大数据时代乡村旅游发展的时空分异特征［J］． 浙江农业学报， 2014， 26( 6) : 1709 － 1714．DOI: 10. 3969 /j． issn． 1004 － 1524. 2014. 06. 51收稿日期: 2014-07-14基金项目: 湖北省教育厅人文社会科学研究指导性项目( 14G519) ; 湖北省科技支撑计划软科学研究人才基金项目( 2014BDH127) ; 保定市哲学社会科学规划研究项目( 20140503) ; 河北省社会科学发展研究课题( 2014030718)作者简介: 黄英( 1981—) ，女，湖北武汉人，讲师，硕士，主要研究方向为土地生态工程与资源环境。E-mail: hybamboo@163． com大数据时代乡村旅游发展的时空分异特征黄英1，周智2，黄娟1( 1 武汉工程科技学院经济与管理学院，湖北武汉430200; 2 河北农业大学国土资源学院，河北保定071001)摘要: 为研究大数据时代乡村旅游发展的时空变化特征，基于百度指数采用叠加关键词和83 家全国休闲农业与乡村旅游示范点进行了2011—2013 年乡村旅游网络关注度搜索，并结合2013 年各地区的农业贡献率进行了对比分析。结果表明: 2011—2013 年乡村旅游日均关注度增长速度明显; 一周之内乡村旅游网络关注度周二最高，周六最低; 出游旺季在3—6 月和10—12 月; 清明、五一和端午三节关注度较高; 华中、华南、东北地区农业发展优于乡村旅游，西南、西北地区乡村旅游发展态势优于该地区的农业。关键词: 大数据时代; 乡村旅游; 网络关注度; 时空分析中图分类号: F 326. 5; F 590 文献标志码: A 文章编号: 1004-1524( 2014) 06-1709-06Temporal and spatial variations of rural tourism development in age of big dataHUANG Ying1 ，ZHOU Zhi2 ，HUANG Juan1( 1 Economics and Management，Wuhan University of Engineering Science，Wuhan 430200，China; 2 College of LandＲesource，Agricultural University of Hebei，Baoding 071001，China)Abstract: In order to study the temporal and spatial variations of rural tourism development in age of big data，the articlesearched network attention of rural tourism in 2011 － 2013 by stack keywords，83 pilot projects of leisure agricultureand rural tourism in China based on surfing engine of Baidu index，which was in combination with contrastiveanalysis on contribution of agriculture in different areas． The results showed that: firstly，the network attention of ruraltourism had an accelerate growth in 2011 － 2013; secondly，the highest network attention was on Tuesday in aweek，while the lowest was on Saturday; thirdly，the tourist seasons in a year were“March to June”and“October toDecember”; fourthly，the network attention of Qingming Festival，May Day and Dragon Boat Festival were higherthan other holidays; fifthly，the developments of agriculture in Central China，South China and Northeast areas werebetter than their rural tourism，while the comparisons in Southwest and Northwest were opposite．Key words: age of big data; rural tourism; network attention; temporal and spatial analysis乡村旅游可以促进农村经济发展、调整农村产业结构、增加农民收入，是当前新农村建设和发展的主要途径，目前乡村旅游业的发展之势已经如火如荼。随着当前信息网络技术的高速发展和网络搜索普及程度的日益高涨，各行各业的大数据时代已经来临。大数据时代为乡村旅游游客信息流的获取提供了更为有效迅速的渠道，乡村旅游建设强大的市场需求来源于游客对旅游体验的多层次需求，这些多层次需求信息完全可以借助乡村旅游的大数据分析来获取，网络搜索引擎上的网络关注度便是旅游大数据的主要表现形式之一［1］。近几年来，国内外针对乡村旅游和区域旅游网络关注度分别进行研究的成果较多，关于乡村旅游的研究成果主要集中在不同城市乡村旅游发展模式的构建、乡村生态旅游的发展等定性研究方面［2 － 5］; 而在大数据时代的背景下，旅游数据的收集方式已经实现了传统调查方式和网络搜索引擎的有机融合，由此引发的学术界关于城市区域旅游网络关注度的研究成果较多，这方面的研究成果主要集中在城市旅游景区网络关注度与客流量的关系［6 － 10］、具体城市区域或景区网络关注度的变化特征和影响因素分析［11 － 13］等方面; 纵观国内外学者对乡村旅游的研究，不难发现关于乡村旅游绝大部分的成果主要集中在定性研究方面，关于定量的实证研究较少。主要原因在于乡村旅游信息获取途径少，同时受限于农民的受教育程度，传统的旅游信息收集手段在乡村旅游调查中收效往往不如城市。在实证研究中结合网络关注度对乡村旅游特征进行分析的成果尚属空白。而伴随着国家对农村发展的不断重视，乡村旅游将迎来极为广阔的发展天地，对乡村旅游大数据的实证分析将是构建乡村旅游信息服务体系的重要信息基础和决策来源，如能将乡村旅游大数据分析的结果引入乡村旅游的开发规划，其效果势必事半功倍。本文基于旅游大数据中的网络关注度对当前乡村旅游表现特征进行时空分析，对建设新农村、发展农村经济、构建和谐健康的乡村旅游发展模式都具有重要的参考意义［14］。1 数据来源与研究方法1． 1 数据来源根据中国互联网络信息中心( CNNIC) 发布的2013 年第32 次中国互联网发展状况统计报告，截至2013 年6 月底，我国网民规模达5. 91亿，中国有13. 5 亿人口，网民比例为44%。2013年上半年共计新增网民2 656 万人，较2012 年底提升了2. 0%。这些数据都足以说明大数据时代网络搜索这一便捷手段的普及程度。百度作为目前全球最大的中文搜索引擎，百度指数便是基于百度等搜索对目标关键词计算出的关注度［15］。旅游业的发展与游客的关注度息息相关，借助百度指数这一渠道，可以快速准确地获取目的地区域不同时间段的网络关注度及趋势曲线图。本文采用“乡村旅游+ 乡村旅游网+ 乡村旅游攻略”为叠加关键词，检索获取2011—2013 年乡村旅游日均网络关注度及2013 年农业部和国家旅游局公布的83 家全国休闲农业与乡村旅游示范点［16］网络关注度的时空变化曲线图，在曲线图上用鼠标截取全年所有日期的关注度数据。1． 2 研究方法1． 2. 1 乡村旅游发展的时态分析时序特征分析包括四个层次，分别以年、月份、周和“黄金周”为间隔时段。大部分学者对网络关注度进行时态分析时较多的是针对一年内的季节和周时段变化进行分析，而对年与年之间的变化趋势关注不多，这与数据获取有一定的关系，同时如果采用日时段选取多年数据进行对比分析，量变聚集的效果并不明显，但如果不对年变化特征进行分析，选取哪一年的数据就缺乏足够的依据。对于年变化特征，文章首先根据2011—2013 年日均网络关注度以月份为间隔时段求取日平均网络关注度进行对比，如果逐年关注度变化相差不大的话，则可选取近三年数据的均值，如果逐年关注度有明显的变化趋势，则应采取趋势方程进行预测。对于月份和周时段，同样计算相应月份和一周之内每天的日均关注度作为分析数据绘制曲线图。对于黄金周则根据目前国家法定节日: 春节、“十一”两个7 天的黄金周，清明、“五一”、端午、中秋5 个3 天的小假期，则搜索乡村旅游各假期前后一段时间内的网络关注度日均值。通常游客会在出行前一段时间内进行目的地信息搜索，前人选取的时间段一般未超过节前1 个月到节日10 天内的时间段［6，9－ 12］。为了细致深入地反映不同类型节假日前后关注度的完整分布，研究统计了2013 年各假期前一个月到节日10 天内的网络关注度，并按其从高到低的顺序排列后，选取了关注度相近的假期进行相互比较并绘图形进行直观分析。·1710· 浙江农业学报第26 卷第6 期( 2014 年11 月)1． 2. 2 乡村旅游发展的空间分析首先针对2013 年农业部和国家旅游局公布的83 家全国休闲农业与乡村旅游示范点进行百度指数搜索，根据搜索情况按照关注度高低比较分析地区差异，如果关注度微弱则根据示范点的地区分布进行直接比较。比较示范点地区差异时，将地区示范点数目所占比重结合当年各地区的农业产值贡献率进行对比分析。其中，各地区的农业产值贡献率等于各地区农业产值除以全国农业产值。2 结果与分析2． 1 2011—2013 年乡村旅游网络关注度年变化特征2011—2013 年乡村旅游逐月日均网络关注度对比曲线图如图1 所示。从图1 中不难看出，2011、2012 和2013 年的年内变化趋势基本吻合，逐年环比有所增加，结合具体数值来看，三年的综合关注度日均值分别为218. 58， 230. 73， 260. 13，环比增长速度分别为5. 56%和12. 74%，说明随着网络浏览获取旅游信息手段在乡村旅游中的运用，后期网络关注度的年递增趋势逐年增加，这一点与城市旅游的网络关注度变化趋势并不相同，城市旅游在近几年已经实现网络浏览手段的普及后，网络关注度的增长速度在逐年减缓［17］。2014年上半年的日均关注度为317. 56，相对2013 年环比增长率为22. 08%，同样验证了年递增趋势加快的这一特征，足以说明网络搜索引擎在农村旅游信息获取上存在较大程度的上涨和挖掘空间。2． 2 2011—2013 年乡村旅游周时段网络关注度特征计算2011—2013 年每年乡村旅游周时段网络关注度后，发现三年变化特征基本一致，因此图1 2011—2013 年乡村旅游网络关注度的时态变化曲线图Fig． 1 The temporal changes of network attention on rural tourism in 2011 － 2013取三年均值得到其周内网络关注度的日均值，周一到周日依次为: 251. 68，255. 07，251. 71，251. 51，234. 28，204. 22，209. 79。从数据中不难看出，一周之内乡村旅游网络关注度平时较高，周末较低，周三相对周二略有下降，周二最高，周四、周五继续降低，周六最低，周日略有回升。这一特征与乡村旅游周末出游人数较多互补，同时也暗示乡村旅游在平时存在潜在游客市场。乡村旅游游客平时为周末出游提前做资料收集并进行网上搜索，一般提前3 ～ 4 天搜索目的性最强，因此周二和周三达到关注度的峰值，出游时因为出游关注度较低，周六到乡村旅游的人数最多，此时关注度最低，而周日休息时间即将结束，关注度开始回升。同时关注度走低的持续期不长，表明目前游客去乡村旅游停留时间较短，一般不超过3 天，说明乡村旅游在延长游客关注度的停留上需要采取相关措施。2． 3 2011—2013 年乡村旅游网络关注度季节性特征统计乡村旅游2011—2013 年月份的日均网络关注度，同样发现这三年的季节特征相似，因此取三年平均值得到季节性特征，各月份的日均网络关注度分别为: 172. 96，194. 01，252. 15，266. 46， 275. 70， 246. 03， 208. 60，214. 92，229. 49，黄英，等． 大数据时代乡村旅游发展的时空分异特征·1711·254. 75，267. 28， 253. 04，绘制折线图如图2 所示，从图中可看出，在时间层面上，对乡村旅游的网络关注度在5 月份达到最高，1 月最低。在1 月至5 月期间呈上升状态，5月至7 月期间呈下降状态，7月至11 月呈直线上升状态， 12 月开始回落。总体上呈“双峰”特征，主峰在5 月，次高峰在11 月，年均值为236. 28，将日均关注度高于年均值的划分为旺季，反之为淡季，则3 月至6 月、10 月至12 月均为关注度旺季，1 月至2 月、7 月至9 月为关注度淡季，出游一般相对关注度存在短期的滞后，因此乡村旅游出游的旺季仍在3 月至6 月和10 月至12 月，这与这两个时段分别是适合出游的春末夏初和秋末冬初有关，且“五一”和“十一”分处这两个时段，对游客乡村旅游的热情有一定促进作用。2． 4 2013 年乡村旅游黄金周期间网络关注度特征统计2013 年乡村旅游各假期前一个月到节日10 天内的网络关注度日均值，各假期从高到低依次为: 端午、五一、清明、国庆、中秋、元旦和图2 2011—2013 年乡村旅游网络关注度季节性特征Fig． 2 The seasonal characteristics of network attention onrural tourism in 2011 － 2013春节，将关注度相近的假期进行比较，如图3、图4 所示。从上述对比图中可以看出: ( 1) 清明、五一和端午这三个假期在节前第1 天都有一个网络关注度的小高峰，说明这三个假期期间游客对乡村旅游在前1 天搜索目的性较强。( 2) 清明、五一和端午这些假期到乡村出游的游客较多，且清明一般首日出游人数较多，而五一一般第2 天出游人数较多，端午则在第3 天出游人数较多。从网络关注度排名第1 的端午假期来看，在放假前的第1 ～ 4 天达到网络关注度的峰值，之后开始回落，直到端午第1 天开始有一部分游客出游，到假期第3 天达到最低，说明此时出游人数较多［18］。( 3) 国庆和中秋关注度走势比较相似，皆是假期第1 天关注度较低，节前1 ～ 2 天搜索目的性较强，达到网络关注度的一个小高峰。( 4)就元旦和春节而言，在假期内的关注度变化趋势与国庆、中秋不尽相同，元旦和春节在假期当中和放假前几天关注度比较反复，在假期第1 天关注度呈现出较高的峰值，反而春节前1 天关注度较低。2． 5 2013 年乡村旅游发展的空间差异分析以2013 年12 月9 日农业部和国家旅游局公布的83 家全国休闲农业与乡村旅游示范点为关键词进行百度指数搜索，发现所有示范点均显示“未被收录”，因此直接根据83 家示范点进行地区差异比较如表1 所示。从表中可以看出，华北地区示范点数目最多，所占比重约为23%，其次是华东和西南地区，华中、东北和青藏地区示范点数目较少，位列后3 位。结合各地区的农业产值贡献率来看，华北、华东、青藏地区的乡村旅游图3 2013 年清明、五一和端午前后乡村旅游网络关注度对比Fig． 3 Comparison of network attention before and after Qingming Festival，May Day and Dragon Boat Festival in 2013·1712· 浙江农业学报第26 卷第6 期( 2014 年11 月)图4 2013 年元旦、春节、中秋和国庆前后乡村旅游网络关注度对比Fig． 4 Comparison of network attention before and after New Year's Day，Spring Festival，Mid-Autumn Festival and NationalDay in 2013表1 2013 年83 家全国休闲农业与乡村旅游示范点地区差异比较Table 1 Comparison of spatial differences on 83 pilot projectsof leisure agriculture and rural tourism in China in 2013地区示范点数目百分比/% 农业产值贡献率/%华北19 22. 89 29. 50华东12 14. 46 13. 51西南12 14. 46 11. 87西北11 13. 25 9. 22华南9 10. 84 12. 34华中9 10. 84 13. 36东北7 8. 43 9. 83青藏4 4. 82 0. 36合计83 100. 00 100. 00发展态势与该地区的农业发展基本匹配，华中、华南、东北地区农业发展优于乡村旅游，西南、西北地区乡村旅游发展态势优于该地区的农业发展。3 结论与讨论研究基于大数据背景对乡村旅游进行了创新视角的时空结合分析，揭示了当前国内乡村旅游关注度在年、月、周与“黄金周”等时段的分布特征及区域间不均衡的发展状态。从研究视角上将网络关注度从城市旅游传递到了乡村旅游，研究方法上将时间与空间进行了有机结合，在空间分析上创新地将农业与乡村旅游发展进行了有效的对比，其研究结论系统直观地展示了当前我国乡村旅游发展存在的不足及促进不同区域间乡村旅游与农业协调发展的改进空间; 为改善区域间乡村旅游与农业协调发展的不平衡现状，结合网络关注度对乡村旅游发展状况的有效影响并促进其与农业协调可持续发展提供了实证参考。通过上述实证研究可知:( 1) 基于百度指数对乡村旅游进行了关注度的时态分析，发现乡村旅游在2011—2013 年日均关注度增长明显，说明网络搜索引擎在农村旅游信息获取上存在较大程度的上涨和挖掘空间。( 2) 根据2011—2013 年乡村旅游网络关注度的周内特征分析结果表明，一周之内乡村旅游网络关注度周二最高，周六最低，周日略有回升，且乡村旅游游客平时为周末出游提前做资料收集进行网上搜索，一般提前3 ～ 4 天搜索目的性最强，游客去乡村旅游多为3 天之内的短期出游。( 3) 根据2011—2013 年乡村旅游网络关注度的季节和“黄金周”特征分析结果表明，乡村旅游的旺季在3 月至6 月和10 月至12 月; 乡村出游的关注度在清明、五一和端午比其他假期要高，且这三个假期皆是节前1 天搜索目的性较强; 元旦和春节游客乡村出游的热情并不高。( 4) 结合2013 年全国83 家示范点地区分布和地区农业贡献率的比较分析发现: 华北、华东、青藏地区的乡村旅游发展态势与该地区的农业发展基本匹配，华中、华南、东北地区农业发展优于乡村旅游，西南、西北地区乡村旅游发展态势优于该地区的农业。说明华中、华南、东北地区应在乡村旅游开发上加深力度，而西南、西北地区则应在以乡村旅游带动农业发展上下功夫［19］。本次研究设计基于网络关注度对乡村旅黄英，等． 大数据时代乡村旅游发展的时空分异特征·1713·游的时空发展特征进行了分析，但因数据的可获得性和作者自身水平所限，乡村旅游的空间差异分析未能结合到具体的网络关注度，导致时空异质性的有机结合程度不高，随着乡村旅游大数据体系的进一步发展和完善，今后应针对这些不足进一步开展深入研究。参考文献:［1］ Lovejoy K，Waters ＲD，Saxton GD． Engaging stakeholdersthrough Twitter: How nonprofit organizations are getting moreout of 140 characters or less［J］． Public Ｒelations Ｒeview，2012， 38( 2) : 313 － 318．［2］ 卢小丽，成宇行，王立伟． 国内外乡村旅游研究热点－ 近20年文献回顾［J］． 资源科学， 2014，36( 1) : 200 － 205．［3］ Duarte P． Evolution of rural tourism in portugal: A 25 years analysis［J］． e-Ｒeview of Tourism Ｒesearch，2010，8 ( 3 ) : 41－ 56．［4］ 朱璇． 新乡村经济精英在乡村旅游中的形成和作用机制研究－ 以虎跳峡徒步路线为例［J］． 旅游学刊，2012，27( 6) :73 － 78．［5］ 郑凤萍，杜伟玲． 黑龙江乡村旅游发展问题研究［J］． 农业经济问题， 2008 ，( 1) : 75 － 79．［6］ 李山，邱荣旭，陈玲． 基于百度指数的旅游景区网络空间关注度: 时间分布及其前兆效应［J］． 地理与地理信息科学，2008， 24( 6) : 102 － 107．［7］ 龙茂兴，孙根年，马丽君，等． 区域旅游网络关注度与客流量时空动态比较分析—以四川为例［J］． 地域研究与开发，2011， 30( 3) : 93 － 97．［8］ 马丽君，孙根年，黄芸玛，等． 城市国内客流量与游客网络关注度时空相关分析［J］ ． 经济地理，2011，31 ( 4) : 680－ 685．［9］ 王硕，曾克峰，童洁，等． 黄金周风景名胜区旅游客流量与网络关注度相关性分析—以庐山、华山、八达岭长城风景名胜区为例［J］． 经济地理，2013， 33( 11) : 182 － 186．［10］ 刘月红，黄远水． 福建永定土楼网络空间关注度的时空演变—基于百度指数的分析［J］． 乐山师范学院学报，2014， 29( 1) : 62 － 68．［11］ 李世霞，田至美． 基于百度指数的旅游目的地网络关注度影响因素分析—以青岛为例［J］． 首都师范大学学报:自然科学版， 2014，35( 1) : 56 － 59．［12］ 林志慧，马耀峰，刘宪锋，等． 旅游景区网络关注度时空分布特征分析［J］． 资源科学， 2012， 34( 12) : 2427 － 2433．［13］ 梁志峰． 基于Google 趋势分析的区域网络关注度研究—以湘潭为例［J］． 湖南科技大学学报: 社会科学版，2010，13( 5) : 41 － 48．［14］ 周聆灵，周法法． 游客对乡村旅游形象的重视因素分析—以宁德地区乡村旅游为例［J］． 福建农林大学学报: 哲学社会科学版， 2012，15( 2) : 73 － 77．［15］ 喻国明． 大数据分析下的中国社会舆情: 总体态势与结构性特征—基于百度热搜词( 2009 － 2012) 的舆情模型构建［J］． 中国人民大学学报，2013，( 5) : 2 － 9．［16］ 农业部，国家旅游局． 农业部国家旅游局关于认定全国休闲农业与乡村旅游示范县、示范点的通知［J］． 中华人民共和国农业部公报，2014，( 2) : 39 － 41．［17］ 黄先开，张丽峰，丁于思． 百度指数与旅游景区游客量的关系及预测研究—以北京故宫为例［J］． 旅游学刊，2013， 28( 11) : 93 － 100．［18］ 孙毅，吕本富． 网络搜索与经济行为相关性研究［J］． 管理评论，2011，23( 7) : 72 － 77．［19］ 李金文． 都市边缘农村地区环境问题成因及其整治对策—以上海市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