俞倩文，卢松

(上海师范大学 a.旅游学院 b.环境与地理科学学院，上海 200234)

0 引言

古村落又称传统村落，是指村落形成较早,拥有较丰富的传统资源,具有一定历史、文化、科学、艺术、社会、经济价值,应予以保护的村落[1]。研究主要关注古村落概念辨析和遗产价值的分析[2]、保护及开发[3]以及景观规划[4]等方面。中国古村落数量多、分布广、特色鲜明，作为乡村的基本单元和农民生产生活的主要场所，古村落不仅能让人感受到乡村传统的田园风光，其独特的地域文化、建筑格局吸引了越来越多的游客，目前旅游发展十分强劲，研究也较丰富，主要集中在古村落旅游的开发与保护、社区参与以及旅游的影响等方面。早期研究关注客源市场的特征，如古村落旅游客流的时间分布[5]；其后注意到游客行为方面，相关研究主要以消费者行为理论为基础，探究游客的行为特征，为古村落旅游的开发管理与营销提供参考[6]。此外，古村落旅游营销的研究还涉及分析古村落的旅游目的地形象[7]、比较皖南古村落的品牌个性[8]、利用照片分析法解读皖南古村落游客的关注重点及诉求[9]，为当地的旅游营销提供针对性的建议。总体来说，目前古村落旅游营销的研究还不够深入，实证研究相对较少且营销建议的针对性相对不足。

凭借其受众广、更新快的特点，互联网已成为信息传播和获取的重要平台。旅游网络关注度是指用户对旅游相关信息的实时搜索指数，它不仅能够反映游客对旅游地或旅游信息的关注程度[10]，还能体现游客的旅游需求及出游意向，是衡量地区旅游营销效果的重要手段[10]。当前旅游网络关注度已受到许多学者的关注，国外最早能追溯到2008年，Wolk利用谷歌趋势对欧洲旅游者的信息需求进行比较[11]。相关研究主要包括：(1)预测旅游需求。Xiao结合E-D模型与谷歌趋势，准确地预测旅游交通需求，这有助于合理分配资源，避免旅游拥堵[12]。(2)分析官方旅游统计与谷歌趋势之间的关系。Dinis等人发现外国游客的实际住宿夜数与谷歌指数密切相关，因而谷歌趋势能够反映潜在游客住宿选择意图[13]。(3)评估事件对旅游需求的影响。Rossello等利用谷歌趋势研究发现天气条件会显著影响马略卡岛的短期旅游市场需求[14]。国外研究主要是结合谷歌趋势与模型，探究游客对旅游目的地的偏好并预测旅游需求和旅游行为。纵观国内的研究，学者们通常借助百度指数获取数据，研究主要包括：(1)研究旅游地网络关注度的时空分布特征以及影响因素，案例地的选择主要包含国内知名旅游景区以及热门旅游城市，也有比较同类型景区[15]或不同客户端之间的异同[16]。(2)研究旅游地网络关注度与旅游客流量之间的关系。孙烨等分析了网络关注度与三清山实际客流量之间的关系，并比较了PC端和移动端对游客量的预测效果[17]；方叶林发现国家重点风景名胜区网络关注度与现实游客量之间存在“错位”现象，并研究了错位的特征及原因[18]。(3)研究不同类型旅游活动的网络关注度，如红色旅游、邮轮旅游等，并对热点话题如旅游安全、旅游舆情的网络关注度特征及其影响因素进行研究，此外还关注重大事件如杭州G20峰会、“爸爸去哪儿”综艺节目等对旅游地网络关注度的影响。

图 1 2012—2019年宏村网络关注度 Figure 1 Network attention of Hongcun from 2012 to 2019

总体上看，旅游网络关注度的研究较多，方法以描述性统计分析为主，时间选择跨度较小，缺乏长时间尺度的古村落旅游网络关注度研究。古村落旅游网络关注度不仅能反映不同时间段全国各地对古村落的关注和偏好情况，还能反映古村落在不同地区的知名度和影响力。因而本研究从网络关注度角度出发，以宏村为例，从百度指数平台获取 2012—2019年宏村网络关注度数据，探究其时空分布特征及影响因素，有助于把握古村落旅游市场的现状和未来发展趋势，为游客的出游和当地的营销推广工作提供有益参考。

1 研究设计

1.1 案例地选取

皖南古村落是由具有较高历史文化和艺术价值的徽派建筑群所构成的村落，是人类重要的遗产。宏村目前保存明清古建筑约130多幢，村落布局规整巧妙，有“中国画里的乡村”的美称。2000年，西递和宏村被列入世界文化遗产名录，作为《卧虎藏龙》的取景地，知名度大大提升，吸引了不少海内外游客前来参观。2012年大型实景剧《宏村·阿菊》的上演，也给宏村带来新的活力。2019年宏村的游客访问量共计275.9万人次，门票收入达1.59亿元，30多年来宏村旅游发展迅速，接待外国游客超70万人次。因此，将宏村作为古村落旅游地的代表，研究古村落旅游网络关注度具有典型性和代表性。

1.2 数据来源

百度指数是网民行为数据分析的重要工具，不仅能反映用户关注度的动态变化情况，还能展现用户的搜索需求[10]。因其数据获取的便利性，近年来百度指数被广泛地应用于各种学科领域。自2012年《宏村·阿菊》的推出，宏村“景区+地产+演艺”的旅游综合业态基本成型，其影响力不断扩大，不仅提升了宏村当地的文化氛围，也吸引了更多的游客。为衡量2012年后宏村旅游发展态势，把握游客的关注点和偏好，本研究以“宏村”为关键词，获取百度指数平台上2012年1月1日—2019年12月31日全国34个省级行政区的宏村网络关注度数据，分析宏村网络关注度的时空分布特征和影响因素。

1.3 研究方法

本研究以中国34个省、市、自治区(包括香港、澳门和台湾)的宏村网络关注度为研究对象，参考区域经济差异分析方法，选取季节性集中指数、地理集中指数、赫芬达尔指数、变差系数和首位度为指标，对2012—2019年宏村网络关注度的时空分布特征进行分析。

1.3.1 季节性集中指数

季节性集中指数(R)[19]是衡量研究对象在时间上分布集中程度的指标，计算公式：

(1)

式(1)中：Xi表示宏村第i月与全年网络关注度的比值；R越大，表示其网络关注度的季节性差异越大，R越接近于0，季节性差异越小。

1.3.2 地理集中指数

地理集中指数(G)[19]是衡量研究对象在地理区域上分布集中程度的指标，计算公式：

(2)

式(2)中：Pi表示第i省的宏村网络关注度；P表示34个省级行政区对宏村网络关注度的总和；G的取值范围是[0,100]，G越接近于0，表示网络关注度的空间分布越分散，G越接近100，表示网络关注度的空间分布越集中。

1.3.3 赫芬达尔系数

赫芬达尔系数(H)[20]是反映区域经济规模集聚程度的指标，计算公式：

(3)

式(3)中：Pi是第i月占全年网络关注度的比率；H的取值范围是[0,1]，H趋于1，表示网络关注度的空间分布越集中，H趋于0，表示空间分布越分散。

1.3.4 变差系数

变差系数(CV)[20]是衡量多个区域经济规模之间的差异程度的指标，计算公式：

(4)

式(4)中：xi表示各地区的宏村网络关注度；CV值越小，表示宏村网络关注度空间差异越小，CV值越大，表示宏村网络关注度空间差异越显著。

1.3.5 首位度

首位度指数(P)[20]是衡量区域经济规模集中程度的指标，计算公式：

(5)

式(5)中：P1和P2代表规模为第一和第二的地区网络关注度；P<2表示网络关注度分布比较均衡；P>2表示网络关注度分布比较集中，空间分布不均衡。

2 宏村网络关注度时空分布特征

2.1 时间分布特征

2.1.1 年度差异

宏村2012—2019年的宏村网络关注度如图1所示，总体上呈“N”字型，2012—2016年，宏村网络关注度急速增长，2017—2018年有所下降。查阅资料发现，属于山岳型景区的黄山也存在相似的问题，这是由于黄山市的旅游开发较早，知名度较高，旅游发展到一定阶段后因其容量的限制，旅游增速放缓；此外，新媒体营销的缺乏也使得游客逐渐减少，网络关注度逐渐降低。2019年宏村旅游网络关注度急速增长，原因在于2018年12月杭黄高铁的开通，进一步提高了黄山市的交通可达性，杭黄高铁沿线联通了7个5A级景区,50多个4A级景区,黄杭区域旅游集聚效应增加了游客出游意愿[21]，影响了宏村网络关注度。

图 2 2012—2019年宏村网络关注度月变化Figure 2 Monthly distribution of Hongcun’s network attention from 2012 to 2019

2.1.2 月变化

2012—2019年宏村网络关注度月变化如图2所示。总体上呈“双峰双谷型”，其中1—4、7—10月呈上升趋势，4—6、11—12月呈下降态势，变化特征与乐山大佛等人文景区类似，不同于天涯海角等自然景区呈现出的“单峰型”，也不同于周庄、乌镇等古镇型景区以及山岳型景区黄山所表现出的“三峰三谷型”[22]，这与旅游的淡旺季以及当地旅游特征有着密切的联系。另外宏村的网络关注度主要集中在4、8、9和10月，而1月和12月的网络关注度偏低。这主要是因为气候条件和节假日的作用，4、9月宏村的气温适宜，并处于“五一”和“十一”黄金周之前，游客会提前在网上搜集旅游目的地相关信息，因而网络关注度较高，存在明显的“前兆效应”[23]。10月份因“十一”黄金周假期较长，游客的旅游信息需求增加，网络关注度随之提高。值得注意的是2019年10月宏村网络关注度达到顶峰，除“十一”黄金周的影响外，主要是由于2019年10月10日支付宝蚂蚁庄园中出现了一道有关宏村的选择题，使得当日宏村网络关注度高达421 036，是2012—2018年日均网络关注度的150倍。1月和12月通常是宏村的旅游淡季[5]，其网络关注度也偏低。通过比较发现，2016—2018年7月宏村网络关注度较低，这是因为宏村是全国重要的古村落写生基地，游客中的一大部分是写生学生[24]，7月是学生期末复习考试期，所以网络关注度比较低，随后8月正值暑假，是研学旅游、亲子游的高峰期，也是宏村写生旅游的高峰，因而这段时间宏村网络关注度比较高。

2.1.3 季节性差异

根据学者提出的淡旺季划分原则[5]可知，3—4月、8—10月是宏村网络关注度的旺季；2、5—7、11月是平季；而淡季则处于1月和12月。卢松等根据现实客流量得出宏村的旅游旺季处于5—11月，4月为平季，12—3月为淡季[5]，网络关注度的淡旺季均早于实际客流，表现出明显的“前兆效应”。

表 1 2012—2019年宏村网络关注度的季节性集中指数 Table 1 Seasonal concentration index of network attention in Hongcun from 2012 to 2019

宏村网络关注度的季节性比较明显，呈现出淡、旺季分布较集中，平、旺季分布较均衡，淡季较短的特点。2012—2019年间宏村网络关注度的季节性集中指数如表1所示，整体上波动较小，均集中在8.24左右，表明宏村网络关注度存在较为明显的季节差异，2012—2019年各地季节性差异变化不大。

表 2 2012—2019年宏村网络关注度的区域差异 Table 2 Regional differences of network attention in Hongcun from 2012 to 2019

2.2 空间分布特征

2.2.1 地区差异

全国34个省、自治区和直辖市2012—2019年宏村网络关注度的空间分布特征如图3所示。从全国范围内看，宏村网络关注度的分布差异较大，但各地区变化较平稳。从三大区域来看，网络关注度呈东部—中部—西部依次减少的态势，符合“距离衰减定律”，这与现实写生旅游市场的构成相吻合[24]。东部地区江苏省的网络关注度最高，其次是浙江、上海、北京和广东，这些地区人口密度高，经济发展水平和信息化程度较高，出游意愿强烈；另外江浙沪地区距安徽省较近且交通便利，因而网络关注度较高。中部地区安徽以及周边省份河南、湖北的网络关注度也比较高。西部地区除了四川在2015和2016年对宏村网络关注度比较高外，其他地区网络关注度均比较低，而港澳台地区对宏村的网络关注度不高。

注：审图号：GS(2020)4632号。

2.2.2 区域间差异

本研究借助地理集中指数、赫芬达尔指数、变差异指数和和首位度分析宏村网络关注度的区域差异(表2)。各地区间的变差异系数在0.6～0.8之间，呈先增后减的态势，2015年达到最高值，说明各地宏村网络关注度差异不断升高，2015年后差异逐渐减小；赫芬达尔指数在0.04左右，首位度均小于2，地理集中指数在20.45～22.2之间，整体波动不大，这表明全国各地区的宏村网络关注度的集聚程度较小，空间分布程度相对均衡。

2012—2019年三大区域间的变差异系数集中在0.3，呈“N”字型变化，2013—2015年，2016—2019年三大区域的网络关注度差异不断增加；赫芬达尔指数在0.37左右，变化起伏不大；首位度在1.1之间，而地理集中指数处于61左右，说明三大区域间的网络关注度分布不均衡，比较集中于东部地区。

2.2.3 区域内差异

宏村旅游网络关注度的区域内差异如表3所示。2012—2019年东部的变差异系数处于0.4左右，变化幅度不大。西部处在0.5左右，中部的变差异系数较高，说明中部地区的宏村网络关注度差异比较大。赫芬达尔指数均处于0.1左右，中部较高，说明三大地区的宏村网络关注度的集聚程度较低，东部和西部地区比中部地区更均衡。东部和西部的首位度均小于1，2013年后中部首位度大于2，说明中部的集聚程度较高；东部和西部的地理集中指数在32左右，波动不大，从2014年开始中部地区的地理集中指数在43左右，相对较高，说明东、西区域内部的宏村网络关注度的空间分布较为均匀，而中部内部地区分布不均衡，集聚程度较高。

表 3 2012—2019年三大区域内部宏村网络关注度差异Table 3 Differences in network attention of Hongcun within the three major regions from 2012 to 2019

3 宏村网络关注度影响因素

旅游地网络关注度是游客旅游需求的反映，相关研究表明旅游网络关注度往往受到地区经济发展水平、两地间的距离、互联网普及率、闲暇时间、地区旅游资源影响力、社会人口统计特征等影响。旅游网络关注度与客源地和目的地的因素有关，因而本研究结合宏村旅游网络关注度的特点以及前人的研究从客源地的社会经济条件出发，选取区域经济发展水平、互联网普及率、两地间的距离、人口数量作为影响因素；从目的地角度，选择气候舒适度、假日制度作为影响因素，利用回归分析尝试开展宏村网络关注度的影响因素研究。

3.1 数据来源及方法

考虑到数据获取的便利性，本研究以全国31个省市的数据为样本。其中：(1)从《中国统计年鉴》中获取2018年的地区生产总值和人口数量；(2)从《网宿：中国互联网发展报告》中获取2018年的互联网普及率；(3)从百度地图上获取宏村与各省会城市之间的距离；(4)从国家气象科学数据中心获取数据计算温湿指数以衡量宏村的气候舒适度，如表4所示；(5)参考学者提出的“虚拟指数”，为假期的影响程度设定虚拟数值[25]，7、8月正值暑假，是出游的高峰，将其设为“1”、10月受十一黄金周影响，将其设为“1”，4月处在清明节，将其设为“0.75”，5、6、9月有五一、端午节和中秋节，将其设为“0.5”，其余月份均设为0(表4)。

表 4 宏村各月的温湿指数、虚拟指数和网络关注度Table 4 The temperature and humidity index,vitual index and network attention index of Hongcun by month

借助SPSS 26.0软件，以2018年各地的宏村网络关注度为因变量，区域经济发展水平、人口数量、两地间的距离、互联网普及率为自变量进行多元回归分析，其中两地间的距离(P<0.005)和区域经济发展水平(P<0.005)通过了显著性检验，而互联网普及率和人口数量未通过；以温湿指数的分值、节假日虚拟指数为自变量，2012—2019年各月网络关注度为因变量进行多元回归分析，其中温湿指数(P<0.005)和节假日制度(P<0.005)通过了显著性检验，结果如表5所示。

表 5 回归分析结果 Table 5 Results of regression analysis

3.2 结果分析

3.2.1 两地间的距离

客源地与目的地之间的距离能影响旅游者的出行意愿[22]。结果表明，两地间的距离显著性为0.002，标准化系数为-0.506，意味着随着距离的增加，宏村网络关注度不断下降。结果与上文提到的分布特征相吻合，即江浙沪地区和周边省份的宏村网络关注度较高，而距离较远的西部地区的宏村网络关注度不高，这符合“距离衰减规律”。因而，客源地与目的地二者之间的空间距离是影响游客对旅游地的网络关注程度的一个重要因素。

3.2.2 经济发展水平

经济发展水平越高的地区，居民的出游意愿会越强[19]。结果表明，区域经济发展水平的显著性为0.025，标准化系数为0.352，说明经济发展水平越高的地区，宏村网络关注度越高。经济较发达的江浙沪地区，网络关注度较高，而经济较落后的中西部地区，网络关注度较低。一方面，宏村是极具特色的皖南古村落，其精妙的徽派建筑、浓郁的徽文化能够为具有较高经济水平的游客提供闲适的环境；另一方面经济发展水平越高的地区，人们的收入水平较高，可用于旅游消费的资金较多，出游意愿更加强烈，所以网络关注度也会越高。

3.2.3 气候舒适度

气候舒适度是指人体能够进行正常的生理活动无需借助于一些祛暑避寒措施时候的气候条件，它能够影响游客的旅游需求[26]。结果表明，温湿指数的显著性为0.007，标准化系数为0.615，意味着气候越舒适，宏村网络关注度越高。宏村属于亚热带季风气候，4、5月气候适宜，适合出游，网络关注度较高；1、12月的气温较低，影响了游客的出游欲望，网络关注度比较低；7、8月气温比较高，但受到暑假等因素的作用，网络关注度比较高。

3.2.4节假日制度

节假日是人们出游的高峰[19]，结果表明，节假日制度的显著性为0.036，标准化系数为0.441，意味着节假日刺激了游客的旅游需求，影响了宏村网络关注度。4月正值清明小长假，并临近五一黄金周，9月正值十一黄金周前夕，网络关注度较高，存在明显的“前兆效应”，10月因十一黄金周，游客的旅游信息需求增加，网络关注度随之提高。此外8月份正值暑假，是研学旅游的高峰期，大批量的学生选择宏村为写生地点，因而网络关注度也较高。

4 结论与讨论

4.1 结论

从百度指数上获取2012—2019年宏村网络关注度数据，分析了其时空分布特征和影响因素，最终得出以下结论：

第一，总体上2012—2019年宏村网络关注度呈“N”型；月度变化呈“双峰双谷型”，4、9月的网络关注度较高，存在明显的前兆效应；季节性差异显著，这与古村落旅游淡旺季以及写生学生是其重要的旅游市场有关。第二，2012—2019年全国各地区宏村网络关注度呈东部—中部—西部依次减少的态势，安徽本省以及江浙沪、北京、广东等经济发展水平较高的东部地区，网络关注度较高，而中西部地区较低，这符合“距离衰减规律”。第三，全国各地区宏村网络关注度的集聚程度较小，空间分布相对均衡；三大区域间的网络关注度分布越来越不均衡；东、西部内的网络关注度集聚程度较低，中部内集聚程度较高，分布较为不均衡。第四，通过回归分析发现，影响宏村网络关注度的主要因素是区域经济发展水平、两地间的距离、气候舒适度和假日制度。互联网普及率和人口数量对其影响不大，先前的研究表明互联网普及率越高，信息获取越容易，相应的网络关注度越高，但是本研究否定了这一说法，与张晓梅[27]等人的研究相似。

4.2 讨论

宏村旅游资源禀赋较高，自被列为世界文化遗产后，知名度提高，引起各地的游客以及写生学生、艺术爱好者等的关注。旅游产品逐渐从观光旅游逐渐转向休闲度假旅游，游客数量大大提升，但与乌镇因综艺、盛会等大事件平衡了旅游淡旺季的落差不同[20]，当前宏村网络关注度仍面临较为明显的季节性差异。总体上宏村网络关注度较高，但依旧存在营销方式传统、旅游宣传不到位的情况。因而在大数据时代，应根据时间分布特征做好不同网络平台的推广营销工作，激发不同地区游客的兴趣。

本研究也存在诸多方面的不足。其一，在确定检索的关键词时，选取“宏村”有一定的代表性，但是否能够涵盖多数游客的网络关注度值得进一步确定；其二，本研究仅从百度指数平台获取数据，覆盖范围不广，未来可以关注微博、微信等其他平台的数据；其三，本研究仅研究了宏村的网络关注度，后续应对同类型古村落的网络关注度进行进一步比较研究。