后疫情時代的旅游恢復格局、過程與影響因素研究

王曉芳，李宇晟

（1.華中師范大學 城市與環境科學學院，湖北 武漢 430079；2.中國旅游研究院武漢分院，湖北 武漢 430079）

0 引言

2020 年，新冠疫情席卷全球，給我國國民經濟和社會發展帶來了嚴峻挑戰。受疫情影響，2020 年1 月26 日，文化和旅游部發布《暫停旅游企業經營活動的緊急通知》，我國旅游經營活動進入短暫的停擺期。經過一系列強有力的防疫措施，我國疫情蔓延的態勢得到了及時有效的控制。2020 年3 月下旬，隨著國內疫情的緩解，各地區開始有序恢復文化旅游經營活動；2020 年7 月14 日，文化和旅游部印發《關于推進旅游企業擴大復工復業有關事項的通知》，恢復跨省（區、市）團隊旅游，并將各旅游景區接待游客量由不得超過最大承載量的30%上調至50%，我國旅游業進一步復蘇。但在世界范圍內，新冠疫情依舊在持續惡化，我國當前仍面臨著零星散發病例風險與境外輸入病例風險，還將長期處于疫情防控常態化階段。疫情下的旅游業如何保持韌性，實現穩步復蘇是值得關注的現實問題。

旅游業是環境敏感型產業，這種敏感性表現在易受境內外突發事件的沖擊和影響，從而導致旅游業發展出現嚴重的衰退和滑坡，形成所謂的旅游危機［1］。由于旅游業的敏感性，使旅游學界日益注重對“旅游危機”和“旅游危機管理”的研究［2］。國外對旅游危機的研究較早，可追溯到20 世紀70 年代的能源危機期間。國內對旅游危機管理的研究出現時間偏晚［3］，相關研究成果主要集中在旅游危機基礎理論［4，5］、旅游危機管理機制與對策［6，7］、旅游危機個案分 析［8，9］和旅 游 危 機 影 響 評 估［10，11］等 方 面。面 對疫情之下的旅游業發展問題，國內學者從多個角度展開了研究。現有的研究成果集中在以下幾個方面：一是疫情對中國旅游業的影響，主要包括疫情對國內旅游、入境旅游、出境旅游市場 的影響［12，13］，疫情對旅游景區、旅行社、旅游餐飲業和酒店業的影響［14-16］，疫情 對 不 同 區 域 旅 游 業 發 展 的 影 響［17，18］；二是疫情危機下的應對策略，包括宏觀層面的恢復政策、旅游企業的自救措施、旅游目的地形象恢復等［19-21］；三是疫情之后旅游業的轉型發展與新變化，涉及旅游危機管理、虛擬旅游、旅游者行為偏好、旅游市場變化［22-25］等內容。國外學者對前述問題也進行了探討［26，27］，并分析了疫情如何為可持續和包容性復蘇提供機會［28，29］。

隨著疫情防控進入常態化階段，我國國內旅游逐步復蘇，旅游者行為也在發生著變化。本文以我國31 個省份（由于數據收集不便，因此未包含香港特別行政區、澳門特別行政區和臺灣地區）為研究對象，通過比較分析各省份2019—2021 年的旅游網絡關注度數據和旅行社接待游客數據，揭示我國旅游復蘇的過程和格局，并探討影響不同區域旅游復蘇的因素，以期為疫情常態化防控階段的旅游業恢復與發展提供參考。

1 數據來源與研究方法

1.1 數據來源

百度指數是以百度網民行為海量數據為基礎的數據分享平臺，提供不同關鍵詞的網絡搜索量數據。通過百度指數可以挖掘互聯網上有價值的信息資訊，反映社會熱點、網民的興趣和需求［30］。以“省份名+旅游”（如“湖北旅游”“福建旅游”）作為檢索詞，在百度指數平臺進行檢索，分別獲取2019—2021 年各時段全體網民對31 個省份旅游關鍵詞的搜索指數日均值。通過對比不同省份本年度與2019 年同期的搜索指數數據，可以反映我國居民對各省份旅游關注度的變化，用以測度居民旅游信心的恢復情況。

作為旅游活動的組織機構，旅行社業務的開展需要旅游產業中各部門的緊密配合，其經營活動的恢復體現了我國游客已開始成規模出游。國家文化和旅游部每季度發布《全國旅行社統計調查報告》，對全國各省份旅行社組織與接待人次等數據進行統計。選取旅行社接待國內游客數據作為基礎數據，以季度為時間尺度，通過對比不同省份本年度與2019年同期的游客接待情況，可以反映我國實際的旅游出行恢復情況。

在探討影響旅游恢復指數的因素時，主要參考旅游流的相關研究成果，并結合新冠疫情的基本特點，從區域基礎環境、旅游發展水平和疫情風險等級3個方面對其進行分析。區域基礎環境中的經濟、人口、收入、交通等指標來源于2019 年31 個省份的統計年鑒、國民經濟與社會發展統計公報；旅游發展水平中的旅行社、星級飯店數據來源于國家文化和旅游部官方網站，A 級旅游景區數據來自于各省份的文旅廳官方網站；旅游收入數據來源于各省份2019年國民經濟與社會發展統計公報；疫情數據主要來源于國家衛生健康委員會和各省份衛生健康委員會的官方網站。

1.2 研究方法

旅游恢復指數：①旅游信心恢復指數（tourism confidence recovery index）以31 個省份旅游的網絡關注度日均值作為旅游信心指標，設為I，Iit為i 省份t 時段旅游關鍵詞的搜索指數日均值。以2019 年的網絡關注度為基數，將2020 年、2021 年相同時段的網絡關注度與2019 年進行對比，反映旅游信心的恢復程度。②旅游出行恢復指數（travel recovery index）以各省份旅行社接待游客人次作為游客出行指標，設為i，iit為i 省份t 時段旅行社接待游客人次。以2019 年旅行社接待國內游客人次為基數，將2020年、2021 年相同時段的游客人次數與2019 年進行對比，反映游客出行的恢復程度。旅游信心恢復指數與旅游出行恢復指數的計算公式依次為：

公式（1）中，Rit為i 省份t 時段的旅游信心恢復指數；公式（2）中，rit為i 省份t 時段的旅游出行恢復指數。

基尼系數（G）：基尼系數在經濟學上常被用來判斷收入分配的公平性［31］，在此用于反映各省份旅游恢復指數分布的均衡性。基尼系數值越接近于0，集中度越小，說明旅游恢復指數的差異越小，恢復情況越趨于均衡；反之，基尼系數值越接近于1，集中度越大，說明差異越大。計算公式為：

式中：n 為省份數；x 為恢復指數平均值；x1，x2，…，xn為從大到小的恢復指數值。

旅游恢復指數矩陣模型：波士頓矩陣（BCG Matrix）是由美國波士頓咨詢公司首創的一種用來分析和規劃企業產品組合的方法［32］，常被用于旅游市場和旅游產業發展研究［31，33］。以波士頓矩陣模型為基礎，利用旅游信心恢復指數和旅游出行恢復指數數據設置矩陣的縱、橫坐標，坐標原點為兩指數的平均值交點，構建31 個省份的旅游恢復指數矩陣。用4個象限劃分4 類旅游恢復市場：第一類市場，信心恢復好，出行恢復好；第二類市場，信心恢復差，出行恢復好；第三類市場，信心恢復好，出行恢復差；第四類市場，信心恢復差，出行恢復差。

空間分析法：為了分析旅游恢復指數在省級尺度上空間關聯性，采用空間自相關分析方法衡量各省份旅游恢復指數與不同的省級空間單元是否存在特殊的空間分布形態，分析旅游恢復指數的空間分布特征和區域集聚特征。其中，全局空間自相關分析的計算方法見公式（4），局部空間自相關分析的計算方法見公式（5），計算公式依次為：

式（4）—（6）中：I 表示全局空間自相關莫蘭指數；n 表示省級行政區域總數；Wij表示第i 個省級行政單元與相鄰的第j 個行政單元空間相鄰權重矩陣；xi和xj分別表示第i、j 個省級行政單元的屬性值；x 表示屬性值的平均值。空間相鄰權重矩陣采用相鄰方式，如果區域i 和j 相鄰就為1，否則為0。I 的取值范圍為［-1，1］。莫蘭指數可以反映區域整體的自相關關系，值越大，表明旅游恢復指數的聚集分布越明顯；反之，則其離散分布越顯著。莫蘭指數趨于0，代表旅游恢復指數呈隨機分布。公式（5）中，如果Ii為正，表示該省級區域i 與相鄰區域單元的屬性相似；如果Ii為負，表示該省級區域i 與相鄰區域單元的屬性不相似。

2 結果及分析

2.1 全國及省域層面的整體分析

全國恢復情況：依據搜索獲得的網絡關注度數據和旅行社經營指標，分別計算2020 年、2021 年各季度全國旅游信心恢復指數和旅游出行恢復指數（圖1）。從全國演變趨勢來看，2020—2021 年我國旅游整體上呈現出“短暫低谷—逐步恢復—波動發展”的復蘇過程。2020 年，旅游恢復水平逐步提升，旅游信心恢復水平優于旅游出行恢復水平。為有效阻斷疫情傳播路徑，2020 年1 月26 日文化和旅游部發布《暫停旅游企業經營活動的緊急通知》，我國旅游短暫停擺；3 月下旬，隨著疫情得到有效控制，各省份旅游業開始有序恢復。第二、三季度，疫情防控形勢好轉。7 月14 日，文化和旅游部宣布恢復跨省團隊旅游，并將各旅游景區接待游客量由不得超過最大承載量的30%上調至50%，旅游恢復的速度進一步加快。第三、四季度，旅游恢復勢頭穩定，但增速有所放緩。旅游是我國居民日常生活的重要組成部分，國家抗擊疫情的各項有力舉措使多數居民對疫后出游充滿信心，因此旅游信心恢復指數并未觸及冰點。在疫情得到控制以后，國家要求各地景區控制游客接待上限，分區分級開放，以保證旅游業安全有序恢復。疫情造成社會經濟的短期停擺，部分居民的收入有所下降，旅游出行計劃被迫擱置。常態化防控階段，游客出行仍面臨一定的風險，一些居民選擇采用“云旅游”等方式滿足旅游需求。因此，旅游出行恢復水平仍滯后于旅游信心恢復水平。2021年，旅游信心恢復水平有所下滑，旅游出行恢復水平波動較大。2021 年1 月初，我國多地出現多點零星散發病例甚至局部聚集性疫情，在此背景下，各地陸續發出“春節期間非必要不返鄉”的倡議，鼓勵企事業單位職工就地過年。在此背景下，大量游客采取本地游、周邊游的方式度假，春節黃金周期間的中遠途旅游市場規模有所縮小。因此，2021 年第一季度，旅游信心恢復指數和旅游出行恢復指數相比于上一季度出現了下滑。進入第二季度，散發疫情得到有效遏制，旅游恢復水平有所反彈，旅游出行恢復勢頭良好，恢復指數為97.89，接近2019 年同期的發展水平。從節假日來看，2021 年“五一”假期國內游客出游熱情高漲，國內旅游出游達2.3 億人次，同比增長了119.7%，按可比口徑恢復至疫前同期的103.2%；實現國內旅游收入1132.3 億元，同比增長了138.1%，按可比口徑恢復至疫前同期的77.0%（數據來源于中華人民共和國文化和旅游部）。第三、四季度，局部地區的零星散發疫情再度滯緩了旅游復蘇勢頭，旅游恢復指數均有所回落，該時段的旅游出行恢復指數僅高于2020 年第一、二季度。總體來看，得益于第二季度良好的復蘇態勢，2021 年全年旅游出行恢復指數為58.27，比2020 年增長了40.24%；旅游信心指數為58.25，比2020 年下降了6.12%，旅游信心恢復指數與旅游出行恢復指數基本持平。由此可見，我國旅游正在逐步回暖，堅持社會面動態清零的疫情防控方針是游客成規模出行和旅游業持續穩定復蘇的前提。但與此同時，疫情擾動對于旅游信心的負面影響也不容忽視，需要進一步提振旅游者的消費信心。

圖1 2020—2021 年中國旅游恢復指數演變趨勢Figure 2 Evolution trend of China′s tourism recovery index，2020-2021

省域恢復情況：從省域尺度上看，旅游恢復的不均衡性顯著，旅游出行恢復指數的省際差距大于旅游信心恢復指數。為探討各省份旅游恢復指數的均衡性，對2020—2021 年各季度31 個省份的旅游信心恢復指數與旅游出行恢復指數的基尼系數進行測算（圖2）。

圖2 2020—2021 年我國旅游恢復指數基尼系數演變趨勢Figure 2 Evolution trend of Gini coefficient of China′s tourism recovery index，2020-2021

從全國演變趨勢來看，2020—2021 年，旅游信心恢復指數的基尼系數呈現出緩慢下降的趨勢；旅游出行恢復指數的基尼系數呈現出波動上升的趨勢，其峰值出現在各年份的第四季度。冬季是新冠病毒相對活躍的階段，個別省份受疫情影響，旅游活動規模有所減小，加劇了旅游出行恢復的不均衡。旅游信心恢復指數和旅游出行恢復指數的基尼系數均大于0.55，表明我國旅游恢復水平的集中程度整體偏高。以2020 年第四季度為例，山西省的旅游出行恢復指數達到311.92，而天津市僅為7.18，各地區間的旅游恢復水平表現出嚴重的不均衡性。旅游出行恢復指數的基尼系數顯著高于旅游信心恢復指數，說明前者的不均衡性強于后者。在疫情常態化防控，各省份為吸引游客，密集地出臺了旅游優惠政策，采取各種營銷手段，這些措施激發了游客的旅游動機，推動了旅游信心的整體性恢復。較早擺脫疫情影響的省份率先搶占了疫后旅游客源市場，它們在游客心中確立起安全可靠的旅游目的地形象，積累了良好口碑，可以源源不斷地吸引新的游客，使旅游活動恢復滯后的省份市場份額流失，導致旅游出行恢復指數的不均衡性更加明顯。

為進一步比較各省份的旅游恢復特征，本文構建了31 個省份的旅游恢復指數矩陣（圖3）。橫坐標選擇2020—2021 年的旅游信心恢復指數，縱坐標選擇2020—2021 年的旅游出行恢復指數，采取平均值法劃分4 個象限。橫坐標平均值為60.15，縱坐標平均值為49.91，兩條分界線相交，將全國31 個省份的旅游恢復指數矩陣劃分為4 類市場。

圖3 中國31 個省份旅游恢復指數矩陣Figure 3 Tourism recovery index matrix of 31 provinces in China

一類市場包括貴州、吉林、寧夏、甘肅、陜西5 個省份。此類省份的旅游信心和旅游出行恢復水平高于全國平均值，展現出良好的復蘇勢頭。如：貴州采取景區門票五折優惠、發放1000 萬元文化旅游惠民券等措施，助力文旅產業“疫”后復蘇，得到了旅游者廣泛的青睞，旅游恢復情況在全國名列前茅；吉林、寧夏、甘肅3 個省份受疫情的影響相對較小，確診病例清零天數較長，為旅游活動提供了安全的環境，因此成為旅游恢復較好的省份。②二類市場包括海南、西藏、青海、山西、重慶、湖北、湖南、浙江8 個省份。這些省份的旅游信心恢復指數雖然不高，但是旅游出行的恢復情況卻高于全國平均水平，是旅游恢復過程中的“黑馬”。③三類市場包括新疆、遼寧、黑龍江、內蒙古、河北、河南、江蘇、江西、云南、廣西10個省份。這些省份的旅游出行恢復滯后于旅游信心恢復。此類省份是我國重要的旅游目的地，在互聯網中備受旅游者關注，但由于個別季度零星疫情的影響，實際的旅游出行恢復情況并不理想。④四類市場包括北京、天津、安徽、山東、上海、福建、廣東、四川8 個省份。這些省份的旅游信心和旅游出行恢復水平均低于全國平均值，旅游恢復相對滯后。第四類省份數量較多，說明我國旅游恢復的缺口較大，需要因省因地施策，解決旅游業復蘇緩慢的問題。

2.2 旅游恢復指數的時空演化

全國總體演化分析：為了分析旅游恢復指數在空間上的集聚特征，本文借助ArcGIS 分別計算了2020—2021 年各時段我國省域旅游信心恢復指數和旅游出行恢復指數的全局Moran′s I 指數及其相關指標（表1）。由表1 可知：①從2020—2021 年全過程來看，旅游出行恢復指數的全局Moran′s I 指數為0.127，z 值為2.244，均通過了顯著性檢驗。表明在我國旅游復蘇過程中，旅游出行恢復水平相似的省份在空間上顯著集聚分布，在空間層面上存在“馬太效應”，恢復水平高的省份和恢復水平低的地區分別趨于相鄰。旅游信心恢復指數的全局Moran′s I 指數并未通過顯著性檢驗，不存在顯著的集聚分布。②分時段看：2020 年上半年、下半年，旅游出行恢復指數的集聚分布較為明顯；2021 年上半年、下半年，旅游出行恢復指數則呈隨機分布狀態，Moran′s I 指數具有逐漸降低的趨勢。2020 年，較早擺脫疫情影響的省份，旅游出行開始逐步恢復，并帶動周邊省份旅游市場復蘇，形成旅游出行恢復的優勢區。進入2021年，隨著國內旅游整體復蘇，旅游出行恢復指數的空間集聚特征有所弱化。2020 年下半年，旅游信心恢復指數的集聚分布特征較為顯著，其他時段則表現為隨機分布狀態。

表1 2020—2021 年各階段31 個省份旅游恢復指數的Moran′s I 值Table 1 Moran′s I of the tourism recovery index for 31 provinces at various stages，2020-2021

省域間演化分析：全局Moran′s I 指數從總體上反映了旅游恢復指數在全國尺度上的空間集聚特征，但不能確定某一省域單元的集聚情況，而局部空間自相關分析能夠清楚地反映具體省域的集聚類型及其與周邊鄰近省份的空間關聯特征。因此，本文借助ArcGIS軟件生成2020—2021 年各時段的旅游信心恢復指數LISA 集聚圖（圖4）和旅游出行恢復指數LISA 集聚圖（圖5），從省域層面研究旅游恢復的局部分布與演化特征。①旅游信心恢復指數分析。從圖4 可見，2020 年上半年，吉林、遼寧、上海是高—高集聚區，這些省份被高值區域包圍，是疫后初期受游客關注度較高的旅游目的地，旅游信心恢復較好；其他絕大多數區域屬于空間隨機分布，沒有集聚特點。2020 年下半年，河北是高—低集聚區，其旅游信心恢復水平顯著高于周邊的北京、天津、山西等省份；廣西、貴州、湖南3 個省份的旅游信心恢復情況也較好，形成了高—高集聚區；黑龍江、吉林是低—低集聚區，旅游信心恢復相對滯后。2021 年上半年，空間集聚性發生了改變，吉林、內蒙古和上海是高—高集聚區，江西取代河北成為新的高—低集聚區。2021 年下半年，高—高集聚區增加至4個，包括內蒙古、甘肅、寧夏和青海，具有向西拓展的趨勢。西北地區地廣人稀，受疫情的影響較小，是疫后的熱門旅游目的地。上海市成為新的高—低集聚區，游客對上海的旅游關注度持續提升。低—低集聚區重新顯現，包括貴州和重慶2 個省份。②旅游出行恢復指數分析。從圖5 可見，2020 年上半年旅游出行恢復指數的低—低集聚區有5 個，主要集中在北方地區，包括北京、河北、山西、陜西和寧夏。2020年第二季度，北京市受疫情影響較為明顯，拖慢了其自身和周邊省份的旅游復蘇速度。高—高集聚區則位于上海，其他區域沒有明顯的空間分布集聚特征，屬于空間隨機分布。2020 年下半年，低—低集聚區數從5 個減少至2 個，包括北京和河北；高—高集聚區的范圍擴大，包括四川、重慶和云南3 個省份，說明旅游出行恢復的情況優于其他省份；廣西是低—高集聚區，恢復速度落后于周邊省份。2021年上半年，低—低集聚區的個數減少至0個，西北地區的新疆、青海和寧夏取代西南3 省，成為新的高—高集聚區；河北和上海是高—低集聚區，恢復水平高于周邊省份；低—高集聚區是四川，被周圍高值區域包圍。2021 年下半年，高—高集聚區有所收縮，僅剩新疆；北京、河北和山東形成新的低—低集聚區；四川和上海的空間分布集聚性未發生變化。

圖4 2020—2021 年各時段旅游信心恢復指數LISA集聚圖Figure 4 Lisa agglomeration of tourism confidence recovery index for different periods，2020-2021

圖5 2020—2021 年各時段旅游出行恢復指數LISA集聚圖Figure 5 LISA agglomeration of travel recovery index for different periods，2020-2021

2.3 旅游恢復水平的影響因素

影響指標的選取：在旅游恢復水平的影響因素中，主要以區域基礎環境、旅游發展水平和疫情風險等級作為指標選取的基礎。

區域基礎環境主要包括（表2）：①經濟發展水平。經濟越發達的區域，能夠調配更多的經濟要素和社會資源以促進旅游恢復，本文選取國內生產總值和人均國內生產總值作為地區經濟發展水平的評價指標。②區域人口規模。在同等情況下，區域人口規模越大，其旅游市場規模和消費潛力就越大，也具有更強的旅游復蘇動力，本文選擇常住人口總量和密度來反映區域人口規模。③消費水平。消費水平越高的地區，旅游需求更加旺盛，其本地休閑旅游市場更容易迎來復蘇，本文以居民人均可支配收入來體現消費水平。④交通條件。交通通達度是影響旅游發展的重要條件，疫情改變了居民的出游方式，自駕旅游備受旅游者青睞，本文選擇等級公路里程和密度作為反映交通通達度的指標。

旅游發展水平主要包括（表2）：①旅游資源稟賦。高品質的旅游資源對游客具有較強的吸引力，旅游景區以高質量旅游資源為依托，國家A 級景區是衡量景區質量的重要標志，本文選取國家A 級旅游景區數量和密度作為衡量旅游資源稟賦的指標。②旅游產業基礎。旅游產業基礎較好的區域，對疫情造成的沖擊具有更強的抵抗能力，本文選取旅行社數量、星級飯店數量和旅游收入占GDP 的比重體現旅游產業的基礎水平。旅行社和星級飯店的數量可反映一個地區的旅游服務接待能力，旅游收入占GDP的比重則體現了旅游業在區域國民經濟結構中的地位。疫情風險等級以確診病例清零天數進行衡量，疫情清零是指連續一段時間內無新增確診病例，無疑似病例，且確診病例全部治愈出院。累計清零天數越長，意味著該地區處于疫情低風險的時間越長，越有利于開展旅游活動。為了保持分析的客觀性和科學性，對部分指標排除省域面積的影響，即計算單位面積差異的密度值。

表2 旅游恢復水平的影響因素及定義Table 2 Influencing factors and definition oftourism recovery level

本文根據2020 年我國31 個省份的旅游恢復指數及相關影響因素指標，借助SPSS軟件進行了相關分析與計算，并計算了Pearson相關系數，結果如表3所示。

表3 旅游恢復指數的相關分析結果（僅列舉有顯著相關性的指標）Table 3 Correlation analysis results of tourism recovery index（only the indexes with significant correlation are listed）

從表3 可見：①旅游信心恢復指數、旅游出行恢復指數與人均GDP 和人均可支配收入呈負相關關系。中部和東部發達省份城市化水平高、人口密度大，地區間的人員往來也較為密切，在新冠疫情蔓延擴散的初期，累計的確診病例數較多，受到的負面影響較為嚴重。在疫情常態化防控階段，游客對于旅行中的健康問題更加關注［34］，疫情傳播的特性使游客對于人員聚集更加敏感，因此一些游客在選擇旅游目的地的過程中更傾向于選擇人口稀疏、生態良好的鄉村和自然旅游地，這使得以都市休閑旅游為主的發達省份旅游恢復相對遲緩。②旅游信心、旅游出行恢復指數與旅游收入占GDP 的比重呈顯著的正相關關系。旅游收入占比高的省份，旅游業在其經濟發展過程中扮演著重要角色，甚至成為部分區域的支柱產業。因此，在復工復產的過程中，這些省份的當務之急就是要采取各種措施推動旅游復蘇。而那些經濟體量大、旅游收入占比又不高的省份，對旅游業的依賴程度相對較低，在復工復產的過程中會傾向于將資源分配給其他優勢產業，這導致了不同區域之間的旅游恢復水平差異。③旅游出行恢復指數與確診病例清零天數存在顯著的正相關關系。疫情風險的化解是社會經濟活動有序恢復的重要前提，旅游活動的正常開展有賴于社會經濟系統的支撐；疫情風險的化解能夠讓居民解除居家隔離，實現正常流動，從而為游客前往非慣常環境提供基礎；疫情風險的化解能夠使游客降低對安全問題的擔憂，促成出行意愿向出行行為的轉化［35］。

3 結論、建議與討論

3.1 結論

本文借助2020—2021 年的百度指數和旅行社統計數據，對我國31 個省份的旅游恢復水平進行了測度，依據測度結果對其時空演變特征進行分析，借助相關性分析法對恢復水平的影響因素進行了實證檢驗。主要結論如下：①從整體上看，國內旅游并未出現報復性增長，僅有個別省份恢復至2019 年的同期水平。另外，旅游信心恢復水平要優于旅游出行恢復水平。②從時序演變特征來看，2020 年各季度旅游信心和旅游出行恢復指數均呈穩步上升的態勢，2021 年旅游信心和旅游出行恢復指數的季度波動較大。③從空間格局上看，西部地區的旅游恢復水平優于中東部地區。其中：貴州、甘肅、寧夏等位于西部地區的省份旅游信心和旅游出行恢復水平較高；東部沿海省份的旅游恢復缺口較大，旅游恢復水平的區域差異顯著。④從影響因素的角度看，旅游信心、旅游出行恢復指數與人均GDP 和人均可支配收入呈負相關關系，旅游信心、旅游出行恢復指數與旅游收入占GDP的比重呈顯著的正相關關系，確診病例清零天數對旅游出行恢復水平具有顯著的正向影響。

3.2 建議

結合上述結論，提出針對性建議：①多措并舉，提振旅游信心。要精準發放文旅惠民消費券，刺激居民旅游消費信心；同時，關注游客健康訴求，塑造健康和綠色的旅游目的地形象。②探索休假制度改革。在有條件的地區可開展彈性工作制試點改革，改善旅游出行過度集中于黃金周的現象，熨平旅游消費的波峰和波谷，緩解小長假的大規模擁堵和聚集，使旅游消費頻次更加合理。③深化文旅融合，增強旅游韌性。各地區要充分利用本地和周邊的文旅資源，規劃并推出一批具有地方特色的精品文化和旅游產品；要加快科技賦能，打造智慧文旅，通過創新產品和服務，挖掘旅游業恢復發展的潛力，提升行業發展的韌性。

3.3 討論

本文揭示了新冠疫情下國內旅游恢復的總體特征及時空格局，并對其影響因素進行了探討，對于了解疫情影響下的國內旅游發展格局，提高疫后省域旅游恢復力具有一定的參考價值。但本文仍然存在著以下不足：首先，百度指數所反映的旅游關注度是一種虛擬旅游流，旅行社接待人次也僅占我國游客量的一部分，兩種指標從一定程度上反映了我國旅游復蘇的基本情況，但并不全面。其次，對旅游恢復水平影響因素的分析不夠深入，未能展開動力機制和恢復路徑的深入探討。因此，未來應進一步研究旅游政策供給、旅游者行為變化等因素對于旅游恢復格局的影響機制，為各省份提高疫情常態化防控期間的旅游韌性，實現旅游業高質量發展提供更多的對策建議。