我国旅游与文化产业融合发展水平测度及时空差异分析

李凌雁，翁钢民

（燕山大学经济管理学院，河北 秦皇岛 066004）

0 引言

产业融合一直是经济地理领域研究的重点问题，相关产业之间的融合发展有利于开创新兴业态、集约使用产业资源、优化供应链管理、提高产业效率。传统产业间的融合现象已经普遍存在于经济发展中，例如信息产业与商业融合产生的电子商务业、电子产业与制造业融合产生的机械电子制造业。而旅游产业与文化产业作为当前国民经济的“朝阳产业”，发展迅速，两大产业在满足人们精神文化需求、加快经济发展速度、解决就业问题等方面，均表现出明显的优势，并且两产业间存在天然的相容性，其依托的产业资源、技术支撑、人才类型以及产业运作模式、产品类型、供应链等均具有密切联系。

旅游产业与文化产业的融合产生了大量新兴业态、产品形式以及产业综合体，并在学术界引起了密切关注。国外学者主要针对旅游与文化产业融合的具体业态进行研究，例如文化旅游、影视旅游、节事旅游、创意旅游等方面，其核心观点认为旅游与文化产业的结合有利于提高旅游地的形象和旅游产品的文化内涵，能够促进两大产业的共同发展［1－3］。国内相关研究主要集中在旅游与文化产业融合发展的影响因素、动力机制、融合模式与路径、产品形态等方面，学者们普遍认为旅游与文化产业融合有利于延长产业生命周期、提高产业发展速度、促进资源的合理利用，并对融合发展实践提出了诸多建议［4－6］。在研究方法方面，国内外对旅游与文化产业融合的研究目前还是以定性研究为主，定量方法较为缺乏，更缺少采用定量方法探讨不同地区旅游与文化产业融合程度及时空差异的研究。

融合度模型是测量产业间融合程度和效果的最直接、准确的方法［7］。同时，旅游与文化产业融合发展不仅在时间维度上存在一定规律和趋势，在空间范围内也存在一定联系和差异，这种空间联系和差异会直接影响产业间的交流与合作，但当前对这种空间关联的分析仅停留在融合度的简单排序和定性分析上，尚没有对产业融合程度的空间关系进行定量分析。探索性空间数据分析作为一种良好的空间特性分析方法，能够精确得出某属性在一定空间范围内的自相关程度，可应用于旅游与文化产业融合度的空间关系研究中。因此，本文尝试将融合度和探索性空间数据分析法引入旅游与文化产业融合发展研究中来，采用2004－2013年的面板数据，从时间和空间两个维度对其融合发展水平和时空差异进行定量分析，以期为我国旅游与文化产业的融合发展提供决策参考。

1 研究方法

1.1 融合度模型

融合度模型主要用于评价复合系统之间的相互关系，后被普遍应用到衡量产业融合度的研究中［8－10］。其模型表示如下：

式中：ui0、uit分别表示基期和第t期的有序度；Ct的取值范围为［－1，1］，其取值越大融合度越高；i＝1，2，分别代表旅游产业和文化产业，各个产业下序参量的有序度用ui表示：

式中：uij通过对原始数据的预处理得到；ωij为序参量的权重，可通过SPSS软件运用因子分析法算得。

1.2 探索性空间数据分析模型

探索性空间数据分析法较常用的定量指数包括全局空间自相关和局部空间自相关指数，分别用于测量整体区域的空间相关度和各个二级区域的空间关联［11］。其表示如下：

式中：I表示全局自相关指数，Ii表示局部自相关指数，n表示所研究区域内的空间单元总数，xi、xj分别表示空间单元i与j的属性观测值，wij表示空间权重，x表示属性观测值的平均值，S2表示观测值的方差。

通过空间自相关指数分析，可准确得出各地区旅游与文化产业融合度的空间关联程度，对于促进跨区域合作、完善统筹管理具有参考作用。

2 我国旅游与文化产业融合发展水平测度

2.1 旅游与文化产业融合机理分析

旅游产业和文化产业都是战略性新兴产业和“无烟产业”，两产业存在天然的相融性。一方面，文化是旅游产业的灵魂与基础，旅游地的形象、影响力与该地区拥有的文化资源的数量、品质密切相关，文化特色是旅游地提升吸引力的重要支点；另一方面，旅游产业是文化的载体和重要传播途径，旅游产业的发展能够促进文化的交流，为文化产业的发展提供更好的平台，二者的融合对文化的传承、文化产业的发展具有重要意义［12］。同时，旅游与文化产业的融合受到市场需求、企业发展、政策引导等众多内外因素的驱动，在众多内外因素的推动下，两产业呈现多角度交叉融合的态势，也是势在必行的发展趋势［13，14］。旅游与文化产业的融合（图1）主要体现在资源融合、人才融合、市场融合、机构融合等方面，目的是实现政治、经济、社会、环境等综合效益。

图1 旅游与文化产业融合机理Fig.1 The integrational analysis of tourism and cultural industry

2.1.1 资源融合 在产业资源方面，旅游与文化产业之间密切联系、不可分割。文化遗产、古迹、影视基地、会展活动、宗教活动、博物馆、艺术表演馆等众多资源，既是旅游产业资源，又是文化产业资源。具有文化价值的旅游资源多属于高级别的旅游吸引物，能够极大地提高旅游地的知名度和旅游形象，而旅游产业的发展又能够促进文化交流和互动，扩大文化产业的发展空间［15，16］。可见，资源融合是两大产业融合的基础和重要条件。

2.1.2 人才融合 旅游与文化产业均对人力资源的素质提出了较高的要求，无论在技术才能、文化知识储备、服务能力，还是经营管理能力、协调控制能力等方面，两产业对人力资源的要求有相通之处，并且从业人员所做的工作经常既承担旅游产业的功能，又承担文化产业的功能［17］。例如导游人员在履行导游服务时，通常也将旅游地的文化、风俗等进行了传播；影视基地的管理者既要合理安排影视作品的拍摄工作，又要对游览路线、观光产品和服务进行管理。因此，两产业的融合需要一批兼具旅游和文化才能的复合型人才。

2.1.3 市场融合 市场的融合带来了产业边界的收缩，进而产生新兴业态和新型产品，促进产业生命周期的延长。旅游与文化产业的融合同样存在这样的优势，文物古迹游、文娱表演、影视旅游、旅游文化纪念品、旅游文化服务等均是两产业融合而形成的新业态、新产品［18］。随着体验经济的迅速兴起，消费者对于旅游与文化市场的要求越来越高，非常注重精神享受和过程体验，既要求旅游产业兼具文化性，又要求文化产业兼具游览价值，旅游与文化产业融合产生的新业态、新产品不仅极大丰富了两大产业的发展范畴，而且可以同时满足消费者的旅游需求和精神文化需求［19］。

2.1.4 机构融合 在场馆、基地、园区等机构建设方面，许多博物馆、展览馆、文化娱乐场所、影视中心、演艺基地、文化创意园区等，在规划建设及投入运营之初主要承担文化等功能，具有一定知名度和影响力后吸引了大量游客前来参观游览，迅速成为当地重要的旅游景区景点，从而既承担文化传播功能又承担旅游观光功能［20］。因此，旅游与文化产业的融合为未来的机构建设和定位提出了新的命题。

2.2 指标体系构建及数据收集

通过对旅游与文化产业融合机理的分析，并结合融合度模型原理及科学性、系统性、数据可得性等原则，构建旅游与文化产业融合度评价指标体系（图1）。以我国31个省市区为研究对象，借助《中国旅游年鉴》、《中国统计年鉴》、《中国文化文物统计年鉴》、《文化及相关产业统计年鉴》、各省市统计年鉴及统计公报等，收集全国旅游及文化产业2004－2013年的相关数据，并对其进行预处理。

2.3 融合度分析

依据融合度模型，以2004年为基期，计算2013年我国31个省市区旅游与文化产业融合发展程度数值，并进行排序，结果如表1所示。

由表1可知，我国31个省市区旅游与文化产业融合度的平均值为0.34536947，标准差为0.14824839，最大值为上海的0.76585296，最小值为青海的0.16450154，极差为0.60135142。这说明我国旅游与文化产业的总体融合水平还较低，主要是由于两产业尚处在融合的初期阶段，初步形成的融合业态和产品如文化创意旅游、旅游演艺、影视旅游、节事活动等，目前的规模和投入产出还不大。标准差与极差均比较大，说明地区间的融合差异较大，存在一定的非均衡性。

结合全国各地区融合度的四分位图（图2）可以看出，我国旅游与文化产业融合的总体趋势呈现由西到东逐渐升高的态势，融合发展水平较高的地区主要分布在东部沿海一带，排在前十名的地区包括上海、北京、广东、浙江、江苏、山东、天津、福建、河南、四川等，这些地区大部分拥有丰富的旅游资源以及历史文化底蕴，人文景观众多，旅游与文化产业的融合业态发展也较快，因此融合程度较高。四川作为唯一进入前十名的西部大省，其自身拥有的旅游文化资源数量和品质远远高于西部其他地区，加之有效抓住国家西部大开发的战略机遇，发展成为西部地区旅游和文化产业的重要增长极；而西部其他地区旅游与文化产业融合发展水平均较低，多属于第四分位，排在后10位的地区中有8个属于西部地区，包括青海、宁夏、贵州、西藏、甘肃、新疆、内蒙古、广西，其他两地为东北地区的黑龙江和吉林。东北作为我国重要的重工业基地，由于以前对第三产业的忽视，旅游与文化产业发展相对缓慢。中部地区作为连通东西部的纽带，其融合程度也处在中等位置，是平衡东西差异的重要地区，既具备引进东部地区先进经验和技术的区位优势，又便于向西部地区输送人才、资本、技术等资源。

图2 四分位图Fig.2 The quantile graph

3 我国旅游与文化产业融合发展时空差异分析

从我国旅游与文化产业融合发展水平的整体空间分布规律来看，东部和西部均出现一定程度的集聚现象，大量的高值集聚和低值集聚体现了我国两大产业的融合发展在空间上也存在着一定的关联性。为了准确分析这种关联程度的差异，可采用全局Moran指数及局部Moran指数进行验证。全局Moran指数体现的是整体区域属性值的分布规律，指数为正值说明呈现正相关状态，指数为负值说明呈现负相关状态。局部Moran指数则能够体现各地区的具体空间分布类型以及显著性程度，包括“高－高”、“低－高”、“低－低”、“高－低”4种模式。

3.1 全局Moran指数

为了探明时间演变规律，利用2004－2013年我国旅游与文化产业相关指标的面板数据，以2004年为基期，分别计算历年各地区的融合度。图3显示了2005－2013年我国旅游与文化产业融合度的全局Moran指数变化情况。从变化趋势看，历年指数均为正值，且逐年递增，表明融合程度呈现正向集聚状态，且这种集聚效应的程度越来越高，朝着显著正相关趋势发展。

3.2 局部Moran指数

通过局部自相关分析可知，“低－低”模式的地区最多，包含了全国12个省市区，且主要为西部地区；其次为“高－高”模式，共有9个省市；“低－高”模式、“高－低”模式的地区相对较少，主要为中部地区。表2为各地区的具体关联模式。

表2 各地区空间关联类型Table 2 The autocorrelation pattern of the provinces

从表2可以看出，“高－高”模式包括北京、天津、山东、河南、安徽、江苏、上海、浙江、福建9个省市，这些地区旅游与文化产业的融合程度较高，属于高值集聚区。这些地区大多数相互毗邻，形成了空间上相互连通、相互促进的整体，且溢出效应明显，是我国旅游与文化产业融合发展的重要增长极。其中，通过显著性检验的包括江苏、上海、浙江、安徽4个省市，江苏与上海的显著性水平为0.01，浙江与安徽的显著性水平为0.05，说明江苏、上海的显著性高于浙江、安徽。而其他地区则均未通过LISA检验，这说明其他地区虽然融合程度也较高，但对周边的带动作用还不明显。北京、天津作为我国东部重要的直辖市，其旅游与文化产业的发展程度均比较高，北京作为首都城市，是全国的政治、经济、文化中心，历史底蕴丰厚、旅游资源众多，而天津作为重要港口城市，滨海文化景观、海派建筑风格吸引了众多旅游者的青睐，但两地发展相对较为孤立，紧紧围绕两地的河北省旅游与文化产业发展相对落后，因此导致京津两地并没有通过显著性检验，同时也说明两地虽然自身发展较快，但对周边的正向辐射作用并不明显，相反还吸收了大量周边地区的人力、物力、财力，导致差距拉大。因此，未来京津两地要注重发挥自身优势，积极与周边地区合作，带动周边地区旅游与文化产业的发展，“京津冀协同发展”战略正是促成这种合作的重要机遇。其他“高－高”集聚地区如山东、河南、福建等，由于属于“高－高”集聚区的外围，周边连接融合度较低的地区，因此也没有通过显著性检验。

“低－高”模式包括河北、江西、广西、海南4地，均未通过显著性检验，主要由于这些地区处于过渡地带，周边既有融合度高的地区，又有融合度低的地区，受到的正向辐射作用不明显，自身融合程度也不高。这些地区应充分利用其区位优势，积极争取与融合程度高的地区合作，引进资金、人才、技术和新兴业态，促进自身旅游与文化产业的融合发展。

“低－低”模式的地区数量最多，包含12个省市区，其中甘肃、新疆通过了显著性检验，其显著性水平分别为0.05和0.01，说明两地融合程度较低，且显著被低融合度的地区包围，形成了低值集聚的中心点，旅游与文化产业的发展均有待提高，融合业态的发展更是需要加强。因此，打破地域限制，积极争取跨区域合作是这些地区两大产业融合发展的重点。

“高－低”模式包括四川、辽宁、山西、湖北、湖南、广东6地，其中只有四川通过了LISA显著性检验，其显著性水平为0.01，说明四川自身的融合程度较高，而其周边地区的融合程度均较低，使其成为西部地区的发展高点，呈现出孤立无援的状态。四川拥有众多名山大川、名家故里、自然景观等，旅游与文化产业发展迅速，遥遥领先于西部其他地区，但由于周边地区融合度较低，使其担负了较重的带动责任，因此尚未像东部地区那样出现更多的地区与之形成高值集聚区。

3.3 时空演变分析

根据局部空间自相关程度和类型，结合近年来各地区融合程度的变化情况，得出我国31个省市区旅游与文化产业融合发展的时空演变规律（图4）。从变化趋势看，我国旅游与文化产业的融合发展总体上呈现趋好态势，“高－高”集聚的地区数量不断增加，由2005年的江苏、上海两地发展成为2013年的江苏、上海、浙江、安徽4地，体现了东部增长极的正向辐射效应明显，带动了更多地区朝着融合发展的方向演变。“低－高”模式中，2005年江西通过了显著性检验，但并不稳定，之后几年则均未通过显著性检验；安徽则是2007年通过了显著性检验，到2013年已经演变为显著的“高－高”集聚模式，说明“低－高”模式地区的融合程度在不断提高，并且受东部“高－高”增长极的带动作用越来越明显，其演变速度逐步加快。“低－低”集聚的显著地区数量则在不断减少，由2005年的黑龙江、内蒙古、新疆、青海、西藏、甘肃、宁夏7地减少为甘肃、新疆两地，融合度均有所提高。四川作为西部地区的领头羊，其“高－低”模式由非显著演变为显著，对周边地区的带动作用也更加明显，从变化趋势看，其周边大部分地区均从显著的“低－低”集聚演变为非显著。

图4 2005－2013年融合发展的时空演变规律Fig.4 Spatial-temporal evolution of integration development from 2005 to 2013

4 结论与启示

本文基于2004－2013年的面板数据，运用融合度模型和探索性空间数据分析方法，从时间和空间两个维度对我国31个省市区旅游与文化产业融合发展水平和时空差异进行了研究，结果表明：我国旅游与文化产业的融合发展态势总体趋好，各地区的融合度逐渐提高，在空间上呈现正向集聚状态；东部地区多属于“高－高”集聚模式，且通过显著性检验的地区数量逐渐增多；西部地区多属于“低－低”集聚模式，显著地区数量逐渐减少；中部地区分别属于“低－高”模式和“高－低”模式，成为连接东西部发展的桥梁。

因此，我国东部地区应继续开拓新的融合领域，促进旅游与文化产业融合新业态的产生，进一步发挥对经济社会发展的带动作用；要主动加强与中西部地区的合作，将先进技术、专业人才及投资项目等输送到中西部地区，不断提升对其他区域的正向辐射效应。中部地区不仅在地理位置上介于东西部之间，旅游与文化产业的融合度也处于中等水平，区位条件决定了其既要向东部增长极学习先进的融合发展经验，打造中部文化旅游特色带，又要在确保自身发展的同时，肩负起向西部地区输送资源、带动西部发展的责任。我国由东到西，旅游与文化产业融合发展的梯度差距明显，西部地区成为亟待开发的重点。在西部大开发战略的大力扶持下，西部大部分地区已经取得明显成效，旅游与文化产业融合发展的低值集聚区数量不断减少，一些地区自身发展的同时还带动了周边地区的发展，并且西部地区自身的旅游文化资源并不匮乏，民俗、风情、历史、景观等均独具特色，如果能够打破地域限制，积极引进人才和技术，转变发展方式，则实现跨越式发展指日可待。

综合运用融合度模型与探索性空间数据分析法探讨我国旅游与文化产业的融合发展问题，能够定量把握两大产业融合发展水平，实现对产业融合发展时空差异的分析。这种组合方法不仅适用于旅游与文化产业，还可推广到其他产业的融合发展研究中，具有一定的普适性。由于受到数据收集的限制，一些属性无法计入指标体系中，使得本文的研究结果存在一定的局限性；同时，对于旅游与文化产业融合发展时空差异的探究还缺乏进一步的定量预测分析。在未来研究中，应进一步完善指标体系，构建更加精确的时空差异预测模型，以便为我国旅游与文化产业的融合发展提供更加翔实的理论及实证参考。

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