新冠疫情前后广州市旅游流时空特征变化研究.pdf

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，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，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 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 ，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。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的旅游节点主要集中于广州市中心城区如荔湾区、天河区、越秀区和海珠区，这些区域高品质的旅游资源和旅游接待设施集中，交通便利，故能吸引大量游客。但旅游流的空间分布仍出现一定的变化，从图 可以看出，在疫情后南部番禺区成为旅游新的热点区域，诸如沙湾古镇、广东科学技术中心等新的旅游节点受到游客的青睐。通过计算疫情前后广州市旅游流的地理集中指数值并进行比较发现：在疫情前，广州市旅游流地理集中指数为 ；在疫情后，这一指数下降为 ，说明在新冠疫情的影响下，广州市旅游流分布的集聚趋势有所减弱，游客对景点的选择更加分散。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注：基于广州市规划和自然资源局标准地图服务网站的标准地图（审图号：粤 （）号）绘制，底图无修改图 广州市旅游流空间分布 空间流动和联系强度特征及变化从广州市旅游流空间流动分布图（图 ）可知，疫情前后广州市旅游流联系强度存在显著差异，整体呈现中部高四周低的特征，旅游流主要集中在少数景区之间，而大部分景区之间的旅游流联系较弱；联系强度排在前三位在疫情前后也没有发生变化，依次是沙面上下九步行街、沙面石室圣心大教堂、沙面陈家祠。然而，疫情对广州市旅游流联系强度也产生了一定影响，其旅游流空间联系总体减弱，联系强度平均值由 减少到 。结合上文时间特征分析可知，疫情导致多数游客在广州的停留时间偏短，无法浏览更多的景点，多个旅游节点的客流联系量减少，导致整体旅游流网络联系量下降。而从具体的区域看，原先的旅游热点区如荔湾区、越秀区和海珠区旅游流空间联系在疫情后没有第 期明显变化，天河区由于高频节点的数量减少，旅游流联系强度有所减弱。疫后南部番禺区的旅游流空间联系有一定程度的增强。可见疫情促使广州旅游流空间流动格局发生变化与重构，旅游流的空间流动向南部偏移。注：基于广州市规划和自然资源局标准地图服务网站的标准地图（审图号：粤 （）号）绘制，底图无修改图 广州市旅游流空间流动分布 旅游流空间网络结构特征及变化 网络密度特征及变化从理论上来说，个旅游流网络节点间会产生 对联结关系。而对广州市旅游流网络的密度值进行计算后发现，在疫情前，广州市旅游流网络联结关系有 个，网络密度值为 ；而在疫情后，广州市旅游流网络联结关系下降到 个，网络密度值也下降至 ，旅游流网络效果变差。结合上文旅游流联系强度变化分析可知，疫情导致旅游流网络空间联系总体减弱，达到联结关系阈值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的节点数减少，整体网络密度降低。节点中心性结构洞水平特征及变化疫情前后广州市旅游流网络节点指标值如表 和表 所示。从程度中心性看，在疫情影响的影响下，广州市旅游流网络节点内、外向程度中心性的方差值均有所下降，结合排序靠前节点的程度中心性数值，说明边缘节点与中心节点的差距减小，广州市旅游流网络的不平衡现象有所缓解。疫情前区域旅游网络中的两大主要中心节点沙面和广州塔在疫情后的内外向程度中心性数值均出现不同程度的下降，特别是沙面内向度数值降幅明显，对客流的集聚能力明显降低，但这两大节点仍占据网络的中心位置。值得注意的是，陈家祠在疫后的内外程度中心性出现小幅提升，对客流的集聚和扩散能力有所增强，成为区域旅游流网络新的中心。而从中介中心性看，疫情后区域旅游流网络的中介中心性平均值有所上升和方差值均有所上升，且中介中心性为 的节点由疫情前的 个增加到疫情后的 个，说明区域各节点的控制能力差异进一步加剧，核心节点对边缘节点的控制能力增强。其中，广州塔、沙面和陈家祠在疫情后依旧位居前三，仍是整个区域旅游网络最重要的联系通道。然而，疫情前中介中心性数值排在首位的沙面在疫情后有较大的降幅，对周边其他节点的控制能力减弱；与之相反，广州塔和陈家祠在疫后中介中心性值有明显提升，其控制能力得到强化。此外，原先区域中的非核心节点永庆坊和黄埔军校旧址纪念馆中介中心性数值也有大幅增长，在区域旅游网络中的地位上升，成为重要的中转节点。从结构洞水平看，受疫情影响，广州旅游流网络多数节点的结构洞水平发生变化。在疫情前，沙面结构洞水平最高，广州塔次之，而在疫情后广州塔成为结构洞水平最高的节点，沙面结构洞水平有所下降，但这两大节点的效能仍稳定在 以上，约束性也仅在 左右，在旅游竞争中处于优势地位，整个旅游流网络围绕这两大节点向其他旅游节点逐级展开。在疫情前陈家祠、上下九步行街、石室圣心大教堂、北京路步行街和越秀公园的效能介于 之间，约束性在 之间，具有一定竞争力；在疫情后陈家祠结构洞水平有明显提升，旅游竞争力加强，北京路步行街和越秀公园结构洞水平也有所上升，而上下九步行街没有明显变化，石室圣心大教堂则出现一定幅度下降，竞争优势地位被削弱。此外，永庆坊、花城广场、黄埔军校旧址纪念馆结构洞水平也不断提升，成长为旅游竞争力较强的节点。表 疫情前广州市旅游流网络节点指标 序号节点程度中心性外向内向中介中心性结构洞效能效率限制度沙面 广州塔 石室圣心大教堂 陈家祠 北京路步行街 上下九步行街 越秀公园 花城广场 中山大学南校区 西汉南越王博物馆 红砖厂创意园 珠江夜游 中山纪念堂 海心沙广场 西关大屋 平均值 方差 注：由于节点过多，按外向程度中心性数值由大到小排列出前 个节点第 期表 疫情后广州市旅游流网络节点指标 序号节点程度中心性外向内向中介中心性结构洞效能效率限制度陈家祠 沙面 广州塔 北京路步行街 越秀公园 上下九步行街 石室圣心大教堂 花城广场 中山纪念堂 永庆坊 黄埔军校旧址纪念馆 白云山风景区 西汉南越王博物馆 海心沙广场 东山口 平均值 方差 注：由于节点过多，按外向程度中心性数值由大到小排列出前 个节点 凝聚子群特征及变化对疫情前后广州市旅游流网络进行凝聚子群分析如图 所示。在新冠疫情的影响下，广州市旅游流网络的凝聚子群出现分化与重组，旅游流网络中凝聚子群数由疫情前的 个缩减为 个。其中，第子群无论在疫情前后均有最多的节点，且由于其子群内部大多数节点是位于经济发达，交通便利的中心城区，便于游客在各节点间的流动，因此其子群内部密度高，各节点间有着紧密联系。与此同时，对各凝聚子群组内部密度以及相互之间的联结密度进行分析（表 ），结果发现疫情前后第子群与其他多个子群间存在一定的联系，说明该子群在区域旅游流网络中具有强大的辐射带动功能；然而在疫情后第子群与其他子群联系密度均值为 ，低于疫情前的平均值 ，说明其辐射带动能力减弱。此外，在疫情后区域凝聚子群组中除第子群外其余内部密度均为 ，说明广州市旅游流网络中各凝聚子群间仍存在着明显的差异。表 广州市旅游流凝聚子群密度矩阵 注：“”前的数据表示疫情前的指标数据，“”后的数据表示疫情后的指标数据，即疫情前 疫情后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图 广州市旅游流凝聚子群 结论与讨论 结论本文以广州市为研究案例地，基于网络文本大数据挖掘，采用社会网络分析及地理集中指数等方法，探究新冠疫情对广州市旅游流时空分布特征的影响。研究结论如下：（）从旅游流的时间变化看，受疫情影响广州游客出行时间的高峰期向后推移，原先客流量最大的 月份旅游人次大幅降低，、月成为新的客流高峰时间段。在出行天数上，游客在广州的整体停留天数较疫情第 期前减少，一日游、短期游成为更多人的选择。（）从旅游流的空间分布变化看，虽然荔湾区、天河区、越秀区和海珠区城市中心区在疫情后仍是广州旅游流最集中的区域，但因为疫情的影响，游客的空间集聚现象有所分散，其空间流动也向南部近郊的番禺区偏移。（）从旅游流网络的空间结构变化看，在疫情的影响下广州市旅游流网络密度和整体的中心性有所降低，旅游流网络极化现象有所缓解，然而网络中各节点间的控制能力差异进一步增大。疫情促使区域旅游流网络凝聚子群由 个缩减为 个，但各子群间无论在节点数量还是密度上仍有较大差异。（）疫情改变了旅游流网络部分节点的地位和功能。沙面、石室圣心大教堂等原先区域旅游网络中的核心节点中心性数值和结构洞水平出现明显下降，旅游竞争力减弱；而陈家祠相应的各类节点中心性的数值和结构洞水平则有一定幅度的增长，在区域旅游流网络的核心地位得到进一步强化；此外，原先非核心节点中的永庆坊和黄埔军校旧址纪念馆对应指标数值则有大幅增长，节点集聚扩散能力和旅游竞争力增强，在区域旅游网络中的地位提升。讨论本次疫情既是一次重大的旅游危机事件，但同时也为旅游业的调整转型带来机遇。在疫情影响下广州市旅游流的时空特征发生变化，而这些变化对该市旅游业未来发展具有重要的启示。针对上述研究结论，为疫后广州市旅游业发展提出以下建议：（）加快郊区旅游资源开发。在疫情防控的背景下，跨省长途旅游的风险增加，短途短期游将成为游客的重要选择。因此，未来广州市旅游业发展过程中要重点开发近郊和远郊地区的旅游资源，依据其资源禀赋优势发展生态旅游、康养旅游、温泉旅游等，吸引周边地区的游客，同时也可以缩小城市内部各区域间旅游业发展的差异。（）完善区域旅游交通网络。虽然疫情后广州市游流分布的集聚趋势有所减弱，但高频旅游节点还是主要集中在中心城区，郊区特别是远郊地带由于交通较为不便，客流量仍然较少。因此，完善旅游交通网络，增强各景点间的通达性，拓展游客的旅游活动轨迹，促使旅游流进一步分散，优化整个城市旅游的空间格局。（）推动区域智慧旅游建设。由于防疫管控，导致广州市部分景区游客数量大幅减少，对此要积极利用互联网技术，开展云旅游、云直播等线上旅游观光形式，发展多样化的旅游模式。同时，加快景区旅游管理与服务的智能化建设，利用大数据技术打造数据管理平台，实时监测景区内部客流量，及时引导游客分流，配合常态化疫情防控下的管理工作。然而，研究也存在一定的不足之处，研究数据来源较为单一，且受游客记忆偏差部分网络文本中的时间、地点等信息可能并不准确，未来可结合微博签到、手机信令等，从多源数据的视角更全面地分析新冠疫情对区域旅游流的影响。在研究内容上，研究主要围绕旅游流空间结构的变化展开分析，对于疫后旅游流时空特征变化的探讨不够深入，在今后的研究中仍有待完善。参考文献：年四锋，张捷，张宏磊，等 基于危机响应的旅游地社区参与研究：以汶川地震后大九寨环线区域为例 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