數字經濟與旅游經濟的耦合協調發展研究

摘 要：以長三角地區41市為研究對象，基于2011-2020年的市級面板數據，以熵值法計算相應地市的數字經濟與旅游經濟發展水平，通過耦合協調度模型研究二者耦合協調發展的時空分異特征，并利用障礙度模型探討耦合系統協調發展的主要影響因素。結果表明：①長三角地區各地市兩系統發展及綜合評價指數除個別年份下降外，總體呈上升趨勢；②研究期間，長三角地區數字經濟與旅游經濟的耦合協調度總體向好發展；③2011年、2014年、2017年和2020年截面數據表明，長三角地區各地市耦合協調度經歷了失調衰退階段-過渡階段-協調提升階段；④主要障礙因子為每百人國際互聯網用戶數、每百人移動電話用戶數、國際旅游收入和國內旅游收入。最后，基于研究結論對如何進一步促進數字經濟與旅游經濟的協同發展提出建議。

關鍵詞：長三角地區；數字經濟；旅游經濟；耦合協調

中圖分類號中圖分類號：F592.7;F49

文獻標識碼：A

DOIdoi：10.3969/j.issn.1672-2272.202403155

英文標題Research on the Coupling and Coordinated Development of Digital Economy and Tourism Economy：Evidence from 41 Cities in the Yangtze River Delta Region

Yang Li，Qiu Shenglan

（College of Tourism，Hunan Normal University，Changsha 410081，China）

英文摘要Abstract： Taking 41 cities in the Yangtze River Delta region as the research object，based on the municipal panel data from 2011 to 2020，the entropy method was used to calculate the economic development level of the digital economy and tourism economy of the corresponding cities，and the spatio-temporal differentiation characteristics of the coupling and coordinated development of the two cities were studied through the coupling coordination degree model，and the main influencing factors of the coordinated development of the coupling system were discussed by using the obstacle degree model.The results show that：The development and comprehensive evaluation index of municipal and municipal systems in the Yangtze River Delta region show an overall upward trend except for a few years；During the study period，the coupling coordination degree of digital economy and tourism economy in the Yangtze River Delta region generally developed well；The cross-sectional data of 2011，2014，2017 and 2020 show that the coupling coordination degree of cities in the Yangtze River Delta region has experienced a stage of imbalance decline-transition-stage-coordination improvement stage；The main obstacle factors are the number of Internet users per 100 people，the number of mobile phone users per 100 people，international tourism revenue and domestic tourism income.Finally，based on the research conclusions，suggestions are put forward to further promote the coordinated development of digital economy and tourism economy.

英文關鍵詞Key Words：Yangtze River Delta Region；Digital Economy；Tourism Economy；Coupling and Coordination

0 引言

黨的二十大報告指出，“建設數字中國，加速發展數字經濟”。建設數字中國是數字時代推進中國式現代化的重要引擎[1]。截至2022年底，我國數字經濟規模達50.2萬億元，總量穩居世界第二，同比增長10.3%，占國內生產總值的比重提升至41.5%[2]。國務院于2022年印發的《“十四五”數字經濟發展規劃》提出，“以數字技術與實體經濟深度融合為主線，加強數字基礎設施建設，協調推進數字產業化和產業數字化，培育新產業、新業態、新模式”。數字經濟與實體產業的融合發展已逐漸成為未來產業發展新趨勢。通過梳理文獻發現，國外學者對數字經濟的研究包含數字經濟價值鏈[3]、數字經濟與社會指數響應[4]、國家數字化表現[5]、數字化企業發展[6]等方面，而國內則側重于數字經濟與實體產業的融合發展[7-10]、促高質量發展[11]、助力共同富裕[12]等方面。

旅游產業作為國民經濟的支柱性產業之一，在推動國民經濟增長、促進產業結構升級等方面發揮著重要作用[13]。2023年7月，文化和旅游部公布的2023年上半年國內旅游數據顯示，國內旅游總人次23.84億，同比增長63.9%；國內旅游總收入2.30萬億元，同比增長95.9%，旅游業快速恢復。為更好響應“數字中國”發展戰略，2022年國務院印發的《“十四五”旅游業發展規劃》中提到“堅持創新驅動發展，深化‘互聯網＋旅游’，大力推進智慧旅游發展”。積極推動國家智慧旅游工程建設，使數字經濟成為驅動旅游產業轉型升級的新動能。因而，數字經濟與旅游經濟發展的相關研究也逐漸引起學界的關注。現有對數字經濟的研究多集中于數字經濟與實體經濟的空間關聯[14]、數字經濟賦能共同富裕[15]、數字經濟與制造業、服務業等產業協同發展[16-18]、數字經濟對旅游經濟增長的影響[19]方面；對旅游經濟的研究則多集中于區域旅游經濟韌性研究[20-21]、旅游經濟效率[22]、旅游經濟網絡演化及驅動因素[23-24]等方面；而在經濟耦合研究方面，高培培[25]基于2012-2021年中國30個省份的面板數據，對數字經濟與實體經濟協調發展水平進行測度；華斌等[26]對數字經濟與綠色經濟高質量融合發展提出思考；孫丹丹等[27]對2009-2018年成渝經濟圈的旅游經濟與區域經濟的面板數據進行耦合協調分析，以期推動區域旅游業與經濟的融合發展。

綜上可知，學術界對數字經濟、旅游經濟及經濟耦合方面的研究已較為豐富，涉及多領域、多學科，為本文提供了重要的文獻支撐。但總體來看，仍存在一些不足。主要表現為以下幾個方面：①在對數字經濟與旅游經濟二者關系的研究中，多為數字經濟對旅游經濟的單向影響，有關二者互動影響的研究較少；②在對二者關系的已有研究中，多以理論研究為主，有關二者互動關系的實證研究較少；③研究層面多聚焦于省級面板數據，對區域、地市級研究較少。鑒于此，立足于已有研究，對2011-2020年長三角地區41個城市的數字經濟與旅游經濟的發展水平進行測度，通過構建耦合協調度模型探討兩者耦合協調發展關系。從時間和空間兩個維度進行耦合協調分析，通過障礙度模型對兩個系統耦合協調的障礙因子進行分析，以期為未來研究區域數字經濟與旅游經濟互動關系提供參考和借鑒。

1 數字經濟與旅游經濟耦合機理分析

1.1 數字經濟對旅游經濟的影響

數字經濟的發展規模對旅游經濟的穩定增長發揮著重要作用。第一，數字化技術具有高效、快速等特點，數字技術的引入和推廣，能有效提升旅游生產、旅游管理和資源配置的效率，實現旅游產品的高效生產，大大縮短產品生產和銷售時間，加快要素在傳輸中的流通速度，實現旅游經濟穩步增長。第二，為響應國家號召，各旅游場所致力于推動“5G+智慧旅游”應用的建設，數字基礎設施在旅游業的具體應用表現為，出現“5D博物館”“VR云游”和智慧導覽系統等項目，在提高游客出游體驗感的同時，也提升了旅游消費質量，升級了傳統旅游業態，創新了產品和服務方式，推動了旅游經濟的增加。第三，數字經濟中的數字技術，如物聯網、5G互聯網、人工智能等新興技術能夠加快信息的傳播速度，通過搭建數字化平臺，架起旅游供應商、旅游目的地和旅游者溝通的橋梁，拓寬游客獲取信息的渠道，激發游客的潛在出游意愿。

1.2 旅游經濟對數字經濟的影響

旅游經濟對數字經濟的可持續發展起到不可忽視的作用。第一，旅游業作為國民經濟戰略性支柱產業，為地區發展帶來了不可忽視的作用。地方旅游業的發展不僅帶動了當地經濟增長，更促進了當地其他產業的快速發展，地方政府可將旅游業創造的收益投入到當地數字化基礎設施建設、數字技術創新和推廣等方面，從而有效推動數字經濟發展。第二，旅游業在發展過程中對新興技術不斷提出新需求，如“沉浸式旅游”“線上參觀”等數字旅游產品的推出，要求數字技術不斷進行創新和完善，培育發展出更多新業態、新模式。第三，文化和旅游部等部門聯合印發的《關于深化“互聯網＋旅游”推動旅游業高質量發展的意見》中提到，為促使旅游業高質量發展，必須依托數字化服務，要求數字技術與旅游業更好融合，助力旅游業實現可持續發展。

因此，可將數字經濟與旅游經濟的耦合關系概括為：數字經濟中的數字化基礎設施和數字技術，能推動旅游業發展新業態、新模式，促進旅游經濟增長；旅游經濟為數字經濟的發展提供了資金支持，同時旅游產品的創新和發展則要求數字技術不斷進行創新和完善。數字經濟與旅游經濟間形成良好的耦合協調關系如圖1。

2 研究區域概況與數據來源

2.1 研究區域

長江三角洲地區簡稱“長三角”，包括上海市、江蘇省、浙江省、安徽省，共41個城市。長三角位于中國長江下游地區，瀕臨黃海與東海，地處江海交匯之地。截至2019年底，長江三角洲地區人口共2.27億人，區域面積為35.8萬km2。2022年，長江三角洲地區生產總值達290 289億元，長三角所有設區市的經濟體量均達到了千億以上，以不到4%的國土面積，創造出中國近1/4的經濟總量與1/3的進出口總額。長江三角洲地區在國家現代化建設大局和全方位開放格局中具有舉足輕重的戰略地位。推動長三角一體化發展，增強長三角地區創新能力和競爭能力，對引領全國高質量發展、建設現代化經濟體系意義重大。本研究選取長三角地區41個市作為研究區域，對于推動長三角地區的數字化轉型和旅游業的持續性發展具有一定參考價值。

2.2 "數據來源

本文以長三角地區41市作為研究對象，根據數據的可獲得性和完整性，選取2011-2020年作為研究時段。數字經濟相關數據來源于《中國互聯網絡發展狀況統計報告》《中國電子信息產業統計年鑒》；旅游經濟相關數據來源于《中國旅游年鑒》、各地市的統計年鑒及國民經濟和社會發展統計公報。個別缺失數據通過插值法獲取。

2.3 "指標選取

基于數據的可獲得性和完整性，參考李占風等[28]、候鑫宇等[29]、李會琴等[30]、郭昊等[31]的研究成果，數字經濟指標從互聯網發展和數字惠普金融兩個方面選取，具體表現為每百人國際互聯網用戶數、每百人移動電話用戶數、信息傳輸、計算機服務和軟件業從業人員占比、人均電信業務總量和數字惠普金融指數；旅游經濟指標選取主要為旅游總收入、旅游總人數、國內旅游收入、國際旅游收入和國內旅游人數（表1）。

3 研究方法

3.1 熵值法

熵值法是一種客觀賦權方法，通過確定各項指標數據的差異度來確定權重，翻譯各指標在評價體系中的重要性[10]。計算方法如下：

數據標準化：

正向化：Qtij=Xtij－minXtijmaxXtij－minXtij" （1）

逆向化：Qtij=maxXtij－XtijmaxXtij－minXtij" （2）

式（1）、（2）中，Xtij表示第t年i地區的第j項指標值；max（Xtij）和min（Xtij）分別代表第j項指標的最大值和最小值，Qtij為各項指標數據標準化處理后結果。

計算第j項指標所占比重：

Ptij=Qtij/∑nt=1∑mi=1Qtij （3）

計算j項指標的熵值：

Ej=－K∑nt=1∑mi=1Ptij×lnPtij"""""""" （4）

其中，K=1/lnn×m

計算各項指標的權重：

Wj=1－Ej/∑nj=11－Ej"""""" （5）

3.2 "綜合評價指數

通過線性加權的方法，分別計算長三角2011-2020年數字經濟發展水平子系統和旅游經濟發展水平子系統的綜合評價指數：

uit=∑nj=1WjQtij""""""""" （6）

其中，uit分別代表第i個子系統第t年的綜合發展指數，u1t、u2t分別指數字經濟、旅游經濟，其值越大，說明該省份數字經濟和旅游經濟發展越好。

3.3 "耦合協調度模型建構

計算耦合協調度公式如下[32]

C=u1×u2u1+u222=2u1u2u1+u2"""""" （7）

T=αu1+βu2"""""""" （8）

D=C×T""""""""""" （9）

其中，C為耦合度；u1、u2分別代表數字經濟和旅游經濟兩個子系統的綜合得分；T為綜合發展指數值，α、β為待定系數，該研究認為數字經濟和旅游經濟具有同等重要性，且α+β=1，故α和β取均值0.5；D代表耦合協調度，D值取值在[0，1]范圍內，取值越趨近于1，表示系統間相互耦合的協調程度越高，反之越低。參考張明雪等[33]、鄭秋琴等[34]的研究，對耦合協調度的等級劃分及判別標準如表2。

3.4 "障礙度模型

通過障礙度模型的計算能夠得出指標因子對系統發展的障礙影響程度[35]，本研究根據障礙度模型計算各級子系統的障礙度，并根據障礙度大小確定長三角地區數字經濟和旅游經濟耦合協調系統的主要障礙因素。計算方法如下：

Mj=Wj1－Qtij∑ni=1Wj1－Qtij×100%""""""" （10）

式中，Mj為第j項指標對其子系統的障礙程度；Wj為第j項指標的權重；Qij為第j項指標的標準化值。

4 實證分析

4.1 數字經濟與旅游經濟發展評價指數分析

通過計算得出2011-2020年長三角地區數字經濟與旅游經濟的綜合發展水平評價指數，其綜合發展指數均值如圖2所示。

4.1.1 長三角地區各系統發展評價指數分析

由圖2可知，各系統綜合發展評價指數差異較大，數字經濟與旅游經濟發展指數及雙系統綜合發展指數除個別年份外，整體呈逐年上升趨勢，其中旅游經濟發展指數在2020年較大幅度下滑。2011-2020年，長三角地區數字經濟和旅游經濟雙系統綜合評價指數總體發展水平較好。2011-2019年增長緩慢，2020年出現較大增幅，這與數字經濟系統在2020年的大幅增長有關。旅游經濟系統綜合評價指數最高，數字經濟綜合評價指數最低。2019-2020年數字經濟系統發展指數和雙系統發展指數均超過旅游經濟系統綜合評價指數，與長三角地區在此期間推出的扶持政策有關，政府出臺有關政策一定程度上促進了數字經濟產業的迅速發展。

從各系統的綜合發展指數來看（圖2），一方面，旅游經濟發展指數整體呈上升勢態，主要分為兩個階段：2011-2019年，長三角地區各省市良好的政策環境和經濟環境促使當地旅游業快速發展，旅游業已成為地區支柱性產業之一；2019-2020年，受新冠疫情（COVID-19）影響，我國各省市的旅游業受到打擊，旅游經濟嚴重受創。另一方面，數字經濟評價指數不斷提升，大致可以分為兩個發展階段：2011-2019年為緩慢增長階段，且在個別年份出現下降；2019-2020年為迅速發展階段，數字經濟水平快速提升。造成這一現象的主要原因是數字經濟在新冠疫情期間得到快速發展，數字經濟規模總量取得新突破，2020年數字經濟總量達到10.83萬億元，比2019年增長2.23萬億元，占長三角GDP規模總量的44.26%。

4.1.2 長三角省市各系統綜合評價指數分析

參考吳小妮等[36]的研究，為刻畫長三角地區不同城市的數字經濟與旅游經濟發展的動態演進特征，將長三角地區涵蓋的41市分為江蘇省13市、浙江省11市、安徽省16市、上海市，并對其綜合發展指數分別取均值進行分析（圖3）。

從數字經濟的發展水平來看（圖3A），上海市數字經濟發展水平始終高于其他地區，除個別年份下降，其他階段均呈波動上升趨勢；浙江11市和江蘇13市在2011-2019年間發展水平相當且呈小幅度上升勢態；安徽16市數字經濟發展水平始終低于其他地區。2020年，各地區數字經濟綜合發展指數均呈較大幅度增長，表現為上海市＞浙江11市＞江蘇13市＞安徽16市，主要是因為數字經濟在2020年得到了快速發展，產業規模迅速擴大。如上海實現了“雙千兆寬帶城市“建設目標，浦東新區集成電路產業規模突破千億元；杭州成為第三批國家新一代人工智能發展創新試驗區；無錫成為全國首個物聯網連接規模超千萬的地級市等，這些都推動了長三角地區數字經濟產業的進一步發展。

從旅游經濟發展水平來看（圖3B），上海市旅游經濟發展水平最高且始終大于0.3，浙江11市和江蘇13市次之，安徽16市旅游經濟發展水平最低。從變化特征上看，上海市大致分為兩個階段，2011-2019年為上升階段，2019-2020年為快速下降階段；江蘇13市、浙江11市和合肥16市均呈現逐年緩慢上升趨勢，增長幅度較為一致，且均在2020年下滑，主要是新冠疫情導致旅游業受到沖擊，旅游人數和旅游收入大幅下降，旅游經濟的發展受到影響。

4.2 數字經濟與旅游經濟耦合協調分析

4.2.1 數字經濟和旅游經濟的耦合協調度時間演化分析

基于數字經濟和旅游經濟兩個子系統的綜合發展指數，借助SPSSAU軟件，利用耦合協調度模型計算出2011-2020年長三角地區數字經濟-旅游經濟的耦合度C和耦合協調度D，u1、u2分別代表數字經濟、旅游經濟的綜合發展指數，并結合表2得出耦合協調等級及類型，結果如表3。

由表3可知，近10年長三角地區數字經濟-旅游經濟耦合度總體水平較高。從耦合協調度來看，2011-2020年的耦合協調度從0.100上升到0.756，表明長三角地區數字經濟與和旅游經濟系統之間相互促進，整個系統的協調度不斷向較好的趨勢發展。

為進一步刻畫長三角地區不同省市數字經濟與旅游經濟耦合協調的動態演進特征，對長三角地區41市中涵蓋的江蘇省13市、浙江省11市和安徽省16市的耦合協調度取均值進行分析（圖4）。

從不同省市層面分析，數字經濟與旅游經濟的耦合協調度水平存在明顯的區域差異，總體上耦合協調度的表現為上海市＞浙江11市＞江蘇13市＞安徽16市，造成耦合協調度水平地區分異的原因是不同階段數字經濟與旅游經濟的發展水平有所差異。從耦合協調度的變化波動水平來看，近十年江蘇13市、浙江11市、安徽16市、上海市和41市綜合耦合協調度總體呈上升趨勢。上海市的耦合協調度水平始終維持在最高位，這是因為上海在“十二五”和“十三五”期間著力于產業轉型，加大智慧城市建設投入，數字經濟設施全國領先；在旅游業方面強化城市全域旅游功能，使旅游產業效能持續提升。安徽16市在發展早期以資源型產業為主，在向數字經濟與旅游經濟等產業轉型的過程中較為緩慢，因此其耦合協調水平在長三角地區中最低。

4.2.2 數字經濟和旅游經濟的耦合協調度空間演化分析

為進一步探究長三角地區數字經濟和旅游經濟空間差異，截取2011年、2014年、2017年和2020年4個時間截面值，借助ArcGIS軟件對長三角地區41個市的耦合協調度等級分布情況進行空間可視化表達（圖5）。

2011年，長三角地區41市耦合協調度處于總體水平較低的失調衰退階段。其中，上海為瀕臨失調；江蘇省各城市中，南京、蘇州為輕度失調；無錫、常州、南通、揚州和鎮江為中度失調；其他市為嚴重失調；浙江省杭州為輕度失調，衢州為嚴重失調，其他地區皆為中度失調；安徽省的合肥和黃山為中度失調，六安為極度失調，其他地區為嚴重失調。通過對各系統的綜合發展指數分析發現，造成2011年多數地區失調的主要原因為數字經濟系統的嚴重滯后。2011年我國數字經濟產業發展處于初級階段，長三角地區數字基礎設施有待完善和提高。

2011-2014年，長三角地區41市耦合協調度得到一定提升，此時處于過渡階段。2014年，上海為勉強協調；江蘇省輕度失調的有南京、無錫、蘇州，其他市為中度失調、嚴重失調；浙江省除杭州為瀕臨失調和寧波為輕度失調外，其他地區皆為中度失調；安徽省的合肥、蕪湖、安慶、黃山和池州為中度失調，其他地區為嚴重失調，無極度失調。其中，區域耦合協調度提升較高的是安徽各市。通過分析發現，耦合協調度提高的主要原因為旅游經濟綜合發展指數的提高。

2014-2017年，長三角地區41市耦合協調度進一步提升。2017年，上海達到初級協調；杭州為勉強協調；南京、蘇州、為瀕臨失調；無錫、寧波、溫州、嘉興、湖州、金華、麗水、和合肥為輕度失調；宿遷、淮南、淮北、銅陵、阜陽、宿州和亳州為嚴重失調，其他地區為中度失調。其中，耦合協調度上升幅度最大的為杭州，其次是臺州和池州。這3個市提升的主要原因為旅游經濟的大力發展，杭州市政府印發《杭州市旅游休閑業發展“十三五“規劃》，著力發展“休閑+旅游”“智慧旅游”，提高旅游產品質量，激發游客出游意愿；臺州市緊緊圍繞“建設旅游經濟強市”目標，堅持“抓投入、抓品牌、抓集聚”，全年全市國內外旅游者首次突破1億人次，旅游總收入突破1 000億元。池州市大力推進全域旅游行動計劃，依托“名山，秀水、富硒土、好空氣”的生態優勢，積極開發鄉村回歸、非遺體驗等參與式旅游產品，旅游總收入達615.1億元。

2017-2020年，上海達到最高協調等級，為中級協調；杭州為初級協調；蘇州、寧波、舟山、麗水達到勉強協調；宿遷、銅陵、滁州和亳州協調等級最低，為嚴重失調。各地市的耦合協調度都呈現一定程度的提高，主要原因有兩方面：一方面，中共中央國務院于2019年印發了《長江三角洲區域一體化發展規劃綱要》，旨在進一步強化區域聯動發展，使得長三角地區得到快速發展；另一方面，政府政策的支持和產業發展的需要，使得長三角地區數字經濟產業發展取得重大突破。

4.3 "障礙因素分析

通過障礙度模型對2011-2020年長三角地區數字經濟與旅游經濟耦合系統的障礙度進行計算（圖6）。結果顯示，影響兩系統耦合協調的主要障礙因子為每百人國際互聯網用戶數、每百人移動電話用戶數、國際旅游收入、國內旅游收入和國內旅游人次。

數字經濟系統中（圖6A），每百人國際互聯網用戶數的平均障礙度最高，達48.29%；其次是每百人移動電話用戶數，平均障礙度為37.44%；數字惠普金融指數的平均障礙度最小，為0.014%。每百人國際互聯網用戶數高居第一障礙因素，說明要加快互聯網基礎設施的建設，進一步普及互聯網，增加互聯網的用戶數。每百人移動電話用戶數平均障礙度到2020年雖有所下降，但仍具有較大的阻礙作用。可見長三角地區數字經濟產業在未來發展的過程中仍要重視對互聯網和移動電話的普及推廣。

旅游經濟系統中（圖6B），平均障礙度最高的障礙度因素是國際旅游收入，為37.50%；其次是國內旅游收入，為21.05%；旅游總人數的平均障礙度最小，為10.92%。由此可見，長三角地區在對未來旅游經濟水平的提升過程中，應將重點落在增加國際旅游收入和國內旅游收入上，通過改善有關入境旅游政策，完善基礎設施建設，吸引更多國際游客入境游玩。同時，通過開發多種特色旅游產品，提高旅游產品質量，促進國內旅游消費。

5 結論與建議

5.1 "研究結論

本文利用2011-2020年我國長三角地區41市相關數據，構建耦合協調模型與障礙度模型，研究分析數字經濟與旅游經濟的耦合協調發展水平，并對其時空演化特征進行研究分析，最后對影響其耦合協調的障礙因素進行識別，研究結論如下。

第一，從綜合評價指數來看，2011-2020年長三角地區數字經濟與旅游經濟綜合評價指數均呈上升趨勢。旅游經濟發展水平持續穩健但增幅較緩，2019-2020年受影響下降；數字經濟水平的提升速度前期較緩，后期有所提升；雙系統綜合指數發展水平總體呈上升趨勢。

第二，從各系統發展水平上來看，2011-2020年長三角各地級市的數字經濟與旅游經濟上升速度存在差異。上海市數字經濟和旅游經濟發展水平始終高于其他地區。數字經濟發展水平上，江蘇13市、浙江11市和安徽16市在2011-2019年間呈緩慢增長趨勢，2020年增長迅速；旅游經濟發展水平上，江蘇13市、浙江11市和安徽16市在2011-2019年間均呈現緩慢增長趨勢，在2019-2020年間受疫情影響開始緩慢下降。

第三，從耦合協調發展水平來看，研究期間，長三角地區41市數字經濟與旅游經濟的耦合等級經歷了8個等級的協調演變過程，總體耦合協調度始終為穩步增長的勢態。從空間演化上來分析，到2020年，長三角地區所有城市的協調等級均處嚴重失調及以上階段，其中上海協調等級最高，達到中級協調，東南部地區耦合協調度增長速度最快。

第四，從障礙影響因素來看，阻礙長三角地區41市數字經濟和旅游經濟耦合協調發展的主要障礙因子分別為每百人國際互聯網用戶數、每百人移動電話用戶數、國際旅游收入、國內旅游收入和國內旅游人次。

5.2 "對策建議

為進一步提升長三角地區各城市之間數字經濟與旅游經濟的耦合協調發展程度，提出以下幾點建議。

第一，針對區域間發展水平不協調現狀，加強區域間協調發展，防止城市發展差距過大；為促進長三角區域之間的共同發展，一方面應加強核心城市對周邊地區的輻射作用，如加強上海、杭州、合肥、南京等省會城市對周邊中小城市的輻射效應，以帶動周邊城市的經濟增長；另一方面，應打破城市間的技術壁壘，發揮各城市的產業技術優勢，協同共進，共同促進數字產業的創新發展以及長三角地區各地市數字經濟與旅游經濟的耦合協調發展。

第二，針對數字經濟產業，完善數字基礎設施，擴大數字經濟技術的影響范圍。數字基建是數字經濟發展的戰略基石。為打造改革開放新高地，長三角地區在發展過程中應著重于科技和產業創新。通過推動長三角新一代信息基礎化設施建設，如互聯網、城域網等，擴大5G網絡覆蓋范圍；進一步建設和打造數字政府、智慧城市，提高城市服務便利度，促進地區的數字化建設和高質量發展；加快數字技術在旅游業中的應用，促進旅游管理的智能化，優化旅游者出游體驗。

第三，針對旅游經濟近兩年下滑趨勢，合理開發特色旅游資源，提高旅游產品質量。國際旅游收入與國內旅游收入是影響旅游經濟系統發展的主要障礙因素，為促進旅游經濟的未來發展，一方面，長三角地區內各地市應利用區位優勢和特色旅游資源，打造特色旅游產品，挖掘旅游資源優勢，提高旅游消費質量，促進區域文旅一體化高質量發展，滿足國內游客多樣化旅游需求，如加快打造大上海都市陸上旅游圈、環太湖旅游圈、杭黃世界級自然生態和文化旅游廊道等跨區域文旅項目，提升區域內旅游聯動；另一方面，政府應出臺有關優惠政策，打開國際市場，加強與國際知名旅游目的地的交流合作，提升長三角地區旅游產業的國際競爭力。

5.3 "研究不足與展望

大力促進數字經濟與實體經濟的深度融合，打造具有國際競爭力的數字產業集群是實現中國現代化產業體系的戰略選擇，推動數字經濟與旅游經濟的融合發展具有一定研究意義。區域數字經濟與旅游經濟的耦合協調分析促進了經濟與旅游等學科的交叉融合，是當下數字經濟與實體經濟深度融合政策的重要體現，為長三角地區進一步促進數字經濟與旅游產業協調發展提供借鑒。通過測度數字經濟與旅游經濟綜合發展水平、耦合協調水平、時空演變特征及障礙度因子，系統地為長三角地區數字經濟與旅游業區域研究提供參考。由于數字經濟和旅游經濟兩系統指標體系的復雜性和市域數據獲取的完整性，在后續的研究過程中仍需不斷優化，并進一步完善評價指標體系。

參考文獻參考文獻：

[1] 張帥，吳珍瑋，陸朝陽，等.中國省域數字經濟與實體經濟融合的演變特征及驅動因素[J].經濟地理，2022，42（7）：22-32.

[2] 中國信息通信研究院.中國數字經濟發展研究報告（2023）[R].北京：中國信息通信研究院，2023.

[3] ZHENLONG M.Digital economy value chain：concept，model structure，and mechanism[J].Applied Economics，2021，53（37）：4342-4357.

[4] MELPOMENI M，SONIA M.Evolution of the digital economy and society index in the european union：a socioeconomic perspective[J].Tal Tech Journal of European Studies，2023，13（2）：177-203.

[5] AMOGH G，SAJJAD A，XINGLE L，et al.Effect of digital silk road and innovation heterogeneity on digital economy growth across 29 countries：new evidence from PSM-DID[J].Technological Forecasting amp; Social Change，2024，198：122987.

[6] TIM H，REINHARD M.More capable，more innovative？ An empirical inquiry into the effects of dynamic managerial capabilities on digital firms’ innovativeness[J].European Journal of Innovation Management，2022，25（6）：892-915.

[7] 包彤.數字技術賦能制造業結構雙重優化：效益提升與綠色轉型[J].南方經濟，2023（12）：83-106.

[8] 王婷，蘇頡，羅嘯瀟，等.數字經濟與流通產業耦合協調發展及其農民增收效應[J].統計與決策，2023，39（23）：63-67.

[9] 全陽，溫艷萍，崔希洙.數字經濟對林業碳匯增量影響及路徑研究——基于有調節的中介效應模型[J].林業經濟，2023，45（9）：23-38.

[10] 徐輝，肖祥鵬.數字經濟與農業現代化耦合協調時空演化研究[J].生態經濟， 2024，40（6）：101-107，125.

[11] 薛陽，牛子正，段淏文，等.數字經濟、技術創新與高質量發展[J].統計與決策，2023，39（21）：96-102.

[12] 柳毅，趙軒，毛峰.數字經濟驅動共同富裕的發展動力與空間溢出效應研究——基于長三角面板數據和空間杜賓模型[J].中國軟科學，2023（4）：98-108.

[13] 何紅，拓守恒.數字經濟驅動旅游產業高質量發展的作用機理與耦合協調關系——基于西北五省的實證[J].統計與決策，2023，39（20）：78-83.

[14] 閆春，丁一，劉新紅.數字經濟空間關聯及其與實體經濟發展的交互影響[J].中國流通經濟，2024，38（4）：13-25.

[15] 田沛，張小軍.數字經濟賦能共同富裕：理論分析與經驗證據[J].統計與決策，2024，40（5）：5-10.

[16] 賀正楚，蔡湘杰，潘為華.數字經濟、科技服務業的協同發展及區域協同效應[J].科研管理，2024，45（3）：133-142.

[17] 齊平，宋威輝，高源伯.數字經濟對制造業“四鏈”融合的影響[J/OL].當代財經：1-13[2024-03-14].https：//doi.org/10.13676/j.cnki.cn36-1030/f.20240313.002.

[18] 代偉鵬，張娜.區域數字經濟與商貿流通業耦合協調發展及其影響因素——基于皖江城市群的實證分析[J].商業經濟研究，2024（5）：189-192.

[19] 魏敏，魏海湘，許銳.數字經濟對區域旅游經濟增長的影響研究[J].統計與信息論壇，2023，38（4）：59-70.

[20] 康佳奇，游長江.危機沖擊下海南省旅游經濟韌性與高質量發展[J].資源開發與市場，2024，40（4）：614-621.

[21] 賀小榮，任迪川，徐海超.區域旅游產業集聚對旅游經濟韌性的影響及其空間效應研究——以長江經濟帶為例[J].湖南師范大學自然科學學報，2024，47（1）：54-64.

[22] 王凱，胡奕，甘暢，等.中國科技創新對旅游經濟效率的空間溢出效應[J].地理與地理信息科學，2024，40（1）：125-133.

[23] 王莉琴，石培華，張毓利，等.國家全域旅游示范區旅游經濟網絡演化及驅動因素[J].干旱區資源與環境，2023，37（11）：182-190.

[24] 董寶玲，孫小龍，吳佳妮，等.旅游經濟網絡結構的時空演變與驅動因素研究——以貴州省為例[J].資源開發與市場，2023，39（8）：1045-1056.

[25] 高培培.數字經濟與實體經濟融合協調發展水平統計測度[J].統計與決策，2024，40（5）：28-32.

[26] 華斌，張檳悅，章馨月，等.數字經濟與綠色經濟高質量融合發展[J].環渤海經濟瞭望，2024（2）：89-92.

[27] 孫丹丹，張冬冬.旅游經濟與區域經濟耦合協調度量化研究——對成渝經濟圈四川范圍的考察[J].商業觀察，2023，9（14）：86-89，93.

[28] 李占風，粟文元.數字經濟對綠色全要素生產率的影響研究[J].西安財經大學學報，2023，36（6）：58-69.

[29] 侯鑫宇，李雪銘，宋瑞，等.遼寧省數字經濟與城市韌性協調發展時空演化特征與驅動力[J].資源開發與市場，2023，39（12）：1584-1591.

[30] 李會琴，羅玉杰，侯林春.北部灣城市群旅游經濟聯系空間結構演變及優化研究[J].熱帶地理，2023，43（8）：1586-1598.

[31] 郭昊，劉軍勝.黃河中下游城市群旅游經濟網絡結構演化及其差異[J].西北師范大學學報（自然科學版），2023，59（6）：96-110.

[32] 趙書虹，孔營營.區域旅游經濟與空氣質量耦合協調的時空演化——以云南省為例[J].中國人口·資源與環境，2023，33（8）：146-156.

[33] 張明雪，賀小榮，劉源.福建省旅游經濟—城鎮化—生態環境耦合協調度及時空差異研究[J].湖南師范大學自然科學學報，2023，46（6）：11-20.

[34] 鄭秋琴，王超，修新田，等.全域生態旅游背景下資源—社會經濟—環境復合系統耦合協調度及障礙因素分析[J].生態經濟，2023，39（10）：132-139.

[35] 張含朔，程鈺，孫藝璇.中國城市群綠色發展時空演變與障礙因素分析[J].湖南師范大學自然科學學報，2020，43（4）：9-16，34.

[36] 吳小妮，管衛華，張惠，等.長三角城市群碳排放效率與高質量發展的時空耦合特征及影響因素[J].長江流域資源與環境，2023，32（11）：2273-2284.

責任編輯（責任編輯：李苗苗）