史維清，莫立坡，，林長松

(1.北京工商大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院，北京 102401；2.貴州理工學(xué)院，貴州 貴陽 550003)

0 引言

文旅融合是推動(dòng)文化產(chǎn)業(yè)和旅游產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展的新型產(chǎn)業(yè)模式，以文促旅，以旅彰文，是文旅融合發(fā)展的方向。旅游產(chǎn)業(yè)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(dòng)旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展，促進(jìn)旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展傳承特色文化，是貴州省文旅融合的精髓所在。

國內(nèi)外學(xué)者對(duì)文旅融合的研究有不同的側(cè)重方向。國外學(xué)者的研究方向?yàn)槁糜闻c某種特殊文化融合的產(chǎn)物，國內(nèi)學(xué)者的研究方向?yàn)槲穆萌诤系陌l(fā)展模式、效率水平及驅(qū)動(dòng)機(jī)制。Yu等[1]認(rèn)為節(jié)日旅游是推動(dòng)文旅融合發(fā)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(diǎn)分析、Tobit模型研究了我國文旅融合效率的動(dòng)態(tài)變化及驅(qū)動(dòng)因素；吳麗等[3]運(yùn)用耦合協(xié)調(diào)度模型研究了我國文旅融合的空間分異規(guī)律及驅(qū)動(dòng)因素；周錦等[4]提出了城市文旅融合發(fā)展的三種類型。莫立坡[5]提出了數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代貴州旅游產(chǎn)業(yè)化的發(fā)展路徑；賴全[6]研究了貴州丹砂文化與旅游融合的發(fā)展路線。李響[7]基于紅色文化與旅游產(chǎn)業(yè)的內(nèi)在聯(lián)系，分別從游客層面、產(chǎn)業(yè)層面與政府層面分析了紅色文化與旅游產(chǎn)業(yè)融合的難點(diǎn)，并提出了相應(yīng)的對(duì)策；謝白楊[8]提出了文旅融合背景下，貴州紅色文創(chuàng)產(chǎn)品的設(shè)計(jì)原則與定位。

關(guān)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(guān)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(chǎn)業(yè)和旅游產(chǎn)業(yè)的發(fā)展水平，利用Malmquist指數(shù)模型測(cè)度了貴州省6個(gè)地州市的文旅融合效率，利用固定效應(yīng)模型研究了影響旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展的驅(qū)動(dòng)因素，為研究貴州省文旅融合問題提供了科學(xué)依據(jù)。黔西南州、黔東南州、黔南州因數(shù)據(jù)無法獲得，本文并未對(duì)這三個(gè)州的文旅融合現(xiàn)狀進(jìn)行研究。

1 研究方法

1.1 Malmquist指數(shù)模型

Malmquist指數(shù)模型綜合利用當(dāng)期生產(chǎn)率和下期生產(chǎn)率計(jì)算Malmquist指數(shù)，可用于動(dòng)態(tài)分析2014—2019年間貴州省各地州市文化產(chǎn)業(yè)和旅游產(chǎn)業(yè)融合的效率水平。

Malmquist指數(shù)=綜合技術(shù)效率變化指數(shù)×技術(shù)進(jìn)步變化指數(shù)，綜合技術(shù)效率變化指數(shù)=純技術(shù)效率指數(shù)×規(guī)模效率指數(shù)，公式表達(dá)為：

(1)

(2)

記M為Malmquist指數(shù)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(yīng)模型

固定效應(yīng)模型可以捕捉面板數(shù)據(jù)中個(gè)體的異質(zhì)性。模型假定貴州省各地州市回歸方程的斜率相同，截距項(xiàng)可以相同也可以不同。固定效應(yīng)模型使用面板數(shù)據(jù)擴(kuò)大了樣本容量，可以描述個(gè)體之間的個(gè)性和共性，提高了模型的估計(jì)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(gè)體固定效應(yīng)，不隨時(shí)間變化；εi，t為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

2 文旅融合效率測(cè)度

2.1 數(shù)據(jù)來源與指標(biāo)選取

本文數(shù)據(jù)來源于2013—2020年《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》和《貴州省宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫》。表1為8項(xiàng)文旅產(chǎn)業(yè)投入和產(chǎn)出指標(biāo)的描述性統(tǒng)計(jì)。

表1 2013—2019年貴州省文旅產(chǎn)業(yè)投入和產(chǎn)出指標(biāo)的數(shù)據(jù)描述

正確選擇投入指標(biāo)和產(chǎn)出指標(biāo)是利用Malmquist指數(shù)模型進(jìn)行文旅融合效率分析的前提，本文基于學(xué)者們構(gòu)建的文旅融合效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系[3，9-11]，結(jié)合貴州省各項(xiàng)指標(biāo)的可獲得性，選取了2014—2019年貴州省6個(gè)地州市8項(xiàng)指標(biāo)的面板數(shù)據(jù)，衡量貴州省文旅產(chǎn)業(yè)的發(fā)展水平。

旅行社數(shù)量(x1)和星級(jí)飯店數(shù)量(x2)能夠衡量貴州省各地州市旅游產(chǎn)業(yè)的接待能力；旅游總?cè)藬?shù)(x3)和旅游總收入(x4)能夠衡量貴州省各地州市旅游產(chǎn)業(yè)的發(fā)展水平；文化產(chǎn)業(yè)機(jī)構(gòu)數(shù)量(x5)和文化產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員數(shù)量(x6)能夠衡量貴州省各地州市文化產(chǎn)業(yè)的投入水平；公共圖書館流通人次(x7)和博物館、紀(jì)念館參觀人次(x8)能夠衡量貴州省各地州市文化產(chǎn)業(yè)的發(fā)展水平。

Malmquist指數(shù)的計(jì)算與評(píng)價(jià)指標(biāo)的量綱無關(guān)，故建模之前無需對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。

2.2 結(jié)果分析

將2014—2019年貴州省6個(gè)地州市作為決策單元，使用Malmquist指數(shù)模型，利用表1中的4個(gè)投入指標(biāo)和4個(gè)產(chǎn)出指標(biāo)測(cè)算貴州省6個(gè)地州市2014—2019年的文旅融合效率，結(jié)果分別如圖1和表2所示。

圖1 2014-2019年貴州省6個(gè)地州市全要素生產(chǎn)率變化折線圖

表2 2014—2019年貴州省6個(gè)地州市全要素生產(chǎn)率變化情況

由表2可知，2014—2019年貴州省6個(gè)地州市文旅融合效率的動(dòng)態(tài)變化：從時(shí)間上看，貴州省全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)先上升后下降的總體趨勢(shì)；從空間上看，貴陽市、六盤水市、安順市、畢節(jié)市文旅產(chǎn)業(yè)平均全要素生產(chǎn)率變化大于1，遵義市、銅仁市文旅產(chǎn)業(yè)平均全要素生產(chǎn)率變化小于1。以上結(jié)果顯示，貴州省各地州市文旅融合水平不一。

綜合技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步都對(duì)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生影響，Malmquist指數(shù)小于1說明文旅融合效率下降，文旅產(chǎn)業(yè)投資效率下降，潛在的生產(chǎn)力和技術(shù)應(yīng)用水平都發(fā)展不足。因此，地方政府應(yīng)該重視文旅產(chǎn)業(yè)的技術(shù)革新和管理水平，大力發(fā)展先進(jìn)科學(xué)技術(shù)、擴(kuò)大科學(xué)技術(shù)的應(yīng)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(qū)動(dòng)因素建模

3.1 變量選取與數(shù)據(jù)處理

本文數(shù)據(jù)來源于2014—2020年《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》，使用包含2013—2019年貴州省6個(gè)地州市8個(gè)變量的面板數(shù)據(jù)來研究貴州省文旅融合效率的驅(qū)動(dòng)因素。參考已有文獻(xiàn)[3]和文獻(xiàn)[9-11]，本文綜合選取1個(gè)核心解釋變量和6個(gè)控制變量來研究驅(qū)動(dòng)旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展的因素。各變量描述性統(tǒng)計(jì)如表3所示。

表3 各變量描述性統(tǒng)計(jì)

(1)被解釋變量。本文借鑒已有研究[3，9-11]，選用旅游總?cè)藬?shù)(tra)來衡量貴州省各地州市旅游產(chǎn)業(yè)的發(fā)展水平。后續(xù)建模中對(duì)旅游總?cè)藬?shù)作標(biāo)準(zhǔn)化處理。

(2)核心解釋變量。本文基于已有文獻(xiàn)[3]和文獻(xiàn)[9-11]，并結(jié)合數(shù)據(jù)的可獲得性，選用文化機(jī)構(gòu)數(shù)量(ins)衡量貴州省各地州市文化產(chǎn)業(yè)的發(fā)展水平?？紤]到數(shù)據(jù)量綱會(huì)對(duì)回歸系數(shù)產(chǎn)生影響，對(duì)文化機(jī)構(gòu)數(shù)量作標(biāo)準(zhǔn)化處理。

(3)控制變量。參考已有文獻(xiàn)[3]和文獻(xiàn)[9-11]，本文綜合選取6個(gè)變量控制其他因素對(duì)被解釋變量的影響。分別選用地區(qū)人均生產(chǎn)總值(agdp)衡量各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平；在崗職工平均工資(sal)衡量各地區(qū)居民的消費(fèi)能力；郵政業(yè)務(wù)收入(post)衡量各地區(qū)科技信息發(fā)展水平；一般公共預(yù)算支出(out)衡量各地方政府的財(cái)政支持力度；公路客運(yùn)量(peo)衡量各地區(qū)的交通便利程度；專利授權(quán)數(shù)(tec)衡量各地區(qū)的創(chuàng)新能力。為了使不同年份的數(shù)據(jù)具有可比性，本文利用地區(qū)生產(chǎn)總值指數(shù)和居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)將名義數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)閷?shí)際數(shù)據(jù)；考慮到時(shí)序經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)可能存在的異方差問題，本文對(duì)表示收入的4個(gè)變量作對(duì)數(shù)處理；為消除量綱對(duì)回歸系數(shù)的影響，本文對(duì)所有控制變量作標(biāo)準(zhǔn)化處理。

3.2 結(jié)果分析

本文運(yùn)用F檢驗(yàn)和Hausman檢驗(yàn)分別對(duì)貴州省6個(gè)地州市2013—2019年的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸模型選擇的檢驗(yàn)。

F檢驗(yàn)結(jié)果表明，本文應(yīng)使用固定效應(yīng)模型而非混合回歸模型；Hausman檢驗(yàn)結(jié)果表明，本文應(yīng)使用固定效應(yīng)模型而非隨機(jī)效應(yīng)模型。檢驗(yàn)結(jié)果如表4所示。其中P值是拒絕原假設(shè)的最低顯著性水平，P值越小，拒絕原假設(shè)的理由越充分，表明結(jié)果越顯著。

表4 回歸模型選擇檢驗(yàn)結(jié)果

本文使用F統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)?zāi)甓忍摂M變量的聯(lián)合顯著性，檢驗(yàn)結(jié)果表明不存在時(shí)間固定效應(yīng)。因此，本文采用個(gè)體固定效應(yīng)模型研究文化產(chǎn)業(yè)的發(fā)展水平對(duì)旅游產(chǎn)業(yè)的影響，構(gòu)建估計(jì)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(duì)旅游總?cè)藬?shù)作標(biāo)準(zhǔn)化處理；Zln(agdpi，t)表示對(duì)人均GDP取對(duì)數(shù)后作標(biāo)準(zhǔn)化處理；ui表示各地州市的固定效應(yīng)；εi，t表示隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)；其余記號(hào)含義與Ztrai，t和Zln(agdpi，t)一致。回歸模型估計(jì)結(jié)果如表5所示。

表5 回歸模型估計(jì)結(jié)果

由表5的回歸結(jié)果可知，文化機(jī)構(gòu)數(shù)量對(duì)貴州省各地州市旅游產(chǎn)業(yè)的發(fā)展產(chǎn)生正向促進(jìn)作用，控制其他變量不變的條件下，文化機(jī)構(gòu)數(shù)量每增加一個(gè)單位，旅游總?cè)藬?shù)將平均增加0.222個(gè)單位。文化機(jī)構(gòu)數(shù)量反映了各地州市的文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平，文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展越繁榮，越有利于吸引游客；在控制變量中，地區(qū)人均生產(chǎn)總值對(duì)旅游總?cè)藬?shù)的變化具有顯著的正向影響，人均生產(chǎn)總值的增加能夠擴(kuò)大旅游產(chǎn)業(yè)的資金投入力度，為旅游產(chǎn)業(yè)的發(fā)展注入動(dòng)力；公路客運(yùn)量越高，意味著該地區(qū)的交通便利程度越高，發(fā)達(dá)的交通條件能夠擴(kuò)大旅游產(chǎn)業(yè)的規(guī)模，提高邊際效應(yīng)；專利授權(quán)數(shù)反映了一個(gè)地區(qū)的創(chuàng)新能力，創(chuàng)新能力有利于文旅產(chǎn)業(yè)鏈的優(yōu)化升級(jí)，促進(jìn)旅游產(chǎn)品多元化發(fā)展，綜合提升旅游產(chǎn)業(yè)服務(wù)滿意度。

4 結(jié)語

本文運(yùn)用Malmquist指數(shù)模型測(cè)算了2014—2019年貴州省6個(gè)地州市的文化產(chǎn)業(yè)和旅游產(chǎn)業(yè)的融合效率，采用固定效應(yīng)模型研究了文化產(chǎn)業(yè)的發(fā)展水平對(duì)旅游產(chǎn)業(yè)的影響程度及驅(qū)動(dòng)旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展的各項(xiàng)因素。通過實(shí)證研究，得到以下結(jié)論：

(1)從時(shí)間上看，貴州省文旅融合效率呈現(xiàn)先上升后下降的總體趨勢(shì)；從空間上看，各地州市文旅融合水平存在差異，科學(xué)技術(shù)應(yīng)用水平不高。

(2)文化機(jī)構(gòu)數(shù)量對(duì)旅游產(chǎn)業(yè)的發(fā)展產(chǎn)生積極影響；各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、交通便利程度、創(chuàng)新能力對(duì)旅游產(chǎn)業(yè)的發(fā)展產(chǎn)生顯著驅(qū)動(dòng)。

基于以上結(jié)論，本文提出以下政策建議。

(1)政策扶持，推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。數(shù)字技術(shù)可以用于文旅融合的需求端和供給端，精準(zhǔn)分析旅客對(duì)文旅產(chǎn)品的需求，提升旅游產(chǎn)業(yè)的管理、服務(wù)水平。數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用是推動(dòng)文旅融合的重要突破點(diǎn)：一方面，政府要制定產(chǎn)權(quán)制度，推動(dòng)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新，擴(kuò)大數(shù)字產(chǎn)品的應(yīng)用范圍，推動(dòng)旅游產(chǎn)業(yè)業(yè)態(tài)升級(jí)；另一方面，政府要建立多元投資體系，為文旅產(chǎn)品數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供資金上的支持，充分調(diào)動(dòng)政府、民間資本和銀行三大投資主體對(duì)文旅融合項(xiàng)目的投資力度。

(2)資源挖掘，凝聚文旅元素。在供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的推動(dòng)下，城市要整合硬建設(shè)和軟環(huán)境：一方面，集中城市文旅建筑資源，開發(fā)多功能綜合集聚區(qū)，提高城市文旅建筑聚集度，依靠區(qū)域文化載體吸引游客；另一方面，發(fā)揮文化軟資源優(yōu)勢(shì)，借助紅色旅游、民族風(fēng)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(shí)，完成文化資源到文化產(chǎn)品的轉(zhuǎn)變，擴(kuò)寬文化創(chuàng)意資源，打開文旅融合新局面。

(3)區(qū)域聯(lián)動(dòng)，促進(jìn)協(xié)同發(fā)展。為緩解文旅融合區(qū)域發(fā)展不均衡現(xiàn)狀，各級(jí)政府要加大對(duì)文旅融合效率較低地區(qū)的資金投入力度。在此基礎(chǔ)上，推動(dòng)全域旅游發(fā)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(gè)性化文旅融合模式，培養(yǎng)獨(dú)具特色的全域旅游路線，促進(jìn)各區(qū)域文旅產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展。