中國文化和旅游融合發展效率時空動態演化及其驅動機制

王兆峰，謝佳亮

（湖南師范大學旅游學院，湖南長沙410081）

0 引言

早在2009年，文化部和國家旅游局聯合印發的《關于促進文化與旅游結合發展的指導意見》就已明確提出“在新形勢下促進文化與旅游深度結合”的重要指引?！丁笆奈濉蔽幕吐糜伟l展規劃》進一步強調，堅持以文塑旅、以旅彰文，推動文化和旅游深度融合、創新發展。文化和旅游融合是文化產業與旅游產業在緊密配合和交互協調下實現協同效應的動態關聯過程[1-2]，也是伴隨協同效應的經濟增長過程，但實質上更是文化產業與旅游產業間實現要素配置高效的效率提升過程。尤其是中國正處于效率變革與質量變革的關鍵期和攻堅期，推動文化和旅游融合發展效率提升顯得至關緊要，是實現文化和旅游深度融合及其高質量發展的重要路徑。因此，構建文化和旅游融合發展效率分析框架，從全國宏觀尺度開展文化和旅游融合發展效率時空動態演化及其驅動機制的綜合集成研究尤為緊迫和必要，對推動效率變革和質量變革過程中文化和旅游深度融合，實現區域文化和旅游融合高質量發展具有重要的理論價值與現實意義。

文化和旅游融合發展一直是國內外旅游學者關注的熱點問題。國外文化和旅游融合發展研究發軔于Macintosh和Gerbert對“文化旅游”的學理刻畫，認為文化旅游是旅游者可從中領略到歷史文化和思想感悟的旅游活動類型[3]，后續研究內容逐漸向文化創意與旅游融合[4]、文化遺產與旅游融合[5]、影視與旅游融合[6]、節事與旅游融合[7]、演藝與旅游融合[8]等實踐層面深化拓展，其中，核心觀點認為文化和旅游相互影響并互利共生。國內關于文化和旅游融合發展的研究也是由來已久。20 世紀80 年代，著名學者于光遠提出了“旅游具有經濟性與文化性”的重要觀點[9]，后續則逐漸衍生形成“靈魂載體說”[10]。目前，學界多圍繞產業融合角度開展文化和旅游融合發展研究，研究視角呈現經濟學、文化學、地理學等多學科領域交互的復雜特征，研究內容既涉及融合機制[10]、融合路徑[11]等理論層面，又涵蓋融合水平分析[12-16]的實證層面。在理論方面，學界主流見解認為，文化和旅游是在科技創新與消費需要驅動下界限壁壘逐漸消除并實現良性互動融合的過程[10]，主要包括資源融合、技術融合、勞動力融合和市場融合等關鍵路徑[11]。在實證方面，旅游學者多借鑒“耦合協調”概念解譯文旅融合發展過程中文化產業與旅游產業的協同效應與融合機制及融合水平[12-13]，代表性的研究主要集中在全國、區域、市域等研究尺度下文化和旅游融合發展水平的時序演化、分布格局及其空間集聚分析[14-16]等，但評價指標僅限于資源融合、勞動力融合與市場融合3 個維度[13-15]，且暫未涉及融合水平的時空動態分析；此外，少數研究雖剖析了科技創新、交通設施、政府調控等關鍵因素的作用[12]，但卻未曾涉及區域關聯背景下驅動因素溢出效應的深度考量。

筆者通過梳理文獻及綜合評述發現，文化和旅游融合發展研究遠不能滿足當今時代理論與實踐發展的需要。理論指導實踐，實踐呼喚理論，面對效率變革與質量變革的迫切需要，研究內容亟須由融合發展水平向融合發展效率轉變。然而，目前鮮有學者提出文化和旅游融合發展效率的分析框架并推至實證研究，考慮空間效應的區域文化和旅游融合發展效率時空動態特征識別及其驅動因素溢出效應分析的綜合集成研究則更為匱乏。

鑒于此，本文嘗試作出以下邊際貢獻。1）嘗試立足資源融合、技術融合、勞動力融合與市場融合4個關鍵維度來構建文化和旅游融合發展效率的分析框架，回應效率變革與質量變革的現實需要與學術關切，以期為區域文化和旅游深度融合及其高質量發展提供有益理論探索。2）借助空間馬爾科夫鏈剖析區域文化和旅游融合發展效率的時空動態演變過程，彌補既有研究僅注重考察時間維度或空間維度演變過程的不足，擴展旅游地理學的研究視野。3）采用面板空間杜賓模型，從空間關聯視角剖析影響區域文化和旅游融合發展效率的關鍵因素，彌補既往研究忽略驅動因素溢出效應考量的缺陷，繼而探索出推動區域文化和旅游融合發展效率提升的有效機制，希冀為區域文化產業與旅游產業轉型升級和提質增效及其深度融合高質量發展提供研究指引與理論依據。

1 研究設計

1.1 文化和旅游融合發展效率分析框架

國際國內文化和旅游融合發展理論與實踐均表明，文化和旅游的界限壁壘在科技創新與消費需要的雙輪驅動下正加速消除[10]，兩者的相融性與耦合性愈發顯著[2]。耦合協調作為可以識別文化系統與旅游系統在融合發展過程中緊密交融、相互協同和有序協調程度的理論模型[2,14]，因其兼具融合的轉型效應和創新效應并能在更廣闊空間進一步提升系統整體效應[17]，突出表現的系統互動性也與文化和旅游融合發展所關注的協同性相契合[1,17]，現已發展成為學界開展文化和旅游融合研究的重要分析手段[2,12,14-16]。實質而言，一方面，世界旅游組織早已明確強調文化和旅游的有序匹配和協同發展是實現文化和旅游融合發展的關鍵驅動點[1]，產業融合理論也揭示出協同合作是文化和旅游融合發展的重要特征[18]。另一方面，當前中國文化產業與旅游產業正處于“宜融則融、能融盡融”，且融合水平較低、深度不夠的發展階段[2,13-14]，突出表現為文化產業與旅游產業既相互關聯又相互獨立[19]，而耦合協調恰能在反映文化和旅游融合發展過程中協同效應和關聯效應的同時，又不導致兩者獨立屬性的改變[1,17]?？梢?，耦合協調在一定程度上能真實客觀地反映出中國文化和旅游融合發展情況，為本文的文化和旅游融合發展效率分析框架構建提供堅實的理論依據和文獻支撐。

本文緊扣效率概念內涵，充分結合產業融合理論、耦合協調理論與投入產出理論及其相關研究成果[20-23]，構建文化和旅游融合發展效率分析框架（圖1）。效率實質上是度量決策單元（decision making unit，DMU）在既定投入要素（資源、技術和勞動力等）下實現的最大產出水平（市場效應、人數或收入）[20-22]，突出表現為要素配置的優化。文化和旅游融合發展是經由資源融合、技術融合和勞動力融合到最后實現市場融合的多維動態質變過程[23]，本質上是由投入到產出的一般過程，涵蓋著與效率評價中投入產出要素相對應的4個關鍵維度。1）資源要素融合是基礎，引發資源要素有機結合與優勢疊加，為文化和旅游融合發展的資源要素投入。2）技術要素融合是關鍵，助力技術手段有機配比與創新業態，為文化和旅游融合發展的技術要素投入。3）勞動力要素融合是保障，促進人力資本共育共享與跨界合作，為文化和旅游融合發展的勞動力要素投入。4）市場效應融合是核心，推動市場效應互動響應與協同共生，為文化和旅游融合發展的市場效應融合產出?？梢?，文化和旅游融合也表現為發展所需的資源要素投入、技術要素投入和勞動力要素投入與市場效應融合產出水平的比較與權衡，基本符合效率概念內涵。因此，本文認為，文化和旅游融合發展效率（cultural tourism integration development efficiency，CTIDE）是在既定資源要素融合水平、技術要素融合水平和勞動力要素融合水平下實現的最大市場效應融合水平。

1.2 文化和旅游融合發展效率投入產出指標體系

充分結合文化和旅游融合發展效率概念內涵與生產要素理論及其相關研究成果[12-16,26]，并考慮數據的準確性和可得性，構建文化和旅游融合發展效率投入產出指標體系（表1）。投入指標方面，采用文化和旅游資源融合水平作為融合發展的資源要素投入，采用文化和旅游技術要素融合水平作為融合發展的技術要素投入，采用文化和旅游勞動力融合水平作為融合發展的勞動力要素投入；產出指標方面，采用文化和旅游市場效應融合水平作為融合發展的市場效應產出。需要說明的是，投入水平與產出水平均為文化產業與旅游產業的分維度耦合協調值[12]，仍符合投入產出指標反映決策單元差異的基本特征，類似指標成效在旅游資源效率[22]、旅游產業效率[24]及城鄉融合發展效率[25]等研究領域得到充分印證，側面說明投入產出指標體系的合理性與科學性。在文化產業指標和旅游產業指標方面，充分考慮文化產業和旅游產業的發展特征，并有效結合相關研究成果[2,12-16,26]及數據可得性，分別甄選可合理表征資源、技術、勞動力與市場效應4個維度的關鍵指標。其中，文化產業企業包括文化服務業、文化批發零售業與文化制造業[12]，旅游資源豐富度為A 級景區數量，旅游資源品位度為A 級（2分）、2A級（4 分）、3A 級（6 分）、4A 級（8 分）和5A 級（10 分）的加權綜合分值。

表1 文化和旅游融合發展效率投入產出指標體系Tab.1 Input-output index system of cultural tourism integration development efficiency

1.3 研究方法

1.3.1 耦合協調模型

耦合協調模型作為度量不同系統在發展過程中相互協同水平和相互交融水平的有效手段，廣泛應用于經濟、生態、交通、文化和旅游等領域，現已成為開展文化和旅游融合發展研究的重要分析工具[2,12-16]。具體公式如下。

式（1）中：n為系統數；Ui為系統i發展水平；αi為權重，考慮文化和旅游同等重要，均取0.5[2]。

1.3.2 Super-SBM模型

數據包絡分析（data envelopment analysis，DEA）作為通過數學規劃來比較DMU 與其生產前沿面偏離程度，繼而判斷各DMU 相對效率的非參數評估方法，因其具備非主觀賦權、無需事先設定生產前沿函數等優點而成為效率研究領域的重要分析手段[26]。Tone 等提出的超效率基于松弛變量的超效率測度模型（super efficiency slacks-based measure，super-SBM）解決了傳統DEA 模型的松弛變量問題，同時，也可進一步對有效DMU 進行比較和排序[27]。具體公式如下。

式（2）中：ρ為效率值；ρ≥1 為DMU 相對有效，達到最佳生產前沿面；0 <ρ< 1 為DMU 相對無效，遠離最佳生產前沿面；m為投入指標數量；s為產出指標數量；x為投入要素；y為產出要素；i與r分別為投入和產出的決策單元；n為決策單元數量；si為投入的松弛變量；s+r為產出的松弛變量；λj為權重向量；xik為決策單元k的第i個投入要素；yrk為決策單元k的第r個產出要素。

1.3.3 空間馬爾科夫鏈

馬爾科夫鏈是一種能反映研究單元發展狀態及其轉移趨勢的動態分析方法[28]，在此基礎上進一步引入空間滯后的空間馬爾科夫鏈，更是充分考慮到空間效應與地理背景的影響[29]，有助于揭示區域現象的時空動態特征?？臻g馬爾科夫鏈將區域狀態劃分為k種類型，并構成k個k×k的概率轉移矩陣，在第k個條件概率轉移矩陣中，Tkij為區域a在鄰域b的條件下，從t時期狀態i轉移到（t+1）時期狀態j的概率，并提供空間效應檢驗公式如下：

式（3）中：k表示文化和旅游融合發展效率狀態類型數量，本文k=4；nij(S)為鄰域狀態類型S的空間馬爾科夫轉移省區數量；mij表示傳統馬爾科夫轉移概率；mij(S)為鄰域類型S的空間馬爾科夫轉移概率。

1.3.4 面板空間杜賓模型

面板空間計量模型在有效利用多維數據信息的同時充分考慮了變量的空間效應，與區域關聯背景和協同發展趨勢相契合，常用的主要有空間面板誤差模型（spatial panel error model，SPEM）、空間面板滯后模型（spatial panel lag model，SPLG）和空間面板杜賓模型（spatial panel Durbin model，SPDM）3種[30]。其中，SPDM在兼具SPEM和SPLG效果的同時考慮了解釋變量的空間相關性，并可通過偏微分方法進一步分解出直接效應和溢出效應，現已成為區域旅游發展影響因素研究的有效分析工具[31]。因此，本文最終采用SPDM進行分析，基礎模型設定如下。

式（4）中：Yit表示t時刻i省區的文化和旅游融合發展效率；Xit為t時刻i省區文化和旅游融合發展效率驅動因素；Wij為空間權重矩陣，采用經濟地理距離矩陣[32]（Weg）與反地理距離矩陣（Wag）；WijYjt和WijXjt分別為文化和旅游融合發展效率和驅動因素的空間滯后；ρ和φ為空間滯后系數；α為系數；ηt和μi分別為時間效應與空間效應；εit為誤差項。

1.4 數據來源

囿于2011 年以前的旅游景區、旅行社與星級酒店及文化產業相關數據暫未得到全面統計，2020 年數據也暫未完全公布，因此，本文以2011—2019 年為研究時段，并結合國家統計局方案將全國省區（暫未含港澳臺）劃分為東北部、東部、中部和西部地區。涉及數據主要來源于《中國統計年鑒》《中國旅游統計年鑒》《中國文化和旅游統計年鑒》《中國文化文物和旅游統計年鑒》《中國文化文物統計年鑒》《中國文化及相關產業統計年鑒》及各省市區統計年鑒與國民經濟和社會發展統計公報；旅游專利數據來自中國國家知識產權局專利檢索數據庫，以“旅游”“酒店”“旅行社”“旅游景區”進行檢索，剔除重復與無效項后整理獲得；旅游研發經費、旅游科研人員與旅游固定資產投資分別按旅游收入比重與研發經費、研發人員與固定資產投資的乘積獲得[21,33-34]；部分指標依據相關數據整理獲得，少數缺失值采用插值法補充完整。為消除價格波動影響，所有價格型數據均以2011年為基期進行平減處理。

2 中國文化和旅游融合發展效率的時空演化

借助耦合協調模型測度得到文化和旅游融合發展水平（圖2），研究發現，中國2011—2019年文化和旅游融合發展的分維度水平和總維度水平均存在“東部>中部>東北>西部”的區域分異且融合水平較低，尤其是東北地區和西部地區的融合水平明顯低于全國，省際水平及其差異也符合當前中國文化和旅游融合發展深度不夠的現實狀況[2]，與吳麗等[12]、李凌雁和翁鋼民[13]的研究結論基本一致，側面印證投入產出指標選取的合理性與科學性。因此，可進一步結合文化和旅游融合發展效率分析框架和Super-SBM 模型測算得到文化和旅游融合發展效率值，繼而從地理時空視角洞悉中國文化和旅游融合發展效率的演化特征。

2.1 時序總體特征

從全國尺度來看（表2），中國文化和旅游融合發展效率在2011—2015 年增長較慢，自2016 年開始加速提升，效率值由0.820（2011 年）抬升到0.854（2019 年）?？梢?，中國文化和旅游融合發展效率逐漸向好但卻均未達到最佳生產前沿面，在9 年間僅提升3.4%，還存在至少17.3%的潛力空間。盡管“文旅融合”在2011年《中共中央關于深化文化體制改革、推動社會主義文化大發展大繁榮若干重大問題的決定》的政策調整中被明確為發展新思路，但囿于政策效應的時滯性，加之受2012年文化娛樂業與酒店住宿業政務消費大量縮減的影響[2]，導致產能過剩與資源閑置問題凸顯，從而致使效率值在2013 年才得以提升。2014—2015 年未能延續上升趨勢反而輕微跌落，這與此期間的政策調控更側重旅游產業結構調整密切相關[13]，在一定程度上阻礙了要素資源在文化產業與旅游產業間的合理集聚與有序流動。2015 年以后，在文化產業被列為全域旅游和“旅游+”優先融合對象的發展戰略驅動下，尤其是隨著文化部與國家旅游局的合并，文化產業與旅游產業的協調互動關系愈發緊密，導致要素流動更為高效有序，從而導致文化和旅游融合發展效率明顯提升，充分映射出中國文化和旅游深度融合發展的政策導向特征[12]。

從區域尺度來看（表2），東部地區文化和旅游融合發展效率總體呈先波動變化后加速提升的演變軌跡，效率值由2011 年的0.857 增加到2019 年的0.897，但在9 年間均未達到最佳生產前沿面，還存在至少13.0%的潛力空間。中部地區表現為明顯的波動變化趨勢，還存在至少16.8%的潛力空間。西部地區和東北地區的變化軌跡大致相同，效率值分別由期初的0.790 和0.789 增加至期末的0.824 和0.805，在9 年間均未達到最佳生產前沿面，分別存在至少19.9%和22.5%的潛力空間?？梢?，4大區域文化和旅游融合發展效率均需進一步提升。此外，文化和旅游融合發展效率存在東部（0.870）>中部（0.832）>西部（0.801）>東北（0.775）的區域分異，從發展效率層面驗證了中國文化和旅游融合發展的梯度轉移現象。究其原因，東部地區在經濟實力、產業結構和科學技術等方面更具優勢，可依托高效靈活的合作協同機制和資源配置方式來促進文化產業與旅游產業間要素的有序流動和合理匹配，避免出現過多資源閑置問題，從而導致東部地區效率明顯較高。中部地區作為承東啟西的關鍵紐帶，可在東部地區涓滴效應傳遞過程中學習和吸收先進管理理念與科學技術，從而在一定程度上提高中部地區文化和旅游融合發展效率。而西部地區和東北地區受地理區位與經濟實力等的制約，無法提供持續穩定的技術與人才等關鍵要素，加之粗放式發展與資源閑置現象仍較為明顯，嚴重阻滯文化和旅游融合發展效率的可持續性改善。尤其是東北地區作為國家老工業基地，受長期忽略第三產業發展的影響，導致區域產業結構優勢不明顯，在一定程度上制約文化和旅游深度融合與創新發展。

從省域尺度來看（表2），中國31 個省份文化和旅游融合發展效率在研究期內總體均呈波動提升趨勢，但僅天津、上海、廣東與云南4 個省份常年達到最佳生產前沿面，其他省份在9 年間均與最佳生產前沿面存在一定距離，還存在至少6.7%～33.9%的潛力空間，最高效率省份（廣東1.038）與最低效率省份（青海0.661）相差37.7%（均值極差），省際差異顯著。原因主要在于區域資源要素、產業結構效應和政府宏觀政策等的不同，導致文化和旅游融合發展的廣度與深度具有明顯的空間分異，在一定程度上致使中國文化和旅游融合發展效率存在明顯的省際差異。

2.2 空間分布格局

借助自然斷裂法，以2011 年、2015 年與2019 年將研究期劃分為等間隔截面，進一步識別中國文化和旅游融合發展效率的空間分布格局（圖3）。

由圖3可知，中國文化和旅游融合發展效率在3大時間截面的空間分布格局較為一致，均呈現明顯的“由西至東逐漸遞增，由南至北逐漸遞減”空間分異特征，與融合發展水平的空間格局較為類似[12]。2011 年，文化和旅游融合發展效率高值區主要集中在天津、上海與廣東等東部地區和中部地區的安徽，明顯遠離最佳生產前沿面的省份多集中分布于西部地區和東北地區。此后，在區域協調發展戰略推動下，東部地區在一定程度上輻射帶動鄰近部分省份發展[12]，但溢出效應隨著空間距離不斷衰減。2015 年和2019 年各省份文化和旅游融合發展效率雖然有所提升，但總體空間格局并未改變，存在“東南沿海高值集聚，西北內陸低值集聚”現象。

2.3 時空動態演化

由空間演化分析可知，區域文化和旅游融合發展效率存在空間集聚，因而有必要融入空間效應來考察其時空動態演變趨勢，以貼近發展實際[29]。鑒于此，本文采用四分位法[35]將文化和旅游融合發展效率劃分為I（低）、II（較低）、III（較高）和IV（高）4種類型，繼而繪制出中國文化和旅游融合發展效率類型轉移空間分布圖（圖4）與馬爾科夫轉移概率矩陣（表3），并比較分析傳統馬爾科夫鏈（無滯后）與空間馬爾科夫鏈（有滯后）概率值變化，用以洞悉中國文化和旅游融合發展效率的時空動態演變特征。

表3 馬爾科夫轉移概率矩陣Tab.3 Markov transition probability matrix

圖4 中國文化和旅游融合發展效率類型轉移空間分布Fig.4 The spatial distribution of type transfer of cultural tourism integration development efficiency in China

由傳統馬爾科夫轉移概率矩陣（無滯后）可知如下結果。1）轉移概率矩陣對角線元素（最低概率值為57.14%）明顯大于非對角線元素（最高概率值為19.65%），即中國文化和旅游融合發展效率維持原有狀態的最低概率為57.14%，說明中國文化和旅游融合發展效率類型轉移具有較強的穩定性，存在明顯的路徑依賴現象。2）對角線頂端的低效率（81.25%）和高效率（79.69%）的穩定性明顯大于中間的較低效率（62.50%）和較高效率（57.14%），說明中國文化和旅游融合發展效率在連續提升過程中存在馬太效應。但中間的較低效率和較高效率兩種類型向上轉移概率（18.75%，23.21%）接近或大于向下轉移概率（18.75%，19.64%），表明較低效率與較高效率省份仍存在向上轉移的良好態勢，尤其是較高效率類型地區。因此，應不斷促進較低效率省份和較高效率省份文化和旅游融合發展效率提升，推動其逐漸躍入高效率行列，從而突破馬太效應困局。3）對角線元素在鄰近元素間轉移較為活躍，但在非鄰近元素間跳躍性轉移較為困難（最大概率僅為1.56%），映射出中國文化和旅游融合發展效率提升是循環漸進的連續過程，在短期內難以實現跨越式增長，在一定程度上驗證出中國文化和旅游融合發展仍遵循生命周期理論。

進一步結合空間馬爾科夫轉移概率矩陣（有滯后）和中國文化和旅游融合發展效率類型轉移空間分布圖（圖4）可知如下結果。1）中國文化和旅游融合發展效率存在明顯的空間溢出效應，即相較于不考慮地理背景的傳統馬爾科夫轉移概率矩陣（無滯后）而言，位于不同鄰域類型下的省份呈現出不同的概率轉移特征。2）不同鄰域類型下的空間馬爾科夫轉移概率矩陣中對角線元素的穩定性仍基本大于非對角線元素，且頂端元素穩定性大于中間，路徑依賴與馬太效應得到空間維度的解讀與證實。3）不同鄰域類型對區域文化和旅游融合發展效率的影響有所差異。通常表現為與高（低）效率的省份為鄰時自身向上（下）轉移的概率明顯提升的轉移特征。譬如較高效率省份類型向上（下）轉移的概率為23.21%（19.64%），當與低效率和較低效率為鄰時向上（下）轉移概率分別降低（增加）至20.00%（40.00%）和23.08%（23.08%），而與高效率為鄰時向上轉移概率增加至25.00%，說明文化和旅游融合發展效率的協同提升是實現整體區域文化和旅游深度融合發展的關鍵。4）中國文化和旅游融合發展效率自身與鄰域均向上轉移的省份為河北、山西和內蒙古3 個，自身向上鄰域向下的為湖北和貴州兩個，向上轉移大于向下轉移；自身與鄰域均維持穩定的省份數量占比最大（32.26%），主要集中分布于東部地區（如浙江、上海、廣東等）、中部地區（如湖南、福建等）及西部內陸的新疆和青海兩個省份，存在轉移惰性?？梢?，中國文化和旅游融合發展效率基本面趨好，但仍需進一步提升。

為進一步研判考慮地理背景的文化和旅游融合發展效率空間溢出效應是否具有統計學意義，采用式（3）進行假設檢驗，結果（H=34.43**，p=0.033）不接受2011—2019 年中國文化和旅游融合發展效率類型轉移在空間上相互獨立的原假設，認為區域狀態類型與鄰域狀態類型存在顯著空間相關性，說明考慮空間效應的綜合集成分析具有合理性和必要性。

3 中國文化和旅游融合發展效率的驅動機制

由時空分析可知，中國文化和旅游融合發展效率受溢出效應的深刻影響。因此，有必要采用考慮空間效應的面板空間杜賓模型來研究揭示影響中國文化和旅游融合發展效率關鍵因素的直接效應與間接效應，進而站在區域協同發展角度為突破當前中國文化和旅游融合發展效率路徑依賴困境提供有效機制，對區域文化產業與旅游產業轉型升級和提質增效及其深度融合高質量發展具有重要現實意義。

3.1 驅動因素甄選

為合理甄選影響中國文化和旅游融合發展效率的關鍵因素，綜合考慮社會、政治與經濟等方面，結合相關成果及可得數據，甄選科技創新（innovation，IN）、消費需求（demand，DE）、服務隊伍（service team，ST）、政府調控（government regulation，GR）、產業結構（industrial structure，IS）和交通水平（traffic level，TL）等6 個因素[2,12,21,35-37]?？萍紕撔路从硡^域科學技術創新的能力和潛力，是文化和旅游深度融合的關鍵基點[23]，采用科學技術財政支出[2,21]表征；消費需求反映區域受眾所需的實際服務產品情況，是文化和旅游深度融合的首要方向[10]，采用人均文娛消費支出比重[12]表征；服務隊伍反映區域文旅勞動力的供給狀況，是文化和旅游深度融合的基本保障[35]，采用文化產業與旅游產業從業人員比重[2]表征；政府調控反映區域配套設施與空間建設的完善程度，是文化和旅游深度融合的物質基礎，采用人均公共服務財政支出[12]表征；產業結構反映區域文旅產業與相關產業的比例關系，是文化和旅游深度融合的重要條件，采用文化產業與旅游產業收入比重[36]表征；交通水平反映區域空間可達性與空間結構合理性及資源要素流動性，是文化和旅游深度融合的主要支撐，采用由公路里程、鐵路里程、內河航道里程與民航航班起降架次構成的交通優勢度[37]表征。此外，變量均采用對數化形式以弱化異方差影響。并且，方差膨脹系數（variance inflation factor，VIF）均小于5，說明變量也不存在嚴重的多重共線性問題。

3.2 計量模型檢驗

表4 顯示，首先，經濟地理距離矩陣（Weg）和反地理距離矩陣（Wag）下LM 檢驗雖部分不顯著，但綜合Moran’sI檢驗與Robust-LM 檢驗及前文時空分析結果[31]，仍應嘗試考慮空間滯后效應與空間誤差效應的面板空間杜賓模型[31,38]。其次，LR 檢驗與Wald檢驗均在1%顯著水平拒絕面板空間杜賓模型退化為面板空間誤差模型或面板空間滯后模型的原假設，進一步說明和論證面板空間杜賓模型為最優模型。最后，Hausman 檢驗與LR 檢驗均在1%水平顯著，表明時空固定效應優于時間或空間固定效應及隨機效應。因此，本文最終采用面板空間杜賓時空固定效應模型對中國文化和旅游融合發展效率的驅動因素進行探討。

表4 面板空間計量模型檢驗結果Tab.4 Test results of panel space econometric model

3.3 回歸結果分析

由面板空間杜賓模型點估計結果（表5）可知，經濟地理距離矩陣和反地理距離矩陣結果具有一致性和穩健性。但考慮到空間杜賓模型系數并非傳統非空間模型的邊際效應，結果可能存在偏誤且

表5 空間面板杜賓模型點估計結果Tab.5 Estimation results of spatial panel Durbin model

表6 空間效應分解結果Tab.6 Decomposition result of spatial effect

考慮到篇幅限制，本文主要對采用更貼近區域發展實際的經濟地理矩陣空間效應分解結果進行分析[32]。具體如下。

1）科技創新的直接效應為0.0066 但未通過顯著性檢驗，間接效應為0.1350 且在10%水平顯著?？梢?，科技創新產生一定的空間溢出效應來推動鄰近地區文化和旅游融合發展效率改善，但對區域自身的促進作用尚不顯著，說明科技創新驅動區域文化和旅游融合發展效率提升過程中存在搭便車效應，即鄰近地區可通過學習和吸收本地區域的先進理念和科學技術，使得間接減少的成本轉移到鄰近區域創新中，從而為鄰近區域文化和旅游深度融合提供更多的關鍵技術要素；本地區域受成本消耗過多且創新成效顯現較慢的影響，導致科技創新效應并不顯著。但由直接效應與間接效應疊加的總效應為0.1416 且通過顯著性檢驗可知，科技創新對整體區域文化和旅游融合發展效率提升起到明顯推動作用。究其原因，科技創新能有效突破文化產業與旅游產業的界限壁壘，使得文化和旅游交融的深度與廣度不斷延伸和擴展[10]，并可依托技術進步效應來促進文化和旅游融合發展過程中資源配置高效，進而提升文化和旅游融合發展效率，在一定程度上驗證出科技創新是區域協同發展過程中文化和旅游深度融合的關鍵[23]。

2）消費需求的直接效應為0.0140 但并不顯著，間接效應為0.4607 且在1%水平顯著。結果表明消費需求對本地區域文化和旅游發展效率提升并未起到明顯促進作用，但產生顯著的正向溢出效應來推動鄰近地區文化和旅游深度融合發展。根據旅游動機理論，文化要素和旅游要素存在的區域差異深刻影響著旅游流的流向和流量，尤其是大眾文化與大眾旅游背景下的游客求異求新需求更加得到凸顯[10]，旅游者可能更傾向于前往鄰近地區開展文化和旅游活動，從而給鄰近地區帶去更多的資金流、信息流和客流，有效助力鄰近區域文化和旅游融合發展效率提升，但產生負向回流效應阻滯本地區域發展。進一步，由總效用為0.4747 且在1%水平顯著可知，消費需求對整體區域文化和旅游融合發展效率提升起到顯著推動作用，從效率層面支持了消費需求是文化和旅游深度融合發展重要方向的基本結論[2,10]。因此，從長期發展來看，應加速構建區域協同發展機制，避免惡性競爭開發和產品同質化現象，推動區域文旅產品差異化發展。

3）服務隊伍的直接效應為-0.0396 且在10%水平顯著，間接效應為0.0468 但不顯著，說明服務隊伍在研究期內對本地區域文化和旅游融合發展效率提升產生些許阻滯作用，對鄰近地區的正向溢出效應也不明顯，但正向外溢效應大于直接效應并致使總效用雖不顯著但方向為正（0.0072）。毋庸置疑，勞動力是加速文化產業與旅游產業結構轉型和實現資源配置高效的重要因素[35]，其能加速新技術應用并轉換為生產力，導致資源要素在文化產業與旅游產業間流動愈發合理有序，從而提升文化和旅游融合發展效率。但就文化和旅游融合發展實踐而言，在當前文化產業與旅游產業勞動力規模數量多的背后潛藏著行業藩籬和人員錯配問題[35]，導致在勞動力層面未能實現文化和旅游的深度融合[12]，在一定程度上阻滯著其正向效應的顯現。因此，未來應注重培養兼具文化和旅游雙重素養的復合型人才隊伍，突破當前文化人才與旅游人才融合發展不足的現實困境，進而產生相互借勢和雙向互動的人才效應，為區域文化和旅游融合發展效率提升提供有效助力。

4）政府調控的直接效應為-0.0699 并在5%水平顯著，間接效應為0.3340 并通過5%水平顯著性檢驗，意味著政府調控驅動區域文化和旅游融合發展效率提升過程中存在借用規模效應，即鄰近地區在借鑒和學習本地區域成效顯著政策的過程中可減少區域自身公共設施政策制定的試錯成本，為其文化和旅游深度融合發展所需的勞動力、技術和人才等資源要素提供更多的資金保障，從而推動鄰近區域文化和旅游融合發展效率提升。進一步結合正向溢出效應明顯大于直接效應導致總效用為正（0.2641）并在5%水平顯著來看，政府調控在研究期內對整體區域文化和旅游融合發展效率提升起到顯著推動作用，總體驗證出政府調控是文化和旅游深度融合發展的重要助力[12]，也說明財政支出存在顯著的正向回流效應?？梢?，站在區域協同發展層面制定文化和旅游融合發展政策，突破行政區劃壁壘，是推動未來區域文化和旅游融合發展效率提升的重要途徑。

5）產業結構的直接效應為0.0817 并在1%水平顯著，間接效應為-0.3234 并通過1%水平顯著性檢驗，由此說明產業結構在驅動本地區域文化和旅游融合發展效率提升過程中起到顯著推動作用，但卻會對鄰近地區文化和旅游深度融合產生抑制作用，抑制作用主要是來源于本地區域依托產業結構效應增強經濟集聚優勢，對鄰近地區產生較強的虹吸效應，而資源要素尤其是人才和技術等關鍵要素的流出嚴重侵蝕著文化和旅游深度融合的基石，從而阻礙鄰近地區文化和旅游融合發展效率改善，表明本地區域產業與鄰近區域存在競爭關系。進一步結合負向溢出效應大于直接效應并導致總效應顯著為負來看，產業結構對整體區域文化和旅游融合發展效率提升產生抑制作用。通常而言，產業結構轉變能有效促進文化產業與旅游產業及其他相關產業的深度融合，鞏固文化和旅游融合發展的產業環境基礎，從而優化區域文化和旅游融合發展效率。但就區域產業結構現實情況來看，以往的“門票經濟”導致旅游產業與文化產業及相關產業融合的廣度、深度不夠[40]，致使競爭態勢強于協作態勢，從而導致結構效應為負。因此，未來應注重加深旅游產業與文化產業及相關產業的深度關聯，并有效增強發達地區涓滴效應的資源傳遞力度和適度減弱虹吸效應的要素攝取強度，在一定程度上降低欠發達地區的負向回流效應，進而逐漸扭轉產業結構對整體區域文化和旅游融合發展效率提升效應為負的不良局面。

6）交通水平的直接效應為0.1438 并在1%水平顯著，間接效應為負但不顯著。結果表明，交通水平在驅動本地區域文化和旅游融合發展效率提升的過程中起到顯著推動作用，而對鄰近地區產生不明顯的負向外溢效應。原因主要在于，本地區域交通發達可有效增強資金流、信息流和勞動力流的集聚，使得本地區域文化和旅游融合發展呈增長極模式，從而促進文化和旅游融合發展效率改善；但受資源要素外流的影響，鄰近區域易產生文化和旅游融合發展的“空心化”，進而抑制鄰近區域文化和旅游融合發展效率的提升，但在研究期內的抑制效應并不顯著。進一步結合空間總效應來看，交通效應對整體區域文化和旅游融合發展效率提升的促進作用尚不顯著，但存在效應為正的向好趨勢，這可能與當前交通網絡與整體區域文化和旅游發展的銜接不佳密切相關，尤其是未能實現中心發達區域與周邊欠發達地區在交通層面的良性關聯。因此，未來應加強區域交通設施整體規劃，中心發達地區應注重依托交通軸線適度傳遞涓滴效應輻射帶動周邊地區發展，周邊欠發達地區應加強內部交通通達度并與中心區域實現良性互動，從而使得外溢效應逐漸正向化，并推動正向總效應逐漸顯現。

此外，通過比較分析可發現，反地理距離矩陣下與經濟地理距離矩陣下的直接效應、間接效應和總效用的顯著性和方向基本一致，說明結果具有穩健性。

3.4 驅動機制解析

充分結合文化和旅游融合發展效率概念內涵、空間相互作用理論及相關研究成果[2,12,35,40-42]，解析區域文化和旅游融合發展效率時空演化的驅動機制（圖5）。文化和旅游融合發展效率CTIDE 是圍繞投入產出視角來度量文化和旅游深度融合發展水平的重要指標，其效率值高低受到科技創新、消費需求、服務隊伍、政府調控、產業結構和交通水平等因素的共同影響[2,12]。囿于上述因素空間分布的相關性和溢出性[40-42]，區域文化和旅游融合發展效率時空演化往往也存在關聯性和相似性。尤其是隨著空間相互作用的日益增強和區域協同發展的日益深化[42]，導致區域間要素的流動成本明顯降低、流動速度明顯加快，從而使得驅動因素的影響效應在區域間的擴散程度、溢出程度隨時間變化愈發加深[35]，進一步明顯推動文化和旅游融合發展效率在區域間的關聯、溢出和提升。在此驅動過程中，一方面，驅動因素可通過強化資源要素的規模效應和集聚效應及其資源配置的優化效應，從而對本地區域文化和旅游融合發展效率時空演化施以影響；另一方面，本地區域會依托自身優勢因素產生虹吸效應和涓滴效應，從而對鄰近區域文化和旅游融合發展效率時空演化施以影響?？梢?，區域文化和旅游融合發展效率時空演化實質上是受科技創新、消費需求、服務隊伍、政府調控、產業結構和交通水平等關鍵因素直接效應及其溢出效應綜合驅動的結果。該機制可為區域文化產業與旅游產業轉型升級和提質增效及其深度融合高質量發展提供研究指引與理論支撐。

圖5 文化和旅游融合發展效率的驅動機制Fig.5 The driving mechanism of cultural tourism integration development efficiency

4 結論與展望

4.1 結論與建議

本文嘗試構建文化和旅游融合發展效率分析框架，綜合運用耦合協調模型、Super-SBM 模型、空間馬爾科夫鏈與面板空間杜賓模型解讀中國2011—2019 年文化和旅游融合發展效率的時空演化特征及其驅動機制，主要結論如下。

1）中國文化和旅游融合發展效率逐漸向好，但在9 年間僅提升3.4%，離最佳生產前沿面還存在至少17.3%的潛力空間；4 大區域在研究期內均未觸及最佳生產前沿面，并呈現東部>中部>西部>東北區域差異，均需進一步提升，尤其是西部地區和東北地區。

2）中國文化和旅游融合發展效率呈現“由西至東逐漸遞增，由南至北逐漸遞減”空間擴散規律，存在明顯的路徑依賴和馬太效應，幾乎難以實現跨越式增長，但與高效率的省域為鄰時自身向上轉移概率有所提升，存在一定的空間溢出效應。

3）產業結構與交通水平在驅動本地區域文化和旅游融合發展效率提升過程中起到顯著推動作用，但對鄰近地區產生負向溢出效應；科技創新、消費需求和政府調控均產生顯著正向溢出效應促進鄰近地區發展，但對本地區域的正向效應尚不顯著，政府調控更是產生一定的負向影響；服務隊伍抑制了本地區域文化和旅游融合發展效率提升，對鄰近地區的溢出效應并不顯著。

結合時空演化特征及其驅動機制分析，為區域文化和旅游深度融合發展效率提升提供針對性建議。

1）結合區域差異分析，東部地區應依托自身堅實經濟基礎，加快結構轉型與技術創新，但在虹吸大量資源要素的同時也應適度轉移部分資源輻射拉動周邊地區發展；中部地區應充分學習與借鑒東部地區先進管理理念與技術，為自身資源配置效率優化提供支撐；而西部地區和東北地區文旅產業基礎薄弱，因而有必要加速完善文化和旅游融合發展所需設施設備，吸引相關產業涌入來逐漸形成較好的發展基礎。2）結合空間特征分析可知，中國文化和旅游融合發展效率存在顯著的路徑依賴，但與高效率的省份為鄰時向上轉移概率明顯提升。因此，應建立常態長效的跨區域合作機制，加強省份與鄰域的信息共享和經驗交流，憑借極化效應和涓滴效應優化整體競爭優勢來突破空間依賴困局，尤其是西部地區和東北地區。3）結合驅動機制分析，應充分把握區域文化和旅游融合發展效率驅動因素的空間效應影響，本地區域在注重產業結構與交通水平優化的同時也應適度緩解其對鄰近地區的抑制效應，注重協同提升，避免陷入馬太效應困境；鄰近地區可適度借鑒與學習本地區域的政策與技術，但應避免過多的搭便車行為，這不利于長期發展與總體發展，也要求處于中心位置的省份應加強自身的集聚能力與整合能力，穩固區域合作關系來避免潛在的競爭關系顯現；此外，應根據消費需求進行差異化創新，同時加強文化產業與旅游產業復合人才培養，從而有效助力區域文化和旅游融合發展提質增效。

4.2 局限與展望

區別于既往多數研究的發展水平視角[2,12-16]，本文嘗試圍繞投入產出角度構建文化和旅游融合發展效率分析框架，回應效率變革和質量變革背景下文化和旅游深度融合及其高質量發展的現實需要和學術關切，也是從文化和旅游融合發展層面對旅游效率研究領域的延伸[26,43]。本文進一步借助空間馬爾科夫鏈和面板空間杜賓模型等方法客觀系統地揭示了中國文化和旅游融合發展效率的時空動態特征及其驅動機制，相較于經典空間分析方法和傳統計量回歸模型，空間馬爾科夫鏈和面板空間杜賓模型充分考慮了地理現象的空間效應，更符合區域文化和旅游發展實際，可為制定因地制宜的文化和旅游調控政策提供依據與借鑒。

但需要指出的是，本文仍存在一定的不足，需后續深化研究。1）鑒于文化產業與旅游產業的復雜性及其相關領域統計資料的局限性，本文結合相關成果甄選較為關鍵的指標反映文化產業與旅游產業發展狀況，但若待相關統計數據逐漸完善，進一步納入與文化或旅游直接相關的環境類、科技類等指標，或能使研究結果更具精細化。2）囿于數據限制，本文僅分析了2011—2019 年中國文化和旅游融合發展效率時空動態特征，未來應嘗試對數據進行時序追蹤并向市域或縣域下沉，更精細地考察尺度效應下的時空動態差異特征。3）考慮到空間溢出效應，本文借助空間面板杜賓模型開展驅動機制研究，而在區域差異背景下，驅動因素的空間異質性也是亟待探討的重要方面，未來研究可嘗試采用地理加權回歸、多尺度地理加權回歸等模型分析影響中國文化和旅游融合發展效率的空間異質性，以此豐富研究內容。