數字經濟驅動下湖南省旅游服務貿易高質量發展的機理與對策研究

【摘" 要】基于大數據、物聯網等數字技術的開發與應用，數字經濟正在高速發展。數字經濟對中國經濟高質量發展具有重要作用。研究湖南省旅游服務業應如何借助數字經濟從而實現高質量發展成為一個亟需解決的問題。論文用主成分分析法、BP神經網絡模型、嶺回歸法，得出數字化能力、社會影響、經濟發展對湖南省旅游服務貿易高質量發展具有顯著影響，而動力轉換能力效果不明顯顯著的結論，從而提出建立數據清洗處理機制、成立全域旅游大數據中心的建議。

【關鍵詞】數字經濟；旅游服務；高質量發展

【中圖分類號】F592.7 【文獻標志碼】A 【文章編號】1673-1069（2024）06-0054-04

1 引言

隨著數字經濟的快速發展，數字化已經成為全球旅游業發展的重要趨勢。世界各國各地區的旅游需求和供給對接緊密，旅游服務貿易已成為世界重要的服務貿易類型。在2021年，全球跨境數字服務貿易規模達到3.86萬億美元，同比增長14.3%，在服務貿易中的占比達到63.3%。可見，數字經濟在服務貿易中的主導地位日益穩固，而旅游服務貿易是服務貿易中占比較大的行業之一。截至2021年，我國數字經濟規模達到45.5萬億元，占GDP比重達到39.8%。2021年湖南數字經濟連續3年保持兩位數增長，達1.343萬億元，同比增長17%，增速居全國第四位，占全省GDP比重27.5%，而湖南省國際旅游創匯收入同比下跌85.20%。《湖南省數字經濟發展規劃（2020-2025年）》指出，2025年湖南要成為全國數字經濟創新引領區、產業聚集區和應用先導區。湖南省應堅持以“十四五”規劃為指導，抓住數字經濟帶來的利好，完善湖南省旅游服務貿易數字化轉型。

國外學者大多是從各個國家本國數字化發展角度來分析，旅游服務貿易僅存在于服務貿易分析中的一小部分。AndoMitsuyo et al.[1]認為，當前全球范圍內的疫情導致以旅游等傳統貿易為代表的全球服務貿易面臨嚴峻挑戰。各國應推動產業轉型升級以適應社會的發展。Boulatoff et al.[2]利用引力模型得出，隨著距離的增加，服務貿易的增長率往往會受到抑制，服務業中的需求收入彈性存在異質性。

國內學者雖然對數字經濟與旅游服務貿易之間有所研究，但著重于在不同背景下對其他省份的研究。李茜和孫艷[3]從數字經濟發展水平評價指標的3個角度進行實證分析，認為數字經濟發展水平會對旅游服務貿易出口額增長產生較大的影響。白若鈺[4]通過分析我國旅游服務貿易競爭力，提出運用“雙循環”推動旅游服務貿易發展，構建數字化智慧旅游，推進產業轉型升級成為必然選擇。陳紅宇和郭曉勛[5]認為在RCEP簽署的大背景下，中國對韓旅游業具有較大的發展潛力，有助于打破中國對韓旅游業的壁壘。

綜上所述，本文在實證分析模型中加入了數字技術外向競爭力、制度保障與創新環境、數字基礎設施建設等核心解釋變量，并對這些指標進行量化分析，展開對數字經濟驅動湖南省旅游服務貿易高質量發展的研究，并給出相應的對策建議。

2 湖南省數字旅游發展現狀

數字旅游是指整個旅游服務中的數字化與信息化。數字旅游服務貿易是傳統旅游服務在信息化時代中發展的必然產物，優先發展數字旅游，有助于掌控現代旅游競爭的主動權。湖南省旅游服務貿易一直占服務貿易的主導地位，對旅游服務貿易的數字化建設投入較高。湖南省文旅局借用現代數字化傳播手段，將很多非物質文化遺產和紅色旅游景點推送到抖音、快手、小紅書等APP上供游客了解，如江永女書，文旅局將女書的發展拍成紀錄片，讓游客們感受到女性文字的魅力；岳陽樓，游客紛紛背誦岳陽樓記并登上岳陽樓，感受古人“先天下之憂而憂，后天下之樂而樂”的情懷。

受2019年新冠疫情影響以來，旅游服務貿易遭受到了很大的影響，由于疫情防控的需要，居民外出受限，游客人數直線下降，旅游景區收入減少。2022年底新冠疫情放開以來，旅游業又有了活力，2023年五一小長假，全國旅游出行人數達到了2.9億人之高，湖南長沙的旅游熱度更是位居全國前十。數字化旅游為旅游業注入了新活力，很多旅游景區開啟了微信小程序預約入園等智慧旅游方式。

在政策支持上，湖南省在智慧旅游、數字旅游發展方面嚴格遵守《中華人民共和國旅游法》，不斷完善《湖南省旅游條例》，加強旅游行業誠信建設，建立和完善行業自律制度，規范行業競爭，明確了旅游法律責任，切實維護游客的合法權益，促進旅游業的健康發展。

3 湖南省旅游服務貿易競爭力測度

顯示性比較優勢指數RCA指一個國家某種商品出口額占其出口總值的份額與世界出口總額中該類商品出口額所占份額的比率，可以用來衡量旅游服務貿易出口競爭力水平。

國際市場占有率IMS指數指的是一個國家或地區的某種產業或產品的出口總額占全球該產業或產品的出口總額中的比率，用百分比表示，它能夠反映這一產業或產品的整體競爭力水平。

出口增長優勢EGAI指數是指一國或一個地區某產品或產業出口增長率與本國的整體貿易出口增長率之差，反映該產品或產業出口優勢的變化。

計算2010-2020年的RCA、IMS和EGAI指數（見表1），湖南省的RCA指數都小于0.8，其總體上呈逐步上升的態勢，但在2012年到2015年呈下降的趨勢，2020年受全球新冠疫情的影響，湖南省旅游服務貿易也受到了較為嚴重的影響。由IMS指數可看出，湖南省的國際旅游服務貿易的國際市場占有率總體是上升趨勢，但湖南省旅游服務貿易的國際市場占有率非常低，近十幾年來都沒有超過0.2%。湖南省旅游服務貿易的出口增長優勢指數波動較為明顯，說明湖南省旅游服務貿易的發展并不穩定，競爭優勢較弱。總體來看，湖南省旅游服務貿易的競爭力處于相對劣勢，且發展并不穩定，存在較大的發展空間。

4 實證分析

4.1 模型構建

本文為了檢驗數字經濟發展下數字化能力、動力轉換能力、社會影響、經濟發展對湖南省旅游外匯收入是否具有顯著影響，分別選取數字化能力DC、動力轉換能力PCC、社會影響SI、經濟發展ED作為測算湖南省旅游外匯收入FEI的解釋變量，考慮受到疫情影響，本文將虛擬變量D加入解釋變量中，從而更合理準確地作出經濟解釋，構建多元線性回歸模型，模型公式如下：

FEI=c+β₁DC+β₂PCC+β₃SI+β₄ED+β₅D+ε" " " （1）

其中，FEI表示湖南省的旅游外匯收入（百萬美元），β1～β5為各參數的回歸系數，ε是隨機擾動項。本文選取并整理2002-2021年的時間序列進行回歸分析。根據國家統計局出版的《中國統計年鑒》、中國商務部、WTO、中經網等官方網站整理得出所需數據，本文實證結果由SPSS 25.0和SPSSPRO計算得出。

4.2 變量定義

旅游外匯收入（FEI）：借鑒大部分學者的研究方法，本文選取旅游外匯收入來衡量湖南省旅游服務貿易國際競爭力，分析湖南省旅游服務貿易和數字經濟發展水平之間的關系。

數字化能力（DC）：反映了一個地區數字經濟發展的基本建設情況，是一個地區數字經濟發展的基本保障。根據李凱迪[7]的數字經濟對服務貿易出口結構影響的研究，選取構建湖南省數字化能力的指數體系。該一級指標有以下5個細分維度：移動電話用戶數X1、固定電話用戶數X2、移動電話基站個數X3、電信業務網點數X4、長途光纜線路長度X5。

動力轉換能力（PCC）：文化旅游方面的人力資源和信息化機構是數字經濟發展動力轉換的重要源泉，對數字經濟的發展有重要作用。本文選取兩個具有代表性的維度：文化和旅游事業機構從業人員數X6、電子信息技術類企業單位數X7。

社會影響（SI）：一個地區吸引到外商直接投資越多，說明該地區的基礎服務越完善，社會影響力越大。該指數以外商直接投資額X8作為細分指標，代表該地區的社會影響力。

經濟發展（ED）：一個地區的第三產業對GDP的貢獻率越高，說明該地區的服務業發展越快，進而體現出該地區經濟發展水平越高。該指數以第三產業對GDP的貢獻率X9作為細分指標，代表該地區經濟發展水平。

虛擬變量——疫情影響（D）：2019年爆發了新冠疫情，旅游業受到疫情的影響，2020-2021年的旅游外匯收入發生大幅下降，為使模型結果的經濟解釋更加合理可靠，引入虛擬變量D，它的取值為0和1，分別代表0（T≤2019），沒有出現疫情；1（T＞2019），出現疫情。

4.3 一級指標的測算

由于數字化能力（DC）的5個維度和動力轉換能力（PCC）的2個維度具有一定的相關性，本文將采用主成分分析法，對上述數據進行降維處理，提取出解釋能力強的主成分。模型如下：

DC= β1×主成分一+β2×主成分二+……" " "（2）

PCC= β1×主成分一+β2×主成分二+……" " " " "（3）

首先進行效度檢驗，檢驗結果如表2所示。

從表2結果來看，“KMO取樣適切性量數”為0.654和0.5，表示勉強可以接受因子分析，“巴特利特球形度檢驗”的顯著性為0.000和0.002，說明可以進行因子分析。這表明可以采用主成分分析法。

根據主成分分析方法的總方差解釋，在DC指標的測算中，提取出了兩個主成分（見表3）。在PCC指數中只提取出了一個主成分（見表4）。從表3和表4結果可知，根據主成分分析法和凱撒正態化最大方差法旋轉矩陣，成分得分系數矩陣與各個細分將指標的值相乘并相加，按照總方差解釋分配給主成分相應的權重，可得出DC和PCC的測算公式：

主成分一=0.263×X₁-0.331×X₂+0.347×X₃+0.160×X₅" （4）

主成分二 =0.8×X4" " " " "（5）

DC=0.642 31×主成分一+0.276 44×主成分二" " （6）

動力轉換能力指標的模型如下：

PCC=0.551×X₆-0.551×X₇" " " " " "（7）

4.4 實證檢驗及結果分析

4.4.1 平穩性檢驗

為避免出現偽回歸，先對時間序列進行ADF單位根檢驗（見表5）。ADF單位根檢驗時間序列是否平穩，原假設為序列不平穩。一般P值小于0.1，即說明0.1水平下可以拒絕原假設，即序列平穩；若序列不平穩，可進行一階或二階差分后，再進行ADF檢驗，直至序列平穩。

根據表5可知，對于INFEI的單位根檢驗，差分階數為0階，其P值為0.000，在1%的顯著性水平下，拒絕原假設，說明該序列為平穩的時間序列。同理，INDC、INPCC、INSI、INED也為平穩序列。

4.4.2 多重共線性檢驗及修正

通過初步回歸結果中F檢驗的結果分析可以得到，顯著性P值為0.000，水平上呈現顯著性，R2為0.843說明模型擬合效果良好。若VIF值＞10，說明存在多重共線性，只有變量INSI的VIF值大于10，說明存在共線關系，需要對模型進行嶺回歸分析，修正多重共線性。

通過嶺回歸方法選擇參數K值，通過方差擴大因子法計算得出嶺回歸參數K=0.098，得出表6嶺回歸分析結果。

從表6可知，其F檢驗顯著性P值為0.000，在1%的水平上可以拒絕原假設，說明存在著回歸關系。同時，模型的擬合優度R2為0.833。構建回歸模型如下：

lnFEI=2.790+0.137×lnDC+0.093×lnPCC+0.602×lnSI-

（0.752）" " （0.650）" " "（0.503）" " " " （3.345）

0.857×lnED-2.650×D

（-0.921） （-5.304）

4.5 模型評價——BP神經網絡回歸模型

通過訓練集數據來建立BP神經網絡回歸模型，然后將建立的BP神經網絡模型應用到訓練、測試數據，得到模型評估結果。但BP神經網絡回歸無法像傳統模型一樣得到確定的方程，通常會通過測試數據的預測精度來對模型進行評價。表7是訓練模型的具體參數和評估結果。

從表7和表8可知，訓練集的R2值為0.708，說明模型擬合效果較好，模型建構的結果評價較為良好。訓練集的MSE和RMSE值均較小，說明模型準確度較高。通過訓練集建立的模型來測試，得出的結果為R2值為0.558，說明能夠預測一半以上的結果，模型是較為合格的。

4.6 實證結論

從實證結果可知，數字化能力和社會影響對湖南省旅游外匯收入成正相關，體現出數字經濟能夠促進湖南省旅游服務貿易的發展。外商直接投資額體現的社會影響上升，能夠促進湖南省旅游外匯收入增加。動力轉化能力對湖南省旅游外匯收入也成正相關關系，但是結果并不夠顯著。主要原因可能是動力轉化能力更多體現在企業數字化轉型上，企業在數字化轉型過程中可能還需要其他因素，而本文所包含的動力轉化能力可能遺漏了某些重要因素，所以不會對湖南省旅游外匯收入產生顯著影響。

經濟發展與湖南省旅游外匯收入成負相關，與預期不相符。主要原因可能是本文將第三產業對GDP的貢獻率作為經濟發展的解釋指標，而旅游服務業本身作為第三產業的一部分，可能會受到某些重大事件的影響，從而體現出負相關。新冠疫情影響與湖南省旅游外匯收入成負相關，與預期相符，說明疫情出現會對旅游服務業起到明顯的阻礙作用，將會顯著地減少湖南省旅游外匯收入。

5 政策建議

5.1 建立數據清洗處理機制

在公共信息資源建設上形成具有湖南特色的網格綜合采集、部門交換共享相結合，建立完備的數據網格綜合動態采集、部門共享交換、關聯比對、核查修正、一數一源等工作機制，以解決公共信息的采集難、動態難、準確難、共享難等問題。按照一數一源的原則，經過專業數據工程師團隊清洗處理入庫，建設動態、完整、準確的人口、法人等公共信息數據庫。整合各類旅游服務資源和信息，實現線上線下無縫銜接，為游客提供更加便捷、高效的數字化服務體驗。同時，結合區塊鏈等技術保障游客信息安全和個人隱私。

5.2 成立全域旅游大數據中心

以旅游數據基礎分析、客流量監控預測、外部數據、精準營銷分析、游客畫像分析五大應用構成全域旅游大數據可視化平臺，解決涉旅企業旅游數據統計模糊的痛點。以“全域旅游公共服務平臺+八大應用系統（智慧營銷平臺）”，全方位助力旅游目的地全域旅游資源協同化、數字化、智慧化運營，集成接入和實時采集“吃住行游購娛”旅游要素，為游客提供游前、游中、游后優質服務體驗，讓城市成為最大的景區。智慧景區綜合管控平臺運用云計算、物聯網等技術，主動感知旅游資源。

【參考文獻】

【1】AndoMitsuyo，HayakawaKazunobu.ImpactofCOVID-19 on Trade in Services[J].Japan and the World Economy，2022.

【2】Boulatoff， Catherine，" can， Talan B.，Kotlyarova， Yulia. Does Distance Matter for Trade in Services？ The Case of Interprovincial Trade in Canada[J]. Open Economies Review，2021.

【3】李茜，孫艷.數字經濟對旅游服務貿易出口的影響——基于長三角地區面板數據實證分析[J].黑河學院學報，2023，14（07）：56-58+61.

【4】白若玨.“雙循環”格局下中國旅游服務貿易競爭力分析[J].現代營銷（下刊），2022（12）：10-13.

【5】陳紅宇，郭曉勛.RCEP框架下中國對韓旅游服務貿易發展探究[J].邊疆經濟與文化，2022（04）：29-33.

【6】李凱迪.數字經濟對服務貿易出口結構影響的實證研究[D].杭州：浙江大學，2022.