【摘要】运用机器学习方法识别旅游产业发展的复杂前因和组态路径，以此赋能我国区域协调发展和共同富裕目标实现。文章基于生产函数理论，以我国298个地级及以上城市为研究对象，采用K均值聚类算法将样本城市划分为发展受阻型、稳中求进型和全面辐射型3种群组类型，运用分类与回归树算法挖掘不同类型城市资源、技术和制度层面多维特征变量与旅游产业发展之间的复杂关系结构。研究发现：1）旅游产业发展的驱动要素具有耦合协调效应，体现为不同类型城市多维特征变量的横向耦合一致性和纵向等级分层性；2）高度相似城市因要素差异化配置获得不同旅游产业发展水平，表明每类城市都有适宜自身发展的组态条件，为推动区域协调发展提供现实基础；3）不同类型城市旅游产业高水平发展的驱动要素具有组合差异性，整体呈现殊途同归的作用效果，发展受阻型城市由“科技筑基-区域开放-文化吸引”驱动，稳中求进型城市由“经济引领-科技创新-数字赋能”驱动，全面辐射型城市由“文化吸引-交通增质”驱动。研究结论为我国城市旅游产业如何依据自身要素禀赋条件获得高水平发展提供了新思路和新参考依据。