高速鐵路對地方服務經濟的影響

[摘要]高鐵對于實現我國交通強國戰略和滿足人們對高質量出行需求具有積極的作用。本文以江蘇省星級酒店為例，運用江蘇省2019—2022年間縣域高鐵開通數據實證評估高鐵對地方旅游服務經濟的影響。基于雙重差分模型的實證研究發現，江蘇縣域高鐵的開通提高了當地酒店的總收入和客房出租量，但是對于酒店總利潤無顯著的促進作用。進一步研究表明，高鐵對酒店客房出租量的促進效應存在顯著的異質性，在疫情期間和市轄區促進效應更小，對距離高鐵站較遠的酒店促進效應更小，但是對不同星級酒店的影響無顯著差異。基于微觀視角探索高鐵和酒店績效之間的關系，豐富了高鐵旅游效應研究文獻，也為交通強國戰略提供研究支持。

[關鍵詞]高速鐵路；旅游經濟；江蘇省星級酒店

一、 引言

黨的二十大報告提出“交通強國”的發展戰略，同時指出要促進社會經濟的高質量發展1。在過去的十多年里，我國高鐵的快速建設契合了國家對交通強國發展戰略的需求。高鐵憑借其快速、便捷、準時、舒服等優勢迅速成為居民出行的首選交通方式。與此同時，隨著居民收入的不斷增長，旅游成為人們日常生活中追求美好生活的重要消費形式，旅游業也成為地方經濟的重要組成部分，對地方就業和居民增收具有積極的作用。高鐵有效地提升了地方的可達性，為人員和信息流動提供了便利，有助于滿足居民對跨區域旅游的需求。以世界各國的高鐵建設和運營為契機，大量的實證文獻評估了高鐵對于旅游經濟發展的影響[1-6]。高鐵能否以及如何促進地方旅游經濟的發展成為高鐵效應研究的熱點之一。

本文將圍繞江蘇省高鐵建設對旅游服務經濟的影響展開實證研究。與現有實證文獻不同，首先，本文以江蘇省星級酒店的財務數據構建微觀層面酒店企業的經營績效指標，將其與縣域高鐵開通變量相匹配，實證檢驗高鐵對酒店績效的影響。盡管已有不少文獻從城市和區域的角度評估高鐵開通對于旅游經濟的影響，但鮮有文獻探討高鐵對微觀旅游經濟主體的影響。其次，本文把研究的范圍置于新冠疫情暴發期間以及前后時期，有助于理解疫情背景之下高鐵與旅游經濟之間的因果關系。現有關于高鐵和旅游經濟之間關系的文獻大多基于疫情前的數據和案例展開分析，鮮有文獻關注疫情期間高鐵對地方旅游的影響。

本文采用多階段雙重差分法評估高鐵對酒店績效的影響。基于2019—2022年間江蘇省星級酒店年度面板數據的實證估計結果表明，縣域高鐵的開通顯著提高了酒店的總收入和客房出租量，但是對其總利潤無顯著影響。改變變量測度和實證模型以及剔除部分節點城市進一步證實了該結果。同時，本文發現顯著的異質性效應。首先，新冠疫情期間高鐵對酒店客房出租量的促進作用顯著低于疫情之前。其次，市轄區內、距離高鐵站較遠的酒店，高鐵對酒店客房出租量的促進作用更小。但是，上述效應在不同星級的酒店中無顯著差異。

本文的貢獻包括：一是采用微觀的酒店企業層面數據拓展現有關于高鐵對旅游經濟發展影響的文獻。二是進一步探討新冠疫情、縣域類別、酒店星級和酒店區位等因素對于高鐵促進酒店發展的異質性影響。這些分析有助于理解人口流動、經濟條件、酒店質量以及區位在驅動高鐵和酒店績效之間聯系中的重要性。

二、 研究背景

1. 江蘇縣域和高鐵發展情況

經過十余年的快速建設，江蘇省內形成了較為密集的高速鐵路交通網。2008年4月合寧高鐵的開通標志著江蘇進入了高速鐵路時代。2010年7月開通的滬寧城際高鐵把南京等蘇南的重要城市與上海連接起來，成為長三角地區最繁忙的高鐵線路。此后，江蘇省高鐵建設快速發展。隨著京滬、寧杭和寧安高鐵的運營，到2015年高鐵營業里程達到825公里。2021年，隨著青連、徐鹽、連鎮、鹽通、徐連等6條高鐵的建成通車，江蘇高鐵營業里程快速增長至2212公里，高鐵占江蘇鐵路營業里程的52%。

從空間分布來看，截至2022年，江蘇省僅有泰州市尚未開通高鐵，共有12個設市區和55個縣域開通高鐵（圖1）。其中，30個縣域高鐵開通于2010—2018年，24個為蘇南地區縣域。在本文研究期間，開通高鐵的縣域總量上升至55個。其中，2020年開通高鐵的12個縣域主要聚集在南通、連云港、鹽城等蘇北城市。

高鐵的建設促進了江蘇省內部的經濟一體化，也強化了江蘇與上海、安徽、山東、浙江等經濟體之間的聯系。2022年北沿江高鐵滬寧段等3條鐵路陸續正式動工，途經泰州市，至此，江蘇實現所有地級市開通高鐵。同時，南通經蘇州、嘉興至寧波鐵路，沿海高鐵青島至鹽城段等高鐵路線正在規劃之中，未來的江蘇省高鐵將深入到江蘇北部的各個角落。預計到2025年，江蘇能形成“六縱六橫”高速鐵路網，實現90%的縣（市）高鐵覆蓋率，到2035年能夠全面建成“軌道上的江蘇”1。由此可見，高鐵已成為并將繼續成為江蘇區域旅游共同發展的重要推動力。

2. 文獻綜述

隨著高鐵在全球范圍的建設和運營，大量的研究開始評估高鐵的社會經濟效應[7-15]，探討高鐵對旅游經濟的影響，但是研究結論存在差異。

一方面，有研究者認為高鐵帶來的城市可達性的提升有助于游客的到來，促進了人口的流入，從而增加了旅游需求，促進了旅游經濟增長。Wang等[12]以京滬高鐵為例，發現高鐵提高了區域旅游交通可達性以及改善了旅游資源的時空分布。蔣海兵等[16]發現京滬高鐵實現了城市日常可達性，形成了非均衡的時間收斂空間。蔣海兵等[17]基于全國高鐵網絡分析發現，開通高鐵能夠縮短客源地和目的地之間的時間距離，加強旅游景點的可達性，促進景區收入和城市經濟。Pagliara等[18]基于馬德里進行的調查數據發現，高鐵影響游客到非馬德里城市的選擇，但是不影響馬德里作為目的地的選擇。Yang等[19]和Chen等[20]研究發現，高鐵總體上促進了國際旅游需求。

另一方面，高鐵具有強烈的區域經濟重塑效應，可以強化具有更好旅游資源和基礎設施的中心城市在全國旅游市場中的主導地位，而對外圍地區也會帶來旅游經濟發展的“虹吸效應”。Albalate等[1]基于西班牙的數據發現，高鐵并沒有對旅游產生穩健的促進作用，因為高鐵通過替代航空反而抑制游客的到來。高鐵對西班牙旅游經濟的影響僅發生在大城市[3]。Wang等[21]對高鐵帶來的城市旅游空間結構進行了研究，發現高鐵強化了城市間的旅游經濟關系，可以產生有利于中心城市的過道效應，增強了內地中心城市之間的旅游市場競爭。Masson等[22]基于新經濟地理的預測分析也發現，南歐即將開通的佩皮尼昂和巴塞羅那高鐵將強化旅游經濟活動在大城市——巴塞羅那的集聚。對高鐵在國內的影響，學者們也展開了研究，王雨飛等[9]研究發現開通高鐵會改變區域城市的層級結構，如使經濟基礎相對較好的東部、中部城市進入中心區，而東北和西部地區被邊緣化。類似地，Gao等[4]采用倍差法評估了高鐵對中國城市旅游經濟增長的影響，結果發現，高鐵未增加旅游收入，但是增加了旅游人次，可能原因在于，高鐵雖然增加了城市間的可達性，但是對于中心城市的可達性提升更大，從而減少游客在旅游目的地逗留的時間和當地旅游收入。

現有大量文獻實證評估了高鐵與旅游經濟的因果關系，但是鮮有文獻從微觀主體，尤其是酒店企業的角度去探索該問題。現有的文獻主要從游客采用問卷調查的方式開展研究。例如，Gutiérrez等[23]和Pagliara等[18]基于游客調查數據分析高鐵對消費者目的地選擇的影響。Albalate等[3]采用雙重差分法發現，西班牙高鐵總體上對過夜游客的影響不顯著，對酒店入住率的影響為負。Deng等[2]用Tobit模型證實了高鐵對酒店入住率的促進作用。但是這兩篇文章都采用城市層面數據，無法提供更微觀層面的證據。國內文獻則主要采用非因果推斷的方法去分析高鐵對酒店空間分布的影響[24-25]。

基于上述分析，本文結合江蘇省縣域高鐵與星級酒店財務數據，以新冠疫情前后為背景，實證估計高鐵對酒店業經營績效的影響，有助于彌補現有文獻在微觀證據上的不足。

三、 研究設計

1. 數據和變量

本文合并了幾份不同來源的數據用來評估高鐵對酒店績效的影響。

第一份數據來自市場監管部門提供的江蘇省星級酒店2019—2022年的年度財務數據，包括詳細的企業名稱、地址、資產、總收入、利潤、員工以及客房出租情況。這些指標衡量酒店的經營績效及其關鍵影響因素變量。參照Deng等[2]的研究，本文設置酒店績效指標主要包括總收入、客房出租量以及總利潤，績效影響因素控制變量包括總資產、員工數量、大專以上學歷員工比重、是否為國有集體企業以及員工離職率。由于疫情影響，不少星級酒店的總利潤為負，本文采用其原始值，而對于酒店總收入和客房出租量，則用其自然對數值。在穩健性分析中，本文還進一步控制客房數量和床位數量。

第二份數據是江蘇省縣域高鐵數據，具體包括各縣域是否開通高鐵以及開通時間，高鐵站的位置以及經緯度。高鐵數據來自中國研究數據服務平臺，并通過手動搜索來確定高鐵線的具體開通時間、高鐵站位置和經緯度。該數據集構建關鍵的核心解釋變量，包括高鐵開通變量以及酒店與高鐵站的距離。鑒于部分高鐵開通于年底，為了更準確地捕捉高鐵開通的影響，本文將高鐵開通時間在第四季度的縣域調整為下一年度開通。

第三份數據來自江蘇省統計局公布的歷年江蘇統計年鑒，包括各縣域的GDP、固定資產投資、公共收支等社會經濟指標。由于數據缺失，本文將在穩健性分析中控制人口規模和國際貿易額的對數。

本文基于縣域和時間變量將上述不同數據集進行合并，得到了一份由385家星級酒店構成的2019—2022年度面板數據，總樣本數量為1449。其中，酒店層面指標在酒店和年份層面變化，高鐵變量以及社會經濟變量在縣域和年度層面變化。考慮到南京為省會城市，徐州是京滬線上的重要鐵路樞紐城市，本文剔除了這兩個城市的樣本來緩解高鐵線路選擇的內生性問題，因此，本文最終使用由江蘇省11個地級市的67個縣域星級酒店構成的面板數據開展實證研究，觀察值為1169個。

2. 描述性統計

表1報告了變量的描述性統計結果。從A欄中可知，部分酒店變量存在缺失值。不同酒店利潤存在巨大差異，最高利潤為18億元，最低利潤為-13億元。B欄分縣域有無高鐵進行分組統計。可以發現，本文所用觀察值有一半以上來自高鐵縣域的酒店，占比57%。高鐵縣域酒店的總收入和客房出租量平均低于非高鐵縣域的酒店，但是總利潤卻稍高于后者。在酒店控制變量層面，除了大專以上員工比例，兩組的其他變量無顯著差異。高鐵縣域的酒店有更少的員工，但是大專以上學歷員工比例更高。

3. 實證策略

為了識別高鐵對酒店業績效的影響，本文使用雙重差分法，即比較高鐵開通前后以及有無高鐵縣域酒店業的績效指標的差異。由于我國大規模的高鐵建設通車始于2008年，而江蘇省是較早開通高鐵的省份，部分縣域已經在本文研究時間之前便已開通高鐵，因而這里并不存在一個沒有高鐵開通的處理前時期。對此，本文采用一個包含多階段雙重差分框架的雙向固定效應模型來開展實證分析。實證模型如（1）所示：

[Hotel_Perforict=βHSRct+Xictγ+θt+fi+?ict] （1）

其中，下標i，c，t分別表示酒店、縣域和時間，[Hotel_Perfor]為酒店績效指標，HSR為高鐵開通虛擬變量，X為酒店企業控制變量集，包括企業總資產、員工數量、大專以上員工比例以及離職率，[θt]和[fi]分別為時間和酒店固定效應，[?ict]為隨機擾動項。[β]為研究感興趣的估計系數，[β]顯著為正意味著高鐵對于酒店績效具有顯著的促進作用。

本文的關鍵識別假設是，在控制酒店和縣域層面控制變量以及酒店和時間固定效應后，遺漏變量不與縣域高鐵開通變量相關。由于結果變量為酒店層面的績效，酒店層面的遺漏變量不太可能影響縣域高鐵開通以及選址。內生性的來源更可能在于遺漏縣域層面的變量。當這些變量同時影響當地酒店的績效和高鐵開通時間，便會導致遺漏變量偏誤。但是，這種可能性也不會太大，畢竟高鐵主要功能是滿足中心城市之間更快、更舒適的客運需求，縣域能否開通高鐵在很大程度上取決于其是否恰好位于中心城市之間的最近距離線上。對于高鐵線的非外生性選擇問題，將在后文采取進一步剔除蘇州城市樣本的方法開展穩健性研究。

運用雙重差分法進行因果關系估計需要滿足平行趨勢假設。對此，沿循現有文獻[4]的方法，本文采用事件分析法，估計高鐵開通對酒店績效的動態效應。如果高鐵開通對酒店績效的影響沒有顯著的提前效應，但是開通以后顯著促進了酒店績效，那么，平行趨勢假設更可能得到支持。構建如下事件分析模型（2）：

[Hotel_Perforict=βjj=-kmHSRcj+Xictγ+θt+fi+?ict] （2）

其中，k和m均大于0；當jlt;0時，表示高鐵開通前的第j年，當j=0時為高鐵開通當年，否則為高鐵開通之后第j年。由于酒店績效數據時間跨度僅為2019—2022年，而江蘇高鐵開通變化的年份處于2008—2021年，提前效應最長為3年，而滯后效應則可以長達12年，因而，模型（2）也可以用來觀測高鐵開通對酒店企業績效的長期影響。

圖2報告了基于事件分析法進行的平行趨勢檢驗結果。由于酒店收入數據的限制，只能基于提前兩年的估計系數來判斷是否存在平行趨勢。估計結果表明，不存在兩期提前效應，表示平行趨勢假設得到支持。圖2同時提供了高鐵開通當年到開通后5年的估計系數。結果表明，高鐵開通對酒店總收入存在當期顯著為正的效應，對客房出租量無顯著影響，對酒店總利潤存在顯著為正的1年期滯后效應。上述分析表明，高鐵對酒店收入和利潤存在正向影響，但是對客房出租量影響不顯著。

四、 實證結果

1. 基本結果

表2報告了基于模型（1）得到的基準回歸結果，首先，第（1）至（3）列僅控制年份和酒店固定效應，第（4）至（6）列進一步控制酒店控制變量。回歸結果首先表明，高鐵的開通促進了酒店總收入，且該效應在控制酒店層面變量后顯著為正。高鐵使酒店總收入顯著增加8.9%。其次，第（2）和（5）列的估計結果表明，高鐵的開通對客房出租量的影響顯著為正：控制酒店層面變量后，估計系數為0.21。第（3）和（6）列的估計結果表明，高鐵提高了酒店總利潤，但估計系數在控制酒店層面變量之后變小且不具統計顯著性。

因此，基準回歸結果表明，高鐵對江蘇省縣域酒店具有促進作用，但是該效應主要表現為提高了酒店的總收入和客房出租量，對酒店總利潤無顯著影響。這可能是因為高鐵的開通，讓居民出行更便利，增加了居民旅游的頻率，提高了酒店入住率和收入，但同時也增加了江蘇省內各個縣域之間以及本地酒店業的競爭，從而使酒店利潤增加有限。

2. 穩健性分析

（1）變換核心變量

首先替換因變量和自變量開展穩健性檢驗。對于因變量，本文以此替換為客房收入、餐廳收入、資產收益率、可用客房數、總利潤的對數值、運營利潤進行回歸，結果如表3第（1）至（6）列所示。第（4）列顯示，高鐵開通能夠增加14%的酒店可用客房數。第（1）和（6）列顯示，在10%的顯著水平下，高鐵開通能夠增加17.4%的客房收入，同時使運營利潤增加2000萬元。但是，縣域高鐵的開通對餐廳收入、資產收益率和總利潤的對數值均無顯著影響。這表明高鐵主要通過增加客房收入和酒店擴大客房數量來提升酒店績效。

此外，本文運用各縣域高鐵站數量作為自變量，估計其對三個酒店指標的影響，結果如第（7）至（8）列所示。在控制酒店層面變量后，高鐵站的數量仍舊能夠顯著增加9.2%的酒店總收入和19.5%的客房出租量。兩者與高鐵開通變量的估計系數相近。因此，本文的主要估計結果在替換關鍵因變量和自變量的情況下成立。

（2）調整模型設定

為了檢驗模型設定的穩健性，本文通過控制縣域特定線性趨勢以及控制地級市-年份固定效應來緩解遺漏變量偏誤。具體而言，對于酒店層面，進一步控制客房數量和床位數量；對于縣域層面，加入縣域人口和國際貿易總額的對數值。控制縣域特定趨勢有助于我們分離縣域間時變因素差異對估計結果的干擾。控制地級市-年份固定效應則消除了地級市層面遺漏變量對估計結果的影響。估計結果如表4第（1）至（3）列所示。從中可知，控制這一系列的變量之后，高鐵開通對酒店總收入和客房出租量的影響顯著為正，且估計系數大幅增加，而對酒店總利潤的影響則不顯著。這些結果意味著，遺漏地級市層面變量、縣域特定趨勢以及酒店和縣域變量會低估高鐵開通對酒店收入和客房出租量的影響，主要結果并不會因為遺漏變量偏誤而弱化。

（3）剔除重要城市

盡管我們剔除省會城市南京和鐵路樞紐城市徐州，但是其他重要的城市也可能是高鐵的目標城市，從而導致線路選擇偏誤。對此，本文剔除江蘇省經濟體量最大的城市——蘇州市的數據，重新進行回歸。結果如表4第（4）至（6）列所示。第（4）列顯示，在剔除蘇州后，高鐵開通增加8.4%的酒店總收入，雖然估計精度有所下降，但系數與主要回歸結果相近。第（5）列結果顯示，高鐵開通顯著提高酒店客房的出租量，估計系數為0.196，略小于主要回歸結果（0.206）。第（6）列顯示，剔除蘇州數據后，高鐵開通對于酒店總利潤的估計系數為正，但無統計顯著性。因此，本文的主要回歸結果并非由蘇州這樣的重要城市所導致。

五、 異質性分析

1. 新冠肺炎疫情異質性

接下來本文觀測疫情前后人口流動限制對高鐵與酒店績效之間關系的影響差異。對此，本文估計高鐵開通變量與年份虛擬變量之間的交互效應。表5第（1）列顯示，疫情期間，交互項對酒店總收入影響的估計系數為負，但無顯著統計意義。第（2）列顯示，與2019年疫情前相比，2020年和2021年，開通高鐵對客房出租量的促進作用顯著更低（交互項的估計系數分別為-0.101和-0.158）。第（3）列則表明，疫情期間，高鐵開通對酒店總利潤的影響與此前并無顯著差異。

2. 縣域類型異質性

第二個異質性關于縣域類型。這里考慮三類縣域：市轄區、縣級市和縣。相較于縣和縣級市，市轄區具有更高的城市化水平且更接近地級市的行政中心，因而往往具有更豐富的旅游資源和基礎設施，同時也具有更高的可達性。對此，本文估計高鐵開通與市轄區虛擬變量的交互效應，回歸結果如表5第（4）至（6）列所示。第（4）列和第（6）列顯示，在市轄區開通高鐵對于酒店總收入和酒店總利潤存在正向影響，但是均無統計顯著性。第（5）列顯示，交互項估計系數顯著為負（-0.35），表明高鐵開通在市轄區會產生更小的客房出租量促進效應，可能原因在于市轄區相較于縣和縣級市具有更高的交通可達性，高鐵開通對游客到來和酒店經營績效提升效應較小。

3. 酒店類型異質性

第三個異質性來源于酒店服務質量級別的差異。把數據中的星級酒店分為低星級（2—3星）和高星級（4—5星）酒店，并估計高鐵開通變量與低星級酒店虛擬變量對酒店績效的交互效應大小。回歸結果如表6第（1）至（3）列所示。交互項的估計系數均無經濟顯著性。因此對于不同星級的酒店而言，高鐵開通對于酒店績效的影響無明顯差異。

4. 酒店位置異質性

最后考察區位異質性，即高鐵開通對酒店績效的影響如何隨著酒店距離高鐵站的遠近而不同。回歸結果如表6第（4）至（6）列所示。第（4）列結果顯示，高鐵開通與車站距離交互項的估計系數為0.001，并在10%的水平上顯著，但引入交互項后，高鐵開通變量的估計系數無統計顯著意義。第（5）列顯示，隨著兩者之間距離的增加，高鐵開通對于客房出租量的促進作用更小，交互項估計系數顯著為-0.003。2021年具有高鐵的縣域星級酒店距離高鐵的平均距離約為9公里，這將導致客房出租量減少2.7%。此外，第（6）列顯示，高鐵開通對酒店總利潤的影響不存在距離異質性。可能原因在于通過高鐵前往高鐵開通縣域的游客或者居民傾向前往距離高鐵站距離更近的酒店，以滿足他們即刻入住、緩解旅途疲勞的需求，而不會特別選擇酒店的星級，進而更有效地增加了距離高鐵站更近的酒店的績效。這也能合理解釋高鐵開通對不同星級酒店的績效無顯著差異。

六、 結論與建議

本文基于多階段雙重差分模型，估計2019—2022年江蘇省縣域高鐵開通對轄區內星級酒店經營績效的影響。實證研究發現，高鐵的開通能夠使星級酒店的總收入增加8.9%，使客房出租量增加20.6%，但是對酒店總利潤無顯著促進作用。異質性分析結果顯示，在疫情期間和市轄區內，高鐵開通對酒店客房出租量的促進作用更小；隨著高鐵站與酒店距離的增加，高鐵開通對于酒店出租量的促進作用也在降低。但是，本文并未發現高鐵對不同星級酒店經營績效的影響存在顯著差異。

本文的研究結果意味著，即便是在新冠肺炎疫情之前和期間，高鐵開通對于酒店收入和客房出租有顯著促進作用，但是這種效應并沒有轉化為酒店更高的利潤。可能的原因在于，高鐵開通帶來的可達性提高一方面帶來了區域間酒店之間的競爭，另一方面，當地的酒店業也會對高鐵開通作出反應，增加酒店和客房的數量，導致本地酒店市場競爭更為激烈。兩者的共同作用使高鐵帶來的酒店利潤增長有限。本文的研究結果也與Deng等[2]的實證研究一致，同時也反映了高鐵開通對當地酒店業的復雜影響。

基于此，本文提出以下政策建議：

第一，完善高鐵網布局，加大對近縣域高鐵站的酒店配套設施建設。一方面，進一步加快江蘇省高鐵建沒，以大幅增加偏遠縣市的可達性，有效地增加周邊星級酒店的營收，激發酒店業提升服務質量，并帶動上下游產業鏈的協同發展，這對于提升江蘇省內經濟均衡發展，提升縣域經濟實力具有積極的作用。另一方面，高鐵站附近的商業配套設施較為欠缺，會影響客人入住的便捷性和舒適度。縣市應積極做好城市規劃，大力支持和建設高鐵站附近的酒店商業配套設施，提高酒店的客房出租量和影響力，形成良性經濟循環，從而實現后疫情時代江蘇省區域旅游經濟的不斷向好發展。

第二，酒店企業應該加強服務意識，提升服務質量，培育核心競爭力。本文發現高鐵盡管給酒店業帶來了客流和收入，但是其利潤并沒有顯著增長。這意味著，酒店開通具有雙重效應——需求擴張和競爭加劇。因此，酒店企業要充分利用高鐵帶來的需求增長契機，提升服務質量、優化服務效率、增加顧客滿意度，從而實現規模和效益的雙贏。

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基金項目：江蘇省高校哲學社會科學基金項目“‘后疫情時期’旅游經濟高質量發展實現路徑研究”（項目編號：2020SJA0796）；江蘇省職業教育教學改革研究課題“高等職業教育對江蘇區域經濟增長貢獻度的實證研究”（項目編號：ZYB620）。

作者簡介：蘇煒，女，博士，南京旅游職業學院酒店管理學院院長、副教授，研究方向為酒店管理和旅游經濟；張夢緣，女，東南大學經濟管理學院碩士研究生，研究方向為公司金融；夏雯婷，女，碩士，南京旅游職業學院酒店管理學院副教授，研究方向為酒店管理；蘇竑予，女，東南大學經濟管理學院金融工程專業本科生。

（收稿日期：2023-11-13" 責任編輯：蘇子寵）