張家界旅游網(wǎng)絡關注度與客流量時空相關分析

潘偉安+馬麗君

收集2013-2015年張家界旅游網(wǎng)絡關注度和客流量數(shù)據(jù)，分析網(wǎng)絡關注度和客流量的時空分布特征，并利用格蘭杰因果關系檢驗和回歸分析等方法，考察網(wǎng)絡關注度與客流量的時空相關關系，結果發(fā)現(xiàn)：①張家界旅游網(wǎng)絡關注度與客流量年內月變化均受到氣候舒適度和節(jié)假日等因素的影響，年內變化分別呈倒“V”形和山嶺形，年內季節(jié)差異均較大；②格蘭杰因果關系檢驗和回歸分析結果表明張家界旅游網(wǎng)絡關注度與客流量年內時間變化存在密切的正相關關系。③張家界旅游網(wǎng)絡關注度與客流量空間分布都受到空間距離、經(jīng)濟發(fā)展水平、人口數(shù)量等因素的影響，且地域分布狀況大致相同，回歸分析表明張家界旅游網(wǎng)絡關注度與客流量空間分布具有很強的正相關關系。

引言

旅游是一項有計劃性的活動，游客在出游前往往會制定一個較為詳細的出游計劃，以便于更好的享受旅游體驗，出游決策和計劃的制定需要大量的相關信息。隨著經(jīng)濟的發(fā)展和科學技術的進步，我國互聯(lián)網(wǎng)普及率逐年升高，中國互聯(lián)網(wǎng)絡信息中心（CNNIC）第38次《中國互聯(lián)網(wǎng)絡發(fā)展狀況統(tǒng)計報告》顯示，我國網(wǎng)民規(guī)模已達7.1億人，網(wǎng)絡普及率達51.7%，網(wǎng)絡已成為輔助游客進行出游決策的重要工具，旅游與互聯(lián)網(wǎng)之間的關系也成為學術界研究的一個熱點，相關研究主要集中在以下幾個方面，首先是游客網(wǎng)絡使用行為特征及其影響因素的相關研究，國外Davidson，Vuylsteke，Jordan等人分析了游客網(wǎng)絡使用行為的特征及影響因素；Choi揭示了一個完整的旅游網(wǎng)絡信息搜索過程；Kim等人分析了不同性別游客網(wǎng)絡信息搜索行為的差異等。國內，岑成德、楊敏、李君軼、胡興報對旅游者在線旅游信息搜索行為特點進行了研究；路紫等對旅游網(wǎng)站訪問者行為的時間分布及其對旅游流的導引作用進行了一系列研究；陸川分析了不同性別游客網(wǎng)絡搜索行為及其差異。其次是網(wǎng)絡關注度時空分布特征相關研究，王章郡、鄒永廣、李霞分別對自駕車、旅游安全和郵輪旅游網(wǎng)絡空間關注度的時空變化進行了分析；林志慧、靜恩明等對景區(qū)網(wǎng)絡關注度時空分布特征進行了分析；潘麗麗以西湖為例，分析假期間網(wǎng)絡關注度的變化特征等。最后是網(wǎng)絡關注度與客流量相關關系的研究，李山將旅游景區(qū)網(wǎng)絡關注與旅游流做比較，分析其前兆效應；黃先開分析了百度指數(shù)與景區(qū)客流量之間的關系，并將其應用于客流量的預測；任樂基于網(wǎng)絡搜索數(shù)據(jù)，構建了客流量預測模型；馮娜分析了外向在線旅游信息流與入境旅游流的耦合關系；涂瑋基于網(wǎng)絡團購數(shù)據(jù)，分析了虛擬旅游流空間差異及其動力機制；王碩、龍茂興、馬麗君、汪秋菊、王玉霞通過構建相關模型或檢驗，對客流量與網(wǎng)絡關注度的相關性進行了分析等。縱觀國內外相關研究，可以發(fā)現(xiàn)有關網(wǎng)絡關注度時空分布特征及其與客流量相關關系的研究較多，但研究多集中在網(wǎng)絡關注度與客流量的時間相關性分析上，對于網(wǎng)絡關注度與客流量空間相關性的研究尚不多見。本文以張家界為案例地，系統(tǒng)收集網(wǎng)絡關注度和客流量相關數(shù)據(jù)，揭示網(wǎng)絡關注度和客流量的時空分布特征，利用格蘭杰因果關系檢驗和回歸分析等方法，分析網(wǎng)絡關注度與客流量的時空相關關系，以期為豐富旅游流與信息流相關研究及張家界客流量管理與市場開發(fā)提供參考。

一、數(shù)據(jù)來源及分析方法

（一）數(shù)據(jù)來源

游客在利用網(wǎng)絡搜索旅游地相關信息時，會留下相應的檢索痕跡，這些痕跡被統(tǒng)計起來形成所謂的“網(wǎng)絡關注度”（或稱為搜索指數(shù)），百度是全球最大的中文搜索引擎，百度指數(shù)是以百度海量網(wǎng)民行為數(shù)據(jù)為基礎的數(shù)據(jù)分享平臺，搜索指數(shù)及其地域分布是其重要的功能模塊之一，本文選擇張家界旅游、武陵源風景名勝區(qū)、張家界國家森林公園、張家界旅游攻略4個搜索量最大的關鍵詞進行檢索，收集2013-2015年張家界景區(qū)網(wǎng)絡關注度數(shù)據(jù)。張家界旅游客流量數(shù)據(jù)涉及時間序列數(shù)據(jù)和空間地域分布數(shù)據(jù)，其中時間序列數(shù)據(jù)主要來自于張家界統(tǒng)計信息網(wǎng)；為獲取客流量空間地域分布數(shù)據(jù)，本文于2016年10月赴張家界開展問卷調查，一共發(fā)放問卷1250份，有效問卷1224份，并對問卷進行統(tǒng)計，從而獲得張家界景區(qū)客流量空間地域分布的數(shù)據(jù)。

（二）分析方法

在系統(tǒng)收集網(wǎng)絡關注度及客流量數(shù)據(jù)的基礎上，利用季節(jié)性強度指數(shù)等數(shù)理統(tǒng)計分析方法和ArcGIS等軟件，分析張家界旅游網(wǎng)絡關注度與客流量時空分布特征，在此基礎上，利用格蘭杰因果關系檢驗和回歸分析，揭示張家界旅游網(wǎng)絡關注度與客流量的時空相關關系，季節(jié)性強度指數(shù)、格蘭杰因果關系檢驗、回歸分析等分析方法前人已多有闡述，本文不再贅述。

二、張家界旅游網(wǎng)絡關注度與客流量月變化規(guī)律及其相關分析

（一）張家界旅游網(wǎng)絡關注度的年內月變化規(guī)律分析

收集張家界景區(qū)2013-2015年各月旅游網(wǎng)絡關注度，將其繪制成圖1，從圖中可以看出，2013-2015年各月旅游網(wǎng)絡關注度呈逐年遞增的趨勢，1-2月氣候寒冷，人們出游欲望較低，旅游網(wǎng)絡關注度較小，3-6月隨著氣候舒適度的升高及“清明”、“五一”等假期的促進，人們出游需求增加，旅游網(wǎng)絡關注度逐漸升高；張家界海拔較高，夏季氣候較舒適，加上暑假的影響，7-8月成為旅游的熱點景區(qū)，旅游網(wǎng)絡關注度達到年內的峰值，9月以后隨著氣溫的降低，張家界旅游熱度降低，旅游網(wǎng)絡關注度逐漸降低，總體上張家界年內月旅游網(wǎng)絡關注度變化呈倒“V”形。計算2013-2015年張家界景區(qū)旅游網(wǎng)絡關注度季節(jié)性強度指數(shù)，并求其平均值，結果為7.74，說明張家界旅游網(wǎng)絡關注度年內季節(jié)差異較大。

（二）張家界旅游客流量的年內月變化規(guī)律分析

收集2013-2015年張家界旅游客流量數(shù)據(jù)，將其繪制成圖2，從圖中可以看出，2013-2015年各月客流量呈逐年遞增的趨勢，年內各月客流量變化趨勢大致與網(wǎng)絡關注度年內變化趨勢相同， 1-2月天氣寒冷，為旅游淡季，客流量較小；3-4月隨著氣溫的升高，旅游客流量逐漸增加；5-6月受氣候的影響，客流量略有降低；7-8月受暑假的影響，客流量迅速增加，達到年內的峰值，為旅游旺季；9月以后隨著氣溫的降低，客流量逐漸減少，但受“十一”假期的影響，10月客流量較大，總體上張家界年內月客流量變化呈山嶺形。計算2013-2015年張家界旅游客流量季節(jié)性強度指數(shù)，并求3年平均值，結果為3.97，說明張家界旅游客流量年內季節(jié)差異較大。

（三）張家界旅游網(wǎng)絡關注度與客流量的年內月變化相關分析

從上面的分析中可以看到，張家界旅游網(wǎng)絡關注度與客流量年內月變化規(guī)律較為相似，均受到氣候舒適度和節(jié)假日的影響，說明兩者間可能存在一定的相關性，為檢驗兩者的關系，本文采用2013-2015年各月旅游網(wǎng)絡關注度與客流量數(shù)據(jù)，利用Eviews6.0，對兩者進行格蘭杰因果關系檢驗，結果如表1，從表中可以看到，兩者存在雙向格蘭杰因果關系，說明兩者間存在密切的相關關系。

為進一步分析張家界旅游網(wǎng)絡關注度與客流量的相關性，本文計算2013-2015年各月平均旅游網(wǎng)絡關注度與客流量，以2013-2015年各月平均旅游網(wǎng)絡關注度為因變量，以2013-2015年各月平均旅游客流量為自變量，進行回歸分析，結果如下。

Y=496.03X+24203

其中，Y為2013-2015年各月平均旅游網(wǎng)絡關注度，X為2013-2015年各月平均旅游客流量，相關系數(shù)R為0.8922，擬合度較高，說明張家界旅游網(wǎng)絡關注度與客流量年內時間變化存在密切的正相關關系，客流量每變化1萬人次，旅游網(wǎng)絡關注度將增加或減少496人次。

三、張家界旅游網(wǎng)絡關注度與客流量空間分布及其相關分析

（一）張家界旅游網(wǎng)絡關注度的空間地域分布

收集2015年31個省區(qū)對張家界旅游網(wǎng)絡關注度數(shù)據(jù)，計算各省區(qū)張家界旅游網(wǎng)絡關注度占全國總量的比重，并將其繪制成圖3。從圖中可以看出，距離張家界較近、經(jīng)濟發(fā)展水平較高或人口較多的省區(qū)，網(wǎng)絡關注度較高，所占比重較大，其中，湖南、廣東、江蘇、湖北、河南網(wǎng)絡關注度最高，所占比重最大，比值在5%～11%之間；其次是浙江、山東、北京、四川、福建、上海、河北等省區(qū)，網(wǎng)絡關注度比重在4%左右；陜西、遼寧、江西、重慶、廣西、安徽、山西、貴州、天津等省區(qū)，網(wǎng)絡關注度所占比重在2.5%～3.5%之間，屬于第三檔次；黑龍江、吉林、云南、內蒙古、甘肅、新疆、海南、寧夏等省區(qū)，網(wǎng)絡關注度較低，所占比重較小，比值在1%～2%之間；青海、西藏網(wǎng)絡關注度最低，所占比重最小，比值小于1%。

（二）張家界旅游客源市場的空間地域分布

依據(jù)調查問卷，統(tǒng)計各省區(qū)游客量，計算各省區(qū)游客量占總游客量的比重，并將其繪制成圖4，從圖中可以看出，與網(wǎng)絡關注度的地域分布相似，距離張家界較近、經(jīng)濟發(fā)展水平較高或人口較多的省區(qū)，游客相對較多，其中，湖南、湖北、廣東、河南客流量最多，客流量所占比重最大，比值在7.7～14.2 %之間；其次是四川、江西、安徽、江蘇、陜西等省區(qū)，客流量所占比重在4.2%左右；山東、重慶、貴州、廣西、浙江、北京、河北、福建、上海等省區(qū)屬于第三檔次，客流量所占比重在2.5%～3.5%之間；遼寧、黑龍江、山西、云南、甘肅、內蒙古等省區(qū)客流量較少，所占比例較小在1%～2%之間；吉林、海南、新疆、寧夏、天津、青海、西藏客流量最少，所占比重低于1%。

（三）張家界旅游網(wǎng)絡關注度與客流量的空間變化相關分析

通過以上的分析可以發(fā)現(xiàn)，張家界旅游網(wǎng)絡關注度與客流量空間分布都受到空間距離、經(jīng)濟發(fā)展水平、人口數(shù)量等因素的影響，且地域分布狀況大致相同，說明兩者具有相關性，為進一步分析兩者的相關關系，本文以各省區(qū)客流量所占比重為自變量，以各省區(qū)網(wǎng)絡關注度所占比重為因變量，進行回歸分析，方程如下：

Y=0.5551X+0.0145

其中，Y為各省區(qū)網(wǎng)絡關注度所占比重，X為各省區(qū)客流量所占比重，相關系數(shù)R為0.7725，方程擬合度較高，說明張家界旅游網(wǎng)絡關注度與客流量空間分布具有很強的正相關關系，客流量所占比重每變化1%將會導致網(wǎng)絡關注度比重變化0.5551%。

四、結論

本文收集2013-2015年張家界旅游網(wǎng)絡關注度和客流量數(shù)據(jù)，分析網(wǎng)絡關注度和客流量的時空分布特征，并利用格蘭杰因果關系檢驗和回歸分析等方法，考察網(wǎng)絡關注度與客流量的時空相關關系，結果發(fā)現(xiàn)：張家界旅游網(wǎng)絡關注度與客流量年內月變化均受到氣候舒適度和節(jié)假日等因素的影響，旅游網(wǎng)絡關注度和客流量年內變化分別呈倒“V”形和山嶺形，季節(jié)性強度指數(shù)均較高，說明旅游網(wǎng)絡關注度和客流量年內季節(jié)差異較大；格蘭杰因果關系檢驗結果顯示，張家界旅游網(wǎng)絡關注度與客流量存在雙向因果關系，說明兩者間存在密切的相關關系，回歸分析表明張家界旅游網(wǎng)絡關注度與客流量年內時間變化存在密切的正相關關系，客流量每變化1萬人次，旅游網(wǎng)絡關注度將增加或減少496人次。張家界旅游網(wǎng)絡關注度與客流量空間分布都受到空間距離、經(jīng)濟發(fā)展水平、人口數(shù)量等因素的影響，且地域分布狀況大致相同，回歸分析表明張家界旅游網(wǎng)絡關注度與客流量空間分布具有很強的正相關關系，客流量所占比重每變化1%將會導致網(wǎng)絡關注度比重變化0.5551%。

文章分析了網(wǎng)絡關注度和客流量的時空分布特征，揭示網(wǎng)絡關注度與客流量的時空相關關系，豐富了旅游流與信息流相關研究，可為張家界客流管理與市場開發(fā)提供參考，但研究中仍存在一定的缺陷，首先，不同游客在搜索張家界旅游相關信息時，采用的關鍵詞和搜索引擎不同，導致本文的網(wǎng)絡關注度數(shù)據(jù)并不全面；其次，問卷調查數(shù)量雖有1250份，但與張家界龐大的客流量相比依然偏少，導致相關分析可能并不十分準確，以上兩個方面將在后續(xù)的研究中予以完善和改進。

（作者單位：湘潭大學商學院）