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丹霞山網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度時(shí)空演變特征及影響因素分析
——基于空間自相關(guān)及空間回歸方法

2020-04-24 01:43:42田廣增李航飛
關(guān)鍵詞:丹霞山關(guān)注度象限

田廣增,李航飛

(韶關(guān)學(xué)院 旅游與地理學(xué)院,廣東 韶關(guān) 512005)

根據(jù)第43次《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》,截至2018年12月,我國(guó)網(wǎng)民規(guī)模為8.29億,互聯(lián)網(wǎng)普及率達(dá)59.6%。隨著我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)普及率的日益提高,網(wǎng)絡(luò)(手機(jī)移動(dòng)網(wǎng)絡(luò))已逐漸成為廣大游客出游的重要工具。旅游者在出游前或出游過(guò)程中會(huì)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)搜索旅游目的地的相關(guān)信息,“網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度”(或搜索指數(shù))即為所統(tǒng)計(jì)的搜索痕跡。近年來(lái),利用網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)提供的大數(shù)據(jù),對(duì)旅游者網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度進(jìn)行研究受到了國(guó)內(nèi)專家、學(xué)者越來(lái)越多的關(guān)注;其研究領(lǐng)域主要包括以下幾方面:第一,研究空間尺度上,有省域[1]、市域[2]及具體的旅游景區(qū)如平遙古城[3]、五臺(tái)山[4]等;第二,研究?jī)?nèi)容上,主要有游客的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度與游客流量間的相關(guān)性[5]或耦合性[6]研究、網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的時(shí)空分布特征[7]、網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的影響因素[8];第三,研究方法,主要利用相關(guān)指數(shù)來(lái)分析網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的時(shí)空分布特征,利用相關(guān)分析、普通回歸分析等方法來(lái)探討游客網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的影響因素[9]。

現(xiàn)有研究在旅游目的地的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度方面做了大量的工作,但在研究方法方面存在一定的不足,沒(méi)有考慮網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的空間集聚或依賴特征。幾乎所有空間數(shù)據(jù)都具有空間依賴或空間自相關(guān)特征[10],傳統(tǒng)的數(shù)理統(tǒng)計(jì)模型(一元或多元統(tǒng)計(jì)分析等),僅關(guān)注數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性;而地理信息系統(tǒng)(GIS)中的空間關(guān)系和空間疊加等分析方法,則只注重二維空間上的聯(lián)系;科學(xué)的空間統(tǒng)計(jì)模型需要做到二者兼顧,即在分析空間關(guān)系的基礎(chǔ)上要進(jìn)行數(shù)值的相關(guān)性分析,空間自相關(guān)分析模型很好地解決了這一問(wèn)題[11]??臻g自相關(guān)分析受到越來(lái)越多的學(xué)者、專家關(guān)注,其被廣泛應(yīng)用于自然、人口、經(jīng)濟(jì)和社會(huì)問(wèn)題等方面的研究,研究成果非常豐富。論文在已有研究基礎(chǔ)上,利用空間自相關(guān)分析和空間回歸分析方法來(lái)探討丹霞山景區(qū)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的時(shí)空演變特征及其影響因素。

一、研究方法與數(shù)據(jù)來(lái)源

(一)研究方法

本文首先采用空間自相關(guān)分析丹霞山網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度時(shí)空分布上的集聚性(依賴性)特征,然后建立空間計(jì)量回歸經(jīng)濟(jì)模型,對(duì)影響丹霞山網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行空間計(jì)量估計(jì)和檢驗(yàn)。

1.空間自相關(guān)分析

空間自相關(guān)分析是在分析空間關(guān)系的基礎(chǔ)上進(jìn)行數(shù)值的相關(guān)性分析,可分為全局空間自相關(guān)及局域空間自相關(guān)兩種形式,論文用其來(lái)探討丹霞山網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的時(shí)空集聚特征??臻g自相關(guān)的相關(guān)理論及計(jì)算公式、檢驗(yàn)方法詳見(jiàn)參考文獻(xiàn)[12]。

2.空間回歸模型及選擇

(1)空間滯后模型(SLM),其數(shù)學(xué)表達(dá)式如式(1):

式(1)中,Y為被因變量;X為外生自變量矩陣;ρ為空間回歸系數(shù);W為所構(gòu)建的權(quán)重矩陣(本文采用空間鄰接標(biāo)準(zhǔn));WY為空間滯后因變量;ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)向量。

(2)空間誤差模型(SEM),其數(shù)學(xué)表達(dá)式如式(2):

式(2)中,λ為因變量向量的空間誤差系數(shù);ε的含義同式(1);μ為正態(tài)分布的隨機(jī)誤差向量;W為空間權(quán)重矩陣(本文采用空間鄰接標(biāo)準(zhǔn));參數(shù)β反映的是自變量X對(duì)因變量Y的影響程度。

(二)數(shù)據(jù)來(lái)源

百度指數(shù)以百度搜索引擎為數(shù)據(jù)平臺(tái),可以為用戶提供以“網(wǎng)頁(yè)搜索”以及“新聞搜索”為基礎(chǔ)的大數(shù)據(jù)分析服務(wù),其能夠反映出不同關(guān)鍵詞在過(guò)去一段時(shí)間內(nèi)的“網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度”情況。“網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度”是以網(wǎng)民在百度中搜索的“關(guān)鍵詞”為統(tǒng)計(jì)對(duì)象,并以搜索量為基礎(chǔ)數(shù)據(jù),統(tǒng)計(jì)出各關(guān)鍵詞在百度網(wǎng)頁(yè)搜索中頻次的加權(quán)之和,能夠以曲線圖的形式直觀展現(xiàn)。丹霞山是世界自然遺產(chǎn)、世界地質(zhì)公園、5A級(jí)旅游景區(qū),也是網(wǎng)絡(luò)關(guān)注的重點(diǎn)景區(qū)。本文采用百度指數(shù)中的用戶對(duì)丹霞山的關(guān)注度作為衡量網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的指標(biāo),以“丹霞山”為關(guān)鍵詞,獲取2011年1月1日至2018年12月31日8年每年度的日平均搜索量作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù),利用空間自相關(guān)分析和空間回歸分析方法對(duì)丹霞山景區(qū)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的時(shí)空演變特征及其影響因素進(jìn)行分析;回歸分析中的人口規(guī)模、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平數(shù)據(jù)來(lái)自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒(2013、2015、2017)》,空間距離數(shù)據(jù)來(lái)自百度地圖,網(wǎng)絡(luò)化水平數(shù)據(jù)來(lái)自歷次《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》。

二、丹霞山網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度時(shí)空集聚特征分析

(一)丹霞山網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度全局空間自相關(guān)分析

根據(jù)全局空間自相關(guān)的計(jì)算公式,利用軟件Geoda計(jì)算出丹霞山旅游景區(qū)2011年以來(lái)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的Moran’I值①論文采用空間鄰近作為權(quán)重,即相鄰(有接壤)為1,反之為0,故省份沒(méi)有包括港澳臺(tái)及海南。,結(jié)果見(jiàn)表1。

表1 全局自相關(guān)分析結(jié)果

由表1可知,2011年以來(lái),丹霞山網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的 Moran’s I 值變化不大,較為穩(wěn)定且都大于 0,在0.05的顯著性水平下都通過(guò)顯著性檢驗(yàn);說(shuō)明2011年以來(lái),丹霞山網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度在空間分布上的自相關(guān)性(依賴性)特征非常明顯,即表現(xiàn)出網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度高的省份和網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度低的省份分別在地理空間上集聚且這種集聚狀態(tài)較為穩(wěn)定。

(二)丹霞山網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度局域空間自相關(guān)分析

1.丹霞山網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度散點(diǎn)圖分析

以散點(diǎn)圖的形式對(duì)變量Z(2011-2018年各省份對(duì)丹霞山網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的日平均值)及其空間滯后向量Wz之間的相互關(guān)系進(jìn)行描述,則形成Moran’s I散點(diǎn)圖,可將其分為4個(gè)象限,分別對(duì)應(yīng)4種空間差異類型(右上為HH象限:省份本身和周邊省份對(duì)丹霞山的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度都較高,相互間空間差異較??;左上為L(zhǎng)H象限:省份本身對(duì)丹霞山的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度較低,周邊省份對(duì)丹霞山的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度較高,相互間空間差異較大;左下為L(zhǎng)L象限:省份本身和周邊省份對(duì)丹霞山的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度都較低,相互間空間差異較小;右下為HL象限:省份本身對(duì)丹霞山的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度較高,周邊省份對(duì)丹霞山的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度較低,相互間空間差異較大;在空間自相關(guān)分析過(guò)程中,高(H)和低(L)是相對(duì)于網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的平均水平而言,“高高”和“低低”表明的是空間分布上具有較高的正相關(guān),即區(qū)域具有集聚性和相似性特征;“高低”和“低高”則表示空間分布上存在較強(qiáng)的負(fù)相關(guān),即區(qū)域有異質(zhì)性。見(jiàn)圖1①文只選取2012、2014、2016及2018四個(gè)年份的散點(diǎn)圖,其它年份類似。。

圖1 丹霞山網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度散點(diǎn)

從圖1可知,對(duì)于丹霞山的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度,全國(guó)大部分省份位于散點(diǎn)圖中的HH、LL象限,說(shuō)明丹霞山網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的空間分布存在較強(qiáng)的依賴性,與前面全局自相關(guān)分析的結(jié)論一致;但是從圖中也可看出HH象限的省份較少,一定程度上說(shuō)明這種空間集聚或依賴性是處于低水平的,由于區(qū)域的特殊性,廣東省比較特殊,其對(duì)丹霞山的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度獨(dú)樹一幟(位于HH象限,遠(yuǎn)離坐標(biāo)中心);另外,處于不同象限的省份2011年以來(lái)的變化不大,丹霞山網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的空間格局相對(duì)比較穩(wěn)定。

2.丹霞山網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度局域統(tǒng)計(jì)量(LISA)分析

同樣利用GeoDa軟件計(jì)算出各省份對(duì)丹霞山網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的局域自相關(guān)系數(shù),在0.05的顯著性水平下能通過(guò)檢驗(yàn)的省份空間分布見(jiàn)圖2(LISA聚集圖或稱為 Local Moran’s I顯著性水平圖),反映出各省份對(duì)丹霞山網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的局域象限分布是否顯著。圖2②圖1相對(duì)應(yīng),只展示2012、2014、2016及2018四個(gè)年份的聚焦圖,其它年份類似。中標(biāo)識(shí)出對(duì)應(yīng)于Moran散點(diǎn)圖不同象限且 LISA顯著的相應(yīng)省份。

圖2 丹霞山網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度LISA聚集

由圖2可知:丹霞山網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度空間差異形成的空間集聚中心(熱點(diǎn)或冷點(diǎn)省份)變化不大,較為穩(wěn)定,與全局自相關(guān)分析基本一致。廣東、湖南、江西3省一直處于“凸”字型(HH)集聚中心,即熱點(diǎn)省份;“凹”字型(LL)集聚中心主要分布于西部地區(qū)的新疆、甘肅、青海及西藏4省區(qū),即冷點(diǎn)省份;廣西壯族自治區(qū)一直處于“V”字型(LH)集聚中心,其自身對(duì)丹霞山的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度較低,而周邊省份對(duì)丹霞山的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度則較高;隨著時(shí)間推移,HL型即“A”字型集聚中心主要位于四川省,與廣西壯族自治區(qū)相反,其自身對(duì)丹霞山的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度較高,而周邊省份對(duì)丹霞山的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度則較低。

三、丹霞山網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度影響因素分析

由前文分析可知,丹霞山網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的空間分布具有明顯的自相關(guān)特征,故利用基于地理加權(quán)的空間回歸方法來(lái)分析其影響因素更為合理。在已有研究基礎(chǔ)上,論文以各省份對(duì)丹霞山的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度為因變量,各省份經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(人均GDP)、網(wǎng)絡(luò)化水平(互聯(lián)網(wǎng)普及率)、人口規(guī)模(年末人口總數(shù))及各省省會(huì)(首府)到丹霞山的空間距離為自變量,利用空間回歸分析方法對(duì)影響丹霞山網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的因素進(jìn)行分析。

根據(jù)前文SLM模型和SEM模型選擇的判別標(biāo)準(zhǔn)及各年度回歸分析結(jié)果,論文最終選定空間誤差模型(SEM)作為回歸分析模型,回歸分析結(jié)果詳見(jiàn)表2、表3。其中表2為普通回歸分析(OLS)與空間誤差回歸(SEM)分析的效果比較,表3為相關(guān)回歸系數(shù)比較。

表3 OLS回歸與SEM回歸系數(shù)比較

由表2、表3可知,空間誤差模型(SEM)的各項(xiàng)指標(biāo)都要優(yōu)于普通回歸分析(OLS),SEM模型各系數(shù)的顯著性水平也優(yōu)于OLS模型;說(shuō)明受到地理事物空間依賴(自相關(guān))特征的影響,在分析其空間分布及成因機(jī)制時(shí),基于地理加權(quán)的空間回歸分析方法較普通最小二乘線性回歸分析,能更好地對(duì)因變量和自變量之間的關(guān)系進(jìn)行解釋,所得出的結(jié)論一定程度上與實(shí)際情況更加吻合。

另外,由表3空間誤差模型(SEM)回歸結(jié)果可知,影響旅游目的地(丹霞山)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的因素主要為網(wǎng)絡(luò)化水平,其次是人口規(guī)模;而空間距離對(duì)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的影響不明顯,與已有研究不一致,應(yīng)該是研究方法不同所導(dǎo)致;同時(shí),隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及及移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)水平的不斷提高,空間距離對(duì)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的影響越來(lái)越小,網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度可能更多的是受認(rèn)知距離、時(shí)間距離、成本距離等的影響。

2016年,在SEM模型中,網(wǎng)絡(luò)化水平(互聯(lián)網(wǎng)普及率)提高1個(gè)百分點(diǎn),網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度相應(yīng)提高10.357 9個(gè)百分點(diǎn),較普通最小二乘線性(OLS)回歸分析的結(jié)果(8.239 0個(gè)百分點(diǎn))更能促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的提高;人口規(guī)模提高1個(gè)百分點(diǎn),網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度相應(yīng)提高0.047個(gè)百分點(diǎn),較普通最小二乘線性(OLS)回歸分析的結(jié)果(0.041個(gè)百分點(diǎn))更能促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的提高,但差異不大;2014年類似。

四、結(jié)論與討論

論文在已有研究基礎(chǔ)上,基于百度指數(shù)數(shù)據(jù),利用空間自相關(guān)及空間回歸分析方法探討了丹霞山網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的時(shí)空演化特征及影響因素,研究發(fā)現(xiàn)空間誤差模型回歸效果要優(yōu)于普通最小二乘線性回歸模型,2011年來(lái)丹霞山網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的空間分布呈現(xiàn)出明顯的集聚性(依賴性)特征,受網(wǎng)絡(luò)化發(fā)展水平、人口規(guī)模、空間距離等因素的影響和制約;廣東、江西、湖南3省成為顯著的高值集聚中心,新疆、青海、甘肅、西藏等省區(qū)則為顯著的低值集聚中心;由于研究方法考慮了地理事物空間分布的依賴性或自相關(guān)特征,論文得出的結(jié)論可能更符合實(shí)際情況。同時(shí),論文還存在一些不足之處,如空間權(quán)重的設(shè)定僅以是否相鄰為標(biāo)準(zhǔn),網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度影響因素指標(biāo)選取較為簡(jiǎn)單等,空間權(quán)重的設(shè)定、影響因素指標(biāo)的選取等有待進(jìn)一步深入研究。

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