文化和旅游产业融合发展的现状及影响因素——基于31个省(市)实证研究

The Present Situation and Influencing Factors of the Integrated Development of Culture and Tourism Industry—Empirical Research Based on 31 Provinces (Cities)

摘要: 在高质量发展的大背景下，文旅产业融合发展不仅是国家的政策导向，更是市场供给需求的必然趋势。文章以我国各省市的文化产业和旅游产业为研究对象，基于2011~2020年的数据，采用熵值法、耦合协调度模型、莫兰指数和线性回归等方法，通过构建文化和旅游产业发展的评价指标体系，对我国各省市文旅产业融合发展水平的现状和影响因素进行分析。研究结果表明：我国各省市文旅产业融合发展水平差距较大，地区之间发展不平衡，仅有广东、江苏、浙江、山东、河南等省份文旅产业融合程度达到中等协调以上水平，整体呈现出“东高–西弱，南高–北低”的趋势，大部分省份处于轻度失调和勉强协调之间；同时发现文旅产业融合水平具有明显的空间溢出效应，呈现出一定水平上的空间聚集性；最后通过回归结果发现，数字化水平、交通便利程度、人均GDP和对外开放水平等因素都能够对文旅产业融合发展具有正向促进作用。

Abstract: Under the backdrop of high-quality development, the integration of cultural and tourism industry is not only a directive of national policy but also an inevitable trend driven by market supply and demand. The article takes the cultural and tourism industries of various provinces and cities in China as the research subjects, and utilizes methods such as entropy weight method, coupling coordination model, Moran’s I index, and linear regression. Based on data from 2011 to 2020, it constructs an evaluation index system for the development of the cultural and tourism industries. This study analyzes the current status and influencing factors of the integration level of the cultural and tourism industries in various provinces and cities of China. The results show that there is a significant disparity in the level of integration development of the cultural and tourism industries across different provinces and cities, with uneven regional development. Only a few provinces such as Guangdong, Jiangsu, Zhejiang, Shandong, and Henan have achieved a moderate or higher level of integration coordination, displaying an overall trend of “higher in the East and the South, weaker in the West and the North”. The majority of provinces are in a state of slight imbalance or are barely coordinated. Moreover, the study finds that the level of integration of the cultural and tourism industries has a significant spatial spillover effect, showing a certain degree of spatial agglomeration. Finally, the regression results reveal that factors such as the level of digitalization, transportation convenience, per capita GDP, and the degree of openness to the outside world play a positive role in promoting the development of the integration of the cultural and tourism industries.

1. 引言

文旅融合代表着将丰富的文化资源与旅游业紧密结合，旨在打造极具魅力与深度的旅游产品及体验。当代社会人们对探险与休闲的追求日益上升，使得文旅融合成为旅游行业的一大发展动向。在国内，文旅融合是国家战略的一种转变，立足于提升文化自信心与国家软实力的新起点。它不仅推动文化与旅游资源的相辅相成，更提拔了整个行业的价值和竞争力。文旅融合的实质是通过弘扬文化的深厚底蕴，让旅游产品的竞争优势得到提升，确立高品质旅游的核心地位，并成为推动旅游业兴盛发展的关键。另一方面，旅游本身蕴含着浓郁的文化元素，其资源中蓄含了文化的精髓，通过人们的旅行行为促进文化传播与互动。文化与旅游产业虽然各有特色，但它们之间又紧密相连。文旅融合是一个交互融入、互相促进的动态过程，是文旅共生的表现形态，同时也反映了市场的供需进化态势。跟随时代的脚步，人们已不满足于表面的游历，而是趋向于探求深层的文化体验和心灵的洗涤。在这样的背景下，新兴的文旅产品与服务应运而生。通过文旅融合，旅游业开始更深入地关注文化、历史和艺术等元素，此举极大提升了旅游体验的品质与价值，并引领行业走向更加高端和多样化的未来。文旅融合激发了消费潜力，为产业带来了更具活力和质量的经济发展。

在国家引导、产业需求的推拉作用下，文化和旅游融合发展的研究数量增多、不断深入。刚开始文旅产业研究主要以定性为主，包括文旅产业融合发展的困境与路径等。随后学者开始实证研究文旅产业融合发展，利用年鉴数据，利用耦合协调函数研究某个地区的文旅耦合协调度。李凌雁和翁钢民(2015) [1] 研究发现我国文旅产业融合水平整体在逐步提高，并且文旅融合度在区域间正向聚集。王凯、李娴和甘畅(2022) [2] 研究发现我国文旅产业融合发展水平与区域经济存在空间错位现象。李丽和徐佳(2020) [3] 研究发现：人力资本、创新水平和对外开放水平是影响文旅产业协调发展的主要因素。除此之外，唐睿(2022) [4] 发现产业发展失衡、经济发展阶段不匹配和经济基础薄弱是部分地区文旅产业融合效率低下的主要因素。同时文旅产业的融合发展与经济增长也具有一定的关系。吴敬伟和江静(2020) [5] 发现旅游业发展对各省域的经济增长起到积极推动作用，产业融合对本地区和相邻地区的经济增长产生了显著的Ｕ型影响，产业融合初期可能存在“服务化困境”，随着产业融合深化，将促进地区经济增长。李雪(2023) [6] 以陕西省为研究对象，赵嫚和王如忠(2022) [7] 以民族地区为研究对象，均证实了文旅融合对区域经济起正向促进作用。

现阶段我国各省市文旅产业融合程度不同，文旅产业在深度融合方面仍存在融合强度不够、方式不活、创新不足等相关问题 [8] 。因此对我国各省市文旅产业融合发展现状和影响因素研究，有助于了解我国文旅融合发展的现状，并找到影响融合发展指数的因素，推动文旅产业耦合发展进入新的阶段，为提升文化和旅游产业的融合发展提供对策依据，对促进文旅融合和高质量发展有重要意义。

2. 我国文化和旅游产业融合发展的测度

2.1. 指标体系的构建

在借鉴前人研究成果的基础上，以李丽、徐佳学者和刘红玉和张景川(2022) [9] 等学者的评价指标体系为参考，综合考虑数据指标的科学性、代表性和可获取性，分别从文旅产业的产业要素、产业效益两个方面构建文旅产业发展评价指标体系，数据来源于《中国旅游统计年鉴》《中国文化和旅游统计年鉴》以及各省份统计年鉴，具体如表1所示。

Table 1. Evaluation index system of cultural industry and tourism industry development

表1. 文化产业和旅游产业发展的评价指标体系

2.2. 数据来源及处理

用熵值法确定权重。假设给定j项指标： $x_1$ 、 $x_2$ 、 $\cdots$ 、 $x_n$ ， $x_{ij}$ 是第i年样本的第j项指标的原始数据，对j项指标的第i年规范化后的值为： $y_{ij}$ ( $i=1,2,\cdots ,n$ ， $j=1,2,\cdots ,m$ )，那么则有： $\max \left(x_{ij}\right)$ 、 $\min \left(x_{ij}\right)$ 分别是第j个指标的最小值和最大值。为了防止部分年份数据出现0的影响，将值域区间进行平移，在公式中加入截距项，将在公式(1)得到的 $y_{ij}$ 变换成公式(2)得到 ${y^{\prime }}_{ij}$ 。由于本文涉及的指标都是正向指标，仅展现正向指标的处理公式。

$\begin{array}{c}{y}_{ij}=\frac{x_{ij}-\min \left(x_j\right)}{\max \left(x_j\right)-\min \left(x_j\right)}\end{array}$ (1)

$\begin{array}{c}{y^{\prime }}_{ij}=\frac{x_{ij}-\min \left(x_j\right)}{\max \left(x_j\right)-\min \left(x_j\right)}\times 0.99+0.01\end{array}$ (2)

求指标信息熵：

$E_j=-\frac{1}{\ln m}{{\displaystyle \sum }}_{i=1}^m{p}_{ij}\ln p_{ij}$

其中， $p_{ij}=\frac{{y^{\prime }}_{ij}}{{{\displaystyle \sum }}_{i=1}^m{y^{\prime }}_{ij}}$ 。

计算得到了各个指标的信息熵为 $E_i$ ，通过信息熵计算各指标的权重，求得 $w_i$ ，即为每个指标的权重大小。

$W_i=\frac{1-E_i}{n-\sum E_i}\left(i=1,2,\cdots ,n\right)$

根据所确定的权重和标准化后的数据，分别对文化产业和旅游产业的发展水平分别进行测度， $U_i$ 产业第i年综合发展水平：

$U_i=\underset{i=1}{\overset{k}{{\displaystyle \sum }}}{w}_i{y}_{ij}$

$\underset{i=1}{\overset{k}{{\displaystyle \sum }}}{w}_i=1$

2.3. 模型的选择

耦合度可以反应系统之间的相互依赖、相关制约的程度，它仅反映系统间的相互作用程度的强弱，不分利弊。协调度是指耦合相互作用关系中良性耦合程度的大小，它可以体现协调状况的好坏。因此运用耦合协调度模型能够评价社会经济中相关产业、系统之间的协调发展程度。

耦合协调度模型涉及耦合度C值、协调指数T值和耦合协调度D。就产业而言，产业耦合协调度越高表明产业之间的协调发展越好，同时发展中的相互影响程度越高，并且能够有效的刺激经济的增长。耦合度C值范围为(0, 1]，根据耦合度一般化公式，给定 $n\ge 2$ 个系统/要素： $\begin{array}{c}C=\left(U_1,U_2,\cdots ,U_n\right)\end{array}$ 。耦合度公式为：

$C=n\times {\left[\frac{U_1{U}_2\cdots U_n}{{\left(U_1+U_2+\cdots +U_n\right)}^n}\right]}^{\frac{1}{n}}$

本文是构建文化产业和旅游产业两个产业的耦合协调度模型：

$\begin{array}{c}C=2\sqrt{\frac{U_1{U}_2}{{\left(U_1+U_2\right)}^2}}\end{array}$

设 $a_i$ 为系统的重要性，一般都是一样重要， $a_1=a_2=\cdots =a_n=\frac{1}{n}$ ，考虑到文化和旅游产业同等重要，因此 $a_1=a_2=0.5$ 。

$\begin{array}{c}T=\underset{i=1}{\overset{n}{{\displaystyle \sum }}}{a}_i\times U_i,\underset{i=1}{\overset{n}{{\displaystyle \sum }}}{a}_i=1\end{array}$

$D=\sqrt{C\times T}$

3. 我国各省市文化和旅游产业融合发展的现状

对2011~2020年我国各省份文旅产业耦合协调度的计算结果得到表2，由表2可知，我国各省份文旅产业耦合协调度的差异较大，按照各省市文旅产业耦合协调发展的均值看，仅有部分省份的产业耦合程度好，如广东、江苏、浙江、山东、河南五个省份的产业耦合协调度达到0.7以上即中级协调以上水平，处于我国各省市文旅产业耦合协调度最前列。大部分省份文旅产业耦合协调值在轻度失调和初级协调之间。如北京、河北、安徽、湖北、湖南、四川和陕西是初级协调的省市，山西省、辽宁省、上海市、福建省、江西省、云南省文旅产业刚刚达到勉强协调。内蒙古、黑龙江省、广西、重庆市、贵州省、甘肃省和新疆文旅产业耦合协调属于濒临失调。天津市、吉林省和西藏属于轻度失调。青海、宁夏这些年文旅产业协调度均值分别为0.15、0.13左右，是我国各省市文旅产业失调严重的地区。

Table 2. Coupling coordination degree of cultural tourism industry in provinces and cities from 2011 to 2020

表2. 2011~2020年各省市文旅产业耦合协调度

我国各省市文旅融合的水平差异较大，文旅产业耦合协调程度较好的主要集中东部沿海一带。2011~2015年我国文旅产业耦合协调度整体变化不大，2015~2018年各省市耦合协调度有所改善，其中河南、陕西、四川、重庆市和广西等省市的文化和旅游产业协调进步明显。2019和2020年，各省市文旅产业几乎回到了2011年的耦合水平。综合考虑社会和经济发展的背景，可能是2018年国家旅游局和文化部合并，组建文化和旅游部作为国务院的组成部门，该举措促进了各省市对文旅产业融合发展的重视，因此2018年文旅产业融合有了较好的提升，2019和2020年文旅产业耦合水平又下降考虑是受到新冠疫情的影响，文旅产业的发展整体开始受到冲击。

为了进一步探索文旅耦合协调程度的空间关联性，本文将采用Moran’s I指数(莫兰指数)。首先针对全局Moran指数p值进行分析，如果该值小于0.05，则说明具有空间相关关系，反之如果该项p值 > 0.05，则说明该项不具有空间相关关系；其次，莫兰指数的值分布在[−1, 1]，其大于0则为空间正相关，反之则为空间负相关关系。空间正相关意义为该区域与其周边区域有着正向协调关系，空间负相关意义为该区域与其周边区域有着负向协调关系。具体公式如下：

$\begin{array}{c}I=\frac{{{\displaystyle \sum }}_{i=1}^n{{\displaystyle \sum }}_{j=1}^n{w}_{ij}\left(y_i-\bar{y}\right)\left(y_i-\bar{y}\right)}{S^2{{\displaystyle \sum }}_{i=1}^n{{\displaystyle \sum }}_{j=1}^n{w}_{ij}}\end{array}$

公式中I局莫兰指数， $I_i$ 部莫兰指数，N间单元的总个数， $y_i$ 表示第i间单位和第j间单位的属性值， $\bar{y}$ 性观测值均值， $S^2$ 测值方差。 $w_{ij}$ 间权重值。本文采用的是地理邻接矩阵，地理邻接矩阵是将具有相邻边界的地区空间单位权重赋值为1，不相邻的地区赋值为0，矩阵对角线的值赋值为0，具体公式为： $w_{ij}=1$ 即域i与j不相邻； $w_{ij}=0$ 即域i与域j相邻或者i与j相等。

2011~2020年的文旅产业耦合协调度进行全局莫兰指数分析，得到如下图1。

Figure 1. Global Moran index trend chart from 2011 to 2020

图1. 2011~2020年全局莫兰指数趋势图

从图1可知：2011~2020年的各省市全局Moran指数为0.190~0.208之间，并且均呈现出0.05水平的显著性，意味着中国31省市的文旅产业融合具有空间相关关系，而且是空间正相关关系，即具有一定的空间正向聚集关系。接着具体分析局部Moran指数，局部Moran指数能够体现各地区的具体空间分布类型以及显著性程度。将2011~2020年的文旅产业耦合协调度的均值作为指标进行分析，结果如表3。

Table 3. Local Moran index

表3. 局部莫兰指数

从表3可以看到，仅部分省市的Local Moran指数呈现出显著性。其中：上海，江苏，浙江，安徽，福建，山东，河南，湖北，甘肃，青海，宁夏，新疆这12个省市呈现出显著性，而且这12个省份对应的Moran指数值均大于0，即意味着这12个省份具有空间正相关关系，也即说明该几个省份与其邻居省份之间具有正向协调关系，其文旅产业融合水平可能会带动周边省份的文旅产业发展。与此同时，江西，海南，四川这3个省也呈现出显著性，但其Moran指数值小于0，即意味着该3个省呈现出空间负相关关系，该3个省的文旅融合发展反而会负面影响其邻居省份的文旅产业融合。

4. 文化和旅游产业融合发展的影响因素

通过对我国省市的文旅产业融合发展进行现状评价，发现各省市文化和旅游产业融合发展水平仍具有较大差异，为了探究影响文旅产业融合发展的因素，收集了2011~2020年各省(市)相关数据，结合石燕、詹国辉(2021)学者 [10] 已有研究结果，本文将选用以下指标进行分析，具体如表4所示：

Table 4. Descriptive statistics of variables

表4. 变量描述性统计

构建模型具体如下：

$Y_{it}=\alpha +{\beta }_i{X}_{it}+{\epsilon }_{it}$

其中 $i=1,2,3,\cdots ,n$ ， $t=1,2,3,\cdots ,m$ ， $Y_{it}$ 为文化和旅游产业融合发展水平， ${\beta }_i$ 系数， $X_{it}$ 自变量， ${\epsilon }_{it}$ 随机扰动项。

依据上述模型和获得的数据进行分析，得出各因素对文旅产业融合发展水平的影响水平，具体如表5所示。

Table 5. Analysis on the influencing factors of the integrated development of culture and tourism industry

表5. 文化和旅游产业融合发展的影响因素分析

通过对各省市文旅产业融合发展的影响因素分析，根据实证结果显示，数字化水平、交通便利程度、人均GDP和对外开放水平均对文旅融合发展指数呈现显著的正向影响，这表明它们与文旅产业融合发展水平具有相关性，并且能够对文旅产业融合发展具有正向促进作用。首先，通过数字化技术可以实现旅游景区、文化场馆和艺术表演等资源的智慧化管理和运营，提高服务质量和效率，同时还能实现数据的深度挖掘和个性化推荐，为游客提供更加精准的文化体验和旅游服务。除此之外，还可以打破传统文化产业的地域限制，实现内容的跨界传播和文化产品的全球化推广。交通的便利程度对文旅产业的发展也具有至关重要的影响。人均GDP是居民消费支出的重要影响因素，旅游作为精神层面的需求，只有在满足基本生活需要后才有可能。因此人均GDP的提升会增加人们的消费支出，进而影响文化和旅游产业的发展。对外开放水平体现该地区对外贸易和开放程度，不仅影响该地区的经济水平，而且关系到地区的知名度，因此对旅游产业发展也具有正向影响。同时研究结果发现，环境治理的影响效应不显著，城镇化水平和人力资本呈现负向影响，考虑是城镇化水平和人力资本高的城市经济发展水平好，有助于旅游产业的发展，但是不代表文化程度一定好，文化产业和旅游产业发展更容易不协调，因此呈现负向影响。

5. 结论与启发

文章基于我国31个省市2011~2020年的数据，通过构建文化产业和旅游产业发展的测度指标，采用熵值法进行确定权重，接着利用耦合协调度模型得到我国31个省市文化产业和旅游产业融合发展的现状，分析了我国各省市文旅产业融合发展的空间相关性，最后再分析影响文旅产业融合发展的因素。研究结果发现：我国文旅产业融合发展水平的差距较大，2018年我国各省市文旅融合水平有了一次比较明显的提升。通过全局莫兰指数发现我国各省市文旅产业融合发展在空间呈现正向聚集状态。局部莫兰指数发现，部分地区文旅融合发展是具有显著的正向空间溢出效应，对毗邻地区的文旅融合发展具有促进作用。最后通过回归结果发现，数字化水平、交通便利程度、人均GDP和对外开放水平均能够对文旅产业融合发展具有正向促进作用。

今后要贯彻“以文化促进旅游，以旅游彰显文化”的发展理念，进而催生文化旅游产业融合发展的新局面。文旅产业的创新融合发展离不开多样化的新产品；鼓励文旅企业创新思维，深耕产品开发，同时推动其与数字产业的紧密合作。从供给侧出发激发需求端的消费活力，扩展数字技术和平台的应用，加速数字经济与文化旅游业的深度融合。

加强地区之间的合作联动，因为文化旅游产业融合的发展具有较强的区域溢出效应。主动与周边省市携手，营造区域间联动效应，方能实现区域间文旅产业共赢。同时，这种合作模式也为其他产业间的互利共赢提供了实践范例。在文旅发展方面表现优异的东部省市须更加突出自身的文旅特色，采取良性竞争策略，并针对沿海地区旅游产品进行明智的定位，避免同质化竞争。将“一带一路”倡议灵活应用到各省市文旅产业合作中，可以提升东部对中部、中部对西部的区域带动效应。

除此之外，交通是旅游发展的重要依托条件，东中部地区的文旅产业能够迅速发展得益于完善的交通网络。因此，需要加强中西部省份间的交通连通和便捷性。这将优化游客的空间出行模式，鼓励其在中西部旅游期间拓展游览邻近城市的可能性，从而加强区域间文旅产业的协同和联合发展。

本文运用耦合协调的模型评价各省市文旅融合的水平，并在空间上分析了文旅产业融合的空间相关性，但以上均在宏观层面进行的实证分析。有关文旅产业的融合发展仅仅采用耦合协调度模型并不能全面评价文旅融合的程度。文化产业和旅游产业的相互关系是更为复杂的关系。未来学者可以构建更加精确的模型来分析文旅产业融合的水平差异，同时考虑更多的影响因素，为我国文旅产业发展融合提供更加殷实的理论基础、实证结果和路径研究。