文旅高質(zhì)量融合發(fā)展對(duì)于長(zhǎng)三角“一體化”和“高質(zhì)量”的作用和意義在于，以文化和旅游的深度融合與相互促進(jìn)，能夠?yàn)榈胤缴鐣?huì)的發(fā)展激發(fā)新動(dòng)能、形成新優(yōu)勢(shì)，拓展新空間，有利于以提升旅游發(fā)展品質(zhì)、品味和弘揚(yáng)優(yōu)秀民族文化、民族精神為基礎(chǔ)，提升地方生產(chǎn)發(fā)展水平和效益。

黨的二十大報(bào)告繼續(xù)提出，堅(jiān)持以文塑旅、以旅彰文，推進(jìn)文化和旅游深度融合發(fā)展。這為地方區(qū)域文旅把握新發(fā)展階段，貫徹新發(fā)展理念，構(gòu)建新發(fā)展格局，推動(dòng)高質(zhì)量發(fā)展點(diǎn)明了方向，指明了路徑。但就當(dāng)前發(fā)展?fàn)顩r而言，在發(fā)展理念與實(shí)踐協(xié)調(diào)方面存在頂層設(shè)計(jì)和分層對(duì)接的認(rèn)知偏差、改革深度與改革實(shí)際能力的偏差等問題；區(qū)域合作方面存在利益協(xié)調(diào)困難、合作機(jī)制效率不高、長(zhǎng)期合作根基不牢、錯(cuò)位競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)不明等問題；文旅產(chǎn)業(yè)方面存在發(fā)展不均衡、融合發(fā)展深度不足、產(chǎn)業(yè)整體影響力低等問題。在日益復(fù)雜的整體社會(huì)環(huán)境中，如何以區(qū)域高水平的績(jī)效實(shí)現(xiàn)推動(dòng)區(qū)域整體高質(zhì)量的發(fā)展研究，具有重要意義。

當(dāng)前績(jī)效評(píng)價(jià)的研究涉及社會(huì)各個(gè)方面，這緣于除了企業(yè)[1][2]相關(guān)以外，地方其他行業(yè)或機(jī)構(gòu)的各項(xiàng)防護(hù)工程、[3][4]科技建設(shè)、[5][6]醫(yī)療服務(wù)、[7][8]財(cái)政管理、[9][10]教育水平[11][12]等也都進(jìn)行著不同程度和方法的績(jī)效評(píng)價(jià)。通過中國(guó)知網(wǎng)檢索主題“績(jī)效評(píng)價(jià)”，可以了解到“指標(biāo)體系”“績(jī)效評(píng)價(jià)方法”以及DEA與之相關(guān)的高水平研究文獻(xiàn)數(shù)量最多。DEA模型的優(yōu)點(diǎn)在于以數(shù)據(jù)和數(shù)學(xué)規(guī)劃模型為基礎(chǔ)避免了人的主觀性、以績(jī)效結(jié)果作為直觀表達(dá)具有明確的經(jīng)濟(jì)意義等。

關(guān)于以DEA模型為基礎(chǔ)，進(jìn)行長(zhǎng)三角區(qū)域各方面發(fā)展相關(guān)測(cè)度已經(jīng)有了一定研究基礎(chǔ)，但與文旅融合相關(guān)的測(cè)度還較少。依據(jù)中國(guó)知網(wǎng)數(shù)據(jù)，將DEA模型與長(zhǎng)三角區(qū)域的結(jié)合研究成果最早出現(xiàn)于21世紀(jì)初期，從2017年開始，整體核心期刊年發(fā)表量在12篇左右，主要用于表現(xiàn)該地區(qū)的效率研究、效率測(cè)度和比較研究。楊劍[13]、王?；╗14]、劉志輝[15]（2022）以科技創(chuàng)新為視角，分別選取長(zhǎng)三角相關(guān)城市的2013－2018年，2007－2020年，2007－2014年等時(shí)間段，進(jìn)行了計(jì)量研究，提出環(huán)境因素對(duì)國(guó)家級(jí)高新區(qū)的科技創(chuàng)新效率有較大影響，與京津冀、珠三角相比，長(zhǎng)三角在技術(shù)研發(fā)、技術(shù)轉(zhuǎn)化和價(jià)值創(chuàng)造三個(gè)階段的創(chuàng)新效率偏低，創(chuàng)新發(fā)展的階段不均衡和創(chuàng)新發(fā)展的技術(shù)和規(guī)模水平不均衡是導(dǎo)致該區(qū)域部分地區(qū)存在創(chuàng)新效率不足的主要原因等結(jié)論。依據(jù)Hongda Liu（2022）使用超效率數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）和非徑向DEA-Malmquist模型對(duì)長(zhǎng)三角區(qū)域的綠色治理進(jìn)行科學(xué)評(píng)估，整合分析綠色治理中的同伴效應(yīng)，用以闡明中國(guó)環(huán)境治理模式隱性驅(qū)動(dòng)力和內(nèi)部政治效能在多大程度上影響綠色治理的最終水平；[16]Jie Huang（2022）以中國(guó)長(zhǎng)三角運(yùn)營(yíng)的上市公司作為案例研究，發(fā)現(xiàn)提高企業(yè)生產(chǎn)率可能存在三種路徑：管理成本升級(jí)、創(chuàng)新能力升級(jí)和要素投入結(jié)構(gòu)升級(jí)。[17]

本文借鑒采用DEA模型的測(cè)算方法和相關(guān)指標(biāo)體系的構(gòu)建，對(duì)長(zhǎng)三角區(qū)域文旅融合進(jìn)行績(jī)效評(píng)價(jià)體現(xiàn)了在可行性條件下的一定創(chuàng)新性，對(duì)未來長(zhǎng)三角文旅融合發(fā)展奠定了更多方面的科學(xué)研究基礎(chǔ)和理論意義。

二、數(shù)據(jù)來源與研究方法

（一）數(shù)據(jù)來源

本文使用的環(huán)境變量的空氣優(yōu)良天數(shù)來自各個(gè)省份的環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒，其他變量和投入與產(chǎn)出相關(guān)指標(biāo)均來源于各省份2017—2022年的統(tǒng)計(jì)年鑒或統(tǒng)計(jì)公報(bào)，由于上海市統(tǒng)計(jì)局未公布2022年統(tǒng)計(jì)年鑒，一些缺失值采用線性差值的方法進(jìn)行彌補(bǔ)，同時(shí)環(huán)境最終指標(biāo)變量以效率值體現(xiàn)，以使數(shù)據(jù)序列更加平穩(wěn)，并易于消除異方差。

（二）研究方法

本文利用Fried等對(duì)DEA-CCR模型進(jìn)行擴(kuò)展提出的三階段DEA法進(jìn)行內(nèi)容研究，以消除環(huán)境因素和隨機(jī)誤差對(duì)效率的影響，可得出更接近真實(shí)的文旅融合發(fā)展效率值。

1.第一階段：傳統(tǒng)的DEA模型

該階段采用規(guī)模報(bào)酬可假設(shè)的BCC模型對(duì)決策變量的初始投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)進(jìn)行傳統(tǒng)的DEA分析。BCC模型以計(jì)算規(guī)模報(bào)酬不變的CCR模型為基礎(chǔ)構(gòu)建，可用于計(jì)算規(guī)模報(bào)酬可變的效率值。具體BCC模型可表示為：

上式中：j=1,2,…,n表示決策單元；x、y分別是投入、產(chǎn)出變量；s-、s+分別表示剩余變量和松弛變量；pj為權(quán)重變量；ε代表非阿基米德無窮小量；α、β分別為剩余變量和松弛變量的權(quán)重。若θ=1，s-=s+=0則決策單元DEA有效；若θ=1，s-≠或s+≠0則決策單元DEA弱有效；若θ＜1，則決策單元DEA無效。

2.第二階段：隨機(jī)前沿分析（SFA模型）

以第一階段的投入剩余變量為被解釋變量，以環(huán)境變量為解釋變量，構(gòu)建SFA模型，如下：

上式中：sni為第i個(gè)決策單元第n項(xiàng)投入的剩余變量；zi為環(huán)境變量，βn為環(huán)境變量的系數(shù)；（vni+uni）為混合誤差項(xiàng)，vni為隨機(jī)干擾，uni為管理無效率；為隨機(jī)誤差項(xiàng)，表示管理因素對(duì)投入剩余變量sni的影響；u為管理無效率，表示管理因素對(duì)投入剩余變量sni的影響，假設(shè)其服從在零點(diǎn)截?cái)嗟恼龖B(tài)分布，即。

根據(jù)SFA模型得到的結(jié)果對(duì)長(zhǎng)三角區(qū)域文旅投入指標(biāo)進(jìn)行調(diào)整，公式如下：

關(guān)于管理無效率的分離方法，根據(jù)Jondrow等的研究，構(gòu)建成本函數(shù)如下：

其中，隨機(jī)誤差項(xiàng)v的計(jì)算公式如下：

3.第三階段：調(diào)整后DEA模型

第三階段，將調(diào)整過后長(zhǎng)三角區(qū)域文旅的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)代入BCC模型，再次測(cè)算長(zhǎng)三角區(qū)域文旅發(fā)展效率。

三、變量選擇與指標(biāo)解釋

本文借用其他方法對(duì)長(zhǎng)三角文旅發(fā)展進(jìn)行測(cè)度或評(píng)價(jià)指標(biāo)，以科學(xué)性、系統(tǒng)性和可獲得性為基礎(chǔ)，結(jié)合本文研究需求進(jìn)行指標(biāo)體系的建立。

（1）投入指標(biāo)。投入指標(biāo)主要從三方面考慮：一是環(huán)境變量的投入性指標(biāo)，包括了全社會(huì)固定投資總額和第一、二、三產(chǎn)業(yè)的固定投資額，一般公共預(yù)算收入，環(huán)境保護(hù)投資，城鎮(zhèn)和鄉(xiāng)村居民人均可支配收入，中外資金融機(jī)構(gòu)存款余額；二是旅游發(fā)展相關(guān)投入，包括入境與國(guó)內(nèi)旅游人數(shù)，住宿與餐飲業(yè)從業(yè)人數(shù)，交通、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政從業(yè)人數(shù)；三是文化相關(guān)投入，包括公共圖書館年新增藏量、群眾藝術(shù)館、文化館（站）從業(yè)人數(shù)。[18][19][20]

（2）產(chǎn)出指標(biāo)。產(chǎn)出指標(biāo)與投入指標(biāo)進(jìn)行對(duì)應(yīng)，一是環(huán)境變量的產(chǎn)出，包括生產(chǎn)總值和第一、二、三產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值，一般公共預(yù)算支出，城鄉(xiāng)居民人均消費(fèi)支出，空氣優(yōu)良天數(shù)，中外資金融機(jī)構(gòu)貸款余額；二是旅游發(fā)展的產(chǎn)出，國(guó)際國(guó)內(nèi)旅游收入，住宿與餐飲業(yè)營(yíng)業(yè)額，年總客運(yùn)量；三是文化產(chǎn)出，公共圖書館借閱人次，群眾藝術(shù)館、文化館（站）舉辦展覽次數(shù)（表1）。[21][22][23][24]

表1 長(zhǎng)三角區(qū)域文旅發(fā)展效率評(píng)價(jià)體系

四、實(shí)證結(jié)果分析

（一）第一階段傳統(tǒng)DEA結(jié)果分析

借助分析軟件DEAP2.1，選取BCC模型對(duì)長(zhǎng)三角上海市和其他三省在2016－2021年的文旅發(fā)展效率進(jìn)行分析，結(jié)果表2（字母Z表示具有規(guī)模報(bào)酬遞增的性質(zhì)，D表示具有規(guī)模報(bào)酬遞減的性質(zhì)，N表示無規(guī)模報(bào)酬性質(zhì)）。

表2 各區(qū)域文化與旅游融合效率

從以上表2可以看出，上海市、江蘇省、浙江省和安徽省的環(huán)境變量和旅游指標(biāo)內(nèi)容的綜合效率都好，但文化指標(biāo)效率都存在一定年份的規(guī)模報(bào)酬遞增現(xiàn)象，需要加大對(duì)文化的投入來形成效率的提升；表3和表4分別通過以文化投入和旅游產(chǎn)出的效率分析方式和以旅游投入和文化產(chǎn)出的效率分析體現(xiàn)了長(zhǎng)三角區(qū)域的文旅融合中相互作用效率，結(jié)果發(fā)現(xiàn)除了上海市旅游投入與文化產(chǎn)出之間效率良好之外，其他區(qū)域都存在進(jìn)一步改進(jìn)的可能。

表3 長(zhǎng)三角區(qū)域第二階段投入指標(biāo)檢驗(yàn)結(jié)果（1）

（二）第二階段SFA回歸結(jié)果及分析

利用Frontier4.1軟件進(jìn)行回歸分析，結(jié)果如表5所示：除了投入環(huán)境變量對(duì)公共圖書館新增藏量和住宿餐飲業(yè)從業(yè)人數(shù)的LR單邊檢驗(yàn)無明顯顯著性之外，其他內(nèi)容均為L(zhǎng)R單邊檢驗(yàn)達(dá)到25%的顯著性水平，說明SFA模型得到數(shù)據(jù)結(jié)果具有可靠性，由于旅游投入對(duì)于文化產(chǎn)出具有技術(shù)可行性，因此無旅游投入冗余量獲得。

表5 長(zhǎng)三角區(qū)域環(huán)境變量調(diào)整前后綜合效率對(duì)比

（1）從產(chǎn)出環(huán)境變量的相關(guān)性方面來看，產(chǎn)出環(huán)境變量對(duì)文化和旅游各個(gè)指標(biāo)的冗余量均呈顯著性相關(guān)。

對(duì)文化相關(guān)指標(biāo)的作用力來看，產(chǎn)出環(huán)境變量中的生產(chǎn)總值、第一產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值、第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值、一般公共預(yù)算支出和城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出都對(duì)公共圖書館新增藏量冗余呈顯著負(fù)相關(guān)，即增加這些環(huán)境變量的產(chǎn)出能較明顯減少公共圖書館新增藏量的冗余，從而降低公共圖書館因新增藏量而形成的冗余成本；產(chǎn)出環(huán)境變量中的第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值，環(huán)境優(yōu)良天數(shù)，鄉(xiāng)村居民人均消費(fèi)支出對(duì)公共圖書館新增藏量冗余呈顯著正相關(guān)，即增加這些環(huán)境變量的產(chǎn)出會(huì)增加公共圖書館新增藏量的冗余，從而增加公共圖書館因新增藏量而形成的冗余成本；產(chǎn)出變量中的中外資金融機(jī)構(gòu)貸款余額與公共圖書館新增藏量呈非顯著性正相關(guān)，即該環(huán)境產(chǎn)出變量的變化對(duì)公共圖書館新增藏量冗余變化無明顯關(guān)系。產(chǎn)出環(huán)境變量中的第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值、環(huán)境優(yōu)良天數(shù)和鄉(xiāng)村居民人均消費(fèi)支出對(duì)群眾藝術(shù)館、文化館（站）從業(yè)人數(shù)的冗余量呈顯著負(fù)相關(guān)，生產(chǎn)總值、第一和第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值、一般公共預(yù)算支出以及中外資金融機(jī)構(gòu)貸款余額對(duì)群眾藝術(shù)館、文化館（站）從業(yè)人數(shù)的冗余量呈顯著正相關(guān)；城鎮(zhèn)與鄉(xiāng)村居民人均消費(fèi)支出對(duì)群眾藝術(shù)館、文化館（站）從業(yè)人數(shù)的冗余量無明顯相關(guān)關(guān)系。

對(duì)旅游相關(guān)指標(biāo)的作用力來看，產(chǎn)出環(huán)境變量中的生產(chǎn)總值、第一、三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值和城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出對(duì)入境與國(guó)內(nèi)旅游人數(shù)、住宿餐飲業(yè)與交通、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政從業(yè)人數(shù)的冗余具有同向的顯著性，其中對(duì)入境與國(guó)內(nèi)旅游人數(shù)冗余量呈顯著負(fù)相關(guān)，對(duì)住宿餐飲業(yè)與交通、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政從業(yè)人員冗余呈顯著正相關(guān)；即增加這些產(chǎn)出環(huán)境變量會(huì)降低入境和國(guó)內(nèi)旅游人數(shù)方面的積極性，但也意味著可能增加人數(shù)接待的有效性，有利于旅游地的環(huán)境承載力平衡。同時(shí)，增加這些產(chǎn)出環(huán)境變量會(huì)提升住宿餐飲業(yè)與交通、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政從業(yè)人員冗余量，吸引更多人從事相關(guān)產(chǎn)業(yè)，增加人力資源成本；而產(chǎn)出環(huán)境變量中的第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值、環(huán)境優(yōu)良天數(shù)、鄉(xiāng)村居民人均消費(fèi)支出則作用力剛好相反。產(chǎn)出環(huán)境變量中的一般公共預(yù)算支出只對(duì)交通、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政從業(yè)人數(shù)冗余量呈顯著正相關(guān)，與其他各項(xiàng)旅游指標(biāo)冗余量呈顯著負(fù)相關(guān)，中外資金融機(jī)構(gòu)貸款余額則對(duì)入境旅游人數(shù)和交通、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政從業(yè)人數(shù)冗余呈顯著負(fù)相關(guān)，與另外兩項(xiàng)指標(biāo)的冗余量呈顯著正相關(guān)。

（2）從投入環(huán)境變量的相關(guān)性來看，投入環(huán)境變量對(duì)文化指標(biāo)中的公共圖書館新增藏量和旅游指標(biāo)中的住宿餐飲業(yè)從業(yè)人數(shù)冗余量無明顯相關(guān)關(guān)系，與其他各項(xiàng)指標(biāo)均關(guān)系顯著。

從文化相關(guān)指標(biāo)的作用力來看，投入環(huán)境變量中的第二產(chǎn)業(yè)固定投資和城鎮(zhèn)居民人均可支配收入對(duì)群眾藝術(shù)館、文化館（站）從業(yè)人數(shù)冗余量呈顯著負(fù)相關(guān)；第三產(chǎn)業(yè)固定投資和環(huán)境保護(hù)投資對(duì)群眾藝術(shù)館、文化館（站）從業(yè)人數(shù)冗余量無明顯相關(guān)關(guān)系；其他投入環(huán)境變量對(duì)群眾藝術(shù)館、文化館（站）從業(yè)人數(shù)冗余量呈顯著正相關(guān)。這說明，增加第二產(chǎn)業(yè)固定投資和城鎮(zhèn)居民人均可支配收入會(huì)減少群眾藝術(shù)館、文化館（站）從業(yè)人數(shù)冗余量，有利于降低群眾藝術(shù)館、文化館（站）的人力資源成本，提升從業(yè)人員的從業(yè)效率，其他投入環(huán)境變量的作用力則相反，而第三產(chǎn)業(yè)固定投資和環(huán)境保護(hù)投資的增加或減少對(duì)群眾藝術(shù)館、文化館（站）從業(yè)人數(shù)冗余量的增加或減少無明顯影響。

從旅游相關(guān)指標(biāo)的作用力來看，投入環(huán)境變量中的第一、二產(chǎn)業(yè)固定投資，城、鄉(xiāng)居民人均可支配收入和中外資金融機(jī)構(gòu)存款余額對(duì)入境旅游人數(shù)冗余量呈顯著負(fù)相關(guān)，其他投入環(huán)境變量對(duì)入境旅游人數(shù)冗余量均呈顯著正相關(guān)。即第一、二產(chǎn)業(yè)固定投資，城、鄉(xiāng)居民人均可支配收入和中外資金融機(jī)構(gòu)存款余額的增加會(huì)降低入境旅游人數(shù)冗余量，從而減少對(duì)入境旅游人數(shù)的無效接待，有利于提升旅游地的接待質(zhì)量，而其他投入環(huán)境變量的作用力則相反。投入環(huán)境變量中的全社會(huì)固定投資總額，第一產(chǎn)業(yè)固定投資，城鎮(zhèn)居民人均可支配收入對(duì)國(guó)內(nèi)旅游人數(shù)冗余量呈顯著負(fù)相關(guān)，鄉(xiāng)村居民人均可支配收入對(duì)國(guó)內(nèi)旅游人數(shù)冗余量無顯著相關(guān)性，其他投入環(huán)境變量則對(duì)國(guó)內(nèi)旅游人數(shù)冗余量呈顯著正相關(guān)。投入變量中的全社會(huì)固定投資總額、第一產(chǎn)業(yè)固定投資、一般公共預(yù)算收入、環(huán)境保護(hù)投資和中外資金融機(jī)構(gòu)存款余額對(duì)交通、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政從業(yè)人數(shù)冗余呈顯著負(fù)相關(guān)，其他各項(xiàng)投入環(huán)境變量對(duì)交通、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政從業(yè)人數(shù)冗余呈顯著正相關(guān)，即增加社會(huì)固定投資總額、第一產(chǎn)業(yè)固定投資、一般公共預(yù)算收入、環(huán)境保護(hù)投資和中外資金融機(jī)構(gòu)存款余額會(huì)減少交通、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政從業(yè)人數(shù)冗余，增加交通、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)的人力資源利用效率，其他投入環(huán)境變量作用力則相反。

綜合來看，投入和產(chǎn)出環(huán)境變量都對(duì)文化和旅游的冗余量產(chǎn)生相關(guān)作用力。

（三）第三階段

按照式（3）進(jìn)行投入變量的調(diào)整，再次運(yùn)用DEAP2.1軟件進(jìn)行調(diào)整后的投入與原產(chǎn)出進(jìn)行測(cè)算，得出以下綜合效率對(duì)比結(jié)果（表5）。

（四）調(diào)整前后分析

1.從環(huán)境產(chǎn)出變量進(jìn)行調(diào)整前后分析

在消除環(huán)境產(chǎn)出因素和相關(guān)隨機(jī)因素的影響后，不同省份的文旅融合效率發(fā)生了一定變化。從整體各個(gè)年份的文化投入與旅游產(chǎn)出效率調(diào)整前后來看，2020年仍然是整體投入產(chǎn)出效率最低的一年，尤其是上海市，其效率明顯低于其他區(qū)域；效率最好的為2019年和2016年，區(qū)域整體達(dá)到了DEA有效率的投入產(chǎn)出。從整體各個(gè)年份的旅游投入與文化產(chǎn)出效率調(diào)整前后來看，2019年上海市調(diào)整前和江蘇省投入產(chǎn)出效率達(dá)到了最低點(diǎn)，尤其是江蘇省投入產(chǎn)出效率明顯低于其他省市,2020年期間上海市調(diào)整后和浙江省的投入產(chǎn)出效率最低，整體上最好的為2021年，各省市投入產(chǎn)出均為DEA有效。

2.從環(huán)境投入變量進(jìn)行調(diào)整前后分析

從整體各個(gè)年份的文化投入與旅游產(chǎn)出效率調(diào)整前后來看，2020年仍然為各年份的效率最低，各省市均未達(dá)到DEA有效，其中上海市的效率為所有省市最低，2019年仍然是投入產(chǎn)出最好的一年，各省市均為DEA有效。從整體各個(gè)年份的旅游投入與文化產(chǎn)出效率調(diào)整前后來看，2019年整體效率的轉(zhuǎn)折下降點(diǎn)仍然出現(xiàn)在2019和2020年期間，2019年上海市和江蘇省為效率最低省市，2020年浙江省為效率最低省份，2021年各省市均為DEA有效。

綜合以上來看，可總結(jié)為兩點(diǎn)：第一是環(huán)境的產(chǎn)出變量和投入變量對(duì)長(zhǎng)三角區(qū)域各省市的效率影響表現(xiàn)具有一致性，說明無論是環(huán)境變量的產(chǎn)出還是投入都會(huì)對(duì)長(zhǎng)三角區(qū)域的文旅融合發(fā)展效率產(chǎn)生影響；第二是疫情期間文化投入與旅游產(chǎn)出在2020年效率影響最大，旅游投入與文化產(chǎn)出在2019和2020年效率均受到影響，說明長(zhǎng)三角區(qū)域的文旅融合發(fā)展在投入產(chǎn)出前應(yīng)當(dāng)對(duì)周圍環(huán)境變化做好前期預(yù)測(cè)和控制。

五、結(jié)論

本文運(yùn)用三階段DEA模型對(duì)長(zhǎng)三角區(qū)域上海市和江蘇、浙江、安徽三省進(jìn)行了2016－2021年的文旅融合發(fā)展效率水平測(cè)算，研究結(jié)果表明：

1.在剔除了外部環(huán)境因素和隨機(jī)誤差因素的影響后，長(zhǎng)三角區(qū)域文旅融合效率值均有所變化，但整體年份的表現(xiàn)趨勢(shì)具有一致性，說明長(zhǎng)三角區(qū)域的文旅融合效率受外界影響因素變動(dòng)明顯，要建立健全風(fēng)險(xiǎn)防范機(jī)制。

2.2019—2020年，長(zhǎng)三角區(qū)域的文化投入和旅游產(chǎn)出、旅游投入和文化產(chǎn)出效率明顯有所變動(dòng)，尤其是旅游投入和文化產(chǎn)出在兩年期間均有省市的投入產(chǎn)出效率表現(xiàn)出明顯下降，而文化投入和旅游產(chǎn)出則在2020年表現(xiàn)了整體性所有省市的效率下滑，說明長(zhǎng)三角區(qū)域文化發(fā)展和旅游發(fā)展具有相關(guān)性，在長(zhǎng)三角區(qū)域進(jìn)行文旅融合發(fā)展時(shí)，應(yīng)將文化投入與旅游產(chǎn)出和旅游投入與產(chǎn)出進(jìn)行綜合考慮，實(shí)現(xiàn)文旅平衡發(fā)展。

3.經(jīng)過了環(huán)境產(chǎn)出和環(huán)境投入兩方面的考慮，發(fā)現(xiàn)無論是環(huán)境產(chǎn)出變量還是環(huán)境投入變量都與長(zhǎng)三角區(qū)域的文化投入與旅游產(chǎn)出、旅游投入和文化產(chǎn)出形成的文旅融合發(fā)展效率具有一定影響，且影響方向結(jié)果具有一致性，因此，在進(jìn)行文旅融合發(fā)展策劃時(shí)至少應(yīng)對(duì)環(huán)境產(chǎn)出或環(huán)境投入變量進(jìn)行充分考慮。