王美钰,吴忠军,侯玉霞

(1.桂林理工大学 旅游与风景园林学院,广西 桂林 541006;2.华侨大学 旅游学院，福建 泉州 362021)

0 引 言

边境地区处于我国对外开放的前沿地带,具有极为丰富的地域特色旅游资源,发展旅游产业具有得天独厚的条件。特别是近年来,党中央高度重视旅游发展对边境地区经济振兴和脱贫致富的重要作用,不断加强对旅游发展的支持力度。国务院办公厅颁布的《兴边富民行动“十三五”规划》明确指出,政府要对边境地区旅游产业予以资金、项目和政策等重点倾斜,大力发展“多彩边境”旅游和跨境特色旅游,开发边境地域特色旅游产品,加强边境地区文旅融合发展,打造民族文化品牌。

自2008年以来,我国入境旅游市场由于金融危机等原因持续低靡,直到2017年之后才日渐回升。边境地区在我国入境旅游市场发展中有举足轻重的地位,更应积极响应国家号召,牢牢把握入境旅游产业重大发展机遇,实现旅游产业发展提质增效,全面发挥兴边富民、一带一路、全域旅游、经贸合作、精准扶贫等政策的重要支撑作用。然而,边境省区入境旅游资源较为分散,发展较不均衡,在文旅融合及高铁时代等背景下,其入境旅游效率影响因素及原理更为复杂,相关问题亟待深入探索。

目前国内外对边境地区与旅游产业的研究主要集中在边境旅游客源市场、 边境旅游客流演变等方面。 其中, 边境口岸贸易与旅游经济发展的关系一直是重点研究内容。 此外, 国外日益关注边境旅游安全、 边境旅游合作、 边境地区边界等研究, 而国内也日益重视边境旅游合作尤其是中越、 中俄边境旅游合作, 同时部分学者在边境民族地区旅游研究上取得了一定成果, 其中大多数置于“一带一路”、 兴边富民的研究背景之下[1-3]。

效率属于经济领域的范畴,指特定时间范围内各种投入与产出要素之间的比率关系,即核心竞争力的体现[4]。入境旅游效率是指在入境旅游发展的过程中,特定的时间范围内各单位要素配置实现产出最大化,使所有利益相关者实现总剩余最大化的性质[5]。入境旅游作为边境地区旅游业的主要组成部分,其效率测度与评价能够有效衡量旅游经济发展。在研究对象上,侧重旅游酒店、旅行社、旅游交通、旅游目的地等入境旅游效率的评价、区域差异和空间演变研究,国外关注移民视角,而国内近年来对“一带一路”沿线区域的入境旅游效率格外关注[6-8]。在入境旅游效率测量方法上,主要采用基于投入产出要素的数据包络分析(DEA)和随机前沿分析(SFA)[9]。在入境旅游效率影响因素方面,何昭丽等根据2004—2014年跨省面板数据对中国入境旅游发展效率进行测算,并全面分析旅游资源品位、贸易开放度、交通状况、外资开放度、产业环境对入境旅游发展的影响[10]。唐睿等基于2006—2015年的数据,采用DEA-面板Tobit模型分析入境旅游效率与出口地理方向的关系[11]。

综合来看,国内外专家学者在边境旅游与入境旅游效率评价方面取得了一定成果：入境旅游效率测量指标和方法也较为成熟,但是专门针对边境地区入境旅游效率的研究较少；边境地区入境旅游效率影响因素指标选取有待拓展；入境旅游效率影响因素研究较少探究变量间的非线性关系,赵磊等对交通基础设施与旅游经济增长关系的研究表明,交通发展与旅游效率之间可能不仅是单纯的线性关系[12]。

本文基于2010—2017年的相关数据,运用DEA-BBC和Malmquist指数模型对边境入境旅游效率进行静态和动态测度与分析,在此基础上建立面板Tobit模型研究其影响因素,并尝试探究交通发展指标对边境入境旅游效率影响的非线性关系等，以期较全面地掌握边境省区入境旅游效率特征,为推动边境入境旅游经济提振和贯彻落实兴边富民等政策提供有益支持,亦能为政府及相关部门创新旅游发展模式、打造边境旅游目的地提供决策参考。

1 对象界定、研究方法及数据说明

1.1 对象界定

研究对象包括辽宁、吉林、黑龙江、内蒙古、广西、云南、西藏、甘肃、新疆等9个陆地边境省区和海南省,其中前3个狭义上属我国东北地区,后7个属我国民族地区，由于海南省多数地区享受兴边富民行动相关政策,故将其列入研究范围。我国陆地与14个国家接壤,边境地区陆地面积197万km2,陆地边境线长2.2万km,边境民族地区占其86.4%。

1.2 研究方法

1.2.1 DEA模型 数据包络分析(DEA)广泛应用于各种效率评价问题,相对于线性规划(linear programming)所构建观测数据的非参数分段前沿面来计算效率,其运用不受投入产出量纲的影响,与以往只能处理单项产出的效率评估方法相比,它能够处理多项投入与多项产出,也无需构建生产函数对参数进行估计,为效率计算和评价带来极大的便利。DEA模型可以分为投入导向和产出导向,包括CCR、BBC两种常用的静态分析模型。其中,规模收益不变的CCR模型具有最优规模运营的设定,而规模收益可变的BBC模型能够有效修正CCR模型以非最优规模状态运营的测量结果。本文主要采用基于投入导向的DEA-BBC模型,以清晰地得出边境入境旅游综合效率、纯技术效率和规模效率值,其中,综合效率(TE)=纯技术效率(PTE)×规模效率(SE)。当综合效率、纯技术效率或规模效率小于1时,为了边境各省区能获得相对最大的产出,在技术稳定的前提下,需要调整投入要素或生产规模以提高入境旅游效率,改善投入冗余或产量不足的情况，故各效率值越接近于1越好。

1.2.2 Malmquist 指数模型 Malmquist指数模型最早是由曼奎斯特提出,目前被广泛应用于分析行业、企业等不同时期的生产效率演化。该模型可将全要素生产率变化分解为技术效率变化指数和技术进步指数,并将技术效率变化指数又进一步分解为纯技术效率指数和规模效率指数。这一模型通常与DEA静态分析结合,能进一步掌握效率演变的特征和规律,是实现生产效率动态分析的有效补充。当各效率指数大于1,则表示增长或进步；反之,则表示下降或衰退。本文在运用规模报酬可变的BBC模型基础上,结合Malmquist 生产率指数模型,进一步探究2010—2017年边境入境旅游效率的动态变化趋势。

1.2.3 Tobit 回归模型 Tobit模型属于受限因变量模型,由美国经济学家Tobin于1958年提出,适用于因变量在一定约束条件下取值的回归情况。由于本文因变量选择DEA-BBC测得的综合效率值,是介于0～1取值的变量,即为双侧受限,若采用最小二乘法估计可能造成参数有偏,且估计量不一致,故采用 Tobit 回归模型分析入境旅游效率与其影响因素的关系，一般模型满足

Yi=α0+αiXi+μi,

式中:Yi为受限因变量;α0为常数项;αi为各待估计参数;Xi为各自变量;μi为残差扰动项。

1.3 指标选取及数据来源

边境入境旅游效率受到多种因素的影响,在传统经济学领域中,将土地、劳动力和资本作为生产要素的三大构成。旅游业作为第三产业,受到单纯的土地要素影响较小,因此本文主要考虑劳动力和资本要素,根据指标数据的科学性、可获得性和独立性等原则,将以往入境旅游效率相关文献的投入产出指标进行频次统计筛选,最终选取入境旅游人次(万人次)、 国际旅游外汇收入(百万美元)作为产出要素, 旅行社总数(家)、 星级饭店总数(座)、 旅游景区总数(个)、 旅游业从业人员总数(人)、 第三产业固定资产投资额(亿元)作为投入要素[13-14]。

由于DEA操作以决策单元数不小于投入和产出指标个数之和的2倍为宜,将旅行社总数(家)、 星级饭店数(座)、 旅游景区数(个)合成一个投入指标,即旅游规模。同时,为了提高数据的可靠性,消除外汇波动、通货膨胀等价格变动的影响,将部分指标数据进行处理:①基于国家公布的美元对人民币年均汇率,将名义国际旅游外汇收入变量以人民币为计价单位(亿元)进行换算,再以2010年为基期,参照全国居民消费价格总指数对所得数据进行 CPI 缩减变为可比数据;②以2010年为基期,将年鉴公布的名义第三产业固定资产投资额以固定资产投资价格指数进行平减,得到实际值(表1)。 指标及指数数据来源于2011—2018年《中国统计年鉴》、 《中国固定资产投资统计年鉴》和《中国旅游统计年鉴》,缺失数据则用各省区的年鉴加以补充。

表1 投入产出指标体系Table 1 Input-output index system

2 实证研究

2.1 边境入境旅游效率静态测度及分析

根据DEAP 2.1软件测算出2010—2017年我国边境入境旅游效率值,包括边境入境旅游综合效率值、纯技术效率值和规模效率值,各项效率均值见表2。

表2 2010—2017年边境入境旅游综合效率、纯技术效率和规模效率均值Table 2 Average values of comprehensive efficiency,pure technical efficiency and scale efficiency of border inbound tourism from 2010 to 2017

可看出,2010—2017年我国边境入境旅游综合效率偏低,均值为0.286,纯技术效率和规模效率值处于中等水平,均值分别为0.512和0.562,这8年的各效率均值均低于全国入境旅游效率均值。从各边境地区入境旅游效率来看,仅辽宁、广西、云南超过全国入境旅游综合效率均值0.344,而大部分省区超过边境地区整体均值0.286;西藏、辽宁和海南的入境旅游纯技术效率位列边境省区的前三名,特别是西藏达到了纯技术效率有效,而其他大部分省区未达到边境地区整体的均值0.512;云南、广西、辽宁和内蒙古的入境旅游规模效率超过全国均值0.647,位居边境省区前4名,而西藏、甘肃、新疆和海南入境旅游规模效率较低。其中,辽宁入境旅游综合平均发展水平与其余边境地区相比最高,主要发展朝鲜客源市场;云南少数民族众多,边境线长4 060 km,近年来通过加快中国-东盟自由贸易区等国际旅游经济合作,大力推进了与老挝、越南等国家的旅游合作;广西着重强化与泛北部湾经济区、大湄公河次区域等旅游合作,发展中越旅游市场,其北部湾防城港是中国与东盟国家紧密相连的门户;内蒙古北接俄罗斯,西邻蒙古国,其草原文明、口岸文化、异域风情等对俄罗斯形成较大的旅游市场吸引力;而甘肃入境旅游各效率值均最低,表明其入境旅游发展平均水平最为滞后。

从区域划分来看,东北边境地区除纯技术效率外，其他效率均值均超过全国,作为地处边境的经济大区,其在地理、经济、对外交往等方面具有得天独厚的优势,在中俄、中朝边境入境旅游发展上处于较领先地位[15]。而边境民族地区在入境旅游管理和技术方面比东北地区表现较好,在民族文化资源配置和入境旅游发展规模方面较东北地区较为欠缺,特别是边境西北民族地区,包括甘肃和新疆。究其原因,边境西北民族地区深处内陆,以重工业发展为主,虽近年来与毗邻的中亚国家尝试开展边境旅游合作项目,但其生态环境、基础设施和旅游投资较为落后,导致其入境旅游效率不高。整体上,由于地理位置、客源市场、资源配置、生态环境、发展导向等差异,各省区入境旅游发展存在明显的异质性。

2.2 边境入境旅游效率动态测度及分析

为了更好地反映边境入境旅游效率的动态变化趋势,基于2010—2017年的面板数据,运用Malmquist生产率指数模型测算边境入境旅游技术效率、技术进步效率、纯技术效率、规模效率和Malmquist效率指数,结果见表3。

表3 2010—2017年边境入境旅游年均DEA-Malmquist指数及其分解Table 3 Annual DEA-Malmquist index and its decomposition of border inbound tourism from 2010 to 2017

边境省区入境旅游年均Malmquist效率指数增长率为-0.8%,Malmquist效率指数有4个省区小于1,占40%,木桶效应明显。从年均Malmquist效率指数增长率分解来看,技术效率年均下降1.3%,技术进步效率年均增长0.6%,纯技术效率年均增长1.9%,规模效率年均下降3.2%。结果表明,规模低效是边境入境旅游效率增长的主要阻碍,在一定程度上牵制了纯技术效率对边境入境旅游效率增长的推动作用。就省区而言,辽宁、黑龙江、甘肃和海南的Malmquist效率指数呈现负增长。其中,辽宁的2010—2017年综合效率均值在边境地区中较高,但由于其技术效率和规模效率下降,导致年均Malmquist效率指数下降,降幅为1.9%;黑龙江除技术进步效率增长1.2%外,其余效率均下降,分别下降17.9%、9.2%和9.5%,技术效率降幅最大;甘肃主要是由技术效率、技术进步效率和规模效率下降引起,尤其是规模效率,降幅最大为12.1%,导致自身乃至边境整体入境旅游效率降低;海南虽然综合技术效率增长,但其技术进步和规模效率下降也导致其Malmquist效率指数下降,幅度为3%；而其余6省区中,吉林、广西和新疆增长速度最快,Malmquist效率指数增长率分别为8.4%、5.0%、4.6%,尤其是吉林,所有指数均超过1,但后2个省区生产规模均未达到最优。

就区域而言,东北边境地区虽然技术进步较快,但是受到辽宁和黑龙江入境旅游效率下降的牵连,其Malmquist效率指数也下降2.3%。在全国入境旅游效率整体下降的态势下,边境民族地区入境旅游Malmquist效率指数年均增长0.2%,技术效率增长0.6%,纯技术效率增长4.1%,增幅高于全国平均水平。东北边境地区在技术进步效率上不仅超过全国平均水平并且还保有一定优势,但其余各效率均下降,且技术效率降幅大于全国下降水平。与东北边境地区相比,边境民族地区更展现出一定的入境旅游发展提升空间。

2010—2017年边境入境旅游效率动态变化趋势如图1所示。 边境入境旅游全要素生产率变化呈“下降—回升—增长”的“U型”分布, 4个时段全要素生产率变化指数小于1, 3个时段全要素生产率变化指数大于1, 分别占7个评价时段的57.14%和42.86%。 2013—2014年全要素生产率变化指数最低为0.666, 而其在2016—2017年达到峰值1.223。 在影响7个时段边境入境旅游全要素生产率变化的因素中, 综合技术效率变化指数和技术进步效率变化指数均有4个时段超过1, 纯技术效率变化指数有5个时段超过1, 规模效率变化指数只有2个时段大于1。 总体上, 2010—2017年各效率变化曲线波动较大, 变化态势较不稳定, 边境入境旅游生产率变化受到各个效率指数的影响。 但值得关注的是, 在全要素生产率变化指数大于1的3个时段内,除2个时段规模效率变化指数小于1外, 其余效率变化指数均大于1, 而7个时段的纯技术效率和规模效率变化指数均值分别为1.016、0.983,这表明边境入境旅游效率变动主要受到纯技术效率和规模效率变化的综合作用,边境入境旅游生产效率下降主要受到规模效率的制约,而纯技术效率对边境入境旅游生产率具有一定的推动作用。

图1 2010—2017年边境入境旅游效率动态变化趋势Fig.1 Dynamic efficiency trends of border inbound tourism from 2010 to 2017

2.3 边境入境旅游效率影响因素分析

2.3.1 变量设置及模型构建 除了投入产出指标,边境入境旅游效率还受到多种因素的影响。在运用DEA-BCC模型和Malmquist效率指数法对2010—2017年边境入境旅游效率进行静态和动态分析的基础上,进一步借助STATA 15.1软件探究影响边境入境旅游效率的关键因素。在借鉴以往入境旅游文献[10-11]的基础上,认为边境入境旅游效率主要受到交通状况、产业环境和对外开放水平等因素的影响。同时边境地区具有特殊的历史文化背景,为了更好地促进地域文化和入境旅游产业融合,加强边境地区入境旅游规划与管理[16-18],探究文化建设和旅游管理水平两个因素对边境入境旅游效率的影响,变量设置见表4。

表4 Tobit回归模型变量设置Table 4 Tobit regression model variable settings

交通条件对旅游经济发展有促进作用, 但边境地区由于特殊的地理区位, 中心-边缘效应、 长极效应等表现较为突出, 受到交通条件影响所产生的现象比其他地区的更为复杂, 交通发展和边境入境旅游效率有可能存在非线性关系[19], 具体表现在: 交通发展能够缩短边境入境旅游者出游的时空成本, 加快边境入境旅游客流流转, 从而提高边境入境旅游效率; 但这一过程也可能缩短旅客在边境地区停留时长, 减少当地消费,加速其流转至周边其他省区, 从而降低边境入境旅游效率。 故本文在变量中纳入交通状况指标的平方项, 以探究交通发展和边境入境旅游效率是否存在“U型”或“倒U型”关系。 为消除价格变动等因素影响, 将文化建设水平指标数据进行平减处理, 数据来源于2011—2018年《中国统计年鉴》、 《中国固定资产投资统计年鉴》和《中国旅游统计年鉴》。

为了避免变量间存在异方差、多重共线性、数据值域区间差异等问题,考虑到因变量为取值在0～1的双侧受限变量,普通OLS模型可能造成回归系数估计有偏[19-20],根据上述指标构建双对数面板Tobit模型分析2010—2017年边境入境旅游效率影响因素

β4lnISit+β5lnCIit+β6lnOPENit+μit,

式中: lnTEit∈(0,1);β0为常数项,表示截距;βi为各变量系数; lnXit为各待估计变量;μit为随机扰动项, 代表未考虑到的其他解释变量及残差项。

2.3.2 影响因素分析 根据测算所得的边境入境旅游综合效率值及各影响因素指标值, 以“lower=0，upper=1”为条件进行Tobit回归分析,结果见表5。其中,模型1是入境旅游效率影响因素整体Tobit回归结果；模型3、5、7为不同变量组合条件下模型1的稳健性检验结果；模型2、4、6、8分别是模型1、3、5、7以地区聚类的稳健性检验结果。稳健性检验结果与原模型回归结果较为一致,表明模型结果是较为稳健可靠的。可知,交通状况、旅游管理水平、产业环境、文化建设水平均通过显著性检验,而对外依存度对边境入境旅游综合效率表现不显著。

表5 边境省区入境旅游影响因素面板Tobit回归及稳健性检验结果Table 5 Panel Tobit regression and robustness tests of influencing factors in border inbound tourism

模型1中, 交通状况变量的一次项估计系数为-0.786, 显著为负； 二次项估计系数为0.066 4, 显著为正, 表明交通发展对边境入境旅游效率存在显著的“U 型”关系, 即在一定范围内, 交通发展初期会降低边境入境旅游效率, 在通过交通技术进步和加强管理之后, 交通发展水平提高将促进边境入境旅游效率的提高。 估算得到曲线拐点的横坐标为5.08, 换算可得, 当2.098 亿人·km

图2 交通发展对边境入境旅游效率的影响曲线Fig.2 Influence curve of traffic development on the efficiency of border inbound tourism

根据图3显示的边境地区旅客周转量实际情况,2010—2017年除海南和西藏旅客周转量各年份均小于160.774亿人·km外,其余边境省区的年旅客周转量均在2.098～160.774亿人·km,这表明大多数边境地区的交通状况与入境旅游效率的关系一直处于U型上升阶段,只有海南、西藏的交通状况对其入境旅游效率还处于负向影响阶段。其中,海南主要受到土地面积、交通结构和环境承载力的约束,西藏主要受到交通区位、基础设施条件的制约。因此,在高铁、航运等交通事业发展建设下,我国边境地区应加快旅游交通新技术研发与应用,继续扩大旅客运输规模,以充分发挥交通发展对入境旅游业的促进作用,尤其是海南和西藏,应合理规划交通建设,以度过负向影响阶段。

图3 2010—2017年边境地区旅客周转量Fig.3 Passenger turnover in border regions from 2010 to 2017

根据模型1, 旅游管理水平和文化建设水平变量的估计系数分别为0.054 5和0.048 6, 显著为正, 表明旅游管理水平和文化建设水平对边境入境旅游效率均产生一定的正向影响。 2010—2017年边境地区旅游院校在校生人数年均为15 126人, 文化及相关产业固定资产投资额平均约为3 193.916 3亿元。民族文化资源是边境省区入境旅游发展的核心吸引力, 而边境良好的秩序环境和管理水平也至关重要。 随着边境入境旅游管理水平的不断提高, 民族演艺、 文化创意、 娱乐、 动漫、 体育竞技等文化产业的大力投资, 边境入境旅游效率将得到提高,而扩大边境地区和文化产业发展密切相关的互联网服务、 贸易服务等第三产业的投资, 边境入境旅游效率也将得到显著提高。

产业环境变量的估计系数为-1.184(模型1), 显著为负,表明产业环境对边境入境旅游效率产生一定负向影响。第三产业GDP占地区生产总值的比例越高,边境入境旅游效率则越低，这可能是因为:虽然2010—2017年边境地区第三产业GDP占地区生产总值的比例平均达43.77%,但由于边境大多数地区和入境旅游相关的旅游体验、娱乐、演艺等产业环境薄弱,以冰雪旅游为主的东北边境地区和以民族文化旅游为主的边境民族地区未充分发挥其旅游产品的吸引力,旅游资源配置有待提高,贫困问题严峻,旅游二次消费的拉动力不足,导致边境入境旅游效率受到产业环境的抑制。

对外依存度对边境入境旅游效率的影响不显著。可能是因为边境地区近年来虽然在服务贸易、跨境合作等方面取得了一定的成果,但仍受到特殊的自然、地理和复杂的周边环境等因素影响,对外开放水平较低,2010—2017年边境地区的对外依存度平均仅为16.26%。同时,边境地区入境旅游发展投入总体不足,旅游基础设施相对落后,交通水平也较低,部分地区还面临严峻的反分裂斗争、自然灾害等旅游危机事件,故对外开放层次和水平的提高受到严重的制约。

3 结论与建议

3.1 结论

(1)DEA模型结果表明,2010—2017年我国边境入境旅游综合效率整体偏低,均值为0.286,纯技术效率和规模效率处于中等水平,均值分别为0.512和0.562。从个体层面来看,边境各省区表现出明显的异质性。其中,辽宁入境旅游综合平均发展水平较其余边境地区较高。从区域层面来看,东北边境地区在入境旅游综合发展上较领先于边境民族地区。

(2)Malmquist指数模型结果表明,2010—2017年我国边境入境旅游全要素生产率呈“U型”分布,经历了下降与回升阶段,现处于缓慢上升时期。针对年均Malmquist指数,就省区而言,甘肃下降速度最快,而吉林、广西和新疆的增长速度排名前三。就区域而言,边境民族地区Malmquist效率指数年均增长0.2%,与东北边境地区相比其入境旅游具有较大的发展潜力。边境入境旅游效率变动主要受到纯技术效率和规模效率变化的综合作用,规模低效是边境入境旅游效率增长的主要阻碍,而纯技术效率对边境入境旅游生产率具有一定的推动作用。

(3)Tobit回归模型结果显示,边境入境旅游效率受到交通状况、旅游规模、产业环境、投资水平等因素的影响。其中,交通发展对边境入境旅游效率存在显著的“U 型”关系,除海南和西藏外其他省区的交通发展对其入境旅游效率均长期处于正向影响阶段;旅游管理水平和文化建设水平对边境入境旅游效率产生较为显著的正向影响;产业环境对边境入境旅游效率产生一定的负向影响;对外依存度对边境入境旅游效率影响不显著。

3.2 建议

目前,我国边境地区由于受到地理环境、民族文化、宗教历史等多方面的影响,经济社会发展仍然相对滞后,基础设施较差,人才流失严重,贫困问题突出,安全形势严峻,对外开放水平较低,其俨然成为全面建成小康社会的特殊短板和薄弱环节,极易受到邻近国家、省、区的马太效应、近邻效应、中心-边缘效应、替代效应等影响。根据《2018年中国入境旅游发展年度报告》,我国入境旅游市场于2017年摆脱长期以来的低靡状态, 开始逐渐回升。 因此, 在“一带一路”、 中国-东盟“10+1”、 中亚区域经济合作(CAREC)、 全域旅游、 文旅融合、 “八纵八横”等国际与国内政策背景下,边境地区作为我国对外交流的窗口,尤其是边境民族地区,其入境旅游发展具有广阔的发展空间,既能够为自身乃至全国入境旅游经济发展注入新鲜血液,又能为实现精准扶贫、一带一路、兴边富民等提供强力支持[21]。

因此, 为促进边境地区政府和旅游有关部门制定合理的决策, 提高边境入境旅游效率, 有效助力兴边富民, 根据研究结论, 提出如下建议: ①应综合平衡和比较自身入境旅游发展条件, 充分结合自身区位、 客源市场和生产效率等特点, 不断优化入境旅游产业结构和规模, 克服规模低效对发挥入境旅游增长效应的阻碍。 ②加快旅游交通技术进步和应用,继续扩大旅客运输规模,高速公路、铁路、民航等事业能够成为边境地区入境旅游发展有效的着力点。而海南和西藏的交通受限较多,可进行交通运输形式的创新,如海南可重点开拓海上航运和跨海大桥陆运,西藏可重点开发黄金旅游精品路线,加强与周边省区交通运输合作。③大力引进和培养旅游发展相关人才,建立有效的旅游危机监测和防御机制,尤其是东北边境地区更应创新入境旅游发展机制,加强入境旅游管理监督和贸易平台建设。④加强文化及相关产业投资,以更好地发挥投资水平效应,促进边境入境旅游二次消费、过夜游和品质提升。边境民族地区更要充分结合自身民族文化资源优势,合理资源配置和共享,以少数民族特色村寨、中国传统村落、文化旅游特色小镇建设等为契机,加大民族节庆、演艺、美食、民宿、影视、娱乐等民族特色文化旅游产品开发和项目投资,提炼民族文化精髓,制作有国际影响力的入境旅游形象宣传片,打响民族文化旅游品牌,联合建立国际知名的边境旅游目的地[22]。从而实现边境地区整体入境旅游生态、经济、社会等效益最大化,助力边境地区经济振兴、脱贫致富和区域入境旅游可持续协调发展。