互聯網對旅游經濟發展影響的機理與效應研究

冀雁龍 夏青

[關鍵詞]互聯網;旅游經濟發展;異質性;分位數回歸模型;中介效應

旅游產業作為現代服務業的重要組成部分，在改善投資環境、優化產業結構、促進外匯收入等方面具有重要的現實意義。經過長期發展，中國旅游經濟規模持續擴大，對國民經濟綜合貢獻率和社會就業綜合貢獻率均超過10%① ，旅游產業的戰略性支柱地位愈加顯著。然而，旅游經濟粗放式增長、旅游產業效率低下等問題依然突出，體現出中國旅游產業轉型升級中的不足。因此，國務院辦公廳印發的《“十四五”旅游業發展規劃》明確指出，應“著力完善現代旅游業體系，加快旅游強國建設，努力實現旅游業更高質量、更有效率、更加公平、更可持續、更為安全的發展”② 。可見，探究旅游經濟發展動能轉換的新驅動力，促使旅游經濟粗放式增長轉向內涵式發展，已成為旅游經濟發展的核心難題之一。

隨著互聯網的快速發展，催生了平臺經濟、共享經濟、分享經濟等新經濟模式，“互聯網+”已成為經濟社會發展的重要引擎。對于旅游產業而言，互聯網的發展不僅深刻地改變了旅游者的行為，也提升了旅游者的動態需求，進一步助推了旅游產業動態優化[1]。在文化和旅游部、國家發展改革委等十部門聯合印發的《關于深化“互聯網+旅游”推動旅游業高質量發展的意見》中明確提出，到2025年，“互聯網+旅游”融合更加深化，以互聯網為代表的信息技術將成為旅游業發展的重要動力③ 。可見，互聯網對中國旅游經濟發展的作用不容小覷。因此，在中國旅游產業轉型升級的關鍵時期，精準評估互聯網對旅游經濟發展的影響效應、厘清互聯網促進中國旅游經濟發展的路徑，對于推進互聯網與旅游產業的高質量融合發展戰略、提升旅游產業競爭力都具有重要的理論意義和現實意義。

1 文獻綜述

現有研究圍繞互聯網對經濟的影響展開了大量的討論。根據新古典增長理論，信息基礎設施建設作為互聯網發展的基礎，有助于實現要素積累，進而驅動經濟增長[2-3]。信息技術作為互聯網發展的動力，互聯網通過技術擴散降低交易成本，具有顯著的網絡外部性特征[4-5]。在實證研究方面，Czernich等、Celbis等、Jung等分別使用以OECD的25個國家面板數據、阿拉伯和中東93個國家、土耳其26個地區為研究樣本，發現互聯網發展對經濟增長具有顯著的促進作用[6-8]。國內學者韓寶國和朱平芳、馮苑等、李峰等分別以寬帶滲透率、“寬帶中國”城市試點、綜合指標衡量互聯網發展，證實了互聯網具有促進經濟增長、提升城市創新能力、加快區域經濟收斂等積極作用[9-11]。

旅游經濟發展一直是學術界研究的重點。關于該問題的研究，存在兩個不同的方向：一是集中于旅游發展對整體經濟增長的影響。繼Copeland、Hazari等的開拓性研究[12-13]，形成主流的旅游導向型經濟增長假說（tourism-led growth hypothesis，TLGH），國內學者也采用面板協整、一般均衡等方法證實了該假說在中國的適用性[14-15]。二是考察影響旅游經濟發展的因素。國外學者從教育、環境等角度探討了旅游經濟發展的影響因素[16-17]，而國內學者較多從社會經濟因素探討對旅游經濟發展的影響，例如高鐵網絡、數字經濟、財政投資、制度質量等[18-21]。沿著第二支的研究進路，隨著信息技術對傳統產業影響的不斷加深，互聯網與旅游經濟發展的關系逐步引起人們的關注，但是現有文獻對互聯網的旅游經濟效應尚存在爭議。一部分學者認為，互聯網有助于旅游經濟的發展。Srivastava和Dhar發現，當員工技能、思維與互聯網技術相匹配時，互聯網才會促進旅游企業績效的提升[22];Betapudi、Law等認為互聯網通過降低旅游產業交易成本、推動旅游產業流程再造，有助于旅游發展[23-24];楊勇發現互聯網顯著提升了旅游產業規模，并分別從供給與需求端提升了旅游產業發展的質量[25];劉震等指出，互聯網激發了市場活力并帶動了區域旅游經濟的發展[26]。部分學者發現，互聯網發展，可能對旅游發展產生不利影響，印證了在旅游經濟領域存在“索羅悖論”或“生產率悖論”，該觀點自Solow[27]提出信息技術生產率悖論之后，有學者基于不同旅游企業進行理論分析與實證檢驗[28-29]。有學者認為，互聯網可能對旅游經濟產生非線性影響。例如，Adeola和Evans以非洲國家為研究對象，發現互聯網對非洲國家旅游業發展存在先抑制、后促進的U型關系[30]196;羅蓉等基于消費者的視角，發現家庭旅游消費隨互聯網使用的增加呈先增加、后減少的倒U 形關系[31]。因此，國內外較多研究證實了當互聯網規模跨越某一閾值后，其邊際效應會持續增大[32-33]，這種互聯網的非線性作用被稱為“網絡效應”或“梅特卡夫法則”。

綜上所述，現有研究為深入考察互聯網與旅游經濟發展的關系提供了借鑒，但尚未得到統一結論，且鮮有文獻討論互聯網對旅游經濟發展的非線性影響效應，也較少涉及互聯網影響旅游經濟發展的作用路徑。本文的貢獻在于：（1）基于地級市層面數據，構建“互聯網—旅游經濟發展”理論分析框架，為互聯網對旅游經濟發展的影響提供城市層面證據，豐富互聯網對旅游經濟發展影響的相關研究。（2）采用無條件分位數固定效應模型考察互聯網對旅游經濟發展的非線性影響效應，與以往文獻利用固定效應估計平均效應不同，并進一步驗證互聯網的“網絡效應”在旅游產業的適用性。同時，分別從地理位置與城市等級的視角對互聯網的旅游經濟效應進行異質性分析，分析了異質性特征對于實證結果的影響大小。（3）基于互聯網的特征與旅游經濟發展的內涵，探尋互聯網通過結構效應與技術效應促進旅游經濟的發展，系統揭示了互聯網影響旅游經濟發展的機制“黑箱”。

2 研究假設

依據結構經濟學理論，旅游經濟發展受到結構性問題的制約[34]。借鑒蔣瑛等的做法[35]，使用旅游增長極限的行動邏輯框架系統揭示旅游經濟的結構性增長問題。該框架認為，旅游增長極限關鍵在于旅游需求極限、旅游供給極限以及旅游供給與需求的關系。其中，旅游需求極限取決于旅游消費規模與市場規模，旅游供給極限取決于旅游產業生產能力，而旅游需求極限又決定了旅游供給極限。同時，旅游經濟發展的核心驅動在于旅游供需極限的突破與均衡[36]。因此，在旅游增長極限視角下，突破旅游供需極限與實現旅游供需均衡需要一個強大的外力，以突破旅游供需極限、解決旅游供需失衡等問題。適逢互聯網作為信息時代的重要產物，通過與傳統產業的深度融合，有利于信息流動、要素配置、降低成本與技術創新[37]，釋放了對經濟、社會、生態的多重價值，促使了經濟結構轉型及生活方式轉變。因此，互聯網的廣泛應用滲透到旅游全產業鏈的研發設計、生產營銷、市場匹配等各個環節，有助于突破旅游增長極限的制約，實現旅游供需的平衡，從而對旅游經濟發揮出綜合性提升效應。

具體而言，互聯網對旅游經濟效應的影響表現如下。（1）互聯網效應的基礎：高信息特征。互聯網作為信息傳播的媒介和手段，通過廣泛應用不斷影響旅游者的行為與習慣，刺激其形成新的旅游動機并促進旅游需求的多元化。同時，借助互聯網，旅游者廣泛接收各種信息要素，在凸顯旅游者動態需求的基礎上，解決旅游發展的信息不對稱問題，讓旅游服務匹配更加高效[38]。（2）互聯網效應的動力：高集約特征。互聯網通過整合廣泛的資源，形成旅游產業多元化供給。在此基礎上，互聯網技術有助于旅游商業信息高度整合， 提高旅游產業效能[39] 。

同時，借助互聯網應用，旅游產業的綜合性強、關聯度高、涉及面廣的產業屬性得以充分發揮，通過將經濟社會環境中的大量資源及時、充分地融入旅游產業中，提升旅游產業內容的多元化水平。（3）互聯網效應的核心：高技術特征。互聯網技術轉化為生產力的過程，是城市創新能力提升的發力點[40]。這不僅有利于解決旅游產業供需錯配現象、區域旅游資源稟賦分布不均和居民出游率失衡的問題，也有利于提高旅游者動態需求的能力，提升旅游產業滿足旅游者動態需求的能力，實現旅游產業的轉型和升級。因此，在互聯網經濟時代，旅游經濟具有新的增長動能，并隨著互聯網與旅游產業的不斷融合，旅游產業呈現網絡化、智能化、數字化等特征，從而破解了“索洛悖論”。因此，提出假設如下：假設1：互聯網能夠顯著促進旅游經濟發展。

除互聯網對旅游經濟的直接影響以外，結合本文的研究目的，互聯網可能從以下兩條路徑影響城市旅游經濟發展水平。第一條路徑是互聯網發展能夠打破資源錯配困境，加快要素流動、技術溢出匹配度[41]，有助于地區產業結構升級，通過發揮結構效應實現旅游產業效率提升與旅游產業轉型升級，推動旅游經濟的發展。（1）互聯網加快了信息傳遞的速度，降低了信息傳遞的成本，在一定程度上破除了要素流動的壁壘，提高了要素流動的時效性，而要素流動是經濟增長與結構升級的基礎[42]。（2）互聯網發展催生的平臺經濟有利于整合要素資源，在降低成本的前提下實現要素稟賦集聚，發揮規模經濟效應，加快產業結構升級。（3）互聯網技術促進產業的規模化發展，產業的規模化與標準化發展加速了區域內要素再配置，從而有助于要素結構的升級。此外，旅游產業作為現代服務業的重要組成部分，產業結構升級必定對其發展產生深遠影響。產業結構合理化引發的要素資源在產業間均衡配置，顯著提升了旅游經濟發展賴以生存的增長要素數量，為旅游經濟發展提供了必需的物質保障，持續增強了旅游產業的邊際生產力。同時，產業結構高級化直接推動旅游產業技術的進步，使得旅游產業向知識密集型轉變，加快了旅游產業發展方向的轉型[43]。

第二條路徑是互聯網具有通用性技術的特征，導致技術革命的步伐日益加快[44]。換言之，互聯網發展所具有的技術效應，引發旅游產業生產范式的變革，促進了旅游經濟的發展。（1）互聯網有助于突破時空限制，加快信息傳播和擴散，加速知識積累和外溢，擴大資源約束的生產可能性邊界，加快旅游產業技術進步與創新。同時，互聯網技術與旅游產業傳統要素催生的數字要素，能打破原有要素稟賦的約束，有效拓展技術創新邊界[45]。（2）互聯網有效提升旅游產業人力資本水平，即互聯網的應用拓寬了旅游產業勞動者獲取知識與技能的方式與渠道，不斷提升勞動者技能水平，從而提高了人力資本質量。（3）互聯網應用塑造高效創新網絡，加強旅游者、旅游企業與旅游資源之間的聯系，加速技術集成與擴展，推動旅游產業技術的進步。在互聯網促進旅游產業技術不斷進步的同時，旅游產業逐步完成由要素驅動向創新驅動的轉變，促使旅游經濟由粗放式增長向內涵式發展的轉變。因此，提出假設如下：

假設2：互聯網通過加快產業結構升級、促進技術創新推動旅游經濟發展。

互聯網除了能夠打破“索洛悖論”，還可能對旅游經濟發展具有邊際效應遞增的非線性影響，具有顯著的網絡效應，即互聯網規模跨越某一閾值后，其旅游經濟效應會逐漸增大。從旅游需求角度來看，在互聯網時代，不同信息在旅游者之間實時傳遞，旅游者之間積極的連鎖式反應會促使潛在的旅游動機轉變為有效的旅游需求，形成旅游產業增長的動力。從旅游供給角度來看，互聯網發展塑造的平臺經濟，其高集約的特征提升了旅游聚集的整體價值，吸引了更多的企業與生產要素的融入，不斷擴大了旅游供給極限的邊界[46]。從旅游供需均衡角度來看，基于互聯網的高信息特征，加快旅游產業由封閉的自循環模型轉向開放的融合發展模式，形成旅游供需循環式互動的路徑，增強了旅游經濟發展的內生性動力。因此，互聯網對旅游經濟發展的積極作用可能不是簡單的線性關系，而是呈現邊際效應遞增的非線性關聯，該結論得到了Adeola和Evans的研究證實[30]198。因此，提出假設如下：

假設3：互聯網對旅游經濟發展具有顯著、積極的非線性影響。

具體的作用機理如圖1所示：

3 研究設計

3.1 模型構建

本文構建固定效用模型來考察互聯網對旅游經濟發展的影響：

其中，下標i 表示城市，t 表示年份;tourism 為被解釋變量旅游經濟發展;internet為核心解釋變量互聯網發展水平;X 為一系列控制變量;α0、α1、α2 為待估系數，α1 反映了互聯網對旅游經濟發展影響的平均效應;μ 為不可觀測的個體效應;γ 為時間固定效應;ε 為隨機誤差項。

根據互聯網的網絡效應，互聯網對旅游經濟發展的影響存在非線性關系。為了檢驗這種階段性特征，考察互聯網與不同階段旅游經濟之間的關系，本文利用無條件分位數固定效應模型對互聯網的異質性影響進行實證檢驗。無條件分位數回歸模型中的再中心化影響函數（recentered influence function，RIF）表示為：

其中，RIF（·）為再中心化影響函數;qτ 為旅游經濟發展在第τ 個分位點的無條件分布，I（tourismit ≤qτ）為一個區分旅游經濟發展比τ 大還是小的二元變量，ftourism（qτ）表示qτ 估計的旅游經濟發展的概率密度函數。之后使用無條件分位數雙向固定效應模型估計模型（2）。

除模型（1）、模型（2）體現的總效應及階段性效應以外，為了檢驗互聯網通過某些中介變量影響旅游經濟發展的作用路徑，根據前文的理論分析，構建中介效應模型：

3.2 變量選取

（1）被解釋變量。本文的被解釋變量為旅游經濟發展（tourism），旅游收入是地區國民經濟發展的重要組成部分，借鑒趙磊[47]35 的做法，使用人均旅游總收入來衡量。

（2）解釋變量。本文的核心解釋變量為互聯網發展水平（internet），借鑒施炳展和李建桐[48]的做法，使用互聯網普及率指標來衡量互聯網的發展水平，即通過各地使用互聯網的網民與總人口數之比進行計算。

（3）控制變量。本文選取經濟發展、外商投資、金融發展以及環境規制作為控制變量。其中，經濟發展（pgdp）使用人均國內生產總值衡量;外商投資（fdi）使用外商直接投資額衡量;金融發展（fin）使用金融機構存款與貸款余額之和衡量;環境規制（env）使用工業固定廢棄物綜合利用率衡量。

（4）中介變量。本文的中介變量主要包含產業結構變動（ind）和技術創新（tech）。其中，借鑒童昀等[49]的做法，以第二產業增加值占城市生產總值比重作為產業結構代理變量，以科技支出表示城市技術創新能力。

3.3 數據來源

本文選取279個地級及以上城市作為研究樣本，時間區間為2006-2019年，分析各變量的含義和描述性統計（表1）。數據主要來源于《中國統計年鑒》④ 、《中國城市建設統計年鑒》⑤ 、EPS數據平臺以及各地級市的國民經濟與統計公報。對于上述數據中出現的缺失值，使用插值法手動補齊。

4 實證結果與分析

4.1 基準回歸分析

在對2006-2019年中國城市樣本進行基準回歸之前，先對各變量進行多重共線性檢驗。結果顯示變量的方差膨脹因子的均值為2.27，遠小于經驗法則的臨界值，表明各變量不存在明顯的多重共線性。之后，面板設定F 檢驗、Breush-Pagan LM 檢驗結果分別表明固定效應回歸與隨機效應優于混合效應回歸，Hausman檢驗結果表明固定效應回歸優于隨機效應回歸。因此，選擇固定效應模型進行基準回歸，并為了消除隨時間推移而變化的因素的影響，最終選用時間與個體雙固定效應作為基準回歸模型（表2）。其中，第一列和第二列分別為未加入控制變量、加入控制變量的固定效應回歸結果，第三列為加入控制變量的雙向固定效應回歸結果。總體來看，互聯網的回歸系數為正，通過1%顯著性水平檢驗，表明互聯網正向促進旅游經濟發展。同時，當互聯網發展水平提升1%，城市旅游經濟發展水平提升0.164 0%。因此，不論是經濟學意義還是統計學意義，互聯網都顯著促進旅游經濟的發展，假設1得以驗證。

4.2 內生性與穩健性檢驗

在互聯網與旅游經濟發展進行基準回歸時，模型中可能存在互聯網與旅游經濟發展的互為因果關系、變量的測量誤差與遺漏變量等問題，導致基準回歸中存在一些內生性問題，致使基準回歸結果不準確。因此，采用二階段最小二乘法（two stage leastsquare，2SLS）對模型中存在的內生性問題進行處理。本文參照Bartik的做法[50]，使用互聯網發展水平的滯后一期（l.internet）與其一階差分（d.internet）的乘積（l.internet* d.internet），構造“Bartikinstrument”，作為第一組工具變量（iv1）。同時，按照趙磊選取工具變量的慣例[47]35，使用互聯網發展水平的滯后二期作為第二組工具變量（iv2）（表3）。可見，工具變量的回歸系數在1%水平上顯著為正，且互聯網對旅游經濟發展的影響也顯著為正，與基準回歸結果相一致。

本文進行穩健性檢驗（表4）：（1）旅游經濟發展是一個動態變化的過程，其影響具有持續性，為了更好地捕捉這種變化，本文使用系統GMM 對動態面板數據進行估計。由表4的（1）列可知，回歸結果依舊穩健。（2）為了緩減指標構建方式帶來的估計誤差，使用“寬帶中國”實施作為外生沖擊，使用雙重差分法進行實證檢驗。表4的（2）列為雙重差分的估計結果，該設定使用了同前文完全不一樣的識別策略，結果依舊穩健。（3）本文嘗試替換核心被解釋變量旅游經濟發展，使用旅游總收入與國內生產總值的比值作為旅游經濟發展的替代變量，回歸結果如表4的（3）列所示，回歸結果依舊穩健。（4）為了檢驗離群值是否對估計結果產生實質性影響，本文分別剔除直轄市與對樣本數據進行上下1% 的Winsorize縮尾處理，估計結果如表4的（4）列和（5）列所示，說明數據的極端值并未改變基準回歸結果。

4.3 非線性影響檢驗

繼線性效應分析后，本文使用無條件分位數固定效應模型檢驗互聯網對旅游經濟發展的非線性影響效應（表5）。結果表明，在選定的3個分位點上，互聯網對旅游經濟發展的回歸系數存在顯著差異性，在20、50和80分位點上互聯網的回歸系數均顯著為正，通過1%顯著性水平檢驗，且估計系數從20分位點的0.020 4增長到80分位點的0.299 6，反映了互聯網的旅游經濟效應隨著分位點的提高而增強。換言之，處于旅游經濟發展較高水平的省份，互聯網的促進效應會更強。上述結論既支持假設1，又驗證了假設3。換言之，既驗證了互聯網的旅游經濟提升效應的存在，又表明了互聯網對旅游經濟發展的影響存在階段性的網絡效應。此外，隨著城市旅游經濟的發展，互聯網的積極影響更加明顯。一方面，互聯網與旅游產業具有良好的耦合性，互聯網對旅游產業的賦能效應愈加明顯，而旅游產業為互聯網技術提供了應用場景;另一方面，隨著“互聯網+旅游”的深入發展，旅游產業在國民經濟中的關鍵作用進一步凸顯。

4.4 異質性檢驗

本文將樣本分為東部、中部及西部三大地區考察的地區異質性進行估計（表6）。結果表明，與東部、西部地區相比，互聯網的旅游經濟效應在中部地區更為顯著。就分位數模型的回歸結果而言，互聯網的旅游經濟效應在三大地區與全國樣本相一致，均呈現邊際效應遞增趨勢，并隨著旅游經濟的發展，互聯網的旅游經濟效應在中部地區最為顯著，東部次之、西部最弱。一方面，相較于西部地區，互聯網基礎設施在東部、中部地區較為完善，互聯網效應更有助于該地區旅游經濟的發展;另一方面，中部地區互聯網的旅游經濟效應最為顯著，也表明了中部地區豐富的旅游資源稟賦為互聯網的應用提供了更為廣闊的場景，且隨著旅游產業規模的擴大，互聯網發展對旅游全產業鏈的提升作用更加明顯，表現出典型的“中部崛起”特征。

本文將樣本進一步按照行政級別劃分為高行政等級城市與低行政等級城市，考察存在的城市等級異質性（表7）。固定效應模型的估計結果表明，互聯網對旅游經濟發展的影響存在顯著的城市等級異質性，互聯網的旅游經濟效應在低行政等級城市更為明顯。就分位數模型的回歸結果而言，互聯網的旅游經濟效應在低行政等級城市的邊際效應遞增趨勢更為明顯。可見，隨著城市的行政等級上升，互聯網的旅游經濟發展效應呈遞增趨勢，這可能是因為城市的行政等級上升，城市規模會隨之擴大，相應的人口數量也會隨之增加，造成城市資源緊張，導致對旅游發展的擠出效應，互聯網的賦能效應則明顯減弱。此外，隨著互聯網技術的廣泛應用，游客的定制化、個性化旅游的需求增強，會增強低行政等級城市的旅游資源的吸引力，帶動旅游產業的快速發展，囿于該地區旅游經濟發展尚處于規模經濟的上升期，更能夠突出互聯網的旅游經濟效應的邊際效應遞增特征，這是對互聯網發展的“網絡”在旅游產業適用的最好體現。

4.5 作用路徑分析

分析互聯網對旅游經濟發展影響的作用路徑（表8），產業結構變動的路徑檢驗結果見表8中的第二列和第三列。由第二列可知，互聯網對產業結構變動具有顯著的抑制作用，表明互聯網并不能通過加快要素的流動、推動要素配置效率的提升以及提高要素稟賦的集聚，從而促進產業結構的升級。第三列數據同樣顯示，產業結構變動顯著抑制旅游經濟發展，與研究假設2相左，但卻符合當前中國發展的實際情況。究其原因，由于中國要素市場相對滯后，使得要素無法按照市場機制進行合理化配置。一方面，互聯網的典型特征會通過加快要素的流動促使要素資源的錯配，加劇了要素市場扭曲，導致互聯網發展抑制產業結構升級;另一方面，整個要素市場扭曲也會波及旅游產業，導致旅游分行業的要素配置效率下降、要素配置成本上升、要素資源閑置等問題，旅游產業陷入難以轉型升級的困境，證實了現階段中國要素市場因存在“扭曲配置”而誘發經濟負面影響的學術觀點[43，51]。因此，當考慮產業結構變動路徑時，基于當前中國經濟發展的實際情況，產業結構變動在互聯網影響旅游經濟發展中發揮著遮掩效應。技術創新的路徑檢驗結果見表8中的第四列和第五列。由第四列可知，互聯網對地區技術創新的影響效應顯著為正，表明互聯網發展所具有的高技術效應。同時，由第五列可知，互聯網、地區技術創新均顯著促進旅游經濟的發展，表明技術創新的中介效應明顯。由上述可知，互聯網發展有助于地區技術的創新，其對旅游經濟發展具有顯著的技術溢出效應，并隨著“互聯網+旅游”戰略的不斷深入，逐步實現旅游產業由要素驅動的粗放式增長向創新驅動的內涵式發展，不斷促進旅游經濟的發展，驗證了假設2。此外，Sobel檢驗同樣證實了以上結論，并明確測算出產業結構、技術創新的中介效應占比。

5 研究結論與建議

5.1 研究結論

隨著數字經濟時代特別是數字技術的快速發展，互聯網在國民經濟中的地位日益凸顯，對于旅游業的發展發揮著重要的作用。本文重點分析了互聯網對旅游經濟發展的線性與非線性影響效應及其作用機理，利用2006-2019年中國279個城市的面板數據，使用雙向固定效應模型考察了互聯網對旅游經濟發展的線性影響效應，利用無條件分位數固定效應模型檢驗了互聯網對旅游經濟發展的動態非線性效應，并在此基礎上進行了異質性分析與作用路徑驗證。結果顯示：（1）互聯網顯著促進旅游經濟發展。具體而言，互聯網發展水平提升1%，城市旅游經濟發展水平提升0.164 0%，且該結論在經過內生性和一系列穩健性檢驗依舊成立，從實證上破解了“索洛悖論”。（2）面板分位數回歸發現，互聯網的旅游經濟發展效應隨著分位點的提高而遞增，表現為邊際效應遞增的非線性影響，驗證了互聯網的網絡效應在旅游產業的適用性。（3）從地理位置與城市行政等級異質性分析上看，互聯網發展對東中部城市旅游經濟發展的促進及邊際效應遞增作用更加顯著，西部地區最弱;低行政等級城市的互聯網對旅游經濟發展的促進作用強于高行政等級城市，隨著城市行政等級的上升，互聯網的促進作用則逐漸減弱。（4）由中介效應模型回歸可知，互聯網可以通過產業結構升級與技術創新這兩個途徑來促進旅游經濟的發展。然而，當前要素市場扭曲導致產業結構變遷主要發揮遮掩效應。同時，互聯網具有顯著的技術溢出效應，從而促進了旅游經濟的發展。

5.2 建議

本文的研究證實，從旅游經濟視角來看，互聯網對旅游經濟發展具有顯著的賦能作用。根據以上結論，本文提出如下建議：（1）提高各地區互聯網的發展水平，推動互聯網與旅游產業的深度融合。一方面，加快互聯網基礎設施建設，不斷豐富相關基礎性服務，在不斷突破互聯網核心技術的基礎上，積極引導和推廣互聯網的發展，提高互聯網的滲透率與普及率，引導社會資本進入互聯網相關產業，推動其發展進程。另一方面，不斷拓展互聯網與旅游產業的高質量融合，推動“互聯網+旅游”成為區域旅游經濟發展的新動力。（2）在推動“互聯網+旅游”發展的政策制定時，應注意地理位置與城市等級的差異。當前，中國地理區位以及城市等級的差異性較為明顯，導致互聯網的旅游經濟發展效應存在顯著差距，因此在制定互聯網發展戰略時，應因地制宜地制定差異化的“互聯網+旅游”策略。具體而言，要注重地區間資源合理化配置，西部城市、低行政等級城市應加快互聯網基礎設施建設，充分發揮互聯網效應對旅游經濟發展的積極作用，而東中部城市、高行政級別城市則應該加大互聯網與旅游產業的融合力度，持續釋放互聯網帶來的經濟紅利。（3）充分激發互聯網的經濟影響，強化產業結構、技術創新的旅游經濟效應。一方面，拓展互聯網技術的應用，借助互聯網技術進行產品創新與跨界經營，刺激居民消費，促進城市整體創新能力的提升，進一步彌補旅游產業自身創新能力的先天不足。另一方面，繼續推進產業結構升級，依靠市場機制調節要素配置扭曲錯配，實現產業間的協調發展，從而為互聯網發揮結構效應，不斷為推進旅游經濟發展創造條件。