旅游在線搜索與客流波動(dòng)的動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)研究

劉培學(xué) 朱知沛 張捷 張曉婉 曾湛荊

[摘 ? ?要]波動(dòng)是旅游流的重要特征和研究重點(diǎn)，為探索日際時(shí)間尺度下景區(qū)客流與在線信息流的波動(dòng)差異和關(guān)聯(lián)性，文章利用手機(jī)大數(shù)據(jù)長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)的南京鐘山景區(qū)游客量與兩種客戶(hù)端搜索量的3種旅游流數(shù)據(jù)，使用GARCH族方法測(cè)算不同旅游流的年內(nèi)波動(dòng)性，采用時(shí)差相關(guān)系數(shù)法和滾動(dòng)相關(guān)系數(shù)的協(xié)動(dòng)性分析和交叉相關(guān)分析方法研究了旅游流之間的整體和動(dòng)態(tài)相關(guān)性，并基于VAR的脈沖響應(yīng)函數(shù)研究了游前搜索對(duì)景區(qū)客流的沖擊效應(yīng)。分析結(jié)果表明：在日際尺度的波動(dòng)上，電腦客戶(hù)端（PC端）上的旅游景區(qū)搜索量序列較為平穩(wěn)，移動(dòng)客戶(hù)端的搜索量與游客量序列具有尖峰厚尾分布和波動(dòng)叢集性特征;景區(qū)客流量和移動(dòng)搜索量波動(dòng)均不具有長(zhǎng)記憶性，移動(dòng)搜索指數(shù)的高波動(dòng)影響略長(zhǎng)于客流量，兩種波動(dòng)的假日經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象明顯，均具有正向非對(duì)稱(chēng)性，節(jié)假日沖擊促進(jìn)短時(shí)集中出游，但不會(huì)帶來(lái)長(zhǎng)期客流或搜索量的顯著增長(zhǎng);旅游搜索與客流波動(dòng)在不同滯后/領(lǐng)先時(shí)差上具有交叉相關(guān)性，PC端搜索的波動(dòng)沖擊會(huì)引起游客量在滯后5期達(dá)到響應(yīng)峰值，響應(yīng)時(shí)序動(dòng)態(tài)與移動(dòng)端相反;法定節(jié)假和高溫等季節(jié)性因素會(huì)引起搜索與客流相關(guān)程度在年內(nèi)的動(dòng)態(tài)變化。

[關(guān)鍵詞]旅游流;百度指數(shù);波動(dòng);GARCH模型;中山陵

[中圖分類(lèi)號(hào)]F59

[文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A

[文章編號(hào)]1002-5006（2021）11-0095-12

Doi： 10.19765/j.cnki.1002-5006.2021.11.012

引言

旅游流是游客及其相關(guān)和伴生的信息流、資本流等在空間區(qū)域內(nèi)的遷移現(xiàn)象[1]。對(duì)旅游流變化規(guī)律的深入分析，有助于揭示旅游系統(tǒng)內(nèi)部各要素間相互作用的關(guān)系。波動(dòng)性是旅游業(yè)最為顯著的特征之一，各種旅游信息流和客流在不同時(shí)間尺度呈現(xiàn)不同的波動(dòng)狀態(tài)并相互影響[2-3]。旅游需求波動(dòng)的測(cè)量與分析是旅游需求研究的一個(gè)重要方面[3]。國(guó)內(nèi)大眾旅游愈加普及，黃金周、寒暑假等節(jié)假日造成的短期、集中、高強(qiáng)度的出行對(duì)旅游目的地生態(tài)和服務(wù)系統(tǒng)形成了巨大的波動(dòng)沖擊。而學(xué)界對(duì)目的地的季節(jié)性關(guān)注較多[4-5]，對(duì)波動(dòng)性的關(guān)注較少，且集中于國(guó)家層面、月度尺度的入境客流波動(dòng)，對(duì)國(guó)內(nèi)游客在中小尺度目的地和細(xì)粒度時(shí)間內(nèi)的波動(dòng)特征還不太明確。

信息空間與現(xiàn)實(shí)物理空間的相關(guān)關(guān)系受到學(xué)界的長(zhǎng)期關(guān)注，旅游活動(dòng)具有異地性特征，潛在游客對(duì)旅游景區(qū)信息的掌握不充分，搜尋和關(guān)注旅游景區(qū)相關(guān)資訊是其出游前重要的準(zhǔn)備活動(dòng)，而通過(guò)網(wǎng)絡(luò)搜索引擎獲取信息來(lái)輔助決策往往是最主要方式[6-8]。旅游相關(guān)的搜索研究逐漸豐富，成為大數(shù)據(jù)研究中的一大類(lèi)型，國(guó)外在旅游信息搜索（travel information search，TIS）范疇內(nèi)展開(kāi)討論[9]，國(guó)內(nèi)較為偏重其作為“網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度”的價(jià)值[10]。現(xiàn)有研究除了分析旅游搜索關(guān)注的空間分布特征外[11]，主要集中于探究旅游網(wǎng)站訪問(wèn)量或網(wǎng)絡(luò)搜索量指數(shù)（search volume index，SVI）在時(shí)間維度上與旅游客流的關(guān)系，即網(wǎng)絡(luò)信息流的前兆效應(yīng)[12-15]及耦合關(guān)系[16]，進(jìn)而作為一些社會(huì)經(jīng)濟(jì)和旅游問(wèn)題的預(yù)測(cè)指標(biāo)[17]。王碩等對(duì)比廬山、華山和八達(dá)嶺長(zhǎng)城風(fēng)景名勝區(qū)，分析黃金周景區(qū)客流量與網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的變化規(guī)律及兩者相關(guān)性，總結(jié)其網(wǎng)絡(luò)前兆期為4天[18]。馬麗君等分析了國(guó)內(nèi)游客量與游客網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度受氣候舒適度因素的影響及兩者的相關(guān)性[19]。研究還發(fā)現(xiàn)，搜索引擎數(shù)據(jù)可以呈現(xiàn)不同酒店品牌在信息空間中的競(jìng)爭(zhēng)格局[20]，旅游經(jīng)營(yíng)主體可以通過(guò)搜索引擎優(yōu)化提高在線關(guān)注度和口碑[21]。

智能手機(jī)的普及和手機(jī)網(wǎng)民人數(shù)的增加，帶來(lái)搜索用戶(hù)逐漸由個(gè)人電腦端（PC端）向移動(dòng)端轉(zhuǎn)移，移動(dòng)搜索變得日益重要和普遍，百度和Google的移動(dòng)端搜索量已然超越其PC端，調(diào)查顯示，手機(jī)搜索用戶(hù)數(shù)為6.54億，使用率高達(dá)80.0%，在各類(lèi)手機(jī)應(yīng)用使用率中排名第二（中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》，2018年）。在近年的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)高速發(fā)展中，感知移動(dòng)性、場(chǎng)景性和低轉(zhuǎn)移成本促使了大量的用戶(hù)從PC搜索到手機(jī)搜索轉(zhuǎn)移。不同的潛在游客人群的搜索行為各不相同，在決定采用何種搜索方式時(shí)會(huì)綜合考慮時(shí)間、位置、需求等具體的情境要素，在復(fù)雜事件處理時(shí)，PC搜索的使用率高于手機(jī)移動(dòng)搜索[22]。學(xué)者們已然注意到不同搜索引擎[23]或客戶(hù)端[10]搜索量對(duì)游客流的預(yù)測(cè)效果有所不同，移動(dòng)平臺(tái)相對(duì)于傳統(tǒng)平臺(tái)的使用行為偏好的差異，帶來(lái)的信息流波動(dòng)與目的地客流波動(dòng)特征差異和關(guān)聯(lián)程度變化亟待研究[24]。

旅游需求分析的準(zhǔn)確性和時(shí)效性對(duì)于旅游管理部門(mén)和企業(yè)都至關(guān)重要，但學(xué)界對(duì)旅游流波動(dòng)性的研究以低頻長(zhǎng)期的指標(biāo)描述為主，對(duì)高頻波動(dòng)的量化研究較少。居民節(jié)假日期間的出游熱潮和前后的劇烈波動(dòng)，在日際尺度的分析更有價(jià)值。城市及景區(qū)的游客流量波動(dòng)在日際尺度下具有明顯的“節(jié)日效應(yīng)”以及由重大事件產(chǎn)生的“剎車(chē)效應(yīng)”[25-26]，對(duì)旅游監(jiān)管部門(mén)的應(yīng)急能力提出更高要求，而這部分研究受數(shù)據(jù)獲得性的限制也更高。借助于細(xì)粒度的手機(jī)漫游數(shù)據(jù)，王茜雅等分析了不同節(jié)假日對(duì)南京客源市場(chǎng)格局的差異影響[27]。

識(shí)別時(shí)間序列數(shù)據(jù)的波動(dòng)特性的方法上，時(shí)間序列法和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)法是較為有效的旅游客流研究方法，在變異系數(shù)和基尼系數(shù)等描述性統(tǒng)計(jì)方法外，隨機(jī)波動(dòng)模型、廣義自回歸條件異方差（generalized autoregressive conditional heteroskedasticity，GARCH）系列方法及其組合方法已被廣泛應(yīng)用于旅游研究中，對(duì)旅游需求的波動(dòng)性進(jìn)行建模。學(xué)者還往往選擇使用非線性的Hodrick-Prescott濾波[28]、經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法（empirical mode decomposition，EMD）和小波分析[29]分解目的地的客流波動(dòng)的趨勢(shì)和季節(jié)性特征。內(nèi)容上主要關(guān)注時(shí)間序列的整體特征，研究視野較狹窄地聚集在入境客流群體，而且大都以月為時(shí)間尺度，較金融領(lǐng)域的日際、小時(shí)尺度高波動(dòng)性的廣泛研究存在一定差距[30]。學(xué)界開(kāi)始對(duì)旅游流中存在的多時(shí)間尺度波動(dòng)和高頻波動(dòng)特征的研究開(kāi)始了探索，對(duì)黃山風(fēng)景區(qū)[25]、林芝地區(qū)[26]客流進(jìn)行多尺度波動(dòng)提取，而B(niǎo)aggio和Sainaghi從復(fù)雜性理論視角研究了意大利米蘭23家酒店客房入住率和價(jià)格波動(dòng)的長(zhǎng)期記憶性和標(biāo)度高穩(wěn)定性[31]。

通過(guò)文獻(xiàn)梳理還可以發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有研究對(duì)物質(zhì)流、信息流與客流的動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)的關(guān)注不足，游前行為與實(shí)際出游之間長(zhǎng)期缺乏基于詳盡數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)性研究，這些限制在大數(shù)據(jù)時(shí)代通過(guò)獲取大量的旅游數(shù)字足跡得到改善[32]。本文基于手機(jī)漫游定位大數(shù)據(jù)獲取的南京市鐘山風(fēng)景區(qū)2017年日際接待長(zhǎng)三角地區(qū)客流量數(shù)據(jù)，研究公共節(jié)假日等事件對(duì)景區(qū)中短距離市場(chǎng)日際旅游流波動(dòng)的沖擊效應(yīng)，對(duì)比相應(yīng)客源市場(chǎng)不同客戶(hù)端搜索指數(shù)的波動(dòng)特征，分析潛在游客需求波動(dòng)及搜索行為差異，進(jìn)一步地對(duì)旅游客流與信息流之間的協(xié)動(dòng)性和動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)特征進(jìn)行分析。

1 研究數(shù)據(jù)獲取

南京市鐘山風(fēng)景名勝區(qū)位于南京東北郊紫金山，享有江南四大名山的美譽(yù)，是中國(guó)四十佳旅游勝地之一，景區(qū)以中山陵園為中心，包含各類(lèi)名勝古跡200多處，如明孝陵景區(qū)、中山陵景區(qū)、頭陀嶺景區(qū)、靈谷景區(qū)和鐘山植物園、紫金山天文臺(tái)等。鐘山風(fēng)景區(qū)在長(zhǎng)三角游客中有較高知名度，客流量大，波動(dòng)明顯，節(jié)假日擁擠風(fēng)險(xiǎn)一直較高，而且兼具自然和人文旅游資源，可以避免單一旅游資源的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度受到季節(jié)因素限制而導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)缺失或過(guò)于集中于某些月份的情況，因此，選擇鐘山風(fēng)景區(qū)作為本研究的案例地。微博簽到數(shù)據(jù)[33]、地理標(biāo)記照片數(shù)據(jù)[34-35]在研究景區(qū)客流時(shí)間特征中已被廣泛應(yīng)用，但數(shù)據(jù)的代表性和有偏性問(wèn)題有待商榷[36]。因而，筆者選擇具有海量、及時(shí)和覆蓋度廣等優(yōu)勢(shì)的手機(jī)信令監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)[37]，使用江蘇移動(dòng)公司與南京文化和旅游局合作的大數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)平臺(tái)提供的旅游客流數(shù)據(jù)[38]，平臺(tái)根據(jù)漫游信息和常駐地屬性，統(tǒng)計(jì)停留在景區(qū)范圍基站地理圍欄內(nèi)的非本城市用戶(hù)。相關(guān)手機(jī)信令研究中信令間隔規(guī)則以0.5～1小時(shí)為主[39]，在平臺(tái)建設(shè)初期與常規(guī)統(tǒng)計(jì)手段匹配校對(duì)后，綜合判定景區(qū)內(nèi)信令間隔停留超過(guò)30分鐘的游客記為1人次較為合適。

遠(yuǎn)距離游客在搜索行為上與近距離游客存在時(shí)間差異[40]，而外來(lái)游客在南京的搜索無(wú)法剔除，為減少這些干擾因素，研究客源區(qū)域限定為可以當(dāng)天內(nèi)到達(dá)和游覽鐘山景區(qū)的長(zhǎng)三角地區(qū)（包含江蘇省、安徽省、浙江省和上海市），并去除其中的本市居民（通過(guò)手機(jī)定位判斷常駐地），取每日到訪鐘山景區(qū)的游客量。本文主要研究旅游流的年內(nèi)每日波動(dòng)特征，故選擇手機(jī)監(jiān)測(cè)平臺(tái)穩(wěn)定運(yùn)行一段時(shí)期后的2017年全年。

百度是最大的中文搜索引擎，百度指數(shù)以網(wǎng)民在百度的搜索量為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，以關(guān)鍵詞為統(tǒng)計(jì)對(duì)象，分析并計(jì)算出各個(gè)關(guān)鍵詞在百度網(wǎng)頁(yè)搜索中搜索頻次的加權(quán)和[11]。通過(guò)百度指數(shù)平臺(tái)（www.index.baidu.com）可快速準(zhǔn)確地獲取客源地每天的目的地關(guān)注程度，與實(shí)際旅游客流方便對(duì)應(yīng)關(guān)聯(lián)。本文參考相關(guān)文獻(xiàn)研究[15，41]，根據(jù)景區(qū)名稱(chēng)、主要景點(diǎn)和其他旅游要素初步確定備選關(guān)鍵詞，并根據(jù)用戶(hù)在出游前同時(shí)搜索4～9個(gè)關(guān)鍵詞的習(xí)慣[8]，借助關(guān)鍵詞挖掘工具（https：//ci.aizhan.com/）選取搜索量排名前6的“南京中山陵”“中山陵門(mén)票”“明孝陵”“中山陵”“靈谷寺”“梅花山”等關(guān)鍵詞組成搜索指數(shù)。與實(shí)際游客量數(shù)據(jù)相對(duì)應(yīng)，分別收集了6個(gè)關(guān)鍵詞在長(zhǎng)三角地區(qū)移動(dòng)搜索和PC搜索不同平臺(tái)來(lái)源（根據(jù)用戶(hù)設(shè)備類(lèi)型確定平臺(tái)，根據(jù)設(shè)備IP地址確定搜索來(lái)源地）的2017年每日百度指數(shù)，并去除同期來(lái)自南京本地的搜索，將6個(gè)關(guān)鍵詞的不同客戶(hù)端百度指數(shù)分別按日期相加，得到綜合反映其網(wǎng)絡(luò)搜索整體情況的兩類(lèi)搜索指數(shù)。

數(shù)據(jù)顯示，樣本期內(nèi)鐘山風(fēng)景區(qū)共接待除南京本地外的長(zhǎng)三角地區(qū)游客859.9萬(wàn)人次，平均每日接待23559人次，長(zhǎng)三角地區(qū)作為主要客源地占景區(qū)接待外地游客量的61.1%。來(lái)自長(zhǎng)三角客源地的日均搜索指數(shù)達(dá)到2481，以移動(dòng)端搜索為主，游客量和移動(dòng)搜索指數(shù)受節(jié)假日和季節(jié)影響而波動(dòng)顯著，而PC端搜索變化較為平穩(wěn)（圖1）。

2 研究方法

2.1 波動(dòng)性分析方法

傳統(tǒng)波動(dòng)性的度量方法都假設(shè)樣本的方差是固定的，然而伴隨經(jīng)濟(jì)理論和實(shí)證檢驗(yàn)的發(fā)展，逐漸有學(xué)者開(kāi)始證實(shí)許多時(shí)間序列數(shù)據(jù)的方差并不是恒定的，而是會(huì)隨時(shí)間而發(fā)生變化，即異方差性。在自回歸條件異方差（autoregressive conditional heteroskedasticity，ARCH）模型基礎(chǔ)上，學(xué)界還提出了廣義自回歸條件異方差（GARCH）及多個(gè)衍生模型[42]。

本研究對(duì)景區(qū)客流時(shí)間序列是否存在條件異方差進(jìn)行檢驗(yàn)，并基于旅游時(shí)間序列數(shù)據(jù)波動(dòng)的穩(wěn)定性和收斂性問(wèn)題，采用GARCH和指數(shù)GARCH（exponential GARCH，EGARCH）模型[43]，分析信息流和客流時(shí)間序列波動(dòng)的特點(diǎn)。一般GARCH模型是GARCH（1，1）模型，其均值方程和條件方差方程，分別為：

[yt=xtyt-i+ut] （1）

[σ2t=ω+αu2t-1+βσ2t-1] （2）

其中，[xt]為1×（k+1）維解釋變量向量，[k=1，][2，…，T]，[ut]是誤差項(xiàng)，[σ2t]是[ut]的條件方差，w為波動(dòng)方程的均值。式（2）為條件方差方程，表示在時(shí)刻t，條件方差可依賴(lài)于t-1時(shí)的隨機(jī)誤差項(xiàng)的平方[u2t-1]（ARCH項(xiàng)）和上一期方差的預(yù)測(cè)值[σ2t-1]（GARCH項(xiàng)）。將GARCH（1，1）模型擴(kuò)展到GARCH（p，q）模型，其條件方差方程為：

[σ2t=ω+i=1pαiu2t-i+j=1qβjσ2t-j] （3）

式（3）中，p是ARCH項(xiàng)的自相關(guān)階數(shù)，q是GARCH項(xiàng)的滑動(dòng)階數(shù)，要求：ω>0，α≥0，β≥0，α+β<1，1≤i≤p，1≤j≤q。

沖擊的不均衡性也是研究的重點(diǎn)[44]，主要是分析積極和消極事件沖擊的不對(duì)稱(chēng)性，或者如果一般模型不能滿(mǎn)足兩個(gè)平穩(wěn)條件（即ARCH和GARCH參數(shù)均大于零，且ARCH和GARCH參數(shù)之和小于1），EGARCH可以成為另一種對(duì)波動(dòng)率進(jìn)行建模的方法。EGARCH（p，q）模型為：

[ln（σ2t）=ω+i=1pαiut-iσt-i+i=1pγiut-iσt-i+j=1qβjln（σ2t-j）]（4）

若[γi]不等于0，則時(shí)間序列波動(dòng)具有非對(duì)稱(chēng)性，即好消息和壞消息對(duì)波動(dòng)的影響程度是不同的;αi表示規(guī)模效應(yīng)，表明波動(dòng)性的大小隨沖擊的方向（正向或負(fù)向旅游需求沖擊）而增大;βj表示波動(dòng)持久性的程度。

判斷滯后期通常有3種方法：LR似然比（likelihood ratio）統(tǒng)計(jì)量、AIC信息準(zhǔn)則（Akaike information criterion）和SC施瓦茲準(zhǔn)則（Schwarz criterion）。大部分研究中，時(shí)間序列很難滿(mǎn)足LR統(tǒng)計(jì)量所要求的隨機(jī)誤差正態(tài)分布狀態(tài)，常用AIC或SC值最小準(zhǔn)則選擇滯后期。

2.2 協(xié)動(dòng)性分析方法

協(xié)動(dòng)性是用來(lái)測(cè)量?jī)煞N序列在波動(dòng)方向一致性和相互聯(lián)系緊密性的特征，表達(dá)各變量間同漲同落，具有共同波動(dòng)趨勢(shì)。兩兩之間波動(dòng)的Pearson相關(guān)系數(shù)顯示了協(xié)動(dòng)性特征。當(dāng)相關(guān)系數(shù)為正值且數(shù)值較大時(shí)，說(shuō)明兩序列的波動(dòng)方向一致，并且相互聯(lián)系緊密，即可以定量確證兩種序列間的波動(dòng)具有較強(qiáng)的協(xié)動(dòng)性。由同期相關(guān)系數(shù)衡量的是旅游需求線上與線下波動(dòng)的同步程度，而協(xié)動(dòng)性是比同步性?xún)?nèi)涵更寬泛的概念，線上線下傳導(dǎo)往往存在時(shí)滯，因而本研究主要采用交叉相關(guān)（cross correlation）方法分析不同時(shí)滯的相關(guān)系數(shù)衡量景區(qū)客流與搜索流之間的協(xié)動(dòng)性水平[45]。為了更好地分析3種序列之間的波動(dòng)沖擊的時(shí)間滯后關(guān)系，本研究通過(guò)建立游客量與不同平臺(tái)的搜索指數(shù)的VAR（vectro autoregression）向量自回歸模型，利用脈沖響應(yīng)函數(shù)（impulse response function）分析在線搜索對(duì)旅游流的動(dòng)態(tài)影響，即將到訪游客量作為因變量時(shí)，來(lái)自搜索指數(shù)一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的隨機(jī)擾動(dòng)所產(chǎn)生的影響，得到脈沖響應(yīng)函數(shù)圖、客流響應(yīng)峰值和對(duì)應(yīng)期數(shù)。脈沖響應(yīng)函數(shù)是基于VAR模型分析變量間動(dòng)態(tài)影響關(guān)系的工具。由于VAR模型中的系數(shù)只能反應(yīng)局部的動(dòng)態(tài)關(guān)系，無(wú)法通過(guò)分析系數(shù)估計(jì)值來(lái)評(píng)價(jià)VAR模型回歸結(jié)果，利用脈沖響應(yīng)函數(shù)可以了解研究中各變量間動(dòng)態(tài)影響的關(guān)系。

進(jìn)一步地，使用滾動(dòng)相關(guān)系數(shù)考察協(xié)動(dòng)性隨時(shí)間推移的動(dòng)態(tài)演化情況，對(duì)于樣本觀測(cè)區(qū)間為[{1，2，…，N}]的序列{xt}和{yt}，在滾動(dòng)窗口長(zhǎng)度為m時(shí)，在T時(shí)刻兩個(gè)序列x和y的滾動(dòng)相關(guān)系數(shù)為

[ρx，y，T=covxt，ytvar（xt）var（yt）] （5）

式（5）中，[var（xt）]為m期內(nèi)xt的方差，[t=T-g+1，][T-g+2，…，T]，而T=g，g+1，…，N。

3 旅游信息流與客流波動(dòng)特征

3.1 時(shí)間序列基本統(tǒng)計(jì)特征

首先要對(duì)時(shí)間序列的統(tǒng)計(jì)特征進(jìn)行分析，以便了解研究樣本的基本統(tǒng)計(jì)特征及規(guī)律，一般包括數(shù)據(jù)的均值、標(biāo)準(zhǔn)差、中位數(shù)、峰度、偏度等。游客量和搜索指數(shù)的基本統(tǒng)計(jì)量如表1所示，游客量和移動(dòng)搜索指數(shù)偏度（skewness）分別為3.966和2.715，游客量序列呈明顯左偏性，峰度（kurtosis）分別為27.374和11.662，遠(yuǎn)大于3，序列顯著異于正態(tài)分布，具有典型的“尖峰（leptokurtic）厚尾（thick-tailed）”特征，即均值附近與尾區(qū)的概率值比正態(tài)分布大，而其余區(qū)域的概率比正態(tài)分布小;同時(shí)，J-B統(tǒng)計(jì)量為在0.05的水平下顯著，拒絕原假設(shè)，兩時(shí)間序列不服從正態(tài)分布。而PC搜索指數(shù)則為正態(tài)分布，波動(dòng)較為平穩(wěn)，峰值不明顯。

然后，對(duì)3種序列使用單位根檢驗(yàn)（ADF）進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，得到的結(jié)果如表2所示。結(jié)果顯示，t統(tǒng)計(jì)量在0.01的水平下顯著小于臨界值，序列存在單位根的零假設(shè)不成立，即3種時(shí)間序列均是平穩(wěn)序列。然后，進(jìn)行ARCH-LM檢驗(yàn)，以各序列及其一階滯后項(xiàng)分別建立OLS回歸方程，然后用得到的殘差進(jìn)行ARCH-LM檢驗(yàn)（滯后期lag=7），發(fā)現(xiàn)F和LM統(tǒng)計(jì)量（T×R?）對(duì)應(yīng)的P值小于0.05，故拒絕原假設(shè)，該時(shí)間序列存在明顯的ARCH效應(yīng)，適合采用GARCH模型對(duì)客流與移動(dòng)搜索序列波動(dòng)進(jìn)行 擬合。

3.2 旅游流波動(dòng)記憶性的GARCH模型分析

3.2.1 ? ?客流波動(dòng)的GARCH模型

GARCH波動(dòng)模型需要建立兩個(gè)方程：一個(gè)均值方程和一個(gè)方差方程。根據(jù)序列滯后15項(xiàng)的自相關(guān)圖確定序列具有較高的自相關(guān)性和偏相關(guān)性（partial correlation，PAC），客流和移動(dòng)搜索指數(shù)序列滯后1期的PAC分別為0.682和0.847，因而以當(dāng)期客流或移動(dòng)搜索與前值的線性回歸為均值方程AR（1）式（6）和式（8）[43]。GARCH（p，q）中p與q的確定原則為在各項(xiàng)擬合顯著（各項(xiàng)的概率小于0.05）的基礎(chǔ)上，且SC值最小與R2較高[44]，并對(duì)殘差進(jìn)行ARCH-LM檢驗(yàn)確認(rèn)，GARCH（2，1）模型比GARCH（1，1）模型更好地消除了游客量序列的異方差性 （表3），擬合效果更好的式（7）表明，客流波動(dòng)具有顯著的異方差效應(yīng)，波動(dòng)叢集性（volatility clustering）明顯，即幅度較大的變化相對(duì)集中在某些時(shí)段里。

[TOURt=14930.438+0.751TOURt-1+μt ? ? ? ? ? ? ? ? （12.594） ? ? ? ?（19.287） ?] （6）

[σ2t=1.330E+08+0.316u2t-1+0.632σ2t-1-0.354σ2t-2 ? ? ? ? （14.357） ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （11.530） ? ? ? （26.683） ? ? （-14.229）]（7）

根據(jù)式（7），[μt]為擾動(dòng)項(xiàng)，[σ2t]為[μt]的條件方差。系數(shù)α與β的和為0.584，即GARCH（2，1）模型中ARCH項(xiàng)和GARCH項(xiàng)系數(shù)之和遠(yuǎn)小于1，說(shuō)明景區(qū)日際客流的波動(dòng)不具有長(zhǎng)記憶性，節(jié)假日沖擊對(duì)后期預(yù)測(cè)關(guān)聯(lián)性一般。而且，滯后1期的信息加大波動(dòng)的效果（b1）超過(guò)了滯后2期減少波動(dòng)的效果（b2）。

3.2.2 ? ?移動(dòng)搜索指數(shù)的GARCH模型

類(lèi)似地，對(duì)移動(dòng)搜索指數(shù)波動(dòng)建立GARCH模型，按照SC最小的規(guī)則確定p與q（表3），選取GARCH（1，1）模型即可在0.05水平下各項(xiàng)擬合顯著，且殘差序列不再存在ARCH效應(yīng)，擬合結(jié)果為以下兩個(gè)方程。

[MOSt=361.033+0.791MOSt-1+μt ? ? ? ? ? ? ? ? ? （5.317） ? ? ? ? ?（21.846） ?] （8）

[σ2m（t）=28461.26+0.498u2m（t-1）+0.157σ2m（t-1） ? ? ? ? ? ? ?（10.017） ? ? ? ? ? ? ? ? （7.888） ? ? ? ? ? ?（2.379）] （9）

根據(jù)式（9）顯示，GARCH項(xiàng)系數(shù)為0.157，遠(yuǎn)小于1，說(shuō)明當(dāng)期的條件方差較少的取決于其自身的滯后項(xiàng)。系數(shù)α與β之和為0.655，移動(dòng)搜索指數(shù)的波動(dòng)同樣不具有長(zhǎng)記憶性，對(duì)比可見(jiàn)，移動(dòng)搜索指數(shù)的高波動(dòng)影響期略長(zhǎng)于客流量。

3.3 旅游流波動(dòng)非對(duì)稱(chēng)性的EGARCH模型分析

為了考察兩種旅游流序列是否存在非對(duì)稱(chēng)性，即利空消息對(duì)需求造成的下降影響是否和利好消息的帶動(dòng)影響一致，采用了EGARCH模型[3]。同樣根據(jù)各項(xiàng)擬合顯著且SC最小等原則，分別為游客量序列和移動(dòng)搜索指數(shù)序列確定了EGARCH（1，2）和EGARCH（1，1）模型，擬合結(jié)果為式（10）和式（11）。

[lnσ2t=1.674-0.112ut-1σt-1+0.571ut-1σt-1+ ? ? ? ? ? ?（6.349） ? ? ?（-5.922） ? ? ? ? ?（23.821） ? ? ? ? ? ? 1.157ln（σ2t-1）-0.238ln（σ2t-2） ? ? ? ? ? ? ? ?（420.879） ? ? ? ? ? ?（-18.322）] （10）

[lnσ2m（t）=1.249-0.094um（t-1）σm（t-1）+ ? ? ? ? ? ? ? （3.867） ? ? ?（-4.943） ? ? ? ? ? ? ? 0.408um（t-1）σm（t-1）+0.889ln（σ2m（t-1）） ? ? ? ? ? ? ? ? ? （18.628） ? ? ? ? ? ? ?（31.109）] （11）

結(jié)果顯示，在無(wú)明顯危機(jī)影響的情況下，旅游流波動(dòng)主要受節(jié)假日催化的正向沖擊影響，這與金融領(lǐng)域常見(jiàn)的負(fù)面沖擊“杠桿效應(yīng)”不同。客流的負(fù)向波動(dòng)主要受節(jié)前抑制作用和淡季影響，并不明顯，客流量波動(dòng)的非對(duì)稱(chēng)性系數(shù)γt=0.571，而移動(dòng)搜索指數(shù)的系數(shù)γm=0.408，顯示出客流量的非對(duì)稱(chēng)性更強(qiáng)。參數(shù)bt和bm分別為1.157和0.889，表明兩種序列都是波動(dòng)集中出現(xiàn)的，而且客流波動(dòng)的叢集性稍強(qiáng)于移動(dòng)搜索波動(dòng)。

4 網(wǎng)絡(luò)關(guān)注與客流波動(dòng)的動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)

4.1 網(wǎng)絡(luò)搜索與客流波動(dòng)的時(shí)差相關(guān)分析

采用交叉相關(guān)分析，計(jì)算15期（d）內(nèi)3個(gè)序列兩兩之間的時(shí)差領(lǐng)先滯后的關(guān)系，滯后（lag）和領(lǐng)先（lead）是相應(yīng)的交叉相關(guān)系數(shù)，最大系數(shù)出現(xiàn)的滯后期為領(lǐng)先/滯后期。根據(jù)表4，游客量與移動(dòng)搜索指數(shù)波動(dòng)趨于一致，在7d內(nèi)的相關(guān)性均超過(guò)序列的2倍標(biāo)準(zhǔn)差（±0.105），表明兩者顯著相關(guān)性，游客量在當(dāng)天或滯后1d的相關(guān)性較高。游客量與PC搜索指數(shù)在滯后12d內(nèi)的多數(shù)時(shí)間具有顯著相關(guān)性，在游客量當(dāng)期或滯后2d的相關(guān)性較高，在0d、7d、13d等間隔的相關(guān)性較低，兩者波動(dòng)在兩周左右時(shí)間內(nèi)存在時(shí)差性。

4.2 網(wǎng)絡(luò)搜索與客流波動(dòng)的脈沖響應(yīng)分析

使用平穩(wěn)的3種時(shí)間序列建立VAR模型，根據(jù)SC最小的準(zhǔn)則選擇滯后期為2，進(jìn)而利用脈沖響應(yīng)函數(shù)可以了解研究中某變量的當(dāng)期沖擊引起的其他變量15d內(nèi)的動(dòng)態(tài)響應(yīng)關(guān)系（圖2）。景區(qū)接待游客游覽后，引起PC端搜索指數(shù)響應(yīng)的峰值為第4期（圖2c），而移動(dòng)端為第3期（圖2b）;同等沖擊水平下，PC端搜索指數(shù)的響應(yīng)更強(qiáng)更持久。移動(dòng)搜索指數(shù)對(duì)游客量的帶動(dòng)主要是前兩期，而后促進(jìn)實(shí)際出游的效應(yīng)逐漸下降（圖2d），PC搜索指數(shù)對(duì)游客量的帶動(dòng)則從第4期后開(kāi)始顯現(xiàn)正向影響（圖2g），兩種搜索具有明顯的響應(yīng)時(shí)序差異。

4.3 時(shí)間序列的滾動(dòng)窗口動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)

本文中計(jì)算滾動(dòng)相關(guān)系數(shù)時(shí)采用的滾動(dòng)時(shí)窗長(zhǎng)度m設(shè)為14 d，這是考慮到著重于客流和搜索指數(shù)的年內(nèi)波動(dòng)主要集中以7 d為周期，根據(jù)上文分析，時(shí)差相關(guān)顯著相關(guān)最長(zhǎng)在14 d，而且部分節(jié)假往往跨兩個(gè)周，采用2倍平均周期的滾動(dòng)時(shí)窗，既可以比較全面概括時(shí)間序列的關(guān)聯(lián)性特征，又避免了由于時(shí)窗長(zhǎng)度過(guò)短導(dǎo)致的動(dòng)態(tài)趨勢(shì)表現(xiàn)不充分的問(wèn)題。根據(jù)式（5）計(jì)算兩序列當(dāng)期的滾動(dòng)關(guān)聯(lián)系數(shù)，為減少偶然波動(dòng)和方便呈現(xiàn)，將其按每周平均后結(jié)果如圖3。

3種波動(dòng)之間的關(guān)聯(lián)系數(shù)整體穩(wěn)定，出現(xiàn)顯著變化的時(shí)間段體現(xiàn)在春節(jié)（第4周，簡(jiǎn)記為W4）、8月暑期及靈谷寺螢火蟲(chóng)季節(jié)（W28～W30）、國(guó)慶中秋（W39～W41）和年底（W49～W50）期間。在春節(jié)、清明（W14）、國(guó)慶的附近時(shí)段，兩種搜索流與客流的關(guān)聯(lián)（ρ-tp與ρ-tm）變化是同向增減的，假日出游旺盛使得兩種不同客戶(hù)端的搜索行為有所趨同。PC搜索指數(shù)與客流量的關(guān)聯(lián)（ρ-tp）機(jī)制較為復(fù)雜，一般情況下兩序列當(dāng)期間存在明顯不同步的滯后效應(yīng)，因此以負(fù)向關(guān)聯(lián)為主，系數(shù)一般在-0.4到-0.6附近波動(dòng)，僅春節(jié)期間（W4）、暑假特別是大暑節(jié)氣附近（W30）和國(guó)慶期間（W41）為正值，兩次黃金周跨時(shí)較長(zhǎng)能夠?qū)崿F(xiàn)同向波動(dòng)，而大暑前后的搜索指數(shù)較為穩(wěn)定，但高溫抑制了潛在出游，人們?nèi)∠蛘哐雍罅顺鲇斡?jì)劃，實(shí)際客流量下降較大。移動(dòng)搜索與客流關(guān)聯(lián)系數(shù)ρ-tm能夠反映網(wǎng)絡(luò)出游意愿和實(shí)際到達(dá)的關(guān)系，在4月清明節(jié)（W14）之后到勞動(dòng)節(jié)假期（W18）之前的3周（W15～W17），移動(dòng)搜索與游客量的關(guān)聯(lián)性降低，應(yīng)為潛在游客在為“五一”出游進(jìn)行搜索準(zhǔn)備，而并未實(shí)際出游，小長(zhǎng)假之后又迅速回落;W45之后旅游市場(chǎng)進(jìn)入傳統(tǒng)淡季，潛在游客的移動(dòng)端的在線搜索意愿逐步降低，而且下降幅度快于實(shí)際客流減少的幅度，因而與客流量相關(guān)性減弱。

5 結(jié)論與討論

5.1 主要結(jié)論

本文以鐘山風(fēng)景區(qū)的長(zhǎng)三角地區(qū)每日到訪游客量與不同平臺(tái)的搜索指數(shù)作為研究對(duì)象，利用GARCH族模型分析了3種時(shí)間序列的波動(dòng)率差異，采用時(shí)差交叉相關(guān)、滾動(dòng)相關(guān)分析與VAR模型的脈沖響應(yīng)函數(shù)對(duì)近距離旅游流與網(wǎng)絡(luò)搜索信息流的日際時(shí)間動(dòng)態(tài)相關(guān)性進(jìn)行研究，得到以下結(jié)論。

（1）景區(qū)客流量和移動(dòng)平臺(tái)搜索指數(shù)的年內(nèi)日際序列分布具有尖峰厚尾特征，而波動(dòng)具有叢集性。PC端搜索指數(shù)波動(dòng)較為平穩(wěn)，呈現(xiàn)正態(tài)分布。在一定程度顯示出潛在游客的游前搜索已部分遷移到移動(dòng)端搜索平臺(tái)，并具有差異化搜索行為特征。

（2）景區(qū)客流量和移動(dòng)搜索指數(shù)在日際尺度的波動(dòng)均不具有長(zhǎng)記憶性，移動(dòng)搜索指數(shù)的高波動(dòng)影響略長(zhǎng)于客流量。兩種波動(dòng)的假日經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象明顯，均具有正向非對(duì)稱(chēng)性，但節(jié)假日沖擊并不會(huì)帶來(lái)長(zhǎng)期客流或搜索量的顯著增長(zhǎng)，主要節(jié)假前會(huì)存在僅搜索準(zhǔn)備而暫未實(shí)際出游的客流抑制效應(yīng)。

（3）景區(qū)客流量與不同平臺(tái)搜索在不同時(shí)差上具有交叉相關(guān)性。客流量與移動(dòng)搜索指數(shù)的日際尺度波動(dòng)趨于一致，在當(dāng)期或滯后1d的相關(guān)性較高，與PC搜索指數(shù)在滯后2d的相關(guān)性較高并存在以7d為間隔的“周”期性關(guān)聯(lián)。移動(dòng)端與PC端搜索指數(shù)沖擊引起游客量響應(yīng)的動(dòng)態(tài)變化，表現(xiàn)出兩種搜索指數(shù)對(duì)應(yīng)的搜索行為習(xí)慣的差異，而客流帶來(lái)的PC端搜索響應(yīng)程度更強(qiáng)更持久。

（4）法定節(jié)假和季節(jié)性因素會(huì)引起搜索與客流相關(guān)程度的波動(dòng)變化。兩種搜索指數(shù)與客流的當(dāng)期相關(guān)性為正負(fù)對(duì)應(yīng)關(guān)系，僅春節(jié)、清明節(jié)和國(guó)慶節(jié)前后是同向變化的。高溫帶來(lái)的氣候舒適限制會(huì)抑制潛在出游意愿，冬季的潛在游客的移動(dòng)端的在線搜索意愿逐步降低，會(huì)減弱與實(shí)際到訪客流量的相關(guān)性。

5.2 討論與展望

本文探索性地比較了不同平臺(tái)網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)的波動(dòng)特征差異，研究了在線搜索與景區(qū)實(shí)際接待游客量的整體和動(dòng)態(tài)協(xié)動(dòng)性關(guān)系。搜索引擎作為目的地營(yíng)銷(xiāo)的重要手段，針對(duì)不同平臺(tái)的搜索引擎營(yíng)銷(xiāo)策略差異有著廣泛的實(shí)踐需求。研究結(jié)果可以為景區(qū)營(yíng)銷(xiāo)和管理實(shí)踐工作提供指導(dǎo)，利用不同平臺(tái)網(wǎng)絡(luò)信息搜索與客流量在時(shí)間維度上的耦合關(guān)系，適時(shí)開(kāi)展多種旅游營(yíng)銷(xiāo)推廣活動(dòng)，在節(jié)假日前期應(yīng)加強(qiáng)PC端搜索優(yōu)化和對(duì)應(yīng)網(wǎng)絡(luò)信息的完善，提高游客從線上搜索行為向線下旅游體驗(yàn)行為的轉(zhuǎn)化，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)。今后還應(yīng)利用游前搜索與客流的節(jié)假日波動(dòng)特征，開(kāi)展客流預(yù)測(cè)和擁擠預(yù)警等方面的研究和應(yīng)用。

國(guó)內(nèi)研究對(duì)在線旅游信息流是游客流的因果關(guān)系的“導(dǎo)引”[13]，還是僅為“前兆”現(xiàn)象仍有爭(zhēng)論[17]。針對(duì)搜索數(shù)據(jù)和客流量的時(shí)序相關(guān)分析和脈沖響應(yīng)分析，結(jié)果傾向于搜索指數(shù)是反映客源地潛在游客出游計(jì)劃行為的指標(biāo)。搜索指數(shù)（與網(wǎng)站訪問(wèn)、目的地的網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)內(nèi)容關(guān)注量不同）指示的不是客源地所有居民接受的信息，而是大量實(shí)際游客（已預(yù)訂相關(guān)旅游產(chǎn)品）和潛在游客（搜索后可能因距離、花費(fèi)、安排等原因而放棄或推遲）制定游前計(jì)劃這一階段的旅游行為。游前搜索作為游前行為的一部分，反映了旅游異地消費(fèi)和體驗(yàn)的特性。另外，與部分研究將旅游流序列的波動(dòng)的長(zhǎng)記憶性與重游聯(lián)系起來(lái)的結(jié)論不同[46]，本研究認(rèn)為旅游流在日際時(shí)間尺度上不存在長(zhǎng)記憶性，且與具體到個(gè)人游客的重游行為并無(wú)關(guān)聯(lián)，僅反映客源市場(chǎng)與目的地的群體性特征。

然而，搜索引擎大數(shù)據(jù)研究的是大樣本條件下的統(tǒng)計(jì)特征，并不能完全解釋游客搜索行為的特征，搜索主體與出游主體存在不一致。同時(shí)，游客信息搜索行為的內(nèi)在機(jī)制復(fù)雜，不同游客在關(guān)鍵詞搜索的頻率、時(shí)間上應(yīng)有較大差異，有待采用實(shí)驗(yàn)方法和大規(guī)模問(wèn)卷調(diào)查進(jìn)一步探索。另外，案例地在研究期內(nèi)客流量穩(wěn)定且未發(fā)生明顯負(fù)面影響，其波動(dòng)性特征特別是非對(duì)稱(chēng)性，對(duì)其他景區(qū)的參考性可能存在一定限制，有必要對(duì)突發(fā)危機(jī)事件（如新冠肺炎疫情沖擊）影響及恢復(fù)過(guò)程中產(chǎn)生的高頻數(shù)據(jù)進(jìn)行深入研究。而對(duì)于手機(jī)信令監(jiān)測(cè)所得的詳盡客源地?cái)?shù)據(jù)還有待在未來(lái)研究中細(xì)化分析，在中短程客源市場(chǎng)內(nèi)，不同生命周期或者季節(jié)性目的地，在不同客源地的協(xié)同性應(yīng)有所不同，未來(lái)應(yīng)拓展進(jìn)行更多其他類(lèi)型目的地的案例研究。

參考文獻(xiàn)（References）

[1] 章錦河， 張捷， 李娜， 等. 中國(guó)國(guó)內(nèi)旅游流空間場(chǎng)效應(yīng)分析[J]. 地理研究， 2005， 24（2）： 293-303. [ZHANG Jinhe， ZHANG Jie， LI Na， et al. An analysis on spatial field effect analysis of domestic tourism flows in China[J]. Geographical Research， 2005， 24（2）： 293-303.]

[2] 余向洋， 沙潤(rùn)， 朱國(guó)興， 等. 基于EMD的景區(qū)客流波動(dòng)特征及其組合預(yù)測(cè)——以黃山風(fēng)景區(qū)為例[J]. 地理科學(xué)進(jìn)展， 2012， 31（10）： 1353-1359. [YU Xiangyang， SHA Run， ZHU Guoxing， et al. Research on fluctuation characteristics and combined forecasting of tourist arrivals in Huangshan scenic areas[J]. Progress In Geography， 2012， 31（10）： 1353-1359.]

[3] KIM S S， WONG K K F. Effects of news shock on inbound tourist demand volatility in Korea[J]. Journal of Travel Research， 2016， 44（4）： 457-466.

[4] 張捷， 都金康， 周寅康， 等. 觀光旅游地客流時(shí)間分布特性的比較研究——以九寨溝、黃山及福建永安桃源洞鱗隱石林國(guó)家風(fēng)景名勝區(qū)為例[J]. 地理科學(xué)， 1999， 19（1）： 50-55. [ZHANG Jie， DOU Jinkang， ZHOU Yinkang， et al. A comparison approach to temporal characteristics of tourist flows to sightseeing destinations： With case samples of national parks of Jiuzhaigou， MT. Huangshan and Taoyuandong—Lingyin Stone Forest Park [J]. Scientia Geographica Sinica， 1999， 19（1）： 50-55.]

[5] 萬(wàn)田戶(hù)， 馮學(xué)鋼， 黃和平. 江西省山岳型風(fēng)景名勝區(qū)旅游季節(jié)性差異——以廬山、井岡山、三清山和龍虎山為例[J]. 經(jīng)濟(jì)地理， 2015， 35（1）： 202-208. [WAN Tianhu， FENG Xuegang， HUANG Heping. Differences of tourism seasonality among mountain resorts in Jiangxi： Examples of Mt. Lushan， Jinggang Sanqing and Longhu[J]. Economic Geography， 2015， 35（1）： 202-208.]

[6] PAN B， XIANG Z， LAW R， et al. The dynamics of search engine marketing for tourist destinations[J]. Journal of Travel Research， 2011， 50（4）： 365-377.

[7] XIANG Z， PAN B. Travel queries on cities in the United States： Implications for search engine marketing for tourist destinations[J]. Tourism Management， 2011， 32（1）： 88-97.

[8] 李君軼， 楊敏. 基于關(guān)鍵詞選擇的在線旅游信息搜尋行為模式研究[J]. 旅游學(xué)刊， 2013， 28（10）： 15-22. [LI Junyi， YANG Min. The keywords-based online information seeking behavior of tourists[J]. Tourism Tribune， 2013， 28（10）： 15-22.]

[9] ZHENG X， KARL W， DANIEL R F. Representation of the online tourism domain in search engines[J]. Journal of Travel Research， 2008， 47（2）： 137-150.

[10] 孫燁， 張宏磊， 劉培學(xué)， 等. 基于旅游者網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的旅游景區(qū)日游客量預(yù)測(cè)研究——以不同客戶(hù)端百度指數(shù)為例[J]. 人文地理， 2017， 32（3）： 152-160. [SUN Ye， ZHANG Honglei， LIU Peixue， et al. Forecast of tourism flow volume of tourist attraction based on degree of tourist attention of travel network： A case study of Baidu index of different clients[J]. Human Geography， 2017， 32（3）： 152-160.]

[11] 鄒永廣， 林煒鈴， 鄭向敏. 旅游安全網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度時(shí)空特征及其影響因素[J]. 旅游學(xué)刊， 2015， 30（2）： 101-109. [ZOU Yongguang， LIN Weiling， ZHENG Xiangmin. Spatial-temporal characteristics and influential factors of network attention tourism security[J]. Tourism Tribune， 2015， 30（2）： 101-109.]

[12] DAVIDSON A P， YU Y M. The Internet and the occidental tourist： An analysis of Taiwans tourism websites from the perspective of Western tourists[J]. Information Technology & Tourism， 2005， 7（2）： 91-102.

[13] 路紫， 趙亞紅， 吳士鋒， 等. 旅游網(wǎng)站訪問(wèn)者行為的時(shí)間分布及導(dǎo)引分析[J]. 地理學(xué)報(bào)， 2007， 62（6）： 621-630. [LU Zi， ZHAO Yahong， WU Shifeng， et al. The time distribution and guide analysis of visiting behavior of tourism website users[J]. Acta Geographica Sinica， 2007， 62（6）： 621-630.]

[14] 路紫， 劉娜， ZUI Z. 澳大利亞旅游網(wǎng)站信息流對(duì)旅游人流的導(dǎo)引： 過(guò)程、強(qiáng)度和機(jī)理問(wèn)題[J]. 人文地理， 2007， 21（5）： 88-93. [LU Zi， LIU Na， ZUI Z. The guiding effect of information flow of australian tourism website on tourist flow： Process， intensity and mechanism[J]. Human Geography， 2007， 21（5）： 88-93.]

[15] LIU P， ZHANG H， ZHANG J， et al. Spatial-temporal response patterns of tourist flow under impulse pre-trip information search： From online to arrival[J]. Tourism Management， 2019， 73： 105-114.

[16] 馮娜， 李君軼. 外向在線旅游信息流與入境旅游流的耦合分析——以美加入境旅游流為例[J]. 旅游學(xué)刊， 2014， 29（4）： 79-86. [FENG Na， LI Junyi. A couple analysis of the extraversion online tourism information and inbound tourist flow： A case of the American and Canadian inbound tourist flow[J]. Tourism Tribune， 2014， 29（4）： 79-86.]

[17] 李山， 邱榮旭， 陳玲. 基于百度指數(shù)的旅游景區(qū)絡(luò)空間關(guān)注度： 時(shí)間分布及其前兆效應(yīng)[J]. 地理與地理信息科學(xué)， 2008， 24（6）： 102-107. [LI Shan， QIU Rongxu， CHEN Ling. Analysis on inbound tourism market and its development measures of Gansu province[J]. Geography and Geo-Information Science， 2008， 24（6）： 102-107.]

[18] 王碩， 曾克峰， 童潔， 等. 黃金周風(fēng)景名勝區(qū)旅游客流量與網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度相關(guān)性分析——以廬山、華山、八達(dá)嶺長(zhǎng)城風(fēng)景名勝區(qū)為例[J]. 經(jīng)濟(jì)地理， 2013， 33（11）： 182-186. [WANG Shuo， ZENG Kefeng， TONG Jie， et al. A correlative analysis of the relationship between tourists and tourist network attention for scenic spots in special session[J]. Economic Geography， 2013， 33（11）： 182-186.]

[19] 馬麗君， 孫根年， 黃蕓瑪， 等. 城市國(guó)內(nèi)客流量與游客網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度時(shí)空相關(guān)分析[J]. 經(jīng)濟(jì)地理， 2011， 31（4）： 680-685. [MA Lijun， SUN Gennian， HUANG Yunma， et al. A correlative analysis on the relationship between domestic tourists and network attention[J]. Economic Geography， 2011， 31（4）： 680-685.]

[20] ZHENG X， ROB L. Online competitive information space for hotels[J]. Journal of Hospitality Marketing & Management， 2013， 22（5）： 530-546.

[21] PARASKEVAS A， KATSOGRIDAKIS I， LAW R， et al. Search engine marketing： Transforming search engines into hotel distribution channels[J]. Cornell Hospitality Quarterly， 2011， 52（2）： 200-208.

[22] 陳明紅， 溫杰堯， 曾慶彬， 等. 從PC搜索到手機(jī)搜索的用戶(hù)轉(zhuǎn)移行為意向研究[J]. 情報(bào)科學(xué)， 2018， 36（7）： 71-77. [CHEN Minghong， WEN Jieyao， ZENG Qingbin， et al. A study on user switching behavioral intention from pc search to mobile search[J]. Information Science， 2018， 36（7）： 71-77.]

[23] YANG X， PAN B， EVANS J A， et al. Forecasting Chinese tourist volume with search engine data[J]. Tourism Management， 2015， 46： 386-397.

[24] KIM D， LEHTO X Y， MORRISON A M. Gender differences in online travel information search： Implications for marketing communications on the internet[J]. Tourism Management， 2007， 28（2）： 423-433.

[25] 余向洋， 汪麗. 黃山風(fēng)景區(qū)客流波動(dòng)的多時(shí)間尺度特征分析[J]. 旅游科學(xué)， 2014， 28（2）： 1-11. [YU Xiangyang， WANG Li. An analysis on multiple time scale features of the fluctuations of tourist arrivals in Huangshan scenic areas[J]. Tourism Science， 2014， 28（2）： 1-11.]

[26] 吳江， 張秀香， 葉玲翠， 等. 不同時(shí)間尺度周期的旅游客流量波動(dòng)特征研究——以西藏林芝市為例[J]. 地理研究， 2016， 35（12）： 2347-2362. [WU Jiang， ZHANG Xiuxiang， YE Lingcui， et al. ? A time scale study on the tourist flow in Nyingchi， Tibet[J]. Geographical Research， 2016， 35（12）： 2347-2362.]

[27] 王茜雅， 張建新， 劉培學(xué)， 等. 大數(shù)據(jù)視角下城市客源市場(chǎng)空間結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)研究——以南京市為例[J]. 資源開(kāi)發(fā)與市場(chǎng)， 2018， 34（1）： 77-82. [WANG Xiya， ZHANG Jianxin， LIU Peixue， et al. Study on spatial structure of urban tourist market from perspective of big data： A case study of Nanjing city[J]. Resource Development & Market， 2018， 34（1）： 77-82.]

[28] HODRICK R J， PRESCOTT E C. Postwar U.S. business cycles： An empirical investigation[J]. Social Science Electronic Publishing， 1997， 29（1）： 1-16.

[29] 袁林旺， 俞肇元， 黃震方， 等. 游客變化的多尺度波動(dòng)特征及作用過(guò)程分析——以鹽城麋鹿生態(tài)旅游區(qū)為例[J]. 旅游學(xué)刊， 2009， 24（7）： 27-33. [YUAN Linwang， YU Zhaoyuan， HUANG Zhenfang， et al. An analysis of multi-fluctuation characteristics and functional process of tourist flow[J]. Tourism Tribune， 2009， 24（7）： 27-33.]

[30] GUO Y， ZHANG J， YANG Y， et al. Modeling the fluctuation patterns of monthly inbound tourist flows to China： A complex network approach[J]. Asia Pacific Journal of Tourism Research， 2015， 20（8）： 942-953.

[31] BAGGIO R， SAINAGHI R. Complex and chaotic tourism systems： Towards a quantitative approach[J]. International Journal of Contemporary Hospitality Management， 2011， 23（6）： 840-861.

[32] 李君軼， 唐佳， 馮娜. 基于社會(huì)感知計(jì)算的游客時(shí)空行為研究[J]. 地理科學(xué)， 2015， 35（7）： 814-821. [LI Junyi， TANG Jia， FENG Na. Tourists spatio-temporal behavior based on socially aware computing[J]. Scientia Geographica Sinica， 2015， 35（7）： 814-821.]

[33] 陳曉艷， 張子昂， 胡小海， 等. 微博簽到大數(shù)據(jù)中旅游景區(qū)客流波動(dòng)特征分析——以南京市鐘山風(fēng)景名勝區(qū)為例[J]. 經(jīng)濟(jì)地理， 2018， 38（9）： 206-214. [CHEN Xiaoyan， ZHANG Ziang， HU Xiaohai， et al. Characteristics of tourists flow in scenic spots based on Weibo check-in big data： A case study of Zhongshan scenic spot in Nanjing city[J]. Economic Geography， 2018， 38（9）： 206-214.]

[34] 楊興柱， 蔣鍇， 陸林. 南京市游客路徑軌跡空間特征研究——以地理標(biāo)記照片為例[J]. 經(jīng)濟(jì)地理， 2014， 34（1）： 181-187. [YANG Xingzhu， JIANG Kai， LU Lin. Urban tourist path trajectory spatial characteristics： An empirical analysis of geotagged photos[J]. Economic Geography， 2014， 34（1）： 181-187.]

[35] 秦靜， 李郎平， 唐鳴鏑， 等. 基于地理標(biāo)記照片的北京市入境旅游流空間特征[J]. 地理學(xué)報(bào)， 2018， 73（8）： 1556-1570. [QIN Jing， LI Langping， TANG Mingdi， et al. Exploring the spatial characteristics of Beijing inbound tourist flow based on geotagged photos[J]. Acta Geographica Sinica， 2018， 73（8）： 1556-1570.]

[36] YUAN Y， LU Y， CHOW T E， et al. The missing parts from social media-enabled smart cities： Who， where， when， and what？[J]. Annals of the American Association of Geographers， 2019， 110（2）： 462-475.

[37] 黃瀟婷， 柴彥威， 趙瑩， 等. 手機(jī)移動(dòng)數(shù)據(jù)作為新數(shù)據(jù)源在旅游者研究中的應(yīng)用探析[J]. 旅游學(xué)刊， 2010， 25（8）： 39-45. [HUANG Xiaoting， CHAI Yanwei， ZHAO Ying， et al. On the application analysis of mobile data source in the study of tourists[J]. Tourism Tribune， 2010， 25（8）： 39-45.]

[38] 顧秋實(shí)， 張海平， 陳旻， 等. 基于手機(jī)信令數(shù)據(jù)的南京市旅游客源地網(wǎng)絡(luò)層級(jí)結(jié)構(gòu)及區(qū)域分異研究[J]. 地理科學(xué)， 2019， 39（11）： 1739-1748. [GU Qiushi， ZHANG Haiping， CHEN Min， et al. Hierarchical network structures and regional differentiations of tourist source destinations of Nanjing based on cellular signaling data[J]. Scientia Geographica Sinica， 2019， 39（11）： 1739-1748.]

[39] 申卓， 王德. 基于手機(jī)信令數(shù)據(jù)的大型足球賽事球迷當(dāng)日空間行為特征研究[J]. 人文地理， 2018， 33（3）： 34-43. [SHEN Zhuo， WANG De. A research on the spatial behavior characteristics of fans of large football matches based on cell phone signaling data[J].Human Geography， 2018， 33（3）： 34-43.]

[40] 馬莉， 劉培學(xué)， 張建新， 等. 景區(qū)旅游流與網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的區(qū)域時(shí)空分異研究[J]. 地理與地理信息科學(xué)， 2018， 34（2）： 87-93. [MA Li， LIU Peixue， ZHANG Jianxin， et al. Research on spatial and temporal difference of tourist flow and web search behavior in scenic spots[J]. Geography and Geo-Information Science， 2018， 34（2）： 87-93.]

[41] 黃先開(kāi)， 張麗峰， 丁于思. 百度指數(shù)與旅游景區(qū)游客量的關(guān)系及預(yù)測(cè)研究——以北京故宮為例[J]. 旅游學(xué)刊， 2013， 28（11）： 93-100. [HUANG Xiankai， ZHANG Lifeng， DING Yusi. Study on the predictive and relationship between tourist attractions and the Baidu index： A case study of the forbidden city[J]. Tourism Tribune， 2013， 28（11）： 93-100.]

[42] 陳婷婷. 人民幣實(shí)際有效匯率波動(dòng)與我國(guó)進(jìn)出口貿(mào)易的動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)性研究——基于TVP-VAR模型[D]. 杭州： 浙江財(cái)經(jīng)大學(xué)， 2016. [CHEN Tingting. Dynamic Relationship between RMB Real Effective Exchange Rate Volatility and Chinas Import and Export Trade-based on TVP-VAR Model[D]. Hangzhou： Zhejiang University of Finance and Economics， 2016.]

[43] BALLI F， CURRY J， BALLI H O. Inter-regional spillover effects in New Zealand international tourism demand[J]. Tourism Geographies， 2015， 17（2）： 262-278.

[44] BALLI H O， TSUI W H K， BALLI F. Modelling the volatility of international visitor arrivals to New Zealand[J]. Journal of Air Transport Management， 2019， 75： 204-214.

[45] 余向洋， 沙潤(rùn)， 胡善風(fēng). 近鄰景區(qū)客流季節(jié)性比較及其動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)研究——以西遞、宏村、黃山為例[J]. 地理研究， 2013， 32（1）： 191-200. [YU Xiangyang， SHA Run， HU Shanfeng. Dynamic relation and comparative analysis of tourism seasonality of neighbor scenic areas： Case studies of Xidi， Hongcun and Huangshan[J]. Geographical Research， 2013， 32（1）： 191-200.]

[46] AL-SHBOUL M， ANWAR S. Long memory behavior in Singapores tourism market[J]. International Journal of Tourism Research， 2017， 19（5）： 524-534.

Dynamic Correlation Analysis of Online Travel Information Search and Volatility in Daily Tourist Arrivals： A Case Study of Zhongshan Mountain National Park in Nanjing

LIU Peixue1， ZHU Zhipei1， ZHANG Jie1， ZHANG Xiaowan1，2， ZENG Zhanjing1

（1. School of Geography and Ocean Science， Nanjing University， Nanjing 210023， China;

2. School of Business， Anhui University， Hefei 230601， China）

Abstract： The volatility in tourist arrivals has been the focus of tourism research. Search engines have become an important tool for destination marketing， as they can satisfy a wide range of practical needs with different marketing strategies from various platforms. The dynamic correlation analysis among information， material and passenger flow has become focus of attention in the information/digital age. As technology usage becomes more widespread， it is possible to acquire large digital footprints of tourists. This study examines the difference and correlation between tourist volume forecasting based on Baidu index and fluctuations in tourist arrivals based on mobile signal data at the interdiurnal timescale. To do this， GRACH model was applied for modeling and forecasting the volatility of yearly tourist arrivals. Pearson correlation and cross-correlation analysis were used to analyze the overall and dynamic correlation between tourist volume. The impulsive effect of online travel information search on tourist volume was investigated by using impulse response function in the VAR model. The results show the volatility of tourist volume at the destination and mobile search is similar， with “peak thick tail” distribution characteristics and volatility clusters. To a certain extent， it illustrates that tourists online travel information search behaviors have partially transferred to mobile device. Moreover， the volatility in tourist volume and mobile search at interdiurnal timescale has no long-term memory. However， the influence of high volatility of mobile search index is slightly longer than that of tourist volume. In addition， national holidays and seasonal factors could lead to the changes in the correlation between online search behavior and actual tourist volume. Specifically， the effects of holidays on short-term tourist flow are significant， but without significant effects on long-term tourist flow. The high temperature could constraint tourists potential travel intentions， and the willingness of mobile search behaviors gradually declines during winter. Lastly， the fluctuation effect of PC search causes the peak response of tourist volume at a lag of 5. The dynamic sequence of response time by PC is opposite to that of mobile devices， representing the differences of online search behavior habits corresponding to the two search indexes. Search engines have become a central part of destination marketing strategy and， as such， it is essential that different platforms with different search engines should differentiate marketing strategies. It can realize the precision marketing by applying the coupling relations between online travel information search and tourist volume at timescales， organizing a variety of tourism marketing activities， optimizing PC search index and improving online information at the early stage of holidays， and promoting the conversion rate from tourists online search behavior to offline tourism experience.

Keywords： tourism flow; Baidu index; volatility; GARCH; Sun Yat-sen Mausoleum

[責(zé)任編輯：劉 ? ?魯;責(zé)任校對(duì)：吳巧紅]