中國海濱浴場網絡關注度時空演變及影響因素研究

徐珩 張佑印

[關鍵詞]海濱浴場;網絡關注度;時空演變;地理探測器;影響因素

海濱浴場作為海洋旅游的重要組成部分，是發展海洋經濟、建設旅游文化強國的重要內容，直接影響沿海地區的經濟發展水平與國家海洋戰略布局[1]。根據《中國海洋經濟統計公報》發布的數據，2016—2020年，我國海洋旅游業在海洋產業的增加值占比依次為42.1%、46.1%、47.8%、50.6% 和47%，位居所有海洋產業之首。海洋旅游是社會經濟發展的重要驅動力，不僅有著豐富的海洋旅游資源和良好的海洋生態環境，而且蘊含著深厚的海洋文化底蘊，是國內外游客觀光游覽的理想目的地。

當前，國內外學者對海洋旅游的研究已取得了一定成果，研究內容亦在不斷細化與深入[2]。然而從已有研究內容來看，當前針對海洋旅游的相關成果主要側重于從經濟學的角度驗證單一因素或多重因素對海洋旅游的影響[3-4]，或基于心理學角度分析海洋旅游者的行為特征[5]，而對于海洋旅游資源的分析還相對較少。在研究對象方面，已有研究多局限于特定細分市場或海洋旅游區域，較少涉及全國范圍的海濱浴場資源的地理空間分布與客源市場的區域差異[6-7]。在數據獲取方面，已有研究多是依托官方統計數據及問卷調查，對網絡大數據的利用相對較少，與此相應的是對特定海洋目的地的網絡關注度研究稍顯薄弱[8]。

在新時代“互聯網+旅游”背景下，百度搜索作為國內最大的中文搜索引擎，占絕對市場優勢。百度指數是以海量百度用戶的搜索行為為基礎，以關鍵詞為統計對象，經科學分析和計算得到的關鍵詞搜索頻次的加權和，旗下的百度指數平臺被廣泛運用于分析網絡用戶時空分布特征。該平臺以百度網海量網民行為數據為基礎，通過研究關鍵詞搜索趨勢，洞察網民需求變化，從而定位數字消費者特征，識別旅游市場特點[9]。在大力推廣互聯網技術及智能手機快速普及的大背景下，通過網絡獲取目的地旅游信息、完成出游預訂服務以及發布旅游照片和游記已成為普遍現象。借助大數據對群體性的大量網絡行為進行統計分析，可以更好地了解并掌握其需求和關注規律[10]。當前，基于百度指數進行特定主題的網絡關注度研究不斷豐富，在旅游學領域也得到了廣泛應用[11]，相關研究內容主要集中于客流量的預測、旅游景區關注度、重大事件對目的地的影響等方面，這些均為本研究的進一步開展提供了重要的方法論基礎[12]。海濱浴場作為海洋旅游的重要載體，旅游市場的關注度可以很好地反映各地海洋旅游發展的水平，也是衡量區域海洋旅游發展的重要手段。

而濱海旅游過程較內陸旅游復雜，旅游者對用網絡搜索目的地相關信息的依賴程度更高，所以借助百度平臺對我國海濱浴場的關注度進行分析更具典型性[13]。

本研究依托2012—2022年中國海濱浴場的百度搜索指數及趨勢變化，運用季節性強度指數、地理集中度指數、首位度、赫芬達爾系數和地理探測器等研究方法，試圖從宏觀視域分析我國 31 個省（區、市，不含香港、澳門、臺灣，下同）居民近十年對中國海濱浴場的網絡關注度，探析中國海濱浴場網絡關注度的時空動態演化規律及其影響因素，揭示海洋旅游市場的時空特征及需求趨勢，以期為我國海洋旅游的可持續發展提供理論參考和實踐啟示。

1 數據來源及研究方法

1.1 研究區域

中國海洋旅游資源豐富，有1.8萬km 大陸海岸線、1.4萬km 島嶼岸線、6 500多個島嶼，沿海灘涂面積20 799 km2[14]，漫長曲折的海岸線造就了萬千氣象。海濱浴場是濱海旅游業的一個重要組成部分，在沿海地區，它又是海洋產業構成中的1個關鍵部分[15]。因此，分析我國11個沿海省份（由于數據的可獲得性，此次分析數據不含臺灣地區）、45個沿海城市海濱浴場情況，對于了解我國濱海旅游發展空間格局，提升濱海旅游高質量發展具有重要意義[16]。

1.2 數據獲取

百度搜索指數可用于揭示過去不同時段用戶對某關鍵詞的搜索量和變化趨勢，從而客觀地反映用戶的選擇偏好和需求程度，是當前衡量網民規模化搜索行為的一種極其重要的大數據指標[17]。

在百度指數搜索平臺檢索關鍵詞“海濱浴場”，利用站長工具網站（網址：https：//index.chinaz.com/）數據分享之家網站（網址：http：//www.datasharehome.com/）的關鍵詞挖掘功能，將檢索時間設置為2012年1月1日至2023年1月1日，以我國31個省（區、市）為基本地域單元，獲得包括 PC 端和移動端在內的上述關鍵詞的逐日網絡關注度數據，最終得到“濱海浴場”關鍵詞檢索量1 269 997，檢索數據量較為充足，“海水浴場”“海濱浴場”等關鍵詞百度指數均未收錄，因此文章主要以檢索的“海濱浴場”指數量進行統計測算。此外，本研究涉及的其他數據主要來源于 2012-2020 年《中國統計年鑒》、2012-2020 年《中國旅游統計年鑒》、2012-2020年31個省（區、市）的統計年鑒，以及中華人民共和國國家統計局國家數據庫（網址：http：//www.stats.gov.cn/）。

1.3 研究方法

1.3.1 季節性強度指數

季節性強度指數主要反映中國海濱浴場網絡關注度的時間分布集中程度，這有利于分析由季節性引起的旅游需求的時間分布集中性，季節性強度指數的測度結果不僅可以用于調節游客的季節分配不均勻，還可以分析游客客流的變化幅度[18]，其算式為：

式中：I 表示季節性強度指數;xm 表示m 月份中國海濱浴場旅游網絡關注度占全年網絡關注度的比重。I越大，說明網絡關注度的時間分布越集中，季節性差異越大;I 趨于0，說明各月網絡關注度較一致。

1.3.2 地理集中度指數

地理集中度指數是反映網絡關注度在地理空間上的集聚程度，可衡量中國海濱浴場客源市場的空間集聚程度[3]，[19]199。該指數反映了游客出游的空間分布特征，有助于了解中國海濱浴場客源市場關注度分布的對稱性、密度分布的穩定性等特征，從而有助于決策部門更好地調整海濱浴場和海洋旅游景區發展規劃的方向，其算式為：

式中：G 表示地理集中度指數;Pa 表示第a 個地區的網絡關注度;P 表示全國各省（區、市）的網絡關注度總和。G 越大，說明網絡關注度的地理集聚程度越高;反之則說明關注度趨于分散。

1.3.3 首位度

首位度是衡量區域規模經濟的重要指標，可直觀反映中國海濱浴場網絡關注度的集中程度，為首位地區與第二位地區網絡關注度的比值。學者們多認為區域的一種良好的發展態勢就是建立合理的有層次的點位發展體系，首位關注度海濱浴場各種要素的集聚可以保證資源的有效利用和分配。首位度指數是通過計算海濱浴場中某要素排名第一位的海濱浴場在一定范圍內該要素的占比，用于衡量城市群該要素的集聚程度[19]197，其算式為

式中：R 為首位度指數;A1、A2 分別表示區域內規模處于首位與第二位的地區中國海濱浴場網絡關注度。通常認為，R ≥2，表示地區關注度過于集中;R<2，表示地區關注度相對均衡，集聚程度適中。

1.3.4 市場集中度

市場集中度為某行業排行前幾位的企業占市場份額的總和，是測量某行業在特定地理區域集中程度的指標。常用的市場集中度計量指標有：赫芬達爾指數、行業集中率、洛倫茨曲線和基尼系數等。在此主要采用赫芬達爾指數（Herfindahl-Hirschmanindex）作為計量指標。赫芬達爾指數兼有絕對集中度和相對集中度指標的優點，對變化的反應非常明顯[13]，[19]197，其算式為

式中：H 為赫芬達爾指數，Sa 為第a 個地區的網絡關注度占全國總關注度的比值。H 的取值范圍為0～1，越趨近于1，表示集聚程度越高，空間分布越不均衡;反之則集聚程度越低。

1.3.5 地理探測器

地理探測器是一種探測事物空間分異，揭示其驅動因子的新興統計學方法，包括分異及因子探測、交互作用探測、風險區探測與生態探測。其優點是可度量數據的空間分異，對自變量的共線性免疫無需線性假設，在樣本量較少的情況下也能達到較高的統計精度，較傳統的經典回歸方法更具優勢。本研究選用因子探測和交互作用探測作為分析影響中國海濱浴場網絡關注度空間分異的因素[20]，因子探測計算公式為：

式中：q 為探測因子x 的解釋力;i=1，2，…，L 為探測因子x 的分層數;N 和Ni 分別為研究區和層i的單元數;σ2 和σ2i分別代表研究區域以及層i 的網絡關注度方差。q 的取值范圍為0～1，越接近于1，說明探測因子對中國海濱浴場網絡關注度空間分異的影響越強;反之則越弱。

交互作用探測可評估不同因子共同作用對網絡關注度的增減效果。記兩個因子的交互作用為q（x1∩x2），通過比較q（x1）、q（x2）與q（x1∩x2），可判斷各探測因子交互作用的強弱及交互作用類型（表1）。

生態探測用于比較兩因子x1 和x2 對屬性Y的空間分布的影響是否有顯著的差異，以F 統計量來衡量，其算式為：

其中，零假設H0∶SSWx1 =SSWx2 。如果在α顯著性水平上拒絕H0，這表明兩個因子x1 和x2對屬性Y的空間分布的影響存在著顯著的差異。

2 結果分析

2.1 中國海濱浴場網絡關注度的時序演變

2.1.1 年際變化特征

對2012-2022年各月度百度指數的搜索量求和，獲得歷年總關注度數據（圖1）。可以看出，近10年來我國海濱浴場的網絡關注度呈“先升后降”的倒“U”型格局，具體可劃分為快速上升期、平穩期、下降期3個階段，其中上升期主要是2012-2014年，兩年間的網絡關注度增長率分別為21.01%和83.16%。實踐來看，2012年以后，我國迎來了旅游業發展的“黃金時期”，游客的出游意愿極強。2013年，中國首次將海洋作為年度旅游主題，以“美麗中國，海洋之旅”為主題口號，“海洋旅游”成為2013年旅游熱點關鍵詞之一，海濱浴場也成為游客出游選擇的熱門景點。2014年，隨著“十佳海洋旅游目的地”“十大熱門海島旅游景點”“十佳海濱旅游城市”“海洋旅游入選中國十大旅游新聞”等的陸續推出，中國旅游加快走向海洋，由此掀起了一場“海濱浴場熱”。平穩期主要是指2015-2019年，該階段我國海濱浴場網絡關注度穩定在16萬人次左右，海島度假、郵輪旅游、海水浴場、海洋運動旅游、海洋文化旅游等新型旅游產品不斷完善，市場趨于穩定。下降期主要是指2020-2022 年，海濱浴場的網絡關注度從2018年的17.59萬人次下降到2020年的6.04萬人次，減少了11.55萬人次的網絡關注，2021年達到了僅有5.8萬人次關注度的歷史低谷。網絡關注主題重心轉移，使得濱海旅游的網絡關注熱度下降。同時也可以看到，隨著新冠疫情的逐漸減弱，2022年海濱浴場的關注度呈現出小幅提升。

2.1.2 月度變化特征

通過季節強度指數對網絡關注度的季節性進行分析，從結果來看（圖2），我國海濱浴場的網絡關注度的季節性差異顯著，得分均在8.24 左右。從2012-2022年的整體變化幅度來看，各年的變化不大，這說明我國海濱浴場網絡關注的季節性具有較強的穩定性，不因年度變化而改變。

匯總各年份的月度網絡關注度數據可以看出（表2），2012-2022年中國海濱浴場網絡關注度的月度變化總體呈“單波浪”型的上下起伏規律，且各月的指數變化走勢較為一致。其中，1～5月走勢較為平穩，6～9月為先升后降，10～12月偏向波動下降。其他月份中，除2014年和2018年以外，各年的網絡關注度均表現出4～6月上升、9～11月下降、12月起逐漸回升持續至次年3月的發展格局。

從春（3～5月）、夏（6～8月）、秋（9～11月）、冬（12～2月）四季對比來看，我國海濱浴場在4個季度的網絡關注度分別為春季22%、夏季43%、秋季20%、冬季15%，其中夏季海濱浴場網絡關注度占比最高，春秋兩季次之，冬季相對最低。究其原因，主要與我國沿海地區的氣候特征與氣候舒適度有著密切的關系，我國沿海地區大多屬于溫帶季風性氣候、亞熱帶季風性氣候，夏季高溫多雨，因此“洗海澡”對于溫度依賴性較高，冬季氣溫偏低，甚至北方地區的海濱浴場多降雪且持續時間長。

借鑒旅游客流季節劃分標準計算可知，旺季6～9月是月網絡關注度與年月均網絡關注度比值大于100%的月份，平季4月、5月和10月是比值介于80%～100%的月份，其他月份均為淡季，是比值小于80%的月份。總體來看，中國海濱浴場網絡關注度的季節性差異比較明顯，旺季較短且集中，淡季則較長，適宜旅游的海濱浴場旺季網絡關注度高，淡季期間則較低。

2.2 中國海濱浴場網絡關注度的時空特征

2.2.1 整體特征

選取赫芬達爾系數、地理集中度指數、首位度來衡量中國海濱浴場網絡關注度的空間特征，結果如表3所示。2012-2018年中國海濱浴場網絡關注度的赫芬達爾系數均在0.1左右，說明各地網絡關注度空間集聚程度差異不顯著，空間分布較為分散。

從發展趨勢來看，中國海濱浴場網絡關注度的赫芬達爾系數從2012年的0.051逐年遞增至2022年的1，總體呈現大幅遞增態勢;從地理集中度指數來看，2012-2022年中國海濱浴場網絡關注度的地理集中度指數也從22.69猛增至100，表現出大幅提升的態勢，表明空間集聚程度不斷提高;從首位度指數來看，除2020年、2022年以外，其他年份的首位度指數均小于2，表明2012-2022年各省（區、市）中國海濱浴場網絡關注度集聚程度整體適中，空間分布相對均衡。

從整體來看，中國海濱浴場網絡關注度的首位地區與第二位地區之間的差異正在逐漸拉大，自2012至2022年中國海濱浴場網絡關注度由均衡狀態向集聚狀態演變，分布由分散向集中演化。

2.2.2 基于全國層面的網絡關注度的空間格局演變

通過分析全國各省（區、市）對海濱浴場網絡關注度的年度日均值情況可以發現（表4），2012-2022年各個省（區、市）網絡關注度變化趨勢基本保持一致，但區間差異較大。

2012-2016年，天津市網絡關注度排名始終最高，自2017年以來，不同省份網絡關注度居于前列出現差異，其中經濟發達的北京市、浙江省分別在2017年、2018年網絡關注度居于首位，2019-2022年距離海濱浴場所在地較遠的省（區、市）（如安徽、湖北、重慶等）對海濱浴場的網絡關注度較高，且期待海濱浴場旅行體驗。這說明，我國海濱浴場網絡關注度主要集中在西南、中部地區和經濟發達的東部沿海地區。

2.2.3 基于省域層面的網絡關注度的空間格局演變

由表4可知，2012年到2022年我國各省（區、市）海濱浴場網絡關注度先升高后降低，2020年是其中的重要轉折點，空間分布變化趨勢變動劇烈，2020年后由于新冠疫情影響，全國對于海濱浴場的關注度都下降非常明顯。究其原因，自2020年以來，網絡關注度人數下降主要與新冠疫情暴發有關，新冠疫情大流行作為突發性公共衛生事件，引發了全國上下的廣泛關注，旅游者出于安全的考慮往往不會選擇外出旅游，出游意愿和動機明顯下滑，因此基于旅游產生的網絡檢索量驟然遞減。其間，全國各省份有關部門也紛紛出臺限制旅游的警示與文件，居民前往海濱浴場景點旅游的人數大幅度下滑，以上原因可用于解釋新冠疫情期間的數據明顯出現突變。

從空間分布區域差異角度分析來看，空間分布上主要集中在東部沿海帶，其次是中部地區，最低是西部地區。2012年到2022年我國各省（區、市）海濱浴場網絡關注度整體從東部地區向西部地區轉移。具體來看，2012-2016年存在顯著的東高西低階梯狀空間分異特征;2017-2020年，主要集中在我國的東南部地區;2021-2022年，網絡高關注度地區從東南地區向西南地區轉移，且分布更加獨立。我國海濱浴場網絡關注度的空間分布呈現由分散到集聚的演變態勢。濱海旅游愛好者的空間分布規律主要集中在我國的東部沿海地區和西南地區，且自2012年以來，有逐漸向西移動的趨勢，這為后續海濱浴場旅游的負責企業、政府開展營銷時提供了空間營銷思路，抓住我國東部沿海城市和西南地區潛力城市的主要市場，重點開展營銷宣傳，有利于更好地吸引客源。

3 影響因素的地理探測

3.1 中國海濱浴場網絡關注度空間分異的影響因素

中國海濱浴場網絡關注度空間分異是在眾多因素共同作用下形成的。本研究在參考已有研究的基礎上，結合各省（區、市）相關數據的可獲得性和科學性，構建了空間分異影響因素指標體系，運用地理探測器模型探測影響空間分異的因素，2013年是我國居民對中國海濱浴場網絡關注度顯著提升的一年，這意味著該年份的數據具有較高的代表性，能夠較好地反映公眾對海濱浴場網絡的關注趨勢。其次，在這一年，海濱浴場關注變化度達到高峰，反映了海濱浴場設施建設的活躍狀態，這為分析空間分異提供了豐富的信息。綜合考慮數據的完整性、可獲得性以及顯著性，因此，我們選取2013年的數據來進行分析，以期更準確地揭示影響海濱浴場網絡空間分異的關鍵因素。

具體指標見表5，其中經濟發展水平因素包括人均可支配收入、地區生產總值、居民消費水平三個指標;人口數量因素包括人口數量一個指標;城市化水平包括城市化比重;硬件設施水平包括公共財政支出指標;自然環境水平包括主要城市夏季（6～8月份）平均氣溫、主要城市全年平均氣溫、主要城市全年總降水、主要城市全年日照時數、主要城市年平均相對濕度;環境污染程度包括廢水排放總量、廢氣（以SO2 為例）排放總量;水體保護程度包括濕地面積、近海與海岸面積;水產業發展程度包括水產品總產量和海水產品總產量;交通便利程度包括鐵路營業里程和公路里程;以及網絡發達程度、旅游發展程度、教育文化水平等，共計12個一級指標和23個二級指標作為全國的海濱浴場的空間分布的影響因素[21-23]。

海洋環境的受污染程度與海洋旅游的發展密切相關，環境污染程度和水體保護程度對于以水資源為基礎的海濱浴場旅游發展而言尤其重要，其中，廢水廢氣的排放對于水體的污染程度影響甚大。可以供人類活動的近海海岸面積和濕地灘涂面積為海濱浴場旅游活動提供了場地，環境保護狀況和環境污染程度對于海濱浴場網絡關注度的分布會產生重要影響，因此將廢水排放總量、廢氣排放總量納入環境污染程度衡量指標，將濕地面積、近海與海岸面積納入水體保護程度衡量指標。

海濱浴場的建設、運營、管理和可持續發展離不開水產業發展程度，水產品加工業的發展對于漁業的發展起著橋梁紐帶的作用，不僅是我國當前加快發展現代漁業的重要內容，而且與海洋相關綠色產業發展互利共贏。水產業包括水產品和海水產品兩個重要的組成部分，以水產業為基礎發展休閑產業、旅游產業對于海濱浴場網絡關注度的分布也會產生影響，因此將水產品總產量、海水產品總產量納入水產業發展程度衡量指標。

旅游從業人員的行為和品德往往被視為旅游企業或城市形象的縮影。為提高旅游行業從業者素質，滿足游客增長見識、放松心情、鍛煉身體、文化交流等訴求，以教育文化水平、網絡發達程度為依托，將普通高等學校（機構）數量、普通高等學校（機構）教職工人數納入教育文化水平衡量指標，互聯網電商企業數量納入網絡發達程度衡量指標。旅游業的發展往往也會影響海濱浴場網絡關注程度，旅游經濟效益通常可以用旅游總收入和接待游客數來衡量，因此將旅客周轉量納入旅游發展程度衡量指標。

3.2 指標數據來源

對于影響因素的各項指標數據，主要是通過統計數據來支撐。其中，自然環境水平的五項指標數據來自ArcGIS Online最新矢量化成果和各省（區、市）政府官網和第一次國情地理普查公報;環境污染程度和水體保護程度數據來自國家生態環境部官網;交通便利程度數據來自12306官網;經濟發展水平、人口數量、城市化水平、硬件設施水平、水產業發展程度、網絡發達程度等數據來自國家統計局、國家和各省（區、市）2012-2020年統計年鑒。

3.3 因子探測結果分析

3.3.1 整體特征分析

通過自然斷裂法對網絡關注度、各影響因素（探測因子）進行分層，將各數值轉換為類型變量。運用地理探測器分別計算2013年各探測因子的q 值，識別不同探測因子的影響力，結果見表6。2013年，除人口數量（X4）、主要城市全年日照時數（X10）、廢氣（以SO2 為例）排放總量（X13）、濕地面積（X14）、鐵路營業里程（X18）、公路里程（X19）、普通高等學校（機構）數量（X22）和普通高等學校（機構）教職工人數（X23）以外，其余15個因子的探測結果均在0.1水平上通過顯著性檢驗（p<0.1），各因子對中國海濱浴場網絡關注度空間分異的解釋力排序為：互聯網電商企業數量（X20）>廢水排放總量（X12）>人均可支配收入（X1）>近海與海岸面積（X15）>水產品總產量（X16）>居民消費水平（X3）>主要城市全年平均氣溫（X8）>城市化比重（X5）>海水產品總產量（X17）>主要城市全年總降水（X9）>地區生產總值GDP（X2）>公共財政支出（X6）>旅客周轉量（X21）>主要城市年平均相對濕度（X11）>主要城市夏季（6～8月份）平均氣溫（X7）。

3.3.2 探測因子特征分析

以p<0.1為顯著性檢驗的條件，劃定q>0.35為判斷海濱浴場分布的標準，進一步排除：公共財政支出（X6）、主要城市夏季（6～8 月份）平均氣溫（X7）、主要城市年平均相對濕度（X11）、旅客周轉量（X21）4項探測因子，則中國海濱浴場網絡關注度空間分異的主導因子為網絡發達程度、經濟發展水平、城市化水平、自然環境水平、環境污染程度、水體保護程度和水產業發展程度。

（1）網絡發達程度。近年來，智能手機的廣泛使用，使得互聯網的影響范圍不斷擴大，各省（區、市）互聯網用戶均呈高速增長態勢，網絡發展水平差異正在逐漸縮小。網絡發達程度（互聯網電商企業數量，X20）的解釋力最高，q=0.789。網絡搜索早已成為人們獲取目的地信息的主要途徑，互聯網提供了充分了解海濱浴場相關信息的平臺，可全面且客觀地了解各浴場旅游安全、價格、服務等信息。

（2）經濟發展水平、城市化水平。地區生產總值GDP （q=0.367）作為衡量一個地區整體經濟水平的核心指標，能體現地區發展效益和人民生活水平，其與人均可支配收入因子（q=0.684）、居民消費水平因子（q=0.596）共同對居民參與海濱浴場項目需求產生直接影響。經濟能力的提升為地區發展及各項基礎服務設施的完善提供更多的資金支持，以滿足人們生活質量不斷提高的需求。人均可支配收入、居民消費水平與居民出游能力密切相關，濱海旅游的花費通常較國內一般旅游多，沿海城市的旅游過程中消費水平也遠遠高于內陸地區，因此經濟發展水平和居民消費能力均居前列的東部地區是海濱浴場網絡關注度的熱點區域。此外，城市化比重（q=0.447）是影響海濱浴場網絡關注度空間分異的重要因子。城市化是生產與消費的各類要素在空間上趨向集中的一種動態過程，是區域旅游產業發展的助推器。伴隨人口不斷向城市聚集，各產業結構不斷升級轉變及城市文化與精神水平逐漸提升，城市的現代化程度越來越高，基礎設施建設更加完善，在推動區域旅游規模不斷擴大的同時，也為濱海旅游的發展提供了必要的要素支持。

（3）自然環境水平、環境污染程度。海濱浴場在露天環境下建設對于氣溫和降水的要求較高，自然生態環境作為濱海洗浴的基礎性因素對海濱浴場的分布影響顯著，主要包括主要城市全年平均氣溫（q=0.518）、主要城市全年總降水（q=0.390）。環境污染程度同樣對于人們“洗海澡”的意愿產生顯著影響，廢水排放總量（q=0.765）的解釋力排名第2，顯著證明人們更傾向于在沒有受到污染的海水浴場中體驗。生態空間建設如火如荼，自然生態環境因素對于海濱浴場空間布局選址與發展也有著極為重要的影響。

（4）水體保護程度、水產業發展程度。海洋產業發展基礎是重要影響因素，產業發展是聯結游客與海濱浴場之間的媒介通道，對海濱浴場的空間布局有重要意義，其中近海與海岸作為海濱浴場建設的主要選址地，保護面積和保護力度將直接影響人們是否能夠在海濱浴場中獲得好的體驗滿意度，因此代表水體保護程度的近海與海岸面積（q=0.663）與代表水產業發展程度的水產品總產量因子（q=0.652）、海水產品總產量（q=0.443）對海濱浴場的分布具有強解釋力。

3.3.3 交互探測特征分析

單因素分析能有效探測對中國海濱浴場網絡關注度空間分異具有顯著影響的因子及其作用強度，而交互作用探測可識別不同探測因子之間交互疊加后對中國海濱浴場網絡關注度空間分異的影響，從而評估多因子共同作用下網絡關注度解釋力度的變化。在本研究中，評估所選探測因子對中國海濱浴場網絡關注度空間分異的影響是否相互獨立[24-26]。因此，在單因子探測的基礎上，進一步采用交互探測方法檢測雙因子交互作用對中國海濱浴場網絡關注度空間分異的影響，結果見表7。結果顯示，雙因子交互作用的解釋力均大于單因子的解釋力，其交互作用類型以雙因子增強為主，少數表現為非線性增強。

由此可見，中國海濱浴場網絡關注度的空間分異特征并非由單一因素造成，而是經濟發展水平、人口數量、城市化水平、硬件設施水平、自然環境水平、環境污染程度、水體保護程度、水產業發展程度、交通便利程度、網絡發達程度、旅游發展程度、教育文化水平等多因子共同作用的結果。

其中，表征：（1）自然環境水平對交通便利程度（X8∩X19）、網絡發達程度（X8∩X20）、教育文化水平（X8∩X22）（X11 ∩X22）、環境污染程度（X2 ∩X12）（X11∩X12）、經濟發展水平（X1∩X18）（X2∩X9）、水體保護程度（X11 ∩X14）、人口數量（X4 ∩X11）因子的交互作用最強，探測結果q=1，說明自然環境水平是海濱浴場建立和發展的必要和先決條件，即從側面映射海濱浴場網絡關注度空間差異產生的根源，海濱浴場的搭建會綜合自然環境及其他因素。（2）經濟發展水平與交通便利程度（X1 ∩X18）（X2∩X18）（X3∩X18）因子的交互作用顯著，探測結果q=1，進一步說明了海濱浴場的發展需要經濟基礎和財政支持，經濟發展水平中的居民消費水平將對潛在旅游者的出游意愿產生直接影響，直觀反映出海濱浴場旅游吸引具有消費能力、地區生產總值較高的游客群體關注和參與;（3）水產業發展程度對自然環境水平（X9 ∩X17）、環境污染程度（X12∩X17）、人口數量（X4 ∩X17）、教育文化水平（X17∩X23）4個組合交互作用較強，探測結果q=1，代表海濱浴場的搭建會綜合當地水產發展程度和其他影響因素。此外，水產業發展程度與其他因子的交互作用均表現為雙因子增強，表明水產業的發展不僅能促進海濱浴場游客人員往來，還能夠間接帶動當地經濟、文化等發展，同時也能帶動商務旅游、交通基礎設施建設，因此水產業發達地區具有更高的海洋旅游網絡關注度。

4 結論和討論

4.1 結論

本文以中國海濱浴場為研究對象，綜合運用季節性強度指數、地理集中度指數、赫芬達爾系數等分析了2012-2022年海濱浴場網絡關注度的時空演變特征，并通過單因子探測、交互作用探測、生態探測進一步討論了中國海濱浴場網絡關注度空間分異的影響因素。研究發現：

第一，從時間上看：（1）近11年來中國海濱浴場網絡關注度年際變化整體呈“先升后降”的“倒U型”發展格局，總體可劃分為上升期（2012-2014年）、平穩期（2015-2018年）和下降期（2019-2022年），其中2020年開始出現的顯著下滑主要是受新冠疫情的影響;（2）中國海濱浴場的月度網絡關注度總體呈現“單波浪”型上下起伏格局，總體分為平穩期（1～5 月）、上升期（6～9 月）、下降期（10～12月）;（3）四季特征方面，夏季與春、秋、冬季的網絡關注度差異顯著，夏季最高、春秋次之、冬季最低。

第二，從空間上看：（1）各地海濱浴場網絡關注度空間集聚程度差異可分為空間均衡期（2012-2018年）和空間集聚期（2019-2022年）;（2）2012年到2022年我國各省（區、市）中國海濱浴場網絡關注度先升高后降低，空間分布變化趨勢變動劇烈，空間分布上主要集中在東部沿海帶，其次是中部地區，最低是西部地區;（3）各省（區、市）網絡關注度在2012-2022年間的變化趨勢基本保持一致，其中2012-2016年，天津市網絡關注度排名始終最高，自2017年以來，關注熱點區域從經濟發達的北京市、浙江省轉移至位置距離較遠且期待海濱浴場旅行體驗的省市;（4）中國海濱浴場網絡關注度在2016年前存在顯著的東高西低階梯狀空間分異特征，2017年后主要集中在中部地區和經濟發達的東部沿海地區。因此，濱海旅游愛好者主要集中在我國的東部沿海地區、中部地區，未來的海洋旅游營銷可以重點關注和投放這兩大區域，以期獲得良好的營銷效果。

第三，從影響因素上看：（1）網絡發達程度、經濟發展水平、城市化水平、自然環境水平、環境污染程度、水體保護程度、水產業發展程度是各省（區、市）網絡關注度空間分異的主導因子，其中網絡發達程度的解釋力最高，經濟和自然因素也起到重要的作用，因此，在開展旅游營銷過程中不僅要考慮區域的經濟發展水平和自然環境條件，也要利用好當地的網絡資源，開展云宣傳;（2）各影響因子間的交互作用對海濱浴場網絡關注度空間分異的影響遠高于單因子的影響，交互作用的類型以雙因子增強為主，非線性增強為輔，水產業發展程度與其他因子的交互作用均表現為雙因子增強;（3）生態探測結果顯示，生態因子對海濱浴場關注度分布影響無顯著差異，海濱浴場網絡關注度空間分異的演化并非由單一因子造成，而是多因子共同作用的結果。

4.2 討論

本研究也存在諸多有待完善之處，需進一步深入探索。首先，僅以百度指數衡量網絡關注度不足以全面呈現我國居民關注中國海濱浴場的網絡搜索行為。海濱浴場網絡的時空特征變化有可能受到各地旅游政策的影響，因此，綜合考慮更多網絡平臺的關注數據。其次，地區性的輿情事件對目的地旅游有直接影響。部分海濱浴場所在城市的輿情事件直接影響城市及所在省份的旅游名片、旅游品牌和旅游形象，不利于吸引游客前往當地旅游。囿于數據的限制，本研究并未將此項列入實證討論范疇，因而“輿情事件”“輿論熱點”“頭條話題”對海濱浴場網絡關注度與需求的時空分異影響程度有待進一步驗證，未來可增加定性分析。最后，本研究主要從客源地視角分析我國居民對中國海濱浴場的網絡關注度情況，但海洋旅游同時受目的地旅游資源、經濟水平、文化形態、政治局勢和外交政策等因素的影響，因此，未來可考慮綜合客源地與目的地的雙重視角，以更全面地解釋我國居民海洋旅游網絡關注度的時空分異形成機制，進而為海洋旅游的健康發展提供理論依據。