甘肅省旅游信息流影響因素研究

劉利利 ， 楊秀平 ， 王里克 ， 翁鋼民 ， 張曉波

(1.蘭州理工大學 經濟管理學院，蘭州 730050； 2.燕山大學 經濟管理學院，河北 秦皇島 066004)

0 引言

隨著信息技術的快速發(fā)展，潛在旅游者借助網絡平臺搜索旅游景點、旅游攻略等相關旅游信息而使其得以流動、擴散。伴隨著旅游活動從地理空間向網絡空間的拓展，越來越多的學者依托旅游網絡信息來深入研究旅游相關問題[1]。研究內容主要集中在旅游信息流的效用機制[2-4]、地理衰減規(guī)律[5-8]、網絡結構特征[9-13]等領域。研究方法主要包括旅游信息指數[4]、網絡分析法[14]、百度指數[15]等。研究區(qū)域主要涉及到國家[12]、省域[10,15-16]、市域[17-19]。

目前，國內外學者對旅游信息流的研究取得一定成果，在研究內容、方法、豐富度等方面不斷完善。研究內容主要圍繞空間距離和空間網絡結構特征展開，對旅游信息流入和流出影響因素的研究較少。研究區(qū)域自上而下，涉及面較廣，但對偏遠欠發(fā)達的西部地區(qū)研究較少。此外，當前研究主要從靜態(tài)角度探討旅游信息流，而旅游信息流在不同時空會發(fā)生動態(tài)變化，對旅游信息流的靜態(tài)研究難以體現(xiàn)其時空變化規(guī)律，且已有文獻缺乏對西部地區(qū)旅游信息流空間場強與影響因素的探討。

基于以上分析，本研究以甘肅省14個地級市為例，采用場強模型分析旅游信息流入和流出的場強輻射效應，運用QAP相關分析測度旅游信息流與其影響因素之間的關系，借助GIS技術對旅游信息流入和流出影響因素進行分類，在此基礎上利用地理探測器分析方法研究甘肅省各地級市旅游信息流入和流出的影響因素，以期為促進甘肅省旅游發(fā)展提供參考。

1 旅游信息流驅動機制

將“流空間”應用到地理空間問題的研究，通過關聯(lián)機制作用在地理空間并以一種空間形式表現(xiàn)出來[20]。在旅游信息流動的過程中，以城市為代表的旅游目的地作為主要研究對象，不同城市的經濟發(fā)展、旅游資源存在差異，旅游信息在不同城市之間流動的方向和強度也不同。根據推拉理論[21]，旅游信息具有自組織系統(tǒng)特征。旅游信息的流入和流出受客源地的推力、旅游目的地的拉力、客源地和旅游目的地之間信息通道的阻力3個因素影響，形成旅游信息的推-拉-阻機制(圖1)。旅游信息流動的推力主要是旅游者的出游意愿，從旅游目的地獲取相關旅游信息，進而使旅游信息流入客源地；旅游信息流動的拉力是旅游目的地憑借其旅游產品、旅游資源吸引力等，促使旅游者搜索旅游目的地的相關旅游信息，這對旅游目的地來說是旅游信息的流出；旅游信息流動的阻力會阻礙旅游信息在旅游目的地和客源地之間的流動，比如人為因素、氣候因素、自然環(huán)境因素等會阻礙旅游者的旅游決策。

圖1 旅游信息流的動力機制理論框架

2 研究方法、指標選取和數據來源

2.1 研究方法

2.1.1空間場強。用旅游信息流的場強表示甘肅省各地級市之間旅游信息流入和流出強度，其中流出場強表示地級市的輻射力[22]。

2.1.2QAP相關分析。借助QAP相關分析，通過比較旅游信息流的矩陣相似值，構建甘肅省各地級市旅游信息流自變量的差值網絡矩陣，采用極差標準化法消除不同的數據量綱[23]，測度其旅游信息流與各影響因素的相關性。

2.1.3地理探測器。地理探測器解決了傳統(tǒng)統(tǒng)計方法無法處理類別變量的問題，用于分析地理要素空間分異性的影響因素[24]。借助地理探測器測度旅游信息流入和流出的影響因素強度，其中，影響因素在地理探測器中表示探測因子，q表示探測因子的探測力值，0.5≤q≤1表示影響顯著，0.4≤q<0.5表示影響較強，0.3≤q<0.4表示影響一般，0≤q<0.3表示影響較弱[25]。

2.2 指標選取和數據來源

根據旅游信息流的動力機制理論以及數據的真實性、可獲得性等原則選取相應的影響因素指標(圖2)。推力是客源地旅游信息流動的驅動力，其影響因素包括人口因素[13]、信息化程度[26]、經濟發(fā)展水平和交通便捷度[27]，其中人口因素中的人口數量用年末常住人口衡量，人口質量用普通高等學校在校學生人數衡量。拉力是旅游目的地對客源地的吸引力，其影響因素包括信息化程度[26]、交通便捷度[27]、旅游資源稟賦[28]、生態(tài)環(huán)境和衛(wèi)生服務設施[29]。阻力是旅游信息流動的制約力，其影響因素包括空間距離和時間距離[30-31]。

旅游信息流的數據來源于百度指數[15]，遵循可獲取性、關注度高、唯一性等原則，以“地名+旅游”“地名+旅游攻略”為備用搜索關鍵詞[32]，獲取2012—2020年甘肅省14個地級市整體日均流量數據；影響因素指標數據來源于2013—2021年《甘肅發(fā)展年鑒》。

圖2 旅游信息流影響因素指標

3 案例分析

3.1 甘肅省概況

甘肅省位于中國西部、黃河上游，是絲綢之路樞紐，旅游資源豐富，文化底蘊深厚。甘肅省作為“一帶一路”黃金段，成為中國西部地區(qū)進一步發(fā)展的重點，對推進西部旅游一體化進程具有重要的實踐價值。據甘肅省統(tǒng)計局數據，2012—2020年國內旅游人次從7 824萬人次增長到21 300萬人次，年均增長率13.336%；國內旅游收入從469.650億元增長到1 454.400億元，年均增長率為15.176%；國外旅游人次從6.690萬人次下降到1.450萬人次，年均降低率為17.398%；國際旅游外匯收入從2 235萬美元下降到696萬美元，年均降低率為13.570%。

受區(qū)位條件、氣候限制和新冠疫情影響，甘肅旅游存在旅游資源挖掘與開發(fā)力度不足、區(qū)域發(fā)展不協(xié)調、旅游發(fā)展不景氣等問題。分析甘肅省各地級市旅游信息流動的輻射強度及其影響因素的影響程度對提升甘肅省旅游發(fā)展質量、實現(xiàn)旅游高質量發(fā)展具有深遠意義。

3.2 旅游信息流場強時空特征

3.2.1旅游信息流場強時間維度分析。根據場強模型獲得2012—2020年甘肅省各地級市旅游信息流入和流出強度(表1)。2012年蘭州、武威的旅游信息流入場強較大，臨夏、甘南的流入場強為0，天水、酒泉、甘南的流出場強較大，白銀、慶陽的流出場強較小。2015年甘肅省各地級市旅游信息流動的場強強度進一步提升，其中蘭州、白銀、武威、平涼相比其他地級市的旅游信息流入場強較高，天水、嘉峪關、酒泉、張掖、甘南相比其他地級市的旅游信息流出場強較高。2019年甘肅省各地級市旅游信息流動的場強強度明顯提升，其中蘭州、天水、平涼、慶陽流入場強較高，酒泉、張掖、甘南、隴南流出強度較高。受新冠肺炎疫情影響，2020年除白銀外，甘肅省其他地級市旅游信息流的場強強度明顯下降。

綜上，甘肅省大多數地級市旅游信息流入和流出場強在2012—2019年呈上升趨勢，2019—2020年呈下降趨勢。由此可知，各地級市的經濟發(fā)展水平越來越高，旅游資源也在持續(xù)開發(fā)，使得人們的出游意愿越來越強烈，其中旅游信息流入場強存在差異可能受經濟發(fā)展水平、人口狀況等因素的影響，旅游信息流出場強存在差異可能受旅游資源稟賦等因素的影響。隨著2020年新冠疫情的蔓延，人們出游率低使得旅游發(fā)展受到重創(chuàng)，旅游信息流場強隨之降低。

表1 2012—2020年甘肅省各地級市旅游信息流入場強和流出場強

3.2.2旅游信息流場強空間維度分析。借助ArcGIS 10.2軟件對2012—2020年甘肅省14個地級市旅游信息流年均流入場強、流出場強和總場強在空間上劃分5個等級，場強等級越高，表明流入強度和輻射程度越大(圖3)。從旅游信息流入場強來看，蘭州屬于五級場強，是旅游信息流入的核心城市，間接說明經濟發(fā)展水平越高，出游意愿越強烈，對旅游信息的搜索強度越高；武威、天水和平涼屬于四級場強，是旅游信息流入的次一級核心城市；酒泉、張掖、白銀、慶陽屬于三級場強；嘉峪關、定西和隴南旅游信息流入場強屬于二級場強，金昌、臨夏、甘南屬于一級場強，旅游信息流入場強較低的這些地級市，接收旅游信息的能力偏低，且這些地區(qū)經濟發(fā)展水平相對較低，人們的出游意愿不強烈。

從旅游信息流出場強來看，酒泉具有豐富的旅游資源，自身有一定的吸引力，旅游信息流出場強屬于五級場強，是旅游信息流出的核心城市；嘉峪關、張掖、甘南、隴南、天水、平涼屬于四級場強，這些地區(qū)旅游信息流入場強較弱，流出場強較強，旅游信息輻射面積較大；武威、臨夏屬于三級場強，旅游信息輻射強度相對較低；蘭州、金昌屬于二級場強，白銀、定西、慶陽屬于一級場強，這些城市經濟發(fā)展水平相對較高，但是旅游輻射強度較弱，旅游吸引力較小。

從旅游信息總場強來看，酒泉、蘭州屬于五級場強，旅游信息總場強的均值最大，旅游信息空間影響強度大，屬于甘肅省14個地級市的核心城市；張掖、天水和平涼屬于四級場強，旅游信息輻射強度相對較大；武威、隴南、甘南屬于三級場強；白銀、慶陽屬于二級場強，金昌、定西、臨夏屬于一級場強，這5個城市旅游信息輻射能力較弱，可能的原因是旅游產品吸引力較低，旅游宣傳力度有待于加強。

圖3 2012—2020年甘肅省各地級市旅游信息流場強空間分布

3.3 旅游信息流影響因素分析

3.3.1旅游信息流影響因素的相關分析。對影響因素指標進行兩兩地級市間的相對差值計算，建立有向的差異矩陣，采用QAP相關分析分別計算因變量關系矩陣和自變量關系矩陣的相關系數(表2)。從表2可知，推力和拉力因素與信息流入和流出強度呈顯著正相關，阻力因素與信息流入和流出強度呈顯著負相關。地理探測器適用于分析類別數據。借助ArcGIS 10.2軟件的自然斷點法，將通過相關檢驗的連續(xù)型變量劃分為類別變量，選取旅游信息流入和流出總強度為因變量，各影響因素為自變量，對各影響因素進行探測。

3.3.2旅游信息流影響因素探測結果分析。借助地理探測器獲得各影響因素對旅游信息流動的影響強度結果(表3)，各因素的影響強度存在一定的差別。在推力因素中，GDP、人口數量、人口質量、民用汽車擁有量、電信業(yè)務總量、固定寬帶接入用戶對旅游信息流入的影響程度顯著，公路里程數對旅游信息流入影響程度較弱。其中GDP的探測力數值從2012年的0.742上升到2020年的0.928，可見經濟發(fā)展水平是旅游信息流入的核心因素，GDP增長表明城鄉(xiāng)居民生活水平提高，旅游需求和出游意愿也隨之增加；人口情況、交通條件和信息化水平是旅游信息流入的重要影響因素，影響旅游者的出游決策。在拉力因素中，旅游資源稟賦、產業(yè)結構對旅游信息流出的影響顯著，其中旅游資源稟賦影響強度從2012年的0.611上升到2020年的0.969，旅游資源稟賦是促進旅游信息流出的核心因素，是衡量旅游目的地發(fā)展?jié)摿臀糜握吣芰Φ闹匾笜耍浑娦艠I(yè)務總量對旅游信息流出的影響強度一般，公路里程數、生態(tài)環(huán)境、衛(wèi)生服務設施、民用機動車擁有量和固定寬帶接入用戶對旅游信息流出的影響較弱。在阻力因素中，空間距離探測力數值從2012年的0.489上升到2020年的 0.612，呈波動上升趨勢，對旅游信息流動的影響程度顯著；時間距離探測力數值從2012年的0.325下降到2020年的0.294，對旅游信息流動的影響程度較弱；時間距離會成為旅游者理性決策的時間成本，而隨著交通、網絡信息技術的不斷發(fā)展，會產生“時空壓縮”效應，空間距離不變，時間距離縮短，從而打破了時間距離的限制，使時間距離不再是核心影響因素。

綜上可知，甘肅省各地級市之間的旅游信息流屬于地理空間和信息空間相互疊加的網絡系統(tǒng)，其流向、流量和影響程度受“推拉阻”作用的影響。以經濟發(fā)展水平為核心影響因素的推力，是旅游信息流入客源地的重要驅動力；以旅游資源稟賦為核心影響因素的拉力，是旅游目的地向客源地輻射的關鍵作用力；以空間距離為核心影響因素的阻力，是客源地和旅游目的地之間旅游信息流動的制約力。

表3 2012—2020年旅游信息流影響因素探測結果

4 結論、建議與討論

4.1 結論

(1)甘肅省大多數地級市旅游信息流入和流出場強在2012—2019年呈上升趨勢，2019—2020年呈下降趨勢。蘭州的旅游信息流入場強和總場強極強，酒泉的旅游信息流出場強和總場強極強，金昌的旅游信息流入場強和總場強極弱，定西的旅游信息流出場強和總場強極弱，其他城市在旅游信息流入場強、流出場強和總場強的不同等級之間不斷轉移，總體上是經濟發(fā)展水平較高的城市其旅游信息流入場強較強，旅游資源豐富的城市其旅游信息流出場強較強。

(2)旅游信息流QAP相關分析方面，所選取的指標與旅游信息流具有顯著的相關性，且影響方向指向明確，推力和拉力因素與旅游信息流呈正相關，阻力因素與旅游信息流呈負相關。

(3)旅游信息流各影響因素對旅游信息流動的影響存在差異。甘肅省各地級市之間的旅游信息流向、流量和影響程度受“推拉阻”作用的影響。經濟發(fā)展水平是旅游信息流入的核心因素；旅游資源稟賦是旅游信息流出的核心因素；阻礙客源地和旅游目的地之間旅游信息流動的因素中空間距離比時間距離的阻力更強。

4.2 建議

(1)旅游信息流入、流出及總場強強度極強的城市具有經濟發(fā)展水平高、旅游資源豐富的特點。因此，甘肅省各地級市之間應加強區(qū)域合作，形成產業(yè)聯(lián)動，使輻射強度高的城市增強空間溢出效應，帶動周邊城市旅游發(fā)展。

(2)針對與旅游信息流存在顯著正相關性的影響因素，甘肅省各地級市應結合當地實際，以促進正向因素發(fā)展為方向，努力提高經濟發(fā)展水平，完善相關基礎設施，提高旅游者的滿意度。

(3)經濟發(fā)展水平和旅游吸引力是影響旅游信息流入和流出的核心力量，在新冠疫情的影響下甘肅省各地級市應增強經濟發(fā)展活力，持續(xù)開發(fā)旅游資源，緊跟時代發(fā)展步伐，進一步增強旅游產品的創(chuàng)新力和吸引力。

4.3 討論

(1)目前百度指數收錄的旅游信息數據是從2012年開始日趨完善，因此，在搜集甘肅省14個地級市旅游信息流入和流出的數據時，通過百度指數獲取了2012—2020年的統(tǒng)計數據，研究的時間尺度較小，后續(xù)會增加研究年限。

(2)本研究只對2012—2020年甘肅省14個地級市旅游信息流影響因素進行研究，未來的影響程度及變化趨勢尚未可知。因此，模擬預測旅游信息流影響因素的發(fā)展情況是未來深入研究的方向。