我國旅游網站空間分布及動力機制研究

[摘 要]基于旅游競爭日趨激烈、旅游方式趨向散客化、個性化及旅游經營管理信息化、人本化發(fā)展的時代背景，研究我國旅游網站空間分布的區(qū)域差異和空間規(guī)模結構特征——旅游網站數(shù)量自東部沿海向中西部遞減，且主要集中分布于省會城市和旅游經濟發(fā)達城市；并利用SPSS14.0定量分析了區(qū)域經濟、信息技術水平、旅游企業(yè)數(shù)量、旅游接待人數(shù)等對我國旅游網站規(guī)模分布的數(shù)學統(tǒng)計關系，總結了影響旅游網站空間分布主要由旅游企業(yè)和旅游者兩個因素推拉動作用的動力機制。

[關鍵詞]旅游網站；空間分布；空間規(guī)模結構；動力機制

[中圖分類號]F59

[文獻標識碼]A

[文章編號]1002-5006(2009)02-0075-06

旅游網站是指基于www.Intranet和Extranet，擁有自己的域名，由若干與旅游相關的網頁組成的網頁組，是在服務器上存儲一系列旅游信息的Web站點。它是利用網絡技術，整合傳統(tǒng)旅游資源，提供全方位多層次網上旅游服務與在線交易的場所，是旅游信息系統(tǒng)的傳輸媒介和人一人、人一機交流的窗口。

1996年，世界上第一個旅游網站產生；同一年，中國國際旅行社率先利用GDS技術實現(xiàn)了旅游信息化經營管理。1999年興起的全球互聯(lián)網投資高潮催生了中國第一批旅游網站，華夏旅游網、攜程旅行網、中青旅在線為其中的佼佼者。2001年，中國國家旅游局啟動國家金旅工程，建立了旅游政務電子系統(tǒng)。目前我國已經形成了以旅游企業(yè)網站為主體、政府旅游網站為補充的旅游網絡系統(tǒng)，推動了中國旅游市場營銷和旅游業(yè)的整體發(fā)展。

1 我國旅游網站建設發(fā)展的背景

1．1 旅游業(yè)競爭日益激烈

現(xiàn)代科技尤其是現(xiàn)代交通與通訊技術、計算機與網絡技術的發(fā)展一方面使越來越多的人從事旅游活動成為可能，另一方面也使得旅游網絡營銷成為各個國家、地區(qū)和旅游企業(yè)在市場競爭中求全獲勝的重要法寶。許多旅游企業(yè)通過加入全球分銷系統(tǒng)、旅游產品預訂系統(tǒng)，或組建專門旅游網站進行全球性的網絡營銷，以借此提升競爭力。

1．2 旅游方式的個性化與散客化

旅游方式散客化、個性化已經成為當前旅游業(yè)的重要發(fā)展趨勢，越來越多的旅游者傾向于選擇獨具特色的旅游目的地進行自助旅游。2006年，攜程網的一項網上調查結果表明，“肯定不會跟團游”和“基本不會選擇跟團游”的人數(shù)占到被調查者總數(shù)的47.2％，比去年同期的37.3％提高了近10個百分點。有數(shù)據(jù)顯示，發(fā)達國家50％以上的旅游產品是散客旅游產品，美國的數(shù)字更是高達90％以上。網絡已經超過電視、報紙等傳統(tǒng)媒體成為旅游信息傳播的第一媒介；我國旅游網絡預訂的市場規(guī)模也以每年30％以上的速度增長，互聯(lián)網成為機票、飯店和旅游線路等產品極具潛力的分銷渠道。2005年中國在線旅游市場規(guī)模為12.5億元，占當年中國旅游市場的0.24％。預計到2010年，中國在線旅游市場規(guī)模將超過130億元，占整個旅游市場的1％以上。而早在2004年美國網上旅游服務市場就已達到520億美元，占整個美國旅游市場份額的23％。

1．3 旅游經營管理的信息化和人本化

旅游市場營銷的一個重要發(fā)展趨向就是人本化、信息化和高效化，而旅游網站作為信息技術與旅游業(yè)高度結合的產物，無疑就是這一發(fā)展趨勢的集中體現(xiàn)。1999年，世界旅游組織明確將旅游網絡作為信息時代旅游市場營銷的重要的戰(zhàn)略方式和手段。明確的信息傳遞是旅游業(yè)的天性，這就意味著因特網和網站技術在提升旅游目的地競爭力和市，場營銷方面的重要作用?；ヂ?lián)網的交互性、實時性、豐富性和便捷性等優(yōu)勢促使傳統(tǒng)旅游業(yè)迅速融入網絡經濟的浪潮之中?，F(xiàn)在全球電子商務交易總額中，旅游電子商務已占到1/5的份額，成為全球電子商務的第一行業(yè)。網絡作為新的旅游信息平臺，為旅游業(yè)的發(fā)展提供了新的契機。

1．4 旅游網站的研究背景

國外最早進行旅游網站研究的是哈納(Hanna)和米勒(Millar)，他們提出了基于萬維網的旅游服務的發(fā)展，并就網頁設計、管理問題和信息內容3個方面進行了探討。瑞曼·巴克胡斯(L Rayman-Bacchus)和莫利納(Molina)探討了基于網絡的旅游服務業(yè)的問題和趨向。許多學者從管理和營銷的質量、效果和作用意義等方面對旅行社和旅游飯店等企業(yè)網站和旅游批發(fā)網站進行了評估研究。蘇晉查瓦(Sooiin Choi)、新然·樂濤(Xinran Y Lehto)等用定性和定量的方法試圖通過對澳門各種類型的旅游網站包括旅游博客的內容分析以識別澳門的旅游形象，探討了旅游目的地形象網絡管理和展示的意義。

在國內，有關旅游網站的研究文獻主要是計算機與信息技術專業(yè)人士對于旅游網站建設的技術探討以及從社會、經濟學角度對旅游網站及旅游電子商務的分析與評價等。

張捷較早撰文提出，信息服務技術發(fā)展是未來對旅游業(yè)影響最大的領域，并提出了新旅游的基本概念。張捷等通過對網上調查統(tǒng)計和旅游網站特征指數(shù)(TWCI)的設計分析，描述了中國旅游網站的空間分布類型及其影響因子；并利用TWCI進行分區(qū)研究并提出了中國旅游網站發(fā)展的策略。路紫等不僅對我國旅游網站的智能化評估、調整及發(fā)展趨勢進行了研究并結合實例，在訪問和調查的基礎上研究了電子服務時代地理區(qū)位的重要作用：自我依托類型的旅游網站最終要依賴于區(qū)位。

個別學者已對我國旅游網站的空間分布進行了研究，但是從省域空間尺度將旅游網站作為一個地理現(xiàn)象和地理要素系統(tǒng)探討其區(qū)域空間分布規(guī)律及動力機制的成果尚未見。本文擬對此進行探討。

2 研究數(shù)據(jù)與資料來源

本研究中的所有數(shù)據(jù)來源于“中國旅游網址(www.w18c.com)”網站中“地方旅游網站”欄目和“旅游網址(http://www.lywzz.com/province/3.html)”網站中有關中國各地旅游網站的數(shù)據(jù)及2006年中國統(tǒng)計年鑒、中國旅游統(tǒng)計年鑒及中國互聯(lián)網發(fā)展統(tǒng)計報告，文中不再單獨注明數(shù)據(jù)來源。

3 我國旅游網站的空間分布特征

3．1 我國旅游網站的區(qū)域分布特征

2008年1月16日至30日，作者對全國各省區(qū)各城市各種類型旅游網站數(shù)據(jù)進行搜集整理和概括歸類，可得中國各省區(qū)旅游網站分布表(見表1、表2)。需要說明的是，由于技術和時間的原因，上述兩個網站未必能在同一時段內窮盡中國各地旅游網站數(shù)據(jù)，但研究結果和意義仍然十分典型。表1充分表明，旅游網站在我國各省區(qū)存在著明顯地域差異性：

(1)旅游網站的數(shù)量總體上自東部沿海向中部及至西部逐漸減少。東部沿海地區(qū)省市的旅游網站的數(shù)量明顯要高于中部主要省市區(qū)；而西部地區(qū)旅游網站數(shù)量最少。

(2)旅游資源豐富、旅游經濟相對活躍的省市其旅游網站數(shù)量一般要高于周邊其他省市。比較明顯的如陜、皖、川和滇。

(3)根據(jù)對各網站內容進行分析可知，我國各省區(qū)旅游網站提供的服務類型及其質量也存在著明顯的區(qū)域差異：東中部地區(qū)旅游網站在外語服務、在線預訂和交易、人機交互信息反饋的服務功能等方面整體上要明顯優(yōu)于西部地區(qū)。

3．2 我國旅游網站的空間規(guī)模結構特征

我國旅游網站規(guī)模分布不僅在省區(qū)間存在著不平衡，在省區(qū)內部也存在著空間規(guī)模差異：各省區(qū)旅游網站主要都集中在省會城市或旅游經濟相對發(fā)達的旅游城市或高級別旅游管理區(qū)，其他中小城市的旅游網站數(shù)量很小。定義城市旅游網站集中度指數(shù)CI，即CI=某城市旅游網站數(shù)／整個省區(qū)旅游網站總數(shù)。

我們可以根據(jù)前述兩個旅游網址網站數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析出全國各省區(qū)主要城市旅游網站集中度指數(shù)，并經整理得表2。

(1)省會城市首位集中分布型，其中，寧、青、新、藏為旅游網站數(shù)量不多且省會城市高度首位集中分布型(省會城市集中度指數(shù))0.80)，而川、滇、黑、陜則屬于省會城市中度首位集中分布型(0.6≤CI≤0.8)，蒙、晉、黔、甘為省會城市輕度首位分布型(0.42≤CI≤0.6)。

(2)旅游經濟發(fā)達、旅游網站數(shù)量多且省區(qū)內分布均衡型，如蘇、魯、浙。其中蘇、魯首位城市均非省會城市，而浙江則是省會城市為首位城市。

(3)旅游城市首位集中分布型，這些省區(qū)的旅游網站首位分布城市均不是省會城市，而是省內旅游經濟十分活躍的旅游城市，如瓊、桂兩省首位城市(分別為三亞和桂林)集中度指數(shù)大于0.50，而吉、遼、湘、皖、冀旅游城市作為首位城市，其集中度指數(shù)在0.3-0.5之間。

4 我國旅游網站空間分布的動力機制分析

4．1 我國旅游網站空間分布的影響因子假設

根據(jù)前述我國旅游網站空間分布的基本規(guī)律及已有的文獻成果，我們假設：影響區(qū)域旅游網站分布的因素有供需兩個方面因素——供給因素就是旅游網站建設的推動因素，地方政府尤其是旅游企業(yè)為了加強其旅游宣傳與產品營銷，必然會在市場營銷時考慮到對信息高速公路——互聯(lián)網的利用，所以旅游企業(yè)數(shù)量、區(qū)域網絡設施水平等有可能是地區(qū)旅游網站建設水平和規(guī)模的影響因子；需求因素是旅游網站建設發(fā)展的拉動因素，而旅游者是旅游網站的主要服務對象和需求方，其他如網民數(shù)量、城鄉(xiāng)居民消費水平、網站規(guī)模等均可能是其重要的影響因子。

4．2 我國旅游網站空間分布的動力機制分析

表3說明，各省區(qū)旅游網站的數(shù)量與上述各要素之間均在0.001置信水平上存在著明顯的正相關關系。與旅游企業(yè)的數(shù)量、旅游接待人次之間相關性強烈；與網站總數(shù)、網民數(shù)和居民消費水平之間相關性顯著；與居民消費水平相關性最差。

為了進一步探討上述各因素對于旅游網站規(guī)模分布的作用方向和貢獻大小，明確旅游網站規(guī)模分布的動力機制，尚須進行進一步的回歸分析。

由于還不能確定各因子影響旅游網站規(guī)模的性質和程度，故在利用SPSS14.0進行回歸分析時，采用逐步法分別嘗試構建旅游網站數(shù)(r)與上述各因素間的線性回歸和曲線模擬方程。從表5和表6我們可以得出結論如下：從統(tǒng)計學意義上而言，實際影響到區(qū)域旅游網站規(guī)模的是旅游企業(yè)數(shù)和旅游接待總人次。而居民消費水平、網民數(shù)及網站總數(shù)3個因素則與旅游網站的區(qū)域分布規(guī)模之間不具有統(tǒng)計意義上的顯著的線性關系；繼續(xù)用曲線模擬分析方法檢驗這3個因子與旅游網站數(shù)間是否存在著曲線函數(shù)關系，曲線擬合結果同樣表明，居民消費水平與旅游網站數(shù)量間不存在統(tǒng)計學意義上的曲線數(shù)學關系，而網站總數(shù)和網居數(shù)與旅游網站數(shù)間的擬合結果也不太滿意。也就是說，這3個因素在數(shù)量上的變化并不會引起區(qū)域旅游網站數(shù)量的明顯增減變化，故而它們都不能視為是旅游網站規(guī)模分布的影響因子。

旅游網站數(shù)與旅游接待人次及旅游企業(yè)數(shù)量間的線性函數(shù)關系表達式為：y=51.876+0.475xl+0.446x2。

式中，y是旅游網站數(shù)量，x1是旅游接待人次，x2是旅游企業(yè)數(shù)。決定系數(shù)R²為0.750；P值為0.005。方程經F檢驗、共線性容忍度檢驗及殘差檢驗證明模型可以接受。

確定了影響我國旅游網站規(guī)模分布的影響因子之后，為了更精確地檢驗2個影響因素與旅游網站數(shù)量間的數(shù)學關系，我們再進一步地運用曲線模擬，來尋求最能精確反映這兩個影響因子與旅游網站數(shù)量間的關系模型。表7清楚地表明，在對旅游網站數(shù)與旅游接待人次間進行曲線擬合(表格中所列的只是R²值較高的幾種函數(shù)式)時，直線方程的擬合效果并不是最好，三次方程模型的決定系數(shù)值0.849明顯要高于所有其他函數(shù)形式。因此，可得函數(shù)關系式：y=22.347+3.49E-005x-3.05E-012x²+8.95E-020x³。

式中，y是旅游網站數(shù)，x是旅游接待人次。同樣的，我們可以證實，旅游網站數(shù)與旅游企業(yè)數(shù)之間的最佳函數(shù)關系式為：y= 0.286x(y和x分別代表旅游網站數(shù)和旅游企業(yè)數(shù))。

由此，我們可以推定區(qū)域旅游網站規(guī)模分布的動力機制主要如下：

旅游網站的分布規(guī)模直接由旅游網站所提供服務產品的供需雙方——旅游企業(yè)和旅游者來決定：

(1)推動作用：在旅游網站的建設發(fā)展中，推動作用反映的是一種供給因素和供給作用。在旅游業(yè)和旅游企業(yè)信息化發(fā)展的時代背景下，旅游網絡產品和服務的供給者——旅游企業(yè)在旅游網站建設和旅游電子商務中必然將發(fā)揮越來越重要的主流作用，旅游企業(yè)的數(shù)量規(guī)模直接決定了旅游網站的分布規(guī)模。

(2)拉動作用：拉動作用反映的是需求作用。旅游網站最終面對和服務的都是游客。建設旅游網站、進行網絡營銷的目的就是使更多的潛在游客變成現(xiàn)實的旅游者并為這種轉變提供各種服務和產品。所以，旅游者的規(guī)模、旅游消費者的需求就必然會直接影響到旅游網站的規(guī)模分布和服務內容。因此，旅游者及其規(guī)模是決定旅游網站分布規(guī)模的一個關鍵的拉動因素。

其他因素如區(qū)域經濟基礎、信息水平并不能直接影響區(qū)域旅游網站的規(guī)模分布，它們的數(shù)量變化并不會明顯影響區(qū)域旅游網站規(guī)模的變化。

5 結論與討論

5．1 結論

本文通過逐步深入的分析，可以得出如下結論：

(1)我國旅游網站的分布在全國和各省區(qū)內均存在著明顯的地理空間差異，網站數(shù)量和功能自東部沿海向中西部逐漸減弱；在省域內部，省會城市、旅游資源豐富、旅游經濟發(fā)展的城市其旅游網站數(shù)量明顯較多。

(2)區(qū)域旅游網站的數(shù)量與旅游接待人次、旅游企業(yè)個數(shù)間存在著強烈的正相關關系；而與地區(qū)居民消費水平和信息發(fā)展水平及網民數(shù)間相關性明顯，與居民消費水平間的相關性最弱。

(3)旅游網站的分布規(guī)模直接由旅游網站所提供的服務產品的供需雙方因素——旅游企業(yè)數(shù)量和旅游接待規(guī)模決定，這兩個因素作為旅游網站規(guī)模分布的推拉動因素，直接影響到區(qū)域旅游網站規(guī)模的變化和服務的內容質量。而居民消費水平、網站個數(shù)、網民數(shù)等并不會影響到區(qū)域旅游網站的分布規(guī)模，它們的變化不會對旅游網站分布規(guī)模形成有效影響。

5．2 討論

(1)如果我們把旅游接待人次作為因變量，以旅游網站數(shù)為自變量，我們同樣可以發(fā)現(xiàn)，兩者間存在著強相關性，且二者間存在著顯著的曲線函數(shù)關系，回歸系數(shù)(標準化B值為0.817)顯著。這是否能解讀為，旅游網站確實具有吸引更多游客、提升旅游產品市場份額的顯著效果呢?

(2)不管作者是將人均GDP、人均收入還是城鎮(zhèn)居民消費水平或居民消費水平作為地區(qū)經濟發(fā)展水平的指標進行分析(本文最終選用居民消費水平指標)，其分析結果都表明，地區(qū)經濟發(fā)展水平指標與旅游網站數(shù)量間的相關性雖然明顯，但相關程度在所有因素中是最弱的，且在各種回歸分析中均不顯著。為什么會出現(xiàn)這種現(xiàn)象，如何解讀這個結果?值得我們進一步的分析研究。

[責任編輯：張憲玉；責任校對：王玉潔]