黄河流域九省区数字经济与乡村旅游高质量发展耦合协调评价及障碍因子识别

Coupling coordination evaluation between digital economy and high-quality development of rural tourism and its obstacle factor identification in nine provinces of Yellow River Basin

摘要

目的 探讨黄河流域数字经济与乡村旅游高质量发展的耦合协调时空演变特征及障碍因素，为推动黄河流域生态保护与高质量发展提供重要参考。 方法 通过构建评价指标体系，测度2011—2022年黄河流域九省区数字经济与乡村旅游高质量发展的综合水平，运用耦合协调度模型分析两系统耦合协调的时空演化，并借助障碍度模型识别关键障碍因子。 结果 （1） 两个系统发展水平呈现显著的“东高西低”非均衡格局。两系统综合评价指数虽总体呈微弱上升趋势，但乡村旅游高质量发展在2019年后受疫情冲击出现下滑，凸显其脆弱性；空间上呈现“山东领先、西部滞后”的梯度分异特征。（2） 耦合协调关系呈阶段性演进与梯度性分布。耦合协调度在时序上整体表现出逐渐增加的态势，经历了“初步融合→冲击调整→韧性重构”的动态演进，空间上形成山东为“协调区”、川陕豫晋为“过渡区”、蒙宁甘青为“失调区”的梯度格局，揭示了黄河流域内部“数字鸿沟”与“发展鸿沟”的叠加效应。（3） 障碍因子区域异质性强。数字经济系统在青、甘等西部省份受制于数字产业与基础设施，晋、豫等中部省份受限于数字产业发展，鲁、川、陕等发达省份则以数字普惠金融为瓶颈；乡村旅游系统中，产业基础薄弱为青、晋、宁等省的普遍短板，生态环境治理为多省共同障碍，入境旅游市场薄弱制约陕、蒙开放发展，交通基础支撑不足影响鲁、豫、川、甘的共享发展。 结论 整体上数字经济与乡村旅游高质量发展的耦合协调关系展现了“由差趋好”的动态演进，关键障碍因子具有显著的区域分异特征，未来应制定差异化区域调控策略，以科学引导数字经济与乡村旅游高质量发展的互动关系。

Abstract

Objective This study explores the spatiotemporal evolution characteristics and obstacle factors of the coupling coordination between the digital economy and the high-quality development of rural tourism in the Yellow River Basin， providing an important reference for promoting ecological protection and high-quality development in the region. Methods An evaluation index system was constructed to measure the comprehensive development levels of the digital economy and rural tourism across nine provinces in the Yellow River Basin from 2011 to 2022. The coupling coordination degree model was employed for analyzing the spatiotemporal evolution of coupling coordination between the two systems， and an obstacle degree model was utilized for identifying key obstacle factors. Results （1） The development levels of the two systems exhibited a significant unbalanced pattern characterized by “high in the east and low in the west”. Although the comprehensive evaluation indices of both systems showed a slight upward trend overall， the high-quality development of rural tourism declined after 2019 due to the COVID-19 pandemic， highlighting its vulnerability. Spatially， a gradient differentiation pattern of “leading in Shandong and lagging in western regions” was observed. （2） The coupling coordination relationship demonstrated phased evolution and gradient distribution. The coupling coordination degree showed an overall increasing trend over time， undergoing a dynamic evolution from “initial integration” to “shock adjustment” and finally to “resilient reconstruction”. Spatially， a gradient pattern formed， with Shandong as the “coordinated zone”， Sichuan-Shaanxi-Henan-Shanxi as the “transitional zone”， and Inner Mongolia-Ningxia-Gansu-Qinghai as the “disordered zone”， revealing the superposition effect of the “digital divide” and “development gap” within the Yellow River Basin. （3） Obstacle factors exhibited strong regional heterogeneity. In the digital economy system， western provinces such as Qinghai and Gansu were constrained by digital industries and infrastructure， central provinces like Shanxi and Henan were limited by digital industry development， while developed provinces including Shandong， Sichuan， and Shaanxi faced bottlenecks in digital financial inclusion. In the rural tourism system， weak industrial foundations were a common shortcoming in provinces such as Qinghai， Shanxi， and Ningxia， ecological environmental governance was a shared obstacle for multiple provinces， weak inbound tourism markets restricted the open development of Shaanxi and Inner Mongolia， and insufficient transportation infrastructure support affected the shared development of Shandong， Henan， Sichuan， and Gansu. Conclusion Overall， the coupling coordination relationship between the digital economy and high-quality rural tourism development demonstrates a dynamic evolution “from poor to good”， with key obstacle factors showing significant regional differentiation characteristics. In the future， differentiated regional regulation strategies should be formulated to better guide the interactive relationship between the digital economy and high-quality rural tourism development.

Graphical abstract

关键词

数字经济 / 乡村旅游 / 高质量发展 / 黄河流域

Key words

digital economy / rural tourism / high-quality development / Yellow River Basin

2018年政府工作报告首次将“高质量发展”写入国家年度工作部署，党的二十大报告明确指出：“高质量发展是全面建设社会主义现代化国家的首要任务”，而数字经济作为推动高质量发展的重要引擎，被赋予了重要战略地位。乡村振兴是中国现代化进程中的关键环节，随着旅游业的蓬勃发展，乡村旅游市场持续升温，市场规模不断扩大，已成为我国旅游消费中发展最快、潜力最大、带动性最强、受益面最广的领域^［1-2］。数字经济作为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力，正在深刻地重塑乡村旅游的发展模式，为其高质量发展注入强劲动能，对乡村旅游的精准营销与客源拓展、智慧服务与沉浸式体验、精细管理与效率提升以及新业态与新模式等提供了强有力的支撑。然而，乡村旅游的数字化转型也面临一些挑战，普遍存在数字基础设施建设薄弱、数字技能渗透不足以及区域“数字鸿沟”扩大等问题，那么，如何准确评价不同地区乡村数字经济及旅游业的时间演变及空间异质性特征？如何明确数字经济与旅游业发展的协调性？如何科学揭示数字经济与旅游业协调发展的障碍因素？如何制定不同地区的差异化发展策略、推动数字经济赋能乡村旅游高质量发展？对这些问题的探索，一方面深化数字经济与旅游业高质量发展的关系研究，另一方面为乡村振兴背景下乡村旅游的数字化转型提供理论参考。

目前，学界围绕数字经济赋能旅游业发展研究已取得显著进展，为本研究奠定坚实基础。相关研究主要集中在耦合协调与时空演变^［2-7］、驱动因子（障碍因子）诊断^［8-12］、空间溢出效应^［13-18］、政策机制与路径探索等^［19-23］方面。已有研究成果普遍认为，数字基础设施建设、数字产业发展水平、数字普惠金融等是衡量地区数字经济发展水平的关键因素，其对旅游业的数字化转型及高质量发展具有决定性作用。黄卉洁等^［2］研究指出，数字赋能湖南省乡村旅游高质量发展的水平呈稳步提升态势，体现出数字政策推动、基础设施完善与平台支撑的协同效应；舒小林等^［11］研究得出，中国数字经济与旅游业高质量发展的耦合协调度整体上渐趋优化，但与优质协调差距较大，且数字普惠金融覆盖广度、快递业务收入和技术市场成交额3个因子是影响数字经济与旅游业高质量耦合协调发展的主要障碍因子；王兆峰等^［13］研究发现，中国数字经济对文旅产业融合效率影响的本地效应呈“倒U”型，而其空间溢出效应呈现“U”型的非线性关系，政府应加强对数字经济的宏观调控，充分释放数字经济对文旅产业融合效率的正向溢出效应；王金伟等^［19］指出，AI技术重塑了旅游业的运行逻辑，推动产业从要素驱动向智能驱动转型，数字时代的旅游业跃升，需从制度引导、技术创新、文化传播与人才培育等方面协同推进。在研究方法上，较多成果采用熵权法、层次分析法、耦合协调度模型、障碍度模型、空间杜宾模型、收敛模型检验、空间自相关分析等进行研究。

总体来看，相关学者对数字经济与旅游业高质量发展的耦合关系、驱动因素等进行了系列研究，研究内容和研究方法丰富多样，各有特色，为本研究提供了很好的借鉴。然而，以往研究仍然存在一些不足：（1） 多数研究主要以省级或地市级行政区为例，开展数字经济与旅游业高质量发展的耦合关系评价，缺乏对乡村地区数字经济赋能旅游高质量发展的系统研究，尤其缺乏不同区域的对比研究。（2） 多数研究聚焦耦合关系评价及时空演化特征研究，而对驱动因素（障碍因子）的探索略显不足。因此，有必要在乡村尺度上开展数字经济与乡村旅游高质量发展的耦合作用机制、区域异质性特征及障碍因素探索研究。

黄河流域作为中华文明的重要发源地，承载着深厚的历史文化底蕴，是我国重要的生态屏障和经济廊道。近年来，随着“黄河流域生态保护与高质量发展”上升为重大国家战略，如何通过创新路径推动该区域经济社会发展成为重要研究课题。数字经济作为引领未来的新经济形态，正在深刻重塑传统产业格局，为乡村旅游转型升级注入新动能。因此，本研究以黄河流域九省区为例，通过科学评价数字经济与乡村旅游高质量发展的耦合协调关系，精准识别障碍因子，为流域内不同省份制定差异化发展策略提供依据，对实现区域协调发展、推动乡村振兴战略具有重要意义。

1 数据来源与研究方法

1.1 指标体系构建

数字经济与乡村旅游高质量发展耦合协调的核心是“双向互动、价值共创、动态协调”，二者并非简单的“赋能”与“被赋能”关系，而是通过深度耦合，形成一个相互驱动、相互塑造的有机整体，最终共同推动乡村经济、社会和生态的可持续发展。数字经济与乡村旅游高质量发展两个系统的耦合互动机制见图1。基于此，本文在参考黄卉洁^［2］、舒小林^［11］、王金伟^［12］等研究成果的基础上，遵循系统性、可操作性、动态性与导向性、代表性等原则，从数字经济与乡村旅游高质量发展系统耦合互动机制出发，采取“系统层—准则层—指标层”的三级结构，构建了两个发展系统的评价指标体系，具体包括2个系统层，7个准则层，23个要素层（表1）。

1.2 数据来源

本文选取2011—2022年为研究时段，研究数据主要来源于2012—2023年《中国统计年鉴》《中国旅游统计年鉴》《中国农村统计年鉴》以及黄河流域各省统计年鉴、各省国民经济和社会发展统计公报数据等。数字普惠金融相关数据采用由北京大学数字金融研究中心和蚂蚁科技集团研究院组成的联合课题组编制的中国数字普惠金融指数（PKU-DFIIC），该数据省级和城市级指数时间跨度为2011—2022年，县域指数时间跨度为2014—2022年。为确保研究时段内数据指标的完整性与时空一致性，本研究采用县域级数字普惠金融指数以更贴近“乡村”范畴，并对缺失的2011—2013年数据采用线性插值法予以补全。

1.3 研究方法

（1） 熵值法确定指标权重。熵值法是常用的用于确定指标权重的一种方法。熵表征的是信息不确定性，计算出的熵值越大，说明不确定性也大，反之则确定性越高。本研究利用熵值法计算得到所有评价指标的权重值，具体计算方法见参考文献^［24-25］。

（2） 耦合协调度模型。耦合协调度可表征系统内各要素之间相互作用的程度^［11］，本文采用修正后的耦合协调度模型表征数字经济与乡村旅游高质量发展的耦合协调状态^［26］，具体计算公式如下：

C=\sqrt[]{\frac{\mathrm{d}\mathrm{c}(x)\times \mathrm{r}\mathrm{t}(y)}{{\left\{{〔\mathrm{d}\mathrm{c}(x)\times \mathrm{r}\mathrm{t}(y)〕}^{\mathrm{2}}/\mathrm{2}\right\}}^{\mathrm{2}}}}（1）

式中：dc（x）和rt（y）分别为数字经济发展水平指数和乡村旅游高质量发展水平指数，是各指标标准化值加权计算后得到的值；C为耦合度，体现了系统间相互作用的强度，当C=1时，表明数字经济发展水平与乡村旅游高质量发展水平之间的耦合状态最佳，当C=0时，表明二者之间处于无序发展状态。

T=\alpha \mathrm{d}\mathrm{c}(x)+\beta \mathrm{r}\mathrm{t}(y)（2）

式中：T表示数字经济发展与乡村旅游高质量发展两个系统的综合协调指数；α和β是待定系数，表示两个发展系统在同一环境中的权重，本文采用德尔菲法，通过电话访谈等方式征询相关领域专家意见后，认为二者占据同等地位，因此将α和β的取值都确定为0.5。

D=\sqrt[]{C\times T}（3）

式中：D表示数字经济发展水平与乡村旅游高质量发展水平之间的耦合协调度。

此外，参考陆利军^［26］、余菲菲^［27］等的研究成果，采用均匀分布函数方法对耦合协调度进行等级划分，具体见表2。

（3） 障碍度模型。利用障碍度模型对影响数字经济与乡村旅游高质量发展耦合协调度的主要因素进行分析，公式如下^{［25，28］}：

S_{ij}=\frac{(\mathrm{1}-x_{ij})w_{ij}}{{\displaystyle \sum _{j=\mathrm{1}}^n}(\mathrm{1}-x_{ij})w_{ij}}\times \mathrm{100}\mathrm{\%},S_i=S_{ij}（4）

式中：S_ij 表示第j个要素指标对耦合协调度的障碍度；x_ij 表示要素指标标准化处理后的值；w_ij 表示要素指标的权重；n为要素指标数量；S_i 表示第i个准则层对耦合协调度的障碍度。

2 结果与分析

2.1 数字经济与乡村旅游高质量发展水平评价

2.1.1 数字经济发展水平

由图2可知，黄河流域各省的数字经济发展水平具有显著差异，可大致分为3个梯队：第一梯队（高水平）：山东（均值0.869 7），数字经济发展水平远高于其他省份，领先优势明显。第二梯队（中等水平）：四川（均值0.608 1）、河南（均值0.475 3）、陕西（均值0.464 5），这些省份发展水平适中，但均低于山东。第三梯队（低水平）：山西（均值0.273 2）、宁夏（均值0.254 0）、内蒙古（均值0.238 2）、甘肃（均值0.172 9）、青海（均值0.145 6），这些省区发展水平较低，尤其是甘肃和青海，均值不足0.2。这种省际差异反映了黄河流域数字经济发展的不平衡性，从而决定了其赋能乡村旅游发展的“潜力”与“方式”，山东作为第一梯队，其强大的数字基础设施和成熟的数字产业，为乡村旅游提供了从智慧营销、沉浸式体验到精细管理的全链条、高阶赋能；第二梯队的省份具备一定的数字基础，但仍有提升空间，其数字经济对乡村旅游的赋能更多集中于关键环节的突破；第三梯队省份的数字经济薄弱，构成了乡村旅游数字化转型的“硬约束”，这些地区的数字经济与乡村旅游的互动尚处于初步尝试阶段，难以支撑深层次的协同发展。

从时间变化趋势来看，黄河流域各省数字经济发展呈现不同的发展趋势和波动特征。（1） 持续增长型：包括山东、四川、河南和陕西，其中山东的数字经济发展指数从2011年的0.795 7稳步上升至2022年的0.957 9，年均增长率约1.1%；除2013—2014年略有回调外，整体呈现单调增长趋势，表明其数字经济发展持续优化，这可能与政策重点支持、高科技产业集聚有关。四川数字经济发展指数从2011年的0.541 5波动上升至2019年的0.724 0（峰值），年均增长率约2.5%；2020年后略有下降（2022年为0.646 2），但整体水平较高。河南数字经济发展指数从2011年的0.368 3上升至2020年的0.553 5（峰值），年均增长率约2.1%，2017年后增长加速，到2021—2022年略有下降，但整体趋势向上，反映了中部崛起战略的成效。陕西数字经济发展指数从2011年的0.372 4上升至2020年的0.560 0（峰值），年均增长率约2.0%，2021—2022年出现小幅回落，但整体保持增长，这与西安等中心城市数字化推进有关。（2） 平稳波动型：包括山西和宁夏，其中山西数字经济发展指数在0.234 8~0.329 8间波动，整体变化趋势不明显，2012年达到峰值（0.329 8）后多次下降，2015年后又表现出微弱上升趋势，表明数字经济发展相对停滞，可能受传统能源经济拖累。宁夏数字经济发展指数在0.199 5~0.341 6间大幅波动，2015年达到峰值（0.341 6）后持续下降至2019年（0.199 5），随后缓慢回升，整体趋势不稳定，反映其数字经济发展受政策或投资波动影响较大。（3） 低水平停滞型：包括内蒙古、甘肃和青海，其中内蒙古数字经济发展指数在0.164 5~0.285 6间波动，在2018年骤降至0.164 5，之后缓慢回升，整体均值较低（0.238 2），表明数字经济基础薄弱。甘肃数字经济发展指数在0.137 2~0.216 2间波动，2019年最低（0.131 7），之后有回升趋势，但整体水平低，可能受基础设施不足和人才外流等因素影响。青海数字经济发展指数在0.094 1~0.200 6间波动，整体均值最低（0.145 6），且多年低于0.2；2015年短暂上升后回落，显示数字经济发展面临结构性挑战。

总体来看，黄河流域数字经济发展水平存在显著差异，且时间趋势上省际差距扩大。山东持续领先，四川、河南、陕西稳步增长，而山西、内蒙古、甘肃、青海、宁夏发展缓慢。

2.1.2 乡村旅游高质量发展水平

黄河流域各省由于资源禀赋与发展基础等存在差异，其乡村旅游发展具有明显的区域分异特点，数字化转型的“需求”与“场景”亦不同。由图3可知，乡村旅游高质量发展水平整体表现为“东高西低”的空间格局，但与数字经济系统并非简单对应，其需求侧的特征同样反作用于数字经济效用的发挥。山东作为领先型省份（高需求牵引），乡村旅游高质量发展指数均值达0.814 7，显著高于其他省份，其成熟的乡村旅游市场对服务效率、体验创新和品牌推广提出了持续的高要求，这种强烈的“需求牵引”为数字技术的应用提供了丰富的场景和动力，形成了与数字经济相互促进的良性循环。河南、四川、陕西三省作为中等发展型省份（中需求适配），乡村旅游高质量发展指数均值在0.398 3~0.741 0之间，这些省份的乡村旅游处于成长阶段，其需求更多集中在市场拓展和服务标准化上，因此，能直接带来客源和提升管理效率的数字应用，最容易与之产生协同效应，数字经济的发展若能与这些迫切需求相匹配，则能有效推动乡村旅游发展。山西、内蒙古、宁夏、甘肃、青海五省区是典型的潜力型与滞后型省份（低需求瓶颈），其中山西、内蒙古、宁夏三省区的乡村旅游高质量发展指数均值较高，总体在0.259 7~0.432 5之间，而甘肃（0.117 7）、青海（0.134 2）的均值不足0.2；这种类型省份的乡村旅游市场规模小、产业带动能力弱，导致其对数字技术的内生需求不足，即使引入数字工具，也可能因缺乏规模化应用场景而效能不彰，很容易形成“低水平陷阱”，即乡村旅游发展不足导致数字赋能缺乏动力，而数字化滞后又进一步制约了乡村旅游市场的开拓。

从时序演变看，各省份乡村旅游高质量发展水平呈现差异化的动态特征，且关键时间节点（如新冠疫情暴发）对发展趋势产生显著影响，具体表现为四大特征：（1） 领先型省份的“稳定—调整”趋势：2011—2018年，山东、四川乡村旅游高质量发展指数长期维持在较高水平，体现出成熟发展阶段的稳定性；2019年后略有回落，一方面受新冠疫情对旅游业的短期冲击，另一方面反映出旅游消费需求转型背景下，乡村旅游“提质升级”的压力增大，但由于发展基数高、产业韧性强，仍保持流域内领先地位。（2） 成长型省份的“持续上升”趋势：河南、陕西乡村旅游高质量发展指数整体呈波动上升态势，其中河南在2019年后受新冠疫情冲击较大，乡村旅游高质量发展水平出现断崖式下滑，而陕西受影响则相对较小，且保持了小幅增长趋势；作为成长型省份，河南乡村旅游发展与“黄河文化旅游带”建设等政策驱动密切相关，资源开发效率与产业融合度持续提升，而陕西则得益于“文化旅游融合”与“乡村振兴”政策的协同推进，乡村旅游的品牌影响力与市场竞争力不断增强。（3） 潜力型省份的“后期加速”趋势：2016年之前，甘肃、青海指数近乎停滞（如甘肃长期低于0.1）；2017年（党的十九大提出乡村振兴战略）后，两省指数逐步攀升；这表明政策红利推动了当地乡村旅游资源的挖掘与基础设施改善，发展动能从“蛰伏”转向“释放”。（4） 平稳型省份的“缓慢增长”趋势：山西乡村旅游高质量发展指数长期在0.341 4~0.432 5区间波动，反映出乡村旅游发展模式创新不足，需在业态升级（如文化体验、休闲度假）与市场拓展上突破瓶颈；内蒙古、宁夏依托草原民俗、塞上风情等特色资源，实现了“资源—产品”的逐步转化，但受限于产业赋能程度，增长幅度有限，仍需强化“文旅+农业”“文旅+科技”的融合力度。

综合来看，黄河流域乡村旅游高质量发展的省际差异，本质上是资源禀赋、经济基础、政策响应效率等内外部因素共同作用的结果；时序演变趋势则凸显了国家政策驱动（如乡村振兴）与外部冲击（如新冠疫情）对不同发展水平省份的异质性影响。

2.2 数字经济与乡村旅游高质量发展水平耦合协调性

2.2.1 耦合关系时序变化特征

由图4可知，2011—2022年黄河流域数字经济与乡村旅游高质量发展的耦合协调度呈现整体上升、梯度分化的演进特征，耦合协调度均值从2011年的0.418 2提升至2022年的0.434 0，虽然均处于濒临失调阶段，但表现出向勉强协调发展演变的特征，表明系统间相互作用逐步增强。具体呈现三阶段变化特征：

（1） 初步融合期（2011—2017）。全流域耦合协调度呈缓慢提升态势，年均增长率为1.2%。此阶段国家政策聚焦数字经济与乡村旅游的基础融合，2015年《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》明确推动互联网与各产业深度融合，为乡村旅游数字化营销、智慧化服务筑牢政策根基；2016年《关于实施乡村旅游富民工程推进旅游扶贫工作的通知》要求从产业维度强化乡村旅游资源开发与基础设施建设。可见，国家层面的“互联网+”和旅游扶贫政策为两系统互动提供了初始动力，数字经济的基础支撑机制开始发挥作用，东部省份借助电商平台为乡村旅游拓展市场，实现了初步的“赋能”，而西部省份则因数字基建滞后，互动微弱，导致“数字鸿沟”初现，这一阶段的耦合协调主要得益于政策驱动下由数字经济向乡村旅游的单向赋能。

（2） 冲击调整期（2018—2020）。全流域耦合协调度年均增速提升至2.8%，“互联网+旅游”政策深化与疫情冲击下的数字韧性分化成为核心特征。2018年《关于促进乡村旅游可持续发展的指导意见》提出：“推动乡村旅游与互联网深度融合，发展乡村旅游电子商务”，加速了数字技术向乡村旅游产业链的渗透；2020年新冠疫情暴发后，《关于深化“互联网+旅游”推动旅游业高质量发展的意见》落地，各地同步开展文旅“云复苏”行动。疫情的冲击成为检验两系统互动关系的“压力测试”。在山东等高协调度省份，成熟的数字生态迅速激活了“应急赋能机制”，通过“云旅游”、线上预售等方式抵消了部分线下停摆的损失，体现了强大的协同韧性；而在数字基础薄弱的省份，乡村旅游因缺乏“数字缓冲垫”而遭受重创，两系统协同关系出现断裂。这一时期凸显了数字经济不仅是锦上添花的工具，更是雪中送炭的韧性基础设施。

（3） 韧性重构期（2021—2022）。全流域旅游市场逐步复苏，耦合协调度呈现“梯度化重塑”态势，这与国家数字经济深化赋能和乡村旅游高质量发展的政策导向紧密关联。2021年《“十四五”数字经济发展规划》明确推进数字技术与实体经济深度融合，为数字经济全产业链赋能乡村旅游提供顶层设计；2022年《数字乡村发展行动计划（2022—2025年）》进一步聚焦乡村产业数字化，推动智慧农业、数字文旅等业态融合创新。可见，后疫情时代，两系统的互动从“应急”走向“深度”，数字经济的融合创新机制开始凸显，领先地区探索数字孪生、沉浸式体验等新业态，推动互动从“工具性使用”向“战略性融合”升级；同时，乡村振兴战略的深化为乡村旅游注入了新的需求，反向牵引数字技术在乡村场景的定制化开发与应用。这一阶段的耦合协调，是“赋能”与“牵引”机制共同深化、螺旋上升的结果。

2.2.2 耦合关系空间分布特征

为揭示研究时段内黄河流域数字经济与乡村旅游高质量发展耦合协调度的空间异质性格局，本文利用ArcGIS软件绘制了2011年、2015年、2019年、2022年4个年份数字经济与乡村旅游高质量发展的耦合协调类型空间分布图（图5）。

结合前文可知，黄河流域数字经济与乡村旅游高质量发展的耦合协调度呈现出明显的空间异质性特征。这种异质性不仅体现在协调等级的梯度差异上，更反映了不同地区数字经济发展水平、乡村旅游发展及二者融合程度的系统性差别。

从协调等级的空间分布来看，形成了明显的三级梯度格局：（1） 协调区（协调度>0.6）：山东作为流域内唯一的“较好协调”型省份，耦合协调度均值达0.647 1，且长期稳定在0.6~0.8区间，表明数字经济与乡村旅游高质量发展实现了良性互动，数字技术深度融入旅游产业各环节，形成了协调发展的“热点”。（2） 过渡区（协调度0.4<D≤0.6）：该梯队包括四川（0.561 8）、陕西（0.513 0）、河南（0.492 8）、山西（0.405 6）四省，主要处于“濒临失调”至“勉强协调”区间；其中四川、陕西呈现稳步上升态势，从“濒临失调”向“勉强协调”过渡；而河南在经历上升期后出现小幅回落，反映出其协调状态的相对不稳定性。总体反映了这些省份数字经济与乡村旅游的互动尚不充分。（3） 失调区（协调度≤0.4）：内蒙古（0.370 2）、宁夏（0.350 1）、甘肃（0.260 5）、青海（0.260 8）四省区构成失调群体，均处于“严重失调”状态；这些省份不仅协调度绝对值偏低，且增长乏力，多年未能实现协调等级的实质性突破，反映出数字经济与乡村旅游融合面临系统性障碍，形成协调发展的“冷点”区域。

从空间异质性的具体表现来看，具有三方面的典型特征：（1） 东西分异显著。黄河流域内呈现明显的“东高西低”空间格局，数字经济与乡村旅游发展错位，影响协调路径。东部省份山东一枝独秀，耦合协调度显著高于其他地区，且由数字经济滞后型〔dc（x）<rt（y）〕逐步发展为数字经济超前型〔dc（x）>rt（y）〕，说明该省通过智慧旅游、在线营销等手段进一步提升乡村旅游质量，协调路径凸显了“数字赋能”作用。中部省份（河南、山西）及部分西部省份（陕西、四川）等处于中间层次，其中四川和陕西协调度水平相对较好，但基本属于数字经济滞后型，说明其乡村旅游资源相对丰富但数字化不足，协调路径仍然依赖“资源驱动”。大部分西部省区（甘肃、青海、内蒙古、宁夏）则整体落后，且内蒙古始终表现为数字经济滞后型，宁夏由数字经济超前型发展为数字经济滞后型，青海由数字经济滞后型发展为数字经济超前型，甘肃则基本处于“数字经济超前型”水平，总体说明耦合协调发展的关键不仅在于数字技术本身的发展，更在于其与乡村旅游发展的深度融合与精准赋能。（2） 协调稳定性差异。各省协调度的波动特征存在明显差异。山东、四川等省份协调度相对稳定，年际波动较小，表明系统间已建立较为稳固的协同关系；而甘肃、青海等省份虽然整体水平偏低，但年际波动相对较大，反映出其协调关系的脆弱性和不稳定性。（3） 演进路径分化。各省呈现出不同的演进路径。四川、陕西表现出持续改善态势，协调等级稳步提升；河南、山西等在达到一定水平后出现增长平台期；而青海、甘肃、宁夏等则长期在低水平徘徊，缺乏明确的上升动力。

总体来看，黄河流域九省区数字经济与乡村旅游高质量发展耦合协调度的空间异质性，本质上是“数字经济基础—乡村旅游资源—政策响应效率”空间非均衡性的综合结果。未来推进流域协同发展，需针对不同空间类型区实施“精准施策”，逐步缩小空间异质性，推动流域“数字经济—乡村旅游”协同发展的空间均衡化。

2.3 耦合协调发展障碍因子识别

2.3.1 数字经济发展系统障碍因子分析

根据障碍度模型计算得出2011—2022年黄河流域数字经济和乡村旅游高质量发展2个系统排名前三的障碍因子，结果见表3。由表3可以看出，黄河流域九省区在数字经济发展系统中面临不同的关键障碍因子，这些障碍因子及其障碍度呈现出明显的区域差异和系统特征，深刻反映了各省在发展过程中的结构性短板。具体表现在以下几方面：

（1） 数字产业发展障碍型：其中甘肃、青海等省份主要受企业数字化水平制约，两省的第一障碍因子均为“每百家企业拥有网站数（X₇）”，障碍度分别高达21.96%和31.53%；而山西、河南等中部省份的第一障碍因子均是“单位面积长途光缆长度（X₅）”，障碍度分别为21.22%，13.28%；表明中西部地区的数字产业基础相对薄弱、数字化应用能力严重不足，是制约数字经济发展的首要因素。（2） 数字基础设施滞后型：内蒙古、宁夏等省区面临显著的数字基础设施瓶颈。两省的第一障碍因子均为“移动电话普及率（X₄）”，障碍度分别为28.92%和25.10%，此外，青海和陕西的第二和第三障碍因子亦为X₄；总体反映出西部地区通信基础设施覆盖不充分的问题依然突出。（3） 数字金融发展不均衡型：相对发达省份如山东、四川、陕西的主要障碍体现在数字金融领域。山东的第一障碍因子是“软件业务收入（X₁₀）”，障碍度10.14%；四川的第一障碍因子是“数字金融使用深度指数（X₁₂）”，障碍度11.81%；陕西的第一障碍因子是“数字金融覆盖广度指数（X₁₁）”，障碍度14.60%；说明即使在发展水平较高的省份，数字普惠金融的深度发展仍是需要突破的关键环节。

2.3.2 乡村旅游高质量发展系统障碍因子分析

分析表3数据可以得出，乡村旅游高质量发展系统指标层障碍因子呈现以下特点：

（1） 旅游产业基础薄弱型：青海、宁夏、山西等省份的乡村旅游产业在市场规模和就业带动能力等基础层面存在明显短板。3个省份的第一障碍因子均为“第三产业从业人员占比（X₁₄）”，障碍度分别为67.56%，34.08%和22.10%；此外，青海、山东、河南、四川的第三障碍因子也集中在协调发展准则层所涉指标，即“旅游总接待人数（X₁₅）”“旅游总收入（X₁₆）”。总体反映了这些省份的旅游产业就业带动能力和旅游市场规模不足，对乡村旅游协调发展造成较大障碍。（2） 环境治理能力薄弱型：几乎所有省份都面临生态环境治理方面的问题，其中内蒙古的第一障碍因子为“生活垃圾无害化处理率（X₁₈）”，障碍度为26.10%，山西、山东、河南、四川、甘肃、青海、宁夏七省的第二障碍因子集中在绿色发展准则层所涉指标，即“污水处理厂集中处理率（X₁₇）”“生活垃圾无害化处理率（X₁₈）”“建成区绿化覆盖率（X₁₉）”，陕西的第三障碍因子亦为“生活垃圾无害化处理率（X₁₈）”。总体反映了绿色发展是黄河流域乡村旅游高质量发展过程中面临的普遍性障碍。（3） 入境旅游市场薄弱型：陕西、内蒙古等省区在入境旅游发展方面存在差距。陕西的障碍因子集中在开放发展准则层所涉指标，其第一和第二障碍因子是“入境旅游人数（X₂₀）”“旅游外汇收入（X₂₁）”，障碍度分别为18.08%，14.27%；而内蒙古的第三障碍因子是“旅游外汇收入（X₂₁）”，障碍度11.47%。总体说明旅游国际化是两省共同的短板，尤其对于陕西而言，国际化水平较低是制约其乡村旅游高质量发展的主要矛盾。（4） 交通基础支撑不足型：山东、河南、四川、甘肃四省乡村旅游发展面临交通基础支撑不足问题。四省的第一障碍因子集中在共享发展准则层所涉指标，即“公路、铁路与水运客运总量（X₂₂）”“乡村道路总面积（X₂₃）”，障碍度在12.74%~28.34%之间，说明这些省份尽管可能拥有丰富的乡村旅游资源，但整体客运能力，特别是与主要客源地之间的铁路、航空联系可能不足，导致外部游客“进入难”；同时也反映了省份内部的综合交通网络体系存在短板，未能形成高效衔接的多式联运，影响了游客从交通枢纽到乡村目的地的“最后1 km”通达效率。例如甘肃，其庞大的面积与相对稀疏的交通网络形成了矛盾，高昂的交通时间和成本成为阻碍游客流入的首要因素。

3 讨论与结论

3.1 讨 论

（1） 实施区域协同发展战略，构建梯度发展新格局。对于山东（协调区），其全产业链赋能与高需求牵引已形成良性循环，障碍因子已升级至数字金融等高级要素，政策重点应从“普及”转向“引领”，支持其开展数字孪生、沉浸式体验等前沿模式创新，打造“数字—文旅”融合示范高地，并将其成功经验通过技术辐射与平台共享，向中上游省份输出。对于川、陕、豫、晋（过渡区），其耦合协调度不稳定的根源在于结构性障碍未能有效破除，这些省份普遍受数字产业、交通基础或产业结构制约，政策应精准聚焦短板，加大数字新基建投入以畅通产业赋能渠道，同时完善环境卫生设施与交通网络，同步提升乡村旅游品质与可达性，推动其协调等级向“较好协调”跃升。对于蒙、宁、甘、青（失调区），其“低水平锁定”状态源于数字基础设施与旅游产业基础的双重薄弱，必须实施“基础能力提升”计划，依托强有力的政策干预，同步补齐数字基础设施与旅游公共服务短板，并培育本地数字化应用能力，从根本上夯实互动发展的根基。

（2） 开展精准靶向干预，破解关键障碍因子。针对西部省份（如青、甘、宁）首要障碍（数字基础设施、产业发展），重点推进“宽带乡村”与智慧旅游终端建设，并设立中小企业数字化改造补贴，直接提升其线上运营能力，破除互动的“基础门槛”。针对青、晋、宁等省乡村旅游系统的核心障碍（旅游产业基础薄弱），应推动“乡村旅游+”融合，发展文创、康养等新业态，以提升产业附加值与就业吸纳力，并通过区域联合营销扩大市场，回应其“低需求瓶颈”问题。针对陕西等省份的旅游国际化短板，应依托“黄河文化”等国际品牌拓展入境旅游市场。同时，针对山东、四川、陕西等省在数字经济发展系统中暴露出的数字金融瓶颈，应鼓励金融机构开发适配乡村旅游中小微企业的数字金融产品，为业态创新提供资金活水。针对鲁、豫、川、甘等省共享发展中的交通障碍，应提升乡村景点与交通干线间的路网密度与质量，强化交通“毛细血管”功能，直接破解其“最后1 km”难题。

（3） 强化跨系统协同治理，提升综合发展韧性。基于研究发现“生态环境治理”是流域内多省的共同障碍，同时考虑疫情冲击下数字韧性分化的启示，流域各省必须建立跨部门、跨地区协同机制，统筹数字基建、旅游规划与环境治理。尤其在生态脆弱的黄河上游地区，应坚持生态优先，运用数字技术开展游客流量监控与环境承载力预警，将绿色发展从“普遍障碍”转化为“共同优势”，实现生态保护与经济发展的协同增效。

3.2 结 论

（1） 两个系统发展水平呈现显著的“东高西低”非均衡格局，且系统间存在动态互动。黄河流域数字经济和乡村旅游高质量发展水平均呈现“山东领先、西部滞后”的梯度分异特征。研究期内，两系统综合评价指数虽总体呈微弱上升趋势，但乡村旅游高质量发展在2019年后受疫情冲击出现下滑，凸显其脆弱性。二者的发展水平并非简单对应，而是存在复杂的互动关系：东部发达省份表现为高水平的“需求牵引”，而西部欠发达省份则陷入低水平的“需求瓶颈”，这决定了数字经济赋能乡村旅游的潜力与路径存在根本差异。

（2） 耦合协调度呈阶段性演进与梯度性分布。两系统耦合协调关系在时序上经历了“初步融合→冲击调整→韧性重构”的动态演进，整体从“濒临失调”步入“勉强协调”阶段。空间上，形成了相对固化的三级梯度格局：山东为高水平“协调区”，成为引领流域发展的核心；川、陕、豫、晋四省构成“过渡区”，协调状态尚不稳定；蒙、宁、甘、青四省区则为低水平“失调区”，处于发展的边缘地带，这种空间异质性揭示了黄河流域内部“数字鸿沟”与“发展鸿沟”的叠加效应。

（3） 障碍因子具有鲜明的区域异质性，揭示了差异化的协同治理路径。障碍诊断表明，制约两系统协同发展的关键因子存在显著的区域分异，数字经济系统的瓶颈在西部省份（青、甘）集中于数字基础设施与产业基础，在中部省份（晋、豫）表现为数字产业发展不足，而在较发达省份（鲁、川、陕）则体现为数字普惠金融等高级要素的制约。乡村旅游系统的障碍则普遍表现为生态环境治理压力，同时，产业基础薄弱（青、晋、宁）、交通支撑不足（鲁、豫、川、甘）与旅游国际化水平偏低（陕、蒙）等短板在不同区域凸显，这要求未来政策的制定必须从“一刀切”转向“精准靶向”，实施基于区域类型的差异化协同策略。

参考文献

[1] 赵万福.数字经济驱动乡村产业振兴的内在机理与实现路径［J］.人民论坛·学术前沿，2024（5）：106-110.

[2] Zhao W F. The digital economy drives the revitalization of rural industries intrinsic mechanism and realization path［J］. Frontiers， 2024（5）：106-110.

[3] 黄卉洁，黄静波，蒋二萍，等.湖南省数字赋能乡村旅游高质量发展的区域异质性及发展路径［J/OL］.地理学报，1-14［2025-09-30］.

[4] Huang H J， Huang J B， JiangE P， et al. Regional heterogeneity and development paths forhigh-qualitydevelopment of rural tourism empowered by digital technology： a case study of Hunan province［J/OL］. Acta Geographica Sinica， 1-14［2025-09-30］.

[5] 王兆峰，林鲁雄，陈勤昌.中国旅游业数字化与绿色化时空耦合特征及互动响应关系［J］.地理与地理信息科学，2025，41（4）：129-141，151.

[6] Wang Z F， Lin L X， Chen Q C. Spatio-temporal coupling characteristics and interactive response relationship between tourism digitalization and greening in China［J］. Geography and Geo-Information Science， 2025，41（4）：129-141，151.

[7] 田穗，何怡然，郑海味.“数智化-旅游经济-生态环境”耦合协调度的动态演进［J］.华东经济管理，2025，39（6）：99-107.

[8] Tian S， He Y R， Zheng H W. Dynamic evolution of the coupling coordination degree of “digitalintelligence-tourismeconomy-ecologicalenvironment”［J］. East China Economic Management， 2025，39（6）：99-107.

[9] 郭向阳，明庆忠.数字普惠金融与旅游产业效率交互影响关系研究：以贵州省为例［J］.人文地理，2025，40（1）：80-88，123.

[10] Guo X Y， Ming Q Z. Research on the interactive relationship between digital inclusive finance and tourism industry efficiency： a case study of Guizhou［J］. Human Geography， 2025，40（1）：80-88，123.

[11] 何红，拓守恒.数字经济驱动旅游产业高质量发展的作用机理与耦合协调关系：基于西北五省的实证［J］.统计与决策，2023，39（20）：78-83.

[12] He H， Tuo S H. Mechanism of action and coupling coordination relationship of digital economy drivinghigh-qualitydevelopment of tourism industry： an empirical study based on five northwestern provinces in China［J］. Statistics & Decision， 2023，39（20）：78-83.

[13] 方世巧，赖俊武，滕容梅.数字经济与旅游业高质量发展的耦合协调关系及互动效应研究：以西部民族地区为例［J］.资源开发与市场， 2023，39（11）：1489-1497.

[14] Fang S Q， Lai J W， Teng R M. Study on the coupling and coordination relationship and interaction effect of digital economy and high quality development of tourism： taking the western ethnic regions as an example［J］. Resource Development & Market， 2023，39（11）：1489-1497.

[15] 高颖，崔林，殷杰，等. 黄河流域乡村旅游高质量发展水平的时空演化特征及障碍因子诊断［J］.农业资源与环境学报，2026，43（2）：479-493.

[16] Gao Y， Cui L， Yin J， et al. Spatiotemporal evolution characteristics and obstacle factor diagnosis of the high-quality development level of rural tourism in the Yellow River Basin［J］. Journal of Agricultural Resources and Environment， 2026，43（2）：479-493.

[17] 裴锐康，谢雪梅，白凯，等.中国数字经济与旅游产业融合发展的时空差异与影响因素［J］.资源开发与市场，2025，41（5）：708-719.

[18] Pei R K， Xie X M， Bai K， et al. Spatio-temporal differences and influencing factors of the integrated development of China′s digital economy and tourism industry［J］. Resource Development & Market， 2025，41（5）：708-719.

[19] 方世巧，黄仁洲.科技创新、数字经济与旅游业高质量发展耦合协调及其驱动因素［J］.资源开发与市场，2024，40（6）：882-891.

[20] Fang S Q， Huang R Z. Coupling and coordination of science and technology innovation， digital economy and high-quality development of tourism and its driving factors［J］. Resource Development & Market， 2024，40（6）：882-891.

[21] 舒小林，闵浙思，郭向阳，等.省域数字经济与旅游业高质量发展耦合协调及驱动因素［J］.经济地理，2024，44（1）：197-208.

[22] Shu X L， Min Z S， Guo X Y， et al. Coupling coordination between digital economy and tourismhigh-qualitydevelopment at the provincial level and its driving factors［J］. Economic Geography， 2024，44（1）：197-208.

[23] 王金伟，王启翔，冯凌.中国数字经济与旅游业高质量发展的协调格局及驱动机制［J］.地理科学，2024，44（1）：130-139.

[24] Wang J W， Wang Q X， Feng L. Coordination pattern and driving mechanism of digital economy and high-quality tourism development in China［J］. Geographical Science， 2024，44（1）：130-139.

[25] 王兆峰，林鲁雄，陈勤昌.数字经济赋能文旅产业融合效率的空间效应与传导机制［J］.人文地理，2025，40（3）：133-145.

[26] Wang Z F， Lin L X， Chen Q C. Spatial effects and transmission mechanisms of digital economy enabling cultural and tourism industry integration efficiency［J］. Human Geography， 2025，40（3）：133-145.

[27] 程雪兰，苏玫瑰.数字经济对旅游产业韧性的影响及空间溢出效应［J］.河北科技大学学报：社会科学版，2024，24（4）：43-49，68.

[28] Cheng X L， Su M G. Impact of digital economy on the resilience of tourism industry and its spatial spillover effects［J］. Journal of Hebei University of Science and Technology： social Sciences， 2024，24（4）：43-49，68.

[29] 穆学青，明庆忠，靳诚，等.“本地：邻地”视角下长三角地区数字经济影响旅游创新效率的机理与空间效应［J］.地理科学进展，2024，43（10）：1974-1989.

[30] Mu X Q， Ming Q Z， Jin C， et al. Mechanism and spatial effects of the digital economy affecting tourism innovation efficiency in the Yangtze River Delta region from the “local-neighboring area” perspective［J］. Progress in Geography， 2024，43（10）：1974-1989.

[31] 李志远，冯学钢，何静.数字经济对旅游产业绿色发展效率的空间影响及门槛效应［J］.地理科学进展，2024，43（10）：1990-2003.

[32] Li Z Y， Feng X G， He J. Spatial impact and threshold effect of the digital economy on the green development efficiency of the tourism industry［J］. Progress in Geography， 2024，43（10）：1990-2003.

[33] Tang R. Can digital economy improve tourism economic resilience？： evidence from China［J］. Tourism Economics， 2024，30（6）：1359-1381.

[34] Wu H T， Zhong R H， Guo P R， et al. The role of the digital economy in tourism： mechanism， causality and geospatial spillover［J］. Empirical Economics， 2024，66（6）：2355-2395.

[35] 王金伟，杨勇，程圩，等.人工智能（AI）赋能旅游业高质量发展：新机遇、新挑战与新路径［J］.中国生态旅游，2025，15（3）：431-448.

[36] Wang J W， Yang Y， Cheng X， et al. AI-driven high-quality development of the tourism industry： new opportunities， challenges and pathways［J］. Journal of Chinese Ecotourism， 2025，15（3）：431-448.

[37] 刘建平，单爽，王金伟，等.数字经济赋能红色旅游高质量发展的理论逻辑与实践路径［J］.旅游科学，2025，39（1）：69-85.

[38] Liu J P， Shan S， Wang J W， et al. Digital economy empowerment forhigh-qualitydevelopment of red tourism： theoretical logic and practical path［J］. Tourism Science， 2025，39（1）：69-85.

[39] 陈琳琳，徐金海，雷尚君，等.数字技术赋能旅游目的地高质量发展的作用机理与路径探索：基于九寨沟和敦煌莫高窟的案例分析［J］.价格理论与实践，2024，（12）：54-60.

[40] Chen L L， Xu J H， Lei S J， et al. The mechanism and path exploration of digital technology empowering thehigh-quality development of tourism destinations： a case study of Jiuzhaigou and Dunhuang Mogao Grottoes［J］. Price： theory & Practice， 2024，（12）：54-60.

[41] 赵磊.数字经济赋能旅游业高质量发展的内涵与维度［J］.旅游学刊，2022，37（4）：5-6.

[42] Zhao L. Connotation and dimensions of digital economy empowering high-quality tourism development［J］. Tourism Tribune， 2022，37（4）：5-6.

[43] 周锦，王廷信.数字经济下城市文化旅游融合发展模式和路径研究［J］.江苏社会科学，2021，（5）：70-77.

[44] Zhou J， Wang T X. Research on the integrated development model and path of urban cultural tourism under the digital economy［J］. Jiangsu Social Sciences， 2021，（5）：70-77.

[45] 舒小林，高应蓓，张元霞，等.旅游产业与生态文明城市耦合关系及协调发展研究［J］.中国人口·资源与环境，2015，25（3）：82-90.

[46] Shu X L， Gao Y B， Zhang Y X， et al. Study on the coupling relationship and coordinative development between tourism industry and eco-civilization city［J］. China Population， Resources and Environment， 2015，25（3）：82-90.

[47] 刘宇峰，原志华，郭玲霞，等.陕西省城市绿色增长水平时空演变特征及影响因素解析［J］.自然资源学报，2022，37（1）：200-220.

[48] Liu Y F， Yuan Z H， Guo L X， et al. Spatio-temporal characteristics of urban green growth level and its influencing factors in Shaanxi Province［J］. Journal of Natural Resources， 2022，37（1）：200-220.

[49] 陆利军，李浪，李成家，等.省域国家森林公园网络关注度与旅游吸引力动态耦合协调关系［J］.经济地理，2022，42（3）：150-159.

[50] Lu L J， Li L， Li C J， et al. Coupling coordination relationship between network attention and tourism attraction of national forest park in provincial scale［J］. Economic Geography， 2022，42（3）：150-159.

[51] 余菲菲，胡文海，荣慧芳.中小城市旅游经济与交通耦合协调发展研究：以池州市为例［J］.地理科学，2015，35（9）：1116-1122.

[52] Yu F F， Hu W H， Rong H F. Coordinated development about tourism economy and transportation in medium and small cities： chizhou as example［J］. Geographical Science， 2015，35（9）：1116-1122.

[53] 张政.湖北汉江生态经济带区域协调发展与绿色增长效应研究［D］.武汉：武汉大学，2017.

[54] Zhang Z. Study on regional coordinated development and green growth effect in Hubei Hanjiang ecological economic belt［D］. Wuhan： Wuhan University， 2017.

基金资助

国家自然科学基金项目(42271221)

陕西省创新能力支撑计划项目(2025KG-YBXM-152)

陕西省“十四五”教育科学规划课题(SGH22Y1430)

陕西省自然科学基础研究计划项目(2025JC-YBQN-377)