空间溢出视角下数字经济对旅游业高质量发展的影响

徐玉荟, 贺小荣

(湖南师范大学 旅游学院, 湖南 长沙 410081)

0 引言

改革开放以来,我国旅游业快速发展,逐步成为国民经济的战略性支柱产业.“十四五”旅游业发展规划强调要加强旅游业供给侧结构性改革,推动旅游业向高质量发展转型.现阶段我国旅游业发展规模持续扩大、消费结构不断升级,对经济增长的贡献度越来越高,却仍然面临产业结构不合理、新业态培育不足、转型缓慢等问题,2020年旅游需求锐减,旅游业发展受到重大冲击.数字经济作为撬动全球经济增长的新杠杆,通过改变旅游产业链特征和优化旅游运营等对旅游发展产生了深远影响[1].数字化转型助力旅游业加速复苏,赋能旅游经济增长,实现旅游业新旧动能转换[2],是旅游业创新的重要引擎和必由之路[3].数字技术贯彻整个产业链,“数字旅游”使传统旅游超越地理限制,实现海量游客和服务供应商等旅游利益相关者在虚拟空间上的聚集和互动[4].数字经济背景下,旅游活动场域得以扩展,数字经济对旅游发展的空间效应逐步显现.从空间溢出视角研究数字经济和旅游发展质量的关系,有助于优化数字资源和旅游生产要素的空间布局,联动整个产业链高质量协同发展[5].

“数字经济”的概念最早由Don Tapscott于1996年提出[6].目前对数字经济的研究主要集中在两个方面:一是理论研究.数字经济最早被认为就是互联网经济、信息经济,随着信息技术进步,其内涵和外延都在不断发生改变.学者对其概念界定和发展水平测度做了大量研究.二是实证研究.现有研究发现数字经济能够有效促进区域经济增长[7]、降低碳排放[8]、提高企业生产效率[9]等.高质量发展是现阶段旅游业发展的重要方向.学术界多关注其发展水平测度和发展路径研究.如王彦君等[10]从乡土文化、经济活力和民生保障三个维度测度黄河流域乡村旅游高质量发展水平;孙晓等[11]基于新发展理念五个维度测度中国旅游经济质量整体发展水平.关于发展路径,目前研究主要基于生态文明背景和文旅融合背景,通过提升旅游环境和服务等的质量、促进文化创意、打造品牌特色等助力旅游业高质量发展.

有关数字经济对旅游发展质量的影响,现有研究多围绕宏观、微观两个视角开展.宏观方面主要聚焦于数字经济赋能旅游业高质量发展的路径、数字治理推动旅游服务高质量发展:魏鹏举[12]认为文旅融合是数字经济背景下旅游业高质量发展的历史机遇;陈曦等[13]探究了数字治理对旅游供给体系高质量发展的影响因素.微观方面主要聚焦于乡村旅游高质量发展、遗产地旅游高质量发展:刘科文等[14]提出基础设施数字化,以数字经济赋能黑龙江乡村旅游高质量发展;吕倩等[15]对苏北文化遗产地旅游现状进行研究,提出要增加数字化旅游项目等助力旅游高质量发展.总体来看,第一,现有研究多聚焦于数字经济对旅游经济的影响,而研究数字经济对旅游发展质量影响的文献较少,且多从理论层面分析赋能路径,较少研究进行实证检验;第二,较少考虑到数字经济的网络外部性,从空间溢出视角探究其影响效应.因此,本文基于已有研究从空间溢出视角出发构建数字经济影响旅游发展质量的机理,通过空间杜宾模型实证检验数字经济对旅游高质量发展的影响和空间溢出效应,同时对其进行空间异质性分析,以期促进区域协同发展,为数字经济和旅游产业深度融合提供政策启示.

1 理论分析

中国信息通信研究院数据显示,2021年数字经济占GDP比重达到45%,在国民经济中的地位越来越重要.云计算、物联网、大数据等的广泛使用加速了数字经济蓬勃发展,旅游业的生产方式及其要素组合方式都发生了巨大变化.

数字经济从供需两侧赋能旅游业高质量发展.在供给侧,数字技术的应用可以帮助旅游企业开发新产品、新服务、培育多样化的旅游商业模式[16];数字经济的发展可以帮助旅游企业优化供应链管理,通过了解市场需求和消费者行为,优化旅游产品的设计,提高资源利用效率和降低运营成本;互联网拓展了旅游企业产品交易的时空范围,为旅游企业提供了更多的销售渠道,实时交易驱动旅游业效率提升[17].在需求侧,数字媒介帮助旅游者在非惯常环境中获得旅游产品消息,缓解了传统经济背景下信息不对称造成的资源配置扭曲现象,极大降低旅游者的信息搜集成本,旅游有效需求得以增加[18];大数据分析工具有效帮助传播旅游目的地形象与构筑用户精准画像,从海量数据中精准预测旅游消费需求,满足消费者对个性化、便捷和互动性的需求,提供更高质量的旅游体验[19].

数字经济的网络外部性以及创新效应使其具有空间溢出效应.数字经济通过技术溢出与知识溢出共同作用于旅游高质量发展.首先,一方面数字经济的技术外溢促进了旅游业的数字化转型.各种数字化工具的应用提升了旅游产品和旅游服务的质量以及竞争力.另一方面,数字经济打破了时空限制,数字技术的发展削弱了企业之间以空间关系为联系纽带的作用[20].技术外溢开始促进旅游业与其他相关行业跨界融合,例如与金融支付行业融合,提供快捷方便的支付服务,减少游客时间成本.其次,可编码形式的知识和不可编码缄默知识通过文字、视频等数字技术实时传播[21],数字经济的知识溢出效应帮助邻近地区旅游企业学习成功经验,总结经验教训,提高相邻地区旅游发展质量.

2 研究设计

2.1 变量选择与数据来源

2.1.1 解释变量

本研究的核心解释变量为数字经济(dig).已有学者对数字经济水平的测度开展了大量研究.结合相关数据可获得性并借鉴赵涛等[22]、吴丹丹等[23]的研究成果,从数字基础设施、数字产业发展和数字普惠金融三个层面选取一系列指标来构建指标体系,借助熵权TOPSIS法测度综合得分.数字基础设施是数字经济发展的基石,采用光缆密度等五个指标来衡量;数字产业的发展对数字经济发展具有重要的推动作用,选取电信业务总量、软件业务收入、互联网上网人数占比和信息服务从业人员占比等四个指标表征;数字普惠金融是驱动经济高质量发展的关键[24].参考北京大学数字金融研究中心发布的数字普惠金融指数,选用数字金融覆盖广度、使用深度和数字化程度来表示.

2.1.2 被解释变量

旅游业高质量发展(tour).高质量发展涉及范围广泛.旅游业高质量发展是指在新发展理念的指导下,通过创新、协调、绿色、开放和共享的方式,实现旅游业的可持续发展和提升旅游体验的目标.结合相关数据可获得性并借鉴已有研究成果[25-26],从创新、协调、绿色、开放、共享发展质量这五个维度来构建指标体系(见表1),并借助熵权TOPSIS法测度综合得分.创新发展中人力和资金是旅游业高质量发展的基础和保障,理论创新能够驱动科技创新和技术进步来提升旅游业竞争力,实现高质量发展;协调发展注重不同地区、不同产业之间旅游资源的合理配置和协同发展;绿色发展既强调减少旅游业对环境的负面影响,又注重良好生态环境的建设;开放发展要求通过旅游业的发展促进不同文化之间的交流和融合,传播本国文化,增加文化软实力,同时加强与其他国家和地区的旅游交流和合作;共享发展不仅要注重公共服务共享,提高旅游服务的效率和质量,还应该让旅游业的发展服务于民生,实现民生共享.

表1 旅游业高质量发展评价指标体系

2.1.3 控制变量

新古典经济增长理论认为经济增长取决于资本积累和技术进步.在旅游发展中,人力资本和经济发展水平可以视为资本积累的一部分,高水平的人力资本能提高旅游企业生产效率和创新能力;经济发展水平提高能刺激消费,提高旅游产品质量.城镇化和环境规制可以被视为技术进步的一部分,城市化引入新的城市规划,可改善地区的产业结构;环境规制引入技术方法,有助于旅游可持续发展.参考金红燕等[27]、时朋飞等[28]、麻学锋等[29]的研究,选择如下控制变量.

(1)人力资本(hum).旅游产业人力资本存量与旅游产业的服务水平和信用水平息息相关.提升人力资本能够提高从业人员技能、引入先进管理理念,推动旅游业创新和技术进步.人才力量是未来旅游效率提升的重要驱动力[30].教育是提高人力资源质量的决定因素,以六岁及以上人口中大专及以上水平人口的比重来度量[31].

(2)经济发展水平(gdp).地区经济发展水平能够有效拉动旅游经济[32],实现地区经济与旅游经济的良性互动.经济发展水平提高离不开金融和政策支持.金融支持提供资金,助力旅游业投资和创新.政策为旅游发展提供良好环境以及政策激励.以人均地区生产总值来表示.

(3)城镇化率(urb).城镇化过程中人口流动性和人口规模不断扩大,通过扩大内需,提高居民消费水平、优化旅游消费结构;城镇化带来旅游产业集聚,推动了旅游业转型升级,对旅游产业竞争力提升有显著的正向影响[33];城镇化也会带来环境污染和资源压力,对旅游效率产生负向影响[34].以城镇人口占总人口比重度量.

(4)环境规制(eri).旅游业发展对自然资源禀赋有较高的依赖性,制定环境规制能够有效保护旅游目的地生态环境,提高旅游业品质.环境规制强度提高能给旅游产业竞争力带来“激励效应”[35],以环境污染投资治理总额来表示.

2.1.4 数据来源

鉴于数据可获得性,本研究选取2011—2019年全国30个省区市的数据,并对所有数据取对数处理消除异方差影响.所有指标数据均来源于《中国旅游统计年鉴》《中国文化和旅游统计年鉴》《中国文化文物和旅游统计年鉴》《中国环境统计年鉴》《中国统计年鉴》、各省份统计年鉴以及各省的国民经济和社会发展统计公报.

2.2 空间计量模型构建

根据理论分析,数字经济对旅游业高质量发展可能存在空间溢出效应,故采用空间计量模型进行研究.

2.2.1 空间权重矩阵设定

根据地理学第一定律可知,相近的事物更相关,区域间的联系程度会随着距离的增加而降低.鉴于此,本研究选择反距离空间权重矩阵来度量区域间的空间距离,具体设定方式如下:

式中:dij表示不同区域间的距离.距离越远,联系程度越小,权重越小.

变量均存在空间自相关性才能运用空间计量模型进行后续一系列分析.通过全局Moran’s I检验全国30个省区市的数字经济和旅游业高质量发展两个系统是否存在空间自相关.

2.2.2 空间计量模型构建

空间杜宾模型同时考虑数字经济和旅游业高质量发展的自相关性,构建如下模型估计数字经济水平对旅游业高质量发展的空间影响:

式中:i、t分别表示省份、年份;Xit、Yit、Zit分别表示i省份t年的数字经济、旅游业高质量发展以及控制变量;Wij为空间权重矩阵;ρ、β和φ分别表示空间自回归系数、数字经济回归系数和空间滞后项系数;μi和νt分别表示个体效应和时间效应;εit表示随机扰动项.

3 数字经济水平与旅游业高质量发展的时空演化特征

3.1 时序演化特征

由表2可知2011—2019年数字经济水平整体上呈现上升趋势,增幅为251%,表明数字经济发展高歌猛进,数字经济水平迅猛提升,有关数字经济发展措施取得显著成效,尤其是2015年数字经济上升为国家战略,数字经济水平迅速提高.东部地区数字经济水平高于全国平均水平,从2011年0.14提升到2019年0.4,增幅为194%,是我国数字经济发展的高地;中、西部地区以及东北地区数字经济水平低于全国平均水平,但发展速度较快,增幅高达392%、342%、235%.

表2 数字经济和旅游业高质量发展水平发展趋势

2011—2019年旅游业高质量发展水平整体也呈现上升趋势,增幅为47%,表明研究期内旅游业发展质量保持较高速增长.东部旅游业高质量发展水平高于全国平均水平,这是由于东部地区基础设施条件较好,自然资源丰富;在西部大开发等政策支持下,西部地区旅游业增长速度为90%,远超东部地区25%的增速;东北地区由于缺乏开发导致增速最慢,涨幅为39%.2013年国家发展改革委鼓励采用物联网、大数据等新技术,2014年“大数据”首次写入政府工作报告,2015年数字经济上升为国家战略.在2013到2015年间,旅游高质量发展水平也迅速提高,其中全国旅游发展质量增速为17.1%,超过上一年的4%;中、西部增速分别为23.3%、26.2%,远超上一年的6.3%、8.5%.数字经济加速了旅游业向高质量发展.

3.2 空间演化特征

为了进一步分析区域内数字经济和旅游业高质量发展水平的空间格局演变特征,选取2011、2015、2019年的截面数据,使用ArcGIS10.8软件的自然断点法将其划分为五个等级(见表3).

表3 数字经济水平和旅游业高质量发展水平空间格局

从数字经济发展水平来看:(1)整体上,数字经济发展在研究期内均呈现出明显的空间分布差异,即东部地区处于高值区、中西部始终处于中低值区;(2)2011年,数字经济水平整体偏低,只有八个省份处于较高值区和高值区,其中高值区有北京、江苏、上海和广东;(3)2015年,数字经济上升为国家战略,东部沿海地区凭借地理位置优越、产业基础相对雄厚以及创新创业氛围浓厚等优势实现率先发展,与中西部地区拉开差距,两极分化格局明显.高值区稳定在北京、江苏、上海和广东等省;(4)2019年,东中西联动发展,北方省份整体水平低.2016年中共中央发布《国家信息化发展战略纲要》,明确提出要加大对中西部地区信息化的支持力度,促进信息技术在中西部地区广泛应用,中西部数字经济水平有所提升.

从旅游业高质量发展水平来看:(1)整体上,旅游业高质量发展水平呈“东高西低”,空间分布上不均衡;(2)2011年,22个省份处于中低值区,占总体的2/3,旅游业发展质量相对较低.旅游发展质量高的区域主要集中在北京、江苏、浙江、广东等经济发达省份;(3)2015年,区域间发展非均衡性有所改善,大部分省份都处于中值区和较高值区,发展水平等级相近的省份逐渐连接成片,北京、江苏、浙江的旅游发展质量由高值区退化到较高值区;(4)2019年,地区整体发展水平提高,江苏、浙江重新返回高值区,湖南和上海首次进入高值区,西部地区四川、云南也实现了圈层突破.

4 实证检验结果分析

4.1 空间相关性检验

通过Stata16.0对全国数字经济和旅游业高质量发展水平进行相关性检验,结果如表4所示.研究期内两系统Moran’s I均为正值,且数字经济全部年份均通过了10%的显著性水平检验,旅游业高质量发展全部年份均通过了1%的显著性水平检验,表明其存在显著的空间正相关性,即空间聚集特征明显,需要进一步分析数字经济对旅游业高质量发展的空间效应.

表4 数字经济与旅游产业高质量发展的 Moran’s I

4.2 空间计量模型选择

首先,采用LM检验,可以看出,SEM模型和SAR模型都表现出较高的显著性,说明两种模型都适用,因此选择两者结合的SDM模型;其次,Hausman检验拒绝随机效应的原假设,选择固定效应;最后LR检验和Wald结果均在1%的水平下显著,表明SDM模型优于SEM模型和SAR模型,故本文选择具有固定效应的SDM模型.

4.3 空间杜宾模型的估计结果

表5首先进行OLS回归,结果表明数字经济对旅游业高质量发展的影响系数为正,且通过了 1% 水平下的显著性检验,表明数字经济能够显著促进本地区旅游业高质量发展;数字经济的空间滞后项系数也显著为正,表明数字经济对改善外部各省市旅游发展质量也发挥重要作用.究其原因,可能来自以下两个方面:一方面释放数字经济红利效应,有利于优化资源配置,提高旅游企业的竞争力.另一方面,数字经济以信息技术和数据作为关键生产要素,通过数据共享可以加快生产要素流动速率;数据要素赋能旅游业传统生产要素,提高全要素生产率,推进旅游产业数字化转型,助力旅游业高质量发展.与此同时,数字技术融入旅游业发展过程中,旅游业与其他产业跨界融合,培育出了新业态、新模式,产业规模也在不断扩大.

表5 SDM估计结果效应分解

从控制变量看,人力资本和经济发展水平空间滞后项系数呈负向关联,说明人力资本和经济发展水平都会显著抑制邻近地区旅游业高质量发展;城镇化率的空间滞后项系数正向显著,说明推进城镇化进程能够有效促进邻近地区旅游业高质量发展;环境规制对本地区有显著的正向影响,可能是加大对污染的投资治理力度有利于旅游企业精细化、品质化经营.

4.4 空间效应分解

空间杜宾模型测度出的影响系数只能初步判断数字经济对旅游业高质量发展的大致影响方向,并不表示空间溢出效应大小,因此需要进一步将空间效应分解为直接效应、间接效应和总效应(见表5).

从直接效应上看,数字经济影响为0.974,在1%的显著性水平上通过检验,表明数字经济能显著提振本地区的旅游业高质量发展.数字经济水平每提高一个单位,本地区旅游高质量发展水平提高0.974%.从供给侧来看,一方面数字经济为旅游业带来了许多新的业态和产品.首先,数字经济推动了旅游业的在线化和智能化发展.通过互联网和移动互联网技术,旅游企业可以将产品和服务在线化,提供便捷的预订、支付和体验.其次,数字经济还推动了旅游业的虚拟现实和增强现实技术的应用,为旅游者提供身临其境的旅游体验.另一方面,数字经济发展优化了企业的供应链管理.旅游企业建立信息化系统,实现供应链信息化管理,及时了解市场需求,调节策略,提高管理运营效率.从需求侧来看,电子商务平台、社交媒体等帮助游客了解旅游产品信息,降低了游客的信息搜集成本;同时,游客反馈也能让企业及时调整产品和服务.从间接效应上看,数字经济水平的影响系数为正且通过1%的显著性检验,数字经济水平每提高一个单位,邻近地区的旅游业高质量发展就会提高4.634%,占总效应的80%,数字经济的溢出效应远大于其本地效应.数字经济通过数字化、智能化,加速旅游业生产要素流动,可以最大化挖掘和释放旅游资源的数据价值,旅游数据的开放共享促进技术溢出,旅游活动打破了时空限制,本地区数字经济活动对邻近地区产生示范效应,周边地区向旅游发展质量高的地区看齐,从而提升邻近地区的旅游业高质量发展水平.因此数字经济对本地和邻地的旅游发展质量都有显著的正向推动作用.

控制变量中人力资本的直接效应、间接效应和总效应都显著为负,表明人力资本严重阻碍了本地区和周边地区旅游发展质量的提升.旅游业是劳动密集型产业,人力资本的数量和质量直接影响旅游业的发展质量.人力资本的受教育程度不同对旅游业发展的影响也不尽相同.鉴于本研究所选的人力资本是六岁及以上人口中大专及以上水平人口的比重,说明高等教育对旅游业的发展有着显著的抑制作用,这也体现目前旅游人才以中低层次为主,受过高等教育的旅游人才紧缺.由于旅游行业整体就业环境不佳,收入不稳定,高校旅游相关专业招生较少,且存在大量学生转专业的现象,导致旅游业高等教育人才稀缺,不利于旅游业发展.

经济发展水平的间接效应和总效应显著为负值,表明经济发展水平阻碍了周边地区旅游高质量发展.城镇化率的间接效应和总效应都正向显著,说明城镇化率对邻近地区旅游业高质量发展呈现促进作用.

4.5 稳健性检验

上述研究说明了数字经济水平对旅游业高质量发展有显著的提升效应.为了保证研究结论可靠性,进行稳健性检验,结果见表6所示.

表6 稳健性检验

4.5.1 内生性检验

鉴于现实问题的复杂性,无法找到所有能影响旅游业高质量发展的解释变量,遗漏解释变量的现象是无法避免的.Hausman检验拒绝所有解释变量都是外生变量的原假设,说明存在内生解释变量.为了缓解内生性,本文将滞后一期的数字经济水平作为工具变量嵌入2SLS 模型中进行回归分析.同时,采用滞后一期的数字经济水平恰好识别并且通过了弱工具变量检验,由结果可知模型中引入该工具变量后,研究结果依然稳健.

4.5.2 替换空间权重矩阵

将地理距离矩阵更换为邻接矩阵,设定方式如下:

更换矩阵后的结果与前文所得结论基本一致.

4.5.3 增加控制变量

高血压是心血管疾病的一种,其主要的特征为动脉血压水平升高,已经是对人们健康造成威胁的主要疾病之一。大量研究显示,对高血压患者的血压水平进行控制,可以减少患者出现肾脏衰竭、心肌梗死、心力衰竭、脑中风等的几率[3]。

旅游产业集聚通过各类资源在空间上的汇集,一方面有利于企业优化对资源的配置,另一方面能够联动整个产业链协同发展,在促进旅游经济增长的同时,也加速了旅游企业的转型升级,本研究增加旅游产业集聚(tia)作为控制变量.表6显示增加旅游产业集聚后,数字经济对旅游业高质量发展的影响系数为0.886,在1%水平上显著,表明结果有较好的稳健性.

综上,以上不同稳健性检验结果中各变量系数的符号和显著性均未发生变化,证实了数字经济对旅游业高质量发展具有显著提升作用.

4.6 质性分析

为检验数字经济水平是否对不同地区的旅游发展质量产生不同影响,本研究对东部、中部、西部和东北四个地区进行了回归分析(见表7).可以看出,东部地区和西部地区的影响系数与全国整体样本一致.东部地区的提升效应不如西部地区,可能因为是随着经济水平提高,数字经济对旅游业高质量发展的边际作用减弱.中部地区的影响系数为负但并不显著,说明中部地区数字经济水平对旅游业高质量发展有抑制作用,但这种作用不明显.东北地区的影响系数显著为负,东北地区的数字经济水平不能促进旅游业高质量发展,反而起到抑制作用,造成这种情况的原因可能是东北地区经济发展较为落后,加大对数字经济的投入力度,会对旅游业的发展形成“挤出效应”,从而抑制东北地区旅游业高质量发展.

表7 分地区数字经济对旅游业高质量发展的影响

5 结论与建议

5.1 结论

鉴于当前少有文献探究数字经济水平与旅游高质量发展间的关系,为了在数字经济背景下提升旅游业生产要素组合效率,优化旅游资源配置,推动供给侧结构性改革,加速旅游业转型升级.本研究在理论分析数字经济水平对旅游业高质量发展的影响机制基础上,以2011—2019年30个省市为对象,利用熵权TOPSIS测算二者发展水平,基于空间杜宾模型探究数字经济水平能否提升旅游发展质量,得出以下结论 :

(1)在研究期内,我国数字经济和旅游业高质量发展均呈现明显的空间分布差异,两系统水平都在稳步上升,在空间上都存在显著的正相关性,发展格局均呈现由“东高西低”向“北部塌陷”转变,发展重心始终集中于东部沿海地区.

(2)空间杜宾模型检验结果证明数字经济水平能够有效提升旅游业高质量发展水平,直接效应为正,即本地区的数字经济发展可以从供需两侧直接促进该地区的旅游业高质量发展;间接效应也为正,即邻近地区数字经济的发展有助于提高该地区旅游业的发展质量,邻近地区的数字经济推动其本身旅游业的高质量发展,再通过技术、知识溢出助推本地区旅游业发展质量提升.

5.2 建议

基于以上研究分析,为了发挥数字经济对旅游业高质量发展的提升效应,实现我国旅游业高质量发展,提出建议如下:

(1)因地制宜,缩小地区发展差异.我国数字经济和旅游高质量发展水平空间差异明显,要缩小地区差距,因地制宜采取措施.对低值区,加强数字基础设施建设,补齐基础设施建设短板;加强旅游基础设施建设,完善旅游公共服务设施.对较低值区,推进数字产业集聚,加大资金投入力度;提高旅游服务质量,结合地区资源优势开发特色旅游产品.对中值区,加大对数字化人才培养力度,鼓励企业创新;开发多元化旅游产品,打造独特旅游品牌.对较高值区,鼓励企业加大研发和创新力度,推动各行各业数字化转型;发展高端旅游市场,提供高品质服务.对高值区,培育数字经济高新技术产业,提高核心竞争力;鼓励生态旅游、康养旅游等环境友好型旅游模式,为旅游可持续发展提供保障.

(2)合作共赢,促进数字赋能旅游高质量发展.首先,旅游企业要加强与数字技术企业的合作,共同研发数字化旅游产品,丰富旅游者体验;利用数字技术精准预测旅游者需求.其次,要加强旅游企业间的合作.相较于直接效应,数字经济的空间溢出效应更显著,要加强相邻企业间的交流合作力度,鼓励相邻地区企业间进行数据开放连接共享.最后,旅游企业要加强和教育机构的合作.人才是第一资源,旅游企业要与教育机构合作共同培养数字化人才,创新高校对旅游专业人才培养模式,持续为旅游业发展输送高质量人才.

(3)加快数字经济和旅游产业深度融合.政府出台相关政策,鼓励数字经济与旅游业的融合发展,如提供税收优惠和财政支持等.数字技术加速了信息的传播和交流,同时也使信息的边际成本几乎趋近于零.旅游企业可以建立综合性的数字旅游平台,整合各类旅游资源和信息,提供在线预订、导航、推荐等服务,促进旅游资源的优化配置和合理利用.数字经济打破了传统旅游产业的时空限制,实现了游客消费线上线下融合.旅游企业可以推出数字化旅游产品,如虚拟现实旅游、增强现实导览等,提供更丰富的旅游体验.