基于投入產出法及ANN模型的文化產業和旅游產業融合分析

古冰

內容摘要：近年來文旅融合已經成為了文化和旅游兩大產業創新發展的新模式。本文運用投入產出法和人工神經網絡模型對1995-2012年文化產業和旅游產業的產業融合度進行了分析；在此基礎上，對文化產業與旅游產業互動融合對相關產業產值的影響進行了實證研究。

關鍵詞：文化產業 旅游產業 產業融合 投入產出法 ANN模型

中圖分類號：F062.9 文獻標識碼：A

現有文獻多從定性的角度對文化產業和旅游產業融合進行探討，有的泛泛而談，缺乏深層次的剖析；實證研究的文獻較少，已有的實證文獻通常采用投入產出法嘗試定量揭示文化產業和旅游產業之間的互動融合關系，但介于數據收集、模型建立等原因，大都沒有深入研究以下三個問題：二者之間的產業融合水平與產值之間究竟存在怎樣的定量關系；是否產業融合水平高就一定會促進這兩個產業產值的增長；有沒有存在一個拐點。由于近年來學者們的研究大多認為產業融合能夠提高產業績效，有學者從理論上提出融合發展能夠獲得“1 + 1 > 2”的協同效應，這就使人們形成了產業間彼此融合程度越高越好的概念。但這個結論是否適應于文化產業和旅游產業融合？如果真的存在這樣的拐點，無疑將打破人們長期以來的認識誤區，為政府政策及相關單位決策提供真正有意義的指導。

上述問題之所以鮮有研究，主要原因在于：一是難以科學合理地度量文化產業和旅游產業的產業融合度。關于產業融合度的度量，目前較常用的是用投入產出法計算投入系數來表示，但投入系數通常反映的是一個產業在生產單位產品過程中對其他產業產品的直接消耗，體現的是一種單向聯系，與產業融合還有一定區別，且其準確性很大程度上受數據獲得性的影響。二是數據難以收集完整，導致實證研究的困難性。由于國家統計局每5年才公布1次投入產出表及其延長表，若僅使用調查年數據進行分析，數據嚴重不足。在既有數據條件下，難以建立起相對準確的數學模型對這兩個產業彼此的關系進行描述，需要補足非調查年的數據。但非調查年的數據國家并沒有公布，所以需要估計，目前還沒有文獻解決這一問題，這就使現有文獻的研究結論容易出現很大偏差，乃至失去現實意義。

基于此，本文提出一種基于投入產出法和人工神經網絡模型的方法，利用投入產出表獲取調查年的數據，構建產業融合度公式，計算出調查年份文化產業和旅游產業的產業融合度；然后利用人工神經網絡模型對非調查年份文化產業和旅游產業的產業融合度進行估計；最后對文化產業與旅游產業的互動融合對相關產業產值的影響進行實證研究。最后，根據本文的研究，提出相應的對策建議。

調查年份文化產業與旅游產業融合度分析

關于產業融合度的衡量，鑒于研究對象不同及數據的可獲得性，不同學者采用不同的方法進行度量，主要包括投入產出法、赫芬達爾指數法、專利系數法等，其中運用投入產出法計算投入系數來表示融合度較為常見。由于產業關聯是產業融合的基礎和前提，兩個產業之間的技術經濟聯系越密切，彼此間越容易相互滲透、交叉，越容易融合發展。因此，運用這種方法具有一定的合理性。但由于投入系數主要反映的是產業間的單向聯系，而產業融合更強調兩個產業之間的相互作用、互動融合，故僅用單向的投入系數不能較為準確地揭示兩個產業間的融合狀況。因此，本文分別對2002年、2007年、2012年3個調查年份文化產業對旅游產業的投入系數和旅游產業對文化產業的投入系數進行計算；在此基礎上，構建產業融合度公式，計算出這3個調查年份的產業融合度。

建立投入系數矩陣，即：

其中A為投入系數矩陣；aij是產業i對產業j的投入系數；xij表示產業j在生產單位產品過程中對產業i產品的直接消耗量（用產值表示）；xj表示產業j的總產出（用產值表示）。根據式（1），利用國家統計局公布的2002年、2007年和2012年投入產出表進行計算，得到這三年各行業對旅游產業的投入系數表（見表1）和對文化產業的投入系數表（見表2）。

從表1可以看出，2002年、2007年和2012年文化產業對旅游產業的投入系數分別排在第14、7、13位，在各行業對旅游產業的投入系數排序中處于比較高的位置。2002年文化產業對旅游產業的投入系數為0.0023，表明在旅游產業生產單位產品過程中，文化產業的投入占旅游產業總產出的比重為0.0023；這一數值在2007年提高到了0.0067；雖然2012年降到了0.0017，但根據國家統計局公布的投入產出表，實際上其絕對投入近20億元，比2007年的6億元多提高了兩倍。從表2可以看出，2002年、2007年和2012年旅游產業對文化產業的投入系數分別排在第30、25、9位，呈現出明顯的上升趨勢。投入系數從2002年的0.0024上升到了2012年的0.0151，上升了5.29倍。

綜合表1、2可知，雖然文化產業和旅游產業之間的關聯程度不如兩產業與其他某些產業（如交通運輸、造紙印刷及文教用品制造業等）之間密切，但仍有較強關聯性，而且這種關聯性隨著時間的推移不斷增強，體現出二者之間相互滲透、相互融合程度的加深。

利用表1和表2的結果計算文化產業和旅游產業的融合度，得表3。

文化產業和旅游產業的融合度：

從表3可以看出，從2002年到2012年文化產業和旅游產業的產業融合度不斷增強，從2002年的0.0024上升到2012年的0.0091，上升了2.79倍。但由于投入產出表每5年才編制1次，要實證研究產業融合度對文化產業和旅游產業產值的影響，數據明顯不夠，因此本文運用人工神經網絡建立數學模型對非調查年份的文化產業與旅游產業融合度進行估計，為實證研究奠定數據基礎。

非調查年份的文化產業與旅游產業融合度估計：基于ANN模型的分析

人工神經網絡（Artificial Neural Network， ANN）是一種數學模型，具有模式識別、分類和邏輯推理的能力，可以模仿人腦的信息處理方式。神經網絡從提出到現在，已經在多個領域得到了廣泛的應用，其中BP神經網絡應用最為廣泛。BP神經網絡可以根據部分已知數據建立起數學模型，通過訓練找到輸入數據與已知的輸出數據（也是理想輸出數據）的內在聯系，利用這個聯系，就可以在已知輸入數據的條件下得到未知的輸出數據。圖1是BP神經網絡的模型結構圖，其中x1，…xm，xM為輸入數據，y1，…yj，yJ為輸出數據。輸入層的神經元個數為M，隱含層的神經元個數為I，輸出層的神經元個數為J。

本文利用調查年份1995年、1997年、2000年、2002年、2005年、2007年、2010年、2012年投入產出表及其延長表得到文化產業與旅游產業的產業融合度，作為神經網絡模型的理想輸出數據，同時從國家統計局相關統計年鑒獲取這8年的文化業總產出、旅游業總產出以及國內生產總值作為神經網絡模型的輸入數據，建立神經網絡模型，并對該模型進行訓練，得到模型的權值和閾值。在此基礎上，利用該模型對非調查年的文化產業與旅游產業的產業融合度進行估計，得到表4的產業融合度表。

從表4可以看出，調查年的估計融合度和實際融合度相比，最大誤差為0.0001，說明利用BP神經網絡建立起的該模型對產業融合度的估計比較準確。由此說明，用該模型估計出的非調查年文化產業與旅游產業的產業融合度應該是比較準確的。

根據表4的數據可以作出1995-2012年文化產業與旅游產業產業融合度趨勢圖（見圖2）。從該圖可知，自1995年以來文旅融合度總體呈現上升趨勢，從1995年的0.0012上升到了2012年的0.0091，增幅明顯，表明近年來隨著文化產業和旅游產業彼此之間的互動融合，二者之間的產業融合度不斷增強，相互影響和關聯程度不斷加深。這與近年來國家關于促進文化產業和旅游產業發展的各項政策措施的出臺密切相關，政策導向對文旅融合起到了很大的推動作用，促使了文化旅游這種新業態的產生，在不斷提升旅游的文化內涵的同時，也充分發揮了旅游對文化消費的促進作用，成為了這兩個產業創新發展的新模式。“十三五”規劃中進一步強調了文化產業與旅游產業的融合，提出要支持發展文化旅游，這使得文旅融合在“十三五”期間必將不斷深化。

文化產業與旅游產業互動融合對相關產業產值影響的實證分析

（一）文化產業與旅游產業的融合對旅游產業產值的影響

以旅游產業產值作為被解釋變量Y1（單位：百億元），解釋變量X1為居民人均收入（單位：萬元），X2為產業融合度，并考慮產業融合度對旅游產業的滯后影響，利用Eviews軟件進行回歸分析，通過廣義差分法消除自相關影響后，得式（3）的回歸結果，其中R2= 0.94799；F檢驗值為118，通過了5%的檢驗水平；DW值為1.16，消除了正自相關；常數項C、解釋變量X1、X2項（X2（-1）-0.75X2（-2）-0.001）2都通過了5%的t檢驗水平。

式（3）表明，居民人均收入越大，旅游產業產值就越大，存在正相關關系，即居民人均收入每增加1萬元，旅游產業產值就增加25.8百億元。而文化產業與旅游產業融合度的差分與旅游產業產值的差分之間呈現倒U型關系：當X2*<0.001，在居民人均收入、前期旅游業產值等其他條件不變的情況下，文化產業與旅游產業融合度的差分值越大，當期旅游業產值越大；當X2*>0.001，在居民人均收入、前期旅游業產值等其他條件不變的情況下，文化產業與旅游產業融合度的差分值越大，當期旅游業產值反而減少。其中0.001是拐點，與居民人均收入無關。由此可見，并非產業融合度越高，越有利于旅游產業產值的增加。

（二）文化產業與旅游產業的融合對文化產業產值的影響

以文化產業產值作為被解釋變量Y2（單位：百億元），解釋變量X1為居民人均收入（單位：萬元），X2為產業融合度，并考慮產業融合度對文化產業的滯后影響，利用Eviews軟件進行回歸分析，通過廣義差分法消除自相關影響后，得到公式（4）的回歸結果，其中R2=0.98699；F檢驗值為531，通過了5%的檢驗水平；DW值為1.23，消除了正自相關；而常數項C、解釋變量X1、X2項（X2-3X2（-1）-0.0005）2都通過了5%的t檢驗水平。

式（4）表明，居民人均收入越大，文化產業產值就越大，存在正相關關系，即居民人均收入每增加1萬元，文化產業產值就增加36.6百億元。而文化產業與旅游產業融合度的差分與文化產業產值之間呈現倒U型關系：當X2*<0.0005時，在居民人均收入等其他條件不變的情況下，文化產業與旅游產業融合度的差分值越大，文化產業產值越大；當X2*>0.0005時，在居民人均收入等其他條件不變的情況下，文化產業與旅游產業融合度的差分值越大，文化產業產值反而減少。其中0.0005是拐點，與居民人均收入無關。由此可見，并非產業融合度越高，越有利于文化產業產值的增加。

（三）實證結果分析

從上面關于文化產業與旅游產業互動融合對文化產業和旅游產業產值影響的實證分析可看出，文旅融合對相關產業產值的影響并非人們通常認為的產業融合度越高，越能促進相關產業產值的增長，確實存在一個拐點，拐點前后情況有所差異，需要區別考慮。這是因為文旅融合的目的是以文化提升旅游的內涵，使其獨具特色，以提升旅游的核心競爭力；同時，通過旅游擴大文化的傳播和消費，發揮旅游對文化消費的促進作用。因此，文化旅游作為文旅融合產生的新業態，對旅游產業和文化產業都有很強的帶動作用。而影響一國（或地區）文化旅游的因素包括經濟發展的總體狀況、消費者的收入水平、消費者的消費偏好、景區旅游項目的吸引力、景區基礎設施狀況（包括住宿、餐飲、交通設施等）等多個方面。其中消費偏好和景區旅游項目的吸引力成為影響消費者是否到此一游的關鍵。

有些消費者偏好自然風光，有些人喜歡人文景觀。喜歡人文景觀的人希望透過山川河流、文物古跡去感知歷史、感受文化的魅力，體會一個國家或地區的風土人情。而對于更多的人而言，旅游是一種休閑方式，是一種在經歷高強度、壓力倍增的工作狀態后，放松身心的不錯選擇。因此，并非越有文化內涵的旅游景點越具有吸引力，僅考慮提升融合的程度并不一定百分之百帶來產值的增加，文旅融合的方式、方法顯得尤為重要，針對不同的消費偏好，必須既有文化內涵，又能迎合市場的不同需要。過于厚重容易讓人產生疲憊感、敬畏感；而缺乏創意簡單而為，靠導游講一點奇聞軼事、典故傳說的方式，也不能刺激消費需求的產生。

景區旅游項目的吸引力則很大程度取決于是否有特色。那種把文旅融合看作是簡單的“1+1”，認為一個旅游項目中隨便加點文化進去就是融合的觀念過于膚淺，容易造成景點雷同，沒有特色，缺乏吸引力，使地域文化的魅力難以顯現。所以如何挖掘旅游產品的文化內涵、科學合理地開發文化旅游資源顯得尤為重要，做得好則能吸引八方游客，為旅游產業及文化產業都帶來正面的效應；否則適得其反，不僅不能使相關產業提質增效，反而可能造成某些項目的投資失敗。

對策建議

根據上述研究結果可知，文化產業和旅游產業的融合不能一味強調產業融合度，更應該注重融合的方式方法，否則容易適得其反。由此，對文旅融合提出如下建議：一是政府主導。文旅融合的推動力來源于政府，科學合理的政策能為文旅融合創造良好的環境條件。地方政府應對本地特色文化旅游資源的開發利用進行綜合考慮和統籌規劃，科學制定發展規劃，從政策、資金、人才等方面對文旅融合進行引導和扶植。對那些既具有社會效益，又具有經濟效益的項目應大力支持，鼓勵社會資本積極參與；反之，對那些缺乏創意、低水平重復的項目應謹慎審批，以促進地區文化產業和旅游產業互動融合的良性發展。二是注重創新。產業融合的關鍵在于創新。一段使人記憶猶新的旅程能加深人們對當地文化的關注和理解，而一個有創意的旅游文化項目也能喚起人們重復旅游的熱情，二者相互促進，相輔相承。因此，應該注重理念創新、技術創新、管理創新、產品創新，科學合理地開發文旅資源，打造類似《宋城千古情》的旅游文化演藝精品及其他文化創意產品，使游客在放松身心的同時，不知不覺中也在感受文化的魅力，產生對當地文化的興趣，通過旅游了解地域傳統文化，在旅游后還能反復回味，并介紹給周圍的朋友，吸引更多的消費需求，更好地帶動地方經濟及相關產業的發展。三是市場運作。各景區應充分挖掘自己旅游資源的特色，細分市場，加強對目標游客的吸引力。可通過節慶會展、影視促銷、網絡等方式，加大對文化旅游產品的宣傳力度，突出它們的文化旅游特色，引導游客旅游的目的和方向；同時，注重介紹與體驗的結合、語言的多樣性、方式的靈活性（手機視頻、網絡等），變厚重為輕松，變枯燥的講解為體驗，使游客產生游覽的渴望，有效地刺激消費需求的產生。

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