Research on the Spatio-temporal Evolution Characteristics and Driving Mechanism of Agriculture-Tourism Integration Efficiency in Henan Province: Based on DEA Benevolent Cross-efficiency Model
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摘要:
采用DEA仁慈型交叉效率模型和地理探测器等，对2010—2019年间河南省农旅融合效率的时空演进特征及驱动机理进行探究。结果表明：（1）近10年来，河南省农旅融合效率整体水平尚可，呈现出旅游业对农业的明显促进，但农业对旅游业的促进效率相对较低；（2）农旅融合效率空间异质性显著，高效率稳定性特征的市域仅占44%，效率波动型地区后续发展潜力较高；（3）热点和次热点呈现出由分散趋于集聚，冷点和次冷点表现为分散的空间演变格局；（4）特色资源、经济发展水平和创新能力是农旅融合效率空间分异的主要驱动因子。
Abstract:The spatio-temporal evolution characteristics and driving mechanism of the agriculture-tourism integration efficiency in Henan Province from 2010 to 2019 areexplored by using DEA benevolent cross-efficiency model and geographical detector. The results show that the overall level of the agriculture-tourism integration efficiency in the past ten years is relatively good, and display the obvious promotion efficiency of tourism to agriculture, but the promotion efficiency of agriculture to tourism is relatively low. Moreover, the spatial heterogeneity of agricultural-tourism integration efficiency is significant, and only 44% of the cities are characterized by high efficiency and stability. The regions with fluctuating efficiency have high potential for subsequent development. In addition, the hot and sub-hot spots show a spatial evolution pattern from dispersion to agglomeration, while the cold and sub-cold spots exhibit a spatial evolution pattern of dispersion. Finally, characteristic resources, economic development level and innovation ability are the main driving factors of spatial differentiation of agriculture-tourism integration efficiency.
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0. 引言
党的十九大召开以来，实现农村产业交互融合是乡村振兴战略和经济高质量发展的重要路径，特别是现代农业与乡村旅游业融合发展。尤其在后疫情时代，农业与旅游产业融合(以下简称农旅融合)已然成为拉动区域经济发展的主要突破口之一。河南省是我国著名的农业大省，农作生产历史悠久、农业资源丰富多样、旅游市场潜力大，在乡村振兴战略、巩固脱贫成果和城乡一体化建设中，大力推进“农旅融合，以农促旅，以旅兴农”发展模式，形成了农旅产业融合发展经验模式，但仍然存在融合深度浅、融合质量不乐观、促进效率处于较低水平等问题。因此, 在农旅产业融合发展中不仅要注重总量提升，更要考究以效率为表率的融合质量。
目前，学术界关于农旅融合理论与实证形成了系列丰硕成果，主要集中在农业与旅游业的融合机理、融合模式、融合路径、驱动机制、融合水平等方面。在融合机理方面，方世敏等[1-2]从系统论的黏性和自组织特征阐述农旅产业的融合机理。在融合模式与路径方面，李眉洁等[3]基于乡村振兴背景提出贵州湄潭县的农旅融合模式和发展路径; 张冰等[4]提出河南省休闲农业与乡村旅游的融合发展路径。在驱动机制方面，王宜强等[5]和杨光明等[6]分别定性、定量分析了山东省与川渝地区农旅融合发展的影响因素。在融合水平方面，刘广宇等[7]等采用VAR模型验证了云南省农业与旅游业的互动关系；王瑞雪等[8]、杨光明等[6]构建耦合协调度模型分别评价云南省和川渝地区的农旅融合发展状况；王明康等[9]、龙祖坤等[10]基于全要素的产业投入产出视角评价农旅融合新业态的运营效率；顾江寒等[11]、方世敏等[12]从产业交叉共生视角分别评价黄河流域、洞庭湖区的农旅融合效率。
总体来看，农旅融合研究成果颇为丰富，但是也在存以下不足：(1)从研究内容来看，多集中在融合模式和融合路径方面，而缺少深层次的融合机理和相对应的高阶融合水平评价。(2)从研究方法来看，首先是融合水平计算方法，多是分别构建农、旅产业综合发展水平指标体系，然后采用耦合协调度模型，从“二元”独立评价视角而忽略互相关系进行农旅产业融合评价；多从全要素效率视角，采用传统DEA模型评价某一具体融合新业态，而缺少农旅产业交叉融合共生效应的评价。其次，农旅融合驱动机制方面，多以定性分析为主，定量评价较少且多采用灰色关联度、熵值法等数量模型，而从地理学空间自相关和异质性出发探究影响要素的则更少。(3)从研究范式来看，多学科多领域方法的融入是必然，但是多是从经济学角度分析，而缺少地理学视角下农旅融合的分布规律和演变趋势的探索。
综上所述，本文以河南省18个地市作为研究对象，以2010—2019年为时间轴线，从劳动力、固定资产投资、产业产值和收入水平等16项投入与产出指标构建农旅融合效率测度体系，选取DEA仁慈型交叉模型量化测算农旅融合效率(共生效应)、农业对旅游业促进效率和旅游业对农业促进效率，采用地理空间分析技术探究农旅融合效率的时空演进特征，并利用地理探测器工具探究驱动机制，以期为河南省农业和旅游业深度融合发展和农旅产业融合绩效评价提供决策参考。
1. 指标选取与数据处理
1.1 数据处理方法
1.1.1 DEA仁慈型交叉效率模型
数据包络分析(Data Envelopment Analysis, DEA)，是经济领域广泛应用的一种测度决策单元(DUM)相对效率的线性规划，但由于自评权重模式下, 存在多个DUM都能获取多个最优效率, 造成结果可比度差的缺陷，所以传统的DEA模型并不能很好地应用于产业交叉融合效率评价。对此，SILKMAN等[13]提出自评值与互评相结合权重下的次级DEA交叉效率模型以改进DEA传统评价方法; DOYLE等[14]则进一步将其分为仁慈型交叉效率和博弈型交叉效率，其中仁慈型交叉效率是在建立最优权重时, 保证某一DUM效率最大值的前提下, 最大化地保留其他DUM交叉效率。因此，基于农业与旅游业相辅相成而非对抗博弈的发展特点，选用DEA仁慈型交叉效率模型对农业和旅游业融合效率进行测度，在模型解释中主要分为传统效率、最佳权重、交叉效率与交叉效率评价矩阵、平均交叉效率等计算步骤，具体过程如下：
假定有决策单元的数量为n的m维投入指标X和s维产出指标Y, 对于决策单元j(1≤j≤n，1≤k≤n，j≠k)，记其第i种投入为xij(1≤i≤m), 第r种产出为yrj(1≤r≤s)。要评价每个决策单元的最优效率, 首先需要对每一项投入和产出指标进行分配权重，即运用传统DEA-CCR模型得到每一个决策单元的自我评价效率eii，模型如下：
eii=max (1) 通过模型得到决策单元k的自我评价效率，记决策单元k的最佳权重为(uk, vk, ek)，其中u、v分别是其产出指标与投入指标的最优权重。用Ej表示第j个决策单元的交叉效率：
\begin{equation} E_j=\frac{1}{n} \frac{\sum\limits{}_{i=1}^n u_i^{\mathrm{T}} y_j}{\sum\limits{}_{i=1}^n v_i^{\mathrm{T}} x_j} 。 \end{equation} (2) 决策单元k基于i的仁慈型交叉效率为：
\begin{equation} e_{i k}=\max \frac{u^{\mathrm{T}} y_k}{v^{\mathrm{T}} x_k} 。 \end{equation} (3) 同时根据等价线性规划，假定t=1/xTi，ω=tv，μ=tu，且ω，μ ≥0，则有：
\begin{equation} \begin{aligned} & \max y_k^{\mathrm{T}} \mu, \\ & \text { s. t. } y_i^{\mathrm{T}} \mu \leqslant x_i^{\mathrm{T}} \omega, \\ & x_i^{\mathrm{T}} \omega=1, \\ & y_i^{\mathrm{T}} \mu-e_i x_i^{\mathrm{T}} \omega=0 。 \end{aligned} \end{equation} 决策单元k的平均仁慈型交叉效率公式可以表示为：
E_k=\frac{1}{n} \sum{} _{i=1}^n e_{i k} 。 (4) 1.1.2 地理探测器
地理探测器是王劲峰[15]提出的探测空间分异性质的一种统计学方法，主要是通过探究某一自变量与其他因变量是否有空间分布的一致性，包含因子检测器(Factor detector)、交互检测器(Interaction detector)、风险区检测器(Risk detector)、生态检测器(Ecological detector)4种。其中，因子检测器是检测因变量Xi(i=1, 2，…，L)多大程度上解释自变量Y的空间分异；交互检测器用来识别不同因变量之间的交互作用，有减弱、独立和增强等多种交互作用类型；生态检测器主要用于比较任意组合的两因变量对自变量Y空间分布的影响是否具有显著差异。为了便于探究农旅融合效率空间分异的驱动机制，选取因子、交互和生态三种检测器，解释驱动要素对农旅融合效率是否显著影响、影响力度和双因子交互作用情况。
1.2 指标选取
遵循数据选取的全面性、科学性、可获取性和数据间的低相关性，本文构建农旅交叉融合效率评价指标体系，主要包含劳动力、土地、资本和其他(创新驱动)的投入系统和产业产值与收入状况的产出系统，见表 1。
表 1 河南省农旅融合效率评价指标体系Table 1. Evaluation index system of agricultural-tourism integration efficiency in Henan province一级指标 二级指标 三级农业系统 三级旅游业系统 投入 劳动力 第一产业从业人口(万人) 第三产业从业人口(万人) 资本 农林牧渔业固定资产投资额(亿元) 住宿与餐饮固定资产投资额(亿元) 土地 农作物播种面积(万hm2) 旅游资源丰度 其他 农业机械化总动(万kW) 星级饭店数(个) 耕地灌溉面积(khm2) 旅行社数量(个) 产出 产值 第一产业总产值(亿元) 国内旅游总人次(万人次) 入境旅游人次(人次) 收入 农村可支配收入(元) 国内旅游收入(亿元) 国际旅游收入(万美元) 在投入系统方面，概括来说，农业投入指标主要从农业从业人员、农业生产规模、农业生产基础设施和农业生产创新驱动力4个方面选取。首先，劳动力投入的衡量，采用劳动时间变量最为客观，但数据不可获取，考虑采用相应产业的年末从业人员数据，而第一产业、第三产业从业人员数分别涵盖了农业和旅游业相关的直接和间接就业人数，能够反映出农业、旅游业从业人员的综合性特征。其次，土地投入的衡量，土地面积是农业生产的基本投入要素，农业方面一般采用耕地面积和农作物播种面积两个指标，但考虑到不同区域的农业耕作制度与生产结构(如复种、休耕)存在差异，本文选择农作物播种面积；对于旅游业、土地并不能约束其发展，旅游资源则是其发展的物质基础，但土地面积能决定旅游资源的丰裕程度，因此采用旅游资源丰度值代替土地投入，同时考虑农旅产业交叉融合特点，在旅游资源丰度的计算中不仅包含A级景区资源还增加了省级休闲观光园区和省级乡村旅游特色村落数据。第三，资本投入方面主要选用政府对农、旅产业生产运营基础设施的建设投资数据，农林牧渔业固定资产投资额涵盖了农业生产的基础设施，住宿与餐饮固定资产投资额可以反映出旅游业运营服务设施的投资建设情况。最后，其他方面主要指创新驱动投入，农业生产条件的改善依赖于新技术手段、新生产工具的投入与使用，新管理方式的创新是旅游业服务水平提升的技术保障，所以选择农业机械化总动力和耕地灌溉面积表达农业创新投入，选取星级饭店和旅行社数量衡量旅游业创新投入。
在产出系统方面，主要从产值和收入两个方面衡量。农业产值指标数据为了与投入系统中采用第一产业数据相对应，选择第一产业总产值。旅游业产值衡量难以直接获取，而旅游人数反映旅游业发展的影响力和辐射力，可采用国内旅游人数与入境旅游人数代替[12]。
1.3 数据来源
指标数据主要来源于2011—2020年的《河南统计年鉴》，旅行社数量由天眼查系统筛查获取，A级景区、旅游特色村落等数据来自河南省文化与旅游厅，并对其中部分缺失数据进行插值处理。
2. 结果分析与评价
基于DEA仁慈型交叉效率评价模型，运用Matlab 10.0软件，对河南省2010—2019年农业和旅游业融合、交叉效率进行测度，并运用ArcGIS冷热点工具探究其空间结构特征，具体结果见图 1和表 2。
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图 1 近10年河南省农旅融合效率Figure 1. Integration efficiency of agriculture and tourism in Henan province in recent 10 years表 2 河南省农旅融合效率一览表Table 2. Agricultural-tourism integration efficiency list of Henan province地区 农旅融合效率 旅游业对农业的促进效率 农业对旅游业的促进效率 均值 标准差 均值 标准差 均值 标准差 郑州 0.931 0.030 0.933 0.028 0.039 0.007 开封 0.753 0.035 0.729 0.075 0.188 0.021 洛阳 0.933 0.025 0.996 0.004 0.106 0.017 平顶山 0.998 0.004 0.816 0.059 0.658 0.144 安阳 0.913 0.037 0.726 0.063 0.338 0.072 鹤壁 0.894 0.059 0.718 0.056 0.861 0.110 新乡 0.944 0.019 0.714 0.045 0.368 0.047 焦作 0.817 0.031 0.636 0.045 0.146 0.019 濮阳 0.951 0.033 0.829 0.098 0.672 0.122 许昌 0.935 0.053 0.656 0.064 0.728 0.114 漯河 0.759 0.030 0.591 0.057 0.843 0.052 三门峡 0.949 0.037 0.812 0.082 0.484 0.182 南阳 0.982 0.012 0.720 0.043 0.712 0.084 商丘 0.968 0.012 0.815 0.108 0.794 0.061 信阳 0.912 0.053 0.919 0.054 0.573 0.104 周口 0.948 0.031 0.777 0.039 0.957 0.028 驻马店 0.939 0.035 0.813 0.071 0.804 0.107 济源 0.900 0.066 0.678 0.071 0.818 0.055 2.1 农旅融合效率时间轴线演进特征
由图 1可知，(1)2010—2019年农旅融合效率呈现出较为平稳的演化趋势，效率值维持在0.90左右；旅游业对农业的促进效率总体表现为先上升后下降的演化趋势，其中以2012年促进效率值0.733为最低，且仅有2018年促进效率值超过0.80；农业对旅游业的促进效率值整体不高，但呈现波动性上升趋势，2017年促进效率值达到峰高且超过0.60。(2)农旅交叉融合效率中，旅游业对农业的促进效率值显著高于农业对旅游业的促进效率值，且融合效率高于相互促进效率。
2.2 农旅融合效率空间分异特征
由表 2可知，18个地市农旅融合效率差异显著，以平顶山、南阳和商丘等地平均效率值最高且均在0.960以上，而以漯河和开封为最低投入产出效率且不足0.800。旅游业与农业的相互促进效率差异极为显著，其中旅游业对农业的促进效率表明洛阳、郑州和信阳等都达到0.910以上，而漯河低于0.600；在农业对旅游促进效率值中周口最高达0.957，而郑州则不足0.040。标准差反映了历年波动情况，评价结果显示各地市农旅融合效率波动幅度不一，尤以农业对旅游业促进效率变化最为强烈。其中，鹤壁、济源融合效率变动最大，濮阳、三门峡和商丘三地的旅游业对农业的促进效率变化最为显著，农业对旅游业的促进效率值则在平顶山和三门峡等地区表现波动起伏强烈。
2.3 农旅融合效率水平空间分类分级
参考研究文献[12]的方法，以农旅融合效率的平均值为纵坐标、标准差为横坐标，对河南省18个市的农旅融合发展水平进行效率水平和离散波动状况的划型分区(见图 2)，分为高效率稳定地区(8个，平顶山、南阳、商丘、许昌、周口、濮阳、洛阳和郑州)、高效率波动地区(3个，许昌、三门峡和驻马店)、低效率稳定地区(2个，焦作和漯河)、低效率波动地区(5个，开封、安阳、信阳、鹤壁和济源)。由此来看，河南省农旅融合整体水平虽然尚可，但是高效率稳定型占比少，未来要大力发展效率波动型地区。
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图 2 农旅融合效率水平空间分类Figure 2. Spatial classification of agricultural-tourism integration efficiency2.4 农旅融合效率空间结构特征
运用ArcGIS冷热点分析工具，以2年时间为间隔，将18个地市农旅融合效率值分为冷点、次冷点、次热点和热点4种类型，探究其空间结构特征, 如图 3所示。由图 3可得到如下结论：(1)2010—2019年河南省农旅融合效率热点范围不断扩大，并呈现出由分散趋于集聚的空间格局演变特征，且多分布在黄河以南地区。(2)农旅融合效率次热点分布地市数量先增后减，分布范围由分散逐渐趋于集中且分布在热点区域外围。(3)农旅融合效率次冷点范围逐渐减少且由集聚转为分散，大致分布在热点和次热点周围。(4)农旅融合效率冷点分布范围大致趋于稳定，开封和漯河始终处于冷点范畴。究其原因，开封农旅产业的相互促进效率均较低导致融合效率水平低，漯河是受制于旅游业发展不充分引起旅游业对农业的促进效率和融合效率均较低。(5)农旅融合效率的空间分类与冷热点分析图均反映出，河南省农旅融合提质工程，不仅要着重“建高地”也要推动“成高原”，充分发挥其带动与扩散效应。
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图 3 河南省农旅融合效率冷热点分布图Figure 3. Distribution of cold and hot spots of agricultural-tourism integration efficiency in Henan province3. 驱动机理分析
河南省农旅融合效率表现为显著的空间差异，为深入探究其空间异质性驱动机理，运用WANG等[15]提出的地理探测器工具，选取经济发展水平、居民消费水平、政府支持、科技信息服务水平、创新能力、交通条件和特色农旅资源等方面8项自变量因子(表 3)，探究2019年自变量因子对融合效率空间分异的解释力度(表 4)。
表 3 农旅融合效率影响因子一览Table 3. A list of impact factors of agriculture-tourism integration efficiency一级指标 二级指标 变量因子 经济发展水平 人均GDP(元) X1 居民消费水平 居民家庭人均可支配收入(元) X2 政府支持 一般财政公共预算支出(亿元) X3 科技信息服务水平 邮电业务总量(亿元) X4 创新能力 R&D经费支出(万元) X5 交通条件 公路里程(km) X6 私人轿车拥有量(辆) X7 特色农旅资源 乡村旅游特色村数量(个) X8 表 4 探测因子影响力与交互作用解释力Table 4. Detection factor influence and explanatory power of interactionsX1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X1 0.535 6 X2 1.000 0 0.265 5 X3 0.898 5 0.988 2 0.1874 X4 1.000 0 0.827 8 0.592 5 0354 6 X5 0.781 1 0.900 7 0.988 2 1.0000 0.420 2 X6 0.812 6 0.8540 0.516 2 0.961 5 0.858 6 0.332 9 X7 0.965 2 0.8663 0.558 7 0.582 5 0.849 7 0.964 0 03564 X8 0948 9 1.000 0 1.000 0 1.000 0 0.998 2 0.947 2 0.831 8 0.563 2 注：蓝色底纹表示非线性增强，橙色底纹表示双因子增强 探测器结果显示：(1)任意两个自变量因子X对融合效率Y空间异质的影响存在显著性差异(P＜0.01)，表明影响因子选取有效；(2)X对Y的影响大小排序为X8(0.563 2)>X1(0.535 6)>X5(0.420 2)>X7(0.356 4)>X4(0.354 6)>X6(0.332 9)> X2(0.265 5)>X3(0.187 4)，说明了特色农旅资源、经济发展水平强有力地解释了农旅融合效率空间差异的原因，而政府支持差异则并非是推动区域融合效率提升的主要因素；(3)因子交互作用表现为双因子增强和非线性增强，如居民消费水平X2增强了其他因子对融合效率Y的影响，X1∩X8(0.948 9)> X1∩X6(0.812 6)>X1∩X5(0.781 1)>X1 (0.535 6) 表示经济发展水平与特色农旅资源、创新能力和公路里程等呈现非简单叠加的相互增强。
4. 结论
选取河南省18个地市为研究尺度单元，从产业融合视角构建农旅融合效率评价指标体系，运用DEA仁慈型交叉效率模型测算2010—2019年农旅产业融合质量，并从地理学视角分析农旅融合效率时空演化特征和驱动机制。结果表明：(1)近10年间，河南省农旅融合效率稳定在0.90左右，农旅融合水平尚需要进一步提升。同时，农旅融合效率>旅游业对农业的促进效率>农业对旅游业的促进效率，说明农业发展水平的滞后一定程度上阻碍了农旅产业高质量融合发展，河南要加速推进现代化农业高质量建设。(2)河南省农旅融合效率呈现出显著的空间分异规律，尤其是农业对旅游业的促进效率区域差异极为显著。农旅融合质量高的地区不仅表现为效率水平高、稳定性强而且集中分布，相反低效率水平、波动性强且分散分布。揭示了当代农旅产业融合发展，不能一味追求效率水平，要在加快农旅融合质量“高地”建设的同时，推动某区域成“高原”。(3)乡村旅游特色村数量、人均GDP、R & D经费支出和私人轿车拥有量是影响农旅融合效率空间分异的主要影响因子，说明了打造特色旅游资源、加大创新投入和提高经济发展水平是当下农旅融合质量提升的关键。(4)河南省农旅融合效率空间异质性显著，但碍于以市级行政单元为研究尺度，未做空间自相关性规律探讨，无法从核心-边缘理论等视角探究不同地区间农旅融合质量的空间极化与扩散效应，下一步计划细化研究尺度单元到县级，深入探究农旅融合效率的空间结构特征。(5)近两年受新冠疫情的影响，入境旅游人次和国际旅游收入锐减极为严重，整个旅游业产出都不乐观。在疫情常态化防控形势下，各级政府纷纷推出特色乡村周边游等旅游业复苏措施，更进一步加深了农业与旅游业相互交叉、融合和渗透，在新的旅游业发展态势下，如何衡量旅游业产出成为值得深思的问题。
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图 1 近10年河南省农旅融合效率
Figure 1. Integration efficiency of agriculture and tourism in Henan province in recent 10 years
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图 2 农旅融合效率水平空间分类
Figure 2. Spatial classification of agricultural-tourism integration efficiency
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图 3 河南省农旅融合效率冷热点分布图
Figure 3. Distribution of cold and hot spots of agricultural-tourism integration efficiency in Henan province
表 1 河南省农旅融合效率评价指标体系
Table 1 Evaluation index system of agricultural-tourism integration efficiency in Henan province
一级指标 二级指标 三级农业系统 三级旅游业系统 投入 劳动力 第一产业从业人口(万人) 第三产业从业人口(万人) 资本 农林牧渔业固定资产投资额(亿元) 住宿与餐饮固定资产投资额(亿元) 土地 农作物播种面积(万hm2) 旅游资源丰度 其他 农业机械化总动(万kW) 星级饭店数(个) 耕地灌溉面积(khm2) 旅行社数量(个) 产出 产值 第一产业总产值(亿元) 国内旅游总人次(万人次) 入境旅游人次(人次) 收入 农村可支配收入(元) 国内旅游收入(亿元) 国际旅游收入(万美元) 
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表 2 河南省农旅融合效率一览表
Table 2 Agricultural-tourism integration efficiency list of Henan province
地区 农旅融合效率 旅游业对农业的促进效率 农业对旅游业的促进效率 均值 标准差 均值 标准差 均值 标准差 郑州 0.931 0.030 0.933 0.028 0.039 0.007 开封 0.753 0.035 0.729 0.075 0.188 0.021 洛阳 0.933 0.025 0.996 0.004 0.106 0.017 平顶山 0.998 0.004 0.816 0.059 0.658 0.144 安阳 0.913 0.037 0.726 0.063 0.338 0.072 鹤壁 0.894 0.059 0.718 0.056 0.861 0.110 新乡 0.944 0.019 0.714 0.045 0.368 0.047 焦作 0.817 0.031 0.636 0.045 0.146 0.019 濮阳 0.951 0.033 0.829 0.098 0.672 0.122 许昌 0.935 0.053 0.656 0.064 0.728 0.114 漯河 0.759 0.030 0.591 0.057 0.843 0.052 三门峡 0.949 0.037 0.812 0.082 0.484 0.182 南阳 0.982 0.012 0.720 0.043 0.712 0.084 商丘 0.968 0.012 0.815 0.108 0.794 0.061 信阳 0.912 0.053 0.919 0.054 0.573 0.104 周口 0.948 0.031 0.777 0.039 0.957 0.028 驻马店 0.939 0.035 0.813 0.071 0.804 0.107 济源 0.900 0.066 0.678 0.071 0.818 0.055
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表 3 农旅融合效率影响因子一览
Table 3 A list of impact factors of agriculture-tourism integration efficiency
一级指标 二级指标 变量因子 经济发展水平 人均GDP(元) X1 居民消费水平 居民家庭人均可支配收入(元) X2 政府支持 一般财政公共预算支出(亿元) X3 科技信息服务水平 邮电业务总量(亿元) X4 创新能力 R&D经费支出(万元) X5 交通条件 公路里程(km) X6 私人轿车拥有量(辆) X7 特色农旅资源 乡村旅游特色村数量(个) X8
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表 4 探测因子影响力与交互作用解释力
Table 4 Detection factor influence and explanatory power of interactions
X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X1 0.535 6 X2 1.000 0 0.265 5 X3 0.898 5 0.988 2 0.1874 X4 1.000 0 0.827 8 0.592 5 0354 6 X5 0.781 1 0.900 7 0.988 2 1.0000 0.420 2 X6 0.812 6 0.8540 0.516 2 0.961 5 0.858 6 0.332 9 X7 0.965 2 0.8663 0.558 7 0.582 5 0.849 7 0.964 0 03564 X8 0948 9 1.000 0 1.000 0 1.000 0 0.998 2 0.947 2 0.831 8 0.563 2 注：蓝色底纹表示非线性增强，橙色底纹表示双因子增强
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