江蘇省內(nèi)居民旅游需求時空分異特征及影響因素研究
——基于網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度視角

常直楊，李俊樓

（1.南京曉莊學(xué)院 旅游與社會管理學(xué)院，江蘇 南京 211171；2.南京旅游職業(yè)學(xué)院 旅游管理學(xué)院，江蘇 南京 211100）

一、導(dǎo)言

2018年國內(nèi)旅游市場接待人數(shù)和旅游產(chǎn)業(yè)總收入繼續(xù)保持10%以上的增長態(tài)勢，規(guī)模分別達到55億人次和6萬億元①。旅游業(yè)的迅猛發(fā)展使得對旅游市場需求研究成為一個非常重要的領(lǐng)域。通過文獻梳理發(fā)現(xiàn)，旅游需求影響因素是國內(nèi)外學(xué)者最為關(guān)注的方向之一，主要從目的地、客源地和媒介三個不同角度展開研究②，對影響旅游需求的人口規(guī)模、教育程度、職業(yè)類別、經(jīng)濟水平、閑暇時間、心理偏好、旅游資源豐度、氣候狀況、重大事件、重要政策、空間距離、宣傳營銷]等因素進行探討分析。而旅游需求預(yù)測模型也是研究的熱點，計量經(jīng)濟、時間序列和人工智能3種模型的使用較為普遍。具體來看，從早期的基于價格、收入等因子構(gòu)建計量經(jīng)濟模型，到對ARIMA、灰色理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法建立的時間序列和人工智能模型進行改進和混合應(yīng)用，使得旅游需求預(yù)測的方法越來越豐富。此外，也有部分學(xué)者關(guān)注了互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)、空間差異、時空分布規(guī)律等旅游需求方面的研究。綜上所述，盡管國內(nèi)外對旅游需求已有較為深入的研究，但從地理視角對旅游需求時空格局及影響因素的研究相對較少，尤其是缺乏利用互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)從多個客源地和多個目的地角度對經(jīng)濟發(fā)展水平較高、景區(qū)資源較為豐富的地區(qū)進行旅游需求時空分布特征及影響因素的探討分析。

截至2018年12月，我國互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)突破8億，其中搜索引擎網(wǎng)民規(guī)模為6.81億，利用網(wǎng)絡(luò)搜索引擎獲知旅游目的地概況并指導(dǎo)行程規(guī)劃已成常態(tài)。用戶借助搜索引擎獲取旅游相關(guān)信息的同時，搜索引擎也會將此信息存入數(shù)據(jù)庫，并通過對關(guān)鍵詞的提煉、頻次計算和加權(quán)求和，從而產(chǎn)生搜索指數(shù)（即網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度）。而百度指數(shù)作為國內(nèi)最大的搜索引擎百度旗下的統(tǒng)計分析平臺，能夠以曲線圖的形式形象生動地反映出該關(guān)鍵詞一段時間內(nèi)的日變化趨勢，直接、客觀地洞悉用戶的興趣和需求所在。已有研究證明百度指數(shù)與景區(qū)真實客流量之間存在雙向正相關(guān)聯(lián)系，具有較高的預(yù)測精準度，在很大程度上體現(xiàn)了游客的出行動機和出游需求，是現(xiàn)實客流量的前兆。百度指數(shù)在一定程度上代表潛在游客對目的地的關(guān)注度，是產(chǎn)生旅游動機和行為的先導(dǎo)條件，能夠很好地體現(xiàn)旅游需求特征和區(qū)域差異。鑒于此，本文選擇自然和人文類景區(qū)眾多，經(jīng)濟體量和居民收入水平較高的江蘇省為案例地，基于百度指數(shù)數(shù)據(jù)探討江蘇省內(nèi)居民旅游需求時空變化特征及其主要影響因素，以期為豐富旅游需求理論研究及全省各景區(qū)旅游產(chǎn)品設(shè)計、市場開拓、宣傳營銷和政府相關(guān)部門政策實施提供參考價值。

二、數(shù)據(jù)來源與研究方法

（一）數(shù)據(jù)來源

據(jù)江蘇省文化和旅游廳統(tǒng)計，全省4A級及以上景區(qū)的數(shù)量為223家，包括23家5A級景區(qū)和200家4A級景區(qū)。百度指數(shù)平臺未收錄濠河風(fēng)景區(qū)、中華麋鹿園、宜興張公洞、宿遷項王故里等景區(qū)的關(guān)鍵詞，故在研究中應(yīng)被排除在外。其他景區(qū)關(guān)鍵詞的遴選需遵循以下四個標準：（1）典型性。除了景區(qū)名稱之外，還要選擇景區(qū)內(nèi)部具有代表性的景點作為關(guān)鍵詞，如周恩來故里景區(qū)的關(guān)鍵詞有周恩來紀念館、周恩來故居、河下古鎮(zhèn)等。（2）區(qū)域性。部分景區(qū)的名稱會存在重名的現(xiàn)象，為保證數(shù)據(jù)的準確性，需要在景區(qū)名稱前加上所在地，如浙江、四川等多地均有“大明寺”，因此以“揚州大明寺”作為關(guān)鍵詞來檢索。（3）全面性。旅游需求具有綜合性和多樣性特征，單一關(guān)鍵詞搜索很難全面衡量旅游需求。部分景區(qū)百度指數(shù)收錄了多個關(guān)鍵詞，本文在作分析時盡量將這些關(guān)鍵詞全部選取，如蘇州西山景區(qū)的關(guān)鍵詞有蘇州西山、蘇州西山農(nóng)家樂、蘇州西山旅游攻略等。（4）整體性。蘇州園林、鎮(zhèn)江三山等5A級景區(qū)是由多家景區(qū)聯(lián)合申報，在分析時分別選取各景區(qū)的關(guān)鍵詞然后相加作為一個整體來研究。

依據(jù)關(guān)鍵詞的篩選規(guī)則，最終選取21家5A級景區(qū)和67家4A級景區(qū)。運用Python工具分別抓取13個地級市居民對各景區(qū)2018年的逐日百度搜索指數(shù)，并進行分類計算匯總，作為分析江蘇省居民景區(qū)旅游需求時空變化特征的基本數(shù)據(jù)。另外，本研究中用到的蘇州氣候數(shù)據(jù)來源于國家氣象科學(xué)數(shù)據(jù)中心；人口規(guī)模、地區(qū)生產(chǎn)總值（地區(qū)GDP）和居民人均可支配收入來源于各市統(tǒng)計局2018年統(tǒng)計公報；各地級市到南京鐘山風(fēng)景名勝區(qū)的距離以百度地圖測量的實際距離為準。

（二）研究方法

1.旅游需求集中指數(shù)。旅游需求集中指數(shù)是用于反映居民對景區(qū)旅游需求在一年內(nèi)季節(jié)波動情況的參考指標，其計算方程為：

式（1）中，R是景區(qū)旅游需求時間分布集中系數(shù)；xi是該景區(qū)第i月的百度搜索指數(shù)與年總值之間的比值。R值越小，說明該景區(qū)年內(nèi)旅游需求季節(jié)性波動越?。籖值越大，說明年內(nèi)旅游需求季節(jié)性波動越大，旅游淡旺季越顯著。

2.旅游偏好指數(shù)。旅游偏好指數(shù)是用于反映居民對不同景區(qū)偏愛程度的一個指標，其計算方程為：

式（2）中，Pij代表i市居民對j景區(qū)的旅游偏愛程度，該值介于0-1之間，越接近于0，說明對該景區(qū)的旅游偏愛性越弱；Xij是i市對j景區(qū)的年內(nèi)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度；∑jXij是i市對所有景區(qū)的年內(nèi)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度總和。

三、居民旅游需求年內(nèi)時間變化特征和影響因素

（一）居民旅游總需求年內(nèi)時間變化特征

將各地級市居民對88個景區(qū)各月網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度分別加總求和，并以曲線圖的形式將江蘇省和南京市、蘇州市2個典型城市居民對所有景區(qū)各月網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的變化情況呈現(xiàn)出來（圖1）?？梢钥闯?，全省和典型城市居民對省內(nèi)景區(qū)的旅游需求年內(nèi)主高峰均出現(xiàn)在4月，兩個次高峰分別在8月和10月，整體表現(xiàn)出“三峰三谷”的季節(jié)性化特征。1—2月天氣寒冷，省內(nèi)景區(qū)冬季旅游產(chǎn)品較少，居民出游意愿較低。3—4月氣溫逐步回升，居民旅游需求也隨之迅速增長，尤其是4月份，春暖花開，居民壓抑了一個冬天的旅游需求得到充分釋放，又恰逢“清明節(jié)”“勞動節(jié)”等小長假，旅游需求達到年內(nèi)的最高峰。5—6月氣溫持續(xù)走高，居民出游意愿回落至全年的第一個次低谷期。7—8月開啟酷暑模式，但由于暑假假期的原因，旅游需求在8月份回升至全年的第一個次高峰。9月入秋，學(xué)生開學(xué)，旅游需求有所回落，是年內(nèi)的第二個次低谷期，但受“十一國慶節(jié)”的影響，10月份又出現(xiàn)居民旅游需求的第二個次高峰。11月中下旬入冬，居民旅游需求逐步下降至全年的最低谷。江蘇省及南京市、蘇州市居民對全省所有景區(qū)的旅游需求集中系數(shù)是1.71、1.35和1.54，結(jié)合以上“三峰三谷”季節(jié)變化特征的分析，可以看出江蘇省內(nèi)居民旅游需求主要集中在春、夏、秋三個季節(jié)，冬季旅游需求相對較低，但整體上看，全年旅游需求季節(jié)性波動并不顯著。

圖1 居民景區(qū)旅游總需求年內(nèi)時間變化

（二）單個景區(qū)旅游需求年內(nèi)時間變化特征

統(tǒng)計匯總江蘇省居民對各景區(qū)各月網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的數(shù)值，分別制作季節(jié)曲線變化圖（圖2），按照旅游需求季節(jié)變化情況，歸類為單峰平谷、雙峰雙谷、三峰三谷和多峰多谷四種峰值變化形態(tài)（表1）。其中，單峰平谷型景區(qū)有太湖黿頭渚、徐州樂園等6家；雙峰雙谷型景區(qū)有靜思園、南通狼山、梅園新村紀念館等39家；三峰三谷型景區(qū)有天寧寺、寒山寺、甪直古鎮(zhèn)等40家；多峰多谷型景區(qū)有南京博物院、朝天宮等3家。

表1 居民對景區(qū)旅游需求年內(nèi)變化峰值和旅游需求集中指數(shù)

單峰平谷型景區(qū)旅游需求集中指數(shù)介于3.85—5.34之間，季節(jié)波動最為明顯（圖2a）。如3—4月是太湖黿頭渚櫻花盛開時節(jié)，吸引眾多游客前來參觀游覽，而其他月份的旅游需求處于相對較低且平穩(wěn)的狀態(tài)。夏季屬于水上游樂項目的旺季，如連云港連島旅游度假區(qū)是省內(nèi)居民消暑休閑的好去處，7—8月網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度分別為全年最高的10.5萬和11萬人次。10—12月是南京棲霞山風(fēng)景區(qū)賞紅葉的季節(jié)，尤其是11月中旬，棲霞山的紅葉五彩斑斕，居民旅游需求也達到了全年的最高峰。此外，吳承恩故居旅游需求集中指數(shù)為5.34，是所有景區(qū)中最高的，這是因為12月4日“吳承恩故居變六小齡童故居”事件在互聯(lián)網(wǎng)上引發(fā)爭議，導(dǎo)致單月網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度過高而產(chǎn)生的。

圖2 不同峰值變化類型景區(qū)各月旅游需求變化

雙峰雙谷型景區(qū)旅游需求集中指數(shù)位于1.35—4.24之間，季節(jié)波動較為明顯（圖2b）。如泰州溱湖、吳中太湖等自然景觀類旅游區(qū)和南京牛首山、茅山風(fēng)景區(qū)等宗教山岳類景區(qū)的旅游需求高峰均出現(xiàn)于4月與10月，6—7月為次低谷，12—1月為最低谷。旅游旺季時節(jié)，溱潼會船節(jié)、太湖旅游節(jié)、春牛首國際馬拉松節(jié)等節(jié)慶活動的舉辦進一步拉高了這些景區(qū)的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度。

與雙峰雙谷型景區(qū)相比，三峰三谷型景區(qū)旅游需求集中指數(shù)要稍微低一些，介于0.77—3.07之間，季節(jié)波動較不明顯（圖2c）。如中華恐龍園、春秋淹城等主題樂園和瘦西湖、總統(tǒng)府等人文類景區(qū)的旅游需求高峰均是4月、8月和10月，次低谷期是5—6月和9月，最低谷期是1月。而蘇州園林、鐘山風(fēng)景區(qū)等兼具自然和人文景觀類景區(qū)的次低谷與最低谷之間并不明顯，旅游需求集中指數(shù)分別為1.63和1.19，旅游季節(jié)差異性較小。

多峰多谷型景區(qū)旅游需求集中指數(shù)在1.18—1.77之間，旅游季節(jié)波動最不明顯（圖2d）。在文旅融合、文化復(fù)蘇的背景下，越來越多的年輕人渴望了解中國傳統(tǒng)文化，掀起一股博物館熱潮，加上清明、五一、國慶和寒暑假等節(jié)假日的影響，南京博物院、朝天宮等文化場所在2月、4月、8月和10月迎來小高峰。作為青少年參觀較多的紅色教育基地，同時受12月國家公祭日的影響，南京大屠殺遇難同胞紀念館的需求小高峰分別是4月、8月、10月和12月。

（三）居民旅游需求時間分布差異的影響因素

通過對以上內(nèi)容的分析，并結(jié)合前人的研究成果發(fā)現(xiàn)，影響居民旅游需求時間分布差異的主要因素有：（1）氣候環(huán)境。氣候是決定一個地區(qū)對居民吸引力程度最直接的外部自然條件，對居民出游的體感舒適性和景區(qū)吸引物的最佳呈現(xiàn)都會產(chǎn)生一定的影響。（2）資源稟賦。自然風(fēng)光類景區(qū)的主要吸引物如果具有明顯的季節(jié)性，會導(dǎo)致居民對其旅游需求集中于某個時間段內(nèi)。人文類和主題樂園類景區(qū)季節(jié)性不是很明顯，只要氣候適宜都能順利開展。自然和人文旅游資源兼?zhèn)涞木C合類景區(qū)受季節(jié)的影響最小。（3）假期制度。受我國工作及閑暇制度的影響，清明、五一等小長假和寒暑假都是居民出游比較頻繁的時間。（4）重大事件。突發(fā)事件、節(jié)慶活動和特殊紀念日等重大事件往往會引起社會的普遍關(guān)注，從而提升目的地的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度。如G20杭州峰會、北京奧運會等重大事件會激發(fā)居民的旅游需求。（5）社會環(huán)境。近年來，社會各界不斷倡導(dǎo)弘揚傳統(tǒng)文化和培養(yǎng)愛國主義情懷，具有民族文化的博物館和愛國主題教育的紅色基地等景區(qū)年內(nèi)旅游需求也在發(fā)生變化。

為量化分析各因素對居民旅游需求時間變化的影響程度，本文以自然和人文旅游資源兼具的蘇州園林為例，將蘇州園林各月的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度設(shè)為因變量，蘇州的氣候環(huán)境（關(guān)于氣候環(huán)境的計算方法很多，我們采用旅游氣候綜合舒適性評價模型來計算蘇州市各月的氣候環(huán)境指數(shù)）和假期制度設(shè)為自變量，采取SPSS做回歸分析，模擬測試結(jié)果為：

相關(guān)系數(shù)R=0.918

其中，Qi是全省居民對蘇州園林各月網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度；Ci是蘇州市各月旅游氣候環(huán)境指數(shù)；Ti是假期制度虛擬系數(shù)，結(jié)合蘇州園林各月旅游需求變化特征，將7月、8月的虛擬數(shù)值設(shè)定為0.75和1，10月國慶設(shè)定為0.5，清明節(jié)、勞動節(jié)、端午節(jié)和中秋節(jié)設(shè)定為0.25，2月網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度雖低，但有春節(jié)和寒假兩個假期，設(shè)定為0.25，其余各月均設(shè)定為0。由回歸方程可知，居民對蘇州園林旅游需求與氣候環(huán)境及假期制度虛擬系數(shù)有顯著相關(guān)性，氣候環(huán)境改變1個單位，居民旅游需求將發(fā)生19300.127人次的波動。假期制度虛擬系數(shù)改變1個單位，居民旅游需求將發(fā)生130768.438人次的波動。

四、居民旅游需求年內(nèi)空間分布特征和影響因素

（一）全省居民旅游需求偏好空間分布特征

利用旅游偏好指數(shù)公式計算出全省及13個地級市居民對各景區(qū)的旅游偏好系數(shù)，并依據(jù)旅游偏好系數(shù)大小，將其劃分為五個梯隊。其中，處于全省居民旅游偏好第一梯隊的景區(qū)有蘇州園林、鐘山風(fēng)景名勝區(qū)、天目湖旅游區(qū)和無錫靈山，偏好系數(shù)大于等于3.89%，這4家景區(qū)都是旅游資源豐富的綜合類5A級景區(qū)且都地處蘇南地區(qū)。中華恐龍園、春秋淹城、周莊古鎮(zhèn)、同里古鎮(zhèn)等11家景區(qū)屬于第二梯度，旅游偏好系數(shù)介于1.99—3.89%之間，這些景區(qū)主題特色鮮明，在整個區(qū)域內(nèi)具有較高的資源差異性。紅山森林動物園、周恩來故里、宜興竹海等23家景區(qū)屬于第三梯隊，旅游偏好系數(shù)介于1.02—1.99%之間，居民旅游偏好程度適中。茅山風(fēng)景區(qū)、徐州云龍湖、南京梅園新村等32家景區(qū)屬于第四梯隊，旅游偏好系數(shù)介于0.30—1.02%之間，居民旅游偏好程度較低。南京明文化村、高淳國際慢城、蘇州盤門等18家景區(qū)屬于第五梯隊，旅游偏好系數(shù)小于0.30%，居民旅游偏好程度最低。

在ArcGIS中，采用自然裂點法將江蘇省居民對各景區(qū)的旅游偏好系數(shù)劃分為5個區(qū)間（圖3），分析全省居民旅游需求偏好空間分布特征。從圖中可以看出，蘇北地區(qū)4A級及以上景區(qū)數(shù)量較少，且分布較為分散，景區(qū)串連成線的交通和時間成本較高，而反觀蘇南地區(qū)，4A級及以上景區(qū)數(shù)量較多且分布密集，再加上高速、高鐵等交通網(wǎng)絡(luò)發(fā)達，居民旅游需求偏好明顯高于蘇北地區(qū)，且主要集中于以下3個區(qū)域：（1）以無錫、常州多個景區(qū)為核心形成的斜Z型旅游偏好帶，其中無錫靈山、太湖黿頭渚、三國水滸城等組成的環(huán)太湖景區(qū)群和天目湖旅游區(qū)、宜興竹海等構(gòu)成的自然山水類景區(qū)旅游需求最為旺盛。（2）以南京鐘山風(fēng)景名勝區(qū)為核心組成的J型旅游偏好帶，包括總統(tǒng)府、夫子廟、牛首山等多個景區(qū)群。（3）以蘇州園林為核心組成的倒L型旅游偏好帶，包括周莊古鎮(zhèn)、甪直古鎮(zhèn)、寒山寺等多個蘇州景區(qū)群，這些景區(qū)大都是充滿人文氣息的名勝古跡。

圖3 江蘇省居民旅游需求偏好空間分布圖

（二）居民旅游需求偏好空間分布特征的影響因素

影響居民旅游需求偏好空間變化特征的主要因素有：（1）空間距離。由于費時短、開銷低等原因，居民會優(yōu)先考慮游玩居住地附近的旅游景區(qū)。（2）經(jīng)濟條件。旅游是經(jīng)濟水平發(fā)展到一定階段的產(chǎn)物，居民可支配收入越高，旅游休閑意識越強。同時，經(jīng)濟發(fā)展水平較高的旅游目的地擁有足夠的資金提升旅游產(chǎn)品的質(zhì)量和服務(wù)水平，從而不斷增強對居民的吸引力。（3）景區(qū)知名度。通常情況下，景區(qū)的等級越高，產(chǎn)品業(yè)態(tài)越多元化，配套服務(wù)設(shè)施越完善，受歡迎程度就越高，尤其是具有城市品牌形象的旅游景區(qū)如蘇州園林、揚州瘦西湖等，居民來到這座城市往往都會前往參觀游覽。（4）資源豐度。旅游資源的豐富性和可參與性決定了對居民的吸引程度，如蘇州石湖風(fēng)景區(qū)、常州紅梅公園等景區(qū)因為資源單一、可參與性不強導(dǎo)致對居民的吸引力較低。而無錫靈山從最初的佛教文化景區(qū)逐步發(fā)展成為富有禪意養(yǎng)生的旅游度假勝地，吸引不少游客慕名而來。（5）資源差異性。旅游資源的差異性會直接影響客源市場居民對目的地的喜好程度，如泰州、連云港、淮安等蘇中、蘇北地區(qū)的居民對中華恐龍園、環(huán)球動漫嬉戲谷等主題樂園旅游偏好程度較高。（6）人口規(guī)模。人口規(guī)模決定了一個地區(qū)有多少人能通過網(wǎng)絡(luò)檢索旅游目的地相關(guān)信息，也決定了一個地區(qū)能出游人數(shù)的多少。（7）對外交通。對外交通的便捷性也是影響居民旅游需求的重要因素，蘇南地區(qū)由于豐富的城際高鐵網(wǎng)極大地降低了居民出游的時間成本，因此居民對蘇南地區(qū)景區(qū)的旅游需求也相對較高。（8）宣傳營銷。在移動互聯(lián)網(wǎng)普及的大趨勢下，景區(qū)運用新媒體營銷推廣可以有效激發(fā)居民的旅游動機。根據(jù)人民網(wǎng)發(fā)布的景區(qū)影響力排行榜，蘇州園林、鐘山風(fēng)景區(qū)、無錫黿頭渚等景區(qū)自媒體平臺在宣傳營銷方面發(fā)揮了重要作用，可以看出江蘇省居民對它們的旅游偏好程度也比較高。

1.典型地級市居民旅游需求偏好空間特征的影響因素。南京市居民人均可支配收入在全省名列前茅，居民旅游需求強烈，本文以南京市為例分析地級市居民景區(qū)旅游需求的空間分布特征（圖4）及其主要影響因素。受空間距離的影響，南京市居民旅游需求集中在南京的各市轄區(qū)，尤其是以鐘山風(fēng)景名勝區(qū)、總統(tǒng)府、夫子廟秦淮風(fēng)光帶等市區(qū)景點為主。另外，需要指出的是，近幾年主打自然山水、休閑度假等系列產(chǎn)品的天目湖旅游區(qū)，距離南京自駕行程約1個半小時，南京市居民對該景區(qū)的旅游需求程度也比較高。其次是蘇州園林、瘦西湖等具有較高品牌知名度的5A級景區(qū)。此外，南京市居民對中華恐龍園、春秋淹城、三國水滸景區(qū)等具有旅游資源差異性的主題樂園與影視基地以及周莊古鎮(zhèn)、同里古鎮(zhèn)等兼具水鄉(xiāng)風(fēng)情與人文古韻魅力的名勝古跡旅游需求也較高。整體而言，南京市居民對蘇北景區(qū)的旅游需求偏低。

圖4 南京市居民旅游需求偏好空間分布圖

2.典型景區(qū)居民旅游需求偏好空間特征的影響因素。本分以品牌知名度較高、旅游資源豐富的綜合類5A級景區(qū)鐘山風(fēng)景名勝區(qū)為例，從目的地的角度分析地級市居民旅游需求空間分布的特征（圖5）及其主要影響因素。可以發(fā)現(xiàn)，距離鐘山風(fēng)景名勝區(qū)較近或經(jīng)濟發(fā)展水平較高的地級市居民對其旅游需求較高，其中南京市居民對鐘山風(fēng)景名勝區(qū)的旅游需求最為強烈，網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度高達88萬人次。蘇州市居民對鐘山風(fēng)景名勝區(qū)的旅游需求較為強烈，網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度為27.9萬人次。無錫、常州、鎮(zhèn)江、揚州市居民對鐘山風(fēng)景名勝區(qū)的旅游需求適中，網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度在12—16萬人次之間。徐州、南通、鹽城、淮安、泰州市居民對鐘山風(fēng)景名勝區(qū)的旅游需求較弱，網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度在7—12萬人次之間。宿遷、連云港市居民對鐘山風(fēng)景名勝區(qū)的旅游需求最弱，網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度低于7萬人次。

圖5 南京鐘山風(fēng)景名勝區(qū)居民旅游需求空間分布圖

3.其他影響因素。除了空間距離、經(jīng)濟條件兩個要素之外，居民所在城市的人口規(guī)模、前往旅游目的地交通便利性等因素也會對居民旅游需求空間分布特征產(chǎn)生重大影響?？紤]到相關(guān)數(shù)據(jù)的可獲取性，本文以各地級市到鐘山風(fēng)景名勝區(qū)的距離、各地級市居民人均可支配收入、地區(qū)GDP和人口數(shù)量為自變量，以各地級市居民對鐘山風(fēng)景名勝區(qū)的全年網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度為因變量做回歸分析，模擬測試結(jié)果為：

其中，Qi是各地級市居民對鐘山風(fēng)景名勝區(qū)的全年網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度；Di是空間距離；Pi是人口規(guī)模；Gi是地區(qū)生產(chǎn)總值；Ii是人均可支配收入。由回歸方程可知，空間距離的邊際效應(yīng)最為明顯，空間距離每變化1km，居民旅游需求隨之變化1477.73人次。其次是人口數(shù)量每變化1萬人，居民旅游需求隨之變化976.378人次。再次是地區(qū)GDP每變化1億元，居民旅游需求隨之變化36.319人次，最后是居民人均可支配收入每變化1元，居民旅游需求隨之變化13.456人次。

五、結(jié)論與討論

（一）結(jié)論

本文收集2018年江蘇省13個地級市居民對省內(nèi)4A級及以上景區(qū)的百度指數(shù)數(shù)據(jù)，運用旅游需求集中指數(shù)、GIS空間分析等方法探討了省內(nèi)居民旅游需求時空變化特征及其主要影響因素。研究結(jié)果是：（1）在時間維度上，江蘇省和南京市、蘇州市等地級市居民旅游需求均呈現(xiàn)出“三峰三谷”的季節(jié)變化特征，春、夏、秋三個季節(jié)是省內(nèi)居民旅游出行高峰時段。全省居民對單個景區(qū)年內(nèi)旅游需求存在單峰平谷、雙峰雙谷、三峰三谷和多峰多谷4種峰值變化類型。（2）影響居民旅游需求時間變化的主要因素有氣候環(huán)境、資源稟賦、假期制度、重大事件和社會環(huán)境等。其中，單峰平谷型景區(qū)主要受到旅游資源單一或重大事件的影響，而其他類型的景區(qū)則受到以上多個因素的綜合影響。（3）在空間維度上，省內(nèi)居民對蘇南地區(qū)景區(qū)旅游需求偏好明顯高于蘇北地區(qū)，主要集中于以鐘山風(fēng)景名勝區(qū)為核心的J型、以蘇州園林為核心的倒L型和以無錫、常州多個景區(qū)形成的斜Z型3個旅游偏好帶。（4）從南京市為客源地定性探討發(fā)現(xiàn)，空間距離、資源豐度、景區(qū)知名度、資源差異性等是影響南京市居民旅游空間偏好的主要因素；以鐘山風(fēng)景名勝區(qū)為目的地，通過定量分析發(fā)現(xiàn)，影響居民旅游需求空間偏好特征的主要因素為空間距離和人口規(guī)模，而地區(qū)生產(chǎn)總值和人均可支配收入影響相對較小。

（二）討論

本研究可為江蘇省各景區(qū)旅游產(chǎn)品開發(fā)、市場開拓、宣傳營銷和政府相關(guān)部門政策實施提供理論參考。（1）在景區(qū)層面上，針對冬季旅游淡季市場，有資源條件的景區(qū)應(yīng)加大冬季旅游產(chǎn)品的打造和市場營銷.如冬天在天目湖泡溫泉、在花果山觀霧凇，賞雪景等。由于空間距離原因，大多數(shù)景區(qū)還是應(yīng)當以所在城市為核心市場，繼而拓展周邊旅游需求較為旺盛的其他城市。在營銷推廣方面，要結(jié)合目標市場用戶特征和自身旅游產(chǎn)品特性綜合考慮最適合的營銷方式，以本地居民為主的旅游景區(qū)，側(cè)重于選擇與當?shù)孛襟w之間的合作，而極富趣味性和體驗性的旅游產(chǎn)品，抖音、快手等短視頻不失為重要的傳播載體。（2）在政府層面上，要加快蘇中、蘇北高鐵線路建設(shè)，實現(xiàn)全省境內(nèi)高鐵網(wǎng)絡(luò)的全連通，縮短城市之間的空間距離。加快蘇南、蘇北地區(qū)旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展一體化進程，形成區(qū)域協(xié)同化發(fā)展的多元空間格局，避免過度的同質(zhì)化競爭，如常州的主題公園、鹽城的濱海濕地、徐州的兩漢文化、淮安的漕運文化等區(qū)域品牌定位。同時，針對蘇北地區(qū)旅游景區(qū)數(shù)量和質(zhì)量都相對落后的現(xiàn)狀，從政策和資金方面支持蘇北地區(qū)打造一批濱海風(fēng)光、生態(tài)旅游、文化體驗等主題特色鮮明的精品景區(qū)和旅游線路。

（三）改進方向

本研究揭示了江蘇省居民旅游需求時空分異特征及其影響因素，首次利用百度指數(shù)衡量江蘇省居民旅游需求，并在前人研究的基礎(chǔ)上，對搜索關(guān)鍵詞做了改進和創(chuàng)新，提出關(guān)鍵詞選取遵循的典型性、區(qū)域性、全面性和整體性4個原則。使用Python工具全面抓取相關(guān)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，力求旅游需求分析的準確性和完整性。然而研究中也存在一些不足：（1）文中基于百度指數(shù)的關(guān)鍵詞選取雖有一定的代表性和合理性，但也存在非旅游需求的檢索，且游客也未必都通過百度搜索引擎獲取旅游信息，因此，作為旅游需求研究數(shù)據(jù)仍然不夠全面，有待在后續(xù)的研究中拓寬搜索渠道。（2）自然、人文、綜合類等不同類型景區(qū)是否存在旅游需求上的差異性和規(guī)律性，還需要進一步縮小研究范圍，進行更精細化的研究，而非籠統(tǒng)性的分析.（3）影響居民旅游需求時空分布特征的因素眾多，但所建模型僅使用了一些相對容易量化的指標進行回歸分析，模型的準確度和解釋力有待提高。以上幾個方面還需在今后的研究中予以深化。

注釋：

①中華人民共和國文化和旅游部.2018年文化和旅游發(fā)展統(tǒng)計公報[EB/OL].http://zwgk.mct.gov.cn.

②陶偉,倪明.中西方旅游需求預(yù)測對比研究:理論基礎(chǔ)與模型[J].旅游學(xué)刊,2010,25(08):12-17.

③牛亞菲.旅游供給與需求的空間關(guān)系研究[J].地理學(xué)報,1996(01):80-87.

④翁鋼民,徐曉娜,尚雪梅.我國城市居民國內(nèi)旅游需求影響因素分析[J].城市問題,2007(04):31-35.

⑤許春曉,張歡,柴曉敏等.城市居民城郊旅游需求的職業(yè)分異研究——以長沙市為例[J].旅游學(xué)刊,2006(07):75-78.

⑥Crouch Geoffrey I..Effect of income and price on international tourism[J].Annals of Tourism Research,1992,19(4):643-664.

⑦Morley Clive L.The use of CPI for tourism prices in demand modelling[J].Tourism Management,1994,15(5):342-346.

⑧劉長生,簡玉峰.中國入境旅游市場需求的影響因素研究[J].產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟研究,2006(04):54-61.

⑨劉澤華,顧宗欣,王楠楠,等.閑暇時間約束對中山陵景區(qū)國內(nèi)客源市場空間結(jié)構(gòu)的影響[J].地理研究,2013,32(09):1737-1746.

⑩Isabel P.Albaladejo,María Isabel González-Martínez,María Pilar Martínez-García.Nonconstant reputation effect in a dynamic tourism demand model for Spain[J].Tourism Management,2016,53(4):32-139.