数字普惠金融对县域旅游经济增长的空间溢出效应及其时空异质性

doi:10.3969/j.issn.1004-9479.2025.04.20230768

世界地理研究 ›› 2025, Vol. 34 ›› Issue (4): 111-126.DOI: 10.3969/j.issn.1004-9479.2025.04.20230768

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数字普惠金融对县域旅游经济增长的空间溢出效应及其时空异质性

刘安乐¹^,²(), 杨承玥², 明庆忠³(), 田瑾⁴, 陆保一⁵, 王金凤²

^1.中国旅游研究院，北京 100005
^2.六盘水师范学院省高校社科实验室，六盘水 553004
^3.云南财经大学旅游文化产业研究院，昆明 650221
^4.云南农业大学人文学院，昆明 650221
^5.云南师范大学地理学部，昆明 650500

收稿日期:2023-11-10 修回日期:2024-03-10 出版日期:2025-04-15 发布日期:2025-04-27
通讯作者: 明庆忠
作者简介:刘安乐（1988—），男，副教授，博士，研究方向为旅游经济效应，E-mail：Liuanle34@163.com。
基金资助:
2022年度贵州省哲学社会科学规划课题(22GZQN17)

Spatial spillover effect of digital inclusive finance on county tourism economic growth and its spatio-temporal heterogeneity

Anle LIU¹^,²(), Chengyue YANG², Qingzhong MING³(), Jin TIAN⁴, Baoyi LU⁵, Jinfeng WANG²

^1.China Tourism Academy, Beijing 100005, China
^2.Guizhou Higher Education Social Sciences Lab, Liupanshui Normal University, Liupanshui 553004, China
^3.Institute of Tourism Culture Industry, Yunnan University of Finance and Economics, Kunming 650221, China
^4.College of Humanities and Social Sciences, Yunnan Agricultural University, Kunming 650221, China
^5.Department of Geography, Yunnan Normal University, , Kunming 650500, China

Received:2023-11-10 Revised:2024-03-10 Online:2025-04-15 Published:2025-04-27
Contact: Qingzhong MING

摘要/Abstract

摘要：

数字普惠金融能够有效纾解县域旅游发展的金融服务困境、巩固旅游脱贫攻坚的实践成果，并提升乡村振兴效能。文章阐述了数字普惠金融赋能县域旅游经济发展空间扩散传导效应的内在机理，基于改进的熵值法，测算2014—2020年贵州省88个县域的旅游经济增长指数，并利用北京大学金融研究院研制的数字普惠金融指数，运用空间计量分析模型（SPDM）和时空地理加权回归模型（GTWR）验证了数字普惠金融对县域旅游经济增长的空间溢出效应及其时空异质性。研究发现：①贵州省数字普惠金融和县域旅游经济增长指数均存在空间不均衡性，且存在显著的正向空间依赖和空间自相关特征；②数字普惠金融对县域旅游经济增长有正向空间溢出效应，研究期内，间接溢出效应系数明显低于直接效应系数；通过替换变量和更换空间矩阵等方法，结论依然稳健。③2014—2020年，数字普惠金融对旅游经济增长的正效应总体保持上升趋势，空间溢出效应格局从以贵阳-凯里为核心的单核圈层递减结构向以贵阳-遵义-凯里为核心的多核圈层结构转换。

关键词: 数字普惠金融, 县域旅游经济, 空间溢出效应, 时空异质性, SPDM, GTWR

Abstract:

Digital inclusive finance can effectively ease the financial service dilemma of county tourism development, consolidate the practical achievements of tourism poverty alleviation and enhance the efficiency of Rural Revitalization. This paper expounds the internal mechanism of spatial diffusion and conduction effect of digital Inclusive Finance enabling county tourism economic development, takes 88 counties in Guizhou Province as the research unit, calculates the tourism economic growth index of 88 counties in Guizhou Province from 2014 to 2020 based on the improved entropy method, and uses the digital inclusive finance index of the Institute of finance of Peking University, Spatial econometric analysis model (SPDM) and spatiotemporal geographically weighted regression model (GTWR) are used to verify the spatial spillover effect of digital inclusive finance on county tourism economic growth and its spatiotemporal heterogeneity. The results show that: ① the digital inclusive financing and the county tourism economic growth index in Guizhou Province show significant spatial imbalance, and there are significant positive spatial dependence and spatial autocorrelation between them; ② Digital Inclusive Finance has a positive spatial spillover effect on county tourism economic growth, but the indirect spillover effect coefficient of counties in Guizhou Province is significantly lower than the direct effect at the current stage. By replacing variables and space matrix, the conclusion is still robust. ③ From 2014 to 2020, the positive effect of digital Inclusive Finance on tourism economic growth generally maintained an upward trend, and the heterogeneity of spatial spillover effect changed from a single core circle structure centered around Guiyang-Kaili to a multi-core circle structure centered around Guiyang-Zunyi-Kaili.

Key words: digital inclusive finance, county tourism economic growth, spatial spillover effect, spatio-temporal heterogeneity, SPDM, GTWR

刘安乐, 杨承玥, 明庆忠, 田瑾, 陆保一, 王金凤. 数字普惠金融对县域旅游经济增长的空间溢出效应及其时空异质性[J]. 世界地理研究, 2025, 34(4): 111-126.

Anle LIU, Chengyue YANG, Qingzhong MING, Jin TIAN, Baoyi LU, Jinfeng WANG. Spatial spillover effect of digital inclusive finance on county tourism economic growth and its spatio-temporal heterogeneity[J]. World Regional Studies, 2025, 34(4): 111-126.

图/表 7

图1 数字普惠金融和县域旅游经济增长时空格局演化

Fig.1 Evolution of spatial and temporal pattern of digital inclusive financing and county tourism economic growth

表1 Moran’s I 检验结果统计

Tab.1 Moran's I test result statistics

年份	旅游经济增长水平			数字普惠金融
年份	Moran’s I	prob	z-value	Moran’s I	prob	z-value
2014	0.129 1	0.025 0	2.210 0	0.285 1	0.001 0	4.496 4
2015	0.128 4	0.026 0	2.195 4	0.305 6	0.001 0	4.976 3
2016	0.106 2	0.039 0	1.844 6	0.104 9	0.002 0	2.979 8
2017	0.115 9	0.026 0	2.060 6	0.106 9	0.002 0	3.088 0
2018	0.157 7	0.010 0	2.678 6	0.124 7	0.001 0	3.290 7
2019	0.172 7	0.008 0	2.877 1	0.117 0	0.001 0	3.147 1
2020	0.347 3	0.001 0	5.438 1	0.109 6	0.001 0	2.990 1

表2 模型选择检验

Tab.2 Model selection test

检验方法	W1	W2
LM-spatial lag	13.089 2^***	9.114 8^***
Robust LM-spatial lag	3.433 0^**	6.462 6^**
LM-spatial error	10.452 0^***	5.806 9^**
Robust LM-spatial error	0.795 8^*	3.154 7
Wald-spatial lag	10.298 4^**	32.421 3^***
Wald-spatial error	12.257 4^**	30.152 2^***
LR- spatial lag	9.883 9^**	29.55 0^***
LR-spatial error	11.987 1^**	32.128 1^***

表3 空间溢出效应检验结果统计

Tab.3 Statistics of spatial spillover effect test results

变量	POLS（W1）	SPLM（W1）	SPDM（W1）	SPDM（W1）	SPDM（W2）	SPDM（W1）
变量	（1）	（2）	（3）	（4）	（5）	（6）
index	0.140 0^*** （4.598 2）	0.130 0^*** （4.211 6）	0.120 0^*** （3.626 8）		0.110 0^*** （3.288 0）	0.540 2^* （0.222 4）
digitil				0.1013^* （0.874 2）
pgdp	0.100 2^*** （9.256 8）	0.100 2^*** （7.961 8）	0.100 1^*** （6.391 6）	1.000 1^*** （7.412 1）	0.100 2^*** （6.985 6）	0.100 8^*** （4.857 4）
res	0.000 2 ^*** （5.410 4）	0.001 5^*** （5.400 4）	0.101 6^*** （5.964 8）	1.001 7^*** （6.006 5）	0.101 8^*** （6.484 1）	0.274 1^*** （6.111 4）
tir	0.101 5^*** （13.836 3）	0.101 5^*** （13.777 9）	0.101 5^*** （13.293 0）	0.101 5^*** （13.566 4）	0.101 4^*** （12.235 8）	0.930 1^*** （23.170 0）
pol	0.000 1^** （1.8813 6）	0.000 1^** （2.098 6）	0.000 1 （1.391 7）	0.000 2 （1.862 4）	0.000 2^*** （1.435 1）	0.000 2^*** （1.685 0）
hr	0.001 2^*** （10.006 4）	0.000 8^*** （10.502 6）	0.000 7^*** （11.3383）	0.000 8^*** （12.047 8）	0.000 7^*** （10.658 4）	0.000 6^*** （10.070 1）
W^*index			0.110 1^* （0.320 7）		0.080 3^* （0.557 7）	-0.139 3^* （-0.101 5）
W^*digitil				0.000 0^* （0.056 4）
W^*pgdp			0.000 0^** （0.084 6）	0.000 0^** （0.389 3）	0.000 0^* （1.778 3）	0.000 2 （0.673 3）
W^*res			-0.017 6^** （-2.841 5）	-0.017 7^** （-2.811 8）	-0.001 2^* （-1.994 0）	-1.103 6^** （-2.369 9）
W^*tir			0.000 3 （1.413 1）	0.000 4 （1.454 1）	0.000 1 （0.404 0）	0.637 1^**（2.697 2）
W^*pol			0.000 0 （0.688 7）	0.000 0 （0.119 2）	0.000 0 （-0.038 6）	0.000 0 （0.750 1）
W^*hr			-0.000 0 （-0.547 6）	-0.000 0 （-0.920 1）	-0.000 0^** （-2.304 0）	-0.000 0 （-0.207 8）
ρ		1.289 8^*** （3.112 9）	0.118 9^** （2.028 9）	0.143 0^** （2.466 3）	-0.036 0 （-0.572 2）	0.075 9 （1.287 7）
R²	0.583 5	0.600 8	0.611 9	0.603 1	0.608 6	0.681 2
simga²	0.005 7	0.005 6	0.005 4	0.005 6	0.005 5	0.005 5
Log-like	719.003 3	723.213 2	732.014 0	724.756 0	730.177 7	732.168 8

表3 空间溢出效应检验结果统计

Tab.3 Statistics of spatial spillover effect test results

变量	POLS（W1）	SPLM（W1）	SPDM（W1）	SPDM（W1）	SPDM（W2）	SPDM（W1）
变量	（1）	（2）	（3）	（4）	（5）	（6）
index	0.140 0^*** （4.598 2）	0.130 0^*** （4.211 6）	0.120 0^*** （3.626 8）		0.110 0^*** （3.288 0）	0.540 2^* （0.222 4）
digitil				0.1013^* （0.874 2）
pgdp	0.100 2^*** （9.256 8）	0.100 2^*** （7.961 8）	0.100 1^*** （6.391 6）	1.000 1^*** （7.412 1）	0.100 2^*** （6.985 6）	0.100 8^*** （4.857 4）
res	0.000 2 ^*** （5.410 4）	0.001 5^*** （5.400 4）	0.101 6^*** （5.964 8）	1.001 7^*** （6.006 5）	0.101 8^*** （6.484 1）	0.274 1^*** （6.111 4）
tir	0.101 5^*** （13.836 3）	0.101 5^*** （13.777 9）	0.101 5^*** （13.293 0）	0.101 5^*** （13.566 4）	0.101 4^*** （12.235 8）	0.930 1^*** （23.170 0）
pol	0.000 1^** （1.8813 6）	0.000 1^** （2.098 6）	0.000 1 （1.391 7）	0.000 2 （1.862 4）	0.000 2^*** （1.435 1）	0.000 2^*** （1.685 0）
hr	0.001 2^*** （10.006 4）	0.000 8^*** （10.502 6）	0.000 7^*** （11.3383）	0.000 8^*** （12.047 8）	0.000 7^*** （10.658 4）	0.000 6^*** （10.070 1）
W^*index			0.110 1^* （0.320 7）		0.080 3^* （0.557 7）	-0.139 3^* （-0.101 5）
W^*digitil				0.000 0^* （0.056 4）
W^*pgdp			0.000 0^** （0.084 6）	0.000 0^** （0.389 3）	0.000 0^* （1.778 3）	0.000 2 （0.673 3）
W^*res			-0.017 6^** （-2.841 5）	-0.017 7^** （-2.811 8）	-0.001 2^* （-1.994 0）	-1.103 6^** （-2.369 9）
W^*tir			0.000 3 （1.413 1）	0.000 4 （1.454 1）	0.000 1 （0.404 0）	0.637 1^**（2.697 2）
W^*pol			0.000 0 （0.688 7）	0.000 0 （0.119 2）	0.000 0 （-0.038 6）	0.000 0 （0.750 1）
W^*hr			-0.000 0 （-0.547 6）	-0.000 0 （-0.920 1）	-0.000 0^** （-2.304 0）	-0.000 0 （-0.207 8）
ρ		1.289 8^*** （3.112 9）	0.118 9^** （2.028 9）	0.143 0^** （2.466 3）	-0.036 0 （-0.572 2）	0.075 9 （1.287 7）
R²	0.583 5	0.600 8	0.611 9	0.603 1	0.608 6	0.681 2
simga²	0.005 7	0.005 6	0.005 4	0.005 6	0.005 5	0.005 5
Log-like	719.003 3	723.213 2	732.014 0	724.756 0	730.177 7	732.168 8

表4 空间效应分解

Tab.4 Spatial effect decomposition

变量	直接效应		间接效应		总效应
变量	Coefficient	t-stat	Coefficient	t-stat	Coefficient	t-stat
index	0.120 0^***	3.761 7	0.030 0^*	0.585 2	0.150 0^***	2.635 6
Pgdp	0.080 0^***	6.357 6	0.071 0	0.531 1	0.120 0^***	3.717 8
res	0.001 6^***	5.678 2	-0.001 7^**	-2.372 3	-0.000 1^*	-0.144 7
tir	0.001 5^***	12.942 0	0.000 6^**	2.215 6	0.002 1^***	6.777 4
pol	0.000 0^***	1.488 4	0.000 0	0.828 8	0.000 0^*	1.906 2
hr	0.000 0^***	11.278 7	0.000 0	0.037 0	0.000 0^***	3.967 1

表5 GTWR系数统计

Tab.5 Statistics of GTWR coefficient

指标	年份	负效应县区数	平均值	最大值	最小值	中位数
index	2014	13	0.000 6	0.001 7	－0.000 6	0.000 4
	2015	10	0.000 5	0.001 9	－0.000 4	0.000 4
	2016	3	0.000 8	0.002 6	－0.000 1	0.000 5
	2017	2	0.001 8	0.005 7	－0.000 8	0.001 1
	2018	2	0.003 6	0.012 5	－0.000 8	0.002 7
	2019	0	0.005 1	0.013 4	0.000 1	0.004 6
	2020	0	0.005 2	0.013 8	0.000 2	0.004 9
	年均值	0	0.002 5	0.007 4	0.000 0	0.002 1
res	2014	2	0.002 5	0.014 4	－0.000 9	0.002 1
	2015	8	0.002 2	0.008 9	－0.001 6	0.001 9
	2016	6	0.002 9	0.013 1	－0.001 7	0.002 0
	2017	16	0.003 0	0.014 0	－0.002 4	0.002 0
	2018	12	0.001 8	0.006 0	－0.001 5	0.001 6
	2019	0	0.001 8	0.005 4	0.001 6	0.001 5
	2020	0	0.002 1	0.006 7	0.000 2	0.001 7
	年均值	4	0.002 3	0.009 8	－0.000 6	0.001 8
tri	2014	0	0.006 4	0.010 7	0.003 6	0.006 3
	2015	0	0.006 4	0.011 8	0.002 7	0.005 9
	2016	0	0.006 6	0.016 5	0.001 7	0.005 1
	2017	0	0.007 2	0.021 2	0.000 9	0.005 4
	2018	0	0.005 3	0.017 2	0.000 7	0.005 0
	2019	1	0.003 2	0.007 6	－0.002 8	0.002 2
	2020	1	0.002 7	0.008 9	－0.000 3	0.002 3
	年均值	0	0.005 3	0.012 7	0.002 1	0.004 6
残差平方和		2.241 7
回归标准差 $σ 2$		0.060 3
AIC		－1 560.61
R²		0.739 9
调整后R²		0.738 6
时空距离比		0.541 8

表5 GTWR系数统计

Tab.5 Statistics of GTWR coefficient

指标	年份	负效应县区数	平均值	最大值	最小值	中位数
index	2014	13	0.000 6	0.001 7	－0.000 6	0.000 4
	2015	10	0.000 5	0.001 9	－0.000 4	0.000 4
	2016	3	0.000 8	0.002 6	－0.000 1	0.000 5
	2017	2	0.001 8	0.005 7	－0.000 8	0.001 1
	2018	2	0.003 6	0.012 5	－0.000 8	0.002 7
	2019	0	0.005 1	0.013 4	0.000 1	0.004 6
	2020	0	0.005 2	0.013 8	0.000 2	0.004 9
	年均值	0	0.002 5	0.007 4	0.000 0	0.002 1
res	2014	2	0.002 5	0.014 4	－0.000 9	0.002 1
	2015	8	0.002 2	0.008 9	－0.001 6	0.001 9
	2016	6	0.002 9	0.013 1	－0.001 7	0.002 0
	2017	16	0.003 0	0.014 0	－0.002 4	0.002 0
	2018	12	0.001 8	0.006 0	－0.001 5	0.001 6
	2019	0	0.001 8	0.005 4	0.001 6	0.001 5
	2020	0	0.002 1	0.006 7	0.000 2	0.001 7
	年均值	4	0.002 3	0.009 8	－0.000 6	0.001 8
tri	2014	0	0.006 4	0.010 7	0.003 6	0.006 3
	2015	0	0.006 4	0.011 8	0.002 7	0.005 9
	2016	0	0.006 6	0.016 5	0.001 7	0.005 1
	2017	0	0.007 2	0.021 2	0.000 9	0.005 4
	2018	0	0.005 3	0.017 2	0.000 7	0.005 0
	2019	1	0.003 2	0.007 6	－0.002 8	0.002 2
	2020	1	0.002 7	0.008 9	－0.000 3	0.002 3
	年均值	0	0.005 3	0.012 7	0.002 1	0.004 6
残差平方和		2.241 7
回归标准差 $σ 2$		0.060 3
AIC		－1 560.61
R²		0.739 9
调整后R²		0.738 6
时空距离比		0.541 8

图2 空间异质性时空演化格局

Fig.2 Spatiotemporal evolution pattern of spatial effect heterogeneity

参考文献 36

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数字普惠金融对县域旅游经济增长的空间溢出效应及其时空异质性

Spatial spillover effect of digital inclusive finance on county tourism economic growth and its spatio-temporal heterogeneity

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