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标题

张家界旅游网络关注度与客流量时空相关分析

范文

潘伟安+马丽君

收集2013-2015年张家界旅游网络关注度和客流量数据，分析网络关注度和客流量的时空分布特征，并利用格兰杰因果关系检验和回归分析等方法，考察网络关注度与客流量的时空相关关系，结果发现：①张家界旅游网络关注度与客流量年内月变化均受到气候舒适度和节假日等因素的影响，年内变化分别呈倒“V”形和山岭形，年内季节差异均较大；②格兰杰因果关系检验和回归分析结果表明张家界旅游网络关注度与客流量年内时间变化存在密切的正相关关系。③张家界旅游网络关注度与客流量空间分布都受到空间距离、经济发展水平、人口数量等因素的影响，且地域分布状况大致相同，回归分析表明张家界旅游网络关注度与客流量空间分布具有很强的正相关关系。

引言

旅游是一项有计划性的活动，游客在出游前往往会制定一个较为详细的出游计划，以便于更好的享受旅游体验，出游决策和计划的制定需要大量的相关信息。随着经济的发展和科学技术的进步，我国互联网普及率逐年升高，中国互联网络信息中心（CNNIC）第38次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，我国网民规模已达7.1亿人，网络普及率达51.7%，网络已成为辅助游客进行出游决策的重要工具，旅游与互联网之间的关系也成为学术界研究的一个热点，相关研究主要集中在以下几个方面，首先是游客网络使用行为特征及其影响因素的相关研究，国外Davidson，Vuylsteke，Jordan等人分析了游客网络使用行为的特征及影响因素；Choi揭示了一个完整的旅游网络信息搜索过程；Kim等人分析了不同性别游客网络信息搜索行为的差异等。国内，岑成德、杨敏、李君轶、胡兴报对旅游者在线旅游信息搜索行为特点进行了研究；路紫等对旅游网站访问者行为的时间分布及其对旅游流的导引作用进行了一系列研究；陆川分析了不同性别游客网络搜索行为及其差异。其次是网络关注度时空分布特征相关研究，王章郡、邹永广、李霞分别对自驾车、旅游安全和邮轮旅游网络空间关注度的时空变化进行了分析；林志慧、静恩明等对景区网络关注度时空分布特征进行了分析；潘丽丽以西湖为例，分析假期间网络关注度的变化特征等。最后是网络关注度与客流量相关关系的研究，李山将旅游景区网络关注与旅游流做比较，分析其前兆效应；黄先开分析了百度指数与景区客流量之间的关系，并将其应用于客流量的预测；任乐基于网络搜索数据，构建了客流量预测模型；冯娜分析了外向在线旅游信息流与入境旅游流的耦合关系；涂玮基于网络团购数据，分析了虚拟旅游流空间差异及其动力机制；王硕、龙茂兴、马丽君、汪秋菊、王玉霞通过构建相关模型或检验，对客流量与网络关注度的相关性进行了分析等。纵观国内外相关研究，可以发现有关网络关注度时空分布特征及其与客流量相关关系的研究较多，但研究多集中在网络关注度与客流量的时间相关性分析上，对于网络关注度与客流量空间相关性的研究尚不多见。本文以张家界为案例地，系统收集网络关注度和客流量相关数据，揭示网络关注度和客流量的时空分布特征，利用格兰杰因果关系检验和回归分析等方法，分析网络关注度与客流量的时空相关关系，以期为丰富旅游流与信息流相关研究及张家界客流量管理与市场开发提供参考。

一、数据来源及分析方法

（一）数据来源

游客在利用网络搜索旅游地相关信息时，会留下相应的检索痕迹，这些痕迹被统计起来形成所谓的“网络关注度”（或称为搜索指数），百度是全球最大的中文搜索引擎，百度指数是以百度海量网民行为数据为基础的数据分享平台，搜索指数及其地域分布是其重要的功能模块之一，本文选择张家界旅游、武陵源风景名胜区、张家界国家森林公园、张家界旅游攻略4个搜索量最大的关键词进行检索，收集2013-2015年张家界景区网络关注度数据。张家界旅游客流量数据涉及时间序列数据和空间地域分布数据，其中时间序列数据主要来自于张家界统计信息网；为获取客流量空间地域分布数据，本文于2016年10月赴张家界开展问卷调查，一共发放问卷1250份，有效问卷1224份，并对问卷进行统计，从而获得张家界景区客流量空间地域分布的数据。

（二）分析方法

在系统收集网络关注度及客流量数据的基础上，利用季节性强度指数等数理统计分析方法和ArcGIS等软件，分析张家界旅游网络关注度与客流量时空分布特征，在此基础上，利用格兰杰因果关系检验和回归分析，揭示张家界旅游网络关注度与客流量的时空相关关系，季节性强度指数、格兰杰因果关系检验、回归分析等分析方法前人已多有阐述，本文不再赘述。

二、张家界旅游网络关注度与客流量月变化规律及其相关分析

（一）张家界旅游网络关注度的年内月变化规律分析

收集张家界景区2013-2015年各月旅游网络关注度，将其绘制成图1，从图中可以看出，2013-2015年各月旅游网络关注度呈逐年递增的趋势，1-2月气候寒冷，人们出游欲望较低，旅游网络关注度较小，3-6月随着气候舒适度的升高及“清明”、“五一”等假期的促进，人们出游需求增加，旅游网络关注度逐渐升高；张家界海拔较高，夏季气候较舒适，加上暑假的影响，7-8月成为旅游的热点景区，旅游网络关注度达到年内的峰值，9月以后随着气温的降低，张家界旅游热度降低，旅游网络关注度逐渐降低，总体上张家界年内月旅游网络关注度变化呈倒“V”形。计算2013-2015年张家界景区旅游网络关注度季节性强度指数，并求其平均值，结果为7.74，说明张家界旅游网络关注度年内季节差异较大。

（二）张家界旅游客流量的年内月变化规律分析

收集2013-2015年张家界旅游客流量数据，将其绘制成图2，从图中可以看出，2013-2015年各月客流量呈逐年递增的趋势，年内各月客流量变化趋势大致与网络关注度年内变化趋势相同， 1-2月天气寒冷，为旅游淡季，客流量较小；3-4月随着气温的升高，旅游客流量逐渐增加；5-6月受气候的影响，客流量略有降低；7-8月受暑假的影响，客流量迅速增加，达到年内的峰值，为旅游旺季；9月以后随着气温的降低，客流量逐渐减少，但受“十一”假期的影响，10月客流量较大，总体上张家界年内月客流量变化呈山岭形。计算2013-2015年张家界旅游客流量季节性强度指数，并求3年平均值，结果为3.97，說明张家界旅游客流量年内季节差异较大。

（三）张家界旅游网络关注度与客流量的年内月变化相关分析

从上面的分析中可以看到，张家界旅游网络关注度与客流量年内月变化规律较为相似，均受到气候舒适度和节假日的影响，说明两者间可能存在一定的相关性，为检验两者的关系，本文采用2013-2015年各月旅游网络关注度与客流量数据，利用Eviews6.0，对两者进行格兰杰因果关系检验，结果如表1，从表中可以看到，两者存在双向格兰杰因果关系，说明两者间存在密切的相关关系。

为进一步分析张家界旅游网络关注度与客流量的相关性，本文计算2013-2015年各月平均旅游网络关注度与客流量，以2013-2015年各月平均旅游网络关注度为因变量，以2013-2015年各月平均旅游客流量为自变量，进行回归分析，结果如下。

Y=496.03X+24203

其中，Y为2013-2015年各月平均旅游网络关注度，X为2013-2015年各月平均旅游客流量，相关系数R为0.8922，拟合度较高，说明张家界旅游网络关注度与客流量年内时间变化存在密切的正相关关系，客流量每变化1万人次，旅游网络关注度将增加或减少496人次。

三、张家界旅游网络关注度与客流量空间分布及其相关分析

（一）张家界旅游网络关注度的空间地域分布

收集2015年31个省区对张家界旅游网络关注度数据，计算各省区张家界旅游网络关注度占全国总量的比重，并将其绘制成图3。从图中可以看出，距离张家界较近、经济发展水平较高或人口较多的省区，网络关注度较高，所占比重较大，其中，湖南、广东、江苏、湖北、河南网络关注度最高，所占比重最大，比值在5%～11%之间；其次是浙江、山东、北京、四川、福建、上海、河北等省区，网络关注度比重在4%左右；陕西、辽宁、江西、重庆、广西、安徽、山西、贵州、天津等省区，网络关注度所占比重在2.5%～3.5%之间，属于第三档次；黑龙江、吉林、云南、内蒙古、甘肃、新疆、海南、宁夏等省区，网络关注度较低，所占比重较小，比值在1%～2%之间；青海、西藏网络关注度最低，所占比重最小，比值小于1%。

（二）张家界旅游客源市场的空间地域分布

依据调查问卷，统计各省区游客量，计算各省区游客量占总游客量的比重，并将其绘制成图4，从图中可以看出，与网络关注度的地域分布相似，距离张家界较近、经济发展水平较高或人口较多的省区，游客相对较多，其中，湖南、湖北、广东、河南客流量最多，客流量所占比重最大，比值在7.7～14.2 %之间；其次是四川、江西、安徽、江苏、陕西等省区，客流量所占比重在4.2%左右；山东、重庆、贵州、广西、浙江、北京、河北、福建、上海等省区属于第三档次，客流量所占比重在2.5%～3.5%之间；辽宁、黑龙江、山西、云南、甘肃、内蒙古等省区客流量较少，所占比例较小在1%～2%之间；吉林、海南、新疆、宁夏、天津、青海、西藏客流量最少，所占比重低于1%。

（三）张家界旅游网络关注度与客流量的空间变化相关分析

通过以上的分析可以发现，张家界旅游网络关注度与客流量空间分布都受到空间距离、经济发展水平、人口数量等因素的影响，且地域分布状况大致相同，说明两者具有相关性，为进一步分析两者的相关关系，本文以各省区客流量所占比重为自变量，以各省区网络关注度所占比重为因变量，进行回归分析，方程如下：

Y=0.5551X+0.0145

其中，Y为各省区网络关注度所占比重，X为各省区客流量所占比重，相关系数R为0.7725，方程拟合度较高，说明张家界旅游网络关注度与客流量空间分布具有很强的正相关关系，客流量所占比重每变化1%将会导致网络关注度比重变化0.5551%。

四、结论

本文收集2013-2015年张家界旅游网络关注度和客流量数据，分析网络关注度和客流量的时空分布特征，并利用格兰杰因果关系检验和回归分析等方法，考察网络关注度与客流量的时空相关关系，结果发现：张家界旅游网络关注度与客流量年内月变化均受到气候舒适度和节假日等因素的影响，旅游网络关注度和客流量年内变化分别呈倒“V”形和山岭形，季节性强度指数均较高，说明旅游网络关注度和客流量年内季节差异较大；格兰杰因果关系检验结果显示，张家界旅游网络关注度与客流量存在双向因果关系，说明两者间存在密切的相关关系，回归分析表明张家界旅游网络关注度与客流量年内时间变化存在密切的正相关关系，客流量每变化1万人次，旅游网络关注度将增加或减少496人次。张家界旅游网络关注度与客流量空间分布都受到空间距离、经济发展水平、人口数量等因素的影响，且地域分布状况大致相同，回归分析表明张家界旅游网络关注度与客流量空间分布具有很强的正相关关系，客流量所占比重每变化1%将会导致网络关注度比重变化0.5551%。

文章分析了网络关注度和客流量的时空分布特征，揭示网络关注度与客流量的时空相关关系，丰富了旅游流与信息流相关研究，可为张家界客流管理与市场开发提供参考，但研究中仍存在一定的缺陷，首先，不同游客在搜索张家界旅游相关信息时，采用的关键词和搜索引擎不同，导致本文的网络关注度数据并不全面；其次，问卷调查数量虽有1250份，但与张家界庞大的客流量相比依然偏少，导致相关分析可能并不十分准确，以上两个方面将在后续的研究中予以完善和改进。

（作者單位：湘潭大学商学院）

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