《旅游学刊》| 熊子怡等：数字经济赋能旅游产业发展：旅游投资和消费视角

数字经济赋能旅游产业发展：旅游投资和消费视角

熊子怡¹， 胡兵^2,3， 张科^2,4

（1.厦门大学管理学院,福建厦门361005；2.南昌大学旅游学院，江西南昌330031；3.南昌大学文化和旅游研究院，江西南昌330031；4.江西旅游强省建设协同创新中心，江西南昌330031）

0 引言

党的二十大把推动旅游产业发展提升至国家战略高度。近20年来，旅游业发展不仅在文化传播中发挥着重要作用，而且可以通过带动地区基础设施建设、促进地区产业结构调整、改善投资环境、缩小地区间收入差距、扩大劳动力就业和提高劳动力收入等多种途径扩大内需[1-2]，从而推动我国经济稳步增长。然而，在地缘政治冲突、新冠疫情冲击和国内经济下行等多重因素影响下，我国旅游业发展面临着前所未有的困境和挑战[3]。习近平总书记在2024年全国旅游发展大会上强调，要着力完善现代旅游业体系，加快建设旅游强国，推动旅游业高质量发展行稳致远。因此，如何适应外部环境变化和不确定因素的干扰以进一步恢复旅游从业者和消费者信心，释放旅游投资和消费活力，是当前旅游产业发展亟须解决的重要课题。

近年来，以云计算、大数据、人工智能、互联网等为代表的新一代信息科技与数字技术持续蓬勃发展，为进一步提升旅游产业韧性，促进旅游经济繁荣提供了重要保障[4]。2020 年2 月，国家发展改革委、中央宣传部等多部门联合出台《关于促进消费扩容提质加快形成强大国内市场的实施意见》，在随后两年时间，相关部门相继出台《关于支持新业态新模式健康发展激活消费市场带动扩大就业的意见》《关于深化“互联网+旅游”推动旅游业高质量发展的意见》《“十四五”旅游业发展规划》等文件。这些政策措施均指出，要通过数字赋能加速旅游生产方式、服务方式、管理模式创新，丰富旅游产品业态，加快促进文旅产业线上线下融合发展，拓展旅游消费空间，从而推动我国旅游产业高质量发展。政策的连续性也意味着，数字经济已经成为新时代驱动旅游业发展的一个重要概念和重要内容。在此语境下，本文探讨数字经济能否促进旅游产业发展，对于新时代如何激发旅游市场活力以推动旅游经济高质量发展具有重要理论价值和现实意义。

理论上，数字经济主要从旅游投资和旅游消费两方面对旅游产业产生影响。从旅游投资视角来看，由于旅游业资产可逆性较低，且投资规模较大，旅游企业往往存在严重的资金约束问题，导致旅游投资效率相对较低[5]。与此同时，旅游投资需要对目的地信息进行充分了解，但囿于我国幅员辽阔，不仅地方文化制度存在明显的差异，旅游消费者需求也相差甚远，旅游企业往往面临很严重的跨地区信息劣势，这造成了旅游投资更倾向本地化，从而引致了投资效率不足[6]。一方面，数字经济发展可以利用大数据和机器学习等技术手段降低银企之间信息不对称[7]，从而缓解旅游企业融资约束。另一方面，互联网平台和人工智能算法等数字技术能够促进旅游产业供需要素匹配，降低旅游企业与旅游目的地、旅游企业与旅游消费者的信息不对称，从而激发旅游投资活力。从旅游消费视角来看，旅游消费是人们在达到基本生活消费的基础上产生的一种更高层次的、满足物质和精神双层需求的消费行为，因此，旅游消费属于低频消费和高价值消费，很大程度上居民旅游信息感知会影响其旅游消费偏好[8]，而数字经济提高了旅游消费者对旅游商品信息的获取能力，改变旅游消费偏好，从而激发旅游消费活力。然而，数字经济能否促进旅游产业发展还需要进行实证检验。

鉴于此，本文利用地级市层面统计数据、A股旅游上市企业数据以及中国综合社会调查（CGSS）微观数据，在利用政府工作报告构建全国279 个地级市的数字经济指数的基础上，实证检验了数字经济对旅游产业发展的影响及其作用机制。研究结果表明，数字经济通过激发旅游企业投资活力和旅游者消费活力从而促进了旅游产业发展，并且交通基础设施能正向调节该促进效应。异质性分析发现，相较于旅游资源禀赋较匮乏地区，数字经济对旅游业的促进作用在旅游资源较丰富地区更显著。本文可能存在的边际贡献主要体现为以下3方面。

第一，基于旅游投资和消费视角科学揭示了数字经济发展对旅游业的影响及其作用机理，并为新时代加速旅游业复苏、实现旅游经济繁荣提供了新的经验参考。大量学者已经从理论上论述了数字经济通过改变供需配置和旅游者消费行为使得旅游业发展格局产生了深刻变化[9]，也有部分学者开始关注数字经济对旅游产业效率的影响[10]。然而，较少文献基于一个统一的分析框架从理论和实证角度科学评估数字经济与旅游产业发展之间的关系。本文基于旅游投资和旅游消费双重角度分析数字经济对旅游产业发展的促进效果及作用机制，进一步为数字经济赋能旅游产业发展提供了经验证据，丰富了地区旅游经济影响因素的相关学术认知。

第二，有助于从旅游业发展视角为数字经济赋能实体经济提供进一步理论依据。现有文献已经从居民收入[11-12]、劳动力配置[13]、创业活跃度[14]、生产效率[15]等视角，从理论和实证层面分析了数字经济如何促进实体经济发展，但是鲜有文献基于旅游业发展分析数字经济与实体经济之间的互动关系。本文研究数字经济如何影响旅游业发展，进一步为数字经济赋能实体经济发展提供了经验依据。

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1 文献综述与理论假说

1.1 文献综述

回顾现有文献，关于数字经济经济后果的文献汗牛充栋，大致可以分为两类。第一类从宏观经济层面展开分析。一方面，大量学者研究发现，数字经济改变了经济要素结构[15]，其技术效应和规模效应提高了劳动力就业[13]和创业活跃度[14]的同时，也降低了污染排放[18]。另一方面，数字经济也提高了居民风险应对能力[19]，改变居民消费习惯[20]。第二类研究则从微观组织视角下展开。部分学者研究发现数字经济有助于提高企业创新[21]、财务绩效[22]、生产效率[23]、出口韧性[24]。

与本文相关的另一类文献是关于数字经济对旅游产业影响的研究。从理论角度来看，部分学者探讨了数字技术在提升旅游业效率[25]、对传统旅游业生产组织方式变革[26]、以及营销模式创新[27]等方面的理论逻辑。从实证角度来看，国外一些学者研究发现，互联网信息技术的普及可以显著提升目的地游客人数，从而增加旅游收入[28]。随着研究的推进，国内学者也利用中国数据对数字经济与旅游业的关系进行实证评估。例如，杨勇通过构建我国旅游业发展质量及效率指标，利用省级面板数据及相关计量方法，实证检验了互联网对我国旅游业发展质量和效率的影响[29]。吴丹丹等运用全局可参比Malmquist 模型测算了中国各地级市旅游业全要素生产率，并发现数字经济发展对旅游业全要素生产率存在非线性影响[10]。刘震和杨勇基于中国家庭追踪调查数据研究得出，信息技术的普及显著提升了家庭文旅消费的概率和水平[30]。

通过梳理上述文献可以发现，目前有关数字经济的经济后果的相关研究成果较为丰富，这为本文的研究奠定了基础。但现有研究仍未厘清数字经济对旅游业发展的理论机制和作用边界，且实证研究大多从省域层面关注数字信息技术对旅游效率和旅游者决策行为的影响，缺乏对数字经济与旅游业关系的系统分析。因此，准确识别数字经济促进旅游业发展的作用渠道及其作用边界，具有重要的理论意义和实践价值。

1.2 理论分析与研究假说

1.2.1 数字经济与旅游产业发展

旅游经济是指由旅游者的旅游活动引起、旅游者同旅游企业之间以及旅游相关企业之间的经济联系，因此，旅游产业发展受到旅游投资和旅游消费的影响[31]。Jenkins 早期研究指出，能否有效刺激旅游投资是推动旅游业发展的关键，主要原因在于旅游投资是旅游经济发展的基础动力[32]，旅游投资不足将会严重制约旅游产业发展[33-34]。与此同时，部分学者也指出，旅游消费需求不足会严重抑制旅游业发展，因此，释放旅游消费活力、扩大旅游消费规模是促进旅游产业高质量发展的重要途径[35]。基于此，本部分从旅游投资和旅游消费视角，分析数字经济对旅游产业发展的影响机制。

1）数字经济与旅游投资

宏观经济总量是微观企业行为的加总，因此，厘清数字经济如何促进旅游投资需要从旅游企业微观视角进行剖析。旅游投资是旅游企业经营活动的重要组成部分，对于提高旅游企业竞争力乃至推动旅游业可持续发展具有重要作用[33]。然而，部分学者研究发现，我国旅游企业存在严重的投资不足问题[6]，主要原因有二：一是从融资约束理论视角来看，旅游企业资产可抵押性和可逆性普遍较低，这导致了旅游企业往往面临较为严重的融资约束问题，从而抑制旅游企业投资[5]；二是从信息成本理论视角来看，旅游资源具有空间上不可转移性及差异性，在这种情况下，投资者对本地旅游资源更具有信息优势，而对异地旅游投资往往存在严重的信息障碍，异地旅游投资项目的收益和风险难以科学评估导致了旅游企业具有明显的本地投资偏好，但是本地旅游资源往往有限，这就造成了旅游投资不足的现象。基于此，本研究将从融资约束和信息成本理论视角分析数字经济如何通过促进旅游投资推动旅游产业发展。

首先，在我国以银行为主导的金融体系背景下，企业的外部融资主要来源于银行信贷，银行出于自身风险的考虑，通常会对企业的自身规模、抵押品质量等提出要求[36]。然而，由于旅游企业经营的特殊性，其大部分资产为不具有可抵押性质的人力资源，因此，旅游企业普遍面临较为严重的融资约束问题[37]。数字经济服务的信息化与数字化使得企业线下的销售、支付等活动可以在线上进行，留下许多与旅游企业真实经营活动相关的数字足迹[38]，这有助于银行将原先难以被评估的软信息变得“可硬化”，减少了对旅游企业信贷审批过程中财务报表和抵质押物等的硬性要求。同时，数字经济所赋予银行机构的数字化动态信息处理能力，使银行金融机构可以依据企业经营产生的行为数据软信息对旅游企业的经营状况进行动态、实时、智能监测[39]，及时掌握旅游企业经营能力与财务状况，多维度精准识别出具备良好的发展潜力和较低的经营风险的旅游企业，为其提供足额的信贷资金。此外，数字经济发展所依托的大数据、区块链、人工智能等技术溢出改善了传统金融中由于信息不对称而产生的高风险溢价和高运营成本问题，为拓展金融服务的渗透度和普及性提供了稳定的技术支撑，拓宽了旅游企业的融资渠道[40]，缓解了旅游企业融资约束问题，有助于促进旅游企业投资增加，从而推动旅游产业发展。

其次，在完美市场假设条件下，企业投资决策本不受区位因素的影响。然而，由于信息成本的存在，尤其是在我国目前市场机制不完备、旅游市场交易信息不充分的背景下，旅游企业具有明显的本地属性，更倾向本地投资，从而导致旅游投资无法达到帕累托最优[34]。理论上，数字经济将信息边际成本无限趋于零，显著提高了旅游企业对投资机会的识别能力[41]。一方面，数字平台能够通过大数据运算实现信息流、数据流的快速聚合、深度挖掘和精准交易，实现信息搜寻成本最小化[7]，克服了异地投资的时空限制和信息障碍，使得旅游企业能够充分获取投资所需要的信息。另一方面，数字技术可以通过大数据和机器学习技术，获取目的地旅游者需求信息，进行消费画像构建，同时通过网络爬虫抓取景区附近的交通、气象等数据形成旅游目的地的大数据分析报告[35]，从而准确把握市场动向，更好地选择投资时机，并权衡投资的收益与风险，提高旅游投资效率，最终促进旅游产业发展。因此，数字经济有助于降低信息获取成本，提高旅游企业的投资机会识别能力，进而推动旅游产业发展。

2）数字经济与旅游消费

消费者行为理论指出，信息环境对消费者行为具有决定性影响[42]。与家庭必需品和耐用品消费不同，旅游消费是人们在满足基本生活消费基础上产生的一种更高层次的、满足物质和精神双层需求的消费需求，具有较大的消费需求弹性[43]。与此同时，由于旅游消费具有空间异地性和时间异步性特点，旅游者与旅游产品之间往往存在较大的信息鸿沟[8]，这些信息的不对称可能会产生“柠檬市场”效应，导致旅游服务均衡价格会随搜索成本的增加而上升，进而降低消费者的预期效用，并挤出旅游消费[44]。数字经济发展有助于解决上述问题。一方面，数字经济拓宽了消费者获取旅游信息的渠道。相比传统信息渠道，基于数字基础设施的旅游服务数字平台既能够为用户提供更全面、更广泛的旅游信息，也提升了旅游者在制定攻略、预订产品、获取实时信息、电子导游、体验分享等方面的便利性，使潜在消费者可以借助数字平台通过多方对比作出最大效用的旅游决策[29]。另一方面，数字技术实现了供需双方的信息交互[41]。数字经济在旅游企业与消费者之间建立的双向交互渠道，赋予了消费者更为主观、自由地表达其偏好的能力，同时也使旅游企业可以通过信息收集、流量监测、数据分析与挖掘等方法更精准地获取和感知消费者的个性化需求，更敏捷地对消费者的变化趋势做出应对，提供更加贴近实际消费需求的多元化旅游产品，从而增加消费者对旅游产品和服务的认可度，由此产生更强的旅游消费意愿[45]。因此，数字经济提高了旅游消费者对旅游商品信息的获取能力，改变旅游消费偏好，从而激发旅游消费活力。基于以上分析，本文提出假设：

H1：数字经济有助于促进旅游产业发展

1.2.2 交通基础设施的调节效应

如上所述，虽然数字经济通过提升旅游投资和旅游消费促进了旅游产业发展，但旅游活动本质上还是需要依托旅游者在空间上的移动而进行。从区域可达性的角度来看，数字经济降低了信息成本，提升了旅游者和旅游目的地服务提供者之间的信息互动效率，但“酒香也怕巷子深”，如何让游客“到得了”才是促进旅游产业发展的关键。从要素资源配置理论视角出发，尽管数字经济显著提升了旅游企业的信息获取能力，但旅游产业发展也需要依赖区域间联系合作、物质要素的流通和旅游资源的重新配置[46]。因此，即便数字经济为旅游产业发展创造了重大机遇，但如果地区间旅游者可达性、旅游要素的流通效率存在明显不足，那么数字经济赋能旅游产业发展的效果将被严重制约。基于此，交通基础设施建设有助于解决上述问题。一方面，大部分旅游资源具有不可移动性，旅游者的空间位移对区域交通系统有着高度依赖性[47]。交通基础设施的改善有效缩短了客源地与目的地之间的时空距离，降低了旅游产品供求均衡作用的交易成本，为旅游产品交易创造了帕累托效率改进空间[48]。此外，交通的可达性扩大了旅游者的出行半径，使他们能更低成本、更便捷地到达更远的目的地[16]，从而可以更大程度地对数字经济赋能旅游消费产生促进作用。另一方面，交通基础设施建设促进了人流、物流和信息流等生产要素在区域间流动，为当地旅游业发展提供物质基础[49]，进而为数字经济促进旅游产业格局重塑提供了物质要素支撑。基于以上分析，本文提出假设：

H2：交通基础设施有助于正向调节数字经济对旅游产业发展的促进效应

综合上述文献综述与理论分析，本文的机理图如图1所示。

2 识别策略、变量选取与数据来源

2.1.识别策略

为了检验数字经济对旅游产业发展的影响，本文构建如下基准计量模型进行分析：

式（1）中，i和t分别表示城市和年份。被解释变量Tourismi,t为城市i 在t 年的旅游业发展水平，核心解释变量Digitali,t为城市i 在t 时期的数字经济水平。Controlsi,t代表影响旅游业发展且随城市和年份变动的一系列控制变量，City表示城市固定效应，用来控制不随时间变化的个体因素；Year 表示年份固定效应，用来控制不随个体变化的时间因素；εi,t为随机误差项。本文重点关注核心解释变量Digitali,t的系数β，其代表了数字经济对地区旅游业发展的净影响。结合研究假设H1，本文预期系数β显著为正，即数字经济能够显著促进旅游产业发展。

2.2 变量定义与测度方法

2.2.1 被解释变量

本文的被解释变量是地区旅游产业发展水平。诸多国内外文献在研究旅游业发展时，均将旅游业产出作为衡量旅游业发展水平的主要指标[17,50]。因此，笔者采用经过GDP平减指数调整的地级市旅游总收入（Tr_total）作为区域旅游产业发展水平的衡量指标。同时，为提高研究结论的可靠性，本文还选取了人均旅游总收入（Tr_per）和地区旅游总人次（Tp_total）进行稳健性检验。

2.2.2 核心解释变量

本文的核心解释是数字经济水平。现阶段，数字经济指标的构建方法主要分为直接法和间接法两类，前者通过在界定范围后直接测度数字经济规模来衡量，如中国信息通信研究院、美国经济分析局等使用的方法；后者主要采用主成分分析法和面板熵值法，从多个维度构建数字经济指数。但这些度量方法均存在不同程度的缺陷和不足，难以反映我国数字经济发展的全貌。近年来，文本大数据在经济学和金融学领域得到广泛应用，这为数字经济指标测度提供了相较客观完备的基础。因此，本文借鉴肖土盛等的指标设定思想[51]，使用市级政府工作报告中与数字经济相关词汇出现频数除以政府工作全文词频总数衡量数字发展水平。选取该指标的主要原因有两点。一是在财政分权和政治锦标赛制度背景下，以基础设施投资拉动地方经济增长是地方政府常用的经济刺激手段。而数字基础设施建设与其他基础设施一样具有公共品属性，因此，私人没有动力提供公共产品，政府部门成为资金供给和推进建设的主力[52]。在此背景下，政府对数字经济的重视程度是当地数字经济发展的重要影响因素。二是政府工作报告作为地方政府具有法定效力的官方正式文件和具有施政纲领性质的综合政策性文本，较为系统、全面地概括了政府对未来政策制定、举措安排、工作重点进行的展望和布局，能够有效反映政府推动数字经济发展的政策力度。因此，政府工作报告中对数字经济的阐述越全面、越频繁，在执行过程中就越可能得到落实，数字经济发展水平就相对较高。该指标的具体构建步骤如下：首先，通过手工搜集2011—2019 年各市级政府工作报告；其次，借鉴肖土盛等整理的相关术语词典[51]，最终筛选保留56 个在样本期间市级政府工作报告中出现的高频数字经济相关词汇①；最后，利用Python 软件分词包进行分词，并统计各城市每年政府工作报告中各个数字经济关键词的词频，同时计算其占政府工作报告全文词频总数的比例，由于该指标系数太小，本文将该指标乘以1000，最终得到城市数字经济综合发展指数Digital。

2.2.3 控制变量

考虑到除数字经济外，还有其他因素对旅游产业发展的影响，本文还选择了一系列变量作为地区特征控制变量，具体包括：经济发展程度，地区经济水平是旅游消费的物质基础，采用地区生产总值（GDP）来衡量；城市规模，人口聚集程度越高，越有利于规模效应的形成，能够为旅游产业发展提供坚实的市场基础，采用人口密度（Density）来衡量；产业结构，旅游业以文化、旅游、商业、会展、体育等生活性服务业为依托形成的综合产业集群空间，其发展与地区产业结构有密切关系，分别采用第二产业和第三产业增加值占GDP 比值（Second_ind、Third_ind）来衡量；教育水平，教育水平越高则意味着文化交流越方便，同时越高的教育水平也意味着旅游业人力资本水平也较好，采用职业技术学校在校学生数（Edu）来衡量；投资水平，旅游业发展会受到全社会固定资产投资（Fix）的影响，本文对此也进行控制；政府规模，政府规模往往反映了地区公共服务和政府支出水平（Expend），可能会对当地旅游业产生显著影响，因此，也对此进行控制；环境水平，环境质量是决定旅游业能否高质量发展的关键，污染会显著抑制旅游业发展，因此，采用二氧化硫排放量（So2）来衡量环境质量。

2.3 样本选取与数据来源

大部分学者认为我国数字经济发展始于2011年[11,14]，因此，本文选取2011—2019 年中国279 个地级市面板数据、旅游上市企业数据和微观调查数据展开实证研究。数据来源主要包括以下几部分：1）数字经济相关数据来源于各省、市、自治区的政府工作报告；2）旅游产业发展相关数据主要来源于历年《中国旅游统计年鉴》、各省市统计年鉴和统计公报；3）旅游企业基本特征、财务数据来源于Wind 数据库；4）个体微观数据来源于2017年中国综合社会调查（2017 Chinese General Social Survey，CGSS2017）数据库；5）其余城市层面控制变量均来源于《中国区域经济统计年鉴》和《中国城市统计年鉴》。为了避免极端值对实证结果的影响，本文对所有连续变量在1%和99%分位处进行了缩尾处理，与此同时，为了消除通胀的影响，本文对所有与货币相关的变量进行了平减处理。

3 实证结果分析

3.1 基础回归结果

表1列（1）和列（2）报告了数字经济对地区旅游业发展影响的基准回归结果。列（1）仅控制了年份固定效应和城市固定效应，核心解释变量Digital的系数为0.1532，且在1%的水平上显著，说明数字经济显著带动了地区旅游收入增长，初步验证了H1。为缓解遗漏变量偏差以及进一步控制城市个体特征对实证结果的影响，本文在此基础上加入了经济发展程度、城市规模、产业结构、教育水平、固定资产规模、政府规模、环境水平等不同维度的控制变量，回归结果如列（2）所示。从结果可以看出，Digital的系数估计值依然在1%水平上显著为正，说明在控制城市个体特征后数字经济依然能够促进旅游业发展，H1得证。

表1 基准回归结果
Tab.1 Benchmark regression results

为进一步探讨数字经济对旅游产业发展的结构性影响，将旅游总收入划分为国内旅游收入（Tr_dom）和入境旅游收入（Tr_inter），并分别作为被解释变量加入模型（1）进行回归，结果如表1 列（3）和列（4）所示。结果显示，Tr_dom 回归系数的绝对值和显著性均大于Tr_inter，意味着相较于入境旅游收入，数字经济对国内旅游收入的促进作用更明显。可能的原因在于，入境旅游更多地受到签证政策以及国际局势等外部因素的影响，数字经济发展很难对其产生明显的促进作用。

3.2 内生性处理

3.2.1 工具变量法

在模型（1）中，尽量去控制可能影响城市旅游产业发展的因素，但实证结果仍有可能会受一些遗漏变量或不可观测因素的影响，因此，可能存在一些内生性问题。为了缓解潜在的内生性问题，进一步利用工具变量采用两阶段最小二乘法来重新估计数字经济对旅游产业发展的影响。参考柏培文和张云的做法[12]，初步选择1984年各地级市邮局数作为工具变量。一方面，数字经济发展与互联网技术密切相关，而邮局系统是我国早年信息沟通的主要方式，邮局分布也会在一定程度上影响固定电话的分布进而影响互联网的先期接入，因此，历史上邮局密度较高的城市数字经济发展水平可能更高；另一方面，相对于互联网和数字技术的发展速度，历史上邮局数量很难直接影响旅游产业发展，满足工具变量的外生性假设。考虑到1984 年各地级市的邮局数是不随时间变化的变量，为了保证两阶段最小二乘的可靠性，借鉴Nunn和Qian的研究思路[53]，使用1984 年各地级市邮局数与全国互联网端口数交乘项然后除以100 000作为数字经济发展水平的工具变量。结果显示，在第一阶段回归中，工具变量IV 的系数在1%的水平上显著为正，满足工具变量的相关性假定；在第二阶段回归结果，Digital 的系数在1%的水平上显著为正，说明在克服部分内生性问题后，数字经济对地区旅游总收入的提升作用仍然成立。此外，本文还对弱工具变量问题进行检验，第一阶段F 统计数值为108.963 大于经验值10，所以不存在弱工具变量问题①。

3.2.2 外生冲击检验

为了进一步缓解潜在的内生性问题，利用外生冲击来构造双重差分模型。具体地，将“宽带中国”试点的网络基础设施升级视为一项外生政策冲击，进一步使用双重差分法来保证本结论的稳健性。主要原因在于，一方面，数字基础设施建设离不开网络基础设施的支撑，网络性能和服务质量的提升都依赖网络基础设施的升级；另一方面，“宽带中国”试点政策对于旅游产业而言是一次外生冲击，并不直接相关，因而可以较大限度地缓解潜在的内生性问题。考虑到不同示范城市在设立时点上存在差异，该部分构建多时点双重差分模型进行检验。结果表明，在控制了城市固定效应、时间固定效应和一系列控制变量后，“宽带中国”示范城市建设对地区旅游总收入的影响在1%的水平上显著为正，与预期一致。此外，平行趋势结果显示，事前年份虚拟变量（Before1、Before2、Before3）均不显著，这意味着在“宽带中国”试点政策实施前，试点地区与非试点地区的旅游业发展水平并不存在系统性差异。因此，该平行趋势检验通过，这意味着，在进一步缓解潜在内生性问题的基础上，证实了本文结果的稳健性①。

3.3 其他稳健性检验

为增强结论的可靠性，本文还在上述检验的基础上，开展了如下稳健性检验。1）替换解释变量。首先，使用既有研究中较为常用的2015—2019年间腾讯研究院发布的《中国数字经济发展指数》作为衡量地区数字经济水平的替换指标Digital_t。其次，参考王军等构建数字经济的指标体系作为替换指标进行稳健性检验[54]。该指标体系依据数字经济内涵和现实背景，选取数字经济发展载体、数字产业化、产业数字化及数字经济发展环境4 个宏观指标，并下设9 个二级指标和30 个三级指标，将各指标的数据标准化后利用主成分分析法进行降维处理，测算得到2011—2019年各省级的数字经济综合指数Digital_d。最后，考虑数字经济对地区旅游业发展的影响是多维复合的，借鉴赵涛等和黄群慧等的思路[14,22]，采用主成分分析法从互联网发展和数字金融普惠两大维度对数字经济进行测度，最后得到数字经济综合发展指数Digital_p，将上述3 个变量替换原解释变量后加入基准模型进行重新回归。2）替换被解释变量。首先，为了进一步消除城市规模导致的估计偏误，保证检验结果的稳健性，利用城市人口规模对旅游收入指标进行标准化处理，将被解释变量变更为人均旅游总收入（Tr_per）。其次，采用旅游总人次（Tp_total）对被解释变量进行替换，进行稳健性测试。将被解释变量变更为人均旅游总收入（Tr_per）和旅游总人次（Tp_total），并加入基准模型进行重新检验。结果表明，在替换解释变量和被解释变量后，本文实证结果仍然显著②。

3.4 交通基础设施的调节效应

基于前文研究假说，交通基础设施对数字经济推动旅游产业发展具有显著的正向调节作用。为了验证假说H2，笔者在模型（1）的基础上加入了数字经济与各类交通基础设施的交乘项，具体模型设定如下：

式（2）中，调节变量Transportationi,t为城市i 在t年的交通基础设施建设水平，其余变量和参数设定与模型（1）相同。考虑到公路、铁路和航空是我国交通固定资产投资最主要的领域，借鉴文雁兵等的做法[55]，选取了公路建设（Road）、航空建设（Airport）和高铁建设（HSR）3 种交通工具来衡量：公路建设（Road）采用城市公路运营里程长度来衡量，航空建设（Airport）表示城市是否有民用机场，高铁建设（HSR）表示城市是否开通高铁。具体地，城市公路里程数据来自城市统计年鉴，机场数据来自中国研究数据服务平台，高铁数据来自高铁网。基于模型（2）的实证回归结果如表2所示。从结果可以看出，数字经济与公路建设（Digital×Road）、航空建设（Digital×Airport）、高铁建设（Digital×HSR）的交互项系数均显著为正，这说明交通基础设施有助于强化数字经济对旅游产业发展的促进作用，验证了H2。

表2 交通基础设施的调节效应
Tab.2 The moderating effect of transportation
infrastructure

4 机制识别与异质性分析

4.1 机制识别

前文基本得出了数字经济能够促进旅游产业发展的结论，但其具体作用机理仍需进一步讨论。根据理论阐述，数字经济主要通过刺激投资和消费来促进旅游产业发展。鉴于此，本部分将进一步对旅游投资和旅游消费机制分别进行检验。

4.1.1 数字经济与旅游投资

如上文所述，旅游企业由于其大部分资产为不具有可抵押性质的人力资源[37]，因而普遍面临较为严重的融资约束问题。数字经济有助于缓解旅游企业的融资约束难题，增加外部融资的可得性，促进旅游投资增加。与此同时，由于存在信息成本，特别是在中国目前市场机制不完备、旅游市场交易信息不充分的背景下，相较于外地投资，旅游企业具有明显的本地属性，更倾向于本地投资，从而导致旅游投资效率无法达到最优[34]。数字经济将信息边际成本趋于零，显著提高了旅游企业对投资机会的识别能力。因此，数字经济有助于促进旅游投资增加，从而促进旅游产业发展。在本部分将对数字经济能否促进旅游投资进行实证检验。

不可否认，如何准确测量旅游投资水平是本文的难点之一。由于目前尚无城市层面旅游业投资的统计数据，这导致了本部分机制识别需要通过其他途径来构建城市旅游投资变量。参考前人研究，例如黄细嘉等利用工商注册数据来反映地区投资水平[56]，采用城市旅游行业工商注册数据作为旅游投资的验证变量。同时，根据《中华人民共和国旅游法》第二十八条的规定，旅游服务提供者必须有符合规定的注册资本，这为本文进一步利用旅游行业工商注册数据来衡量城市旅游投资奠定了制度依据。因此，此处将各城市各年度旅游相关行业的企业新增数作为旅游投资水平的宏观指标，并构造如下模型检验这一可能的机制：

式（3）中，被解释变量Investmenti,t为宏观层面的旅游投资机制变量，其余变量和参数设定与基准模型一致。具体而言，基于刘瑞明等研究中对旅游相关行业的界定[17]，笔者在“企查查”网站爬取所属行业为“文化、体育和娱乐业”“住宿和餐饮业”以及主营业务为旅游的相关企业的工商注册信息，然后根据企业成立年限、地址等信息将数据匹配到相应城市，最终获得各城市不同年度所有旅游新增注册企业数量（Tr_firm）。此外，为了克服城市规模的影响，本文利用城市人口规模进行标准化处理，选用该城市人均旅游新增注册企业数量（Tr_firm_per）作为旅游投资水平另一指标。表3列（1）和列（2）报告了模型（3）的检验结果。结果显示，在控制了城市和时间固定效应之后，变量Tr_firm与Tr_firm_per均在1%的水平上显著为正，说明数字经济促进了旅游投资水平，从而促进旅游产业发展。

表3 机制识别：数字经济与旅游投资
Tab.3 Mechanism identification:Digital economy and tourism investment

然而，上述机制识别虽然在一定程度上支持了数字经济促进旅游投资的理论观点，但由于不同旅游企业存在规模的差异，仅使用城市新增旅游企业数量来反映旅游投资可能存在一定的误差。基于此，为了更加准确地分析数字经济对旅游投资水平的影响，使用旅游上市公司数据从旅游企业层面对该机制进行进一步识别。具体地，根据Wind资讯披露的企业主营业务为依据，选取2011—2019年间旅游上市企业为样本，剔除缺失值部分，总共获得329个观测值，并建立如下模型以进一步识别：

式（4）中，j 和t 分别代表企业和年份，被解释变量Investmentj,t为微观层面的旅游投资机制变量，本文采用两种方法来度量旅游企业的投资水平：Invest1为旅游上市企业购建固定资产、无形资产和其他长期资产支付的现金；Invest2为旅游上市企业购建固定资产、无形资产和其他长期资产支付的现金的总和与期初总资本的比值。Digitalj,t为t 时期j企业所在城市的数字经济发展水平。Controlsj,t为一系列企业层面的控制变量，分别是公司规模（Size），通过期末总资产取自然对数计算得到；经营净现金流（Cfo），通过当期经营活动现金流/期末总资产计算得到；企业上市年限（Age），利用会计年度与企业上市年度之差加1 取自然对数计算得到；资产收益率（Roa），利用净利润/期末总资产计算得到；员工规模（Employee），利用企业员工人数取自然对数计算得到。Firm 和Year分别为企业和年份固定效应，εj,t表示随机扰动项。基于模型（4），在控制企业和时间固定效应以及加入公司规模、经营净现金流、公司年龄、资产收益率、员工规模等企业层面控制变量的情况下，表3 列（3）和列（4）的回归系数均显著为正，表明数字经济确实提高了旅游企业投资水平，这也侧面反映了数字经济能够刺激旅游投资增加，从而促进旅游产业发展。

4.1.2 数字经济与旅游消费

基于上述理论分析可知，一方面，数字经济拓宽了旅游者获取旅游信息的渠道；另一方面，数字经济发展也实现了旅游供需双方的信息互动，改变旅游消费者的消费偏好，从而释放旅游消费活力，促进旅游产业发展。值得注意的是，在宏观统计层面虽然有城乡消费支出的数据，但是并未有旅游消费相关的统计数据。基于此，本部分检验中使用微观调查数据评估数字经济对旅游消费的影响。具体地，使用的数据来自CGSS2017数据库，该数据库是目前国内学者研究居民幸福感、经济行为等问题公认的权威数据，覆盖31个省、直辖市和自治区，在剔除“无法回答”“拒绝回答”“不适用缺失值”等缺失信息后，最终得到3780个观测值。具体构建如下回归模型：

式（5）中，被解释变量Consumem,k为省份k 居民m 的旅游消费水平，采用文化旅游娱乐支出进行衡量。需要强调的是，CGSS 调查数据仅提供被调查人所属省份地址，因此，解释变量Digitalk为k 省份2017年数字经济发展水平，具体使用省份层面政府工作报告进行指数构建，采取的方式与主回归数字经济指数构造方式相同。Controlsm,k为省份k居民m的微观个体特征变量，包括性别（Gender）、年龄（Age）、是否接受过高中教育（High）、家庭收入水平（Income）；Controlsk为省份层面特征变量，包括经济发展程度、省份规模、产业结构、教育水平、固定资产规模、政府规模和环境水平，测度方法与主回归一致；εm,k为随机误差项。此外，为了尽可能消除遗漏变量对回归估计的干扰，此处还控制了省份层面的固定效应Province。回归结果如表4所示。列（1）是仅加入微观个体控制变量和控制省份固定效应的结果，Digital的回归系数在1%的水平上显著为正，初步表明数字经济对旅游消费水平具有显著正向影响作用。列（2）进一步加入了省份控制变量，结果显示，Digital的回归系数仍然在1%的水平上显著为正，这意味着，数字经济显著提升了旅游消费水平，激发了居民旅游消费活力，从而促进旅游产业发展。

表4 机制识别：数字经济与旅游消费
Tab.4 Mechanism identification:Digital economy and tourism consumption

4.2 异质性分析

数字经济改变了旅游信息传播效率和旅游者信息获取效率，但是“巧妇难为无米之炊”，数字经济对旅游产业的赋能作用可能会受到地区旅游资源禀赋差异的影响。一方面，作为资源依赖型产业，旅游资源禀赋是地区旅游发展的物质基础，旅游资源的富集度和等级高低直接影响着区域旅游业发展的格局[57]。旅游资源禀赋较丰富有利于促进旅游资源的空间集聚，可以促进旅游人力资本专业化和旅游产业集群的形成，从而降低旅游交易成本。另一方面，集聚导致的消费可达性提高有利于释放消费活力。旅游者进行旅游消费时，也会重点考虑旅游目的地是否有足够的旅游吸引物，尤其是数字经济发展让旅游信息成本无限趋于零的背景下，旅游者会通过数字信息来判断旅游目的地的消费价值，如果旅游资源较丰富，那么更有可能激发旅游者的消费活力，从而促进旅游收入增长。基于以上分析，本文预期，在旅游资源较丰富的地区，数字经济对旅游产业发展的促进效果能得到更大程度的发挥。

为了验证上述假说，需要进行分组检验。现有关于旅游资源禀赋的衡量主要是通过选取国家A级景区数作为旅游资源禀赋的验证变量[17]，主要原因在于，景区评级尤其是A级景区代表了中国景区质量，政府也愿意为获得A级景区的称号去投入更多的旅游公共资源，因此，A级景区也能代表较高的旅游资源禀赋。然而，A 级景区数量也并不能完全反映旅游景区规模的差异，在此基础上，得益于大数据尤其是地图大数据的广泛应用，这让本研究可以进一步利用地图大数据来对旅游资源禀赋进行详细刻画。本文借鉴前人研究方法选取国家A 级景区数的基础上，进一步采用百度和高德地图的兴趣点（point of interest，POI）数据作为地区旅游资源禀赋的代理变量。由于只能获取2012—2019 年POI数据，考虑到2011年和2012年旅游景点数据变化不大，因此，笔者令2011 年旅游景点数量与2012年相等。具体地，通过地图POI数据，获取了城市旅游景点数据，包括世界遗产、公园、动物园、广场、植物园、水族馆、纪念馆等，并对其进行汇总。进一步地，为克服城市规模的影响，此处将城市人口作为标准化基数，对上述指标进行标准化处理。最后，根据城市—年度中位数将样本划分为旅游资源禀赋较多和旅游资源禀赋较少组进行分组检验，实证结果如表5所示。

表5 基于旅游资源禀赋的异质性分析
Tab.5 Heterogeneity analysis:Based on Tourism resources endowment

从结果可以看出，A 级景区较多组别中Digital的回归系数为0.2270，且在1%的水平上显著，该系数大小和显著性均大于A 级景区较少样本，基于500次Fisher法抽样分组检验后两组系数差异在5%的水平上显著。其次，在旅游景点较多的样本中Digital 的回归系数为0.2052，且在1%的水平上显著，该系数大于旅游景点较少样本系数，并且基于500 次Fisher 法抽样检验后两组系数差异在10%的水平上显著。上述结果均表明，数字经济对旅游业发展的促进作用在旅游资源禀赋较高的地区更明显，与预期一致。

5 研究结论与政策启示

习近平总书记在党的二十大报告中指出，着力扩大内需，增强消费对经济发展的基础性作用和投资对优化供给结构的关键作用。2022 年年底召开的中央经济工作会议也强调，未来经济工作要把恢复和扩大消费摆在优先位置，着力扩大国内需求。2023年，国务院出台《关于恢复和扩大消费的措施》也重点指出鼓励文化和旅游消费。作为现代服务业重要组成部分，旅游业是拉动内需、促进经济增长的重要驱动力。本研究基于2011—2019 年地级市层面统计数据、旅游上市企业数据、爬虫数据以及其他微观数据，实证评估了数字经济对旅游业发展的影响及其作用机制。实证结果显示：数字经济显著促进了旅游产业发展，并且交通基础设施建设可以强化这一效应；机制识别发现，数字经济通过刺激旅游投资活力和旅游消费活力促进了旅游产业发展；异质性分析表明，相较于旅游资源禀赋较匮乏的地区，在旅游资源禀赋较丰富的地区数字经济发展对旅游产业的促进作用更明显。根据以上研究结论可以得出如下政策启示。

第一，抓机遇：紧握数字经济机遇，构筑旅游发展优势。当前，数字技术对赋能旅游业加速变革和高质量发展具有极为关键的作用和意义。《“十四五”旅游业发展规划》强调，要充分运用数字化、网络化、智能化科技创新成果，升级传统旅游业态，创新旅游产品和服务方式，推动旅游业从资源驱动向创新驱动转变。本文研究发现，数字经济有助于带动旅游投资和消费从而促进旅游产业发展。一方面，将数字技术运用到旅游企业生产运营的全过程，利用数据要素对旅游企业业务流程进行监督和优化，并通过高效的信息传递方式降低企业与市场间的信息不对称程度，以及通过数字互联互通积极引入多元化、多样性资本进入旅游产业。另一方面，依托互联网、云计算、物联网、区块链、人工智能等技术，发挥数字技术在出游预约、行程安排、分流客源和引导消费等方面的作用，将旅游服务者和消费者进行有机整合，强化旅游需求偏好与目的地供给信息的精准匹配，进而实现需求引领供给，供给支撑需求。同时，结合商旅文体、医游购娱等跨产业融合，培育壮大云旅游、云娱乐等新型消费形态，进一步为消费者提供更多复合型、体验式、互动性旅游消费新场景，在动态响应游客多元化需求的基础上，实现旅游经济效益最大化。

第二，强交通：强化交通设施建设，支撑数字旅游发展。本文研究表明，交通基础设施建设有助于正向调节数字经济对旅游产业发展的促进效用，因此，地方政府有必要继续大力支持交通基础设施建设尤其是与旅游相关的交通基础设施建设。与此同时，交旅相关部门还应该借助数字化、网络化、智能化方面的技术加持，将交通和旅游两大行业的数据融合，及时更新基础地理信息、交通基础信息、视频监控信息、环境信息、景区信息、游客信息等，加快打造交旅融合数字化平台。此外，加快建立涵盖旅游资源信息服务、全景漫游展示、环境动态监测、智慧出行、智慧泊车、无人机监控等子系统的交旅融合综合信息服务平台，推动“数字交旅”建设，强化区域内互通互联，从而赋能区域旅游产业发展。

第三，善变化：把脉旅游禀赋差异，实施差异化发展战略。《文化和旅游部关于推动数字文化产业高质量发展的意见》指出，各级文化和旅游行政部门要高度重视数字文旅产业发展，应该结合实际情况制定促进本地区数字文旅产业高质量发展的政策措施。本文研究结论表明，相较于旅游资源禀赋较弱的地区，数字经济对旅游产业发展的促进作用在旅游资源禀赋较好地区更显著。考虑到数字经济对旅游资源禀赋较弱地区旅游业发展的影响效应仍有待提高，因此，各地文旅部门在制定通过数字技术促进旅游业发展的相关政策时，还应该因地制宜、精准施策，综合当地旅游资源禀赋特色，精准高效地找到数字经济赋能地区旅游发展的关键点，坚持实事求是、与时俱进、求真务实，一切从实际出发，最大程度发挥地方旅游资源的比较优势。同时，发展多部门协调积极性，因时制宜、因人制宜、因事制宜地根据旅游大数据提炼旅游消费需求，寻求针对性的旅游资源开发路径。

当然，本文只是对数字经济与旅游产业发展的初步探索，还存在一定的不足。首先，关于数字经济的测度问题，笔者在论文中尽可能参考权威文献，通过不同方法构建数字经济指数，以尽可能缓解由于测量误差导致的内生性问题。但是，由于我国幅员辽阔，不同地区数字基础设施建设存在显著的差异，利用统一的数据标准测评数字经济可能存在偏差。因此，在未来的研究中，可以尝试使用卫星数据、互联网大数据等进一步弥补现有测度的不足。其次，从世界范围来看，目前关于数字经济与旅游产业发展关系的理论尚处于开拓阶段，换言之，数字经济促进旅游产业发展并未形成统一的理论共识。本文在经典经济增长的理论框架下尝试从信息成本视角解释数字经济与旅游产业发展的内在关系，希望未来通过更丰富的经验实践，用更长远的视角来探索、构建数字经济与旅游产业发展的前瞻理论。

图片来源于微信公众平台公共图片库

文章发表于《旅游学刊》2024年第12期，脚注、参考文献略。

责任编辑 || 刘 鲁

责任校对 || 郑 果

技术编辑 || 梁琼妹 山东大学管理学院 硕士研究生

封面图片 || 图片来源于微信公众平台公共图片库

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