文化旅游产业创新系统集聚研究

杨春宇 邢洋 左文超 肖宏 高红艳

[摘要]空间融合、集聚已成为文化旅游产业的重要特征，二者融合实则是两个具有各自结构与功能的系统对各自产业进行“融合”“集聚”，形成涵盖有两大产业核心要素，能激发出全新产品与服务模式的创新系统。文章首先以系统科学理论为指导，在分析文化旅游产业融合要素与层级结构的基础上将其解构为一个由内核与调控部分组成的创新系统；而后，综合运用矢量平行四边形法则（parallel law）、熵值权重法（entropy-weight method，EWM）和模糊隶属度函数模型（fuzzy membership function）构建文化旅游产业集聚量测模型（PEF模型）及量测指标体系，以中国31个省（市、自治区）为样本运用PEF模型进行实证研究，并从差异度、均衡度和模式选择与分类等方面对量测结果进行分析；最后，初步探讨了文化旅游产业创新系统类型、演化路径及集聚模式。上述研究结果不仅有利于对文化旅游创新系统概念、发展现状的初步认识，还有助于为各省（市、自治区）制定文化旅游产业政策措施与模式选择提供借鉴。

[关键词]集聚量测模型；系统科学；文化旅游创新系统

[中图分类号]F59

[文献标识码]A

[文章编号]1002-5006（2016）04-0081-16

Doi： 10.3969/j.issn.1002-5006.2016.04.015

引言

目前，国内外对文化、旅游产业融合发展以及空间集聚现象的研究视角各异。国外学者从早期关注文化旅游生产、消费、商业机会、管理[1-3]等经济视角转向关注文化旅游本真与凝视、文化旅游再生产[4-6]等问题；国内学者则更加关注文化与旅游产业耦合、集聚定量研究[7-11]、绩效指标体系构建及实证研究[12-16]以分析、促进文化旅游产业融合发展。就现状而言，国内文化旅游产业定量研究尚处在集聚模型与指标体系构建探讨阶段，从系统科学视角出发分析其构成、探讨其产业发展动力机制的研究成果则较为薄弱。

有鉴于此，本文首先从系统科学视角切入，提出文化与旅游产业二者在融合基础上形成一个由内核与调控部分构成的创新系统；其次，在分析创新系统动力机制基础上构建文化旅游产业集聚量测模型及量测指标体系；再次，以中国31个省（市、自治区）为样本运用PEF模型进行实证研究，并从差异度、均衡度和模式选择与分类等方面对量测结果进行分析，初步探讨文化旅游产业创新系统类型、演化路径及聚集模式。

1文化旅游产业创新系统及其动力机制

1.1文化旅游创新系统

虽然运用系统科学研究文化与旅游产业融合、集聚已在学界初步达成共识，但也仅限于概念界定、系统特征分析、理论研究框架初探，相关研究成果寥寥无几[17-25]。事实上，文化旅游产业融合、集聚不是两个产业的简单叠加，而是两个产业系统构成要素相互“耦合”①基础上形成的一个多层次、多要素创新系统。当然，文化旅游创新系统是人们构建与“安排”（arrangement）的。正如Brian提出的：“系统就是那些我们想识别其为系统的东西”，我们不能期望发现一个系统，是我们创造和建构了一个系统[26]。按照其观点，根据文化旅游创新系统要素结构与功能，可将其建构为内核与调控两大类型系统及8个子系统。内核系统由整个文化旅游产业系统本底要素构成，对整个文化旅游产业发展起到基础性作用，主要包括：资源禀赋子系统、创新主体子系统、产业实力子系统和创新能级子系统；调控系统由影响和制约文化旅游产业系统发展的外部因素构成，对整个文化旅游产业系统发展起支配和调节作用，既包含起促进作用的因素又包含起阻碍作用的因素，主要包括：政策环境子系统、成果共享子系统、市场环境子系统和对外开放子系统（图1）。

1.2文化旅游产业创新系统动力机制与模式

文化旅游产业创新系统构成要素之间的相互作用始于消费需求及由此带来的系统内外物质流、能量流、信息流交换。在此过程中，文化旅游产业创新系统构成要素之间形成的耦合关系以力的形式普遍存在①，并从构成文化旅游产业创新系统的两两要素之间到不同子系统之间的系统组织层次上都显现出来，而且上述耦合关系是动态演化的，它们会以第一次“适应”的结果为原因引起第二次的“适应”，从而形成一个因果回路与立体网络，其关系的总和则在一定时间、空间和形态范围内构成某种稳定的结构模式，也就形成了新的组织形式和结合方式——文化旅游产业创新系统结构，并据此与其他系统或环境区分开来。当然，文化旅游产业创新系统要素间的耦合关系所构成的约束与控制，并不是使元素完全不变不动，而是给它们的运动与变化赋予某种规律和秩序（表1和图2）。

2文化旅游产业创新系统集聚模型（PEF模型）及其指标体系构建①

2.1集聚模型构建方法

2.1.1矢量平行四边形法则

前文将文化旅游产业创新系统建构为内核系统与调控系统，其中，内核系统各构成要素所具有的内核动力（FI）大小取决于整个产业的本底要素，它是推动整个文化旅游产业发展的根本力量，具有强弱一定、方向为正的特点；调控系统则具有动态变化性，其内部各元素相互作用形成的合力——调控动力（FR）无论是在强弱还是方向上都具有较大变数。内核动力和调控动力共同作用形成的合力是推动整个文化旅游产业创新系统的动力源泉。由于这几个力都具有方向性和数量性，所以可以运用矢量平行四边形法则②对其进行求解。

2.1.2熵值权重法

信息熵是表达系统无序程度的度量，如果某项指标的值变异程度越大，信息熵越小，提供的信息量越大，该指标的权重也就越大；反之，某项指标的变异程度越小，信息熵越大，该指标提供的越小，该指标的权重也就越小。相比较其他赋权法具有主观性而言，熵值法是一种客观的赋权方法。

2.1.3模糊隶属度函数模型

为解决不同要素量纲不同而难以汇总的问题，需要对各指标进行消除量纲的运算。因本文中量测指标体系中只选取正向指标，在运用模糊隶属度函数进行指标量化处理时，采用半升梯形模糊隶属度函数模型，即：

式中，Xim与Xin分别表示指标最大值与最小值；Xij表示指标实际值；（Xij）表示评价指标隶属度值（即量化值），其值介于0～1之间，且具有指标间的可比性。该值越大表示该项指标的实际值接近最大值的程度越大；反之，则表示实际值接近最大值的程度就越小。

2.2集聚模型指标体系构建

在分析总结已有文化、旅游产业系统评价指标研究成果的基础上[29-33]，根据文化旅游创新系统内涵、结构与功能初步构建理想评价指标体系；而后，通过两轮专家问卷对评价指标重要性进行打分，并结合熵值权重法对评价指标进行筛选与修正，在此基础上构建了由“1个目标系统—2个一级系统—8个二级子系统—26个量测指标”构成的文化旅游产业创新系统集聚模型多层级量测指标体系（表2）。

2.3集聚模型综合动力求解和数据来源

2.3.1综合动力求解

根据文化旅游产业创新系统集聚模型运算方法，由指标层逐级向上，层层求解。针对内核系统，首先综合运用模糊隶属度函数模型和熵值权重法计算各指标原始数据的量化值及各指标权重，然后进行加权求和，求得各内核系统动力分值FI及排名。

针对调控系统，同理求解其内部各指标量化值及各个指标权重，而后运用矢量平行四边形法则求解二级子系统矢量作用力，进而再对各二级子系统矢量作用力进行平行四边形运算可得到调控动力FR。内核动力FI与调控动力FR经平行四边形法则可最终求得文化旅游产业创新系统的综合动力F。

2.3.2数据来源

本文按照上文指标体系搜集和整理了全国31个省（市、自治区）近10年的原始数据*。实证研究所用原始数据主要依赖于以下3类途径：

第一类途径：根据现有权威统计年鉴，包括《中国旅游统计年鉴（正本）》《中国旅游统计年鉴（副本）》《中国文化文物统计年鉴》《中国统计年鉴》《中国基本单位统计年鉴》《中国区域经济统计年鉴》及各省市统计年鉴。

第二类途径：各类数据库网站提供的数据。包括搜数网、中国经济与社会发展统计数据库、国家数据、国家社会科学基金项目数据库、数据堂、省市数据网等。

第三类途径：在前两个途径都已采用，但仍无法找到部分量测指标数据的情况下，本文对文化部、中国文化产业网、国家旅游局、中国法律法规信息系统网、国家自然科学基金成果查询网站、中国商标网及地方旅游局和统计局等官方网站发布的信息进行了归纳整理。

3文化旅游产业创新系统集聚模型量测

3.1量测结果

基于构建的文化旅游产业创新系统集聚模型，本文得出全国31个省（市、自治区）文化旅游产业创新系统综合动力、内核系统及调控系统综合分值及排名情况（表3、表4和表5）。

第一，31个省（市、自治区）文化旅游产业发展状况普遍偏低。北京市处于领先地位，具有明显优势。其综合动力分值为68.47分，是唯一超过60分的省市。对31省（市、自治区）分值进行聚类分析可清晰地发现结果分布呈“橄榄”形，有61%的省市的该项分值介于20到40分之间（图3）。

第二，大部分省（市、自治区）内核系统动力分值与调控系统动力分值排名相对一致，调控系统动力分值对整个系统综合分值影响较大。全国共有24个省（市、自治区）内核系统动力分值与调控系统动力分值位次差距在5个数值以内。这说明全国大部分省（市、自治区）做到了文化旅游产业内核系统与调控系统的相互协调。但仍有部分省（市、自治区）在这二者的分值排名上表现不均衡。如安徽、贵州、重庆内核系统动力分值位次明显高于各自调控系统动力分值位次，表明这些省市文化旅游产业本底要素具有相对优势，但推动其文化旅游产业发展的良好外部环境尚未形成，从而使得其综合分值较低，位次较为靠后。与这3个省市情况相反的是福建、天津、吉林、内蒙古，其调控系统动力分值排名则明显高于各自内核系统动力分值排名，这表明其内核系统薄弱，需要不断加强各自本底要素培育与建设才能推动其文化旅游产业的可持续发展。

第三，综合动力、内核系统动力与调控系统动力均表现出最高分与最低分之间差距较大，西部地区各项分值普遍低于东部。创新系统综合动力分值最高为北京市（68.47分）、最低为西藏（16.35分），二者相差52.15分；北京市内核系统动力分值排名第一（70.45分）、宁夏排名最后（14.56分），二者相差55.89分；调控系统动力分值最高的依然是北京市（66.75分），分值最低的是西藏（14.10分），二者相差52.65分，差距非常明显。同时，西部各省（市、自治区）综合动力平均分值为26.12分，远远低于东部该项分值的平均分值44.20分。这表明东部各省市文化旅游产业发展状况普遍高于西部发展状况。此外，在综合动力分值排名前10的省市中不全是位于东部的省市，亦有中部（河南）和西部（四川、云南）省市的存在。这与它们拥有高品质的文化旅游资源和较为发达的旅游市场有着紧密的关系。

3.2量测结果差异度与均衡度分析

3.2.1系统综合动力分值

文化旅游产业创新系统综合动力分值受到内核系统动力与调控系统动力分值的共同影响，对其进行差异度分析是为了衡量该项分值在我国31个省（市、自治区）的空间分布差异状况；通过度量同一区域内某一省（市、自治区）文化旅游产业创新系统综合动力分值各主要构成因素的位次极差状况来分析其均衡度①。若各因素动力分值位次差距较小，则表明该区域均衡度较高；反之，则表明均衡度较低（图4和图5）。

（1）差异度分析

北京市“内核系统动力分值”以70.45分排名第一，其余30个省（市、自治区）分值均未达到60分。其中，8个分值介于40～60分，18个分值介于20～40分，4个分值低于20分，总体上呈现出由东向西分值逐渐递减。“调控系统动力分值”的位次情况与“内核系统动力分值”的位次情况大致相同，其主要区别在于：分值在60分以上的省（市、自治区）数量有所增加，达到了3个（分别是北京、广东、浙江），其余28个中有3个分值介于40～60分，20个分值介于20～40分，5个分值低于20分。其空间差异状况亦呈现出典型的东西差异。此外，各省市综合动力分值位次情况与调控系统动力分值位次分布情况较为一致，这也从侧面印证调控系统动力分值排名主导综合动力分值排名的推论。

（2）均衡度分析

根据各省（市、自治区）综合系统动力分值、内核系统动力分值和调控系统动力分值的位次情况（表5），本文逐一对31个省（市、自治区）位次极差进行度量，并将该位次极差进行聚类，以不同色块将其聚类情况反映在图6。从中可见均衡度高、较高、低、较低的省（市、自治区）数量分别为11、12、4和4。超过74%的省（市、自治区）具有较高的均衡性，均衡度低的4个省份（贵州、天津、吉林、内蒙古）并不是综合分值最低的省份，它们只是内核系统与调控系统发展不协调。此外，综合动力分值靠后的10个省（市、自治区）中，有8个（西藏、宁夏、青海、海南、甘肃、新疆、江西、河北）均衡度较高，造成此现象的原因在于这些省（市、自治区）内核系统动力与调控系统动力分值位次均靠后，这些地区的文化旅游产业呈现出整体落后的现象。

3.2.2内核系统动力分值

（1）差异度分析

各省（市、自治区）文化旅游产业创新系统之内核系统由4个子系统构成，从表4中可知每个子系统的动力分值及位次，以其为变量进行聚类分析，其结果主要呈现出以下特征：

第一，文化旅游资源禀赋空间差异相对较小。以文化旅游资源种类为例，排名前十的分别为浙江、江苏、山东、云南、河北、北京、四川、山西、广东、湖北。这10个省中既有东部省市，同时也包含了部分中部和西部省市。这是资源禀赋系统动力分值空间分布的典型特征——东、中、西部省市散落于不同分数段。

第二，我国文化旅游产业创新系统创新主体数量整体较少，且集中于少数个别省市，空间差异明显。创新主体子系统动力分值较高的省市大部分位于东部发达地区。31个省（市、自治区）中有23个省市分值低于40分，占比超过了74%，且大部分处于我国的中部和西部。这表明我国各省（市、自治区）文化旅游创新主体数量整体较少，文化旅游创新水平低下。与中部和西部各省市相比，东部地区各省市对创新主体具有强烈的吸引力。

第三，各省（市、自治区）文化旅游产业实力水平普遍偏低，空间差异不明显。本文中用于衡量产业实力的指标分别是“文化旅游产业收入占第三产业总收入比重”和“文化旅游产业收入占GDP比重”。这两项指标主要体现出各省（市、自治区）文化旅游产业在第三产业和整个国民经济中的地位。目前大部分省（市、自治区）分值低于60分，且东、中、西部省市散落于较低档位分数段。这说明目前各省（市、自治区）文化旅游产业无论是在第三产业中还是在整个国民经济中所占的比重都较小，产业实力水平普遍偏低。

第四，各省（市、自治区）文化旅游创新能力和级别较高的省市数量较少，且大多位于东部地区或旅游业发展较好的地区。创新能级子系统动力分值最高的是北京市（86.98分），最低的是内蒙古（4.25分），二者相差82.73分，差距十分明显。即便是处于第二位的广东省与北京市也相差16.49分。由此可见，北京市的创新能力和级别显著领先于全国其他省（市、自治区）。此外，在西部众多省市中，四川、云南的该项分值显著高于同地区的其他省市，这主要缘于这两个省市旅游业发展较好，具备文化旅游创新所要求的人力和物力条件。

（2）均衡度分析

根据表4中各省（市、自治区）内核系统动力分值、资源禀赋子系统动力分值、创新主体子系统动力分值、产业实力子系统动力分值和创新能级子系统动力分值的位次情况，本文逐一对31个省（市、自治区）位次极差进行度量与聚类分析（图7），聚类结果呈现如下特征：

第一，均衡度高的省市有3个，仅占31个省（市、自治区）总数的10%，大部分省（市、自治区）表现出较低的均衡度。这说明我国大部分省（市、自治区）文化旅游产业创新系统内核系统构成要素发展不均衡，其各要素位次既包含全国排名靠前或具有领先优势的要素，同时又存在排名在后10位的要素。这种要素发展不均衡性极易造成各省（市、自治区）文化旅游产业发展“短板”现象。

第二，在均衡度高的省市中，除江苏省和四川省的内核系统动力分值位次进入了全国前10之外，其余省市位次均靠后。产生这样的现象主要缘于这些省市内核系统各个构成要素的动力分值较低，位次靠后，从而使其内核动力分值总体偏低，表现出一种整体欠发达状态。

3.2.3调控系统动力分值

（1）差异度分析

各省（市、自治区）文化旅游创新系统之调控系统由4个子系统构成，从表5可知每个子系统的动力分值及位次，以其为变量进行聚类分析，其聚类结果主要呈现出以下特征：

第一，各省（市、自治区）积极贯彻支持文化旅游发展的相关政策，但仍表现出地区差异性。与其他子系统动力分值相比，各省（市、自治区）政策环境子系统动力分值整体较高，均高于20分。用不同颜色表示各分值段并将其在中国地图上标出，即可发现该子系统各分值段的地区差异性——分值高于60分的省市都分布于东南沿海，分值介于40～60分的省市主要位于华北地区和东北地区，分值介于20～40分的省市则主要集中于西部地区。

第二，各省（市、自治区）成果共享子系统动力分值普遍偏低。31个省（市、自治区）中有87%的分值低于40分。该项分值大致呈现出由东南沿海向西北内陆梯次递减的趋势，具有一定的空间差异。

第三，文化旅游市场环境呈现出东部省市总体上强于西部省市，空间差异明显。文化旅游市场环境的好坏受旅游者知识水平与收入水平高低的双重影响，这就在一定程度上解释了该项子系统动力分值呈现出东高西低的原因。分值最高的4个省份均位于东部地区，紧随其后的8个较高分值的省市有5个亦位于东部地区，剩下的19个省市分布于中部和西部地区。该项动力分值的分布态势与我国经济发展程度的空间分布态势有极大的相似性。

第四，31个省（市、自治区）中，对外开放子系统动力分值排名前两位的是广东和北京，分别为75.37分与41.63分。这说明两个省市也是我国对外经济与文化交流最为发达的地区，对国外游客有极强的吸引力。31个省市中分值低于20分的有29个，占比达95%，整体情况较差。分值低于10分的有12个，甘肃省最低分为1.09，与最高分相差74.28分，差距显著。该项分值的聚类情况不显著，空间差异不高，各分值段的省市散落于东中西部，没有一定的规律性。

（2）均衡度分析

根据前文均衡度分析方法，结合表5中各省（市、自治区）调控系统动力分值、政策环境子系统动力分值、成果共享子系统动力分值、市场环境子系统动力分值和对外开放子系统动力分值的位次情况，本文逐一对31个省（市、自治区）的位次极差进行度量与聚类分析（图8），聚类结果呈现如下特征：

第一，均衡度高、较高、较低、低的省市数量分别是3、11、10、7，超过50%的省市处于均衡度较低及以下档次。

第二，调控系统动力分值排名第三和第四的浙江省与江苏省均衡度极佳，这说明这两个省市调控系统各子系统及其构成要素发展均衡，且处于较高水平。相反，北京市和云南省则表现出较差的均衡性，云南省既有分值排名位列全国前三的子系统，同时又存在分值排名十分靠后的子系统。

3.3文化旅游产业创新系统类型、演化路径及聚集模式

前文运用PEF模型计算得出全国31个省（市、自治区）文化旅游产业创新系统综合动力、内核动力与调控系统动力分值，结合对综合力分类模式分析，可知全国31个省（市、自治区）文化旅游产业创新系统均处于稳步发展阶段（即综合动力分值F介于内核动力分值FI与调控动力分值FR之间）。这主要是因为近几年来文化旅游快速兴起与发展，国家将其视为国民经济重要组成部分并制定相应政策给予扶植。尽管如此，各省（市、自治区）文化旅游发展类型与模式选择仍有差异，下文予以分析与讨论。

3.3.1文化旅游产业创新系统类型、演化路径

（1）类型划分

从文化旅游产业创新系统综合动力构成来看，该综合动力主要由内核系统动力和调控系统动力组成。因此，可以根据这两个维度将各省（市、自治区）以散点形式投放在一个坐标平面内（图9）。图中将内核系统动力分值和调控动力分值分别以X轴、Y轴形式呈现。分别以内核系统动力分值与调控系统动力分值的坐标轴均值作为文化旅游类型分类临界值，将上述XY坐标平面分割为一个四分图，每个分格即代表一种文化旅游发展类型①。每种类型包含的省市数量及对应的省市如图9、图10所示。

（2）演化路径

结合上文四分图，并从系统科学视角分析我国不同类型文化旅游产业创新系统演化过程，其演化路径大致可分为两类：第一种路径类型，即Ⅲ型？Ⅳ型？Ⅰ型。该类型主要针对文化旅游产业本底要素天生较为薄弱的省市。在发展过程中首先要经历文化旅游资源不断兴建与积累的过程，随着文化旅游资源本底要素的不断丰富并匹配相应的产业扶植政策，为其创造良好的外部环境，最后演化为内核动力与调控动力分值分高且相互匹配类型；第二种类型，即Ⅲ型？Ⅱ型？Ⅰ型。该类型演化路径主要是针对已经具有较高品质文化旅游本底要素的省市，在今后的文化旅游发展过程中，给予更加优惠的产业扶植政策，便可促使其实现类型转变，逐渐由内核动力分值和调控动力分值高低不均的类型，演化为二者分值均高的类型（图11）。

（3）类型特点及演化路径解析

我国内陆31个省（市、自治区）类型特点及演化路径解析如下：

（1）Ⅰ型：内核动力分值和调控动力分值均高。处于此类型的省市分别是北京、广东、浙江、江苏、上海和山东。以北京为例，其对应的坐标为（70.45，66.75），表明其内核动力分值和调控动力分值都比较高，明显领先于其他省市。这与其作为全国政治、经济、文化中心的角色定位密不可分。此类型省市由于内核与调控指标处于分值高且匹配发展状态，因此，未来其演化路径主要是以转型升级、提质增效为目标的发展进路。

（2）Ⅱ型：内核动力分值较低，调控动力分值较高。31个省（市、自治区）中目前无一属于该种类型。其原因在于：内核动力分值的高低是省市文化旅游本底要素优劣的反映；调控动力分值的高低则是省市文化旅游发展外部环境好坏的反映。如果一个省市文化旅游本底要素较为欠缺，即便是拥有发展文化旅游良好的外部环境，同样会出现文化旅游产业发展疲软现象。

（3）Ⅲ型：内核动力分值和调控动力分值都比较低。31个省（市、自治区）中有22个省处于该类型，占比达71%。这反映了我国各省（市、自治区）文化旅游发展水平整体较低的现状。以西藏为例，其对应的坐标为（18.98，14.10），表明其内核动力分值和调控动力分值都处于较低水平，这与其处于西部内陆高原，地区可进入性低、对外开放程度低、经济发展水平较为落后的现状相符。上述22个省（市、自治区）的文化旅游产业面临两种演化路径：

①首先通过提升文化旅游产业发展制度环境、投资环境、人才培养、发展平台等措施，增强其自身调控能力；而后，通过文化旅游产业内核与调控系统正反馈循环与耦合演化发展，促进其文化旅游资源、产品的挖掘与开发，形成良好的互动发展关系，使得文化旅游产业内核与调控指标分值高且匹配发展，从而形成前文所述演化路径：Ⅲ型？Ⅱ型？Ⅰ型；

②采取与上一演化路径不同的方式，首先大力培育区域内创新主体，增强文化旅游产业创新能级，通过系统、深入挖掘区域自身文化旅游资源与产品，重点扶持文化旅游创意与创新产品开发，提升区域文化旅游产业内核动力系统，并辅之以相应的外部调控动力系统，使其最终走向2个指标分值高且匹配发展的演化目标，其演化路径即前文所述：Ⅲ型？Ⅳ型？Ⅰ型。

（4）Ⅳ型：内核动力分值较高，调控动力分值较低。处于该类型的城市有3个，分别是：云南、辽宁、四川。以云南为例，其对应的坐标为（46.14，38.98），可以说处于全国31个省（市、自治区）的中上水平。但比较而言，其与Ⅰ型省（市、自治区）有较大差距。与Ⅲ型相比，无论是在资源还是政策环境上都具有比较优势。在今后的发展过程中，通过在文化旅游资源深度挖掘、文化旅游品牌塑造、文化旅游产业投入等方面给予支持，其文化旅游产业发展潜力巨大。此类型省市由于内核分值高，调控分值低，未来演化路径主要是以提升调控动力分值并匹配其丰富的文化旅游资源与产品，形成鲜明的文化旅游品牌形象，实现从第四象限进入第一象限的演化进路。

3.3.2文化旅游产业创新系统集聚模式划分

前文已对文化旅游创新系集聚模型的构建、求解过程、量测结果分析以及文化旅游类型划分做了详细叙述。在此基础上，还可以进一步发掘基于动力机制的文化旅游产业创新系统分级分类模式，以及各种集聚模式的基本特征与主要对策。其中，文化旅游产业创新系统的一级模式由该系统中的一级系统决定，在平行四边形运算中，当内核动力合力FI大于调控系统合力FR大时，是内核动力主导型模式；反之，则为调控动力主导型模式。同理可知，文化旅游产业创新系统的二级模式由系统中的子系统决定。在内核动力主导型模式中，内核动力的分力中，最大的那个分力要素，决定了二级模式的类型；同理，在调控动力主导型模式中，调控动力的分力中，最大的那个分力要素，就决定了二级模式的类型（表6）。

根据表6的分级分类模式，再结合表3～5各省市文化旅游创新系统综合动力分值、内核系统动力分值、调控动力分值以及各二级子系统动力分值的计算结果可知：

（1）一级分类模式。以广东省为例，其内核动力分值和调控动力分值分别为57.67分和61.99分，因其调控动力分值大于内核动力分值，表示该省的文化旅游创新系统一级分类模式是调控动力主导型，属于此类模式的省市还包括浙江、上海、河南、福建、天津、吉林、内蒙古、海南、宁夏等；相反，当内核动力分值大于调控动力分值时，该省市的一级分类模式则属于内核动力主导型。属广山类模式的有北京、江苏、山东、四川、云南、辽宁、湖南、湖北、安徽、广西、山西、贵州、陕西、黑龙江、河北、重庆、江西、新疆、甘肃、青海、西藏。

（2）二级分类模式。同样以广东省为例，其调控系统由政策环境子系统、成果共享子系统、市场环境子系统和对外开放子系统4个二级子系统构成，其动力分值分别为68.39、35.78、57.98和75.37。因对外开放子系统的分值最高，说明广东省的文化旅游创新系统二级分类模式为对外开放子系统主导型。同理，北京市的内核子系统各二级子系统分别为资源禀赋子系统、创新主体、产业实力和创新能级子系统，其分别对应的动力分值为63.52、77.00、49.60、86.98，因创新能级子系统动力分值最高，说明北京市的文化旅游创新系统二级分类模式为创新能级子系统主导型。依此类推，可以知道其他省市的二级分类模式。

（3）针对模式的发展对策。一级模式和二级模式都表示该省市具有比较优势的产业条件。如果一个省市为内核系统主导型模式，则表示其调控系统在一定程度上制约了该省市文化旅游产业创新系统的发展，在今后的发展过程中需要加大扶植力度，改善调控系统的状况，从而使内核系统和调控系统协调发展，共同促进整个文化旅游产业的不断发展。反之，对调控系统主导型的省市，需要增强其内核系统的竞争力，在制定对策和措施时要有针对性的加以解决。

4结束语

本文以文化旅游产业创新系统为研究对象，以系统科学和数学计量方法为指导，构建了文化旅游产业创新系统集聚模型（PEF模型），以31个省（市、自治区）为案例地进行了实证研究，从差异度、均衡度、演化路径与模式选择等方面对量测结果进行了分析与评价。限于篇幅，将另文深入探讨文化旅游产业创新系统概念、内涵、特征及演化机制等，希望本文能够起到抛砖引玉的作用，以期更多学者加入到行列中。

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The Construction of a Measurement Model of the Cultural Tourism Industry Innovation System Cluster： Empirical Study of 31 Provinces （Municipalities and Autonomous Regions） in China

YANG Chunyu1，2， XING Yang1， ZUO Wenchao1， XIAO Hong1， GAO Hongyan1

（1.College of Business Administration of Guizhou University of Finance and Economics， Guiyang 550025， China； 2. Guizhou Tourism Economics and Management Research Institute， Guiyang 550025， China）

Abstract： The coupled development and spatial concentration of the cultural and tourism industries has attracted broad attention from scholars both at home and abroad. In the earlier days， overseas researchers approached this topic mainly from an economic perspective， focusing on the production， consumption， and business opportunities of the cultural tourism products. Currently， the research focus has shifted towards the authenticity of tourist experience， tourist gaze， and the reproduction of cultural tourism. However， researchers in China tended to pay more attention to other topics， such as the coupling relations between the culture and the tourism industries， quantitative modeling of industrial clustering， construction of performance evaluation indices， and empirical studies. This stream of research had a strong interest in public policy formulation to promote the agglomeration of the cultural and tourism industries. In general， domestic research on cultural tourism was mainly at the exploratory stage of modeling industrial agglomeration and constructing evaluation indices. Investigation of the components of the cultural tourism industry from a system theory perspective， as well as the dynamic mechanism for industrial development， has so far received only limited attention.

Actually， spatial integration， cluster has become an important feature of cultural tourism industry， and there are two core elements of the industry with "integration" and "gathering" which have their own fusion of reality is both structure and function of the system to their industries， finally， they stimulate a new innovative system with new products and services model. Therefore， this article will contain its deconstruction， using systematic scientific theory as a guide， as an innovative system with kernel and regulation based on the integration of cultural tourism industry analysis of the elements and the hierarchical structure； thereafter， this article do empirical research based on PEF model With 31 provinces （municipalities and autonomous regions） of China as samples and analyze the measured results of empirical research from differences in degree， balanced degree and mode selection and so on by using a sample of empirical research on vector parallelogram law， Entropy-weight Method and Fuzzy Membership Function to build PEF model and measuring index system； Finally， it discusses a study on the innovation system types evolution path and gathering mode of cultural tourism industry. These results not only conducive to have a preliminary knowledge for us about the concept and development status of cultural tourism innovation system， but also help to the development of cultural tourism for its industrial policy measures and mode selection for reference in the provinces（municipalities and autonomous regions）.

Keywords： cluster measurement model；system science；cultural tourism innovation system