5A級旅游景區對城市知名度影響評析

摘要:隨著“營銷時代”的來臨，全國各城市無不投入精力塑造城市形象，提升城市知名度。不少城市借用旅游景區打響城市品牌、提升城市知名度，其中，5A級旅游景區作為城市對外宣傳的金名片，在城市知名度提升中起著重要的作用。借用網絡知名度的概念，采用網絡計量的方法，將全國37個5A級景區及其所在城市列為研究對象，得到了5A級景區對其所在城市知名度的貢獻率，驗證了5A級景區與城市構成體系符合位序——規模分布原理。同時，得到規律，5A旅游景區對中、小城市知名度的影響普遍比大城市大。

關鍵詞:5A景區;城市知名度;網絡計量;位序-規模分布

中圖分類號:F592 文獻標志碼:A 文章編號:1673-291X(2010)23-0119-03

引言

在全球一體化、競爭激烈化的背景下，城市走入了地域營銷、品牌經營的時代。縱觀國內各大、中、小城市無一不投入精力塑造城市形象，提升城市知名度。旅游作為眾多城市著力發展的朝陽產業，對城市品牌的塑造起著十分重要的作用;旅游地作為城市對外展示的窗口，旅游景區作為展示城市形象的金名片，對城市知名度提升有著不可忽視的影響。2007年5月，國家旅游局首批評定66個5A級試點景區，作為行業標桿。一方面，5A的金字招牌可以為景區贏得更多的境內外客源市場份額;另一方面，可以給所在城市乃至區域帶來巨大的社會效益。如何定量的衡量5A景區的社會效益，特別是5A景區為其所在城市知名度提升帶來的積極效應，是擺在當前的熱點問題。本文試從旅游景區與城市知名度的關系入手，運用網絡計量的方法，探尋5A級景區對其所在城市知名度的影響程度，以期在這個過程中驗證、探索出一些規律。

一、研究基礎

(一)研究方法

研究旅游景區對城市知名度的影響，本文借用網絡知名度這一概念，運用網絡計量的統計方法。1997年，Almind等人提出了網絡計量學(Webometrics)一詞，將情報計量方法用于萬維網信息(www)的研究。網絡計量是采用數學、統計學等各種定量研究方法，對網上信息的數量、組織、存貯、分布、傳遞等進行定量描述和統計分析，涉及網上文獻、文獻信息及相關特征信息的計量。

在信息高速發展的今天，網絡已經成為人們日常生活必不可少的一部分，網絡用戶在網絡空間傳播人或事物的信息，就會形成具體的網絡知名度。網絡是現實社會的投射，網絡知名度在一定程度上反映了事物的實際知名度。例如，按照網頁數統計而成的2006中國城市網絡知名度排行榜在很大程度上反映了我國城市的基本排名。網絡知名度可以通過網絡傳播的信息量來進行測度，比如，利用搜索引擎搜索得到的網頁數目可以大體判定具體的事物的網絡知名度高低。

在研究方法上主要采用網頁文獻計量方法，即網頁的數量來進行計量。關注5A級旅游景區對城市知名度的影響，在分析5A景區與城市知名度之間的關系時，借用引文分析中的影響因子評價公式。與期刊影響因子相類似，在網絡環境下，搜索引擎為網絡文獻計量提供數據源，基于這一原理，建立5A景區—城市知名度影響因子基本公式:I=T/C，其中I為知名度影響因子，T為景區—城市相關網頁數，C為城市相關網頁數。再取一個指標S—城市人口數，作為城市規模大小的參考量，作進一步評價。

(二)數據收集

考慮到5A級景區是國內景區中最具鮮明特色和高品質服務的代表，是行業內的標桿和城市名片，特將其列為研究對象。為了能更準確的反映一個5A景區對其所在城市知名度的影響，從全國66個5A級旅游景區及其所在53個城市中，篩除了城市和景區一對多的情況，留下37個城市及各個城市所對應的5A級旅游景區。

首先，在Google搜索引擎中中輸入各個城市名稱，搜索城市相關網頁;其次，用同樣的方法在輸入各個5A級旅游景區的最簡縮寫關鍵詞，如要查找西湖風景名勝區與杭州市的相關網頁，輸入的關鍵詞“西湖景區 杭州”;再者，登陸各個政府網站及維基百科查找各個城市對應的最近常住人口，作為城市規模大小辨別依據。得到的基礎數據如下表。

二、變量分析

按照5A景區—城市知名度影響因子評價基本公式I=T/C，變量有T、C，分別為5A景區——城市相關網頁數和城市相關網頁數，另外再取S城市人口數作為進一步測評的依據。

一定地域范圍內，城市體系的等級規模結構服從位序規模分布模型:Pi*Riq=K 其中Pi代表第i位城市人口，Ri代表第i位城市的位序，q代表回歸斜率，q的絕對值越接近于1，越接近理想狀態。本研究嘗試用這一冪次方程檢驗城市相關網頁數、5A景區-城市相關網頁數、知名度影響因子，考察其是否同樣滿足位序規模分布模型。

(一)5A景區-城市相關網頁數

5A景區-城市相關網頁數(T)相差甚大，其中最多的是“西湖景區-杭州”達到了589萬條搜索，其次是“黃鶴樓公園-武漢”，再者是“黃山景區-黃山市”;排名靠后幾位的是“沙湖景區-石嘴山”、“崆峒山景區-平涼”、“沙坡頭景區-中衛”，其中“沙坡頭景區-中衛”的搜索量只有3.6萬條。從這一變量搜索量排名來看，前幾位的城市如杭州市、武漢市、黃山市、秦皇島市所在的5A級旅游景區知名度較高，相對而言這些城市也是較典型的旅游城市。

類似城市體系位序規模方程，基于5A景區——城市相關網頁數及其排名數據，在SPSS中進行回歸分析，得到決定系數R2 為0.911，大于0.9，P值為0.000，具有統計學意義。因此，5A景區—城市相關網頁所構成的“5A景區城市知名度體系”服從這一遞歸模型，符合位序規模分布規律。具體景區——城市網頁位序規模排列見下圖。

(二)城市相關網頁數

5A景區所在的城市相關網頁數(C)相差很大，其中最多的是深圳有18 400萬條搜索結果，最少的是石嘴山144萬條。網絡搜索排名前幾位城市，如深圳、廣州、杭州、武漢的網頁數量是后幾位平涼、忻州、嘉峪關、中衛、石嘴山的近百倍。城市相關網頁排名與通俗意義上人們對各城市認知的排名一致，在一定程度上反映了城市知名度的高低。從中也可以看到東部、中部地區城市的知名度普遍比西部地區城市知名度要高得多。

同樣基于搜索城市相關網頁數和城市知名度排名兩組數據，在SPSS中進行冪次回歸分析，得到決定系數R2為0.929，P為0.000，具有統計學意義。因此，5A景區所在城市的網頁所構成的“5A景區城市知名度體系”服從這一遞歸模型，符合位序規模分布規律。具體城市網頁位序規模排列見下圖。

(三)5A景區對城市知名度影響因子

按照5A景區——城市知名度影響因子評價基本公式I=T/C，得到各個5A景區對城市知名度的貢獻率。其中I的最大值為0.3375，其次為0.1867，最小值為0.007，說明黃山景區對黃山市知名度的影響較大。影響因子I的平均值為0.0521，意味著5A景區對其所在城市的平均貢獻率為5.21%。

去除頭尾各兩組差別較大的數據，對5A景區—城市知名度影響因子I與其排名回歸分析，得到決定系數R2為0.907，P為0.000，具有統計意義。將其擬合成冪次函數得到，Y=161.3X-1.5， 說明5A景區城市知名度體系服從位序規模分布規律。

比較各個T值、C值還是I值，都能發現差異較大。華中、華東地區在城市知名度、5A景區——城市聯合知名度、景區-城市知名度影響因子上普遍比西部地區要高。此外，將影響因子(I)與城市人口(S)數據比對不難發現，5A景區對大城市的知名度影響不大。城市人口多、規模排名靠前的幾個大城市知名度影響因子I值反而小。比如，長隆旅游度假區對深圳的知名度影響只有0.1%，而華僑城旅游度假區對廣州的影響更不顯著，只有0.07%。原因在于大城市多樣化、綜合性的產業特色，在知名度方面受當地旅游景區的影響相對較小。相反，一些中、小城市的旅游景區對其知名度影響較大。比如5A景區對黃山市、池州、忻州、秦皇島等城市知名度的貢獻率超過了10%。

三、結論及啟示

其一，根據統計得到5A景區對其所在城市知名度的平均貢獻率為5.21%，因此5A景區對其所在城市知名度具有一定的貢獻。其二，通過冪次函數模型的驗證，5A景區對城市知名度影響因子符合位序—規模分布規律，回歸得到的冪次函數為Y=161.3X-1.5。其三，5A景區對中、小城市知名度影響普遍比大城市要大。因此，對于想提高城市知名度的中、小城市來說，借助旅游景區或者培育知名旅游地品牌，能取得更好的效果。

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