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地理科学进展 >

2024 , Vol. 43 >Issue 10: 1943 - 1955

DOI: https://doi.org/10.18306/dlkxjz.2024.10.004

“数字经济与区域文旅高质量发展”专栏

数字经济对旅游产业发展的影响机理

  • 杨晓琰 , 1 ,
  • 宋瑞 1, 2
展开
  • 1.中国社会科学院财经战略研究院，北京 100006
  • 2.中国社会科学院大学商学院，北京 102488

杨晓琰(1988— )，女，河北石家庄人，博士后，研究方向为产业经济与旅游发展。E-mail:

收稿日期: 2024-01-18

  修回日期: 2024-09-20

  网络出版日期: 2024-10-23

基金资助

国家社会科学基金重大项目(23ZDA092)

收起

Mechanism of influence of the digital economy on tourism industry development

  • YANG Xiaoyan , 1 ,
  • SONG Rui 1, 2
Expand
  • 1. National Academy of Economic Strategy, Chinese Academy of Social Sciences, Beijing 100006, China
  • 2. Business School, University of Chinese Academy of Social Sciences, Beijing 102488, China

Received date: 2024-01-18

  Revised date: 2024-09-20

  Online published: 2024-10-23

Supported by

Major Program of the National Social Science Foundation of China(23ZDA092)

Fold

摘要

数字经济是助推旅游产业发展的重要引擎。为了剖析数字经济对旅游产业发展的影响机理，论文基于2012—2019年中国30个省份(西藏和港澳台地区数据暂缺)面板数据，分别采用面板基准回归模型、中介效应模型和空间计量模型进行实证探究。研究发现：① 数字经济对旅游产业发展具有显著促进作用；② 消费需求、技术创新和制度变革是数字经济影响旅游产业发展的重要渠道，其中，消费需求和技术创新具有中介效应，制度变革则具有遮掩效应；③ 一定空间权重条件下，数字经济对旅游产业发展具有空间溢出作用，数字经济对信息化邻近地区旅游产业发展具有虹吸效应，对地理邻近地区的空间溢出效应不明显。研究可为进一步深化数字经济和旅游产业融合发展、助推旅游产业高质量发展提供理论参考和实践指导。

关键词： 数字经济; 旅游产业发展; 传导机制; 空间溢出效应

本文引用格式

杨晓琰 , 宋瑞 . 数字经济对旅游产业发展的影响机理[J]. 地理科学进展, 2024 , 43(10) : 1943 -1955 . DOI: 10.18306/dlkxjz.2024.10.004

Abstract

The digital economy is an important driver of the development of the tourism industry. In order to analyze the multidimensional transmission mechanism and spatial spillover effect of the digital economy on the development of the tourism industry, this study used the panel data of 30 provinces (data of Xizang, Hong Kong, Macao and Taiwan are temporarily unavailable) in China's mainland from 2012 to 2019, and the panel benchmark regression model, the mediation effect model, and the spatial econometric model to conduct an empirical analysis. The results show that: 1) The digital economy played a significant role in promoting the development of the tourism industry. 2) Consumer demand, technological innovation, and institutional change were the important pathways of the digital economy affecting the development of the tourism industry. Among these three factors, consumer demand and technological innovation had a partial mediation effect, and institutional change had a masking effect. 3) Under the condition of a certain spatial weight, the digital economy had a spatial spillover effect on the development of the tourism industry, and the digital economy had a siphon effect on the development of the tourism industry in the adjacent areas of informatization, but had no obvious spatial spillover effect on the geographically adjacent areas. This paper can provide theoretical references and practical guidance for further deepening the integration of digital economy and tourism industry, and promoting high-quality development of the tourism industry.

Key words： digital economy; tourism industry development; transmission mechanism; spatial spillover effects

伴随大众旅游时代的到来和旅游消费需求的复苏，旅游业在国民经济中的地位和作用愈发重要。2024年5月，习近平总书记在全国旅游发展大会上指出，中国旅游业日益成为新兴的战略性支柱产业和具有显著时代特征的民生产业、幸福产业。旅游产业发展是中国经济高质量发展的重要支撑。“坚持守正创新、提质增效、融合发展”是新发展阶段推动旅游业高质量发展的关键要求。数字经济作为强化国家战略的科技力量、优化产业结构的核心渠道、改变消费方式的重要因素，对实现经济高质量发展具有关键性作用[1]。面对从“量”的增长向“质”的提升的转变，解决旅游产业粗放式增长、外延式发展、同质化竞争等问题，是实现提质增效的关键[2]。探究数字经济对旅游产业发展的影响及其传导机制，可有效解决制约旅游经济增长的老问题或新障碍，有利于识别新时期旅游经济发展的新动能与新契机，从而实现旅游业高质量发展。
旅游业高质量发展是支撑中国经济高质量发展的重要维度[3]。旅游活动是涉及“吃、住、行、游、购、娱”等诸多环节的复杂活动。因此，旅游产业发展的影响因素众多。交通可达性[4-5]、旅游产业多样化和专业化集聚[6-7]、城镇化率[8]、管理制度环境[9-10]等诸多因素都会对旅游产业发展产生影响。新一轮科技革命和产业变革浪潮下，数字经济凭借其高创新性、强渗透性、广覆盖性深刻影响着旅游业发展，逐渐成为促进旅游业高质量发展的重要引擎[11]。数字经济对旅游产业发展的影响主要表现在以下几个方面：其一，从数字技术视角来看，数字经济发展的核心动力是数字技术[12]。数字技术弱化了地理边界对要素资源流动的限制，降低了信息不对称，实现旅游需求偏好与目的地供给信息的精准匹配[13]，激发潜在消费需求，提供多元化的产品供给，从而降低产品成本，实现范围经济[14]。数字技术能显著降低搜索成本、复制成本等消费成本[15]，有助于消费主体更广泛和高效地搜寻稀缺和利己产品，释放长尾效应[16]。数字技术具有强大的资源整合能力[17]，提升旅游业跨界融合能力，不断推动旅游业分工细化，推动产业结构优化升级[18]。其二，从数据要素视角来看，数据要素是数字经济发展的核心组成部分[19]。一方面，数据要素作为一种新的生产要素加入到生产函数中，能够拓宽旅游业生产可能性曲线边界[13]，丰富旅游产品供给。另一方面，数据要素具有较强的可复制性、非排他性和融合性等优势，有利于打破资源与数据要素的桎梏[17]。此外，数字经济具有显著的扩散效应和溢出效应。由于受到经济发展、政策倾斜等各种“先天”条件的影响，数字经济还具有明显的空间异质性，其溢出和扩散效应对周边地区旅游业发展具有重要影响[20]。数字经济对邻近地区旅游产业发展具有正向空间溢出效应[21]。但也有研究指出，数字经济对旅游产业发展还可能存在负向空间溢出效应，落后地区无法吸引到优质的生产要素，本地资源也会被发达地区吸引，信息化会对邻地旅游业发展产生负向溢出[22]。
整体而言，围绕数字经济与旅游业发展，学者们大体达成共识。第一，数字技术及数据要素加入生产函数中，可以突破传统资源约束和增长极限[23]，直接影响旅游产业发展；第二，数字经济具有较强的融合性和扩散性等特征，可以通过降低成本、技术创新[7]等渠道间接影响旅游产业发展。但是，以往研究也存在一些不足。从研究内容来看，以往研究多关注数字经济对旅游经济发展影响的理论探讨，实证研究较少；从研究角度来看，以往实证研究中多关注影响机制的研究，多忽视空间因素，实质上数字经济的空间效应对旅游产业发展具有重要影响。鉴于此，本文将空间溢出效应作为数字经济影响旅游产业发展的重要渠道与中介变量放入同一框架进行研究，深入分析消费需求、技术创新、制度变革作为中介变量对数字经济与旅游产业发展关系产生的实际影响。同时，利用空间计量模型实证检验不同空间权重矩阵下数字经济对旅游产业发展的空间溢出效应，以期为深化数字经济促进旅游产业发展研究提供理论基础和经验证据。

1 理论机制与研究假设

1.1 数字经济对旅游产业发展的影响

随着数字经济的蓬勃发展，旅游业正经历着前所未有的变革，数字经济逐渐成为促进现代旅游业体系建设、推动旅游业高质量发展的重要引擎。数字经济对旅游产业发展的影响主要来自两个部分：第一，数字经济发展对本地旅游产业发展产生的影响。在微观层面，数字经济能促使企业进行技术创新和组织变革等，从而促进旅游产品创新、服务管理升级、提高管理效率[24]，降低相关成本[25]。对于旅游消费者，数字经济从根本上重塑了旅游业发展的底层逻辑，旅游产业传统合作模式发生改变，更加凸显旅游者需求，降低了消费者的信息获取成本[26]，不断促进旅游产品和服务的有效供给，优化了旅游体验。在中观层面，数字技术的应用和数字平台的发展，有效提升旅游产业效率[27]，优化旅游产业结构，推动旅游业的高质量发展[28]。在宏观层面，数字经济通过降低信息不对称、提高资源配置效率等优化资源配置方式，提高公共服务水平等[29]，促进旅游业发展[30]。第二，邻近地区数字经济水平提升对本地旅游产业发展产生的空间效应。数字经济发展可以缩小甚至消解地理距离对信息的阻隔，增强区域间旅游业交流的广度和深度[31]。尤其是移动互联网的普及能够高效完成目的地周边旅游产品的联合推送，提高邻近地区的曝光度、拉动游客跨地区流动[32]。数字经济的发展弱化了区域内旅游产业组织之间的关联性，促进组织之间的跨区域合作，旅游业关联知识和信息伴随合作实现空间溢出，带动邻近地区协同发展[33]。数字经济对行政壁垒、地区经济发展差异等因素的存在可能会加剧数字经济活动在空间上的离散性[34]。鉴于此，本文提出以下假设：
H1：数字经济发展能够显著促进旅游产业发展。
H2：数字经济发展不仅能够促进本地旅游产业发展，还对邻近地区旅游产业发展具有空间溢出作用。

1.2 数字经济、消费需求与旅游产业发展

消费需求效应是旅游产业发展的拉动力，对推动旅游消费增长，促进旅游产业供给侧结构性改革具有重要作用。进入数字经济时代，居民消费行为、消费偏好和消费对象都发生了一系列重大变化[35]。具体来看，数字经济可通过以下三个方面影响消费需求。首先，数字经济的发展深刻影响消费者的消费观念。数字经济拓宽了消费的选择渠道，充分掌握消费主动权，消费者不再单纯是产品和服务的接受者，而是成为产品和服务的创造者[36]。生产阶段的数字化升级，降低信息不对称性，提升信息和交易匹配效率，创造新的消费需求[37]。其次，数字经济改变旅游消费习惯。以数字技术为依托，在线购票、智能导航、扫码入场等成为“标配”，实现消费者游前预体验，刺激、提高其消费欲望，并形成多元消费需求。最后，数字经济使旅游消费方式更加多元。数字经济的发展不仅催生了以电商平台为媒介的线上消费方式，也催生了线上与线下融合发展的新型消费方式[36]。数字技术影响下传统消费方式向数字虚拟空间延展[38]，云演播、云旅游等突破时空限制，使消费体验不再拘泥于现场景观游览。鉴于此，本文提出以下假设：
H3：数字经济可通过改变消费观念、消费习惯和消费方式，影响消费需求，进而促进旅游产业发展。

1.3 数字经济、技术创新与旅游产业发展

随着数字经济的发展，旅游企业为了更好地适应市场竞争，满足日益变化的消费需求，不断通过技术驱动产品创新、提升组织管理能力、创新生产经营方式，提升产品和服务质量。具体来看，数字经济可通过三个方面影响企业的技术创新。首先，数字技术应用为旅游企业产品和服务预测提供可能，从而利于其提升产品和服务品质。数字经济利用数字技术精准捕捉、刻画需求变化，以数字化、智能化手段高效满足消费需求，强化需求反馈机制，推动消费内容提质升级[39]。其次，旅游企业数字化转型，有利于推动企业组织变革，降低沟通成本，促进生产效率的提升[40]。尤其是数字技术使旅游企业组织结构日趋扁平化、网络化，管理层次减少，管理技术更加数字化、智能化，旅游企业组织能力、管理效率和决策效率显著提升[30]。同时，数字经济能够帮助提升生产者之间的协作效率，供应链不同环节企业匹配效率更高，进而提升供应链效率，降低生产成本[41]。最后，数字经济创新生产经营方式。数字技术和商业模式在旅游产业中的应用，改变了旅游产品传统的营销方式，通过短视频、智慧旅游等数字化平台，扩展了旅游营销渠道，有效缓解了旅游消费市场的信息不对称，提升了旅游产业的精准营销能力[42]。鉴于此，本文提出假设：
H4：数字经济可通过驱动产品创新、提升组织管理能力、创新生产经营方式等促进旅游产业发展。

1.4 数字经济、制度变革与旅游产业发展

制度创新理论认为文化和制度等非结构因素的驱动是造成地区经济增长长期存在差异的关键[43]。制度环境是根据社会发展需求人为设计的一种约束，对主体间社会和经济行为的规则激励和行为规范[44]。从制度的演变来看，如果旧的制度不能跟随经济增长的革新，就会加剧不公平竞争，导致市场秩序混乱，新的制度将应运而生。数字技术向旅游领域的持续渗透，既加速了产业变迁，也提出了新的治理要求。而数字经济背景下的旅游治理，涉及物理空间和赛博空间，其复杂程度远超过往[45]。数字经济发展为旅游产业发展带来了机遇和挑战，催生出众多新场景、新业态、新模式，亟需制度环境的革新。政府根据产业发展现状而建立起的制度环境，可以提升旅游行业竞争力，改善市场环境[46]。政府设立的减免税收、专项资金、旅发大会等为旅游产业市场环境设定了创新方向和目标，并通过市场环境优化和提升资源配置效率等方式约束市场行为方式，推动地区旅游经济增长。鉴于此，本文提出如下假设：
H5：数字经济可通过刺激制度变革，引导和支持旅游产业、规范市场秩序、优化要素配置，进而促进旅游产业发展。

2 研究方法及数据来源

2.1 研究方法

为了验证数字经济对旅游产业发展的影响，本文构建如下基准回归模型：
l n T o u r i t = α 0 + α 1 l n D i g i t + θ X i t + μ i + δ t + ϵ i t
式中： l n T o u r i t表示地区i在t时期的旅游产业发展水平， l n D i g i t表示地区i在t时期的数字经济水平，Xit表示地区i在t时期的一系列控制变量水平，α0表示常数项，α1表示数字经济对旅游产业发展的影响系数，θ表示控制变量对旅游产业发展的影响系数，μi为个体固定效应，δt为时间固定效应， ϵ i t为随机误差项。
为了探讨数字经济对旅游产业发展的作用机制，结合经典中介效应模型，在式(1)的基础上增加式(2)和式(3)两个回归方程，并采用逐步回归法分别考察消费需求、技术创新和资源配置是否在数字经济与旅游产业高质量发展间具有中介作用。具体方程如下：
l n M e d i t = γ 0 + γ 1 l n D i g i t + γ X i t + μ i + δ t + ϵ i t
l n T o u r i t = φ 0 + φ 1 l n D i g i t + φ 2 l n M e d i t +                                       φ X i t + μ i + δ t + ϵ i t
式中： l n M e d i t为中介变量，分别代表消费需求、技术创新和制度变革； γ 1、 γ、 φ 1、 φ 2、 φ分别代表估计系数； φ 0为常数项。
根据中介效应逐步回归检验方法，首先对式(1)进行回归，检验数字经济是否对旅游产业发展存在影响，若数字经济对旅游产业发展的影响系数α1显著为正，则表明数字经济对促进旅游产业发展具有积极影响；然后按照式(2)检验数字经济与中介变量之间的关系，若γ1显著为正，则表明数字经济与中介变量之间呈正相关关系；最后按照式(3)将数字经济和中介变量同时放入方程中进行回归估计，验证中介效应是否存在。在存在中介效应前提下，中介变量的间接贡献为(φ1×γ1)/α1。基于上文理论分析，由于数字经济外部性和网络性的存在，数字经济对旅游产业发展可能存在空间溢出效应。为了检验数字经济对旅游产业发展的空间溢出效应，本文在式(1)的基础上，引入空间权重矩阵，并构建空间杜宾模型进行检验。空间杜宾模型如下：
l n T o u r i t = ρ 0 + η 1 W i j l n T o u r i t + ρ 1 l n D i g i t +                                       ρ 2 ∑ X i t + η 2 W i j l n D i g i t + η 3 W i j ∑ X i t +                                       μ i t + δ i t + ϵ i t
式中：Wij为空间权重；ρ1、ρ2分别代表估计系数；η1、η2、η3分别代表空间滞后系数；ρ0代表常数项； ρ 1 l n D i g i t表示数字经济对旅游产业发展的直接产出效应， η 2 W i j l n D i g i t表示数字经济对旅游产业发展的空间溢出效应； μ i t 、 δ i t 、 ϵ i t分别代表个体固定效应、时间固定效应和随机误差项。

2.2 指标选择

1) 被解释变量
旅游产业发展(Tour)。以往研究中主要利用人均旅游收入[21]、旅游专业化水平[47⇓-49]以及旅游收入增长率[50]等指标来测度旅游产业发展和旅游经济增长。相较而言，旅游专业化水平和旅游收入增长率更倾向于考察旅游产业量的增加，而人均旅游旅游收入是一个相对综合的指标。本文对旅游产业发展的研究，同时关注其量的增加和质的提升，故而采用人均旅游收入衡量旅游产业发展更为准确(其中，旅游收入包括国内旅游收入和入境旅游收入)，同时采用旅游专业化水平(国内旅游收入和入境旅游收入的总和与当年地区生产总值的比值)进行稳定性检验。
2) 解释变量
数字经济(Dig)。本文在以往数字经济指标体系研究的基础上，结合数字经济的内涵和发展实际，从数字经济基础设施、数字经济应用、数字普惠金融和数字经济创新禀赋4个维度选取20个基础指标构建了数字经济发展水平指标体系(表1)。通过熵值法最终得到2012—2019年30个省份(西藏及港澳台地区数据暂缺)数字经济发展水平。
表1 数字经济指标体系构成

Tab.1 Composition of the digital economy indicator system

目标层 一级指标 二级指标 属性
数字
经济
发展
水平		 数字经济基础设施 互联网接入端口数 正向
互联网宽带接入用户数 正向
域名数 正向
移动基站密度 正向
移动电话普及率 正向
单位面积长途光缆长度 正向
数字经济应用 软件业务收入占GDP比重 正向
信息技术服务收入占GDP比重 正向
信息服务业从业人数 正向
电信业务总量占GDP比重 正向
电子商务交易活动企业比例 正向
企业电子商务占GDP比重 正向
企业每百人使用计算机数 正向
每百家企业拥有网站数 正向
数字普惠金融 数字普惠金融指数 正向
数字经济创新禀赋 规模以上工业企业R&D人员
折合全时当量		 正向
规模以上工业企业R&D经费支出 正向
规模以上工业企业R&D项目
(课题)数		 正向
技术合同成交总额 正向
3) 中介变量
消费需求(CD)。消费需求是消费者对以商品和劳务形式存在的消费品的需求和欲望。随着数字经济的不断渗透，空间和区域对传统消费模式的影响不断弱化，居民消费方式趋于网络化、平台化，极大释放了居民的消费潜力，进而拉动产业结构升级[51]。本文利用人均消费支出与居民可支配收入的比重来体现居民消费需求的变化。
技术创新(TTI)。数字经济发展对旅游企业带来的技术创新效应主要表现为旅游企业利用数字技术对其生产、经营、管理和服务各方面进行数字化改造。专利是对技术创新的有效保护。本文采用专利数据来衡量技术创新，并用人均专利授权量作为技术创新的代理变量[29]，其中专利授权量包括发明专利授权量、实用新型专利授权量和外观设计专利授权量。
制度变革(IR)。制度变革是政府为了保障市场能够更好运行而进行的各种变革。在经济学中，合适的制度有助于解决市场出现的问题，提高市场的有效性和公平性，优化资源配置。数字经济发展能够改变资源配置效率与市场交易成本，要素市场扭曲程度可有效反映数字经济发展带来的要素资源配置[52]和制度变迁，可以作为制度环境的代理变量，要素市场扭曲程度越高表明制度变革效果越差。本文借鉴林伯强等[53]的做法，采用各地区要素市场发育得分与样本中最高要素市场发育得分之间的相对差距来衡量要素市场扭曲程度。其中，要素市场发育得分来自《中国分省市场化指数报告(2022)》。
4) 控制变量
影响旅游产业发展的因素众多。基于现有文献，本文选择如下控制变量：一是地区经济发展水平(PGDP)，采用地区人均GDP表示；二是对外开放程度(Open)，采用地区进出口贸易总额占GDP的比重衡量；三是交通网络密度(Traffic)，采用公路里程、铁路里程和内河航运里程数总和与地区总面积之比衡量；四是人力资本(Human)，采用平均受教育年限表示；五是城镇化率(Urban)，采用城镇人口数与地区总人口的比值表示；六是旅游产业集聚度(TIA)，采用地区旅游总收入与全国旅游总收入的比值表示。
5) 空间权重矩阵
空间权重矩阵是在进行空间分析前，根据事物之间的空间关系外生给定的、对事物之间相关关系的界定。空间权重矩阵中的元素反映了空间两个事物之间的联系。因此，在进行空间分析时，合理正确地构建空间权重矩阵对于后续空间相关关系分析至关重要。不同的空间权重矩阵下所揭示的相关关系可能存在很大不同。本文主要研究了地理距离和信息化距离对空间关系的影响。
地理距离矩阵：本文利用Google地图提供的地区经纬度数据计算出各省份省会城市之间的地理距离，再用地理距离的倒数建立了地理距离空间权重矩阵。计算公式如下：
W 1 = 0                             ( i = j ) 1 / d i j                   ( i ≠ j )
式中：dij为利用经纬度计算出的两个省份省会城市i、j之间的地理距离。
信息化距离矩阵：数字经济对旅行者的流动方向和强度产生了巨大影响[54]。尤其是信息技术的发展，使远距离交流成为可能。虽然地理邻近的近郊游是旅游中的重要组成部分，但是随着信息技术的发展，旅游信息更畅通，跟随网络热点选择旅游目的地成为当下旅游新趋势。因此，本文借鉴崔兆财等[55]的做法，以2012—2019年各省信息化水平平均值为基础，计算出省份间信息化发展水平绝对差，以绝对差的倒数作为衡量信息化距离的指标。其中，以邮电业务总量衡量信息化水平(ICT)。信息化距离空间权重计算公式为：
W 2 = 0                                                         ( i = j ) 1 I C T i - I C T j             ( i ≠ j )

2.3 数据来源及描述性统计

根据数据可获得性、连续性等要求，本文选取2012—2019年中国30个省份(西藏及港澳台地区数竞暂缺)展开研究。研究数据主要来自《中国统计年鉴》《中国文化及相关产业统计年鉴》《中国文化和旅游统计年鉴》以及各省国民经济和社会发展统计公报等，部分缺失数据采用线性插值法进行补充。
主要指标描述性统计结果如表2所示。
表2 描述性统计结果

Tab.2 Descriptive statistics

变量 单位 观测数 平均值 标准差 最小值 最大值
旅游产业发展(Tour) 元/人 240 9975.062 6155.557 1051.135 35359.210
数字经济(Dig) — 240 0.1125623 0.0823348 0.0174385 0.4563578
消费需求(CD) — 240 0.77389287 0.0681434 0.5983037 0.9582571
技术创新(TTI) 项/人 240 0.0011000 0.0012378 0.0000870 0.0061160
制度变革(IR) — 240 28.49298 16.49673 0 68.30189
地区经济发展水平(PGDP) 元/人 240 56608.03 26671.69 19786.00 164000.00
人力资本(Human) a 240 9.2026670 0.8989521 7.4739420 12.7820000
交通网密度(Traffic) km/km2 240 1.0427570 0.5998246 0.0954928 2.8169420
对外开放程度(Open) — 240 0.0027117 0.0027980 0.0001270 0.0135410
城镇化率(Urban) % 240 58.187 11.89614 36.410 89.600
旅游产业集聚度(TIA) — 240 0.0945607 0.0574316 0.0037995 0.2491687

3 模型结果与实证分析

3.1 基准回归结果

数字经济对旅游产业发展的基准回归结果如表3所示。模型1和模型2估计结果显示，在分别不加入和加入控制变量的情况下，数字经济的估计系数均显著为正，表明数字经济对旅游产业发展具有显著正向效应，本文研究假设H1得到证实。值得注意的是，控制变量中，对外开放程度的回归系数显著为负，一定程度上表明，当前发展阶段要促进中国旅游产业发展，应当建立以国内大循环为主体，国内国际双循环相互促进的新发展格局，注重旅游消费者的国内需求，提高旅游产品质量、完善国内服务体系。此外，城镇化率回归系数为正但不显著，表明在考察期内对旅游产业发展的直接推动作用还不明显。
表3 基准回归结果

Tab.3 Benchmark regression results

变量 模型1 模型2
ln Dig 0.5258***
(10.21)		 0.1823**
(2.26)
ln PGDP 0.8499***
(6.39)
ln Human 1.1543***
(2.29)
ln Traffic 0.1282***
(2.33)
ln Open -0.2391***
(-4.77)
ln Urban 0.0515
(0.76)
ln TIA 0.1668**
(1.07)
常数项 10.2870***
(79.85)		 -3.3875**
(-2.18)
R2 0.3048 0.4947
F值 104.34 32.44

注：***、**、*分别表示通过1%、5%和10%的显著性检验，括号中数据为t值。下同。

3.2 传导机制分析

为了进一步检验消费需求、技术创新和制度变革在数字经济对旅游产业发展的影响中起到的作用，本文利用2012—2019年30个省份面板数据进行固定效应模型检验，中介效应结果如表4所示。
表4 数字经济对旅游产业发展的中介效应检验

Tab.4 Mediation effects for the impact of the digital economy on the development of tourism industry

变量 模型3 消费需求 技术创新 制度变革
模型4 模型5 模型6 模型7 模型8 模型9
ln Dig 0.1823**
(2.26)		 -0.0080
(-0.45)		 0.1722**
(2.22)		 0.5791***
(8.36)		 0.0442
(3.18)		 -0.2441***
(-3.37)		 0.2281**
(2.65)
ln CD -1.2595***
(-4.43)
ln TTI 0.2385***
(3.18)
ln IR 0.1388*
(1.79)
R2 0.4947 0.2094 0.5342 0.8477 0.5159 0.7515 0.4865
时间固定效应 已控制 已控制 已控制 已控制 已控制 已控制 已控制
地区固定效应 已控制 已控制 已控制 已控制 已控制 已控制 已控制
表4模型3~5为数字经济对旅游产业发展中介效应检验的三步回归结果。从结果可知，数字经济对居民消费需求的回归系数为负，且不显著。同时加入消费需求和数字经济变量的情况下，数字经济的估计系数显著为正，消费需求的估计系数显著为负。继续进行Bootstrap检验，结果表明间接效应显著。根据中介效应计算公式(φ1×γ1)可知消费需求的中介作用为0.010076，在数字经济影响旅游产业发展0.1823的总效应中起到5.53%的间接作用。数字经济可以通过居民消费需求变化对旅游产业发展产生影响。因此，本文假设H3得到验证。
模型3、6、7揭示了技术创新中介效应检验结果。结果显示，数字经济与技术创新显著正相关，但同时考虑技术创新和数字经济时，数字经济估计系数为正但不显著，技术创新估计系数显著为正。表明技术创新是数字经济影响旅游产业发展的中介变量，但此条件下数字经济对旅游产业发展的直接效应不明显。数字经济可以通过技术创新对旅游产业发展产生影响，并承担了75.76%的中介作用。因此，本文假设H4得到验证。
模型3、8、9揭示了制度变革在数字经济赋能旅游产业发展中的中介效应检验结果，结果显示数字经济对制度变革影响显著为负。同时考虑数字经济和制度变革的情况下，数字经济与制度变革均显著为正，制度变革在数字经济赋能旅游产业发展中存在“遮掩效应”，即制度变革的加入使得数字经济影响旅游产业发展的总效应减少了18.58%。本文假设H5未得到验证。究其原因，可能是由于每一次经济社会发展阶段的转换，无不伴随着与之相对应的生产力与生产方式的调整。由于数字经济发展迅猛，新技术、新业态、新模式层出不穷，致使经济制度调整的频率和幅度成倍放大[33]。但影响旅游产业资源要素流动的制度障碍依然存在，或者数字化带来的制度变革与现有旅游产业发展存在不适应之处，造成旅游产业转型升级存在困难。也就是说，现阶段中国数字经济发展存在一定的制度障碍，亟需采取适当的政策措施扫除资源要素流动障碍等，进而促进旅游产业发展。

3.3 数字经济对旅游产业发展的空间溢出效应

3.3.1 数字经济和旅游产业发展空间分布

2019年中国数字经济和旅游产业发展水平的空间分布如图1所示。研究期内，中国旅游产业发展水平呈现明显的空间分异格局。从空间分布格局来看，旅游产业发展水平较高的省份主要集中在旅游资源丰富且人口相对较少的云南、贵州等西部省份，或者人口虽多但旅游资源、经济发展水平均具有优势的北京等东部沿海地区。中国各省数字经济发展水平整体呈现出东高西低的空间分布格局。东部地区经济发展水平较高，数字经济起步较早，数字基础设施、数字化应用、数字普惠金融等相较中部和西部地区具有明显优势，因此整体数字经济发展水平高于中部及西部地区。
图1 中国旅游产业发展和数字经济发展水平空间分布

注：本图基于自然资源部标准地图服务系统网站下载的审图号GS(2022)4309号的标准地图绘制，底图无修改。

Fig.1 Spatial distribution of the development level of China's tourism industry and the digital economy

3.3.2 空间自相关检验

本文首先采用Moran's I分别检验了各地区数字经济发展水平和旅游产业发展的空间自相关性(表5)。在地理距离和信息化距离两个矩阵下，研究期内数字经济的Moran's I大多数显著为正，这意味着研究期内数字经济发展水平具有空间正相关性，且Moran's I整体呈现波动上升趋势，说明近年来数字经济发展水平的空间相关性有所增强。这可能是由于随着中国数字化进程的加快，信息化推动数字基础设施建设愈加完善，数字化应用加速渗透，地区间数字经济发展水平的空间相关性显著增强。研究期内，旅游产业发展在地理距离矩阵下空间相关性呈现波动减弱趋势。这可能是随着互联网技术的提升和交通可达性提高等原因，地理距离对于消费者旅游目的地决策的影响在逐渐弱化，旅游消费多样化需求使旅游产业发展空间聚集性逐渐减弱。同时，在信息化距离矩阵下，旅游产业发展Moran's I较接近0且不显著，一定程度上表明旅游产业发展在空间上呈现分散趋势。根据莫兰指数计算原理，造成全局莫兰指数不显著的原因可能是部分地区不存在空间相关性或者部分省域产生了相互抵消[41]。
表5 2012—2019年全局莫兰指数

Tab.5 Global Moran’s I index during 2012-2019

年份 数字经济 旅游产业发展
地理距离
矩阵		 信息化距离矩阵 地理距离
矩阵		 信息化距离矩阵
2012 0.254** 0.251*** 0.305** 0.027
2013 0.250*** 0.296*** 0.283*** 0.024
2014 0.308*** 0.309*** 0.218** -0.007
2015 0.406*** 0.327*** 0.258** 0.021
2016 0.463*** 0.343*** 0.232* 0.012
2017 0.520*** 0.312*** 0.233** -0.011
2018 0.536*** 0.324*** 0.169* 0.056
2019 0.481*** 0.394*** 0.104 -0.041

3.3.3 空间溢出效应结果分析

空间模型选择结果如表6所示。首先，对模型进行Hausman检验，地理矩阵通过了1%的显著性检验，意味着拒绝随机效应模型。信息化距离矩阵Hausman值为负，需进行LR等检验进一步确定。其次，地理距离矩阵和信息化距离矩阵下，LM、LR和Wald检验均通过显著性检验，说明双固定空间杜宾模型更适用于本文的面板数据分析。
表6 空间模型选择检验结果

Tab.6 Spatial model selection test results

统计检验 地理距离矩阵 信息化距离矩阵
Hausman 9.32*** -51.07
LM-spatial-lag 51.277*** 560.790***
LM-spatial-error 107.615 485.597***
Robust LM-spatial-lag 0.031*** 80.770***
Robust LM-spatial-error 56.368*** 5.577**
LR-spatial-lag 28.90*** 47.18***
LR-spatial-error 39.90*** 29.32***
Wald-spatial-lag 20.15*** 25.41***
Wald-spatial-error 34.19*** 28.76***
鉴于SDM空间计量模型的回归系数并不能直接反映相关变量之间的影响程度，本文对各变量的影响进行了效应分解，如表7所示，结果如下：① 地理邻近和信息化邻近均是影响数字经济与旅游产业发展关系的重要因素，但不同空间矩阵条件下，数字经济对旅游产业发展的影响效应有所不同。② 在地理邻近关系下，数字经济对旅游产业发展的直接、间接效应和总效应系数均为正，但间接效应未通过显著性检验，说明数字经济可以直接驱动旅游产业发展，但对地理邻近地区旅游产业发展的影响不明显。这可能是因为随着数字化水平的提升，打破了区域间的时空壁垒，加上交通可达性增加，数字经济的溢出作用不再局限于地理邻近关系。③ 在信息化距离矩阵下，数字经济对旅游产业发展的间接效应和总效应显著为负，说明数字经济对信息化邻近地区旅游产业发展具有虹吸效应。这可能是因为信息化水平邻近地区，数字鸿沟较低，更易产生资金、人才、技术等资源要素的跨区域流动，导致了旅游资源从信息化水平较低地区向信息化水平较高地区的转移。因此，本文假设H2部分得到验证。
表7 数字经济对旅游产业发展影响的空间效应分解

Tab.7 Spatial effect decomposition of the impact of the digital economy on the development of the tourism industry

变量 地理距离矩阵 信息化距离矩阵
直接效应 间接效应 总效应 直接效应 间接效应 总效应
ln Dig 0.1483*
(1.91)		 0.0595
(0.30)		 0.2078**
(1.05)		 -0.0532
(-1.28)		 -0.0798**
(-2.08)		 -0.1331*
(-1.94)
ln PGDP 0.6959***
(3.94)		 -0.9922**
(-2.10)		 -0.2962
(-0.64)		 1.2484***
(14.99)		 0.0147
(0.10)		 1.2632***
(6.22)
ln Human 1.0295
(0.93		 3.6471*
(1.32)		 4.6767
(1.74)		 0.8651
(1.41)		 1.0142
(1.04)		 1.8794*
(1.39)
ln Traffic 1.2958***
(2.67)		 4.9442***
(3.62)		 6.2400*
(4.60)		 1.1635***
(4.16)		 1.4383***
(2.60)		 2.6018***
(3.99)
ln Open -0.4166
(-0.40)		 0.0967
(0.38)		 0.0550***
(0.23)		 -0.0805
(-1.47)		 0.0039
(0.07)		 -0.0765
(-0.85)
ln TIA 0.0347
(0.95)		 0.2141
(1.45)		 0.2489*
(1.65)		 0.7782***
(22.78)		 -0.1612***
(-4.68)		 0.6169***
(11.92)
ln Urban 0.1238
(1.38)		 1.2089***
(2.96)		 1.3327***
(3.17)		 0.0334
(0.66)		 0.0369
(0.76)		 0.0703
(0.83)

3.4 内生与稳健性检验

为确保实证检验的可靠性和有效性，本文从以下方面对基准模型进行内生性处理和稳健性检验。第一，为降低内生性问题，本文参考黄群慧等[56]和赵涛等[57]的研究，采用各地区每万人电话数量与上一年全国互联网用户数的交互项作为数字经济发展的工具变量。由表8工具变量的Kleibergen-Paap rk的LM统计量和Wald F统计量结果看，工具变量不存在识别不足、弱识别和过度识别问题，并且考虑工具变量情况下数字经济回归系数依然显著为正，表明数字经济发展能显著促进旅游产业发展。第二，更换核心解释变量。根据赵涛等[57]的研究，从互联网发展和数字普惠金融两个方面构建数字经济综合发展指数，采用主成分分析法计算了各地区数字经济发展水平并替换核心解释变量后进行回归，回归结果见表8，可以发现数字经济依然显著为正。第三，更换被解释变量。考虑到部分学者采用旅游专业化水平对旅游产业发展进行测算[47⇓-49]，因此，本文采用旅游专业化水平(地区旅游总收入与地区生产总值的比值)作为旅游产业发展的代理指标进行稳定性检验，回归结果见表8，原模型稳定性进一步得到验证。
表8 稳健性检验结果

Tab.8 Robustness test results

变量 工具变量 更换核心
解释变量		 更换被解释
变量
ln Dig 0.7801***
(2.81)		 1.1087***
(5.60)		 0.0306***
(1.91)
Kleibergen-Paap rk
LM检验		 24.222
Kleibergen-Paap rk
Wald F检验		 28.237
N 240 240 240
控制变量 是 是 是
R2 0.3752 0.9386 0.1496
F值 26.74*** 506.39*** 5.83***

4 结论与讨论

为了剖析中国数字经济对旅游产业发展的影响机理，本文利用2012—2019年中国30个省份的数字经济和旅游产业发展相关数据，分别采用面板基准回归模型、中介效应模型和空间计量模型进行实证分析。主要结论如下：
(1) 数字经济对旅游产业发展具有显著促进作用，并且在排除内生性、更换解释变量等一系列稳定性检验情况下，该结论依然成立。这充分证明数字经济与旅游的深度融合发展，对于促进旅游业高质量发展具有重要意义。
(2) 数字经济可以通过消费需求、技术创新和制度变革对旅游产业发展产生影响。其中，消费需求和技术创新在数字经济对旅游产业发展影响中起到了有效的传递作用，进一步肯定了已有数字经济对消费需求和技术创新方面应用的积极影响。制度变革在数字经济对旅游产业发展影响中存在遮掩作用，一定程度上说明制度变革和数字经济发展的速度存在差距，现有制度中仍有旅游产业发展障碍的存在。
(3) 在一定空间权重条件下，数字经济对旅游产业发展存在空间溢出效应。数字经济对信息化邻近地区旅游产业发展存在虹吸效应，对地理邻近地区旅游产业发展的空间溢出效应不显著。
基于以上结论，本文提出以下政策启示：第一，夯实数字基础设施建设，继续深化数字经济与旅游产业深度融合发展，充分发挥数字经济对旅游产业发展的带动作用。第二，改善旅游消费环境，完善消费惠民政策，优化景区管理，激发旅游消费需求，释放旅游消费潜力。第三，鼓励和引导企业利用大数据进行产品和服务创新，研发新产品、创造新场景、形成新业态，提升旅游产品和服务品质。第四，强化政策保障，利用财政补贴、减免税收、专项资金等渠道，支持旅游基础设施建设；推进要素市场化配置体制机制改革，扫除旅游产业资源要素流动和旅游企业数字化变革存在的制度障碍。第五，结合当地旅游产业资源优势和数字经济基础，合理布局数字经济发展战略，充分利用数字经济对本地和邻地旅游产业发展的影响，不断缩小地区间旅游产业发展差距，促进区域旅游协调发展。
在本文研究基础上，未来可在如下三个方面进一步拓展。首先，数字经济对旅游产业发展的影响可能存在拐点，未来可进一步探讨数字经济对旅游产业发展的非线性影响。其次，传导机制方面，本文主要探讨了数字经济对本地旅游产业发展的影响机制，可进一步探索对周边地区旅游产业发展空间溢出效应的传导机制。最后，本文利用国内省级层面数据研究发现数字经济可以促进旅游产业发展，未来可细化至城市层面进行比较研究，进一步深化数字经济发展对旅游产业发展的空间溢出作用研究。

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