普吉島游船傾覆事故對(duì)中國(guó)公民赴普旅游需求影響
——時(shí)空分布特征演變分析

崔向天

(華僑大學(xué) 旅游學(xué)院，福建 泉州 362021)

隨著中國(guó)公民收入水平的不斷提高，出境旅游已經(jīng)成為越來(lái)越多人的選擇[1]。中華人民共和國(guó)文化和旅游部的數(shù)據(jù)顯示，2018年中國(guó)公民出境旅游人數(shù)達(dá)到14 972萬(wàn)人次，比上年同期增長(zhǎng)了14.7%，其增長(zhǎng)速度高于國(guó)內(nèi)旅游3.9%[2]。然而在出境旅游快速發(fā)展的同時(shí)，旅游危機(jī)事件卻頻繁發(fā)生。這無(wú)疑會(huì)影響出境旅游者對(duì)目的地的信心，增加出境旅游者的風(fēng)險(xiǎn)感知，減少出境旅游者的旅游行為，改變出境旅游者的旅游計(jì)劃，最終引起旅游客源地和目的地市場(chǎng)結(jié)構(gòu)的巨大變化[3]。科學(xué)分析危機(jī)事件下出境旅游市場(chǎng)的變化規(guī)律對(duì)客源地旅游企業(yè)跨國(guó)經(jīng)營(yíng)業(yè)務(wù)的順利開展，以及目的地旅游業(yè)的迅速恢復(fù)，都有著重要的意義。由于旅游需求能代表客源地市場(chǎng)潛力和出游意愿，因此，分析客源地旅游需求特征能更好地把握客源市場(chǎng)的結(jié)構(gòu)特征[4-5]。從旅游需求的視角進(jìn)行旅游危機(jī)事件研究，能很好地反映旅游危機(jī)事件對(duì)客源市場(chǎng)的影響。

目前，危機(jī)事件對(duì)旅游業(yè)影響的相關(guān)研究主要關(guān)注的是危機(jī)事件對(duì)國(guó)內(nèi)旅游、入境旅游的影響，較少關(guān)注危機(jī)事件對(duì)出境旅游的影響。有關(guān)危機(jī)事件對(duì)出境旅游需求影響的研究主要關(guān)注的是危機(jī)發(fā)生后本國(guó)或本國(guó)某一地區(qū)公民前往他國(guó)旅游需求的變化，而很少關(guān)注本國(guó)不同地區(qū)公民出境旅游需求受旅游危機(jī)事件影響程度的差異。相關(guān)研究在分析危機(jī)事件對(duì)本國(guó)入境旅游市場(chǎng)沖擊時(shí)多將客源國(guó)作為一個(gè)整體，使用的數(shù)據(jù)多為各個(gè)客源國(guó)整體數(shù)據(jù)，缺少對(duì)客源國(guó)不同地區(qū)旅游需求變化程度的考察。因此，文章以2018年7月5日發(fā)生于泰國(guó)普吉島的“鳳凰號(hào)”游船傾覆事故(以下簡(jiǎn)稱“7·5普吉島游船傾覆事故”或“普吉島游船傾覆事故”)這一典型境外旅游危機(jī)事件為例，基于百度指數(shù)，運(yùn)用季節(jié)集中指數(shù)、變差系數(shù)、首位度、地理集中指數(shù)、赫芬達(dá)爾系數(shù)和空間自相關(guān)等方法，分析境外旅游目的地危機(jī)事件對(duì)中國(guó)各省份旅游需求沖擊程度差異。本文基于各個(gè)省份的數(shù)據(jù)，使危機(jī)事件的影響評(píng)價(jià)從國(guó)家層面過(guò)渡到國(guó)家的地區(qū)層面，細(xì)化了危機(jī)事件影響的評(píng)估尺度，有利于更加精準(zhǔn)、全面、客觀地評(píng)估危機(jī)事件對(duì)出境旅游的影響；同時(shí)在現(xiàn)實(shí)層面上全面掌握危機(jī)事件對(duì)客源國(guó)的影響規(guī)律，有利于指導(dǎo)中國(guó)旅游企業(yè)跨國(guó)業(yè)務(wù)的順利開展和目的地旅游業(yè)恢復(fù)。

一、研究方法與數(shù)據(jù)來(lái)源

(一)研究方法

季節(jié)性集中指數(shù)(S)：本研究用來(lái)衡量中國(guó)公民赴普吉島旅游需求的時(shí)間集中程度。S值越趨近于0，則旅游需求的時(shí)間分布差異越小，分布越均勻；反之亦然[6]。

計(jì)算公式如下：

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(1)

變差系數(shù)(CV)：本研究用來(lái)衡量中國(guó)各省份公民赴普吉島旅游需求的差異程度。CV值越大，則各省份之間赴普吉島旅游需求的差距越大。

計(jì)算公式如下：

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(2)

首位度(p)：本研究用來(lái)衡量中國(guó)公民赴普吉島旅游需求的空間集中程度。P值是中國(guó)旅游需求排名第一與第二的省份的需求值之比，其值越大，則中國(guó)公民赴普吉島旅游需求的集中度越高[7]。

計(jì)算公式如下：

P=p1/p2

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(3)

地理集中指數(shù)(G)：本研究用來(lái)衡量中國(guó)公民赴普旅游需求的空間集中程度。G值越接近100，表示該旅游需求越集中；G越接近于0，表示旅游需求分布范圍越廣[8]。

計(jì)算公式如下：

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(4)

赫芬達(dá)爾系數(shù)(H)：本研究用來(lái)衡量中國(guó)公民赴普吉島旅游需求的區(qū)域集中程度。H值越接近1，表示旅游需求集聚程度越高；H值越接近0，表示旅游需求集聚程度越低[9]。

計(jì)算公式如下：

(5)

空間自相關(guān)：

1)全局空間自相關(guān)。本研究主要以全局Moran’s I指數(shù)測(cè)度分析旅游需求在空間上是否發(fā)生了集聚。Morans’I的取值范圍從-1到1，其絕對(duì)值越大，相關(guān)性越顯著，集聚程度越高；其值為0，則說(shuō)明分布呈隨機(jī)狀態(tài)。

計(jì)算公式如下：

。

(6)

計(jì)算公式如下：

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(7)

(2)LISA集聚分析測(cè)量局部區(qū)域單元與周圍區(qū)域的集聚狀況，并確定集聚的具體發(fā)生位置。

計(jì)算公式如下：

(8)

(二)數(shù)據(jù)來(lái)源與關(guān)鍵詞選取

根據(jù)中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中心發(fā)布的第43次《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》，截至2018年12月，中國(guó)網(wǎng)民數(shù)量已經(jīng)達(dá)到了8.29億,互聯(lián)網(wǎng)普及率達(dá)59.6%[10]?；ヂ?lián)網(wǎng)成為了游客收集出游信息的重要工具，在出游活動(dòng)中扮演著重要角色[11]。要順利上網(wǎng)離不開搜索引擎，百度是全球最大的中文搜索引擎，擁有最多的中國(guó)用戶，使用的頻率也最高[12]。其中百度指數(shù)是以百度搜索引擎巨大的用戶搜索量為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)分享平臺(tái)。研究發(fā)現(xiàn)百度指數(shù)是旅游景區(qū)現(xiàn)實(shí)客流的前兆[11]，依托百度指數(shù)得出的旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度與現(xiàn)實(shí)旅游客流顯著正相關(guān)[13]，從百度指數(shù)中得出的走勢(shì)趨向性有其科學(xué)依據(jù)[14]。百度指數(shù)在一定程度上反映了旅游需求的變化。

本文以“普吉島旅游攻略”“普吉島自由行攻略”“普吉島天氣”“普吉島旅游報(bào)價(jià)”以及“普吉島酒店”為關(guān)鍵詞，并把這五個(gè)搜索值之和作為旅游需求的衡量指標(biāo)。關(guān)鍵詞的選取基于以下原因：1)旅游需求構(gòu)成的代表性。從構(gòu)成維度上看，旅游需求具有綜合性的特點(diǎn)，涉及食、住、行、游、購(gòu)、娛等需求。“普吉島旅游攻略”包含了住宿、游玩、購(gòu)物、餐飲、交通等要素的需求；“普吉島天氣”反映了游客對(duì)氣候舒適度、出游安排及游前準(zhǔn)備等方面的需求；“普吉島酒店”涵蓋了游客對(duì)住宿、餐飲等方面的需求。從構(gòu)成主體來(lái)看，赴普游客主要分為團(tuán)隊(duì)游游客和自由行游客，旅游需求相應(yīng)分為團(tuán)體游需求和自由行旅游需求?！捌占獚u旅游報(bào)價(jià)”主要反映團(tuán)隊(duì)游客的旅游需求；“普吉島自由行攻略”主要反映自由行游客的旅游需求。在這五個(gè)關(guān)鍵詞中，前三個(gè)關(guān)鍵詞較好地代表了旅游需求的各個(gè)維度，后兩個(gè)關(guān)鍵詞較好地代表了旅游方式不同的旅游者的旅游需求。文章為了全面完整反映旅游需求，將五個(gè)關(guān)鍵詞搜索值進(jìn)行了加總。2)關(guān)注度高。上述五個(gè)關(guān)鍵詞的搜索量之和占普吉島旅游相關(guān)關(guān)鍵詞搜索量總值的75%以上，能夠較好地代表中國(guó)公民赴普旅游需求總量。

檢索時(shí)間選取2015年1月—2019年1月，以月度為單位，統(tǒng)計(jì)出了全國(guó)及全國(guó)(附港澳臺(tái)外)31個(gè)省份各月搜索值。普吉島游船傾覆事故發(fā)生后，搜索值出現(xiàn)了突增突降。7月5日—7月9日并非中國(guó)國(guó)內(nèi)節(jié)假日，搜索值的突增顯然是受到中國(guó)公民對(duì)普吉島游船傾覆事故本身關(guān)注的干擾。7月10日—7月31日的搜索值變化平緩，其均值能夠代表事故發(fā)生后旅游需求的一般水平。為了排除搜索混亂帶來(lái)的影響，剝離出中國(guó)公民赴普旅游需求值，本文將7月5日至7月9日搜索值用7月10日—7月31日的平均值的五倍替代。在此基礎(chǔ)上以7月份為節(jié)點(diǎn)，將2017年7月—2018年1月和2018年7月—2019年1月兩個(gè)時(shí)段進(jìn)行對(duì)比研究，分析普吉島游船傾覆事故對(duì)中國(guó)公民赴普吉島旅游需求的影響。

二、普吉島游船傾覆事故下中國(guó)公民赴普吉島旅游需求演變

(一)中國(guó)公民赴普吉島旅游需求的時(shí)間變化特征

1.中國(guó)公民赴普吉島旅游需求的增長(zhǎng)幅度變化

將2015—2018年7—12月赴普旅游需求值分別加總，計(jì)算2016—2018年下半年旅游需求值同比漲幅，其結(jié)果如表1所示。

表1 2016—2018年下半年赴普吉島旅游總需求同比增長(zhǎng)幅度

根據(jù)表1,2018年下半年赴普旅游需求同比增幅與往年相比差異顯著。2016年下半年，25個(gè)省份赴普旅游需求值與上半年相比出現(xiàn)下降，6個(gè)省份出現(xiàn)上漲。除江西和西藏地區(qū)外，2016年各省份赴普旅游需求同比變化幅度均小于20%。2017年下半年，共有4個(gè)省份赴普旅游需求出現(xiàn)下降，27個(gè)省份的旅游需求出現(xiàn)上升。除廣東、河南、陜西、江西和海南之外，2017年赴普旅游需求同比變化幅度均小于20%。2018年下半年，31個(gè)省份的赴普旅游需求均出現(xiàn)下降，其中27個(gè)省份下降幅度超過(guò)了20%。普吉島游船傾覆事故造成了全國(guó)各省份赴普旅游需求的普遍下降。其中內(nèi)蒙古、甘肅、海南、寧夏和西藏受普吉島游船傾覆事故的影響最大，其下降幅度超過(guò)了40%；天津、重慶、黑龍江、山東、山西、遼寧、吉林、陜西、江西、貴州和青海共11個(gè)省份受沉船事故影響較大，其下降幅度超過(guò)了30%；北京、上海、河南、江蘇、湖北、浙江、福建、河北、新疆、廣西和湖南共11個(gè)省份受普吉島游船傾覆事故影響較小，其下降幅度處于20%～30%之間；廣東、四川、云南和安徽受普吉島游船傾覆事故影響不明顯，其下降幅度低于20%。

總體來(lái)看，中國(guó)公民赴普旅游需求受普吉島游船傾覆事故影響的空間差異顯著，內(nèi)蒙古等經(jīng)濟(jì)實(shí)力較落后地區(qū)受到的影響較大，經(jīng)濟(jì)實(shí)力較強(qiáng)的地區(qū)受到的影響較小。以2018年各省份赴普吉島旅游需求的同比增幅為被解釋變量，以2017年各省份的生產(chǎn)總值為解釋變量作簡(jiǎn)單回歸分析發(fā)現(xiàn)，地區(qū)生產(chǎn)總值和旅游需求下降幅度呈顯著負(fù)相關(guān)，支持了這一結(jié)論。

2.中國(guó)公民赴普吉島年度旅游需求時(shí)間分布特征演變

本研究將全國(guó)各月旅游需求值與年度旅游需求值相除，得到了每月的旅游需求占全年旅游需求的比重，并將結(jié)果繪制成比重(分布)變化趨勢(shì)圖(圖1)。由圖1可知，2015—2017年中國(guó)公民赴普旅游需求變化趨勢(shì)基本相同，旅游需求時(shí)間分布均呈“W”形：2015—2017年旅游需求最高峰皆出現(xiàn)在7月份；7—11月，赴普旅游需求持續(xù)降低；上年11月至次年1月，赴普旅游需求呈上升趨勢(shì)，形成次高峰；1—4月，赴普旅游需求呈下降趨勢(shì)，并于4月份形成一個(gè)低谷；4—7月旅游需求不斷上升，并于7月份達(dá)到當(dāng)年的最高峰。2018年旅游需求分布和往年相比有所不同： 1—5月旅游需求比重值與往年相比出現(xiàn)較大上升，而7—12月的旅游需求占比明顯低于往年，7月并沒有形成旅游需求高峰。

圖1 中國(guó)公民赴普吉島年度旅游總需求的分布變化

根據(jù)圖1，普吉島游船傾覆事故導(dǎo)致2018年中國(guó)公民赴普旅游需求的時(shí)間分布特征發(fā)生較大變化。受普吉島旅游淡旺季、中國(guó)假期和中國(guó)四季氣候變化等因素的共同影響，事故發(fā)生后8—12月的赴普旅游需求變化走勢(shì)沒有發(fā)生改變，即8—10月處于下降趨勢(shì)，11—12月呈上升趨勢(shì)。

3.中國(guó)公民赴普旅游需求時(shí)間集中程度變化

根據(jù)公式(1)，求得2015—2018年全國(guó)及各省份的季節(jié)性集中指數(shù)，其結(jié)果如表2所示。由表2知，2018年季節(jié)性集中程度與往年相比發(fā)生了改變。從全國(guó)范圍來(lái)看，2015—2017年全國(guó)季節(jié)性集中指數(shù)變化很小，但2018年全國(guó)季節(jié)集中程度較往年出現(xiàn)了上升。從各省份來(lái)看：2016年與2015年相比，有20個(gè)省份的季節(jié)性集中指數(shù)上升，11個(gè)省份的季節(jié)性集中指數(shù)出現(xiàn)下降；2017年與2016年相比，有17個(gè)省份的季節(jié)性集中指數(shù)上升，14個(gè)省份的季節(jié)性集中指數(shù)有所下降；2018年與2017年相比，24個(gè)省份季節(jié)性集中指數(shù)出現(xiàn)上升，云南、陜西、四川和西藏的季節(jié)性集中指數(shù)有所下降。普吉島游船傾覆事故導(dǎo)致了2018年全國(guó)各地區(qū)季節(jié)性集中指數(shù)的普遍上升，并且幅度較大，季節(jié)集中程度達(dá)到了近幾年來(lái)的最高水平。這些變化是由于“7·5”普吉島乘船事故發(fā)生后，中國(guó)公民對(duì)普吉島旅游的風(fēng)險(xiǎn)感知出現(xiàn)變化，游覽意愿變?nèi)?，從而?dǎo)致旅游需求的下降，使得2018年旅游需求向上半年各月份集中。

表2 2015—2018年赴普旅游需求的季節(jié)性集中指數(shù)

(二)中國(guó)赴普吉島旅游需求的空間變化特征

1.總體格局的演變

結(jié)合公式(3)，利用ArcGIS10.2軟件計(jì)算全局空間自相關(guān)指標(biāo)Moran's I的值，用以分析總體格局的演變，結(jié)果匯總見表3。

如表3所示，2017年7月—2018年1月Moran's I值均為正，且P值均小于0.05，Z值均大于1.96，均通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，這說(shuō)明在普吉島游船傾覆事故前，全國(guó)赴普旅游需求的空間分布出現(xiàn)明顯的集聚。2018年7月與8月全國(guó)赴普旅游需求呈顯著的空間集聚，但是其空間集聚程度與上一年相比有所降低。2018年9月份全國(guó)旅游需求在空間上呈隨機(jī)分布，沒有發(fā)生空間集聚。2018年10月與11月的空間集聚特征在0.1的水平下顯著，在0.05的水平下不顯著，說(shuō)明10月與11月其空間集聚程度較弱。2018年12月與2019年1月，全國(guó)赴普旅游需求空間集聚特征在0.1和0.05的顯著性水平下均不顯著，其分布呈隨機(jī)狀態(tài)。

表3 全局自相關(guān)Moran's I值

相比沉船事故發(fā)生之前，中國(guó)公民赴普旅游需求的空間集聚特征在沉船事故發(fā)生后明顯弱化。普吉島游船傾覆事故后隨著時(shí)間的推移，旅游需求的空間集聚特征先弱化后強(qiáng)化，之后明顯弱化。中國(guó)公民赴普旅游需求的空間集聚特征波動(dòng)加大，穩(wěn)定性變差。

2.局部格局的演變

1)冷熱點(diǎn)分析

冷熱點(diǎn)分布位置：熱(次、低)點(diǎn)區(qū)域主要分布在中國(guó)華北、華中、和華東地區(qū)；冷點(diǎn)(次、低)區(qū)域主要分布西南的西藏和西北的新疆兩個(gè)省份。2018年7月—2019年1月與2017年7月—2018年1月相比其冷熱(次、低)點(diǎn)分布區(qū)域大體相同，但是其熱點(diǎn)分布變化較大。2017年7月—2018年1月熱點(diǎn)區(qū)域主要包括湖北、安徽、江蘇、山東和河北五省。2018年7月—2019年1月，隨著時(shí)間推移，熱點(diǎn)區(qū)域只剩下湖北與安徽兩省，江蘇、山東和河北地區(qū)變成了次熱點(diǎn)區(qū)域。在各個(gè)省份中，北京市熱度出現(xiàn)明顯下降，其2017年9月—2018年1月為次熱點(diǎn)區(qū)域，2018年9月—2019年1月則變成了一般區(qū)域。此外，天津市和河南省熱度出現(xiàn)下降且其波動(dòng)較大，2017年7月—2018年1月這兩個(gè)省份為次熱點(diǎn)區(qū)域，2018年7月—2019年1月其在低熱點(diǎn)和一般區(qū)域間波動(dòng)。

冷熱點(diǎn)數(shù)量變化情況：(1)從冷熱點(diǎn)總數(shù)來(lái)看，2017年7月—2018年1月與2018年7月—2019年1月相比其冷熱點(diǎn)數(shù)量變化不大，其中熱點(diǎn)(次、低熱點(diǎn))數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)多于冷點(diǎn)(次、低冷點(diǎn))數(shù)量。(2)從熱點(diǎn)、次熱點(diǎn)、低熱點(diǎn)的構(gòu)成來(lái)看，2018年7月與2017年7月相比，熱點(diǎn)的數(shù)量相同，次熱點(diǎn)數(shù)量變多、低熱點(diǎn)的數(shù)量出現(xiàn)下降。2018年9月、11月和2019年1月熱點(diǎn)和次熱點(diǎn)數(shù)量與上年同期相比出現(xiàn)明顯的下降，低熱點(diǎn)數(shù)量明顯上升，這說(shuō)明普吉島游船傾覆事故之后，赴普旅游熱度整體上出現(xiàn)了下降。

總體來(lái)說(shuō)，普吉島游船傾覆事故發(fā)生后，冷熱點(diǎn)分布區(qū)域變化不大，但中國(guó)公民赴普旅游需求熱點(diǎn)和次熱點(diǎn)數(shù)量減少，整體熱度下降，且空間穩(wěn)定性變差。

2)LISA集聚分析

根據(jù)公式(5)，利用ArcGIS10.2軟件繪制中國(guó)公民赴普旅游需求的Lisa集聚圖，以分析旅游需求空間高低集聚發(fā)生的位置及其變化過(guò)程。

2017年7月—2019年1月，空間高低集聚特征沒有發(fā)生變化。西藏為低-低集聚，其自身與周邊省份到普吉島旅游的需求都很低。江蘇、浙江和上海是高-高集聚，這三個(gè)省份(直轄市)與周邊各省旅游需求都很高?！?·5”普吉島游船傾覆事故發(fā)生之后，中國(guó)公民赴普旅游需求空間集聚特征發(fā)生了變化。2018年7月新疆形成低-低集聚，其自身與周邊各省份旅游需求都很低。2018年9月新疆地區(qū)空間集聚現(xiàn)象消失，四川地區(qū)出現(xiàn)高-低集聚，四川赴普旅游需求較高而周圍地區(qū)較低。2018年11月份，四川地區(qū)空間集聚現(xiàn)象消失。2019年1月，四川和廣東地區(qū)出現(xiàn)高-低集聚，其旅游需求升高。整體來(lái)說(shuō)，普吉島游船傾覆事故之后，高低集聚位置變化不大，主要發(fā)生在西藏、江蘇、浙江、上海、四川和廣東五省(直轄市)。中國(guó)赴普旅游需求的空間高低集聚特征波動(dòng)程度高于事故發(fā)生之前，其波動(dòng)主要體現(xiàn)在新疆、四川和廣東三省。

3.區(qū)域集中程度的演變

根據(jù)公式(2)-(5)計(jì)算2017年7月—2018年1月和2018年7月—2019年1月兩個(gè)時(shí)間段各月的變差系數(shù)、首位度、地理集中指數(shù)和赫芬達(dá)爾系數(shù)，其結(jié)果如表4所示。

表4 赴普吉島旅游需求的區(qū)域差異變化

與上年同期相比，2018年7月—2019年1月的變差系數(shù)、地理集中指數(shù)和赫芬達(dá)爾系數(shù)均略有上漲，中國(guó)居民赴普旅游需求區(qū)域差異變大，區(qū)域集中程度變高。這與對(duì)冷熱點(diǎn)分析的結(jié)果相一致，即熱點(diǎn)區(qū)域和次熱點(diǎn)區(qū)域減少，所以旅游需求更加集中于少數(shù)區(qū)域。2018年7月首位度值同比變小，8—10月首位度值同比增大，2018年11月—2019年1月首位度值與同比變小。首位度波動(dòng)較大，赴普旅游需求第一大省和第二大省差距處于不斷變化的過(guò)程中，其受普吉島游船傾覆事故的影響不明顯。

三、結(jié)論與討論

(一)結(jié)論與展望

以“7·5”普吉島游船傾覆事故例，探討境外目的地危機(jī)事件對(duì)中國(guó)公民出境旅游需求的影響。研究結(jié)果表明：(1)普吉島游船傾覆事故對(duì)中國(guó)公民赴普旅游需求造成了較大影響。事故發(fā)生后，中國(guó)公民赴普旅游需求明顯下降。持續(xù)至2019年1月份，其影響依舊沒有完全消退。各省份受沉船事故的影響程度不同，內(nèi)蒙古和甘肅等經(jīng)濟(jì)實(shí)力較弱的地區(qū)受到的影響較大。(2)事故發(fā)生后，當(dāng)年全國(guó)赴普旅游需求的時(shí)間集中程度提高，時(shí)間分布特征發(fā)生變化，季節(jié)差異性變大，但8—12月旅游需求變化趨勢(shì)與往年相近。(3)中國(guó)赴普旅游需求的空間分布格局發(fā)生較大變化，Moran's I值同期相比有所下降。普吉島游船傾覆事故發(fā)生后，赴普旅游需求空間集聚特征明顯弱化，空間波動(dòng)加劇。從局部自相關(guān)特征來(lái)看，冷點(diǎn)和熱點(diǎn)總數(shù)略有起伏，但其分布區(qū)域變化不大。熱點(diǎn)、次熱點(diǎn)和低熱點(diǎn)的數(shù)量分布與2017年同期相比差異顯著，其中熱點(diǎn)和次熱點(diǎn)數(shù)量減少，低熱點(diǎn)數(shù)量上升。熱點(diǎn)區(qū)域由5個(gè)省份(湖北、安徽、山東、江蘇、河北)下降到2個(gè)省份(湖北和安徽)。北京市旅游需求的熱度持續(xù)下降，由熱點(diǎn)下降至一般區(qū)域。天津市和河南省赴普旅游需求熱度下降且波動(dòng)較大。整體上，普吉島游船傾覆事故發(fā)生后，冷熱點(diǎn)變化程度加大，空間穩(wěn)定性變差。(4)LISA集聚分析表明高低集聚特征有所變化，與事故發(fā)生前相比變化加劇。其變化主要體現(xiàn)在新疆、四川、廣東三省，這三個(gè)省及其周邊省份的赴普吉島旅游需求的波動(dòng)較大。(5)普吉島游船傾覆事故發(fā)生后變差系數(shù)、赫芬達(dá)爾系數(shù)和地理集中指數(shù)值增大，區(qū)域間旅游需求差異變大，集中程度提高。

本研究存在著很多不足：受數(shù)據(jù)所限只研究了普吉島游船傾覆事故發(fā)生之后7個(gè)月旅游需求的變化，不能很全面地評(píng)價(jià)其影響；將百度指數(shù)作為旅游需求的衡量指標(biāo)排除了不通過(guò)百度進(jìn)行搜索而實(shí)際上進(jìn)行了旅游的人群，這與現(xiàn)實(shí)情況會(huì)有些許差異。因此在今后的研究中主要圍繞以下幾個(gè)方面進(jìn)行：對(duì)普吉島游船傾覆事故的影響進(jìn)行持續(xù)性的跟進(jìn)；擴(kuò)展旅游需求數(shù)據(jù)的來(lái)源渠道，將不同渠道信息進(jìn)行對(duì)比研究，使危機(jī)事件影響分析更加科學(xué)。

(二)對(duì)策建議

危機(jī)事件對(duì)旅游需求的影響一方面取決危機(jī)事件本身，另一方面也依賴于危機(jī)事件發(fā)生地的危機(jī)管理水平[15]。以危機(jī)事件的影響規(guī)律為依據(jù)有利于制定具有針對(duì)性的危機(jī)應(yīng)對(duì)措施。借鑒普吉島游船傾覆事故對(duì)中國(guó)各省赴普旅游需求的影響差異性，本文提出以下建議：

(1)重建旅游者消費(fèi)信心與旅游產(chǎn)品促銷同時(shí)進(jìn)行。經(jīng)濟(jì)因素對(duì)客源地居民出境旅游需求有較大影響，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平落后的地區(qū)受境外旅游目的地危機(jī)事件影響更大。旅游目的地可以采取機(jī)票打折、減免門票等措施減少客源地居民的出游成本。這樣一方面可以降低客源地居民旅游消費(fèi)風(fēng)險(xiǎn)感知水平，另一方面有利于激發(fā)其旅游動(dòng)機(jī)。旅游目的地在事故發(fā)生后應(yīng)該組織正面宣傳，與主流媒體合作及時(shí)發(fā)布相關(guān)信息，避免信息不對(duì)稱引發(fā)的恐慌。旅游目的地政府和企業(yè)應(yīng)該主動(dòng)承擔(dān)責(zé)任，采取各種措施保證游客的安全，并把應(yīng)對(duì)危機(jī)的舉措及成果及時(shí)展示給游客，重塑游客的信心。

(2)實(shí)施危機(jī)管理差異化與集中化戰(zhàn)略。進(jìn)行危機(jī)管理時(shí)，應(yīng)把旅游需求高水平且變化較大的地區(qū)置于優(yōu)先地位。該類地區(qū)自身及周邊旅游需求較高，但是易受各種因素影響，旅游需求變化較大。旅游目的地通過(guò)采取有效措施可以穩(wěn)定該地區(qū)旅游需求。對(duì)于處于高水平且需求變化不大的地區(qū)，要保證較高水平的營(yíng)銷與宣傳投入。對(duì)于處于低水平且赴普旅游需求變化不大的地區(qū)，應(yīng)該減少在該地區(qū)的投入。對(duì)于處于低水平且旅游需求變化較大的區(qū)域，維持低水平投入。差異化管理，突出重點(diǎn)，有利于旅游目的地在事故發(fā)生的初期快速穩(wěn)定市場(chǎng)。

(3)為了更好地激活客源國(guó)市場(chǎng)，旅游目的地可以推出適合客源國(guó)公民假期出游的游覽路線和旅游項(xiàng)目，著重宣傳目的地與客源國(guó)在景色、氣候和文化等方面的差異，突出展現(xiàn)自身獨(dú)特的資源優(yōu)勢(shì)，增加目的地的旅游吸引力。