舒小林，閔浙思，何亞蘭，李美清

（貴州財經(jīng)大學 工商管理學院，貴州 貴陽 550025）

0 引言

2019年，中國國內(nèi)旅游人次達60.06億人次，旅游總花費為5.72萬億元，新冠疫情前旅游大眾化趨勢明顯，旅游市場巨大。旅游產(chǎn)業(yè)具有拉動消費、促進經(jīng)濟增長、帶動就業(yè)等巨大功能，中國有30個省份把旅游業(yè)定位為支柱產(chǎn)業(yè)或重點培育產(chǎn)業(yè)［1］，隨著旅游市場逐漸恢復，省域之間競爭將日趨加劇，旅游市場的爭奪成為今后旅游經(jīng)濟活動的焦點，旅游促銷政策也將成為制勝的重要手段。

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的廣泛應用，游客基于出游需求，主動通過互聯(lián)網(wǎng)跨時空搜索獲取信息逐漸成為趨勢。學者們利用游客搜索產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)，運用計量方法、GIS法開展研究，并形成以下的研究方向：①網(wǎng)絡關注度與客流預測關系的研究。國外一般運用Google搜索及Twitter數(shù)據(jù)進行預測研究，如Prosper利用Google趨勢搜索和MIDAS模型提升旅游需求預測精確度［2］；Park等分析Twitter數(shù)據(jù)與郵輪游客量關系［3］。國內(nèi)以百度搜索數(shù)據(jù)為主，如Huang利用百度指數(shù)測定北京故宮在“五一”小長假的游客數(shù)［4］。也有學者把百度搜索數(shù)據(jù)和Google搜索數(shù)據(jù)進行對比或綜合分析，如Yang對比分析百度和Google的搜索數(shù)據(jù)與海南省游客量關系［5］；Sun認為綜合谷歌指數(shù)與百度指數(shù)的KELM模型可以提高客流量預測精確度［6］。②關于網(wǎng)絡關注度的時間和空間特征分布研究。學者們對網(wǎng)絡關注時空特征分布研究較多，主 要 以 景 區(qū)［7-9］、旅 游 安 全［10，11］、紅 色 旅游［12］、體育旅游［13］、郵輪旅游［14］等作為研究對象進行時空特征分析。③關于網(wǎng)絡關注度的影響因素研究。學者們認為，影響旅游關注度的因素主要有經(jīng)濟發(fā)展水平、旅游資源吸引力、網(wǎng)絡發(fā)達程度、氣候舒適度、媒體關注度和地理空間距離等［7，12］；史鵬等認為，政策、資金和地理位置影響冰雪運動網(wǎng)絡關注度［15］；趙德森等提出了政府通過生產(chǎn)性、調節(jié)性、營銷性和保護性行為影響旅游目的地形象［16］。

學者們同時也進行了旅游政策評價的探索。在研究方法上，Liu采用多維決策（MCDM）模型評價旅游政策執(zhí)行情況［17］；Meng使用一般均衡（CGE）方法分析新加坡旅游政策對經(jīng)濟的影響效果［18］；薛福根等建立指標體系分析區(qū)域旅游政策效應［19］。在研究內(nèi)容上，采用旅游收入數(shù)據(jù)，分析新加坡［18］、日本［20，21］等區(qū)域旅游政策效果；景秀麗探討了政府形象宣傳與游客實地形象感知之間差異［22］。

綜上，學者們的研究成果為本研究奠定了堅實基礎，但是目前仍存在以下不足：①在研究內(nèi)容上，一是注重旅游關注度的時空差異特征和推力影響因素分析，缺少理論支撐，忽略了促銷拉力作用；二是對經(jīng)濟推力、距離阻力和促銷拉力如何影響關注度問題缺乏剖析；三是對宣傳促銷政策與游客的時間和空間匹配性研究少。②在研究方法上，對宣傳促銷政策量化有待探究，基于IPA模型研究促銷政策與潛在游客匹配性缺乏。

網(wǎng)絡關注度與游客量之間關系密切［2-6］。貴州省位于云貴高原東部，旅游資源豐富，伴隨“100個景區(qū)”的建成，旅游設施逐步完善，旅游服務不斷提升，大力推廣“山地公園省，多彩貴州風”品牌形象，積極舉辦旅游發(fā)展大會，開展“門票及小客車過路費優(yōu)惠”等促銷活動，旅游實現(xiàn)持續(xù)“井噴式”發(fā)展，旅游業(yè)已成為全省重要的支柱產(chǎn)業(yè)之一。貴州西南門戶的地理區(qū)位，夏季氣候涼爽，旅游吸引拉力大，旅游關注度高，游客接待數(shù)量多，貴州“十四五”提出將“旅游產(chǎn)業(yè)化”與“新型工業(yè)化、新型城鎮(zhèn)化、農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化”作為促進貴州高質量發(fā)展的抓手之一，旅游地位突出，非常適合作為研究對象。因此，本研究以貴州作為研究區(qū)域，基于百度指數(shù)數(shù)據(jù)，采用引力模型、季節(jié)集中度指數(shù)和引入旅游舒適度、出游半徑及阻尼系數(shù)參考值，對貴州旅游網(wǎng)絡關注度時空差異演變特征及原因進行研究，并采用IPA模型分析網(wǎng)絡關注度與促銷政策的匹配效應，彌補當前有關旅游關注度時空差異影響因素文獻中忽略目的地旅游促銷拉力作用不足，以期為各個省份制定旅游促銷政策提供借鑒或參考。

1 理論基礎、研究方法及數(shù)據(jù)來源

1.1 理論基礎

在牛頓型（冪函數(shù)）和威爾遜型（指數(shù)函數(shù)）兩種引力模型［23，24］基礎上，旅游學者積極將引力模型在旅游研究中運用和改進［25-28］。李山等構建了旅游引力模型［29］，其一般形式為：

式中：Tjk代表j客源地與k目的地之間空間引力；Ak代表k目的地的吸引力；PjCja代表j客源地出游力，其中，Pj為人口規(guī)模，Cja為人均收入水平；γjk代表j客源地與k目的地之間距離；β代表空間阻尼系數(shù)?？梢?，客源地與目的地相互作用受到旅游客源地出游力、旅游目的地吸引力以及客源地與目的地之間廣義距離影響，而旅游目的地吸引力是一個包含旅游資源與吸引物、基礎與服務設施以及營銷推廣與品牌形象等綜合變量［29］。網(wǎng)絡關注度屬于客源地與目的地相互作用的一種類型，也遵循此規(guī)律。因此，本研究引入上述模型，并修改和重新進行定義解釋，計算公式為：

式中：Njk代表k目的地受到j客源地的網(wǎng)絡關注度；Ak代表k目的地對j客源地居民網(wǎng)絡關注度的吸引拉力，包括旅游資源、旅游設施與服務、氣候環(huán)境（從旅游資源剝離出）以及旅游促銷（營銷推廣與品牌形象）等拉力；PjCjaWj代表j客源地居民對出游推力，其中，Pj為人口規(guī)模，Cja為人均收入水平，Wj為網(wǎng)絡發(fā)展水平［13］（根據(jù)參考文獻增加）；β代表空間阻尼系數(shù)，γjk代表j客源地與k目的地之間距離。

隨著人們收入水平不斷提高，移動網(wǎng)絡逐漸普及，依據(jù)公式（2）進行假設：①客源地出游推力中的人口數(shù)量、網(wǎng)絡發(fā)達程度，目的地吸引拉力中的旅游設施及旅游服務因素對網(wǎng)絡關注度時空特征影響是均等的；②客源地與目的地的旅游資源存在同質和異質可能；③距離阻力（經(jīng)濟發(fā)展水平可能突破）、差異化旅游促銷政策和旅游氣候環(huán)境是網(wǎng)絡關注度時空分異的主要因素。由此提煉出旅游目的地網(wǎng)絡關注度時空分異形成機制（圖1），并重點從經(jīng)濟發(fā)展水平、旅游促銷政策、氣候環(huán)境和距離阻力4個密切聯(lián)系因素分析目的地網(wǎng)絡關注度時空分異規(guī)律。

1.2 研究方法

季節(jié)集中度指數(shù)：網(wǎng)絡關注度的季節(jié)集中度指數(shù)是用來研究旅游網(wǎng)絡關注度時間分布情況的重要指標，具體表達如下：

式中：xi表示每月旅游網(wǎng)絡關注度占全年的比值。E值越大，說明旅游網(wǎng)絡關注度季節(jié)性強；反之，全年分布較平均。

IPA模型：為了更好地分析網(wǎng)絡關注度與促銷政策的匹配狀況，本文用IPA（Importance-performance Analysis）模型［30］加以改進，將各省份潛在游客對貴州旅游網(wǎng)絡關注度作為橫軸，旅游促銷政策力度作為縱軸，劃分象限Ⅰ為優(yōu)勢區(qū)，象限Ⅱ為改進區(qū)，象限Ⅲ為機會區(qū)域，象限Ⅳ為意外區(qū)（圖2）。

圖2 網(wǎng)絡關注度與宣傳促銷政策IPA模型Figure 2 IPA model of network attention and promotion policy

1.3 數(shù)據(jù)來源

網(wǎng)絡關注度數(shù)據(jù)。本研究用百度指數(shù)代表網(wǎng)絡關注度，具體操作是在百度指數(shù)平臺鍵入關鍵詞“貴州旅游”，獲取2011年1月1日—2020年12月31日中國31個省份（因數(shù)據(jù)收集不便，故未包含我國香港特別行政區(qū)、澳門特別行政區(qū)和臺灣地區(qū)）的貴州旅游網(wǎng)絡關注度數(shù)據(jù)。

貴州旅游促銷政策數(shù)據(jù)。貴州旅游促銷政策數(shù)據(jù)的獲得步驟為：第一步，對《貴州年鑒（2011—2020）》中關于貴州國內(nèi)旅游促銷方式、實施時間和針對省份等資料進行收集、整理與統(tǒng)計；第二步，對上述旅游促銷方式，通過微信問卷星小程序，運用專家法，請32位專家進行3輪重要性排序，獲得最終排序及權重分值，基于節(jié)事活動對本省、周邊省份、其他省份影響逐漸遞減的規(guī)律，參照莫蘭指數(shù)計算原理，節(jié)事活動在本省、周邊省份、其他省份分別為權重分值的2倍、1倍和原始分值（表1）；第三步，運用線性加權法，對各省份旅游促銷力度進行計分統(tǒng)計并排序。

表1 旅游促銷活動對游客出游影響大小排序及權重分值Table 1 Sorting the influence of tourism promotion activities on tourists'travel and weight score

2 貴州旅游網(wǎng)絡關注度時空演變特征

2.1 貴州旅游網(wǎng)絡關注度的時間差異

年際變化特征分析。本研究對2011—2019年貴州旅游網(wǎng)絡關注度指數(shù)、旅游人次和旅游促銷政策分值進行統(tǒng)計，結果如圖3所示。

圖3 2011—2019年貴州旅游網(wǎng)絡關注度指數(shù)變化Figure 3 Changes of Guizhou tourism network attention index，2011-2019

由圖3可知：第一，2011—2017年貴州旅游網(wǎng)絡關注度呈快速增長的態(tài)勢，增長率達到了290.34%，2018年出現(xiàn)回落，幅度達29.72%，2019年回彈，增長28.41%；第二，除2018年外，貴州旅游網(wǎng)絡關注度與貴州國內(nèi)旅游人次，總體趨勢基本一致；第三，2015—2018年貴州旅游關注度指數(shù)與貴州旅游促銷政策分值趨勢一致，其余年份不吻合。上述結果表明：一方面，貴州旅游網(wǎng)絡關注度和國內(nèi)旅游人次關系密切；另一方面，門票和小型客車高速過路費優(yōu)惠促銷政策顯著拉高網(wǎng)絡關注度。如，2011—2014年貴州旅游促銷政策是以節(jié)事活動、目的地推介和電視廣告等方式為主（表1）的階段，促銷力度呈下降趨勢，但網(wǎng)絡關注度逐年提高，可能因為2013年貴州推進“100個景區(qū)”建設和2014年首次開通高鐵及宣傳報道，使貴州旅游促銷政策達到“事半功倍”效果；2016—2018年為以門票和小型客車高速過路費優(yōu)惠為主的綜合性促銷階段，顯著拉高了貴州旅游網(wǎng)絡關注度，但游客井噴式增長帶來的排隊等負面影響擴大，導致2018年關注度回落，2019年實施門票和小型客車高速過路費優(yōu)惠政策范圍擴大到除貴州以外的所有省份，網(wǎng)絡關注度重新反彈。

月份變化特征分析。首先，貴州旅游網(wǎng)絡關注度總體上集中在每年4—10月（圖4）。其次，運用公式（3），計算出2011—2020年貴州旅游網(wǎng)絡關注度的季節(jié)集中度指數(shù)分別為2.99、2.64、3.44、3.14、2.96、5.17、4.22、4.46、4.29、5.63，整體呈現(xiàn)先增大后高位震蕩調整的變化態(tài)勢，2016—2020年貴州旅游網(wǎng)絡關注度季節(jié)集中度指數(shù)較2011—2015年顯著增大。

圖4 2011—2020年貴州旅游網(wǎng)絡關注度月份變化Figure 4 Monthly change of Guizhou tourism network attention，2011-2020

上述結果表明：第一，氣候環(huán)境奠定了貴州旅游關注度季節(jié)性基本趨勢。貴州屬于亞熱帶高原季風氣候，參照蔚丹丹旅游舒適度參數(shù)的研究［31］（圖5），將旅游氣候舒適度指數(shù)大于等于75定為舒適。貴州每年4—10月舒適度指數(shù)高于70，6—8月份旅游舒適度超過了大部分省份，為旅游旺季，同時，“爽爽的貴陽，涼都六盤水”旅游宣傳形象進一步強化了該趨勢；第二，目的地旅游旺季促銷加劇了貴州旅游關注度的季節(jié)性。2016—2019年貴州在旅游旺季實行門票和小型客車高速過路費優(yōu)惠政策，增強了旅游網(wǎng)絡關注度季節(jié)性；第三，目的地常規(guī)促銷政策不如氣候環(huán)境對網(wǎng)絡關注度季節(jié)性影響深刻，但高強度促銷政策比氣候環(huán)境對網(wǎng)絡關注度季節(jié)影響深刻。大多年份，旅游促銷政策對季節(jié)性“平衡”作用不顯著；但2015年的季節(jié)性指數(shù)較其他年份顯著偏低，這由于在2014年年底，貴廣高鐵開通，貴州進行“高強度”促銷，大幅降低了季節(jié)性指數(shù)，具體表現(xiàn)為2014年12月26日高鐵開通日，旅行社組團景區(qū)門票免費；開通當日至2015年2月28日，游客憑高鐵票在5日內(nèi)景區(qū)門票5折，在貴陽、黔南州、黔東南州轄區(qū)星級飯店住宿憑高鐵票酒店當日價8折以上優(yōu)惠；3月1日至4月30日，在5日內(nèi)景區(qū)門票7折；9月30日，在5日內(nèi)憑高鐵票溫泉門票7折優(yōu)惠。

圖5 貴州、周邊及經(jīng)濟發(fā)達代表性省份旅游氣候舒適性對比Figure 5 Comparison of tourism climate comfort among Guizhou，surrounding and economically developed provinces

“十一”長假的貴州旅游網(wǎng)絡關注度分析。通過對比2011—2020年“十一”黃金周前后一周的貴州旅游的網(wǎng)絡關注度（圖6）發(fā)現(xiàn)：第一，2011—2020年，潛在游客對貴州旅游網(wǎng)絡關注的時間趨勢高度一致，在節(jié)前的9月26日網(wǎng)絡關注度最低，到9月30日和10月1日達到頂峰，10月7日為節(jié)后最低，到10月9日又出現(xiàn)一個小高峰，然后逐漸平穩(wěn)。表明節(jié)假日能夠明顯增加潛在游客網(wǎng)絡關注度。第二，2011—2020年，“十一”黃金周期間的貴州旅游網(wǎng)絡關注度逐年增長，尤其是2016—2020年較2011—2015年網(wǎng)絡關注度大幅增加，這與貴州旅游年際網(wǎng)絡關注度相對應。

圖6 2011—2020年“十一”黃金周前后的貴州旅游單日網(wǎng)絡關注度Figure 6 One-day network attention of Guizhou tourism around the11th Golden Week，2011-2020

2.2 貴州旅游網(wǎng)絡關注度的空間分異

本研究對中國31個省份（未包含香港特別行政區(qū)、澳門特別行政區(qū)和臺灣地區(qū)）的貴州旅游網(wǎng)絡關注度及其季節(jié)性集中指數(shù)、貴州旅游促銷政策分值序位進行統(tǒng)計，結果如表2所示。此外，引入出游半徑和阻尼系數(shù)參考值［28］（表3），并以貴州旅游網(wǎng)絡關注度空間分布圖中貴州省最大內(nèi)切圓為起點畫出出游半徑圖（圖7）。

圖7 2011—2019年貴州旅游網(wǎng)絡關注度空間分布演變Figure 7 Spatial distribution evolution of Guizhou tourism network attention，2011-2019

表2 2011—2019年貴州旅游網(wǎng)絡關注度季節(jié)性指數(shù)、規(guī)模序位和旅游促銷值序位Table 2 Seasonal index，scale order and tourism promotion value order of tourism network attention in Guizhou，2011-2019

（續(xù)表2）

表3 不同出游半徑阻尼系數(shù)數(shù)值Table3Damping coefficients of different tra vel radius

貴州旅游關注度空間差異與阻力、推力分析。從表2可見：第一，2011—2019年，貴州、廣東兩省的網(wǎng)絡關注度最高，序位在首位和第二位交替變動；第二，四川、湖南、重慶等省份網(wǎng)絡關注度較高，排名位居前十位，福建、江西、安徽等省份常處于第16—23位，西藏、青海、寧夏等省份對貴州旅游關注度較低，穩(wěn)定處于后十位；第三，上海、河北、山東、遼寧、天津對貴州旅游網(wǎng)絡關注度的浮動較大，位序在第9—24位擺動。從上述發(fā)現(xiàn)可歸納出如下特點：一是貴州本?。ㄒ再F陽為中心約500km范圍）人關注最高；二是廣東與1500km半徑外的北京、江蘇、浙江等經(jīng)濟發(fā)達省份關注高；三是1500km半徑范圍內(nèi)的四川、重慶、湖南等貴州周邊的省份關注度較高；四是西藏、青海、寧夏等距貴州較遠、交通聯(lián)系不便，經(jīng)濟不太發(fā)達省份關注低。上述結果表明：第一，500km范圍內(nèi)的本省距離阻力小，本地驅動效應顯著；第二，1500km半徑內(nèi)，距離阻力是貴州旅游網(wǎng)絡關注度的主要因素，經(jīng)濟發(fā)達程度為次要因素；第三，1500—3500km半徑范圍外，經(jīng)濟發(fā)達程度是主要因素，距離阻力是次要因素，經(jīng)濟發(fā)達可突破距離阻力。

貴州旅游關注度與政策拉力分析。由表2可知：第一，對比2015年，2016年浙江對貴州網(wǎng)絡關注度序位由第六位提升為第四位，季節(jié)性集中度指數(shù)由1.56飆升為6.61，表明旅游優(yōu)惠政策拉力對提升網(wǎng)絡關注度發(fā)揮重要作用。如2016年G20放假期間，對由浙來黔的游客實行門票全免，對“浙”小型客車行駛貴州境內(nèi)高速公路實施免費通行優(yōu)惠等政策，提升了浙江對貴州旅游的關注度（圖8）。第二，2017—2018年，連續(xù)兩年實行門票和高速公路優(yōu)惠的有重慶、福建、浙江、江蘇、湖南、湖北、廣西7省份，2018年減去江西、陜西、安徽，新增廣東、上海、四川；對比發(fā)現(xiàn)，重慶、湖南、浙江、廣西重復優(yōu)惠的省份關注度序位下降，江西、福建、湖北變化不明顯，新增的廣東、上海關注度序位上升，四川不變，說明重復優(yōu)惠政策具有“優(yōu)惠疲勞”效應。第三，2019年對除貴州本省外其他省份實行優(yōu)惠政策，關注度序位大幅下降的有北京、重慶、江蘇、上海、湖北等省份，季節(jié)性集中度指數(shù)也降低；大幅上升的有黑龍江、陜西、遼寧、河北、山東、河南、吉林等省，其季節(jié)性集中度指數(shù)也隨之變大，表明新增優(yōu)惠、優(yōu)惠疲勞效應都對經(jīng)濟發(fā)達的省份影響顯著。第四，對比2011—2016年和2017—2019年，旅游優(yōu)惠政策前后，江西、福建和安徽3省和青藏、西北地區(qū)省份對貴州旅游關注度規(guī)模序位變化不明顯，表明優(yōu)惠政策對地理距離阻力大、經(jīng)濟欠發(fā)達省份的拉力效應不顯著。

圖8 2016年浙江對貴州旅游關注度趨勢變化Figure 8 Trends of Zhejiang tourism attention to Guizhou in2016

3 貴州旅游關注度與促銷政策IPA分析

根據(jù)貴州網(wǎng)絡關注度與宣傳促銷政策IPA模型，利用表2中的貴州網(wǎng)絡關注度規(guī)模序位和貴州宣傳促銷政策序位數(shù)據(jù)進行差異對比，序位在兩位以內(nèi)界定為宣傳促銷力度等于游客網(wǎng)絡關注度，IPA模型結果如表4所示。

表4 貴州網(wǎng)絡關注度與宣傳促銷政策IPA模型省份分布表Table 4 Province distribution of IPA model of Guizhou network attention and promotion policy

由表4可知：第一，優(yōu)勢區(qū)有貴州本省，周邊的四川、重慶，發(fā)達地區(qū)的江蘇、浙江的部分年份，中部地區(qū)湖南、湖北的部分年份，主要以1500km半徑內(nèi)貴州本省、周邊較發(fā)達的省份及江浙發(fā)達省份為主；其特征為潛在游客對貴州網(wǎng)絡關注度高，貴州宣傳促銷政策的力度大，網(wǎng)絡關注度與宣傳促銷政策力度兩者耦合好，策略為繼續(xù)保持。第二，改進區(qū)有貴州周邊的云南、廣西、湖南部分年份，沿海發(fā)達地區(qū)的上海、福建、遼寧及西部地區(qū)的陜西部分年份，以周邊經(jīng)濟不太發(fā)達省份、發(fā)達地區(qū)個別省份及部分年份為主。其特征為潛在游客對貴州網(wǎng)絡關注度小于促銷政策的力度，策略為對該些省份的經(jīng)濟發(fā)達城市實施促銷政策。第三，機會區(qū)有西藏、青海、寧夏、甘肅、新疆、內(nèi)蒙古、海南、吉林、黑龍江等省份，也有安徽、江西、山西等中部省份的部分年份，以距離偏遠、經(jīng)濟欠發(fā)達地區(qū)為主；其特征為潛在游客對貴州網(wǎng)絡關注度低，促銷政策的力度較小，策略為根據(jù)經(jīng)濟發(fā)展水平逐漸有序開拓對應市場。第四，意外區(qū)有廣東、北京、江蘇、浙江、山東等經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)及河南、湖北的部分年份；其特征為潛在游客對貴州網(wǎng)絡關注度大于促銷政策的力度，獲得更多意外的關注，策略為對促銷政策進行遺漏分析，充分挖掘與釋放政策促銷潛力。

4 結論及啟示

本文與當前國內(nèi)外已有的文獻研究相比，主要貢獻在：一是引入旅游引力模型，提煉旅游目的地網(wǎng)絡關注度時空分異形成機制，并重點分析旅游促銷政策、氣候環(huán)境、經(jīng)濟發(fā)展水平和距離阻力如何影響網(wǎng)絡關注度的時空分異，彌補了網(wǎng)絡關注度影響因素研究缺乏理論基礎，忽略目的地旅游促銷政策影響因素研究等不足。二是采用IPA模型，對旅游促銷政策與網(wǎng)絡關注度的時空匹配效果進行分析，拓展了當前文獻從旅游收入視角衡量旅游促銷政策效果的研究視角，同時，在旅游促銷政策量化方法上進行新的嘗試。三是獲得相應研判：①貴州旅游網(wǎng)絡關注度年際變化呈現(xiàn)出快速增長的態(tài)勢，門票和過路費優(yōu)惠促銷政策顯著拉高了關注度。②貴州旅游網(wǎng)絡關注度月度分布集中在每年4—10月，氣候環(huán)境導致形成此格局，旺季促銷加劇了季節(jié)性。③“十一”黃金周的關注時間高度一致，9月30日和10月1日達到頂峰。④貴州旅游網(wǎng)絡關注度空間分布呈現(xiàn)“本省、經(jīng)濟發(fā)達省份和周邊省份關注度高，距貴州遠、交通聯(lián)系不便、經(jīng)濟不太發(fā)達省份關注較低”分布特征。⑤空間分異受經(jīng)濟發(fā)展水平、距離阻力及旅游促銷政策影響。一是500km范圍內(nèi)的本省網(wǎng)絡關注度高；1500km半徑內(nèi)距離阻力是主要因素；1 500—3500km半徑范圍外經(jīng)濟發(fā)展水平為主要因素；二是首次推出的優(yōu)惠促銷政策對提升網(wǎng)絡關注度效果較顯著，連續(xù)優(yōu)惠對經(jīng)濟發(fā)達省份會產(chǎn)生疲勞效應。⑥優(yōu)勢區(qū)以本省、周邊較發(fā)達的省份為主；改進區(qū)以周邊經(jīng)濟不太發(fā)達省份、發(fā)達地區(qū)個別省份及部分年份為主；機會區(qū)以青藏、西北、東北及華南的海南等偏遠、經(jīng)濟欠發(fā)達地區(qū)為主；意外區(qū)以經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)為主。

針對上述結論，提出以下啟示：首先，在旅游市場開發(fā)順次上，要根據(jù)經(jīng)濟發(fā)達程度、距離遠近（交通便捷）進行梯度順序開發(fā)。其次，在促銷方式選擇上，門票和過路費優(yōu)惠能夠顯著增加網(wǎng)絡關注度，在旅游市場開拓階段作用明顯，但存在“疲勞”效應和增大季節(jié)性，減少景區(qū)企業(yè)利潤等不足，不可持續(xù)，需建立以自媒體（UGC）、節(jié)會活動為主的綜合性營銷體系。第三，鑒于旅游淡季“大力”促銷有“平衡”作用，可以采用節(jié)慶活動加門票、過路費優(yōu)惠政策增加淡季旅游客源。