新冠疫情前后广州市旅游流时空特征变化研究.pdf
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1、 年 月第 卷 第 期 湖南师范大学自然科学学报 ,引用格式:王润源,张文康,程绍文 新冠疫情前后广州市旅游流时空特征变化研究 湖南师范大学自然科学学报,():,():新冠疫情前后广州市旅游流时空特征变化研究王润源,张文康,程绍文,(华中师范大学 城市与环境科学学院,中国 武汉 ;中国旅游研究院武汉分院,中国 武汉 ;东莞中学,中国 东莞 )摘要研究疫情前后城市旅游流时空特征变化,分析未来旅游发展的趋势可为疫情后城市旅游的恢复和未来发展规划提供建议。本文基于网络文本数据,运用社会网络分析法、地理集中指数等方法,深入探讨新冠疫情对广州市旅游流时空特征的影响。研究表明:疫情改变了游客的出行时间特征
2、,以往 月份的旅游高峰期旅游人次大幅下降,游客在旅游地的出行天数总体缩短,短期游成为更多人的选择。在疫情影响下,广州旅游流空间分布格局发生重构,城市中心区的集聚程度有所降低,旅游流的空间流动向南部近郊区偏移。疫情改变了广州旅游流网络的整体特征,其整体网络密度减小,区域不平衡现象有所缓解,但节点间的控制能力差异扩大;网络凝聚子群也发生分化重组,数量由疫情前的 个变为 个。疫情使沙面、陈家祠、永庆坊、石室圣心大教堂、黄埔军校旧址纪念馆等节点的角色地位和功能发生变化。关键词旅游流;时空特征;新冠疫情;广州中图分类号 文献标识码 文章编号 (),(,;,;,),收稿日期:基金项目:华中师范大学中央高校
3、基本科研业务费项目“旅游资源竞合评价”()通信作者:程绍文,博士,副教授,研究方向:旅游地理,:。,;在旅游业中,所谓“危机事件”是指能使游客对旅游地的信心出现动摇,并对旅游地正常运营产生影响的突发性事件 。由于旅游业的异常敏感性,危机事件对其影响十分显著,诸如经济危机、舆论危机、自然灾害、公共卫生事件、战争和冲突等对旅游业发展都有着极大威胁,而随着危机事件的不断冲击,旅游业的敏感性和脆弱性也进一步增强 。关于危机事件对旅游业的影响研究始于 世纪 年代,当时世界旅游业受到能源危机的严重冲击,年旅行研究协会开展主题为“旅行研究在危机年代中的贡献”的年度会议,学术界开始关注旅游危机研究 。国内相关
4、研究最早由林洪岱在其文章 中国旅游交通三思 中提及交通危机对国家旅游形象的破坏 。此后,相关研究不断深入,研究成果不断出现,国内外学者使用本底趋势线 、结构方程模型 、空间分析 及社会网络分析 等量化研究方法,围绕旅游危机评估 、旅游危机管理 、危机影响下的客源市场变化 、游客感知和旅游意愿 、旅游流变化 等开展了大量的研究。年底爆发的全球公共卫生危机事件 新冠疫情给全球旅游业带来严重打击,许多旅游地因为疫情防控而暂时关闭,旅游业发展一度停滞。与多数旅游危机事件不同的是,此次疫情波及范围广,持续时间长,毒株变异不断,给疫情防控带来严峻挑战。在可预期的一段时间内,旅游业都将面对新冠疫情的不断冲击
5、,越来越多的学者开始持续关注新冠疫情对区域旅游业发展的影响及其应对策略。当前,学者主要围绕疫情对旅游业所带来的影响评估 、疫后旅游业的危机管理与产业恢复 、游客风险感知 、游客旅游意愿和旅游需求变化 等方面进行探究,这些研究成果对于疫情后旅游业的复苏具有重要意义。在旅游地理学研究中,旅游流,即相似的旅游需求所产生的集体性空间移动现象 ,是重要的研究内容,危机事件的发生对游客的感知与行为有着显著影响,进而作用于旅游流的时空变化 。研究疫情冲击下区域旅游流的新变化和新格局,识别旅游市场新需求,从而针对性地调整旅游供给结构、优化资源调配,有助于提升游客旅游体验,促进目的地旅游业的恢复发展。目前,国内
6、外学者已经基于不同尺度分别研究新冠疫情对日本 、芬兰及爱沙尼亚 、宁夏 、湖北 、青岛 、重庆 等目的地旅游流空间特征及网络结构的影响,证实疫情使生态旅游、家庭旅游和本地旅游成为主流;同时疫情还导致目的地旅游流规模下降,新的旅游节点出现,旅游流网络结构、旅游流网络节点的聚集与扩散效应等均发生明显改变。经济和社会发展水平相对较高的城市是主要的旅游客源地和目的地,对疫后旅游业恢复发展意义重大;城市交通发达,人口众多,开放程度高,人流量大,疫情对区域旅游流影响更为复杂,因此有必要加强疫情对城市旅游地旅游流的影响变化研究。鉴于此,本文以广州市为例,基于旅游网站的游记文本为数据源,探究新冠疫情对广州市旅
7、游流时空特征的影响,以期为疫情后广州市旅游业的恢复与可持续发展提供有益参考,也为旅游危机事件对旅游流影响的理论研究进行补充。研究区域概况、数据来源与方法 研究区域概况广州是粤港澳大湾区的中心城市,同时也是国内重要的旅游城市,有广州塔、沙面、长隆旅游度假区等知名景点,旅游资源丰富,吸引着四面八方的游客来穗游玩,旅游经济发展迅猛。根据中国旅游研究院武汉分院发布的系列年度 中国旅游业发展报告 数据,在新冠疫情之前,广州连续十年是我国现实旅游竞争力水平居前列、旅游规模效益双高的城市。在 年,广州市过夜旅游接待量高达 万人次,比上年增长 ;旅游业总收入 亿元,增长 。到了 年,广州市接待过夜旅游人数增至
8、 万人次,旅游业总收入达到 亿元,旅游收入高居广东省第一及全国 个副省级城市之首,在广东全省占比接近 。然而,突如其来的新冠疫情给广州市旅游业发展带来巨大损失。在 年,广州全市湖南师范大学自然科学学报第 卷王润源等:新冠疫情前后广州市旅游流时空特征变化研究旅游人次和收入同比 年分别下降 和 。在疫情防控进入常态化后,广州市作为全国重要的交通枢纽,人员流动量大,感染病例不时出现,旅游发展压力极大。因此,选择广州作为研究案例地具有一定代表性,有助于探究在新冠疫情冲击下城市旅游流网络时空特征的变化过程。数据来源与处理根据国务院新闻办发布的 抗击新冠肺炎疫情的中国行动 白皮书 ,年 月 日,武汉市卫健
9、委在官网发布新冠疫情的情况通报并从当日起依法发布疫情信息,随后新冠疫情在全国蔓延,各地进入紧急状态;到 年 月 日后,疫情得到基本控制,全国疫情防控进入常态化。因此,结合全国的抗疫历程并考虑数据的可对比性,本研究以 年 月 日至 年 月 日的时间范围作为疫情前的研究时间段,以 年 月 日至 年 月 日的时间范围作为疫情后的研究时间段,对疫情发生前后广州市旅游者的时空行为数据进行比较分析。以马蜂窝网和去哪儿网上游客分享的游记作为数据源,通过八爪鱼采集器从这两大平台爬取游客在广州市旅游后分享的游记攻略以及相应的出行时间、出行天数,并对数据进行清洗和筛选,采用数据的标准如下:游记明确显示的出游时间和
10、游玩天数,且出行时间在本研究设定的时间范围内。游记内容出现至少有两个及以上的旅游节点信息,且能判断游玩顺序。剔除带有商业广告性质以及内容不完整、缺失严重的游记。最终筛选出有效游记 篇。在筛选之后获得游客在疫情前两年和疫情后两年的游记分别为 和 篇。在此基础上,依据游记中的行程日期、顺序确定旅游流流向,以此分析游客在广州的旅行轨迹。从游记中提取游客到访景区、旅游轨迹等相关数据,并统计各节点的客流量。其中对于低频率的旅游节点不纳入统计分析。对于存在包含关系的旅游节点进行合并,例如将长隆野生动物世界、长隆水上乐园和长隆飞鸟乐园在统计时归为长隆旅游度假区;广东省博物馆、广州图书馆和广州大剧院在统计时归
11、为花城广场;广州博物馆、五羊雕像和中山纪念碑在统计时归为越秀公园。此外,参考前人的相关研究 ,将珠江夜游项目也视为一个旅游节点。在统计完成后,借助百度地图坐标拾取系统定位各旅游节点的经纬度坐标,最终分别构建新冠疫情前、后广州市旅游流数据库。研究方法 社会网络分析法社会网络分析是一种研究社会关系结构的定量研究方法,该方法可以分析区域内各个旅游节点在网络结构中的角色、地位和功能,进而揭示区域旅游流的网络结构特征 。本研究采用社会网络分析方法,选取网络密度、节点中心性、结构洞和凝聚子群分析广州市旅游流网络的空间结构特征。()网络密度。网络密度可用于衡量网络中各节点间联系的紧密程度,取值范围通常为 ,
12、网络密度越大,表明区域旅游流网络各节点间的联系越紧密 。()节点中心性与结构洞。节点中心性是用来测量节点是否在旅游网络中处于中心地位,包括程度中心性、接近中心性和中介中心性 种形式,由于中介中心性与接近中心性测量结果存在部分重叠,但两者相比较中介中心性测量结果更加精确 。因此,研究选取程度中心性和中介中心性进行分析。其中,程度中心性分为外向和内向程度中心性。外向程度中心性高,表明从该节点流向其他节点的客流量大,起到扩散作用;内向程度中心性高,表明从其他节点流向该节点的客流越多,该节点起到集聚作用。中介中心性用于测量某一旅游节点对其他节点控制力大小,中介中心性越高,表明该节点对其他节点控制的能力
13、越强,在网络中的地位越重要 。结构洞表示节点旅游竞争力,通常采用效能、效率和限制度进行测度 。()凝聚子群。凝聚子群表示行动者间的子集合,用于解释群体内部的子结构,集合中的行动者之间具有相对较强的、直接的、紧密的、经常的或者积极的关系 。首先,基于疫情前后广州市 个高频旅游景点间的旅游流联系强度,得到 个 的旅游流矩阵,遵循“保留有效信息”和“可比性”原则,经过多次试验后确认选取 作为阈值,即两地之间旅游流联系强度大于等于 的赋值为 ,小于 则赋值为 ,运用 软件构建疫情前后广州旅游流的二值矩阵,从而对区域旅游流网络结构特征进行分析。地理集中指数地理集中指数多用于分析研究对象在空间上的集聚程度
14、。本研究采用地理集中指数分析疫情前后广州市旅游流空间分布的集中程度,其公式表示为 :第 期 ()槡,()式中,为广州旅游流空间分布的地理集中指数,为节点数量,为第 个旅游节点的客流量,为总的客流量。若 值越大,则集中程度越高,反之则越低。在本研究中,结合游记提取的数据对广州旅游流各节点客流量进行统计,采用 软件绘制研究时段广州市旅游流空间分布图,并基于各旅游节点的客流量计算广州市旅游流地理集中指数。研究发现 旅游流时间特征及变化 出行月份特征及变化分别统计疫情发生前后两个研究时段内相应月份的游客人次并计算占比,对疫情发生前后广州市旅游流月份特征进行分析比较。由图 可知,疫情前后广州旅游流的月份
15、特征存在显著差异,疫情前游客出行最高峰时段是 月。月是我国一年中最为寒冷的时期,也正值春节假期,而地处亚热带季风气候区的广州冬季气温相较于全国大多数地区更为温暖,吸引了众多游客来此避寒度假和旅游休闲。月因国庆黄金周的存在也成为广州市旅游的次高峰。在疫情爆发之后,考虑到严峻的防疫形势以及春节假期人口大范围的流动,许多地区倡导“非必要不出省”,“就地过年”,导致 、月来穗游客量出现“低谷”,直到 月和 月才出现明显回升,旅游人次显著增长,而 月份依旧是广州市旅游比较高峰的时间段。出行天数特征及变化分别统计疫情发生前后两个研究时段内不同出行天数的游客人次并计算占比,对疫情发生前后广州市旅游流出行天数
16、特征进行分析比较。由图 可知,疫情对游客的广州出游天数有明显影响。疫情前,游客在广州的停留时间整体偏长,有 的游客在广州的旅游停留时间在 天及以上,的游客在广州的停留时间为 天,一日游游客的占比最小,仅为 。受疫情影响,来穗游客的停留天数整体下降,日以上游玩人次的比重均出现一定幅度的下降,而一日游游客比重有明显增长,其占比达到 ,说明在疫情后短时出游更受游客青睐。图 广州市旅游流月度特征 图 广州市旅游流出行天数特征 旅游流空间分布及联系强度特征及变化 空间分布及地理集中指数特征及变化从广州市旅游流空间分布图(图 )可知,广州旅游流节点的空间分布在疫情前后均呈明显的集聚态势,游客游玩选择频次高
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