互聯網發展對旅游經濟增長效率的影響

程玉 楊勇

摘 要：

作為衡量旅游經濟增長品質的關鍵指標，旅游經濟增長效率與互聯網之間的理論關聯反映了互聯網影響旅游業發展的規律與價值。基于2006—2017年中國大陸30個省級行政區劃的平衡面板數據，從中介效應、非線性動態效應及空間溢出效應等視角切入，探究互聯網對旅游經濟增長效率的多維度作用機制及其影響效應。研究結論如下：第一，互聯網對旅游經濟增長效率具有顯著的提升作用，說明互聯網已成為新常態下旅游經濟增長的新動能。第二，互聯網通過推動要素結構變動而間接驅動旅游經濟增長效率提升，但間接效應小于直接效應。第三，互聯網與旅游經濟增長效率之間存在明顯、積極且“邊際效應”遞增的非線性關聯，驗證“網絡效應”與“梅特卡夫法則”存在。第四，互聯網在釋放本地紅利的同時，對其他地區旅游經濟增長效率產生正向、顯著的空間溢出影響，且該溢出效應受到交通基礎設施與制度環境的正向空間調節作用。

關鍵詞：互聯網; 旅游經濟增長效率; 要素結構變動; 交通基礎設施; 制度環境

作者簡介：程玉， 華東師范大學工商管理學院博士研究生，主要研究方向：旅游經濟（E-mail：ycheng618@foxmail.com ；上海 200062）。楊勇， 華東師范大學工商管理學院教授，博士生導師，經濟學博士，主要研究方向：旅游經濟。

基金項目：華東師范大學優秀博士生學術創新能力提升計劃項目（YBNLTS2020-016）

中圖分類號：F592.1? 文獻標識碼：A

文章編號：1006-1398（2023）01-0038-18

互聯網引發的新一輪科技變革對生產、生活系統產生了顛覆式影響。黨的十九大報告指出“我國經濟已由高速增長階段轉向高質量發展階段”，國民經濟社會的各行各業全面貫徹新發展理念，培育創新驅動的發展模式。作為國民幸福產業的典型代表，旅游業如何依托互聯網盡快實現質量、效率和動力變革，成為亟需解決的問題。從“互聯網+”與“旅游+”的特征來看，二者在跨行業融合生產要素與內容上具有天然適配性。在“互聯網+旅游”的復合乃至融合體系中，互聯網推動旅游供給與消費呈現新格局，已然成為旅游業提高現代化水平、調整發展方式與轉變增長動能不可或缺的科技引擎。

互聯網對于旅游業發展的重要性以及產生的影響受到了學界的研究關注。比較多的文獻以定性的方式討論了互聯網在旅游業發展中的地位與應用【BUHALIS D.Information technologies as a strategic tool for economic， cultural and environmental benefits enhancement of tourism at destination regions.Progress in Tourism and Hospitality Research， 1997， 3（1）， pp.71-93.】【BUHALIS D， JAFARI J， WERTHNER H.Information technology and the reengineering of tourism.Annals of Tourism Research，1997，24 （1），pp：245-247.】【GO F.The role of computerized reservation systems in the hospitality industry.Tourism Management， 1992， 13 （1）， pp.22-26.】，其中一個分支領域為互聯網與旅游業融合發展的相關內容，包括融合動因、動力機制、路徑等【周琳、劉懿鋒 ：《旅游產業與互聯網融合發展研究》， 《理論探討》2019年第6期， 第114—117頁。】。在互聯網與旅游業融合發展階段，互聯網表現出對微觀旅游企業、中觀旅游行業及宏觀旅游發展環境等的廣泛正面影響【孫堅 ：《互聯網+”時代：旅游酒店業發展的新思考》， 《旅游學刊》2015年第7期， 第11—13頁。】。這不僅有利于旅游業發展規模的擴大，還對旅游經濟增長效率變革產生影響。但既有研究中，實證分析互聯網影響旅游業發展效率過程的“黑箱”的文獻實屬罕見。旅游經濟增長效率作為旅游業高質量發展的關鍵指標之一，其與互聯網的互動關系尚待系統梳理與實證檢驗。

立足中國旅游業與互聯網發展的現實背景及理論基礎，提出如下問題：互聯網發展是否提升了中國旅游經濟增長效率？內在影響機制與具體效應是怎么樣的？鑒于既有研究尚難以回答這些問題，本文力圖基于詳實經驗數據分析互聯網對旅游經濟增長效率的影響。針對上述問題，遵循本地效應—空間效應的視域變化，理順本地效應視角下的靜態線性與動態非線性因果關聯，并擴展至空間關系視角下的溢出效應。在線性研究中，選取要素結構變動視角對互聯網與旅游經濟增長效率之間的中介效應進行研究，以探究互聯網發展如何，以及在何種程度上發揮優化旅游產業結構、推動旅游經濟增長效率提高的作用；在非線性研究中，主要探討互聯網對旅游經濟增長效率的動態影響特征；在空間效應研究中，結合中國旅游業發展的政治經濟背景，分析交通基礎設施與制度環境在互聯網對旅游經濟增長效率空間溢出影響中的調節機制。基于上述視角與文章立意，本文嘗試在統一理論框架內探究互聯網發展如何影響旅游經濟增長效率。

本文將研究重點聚焦于互聯網對旅游經濟增長效率的多維影響機制及其效應，從線性效應、非線性門檻效應和空間溢出效應三條不同作用路徑開展基于省際樣本的實證研究，以期對互聯網是否成為旅游經濟增長新動能這一問題提供源于中國的經驗證據。本文可能的邊際貢獻在于：第一，理論發展的創新。于統一框架內探討互聯網對旅游經濟增長效率的影響路徑，支持了互聯網通過推動要素結構變動進而影響旅游經濟增長效率的中介機制，以及交通基礎設施與制度環境對互聯網溢出效應的空間調節機制。在深化既有文獻研究內容的基礎上，拓展了互聯網與旅游經濟增長研究領域的理論架構。第二，研究視角的創新。系統梳理互聯網與旅游經濟增長效率之間的因果關聯機制，采用多方法、跨地理尺度、多視角相結合的研究策略，從本地效應到空間效應，為“互聯網+旅游”背景下旅游業智慧化、數字化發展實踐提供學理參考。

一 文獻綜述

旅游經濟增長受到諸多因子的影響，其中約束作用較為顯著且已經得到廣泛研究關注的因子包括：旅游產業結構、經濟發達程度、政府政策支持力度、交通可進入性、旅游資源優勢、旅游產品特色、旅游市場規模與潛力等【余鳳龍、黃震方、曹芳東 ：《制度變遷對中國旅游經濟增長的貢獻——基于市場化進程的視角》， 《旅游學刊》2013年第7期，第13—21頁。 】【侯志強 ：《交通基礎設施對區域旅游經濟增長效應的實證分析——基于中國省域面板數據的空間計量模型》， 《宏觀經濟研究》2018年第6期，第118—132頁。】。伴隨科技產業的發展，（移動）互聯網、人工智能、可穿戴技術等現代高科技實現了旅游業領域的滲透與應用，并逐漸形成融合發展路徑。鑒于任何時代的產業結構和產業形態都是一定的技術水平、市場結構和資源結構的綜合反映【王德剛 ：《互聯網對旅游業創新能力提升的促進作用》， 《旅游學刊》2016年第5期，第7—8頁。】，信息通訊技術（ICT）的演化引領旅游業跨越過數字化應用階段而邁入創新發展時代，對旅游經濟系統的諸多方面產生了影響。從作用對象與主體差異來說，旅游業發展的互聯網效應體現為旅游消費方的互聯網效應、旅游供給側的互聯網效應與旅游管理方的互聯網效應。

旅游消費者行為方式與習慣表現出嶄新的特征，借助互聯網進行旅游決策、購買產品、體驗產品、評價旅游經歷等成為新時代旅游旅行活動“必備”【BUHALIS D.Strategic use of information technologies in the tourism industry.Tourism Management， 1998， 19 （5）， pp.409-421.】。不僅如此，由旅游者主導并基于真實旅游體驗感受的UGC內容成為旅游社群擴大與流量導入的重要板塊【湛研 ：《智慧旅游目的地的大數據運用：體驗升級與服務升級》， 《旅游學刊》2019年第8期，第6—8頁。】。更進一步，典型旅游群體的情感訴求與興趣重新定義傳統旅游目的地并衍生新產品與新面貌，倒逼旅游供給的轉型升級，如網紅打卡地、網絡綜藝拍攝地等【田志奇 ：《文旅融合下旅游目的地互聯網思維的產品營銷及創新》， 《旅游學刊》2019 年第8期， 第8—10頁。 】。就互聯網與旅游供給的關系而言，互聯網賦能下的旅游產品具備了全新的生產方式、內涵價值、表現形式等。較之數字產業化階段的單一旅游宣傳功能，產業數字化階段互聯網對旅游企業的影響已經具有戰略性價值，催生多元化的企業類型【FENG R M， MORRISON A M， ISMAIL J A.East versus West： A comparison of online destination marketing in China and the USA.Journal of Vacation Marketing， 2004， 10（1）， pp.43-56.】。如，以攜程為代表的平臺型企業引領線下旅游業轉型為線上—線下旅游的協同發展模式，構建旅游供給新生態、新規則與新秩序，推動以旅游企業為中心的供給方式轉變為以旅游者為核心的產業價值鏈【楊德進、徐虹 ：《互聯網新動能激發旅游業七大戰略性變革》， 《旅游學刊》2016年第5期， 第1—3頁。】。此外，互聯網對旅游政府管理與行業管理等體制機制層面產生了深刻影響【薛麗 ：《“互聯網+旅游”背景下旅游業新型監管模式研究》， 《中國行政管理》2018年第5期， 第59—62頁。】。

在互聯網與旅游業發展的關系上，系列研究分析、證實了互聯網對旅游業方方面面的有利影響。盡管有些學者認為應同時警惕其可能存在的負面效用【王昆欣、史慶濱 ：《互聯網旅游的反省與審思》， 《旅游學刊》2016年第31期， 第15—16頁。 】，但是總體上互聯網積極影響下旅游經濟增長的產業現實是得到一致認同的。然而，在互聯網與旅游經濟增長的研究議題上，依據可靠、詳實的經驗數據而系統分析互聯網與旅游經濟增長關系的文獻較為鮮見，多為對現象的描述與理論性思考。旅游經濟增長效率作為衡量旅游經濟增長品質的關鍵性指標之一，明確互聯網對旅游經濟增長效率的影響機制具有鮮明的學術價值與現實意義。這構成了本文的核心問題，需要從理論與實證相結合的層面進行研究。

二 分析框架與研究假設

主要從基本影響效應、中介影響效應、非線性效應以及空間溢出效應四個方面闡釋互聯網對旅游經濟增長效率的內在作用機理（圖1），提出相應的研究假設。

（一）基本影響機制及研究假設

隨著互聯網應用場景的拓展以及二者適配性的不斷增強，互聯網與旅游業跨界融合，產生了顯著的正向外部效應。新冠疫情期間搭乘互聯網“快車道”的旅游業涌現出大量的新業態、新產品，并且造就了新的旅游就業形態。特定宏觀社會背景下旅游產業活力的激發反映了互聯網對旅游業發展彈性與旅游經濟增長韌性的支撐作用。從更加廣義的視角來說，由單個旅游環節的互聯網化即旅游業的網絡化解構到旅游業的全鏈路數據累積，旅游業逐漸實現向基于數據驅動的線上線下旅游創新生態轉變，推動集約型與品質型旅游發展模式形成。既有研究證實了互聯網對旅游業發展效率與質量的積極影響效應，但是并未從更能全面反映總體旅游經濟增長的全要素生產率視角開展實證分析【楊勇 ：《互聯網促進旅游業提質增效了嗎？——基于我國省級面板數據的實證分析》， 《旅游學刊》2020年第1 期， 第32—46頁。】。基于上述線性關聯機制，本文提出：

假設1：互聯網對旅游經濟增長效率具有顯著的正向促進作用。

（二）中介影響機制及研究假設

互聯網對旅游業要素內容、要素流動、要素替代以及要素配置等產生不同程度的影響。其一，互聯網擴大了旅游要素供給范圍。互聯網推動更大范圍、更寬領域內海量資源的挖掘、開發與利用，拓展了旅游要素供給的來源及內涵。其二，互聯網促進了旅游要素的充分流動與合理配置。基于大數據、人工智能等現代技術的有機結合，互聯網能有效識別旅游需求偏好與行為特征。在高效滿足動態化需求的過程中，明顯降低旅游行業間要素錯配的市場扭曲程度，提高要素聚合與配置效能。其三，互聯網推動了高級要素對低級要素的高效替代。以互聯網為代表的新技術從旅游業發展的“催化劑”演變成為新型旅游生產要素，不斷提升旅游產業結構中高級要素的配比，一定程度上體現高級要素對低級要素的擠出效應。

既有研究證實旅游生產率增長的結構變動效應是顯著存在的【程玉、楊勇、劉震 ： 《中國旅游業資本流動與生產率演化——基于DSSA方法的結構效應分析》， 《旅游科學》2020年第1期， 第33—53頁。】。通過結構變動過程，資本、勞動力、土地等要素從生產率較低的行業流向生產率較高的行業，或者從生產率增長率較低的行業流向生產率增長率較高的行業，推動旅游業生產率增長。旅游業生產率的提高不僅意味著單位投入的產出更高，生產的時間與物質成本更少，還代表旅游經濟增長進入了一種更加集約與高效的發展模式。在這種模式的驅動下，旅游經濟增長的“數量”與“質量”特征皆有所優化。基于上述間接線性關聯機制，本文提出：

假設2：互聯網不僅對旅游經濟增長效率存在直接促進作用，還能夠通過要素結構變動間接提升旅游經濟增長效率。

（三）非線性影響機制及研究假設

互聯網的梅特卡夫法則及知識外溢特征提示互聯網作用于旅游經濟增長效率的過程可能存在網絡效應。所謂網絡效應是指，當互聯網發展水平超過某個臨界值時，互聯網引致的邊際效應將正向變大。在互聯網引入初期，相關基礎設施不完善，互聯網普及率較低，旅游消費者與旅游生產者對互聯網的應用與渉入程度較低。隨著互聯網發展水平的提升，旅游消費者、旅游企業等供需雙方對互聯網的適應與依賴性增強。一方面以互聯網為平臺的開放生態體系推動傳統封閉的自循環旅游供給方式向開放包容的“旅游+”融合發展模式升級。另一方面互聯網加速了旅游需求動態變遷，而復雜旅游訴求為互聯網不斷捕捉和更新旅游消費畫像與數據提供了實時依據。在國際國內雙循環的發展背景下，伴隨互聯網等技術進步與信息的高滲透流通，旅游需求與供給之間互為演化動力，旅游業累積循環的發展生態持續優化。基于上述非線性關聯機制，本文提出：

假設3：互聯網對旅游經濟增長效率具有顯著、積極的非線性影響，且該影響具有“邊際效應遞增”的網絡效應特征。

（四）空間溢出影響機制及研究假設

互聯網促進了信息的高效連通和共享【YILMAZ S， DINC M， HAYNES K E.Geographic and network neighbors： Spillover effects of telecommunications infrastructure.Journal of Regional Science， 2002， 42（2）， pp.339-360.】，推動區域間旅游業聯系愈加廣泛和密集。第一，不同區域之間空間互動效應顯著。東部、中部和西部地區，都市圈中心和外圍，城鎮和鄉村等，旅游業發展規模差異較大。在互聯網所構筑的信息連通空間中，旅游業發達區域會對旅游業欠發達區域產生一定程度的旅游擴散效應或者虹吸效應。結合現代交通體系，互聯網推動信息流、旅游流在不同區域之間市場化流動，克服不同區域的行政壁壘障礙，促進區域旅游經濟均衡發展。第二，旅游發展格局呈現區域網絡化。在一體化的背景下，圍繞消費者的價值交互過程，旅游業價值鏈需要不同區域共同合作與分工。在這條鏈式系統上某區域的互聯網旅游創新思維對其他區域旅游業發展思維與理念產生多米諾帶動效應。基于上述空間溢出關聯機制，本文提出：

假設4a：互聯網可通過空間溢出效應作用于旅游經濟增長效率。

隨著信息基礎設施與交通基礎設施建設的不斷完善，互聯網與交通基礎設施表現出對旅游經濟增長效率的空間交互作用。第一，互聯網與交通基礎設施協同推動旅游經濟增長規模效應的放大。互聯網信息流為旅游者提供各種信息資訊并催生旅游訴求的同時，交通基礎設施為旅游訴求向現實、異地旅游需求的轉化提供了通道。這不僅助推不同區域之間共享旅游市場，同時提升中國旅游市場的總規模，釋放消費需求潛力，不斷增強需求側的“壓艙石”動力。第二，交通基礎設施強化旅游業發展的聚集或者擴散效應【吳貴華、張曉娟、李勇泉 ：《高鐵對城市旅游經濟發展的作用機制——基于PSM-DID方法的實證》， 《華僑大學學報（哲學社會科學版）》2020年第5期， 第53—64頁。】。交通基礎設施具有聚集勞動力池、社會資源、發展要素等外部效應【劉勇 ：《交通基礎設施投資、區域經濟增長及空間溢出作用——基于公路、水運交通的面板數據分析》， 《中國工業經濟》2010年第12期， 第37—46頁。】，并產生乘數效應。它可能會強化互聯網的空間溢出作用，也可能會弱化互聯網的空間溢出作用。一方面對于旅游經濟較發達的地區而言，在互聯網與交通基礎設施的共同作用下，旅游虹吸效應更加明顯，使其吸引與集聚更多的人才、投資、政策福利等發展機會，導致周邊地區的旅游經濟增長受到負面影響。另一方面借助交通基礎設施的現實聯通橋梁和互聯網信息載體，旅游經濟增長效率較高的地區對旅游經濟增長效率較低的地區產生積極的輻射效應，即體現出擴散效應。例如，通過旅游發展的聯動效應與一體化效應促進旅游經濟規模較小的地區共享旅游業發展紅利，提高旅游經濟增長效率。基于上述空間溢出的調節機制，本文提出：

假設4b：交通基礎設施可以調節互聯網對旅游經濟增長效率的空間溢出效應。

制度環境是指政策等制度因素與文化等非制度因素所共同構成的制度空間。旅游業易受宏觀經濟環境和其他相關產業系統影響，對制度環境質量具有較為靈敏的反應。本文主要研究制度環境對互聯網空間溢出效應的調節作用。第一，隨著市場化進程的推進和制度利好趨勢，互聯網可以在更加開放、健全的制度空間內實現對生產要素的高效配置。市場化改革提高了要素市場交易的公開透明度，優化了要素市場的制度規范，促進制度改革【樊綱、王小魯、馬光榮 ：《中國市場化進程對經濟增長的貢獻》， 《經濟研究》2011年第9期， 第4—16頁。】，推動跨行業、跨所有制、跨地區要素再配置，提升互聯網對旅游生產要素配置的自由度、開放度與靈活性，強化互聯網的空間溢出作用。第二，制度環境質量的提高有利于壟斷減少。制度開放度和透明度的提高弱化了互聯網與旅游業發展中的壟斷現象，推動全國各地區旅游企業公平、有序發展線上和線下旅游業務，削弱地區歧視，彌合斷層發展差距，激發旅游市場主體活力，增強互聯網的溢出效應。第三，制度環境質量的提高意味著政府對旅游業發展干預的減少。由于不同地區在政府主導程度、要素市場發育程度、國民經濟發展戰略等方面存在差異，各地政府各自為政【郝索 ：《論我國旅游產業的市場化發展與政府行為》， 《旅游學刊》2001年第2期， 第19—22頁。】，“人為”拉大了區域旅游發展差距。當市場化機制越發完善，區域旅游發展形成基于市場機制的自發互動模式，依托互聯網映射現實甚至超現實的時空場景，線上線下的區域旅游經濟聯系增強，放大互聯網對旅游經濟增長效率的空間溢出作用。基于上述空間溢出的調節機制，本文提出：

假設4c：制度環境可以調節互聯網對旅游經濟增長效率的空間溢出效應。

三 變量、模型與數據

（一）計量模型

首先，針對直接影響機制構建如下基本計量模型：

growthit=α0+α1intit+αcXit+ωi+εit

（1）

式（1）中，growthit表示i省份在t期的旅游經濟增長效率，intit表示i省份在t期的互聯網發展水平，Xit表示其他控制變量，ωi表示i省份不可觀測的個體固定效應。α0為截距項，α1為互聯網發展水平的影響系數，εit為隨機擾動項。

繼而，引入要素結構變動這一中介變量（struit），構建中介效應計量模型：

struit=α0+α1intit+αcXit+ωi+εit

（2）

growthit=α0+α1intit+α2struit+αcXit+ωi+εit

（3）

進一步，根據Hansen面板門檻模型設計非線性影響機制檢驗模型【HANSEN B E.Threshold effect in non-dynamic panels： Estimation， testing， and inference.Journal of Econometrics， 1999， 93（2）， pp.345-368.】，式（4）為多門檻值情形：

growthit=α0+α1intit·I（adjitγ1）+α2intit·I（γ1

γn）+αn+1intit·I（adjit>γn）+αcXit+ωi+εit

（4）

在式（4）中，adjit代表門檻變量，此處為intit，γ1、γ2、γ3、…、γn為n+1個門檻區間下的門檻值，α1、α2、α3、…、αn+1為不同門檻區間下的回歸系數。I（·）為指示函數，當門檻變量滿足條件時，指示函數取值為1，否則，指示函數取值為0。其他變量的定義與式（1）相同。

（二）變量設定

1.被解釋變量。旅游經濟增長效率（growth）是本文的被解釋變量，基于非參數DEA—Malmquist生產率指數法對其測算。Malmquist生產率指數法最早由Caves等提出【CAVES D W， CHRISTENSEN L R， DIEWERT W E.The economic theory of index numbers and the measurement of input， output， and productivity.Econometrica，1982， 50（6）， pp.1 393-1 414.】，Fare等則進一步提出DEA-Malmquist生產率指數理論的非線性規劃解法【FARE R， GROSSKOPF S， NORRIS M， et al.Productivity growth， technical progress， and efficiency change in industrialized countries.American Economic Review， 1994，84 （1）， pp.66-83.】。繼而，該理論與方法在諸多領域部門效率測度與評價方面得到廣泛應用。根據Fare等的做法【FARE R， GROSSKOPF S， NORRIS M， et al.Productivity growth， technical progress， and efficiency change in industrialized countries.pp.66-83.】，使用數據包絡分析（Data Envelopment Analysis，DEA）的Malmquist指數法測度各地區旅游業全要素生產率增長率，即區域旅游經濟增長效率。本文借助DEAP2.1軟件實現該計算過程，選擇規模報酬不變和投入導向型模型，以各地區歷年旅游業總收入作為產出指標，以各地區歷年旅游業勞動與資本作為投入指標。鑒于數據可獲得性限制，參照程玉等的做法【程玉、楊勇、劉震 ：《中國旅游業資本流動與生產率演化——基于DSSA方法的結構效應分析》，第33—53頁。】，本文進一步用旅行社、星級飯店與旅游景區三類旅游企業資本與勞動之和作為旅游業資本與勞動的代理變量。旅游企業勞動投入指標用年底旅游從業人數表示，而資本投入指標用歷年旅游固定資產投資表示。

2.核心解釋變量和門檻變量。互聯網發展水平（int）是本文的核心解釋變量，同時為門檻變量。互聯網發展系一攬子復雜、系統工程，單一指標僅能反映出互聯網發展的局部事實，難以客觀、全面地揭示互聯網發展的實際水平。鑒于目前尚未出臺關于互聯網發展水平測度的官方權威標準，遵循科學性、有效性和可操作性原則，立足中國互聯網發展現實，借鑒韓先鋒等【韓先鋒、宋文飛、李勃昕 ：《互聯網能成為中國區域創新效率提升的新動能嗎》， 《中國工業經濟》2019年第7期， 第119—136頁。】、黃群慧等【黃群慧、余泳澤、張松林 ：《互聯網發展與制造業生產率提升： 內在機制與中國經驗》， 《中國工業經濟》2019年第8期， 第5—23頁。】的思路，構建了涵蓋四個一級維度的指標體系如表1所示。借助全局主成分分析方法構建互聯網發展水平指標體系，即首先對原始數據做標準化處理；KMO值在0.7以上，SMC值在0.8以上，說明觀測值適合進行主成分分析；根據特征根大于1得到3個主成分，累計方差貢獻率為0.8065；將互聯網發展水平得分標準化到［0，1］區間內，形成本文的核心解釋變量。

3.中介變量。要素結構變動（stru）是本文的中介變量。要素結構是旅游業發展中的資本、勞動力、旅游資源等不同要素之間的比例關系，要素結構變動（stru）反映了要素配置效能提升與產業結構優化的重要內涵。新時代旅游業發展的要素結構變動表現出由低級要素密集向高級要素密集轉變的趨勢，彰顯了資本深化的顯著特征。由于資本勞動比是反映資本深化程度的一項重要指標【李建強、趙西亮 ：《固定資產加速折舊政策與企業資本勞動比》， 《財貿經濟》2021年第4期， 第67—82頁。】，借鑒劉英基等【劉英基、韓元軍 ：《要素結構變動、制度環境與旅游經濟高質量發展》， 《旅游學刊》2020年第3期， 第28—38頁。】，將資本勞動比作為要素結構變動的代理變量，具體采用旅游固定資產投資與從業人數的比值作為表征變量。同時用旅游業多樣化（div）表征旅游產業結構能力，借鑒楊勇【楊勇 ：《專業化、多樣化與旅游業發展——基于中國當前統計數據的實證分析》， 《經濟評論》2011年第2期， 第119—128頁。】構造該指標的方式，見公式（5）。revit為i省在t期旅行社、星級飯店和旅游景區（點）三類旅游企業的營業收入總和，Trevit為i省在t期的旅游總收入。divit的數值大小表示旅游業多樣化水平的高低，該數值越大，代表旅游業多樣化水平越高，旅游業滿足綜合性、多元化旅游需求所涉及相關產業內容的廣度越大；反之，則說明旅游業多樣化水平越低。

divit=1-revitTrevit

（5）

4.控制變量。 （1）經濟發展水平（pgdp）。以地區人均GDP衡量。（2）對外開放程度（opew）。對外開放對中國各地區入境旅游市場的運轉具有直接影響，是旅游活力激發的關鍵制度條件之一。用地區進出口貿易總額占GDP比重作為代理變量。（3）地區R&D強度（rese）。用地區R&D經費內部支出占GDP比重表征。通常某地區R&D強度越高，其科研創新能力越強，對區域經濟產業發展的創新策源作用越大。（4）旅游產業化水平（indu）。用地區旅游總收入占GDP比重表示。（5）環境治理強度（egov）。采用地區環境污染治理投資占GDP比重反映。（6）人力資本（huma）。旅游業人力資本素質反映了旅游創新潛能，用旅游院校的學生總數表征旅游業人力資本存量。（7）旅游接待能力（rece）。采用地區星級飯店數量代表。（8）旅游資源稟賦（tres）。旅游資源品質是旅游經濟增長的“金字招牌”，考慮到旅游資源體量的難以計數，而旅游景區的經營發展能夠反映旅游資源綜合稟賦的基本情況。以地區旅游景區（點）收入與國土面積之比代表資源稟賦。

（三）數據說明

本文針對2006—2017年中國大陸30個省級行政區劃（不含港、澳、臺和西藏）所構成的平衡面板觀測值進行研究。互聯網指標的原始數據來源于《中國互聯網絡發展狀況統計報告》《中國統計年鑒》以及各省、市、自治區的統計年鑒。旅游相關原始數據來源于《中國旅游統計年鑒》及其副本，各省、市、自治區的《國民經濟和社會發展統計公報》及中經網產業數據庫。產出指標旅游收入經過以2006年為基期的GDP平減指數調整，投入指標旅游固定資產投資經過以2006年為基期的固定資產價格指數調整。其他變量的原始數據來源于上述年鑒、《中國環境統計年鑒》或通過計算得到。考慮到個別原始數據缺失的情況，本文采用stata15.0提供的插值法加以填充。表2為主要變量的描述性統計結果。

四 實證結果分析

（一）基準回歸結果

經Hausman檢驗發現，采用固定效應模型進行估計較為科學。互聯網對旅游經濟增長效率影響的線性估計結果如表3所示。其中，模型（1）為全國層面的檢驗結果，模型（2）— 模型（4）反映了分區域的估計結果【參照全國人大六屆四次會議通過的“七五”計劃，東部地區包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南11個省份；中部地區包括黑龍江、吉林、山西、安徽、江西、河南、湖北和湖南8個省份；西部地區包括四川、重慶、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆、廣西和內蒙古11個省份。下同。】。

由表3中模型（1）可知，互聯網對旅游經濟增長效率具有顯著積極的影響，證明假設1提出的互聯網對旅游經濟增長效率具有顯著正向促進作用的論斷。模型（2）、模型（3）和模型（4）依次反映了東部、中部和西部三大地區互聯網對旅游經濟增長效率的影響情況。可以發現，

東部、中部和西部地區的互聯網系數均顯著為正，表明互聯網顯著驅動了三大地區旅游經濟增長效率的提升。這為假設1的成立提供了佐證證據。基于初步考察表明，互聯網能夠成為新常態下旅游經濟增長效率提升的新動能。

從互聯網與旅游經濟增長效率的關系來看，互聯網等新技術從供給側與需求側兩條路徑推動旅游經濟的高效率增長。就供給側而言，第一，在微觀層面上，互聯網助推旅游市場主體的變革與創新，催生旅游新主體與新產品，降低經營與交易成本。第二，在中觀層面上，互聯網助力產業融合發展與傳統產業向現代旅游服務業的轉型升級，重塑旅游產業體系，提高旅游業現代化水平。第三，在宏觀層面上，借助互聯網新型經濟時空打造區域旅游發展新格局，凸顯大國旅游經

濟競爭優勢，提高旅游業發展對中國國民經濟與社會民生的貢獻。就需求側而言，依托互聯網，旅游需求升級及消費行為變遷倒逼供給側改革，引領供給多元化與特色化發展的同時，促進在線聲譽機制的構建，有效規范旅游業的線上與線下發展秩序。

（二）內生性分析

前文對可能存在的內生性問題進行了相應處理。如構建指標體系以表征變量，增加控制變量、考慮固定效應等。雖然上述方式在一定程度上消除了擾動項異方差、遺漏變量等所引起的內生性問題，但是卻不能解決由互聯網與旅游經濟增長效率的雙向因果關系以及潛在遺漏變量等而造成的內生性問題。鑒于此，本文進一步處理了計量模型可能存在的內生性問題。

對互聯網與旅游經濟增長效率的基準回歸模型進行Hausman檢驗，P值為0.0135，拒絕了所有解釋變量均外生的原假設，提示內生性問題存在。一是將互聯網的一階滯后項作為核心解釋變量納入計量模型，結果見表4中模型（1）。互聯網一階滯后項的影響系數顯著為正，說明互聯網發展過程中的時滯性捕捉了旅游經濟增長效率的部分效應。二是工具變量法被認為是內生性問題處理最常用和有效的方法之一。選擇解釋變量的滯后一期作為工具變量，運用二階段最小二乘法（2SLS）分析互聯網對旅游經濟增長效率的影響，結果見表4中模型（2）。可以發現，互聯網對旅游經濟增長效率具有顯著正向影響。三是考慮到如果面板數據存在自相關和異方差，廣義矩估計（GMM）比兩階段最小二乘法（2SLS）更加高效【林伯強、杜之利 ：《中國城市車輛耗能與公共交通效率研究》， 《經濟研究》2018年第6期， 第142—156頁。】，其中系統廣義矩估計（SYS- GMM）結合了差分方程和水平方程，基于方程系統的廣義矩估計能夠解決差分廣義矩估計難以解決的弱工具變量等問題。本文將被解釋變量的滯后一期作為工具變量對動態面板數據模型進行系統廣義矩估計（SYS- GMM）檢驗【BOND S R.Dynamic panel data models： A guide to micro data methods and practice.Portuguese Economic Journal， 2002， 1（2）， pp.141-162.】，結果見表4中模型（3）。互聯網的影響系數仍然在1%水平上顯著為正，說明在消除潛在內生性問題后，互聯網依然可以顯著提升旅游經濟增長效率。

（三）穩健性檢驗

為進一步增強研究結果的可靠性，本文采用以下幾種方式進行穩健性檢驗。第一，排除極端值的影響。對互聯網發展水平和旅游經濟增長效率均值雙側5%異常值進行縮尾處理，重新檢驗剔除異常值后的面板數據，盡可能消除異常值和非隨機性給計量結果帶來的不利影響。結果見表5中模型（1）。該結果與前文研究結果相一致，表明研究結論穩健。第二，變化解釋變量。將互聯網發展水平替換為單一指標，分別采用省際互聯網普及率、網站總數與法人單位數之比和每平方公里長途光纜線路長度三個指標進行模型檢驗，結果見表5中模型（2）— 模型（4）。結果顯示，核心解釋變量的影響方向不變，影響效應大小皆有所降低。第三，變化被解釋變量。將旅游經濟增長效率用旅游企業勞動生產率（telp）替代重新估計，結果見表5中模型（5）。估計結果與前文基準回歸結果基本保持一致，證明研究結論具有穩健性。第四，分階段估計。根據移動通訊發展的階段重新劃分樣本，以3G面世時間2009年為節點，將樣本劃分為2006—2009年和2010—2017年兩個子樣本分別進行回歸，結果對應表5中模型（6）— 模型（7）。比較發現，互聯網的估計結果分別在5%、1%水平上顯著為正，但2010—2017年期間互聯網的作用力度高于2006—2009年。這為前文研究假設的成立提供了穩健性證據。

五 影響機制檢驗

（一）線性中介機制

以要素結構變動為中介變量，進行中介效應計量檢驗，結果見表6。其中模型（1）— 模型（2）以全國為樣本，模型（5）— 模型（10）為分區域的估計結果。為了保證結果穩健，采用旅游業多樣化代表旅游產業結構能力，中介效應估計結果見模型（3）— 模型（4）。

模型（1）中互聯網對要素結構變動的影響系數在1%的水平上顯著為正，說明互聯網對要素結構變動存在積極影響。模型（2）中要素結構變動對旅游經濟增長效率的回歸系數同樣顯著為正，表明互聯網可以通過對要素結構變動的間接影響而驅動旅游經濟增長效率。這印證了假設2的論斷。在直接影響效應上，互聯網發展水平增加1個單位，旅游經濟增長效率直接提升0.2318個單位。在間接影響效應上，保持其他因素不變的情況下，互聯網發展水平增加1個單位，要素結構變動變化0.3351個單位，而單位要素結構變動導致旅游經濟增長效率提高0.1683個單位，單位互聯網發展水平的增加導致旅游經濟增長效率間接提升0.0564個單位（0.3351×0.1683=0.0564）。在總效應中，間接效應的占比為19.57%。由模型（3）和模型（4）可知，互聯網通過旅游業多樣化顯著提升旅游經濟增長效率的中介效應為0.0694，在總效應中占比為24.08%。這一結果為要素結構變動在互聯網與旅游經濟增長效率之間發揮中介效應路徑提供了證據。東部、中部和西部分地區估計結果都表明，互聯網不僅對旅游經濟增長效率具有直接促進作用，還能通過要素結構變動間接提升旅游經濟增長效率。

互聯網發展與旅游經濟增長效率之間顯著正向的中介效應體現了互聯網與旅游業融合發展下旅游產業結構優化與發展效率改善的積極趨勢。可能的原因在于：第一，隨著旅游者成熟度的提高及旅游業體系的不斷完善，旅游產業的自組織能力日漸增強，其對新技術的吸收、轉化與創新利用能力較強，能夠在特定發展階段充分汲取互聯網紅利。第二，互聯網及配套技術深入旅游產業結構內部，推動旅游產業生產要素和生產力系統深刻變革，增強旅游產業結構轉換能力，降低要素流轉的阻滯粘性，提高各類要素的產出效率，促進旅游經濟高品質增長。

（二）非線性動態機制

就互聯網對旅游經濟增長效率的非線性影響而言，本文采用門檻回歸方法進行實證檢驗，以規避人為劃分樣本區間而導致的主觀偏差。根據Hansen的方法進行面板門檻識別檢驗【HANSEN B E.Threshold effect in non-dynamic panels： Estimation， testing， and inference.pp.345-368.】，發現全國層面互聯網門檻變量顯著通過了二重門檻檢驗，東部、中部和西部地區都通過了單一門檻檢驗。表7報告了門檻模型檢驗的F統計量和采用自抽樣法（Bootstrap）模擬得到的P值。在識別門檻值個數的基礎上，借鑒Hansen的研究模型【HANSEN B E.Threshold effect in non-dynamic panels： Estimation， testing， and inference.pp.345-368.】，采用廣義矩（GMM）估計方法，使用互聯網的滯后一階和滯后二階作為工具變量對前文計量模型進行估計。結果見表8，其中模型（1）展示了全國門檻回歸結果，模型（2）— 模型（4）展示了東部、中部和西部的分地區門檻回歸結果。

根據模型（1），當互聯網發展水平低于0.53時，單位互聯網發展水平的增加推動旅游經濟增長效率顯著提高0.2897個單位；當互聯網發展水平大于等于0.53且小于0.56時，互聯網發展水平每增加一個單位，旅游經濟增長效率則顯著提高0.2918個單位；當互聯網發展水平大于等于0.56時，單位互聯網發展水平的提高促進旅游經濟增長效率顯著提升0.3144個單位。隨著互聯網發展水平跨越過不同門檻值，互聯網對旅游經濟增長效率的積極提升效應依然存在，且促進力度不斷增強。由此說明，旅游經濟增長效率的互聯網溢出效應體現出了顯著、積極且“邊際效應”遞增的非線性特點，符合網絡效應與“梅特卡夫法則”的特征，支持了前文提出的假設3。然而，從中國不同區域的門檻估計結果來看，伴隨互聯網發展水平的不斷提高，東部和西部地區跨越過單一門檻值后，互聯網顯著促進旅游經濟增長效率的作用力度都有所上升，中部地區旅游經濟增長效率提升的互聯網邊際效應卻在遞減。亦即，東部和西部地區同樣表現出互聯網的網絡效應，中部地區卻未彰顯這一特征。

區別于傳統粗放型旅游經濟增長模式，互聯網等新科技賦能中國旅游業發展轉軌至集約型增長模式，逐步擺脫傳統路徑依賴及其伴生的低效鎖定局面。互聯網可能通過以下方面發揮對旅游經濟增長效率的制動作用。第一，從供給面規模經濟向需求面范圍經濟轉變。旅游價值鏈不再片面強調旅游經營活動的規模化，基于互聯網、GPS、大數據等技術組合，提供及時需求響應和滿足的旅游服務能力成為旅游報酬遞增趨向的核心關注。第二，從資源和投資等要素驅動轉向全要素增長和創新驅動路徑。互聯網背景下，智力資本、社會資本、技術等新型生產要素具有傳統要素不可媲美的優勢，即非消耗性、可復制、可擴散、可再生性等。在互聯網建設與發展較為成熟、規范的情況下，受全要素增長和創新驅動，要素生產率與旅游經濟增長的要素彈性系數變大，推動中國旅游經濟高效增長。第三，從區域旅游發展各自為營向區域旅游協調發展和全國旅游可持續發展轉變。依托互聯網和高速鐵路等媒介，旅游信息流與交通流相耦合，推動區域之間打破行政壟斷和地區分割，共享國內旅游市場，促進區域旅游協調發展，在縮小區域旅游發展差距中促進全國旅游經濟持續、穩定增長。中部地區尚未出現邊際效應遞增的利好局面，可能的原因在于，中部地區數字化基礎設施建設水平較低，數字鴻溝現象比較明顯，旅游產業結構不夠完善，旅游經濟增長的結構性動力不足，制約了互聯網對旅游經濟增長效率可持續優化的正向反饋效應的形成。未來中部地區需要加大數字經濟基礎設施的建設力度，提高旅游業對互聯網等技術的利用效能，強化二者融合發展的紅利。

六 空間溢出分

（一）模型構建

由于不同空間計量模型所設定的空間傳導機制不一，且不同模型之間存在一定的關聯，本文先設定空間杜賓模型（SDM）和空間自相關模型（SAC），然后放松條件得到空間自回歸模型（SAR）和空間誤差模型（SEM），如下所示：

growthit=α0+ρWgrowthit+α1intit+αcXit+β1Wintit+β2WXit+ωi+εit

（6）

growthit=α0+ρWgrowthit+α1intit+αcXit+uit

uit=λWuit+εit

（7）

growthit=α0+ρWgrowthit+α1intit+αcXit+εit

（8）

growthit=α0+α1intit+αcXit+uit

uit=λWuit+εit

（9）

在式（6）至式（9）中，式（8）SAR模型、式（9）SEM模型分別為在式（6）SDM模型、式（7）SAC模型的基礎上限制一定條件而得到。ρ、λ為空間自回歸系數，β1、β2分別為核心解釋變量空間滯后項、控制變量空間滯后項的彈性系數。W為空間權重矩陣，本文將之設定為反地理距離矩陣（見式（10）），以反映某一個地區與其他地區的關系，其中dij表示兩個不同省份省會城市之間的距離【省會城市之間的直線距離通過Arcgis10.6軟件計算得出。】。進一步，對空間異質性條件下互聯網對旅游經濟增長效率的影響效應進行考察，基于前述空間計量模型的解釋能力大小而選擇相應的最優模型。其他變量的定義同式（1）。

Wij=1/dij?? i≠j0??? i=j

（10）

本文采用莫蘭指數統計量檢驗解釋變量和被解釋變量的空間相關性，全局空間相關性的函數表達式如式（10）所示。其中，Wij為前文所設空間權重矩陣，S2為樣本方差，Yi和Yj分別為地區i和地區j的觀測值。莫蘭指數I的取值范圍區間是［-1，1］。當I>0時，表示具有空間正相關性；而當I<0時，表示具有空間負相關性。莫蘭指數I絕對值的大小則表示空間相關性的強弱。

Moran′I=∑ni=1∑nj=1Wij（Yi-Y—）（Yj-Y—）

S2∑ni=1∑nj=1Wij

（11）

（二）指標選取

為了觀測不同情境下互聯網對旅游經濟增長效率的作用差異，本文引入硬設施（hard）與軟環境（soft）兩個調節變量。硬設施用交通基礎設施表示。現有文獻主要采用高鐵開通、道路面積等作為代理變量進行研究，本文考慮到不同省份之間貨流與客流運輸不僅通過高鐵實現，還較大程度依賴公路運輸等其他交通方式，依據趙東喜的做法【趙東喜 ：《中國省際入境旅游發展影響因素研究——基于分省面板數據分析》， 《旅游學刊》2008年第1期， 第41—45頁。】，采用鐵路里程、公路里程、內河航運里程之和與地區國土面積之比衡量交通基礎設施的綜合發展狀況。

軟環境用制度環境表示。在中國轉型經濟體的國情背景下，各地區的制度環境差異主要表現在市場化改革進程的差異上。市場化改革越成熟，互聯網促進資本、勞動力、土地等要素再配置的能力則越高。不僅有利于不同產業鏈間的整合與重組，還能實現跨區域、多主體間的再分配與再聚合，增強互聯網的空間溢出效應。鑒于各地區市場化水平隨時間動態演變，反映了不同階段市場化改革的制度環境背景與制度質量高低【樊綱、王小魯、馬光榮 ：《中國市場化進程對經濟增長的貢獻》， 第4—16頁。】，采用市場化進程指數衡量市場化水平。

（三）結果分析

1.空間相關系數。首先開展空間相關性檢驗，計算歷年互聯網發展水平與旅游經濟增長效率的莫蘭指數值，結果見表9。互聯網發展水平與旅游經濟增長效率都表現出顯著的正向空間相關性，表明二者都存在空間集聚與依賴。運用空間計量方法探究二者之間的空間關系是合理的。

2.空間溢出效應。根據前文分析開展實證測度，通過Hausman檢驗確定采用固定效應模型，估計結果見表10。模型（1）— 模型（4）分別對應SAR、SEM、SAC與SDM模型的估計結果。模型（1）— 模型（4）中空間項系數分別為0.2654、0.2309、0.2757/0.2589、0.3318，且都顯著為正，表明本省份旅游經濟增長效率會受到其他省份旅游經濟增長效率的影響。接著，開展Wald檢驗、LR檢驗、LM檢驗、Robust—LM檢驗以觀察各個空間計量模型的擬合效果，綜合比較各項檢驗結果及對數似然函數值發現，SDM模型表現出更好的解釋效果，能夠更為真實地反映客觀實際。因此，本文選擇SDM模型估計空間溢出效應，進一步檢驗硬設施與軟環境對互聯網空間溢出效應的調節作用。硬設施與互聯網的交互項記為inth，軟環境與互聯網的交互項記為ints。硬設施與軟環境對互聯網空間溢出調節機制的檢驗結果對應模型（5）和模型（6）。

由模型（4）可知，互聯網對旅游經濟增長效率的影響系數在1%水平上顯著為正，互聯網空間滯后項的系數也在1%水平上顯著為正，表明互聯網對旅游經濟增長效率不僅存在本地影響效應，而且存在源于其他省份的空間溢出效應。這為假設4a的成立提供了證據。在模型（5）中，互聯網空間滯后項、硬設施與互聯網交互項的空間滯后項的系數均在1%水平上顯著為正，說明在互聯網發展水平不變的情況下，硬設施綜合水平的提高會放大互聯網對旅游經濟增長效率的積極空間溢出作用，某省份與其他省份之間的正面擴散效應大于負面虹吸效應。即交通基礎設施越完善，互聯網對旅游經濟增長效率的正向空間溢出效應越明顯，證明假設4b是成立的。該發現提示，鐵路等交通基礎設施不僅能直接促進區域旅游經濟增長【侯志強 ：《交通基礎設施對區域旅游經濟增長效應的實證分析——基于中國省域面板數據的空間計量模型》， 第118—132頁。】，還能通過與互聯網的協同效應提高其對旅游經濟增長的溢出“威力”。模型（6）中，軟環境（制度環境）的優化，同樣會強化互聯網對旅游經濟增長效率的正向空間溢出作用。即，市場化水平越高，互聯網對旅游經濟增長效率的正向空間溢出效應越強，支持假設4c。

由于空間計量模型解釋變量的影響系數含有“反饋效應”作用，不能直接作為影響效應納入分析，需要從直接效應、間接效應和總效應三個不同層面分別解釋回歸系數【徐春華 ：《危機后一般利潤率下降規律的表現、國別差異和影響因素》， 《世界經濟》2016年第5期， 第3—28頁。】。借鑒LeSage和Pace提出的空間偏微分方法【LESAGE J，PACE R K.Introduction to spatial econometrics.New York： CRC Press， 2009.】，將互聯網對旅游經濟增長效率的影響系數進行分解，即分解為直接效應、間接效應（空間溢出效應）和總效應，結果見表11。不難發現，inth、ints的空間溢出效應占總效應的比重分別為46.48%與44.29%，說明相同條件下，硬設施的空間溢出調節作用力度略微大于軟環境。隨著現代化市場經濟體系建設的逐步完善，不同省份依托交通基礎設施的互聯互通及互聯網信息共享功能而充分釋放規模人口紅利，強化不同省份之間的雙向旅游溢出功能，提高全要素配置能力，促進旅游經濟增長效率的提升。

七 結論與建議

從中介作用機制、非線性作用機制與空間溢出機制等不同視角出發，本文力圖挖掘互聯網對旅游經濟增長效率的多元影響路徑。基于2006—2017年中國大陸30個省級行政區劃（不含港、澳、臺和西藏）的面板數據，從全國、區域的雙重層面實證檢驗和估計互聯網對旅游經濟增長效率的影響效應。主要研究結論如下：1.互聯網對旅游經濟增長效率具有顯著的正向促進作用。互聯網已經成為經濟新常態與全面深化改革背景下旅游經濟增長的新動能。這一研究發現與區域經濟增長的互聯網紅利作用相一致【龔維進、倪鵬飛、徐海東、徐春華 ：《互聯網驅動中國區域經濟增長：時空效應與復合機制》， 《管理科學學報》2021年第11期， 第1—25頁。】。2.互聯網通過推動要素結構變動而間接驅動旅游經濟增長效率提升，但間接影響效應小于直接影響效應。互聯網對旅游業效率變革的間接動能尚需進一步增強。3.互聯網與旅游經濟增長效率之間存在明顯、積極且“邊際效應”遞增的非線性關聯，驗證互聯網對旅游經濟增長效率的影響存在“網絡效應”與“梅特卡夫法則”特征。4.互聯網在釋放本地紅利的同時，還能對其他地區產生積極、顯著的空間溢出作用。硬設施（交通基礎設施）與軟環境（制度環境）能夠提升這一空間溢出效應。該結論提示打破區域市場壁壘，加快國內旅游統一大市場與旅游大循環建設的必要性。根據上述研究結論，提出以下幾點政策建議：

1.加大互聯網建設力度，推動互聯網與旅游業深度融合。本文發現互聯網能夠直接或間接驅動旅游經濟增長效率，但是互聯網建設以及在旅游領域的應用、融合發展還存在較大的提升空間。（1）把握“十四五”期間新基建建設帶來的新機遇。繼續加強全國互聯網、5G/6G、數字經濟、人工智能、云計算等前沿科技的建設，不斷完善信息化配套設施與工程，縮小東部地區、中部地區和西部地區以及區域內各省份之間的“數字鴻溝”。（2）注重互聯網等信息技術對旅游全產業鏈的滲透。優化互聯網在政府部門、旅游行業組織、高校、旅游企業等多主體中的應用形態，打造創新型旅游產品和服務體系，助推旅游產業結構轉型升級，提高旅游業結構轉換器的高效配置能力，促進旅游業發展提質增效。

2.針對不同發展階段與不同區域實施動態化、差異化和多元化的“互聯網+”融合發展舉措。本文為互聯網與旅游經濟增長效率之間的動態、非線性關聯提供了經驗證據，這提示在互聯網助力旅游經濟增長的進程中，應該采取動態調整策略。（1）注意“因時制宜”。在非線性關聯的不同階段，出臺“互聯網+旅游”的針對性利好政策，力圖使越來越多地區汲取最優區間效用。（2）倡導“因地制宜”。旅游發展落后地區應根據自身特點選擇適宜性發展戰略，牢牢把握互聯網發展帶來的“彎道超車”契機，擴大旅游經濟增長的比較優勢與后發優勢。互聯網發展偏低水平省份要盡快提高數字技術能級，避免互聯網發展不平衡導致的巨大紅利流失。

3.提升不同地區互聯網發展的協調度，強化互聯網對旅游經濟增長貢獻的空間效能。本文證實了互聯網對旅游經濟增長效率提升的空間溢出作用，可以成為旅游業高質量發展的重要突破窗口。旅游業發展不應低估地區之間的聯系，要重視信息技術與現代交通基礎設施建設的協同效應，同時優化制度環境供給，營造統一開放、有序競爭的全國大市場，從不同地區旅游發展共享、互動與外溢中汲取中國旅游經濟高效率增長的動力源泉。

The Impact of Internet Development on the Efficiency

of Tourism Economic Growth

CHENG Yu， YANG? Yong

Abstract： As a key indicator to measure the quality of tourism economic growth， the theoretical connection between tourism economic growth efficiency and the Internet reflects the law of value of the Internets influence on the development of tourism industry. Based on the balanced panel data of 30 provinces in the Mainland of China from 2006 to 2017， this paper explores the multi-dimensional mechanism and influences of the Internet on the efficiency of tourism economic growth from the perspectives of intermediary effect， non-linear dynamic effect and spatial spillover effect. The research results are as follows： First， the Internet has a significant and positive effect on improving the efficiency of tourism economic growth， which indicates that the Internet has become a new driving force for tourism economic growth under the new economic normal. Second， the Internet indirectly drives the improvement of tourism economic growth efficiency by promoting changes in the factor structure， but the indirect effect is less than the direct effect. Third， there is an obvious， positive and increasing non-linear relationship between the Internet and the efficiency of tourism economic growth， which verifies the existence of the “network effect” and the “Metcalfes Law”. Fourth， while the Internet releasing local dividends， the Internet has a positive and significant spatial spillover effect on the efficiency of tourism economic growth in other regions， and the spillover effect is positively regulated by the transportation infrastructure and the institutional environment.

Keywords： internet; efficiency of tourism economic growth; change of element structure; transportation infrastructure; institutional environment

【責任編輯：吳應望】