融合视角下安徽省区域文化产业与旅游产业协同发展测度研究
2021-10-13赵金金
刘 博 赵金金
（淮北师范大学，安徽 淮北 235000）
一、引言
产业协同是为了促进产业间叠加效应， 有助于衍生新型业态，优化供应链管理，以实现互利共赢、互相繁荣为根本目标[1]。 旅游产业和文化产业关联性极强，产业结构的互补性和共生性显著，二者协同发展势必引起产业结构、市场规模的变化，因此，系统构建文化和旅游要素的有机发展模式，使得文化、旅游产业的比较优势转化为协同发展的竞争优势，是实现产业转型升级、核心竞争力提升的关键所在，也是深入促进文旅融合发展的必要保障[2]。
文化和旅游部的组建， 以及各级文化和旅游行政机构的整合， 更是将文旅协同跃升为国家层面战略思维，而协同发展行政壁垒的逐渐打破，也引起文化产业和旅游产业协同进程不断提质增速， 这对于提升旅游产业的文化性和文化产业增值以及新型业态的竞争力都具有重要意义[3]。 基于此，安徽省也将文旅协同发展作为开展经济文化强省战略的关键点，着力提升文旅产品内涵，以此丰富文旅新业态，例如，安徽省具有多项非遗项目，诸多新式文旅商品将其融入到旅游活动当中， 且均备受国内外游客喜爱，由此可知，在产业融合的理念下，积极推进文化产业和旅游产业的协同发展， 对于提升安徽省市场竞争力、产业附加值而言，具有必要性和可行性。 尽管安徽省文旅融合已取得初步成效， 但产业协同仍处于初步阶段， 且尚未揭晓安徽省文旅产业协同程度的时序发展态势，故无法从产业结构调整、运营方向转换等方面给予针对性指导。 因此，本文通过对安徽省文化产业和旅游产业协同进行时序研究， 以此探索安徽省两产业协同的整体水平、演变规律，进而为促进文旅深度融合提供决策依据。
二、研究进展及现状审视
（一）文献回顾
近年来， 国内外学者从文化产业和旅游产业协同发展的驱动力、模式、路径、效率等方面展开了分析。 首先，有关协同发展驱动力的研究，主要采取定性分析融合动力要素的方式[4-5]，其中，赵华指出，文化产业和旅游产业协同是在政策引导、 市场需求等诸多内外因素驱动基础上得以发展， 两产业展现出多角度交叉融合的演进态势[6]，兰苑则是以山西省文化和旅游产业作为研究对象， 分析两大产业协同发展的必然性和动力机制，研究得出，旅游消费需求的升级是协同发展的内在动机， 而市场供给则是外部推动力[7]；其次，有关协同发展模式的研究中则集中于共生模式、 一体化发展模式和区域特色发展模式等，其中，熊海峰结合共生理论框架，引申出文化和旅游协同的共生模式，详细阐述了两产业融合发展的条件、外在环境，并对其内在逻辑与机理进行探讨[8]，辛欣以开封市为例，对文化产业和旅游产业协同发展路径进行总结和划分， 并提出社区一体化模式[9]，吴倩将文化产业的创意性和旅游产业的文化传播性系统整合， 深入剖析了贵州省文化与旅游产业的协同发展机理，以此开发出特色发展模式[10]；再次，对于协同路径的研究则集中于多重理论视角，其中，侯兵基于高质量发展的理论视角， 通过分析文化产业和旅游产业协同发展的成效和瓶颈，提出了“多元协同”的发展途径，由此推动相关产业间重组创新、渗透交叉，最终达成“文旅+”格局，继而将全域旅游战略落到实处[11]，周春波基于融合动力观视角，结合技术创新驱动力推导出文化产业与旅游产业协同发展的两大路径， 强调了技术的创新扩散对于文旅新型业态发展、生产要素优化配置的效用[12]，张朝枝总结出文化产业和旅游产业协同发展的两层次路径，即构建集体记忆和文化身份认同以形成旅游资源是文旅协同的第一层路径， 促进文化展览水平的提高以刺激游客文化旅游体验是第二层路径[13]；最后，效率分析则主要通过构造协同评价模型， 并结合面板数据进行耦合度测评[14]，其中，陈晓菲以吉林、辽宁和黑龙江三省作为研究对象,测算出该区域文旅协同水平，并提出针对性的优化策略[15]，孙剑锋对山东省文化资源与旅游发展耦合程度进行研究， 并提出具体的协同发展策略[16]。
（二）安徽省文化产业与旅游产业协同发展现状
首先，已达成“建设文化旅游强省”的协同发展共识。 基于宏观发展背景，安徽省将加快文化产业和旅游产业协同发展置于新的高度， 充分利用该区域特色文旅资源，着力打造新型文旅业态，并依托长三角作为深度营销中心， 积极推动区域文化旅游一体化建设，相关产业联动协同。
其次， 文旅产业协同发展的成效逐渐显现。 近年来，安徽省以推进文旅项目建设，打造新业态新产品为主线，创建了一系列文旅融合的产品，使得安徽省文旅产业的知名度、美誉度持续上升。 另外，在产业协同发展的大背景下，依托于当地丰富的文旅资源，安徽省旅游产业和文化产业均得到高效发展，以2018 年为分析依据， 文化产业机构数为 19，915 个，增长率为19.4%， 文化产业工作者达到150，098 人，增长率为 33.1%，在旅游产业中， 旅游总收入为 7，241 亿元， 增长16.8%，入境旅游人次为607.04 万，增长10.5%，国内游客达到72，147 万人次，增长15.2%，可见，安徽省文旅协同所产生的共赢效应已经展现。
再次， 安徽省文化产业和旅游产业协同发展过程中也不免遭遇瓶颈，如文旅产品相对简单化、新兴产业竞争力偏弱、区域发展不协调等问题。 文旅产品简单化表现为产品形式单一， 本质上是文化建设投入不够，缺乏创新性，能够体现徽州特色文化的融合产品十分匮乏， 新兴产业竞争力偏弱则是源于无法克制原有产业体制问题而面临的窘境， 即文化产业和旅游产业在运行机制上存有重大差异， 继而使得两大部门及产业没有完全契合的协调合作机制。
三、研究方法与数据来源
（一）耦合协调度模型
“耦合协调”主要用于衡量各要素相互匹配和良性循环程度[17]，其对于剖析各产业间相互影响机理具有较强解释力， 而区域文化产业与旅游产业则是相互作用、融合的产业类型，故可将耦合协调度模型运用于安徽省文旅产业协调度的测量当中， 从而探索区域文化资源的旅游经济转化路径机制。 结合上述评估原理， 本文将安徽省文化产业与旅游产业作为两个互相融合的系统，构建耦合评价模型，具体计算方法见如下：
在公式（1）中，C 表示文化产业和旅游产业的系统耦合度，w1、w2指代文化产业和旅游产业系统综合水平评价值， 由于C 只能呈现出两系统相互影响的强弱，但无法直接反映其中协调性程度，故在此基础上， 引入能够反映产业间协调发展水平的耦合协调度模型进行深度研究，具体计算方法如下：
在公式（2）、（3）中，T 则是综合协调指数，反映两系统的整体协同效应，D 表示耦合协调度，α、β 分别指代两系统权重系数（α+β=1），由于文化产业与旅游产业是相互交叉且独立的系统，且对于安徽省而言，两产业地位相当，故参考已有研究做法[18]，将α、β 取值均设定为0.5，此外，本文参考耦合协调度取值的区间，设定划分标准（表1）。
表1 文化产业与旅游产业两系统耦合协调度划分标准
（二）综合发展水平评价模型
文化产业和旅游产业的综合发展程度， 具体计算方法如下：
在公式（4）和公式（5）中，wi为第 i 系统的综合发展评价指数，wij是第i 系统第j 特征指标值，wij是根据极差标准化法对原始数据处理后得到的，mij则是第i 系统的第j 指标的权重，mij是借助熵值赋权法确定[19]，n 为系统中所包含的指标总数。 随后，对 wij值做非负化处理，具体计算方法如下：
在公式（6）中，zij指代第 i 系统中第 j 项指标的原始值，zijmin是第i 系统中第j 项指标原始值的最小值，zijmax是第i 系统中第j 项指标原始值的最大值，采取极差标准化法之后，wij的取值范围介于0.01 到1.01 之间。
（三）评价指标体系构建
文化产业与旅游产业呈现非线性耦合关系，而单一的指标、要素无法系统揭示其内在关系，为精确评估两产业综合发展水平和协同程度，本文从产业融合角度着手， 借助多重要素综合评价分析法，遵循科学性、比例适当、数据可得性等操作准则，分别从文化产业发展水平、旅游产业发展水平两大目标层要素， 以及细分维度构建综合评价指标体系，详见表2。
表2 安徽省文化产业和旅游产业综合评价指标体系
目标层 准则层产业规模指标层旅游景区个数星级宾馆个数旅行社个数权重0.069,6 0.103,6 0.176,6旅游产业发展水平产业接待 入境旅游人数 0.083,4国内旅游人数 0.108,5旅游总收入 0.114,4国际旅游外汇收入 0.088,4国内旅游收入 0.114,3产业贡献产业产出旅游总收入占第三产业增加值比重 0.057,6旅游总收入占GDP 比重 0.083,6
（四）数据来源与处理
各指标数据筛选于2011-2019 年 《安徽省国民经济和社会发展统计公报》、2012-2020 年《安徽省统计年鉴》、2019-2020 年 《中国文化和旅游统计年鉴》和2012-2018 年《中国文化文物统计年鉴》，经测算得到文化产业和旅游产业的综合发展水平评价指数w1、w2，耦合度 C 以及协调度 D，分析结果见表 3，其中，在2011-2019 年间，文化产业持续处于稳步提高的状态，且自2014 年以来，该产业增幅显著，对于旅游产业来说，在发展过程中虽然有所起伏，但总体上增幅巨大。
表3 安徽省文化产业与旅游产业耦合协调度及等级划分
为深入探讨文化产业和旅游产业间的协同发展程度， 本文绘制两产业发展水平及耦合协调图 （图1），以便清晰揭示其中内涵。 结合表3 和图1 分析结果可知， 安徽省文化产业和旅游产业耦合协调度变化总体呈波动上升趋势，主要表现在两方面，第一，两产业关联更加紧密，第二，不同时间段产业间的协调度差异明显。 具体而言，在2011-2019 年间，协调度从0.220,3 提升到0.664,1， 协调等级涉及五类，其中，在2011-2016 年处于失调阶段，在2017-2019 年处于协调阶段，这验证出在2016 年之前，安徽省文化产业和旅游产业耦合互动效应不强， 协同发展水平相对较弱，2017 年之后，由于文旅融合政策、制度的逐渐延伸，两产业的协同效应显著提升，但目前为止， 文化产业与旅游产业的耦合协调度值仅为0.664，1，仍处于初级协调阶段，即整体耦合协调水平并不突出，因此，若要达成两产业的良性互动和可持续发展，未来还需加大文旅产业的投入和开发强度，深入挖掘产业内部的协同发展潜力。
图1 安徽省文化产业与旅游产业发展水平及耦合协调图
随后， 本文将两产业的耦合协调水平归纳为两种类型，即文化滞后型（w1
四、结论与建议
（一）主要结论
本文通过分析两产业的综合评估价值、 耦合协调程度等指标，深度解析两产业的耦合协调类型、水平及动态演化历程， 基于相配套计算方法评估出其中耦合协调关系， 从而为明确安徽省文化产业和旅游产业间的协调程度， 制定文旅融合发展策略给予科学依据。
第一， 安徽省文化产业与旅游产业综合发展水平明显提升，相较之下，文化产业发展更加稳定，呈现出稳步增长态势，而旅游产业则出现一定波动，例如在2016 年出现一定程度的负增长，但基于安徽省旅游产业雄厚的发展基础， 故从总体历程的角度来说，旅游产业依然保持高效的发展状态。 此外，通过对比可知，文化产业发展水平要落后于旅游产业，而文化产业发展滞后也带来了负面效应， 如文化资源优势无法充分融入到旅游产业当中等， 这也是制约安徽省旅游产业持续、高效发展的原因所在。
第二，在2011-2019 年间，安徽省文化产业和旅游产业的耦合协调度呈现出阶段性和波动性两大显著特征， 且两大产业发展的总体特点是处于失调状态，耦合协调水平相对偏低，历经多年的发展仅维持在初级协调阶段，其中，在2011-2016 年处于失调阶段，自2017 年开始进入协调发展状态，协调水平在2019 年达到最大化，但仅为0.664，1，究其原因而言，非平衡的产业发展态势是制约产业间耦合效率提高和产业结构优化的关键。
（二）对策建议
第一，维持安徽省文化产业和旅游产业综合发展水平高增长的态势。 安徽省需整合现有文化资源、社会资源等，结合当下消费者的需求特点及文化、旅游市场的变化趋势， 在促进两大产业转型升级的同时，有效带动文化产业与旅游产业消费需求驱动效能的提高。 具体而言，两大产业为形成新动能、培育新增长点， 可以通过探索消费市场的现实特征和预测信息，从而增加文化和旅游创意优质增量供给，例如，在景区内设置非遗产品生产工艺观摩、销售区域，依托当地的非遗文化优势促进文旅产业增益。抑或优化跨平台展示与多终端推送的多渠道供给途径，借此释放消费者的多元化需求。 从产业发展水平看，以上海市为代表的文化产业，和以杭州市为代表的旅游产业的发展模式和路径值得安徽省借鉴和区域内推广[14]。
第二，增强政策调控，为文化产业与旅游产业的协调发展营造良好环境。 安徽省各级政府需加强对区域内文化产业与旅游产业协调发展的帮扶力度，从根本上理顺两大产业的管理、 运营机制， 构筑系统、高效的协同发展模式，着力推进两产业集群化发展和专业化协作。 例如，政府应立足于当地资源禀赋程度和社会经济现实， 尝试拟定和规划有助于产业协同发展的政策措施，例如，鼓励文旅融合产品的推陈出新， 对于推动文旅项目建设的企业予以政策扶持， 基于此推动有关企业致力于向文旅融合轨道演进，这一过程还要继续完善投入保障机制，逐渐增强投入强度， 从而为两产业协同发展提供政策和制度保障，此外，政府可以借助技术创新打破产业屏障，开拓保护性开发的空间， 基于此激发区域文化产业与旅游产业融合发展的内生动力。
第三，贯彻复合型人才培养战略，推进两产业高效协同发展。 作为一项长期、系统性工程，安徽省文化产业和旅游产业的深度融合还需要一批既具备旅游产业运营能力， 又善于挖掘文化基因的高端复合型人才， 故建立高效稳定的人才引进和培育机制是推动文旅产业发展的核心力量。 因此，安徽省应当以文化产业与旅游产业协同发展对人才的需求为基准， 打造出面向文旅产业的产学研综合化的人才培养机制，例如，通过与当地院校建立联合培养模式，充分发挥区域的教育资源优势，培养出厚基础、宽口径的复合型文旅精英，同时，加大文旅人才的引进力度，从而促进人才集聚效应的实现。
（三）研究局限与展望
本文所研究内容针对性较强， 所得结论新颖且具有实践价值，但仍有局限问题需要改进：第一，本文研究核心在于协同效应的评估， 对产业因素间的作用机理的探讨还不够深入， 后续研究还需借助系统动力学模型， 深层次揭示文化产业和旅游产业的协同发展机理；第二，本文缺乏对产业融合发展水平在空间集聚性和差异性的评价， 继而可能导致研究结果缺乏横向指标的评价依据， 故后续研究还需采取空间格局分析法系统探索；第三，在数据收集过程中，相关要素数据无法获取，继而不能引入指标体系当中，导致本文的研究结论具有一定程度的局限性，后续研究还需尝试引入相应指标数据， 深入完善指标体系，建立精确度更高的预测模型。
