旅游市場營銷研究文獻的知識圖譜分析基于2013—2015年CSSCI期刊發表的論文

田 里,席婷婷,楊 懿(云南大學 工商管理與旅游管理學院,云南 昆明 650500)

旅游市場營銷研究文獻的知識圖譜分析基于2013—2015年CSSCI期刊發表的論文

田 里,席婷婷,楊 懿
(云南大學 工商管理與旅游管理學院,云南 昆明 650500)

基于中國知網2013—2015年旅游市場營銷CSSCI期刊,利用文獻計量學和知識圖譜理論,借助Excel、Bicomb、Spss等軟件,從文獻學科、來源期刊、發文作者、發文機構和研究內容方面對相關文獻進行詞頻統計、共詞分析和聚類分析。結果顯示:旅游學、經濟學、市場學是旅游市場營銷研究的主要載體;旅游市場營銷研究的來源期刊具有明顯的核心效應;旅游市場營銷研究沒有形成嚴格意義上的高產作者群;各大高校是發文的主力軍,以四川大學、南開大學等為代表;旅游市場營銷研究的主要內容較廣泛,包括客源市場結構和特征、旅游者消費行為和心理、文化、互聯網和旅游、旅游目的地營銷策略、旅游產品的營銷方式和旅游產業等方面。本研究對揭示近年來我國旅游市場營銷領域的研究現狀、研究熱點和研究前沿具有一定的借鑒意義，不足之處將在后續研究中進行深化。

旅游市場營銷;文獻計量學;g指數;共詞分析;聚類分析

1 引言

隨著我國改革開放步伐的加快和旅游業的持續發展,旅游市場營銷得到了人們越來越多的關注,國內學術界關于旅游市場營銷的研究成果層出不窮。為了研究方便和更好地分析國內的研究現狀,我們以國內最權威的中文數據庫——中國知網(CNKI)數據庫為主,輸入關鍵詞“市場營銷”和“旅游市場營銷”進行檢索,分別獲得到10892篇、1089篇文獻,文獻數量豐富、研究主題廣泛。旅游市場營銷學是一門實踐性很強的學科，隨著相關企業經驗的不斷積累,研究成果會逐漸豐富,面對如此龐大的數據信息,必須采用科學有效的方法才能準確地揭示旅游市場營銷領域的發展進程,為學科研究提供有價值的參考信息。

知識圖譜是顯示科學知識發展進程與結構關系的一種圖形,能客觀、直接、形象地展示某一領域的研究熱點[2],最早應用于圖書情報學中,近年來逐漸在計算機學、金融學、經濟學、教育學等諸多學科領域中嶄露頭角,但目前在旅游研究中的應用較少。我們以“旅游+知識圖譜”為主題進行檢索,僅有25條結果,以“市場營銷+知識圖譜”為主題進行檢索只得到3條結果?？梢?，將知識圖譜應用于旅游市場營銷研究具有一定的前瞻性,能對旅游市場營銷學的研究成果有一個系統全面的認識和把握。

2 數據來源和方法

2.1 數據來源

鑒于中國知網(CNKI)數據庫上刊登的論文質量參差不齊,為了更加準確地把握旅游市場營銷的研究熱點和前沿,本文選取CSSCI期刊為主要數據源;受文獻獲取渠道限制且考慮到文獻數量必須足以支撐數據分析,本文將文獻時間范圍限定在2013—2015年,這三年恰好是中國向世界旅游強國轉型的關鍵階段,涌現出了大量的旅游研究成果。借助中國知網(CNKI)數據庫,以“旅游市場營銷”、“旅游+市場營銷”和“旅游+營銷”為主題、關鍵詞、篇名進行檢索,匹配模式為“精確”檢索,剔除重復文獻和不相關文獻,共獲得符合要求的C刊216條結果,包括2015年65條、2014年66條、2013年85條,可客觀地分析國內的研究現狀。

2.2 數據處理及過程

利用CNKI將216篇文獻導入Excel中,借助Excel軟件對文獻結果進行一般性統計描述、詞頻分析,繪制出文獻學科、來源期刊、發文作者、發文機構等方面的相關圖表。我們將216篇文獻以Notefirst格式導入Bicomb軟件,經過人工合并后繪制高頻關鍵詞共現矩陣(簡稱“共詞矩陣”),將共詞矩陣導入Excel中繪制相關矩陣和相異矩陣,然后將相異矩陣導入Spss軟件中進行聚類分析,繪制聚類分析樹狀圖(圖1),最后得到相關結論。

圖1 數據整理過程

3 研究結果與分析

3.1 文獻學科分析

通過對216篇文獻的梳理,發現旅游市場營銷研究文獻來源于29個學科(以CNKI的學科分類標準為依據，由于部分文獻分類存在跨學科現象,因此統計結果大于216條),統計結果見表1和圖2。

整體而言,旅游市場營銷研究文獻共分布在旅游學、經濟學、市場學等29個學科中,類型比較廣泛,這與旅游學本身的綜合性和邊緣性強有很大關系。從表1和圖2可知,在旅游學中發表旅游市場營銷的相關文獻最多,占全部文獻數量的1/2以上,其次為宏觀經濟管理與可持續發展、企業經濟、貿易經濟、市場研究與信息對其研究貢獻較大?？梢哉f，旅游學、經濟學、市場學是旅游市場營銷研究文獻的主要載體,約占整個文獻總量的90%。

表1 2013—2015年旅游市場營銷研究文獻學科統計

圖2 2013—2015年旅游市場營銷研究文獻學科統計

3.2 來源期刊分析

由表2和表3可知,涉及旅游市場營銷的216篇文獻共發表在77種不同期刊中。其中,《旅游學刊》發文量最多,其次是《資源開發與市場》、《旅游科學》和《貴州民族研究》,四者共發表文獻72篇,占文獻總量的33.33%;其余73種期刊共發表144篇,占文獻總量的66.67%,可見旅游市場營銷研究文獻呈現出整體分散、局部集中的特點。這一特點與布拉德福定律的定性描述相吻合。即認為對某一特定的主題,有關學術論文大量集中在為數不多的刊物之上,其余的論文則分散在為數眾多的大量刊物之中[9]。

為了進一步驗證這一結論,筆者展開了以下分析。布拉德福定律描述到:將期刊按其登載某一領域的文獻數量“以遞減順序排列”可劃分出核心區、相關區和離散區,各區載文量大致相等,此時核心區、相關區、離散區期刊數量為1∶n∶n2的關系。由表4可知,三個區發文量比為72∶68∶76,近似等于1∶1∶1,各區發文量大致相等,三個區包含期刊種類比為4∶14∶59,近似等于1∶4∶16,符合布拉德福定律的定量描述,因此可將涉及旅游市場營銷研究的77種期刊分成三個區:核心區——發文量大于等于10篇的期刊4種、相關區——發文量在3—9篇之間的期刊14種、離散區——發文量在1—2篇之間的期刊59種。據此得出旅游市場營銷研究文獻在我國學術期刊上的離散狀況,見表5。

表2 2013—2015年旅游市場營銷研究文獻TOP11期刊匯總

表3 2013—2015年旅游市場營銷研究文獻來源期刊統計

表4 各區發文量及期刊種類統計

表5 旅游市場營銷研究文獻離散狀況

3個區的期刊種類之比近似等于1∶4∶16(即1∶4∶42),因此旅游市場營銷研究文獻的布拉德福離散系數為4,且3個區的平均載文密度分別為18.00、4.86、1.29,由此可認為旅游市場營銷研究文獻的來源期刊存在顯著的核心效應,《旅游學刊》、《資源開發與市場》、《旅游科學》和《貴州民族研究》是國內旅游市場營銷研究的核心期刊群。

3.3 發文作者分析

通過統計可知,黃震方(5篇)、李君軼(5篇)、方葉林(4篇)、涂瑋(4篇)、李天元(4篇)等學者在2013—2015年發文量較多,其余學者發文量相對較少。在文獻計量學中,洛特卡定律和普賴斯定律是測定和分析文獻作者的重要指標。洛特卡定律描述到:撰寫2篇文獻的作者數約是撰寫1篇文獻作者數的1/4,撰寫3篇文獻的作者數約是撰寫1篇文獻作者數的1/9,撰寫n篇文獻的作者數約是撰寫1篇文獻作者數的1/n2,而所有撰寫1篇文獻的作者所占比例約為60%[14]。普賴斯定律的重要結論是:核心作者計算公式為：M≈0.749(Nmax)1/2。式中,M為文獻數,Nmax為所統計年限中最高產的那位作者的文獻數。即杰出科學家中最低產的那位科學家所發表的文獻數等于最高產科學家發表文獻數平方根的0.749倍,且M占文獻總數的50%[14]。據此，本文將發文作者與其文獻數進行了統計,見表6。

表6 2013—2015年旅游市場營銷研究文獻發文作者分布

表6表明,共有362位作者的發文量為1篇,占作者總人數的91.41%,遠高于洛特卡定律規定的60%;而發文量為2—5篇的作者數占發文量1篇作者數的比例均顯著低于洛特卡定律的規定,推知2013—2015年旅游市場營銷研究文獻作者分布不符合洛特卡定律。

結合表6可知最高產作者的文獻數為5,即Nmax=5,將其帶入公式M≈0.749(Nmax)1/2中,計算得M=1.67,即發表兩篇和兩篇以上文獻的作者為該領域的高產作者。由表6可知,在旅游市場營銷研究領域的高產作者共有34人,發表文獻數為83篇,占全部文獻數(216篇)的38.43%。普賴斯定律規定高產作者發表文獻數應占領域文獻總數的50%,顯然38.43%比規定的50%低11.57%。因此,洛特卡定律和普賴斯定律的測定結果均表明,2013—2015年我國旅游市場營銷領域尚未形成嚴格意義上的高產作者群。

3.4 發文機構分析

經統計,216篇文獻共來自于208個機構,按照發文頻次(3次及以上)排序統計,得到25個涉及旅游市場營銷的重要發文機構,其分布情況見表7。12.02%的研究機構(發文量大于等于3篇)累計發文114篇,占比為52.78%。其中,四川大學發文量最多(共10篇),其次是南開大學、南京師范大學、陜西師范大學、西南財經大學、湖南師范大學、中山大學、華東師范大學、中南財經政法大學等。從機構類型上來說,各大高校是發文的主力軍,其他機構發文量較少。

3.5 研究內容分析

統計高頻關鍵詞:關鍵詞是研究文獻的核心和精髓,它是作者對文獻內容的高度概括和集中描述,對關鍵詞進行共現分析,可揭示某個研究領域的研究熱點與科學研究前沿[15]。利用CNKI文獻導出功能,將216篇文獻題錄數據導入Bicomb軟件中,經過統計共獲取736個不重復的原始關鍵詞。剔除沒有實際意義的關鍵詞(如中國、研究進展、基本概念、開發模式),同時人工合并意思相同或相近的關鍵詞(如“消費者”和“旅游者”),最終確定了歸類的225個關鍵詞,共計頻次為673次。本文采用詞頻g指數確定高頻關鍵詞。詞頻g指數定義為:某一個研究主題關鍵詞的數量分值為g,且僅當在此研究主題的關鍵詞總量N中,有g個關鍵詞的累計出現頻次不少于g2次,而g+1個關鍵詞的累計出現頻次少于(g+1)2次[2]。經過計算得g=18,則高頻詞的閾值為18,即出現頻次大于8的前18個關鍵詞為高頻詞。由于第19個關鍵詞與第18個關鍵詞出現頻次相同,所以本文最終確定頻次大于9的前19個關鍵詞為高頻關鍵詞,見表8。

表7 發文量3篇以上(含3篇)的機構分布

表8 高頻關鍵詞

表8選取的高頻詞能在很大程度上反映我國2013—2015年旅游市場營銷領域的研究熱點。從定性分析來看,我國2013—2015年旅游市場營銷研究的熱點主要包括以下幾個方面:①旅游目的地研究。涉及到目的地營銷、目的地形象等內容。②旅游者行為研究。其中旅游動機和意愿、旅游感知、旅游體驗、滿意度和忠誠度、游客參與、游客偏好等是目前研究的重點。③營銷方式和策略研究。包括網站、媒體、微博營銷、服務營銷、廣告等內容的研究。④旅游產品研究。包括旅游資源、旅游線路、旅游商品的研究。⑤客源市場研究。主要集中在市場結構、市場細分、市場需求等方面。為了對旅游市場營銷研究內容有更加客觀的掌握,本文將進一步展開高頻詞共現分析和聚類分析。

高頻詞共現分析:利用Bicomb軟件的矩陣功能,將上述19個關鍵詞兩兩組合,統計其在216篇文獻中共同出現的次數,構建19×19的共詞矩陣,部分內容見表9。

表9 高頻關鍵詞共現矩陣(前7個)

為了消除共詞矩陣中詞頻差異造成的影響,本文采用Ochiia系數法在Excel中將共詞矩陣轉化為相關矩陣(表10),計算公式為：Ochiia系數=(關鍵詞A與B共現次數)/[(A的詞頻)1/2×(B的詞頻)1/2]。由于相關矩陣中0元素過多,為了減少誤差且便于計算,采取用“1”減去矩陣元素的方法將相關矩陣轉化為相異矩陣18(表11)。

表10 高頻關鍵詞相關矩陣(前7個)

表11 高頻關鍵詞相異矩陣(前7個)

聚類分析:將上一步中得到的相異矩陣導入到Spss19.0中,利用聚類分析中的系統聚類分析(層次聚類分析),個體間及個體與小類間的距離測度分別選擇組間平均連鎖法和平方歐氏距離,得到圖3的聚類分析樹狀圖。

通過分析,筆者認為將上述19個高頻關鍵詞分為7類最為合適,具體為:①第一類。以客源市場(主要是入境市場)結構與特征研究為焦點,包括旅游者及其行為、入境旅游和客源市場。②第二類。以旅游者消費行為和心理研究為焦點,包括旅游感知、旅游體驗、旅游動機和意愿以及滿意度和忠誠度。③第三類。主要圍繞文化展開,尤其是民族文化,包括文化旅游和民族。④第四類。圍繞互聯網和旅游之間的關系展開,包括旅游形象、旅游信息和網絡或網站。⑤第五類。重點研究旅游目的地的營銷策略,包括旅游目的地、營銷策略和品牌營銷。⑥第六類。重點研究不同類型旅游產品的營銷方式,對節事活動類旅游產品研究較多。⑦第七類。針對旅游產業的宏觀研究,僅包含旅游產業一個關鍵詞。與前文對研究內容的定性分析結論基本一致,同時也反映出旅游市場營銷研究內容主題多的特點。

圖3 高頻關鍵詞聚類分析樹狀圖

4 結論與展望

4.1 結論

本文嘗試以2013—2015年的數據為基礎,利用文獻計量學和知識圖譜理論,借助Excel、Bicomb、Spss等軟件對旅游市場營銷領域的研究成果進行梳理和統計,得出以下主要結論:①從學科類型上看,涉及旅游市場營銷研究的共有29個學科,類型較廣泛,其中旅游學、經濟學、市場學是旅游市場營銷研究文獻的主要載體。②從來源期刊上看,呈現出整體分散、局部集中的特點。經過進一步分析可知,旅游市場營銷研究文獻的來源期刊具有明顯的核心效應,《旅游學刊》、《資源開發與市場》、《旅游科學》和《貴州民族研究》是國內旅游市場營銷研究的核心期刊群。③從發文作者上看,黃震方、李君軼、方葉林、涂瑋、李天元等學者發文量較多,但2013—2015年國內旅游市場營銷研究的高產作者群還尚未形成。④從發文機構上看,各大高校是發文的主力軍,以四川大學、南開大學、南京師范大學、陜西師范大學、西南財經大學為代表。⑤從研究內容上看,涉及客源市場結構和特征、旅游者消費行為和心理、文化、互聯網和旅游、旅游目的地營銷策略、旅游產品的營銷方式以及旅游產業等多個方面,研究內容較為廣泛。

4.2 展望

本文對于揭示近年來旅游市場營銷領域的研究現狀、研究熱點和研究前沿有一定的借鑒意義。但對于研究成果內在聯系方面的分析尚有不足,后續研究中將進一步利用Citespace、Unciet等可視化軟件進行深化研究。

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KnowledgeMappingAnalysisofTourismMarketingResearchLiteratureBasedonCSSCIJournalPublishedin2013-2015

TIAN Li,XI Ting-ting,YANG Yi
(Department of Business and Tourism Management,Yunnan University,Kunming 650500,China)

Based on the data came from 216 CSSCI papers of tourism marketing indexes by CNKI from 2013 to 2015,using the theory of Bibliometry and Mapping knowledge,with the help of Excel,Bicomb and Spss and other softwares,making word frequency statistics,co-word analysis and cluster analysis of the relevant literatures from the literature subject,source journals,authors,institutions and research contents.The results showed that:Tourism science,economics,marketing etc,were the main carriers of tourism marketing research.The source journals of tourism marketing research were accord with Bradford′s law,having obvious core effect,TourismTribune,ResourceDevelopmentamp;Market,TourismScienceandGuizhouEthnicStudieswere the core periodical group.Professor HUANG Zhen-fang,LI Jun-yi,FANG Ye-lin,TU Wei,LI Tian-yuan funded more studies,but this 216 papers did not meet the Lotka′s law and Price′s law,and in the strict sense,this research area did not form a high-yield author group from 2013 to 2015.Major colleges and universities were the main force publishing articles,represented by Sichuan University and Nankai University.The main research content of tourism marketing was more extensive,including the structure and characteristics of the tourist market,tourist consumption behavior and psychology,culture,the Internet and tourism,tourism destination marketing strategy,tourism product marketing and tourism industry,etc.

tourism marketing;bibliometry;g-index;co-word analysis;cluster analysis

10.3969/j.issn.1005-8141.2017.04.023

F590.8

A

1005-8141(2017)04-0498-05

2017-02-13；

2017-03-24

國家社會科學基金項目“旅游孤島效應測度與調控機制研究”(編號:16BGL121);國家社會科學基金項目“旅游地‘荷蘭病’效應的發生機制與調控對策研究“(編號:14CJY084)。

田里(1961-),男(彝族),云南省昆明人,云南大學工商管理與旅游管理學院院長,教授,博士生導師,主要研究方向為旅游經濟和旅游規劃。

楊懿(1984-),男(白族),云南省大理人,博士,博士后,副教授,主要研究方向為旅游產業經濟。