长江经济带发展战略对旅游经济产出的影响机制

[关键词]长江经济带发展战略;旅游经济产出;双重差分模型;安慰剂检验;中介效应模型

0 引言

《“十四五”旅游业发展规划》指出，要发挥旅游业综合带动作用，释放“一业兴、百业旺”的乘数效应[1]。近年来，旅游业在促进经济发展和带动人口就业方面作用愈加突出，同时旅游产业成功推动如制造业和高科技产业等在内的众多经济增长点融合提升，并将各区域间超强消费能力向外输送，拓展资本要素跨区域流动，成为缩小东西部经济发展差距的重要产业[2]。旅游业发展环境不断优化，发展状态向好，但区域间人口和供给差异愈发阻碍区域间的旅游合作，尤其当旅游企业数字化转型等机遇突现时，由于东西部在发展机遇利用上存在异步问题，旅游产业发展不平衡、不充分问题就会被放大。旅游新业态的产生需要区域间先进理念和发展趋势的深度交流融合，在区域间旅游要素适配程度较高时，其开展旅游合作会更加顺畅。

2013年7月，习近平总书记在武汉调研时提出要把长江全流域打造成黄金水道。2014年9月，国务院颁布《关于依托黄金水道推动长江经济带发展的指导意见》，指出依托黄金水道有利于形成上中下游优势互补、协作互动格局。长江经济带覆盖上海、江苏、浙江、安徽、江西、湖北、湖南、重庆、四川、云南和贵州共11省市，人口、经济总量均超过全国的40%。2019年，长江经济带共接待游客81.18亿人次，实现旅游总收入10.63万亿元，相较于2014年分别增长83.54%和146.06%[3]41。长江经济带发展战略在全局范围加强统筹合作，能显著促进区域旅游产业间协调联动。因此，在探寻旅游产业快速且高质量发展过程中，长江经济带发展战略的实施对旅游经济产出来说是否是一个契机，如何才能识别其中的影响机制，进而发现隐藏的策略启示，对推动旅游产业高质量发展具有重要意义。

旅游经济产出是关乎旅游产业兴衰的重要命题，近年来国内外涌现大量研究。已有研究主要集中在以下方面：一是旅游产业测算，如旅游经济韧性[4]、旅游效率测算[5][6]1398 和旅游发展潜力测算[7]，以上文献将旅游经济作为旅游产出，通过构建指标体系进行综合测评。二是旅游经济及相关衍生内容时空演化，其中以旅游经济为主[8-9]，旅游经济适应性等衍生内容相对较少[10]，研究思路为在对旅游经济测算后，主要通过地理信息系统分析（GeographicInformation System，GIS）等方法进行空间特征分析，同时部分研究涉及研究区域差异和经济社会等影响因素的阐述。三是旅游经济网络结构，通过修正引力模型构建网络，网络中方向和权重依研究内容进行调整，进而借助社会网络分析研究旅游经济空间整体网络、个体网络和模块特征[11-12]。四是旅游经济融合发展，主要从二元系统出发，一方面从可持续发展角度，研究旅游经济与生态文明[13]、城市生态韧性[14]和生态环境[15]耦合协同发展;另一方面基于理论分析，研究诸如陶瓷文创等产业与旅游经济融合发展路径[16]。五是旅游经济影响机制，如交通网络发展对旅游经济具有复杂作用[17-18]。此外，部分学者从产业发展角度，如体育文化资本[19]和公共文化服务示范区[20]，对旅游经济的影响机制展开实证分析，并对空间溢出和地区异质进一步研究。

对于长江经济带发展战略，学术界研究颇丰，且集中在实证研究。已有研究证实该战略在绿色创新[21]、民生福祉[22]62 和生态资源等[23]方面均具有显著提升作用。此外，关于其他区域重点发展或一体化战略，如市场一体化等同样表现出对区域发展的促进作用[24]。同时，在区域一体化与旅游产业上，主要围绕旅游经济增长[25][26]36、城市旅游发展[3]42 和旅游产业效率[6]1399 等主题展开。而对于长江经济带发展战略的实施能否促进旅游发展这一相关主题也已有学者关注。不过，在相关研究中，较少有学者基于旅游综合产出视角进行研究，大多是采用旅游收入等单一指标来衡量旅游发展，进而开展实证分析。旅游本身属于综合产业，单一指标存在无法全面衡量旅游产业产出等问题。同时，在研究区域选择上，主要集中在省级或城市面板数据，鲜有研究从不同行政区域展开实证，且实证手段不够全面，论证严谨性需进一步提升。此外，对影响机制和异质性挖掘不够深入，未能充分考虑长江经济带发展战略的区域协同发展、产业链条稳定和减污扩绿内涵等问题。

基于此，本文基于2008—2019年中国246个城市的面板数据，运用综合评价方法和双重差分模型，研究长江经济带发展战略对旅游经济产出的影响机制和异质性。本文可能的边际贡献如下：第一，对旅游经济产出采用综合评价方法，在战略实施的促进作用上从数据和回归模型进行更为全面的评估;第二，引入更多稳健性检验手段，如增加安慰剂检验类型，兼顾内生性处理，同时对影响机制的稳健性予以考虑;第三，增加异质性分析广度，从城市区位、环保力度和旅游资源多角度展开;第四，紧密围绕长江经济带发展战略内容，将信息流通、经济集聚和产业韧性纳入影响机制，对旅游经济产出进行全方位理论实证分析，以期为长江经济带发展战略与旅游产业高质量发展提供参考。

1 理论分析与研究假设

1.1 长江经济带发展战略与旅游经济产出

长江经济带发展战略具有明显的区域性特征，其优势在于能够优化旅游资源配置，通过区域内统一协调来避免各旅游利益主体间的恶性竞争[27]。总体来说，根据空间经济理论和产业集聚理论，长江经济带发展战略促使旅游产业通过跨行政区域合作的方式，提升旅游资源配置效率，降低旅游产品市场化运行成本。将旅游产品和游客市场集聚在区域内形成规模效应，从而促进旅游产业集成化和专业化，同时，推动旅游要素发挥空间溢出效应，在各主体社会活动中自发地促进旅游经济产出[28-29]。一方面，从旅游产品来看，长江经济带发展战略的实施，能够统筹城市间旅游发展，促使城市间旅游供给更为协调一致，尤其是在对核心吸引物的共同开发，切实避免旅游同质化现象，如长江国际黄金旅游带等旅游线路和旅游产品。此外，长江经济带发展战略坚守生态红线，坚持城市生态共治[30]230，有助于核心旅游吸引物的可持续发展，丰富旅游产品结构体系，从而促进旅游经济产出。另一方面，从旅游服务来看，长江经济带发展战略同样包含区域交通一体化建设，在整体上对城市间交通基础设施予以规划，更能加强城市间的旅游联系，进而为旅游流的输入和输出以及旅游产品可达性提供便利条件，弱化区域旅游品牌孕育障碍，提高旅游供给水平。

基于上述分析，本研究提出假设1。

H1：长江经济带发展战略实施显著促进旅游经济产出。

1.2 城市经济集聚中介机制

长江经济带发展战略能够通过增强城市经济集聚，促进旅游经济产出。一方面，长江经济带发展战略的实施能够完善区域内公共基础设施[31]，而任何经济结构的发展均离不开基础设施服务。在此基础上，社会生产活动更倾向于围绕基础设施展开，进而催动社会生产过程不断循环，推动城市经济集聚。此外，社会生产过程循环会产生新的生产要素，促使经济进一步集聚。另一方面，由长江经济带发展战略引致城市经济集聚后，会反推城市积极建设路网等基建项目，提升旅游服务供给能力[32]。同时，由于城市经济集聚初具水平，经济步入高质量发展阶段，产业间竞争和未来经济形势要求淘汰落后产能[33]，旅游环境得到长久保护，而上述结果恰恰是游客旅游行为发生的重要刺激力量，在促使旅游行为产生后，旅游经济产出得以促进。

基于上述分析，本研究提出假设2。

H2：长江经济带发展战略实施通过增强城市经济集聚显著促进旅游经济产出。

1.3 产业链韧性中介机制

长江经济带发展战略能够通过提升产业链韧性促进旅游经济产出。一方面，长江经济带发展战略的实施使得区域维度上人才和市场等实现深度合作，区域维度上的资源互补带来产业间人才等要素的交流机会，而产业链韧性包括由科技专利带来的产业创新能力，区域人才交流则能够大幅增强科技专利孵化[34]，提升产业链韧性。同时，区域发展战略实施有利于实现国内统一大市场，市场规模得到进一步扩充，区域内经济循环更为畅通，这为增强产业链抗风险能力提供了有利条件[35]。另一方面，在产业链韧性中，产业创新能力会在不同产业间产生溢出效应。尤其是绿色高新技术产业创新能力的增强，能够推动环境污染治理技术在地区间扩散，促进高新技术的交流与推广，进而提高区域内绿色技术水平，为旅游经济产出的可持续发展提供助力[36]。同时，产业链韧性中的产业多样化保证产业结构维持在合理水平，避免农业和制造业发展停滞，为旅游产业融合提供融合素材。

基于上述分析，本研究提出假设3。

H3：长江经济带发展战略实施通过提升产业链韧性显著促进旅游经济产出。

1.4 互联网普及中介机制

长江经济带发展战略能够通过互联网普及促进旅游经济产出。一方面，根据信息腹地理论，长江经济带发展战略的实施通过信息共享机制有助于降低信息获取成本，促进创新能力的快速提升[37]，减少区域创新成果产出的社会总花费。战略的实施使得先进的数字技术快速增值复制，如通信技术的应用，先进的通信技术研发后投入市场，促使更多的人群相继普及互联网。此外，长江经济带发展战略坚持发展共享，互联网普及作为发展共享的重要内容，也得到了推动。另一方面，除长江经济带发展战略提高旅游信息扩散外，伴随着互联网普及，旅游信息通过网络渠道和在线平台突破地理阻隔，其扩散范围大幅提升[38]。同时，加快旅游产品在游客感知和旅游企业间信息互换，有利于旅游企业及时迎合游客需求，并且降低游客对旅游产品的搜寻难度，增强游客意向旅游产品和实际旅游产品的适配度，以此促进旅游经济产出[39]。

基于上述分析，本研究提出假设4。

H4：长江经济带发展战略实施通过互联网普及显著促进旅游经济产出。

2 研究设计

2.1 研究方法

2.1.1 熵权-优劣解距离法

熵权-优劣解距离法，即熵权法与优劣解距离法相结合，利用熵权法得出各项评价指标权重，借助优劣解距离法计算评价对象与正、负理想解的接近程度[40]。熵权法是判定某一指标所占权重的常用方法，与层次分析法相比，熵权法更基于客观事实，可以避免人为主观偏好对权重大小造成影响，指标的信息熵越小，指标的离散程度越大，该指标提供的信息量越大，在综合评价中所起作用越大，权重就越大，反之，该指标权重则越小[41]125。主要步骤为：1）对正向和负向指标进行归一化处理;2）计算指标熵值;3）计算信息熵冗余度;4）计算指标权重[41]125。

优劣解距离法是一种常用的组内综合评价方法，能充分利用原始数据的信息，通过建立评价指标与正理想解和负理想解之间距离的二维数据空间，获得各评价目标与正理想解的贴近度，其结果能精确地反映各评价方案之间的差距[42]2073。主要步骤为：1）构建归一化矩阵;2）确定最优和最劣解向量;3）求出评价对象与最优解的接近程度[42]2073。

2.1.2 双重差分模型

双重差分的基本思想是将政策实施看作准自然实验，在经济学的实证研究中引入双重差分后，常被用来检验政策实施的效果，因其能够避免政策作为解释变量所产生的内生性问题而被应用到各个领域[43]。通过设定实验组和对照组，实验组为实施政策城市，对照组为全程未实施该政策的城市，研究在政策实施后实验组和对照组的差异，得到长江经济带发展战略实施带来的净效应[3]44。本文构建双重差分模型：

式（1）中：下标i代表城市，t代表年份;Dteo，it 表示i省在t年的旅游经济产出;Ddid，it 为城市和年份虚拟变量的交互项，表示长江经济带战略;α0 为常数项;α1 为核心解释变量的系数，若α1 显著大于0，则表明长江经济带战略显著促进旅游综合产出水平;α2 是控制变量的相关系数;Dcontrol，it 为其他控制变量;μi 为个体固定效应;λt 代表时间固定效应;ɛit 为随机误差项。

2.1.3 影响机制模型

为检验城市经济集聚、产业链韧性和互联网普及在长江经济带发展战略实施对旅游经济产出促进过程中的影响机制，通过逐步回归法构建中介检验模型[44]。

式（2）和（3）中：M 为中介变量（城市经济集聚、产业链韧性和互联网普及），β、洄为相应变量系数，其余变量与式（1）一致。其检验机制为：若式（1）中α1 显著，式（2）中β1 显著且式（3）中洄2显著，中介变量则存在中介效应。此外，若式（3）中洄1同样显著，中介变量则为部分中介效应，否则为完全中介效应。

2.2 变量选择

2.2.1 被解释变量

被解释变量为旅游经济产出（Dteo）。为综合评估旅游经济产出，参考已有研究[45-46]，并兼顾经济产出内容的评价客观性和公正性。首先构建旅游经济产出指标体系，选用旅游人次和旅游收入作为衡量指标，旅游人次细分为国内旅游人数和入境旅游人数，旅游收入细分为国内旅游收入和入境旅游收入。最后通过熵值法进行综合评价，此外更换熵值-优劣解距离法重复评价，并替换指标（旅游总人次），采用以上两种方式进行稳健性检验。

2.2.2 核心解释变量

核心解释变量为长江经济带发展战略实施（Ddid）。构建实施政策城市与实施政策年份交互项（Ddid，it），当该城市实施长江经济带发展战略则取值为1，反之则取值为0;若某省份在某年之后已实施长江经济带发展战略，则年份虚拟变量自该年及该年以后取值为1，反之则取值为0。本文将长江经济带99个城市的城市虚拟变量取值为1，其他147个城市取值为0;“长江经济带发展战略”首次被提及是在2013年7月份，参考已有研究[3]44，将长江经济带包含省市2014年及2014年之后的年份虚拟变量赋值为1，其余年份的年份虚拟变量赋值为0。

2.2.3 中介变量

（1）城市经济集聚（Dlnued）。城市经济集聚反映城市经济发展的单位密集情况，长江经济带发展战略会进一步促进经济集聚，单位行政面积的经济产出能够合理反映经济集聚[47]，故采用地区生产总值与行政区域土地面积的比值来衡量。

（2）产业链韧性（Dlct）。产业链韧性是指上下游产业遭受冲击后抵御风险的能力，长江经济带发展战略可以提升产业链韧性。将产业链韧性细分为产业创新型能力和多样化能力[48]，产业创新型能力采用城市发明专利授权数来衡量，产业创新反映产业遭遇环境突变时及时催生新业态的速度，以此增强产业链韧性;产业多样化能力采用赫希曼-赫芬达尔指数测算，产业多样化意味着各产业通过产业协同和功能互补等方式显著提升产业链韧性。产业多样化计算式为：

式（4）中：ID 为产业多样化指数;IHH 为赫希曼-赫芬达尔指数，其数值大小与产业多样化成反比;Si 表示i 产业产值占地区生产总值的比重。

（3）互联网普及（Dnibu）。长江经济带发展战略能够推动网络互通和交流。互联网普及将更多的信息推送至潜在群体，进一步扩充信息渠道[49]2238，因此本文采用每百人互联网宽带用户衡量互联网普及。

2.2.4 控制变量

为尽可能控制遗漏变量问题，故选取以下控制变量：

（1）经济发展（Dlnpcg）。经济发展提升旅游产业供给，通过增加游客收入为旅游行为发生提供便利条件，本文选用对数化的人均地区生产总值来衡量[3]45。

（2）政府干预（Dgi）。政府财政支出提升当地基础设施建设水平，构成旅游产业的外部环境，本文选用地方财政一般预算内支出与地区生产总值之比来衡量[22]66。

（3）人口密度（Dlndp）。人口密度为短途游客市场提供客源，影响旅游产业发展，本文选用对数化的地区常住人口与行政区域面积之比衡量[30]233。

（4）交通条件（Dtc）。交通便利能够提升旅游目的地可进入性，促进旅游品牌化运营，本文选用城市公路里程与城市土地面积的比值来衡量[3]45。

（5）产业结构（Dis）。产业结构会影响服务业发展，进而成为旅游经济产出重要影响变量，本文采用第三产业增加值与地区生产总值之比来衡量[50]。

（6）人力资本（Dlnhc）。人力资本对旅游产业的运营和创新发展具有关键作用，本文采用对数化的每万人在校大学生数来衡量[22]66。

（7）市场规模（D mp）。市场规模能够反映游客购买旅游产品的消费能力，本文采用社会消费品零售总额与地区生产总值之比来衡量[51]。

（8）金融发展（Dfdd）。高效资金流动可为旅游企业产品再造和规模扩大提供资金来源，本文采用年末金融机构存贷款余额与地区生产总值之比来衡量[49]2239。

（9）环境规制（Dlner）。旅游产业发展较为依赖生态环境，环境规制可改善生态旅游自然环境，本文采用对数化的一般工业固体废物综合利用率来衡量[52]。

（10）旅游接待（Dlntr）。住宿设施是提供旅游服务的重要载体，本文采用对数化星级酒店数量来衡量[26]39。

2.3 数据来源

本文研究数据为2008—2019年中国246个城市面板数据，选择长江经济带发展战略实施作为准自然实验进行研究。选取说明如下：第一，因旅游产业受新冠疫情影响较大，对入境旅游而言，2020—2022年数据缺失严重，同时为避免因时间段过长而增加不可控因素，保证研究合理性，综合考虑后选取2008—2019年为研究年份;第二，为保证研究区域连贯性，删除行政区划变更城市（毕节市和铜仁市）和数据缺失严重城市（安顺市、临沧、昭通、玉溪、曲靖、哈密、中卫、固原、吴忠、海东和陇南等），最终实验组城市为“长江经济带”的99个城市，对照组为其他省份的147个城市，具体来源于《中国城市统计年鉴》、各地级市统计年鉴、各地级市政府网站、中经网统计数据库、司尔亚司数据信息有限公司（CEICData）中国数据库、EPS（Economy Prediction System，经济性预测系统）数据平台和中国经济社会大数据研究平台，个别缺失数据采用Stata软件和线性插值法补齐。主要变量描述性统计如表1所示。

3 实证分析

3.1 旅游经济产出时序演化

根据上文旅游经济产出指标体系，通过熵值法和熵值-优劣解距离法测算各城市旅游经济产出，并对所有城市、实验组城市和对照组城市旅游经济产出均值化处理，其时序演化如图1所示。

由图1可知，熵值法和熵值-优劣解距离法测算结果略有出入，但不影响关系识别，两种评价方法所测实验组、对照组、全国城市和两组差距整体均呈现上升趋势，说明全国城市旅游经济产出在游客消费热情和旅游供给水平加持下逐年增加，同时实验组和对照组城市旅游经济产出差距逐年增大。值得注意的是，熵值法测算结果显示两组差距的年份均值，恰与2014年两组差距最为接近。在2014年之前，两组差距小于年份差距均值（0.003 9），2014年后则相反，2008—2013年和2014—2019年两组差距年均增长率分别为1.817 0%和94.876 9%，后者明显大于前者。此外，2014年之前实验组旅游经济产出水平小于对照组，2014年后实验组赶超对照组，熵值-优劣解距离法测算结果与上述内容基本一致，初步认定长江经济带发展战略促进了沿江重点城市旅游经济产出。

3.2 平行趋势检验

双重差分模型需要实验组和对照组在实施政策前具有平行的变化趋势，以排除因个体差异导致在实施政策后出现的误差。本文采用事件分析法[3]48，以2008年为基期，2014年为政策实施年份，在基准回归的基础上，将长江经济带发展战略提出的前五年（2009—2013年）和后六年（2014—2019年）的年份虚拟变量进行双向固定效应模型检验，如图2所示。在2009—2013年每期时间虚拟变量回归系数的置信区间均跨越0，说明长江经济带发展战略提出前，实验组和对照组城市旅游经济产出保持同步变化;而2014年时间虚拟变量回归系数的置信区间同样包含0，说明政策实施产生效果具有滞后性;在2014年后，置信区间始终为正值，且持续增大。综上，说明长江经济带发展战略提出前实验组与对照组不存在明显的差异，通过平行趋势检验。同时战略的提出，促使实验组城市间开展区域间旅游资源整体开发，验证长江经济带发展战略显著促进旅游经济产出，假设1成立。

3.3 基准回归结果

为验证上文长江经济带发展战略的实施会促进旅游综合产出的假设，本文利用双重差分模型的回归结果进行实证分析，结果如表2所示。其中，模型（1）本质上为普通最小二乘法（ordinary leastsquares，OLS）回归，未加入控制变量且未进行双向固定效应;模型（2）和模型（3）分别加入个体固定效应和时间固定效应，但未加入控制变量;模型（4）为同时进行时间和个体固定效应;模型（5）为加入控制变量且进行双向固定效应。在逐渐加入控制变量和固定效应后，拟合优度由0.010 0增加到0.404 4，说明模型拟合情况变优。同时，模型（1）-模型（5）的核心解释变量Ddid 系数分别为0.020 7、0.029 0、0.007 4、0.007 8和0.009 7，相关系数均为正值。此外，模型（3）显著性最低，但通过10%的显著性水平检验，而其他模型均在1%水平上显著。综上所述，长江经济带发展战略显著促进旅游经济产出，假设1成立。

3.4 稳健性检验

3.4.1 安慰剂检验

为排除其他偶然或不可观测因素的干扰（如在政策实施前或对任意城市而言，长江经济带发展战略均具有显著促进作用）。本文采用时间、空间和时空混合安慰剂检验[53]，结果如图3所示。

（1）上文基准回归结果是以2013年为政策发生年，此处将政策发生时间设定为提前1至4年，构造时间和个体虚拟交互项并进行回归，结果如图3（a）;政策发生时间提前1年（2012年）、2年（2011年）、3年（2010年）和4年（2009年），时间和个体虚拟交互项系数均不显著，且95%的置信区间均包含0，故通过时间安慰剂检验。

（2）在所有城市样本中，随机抽取99个城市作为虚假实验组，剩余城市作为对照组，政策生效时间不变，加入控制变量且固定时间和城市效应进行重复500次回归，结果如图3（b）。核心解释变量相关系数集中在0附近，且服从正态分布，其中核心解释变量真实系数（右侧实线）位于核心解释变量相关系数右侧尾端，属于相关系数极端值，真实系数与所构造的虚假系数相差较大，故通过空间安慰剂检验。

（3）在上文的基础上，同时进行政策提前和构造虚假处理组，再次重复进行500次双向固定效应且加入控制变量回归，结果如图3（c），混合安慰剂检验与空间安慰剂检验情况基本一致，故通过混合安慰剂检验。

3.4.2 倾向得分匹配法

在样本选择时可能会因样本的差异性对回归结果造成偏差，而倾向得分匹配法可以预先将实验组与对照组的样本差异性降到最低。为避免上述误差，首先本文采用近邻匹配、卡尺匹配和核匹配法进行倾向得分匹配，通过3种匹配方法评估实验组与对照组得分相近的样本。在匹配前实验组和对照组样本得分差异较大，在匹配后差异显著减小，标准偏差的绝对值均在20%以内，说明经过匹配后样本质量变高，来自样本选择的偏差得到有效控制。最后，对匹配后的实验组和对照组样本再次进行双重差分回归，结果如表3所示。3种倾向得分匹配方法所得样本回归后的相关系数均为0.006 7，且通过1%的显著性水平检验，与上文基准回归结果基本一致，进一步证实上文基准回归的结果可信。

3.4.3 其他稳健性检验

为使结果更为稳健，本文另外采取以下稳健性检验（均控制时间和个体固定效应，并加入控制变量）：

（1）更换被解释变量综合评价方法，采用熵值-优劣解距离法测算旅游经济产出，而后进行回归，结果见表4模型（1）。

（2）更换行政区域数据。采用2008—2019年省级面板数据进行验证，以长江经济带11个省份为实验组，选取与其地理位置相邻的9个省份为对照组，回归结果见表4模型（2）。

（3）更换被解释变量。游客人数的增加意味着旅游经济产出的增长，因此采用旅游总人次作为被解释变量进行回归[54]150，回归结果见表4模型（3）。

（4）数据缩尾处理。对旅游经济产出变量在1%水平上缩尾，回归结果见表4模型（4）。

（5）删除2008年和2019年数据，进一步缩短研究年份，以排除因研究周期加长导致的不可控因素，回归结果见表4模型（5）。

（6）删除特殊样本以排除其他政策因素影响，如京津冀协同发展、粤港澳大湾区建设、长三角区域一体化发展、黄河流域生态保护和高质量发展以及海南全面深化改革开放，以排除其他区域重大战略的影响，回归结果见表4模型（6）。

上述稳健性检验中，Ddid 变量的相关系数均在1%水平上显著为证，与基准回归结果基本一致，结果足够可靠。

3.5 内生性处理

为进一步避免遗漏变量对上述回归结果产生内生性问题，且考虑到旅游经济产出可能会受到上一期影响，即旅游经济产出存在路径依赖，因此本文采用系统广义矩估计法（System-Generalized Methodof Moments，System-GMM），并在回归模型中加入旅游经济产出滞后一期（Dl.teo）予以控制[55]，回归结果如表4模型（7）。模型一阶序列相关性检验AR（1）显著，二阶序列相关性检验AR（2）不显著，且Sargan检验的p 值大于设定的显著性水平，不显著;Hansen检验的p 值同样大于设定的显著性水平，亦不显著，无法拒绝原假设，模型构建合理。在合理控制内生性问题后，核心解释变量相关系数显著为正，说明基准回归结果足够可靠。

3.6 异质性分析

3.6.1 区位异质性

长江经济带涉及城市众多，各城市经济和旅游发展水平存在差距，长江经济带发展战略在不同城市中其政策效果是否一致？ 为验证该问题，本文将研究城市分为东部城市、中部城市和西部城市3组，进行分组回归，结果见表5。模型（1）、模型（2）和模型（3）分别为东部、中部和西部地区城市。模型（1）和模型（2）相关系数虽为正值，但未通过显著性检验，而模型（3）Did 相关系数为0.011 4，大于上文基准回归结果相关系数，且1%水平上显著，说明长江经济带发展战略对东部和中部地区旅游经济产出促进作用不够明显，对西部地区旅游经济产出表现为明显增强效果。总体来说，长江经济带发展战略对旅游经济产出的促进作用“东弱西强”。原因为：一方面，东部城市经济发展水平较高，旅游人才充足、旅游理念先进且旅游信息化程度高，在相当一段时间内充当中国旅游产业发展引领者的角色，而中部城市紧靠东部城市，吸收东部城市旅游溢出，东部和中部城市众多旅游发展优势突出，故长江经济带发展战略所带来的政策效应在其全部发展优势中占比较少;另一方面，西部城市身处经济相对不发达地区，本身发展优势较少，长江经济带发展战略转化的政策红利可大幅改善其发展优势欠缺的现状，因此上游地区表现为来自长江经济带发展战略的政策效果更加明显。

3.6.2 旅游资源异质性

为验证旅游资源多寡是否影响长江经济带发展战略对旅游经济产出的促进作用，本文将以在研究年份前或研究期内成功获批AAAAA 级景区为标准，成功获批则为旅游资源丰富城市，否则为旅游资源提升城市[54]153。回归结果见表5。模型（4）和模型（5）分别为旅游资源丰富和提升城市，模型（5）Ddid 相关系数不显著，模型（6）在1%水平上显著为正，说明随着长江经济带旅游资源愈发富集，长江经济带发展战略对旅游经济产出的促进作用愈加显著。这是由于旅游资源富集城市具有旅游发展基础，城市间开展广泛合作能够迅速引流，并且在长江经济带中旅游资源富集城市更易于巩固本城市的优势地位。同时，旅游资源待提升城市受到其他城市旅游挤压效应，而这种效应本身高于政策所带来的利好，从而导致长江经济带发展战略对旅游资源富集城市的旅游经济产出促进作用更强。

3.6.3 环境保护异质性

旅游产业发展对环境依赖程度较高，本文通过分组回归分析长江经济带发展战略促进旅游经济产出的环境保护异质性。国务院2007年印发的《国家环境保护“十一五”规划》将全部城市划分为环境保护重点城市和非环境保护重点城市两组，该规划的提出为城市环保工作提供了政策指导和支持，可有效区分城市环保力度，回归结果见表5。模型（6）和模型（7）分别为环境保护重点和非重点城市。从显著性来看，模型（6）和模型（7）均通过了1%显著性水平检验，故无显著异质性，但从相关系数来看，模型（6）明显强于模型（7），说明长江经济带发展战略对不同环保力度的城市均有显著促进作用，但对环境保护重点城市旅游经济产出的促进作用略强。旅游产业发展对环境较为依赖：一方面部分旅游核心吸引物持续留存需要友好的自然环境;另一方面旅游活动的开展，如生态旅游和自然景观，需要以环境保护和自然生态为前提。此外，游客短期出行的初衷包含躲避本地恶劣环境，因此前往优质环境城市旅游的游客人数会增加，环境优质城市更有助于长江经济带发展战略对旅游经济产出的促进作用。

4 影响机制检验

本文在理论分析中阐明了长江经济带发展战略可通过城市经济集聚、产业链韧性和互联网普及路径间接促进旅游经济产出。为验证上述假设，通过逐步回归法对式（2）和（3）进行验证，结果如表6。

表6中模型（1）和模型（2）、模型（3）和模型（4）、模型（5）和模型（6）分别为城市经济集聚、产业链韧性和互联网普及的中介检验结果，其中产业链韧性和互联网普及回归样本因数据缺失，剔除拉萨市和普洱市。整体来看，各回归模型中，Ddid、Dlnued、Dict和Dnibu 变量相关系数均在1%水平上显著为正，说明城市经济集聚、产业链韧性和互联网普及在长江经济带发展战略显著促进旅游经济产出路径中变现为部分中介作用，假设1、假设2和假设3成立。具体来看，对城市集聚而言，模型（1）Ddid 相关系数为0.031 4，模型（2）中Dlnued 相关系数为0.063 5，而上文基准回归结果Ddid 相关系数为0.009 7，且上述3个相关系数全部显著，表明城市经济集聚的中介效应为0.002 0，占总效应的20.618 6%。同理，对产业链韧性而言，模型（3）Ddid 相关系数为0.007 2，模型（4）中Dict 相关系数为0.530 1，说明产业链韧性中介效应为0.003 8，占总效应的39.175 3%。对互联网普及而言，其中介效应为0.000 7，占总效应的7.216 5%。此外，为保证上述中介检验结果稳健，采用Bootstrap自助抽样法再次进行检验，抽样次数选择3 000次，结果如表7。对各中介变量而言，直接效应和间接效应的数值和显著性与逐步回归法结果基本一致。综上，长江经济带发展战略通过城市经济集聚、产业链韧性和互联网普及显著促进旅游经济产出。其中，产业链韧性路径中介效应较强，互联网普及路径较弱。

5 结论与建议

5.1 结论

研究长江经济带发展战略对旅游经济产出的影响机制，有助于积累区域旅游发展经验，推动旅游产业高质量发展。本文基于2008—2019年中国246个城市面板数据，运用综合评价方法和双重差分模型，研究长江经济带发展战略对旅游经济产出的影响机制和异质性，主要研究结论如下：

（1）从综合评价来看，全国城市旅游经济产出在游客消费热情和旅游供给水平加持下逐年增加，同时，实验组和对照组城市旅游经济产出差距逐年增大。值得注意的是，以战略提出时间为分割点，两组差距及其增大幅度均表现为“前期小，后期大”。此外，相较于“长江经济带”城市，在2014年前其他城市旅游经济产出水平较高，2014年后则相反，因此测算数据初步表明长江经济带发展战略促进旅游经济的产出。

（2）基准回归结果表明，长江经济带发展战略显著促进旅游经济产出，且在经过平行趋势检验、安慰剂检验和PSM-DID 检验等一系列稳健性检验，并借助系统广义矩估计法控制内生性后，回归结果依然可靠。

（3）影响机制表明，长江经济带发展战略通过城市经济集聚、产业链韧性和互联网普及显著促进旅游经济产出，其中产业链韧性路径中介效应较强，互联网普及路径较弱。

（4）异质性分析表明，总体来说，在城市区位上长江经济带发展战略对旅游经济产出的空间促进作用受城市基础条件影响表现为“东弱西强”。同时，长江经济带发展战略随着旅游资源富集和环保力度的加强，其对旅游经济产出的促进作用愈加显著。

5.2 建议

为更好发挥长江经济带发展战略对旅游经济产出的促进作用，针对以上研究结论，本文提出以下建议：

（1）区域视角切入促进旅游综合产出。长江经济带发展战略要将各城市作为一个有机整体：一方面，挖掘区域发展深度，在区域内部加快产业优势互补频率和有用资源配置效率，强化游客资源和人力资源的深度流通，实现资源的有效配置，同时，各项政策统一调配并落到实处，切实将政策效果发挥到实际经济社会中;另一方面，扩大区域发展广度，开展人才、资本、创新和信息等要素的全方面联系，以服务于城市间共同开发特色旅游线路工作，通过走合作化和协同化道路引领区域旅游发展，省份和城市间要建立旅游发展通道，尤其在城市间开展协作模式，打通并简化规划发展审批流程，以使规划效果尽快显现。

（2）异质视角切入促进旅游综合产出。要充分考虑长江经济带发展战略对旅游经济发展的促进异质性，根据城市现实情况和发展阶段采取差异化政策实施。第一，以东部地区高信息科技化和强经济实力引领区域旅游发展，中部和西部地区引进东部地区科技成果寻求特色旅游输出;第二，加大旅游资源开发力度，对旅游资源匮乏城市，依靠旅游融合破局，通过开展特色体旅、农旅和文旅等旅游方式，全面扩充旅游吸引物，打造城市优质旅游名片;第三，走可持续发展之路，建立长远思维，首要解决环保堵点和切实问题，而后紧抓环保工作，开发绿色产业。

（3）全局视角切入促进旅游综合产出。旅游产业需要依赖于其他产业的革新来实现自身发展，随着“旅游+”等新业态的出现，这一态势更加明显。第一，要合理构建产业结构，推动三大产业协同并进，同时加强科技成果转化，建立健全科技成果转化激励制度，提升旅游产业创新;第二，加强城市经济集聚，通过建立产业示范园区，并以政策引导牵头园区企业合作，降低企业交易难度，快速实现经济集聚，带动旅游基础设施建设;第三，推动文旅数字化发展，降低城乡居民上网成本，促进旅游信息扩散。