我國(guó)鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度時(shí)空特征及影響機(jī)理

陳曦　田逢軍　雷夢(mèng)園

［提 要］以國(guó)內(nèi)31個(gè)省份的鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度為研究對(duì)象，構(gòu)建基于國(guó)內(nèi)多個(gè)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，運(yùn)用季節(jié)性指數(shù)、變異系數(shù)、多元線性回歸等方法對(duì)2011—2020年內(nèi)我國(guó)鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的時(shí)空特征及影響機(jī)理進(jìn)行研究。結(jié)果表明：鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度在時(shí)間特征上存在明顯的周期性與季節(jié)性差異；在空間上呈現(xiàn)“東部較高，中部平穩(wěn)，西部分化”的特征；鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度各影響因素對(duì)我國(guó)鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的貢獻(xiàn)度大小排序?yàn)榈貐^(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平>居民消費(fèi)能力>受教育程度>網(wǎng)絡(luò)發(fā)達(dá)程度>資源影響力>年齡結(jié)構(gòu)。

［關(guān)鍵詞］鄉(xiāng)村旅游；網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度；時(shí)空特征；影響機(jī)理

［作者簡(jiǎn)介］陳曦，江西財(cái)經(jīng)大學(xué)旅城學(xué)院碩士研究生；

田逢軍，江西財(cái)經(jīng)大學(xué)旅城學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師；

雷夢(mèng)園，江西財(cái)經(jīng)大學(xué)旅城學(xué)院碩士研究生。

［基金項(xiàng)目］江西省高校人文社會(huì)科學(xué)研究課題（JC21120）資助

黨的十九大報(bào)告創(chuàng)新性地提出了“鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略”，預(yù)示著中國(guó)地域經(jīng)濟(jì)的主流趨勢(shì)經(jīng)過(guò)二十年波瀾壯闊的城鎮(zhèn)化后將跳轉(zhuǎn)到鄉(xiāng)村振興［1］。旅游業(yè)憑借其融合性好、關(guān)聯(lián)性強(qiáng)、覆蓋面廣等特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)，已經(jīng)成為建構(gòu)鄉(xiāng)村地域空間的新要素和新動(dòng)能［2］。發(fā)展鄉(xiāng)村旅游是推動(dòng)城鄉(xiāng)融合發(fā)展的重要力量，是實(shí)現(xiàn)鄉(xiāng)村振興的重要途徑。2018年文化和旅游部等17部委印發(fā)《關(guān)于促進(jìn)鄉(xiāng)村旅游可持續(xù)發(fā)展的指導(dǎo)意見(jiàn)》，指出要全面提升鄉(xiāng)村旅游的發(fā)展質(zhì)量和綜合效益，為實(shí)現(xiàn)我國(guó)鄉(xiāng)村全面振興作出重要貢獻(xiàn)。

鄉(xiāng)村旅游是以鄉(xiāng)村地域及農(nóng)事相關(guān)的風(fēng)土、風(fēng)物、風(fēng)俗、風(fēng)景組合而成的鄉(xiāng)村風(fēng)情為吸引物，吸引旅游者前往休息、觀光、體驗(yàn)及學(xué)習(xí)等的旅游活動(dòng)［3］。隨著世界各國(guó)鄉(xiāng)村旅游的持續(xù)發(fā)展以及網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)的日新月異，搜索引擎、社交軟件等網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)已成為（潛在）旅游者查詢出游信息、輔助出游決策、分享出游體驗(yàn)的重要工具［4］，由此產(chǎn)生的網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)為鄉(xiāng)村旅游研究提供了可靠數(shù)據(jù)來(lái)源和新的視角，因此對(duì)旅游關(guān)注度研究是近年來(lái)旅游界的一個(gè)研究熱點(diǎn)。JorgRech等國(guó)外學(xué)者基于谷歌和推特?cái)?shù)據(jù)，討論了旅游目的地選擇、旅游需求預(yù)測(cè)、旅游目的地營(yíng)銷等主題。國(guó)內(nèi)學(xué)者更多則是基于百度搜索指數(shù)，對(duì)旅游安全、紅色旅游、冰雪旅游、古城旅游等主題，開(kāi)展網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度時(shí)空特征［5］、影響因素［6］及其客流響應(yīng)特征等方面研究，其中也不乏基于新浪微博、攜程等網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)，以網(wǎng)絡(luò)文本分析法［7-8］為研究工具進(jìn)行的時(shí)空特征分析。

國(guó)內(nèi)外有關(guān)鄉(xiāng)村旅游的研究已開(kāi)展多年，取得了豐碩的研究成果，相關(guān)的理論和研究方法都比較成熟，但較少涉及鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的研究。國(guó)內(nèi)現(xiàn)有鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的研究，其研究尺度也多為微觀或中觀尺度，較少?gòu)暮暧^尺度分析全國(guó)鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度時(shí)空特征和影響機(jī)理，而且其數(shù)據(jù)來(lái)源多為百度指數(shù)、大眾點(diǎn)評(píng)網(wǎng)等單一平臺(tái)，在原始數(shù)據(jù)上缺乏足夠的代表性。鑒于此，本研究以國(guó)內(nèi)31個(gè)省份的鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度為研究對(duì)象，嘗試構(gòu)建基于多平臺(tái)和多源數(shù)據(jù)的鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，定量測(cè)算其網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度，并揭示其演變規(guī)律與影響機(jī)理，提供一種構(gòu)建多平臺(tái)全國(guó)鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度評(píng)價(jià)體系的思路，同時(shí)也在鄉(xiāng)村振興背景下為各級(jí)政府評(píng)估轄區(qū)內(nèi)鄉(xiāng)村旅游的發(fā)展情況、鄉(xiāng)村旅游影響力和網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度空間差異以及找尋下一階段的發(fā)力點(diǎn)提供參考依據(jù)。

一、指標(biāo)體系構(gòu)建與研究方法

（一）鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

關(guān)于旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度評(píng)價(jià)研究，目前學(xué)者們大多借助百度指數(shù)作為替代指標(biāo)進(jìn)行研究，存在指標(biāo)體系單一、算法近似與數(shù)據(jù)全面性、有效性不強(qiáng)等問(wèn)題。近年來(lái)，基于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的移動(dòng)社交、短視頻、長(zhǎng)視頻等網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)快速發(fā)展，用戶數(shù)量急劇增加，已成為大眾獲取信息的重要途徑之一。本文旨在構(gòu)建一個(gè)基于多平臺(tái)和多源數(shù)據(jù)的鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度評(píng)價(jià)體系，該體系包括搜索引擎、長(zhǎng)視頻、短視頻和社交網(wǎng)絡(luò)這四個(gè)一級(jí)指標(biāo)，以及百度指數(shù)、優(yōu)酷視頻、抖音和微信等8個(gè)二級(jí)指標(biāo)（如表1）。此外，所有指標(biāo)都經(jīng)過(guò)歸一化處理，并采用層次分析法（AHP）根據(jù)14位專家問(wèn)卷評(píng)估得出各指標(biāo)的權(quán)重。對(duì)于一級(jí)指標(biāo)，評(píng)估矩陣的最大特征根λmax=4.002，一致性指數(shù)CI=0.001，平均隨機(jī)一致性指標(biāo)RI=0.90，一致性比率CR=0.043<0.1，通過(guò)了一致性檢驗(yàn)。二級(jí)指標(biāo)的檢驗(yàn)方法相同。最終，得出了各級(jí)指標(biāo)的權(quán)重，詳見(jiàn)表1。

（二）指標(biāo)釋義

1.搜索引擎指數(shù)，主要由百度指數(shù)和360趨勢(shì)這兩大國(guó)內(nèi)搜索引擎市場(chǎng)份額超過(guò)90%的平臺(tái)組成。這兩個(gè)平臺(tái)都是基于海量網(wǎng)民行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的工具。它們利用網(wǎng)頁(yè)和新聞資源作為檢索庫(kù)，通過(guò)跟蹤一段時(shí)間內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)用戶對(duì)相關(guān)關(guān)鍵詞信息的搜索和點(diǎn)擊量，計(jì)算出各關(guān)鍵詞的“用戶關(guān)注度”數(shù)值和變化趨勢(shì)。在本研究中，以“鄉(xiāng)村旅游”作為關(guān)鍵詞進(jìn)行檢索。然而，百度指數(shù)僅能提供從2011年開(kāi)始的數(shù)據(jù)，而360趨勢(shì)僅能提供從2017年開(kāi)始的數(shù)據(jù)。因此，在百度指數(shù)官網(wǎng)采集了2011年1月1日至2020年12月31日各省“鄉(xiāng)村旅游”主題下PC+移動(dòng)端的用戶關(guān)注度數(shù)據(jù)。相應(yīng)地，360趨勢(shì)的數(shù)據(jù)采集時(shí)間范圍限定為2017年1月1日至2020年12月31日。

2.大視頻指數(shù)，采用中國(guó)在線視頻行業(yè)中月活躍度排名靠前的騰訊視頻和優(yōu)酷視頻作為數(shù)據(jù)采集平臺(tái)。在這個(gè)指數(shù)中，以“鄉(xiāng)村旅游”作為檢索詞，并以視頻的播放量作為采集指標(biāo)。根據(jù)視頻的標(biāo)題和內(nèi)容將其歸屬到相應(yīng)的省份，并且排除內(nèi)容時(shí)長(zhǎng)小于（不等于）30秒的視頻作品。最終，搜集了優(yōu)酷視頻在2018年至2021年期間和騰訊視頻在2015年至2021年期間的“鄉(xiāng)村旅游”視頻播放量數(shù)據(jù)，共計(jì)759條視頻。

3.短視頻指數(shù)，采用抖音和快手這兩個(gè)播放量排名靠前、知名度較高的短視頻平臺(tái)作為數(shù)據(jù)采集平臺(tái)。以“鄉(xiāng)村旅游”作為檢索詞，并以短視頻作品的點(diǎn)贊數(shù)作為采集指標(biāo)。由于受軟件檢索功能的限制，只采集了這兩個(gè)平臺(tái)在2020年至2021年期間的相關(guān)數(shù)據(jù)。在采集過(guò)程中，根據(jù)視頻的內(nèi)容和標(biāo)題對(duì)作品進(jìn)行了省份劃分。最終，共計(jì)獲取了278個(gè)相關(guān)的短視頻數(shù)據(jù)。

4.社交網(wǎng)絡(luò)指數(shù)，采用微信和微博作為數(shù)據(jù)采集平臺(tái)。在微博平臺(tái)上，主要采集圖文和視頻兩類博文數(shù)據(jù)，并以博文的點(diǎn)贊數(shù)反映用戶的關(guān)注度。而在微信平臺(tái)上，主要采集公眾號(hào)的推文數(shù)據(jù)，并以推文的閱讀量反映用戶的關(guān)注度。針對(duì)“鄉(xiāng)村旅游”作為檢索詞，以博文的點(diǎn)贊數(shù)和推文的閱讀量作為采集指標(biāo)，并根據(jù)內(nèi)容將作品歸屬到相應(yīng)的省份。最終，獲取了2020年相關(guān)的博文數(shù)據(jù)共計(jì)290條，在微信平臺(tái)上則采集到了2015年至2021年期間的195篇推文數(shù)據(jù)。

在影響因素分析過(guò)程中，2019年至2022年的數(shù)據(jù)由于受到新冠疫情及其他不穩(wěn)定因素的影響，導(dǎo)致了鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度出現(xiàn)異常波動(dòng)，無(wú)法真實(shí)地反映該領(lǐng)域的發(fā)展趨勢(shì)。為避免分析中出現(xiàn)較大誤差，本文僅使用2011-2018年度的鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度進(jìn)行影響因素的分析。2011至2018年的數(shù)據(jù)相對(duì)較為穩(wěn)定，能夠更準(zhǔn)確地反映鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的發(fā)展態(tài)勢(shì)以及影響因素，從而更好地評(píng)估鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的影響因素。

（三）研究方法

本文選取31個(gè)省份鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度為研究對(duì)象，構(gòu)建鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度評(píng)價(jià)模型，在此基礎(chǔ)上，采用季節(jié)性集中指數(shù)和變異系數(shù)兩個(gè)指標(biāo)，全面度量2011—2020年間我國(guó)鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的時(shí)空演變規(guī)律。最后，采用多元線性回歸法探討鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的影響機(jī)理。

1.鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度評(píng)價(jià)模型

2.季節(jié)性集中指數(shù)

3.變異系數(shù)

4.多元線性回歸

選取2011—2018年我國(guó)31個(gè)省份的相關(guān)面板數(shù)據(jù)構(gòu)建多元線性回歸方程，以考察鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的影響因素及內(nèi)在機(jī)理。多元線性回歸模型常用于探討實(shí)際經(jīng)濟(jì)問(wèn)題中一個(gè)變量受到多個(gè)變量的影響，其基本表達(dá)式如下：

二、結(jié)果分析

（一）我國(guó)鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的時(shí)空演變特征

1.鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的時(shí)間特征

（1）時(shí)序變化特征

將所收集到的數(shù)據(jù)代入構(gòu)建好的鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度評(píng)價(jià)模型進(jìn)行測(cè)算，結(jié)果如表2所示。2011—2020年我國(guó)鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度總體上呈現(xiàn)向上的波動(dòng)發(fā)展趨勢(shì)，大致可劃分為緩慢發(fā)展（2011—2014年）、快速發(fā)展（2014—2018年）與穩(wěn)定發(fā)展三個(gè)階段（2018—2020年）。2014年是明顯的分水嶺，由于2015年3月，原農(nóng)業(yè)部、國(guó)家旅游局聯(lián)合部署全國(guó)休閑農(nóng)業(yè)與鄉(xiāng)村旅游示范縣、示范點(diǎn)創(chuàng)建工作，鄉(xiāng)村旅游受到各級(jí)政府相關(guān)部門(mén)和旅游開(kāi)發(fā)商的高度重視，也引起了廣大旅游消費(fèi)者的持續(xù)關(guān)注，使得鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度于2015年后邁上新的臺(tái)階。2018年，國(guó)家提出了實(shí)施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略和促進(jìn)鄉(xiāng)村旅游可持續(xù)發(fā)展意見(jiàn)，全國(guó)鄉(xiāng)村旅游進(jìn)入穩(wěn)定發(fā)展階段。在年度變化上，鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度呈現(xiàn)逐年增高的趨勢(shì)。

在周期性上，2011—2020年總體呈現(xiàn)“M”型的態(tài)勢(shì)，但2011—2014年的“M”型較為平緩，2015年后受?chē)?guó)家政策影響，到2020年呈現(xiàn)出明顯的“M”型。每年的3-5月份國(guó)人有郊游踏青的習(xí)俗，同時(shí)該時(shí)段還穿插了清明節(jié)和五一小長(zhǎng)假，為大眾游客的出游提供了時(shí)間上的保證，因而鄉(xiāng)村旅游的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度有較明顯的提升；每年的9-11月受中秋、國(guó)慶、重陽(yáng)節(jié)等傳統(tǒng)節(jié)假日的影響，人們對(duì)鄉(xiāng)村旅游關(guān)注度有明顯的上升趨勢(shì)；每年6-8月份，主要為暑假期間，游客群體多為青少年，對(duì)于鄉(xiāng)村旅游的熱情度不高，導(dǎo)致鄉(xiāng)村旅游關(guān)注度較低，因而整體形成了一個(gè)“M”型態(tài)勢(shì)。

（2）季節(jié)變化規(guī)律

將十年的鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度數(shù)據(jù)代入季節(jié)性集中度公式進(jìn)行計(jì)算，得到全國(guó)鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的季節(jié)集中度（表3）。2011—2020年，各年度的全年季節(jié)集中度分別為1.33、1.50、1.74、1.57、1.95、1.00、1.18、1.20、1.36、1.01，鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的季節(jié)集中度均大于1，表明各?。▍^(qū)、市）季節(jié)性差異顯著，呈現(xiàn)先緩慢增長(zhǎng)，后又逐漸下降的變化趨勢(shì)，同時(shí)，數(shù)據(jù)表明每年鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度季節(jié)波動(dòng)性較為明顯，具體月份差異有所不同。其中2015年2月份鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的季節(jié)集中度高達(dá)19.51，恰逢各地舉辦鄉(xiāng)村旅游節(jié)等活動(dòng)，譬如廣西貴港市的油菜花鄉(xiāng)村旅游節(jié)等，吸引了大量游客點(diǎn)擊關(guān)注，因此鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度直線飆升。另外，每年的一月季節(jié)性差異比較明顯。一月恰為元旦假期及春節(jié)假期，游客有充足的時(shí)間選擇出游，因此這個(gè)時(shí)段鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度季節(jié)性差異明顯。所以，說(shuō)明“節(jié)假日”和“主題活動(dòng)”對(duì)鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度會(huì)有明顯影響，會(huì)提高鄉(xiāng)村旅游的熱度，進(jìn)而促進(jìn)鄉(xiāng)村旅游客流量的增加。

2.鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的空間特征

依我國(guó)在政策上的劃分，將31個(gè)省（區(qū)、市）的地域分布分為東部（最早實(shí)行沿海開(kāi)放政策并且經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的地區(qū)）、中部（經(jīng)濟(jì)次發(fā)達(dá)地區(qū)）、西部（經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)）三大地區(qū)進(jìn)行中觀層面的空間分析（如圖1），發(fā)現(xiàn)我國(guó)鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度大體呈現(xiàn)“東部領(lǐng)先，中部平穩(wěn)，西部分化”的空間分布特征。

從圖1可看出，東部地區(qū)除海南與天津兩地以外，其余省（區(qū)、市）的鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度均呈現(xiàn)出穩(wěn)定上升態(tài)勢(shì)，特別是廣東、浙江、江蘇、北京、山東等省鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度始終名列前茅。

中部地區(qū)各省的鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度較為均衡，呈現(xiàn)波動(dòng)上漲的趨勢(shì)。其中湖南、河南、湖北鄉(xiāng)村旅游關(guān)注度居于上游，黑龍江、吉林則居于下游。西部地區(qū)的鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度較為離散，尤其是農(nóng)家樂(lè)發(fā)源地四川、山城重慶等地的鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度在2011—2020年這十年間熱度逐年攀升，而西藏、寧夏、新疆等地則增長(zhǎng)不明顯，從一個(gè)側(cè)面說(shuō)明西部地區(qū)鄉(xiāng)村旅游在全國(guó)的影響力出現(xiàn)明顯的兩極分化狀態(tài)。

對(duì)2011—2020年31個(gè)省份鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度排序，將排位細(xì)分為上游（1-10）、中游（11-20）、下游（21-31）三個(gè)層次并將層級(jí)變動(dòng)現(xiàn)象歸納為平穩(wěn)、波動(dòng)上升和波動(dòng)下降三個(gè)類型。結(jié)果顯示（如表4所示），2011—2020年間三大地區(qū)各省的位序變化趨于平穩(wěn)，大體呈現(xiàn)東部靠前、中部居中、西部靠后的格局。其中，海南、天津、黑龍江、吉林、西藏和青海等地在鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度位序表現(xiàn)上沒(méi)有明顯的增長(zhǎng)且位次靠后，而中、西部的湖北、安徽、云南等地鄉(xiāng)村旅游關(guān)注度上升速度極快。

整理31個(gè)省份2011—2020年間鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度數(shù)據(jù)，并代入季節(jié)集中度指數(shù)公式中進(jìn)行計(jì)算，得到各省鄉(xiāng)村旅游季節(jié)集中度堆積柱形圖（如圖2）。從圖中可以看出，2011—2020年31個(gè)省份鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的季節(jié)集中度差異顯著。雖北京、天津等部分東部發(fā)達(dá)省的季節(jié)差異性無(wú)明顯變化，但總體而言各地區(qū)的季節(jié)性差異正逐步減小。從三大地區(qū)的空間尺度上來(lái)看，東、中、西部地區(qū)的季節(jié)集中度均呈現(xiàn)逐步上升的態(tài)勢(shì)，而西部地區(qū)受季節(jié)性因素的影響最深。

運(yùn)用變異系數(shù)公式對(duì)我國(guó)鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度進(jìn)行測(cè)算（如圖3），發(fā)現(xiàn)全國(guó)范圍內(nèi)各省之間的差異在逐漸減小，從2014年巔峰的0.62下降至2020年的0.42（也是這十年間的最低點(diǎn)）。東、中部地區(qū)的變異系數(shù)在0.3-0.4之間浮動(dòng)，西部地區(qū)變異系數(shù)在0.5-0.9間浮動(dòng)，但總體而言三大地區(qū)內(nèi)部差異逐年下滑。其中西部地區(qū)內(nèi)部變異系數(shù)最大，表明西部地區(qū)鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度發(fā)展不均衡，但變異系數(shù)的不斷減小也說(shuō)明西部地區(qū)各?。▍^(qū)、市）之間在鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度上的差距正在逐漸縮小，各級(jí)政府的執(zhí)政措施有了明顯的成效。東部和中部地區(qū)近十年的變異系數(shù)相近，且均顯著低于全國(guó)31?。▍^(qū)、市）的變異系數(shù)；就二者的比較而言，這十年間中部?。▍^(qū)、市）鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的差異縮小成效要顯著強(qiáng)于東部地區(qū)。總之，三大地區(qū)間存在明顯差距，但總體而言差距正隨著各級(jí)政府和鄉(xiāng)村景區(qū)工作人員的努力而不斷縮小。

（二）我國(guó)鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的影響機(jī)理

1.影響因素選取

旅游者對(duì)目的地的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度是在需求引導(dǎo)下，為減少?zèng)Q策風(fēng)險(xiǎn)而主動(dòng)在網(wǎng)絡(luò)中搜索信息的行為結(jié)果。基于以上觀點(diǎn)，在參考相關(guān)文獻(xiàn)［9］的基礎(chǔ)上，本文假定影響鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度時(shí)空差異的外部因素為：影響消費(fèi)者旅游需求的經(jīng)濟(jì)水平（即各地人均GDP和地區(qū)生產(chǎn)總值）、影響消費(fèi)者獲知鄉(xiāng)村旅游相關(guān)信息的網(wǎng)絡(luò)普及程度（即各地互聯(lián)網(wǎng)普及率）和鄉(xiāng)村旅游資源影響力；假定影響鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度時(shí)空差異的內(nèi)部因素為社會(huì)人口統(tǒng)計(jì)學(xué)中的各地域居民受教育程度和各地域居民年齡差異。

（1）經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平

旅游者所處的地區(qū)經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)越好，人均GDP水平與地區(qū)生產(chǎn)總值越高，人們外出旅行的意愿便會(huì)越強(qiáng)［10］。從《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒中》摘取2011—2018年31個(gè)省份人均GDP和地區(qū)生產(chǎn)總值與我國(guó)鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度指數(shù)進(jìn)行相關(guān)性分析。

（2）網(wǎng)絡(luò)普及程度

隨著全球信息化的不斷深入、互聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)的不斷下沉與手機(jī)等移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的不斷普及，各旅游地在未來(lái)的競(jìng)爭(zhēng)不再僅僅局限于地方資源稟賦是否優(yōu)質(zhì)，信息技術(shù)將逐漸成為重要競(jìng)爭(zhēng)力。隨著微博、微信、抖音與攜程、馬蜂窩等網(wǎng)絡(luò)社交與OTA平臺(tái)等的興起，網(wǎng)絡(luò)信息對(duì)網(wǎng)絡(luò)用戶和潛在旅游者決策行為的影響進(jìn)一步加深。選取2011—2018年31個(gè)省份互聯(lián)網(wǎng)普及率作為網(wǎng)絡(luò)發(fā)達(dá)程度的評(píng)價(jià)指標(biāo)，與我國(guó)鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度指數(shù)進(jìn)行相關(guān)性分析。

（3）鄉(xiāng)村旅游資源影響力

已有研究表明，游客對(duì)心儀旅游資源的搜索和點(diǎn)擊行為可反映旅游資源的影響力［11］。以2017年原農(nóng)業(yè)部和國(guó)家旅游局公布的37個(gè)鄉(xiāng)村旅游示范縣（市、區(qū)）和100個(gè)示范點(diǎn)名單，使用景區(qū)名稱在百度指數(shù)網(wǎng)站中進(jìn)行檢索并選取其2011—2018年每年的搜索指數(shù)平均值為原始數(shù)據(jù)開(kāi)展后續(xù)研究。期間，為提高檢索結(jié)果的可靠性，確定了以下檢索標(biāo)準(zhǔn)：剔除不具有強(qiáng)獨(dú)一性的地方鄉(xiāng)村特色產(chǎn)業(yè)型旅游景區(qū)（點(diǎn)）；剔除不以旅游為核心產(chǎn)業(yè)的景區(qū)（點(diǎn)）。如新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)第十師185團(tuán)，雖位列《全國(guó)休閑農(nóng)業(yè)與鄉(xiāng)村旅游示范縣名單》，但其近一半以上的檢索結(jié)果與旅游無(wú)關(guān)，故將此類景區(qū)剔除?；谝陨显瓌t，獲得百度指數(shù)收錄且符合條件的鄉(xiāng)村旅游示范縣（點(diǎn)）共計(jì)31個(gè)（如表5）。

（4）社會(huì)人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征

不同的年齡結(jié)構(gòu)和受教育程度可能使得（潛在）旅游者對(duì)鄉(xiāng)村旅游的認(rèn)知產(chǎn)生一定的偏差。從《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》中摘取31個(gè)省份2011—2018年常住人口的受教育程度與年齡結(jié)構(gòu)，與中國(guó)鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度指數(shù)進(jìn)行相關(guān)性分析。其中受教育程度分為初中及以下、高中、大專及以上三個(gè)層次；年齡結(jié)構(gòu)分為0-14歲、15-64歲、65歲及以上三個(gè)層次。

2.影響因素的相關(guān)性分析

將2011—2018年31個(gè)省份的上述四個(gè)指標(biāo)導(dǎo)入SPSS中，使用Pearson系數(shù)法計(jì)算上述各因素與中國(guó)鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度之間的相關(guān)性，得到結(jié)果如表6所示。

由表6可知，中國(guó)鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度與地區(qū)生產(chǎn)總值、地區(qū)人均GDP、地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)普及率、鄉(xiāng)村旅游資源影響力、地區(qū)常住人口受教育程度和年齡結(jié)構(gòu)之間存在顯著相關(guān)性。

經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平方面，中國(guó)鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度與地區(qū)生產(chǎn)總值正向強(qiáng)相關(guān)、與地區(qū)人均GDP正向弱相關(guān)。與地區(qū)生產(chǎn)總值正向強(qiáng)相關(guān)說(shuō)明，各地對(duì)鄉(xiāng)村旅游的關(guān)注程度與當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展水平直接掛鉤：結(jié)合國(guó)內(nèi)近年相關(guān)新聞與行業(yè)趨勢(shì)來(lái)看，經(jīng)濟(jì)發(fā)展良好的省可以在鄉(xiāng)村旅游產(chǎn)業(yè)上投入更多的資源，形成充裕的資金—優(yōu)質(zhì)的景區(qū)—網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度提升—地區(qū)經(jīng)濟(jì)收入提升的良性循環(huán)。與地區(qū)人均GDP正向弱相關(guān)說(shuō)明，鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度仍會(huì)在一定程度上受各地區(qū)人均GDP的正向影響而上升，但各地區(qū)人均GDP不是影響鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的決定性因素。究其原因，可能是一方面當(dāng)今娛樂(lè)方式豐富、鄉(xiāng)村旅游景區(qū)同質(zhì)化等情況使得鄉(xiāng)村旅游沒(méi)能成為大眾“口袋富?！焙髽I(yè)余消遣的首要選擇；另一方面旅游已經(jīng)成為人們的生活方式，從而使得旅游與人均GDP的關(guān)聯(lián)相對(duì)較小。

網(wǎng)絡(luò)發(fā)達(dá)程度方面，中國(guó)鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度與互聯(lián)網(wǎng)普及率呈正向中相關(guān)，表明隨著網(wǎng)絡(luò)普及的不斷加快與深入，各地區(qū)居民能夠更快、更便捷地獲取網(wǎng)絡(luò)相關(guān)信息，從而促進(jìn)鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的攀升。

鄉(xiāng)村旅游資源影響力方面，中國(guó)鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度與旅游資源影響力呈正向中相關(guān)，其中東部0.711，中部0.532，西部0.295。說(shuō)明目前中國(guó)鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注明顯受到旅游資源影響力的影響，且受影響程度隨著地區(qū)經(jīng)濟(jì)呈正相關(guān)。其原因在于目前國(guó)內(nèi)各鄉(xiāng)村旅游景區(qū)在實(shí)際推廣過(guò)程中存在鄉(xiāng)村品牌宣傳力度欠佳的問(wèn)題。此外，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較差的地區(qū)所能用于鄉(xiāng)村旅游景區(qū)推廣的經(jīng)費(fèi)少也是東、中、西部地區(qū)正向相關(guān)性逐漸減弱的原因。

社會(huì)人口統(tǒng)計(jì)學(xué)方面，中國(guó)鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度在整體上與各地區(qū)居民受教育程度和年齡結(jié)構(gòu)正向中相關(guān)，且相關(guān)性隨著學(xué)歷及年齡的增長(zhǎng)而不斷增強(qiáng)，即居民受教育程度越高、年齡越大對(duì)鄉(xiāng)村旅游的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度便會(huì)越強(qiáng)。與受教育程度正向中相關(guān)說(shuō)明，隨著學(xué)歷與認(rèn)知水平的提升，人們對(duì)鄉(xiāng)村旅游的關(guān)注度在不斷地提升，其原因或是出于人們現(xiàn)代都市生活的快節(jié)奏與高壓力激發(fā)了對(duì)鄉(xiāng)村閑適生活的向往；與年齡結(jié)構(gòu)正向中相關(guān)，說(shuō)明隨著年齡的不斷增長(zhǎng)，追憶往事、休閑放松的需求增加，且時(shí)間逐漸富余，人們對(duì)鄉(xiāng)村旅游的關(guān)注度不斷提升。其增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)也與中國(guó)社會(huì)科學(xué)院發(fā)布的《2017-2018年中國(guó)休閑發(fā)展報(bào)告》研究結(jié)論相吻合，報(bào)告顯示隨著老年人消費(fèi)觀念與生活方式的轉(zhuǎn)變以及老年人具體成員結(jié)構(gòu)的變化，旅游已成為70%老人的首要選擇，其中鄉(xiāng)村旅游以其放松、回憶、休閑等標(biāo)簽獲得了不少老年游客的共鳴，吸引了眾多老年游客的關(guān)注。

（三）鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的影響機(jī)理

基于以上分析，進(jìn)一步將地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（地區(qū)生產(chǎn)總值）、居民消費(fèi)能力（地區(qū)人均GDP）、網(wǎng)絡(luò)發(fā)達(dá)程度、鄉(xiāng)村旅游資源影響力、受教育程度、年齡結(jié)構(gòu)六個(gè)變量與鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度共同構(gòu)建多元線性回歸方程，討論各個(gè)變量對(duì)鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的影響程度和作用機(jī)制。將鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度作為因變量，其他六個(gè)指標(biāo)作為自變量導(dǎo)入SPSS回歸分析中得到ANOVAa方差分析表（如表7）。

回歸方程顯著性的F統(tǒng)計(jì)量的觀測(cè)值為51.253，其對(duì)應(yīng)的概率P-值近似為0。已知，若顯著性水平a為0.05，因概率P-值小于a，拒絕回歸方程顯著性檢測(cè)的原假設(shè)。故本次選擇的多元線性回歸模型具有合理性。在此基礎(chǔ)上開(kāi)展后續(xù)計(jì)算，得到各影響因素的標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)Beta（如表8）。

由表8中數(shù)據(jù)可知，各項(xiàng)指標(biāo)的顯著性均小于0.05且VIF值小于10，即六個(gè)指標(biāo)均對(duì)鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度產(chǎn)生顯著影響，且各自變量之間不受到嚴(yán)重的多元共線性影響。綜上，最終回歸方程為：

從最終的多元線性回歸方程模型來(lái)看，各影響因素對(duì)我國(guó)鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的貢獻(xiàn)度大小排序?yàn)榈貐^(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平>居民消費(fèi)能力>受教育程度>網(wǎng)絡(luò)發(fā)達(dá)程度>資源影響力>年齡結(jié)構(gòu)。其結(jié)果與前文對(duì)各影響因素與鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度相關(guān)性強(qiáng)弱之探討相吻合。值得一提的是，在多元線性回歸方程中，居民消費(fèi)能力（人均GDP）對(duì)鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的影響從正向弱相關(guān)變成負(fù)向強(qiáng)影響。其原因在于回歸方程構(gòu)建過(guò)程中，各自變量之間存在相互影響，且由VIF可知該項(xiàng)受到多元共線性影響較深，故在結(jié)果上產(chǎn)生一定的出入。但就與實(shí)際情況的印證上來(lái)看，具有更強(qiáng)購(gòu)買(mǎi)力的消費(fèi)者擁有更多的選擇且更傾向于優(yōu)質(zhì)的服務(wù)與新奇、具有冒險(xiǎn)性的景點(diǎn)。目前我國(guó)鄉(xiāng)村旅游仍多以鄉(xiāng)土情為主要導(dǎo)向，與這些高購(gòu)買(mǎi)力人群的需求存在一定偏差。

三、結(jié)論

1.我國(guó)鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度具有明顯的周期性和季節(jié)性差異，周期性呈現(xiàn)“M”型的態(tài)勢(shì)。每年3-5月份有顯著上升并達(dá)到峰值，6-8月份較為平緩并形成低谷，9-11月份又呈現(xiàn)出上升趨勢(shì)，季節(jié)性差異明顯。鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度整體上處于穩(wěn)定的上升期；年度變化上，鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度逐年增高。

2.空間上呈現(xiàn)東部較高、中部平穩(wěn)、西部分化的特征。雖然鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度在全國(guó)范圍內(nèi)呈波動(dòng)上升態(tài)勢(shì)，但在我國(guó)的東中西部三大地區(qū)之間又呈現(xiàn)出明顯的東強(qiáng)西弱態(tài)勢(shì)。其中，浙江、江蘇、山東等東部省份的鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的排序長(zhǎng)期穩(wěn)定在前五名；中部地區(qū)雖無(wú)明顯突出的省（區(qū)、市），但總體步調(diào)一致、沒(méi)有明顯的短板；而西部地區(qū)的排序整體表現(xiàn)不佳，雖有四川能夠長(zhǎng)期排在前三名，但西藏、青海、寧夏等地卻常年排序倒數(shù)。此外，東、中、西部三大地區(qū)之間的變異系數(shù)在0.5上下波動(dòng)，雖然有明顯的下降趨勢(shì)，但各地區(qū)時(shí)間的差距仍然較大。從三大地區(qū)內(nèi)部各省（區(qū)、市）來(lái)看，中部地區(qū)各?。▍^(qū)、市）間變異系數(shù)最小，西部地區(qū)各省（區(qū)、市）間變異系數(shù)最大。結(jié)論證實(shí)了萬(wàn)田戶等［12］提出的我國(guó)鄉(xiāng)村旅游重點(diǎn)村的空間分布符合凝聚分布模式且在各省市內(nèi)部分布不均衡的觀點(diǎn)。鄉(xiāng)村旅游是實(shí)現(xiàn)共同富裕的重要引擎，破解鄉(xiāng)村旅游發(fā)展的區(qū)域不平衡性問(wèn)題是學(xué)界和政界共同關(guān)注的科學(xué)命題和重大現(xiàn)實(shí)需求。

3.各影響因素對(duì)我國(guó)鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的貢獻(xiàn)度大小排序?yàn)榈貐^(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平>居民消費(fèi)能力>受教育程度>網(wǎng)絡(luò)發(fā)達(dá)程度>資源影響力>年齡結(jié)構(gòu)。在全國(guó)范圍內(nèi)，鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度與地區(qū)人均GDP、地區(qū)生產(chǎn)總值、互聯(lián)網(wǎng)普及率、各地區(qū)居民年齡層次和受教育程度間均存在顯著的線性相關(guān)性。具體而言，地區(qū)生產(chǎn)總值、地區(qū)年齡層次和受教育程度與鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度總體呈正向強(qiáng)相關(guān)，互聯(lián)網(wǎng)普及率和地區(qū)人均GDP總體呈正向中、弱相關(guān)。值得注意的是，西部地區(qū)的互聯(lián)網(wǎng)普及率與鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度呈極弱相關(guān)，結(jié)合西部地區(qū)14個(gè)?。▍^(qū)、市）互聯(lián)網(wǎng)普及率僅在50%上下徘徊的情況，極弱相關(guān)現(xiàn)象的產(chǎn)生或與此有關(guān)。

綜上所述，本文對(duì)我國(guó)鄉(xiāng)村旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的特征進(jìn)行了深入研究，并提供了一套評(píng)價(jià)體系。這些結(jié)論有助于推動(dòng)鄉(xiāng)村旅游的發(fā)展和政策制定，可以為相關(guān)部門(mén)提供決策參考，促進(jìn)鄉(xiāng)村旅游的可持續(xù)發(fā)展，從而實(shí)現(xiàn)鄉(xiāng)村振興。然而，本研究也存在一些限制，例如數(shù)據(jù)來(lái)源的局限性和樣本選取的不足，未來(lái)的研究可以進(jìn)一步完善和擴(kuò)大樣本規(guī)模，加強(qiáng)數(shù)據(jù)的多樣性和準(zhǔn)確性，以提高研究的可靠性和廣泛適用性。

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［責(zé)任編輯：邵猷芬］