河南省旅游产业集群化发展水平测度与发展对策

冯匀，何勋，吕连琴

(河南财经政法大学 旅游与会展学院，河南 郑州 450016)

河南省位于我国中部地区，地理位置优越，资源丰富，具有很大的旅游发展空间。近年来，河南省愈发重视旅游的发展，从2009年的"旅游立省"战略到如今的从"文化旅游大省"向"文化旅游强省"转变，都显示了河南省对旅游业的重视。"老家河南"的宣传口号也深入人心，树立了河南省中华文明发源地的地位。2019年，河南省旅游收入9607.06亿元，同比增长18.31%[1]。在旅游发展劲头如此迅猛的条件下，各种配套产业的发展也应齐头并进。与其他资源大省相比，河南省知名度相对较差，产业竞争力较弱。而旅游产业集群作为地理上具有集聚和互动关系的旅游产业群体，能够通过旅游产业的核心吸引力和各产业的相互配合，来提升整体的旅游竞争力。为了提高河南省旅游产业的竞争力，对于其旅游产业的集群化测度是非常必要的。

国内对旅游产业集群的研究虽然时间短，但对其内涵、特征、产业发展模式等都进行理论的阐释与探索[1]。目前对各地的旅游产业集群化的发展都在研究当中，如王迎涛基于2006～2013年的数据通过旅游业结构效益等方面的分析对河南省旅游产业集群情况进行了探讨[2]；司马利奇等对敦煌市旅游产业集群竞争力进行了研究[3]；赵华、于静对山西省旅游产业集群的集聚度测算和经济效应进行了分析等[4]。本文选取2008～2019年旅游收入及旅游企业的区位熵对河南省旅游产业的集聚度以及旅游业与相关产业的关联度进行了研究，以期能够更好的提升河南省旅游产业集群化发展。

1 产业集聚测算方法

衡量某地区产业集聚程度的指标有很多，往往根据不同的需要选择不同的方法。通过衡量各种方法发现，区位熵的计算结果综合性较强，能够较好地反映旅游产业空间集聚的水平，是进行产业集聚研究较为实用的综合性指标[1]。因此本文采用区位熵指数法对河南省旅游产业的集聚化发展水平进行测度。

1.1 区位熵

1.1.1 区位熵指数法的公式及其含义 区位熵是用来识别产业集聚的常用方法，是评价区域要素空间分布的重要指标，反映了一个产业部门的专业化程度和一个地区在其高层次区域的影响程度和作用，是一个很有意义和价值的指标。区位熵的计算公式为:

(1)

Ei表示i地区的旅游产业的某项观测指标值，Yi表示i地区旅游产业的某项观测指标的总体水平(Ei如为旅游收入，Yi则为地区生产总值，Ej、Yj亦同);Ej表示高层次区域j地区的旅游产业的某项观测指标值，Yj表示j地区的旅游企业的某项观测指标的总体水平；LQi为第i个地区的旅游产业与所选定的高层次区域j地区测算出的区位熵。当LQi>1时，该区域的旅游业集聚程度高于上一级别区域的平均水平。LQi=1时，表明该区域的旅游业集聚程度相当于上一级别区域的平均水平。LQi<1时，则表示该区域的旅游业集聚程度不高，没有形成集聚，仍需进一步发展。一般来说，LQi>1的值越高，地区产业集聚水平就越高，换句话说，也就是认为i地区的区域经济在全国范围内具有一定的优势,在一定程度上能反映出该地区的产业集聚水平[5]。

1.1.2 指标选取 旅游区位熵指数较常反映的经济内涵有：旅游资源的空间集聚程度、旅游产业投入要素的空间集聚程度、旅游产业效应的空间集聚程度[6]。根据不同的研究需要选取不同的观测指标。本文主要对旅游产业投入要素以及旅游产业效应的空间集聚程度进行分析，具体指标选取见表1。

表1 旅游区位熵指标选取

1.2 灰色关联分析

判断某个地区旅游产业是否形成产业集群，还需要考虑旅游产业与区域内相关产业是否存在一定的关联性。因此本文采用灰色关联法来分析河南省以及省内部分地级市的旅游产业与相关产业之间的关联度。简单来说，灰色关联法就是在一个系统中，去研究目标项目受其他因素影响的强弱程度，再把这些因素按照强弱排序。一般认为关联度高于70%为重要因素，位于50%～70%之间的为比较重要因素，其余的为不重要因素。灰色关联法具体运算步骤如下：

1.2.1 选择参考数列与参考数列 本文选取旅游产业规模作为参考数列，住宿餐饮业规模、购物业规模和邮电业规模作为比较数列:

参考数列可以表示为：x0={x0(k)|k=1,2,…,n|}=(x0(1)),x0(2),…,x0(n))

(2)

比较数列可以表示为:xi={xi(k)|k=1,2,…,n|}=(xi(1)),xi(2),…,xi(n))i=1,2,…,m

(3)

1.2.2 无量纲化处理 因为各因素的物理意义不同，所以数据的量纲也存在不同的情况，这样便不利于比较，或在比较时难以得到正确的结论。因此在进行灰色关联度分析时，一般都要对数据进行无量纲化处理(也叫归一化处理)，使其具有可比性，消除量纲对分析结果的影响。

(4)

1.2.3 计算灰色关联系数 对各比较数列与参考数列进行无量纲化处理之后，再在各个时刻(即曲线中的各点)处进行灰色关联系数的计算，公式如下(其中ρ∈[0,1]为分辨系数，ρ越大，分辨率越大，通常取0.5) ：

(5)

1.2.4 计算灰色关联度 由于灰色关联系数是比较序列和参考数列在各个时刻的关联程度值，有多个结果，不便于进行整体性比较。因此需要对灰色关联系数进行均值处理(即求其平均值)，作为比较数列与参考数列间关联程度的数量表示，关联度公式如下:

(6)

2 河南省旅游产业集群化发展水平测度

2.1 河南省旅游产业区位熵测算

通过对河南省旅游产业区域熵的测算，可以判断其旅游产业集群是否形成，进而分析整个河南省旅游产业的变化趋势。本文选取2008～2019年的相关数据(见表2、表5)，用公式(1)进行测算，在保证数据选择可取和连续性的前提下，全国被视为河南省的高层次区域。

表2 旅游企业数量 单位/家

2.1.1 旅行社区位熵 从表2数据上来看，河南省的旅行社数量近十二年来呈波动上升趋势，且增幅不大。而全国旅行社企业数量近十二年来呈稳步上升趋势，且增幅较大，至2019年旅游社数量已比2008年多了近一半。从表3区位熵数据显示可知，同全国旅行社企业分布相比，河南省旅行社企业2008～2014年区位熵大于1，聚集程度较高，但从15年起，虽然企业区位熵指数不低，但区位熵小于1，尚未表现为明显的集聚，因此专业化程度不稳定，还有很大的发展空间。

表3 河南省旅游社区位熵

2.1.2 旅游星级饭店区位熵 从表2可知，无论是河南省还是全国，星级饭店的数量都是呈波动趋势。2013年河南省星级酒店数量最多，2019年最少；2009年全国星级酒店数量最多，2018年最少。从表4可知，河南省旅游星级饭店区位熵指数逐年递增(除了2018～2019年)，说明从2014年起，河南省旅游星级饭店集聚程度已经相当于、甚至超过全国的聚集程度，行业聚专业化集聚程度较高。

表4 河南省旅游星级饭店区位熵

2.1.3 旅游收入区位熵 通过图1可知，2008～2019年河南省旅游产业的区位熵整体呈波动变化。这十二年间河南省旅游产业的区位熵均超过1，甚至大于2，尤其2008～2009年，区位熵值达到了最高。这说明河南省旅游产业集群已于2008年之前形成。十二年间旅游产业的平均区位熵为2.42，说明河南省旅游产业集群专业化强，聚集度高，较全国具有明显优势(见表5)。

表5 2008～2019年河南省旅游产业区位熵的测算结果

2.2 河南省各地市旅游收入区位熵比较

为了进一步寻找推进河南省旅游产业集群化发展的依据，现选定各地市2015～2019年的数据，仍以全国作为河南省各地市的高层次区域，进行区位熵测算，测算结果见表6。由表6可知，2015～2019年，河南省18地市的旅游产业区位熵整体上呈波动趋势。其中，郑州市、开封市、洛阳市、安阳市、焦作市、三门峡市的旅游产业在这五年间区位熵都在2以上；信阳市有两年区位熵在2以上；平顶山市有三年区位熵在2以上；鹤壁市有一年区位熵在2以上。说明这些地区的旅游资源集中，A级旅游景点较多，处于高层次地区的领先地位，该地区已形成旅游产业群。若用旅游产业区位熵的系数是否大于1来判断河南省各地市旅游产业的专门化率，结果如下:濮阳市、许昌市(2018年区位熵大于1)、漯河市、商丘市、周口市(2015年区位熵大于1)5个地区区位熵小于1，没有形成旅游产业集群；平顶山市、鹤壁市、新乡市、驻马店市、南阳市、信阳市6个地区旅游产业区位熵均大于1，已经形成旅游产业集群,但相对于全国来说没有优势；郑州市、开封市、洛阳市、安阳市、焦作市、三门峡市6个地区区位熵均大于2，已经形成旅游产业集群并且相对于全国来说具有明显优势。

2.3 河南省旅游产业关联度测算

选取河南省2015～2019年旅游收入数据作为参考序列，购物业、邮电业和住宿餐饮业的相关数据作为比较序列来进行计算分析。首先将原始数据采用极差最大值变换的方法进行无量纲化处理，然后根据公式得到2015～2019年河南省旅游产业与相关产业的关联度。同理计算出2015～2019年郑州市、开封市、洛阳市、焦作市、三门峡市(区位熵在近五年大于2)的旅游产业与相关产业关联度，计算结果见表7。通过对比河南省和以上地市旅游产业关联度的测算结果，可以看出对于整个河南省旅游行业来说，邮电业和餐饮住宿业为非常重要因素，购物行业为比较重要因素。但数据之间差距较大，购物业与旅游产业关联度仅为0.55，这说明旅游业的发展带动了邮电业和餐饮住宿行业的发展，邮电业和餐饮住宿行业的发展也对旅游业起到了促进作用，但旅游业与购物业间没有太明显的聚集效应。对于郑州市旅游行业来说，邮电业和餐饮住宿业为非常重要因素，购物行业为不重要因素，这也与郑州市的特性有关，郑州市周边开封、洛阳两大旅游城市环绕，特产较多，购物业更具吸引力。其中洛阳市旅游业与购物业关联度达到了0.91，联系非常紧密，说明当地旅游业极大的促进了购物业的发展。对于开封市、洛阳市和焦作市旅游行业来说，三个行业均为非常重要因素，说明这三个城市的旅游产业与其他产业关联度高。对于三门峡市旅游行业来说，购物业为非常重要因素，邮电业和餐饮住宿业为比较重要因素，且数据差距非常大，说明旅游业对购物、邮电、餐饮住宿业影响很不均衡。除此之外，开封市、洛阳市、焦作市、三门峡市的购物业与旅游业的关联度显著高于河南省的关联度，邮电业与旅游产业的关联度河南省最高，住宿餐饮业和旅游行业的关联度除三门峡市外差别不大。

表7 2015～2019年河南省与部分地市旅游产业与相关产业关联度

3 结论和建议

3.1 结论

根据河南省2008～2019年12年的旅游收入区位熵可知，河南省旅游产业区位熵均为2以上，说明河南省旅游产业集群化发展水平好，集聚度高，在全国具有一定的优势地位。但通过计算旅游企业区位熵、各地市的旅游收入区位熵以及部分地市的旅游产业与相关产业关联度，发现仍然存在一些问题。

旅游企业集聚度低，旅行社业集聚度下降。通过计算可知，旅行社业区位熵整体呈下降趋势，旅行社业2008～2014年区位熵大于1，自2015年以来区位熵小于1，已经低于全国旅行社业集聚度平均水平，产业投入降低。旅行星级饭店业则与旅行社业相反，呈逐年上升趋势，于2014年达到与全国旅游饭店业集聚度平均水平相当的程度，并于2015年产业集聚化形成。

各地市旅游集聚度差距较大，发展不平衡。根据旅游收入区位熵可知，除濮阳市、许昌市、洛阳市、商丘市、周口市、济源市(无数据)之外，其他地市旅游收入区位熵均大于1，说明旅游产业集群化发展已经形成。其中郑州市、开封市、洛阳市、安阳市、焦作市、三门峡市，近五年旅游收入区位熵均大于2，在全国旅游产业中具有明显优势，且旅游集聚度较高。商丘市、濮阳市旅游产业集聚度最差，区位熵仅为0.2左右。而集聚度较高的城市，大部分为旅游资源比较丰富，知名度、开发程度较高的城市。

各地市旅游产业与相关产业关联度差距较大。河南省旅游产业与邮电业餐饮住宿业关联度较高，购物业最低。而郑州市关联度最高为邮电业，开封市、洛阳市、焦作市、三门峡市为购物业，这说明其他地市购物业与旅游产业关联度较低。

3.2 提高河南省旅游产业集群化发展建议

3.2.1 增加对旅游企业的扶持力度 无论是旅行社业还是旅游星级饭店业，都处于刚刚达到产业集聚化的程度，还有很大的发展空间。河南省旅游业规模与餐饮住宿业关联度较高，而且郑州市等旅游集聚度高的城市旅游业与餐饮住宿业的关联度都比较高，因此应加强对其他地市的餐饮住宿业的扶持力度，增加旅游饭店数量及旅游社数量。借鉴国内旅游企业发展情况较好的地区，促进省内旅游企业的发展，才能更好的加强旅游企业的集聚程度。

3.2.2 发挥龙头作用，加强跨区域合作 目前，郑、汴、洛及安阳、焦作、三门峡市是河南省旅游产业集聚度最高的城市，应发挥龙头作用，带动周边城市的旅游发展。为此，旅游业应跨区域合作，打破地域的限制，实现资源共享，促进大旅游空间的形成。同时增加与其他产业之间的联系，增加关联度，促进彼此的发展。

3.2.3 推动建设特色城市及景区 河南省未形成旅游产业集群或产业集群程度低的城市，大多数都是城市或景区特色不够突出，或没有支柱型景区，因此对外影响力和知名度较低。各地市需深刻挖掘城市文化内涵，打造本城市的品牌形象，从而吸引游客，增加旅游收入，促进旅游产业化集群的发展。

3.2.4 加强旅游业与各相关产业的关联度 各城市旅游产业与其他产业的关联度是不同的，且有高有低，所以必须有针对性地进行改进。如三门峡市住宿餐饮业与旅游业关联度相对较低，应加大对住宿餐饮业的投资及扶持，或建造特色民宿和主题酒店等，吸引游客入住。同时城市内部也应加强景点之间的联系，增加游客游玩时间，创造过夜条件。