貴州省文旅融合水平的測度及驅動因素的研究

史維清，莫立坡，，林長松

(1.北京工商大學數學與統計學院，北京 102401；2.貴州理工學院，貴州 貴陽 550003)

0 引言

文旅融合是推動文化產業和旅游產業協同發展的新型產業模式，以文促旅，以旅彰文，是文旅融合發展的方向。旅游產業化是貴州省“四新”“四化”中的重要一化，依托貴州多彩文化推動旅游產業發展，促進旅游產業發展傳承特色文化，是貴州省文旅融合的精髓所在。

國內外學者對文旅融合的研究有不同的側重方向。國外學者的研究方向為旅游與某種特殊文化融合的產物，國內學者的研究方向為文旅融合的發展模式、效率水平及驅動機制。Yu等[1]認為節日旅游是推動文旅融合發展的重要因素。陳紅玲等[2]利用仁慈型交叉DEA效率模型、冷熱點分析、Tobit模型研究了我國文旅融合效率的動態變化及驅動因素；吳麗等[3]運用耦合協調度模型研究了我國文旅融合的空間分異規律及驅動因素；周錦等[4]提出了城市文旅融合發展的三種類型。莫立坡[5]提出了數字經濟時代貴州旅游產業化的發展路徑；賴全[6]研究了貴州丹砂文化與旅游融合的發展路線。李響[7]基于紅色文化與旅游產業的內在聯系，分別從游客層面、產業層面與政府層面分析了紅色文化與旅游產業融合的難點，并提出了相應的對策；謝白楊[8]提出了文旅融合背景下，貴州紅色文創產品的設計原則與定位。

關于貴州省文旅融合的研究大多以定性分析為主，落腳于文旅融合的具體案例并提出相關政策建議。本文借鑒我國文旅融合的研究成果，基于2013—2019年間貴州省文化產業和旅游產業的發展水平，利用Malmquist指數模型測度了貴州省6個地州市的文旅融合效率，利用固定效應模型研究了影響旅游產業發展的驅動因素，為研究貴州省文旅融合問題提供了科學依據。黔西南州、黔東南州、黔南州因數據無法獲得，本文并未對這三個州的文旅融合現狀進行研究。

1 研究方法

1.1 Malmquist指數模型

Malmquist指數模型綜合利用當期生產率和下期生產率計算Malmquist指數，可用于動態分析2014—2019年間貴州省各地州市文化產業和旅游產業融合的效率水平。

Malmquist指數=綜合技術效率變化指數×技術進步變化指數，綜合技術效率變化指數=純技術效率指數×規模效率指數，公式表達為：

(1)

(2)

記M為Malmquist指數值，若M>1，則表示貴州省各地州市從第t年到第t+1年的文旅融合效率提高；若M=1，則表示貴州省各地州市從第t年到第t+1年的文旅融合效率不變；若M<1，則表示貴州省各地州市從第t年到第t+1年的文旅融合效率降低。

1.2 固定效應模型

固定效應模型可以捕捉面板數據中個體的異質性。模型假定貴州省各地州市回歸方程的斜率相同，截距項可以相同也可以不同。固定效應模型使用面板數據擴大了樣本容量，可以描述個體之間的個性和共性，提高了模型的估計精度。其模型為

yi，t=βi，txi，t+δi，tzi，t+ui+εi，t(i=1，…，n;t=1，…，T)

(3)

yi，t為被解釋變量；xi，t為核心解釋變量；zi，t為控制變量；ui為個體固定效應，不隨時間變化；εi，t為隨機擾動項。

2 文旅融合效率測度

2.1 數據來源與指標選取

本文數據來源于2013—2020年《中國城市統計年鑒》和《貴州省宏觀經濟數據庫》。表1為8項文旅產業投入和產出指標的描述性統計。

表1 2013—2019年貴州省文旅產業投入和產出指標的數據描述

正確選擇投入指標和產出指標是利用Malmquist指數模型進行文旅融合效率分析的前提，本文基于學者們構建的文旅融合效率評價指標體系[3，9-11]，結合貴州省各項指標的可獲得性，選取了2014—2019年貴州省6個地州市8項指標的面板數據，衡量貴州省文旅產業的發展水平。

旅行社數量(x1)和星級飯店數量(x2)能夠衡量貴州省各地州市旅游產業的接待能力；旅游總人數(x3)和旅游總收入(x4)能夠衡量貴州省各地州市旅游產業的發展水平；文化產業機構數量(x5)和文化產業從業人員數量(x6)能夠衡量貴州省各地州市文化產業的投入水平；公共圖書館流通人次(x7)和博物館、紀念館參觀人次(x8)能夠衡量貴州省各地州市文化產業的發展水平。

Malmquist指數的計算與評價指標的量綱無關，故建模之前無需對數據進行標準化處理。

2.2 結果分析

將2014—2019年貴州省6個地州市作為決策單元，使用Malmquist指數模型，利用表1中的4個投入指標和4個產出指標測算貴州省6個地州市2014—2019年的文旅融合效率，結果分別如圖1和表2所示。

圖1 2014-2019年貴州省6個地州市全要素生產率變化折線圖

表2 2014—2019年貴州省6個地州市全要素生產率變化情況

由表2可知，2014—2019年貴州省6個地州市文旅融合效率的動態變化：從時間上看，貴州省全要素生產率呈現先上升后下降的總體趨勢；從空間上看，貴陽市、六盤水市、安順市、畢節市文旅產業平均全要素生產率變化大于1，遵義市、銅仁市文旅產業平均全要素生產率變化小于1。以上結果顯示，貴州省各地州市文旅融合水平不一。

綜合技術效率和技術進步都對全要素生產率產生影響，Malmquist指數小于1說明文旅融合效率下降，文旅產業投資效率下降，潛在的生產力和技術應用水平都發展不足。因此，地方政府應該重視文旅產業的技術革新和管理水平，大力發展先進科學技術、擴大科學技術的應用場景以提升貴州省各地州市文旅融合效率。

3 文旅融合驅動因素建模

3.1 變量選取與數據處理

本文數據來源于2014—2020年《中國城市統計年鑒》，使用包含2013—2019年貴州省6個地州市8個變量的面板數據來研究貴州省文旅融合效率的驅動因素。參考已有文獻[3]和文獻[9-11]，本文綜合選取1個核心解釋變量和6個控制變量來研究驅動旅游產業發展的因素。各變量描述性統計如表3所示。

表3 各變量描述性統計

(1)被解釋變量。本文借鑒已有研究[3，9-11]，選用旅游總人數(tra)來衡量貴州省各地州市旅游產業的發展水平。后續建模中對旅游總人數作標準化處理。

(2)核心解釋變量。本文基于已有文獻[3]和文獻[9-11]，并結合數據的可獲得性，選用文化機構數量(ins)衡量貴州省各地州市文化產業的發展水平?？紤]到數據量綱會對回歸系數產生影響，對文化機構數量作標準化處理。

(3)控制變量。參考已有文獻[3]和文獻[9-11]，本文綜合選取6個變量控制其他因素對被解釋變量的影響。分別選用地區人均生產總值(agdp)衡量各地區經濟發展水平；在崗職工平均工資(sal)衡量各地區居民的消費能力；郵政業務收入(post)衡量各地區科技信息發展水平；一般公共預算支出(out)衡量各地方政府的財政支持力度；公路客運量(peo)衡量各地區的交通便利程度；專利授權數(tec)衡量各地區的創新能力。為了使不同年份的數據具有可比性，本文利用地區生產總值指數和居民消費價格指數將名義數據轉變為實際數據；考慮到時序經濟數據可能存在的異方差問題，本文對表示收入的4個變量作對數處理；為消除量綱對回歸系數的影響，本文對所有控制變量作標準化處理。

3.2 結果分析

本文運用F檢驗和Hausman檢驗分別對貴州省6個地州市2013—2019年的面板數據進行回歸模型選擇的檢驗。

F檢驗結果表明，本文應使用固定效應模型而非混合回歸模型；Hausman檢驗結果表明，本文應使用固定效應模型而非隨機效應模型。檢驗結果如表4所示。其中P值是拒絕原假設的最低顯著性水平，P值越小，拒絕原假設的理由越充分，表明結果越顯著。

表4 回歸模型選擇檢驗結果

本文使用F統計量檢驗年度虛擬變量的聯合顯著性，檢驗結果表明不存在時間固定效應。因此，本文采用個體固定效應模型研究文化產業的發展水平對旅游產業的影響，構建估計模型為

Ztrai，t=βZinsi，t+δ1i，tZln(agdpi，t)+

δ2i，tZln(sali，t)+δ3i，tZln(posti，t)+

δ4i，tZln(outi，t)+δ5i，tZpeoi，t+δ6i，tZteci，t+

ui+εi，t

(4)

Ztrai，t表示對旅游總人數作標準化處理；Zln(agdpi，t)表示對人均GDP取對數后作標準化處理；ui表示各地州市的固定效應；εi，t表示隨機擾動項；其余記號含義與Ztrai，t和Zln(agdpi，t)一致?；貧w模型估計結果如表5所示。

表5 回歸模型估計結果

由表5的回歸結果可知，文化機構數量對貴州省各地州市旅游產業的發展產生正向促進作用，控制其他變量不變的條件下，文化機構數量每增加一個單位，旅游總人數將平均增加0.222個單位。文化機構數量反映了各地州市的文化產業發展水平，文化產業發展越繁榮，越有利于吸引游客；在控制變量中，地區人均生產總值對旅游總人數的變化具有顯著的正向影響，人均生產總值的增加能夠擴大旅游產業的資金投入力度，為旅游產業的發展注入動力；公路客運量越高，意味著該地區的交通便利程度越高，發達的交通條件能夠擴大旅游產業的規模，提高邊際效應；專利授權數反映了一個地區的創新能力，創新能力有利于文旅產業鏈的優化升級，促進旅游產品多元化發展，綜合提升旅游產業服務滿意度。

4 結語

本文運用Malmquist指數模型測算了2014—2019年貴州省6個地州市的文化產業和旅游產業的融合效率，采用固定效應模型研究了文化產業的發展水平對旅游產業的影響程度及驅動旅游產業發展的各項因素。通過實證研究，得到以下結論：

(1)從時間上看，貴州省文旅融合效率呈現先上升后下降的總體趨勢；從空間上看，各地州市文旅融合水平存在差異，科學技術應用水平不高。

(2)文化機構數量對旅游產業的發展產生積極影響；各地區經濟發展水平、交通便利程度、創新能力對旅游產業的發展產生顯著驅動。

基于以上結論，本文提出以下政策建議。

(1)政策扶持，推動數字化轉型。數字技術可以用于文旅融合的需求端和供給端，精準分析旅客對文旅產品的需求，提升旅游產業的管理、服務水平。數字技術的應用是推動文旅融合的重要突破點：一方面，政府要制定產權制度，推動數字技術創新，擴大數字產品的應用范圍，推動旅游產業業態升級；另一方面，政府要建立多元投資體系，為文旅產品數字化轉型提供資金上的支持，充分調動政府、民間資本和銀行三大投資主體對文旅融合項目的投資力度。

(2)資源挖掘，凝聚文旅元素。在供給側結構性改革的推動下，城市要整合硬建設和軟環境：一方面，集中城市文旅建筑資源，開發多功能綜合集聚區，提高城市文旅建筑聚集度，依靠區域文化載體吸引游客；另一方面，發揮文化軟資源優勢，借助紅色旅游、民族風情打響特色旅游知名度，將文化基因注入城市旅游，化虛為實，完成文化資源到文化產品的轉變，擴寬文化創意資源，打開文旅融合新局面。

(3)區域聯動，促進協同發展。為緩解文旅融合區域發展不均衡現狀，各級政府要加大對文旅融合效率較低地區的資金投入力度。在此基礎上，推動全域旅游發展，深度挖掘各地州市特色文化資源，做到同中求異，打造差異化、個性化文旅融合模式，培養獨具特色的全域旅游路線，促進各區域文旅產業協同發展。