World Regional Studies ›› 2020, Vol. 29 ›› Issue (6): 1304-1312.DOI: 10.3969/j.issn.1004-9479.2020.06.2019183
Yao ZHU1,2(), Yongguang ZOU2(), Qianghong LI2, Zhiqiang LI1
Received:
2019-04-30
Revised:
2019-07-31
Online:
2020-11-16
Published:
2021-01-12
Contact:
Yongguang ZOU
通讯作者:
邹永广
作者简介:
朱尧(1995-),男,硕士,助教,研究方向为旅游安全管理及乡村旅游,E-mail:yzhu2017@126.com。
基金资助:
Yao ZHU, Yongguang ZOU, Qianghong LI, Zhiqiang LI. Spatio-temporal characteristics of Chinese outbound travel safety perception events from network relation perspective[J]. World Regional Studies, 2020, 29(6): 1304-1312.
朱尧, 邹永广, 李强红, 李志强. 网络关系视角下中国公民出境旅游安全感知事件时空分布特征[J]. 世界地理研究, 2020, 29(6): 1304-1312.
来源类型 | 事件类型 | 2013-2015 | 2016-2018 | 来源类型 | 事件类型 | 2013-2015 | 2016-2018 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
事故灾难安全事件 | 遭遇抢劫 | 10/6.49% | 9/2.69% | 社会环境 安全事件 | 文化习俗冲突 | 20/12.99% | 54/16.12% |
战争暴乱风险 | 12/7.79% | 19/5.67% | 通讯设施差 | 4/2.60% | 5/1.49% | ||
游玩受伤 | 16/10.39% | 12/3.58% | 社会治安差 | 6/3.90% | 13/3.88% | ||
被宰受骗 | 14/9.09% | 46/13.73% | 强买强卖 | 2/1.30% | 4/1.19% | ||
恐怖袭击风险 | 10/2.99% | 交通条件差 | 21/13.64% | 28/8.36% | |||
政治安全风险 | 4/1.19% | 基础设施差 | 10/6.49% | 23/6.87% | |||
自然环境 安全事件 | 太阳晒伤 | 8/5.19% | 12/3.58% | 换汇困难 | 3/1.95% | 3/0.90% | |
冰雪灾害 | 3/1.95% | 3/0.90% | 出境被阻 | 5/1.49% | |||
天气多变 | 6/1.79% | 财务被盗 | 8/5.19% | ||||
地震安全 | 2/0.60% | 语言障碍 | 5/1.49% | ||||
动物威胁 | 4/1.19% | 路况复杂 | 14/4.18% | ||||
公共卫生 安全事件 | 环境脏乱 | 15/9.74% | 18/5.37% | 社会秩序混乱 | 17/5.07% | ||
食物不适应 | 2/1.30% | 3/0.90% | 居民行为异常 | 6/1.79% | |||
传染性疫情 | 1/0.30% |
Tab.1 Frequency and proportionof travel safety perception events in 2013-2015,2016-2018
来源类型 | 事件类型 | 2013-2015 | 2016-2018 | 来源类型 | 事件类型 | 2013-2015 | 2016-2018 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
事故灾难安全事件 | 遭遇抢劫 | 10/6.49% | 9/2.69% | 社会环境 安全事件 | 文化习俗冲突 | 20/12.99% | 54/16.12% |
战争暴乱风险 | 12/7.79% | 19/5.67% | 通讯设施差 | 4/2.60% | 5/1.49% | ||
游玩受伤 | 16/10.39% | 12/3.58% | 社会治安差 | 6/3.90% | 13/3.88% | ||
被宰受骗 | 14/9.09% | 46/13.73% | 强买强卖 | 2/1.30% | 4/1.19% | ||
恐怖袭击风险 | 10/2.99% | 交通条件差 | 21/13.64% | 28/8.36% | |||
政治安全风险 | 4/1.19% | 基础设施差 | 10/6.49% | 23/6.87% | |||
自然环境 安全事件 | 太阳晒伤 | 8/5.19% | 12/3.58% | 换汇困难 | 3/1.95% | 3/0.90% | |
冰雪灾害 | 3/1.95% | 3/0.90% | 出境被阻 | 5/1.49% | |||
天气多变 | 6/1.79% | 财务被盗 | 8/5.19% | ||||
地震安全 | 2/0.60% | 语言障碍 | 5/1.49% | ||||
动物威胁 | 4/1.19% | 路况复杂 | 14/4.18% | ||||
公共卫生 安全事件 | 环境脏乱 | 15/9.74% | 18/5.37% | 社会秩序混乱 | 17/5.07% | ||
食物不适应 | 2/1.30% | 3/0.90% | 居民行为异常 | 6/1.79% | |||
传染性疫情 | 1/0.30% |
2013—2015年 | 度数中心度 | 接近中心度 | 中间中心度 | 2016年—2018年 | 度数中心度 | 接近中心度 | 中间中心度 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
文化习俗差异 | 0.33 | 0.64 | 0.27 | 文化习俗冲突 | 0.53 | 0.75 | 0.26 |
社会秩序混乱 | 0.26 | 0.62 | 0.18 | 被宰受骗 | 0.50 | 0.77 | 0.27 |
被宰受骗 | 0.22 | 0.59 | 0.12 | 交通条件差 | 0.29 | 0.57 | 0.08 |
环境脏乱 | 0.19 | 0.53 | 0.11 | 基础设施差 | 0.24 | 0.63 | 0.05 |
太阳晒伤 | 0.15 | 0.53 | 0.10 | 社会秩序混乱 | 0.21 | 0.57 | 0.07 |
游玩受伤 | 0.15 | 0.48 | 0.10 | 太阳晒伤 | 0.15 | 0.53 | 0.03 |
战争暴乱感知 | 0.11 | 0.49 | 0.07 | 路况复杂 | 0.15 | 0.58 | 0.02 |
遭遇抢劫 | 0.11 | 0.49 | 0.06 | 恐怖袭击风险 | 0.15 | 0.54 | 0.05 |
基础设施差 | 0.11 | 0.45 | 0.03 | 环境脏乱 | 0.15 | 0.59 | 0.03 |
通讯设施差 | 0.07 | 0.44 | 0.02 | 战争战乱感知 | 0.12 | 0.50 | 0.02 |
财物被盗 | 0.07 | 0.47 | 0.01 | 遭遇抢劫 | 0.12 | 0.51 | 0.01 |
食物不适应 | 0.04 | 0.31 | 0.00 | 尘土飞扬 | 0.12 | 0.55 | 0.02 |
社会治安差 | 0.04 | 0.41 | 0.00 | 社会治安差 | 0.09 | 0.56 | 0.01 |
强买强卖 | 0.04 | 0.33 | 0.00 | 语言障碍 | 0.06 | 0.46 | 0.00 |
换汇困难 | 0.04 | 67.00 | 0.00 | 通讯设施差 | 0.06 | 0.48 | 0.00 |
冰雪灾害 | 0.04 | 0.33 | 0.00 | 天气多变 | 0.06 | 0.48 | 0.00 |
Tab.2 Analysis of centrality of tourism safety perceptions, 2013-2018
2013—2015年 | 度数中心度 | 接近中心度 | 中间中心度 | 2016年—2018年 | 度数中心度 | 接近中心度 | 中间中心度 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
文化习俗差异 | 0.33 | 0.64 | 0.27 | 文化习俗冲突 | 0.53 | 0.75 | 0.26 |
社会秩序混乱 | 0.26 | 0.62 | 0.18 | 被宰受骗 | 0.50 | 0.77 | 0.27 |
被宰受骗 | 0.22 | 0.59 | 0.12 | 交通条件差 | 0.29 | 0.57 | 0.08 |
环境脏乱 | 0.19 | 0.53 | 0.11 | 基础设施差 | 0.24 | 0.63 | 0.05 |
太阳晒伤 | 0.15 | 0.53 | 0.10 | 社会秩序混乱 | 0.21 | 0.57 | 0.07 |
游玩受伤 | 0.15 | 0.48 | 0.10 | 太阳晒伤 | 0.15 | 0.53 | 0.03 |
战争暴乱感知 | 0.11 | 0.49 | 0.07 | 路况复杂 | 0.15 | 0.58 | 0.02 |
遭遇抢劫 | 0.11 | 0.49 | 0.06 | 恐怖袭击风险 | 0.15 | 0.54 | 0.05 |
基础设施差 | 0.11 | 0.45 | 0.03 | 环境脏乱 | 0.15 | 0.59 | 0.03 |
通讯设施差 | 0.07 | 0.44 | 0.02 | 战争战乱感知 | 0.12 | 0.50 | 0.02 |
财物被盗 | 0.07 | 0.47 | 0.01 | 遭遇抢劫 | 0.12 | 0.51 | 0.01 |
食物不适应 | 0.04 | 0.31 | 0.00 | 尘土飞扬 | 0.12 | 0.55 | 0.02 |
社会治安差 | 0.04 | 0.41 | 0.00 | 社会治安差 | 0.09 | 0.56 | 0.01 |
强买强卖 | 0.04 | 0.33 | 0.00 | 语言障碍 | 0.06 | 0.46 | 0.00 |
换汇困难 | 0.04 | 67.00 | 0.00 | 通讯设施差 | 0.06 | 0.48 | 0.00 |
冰雪灾害 | 0.04 | 0.33 | 0.00 | 天气多变 | 0.06 | 0.48 | 0.00 |
2013—2015 | 度数中心度 | 接近中心度 | 中间中心度 | 2016—2018 | 度数中心度 | 接近中心度 | 中间中心度 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
埃及 | 0.29 | 0.60 | 0.12 | 乌克兰 | 0.33 | 0.69 | 0.18 |
巴基斯坦 | 0.19 | 0.59 | 0.10 | 印度 | 0.24 | 0.70 | 0.08 |
俄罗斯 | 0.19 | 0.66 | 0.13 | 巴基斯坦 | 0.24 | 0.64 | 0.09 |
约旦 | 0.19 | 0.63 | 0.06 | 泰国 | 0.21 | 0.63 | 0.09 |
越南 | 0.14 | 0.62 | 0.08 | 俄罗斯 | 0.18 | 0.66 | 0.06 |
乌克兰 | 0.14 | 0.45 | 0.05 | 缅甸 | 0.12 | 0.56 | 0.03 |
泰国 | 0.10 | 0.55 | 0.05 | 马来西亚 | 0.12 | 0.45 | 0.03 |
柬埔寨 | 0.10 | 0.45 | 0.04 | 斯里兰卡 | 0.12 | 0.61 | 0.02 |
老挝 | 0.10 | 0.49 | 0.01 | 尼泊尔 | 0.12 | 0.57 | 0.01 |
马尔代夫 | 0.10 | 0.41 | 0.04 | 约旦 | 0.12 | 0.64 | 0.02 |
斯洛伐克 | 0.10 | 0.45 | 0.01 | 菲律宾 | 0.09 | 0.57 | 0.01 |
叙利亚 | 0.05 | 0.41 | 0.00 | 斯洛伐克 | 0.03 | 0.53 | 0.00 |
沙特阿拉伯 | 0.05 | 0.51 | 0.00 | 沙特阿拉伯 | 0.03 | 0.52 | 0.00 |
阿联酋 | 0.05 | 0.51 | 0.00 | 阿联酋 | 0.05 | 0.51 | 0.00 |
Tab.3 National security perception events of Chinese citizens tourism along the Belt and Road countries
2013—2015 | 度数中心度 | 接近中心度 | 中间中心度 | 2016—2018 | 度数中心度 | 接近中心度 | 中间中心度 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
埃及 | 0.29 | 0.60 | 0.12 | 乌克兰 | 0.33 | 0.69 | 0.18 |
巴基斯坦 | 0.19 | 0.59 | 0.10 | 印度 | 0.24 | 0.70 | 0.08 |
俄罗斯 | 0.19 | 0.66 | 0.13 | 巴基斯坦 | 0.24 | 0.64 | 0.09 |
约旦 | 0.19 | 0.63 | 0.06 | 泰国 | 0.21 | 0.63 | 0.09 |
越南 | 0.14 | 0.62 | 0.08 | 俄罗斯 | 0.18 | 0.66 | 0.06 |
乌克兰 | 0.14 | 0.45 | 0.05 | 缅甸 | 0.12 | 0.56 | 0.03 |
泰国 | 0.10 | 0.55 | 0.05 | 马来西亚 | 0.12 | 0.45 | 0.03 |
柬埔寨 | 0.10 | 0.45 | 0.04 | 斯里兰卡 | 0.12 | 0.61 | 0.02 |
老挝 | 0.10 | 0.49 | 0.01 | 尼泊尔 | 0.12 | 0.57 | 0.01 |
马尔代夫 | 0.10 | 0.41 | 0.04 | 约旦 | 0.12 | 0.64 | 0.02 |
斯洛伐克 | 0.10 | 0.45 | 0.01 | 菲律宾 | 0.09 | 0.57 | 0.01 |
叙利亚 | 0.05 | 0.41 | 0.00 | 斯洛伐克 | 0.03 | 0.53 | 0.00 |
沙特阿拉伯 | 0.05 | 0.51 | 0.00 | 沙特阿拉伯 | 0.03 | 0.52 | 0.00 |
阿联酋 | 0.05 | 0.51 | 0.00 | 阿联酋 | 0.05 | 0.51 | 0.00 |
1 | 郑向敏. 旅游安全学.北京:中国旅游出版社, 2003:15-35. |
Zheng X. Tourism safety. Beijing: China Tourism Press, 2003:15-35. | |
2 | 杨钦钦, 谢朝武. 冲突情景下旅游安全感知的作用机制:好客度的前因影响与旅游经验的调节效应.南开管理评论, 2019(3):148-158. |
Yang Q, Xie C. The mechanism of tourism safety perception in conflict situation: the antecedent influence of hospitality and the moderating effect of tourism experience. Nankai Management Review, 2019(3):148-158. | |
3 | 邹永广, 郑向敏. 旅游目的地游客安全感形成机理实证研究. 旅游学刊, 2014, 29(03): 84-90. |
Zou Y, Zheng X. The formation of tourists' sense of security at a destination: an empirical study. Journal of Tourism, 2014, 29(03): 84-90. | |
4 | 刘宏盈, 马耀峰. 基于旅游感知安全指数的旅游安全研究——以我国六大旅游热点城市为例. 干旱区[资源与环境, 2008(01): 118-121. |
Liu H, Ma Y. Tourism safety based on tourism perceived safety index – a case study of China's six hot tourism cities. Resources and Environment in Arid Regions, 2008(01): 118-121.] | |
5 | 王晶晶. 旅游安全感知事件对赴台旅游意向的影响研究—以福建省居民为例. 华侨大学, 2012. |
Wang J. Study on the effect of perception of tourism safety on the intention of travelling to Taiwan-- Taking Residents in Fujian Province for Example. Huaqiao University, 2012. | |
6 | 代慧茹. 游客安全认知与安全行为研究. 浙江工商大学, 2017. |
Dai H. Study on the relationship between tourists' safety perception and safety behavior. Zhejiang Gongshang University, 2017. | |
7 | 姜侃君.湖南省安化县云台山游客安全感知研究.中南林业科技大学,2018. |
Jiang K. Study on tourist safety perception of Yuntai Mountain in Anhua County, Hunan Province.Central South University of Forestry and Technology, 2018. | |
8 | 董敏. 旅游安全感知事件对目的地选择的影响. 广州:暨南大学, 2018. |
Dong M. Study on the effect on perception of tourism safety on the choice of destination-- Based on the Tourism of Xinjiang. Guangzhou:Jinan University, 2018. | |
9 | 乔小燕. 女性旅游者安全感知的影响因素实证研究——以天津女性旅游者为例. 经营与管理, 2018(12): 139-143. |
Qiao X. An Empirical study on the influencing factors of female tourists' safety perception -- a case study of female tourists in Tianjin. Management and Management, 2018(12): 139-143. | |
10 | 陈楠, 乔光辉, 刘力. 出境游客的旅游风险感知及旅游偏好关联研究——以北京游客为例. 人文地理, 2009, 24(06): 97-102. |
Chen N, Qiao G, Liu L. A study on the preferred travel behaviors of outbound tourists based on perception of tourism risks -- case on Beijing tourists. Human Geography, 2009, 24(06): 97-102. | |
11 | 李月调,谢朝武,王静. 时空因素对我国赴泰旅游安全事故的影响.世界地理研究,2017,26(4):128-135. |
Li Y, Xie C,Wang J. The temporal and spatial factors'effect on tourism safety accidents of Chinese tourists in Thailand. World Regional Studies, 2017,26(4):128-135. | |
12 | 沈阳, 谢朝武. 内地游客赴港澳旅游安全事件时空分布研究. 中国安全科学学报, 2015, 25(07): 171-176. |
Shen Y, Xie C. Study on the spatial and temporal distribution of tourist safety & security emergencies for mainland tourists travelling to Hong Kong and Macao. Chinese Journal of Security Sciences, 2015, 25(07): 171-176. | |
13 | 杨芳. 中国大陆居民出境旅游安全研究. 泉州:华侨大学, 2011. |
Yang F. Research on the outbound tourism safety of Chinese mainland residents. Quanzhou:Huaqiao University, 2011. | |
14 | Mckay C, Brander W, Goff J. Putting tourists in harms way-Coastal tourist parks and hazardous unpatrolled surf beaches in New South Wales,Australia. Tourism Management, 2014(45):71-84. |
15 | 毛星竹, 刘建红, 李同昇, 等."一带一路"沿线国家自然灾害时空分布特征分析.自然灾害学报, 2018, 27(01):1-8. |
Mao X, Liu J, Li T, et al. Spatio-temporal patterns of natural disasters in countries along the Belt and Road. Journal of Natural Disasters, 2018, 27(01):1-8. | |
16 | 推动共建丝绸之路经济带和21世纪海上丝绸之路的愿景与行动. 中国产经, 2015(04):10-19. [Vision and actions for jointly building the Silk Road Economic Belt and the 21st Century Maritime Silk Road. Sankei, 2015(04):10-19.] |
17 | 刘军. 整体网分析讲义, Ucinet软件实用指南.上海: 格致出版社; 2009. |
Liu J. Handouts for holistic network analysis, practical guide for Ucinet software. Shanghai: Gezhi Publishing House; 2009. | |
18 | 李彬彬, 陈冬冬, 张莹,等. 基于2-模网络分析的安徽省国内旅游市场格局研究. 经济与管理, 2018, 32(01): 66-72. |
Li B, Chen D, Zhang Y, et al. Study on the pattern of domestic tourism market in anhui province based on 2-mode network analysis. Economics and Management, 2018, 32(01): 66-72. |
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