联通客流大数据在旅游统计中的应用研究

杨波

随着大数据时代的到来，如何科学合理利用大数据开展旅游统计成为业内探讨的热门选题。本文从旅游统计的基本概念出发，以“国、省、市、县”四级区域为尺度，借助联通客流大数据，对旅游人次数指标统计模型进行了构建，并以泰安市为例开展了实证研究，以期探索出一条可复制可推广的路径，解决困扰旅游客流统计的难题，为相关政府部门、旅游企业决策提供依据。

引言

旅游统计是国家派生行业统计体系的重要组成部分，也是地方党委政府旅游决策的重要参考依据。长期以来，按照国家旅游统计调查体系，旅游人次数指标是衡量旅游接待水平的重要指标，但从各级行政主管部门发布的数据来看，存在着“纵向不可加，横向不可比的”重要问题，随着大数据时代的来临，旅游客流统计也应插上大数据的“翅膀”，实现一次“革命”。

一、大数据应用对旅游统计的支撑作用

与传统的游客抽样问卷调查相比，创新应用旅游客流大数据，建立以大数据为主体的现代旅游统计制度，能够利用较少的成本投入对客流规模、游客画像、时空分布和消费行为等方面，进行精准数据统计与分析，并将统计分析结果用于全域旅游营销策略和效果评价、全域旅游服务设施体检、游客满意度分析、“旅游+行业”开发与管理、安全预警和趋势预判、智慧城市建设等多个不同行业与层级，直接受益面和社会影响面很大。充分利用大数据开展旅游统计，有利于变革以抽样调查为基础的传统旅游统计方法，有利于促进旅游产业数据采集和旅游经济运行监测方式的革新，有利于提高旅游产业发展数据时效性、旅游产业决策数据科学性和旅游综合考核数据公平性，加快推动旅游质量变革、效率变革、动力变革。

二、旅游人次数指标统计口径分析

根据国家旅游统计调查制度中确定的“游客”概念为，“指任何为休闲、娱乐、观光、度假、探亲访友、就医疗养、购物、参加会议或从事经济、文化、体育、宗教活动，离开常住国（或常住地）到其他国家（或地方），其连续停留时间不超过12个月，并且在其他国家（或其他地方）的主要目的不是通过所从事的活动获取报酬的人。”依据此概念，以泰安市为例，引入“国、省、市、县”四级区域尺度，借助联通客流大数据，可将来泰游客细分为入境游客漫入到泰安人次数、外省漫入到泰安人次数、省内其他地市漫入到泰安人次数、泰安本地居民县域间出游人次数四大类。换句话说，泰安接待游客人次数=入境游客漫入到泰安人次数+外省漫入到泰安人次数+省内其他地市漫入到泰安人次数+泰安本地居民县域间出游人次数。

三、细分区域尺度指标模型构建

（一）入境游客漫入到泰安人次数模型

（1）

模型说明：

（1）Yt1为某一时期（t）内泰安市接待入境游客人数，t为统计期间（如天、月、季等），i为到泰安的游客所属国家，n为到泰安的游客所属国家总数;

（2）xti为t期内某国家或地区的游客中入境时选择联通网络制式进入泰安的手机用户数;

（3）ρt为t期内来泰安主要目的是谋取报酬的游客比例;

（4）αt1为t期内的过路人数，即境外联通手机用户在泰安停留时间不超过2小时的总人数;

（5）βt1为t期内持有境外联通手机号码的泰安市外出返乡（务工和上学）人员总数;

（6）t1为t期内持有境外联通手机号码来泰安市留学的留学生总人数;

（7）λt1为t期内入境时选择联通网络制式的游客占泰安市所有接待入境游客的比率。

（二）外省漫入到泰安人次数模型

（2）

模型说明：

（1）Yt3为某一时期（t）内泰安接待省外游客数，t为统计期间（如天、月、季等），i为到泰安的游客所属省份，n为到泰安的游客所属省份总数;

（2）xti为t期内持有i省份联通手机卡进入泰安的手机用户数;

（3）ρt为t期内来泰安主要目的是谋取报酬的游客比例;

（4）αti为t期内过路人数，即i省份联通手机用户在泰安停留时间不超过2小时的用户数;

（5）β为t期内持有i省份联通手机号码的泰安外出返乡（务工和上学）人员总数;

（6）ti为t期内持有i省份联通手机号码来泰安上学的学生

人数;

（7）γti为t期内持有i省份联通手机号码来泰安并停留超过12天的人数;

（8）λti为t期内联通用户在i省份的市场占有率;

（9）δi为国家工信部度发布的上季度i省份人均手机数。

（三）省内其他地市漫入到泰安人次数模型

（3）

模型说明：

（1）Yt4为某一时期（t）内泰安市接待省内十六市游客的人数，t为统计期间（如天、月、季等），i为到泰安的游客所属的省内其他市，n为到泰安的游客所属省内其他市总数;

（2）xti为t期内持有省内i市联通手机卡进入泰安市的手机

（下转第页）

（上接第页）

用户数;

（3）αti为过路人数，即t期内i市手机用户在泰安停留时间不超过2小时的人数;

（4）ρt为t期内来泰安主要目的是谋取报酬的游客比例;

（5）βti为t期内持有省内i市手机号码的泰安外出返乡（务工和上学）人员总数;

（6）ti为t期内持有省内i市手机号码到泰安上学的人数;

（7）γti为t期内省内i市手机用户来泰安停留时间超过12天的人数;

（8）λti为t期内联通手机用户在省内i市的市场占有率;

（9）δi为国家工信部每季度发布的i市人均手机数。

（四）泰安本地居民县域间出游人次数

（4）

模型說明：（按各县域出游人数计算）

（1）Yt7为t期内泰安市县域间游客数，t为统计期间（如天、月、季等），i为泰安辖区的各县域，n为每个县域泰安居民出游到的泰安其他县域总数;

（2）xti为t期内泰安市i县域联通手机号出游到市内其他县域的用户数;

（3）βti为t期内持有泰安市i县域联通手机号到市内其他县域打工的人员数;

（4）ti为t期内持有泰安市i县域联通手机号到市内其他县域上学的人数;

（5）λti为t期内泰安市联通手机用户在i县域的市场占有率;

（6）δti为t期内国家工信部发布的i县域人均手机数。

四、以泰安市为例校验模型

笔者选取泰安市“春节”黄金周时段接待游客人次数进行校验，根据泰安市文化和旅游局、中国联合网络通信有限公司泰安市分公司、联通（山东）产业互联网有限公司，运用此模型测算并联合发布的春节旅游泰安市大数据报告显示，2019年春节期间泰安市累计接待外地游客196.59万人次，其中，外省游客占34.68%，省内外市游客占65.32%。此项测算数据不包括泰安本地居民县域间出游人次数。而按照旅游统计调查制度和游客抽样问卷调查测算，2019年春节期间泰安市共接待游客220万人次左右（包含本地居民县域间出游人次数），两项测算数据基本吻合，实践证明，模型构建合理。

五、结语

随着大数据时代的到来，为解决长期困扰旅游统计“纵向不可加，横向不可比的”的问题，相关人员应积极引入“国、省、市、县”四级区域尺度和客流大数据，对旅游人次数指标统计模型进行重构，革新旅游数据生产方式，从而确保旅游数据生产的准确性，为相关政府部门和旅游企业决策提供依据。

（作者单位：泰安市旅游开发研究中心）