城市旅游发展效率与旅游产业集聚的互动关系研究*——基于湖南省14市州PVAR模型分析

伍 蕾,倪 姣,孙维筠

（1.湖南师范大学 旅游学院,湖南 长沙 410081；2.长沙理工大学 建筑学院,湖南 长沙 410076）

0 引言

产业集聚作为一种经济现象,是指同一产业或相关支撑产业在某个特定地区高度集中以及不同的产业资本要素在空间范围内聚集[1]。城市旅游业作为一种资金、劳动密集型的第三产业类型,产业联系密切、各环节关联性强,具有先天的产业集聚发展优势[2]。随着中国经济由高速增长转向高质量发展,旅游发展效率反映了一个地区旅游经济活动的投入产出比率及其内在联系,是衡量旅游经济发展水平高低的重要依据。一方面,旅游产业集聚优势能够推动旅游要素向优势区域集聚、促使不同行业间的知识溢出,带动旅游产品的创造与发展,促进经济空间结构的优化且提升区域竞争力,从而显著提升经济效率[3]；另一方面,过度重视集聚程度、夸大集聚产生的经济带动效应,也会引发竞争激烈、知识创新削弱和环境污染等方面的问题,导致旅游效率降低,对旅游经济增长产生不利影响[4]。因此,聚焦旅游产业集聚和发展效率的动态关系研究,对厘清现阶段城市旅游业发展特征及问题,保障旅游产业高质量和可持续发展具有重要意义。

国内外对产业集聚与效率关系的研究成果丰硕。Krugman、Fujita和Mori基于新经济地理学理论和新增长理论,首次将外部性理论引入产业集聚的分析框架中,提出产业集聚外部性与经济增长之间有着密切的联系[5-6],且产业集聚活动的外部效应能够使得经济活动获得来自多样化和专业化的额外收益[7]。但这种外部效应分为两个方面:一是产业集聚正外部性与效率,包括规模效应和竞争效应,前者是指专业化集聚所形成的规模经济效应有利于产业效率的提高[8],后者则强调企业间通过生产、销售等方面相互联系、合作后,形成相互竞争局面,从而有效提高产业效率,促进产业增长[9]；二是产业集聚负外部性与效率,如集聚的“拥挤效应”,即当集聚化程度超过某一水平,交通、环境、资源等条件会随之恶化,从而使得效率快速下降,阻碍产业增长[10]。同时,产业集聚对经济效率的显著影响,呈现出一种非线性关系,如陈阳等发现的制造业集聚与绿色全要素生产率之间存在“倒U型”关系[11]；林伯强等、杨校美发现中国经济集聚对绿色经济效率的影响同时存在集聚效应和拥挤效应等[12-13]。这些现象均在旅游产业集聚和旅游发展效率之间的关系中被学者证实[14-17]。与以往研究侧重于集聚对效率的单向分析所不同的是本研究通过选取2009-2019年湖南省14地市（州）旅游数据,在分别运用超效率DEA模型、区位熵指数,测度分析旅游发展效率和产业集聚的基础上,借助PVAR模型探究两者间内生的双向影响关系,并提出旅游效率提升与规模优化的建议对策,旨在对地区旅游及经济社会可持续健康发展提供有益的理论指导和路径指引。

1 研究区域和研究方法

1.1 研究区概况

湖南省位于我国中部地区,处于长江经济带与沿海开放经济带结合地带。依江傍山,北邻长江、洞庭湖,西抵武陵、雪峰山脉,南倚南岭,动植物资源丰富,自然环境多样；岳麓书院、红色韶山、民族古镇等的历史人文资源丰富多元,湘楚文化底蕴深厚；借助西部内陆与东部沿海连接带这一条件,以京广、沪昆十字骨架构建起通达全国的交通网络,旅游影响力辐射全国。近年来,湖南省旅游产业蓬勃发展,2019年全省接待国内外游客总人数达8.31亿人次,旅游收入实现9762.32亿元,占GDP的24.6%,比2018年增加1.7个百分点；分市来看,长沙、郴州和衡阳旅游产业规模占全省前三位,2019年三市接待游客分别达1.68、0.80和0.77亿人次,三市旅游收入合计达3500亿元,占全省三成以上。由此可见,湖南省旅游经济正呈现旅游产业快速集聚发展的特点,旅游产业在全省经济增长中的贡献越来越大。因此研究湖南省旅游发展效率与集聚的关联,对地区旅游业高效可持续发展具有重要意义。

1.2 研究方法

本研究采用定量数据测算方法,涉及的变量测量模型有3个,分别是:

（1）效率测度——超效率DEA模型

本文运用超效率DEA模型测算旅游发展效率。传统DEA模型是一种效率测算方法,采用多指标体系进行相对效率综合评价,但传统DEA模型仅限于判断决策单元是否有效,无法有效评价出现多个效率值为1的单元。对此,Aderson等提出了超效率DEA模型[18],可以弥补这一不足。在超效率DEA模型中,通过后移有效决策单元的生产前沿面的方法避免传统DEA模型测算有效决策单元效率值全部为数值1的问题,更好地区分各决策单元的效率高低。因此,本文采用超效率DEA-CCR模型对14个评价单元进行评价和排序,假设有一组n个决策单元（Decision Making Unit,DMU）,表示为DMU j（＝1,2,…,n）,每一个DMU有m个投入X i（＝1,2,…,n）,s个产出Y h（＝1,2,…,s）,超效率DEA-CCR模型表达式如下:

式（1）中:θ为效率值；X为投入要素,Y为产出变量,m为投入要素个数,s为产出变量个数,λj为决策变量为松弛变量,分别为投入过剩和产出量不足。

（2）集聚测度——区位熵指数

本文运用区位熵指数测算旅游产业集聚水平。区位熵指数是用来表征产业集聚的程度大小,根据数值的大小判断产业集聚水平,若该指数的值大于1,说明该产业的集聚化较高,该产业是区域内的优势产业；若指数值小于1,说明该产业集聚化的水平较低,在区域经济发展中处于弱势产业地位。区位熵指数公式如下[19]:

式（2）中:Agg ij表示区位熵指数；e ij表示j城市旅游产业i的产值,用旅游总收入表示；e j表示j城市的国内生产总值（GDP）；E i表示所有城市旅游总收入之和；E表示所有城市GDP之和。

（3）互动关系测量——面板向量自回归模型（Panel Vector Autoregression,PVAR）

本文采用PVAR模型和2009-2019年的数据分析旅游产业集聚和旅游发展效率的动态关系。由于本文研究的是旅游发展效率与旅游产业集聚的互动关系,二者相互影响,存在双向作用机制,因此模型会存在内生性问题。PVAR模型兼备面板数据与VAR模型的优点,一方面能将其变量均视为内生变量,有效解决内生性问题,另一方面通过面板数据映现各变量之间存在的相互影响关系的同时又能控制变量的个体异质性,保证实证结论的有效无偏性。因此,本文构建了旅游产业集聚（var1）与旅游发展效率（var2）的PVAR模型,揭示湖南省2009-2019年间旅游产业集聚与旅游发展效率之间存在的动态互动关系。模型具体如下:

式（3）中:i和t分别代表第i个城市和第t个年份；Y it代表旅游产业集聚（var1）与旅游发展效率（var2）的向量组；X it代表旅游产业集聚（var1）与旅游发展效率（var2）变量滞后项的向量组；γ0为截距项向量；k代表滞后阶数；αi和βt分别表示固定效应和时间效应；εit为干扰项。

2 实证测度与分析

2.1 数据来源与处理

2009年湖南全省旅游业总收入首次超千亿元,以及《湖南省旅游条例》的正式出台,标志着旅游业作为地区重点培育的新兴支柱产业,正迈入科学高效、规范发展的历史新阶段。基于此,本文拟以湖南省14市州为研究范围,2009-2019年为研究期,探究旅游发展效率和产业集聚规律及特征。基于最小信息损失和研究现实性的原则,本文基础数据主要来自《湖南省统计年鉴》《湖南省各地市统计年鉴》及各地市统计公报,个别缺失值采用线性插值法补充完整。

2.2 旅游发展效率指标设定与测定结果

2.2.1 指标设定

根据超效率DEA模型,以资本要素和劳动力要素作为旅游发展效率测算的指标依据。一方面选择旅游服务设施投入（星级宾馆数量、旅行社数量两者求和）、旅游人力资本投入（各城市第三产业从业人员数量）、旅游固定资产投资投入（各城市旅游固定资产投资值[4]）作为投入指标。其中,由于旅游产业与其他产业具有很强的关联性,因而其人力资本涵盖了旅游业的直接从业人员和间接从业人员,如交通、零售业等服务,故选取第三产业从业人数替代[20]；另一方面,选取经济效应、社会效应和生态效应[21]三个因素作为产出因素。此外,由于生态效应难以准确衡量,且旅游收入和旅游人次是旅游业的直接产出,因此本文直接选取这二者作为旅游业产出指标。

2.2.2 城市旅游发展效率测度结果分析

利用超效率DEA模型测算得到2009-2019年湖南省14市州的城市旅游发展效率,如表1所示。从时间维度上看,（1）2009-2019年湖南省14个市州旅游产业效率平均值达1.065,表明该时段湖南省整体旅游产业发展效率情况较好。（2）2019年旅游产业平均效率为考察期内最高值,达到1.156；2017年旅游产业平均效率为考察期内最低值,为1.005。（3）2009-2019年各市州旅游产业平均效率差异较大,其中年均值排名最高的是张家界市,最低的是邵阳市。这主要是因为邵阳旅游产业起步较晚,工业化、现代化程度较低,在旅游产业结构优化、信息建设、知识技术创新、旅游资源高效利用等方面仍有广阔的提高空间。

表1 2009-2019年湖南省各市州旅游产业效率值

从空间维度上看,（1）张家界旅游发展效率在14个市州中最为突出,2009-2019年间始终处于DEA有效状态,旅游发展效率均值为1.875,远高于其他城市,这主要得益于武陵源-天门山景区良好的品牌声誉和口碑,使得张家界旅游发展效率高于其他城市；同时,长沙、湘潭、衡阳、岳阳、常德和湘西的超效率均值均超过1,说明这些城市旅游产业发展处于相对优势地位,是经济发展中的支柱产业。（2）株洲、益阳、郴州、怀化、娄底则呈现出波动下降的趋势,其中益阳下降最明显,在2019年降到了0.823,滑落幅度相对其他市州来说较大,需引起相关部门注意；此外,这5个城市的超效率值平均水平都大于0.8,但都属于DEA无效状态。说明这些城市旅游发展效率在湖南省处于中等水平,旅游产业发展在产业结构优化、要素资源整合、市场规模培育等方面有较大的空间。（3）邵阳旅游发展效率值均低于0.8,处于DEA无效区域。邵阳的旅游发展效率在湖南省处于较低水平,虽然拥有得天独厚的生态条件和丰富的旅游资源,但由于该市存在交通相对闭塞、技术引进难、要素投入不足等问题,城市旅游发展出现了产业集聚程度低、区域经济联合发展能力低效、产业链条不够完善、旅游产品品质不高等问题。

2.2.3 旅游产业集聚测度结果分析

根据公式（2）测得湖南省2009-2019年各市州的旅游区位熵变化情况,用以分析旅游产业集聚程度。如表2所示:（1）2009-2019年湖南省各市州区位熵变动小,呈现平稳发展的特征。区位熵＞1的地区为张家界、湘西、怀化、郴州、湘潭,这些地区一直在湖南省旅游目的地中占据重要的位置；（2）2009-2019年间,株洲、湘潭、衡阳、邵阳、郴州、永州、怀化、湘西的旅游区位熵都呈现出水平波动上升状态,尤其是湘西和张家界旅游区位熵增长趋势较为明显,表现出旅游产业为优势产业,拉动区域经济增长的特征；（3）2009-2019年间,长沙、岳阳、益阳这3个地区旅游区位熵呈明显的下降趋势。究其原因,长沙作为省会城市,旅游专业化水平较高,旅游要素投入规模大,市场结构较为完善,同时随着张家界、湘潭、湘西等省内重要旅游目的地的交通网络、基础服务设施的逐步完善,长沙作为湖南省旅游集散地的优势地位相对下降,故出现旅游区位熵逐年下降的情况。而益阳和岳阳出现旅游区位熵下降的原因可能是产业发展的重心有所偏移,其他产业的快速发展影响了旅游产业在经济发展中所占的比重。

表2 2009-2019年湖南省各市州旅游产业集聚水平统计

3 旅游产业集聚与效率互动关系分析

通过分析旅游集聚度和效率,可以明确:旅游产业集聚高的区域的旅游发展效率也相对较高,但两者间并不存在严格的直接相关性。如2019年邵阳、娄底、永州的旅游产业集聚水平高但效率较低,长沙集聚水平下降反而旅游发展效率达到了有效。为进一步明确旅游发展效率和产业集聚的互动关系,还需要通过构建PVAR模型,基于脉冲响应和方差分解识别旅游发展效率与产业集聚之间相互作用与影响的方向和程度。

旅游产业集聚与旅游发展效率的良性互动,对实现区域经济增长具有重要意义[22]。一方面,旅游产业因其综合性和广泛产业关联性而具有天然的空间聚集特性[2],同时集聚经济具有外部性[23],随着旅游业的快速发展,旅游产业集聚对区域经济高效发展具有促进作用[24],旅游产业集聚通过提升旅游业技术效率、旅游业规模效率等方面来推动旅游业的发展[16]；另一方面,效率可用来作为衡量经济增长质量的重要指标[25-26],旅游业的发展不仅体现为产业规模的扩大,同时也包含着空间布局的优化、资源的合理分配、基础设施及配套设施的完善等方面,旅游发展效率对旅游产业集聚具有重要支撑作用[27]。因此,旅游产业集聚与旅游发展效率之间相互影响,相互联系,密不可分。在特定区域范围内,适度的产业集聚能够促进专业化生产、改善资源利用方式[28],是提高规模效率的重要手段、有效途径。同时,旅游产业集聚依赖于旅游高效率发展带来的更多的资金、技术、人才等要素。因此,只有旅游产业集聚和旅游发展效率协同推进,才能使旅游经济和产业集聚向更高质量水平迈进。

3.1 PVAR模型构建条件

3.1.1 平稳性检验

由于文章数据属于短面板数据,为防止出现伪回归现象,除利用LLC和IPS检验所需数据外,还采用PP-Fisher和HT进行检验,其中HT检验适用于时间维度T较小的面板数据。从表3中可以看到,进行对数化后的数据序列lnvar1、lnvar2均拒绝了原假设,表明数据序列为平稳序列,通过了检验。

表3 面板单位根检验

3.1.2 滞后阶数选取

在构建PVAR模型前,应先确定模型的最优滞后阶数,一般选择信息准则最小值所在的滞后阶数为最优滞后阶数。根据AIC、BIC和HQIC准则（表4）,滞后3阶为该模型的最优滞后阶数。

表4 AIC、BIC和HQIC准则检验结果

3.1.3 PVAR模型的初步估计

在确定最优滞后阶数后,在STATA 15.0中进行GMM估计,结果如表5所示。

表5 GMM初步估计结果

从表5可以看到,以旅游产业集聚（lnvar1）作为被解释变量,滞后1期的旅游产业集聚对自身的影响系数为0.708且通过1%的显著水平检验,表明旅游产业集聚对自身具有正向影响,即区域旅游产业集聚存在一定惯性特征。滞后2、3期旅游产业集聚对自身影响系数并不显著,旅游产业集聚发展的惯性驱动随时间推移有所弱化。滞后3期的旅游发展效率对旅游产业集聚的影响显著为正,其影响系数为0.521,表明旅游发展效率提高在一定程度上能够推动旅游产业空间集聚,即现阶段湖南省旅游发展效率对产业空间聚集具有引导和支撑作用。以旅游发展效率（lnvar2）作为被解释变量,滞后3期的旅游发展效率对自身影响系数为0.297且在10%水平上显著,表现出惯性发展特征。滞后1期的旅游产业集聚在10%水平上对旅游发展效率产生负向影响,影响系数为-0.19,滞后3期的旅游产业集聚对旅游产业发展效率的影响系数为0.262,且在10%水平上显著。与以往研究不同,现阶段湖南省旅游产业集聚负向影响旅游发展效率,旅游产业集聚程度在一定程度上已经趋于饱和,产业挤出效应开始显现,但随着政府逐步加强市场调控和产业调整,旅游产业空间集聚回归到合理水平,从而有助于区域旅游效率提升,强化区域旅游发展。

3.1.4 脉冲响应分析

GMM估计结果表明了旅游发展效率和旅游产业集聚两者之间的静态相互关系,脉冲响应分析用来进一步探究旅游产业集聚与旅游发展效率的动态互动机制。通过500次蒙特卡洛模拟,分别从旅游发展效率和集聚的本体、效率与产业集聚两两交叉作用,得到脉冲响应函数图（图1）。

图1 旅游产业集聚与旅游发展效率的脉冲响应

图1（a）、（b）分别显示了旅游产业集聚对自身和旅游发展效率冲击后的反应。从旅游产业集聚对自身的冲击影响可知（图1（a））,总体来看,当旅游产业集聚自身受到一个标准差冲击后,旅游产业集聚当期响应值为正,随着预测期数的增加,响应值逐渐波动减小但仍然为正,这与模型估计结果相印证,表明旅游产业集聚存在一定程度上的路径依赖现象,即当期旅游产业集聚会受到前期集聚水平的影响,但该影响会逐渐减弱。旅游产业集聚具有鲜明的资源导向特征,城市需要集中开发旅游资源、完善旅游服务设施、形成旅游吸引力等,产业集聚在这一过程中发挥重要的作用,从而产生持续的集聚吸引力,这与新经济地理学的集聚因果循环机制相符。从旅游产业集聚对旅游发展效率的脉冲响应函数来看（图1（b））,面对旅游产业集聚一个标准差的冲击,区域旅游发展效率表现出短期的负向响应,初始响应值为0,随后产生负向响应状态,并且响应值在2期达到最大,最终趋向于平稳。可见,随着时间的推移,旅游产业集聚对效率逐渐产生负向影响,但影响不具有长期性,旅游发展效率依赖于旅游产业集聚的合理性,旅游产业集聚与效率呈现出非线性关系,表明湖南省旅游产业集聚的拥挤效应已占主导地位,高度集聚、恶性竞争的发展环境造就了服务和产品模式僵化,抑制了产业管理水平的提高和产品创新的发生,从而阻塞了地区旅游产业发展效率的“提升通道”,现阶段两者关系表现出由负转正的趋势。

图1（c）、（d）分别显示了旅游发展效率对自身和旅游产业集聚冲击后的反应。从旅游发展效率对自身的脉冲响应来看（图1（d））,旅游发展效率在受到冲击的初期函数值大于0,随着冲击期的增加,在第3期达到峰值后正向响应逐渐减弱,在第4期时冲击带来负向影响,之后有趋于正值的趋势。这表明湖南旅游发展效率低下从而对经济发展产生负面作用,从冲击数据来看,近年来湖南省旅游发展效率提升水平不大且表现出对旅游经济有负向的影响。随着政府逐步加强市场调控和产业调整,可以预期未来湖南省旅游发展效率水平将会波动回调至利于经济增长的区间。从旅游发展效率对旅游产业集聚的冲击影响来看（图1（c））,模型趋势线显示:旅游发展效率给旅游产业集聚带来正向冲击,冲击作用整体较小,且冲击强度变化表现为“减弱—增强—减弱—增强”的波浪形特征,峰值出现在第3期,这与GMM估计结果一致。总的来看,湖南省旅游发展效率对旅游产业集聚起促进作用,但对其的支撑作用并不稳定,随着时间推移,旅游发展效率对旅游产业集聚的促进作用有限,长期作用不明显。旅游发展效率的提高意味着地区旅游服务质量的提高、产品创新价值的提升及市场竞争的白热化,为追求更低成本的发展资源和更友好的市场、政策环境,在规模发展前期集聚在本地的管理低水平、服务同质化或盈利不利等低端旅游企业纷纷外迁,从而在发展中前期冲击了当地旅游产业的规模集聚水平,促进集聚发展水平的提高。随着旅游业市场发展的日趋成熟,地区产业内部竞争日益激烈、旅游产品同质化问题逐渐凸显,环境维护的需求和投入也不断增加,旅游效率提升对产业集聚的作用明显减弱,产业集聚的发展可能更多依赖于旅游市场需求和政府行为[29]。

3.1.5 方差分解分析

方差分解是脉冲响应的互补分析,它可以进一步说明各个冲击对内生变量变化的贡献度。在脉冲响应的基础上,进一步解释旅游产业集聚与旅游发展效率的相互作用程度,方差分解结果如表6所示。

表6 方差分解结果

表6表明,首先从旅游产业集聚的分解结果看,湖南省各市州旅游产业集聚的波动变化在第1期主要受自身波动影响,随着时间的推移,旅游发展效率对旅游产业集聚波动变化的影响越来越大,在第10期时,旅游发展效率对旅游产业集聚波动的贡献程度达到74.7%,旅游发展效率对集聚的贡献度随时间发展而不断增强。这表明旅游产业集聚水平的提高除受集聚发展惯性影响外,技术产品的创新、丰富优质的旅游资源供给以及高效协同的上下游产业链构建等产业发展效率措施可能是提升集聚程度、促成旅游生态集群形成的因素。其次从旅游发展效率的分解结果看,湖南省各市州旅游发展效率在第1期主要受旅游产业集聚的影响,旅游产业集聚对旅游发展效率波动的贡献值为57.2%,而自身的贡献率为0,随着时间推移,旅游产业集聚对旅游发展效率的作用逐渐减弱,在第10期旅游集聚对旅游产业发展效率的方差贡献率下降到25.3%,旅游发展效率波动受自身的影响提升为12.1%。由此可以看出,旅游产业集聚的效率提升效应存在长期性,但这种支撑作用随着时间变化逐渐下降。旅游发展效率的提高除受旅游产业集聚效应的推动作用外,基础设施建设、旅游目的地开发管理水平、政策制定与引导等诸多方面可能将促进地区旅游效率的改善。湖南一些地市早期仰仗于区域内高度集聚的旅游资源吸引游客前来观光,随着旅游逐渐进入成熟市场化阶段,不断创新旅游产品,提升附加值,交通住宿和娱乐业配套逐渐完善,旅游景区服务质量逐渐提升,管理更高效,旅游发展效率提升的支撑点更为多元化。

4 结论与建议

本文以湖南省14市州为实证区域,量化测度了各城市旅游产业综合效率水平和旅游产业集聚,并结合PVAR模型探讨旅游发展效率与旅游产业集聚之间的双向互动关系,主要结论如下:

（1）2009-2019年湖南省旅游产业发展效率变化态势和整体水平较优,全省旅游产业平均效率达1.065,且在研究期内区域旅游产业效率呈现出逐年提升的发展态势。

（2）2009-2019年湖南省旅游产业集聚程度的地区差异明显,随时间变化不大。经测度,2009—2019年间位于西部山区的张家界、湘西、怀化、郴州、湘潭5市州旅游产业集聚区位熵＞1,属于高集聚度地区,其中湘西、张家界受丰富的自然、人文旅游资源以及相对薄弱、单一的经济结构影响,旅游经济在省内具备较强的特色；长沙作为全省经济中心,虽然旅游经济绝对规模大,但其产业发展更为均衡和多样,旅游业集聚度近年来呈现下降趋势。

（3）湖南省旅游发展效率与产业集聚之间存有双向互动关系。一是旅游发展效率对产业空间聚集具有引导和支撑作用,而旅游产业集聚对旅游效率产生负向作用,拥挤效应的约束性逐渐显现,这表明现阶段湖南省旅游产业集聚已不是旅游效率提升的重要动力。二是湖南省旅游发展效率和旅游产业集聚均表现出依赖自身发展的惯性特征；旅游产业集聚对效率产生负向影响,但不具有长期效应,旅游发展效率的提升依赖于旅游产业集聚的稳定性；湖南省旅游发展效率对旅游产业集聚起促进作用,随着时间推移,旅游发展效率对旅游产业集聚的促进作用呈逐渐减弱的态势。三是旅游发展效率对旅游产业集聚波动变化的贡献度越来越高,旅游产业集聚对旅游发展效率的贡献度逐渐降低。

基于湖南省各市州旅游发展效率与旅游产业集聚互动关系研究得出的演化特征,提出如下优化建议:（1）为持续提高旅游产业发展效率,应破除行政区划的条块分割,制定全省旅游产业提质增效发展规划,鼓励各市州因地制宜制定旅游产业集群化、特色化发展策略,引导旅游产业通过产品创新、服务升级、管理优化提升发展质量和竞争力；（2）针对湖南省旅游产业集聚可能出现挤出效应的问题,各市州尤其是集聚度较高的张家界、湘西2市州应基于自身资源环境承载力、区位本底条件,控制旅游同质产业过度集聚,优化资源和技术配置能力,引导企业间分工协作,构建相互依存的上下游产业链体系,降低旅游市场恶性竞争、低效发展的风险；（3）旅游发展效率和集聚程度较优的市州应继续提升产业效率,依托深厚的经济社会基础,进一步完善配套基础设施,着力开发特色旅游品牌,通过发展协同配合的旅游产业生态集群,丰富旅游产业高效发展的支撑体系,采取联席会议机制建设具有地区影响力的旅游产业发展核心城市圈,充分发挥旅游发展引领示范作用。