旅游安全网关注度的区域差异研究--基于中国31个省市旅游安全的百度指数_百度指数论文

旅游安全网络关注度区域差异研究——基于中国31个省市区旅游安全的百度指数，本文主要内容关键词为：省市区论文,旅游论文,中国论文,差异论文,区域论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。

      文章编号：1003-2398(2014)06-0154-07

      1 引言

      随着社会经济发展、科技进步、互联网普及，网络作为重要的信息传播渠道在各领域广泛应用。网络给广大民众带来了极大的便利，也为旅游业的利益相关者带来诸多益处。旅游管理部门依托网络发布信息、宣传目的地形象，旅游经营者通过网络进行营销推广与在线交易，旅游者借助网络获取决策所需信息和交易支付。网络对旅游业的影响深远，是重要的技术支撑。网络信息对旅游的影响研究已引起了学者的关注，其相关研究主要表现在：一是网络信息对客流的导引作用，如Andrew P D和Yingmiao Y从西方旅游者的角度分析了以台湾为旅游目的地的36个知名旅游网站的内容，指出了信息流为旅游者提供导引时的潜力[1]；路紫等对旅游网站访问者行为的时间分布及其对旅游流的导引过程、强度和机理进行了一系列研究[2-4]；李君轶、马耀峰等研究发现旅游网络信息场是影响旅游流流动的重要因素之一，也是推动旅游流流动的重要力量[5]；杨敏、马耀峰等对网络信息与入境旅游流之间的耦合关系进行了分析[6]。二是网络信息对旅游决策的影响研究，如Lexhagen M研究了旅游开发者和旅行代理商通过旅游网站信息流为旅游者提供服务促进购买的重要性[7]；Skadberg等发现良好的在线旅游经历能直接和间接地改变使用者对旅游目的地的态度和行为，激发一定的现实到访意愿[8]；涂玮、金丽娇研究发现大学生对旅游网络信息的态度、网络信息的获取途径、旅游网络信息的关注度有非常显著的特征[9]。三是分析网络信息对游客满意度的影响，如Bing P和Daniel R研究认为互联网能够提供多样性的信息，并且获取过程相对便捷[10]；耿铭泽、胡涛调查分析网络旅游信息对海南游客满意度影响，发现无论旅游者对此次旅游满意与否，使用网络信息的概率都很大[11]。由此可见，网络信息对旅游的影响研究涉及到诸多方面，需要不断深入探索。

      网络在旅游安全中的应用也十分广泛。旅游管理者和经营者借助网络渠道发布旅游安全信息，实现了旅游安全管理的信息化和网络化。旅游者通过网络获取旅游安全信息，了解旅游安全状况，为旅游决策提供参考。旅游安全的网络信息主要包括三类：一是旅游管理部门发布的各种有关旅游安全工作的通知、事故通报、安全生产信息；二是有关旅游安全生产的规章制度、突发事件应急预案以及旅游安全动态信息；三是旅游企业在落实旅游安全指令过程中的反馈信息和执行情况。旅游安全网络关注度是指旅游者对旅游安全信息关注的指数，反映了旅游者对旅游安全信息的网络关注情况，折射出旅游者对旅游安全的重视程度。各地区旅游安全网络关注度是指基于IP地址的互联网用户所在地的用户(居民)或潜在旅游者对旅游安全问题的关注指数，其关注指数的大小反映的是“该地区”用户(居民)或潜在旅游者对旅游安全问题的关注情况。旅游安全网络关注情况是值得研究的问题，反映出游客的旅游安全意识，也关系到旅游安全信息发布的效果。

      “百度指数(Baidu Index)①”的用户关注度②，通过以关键词搜索用户关注数值，为研究网络关注度情况提供了有力帮助。虽然百度指数产生的相关数据可能因为检索采样问题、近似算法问题而无法达到非常精确，但可以肯定的是百度指数中得出的走势、趋向性结果还是有其科学根据的[12]。因此，百度指数作为一个数据获取的重要工具和途径，对分析和研究相关领域的问题提供了帮助。目前，学者们使用百度指数进行旅游相关研究主要表现在两方面，一是研究网络关注度与客流量的影响，如龙茂兴，孙根年等依托百度指数，对四川省旅游网络关注度与客流量的时空动态进行了比较分析[13]；李山首次使用百度指数提供的“用户关注度”功能，分析中国第一批66个5A级景区的网络空间关注度的时间分布及其前兆效应[14]；马丽君，孙根年等收集中国30个热点旅游城市客流量及游客网络关注度数据，分析影响客流量及网络关注度时空变化的主要因素及其边际效应，构建了国内游客量与游客网络关注度的时空相关模型[15]。二是旅游景区或重大节事的网络关注度的时空特征，如冯娜，李君轶等基于因特网百度搜索的用户关注度指数对重大事件旅游客流前兆效应进行了研究[16]；林志慧，马耀峰等获取景区网络空间关注度数据，对旅游景区网络关注度时空分布特征进行分析[17]。此外，百度指数使用范围不断得到拓展，在区域经济等领域也得到应用。熊丽芳，甄峰等人，使用百度指数对长三角核心区城市网络特征进行了研究[18]。百度指数为旅游安全网络关注度研究提供了数据来源，解决了旅游安全研究数据缺乏的“瓶颈”问题。本研究通过搜索旅游安全网络关注度指数，分析我国旅游安全网络关注度区域差异特征，为旅游安全管理提供理论依据。

      2 研究方法与数据来源

      2.1 研究方法

      由于各地区的互联网上网人数、互联网的普及率、经济发展和旅游安全的重视程度等存在差异，各地居民通过网络关注旅游安全信息的情况是否存在区域空间差异？本研究通过百度指数，搜集我国各省、自治区和直辖市共31个地区旅游安全用户关注度指数数据，采用区域空间差异测算方法，分析我国31个地区以省际为单元和东、中、西部三大区域内及区域间的旅游安全网络关注度差异特征，并探索以省际为单元和东、中、西部三大区域内及区域间的旅游安全网络关注度差异，对全国旅游安全网络关注度的区域差异的贡献情况。

      测度旅游区域空间差异的方法较多，如泰尔(Theil)指数、基尼系数、变差系数、赫芬达尔系数等，本研究选用泰尔指数分析旅游安全网络关注度的区域差异。泰尔指数又称锡尔熵，最早由Theil和Henri于1967年提出，是衡量区域发展差异的重要指标。泰尔指数越大，表示区域差异越大[19]。泰尔指数在区域旅游经济发展差异演变[20]、旅游收入时空差异变化[21]等方面应用较为广泛且成熟。本研究选用泰尔指数主要是因为旅游安全网络关注度与互联网上网人数存在相关关系，通过二者比较可以发现我国旅游安全网络关注度的区域差异，同时该指数可以将我国旅游安全网络关注度按区域结构进行多层次分解，即可以将我国旅游安全网络关注度区域差异分解成区域之间差异、区域内部以及省际总体差异。我国旅游安全网络关注度区域差异可以具体分解成：

      

      (2)区域间旅游安全网络关注度差异泰尔指数

：

      

      式中：

和

分别为区域i旅游安全网络关注度指数和互联网上网人数，S和N分别为全国旅游安全网络关注度指数和互联网上网人数。

      (3)省际为单元的旅游安全网络关注度差异泰尔指数

：

      

      式中：

和

分别为区域i内省区j的旅游安全网络关注度指数和互联网上网人数，S和N分别为全国旅游安全网络关注度指数和互联网上网人数。

      由于泰尔指数具有可进行多层次分解特性，本研究为了进一步分析我国旅游安全网络关注度的区域差异的原因，将泰尔指数分解成区域内差异和区域间差异两部分，并计算区域内差异和区域间差异对我国旅游安全网络关注度的总体差异的贡献率。具体的测算公式有：

      区域i内部旅游安全网络关注度差异对我国旅游安全网络关注度差异形成的贡献率=

      三大区域内旅游安全网络关注度差异对我国旅游安全网络关注度差异形成的贡献率=

      三大区域间旅游安全网络关注度对我国旅游安全网络关注度差异形成的贡献率=

      2.2 数据来源

      本研究以“旅游安全”作为关键词，在百度指数上全面搜集我国各省、自治区和直辖市的旅游安全用户关注度指数。检索发现，可以获取自2009年起我国旅游安全网络关注度较为完整的数据(检索时间为2013年9月20日)，为此，选取2009年1月至2012年12月“旅游安全”用户关注度指数，并以此作为旅游安全网络关注度指数，同时将我国31个省、自治区、直辖市的数据按年和地区进行统计，获得我国区域旅游安全网络关注度的一手数据，为分析我国旅游安全网络关注度的区域差异特征提供数据支撑。本研究使用的互联网上网人数数据来源于中华人民共和国国家统计局官方网站公布的《中国统计年鉴》和中国互联网络信息中心发布的《中国互联网络发展状况统计报告》，获取2009-2012年统计数据。

      经过检索统计发现，我国31个省、自治区、直辖市的旅游安全网络关注的性别比例、年龄分布、职业分布、学历分布等人群属性特征，其中性别比例中，有62.87%的男性和37.13%的女性网络用户关注旅游安全；在年龄分布中，30—39岁最多、20—29岁次之、40—49岁居第三位、再次是10—19岁、50—59岁；在职业分布中，依次为教育/学生、旅游/交通、IT、政府/公共服务、传媒/娱乐、电信/网络、能源/采矿、农林/化工、金融/房产、建筑；在学历分布中，依次为本科及以上、大专、高中、初中、小学。

      3 旅游安全网络关注度区域差异特征分析

      3.1 旅游安全网络关注度总体状况

      从2009-2012年来看，我国网络用户和潜在的旅游者对网络上的旅游安全信息越来越关注，总体呈现出平稳增长的态势，但相比不断增长的互联网上网人数稍有波动(如图1)。

      

      图1 互联网上网人数与旅游安全网络关注度变化

      Fig.1 The Changes of Internet Access Numbers and the Network Attention of Tourism Security

      从2009年起，我国旅游安全网络关注度指数已超过1亿，2009年至2011年呈平缓上升，2012年下滑，出现起伏状态，降到1.517亿。我国互联网用户的上网人数一直呈平稳增长态势，2012年达到5.64亿人次。相比来看，我国旅游安全网络关注度相比全国互联网上网人数规模还较小，2009-2012年比重分别为29.76%、28.82%、31.82%和26.9%，说明各地区网络用户或居民(潜在旅游者)中通过网络关注旅游安全信息的人数还不多，网络用户或居民(潜在旅游者)对网络旅游安全信息关注度不高，但是随着网络化的普及、信息化的加速发展，可以预测出未来我国旅游安全网络关注度会越来越多。网络作为现代信息传播的重要媒介，具有传播速度快、波及面广等特征，网络用户或居民(潜在旅游者)通过网络检索和关注旅游安全信息将会越来越便利，为出游决策提供了帮助。

      3.2 旅游安全网络关注度区域差异

      除了从总体统计数据来看，我国旅游安全网络关注度呈现出增长态势以外，通过泰尔指数公式计算，分析发现我国旅游安全网络关注度还存在区域差异，而且差异特征明显。

      使用以省际为单元的旅游安全网络关注度差异泰尔指数公式计算，从表1可以看出，2009-2012年省际间的差异明显，泰尔指数从2009年的0.3058下降到2012年0.2754，总体呈现下降趋势，说明各地区网络用户或居民(潜在旅游者)对旅游安全网络信息越来越关注，差异在缩小。

      

      使用区域间泰尔指数衡量我国三大区域之间旅游安全网络关注度差异，从表1发现整体态势与省际间一致，总体呈下降趋势，出现“降—升—降”的特征。2009年区域间的泰尔指数为0.0507，2012年达到0.0264，表明区域间的网络用户或居民(潜在旅游者)网络旅游安全信息的关注度一直存在差异，但差异在缩小。区域内部的泰尔指数也反映出类似的趋势，差异也越来越小，2012年泰尔指数达到0.1478，明显低于前3年，但2009-2012年态势逐步下滑。

      使用区域内旅游安全网络关注度差异泰尔指数计算公式，得出东—中—西三大区域内部泰尔指数，东部地区泰尔指数略微波动，幅度在0.04—0.1之间；中部地区的泰尔指数整体稳定，2011年起伏较大，是2009-2012年中的最小值，达到0.0068；西部地区一直平稳下滑，2012年跌到最低，泰尔指数达到最大值0.0174。总体来看，东—中—西三大区域内部差异也是较明显，西部地区旅游安全网络关注度差异大于中部、东部地区。深入分析发现，四川、陕西、云南等地旅游安全关注度远远高于新疆、西藏、甘肃、青海，最大可达到4倍以上，这是导致西部地区旅游安全网络关注度差异的重要原因。

      3.3 旅游安全网络关注度区域差异形成的结构分解

      为进一步分析省际间的旅游安全网络关注度差异最大的原因，本研究使用了区域内各地区、三大区域内、三大区域间旅游安全网络关注度对我国旅游安全网络关注度差异形成的贡献率测算公式，对旅游安全网络关注度区域差异形成的原因进行了分解(表2)。

      从表2不难看出，以省际为单元的旅游安全网络关注度的差异主要是由区域间的旅游安全网络关注度差异造成的。区域间的旅游安全网络关注度差异对以省际为单元的旅游安全网络关注度的贡献率有些年份还是比较显著，如2009年贡献率达到16.59%，2011年贡献率达到15.58%。4年间呈现略微波动，2010年和2012年贡献率较小。区域间的旅游安全网络关注度差异具体体现在三大区域的关注度分布不均匀，东部地区的关注度远远高于中、西部地区。

      区域内的旅游安全网络关注度对以省际为单元的旅游安全网络关注度的贡献率很小，2009-2011年基本都在3%左右，2011年最高，达到3.2%。2012年区域内旅游安全网络关注度差异最大的贡献率在于东部地区的贡献率较高，2011年东部地区旅游安全网络关注度达到最高，为2.86%，是导致区域内差异的主要原因。西部地区内部旅游安全网络关注度差异对区域内旅游安全网络关注度的贡献率较低，在0.1%—0.9%之间。而中部地区内部旅游安全网络关注度差异对区域内旅游安全网络关注度差异的贡献率最低，2009-2012年均低于1%，几乎没有贡献，表明中部地区旅游安全网络关注度较为均衡，地区之间的差异不大，未对区域内差异产生影响。

      

      4 旅游安全网络关注度区域规模位序变化

      为了更清晰地对比我国三大区域间旅游安全网络关注度的差异，本研究使用以省际为单元的旅游安全网络关注度的规模位序变化来进行分析。图2反映了2009-2012年我国各省、自治区、直辖市旅游安全网络关注度的规模位序变化，通过4年的演变，可以明显发现东部地区旅游安全网络关注度指数一直较高，且越来越趋向于东部地区。2009年旅游安全网络关注度的规模位序排在前十位的省份中，其中除山西、河南、安徽3省外，东部地区省份占7位，分别是广东、浙江、北京、山东、福建、江苏、上海；2010年除河南、四川外，东部地区占8位；2011年前十位中，除河南、湖北外，其余8位均是处东部地区的省份；2012年除河南、四川、山西外，其余也均为东部地区的省份。西部地区的省份规模位序明显低于中部、东部地区，说明东部地区网络用户或居民(潜在旅游者)对旅游安全信息比较关注。同时还可以发现，2009-2012年中，广东、浙江、山东、北京的旅游安全网络关注度一直居于前4位，较为显著，表明上述4个地区网络用户或居民(潜在旅游者)的旅游安全信息关注度较高。

      除了区域间的旅游安全网络关注度的差异对总体差异的贡献率较高以外，区域内旅游安全的网络关注度差异也不容忽视。通过百度指数数据检索发现，区域内各省、自治区、直辖市内部的旅游安全网络关注度也存在明显差异，各省、自治区、直辖市内部的旅游安全关注度较为集中，从表3不难看出，各地区的旅游安全关注度较为集中在某些城市，本研究搜集2009-2012年4年间，全国各省、旅游安全网络关注度前三位城市(因部分地区情况特殊，仅一、两位城市)，各地区的前三位城市较为稳定，且基本维持在前三位，如福建省的泉州、福州、厦门，广东省的广州、深圳、佛山，等等。

      

      图2 2009-2012年旅游安全网络关注度的规模位序变化

      Fig.2 The Rank Changes of Regional Disparity in the Network Attention of Tourism Security in 2009-2012

      5 旅游安全网络关注信息内容的区域差异

      从上述分析可以看出我国旅游安全网络关注度的区域差异特征，但深入研究发现旅游安全网络关注的信息内容也存在区域差异。本研究通过检索2011-2012年1至12月百度指数中“旅游安全”的“新闻头条”，并统计收集各地区对“新闻头条”的网络关注指数数据，以分析旅游安全网络关注信息内容的区域差异特征。

      百度指数中2011年和2012年旅游安全的“新闻头条”涉及的信息内容较多，既有旅游安全大检查和旅游安全管理的举措，也有“五一”等节假日旅游安全注意事项信息；既包括旅游交通安全事故信息，也涵盖赴菲律宾、马尔代夫等地旅游安全警示信息。如2011年2月24日，三亚旅游安全管理列入常态化管理；2011年4月29日，三亚西安成五一出游热点，旅游安全关注度提升；2012年4月23日，上海旅游大巴撞车事故再度引发“旅游安全”关注；2012年2月8日，国家旅游局关于赴马尔代夫的旅游安全提示，等等。总体上可概括为旅游安全治理信息、假日旅游安全信息、旅游安全警示信息和旅游安全事故信息四大类旅游安全信息。经检索、统计分析发现，各地区对四类旅游安全信息的关注度存在差异(如表4所示)。

      从表4不难发现，旅游安全网络关注信息内容的区域差异特征主要有：一是整体上可以看出，2011-2012年全国和三大区域的旅游安全治理信息的网络关注度较高，所占比重最大，高于假日旅游安全信息、旅游安全警示信息，以及旅游安全事故信息。2011年均超过60%，2012年也在50%左右。二是中部地区对旅游安全治理信息的网络关注度明显高于东部和西部地区。中部地区2011年旅游安全治理信息的网络关注度占63.6%，2012年占50.5%，两年均高于东部和西部地区。三是2011年和2012年东、中、西部三大区域假日旅游安全信息网络关注度所占比例较接近，但2012年略高于2011年。2011年和2012年旅游安全事故信息的网络关注度东部地区所占比重与全国的比重接近，而中部地区所占比重稍低于全国的比重。

      6 研究结论

      旅游安全网络关注度是旅游安全关注度的一个重要指标，也是旅游安全意识水平的一个重要反映。本研究基于2009-2012年全国31个省、自治区、直辖市的旅游安全网络关注度的百度指数，采用泰尔指数测算方法，对全国旅游安全网络关注度的区域差异特征进行了分析，主要结论有：

      

      

      (1)从2009-2012年来看，我国旅游安全网络信息越来越受关注，总体呈现出波动性发展的态势，但与平稳增长的互联网上网人数相比规模还较小，2009-2012年旅游安全网络关注度占互联网上网人数的比重分别为29.76%、28.82%、31.82%和26.90%。

      (2)使用泰尔指数公式计算，以省际为单元的旅游安全网络关注度的总体呈现下降趋势，泰尔指数从2009年的0.3058下降到2012年0.2754；区域内旅游安全网络关注度差异也越来越缩小，2009-2012年呈逐步下滑态势；东—中—西三大区域内部泰尔指数来看，内部差异也是较明显，东部地区泰尔指数略微波动，中部地区的泰尔指数整体稳定，西部地区一直平稳下滑。

      (3)对旅游安全网络关注度区域差异形成的原因进行了分解，发现旅游安全网络关注度的省际差异主要是由区域间的旅游安全网络关注度差异造成，区域内的旅游安全网络关注度差异对旅游安全网络关注度省际差异的贡献率很小。

      (4)使用以省际为单元的旅游安全网络关注度的规模位序变化进行对比分析，通过4年的演变，我国三大区域间旅游安全网络关注度的差异特征显著，西部地区的省份规模位序明显低于中部、东部地区，东部地区旅游安全网络关注度指数一直较高，且越来越趋向于东部地区，说明东部地区网络用户和居民(潜在旅游者)较多关注旅游安全信息。

      (5)旅游安全网络关注信息内容的区域差异特征主要有：整体上，2011-2012年全国和三大区域的旅游安全治理信息的网络关注度较高，所占比重最大；中部地区对旅游安全治理信息的网络关注度明显高于东部和西部地区；2011年和2012年东、中、西部三大区域假日旅游安全信息网络关注度所占比例较接近。

      致谢：感谢匿名审稿专家提出的宝贵意见和建议！感谢南京师范大学博士生纪小美同学在本文图件修改中给予的帮助！

      ①http://baike.baidu.com/view/1235.htm，百度指数是全球最大的中文搜索引擎“百度(baidu.com)”公司推出的一款基于互联网数据搜索分析的在线应用软件，它是为网络以百度网页搜索和百度新闻搜索为基础的免费海量数据分析服务，计算出每个关键词的“用户关注度”和“媒体关注度”的数值，用以形象反映不同关键词在过去一段时间里的“用户关注度”和“媒体关注度”及每天的变化趋势，用来发现、共享和挖掘互联网上最有价值的信息和资讯，直接、客观地反映社会热点、网民的兴趣和需求。

      ②http://baike.baidu.com/view/3104540.htm，“用户关注度”以数千万网民在百度的搜索量为数据基础，以关键词为统计对象，科学分析并计算出各个关键词在百度网页搜索中搜索频次的加权和，并以曲线图的形式展现。

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