Spatial-Temporal Differences and Influencing Factors of Sichuan Tourism Network Attention on Legal Holidays

四川省是中国著名的旅游资源大省，拥有美丽的自然风景、悠久的历史文化和独特的民族风情，被誉为天府之国.九寨沟、峨眉山-乐山大佛、青城山-都江堰、黄龙溪、稻城亚丁、大熊猫栖息地等自然、人文景观驰名中外，每年吸引了数以百万计的游客.根据四川省文化和旅游厅的相关统计，2019年四川省接待国内旅游人数7.51亿人次，接待入境游客414.78万人次，实现旅游总收入11 594.32亿元，旅游产业已成为四川省的重要支柱产业之一.因此，以四川省作为旅游目的地的案例地具有较强的代表性.

旅游目的地网络关注度具有综合性和多面性特征^[14]，单一搜索关键词难以全面衡量旅游目的地网络关注度.本研究在前人研究的基础上^[15-18]，使用爱站网，以“旅游”以及四川省最受欢迎的景点“九寨沟”“峨眉山”“青城山”分别为关键词查询与四川旅游有关的关键词，按搜索量统计得到衡量节假日四川省旅游网络关注度的搜索关键词为“四川旅游景点”“成都旅游攻略”“成都旅游”“九寨沟旅游攻略”“峨眉山旅游攻略”“青城山旅游攻略”.

国家法定节假日是国内旅游的高峰期，研究节假日期间四川省旅游网络关注度的时空分异及影响因素，用网络关注度衡量旅游流具有前兆效应^[7]，但随着互联网使用的门槛降低以及移动端搜索的便捷性加强，旅游网络关注度的实时效应愈加明显.因此，本研究选取2015-2019年中国31个省、自治区、直辖市国家法定节假日期间及其前5天作为研究时段(2017年中秋节和国庆节放假时间重叠，因此将两个节假日数据整合进行研究)，通过百度指数客户端获取研究时段的关键词搜索指数.其他数据来源于《中国统计年鉴》以及各省、自治区、直辖市国民经济和社会发展统计公报.

网络关注度是以百度引擎上的搜索关键词为统计对象，综合分析而计算出的各个关键词搜索频次的加权和.网络关注度受地区常住人口的影响，参考已有研究理论^[13]，引入网络关注率指标以更真实地反映各省份节假日期间对四川省旅游的网络关注程度，计算公式为

式中：R_it为i省份t年度节假日对四川省旅游的网络关注率；A_it为i省份t年度节假日对四川省旅游的网络关注度指数；P_it为i省份t年度的常住人口数量.

空间自相关统计量是用于度量某位置上的数据与其他位置上的数据间的相互依赖程度.Moran’s I指数反映的是空间邻近区域单元属性值的相似程度，本研究将空间自相关作为分析节假日四川省旅游网络关注率空间表征的一个重要工具，探讨四川省旅游网络关注率的空间关联性与集聚特征，计算公式为^[19]

式中：I为Moran’s I指数，n是样本区域数，x_i和x_j指第i个和第j个样本的属性值，为x_i的平均值，S₀为空间权重矩阵的所有元素和，w_ij为样本区域i和j的空间权重矩阵.Moran’s I值域为[-1, 1]，其中Moran’s I>0，代表空间集聚；Moran’s I < 0，代表空间分散；Moran’s I=0，表示分析的某种属性在空间中随机分布.

Moran’s I值只能反映研究的某种属性空间的集聚程度，而不能确定集聚的具体区域，局部空间自相关能更准确地描述四川省旅游网络关注率的空间分异位置，本研究采用Getis-Ord G_i^*指数来衡量四川省旅游网络关注率的局部特征，用于识别冷点区与热点区的空间格局.计算公式为

式中：n为研究单元数，x_i和x_j为空间单元i和j的属性值，w_ij为空间权重矩阵.如果G_i^*为正且显著，则属于高水平集聚区，为四川省旅游网络关注率的热点区；如果G_i^*为负且显著，则属于低水平集聚区，为四川省旅游网络关注率的冷点区.

地理探测器是由王劲峰等开发的用以探寻地理空间分区因素对疾病风险影响机理的一种分析软件^[20]，本研究主要采用地理探测器中的因子探测模型，探测属性Y的空间分异性；以及某因子X多大程度上解释了属性Y的空间分异，计算公式为

式中：q表示探测因子X在多大程度上解释了节假日四川省旅游网络关注率Y的空间分异；N和N_h分别为全区和层h的单元数；σ²和σ_h²分别是全区Y值和层h的方差.本研究以节假日四川省旅游网络关注率为因变量，以经济发展水平和社会人口统计特征等探测因子为自变量.q的取值区间为[0, 1]，q值越接近于1，说明探测因素对节假日四川省旅游网络关注率的影响越大.

统计2015-2019年各年各法定节假日期间及其前5天的网络关注度日数据，加总求和见图 1，发现节假日四川省旅游网络关注度整体趋势是先上升后下降再上升，其中，2016年上升，2017，2018年下降，2019年网络关注度再次上升，与九寨沟旅游网络关注度变化趋势(图 2)一致.九寨沟作为四川省最受欢迎的景区，一定程度上影响着四川省整体的旅游关注度，2017年8月8日九寨沟县发生7.0级地震，九寨沟景区关闭，四川省九寨沟及其附近的其他旅游景区都受到影响.

统计2015-2019年各年各法定节假日期间四川省旅游网络关注度数据，各自加总后求出其日均值，得到5年来各年各节假日期间四川省旅游网络关注度日均指数变化趋势图(图 3).发现节假日四川省旅游网络关注度在清明节和五一节变化不大，其他节假日变化趋势明显.中秋节和国庆节期间四川省旅游网络关注度在2016年上升，2017年和2018年持续下降，2019年又上升.中秋节和国庆节是九寨沟的旅游旺季，2017年九寨沟地震发生在该年中秋节和国庆节之前，景区的关闭和维护使得2017年和2018年中秋节和国庆节九寨沟旅游网络关注度下降，间接地导致四川省中秋节和国庆节旅游网络关注度下降.2019年九寨沟景区重新开放，时间临近中秋节且在国庆节之前，吸引众多游客在中秋节和国庆节期间关注九寨沟旅游，2019年中秋节和国庆节期间九寨沟旅游网络关注度的上升使得四川省旅游网络关注度也上升.元旦节和春节期间四川省旅游网络关注度在2016年和2017年持续上升，而2018年和2019年则持续下降，分析原因是2017年九寨沟地震发生在该年元旦节和春节之后，未对其造成影响，四川省旅游网络关注度仍呈上升趋势；2019年九寨沟景区重新开放时间在该年元旦节和春节之后，同样未对其造成影响，因而四川省旅游网络关注度仍呈下降趋势.

统计得到2015-2019年各年年内法定节假日四川省旅游网络关注度日均指数变化情况(图 4)，发现年内节假日四川省旅游网络关注度高峰多出现在国庆节，低谷多出现在元旦节.节假日四川省旅游网络关注度高峰在2015，2016和2019年均出现在国庆节，2017年为春节，2018年为端午节.节假日四川省旅游网络关注度高峰的出现时间的变化与九寨沟景区关闭和开放的时间吻合，其中，网络关注度高峰有4年出现在放假时长较长的春节和国庆节，且国庆节期间四川省气候温暖，适宜旅游.节假日四川省旅游网络关注度峰谷在2015，2016和2019年出现在元旦节，2017年为清明节，2018年为中秋节.节假日四川省旅游网络关注度峰谷均出现在放假时长较短的节假日，网络关注度峰谷有3年出现在元旦节，而元旦节期间四川省气候较为寒冷，不适宜旅游.

网络关注度受地区常住人口的影响，网络关注率是由网络关注度与地区常住人口的比值所得到，能够更真实地反映各省、自治区、直辖市节假日期间对四川省旅游的网络关注程度，通过计算得出2015-2019年节假日四川省旅游网络关注率的Moran’s I值，结果见表 1.节假日四川省旅游网络关注率的Moran’s I值均为正，各年Moran’s I的正态统计值均在0.01条件下具有统计学意义.2015-2019年节假日四川省旅游网络关注率呈现明显的空间集聚特征，即节假日期间对四川省旅游网络关注率高的省份趋于相邻，对四川省旅游网络关注率低的省份也趋于相邻.2015-2019年节假日期间各省份对四川省旅游网络关注率整体空间格局呈集聚分布，仅2018年Moran’s I值较低，为0.356 162，相较于其他年份集聚程度较弱.2017年8月8日四川省九寨沟地震影响游客节假日前往四川省旅游的意愿，故集聚分布特征减弱.

2015-2019年节假日四川省旅游网络关注率整体空间特征为集聚分布，为研究其集聚分布的具体区域，运用ArcGIS 10.4软件分析各省、自治区、直辖市节假日对四川省旅游的网络关注率的Getis-Ord G_i^*指数值，通过自然断点法将其划分为5类，得到节假日四川省旅游网络关注率冷、热点格局演变情况见图 5.

从冷、热点格局演变情况来看，2015-2019年节假日四川省旅游网络关注率热点区域主要分布于西部地区以及经济较为发达的省、市，次热点、次冷点和一般区域主要分布在中部地区，冷点区域多分布于东部地区，其中，热点区域较为稳定，冷点、次冷点区域逐渐扩大.2015-2017年冷热点演变剧烈，表现为冷点区域扩大、一般区域明显减少，节假日四川省旅游网络关注率冷点、次冷点区域逐渐增多.福建、浙江、湖北、辽宁、新疆和山西由一般区域变为次冷点区域，广东和江苏由次冷点区域变为冷点区域；天津由热点区域变为次热点区域，其余地区保持稳定.2017-2018年冷、热点变化不明显，甘肃由次热点区域变为一般区域，辽宁和山西由次冷点区域变为一般区域.2018-2019年冷热点格局整体稳定，节假日四川省旅游网络关注率冷、热点区域变化较小，仅西藏由热点区域变为次热点区域，其余地区没有变化.2015-2019年节假日四川省旅游网络关注率有明显的空间分异特征，但热点区域变化不明显，冷点区域逐渐扩大.

1) 放假时长.节假日为游客出游提供了时间保障，而放假时长影响游客出游意愿的大小和目的地的选择.本研究对放假时长因素的权重的确定以节假日放假时长作为参考，将国庆节、春节权重设为1；经计算，元旦节、清明节、五一节、端午节、中秋节的权重为0.43.

2) 气候舒适度.气候舒适度是指人们不需要借助任何避暑、驱寒措施就能保证生理过程正常进行且感觉舒适的气候条件，是影响旅游活动重要的环境因素^[21-22].在相同放假时长的情况下，2015-2019年节假日四川省旅游网络关注度低谷有3年出现在气候较冷的元旦节，而网络关注度高峰多出现在气候较为适宜的端午节、中秋节和国庆节.因此，初步判定节假日期间气候舒适度是节假日四川省旅游网络关注度的影响因素之一.成都市作为四川省省会，一定程度上充当着四川省入境旅游的游客集散中心，鉴于数据的可获得性和成都市在四川省旅游业的地位，研究采用成都市温湿指数来衡量四川省的气候舒适度，计算公式为

式中：I_TH为温湿指数，t为摄氏温度，f为相对湿度.本研究选取四川省历年各节假日的平均气温(℃)和平均相对湿度(%)进行温湿指数计算，数据来源于中国气象科学数据共享服务网.为准确计算出温湿指数对节假日四川省旅游网络关注度的影响，参考相关文献^[23]将温湿指数中的“e，d，c，b，A，B，C，D，E”的级别赋值为“1，3，5，7，9，7，5，3，1”，使其成为可计算的数值.

3) 特殊事件.特殊事件会导致旅游目的地客流量突发性地改变，旅游目的地的网络关注度也会发生相应的改变.查询2015-2019年四川大事记，发现对节假日期间四川省旅游具有影响的特殊事件仅2017年8月8日九寨沟地震事件.2017年九寨沟地震使得四川省九寨沟及其周边景区的旅游业都受到了一定的影响，2017年8月9日九寨沟景区闭园；2018年3月8日九寨沟部分景区恢复开放；2019年9月27日九寨沟景区灾后试运行开放.综合考虑九寨沟地震对节假日四川省旅游网络关注度的影响，设定2017年8月8日前各节假日权重为1；2017年8月8日至2018年3月8日期间各节假日权重为0；2018年3月8日至2019年9月27日期间各节假日权重为0.5；2019年9月27日后各节假日权重为0.8.

以温湿指数(I_TH)、放假时长(H_t)和特殊事件(K_t)为自变量，以节假日四川省旅游网络关注度(P_t)为因变量，利用最小二乘法，进行线性回归分析，方程为

方程(6)调整后的R²为0.285，方程显著相关.其中放假时长(H_t)和特殊事件(K_t)回归系数通过显著性检验，显著水平分别为0.002，0.011，即放假时长和特殊事件每变化1个单位，节假日四川省旅游网络关注度分别增加(或减少)0.537和0.404个单位；而温湿指数(I_TH)未通过回归系数显著性检验，该影响因素不成立.节假日作为国内旅游的高峰时段，放假时长影响出门旅游的可选择性多少；旅游目的地的选择不仅关注目的地景点的可观赏性，还要考虑到旅游目的地的安全性以及可供旅游的景点数量.由此可见，放假时长和特殊事件对节假日四川省旅游网络关注度具有重要影响.法定节假日作为国家法律统一规定的用以进行庆祝及度假的休息时间，旅游是最普遍的活动方式，法定节假日期间高速公路的免费促使旅游行为的发生，对地区旅游经济具有一定的正向拉动作用^[24]，相较之下，气候舒适度并非节假日四川省旅游网络关注度的主要影响因素.

旅游客源地的分布受多种因素的影响，借鉴已有的研究成果^[25-28]，分析节假日四川省旅游网络关注率空间特征并依据研究的实际情况和数据的可获得性，提出以下影响因素指标：人均GDP(X₁)、两地间距离(X₂)、经济联系强度(X₃)、互联网普及率(X₄)、人口城镇化率(X₅)、15岁以上人口受教育比例(X₆)，其中，人均GDP反映经济发达程度，经济联系强度反映两地间旅游规模，人口城镇化率和15岁以上人口受教育比例代表地区旅游意愿人数比例.数据来源于《中国统计年鉴》和《网宿·中国互联网发展报告》.综合空间分异特征和数据的可获得性，选取空间特征较为明显的2015年和2018年来研究网络关注率空间分异的影响因素.

采用地理探测器法分别对2015年和2018年节假日四川省旅游网络关注率空间分异的影响因素进行分析，得到结果见表 2.

从探测结果来看，节假日四川省旅游网络关注率的空间分异的主要影响因素是两地间距离(X₂)和经济联系强度(X₃)，人口城镇化率(X₅)和15岁以上人口受教育比例(X₆)也有较强的影响，但人均GDP(X₁)和互联网普及率(X₄)对节假日四川省旅游网络关注率的空间分异影响较小.节假日出门旅游的时间有限，旅游目的地与客源地之间的距离直接影响着游客的出游意愿，游客出游目的地的选择多是就近原则，因此，四川省周边的省市表现为节假日四川省旅游网络关注率的热点区域；两地之间的经济联系强度主要反映旅游规模，经济联系强度较高的省市之间人流量较大，附带的旅游客流量也较大，因而两者之间旅游网络关注率较高.

研究采用百度指数来衡量2015-2019年节假日四川省旅游网络关注度，从年际、年内两个尺度研究节假日四川省旅游网络关注度的变化特征；引入网络关注率，更真实地反映各省、自治区、直辖市节假日对四川省旅游网络关注度的程度，并运用空间自相关分析法研究空间分异特征；利用最小二乘法和地理探测器分析节假日四川省旅游网络关注度的影响因素.得到如下结论.

1) 2015-2019年节假日四川省旅游网络关注度整体呈现先升高后降低再升高的时间演化趋势；各节假日年际旅游网络关注度演化趋势中，元旦节和春节呈现出先升高后降低的趋势，中秋节和国庆节与整体趋势一致；节假日年内旅游网络关注度高峰主要出现在放假时长较长的节假日，低谷则多是放假时长较短的节假日.

2) 2015-2019年节假日四川省旅游网络关注率空间分异整体表现为集聚效应，网络关注率高的省市主要分布于西部地区以及经济较为发达的地区，网络关注率低的省市集中分布在东部地区；节假日四川省旅游网络关注率冷、热点格局演化趋势表现为热点区域基本不变，冷点区域逐渐扩大.

3) 节假日四川省旅游网络关注度时间演化特征主要影响因素是放假时长和特殊事件，节假日法定放假时长、九寨沟地震的发生与节假日四川省旅游网络关注度呈明显的正相关；而气候舒适度的变化对节假日期间四川省旅游网络关注度的变化没有明显的影响；此外，区域最受欢迎旅游景点的运行情况也会直接影响整个区域的旅游网络关注度.

4) 节假日四川省旅游网络关注率空间分异特征主要影响因素是客源地与四川省两地间的经济联系强度和距离；重要影响因素是人口城镇化率和15岁以上人口受教育比例；人均GDP和互联网普及率的影响力较小.

目前，有关旅游网络关注度时空分异及影响因素的研究积累了一定成果，本研究首先借鉴已有研究成果，在选取研究数据上结合当今互联网发展的趋势，合理应对前兆效应减弱和实时效应增强的趋势，选取节假日期间及其前5天作为研究时段；其次，以国内旅游高峰时段，国家法定节假日期间的数据来研究客源地对于旅游目的地的网络关注度，并分析其影响因素；最后，分析了特殊事件对于区域旅游网络关注度的影响，研究时间段囊括了九寨沟地震灾害发生前后.同时分析了各节假日年内、年际的时间演变趋势以及区域空间分异影响的因素.研究否定了气候舒适度对于节假日旅游网络关注度影响的假设，发现区域最受欢迎景点的旅游情况影响着整个区域的旅游网络关注度.

但本研究也有不足之处，首先是关键词的选取，文章以“四川旅游景点”“成都旅游攻略”“成都旅游”“九寨沟旅游攻略”“峨眉山旅游攻略”“青城山旅游攻略”为搜索关键词来衡量四川省旅游网络关注度，虽具有一定的代表性，但能否覆盖大多数游客对于四川省的旅游网络关注度还有待确定.其次，旅游网络关注度时空分异的影响因素指标选取不够完善，仅研究了具有代表性的一些因素，后续还应引入更多的指标全面分析影响因素.再次，研究数据仅来源于百度指数，其他一些小众的有关旅游的搜索引擎数据未作整合，因此，有关数据收集的广度还需拓宽.最后，研究区域以四川省为例得到以上的结论，无法得到其他省、自治区、直辖市节假日旅游网络关注度的时空分异特征及影响因素，未来可选择不同区域来研究，进一步分析节假日期间区域旅游网络关注度的时空规律及影响机制.