网络关注对地区旅游发展的影响——基于百度指数的实证分析

任润蕾

一、研究背景

（一）绪论

根据中国互联网络信息中心（CNNIC）发布的第45 次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2020 年3 月，我国网民规模为9.04 亿人。互联网时代消费者的旅游体验影响力不断增强，旅游目的地的问题和缺点也会在网络环境下扩大化，进而塑造景区的网络口碑。

不同景区网络营销水平存在差异，进而导致网络世界关注度的不均衡。以旅游城市重庆为例，一些闻名已久的景区在互联网时代下与网红景区拉开了差距，重庆大足石刻2019年1-10月累计接待游客85.83 万人次，而“网红景点”洪崖洞民俗风貌区仅国庆7天就接待游客88.9万人次，而像钓鱼城①、湖广会馆等有着丰富历史底蕴和人文内涵的景区相对受到冷落。可见借助大众化的互联网平台，对于不同地区的旅游发展也能带来截然不同的影响。

（二）旅游网络关注度研究现状

与其他客体网络关注度一样，旅游网络关注度是以网络数据中相应的旅游信息为基础，以曲线图的形式呈现某一关键词在某一时间内的“用户关注度”（李君轶和杨敏，2010）。

目前我国关于旅游网络关注度的研究集中在局部区域及某一类型旅游网络关注度的时空分布趋势描述、旅游网络关注度及其相关性影响研究和旅游网络关注度主要影响因素三个方面。王琨等（2010）将用户贡献内容（UGC）作为网络关注度的数据源，对国外电子旅游网络社区Tripadvisor中有关中国旅游的内容进行检索。琚胜利（2017）则将国内旅游点评网站去哪儿、携程和大众点评作为网络搜索信息来源，以景区在上述三个网站中的游记、点评及其浏览、转载、收藏评论数作为指标，来衡量相关景区的网络热度。多数研究以景区在百度指数中对应的词条作为网络关注度的关键词选择（李山等，2008）。部分学者将关键词进一步细化，排除扰动因素的影响：比如刘璐（2018）将关键词定义为“蓬莱旅游”和“蓬莱旅游攻略”；生延超（2019）将“游客满意度”作为唯一关键词。细化网络关注关键词对于全国范围的旅游网络关注度研究并不适用。因此，本研究以全国5A 级旅游景区为例，根据各景区在百度指数上收录的词条搜索频数，作为景区的网络关注度指标。

（三）网络对旅游业发展的影响研究

1.网络载体的旅游影响研究。这方面的研究包括对自媒体和社交媒体、省旅游官方网站、移动互联网等的研究。唐书转（2013）认为，自媒体能为景区提供低廉又高效的广告平台，人们可以在自媒体上分享内容，有助于口碑营销和病毒营销[1]。在旅游网站方面，研究者以官方旅游网站为例，发现网站影响力与地区旅游收入呈极强的正相关关系[2]。在移动互联方面，学者认识到旅游业对移动互联网需求的必然性，同时意识到需要发挥微博、拍客、手机电商、信息推送等移动端在旅游业中的应用[3]。

2.网络营销和网络信息的旅游影响研究。通过网络营销，旅行社可以扩大营业范围，提供个性化的旅游产品和服务，更大程度满足消费者的需求，增强用户粘性[4]。而网络信息会对旅游者的决策的影响体现在满足信息需求和心理暗示两个方面，Pan等（2011）指出，2007年以来，旅游者的网络信息需求发生极大的变化，对于住宿和交通的信息需求最高，其次是旅游吸引物[5][6]。国内学者周春林（1999）最早研究旅游网络信息与旅游决策的关联[7]，研究发现对网络的熟悉程度越高，消费者越能够更加快捷便利地搜寻网络信息，并对网络搜集的旅游信息产生更多的偏好和信任感，进而影响购买决策和行为[8]。

3.网络口碑的旅游发展营销研究。相较于传统口碑的塑造，网络口碑传播更广、影响更大。消费者对旅游服务和产品的满意度是影响网络口碑传播的重要因素[9]。由于这些信息大部分由其他消费者提供，所以对潜在旅游人群而言，网络评论更具有真实感，消费者会认为网络评论形成的口碑更具有可信度[10]，而这也是网络口碑产生巨大影响力的重要原因。从影响方式来看，当互联网平台上有不同的消费者对同一个旅游产品和服务秉持相同的意见时，能够提高信息的可信度[11]。

在网络关注度对旅游发展的影响研究方面，Williams（1993）提出信息技术和旅游业相结合是必然的趋势，Skadberg等（2005）研究表明，良好的网上搜索体验能够直接或间接地改变或影响消费者对旅游目的地的偏好，进而激发或限制现实到访意愿。Davidson（2005）和Vuylsteke（2010）的研究表明，网络搜索信息能够影响消费者的旅游决策和行为，更多的学者通过网络数据对旅客需求和客流量进行预测，Bangwayo-Skeete（2015）验证了谷歌搜索数据能够有效预测客流量。

二、旅游景区网络关注度与客流量分布特征

（一）数据来源与获取

国家A级旅游景区是依照《旅游景区质量等级的划分与评定》国家标准，由国家文化与旅游部发布的精品景区。截至2018年12月31日，我国共有259 个5A 级旅游景区，考虑到数据的可获取性，本文仅考察位于全国121 个地级市的5A 级旅游景区网络搜索热度，并以地级市作为最小的研究单位。

本文主要研究国内互联网关注对旅游发展的影响，因此选择全球最大、我国应用最普及的中文搜索引擎“百度（baidu.com）”作为网络关注热度的数据来源。通常一个景区被收录了1 个词条，本研究以此作为景区的网络关键词。百度指数数据起始于2011 年，因而本研究选取了2011年1月1日至2018年12月31日百度指数年份数据。

本研究以国内旅游人数和国内旅游收入分别作为旅游目的地发展的指标。所在市星级酒店数、公共厕所数、旅行社企业数等旅游数据均来源于CEIC 中国经济数据库，缺失指标从各市历年国民经济和社会发展统计公报及统计年鉴中获取。所在市气温、降雨量、空气质量等自然因素来源于中国气象数据网。绿地面积、财政支出、人均可支配收入等其他相关数据均来源于历年《中国城市发展年鉴》。考虑到数据的可获取性，本文仅针对全国30 个省份、121 个地级市的旅游景区作为研究对象，共涵盖206 个5A 级旅游景区。

（二）实证模型

本文的研究思路是：首先检验景区网络关注度与地区旅游发展之间是否存在一定的内在联系，然后以旅游收入和旅游人次为衡量指标，结合自然、社会经济、服务设施、交通条件等客观因素，对景区网络关注度对地区旅游发展的影响进行显著性检验，最后分析PC 和移动端网络关注度对地区旅游发展影响的差异性，并对东部、中部、西部不同地域进行异质性检验，分析网络关注度对不同地区旅游发展的影响。

根据上述研究思路，本文建立如下计量模型：

旅游发展模型1：

旅游发展模型2：

模型1 中Number of touristsi,t为第t年第i个市的国内旅游人数（因变量），β是关键解释变量的相关系数，θi,t表示回归模型的解释变量集，包括所在市气温、降雨量和GDP 等相关因素，γi表示不随时间变化的省级固定效应，δt表示不随省份变化的年份固定效应。μi,t为模型残差。模型2中将国内旅游收入作为代表旅游发展的因变量。

（三）地区网络关注度及旅游发展时空分布特征

图1 旅游景区旅游发展变化特征图

1.时间动态发展趋势。5A 级景区网络关注度总体呈上升趋势，2016 年后趋向平稳，网络关注度总体增长率显示除2017 年稍微下降外，近8 年来一直保持着正增长率，网络关注度不断增长（图2）。其中2013 年、2014 年网络关注度增速最快，为19.45%和16.16%。分渠道来看，2014 年之前，PC 端旅游相关网络搜索占据主流，而2014年之后移动端超越PC 端，这与国内互联网发展历程相一致，可以看出旅游相关网络搜索由PC 端向移动端发展是不可避免的趋势。2017 年后，PC 端有一定回升，但体量上远低于移动用户的搜索量。

图1和图2结果显示，2011—2018年间旅游收入和旅游人数稳步上升，网络关注度也呈现上升趋势。在增长率方面，网络关注度年增长趋于平稳，而旅游收入、旅游人次仍保持较快速度的波动性增长。同时，移动用户逐渐超越网页端，成为旅游网络搜索的主体。总之，对于旅游景区的网络关注度与旅游发展的时间变化趋势特征基本吻合，均呈现正向的发展趋势，有着良好的前景。

2.空间分布特征及时空动态趋势。（1）全国旅游景区网络关注度的空间地域分布。计算各省区景区网络关注度占全国总量的比重，考虑到各省行政面积、5A 景区数量存在差异，故使用全省各景区网络关注度的平均值。本研究涵盖除新疆、香港、澳门、台湾以外的30 个省、自治区和直辖市。研究表明，旅游网络关注度整体呈现“东西高，中间低”的趋势，与经济发展状况相异。其中，北京、上海、青海、重庆、湖北、西藏、云南、浙江、四川、陕西的景区网络关注度均值较高，占比大。其次是海南、山西、江苏、安徽、河北、山东、江西、福建、广东、河南等省区，占比在0.5%～1%；内蒙古、广西、湖南、吉林、甘肃、天津市、贵州、黑龙江、辽宁、宁夏占比较低。（2）国内旅游人次和国内旅游收入的空间地域分布。选取2018 年旅游发展相关数据，以各省市的国内旅游人数和国内旅游收入为例，计算其占全国总量的比重。研究表明，与旅游景区网络关注度空间分布类似，国内客流量和国内旅游收入在东部和西部地区具有优势。以国内客流量为例，重庆、天津、上海、北京4 个直辖市的客流量和旅游收入占比较高。广西、山东、辽宁、四川、广东、云南、贵州、浙江、江苏、湖北、吉林国内客流量位于第二批次，占比在2.1%～5.2%之间；陕西、内蒙古、海南、福建、山西、江西、湖南、安徽、河北、黑龙江等地的客流量所占比重在1.0%～2.0%之间；宁夏、甘肃、西藏、青海和河南的占比均在1%以下。旅游收入趋势与国内客流量类似，呈现东西部地区较多，中部地区较少的分布格局。依据我国地理位置区域划分，东部地区景区网络关注度存在北京和上海两个中心，中部地区海南、安徽和湖北的网络搜索量较高；西部地区的网络热点分布较为平均，除贵州和甘肃外，其他西部省份都有较好的旅游网络搜索量。（3）网络关注度与旅游发展的回归分析。为进一步分析旅游网络关注度与地区旅游发展的关系，本文分别以旅游网络关注度为自变量，以国内旅客人数和国内旅游收入作为因变量，二者的回归分析结果如下：

图2 旅游景区网络关注度发展态势

表1 2011—2018年分渠道网络关注度描述性统计单位：次

表2 主要变量描述性统计

上述公式P 值均小于0.001，故通过显著性检验。关键解释变量的截距项分别为0.412794 和0.3148924 均大于0。根据上述结果可知，地区网络关注热度与地区旅游发展呈现正相关关系。

三、实证分析结果

（一）描述性统计

根据表1结果显示，2011—2018年期间，旅游景区网络关注度总体呈现线性上升趋势，8年来增长了97.76%。与此同时，景区间网络关注度标准差也在不断增大，说明不同省市间旅游网络关注度差异性不断增强，差距不断加大。

对地区旅游发展测量的第一个因变量为地区的国内旅游收入，第二个因变量为地区的国内旅游人数。为了比较PC 端和移动端的影响效果差异，在面板固定效应模型中进一步控制了自然环境因素：气温、降水量、空气质量、绿地面积；经济因素：财政支出、人均可支配收入、第三产业占GDP 比重、GDP；服务设施因素：旅行社企业数、星级酒店数、公共厕所数、第三产业从业占比；交通因素：人均城市道路面积和旅客周转量。各指标的描述性统计结果见表2。

（二）豪斯曼检验及模型设定

Hausman 检验值分别为82.72 和73.91（表3），P 值小于显著性水平，均拒绝原假设，随机效应不适用于本样本，因此研究选择面板数据变截距固定效应模型。

（三）网络关注对地区旅游发展的结果分析

1.结果检验。表4 为网络关注度模型的回归结果。模型中不仅控制了地区固定效应和时间趋势以消除地区不随时间变化的特征和时间趋势性变化特征，并进一步剔除了地区自然环境因素、经济因素、服务设施因素和交通因素控制变量的影响。受篇幅限制，相关控制变量未展示在本文中，有需求者可联系作者获取。

表3 Hauman检验

结果显示，网络搜索量增加1%，旅游收入增加9.81%；旅游人数增加6.80%。在本研究模型中，气温、降水量等环境因素对地区旅游发展的影响并不显著。人均财政支出与地区旅游发展之间存在负相关，虽然显著，但是系数极小且趋向于0，而人均可支配收入、人均GDP 和第三产业占GDP 的比重均与地区旅游发展存在显著的正向关系。以人均可支配收入为例，其增长1%，地区旅游收入增加1.113 个单位。从服务设施来看，旅行社企业密度与旅游发展呈现显著负相关；星级酒店对旅游收入的影响为显著正相关，对旅游人数影响不显著；第三产业从业人员占比的相关系数极小且趋向于0；公共厕所密度对旅游发展的影响不显著。人均城市道路面积与旅游发展之间存在显著的正相关性。旅客周转量是指反映一定时期内旅客运输工作总量的指标，是运送旅客人数与运送距离的乘积，而周转量和旅游人次及收入均呈现负相关关系，因此根据研究显示，旅客距离会对旅游收入和旅游人次产生负影响。

在不同客户端方面，PC 端旅游景区网络搜索或移动旅游搜索量增加1%，旅游收入分别增长10.7%或9.59%。表4 中模型（2）（4）（6）以国内旅游人数（取对数）作为被解释变量，结果显示，总网络搜索量、PC 端旅游景区网络搜索量、移动旅游搜索量分别增长1%，地区年旅游人数分别增加6.80%、8.07%和6.74%。无论以国内旅游人数还是国内旅游收入作为被解释变量，PC 端和移动端的网络关注度对其都具有显著的正相关性，进一步验证了网络关注热度对地区旅游发展的边际效应。上述结果除模型（4）外均在1%的水平上显著，PC 端网络关注度对旅游人数的影响在5%的水平上显著。

总体而言，回归结果显示对于景区的网络关注会给地区旅游发展带来正向影响。此外，回归模型显示，地区经济发展、交通设施的进步能够带动地区旅游产业的发展。比较PC 端和移动端网络关注对地区旅游发展影响结果显示，两者都与旅游发展具有显著的正向关系，且结果显示，无论针对旅游收入或客流量，PC 端的相关系数更大，影响更明显。

本研究显示，PC 端和移动端的用户消费行为存在显著差异，虽然在移动端上的消费者搜索量更大，但是网页搜索与旅游行为的相关性更强。根据艾瑞咨询《2018 年融合场景下的互联网商业价值研究报告》显示，网页端和移动端并不是此消彼长的替代关系，而存在一种互补关系，体现在用户行为差异上，PC 端屏幕大、效率高，移动端则具有随时便捷的特点，为用户跨屏行为带来差异，例如，超过82.7%的用户经常在PC 上浏览购物信息，而在手机上下单支付，用户通过不同互联网渠道的切换满足自身多元化的需求。在下单前的行为中，PC 端的使用率更高，而下单支付时，移动端使用率更高。因此，互联网存在一种“场景融合”。因此，对旅游景区管理者乃至当地政府工作者，不能在移动互联时代忽视对网页网站的建设和网络营销，而是应该以媒介融合的态度发挥不同互联网渠道的综合作用。

表4 景区网络关注度固定效应模型

表5 异质性检验

2.不同地区网络关注对旅游发展结果分析。结果显示，网络关注对旅游发展的影响具有异质性。网络热度对东、中部地区产生了显著的正向影响，而对西部地区影响不大。表5 为国内东、中、西部地区的异质性检验。网络关注度对东部和中部地区旅游发展的影响更明显，以国内旅游人数作为衡量地区旅游发展的指标为例，总体网络关注度每增加1 个单位，东部地区旅游人数将显著提高0.0404 个单位，或0.0273 个标准差；中部地区旅游人数将显著提高0.206 个单位，或0.0206 个标准差。以旅游收入作为衡量旅游发展指标也得出一致的结论。而西部地区未通过异质性检验，且相关系数均为负值。

西部地区由于开发较晚，在经济发展水平、旅游配套服务设施建设方面更加落后，区域旅游发展不平衡性更加突出。而西部地区拥有丰富多样的旅游资源，也是少数民族聚集区，尤其是生态旅游资源占的比重更高[12]。相关结果表明，西部地区旅游发展更多依赖于地区旅游资源禀赋，网络媒介对于旅游行为影响不大。

西部地区并非缺乏网络关注，相反，在国内旅游目的地中其具有较高的旅游网络热度。而西部地区的网络关注未能推动地区旅游客流量和旅游收入的提升。根据以往研究结果显示，负面的网络评价会损害长期树立的旅游形象，对地区旅游发展产生抑制影响。以青岛“天价虾”事件为例，马丽君等（2018）研究发现，“天价虾”事件导致青岛市2016 年国内旅游人次增长率下降了1%，实际客流量损失了73.22 万人次[13]。进一步获取5A 级旅游景区的携程网站评分，计算我国东部、中部和西部地区的平均景区评分，其中东部地区评分为4.517，中部地区评分为4.485，西部地区总体评分最低，为4.471。

当前看来，西部地区凭借其自然历史人文资源优势，整体有着较高的旅游收入和旅游人次，也具有较高的网络关注热度，说明西部地区对国内消费者来说有着较强的吸引力，但是网络关注热度和地区旅游发展并没有形成显著的良效机制，网络热度也反映了消费者对旅游的满意度。我国西部省市是公认的旅游资源富裕区域，在2020 年5 月17 日，中共中央、国务院印发了《关于新时代推进西部大开发形成新格局的指导意见》，其中就提出要大力发展西部地区的旅游休闲、健康养生等服务业，因此西部地区需要重视完善在线旅游，扩大网络营销，同时进一步完善旅游配套设施和服务，以消费者为中心，提升旅客满意度。

四、结论

本文搜集全国30 个省、直辖市、自治区121个地级市5A 级旅游景区自2011 年1 月1 日至2018年12月31日的百度指数数据，进一步使用变截距固定效应模型来分析旅游网络关注对地区旅游发展的影响，并研究不同的互联网渠道、不同地区的差异性，分析结果如下。

1.在时空趋势特征上，2011—2018 年以国内旅游人次和国内旅游收入为指标的旅游发展逐年稳步上升，具有良好的发展态势；而各景点的网络关注度也逐年上升，因此总网络关注度和旅游发展均在8年间稳步增长。空间分布上，旅游网络关注度呈现空间异质性，景区网络关注和地区旅游发展水平总体上吻合，均呈现“东西部最高、中部较低”的特征。

2.在网络关注对地区旅游发展相关影响上，地区国内旅游收入、旅游人数和网络关注均具有明显的正向关系，地区景区网络关注热度越高，所在地的旅游收入和客流量越高。进一步控制地区固定效应和时间固定效应并剔除地区自然因素、经济因素、基础设施因素及交通因素的影响，仍呈现一致的结论，网络搜索量增加1%，旅游收入增加9.81%；旅游人数增加6.80%。此外，回归模型显示，地区经济发展、交通设施的进步能够带动地区旅游产业的发展，经济越发达、交通越便捷、与客源地距离越近，旅游收入和客流量越多。因此，从总体上看，旅游网络关注对地区旅游发展呈显著的正向影响，旅游网络热度的塑造对地区旅游业发展可产生促进作用。而网络热度对于地区旅游收入的影响更为明显，说明景区网络热度可以有效地带动旅游目的地消费，进而促进旅游业发展。

3.在不同互联网渠道方面，不同的互联网平台对旅游发展影响存在差异，从长期发展来看，2015 年以来移动互联网成为旅游网络搜索的主流，与PC 端搜索量的差距不断增大，反映了旅游网络搜索行为从PC 端到移动端的迁移。但是从影响来看，地区PC 端网络搜索量越多，对地区国内旅游人数和旅游收入的影响更大。笔者认为，移动通信设备更具便捷性和及时性，相较于PC 互联网更加方便、快捷，因此利用移动通信设备进行旅游相关搜索的时间成本更低，让渡价值越大，因此无论PC 端或是移动设备网络搜索都呈现显著影响，仅相关系数存在差异，PC 端和移动端存在一种互补关系，并非互相替代，因此不可忽略移动端和网页端互联网营销平台建设。

4.比较不同区域网络搜索对旅游业的影响结果显示，国内网络搜索对东中部地区旅游业发展影响最大，而西部地区影响不明显。东部地区互联网设施建设完善，网络平台建设也在国内处于领先地位，网络营销与国内其他地区相比较发展更早、更为成熟，因此网络驱动力不如中部地区明显，但同时依旧发挥着重要的驱动作用。中部地区网络建设不断发展，逐渐重视旅游网络营销的重要价值，同时中部地区与人口密集区相邻，既具有丰富的旅游资源，是潜在消费人群国内旅游的理想区域，适合短途旅游和节假日旅游，交通设施、地理距离更为适当，服务设施也逐渐完善，因此网络搜索对于东中部地区旅游业发展影响最大。西部地区旅游资源丰富，相关结果表明，西部地区旅游业更多依赖地区旅游资源禀赋驱动，网络平台对旅游业的打造推广影响不大。同时，西部地区旅游满意度需要不断提升，塑造更好的网络口碑，更有助于网络流量带来现实旅游收益。

注释

①钓鱼城，国家级风景名胜区，号称重庆十大文化符号之一，更被誉为“改变了世界历史进程”的地方，被网友评价为“网红重庆最委屈的旅游地之一”。