基于投入产出法及ANN模型的文化产业和旅游产业融合分析

古冰

内容摘要：近年来文旅融合已经成为了文化和旅游两大产业创新发展的新模式。本文运用投入产出法和人工神经网络模型对1995-2012年文化产业和旅游产业的产业融合度进行了分析；在此基础上，对文化产业与旅游产业互动融合对相关产业产值的影响进行了实证研究。

关键词：文化产业 旅游产业 产业融合 投入产出法 ANN模型

中图分类号：F062.9 文献标识码：A

现有文献多从定性的角度对文化产业和旅游产业融合进行探讨，有的泛泛而谈，缺乏深层次的剖析；实证研究的文献较少，已有的实证文献通常采用投入产出法尝试定量揭示文化产业和旅游产业之间的互动融合关系，但介于数据收集、模型建立等原因，大都没有深入研究以下三个问题：二者之间的产业融合水平与产值之间究竟存在怎样的定量关系；是否产业融合水平高就一定会促进这两个产业产值的增长；有没有存在一个拐点。由于近年来学者们的研究大多认为产业融合能够提高产业绩效，有学者从理论上提出融合发展能够获得“1 + 1 > 2”的协同效应，这就使人们形成了产业间彼此融合程度越高越好的概念。但这个结论是否适应于文化产业和旅游产业融合？如果真的存在这样的拐点，无疑将打破人们长期以来的认识误区，为政府政策及相关单位决策提供真正有意义的指导。

上述问题之所以鲜有研究，主要原因在于：一是难以科学合理地度量文化产业和旅游产业的产业融合度。关于产业融合度的度量，目前较常用的是用投入产出法计算投入系数来表示，但投入系数通常反映的是一个产业在生产单位产品过程中对其他产业产品的直接消耗，体现的是一种单向联系，与产业融合还有一定区别，且其准确性很大程度上受数据获得性的影响。二是数据难以收集完整，导致实证研究的困难性。由于国家统计局每5年才公布1次投入产出表及其延长表，若仅使用调查年数据进行分析，数据严重不足。在既有数据条件下，难以建立起相对准确的数学模型对这两个产业彼此的关系进行描述，需要补足非调查年的数据。但非调查年的数据国家并没有公布，所以需要估计，目前还没有文献解决这一问题，这就使现有文献的研究结论容易出现很大偏差，乃至失去现实意义。

基于此，本文提出一种基于投入产出法和人工神经网络模型的方法，利用投入产出表获取调查年的数据，构建产业融合度公式，计算出调查年份文化产业和旅游产业的产业融合度；然后利用人工神经网络模型对非调查年份文化产业和旅游产业的产业融合度进行估计；最后对文化产业与旅游产业的互动融合对相关产业产值的影响进行实证研究。最后，根据本文的研究，提出相应的对策建议。

调查年份文化产业与旅游产业融合度分析

关于产业融合度的衡量，鉴于研究对象不同及数据的可获得性，不同学者采用不同的方法进行度量，主要包括投入产出法、赫芬达尔指数法、专利系数法等，其中运用投入产出法计算投入系数来表示融合度较为常见。由于产业关联是产业融合的基础和前提，两个产业之间的技术经济联系越密切，彼此间越容易相互渗透、交叉，越容易融合发展。因此，运用这种方法具有一定的合理性。但由于投入系数主要反映的是产业间的单向联系，而产业融合更强调两个产业之间的相互作用、互动融合，故仅用单向的投入系数不能较为准确地揭示两个产业间的融合状况。因此，本文分别对2002年、2007年、2012年3个调查年份文化产业对旅游产业的投入系数和旅游产业对文化产业的投入系数进行计算；在此基础上，构建产业融合度公式，计算出这3个调查年份的产业融合度。

建立投入系数矩阵，即：

其中A为投入系数矩阵；aij是产业i对产业j的投入系数；xij表示产业j在生产单位产品过程中对产业i产品的直接消耗量（用产值表示）；xj表示产业j的总产出（用产值表示）。根据式（1），利用国家统计局公布的2002年、2007年和2012年投入产出表进行计算，得到这三年各行业对旅游产业的投入系数表（见表1）和对文化产业的投入系数表（见表2）。

从表1可以看出，2002年、2007年和2012年文化产业对旅游产业的投入系数分别排在第14、7、13位，在各行业对旅游产业的投入系数排序中处于比较高的位置。2002年文化产业对旅游产业的投入系数为0.0023，表明在旅游产业生产单位产品过程中，文化产业的投入占旅游产业总产出的比重为0.0023；这一数值在2007年提高到了0.0067；虽然2012年降到了0.0017，但根据国家统计局公布的投入产出表，实际上其绝对投入近20亿元，比2007年的6亿元多提高了两倍。从表2可以看出，2002年、2007年和2012年旅游产业对文化产业的投入系数分别排在第30、25、9位，呈现出明显的上升趋势。投入系数从2002年的0.0024上升到了2012年的0.0151，上升了5.29倍。

综合表1、2可知，虽然文化产业和旅游产业之间的关联程度不如两产业与其他某些产业（如交通运输、造纸印刷及文教用品制造业等）之间密切，但仍有较强关联性，而且这种关联性随着时间的推移不断增强，体现出二者之间相互渗透、相互融合程度的加深。

利用表1和表2的结果计算文化产业和旅游产业的融合度，得表3。

文化产业和旅游产业的融合度：

从表3可以看出，从2002年到2012年文化产业和旅游产业的产业融合度不断增强，从2002年的0.0024上升到2012年的0.0091，上升了2.79倍。但由于投入产出表每5年才编制1次，要实证研究产业融合度对文化产业和旅游产业产值的影响，数据明显不够，因此本文运用人工神经网络建立数学模型对非调查年份的文化产业与旅游产业融合度进行估计，为实证研究奠定数据基础。

非調查年份的文化产业与旅游产业融合度估计：基于ANN模型的分析

人工神经网络（Artificial Neural Network， ANN）是一种数学模型，具有模式识别、分类和逻辑推理的能力，可以模仿人脑的信息处理方式。神经网络从提出到现在，已经在多个领域得到了广泛的应用，其中BP神经网络应用最为广泛。BP神经网络可以根据部分已知数据建立起数学模型，通过训练找到输入数据与已知的输出数据（也是理想输出数据）的内在联系，利用这个联系，就可以在已知输入数据的条件下得到未知的输出数据。图1是BP神经网络的模型结构图，其中x1，…xm，xM为输入数据，y1，…yj，yJ为输出数据。输入层的神经元个数为M，隐含层的神经元个数为I，输出层的神经元个数为J。

本文利用调查年份1995年、1997年、2000年、2002年、2005年、2007年、2010年、2012年投入产出表及其延长表得到文化产业与旅游产业的产业融合度，作为神经网络模型的理想输出数据，同时从国家统计局相关统计年鉴获取这8年的文化业总产出、旅游业总产出以及国内生产总值作为神经网络模型的输入数据，建立神经网络模型，并对该模型进行训练，得到模型的权值和阈值。在此基础上，利用该模型对非调查年的文化产业与旅游产业的产业融合度进行估计，得到表4的产业融合度表。

从表4可以看出，调查年的估计融合度和实际融合度相比，最大误差为0.0001，说明利用BP神经网络建立起的该模型对产业融合度的估计比较准确。由此说明，用该模型估计出的非调查年文化产业与旅游产业的产业融合度应该是比较准确的。

根据表4的数据可以作出1995-2012年文化产业与旅游产业产业融合度趋势图（见图2）。从该图可知，自1995年以来文旅融合度总体呈现上升趋势，从1995年的0.0012上升到了2012年的0.0091，增幅明显，表明近年来随着文化产业和旅游产业彼此之间的互动融合，二者之间的产业融合度不断增强，相互影响和关联程度不断加深。这与近年来国家关于促进文化产业和旅游产业发展的各项政策措施的出台密切相关，政策导向对文旅融合起到了很大的推动作用，促使了文化旅游这种新业态的产生，在不断提升旅游的文化内涵的同时，也充分发挥了旅游对文化消费的促进作用，成为了这两个产业创新发展的新模式。“十三五”规划中进一步强调了文化产业与旅游产业的融合，提出要支持发展文化旅游，这使得文旅融合在“十三五”期间必将不断深化。

文化产业与旅游产业互动融合对相关产业产值影响的实证分析

（一）文化产业与旅游产业的融合对旅游产业产值的影响

以旅游产业产值作为被解释变量Y1（单位：百亿元），解释变量X1为居民人均收入（单位：万元），X2为产业融合度，并考虑产业融合度对旅游产业的滞后影响，利用Eviews软件进行回归分析，通过广义差分法消除自相关影响后，得式（3）的回归结果，其中R2= 0.94799；F检验值为118，通过了5%的检验水平；DW值为1.16，消除了正自相关；常数项C、解释变量X1、X2项（X2（-1）-0.75X2（-2）-0.001）2都通过了5%的t检验水平。

式（3）表明，居民人均收入越大，旅游产业产值就越大，存在正相關关系，即居民人均收入每增加1万元，旅游产业产值就增加25.8百亿元。而文化产业与旅游产业融合度的差分与旅游产业产值的差分之间呈现倒U型关系：当X2*<0.001，在居民人均收入、前期旅游业产值等其他条件不变的情况下，文化产业与旅游产业融合度的差分值越大，当期旅游业产值越大；当X2*>0.001，在居民人均收入、前期旅游业产值等其他条件不变的情况下，文化产业与旅游产业融合度的差分值越大，当期旅游业产值反而减少。其中0.001是拐点，与居民人均收入无关。由此可见，并非产业融合度越高，越有利于旅游产业产值的增加。

（二）文化产业与旅游产业的融合对文化产业产值的影响

以文化产业产值作为被解释变量Y2（单位：百亿元），解释变量X1为居民人均收入（单位：万元），X2为产业融合度，并考虑产业融合度对文化产业的滞后影响，利用Eviews软件进行回归分析，通过广义差分法消除自相关影响后，得到公式（4）的回归结果，其中R2=0.98699；F检验值为531，通过了5%的检验水平；DW值为1.23，消除了正自相关；而常数项C、解释变量X1、X2项（X2-3X2（-1）-0.0005）2都通过了5%的t检验水平。

式（4）表明，居民人均收入越大，文化产业产值就越大，存在正相关关系，即居民人均收入每增加1万元，文化产业产值就增加36.6百亿元。而文化产业与旅游产业融合度的差分与文化产业产值之间呈现倒U型关系：当X2*<0.0005时，在居民人均收入等其他条件不变的情况下，文化产业与旅游产业融合度的差分值越大，文化产业产值越大；当X2*>0.0005时，在居民人均收入等其他条件不变的情况下，文化产业与旅游产业融合度的差分值越大，文化产业产值反而减少。其中0.0005是拐点，与居民人均收入无关。由此可见，并非产业融合度越高，越有利于文化产业产值的增加。

（三）实证结果分析

从上面关于文化产业与旅游产业互动融合对文化产业和旅游产业产值影响的实证分析可看出，文旅融合对相关产业产值的影响并非人们通常认为的产业融合度越高，越能促进相关产业产值的增长，确实存在一个拐点，拐点前后情况有所差异，需要区别考虑。这是因为文旅融合的目的是以文化提升旅游的内涵，使其独具特色，以提升旅游的核心竞争力；同时，通过旅游扩大文化的传播和消费，发挥旅游对文化消费的促进作用。因此，文化旅游作为文旅融合产生的新业态，对旅游产业和文化产业都有很强的带动作用。而影响一国（或地区）文化旅游的因素包括经济发展的总体状况、消费者的收入水平、消费者的消费偏好、景区旅游项目的吸引力、景区基础设施状况（包括住宿、餐饮、交通设施等）等多个方面。其中消费偏好和景区旅游项目的吸引力成为影响消费者是否到此一游的关键。

有些消费者偏好自然风光，有些人喜欢人文景观。喜欢人文景观的人希望透过山川河流、文物古迹去感知历史、感受文化的魅力，体会一个国家或地区的风土人情。而对于更多的人而言，旅游是一种休闲方式，是一种在经历高强度、压力倍增的工作状态后，放松身心的不错选择。因此，并非越有文化内涵的旅游景点越具有吸引力，仅考虑提升融合的程度并不一定百分之百带来产值的增加，文旅融合的方式、方法显得尤为重要，针对不同的消费偏好，必须既有文化内涵，又能迎合市场的不同需要。过于厚重容易让人产生疲惫感、敬畏感；而缺乏创意简单而为，靠导游讲一点奇闻轶事、典故传说的方式，也不能刺激消费需求的产生。

景区旅游项目的吸引力则很大程度取决于是否有特色。那种把文旅融合看作是简单的“1+1”，认为一个旅游项目中随便加点文化进去就是融合的观念过于肤浅，容易造成景点雷同，没有特色，缺乏吸引力，使地域文化的魅力难以显现。所以如何挖掘旅游产品的文化内涵、科学合理地开发文化旅游资源显得尤为重要，做得好则能吸引八方游客，为旅游产业及文化产业都带来正面的效应；否则适得其反，不仅不能使相关产业提质增效，反而可能造成某些项目的投资失败。

对策建议

根据上述研究结果可知，文化产业和旅游产业的融合不能一味强调产业融合度，更应该注重融合的方式方法，否则容易适得其反。由此，对文旅融合提出如下建议：一是政府主导。文旅融合的推动力来源于政府，科学合理的政策能为文旅融合创造良好的环境条件。地方政府应对本地特色文化旅游资源的开发利用进行综合考虑和统筹规划，科学制定发展规划，从政策、资金、人才等方面对文旅融合进行引导和扶植。对那些既具有社会效益，又具有经济效益的项目应大力支持，鼓励社会资本积极参与；反之，对那些缺乏创意、低水平重复的项目应谨慎审批，以促进地区文化产业和旅游产业互动融合的良性发展。二是注重创新。产业融合的关键在于创新。一段使人记憶犹新的旅程能加深人们对当地文化的关注和理解，而一个有创意的旅游文化项目也能唤起人们重复旅游的热情，二者相互促进，相辅相承。因此，应该注重理念创新、技术创新、管理创新、产品创新，科学合理地开发文旅资源，打造类似《宋城千古情》的旅游文化演艺精品及其他文化创意产品，使游客在放松身心的同时，不知不觉中也在感受文化的魅力，产生对当地文化的兴趣，通过旅游了解地域传统文化，在旅游后还能反复回味，并介绍给周围的朋友，吸引更多的消费需求，更好地带动地方经济及相关产业的发展。三是市场运作。各景区应充分挖掘自己旅游资源的特色，细分市场，加强对目标游客的吸引力。可通过节庆会展、影视促销、网络等方式，加大对文化旅游产品的宣传力度，突出它们的文化旅游特色，引导游客旅游的目的和方向；同时，注重介绍与体验的结合、语言的多样性、方式的灵活性（手机视频、网络等），变厚重为轻松，变枯燥的讲解为体验，使游客产生游览的渴望，有效地刺激消费需求的产生。

参考文献：

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