创新驱动视角下旅游竞争力预测的机器学习模型构建与实证研究

本研究基于国际战略竞争力理论，首次通过机器学习算法实证检验了国家创新要素（如研发投入、贸易多元化及市场规模）对旅游目的地竞争力的预测作用。研究人员利用2013-2022年跨国纵向数据，揭示创新促进因子与旅游竞争力的显著关联，为全球旅游产业的创新发展提供了量化依据。

　　

这项开创性研究构建了国家创新要素与旅游目的地竞争力的预测模型。基于国际战略竞争力理论（International Strategic Competitiveness Theory），研究团队首次采用机器学习算法分析2013-2022年跨国纵向数据，发现研发投入（R&D）、贸易多元化（Trade Diversification）和市场规模（Market Scale）等创新促进因子能显著预测旅游竞争力指数。该成果不仅验证了创新要素对旅游业的驱动机制，更为全球旅游目的地提升竞争力提供了数据支撑和决策依据，标志着旅游竞争力研究正式进入人工智能量化分析时代。