刘 震，杨 勇，程 玉

（华东师范大学 工商管理学院，上海 200062）

一、引言

经济新常态下，我国已进入消费需求日益增长、消费结构加快升级的重要阶段。“增强消费对经济发展的基础性作用，促进产业新旧动能转换”已上升为国家经济政策的重要着力点。《中国居民消费发展报告》显示，我国居民恩格尔系数已迈入联合国划分的20%～30%的富足区间，并在整体上呈现出由有形物质产品向更多服务消费、由模仿排浪式消费向个性多样化消费转型的升级态势。与此同时，作为我国幸福产业之首，旅游业的发展对于满足人民消费升级需求、解决社会主要矛盾而言，具有重要的现实意义。2019年国务院办公厅印发的《关于进一步激发文化和旅游消费潜力的意见》中明确指出：“应顺应人民群众消费提质转型趋势，从供需两端发力，不断激发文化和旅游消费潜力。”特别是在疫情防控常态化以及世界贸易争端不断升级的背景下，能否借助消费升级培育新的增长动能，日益成为影响旅游业可持续发展、加快构建国内大循环新格局的关键。

围绕这一问题，大量文献延续了传统产业经济学的分析框架，从资源禀赋、要素投入等维度为旅游经济增长提供了基于供给侧视角的理论解释。然而，旅游业是一个柔性的动态产业，居民消费需求定义了旅游业供给的边界［1］。这就意味着除了供给端的影响因素外，旅游经济增长还会受到居民需求扩张及消费结构升级的影响［2］，但从居民消费偏好视角进行的需求端考察则略显薄弱。相关研究聚焦于这一方面，基本得出了居民消费和旅游业发展间存在着同步周期性波动的结论［3］。一方面，旅游经济增长对居民消费水平提升具有显著的正向影响，表现为旅游业能通过优化就业结构、拓宽就业渠道等方式激发居民消费潜力［4］，但这种影响的动态持续效应并不明显［5］；另一方面，在不同阶段，旅游收入紧缩与扩张实则是居民消费需求波动引致的结果［6］，居民消费倾向增加以及需求结构变化是旅游经济增长的必要条件［7］，而由消费需求引致的绝对收入效应则构成了促进旅游经济增长的重要源泉［8］。这些研究为本文提供了有益借鉴，却仍留下了一些有待解决的问题：第一，上述文献局限于考察消费规模增长对旅游经济的影响，但从消费结构变动或消费升级视角展开的研究较为缺乏，无法全面反映当前旅游业需求导向的现实情境；第二，大量研究仍停留在定性探讨阶段或采用时间序列数据进行分析，对因果关系及内生性问题缺乏关注，在一定程度上限制了所得结论的可信度；第三，现有研究多集中于讨论居民消费对旅游经济的直接影响，却鲜有研究将消费升级与旅游业结构变动、地区公共服务等因素相结合，系统考察消费升级对旅游经济增长的作用机制。

鉴于此，本文在界定消费升级内涵的基础上，讨论了消费升级影响旅游经济的内在机制，并利用中国省际面板数据，通过构建计量模型，对有关命题进行了实证检验。本文的边际贡献在于：第一，既有研究着重强调了“投入驱动”的旅游经济增长模式，但在一定程度上忽视了“满足居民消费需求”这一根本性目标。在经济发展引擎转向依赖国内大循环的背景下，本文将消费升级这一需求侧变量引入到旅游经济增长的分析框架中，通过多种计量经济学方法检验了有关命题，证实了消费升级是大国旅游经济可持续增长的根本动力，进而为该领域研究提供了新的关联支撑。第二，尽管少量文献讨论了消费升级对旅游经济的直接影响，但对其影响机制的研究仍相对薄弱。本文结合经济理论，从消费升级的内涵出发，在统一框架下探讨了消费升级通过何种路径影响旅游经济增长这一根本性问题，支持了产业集聚、产业结构优化对于消费升级影响旅游经济增长的中介机制，从而为旅游业更好地获取消费升级红利提供了可能的渠道。第三，区别于已有研究未考虑旅游消费的流通属性，本文将影响线上信息流通和线下客流流通的两类基础设施纳入分析框架中，探讨了消费升级与旅游经济增长间关系的情景机制，发现在互联网普及程度高、交通密度高的地区，消费升级对旅游经济增长的促进作用更为明显，由此对该领域研究的深化和完善实现了有益补充。综上，本文的研究发现不仅为认识消费升级背景下的旅游经济增长方式转变提供了深刻洞见，而且对于深化旅游业供给侧改革、走以内需为主的发展道路，具有重要的启示意义。

二、文献与理论分析

（一）消费升级的内涵

理论研究和实践经验均表明，消费能通过影响供给的方式促进经济实现有质量的增长。与之相关的研究主题是分析消费升级对产业发展的作用，认为消费升级不仅直接影响了产业间的资本配置与劳动力流动，还间接决定了产业结构的升级方向和未来经济的增长趋势［9］。

所谓消费升级包括两层含义：一是居民消费结构发生改变并不断高级化。随着收入提升，居民消费层次的演变路径遵循马斯洛需求层次的理论逻辑，表现为消费偏好由生存型和物质型消费向享受型和发展型消费转型［10］。在此基础上，石明明等将不同需求层次与饮食、住房、交通通信、医疗保健等消费类型间建立起映射关系，指出符号性和服务性消费比重上升是消费升级的方向［11］。二是居民原有消费项目不变，但对产品的质量和要求不断提高［12］。表现为居民对同类产品中的新业态和新服务会产生更高的接受和支付意愿，继而变革消费方式和内容，优化支出分配，以期最大化地提升消费效用。

（二）消费升级对旅游经济增长的影响机理

过去，由于居民消费需求单一，难以对旅游业投入形成有效激励，导致旅游经济增长缓慢，产品供给也以包价游、跟团游为主。随着消费升级，同质化产品与多元化需求间的矛盾不断加剧，进而倒逼旅游产业链上的供给主体围绕居民消费需求配置生产资料、动态集成创新［13］。具体地，根据非位似偏好假设，在其他条件不变的前提下，消费升级意味着居民旅游需求增加，这会导致对应的旅游需求曲线向外移动，引致均衡旅游产品价格上升，吸引更多旅游企业和资源要素进入市场。而生产资料投入的增加将进一步提升旅游业的供给能力，诱发居民产生出更多的旅游消费需求。如此反复，最终促使旅游业由“旅游资源主导”向“游客需求主导”转型，各类要素的边际产出弹性显著提升，进而实现旅游经济的可持续增长。

从消费升级的内涵出发，其至少可沿着两条路径带来不同形式的旅游经济增长。

一是消费升级通过引致产业集聚的方式推动地区旅游经济增长。虽然旅游服务不可贸易，但由于旅游需求存在距离衰减规律，旅游企业也会优先选择市场需求规模大的地区开展生产经营活动。此时，居民消费升级为旅游企业区位选择传递了积极的信号，有效地降低了企业选址的不确定性和难度［14］。当不同旅游企业都采取相同的决策时，地区旅游业的集聚水平相应提升，从而有利于各类企业围绕居民消费升级需求提供互补性的产品和服务，并分享所需的投入品和劳动力、开展相互学习与合作［15］。随着集聚规模进一步扩大，集聚区内不同旅游企业从分工演进引起的专业化经济中获取技术和知识溢出收益，并基于特定的社会网络降低协作成本、改进生产效率，最终形成了自我强化式的锁定效应，不断提升地区旅游经济发展水平［16］。

二是消费升级通过促进产业结构优化的方式推动地区旅游经济增长。在产业发展引擎转向依赖内需的背景下，游客经历了由产品被动接受者到产业链主导者的转变过程，这意味着仅依赖景区、旅行社、酒店等传统意义上的旅游企业已难以适应居民消费升级的需求［17］，从而促使旅游业突破自身的“锁定”状态，在供给中主动吸纳更多的产业元素。为及时、有效地响应居民消费升级的需求，大量旅游企业及相关行业在特定空间内通过相互融合渗透的方式创新旅游产品，有效地驱动了旅游业的结构优化，并衍生出“商养学闲情奇”等新业态［18］。同时，消费升级也减少了旅游产品的创新风险，使企业预期利润有所保障，从而激励更多供给主体参与市场竞争，有利于形成多元化需求下的包容性竞争局面［19］。由此可见，消费升级提升了旅游业的发展活力，使得旅游业在结构优化的过程中形成了与居民需求相匹配的产业体系。围绕居民消费升级需求，供给主体间也由生产工序绑定的合作关系转变为任务型的链接，并通过互补耦合的形式获取异质性资源，从而脱离了仅依靠自身投入的路径依赖，有效地带动了区域旅游经济增长［20］。基于上述分析，本文提出假设1、假设2。

假设1：居民消费升级能够显著促进旅游经济增长。

假设2a：居民消费升级能通过引致产业集聚的方式推动地区旅游经济增长；

假设2b：居民消费升级能通过促进产业结构优化的方式推动地区旅游经济增长。

上文从需求影响供给的视角，讨论了消费升级影响旅游经济增长的内在逻辑，但值得注意的是，作为一种服务消费，旅游消费通常具有流动性、无形性和多样性的特征。居民在旅游消费时不仅会发生相应的时空位移，而且往往需要付出一定的交易成本［21］。这就意味着，居民的消费升级能否有效地转换为地区旅游经济增长，取决于当地基础设施及公共服务的支撑力度。Karras早期的研究发现，公共品投入的增加会提升私人消费水平［22］，而互联网及交通设施作为信息流与人流的载体，构成了旅游业发展的先决条件，为旅游交易创造了帕累托效率的改进空间，继而可能会影响居民消费升级对旅游经济增长的实际作用［23］。

就互联网普及对消费升级与旅游经济增长间关系的影响而言，首先，互联网作为信息渠道提升了旅游市场信息的透明度，有效地缓解了过去单一渠道下信息匮乏和产品不确定性所造成的消费压力，使居民可以耗费较短的时间接触到更多的长尾商品和服务，从而进一步释放了居民的消费升级需求，带来地区旅游收入的增长［24］。其次，互联网作为交易媒介加快了旅游消费全流程的便捷化。这不仅使旅游产品的购买和体验环节相分离，降低了居民旅游消费的交易成本，而且通过设立显性规则，促使游客、平台和商家间形成良好的监督机制，起到切实保护居民利益的作用，进而有助于刺激和强化居民消费升级下的旅游需求［25］。最后，互联网作为交互平台推动了供需双方的价值共创。借助互联网，居民成为价值提供者参与到旅游服务的设计与生产中，而服务商也能根据居民的数据信息，准确识别其消费升级偏好，继而保证了产品和服务价值的完整传递［26］。这种转变不仅提升了居民对产品和服务的认可度，而且有助于其广泛接触目的地的旅游元素，从而极大地满足了居民消费升级下的体验需求，使得消费升级在更大程度上转化为旅游经济增长。

就交通设施对消费升级与旅游经济增长间关系的影响而言，一方面，交通设施的完善提升了居民出游的便捷性，有效地缩短了常住地与目的地、旅游景区间的时空距离和心理感知距离，有助于居民将有限的时间更多地分配到旅游体验中，继而为消费升级背景下居民的频繁出游提供了可能，并带来本地旅游市场的规模效应不断增强［27］。另一方面，交通设施建设改变了目的地的空间结构。无论是热门景区，抑或是小众景区，都因交通网络建设而具备了相似的可达性。这不仅有助于居民更为快速、安全地实现地点变换，而且有效地拓展了居民的活动范围，使得居民能够更好地利用当地资源满足自身个性化需求，进而在实现体验效用优化的同时，引致消费偏好发生转变，地区旅游业的整体获利能力也随之提升［28］。由此，本文提出假设3。

假设3a：在互联网普及程度高的地区，居民消费升级对旅游经济增长的促进作用更为明显；

假设3b：在交通密度高的地区，居民消费升级对旅游经济增长的促进作用更为明显。

三、研究设计

（一）模型设定

为考察消费升级对旅游经济增长的影响，本文设定如下计量模型：

其中：下标i和t表示第i省份和第t时期；Tourit表示旅游经济发展水平；Consupit表示居民消费升级水平；Xit为一系列控制变量；μi为i省份不可观测的个体固定效应；εit为随机扰动项。同时，为消除数据异方差对估计结果的影响，本文进一步对各变量采取对数化处理。

其次，借鉴“中介效应”的检验思想，考察消费升级对旅游经济增长的影响机制。计量模型设定如下：

其中，medit为中介变量，包括旅游业集聚（Lqit）和旅游业结构优化（Divit）。

最后，考虑在互联网普及程度及交通密度不同的地区，消费升级对旅游经济增长的影响可能存在差异，本文通过联立方程，采用似不相关法检验不同分组间β2和β′2的系数差异，进而验证假设3a 和3b是否成立。方程设定形式如下：

高互联网普及率/高交通密度组：

（二）变量选择

1.被解释变量：旅游经济发展水平（Tour）

鉴于地区间人口规模差异较大，本文参照刘瑞明等（2020）的研究［29］，选择人均旅游收入、旅游人次比作为被解释变量。其中，为消除通货膨胀的影响，以2004年为基期，利用居民消费价格指数对旅游收入进行平减，以折算成不变价格的序列数据。

2.核心解释变量：消费升级（Consup）

根据上文的定义，服务消费比重上升是消费升级的主要标志，故本文采用城镇居民人均“交通通讯”“文教娱乐”和“医疗保健”的消费总和在现金消费支出中的占比来衡量消费升级水平（1）。既有研究表明，这三类消费富于弹性，且随着收入水平的提高，这三类消费在城镇居民消费中的比重会明显增加，能够反映居民消费升级的趋势［30］。如图1所示，通过绘制线性拟合图也可以发现，消费升级与旅游经济增长间呈现出较为明显的正向拟合关系，但这种关系背后是否存在因果关联，尚需坚实的实证检验。需要说明的是，本文仅用城镇居民数据来测算消费升级水平。这是因为，在2004—2012 年的统计资料中，城乡居民的消费支出统计口径并不一致，导致两类群体的数据无法直接加总。而在2013—2016 年的统计资料中，城镇居民消费升级与全体居民消费升级变量间的相关系数高达0.945 9，说明其可以有效反映居民整体的消费升级变化规律。

图1 消费升级与旅游经济增长的线性拟合

3.中介变量

（1）旅游业集聚（Lq）。参考既有研究，采用区位熵来表示我国旅游业空间集聚水平［31］。该数值越大，表明旅游业集聚程度越高。具体计算公式如下：

其中：Tourincit表示t年i地区的旅游总收入；GDPit表示t年i地区的生产总值；Tourinct表示t年全国旅游总收入；GDPt表示t年全国生产总值。如果该指数大于1，则表示该地区具有明显的旅游业集聚特征。

（2）旅游业结构优化（Div）。星级酒店、旅行社、旅游景区企业构成了旅游业的基本供给主体，但仅依赖这三类企业已难以满足居民的消费升级需求。因此，越来越多的企业被纳入旅游业的供给范畴中，进而推动了旅游业的结构优化。虽然理论上可借助旅游卫星账户，通过计算不同旅游企业营业收入在旅游总收入中的占比来衡量结构优化水平。但在现行统计口径中，其他旅游企业统计指标缺失严重，无法在较长时间范围内获得连续可比的数据。故根据杨勇（2019）的做法［32］，构建如下结构优化指标：

其中，HASincit表示i省t年星级酒店、旅行社及旅游景区企业的收入总和。该指标反映了除基础供给主体外，其他类型旅游企业收入在地区旅游总收入中所占的比重。数值越大，表明其他旅游企业在满足居民消费需求方面的作用越强，旅游业的结构优化程度也就越高。

4.控制变量

为避免遗漏变量对实证结果造成的估计偏误，本文参照已有研究［33-34］，尽可能地加入了其他控制变量。具体包括：①经济发展水平（Rev）。地区经济发展水平越高，越具备有利于旅游业发展的市场环境。因此，加入人均可支配收入，以控制经济发展水平对估计结果的影响。②旅游接待能力（Ho⁃tel）。星级酒店数量在一定程度上反映了不同地区接待能力的高低，故采用每万人星级酒店数代理地区旅游接待水平。③资源禀赋（Res）。旅游资源是决定地区旅游市场吸引力的重要因素，本文将5A级景区设定为5分，将4A级景区设定为4分，分别乘以对应景区数量后再加总，得到各地区的资源禀赋值。④人力资本水平（Edu）。受教育程度越高的地区对旅游消费的需求越强，也越容易营造出良好的文化交流环境。因此，采用人均受教育年限衡量人力资本水平。⑤对外开放（Open）。对外开放有利于地区旅游业参与国际分工，吸引境外资本和游客。故使用进出口总额占GDP 的比重来衡量地区对外开放水平。⑥行政管制（Gov）。采用财政支出占GDP的比重来衡量，以期有效控制政府行为对地区旅游经济的影响。⑦互联网普及程度（Ipr）。互联网建设既保障了旅游资源的高效配置，也促进了供需主体的交流互动与产品创新。因此，采用互联网渗透率来反映地区信息化水平。⑧交通密度（Trans）。完善的交通体系既能在需求端有效降低居民出游的时间成本，也能在供给端优化目的地的空间结构。故本文采用铁路、公路及内河航运里程数总和除以各省份国土面积来表示各地区的交通密度。

各变量的定义与描述性统计结果见表1所列。

表1 变量描述性统计

续表1

（三）数据来源

为检验消费升级与旅游经济增长间的关系，同时考虑结构优化、互联网普及程度等机制变量数据的可得性与一致性，本文最终使用的数据集包含2004—2016年我国31个省份（不包括港澳台地区）的面板数据资料。其中，旅游收入和旅游接待人数据来源于《中国区域经济统计年鉴》及各地区统计年鉴（2005—2017 年）；居民消费升级数据来源于《中国统计年鉴》《中国住户调查年鉴》（2005—2017年）；旅游企业数据来源于《中国旅游统计年鉴》及其副本（2005—2017 年），针对个别省份旅游企业数据缺失的情况，采用线性插补的方式进行处理；互联网普及率数据来源于中国互联网络信息中心（CNNIC）发布的《中国互联网络发展状况统计报告》（第15—39 次）；人均受教育年限数据来源于《中国劳动统计年鉴》（2005—2017 年）；其他数据均来自《中国统计年鉴》（2005—2017年）。

四、计量结果分析

（一）基准模型检验

在基准回归分析之前，通过Hausman检验来确定使用固定效应模型（FE）还是随机效应模型（RE），并聚类到各省份以获得稳健标准误。基准回归结果见表2所列。实证策略上，首先，在第（1）列和第（2）列中分别加入核心解释变量和控制变量后进行检验；其次，考虑面板数据估计中可能会出现异方差的影响，本文采用Driscoll-Kraay 标准误固定效应模型（FE-DK）进行处理，见第（3）列所列；最后，为保证结果稳健，本文采用旅游人次比来衡量旅游经济发展水平，估计结果见第（4）列和第（5）列。可以看出，在不同模型中，消费升级均在1%水平上对旅游经济增长具有正向影响，并且在进行更为严格的统计检验后，保持其他条件不变，消费升级水平每提升1%，地区旅游经济发展水平约提高1.665 1个百分点，经济意义十分显著。由此，假设1得证。

表2 基准回归结果

就消费升级对旅游经济增长的影响方式而言，首先，消费升级会产生引致投资，使得旅游业吸引投资的能力逐步增强［35］。在实践中，为满足居民消费升级需求，除传统旅游企业外，恒大、万达等集团也将投资重点转向文旅项目，这进一步丰厚了旅游业的物质资本。其次，由于旅游业所提供的服务无法被资本和技术所替代，在消费升级对劳动投入的正向激励作用下，劳动力也更多地由农业部门和工业部门向旅游业等消费需求高的部门流动，进而为旅游经济增长提供了必要的人力支持［36］。最后，消费升级还为新技术在旅游业中的应用创造了广阔前景。为顺应居民消费升级的价值诉求，大量新技术，如大数据、云计算等快速融入旅游业的服务创新中，有助于实现旅游业的效率质量变革。由此可知，消费升级增强了旅游业的资源聚合能力，致使旅游经济获得了可持续增长动力。

控制变量中，第一，经济发展水平对旅游经济增长具有显著的促进作用，说明经济发展水平越高的地区，越能够为旅游经济增长提供良好的市场环境与需求保障。第二，每万人星级酒店数仅在第（3）列中通过了10%的显著性检验，反映出星级酒店建设对地区旅游经济增长的影响较小。可能的原因在于，随着消费升级，非标准化的民宿、精品酒店等逐渐受到游客的青睐，导致星级酒店面临着强烈的市场竞争，从而弱化了其对旅游经济增长的影响。第三，资源禀赋对旅游经济增长具有显著的正向影响，说明旅游资源所产生的“广告效应”提升了地区旅游市场吸引力，并创造出更多的旅游收入。第四，不同模型中，人力资本的影响并不显著。这可能是因为旅游业就业门槛较低，对高技能劳动力的需求有限，导致人力资本的促进作用不够明显。第五，对外开放的系数为正，并在1%水平上显著，与预期一致。而行政管制的影响并不显著，这是因为虽然财政支出的增长保障了公共品的供给，但也会在一定程度上造成资源错配和效率损失，继而影响了其实际作用效果。第六，互联网普及程度与交通密度对旅游经济增长具有显著的正向影响。一方面，互联网为旅游业提供了供需互动和要素整合的平台，有助于旅游业的业态更新与规模扩张；另一方面，交通条件的改善提升了地区旅游业的吸引力和竞争力，从而有效地推动了地区旅游收入的增长。

（二）稳健性检验

虽然前文已使用FE-DK模型等方法在一定程度上克服了无法观测的个体固定效应、扰动项异方差对回归结果产生的不利影响，但消费升级与旅游经济增长间还可能存在双向因果关系。与此同时，尽管本文已尽可能地控制了其他因素的影响，然而遗漏变量的问题在所难免。因此，本文进一步采用以下方式来缓解上述原因造成的内生性问题。

一是采用消费升级的一阶滞后项作为核心解释变量进行估计，结果见表3 第（1）列。如此处理可以有效降低核心解释变量与扰动项同期相关造成的估计偏误。与基准模型相比，尽管消费升级滞后项的影响方向保持不变，但影响系数和显著性有所降低，说明消费的时滞性降低了消费升级对旅游经济增长的影响。二是选择消费升级的滞后项作为工具变量，并采用工具变量固定效应两阶段最小二乘法进行估计，结果见表3 第（2）列。在很难寻找严格外生工具变量的情况下，使用相应的滞后项作为工具变量已得到广泛的应用。一方面，滞后期消费升级已经发生，具有前定性，与当期扰动项不相关；另一方面，居民消费存在惯性，滞后期消费升级可以对当期消费升级起到良好的预测作用［37］。结果显示：Anderson canon.corr.LM 统计量在1%水平上拒绝了“工具变量识别不足”的原假设；Cragg-Donald WaldF统计量大于Stock-Yogo 检验在10%水平上的临界值16.38，表明不存在弱工具变量；χ2（1）统计量的p值在5%水平上显著，认为FE-2SLS 的估计结果优于FE。可以看出，消费升级的影响效应依然在1%水平上显著为正，说明在克服潜在的内生性问题后，消费升级仍能显著促进旅游经济增长。

表3 稳健性检验

续表3

进一步地，本文采用以下方式进行稳健性检验。第一，排除极端值的影响。由于样本中一些地区的旅游经济发展水平和消费升级水平远高于或低于其他地区，将这些样本容纳进来，可能会影响模型的估计结果。因此，本文分别对被解释变量和核心解释变量进行1%的缩尾处理后再回归，结果见表3第（3）列。与基准模型相比，进行缩尾处理后的回归结果仅在回归系数上存在差异，这佐证了前文结论的稳健性。第二，分样本估计。由于具有典型的大国特征，消费升级对旅游经济的影响可能存在地区差异，故本文根据不同省份的所处地区，将样本分为东中西部后进行估计，结果见表3第（4）列至第（6）列。比较发现，消费升级对旅游经济增长的影响在不同样本中均保持稳健，但系数大小却呈现出由东部至西部递减的趋势。一个可能的解释是，东部地区居民消费升级特征更为明显，消费观念与时俱进，更偏好选择旅游服务来提升体验效用，从而增加了对地区旅游产品的需求，使得消费升级的“红利”可以更多地被当地旅游业发展所吸收；然而，中西部地区居民的消费升级水平相对较低，旅游这类高需求弹性的服务消费尚未进入居民日常消费的选择范畴，导致消费升级的积极影响也相对较弱。

（三）影响机制分析

根据中介效应检验的模型设定，进一步考察消费升级对旅游经济增长的影响机制。估计结果见表4所列，其中消费升级对旅游经济的直接影响已得到验证，故不在此列出。结果显示，消费升级对旅游业集聚和产业结构优化均产生显著的正向影响，并且在将中介变量纳入模型后，消费升级与中介变量均能起到显著促进旅游经济增长的作用。同时，与基准模型相比，消费升级的影响系数有所下降，由此证明部分中介作用的结果成立。表4还报告了Sobel-Goodman 检验的结果，发现无论是SobelZ值还是GoodmanZ值均显著大于1%水平上的临界值，这进一步验证了中介效应的稳健性，并充分证实了本文提出的假设2a、2b。

消费升级能通过引致旅游业集聚的方式推动旅游经济增长，该效应占总效应的74.58%。究其原因，居民消费升级为地区旅游经济增长提供了雄厚的市场基础，向旅游企业传递了盈利信号。旅游企业选择在消费升级水平高的地区进行经营，有利于获取需求联系和规模经济，从而实现投入成本分摊和劳动生产率提高。在有效需求的支撑下，特定空间内旅游业的集聚规模不断增加，逐步形成本地市场效应，并提升了区域内旅游经营活动的“密度”和“频度”。这有利于旅游企业通过分享、匹配和学习机制，从满足居民消费升级需求方面获取合作性收益，有效推动地区旅游经济增长。

消费升级能通过促进旅游业结构优化的方式推动旅游经济增长，该效应占总效应的13.30%。居民消费升级引导着旅游产品的创新方向，并通过需求刺激供给的反馈机制，有效地降低了旅游企业的经营风险及产品创新的不确定性。大量旅游业供给主体围绕居民消费升级需求形成了更为灵活的模块化连接，进而有利于在更大范围内与相关行业间逐步建立起资源共享、协同共创的耦合关系。随着居民消费升级衍生的多元化需求不断增加，旅游业的储能空间也相应扩大，在提升旅游业动态响应能力的同时，也使结构优化成为推动旅游经济增长的重要技术性机制。

（四）异质性分析

考虑以互联网及交通设施为代表的基础设施在居民消费中的保障作用，本文进一步检验了消费升级对不同互联网普及程度、不同交通密度地区旅游经济增长的影响。具体而言，本文根据互联网渗透率将样本划分为高互联网普及率组和低互联网普及率组，如果该地区互联网渗透率高于均值32.05%，则定义为高互联网普及率地区，否则为低互联网普及率地区。同样地，将样本划分为高交通密度组和低交通密度组，如果该地区交通密度高于均值0.821 1，则定义为高交通密度地区，否则为低交通密度地区。估计结果见表5所列，在高互联网普及率样本中，消费升级的影响系数为0.784 8，大于低互联网普及率样本的0.616 3。在高交通密度样本中，消费升级的影响系数为1.959 1，大于低交通密度样本的0.915 5。并且，相应的似不相关模型（SUEST）检验结果显示，不同组之间的系数差异分别在5%和1%水平上显著，由此本文的假设3a、3b得到验证。

表5 异质性分析

综合来看，互联网普及程度的提高实现了旅游消费的信息可达。互联网普及不仅提升了旅游市场的信息透明度，为居民开展“遍在性”的旅游交易提供了技术支持，而且有效地增强了供需主体交互的“灵活性”，使得服务供给与居民消费升级间的契合度大大增加，从而引致消费升级需求更容易转化为地区旅游经济增长。与此同时，交通密度的提高实现了旅游消费的空间可达。交通条件的完善有利于当地形成与居民消费升级需求相匹配的公共交通体系，这既增加了居民旅游体验的有效时间，也为短期、高频的中远途旅游休闲活动提供了可能，进而加强了资源供给与市场需求间的关联，使得消费升级对旅游经济增长的“乘数效应”更为明显。

五、结论与启示

经济新常态下，旅游业发展是满足居民消费升级需求的重要载体，然而，消费升级如何影响旅游经济增长仍缺乏普遍的实证研究。本文在理论分析基础上，利用2004—2016 年中国省际面板数据，实证检验了消费升级对旅游经济增长的影响效应与作用机制。研究发现：第一，消费升级对旅游经济增长具有显著的正向影响，并且在克服潜在的内生性问题后，这一效应依然存在。在此基础上，稳健性检验结果表明，消费升级对东中西部旅游经济增长的影响均显著为正，但系数大小却呈现出由东部至西部递减的趋势。第二，机制分析发现，消费升级可通过引致产业集聚及促进结构优化的方式，催生出专业化经济和多元化供给体系，有效推动旅游经济增长。第三，异质性分析显示，在互联网普及程度高、交通密度高的地区，消费升级对旅游经济增长的促进作用更为明显。

在充分挖掘内需潜力及加快构建国内大循环新格局的背景下，本文的研究结果具有重要的理论意义：

一是将消费升级引入旅游经济增长的分析框架中，揭示了大国旅游业发展的根本性驱动因素。已有关于旅游经济增长的研究大多基于“投入驱动”的视角，强调供给侧的技术进步和资本深化是保障旅游经济可持续增长的重要源泉，但却忽视了需求侧的偏好变化对旅游业发展的贡献。本研究发现，在非位似偏好假设下，当控制其他因素不变时，消费升级可成为解释旅游经济增长的关键要素，以此将驱动旅游业实现“需求导向”的发展模式转型。

二是凸显了产业集聚和产业结构优化在消费升级影响旅游经济增长过程中的传导机制作用。现有研究主要集中于分析消费升级对旅游经济增长的直接影响，认为旅游经济增长源于消费升级的恩格尔效应，但对消费升级如何影响旅游经济增长缺乏系统性认知。本文则将消费升级作用于资源配置的思想融入分析框架中，发现围绕居民需求而形成的产业集聚效应和结构优化效应构成了消费升级影响旅游经济增长的模式与路径，从而在一定程度上打开了消费需求与产业供给协同演化的黑箱，丰富了消费升级背景下旅游业转型发展的理论体系。

三是从基础设施建设的视角出发，论述了消费升级影响旅游经济增长的情境机制。既有研究的理论模型大多建立在均质空间的假设上，忽视了旅游消费过程中的交易成本。实际上，基于时空距离和心理感知距离而形成的交易成本依然是阻碍居民出游的决定因素。由此，本文聚焦于互联网及交通设施建设带来的供需交互便利性，检验了消费升级对不同地区旅游经济增长的影响差异，发现在互联网普及程度高、交通密度高的地区，消费升级能在更大程度上转化为旅游经济增长，继而体现出基础设施建设在激发消费需求、优化旅游体验中的保障作用。

基于上述结论，本文也带来如下政策启示：

首先，在需求端，鉴于消费升级对旅游经济增长的贡献已逐步显现，政府部门应抓住居民需求转型的契机，完善社会保障制度，调整国民收入分配格局，使收入分配向居民倾斜，从而减少未来收入与支出的不确定性，通过充分释放内需不断培育和强化消费升级在促进旅游经济增长中的基础性作用。特别是对中西部地区而言，旅游业虽然是当地的支柱性产业，但受消费升级的积极影响却相对较小。因此，相关部门在改善当地居民消费预期的同时，应全面普及消费知识、合理引导消费，不断推进居民的消费理念和模式转型。

其次，在供给端，消费升级对旅游经济的影响高度依赖于旅游业的集聚水平和结构优化程度。因此，旅游管理部门应充分发挥其在产业发展中的协调作用，通过搭建行业交流平台、规范市场秩序，引导各旅游服务部门之间形成联系紧密、多元化特征鲜明的产业集聚综合体，在更大范围内激发居民消费潜能，增强消费升级对旅游经济增长的拉动作用。不同类型旅游企业也应正确理解和把握消费升级的本质，在借助互联网等新技术精确识别居民需求的基础上，通过建立分工明确的全域化旅游生态体系，不断提高资源利用效率和产品创新效率，从而在动态响应居民多元化需求的过程中，有效增强当地旅游产业的竞争力。

最后，在共用品提供方面，研究发现，消费升级对旅游经济增长的影响不仅依赖于互联网普及所带来的交易方式革新，而且依赖于交通设施建设所产生的“时空压缩效应”。因此，相关部门应从信息化设施和交通设施两方面出发，进一步加强落后地区的基础设施建设，缩小基础设施建设的区域差异。在为居民消费升级提供支撑的同时，有效促进线上渠道“信息可达”与线下渠道“空间可达”的交融互补，从而在更大范围内唤醒“沉睡”的资产和资金，确保居民消费升级红利能够最大化地被旅游业及其他服务行业所吸收。

注释：

（1）2013 年起国家统计局调整了统计口径，2013 年后居民消费支出既包括现金消费支出，也包括实物消费支出（2013 年前居民消费支出只包括现金消费支出）。因此，为保持统计口径一致，本文利用现金消费支出测算消费升级水平。