1 引言

进入十四五时期，我国迈向全面建设社会主义现代化国家的新征程，经济迈入高质量发展阶段，新阶段对我国的产业结构、产业发展提出新的要求^[1]。第十三届全国人大四次会议出台的《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》提出要推动科技产业同各项产业进行深度融合发展，构建一批优势互补、结构合理的战略性新兴产业，用科技革命推动产业变革和经济发展^[2]。其中文旅产业作为我国的“朝阳产业”已经全面融入国家战略体系，在国家经济战略层面愈发重要^[3]，“十四五”规划更是明确指出要坚持以文塑旅、以旅彰文，以科技融合推动文旅产业新腾飞，以科技承载迸发文旅产业新动力，以科技赋能助力文旅产业新发展^[4]。在以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进新发展格局的当下，为了进一步顺应经济转型新要求，推动产业结构新升级，助力产业发展新动能，推动我国“文化—旅游—科技”（以下简称“文—旅—科”）产业融合发展具有重要现实意义。随着市场经济全球化和区域发展一体化，城市群作为城镇化新型主体形态已成为我国经济稳步上升、区域协调发展的主要支撑力量^[5]，其内部所辖城市作为城市群的空间基本组成单元，“文化—旅游—科技”产业融合发展状况是衡量其产业整体发展优劣的重要判断^[6]，是指导城市群高质量发展的重要指标^[7]。因此探究我国城市乃至城市群的“文—旅—科”产业融合发展水平和发展演化态势有助于对我国城市群产业融合发展状况的整体把握，有助于各级政府针对性地制定城市群产业发展政策，有助于促进我国城市群的高质量可持续发展^[8]。

“文—旅—科”产业融合发展是文化、旅游和科技产业协调发展的综合作用结果，着重研究三种产业的协调发展水平，是产业融合发展评价研究的一方面。当前关于产业融合发展的学术研究较为丰富，国内较早可以追溯到于刃刚发现随着农业产业化的发展，第一产业加快了同第二、第三产业的融合，同样随着科学技术的进步，第二产业与第三产业之间也加快了相互融合的步伐^[9]。基于产业融合发展理论模型来看，学者们较多使用空间效应理论模型、空间计量模型和耦合协调度模型等理论模型进行相关研究，其中陈堂等基于柯布—道格拉斯函数建立数字化转型对产业融合发展作用的空间效应理论模型，发现我国的产业融合发展整体处于较低水平^[10]；周春波采用经典计量模型与空间计量模型的结合对文化与旅游产业融合发展影响旅游产业结构升级的机理基础性与拓展性理论假说进行了实证检验^[11]；殷杰等借助耦合协调度模型测算展览业与旅游业的耦合协调发展水平并分析相关时空特征^[12]。基于产业融合发展研究对象来看，学者们较多着力于省域^[13]、市域^[14]和微观企业^[15]等视角下探究产业融合发展状况，以城市群为研究视角探究产业融合发展的文章较少，例如洪学婷等在建调模型对长三角城市群的产业耦合协调关系进行研究^[16]。当下关于文旅产业融合发展的学术研究较为成熟^[17]，但将科技产业引入“文旅”产业探究产业融合发展的研究还在起步阶段，且以城市群为研究视角进行“文—旅—科”产业融合发展的学术研究较少。随着科技产业对文化、旅游产业融合发展的助推作用日益增强，国家可持续发展对科技产业同其他产业深入融合发展的需求日益提高和城市群对经济增长的贡献度日益上升，城市群已经成为承载我国科技创新推动文化、旅游产业深入融合发展的重要空间载体^[18]，因此基于时空演变视角探究中国城市群“文—旅—科”产业融合发展水平攀升规律具有重要的理论和现实意义^[19]。

本文拟通过以下几个方面为新时代城市群“文—旅—科”产业融合发展的研究奠定理论与现实基础：第一，从城市群发育的角度，运用几何推导结合数值模拟的方法，对中国城市群“文—旅—科”产业融合发展水平攀升规律的基本原理加以分析，并建立相关的数理模型；第二，基于改进的耦合协调度模型对中国城市群“文—旅—科”产业融合发展水平进行综合评价并探究其时空演化规律；第三，将中国城市群“文—旅—科”产业融合发展水平攀升态势与所建立的数理模型加以模拟验证。

2 城市群产业融合发展理论研究基础 2.1 基本原理及理论解析

城市群在形成发育过程中伴随着地区专业化和产业协同集聚，产业的融合发展在空间上集中产生的经济效果以吸引周围城市向中心城市靠拢，从而促进了城市群的形成、发育和可持续发展^[20]。同样，城市群在发育过程中又反作用于城市群产业的融合发展。城市群“文—旅—科”产业融合发展水平随着时间推移和城市群的集聚发展呈现指数式增长态势，呈不规则弧形，遵循指数攀升规律（见图 1）。

其具体过程表现如下：在城市群发育初期，当中心城市A依靠自身产业资源禀赋难以提升其“文—旅—科”产业融合发展水平时，中心城市A会主动联合周边城市B，使得城市集群内部进行文化、旅游和科技产业资源要素之间的流通与优化配置^[21]。产业资源要素在两城市间重新进行资源整合集聚的过程中，在产业融合系统的稳定运转和产业协同集聚效应的共同作用下，造成产业资源的流通形成了“1+1+1>3”的发展态势，促使城市集群的产业融合发展水平大幅度提升，当城市A和城市B之间的要素流通达到相对稳定水平时，城市间的产业资源配置效率达到相对最优，进入突破期，此时两城市的产业融合发展对周边城市要素资源的吸引将进一步扩大，旧的城市集群将吸收新城市C实现区域内范围更广的“文—旅—科”产业融合发展。以此类推，中心城市A通过不断联合周边城市B、C、…、N，促进城市A与n-1个城市形成城市群并进行产业资源要素的流通与优化再配置使得城市群产业融合发展水平不断达到新的突破期，以促进城市群产业融合增长态势越发明显，即指数型发展。

在城市群内部，产业间的协同集聚促进了城市群的形成发育，同时城市群在形成发育过程中又反作用于城市群文化、旅游和科技产业的优化协调发展，正是在城市群不断发育的过程中，促使了城市群“文—旅—科”产业融合发展水平呈指数式攀升^[22]。

2.2 几何表达及函数模型

在时间序列下，随着城市群发育、产业资源的优化再配置和产业协同集聚效应的共同作用，城市群产业融合发展水平呈指数式增长的一条不规则弧型攀升曲线，称为城市群“文—旅—科”产业融合发展水平攀升函数曲线。依据城市群“文—旅—科”产业融合发展水平攀升规律的基本原理，通过数理函数模型进行表达，如下：

(1)

(2)

式中，y_t表示城市群在某一时点t的城市群产业融合发展水平，y'为指数函数的斜率，表示城市群产业融合发展水平的变化率，t表示时间，a为指数函数的常数部分，表示城市群文化、旅游和科技产业资源优化再配置的发展系数，b为指数函数的指数部分，表示城市文化、旅游和科技产业的协同集聚效应的发展系数，c为常数。为了提高数理模型的准确性，现对其进行改进。其中y₀代表城市群发展初期基础的产业融合发展水平，t₀代表城市群发展初期，y'代表城市群产业融合发展水平的攀升速度。

(3)

(4)

(5)

城市群产业融合发展水平攀升率是持续上升的，但在某一段周期内也存在着周期内最小攀升率和周期内最大攀升率。其中，周期内最小攀升率指城市群在一个周期的初期，此时中心城市还未联合其他城市展开产业间资源优化再配置和城市产业的协同集聚发展，攀升率在周期内处于最低水平；最大攀升率是指在一个周期内，旧的城市集群在经过与新城市进行产业资源优化再配置和城市产业的协同集聚发展后，但尚未进入突破期的产业融合发展水平最大值，此时攀升率值在周期内处于最高水平，具体表达式如下：

(6)

(7)

(8)

其中，k_max表示最大攀升率，k_min表示最小攀升率，k表示一个周期范围内城市群产业融合发展水平呈指数式攀升的平均攀升率，S表示t-t₀时段内城市群产业融合发展水平的攀升速度。

3 研究设计 3.1 研究区域

近年来，城市群逐渐成为我国新型城镇化道路上的主体形态，成为国家参与世界分工的新型主体单元^{[23, 24]}。本文参照国务院、国家发展和改革委员会以及各省（直辖市、区）级政府批复印发的19个城市群发展规划文件，确定中国的城市群分布状况，包含重点建设国家级城市群（长江三角洲、珠江三角洲、京津冀、长江中游、成渝），稳步建设区域级城市群（山东半岛、粤闽浙沿海、中原、关中平原、辽中南、哈长、北部湾、天山北坡），引导培育地区级城市群（滇中、黔中、晋中、兰西、呼包鄂榆、宁夏沿黄）等229个城市进行研究^[25]（见图 2）。

3.2 研究方法 3.2.1 耦合协调度模型

本文通过建立“文化—旅游—科技”三产业的耦合协调度模型对中国城市群文化、旅游和科技产业的融合发展态势进行评价分析，进而探究中国城市群“文—旅—科”产业融合发展水平的时空演化规律。

(9)

(10)

对于产业间耦合度模型来说^[26]，其中C表示城市群文化、旅游和科技三产业的耦合函数值，且C∈[0, 1]。当C=0时，三产业耦合度最差，产业间并无关联且无序独立发展；当C=1时，三产业耦合度最佳，表示产业间完全关联并有序发展；当C∈(0, 0.3]时，属于低水平耦合阶段；当C∈(0.3, 0.5]时，属于耦合颉颃阶段；当C∈(0.5, 0.8]时，属于耦合磨合阶段；当C∈(0.8, 1)时，属于高水平耦合阶段。其中U₁、U₂、U₃分别表示城市群文化、旅游和科技三产业的独立发展水平；a_i、b_j、c_k分别表示三产业中的各指标的权重，x_i、z_j、u_k分别表示各产业中的各指标的得分值；m、n、o分别表示各产业中内各个指标的个数。

但此模型存在着很多不足，即当各子产业评价得分均处于相近水平时，无论其整体水平高低，计算得出的耦合函数值也会很高。本文基于城市群视角探究产业融合发展水平，不仅仅是协调发展，同时还要求高水平、高质量的协调发展，因此本文在耦合度模型的基础上加以改进成为耦合协调模型^[27]，如下：

(11)

(12)

式中，T为产业耦合协调发展的综合评价指数，α、β、γ为产业待定系数，鉴于城市群文化、旅游和科技三系统同等重要，故取α = β = γ =0.333。D为耦合协调度，反映城市群文化、旅游和科技产业的整体协同发展水平，耦合协调度取值区间为0到1，当D取值为0时，表示城市群文化、旅游和科技产业间并不存在协调发展；当D取值为1时，表示城市群产业间达到了完全协调；D值越高表明产业间协调发展程度越高。根据前人经验，将耦合协调度进行等级划分如下^[28]（见表 1）。

3.2.2 TAF模型

耦合协调模型能较好的反映城市群的文化、旅游和科技的整体协调发展水平，但仍有局限性，该模型只能衡量某一时点下城市群的“文—旅—科”产业协调发展水平，因此本文引入时间序列对耦合协调度模型进行改进，增加了时间变化上的调整系数^[29]。

(13)

(14)

(15)

(16)

式中，t为年份，年份介于2011至2018年；分别表示中国城市群文化、旅游和科技各个系统指标数据的均值；r_it、r_jt、r_kt分别为t年城市群文化、旅游和科技三个系统指标数据相较于上一年的增长率；R₁、R₂、R₃分别为城市群文化、旅游和科技三个系统得分的发展调整系数；U_gt为第g个系统在第t年的得分，g=1，2，3，U'_gt则为发展调整系数调整后的新系统得分值；在得到U'_gt后，便可继续计算每一年各城市群的耦合协调度，将其定义为城市群“文—旅—科”产业融合发展水平，同理可用此模型计算得出城市的产业融合发展水平。

3.2.3 熵值法

在对城市不同产业系统的各项子指标进行综合计算时，各项子指标的赋权会影响到评价结果的真实性。熵值法作为一种客观赋权方法，应用在社会科学中消除指标间的单位差异，实现不确定性程度的衡量，根据熵值大小得出指标权重^[30]。每一项指标的作用大小由指标数值的大小v_φϕ决定，当某一指标数值为0时，该项指标在综合评价中不起作用，因此本文首先对指标数据进行无量纲化处理，而后结合熵值法计算得出权重。

对于p个评价指标，q个评价对象，计算第φ个城市群的第ϕ项指标的比重：

(17)

计算指标信息评价熵：

(18)

计算信息冗余度：

(19)

计算指标权重：

(20)

3.3 指标体系构建

本文以城市群为研究视角，遵循构建指标体系的全面性、系统性、典型性和数据可得性等原则，在孙剑锋^[31]、刘安乐^[32]、李丽^[33]等学者的研究基础上，发现产业融合发展的评价体系构建较多着眼于产业结构和产业资源禀赋的共同决定作用，在借鉴前人产业协调发展研究的基础上，构建“文—旅—科”产业融合发展的评价体系，包含文化、旅游和科技共3个板块层，文化产业结构、文化资源禀赋、旅游产业结构、旅游资源禀赋、科技产业结构、科技资源禀赋6个结构层共21个要素层，并运用熵值法计算得到各要素所占权重（见表 2）。

3.4 数据来源

本研究用于城市群产业融合发展评定的空间面板数据介于2011年至2018年，由于城市群样本中包含部分地级市代管的县级市或省直管的县级市，数据样本可能会出现重叠，因此予以剔除，加之部分城市数据缺失严重同样需要剔除，因此选取城市群样本区间包含的全国203个城市的数据，其中经济、文化产业、旅游产业和科技产业相关数据均来自于2011—2018年《中国城市统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国文化文物和科技统计年鉴》《中国科技统计年鉴》和2011—2018年中国国民经济和社会发展统计公报和各城市国民经济和社会发展统计公报；部分文化、旅游和科技产业相关数据来自于2011年—2018年各省统计年鉴；全国的数据来自于2010—2018年《中国统计年鉴》；些许漏缺搜寻于中国统计局官网及各省统计局官网，极个别数据缺失通过平滑处理进行补充^[34]。

4 实证分析 4.1 描述性统计分析

本文运用熵值法计算得出中国城市群及所辖城市的文化、旅游和科技产业各自指标的权重并进行综合计算得到历年城市群在文化、旅游和科技产业的综合得分，通过TAF模型计算得出城市群文化、旅游和科技三产业的发展调整系数，继而计算得到经过系数调整后的产业综合得分；将历年城市群调整后的产业得分值代入耦合协调度模型得到中国城市群“文—旅—科”产业融合发展水平演化情况并进行描述性统计（见表 3）。

由表 4可知，2011年—2018年我国城市群“文—旅—科”产业融合发展水平总体呈上升趋势，印证了在城市群发育过程中，在产业资源的优化再配置和产业协同集聚效应的共同作用下我国城市群“文—旅—科”产业融合的稳步发展。由横纵差值可知，长三角城市群的产业融合发展水平在历年都是稳居榜首的，代表了我国城市群文化、旅游和科技产业融合发展的最高水平，且长三角城市群的历年产业融合发展增长态势也较好；宁夏沿黄城市群产业融合发展水平在诸多年份排至末尾，相较于其他城市群，该城市群的产业融合发展动力明显不足，后劲欠缺，其产业融合发展之路道阻且长。

经过计算得到中国城市群的历年“文—旅—科”产业融合发展攀升率，城市群平均攀升率为7.88%，其中攀升率最高是天山北坡城市群，为11.9%；攀升率最低是辽中南城市群，为4.05%。城市群“文—旅—科”产业融合发展水平增幅最大的城市群为长三角城市群，在2011年其产业耦合协调就达到了初级协调水平，产业融合发展基础较好，在2018年达到了优质协调水平，其增幅较大的原因是科技产业综合得分上涨较快，且文化和旅游产业得分也有了不俗的提升；城市群“文—旅—科”产业融合发展水平增幅最小的城市群为辽中南城市群，其产业耦合协调类型在2011 —2018年一直处于失调水平，该城市群在2011年产业融合发展水平在中国城市群中可以排至中上位，但其发展态势严重不足，几年间陆续被其他城市群超越，纠其原因是文化、旅游和科技产业资源禀赋不足，不足以支撑产业融合的有效发展。

4.2 城市群产业融合发展综合水平分析

将中国城市群历年的“文—旅—科”产业耦合协调度进行加总平均得到城市群的产业融合发展综合得分、排名和协调类型并进行描述性统计（见表 4），并利用ARCGIS10.2绘制得到中国城市群“文—旅—科”产业融合发展分级图（见图 3）。

由表 5可知，以长三角城市群、京津冀城市群为代表的重点建设国家级城市群的“文—旅—科”产业融合发展水平较高，且发展态势强劲；而以山东半岛城市群、粤闽浙沿海城市群为代表的稳步建设区域级城市群产业融合发展水平要稍次于国家级城市群，在城市群整体范围中只能处于中游水平；以兰西城市群和宁夏沿黄城市群为代表的引导培育地区级城市群产业融合发展水平在城市群整体范围中处于下游水平，与国家级城市群和区域级城市群存在较大差距。产业融合发展高质量区域由国家级重点建设城市群逐步向周边的稳步建设区域级城市群和引导培育地区级城市群扩散。从中国城市群的“文—旅—科”产业融合发展水平进一步印证了我国政府对中国城市群的发展规划、发展定位是准确合理的。

由图表可知，中国城市群“文—旅—科”产业融合发展水平整体存在差距，19个城市群中只有长三角、京津冀、珠三角、长江中游和成渝城市群5个国家级城市群的产业融合发展综合水平属于协调状态，其中长三角城市群属于高度协调水平，京津冀城市群属于初级协调水平，珠三角、长江中游和成渝城市群属于勉强协调水平。除国家级城市群外的区域级城市群和地区级城市群产业融合发展综合水平均属不协调状态，其中处于濒临失调状态的城市群有3个，轻度失调城市群有6个，中度失调城市群有5个，无重度失调城市群和极度失调城市群，我国城市群“文—旅—科”产业融合发展之路任重道远，尚存在着较大进步空间。随着时间的发展，虽然城市群的总体“文—旅—科”产业融合发展水平有所提升，但城市群间的产业融合发展水平之间的差距越来越大。

4.3 全局时空演化分析

为了进一步在时间序列上探究城市群产业融合级别演进趋势，制作了城市群“文—旅—科”产业协调类型演化表（见表 5），并抽取2012年、2014年、2016年和2018年份的城市群产业融合发展情况进行描述性统计，并使用ARCGIS10.2对城市群的产业融合发展水平进行趋势面分析和全局演化分析。

4.3.1 全局演化分析

由表可知，从时间序列来看，中国城市群“文—旅—科”产业融合发展水平是显著上升的。在2012年，中国19个城市群中仅有长三角城市群和京津冀城市群属于协调状态，其余城市群均属于失调状态，此时中国城市群“文—旅—科”产业融合发展总体水平较差；在2014年珠三角城市群产业融合协调类型晋升为勉强协调水平，此时中国城市群有3个城市群属于协调状态，山东半岛、成渝城市群等失调城市群也有了小幅度的跨越提升；到2016年，长三角城市群已经跃升至高度协调类型，此时成渝城市群和长江中游城市群也晋升为协调状态，国家级城市群产业融合协调类型均属协调类型；至2018年，山东半岛城市群、粤闽浙沿海城市群和关中平原城市群也晋升至协调类型，截至此时有8个协调状态城市群，11个失调状态城市群。从2011年至2018年来看，中国城市群“文—旅—科”产业融合发展水平相较于发展初期有了较大提高，但部分城市群发展仍有不足。

4.3.2 全局趋势面分析

利用Arcgis10.2分别绘制出2012年、2014年、2016年和2018年的中国城市群“文—旅—科”产业融合发展的空间趋势分析图（见图 4）。

在中国城市群“文—旅—科”产业融合发展空间趋势分析图中，X轴指向东方，Y轴指向北方，绿线和蓝线分别代表了中国城市群产业融合发展水平在东西，南北方向的投影。从整体趋势看，城市群的“文—旅—科”产业融合发展水平在东西方向上主要呈现出“东高—西低”的空间趋势特征，在南北方向上呈现出“倒U形”的空间趋势特征，即中部地区较凸，南北部两端趋势较低。从投影弧度来看，东部地区城市群与西部城市群间的投影弧度较为陡峭，东西部地区城市群间的产业融合发展水平差距较为悬殊；中部地区城市群与北部、南部地区城市群间的投影弧度较为陡峭，表明中部地区城市群的产业融合发展水平与南方、北方地区城市群差距较为悬殊。从时间序列来看，2012—2018年的中国城市群“文—旅—科”产业融合发展水平整体空间趋势变动较小，从整个时间范围来看，东部地区城市群的产业融合发展水平都优于西部地区，中部地区城市群的产业融合发展水平都优于南部、北部地区城市群。整体而言，中国东部、中南部等地区的城市群“文—旅—科”产业融合发展水平领先于其他地区城市群。

4.3.3 城市演化格局分析

依据上述公式计算得出中国城市群所辖城市的“文—旅—科”产业融合发展水平，并利用Arcgis10.2绘制出2012年、2014年、2016年和2018年的中国城市群“文—旅—科”产业融合发展区域分级图，图中白色区域为不属于19大城市群的地区或由于数据不可得性等原因剔除的某些城市地区，将白色区域定为非研究区域（见图 5）。

由时空演变格局可知，城市群所辖城市间的产业融合发展差距较大，只有以北京市、上海市为代表的几个国家级城市群中心城市产业融合发展水平较高，其余城市的产业融合发展水平较低，多处于失调状态。城市产业融合发展水平以“东南高—西北低”为主要区位特征，胡焕庸线以东地区的城市产业融合发展水平要优于西部地区城市，表现出在内陆地区城市群产业融合发展水平稍处劣势，而东南沿海地区的城市群产业融合协调发展水平偏高，这与城市群的区位优势、经济发展水平和政府政策是密切相关的。中国城市群所辖城市的产业融合发展水平处于上升状态，但发展态势明显不足，只有少数中心城市的“文—旅—科”产业融合发展水平有较大幅度提升，大部分城市的产业融合发展态势不足，仍处于失调状态。

5 模拟与验证

根据2011年至2018年之间城市群“文—旅—科”产业融合发展水平时间序列值，对指数式攀升函数进行多次曲线拟合，拟合得到各城市群产业融合发展水平攀升函数曲线的最优函数表达式，并以此为依据绘制相对应的模拟图（见图 6）。由图可知中国城市群的“文—旅—科”产业融合发展水平攀升曲线与攀升规律基本原理图具有较大的相似性，从整体上看城市群“文—旅—科”产业融合发展水平攀升曲线拟合效果较好，反映出了城市群产业融合发展水平呈指数式攀升的发展态势，可利用“文—旅—科”产业融合发展水平攀升函数模型分析预测城市群产业融合的未来发展趋势。

6 结论与讨论

本文通过对城市群“文—旅—科”产业融合发展水平攀升规律的基本原理进行分析，建立相关数理模型得到几何表达式；构建城市群“文—旅—科”产业融合发展的评价指标体系，运用引入时间调整系数改进的耦合协调度模型，计算得到中国城市群及所辖城市的产业融合发展水平并进行时空演化分析；最后使用模拟验证的方法对中国城市群“文—旅—科”产业融合发展水平攀升规律进行拟合验证，得出以下结论：第一，中国城市群“文—旅—科”产业融合发展水平呈指数式攀升态势，并且指数函数拟合成功，可用于预测城市群产业融合发展的未来走势；第二，中国各城市群“文—旅—科”产业融合发展水平差距较大，整体呈“东部、中南部”高，“西部、东北部”低的空间格局；第三，城市群内部城市间“文—旅—科”产业融合发展水平差异较大，基本呈由中心城市向周围城市“阶梯式”下降的局部空间格局。

本研构建引入时间调整系数的改进耦合协调模型对城市群“文—旅—科”产业融合发展水平进行测算，相较以往学者借住基本耦合协调模型方法测算文旅产业融合发展的研究^[35]，提升了测算结果分析的准确性、科学性；通过数学模型推导，定义了“文—旅—科”产业融合发展规律的曲线函数并拟合成功，相较以往基于文旅融合水平测算结果的基本态势分析^[36]、时空演化分析^[37]等方面的规律分析，能够为科学预测城市群“文—旅—科”产业融合发展的未来走势提供参考。综上，本研究较以往研究在测算方法的运用、数学模型的构建等方面具有较大优势，但仍存在以下问题需继续讨论：城市群“文—旅—科”产业融合发展是一个复杂的动态过程，因此城市群“文—旅—科”产业融合发展受到经济、社会、自然等多个方面因素的影响。准确把我城市群“文—旅—科”产业融合发展的影响因素，分析各项因素对其影响的作用机制，也是推动城市群“文—旅—科”产业融合发展的一项重要议题。本研究的研究目的是从城市群形成发育过程出发，科学测算模拟城市群“文—旅—科”产业融合发展的客观规律，因此未涉及相关影响因素的探究，日后可参照吴丽等人的研究^[4]，运用地理探测器分析经济、社会、自然等因素影响城市群“文—旅—科”产业融合发展空间分异规律的作用机制。