何勇 石偉 陳旭輝

［摘? 要］ 通過江蘇省2014—2019年的文旅產(chǎn)業(yè)面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用全局主成分分析法得出文旅產(chǎn)業(yè)耦合協(xié)調(diào)度權(quán)重，在修正引力模型的基礎(chǔ)上構(gòu)建文旅產(chǎn)業(yè)融合空間關(guān)聯(lián)矩陣，結(jié)合社會網(wǎng)絡(luò)分析法研究江蘇省文旅產(chǎn)業(yè)融合質(zhì)量空間引力網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征，最后采用QAP分析探究江蘇省文旅產(chǎn)業(yè)融合空間關(guān)聯(lián)性的影響因素。結(jié)果表明：江蘇省文旅產(chǎn)業(yè)融合水平在研究期內(nèi)得到較快發(fā)展，但區(qū)域差異明顯，蘇南地區(qū)文旅產(chǎn)業(yè)融合水平普遍較高；文旅產(chǎn)業(yè)融合質(zhì)量網(wǎng)絡(luò)整體密度增大，逐漸打破地理和行政區(qū)域限制；鄰接關(guān)系、科技創(chuàng)新、政策支撐要素對于文旅產(chǎn)業(yè)融合空間引力網(wǎng)絡(luò)的形成具有顯著影響。

［關(guān)鍵詞］ 文旅產(chǎn)業(yè)融合? 引力模型? 社會網(wǎng)絡(luò)分析? 空間結(jié)構(gòu)

［基金項目］

江蘇省社會科學(xué)基金項目重點項目“江蘇推動文化產(chǎn)業(yè)和旅游產(chǎn)業(yè)深度融合發(fā)展研究”（21GLA002）；國家自然科學(xué)基金面上項目“疫情常態(tài)化下跨區(qū)域凍鮮品供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)動態(tài)均衡優(yōu)化與熔斷機(jī)制研究”（72171047）成果之一。

［作者簡介］

何勇（1975—），安徽合肥人，博士，東南大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師，研究方向：旅游管理與文旅融合，物流與供應(yīng)鏈管理，電子商務(wù)。

一、引言

當(dāng)前，我國文化與旅游產(chǎn)業(yè)（下文簡稱“文旅產(chǎn)業(yè)”）不斷發(fā)展，在產(chǎn)業(yè)規(guī)模與產(chǎn)品供給上都得到極大提升，朝著更高深度和廣度的方向融合。2018年，我國成立了文化與旅游部，這標(biāo)志著文旅融合元年的開始，也揭開了我國推進(jìn)文化和旅游領(lǐng)域治理體系和治理能力現(xiàn)代化、文化事業(yè)、文旅產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的序幕。雖然在新冠疫情期間文化與旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢有所減緩，但文化與旅游產(chǎn)業(yè)對我國經(jīng)濟(jì)的貢獻(xiàn)仍舊十分巨大，其支柱性的地位沒有發(fā)生改變，仍舊展現(xiàn)了蓬勃的生命力。文旅產(chǎn)業(yè)融合本質(zhì)上突破文化與旅游的產(chǎn)業(yè)邊界，不斷實現(xiàn)在市場、產(chǎn)品、資源、服務(wù)、技術(shù)等方面的融合，并從單純的相互聯(lián)系轉(zhuǎn)變?yōu)槿诤瞎采陌l(fā)展趨勢。對文化產(chǎn)業(yè)而言，通過文旅產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量融合，能以旅游的形式彰顯、弘揚(yáng)和傳承我國優(yōu)秀傳統(tǒng)文化，進(jìn)一步提升文化自信，并促進(jìn)我國文化產(chǎn)業(yè)繁榮發(fā)展。對旅游產(chǎn)業(yè)而言，通過文旅產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量融合，能夠催生旅游新業(yè)態(tài)的誕生，深度挖掘消費(fèi)需求，延長產(chǎn)業(yè)鏈和價值鏈，促進(jìn)旅游產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，并發(fā)揮乘數(shù)效應(yīng)，推動經(jīng)濟(jì)和社會高質(zhì)量發(fā)展。

江蘇省既是文化大省也是旅游大省，有著深厚的文化底蘊(yùn)和旅游基礎(chǔ)，在“以文促旅，以旅彰文”思想的指導(dǎo)下，不斷推動江蘇省文旅產(chǎn)業(yè)深度融合。2022年，江蘇省揚(yáng)州市舉辦長三角文旅一體化合作發(fā)展峰會，鼓勵各類文旅要素在區(qū)域內(nèi)自由流動，通過區(qū)域聯(lián)合推動文旅融合提檔升級。但江蘇省文旅產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平仍存在“南高北低”的不均衡空間格局[1]，總體產(chǎn)業(yè)融合水平呈現(xiàn)階梯遞減的發(fā)展態(tài)勢，省內(nèi)文旅融合發(fā)展空間分化較為明顯[2]?？紤]到城市之間文旅產(chǎn)業(yè)融合的空間關(guān)聯(lián)程度往往對區(qū)域文旅產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展格局有著重要的影響，因此，從空間關(guān)聯(lián)的視角研究江蘇省城市之間的文旅產(chǎn)業(yè)融合關(guān)聯(lián)程度，對江蘇省文旅產(chǎn)業(yè)融合均衡一體化發(fā)展具有重要意義和研究價值。

文旅產(chǎn)業(yè)融合是一項復(fù)雜的系統(tǒng)工程，如何推動兩者多層次、全方位、寬領(lǐng)域的深度融合成為學(xué)術(shù)界研究的重要問題，學(xué)者們以不同方法和思路提出具體的實現(xiàn)路徑。尚子娟等[3]將經(jīng)濟(jì)、政策、主體、生態(tài)、社會五方面作為鄉(xiāng)村紅色文旅融合的共生動力，并構(gòu)建共生模型進(jìn)行案例分析。李任[4]認(rèn)為促進(jìn)文旅產(chǎn)品、市場、手段、服務(wù)、效益深度融合是推動文旅產(chǎn)業(yè)深度融合的有效手段。馮學(xué)鋼等[5]提出，門戶式信息集中網(wǎng)頁、旅游blog、旅游vlog以及旅游直播等元宇宙元素已經(jīng)成為消費(fèi)者搜索、比價的便利場所，這種行為逐漸成為推進(jìn)我國旅游產(chǎn)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的重要動能。此外，還有學(xué)者針對現(xiàn)有文旅產(chǎn)業(yè)融合質(zhì)量進(jìn)行測度研究。Lu等[6]以江蘇、浙江、上海、安徽為研究區(qū)域，構(gòu)建了文化和旅游系統(tǒng)評價指標(biāo)體系，利用耦合協(xié)調(diào)模型計算了文旅系統(tǒng)的耦合協(xié)調(diào)度，發(fā)現(xiàn)該區(qū)域文旅系統(tǒng)在2019年達(dá)到中等協(xié)調(diào)水平，但仍存在較顯著的區(qū)域差異效應(yīng)。唐承財?shù)萚7]運(yùn)用加權(quán)TOPSIS模型來測度傳統(tǒng)村落文旅融合發(fā)展水平發(fā)現(xiàn)，文旅融合能持續(xù)推動傳統(tǒng)村落全面振興。李拓夫等[8]基于2011—2021年我國文化與旅游產(chǎn)業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)，構(gòu)建文化與旅游產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展評價指標(biāo)體系，并對耦合協(xié)調(diào)等級進(jìn)行劃分，結(jié)果表明我國文旅產(chǎn)業(yè)耦合協(xié)調(diào)度逐年升高，在空間上呈現(xiàn)正向集聚性，但總體發(fā)展水平仍然偏低，且不同區(qū)域發(fā)展程度有較大的差距。另外，文旅產(chǎn)業(yè)融合質(zhì)量受到多方面因素的影響。Jin等[9]使用中國31個省域的面板數(shù)據(jù)，考察了文旅融合發(fā)展的一體化政策是否能夠促進(jìn)中國旅游業(yè)的發(fā)展，結(jié)果表明一體化政策可以顯著提高旅游業(yè)績效，但存在較為明顯的閾值效應(yīng)。程遂營[10]使用地理加權(quán)回歸模型對黃河國家公園文旅融合影響因素進(jìn)行分析，研究表明人均GDP和人口密度等因素能夠有效影響其文旅融合水平。

從已有研究來看，針對文旅產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的研究思路側(cè)重于內(nèi)部路徑建設(shè)，主要聚焦對象內(nèi)部的文旅產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展，并提出相應(yīng)的政策與建議來促進(jìn)自身文旅產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展。然而，不同城市之間的文旅產(chǎn)業(yè)融合并不是一個獨立發(fā)展的封閉式系統(tǒng)，在當(dāng)今信息傳播高度發(fā)達(dá)的時代，不同城市之間往往存在文化與旅游領(lǐng)域的合作與交流，這些交互式合作對于城市的文旅產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展具有重要意義，但鮮有文獻(xiàn)研究城市之間文旅產(chǎn)業(yè)融合的空間關(guān)聯(lián)程度。此外，目前研究中很少從網(wǎng)絡(luò)視角分析重要城市在區(qū)域文旅產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展中的輻射與帶動作用。鑒于當(dāng)前文旅融合相關(guān)研究方法仍需進(jìn)一步拓展和豐富[11-12]，本文采用交叉學(xué)科的思維來研究文旅產(chǎn)業(yè)融合問題，即通過修正后的引力模型刻畫城市之間的文旅產(chǎn)業(yè)融合質(zhì)量空間關(guān)聯(lián)性，從而生成文旅產(chǎn)業(yè)融合質(zhì)量空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，并通過實證分析江蘇省文旅產(chǎn)業(yè)融合質(zhì)量空間網(wǎng)絡(luò)特征，深入研究影響其空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的影響因素，以期為江蘇省文旅產(chǎn)業(yè)融合高質(zhì)量發(fā)展提供政策建議和思路。

二、研究對象與方法

（一）數(shù)據(jù)來源和研究思路

本文選取江蘇省13個市作為研究對象，分析其文旅產(chǎn)業(yè)融合現(xiàn)狀及其空間關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)特征，數(shù)據(jù)來自《江蘇文化年鑒》《江蘇統(tǒng)計年鑒》《文化發(fā)展相關(guān)統(tǒng)計報表》，交通距離來自高德地圖中的自駕路線規(guī)劃，旅游主題的文章數(shù)量來自中國知網(wǎng)。

本文的研究路線為：首先，考慮到文化產(chǎn)業(yè)和旅游產(chǎn)業(yè)天然具有聯(lián)系緊密的特性，可以將二者融合發(fā)展看作兩個復(fù)雜系統(tǒng)之間的相互耦合發(fā)展，據(jù)此構(gòu)建耦合協(xié)調(diào)度模型來計算文旅產(chǎn)業(yè)的耦合協(xié)調(diào)度；其次，采用全局主成分分析通過正交變換將耦合協(xié)調(diào)度轉(zhuǎn)換為一組線性不相關(guān)的變量，在計算權(quán)重中具有較好的整體性與可比性，能更科學(xué)地體現(xiàn)文旅產(chǎn)業(yè)動態(tài)變化中各項指標(biāo)的重要程度；再次，在得到江蘇省各城市文旅產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展質(zhì)量的基礎(chǔ)上，借助引力模型計算不同城市之間的文旅產(chǎn)業(yè)融合質(zhì)量空間關(guān)聯(lián)矩陣，評估城市間文旅產(chǎn)業(yè)融合質(zhì)量空間引力強(qiáng)度；最后，引入社會網(wǎng)絡(luò)分析方法對江蘇省文旅產(chǎn)業(yè)融合空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行結(jié)構(gòu)分析，以更準(zhǔn)確與全面地刻畫江蘇省文旅產(chǎn)業(yè)融合空間網(wǎng)絡(luò)的特征與演化規(guī)律。

（二）研究方法

1.耦合協(xié)調(diào)度模型

耦合協(xié)調(diào)模型來自物理學(xué)領(lǐng)域中的多系統(tǒng)耦合協(xié)同理論，是指兩個或者以上的系統(tǒng)或子系統(tǒng)之間相互作用、相互制約、相互影響的程度[12]。耦合協(xié)調(diào)度則是衡量兩個系統(tǒng)相互關(guān)系的定量化表示。

文化產(chǎn)業(yè)與旅游產(chǎn)業(yè)是兩個具有密切聯(lián)系的復(fù)雜系統(tǒng)，兩者之間正朝著全方位、多層次的趨勢融合發(fā)展。因此，借助耦合協(xié)調(diào)度來定量研究文化產(chǎn)業(yè)與旅游產(chǎn)業(yè)之間相互聯(lián)系、相互促進(jìn)、相互制約的程度成為一些學(xué)者的研究思路[13-15]。借鑒王淑佳等[16]對耦合協(xié)調(diào)度的計算，本文做如下改進(jìn)，其計算步驟和方法如下：

U1=∑ni=1u1，U2=∑mj=1uj（1）

式（1）中U1與U2分別為文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展綜合得分和旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展綜合得分，ui和uj分別為文化產(chǎn)業(yè)與旅游產(chǎn)業(yè)的子系統(tǒng)得分，進(jìn)一步計算耦合度C：

C=×（2）

式（2）中C∈0，1為文旅產(chǎn)業(yè)的耦合度，表示兩個系統(tǒng)的耦合程度，U2=Max{U1，U2}。C越小表明兩系統(tǒng)間的耦合度越小，兩個系統(tǒng)發(fā)展程度越不均衡。最后計算耦合協(xié)調(diào)度D：

D=， T=α×U1+β×U2 （3）

D∈0，1為文旅產(chǎn)業(yè)的耦合協(xié)調(diào)度，α和β分別為文化產(chǎn)業(yè)與旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平的權(quán)重，反映文化產(chǎn)業(yè)和旅游產(chǎn)業(yè)的整體發(fā)展水平對協(xié)調(diào)度的貢獻(xiàn)，一般取α=β=0.5。借鑒Jin等[9]對耦合協(xié)調(diào)度的劃分，本文將耦合協(xié)調(diào)度分為10個階段，分別為極度失調(diào)，嚴(yán)重失調(diào)、中度失調(diào)、輕度失調(diào)、瀕臨失調(diào)、勉強(qiáng)協(xié)調(diào)、初級協(xié)調(diào)、中級協(xié)調(diào)、良好協(xié)調(diào)、優(yōu)質(zhì)協(xié)調(diào)。

2.全局主成分分析法

主成分分析法是指通過正交變換將一組可能存在相關(guān)性的變量轉(zhuǎn)換為一組線性不相關(guān)的變量，轉(zhuǎn)換后的這組變量叫主成分，主要是用于截面數(shù)據(jù)的降維處理。而全局主成分分析[17-19]主要是將面板數(shù)據(jù)加入主成分分析中，之后的步驟與主成分分析基本相同，都是將數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化后，計算得到兩兩指標(biāo)之間的相關(guān)系數(shù)矩陣，進(jìn)而得到特征向量和特征值，最后求取方差貢獻(xiàn)率，并將特征值大于1的對應(yīng)的特征向量作為主成分，從而代替原來的指標(biāo)，形成新的指標(biāo)變量，最終求得各項指標(biāo)權(quán)重。

3.引力模型

引力模型源自牛頓的萬有引力定律，即物體之間的作用力大小跟物體質(zhì)量正相關(guān)，與距離負(fù)相關(guān)。后來學(xué)者們將引力模型應(yīng)用到貿(mào)易、空間布局、旅游、技術(shù)合作創(chuàng)新、環(huán)境污染等領(lǐng)域中[20-24]。引力模型的基本公式如式（4）所示：

Fij=K×Qi×Qjdij2（4）

式（4）中Fij表示為城市i與城市j之間的引力強(qiáng)度，Qi為城市i的綜合質(zhì)量，Qj為城市j的綜合質(zhì)量，dij為城市i到城市j的經(jīng)濟(jì)距離，K為常數(shù)。

盡管引力模型被應(yīng)用到各個領(lǐng)域，但不同領(lǐng)域需要根據(jù)實際情況來改變參數(shù)的具體含義。本文將引力模型應(yīng)用到文旅產(chǎn)業(yè)融合領(lǐng)域，需要將引力模型進(jìn)行適當(dāng)修正，才能更加科學(xué)地體現(xiàn)文旅產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展空間關(guān)聯(lián)特征。修正后的引力模型如式（5）和式（6）所示：

Fij=Kij3Di×Pi×Mi×3Dj×Pj×Mjdij2（5）

Kij=PiPi+Pj×MiMi+Mj（6）

式（5）中Fij為城市i與城市j之間的文旅產(chǎn)業(yè)融合質(zhì)量空間引力強(qiáng)度，D、P、M分別代表城市的文旅產(chǎn)業(yè)耦合協(xié)調(diào)度、文化產(chǎn)業(yè)增加值、國內(nèi)旅游收入。dij為城市i到城市j的公路距離，本文以兩城市駐地政府之間的公路行駛距離進(jìn)行計算。Kij為模型修正系數(shù)，用來刻畫不同城市之間文旅產(chǎn)業(yè)融合質(zhì)量引力的非對稱性。3Di×Pi×Mi為城市i的文旅產(chǎn)業(yè)融合綜合質(zhì)量，3Dj×Pj×Mj為城市j的文旅產(chǎn)業(yè)融合綜合質(zhì)量。

4. 社會網(wǎng)絡(luò)分析法

社會網(wǎng)絡(luò)分析法是通過關(guān)系數(shù)據(jù)來評估復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征的系統(tǒng)分析方法。許多學(xué)者通過引力模型計算出引力強(qiáng)度，引入社會分析法來對經(jīng)濟(jì)、技術(shù)擴(kuò)散、城市間合作等領(lǐng)域進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征分析[25-27]。本文主要從整體網(wǎng)絡(luò)密度、中心性、凝聚子群、QAP分析等角度對江蘇省文旅產(chǎn)業(yè)融合空間結(jié)構(gòu)特征與影響因素進(jìn)行研究。

整體網(wǎng)絡(luò)密度主要是衡量整個網(wǎng)絡(luò)的連通程度，刻畫節(jié)點之間的聯(lián)系程度。整體網(wǎng)絡(luò)密度越大，則整個城市之間文旅產(chǎn)業(yè)融合質(zhì)量的空間關(guān)聯(lián)越密切，如式（7）所示：

De=nm×m-1（7）

式（7）中De為整體網(wǎng)絡(luò)密度，n為有向網(wǎng)絡(luò)實際聯(lián)邊數(shù)，m為有向網(wǎng)絡(luò)理論上的最大聯(lián)邊數(shù)。

中心性用來衡量網(wǎng)絡(luò)中個體節(jié)點的特征，主要是反映該點在網(wǎng)絡(luò)中的重要程度。在實際計算中分為三個指標(biāo)：點度中心度、中介中心度、接近中心度。

點度中心度衡量的是某個節(jié)點與其他節(jié)點的直接聯(lián)系程度，量化指標(biāo)為這個節(jié)點與其他節(jié)點的聯(lián)邊數(shù)量，點度中心度越大，代表這個城市在文旅產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展中與其他城市直接關(guān)聯(lián)性越大，是一種影響力的直接體現(xiàn)。如式（8）所示：

CDni=∑mj=1Lij（8）

式（8）中CDni為第i個節(jié)點的點中心度，Lij為節(jié)點i與節(jié)點j直接聯(lián)邊的數(shù)量，在有向網(wǎng)絡(luò)中，點度中心度分為入度和出度中心度，其中出度代表對其他城市的影響能力，入度中心度代表被其他城市影響的程度。

中介中心度主要是刻畫該節(jié)點對其他節(jié)點的控制程度，該節(jié)點的中介中心度越大該節(jié)點出現(xiàn)在其他點對的最短路徑上次數(shù)越多，表明該城市在其他城市產(chǎn)業(yè)融合影響力傳播中起到橋梁作用，甚至具有控制和影響其他城市文旅產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的能力。如式（9）所示：

CBni=∑j

式（9）中CBni為節(jié)點ni的中介中心度，gjkni為節(jié)點ni處于節(jié)點j和節(jié)點k最短路徑的次數(shù)，gjk為節(jié)點j和節(jié)點k最短路徑的數(shù)量。

接近中心度是描述一個節(jié)點不受其他節(jié)點控制的程度，即當(dāng)接近中心度較高，則該點可以通過較短的路徑與其他節(jié)點相聯(lián)系。接近中心度越高，則該城市越處于網(wǎng)絡(luò)的重心位置，具有更強(qiáng)的自主性，越不受其他城市的干擾。如式（10）所示：

CCni=∑dij（10）

式（10）中CCni為節(jié)點i的接近中心度，dij為節(jié)點i到節(jié)點j的最短距離，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)為有向圖時，分為入度接近中心度和出度接近中心度。

凝聚子群分析也叫小團(tuán)體分析，是指當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中某些節(jié)點關(guān)系特別緊密，形成一個小團(tuán)體，這樣的小團(tuán)體在社會網(wǎng)絡(luò)分析中稱為凝聚子群。在城市間文旅產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展過程中，由于城市間地區(qū)的近鄰性，經(jīng)濟(jì)水平相似，某些成員之間的關(guān)系密度要比其他成員更高，因此研究這些群體現(xiàn)象也是十分必要的。

QAP分析是一種對矩陣之間關(guān)系定量分析的方法。傳統(tǒng)的回歸分析可能存在多重共線性的問題，而QAP分析可以有效避免這個問題。其基本步驟是對兩個方陣各個格值的相似性進(jìn)行比較，給出兩個矩陣之間的相關(guān)系數(shù)，同時對系數(shù)進(jìn)行非參數(shù)檢驗，當(dāng)顯著性水平在0.01～0.1之間時，兩個矩陣達(dá)到統(tǒng)計學(xué)意義上的相關(guān)性。當(dāng)研究多個矩陣與一個矩陣的回歸關(guān)系時，則采用QAP回歸的方法。

三、實證分析

（一）指標(biāo)體系構(gòu)建

科學(xué)的指標(biāo)體系對于定量分析江蘇省13個市的文旅產(chǎn)業(yè)融合現(xiàn)狀具有十分重要的作用。宋長善[1]從績效和要素的角度建立了文旅產(chǎn)業(yè)融合度評估指標(biāo)體系。劉安樂等[28]從產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)、人力資本、產(chǎn)業(yè)效應(yīng)三個角度對文旅產(chǎn)業(yè)融合進(jìn)行了指標(biāo)體系構(gòu)建。本文在總結(jié)前人已有體系的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了基于要素和績效的文旅產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展指標(biāo)體系，如表1所示。

在搜集2014—2019年各市面板數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，本文利用SPSS26進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，得到文化產(chǎn)業(yè)與旅游產(chǎn)業(yè)面板數(shù)據(jù)的KMO和巴特利特檢驗結(jié)果，其中文化產(chǎn)業(yè)與旅游產(chǎn)業(yè)的KMO的取值為均大于0.6，檢驗值對應(yīng)的顯著性水平P<0.05，因此適合做因子分析。

然后通過選取特征值大于1的主成分，在文化產(chǎn)業(yè)主成分分析中選了5個因子作為主成分，在旅游產(chǎn)業(yè)主成分分析中選取了3個因子作為主成分。

最后計算主成分系數(shù)得到主成分得分，之后計算步驟與局部主成分分析相同，得到江蘇省各市的文化產(chǎn)業(yè)與旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展的各項指標(biāo)權(quán)重及綜合得分。

（二）江蘇省文旅產(chǎn)業(yè)融合現(xiàn)狀分析

1.時序演變趨勢

通過公式（1）至公式（3），得到2014—2019年江蘇省各市文旅產(chǎn)業(yè)耦合協(xié)調(diào)度，如表2所示。

取各市耦合協(xié)調(diào)度平均值作為省文旅產(chǎn)業(yè)融合水平。從省域?qū)用嫔希K省文旅產(chǎn)業(yè)融合水平從0.39增加到0.48，即從輕度失調(diào)逐步轉(zhuǎn)向瀕臨失調(diào)。在2014年江蘇省處于瀕臨失調(diào)階段以上的城市數(shù)量為6個，占總體的46%左右，而在2019年為8個，占比62%。

從市域來看，南京市和蘇州市文旅產(chǎn)業(yè)融合質(zhì)量較高，2019年耦合協(xié)調(diào)度分別為0.75和0.79，均達(dá)到中級協(xié)調(diào)的階段。文旅產(chǎn)業(yè)發(fā)展較落后的宿遷市目前仍處于中度失調(diào)階段，其文旅產(chǎn)業(yè)融合速度較為緩慢。

2.空間演變趨勢

江蘇省地域廣闊，各市在文旅產(chǎn)業(yè)融合質(zhì)量上仍存在較大差異。從南北方向上看，2014年蘇中和蘇北地區(qū)耦合協(xié)調(diào)等級大多處于中度或輕度失調(diào)協(xié)調(diào)階段，文旅產(chǎn)業(yè)融合質(zhì)量有待加強(qiáng)，而蘇南地區(qū)除鎮(zhèn)江市外，均在瀕臨失調(diào)協(xié)調(diào)及以上階段，蘇南文旅產(chǎn)業(yè)融合質(zhì)量普遍高于其他地區(qū)差異，這主要得益于這些地區(qū)一般經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)，對于文化和旅游產(chǎn)業(yè)的發(fā)展較為重視，投入較多，基礎(chǔ)設(shè)施完善等。在2019年，整體上蘇南地區(qū)的耦合階段仍高于江蘇其他地區(qū)，蘇中地區(qū)實現(xiàn)了整體協(xié)調(diào)階段的跨越，而蘇北除徐州市外，多數(shù)地區(qū)協(xié)調(diào)階段并未跨越。

四、文旅產(chǎn)業(yè)融合空間結(jié)構(gòu)演化趨勢與影響因素

（一）數(shù)據(jù)處理

本文通過計算文旅產(chǎn)業(yè)融合質(zhì)量空間引力強(qiáng)度來構(gòu)建空間關(guān)聯(lián)矩陣，從而形成文旅產(chǎn)業(yè)融合質(zhì)量空間引力網(wǎng)絡(luò)。網(wǎng)絡(luò)特征計算工具為UCINET 6.645。根據(jù)公式（5）和（6），計算得到文旅產(chǎn)業(yè)融合質(zhì)量空間關(guān)聯(lián)矩陣。為后續(xù)分析需要，本文將得到的空間關(guān)聯(lián)矩陣二值化處理，同時為了更好體現(xiàn)文旅產(chǎn)業(yè)融合空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征，本文將閾值設(shè)置為2014年去除最值后的引力矩陣中的平均值0.001，其余矩陣只需每行元素大于等于該閾值即設(shè)置為1，否則為0，得到二值化處理后的文旅產(chǎn)業(yè)融合空間關(guān)聯(lián)矩陣。

（二）空間網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)分析

經(jīng)過數(shù)據(jù)處理后，本文利用Gephi 0.9.2繪制文旅產(chǎn)業(yè)融合空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，為體現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)差異，選取2014年和2019年的數(shù)據(jù)，如圖1所示。圖1中的連線即代表兩個城市之間文旅產(chǎn)業(yè)融合質(zhì)量存在聯(lián)系，當(dāng)為出度時，代表這個城市文旅產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展對其他城市文旅融合發(fā)展產(chǎn)生影響，當(dāng)為入度時，代表這個城市受到其他城市文旅產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的影響。

2014年，整體網(wǎng)絡(luò)密度為0.2115，各市之間文旅產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展溝通與聯(lián)系較少，整體聚集效應(yīng)較弱，具有顯著的空間分異特征，初步形成了以南京市、蘇州市、無錫市、常州市為主的文旅產(chǎn)業(yè)融合質(zhì)量輻射中心。2019年，整體網(wǎng)絡(luò)密度為0.4038，城市之間的文旅產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展聯(lián)系程度進(jìn)一步加深，網(wǎng)絡(luò)輻射中心城市地位進(jìn)一步凸顯，對其他地區(qū)文旅產(chǎn)業(yè)融合的影響更大，使得地理距離的限制被打破。

（三）中心性分析

本文選取2014年與2019年的數(shù)據(jù)進(jìn)行中心性特征的計算與分析，分別計算點度中心性、中介中心性、接近中心性，如表3所示。

從度中心性來看，2014年常州市、南京市、蘇州市點出度最大，成為文旅產(chǎn)業(yè)融合質(zhì)量輻射影響力最大的城市，但其輻射范圍僅限于蘇南和蘇中區(qū)域，對蘇北地區(qū)影響較弱。而徐州市、宿遷市、連云港市等蘇北城市為孤立點，沒有與其他城市在文旅產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展上產(chǎn)生空間關(guān)聯(lián)。原因一方面是這些地區(qū)經(jīng)濟(jì)文化旅游欠發(fā)達(dá)，基礎(chǔ)不健全，文旅產(chǎn)業(yè)發(fā)展較為滯后，無法對周圍地區(qū)文旅產(chǎn)業(yè)融合質(zhì)量產(chǎn)生影響；另一方面，地理位置遠(yuǎn)離蘇南地區(qū)，較難受到蘇南地區(qū)的輻射影響。2019年南京市上升為文旅產(chǎn)業(yè)融合質(zhì)量影響力最大節(jié)點，出度與入度之差進(jìn)一步增大，且與其他城市拉開較大差距，表明南京市已經(jīng)成為江蘇省文旅產(chǎn)業(yè)融合空間網(wǎng)絡(luò)的中心位置。其中泰州市、揚(yáng)州市、鹽城市點入度最大，這些地區(qū)受到來自蘇南發(fā)達(dá)地區(qū)的輻射影響最大。同時網(wǎng)絡(luò)中也沒有出現(xiàn)孤立點，蘇北各城市與蘇南蘇中地區(qū)在文旅產(chǎn)業(yè)融合空間上聯(lián)系更多。

從接近中心性來看， 2014年蘇州市、南京市和常州市的出接近中心度最高，表明這些城市可以與其他城市更快建立文旅產(chǎn)業(yè)上的聯(lián)系，而泰州市、揚(yáng)州市和鎮(zhèn)江市的入接近中心度最高，使得其他城市的文旅產(chǎn)業(yè)發(fā)展更容易影響到這幾個城市。2019年，宿遷市的入接近中心度最大，使得其他城市文旅產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展更容易輻射到該市，主要是因為其他城市借助南京市間接影響到該市。

從中介中心度來看，中介中心度越大代表該節(jié)點越能控制其他節(jié)點之間的聯(lián)系。無論是2014年還是2019年，南京市的中介中心度均最大，說明南京市在各城市文旅產(chǎn)業(yè)融合影響擴(kuò)散中起到橋梁的作用；揚(yáng)州市和泰州市的中介中心度增加迅速，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)得到進(jìn)一步優(yōu)化，呈現(xiàn)多中心輻射的格局。

（四）凝聚子群分析

凝聚子群分析是研究江蘇省各市文旅產(chǎn)業(yè)融合群體現(xiàn)象的重要方法。本文使用UCINET對2014年和2019年的文旅產(chǎn)業(yè)融合空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行凝聚子群分析，并得到如下結(jié)果：

2014年總共有4個子群。常州市、蘇州市、南京市、無錫市、揚(yáng)州市、鎮(zhèn)江市、泰州市構(gòu)成子群1，南通市、鹽城市、淮安市分別構(gòu)成子群2、子群3、子群4。徐州市、連云港市、宿遷市不屬于任何子群，說明這三個城市與其他子群之間文旅產(chǎn)業(yè)發(fā)展合作較少，相互獨立，既不影響其他城市的文旅產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展，受到其他城市的輻射影響也較小。2019年，江蘇省13個市全部為一個子群，共同作為一個整體，所有城市文旅產(chǎn)業(yè)融合均產(chǎn)生關(guān)聯(lián)，城市之間的相互影響也逐漸加強(qiáng)。

（五）空間結(jié)構(gòu)影響因素

文旅產(chǎn)業(yè)融合質(zhì)量空間關(guān)聯(lián)是一種復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)關(guān)系，傳統(tǒng)的回歸方法無法對矩陣進(jìn)行相關(guān)性分析，因此，本文采用QAP分析來研究江蘇省文旅產(chǎn)業(yè)融合質(zhì)量空間關(guān)聯(lián)的影響因素。借鑒學(xué)者們對旅游網(wǎng)絡(luò)空間結(jié)構(gòu)的研究[29-31]，本文選取鄰接關(guān)系、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、交通密度、科技創(chuàng)新能力、政策支撐、市場消費(fèi)能力等6個維度來解釋文旅產(chǎn)業(yè)融合質(zhì)量空間關(guān)聯(lián)性，除鄰接關(guān)系外其余維度均對應(yīng)5個計算指標(biāo)：人均GDP、每平方公里公路里程數(shù)、專利申請通過數(shù)、公共預(yù)算支出占GDP比重、人均居民消費(fèi)支出。鄰接關(guān)系矩陣中城市之間相鄰記為1，不相鄰記為0，其余5個指標(biāo)構(gòu)建差異矩陣，在得到5個差異矩陣后，本文將每個矩陣的平均值作為閾值，從而得到二值化差異矩陣。

本文將2019年文旅產(chǎn)業(yè)融合質(zhì)量空間關(guān)聯(lián)矩陣設(shè)為因變量，其余6個差異矩陣為自變量，使用UCINET進(jìn)行10000次隨機(jī)置換，得到QAP相關(guān)分析和回歸分析結(jié)果如表4所示。

根據(jù)分析結(jié)果，調(diào)整后的R2為0.185，意味著所選取的這6個變量可以解釋因變量18.5%，變量的選取具有一定的代表性。在QAP相關(guān)性分析中，鄰接關(guān)系、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、政策支撐均通過0.1的顯著性檢驗，其中鄰接關(guān)系與文旅產(chǎn)業(yè)融合質(zhì)量空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)為正相關(guān)關(guān)系，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與政策支撐與文旅產(chǎn)業(yè)融合質(zhì)量空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)為負(fù)相關(guān)關(guān)系。QAP回歸分析中，鄰接關(guān)系的回歸系數(shù)為正，通過0.01的顯著性檢驗，表明城市之間的地理位置越近越有利于促進(jìn)文旅產(chǎn)業(yè)融合質(zhì)量空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)形成，越容易產(chǎn)生“溢出效應(yīng)”與“涓滴效應(yīng)”。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、交通密度和市場消費(fèi)能力，未通過0.1的顯著性檢驗，這表明城市之間的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異、交通基礎(chǔ)設(shè)施水平差異與市場消費(fèi)水平差異對空間網(wǎng)絡(luò)的形成影響并不明確?？萍紕?chuàng)新能力的回歸系數(shù)為負(fù)，且通過0.1水平的顯著性檢驗，表明城市間科技創(chuàng)新水平差異越大，越會阻礙城市之間文旅產(chǎn)業(yè)融合網(wǎng)絡(luò)關(guān)系的形成。政策支撐的回歸系數(shù)為負(fù)，且通過0.05的顯著性水平檢驗，這表明當(dāng)各城市之間對文旅產(chǎn)業(yè)政策投入和實施的差異性越大時，越不利于城市間文旅產(chǎn)業(yè)融合產(chǎn)生關(guān)聯(lián)。

五、總結(jié)

本文引入修正后的引力模型，通過計算文旅產(chǎn)業(yè)融合質(zhì)量水平，構(gòu)建文旅產(chǎn)業(yè)融合質(zhì)空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，并通過社會網(wǎng)絡(luò)分析法研究其空間結(jié)構(gòu)特征及其演化趨勢，最后用QAP分析方法探究文旅產(chǎn)業(yè)融合空間關(guān)聯(lián)性的影響因素，并得出以下結(jié)論：

第一，2014—2019年江蘇省總體文旅產(chǎn)業(yè)融合質(zhì)量逐年增加，但區(qū)域發(fā)展不均衡，蘇南地區(qū)文旅產(chǎn)業(yè)融合水平明顯高于其他地區(qū)，其中，蘇州市和南京市的文旅產(chǎn)業(yè)融合水平位居前列，而蘇北地區(qū)整體文旅產(chǎn)業(yè)融合仍處于失調(diào)階段。

第二，從整體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)上，江蘇省各市文旅產(chǎn)業(yè)合作和交流更加密切，網(wǎng)絡(luò)密度增大；以南京市為代表的蘇南城市群文旅產(chǎn)業(yè)融合影響輻射力較強(qiáng)，以泰州市和揚(yáng)州市為代表的蘇中地區(qū)直接受到來自發(fā)達(dá)城市群的文旅產(chǎn)業(yè)輻射影響；整體網(wǎng)絡(luò)輻射中心始終為南京市、常州市等蘇南地區(qū)城市，而接受文旅產(chǎn)業(yè)影響的網(wǎng)絡(luò)中心逐漸由蘇中地區(qū)轉(zhuǎn)移為宿遷市、淮安市等蘇北地區(qū)城市，在未來更容易獲得其他城市文旅產(chǎn)業(yè)發(fā)展時帶來的“溢出效應(yīng)”與“涓滴效應(yīng)”。城市之間子群集聚現(xiàn)象逐步減弱直至消除，區(qū)域間文旅產(chǎn)業(yè)交流與聯(lián)動增強(qiáng)。

第三，通過QAP回歸分析，得出地區(qū)鄰接關(guān)系、科技創(chuàng)新要素、政策支撐對于江蘇省文旅產(chǎn)融合質(zhì)量空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的形成具有顯著影響。具體而言，鄰接關(guān)系的回歸系數(shù)為正，體現(xiàn)了城市之間的地理位置越近越有利于促進(jìn)文旅產(chǎn)業(yè)融合質(zhì)量空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的形成；科技創(chuàng)新能力的回歸系數(shù)為負(fù)，表明城市間科技創(chuàng)新水平差異越大，越會阻礙城市之間文旅產(chǎn)業(yè)融合網(wǎng)絡(luò)關(guān)系的形成；政策支撐的回歸系數(shù)為負(fù)，這表明各城市之間對文旅產(chǎn)業(yè)政策投入和實施的差異性越大，越不利于城市間文旅產(chǎn)業(yè)融合產(chǎn)生關(guān)聯(lián)。

基于以上結(jié)論，本文提出以下幾點建議：一是完善城市文化與旅游產(chǎn)業(yè)合作交流機(jī)制，促進(jìn)蘇南蘇中蘇北之間的文化與旅游資源共享、旅游信息共享等，形成文化旅游城市帶，共同提高江蘇省文旅產(chǎn)業(yè)融合整體水平。二是發(fā)揮江蘇省各地區(qū)文化旅游特色，打造體現(xiàn)行業(yè)示范性的文化和旅游產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展模式，形成一批文化和旅游融合發(fā)展示范區(qū)和試點，從而帶動文旅產(chǎn)業(yè)融合較落后地區(qū)的進(jìn)一步發(fā)展。三是大力發(fā)展數(shù)字智慧文旅，提升江蘇智慧文旅平臺功能，促進(jìn)全省智慧文旅聯(lián)動共享，進(jìn)一步縮小各城市之間技術(shù)水平差異，進(jìn)而提升整體文旅產(chǎn)業(yè)的服務(wù)質(zhì)量，增強(qiáng)各地區(qū)文旅產(chǎn)業(yè)融合互惠發(fā)展。四是協(xié)調(diào)城市間文旅產(chǎn)業(yè)政策，健全文化與旅游協(xié)同發(fā)展的統(tǒng)籌協(xié)調(diào)機(jī)制，建立城市間文化與旅游部門聯(lián)席會議機(jī)制，在行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的修訂、法規(guī)政策變化上注意與周圍其他城市保持在文旅產(chǎn)業(yè)政策上整體的同步性，從而有利于城市間文旅產(chǎn)業(yè)融合的進(jìn)一步對接和深化。

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（責(zé)任編輯? 余? 敏）

Research on the space structure of cultural and tourism industry integration based on social network analysis： a case study of Jiangsu Province

HE Yong， SHI Wei， CHEN Xu-hui? ·107·

Using panel data from cultural and tourism industry spanning from 2014 to 2019 in Jiangsu， this study employs the global principal component analysis method to derive the weights of coupling coordination in the cultural and tourism industry. Based on the modified gravity model， it constructs a matrix of spatial correlations for the integration of the cultural and tourism industry. In addition， combining social network analysis， it investigates the structural characteristics of the gravitational network in the spatial integration quality in Jiangsu Province. Finally， it employs QAP analysis to explore the influencing factors of the spatial correlation of the integration in Jiangsu Province. The results indicate that the level of integration in Jiangsu Province has experienced rapid development during the study period， albeit with significant regional disparities. The integration level is generally higher in the southern part of Jiangsu. The overall density of the network for the quality of integration has increased， regardless of geographical and administrative restrictions. Factors such as adjacency relationships， technological innovation and policy support significantly influence the formation of the gravitational network in the spatial integration of the cultural and tourism industry.