普吉岛游船倾覆事故对中国公民赴普旅游需求影响——时空分布特征演变分析

崔向天

(华侨大学 旅游学院，福建 泉州 362021)

随着中国公民收入水平的不断提高，出境旅游已经成为越来越多人的选择[1]。中华人民共和国文化和旅游部的数据显示，2018年中国公民出境旅游人数达到14 972万人次，比上年同期增长了14.7%，其增长速度高于国内旅游3.9%[2]。然而在出境旅游快速发展的同时，旅游危机事件却频繁发生。这无疑会影响出境旅游者对目的地的信心，增加出境旅游者的风险感知，减少出境旅游者的旅游行为，改变出境旅游者的旅游计划，最终引起旅游客源地和目的地市场结构的巨大变化[3]。科学分析危机事件下出境旅游市场的变化规律对客源地旅游企业跨国经营业务的顺利开展，以及目的地旅游业的迅速恢复，都有着重要的意义。由于旅游需求能代表客源地市场潜力和出游意愿，因此，分析客源地旅游需求特征能更好地把握客源市场的结构特征[4-5]。从旅游需求的视角进行旅游危机事件研究，能很好地反映旅游危机事件对客源市场的影响。

目前，危机事件对旅游业影响的相关研究主要关注的是危机事件对国内旅游、入境旅游的影响，较少关注危机事件对出境旅游的影响。有关危机事件对出境旅游需求影响的研究主要关注的是危机发生后本国或本国某一地区公民前往他国旅游需求的变化，而很少关注本国不同地区公民出境旅游需求受旅游危机事件影响程度的差异。相关研究在分析危机事件对本国入境旅游市场冲击时多将客源国作为一个整体，使用的数据多为各个客源国整体数据，缺少对客源国不同地区旅游需求变化程度的考察。因此，文章以2018年7月5日发生于泰国普吉岛的“凤凰号”游船倾覆事故(以下简称“7·5普吉岛游船倾覆事故”或“普吉岛游船倾覆事故”)这一典型境外旅游危机事件为例，基于百度指数，运用季节集中指数、变差系数、首位度、地理集中指数、赫芬达尔系数和空间自相关等方法，分析境外旅游目的地危机事件对中国各省份旅游需求冲击程度差异。本文基于各个省份的数据，使危机事件的影响评价从国家层面过渡到国家的地区层面，细化了危机事件影响的评估尺度，有利于更加精准、全面、客观地评估危机事件对出境旅游的影响；同时在现实层面上全面掌握危机事件对客源国的影响规律，有利于指导中国旅游企业跨国业务的顺利开展和目的地旅游业恢复。

一、研究方法与数据来源

(一)研究方法

季节性集中指数(S)：本研究用来衡量中国公民赴普吉岛旅游需求的时间集中程度。S值越趋近于0，则旅游需求的时间分布差异越小，分布越均匀；反之亦然[6]。

计算公式如下：

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(1)

变差系数(CV)：本研究用来衡量中国各省份公民赴普吉岛旅游需求的差异程度。CV值越大，则各省份之间赴普吉岛旅游需求的差距越大。

计算公式如下：

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(2)

首位度(p)：本研究用来衡量中国公民赴普吉岛旅游需求的空间集中程度。P值是中国旅游需求排名第一与第二的省份的需求值之比，其值越大，则中国公民赴普吉岛旅游需求的集中度越高[7]。

计算公式如下：

P=p1/p2

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(3)

地理集中指数(G)：本研究用来衡量中国公民赴普旅游需求的空间集中程度。G值越接近100，表示该旅游需求越集中；G越接近于0，表示旅游需求分布范围越广[8]。

计算公式如下：

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(4)

赫芬达尔系数(H)：本研究用来衡量中国公民赴普吉岛旅游需求的区域集中程度。H值越接近1，表示旅游需求集聚程度越高；H值越接近0，表示旅游需求集聚程度越低[9]。

计算公式如下：

(5)

空间自相关：

1)全局空间自相关。本研究主要以全局Moran’s I指数测度分析旅游需求在空间上是否发生了集聚。Morans’I的取值范围从-1到1，其绝对值越大，相关性越显著，集聚程度越高；其值为0，则说明分布呈随机状态。

计算公式如下：

。

(6)

计算公式如下：

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(7)

(2)LISA集聚分析测量局部区域单元与周围区域的集聚状况，并确定集聚的具体发生位置。

计算公式如下：

(8)

(二)数据来源与关键词选取

根据中国互联网络中心发布的第43次《中国互联网络发展状况统计报告》，截至2018年12月，中国网民数量已经达到了8.29亿,互联网普及率达59.6%[10]。互联网成为了游客收集出游信息的重要工具，在出游活动中扮演着重要角色[11]。要顺利上网离不开搜索引擎，百度是全球最大的中文搜索引擎，拥有最多的中国用户，使用的频率也最高[12]。其中百度指数是以百度搜索引擎巨大的用户搜索量为基础的数据分享平台。研究发现百度指数是旅游景区现实客流的前兆[11]，依托百度指数得出的旅游网络关注度与现实旅游客流显著正相关[13]，从百度指数中得出的走势趋向性有其科学依据[14]。百度指数在一定程度上反映了旅游需求的变化。

本文以“普吉岛旅游攻略”“普吉岛自由行攻略”“普吉岛天气”“普吉岛旅游报价”以及“普吉岛酒店”为关键词，并把这五个搜索值之和作为旅游需求的衡量指标。关键词的选取基于以下原因：1)旅游需求构成的代表性。从构成维度上看，旅游需求具有综合性的特点，涉及食、住、行、游、购、娱等需求。“普吉岛旅游攻略”包含了住宿、游玩、购物、餐饮、交通等要素的需求；“普吉岛天气”反映了游客对气候舒适度、出游安排及游前准备等方面的需求；“普吉岛酒店”涵盖了游客对住宿、餐饮等方面的需求。从构成主体来看，赴普游客主要分为团队游游客和自由行游客，旅游需求相应分为团体游需求和自由行旅游需求。“普吉岛旅游报价”主要反映团队游客的旅游需求；“普吉岛自由行攻略”主要反映自由行游客的旅游需求。在这五个关键词中，前三个关键词较好地代表了旅游需求的各个维度，后两个关键词较好地代表了旅游方式不同的旅游者的旅游需求。文章为了全面完整反映旅游需求，将五个关键词搜索值进行了加总。2)关注度高。上述五个关键词的搜索量之和占普吉岛旅游相关关键词搜索量总值的75%以上，能够较好地代表中国公民赴普旅游需求总量。

检索时间选取2015年1月—2019年1月，以月度为单位，统计出了全国及全国(附港澳台外)31个省份各月搜索值。普吉岛游船倾覆事故发生后，搜索值出现了突增突降。7月5日—7月9日并非中国国内节假日，搜索值的突增显然是受到中国公民对普吉岛游船倾覆事故本身关注的干扰。7月10日—7月31日的搜索值变化平缓，其均值能够代表事故发生后旅游需求的一般水平。为了排除搜索混乱带来的影响，剥离出中国公民赴普旅游需求值，本文将7月5日至7月9日搜索值用7月10日—7月31日的平均值的五倍替代。在此基础上以7月份为节点，将2017年7月—2018年1月和2018年7月—2019年1月两个时段进行对比研究，分析普吉岛游船倾覆事故对中国公民赴普吉岛旅游需求的影响。

二、普吉岛游船倾覆事故下中国公民赴普吉岛旅游需求演变

(一)中国公民赴普吉岛旅游需求的时间变化特征

1.中国公民赴普吉岛旅游需求的增长幅度变化

将2015—2018年7—12月赴普旅游需求值分别加总，计算2016—2018年下半年旅游需求值同比涨幅，其结果如表1所示。

表1 2016—2018年下半年赴普吉岛旅游总需求同比增长幅度

根据表1,2018年下半年赴普旅游需求同比增幅与往年相比差异显著。2016年下半年，25个省份赴普旅游需求值与上半年相比出现下降，6个省份出现上涨。除江西和西藏地区外，2016年各省份赴普旅游需求同比变化幅度均小于20%。2017年下半年，共有4个省份赴普旅游需求出现下降，27个省份的旅游需求出现上升。除广东、河南、陕西、江西和海南之外，2017年赴普旅游需求同比变化幅度均小于20%。2018年下半年，31个省份的赴普旅游需求均出现下降，其中27个省份下降幅度超过了20%。普吉岛游船倾覆事故造成了全国各省份赴普旅游需求的普遍下降。其中内蒙古、甘肃、海南、宁夏和西藏受普吉岛游船倾覆事故的影响最大，其下降幅度超过了40%；天津、重庆、黑龙江、山东、山西、辽宁、吉林、陕西、江西、贵州和青海共11个省份受沉船事故影响较大，其下降幅度超过了30%；北京、上海、河南、江苏、湖北、浙江、福建、河北、新疆、广西和湖南共11个省份受普吉岛游船倾覆事故影响较小，其下降幅度处于20%～30%之间；广东、四川、云南和安徽受普吉岛游船倾覆事故影响不明显，其下降幅度低于20%。

总体来看，中国公民赴普旅游需求受普吉岛游船倾覆事故影响的空间差异显著，内蒙古等经济实力较落后地区受到的影响较大，经济实力较强的地区受到的影响较小。以2018年各省份赴普吉岛旅游需求的同比增幅为被解释变量，以2017年各省份的生产总值为解释变量作简单回归分析发现，地区生产总值和旅游需求下降幅度呈显著负相关，支持了这一结论。

2.中国公民赴普吉岛年度旅游需求时间分布特征演变

本研究将全国各月旅游需求值与年度旅游需求值相除，得到了每月的旅游需求占全年旅游需求的比重，并将结果绘制成比重(分布)变化趋势图(图1)。由图1可知，2015—2017年中国公民赴普旅游需求变化趋势基本相同，旅游需求时间分布均呈“W”形：2015—2017年旅游需求最高峰皆出现在7月份；7—11月，赴普旅游需求持续降低；上年11月至次年1月，赴普旅游需求呈上升趋势，形成次高峰；1—4月，赴普旅游需求呈下降趋势，并于4月份形成一个低谷；4—7月旅游需求不断上升，并于7月份达到当年的最高峰。2018年旅游需求分布和往年相比有所不同： 1—5月旅游需求比重值与往年相比出现较大上升，而7—12月的旅游需求占比明显低于往年，7月并没有形成旅游需求高峰。

图1 中国公民赴普吉岛年度旅游总需求的分布变化

根据图1，普吉岛游船倾覆事故导致2018年中国公民赴普旅游需求的时间分布特征发生较大变化。受普吉岛旅游淡旺季、中国假期和中国四季气候变化等因素的共同影响，事故发生后8—12月的赴普旅游需求变化走势没有发生改变，即8—10月处于下降趋势，11—12月呈上升趋势。

3.中国公民赴普旅游需求时间集中程度变化

根据公式(1)，求得2015—2018年全国及各省份的季节性集中指数，其结果如表2所示。由表2知，2018年季节性集中程度与往年相比发生了改变。从全国范围来看，2015—2017年全国季节性集中指数变化很小，但2018年全国季节集中程度较往年出现了上升。从各省份来看：2016年与2015年相比，有20个省份的季节性集中指数上升，11个省份的季节性集中指数出现下降；2017年与2016年相比，有17个省份的季节性集中指数上升，14个省份的季节性集中指数有所下降；2018年与2017年相比，24个省份季节性集中指数出现上升，云南、陕西、四川和西藏的季节性集中指数有所下降。普吉岛游船倾覆事故导致了2018年全国各地区季节性集中指数的普遍上升，并且幅度较大，季节集中程度达到了近几年来的最高水平。这些变化是由于“7·5”普吉岛乘船事故发生后，中国公民对普吉岛旅游的风险感知出现变化，游览意愿变弱，从而导致旅游需求的下降，使得2018年旅游需求向上半年各月份集中。

表2 2015—2018年赴普旅游需求的季节性集中指数

(二)中国赴普吉岛旅游需求的空间变化特征

1.总体格局的演变

结合公式(3)，利用ArcGIS10.2软件计算全局空间自相关指标Moran's I的值，用以分析总体格局的演变，结果汇总见表3。

如表3所示，2017年7月—2018年1月Moran's I值均为正，且P值均小于0.05，Z值均大于1.96，均通过了显著性检验，这说明在普吉岛游船倾覆事故前，全国赴普旅游需求的空间分布出现明显的集聚。2018年7月与8月全国赴普旅游需求呈显著的空间集聚，但是其空间集聚程度与上一年相比有所降低。2018年9月份全国旅游需求在空间上呈随机分布，没有发生空间集聚。2018年10月与11月的空间集聚特征在0.1的水平下显著，在0.05的水平下不显著，说明10月与11月其空间集聚程度较弱。2018年12月与2019年1月，全国赴普旅游需求空间集聚特征在0.1和0.05的显著性水平下均不显著，其分布呈随机状态。

表3 全局自相关Moran's I值

相比沉船事故发生之前，中国公民赴普旅游需求的空间集聚特征在沉船事故发生后明显弱化。普吉岛游船倾覆事故后随着时间的推移，旅游需求的空间集聚特征先弱化后强化，之后明显弱化。中国公民赴普旅游需求的空间集聚特征波动加大，稳定性变差。

2.局部格局的演变

1)冷热点分析

冷热点分布位置：热(次、低)点区域主要分布在中国华北、华中、和华东地区；冷点(次、低)区域主要分布西南的西藏和西北的新疆两个省份。2018年7月—2019年1月与2017年7月—2018年1月相比其冷热(次、低)点分布区域大体相同，但是其热点分布变化较大。2017年7月—2018年1月热点区域主要包括湖北、安徽、江苏、山东和河北五省。2018年7月—2019年1月，随着时间推移，热点区域只剩下湖北与安徽两省，江苏、山东和河北地区变成了次热点区域。在各个省份中，北京市热度出现明显下降，其2017年9月—2018年1月为次热点区域，2018年9月—2019年1月则变成了一般区域。此外，天津市和河南省热度出现下降且其波动较大，2017年7月—2018年1月这两个省份为次热点区域，2018年7月—2019年1月其在低热点和一般区域间波动。

冷热点数量变化情况：(1)从冷热点总数来看，2017年7月—2018年1月与2018年7月—2019年1月相比其冷热点数量变化不大，其中热点(次、低热点)数量远远多于冷点(次、低冷点)数量。(2)从热点、次热点、低热点的构成来看，2018年7月与2017年7月相比，热点的数量相同，次热点数量变多、低热点的数量出现下降。2018年9月、11月和2019年1月热点和次热点数量与上年同期相比出现明显的下降，低热点数量明显上升，这说明普吉岛游船倾覆事故之后，赴普旅游热度整体上出现了下降。

总体来说，普吉岛游船倾覆事故发生后，冷热点分布区域变化不大，但中国公民赴普旅游需求热点和次热点数量减少，整体热度下降，且空间稳定性变差。

2)LISA集聚分析

根据公式(5)，利用ArcGIS10.2软件绘制中国公民赴普旅游需求的Lisa集聚图，以分析旅游需求空间高低集聚发生的位置及其变化过程。

2017年7月—2019年1月，空间高低集聚特征没有发生变化。西藏为低-低集聚，其自身与周边省份到普吉岛旅游的需求都很低。江苏、浙江和上海是高-高集聚，这三个省份(直辖市)与周边各省旅游需求都很高。“7·5”普吉岛游船倾覆事故发生之后，中国公民赴普旅游需求空间集聚特征发生了变化。2018年7月新疆形成低-低集聚，其自身与周边各省份旅游需求都很低。2018年9月新疆地区空间集聚现象消失，四川地区出现高-低集聚，四川赴普旅游需求较高而周围地区较低。2018年11月份，四川地区空间集聚现象消失。2019年1月，四川和广东地区出现高-低集聚，其旅游需求升高。整体来说，普吉岛游船倾覆事故之后，高低集聚位置变化不大，主要发生在西藏、江苏、浙江、上海、四川和广东五省(直辖市)。中国赴普旅游需求的空间高低集聚特征波动程度高于事故发生之前，其波动主要体现在新疆、四川和广东三省。

3.区域集中程度的演变

根据公式(2)-(5)计算2017年7月—2018年1月和2018年7月—2019年1月两个时间段各月的变差系数、首位度、地理集中指数和赫芬达尔系数，其结果如表4所示。

表4 赴普吉岛旅游需求的区域差异变化

与上年同期相比，2018年7月—2019年1月的变差系数、地理集中指数和赫芬达尔系数均略有上涨，中国居民赴普旅游需求区域差异变大，区域集中程度变高。这与对冷热点分析的结果相一致，即热点区域和次热点区域减少，所以旅游需求更加集中于少数区域。2018年7月首位度值同比变小，8—10月首位度值同比增大，2018年11月—2019年1月首位度值与同比变小。首位度波动较大，赴普旅游需求第一大省和第二大省差距处于不断变化的过程中，其受普吉岛游船倾覆事故的影响不明显。

三、结论与讨论

(一)结论与展望

以“7·5”普吉岛游船倾覆事故例，探讨境外目的地危机事件对中国公民出境旅游需求的影响。研究结果表明：(1)普吉岛游船倾覆事故对中国公民赴普旅游需求造成了较大影响。事故发生后，中国公民赴普旅游需求明显下降。持续至2019年1月份，其影响依旧没有完全消退。各省份受沉船事故的影响程度不同，内蒙古和甘肃等经济实力较弱的地区受到的影响较大。(2)事故发生后，当年全国赴普旅游需求的时间集中程度提高，时间分布特征发生变化，季节差异性变大，但8—12月旅游需求变化趋势与往年相近。(3)中国赴普旅游需求的空间分布格局发生较大变化，Moran's I值同期相比有所下降。普吉岛游船倾覆事故发生后，赴普旅游需求空间集聚特征明显弱化，空间波动加剧。从局部自相关特征来看，冷点和热点总数略有起伏，但其分布区域变化不大。热点、次热点和低热点的数量分布与2017年同期相比差异显著，其中热点和次热点数量减少，低热点数量上升。热点区域由5个省份(湖北、安徽、山东、江苏、河北)下降到2个省份(湖北和安徽)。北京市旅游需求的热度持续下降，由热点下降至一般区域。天津市和河南省赴普旅游需求热度下降且波动较大。整体上，普吉岛游船倾覆事故发生后，冷热点变化程度加大，空间稳定性变差。(4)LISA集聚分析表明高低集聚特征有所变化，与事故发生前相比变化加剧。其变化主要体现在新疆、四川、广东三省，这三个省及其周边省份的赴普吉岛旅游需求的波动较大。(5)普吉岛游船倾覆事故发生后变差系数、赫芬达尔系数和地理集中指数值增大，区域间旅游需求差异变大，集中程度提高。

本研究存在着很多不足：受数据所限只研究了普吉岛游船倾覆事故发生之后7个月旅游需求的变化，不能很全面地评价其影响；将百度指数作为旅游需求的衡量指标排除了不通过百度进行搜索而实际上进行了旅游的人群，这与现实情况会有些许差异。因此在今后的研究中主要围绕以下几个方面进行：对普吉岛游船倾覆事故的影响进行持续性的跟进；扩展旅游需求数据的来源渠道，将不同渠道信息进行对比研究，使危机事件影响分析更加科学。

(二)对策建议

危机事件对旅游需求的影响一方面取决危机事件本身，另一方面也依赖于危机事件发生地的危机管理水平[15]。以危机事件的影响规律为依据有利于制定具有针对性的危机应对措施。借鉴普吉岛游船倾覆事故对中国各省赴普旅游需求的影响差异性，本文提出以下建议：

(1)重建旅游者消费信心与旅游产品促销同时进行。经济因素对客源地居民出境旅游需求有较大影响，经济发展水平落后的地区受境外旅游目的地危机事件影响更大。旅游目的地可以采取机票打折、减免门票等措施减少客源地居民的出游成本。这样一方面可以降低客源地居民旅游消费风险感知水平，另一方面有利于激发其旅游动机。旅游目的地在事故发生后应该组织正面宣传，与主流媒体合作及时发布相关信息，避免信息不对称引发的恐慌。旅游目的地政府和企业应该主动承担责任，采取各种措施保证游客的安全，并把应对危机的举措及成果及时展示给游客，重塑游客的信心。

(2)实施危机管理差异化与集中化战略。进行危机管理时，应把旅游需求高水平且变化较大的地区置于优先地位。该类地区自身及周边旅游需求较高，但是易受各种因素影响，旅游需求变化较大。旅游目的地通过采取有效措施可以稳定该地区旅游需求。对于处于高水平且需求变化不大的地区，要保证较高水平的营销与宣传投入。对于处于低水平且赴普旅游需求变化不大的地区，应该减少在该地区的投入。对于处于低水平且旅游需求变化较大的区域，维持低水平投入。差异化管理，突出重点，有利于旅游目的地在事故发生的初期快速稳定市场。

(3)为了更好地激活客源国市场，旅游目的地可以推出适合客源国公民假期出游的游览路线和旅游项目，着重宣传目的地与客源国在景色、气候和文化等方面的差异，突出展现自身独特的资源优势，增加目的地的旅游吸引力。