文化旅游產業融合與產業升級：機理與路徑*

周春波

(寧波大學 昂熱大學聯合學院/中歐旅游與文化學院，浙江 寧波 315211)

0 引言

當前，我國旅游業處于黃金發展期，2017年旅游總收入5.40萬億元，占GDP的比重為6.53%；近10年平均增長率為16.51%，遠高于同期GDP年均增速。但是，隨著我國經濟轉向高質量發展階段，旅游業的超低價競爭、產品同質化、有效供給不足等結構性問題日益凸顯，嚴重阻礙了旅游經濟發展的質量變革、效率變革、動力變革。旅游產業轉型升級不僅是旅游業系統的自組織演化過程，也需借助旅游產業融合的有效推動[1]。近年來，我國文化產業與旅游產業的關聯度越來越高、協同性越來越強，融合發展已成為兩大產業的重要特征[2-3]，而且得到黨中央、國務院的高度關注。從《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》提出“推動文化與旅游等產業融合”，到中共十九大強調“培育新型文化業態”，再到國務院正式組建文化和旅游部，剖析文化與旅游產業融合機制已成為我國經濟與文化領域的重大課題。

學術研究方面，國外學者早期圍繞文化與旅游產業的互動關系、文化旅游產品開發、文化旅游的市場效應等方面展開了定性探討[4]，之后逐步關注遺產與旅游的互動關聯階段[5]、影視旅游的發展模式[6]、節慶旅游的類型特征[7]、文化演藝對旅游業影響[8]等研究領域。國內學者初期置重于文化細分行業與旅游業的耦合關系、互動類型、融合概念等基礎理論探討[9]，之后主要聚焦在文化與旅游產業融合的動力[10]、過程[11]、路徑[12]、模式[13]、業態[14]等研究領域。近5年來，相關文獻呈現出三大維度的研究態勢。維度一：圍繞文化與旅游產業的融合發展與空間集聚關系進行探討[15]。維度二：基于耦合協調度模型探索文化與旅游產業融合度的量化測度[16-17]。維度三：關注旅游產業融合對旅游產業結構升級的作用路徑[18]。總的看來，現有研究已經搭建了文化與旅游產業融合的動因、過程、效應的基礎分析框架，但鮮有研究對文化旅游產業融合與產業升級的關聯性和作用機制展開研究。

本研究對現今關于旅游產業融合和產業升級的交叉研究形成重要的補充和發展。在理論層面，本文把空間集聚因素納入到產業融合效應分析框架之中，設計出文化與旅游業融合影響旅游產業結構升級的需求擴展路徑、技術創新路徑與協同集聚路徑，以彌補相關文獻在機理分析方面的不足。在實證層面，本文對文化與旅游產業融合和集聚數據進行深入挖掘，選取2004-2016年我國省際面板數據，引入前沿計量經濟學模型，對我國文化與旅游業融合的產業升級效應及其傳導路徑進行實證檢驗，以填補該領域的實證空白。

1 理論機制與研究假說

文化與旅游產業融合是指兩大產業之間相互交叉滲透而使產業邊界模糊化，出現新型交融業態的過程。旅游產業結構升級是指產業結構由低階向高階的演進過程，主要體現在要素資源的流動與配置所產生的生產率提升效應。旅游產業結構的變動通常與消費需求、技術水平、空間要素緊密相關，而文化與旅游產業融合又是影響文化旅游消費、技術創新和空間集聚的重要因素。因此，本文主要從需求擴展路徑、技術創新路徑、協同集聚路徑來剖析文化與旅游業融合對旅游產業升級的作用機制。

1.1 需求擴展路徑

李鋒[1]70以動態演化的視角描繪了旅游產業融合通過產品多樣、體驗提升、業態多元等方式引起旅游產業結構調整的理論路徑。本文進一步推論，在文化產業與旅游產業從邊界模糊到要素重組、協同整合的動態過程中，產業邊界不斷突破和延展，各種生產要素的空間交互助推了兩大產業的解構與重構，帶來了文化與旅游產業鏈縱向與橫向的延伸，融合新產品和新業態不斷出現，引致文化旅游新需求的產生。隨著區域內消費市場分工的細化與深化，產業融合極大地便利了資源要素向高效率旅游部門的流動與自適應適配，提升資源利用效率，從而推進了旅游產業結構的優化。由此，本文提出：

理論假說1：文化與旅游業融合的產業升級效應存在需求擴展傳導路徑。

1.2 技術創新路徑

袁堯清等[18]120基于演化經濟學思想探索性地分析了旅游產業融合通過跨行業的技術擴散與組合形成技術創新效應以推動旅游產業升級的路徑。順此思路，本文進而剖析技術創新傳導路徑。文化與旅游產業從形態分化到要素多尺度融合的動態過程，特別是技術融合過程會對文化產業與旅游產業產生知識溢出與技術改進作用，加強知識創造的規模經濟效應和技術跨行業溢出的擴散效應，降低從產業間知識鏈分工到產業內知識鏈分工過程中產生的交易成本，從而提升文化旅游產品生產效率，推進旅游產業結構高級化。綜上，本文提出：

理論假說2：文化與旅游業融合的產業升級效應存在技術創新傳導路徑。

1.3 協同集聚路徑

產業融合、空間集聚已成為我國文化與旅游業的重要特征[15]81，陳建軍等[19]分析得出促進產業融合的現實空間平臺就是產業協同集聚。本文循此分析脈絡提出，文化和旅游產業之間存在較強的產業關聯和協同互動，兩者的融合使兩大產業鏈的要素相互交叉滲透，這一融合過程促使兩大產業的企業在空間上渴望鄰近分布以形成協同集聚態勢。這種協同集聚具有雅各布斯(Jacobs)外部性收益，不僅能減少文化與旅游產業部門之間的搜尋、訂約、監督等交易成本，也有利于文化與旅游企業間的要素資源的專業化共享與多樣化溢出，提高要素投入結構和產出結構的匹配程度，實現旅游產業的內部結構優化。據此，本文提出：

理論假說3：文化與旅游業融合的產業升級效應存在協同集聚傳導路徑。

2 研究設計與模型構建

2.1 計量模型構建

循著中介效應模型分析思路[20-21]，本文應用多元回歸模型依次檢驗，具體步驟如下：第一步建立方程(1)，檢驗文化與旅游業融合對旅游產業結構升級的直接效應是否顯著(α1是否顯著)。

Structurei，t=α0+α1Convergi，t+φControlsi，t+εi，t

(1)

第二步建立方程(2)，檢驗文化與旅游業融合的產業結構升級效應的中介路徑(β1是否顯著)。

Mediatori，t=β0+β1Convergi，t+φControlsi，t+εi，t

(2)

第三步建立方程(3)，檢驗加入中介變量后文化與旅游產業融合的直接效應(γ1是否顯著，是否與β1γ7同號)。

Structurei，t=γ0+γ1Convergi，t+γ2Mediatori，t+φControlsi，t+εi，t

(3)

其中，Structurei，t表示旅游產業結構升級，Convergi，t表示文化與旅游產業融合；Mediatori，t表示中介變量，包括文化與旅游消費需求(Demandi，t)、技術創新(Techi，t)、文化與旅游業協同集聚(Clusteri，t)；Controlsi，t表示控制變量，包括市場化水平(Marketi，t)、人力資本(Labori，t)、政府支出(Governi，t)、貿易開放(Openi，t)；α、β、γ、φ為系數向量，εi，t為隨機誤差項。

鑒于面板數據的異方差、序列相關等問題，在Modified Wald、Wooldridge、Pesaran檢驗的基礎上，本文主要采用可修正該問題的面板FGLS計量分析技術[22]進行實證研究。與此同時，本文也列示了Pool OLS、FE/RE經典面板模型的分析結果，并展示了能克服內生性的面板工具變量法(IV-2SLS)估計結果。

考慮到上述面板模型忽略了空間因素，本文再建立方程(4)空間自回歸模型(SAR)和方程(5)空間誤差模型(SEM)[23]，揭示鄰接省域的旅游產業升級的空間依賴性以及通過誤差沖擊體現的省域空間相互作用。

Structurei，t=α0+ρW×Structurei，t+α1Convergi，t+φControlsi，t+εi，t

(4)

Structurei，t=β0+β1Convergi，t+φControlsi，t+μi，t

μi，t=λWμi，t+εi，t

(5)

其中，W為采用0-1地理鄰接權重的31×31空間權重矩陣，內設海南省與廣東省鄰接以消除“孤島效應”。ρ、λ分別為空間滯后/誤差系數。其余變量同上。

2.2 變量測度

(1)因變量測度。旅游產業升級理應體現產品高附加值化和產業向技術密集型躍遷兩個層面的含義。不過，現有研究置重于產業結構變遷程度的測量，容易忽視產業結構升級中生產率的變化。所以，本文選用經典文獻的測度指標[24-25]，即旅游業細分行業的收入份額與勞動生產率的極差標準化值的乘積求和變量。

Structurei，t= ∑(Yi/Y) ×[(LPi，t-LPi，b) /(LPi，f-LPi，b)]

(6)

其中，Yi表示旅游業下轄的3個核心部門的年度營收，Y表示旅游產業總營收；LPi，t表示旅游產業各部門的勞動生產率，LPi，b、LPi，f分別表示初始期與完結期的勞動生產率。基準期美元與2016年美元的換算因子為6.2[24]6。

(2)核心自變量測度。由于文化與旅游產業融合內涵的復雜性，對其量化測度歷來是個學術難點。本文沿用侯兵等[16]213、翁鋼民等[17]181的方法，從投入和產出兩個層面構建文化與旅游業耦合指標框架(詳見表1)，并應用耦合協調度模型和熵值賦權法進行定量測算。

Converg(u1，u2) =[(u1×u2)1/2/(u1+u2)×(0.5u1+0.5u2)]1/2

(7)

ui= ∑wjxij

(8)

式中：u1是文化業綜合值，u2是旅游業綜合值；xij是二級指標的極差標準化值，wj則是依據熵值賦權法測算的該指標權重。

表1文化與旅游業耦合指標框架

表格來源：參照《長三角地區文化產業與旅游產業融合態勢測度與評價》[16]213，有改動。

(3)中介變量測度。本文精選涵蓋文化與旅游支出的文教娛樂消費數據來度量文化與旅游消費需求(Demand)，具體計算各省城鎮居民和農村居民的家庭人均文教娛樂消費支出的人口加權平均值，再根據文教娛樂CPI指數做相應的平減，并取對數[26]。為了全面反映省域文化與旅游業的技術創新能力，本文選用代表技術創新商業化應用程度的各省專利申請量對數指標作為技術創新(Tech)的代理變量[27]。為測度文化與旅游產業協同集聚，本文沿用陳建軍等[19]154、張虎等[28]構建的產業協同集聚指標，該指標優點在于所需區位熵數據的可得性，而且能反映兩大產業的協同質量與集聚高度。

Clusteri，t=[1-|TAi，j-CAi，j|/(TAi，j+CAi，j)]+(TAi，j+CAi，j)

(9)

其中，TAi，j、CAi，j分別表示第i年j省的旅游、文化產業集聚度，選用從業人員區位熵指標[28]9來衡量。

(4)控制變量測度。借鑒蔡海亞等[29]、張虎等[28]9的相關研究，本文模型中還控制了4個可能影響因變量的解釋變量：市場化水平(Market)，以各省非國有企業在固定資產投資中所占比重作為代理變量；人力資本(Labor)，采用各省居民人均受教育年限作為代理變量；政府支出(Govern)，以各省財政支出與GDP的比值來表示；貿易開放(Open)，使用各省進出口總額和地區生產總值的比值來表示。

2.3 樣本選取和數據來源

鑒于我國城市層面的文化產業與旅游產業數據的完整性、可比性不甚理想的現狀，本文權且以我國31個省份作為研究樣本。考慮到我國2004年發布《文化及相關產業分類》后文化產業統計數據才相對統一的情況，為了保證樣本數據的一致性與可比性，樣本期確定為2004-2016年共計13年。文化產業數據源自歷年《中國文化文物統計年鑒》，旅游業與其余數據源自歷年《中國旅游統計年鑒》《中國統計年鑒》、各省市統計公報。數據分析采用Stata13.1 MP版。

3 計量模型結果分析

本文中介效應模型和空間計量模型的信度與效度有賴于模型設計的科學性，由此本文設計了一系列的計量檢驗。首先，表2呈現了變量描述性統計概況以刻畫數據形態。接著，本文方差膨脹因子均值為2.60，遠低于臨界值，表明本文模型不存在多重共線性。本文模型3、模型7～10以及模型12的Modified Wald、Wooldridge、Pesaran檢驗值統計顯著，說明中介效應回歸模型同時存在面板數據異方差、序列相關情形，所以引入針對性的FGLS前沿計量模型來實證分析。然后，2004-2016年旅游產業升級的全局空間自相關檢驗Moran’s I指數介于0.196與0.340之間(p<0.05)，表明我國旅游產業升級存在顯著的空間自相關性，適宜引入SAR和SEM模型。最后，模型聯合檢驗統計量都顯著，可決系數介于0.587 7與0.709 3之間，顯示出本文模型的解釋力度較強。

表2 模型變量統計描述

數據來源：作者計算。

3.1 主效應實證分析

在文化與旅游業融合對旅游產業升級影響的主效應檢驗(詳見表3)方面，在控制了市場化水平、人力資本、政府支出、貿易開放等控制變量的基礎上，本文發現在Pool OLS模型中文化與旅游業融合和旅游產業結構升級顯著正相關(模型1的α1=3.107 7，p<0.01)，而且在FE模型、FGLS模型中也如此。這表明文化與旅游業融合對旅游產業結構升級具有明顯的推動效應。在選取內生變量滯后1期與2期作為工具變量集的IV-2SLS模型中，該正相關關系仍然統計顯著，檢驗結果未出現有偏或非一致的情形，表明該模型不存在內生性問題。而且，SAR-RE模型中的顯著ρ值意味著因變量存在鄰接省區之間空間交互的情形，即存在空間外溢效應。SEM-RE模型中的顯著λ值表征出誤差項的隨機沖擊存在空間相關性，即具有誤差沖擊效應，亦即文化與旅游產業融合效應在考慮空間相互作用和內生性可能后依然穩健。

表3 經典和空間計量模型回歸結果

注： 括號內數值為標準差；＊＊＊、＊＊、＊分別為0.01，0.05，0.1顯著性水平。

數據來源：作者計算。

此外，市場化水平、人力資本、政府支出都與旅游產業結構升級顯著正相關，說明制度環境優化、人力資本積累、政府規制都有助于推動旅游產業轉型升級。貿易開放與旅游產業結構升級的相關關系并不穩健，這可能是因為國際貿易的作用機理相對復雜，可能存在非線性門檻特征。

3.2 中介作用實證分析

在需求擴展路徑的中介作用檢驗方面，遵循中介效應回歸模型三步驟分析思路[21]732進行檢驗(詳見表4)。首先，前文主效應檢驗結果驗證了文化與旅游業融合的產業升級效應；其次，文化與旅游業融合和消費需求顯著正相關(模型7的β1=2.794 3，p<0.01)；最后，將中介變量消費需求放入模型8后可以發現，文化和旅游消費需求與旅游產業結構升級顯著正相關(模型8的γ2=0.751 4，p<0.01)，文化與旅游產業融合的影響系數變小但仍然顯著(模型8的γ1=0.817 1，p<0.01)，且與β1、γ2同號。因此，文化與旅游消費需求在文化與旅游產業融合對旅游產業結構升級的影響路徑中發揮了部分中介作用，理論假說1得到證實。

在技術創新路徑的中介作用檢驗方面，文化與旅游產業融合對技術創新的溢出效應十分顯著(模型9的β1=7.557 5，p<0.01)；模型10中文化與旅游業融合對旅游產業升級同樣存在正向顯著性，且回歸系數1.526 6小于基準模型3中的回歸系數2.915 6，系數降低了1.389，此時中介效應占總效應的47%，理論假說2通過檢驗。這表明文化與旅游業融合進程中的知識溢出與技術改進能夠提升文化旅游產品生產效能，引領旅游產業價值鏈的優化升級。

表4 中介效應回歸模型結果

注： 括號內數值為標準差；＊＊＊、＊＊、＊分別為0.01，0.05，0.1顯著性水平。

數據來源：作者計算。

在協同集聚路徑的中介作用檢驗方面，由模型11可知文化與旅游業融合能對產業協同集聚產生顯著正向影響；同時，模型12中文化與旅游產業融合的估計系數也小于基準模型3中的系數值，意味著協同集聚路徑發揮了部分中介作用，理論假說3獲得支持。但值得深思的是，中介效應僅占總效應的3%，表明文化與旅游業融合借助協同集聚效應來促進旅游產業升級的作用程度較為有限，這也側面印證了我國文化與旅游產業的協同集聚度較低，Jacobs外部性收益尚未充分釋放。

4 結論與政策啟示

本文基于產業和空間的綜合視角探究文化與旅游業融合的產業升級效應及傳導路徑，應用中介效應模型和空間計量模型得出以下結論：(1)主效應檢驗表明，文化與旅游業融合能推動旅游產業升級，該結論在考慮空間相互作用和內生性可能后依然穩健。且旅游產業結構升級具有空間外溢效應，擾動項具有誤差沖擊效應。(2)中介效應檢驗表明，文化與旅游產業融合的正向影響存在顯著的中介效應，需求擴展路徑、技術創新路徑、協同集聚路徑都是文化與旅游業融合的產業升級效應所產生的重要傳導路徑，且需求擴展路徑、技術創新路徑的中介效應強于協同集聚路徑。

本研究的政策啟示意義明顯。第一，扎實推進文化與旅游業融合方略的全域實踐。借助“文化+”與“旅游+”的國家戰略，各區域應識別文化產業與旅游產業的耦合關系與協同程度，基于價值模塊創新組合的視角探究文化旅游融合型產業價值鏈重構的實現路徑，推動演藝、游樂、動漫、創意設計等產業與旅游業深度融合，培育旅游產業文藝化、文化遺產旅游活化、文化旅游節慶化的產業融合模式，引領旅游產業轉型升級。第二，切實提升文化與旅游業的需求、技術和協同集聚水平。合理引導文化產業與旅游產業的空間布局，釋放兩大產業的創意經濟優勢和規模經濟效應，創新文化旅游產品供給內容與模式，建立文化與旅游消費倍增的長效機制，提升文化與旅游領域的科技創新能力和集成應用水平，促進文化與旅游產業的協同定位與集聚模式匹配，助推旅游產業結構高級化。