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摘要： 数字经济已成为推动各国经济高发展的主力军。本文采用2005-2021年我国31个省市区面板数据，通过熵权法、单位根检验、协整检验和面板数据模型的选择及确定等步骤最终确立以个体固定效应变系数模型来探究我国东中西部地区数字经济对旅游业高质量发展的赋能情况。结果显示，数字经济对我国东中西部地区均有促进作用，且赋能效果呈现“东——中——西”地域递减趋势。此外由控制指标的调控效应可得，城镇人口密集化对旅游业发展可能存在阻碍作用，提高旅游业高质量发展除了要推动地区数字经济发展外也要注重提高各地区的对外开放程度及人口质量。而政府干预也可能带动地区产业结构水平提升进而带动地区旅游业得以走向高质量发展。

关键词：数字经济；旅游业高质量发展；熵权法；变系数模型；面板数据

一、引言

1.1 研究背景

当前，数字经济已成为经济发展的主要推动力，在国际会议和政策中，也越来越重视数字经济对其他产业发展的刺激作用。比如，2020 年11 月，第三届数字中国建设峰会在福州召开，会议强调数字技术向产业和社会各领域的渗透和应用，以及数字产品和服务的全球化。2022年3月16日，中国社会科学院财经战略研究院、中国社会科学院旅游研究中心和社科文献出版社共同在京发布了《旅游绿皮书：2021—2022年中国旅游发展分析与预测》，其中指出，在旅游业实现高质量发展的过程中，数字技术广泛而深入地应用正在成为旅游业产品和公共服务赋能的重要支柱。《“十四五”旅游业发展规划》也提出要利用大数据、云计算等信息科技创新技术来为旅游业高质量发展注入强大动力。所以，数字经济如何赋能旅游业高质量发展已成为当今我国学者一个新的研究方向。

1.2 论文综述

在新发展格局中，黄震方【1】等人认为文旅产业与经济社会发展的重大现实需求和重要科学命题之一是推动旅游业高质量发展。牛亚菲【2】提出旅游业指标体系的构建思路应以可持续发展的社会、经济和环境多元目标为标准。袁惠爱等人则从旅游供给-需求理论角度阐述数字经济对旅游业高质量发展的影响机制，并从数字经济子系统数字中得出产业数字化对西部地区更具推动作用等结论，进而认为数字经济主要是通过降低运行成本，提高技术创新水平和完善公共服务来促进旅游业高质量发展的。景莉莉等人则以固定效应模型为最优模型探究吉林省数字经济发展水平对旅游业高质量发展的驱动性，以及政府干预力度等调控因子对旅游业发展的调配作用。孙晓等人从旅游业高质量发展内涵的角度出发，以创新、协调、绿色、开放及共享五个维度对中国旅游业发展面貌进行了测度研究。而从旅游业高质量发展影响因素出发，刘英基及韩元军基于“效率-结构-环境”三个维度找寻影响旅游业发展的要素并由此测算出旅游经济发展指标等结果。

综上所述，关于旅游经济高质量发展的文献众说纷纭，尚未有统一的结论且由于数字经济赋能旅游业高质量发展的文献相对较少。因此，本文首先基于已有文献及其他参考资料建立数字经济综合指标体系和旅游经济高质量发展指标体系，然后基于2005-2021年我国东中西部地区31个省市区的面板数据，并利用熵权法测算数字经济发展水平和旅游业高质量发展指数，同时加入控制变量来研究数字经济对旅游业高质量发展的调控机制，有利于促进我国旅游经济高质量发展提供理论依据，并最终通过筛选最优面板回归模型以便进一步分析我国东中西部地区的旅游发展趋势。

二、研究设计

2.1 指标选取与来源说明

（1）被解释变量：旅游业高质量发展（Y）。本文参考唐业喜等学者及多个参考文献的旅游业高质量发展指标体系，最终决定从旅游产业经济有效发展、旅游产业绿色发展、旅游开放发展、旅游产业共享发展四个方面出发，构建17个二级指标，并利用熵权法对31个省市区旅游业高质量发展水平进行测算，少数缺失数据以KNN插补法进行填充，具体指标体系见表1中的旅游业高质量发展指标体系。

（2）核心解释变量：数字经济发展水平（X1）。在借鉴景莉莉（2023）等多个学者的经验，本文从互联网普及率、相关从业人员情况、相关产业产出情况、移动电话普及率四个维度出发确定数字经济发展水平的指标选取，此外利用熵权法得到各指标的权重来测算我国31个省市区2005-2021年各地区的数字经济发展水平。具体指标体系见表2中的数字经济指标体系。

（3）控制变量：31个省市区的旅游业高质量发展不仅会受到数字经济发展水平的影响，也会受到其他因素的共同影响，为了让旅游业高质量发展得到更加全面的分析，本文选取以下5个变量作为调控因子：

城镇化水平（Z1）：由城镇人口密度来表示（人/平方公里）。

对外开放程度（Z2）：由进出口总额占地区生产总值的比重来表示。

产业结构水平（Z3）：由第一产业占比×1＋第二产业占比×２＋第三产业占比×３的总和来表示。

人口质量（Z4）：普通高等学校在校学生数占年末常住人口的比值来表示。

政府干预（Z5）：由财政支出占地区生产总值的比重来表示。

（4）数据来源。为保证数据的完整性及真实性，本文数据来源于相关年份中

国国家统计局、《中国文化文物和旅游统计年鉴》及31个省市区对应的统计年鉴及统计公报。由于港澳台地区的数据获取存在一定难度，本文不对其进行收集。

2.2 数据预处理

1.Z-score标准化处理

为避免数据收集的过程中每个指标的性质、量纲、数量级等特征存在的差异对对后续计算结果造成影响，本文采用Z-score方法对数据进行标准化处理，Z-score标准化处理计算原理如下公式所示：

2.熵权法的原理

本文先使用熵权法计算每个指标在评价中所占比重，进而测算出数字经济和旅游高质量发展水平得分。本文便可计算出影响数字经济发展水平及旅游经济发展水平的各指标的相应权重，并且经由对应的权重分别测算出数字经济发展水平得分及旅游经济发展水平得分。

三、实证分析

3.1数字经济与旅游业高质量发展水平得分的可视化结果

根据表1及表2各项指标所占权重大小，可计算出我国31个省市区2005-2021年的数字经济发展水平及旅游业高质量发展水平得分，并将测算出的两项综合得分分别按东部、中部和西部三个区域进行划分，经由Eviews统计软件，可得到相应的可视化结果，如图1及图2所示，其中从左到右依次表示我国的东部、中部及西部地区的数字经济及旅游业发展水平变化趋势。

通过上述结果，本文将从如下两方面进行解析：

（1）从整体角度出发，由图1及图2可知，我国各省市区2005～2021年间的旅游业发展及数字经济的发展变化趋势总体上具有较高的一致性，说明数字经济对我国旅游业高质量发展可能具有显著影响。此外，由表1的旅游业高质量发展指标权重结果可知，旅游产业开放发展对旅游业发展具有最大的正向推动作用，贡献值占比高达49.409%，另外，旅游业共享资源发展也是促进旅游业发展的主要内部因素，贡献值占比为21.390%，其中人均拥有公共图书馆藏量的贡献值为8.422%，说明旅游者会比较重视旅游地区的文化产业发展面貌，国民在旅游中也会更加注重文化资源带来的精神享受。

（2）从东中西内部地区来看，东部地区数字经济及旅游业发展水平最高，中部地区次之，西部地区最低。其中东部地区中广东省发展态势最好，中部地区河南省最佳，西部地区四川省最佳。

为进一步了解在数字经济发展驱动下，中国东中西部地区旅游业发展面貌的差异性，本文将通过建立面板数据回归模型来探究数字经济对旅游业高质量发展的影响情况。

3.2 数据检验

为了更好地构建模型，避免出现伪回归结果，首先利用Eviews软件对数字经济与旅游业高质量发展之间的关系进行单位根检验及协整检验。

3.2.1 单位根检验

首先，单位根检验是为了检验各序列数据的平稳性，本文采用LLC检验、IPS检验、Fisher-ADF检验以及Fisher-PP检验四种检验方法，分别对数字经济综合得分、旅游业高质量发展水平综合得分及5个控制变量进行单位根检验，并将非平稳序列经过一阶差分后转化为平稳序列。

3.2.2 协整检验

本文采用KAO检验面板数据中各变量之间是否具有协整关系，结果见表3：

根据表5的检验结果可以看出，在5%的显著性水平下，其P值为0.000远远小于0.05，故可拒绝原假设，认为我国中东西部地区旅游业高质量发展综合得分与数字经济发展水平综合得分及控制变量所构成的面板数据存在协整关系。

3.3 基准回归分析

3.3.1模型的选择： 似然比检验与豪斯曼检验

混合回归模型、固定效应模型、随机效应模型均可对面板数据进行回归分析，为筛选出最佳模型，本文先进行了似然比检验及豪斯曼检验，结果见表4：

通过表6中似然比检验的p值为0.000远小于显著性水平0.05，认为应拒绝原假设，即认为截距项不一定相同，选择固定效应模型会更佳。结合豪斯曼检验结果，同理可知，检验结果拒绝了个体效应与回归变量无关的原假设，即认为应采用个体固定效应回归模型。

3.3.2模型形式的确定：协方差检验

为进一步确定数字经济影响旅游业高质量发展的最佳个体固定效应模型，本文采用协方差检验用于比较个体固定变截距模型及个体固定变系数模型的优劣性，并最终认为采用个体固定变系数模型为最佳模型。检验步骤如下：

此外，通过Eviews可得出三种模型调整后的拟合优度大小，结果如表5所示。由于变系数SUR模型调整后的拟合优度最大，达到0.968，模型回归效果显著，即可进一步验证上述协方差检验结构，即可认为采用变系数SUR模型进行研究数字经济对旅游业高质量发展的回归效果是最佳的。

综上，本文认为个体固定效应变系数SUR模型是分析数字经济发展水平对旅游业高质量发展水平影响的最优模型，其表达式为：

其中，Yit为各省市区不同时间的旅游业高质量发展水平综合得分，αi为面板数据模型的截距差异项，βi为各省市区数字经济发展水平系数，Xit为各省市区不同时间的数字经济发展水平；rik为各省市区各控制指标系数，Zitk为各省市区不同时间的各控制指标；μit为随机误差项。i代表我国31个省市区， t为时间要素，t即表示2005-2021年。其模型中各变量对东中西部各地区旅游业高质量发展的影响系数分别如表9所示。

从表6可以看出，数字经济对我国东中西部大部分地区的旅游业高质量发展基本起到正向推动作用 ，其中对东部地区正向促进作用最大，中部次之，西部最低。这是因为中西部地区数字经济产业基础还相对薄弱，产业链条尚未真正形成，数字经济核心产业规模小，总体上远远赶不上东部地区的数字经济发展水平而引起的，故要助推中西部地区的旅游业高质量发展，中西部地区则要把推动数字产业高质量发展作为奋斗目标，提高软件业务能力及各地区的邮政业务等能力的发展，增加各地区的互联网接入端口及域名数，让中西部地区的人民能够通过信息化技术手段更加快速便捷的获取到旅游业链条相关信息，从而促进旅游业高质量发展。此外，由表6也可了解到，要助推旅游业高质量发展，除了大力推动数字经济的发展外，也要注意城镇人口密度、对外开放程度、产业结构化水平、人口质量及政府干预对旅游业发展的调控赋能作用。

四、总结与建议

4.1总结

本文通过构建数字经济指标体系来探究数字经济对我国东中西部地区旅游业高质量发展的影响程度，结果显示，数字经济对我国东中西部地区整体上都呈现出促进作用，且对东部地区的促进作用最大，中部地区次之，西部地区最小。此外城镇人口密度、对外开放程度、产业结构化水平、人口质量及政府干预这五个控制指标均对各地区数字经济影响旅游业高质量发展起到调控作用。其中城镇人口密度对中西部地区的旅游业发展主要呈现出积极推动作用，对东部地区主要呈现出消极影响。对外开放程度及人口质量对各地区的旅游业发展的推动作用有待提高，政府干预将在推动中西部地区产业结构化水平升级的基础上助推地区旅游业高质量发展。

4.2 建议

基于对旅游业高质量发展影响指标出发，本文提出以下几个建议：

一是，在这个数字化时代，数字经济已经成为一个极其重要的发展领域，数字经济综合得分是反映一个地区或国家数字经济发展状况的一个重要指标，而旅游业的高质量发展与数字经济的高发展息息相关，政府可以加大对数字经济发展比较薄弱的中西部地区的投资力度，以其带动地区产业发展，进而刺激地区旅游业高质量发展。

二是，坚持可持续、绿色发展理念，提高旅游环境质量。由于土地面积有限，城镇人口密度的提升在促进地区经济发展和旅游共享资源富足的情况下，也在一定程度上限制了人民的活动空间，同时还可能增加了空气污染程度，故在提高产业发展的基础上也要注重其可能带来的环境污染影响，坚持绿色可持续发展是促进旅游经济高质量发展的重要基础，各地区应摒弃破坏自然和生态环境的旅游产业发展模式，提高旅游资源的利用效率，合理开发旅游产业。尤其是对于人口相对密集且矿产能源资源比较短缺的东部地区，应合理处理工业污染与生态环境的关系，切实提高旅游环境质量。

三是，一个地区的人口质量在很大程度上也影响着该地区的旅游业发展。因此，若想让地区的旅游业得以发展，本文认为还需促进各地区教育文化水平的发展，从而提高各地区自身领域的人口质量及文化素养。这需要政府及各地区学校合作进行调控，切实提升地区文化水平，使得各地区旅游业能够得到更好的发展。

四是，虽然中西部地区相较东部地区在资金、技术、交通、市场等社会经济条件方面差距比较大，但合理利用中西部地区丰富的矿产资源及其独特的自然环境，将在很大程度上能够带动中西部地区的数字经济产业结构得以更好的发展，以便进一步推动该地区旅游业走向高质量发展。

参考文献：

[1]黄震方，陆林，肖飞等.“双循环”新格局与旅游高质量发展：理论思考与创新实践[J].

[2]牛亚菲.旅游业可持续发展的指标体系研究[J].中国人口·资源与环境.

作者简介：林桂凤（2000.01—），女，籍贯：广东省揭阳市，北京理工大学珠海学院，本科，数字经济对旅游业高质量发展的变系数模型分析。

＊通讯作者简介：周杜娟，1981.10—，女，籍贯；江苏省徐州市，研究生，讲师，研究方向：统计学、信号和图像处理

基金项目：北京理工大学珠海学院2023年校级教学教研质量工程项目“基于ADDIE的《面板数据分析》混合式教学实践”