互联网影响旅游业高质量发展的逻辑、机制与路径

赵丽红 袁惠爱

[摘 要]數字经济背景下，互联网成为我国产业转型和结构升级的重要引擎之一，能否借助互联网以及如何通过互联网实现旅游业高质量发展，成为当前学界重点关注的内容。文章从供需角度分析了互联网对旅游业高质量发展的影响机理，并在构建旅游业高质量发展指标体系的基础上，进一步利用我国2011—2019年的省级面板数据进行实证检验。研究发现：互联网显著促进了旅游业高质量发展水平，且更有利于旅游业高质量发展水平处于中低程度的省份;中介机制检验结果表明，互联网能通过“创新”“降低交易成本”“提高产业多元化”“消费升级”等促进旅游业高质量发展;异质性分析发现，互联网对中西部地区旅游业高质量发展的影响大于东部地区，互联网基础层对西部旅游业高质量发展影响最为显著，而互联网应用层对中部地区促进作用明显。以上结论为构建基于互联网的系统化旅游支撑体系和服务体系、加快互联网与旅游业的深度融合、精准把握消费需求提供了有益的参考依据。

[关键词]互联网;旅游业高质量发展;交易成本;产业多元化

[中图分类号] F592.3 [文献标识码] A [文章编号] 1674-3784（2024）01-0057-12

0 前言

党的二十大报告指出，高质量发展是全面建设社会主义现代化国家的首要任务。旅游业的高质量发展是支撑我国经济高质量发展的重要维度。国家《“十四五”文化和旅游发展规划》指出，推动高质量发展需要加快转变文化和旅游发展方式，深入推进大众旅游、智慧旅游、“旅游+”和“+旅游”，努力实现旅游业高质量发展。学术界对旅游业高质量发展也进行了诸多探索，主要研究成果有：（1）关于旅游业高质量发展内涵和外延，结合旅游业发展特性，基于经济高质量内涵，旅游业高质量发展要注重系统性[1]，从创新、协调、绿色、开放、共享等5个维度研究旅游业高质量发展的内涵[2-3];或者从发展动力、发展方式、旅游产业结构以及制度建设、利益均衡等方面展开[4-5]，构建了多角度、多层次、多主体的系统性指标体系，比如从旅游发展动能转换、旅游发展方式转变和结构升级、注重旅游与生态社会协调性出发构建指标体系，从微观旅游主体动力转变、中观旅游产业质量提升以及综合效能发挥出发构建指标体系[6]93。旅游业高质量发展的根本目的就是满足人民的美好生活需要[7-8]，这不仅是人民日益增长的精神文化需求的内在要求，也契合了现代化背景下旅游业的发展趋势。（2）围绕旅游业高质量发展的影响因素，探讨旅游资源禀赋对旅游业发展具有的基础性作用[9]，要优化要素结构，把握制度环境变化对旅游高质量发展的影响，注重旅游业高质量发展的政策支持和保障机制的建立[10]，强化科技在旅游产品创新、旅游消费以及提升旅游效率等方面的作用[11-12]。特别是随着互联网的发展，数字技术在旅游业中得以大规模运用，成为影响旅游业高质量发展的又一主要因素[13]101。（3）关于旅游业高质量发展的路径研究，从动力方面加强创新赋能，培育旅游市场内生动力;从效率方面构建旅游产业完整链条，立足消费需求提供高质量旅游产品，深化文旅融合，并且从制度设计、完善旅游治理以及发展战略选择上提出相应的发展路径[14-15]。

总体上看，旅游业高质量发展的内涵强调要转变发展方式，转换增长动力，发挥互联网对旅游业高质量发展的推动作用;要促进旅游业同相关产业协同发展，在增强人民精神力量方面发挥积极作用，满足人民日益增长的美好生活需要。

研究旅游业高质量发展不能忽视互联网的重要作用。各个国家都把互联网的发展放到核心战略层面，作为提升国家核心竞争力的重要举措。我国互联网发展速度之快、对经济增长贡献之大引人瞩目，从行业发展到基础服务再到人民生活的方方面面，都产生了全面而深远的影响。2022年底，我国网民规模达到10.67亿人，互联网普及率达到75.6%;5G用户达5.61亿户，在移动电话用户中占比1/3，是全球平均水平的2.75倍[16]。随着信息技术的不断发展，互联网对旅游业发展的影响也在不断深入，相关研究主要从互联网与旅游业的发展效率[17]、互联网与旅游业产业融合[18-20]以及产业链拓展[21]、互联网与旅游企业转型[22]、商业模式[23]等多维度展开。关于互联网是否促进旅游业效率提升：一种观点从交易成本出发，认为互联网对旅游业效率提升具有积极影响[24-25];另一种观点则认为：较高的建设成本和维护成本会带来更多的负面效应[26]。而互联网对旅游业发展的影响机制则主要从要素结构的变动、旅游市场的吸引力、旅游业密集度以及行业竞争性、技术创新等方面进行研究[27]，同时智慧旅游[28]、数字旅游[29]等研究内容也在不断深化。目前，研究互联网对旅游业高质量影响的文献还比较少，主要侧重于从效率角度进行分析，忽视了旅游业高质量发展的系统性内涵。当前，我国社会主要矛盾已经转化为人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾，在这种背景下既要考虑互联网对旅游发展动力和发展效率的影响，也要考虑互联网对游客获取高质量旅游服务的重要作用。因此，从供需角度出发，聚焦互联网对旅游业高质量发展影响，探索其中的机制以及影响效果具有重大理论和实践意义。本文利用中国2011—2019年省级层面互联网与旅游统计数据，对互联网是否推动旅游业高质量发展这一关系进行实证检验，从供给侧与需求侧的角度探索互联网对旅游业高质量发展的作用机制，并给出政策建议。

本文可能的边际贡献体现在：（1）已有研究着重强调互联网对旅游业效率提升的影响，而本文从更加全面和综合的视角构建了互联网与旅游业高质量发展的分析框架。（2）尽管已有文献分析了互联网对旅游业的影响机制，但从供给需求角度研究这一问题能够更深入地挖掘旅游不同环节、不同部分高质量发展的内涵。结合理论分析，本文探讨了互联网对旅游业高质量发展的影响作用，并进一步验证了降低交易成本、提升技术创新水平、扩大产业关联和促进消费升级的中介作用，最后提出了互联网促进旅游业高质量发展的途径。

1 理论分析與研究假设

互联网从互联网技术、互联网平台、互联网思维以及网络效应等4个维度为全要素生产率的提升释放发展动能，提高发展效率[30]。要实现互联网赋能传统产业，就要通过互联网以及信息技术创新旅游产品内容、优化企业组织、转变商业模式、增强产业关联。此外，通过发挥互联网的平台效应提高服务质量，从而促进消费升级，创造出新的价值和新的经济增长点[31]。根据学术界对互联网作用于实体经济的机制分析，结合旅游业发展特点，本文拟从供给侧和需求侧出发，探索互联网对旅游业高质量发展的作用机理（图1），并提出相关假设。

1.1 供给侧下互联网与旅游业高质量发展

（1）互联网通过创新驱动提升了传统产业竞争力[32]，成为中国区域经济发展新动能[33]。互联网能够突破时空限制，高速传播与整合信息。从行业层面看，互联网通过技术创新指引了未来旅游发展的新方向，使得旅游业的发展增添了新的活力和内容，拓展了旅游的边界。从微观主体上看，互联网在传统旅游企业中推动先进技术的应用，尤其是线上旅游运营商运用互联网技术将物流、人流、资金流和信息流整合集成管理，简化了交易手续;传统旅游服务提供者的角色定位也发生了变化。此外，互联网在自驾游服务系统、智能导航系统、旅游服务质量评价系统、客流分析与决策支持系统发挥着基础性作用，极大地缓解了旅游业对信息化水平日益增长的要求与旅游信息智能化水平落后的矛盾，从而提高了旅游业整体发展水平。

（2）互联网的发展通过减少信息不对称，降低交易过程中的交易成本，提高经济运行效率[34]，并通过长尾效应降低搜索成本，进一步扩大对服务业的需求[35]。在既定的合作剩余约束下，要实现利益分割达到剩余最大化，需要耗费一定的社会性成本[36]，而互联网不仅放松了既定的约束条件，还降低了所耗费的有形和无形的成本。在互联网下众多新型商业平台的蓬勃发展，摆脱了时空束缚，从而在无限延展的经济形态下获得价值增值[37]。互联网对旅游业供给体系的推动作用呈现典型的信息拉动型特征，旅游企业基于信息和任务导向形成新的合作模式[38-39]，从而不断提高旅游业高质量发展的水平。

在互联网的链接下，实体经济天然地具有关联广泛、虚拟化和柔性化的特征，资源配置在空间上延伸，产业发展向着虚拟聚集转变。基于需求差异性，互联网聚集游客和旅游服务人员于一体化平台，共同推动个性化和多样化旅游服务;同时，旅游和相关行业的融合不断扩展和加深，从而形成了多元化的旅游内容和供给。游客多样化的需求以及旅游从业者追求利益最大化的动机共同驱动了旅游业质量的提升。从供给侧来看，互联网促使旅游业和其他行业之间、旅游企业之间边界逐步模糊，进而使得虚拟化和柔性化特征成为企业价值新的增长点，构建了产业多元化、产品多样化的新格局;从需求侧来看，游客能够畅通地表达和定义自身需求，激发了多样的旅游形式，游客同时也是丰富精彩的旅游内容的创作人，由此形成了以旅游者为核心的生产、销售、消费多元化互动参与模式、多元化旅游业供给体系[40]。

假设1：互联网通过提高技术创新、降低交易成本、增加产业多元化推动旅游业高质量发展。

1.2 需求侧下互联网与旅游业高质量发展

就需求侧而言，互联网能够促进消费升级、推动旅游业高质量发展。移动搜索能有效降低消费者的搜寻成本[41]，提高游客出行量。互联网的信息传播更加透明，速度更快，效率更高，抑制消费的因素被减少，旅游中存在的距离衰减效应在互联网的作用下被削减，极大地刺激了旅游需求。消费者选择内容增加，选择渠道向着多对多的网状结构转换，可以获取更丰富的产品信息，进一步通过智能筛选为游客匹配最具性价比的产品和服务。由于搜索成本的降低，旅游消费大众化和日常化，交易效率得到提高，加上互联网长尾效应，促使旅游产品价格降低，刺激了旅游需求。随着互联网的普及，消费的认知发生了根本性的转变，消费内容不断升级，消费习惯逐渐互联网化和智能化。在收入不断提高的背景下，对旅游服务的要求呈现从无到有、从有到优再到精的不断递进的过程。消费升级促使旅游业不断向高质量方向发展。

假设2：互联网通过激发消费需求促进消费升级，推动旅游业高质量发展。

2 研究设计

2.1 模型设定

基于上述理论分析思路，为了准确识别互联网发展对旅游业高质量发展的影响，本文首先构建了如下计量模型：

其中，Dtravel，it 表示t时期i省份旅游业高质量发展水平;Dinternet，it，表示在t 时期的i 省份互联网发展水平;Xit 为其他影响旅游业高质量发展的地区层面的控制变量集合;ui 表示各个省份不随时间变化的未观察因素，用来控制地区固定效应;ut 用来控制时间固定效应;εit 为随机扰动项。本文关注的核心系数是α1，它的方向和大小反映了互联网发展水平对旅游业高质量发展的作用方向和程度。

需要指出的是，以上基本计量模型主要考察了互联网发展对旅游业高质量发展条件期望的影响，其本质是一种均值回归，容易受极端值的影响。为准确刻画条件分布完整的统计特征，有效捕捉互联网在旅游业高质量发展极值区域的影响效果，本文进一步构建了如下分位数回归模型：

其中，τ（0<τ <1）表示条件分布的不同分位点，分别为0.1、0.25、0.5、0.75、0.9;核心系数β1（τ）揭示了互联网发展水平在不同分位点对旅游业高质量发展的边际影响。

2.2 变量说明

（1）旅游业高质量发展水平

旅游业高质量发展水平是本文的核心变量之一。为了能够准确衡量旅游业高质量发展水平，不仅要把握旅游高质量发展的内涵、紧扣新发展理念，还需要一套有效可行的指标体系来测度旅游高质量发展水平。目前，旅游业高质量发展指标体系主要从3个角度进行构建：1）按照“五大发展理念”进行指标筛选[42];2）从旅游业高质量发展的内涵出发，结合目前发展现状以及发展目标，从经济效益、社会效益、生态效益等角度[43]出发构建一套旅游业高质量发展指标体系;3）按照旅游产业链的不同环节、旅游系统的不同发展要素确定指标体系，比如按照旅游供给水平、产业发展水平、社会文化效应[44]或者按照旅游服务质量、资源质量、环境质量等[45]进行测度。就现有研究来看，采用新发展理念构建旅游业高质量发展指标体系的文献占据主要地位，因此整理各个指标体系内在差异并考虑数据可得性，基于本文研究内容，采用“五大发展理念”构建旅游经济高质量发展指标体系（表1），运用熵值法计算指标。该套指标包含5个分项指数，22个具体指标。该指标既能反映当前旅游业高质量发展最主要的维度，同时也较为全面地反映了旅游业发展中的经济效益、社会效益和生态效益，在一定程度上反映了我国旅游业高质量发展水平。

（2）互联网发展水平

在现有研究中，我国互联网发展水平的度量指标并未统一，衡量指标种类较多，包括互联网使用情况、投资水平以及信息技术水平等。然而，本文不仅关注互联网在旅游供给侧单方面的作用，也关注互联网在连接游客和旅游服务提供商之间的重要作用，因此，借鉴李伟庆等学者的研究[46]，本文构建了互联网基础设施和互联网应用水平的综合指标体系来反映互联网发展水平，其中互联网基础设施具体指标包括电子信息软件固定投资、移动电话基站数和光缆线路长度，互联网应用程度包括互联网宽带接入端口数、互联网宽带接入用户数、每千人拥有域名数、每千人拥有网站数和IPV4/IPV6地址数。

（3）控制变量

从地区层面的控制变量看，影响服务业以及旅游发展的因素包括政府公共服务投入水平、人力资本因素、创新因素和制度环境因素等方面。针对政府公共服务投入水平，本文采取政府预算收支比来表示;人力资本水平采用研发人员占就业人数的比重来表示;创新因素采用有效发明专利来衡量;制度环境因素包括房地产固定投资额占比（用房地产固定资本投资额占GDP比重来衡量）、对外开放水平（用进出口总额占GDP比重来衡量）以及产业结构合理化（用泰尔指数来衡量），其中泰尔指数借鉴干春晖等学者的方法[47]，计算公式如下：

2.3 数据说明

本文使用的数据是来自我国30个省、自治区、直辖市2011—2019年的面板数据，由于受可比性和数据可得性的影响，西藏及港澳台地区未包含在内。数据采集于国家统计局、中经网统计数据库以及中国知网大数据研究平台等，数据来源于历年《中国统计年鉴》《中国旅游统计年鉴》《中国文化和旅游统计年鉴》以及各省份的统计年鉴和国民经济与社会发展统计公报。

3 实证结果与分析

3.1 基准回归结果

本文在基准回归部分采用最小二乘法、固定效应模型、随机效应模型、差分GMM 和系统GMM对互联网与旅游业高质量发展的关系进行了检验，通过加入个体效应、时间效应进行面板回归时，发现引入年度虚拟变量进行时间效应回归时的联合统计量F 非常不显著，故选择含有个体效应的面板模型继续回归。结果如表2所示。

表2的列（1）是采用最小二乘法的檢验结果，从中可见，在不控制地区效应的基础上，互联网的参数拟合值为0.026，且通过了5%的统计显著性检验，表明互联网发展对旅游业高质量发展具有显著的促进作用。表2的列（2）和列（3）是将估计方法更换为固定效应模型和随机效应模型后的检验结果，不难发现，互联网的拟合系数依然为正，且通过1%的显著性水平。针对固定效应模型和随机效应模型的选择，采用Hausman检验，发现p 值为0.001，在1%的显著性水平拒绝了随机扰动项与解释变量无关的原假设，说明建立固定效应模型的估计结果是最优最稳健的。从拟合系数来看，互联网发展水平每提高1单位，旅游业发展会提高0.023个单位。鉴于旅游业高质量发展有可能受到过去的影响，存在动态效应，在列（4）和列（5）中使用了差分GMM 和系统GMM 进行回归，被解释变量的一阶滞后显著。作为一致估计，GMM 需要扰动项不存在自相关，从检验扰动项的差分结果AR（1）、AR（2）可以看出，存在一阶自相关，不存在二阶自相关，表明两个模型均可以使用，旅游业高质量发展水平过去的变化会影响到当期的发展水平，此时解释变量互联网的拟合系数均为0.014，均通过显著性检验。

3.2 分位数回归结果

分位数回归结果如表3所示。其中：模型（1）着重考察的是互联网发展水平在均值区间对旅游业高质量发展的作用效果，但如果互联网下旅游业高质量发展不是对称分布，该回归很难反映整个影响的全貌，同时容易受到极端值的影响。事实上，互联网对旅游业高质量发展的影响可能呈非线性。为了准确刻画互联网对旅游业高质量发展的非对称影响，有效捕捉互联网和旅游业高质量发展分布的尾部特征，本文利用面板分位数回归，分别估计在10%、25%、50%、75%、90%分位点上互联网对旅游业高质量发展的影响。由表3的回归结果可知，互联网发展水平除在75%分位数外的拟合系数均显著为正，说明互联网对旅游业高质量发展各分位点都具有显著影响。75%分位点上标准误较高，估计较不准确。并且，整体上互联网的系数拟合值大小随分位数的增加而呈现先上升后下降的趋势，说明增加互联网供给对旅游业发展处于中间层次的省份影响高于旅游业发展低的省份，对旅游业发展水平较高的省份影响最低。

3.3 内生性解决

缓解内生性问题是实证研究的一个重要问题。从本文关注的主题出发：一方面旅游业的大规模发展离不开互联网技术的快速发展，同时旅游业的发展也促进了互联网的发展和应用;另一方面，影响旅游业高质量发展的因素较多，目前数据所涉及的控制变量难以防止遗漏变量的产生。由于可能存在潜在的反向因果和遗漏变量问题，本文试图通过面板工具变量法缓解内生性问题，识别互联网对旅游业高质量发展影响的净效应。

对于工具变量的选择，按照上文将互联网分为基础设施和应用层等两个部分。互联网在中国的发展历程中，邮局布局是最初影响互联网发展应用的关键因素，因此参考黄群慧等学者的做法[48]选取每百万人邮局数量的历史数据作为工具变量之一;互联网发展的另一重要因素是计算机的普及，因此借鉴钞小静等学者的做法[49]，采用每万人微型电子计算机生产数量的历史数据作为地区互联网发展指数的另一工具变量，通过乘以对应年份的信息传输、软件和信息技术服务业固定投资额为截面数据赋予时间趋势，采用GMM 面板工具变量法进行内生性检验，满足了相关性和排他性要求。结果如表4所示。

从第一阶段的拟合结果可见：每百万人邮局数量、每万人微型电子计算机生产数量的拟合系数均显著为正，并且通过了弱工具变量检验、过度识别检验与不可识别检验。综上理论阐述与实证结果可知，每百万人邮局数量、每万人微型电子计算机生产数量是同时符合相关性与外生性要求的合意工具变量。在第二阶段中，互联网对旅游业高质量发展的拟合结果同基准回归结果基本一致。这表明：在使用每百万人邮局数量、每万人微型电子计算机生产数量作为工具变量的情况下，互联网对旅游业高质量发展的正向作用仍然稳健。

3.4 稳健性检验

鉴于核心变量中旅游业高质量发展和互联网发展的衡量指标还在完善中，因此在稳健性检验部分替换了两个变量的指标体系，并且更换了时间区间进行重新回归。基准回归中的旅游业高质量发展指标包含了旅游业产生的经济效益、社会效益和生态效益，指标体系相对泛化，因此替换的指标聚焦于旅游业核心部分发展情况，以检验互联网发展对旅游业发展质量的影响，指标包括A 级景区指标（景区总数、接待人数、营业收入、景区从业人员）、星级饭店指标（星级饭店个数、星级饭店营业收入、星级饭店从业人员）、旅行社指标（旅行社个数、从业人员数）、国内旅游人次、国内旅游收入，运用熵值法对上述指标进行赋权计算，得出新的旅游业发展质量指数。互联网发展水平选择了互联网普及率、互联网相关从业人员和移动互联网用户数指标作为互联网发展衡量指标，其中互联网普及率采用每百人互联网人数代理，互联网相关从业人员采用计算机服务和软件业从业人员占单位从业人员比重代理，移动互联网用户数采用每百人移动电话数代理。采用熵值法计算互联网发展指数结果如表5所示。

从更换互联网发展指标、旅游业高质量发展指标及改变样本区间的估计结果来看，互联网对旅游业发展质量均有显著的促进作用，说明本文的核心结论是稳健的。

3.5 机制检验

互联网通过降低交易成本、提升技术创新水平、提高产业多元化以及促进消费升级间接影响旅游业高质量发展。通过中介效应模型即公式（4）和公式（5）的构建来验证上述作用机制：

其中，D med，it 表示互联网影响旅游业高质量发展的中介变量。研发投入（rd）的增加，能够反映旅游业在生产环节的创新投入;由于互联网的快速发展，企业的融资范围大大扩展，融资能力提升，融资壁垒降低，使旅游供给部门之间无缝连接，本文采用数字普惠金融指数（dfi）作为代理变量来衡量互联网下的交易成本，数字普惠金融指数越大，说明交易成本越低;旅游业多元化（idi）发展能够有效反映旅游产业关联度，多元化程度的提高说明旅游业的前后向产业关联度高，对国民经济的协调发展和综合带动作用更强，通过使用門票收入占旅游总收入的比例来反向衡量产业多元化，该数值越大，旅游业多元化程度越弱，反之则旅游业的多元化程度越强;消费升级（cu）能够释放内需活力，是旅游市场提效增质的新动力，互联网技术发展使得吃、游、购等能够实现一站式解决，激发消费欲望，增强旅游购买力，据此，通过旅游消费与总消费支出占比衡量旅游消费升级。

对公式（1）、（4）和（5）进行联合估计，根据系数的大小和正负判断是否存在中介效应。若公式（4）中互联网和公式（5）中中介变量的拟合系数均显著为正，则中介变量发挥了部分中介作用;若公式（5）中互联网的拟合系数未通过显著检验，而中介变量的拟合系数显著为正，则说明中介变量发挥了完全中介作用。此外，考虑到内生性问题造成的结果偏误，参照上文做法使用每万人微型电子计算机生产数量作为工具变量进行2SLS估计，结果如表6所示。

表6中，Sobel所对应的p 值均小于5%，表明所有中介变量对旅游业高质量发展均发挥了中介作用。在列（1）和列（2）中互联网对研发投入系数为0.011、研发投入对旅游业高质量发展的拟合系数为0.553，均显著，但列（2）中互联网通过研发投入作为中介时，对于旅游业高质量的拟合系数并不显著，说明研发投入促进旅游业高质量发展存在完全中介效应。列（3）和列（4）为数字普惠金融指数的检验结果，在列（4）中，数字普惠金融指数的拟合系数为0.002，交易成本的降低对旅游业发展的作用并非以直接促进为主，而是通过带动产业融合，提升产业发展环境导致的。列（5）和列（6）为产业多元化程度的检验结果，互联网发展对产业多元化程度、产业多元化程度对旅游业高质量发展均是显著的负向效应，证明了互联网促进旅游产业多元化从而推动旅游业高质量发展的假设，多元化作为互联网影响旅游重要的机制之一，随着产业边界模糊，产业融合加深，游客对旅游的消费多元化，进一步激发旅游产业关联延伸，形成良性循环。列（7）和列（8）为消费升级的检验结果，证明互联网能够促进游客的旅游消费、提高旅游收入、带动旅游产业发展。

本部分从供给侧和需求侧角度分析，发现互联网发展可以通过降低交易成本、提升技术创新水平、增加产业多元化程度和刺激消费需求，从而促进旅游业高质量发展。研发投入对旅游业高质量发展的推动作用明显，增加研发投入不仅能提高旅游创新程度、提高运营效率，而且有助于提升整体社会效益和生态效益，从而带来全面正向的影响;交易效率的影响比较微弱，原因是用当前的指标并不能很好地衡量交易成本;产业多元化和消费升级对旅游业高质量发展的中介效应正向且显著，随着互联网和实体经济的融合向纵深推进，这种效应的作用将更加明显。

3.6 异质性分析

中国旅游业发展受制于区域旅游资源禀赋、区域基础设施和区域经济发展水平的影响。据此，进一步考察互联网发展及互联网各构成部分对不同区域旅游业高质量发展的影响。由表7的列（1）到列（3）可见，互联网发展对于东部、中部、西部的旅游业高质量发展起到显著的促进作用，并且影响效果呈现西部>中部>东部的态势，这是随着经济的持续发展，东部地区旅游业的互联网基础设施及应用发展水平较高，而西部相比于东部和中部的互联网基础设施以及应用发展较为薄弱，互联网水平的提高对于西部的旅游业高质量发展具有更大的边际效应。从互联网的各部分回归来看，互联网基础层对于西部旅游业发展影响最为显著，中部次之、东部最后，与互联网整体水平的促进效果保持同步变化趋势;互联网应用层面促进旅游业高质量发展对于中部的影响高于东部，对西部现阶段并未产生影响，说明西部目前互联网发展主要发挥作用的是基础层面。综合来看，未来互联网可以加大应用层面的建设，为西部旅游业高质量发展提供更好的发展基础。

4 结论与建议

4.1 研究结论

文章采用我国2011—2019年的省级面板数据，在明确旅游业高质量发展内涵的基础上构建了旅游业高质量发展评价指标体系，并且在供需视角下通过理论分析进一步探讨了互联网对旅游业高质量发展的影响效应及作用机制。主要结论有：

（1）互联网发展对旅游业高质量发展具有显著的正向促进作用，互联网发展水平每提高1%，旅游业发展会提高0.023%。同现有的互联网对旅游业发展效率的研究结论[50]82 一致，均为促进作用，但是本文中互联网的系数更小，原因在于旅游业高质量发展不仅仅衡量旅游发展效率，同时还与旅游业的社会效益和生态效益相关，因此更契合新时代下旅游业现代化和高质量发展的目标和内容。通过分位数回归结果可知，互联网发展对旅游业高质量发展的影响随着分位数的增加而呈现先上升后下降的趋势，即互联网发展对于旅游业发展中低水平省份的影响空间更大。

（2）互联网发展对旅游业高质量发展的促进作用存在显著的区域异质性。互联网发展能够显著促进东部、中部、西部的旅游业高质量发展，其中对西部的促进作用最高，中部次之，对东部地区促进效应最小。这是由于東部地区信息技术发展和创新的环境成熟，互联网的应用发展水平较高，与旅游业融合发展中互联网的促进作用已经达到并有可能超过最优区间。而对于中西部地区而言，互联网对旅游业发展的规模效应及长尾效应才逐步展现，未来还有较大的发展空间。从互联网发展各部分构成来看，互联网基础设施对于西部旅游业更高质量发展具有更强烈的促进效应;互联网应用层面对于中部影响高于东部，对西部现阶段并未产生影响。中西部地区地理位置以及旅游配套设施虽相对落后，但中西部地区是旅游资源的富集区，相对而言，中西部地区可以利用互联网基础设施，加快景区建设进程，促进开发与利用本地民俗文化，对旅游服务质量的提升作用明显，能更显著地提升旅游市场竞争力，而东部地区互联网基础相对雄厚，旅游业发展程度也相对较高，互联网基础设施对旅游业高质量发展的作用空间相对较小。就互联网应用层面来看，中部地区较多承接东部地区产业转移，相对西部地区有更好的基础设施水平、充足的人力资本以及更成熟的技术培育环境，因此对互联网的应用更容易大规模开展并且进一步创新，从而在更大程度上促进旅游业高质量发展。

（3）现阶段，互联网主要通过降低交易成本、提升技术创新水平、扩大产业关联等供给端与促进消费升级的需求端对旅游业高质量发展产生影响。

4.2 建议

根据上述研究结论，结合互联网推动旅游业高质量发展的特点，本文从以下几个方面提出建议：

（1）互联网发展重点因区域而异，东部要加强互联网应用尤其是人工智能、云计算和大数据等为代表的数字经济层面的高端运用，中部和西部要继续建立和完善互联网基础设施，尤其是对于旅游资源是当地优势资源的地区，可以适当引导互联网向更高层面发展应用，从而依托互联网络构建完善的旅游支撑体系和服务体系，优化旅游服务链条，完善旅游服务，提升旅游效率，创造有利环境，扩大互联网对旅游业高质量发展的积极影响。

（2）有效利用互联网对旅游业质量提升的作用渠道。加大互联网核心技术创新是关键，政府部门要加大对互联网核心技术研发的支持力度，通过政策资金向信息技术研发投资倾斜来鼓励企业创新;通过有序规范透明的旅游产业扶持和发展政策，为不同产业充分利用互联网积极对接旅游业创造有利的政策环境，整合利用各种社会资源，推动旅游产业的纵向延伸、横向扩展，发展特色旅游。通过互联网平台下畅通的物流、资金流和信息流，整合相对充裕的文化要素、生态资源，对接旅游新产品，并通过政府与旅游企业共建数字基础设施，以最低的成本满足游客对旅游的多元化需求，实现旅游的共建共享，带动旅游业的高质量发展。

（3）发挥好需求侧的拉动作用。互联网下大数据的搜集解构和应用对把握游客旅游心理诉求、明晰旅游消费趋势有天然的优势，这也是旅游企业创新旅游产品的关键。同时，互联网柔性化特征让游客成为创作人，增强旅游供给端和消费端互动，为旅游业高质量发展提供活力和动力，从而使旅游业高质量发展契合消费升级，形成良性循环。

参考文献

[1] 何建民.中国旅游发展笔谈：常态化疫情防控下文化和旅游发展的新问题、新机遇与新方向[J].旅游学刊，2021（2）：1.

[2] 孙晓，刘力钢，陈金.中国旅游经济高质量发展的测度[J].统计与决策，2021（17）：126-130.

[3] 王兆峰，谢佳亮，吴卫.环长株潭城市群旅游业高质量发展水平变化及其影响因素[J].经济地理，2022（3）：172-181.

[4] 戴斌，李鹏鹏，马晓芬.论旅游业高质量发展的形势、动能与任务[J].华中师范大学学报（自然科学版），2022（1）：1-8.

[5] 张洪昌.新时代旅游业高质量发展的治理逻辑与制度创新[J].当代经济管理，2019（9）：60-66.

[6] 魏敏，李书昊，徐杰.高质量发展背景下中国省际旅游竞争力再测度：基于PROMETHEE 方法[J].商业研究，2020（2）：91-100.

[7] 谭志喜，孙根年.旅游业高质量发展基础：旅游资源福音论探析[J].社会科学家，2019（5）：108-115.

[8] 王一鸣.百年大变局、高质量发展与构建新发展格局[J].管理世界，2020（12）：1-13.

[9] 赵剑波，史丹，邓洲.高质量发展的内涵研究[J].经济与管理研究，2019（11）：15-31.

[10] 刘英基，韩元军.要素结构变动、制度环境与旅游经济高质量发展[J].旅游学刊，2020（3）：28-38.

[11] 宋子千.科技引领“十四五”旅游业高质量发展[J].旅游学刊，2020（6）：10-12.

[12] 杨勇.互联网促进旅游业提质增效了吗？：基于我国省级面板数据的实证分析[J].旅游学刊，2020（1）：32-46.

[13] 陈琳琳，徐金海，李勇坚.数字技术赋能旅游业高质量发展的理论机理与路径探索[J].改革，2022（2）：101-110.

[14] 张洪昌.新时代旅游业高质量发展的治理逻辑与制度创新[J].当代经济管理，2019（9）：60-66.

[15] 何建民.新时代我国旅游业高质量发展系统与战略研究[J].旅游学刊，2018（10）：9-11.

[16] 国家互联网信息办公室.数字中国发展报告（2022年）[R].北京：国家互联网信息办公室，2023.

[17] 程玉，杨勇.互联网发展对旅游经济增长效率的影响：来自中国的经验证据[J].华侨大学学报（哲学社会科学版），2023（1）：38-55.

[18] 史皓.互联网背景下文化产业与旅游产业的融合研究：评《旅游新论：互联网时代旅游业创新与实践》[J].林产工业，2021（4）：118.

[19] 周琳，刘懿锋.旅游产业与互联网融合发展研究[J].理论探讨，2019（6）：114-117.

[20] 刘冰洁，赵彦云，李倩.互联网对文旅融合的影响及其空间效应[J].资源开发与市场，2023（2）：217-224.

[21] 粟琳婷，粟维斌.“互联网+”背景下乡村旅游产业链发展研究[J].农业经济，2021（11）：117-118.

[22] 刘运国，赖婕，柴源源.互联网商业模式对旅游企业的影响研究：基于途牛旅游网与众信旅游的对比[J].财会通讯，2021（18）：3-12.

[23] 李雪.互联网背景下我国旅游企业商业模式动力机制探究[J].商业经济研究，2019（8）：122-124.

[24] BETHAPUDI A.The role of ICT in tourism industry[J].Journal of applied economics and business，2013（4）：67-79.

[25] 杨勇.互联网促进旅游产业动态优化了吗？ [J].经济管理，2019（5）：156-170.

[26] 王龙杰，曾国军，毕斗斗.信息化对旅游产业发展的空间溢出效应[J].地理学报，2019（2）：366-378.

[27] 戴克清，苏振，黄润.“互联网+”驱动中国旅游产业创新的效率研究[J].华东经济管理，2019（7）：87-93.

[28] 乔向杰.智慧旅游赋能旅游业高质量发展[J].旅游学刊，2022（2）：10-12.

[29] 魏翔.数字旅游：中国旅游经济发展新模式[J].旅游学刊，2022（4）：10-11.

[30] 郭家堂，骆品亮.互联网对中国全要素生产率有促进作用吗？ [J].管理世界，2016（10）：34-49.

[31] 欧阳日辉.从“+互联网”到“互联网+”：技术革命如何孕育新型经济社会形态[J].人民论坛·学术前沿，2015（10）：25-38.

[32] 李晓华.“互联网+”改造传统产业的理论基础[J].经济纵横，2016（3）：57-63.

[33] 韩先锋，宋文飞，李勃昕.互联网能成为中国区域创新效率提升的新动能吗[J].中国工业经济，2019（7）：119-136.

[34] 林毅夫，董先安，殷韦.技术选择、技术扩散与经济收敛[J].财经问题研究，2004（6）：3-10.

[35] 盧福财，徐远彬.互联网对生产性服务业发展的影响：基于交易成本的视角[J].当代财经，2018（12）：92-101.

[36] 吴意云，史晋川.交易成本论[J].浙江社会科学，2003（3）：42-47.

[37] 冯华，陈亚琦.平台商业模式创新研究：基于互联网环境下的时空契合分析[J].中国工业经济，2016（3）：99-113.

[38] 郑四渭，方芳.虚拟集群式旅游供应链模型构建研究[J].旅游学刊，2014（2）：46-54.

[39] 王如玉，梁琦，李广乾.虚拟集聚：新一代信息技术与实体经济深度融合的空间组织新形态[J].管理世界，2018（2）：13-21.

[40] 马跃如，余航海.“互联网+”背景下社群旅游的兴起、特征与商业模式构建[J].经济地理，2018（4）：193-199.

[41] DAURER S，MOLITOR D，SPANN M.Measuringindividual search costs on the mobile internet[C].Conference：20th European conference on informationsystems （ECIS），2012：34.

[42] 李志远，夏赞才.长江经济带旅游业高质量发展水平测度及失配度时空格局探究[J].南京师大学报（自然科学版），2021（4）：33-42.

[43] 时朋飞，曹钰晗，龙荟冰，等.我国旅游业高质量发展水平测度、空间分异及障碍因子诊断[J].经济地理，2023（2）：201-210.

[44] 龙志，曾绍伦.生态文明视角下旅游发展质量评估及高质量发展路径实证研究[J].生态经济，2020（4）：122-128.

[45] 袁惠爱，赵丽红，岳宏志.数字经济影响旅游业高质量发展：理论机制与经验证据[J].云南财经大学学报，2023（5）：16-31.

[46] 李伟庆.“互联网+”驱动我国制造业升级效率测度与路径优化研究[M].北京：人民出版社，2020：28-29.

[47] 干春晖，郑若谷，余典范.中国产业结构变迁对经济增长和波动的影响[J].经济研究，2011（5）：4-16.

[48] 黄群慧，余泳泽，张松林.互联网发展与制造业生产率提升：内在机制与中国经验[J].中国工业经济，2019（8）：5-23.

[49] 钞小静，廉园梅，罗鎏锴.新型数字基础设施对制造业高质量发展的影响[J].财贸研究，2021（10）：1-13.

[50] 刘震，杨勇，程玉.互联网能否驱动旅游业效率提升？：影响机制与经验证据[J].旅游学刊，2022（9）：77-91.

[责任编辑：连云凯]