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        基于VECM模型的百度指數(shù)與游客接待量關(guān)系檢驗(yàn)

        2017-09-13 18:23:02段艷林軼張琳艷
        現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè) 2017年23期
        關(guān)鍵詞:客流量格蘭杰協(xié)整

        段艷++林軼++張琳艷

        摘要:選取關(guān)鍵詞的百度指數(shù)和海南游客接待量 2011年3月—2016年2月5年的月度數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析。通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行ADF單位根檢驗(yàn)、協(xié)整檢驗(yàn)、格蘭杰因果檢驗(yàn)得出:百度指數(shù)與游客接待量存在著長(zhǎng)期的均衡關(guān)系;不同的關(guān)鍵詞百度指數(shù)與游客接待量存在著不同的格蘭杰因果關(guān)系。

        關(guān)鍵詞:百度指數(shù);游客接待量;協(xié)整檢驗(yàn);格蘭杰因果檢驗(yàn);VECM

        中圖分類(lèi)號(hào):F2文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:Adoi:10.19311/j.cnki.16723198.2017.23.010

        1引言

        在互聯(lián)網(wǎng)的時(shí)代,游客進(jìn)行旅游決策時(shí),會(huì)通過(guò)網(wǎng)上進(jìn)行信息的搜尋、信息的篩選,最后進(jìn)行旅游決策。許多旅游學(xué)者對(duì)網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)與旅游客流量、旅游經(jīng)濟(jì)發(fā)展等方面進(jìn)行了相關(guān)的研究。基于百度指數(shù)的網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù),對(duì)旅游目的地的游客量進(jìn)行研究,通過(guò)閱讀大量文獻(xiàn)可以發(fā)現(xiàn)學(xué)者研究主要分為三大類(lèi):相關(guān)性分析、時(shí)空分布特征分析、客流量預(yù)測(cè)。馬麗君等(2011)對(duì)30個(gè)城市的客流量及游客網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度采用了時(shí)空相關(guān)模型進(jìn)行了相關(guān)性分析,得出游客網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度與客流量之間有著密切的關(guān)系。王碩等(2013)采用OLS方法構(gòu)建相關(guān)模型,對(duì)廬山、華山、八達(dá)嶺長(zhǎng)城風(fēng)景名勝區(qū)的黃金周時(shí)間里客流量與網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的變化特征進(jìn)行了相關(guān)性分析。通過(guò)百度指數(shù),對(duì)旅游目的地的客流量進(jìn)行預(yù)測(cè),對(duì)旅游目的地具有較大的作用。汪秋菊,劉 宇(2014)等研究得出可以將網(wǎng)絡(luò)空間關(guān)注度作為客流量預(yù)警的先兆指標(biāo)。黃先開(kāi)等(2013)、任樂(lè)等(2014)等研究得出搜索數(shù)據(jù)與旅游客流量之間存在協(xié)整關(guān)系,并建立了旅游客流量預(yù)測(cè)模型。許多學(xué)者基于百度指數(shù),對(duì)旅游目的地的時(shí)空特征進(jìn)行了分析。徐凡等(2016)以長(zhǎng)三角 5A 級(jí)景區(qū)為例,采用GIS等方法,分析得出網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度在時(shí)間上呈現(xiàn)出周內(nèi) “日前兆”,月內(nèi)呈現(xiàn)明顯的“月前兆”特征。

        本文選取我國(guó)最南端的海南省為例。海南省擁有得天獨(dú)厚的豐富旅游資源,2015年海南接待游客總數(shù)5335萬(wàn)人次,同比增長(zhǎng)11.4%,旅游總收入達(dá)到572億元,同比增長(zhǎng)13%,旅游發(fā)展質(zhì)量不斷提升。本文的研究是基于百度指數(shù),以海南的游客接待量和關(guān)鍵詞的百度指數(shù)為數(shù)據(jù),基于VECM模型對(duì)海南關(guān)鍵詞的百度指數(shù)與游客接待量的關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn)。

        2實(shí)證研究

        2.1百度指數(shù)

        百度指數(shù)是以百度海量網(wǎng)民行為數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)分享平臺(tái),是當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)乃至整個(gè)數(shù)據(jù)時(shí)代最重要的統(tǒng)計(jì)分析平臺(tái)之一。截至2014年,百度指數(shù)的主要功能模塊非常強(qiáng)大,可以滿(mǎn)足不同的需求者。基于單個(gè)詞的趨勢(shì)研究(包含整體趨勢(shì)、PC趨勢(shì)還有移動(dòng)趨勢(shì))是本文應(yīng)用的模塊。主要運(yùn)用到搜索指數(shù),搜索指數(shù)是以網(wǎng)民在百度的搜索量為數(shù)據(jù)基礎(chǔ),以關(guān)鍵詞為統(tǒng)計(jì)對(duì)象,科學(xué)分析并計(jì)算出各個(gè)關(guān)鍵詞在百度網(wǎng)頁(yè)搜索中搜索頻次的加權(quán)和。

        2.2數(shù)據(jù)收集

        2.2.1旅游數(shù)據(jù)來(lái)源

        海南旅游游客接待量(單位:萬(wàn)人次)月度數(shù)據(jù)來(lái)源是海南省旅游發(fā)展委員,由于2011年1月和2011年2月的數(shù)據(jù)缺失,所以所選取的數(shù)據(jù)為2011年3月至2016年2月的旅游統(tǒng)計(jì)月度數(shù)據(jù)。關(guān)鍵詞百度指數(shù)來(lái)源于百度指數(shù),百度指數(shù)PC趨勢(shì)積累了2006年6月至今的數(shù)據(jù),移動(dòng)趨勢(shì)展現(xiàn)了從2011年1月至今的數(shù)據(jù),所以本次選擇了2011年為始的整體趨勢(shì)指數(shù),數(shù)據(jù)為2011年3月至2016年2月期間的整體趨勢(shì)月平均值。

        2.2.2關(guān)鍵詞的選取

        根據(jù)游客出游行為,先選取目標(biāo)初始關(guān)鍵詞,通過(guò)觀(guān)察百度指數(shù)及站長(zhǎng)工具的,首先選取部分關(guān)鍵詞作為目標(biāo)關(guān)鍵詞,運(yùn)用站長(zhǎng)工具、站長(zhǎng)幫手工具、愛(ài)站網(wǎng),選取“海南旅游”“海南旅游攻略”“海南旅游景點(diǎn) ”“去海南旅游要多少錢(qián)”“去海南旅游必備物品”“海南旅游地圖”“海南旅游景點(diǎn)大全”“海南旅游報(bào)價(jià)”“海南旅游線(xiàn)路”“海南旅游價(jià)格”“海南旅游圖片”“海南天氣”作為基準(zhǔn)關(guān)鍵詞。再多次通過(guò)選取,最后確定“海南旅游”“海南旅游攻略”“海南旅游景點(diǎn) ”“海南旅游地圖”“海南天氣”為目標(biāo)關(guān)鍵詞。

        2.2.3數(shù)據(jù)的處理

        通過(guò)收集到的海南每月旅游游客接待量與關(guān)鍵詞的搜索指數(shù)月度值的數(shù)據(jù)整理到Excel里。如圖1所示,可以看出海南旅游游客接待量(萬(wàn)人次)與關(guān)鍵詞“海南旅游”的搜索指數(shù)變化趨勢(shì)基本一致。游客接待量(萬(wàn)人次)與“海南旅游”百度指數(shù)在每年的1月和2月份呈相反趨勢(shì),游客在寒冷的1月已經(jīng)到海南度假,對(duì)“海南旅游”的搜索也相應(yīng)的減少。

        通過(guò)圖1可以看出“游客接待量”有明顯的時(shí)間趨勢(shì),因而提供取對(duì)數(shù)處理消除時(shí)間趨勢(shì),把“游客接待量”“海南旅游”“海南旅游攻略”“海南旅游景點(diǎn) ”“海南旅游地圖”“海南天氣”分別記為lnJDL、LY、GL、JD、DT、TQ。

        2.3.1平穩(wěn)性檢驗(yàn)

        本研究采用的數(shù)據(jù)為時(shí)間序列,為防止出現(xiàn)單位根,保證數(shù)據(jù)序列的平穩(wěn)性,對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn),平穩(wěn)性檢驗(yàn)采取單位根ADF( Augmented Dickey - Fuller test)檢驗(yàn),檢驗(yàn)如表1。

        通過(guò)表1可以看出,序列數(shù)據(jù)進(jìn)行一階差分后6個(gè)變量在99%的置信水平下單位根皆平穩(wěn),拒絕原假設(shè),因而原序列都是一階單整時(shí)間序列 I( 1)。

        2.3.2協(xié)整檢驗(yàn)

        原序列都是一階單整序列,進(jìn)一步可以通過(guò)協(xié)整分析檢驗(yàn)變量間的長(zhǎng)期協(xié)整關(guān)系,判斷變量之間是否存在協(xié)整關(guān)系,以及存在的協(xié)整關(guān)系的個(gè)數(shù)。協(xié)整檢驗(yàn)有兩種,一是適用于大樣本變量的E-G兩步法檢驗(yàn);二是以VAR模型為基礎(chǔ)的基于回歸系數(shù)的Johansen極大似然法協(xié)整檢驗(yàn)。由于是確定多變量協(xié)整關(guān)系,因而采用的是Johansen-Juselius向量誤差修正模型(VECM)的分析框架來(lái)檢驗(yàn)變量之間的協(xié)整關(guān)系,并確定出協(xié)整向量的個(gè)數(shù)。

        首先,建立VAR模型確定最優(yōu)滯后階數(shù),從表2可以看出滯后階數(shù)是介于1和3之間,為保證模型的有效性,根據(jù)AIC準(zhǔn)則,選取最優(yōu)滯后階數(shù)為3進(jìn)行協(xié)整分析。endprint

        進(jìn)一步來(lái)確定通過(guò)Johansen檢驗(yàn)確定協(xié)整個(gè)數(shù),結(jié)果如表三所示。表3可以看出,協(xié)整方程個(gè)數(shù)為1時(shí),跡統(tǒng)計(jì)量58331314和最大特征值統(tǒng)計(jì)量27718088均小于5%的臨界值,接受存在至多一個(gè)協(xié)整關(guān)系的原假設(shè),變量之間存在協(xié)整關(guān)系。協(xié)整方程為:

        lnJDL=00013843LY+00018966GL-00112043JD+00139547DT-00005818TQ-6136019。

        協(xié)整方程的各個(gè)關(guān)鍵詞系數(shù)估計(jì)值表示關(guān)鍵詞百度指數(shù)對(duì)游客接待量的彈性,關(guān)鍵詞“海南旅游”、“海南旅游攻略”、“海南地圖”百度指數(shù)與“游客接待量”有正向的關(guān)系,關(guān)鍵詞“海南旅游”百度指數(shù)的百度指數(shù)每個(gè)增長(zhǎng)1%,游客接待量增長(zhǎng)會(huì)增長(zhǎng)0.0013843%;關(guān)鍵詞“海南旅游景點(diǎn)”、“海南天氣”與“游客接待量”有反向的關(guān)系。關(guān)鍵詞“海南旅游”、“海南旅游攻略”、“海南地圖”網(wǎng)絡(luò)搜索的增加使得游客會(huì)發(fā)現(xiàn)海南旅游的時(shí)期會(huì)出現(xiàn)擁擠等現(xiàn)象,進(jìn)而可能使得游客改變?nèi)ズD下糜蔚南敕?,?duì)海南的游客接待量有反向影響。通過(guò)協(xié)整檢驗(yàn)得出關(guān)鍵詞的百度指數(shù)和游客接待量存在著協(xié)整關(guān)系。

        2.4格蘭杰因果檢驗(yàn)

        協(xié)整說(shuō)明長(zhǎng)期穩(wěn)定關(guān)系不一定是因果關(guān)系,所以需要進(jìn)一步通過(guò)格蘭杰因果檢驗(yàn)確定兩者的因果關(guān)系。

        先對(duì)VECM模型的穩(wěn)定性進(jìn)行檢驗(yàn),采用的是模型殘差序列的單位根檢驗(yàn)。檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)t統(tǒng)計(jì)值為-3.935,小于99%的置信度水平下的臨界值-3.567,所以在99%的置信度水平下是平穩(wěn)的。

        格蘭杰因果檢驗(yàn)在95%的置信度下可以看出關(guān)鍵詞“海南地圖”和“海南天氣”是引起“游客接待量”的原因,反向并不成立;“游客接待量”是引起關(guān)鍵詞“海南旅游”和“海南旅游景點(diǎn)”的原因,反向不成立;而“游客接待量”與“海南旅游攻略”并不存在因果關(guān)系。

        3結(jié)論和探討

        根據(jù)實(shí)證分析的結(jié)果,可以得出以下的結(jié)論:

        (1)關(guān)鍵詞百度指數(shù)與游客接待量存在著長(zhǎng)期的均衡關(guān)系。關(guān)鍵詞“海南旅游”、“海南旅游攻略”、“海南地圖”百度指數(shù)與“游客接待量”有正向的關(guān)系;關(guān)鍵詞“海南旅游景點(diǎn)”、“海南天氣”與“游客接待量”有反向的關(guān)系。關(guān)鍵詞“海南旅游”、“海南旅游攻略”、“海南地圖”網(wǎng)絡(luò)搜索的增加使得游客會(huì)發(fā)現(xiàn)海南旅游的時(shí)期會(huì)出現(xiàn)擁擠等現(xiàn)象,進(jìn)而可能使得游客改變?nèi)ズD下糜蔚南敕?,?duì)海南的游客接待量有反向影響。關(guān)鍵詞存在著長(zhǎng)期的均衡關(guān)系,并且所產(chǎn)生的正向反向作用不一,海南省可以對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)行篩選,然后選擇可以促進(jìn)搜索量增加的并帶來(lái)游客量增加的關(guān)鍵詞進(jìn)行重點(diǎn)營(yíng)銷(xiāo)。同時(shí),對(duì)具有方向作用的關(guān)鍵詞海南省可以進(jìn)一步提高海南的服務(wù)質(zhì)量。

        (2)關(guān)鍵詞百度指數(shù)與游客接待量存在著格蘭杰因果關(guān)系。95%的置信度下可以看出關(guān)鍵詞“海南地圖”和“海南天氣”是引起“游客接待量”的原因,反向并不成立;“游客接待量”是引起關(guān)鍵詞“海南旅游”和“海南旅游景點(diǎn)”的原因,反向不成立;而“游客接待量”與“海南旅游攻略”并不存在因果關(guān)系。關(guān)鍵詞與游客接待量存在著格蘭杰因果關(guān)系,海南省可以通過(guò)加強(qiáng)排名靠前的關(guān)鍵詞的推廣,對(duì)于最南端的海南省,客源也是來(lái)自不同的地方,因而加強(qiáng)關(guān)鍵詞的營(yíng)銷(xiāo)就顯得非常重要?!坝慰徒哟俊迸c“海南旅游攻略”不存在著因果關(guān)系,在對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)行營(yíng)銷(xiāo)時(shí),需要對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)行篩選,對(duì)于不存在著格蘭杰因果關(guān)系的,可以減少營(yíng)銷(xiāo)。

        參考文獻(xiàn)

        [1]馬麗君,孫根年,黃蕓瑪,周瑞娜. 城市國(guó)內(nèi)客流量與游客網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度時(shí)空相關(guān)分析[J]. 經(jīng)濟(jì)地理,2011,(04):680685.

        [2]王碩,曾克峰,童潔,劉超. 黃金周風(fēng)景名勝區(qū)旅游客流量與網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度相關(guān)性分析——以廬山、華山、八達(dá)嶺長(zhǎng)城風(fēng)景名勝區(qū)為例[J]. 經(jīng)濟(jì)地理,2013,(11):182186.

        [3]任樂(lè),崔東佳. 基于網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)的國(guó)內(nèi)旅游客流量預(yù)測(cè)研究——以北京市國(guó)內(nèi)旅游客流量為例[J]. 經(jīng)濟(jì)問(wèn)題探索,2014,(04):6773.

        [4]黃先開(kāi),張麗峰,丁于思. 百度指數(shù)與旅游景區(qū)游客量的關(guān)系及預(yù)測(cè)研究——以北京故宮為例[J]. 旅游學(xué)刊,2013,(11):93100.

        [5]汪秋菊,劉宇. 基于網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的旅游景區(qū)客流量預(yù)警:研究框架與實(shí)證分析——以國(guó)家游泳中心水立方為例[J]. 旅游論壇,2014,(05):915+25.

        [6]徐凡,尤瑋,周年興,胡美娟. 基于百度指數(shù)的網(wǎng)絡(luò)空間關(guān)注時(shí)空分布研究——以長(zhǎng)三角5A級(jí)景區(qū)為例[J]. 資源開(kāi)發(fā)與市場(chǎng),2016,(04):489493.endprint

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