数字经济如何重塑区域旅游经济地理空间格局？

杨 勇

（华东师范大学工商管理学院，上海 200062）

0 引言

改革开放以来，随着财政分权制度的推行，我国经济社会发展呈现明显的以行政地理区划为界的分割现象（行伟波 等，2009）。这种背景下所形成的传统旅游经济发展模式，不仅人为割裂了区域旅游经济联系，而且造成了区域旅游经济结构的同质化（靳诚 等，2008）。党的二十大报告提出，要“着力扩大内需，增强消费对经济发展的基础性作用”。旅游者跨越行政地理空间边界的流动，引致旅游消费需求在不同行政地理空间中重新分布（Kádár et al.，2021），使区域旅游经济从“封闭”走向“开放”。由此，旅游者流动成为强化区域间旅游经济联系、重塑区域旅游经济地理空间格局的关键性力量。遗憾的是，以行政地理区划为研究单元的分析虽然较好地刻画了旅游者消费行为及旅游经济发展特征（Jackson et al.，2006；Majewska，2015；杨勇，2010），但是，却忽略了旅游者在地理空间中流动造成的区域旅游经济地理空间格局变化。

关于中国旅游者流动的时空格局与溢出效应研究表明，我国国内和入境旅游流呈现较高的空间依赖特征（徐冬 等，2020）。以往旅游消费研究多局限于特定行政地理空间范畴，使用的理论源于经典的资源禀赋理论。行政地理空间边界和距离是阻碍旅游者流动、影响区域旅游经济地理空间格局的重要因素，有关文献研究了跨越边界的旅游者流动现象（Kádár et al.，2021），着眼于边界的旅行障碍和中转地带等属性（Timothy，1995），探讨了边界对旅游者流动的屏蔽效应。但是，对旅游者流动可能带来的区域旅游经济地理空间塑造效应却依然关注不够。

数字经济改变了生产、流通、消费活动（OECD，2012）。一方面，数字经济改变了经济主体的行为选择（乌家培，1996；Shapiro et al.，1998），对旅游者流动方向和强度产生了巨大的影响（张子昂 等，2021）。另一方面，数字经济强化了旅游经济的空间聚集（程玉 等，2022）。数字经济具有穿透行政地理空间边界的天然特性，由此，引申出本文的理论推测：数字经济可能正在重塑区域旅游经济地理空间格局，但其内在机理却不甚明朗。鉴于此，本文以旅游者流动及伴随的旅游需求流动为基点，从封闭边界下的区域旅游经济地理空间格局出发，通过在模型中引入距离变量模拟旅游者流动，实证分析数字经济对区域旅游经济地理空间格局的影响。

1 数字经济重塑区域旅游经济地理空间格局的内在机理

本文紧扣中国幅员辽阔、市场规模庞大的经济特征，从旅游者流动视角切入，重新思考数字经济重塑区域旅游经济地理空间格局的理论机制。为了较为直观地展示数字经济对区域旅游经济地理空间格局的影响，本文借鉴“长尾分布”形态进行分析和研究，即旅游者“本地化偏好”推动形成了区域旅游经济地理空间分布的“头部”，而与旅游者流动的“距离递减效应”相应，则形成了区域旅游经济在不同行政地理空间中的“长尾式”蔓延分布形态。

1.1 旅游经济本地化偏好

距离是影响旅游者流动范围及流动方向的重要因素（杨效忠 等，2013），也是影响区域旅游经济地理空间格局的重要因素。一般而言，距离包含“心理距离”和“空间距离”两层含义（卢国显，2005）。旅游者在信息搜寻成本、时间成本、经济成本及交通工具的便利性中做出权衡。心理距离增加了区域间的“信任”成本，而空间距离则增加了旅游者流动的交通成本，这不仅包含运输成本（Deardorff，1984），还包含空间距离所间接引致的信息成本（Allen，2014；Cawley et al.，1999；Huang，2007；马述忠 等，2019）。由此，空间距离成为阻碍旅游者流动的“搜寻摩擦力”“空间摩擦力”的主要来源。旅游者与旅游产品之间的距离越远，面临的“搜寻摩擦力”与“空间摩擦力”越大，旅游者购买和消费旅游产品的信息、经济等成本越高，其到达率及购买、消费旅游产品的可能性就越低（Bull，1995）。

大量实证研究表明，距离递减效应下，旅游者倾向于在本地进行旅游消费，存在明显的“本地化偏好”（Home Bias），即相对于区域外，旅游者在本地旅游的频次和机会更高（Wei，1996）。由于一个区域内部没有政策、文化等阻隔，区域内旅游者流动的空间距离、心理距离都比较小。2020 年新冠疫情以来，各地针对疫情防控形势，暂停跨地区旅游经营活动，调整出行政策，出台管控措施，强化核酸检测等，都带有明显的行政区划边界特征，也使区域旅游经济发展呈现更加明显的本地化偏好特征。行政区划边界是旅游者流动的障碍之一，有关文献研究了边界的属性、形式及其对旅游流的屏蔽效应（Gao et al.，2019；Kim et al.，2019；Timothy，1995），该效应削弱了区域间旅游经济联系，割裂了自然地理单元完整空间的跨界旅游经济合作。而随着数字化新基建的快速推进，数字经济穿越行政区划边界的特性大大弱化了“边界”的影响。那么，一个值得考虑的问题是，数字经济是强化了本地旅游经济的发展，还是促进了旅游经济穿透行政区划边界、实现更大范围的联动发展呢？

1.2 旅游经济蔓延发展

区域旅游经济蔓延发展及相应地理空间格局的形成，是与旅游者流动的距离递减效应相对应，旅游经济发展跨越行政边界，在地理空间中呈现的“长尾”式分布形态（吴必虎，1994）。旅游者流动的微观区位选择机制塑造了旅游经济蔓延地理空间格局，而数字经济通过助推旅游者跨区域流动，成为重塑区域旅游经济地理空间格局的新动力。

数字经济对区域旅游经济在地理空间中蔓延分布格局的影响，即为其蔓延效应。一方面，数字经济强化和凸显了旅游者在旅游业供给体系中的核心地位（杨勇，2018），使其成为区域旅游经济地理空间分布格局的引导性和支配性力量。另一方面，数字经济虽然无法直接降低空间距离带来的旅游者交通成本，但是，可以通过线路的优化、信息的沟通等减少非必要的交通、时间和金钱成本，并大幅度优化旅游者的旅游体验。此外，数字经济提高了交易匹配和成功效率（Rochet et al.，2006；卢福财 等，2019），减少了旅游者的“搜寻摩擦力”和“信息成本”，使旅游者可以以较低的成本、快速地在数字经济环境中搜寻其需要的信息，有效缓解了旅游供给和需求间的信息不对称问题，促进了旅游者对更广阔行政地理空间范围内旅游资源的“可达性”，成为旅游者流动的重要推力。

总而言之，在需求牵引供给、供给创造需求的更高水平动态平衡中，旅游者流动使区域旅游经济穿透行政地理空间边界的束缚，降低了区域旅游经济对行政地理空间的依存度。尤其是，随着数字经济的发展，区域旅游经济供给体系以旅游者为中心，围绕旅游者需求不断实现融合共生。由此，区域旅游经济发展不断打破市场分割和行政区划时空限制下区域旅游经济本地化偏好路径锁定状态，在地理空间中形成了由封闭型向开放型演化的分布格局。

1.3 旅游经济聚集

经济活动在空间分布上的不均衡性是研究者重点关注的主题之一（朱延福等，2021）。旅游经济聚集是由于大量旅游核心企业及相关企业高密度地聚集在同一地区导致的地理集中性现象，一定程度上显示了区域旅游经济地理空间分布的非均衡特征（杨勇，2010）。当前，我国旅游经济发展的一个重要特征，就是旅游经济活动在地理空间中的聚集。1978 年改革开放以来，我国逐渐形成了中央与地方之间的财政分权制度，这种经济体制强化了地方保护主义，造成了严重的区域经济分割现象（行伟波 等，2009）。在这种背景之下，各地区往往出于本位主义的考量，强化自身行政地理空间内的经济社会发展，形成了基于行政地理空间旅游经济聚集现象。

国内外研究普遍证实了我国旅游经济空间聚集现象的存在，但是，相关研究均基于行政地理空间范围，忽略了区域旅游经济发展过程中旅游者流动的作用。尤其是，数字经济通过缓解信息不对称、社区分享等机制，扩大了旅游者流动的空间范围（Wang et al.，2012，2014），旅游经济活动也必然跨越行政地理空间边界，形成空间聚集与蔓延发展叠加的“蔓延聚集”式空间分布格局。由此，当旅游者在某一区域集中的时候，区域旅游经济蔓延聚集头部较“胖”，区域旅游经济在不同地理空间上呈现较大的非均衡性。而当旅游者分散到不同区域时，区域旅游经济则呈现较为均衡的地理空间格局。

2 数字经济重塑区域旅游经济地理空间格局的实证分析

本文在实证检验数字经济对区域旅游经济本地化偏好影响的基础上，纳入邻接矩阵模拟行政地理空间边界，检验数字经济对毗邻区域旅游经济地理空间格局的影响效应；纳入距离矩阵模拟更为广阔的行政地理空间中旅游者的流动行为，检验数字经济对全国范围旅游经济地理空间格局的影响。进一步，本文构建旅游业聚集和蔓延聚集指标，检验数字经济对区域旅游经济均衡性的影响，验证数字经济对区域旅游经济地理空间格局的重塑效应。

2.1 被解释变量

2.1.1 旅游经济本地化偏好程度

以往研究基于绝对收入假说、相对收入假说、预防性储蓄理论等西方消费理论，将收入视为影响旅游需求的关键变量，普遍证实了本地收入或经济发展水平对旅游者需求的影响（Song et al.，2008）。这些研究多以“离散”的行政区域作为样本单元，一定程度上反映了由行政区划导致的旅游经济发展本地化偏好现象。因此，本文采用区域旅游总收入衡量旅游经济本地化偏好程度（Local_Tourism）。在此基础上，实证分析数字经济对区域旅游经济本地化偏好地理空间格局的影响。

2.1.2 旅游经济毗邻发展水平

以“离散”的行政地理空间为界研究区域旅游经济地理空间格局，忽略旅游者流动的影响，必然会造成地理空间格局整体信息的缺失。旅游者在边界毗邻区域间的流动更为方便和频繁，因此，研究者多基于Tinbergen（1962）的模型框架，通过在模型中引入“边界”虚拟变量的形式进行变通或替代分析。基于此，本文引入一个“邻接”（Adjacent）虚拟变量表征行政地理空间边界，当行政地理空间单元i和j在地理空间上毗邻时，变量Adjacentij=1；当i和j不毗邻时，变量Adjacentij=0。基于此，本文构建i地及其毗邻区域t年旅游经济发展水平（Adjacent_Tourismit）变量如下：

2.1.3 旅游经济蔓延发展水平

区域旅游经济蔓延地理空间格局是随着旅游者流动性的增强，以及区域开放、合作的推进，必然出现的与行政地理空间格局不一致的现象。将在地理空间上连续分布的旅游经济按不同行政地理空间肢解开来，割裂了区域间的旅游经济联系。由此，区域旅游经济不应局限于人为划分的、封闭的行政地理空间（张子昂 等，2021），旅游者流动推动形成了以客源地为中心的“放射状、蔓延式”区域旅游经济地理空间格局。遗憾的是，现有研究对区域旅游经济本身的特殊性或独特性规律考量不够，未考虑旅游者流动导致的跨区域旅游经济体系的形成，以及区域旅游经济地理空间格局的变化，难以恰当地刻画或反映当前中国区域旅游经济跨越行政地理空间边界的蔓延发展特征。

在理想情况下，所有区域旅游经济的数据分析和研究都应在连续空间中进行。旅游者流动对区域旅游经济地理空间格局起着主导性的牵引作用，且该牵引力与地理距离成反比。鉴于此，本文基于连续地理空间，利用空间距离权重矩阵，把离散的行政地理空间转化为连续的区域旅游经济地理空间，在此基础上构建区域旅游经济蔓延发展指标，以更为深入、细微地考察数字经济对区域旅游经济地理空间格局的影响。

首先，本文引入地理空间距离（Distanceij）变量。该变量为行政地理空间单元i和j之间的地理空间距离。省会、首府一般为各省、自治区的经济中心和重要交通节点，在旅游者流动过程中发挥着枢纽性作用，也是旅游者重要的目的地和中转站，因此，对于涉及省、自治区的地理空间距离，本文以省会、首府为参照点。考虑到不同省、自治区、直辖市地理面积的大小，本文以Distanceii表示i省（区、市）内部距离。参照Redding 等（2004）的做法，各省（区、市）的内部距离取地理半径的2/3，即，其中Si为第i省（区、市）地理空间面积。

其次，对于i省（区、市），旅游经济蔓延发展既包括本省（区、市）旅游者的旅游需求，也包括其他省（区、市）旅游者的旅游需求。那么，区域旅游经济蔓延发展水平可用所有省（区、市）旅游经济本地化偏好程度的加权平均数来衡量。考虑到旅游者在省际流动的距离递减效应，本文将距离对旅游者流动带来的影响转换成等价的“冰山成本”形式，以此作为相应的权重，构建旅游经济蔓延发展水平（Sprawl_Tourismit）变量如下：

式（2）中，Sprawl_Tourismit为i省（区、市）t年旅游经济蔓延发展水平。区域旅游经济在地理空间中的蔓延发展水平与距离成反比。地理空间之间距离越短，旅游者在这些地理空间之间的流动性越强，区域旅游经济越容易跨越行政地理空间边界，区域旅游经济蔓延发展的特征就越明显。

2.1.4 旅游经济本地化聚集、毗邻聚集和蔓延聚集程度

为了更客观地分析区域旅游经济地理空间分布的均衡性，本文进一步从聚集维度探索数字经济的影响。具体来说，本文采用旅游经济本地偏好程度、毗邻和蔓延发展水平等指标各区域水平占全国总水平的比重，衡量区域旅游经济在地理空间中的聚集程度。考虑到各区域空间大小的差异，本文用地理空间面积（Si）进行了平衡。即，

其中，Local_Aggit、Adjacent_Aggit和Sprawl_Aggit为i省（区、市）t年旅游经济在地理空间中的本地化聚集、毗邻聚集和蔓延聚集程度，度量了区域旅游经济的地理空间格局相对于全国而言的差距。聚集程度越高，表明该区域旅游经济地理空间格局与其他区域之间的差距越大，旅游经济地理空间分布格局越不均衡。

2.2 模型和解释变量

2.2.1 计量实证模型

为了实证分析数字经济对区域旅游经济地理空间格局的影响，本文以区域旅游经济本地化偏好程度、毗邻和蔓延发展水平等变量为被解释变量，以数字经济为核心解释变量，设定如下形式的计量方程：

式（6）中，Yit分别表示i省（区、市）t年旅游经济本地化偏好程度（Local_Tourismit）、i省（区、市）及其毗邻区域t年旅游经济发展水平（Adjacent_Tourismit）、i省（区、市）t年旅游经济蔓延发展水平（Sprawl_Tourismit），以及相应的聚集程度变量（Local_Aggit、Adjacent_Aggit、Sprawl_Aggit）。digitalit表示数字经济，为核心解释变量，衡量数字经济发展水平。X为控制变量。α0表示模型截距项。α和β为待估系数，系数大小及方向反映了解释变量对区域旅游经济地理空间格局的影响方向及程度。εit表示随机扰动项。

2.2.2 核心解释变量

为了全面客观地反映数字经济对区域旅游经济地理空间格局的影响，本文结合我国互联网发展及其应用实际，基于互联网普及、互联网基础设施、互联网信息资源和使用程度等维度衡量数字经济发展水平（见表1）。

2.2.3 控制变量

数字经济作用的发挥和体现离不开包括邮政、电信、信息软件技术等在内的网络基础设施的支撑。本文借鉴Démurger（2001）、Ding等（2008）的研究，从信息技术应用、信息化建设投资等方面构建信息化设施（infor）变量。

交通基础设施（trans）是区域经济地理空间结构的创造者与破坏者（Clark，1958），是旅游者流动和区域间旅游经济联系的重要实体性通道。在互联网普及之前，信息的获取效率与地理空间距离密不可分（黄鑫楠 等，2020）。数字经济虽然使信息获取的效率不再受限于地理空间距离，但是，由于旅游资源离散分布于不同地理区域，且存在大量无法编码的信息，数字经济并不能完全剔除地理空间距离因素的影响（Blum et al.，2006）。随着公路、铁路、高铁和航空等的全面发展，我国交通基础设施体系逐渐呈现快速化、网络化的特征，在通过“时空压缩”效应（Yin et al.，2015）节省旅游者旅行时间和成本的同时，提升了旅游者在行政地理空间中的流动速度和范围，促进了区域旅游经济跨界发展（杨效忠 等，2013），重塑了区域旅游经济地理空间格局。鉴于公路、铁路等不同交通方式的服务范围和对象存在一定的错位或不同，本文选取道路里程、交通运量等指标反映交通基础设施及其实现的旅客运送能力和规模，构建交通基础设施变量（见表1）。

表1 变量构建

2.3 数据来源

本文数据主要来源于2007—2017 年《中国统计年鉴》《中国旅游统计年鉴》及副本，《中国区域经济统计年鉴》《中国互联网发展状况统计报告》《中国科技统计年鉴》《中国统计年鉴》，相关省（区、市）的《国民经济和社会发展统计公报》，以及高校财经数据库（www.bjinfobank.com）。由于中国港澳台地区和西藏自治区的部分数据存在明显缺失，本文对其进行了剔除处理，最终数据集包含了中国大陆30 个省（区、市）11年的面板数据。

进一步，本文基于全局主成分分析技术构造我国省际数字经济变量、信息化设施变量和交通基础设施变量。在对原始数据进行标准化处理的基础上，初步统计检验分析显示，各指标数据均通过Bartlett 球形检验和KMO 检验，说明适合采用全局主成分分析方法。本文采用使前k个主成分累计方差贡献率达到80%的方法来确定因子个数，然后，根据各因子贡献率计算出相应的变量数值。

3 基准计量检验

3.1 旅游业发展效应

本文使用面板数据（Panel Data）方法进行对式（6）进行计量检验，表2报告了基准计量估计检验结果。

表2 基准计量检验结果

表2 计量结果显示，单就数字经济进行检验（列（1）、列（3）、列（5）），数字经济的系数均为正，且普遍在1%水平上具有统计学意义上的显著性。这表明数字经济对区域旅游经济本地化偏好、毗邻和蔓延发展均有着显著的促进作用，数字经济推升了区域旅游经济整体发展水平。此外，本文计量检验结果表明，在更为宏观的地理空间尺度上，跨区域旅游经济互动和联系虽然会面临较多的制度障碍和文化、观念差异，但是，旅游者对于新奇旅游体验的追求，大大增强了对远距离目的地旅游产品和服务的追求，重塑了区域旅游经济地理空间格局（列（5）、列（6））。具体来说，数字经济的作用路径和机制可以体现在如下方面：

一是，数字经济促进建立了新的区域旅游经济地理空间联系通道。数字经济在心理上增强了不同区域旅游者对旅游资源的共同认知感，消除了行政地理空间距离带来的互动交流障碍。

二是，数字经济通过虚拟平台强化了区域间各类资源要素的共轭互补，产生了叠加式创新效应。不同区域旅游资源结构及其旅游功能的差异性，是区域旅游经济互补、互动发展的物质基础。数字经济在时间、空间、主体上的广泛性，推动实现了供需主体之间信息的快速、准确传递，促进了旅游生产、消费等多场景的跨界交互与融合，强化了区域间旅游市场与资源的合作与创新。

三是，数字经济使区域旅游经济在网络空间中形成了一种更为紧密的耦合关系，形成了线上和线下融合的蔓延发展新形态。传统旅游经济发展局限于行政地理空间边界之内，数字经济打破了旅游资源在不同行政地理空间离散分布的局限，在更大范围内将文化、娱乐、休闲等旅游资源关联起来，使更多目的地或兴趣点（Point of Interesting，POI）能够进入旅游者的决策范围，打破旅游经济原有的行政地理空间边界，推动形成了区域旅游经济蔓延分布格局。

值得注意的是，与信息化设施、交通基础设施等变量的联合检验结果显示（列（4）），数字经济对毗邻区域旅游经济发展不再具有显著性影响，说明数字经济对毗邻边界的穿透效应并不显著，更多体现为在更广阔地理空间中的作用，毗邻区域间旅游经济则较多表现为竞争和分割态势。这主要是因为：一方面，行政区划将连续的自然地块分割成不同的地理空间区域，人为阻碍了区域旅游经济间的交往。作为划分不同政治实体及其管辖地域的界线，行政地理空间边界给不同区域旅游者消费需求带来了距离、文化和心理成本，阻碍了旅游者的自由流动及旅游产品、信息等生产要素之间的联系，这在新冠疫情期间表现得尤为明显。另一方面，财政分权制度导致了严重的地方本位主义，形成行政区与经济区边界高度重合的“行政区经济”，使区域旅游经济带有明显的地理空间不连续、割裂等属性，导致资源权属与开发、信息交流与协作等方面的区域分割现象，也使区域旅游经济失去了充分运用资源互补优势实现区域合作发展的机会。

关于控制变量的计量结果显示，信息化设施和交通基础设施均对区域旅游经济本地化偏好、毗邻和蔓延发展均产生了显著的影响。信息化设施作为数字产业化的重要内容，是数字经济发挥作用的基础性条件，与前文提及的数字经济有着相似的作用路径和机制。就交通基础设施而言，其具体作用路径和机制可体现在如下方面：一是，交通基础设施水平的提升削弱了旅游者流动的“空间摩擦力”，扩展了旅游者流动的距离半径。各区域旅游经济以旅游者为中心，不断实现互补性资源的开发与合作，优化了旅游产品体系，有效地满足了旅游者需求。二是，伴随旅游者流动产生了更强的区域旅游经济地理空间互动效应，相应扩大了区域旅游经济供给体系涉及的行政地理空间范畴，促进了更大范围内旅游资源的优化配置，推动了更大行政地理空间内区域旅游经济发展。三是，交通基础设施网络密度的增加，通过“循环累积效应”实现了区域旅游经济地理空间范围的扩张，并通过区域间的紧密、高频联结效应促进了区域旅游经济的整体发展，逐渐形成了“以网带面”的区域旅游经济地理空间格局。

3.2 空间聚集效应

关于数字经济对区域旅游经济地理空间聚集影响的计量检验结果显示（表3中列（1）、列（3）和列（5）），数字经济对区域旅游经济本地化聚集、毗邻和蔓延聚集均产生了显著的负向影响，说明数字经济在推升区域旅游经济整体发展水平的同时，减弱了旅游经济在地理空间聚集程度，表明数字经济弱化了区域旅游经济在地理空间中的“极化”格局，使我国区域旅游经济呈现“高水平、均衡化”地理空间格局。这主要是因为，数字经济提升了旅游者对更广泛地理空间中旅游资源和产品信息的获取能力，拓宽了旅游者活动的地理广度和内容深度，拉长了区域旅游经济在地理空间中分布的“长尾”。同时，社区、分享等数字经济平台和机制，通过强化旅游者分享提升了各地旅游经济交流频度，使区域旅游经济蔓延发展更为“扁平”。结合表2 基准计量检验结果可以看出，数字经济极大降低了跨区域旅游经济中的信息搜索、传递和组合成本，有效地推动了各地旅游资源优化配置和协同发展，使区域旅游经济在地理空间中的“长尾”增肥为“厚尾”。

表3 空间聚集效应计量检验结果

表3 中列（2）、列（4）和列（6）计量检验结果显示，加入信息化设施和交通基础设施变量后，数字经济依然对区域旅游经济本地化聚集、蔓延聚集具有显著的负向影响，且负向影响程度明显加深。作为数字经济发挥作用的基础条件，信息化设施对于区域旅游经济毗邻地理空间聚集与数字经济有着相似的效应。作为促进旅游者流动的实体性基础设施，交通基础设施对区域旅游经济本地化聚集、毗邻聚集具有显著的正向效应，加剧了区域间旅游经济非均衡发展状况。一般而言，交通基础设施对旅游经济发展效应分为直接效应和间接效应。前者主要体现在提升旅游者的旅游便利性和快捷性；后者则通过促进旅游者在区域间流动，强化了区域旅游经济联动产生的溢出效应。区域旅游经济蔓延地理空间格局“头部”区域一般都是经济发展水平高、旅游需求旺盛的区域，交通基础设施的“时空压缩”效应减少了旅游者的旅行时间，提升了旅游者对“头部”区域旅游资源的可达性，由此，强化了该区域的“虹吸效应”，提升了旅游经济聚集程度，通过直接效应产生了与数字经济相反的作用。但是，本文计量结果也显示，在这两种情况下，交通基础设施并未完全抵消数字经济产生的负向效应。对于蔓延聚集而言，交通基础设施却呈现明显的削弱效应，这主要是通过间接效应强化了旅游者的流动半径，促进了区域间旅游经济的均衡发展，也强化了数字经济重塑旅游经济地理空间格局的效应。

4 非线性效应检验

数字经济在产业中的应用越广泛，对产业的改造程度就越大（王如玉 等，2018）。这遵循“梅特卡夫效应”法则下的边际效应递增规律，即随着互联网规模的扩大，网络外部性作用逐渐体现，促使不同参与者从互联网中得到的效用几何增长（Röller et al.，2001）。网络效应在用户规模突破临界点后能发挥更大的作用（Katz et al.，1985），紧密、高频互动的“循环累积效应”也必然会推动区域旅游经济地理空间分布格局的演变。

据此，前文计量呈现的是数字经济的线性效应，这必然面临是否存在非线性效应的基本问题。在数字经济发展及应用初期，网络规模较小、网络扩散范围也较小，数字经济及其应用在多数情况下简单地被视为“企业信息系统的拓展”，未能从根本上改变区域间旅游经济协作方式及地理空间格局。随着数字经济应用广度和深度的增加及海量数据的积累，区域旅游经济被赋予了全新的连通性，获得了更多的“连接红利”，触发了边际收益递增效应（Mcafee et al.，2012）。而当数字经济及其应用发展到一定水平后，“信息过载”“知识转化困难加重”等现象出现，阻碍了数字经济及其应用正向边际效应的持续提升，边际效应递减规律也必然逐渐显现出来。

4.1 门槛效应检验

为了进一步检验数字经济是否对区域旅游经济地理空间格局存在非线性影响，本文通过Hansen（1999）提出的门槛面板回归模型检验数字经济与区域旅游经济地理空间格局的关系是否在某一或某些时刻发生了结构性突变。考虑到样本可能存在多个门槛值的可能性，本文将面板数据模型（6）扩展为以数字经济为门槛变量的面板门槛回归模型（7）：

式（7）中，Yit为因变量，具体含义同式（6）。digitalit既是核心解释变量也是门槛变量，表示数字经济。γ1、γ2…γn-1、γn为n+1个门槛区间下的门槛值。β1、β2…βn-1、βn为不同门槛区间下的估计系数。γi将研究样本划分成i+1 个区间，且i+1 个区间样本的计量检验系数值存在明显的差异。I（·）为示性函数，若门槛变量满足条件则该示性函数值取1，否则取0，eit～iid（0，σ2）。

为克服人为划分样本区间造成的主观偏差，本文首先对模型（7）门槛效应的存在性进行检验。表4 关于门槛的估计值、显著性检验及其对应95%置信区间的结果显示，数字经济对区域旅游经济在地理空间中的本地化偏好、毗邻发展、蔓延发展及相应的聚集均存在显著的非线性效应。

表4 门槛估计值及其置信区间

基于门槛效应的存在性，本文分别选取相应的门槛回归模型进行实证检验。表5估计结果显示，数字经济在不同区间的计量回归值存在明显差异，说明数字经济对区域旅游经济地理空间格局存在显著的非线性影响。

表5 面板门槛回归模型估计结果显示，数字经济对区域旅游经济本地化偏好的影响呈现倒“U”型的非线性关系（列（1））。当数字经济跨过第一门槛时，对区域旅游经济本地化偏好的影响表现出“边际效应”递增的非线性特征，呈现明显的“梅特卡夫效应”。而当数字经济跨越第二门槛时，其影响系数有所降低，表明随着数字经济水平的提升，边际递减效应开始显现。此外，数字经济对区域旅游经济蔓延发展的影响也呈现类似的趋势（列（3））。但是，对于毗邻区域旅游经济发展而言，数字经济仅在较低门槛区间具有显著性影响，较高的数字经济水平并未对其产生积极的影响（列（2））。

进一步，表5 中列（4）、列（5）和列（6）估计结果表明，数字经济对区域旅游经济在地理空间中的本地化聚集、毗邻聚集和蔓延聚集也表现出阶段性差异响应的门槛效应。当数字经济低于门槛值时，对本地化聚集、毗邻聚集和蔓延聚集均具有显著的促进效应。但是，当数字经济值跨过有关门槛值时，显著降低了旅游经济在地理空间中的本地化聚集和蔓延聚集程度，促进了区域旅游经济均衡发展（列（4）和列（6））。

表5 面板门槛回归模型的估计结果

这主要是因为，一是，数字经济下，旅游者借助数字经济及有关应用平台，随时随地将自己的旅游情景和体验转发到微信群、朋友圈和微博等平台，并通过其他平台的分享和连接，给区域旅游经济带来了连锁性反应。大量用户生产内容（User Generated Content，UGC）成为旅游经济价值共创的重要渠道和路径，社区、社群等推动了旅游者与旅游者、旅游者与旅游企业、旅游企业与旅游企业间互动体验的创造。

二是，数字经济使区域旅游经济成为一个开放的系统，更为宽广地理空间的旅游资源被纳入旅游产品和服务价值创造和供给体系中，旅游资源的类型和内容大大增加，区域旅游经济对外部环境及旅游者需求变化的快速响应能力和发展韧性得到提升。由此，围绕旅游者需求，区域旅游经济通过对更为宽广区域范围内旅游资源的整合，实现了几何级数式的创新和发展。

三是，越来越多的旅行社、星级酒店、旅游景区（点）等传统旅游企业利用互联网及有关网络平台重塑商业流程（Vermeulen et al.，2009），以不断创新的产品设计能力与不断完善的服务能力，满足旅游者的动态需求，并通过正反馈来强化该路径依赖，形成了“循环性累积”自我强化式效应，推动了区域旅游经济空间地理格局“扁平化、厚尾式”迭代演变。

但是，对于毗邻区域旅游经济聚集而言，数字经济仅在较低阶段有着显著的影响。数字经济跨越第二道门槛后（列（5）），所带来的“梅特卡夫效应”并未显现，说明数字经济的进一步提升并未对毗邻区域旅游经济合作产生积极的效应。关于信息化设施和交通基础设施计量结果也显示，信息化设施降低了旅游经济本地化聚集、毗邻聚集水平，促进了区域旅游经济均衡发展。而交通基础设施则依然提升了区域旅游经济在毗邻地理空间中的聚集程度，不仅使区域旅游经济在地理空间中的分布格局“变厚”，而且强化了“极化效应”。不过，就这一点而言，交通基础设施依然未抵消数字经济产生的负向效应（列（5））。

4.2 分位数效应检验

迄今为止的计量检验模型中，着重考察的是基于均值回归的计量检验，但是，解释变量的平均影响往往不能涵盖研究的全部内容。那么，在不同区域旅游经济发展和聚集水平上，数字经济是否有着不同表现呢？鉴于此，本文采用Firpo 等（2009）提出的无条件分位数回归方法，对式（6）重新估计，以更加精细化、全面地刻画数字经济等变量在区域旅游经济发展和聚集不同分位点上的影响效应，计量检验结果见表6。

表6 面板分位数计量检验结果

在不同分位点上，数字经济对区域旅游经济本地化偏好和蔓延发展具有显著的差异性影响。其中，数字经济对区域旅游经济本地化偏好的影响程度呈现递减态势，而对蔓延发展的影响趋势则相反，说明数字经济水平的提升虽然普遍推升了区域旅游经济本地化偏好和蔓延发展水平，但是，对更广阔地理空间中旅游经济发展的影响程度呈现相对弱化的趋势。而就毗邻区域旅游经济发展而言，数字经济仅在较低水平上就有显著性影响，这也一定程度上呼应了上文实证结果。

而就区域旅游经济地理空间聚集而言，数字经济依然显著削弱了区域旅游经济本地化聚集程度，且影响程度呈现加强态势，说明数字经济持续降低了区域旅游经济本地化聚集程度，使区域旅游经济呈现相对均衡的地理空间分布格局，这与前文结论一致。而在更高的区域旅游经济本地化聚集程度情形下，数字经济呈现明显的“负马太效应”，对于区域旅游经济本地化聚集程度较高的区域具有更大的调节作用，这是以前未发现的结论。对于区域旅游经济蔓延聚集而言，在较低分位点上，数字经济存在显著的负向影响，且影响程度呈现下降的态势，说明数字经济强化了区域旅游经济扩散效应，削弱了低蔓延聚集区域旅游经济的“极化效应”。但是，在较高分位点上，数字经济效应不再具有显著性，失去了“梅特卡夫效应”。对于区域旅游经济毗邻聚集而言，数字经济在各个分位点上均不具有显著的影响。

信息化设施和交通基础设施在不同分位点的影响依然呈现不同的趋势。信息化设施普遍不再具有显著性，而交通基础设施则依然普遍呈现显著的正向效应，且对具有较高本地化聚集和蔓延聚集程度区域具有更大的影响，对毗邻区域旅游经济聚集程度较高区域具有较小的作用，说明交通基础设施依然提升了区域旅游经济地理空间聚集程度，增强了区域旅游经济发达地区的“虹吸效应”。值得注意的是，交通基础设施的作用仍然未抵消数字经济的负向效应。

5 结论

数字经济的快速发展，促进了旅游者跨区域流动，成为重塑区域旅游经济地理空间格局的基础性力量。鉴于鲜有文献为数字经济如何影响区域旅游经济地理空间格局及其演变提供实证证据，本文将研究论题置于中国“新基建”“信息化建设”场景中，从旅游者流动角度出发，在连续空间中考察数字经济对区域旅游经济空间地理分布格局的影响，并采用严谨的策略对有关命题进行实证检验。

本文计量检验结果表明，数字经济重塑了区域旅游经济地理空间格局。从区域旅游经济发展水平而言，数字经济推动了区域旅游经济蔓延地理空间格局的形成，对区域旅游经济地理空间格局“长尾化”分布形态产生了积极效应。从区域旅游经济空间聚集格局而言，数字经济在推升区域旅游经济整体发展水平的同时，削弱了区域旅游经济地理空间聚集程度，推动形成了“扁平化、厚尾式”地理空间分布形态。进一步的非线性检验证实了上述结论，说明数字经济已成为缓解我国旅游经济区域间发展差距、促进区域旅游经济地理空间格局均衡化的重要机制和途径。更加细微的实证分析发现，数字经济下全国范围内旅游经济协调发展的障碍和难度要远小于毗邻区域，这在一定程度上造成了数字经济效应在全国范围内和省际出现了分异。对于毗邻区域而言，数字经济的影响效应十分有限，对行政地理空间边界的穿透效应不够显著，相邻区域旅游经济依然存在着较大的隔离和竞争态势。

2019 年8 月26 日，习近平总书记在中央财经委员会第五次会议上指出，要“在发展中营造平衡”①习近平，2019.推动形成优势互补高质量发展的区域经济布局，发挥优势提升产业基础能力和产业链水平［N］.光明日报，2019-08-27（01）.。本文可以为探索区域旅游经济发展规律提供全新的视角，对优化旅游业空间布局、促进区域旅游经济均衡发展等有着较强的启示。一是，要深刻认识到数字经济引发的系统性变革已成为旅游经济领域发展的必然趋势，这不仅是推动我国由“旅游大国”向“旅游强国”迈进的根本路径之一，也是推动我国区域均衡发展的重要抓手和途径。二是，要突破以行政地理空间为单位来思考旅游经济发展的惯性思维，找到与区域旅游经济发展规律相匹配的政策体系和治理办法。三是，毗邻区域要树立大局观念，积极突破行政地理空间边界，加强区域旅游经济之间的沟通与协商，降低区域旅游经济合作的障碍和成本，促进旅游经济要素互联互通，探索建立跨行政区划的区域旅游经济发展战略，这也是实现区域经济协调发展、畅通内循环的题中之意。

限于篇幅和研究水平，本文在数据搜集方面依然存在改进空间，研究结论的运用仍需谨慎，未来可以进一步通过其他服务行业的案例研究或定量研究拓展研究结论的普适性。此外，5G 投入商用及云计算、AI、AR、元宇宙等不断革新和突破，本文并没有对此进行针对性分析，这也是日后需要进行专题研究的方向。