對“互聯網+”時代的旅游產業融合發展的研究

朱姍姍

【摘要】本文通過選取國內各個地市近年來旅游產業相關的數據，研究“旅游+”政策及相關舉措的提出對區域內旅游產業發展及收入的影響。通過研究發現隨著“旅游+“戰略的實施，區域內經濟獲得新的增長點，旅游業收入得以提升，使得旅游業成為真正的綜合性產業。

【關鍵詞】互聯網+ 旅游產業 融合發展

1 引言

2015年9月2日，第一屆“旅游+互聯網”大會在江蘇常州召開，國家旅游局提出旅游產業與互聯網的融合發展，將旅游與互聯網融為一體迎接產業之間融合發展的新潮流。隨著新概念的提出，各個地市均根據自身情況，在國家與所在省份相關政策的引導下，制定適合的方案，將自身旅游產業與互聯網進行融合，但各個地市在制定相關政策的過程中要做到決策自定、風險自擔，因此在具體政策的制定速度上存在一定差距，本文將在已有數據的基礎上，對“旅游+互聯網”政策的制定與實施對區域內旅游產業發展及收入的影響進行研究。

2 文獻綜述

目前外國學者沒有對旅游產業融合的相關研究，這是我國率先在產業融合的視域下提出的概念。目前國內對旅游產業融合的研究主要集中在對旅游產業融合的概念界定、模式及效應的相關方面的研究上。楊穎（2008）提出旅游產業融合的動力來源于企業對利潤的追求[1]。徐虹等（2008）提出制度、能力及需求障礙是目前阻礙旅游產業融合的三大障礙，要促使我國旅游產業融合并取得新的發展需要對障礙進行深刻剖析并解決[2]。麻學鋒等（2010）認為可以通過資源、技術、市場及功能四個方面的路徑來推動旅游產業進行融合，區域要根據自身情況找準適合區域內特色的融合點[3]。程曉麗（2012）通過對旅游產業與文化產業融合的具體分析，提出滲透型、延伸型和重組型三種模式為旅游產業與其它產業進行融合的三種模式[4]。劉曉明（ 2014）對旅游產業融合的機制進行研究，提出旅游產業的融合會推動市場對旅游資源的需求，提升地區的經濟發展水平[5]。那么，“旅游+互聯網”政策的提出對地區經濟發展的具體影響情況產生何種影響？目前尚無對此研究的文獻。綜上可知，目前學界缺少基于“互聯網+”背景的研究，本文將在此時代背景下出發，研究“旅游十互聯網”產業融合的機制及對地區經濟發展的影響，這也是本文的創新點。

3 “互聯網+”時代的具體特征

互聯網正處于飛速發展的階段，隨著新技術的不斷提出與應用，互聯網正對人類社會產生著深遠的影響。一個產業要想獲得長遠的發展，就必須主動融入互聯網，運用“互聯網+”思維來推動產業發展。

4 模型與變量

4.1 模型設定

本文在分析“旅游十互聯網”政策的制定與實施對地區旅游產業發展的影響時采用Probit模型。Probit模型為：

Y=1（αpohcy_Implemetit+Xβ+u>0）

其中u～N（0，σ2），

Y的值表示地區范圍內旅游收入較往年是否有更高幅度的增長，Y等于1表示地區范圍內的旅游收入獲得更高幅度的增長，Y等于。則相反；Policy_Implement代表政策的制定與實施程度；X為控制變量，包括地區特征變量。

4.2 數據與變量

本文所研究的數據來自統計年鑒及北京大學旅游研究與規劃中心調查數據。樣本涉及全國14個省份，獲得了諸多地區各方面詳細的微觀數據，這為本文的研究提供了有力的數據支持。下面分別就本文構建的指標及相關變量進行分類說明。

4.2.1 “旅游+互聯網”政策與實施指標

調查中沒有直接通過政府文件來考察政策的制定與實施，而是通過詳細的實地考察與訪問，來觀察政策的制定與實施，并對制定與實施的狀況進行分級評價并給出詳細的得分。本文根據得分情況來并參考Rooij et al.（2011）的做法[6]，通過構建啞變量的方法來反映不同的程序所表現的政策差異。將政策的制定與實施分為兩個情況，分別為是否制定了相關政策及相關政策是否得以實施，對此構建兩個啞變量。對于是否制定了相關政策，已制定記為1，反之記為0；對于是否得已實施，已出臺實施記為1，反之記為0。對啞變量采用迭代主因子法進行分析，并進行KMO檢驗，檢驗結果表示本文構建“旅游+互聯網”政策制定與實施指標所采用的方法為可行的。但政策的制定與實施存在內生性問題不容忽視，應該對此進行處理。

首先，“旅游+互聯網”政策的制定與實施也受到地區旅游產業發展情況的影響，部分區域可能并不是在區域內相關政策制定與實施后才使得旅游產業快速發展，而是在區域內旅游產業快速發展的基礎上響應國家號召來制定相關的政策。這一內生性問題的存在，不可避免地對估計結果的準確程度產生影響，可能會造成估計結果出現偏差。因此，必須對內生性進行處理。要處理內生性變量就要通過工具變量進行處理，這里選取地區管理者的受教育水平作為工具變量。因為管理者是城市發展的核心，地區管理者較高的受教育水平會使其更易接受新的政策，對“旅游十互聯網”政策的制定與實施產生正向影響。同時地區管理者的受教育水平與區域內旅游收入大幅增長并無關系，因此工具變量的選取是可行的，并在后文會進行檢驗。

4.2.2 被解釋變量及其他控制變量

本文選用地區范圍內旅游收入較往年是否有更高幅度的增長來做為衡量地區旅游產業發展的指標，并選其作為被解釋變量。根據調查數據，將近年來地區范圍內每年旅游收入的增長率以及增長率每年的變動納入考慮范圍，并通過取均值的方法，高于均值表明旅游收入較往年取得更高幅度的增長。取1表示旅游收入較往年有更高幅度的增長，取。表示旅游收入較往年沒有更高幅度的增長。

本文選取地區特征作為控制變量。并對數據進行處理，按照GDP的高低剔除了上下1%的數據及存在缺失的數據，最后剩余樣本量為327個。下表為樣本的描述性統計。根據下表中的數據，我國截至調查完成時有12.5%的地區相較于往年旅游收入取得更高幅度的增長，這說明我國目前地區旅游收入獲得更高幅度增長的比率較低。同時，根據相關政策的制定與實施的標準差為1.074，最大值與最小值差距為3.362，說明目前我國目前地區之間在相關政策的制定與實施上差別明顯。

5 估計結果

根據前文所做的定義，首先研究“旅游+互聯網”政策的制定與實施對地區旅游收入更高幅度的增長的影響是否顯著。表3為probit模型的分析結果。

在表3中，相關政策的制定與實施（評分加總）對因變量的邊際效應在1%的水平上顯著，根據列（1）看出相關政策的制定與實施（評分加總）對及地區旅游收入更高幅度的增長的邊際效應為0.042。此外，本文在估計中加入了一些變量來對地區經濟發展狀況進行衡量，如：人均GDP等。以列（1）為例，人均GDP的邊際效應為0.027，地區經濟水平發展的情況會對因變量產生顯著的正向影響。

然而，在上文中提到，“旅游+互聯網”政策的制定與實施有著不可忽視的內生性問題，會使得估計結果產生偏離。為解決這一問題，列（2）為采用上文所構建的工具變量后進行的二階段估計。采用Durbin-Wu-Hoiusnian對政策的制定與實施是否存在內生性進行檢驗，列（2）的底部為結果，結果顯示在1%的水平上拒絕了自變量不存在內生性的假設，說明政策的制定與實施的內生性確實存在。同時，在估計中，一階段估計F值均大于10%偏誤水平下的分布邊界值16.38。因而工具變量的選取是可行的。根據列（2）金融知識（評分加總）的邊際效應分別為0.151，并在1%的水平上顯著，與前述估計結果保持一致。

6 穩健性檢驗

最后對上文所得出的結果進行穩健性檢驗，我們采取地區管理者受教育水平作為衡量“旅游+互聯網”政策制定與實施的指標。表4為穩健性檢驗結果，地區管理者受教育水平對旅游收入更高幅度增長的邊際效應為0.041，在1%水平上顯著。穩健隆檢驗的結果表明本文的估計具有穩健性。

7 結論及政策建議

基于已有數據，“旅游+互聯網”政策的制定與實施對地區旅游收入更高幅度的增長的影響做了一系列分析，并用二階段工具變量法來減少自變量的內生性所造成的估計結果的偏離。

本文研究發現，“旅游+互聯網”政策的制定對地區旅游產業的發展產生正向作用，因此政府應出臺相應政策，促進旅游產業的融臺，通過產業融合的方式可以促使旅游業轉型升級，使旅游業成為國民經濟發展的支撐點。同時，政府也應該繼續深化改革，打破旅游業進行產業融合的壁壘，打破管理體制的僵化與障礙，建立以政府為主導、高效統一的產業融臺發展新機制。

參考文獻：

[1]楊穎.產業融合：旅游業發展趨勢的新視角[J].旅游科學，2008（4）：6-10.

[2]徐虹，范清.中國旅游產業融合的障礙因素及其競爭力提升策略研究[J].旅游科學，2008（4）：1-5.

[3]麻學鋒，張世兵，龍茂興.旅游產業融合路徑分析[J].經濟地理，2010（4）：678-679.

[4]程曉麗，祝亞雯.安徽省旅游產業與文化產業融合發展研究[J].經濟地理，2012（1）：172-175.

[5]劉曉明.產業融合視域下中國體育旅游產業的發展研究[J].經濟地理，2014（5）：t87-193.

[6]Rooij，Maarten van，Atinamatia Lusardi，and Rob Alessie.Financial Literacy and Stock Market Participation[J].Joumal ofFinancial Econornics，2011，101（2）：317-336.