数字文旅耦合协调发展空间格局演变及其驱动因素探究

张慧萍， 李彦华

（中北大学经济与管理学院，太原 030051）

数字文旅产业目前在我国尚处于起步探索阶段，文旅产业和数字化产业的融合效果如何？三者的融合发展将会促使空间格局如何演变？又有哪些因素影响三者的耦合协调发展？本文通过对省际数字文旅耦合协调发展水平的测算，分析其空间格局的演变，并探究融合水平差异产生的驱动因素，以期为提升我国数字文旅发展水平提供参考.

1 文献综述

梳理以往的文献发现，国内外学者对于数字化、文化产业、旅游事业三者之间的研究多集中在其中的两个方面. 就数字化与文化产业而言，数字化技术可以降低文化参与的成本，引发产品的差异化，补充人类创造力的经济影响［1］. 白思和惠宁［2］探究了互联网对文化产业的影响效应以及在环境约束下互联网发展对文化产业的非线性影响特征. 左惠［3］认为，随着数字革命的到来，文化产业的发展模式发生了显著变革，文化产业数字化呈现出开放创造的特质. 除文化产业外，旅游业也积极参与到数字化转型中，越来越多地被旅游4.0或智慧旅游等表述所限定［4］. 杨勇［5］和向征等［6］认为，旅游管理与信息技术已密不可分，互联网在提升我国旅游业规模的同时，促进了旅游业多元化供给体系的形成，提升了旅游业发展质量. 李阳［7］认为，加强基础设施的网络建设能够使旅游产业进一步发展. 就文化产业和旅游事业而言，研究主题可分为文化与旅游关系的思辨、文化遗产与旅游融合、文化创意与旅游融合、文旅融合的影响、文旅融合的需求、文旅融合的产业化研究这几个方面［8］. 学者们研究发现，我国文化与旅游协调发展水平呈波动上升趋势，在空间上呈现“东—中—西”阶梯递减的特征，人力资本、创新水平、对外开放水平、公共资本、社会资本投入、科技手段使用、社会消费支撑是影响中国文化与旅游产业协调发展的主要因素［9-11］. 数字化转型彻底改变了文旅行业的供需互动［12］，郑憩［13］和戴斌［14］认为，数字经济方兴未艾，正在重构文化和旅游产业的新格局，政府应采取措施推动数字文旅产业高质量发展. 胡优玄［15］从文旅产业的供给侧、需求端、法律政策面3个层面改革创新，开拓数字文旅产业融合发展的新路径.

总的来看，目前学术界关于数字文旅的研究鲜有且还存在些许不足：一是现有关于数字文旅的研究多集中于理论研究，在数据支撑方面比较薄弱；二是对数字文旅的实证分析较少，缺乏从驱动因素角度探究数字文旅相关性的研究. 本文利用2011—2018年我国31个省（自治区、直辖市）的面板数据，探究我国数字文旅耦合发展空间格局的演变、影响数字文旅耦合协调发展的因素并对其进行定量化研究和实证分析.

2 模型与方法

2.1 耦合协调度模型

耦合度可以反映多个系统相互作用的程度强弱，将耦合模型应用于“数字化-文化-旅游”系统的研究［16］，其3个子系统的耦合度公式如下：

式中：C为耦合度；C值越大则数字化-文化-旅游系统之间的关联程度越大.f(x)、g(y)、h(z)分别为各子系统的综合评价指数，其中f(x)=为旅游系统综合发展水平；g(y)=为文化系统综合发展水平；h(z)=为数字化系统综合发展水平；ai、bi、ci为各个系统中指标的权重；x、y、z为各系统中相应指标的指标值，并对其进行归一化处理. 本文将耦合度分成4 个等级，如表1所示.

表1 耦合度等级表Tab.1 Coupling levels

为了避免出现综合发展水平较低而耦合度较高的情况，引入耦合协调度模型来测度系统水平：

式中：D为耦合协调度；C为耦合度；T为“数字化-文化-旅游”系统的综合评价指数，且T=αf(x)+βg(y)+γh(z)（其中，α、β、γ为各系统的权重指数，表示数字化、文化、旅游整体协调发展过程中的相对重要性，本文认为三者同等重要，故将α、β、γ赋值各为1/3）. 为了更清楚地反映耦合协调度数值所表达的意义和特征，将耦合协调度分成5个等级，如表2所示.

表2 耦合协调度等级表Tab.2 Coupling coordination levels

2.2 空间权重矩阵选择

采用不同的空间权重矩阵能够体现出不同省份之间的空间关联关系. 本文分别使用邻接矩阵、地理距离矩阵和经济距离矩阵作为空间权重矩阵［17］，表达式如下：式中：wij为空间权重矩阵；dij为两地区之间的距离；--Gpi为i省研究期内某年的GDP值.

2.3 空间相关性分析

为进一步了解数字文旅耦合协调度整体的变动趋势，引入空间自相关分析，构建Moran’I指数，对三者的空间自相关性进行检验，以反映变量在全样本区域的空间依赖程度. 计算方法如下：

2.4 空间回归分析

当前在空间回归分析中主要的模型有空间滞后模型（SLM）、空间误差模型（SEM）和空间杜宾模型（SDM）. 表达式如下：

式中：y是被解释变量；W为权重矩阵；X为解释变量；ρ、β、λ为系数；ε为误差项.

3 变量与数据来源

3.1 耦合协调度评价指标体系设置

科学设计评价指标体系是综合评价“数字化-文化-旅游”系统发展水平的重要依据.以前人研究成果为基础，综合考虑指标选取的科学性、适宜性、可行性等多项原则，从生产要素和产出水平两方面构建了“数字化-文化-旅游”系统耦合协调度评价指标体系（表3）.

表3 数字文旅耦合协调度评价指标体系Tab.3 Digital cultural tourism coupling coordination evaluation index system

选取2011—2018 年我国31 个省（自治区、直辖市）（为叙述方便，下文统一称为省）数据进行分析. 数据主要来源于2012—2019年的《中国统计年鉴》《中国信息统计年鉴》《中国旅游统计年鉴》《中国文化文物统计年鉴》和《中国文化和旅游统计年鉴》，部分指标采用地方统计报表中的数据作为补充来源，缺失指标使用线性插值法进行补差.

3.2 驱动因素识别

运用空间面板模型分析影响“数字化-文化-旅游”系统耦合协调发展水平的因素. 综合现有关于旅游产业与文化产业耦合发展影响因素的成果，主要从经济发展水平、基础设施水平、技术创新水平、对外开放水平、出行便捷化水平方面选取驱动因素（表4）.

表4 数字文旅耦合协调发展驱动因素指标体系Tab.4 Indicator system of drivers of coupled and coordinated development of digital culture and tourism

经济发展水平用人均国内总产值来反映. 旅游发展、文化繁荣和数字化技术的提升都需要强有力的经济作为支撑. 随着社会的发展，人们向往更高层次的物质文明和精神文明，更加注重体验式、沉浸式旅游.

基础设施水平用旅客周转量来反映. 基础设施建设可以为数字文旅产业的发展提供动力. 交通、住宿、数字技术等基础设施的不断改善，可以提高公众对旅游休闲服务的满意度，推动数字文旅产业进一步发展.

技术创新水平用国内文化及相关产业专利授权总数来反映. 深化文旅融合，加快文旅产业数字化转型，需要注重改革创新. 要把创新贯穿于数字文旅产业的诸多方面，使其在产业活动的各个环节中发挥作用.

对外开放水平用按比例第三产业进出口总额来反映. 对外开放不仅能促进人才、资本、技术等要素在区域之间充分流动和合理配置，还有利于地区经济的增长，直接或间接地影响数字文旅产业的发展.

出行便捷化水平用公路里程密度来反映. 出行便利可以促进人口跨地区流动，扩大旅行范围，增加旅游人次，提高住宿业、餐饮业、旅游景区的营业收入，促进地区经济增长.

4 实证分析

4.1 数字文旅耦合协调度时空差异

根据耦合协调度模型，数字文旅耦合度和耦合协调度计算结果如表5所示. 从数字文旅耦合度和耦合协调度的发展趋势来看，耦合度呈现出逐年上升的趋势，耦合协调度先波动上升后下降，但上升趋势并不明显，出现了耦合度高、耦合协调度低的情况. 从数字文旅的耦合度来看，2011—2018年除安徽省外，其他各省文旅耦合度均值均大于0.8，说明各省数字文旅耦合程度较高，数字化、文化产业与旅游产业之间的关联程度较强. 从数字文旅的耦合协调度来看，2011—2018年各省耦合协调度均值差别较大，仅有4个省处于中度协调状态，12个省处于基本协调状态，15个省处于失调状态，说明各系统之间的综合发展水平存在明显差异.

表5 2011—2018年各省域数字文旅耦合度及耦合协调度结果Tab.5 Results of the coordination degree of digital cultural tourism coupling during 2011-2018

续表

为了进一步分析地区耦合度和耦合协调度空间分布情况，按东、中、西部划分，绘制出耦合度及耦合协调度的趋势图（图1、图2）. 从图1中可以看出，我国区域数字文旅耦合度及耦合协调度大体都呈现出“东—中—西”逐步递减的阶梯式特征. 区域空间分布呈现出由沿海向内地扩展的特点，具有一定的集聚效应，但耦合协调度的差异远大于耦合度. 内陆地区的数字文旅发展状态在东部沿海地区的带动下也开始从无序状态向协调状态演变，形成了从沿海向内地延伸的空间发展趋势. 但由于文旅融合的提出先于数字文旅，整体上出现文旅优先发展、数字化滞后的局面. 从图2可以看出，2011—2016年东、中、西部的耦合协调度基本处于平稳波动状态，2017年出现小幅反弹，2018年东、中、西部数字文旅耦合协调度出现下降趋势.

图1 数字文旅耦合度趋势Fig.1 Digital cultural tourism coupling trends

图2 数字文旅耦合协调度趋势Fig.2 Digital literacy and tourism coupling coordination trends

4.2 数字文旅耦合协调度空间相关性检验

采用3种不同的空间权重矩阵，利用Stata16软件计算2011—2018年数字文旅耦合协调的全局Moran’I指数及Geary’sc指数（表6）.

表6 我国省际数字文旅耦合协调空间相关性检验Tab.6 Spatial correlation test for inter-provincial digital cultural tourism coupling coordination in China

3种矩阵下数字文旅耦合协调度均体现出空间正相关性，但其指数值与显著性水平有所差异. 就Geary’sc指数值来看，相比于矩阵W1、W2，矩阵W3下的值最小且在1%水平下显著，数字文旅耦合协调度空间相关性最强. 就Moran’sI指数值来看，矩阵W1、W2下Moran’I值较小且大部分年份指数值在5%水平下显著，整体相关性呈波动下降态势. 矩阵W3下Moran’I值较大且都在1%水平下显著，对比矩阵W2和W3下Moran’I值，说明数字文旅的协调度在经济方面的依赖性高于地理距离方面.

根据2011年和2018年的测算结果，绘制出矩阵W3的Moran’I指数散点图（图3、图4）. 由图可知，大部分省份落在第一、第三象限，说明数字文旅耦合协调度出现高-高、低-低的集聚效应. 广东、浙江、江苏均位于第一象限，距离原点较远，证明这3个省的数字文旅耦合协调度在全国处于领先水平，具有示范效应，并且显著带动周边经济发达省份数字文旅协调水平的提高. 西藏、青海、宁夏均位于第三象限且远离原点，其数字文旅耦合协调度处于较低水平，对临近地区的带动作用较弱.

图3 基于经济距离权重矩阵的2011年各省局部Moran’I指数散点图Fig.3 Scatter plot of the local Moran’I index of provinces in 2011 based on the economic distance weight matrix

图4 基于经济距离权重矩阵的2018年各省局部Moran’I指数散点图Fig.4 Scatter plot of local Moran’I index of provinces in 2018 based on economic distance weight matrix

4.3 数字文旅耦合协调水平驱动因素分析

通过表7可以看出，在不同的空间权重矩阵和空间回归模型下，空间回归系数ρ均在1%的显著水平通过检验，但各影响因素的显著性水平不同.ρ均为正值，说明数字文旅耦合协调度在空间上是正相关的，存在正的溢出效应，但ρ存在一定的差异性，表明数字文旅耦合协调度空间相关性不同. 在3种权重矩阵下，旅客周转量和国内文化及相关产业专利授权总数系数均显著为正，表明基础设施水平和技术创新水平对数字文旅耦合协调度的提升起到促进作用. 相比之下，人均国内生产总值、按比例第三产业进出口总额及公路里程密度系数均对数字文旅耦合协调度有正向影响，但在不同权重矩阵下具有较大的不确定性.

表7 不同空间权重矩阵和空间回归模型下影响因素回归结果Tab.7 Regression results of influencing factors under different spatial weight matrices and spatial regression models

为进一步确定模型类型，采用Lr检验和Hausman 检验选择空间面板数据回归模型. Lr检验表明，空间杜宾模型转化为空间误差模型或空间滞后模型的假设都不成立，表明应该选择空间杜宾模型. Hausman检验在1%的水平下通过显著性检验，拒绝随机效应的原假设，选择固定效应模型.

为明晰上述驱动因素对数字文旅耦合协调度的空间效应，将总效应分解为直接效应与间接效应［18］（表8）.直接效应是指该地区的解释变量对被解释变量影响，间接效应是其他地区的解释变量对被解释变量的影响.间接效应为正，意味着其他地区解释变量的加强有助于促进该地区数字文旅耦合协调度水平的提高，反之［19］.

表8 空间SDM模型空间效应分解Tab.8 Spatial SDM model spatial effects decomposition

从直接效应来看，在矩阵W1、W3下，人均国内生产总值、旅客周转量、国内文化及相关产业专利授权总数和公路里程密度均呈现出显著的正向空间效应，说明以上解释变量对数字文旅耦合协调度水平的提高具有显著促进作用和正向直接效应. 经济发展水平是数字文旅产业发展的基底，经济实力越强意味着各项投资规模和资源开发的资金支持力度越大，当地居民的出游动机和出游潜力越大；基础设施水平和出行便捷化水平能够促进区域资源开发、要素配置和游客跨地区流动，扩大市场需求规模，间接提升区域经济实力；技术创新水平在一定程度上可以提高数字技术在文旅产业的应用水平，催生不同的数字文旅新业态，优化产品供给结构，促进文旅产业供给侧结构性改革.

从间接效应来看，在不同空间权重矩阵下，各解释变量对数字文旅耦合协调度呈现出不同的空间效应特征，但显著性水平不高. 就矩阵W3来看，人均国内生产总值和国内文化及相关产业专利授权总数间接效应值分别为0.672和1.612，大于直接效应值且通过了显著性检验，说明当地人均国内生产总值对周边地区数字文旅耦合协调度的提升具有正向溢出效应，该变量增加1%，将促进周边地区数字文旅耦合协调度提升0.672%；当地国内文化及相关产业专利授权总数对周边地区数字文旅耦合协调度的提升具有正向溢出效应，该变量增加1%，会促进周边地区数字文旅耦合协调度提升1.612%. 在经济发展水平和技术创新水平相对较低的地区发展经济、鼓励创新，主动加强与经济发达地区的传输与交流，增强自身创新能力，更好地接受周边地区经济发展与技术创新水平的溢出红利效应.

5 结论与对策

从我国数字文旅耦合协调度的发展趋势来看，上升趋势不明显，且在空间上呈现“东—中—西”空间梯度递减格局，区域空间分布呈现出由沿海向内地扩展的特点，数字化发展滞后于文旅产业发展水平. 地方政府要继续做优做深文旅融合，抓住新技术发展机遇，加强数字化基础设施建设，推动文旅产业智能化发展.经济基础薄弱的地区数字文旅发展较为落后，通过财政、税收、金融等手段适度将资源配置向经济欠发达地区倾斜，同时鼓励东部地区提供资金、技术、人才支持，带动和帮扶中西部地区的基础设施建设.

从数字文旅耦合协调度的空间相关性来看，数字文旅耦合协调度在3种空间权重矩阵下均体现为正相关性，且在经济方面的依赖性较高. 各省要加快发展数字经济，利用数字技术赋能经济发展，通过数字技术引领各行各业的数字化转型，增强发展韧性和抵御风险的能力. 欠发达地区应汲取发达地区的先进管理经验，主动承接优势资本，引导供应链和产业链协同转型，优化产业结构，引进技术人才，加大对数字技术、文旅产业的投资，促进文旅产业与数字经济深度融合.

从数字文旅耦合协调度的影响因素来看，经济发展水平、基础设施水平、技术创新水平、对外开放水平和出行便捷化水平对数字文旅耦合协调度有不同程度的空间溢出效应. 在发展数字文旅的过程中，政府可考虑加大资本投入，提高技术水平，加大开放力度，加强基础设施建设，将创新融入经济社会的各个方面. 同时根据区域经济发展条件因地制宜的出台系统性和多样化措施，优化政策促进效果，借助数字技术推动文旅融合向更深层次发展.