本文是一篇职称论文，本文在理论解析的基础上,通过熵权TOPSIS法测度了我国30个省区2011—2019年的数字经济发展水平,并构建基准回归模型和空间杜宾模型来探究数字经济发展对旅游经济的影响和空间溢出效应,以期完善现有学术成果并提供政策启示.
0 引言
旅游业作为国民经济的重要组成部分,它在拉动消费、带动投资、创造就业等方面起到关键性作用,是实现经济高质量发展的强大引擎[1].但是,受新冠疫情冲击和国际局势不稳定等内外部因素困扰,旅游业发展面临多重压力,旅游经济增长也出现动能不足的迹象,如何助力旅游业渡过难关并实现高质量转型升级已成为业界亟待解决的关键问题.近年来,随着互联网、大数据等数字化技术的飞速发展,数字经济步入了发展快车道并逐步成长为引领中国经济增长的“新引擎”.国务院颁布的《“十四五”数字经济发展规划》明确指出,要加强数字基础设施建设,不断做强做优做大我国数字经济,为构建数字中国提供有力支撑[2].更重要的是,数字经济的广泛渗透为各产业的转型升级之路提供了重要机遇.其中,依托数字经济实现旅游业新旧动能转换可能成为旅游经济增长的新突破口,《“十四五”旅游业发展规划》也明确提出要充分运用数字化技术实现旅游业高质量转型升级[3].由此可见,通过数字经济赋能旅游业发展已得到广泛关注,但二者究竟存在何种关系?数字经济发展能否为旅游经济增长提供强大动能?数字经济是否还具有空间溢出效应?等等.这一系列问题还亟待深入探讨.
“数字经济”最早是由Tapscott于1995年提出并在此后引发学术界强烈关注[4].纵览现有研究,大体围绕数字经济内涵阐释、发展水平测度及其影响效应三方面展开,前两者聚焦于对数字经济的深入剖析,而后者则拓展了其学术外延,成了当前的热点议题之一.国际学者多关注数字经济所带来的经济、生态和社会效应.经济效应方面,数字经济对国家经济增长[5]、产业结构升级[6]、经济发展质量提升[7]所表现出的推动作用得到广泛证实;生态效应维度,数字经济的碳减排效应[8]以及对全球能源转型[9]的强大赋能也得到研究印证;社会效应方面,数字经济可帮助政府建立起电子政务(E-Governments)系统以完善社会治理机制[10],并在公共卫生服务效率提升以及劳动力错配问题缓解[11]等方面也具有积极意义.在我国,以国家战略为切入点探究数字经济的影响效应成为学术前沿,尤其是数字经济对高质量发展[12]、乡村振兴[13]、共同富裕[14]所表现出的赋能作用得到学者的广泛关注,就其理论解析和实证检验的成果不断涌现.
1 理论解析
数字经济发展可以从供需两侧赋能旅游经济增长.在供给侧:云计算、大数据等数字化技术可以收集游客时空足迹和浏览数据以构筑起消费者画像,有助于降低旅游企业为获取消费者信息而花费的高昂成本[23].此外,中国旅游企业多以中小规模为主,且因缺乏固定抵押物而难以获取信用贷款,数字普惠金融通过金融建模分析该类企业的运营状况和风险等级,解决了旅游企业的贷款难题[22],有助于扩大经营规模并开展旅游研发,为实现旅游经济增长筑牢底层基础.在需求侧:依托数字化技术,以携程为代表的OTA平台将旅游购买、付款等全环节优化整合,降低了浏览者高昂的搜寻成本和交易成本以充分释放旅游消费潜力[24].此外,大数据精准推送实现了旅游需求偏好与目的地供给信息的精准匹配,为激发游客出游热情创造了良好条件[19]数字经济的网络外部性也可能对旅游经济增长产生空间溢出效应.首先,数字经济打破了上下游旅游企业的地理阻隔,通过信息化传递形成了旅游业的“虚拟集聚”[25],有助于跨区域旅游企业分工协作,充分调动资源.其次,互联网实现了可编码形式知识的远距离传播,摆脱了传统渠道下知识和技术溢出的地理局限性[24],有助于不同区域的旅游企业共享旅游发展成果,通过借鉴其他典型案例地的发展模式并“为我所用”,实现旅游经济增长.最后,在互联网等数字化技术普及前,信息阻隔下拥有丰富旅游资源禀赋的偏远地区常被游客忽略,但在数字经济时代,依托微博、小红书等社交媒介以及旅游“大V”的大力宣传,一些原本冷门的中远距离旅游目的地得到游客偏爱(如新疆游、西北环线旅游等),这有助于吸引外地游客前往进而提升该地区的旅游经济水平[26].
2 研究设计
2.1 模型构建
2.1.1 基准回归模型
数字经济赋能旅游经济增长已在理论上获得了广泛证实,但仍缺乏科学的实证检验予以支撑.因此,参考鲁玉秀等[27]、赵涛等[12]的研究思路,为证实数字经济发展是否对旅游经济增长具有直接影响。
2.1.2 空间杜宾模型
根据上述理论分析,数字经济发展对旅游经济可能存在空间溢出效应,本文将采用空间计量模型做进一步验证.首先,判断研究变量间是否存在空间集聚特征是模型构建的前提,故采用莫兰指数(Mo-ran'sI )来验证数字经济与旅游经济是否存在全局空间自相关。
2.2 变量选取
2.2.1 被解释变量
旅游经济(Tour).本文参考刘震等[24]的做法,采用人均旅游收入,即国内旅游收入与入境旅游收入的总和与该省区年末总人口之比,表示旅游经济发展水平.同时,为保证研究结论的可靠性,参考方叶林等[29]的研究,以旅游总收入作为替换变量进行稳健性检验.
2.2.2 解释变量
数字经济(Digital).本文借鉴赵涛等[12]、万晓榆等[30]、徐维祥等[31]的研究成果,在数据可获得性的基础上,从数字基础设施、数字产业发展和数字普惠金融三个维度,选取12项指标构建数字经济发展的评价体系(见表1).其中,数字基础设施是各省区发展数字经济的重要前提条件[30],选取光缆密度、移动电话基站个数等5项指标进行综合评价.数字产业发展用以评价各地区数字经济发展状况及规模,采用电信业务总量、软件业务收入等4项指标来总体考察.数字普惠金融作为数字经济重要组成部分,有助于破解传统金融延伸范围窄的劣势,受惠于更广大群体[32],借鉴中国数字普惠金融指数,从数字金融覆盖广度、使用深度和数字化程度三方面衡量.在此基础上,采用熵权TOPSIS法计算各地区数字经济发展水平,具体计算过程参考刘震等[24]的研究.
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3 数字经济与旅游经济发展水平分析
3.1 发展水平测度
首先,通过熵权TOSPSIS法测度了全国30个省区2011—2019年数字经济发展水平,并根据发展均值进行排序(见表3).总体来看,排名前10位的省份均为传统经济大省,且有8个省区位于东部地区,其中北京市依托政策优势和成熟的数字化基础设施,数字经济水平位列首位,广东省则依托外向型经济的先发优势和电子商务领域成熟的数字化应用,数字经济发展也名列前茅.而在排名后10位的省份中,西部省份占比达60%,这表明数字经济发展与经济水平存在空间重叠性,其中宁夏回族自治区始终位于末尾,其发展水平与排名榜首的北京市逐渐拉大,数字鸿沟不断加剧.
过计算各省份的人均旅游收入来表征旅游经济发展水平(见表3).人均旅游收入均值迈过万元门槛的省份仅有北京、天津和上海,其中北京市依托故宫、长城等丰富的历史文化资源,吸引了广大海内外游客慕名前往,而发达的商务旅游更为其带来了大量的旅游收入.值得关注的是,贵州省旅游发展十分迅猛,其人均旅游收入从2011年的第10位快速跃升至研究期末的第4位,年均增幅高达76.61%,这可能是由于贵州省打造的“山地公园省,多彩贵州风”的旅游品牌形象为其旅游业发展打响了知名度,同时依托生态旅游资源禀赋优势,大力开展康养旅游、度假旅游等,吸引大批游客前来游览.排名靠后的省份中,既包含了青甘宁等西部省区,还囊括了河南、黑龙江等农业大省,与主要客源市场的地理阻隔和旅游产品种类单一桎梏了其旅游经济增长.
3.2 动态演进规律
研究期内,数字经济发展水平呈稳步提升态势，平均值由2011年的0.078增长至研究期末的0.276,年均增幅高达31.73%.从区域层面来看,发展水平从中部塌陷逐渐变化为由东至西逐级递减的三级阶梯状格局.其中,东部地区始终大幅领先于中西部,发展水平由0.137增长至0.396,年均增幅达23.63%,这是由于东部是我国数字经济发展的先导地区,具有典型的“先发优势”,数字经济发展成熟度较高;中部地区虽面临发展基础薄弱的难题,但在外部势能介入和自身潜力挖掘的“双轮驱动”下,数字经济发展突飞猛进,由研究期初的0.041增长至0.211,年均增速高达51.83%,逐步超过西部地区成为数字经济发展第二梯队;西部地区在发展基础薄弱和动能匮乏的“双重障碍”桎梏下,数字经济发展水平仅由2011年的0.045上升至0.202,被中部地区超越成为发展“塌陷区”(见图1).
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4 数字经济发展对旅游经济的影响及空间溢出效应
4.1 基准回归结果
根据回归结果显示,无论是否考虑控制变量,数字经济(lnD igital)的回归系数均显著为正,可通过1%的显著性检验.这表明数字经济发展可显著赋能旅游经济增长.该结论与前文的理论解析相呼应.在不考虑控制变量的情况下,数字经济发展水平每提高1%,旅游经济可增长0.9016%;当加入一系列控制变量后,数字经济每提高1%,旅游经济将增长0.6703%(见表4).
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为保障研究结论的稳健性,参考相关学者的做法,通过选取合适的工具变量来解决内生性问题,并采用控制固定效应和替换被解释变量的方法进一步检验结论的科学性.
选取工具变量.参考陈昭等[37]的做法,采用各省区1984年的每万人固定电话数量作为数字经济的工具变量;此外,由于原始工具变量均为横截面数据,不能直接匹配本文所使用的面板数据,故参考Nunn等[38]的处理方法,构建了各省区1984年万人固定电话数量与上一年全国互联网用户数的交互项,作为数字经济的工具变量.从模型(3)和(4)可以看出,无论是否考虑控制变量,数字经济对旅游经济的正向效应仍能在1%的水平上显著,初步说明了研究结论的稳健性.控制固定效应.参考赵涛等[12]的做法,通过设定省份与年份的交互固定效应以缓解数字经济普遍发展所带来的宏观环境系统性变化.从模型(5)和(6)可以看出,在控制固定效应后,数字经济仍能在10%的显著性水平上赋能旅游经济增长,表明了研究结论的稳健性.参考唐健雄等[28]的做法,以旅游总收入作为被解释变量的替代变量进行稳健性检验.模型(7)和(8)显示,无论是在固定效应模型还是OLS模型下,数字经济的回归系数均为正,且在5%的水平下显著,进一步验证了上述结论的稳健性.
5 结论和讨论
5.1 结论
本文在就数字经济发展对旅游经济增长理论解析的基础上,测度了二者发展水平并就其动态演进规律进行深入分析,同时借助基准回归模型和空间杜宾模型探究了数字经济发展对旅游经济增长的影响及空间溢出效应.研究结论如下:
第一,各省份数字经济发展存在较大差距,发展优势区多集中于以北京、广东为代表的东部经济强省(市),“塌陷区”则主要位于以甘肃、宁夏为代表的西部省区;旅游经济水平也存在显著的区域异质性,北京、天津、上海等东部省(市)发展水平较高,青甘宁以及河南、黑龙江等农业大省发展相对滞后.
第二,总体来看,数字经济与旅游经济发展水平均呈现稳步提升态势;区域异质性层面,数字经济发展水平由“中部塌陷”逐渐过渡至“由东至西”逐级递减的三级阶梯状格局,而旅游经济发展则由“东—中—西”逐级递减过渡至“中部塌陷”的区域格局.
第三,基准回归结果显示,数字经济能显著赋能旅游经济增长.考虑控制变量后,数字经济发展水平每提升1%,它能有效推动旅游经济增长0.6703%,且该结论在一系列稳健性检验后仍成立.
第四,空间杜宾模型回归结果显示,数字经济不仅对本地旅游经济增长具有显著的驱动作用,还对邻近省份具有正向空间溢出效应;区域异质性下,仅东部和中部地区数字经济发展对旅游经济具有显著的正向直接影响和空间溢出效应,西部地区数字经济的正向效应则并不显著.
参考文献（略）