边疆地区基础设施对旅游高质量发展的非线性影响及空间溢出效应——基于动态空间杜宾模型的实证分析

明庆忠，邹建琴

（云南财经大学 旅游文化产业研究院，云南 昆明 650221）

党的十九大报告指出当前中国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，传统依靠“铺摊子”“上项目”等要素积累的粗放型发展模式难以为继，转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力，努力实现更高质量、更有效率、更加公平、更可持续和更为安全的高质量发展是当下中国经济建设的主旋律。作为中国国民经济和社会发展中的战略性支柱产业，旅游业已逐渐转变为经济新常态背景下区域“稳就业”和“调结构”的重要抓手［1］，成为满足人民美好生活需要、推动经济高质量发展的有力支撑。依据新经济地理学理论［2］，基础设施作为旅游生产要素流动的主要载体，生成的空间流动效应、产业集聚与扩散效应等既能扩张旅游资源要素的流动规模，又可重构旅游空间结构和资源要素配置方式。Leiper的经典旅游空间系统三元要素认为基础设施既是推动旅游发展的先决条件和有机组成部分［3］，也是衡量区域旅游发达程度与品质高低的重要标志。“十四五”时期，中国旅游业正处于由粗放型向集约型增长转变的关键阶段，高质量旅游产品供给不足、低质量旅游服务供给过剩等问题仍是制约旅游高质量发展的枷锁。《“十四五”文化和旅游发展规划》明确指出，大力转变文化和旅游发展方式，改善旅游地基础设施与旅游产品品质，促进旅游发展“质”的持续提升。随着旅游需求个性化、多元化、高端化发展，基础设施条件已成为评判旅游地质量的重要标准；通过改善基础设施为旅游者提供高品质体验的新趋势日益凸显，并展现出巨大发展潜力。在中国经济由高速增长阶段向高质量发展阶段转变之际，探讨基础设施能否支撑并助推旅游高质量发展，或可为“新基建”科学布局、旅游业提质增效及经济高质量发展推进提供重要启示。

一、文献综述

目前学界系统探究基础设施与旅游发展关系的文章较少，与本文相关的研究主要聚焦在基础设施与经济增长、交通基础设施与旅游发展两方面。

（一）基础设施与经济增长

一方面，学者认为基础设施是国家经济高速增长的“压舱石”和“助推器”，有助于加速生产要素流动，增强企业与人力、资本、技术等生产要素的匹配性，带动区域尤其是欠发达地区、农村等地区经济快速增长［4-5］。同时基础设施可通过优化产业结构、降低企业库存、减少运营成本和生成溢出效应等方式间接推动经济效率提升［6］。此外，部分学者进一步将基础设施分为传统基础设施和新型基础设施，认为以互联网为代表的新型基础设施是中国经济进入高质量发展阶段后为经济转型增长持续作贡献的核心载体［7-8］。另一方面，少量学者研究发现基础设施的经济增长效应存在负外部性，认为基础设施对经济增长的影响不仅受制于边际报酬递减规律，还与基础设施和经济体间的规模、结构匹配度有关，当两者形成较高匹配度时可生成正向促进效应，反之则产生抑制效应，最终与经济增长呈“倒U”形或“N”形关系［9-11］。

（二）交通设施与旅游发展

研究视角主要包括：其一，交通对旅游地的影响，如交通影响下的旅游地空间结构变化、交通网络对旅游地经济增长和效率的影响、旅游地交通服务与旅游效率的耦合协调格局等［12-14］。其二，交通对旅游者的影响，如高铁开通对景点和旅游出行的时空压缩效应、交通对旅游者流动方向与出行意愿的影响、交通加速旅游规模总量增长等［15-17］。其三，交通对客源地和目的地的联通性影响，如交通可达性与旅游经济联系的空间关系、旅游地市场可达性测度、旅游地交通可达性改善对旅游发展的影响等［18-20］。值得关注的是部分学者已将研究视角聚焦到交通等基础设施对旅游高质量发展的影响上，遗憾的是仅限于定性层面探讨［21］。

总的来说，以往研究取得了诸多卓有特色的成果，为本文研究奠定了坚实基础，但尚存薄弱之处：其一，基于复合系统理论，基础设施系统是由交通为主的多种子系统构成的复杂系统，各子系统间存在协同或制约的相互作用关系，某一子系统发展会受其他子系统影响进而对复合系统的整体性功能产生影响［22］；交通网络对旅游发展的影响可能受其他设施子系统影响而出现结论偏差，从基础设施视角切入全面系统检验基础设施网络对旅游发展影响的实证研究亟待完善。其二，现有研究大多论证交通等基础设施对旅游发展的线性化影响，忽略了基础设施不同建设阶段对旅游发展影响的“拐点效应”。此外，以物流网络为核心的基础设施具备较强的空间溢出效应，然而将该因素纳入实证检验的研究较少。其三，欠发达地区尤其是边疆山区旅游发展质量受基础设施影响程度更深，但鲜有文章选择此类地区作为研究区。

基础设施对旅游发展品质的影响存在空间异质性，尤其是旅游资源本底优势明显、旅游发展速度快规模大、基础设施对旅游地建设和经济发展影响最为突出和典型的边疆地区更加明显。深入探究基础设施对旅游高质量发展的非线性影响及空间溢出效应，有利于激发并完善基础设施在边疆地区旅游发展与经济增长中的“推进器”功能，助力边疆地区旅游业高质量发展。鉴于此，本文选择边疆地区云南省作为研究区，借助SBM-DEA模型、熵权TOPSIS法分别测算旅游高质量发展和基础设施指数，同时以2001—2020年云南省16个州市为样本，首次引入动态空间杜宾模型，从传统基础设施和新型基础设施两个视角切入研究基础设施对旅游高质量发展的非线性影响及空间溢出效应，并进一步探究其影响的异质性，以期为边疆地区基础设施优化和旅游业品质提升、高质量发展提供理论参考。

二、研究方法与数据来源

（一）研究方法

1.SBM-DEA模型。Tone提出的SBM-DEA模型全面考虑了生产过程中的期望产出与非期望产出［23］，可有效解决传统数据包络模型（Data Envelopment Analysis，DEA）因径向和角度而导致的投入产出间的松弛问题。SBM-DEA模型计算公式如下［24］：

式（1）中，s-、sg、sb分别代表投入、期望产出与非期望产出的松弛变量；ρ为目标测度效率，取值范围为［0，1］；当且仅当ρ=1，即s-=sg=sb时，目标测度效率是有效的，否则为无效，仍须调整投入与产出以进一步提升目标测度值效率。

2.空间面板模型。忽视变量间的空间相关性与旅游发展规律相悖，易造成模型估计偏误［25］。参考相关研究［26］，将旅游高质量发展的空间滞后项、基础设施的空间滞后项纳入模型；此外，因基础设施在不同阶段对旅游高质量发展可能产生非线性影响，故将其平方项、三次项与空间滞后项均引入方程，构建如下静态空间杜宾模型：

式（2）中，GTFPit表示旅游高质量发展水平；Infit表示基础设施建设水平，其中传统基础设施与新型基础设施建设水平分别用和表示；1β、2β与θ分别表示各解释变量一次项、二次项与控制变量的回归系数；uit、vit与εit分别表示个体固定效应、时间固定效应和随机误差项。

另外，因旅游高质量发展存在惯性特征，故将其滞后一期项纳入方程，在考虑空间溢出效应的同时还可有效解决模型内生性问题，构建如下动态空间杜宾模型［27］：

式（3）中，0β表示时滞效应；1ρ、2ρ、3ρ、4ρ与5ρ分别表示各变量的空间滞后项估计系数。因点估计方法得到的解释变量估计系数可能存在偏差，难以反映真实的边际效应，参照Lesage等的做法［28］，进一步采用偏微分分解法将空间效应弹性系数分解为直接效应（Direct Effect）和间接效应（Indirece Effect）。

（二）变量说明

1.被解释变量。旅游高质量发展（GTFP）为被解释变量。基于系统论，旅游高质量发展系统 是旅游切身利益与经济、社会、人文、生态等系列要素共谋发展、协调互促的综合系统，是五大发展理念的总结与延续，倡导旅游发展过程与结果均保持高质量［29］。旅游绿色全要素生产率来源于旅游高质量发展理念，强调的是以最低的旅游生产要素投入实现最高的经济社会效益等期望产出和最低的资源环境成本等非期望产出的高效率发展，常被学界作为判断区域旅游高质量发展的重要指标［30-31］。因此，采用SBM-DEA模型测算旅游绿色全要素生产率（GTFP）（以下简称旅游效率），并将其作为旅游高质量发展的代理变量，投入、产出指标详见表1。

表1 旅游高质量发展与基础设施评价指标

2.核心解释变量。基础设施（Inf）为核心解释变量。物质、能量与信息（M-E-I）组成世界，保障M-E-I顺畅流动是人类社会生存的前提。基础设施是特定阶段保障M-E-I顺畅、安全、高效流动的软硬件设施网络，可为人类发展提供持久的公共服务支撑［32］，因发展阶段不同可细分为传统基础设施（）与新型基础设施（）。传统基础设施更多是过去发展的成果，主要由公共运输、公用事业设施、健康和教育设施构成；新型基础设施是未来发展的条件，可为M-E-I数字化、智能化与网络化流动提供重要动力，主要涵盖物联网、互联网、人工智能等领域［33］，评价指标详见表1。为避免主观因素影响，采用客观性较强、适用于多指标权重计算的熵权TOPSIS法计算传统基础设施与新型基础设施指数。

3.控制变量。包括：城镇化率（Urb），用城镇人口占区域总人口比重表征；经济水平（Gdp），用人均地区生产总值衡量；人力资本（Hum），用高等教育在校人数占地区人口总量比重指代；政府干预（Gov），用地方政府财政支出占地区生产总值比重表征。

4.空间权重矩阵。其一，距离空间矩阵W1。设定为wij= 1/d ij（i≠j），其中dij使用百度地图中i到j州市用时最短的线路距离表征。其二，经济空间矩阵W2。设定为wpergdp=，其中与qj为i与j州市在研究期间的人均GDP均值。其三，地理—经济空间嵌套矩阵W3。设定为其中ψ为距离矩阵权重，代表了地理邻近性在空间交互作用中的相对重要程度，参考相关研究［34］将其设定为0.5。

（三）数据来源

选择2001—2020年云南省16个州市作为研究单元；NDVI植被覆盖指数来源于中国科学院资源环境科学与数据中心网站（https：//www.resdc.cn/）发布的中国年度植被指数空间分布数据集（2001—2020年），借助ArcGIS10.4软件的掩膜提取工具得到各地级市的NDVI植被覆盖指数；专利授权数来自国家知识产权局专利检索网站（http：//pss-system.cnipa.gov.cn/）；其余数据来源于《中国城市统计年鉴》（2002—2021年）、《云南省统计年鉴》（2002—2021年）、EPS data、经济与社会发展公报（2001—2020年）。

三、空间相关性与模型识别

（一）空间自相关检验

运用空间计量模型测度基础设施对旅游高质量发展空间效应的前提是基础设施和旅游高质量发展均存在空间自相关性。借助stata10.4软件测算2001—2020年传统基础设施、新型基础设施和旅游高质量发展的全局Moran's I指数值（见表2）可知，三个变量空间自相关Moran's I指数均为正值，且多数年份均通过至少1%的显著性检验，基本上可判断三个变量具有较强的空间自相关性。虽然2018—2020年的传统基础设施、2019—2020年的旅游高质量发展未通过显著性检验，但并不能判断任一区域的传统基础设施和旅游高质量发展与相近地区无关，因为不能排除正向和负向空间自相关地区存在相互抵消导致全局空间自相关不显著的特殊情况存在。鉴于此，本文进一步选取2001年、2010年和2020年的传统基础设施和旅游高质量发展变量，借助ArcGIS10.4软件计算两者的局部Moran's I指数值①限于篇幅，局部空间自相关回归结果留待备索。，发现两个变量每年至少有半数以上区域属于“双高”和“双底”集聚范围，共占全部州市的58.33%，进一步验证了传统基础设施和旅游高质量发展均存在空间自相关特征。因此，研究基础设施对旅游高质量发展的影响不能忽视空间因素，采用空间计量模型可有效防止估计偏误。

表2 2001—2020年基础设施和旅游高质量发展的全局Moran's I指数值

（二）模型识别与验证

首先，变量多重共线性与平稳性检验。方差膨胀因子结果显示，变量VIF最大值小于6，不存在多重共线性；采用LLC、Fisher-ADF、PP-Fisher进行时间序列平稳性检验，结果显示均在5%的显著性水平上拒绝原假设，原序列为平稳序列。其次，识别空间面板计量模型的最佳形式（见表3）。三种空间矩阵模式下LM-error检验与LM-lag均达到0.05以上的显著性水平，回归模型应将基础设施建设对旅游高质量发展的空间效应纳入考量；以空间杜宾模型（SPDM）为母体开展的Lratio检验均在1%的水平上拒绝原假设，Wald检验均达到0.05以上的置信度水平，说明SPDM不能简化为SPLM和SPEM。此外，Hausman检验在三种空间矩阵模式中均在1%的水平下拒绝原假设，且为避免不可观测的时间变化影响估计结果，最终选择时空双固定的SPDM进行实证分析。

表3 基础设施建设对旅游高质量发展的空间计量结果

四、影响效应及异质性分析

（一）基础设施对旅游高质量发展的影响效应

1.点估计结果。构造LR统计量检验GTFP-1和W×GTFP-1系数的联合显著性可知（见表4），权重自由度为2的LR统计量估计值分别为：（354.675-18.321）×2=672.708、（3 5 7.2 6 7-2 2.3 4 5）×2=6 6 9.8 4 4、（358.249-28.453）×2=659.592，伴随概率均大于0.001，表明将静态空间杜宾模型扩展为动态模型后解释力明显增强。对比三类空间矩阵，模型3的空间相关系数（ρ）及拟合优度（R2）均高于模型1、模型2，故本文重点关注嵌套矩阵下的动态空间杜宾模型估计结果。

表4 基础设施对旅游高质量发展的空间计量结果

据模型3，旅游高质量发展时滞系数在1%的水平上显著为正，说明旅游高质量发展作为动态、连续的系统存在“滚雪球”效应，前期旅游发展水平高低对当期旅游发展质量具有同向作用效果；旅游高质量发展的相关系数ρ在1%的水平上显著为正，表明旅游高质量发展存在城际互动，本地旅游发展情况会对邻域旅游发展质量产生影响。传统基础设施及其平方项、三次项回归系数分别为2.491、-0.211、0.0058，且均通过1%的显著性水平，说明传统基础设施与旅游高质量发展间存在“促进—抑制—促进”的“拐点效应”；新型基础设施及其平方项系数在1%的显著性水平上分别为负和正，三次项系数为正但未通过显著性检验，表明新型基础设施与旅游高质量发展间存在“抑制—促进”的“拐点效应”。因本文模型设定中包含旅游高质量发展的时空滞后项，其动态空间杜宾模型的空间溢出效应实则为全局效应；当模型设定包含全局效应时，空间计量模型的点估计结果并非代表解释变量的边际效应，依据点估计结果分析各解释变量间的作用效果可能存在偏误［35］，故上述结果仅对基础设施对旅游高质量发展的影响效应作出初步判断。

2.空间效应分解。据表4中点估计结果，借助偏微分分解法进一步测算基础设施对旅游高质量发展的直接效应与间接效应，因模型中包含被解释变量的时间滞后项及时间滞后空间效应项，故直接效应与间接效应又可分为长期效应和短期效应（见表5）。

（1）传统基础设施对旅游高质量发展的影响效应。三类空间权重矩阵下各变量对旅游高质量发展的影响基本一致。地理—经济空间嵌套矩阵下，长短期效应中传统基础设施与旅游高质量发展间的直接与空间溢出效应均存在显著的“促进—抑制—促进”的“N”形曲线关系，印证了上文的初步判断。详而叙之，当传统基础设施指数低于11.29（建设水平为80604.87）①拐点值由回归方程求一阶偏导后令方程等于零求解而得。时，传统基础设施每提升5%，将带动本地旅游质量提升1.202%。究其原因：其一，据古典经济学理论的边际报酬递减规律，发达地区生产要素存量高于欠发达地区，但生产回报率较落后地区低。早期阶段云南省传统基础设施建设快速推进，生产要素流动障碍不断削弱，吸引了大量旅游企业与资本向云南省聚集。据《云南省统计年鉴》数据，云南省实际利用外资金额由2001年的2.1亿美元增至2015年的29.9亿美元，实现了19.37%的年均增速，为当地旅游发展创造了“资本红利”，形成规模效应与资本乘数效应带动旅游质量提升。其二，传统基础设施改善有效联通并拓宽了旅游资源覆盖范围，无形中推动资源要素向外扩散，形成要素的梯度转移与涓滴效应，有助于区域旅游业均衡发展。

当传统基础设施指数介于11.29～13.34区间时（建设水平为80604.87～619641.78），其对旅游高质量发展产生显著负向直接效应（-5.706）。该阶段传统基础设施一定程度上催生了旅游发展的“扩散效应”，但对边缘旅游地而言，吸引到的生产要素无法抵消核心区因占据要素优势而产生的“极化效应”，导致区域间旅游发展差距扩大，这与赵书虹等的研究结论一致［36］。此外，旅游产业过度集聚不可避免地带来“拥挤效应”，云南省作为典型的山地型旅游地，独特的地势特征致使其景区内部与景区间的潮汐式拥挤现象较其他旅游地更为突出［37］，索道排队、游客滞留、拥挤踩踏等问题时有发生，对旅游地形象与游客安全等产生负向影响。

传统基础设施指数越过13.34（建设水平为619641.78）后，其对旅游高质量发展的推动功能再次凸显（系数为0.264）。伴随传统基础设施建设深入，尤其是供给侧结构性改革和乡村公路建设的推进，旅游地产品供给质量与准入度显著提升，客源市场消费潜力进一步释放，旅游效率有所提升。从云南省各州市所处阶段看，截至2020年，仅昆明、曲靖、红河、大理越过第二拐点值，迪庆、怒江仍处于第一拐点值内，其余玉溪、楚雄等10个州市均介于两拐点值之间。

空间溢出效应呈“N”形特征，可能的原因是在云南省大力发展旅游业的背景下，各州市政府为获得上级支持纷纷效仿省级与邻近政府政策推进旅游地传统基础设施建设；在缺乏科学规划和未充分考虑当地资源禀赋特征的情况下，大规模、遍地化建设基础设施短期内有可能改善区域连通性，助推旅游业发展，但长期而言易造成设施闲置、重复建设、过度投资等资源浪费问题，制约旅游效率提升。然而伴随高铁设施建设推进，凭借高铁网络的“弱空间、去地理”功能，旅游客流、资源要素流的空间传导与扩散能力显著增强，释放出空间溢出效应，为邻域旅游提质增效提供不竭动力。

（2）新型基础设施对旅游高质量发展的影响效应。长短期效应中，新型基础设施与旅游高质量发展间的直接与空间溢出效应均存在显著的“抑制—促进”的“U”形曲线关系，影响的正负临界点为7.18（建设水平为1318.62）。2020年云南省各州市仅昆明跨过临界点，逐渐释放出新型基础设施对旅游发展的带动效应；而其余州市均位于“U”形曲线左方，对旅游质量提升形成抑制效应。究其原因：首先，资金不足一直是制约云南省旅游发展的现实困境。新型基础设施建设作为一项系统性社会工程，较传统基础设施建设需更长期且大量的资金投入，如新型基础设施搭建、区域网络化改造、设备实时维护及技术人员培训等都需强大的金融资本作支撑。政府有限的财政支出致使新型基础设施投资对旅游景区开发、旅游企业投入等产生“挤出效应”，迫使部分小型旅游企业因无法得到财政支持而退出市场，制约旅游效率提升。其次，“数字鸿沟”仍是制约旅游发展不可忽视的问题。就“接入鸿沟”而言，根据《云南省统计年鉴》数据，截至2020年云南省固定互联网宽带接入用户比为77.72%、4G移动电话使用人口占比为81.20%，尚未实现移动电话与互联网全覆盖。同时，受地理区位、教育、年龄、收入等因素影响，不同旅游地与结构人群对信息网络使用及熟悉程度存在一定差异，不利于旅游业均衡发展。

空间溢出效应呈“U”形特征的原因可能是，地方政府间资金投资、招商引资等存在横向竞争，区域新型基础设施投资增多一定程度上削弱了邻域的投资力度；当核心旅游地以政策优惠或税收补贴等方式开展招商投资取得成效时，邻近区域为获取竞争优势可能采取模仿策略或更加优惠的措施进行招投资而使区域间陷入“逐底竞争”。随着新型基础设施建设的深入，旅游生产要素与产品体验模式发生改变，为精准获取旅游市场多元化真实需求和享受旅游信息化平台建设红利，旅游企业信息化投资意愿逐渐增强；且新型基础设施建设可产生积极的知识互动、转移与溢出效应，促进高端生产要素在区域间扩散与渗透，为邻域旅游效率提升提供了重要动力。

当下云南省新型基础设施的旅游提质增效功能尚未凸显，但新型基础设施对旅游高质量发展的促进效应临界点（7.8）低于传统基础设施（13.34）。受边际产出递减规律影响，当传统基础设施建设水平足够高时对旅游发展的影响效应会逐渐减弱。可见在保障传统基础设施正常运营的同时充分释放新型基础设施在旅游提质增效中的产出弹性，是云南省未来推动旅游高质量发展的重要选择。

（3）控制变量对旅游高质量发展的影响效应。控制变量中的城市化、地区经济发展水平与政府干预回归系数显著为正，与常规相符。人力资本则产生负向影响，可能的解释是云南省旅游发展存在吸纳旅游人力资源能力弱、旅游就业声望低及高素质人才稀缺、等级景区间人力资源分配不均等结构性失调问题［38］；且受季节性影响，旅游经营者为节约成本经常采取季节性人力资源策略（如使用季节工、临时工等），致使旅游劳动力流动频繁，不利于旅游业稳定健康发展。

（二）基础设施对旅游高质量发展影响的异质性分析

1.规模异质性。因不同规模城市在资源禀赋、经济条件、技术创新、竞争优势等方面存在异质性，基础设施对旅游高质量发展的影响可能因城市规模不同而存在差异。借鉴相关研究［39］，将辖区常住人口数为300万以上的城市界定为大规模城市，将常住人口数介于200万～300万间的城市划为中等城市，将200万以下常住人口数的城市归为小规模城市，回归结果见表6。

表6 异质性估计结果

由表6列（1）～（3）回归结果可知，中等规模城市和小规模城市中传统基础设施与旅游高质量发展分别在10%和5%的水平上存在显著的“N”形曲线关系；大规模城市未通过显著性检验；空间上三类规模城市依次通过1%、5%和10%的显著性水平检验，空间溢出效应呈“N”形关系。可见传统基础设施对小规模城市旅游提质增效的直接影响效应最强；大规模城市则在空间溢出效应中承担主导作用。新型基础设施在大规模城市中的一次项、平方项和三次项分别在10%、5%和1%的水平上显著且依次为负、正和正，与旅游高质量发展间呈“U”形关系，空间溢出效应明显大于直接效应；中等规模城市、小规模城市则均未通过显著性检验。表明新型基础设施对旅游高质量发展的影响主要由大规模城市主导。大规模城市财政充裕，其多年的新型基础设施投资规模效应逐渐凸显；同时该类城市资源要素流动更加顺畅，为新型基础设施网络建设提供了重要的资金、人力与技术等要素保障，有助于旅游质量提升。中等规模城市正面临“新型设施网络投资回报低和传统设施转型升级难”的二元困境，基础设施在旅游质量提升中的效用尚未充分发挥。小规模城市财政不足且投资环境较差，有限的资金投入现状与流通需求实际迫使政府倾向于将更多的资金投入传统基础设施建设，形成投资“乘数效应”，因而该区域传统基础设施对旅游高质量发展的直接影响较强。

2.时间异质性。在估计基础设施对旅游高质量发展的影响过程中，不可避免会受到其他外生冲击影响而使回归结果产生偏差。研究期间云南省旅游发展受到2008年全球金融危机和2016年底沪昆、云桂、昆玉3条高速铁路全线开通两大冲击影响［40-41］。为识别和解决上述问题，本文以2008年和2017年作为时间节点，将研究样本划分为2001—2008年、2009—2020年、2001—2016年和2017—2020年四个时间段，深入剖析金融危机与高铁开通“两大冲击”对基础设施和旅游高质量发展关系的影响，回归结果见表6。

对比表6列（4）、列（5）回归结果发现，全球金融危机前后传统基础设施与新型基础设施对旅游高质量发展的直接效应与空间溢出效应均明显增强。其逻辑在于，在2008年全球金融危机影响下，国家加大基础设施投资以推动经济增长，如加大投资用于铁路、公路、水电、通信网络等基础设施建设。受中央政策调控，云南省基础设施投资增速由2008年的8.6%升为2010年的73.6%，基础设施建设迎来迅猛发展期，大规模缩减交易成本、提升旅游地可达性，为旅游质量改善提供了有力支持。对比列（6）、列（7）回归结果发现，高铁开通后基础设施对旅游高质量发展的空间溢出效应影响增强，但直接效应未通过显著性检验。这验证了本文研究得出的高铁网络可强化资源要素的空间传导与配置能力，并通过客源共享、知识溢出与技术交流等方式促进相近地区旅游质量提升的结论。但值得关注的是，高铁开通带来的流动成本下降可能致使旅游地间出现更多的重合客源市场，验证了孙伟增等得出的“趋同效应”理论［42］；旅游供给端为迎合重合市场需求，往往会提供相同的旅游产品而使区域内部竞争加剧，对本地旅游质量提升不利。

五、结论与建议

（一）结论

在新一轮科技革命到来和旅游高质量发展的时代背景下，强化欠发达地区基础设施与旅游高质量发展的学理认知和实证研究，既是旅游研究值得探究的重要课题，也是缩小边疆地区与沿海地区收入差距、助推中国经济高质量发展的实践需求。文章基于云南省16个州市2001—2020年面板数据，借助SBM-DEA和熵权TOPSIS法测算旅游高质量发展和传统基础设施、新型基础设施指数，并构建多种空间权重矩阵，依托动态空间杜宾模型分别考察传统基础设施和新型基础设施对旅游高质量发展的非线性影响及空间溢出效应，并进一步探究其影响异质性，得到如下结论。

第一，不同空间权重矩阵下，基础设施与旅游高质量发展的直接与空间溢出效应均存在“拐点效应”。其中传统基础设施与旅游高质量发展存在“N”形关系，两个拐点效应值分别为11.29和13.14；新型基础设施与旅游高质量发展呈“U”形关系，影响正负临界点为7.18。截至2020年，云南省仍有10个州市处于传统基础设施抑制旅游高质量发展阶段，而新型基础设施中仅昆明越过影响临界点位于促进阶段。

第二，新型基础设施对旅游高质量发展的促进效应临界点（7.8）显著低于传统基础设施（13.34）；加之传统基础设施对旅游高质量发展的影响受边际效应递减规律制约，伴随建设水平提升其对旅游发展的推动效应将逐渐减弱。因此，调整基础设施投资结构，充分释放新型基础设施在旅游提质增效中的产出弹性，是推动云南省旅游高质量发展的重要选择。

第三，基础设施对旅游高质量发展的影响存在规模异质性。大规模城市在传统基础设施对旅游高质量发展的空间溢出效应、新型基础设施对旅游高质量发展的直接与空间溢出效应中占主导地位；限于“新型设施网络投资回报低和传统设施转型升级难”的二元困境，中等规模城市基础设施产生的影响有限；受传统基础设施投资“乘数效应”影响，小规模城市传统基础设施生成的直接影响效应最强。

第四，基础设施对旅游高质量发展的影响存在时间异质性。2008年全球金融危机后，云南省基础设施建设迅速发展，传统基础设施和新型基础设施对旅游高质量发展的直接与空间溢出效应均明显增强；2016年底高铁开通强化了基础设施对旅游高质量发展的空间溢出效应，但受“趋同效应”影响，其直接影响效应未通过显著性检验。

（二）建议

针对以上研究结论，提出如下建议。

1.传统基础设施应采取差异化建设策略。昆明、曲靖等4个州市已越过传统基础设施对旅游发展影响的第二拐点值，其发展应将改善地区传统基础设施质量与建设效率作为主要目标，规避重复建设、过度投资等资源浪费现象发生。对于无法满足旅游发展需求的低等级基础设施体系应进一步提档升级，包括强化乡村旅游地基础设施投资、疏通阻断运输道路、提高服务设施质量等；对于城市人口密集区和经济实力较强的区域可考虑建设现代化程度高、运作架构完善的高品质基础设施体系，为旅游者创造高质量的旅游体验奠定基础。玉溪、楚雄等10个州市的影响介于两拐点值之间，其发展的当务之急是破除核心旅游地产生的“极化效应”与“拥挤效应”，充分释放高铁网络的资源要素空间传导与配置功能，推动资源要素向边缘旅游地辐射与扩散；构建跨区域基础设施协作建设模式与协同供给平台，以协同、完善的基础设施体系消除市场隔阂，推动旅游者跨区域自由流动。迪庆、怒江则应进一步加大传统基础设施投资力度和总量扩展，创新投融资模式，吸引外部资本投入，力求创建全面的基础设施体系，充分释放传统基础设施网络在旅游高质量发展中的动力功能。

2.强化新型基础设施建设是重要选择。旅游发展应充分发挥财政资金与数字普惠金融的引导与支持作用，调整基础设施投资结构，推动部分传统基础设施投资向新型基础设施转移；积极拓展融资渠道，加大与金融机构的合作力度；增加新型基础设施投资的同时激发中小微旅游企业开展信息化建设的积极性，助推各州市尽快跨越影响临界点，创造新型基础设施在旅游高质量发展中的“数字红利”。然而，值得关注的是由于新型基础设施投资巨大，在投资过程中应量“力”而行，包括合理评估区域人口规模、交通网络密度、旅游者流动规模与频次等现状进行新型网络体系创建，以避免出现新型基础设施建设长期处于亏损状态而制约区域经济与旅游业高质量发展；同时建设过程中还需充分考虑新型网络设施建设导致的环境污染、耕地占用等问题。

3.重视基础设施建设产生的“数字鸿沟”与“趋同效应”等负面影响。首先，应营造良好的新型基础设施建设环境，平衡城乡间、景区间新型基础设施建设，在拓宽新型网络建设广度的同时注意提高其使用深度，弥合不同区域与结构人群的“接入鸿沟”和“使用鸿沟”；在旅游发展过程中应梳理归纳“数字鸿沟”的具体表现形式，从旅游企业、当地居民及旅游者等多元利益相关者层面分析“数字鸿沟”对旅游发展的阻碍与影响，进而在创建网络化设施的同时因地制宜采取应对措施缓解或解决“数字鸿沟”问题。其次，在保持旅游地联合发展的同时，应积极尝试挖掘现有旅游产品体系中缺失或边缘的旅游产品，并将其开发为核心或重要旅游产品，形成差异化产品定位，提升旅游地吸引力。此外，后疫情时代，针对旅游业面临的现实困境，各地应当大力推动旅游存量转型升级；政府应当主导构建适度竞争的政策框架体系，鼓励扶持中小微旅游企业发展的同时，出台更多促进区域内、邻域、短距离旅游消费政策，充分拉动内需，助推旅游业平稳发展。