中国文化和旅游融合发展效率时空动态演化及其驱动机制

王兆峰，谢佳亮

（湖南师范大学旅游学院，湖南长沙410081）

0 引言

早在2009年，文化部和国家旅游局联合印发的《关于促进文化与旅游结合发展的指导意见》就已明确提出“在新形势下促进文化与旅游深度结合”的重要指引。《“十四五”文化和旅游发展规划》进一步强调，坚持以文塑旅、以旅彰文，推动文化和旅游深度融合、创新发展。文化和旅游融合是文化产业与旅游产业在紧密配合和交互协调下实现协同效应的动态关联过程[1-2]，也是伴随协同效应的经济增长过程，但实质上更是文化产业与旅游产业间实现要素配置高效的效率提升过程。尤其是中国正处于效率变革与质量变革的关键期和攻坚期，推动文化和旅游融合发展效率提升显得至关紧要，是实现文化和旅游深度融合及其高质量发展的重要路径。因此，构建文化和旅游融合发展效率分析框架，从全国宏观尺度开展文化和旅游融合发展效率时空动态演化及其驱动机制的综合集成研究尤为紧迫和必要，对推动效率变革和质量变革过程中文化和旅游深度融合，实现区域文化和旅游融合高质量发展具有重要的理论价值与现实意义。

文化和旅游融合发展一直是国内外旅游学者关注的热点问题。国外文化和旅游融合发展研究发轫于Macintosh和Gerbert对“文化旅游”的学理刻画，认为文化旅游是旅游者可从中领略到历史文化和思想感悟的旅游活动类型[3]，后续研究内容逐渐向文化创意与旅游融合[4]、文化遗产与旅游融合[5]、影视与旅游融合[6]、节事与旅游融合[7]、演艺与旅游融合[8]等实践层面深化拓展，其中，核心观点认为文化和旅游相互影响并互利共生。国内关于文化和旅游融合发展的研究也是由来已久。20 世纪80 年代，著名学者于光远提出了“旅游具有经济性与文化性”的重要观点[9]，后续则逐渐衍生形成“灵魂载体说”[10]。目前，学界多围绕产业融合角度开展文化和旅游融合发展研究，研究视角呈现经济学、文化学、地理学等多学科领域交互的复杂特征，研究内容既涉及融合机制[10]、融合路径[11]等理论层面，又涵盖融合水平分析[12-16]的实证层面。在理论方面，学界主流见解认为，文化和旅游是在科技创新与消费需要驱动下界限壁垒逐渐消除并实现良性互动融合的过程[10]，主要包括资源融合、技术融合、劳动力融合和市场融合等关键路径[11]。在实证方面，旅游学者多借鉴“耦合协调”概念解译文旅融合发展过程中文化产业与旅游产业的协同效应与融合机制及融合水平[12-13]，代表性的研究主要集中在全国、区域、市域等研究尺度下文化和旅游融合发展水平的时序演化、分布格局及其空间集聚分析[14-16]等，但评价指标仅限于资源融合、劳动力融合与市场融合3 个维度[13-15]，且暂未涉及融合水平的时空动态分析；此外，少数研究虽剖析了科技创新、交通设施、政府调控等关键因素的作用[12]，但却未曾涉及区域关联背景下驱动因素溢出效应的深度考量。

笔者通过梳理文献及综合评述发现，文化和旅游融合发展研究远不能满足当今时代理论与实践发展的需要。理论指导实践，实践呼唤理论，面对效率变革与质量变革的迫切需要，研究内容亟须由融合发展水平向融合发展效率转变。然而，目前鲜有学者提出文化和旅游融合发展效率的分析框架并推至实证研究，考虑空间效应的区域文化和旅游融合发展效率时空动态特征识别及其驱动因素溢出效应分析的综合集成研究则更为匮乏。

鉴于此，本文尝试作出以下边际贡献。1）尝试立足资源融合、技术融合、劳动力融合与市场融合4个关键维度来构建文化和旅游融合发展效率的分析框架，回应效率变革与质量变革的现实需要与学术关切，以期为区域文化和旅游深度融合及其高质量发展提供有益理论探索。2）借助空间马尔科夫链剖析区域文化和旅游融合发展效率的时空动态演变过程，弥补既有研究仅注重考察时间维度或空间维度演变过程的不足，扩展旅游地理学的研究视野。3）采用面板空间杜宾模型，从空间关联视角剖析影响区域文化和旅游融合发展效率的关键因素，弥补既往研究忽略驱动因素溢出效应考量的缺陷，继而探索出推动区域文化和旅游融合发展效率提升的有效机制，希冀为区域文化产业与旅游产业转型升级和提质增效及其深度融合高质量发展提供研究指引与理论依据。

1 研究设计

1.1 文化和旅游融合发展效率分析框架

国际国内文化和旅游融合发展理论与实践均表明，文化和旅游的界限壁垒在科技创新与消费需要的双轮驱动下正加速消除[10]，两者的相融性与耦合性愈发显著[2]。耦合协调作为可以识别文化系统与旅游系统在融合发展过程中紧密交融、相互协同和有序协调程度的理论模型[2,14]，因其兼具融合的转型效应和创新效应并能在更广阔空间进一步提升系统整体效应[17]，突出表现的系统互动性也与文化和旅游融合发展所关注的协同性相契合[1,17]，现已发展成为学界开展文化和旅游融合研究的重要分析手段[2,12,14-16]。实质而言，一方面，世界旅游组织早已明确强调文化和旅游的有序匹配和协同发展是实现文化和旅游融合发展的关键驱动点[1]，产业融合理论也揭示出协同合作是文化和旅游融合发展的重要特征[18]。另一方面，当前中国文化产业与旅游产业正处于“宜融则融、能融尽融”，且融合水平较低、深度不够的发展阶段[2,13-14]，突出表现为文化产业与旅游产业既相互关联又相互独立[19]，而耦合协调恰能在反映文化和旅游融合发展过程中协同效应和关联效应的同时，又不导致两者独立属性的改变[1,17]。可见，耦合协调在一定程度上能真实客观地反映出中国文化和旅游融合发展情况，为本文的文化和旅游融合发展效率分析框架构建提供坚实的理论依据和文献支撑。

本文紧扣效率概念内涵，充分结合产业融合理论、耦合协调理论与投入产出理论及其相关研究成果[20-23]，构建文化和旅游融合发展效率分析框架（图1）。效率实质上是度量决策单元（decision making unit，DMU）在既定投入要素（资源、技术和劳动力等）下实现的最大产出水平（市场效应、人数或收入）[20-22]，突出表现为要素配置的优化。文化和旅游融合发展是经由资源融合、技术融合和劳动力融合到最后实现市场融合的多维动态质变过程[23]，本质上是由投入到产出的一般过程，涵盖着与效率评价中投入产出要素相对应的4个关键维度。1）资源要素融合是基础，引发资源要素有机结合与优势叠加，为文化和旅游融合发展的资源要素投入。2）技术要素融合是关键，助力技术手段有机配比与创新业态，为文化和旅游融合发展的技术要素投入。3）劳动力要素融合是保障，促进人力资本共育共享与跨界合作，为文化和旅游融合发展的劳动力要素投入。4）市场效应融合是核心，推动市场效应互动响应与协同共生，为文化和旅游融合发展的市场效应融合产出。可见，文化和旅游融合也表现为发展所需的资源要素投入、技术要素投入和劳动力要素投入与市场效应融合产出水平的比较与权衡，基本符合效率概念内涵。因此，本文认为，文化和旅游融合发展效率（cultural tourism integration development efficiency，CTIDE）是在既定资源要素融合水平、技术要素融合水平和劳动力要素融合水平下实现的最大市场效应融合水平。

1.2 文化和旅游融合发展效率投入产出指标体系

充分结合文化和旅游融合发展效率概念内涵与生产要素理论及其相关研究成果[12-16,26]，并考虑数据的准确性和可得性，构建文化和旅游融合发展效率投入产出指标体系（表1）。投入指标方面，采用文化和旅游资源融合水平作为融合发展的资源要素投入，采用文化和旅游技术要素融合水平作为融合发展的技术要素投入，采用文化和旅游劳动力融合水平作为融合发展的劳动力要素投入；产出指标方面，采用文化和旅游市场效应融合水平作为融合发展的市场效应产出。需要说明的是，投入水平与产出水平均为文化产业与旅游产业的分维度耦合协调值[12]，仍符合投入产出指标反映决策单元差异的基本特征，类似指标成效在旅游资源效率[22]、旅游产业效率[24]及城乡融合发展效率[25]等研究领域得到充分印证，侧面说明投入产出指标体系的合理性与科学性。在文化产业指标和旅游产业指标方面，充分考虑文化产业和旅游产业的发展特征，并有效结合相关研究成果[2,12-16,26]及数据可得性，分别甄选可合理表征资源、技术、劳动力与市场效应4个维度的关键指标。其中，文化产业企业包括文化服务业、文化批发零售业与文化制造业[12]，旅游资源丰富度为A 级景区数量，旅游资源品位度为A 级（2分）、2A级（4 分）、3A 级（6 分）、4A 级（8 分）和5A 级（10 分）的加权综合分值。

表1 文化和旅游融合发展效率投入产出指标体系Tab.1 Input-output index system of cultural tourism integration development efficiency

1.3 研究方法

1.3.1 耦合协调模型

耦合协调模型作为度量不同系统在发展过程中相互协同水平和相互交融水平的有效手段，广泛应用于经济、生态、交通、文化和旅游等领域，现已成为开展文化和旅游融合发展研究的重要分析工具[2,12-16]。具体公式如下。

式（1）中：n为系统数；Ui为系统i发展水平；αi为权重，考虑文化和旅游同等重要，均取0.5[2]。

1.3.2 Super-SBM模型

数据包络分析（data envelopment analysis，DEA）作为通过数学规划来比较DMU 与其生产前沿面偏离程度，继而判断各DMU 相对效率的非参数评估方法，因其具备非主观赋权、无需事先设定生产前沿函数等优点而成为效率研究领域的重要分析手段[26]。Tone 等提出的超效率基于松弛变量的超效率测度模型（super efficiency slacks-based measure，super-SBM）解决了传统DEA 模型的松弛变量问题，同时，也可进一步对有效DMU 进行比较和排序[27]。具体公式如下。

式（2）中：ρ为效率值；ρ≥1 为DMU 相对有效，达到最佳生产前沿面；0 <ρ< 1 为DMU 相对无效，远离最佳生产前沿面；m为投入指标数量；s为产出指标数量；x为投入要素；y为产出要素；i与r分别为投入和产出的决策单元；n为决策单元数量；si为投入的松弛变量；s+r为产出的松弛变量；λj为权重向量；xik为决策单元k的第i个投入要素；yrk为决策单元k的第r个产出要素。

1.3.3 空间马尔科夫链

马尔科夫链是一种能反映研究单元发展状态及其转移趋势的动态分析方法[28]，在此基础上进一步引入空间滞后的空间马尔科夫链，更是充分考虑到空间效应与地理背景的影响[29]，有助于揭示区域现象的时空动态特征。空间马尔科夫链将区域状态划分为k种类型，并构成k个k×k的概率转移矩阵，在第k个条件概率转移矩阵中，Tkij为区域a在邻域b的条件下，从t时期状态i转移到（t+1）时期状态j的概率，并提供空间效应检验公式如下：

式（3）中：k表示文化和旅游融合发展效率状态类型数量，本文k=4；nij(S)为邻域状态类型S的空间马尔科夫转移省区数量；mij表示传统马尔科夫转移概率；mij(S)为邻域类型S的空间马尔科夫转移概率。

1.3.4 面板空间杜宾模型

面板空间计量模型在有效利用多维数据信息的同时充分考虑了变量的空间效应，与区域关联背景和协同发展趋势相契合，常用的主要有空间面板误差模型（spatial panel error model，SPEM）、空间面板滞后模型（spatial panel lag model，SPLG）和空间面板杜宾模型（spatial panel Durbin model，SPDM）3种[30]。其中，SPDM在兼具SPEM和SPLG效果的同时考虑了解释变量的空间相关性，并可通过偏微分方法进一步分解出直接效应和溢出效应，现已成为区域旅游发展影响因素研究的有效分析工具[31]。因此，本文最终采用SPDM进行分析，基础模型设定如下。

式（4）中：Yit表示t时刻i省区的文化和旅游融合发展效率；Xit为t时刻i省区文化和旅游融合发展效率驱动因素；Wij为空间权重矩阵，采用经济地理距离矩阵[32]（Weg）与反地理距离矩阵（Wag）；WijYjt和WijXjt分别为文化和旅游融合发展效率和驱动因素的空间滞后；ρ和φ为空间滞后系数；α为系数；ηt和μi分别为时间效应与空间效应；εit为误差项。

1.4 数据来源

囿于2011 年以前的旅游景区、旅行社与星级酒店及文化产业相关数据暂未得到全面统计，2020 年数据也暂未完全公布，因此，本文以2011—2019 年为研究时段，并结合国家统计局方案将全国省区（暂未含港澳台）划分为东北部、东部、中部和西部地区。涉及数据主要来源于《中国统计年鉴》《中国旅游统计年鉴》《中国文化和旅游统计年鉴》《中国文化文物和旅游统计年鉴》《中国文化文物统计年鉴》《中国文化及相关产业统计年鉴》及各省市区统计年鉴与国民经济和社会发展统计公报；旅游专利数据来自中国国家知识产权局专利检索数据库，以“旅游”“酒店”“旅行社”“旅游景区”进行检索，剔除重复与无效项后整理获得；旅游研发经费、旅游科研人员与旅游固定资产投资分别按旅游收入比重与研发经费、研发人员与固定资产投资的乘积获得[21,33-34]；部分指标依据相关数据整理获得，少数缺失值采用插值法补充完整。为消除价格波动影响，所有价格型数据均以2011年为基期进行平减处理。

2 中国文化和旅游融合发展效率的时空演化

借助耦合协调模型测度得到文化和旅游融合发展水平（图2），研究发现，中国2011—2019年文化和旅游融合发展的分维度水平和总维度水平均存在“东部>中部>东北>西部”的区域分异且融合水平较低，尤其是东北地区和西部地区的融合水平明显低于全国，省际水平及其差异也符合当前中国文化和旅游融合发展深度不够的现实状况[2]，与吴丽等[12]、李凌雁和翁钢民[13]的研究结论基本一致，侧面印证投入产出指标选取的合理性与科学性。因此，可进一步结合文化和旅游融合发展效率分析框架和Super-SBM 模型测算得到文化和旅游融合发展效率值，继而从地理时空视角洞悉中国文化和旅游融合发展效率的演化特征。

2.1 时序总体特征

从全国尺度来看（表2），中国文化和旅游融合发展效率在2011—2015 年增长较慢，自2016 年开始加速提升，效率值由0.820（2011 年）抬升到0.854（2019 年）。可见，中国文化和旅游融合发展效率逐渐向好但却均未达到最佳生产前沿面，在9 年间仅提升3.4%，还存在至少17.3%的潜力空间。尽管“文旅融合”在2011年《中共中央关于深化文化体制改革、推动社会主义文化大发展大繁荣若干重大问题的决定》的政策调整中被明确为发展新思路，但囿于政策效应的时滞性，加之受2012年文化娱乐业与酒店住宿业政务消费大量缩减的影响[2]，导致产能过剩与资源闲置问题凸显，从而致使效率值在2013 年才得以提升。2014—2015 年未能延续上升趋势反而轻微跌落，这与此期间的政策调控更侧重旅游产业结构调整密切相关[13]，在一定程度上阻碍了要素资源在文化产业与旅游产业间的合理集聚与有序流动。2015 年以后，在文化产业被列为全域旅游和“旅游+”优先融合对象的发展战略驱动下，尤其是随着文化部与国家旅游局的合并，文化产业与旅游产业的协调互动关系愈发紧密，导致要素流动更为高效有序，从而导致文化和旅游融合发展效率明显提升，充分映射出中国文化和旅游深度融合发展的政策导向特征[12]。

从区域尺度来看（表2），东部地区文化和旅游融合发展效率总体呈先波动变化后加速提升的演变轨迹，效率值由2011 年的0.857 增加到2019 年的0.897，但在9 年间均未达到最佳生产前沿面，还存在至少13.0%的潜力空间。中部地区表现为明显的波动变化趋势，还存在至少16.8%的潜力空间。西部地区和东北地区的变化轨迹大致相同，效率值分别由期初的0.790 和0.789 增加至期末的0.824 和0.805，在9 年间均未达到最佳生产前沿面，分别存在至少19.9%和22.5%的潜力空间。可见，4大区域文化和旅游融合发展效率均需进一步提升。此外，文化和旅游融合发展效率存在东部（0.870）>中部（0.832）>西部（0.801）>东北（0.775）的区域分异，从发展效率层面验证了中国文化和旅游融合发展的梯度转移现象。究其原因，东部地区在经济实力、产业结构和科学技术等方面更具优势，可依托高效灵活的合作协同机制和资源配置方式来促进文化产业与旅游产业间要素的有序流动和合理匹配，避免出现过多资源闲置问题，从而导致东部地区效率明显较高。中部地区作为承东启西的关键纽带，可在东部地区涓滴效应传递过程中学习和吸收先进管理理念与科学技术，从而在一定程度上提高中部地区文化和旅游融合发展效率。而西部地区和东北地区受地理区位与经济实力等的制约，无法提供持续稳定的技术与人才等关键要素，加之粗放式发展与资源闲置现象仍较为明显，严重阻滞文化和旅游融合发展效率的可持续性改善。尤其是东北地区作为国家老工业基地，受长期忽略第三产业发展的影响，导致区域产业结构优势不明显，在一定程度上制约文化和旅游深度融合与创新发展。

从省域尺度来看（表2），中国31 个省份文化和旅游融合发展效率在研究期内总体均呈波动提升趋势，但仅天津、上海、广东与云南4 个省份常年达到最佳生产前沿面，其他省份在9 年间均与最佳生产前沿面存在一定距离，还存在至少6.7%～33.9%的潜力空间，最高效率省份（广东1.038）与最低效率省份（青海0.661）相差37.7%（均值极差），省际差异显著。原因主要在于区域资源要素、产业结构效应和政府宏观政策等的不同，导致文化和旅游融合发展的广度与深度具有明显的空间分异，在一定程度上致使中国文化和旅游融合发展效率存在明显的省际差异。

2.2 空间分布格局

借助自然断裂法，以2011 年、2015 年与2019 年将研究期划分为等间隔截面，进一步识别中国文化和旅游融合发展效率的空间分布格局（图3）。

由图3可知，中国文化和旅游融合发展效率在3大时间截面的空间分布格局较为一致，均呈现明显的“由西至东逐渐递增，由南至北逐渐递减”空间分异特征，与融合发展水平的空间格局较为类似[12]。2011 年，文化和旅游融合发展效率高值区主要集中在天津、上海与广东等东部地区和中部地区的安徽，明显远离最佳生产前沿面的省份多集中分布于西部地区和东北地区。此后，在区域协调发展战略推动下，东部地区在一定程度上辐射带动邻近部分省份发展[12]，但溢出效应随着空间距离不断衰减。2015 年和2019 年各省份文化和旅游融合发展效率虽然有所提升，但总体空间格局并未改变，存在“东南沿海高值集聚，西北内陆低值集聚”现象。

2.3 时空动态演化

由空间演化分析可知，区域文化和旅游融合发展效率存在空间集聚，因而有必要融入空间效应来考察其时空动态演变趋势，以贴近发展实际[29]。鉴于此，本文采用四分位法[35]将文化和旅游融合发展效率划分为I（低）、II（较低）、III（较高）和IV（高）4种类型，继而绘制出中国文化和旅游融合发展效率类型转移空间分布图（图4）与马尔科夫转移概率矩阵（表3），并比较分析传统马尔科夫链（无滞后）与空间马尔科夫链（有滞后）概率值变化，用以洞悉中国文化和旅游融合发展效率的时空动态演变特征。

表3 马尔科夫转移概率矩阵Tab.3 Markov transition probability matrix

图4 中国文化和旅游融合发展效率类型转移空间分布Fig.4 The spatial distribution of type transfer of cultural tourism integration development efficiency in China

由传统马尔科夫转移概率矩阵（无滞后）可知如下结果。1）转移概率矩阵对角线元素（最低概率值为57.14%）明显大于非对角线元素（最高概率值为19.65%），即中国文化和旅游融合发展效率维持原有状态的最低概率为57.14%，说明中国文化和旅游融合发展效率类型转移具有较强的稳定性，存在明显的路径依赖现象。2）对角线顶端的低效率（81.25%）和高效率（79.69%）的稳定性明显大于中间的较低效率（62.50%）和较高效率（57.14%），说明中国文化和旅游融合发展效率在连续提升过程中存在马太效应。但中间的较低效率和较高效率两种类型向上转移概率（18.75%，23.21%）接近或大于向下转移概率（18.75%，19.64%），表明较低效率与较高效率省份仍存在向上转移的良好态势，尤其是较高效率类型地区。因此，应不断促进较低效率省份和较高效率省份文化和旅游融合发展效率提升，推动其逐渐跃入高效率行列，从而突破马太效应困局。3）对角线元素在邻近元素间转移较为活跃，但在非邻近元素间跳跃性转移较为困难（最大概率仅为1.56%），映射出中国文化和旅游融合发展效率提升是循环渐进的连续过程，在短期内难以实现跨越式增长，在一定程度上验证出中国文化和旅游融合发展仍遵循生命周期理论。

进一步结合空间马尔科夫转移概率矩阵（有滞后）和中国文化和旅游融合发展效率类型转移空间分布图（图4）可知如下结果。1）中国文化和旅游融合发展效率存在明显的空间溢出效应，即相较于不考虑地理背景的传统马尔科夫转移概率矩阵（无滞后）而言，位于不同邻域类型下的省份呈现出不同的概率转移特征。2）不同邻域类型下的空间马尔科夫转移概率矩阵中对角线元素的稳定性仍基本大于非对角线元素，且顶端元素稳定性大于中间，路径依赖与马太效应得到空间维度的解读与证实。3）不同邻域类型对区域文化和旅游融合发展效率的影响有所差异。通常表现为与高（低）效率的省份为邻时自身向上（下）转移的概率明显提升的转移特征。譬如较高效率省份类型向上（下）转移的概率为23.21%（19.64%），当与低效率和较低效率为邻时向上（下）转移概率分别降低（增加）至20.00%（40.00%）和23.08%（23.08%），而与高效率为邻时向上转移概率增加至25.00%，说明文化和旅游融合发展效率的协同提升是实现整体区域文化和旅游深度融合发展的关键。4）中国文化和旅游融合发展效率自身与邻域均向上转移的省份为河北、山西和内蒙古3 个，自身向上邻域向下的为湖北和贵州两个，向上转移大于向下转移；自身与邻域均维持稳定的省份数量占比最大（32.26%），主要集中分布于东部地区（如浙江、上海、广东等）、中部地区（如湖南、福建等）及西部内陆的新疆和青海两个省份，存在转移惰性。可见，中国文化和旅游融合发展效率基本面趋好，但仍需进一步提升。

为进一步研判考虑地理背景的文化和旅游融合发展效率空间溢出效应是否具有统计学意义，采用式（3）进行假设检验，结果（H=34.43**，p=0.033）不接受2011—2019 年中国文化和旅游融合发展效率类型转移在空间上相互独立的原假设，认为区域状态类型与邻域状态类型存在显著空间相关性，说明考虑空间效应的综合集成分析具有合理性和必要性。

3 中国文化和旅游融合发展效率的驱动机制

由时空分析可知，中国文化和旅游融合发展效率受溢出效应的深刻影响。因此，有必要采用考虑空间效应的面板空间杜宾模型来研究揭示影响中国文化和旅游融合发展效率关键因素的直接效应与间接效应，进而站在区域协同发展角度为突破当前中国文化和旅游融合发展效率路径依赖困境提供有效机制，对区域文化产业与旅游产业转型升级和提质增效及其深度融合高质量发展具有重要现实意义。

3.1 驱动因素甄选

为合理甄选影响中国文化和旅游融合发展效率的关键因素，综合考虑社会、政治与经济等方面，结合相关成果及可得数据，甄选科技创新（innovation，IN）、消费需求（demand，DE）、服务队伍（service team，ST）、政府调控（government regulation，GR）、产业结构（industrial structure，IS）和交通水平（traffic level，TL）等6 个因素[2,12,21,35-37]。科技创新反映区域科学技术创新的能力和潜力，是文化和旅游深度融合的关键基点[23]，采用科学技术财政支出[2,21]表征；消费需求反映区域受众所需的实际服务产品情况，是文化和旅游深度融合的首要方向[10]，采用人均文娱消费支出比重[12]表征；服务队伍反映区域文旅劳动力的供给状况，是文化和旅游深度融合的基本保障[35]，采用文化产业与旅游产业从业人员比重[2]表征；政府调控反映区域配套设施与空间建设的完善程度，是文化和旅游深度融合的物质基础，采用人均公共服务财政支出[12]表征；产业结构反映区域文旅产业与相关产业的比例关系，是文化和旅游深度融合的重要条件，采用文化产业与旅游产业收入比重[36]表征；交通水平反映区域空间可达性与空间结构合理性及资源要素流动性，是文化和旅游深度融合的主要支撑，采用由公路里程、铁路里程、内河航道里程与民航航班起降架次构成的交通优势度[37]表征。此外，变量均采用对数化形式以弱化异方差影响。并且，方差膨胀系数（variance inflation factor，VIF）均小于5，说明变量也不存在严重的多重共线性问题。

3.2 计量模型检验

表4 显示，首先，经济地理距离矩阵（Weg）和反地理距离矩阵（Wag）下LM 检验虽部分不显著，但综合Moran’sI检验与Robust-LM 检验及前文时空分析结果[31]，仍应尝试考虑空间滞后效应与空间误差效应的面板空间杜宾模型[31,38]。其次，LR 检验与Wald检验均在1%显著水平拒绝面板空间杜宾模型退化为面板空间误差模型或面板空间滞后模型的原假设，进一步说明和论证面板空间杜宾模型为最优模型。最后，Hausman 检验与LR 检验均在1%水平显著，表明时空固定效应优于时间或空间固定效应及随机效应。因此，本文最终采用面板空间杜宾时空固定效应模型对中国文化和旅游融合发展效率的驱动因素进行探讨。

表4 面板空间计量模型检验结果Tab.4 Test results of panel space econometric model

3.3 回归结果分析

由面板空间杜宾模型点估计结果（表5）可知，经济地理距离矩阵和反地理距离矩阵结果具有一致性和稳健性。但考虑到空间杜宾模型系数并非传统非空间模型的边际效应，结果可能存在偏误且

表5 空间面板杜宾模型点估计结果Tab.5 Estimation results of spatial panel Durbin model

表6 空间效应分解结果Tab.6 Decomposition result of spatial effect

考虑到篇幅限制，本文主要对采用更贴近区域发展实际的经济地理矩阵空间效应分解结果进行分析[32]。具体如下。

1）科技创新的直接效应为0.0066 但未通过显著性检验，间接效应为0.1350 且在10%水平显著。可见，科技创新产生一定的空间溢出效应来推动邻近地区文化和旅游融合发展效率改善，但对区域自身的促进作用尚不显著，说明科技创新驱动区域文化和旅游融合发展效率提升过程中存在搭便车效应，即邻近地区可通过学习和吸收本地区域的先进理念和科学技术，使得间接减少的成本转移到邻近区域创新中，从而为邻近区域文化和旅游深度融合提供更多的关键技术要素；本地区域受成本消耗过多且创新成效显现较慢的影响，导致科技创新效应并不显著。但由直接效应与间接效应叠加的总效应为0.1416 且通过显著性检验可知，科技创新对整体区域文化和旅游融合发展效率提升起到明显推动作用。究其原因，科技创新能有效突破文化产业与旅游产业的界限壁垒，使得文化和旅游交融的深度与广度不断延伸和扩展[10]，并可依托技术进步效应来促进文化和旅游融合发展过程中资源配置高效，进而提升文化和旅游融合发展效率，在一定程度上验证出科技创新是区域协同发展过程中文化和旅游深度融合的关键[23]。

2）消费需求的直接效应为0.0140 但并不显著，间接效应为0.4607 且在1%水平显著。结果表明消费需求对本地区域文化和旅游发展效率提升并未起到明显促进作用，但产生显著的正向溢出效应来推动邻近地区文化和旅游深度融合发展。根据旅游动机理论，文化要素和旅游要素存在的区域差异深刻影响着旅游流的流向和流量，尤其是大众文化与大众旅游背景下的游客求异求新需求更加得到凸显[10]，旅游者可能更倾向于前往邻近地区开展文化和旅游活动，从而给邻近地区带去更多的资金流、信息流和客流，有效助力邻近区域文化和旅游融合发展效率提升，但产生负向回流效应阻滞本地区域发展。进一步，由总效用为0.4747 且在1%水平显著可知，消费需求对整体区域文化和旅游融合发展效率提升起到显著推动作用，从效率层面支持了消费需求是文化和旅游深度融合发展重要方向的基本结论[2,10]。因此，从长期发展来看，应加速构建区域协同发展机制，避免恶性竞争开发和产品同质化现象，推动区域文旅产品差异化发展。

3）服务队伍的直接效应为-0.0396 且在10%水平显著，间接效应为0.0468 但不显著，说明服务队伍在研究期内对本地区域文化和旅游融合发展效率提升产生些许阻滞作用，对邻近地区的正向溢出效应也不明显，但正向外溢效应大于直接效应并致使总效用虽不显著但方向为正（0.0072）。毋庸置疑，劳动力是加速文化产业与旅游产业结构转型和实现资源配置高效的重要因素[35]，其能加速新技术应用并转换为生产力，导致资源要素在文化产业与旅游产业间流动愈发合理有序，从而提升文化和旅游融合发展效率。但就文化和旅游融合发展实践而言，在当前文化产业与旅游产业劳动力规模数量多的背后潜藏着行业藩篱和人员错配问题[35]，导致在劳动力层面未能实现文化和旅游的深度融合[12]，在一定程度上阻滞着其正向效应的显现。因此，未来应注重培养兼具文化和旅游双重素养的复合型人才队伍，突破当前文化人才与旅游人才融合发展不足的现实困境，进而产生相互借势和双向互动的人才效应，为区域文化和旅游融合发展效率提升提供有效助力。

4）政府调控的直接效应为-0.0699 并在5%水平显著，间接效应为0.3340 并通过5%水平显著性检验，意味着政府调控驱动区域文化和旅游融合发展效率提升过程中存在借用规模效应，即邻近地区在借鉴和学习本地区域成效显著政策的过程中可减少区域自身公共设施政策制定的试错成本，为其文化和旅游深度融合发展所需的劳动力、技术和人才等资源要素提供更多的资金保障，从而推动邻近区域文化和旅游融合发展效率提升。进一步结合正向溢出效应明显大于直接效应导致总效用为正（0.2641）并在5%水平显著来看，政府调控在研究期内对整体区域文化和旅游融合发展效率提升起到显著推动作用，总体验证出政府调控是文化和旅游深度融合发展的重要助力[12]，也说明财政支出存在显著的正向回流效应。可见，站在区域协同发展层面制定文化和旅游融合发展政策，突破行政区划壁垒，是推动未来区域文化和旅游融合发展效率提升的重要途径。

5）产业结构的直接效应为0.0817 并在1%水平显著，间接效应为-0.3234 并通过1%水平显著性检验，由此说明产业结构在驱动本地区域文化和旅游融合发展效率提升过程中起到显著推动作用，但却会对邻近地区文化和旅游深度融合产生抑制作用，抑制作用主要是来源于本地区域依托产业结构效应增强经济集聚优势，对邻近地区产生较强的虹吸效应，而资源要素尤其是人才和技术等关键要素的流出严重侵蚀着文化和旅游深度融合的基石，从而阻碍邻近地区文化和旅游融合发展效率改善，表明本地区域产业与邻近区域存在竞争关系。进一步结合负向溢出效应大于直接效应并导致总效应显著为负来看，产业结构对整体区域文化和旅游融合发展效率提升产生抑制作用。通常而言，产业结构转变能有效促进文化产业与旅游产业及其他相关产业的深度融合，巩固文化和旅游融合发展的产业环境基础，从而优化区域文化和旅游融合发展效率。但就区域产业结构现实情况来看，以往的“门票经济”导致旅游产业与文化产业及相关产业融合的广度、深度不够[40]，致使竞争态势强于协作态势，从而导致结构效应为负。因此，未来应注重加深旅游产业与文化产业及相关产业的深度关联，并有效增强发达地区涓滴效应的资源传递力度和适度减弱虹吸效应的要素摄取强度，在一定程度上降低欠发达地区的负向回流效应，进而逐渐扭转产业结构对整体区域文化和旅游融合发展效率提升效应为负的不良局面。

6）交通水平的直接效应为0.1438 并在1%水平显著，间接效应为负但不显著。结果表明，交通水平在驱动本地区域文化和旅游融合发展效率提升的过程中起到显著推动作用，而对邻近地区产生不明显的负向外溢效应。原因主要在于，本地区域交通发达可有效增强资金流、信息流和劳动力流的集聚，使得本地区域文化和旅游融合发展呈增长极模式，从而促进文化和旅游融合发展效率改善；但受资源要素外流的影响，邻近区域易产生文化和旅游融合发展的“空心化”，进而抑制邻近区域文化和旅游融合发展效率的提升，但在研究期内的抑制效应并不显著。进一步结合空间总效应来看，交通效应对整体区域文化和旅游融合发展效率提升的促进作用尚不显著，但存在效应为正的向好趋势，这可能与当前交通网络与整体区域文化和旅游发展的衔接不佳密切相关，尤其是未能实现中心发达区域与周边欠发达地区在交通层面的良性关联。因此，未来应加强区域交通设施整体规划，中心发达地区应注重依托交通轴线适度传递涓滴效应辐射带动周边地区发展，周边欠发达地区应加强内部交通通达度并与中心区域实现良性互动，从而使得外溢效应逐渐正向化，并推动正向总效应逐渐显现。

此外，通过比较分析可发现，反地理距离矩阵下与经济地理距离矩阵下的直接效应、间接效应和总效用的显著性和方向基本一致，说明结果具有稳健性。

3.4 驱动机制解析

充分结合文化和旅游融合发展效率概念内涵、空间相互作用理论及相关研究成果[2,12,35,40-42]，解析区域文化和旅游融合发展效率时空演化的驱动机制（图5）。文化和旅游融合发展效率CTIDE 是围绕投入产出视角来度量文化和旅游深度融合发展水平的重要指标，其效率值高低受到科技创新、消费需求、服务队伍、政府调控、产业结构和交通水平等因素的共同影响[2,12]。囿于上述因素空间分布的相关性和溢出性[40-42]，区域文化和旅游融合发展效率时空演化往往也存在关联性和相似性。尤其是随着空间相互作用的日益增强和区域协同发展的日益深化[42]，导致区域间要素的流动成本明显降低、流动速度明显加快，从而使得驱动因素的影响效应在区域间的扩散程度、溢出程度随时间变化愈发加深[35]，进一步明显推动文化和旅游融合发展效率在区域间的关联、溢出和提升。在此驱动过程中，一方面，驱动因素可通过强化资源要素的规模效应和集聚效应及其资源配置的优化效应，从而对本地区域文化和旅游融合发展效率时空演化施以影响；另一方面，本地区域会依托自身优势因素产生虹吸效应和涓滴效应，从而对邻近区域文化和旅游融合发展效率时空演化施以影响。可见，区域文化和旅游融合发展效率时空演化实质上是受科技创新、消费需求、服务队伍、政府调控、产业结构和交通水平等关键因素直接效应及其溢出效应综合驱动的结果。该机制可为区域文化产业与旅游产业转型升级和提质增效及其深度融合高质量发展提供研究指引与理论支撑。

图5 文化和旅游融合发展效率的驱动机制Fig.5 The driving mechanism of cultural tourism integration development efficiency

4 结论与展望

4.1 结论与建议

本文尝试构建文化和旅游融合发展效率分析框架，综合运用耦合协调模型、Super-SBM 模型、空间马尔科夫链与面板空间杜宾模型解读中国2011—2019 年文化和旅游融合发展效率的时空演化特征及其驱动机制，主要结论如下。

1）中国文化和旅游融合发展效率逐渐向好，但在9 年间仅提升3.4%，离最佳生产前沿面还存在至少17.3%的潜力空间；4 大区域在研究期内均未触及最佳生产前沿面，并呈现东部>中部>西部>东北区域差异，均需进一步提升，尤其是西部地区和东北地区。

2）中国文化和旅游融合发展效率呈现“由西至东逐渐递增，由南至北逐渐递减”空间扩散规律，存在明显的路径依赖和马太效应，几乎难以实现跨越式增长，但与高效率的省域为邻时自身向上转移概率有所提升，存在一定的空间溢出效应。

3）产业结构与交通水平在驱动本地区域文化和旅游融合发展效率提升过程中起到显著推动作用，但对邻近地区产生负向溢出效应；科技创新、消费需求和政府调控均产生显著正向溢出效应促进邻近地区发展，但对本地区域的正向效应尚不显著，政府调控更是产生一定的负向影响；服务队伍抑制了本地区域文化和旅游融合发展效率提升，对邻近地区的溢出效应并不显著。

结合时空演化特征及其驱动机制分析，为区域文化和旅游深度融合发展效率提升提供针对性建议。

1）结合区域差异分析，东部地区应依托自身坚实经济基础，加快结构转型与技术创新，但在虹吸大量资源要素的同时也应适度转移部分资源辐射拉动周边地区发展；中部地区应充分学习与借鉴东部地区先进管理理念与技术，为自身资源配置效率优化提供支撑；而西部地区和东北地区文旅产业基础薄弱，因而有必要加速完善文化和旅游融合发展所需设施设备，吸引相关产业涌入来逐渐形成较好的发展基础。2）结合空间特征分析可知，中国文化和旅游融合发展效率存在显著的路径依赖，但与高效率的省份为邻时向上转移概率明显提升。因此，应建立常态长效的跨区域合作机制，加强省份与邻域的信息共享和经验交流，凭借极化效应和涓滴效应优化整体竞争优势来突破空间依赖困局，尤其是西部地区和东北地区。3）结合驱动机制分析，应充分把握区域文化和旅游融合发展效率驱动因素的空间效应影响，本地区域在注重产业结构与交通水平优化的同时也应适度缓解其对邻近地区的抑制效应，注重协同提升，避免陷入马太效应困境；邻近地区可适度借鉴与学习本地区域的政策与技术，但应避免过多的搭便车行为，这不利于长期发展与总体发展，也要求处于中心位置的省份应加强自身的集聚能力与整合能力，稳固区域合作关系来避免潜在的竞争关系显现；此外，应根据消费需求进行差异化创新，同时加强文化产业与旅游产业复合人才培养，从而有效助力区域文化和旅游融合发展提质增效。

4.2 局限与展望

区别于既往多数研究的发展水平视角[2,12-16]，本文尝试围绕投入产出角度构建文化和旅游融合发展效率分析框架，回应效率变革和质量变革背景下文化和旅游深度融合及其高质量发展的现实需要和学术关切，也是从文化和旅游融合发展层面对旅游效率研究领域的延伸[26,43]。本文进一步借助空间马尔科夫链和面板空间杜宾模型等方法客观系统地揭示了中国文化和旅游融合发展效率的时空动态特征及其驱动机制，相较于经典空间分析方法和传统计量回归模型，空间马尔科夫链和面板空间杜宾模型充分考虑了地理现象的空间效应，更符合区域文化和旅游发展实际，可为制定因地制宜的文化和旅游调控政策提供依据与借鉴。

但需要指出的是，本文仍存在一定的不足，需后续深化研究。1）鉴于文化产业与旅游产业的复杂性及其相关领域统计资料的局限性，本文结合相关成果甄选较为关键的指标反映文化产业与旅游产业发展状况，但若待相关统计数据逐渐完善，进一步纳入与文化或旅游直接相关的环境类、科技类等指标，或能使研究结果更具精细化。2）囿于数据限制，本文仅分析了2011—2019 年中国文化和旅游融合发展效率时空动态特征，未来应尝试对数据进行时序追踪并向市域或县域下沉，更精细地考察尺度效应下的时空动态差异特征。3）考虑到空间溢出效应，本文借助空间面板杜宾模型开展驱动机制研究，而在区域差异背景下，驱动因素的空间异质性也是亟待探讨的重要方面，未来研究可尝试采用地理加权回归、多尺度地理加权回归等模型分析影响中国文化和旅游融合发展效率的空间异质性，以此丰富研究内容。