中国省域旅游竞争力与旅游网络关注度空间错位研究

正确把握中国省域旅游竞争力与旅游网络关注度的错位关系,对推动区域旅游高质量发展大有裨益。基于新发展理念构建旅游竞争力评价指标体系,采用重力模型、空间错位指数综合考察2011—2020年中国省域旅游竞争力与旅游网络关注度的空间错位特征及影响因素。结果表明:①研究期内中国省域旅游竞争力与旅游网络关注度均呈增长趋势且具有明显的空间分异性,旅游竞争力重心呈集聚分布态势,旅游网络关注度重心则随时间波动变化,大致位于旅游竞争力重心的西南方向;②中国省域旅游竞争力与旅游网络关注度空间错位格局由东至西呈现出正向错位向负向错位逐渐过渡的分布特征,正向高错位区由东部沿海省域向中部省域延伸,负向高错位区主要分布在西部特色旅游地与热门网红城市;③旅游资源禀赋、经济社会发展、政府政策导向、网络环境等多种因素综合作用促成旅游竞争力与旅游网络关注度的空间错位格局。

中国露营旅游供需双方网络关注度的时空分布特征研究

基于2011—2023年中国31个省份的露营旅游相关数据,从供需双方的角度探讨中国露营旅游网络关注度的时空分布特征。结果表明:(1)在时间分布上,我国露营旅游市场自2022年起年度关注度飙升;月度供需信息匹配度高;旺季集中于春夏。节假日期间,供需关注度波动差异化,需求方劳动节与国庆节前后网络关注度呈倒“U”型;供给方则劳动节前后为“U”型,国庆节呈“节前节后双高峰”的“M”型。(2)在空间分布上,省域间供需双方网络关注度失衡且空间错位明显,需求方高关注度区集中于西南、中部,供给方偏向南北;需求方子系统空间偏好各异。因此,建议露营旅游企业实施时空差异化策略,精准定位市场,强化网络宣传并深化大数据人才培养;区域旅游主管部门应制定扶持政策,推动智能化技术应用,加强与游客互动、促进区域旅游合作与发展。

基于百度指数的晋商大院网络关注度时空特征研究

晋商文化旅游作为文化旅游的一种特殊类型,对于中国优秀传统文化的弘扬和传承具有重要意义。文章以晋商大院网络关注度为研究对象,通过提取2017—2022年百度指数数据,采用多指数分析方法从时间和空间两个维度分析了山西晋商大院网络关注度特征。研究发现,晋商大院网络关注度的省域空间分布符合“空间距离衰减定律”,同时在时间分布上,存在较小的淡旺季,“五一”和“十一”的关注度是集中在黄金周的前期,而“春节”是集中在其后期。

瀑布旅游地网络关注度时空动态演化及影响因素研究——以黄果树瀑布为例

以黄果树瀑布为例,通过百度指数获取中国内地的31个省(自治区、直辖市)2016—2020年的网络关注度,结合区域经济差异多层次研究法分析瀑布旅游地网络关注度的时空演化特征,并借助SPSS软件进一步探究其影响因素。研究表明:(1)31个省、区、直辖市除受疫情影响的2020年外,总体网络关注度年度变化不大;月度变化趋势呈现出“单峰倒U型”,最高峰值出现在7—8月;呈现旺季漫长且集中,平、淡季短促且均衡的特点;(2)各省、自治区、直辖市的网络关注度呈现东中西依次递减的态势,集中于贵州本省、广州及东南沿海;上海、云南等少数地区的网络关注度规模位序有显著变化,其他地区相对稳定;三大区域间网络关注度空间结构分布很不均衡;集聚程度最高、空间分布最不均衡的是西部区域,东部区域次之,中部区域集聚程度相对最低,空间分布较为均衡;(3)空间距离、区域经济发展状况、社会人口统计特征、网络发达程度等因素对景区网络关注度产生了重要影响。

体育彩票业网络关注度时空分异与影响因素研究

网络关注度体现了人们对某种事物的现实关注和潜在需求,为研究大数据背景下事物发展趋势提供了新的数据参考。运用指数测度、探索性空间数据分析(ESDA)和地理探测器等方法,对2011—2021年我国31个省(市、自治区)体育彩票网络关注度的时空分异特征及影响因素进行分析。结果表明:(1)在时间上,2011—2021年中国体育彩票总体呈现先上升再下降并趋于稳定的态势。(2)在空间上,中国体育彩票网络关注度总体表现为集聚—随机—再集聚分布的特征;各省份之间空间异质性与空间依赖性并存;网络关注度的冷热点区域沿“胡焕庸线”两侧分布,呈现出南多北少、东部密集西部稀疏的极化效应。(3)地区生产总值、中青年人口数量、大专及大专以上人口数、互联网宽带接入用户数和体育彩票销量是造成中国体育彩票网络关注度空间分异的核心影响因素,各个因素的影响程度在地理空间上存在一定差异。

中国城市“双碳”网络关注度的时空差异及影响因素

基于百度指数平台采集2012—2021年中国287个地级市的“双碳”相关网络搜索指数,运用赫芬达尔指数、多尺度地理加权回归等方法分析“双碳”网络关注度的时空差异和影响因素。结果表明:(1)时间上,中国城市“双碳”网络关注度在波动中呈上升态势,区域关注差异先增大后减小至最低水平;空间上,各城市之间网络关注度分布的不均衡性较强,总体呈现出“东—中—西”依次降低态势。(2)省域网络关注度差异程度呈现波动中不断扩大的趋势,空间集聚性不显著;六大区域关注度差异始终处于高位且呈波动上升态势,空间集聚程度呈现出平稳波动态势。(3)影响网络关注度的因素存在空间异质性。人均GDP和常住人口的正向影响效应显著,规模以上工业企业数量的负向影响呈现出南北差异格局,工业氮氧化物排放量的空间作用效应相对均衡,政策因子得分的作用效应呈现显著的东西差异。

长江文化公园湖北段文化旅游资源网络关注度研究

文章依托百度搜索引擎提供的“百度指数”,对长江文化公园湖北段内28个文化旅游资源进行关键词搜索,分别从纵向和横向的视角,以及从季节性趋势和黄金周假期变化趋势出发,分析了2018—2022年长江文化公园湖北段文化旅游资源网络关注度的变化趋势。结果表明:纵向比较上看,2020年新冠肺炎疫情暴发后网络关注度明显下降,网络关注度峰值主要集中于7、8月份,近5年“五一”“十一”黄金周峰值时间和峰值数值有差异;横向比较上看,不同景区网络关注度差距极大,黄鹤楼、武汉大学的网络关注度较高,而绿林山、虎啸滩风景区关注度较低。

云南省旅游景区丰度与网络关注度的空间错位

旅游景区是地区旅游吸引力的重要来源,探究旅游景区丰度与网络关注度的空间错位对于实现区域旅游高质量发展具有重要意义.以云南省16个市州为研究对象,运用重力模型和空间错位指数模型分析2013—2019年云南省旅游景区丰度与旅游网络关注度的重心移动轨迹、错位类型及错位程度的演化趋势.两者存在明显的空间错位.将各市州的错位指数划分成高、中、低等错位3个不同层级后得到其演化趋势为:高等错位的市州数量呈现出波动增减的状态,中等错位的市州在不断减少,低等错位的市州在增加,整体错位度趋于减小.

中国山地旅游网络关注度时空特征及影响因素

山地旅游涉及文化、体育、康养等多个领域,网络关注度是山地旅游影响力的重要体现。运用年际变动指数、季节集中度指数、区域间变异系数、地理集中指数、泊松回归等方法,基于2011—2022年的百度搜索指数和94家代表性山岳型景区,分析中国山地旅游网络关注度的时空特征及影响因素。结果表明:(1)山地旅游网络关注度在2011—2022年间整体呈上升趋势,季度差异逐年减小,月度差异呈现“中间高,两侧低”的分布规律;(2)山地旅游网络关注度的空间格局呈现出由东部、中部至西部地区依次递减的态势,且演进趋势为由西至东不断集聚,东部地区“边缘效应”愈发凸显;(3)从需求角度看,人均可支配收入、旅游收入、旅游人数、人均体育面积是影响各地区网络关注度的主要因素;从供给角度看,景区门票价格、路网密度、温度、海拔是影响各景区网络关注度的主要因素。

情感地理学视角下新冠肺炎疫情网络关注度时空特征研究——以武汉为例

情感地理研究存在地理空间格局复杂、时间和时空的复杂特征。通过网络爬虫获取微博大数据,基于情感认同,以网络关注度为切入点,运用Gephi聚类、可视化与情感分析法对文本词频、语义网络、情感等进行分析,重点剖析了武汉疫情、网络关注度及情感认同的时空变化特征。研究表明:1)武汉疫情呈现时间变化与由中心向四周递减的空间特征;2)国内对武汉疫情的网络关注度呈现区域分异、“凸型”时间变化与人群差异特征,且以积极情感认同为主;3)情感认同随武汉疫情“初—中—后”期变化呈现“普遍情感认同—积极情感认同—社会情感认同”的时间变化规律及与网络关注度相同的省际差异。对口援助武汉是调动社会情感认同的主要原因。

中国湿地旅游网络关注度的时空差异及影响因素

湿地是宝贵的生态及旅游资源,发展湿地生态旅游有利于旅游市场的开拓,是未来旅游业新的增长点。以百度指数、Google Trends、巨量算数、热浪算数为数据基础,运用指数分析、空间可视化表达、皮尔逊相关系数法等方法分析中国湿地旅游网络关注度。结果表明:2013-2022年中国湿地旅游网络关注度年际变化总体呈下降趋势,月际变化呈“双峰式”趋势,季节性强度指数较强。中国湿地旅游网络关注度在空间上差异明显,网络关注度排序为:东部>中部>西部,且地理集中指数为30,相对集中。中国湿地旅游网络关注度的影响因素依影响强弱水平排序为经济水平、网络普及度、湿地旅游发展水平、文化水平和自然气候。

“淄博烧烤”对淄博旅游网络关注度的影响

本文通过收集网络关注度相关数据,分析了“淄博烧烤”的网络影响生命周期、地域范围和对淄博旅游网络关注度的影响。结果发现,“淄博烧烤”对淄博旅游发展具有积极的正面作用,使2023年上半年淄博国内旅游客流量明显上升。“淄博烧烤”的网络影响生命周期分为酝酿、爆发、延续、衰退四个阶段,“淄博烧烤”网络影响地域范围广,共涉及31个省份。2023年4—8月,各省对淄博旅游网络关注度共增加14.8万人次,但各省对淄博旅游网络关注度的增加存在较大地域差异,造成地域差异的主要因素有经济发展水平、人口数量、网络普及率、与淄博的空间距离。本研究仅供参考。

旅游目的地网络关注度与客流量时空特征分布及影响因素分析——以大连市为例

基于百度指数,选取2018—2022年大连市10个典型旅游关键词作为网络关注度原始数据,运用数理统计方法定量分析大连旅游客流量时空分布特征,利用地理探测器分析与网络关注度相关的影响因素。研究表明(1)大连市网络关注度年际变化先下降后缓慢上升,年内变化差异明显,季节性强,呈显著的正相关关系。(2)区域间的网络关注度分布不均衡,总体呈现“东北和东部地区高、西部地区低”的空间分布格局。(3)东北、东部、西部和中部四大区域大连旅游网络关注度区域差异明显。区域间差距在逐年缩小,集聚趋势逐渐明显。(4)大连市客流量及网络关注度主要受经济发展水平、交通可达性、网络普及度、特殊事件等因素综合影响。

近10年中国露营旅游需求时空差异研究——基于网络关注度视角

通过对2013—2022年中国34个省(市、区)露营百度指数的搜索数据进行整理计算,借助季节性强度指数、地理集中指数公式及ArcGIS等工具,分析了露营需求的时空特征。研究发现:(1)近10年露营需求以2020年为分界出现两个阶段,2020年前露营需求基本较为稳定,2020年后露营需求快速增长;(2)季节性引起露营网络关注度在时间分配上表现出不均匀的特征,露营需求旺季为4至10月。露营的网络关注度在4月、5月达到最高,在1月、2月达到最低;(3)露营需求在整体空间区域上呈现出华东地区高、西北和东北地区低的特点;(4)各省市露营需求分布不均,广东省、浙江省、北京市、江苏省、四川省、上海市对露营表现出高网络关注度。

基于百度指数的青海省A级旅游景区网络关注度研究

旅游网络关注度是旅游者的行为习惯和需求状况在互联网上的直观表现,文章通过百度指数获取2018—2022年青海省A级旅游景区网络关注度的信息,计算季节性强度指数和地理集中指数来分析网络关注度的时空特征。结果表明:在时间分布上,青海省A级旅游景区的网络关注度在7月都出现了大幅度的波动,青海湖景区和茶卡盐湖景区季节变化最明显;在空间分布上,青海省居民关注度最高,其次为临近的甘肃、四川、陕西等省份,经济发达、交通便利的北京,以及广东、浙江等沿海省份。

基于网络关注度视角的基金造星现象研究

文章选取2016—2023年我国的293只开放式股票型基金,实证检验基金经理的网络关注度对其所在基金家族资金流量的影响。结果表明:高网络关注度的明星基金经理能给其所在的基金家族带来更多资金净流入,即高网络关注度的明星基金经理具有溢出效应;存在人为造星倾向的基金公司具有旗下基金超额回报标准差较大、基金家族规模较大、旗下包含同类排名后5%基金的特征;投资管理能力较弱的基金公司存在人为打造高网络关注度的明星基金经理的倾向。上述研究结论有助于为基金投资者选择合适的基金、为基金公司打造高质量产品、为监管部门完善相关监管措施提供参考。

微旅游代表性形式网络关注度时空特征及其影响因素

基于2011—2022年百度指数数据,采用指数分析、空间可视化表达和地理探测器等方法,探讨微旅游代表性形式网络关注度时空特征及其影响因素。结果表明:(1)时间特征上,微旅游网络关注度呈现先增后减且趋于平稳增长的趋势,体验性和探索性强的微旅游类型逐渐受到欢迎。季节性差异显著,多数呈现双峰或多峰波动,日分布特征与传统旅游网络关注的前兆效应类似。(2)空间分布上,微旅游网络关注热点地区呈现“扩散”和“南移”的演化特征,空间分布区域逐渐均衡,但各省域之间的差异依然显著。(3)微旅游网络关注度的时空差异受资源环境、经济发展、旅游产业、信息获取、交通运输和人口结构等多因素的共同影响,其中地区GDP、城市绿地面积、移动互联网用户、城镇常住人口数、互联网宽带接入用户和私人小型载客汽车拥有量是核心影响因素。双因子的交互作用影响力普遍高于单因子,且多数为双因子增强。微旅游能够适应不同消费水平,对可支配收入的依赖性较低,但可支配收入较高的微旅游者在其他条件作用下微旅游意愿更强。

日本核污水排海网络关注度的时空演变及其影响因素

基于市域层面百度指数,采用探索性空间数据分析方法研究日本核污水排海网络关注度的时空演变和空间关联特征,并运用地理探测器揭示其影响因素。结果表明:(1)日本核污水排海网络关注度呈先升后降的倒“V”型演化特征,整体空间格局呈“东高西低”态势,局部表现为以省会城市为核心、非省会城市为边缘的“核心-边缘”结构。(2)日本核污水排海网络关注度具有空间正相关性,“高-高”和“低-低”集聚的空间特征明显,“高-高”类型城市呈“团块状”集中分布在长三角、珠三角、京津冀等东部沿海地区,“低-低”类型城市呈“板块状”集中分布在云南、四川、甘肃、宁夏、内蒙古的西部及其一线以西的地域。(3)日本核污水排海网络关注度的时空演变格局受地方经济发展水平、新闻媒体宣传力度、人口数量、互联网发展水平等多种因素的共同影响。

中国徒步旅游网络关注度的时空特征及影响因素

为推动我国户外运动产业的高质量发展,采用季节集中指数、地理集中指数、变异系数等地理空间分析方法对2014—2019年我国徒步旅游的时空特征及其影响因素进行研究。研究发现,(1)时间层面,我国徒步旅游网络关注度呈上升趋势;全国徒步旅游网络关注度时间集中的年际变化差异较小;全国绝大多数地区年内关注时间较为均衡;网络关注度总量按照春夏秋冬四季依次减少,3—5月为网络关注度的高峰月份。(2)空间层面,从全国范围看,各省份之间的徒步旅游网络关注分布不均衡,广东、浙江、江苏依次是中国徒步旅游网络关注度排位较高的省份。从区域间差异来看,徒步旅游网络关注度表现为东多西少的分布格局;从区域内差异来看,西部地区徒步旅游网络关注度空间分布差异最大,中部地区徒步旅游网络关注度分布相对均衡。省域尺度的徒步旅游网络关注度的集聚性不强。(3)中国徒步旅游网络关注度时空分布的影响因素主要为人口数量、经济发展水平、教育水平、旅游资源、网络发达程度。

中国职业教育网络关注度的时空特征及影响因素

职业教育作为国民教育体系的关键一环,对培养高素质技术技能人才、推动经济高质量发展、建设教育强国具有不可替代的重要作用。运用空间自相关、变异系数、季节集中度指数、地理探测器等测算方法,分析基于百度指数2013—2023年中国职业教育网络关注度时空演变特征,并在此基础上识别影响因素,探究其影响机理,定量测量各因素的影响程度。研究发现:2013—2023年全国职业教育网络关注度呈稳定上升的趋势,月度波动表现出较大波动性,主要体现在3月份和5月份关注度最高,2月份关注度最低。职业教育网络关注度省域差异显著,东、中、西部呈现出“东高西减”的阶梯式递减趋势。地区生产总值、教育财政投入、移动互联网数与年末常住人口数是影响职业教育网络关注度的核心因素,教育发展水平是影响职业教育网络关注度的基本因素。