旅游產業與信息化耦合的時空特征與影響因素

吳代龍 曹芳東

摘要：文章在構建長三角地區旅游產業與信息化水平評價指標體系的基礎上，利用綜合評價函數、耦合協調評價模型、空間自相關分析方法對2007—2019年長三角地區41個地級市旅游產業與信息化耦合協調發展的時空分異特征進行了研究。結果表明：①2007—2019年長三角旅游產業和信息化水平評價值總體逐年上升，耦合度保持在0.93以上，耦合協調度處于中度耦合協調階段。②耦合協調度類型從以低度耦合協調過渡到以中、高度耦合協調為主，耦合協調度呈現東南部區域高、西北及西南區域低的空間分布格局;耦合協調度具有顯著的空間集聚特征，耦合協調熱點顯著區主要集中在江蘇東南部、上海以及浙江西北及其中部地區，冷點區域主要集中在江蘇北部、安徽西北及西南地區。③耦合協調度空間格局演變的影響因素間具有顯著的作用力差異和空間異質性特征，政府調控能力、人口密度和城鎮化水平因子對耦合協調度的正向作用呈逐年增強態勢。

關鍵詞：旅游產業;信息化;耦合協調度;時空特征;影響因素;長三角地區

中圖分類號：F592.3? ? 文獻標志碼：A? ? 文章編號：1001-862X（2021）01-0029-008

隨著科技的不斷積累創新，信息產業持續發展，信息化已成為當今世界的潮流。與此同時，旅游業被認為是典型的信息密集型和信息依托型產業[1]，以互聯網為代表的信息化技術憑借其強大的知識分享和數據處理能力快速地滲透到旅游產業的各個層面，并對旅游業的資源分配、營銷模式、組織結構、產業融合等方面產生了深刻影響。[2-3]當前，我國旅游業正處于由傳統向現代、粗放向集約發展的轉型過渡期，加強信息化與旅游產業的融合，利用信息化技術提升旅游產業發展效率和水平正在成為業界和學界共識。我國先后提出“智慧旅游”、“旅游+互聯網”、“全域旅游”、《“十三五”全國旅游信息化規劃》等政策和戰略，以期提升旅游產業與信息化融合水平。在此背景下，加強旅游產業與信息化的耦合協調關系的研究是一個重要議題，這對推動我國旅游產業持續健康發展有著重要的現實意義。

國外學者關于旅游產業與信息化關系的研究主要集中在旅游和信息化基礎概念辨析[4]、信息化技術在旅游業中的實際應用及其對旅游經濟的影響評價等方面。[5-7]國內對旅游和信息化關系的研究起步相對較晚，但成果豐富。學者們在探討了旅游信息化的定義、特點和作用的基礎上[8-10]，逐步建立起了旅游信息架構體系[11]、旅游信息系統平臺[12]以及旅游信息生態鏈[13]等，為旅游公共管理與服務部門、旅游景區建設與運營以及旅游資源共享與協同等提供了理論和技術路線支撐。近年來，信息化對旅游產業發展影響的定量測度及其空間效應逐漸成為研究熱點。[14-16]在耦合協調研究方面，大多數學者采用綜合評價函數、耦合協調模型等方法對旅游產業與信息化發展水平、耦合協調類型、耦合演變趨勢及其機理進行了實證研究。[17-20]本文以長三角地區2007—2019年旅游產業和信息化統計數據為基礎，構建旅游產業與信息化發展水平的指標體系，采用綜合評價函數、耦合協調評價模型、空間自相關模型等方法分析長三角地區旅游產業與信息化耦合協調發展的時空分異及演化特征，并在此基礎上對耦合協調度空間格局演變的影響因素進行了探究。

一、指標體系構建、研究方法和數據來源

（一） 研究區概況

長三角地區是我國旅游產業規模最大，信息化發展水平最高，創新和開放程度最強的區域之一。2019年該區域實現旅游總收入約3.54萬億元，占全國旅游總收入的69%;接待國內游客約25.8億人次，占全國接待游客人數的46.7%。在信息化建設與發展方面，推行了《長三角區域信息化合作“十三五”規劃（2016—2020年）》戰略，極大地促進了地區旅游數字經濟發展。文中涉及的數據主要來自2008—2020年《中國城市統計年鑒》、《江蘇省統計年鑒》、《浙江省統計年鑒》、《安徽省統計年鑒》和《上海市統計年鑒》，對于以上年鑒中部分缺失的數據利用各地級市統計年鑒、國民經濟和社會發展統計公報進行補充。其中，江蘇、安徽和浙江省發明專利授權量數據來源于江蘇省知識產權局、安徽省知識產權局和浙江省知識產權研究與服務中心公布的官方文件。

（二）指標體系構建

對旅游產業與信息化的發展水平及耦合協調狀況進行評價，指標選取至關重要。本文通過對前人研究成果進行梳理（表1），發現學者們大多從旅游人次、旅游收入、旅游花費、旅游接待能力等方面對地區旅游產業發展水平進行評價。在信息化水平評價上，大多從信息基礎設施規模、信息化社會應用和信息化發展支撐等方面進行衡量。

本文在借鑒以上研究成果的基礎上，根據指標的科學性、代表性、可獲得性等原則，構建了長三角地區旅游產業與信息化耦合協調的評價指標體系（表2），其中旅游產業系統包括旅游產業規模、旅游經濟效益和旅游接待能力三個方面以及9項具體指標，信息化系統包括信息產業規模、信息化社會應用和信息化發展支撐三個方面以及9項具體指標。

（三）研究方法

旅游產業和信息化系統內各次級指標量綱不同，直接分析可能會對結果產生較大影響，因此首先對其進行標準化處理。具體做法是采用極差標準化法分別對2007—2019年41個地市的旅游產業子系統、信息化子系統各次級指標進行統一無量綱處理。標準化公式[26]：x′ij=（xij-xmin）/（xmax-xmin），其中，x′ij表示標準化值，xij表示某地市第i年的j個指標值的原始數據，i =1，2，…m;j=1，2，…n，表示指標個數;xmin和xmax分別表示多地市多年份中指標j最小值和最大值。

1.綜合評價函數

本文采用線性加權法測度旅游產業和信息化兩系統的發展水平，具體評價函數如下[22]：

式中：T、I分別表示旅游產業和信息化子系統的綜合評價函數，wij表示權重。對于指標權重，為避免主觀賦權的偏差，本文采用熵值法賦予權重。[26]

2.耦合協調評價模型

耦合度和耦合協調度可對系統間相互影響程度與協調狀態進行測度與評價。一方面，信息化在旅游產業中的應用極大地提升旅游產業在資源獲取、服務管理以及市場營銷等方面的能力與水平，促進了旅游產業的快速發展;另一方面，旅游產業的發展及其規模的迅速擴張，產生了對更強大的信息化服務平臺以及信息化基礎設施的需求。旅游產業和信息化系統之間存在密切的耦合作用。一般兩個系統的耦合度采用如下模型[27]：

式中：C表示耦合度，T、I分別表示旅游產業和信息化系統的綜合評價指數。

耦合度高低只能反映旅游產業和信息化之間的相互作用強弱，無法衡量兩者間的發展的協調狀況，為此引入耦合協調度模型，公式如下[28]：

式中：D表示旅游產業與信息化系統的耦合協調度，0？燮D？燮1，D越接近1表示系統之間的耦合協調性越好，反之越差;α、β分別表示旅游產業系統和信息化系統的在整體中的相對重要程度，由于旅游產業發展對信息化的依賴程度要顯著大于旅游產業對信息化的帶動作用，同時借鑒前人研究成果[18，20]，最終確定α和β值分別為0.4和0.6。此外，根據耦合協調度D的大小，將耦合協調類型劃分為4類：①0

3. 空間自相關模型

空間自相關可以有效反映耦合協調度的空間差異特征，包括全局空間自相關和局部空間自相關。全局空間自相關通常采用Global Morans I指數、局部空間自相關常采用Getis-ord Gi*指數。前者用來探索空間鄰接或臨近單元的相似程度，后者用來探測空間分布的熱點區域和冷點區域。公式如下：

4. 地理探測器

地理探測器是用于探測空間分異性及其驅動力的一組統計學方法，其最初應用于探究地方性疾病形成的影響因素，因該方法受前提條件的制約相對較少，現已被廣泛應用于地理要素空間分異的形成機理，其模型如下[29]：

式中，PD，？尬為影響因素對旅游產業與信息化耦合協調度的作用力，n為整個研究區域樣本數， σ2為整個區域耦合協調度的離散方差，ni和σi2分別表示次一級研究區的樣本數和方差;m表示影響因素分類數。假設σ2≠0，模型成立，PD，？尬的取值區間為[0，1]，PD，？尬值越接近于1，表明影響因子對耦合協調度的作用力越大，反之越小。

二、耦合協調時空特征

（一）耦合協調的時序演變特征

本文對原始數據進行標準化后，根據公式（1-3）計算得到2007—2019年長三角旅游產業和信息化的綜合評價值、耦合度以及耦合協調度（表3）。

由表3可知，①旅游產業與信息化系統綜合評價值的時序演變：2007—2019年兩系統綜合評價值逐年上升，年均增長率分別為12.78%和12.58%，表明這12年間，隨著長三角地區社會經濟環境的不斷發展，科技創新能力的不斷加強，旅游產業和信息化發展水平均有明顯提升。此外，從兩系統的綜合發展水平的優先程度看，2007—2010年信息化發展與旅游產業差距逐漸縮小，2010年信息化發展實現對旅游產業發展水平的反超，長三角地區信息化發展水平優于旅游產業0.0035，表明此時期由于互聯網等信息技術的快速普及和發展，區域呈現信息化發展優勢期。2011—2014年旅游產業評價水平略優于信息化發展評價水平值，優先度均值為0.0041，差距極小，表明此時期長三角區域呈現為旅游產業發展與信息化發展均勢期。2014—2019年旅游產業發展評價值對信息化發展水平優勢度有逐年擴大的趨勢，旅游產業發展處于優勢期。②旅游產業與信息化耦合及耦合協調度時序演變：2007—2019年長三角旅游產業與信息化耦合度均保持在0.93以上;兩系統的耦合協調度逐年遞增，按照耦合協調度的劃分評價標準，長三角旅游產業和信息化的耦合協調度已由最初的低度耦合協調向接近中高度耦合協調方向發展，反映區域旅游產業和信息化耦合協調發展取得一定成效。另一方面，區域旅游產業和信息化耦合協調經歷12年的發展，年均增長率1.58%，至2019年耦合協調度值為0.4336，仍未達到高度耦合協調階段，反映了兩系統耦合協調度增長速度較慢，需要進一步加強信息化基礎設施及其發展環境建設，加強旅游產業在資金、人才方面的投入，促進兩系統耦合協調度的更大提升。

（二）耦合協調的空間分異特征

為了說明長三角旅游產業與信息化耦合協調度的空間分布變化情況，參照耦合協調度劃分類型，本文選取2007、2013和2019年三個時間截面的耦合協調度數據，利用ArcGIS繪制了耦合協調度的空間分異特征圖。

總體上長三角各市旅游產業與信息化耦合協調度呈現較為顯著的上升趨勢。2007—2019年，地區耦合協調類型從以低、中度耦合協調為主逐漸過渡到以中、高度耦合協調為主，耦合協調度呈現中部區域高、西北及西南低的空間分布格局，高度耦合協調區域集中于蘇南、浙北以及上海。具體來看：① 2007年長三角旅游產業與信息化耦合協調度整體偏低，上海是唯一處于高度耦合協調階段的城市，反映了2007年上海市相較于區域內其他城市擁有更高的旅游產業及信息化水平，故耦合協調發展度最好。2007年江蘇各地市旅游產業與信息化耦合協調程度相較于浙江省各地市整體偏低。江蘇省13個地級市中兩系統耦合協調程度處于中度及以上的僅有南京、鎮江、常州、無錫、蘇州5市，僅占整體的38.46%。相比之下，浙江省11個地級市中，耦合協調度處于中高度的有嘉興、杭州、紹興、寧波、金華、臺州和溫州7市，占整體的63.63%，顯著高于江蘇省。安徽省所有地級市旅游產業和信息化耦合協調程度均處于低度耦合協調水平，亟待發展。②2013年，長三角各地市旅游產業和信息化耦合協調程度都有了較為顯著的提升，其中上海市耦合協調類型依舊為高度耦合，耦合協調值從0.5844增長到0.6920，為整個區域最高。江蘇各地市兩系統的耦合協調度整體變化較大。2013年，江蘇省13個地市中耦合協調類型屬于中高度耦合協調類型的有9個，占全省的69.2%，相較于2007年增長1倍多，其中蘇州耦合協調度值突破0.5，成為高度耦合協調區域。由此可見，2007—2013年間，江蘇省加快旅游產業發展步伐，大力提升地區信息化建設，取得了良好成效。但同時也看到，宿遷和淮安旅游及信息化產業發展力度不足，兩地區耦合協調類型仍然處于低度耦合協調狀態，屬于省內耦合協調低水平區域。浙江各地市耦合協調程度整體發展狀況良好，相較于2007年有了進一步提升，全省僅有衢州市處于低度耦合協調區域，其他地級市均處于中度或高度耦合協調水平，并且杭州發展成為高度耦合類型區域。安徽省各地市兩產業發展耦合協調度整體有了一定提升，其中合肥、蕪湖、池州和黃山市耦合協調度由之前的低度耦合協調提升為中度耦合協調水平。③2019年，長三角地區旅游產業和信息化耦合協調度進一步加強，低度耦合協調區域大幅減少。其中，上海耦合協調度值達到0.7775，即將突破0.8，成為極度耦合協調類型區;江蘇、浙江兩省所有地級市耦合協調度均已經達到中度及高度耦合協調水平;僅有安徽省西北部的阜陽、亳州、淮南、淮北和宿州仍處于低度耦合協調水平，需要繼續促進這些地區旅游產業和信息化產業融合發展。

（三） 耦合協調發展的空間演變特征

為進一步分析長三角旅游產業和信息化耦合協調發展的空間集聚特征，本文基于公式（4），利用ArcGIS10.3軟件分別計算了2007—2019年長三角旅游產業與信息化的全局Morans I指數（表4）。表4顯示，旅游產業與信息化的Morans I指數標準化檢驗Z值均大于1.96，P值均小于0.05，表明旅游產業與信息化耦合協調度通過顯著性檢驗，即長三角各地市旅游產業與信息化耦合協調度之間存在較為明顯的空間依賴關系。具體來看，2007—2010年間，Morans I指數從2007年的0.5576下降到2010年的0.4141，下降幅度達25.74%，表明這四年間耦合協調度的空間集聚效應逐漸減弱，這可能與2008年金融危機的負面作用有較大關聯;2010—2015年間，Morans I指數先經歷了約9.76%幅度的上升后又下降約5.52%，然后再從0.4209增長到0.4385，增幅為4.13%，表明這時期耦合協調度的空間集聚處于波動狀態，尚未完全從上一時期的下降趨勢中恢復;2015—2019年，耦合協調度的Morans I指數再度下降，降幅達到18.70%，表明耦合協調度空間集聚效應減弱。

全局空間自相關只能從整體上反映區域耦合協調度的空間集聚特征，無法探究旅游產業和信息化耦合協調的局部空間聚集和差異特征。故本文利用公式（5），基于ArcGIS10.3軟件熱點分析模塊計算2007、2013和2019年長三角旅游產業與信息化耦合協調度的Getis-Ord G_i^*統計量Z值得分，并依據ArcGIS提供的最佳自然斷裂點法將其值由低到高劃分為7類。總體來看，2007—2019年，長三角旅游產業和信息化耦合協調度空間分布的熱點區主要集中在江蘇東南部、上海以及浙江西北及其中部地區，冷點區域主要集中在江蘇北部、安徽西北及西南地區。具體來看，①耦合協調度的熱點高顯著區空間分布范圍變化不大，2007年時有3個，分別是上海、蘇州和嘉興，至2013年仍為這三個城市，到2019年湖州市也變化為耦合協調度的熱點高顯著區。②熱點中高顯著區域的空間分布主要集中在浙江大部區域以及江蘇南部地區，而安徽省僅有蕪湖和宣城市于2019年表現為耦合協調的熱點區域。③耦合協調度的冷點高顯著區域的空間分布范圍整體縮小。2007—2013年間，阜陽、淮南、淮北、亳州、蚌埠和宿州6市均處于冷點高顯著區域，反映了這6市旅游產業和信息化耦合協調熱度較低，耦合狀況較差。2013—2019年，阜陽和宿州由冷點高顯著區轉變為冷點中低顯著區，耦合協調情況有所好轉;④冷點中低顯著區域的空間分布范圍逐漸縮小，由2007年分布在安徽大部區域和江蘇西北區域，逐漸轉變為主要集中在江蘇北部和安徽南部區域，處于耦合協調度的冷點中低顯著區的地級市數量顯著減少。

三、耦合協調影響因素分析

（一）影響因素選取

長三角旅游產業與信息化耦合協調的時空演變特征是地區經濟發展水平、政府調控、產業結構、技術投入、人才儲備等復雜因素綜合作用的結果。[18]鑒于此，根據已有相關研究，結合研究區域的具體情況及數據可獲得性，本文選取經濟發展水平、政府調控能力、對外開放水平、科技創新投入、人才儲備、產業結構、人口密度和城鎮化水平8項指標（表5），對長三角地區旅游產業與信息化耦合協調度空間格局演變的影響因素進行探究。

經濟發展水平是區域旅游產業和信息化耦合協調發展的重要基礎，較高的經濟水平意味著更強烈的旅游需求以及需要較高水平的信息化環境支撐，用地區生產總值（X1）表征;政府可以通過行政、經濟手段在一定程度上有效干預、作用區域旅游產業和信息化的發展、合作與競爭，用人均財政支出（X2）表征;區域開放度在一定程度上可以反映市場活力，促進區域間旅游經濟交流合作，推動旅游信息要素和資源的擴散轉移，用進出口總額占GDP比重（X3）表征;科技創新投入對旅游產業和信息化發展具有重要作用，其將有效提升產業水平和效率，用科技投入占地方財政支出比重（X4）表征;旅游產業是勞動密集型產業，推動其良性發展需要優質服務及管理人才支撐，區域信息化環境的營造更是離不開高素質科學人才，地區人才儲備對耦合協調發展具有重要影響，用每萬人在校大學生數（X5）表征;旅游產業與信息產業均屬于第三產業，區域產業結構將對兩者耦合協調水平產生重要作用，用第三產業增加值占GDP比重（X6）表征;人口基數將直接影響地區旅游和信息化需求，從而對兩者耦合協調發展產生影響，用人口密度（X7）表征;城鎮化水平反映地區基礎設施建設、公共服務和文化開放狀況等，這些因素將直接或間接作用于旅游和信息產業，用城鎮化率（X8）表征。

（二） 影響因素分析

選取2007、2013和2019年時間截面，基于公式（4），利用地理探測器識別影響旅游產業與信息化耦合協調空間分布的關鍵因素。由表6的因子探測結果可知，各影響因子對耦合協調度空間分異的作用力和顯著性存在時空差異。

從總體來看，經濟發展水平（X1）、政府調控能力（X2）和城鎮化水平（X8）對長三角旅游產業與信息化耦合協調度的影響力和解釋顯著性水平持續增強。經濟發展水平的影響力由2007年的0.6669增長為2019年的0.6748，P值始終保持在5%水平上顯著，顯著性解釋力強。同樣的，政府調控能力和城鎮化水平兩影響因素探測結果的變化過程與之類似。人口密度（X7）對耦合協調度的影響力呈U型變化，由2007年的0.2684下降到2013年的0.2275，接著又增長到2019年的0.3480，有逐漸增強的趨勢。分時段來看，2007年對外開放水平（0.6900）、經濟發展水平（0.6515）、城鎮化水平（0.6485）和科技創新投入（0.6339）對長三角地區旅游產業與信息化耦合協調度空間分異的貢獻率較大;2013年，產業結構的影響力顯著增強，科技創新投入和城鎮化水平的影響力逐漸減弱，經濟發展水平成為影響耦合協調度空間分布的首要因素，各主導因子的影響力依次為地區經濟發展水平（0.6669）、產業結構（0.6257）、對外開放水平（0.5984）和科技創新投入（0.5875）等;2019年，經濟發展水平因子依舊是影響耦合協調度空間分布的首要因素，各因子影響力依次排序為經濟發展水平（0.6748）、城鎮化水平（0.6650）、政府調控能力（0.5598）、對外開放水平（0.4871）等。

為進一步探究耦合協調度與主導因素的空間匹配關系，基于以上探測結果，分別選取2007年首要影響因素對外開放水平和次要影響因素經濟發展水平、2013年首要影響因素經濟發展水平和次要影響因素產業結構、2019年首要影響因素經濟發展水平和次要影響因素城鎮化水平，利用ARCGIS對各因素聚類分級和旅游產業與信息化耦合協調度分級進行耦合匹配分析。

2007年長三角旅游產業與信息化耦合協調度與選取的主導影響因素對外開放水平、經濟發展水平的空間疊置結果大體類似，高耦合協調度高要素水平、中高耦合協調度中高要素水平區域主要分布在蘇南（如南京、鎮江和蘇錫常等）、浙江北部及中東部（如杭州、寧波、臺州和溫州等）以及上海，表明以上地區在這一時期憑借較高的對外開放水平和經濟發展水平對旅游產業與信息化耦合協調發展起到了較大的促進作用，而蘇北和安徽大部區域由于對外開放水平有限、經濟發展能力不足，成為低耦合協調度低要素水平主要分布區域。2013年高耦合協調度高要素水平、中高耦合協調度中高要素水平區域主要分布在蘇南、浙西北、浙東南以及上海，反映這些地區良好的經濟發展水平和產業結構相結合，有效促進了耦合協調度的提升。低耦合協調度低要素水平依舊主要分布集中在江蘇北部和安徽西北及西南地區，表明這些地區經濟發展相對較弱，產業結構不均衡，未能有效推動耦合協調度提升。2019年高耦合協調度高要素水平、中高耦合協調度中高要素水平區域主要分布在蘇南、浙北以及上海等區域，形成了較為明顯的集聚在上海城市圈、環杭州城市圈以及南京合肥城市圈的空間分布特征，反映了以上地區在這一時期憑借較高的經濟發展水平和城鎮化水平對旅游產業與信息化耦合協調發展起到重要作用。低耦合協調度低要素水平分布區域主要分布集中于安徽西北部地區。

四、結論與討論

本文在構建長三角旅游產業與信息化評價指標體系的基礎上，運用綜合評價函數、耦合協調評價模型、全局空間自相關分析、熱點分析和地理探測器等方法，揭示了2007—2019年長三角地區41個地級市旅游產業與信息化耦合協調發展的時空分異特征，探究了耦合協調度空間格局演變的影響因素。主要結論如下：

（1）從時序演變特征看，2007—2019年長三角各市旅游產業與信息化綜合評價值總體逐年上升。2007—2010年區域表現為信息產業快速增長期，2009—2013年區域呈現為旅游產業和信息化發展均衡期，2014—2019年區域旅游產業發展水平優于信息化發展水平;2007—2019年長三角旅游產業與信息化耦合度均保持在0.93以上，耦合協調度逐年遞增，并由最初的低度耦合協調向接近中高度耦合協調方向發展;兩系統耦合協調度增長速度較慢，需要進一步加強信息化基礎設施及其發展環境建設，加強旅游產業在資金、人才方面的投入，促進兩系統耦合協調度的更大提升。

（2）從空間分異特征看，2007—2019年各地級市耦合協調類型從以低、中度耦合協調為主逐漸過渡到以中、高度耦合協調為主，耦合協調度呈現東南部區域高、西北及西南低的空間分布格局;通過全局空間自相關分析發現長三角地區旅游產業與信息化耦合協調度呈現顯著的空間集聚特征;熱點分析發現耦合協調度空間分布的熱點顯著區主要集中在江蘇東南部、上海以及浙江西北及其中部地區，冷點區域主要集中在江蘇北部、安徽西北及西南地區。

（3）利用地理探測器分析發現，耦合協調度時空格局演變受到經濟發展水平、城鎮化水平、政府調控能力、對外開放水平等因素的影響，各影響因素間具有顯著的作用力差異和空間異質性特征。其中，經濟發展水平影響因子對2007、2013和2019年耦合協調度的空間分異特征具有重要影響，政府調控能力、人口密度和城鎮化水平因子對耦合協調度的正向作用呈逐年增強態勢。

（4）隨著中國經濟全面步入新常態，促進旅游產業與信息化融合，提升旅游產業發展效率是當前的熱點議題。基于耦合協調模型和空間關聯視角，探討旅游產業與信息化耦合協調發展的時空分異特征，定量揭示其耦合協調演變的影響因素，一定程度上豐富了耦合協調研究的內容與方法。同時，地區間耦合協調度的空間依賴關系及相互作用關系的探討是對關系地理學理論的有益實證。當然，本文亦存在不足之處。由于當前統計數據缺失，諸如旅游企業經營、旅游人才建設等對旅游產業發展具有重要作用的指標未納入指標體系中。另外，基于長三角市域尺度的分析，對于欠發達地域或縣域尺度的旅游產業與信息化的耦合協調的時空特征及影響因素還有待研究;對影響因素間的相互作用關系、空間溢出效應和微觀作用機理有待進一步揭示。

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（責任編輯 吳曉妹）