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摘要：利用2004-2013年的省际面板数据，采用格兰杰因果检验、面板向量自回归模型等方法全面分析信息化与旅游产业发展之间的互动关系。实证研究结果表明：信息化与旅游产业发展存在互动关系，但两者的关系还需进一步协调。两者协调性不足的原因是旅游产业的信息技术应用落后于信息化发展；信息化对旅游产业发展的贡献较大，并具有长期性和稳定性；旅游产业发展对信息化有较强的正反馈效应。
关键词：信息化；旅游产业发展；互动关系；面板向量自回归
中图分类号：F590.3 文献标志码：A
我国旅游信息化始于20世纪80年代初期，90年代在第一次互联网发展浪潮下，旅游信息化进入互联网时代。2001年随着“金旅工程”的启动，旅游信息化进入快速成长阶段。2009年，我国确立旅游产业为战略性支柱产业，旅游信息化进入扩张期。2011年，国家旅游局局长邵琪伟在指出：我国将用10年时间初步实现“智慧旅游”，预示着未来我国旅游信息化将继续深入发展。信息化与旅游产业发展之间存在着互相促进的辩证关系。一方面，旅游产业对信息和信息技术的依赖性很强，信息化对旅游产业发展有着不可替代的作用；另一方面，旅游产业发展会对信息化提出更高要求，并为信息化建设提供资金支持，从而促进信息化水平的提高。研究信息化与旅游产业发展之间的互动关系，对两者的协调水平进行一个全面的评估，可以发现其中存在的问题，为政府制定旅游信息化政策提供参考，促进我国旅游产业发展。
国外旅游信息化最早可追溯到1959年美国航空公司与IBM公司联合开发的机票预订系统SA-BRE。在此背景下，国外学者较早对信息化与旅游产业发展的关系展开了研究，取得了大量的研究成果。Copeland等研究了航空业预订系统的发展过程，提出了航空业应用信息技术的三大特征，即大量数据处理带来的规模经济和范围经济、获得竞争优势的需求以及为抓住市场机遇而不断进行的系统优化。Poon认为信息技术对旅游产业的影响主要是在管理、组织、产品组合、营销和服务提供等信息密集领域。Buhalis提出了一个基于战略视角的旅游产业信息技术应用框架模型，结合业务流程重组（BPR）理论，从组织内部、组织之间和消费者3个方面分析了信息技术在旅游产业中的各种应用。随着互联网在旅游产业中的应用，大量研究于2000年以后开始出现。Buhalis认为互联网可使旅游地提高可视性、降低成本、增强合作，从而有效提高竞争力。Buhalis等认为互联网技术为新旅游电子媒介的出现提供了可能，指出未来借助新媒介，旅游企业间的竞争局面会进一步加剧。Ma等通过对中国旅游相关组织的调查，发现与欧洲和美国类似，信息技术在中国旅游产业的应用也是先从航空业开始，然后逐渐延伸到酒店、旅游代理商、景区和旅游地管理组织。Garces等研究了电子商务对西班牙阿拉贡地区饭店业的影响，发现饭店提高了对应用电子商务的认识水平。Buhalis从消费者需求、技术创新、产业和商业功能等维度回顾了过去20年信息技术与旅游交叉研究的文献，指出信息技术与旅游业的交叉研究还处于起步阶段。Sharda从旅行推荐系统、社区和用户界面设计方面对旅游信息科学进行了阐述。Hojeghan等分析了通过互联网和Web技术，数字经济对旅游产业的影响。Gretzel认为现有的智慧旅游研究主要是从技术视角进行，对旅游信息和决策过程的认识过于简单，未来应加强社会科学研究方法的应用。
在我国旅游信息化建设不断深入的背景下，国内学者也非常关注信息化与旅游产业发展的关系问题，其相关研究成果也非常丰富。林璧属等分析了饭店业应用Internet的问题，并提出了提出一些解决方案与措施。冯飞以携程旅行网和春秋旅游网为例，探讨我国B2C旅游电子商务与传统旅游企业结合的合理途径以及未来盈利模式的调整与发展方向。金鹏等应用博弈论方法分析了信息技术投资对旅游目的地的影响。刁志波总结了饭店业信息化的演进与发展模式。黎崾等采用面向对象的建模方法与思路，构建了信息技术在旅游产业中应用的研究框架。师守祥认为旅游产业高度化的本质特征体现为旅游业的产业融合和信息化。张凌云等提出了智慧旅游理论体系的CAA框架模型。王兆峰等阐述了信息技术对我国民族地区旅游产业转型升级的作用机理。范继刚等对四川省旅游产业与信息产业耦合协调发展进行了实证研究，发现旅游产业与信息产业存在良性互动且协调发展的正耦合关系。
综上所述，随着国内外旅游产业信息化应用水平的不断提升，学者对信息化与旅游产业发展关系的研究逐渐深入和完善，但也还存在一些问题：第一，从研究内容方面看，对信息化如何影响旅游产业发展的研究较多，但关于旅游产业发展对信息化的作用及两者互动关系的研究较少。第二，从研究方法方面看，学者多采用案例分析、社会调查和归纳分析等定性方法进行理论研究，但采用回归分析方法进行的实证研究较少，对两者的互动关系缺乏系统评估。
本文在对信息化与旅游产业发展互动机制的理论分析的基础上，利用2004-2013年的省际面板数据，采用格兰杰因果检验、面板向量自回归模型等方法全面分析信息化与旅游产业发展的互动关系。
1.信息化与旅游产业发展互动关系的理论分析
1.1信息化对旅游产业发展的促进作用分析
第一，信息化提升旅游产业交易过程的效率。交易过程效率的提升以信息的有效传递和流通为基础。信息技术的应用实现了旅游产业交易模式的创新，扩展了信息传递渠道，降低了旅游者信息搜寻成本，提高了旅游产业链中不同主体间的信息沟通质量和效率以及旅游企业和政府管理部门的信息处理效率。
第二，信息化促进旅游产业发展模式的转变。信息技术的应用可增加旅游经济中的知识含量和科技含量，实现旅游产业从依赖大量投入物质和人力资源的粗放式发展模式转变为提高投入要素使用效率的集约式发展模式，促使旅游产业从传统服务业转型为现代服务业。
第三，信息化优化旅游产业体系。信息技术可改善旅游产业各相关要素效能的发挥，优化旅游产业体系结构。旅游产业构成的多元性和复杂性决定了旅游产业体系的优化依赖于信息技术所带来的流程优化和系统创新。 1.2旅游产业发展对信息化的促进作用分析
第一，旅游产业发展会对信息化提出更高要求。随着旅游产业发展，旅游企业和政府部门需要处理的数据量越来越大，形成了海量的旅游大数据，这对旅游信息管理提出了更高要求。同时，旅游者对信息数量和质量也提出了更多要求。这些因素将共同推动旅游产业持续加强各种信息技术的应用，从而促进信息化水平的提升。
第二，旅游产业发展促进旅游竞争主体（旅游企业和旅游地）应用更多的信息技术。旅游产业发展会加剧旅游竞争，而信息技术对提升旅游竞争主体的竞争力至关重要。因此，为保持竞争优势，旅游竞争主体会加强信息技术的应用，从而促进信息化水平的提升。
第三，旅游产业发展可带动提升相关产业的信息化水平。旅游产业是一个关联度很强的产业，其发展不仅与众多国民经济产业密切相关，而且对相关产业具有明显的关联带动作用。旅游产业发展不仅促进自身信息化水平的提升，还将带动提升相关产业的信息化水平。
第四，旅游产业发展为信息化建设提供资金支持。旅游产业是重要的国民经济产业，其发展可促进经济发展，从而为信息化建设提供更多资金，有助于实现信息化建设的持续性。
2.研究模型与方法
基于传统的柯布一道格拉斯生产函数，建立如下模型：
log（y）=c+alog（K）+Blog（L）+ylog（I）。
其中：y表示旅游产业发展水平，K表示资本投入，L表示劳动力投入，，表示信息化水平，c为常数项，a、B、y分别表示回归系数。为了减少异方差，同时增强结果的解释性，所有变量都取对数进行处理。
本文在对信息化与旅游产业发展之间的互动关系进行理论研究的基础上，从静态与动态2个视角进行实证研究。静态研究采用面板数据模型估计，它有很多优点，通过综合考虑截面个体维度和时间维度以增加数据的变异性，能够较好地解决多重共线性问题。并且面板数据模型具有更大的自由度，因此模型的参数估计值更加可靠。动态研究采用格兰杰因果检验和面板向量自回归模型，并进行脉冲响应函数和方差分解分析。格兰杰因果检验能够从数据角度分析信息化与旅游产业发展是否存在理论上分析的互动关系；面板向量自回归模型（VAR）常用于分析随机扰动对变量系统的动态冲击，能够反映信息化与旅游产业发展之间的互动关系。
3.数据
本文的数据主要来自2005-2014年的《中国旅游统计年鉴（副本）》和《中国统计年鉴》，实际数据为2004-2013年的数据。本文选择2004-2013年数据的原因主要包括两点：一是因为2000年后，我国旅游信息化有了较快发展，但2003年“非典”对中国旅游产业的影响较大，因此本文去除了这一年的数据，选择将2004年作为实证研究的起始时间；二是因为目前公布的最新的《中国旅游统计年鉴（副本）》是2014年的，因此可以获得的最新数据为2013年的数据。
旅游产业发展水平、资本和劳动力数据分别采用旅游企业营业收入、固定资产原值和从业人数等指标。已有的许多旅游产业相关实证研究也采用了这些指标。由于2005-2014年《中国旅游统计年鉴（副本）》前后的旅游企业统计口径并不统一，2005-2010年的统计口径包括旅行社、星级饭店、旅游景区和其他旅游企业，2011年的统计口径缩小为旅行社和星级饭店，2012-2014年的统计口径又扩大为旅行社、星级饭店和旅游景区。因此，为使数据在前后时间上具有可比性，本文将2004-2013年旅行社和星级饭店两类企业的数据汇总，以汇总后的旅游企业固定资产原值、从业人数和营业收入分别作为资本、劳动力和旅游产业发展水平数据。关于信息化水平的衡量，可采用信息化指数和替代变量2种方法。从数据的可获取性方面考虑，本文采用替代变量的方法。本文借鉴俞立平的观点，认为邮电业务总额包括互联网、固定电话、移动电话、函件、特快专递、报刊发行等内容，也是信息化指数测算中的主要指标，基本上综合反映了信息化水平。其数据来自于2005-2014年的《中国统计年鉴》，由于在《中国统计年鉴》中，邮电业务额2000年及以前按1990年不变价格计算，2001-2010年按2000年不变价格计算，2001年按可比价格比上年增长27.6%；2011年按2010年不变价格计算，按可比价格比上年增长16.3%。因此，为消除价格变动的影响，先将邮电业务额调整为1990年不变价。然后，根据CPI指数，将旅游企业营业收入也调整为1990年不变价。经过处理，数据的描述统计量，如表1所示。
4.实证结果
4.1面板数据的平稳性检验
无论是格兰杰因果检验还是面板数据回归，其应用条件是各变量平稳或是存在协整关系。检验面板数据平稳性的标准方法是单位根检验，常用的面板数据单位根检验方法有Levin检验、ADF检验、PP检验等。由于不同检验方法的原理不同，其结果也会不同。为使检验结论更加可信，本文同时采用这3种方法进行检验，以3种方法的检验结果一致为准。3种方法的单位根检验结果，如表2所示，检验发现所有对数变量都是平稳的。
4.2信息化与旅游产业发展关系的格兰杰因果检验
信息化与旅游产业发展在理论上存在双向因果关系，但这一关系是否显著，可以通过格兰杰因果检验进行分析。本文选取滞后1～6期进行检验，其结果，如表3所示。
根据表3，在滞后1～4年的情况下，信息化都不是旅游产业发展的格兰杰原因，但在滞后5～6年的情况下，信息化都是旅游产业发展的格兰杰原因，表明信息化能够促进旅游产业发展，但这种作用在5年后才开始体现。在滞后1～6年的情况下，旅游产业发展都是信息化的格兰杰原因，表明旅游产业发展对信息化有促进作用。总体上，两者存在相互的因果关系。
4.3面板数据模型估计
为了定量分析信息化对旅游产业发展的影响，采用面板数据模型进行估计。首先进行Hauseman检验，以决定是采用固定效应模型还是随机效应模型，结果在1%的显著性水平上拒绝了随机效应模型的原假设，因此采用固定效应模型进行估计，估计结果，如表4。 为了对比信息化和其他投入要素的贡献，表4也给出了资本和劳动力变量的回归系数。此外，为进行比较，表4还给出了混合回归模型的估计结果。面板数据估计模型的调整拟合优度R2值为0.985，表明模型的拟合性很好。从固定效应模型的估计结果来看，信息化水平每增加1%，会使旅游产业发展水平提高0.389%；资本投入每增加1%，会使旅游产业发展水平提高0.187%；劳动力投入每增加1%，会使旅游产业发展水平提高0.335%。这一结果表明，信息化对旅游产业发展的贡献较大，并超过了资本和劳动力的贡献。
4.4面板向量自回归模型结果
由于各对数变量都是平稳的，因此可建立VAR模型。以滞后期为4建立VAR模型，其中4个方程的调整拟合优度分别为：0.982、0.960、0.971、0.997，拟合效果很好，且VAR模型的所有特征根都位于单位圆内，模型结构稳定。
由于VAR模型是一种系数没有经济学意义的非理论性模型，因此在分析VAR模型时，往往不解释回归系数，而采用脉冲响应函数和方差分解进行进一步分析。本文将信息化和旅游产业发展的脉冲响应函数的时期数设为15，其结果，如图1所示。
首先，考察旅游产业发展的脉冲响应函数。来自信息化一个标准差的正向冲击，在前期（1～3期）对旅游产业发展有微弱的负面影响，但从第4期开始，信息化对旅游产业发展产生了正面影响。在4～7期这种正面影响具有一定的波动，但从第8期开始，这种正面影响变得持续且较为稳定。来自资本的冲击对旅游产业发展的影响一直为正面影响，其影响在前期（1～6期）较强，但在后期（7～15期）逐渐减弱。来自劳动力的冲击在前期（1～3期）对旅游产业发展产生了负面影响，且逐渐增强，在第4期其影响变为正面影响，但从第5期开始，劳动力冲击的影响变为持续且较为稳定的负面影响。综合看来，相对于资本和劳动力而言，信息化对旅游产业发展的影响具有长期性和稳定性。而且，从长期来看，信息化对旅游产业发展的影响大于资本和劳动力。
接着，考察信息化的脉冲响应函数。来自旅游产业发展的一个标准差的正向冲击，在前期（1～2期）对信息化有微弱的负面影响，但从第3期开始，旅游产业发展对信息化产生了正面影响，并且这种正面影响逐渐增强。来自资本的冲击在前期（1～2期）对信息化有稳定的正面影响，在3～6期资本冲击的影响变为稳定的负面影响，从第7期开始，资本冲击的负面影响逐渐增强。来自劳动力的冲击一开始就对信息化产生较强的正面影响，其影响在1～9期逐渐增强，但从第10期开始逐渐减弱。总得来说，旅游产业发展会促进信息化水平的提高。
方差分解通过计算扰动项对向量自回归模型预测均方误差（MSE）的贡献度，以评价各类因素的相对作用。与时间序列数据类似，面板数据预测的误差方差是其自身扰动及系统扰动共同作用的结果。各变量的方差分解，如表5所示。到了第15期，各变量的方差分解趋于稳定。从旅游产业发展的方差分解看，旅游产业发展自身占97.12%，其他因素的作用都很小，但信息化的作用大于资本和劳动力，这与脉冲响应函数结果一致。资本的方差分解中，自身占50.64%，旅游产业发展占27.91%，劳动力占19.88%，信息化的作用最小，占1.57%。劳动力的方差分解中，自身占50.78%，旅游产业发展占41.06%，，其他因素的作用较小。信息化的方差分解中，自身占73.08%，旅游产业发展占13.91%，劳动力占11.29%，资本的作用很小，这与脉冲响应函数结果一致。
5.结论
1）信息化与旅游产业发展存在互动关系，但两者的关系还需进一步协调。格兰杰因果检验表明，在滞后1～4年的情况下，信息化都不是旅游产业发展的格兰杰原因，但在滞后5～6年的情况下，信息化都是旅游产业发展的格兰杰原因；在滞后1～6年的情况下，旅游产业发展都是信息化的格兰杰原因。脉冲响应函数和方差分解分析表明，信息化与旅游产业发展之间存在明显的互动影响。总的来说，信息化与旅游产业发展存在互动关系。不过，这种互动关系还不够协调，需进一步加强。根据格兰杰因果检验结果，信息化在滞后5～6年的情况下才是旅游产业发展的原因，因此，信息化与旅游产业发展的协调性不足的原因是旅游产业的信息技术应用落后于信息化发展，从而使得信息化旅游产业发展的影响有些滞后。为解决这一问题，我国应借助智慧旅游建设契机，加快在旅游产业中应用最新的信息技术，加大旅游产业的信息化建设投入，实现信息化与旅游产业的良性互动。
2）信息化对旅游产业发展的贡献较大，并具有长期性和稳定性。根据面板数据模型的估计结果，对旅游产业发展贡献最大的是信息化水平，其次是劳动力投入，最后是资本投入。这表明，信息化对旅游产业发展有较大的贡献。旅游产业发展的脉响应函数分析表明，信息化对旅游产业发展的贡献会持续很长时间，并且非常稳定。这一结论表明旅游产业作为信息密集型产业，信息化对其发展起到了重要作用，能为旅游产业发展提供持续性的强大动力。
3）旅游产业发展对信息化有较强的正反馈效应。信息化的脉冲响应函数分析表明，旅游产业发展的冲击对信息化的影响较大，存在较强的正反馈效应。信息化建设需要大量资金投入，其建设水平与经济发展水平有关。旅游产业是重要的国民经济产业，其发展可有效促进经济发展，从而为信息化建设提供更多的资金支持，促进信息化水平的提高。并且，随着旅游产业的发展，旅游产业对信息化的需求会越来越多，需求的增加将导致更多的旅游信息技术应用，从而促进信息化水平的提高。
关键词：信息化；旅游产业发展；互动关系；面板向量自回归
中图分类号：F590.3 文献标志码：A
我国旅游信息化始于20世纪80年代初期，90年代在第一次互联网发展浪潮下，旅游信息化进入互联网时代。2001年随着“金旅工程”的启动，旅游信息化进入快速成长阶段。2009年，我国确立旅游产业为战略性支柱产业，旅游信息化进入扩张期。2011年，国家旅游局局长邵琪伟在指出：我国将用10年时间初步实现“智慧旅游”，预示着未来我国旅游信息化将继续深入发展。信息化与旅游产业发展之间存在着互相促进的辩证关系。一方面，旅游产业对信息和信息技术的依赖性很强，信息化对旅游产业发展有着不可替代的作用；另一方面，旅游产业发展会对信息化提出更高要求，并为信息化建设提供资金支持，从而促进信息化水平的提高。研究信息化与旅游产业发展之间的互动关系，对两者的协调水平进行一个全面的评估，可以发现其中存在的问题，为政府制定旅游信息化政策提供参考，促进我国旅游产业发展。
国外旅游信息化最早可追溯到1959年美国航空公司与IBM公司联合开发的机票预订系统SA-BRE。在此背景下，国外学者较早对信息化与旅游产业发展的关系展开了研究，取得了大量的研究成果。Copeland等研究了航空业预订系统的发展过程，提出了航空业应用信息技术的三大特征，即大量数据处理带来的规模经济和范围经济、获得竞争优势的需求以及为抓住市场机遇而不断进行的系统优化。Poon认为信息技术对旅游产业的影响主要是在管理、组织、产品组合、营销和服务提供等信息密集领域。Buhalis提出了一个基于战略视角的旅游产业信息技术应用框架模型，结合业务流程重组（BPR）理论，从组织内部、组织之间和消费者3个方面分析了信息技术在旅游产业中的各种应用。随着互联网在旅游产业中的应用，大量研究于2000年以后开始出现。Buhalis认为互联网可使旅游地提高可视性、降低成本、增强合作，从而有效提高竞争力。Buhalis等认为互联网技术为新旅游电子媒介的出现提供了可能，指出未来借助新媒介，旅游企业间的竞争局面会进一步加剧。Ma等通过对中国旅游相关组织的调查，发现与欧洲和美国类似，信息技术在中国旅游产业的应用也是先从航空业开始，然后逐渐延伸到酒店、旅游代理商、景区和旅游地管理组织。Garces等研究了电子商务对西班牙阿拉贡地区饭店业的影响，发现饭店提高了对应用电子商务的认识水平。Buhalis从消费者需求、技术创新、产业和商业功能等维度回顾了过去20年信息技术与旅游交叉研究的文献，指出信息技术与旅游业的交叉研究还处于起步阶段。Sharda从旅行推荐系统、社区和用户界面设计方面对旅游信息科学进行了阐述。Hojeghan等分析了通过互联网和Web技术，数字经济对旅游产业的影响。Gretzel认为现有的智慧旅游研究主要是从技术视角进行，对旅游信息和决策过程的认识过于简单，未来应加强社会科学研究方法的应用。
在我国旅游信息化建设不断深入的背景下，国内学者也非常关注信息化与旅游产业发展的关系问题，其相关研究成果也非常丰富。林璧属等分析了饭店业应用Internet的问题，并提出了提出一些解决方案与措施。冯飞以携程旅行网和春秋旅游网为例，探讨我国B2C旅游电子商务与传统旅游企业结合的合理途径以及未来盈利模式的调整与发展方向。金鹏等应用博弈论方法分析了信息技术投资对旅游目的地的影响。刁志波总结了饭店业信息化的演进与发展模式。黎崾等采用面向对象的建模方法与思路，构建了信息技术在旅游产业中应用的研究框架。师守祥认为旅游产业高度化的本质特征体现为旅游业的产业融合和信息化。张凌云等提出了智慧旅游理论体系的CAA框架模型。王兆峰等阐述了信息技术对我国民族地区旅游产业转型升级的作用机理。范继刚等对四川省旅游产业与信息产业耦合协调发展进行了实证研究，发现旅游产业与信息产业存在良性互动且协调发展的正耦合关系。
综上所述，随着国内外旅游产业信息化应用水平的不断提升，学者对信息化与旅游产业发展关系的研究逐渐深入和完善，但也还存在一些问题：第一，从研究内容方面看，对信息化如何影响旅游产业发展的研究较多，但关于旅游产业发展对信息化的作用及两者互动关系的研究较少。第二，从研究方法方面看，学者多采用案例分析、社会调查和归纳分析等定性方法进行理论研究，但采用回归分析方法进行的实证研究较少，对两者的互动关系缺乏系统评估。
本文在对信息化与旅游产业发展互动机制的理论分析的基础上，利用2004-2013年的省际面板数据，采用格兰杰因果检验、面板向量自回归模型等方法全面分析信息化与旅游产业发展的互动关系。
1.信息化与旅游产业发展互动关系的理论分析
1.1信息化对旅游产业发展的促进作用分析
第一，信息化提升旅游产业交易过程的效率。交易过程效率的提升以信息的有效传递和流通为基础。信息技术的应用实现了旅游产业交易模式的创新，扩展了信息传递渠道，降低了旅游者信息搜寻成本，提高了旅游产业链中不同主体间的信息沟通质量和效率以及旅游企业和政府管理部门的信息处理效率。
第二，信息化促进旅游产业发展模式的转变。信息技术的应用可增加旅游经济中的知识含量和科技含量，实现旅游产业从依赖大量投入物质和人力资源的粗放式发展模式转变为提高投入要素使用效率的集约式发展模式，促使旅游产业从传统服务业转型为现代服务业。
第三，信息化优化旅游产业体系。信息技术可改善旅游产业各相关要素效能的发挥，优化旅游产业体系结构。旅游产业构成的多元性和复杂性决定了旅游产业体系的优化依赖于信息技术所带来的流程优化和系统创新。 1.2旅游产业发展对信息化的促进作用分析
第一，旅游产业发展会对信息化提出更高要求。随着旅游产业发展，旅游企业和政府部门需要处理的数据量越来越大，形成了海量的旅游大数据，这对旅游信息管理提出了更高要求。同时，旅游者对信息数量和质量也提出了更多要求。这些因素将共同推动旅游产业持续加强各种信息技术的应用，从而促进信息化水平的提升。
第二，旅游产业发展促进旅游竞争主体（旅游企业和旅游地）应用更多的信息技术。旅游产业发展会加剧旅游竞争，而信息技术对提升旅游竞争主体的竞争力至关重要。因此，为保持竞争优势，旅游竞争主体会加强信息技术的应用，从而促进信息化水平的提升。
第三，旅游产业发展可带动提升相关产业的信息化水平。旅游产业是一个关联度很强的产业，其发展不仅与众多国民经济产业密切相关，而且对相关产业具有明显的关联带动作用。旅游产业发展不仅促进自身信息化水平的提升，还将带动提升相关产业的信息化水平。
第四，旅游产业发展为信息化建设提供资金支持。旅游产业是重要的国民经济产业，其发展可促进经济发展，从而为信息化建设提供更多资金，有助于实现信息化建设的持续性。
2.研究模型与方法
基于传统的柯布一道格拉斯生产函数，建立如下模型：
log（y）=c+alog（K）+Blog（L）+ylog（I）。
其中：y表示旅游产业发展水平，K表示资本投入，L表示劳动力投入，，表示信息化水平，c为常数项，a、B、y分别表示回归系数。为了减少异方差，同时增强结果的解释性，所有变量都取对数进行处理。
本文在对信息化与旅游产业发展之间的互动关系进行理论研究的基础上，从静态与动态2个视角进行实证研究。静态研究采用面板数据模型估计，它有很多优点，通过综合考虑截面个体维度和时间维度以增加数据的变异性，能够较好地解决多重共线性问题。并且面板数据模型具有更大的自由度，因此模型的参数估计值更加可靠。动态研究采用格兰杰因果检验和面板向量自回归模型，并进行脉冲响应函数和方差分解分析。格兰杰因果检验能够从数据角度分析信息化与旅游产业发展是否存在理论上分析的互动关系；面板向量自回归模型（VAR）常用于分析随机扰动对变量系统的动态冲击，能够反映信息化与旅游产业发展之间的互动关系。
3.数据
本文的数据主要来自2005-2014年的《中国旅游统计年鉴（副本）》和《中国统计年鉴》，实际数据为2004-2013年的数据。本文选择2004-2013年数据的原因主要包括两点：一是因为2000年后，我国旅游信息化有了较快发展，但2003年“非典”对中国旅游产业的影响较大，因此本文去除了这一年的数据，选择将2004年作为实证研究的起始时间；二是因为目前公布的最新的《中国旅游统计年鉴（副本）》是2014年的，因此可以获得的最新数据为2013年的数据。
旅游产业发展水平、资本和劳动力数据分别采用旅游企业营业收入、固定资产原值和从业人数等指标。已有的许多旅游产业相关实证研究也采用了这些指标。由于2005-2014年《中国旅游统计年鉴（副本）》前后的旅游企业统计口径并不统一，2005-2010年的统计口径包括旅行社、星级饭店、旅游景区和其他旅游企业，2011年的统计口径缩小为旅行社和星级饭店，2012-2014年的统计口径又扩大为旅行社、星级饭店和旅游景区。因此，为使数据在前后时间上具有可比性，本文将2004-2013年旅行社和星级饭店两类企业的数据汇总，以汇总后的旅游企业固定资产原值、从业人数和营业收入分别作为资本、劳动力和旅游产业发展水平数据。关于信息化水平的衡量，可采用信息化指数和替代变量2种方法。从数据的可获取性方面考虑，本文采用替代变量的方法。本文借鉴俞立平的观点，认为邮电业务总额包括互联网、固定电话、移动电话、函件、特快专递、报刊发行等内容，也是信息化指数测算中的主要指标，基本上综合反映了信息化水平。其数据来自于2005-2014年的《中国统计年鉴》，由于在《中国统计年鉴》中，邮电业务额2000年及以前按1990年不变价格计算，2001-2010年按2000年不变价格计算，2001年按可比价格比上年增长27.6%；2011年按2010年不变价格计算，按可比价格比上年增长16.3%。因此，为消除价格变动的影响，先将邮电业务额调整为1990年不变价。然后，根据CPI指数，将旅游企业营业收入也调整为1990年不变价。经过处理，数据的描述统计量，如表1所示。
4.实证结果
4.1面板数据的平稳性检验
无论是格兰杰因果检验还是面板数据回归，其应用条件是各变量平稳或是存在协整关系。检验面板数据平稳性的标准方法是单位根检验，常用的面板数据单位根检验方法有Levin检验、ADF检验、PP检验等。由于不同检验方法的原理不同，其结果也会不同。为使检验结论更加可信，本文同时采用这3种方法进行检验，以3种方法的检验结果一致为准。3种方法的单位根检验结果，如表2所示，检验发现所有对数变量都是平稳的。
4.2信息化与旅游产业发展关系的格兰杰因果检验
信息化与旅游产业发展在理论上存在双向因果关系，但这一关系是否显著，可以通过格兰杰因果检验进行分析。本文选取滞后1～6期进行检验，其结果，如表3所示。
根据表3，在滞后1～4年的情况下，信息化都不是旅游产业发展的格兰杰原因，但在滞后5～6年的情况下，信息化都是旅游产业发展的格兰杰原因，表明信息化能够促进旅游产业发展，但这种作用在5年后才开始体现。在滞后1～6年的情况下，旅游产业发展都是信息化的格兰杰原因，表明旅游产业发展对信息化有促进作用。总体上，两者存在相互的因果关系。
4.3面板数据模型估计
为了定量分析信息化对旅游产业发展的影响，采用面板数据模型进行估计。首先进行Hauseman检验，以决定是采用固定效应模型还是随机效应模型，结果在1%的显著性水平上拒绝了随机效应模型的原假设，因此采用固定效应模型进行估计，估计结果，如表4。 为了对比信息化和其他投入要素的贡献，表4也给出了资本和劳动力变量的回归系数。此外，为进行比较，表4还给出了混合回归模型的估计结果。面板数据估计模型的调整拟合优度R2值为0.985，表明模型的拟合性很好。从固定效应模型的估计结果来看，信息化水平每增加1%，会使旅游产业发展水平提高0.389%；资本投入每增加1%，会使旅游产业发展水平提高0.187%；劳动力投入每增加1%，会使旅游产业发展水平提高0.335%。这一结果表明，信息化对旅游产业发展的贡献较大，并超过了资本和劳动力的贡献。
4.4面板向量自回归模型结果
由于各对数变量都是平稳的，因此可建立VAR模型。以滞后期为4建立VAR模型，其中4个方程的调整拟合优度分别为：0.982、0.960、0.971、0.997，拟合效果很好，且VAR模型的所有特征根都位于单位圆内，模型结构稳定。
由于VAR模型是一种系数没有经济学意义的非理论性模型，因此在分析VAR模型时，往往不解释回归系数，而采用脉冲响应函数和方差分解进行进一步分析。本文将信息化和旅游产业发展的脉冲响应函数的时期数设为15，其结果，如图1所示。
首先，考察旅游产业发展的脉冲响应函数。来自信息化一个标准差的正向冲击，在前期（1～3期）对旅游产业发展有微弱的负面影响，但从第4期开始，信息化对旅游产业发展产生了正面影响。在4～7期这种正面影响具有一定的波动，但从第8期开始，这种正面影响变得持续且较为稳定。来自资本的冲击对旅游产业发展的影响一直为正面影响，其影响在前期（1～6期）较强，但在后期（7～15期）逐渐减弱。来自劳动力的冲击在前期（1～3期）对旅游产业发展产生了负面影响，且逐渐增强，在第4期其影响变为正面影响，但从第5期开始，劳动力冲击的影响变为持续且较为稳定的负面影响。综合看来，相对于资本和劳动力而言，信息化对旅游产业发展的影响具有长期性和稳定性。而且，从长期来看，信息化对旅游产业发展的影响大于资本和劳动力。
接着，考察信息化的脉冲响应函数。来自旅游产业发展的一个标准差的正向冲击，在前期（1～2期）对信息化有微弱的负面影响，但从第3期开始，旅游产业发展对信息化产生了正面影响，并且这种正面影响逐渐增强。来自资本的冲击在前期（1～2期）对信息化有稳定的正面影响，在3～6期资本冲击的影响变为稳定的负面影响，从第7期开始，资本冲击的负面影响逐渐增强。来自劳动力的冲击一开始就对信息化产生较强的正面影响，其影响在1～9期逐渐增强，但从第10期开始逐渐减弱。总得来说，旅游产业发展会促进信息化水平的提高。
方差分解通过计算扰动项对向量自回归模型预测均方误差（MSE）的贡献度，以评价各类因素的相对作用。与时间序列数据类似，面板数据预测的误差方差是其自身扰动及系统扰动共同作用的结果。各变量的方差分解，如表5所示。到了第15期，各变量的方差分解趋于稳定。从旅游产业发展的方差分解看，旅游产业发展自身占97.12%，其他因素的作用都很小，但信息化的作用大于资本和劳动力，这与脉冲响应函数结果一致。资本的方差分解中，自身占50.64%，旅游产业发展占27.91%，劳动力占19.88%，信息化的作用最小，占1.57%。劳动力的方差分解中，自身占50.78%，旅游产业发展占41.06%，，其他因素的作用较小。信息化的方差分解中，自身占73.08%，旅游产业发展占13.91%，劳动力占11.29%，资本的作用很小，这与脉冲响应函数结果一致。
5.结论
1）信息化与旅游产业发展存在互动关系，但两者的关系还需进一步协调。格兰杰因果检验表明，在滞后1～4年的情况下，信息化都不是旅游产业发展的格兰杰原因，但在滞后5～6年的情况下，信息化都是旅游产业发展的格兰杰原因；在滞后1～6年的情况下，旅游产业发展都是信息化的格兰杰原因。脉冲响应函数和方差分解分析表明，信息化与旅游产业发展之间存在明显的互动影响。总的来说，信息化与旅游产业发展存在互动关系。不过，这种互动关系还不够协调，需进一步加强。根据格兰杰因果检验结果，信息化在滞后5～6年的情况下才是旅游产业发展的原因，因此，信息化与旅游产业发展的协调性不足的原因是旅游产业的信息技术应用落后于信息化发展，从而使得信息化旅游产业发展的影响有些滞后。为解决这一问题，我国应借助智慧旅游建设契机，加快在旅游产业中应用最新的信息技术，加大旅游产业的信息化建设投入，实现信息化与旅游产业的良性互动。
2）信息化对旅游产业发展的贡献较大，并具有长期性和稳定性。根据面板数据模型的估计结果，对旅游产业发展贡献最大的是信息化水平，其次是劳动力投入，最后是资本投入。这表明，信息化对旅游产业发展有较大的贡献。旅游产业发展的脉响应函数分析表明，信息化对旅游产业发展的贡献会持续很长时间，并且非常稳定。这一结论表明旅游产业作为信息密集型产业，信息化对其发展起到了重要作用，能为旅游产业发展提供持续性的强大动力。
3）旅游产业发展对信息化有较强的正反馈效应。信息化的脉冲响应函数分析表明，旅游产业发展的冲击对信息化的影响较大，存在较强的正反馈效应。信息化建设需要大量资金投入，其建设水平与经济发展水平有关。旅游产业是重要的国民经济产业，其发展可有效促进经济发展，从而为信息化建设提供更多的资金支持，促进信息化水平的提高。并且，随着旅游产业的发展，旅游产业对信息化的需求会越来越多，需求的增加将导致更多的旅游信息技术应用，从而促进信息化水平的提高。