基于百度指数的乡村旅游需求时空特征及其影响因素研究

doi:10.3969/j.issn.1004-9479.2024.05.20220457

摘要/Abstract

摘要：

互联网搜索行为是用户需求和行为惯性在虚拟空间的直观表达，为长时间序列、大空间尺度旅游需求分析提供了新的视角。论文以2011—2020年我国31个省级行政区乡村旅游9个关键词的百度指数为数据基础，利用空间自相关、地理探测器等方法分析了我国乡村旅游需求的时空演变特征及其影响因素。研究发现：（1）乡村旅游需求十年间总体呈“倒U”形变化形态，并表现出快速发展期、波动发展期的非线性阶段特征；年内呈现出“两峰两谷”变化特征，淡、旺季和周末效应比较明显。（2）乡村旅游需求整体上呈集聚分布状态，集聚效应随年际变化略有波动；局部空间上呈现东高西低的梯度递减格局，且此特征在十年间基本保持稳定。（3） 5个因子对乡村旅游需求时空特征有持续显著的影响，其解释力表现为地区生产总值>星级饭店数量>人口总量>公路密度>国家级乡村旅游点数量，其他因子解释力相对较低或年际变动较大。论文借助网络大数据从宏观层面揭示了乡村旅游需求的时空演变规律及其影响因素，为优化产业布局、推进乡村旅游供需有效对接等提供了理论指导和实践借鉴。

关键词: 乡村旅游需求, 时空特征, 百度指数, 地理探测器, 影响因素

Abstract:

Internet search behavior is an intuitive expression of user needs and behavioral inertia in a virtual space, providing a new perspective for long-term sequenced and broad-scale spatial tourism demand analysis. Based on the Baidu search index of 9 keywords of rural tourism in China from 2011 to 2020, this paper tried to explore the spatial-temporal characteristics and influencing factors of rural tourism demand by means of spatial autocorrelation and geographic detector. The research found that: ① As for temporal characteristics of rural tourism demand, it shows an "inverted U-shaped" change pattern during 2011-2020, and exhibits non-linear phases characterized by periods of rapid development and fluctuating development. It shows "two peaks and two valleys" during the year, and the characteristics of off-season/peak season, and weekend effects are obvious. ② In terms of spatial distribution, it is basically in clustered distribution, and the clustered effect fluctuates slightly each year. The local spatial pattern shows the characteristics of declining gradients in which the east is high and the west is low, and it remains basically stable during 2011-2020. ③ There are five persistently significant influencing factors, and their explanatory power is as follows: GDP>number of star-rated hotels>total population>highway density>country-level rural tourist spots. Other factors have relatively low explanatory power or have great changes in ten years.This research reveals the spatio-temporal pattern of rural tourism demand and its influencing factors from the macro level with the help of network big data, which provides theoretical guidance and practical reference for optimizing industrial layout and promoting effective matching of supply and demand.

Key words: rural tourism demand, spatio-temporal characteristics, Baidu Index, geographic detector, influencing factor

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图/表 8

参考文献 32

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年份	Moran’s Ⅰ 指数	Z得分	P值	空间格局
2011年	0.196	2.949	0.003	集聚分布
2012年	0.150	2.362	0.018	集聚分布
2013年	0.141	2.241	0.025	集聚分布
2014年	0.154	2.416	0.016	集聚分布
2015年	0.145	2.295	0.022	集聚分布
2016年	0.126	2.032	0.042	集聚分布
2017年	0.122	2.000	0.046	集聚分布
2018年	0.143	2.263	0.024	集聚分布
2019年	0.155	2.427	0.015	集聚分布
2020年	0.158	2.464	0.014	集聚分布

年份	Moran’s Ⅰ 指数	Z得分	P值	空间格局
2011年	0.196	2.949	0.003	集聚分布
2012年	0.150	2.362	0.018	集聚分布
2013年	0.141	2.241	0.025	集聚分布
2014年	0.154	2.416	0.016	集聚分布
2015年	0.145	2.295	0.022	集聚分布
2016年	0.126	2.032	0.042	集聚分布
2017年	0.122	2.000	0.046	集聚分布
2018年	0.143	2.263	0.024	集聚分布
2019年	0.155	2.427	0.015	集聚分布
2020年	0.158	2.464	0.014	集聚分布

影响维度	具体指标	指标选取参考	Pearson相关系数
旅游资源禀赋	国家级乡村旅游点数量/个（X₁）	王新越等^[27]；	0.609^**
服务接待水平	星级饭店数量/个(X₂)	宋慧芳等^[11]；蔡卫民等^[23]；唐鸿等^[28]	0.819^**
交通条件	旅客客运量/万人（X₃）	唐鸿等^[23]；	0.753^**
交通条件	公路密度/km/km²（X₄）	王新越等^[27]；	0.658^**
经济发展水平	地区生产总值/亿元（X₅）	马丽君等^[15]；阮文奇等^[14]；	0.817^**
经济发展水平	城镇居民可支配收入/元（X₆）	宋慧芳等^[11]；	0.573^**
人口因素	人口总量/万人（X₇）	阮文奇等^[14]；蔡卫民等^[23]；	0.751^**
人口因素	城镇人口所占比重/%（X₈）	蔡卫民等^[23]；唐鸿等^[28]；	0.435^*
网络发展水平	互联网普及率/%（X₉）	阮文奇等^[14]；蔡卫民等^[23]；	0.433^*

影响维度	具体指标	指标选取参考	Pearson相关系数
旅游资源禀赋	国家级乡村旅游点数量/个（X₁）	王新越等^[27]；	0.609^**
服务接待水平	星级饭店数量/个(X₂)	宋慧芳等^[11]；蔡卫民等^[23]；唐鸿等^[28]	0.819^**
交通条件	旅客客运量/万人（X₃）	唐鸿等^[23]；	0.753^**
交通条件	公路密度/km/km²（X₄）	王新越等^[27]；	0.658^**
经济发展水平	地区生产总值/亿元（X₅）	马丽君等^[15]；阮文奇等^[14]；	0.817^**
经济发展水平	城镇居民可支配收入/元（X₆）	宋慧芳等^[11]；	0.573^**
人口因素	人口总量/万人（X₇）	阮文奇等^[14]；蔡卫民等^[23]；	0.751^**
人口因素	城镇人口所占比重/%（X₈）	蔡卫民等^[23]；唐鸿等^[28]；	0.435^*
网络发展水平	互联网普及率/%（X₉）	阮文奇等^[14]；蔡卫民等^[23]；	0.433^*

年份	X₁	X₂	X₃	X₄	X₅	X₆	X₇	X₈	X₉
2011	0.360^*	0.722^**	0.630	0.654^*	0.762^*	0.535^**	0.666^*	0.479	0.409
2012	0.319^*	0.773^*	0.630	0.609^*	0.717^*	0.532^**	0.602^*	0.453	0.421
2013	0.424^*	0.729^**	0.613	0.652^*	0.783^**	0.628^**	0.573^*	0.447	0.439
2014	0.477^**	0.739^**	0.681^*	0.681^*	0.788^**	0.600^**	0.583^*	0.439	0.467
2015	0.463^**	0.737^*	0.781^**	0.690^*	0.803^**	0.392	0.663^*	0.471	0.427
2016	0.453^**	0.751^*	0.778^**	0.671^*	0.805^**	0.295	0.684^*	0.480	0.509
2017	0.430^**	0.763^**	0.795^**	0.716^*	0.827^**	0.337	0.712^*	0.393	0.424
2018	0.430^**	0.728^*	0.784^**	0.660^*	0.844^**	0.347	0.698^*	0.454	0.477
2019	0.402^**	0.709^*	0.799^**	0.686^*	0.915^**	0.311	0.703^*	0.536	0.503
2020	0.423^*	0.649^*	0.769^**	0.579^*	0.929^**	0.285	0.770^**	0.492	0.402
均值	0.418	0.730	0.726	0.660	0.817	0.426	0.666	0.465	0.448