基于网络团购的虚拟旅游流空间差异及动力机制研究

发布时间：2020-02-02 00:20

【摘要】：以旅游产品网络团购为研究视角,以中国26个旅游地旅游产品网络团购虚拟旅游流为研究数据,通过空间分析方法,研究虚拟旅游流的空间分布差异及形成动力机制。网络团购虚拟旅游流整体上表现出微弱离散分布特征,局部表现出一定的聚集性,总的来说虚拟客流集中于南方沿海与中部旅游资源丰富省域,中偏西部、华北及东北地区团购虚拟旅游流量较小;团购虚拟旅游流的空间分布是内外部驱动力及环境驱动力共同作用的结果,其中外部驱动力包括产品团购价格、产品类型、网络营销空间结构3个主要动力因素,相关分析表明团购价格是最主要的外部驱动因素,其次为产品类型,最后为网络营销空间结构;以团购虚拟旅游流为研究视角具有一定的新颖性,弥补了旅游流在虚拟空间研究薄弱的缺陷。虚拟旅游流流向能够在一定程度上反映现实旅游流,甚至导引现实旅游流,虚拟旅游流的研究为景区人流管理、景区容量管理提供预知警告。
【图文】：

局部空间自相关指数结合Moran散点图或散点地图等形式，可以将局部差异的空间结构可视化，研究其空间分布规律［18－19］。由标准化值Xi=(xi－x)/s与空间滞后向量WX=∑nj=1，j≠iWijXj的相关关系绘制Moran散点图(图1)，据此可分析虚拟旅游流空间分布差异(图2)。图1虚拟旅游流局部空间自相关Moran散点图Fig．1LocalspatialautocorrelationMoranscattermapofvirtualtouristflows图2虚拟旅游流空间分布差异Fig．2Spatialdifferenceofvirtualtouristflows图1显示，位于HH，HL区的旅游地数量一直少于位于LL，LH区旅游地数量，表明总体上网络虚拟旅游客流仍集中在34．62%的省份。位于HH，LL区的旅游地数量与位于LH，HL区的旅游地数量相等，表明旅游地之间虚拟旅游流存在一定的空间差异，具有极化特性，同时部分旅游地之间虚拟旅游流具有集聚特性。旅游地之间虚拟旅游流存在空间差异说明网络旅游团购产品跨区域产品较少，高客流区域并没有带来周边区域的高客流，低客流区域包围的高客流区域也没有受到低客流的影响，客流仅仅局限在本区域，跨区域流动较少。图2反映了旅游产品团购虚拟旅游流空间分布特征，HH区域包括海南、福州、广西、广东的旅游地;LL区域包括四川、黑龙江、河北、安徽、山西、辽宁、河南、吉林、山东的旅游地;HL区域包括天津、浙江、贵州、陕西、湖北的旅游地;LH区域包括甘肃、重庆、北京、云南、上海、湖南、江西、江苏的旅游地。HH区域旅游地团购虚拟客流值及周边临近旅游地虚拟客流值均较高，客流空间差异不大，客流具有集聚特性;LL区域旅游地旅游团购虚拟客流值及周边旅游地虚拟客流值均较低，客流空间差异不大，旅游地客流也具有集聚特性，即旅游地虚拟客流都较少;HL区域旅游

局部空间自相关指数结合Moran散点图或散点地图等形式，可以将局部差异的空间结构可视化，研究其空间分布规律［18－19］。由标准化值Xi=(xi－x)/s与空间滞后向量WX=∑nj=1，j≠iWijXj的相关关系绘制Moran散点图(图1)，据此可分析虚拟旅游流空间分布差异(图2)。图1虚拟旅游流局部空间自相关Moran散点图Fig．1LocalspatialautocorrelationMoranscattermapofvirtualtouristflows图2虚拟旅游流空间分布差异Fig．2Spatialdifferenceofvirtualtouristflows图1显示，位于HH，HL区的旅游地数量一直少于位于LL，LH区旅游地数量，表明总体上网络虚拟旅游客流仍集中在34．62%的省份。位于HH，LL区的旅游地数量与位于LH，HL区的旅游地数量相等，，表明旅游地之间虚拟旅游流存在一定的空间差异，具有极化特性，同时部分旅游地之间虚拟旅游流具有集聚特性。旅游地之间虚拟旅游流存在空间差异说明网络旅游团购产品跨区域产品较少，高客流区域并没有带来周边区域的高客流，低客流区域包围的高客流区域也没有受到低客流的影响，客流仅仅局限在本区域，跨区域流动较少。图2反映了旅游产品团购虚拟旅游流空间分布特征，HH区域包括海南、福州、广西、广东的旅游地;LL区域包括四川、黑龙江、河北、安徽、山西、辽宁、河南、吉林、山东的旅游地;HL区域包括天津、浙江、贵州、陕西、湖北的旅游地;LH区域包括甘肃、重庆、北京、云南、上海、湖南、江西、江苏的旅游地。HH区域旅游地团购虚拟客流值及周边临近旅游地虚拟客流值均较高，客流空间差异不大，客流具有集聚特性;LL区域旅游地旅游团购虚拟客流值及周边旅游地虚拟客流值均较低，客流空间差异不大，旅游地客流也具有集聚特性，即旅游地虚拟客流都较少;HL区域旅游

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本文编号：2575538