奧運場館水立方的客流量與網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度關(guān)系分析

汪秋菊，賈 宇，劉 宇，王 靜

（1．北京聯(lián)合大學(xué)旅游學(xué)院，北京 100101； 2．北京國家游泳中心有限責(zé)任公司北京 100101）

奧運場館水立方的客流量與網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度關(guān)系分析

汪秋菊1，賈 宇2，劉 宇1，王 靜1

（1．北京聯(lián)合大學(xué)旅游學(xué)院，北京 100101； 2．北京國家游泳中心有限責(zé)任公司北京 100101）

根據(jù)消費者購買決策理論，分析旅游目的地客流量與網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的關(guān)系，比較水立方2010年8月1日—2011年12月31日期間每日客流量與網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度變化曲線，采用非結(jié)構(gòu)性方法建立VAR模型，判斷兩者之間的動態(tài)影響關(guān)系．結(jié)果表明：水立方旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度與客流量之間存在雙向Granger因果關(guān)系，同時兩者之間的時滯效應(yīng)也是存在的．旅游前1d網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度增加，當(dāng)天客流量也會增加．客流量與7、8d后旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度呈顯著負(fù)相關(guān)．依賴網(wǎng)絡(luò)信息源傳播信息的游客在整個旅游消費群體中的比例大，是水立方客流量與網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度兩者相互影響的重要前提．

客流量；網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度；VAR模型；旅游目的地；水立方；奧運場館

0 引言

隨著網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)和信息技術(shù)的發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)成為旅游者獲取和傳遞旅游信息的重要渠道，關(guān)于旅游目的地客流量與網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度之間關(guān)系的研究備受關(guān)注．水立方是2008年北京奧運會水上項目的比賽場館，奧運會期間承擔(dān)游泳、花樣游泳與跳水等賽事．奧運會后水立方成功轉(zhuǎn)型，由功能單一的游泳館發(fā)展成為集參觀、嬉水休閑、大型賽事活動為一體的旅游目的地．研究水立方客流量與網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度內(nèi)在聯(lián)系，對奧運場館旅游客流量的預(yù)測、預(yù)警及旅游目的地可持續(xù)發(fā)展具有重要意義．

路紫等運用網(wǎng)上查詢系統(tǒng)和網(wǎng)站訪問量統(tǒng)計工具，研究旅游網(wǎng)站訪問者人數(shù)與景區(qū)旅游者人數(shù)之間的相關(guān)性，認(rèn)為旅游地旅游網(wǎng)站年內(nèi)訪問者人數(shù)走勢與旅游地旅游者人數(shù)走勢表現(xiàn)波漣狀特征，信息流對人流存在導(dǎo)引作用［1］．李山等選取搜索引擎上的旅游信息流為對象，考慮“前兆效應(yīng)”，研究5A級旅游景區(qū)的網(wǎng)絡(luò)空間關(guān)注度，認(rèn)為旅游景區(qū)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度是現(xiàn)實客流量的前兆［2］．在研究網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度對旅游目的地客流量作用的基礎(chǔ)上，馬麗君等認(rèn)為在慣常環(huán)境條件下，區(qū)域旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度與實際旅游客流具有極強的正相關(guān)性［3］．龍茂興、吳士鋒等認(rèn)為在旅游系統(tǒng)中，不同的主體基于不同的角度對信息流的功能作用具有不同的理解與訴求：一方面體現(xiàn)旅游信息流對客流量的引導(dǎo)作用；另一方面旅游信息流是客流量的“前兆”［4—5］．

這些研究成果揭示網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的動態(tài)變化規(guī)律，大多是在旅游目的地網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度與客流量數(shù)據(jù)比較的基礎(chǔ)上得出來的．雖然吳士峰利用多項式最小二乘擬合和方差分析法，也只是分析網(wǎng)站信息流對旅游人流的作用，沒有研究現(xiàn)實客流量對未來網(wǎng)絡(luò)用戶關(guān)注度的影響，沒有為兩者之間的聯(lián)系提供一個嚴(yán)密的說明．因此，需要構(gòu)建實證模型，分析旅游目的地客流量與游客網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度之間的互動關(guān)系，以及網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度與實際客流量作用關(guān)系存在的必要前提等，為旅游目的地發(fā)展提供支持．

1 旅游者消費決策過程

百度指數(shù)是以百度網(wǎng)頁搜索和百度新聞搜索為基礎(chǔ)的免費海量數(shù)據(jù)分析服務(wù)，反映不同關(guān)鍵詞在過去一段時間里的“用戶關(guān)注度”和“媒體關(guān)注度”．其中，用戶關(guān)注度即為網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度，是以數(shù)千萬網(wǎng)民在百度的搜索量為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，以關(guān)鍵詞為統(tǒng)計對象，分析并計算各個關(guān)鍵詞在百度網(wǎng)頁搜索中搜索頻次的加權(quán)和，并以曲線圖的形式展現(xiàn)［6］．

以旅游為目的的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度不同于其他目的的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度，網(wǎng)絡(luò)信息主體是旅游目的地潛在游客，搜索的關(guān)鍵詞一般為與“吃、住、行、游、購、娛”旅游六要素相關(guān)的旅游信息，包括旅游景點、旅游交通、住宿、餐飲、購物、娛樂、天氣氣候和居民好客程度等．

客流量是指一定時期內(nèi)進(jìn)入旅游目的地的旅游者數(shù)量，反映現(xiàn)實游客數(shù)量規(guī)模［7］．由于游客獲取信息的渠道是不同的，游客中既有依賴網(wǎng)絡(luò)信息源傳播旅游信息的消費群體，又有依賴傳統(tǒng)信息源（朋友和親戚、目的地宣傳冊、咨詢機(jī)構(gòu)和紙質(zhì)、廣播、電視媒體等［8］）傳播旅游信息的消費群體．

根據(jù)Arndt J提出的消費者購買決策理論，將旅游者消費決策過程分為認(rèn)識問題、收集信息、評價選擇、購買決策和購后感覺與行為等5個階段［9］（見圖1）：（1）認(rèn)識問題階段，旅游信息源向旅游消費者傳遞旅游產(chǎn)品信息，旅游消費者作為信息被動接受者，經(jīng)過對旅游產(chǎn)品信息的接觸、理解與內(nèi)化后，形成態(tài)度；（2）收集信息階段，旅游消費者作為信息的主動索取者，搜集各種大量的旅游產(chǎn)品信息以降低決策風(fēng)險；（3）評價選擇階段，依據(jù)收集旅游信息，建立產(chǎn)品的評價標(biāo)準(zhǔn)，評價和選擇旅游產(chǎn)品；（4）購買決策階段，旅游消費者獲知旅游產(chǎn)品信息，比較可供選擇的產(chǎn)品后形成購買意向，在購買意向與購買決策之間，還受到他人態(tài)度、意外事件和“知覺風(fēng)險”的影響；（5）購后感覺與行為階段，消費者購買行動的結(jié)果被大腦記憶、貯存起來并供消費者以后購買參考，或者作為信息發(fā)布者反饋給旅游信息源．

圖1 旅游者消費決策過程示意Fig．1 Tourist decision—making process

2 客流量與網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度關(guān)系

在網(wǎng)絡(luò)社會信息形態(tài)下，旅游目的地客流量與網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度之間存在相互影響、相互作用的復(fù)雜關(guān)系．旅游消費者不僅包括依賴網(wǎng)絡(luò)信息源傳播信息的群體，也包括依賴傳統(tǒng)信息源傳播信息的群體．

在出游前，旅游消費者作為信息的接受者，可以通過互聯(lián)網(wǎng)體驗虛擬旅游、了解他人感性經(jīng)驗、實現(xiàn)旅游信息獲取、旅游計劃決策和旅游產(chǎn)品預(yù)訂支付等［10］．這些行為無不預(yù)示旅游消費者旅游出游行為，在一定程度上反映網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度對旅游目的地客流量的前兆效應(yīng)．同時，獲取旅游目的地相關(guān)信息的屬性決定旅游意向能否實現(xiàn)，如果旅游消費者獲得的網(wǎng)絡(luò)信息符合或超過心理預(yù)期，出游的概率就大．因此，旅游消費者是否出游與網(wǎng)絡(luò)信息的屬性有關(guān)，也體現(xiàn)旅游信息流對旅游客流的導(dǎo)引功能．

在出游后，旅游消費者將自己的旅游感受及對旅游目的地的評價，通過自媒體，如博客、Wiki、論壇等反饋給政府、企業(yè)、個人等信息傳播源，從而被其他消費者搜索并為旅游消費決策提供指導(dǎo)，直接影響旅游消費者網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度，間接影響未來客流量．

3 實證分析

3．1 變量選取及數(shù)據(jù)來源

水立方主要提供比賽、水上游泳健身、嬉水和旅游參觀等綜合性服務(wù)，建立官方網(wǎng)站與水立方新浪官方微博等，作為旅游信息傳播的重要網(wǎng)絡(luò)信息源，為旅游者提供網(wǎng)絡(luò)交互信息．

選取2010年8月1日—2011年12月31日期間每日進(jìn)入水立方奧運場館觀光、休閑游客的數(shù)量作為研究對象，每日水立方客流量疊加而成的結(jié)果見圖2（由國家游泳中心提供數(shù)據(jù)）．

圖2 水立方的客流量隨時間變化曲線Fig．2 Dynamic curves of Water Cube’s tourist flow

由圖2可以看出，水立方日客流量變化曲線呈現(xiàn)周期波動的特征，在2月、“五一”黃金周、暑期和“十一”黃金周時期是水立方旅游的高峰期，在1月、3月、9月和12月是水立方旅游的低谷期，總體上呈現(xiàn)周末客流量增加與工作日客流量減少的波動特征．

考慮水立方經(jīng)營特點，主要選取“水立方”、“水立方嬉水樂園”、“水立方游泳”、“水立方門票”等作為網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度搜索關(guān)鍵詞，截取水立方每個搜索關(guān)鍵詞所對應(yīng)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度時空變化曲線，在曲線上獲得2010 年8月1日—2011年12月31日每天網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度數(shù)據(jù)；然后把每個搜索關(guān)鍵詞所對應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度數(shù)據(jù)疊加，得到水立方的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度隨時間變化曲線（見圖3）．

圖3 水立方的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度隨時間變化曲線Fig．3 Dynamic curves of Water Cube’s network attention

由圖3可以看出，水立方網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度變化曲線呈現(xiàn)周期波動的特征，在2月、“五一”黃金周、暑期和“十一”黃金周時期水立方網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度出現(xiàn)峰值，與客流量的變化特征一致．網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度出現(xiàn)峰值的時間點先于客流量出現(xiàn)峰值的時間點．以2011年2月為例，2月4日水立方網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度達(dá)到峰值，客流量在2月6日達(dá)到峰值，在一定程度上證實旅游目的地網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度對客流量存在引導(dǎo)作用和前兆效應(yīng)．由圖2和圖3可以看出，水立方客流量與網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度存在一定的相關(guān)性，但水立方客流量與網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度相互作用的動態(tài)關(guān)系需要驗證．

3．2 模型選擇與估計

考慮水立方客流量與網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度關(guān)系，采用非結(jié)構(gòu)化方法建立向量自回歸模型（Vector Auto Regres—sion，VAR）．VAR把系統(tǒng)中每一個內(nèi)生變量作為系統(tǒng)中所有內(nèi)生變量滯后的函數(shù)構(gòu)造模型，數(shù)學(xué)表達(dá)式為式中：yt為內(nèi)生變量向量；Xt為外生變量向量；p為滯后級數(shù)；T為樣本個數(shù)；A1～Ap和B為被估計的系數(shù)矩陣；εt為擾動向量［11］．

為避免客流量與網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度指標(biāo)變量不平穩(wěn)而產(chǎn)生“偽回歸”現(xiàn)象，利用Eviews軟件，采用ADF方法檢驗各指標(biāo)變量的平穩(wěn)性．關(guān)注度（GZD）和客流量（RS）的ADF值分別為—3．487 217和—3．774 792，小于5%的臨界值，且概率P值小于0．05．關(guān)注度、客流量序列在5%的顯著性水平下拒絕原假設(shè)，即關(guān)注度與客流量原序列是平穩(wěn)的．

采用OSL估計方法，分析水立方客流量與網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度指標(biāo)變量之間關(guān)系．不同的滯后期將導(dǎo)致模型估計結(jié)果顯著不同，選擇依據(jù)：一種是根據(jù)經(jīng)濟(jì)理論的要求設(shè)定合適的滯后期；另一種是根據(jù)AIC或SC值最小準(zhǔn)則選擇合適的滯后期．由于關(guān)注度與客流量滯后期數(shù)無理論可循，因此建立多個VAR模型，比較每個VAR模型的AIC值，根據(jù)AIC值最小準(zhǔn)則確定VAR模型最優(yōu)滯后期為8期，即8天（見表1）．

表1 滯后期選擇結(jié)果Table 1 Lag selection

滯后1、7d的客流量對自身的影響參數(shù)分別為0．837和0．206，t分別為18．451 1和3．609 1，2個t 在5%的水平上顯著，其他客流量滯后期對自身影響不顯著，因此前1d及前7d客流量在很大程度上影響當(dāng)天客流量．滯后1d的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度對客流量的影響參數(shù)為3．476，t為5．853 70，在5%的水平上顯著，即前1d旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度影響當(dāng)天的客流量，與文獻(xiàn)［3—4］研究成果一致，驗證網(wǎng)站信息流對旅游人流的增強作用．

滯后7、8d的客流量對網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的影響參數(shù)分別為—0．018和—0．012，t分別為—4．496 6和—4．165 1；主要原因是水立方的客源市場外地游客占62%，北京地區(qū)的游客占38%，外地游客在北京的逗留時間一般為2～3d，加上行程，外地游客出游的時間在7d左右，信息的傳播也隨之滯后［12］．滯后7、8 d客流量與網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度呈顯著負(fù)相關(guān)．主要原因：（1）由于旅游產(chǎn)品銷售的40%靠口碑因素，游客的口口相傳成為重要的信息傳播渠道，隨著客流量的增加，部分替代網(wǎng)絡(luò)信息渠道，降低網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度．（2）根據(jù)水立方滿意度調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，近七成的游客對水立方整體服務(wù)感到非常滿意；近三成的游客認(rèn)為水立方經(jīng)營的旅游產(chǎn)品缺乏競爭力，奧運體驗產(chǎn)品與體育休閑產(chǎn)品不能滿足游客的需求，奧運場館的吸引力不足．旅游者把不滿意的感受通過口碑傳播給周圍的人，負(fù)面口碑的影響遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于正面口碑的［13］，從而降低旅游消費者對水立方的關(guān)注度．

滯后1、7d的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度對自身的影響參數(shù)分別為0．728和0．151，t分別為16．950 1和2．834 11，2 個t在5%的水平上顯著，其他網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度滯后期對自身影響不是很顯著．

3．3 Granger因果檢驗與平穩(wěn)性檢驗

為驗證水立方客流量與網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度是否構(gòu)成因果關(guān)系，利用Granger因果檢驗分析．Granger因果關(guān)系檢驗對滯后期數(shù)非常敏感，為了獲得最佳的滯后期數(shù)，以AIC和SC值準(zhǔn)則為標(biāo)準(zhǔn)，選取滯后8期作為最佳滯后期數(shù)．Granger因果關(guān)系檢驗結(jié)果見表2．

表2 Granger因果檢驗結(jié)果Table 2 The results of Granger causality test

由表2可知，網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度與客流量之間存在雙向Granger因果關(guān)系，即網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度是影響客流量的重要因素，同時客流量也是影響網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的重要因素．經(jīng)過AR Root Table檢驗，VAR模型的全部根的倒數(shù)小于1，表明VAR模型的結(jié)構(gòu)是穩(wěn)定的．

不同旅游目的地自身特有屬性吸引具有不同社會人口特征（包括年齡、性別、受教育程度、職業(yè)、收入和婚姻狀況）的消費群體．這些消費群體信息消費偏好、信息觀念不同，在旅游信息溝通過程中依賴信息渠道不同，也同樣影響客流量與網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度之間關(guān)聯(lián)程度．年輕人群和依賴網(wǎng)絡(luò)信息源傳播信息的游客在整個旅游消費群體中的比例大，是水立方客流量與網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度兩者相互影響的重要前提．

3．4 脈沖響應(yīng)函數(shù)分析

水立方客流量與網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的脈沖響應(yīng)函數(shù)見圖4，刻畫分別給客流量RS、網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度GZD施加1個標(biāo)準(zhǔn)差大小的沖擊后，2個變量復(fù)雜關(guān)系與相互影響的全過程．其中：實線表示脈沖響應(yīng)函數(shù)，代表旅游人數(shù)對各相應(yīng)變量的沖擊反應(yīng)；虛線表示正負(fù)2倍標(biāo)準(zhǔn)差偏離帶．

圖4 脈沖響應(yīng)函數(shù)Fig．4 Impulse response function

由圖4可以看出：（1）當(dāng)在本期給網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度一個正沖擊后，客流量在前3d顯著增長；在第3d到達(dá)最高點，然后緩慢下降；在第8d降到最低點，然后又開始平穩(wěn)增長．這說明網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度受到外部條件的某一沖擊后，給客流量帶來同向的沖擊，即網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的正沖擊對客流量的增加具有顯著的促進(jìn)作用和較長的持續(xù)效應(yīng)．（2）當(dāng)在本期給客流量一個正沖擊后，客流量在前2期內(nèi)帶來正面影響；從第3期后，對網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度產(chǎn)生持續(xù)的負(fù)面影響，波動幅度越來越小，然后趨于平穩(wěn)，即客流量的正沖擊將降低網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度．

3．5 方差分解分析

將VAR模型系統(tǒng)內(nèi)一個變量的方差分解到各個擾動項．客流量隨時間增加，變動方差由自身變動解釋的部分逐步下降，由關(guān)注度變動解釋的部分逐漸增加，即大約40%的客流量變動方差可以由網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度變動解釋；網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度變動方差由自身變動解釋的部分逐步下降，由客流量變動解釋的部分逐漸增加，即大約15%的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度變動方差可以由客流量變動解釋．

4 結(jié)論

（1）根據(jù)消費者購買決策理論及客流量與網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度統(tǒng)計數(shù)據(jù)，利用非結(jié)構(gòu)方法建立奧運場館水立方VAR模型，判斷客流量與網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度之間動態(tài)影響關(guān)系．

（2）水立方旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度與客流量之間存在雙向Granger因果關(guān)系，旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度與現(xiàn)實客流量存在時滯效應(yīng)．滯后1d的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度對客流量的影響參數(shù)為3．476，旅游前1d網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度增加，當(dāng)天客流量也會增加；滯后7、8d的客流量對網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的影響參數(shù)分別為—0．018和—0．012，客流量與7、8d后旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度呈顯著負(fù)相關(guān)．

（3）年輕人群和依賴網(wǎng)絡(luò)信息源傳播信息的游客在整個旅游消費群體中的比例大，是水立方客流量與網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度兩者相互影響的重要前提．

（4）與水立方經(jīng)營定位相同，服務(wù)于年輕人群的奧運場館，可以將網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度作為旅游目的地客流量的先行指標(biāo)，建立旅游目的地客流量預(yù)報、預(yù)警系統(tǒng)，科學(xué)估算旅游環(huán)境容量，及早進(jìn)行管理干預(yù)．同時，奧運場館應(yīng)適應(yīng)市場需要，加快旅游產(chǎn)品結(jié)構(gòu)調(diào)整，大力發(fā)展奧運體驗旅游、體育休閑旅游等產(chǎn)品，增強奧運場館旅游競爭力．

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DOI 10．3969／j．issn．2095—4107．2013．05．017

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2095—4107（2013）05—0118—07

2013—07—15；編輯：任志平

北京市教育委員會社科計劃面上項目（SM201211417007）

汪秋菊（1972—），女，博士，副教授，主要從事旅游經(jīng)濟(jì)方面的研究．

王 靜（1975—），女，副教授，主要人事文化旅游、旅游資源與開發(fā)和旅游目的地管理方面的研究，lytwangjing＠buu．edu．cn．

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