后疫情時(shí)代中國典型省區(qū)旅游業(yè)恢復(fù)及預(yù)測
——以瓊、鄂、滬、京四地交通客運(yùn)月數(shù)據(jù)為例

孫根年,甘曉蕊

(陜西師范大學(xué) 地理科學(xué)與旅游學(xué)院，陜西 西安 710119)

2020年伊始，中國經(jīng)歷了近年來最為嚴(yán)重的一次突發(fā)公共衛(wèi)生危機(jī)，新型冠狀病毒肺炎以席卷之勢蔓延至全國各地。經(jīng)舉國上下共同努力，中國本土疫情在2020年3月得到有效控制。為抗擊疫情，社會各界付出巨大代價(jià)，以人口流動為前提的旅游業(yè)全面停擺，早有學(xué)者預(yù)測2020年春節(jié)旅游人次將達(dá)4.5億，實(shí)際情況已無從統(tǒng)計(jì)，預(yù)估經(jīng)濟(jì)損失量約5 500億元(1)據(jù)北京第二外國語學(xué)院旅游管理學(xué)院厲新建測算，2020年春節(jié)期間整個(gè)旅游業(yè)的直接損失在5 500 億元人民幣左右。，極速前進(jìn)的旅游業(yè)被迫按下暫停鍵。旅游作為敏感性強(qiáng)、相對脆弱的行業(yè)，在新冠疫情危機(jī)中，其恢復(fù)情況可看作國民經(jīng)濟(jì)恢復(fù)的指示器，但疫情防控與旅游復(fù)蘇存在三個(gè)明顯的對立面：流動性對立、聚集性對立與陌生人對立。旅游活動的開展依托于跨地域的人口流動，傳統(tǒng)的旅游方式離不開旅行社組團(tuán)、陌生人聚集以建立旅途中的親密關(guān)系，而疫情防控的要求使人們不得不居家隔離、減少外出，提防與陌生人的接觸，保持合理的社交距離。隨著國內(nèi)疫情形勢好轉(zhuǎn)，除局部地區(qū)偶有零星病例，大部分省市人民生活已恢復(fù)正常，旅游業(yè)走上重啟之路。在這種艱難環(huán)境下，探究地區(qū)旅游恢復(fù)的階段性進(jìn)程、疫后旅游活動如何開展已成為重要課題。而各省區(qū)在疫情輕重、持續(xù)時(shí)間等方面均有不同，旅游業(yè)恢復(fù)的快慢也隨之受到影響，為避免“一刀切”的防控與復(fù)工政策，本文結(jié)合地區(qū)實(shí)際，分析不同危機(jī)形勢下的旅游恢復(fù)模式并以此為依據(jù)進(jìn)行相關(guān)預(yù)測，不僅有助于尋找常態(tài)化疫情防控與旅游復(fù)蘇之間的協(xié)調(diào)機(jī)制，也對后疫情時(shí)代探尋中國旅游恢復(fù)路徑具有較好的現(xiàn)實(shí)意義。

公共衛(wèi)生事件對旅游業(yè)的影響研究始于2001年英國口蹄疫，如Blake等利用CEG模型量化了手足口病對英國旅游業(yè)、農(nóng)業(yè)等的經(jīng)濟(jì)影響[1]。2003年非典疫情后相關(guān)研究日益增多，學(xué)者聚焦于非典疫情對旅游經(jīng)濟(jì)、入境客流量的影響，運(yùn)用計(jì)量模型定量分析損失量[2-3]、基于往年數(shù)據(jù)預(yù)測旅游業(yè)恢復(fù)速度[4-5]、分析短期危機(jī)后旅游經(jīng)濟(jì)快速恢復(fù)的可能性[6]等。隨后，圍繞2009年H1N1病毒，Kevin以酒店這一旅游核心產(chǎn)業(yè)為例分析旅游業(yè)應(yīng)對流行性疾病的措施[7]。而新冠疫情暴發(fā)后，由于數(shù)據(jù)的缺失，國內(nèi)外學(xué)者多從定性角度估計(jì)疫情對旅游造成的損失，提出相關(guān)行業(yè)自救的應(yīng)對機(jī)制、途徑等。如夏杰長等討論了以新冠疫情為例的外部沖擊事件對旅游業(yè)各參與主體的影響，提出旅游業(yè)發(fā)展變革的新路徑[8]；保繼剛基于中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展所處的周期及旅游市場自然發(fā)展規(guī)律研判國內(nèi)旅游業(yè)恢復(fù)至少需要1年時(shí)間[9]；Ioannides、Romagosa等則認(rèn)為COVID-19疫情將給可持續(xù)旅游的發(fā)展帶來新機(jī)遇[10-11]；Yang等建立DSGE模型分析持續(xù)疫情危機(jī)給全球旅游業(yè)帶來的影響[12]。綜上所述，目前對疫情與旅游的研究集中于疫后旅游復(fù)蘇的意見與建議，多從宏觀層面定性分析，較少結(jié)合定量數(shù)據(jù)，缺少對現(xiàn)階段旅游恢復(fù)進(jìn)程的總結(jié)以及不同危機(jī)形勢下地區(qū)旅游恢復(fù)差異的分析。

旅游作為一種非必要消費(fèi)，是依靠地區(qū)間人口流動帶動的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)[13]，具有明顯的脆弱性，易受突發(fā)事件的影響。環(huán)境安全是開展旅游活動的必備條件，重大危機(jī)事件給旅游造成的影響具有災(zāi)后持續(xù)性，旅游的恢復(fù)需要循序漸進(jìn)的過程，結(jié)合目前國內(nèi)外疫情形勢考慮，短期內(nèi)旅游業(yè)全面恢復(fù)尚存在較大阻力。在以往的研究與數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)中，旅游業(yè)的衡量主要存在“人氣”和“財(cái)氣”兩方面的指標(biāo)，“人氣”代表著旅游客流量，“財(cái)氣”反映為旅游經(jīng)濟(jì)效益，只有聚集了游客才能帶來經(jīng)濟(jì)效益。交通客運(yùn)量可看為旅游客流量的先兆指標(biāo)，故本文以不同疫情形勢下典型地區(qū)交通客運(yùn)量為旅游客流量的替代指標(biāo)，探索旅游“人氣”的恢復(fù)情況，辨析疫情防控與旅游恢復(fù)之間的博弈關(guān)系；創(chuàng)新運(yùn)用Logistic增長曲線模擬法，預(yù)測2020年第4季度與2021上半年交通客運(yùn)量恢復(fù)情況，并以此推演基于客流量的旅游恢復(fù)，以期為后疫情時(shí)代相關(guān)政策的制定與實(shí)施、旅游業(yè)全面復(fù)工復(fù)產(chǎn)提供理論指導(dǎo)。

1 理論假設(shè)與數(shù)據(jù)說明

1.1 疫情防控與旅游恢復(fù)的博弈模型

疫情在全球蔓延后，羅漢堂(2)羅漢堂于2018年6月26日在杭州成立，由社會科學(xué)領(lǐng)域全球頂尖學(xué)者共同發(fā)起的開放型研究機(jī)構(gòu)，旨在研究數(shù)字技術(shù)對經(jīng)濟(jì)和社會的影響。https://www.luohanacademy.com/cn/about/start?；诟鲊?jīng)濟(jì)實(shí)際狀況，建立追蹤全球疫情與經(jīng)濟(jì)變化的PET計(jì)劃，并認(rèn)為世界各經(jīng)濟(jì)體疫情經(jīng)濟(jì)的復(fù)蘇體現(xiàn)為對勾型曲線。各國因受疫情沖擊的強(qiáng)度不同，在低谷期停留的時(shí)間各異，導(dǎo)致對勾型曲線增長速率的或快或慢。就旅游業(yè)來說，新冠疫情發(fā)展的特點(diǎn)和方向直接決定著旅游復(fù)蘇的時(shí)間、方式、路徑和效果，對勾型曲線尚不能概括所有地區(qū)的疫情與旅游恢復(fù)變化形式，在不同的危機(jī)形勢下各地區(qū)也應(yīng)有與之相適應(yīng)的旅游恢復(fù)模式。本研究結(jié)合羅漢堂發(fā)布的《衡量和追蹤全球疫情》報(bào)告(https://www.luohanacademy.com/cn/research/reports)，提出如下4種國內(nèi)疫情與旅游業(yè)恢復(fù)的博弈模型，見圖1。

(1)短期正常博弈——V型曲線

在此種曲線模擬下，旅游業(yè)復(fù)蘇呈V型曲線。在疫情暴發(fā)高峰期，旅游人數(shù)、旅游收入斷崖式下降。經(jīng)過對傳染源的早發(fā)現(xiàn)、早隔離、早治療，疫情短時(shí)間內(nèi)得到有效控制，一般不會出現(xiàn)二次暴發(fā)，地區(qū)內(nèi)安全指數(shù)重回疫前，疫情對社會經(jīng)濟(jì)影響小，旅游業(yè)復(fù)蘇及時(shí)快速，甚至由于一段時(shí)間的居家隔離，人們出游意愿上漲，出現(xiàn)報(bào)復(fù)式旅游現(xiàn)象。2003年非典疫情與旅游業(yè)的恢復(fù)也證實(shí)了該現(xiàn)象。受非典疫情影響，2003年五一小長假取消，人們出游欲望被限制，2003年十一黃金周期間國內(nèi)出游人數(shù)與旅游收入分別同比增長11.5%、11.6%(3)數(shù)據(jù)來源： http://www.china.com.cn/travel/txt/2003-10/13/content_5420529.htm。。

(2)疫情反復(fù)循環(huán)博弈——W型曲線

COVID-19病毒的狡猾性使國內(nèi)多個(gè)地區(qū)經(jīng)過高峰暴發(fā)期、平緩期后又出現(xiàn)反彈現(xiàn)象，疫情呈反復(fù)態(tài)勢，在這種危機(jī)形勢下旅游恢復(fù)曲線將呈現(xiàn)W型。當(dāng)疫情得到控制，人們放松警惕，旅游亟待恢復(fù)；但新一輪疫情的出現(xiàn)又使疫情曲線抬頭，旅游業(yè)績指標(biāo)再次下降，疫情發(fā)展與旅游恢復(fù)曲線為波動反彈型。在波動模型影響下，操之過急的旅游恢復(fù)最不可取。

(3)較長正常博弈——U型曲線

在疫情暴發(fā)地，疫情傳播范圍廣、受感染人數(shù)多、持續(xù)時(shí)間長、社會救治壓力大，后續(xù)經(jīng)濟(jì)恢復(fù)過程緩慢，旅游業(yè)復(fù)蘇為U型曲線，旅游恢復(fù)耗時(shí)被延長。經(jīng)疫情風(fēng)波，個(gè)人、企業(yè)、機(jī)構(gòu)都會出現(xiàn)不同程度的避險(xiǎn)心理，疫情消散后游客出于多方考慮，短期內(nèi)將避免去疫情中心地旅游，這給疫情震中地區(qū)的旅游復(fù)蘇帶來一定阻礙。但在疫情曲線持續(xù)下滑并經(jīng)過較長時(shí)間的恢復(fù)期與宏觀政策的合理引導(dǎo)，旅游業(yè)仍有希望重回疫情前水平。

(4)長期僵持博弈——L型曲線

新冠疫情在傳播速度、流行范圍、持續(xù)時(shí)間等方面的嚴(yán)重程度均超過21世紀(jì)以來人類所遭遇的其他流行病，世衛(wèi)組織及流行病學(xué)專家也多次預(yù)測COVID-19病毒有可能與人類長期共存，在特效疫苗研發(fā)成功之前，人類仍具有感染風(fēng)險(xiǎn)，常態(tài)化疫情防控時(shí)期已經(jīng)到來。在這種長期僵持博弈下，旅游復(fù)蘇曲線為L型。新增確診人數(shù)短期內(nèi)不會清零，又由于旅游跨地域流動性、聚集性等特點(diǎn)，政府一時(shí)難以全面放開出游限制，旅游業(yè)復(fù)蘇呈現(xiàn)低迷態(tài)勢。預(yù)約旅游、景區(qū)景點(diǎn)人流量控制、跨省出境旅游受限等問題使得旅游恢復(fù)路途坎坷，旅游恢復(fù)僅靠省內(nèi)游、周邊游帶動，中小企業(yè)面臨的風(fēng)險(xiǎn)加劇。

1.2 2020年國內(nèi)疫情演化與未來趨勢假定

本研究在考慮疫情發(fā)生地的基礎(chǔ)上，調(diào)查其逐日新增確診病例數(shù)據(jù)，選擇具有典型代表性的湖北、北京、吉林、新疆、上海，繪制疫情暴發(fā)至2020年10月31日的逐日疫情變化圖，得到圖2。

觀察圖2可得，1月底2月初各省份每日都有較大數(shù)量的新增確診人數(shù)，這是國內(nèi)第一波疫情集中暴發(fā)期。隨著對COVID-19病毒的逐漸認(rèn)識及國家管控政策的加強(qiáng)，本土第一波疫情在2月底3月初得到有效控制，國內(nèi)各行各業(yè)積極復(fù)工復(fù)產(chǎn)。3月中旬，承擔(dān)重要國際客運(yùn)任務(wù)的北京、上海等地被迫進(jìn)入境外輸入期，表現(xiàn)為圖2中紅色、黃色折線在3月中下旬的大幅上漲，單日新增確診人數(shù)近乎與第一波疫情高峰期持平，是國內(nèi)第二波疫情階段，期間多地本土新增確診人數(shù)持續(xù)為零(4月16日武漢修正確診人數(shù)數(shù)據(jù)除外)，國內(nèi)進(jìn)入疫情常態(tài)化防控，人民生活秩序基本恢復(fù)正常。隨后，吉林、北京、新疆相繼在5—7月出現(xiàn)疫情反彈，構(gòu)成了國內(nèi)第3～5波疫情。但此時(shí)國內(nèi)已經(jīng)歷了第一波疫情的考驗(yàn)，應(yīng)對、處理突發(fā)公共衛(wèi)生事件的能力顯著提升，3～5波疫情持續(xù)時(shí)間不長，未出現(xiàn)大范圍傳播擴(kuò)散，僅造成暴發(fā)地暫時(shí)性局部擾動。故本文認(rèn)為國內(nèi)共經(jīng)歷5波疫情，分別是湖北、全國疫情暴發(fā)期，境外輸入期，吉林舒蘭疫情反復(fù)期，北京新發(fā)地二次疫情期，新疆二次疫情期，除此之外還有上海持續(xù)境外輸入性病例的情況。

在中國始終堅(jiān)持嚴(yán)防死守的政策管控下，境外輸入病例短期內(nèi)依然難以斷絕。且新冠病毒不同于以往，眾多無癥狀感染者成為人群中的潛在傳染源，無形中增加了普通人的感染風(fēng)險(xiǎn)，國內(nèi)疫情防控仍需謹(jǐn)慎。但不可忽視的是中國已建立起較為完備的應(yīng)對處理機(jī)制，眾多專家也紛紛表示中國再次暴發(fā)大規(guī)模感染的可能性微乎其微，故筆者預(yù)測在國內(nèi)疫情走勢積極向好的情況下，不排除局部、零星發(fā)散病例的現(xiàn)象。在這樣的情況下，談及旅游恢復(fù)問題較為合理。

1.3 樣地選擇與數(shù)據(jù)說明

此次新冠疫情暴發(fā)于武漢市，湖北省感染人數(shù)可謂全國之最，2月初國家衛(wèi)健委建立一省包一市模式對口支援湖北，有效減輕了湖北省醫(yī)療壓力，加快了擊退疫情的進(jìn)程。2月末，湖北省每日新增確診人數(shù)呈逐步下降趨勢，而此時(shí)其他省市每日新增確診人數(shù)已下降為兩位數(shù)甚至個(gè)位數(shù)。持續(xù)的疫情影響使得各地“談鄂色變”，湖北一直籠罩在新冠病毒的陰影下，5月中旬武漢推進(jìn)近千萬人的全民檢測才實(shí)現(xiàn)湖北“心理上的解封”。綜上所述，湖北省疫情演變具有風(fēng)險(xiǎn)大、感染人數(shù)多、持續(xù)時(shí)間長的特征，符合理論模型中的U型，屬于典型案例地。而北京、吉林兩地除了第一波疫情外，分別經(jīng)歷了新發(fā)地、舒蘭二波疫情暴發(fā)，第二波疫情感染人數(shù)甚至超過第一波，使得疫情曲線呈W型(新疆疫情演變也符合W型，但由于數(shù)據(jù)收集時(shí)間的限制，本文不再考慮新疆后續(xù)恢復(fù)情況)，在國內(nèi)也屬典型。除了上述三地，還有僅經(jīng)歷一次疫情、確診人數(shù)較少的輕疫情地區(qū)，持續(xù)出現(xiàn)新增確診病例的疫情持續(xù)地區(qū)。為體現(xiàn)4種典型疫情形式，選取湖北為重疫情區(qū)，北京、吉林為波動疫情區(qū)，海南為輕疫情區(qū)，上海為持續(xù)性(持續(xù)境外輸入)疫情區(qū)代表地，結(jié)合疫情與旅游、交通數(shù)據(jù)證明前文構(gòu)建的博弈模型。其中，疫情逐日數(shù)據(jù)來自國家衛(wèi)健委及地方衛(wèi)健委每日公布數(shù)據(jù)，交通客運(yùn)量數(shù)據(jù)源自國家交通運(yùn)輸部及各地市統(tǒng)計(jì)局官方統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，重大節(jié)假日旅游數(shù)據(jù)源自各地市文化和旅游廳官方公布數(shù)據(jù)。

需要說明的是，由于國內(nèi)各地市旅游逐月數(shù)據(jù)的缺失，本文選擇交通客運(yùn)量作為替代性指標(biāo)，并以旅游客流量作為衡量旅游業(yè)恢復(fù)的指標(biāo)，主要依據(jù)如下：(1)旅游以旅行為前提，旅游活動的完成離不開交通運(yùn)輸系統(tǒng)的支撐，交通工具是游客出行的必需品，學(xué)者也已證實(shí)客運(yùn)量與客流量之間存在相關(guān)關(guān)系[14-16]。在旅游數(shù)據(jù)缺失的當(dāng)下，以實(shí)名制的客運(yùn)量數(shù)據(jù)側(cè)面推測客流量恢復(fù)情況較為合理(因篇幅有限，不再探討旅客中的游客占比問題)。(2)旅游業(yè)涵蓋吃住行游購?qiáng)识鄠€(gè)方面，參與者眾多，恢復(fù)程度難以計(jì)量。游客是旅游活動的核心主體，旅游業(yè)的恢復(fù)可從客流量與經(jīng)濟(jì)效益兩方面著手衡量，客流量恢復(fù)是經(jīng)濟(jì)效益恢復(fù)的先決條件。故筆者借旅游客流量恢復(fù)反映居民實(shí)際出游情況，以此窺探旅游中“人氣”指標(biāo)的復(fù)蘇進(jìn)程。

2 基于不同指標(biāo)的典型地區(qū)旅游恢復(fù)分析

本研究選擇月份為時(shí)間尺度基本單位，省區(qū)(直轄市)為空間尺度基本單位，以每月累計(jì)新增確診病例數(shù)為疫情發(fā)展變化的依據(jù)，以典型地區(qū)重大節(jié)假日旅游數(shù)據(jù)、交通客運(yùn)量實(shí)際數(shù)據(jù)為旅游客流量的替代指標(biāo)，繪制不同省份2020年與2019年同期客運(yùn)量對比與疫情變化趨勢圖，探究在不同疫情形式下二者之間的博弈關(guān)系，分析現(xiàn)階段旅游恢復(fù)的進(jìn)程。

2.1 重大節(jié)假日旅游恢復(fù)實(shí)際情況

近年來，國內(nèi)旅游具有明顯的節(jié)日效應(yīng)，春節(jié)、清明節(jié)、五一勞動節(jié)、端午節(jié)、中秋節(jié)、國慶節(jié)作為全年的六大小長假，一直是人們旅游活動的高峰時(shí)段，形成國內(nèi)特有的旅游黃金周。據(jù)國家文旅部2019年小長假及全年旅游人次、收入統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)及相應(yīng)測算，六大節(jié)假日僅占全年時(shí)長的7.4%，卻貢獻(xiàn)了全年28.35%的旅游人次、21.35%的旅游收入，可見重大節(jié)假日帶來的旅游效益不論是在人氣還是財(cái)氣方面都遠(yuǎn)超年內(nèi)其他時(shí)段。

受新冠疫情的影響，2020年國內(nèi)旅游全面停擺，逐月數(shù)據(jù)難以統(tǒng)計(jì)，故本文搜集2020年典型省區(qū)重大節(jié)假日旅游數(shù)據(jù)，并將其與2019年同期數(shù)據(jù)進(jìn)行對比(表1)，作為地區(qū)旅游恢復(fù)分析的第一部分。由于疫情暴發(fā)于春節(jié)假期之前，春節(jié)黃金周旅游已進(jìn)入停滯狀態(tài)；而清明假期各省市仍處于不同程度的疫情管控階段，旅游僅限于近郊、市內(nèi)短途休閑游，尚不屬于恢復(fù)期，故各省市旅游節(jié)假日統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)從五一開始。

表1 2020年典型地區(qū)三大節(jié)假日旅游恢復(fù)同比Tab.1 Year-on-year tourism recovery of three major holidays in typical regions in 2020 單位：%

2020年十一期間國內(nèi)總體旅游人次恢復(fù)率僅為79%，旅游收入恢復(fù)率更低。就所選案例地來看，海南省旅游恢復(fù)率位居首位，五一時(shí)已恢復(fù)至八成左右，十一期間出現(xiàn)正增長，這與其較輕的疫情程度有密切關(guān)系。而疫情波動地區(qū)如北京、吉林兩地，其端午節(jié)旅游恢復(fù)率較五一稍有下降，但十一總體情況趨于好轉(zhuǎn)，兩波疫情對地區(qū)旅游恢復(fù)的影響具有時(shí)效性。

縱向?qū)Ρ雀鞯匚逡慌c端午節(jié)旅游恢復(fù)率，發(fā)現(xiàn)除數(shù)據(jù)缺失地外，多地端午節(jié)旅游恢復(fù)率低于五一，而湖北省端午恢復(fù)率明顯高于五一。五一小長假是國內(nèi)旅游的特殊時(shí)段，舒適的氣候、閑暇時(shí)間的集中、政策的支持等有利條件推動了國內(nèi)中遠(yuǎn)距離的旅游活動。2020年五一小長假長達(dá)5天，相較于往年時(shí)長增加，且經(jīng)過近2個(gè)月的居家隔離，人們長期受壓制的出游意愿得以釋放，形成2020年第一個(gè)出游高峰。往年數(shù)據(jù)顯示，端午假期多為1天或3天，人們的旅游空間受限，出游率均小于五一。湖北省端午節(jié)旅游恢復(fù)率明顯高于五一，這與其疫情重災(zāi)區(qū)的特征有一定聯(lián)系。

橫向比較節(jié)假日旅游人次與旅游收入恢復(fù)率，發(fā)現(xiàn)無論是五一、端午節(jié)還是十一，其旅游收入恢復(fù)率大多低于旅游人次恢復(fù)率，這與多地廣泛推行的景區(qū)免票參觀政策有較大關(guān)系。各大景區(qū)為快速回籠人氣，紛紛推出門票打折甚至減免政策，以期推動旅游業(yè)的快速恢復(fù)。如四川省文旅廳公布了一份2020年4月免門票景區(qū)名單，對所有游客免費(fèi)開放；安徽省為促進(jìn)省內(nèi)旅游復(fù)蘇，推出“江淮大地串門游”項(xiàng)目，省內(nèi)游客可憑有效證件免費(fèi)游覽包括黃山、西遞、宏村在內(nèi)的31家景區(qū)；山東省青島市文旅局也在2020年8月推出12家全國游客免票景區(qū)，并持續(xù)至2020年年底。景區(qū)免票政策在短時(shí)間內(nèi)為旅游地聚集了大量人氣，帶動了區(qū)域內(nèi)住宿、餐飲業(yè)的回暖。但在疫情防控當(dāng)前，出于安全考慮，景區(qū)承載量仍不得超過50%～80%，游客扎堆勢必會被緊急叫停；同時(shí)，免票政策也導(dǎo)致旺丁不旺財(cái)現(xiàn)象，對于依靠門票經(jīng)濟(jì)生存的大量景區(qū)來說，并不能成為長久之策。如何以人氣帶動財(cái)氣，推動旅游高質(zhì)量發(fā)展，是當(dāng)前旅游業(yè)復(fù)蘇應(yīng)著重考慮的問題。

2.2 基于公路客運(yùn)量的省內(nèi)短途旅游恢復(fù)推演

旅游以旅行為前提，交通以構(gòu)建旅游通道的方式連接旅游客源地與旅游目的地[17]，成為旅游系統(tǒng)中不可或缺的組成要素。Koo等以低成本航空運(yùn)輸服務(wù)的發(fā)展為例，揭示了交通方式發(fā)展對旅游流區(qū)域擴(kuò)散的影響[18]。不同的交通方式憑借自身在時(shí)效、價(jià)格、速度等方面的特點(diǎn)，承擔(dān)著不同距離的運(yùn)輸任務(wù)，影響著旅游者旅游空間的選擇。王海江等以河南省為例，發(fā)現(xiàn)省域公路客運(yùn)的適宜營運(yùn)距離為300 km、最佳運(yùn)營距離為150 km[19]，是人們進(jìn)行中短途旅行的首選交通方式。在新冠疫情的沖擊下，旅游界的眾多學(xué)者預(yù)測最先恢復(fù)的應(yīng)該是省市內(nèi)周邊游，以公路客運(yùn)量為替代指標(biāo)推演短途客流量的恢復(fù)情況符合客觀現(xiàn)實(shí)。

圖3為全國與典型地區(qū)逐月疫情發(fā)展與公路客運(yùn)量恢復(fù)率統(tǒng)計(jì)圖，以分析地區(qū)人流量、客運(yùn)量與旅游恢復(fù)之間的博弈關(guān)系。據(jù)圖3，即使在疫情最嚴(yán)重、全民居家隔離的2月，各省客運(yùn)量也沒有完全降至零，體現(xiàn)為客運(yùn)量的基底值，該部分可看作各省市客運(yùn)量必要日常通勤基數(shù)值。隨著疫情好轉(zhuǎn)，各省客運(yùn)量在基底值的基礎(chǔ)上不斷增加，意味著旅游等休閑活動在一定程度上有所恢復(fù)。

疫情輕影響區(qū)V型恢復(fù)：國內(nèi)多數(shù)省區(qū)僅經(jīng)歷了一次疫情，基本在2月底結(jié)束，隨后進(jìn)入常態(tài)化疫情防控，如海南、江西、青海、西藏等。以海南省為例，該省受疫情影響較輕，公路客運(yùn)量恢復(fù)迅速，在疫情結(jié)束后的1～2個(gè)月內(nèi)恢復(fù)率已達(dá)50%左右，表現(xiàn)為圖3b中恢復(fù)率曲線明顯上升，總體呈現(xiàn)V型恢復(fù)走勢。該類地區(qū)一旦疫情得到控制，旅游恢復(fù)迅速，短途旅游、周邊鄉(xiāng)村游成為滿足人們出游欲望的首選，體現(xiàn)為公路客運(yùn)量恢復(fù)率大幅提高。

疫情反復(fù)區(qū)W型恢復(fù)：吉林省和北京市分別在5月上旬、6月中下旬出現(xiàn)本土疫情二次反彈現(xiàn)象，使得上述兩地公路客運(yùn)量呈現(xiàn)W型恢復(fù)曲線(圖3e、f)，吉林省公路客運(yùn)量恢復(fù)曲線波動尤為明顯。5月份吉林省新增本土確診，省市政府領(lǐng)導(dǎo)立即對相應(yīng)地區(qū)采取暫時(shí)封城管控，已有的防控經(jīng)驗(yàn)加上地區(qū)人民的積極配合，使疫情在短時(shí)間內(nèi)得到有效控制。與此相應(yīng)，在二次疫情高峰期及隨后的一段時(shí)間內(nèi)，受交通管控與居家隔離要求的影響，5月、6月公路客運(yùn)量恢復(fù)率明顯下降，但只要疫情得到控制，人民生產(chǎn)生活立即恢復(fù)正常，體現(xiàn)為7月公路客運(yùn)量恢復(fù)率大幅回升。

疫情重災(zāi)區(qū)U型恢復(fù)：此次新冠肺炎最早發(fā)現(xiàn)于武漢，在湖北省暴發(fā)。受其影響，湖北省公路客運(yùn)量恢復(fù)緩慢，在已無本土新增確診病例的6月、7月，公路客運(yùn)量恢復(fù)率也僅為30%(圖3c)。在國內(nèi)其他省區(qū)逐步恢復(fù)自駕游、鄉(xiāng)村游等短途旅游的同時(shí)，武漢市剛剛宣布解封。疫情震中地區(qū)在經(jīng)歷大型危機(jī)事件后，受損嚴(yán)重，在低谷期停留時(shí)間更長，無論何種形式的旅游，短期內(nèi)都難以恢復(fù)。

疫情持續(xù)區(qū)L型恢復(fù)：在本土病例得到有效控制的情況下，部分省區(qū)境外輸入病例仍持續(xù)不斷，省市內(nèi)感染人數(shù)遲遲不能清零，特別是上海境外輸入病例已超過本土確診數(shù)。但境外輸入病例活動軌跡有限，在機(jī)場一經(jīng)發(fā)現(xiàn)即被隔離，傳播途徑被切斷，對省市內(nèi)部正常生活沒有太大影響。該類地區(qū)公路客運(yùn)量恢復(fù)率保持上升趨勢，7月恢復(fù)率達(dá)60%左右；8月境外輸入病例明顯增多，導(dǎo)致8月客運(yùn)量恢復(fù)率雖有增長，但速度緩慢，基于公路客運(yùn)的短途旅游處于緩慢恢復(fù)中(圖3d)。

圖3 2020年前10月典型地區(qū)疫情確診數(shù)與公路客運(yùn)量恢復(fù)走勢Fig.3 Trend of the number of confirmed COVID-19 cases and road passenger volume recovery from Jan.to Oct. in 2020 in typical regions

綜合來看，短途旅游與疫情發(fā)展變化趨勢密切相關(guān)，對于輕疫情區(qū)與持續(xù)境外輸入?yún)^(qū)，人民生活各方面受影響小，在大形勢好轉(zhuǎn)的背景下，周邊鄉(xiāng)村游、自駕游將成為旅游復(fù)蘇的先行形式。王慶生等人基于問卷調(diào)查結(jié)果也表明疫情后1～2個(gè)月省內(nèi)周邊游將迎來小范圍旅游高峰[20]。對于疫情重災(zāi)區(qū)，首要考慮的是如何恢復(fù)城市正常運(yùn)轉(zhuǎn)，彌補(bǔ)休業(yè)期的經(jīng)濟(jì)損失，旅游等休閑活動被放在非必要位置，加上游客對目的地旅游安全與應(yīng)急保障的不信任，短時(shí)間內(nèi)不太可能開展旅游活動。對于疫情反彈區(qū)，疫情變化對短途旅游的影響存在滯后性，需要一段時(shí)間的反應(yīng)期，在疫情平緩期，省內(nèi)周邊游復(fù)蘇勢頭高漲，一旦疫情卷土重來，旅游恢復(fù)再次受阻。值得注意的是，2020年10月各地公路客運(yùn)量出現(xiàn)停滯甚至小幅度下降趨勢，可能與秋冬季再次進(jìn)入疫情高發(fā)期有關(guān)。

2.3 基于鐵路、航空客運(yùn)量的省際長途旅游恢復(fù)推演

旅游目的地與客源地的距離決定著旅游者交通方式的選擇[21-22]。與公路客運(yùn)相比，鐵路、航空的適宜營運(yùn)距離更長，運(yùn)營效率遠(yuǎn)高于公路客運(yùn)，人均價(jià)格相應(yīng)更高。王海江等研究顯示，全國鐵路最佳營運(yùn)里程是700 km，航空客運(yùn)最佳營運(yùn)距離為1 300 km[19]；蘇建軍等也表明，鐵路與航空是大中尺度的長途交通工具，主要解決游客“進(jìn)得來、出得去”的問題[14]。近年來，隨著國內(nèi)旅游大眾化時(shí)代的發(fā)展，人均出游距離不斷延長，火車、飛機(jī)等長途交通工具在旅游中承擔(dān)更重要的作用，以鐵路、航空客運(yùn)量為替代指標(biāo)推演省際長途客流量的恢復(fù)較為合理。案例地鐵路、航空客運(yùn)量恢復(fù)率與疫情變化如圖4所示。

觀察圖4可得，鐵路、航空客運(yùn)量較少受疫情波動的影響，處于持續(xù)恢復(fù)中；且在國內(nèi)第一波疫情剛結(jié)束的3月、4月、5月，各省市鐵路、航空恢復(fù)率普遍低于公路恢復(fù)率。在所選案例地中，僅海南省長途客運(yùn)量恢復(fù)較快，其他省恢復(fù)率為40%～60%。

圖4 2020年前10月典型地區(qū)疫情確診數(shù)與鐵路、航空客運(yùn)量恢復(fù)走勢Fig.4 Trend of the number of confirmed COVID-19 cases and railway and air passenger volume recovery from Jan.to Oct. in 2020 in typical regions

隨著疫情形勢好轉(zhuǎn)，跨省長途旅游的放開，7月、8月各省鐵路、航空恢復(fù)速度逐漸反超公路。這是因?yàn)樵谝咔樯胁环€(wěn)定的情況下，乘坐人口密集的公共交通將承擔(dān)更大的風(fēng)險(xiǎn)，且疫情防控與旅游恢復(fù)存在明顯的流動性對立。根據(jù)疫情防控的要求，人們理應(yīng)減少遠(yuǎn)距離、大范圍的人口流動，而國內(nèi)旅游的發(fā)展又離不開走出慣常居住地，這種矛盾對立表現(xiàn)為承擔(dān)省際、遠(yuǎn)距離旅客運(yùn)輸任務(wù)的鐵路、航空恢復(fù)速度緩慢。即使在疫情低風(fēng)險(xiǎn)地區(qū)，人們由于恐懼心理，會更加考慮陌生地區(qū)的旅游安全問題，將出游范圍局限于居住地周邊、自己十分了解的安全環(huán)境內(nèi)。在國內(nèi)安全程度穩(wěn)固提高時(shí)，人們迫切恢復(fù)正常生活，鐵路、航空出行不再受限。

3 不同疫情形勢下未來地區(qū)旅游恢復(fù)預(yù)測

3.1 預(yù)測模型

目前國內(nèi)常用于預(yù)測旅游客流量的方法包括回歸模型、灰色系統(tǒng)模型、時(shí)間序列模型等[23]，2003年非典疫情過后，不少學(xué)者利用時(shí)間序列[24]、本底趨勢線等方法估計(jì)危機(jī)事件后旅游受損量與恢復(fù)狀況。也有學(xué)者表明，ARIMA模型更適用于中短期預(yù)測，但這些方法的運(yùn)用大多需要長時(shí)間序列數(shù)據(jù)，且新冠疫情在多個(gè)地區(qū)還出現(xiàn)二次反彈現(xiàn)象以及持續(xù)的零星病例，故本文認(rèn)為應(yīng)尋找更合適的預(yù)測模型。

基于羅漢堂提出的對勾型恢復(fù)曲線與上述案例地客運(yùn)量實(shí)際恢復(fù)走勢，筆者發(fā)現(xiàn)在疫情剛結(jié)束時(shí)各地客運(yùn)量恢復(fù)率上升快，后續(xù)上升速率有所減緩，且預(yù)期恢復(fù)率存在一定限度，恢復(fù)率與時(shí)間的關(guān)系更符合邏輯斯蒂增長曲線。故本文建立恢復(fù)率增長的Logistic預(yù)測模型[25]：

(1)

式中：K為環(huán)境容量最大值;k為比例系數(shù)。當(dāng)t=0時(shí)，y=y0(初始值)，則有a=(K-y0)/y0。由于吉林與北京均屬于疫情反彈型案例地，兩者疫后恢復(fù)情況有相似性，故下文僅選擇代表性較強(qiáng)的海南、湖北、上海、北京四地進(jìn)行預(yù)測。

3.2 基于交通客運(yùn)量的旅游恢復(fù)預(yù)測

根據(jù)Logistic模型，本文假定所選案例地不再出現(xiàn)疫情暴發(fā)情況，忽視個(gè)別月份的波動情況，設(shè)定其處于持續(xù)緩慢增長恢復(fù)。但由于2021年1月初，河北藁城暴發(fā)二次疫情，國內(nèi)多個(gè)省市均受到不同程度的影響，國家提出“就地過年”的倡議，各省市紛紛響應(yīng)，國內(nèi)客運(yùn)量恢復(fù)率再次下降。因此，考慮實(shí)際情況，本文將Logistic預(yù)測模型分為兩段曲線：第一段以2020年3月為疫情結(jié)束、客運(yùn)量恢復(fù)的初始值，預(yù)期最大恢復(fù)率K為95%，計(jì)算2020年9月至12月客運(yùn)量恢復(fù)率；第二段以2021年2月為客運(yùn)恢復(fù)率初始值(由于2020年交通客運(yùn)數(shù)據(jù)不具可比性，故以2019年為基期，2021年客運(yùn)量為定基比恢復(fù)率)，預(yù)期最大恢復(fù)率K為1，計(jì)算2021年上半年客運(yùn)量恢復(fù)率，具體計(jì)算結(jié)果見表2。

表2 典型地區(qū)公路、鐵路、航空客運(yùn)量恢復(fù)率預(yù)測表Tab.2 Forecast of recovery rate of road、railway and air passenger volume in typical areas 單位：%

觀察表2，與實(shí)測數(shù)據(jù)相似，海南鐵路客運(yùn)量預(yù)測值在2020年9月已達(dá)94.47%，實(shí)際值95.13%，后續(xù)預(yù)測值穩(wěn)定增長；航空客運(yùn)量恢復(fù)略慢，2020年12月預(yù)測值為85.78%，實(shí)際值為86.21%，預(yù)測值與實(shí)際值相近。但在2021年2月，受政策影響，海南省客運(yùn)量恢復(fù)率再次下降到40%～60%，自2021年2月后，客運(yùn)量進(jìn)入新的恢復(fù)增長期，鐵路在4月就已超過2019年同期值，航空預(yù)計(jì)在2021年6月即可達(dá)到98%左右，公路恢復(fù)較慢。在此次突發(fā)公共衛(wèi)生事件中，海南省與疫情震中區(qū)湖北省距離甚遠(yuǎn)，受到的沖擊微乎其微，新冠疫情在省內(nèi)傳播范圍有限、持續(xù)時(shí)間短，總體感染人數(shù)少，且未出現(xiàn)疫情反彈情況，這都構(gòu)成了海南省后續(xù)快速恢復(fù)的有利條件。

湖北省受疫情影響最為嚴(yán)重，根據(jù)預(yù)測值，到2020年12月，公路客運(yùn)應(yīng)恢復(fù)至82.18%、鐵路90.64%、航空94.24%，而實(shí)際值分別為36.92%、75.94%、74.31%，預(yù)測值均偏高?？梢姡谝咔橹貫?zāi)區(qū)，冬季的來臨引起了人們的心理恐慌，從而避免外出旅行。加上2021年“就地過年”的倡議，使得2021年5-8月公路客運(yùn)量恢復(fù)率僅為30%～60%，但航空客運(yùn)量卻在2021年4月超過2019年同期，鐵路客運(yùn)量預(yù)計(jì)在2021年8月恢復(fù)至98.80%。

上海由于一直有持續(xù)性境外輸入病例，其客運(yùn)量恢復(fù)速度也較為緩慢，根據(jù)預(yù)測，在2020年底三大客運(yùn)量恢復(fù)率可達(dá)90%，但公路實(shí)際值僅為44.58%、鐵路76.87%、航空52.13%。在2021年“就地過年”影響后，鐵路、航空恢復(fù)速度快于公路，根據(jù)預(yù)測，在2021年8月，鐵路、航空恢復(fù)率達(dá)99%，公路為93.73%。

北京受2020年6月新發(fā)地疫情的影響，客運(yùn)量恢復(fù)存在波動態(tài)勢，8月實(shí)際客運(yùn)量恢復(fù)率低于5月，影響了預(yù)測走向；在2020年12月，公路恢復(fù)率預(yù)測值76.29%，實(shí)際值66.86%；鐵路預(yù)測值75.98%，實(shí)際值71.28%；航空預(yù)測值88.90%，實(shí)際值72.20%，實(shí)際值略低于預(yù)測值。作為國內(nèi)政治、文化、經(jīng)濟(jì)中心，北京鐵路、航空客運(yùn)主要承擔(dān)運(yùn)輸商務(wù)旅客任務(wù)，受政策影響后恢復(fù)較快，有望在2021年6月恢復(fù)至99%左右，公路恢復(fù)略慢。

綜合典型案例地客運(yùn)量恢復(fù)的實(shí)際值與預(yù)測值，發(fā)現(xiàn)各省市鐵路、航空客運(yùn)量恢復(fù)較快，而公路恢復(fù)較慢，2021年“就地過年”雖影響了2月客運(yùn)量的恢復(fù)，但后續(xù)客運(yùn)量恢復(fù)速度快于2020年疫情后。本文認(rèn)為這是由于公路客運(yùn)量的統(tǒng)計(jì)口徑中并未包含自駕車出行人數(shù)，在新冠疫情后，為減少與陌生人接觸，私家車出行是短距離旅途的首選，乘坐公共客車人數(shù)減少，導(dǎo)致公路客運(yùn)量恢復(fù)率普遍偏低。而鐵路、航空承擔(dān)著遠(yuǎn)距離的運(yùn)輸任務(wù)，在地區(qū)安全指數(shù)穩(wěn)固提升后，中長距離的旅行離不開火車、飛機(jī)這類交通工具。鑒于此，本文在預(yù)測典型省區(qū)客運(yùn)量恢復(fù)的基礎(chǔ)上，以客流量指標(biāo)推測客源地市場旅游業(yè)恢復(fù)態(tài)勢。在國內(nèi)疫情安全可控的情況下，輕疫情地區(qū)短途旅游率先恢復(fù)，以周邊短途游為主的本地市場正有序開放，農(nóng)家樂、生態(tài)游或成為短時(shí)間內(nèi)居民休閑放松的首選方式?？缡^(qū)的國內(nèi)游市場正逐步恢復(fù)，零星出現(xiàn)的本土病例威脅著地區(qū)安全程度，影響著旅游者出游選擇。出境市場仍未跨過寒冬，國際疫情的持續(xù)導(dǎo)致以出境游為主的中高端旅游市場萎縮，如何留住該類游客并將其轉(zhuǎn)化為國內(nèi)市場，是旅游業(yè)下一步發(fā)展應(yīng)考慮的方向。

4 結(jié)論

疫情防控與旅游恢復(fù)的博弈關(guān)系以及相關(guān)預(yù)測已成為后疫情時(shí)代旅游學(xué)界關(guān)注的重要問題。本文以交通客運(yùn)量為旅游客流量替代指標(biāo)，從旅游“人氣”出發(fā)衡量旅游業(yè)恢復(fù)。首先，基于理論層面提出4種危機(jī)形勢下疫情與旅游業(yè)恢復(fù)的博弈模型；接著，以典型省區(qū)重大節(jié)假日旅游數(shù)據(jù)并結(jié)合月度客運(yùn)量數(shù)據(jù)分析地區(qū)旅游恢復(fù)進(jìn)程，證實(shí)了本文所構(gòu)建的理論模型；最后，運(yùn)用Logistic增長曲線預(yù)測了2020年第4季度及2021年上半年北京、上海、湖北、海南四省(市)3種主要交通方式客運(yùn)量恢復(fù)率。研究發(fā)現(xiàn)：

(1)就所選案例地節(jié)假日旅游數(shù)據(jù)來看，輕疫情區(qū)海南省旅游業(yè)恢復(fù)最快，五一旅游人次恢復(fù)至80%，十一出現(xiàn)正增長，旅游業(yè)逐漸恢復(fù)正常。疫情波動區(qū)北京市新發(fā)地第二波疫情影響了該地端午假期的旅游恢復(fù)，在“非必要不進(jìn)京”的政策管控下，北京市基本退出端午假期旅游市場，但二次疫情影響時(shí)長有限，十一旅游人次、收入出現(xiàn)增長。疫情重災(zāi)區(qū)湖北省節(jié)假日旅游恢復(fù)率保持增長趨勢，十一恢復(fù)至70%～80%。同期對比，旅游收入恢復(fù)率大多低于旅游人次恢復(fù)率。

(2)各地區(qū)總體交通客運(yùn)量的恢復(fù)率曲線與疫情曲線證實(shí)了本文構(gòu)建的博弈模型。當(dāng)?shù)貐^(qū)內(nèi)僅經(jīng)歷一次疫情且疫情程度較輕時(shí)，客運(yùn)恢復(fù)為V型走勢，恢復(fù)至疫前水平用時(shí)短，旅游甚至出現(xiàn)報(bào)復(fù)式增長。疫情重災(zāi)區(qū)客運(yùn)恢復(fù)為U型曲線，抗擊疫情耗費(fèi)較多人力物力，旅游等非必要活動會經(jīng)歷較長時(shí)間的低迷期。疫情持續(xù)區(qū)客運(yùn)恢復(fù)為L型曲線，兩條曲線交織發(fā)展，旅游復(fù)蘇局限于短途周邊游。疫情波動區(qū)客運(yùn)恢復(fù)為W型曲線，疫情卷土重來，旅游恢復(fù)受阻。同一省區(qū)不同交通方式的客運(yùn)量恢復(fù)曲線與疫情曲線的關(guān)系有所不同。鐵路、航空作為承擔(dān)遠(yuǎn)距離運(yùn)輸任務(wù)的交通工具，恢復(fù)狀況較少受疫情變化的影響，處于持續(xù)緩慢恢復(fù)狀態(tài)；公路客運(yùn)量為代表的短途旅游恢復(fù)情況受疫情變化的影響大。

(3)在疫情剛結(jié)束的3—6月，各地公路客運(yùn)量恢復(fù)速度快于鐵路、航空；進(jìn)入常態(tài)化疫情防控后，鐵路、航空客運(yùn)量的恢復(fù)速度超過公路。在地區(qū)安全指數(shù)不穩(wěn)定時(shí)，乘坐陌生人聚集的公共交通工具意味著承擔(dān)更大的風(fēng)險(xiǎn)，且出于疫情防控的考慮，大范圍的人口流動已被禁止，遠(yuǎn)距離運(yùn)輸工具載客量較低。后期疫情得到控制，人們對公共交通的信任增強(qiáng)，跨省旅游不再受限，鐵路、航空恢復(fù)速度趕超公路。

(4)2021年1月河北藁城疫情暴發(fā)以及2月“就地過年”倡議的出臺，使客運(yùn)量恢復(fù)情況受到影響，本文基于Logistic模型，分別預(yù)測了2020年8—12月及2021年4—8月客運(yùn)量恢復(fù)率。研究發(fā)現(xiàn)案例地鐵路、航空客運(yùn)量恢復(fù)速度快于公路。本文認(rèn)為這是由于疫情改變了人們出行方式，私家車出行成為短距離旅行首選，但該部分客運(yùn)量未納入公路客運(yùn)量中，而遠(yuǎn)距離出行必須依靠鐵路、航空，故鐵路、航空客運(yùn)量的恢復(fù)預(yù)測更具參考價(jià)值。同時(shí)，2021年1—2月客運(yùn)量恢復(fù)率下降是由政策因素導(dǎo)致，2021年4—8月各省市客運(yùn)量恢復(fù)速度也明顯快于2020年8—12月，可見客運(yùn)量的恢復(fù)明顯受制于疫情防控政策，但政策影響客運(yùn)量的強(qiáng)度小于疫情。

旅游業(yè)恢復(fù)是國民經(jīng)濟(jì)整體恢復(fù)的指示器，后疫情時(shí)代旅游重振備受關(guān)注。但近年來旅游數(shù)據(jù)出現(xiàn)“縱向不可加、橫向不可比”的現(xiàn)象，引起旅游數(shù)據(jù)真實(shí)性的廣泛探討。旅游依賴于旅行，實(shí)名制交通數(shù)據(jù)的引入為解決這一問題提供了新途徑。本文以交通客運(yùn)量為旅游客流量替代指標(biāo)，擺脫以往研究基于旅游數(shù)據(jù)的不準(zhǔn)確性，保證了數(shù)據(jù)的真實(shí)性與可靠性。同時(shí)，基于旅游客流量的恢復(fù)推演旅游業(yè)“人氣”指標(biāo)的恢復(fù)，以小見大，切實(shí)可行。在預(yù)測方面遵循由過去推知未來，通過實(shí)際恢復(fù)進(jìn)程數(shù)據(jù)與曲線，尋找合理預(yù)測方法。本文的不足之處在于僅以公路客運(yùn)量、鐵路、航空客運(yùn)量簡單比擬短途旅游及長途旅游客流量，忽視了旅客中游客的占比情況，公路客運(yùn)量還需考慮自駕車出行數(shù)量。本文預(yù)測模型尚有局限，設(shè)定客運(yùn)量恢復(fù)保持持續(xù)增長趨勢不能完整反映時(shí)間上的突發(fā)性變動，2021年初河北藁城疫情及“就地過年”等政策的實(shí)施，也影響了客運(yùn)量實(shí)際恢復(fù)值。