貴州省文化與旅游產業融合效率及時空演化研究

孫小龍,秦彬朦,郜 捷,劉紅蘭,朱林彤,侯曉敏

(1.貴州師范大學 國際旅游文化學院，貴州 貴陽 550025；2.貴州師范學院 旅游文化學院，貴州 貴陽 550018)

0 引言

隨著消費升級步伐加快，我國文化與旅游消費呈顯著增長態勢。根據《中華人民共和國2021年國民經濟和社會發展統計公報》，2021年我國國內旅游接待人次達到32.5億人次，較上一年增長12.8%。同時我國人均出游花費不斷攀升，旅游熱度不斷增加，快速增長的消費需求急需增加優質供給來滿足。為推動文化與旅游產業高質量發展，國家出臺了多項政策促進文旅融合。作為文化旅游大省，貴州省擁有豐富且獨具特色的民族文化資源，文化與旅游開發潛力巨大。全面和深入推動文化與旅游產業融合是實現貴州旅游產業化高質量發展的重要抓手。

已有文旅融合研究主要集中在融合機理[1-2]、融合模式[3-5]、融合路徑[6-7]等方面，多集中在理論層面上的文旅融合路徑和機制探討。隨著文旅融合的深入發展，如何提升文化產業和旅游產業融合的緊密程度是更加值得關注的現實問題[8-9]。在文化與旅游產業融合評價研究方面，已有研究集中于采用耦合協調度對文化與旅游產業融合程度進行綜合評價。程質彬、趙嫚等通過耦合協調度對文化和旅游產業融合水平進行測算，構建文旅產業融合的動力機制[10-11]。但已有研究多集中在文旅融合關系的表層分析階段，忽略了文旅融合效率的結構評價，不能有效指導文化與旅游產業高質量融合。與此同時，在產業效率評價上，已有研究多運用DEA(Data envelopment analysis，即數據包絡法)-BCC模型及DEA-Malmquist指數模型對單一的產業投入和產出效率進行分析[12-13]，這種單一的效率評價方式無法充分揭示各區域的內在聯系。此外，在研究空間尺度方面，已有研究多從省級層面對產業效率進行從研究[3,14]，但是揭示中小尺度城市的文化與旅游產業融合效率的差異及時空分布特征對本地區的發展更具指導性。由此可見對各市(州)文化與旅游產業融合效率進行評價能夠更清楚地了解產業融合狀況，從而更好地促進文化與旅游產業高質量發展。

基于此，本文使用DEA、ArcGIS以及GeoDa軟件對貴州省各市(州)文化與旅游產業融合效率進行綜合評價，同時基于時間和空間維度對貴州省及其9個市(州)的文旅融合效率演變過程及空間協調關系進行分析，以期促進貴州省文化與旅游產業資源合理配置，從而推動貴州省文化與旅游產業高質量融合。

1 研究方法與數據來源

1.1 數據包絡分析法

本文采用DEA方法評價文化與旅游產業融合效率，通過DEAP 2.1計算貴州省9個市(州)文旅融合效率。DEA模型是由Charnes等人在1979年提出的相對效率評價的系統分析方法[15]。根據DEA的思想，將貴州省各市(州)作為實際決策單元，通過對各決策單元的投入和產出比率進行綜合分析，從而對每個決策單元的有效性進行評價。本文采用1984年Banker等人提出的DEA-BCC模型[16]。模型為:

λ≥0n=1,2,…,K

1.2 Malmquist指數

研究表明，Malmquist指數[17]可以更加全面的了解效率的變化特征，彌補DEA模型計算的效率值無法在不同時間截面進行連續比較的弊端。為更加全面地了解貴州省區域文化與旅游產業效率的變動特征，本文采用基于規模報酬不變的Malmquist指數模型對貴州省文化與旅游產業融合效率測算結果進行動態比較，同時分析文化與旅游產業融合效率的演變過程和特征。計算公式為：

TFPch=TEch×Tch=PTEch×SEch×Tch

式中：TFPch為全要素生產率變化率；TEch為技術效率變化；Tch為生產技術變化；PTEch為純技術效率變化；SEch為規模效率變化。TFPch、TEch、Tch、PTEch、SEch大于、等于或小于1分別表示效率提升、持平、下降。

1.3 GIS時空分析

GIS時空分析的基礎是時序、空間關系的概念化，可以反映研究對象對應屬性的時空分布與演繹[18]。為準確評價貴州省文化與旅游產業融合效率的空間分布和格局演化，本文運用ArcGIS 10.7軟件的自然斷點法將貴州省文化與旅游產業技術效率及分解效率的空間分布進行可視化展示。

1.4 探索性空間數據分析

探索性空間數據分析通常用來描述空間依賴現象、關聯現象及自相關情況。本文利用GeoDa軟件，根據空間特征構建地理距離空間權重，從局域和空間演變趨勢對貴州省文化與旅游產業融合效率空間格局及9市(州)文旅融合效率空間關聯演變趨勢進行分析。

1.5 指標體系與數據來源

資源和企業投入能夠促進文化與旅游產業的發展。為保證結果的有效性，本文選取5個指標，構建了貴州省文化與旅游產業融合效率評價指標體系(表1)。在投入指標方面，結合貴州省民族旅游資源豐富，非物質文化遺產眾多這一特點，從文化旅游吸引力角度出發，選擇省級非物質文化遺產數量作為投入指標[12]；從旅游服務要素出發選擇星級飯店數量；從數據的可得性出發選擇各市(州)統計口徑相同產業相關資金投入總量為投入指標[12]，因此選取文化體育與傳媒公共預算支出。在產出指標方面，根據一些學者[19-21]構建的文化產業評價體系、文化旅游產業模式綜合評價指標體系、文化旅游產業效率評價投入產出指標體系。旅游人次和旅游收入是旅游生產活動產出最主要的表征指標，因此選取旅游人次和旅游收入作為旅游產出指標進行效率估算。

表1 評價指標體系Tab.1 The system of evaluation indicator

在數據周期方面，2016年公布的《“十三五”旅游業發展規劃》中首次提出促進文旅融合，隨著2018年文化和旅游部的組建標志著文化與旅游產業融合的正式啟動。此外，考慮到疫情影響這一背景，本文選擇2015—2019年作為文旅融合效率分析周期。在數據來源方面，本文以貴州省9個市(州)為研究區域，數據主要來源于《貴州省統計年鑒》和各市(州)統計公報，部分年度缺失數據則通過電話、現場查詢的方式由各地統計局提供。

2 貴州省文化與旅游產業融合效率分析

2.1 貴州省文化與旅游產業融合效率總體特征

本文使用數據包絡法對2015—2019年貴州省文化與旅游產業融合效率進行測度(表2)。從總體特征上看，貴州省文化與旅游產業融合效率偏低。技術效率是對旅游資源配置能力和使用效率的總體評價，受純技術效率和規模效率的影響，貴州省文化與旅游產業融合技術效率值為0.606，存在39.5%的提升空間。純技術效率反映旅游資源配置和利用的合理程度，2015—2019年貴州省平均純技術效率值為0.756，受各市(州)經濟發展水平和旅游產業結構影響導致在目前的技術水平上，其投入的文化與旅游資源利用仍存在24.4%的浪費。規模效率是反映旅游投入和生產規模的合理程度，貴州省文化與旅游產業規模效率值為0.794，存在20.6%的浪費?？赡艿脑蚴菍γ袼踪Y源缺乏有效的開發和利用。2015—2019年規模效率均高于純技術效率，但受純技術效率和規模效率的影響貴州省文化與旅游產業融合總體效率偏低。因此貴州省需要通過合理利用和配置旅游資源，增加產出來提高貴州省文化與旅游產業融合的總體效率。

表2 2015—2019年文化與旅游產業融合效率Tab.2 Integration efficiency of culture and tourism industry from 2015 to 2019

2.2 貴州省各市(州)文化與旅游產業融合效率特征

表3為2015—2019年貴州省9個市(州)文化與旅游產業融合綜合效率、技術效率與規模效率。首先，從2015—2019年貴州省9個市(州)文化與旅游產業投入產出效率值來看，僅安順市各效率值均為1，表明安順市文化與旅游資源達到相對匹配最佳狀態，文化與旅游產業融合效率較高?？赡艿脑蛟谟诎岔樖惺侨÷糜钨Y源最富集的地區，同時是貴州首批2個地市級全域旅游示范區創建單位之一，擁有黃果樹國際精品旅游區、大屯堡文化旅游區，積極打造“黃龍屯凸”一體旅游區，同時聯合六盤水市、畢節市等市(州)牽頭成立了“貴州西部旅游協作共同體”，因此有效推動安順市文化與旅游產業融合效率。其次，除2019年外，貴陽市其他年份的綜合效率值、技術效率值和規模效率值均為1，表明貴陽市文化旅游產業融合效率較高，但在2019年有所波動。黔東南州國家級、省級非物質文化遺產較為豐富，但是規模效率值偏低，說明需要擴大旅游產業規?；蛲ㄟ^增加旅游產品供給進行調節。因此需要考慮制定適宜的文化旅游產業發展規劃，在增加投入規模的同時做好宣傳工作，吸引游客到訪。從規模效率角度來看，畢節市、銅仁市和六盤水市均處于規模效率遞減狀態，表明這兩個地區旅游、文化產業投入資源多而產出較少，資源的利用率不高，從而導致了整體效率水平低下，因此不能只增加投入量，應該適當地減少冗余投入，提高該地區文化與旅游產業的運作能力，進而提升文化旅游產業的整體產出效率。

表3 2015—2019年9市(州)文化與旅游產業融合效率Tab.3 Integration efficiency of culture and tourism industryin nine cities from 2015 to 2019

續表3

2.3 貴州省文化與旅游產業融合效率動態分解

文化與旅游產業融合效率的動態分析采用DEA-Malmquist模型測算，得到貴州省文化旅游融合效率動態變化結果(表4)，從均值看2015—2019年全要素生產率變化指數均值為0.960，即5年內貴州省文化與旅游產業融合效率平均下降4%。其中，技術進步變化指數均值為1.015，在各分解指數中效率呈上升。規模效率變化指數均值為0.983，5年間規模效率平均下降0.17%。

表4 文化與旅游產業融合效率動態表Tab.4 Dynamic table of integration efficiency of culture and tourism industry

從各年均值變化情況看，全要素生產率變化指數的變動情況僅2017年全要素生產率指數大于1，其余年份都小于1。且2017年除技術進步效率小于1，其余均大于1，技術效率變化指數和純技術效率變化指數增長幅度最大，均增長5.4%，規模效率變化指數為1，即規模效率與2017年相比沒有變化。2018年全要素生產率指數下降5.4%，除技術進步指數小于1，其余指數均大于1，由此可見，技術進步效率變化是導致全要素生產率指數變化的主要原因。2019年全要素生產率指數有所下降，同時，除技術進步指數上升14.3%外，其余指數均下降，可見技術效率變化指數、純技術效率變化指數、規模效率變化指數均對2019年文化與旅游產業融合效率產生影響。

根據2015—2019年貴州省連續5年各個市(州)文化與旅游產業融合的Malmquist指數分解值情況(表5)來看，黔南州、畢節市、安順市、銅仁市全要素生產率指數均為正增長，貴陽市、遵義市、六盤水市為負增長，且技術效率變化指數和規模效率變化指數均呈現降低，可能的原因是貴陽市、遵義市、六盤水市在國家與省級非遺數量上偏少，從而導致文化與旅游產業規模偏低；從技術效率變化指數來看，僅黔東南州、安順市、黔西南州技術效率呈整體上升趨勢；從規模效率變化指數看，黔東南增幅最大，達25%左右，其主要原因在于黔東南州民俗文化特色顯著，在政策的支持下，全域旅游產業聯動發展，使得黔東南規模效率得到大幅度提升；安順市、黔西南州處于規模效率不變，銅仁市僅增長3%，原因在于銅仁市對文化旅游資源開發力度不強,推介方式有待豐富，因此導致增長不明顯。其他市(州)出現了負增長的現象。由此可見，貴州省文化旅游產業整體規模發展存在不平衡現象。

表5 文化與旅游產業融合Malmquist指數分解值Tab.5 Decomposition value of Malmquist index for cultural and tourism industry integration

3 貴州省文化與旅游產業融合效率時空演化分析

3.1 貴州省文化與旅游產業融合效率時空格局

從空間分布特征來看(圖1)，技術效率和規模效率表現較優的市(州)大多位于貴州省中部和西部地區，并呈現出由西向東效率逐漸降低的態勢。從技術效率空間分布看，在2015—2019年期間貴陽和安順市依托發達的交通環境和富集的旅游資源一直保持較高的技術效率。由于產業發展聯動能力不強等原因，黔東南州一直處于技術效率“洼地”，形成了中西部綜合效率高熱值區的空間格局。從純技術效率看，由于管理技術和各種軟件投入不足，黔南州純技術效率降低一個等級，其余市(州)均保持不變。整體看來，貴州省純技術效率變化不大，但存在發展不平衡現象，貴州省對文化與旅游產業資源的技術利用未達到合理狀態，技術推廣力度亟待提升。從規模效率看，2015—2019年，貴州省文化與旅游產業規模效率在空間上由中西部高熱、東南部低熱轉變為黔西南地區和黔東南地區高熱。隨著時間的演化，2015—2019年期間黔東南州規模效率提升3個等級，由低熱值區提升到高熱值區，大幅度的規模效率提升是由于2015年黔東南州步入“高鐵時代”，政府通過招商引資擴大產業規模。由于貴州省各地區文化旅游資源稟賦以及經濟水平和技術創新等因素的不同，造就了這種空間分布，但總體來看部分地市的文化與旅游產業融合效率呈下降趨勢，仍需要合理發展文化與旅游產業。

圖1 2015、2019年文化與旅游產業融合效率空間格局Fig.1 Spatial pattern of integration efficiency of culture and tourism industry from 2015 and 2019

3.2 貴州省文化與旅游產業融合效率時空關聯

通過局部莫蘭指數反映空間分布類型及顯著程度，主要分為“H-H”“L-L”“H-L”“L-H”4種集聚模式，分別表明高值區域被低值鄰居單位包圍、低值區域被低值臨近區域包圍、高值區域被低值臨近區域包圍、低值區域被高值臨近區域包圍，并通過LISA圖進行顯示[22-24]。選取2015—2019年貴州省9個市(州)的文化與旅游產業效率值的截面數據，對貴州省及9個市(州)文化與旅游產業融合發展的空間相關格局演變趨勢進行整體分析，并繪制文化與旅游產業效率協調度LISA聚類圖(圖2)。

圖2 2015—2019文化與旅游產業融合效率LISA聚類圖Fig.2 LISA cluster of integration efficiency of culture and tourism industry from 2015 to 2019

技術效率在2015—2016年僅貴陽市呈現出“H-H”型集聚，也是全市唯一出現HH聚集的地區。表明貴陽市自身及周邊城市文化與旅游產業融合發展技術效率協調水平平均較高，呈現較顯著集聚性，其自身發展能帶動周邊城市協調發展。隨著時間的演化，2017—2019年技術效率僅六盤水市呈現出“L-H”型集聚,其余地區均呈現不顯著，六盤水市技術效率較低，但被高技術效率城市包圍，屬于低效向高效過渡區域。某一區域的旅游業發展會對周圍區域的旅游業起到帶動、示范的效應，由于周圍安順市、畢節市、黔西南州自身技術效率相對較高，因此應該利用周圍城市帶動六盤水市整體技術效率的提升。

純技術效率在2015年僅畢節市呈現“L-H”型集聚，且隨著時間的演化畢節市均保持“L-H”型集聚，主要原因是貴陽市、遵義市、安順市等地區擁有先天區位優勢、政策優勢，同時資金支持相對較高，進一步影響了純技術效率水平[25]。因此畢節市應該探索新的管理方法或引進新技術，解決在發展文化與旅游產業中技術投入的不足，提高文化與旅游產業的融合效率。2019年安順市呈現出“H-H”型聚集，安順市得益于黃果樹大瀑布的高吸引力，促進了旅游產業的發展，文化與旅游產業技術投入得到提升，因此安順市文化與旅游產業融合技術效率在2019年較高，并能夠帶動周邊城市的發展。

規模效率2015年僅六盤水市呈現“L-H”型集聚。六盤水市雖然純技術效率較高，但是其規模效率較低，主要原因在于六盤水市飯店數量、省級非遺數量均位于全省最少，大規模發展文化與旅游產業條件不足。2016—2018年在全省規模效率中，貴陽市一直呈現出“H-H”型集聚，表現出高集聚類型，不僅自身文化與旅游產業融合規模效率較高，并且可以帶動周邊其他城市技術的進步與創新。2019年六盤水市和黔南州均呈現出“L-H”型集聚，雖然這兩市毗鄰安順市和貴陽市，但是該市鄰近城市的旅游與文化產業融合的規模效率水平均不高，不能實現文化與旅游產業的相互帶動作用。其主要原因是六盤水市、黔南州在文化與旅游產業發展中由于資金和政策支持力度偏低，導致其在周圍城市形成文化與旅游產業融合規模效率較低。

總體來看，貴州省各市(州)效率聚集程度多呈現不顯著，表明貴州省文化與旅游產業融合效率沒有表現出較為明顯的地理上的空間鄰近性與依賴性，各市(州)多處于孤立發展的格局?？赡艿脑蚴歉魇?州)文化與旅游產業融合力度不大，同時由于各地區經濟發展狀況、景區數量、非物質文化遺產數量以及文化體育與傳媒公共預算支出的不同，導致各市(州)發展步伐不一致，進一步導致貴州省文化與旅游產業融合效率較高地區未真正對周邊地區形成帶動作用。

4 結論與建議

4.1 結論

本文通過DEA-BCC模型和Malmquist指數方法，從時間和空間兩個維度對貴州省及9個市(州)文化與旅游產業融合效率進行測度，得出以下結論：1)DEA-BCC模型測算發現，貴州省總體文化與旅游產業融合效率水平受技術效率和規模效率影響，導致綜合技術效率水平不高。2)基于Malmquist指數模型動態分析表明，2015—2019年貴州省文化與旅游產業融合全要素生產率雖然由0.898上升到0.960，但全省文化與旅游產業融合效率仍然沒有達到最佳狀態。3)從空間分布上看，高熱值區均分布在黔中部和黔西南部，黔東南地區最低。在時間變化上，部分地市的文化與旅游產業融合程度呈下降趨勢。4)從空間關聯格局上看，貴州省文化與旅游產業融合效率空間關聯度不高，僅貴陽市在技術效率和規模效率呈現出“H-H”集聚，六盤水市呈現出“L-H”，畢節市在純技術效率中呈現出“L-H”集聚，六盤水市和安順市呈現出“H-H”型集聚，其余幾個市(州)文化與旅游產業融合效率空間相關性并不強。

4.2 建議

為了促進貴州省文化與旅游產業高質量融合發展，本文提出以下幾個方面建議：1)促進質量提升與創新發展相結合。創新能力能夠擴大文旅產品生產效能，對文旅產業價值鏈進行優化升級[26]。技術進步效率下降是貴州省文化與旅游產業融合效率下降的主要原因，各類文化旅游企業應著力提升技術進步效率。一方面，完善旅游企業經營建設與品牌塑造，持續經營優秀傳統文化旅游產品，不斷提升產品質量，提高旅游吸引力；另一方面，鼓勵文旅企業引進先進技術為文化與旅游產業發展提供技術支持，同時提高自身創新力，促進技術效率的提升；2)打造文化旅游產業鏈，發揮區域優勢資源。文化與旅游產業發展的區域關聯性較強，文化與旅游產業發展需要文旅企業相互配合、共同作用，充分發揮文化旅游產業集群聯動效應[27]。貴州省文化旅游產業規模發展不平衡，畢節市、銅仁市和六盤水市一直處于規模下降?；诖?，要健全文化旅游產業市場結構，利用地區產業結構、區位條件，打通區域壁壘，激活省內客源優勢，逐步提升文化與旅游產業發展質量；推動文化產業和旅游產業的有機融合，注重旅游品質的提升，主打差異化、高端化吸引省外客源。借助民族旅游文化資源，重點推廣少數民族聚集地，注重發揮黔東南州、黔西南州等地的獨特優勢，打造特色文化旅游產業鏈，擴大文化旅游產業規模水平；加強各地級市之間的資源共享和合作關系，以景點連線、聯網式帶動，促進文化資源和旅游要素的流動，提高區域旅游發展要素向邊緣地區流動的強度，特別是通過貴陽市的交通和技術優勢帶動黔東南地區的發展，促進區域內文化旅游產業協調發展，共同推動區域文化旅游產業的發展；3)加大文化生產力度，優化文化產品質量。豐富文化產業內容對于文化與旅游產業高質量發展至關重要。但是對于畢節市、安順市、黔西南州、六盤水市這些地區已經達到規模不變，因此僅依靠增加文化與旅游的投入對其產出增長的促進作用不明顯。應著力挖掘和開發這些地區的文化旅游精品資源、整合利用旅游資源，深入探究地區文化的內涵與本質，避免與貴州其他地區同質化，使文化與旅游產業發展走向高質量；4)加強地區合作交流，促進文旅產業融合。貴州省各地區文化與旅游產業融合效率空間關聯度不高，貴陽市技術效率和規模效率與周邊地區空間關聯度高，特別是畢節市、遵義市、黔南州等邊緣地區應該同貴陽市加強技術和規模合作，同時注重加強與其臨近云南、重慶及廣西等重點城市的交流，找準文化與旅游產業的結合點。同時，畢節市和黔西南應該加強技術投入，探索新的管理方法或引進新技術，以此促進自身文化與旅游產業的深度融合。

4.3 研究局限

由于各市(州)對旅游業統計口徑不同，因此本文在指標選擇方面更傾向于各統計口徑相同的指標。未來研究可以豐富數據來源，進一步拓展評價指標，對文化與旅游產業融合效率進行更全面的評價。