數(shù)字經(jīng)濟對長三角中心城市旅游經(jīng)濟韌性的影響研究

[摘 要]在內(nèi)外部沖突頻發(fā)的背景下，數(shù)字經(jīng)濟已成為增強旅游經(jīng)濟韌性的重要驅(qū)動力。文章基于2011—2022年長三角27個中心城市的平衡面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建了旅游經(jīng)濟韌性和數(shù)字經(jīng)濟評價指標(biāo)體系，采用熵權(quán)法計算權(quán)重，綜合面板固定效應(yīng)和中介效應(yīng)模型，探討了數(shù)字經(jīng)濟對城市旅游經(jīng)濟韌性的影響及其內(nèi)在機制。研究發(fā)現(xiàn)：數(shù)字經(jīng)濟顯著提升了城市旅游經(jīng)濟韌性，并在穩(wěn)健性檢驗中得到驗證。數(shù)字經(jīng)濟可通過技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級間接提升城市旅游經(jīng)濟韌性。異質(zhì)性分析顯示，小城市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對旅游經(jīng)濟韌性的提升更為顯著;在國家文化和旅游消費試點城市中，數(shù)字經(jīng)濟的正向影響強于非試點城市;相比非都市圈城市，都市圈城市的積極影響更明顯。

[關(guān)鍵詞]旅游經(jīng)濟韌性;數(shù)字經(jīng)濟;長三角城市群

[中圖分類號] F590 [文獻標(biāo)識碼] A [文章編號] 1674-3784（2025）01-0032-17

旅游業(yè)作為現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的重要組成部分，已成為我國國民經(jīng)濟的戰(zhàn)略性支柱產(chǎn)業(yè)① ，旅游經(jīng)濟在國民經(jīng)濟中的地位日益重要。近年來，全球范圍內(nèi)的重大經(jīng)濟與社會沖突加劇了流動性停滯，重創(chuàng)旅游業(yè)，凸顯其作為環(huán)境敏感型產(chǎn)業(yè)對外部沖突的敏感性[1]31。此外，旅游經(jīng)濟因其高度依賴流動性和環(huán)境穩(wěn)定，在面臨突發(fā)事件時也表現(xiàn)出較高的敏感性。以新冠疫情為例，與2019年相比，2020年中國國內(nèi)旅游人數(shù)和旅游收入分別下降了52.1%和61.1%② 。新冠疫情的沖擊凸顯了提升旅游經(jīng)濟韌性的必要性。旅游經(jīng)濟韌性不僅能幫助旅游業(yè)應(yīng)對外部風(fēng)險和不確定性，還能增強旅游經(jīng)濟系統(tǒng)的適應(yīng)能力[2]418。如何提升旅游經(jīng)濟的韌性，充分發(fā)揮其對國民經(jīng)濟的推動作用，已成為中國旅游業(yè)可持續(xù)發(fā)展亟待解決的重要議題[3]1360。

在影響旅游經(jīng)濟韌性的眾多因素中，數(shù)字經(jīng)濟作為新興經(jīng)濟形態(tài)，是提升旅游經(jīng)濟適應(yīng)能力與可持續(xù)發(fā)展的重要動力。它不僅推動了旅游業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，還提高了要素效率，優(yōu)化了資源配置[4]1704。在這一背景下，數(shù)字經(jīng)濟對旅游經(jīng)濟各主體的影響也日益深化，隨著數(shù)字技術(shù)的迅速普及，旅游者降低了獲取信息的成本，提高了出行決策效率;旅游企業(yè)通過數(shù)字化創(chuàng)新產(chǎn)品與服務(wù)，優(yōu)化了營商環(huán)境，增加了有效供給[3]1360。數(shù)字經(jīng)濟以其高滲透性、高融合性和高增長性，成為推動旅游產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的新動能[5]101，為增強旅游經(jīng)濟韌性提供了新路徑。因此，探討數(shù)字經(jīng)濟如何提升旅游經(jīng)濟韌性及其作用機制，具有重要意義。

1 文獻綜述

1.1 數(shù)字經(jīng)濟對城市旅游經(jīng)濟發(fā)展的影響

目前，學(xué)術(shù)界已對數(shù)字經(jīng)濟進行了廣泛研究，鑒于篇幅限制，本研究聚焦數(shù)字經(jīng)濟與旅游經(jīng)濟韌性的關(guān)系?，F(xiàn)有研究主要聚焦數(shù)字經(jīng)濟對旅游經(jīng)濟和經(jīng)濟韌性等方面的影響。

首 先，在旅游經(jīng)濟方面，王俐等從省域視角研究了數(shù)字化對旅游經(jīng)濟的促進作用，強調(diào)數(shù)字化提升了旅游服務(wù)和資源配置效率[6]。王樊等分析了數(shù)字鴻溝對區(qū)域旅游經(jīng)濟協(xié)調(diào)發(fā)展的影響，指出其可能加劇區(qū)域不平衡，進而影響旅游經(jīng)濟增長[7]。楊勇通過理論與實證研究，探討了數(shù)字經(jīng)濟對旅游資源空間配置的優(yōu)化及數(shù)字鴻溝對區(qū)域旅游經(jīng)濟格局的影響[8]。冀雁龍等的研究則表明，數(shù)字經(jīng)濟通過推動技術(shù)創(chuàng)新和提升服務(wù)質(zhì)量，促進了旅游經(jīng)濟的增長[9]。

其次，在城市經(jīng)濟韌性方面，朱金鶴等分析了數(shù)字經(jīng)濟對城市經(jīng)濟韌性的提升效應(yīng)[10]1，胡艷等指出數(shù)字經(jīng)濟通過社會保障和創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)顯著增強了長三角城市的經(jīng)濟韌性[11]，毛豐付等研究了數(shù)字產(chǎn)業(yè)對城市經(jīng)濟韌性的作用機制[12]。Tang從省域視角將數(shù)字經(jīng)濟與旅游經(jīng)濟韌性納入統(tǒng)一框架進行分析[3]1366，生延超等則從市域視角探討了兩者的關(guān)系[4]1704。

目前，數(shù)字經(jīng)濟的測度方法主要分為兩類：一類是指數(shù)測度法，如數(shù)字普惠金融指數(shù)[13-14]和騰訊數(shù)字經(jīng)濟指數(shù)[15];另一類是綜合指標(biāo)法，基于不同研究目標(biāo)構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟評價體系，多參考趙濤等的思路，以互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展為主、數(shù)字交易為輔，一般包括數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施[16]、經(jīng)濟投入與產(chǎn)出、創(chuàng)新潛力[17-18]、政策支持[3]1366 和數(shù)字交易發(fā)展指標(biāo)[19]等。部分學(xué)者在測度數(shù)字經(jīng)濟時借鑒了國際權(quán)威體系，如陳文等基于經(jīng)濟合作與發(fā)展組織和美國經(jīng)濟分析局的框架，從六大維度構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟體系[20];另有學(xué)者從數(shù)字產(chǎn)業(yè)、用戶、創(chuàng)新和平臺活躍度4 個方面衡量數(shù)字經(jīng)濟[21]。

1.2 旅游經(jīng)濟韌性

黨的二十大報告強調(diào)，要提高全要素生產(chǎn)率，增強產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈的韌性與安全③ ，“韌性”成為經(jīng)濟學(xué)研究的重要議題。韌性（resilience）一詞源自拉丁文resilire，表示系統(tǒng)或個體在受到?jīng)_擊后恢復(fù)的能力。最初，該概念用于物理學(xué)領(lǐng)域，隨后在20世紀(jì)70年代被引入生態(tài)學(xué)，并逐漸擴展至其他學(xué)科[1]32。近年來，韌性也被逐步應(yīng)用于區(qū)域經(jīng)濟研究[22]2。

當(dāng)前對區(qū)域經(jīng)濟韌性的研究主要分為3類：概念界定、韌性測度和影響因素分析。首先，學(xué)術(shù)界對韌性的定義集中于三大核心能力：系統(tǒng)在特定時空下應(yīng)對內(nèi)外部不確定沖擊時的防御、調(diào)整恢復(fù)及重組進化能力[1]33。李連剛等梳理了工程韌性、生態(tài)韌性和演化韌性的概念演變，指出理論已從均衡論向演化論轉(zhuǎn)變，基于此，將區(qū)域經(jīng)濟韌性定義為系統(tǒng)在遭受沖擊時，通過抵御、適應(yīng)或恢復(fù)來維持發(fā)展軌跡，實現(xiàn)持續(xù)經(jīng)濟增長的能力，并強調(diào)該過程具有演化特性[22]1;Tang將旅游經(jīng)濟韌性定義為旅游經(jīng)濟在風(fēng)險沖擊下抵御和恢復(fù)的能力，即旅游經(jīng)濟應(yīng)對危機風(fēng)險和在破壞性沖擊事件中恢復(fù)系統(tǒng)功能的能力[3]1364。

其次，在區(qū)域經(jīng)濟韌性的測度方面，一種方法是構(gòu)建區(qū)域經(jīng)濟韌性指數(shù)，通常選取一個核心變量來表示其在沖擊下的變化趨勢。例如，學(xué)者們采用旅游消費[23]、旅游總收入[2]418，[3]1364、旅游人數(shù)[24]，以及旅游接待人次和總收入兩個指標(biāo)[25]112 作為核心變量。此外，有學(xué)者利用變化率構(gòu)建指數(shù)，如Cellini等使用（1+恢復(fù)期變化率）/（1+沖擊期變化率）來衡量意大利各地區(qū)旅游業(yè)的經(jīng)濟韌性[26]。另一種方法是建立綜合指標(biāo)體系，但由于認(rèn)知視角、評價對象和場景的差異，學(xué)術(shù)界對指標(biāo)選擇尚未達成共識。例如，有學(xué)者從抵御力、恢復(fù)力和更新力3 個維度出發(fā)[27]4;也有從抵御能力、調(diào)整能力、恢復(fù)能力和更新能力4個維度分析[28]221;還有學(xué)者從驅(qū)動力、狀態(tài)、壓力、響應(yīng)和影響5個子系統(tǒng)構(gòu)建了旅游經(jīng)濟韌性指標(biāo)體系[29]28。

最后，區(qū)域經(jīng)濟韌性受多種因素影響，其中，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)多樣化有助于提升韌性，而以制造業(yè)和建筑業(yè)為主的地區(qū)韌性較低，金融服務(wù)占比高的地區(qū)韌性較高[30]24。從數(shù)字經(jīng)濟視角來看，數(shù)字經(jīng)濟通過刺激財政支出、引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)集群、增加消費、促進要素流動以及提升創(chuàng)新水平等方式，增強了旅游經(jīng)濟的韌性[3]1359，[4]1704。

盡管少數(shù)學(xué)者探討了數(shù)字經(jīng)濟與旅游經(jīng)濟韌性的關(guān)系，但多聚焦單個城市或省份，缺乏對城市群的多案例研究，且對作用機制的闡釋較為薄弱。因此，數(shù)字經(jīng)濟能否提升旅游經(jīng)濟韌性、其作用機制如何，在不同城市特質(zhì)下數(shù)字經(jīng)濟對旅游經(jīng)濟韌性的影響是否存在異質(zhì)性尚有待進一步研究。為回答這些問題，本研究從市域視角構(gòu)建了旅游經(jīng)濟韌性和數(shù)字經(jīng)濟的綜合指標(biāo)體系，評估數(shù)字經(jīng)濟對旅游經(jīng)濟韌性的直接和間接影響，并進行實證檢驗。此外，本研究還提出了相關(guān)政策建議，以期為增強旅游經(jīng)濟韌性的理論探索提供參考與啟發(fā)。

2 理論機制與研究假說

2.1 數(shù)字經(jīng)濟對旅游經(jīng)濟韌性的直接影響

首先，數(shù)字經(jīng)濟直接促進了旅游資源的重組與高效利用[10]2，增強了旅游經(jīng)濟的適應(yīng)和調(diào)整能力。數(shù)字技術(shù)打破了傳統(tǒng)旅游產(chǎn)業(yè)的邊界，推動資源跨行業(yè)、跨區(qū)域配置。數(shù)字平臺整合旅游資源，優(yōu)化碎片化或閑置資源的利用，提高了資源配置效率[31]。這使原本受地理或宣傳限制的中小型旅游資源獲得更多曝光，吸引更多游客。資源的數(shù)字化重組拓展了旅游市場潛力，形成完整的旅游生態(tài)圈，增強了旅游業(yè)的靈活性和應(yīng)變能力，減少了經(jīng)濟沖擊的不利影響[32]。

其次，數(shù)字經(jīng)濟直接提升了旅游企業(yè)的運營效率和服務(wù)質(zhì)量，增強了旅游經(jīng)濟的風(fēng)險抵抗能力和恢復(fù)能力。數(shù)字技術(shù)在旅游產(chǎn)業(yè)的廣泛應(yīng)用，推動了生產(chǎn)、服務(wù)和治理方式的數(shù)字化轉(zhuǎn)型[5]103，優(yōu)化了資源供需匹配。大數(shù)據(jù)和人工智能精準(zhǔn)分析游客偏好和市場趨勢，幫助企業(yè)合理配置資源，提高資源利用效率，減少浪費[10]2。數(shù)字經(jīng)濟催生了共享經(jīng)濟等新型商業(yè)模式[33]，游客可通過共享平臺共享住宿、交通等資源，進一步提升資源利用率。這不僅可以提高企業(yè)運營效率，也可以為旅游經(jīng)濟應(yīng)對突發(fā)事件和經(jīng)濟波動提供更大的靈活性和恢復(fù)能力。

基于以上分析，本文提出假設(shè)1：

H1：數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展能夠增強旅游經(jīng)濟的韌性。

2.2 數(shù)字經(jīng)濟對旅游經(jīng)濟韌性的間接影響

第一，數(shù)字經(jīng)濟通過激發(fā)旅游企業(yè)的創(chuàng)新積極性，間接增強了旅游經(jīng)濟韌性。數(shù)字經(jīng)濟降低了創(chuàng)新成本，提高了信息獲取效率，鼓勵企業(yè)開展創(chuàng)新活動。根據(jù)摩爾定律，數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用降低了獲取和使用創(chuàng)新資源的成本，激發(fā)了企業(yè)的創(chuàng)新活力，提升了旅游行業(yè)的整體創(chuàng)新效率和服務(wù)質(zhì)量[4]1706。此外，大數(shù)據(jù)分析使區(qū)域旅游部門能夠更有效地預(yù)測游客需求和市場變化，實時調(diào)整營銷策略和資源配置，避免因信息滯后導(dǎo)致的市場失靈，增強了應(yīng)對市場波動的能力。

基于以上分析，本文提出假設(shè)2：

H2：數(shù)字經(jīng)濟通過提高旅游企業(yè)創(chuàng)新積極性來間接提升地區(qū)旅游經(jīng)濟韌性。

第二，數(shù)字經(jīng)濟通過促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，間接增強了旅游經(jīng)濟的韌性。數(shù)字經(jīng)濟推動旅游業(yè)的智能化和數(shù)字化轉(zhuǎn)型，提升產(chǎn)業(yè)效率和競爭力，使旅游企業(yè)在危機時能夠快速調(diào)整經(jīng)營模式。新冠疫情期間，數(shù)字化業(yè)態(tài)迅速興起，數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展為旅游業(yè)帶來了新的發(fā)展動力，成為提升其韌性的重要抓手[34]。此外，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級促進了旅游業(yè)與文化、餐飲和交通等行業(yè)的協(xié)同發(fā)展，形成良性互動。根據(jù)多樣性理論，多樣性能抵御脆弱性干擾，體現(xiàn)資源的選擇性和互補性，保障系統(tǒng)平穩(wěn)運行[1]39。多元化的經(jīng)濟結(jié)構(gòu)能有效分散沖擊，充當(dāng)“緩沖器”[30]11，在沖擊后迅速調(diào)整，激發(fā)新動力，確保旅游經(jīng)濟系統(tǒng)持久穩(wěn)定運行。

基于以上分析，本文提出假設(shè)3：

H3：數(shù)字經(jīng)濟通過推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，間接增強地區(qū)旅游經(jīng)濟的韌性。

3 研究設(shè)計

3.1 案例地選擇及概況

根據(jù)2019年中共中央、國務(wù)院印發(fā)的《長江三角洲區(qū)域一體化發(fā)展規(guī)劃綱要》，本研究選取長江三角洲（簡稱長三角）27個中心城市作為研究對象④ 。長三角憑借豐富的自然和人文資源及強大的消費能力，推動了旅游業(yè)的快速發(fā)展。獨特的江南文化和約占全國人口16%的人口數(shù)量，為潛在客源市場奠定了基礎(chǔ)。2018年，長三角接待游客25.8億人次，旅游總收入3.54萬億元，分別占全國的46.7%和69.0%。截至2018年底，該地區(qū)文物藏品數(shù)量達993.13萬件，占全國的20.0%;擁有54個AAAAA（以下簡稱5A）景區(qū)和668個AAAA（以下簡稱4A）景區(qū)，分別占全國的20.9%和19.0%。完善的交通和配套設(shè)施，包括24條高鐵線路、超過5 000公里的運營里程，促進了該地區(qū)文旅產(chǎn)業(yè)的高質(zhì)量一體化發(fā)展⑤ 。

此外，長三角數(shù)字經(jīng)濟基礎(chǔ)堅實，數(shù)字產(chǎn)業(yè)全國領(lǐng)先。根據(jù)《2022長三角數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展報告》，2021 年長三角國內(nèi)生產(chǎn)總值達27.6萬億元，占全國的24.1%;數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模12.7萬億元，占全國的28.0%;累計建成5G基站超過34萬個，占全國約四分之一⑥ 。因此，選取長三角中心城市作為數(shù)字經(jīng)濟和旅游經(jīng)濟韌性的研究對象，具有一定的典型性和代表性。

3.2 模型設(shè)定

3.2.1 基準(zhǔn)回歸模型

基于上述理論分析，參考生延超等學(xué)者建立的計量模型[4]1708，本文構(gòu)建固定效應(yīng)模型驗證數(shù)字經(jīng)濟對長三角中心城市旅游經(jīng)濟韌性的直接影響，基準(zhǔn)回歸模型設(shè)定如下：

RTEit =α0 +α1DEit +α2xit +μi +γt +εit，（1）

式中，RTEit 是地區(qū)i 在第t 年的旅游經(jīng)濟韌性水平;DEit 是地區(qū)i 在第t 年的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平;xit 代表一系列控制變量;α0 為截距項;α1 是核心解釋變量的系數(shù);α2 是控制變量的系數(shù);μi 是地區(qū)（個體）固定效應(yīng);γt 是時間固定效應(yīng);εit 是隨機擾動項。

3.2.2 作用機制檢驗?zāi)Ｐ?/p>

為了驗證數(shù)字經(jīng)濟影響地區(qū)旅游經(jīng)濟韌性的作用機制，參考徐毅等學(xué)者的作用機制檢驗方法[35]23，本文構(gòu)建如下包含技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的中介模型：

mit =β0 +β1DEit +β2xit +μi +γt +εit;（2）

RTEit =γ0 +γ1DEit +γ2mit +γ3xit +μi +γt +εit. （3）

式中，mit 為中介變量，包括技術(shù)創(chuàng)新（lnITI）和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級（UIS）;β0 為截距項;β1 為數(shù)字經(jīng)濟對中介變量的影響系數(shù);β2 控制變量的系數(shù);γ0 為截距項;γ1 表示控制中介變量后數(shù)字經(jīng)濟對旅游經(jīng)濟韌性的直接效應(yīng);γ2 表示控制數(shù)字經(jīng)濟后中介變量對旅游經(jīng)濟韌性的效應(yīng);γ3 為控制變量的系數(shù);μi是地區(qū)（個體）固定效應(yīng);γt 是時間固定效應(yīng);εit 是隨機擾動項。

3.3 變量設(shè)定與數(shù)據(jù)來源

3.3.1 被解釋變量

旅游經(jīng)濟韌性水平（RTE）。對旅游經(jīng)濟的韌性進行測度是評估其抵御風(fēng)險能力的重要前提。目前，尚無統(tǒng)一的模型來定量測度旅游經(jīng)濟系統(tǒng)的韌性，Martin提出的經(jīng)濟韌性理論已在韌性研究領(lǐng)域獲得一定共識，包含抵抗力（resistance）、恢復(fù)力（recovery）、調(diào)整力（re-orientation）和更新力（renewal）4個維度[30]11。本研究基于Martin的經(jīng)濟韌性理論框架，結(jié)合已有文獻成果和長三角城市群的旅游經(jīng)濟實際情況[27]4，[28]221，[36]113，[37]44，考慮到數(shù)據(jù)可得性，從抵抗、恢復(fù)、調(diào)整和更新4個維度選取了20個指標(biāo)，構(gòu)建了長三角中心城市旅游經(jīng)濟韌性評價體系（表1）。

數(shù)據(jù)處理：對于個別年份和城市的缺失值，假設(shè)變量以線性的速度均勻地變化，采用線性插值法補全數(shù)據(jù)，同時剔除個別極端異常值。熵權(quán)法可以消除人的主觀性，客觀地反映不同指標(biāo)的可變性和重要性，計算結(jié)果更加準(zhǔn)確[3]7，因此使用熵權(quán)法計算各指標(biāo)的權(quán)重，并采用線性加權(quán)法測算長三角中心城市旅游經(jīng)濟韌性水平，記為RTE。RTE 值越大，則說明旅游經(jīng)濟韌性更強。

3.3.2 解釋變量

數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平（DE）。學(xué)術(shù)界普遍認(rèn)同的數(shù)字經(jīng)濟定義源自2016年發(fā)布的《二十國集團數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展與合作倡議》，即數(shù)字經(jīng)濟是利用知識和信息的數(shù)字化，通過現(xiàn)代信息網(wǎng)絡(luò)和信息通信技術(shù)，推動經(jīng)濟運行效率提升和經(jīng)濟結(jié)構(gòu)優(yōu)化的經(jīng)濟活動⑦ 。盡管數(shù)字經(jīng)濟的量化研究較為豐富，但目前尚無統(tǒng)一的測量方法。參考已有的數(shù)字經(jīng)濟評價指標(biāo)體系構(gòu)建的相關(guān)研究[38-40]，結(jié)合數(shù)字經(jīng)濟的概念和特征，本研究從數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施出發(fā)，重點分析數(shù)字產(chǎn)業(yè)化、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化和數(shù)字化治理三大核心領(lǐng)域，涵蓋基礎(chǔ)資源、社會生活和產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域，反映多元主體的參與，多角度展示城市數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展。依據(jù)全面性、客觀性、連續(xù)性、可量化性和可獲得性原則，本文構(gòu)建了長三角中心城市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的評價框架，整個框架包括4個維度：數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化和數(shù)字化治理，設(shè)定4個一級指標(biāo)、9個二級指標(biāo)和21個三級指標(biāo)（表2）。

其中，由于光纜線路長度和移動交換機容量是省級指標(biāo)，參考張英浩等的數(shù)據(jù)處理方法[41]2285，根據(jù)各地級市在省級市政公用設(shè)施建設(shè)固定資產(chǎn)投資中的占比，將這兩項指標(biāo)折算至市級;參照郭峰等的研究[42]，從覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度來測度數(shù)字普惠金融;參照韓堅等對“政府工作報告詞頻統(tǒng)計”變量的計算方法[43]45，使用Python爬取27個城市歷年的政府工作報告并轉(zhuǎn)換為txt格式。經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗后，采用Python中文分詞庫———Jieba分詞進行中文分詞，并引入自定義詞典以彌補結(jié)巴詞典對專業(yè)詞匯覆蓋不足的問題。自定義詞典參考吳非和白全民等提取的數(shù)字經(jīng)濟相關(guān)特征詞[44-45]，合并形成包含158個詞的詞典。通過統(tǒng)計政府工作報告中數(shù)字經(jīng)濟相關(guān)詞匯的頻率，評估政府對數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的重視程度，反映其數(shù)字治理水平;數(shù)字經(jīng)濟相關(guān)專利申請數(shù)據(jù)參照孫勇等的研究，利用大為專利數(shù)據(jù)庫檢索，以評估數(shù)字經(jīng)濟創(chuàng)新水平[46]。對個別城市的缺失值采用線性插值法補全，使用熵權(quán)法計算權(quán)重，線性加權(quán)得到數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展綜合指數(shù)DE。DE 值越大，表示數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平越高。

3.3.3 控制變量

影響城市旅游經(jīng)濟韌性的因素眾多。為確保結(jié)果準(zhǔn)確，參考生延超等對控制變量的設(shè)置方法[4]1708，加入了以下5個控制變量：

（1）經(jīng)濟密度（lnDED），計算方法為：國內(nèi)生產(chǎn)總值（億元）除以區(qū)域面積（平方公里）并取對數(shù)表示。

（2）金融發(fā)展（DFD），用金融機構(gòu)人民幣各項貸款余額（億元）與國內(nèi)生產(chǎn)總值（億元）之比表示。

（3）市場規(guī)模（SMS），用社會消費品零售總額（億元）與國內(nèi)生產(chǎn)總值（億元）之比表示。

（4）政府支持（SGS），用一般公共預(yù)算支出（億元）與國內(nèi)生產(chǎn)總值（億元）之比表示。

（5）人口規(guī)模（lnSPS），用戶籍人口數(shù)（千萬）的對數(shù)值表示。

此外，為消除異方差對數(shù)據(jù)穩(wěn)定性的影響，對經(jīng)濟密度和人口規(guī)模進行了對數(shù)處理。

3.3.4 中介變量

參考徐毅等的作用機制檢驗方法，選取技術(shù)創(chuàng)新（lnITI）和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級（UIS）作為變量[35]19。技術(shù)創(chuàng)新以專利申請量的對數(shù)衡量;產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級以第三產(chǎn)業(yè)增加值除以第二產(chǎn)業(yè)增加值表示。變量的描述性統(tǒng)計見表3。多重共線性診斷顯示，所有變量的VIF值均小于5.91，平均VIF 為3.85，均低于10，表明不存在嚴(yán)重的多重共線性，可以繼續(xù)進行回歸分析。

4 實證結(jié)果分析

4.1 旅游經(jīng)濟韌性與數(shù)字經(jīng)濟測算結(jié)果

為直觀呈現(xiàn)長三角旅游經(jīng)濟韌性和數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的時空演化特征，利用ArcGIS10.7的自然斷裂點分級法[47]，對2011年、2015年、2020年和2022年的綜合值進行分類，分為高、較高、中等、較低和低5個水平，并進行空間可視化，探討其空間格局演變特征（表4）。

4.1.1 旅游經(jīng)濟韌性水平時空分布

從時間上看，2011—2019年，長三角中心城市旅游經(jīng)濟韌性均值從0.222升至0.279，表明整體旅游經(jīng)濟韌性穩(wěn)步提升。2019-2022年由于新冠疫情的沖擊，旅游經(jīng)濟韌性均值在0.279至0.267之間波動，表現(xiàn)出長三角中心城市旅游經(jīng)濟具有比較強的抗沖擊能力。2022年上海（0.623）、南京（0.490）、蘇州（0.442）和杭州（0.414）旅游經(jīng)濟韌性位居前列，與2011年、2015年和2020年一致。這些城市擁有較好的經(jīng)濟基礎(chǔ)和豐富的旅游資源，旅游業(yè)發(fā)展較早、知名度高、客源市場廣闊，形成了較強的旅游經(jīng)濟韌性。特別是蘇州，依托優(yōu)越的旅游資源及靠近上海的地理優(yōu)勢，旅游經(jīng)濟迅速發(fā)展。而鹽城（0.191）、滁州（0.181）、泰州（0.181）、銅陵（0.169）和揚州（0.144）位列末位，這些城市旅游業(yè)受到新冠疫情的持續(xù)沖擊，恢復(fù)速度較慢。

從空間上看，長三角中心城市旅游經(jīng)濟韌性呈現(xiàn)“東部gt;南部gt;中部gt;西部gt;北部”的梯度分布特征。從整體上看，東部地區(qū)（如上海、蘇州）旅游經(jīng)濟韌性最強，反映出強勁的抗沖擊能力;南部地區(qū)（如杭州、寧波、金華和溫州）緊隨其后，也表現(xiàn)出較高的旅游經(jīng)濟韌性;中部地區(qū)（如無錫和常州）處于較高水平，反映出一定的抗風(fēng)險能力;西部地區(qū)（如安慶，池州、銅陵）的韌性較弱，旅游經(jīng)濟恢復(fù)速度較慢;北部地區(qū)（如鹽城、揚州、滁州等）旅游經(jīng)濟韌性最弱，受新冠疫情等沖擊影響恢復(fù)較為緩慢。

4.1.2 數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平時空分布

從時間上看，2011—2022年，長三角中心城市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平均值從0.077升至0.178，表明整體數(shù)字經(jīng)濟水平穩(wěn)步提升。即使是2019年暴發(fā)的新冠疫情，對社會經(jīng)濟發(fā)展造成了嚴(yán)重沖擊，但研究區(qū)域內(nèi)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展卻影響較小，展現(xiàn)出較強的韌性。2022年，上海（0.851）數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平居于首位，與2011年、2015年和2020年一致，說明上海市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平高。而安慶（0.069）、馬鞍山（0.062）、宣城（0.061）、舟山（0.055）、池州（0.044）和銅陵（0.043）等城市的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平相對而言一直處于低水平，這些城市主要分布在安徽省，故相對而言，研究區(qū)域內(nèi)安徽省的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展弱于其他省、市。

從空間上看，長三角中心城市數(shù)字經(jīng)濟水平整體呈“東高西低、南高北低”的空間格局。上海在所有年份中均保持領(lǐng)先地位，輻射效應(yīng)明顯。在研究對象區(qū)域中，江蘇省樣本城市的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平呈現(xiàn)“逐步遞減”的特征，靠近上海的蘇南地區(qū)（如蘇州、無錫、南通）發(fā)展較為領(lǐng)先，而越往北部，數(shù)字經(jīng)濟水平逐步遞減;浙江省樣本城市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平呈現(xiàn)“多中心”分布格局。杭州、寧波和溫州處于高水平區(qū)域，而湖州和舟山數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平處于低水平區(qū)域;安徽省樣本城市數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展格局呈現(xiàn)“中心-外圍”的結(jié)構(gòu)特點。合肥對周邊其他城市表現(xiàn)出明顯的“虹吸效應(yīng)”，皖南地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平相對而言普遍位于低水平。

4.2 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

首先確定模型：1）檢驗個體效應(yīng)，通過比較混合OLS（ordinary least squares，普通最小二乘法）模型與固定效應(yīng)模型，模型（1）為混合回歸，模型（2）為固定效應(yīng)模型。根據(jù)表5中F統(tǒng)計量對應(yīng)的p 值為0（plt;0.05），拒絕無個體效應(yīng)的原假設(shè)，應(yīng)選擇固定效應(yīng)模型。2）檢驗時間效應(yīng)，模型（3）為隨機效應(yīng)模型，卡方統(tǒng)計量的p 值為0（plt;0.05），表明隨機效應(yīng)顯著，優(yōu)于混合模型。3）固定效應(yīng)與隨機效應(yīng)的Hausman檢驗顯示，chi2（6）為45.29，p 值為0（plt;0.05），拒絕隨機效應(yīng)模型的原假設(shè)，因此采用固定效應(yīng)模型。綜上，無論估計方法如何，數(shù)字經(jīng)濟對旅游經(jīng)濟韌性均在1%水平上有顯著正向影響，驗證了假設(shè)1。

模型（4）未加入控制變量，模型（5）加入了控制變量。無論是否加入控制變量，數(shù)字經(jīng)濟的估計系數(shù)均在1%水平上顯著為正，表明數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對提升旅游經(jīng)濟韌性有促進作用，驗證了假設(shè)1。究其原因，這可能得益于近年來數(shù)字經(jīng)濟在提升旅游資源利用效率、優(yōu)化運行和增強城市旅游經(jīng)濟適應(yīng)能力方面的作用，有效緩解了供需不平衡問題，提升了抗風(fēng)險能力。

加入控制變量后，經(jīng)濟密度、市場規(guī)模和政府支持的系數(shù)在5%水平上顯著為正，表明經(jīng)濟密度更高、市場規(guī)模更大、政府財政支持更強的城市具備更強的旅游產(chǎn)業(yè)調(diào)整和抗沖擊能力。金融發(fā)展與旅游經(jīng)濟韌性無顯著相關(guān)性，可能是由于長三角城市群經(jīng)濟體系完善，抗沖擊能力強，旅游業(yè)對外部環(huán)境變化更敏感，因此用金融機構(gòu)貸款余額占國內(nèi)生產(chǎn)總值比重間接表示的金融發(fā)展對旅游經(jīng)濟韌性的影響較小。此外，人口規(guī)模未通過顯著性檢驗，可能是因為人口密集的城市更易引發(fā)環(huán)境污染，影響旅游資源保護，阻礙產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展。模型（6）控制了個體效應(yīng)和時間效應(yīng)，數(shù)字經(jīng)濟的系數(shù)與顯著性相較模型（5）無明顯變化。

4.3 穩(wěn)健性檢驗

4.3.1 替換解釋變量

為探討數(shù)字經(jīng)濟對城市旅游經(jīng)濟韌性影響的結(jié)果是否因解釋變量的計算方式而有所不同，本研究在熵權(quán)法基礎(chǔ)上進一步采用主成分分析法（principal component analysis，PCA）重新計算數(shù)字經(jīng)濟權(quán)重。由于“政府工作報告數(shù)字經(jīng)濟相關(guān)詞頻統(tǒng)計”變量的獨特性值為0.72（gt;0.60），將其舍棄，對剩余20個變量進行PCA。KMO值為0.893，巴特利特檢驗顯著性為0，表明數(shù)據(jù)適合PCA。提取4個主成分并根據(jù)方差貢獻率確定權(quán)重，得到數(shù)字經(jīng)濟綜合值（DE 2）。替換解釋變量后，表6模型（2）的回歸結(jié)果顯示數(shù)字經(jīng)濟系數(shù)為0.032，且在1%的顯著性水平上顯著為正，與基準(zhǔn)回歸結(jié)果一致，驗證了結(jié)論的穩(wěn)健性。

4.3.2 縮小樣本個數(shù)

參考徐毅等的穩(wěn)健性檢驗方法[35]21，考慮到上海市在經(jīng)濟實力、市場規(guī)模和政策環(huán)境方面與其他城市差異較大，可能導(dǎo)致估計偏差，本研究剔除了上海市的數(shù)據(jù)，并重新回歸，結(jié)果見表6中的模型（3）。樣本量減少至312個，數(shù)字經(jīng)濟估計系數(shù)為0.186，且在10%置信水平上顯著為正，結(jié)果與之前差異不大，驗證了模型的穩(wěn)健性。

4.3.3 改變時間跨度

基準(zhǔn)模型時間跨度為2011—2022 年。考慮到新冠疫情對旅游業(yè)的影響，為檢驗?zāi)Ｐ头€(wěn)健性，將時間范圍縮小至2011—2019年重新回歸，結(jié)果見表6中的模型（4）。樣本量減少至243個，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平對城市旅游經(jīng)濟韌性的正向影響依然顯著，與基準(zhǔn)回歸結(jié)果變化不大，驗證了模型的穩(wěn)健性。

4.3.4 內(nèi)生性檢驗

由于旅游經(jīng)濟韌性的影響因素復(fù)雜，使用數(shù)字經(jīng)濟作為核心解釋變量可能存在遺漏變量、逆向因果關(guān)系及測量誤差等問題，因此需進行內(nèi)生性檢驗。

首先，考慮數(shù)字經(jīng)濟效應(yīng)的滯后性，將核心解釋變量滯后一期作為工具變量進行穩(wěn)健性檢驗[4]1708，表6中的模型（5）顯示數(shù)字經(jīng)濟系數(shù)為0.127，在1%水平上顯著，結(jié)果穩(wěn)健，與生延超等人的結(jié)論一致。

其次，參考趙濤等的內(nèi)生性檢驗方法[16]72，使用城市上一年的全國互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)與1984年每萬人電話機數(shù)量的交互項作為工具變量⑧ 。由于1984年電話機數(shù)為截面數(shù)據(jù)，將其與前一年全國互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)構(gòu)成交互項。通過兩階段最小二乘法，表6中模型（6）和（7）的回歸結(jié)果顯示，數(shù)字經(jīng)濟系數(shù)仍顯著為正。1）Kleibergen-Paap rk LM統(tǒng)計量p 值為0.043 4，拒絕工具變量識別不足的原假設(shè);2）Cragg-Donald Wald F值大于Stock-Yogo 10%臨界值，表明通過了弱工具變量檢驗。上述結(jié)果驗證了基準(zhǔn)模型的穩(wěn)健性。

4.4 異質(zhì)性影響因素分析

4.4.1 城市規(guī)模異質(zhì)性分析

參考朱金鶴等的異質(zhì)性檢驗方法[10]11，依據(jù)國務(wù)院2014年城市規(guī)模劃分標(biāo)準(zhǔn)⑨ ，將長三角27個中心城市劃分為大中城市（一二三線城市）和小城市（其他城市）。表7中的模型（1）和（2）顯示，數(shù)字經(jīng)濟對旅游經(jīng)濟韌性均有顯著的正向影響，但小城市的影響系數(shù)（0.160）大于大中城市（0.117）。原因可能是數(shù)字經(jīng)濟在小城市提高了信息透明度和資源配置效率，彌補了基礎(chǔ)設(shè)施短板，增強旅游吸引力，而大中城市的韌性受多種復(fù)雜因素影響，如資源配置涉及多個利益相關(guān)者，這種決策復(fù)雜性可能削弱了其靈活性和適應(yīng)性。

4.4.2 政策環(huán)境異質(zhì)性分析

考慮到旅游政策差異，本研究根據(jù)是否被列為第一批和第二批國家文化和旅游消費試點城市進行異質(zhì)性檢驗。表7中的模型（3）和（4）顯示，試點城市的數(shù)字經(jīng)濟對旅游經(jīng)濟韌性影響系數(shù)為0.236，非試點城市為0.176，均在5%顯著性水平上，表明數(shù)字經(jīng)濟在試點城市的正向影響更強。可能原因是試點城市的文化和旅游設(shè)施更完善，消費結(jié)構(gòu)合理，供給豐富，且在政府支持下，能創(chuàng)新改革，培育新業(yè)態(tài)，進一步優(yōu)化資源配置，提升旅游經(jīng)濟韌性。

4.4.3 都市圈內(nèi)外城市異質(zhì)性分析

參考唐睿等的異質(zhì)性檢驗方法研究，依據(jù)所屬都市圈將長三角中心城市分為上海都市圈城市、南京都市圈城市和其他城市[48]。表7中的模型（5）至模型（7）顯示，都市圈城市的數(shù)字經(jīng)濟對旅游經(jīng)濟韌性有顯著正向影響，非都市圈城市則不顯著。原因可能在于，都市圈城市憑借地理和政策優(yōu)勢，吸引更多投資和資源，擁有良好的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施和網(wǎng)絡(luò)覆蓋率，推動旅游業(yè)發(fā)展。此外，這些城市享有更多政策支持，政府在數(shù)字經(jīng)濟與旅游融合方面力度較大，完善的交通和信息基礎(chǔ)設(shè)施（如高鐵和智能交通系統(tǒng)）進一步促進旅游者流動和消費，提升旅游服務(wù)質(zhì)量與效率。而非都市圈城市則因基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)滯后，數(shù)字經(jīng)濟支撐作用較弱。

4.5 作用機制檢驗

參考徐毅等學(xué)者的作用機制檢驗方法[35]23，使用因果逐步回歸法對中介效應(yīng)進行檢驗。表8中模型（1）表示數(shù)字經(jīng)濟對旅游經(jīng)濟韌性的總效應(yīng);模型（2）和（4）分別表示數(shù)字經(jīng)濟對中介變量技術(shù)創(chuàng)新（lnITI）和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級（UIS）的影響;模型（3）和（5）則在原模型（1）的基礎(chǔ)上加入了中介變量。結(jié)果表明，技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級在數(shù)字經(jīng)濟促進旅游經(jīng)濟韌性中起到了部分中介作用。數(shù)字經(jīng)濟推動了旅游業(yè)向多元化、高附加值升級，新興業(yè)態(tài)（如生態(tài)旅游、文化旅游、體驗式旅游）增強了行業(yè)抗風(fēng)險能力，并減少了對傳統(tǒng)產(chǎn)品的依賴。技術(shù)創(chuàng)新提供實時數(shù)據(jù)分析，提升了企業(yè)決策能力，增強了危機應(yīng)對力。此外，兩者還促進了資源整合和跨行業(yè)合作。檢驗結(jié)果驗證了假設(shè)2和假設(shè)3。

5 結(jié)論與政策建議

5.1 研究結(jié)論

本研究基于2011—2022年長三角27個中心城市的面板數(shù)據(jù)，分別構(gòu)建了數(shù)字經(jīng)濟和旅游經(jīng)濟韌性指標(biāo)體系，用熵權(quán)法確定權(quán)重，并采用面板固定效應(yīng)和中介效應(yīng)模型，探討了數(shù)字經(jīng)濟對城市旅游經(jīng)濟韌性的影響及其作用機制。結(jié)果顯示，數(shù)字經(jīng)濟顯著提升了城市旅游經(jīng)濟韌性。

（1）從空間分布看，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平高的城市往往旅游經(jīng)濟韌性也高。如上海、蘇州憑借先進的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施和創(chuàng)新能力，增強了應(yīng)對外部沖擊的能力，促進了旅游業(yè)的復(fù)蘇與發(fā)展。數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平相對落后的城市在旅游經(jīng)濟韌性上也表現(xiàn)較低，凸顯了數(shù)字經(jīng)濟在增強旅游業(yè)抗風(fēng)險能力方面的重要性。

（2）中介效應(yīng)模型驗證表明，技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級是數(shù)字經(jīng)濟提升旅游經(jīng)濟韌性的關(guān)鍵機制。數(shù)字經(jīng)濟推動技術(shù)創(chuàng)新，提高了旅游企業(yè)的效率和市場應(yīng)變能力，促進了數(shù)字化轉(zhuǎn)型和商業(yè)模式創(chuàng)新。通過實時數(shù)據(jù)和信息透明化，企業(yè)能快速應(yīng)對市場變化，優(yōu)化決策，增強抗風(fēng)險能力。同時，數(shù)字經(jīng)濟通過促進產(chǎn)業(yè)多樣化和融合，提供了新的增長點，減少了對單一市場的依賴。

研究還發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟對不同城市的旅游經(jīng)濟韌性影響存在區(qū)域差異。首先，數(shù)字經(jīng)濟對小城市旅游韌性的提升效果強于大中城市，可能是由于大中城市經(jīng)濟結(jié)構(gòu)復(fù)雜，利益相關(guān)者眾多，限制了數(shù)字經(jīng)濟效用的發(fā)揮。其次，在文化和旅游消費試點城市，數(shù)字經(jīng)濟對旅游韌性的正向影響更顯著，說明在政策支持完善的城市，數(shù)字經(jīng)濟更能有效提升旅游經(jīng)濟韌性。最后，都市圈城市的數(shù)字經(jīng)濟對旅游經(jīng)濟韌性的促進作用更強，這得益于其地理位置、政策支持和基礎(chǔ)設(shè)施優(yōu)勢;而非都市圈城市由于政策和資源傾斜較少，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施薄弱，制約了數(shù)字經(jīng)濟與旅游產(chǎn)業(yè)融合的深度和廣度。

5.2 政策建議

（1）推動數(shù)字經(jīng)濟與旅游業(yè)深度融合，促進旅游產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)多元化。研究結(jié)果表明，數(shù)字經(jīng)濟在提升小城市旅游韌性方面效果顯著，因此，各城市應(yīng)加大對數(shù)字經(jīng)濟的投入，尤其是在中小城市，加強數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，推進5G 網(wǎng)絡(luò)、大數(shù)據(jù)和云計算等技術(shù)在旅游行業(yè)的應(yīng)用。通過智慧旅游平臺、虛擬旅游產(chǎn)品等方式，增強旅游業(yè)的靈活性和適應(yīng)能力，減少單一產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)在面對市場需求波動、公共衛(wèi)生事件或其他外部環(huán)境沖擊時的脆弱性。同時，鼓勵發(fā)展新興旅游業(yè)態(tài)，如文化旅游、生態(tài)旅游和體驗式旅游，特別是針對小城市，通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)多元化提高抗風(fēng)險能力，增強旅游經(jīng)濟韌性。

（2）提升技術(shù)創(chuàng)新能力，推動旅游業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。本研究表明，技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級是數(shù)字經(jīng)濟提升旅游經(jīng)濟韌性的關(guān)鍵，尤其在文化和旅游消費試點城市，數(shù)字經(jīng)濟的作用更為顯著。因此，政府應(yīng)鼓勵旅游企業(yè)通過數(shù)字技術(shù)進行創(chuàng)新，提供政策和資金支持，促進企業(yè)技術(shù)升級與服務(wù)創(chuàng)新。大數(shù)據(jù)、人工智能和物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用不僅能提高資源配置效率，還能通過精準(zhǔn)分析游客需求，有針對性地提供個性化服務(wù)，進一步提升游客體驗和旅游企業(yè)的市場應(yīng)變能力。政府還應(yīng)推動旅游業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，加強技術(shù)創(chuàng)新，幫助企業(yè)提高抗風(fēng)險能力。

（3）加強區(qū)域合作與政策協(xié)同，推動文旅一體化發(fā)展。根據(jù)研究結(jié)果，都市圈城市的數(shù)字經(jīng)濟對旅游經(jīng)濟韌性的促進作用更強，而非都市圈城市因基礎(chǔ)設(shè)施和政策資源的不足，制約了數(shù)字經(jīng)濟與旅游業(yè)的融合。為此，區(qū)域間應(yīng)加強旅游資源的整合與協(xié)同，尤其是在都市圈與非都市圈之間，推動文旅融合一體化發(fā)展。地方政府可以聯(lián)合制定區(qū)域性文旅發(fā)展規(guī)劃，形成統(tǒng)一的宣傳平臺和產(chǎn)品推介體系，推動文旅活動和特色產(chǎn)品的跨區(qū)域合作。同時，政府需加強政策引導(dǎo)與資金支持，設(shè)立專項發(fā)展基金，推動文旅企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和產(chǎn)業(yè)升級，促進區(qū)域間的協(xié)同發(fā)展與資源共享，從而提升整體區(qū)域的旅游經(jīng)濟韌性。

5.3 研究展望

盡管本研究揭示了數(shù)字經(jīng)濟對旅游經(jīng)濟韌性的影響及其作用機制，但仍存在不足，需在未來進一步深化。首先，數(shù)據(jù)時間跨度和區(qū)域范圍有限，僅選取了2011—2022年長三角27個城市的數(shù)據(jù)，未來可擴大時間和空間范圍，進行跨區(qū)域比較，驗證結(jié)論的普適性;其次，變量選擇和指標(biāo)體系尚需完善，未來可引入更多反映數(shù)字經(jīng)濟中新興技術(shù)應(yīng)用和工業(yè)數(shù)字化發(fā)展的變量，提升說服力;再次，研究方法可更為豐富，本研究主要采用固定效應(yīng)和中介效應(yīng)模型，未來可嘗試空間計量、動態(tài)面板和雙重差分法，考慮空間相關(guān)性和溢出效應(yīng)，進一步檢驗穩(wěn)健性;最后，作用機制的探討有待深入，未來可結(jié)合案例研究和質(zhì)性分析，探討數(shù)字經(jīng)濟如何通過具體途徑（如數(shù)字化營銷、在線旅游平臺）提升旅游經(jīng)濟韌性。

注釋

①文化和旅游部.國務(wù)院關(guān)于印發(fā)“十四五”旅游業(yè)發(fā)展規(guī)劃的通知. https：//zwgk.mct.gov.cn/zfxxgkml/ghjh/202201/t20220121_930613.html.

②文化和旅游部在2021年2月18日發(fā)布《2020年國內(nèi)旅游數(shù)據(jù)情況》，https：//zwgk.mct.gov.cn/zfxxgkml/tjxx/202102/t20210218_921658.html.

③中國政府網(wǎng).習(xí)近平：高舉中國特色社會主義偉大旗幟為全面建設(shè)社會主義現(xiàn)代化國家而團結(jié)奮斗———在中國共產(chǎn)黨第二十次全國代表大會上的報告.https：//www.gov.cn/xinwen/2022-10/25/content_5721685.htm.

④規(guī)劃范圍涉及上海市、浙江省、江蘇省、安徽省全域，即三省一市，具體包括上海市，江蘇?。?市）南京、無錫、常州、蘇州、南通、揚州、鎮(zhèn)江、鹽城、泰州，浙江?。?市）杭州、寧波、溫州、湖州、嘉興、紹興、金華、舟山、臺州，安徽省（8市）合肥、蕪湖、馬鞍山、銅陵、安慶、滁州、池州、宣城27個城市為中心區(qū)。https：//www.gov.cn/zhengce/2019-12/01/content_5457442.htm.

⑤資料來源：長三角與長江經(jīng)濟帶研究中心在2020年12月25日發(fā)布《長三角旅游業(yè)發(fā)展動態(tài)》報告，https：//cyrdebr.sass.org.cn/2020/1225/c5779a100965/page.htm.

⑥國家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心于2023 年3 月發(fā)布《2022長三角數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展報告》，https：//www.cicscert.org.cn/web_root/webpage/articlecontent_110016_1643792274263379970.html.

⑦2016年G20杭州峰會通過了《二十國集團數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展與合作倡議》，http：//www.g20chn.org/hywj/dncgwj/201609/t20160920_3474.html.

⑧數(shù)據(jù)主要來源于《中國城市統(tǒng)計年鑒1985》，但缺少了舟山、臺州、宣城和池州4個市的數(shù)據(jù)，進行以下近似處理：舟山，用1987年舟山市年末電話機數(shù)近似表示;臺州，由于1994年撤銷臺州地區(qū)和縣級黃巖市、椒江市，設(shè)立臺州市（地級），故用1984年椒江市年末電話機數(shù)近似表示;宣城，由于2000年撤銷宣城地區(qū)和縣級宣州市，設(shè)立地級宣城市，故用宣州1987年的年末電話機數(shù)近似表示;池州，由于1988年6月復(fù)設(shè)池州地區(qū)，貴池、東至從安慶劃入，貴池縣改市，故用貴池1988年年末電話機數(shù)近似表示。http：//www.tjcn.org/e/search/result/index.php？ page=3amp;searchid=728.

⑨中國政府網(wǎng).國務(wù)院關(guān)于調(diào)整城市規(guī)模劃分標(biāo)準(zhǔn)的通知.https：//www.gov.cn/zhengce/content/2014 - 11/20/content_9225.htm.

參考文獻

[1] 葉欣梁，何一，孫瑞紅.脆弱與反脆弱：旅游業(yè)韌性研究進展與述評[J].旅游學(xué)刊，2023（10）：31-48.

[2] 方葉林，王秋月，黃震方，等.中國旅游經(jīng)濟韌性的時空演化及影響機理研究[J].地理科學(xué)進展，2023（3）：417-427.

[3] TANG R. Can digital economy improve tourism economicresilience？ Evidence from China[J]. Tourismeconomics， 2024（6）： 1359-1381.

[4] 生延超，譚左思，李倩，等.數(shù)字經(jīng)濟能否促進黃河流域旅游經(jīng)濟韌性提升？ [J].干旱區(qū)地理，2023（10）：1704-1713.

[5] 陳琳琳， 徐金海， 李勇堅. 數(shù)字技術(shù)賦能旅游業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的理論機理與路徑探索[J]. 改革， 2022（2）：101-110.

[6] 王俐， 周向紅. 數(shù)字化賦能旅游經(jīng)濟發(fā)展的機理與路徑：“流量”還是“質(zhì)量”？ [J]. 浙江社會科學(xué)， 2023（6）： 26-37.

[7] 王樊， 王藝. 數(shù)字鴻溝影響區(qū)域旅游經(jīng)濟均衡發(fā)展的機理及對策[J]. 社會科學(xué)家， 2023（6）： 35-40.

[8] 楊勇. 數(shù)字經(jīng)濟如何重塑區(qū)域旅游經(jīng)濟地理空間格局？ [J]. 旅游科學(xué)， 2022（6）： 1-19.

[9] 冀雁龍，李金葉.數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對旅游經(jīng)濟增長的影響研究[J].技術(shù)經(jīng)濟與管理研究，2022（6）：13-18.

[10] 朱金鶴，孫紅雪.數(shù)字經(jīng)濟是否提升了城市經(jīng)濟韌性？ [J].現(xiàn)代經(jīng)濟探討，2021（10）：1-13.

[11] 胡艷，陳雨琪，李彥.數(shù)字經(jīng)濟對長三角地區(qū)城市經(jīng)濟韌性的影響研究[J].華東師范大學(xué)學(xué)報（哲學(xué)社會科學(xué)版），2022（1）：143-154.

[12] 毛豐付，胡承晨，魏亞飛.數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展與城市經(jīng)濟韌性[J].財經(jīng)科學(xué)，2022（8）：60-75.

[13] 蔣長流，江成濤.數(shù)字普惠金融能否促進地區(qū)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展？：基于258個城市的經(jīng)驗證據(jù)[J].湖南科技大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），2020（3）：75-84.

[14] 汪亞楠，葉欣，許林.數(shù)字金融能提振實體經(jīng)濟嗎[J].財經(jīng)科學(xué)，2020（3）：1-13.

[15] 王彬燕，田俊峰，程利莎，等.中國數(shù)字經(jīng)濟空間分異及影響因素[J].地理科學(xué)，2018（6）：859-868.

[16] 趙濤，張智，梁上坤.數(shù)字經(jīng)濟、創(chuàng)業(yè)活躍度與高質(zhì)量發(fā)展：來自中國城市的經(jīng)驗證據(jù)[J].管理世界，2020（10）：65-76.

[17] 吳丹丹，馬仁鋒，郝晨，等.數(shù)字經(jīng)濟對市域旅游業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平的空間效應(yīng)及機制[J].經(jīng)濟地理，2023（4）：229-240.

[18] 吳丹丹，馮學(xué)鋼，馬仁鋒，等.數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率的非線性效應(yīng)[J].旅游學(xué)刊，2023（2）：47-65.

[19] 劉軍，楊淵鋆，張三峰.中國數(shù)字經(jīng)濟測度與驅(qū)動因素研究[J].上海經(jīng)濟研究，2020（6）：81-96.

[20] 陳文，吳贏.數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展、數(shù)字鴻溝與城鄉(xiāng)居民收入差距[J].南方經(jīng)濟，2021（11）：1-17.

[21] 柏培文，張云.數(shù)字經(jīng)濟、人口紅利下降與中低技能勞動者權(quán)益[J].經(jīng)濟研究，2021（5）：91-108.

[22] 李連剛，張平宇，譚俊濤，等.韌性概念演變與區(qū)域經(jīng)濟韌性研究進展[J].人文地理，2019（2）：1-7.

[23] 熊書華，劉逸，陳兵.危機事件影響下的區(qū)域旅游經(jīng)濟韌性時空分異研究：以新疆為例[J].湖南師范大學(xué)自然科學(xué)學(xué)報，2023（4）：123-132.

[24] 邢瀾，張廣海.海洋經(jīng)濟發(fā)展試點政策對區(qū)域經(jīng)濟韌性的影響：基于沿海地區(qū)的準(zhǔn)自然實驗[J].地理科學(xué)進展，2023（2）：260-274.

[25] 楊勇，鄒永廣，李媛，等.疫情沖擊下我國省域旅游經(jīng)濟韌性空間差異與組態(tài)影響研究[J].地理與地理信息科學(xué)，2022（5）：111-120.

[26] CELLINI R， CUCCIA T. The economic resilience oftourism industry in Italy： what the ‘great recession’data show[J]. Tourism management perspectives，2015，16： 346-356.

[27] 董亞娟，張一荻.中國入境旅游經(jīng)濟韌性、效率提升與恢復(fù)性增長[J].陜西師范大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2023（2）：1-11.

[28] 王新越，郭利貞.中國省域入境旅游經(jīng)濟韌性時空特征與組態(tài)機制[J].經(jīng)濟地理，2023（5）：219-228.

[29] 方葉林，吳燕妮，王秋月，等.基于DPSIR模型的城市旅游經(jīng)濟韌性評價與影響因素：以長三角城市群為例[J].南京師大學(xué)報（自然科學(xué)版），2024（2）：26-34.

[30] MARTIN R. Regional economic resilience， hysteresisand recessionary shocks[J]. Journal of economicgeography， 2012（1）： 1-32.

[31] 陳曉東，劉洋，周柯.數(shù)字經(jīng)濟提升我國產(chǎn)業(yè)鏈韌性的路徑研究[J].經(jīng)濟體制改革，2022（1）：95-102.

[32] 趙磊.數(shù)字經(jīng)濟賦能旅游業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)涵與維度[J].旅游學(xué)刊，2022（4）：5-6.

[33] VAN NUENEN T， SCARLES C. Advancements intechnology and digital media in tourism[J]. Touriststudies， 2021（1）： 119-132.

[34] 魏敏，魏海湘，黃海玉.疫情下旅游經(jīng)濟韌性與高質(zhì)量發(fā)展[J].旅游學(xué)刊，2022（9）：5-7.

[35] 徐毅，王志強.數(shù)字經(jīng)濟與出口韌性：基于281個地級市面板數(shù)據(jù)的經(jīng)驗證據(jù)[J].調(diào)研世界，2024（7）：15-26.

[36] 王兆峰，張先甜.黃河流域旅游經(jīng)濟系統(tǒng)韌性的時空差異特征及其影響因素[J].地理與地理信息科學(xué)，2023（3）：112-121.

[37] 蔡超岳，唐健雄，何慶.中國旅游經(jīng)濟韌性與旅游發(fā)展質(zhì)量的關(guān)系研究[J].湖南師范大學(xué)自然科學(xué)學(xué)報，2024（1）：42-53.

[38] 劉成坤，張茗泓.數(shù)字經(jīng)濟助推我國文旅融合的作用機理研究[J].旅游論壇，2024（4）：16-29.

[39] 陳雪真.數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展、科技投入對旅游產(chǎn)業(yè)競爭力的影響研究[D].大連：東北財經(jīng)大學(xué)，2022.

[40] 楊傳明，姚楠.長三角城市群數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平測度及時空分異研究[J].統(tǒng)計與決策，2024（14）：117-121.

[41] 張英浩，汪明峰，匡愛平，等.數(shù)字經(jīng)濟賦能中國城市創(chuàng)新發(fā)展的多維機制與空間效應(yīng)研究[J].地理科學(xué)進展，2023（12）：2283-2295.

[42] 韓堅.數(shù)字經(jīng)濟提升城市經(jīng)濟效率：理論機制與路徑選擇：以長三角區(qū)域城市為例[J].蘇州大學(xué)學(xué)報（哲學(xué)社會科學(xué)版），2024（3）：40-51.

[43] 吳非，胡慧芷，林慧妍，等.企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與資本市場表現(xiàn)：來自股票流動性的經(jīng)驗證據(jù)[J].管理世界，2021（7）：130-144.

[44] 白全民，王倩，王東旭，等.地方政府支持產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型模式及政策量化評價：以制造業(yè)為例[J].科技管理研究，2023（18）：62-69.

[45] 孫勇，樊杰，劉漢初，等.長三角地區(qū)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新時空格局及其影響因素[J].經(jīng)濟地理，2022（2）：124-133.

[46] 郭峰，王靖一，王芳，等.測度中國數(shù)字普惠金融發(fā)展：指數(shù)編制與空間特征[J].經(jīng)濟學(xué)（季刊），2020（4）：1401-1418.

[47] 謝霞，陳菲菲，馬繼.新疆旅游經(jīng)濟韌性特征與空間差異研究[J].旅游論壇，2024（6）：40-46.

[48] 唐睿，栗明鈺.長三角數(shù)字經(jīng)濟驅(qū)動旅游業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的效應(yīng)研究[J].旅游科學(xué)，2024（3）：24-43.

[責(zé)任編輯：吳宇玲]

[基金項目] 本研究受國家自然科學(xué)基金項目“歷史文化街區(qū)類景區(qū)游客移動微觀模型與仿真研究” （72162011）資助。