严 伟1，2
（1.河海大学 商学院，江苏 南京 210098；2.金陵科技学院 旅游管理系，江苏 南京 211169）
摘 要：通过回顾旅游产业融合度的传统测度方法，得出由于统计数据和模型选择的缺陷，使得现有旅游产业融合度测度只能止于理论分析层面的结论；借助于旅游产业融合场和融合熵的概念建立了旅游产业融合运动的物理模型，分析了影响旅游产业融合运动的因素，提出了测度旅游产业融合度的指标体系；综合利用AHP-模糊综合评价法实证研究了江苏和全国的旅游产业融合度，分析了阻碍旅游产业融合发展的影响因素并提出了相应解决对策。
教育期刊网 http://www.jyqkw.com
关键词 ：旅游产业融合度；旅游产业融合场；旅游产业融合熵；AHP-模糊综合评价法；实证
中图分类号：F590 文献标识码：Ａ文章编号：１００２－３２４０（２０１5）01－００90－06
收稿日期：2014-12-15
基金项目：教育部人文社会科学研究规划基金项目（项目批准号：12YJA790163）
作者简介：严伟（1967-），江苏扬州人，金陵科技学院旅游管理系教授，河海大学管理科学与工程专业博士研究生，研究方向：旅游经济学。
旅游产业融合是近期旅游学研究热点之一，程锦，陆林等（2011）、樊小兰（2011）分别用综述的形式对旅游产业融合研究现状进行了梳理和评述[1][2]，他们的研究表明当前对旅游产业融合的研究集中于旅游产业融合概念、旅游产业融合动力机制、旅游产业融合模式和旅游产业融合效应等方面；但从产业经济学研究的普遍性规律来看，在前述研究对象中似乎缺少了旅游产业融合度的研究，例如，同属产业经济学研究范畴的产业链研究、产业集群研究、产业关联研究都分别对应着“产业链完善度”、“聚集度”和“关联度”等概念，并各自提出了不同的测度方法。有鉴于此，下文将在回顾传统旅游产业融合度测度方法的基础上，提出旅游产业融合度的测度模型并进行实证研究，以弥补旅游产业融合研究的理论缺陷。
一、传统旅游产业融合度测度方法回顾
（一）专利数据法
专利数据法，又称相关系数法，是一种计算两两产业间融合度的方法。美国学者Fair（2001）等选择了32家在1930-1990年间具有专利活动的美国公司，将它们被授予的专利分别归属为化学、电子、机械、交通运输四个行业，计算了各个行业专利占总专利数的百分比，构建了一个产业间技术融合程度的相关系数矩阵，并以相关系数代表融合系数，根据相关系数的变化趋势判断两两产业间融合程度。
国外学者们关于产业间技术融合程度的研究为旅游产业融合度的测度分析提供了思路，国内学者束菊萍（2003）仿照此方法，利用饭店业与相关产业间的专利数量关系，计算饭店业与相关产业间的融合程度[3]。但由于数据获取困难，最终只进行了思路上的分析，表达了一种利用产业间专利数量关系度量其融合程度的思路。笔者认为，即使束文的研究得以完成，也只能衡量饭店业与关联产业两两之间的融合程度，未能对饭店业的总体融合程度进行把握。
（二）赫芬达尔指数法
Gambardella（1998）等在分析计算机、电信设备、电子元件、其他电子产品和非电子技术等五大产业技术融合状况时，搜集了各产业内代表性企业在各个产业内专利数量的基础上，计算产业内企业授予专利的HI值，以HI值代表融合系数，来衡量电子信息产业的技术融合程度。其基本测算方法如下:
假设某个企业在某一产业领域被授权的技术专利个数为xi，X表示某企业在所有m个产业的专利授予总量，以HI代表融合程度，则有：
他们将HI值分为0.84-1.0、0.68-0.84、0.52-0.68、0.36-0.52、0.2-0.36等五个区间，HI越小，表示技术融合程度越高，反之，技术融合程度则越低。学者梁伟军（2010）曾将该法应用于农业产业融合度测度中，并尝试不仅测度农业与相关产业间的技术融合度还要测度其产品和市场融合度，然而，也是由于专利数据的获取难度，不得不止步于思路分析层面[4]。
（三）以产业关联度替代产业融合度
由于旅游产业融合度计算难度大，表现在数据获取困难、计算模型不成熟，在此情况下，很多研究者就用成熟的旅游产业关联度替代了旅游产业融合度计算。
刘婕、谭华芳（2011）提出了旅游产业关联融合度概念，运用消耗系数、影响力系数、感应度系数等指标分析了旅游业和房地产业的融合度[5]。本文认为，以旅游产业关联度替代融合度来度量旅游产业融合状况有其合理性，但关联与融合的区别在于是否突破产业界面、形成新业态，如果以关联度取代融合度似有效应放大之嫌。
二、旅游产业融合度测度的物理模型
综前所述，由于数据获取困难、模型选择不当等原因，到目前为止尚无学者独立完成旅游产业融合度的实证研究，因此本文拟从旅游场域而非传统产业经济学的角度出发观察旅游产业融合过程，通过建立旅游产业融合场和融合熵的概念，构建旅游产业融合运动的物理模型，以便从物理模型角度直观观测影响旅游产业融合度的各种因素，并尝试对之进行实证性研究。
（一）旅游产业融合场
著名学者布迪厄认为场域是一个网络或者构架，场域要素间的关系包括了支配关系、屈从关系、结构上的同源关系等[6]。将场论引入旅游学研究中并不鲜见，张国举（2005）认为“旅游场域是一个相对独立、充满竞争性的空间,它具有生成流变性[7]”；章锦河、张捷（2005）提出“旅游场是旅游活动存在的一种基本形式,具有能量、动量和质量,影响和作用于其中的旅游流的产生、集聚与扩散,反映场内各源点之间的相互作用关系[8]。”王长生（2001）进行了旅游场平衡力研究，认为“它由旅游力、旅游主体、旅游媒体和旅游客体组成。旅游力是旅游场平衡的决定性因素。当旅游力大于旅游污染力时,旅游场处于平衡状态[9]。
考虑到旅游产业结构体系的综合性、多样性、层次性的特点，可以从场域角度将其理解为具有耗散结构特征的场域体系，本文对旅游产业融合场作如下界定：
（1）旅游产业结构体系包含了传统狭义旅游业在内的诸多产业，并把这些产业理解为一定时间、空间下的源点，在旅游产业融合动力因素的作用下，这些源点之间发生碰撞、分裂、关联、融合等诸多和谐或矛盾的行为，经过涨落、渐变与突变的演化，最终形成显性的、动态的旅游产业融合态势。简言之，旅游产业融合场是以大旅游产业结构体系为背景，以各个具体产业为发生主体，以产业融合动力为作用力，各产业之间的矛盾冲突和融合为主要演化内容的复合体，源点、力、行为、演化、融合等要素复合构成了旅游产业融合场；
（2）在旅游产业融合场内，旅游业与相关产业间的融合程度、融合方式不同，也即在融合场内时空下，场强不同；
（3）在旅游融合场内，旅游业与相关产业间发生的碰撞、分裂、关联、融合等诸多和谐或矛盾的行为引发了融合场的混乱，这种混乱程度可以用“旅游产业融合熵”表达。
（二）旅游产业融合熵
熵理论自从1865年被克劳修斯提出以后一直不断地发展，随着熵理论研究的不断深入，诞生了具有各种研究特色的熵概念。熵概念已超出最严谨的科学范畴而广泛地被移植和渗透到其他的学科领域，以致熵成为一个多学科的概念，如复熵、管理熵、结构熵、运行熵、道德熵、激励熵、制度熵、公平熵等[10]。鉴于此，本文提出旅游产业融合熵。
（1）旅游产业融合熵的提出
控制论创始人维也纳认为：“一个系统的熵就是它的无组织程度的度量。”因此，旅游产业融合熵是对旅游产业融合场内旅游业与关联产业间碰撞、冲突引起的场内混乱程度的度量。
熵的定性度量被称为玻耳兹曼表达式，玻耳兹曼于1877年借助于热力学几率Ω定义熵,热力学几率是指宏观状态对应的微观态数，即S=KlnΩ，式中K被称为玻耳兹曼常数。
该式表明，熵值大小受到多种因素的共同影响。第一，系统构成元素的种类以及规模大小将直接决定熵值。在系统其它控制变量保持不变情况下，系统规模和熵值呈正相关的关系。第二，系统内部元素的种类丰富度和元素之间的关系对于系统熵值也具有一定的影响，当系统内部元素关系较为简单时，熵值就明显偏小。反之，熵值则偏大。第三，系统信息的丰富性和系统熵值也存在一定的关系。当系统拥有的有用信息越多时，对应的系统熵值就越大。
（二）场与熵视角下的旅游产业融合度测度分析
从自组织理论的角度看，旅游产业结构系统是一个处于非均衡状态的耗散结构，旅游产业结构系统内包含的各种产业、各种要素之间一直处于关联、运动、冲突和碰撞之中，这些活动方式促成了旅游产业融合的产生、发展；熵是旅游产业结构系统内这种矛盾运动方式复杂度和烈度的度量标准，旅游产业结构系统内包含的产业、要素越多，则发生融合的可能性越大。旅游产业融合场、融合熵概念的提出实际上是确立了旅游产业结构系统融合运动的物理模型，为进一步定量刻画融合度准备了条件。
由熵的玻耳兹曼表达式及熵值大小的影响因素可推知以下结论，这些结论表明了旅游产业融合场、融合熵与旅游产业融合度测度维度间的隐含关系，也是本文最终采用层次分析和模糊综合法测度旅游产业融合度的理论基础。
（1）旅游产业融合熵体现了旅游产业融合场内包含元素的丰富度、多样性和复杂性。融合熵反映了旅游融合场系统的混乱程度和无序程度，表现了旅游产业融合场的不确定性。虽然融合熵不能作为融合度高低的直接判断指标，但是因为熵值越大融合的可能性越大，融合熵可以作为融合度的影子判据；
（2）融合熵越大意味着旅游产业融合场内混乱程度越大，也即不同产业间碰撞、冲突、矛盾程度越大，旅游产业融合的可能性越大。旅游产业融合场内的状态越多、越复杂、越无序，其融合熵值就越大；反之，融合熵值就越小。
（3）旅游产业融合熵值受多种因素的综合影响，如系统组成元素数量的多少、规模的大小，组成元素的种类以及元素间关系的复杂程度都会影响其熵值。类似的，旅游产业结构系统内包含的产业越多、对旅游业的依存度和关联度越大、融合型旅游新产品类型越多则融合度越大；同时考虑到旅游产业融合的自组织和他组织相统一的特性，高新技术对传统旅游业的渗透程度以及旅游产业政策的推动也是衡量融合度的重要指标。
（4）旅游产业融合熵存在着不同层次的阈值，代表着初级、中级和高级融合的不同状态，同一融合熵值可能代表着不同的旅游产业融合状态。随着旅游产业融合熵值增大，旅游产业融合的可能性在增加，而一旦融合成为客观现实，也即从旅游产业融合的角度和层面讲，整个旅游产业融合场变得更为有秩序，那么旅游产业融合熵值减小。其后，在旅游产业融合动力机制作用下，融合熵继续增大，一直到新的旅游产业融合秩序再次出现，融合熵值再次降低，如此循环往复。可能出现的情况是，同样的融合熵值发生在不同的阈值区间中，却代表着不同的旅游产业融合程度，因此，不能用旅游产业融合熵作为衡量旅游产业融合度的指标，旅游产业融合熵只能作为某种秩序下旅游产业融合可能性大小的指标，融合熵只有在同一阈值下进行比较才有意义。
鉴于旅游产业融合场、融合熵与融合度之间的逻辑关联，本文以波尔兹曼熵公式为基础，吸收了旅游乘数和旅游产业关联度计算的合理成分，提出旅游产业融合度的计算模型如下：
其中：Et为旅游产业融合度；K为融合度系数，定义为旅游业每增加单位收入所带来的整个旅游产业结构体系的增加值；i为旅游业与相关产业发生融合状态的微观状态数；Pi表示每种产业融合状态对应的融合型旅游业态在旅游业收入中所占比例，即每种融合状态发生的概率，Pi满足ΣPi=1。
旅游产业融合度计算公式表明：①旅游产业融合场内，旅游产业的规模越大，旅游产业的综合性与带动性越强，融合度越大；②旅游产业融合场内，产业数量越多、规模越大，其熵值越大，融合度亦越大；③旅游产业融合场内，产业与产业间的关系越复杂、关联度越高，融合熵越大，融合度亦越大；④旅游产业融合场内，旅游业与相关产业间发生的融合程度不同，也即融合程度在场域内分布的强度呈非均质和非平衡态。
旅游产业融合场和融合熵概念刻画了旅游产业结构融合运动的物理模型，旅游产业融合度公式是对融合运动方式与结果的量化反映。但是，该公式的局限性在于只可意会影响旅游产业融合度的诸因素而无法进行具体地计算，因此本文借助于前文的相关概念、模型、公式提出测度旅游产业融合度的指标体系，然后采用层次分析法确定各个评判指标的权重，最后采用模糊综合评价法对旅游产业融合度进行综合度量。
三、旅游产业融合度的实证分析
（一）旅游产业融合度评价指标体系
考虑到AHP和模糊综合评价法是管理科学领域的成熟方法，运用该方法进行旅游产业融合度的实证研究的学术价值在于提出旅游产业融合度的评价指标体系而非具体计算过程。下文根据旅游产业融合场和融合熵所构建的物理模型，将影响旅游产业融合度的物理因素过渡到产业经济学领域，用产业经济学的语境提出了如下评价指标体系，在此基础上直接给出对全国和江苏的旅游产业融合度的测度结果，省去了庞杂的计算过程。
图1旅游产业融合度评价指标体系
（二）旅游产业融合度的模糊综合评判
通过层次分析法明确了准则层及子准则层的权重之后，结合模糊综合评价法进行江苏及全国旅游产业融合度评价的研究，江苏和全国旅游产业融合度评价的实证研究，可以相互对比、相互映衬社会经济发达地区与全国平均水平的关系，对中国旅游产业融合度的分布状况有更直观的理解。
在评价旅游产业融合度等级时，由于经过模糊矩阵运算得到的是一个模糊向量，不能直接用于结果的排序评价，所以本文对各评语等级进行赋值，用一个向量V来表示评语等级集，本文取“非常好”为100分、“比较好”为80分、“一般”为60分、“不太好”为40分以及“差”为20分。
江苏省的旅游产业融合度模糊综合评判结果为：C1=B·R1=（0.23,0.42,0.25,0.10,0.02）。结果表明，23%的专家认为江苏省的旅游产业融合度非常好，42%的专家认为比较好，25%的专家认为一般，10%的专家认为不太好，2%的专家认为差。为了得出最终的综合结果，我们进一步将C1归一化为C1’=（0.23,0.42,0.24,0.10,0.02），与模糊评判向量V相乘即得出综合评价结果分值为：
同理，可以计算出全国旅游产业融合度模糊综合评价结果：
C2=B·R2=（0.11，0.35，0.32，0.16，0.08）。结果表明，11%的专家认为全国的旅游产业融合度非常好，35%的专家认为比较好，32%的专家认为一般，16%的专家认为不太好，8%的专家认为差。进一步，归一化为C2’=（0.11，0.34，0.31，0.16，0.08），与模糊评判向量V相乘即得出综合评价结果分值为：
为消除相邻等级跃变引起的不合理现象，对过中点的数据进行模糊处理，即将每个等级区间的中点作为分界点，当指标进入区间的中点时，该指标对该等级的隶属度为1；进入相邻区间中点时，该等级的隶属度为0。由此可知，江苏旅游产业融合度等级为比较好；全国旅游产业融合度等级为一般。
四、旅游产业融合度测度结果分析
（一）旅游产业融合处于低度融合阶段
分析江苏和全国旅游产业融合度的实证研究结果，结合实证研究时对产业融合度阈值的划分等级，不难得出以下结论：
1.全国旅游产业融合度处于低度融合阶段，但是，不同行政区域，在旅游产业融合度的相关影响因素作用下，融合度不同，处于非均衡状态。
2.江苏旅游产业融合度处于“比较好”状态，全国旅游产业融合度处于“一般”状态，分值相差10分左右，江苏旅游产业融合度以较大优势领先于全国平均水平。说明江苏在旅游产业绩效、旅游产业依存度和关联度、旅游新业态、科技对旅游产业的渗透等方面走在了全国平均水平的前列。
（二）旅游产业融合处于低度融合阶段的原因及解决对策
1.主要原因
旅游产业结构作为一种具有失稳性的耗散结构体系，在旅游消费需求、旅游企业对规模经济的追求、产业政策的推进、科技对传统旅游产业的渗透作用等影响产业融合因素的作用下，使得中国旅游产业融合度处于低度、初级阶段，这既表明了这些影响旅游产业融合的因素发挥了作用，同时也表明在发挥某些因素作用的时候还存在着障碍。徐虹（2008）将影响旅游产业融合的障碍分成制度障碍、能力障碍和需求障碍[11]。
（1）制度障碍
制度障碍主要是指由于旅游业和其关联产业之间由于各自管理目标的不同而形成了具有各自产业特色的管理政策和制度规定,各产业的市场发育程度不同，因而，对产业融合的态度和需求不同。例如，以携程为代表的网络业在融合旅行社业务中就遇到了行业进入的审批障碍；旅游产业与体育产业在融合中就遇到了体育产业严格管制的制度障碍。
（2）能力障碍
能力障碍主要是指当旅游企业面临着产业融合的市场机遇时，由于企业整合能力、核心能力刚性和知识学习与创新能力的不足导致了企业融合能力的下降。
（3）需求障碍
需求障碍主要是指消费者的消费能力、消费行为习惯和学习能力的不足阻碍了旅游产业融合。旅游产业融合的本质特征在于创新,当一种融合型新旅游业态推向市场时,都面临着市场是否愿意接受、是否有能力接受的问题，而这些都与市场消费观念和消费行为惯性有关。
2.解决对策
（1）以“大旅游”产业发展观促进旅游产业融合。以“大旅游”产业发展观促进旅游产业融合，强调旅游业与其他产业间的开放性、互动性和综合性，谋求整个大旅游产业结构系统整体效益的最大化。
（2）发展旅游新业态，满足多样化旅游消费需求。通过利用旅游消费需求多样化与旅游新业态间的相互促进关系，不断提升旅游产业融合的深度和广度。
（3）放松产业管制,完善旅游业与关联产业间的跨界治理机制。例如，2010年7月，国家旅游局与农业部签署合作框架协议，共同推进休闲农业与乡村旅游发展；2011年5月，国家旅游局和国家林业局签署了《关于推进森林旅游发展的合作框架协议》，联手推动森林旅游业快速发展。
（4）旅游企业经营战略创新。在企业实力和市场环境允许条件下，促进旅游企业采用有助于旅游产业融合的发展战略，如多元化战略、跨行业并购、垂直一体化、战略联盟、集团化等策略。
（5）用信息技术改造传统旅游业，提高产业素质。以携程旅游为代表的信息技术对传统旅游业的改造与提升是旅游产业融合的重要方式，甚至由此产生了一大批以旅游电子商务为主要业务方式的旅游电子信息业，是传统旅游业转型发展、融合发展的重要途径。
教育期刊网 http://www.jyqkw.com
参考文献
[1]程锦，陆林，朱付彪.旅游产业融合研究进展及启示[J].旅游学刊，2011，（4）：13-19.
[2]樊小兰.我国旅游产业融合发展研究述评[J].枣庄学院学报，2011，（10）：93-97.
[3]束菊萍.试论饭店产业融合及其程度测量[D].北京第二外国语学院，2006.
[4]梁伟军.旅游业与相关产业融合发展研究[D].华中农业大学，2010.
[5]刘婕，谭华芳旅游与房地产业的关联融合度研究[J].经济体制改革，2011，（2）：150-153.
[6]陈金林.物质场论[J].科学之友，2011，（1）：120-121.
[7]张国举，鲜俐玲.关于旅游场域的思考[J].嘉兴学院学报，2006，（3）：13-16.
[8]章锦河，张捷.基于旅游场理论的区域旅游空间竞争研究[J].地理科学,2005，（4）：248-256.
[9]王长生.旅游场平衡研究[J].渝州大学学报（ 社会科学版），2001，（10）：69-72.
[10]冯 刚，任佩瑜.基于管理熵的“数字九寨沟”综合绩效评价研究[J].旅游学刊，2010，（2）：72-78.
[11]徐虹，范清.我国旅游产业融合的障碍因素及其竞争力提升策略研究[J].旅游科学,2008,22（4）：1-5.