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96

旅 游 論 壇 2023年 第16卷 第4期

[33] 鐘雪晴,高麗華,況澤宇,等.基于網(wǎng)絡(luò)文本分析的傳

統(tǒng)老字號(hào)顧客感知價(jià)值研究:以蘇州餐飲老字號(hào)為例

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[34] 叢麗,吳必虎.基于網(wǎng)絡(luò)文本分析的野生動(dòng)物旅游體

驗(yàn)研究:以成都大熊貓繁育研究基地為例[J].北京大

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[35] 熊芳芳,葉鵬,成蝶.基于網(wǎng)絡(luò)游記的城市生態(tài)旅游體

驗(yàn)研究:以武漢東湖風(fēng)景區(qū)為例[J].湖北文理學(xué)院學(xué)

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[36] 李江敏,趙青青,王青,等.基于網(wǎng)絡(luò)文本分析的民俗

文化旅游體驗(yàn)研究:以恩施土家女兒城為例[J].國(guó)土

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[37] 桂榕.國(guó)外文化遺產(chǎn)領(lǐng)域的新媒體應(yīng)用與研究:兼談

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ConstructionofTourists'PerceivedValueDimensioninCulturalHeritage

TourismDestinationsfromthePerspectiveofWebTextAnalysis:

ACaseStudyofLongmenGrottoesinLuoyang

LiJianmei,QiJia,ShanMengqi

(SchoolofManagement,ZhengzhouUniversity,Zhengzhou450000,China)

Abstract:Itisofgreatsignificancetoexploretheperceivedvalueofculturalheritagetourismtoimprovethe

qualityoftouristexperience,enhancetourists'culturalcognitionandidentity,andpromotethesustainable

developmentofculturalheritagetourism.Itisdifficulttoobtainauthenticperceptionsoftouristsusingthe

traditionalquestionnairesurvey.Therefore,thisresearchassessestravelnotesandonlinecommentsfor

tourists'perceptions.TakingLongmenGrottoesinLuoyangasanexample,thispaperextractedandanalyzedusercommentsfromtravelplatformssuchasCtripandHornet'sNestandusedROSTCM6wordfrequencyanalysissoftwareandNvivo12qualitativeanalysissoftwaretoconductwordfrequencyanalysis,semanticanalysisandtextcodinganalysis,soastoexplorethedimensionsoftourists'perceivedvalueof

LongmenGrottoes.Theresultsshowthat:(1)ThetouristperceivedvalueofLongmenGrottoescanbe

dividedintofivedimensions:servicefunctionvalue,emotionalvalue,culturalcognitivevalue,costvalue

andsocialvalue;(2)Therearedifferencesintheimportanceofthefivedimensionsoftourists'perceived

valueinLongmanGrottoes,andtheservicefunctionvalueisthemostconcernedbytouristsvisitingLongmanGrottoes;(3)Thereisacorrelationbetweenthedifferentdimensionsoftourists'perceivedvaluein

LongmanGrottoes,andtheperceptionofthefivevaluedimensionsaffectseachother.Basedonthis,it

providessuggestionsforoptimizingtourism productsandimprovingheritage managementofLongman

GrottoesinLuoyang.Atthesametime,itbroadenstheresearchmethodsfortheconstructionofcultural

heritageperceivedvaluedimensions,andpromotesthetransformationofculturalheritageperceivedvalue

researchtheoryintopractice.

Keywords:webtextanalysis;perceivedvalue;culturalheritage;LongmenGrottoes

[實(shí)習(xí)編輯:伍燕瓊;責(zé)任編輯:連云凱]

97

厲建梅等:網(wǎng)絡(luò)文本分析視角下文化遺產(chǎn)旅游地游客感知價(jià)值維度構(gòu)建 理論探索

2023年7月

第16卷 第4期

doi:10.15962/j.cnki.tourismforum.202304047

http://gllylt.cbpt.cnki.net

【理論探索】

旅游型海島居民可持續(xù)生計(jì)與遷居意愿研究

———以遼寧省長(zhǎng)?？h為例

王 亮1,趙 娜1,2,王 輝1,韓增林1

(1.遼寧師范大學(xué) 地理科學(xué)學(xué)院,遼寧 大連 116029;2.呼倫貝爾職業(yè)技術(shù)學(xué)院,內(nèi)蒙古 呼倫貝爾021000)

[摘 要]為探究旅游型海島居民生計(jì)的可持續(xù)性與遷居意愿,文章采用參與性農(nóng)戶評(píng)估方法對(duì)島

民進(jìn)行調(diào)查,以獲取島民家庭的基本情況、島民各項(xiàng)生計(jì)資本狀況、島民主要生計(jì)方式和島民遷居

意愿數(shù)據(jù),借鑒可持續(xù)生計(jì)研究框架建立以自然資本、物質(zhì)資本、人力資本、金融資本、社會(huì)資本為

影響因子的島民生計(jì)資本的指標(biāo)體系,對(duì)長(zhǎng)?？h島民可持續(xù)生計(jì)特征與遷居意愿進(jìn)行分析。結(jié)果

表明:大長(zhǎng)山島生計(jì)資本總指數(shù)和資本耦合協(xié)調(diào)度均為最大值,其中人力資本、金融資本和社會(huì)資

本占比及存量均為最大值;小長(zhǎng)山島自然資本、物質(zhì)資本占比及自然資本存量均為最大值;廣鹿島

物質(zhì)資本存量最大。穩(wěn)定收入型是中心社區(qū)主要生計(jì)策略;兼營(yíng)生計(jì)型與傳統(tǒng)生計(jì)型是傳統(tǒng)漁村

和旅游村的主要生計(jì)策略。務(wù)工主導(dǎo)型和傳統(tǒng)生計(jì)型島民生計(jì)脆弱性高,兼營(yíng)生計(jì)型和商業(yè)經(jīng)營(yíng)

型島民生計(jì)脆弱性處于中等水平,穩(wěn)定收入型島民生計(jì)脆弱性低。運(yùn)用二元 Logistic模型得出物質(zhì)

資本、金融資本和社會(huì)資本對(duì)遷居意愿影響顯著,進(jìn)一步探索出影響島民遷居意愿的生計(jì)資本指標(biāo)。

[關(guān)鍵詞]可持續(xù)生計(jì);生計(jì)資本;生計(jì)策略;生計(jì)脆弱性;遷居意愿

[中圖分類號(hào)]F592.7 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A [文章編號(hào)]1674-3784(2023)04-0098-12

生計(jì)是民之根本、國(guó)之大計(jì),是新常態(tài)下我國(guó)民

生問(wèn)題的重要落腳點(diǎn),也是“精準(zhǔn)扶貧”政策實(shí)施的

關(guān)鍵切入點(diǎn)。生計(jì)是建立在能力、資本與活動(dòng)基礎(chǔ)

上的謀生方式[1-3],作為人地關(guān)系中最重要的行為

方 式,生 計(jì) 已 成 為 驅(qū) 動(dòng) 人 地 系 統(tǒng) 演 化 的 主 導(dǎo) 因

素[4-5],并影響著人地關(guān)系的發(fā)展與走向[6]。生計(jì)

的可持續(xù)性不僅關(guān)系人類的生計(jì)安全,而且關(guān)乎區(qū)

域人地關(guān)系的可持續(xù)發(fā)展[7]。Chambers等學(xué)者指

出,如果人們能應(yīng)對(duì)脅迫和沖擊,并從中恢復(fù)、維持

和增加資產(chǎn),保持和提高能力,為下一代生存提供機(jī)

會(huì),在長(zhǎng)期和短期內(nèi)以及在當(dāng)?shù)睾腿蚍秶鷥?nèi)為他

人的生計(jì)帶來(lái)凈收益,同時(shí)又不損壞自然基礎(chǔ),那么

該生計(jì)具有持續(xù)性[8]。在可持續(xù)生計(jì)定義的基礎(chǔ)

上,英國(guó)國(guó)際發(fā)展部(UK DepartmentforInternationalDevelopment,DFID)建立了可持續(xù)生計(jì)分析

框架,該框架由5個(gè)部分構(gòu)成,而生計(jì)資本、生計(jì)策

略和生計(jì)結(jié)果是其核心部分。其中,生計(jì)資本是基

礎(chǔ),決定了生計(jì)策略的類型,從而輸出不同的生計(jì)結(jié)

98

[基金項(xiàng)目]本 研 究 受 國(guó) 家 自 然 科 學(xué) 基 金 項(xiàng) 目 “旅 游 型 海 島 居 民 社 會(huì) 特 質(zhì) 演 變 及 驅(qū) 動(dòng) 力 研 究———以 長(zhǎng) 山 群 島 為 例”

(41771159)的資助。

[收稿日期]2022-04-04;[修回日期]2023-04-13

[作者簡(jiǎn)介]王亮(1992-),男,遼寧葫蘆島人,遼寧師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院博士研究生,主要研究方向?yàn)槿宋牡乩怼⒑Ｑ蠼?jīng)濟(jì)

地理,E-mail:wl71446387@163.com;王輝(1975-),女,遼寧葫蘆島人,博士,遼寧師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院教授、博士研究生

導(dǎo)師,主要研究方向?yàn)槿宋牡乩怼⒑Ｑ蠼?jīng)濟(jì)地理,E-mail:wanghuiouki@126.com,通訊作者。

果;生計(jì)結(jié)果又反作用于生計(jì)資本,影響資本的性質(zhì)

和狀況[9]?？沙掷m(xù)生計(jì)框架是從全新視角探索和闡

述復(fù)雜的人地關(guān)系演化[10]。國(guó)內(nèi)眾多學(xué)者對(duì)高原

地區(qū)、干旱區(qū)內(nèi)陸河流域和農(nóng)牧交錯(cuò)地區(qū)等生態(tài)脆

弱區(qū)的農(nóng)戶生計(jì)困境、生計(jì)脆弱性、生計(jì)可持續(xù)性等

問(wèn)題展開(kāi)了深入研究,理解農(nóng)戶生計(jì)與自然環(huán)境、社

會(huì)環(huán)境的相互作用關(guān)系,為農(nóng)戶生計(jì)的可持續(xù)發(fā)展、

精準(zhǔn)扶貧策略、區(qū)域發(fā)展計(jì)劃提供依據(jù)[11-15]。

綜上所述,以上的案例區(qū)為其相似區(qū)域農(nóng)戶生

計(jì)發(fā)展提供了重要的理論基礎(chǔ)和實(shí)踐參考,缺少對(duì)

海島居民生計(jì)可持續(xù)性發(fā)展的研究與討論。海島是

全球變化和陸海各種動(dòng)力作用最敏感的典型生態(tài)脆

弱區(qū)[16],也是人類開(kāi)發(fā)利用海洋資源的戰(zhàn)略“橋頭

堡”[17]。本文 以 旅 游 型 海 島———遼 寧 省 長(zhǎng) 海 縣 為

例,研究島民的可持續(xù)生計(jì),為其他海島居民生計(jì)的

可持續(xù)發(fā)展提供參考。

1 理論框架與研究對(duì)象

1.1 島民可持續(xù)生計(jì)框架

海島災(zāi)害性天氣頻發(fā),嚴(yán)重影響島民的經(jīng)濟(jì)狀

況;海島旅游業(yè)和漁業(yè)快速發(fā)展,海島島民存在季節(jié)

性失業(yè)現(xiàn)象;相比大陸,海島城市化進(jìn)程發(fā)展緩慢。

上述問(wèn)題長(zhǎng)期困擾著島民,最終導(dǎo)致海島人口大量

流失。調(diào)研中發(fā)現(xiàn),海島間自然資源稟賦與社會(huì)經(jīng)濟(jì)

狀況是有差異的,島民關(guān)注的生計(jì)問(wèn)題也不同。因

此,本研究以遼寧省長(zhǎng)?？h大長(zhǎng)山島、小長(zhǎng)山島和廣

鹿島島民調(diào)查數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),分析不同海島生計(jì)資本配

置狀況、生計(jì)策略選擇特征及其差異性,引導(dǎo)島民因

地制宜地利用生計(jì)資本,科學(xué)選擇生計(jì)策略;把島民

遷居意愿作為生計(jì)結(jié)果,運(yùn)用二項(xiàng) Logistic回歸模型

進(jìn)一步深入分析生計(jì)資本對(duì)島民遷居意愿的影響,旨

在以生計(jì)資本為抓手降低海島人口流失量,從源頭上

淡化島民遷居意愿,從而促進(jìn)海島可持續(xù)發(fā)展(圖1)。

圖1 海島可持續(xù)生計(jì)分析框架

(資料來(lái)源:DFID《Sustainablelivelihoodsguidancesheets》,1999)

1.2 研究對(duì)象

長(zhǎng)?？h位于遼東半島東側(cè)的黃海北部海域,隸

屬遼寧省大連市,毗鄰大連市金州區(qū)、普蘭店區(qū)及莊

河市,是東北地區(qū)唯一的海島縣和中國(guó)唯一的海島

邊境縣。全縣由252個(gè)海島組成,陸域總面積142

km

2,海域面積10324km

2,海岸線長(zhǎng)359km,轄大

長(zhǎng)山島、小長(zhǎng)山島、廣鹿島、獐子島、海洋島5個(gè)鎮(zhèn)。

長(zhǎng)?？h海島位于中緯度地帶,屬暖溫帶半濕潤(rùn)季風(fēng)

性氣候,受大陸和海洋雙重氣候影響,蘊(yùn)藏著豐富的

漁業(yè)資源和生態(tài)旅游資源。根據(jù)2021年長(zhǎng)?？h國(guó)

民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào),2021年全縣旅游上島

人數(shù)達(dá)63萬(wàn)人次,旅游綜合收入7.5億元。其中廣

鹿島和大長(zhǎng)山島、小長(zhǎng)山島是其發(fā)展的重點(diǎn)島嶼。

根據(jù)長(zhǎng) 海 縣 政 府 網(wǎng) 站 公 開(kāi) 信 息 和 《長(zhǎng) 海 年 鑒

(2019)》,大長(zhǎng)山島、小長(zhǎng)山島和廣鹿島行政區(qū)域面

積分別為40.513km

2、27.57km

2 和37.698km

2;

截至2018年末,3個(gè)島常住人口分別為28366人、

12222人和11318 人,其中漁業(yè)人口占比分別為

19.71%、50.38%和93.51%;人均可支配收入分別

為58776.03元、46860.42元和39788.20元。長(zhǎng)

期以來(lái),島民的生計(jì)方式主要以種植、養(yǎng)殖、常年外

地務(wù)工和本地打工為主,隨著海島旅游的興起,島民

99

王 亮等:旅游型海島居民可持續(xù)生計(jì)與遷居意愿研究 理論探索

生計(jì)方式也由單一型轉(zhuǎn)向“旺季旅游+淡季打工”

“旺季旅游+淡季養(yǎng)殖”等多種兼營(yíng)型。

2 數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

本研究采用參與性農(nóng)戶評(píng)估方法(participatory

ruralappraisal,PRA)對(duì)長(zhǎng)?？h島民進(jìn)行調(diào)查以獲

取數(shù)據(jù)。研究小組于2018年1月赴長(zhǎng)?？h大、小長(zhǎng)

山島進(jìn)行預(yù)調(diào)研,根據(jù)調(diào)研情況不斷調(diào)整問(wèn)卷內(nèi)容

和訪談方式,進(jìn)一步完善和確定正式調(diào)查問(wèn)卷,于

2019年1月和2021年5月再次赴大長(zhǎng)山島、小長(zhǎng)山

島和廣鹿島對(duì)19個(gè)社區(qū)、農(nóng)村島民展開(kāi)深入調(diào)查,兩

次共發(fā)放問(wèn)卷657份,每份問(wèn)卷用時(shí)20分鐘左右,回

收有效問(wèn)卷636份,問(wèn)卷有效率達(dá)到96.8%。問(wèn)卷

調(diào)查內(nèi)容為:(1)島民家庭的基本情況;(2)島民各項(xiàng)

生計(jì)資本狀況,包括自然資本、物質(zhì)資本、人力資本、

金融資本、社會(huì)資本;(3)島民主要生計(jì)方式;(4)島

民遷居意愿。

2.2 研究方法

2.2.1 指標(biāo)體系構(gòu)建

基于 DFID建立可持續(xù)生計(jì)分析框架,借鑒生

計(jì)資本量化研究成果[18-19],根據(jù)海島的實(shí)際情況,

構(gòu)建適用于海島島民生計(jì)資本的指標(biāo)體系,并采用

熵值法確定指標(biāo)權(quán)重[20],結(jié)果見(jiàn)表1。

表1 島民生計(jì)資本測(cè)量指標(biāo)及權(quán)重

資本類型 生計(jì)測(cè)量指標(biāo) 指標(biāo)說(shuō)明 權(quán)重

自然資本

(N)

耕地狀況(N1) 戶均耕地面積/km

2 0.0698

耕地質(zhì)量(N2) 糧食單產(chǎn)/t 0.0453

海水養(yǎng)殖情況(N3) 人均海水養(yǎng)殖面積/km

2 0.1015

物質(zhì)資本

(P)

住房情況(P1) 戶均住房面積/m

2 0.0482

耐用消費(fèi)品數(shù)量(P2) 戶均機(jī)動(dòng)車擁有量/輛 0.0460

生產(chǎn)工具狀況(P3) 戶均漁船數(shù)量/艘 0.0416

基礎(chǔ)設(shè)施完善程度(P4) 基礎(chǔ)設(shè)施評(píng)價(jià),差=1,一般=2,好=3 0.0424

人力資本

(H)

家庭規(guī)模(H1) 戶均家庭人口數(shù)量/人 0.0416

家庭整體勞動(dòng)能力(H2) 戶均成人勞動(dòng)力數(shù)量/人 0.0486

受教育程度(H3) 戶主文化教育水平,初中=1,高中=2,本科及以上=3 0.0789

金融資本

(F)

收入狀況(F1) 家庭年收入/萬(wàn)元 0.0433

生計(jì)多樣性指數(shù)(F2) 收入來(lái)源種類數(shù) 0.0479

抵抗風(fēng)險(xiǎn)能力(F3) 戶均存款/萬(wàn)元 0.0593

信貸資本(F4) 戶均貸款/萬(wàn)元 0.0709

社會(huì)資本

(S)

參與社區(qū)組織狀況(S1) 村委會(huì)選舉是否參與投票,不參與=1,無(wú)所謂=2,參與=3 0.0414

村委會(huì)領(lǐng)導(dǎo)能力(S2) 村委會(huì)服務(wù)能力,不好=1,還可以=2,好=3 0.0702

享有福利政策(S3) 保險(xiǎn)種類占比 0.0580

對(duì)外聯(lián)系頻繁程度(S4) 家庭網(wǎng)絡(luò)利用率 0.0449

2.2.2 生計(jì)資本測(cè)算

采用極差標(biāo)準(zhǔn)化方法對(duì)指標(biāo)體系中的原始數(shù)據(jù)

進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,根據(jù)各指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化值和權(quán)重,運(yùn)

用加權(quán)求和法測(cè)算出島民各項(xiàng)生計(jì)資本值及生計(jì)資

本總指數(shù),不同區(qū)域、不同類型島民的各項(xiàng)生計(jì)資本

指數(shù)及生計(jì)資本總指數(shù)是該區(qū)域、該類型島民的平

100

旅 游 論 壇 2023年 第16卷 第4期

均值。生計(jì)資本總指數(shù):

T =∑

5

i=1

Pi =∑

5

i=1 ∑

n

j=1

WijXij. (1)

式中:Pi 為各項(xiàng)生計(jì)資本值;Wij 為第i類生計(jì)資本

第j個(gè)指標(biāo)的權(quán)重;Xij 為第i類生計(jì)資本第j個(gè)指

標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化值。Pi ∈ [0,1],數(shù)值越大表示該項(xiàng)生

計(jì)資本狀況越好。

2.2.3 生計(jì)資本耦合協(xié)調(diào)度計(jì)算

島民生計(jì)的可持續(xù)性不僅取決于各項(xiàng)生計(jì)資本

的量值,而且與各資本間的耦合協(xié)調(diào)狀態(tài)相關(guān)[21]。

因此,生計(jì)資本間的耦合協(xié)調(diào)度也是評(píng)價(jià)島民生計(jì)

資本質(zhì)量的指標(biāo)之一。生計(jì)資本耦合協(xié)調(diào)度:

C =

∏

5

i=1

Pi

∑

5

i=1 Pi

5

?

?

?

??

??

?

?

?

??

??

1

5

, (2)

D = C·T . (3)

式中:Pi 為各項(xiàng)生計(jì)資本值;C為生計(jì)資本耦合度;D

為生計(jì)資本的耦合協(xié)調(diào)度;T 為生計(jì)資本總指數(shù)。

D ∈ [0,1],數(shù)值越大表示耦合協(xié)調(diào)狀態(tài)越好。

2.2.4 二元 Logistic回歸模型

利用二元 Logistic回歸模型分析島民各項(xiàng)生計(jì)

資本對(duì)其遷居意愿的影響程度。島民遷居意愿作為

因變量,取值范圍為0~1,1表示“有遷居意愿”,0

表示“無(wú)遷居意愿”,島民各項(xiàng)生計(jì)資本為自變量。

模型 優(yōu) 度 用 Hosmer-Lemeshow(HL)指 標(biāo) 檢 驗(yàn),

HL值在 0.05 水平下不顯著,說(shuō)明模型擬合效果

好。反之,則表示模型擬合效果不好[22-23]。因變量

的條件概率為P :

P =

exp(β0 +β1x1 + … +βixi)

1+exp(β0 +β1x1 + … +βixi)

. (4)

相應(yīng)的 Logistic回歸模型為:

y=ln

P 1-P =β0 +β1x1 + … +βixi. (5)

式中:β0 為常數(shù);βi 為回歸待定系數(shù),表示自變量xi

對(duì)于因變量的影響方向及對(duì)P 的貢獻(xiàn)量。

3 島民可持續(xù)生計(jì)的類型與差異性

島民主要收入來(lái)源和其生計(jì)方式?jīng)Q定了其可持

續(xù)生計(jì)類型,根據(jù)調(diào)查問(wèn)卷結(jié)果、指標(biāo)體系以及式

(1)~(3)的測(cè)算,不同可持續(xù)生計(jì)島民本身具有各

自的特征,計(jì)算結(jié)果對(duì)比后,具有一定的差異性。

3.1 島民基本特征

本文 借 鑒 以 往 農(nóng) 戶 生 計(jì) 策 略 劃 分 的 研 究 成

果[24-25],并結(jié)合海島實(shí)地調(diào)研情況,依據(jù)島民主要

收入來(lái)源,將長(zhǎng)?？h島民分為5種類型:傳統(tǒng)生計(jì)

型、務(wù)工主導(dǎo)型、商業(yè)經(jīng)營(yíng)型、兼營(yíng)生計(jì)型和穩(wěn)定收

入型,其基本特征見(jiàn)表2。

表2 不同生計(jì)策略島民樣本統(tǒng)計(jì)特征

生計(jì)策略

類型

樣本

比重

/%

平均

年齡

/歲

受

教

育

程

度

戶均家庭

人口數(shù)/

(人/戶)

戶均

勞動(dòng)力/

(人/戶)

戶均家庭

年收入/

(萬(wàn)元/戶)

戶均家庭

月支出/

(元/戶)

戶均住房

面積/

(m

2/戶)

生計(jì)方式

傳統(tǒng)生計(jì)型 18.94 51.94 1.18 3.18 2.14 7.84 2600.60 100.68

以種植農(nóng)作物、水產(chǎn)養(yǎng)殖為

主要收入來(lái)源

務(wù)工主導(dǎo)型 18.56 43.49 1.41 3.18 2.29 5.35 2367.34 81.24

以常年 在 外 地 打 工 或 在 本

地打零工為主要收入來(lái)源

商業(yè)經(jīng)營(yíng)型 17.80 44.38 1.60 3.47 2.36 7.59 3153.19 77.04

以自己 經(jīng) 營(yíng) 生 意 為 主 要 收

入來(lái)源

兼營(yíng)生計(jì)型 28.03 55.32 1.24 2.70 1.68 4.54 1873.65 81.57 收入來(lái)源多元化

穩(wěn)定收入型 16.67 55.62 1.80 2.89 1.55 5.11 2297.05 94.26

以政府財(cái)政收入、補(bǔ)助或固

定生活費(fèi)為主要收入來(lái)源

101

王 亮等:旅游型海島居民可持續(xù)生計(jì)與遷居意愿研究 理論探索

從表2可知,傳統(tǒng)生計(jì)型島民生計(jì)方式以農(nóng)作物

種植和水產(chǎn)養(yǎng)殖為主,樣本占比較高;傳統(tǒng)生計(jì)方式

下戶均家庭年收入7.84萬(wàn)元,高于其他4種生計(jì)類

型;島民傳統(tǒng)消費(fèi)觀念也隨之改變,戶均家庭月支出

僅次于商業(yè)經(jīng)營(yíng)型島民。在調(diào)研中發(fā)現(xiàn),此類島民家

庭結(jié)構(gòu)多為“有勞動(dòng)能力夫妻+無(wú)勞動(dòng)能力子女或父

母”,因此家庭人口數(shù)多為3人以上,但是戶均勞動(dòng)力

僅為2.14,并且年齡在50歲上下,學(xué)歷多為小學(xué)和初

中,受教育程度遠(yuǎn)低于其他4種類型,這也是他們選

擇傳統(tǒng)生計(jì)方式的主要原因;由于常年在村里生活,

其住房多為平房,戶均住房面積為100.68m

2。

務(wù)工主導(dǎo)型島民平均年齡43.49歲,身體狀況

良好,常年在外地務(wù)工或者在本地打零工,樣本占比

為18.56%;戶均家庭年收入5.35萬(wàn)元,與戶均家

庭月支出2367.34元相均衡,在5種類型中均排名

第3。此類島民的家庭結(jié)構(gòu)多為核心家庭(有勞動(dòng)

能力夫妻+有勞動(dòng)能力子女),家庭規(guī)模與傳統(tǒng)生計(jì)

型相當(dāng),戶均勞動(dòng)力為2.29,父母受教育程度較低,

子女多為高中學(xué)歷。此類島民主要居住在中心社

區(qū),收入不穩(wěn)定,其住房多為小面積樓房,戶均住房

面積為81.24m

2。

商業(yè)經(jīng)營(yíng)型島民樣本占比較低,主要收入來(lái)源

于經(jīng)營(yíng)漁家樂(lè)、餐飲、旅店、快遞、服裝生意等,家族

式經(jīng)營(yíng)較多,因此戶均家庭人口數(shù)和戶均勞動(dòng)力均

處于第一,分別為3.47和2.36。此類島民平均年

齡(44.38歲)和受教育程度(高中及以上學(xué)歷)共同

決定其抗風(fēng)險(xiǎn)能力強(qiáng),戶均家庭年收入為7.59萬(wàn)

元,略低于傳統(tǒng)生計(jì)型島民,但其戶均家庭月支出明

顯高于其他4種類型島民。此類島民多選擇在海島

外購(gòu)房或把自住房改造成經(jīng)營(yíng)性場(chǎng)地,因此海島上

戶均住房面積較小,為77.04m

2。

兼營(yíng)生計(jì)型島民最多,樣本占比28.03%,其生

計(jì)方式多樣化,主要方式為“種植/養(yǎng)殖 + 打零工”

“漁家樂(lè)+打零工”等,收入不穩(wěn)定且規(guī)模和專業(yè)化

程度低,戶均家庭年收入僅為4.54萬(wàn)元,相對(duì)應(yīng)戶

均家庭月支出為1873.65元。此類家庭規(guī)模小,戶

均家庭人口數(shù)為2.7,戶均勞動(dòng)力僅為1.68,平均年

齡55.32歲,學(xué)歷僅高于傳統(tǒng)生計(jì)型;由于收入有

限,所以戶均房屋面積也較小,為81.57m

2。

穩(wěn)定收入型島民占總樣本的16.67%,職業(yè)多

為公務(wù)員、教師、退休人員或者學(xué)生,有少部分人靠

政府補(bǔ)助維持生計(jì),平均年齡55.62歲,受教育程度

高于其他4種類型;戶均家庭年收入5.11萬(wàn)元,戶

均家庭月支出2297.05元,均略高于兼營(yíng)生計(jì)型,

低于其他3類。此類島民多為兩口之家,戶均家庭

人口數(shù)為2.89,退休人員和無(wú)保人員占比較大,戶

均勞動(dòng)力最少;由于職業(yè)身份不同,生活壓力較小,

房屋類型多為樓房,戶均房屋面積94.26m

2。

3.2 島民可持續(xù)生計(jì)差異性

基于海島可持續(xù)生計(jì)分析框架思路,島民在各

項(xiàng)政策和外力的驅(qū)動(dòng)下,會(huì)根據(jù)其生計(jì)資本的差異

性選擇不同的生計(jì)策略,其生計(jì)脆弱性高低也會(huì)有

所不同。因此,島民可持續(xù)生計(jì)差異性表現(xiàn)為生計(jì)

資本區(qū)域差異性、生計(jì)策略選擇差異性和島民生計(jì)

脆弱差異性。

3.2.1 生計(jì)資本區(qū)域差異性

通過(guò)式(1)~(3)測(cè)算出大長(zhǎng)山島、小長(zhǎng)山島和

廣鹿島各項(xiàng)生計(jì)資本值、生計(jì)資本總指數(shù)和生計(jì)資

本耦合協(xié)調(diào)度,結(jié)果如表3所示。大長(zhǎng)山島生計(jì)資

本總指數(shù)最大,與人力資本、金融資本和社會(huì)資本發(fā)

展水平較高相關(guān),其生計(jì)資本耦合協(xié)調(diào)度最高;廣鹿

島各項(xiàng)生計(jì)資本發(fā)展水平均等,生計(jì)資本總指數(shù)為

0.4672,耦合協(xié)調(diào)度為0.3035,與大長(zhǎng)山島相當(dāng);

小長(zhǎng)山島生計(jì)資本總指數(shù)和耦合協(xié)調(diào)度均處于最低

水平,其自然資本發(fā)展水平限制了其他資本投入和

發(fā)展。不同海島島民各項(xiàng)生計(jì)資本存量也具有空間

異質(zhì)性,如圖2所示。

(1)自然資本。在3個(gè)海島中,大長(zhǎng)山島自然資

表3 不同海島島民生計(jì)資本量化值及耦合協(xié)調(diào)度

海島名稱 自然資本 物質(zhì)資本 人力資本 金融資本 社會(huì)資本 生計(jì)資本總指數(shù) 生計(jì)資本耦合協(xié)調(diào)度

大長(zhǎng)山島 0.0456 0.0890 0.1213 0.1746 0.1571 0.5876 0.3259

小長(zhǎng)山島 0.1400 0.0966 0.0224 0.0578 0.0431 0.3598 0.2442

廣鹿島 0.0725 0.1102 0.0939 0.0797 0.1109 0.4672 0.3035

102

旅 游 論 壇 2023年 第16卷 第4期

圖2 不同海島各項(xiàng)生計(jì)資本占比情況

本值最小,在5項(xiàng)資本類型中占比為7.76%,是長(zhǎng)海

縣政府所在地,在中心社區(qū)生活的島民占有一定的比

例,這部分群體戶均耕地僅為0.0003km

2。小長(zhǎng)山

島自然資本占比高達(dá)38.91%,自然資本存量也遠(yuǎn)

高于其他2個(gè)海島,主要因?yàn)槿司ＫB(yǎng)殖面積指

標(biāo)權(quán)重之大,而小長(zhǎng)山島的該項(xiàng)指標(biāo)可達(dá)0.0474

km

2/人,是大長(zhǎng)山島和廣鹿島的3倍以上。廣鹿島

自然資本占比為15.51%,低于其他4項(xiàng)資本占比,

自然資本值為0.0725。在調(diào)研中發(fā)現(xiàn),廣鹿島的種

植業(yè)和海水養(yǎng)殖業(yè)均衡發(fā)展。

(2)物質(zhì)資本。在5項(xiàng)資本中,大長(zhǎng)山島物質(zhì)資

本占比較低,物質(zhì)資本存量為0.0890,島民居住條

件較好,多為樓房但面積較小,并且從事海水養(yǎng)殖的

島民數(shù)量占比較小,戶均漁船數(shù)僅為0.23艘,然而

大長(zhǎng)山島公共物質(zhì)資本豐富,基礎(chǔ)設(shè)施完善度最高;

小長(zhǎng)山島物質(zhì)資本存量為0.0966,在5項(xiàng)資本中占

比為26.83%;廣鹿島物質(zhì)資本在5項(xiàng)資本中占比

為23.60%。由海島間物質(zhì)資本存量對(duì)比得出,3個(gè)

海島的物質(zhì)資本值相差較小,廣鹿島的物質(zhì)資本值

最大,因?yàn)樽》織l件是物質(zhì)資本中最重要的因素,而

該島住房面積平均為92.7m

2。

(3)人力資本。大長(zhǎng)山島家庭規(guī)模和戶主受教

育程度均為最大,因而該島人力資本值最大,該項(xiàng)資

本占5項(xiàng)資本類型的20.65%。與之相反,小長(zhǎng)山

島人力資本占比遠(yuǎn)低于其他資本,并且是3個(gè)海島

中人力資本值最小的,主要是因?yàn)樵搷u戶均家庭人

口數(shù)僅為2.82,戶主受教育程度也較低,初中以下

學(xué)歷占比較高。廣鹿島人力資本在5項(xiàng)資本類型中

占比為20.10%,戶均勞動(dòng)力人數(shù)最多。

(4)金融資本。大長(zhǎng)山島金融資本與其他資本

類型相比占比最大,其家庭年收入、戶均存款和戶均

貸款均為最高,分別為6.88萬(wàn)元、31萬(wàn)元和19.25

萬(wàn)元,因此金融資本值遠(yuǎn)高于其他2個(gè)海島;小長(zhǎng)山

島金融資本雖然收入來(lái)源種類較多,但其戶均家庭年

收入僅為3.93萬(wàn)元,戶均貸款數(shù)額不足1萬(wàn)元,金融

資本值為0.0578,占5項(xiàng)資本類型的16.07%;廣鹿

島戶均存款數(shù)額最少,金融資本值為0.0797,金融

資本在5項(xiàng)資本類型中占比為17.06%,廣鹿島和

小長(zhǎng)山島該項(xiàng)資本值相差不大。

(5)社會(huì)資本。大長(zhǎng)山島社會(huì)資本值最大,在5

項(xiàng)資本中均占有較高的比例,為26.73%,主要原因

在于該島島民積極參與社區(qū)活動(dòng),享有較多的福利

政策,并且家庭網(wǎng)絡(luò)利用率較高;小長(zhǎng)山島社會(huì)資本

在5項(xiàng)資本類型中占比較低,僅高于人力資本占比,

社會(huì)資本值僅為0.0431,島民參與社區(qū)活動(dòng)的積極

性和村委會(huì)領(lǐng)導(dǎo)能力評(píng)價(jià)值均為最低;廣鹿島的社會(huì)

資本在5項(xiàng)資本中占比為23.74%,該島村委會(huì)領(lǐng)導(dǎo)

能力水平較高,但島民享有的福利政策和家庭網(wǎng)絡(luò)利

用率均為最低,綜合得出社會(huì)資本值為0.1109。

3.2.2 生計(jì)策略選擇差異性

根據(jù)島民主要生計(jì)策略,把村落分為中心社區(qū)、

傳統(tǒng)漁村和旅游村。中心社區(qū)位于鎮(zhèn)中心,基礎(chǔ)設(shè)

施相對(duì)比較完善;傳統(tǒng)漁村以水產(chǎn)養(yǎng)殖為主,基礎(chǔ)設(shè)

施不完善,居住環(huán)境較差;旅游村距離海邊較近,漁

家樂(lè)居多。不同村落類型島民生計(jì)策略選擇有著顯

著性差異,如圖3所示。

政府事業(yè)單位人員多居住在中心社區(qū),并且居

住在此的退休人員較多,因此該類型村落的穩(wěn)定收

入型島民最多,占比為49.25%。中心社區(qū)城市化

水平較高,島民很少?gòu)氖路N植業(yè)和海水養(yǎng)殖業(yè),傳統(tǒng)

生計(jì)型占比僅為0.75%。與其他類型村落島民相

比,中心社區(qū)島民多選擇一種生計(jì)策略,兼營(yíng)生計(jì)型

占比22.39%。中心社區(qū)商業(yè)發(fā)達(dá),商業(yè)兼營(yíng)型島

民占比為15.67%。中心社區(qū)務(wù)工者多來(lái)自農(nóng)村,

本地務(wù)工主導(dǎo)型島民占比為11.94%。

生活在傳統(tǒng)漁村的島民中有24.19%的人將耕

地種植或海水養(yǎng)殖作為主要生計(jì)策略;部分傳統(tǒng)漁

村的島民在農(nóng)閑期或休漁期還會(huì)選擇其他生計(jì)方

式,例如退休后老年人出去務(wù)工維持生計(jì),這些島民

的生計(jì)方式多為“種植/養(yǎng)殖+務(wù)工”“種植/養(yǎng)殖+

商業(yè)經(jīng)營(yíng)”“退休+務(wù)工”等,因此傳統(tǒng)漁村兼營(yíng)生計(jì)

也是其重要的生計(jì)策略。距離中心社區(qū)較近、交通

較方便的傳統(tǒng)漁村的部分島民會(huì)選擇去中心社區(qū)務(wù)

工,與其他兩類村落相比,傳統(tǒng)漁村務(wù)工主導(dǎo)型島民

103

王 亮等:旅游型海島居民可持續(xù)生計(jì)與遷居意愿研究 理論探索

圖3 不同村落類型島民生計(jì)策略比較

占比最多,為18.06%。傳統(tǒng)漁村政府事業(yè)單位職

位較少,并且農(nóng)村戶籍居多,老年人退休后僅依靠退

休金維持 生 計(jì) 較 少,穩(wěn) 定 收 入 型 占 比 為 12.58%。

傳統(tǒng)漁村旅游業(yè)和商業(yè)不發(fā)達(dá),因此選擇經(jīng)營(yíng)生意

的島民比例僅為11.61%。

北方海島旅游季節(jié)性較明顯,旅游旺季僅為每

年的7至8月份,旅游村經(jīng)營(yíng)漁家樂(lè)島民的生計(jì)方

式多為“旺季漁家樂(lè)+淡季務(wù)工”,與其他村落相比,

旅游村兼營(yíng)生計(jì)型島民占比最多,為37.5%。旅游

村漁家樂(lè)多由自家住房改造而成,靠近旅游景區(qū)的

島民更傾向于經(jīng)營(yíng)漁家樂(lè),而距離景區(qū)較遠(yuǎn)的島民會(huì)

選擇傳統(tǒng)耕地種植或海水養(yǎng)殖,此類占比也較高,為

26.56%。選擇單一務(wù)工作為其主要生計(jì)方式的島民

占比較少,為11.46%,主要原因是常年務(wù)工收入遠(yuǎn)不

如旅游旺季經(jīng)營(yíng)漁家樂(lè)帶來(lái)的收益。旅游村與傳統(tǒng)

漁村情況相似,穩(wěn)定收入占比也較低,僅為11.98%。

旅游村商業(yè)經(jīng)營(yíng)型占比為12.50%,略高于傳統(tǒng)漁村,

主要是部分島民從事與漁家樂(lè)相關(guān)的產(chǎn)業(yè)經(jīng)營(yíng),如海

產(chǎn)品特產(chǎn)店、趕海工具買賣與租賃、海鮮加工店等。

3.2.3 島民生計(jì)脆弱差異性

通過(guò)測(cè)算出不同類型島民的生計(jì)資本值和生計(jì)

資本耦合協(xié)調(diào)度,可真實(shí)反映出長(zhǎng)?？h不同島民生

計(jì)資本現(xiàn)狀,并可判定其生計(jì)脆弱性。生計(jì)資本水平

越高,耦合協(xié)調(diào)狀態(tài)越好,該類型島民應(yīng)對(duì)生計(jì)風(fēng)險(xiǎn)

和選擇可持續(xù)生計(jì)的能力就越強(qiáng)[29]。從圖4可看

出,生計(jì)脆弱性從高到低依次為:務(wù)工主導(dǎo)型>傳統(tǒng)

生計(jì)型>兼營(yíng)生計(jì)型>商業(yè)經(jīng)營(yíng)型>穩(wěn)定收入型。

務(wù)工主導(dǎo)型和傳統(tǒng)生計(jì)型島民生計(jì)脆弱性高,

圖4 不同類型島民生計(jì)資本值和耦合協(xié)調(diào)度

104

旅 游 論 壇 2023年 第16卷 第4期

這兩類島民不僅生計(jì)資本水平低,而且各資本間耦合

協(xié)調(diào)度也低。兼營(yíng)生計(jì)型和商業(yè)經(jīng)營(yíng)型島民生計(jì)脆

弱性處于中等水平,這兩類島民生計(jì)資本值高,但是

各資本間耦合協(xié)調(diào)水平較低。穩(wěn)定收入型島民生計(jì)

資本值較高,但其資本間耦合協(xié)調(diào)度高,總體來(lái)看,生

計(jì)脆弱性較低。

傳統(tǒng)生計(jì)型島民自然資本儲(chǔ)量最高,為0.1081,

耕地和海水養(yǎng)殖是該類島民賴以生存的基礎(chǔ),但是

海島易受氣候條件等不可控因素的影響,自然資本

面臨災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)。傳統(tǒng)生計(jì)型島民其他資本均處于較

低水平,主要是給予該類島民的福利政策偏少,保險(xiǎn)

種類占比這一指標(biāo)僅為 0.19,家庭網(wǎng)絡(luò)利用率最

低,僅為1.82,社會(huì)資本低至0.0257。從耦合協(xié)調(diào)

度可以看出,該類島民各項(xiàng)生計(jì)資本間的轉(zhuǎn)換能力

弱;結(jié)合實(shí)際調(diào)研情況,了解到近些年海產(chǎn)品價(jià)格波

動(dòng)較大,該類島民生計(jì)資本不穩(wěn)定。

務(wù)工主導(dǎo)型島民金融資本較低,為0.0153,因

為當(dāng)?shù)貏?wù)工崗位較少且短工較多,島民的工資偏低

且不穩(wěn)定,并且島外就業(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)日益激烈,常年在

島外務(wù)工的島民面臨著失業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)。該類島民生活

環(huán)境和物質(zhì)條件較差,島民對(duì)其居住地基礎(chǔ)設(shè)施評(píng)

價(jià)僅為2.516,住房面積較小,機(jī)動(dòng)車擁有量較少,

因此物質(zhì)資本值低,為0.0608。金融資本和物質(zhì)資

本水平限制了其他資本發(fā)展,耦合協(xié)調(diào)度最低,因此

其生計(jì)脆弱性較高。

兼營(yíng)生計(jì)型島民金融資本最豐富,為0.2228,

因其收入多樣性指數(shù)高,在遇到生計(jì)風(fēng)險(xiǎn)時(shí),具備選

擇其他生計(jì)策略的能力。與其他島民相比,該類島

民物質(zhì)資 本 和 人 力 資 本 均 處 于 最 低 水 平,分 別 為

0.0384和0.0140。兼營(yíng)生計(jì)型島民固定資產(chǎn)數(shù)

量低,居住地基礎(chǔ)設(shè)施不夠完善,為2.576,并且家

庭規(guī)模小,勞動(dòng)力素質(zhì)偏低。該類島民社會(huì)資本儲(chǔ)

量較多,為0.1237,積極參與社區(qū)組織的各類活動(dòng),

與村委會(huì)領(lǐng)導(dǎo)關(guān)系融洽,并能充分利用網(wǎng)絡(luò)與外界

聯(lián)系,為其創(chuàng)造更多的金融資本。根據(jù)耦合協(xié)調(diào)度可

以看出其只關(guān)注金融資本增長(zhǎng),忽略了其他資本的協(xié)

調(diào)發(fā)展,因此該類島民可持續(xù)生計(jì)能力水平一般。

商業(yè)經(jīng)營(yíng)型島民家庭規(guī)模大,勞動(dòng)力素質(zhì)較高,

人力資本值最高,為0.1364。該類島民機(jī)動(dòng)車擁有

量較高,提高了物質(zhì)資本儲(chǔ)量;該類島民放棄耕種和

養(yǎng)殖,降低了自然資本儲(chǔ)量;雖然家庭年收入相對(duì)較

高,但收入來(lái)源種類較少,并且經(jīng)營(yíng)利潤(rùn)要進(jìn)行再投

入,戶均存款就會(huì)減少,金融資本隨之縮水。通過(guò)調(diào)

研了解到,該類島民不愿過(guò)于維護(hù)社會(huì)關(guān)系,享受的

福利政策也較少,社會(huì)資本值僅為0.0691;生計(jì)資

本各項(xiàng)要素之間的耦合協(xié)調(diào)狀態(tài)一般,因此其生計(jì)

脆弱性處于中等值。

穩(wěn)定收入型島民從五大生計(jì)資本值來(lái)看,有更

多的時(shí)間和精力參與到社會(huì)活動(dòng)中,并且對(duì)村委會(huì)

的領(lǐng)導(dǎo)能力認(rèn)可度較高,政府給予的福利政策遠(yuǎn)高

于其他類型島民,利用網(wǎng)絡(luò)加強(qiáng)對(duì)外聯(lián)系的程度高,

總體來(lái)看擁有最為豐富的社會(huì)資本。該類島民主要

由政府機(jī)關(guān)和事業(yè)單位人員和無(wú)勞動(dòng)能力人員構(gòu)

成,他們不再?gòu)氖赂N和養(yǎng)殖,自然資本可以忽略;

家庭年收入僅高于兼營(yíng)生計(jì)型島民,收入來(lái)源單一,

戶均存款和貸款數(shù)額較少,金融資本儲(chǔ)量最低。該

類島民生活環(huán)境和物質(zhì)條件較好,物質(zhì)資本較豐富,

對(duì)其居住地基礎(chǔ)設(shè)施完善度評(píng)價(jià)很高。該類島民整

體擁有較高的學(xué)歷水平,但勞動(dòng)力數(shù)量有限,限制了

人力資本水平。與其他類型島民相比,雖然其生計(jì)資

本值不及兼營(yíng)生計(jì)型和商業(yè)經(jīng)營(yíng)型島民,但是資本間

協(xié)調(diào)發(fā)展的程度是最高的,因此其應(yīng)對(duì)生計(jì)風(fēng)險(xiǎn)的能

力最強(qiáng)。

4 可持續(xù)生計(jì)對(duì)遷居意愿的影響分析

島民運(yùn)用生計(jì)資本,選擇相應(yīng)的生計(jì)策略,從而

輸出不同的生計(jì)結(jié)果,在可持續(xù)性生計(jì)框架中,收入

增加、福利提升等是其良性循環(huán)的結(jié)果,但在上述分

析中得出島民生計(jì)脆弱性較高,并且在預(yù)調(diào)研過(guò)程

中了解到島民抵抗生計(jì)風(fēng)險(xiǎn)的方式多數(shù)會(huì)選擇遷出

海島,因此本文把遷居意愿作為一種生計(jì)結(jié)果,進(jìn)一

步深入分析生計(jì)資本對(duì)島民遷居意愿的影響。

4.1 島民遷居意愿特征

通過(guò)問(wèn)卷得出大長(zhǎng)山島島民的遷居意愿最高,小

長(zhǎng)山島和廣鹿島遷居意愿分別為36.29%和37.50%。

從村落類型來(lái)看,中心社區(qū)中46.27%的島民有遷

居意愿,旅游村占有豐富的旅游資源,其遷居意愿最

低,為35.94%;從島民類型來(lái)看,穩(wěn)定收入型島民

遷居意愿為50.51%,傳統(tǒng)生計(jì)型島民遷居意愿為

24.39%,有50%的務(wù)工主導(dǎo)型島民有遷居意愿;從

性別來(lái)看,男性島民中有遷居意愿的為44.97%,女

105

王 亮等:旅游型海島居民可持續(xù)生計(jì)與遷居意愿研究 理論探索

性島民中有遷居意愿的為35.47%;從年齡結(jié)構(gòu)來(lái)

看,44歲以下青年遷居意愿高達(dá)48.63%,60歲以

上的老年島民僅有27.66%愿意遷居。

4.2 生計(jì)資本對(duì)島民遷居意愿的影響

運(yùn)用SPSS軟件中二元 Logistic回歸分析模型

探究生計(jì)資本對(duì)島民遷居意愿的影響,模型對(duì)數(shù)似

然比為629.975,其 Chi-square檢驗(yàn)值為42.378,顯

著性水平Sig值為0.000(P<0.05),表明該模型有

效并具有顯著性意義;在 Hosmer-Lemeshow(HL)

中P>0.05,即該模型的擬合優(yōu)度較高。

表4擬合結(jié)果顯示,自然資本和人力資本對(duì)遷

居意愿影響不顯著,而物質(zhì)資本、金融資本和社會(huì)資

本對(duì)其遷居意愿的影響均表現(xiàn)出顯著性。社會(huì)資本

對(duì)遷居意愿的影響最大,Wald值高達(dá)11.251,并且

回歸系數(shù)為正值,表明島民擁有的社會(huì)資本越豐富,

其遷居意愿就越強(qiáng)烈;從貢獻(xiàn)率 Exp(B)來(lái)看,當(dāng)其

他自變量不變時(shí),社會(huì)資本每增加一個(gè)單位,島民遷

居意愿將提高 2494.969 倍。物 質(zhì) 資 本 回 歸 系 數(shù)

為-16.985,即物質(zhì)資本對(duì)遷居意愿有著顯著的負(fù)

向影響,貢獻(xiàn)率 Exp(B)值顯示出當(dāng)其他自變量不

變時(shí),物質(zhì)資本每增加1個(gè)單位,島民遷居意愿將縮

減4.201×10

-8 倍。金融資本 Wald值為5.629,對(duì)

遷居意愿的回歸系數(shù)為-4.011,當(dāng)其他自變量不變

時(shí),金融資本每增加一個(gè)單位,島民遷居意愿降低

0.018倍。

表4 生計(jì)資本影響島民遷居意愿的

Logistic回歸模型

自變量 回歸系數(shù) B Wald值 顯著性 Exp(B)

自然資本 1.609 0.214 0.643 5.000

物質(zhì)資本 -16.985 7.924 0.005 4.201E-08

人力資本 3.240 0.530 0.466 25.538

金融資本 -4.011 5.629 0.018 0.018

社會(huì)資本 7.822 11.251 0.001 2494.969

模型效度檢驗(yàn)(Sig=0.000) 模型 HL擬合優(yōu)度檢驗(yàn)(Sig=1)

4.3 島民遷居意愿影響因子

利用二元 Logistic回歸模型進(jìn)一步探尋各項(xiàng)資

本中影 響 島 民 遷 居 意 愿 的 關(guān) 鍵 因 子,模 型 Chisquare檢驗(yàn)值顯著性水平均小于0.05,通過(guò)顯著性

檢驗(yàn),并且 HL值統(tǒng)計(jì)結(jié)果不顯著,該模型擬合優(yōu)度

較好,結(jié)果如表5所示。

表5 生計(jì)資本指標(biāo)影響島民遷居意愿的 Logistic模型

自變量 影響因子 回歸系數(shù) B Wald值 顯著性 Exp(B)

自然資本 N1 -24.726 23.311 0.000 1.826E-11

P1 -0.021 1.742 0.187 0.979

物質(zhì)資本

P2 -21.391 4.887 0.027 5.130E-10

P3 -0.048 9.559 0.002 0.953

P4 1.053 2.640 0.104 2.866

H1 -2.141 5.982 0.014 0.118

人力資本 H2 1.513 2.815 0.093 4.541

H3 2.151 9.451 0.002 8.595

F1 -0.443 15.507 0.000 0.642

金融資本 F2 -1.239 6.904 0.009 0.290

F3 0.887 10.089 0.001 2.428

S1 -3.285 6.964 0.008 0.037

社會(huì)資本

S2 3.815 5.962 0.015 45.397

S3 8.668 18.670 0.000 5812.951

S4 -2.906 3.698 0.054 0.055

106

旅 游 論 壇 2023年 第16卷 第4期

自然資本中,戶均耕地面積(N1)對(duì)島民遷居意

愿有顯著負(fù)向影響,表明戶均耕地面積越少的島民

其遷居意愿越強(qiáng)烈;當(dāng) N2和 N3不變時(shí),N1每增加

1個(gè)單位,島民遷居意愿將縮小1.826×10

-11 倍。

物質(zhì)資本中,戶均漁船數(shù)量(P3)對(duì)遷居意愿影

響最為顯著,從回歸系數(shù)和貢獻(xiàn)率 Exp(B)值分析

出,當(dāng)其他自變量不變時(shí),P3每增加1個(gè)單位,島民

遷居意 愿 將 縮 小 0.953 倍。 戶 均 機(jī) 動(dòng) 車 擁 有 量

(P2)對(duì)其也有顯著負(fù)向影響,當(dāng)其他自變量不變時(shí),

P2每增加1個(gè)單位,島民遷居意愿將縮小5.130×

10

-10 倍。

人力資本中,家庭規(guī)模(H1)和戶主受教育程度

(H3)對(duì)遷居意愿有顯著影響,其中 H3影響最為顯

著,回歸系數(shù)表明受教育程度越高的島民其遷居意愿

越強(qiáng)烈。貢獻(xiàn)率 Exp(B)值表明,當(dāng) H1和 H2不變

時(shí),H3 每 增 加 1 個(gè) 單 位,島 民 遷 居 意 愿 將 擴(kuò) 大

8.595倍。H1對(duì)島民遷居意愿影響為負(fù)向,家庭人

口數(shù)越多的島民更愿意選擇留在海島,當(dāng) H2和 H3

不變時(shí),家庭規(guī)模每增加1個(gè)單位,島民遷居意愿將

縮小0.118倍。

金融資本中,家庭年收入(F1)對(duì)遷居意愿影響

最為顯著,從回歸系數(shù)可以看出家庭年收入多的島

民更愿意選擇在海島生活,當(dāng)其他自變量不變時(shí),

F1每增加 1 個(gè)單位,島民遷居意愿 將 縮 小 0.642

倍。戶均存款(F3)對(duì)島民遷居意愿有著顯著的正

向影響,存款多的島民更愿意遷出海島,當(dāng)其他自變

量不變時(shí),F3每增加1個(gè)單位,島民遷出海島的意

愿將增加2.428倍。收入來(lái)源種類數(shù)(F2)對(duì)遷居

意愿也有顯著影響,從回歸系數(shù)和貢獻(xiàn)率 Exp(B)

值得出,當(dāng)其他自變量不變時(shí),F2每增加1個(gè)單位,

島民遷居意愿將縮小0.290倍。

社會(huì)資本中,4項(xiàng)生計(jì)指標(biāo)均對(duì)島民遷居意愿

影響顯著,保險(xiǎn)種類占比(S3)對(duì)其影響最為顯著且

為正向,說(shuō)明生活保障多的島民更愿意選擇到島外

生活,從貢獻(xiàn)率 Exp(B)值可以看出,當(dāng)其他自變量

不變時(shí),S3每增加1個(gè)單位,島民遷居意愿將擴(kuò)大

5812.951倍。參與社區(qū)組織狀況(S1)對(duì)遷居意愿

有顯著負(fù)向影響,積極參與社區(qū)活動(dòng)的島民不愿意

遷離海島,當(dāng)其他自變量不變時(shí),S1每增加1個(gè)單

位,島民遷居意愿將縮小0.037倍;村委會(huì)服務(wù)能力

(S2)對(duì)其有顯著的正向影響,說(shuō)明對(duì)村委會(huì)服務(wù)能

力認(rèn)可度高的島民有更強(qiáng)烈的遷居意愿。家庭網(wǎng)絡(luò)

利用率(S4)對(duì)遷居意愿有著顯著負(fù)向影響,家庭網(wǎng)

絡(luò)利用率高的島民認(rèn)為通過(guò)網(wǎng)絡(luò)就可以了解島外的

訊息,不愿意遷離海島,當(dāng)其他自變量不變時(shí),S4每

增加1個(gè)單位,島民遷居意愿將縮小0.055倍。

5 結(jié)論與啟示

5.1 結(jié) 論

本文以長(zhǎng)?？h3個(gè)主要海島為研究區(qū)域,借鑒

DFID可持續(xù)生計(jì)研究框架,對(duì)島民生計(jì)資本、生計(jì)

策略和生計(jì)脆弱差異性進(jìn)行綜合分析,把島民遷居

意愿作為生計(jì)結(jié)果并從生計(jì)資本的視角分析島民遷

居意愿的影響因素及關(guān)鍵影響因子,得出以下結(jié)論:

(1)在各海島島民的可持續(xù)生計(jì)資本中,大長(zhǎng)山

島生計(jì)資本總指數(shù)和各項(xiàng)資本間的耦合協(xié)調(diào)度均為

最大值,小長(zhǎng)山島這兩項(xiàng)指標(biāo)均處于最低水平。各

海島生計(jì)資本占比及其生計(jì)資本存量也有差異。

(2)不同村落類型島民的可持續(xù)生計(jì)策略,中心

社區(qū)穩(wěn)定收入型是其主要的生計(jì)策略;傳統(tǒng)漁村和

旅游村主要的生計(jì)策略為兼營(yíng)生計(jì)型。

(3)通過(guò)不同類型島民的生計(jì)資本值和生計(jì)資

本耦合協(xié)調(diào)度可判定其生計(jì)脆弱性高低,生計(jì)資本

水平越高,耦合協(xié)調(diào)狀態(tài)越好,生計(jì)脆弱性水平越

低。務(wù)工主導(dǎo)型和傳統(tǒng)生計(jì)型島民生計(jì)脆弱性高,

兼營(yíng)生計(jì)型和商業(yè)經(jīng)營(yíng)型島民生計(jì)脆弱性處于中等

水平,穩(wěn)定收入型島民生計(jì)脆弱性低。

(4)遷居意愿作為一種生計(jì)結(jié)果,運(yùn)用二元 Logistic回歸模型深入分析生計(jì)資本對(duì)島民遷居意愿

的影響,結(jié)果為:物質(zhì)資本、金融資本和社會(huì)資本對(duì)

遷居意愿的影響均表現(xiàn)出顯著性,自然資本和人力

資本對(duì)遷居意愿影響不顯著,并進(jìn)一步探尋出影響

島民遷居意愿的關(guān)鍵因子。

5.2 啟 示

基于上述研究結(jié)論和長(zhǎng)?？h實(shí)際情況,針對(duì)提

高島民應(yīng)對(duì)生計(jì)風(fēng)險(xiǎn)和選擇可持續(xù)生計(jì)的能力有以

下思考:

(1)補(bǔ)齊生計(jì)短板,縮小各島間的生計(jì)差異。大

長(zhǎng)山島具有優(yōu)越的區(qū)位條件和市場(chǎng)條件,應(yīng)鼓勵(lì)島

民發(fā)展特色農(nóng)業(yè),提高耕地利用率和面積以增加自

然資本;小長(zhǎng)山島島民要通過(guò)提高勞動(dòng)技能來(lái)彌補(bǔ)

107

王 亮等:旅游型海島居民可持續(xù)生計(jì)與遷居意愿研究 理論探索

學(xué)歷低的劣勢(shì),進(jìn)而提高人力資本存量,增強(qiáng)小長(zhǎng)山

島村委會(huì)服務(wù)水平,促進(jìn)社會(huì)資本增加;推出適合島

民的低風(fēng)險(xiǎn)理財(cái)產(chǎn)品,強(qiáng)化島民科學(xué)理財(cái)觀念,以提

高廣鹿島金融資本存量。

(2)發(fā)揮優(yōu)勢(shì),增加島民生計(jì)多樣性。對(duì)于傳統(tǒng)

漁村,政府要實(shí)施政策和財(cái)政措施保障漁民的利益,

提高漁民抵抗風(fēng)險(xiǎn)能力;對(duì)于旅游村,通過(guò)降低或減

免漁家樂(lè)稅收的措施增強(qiáng)漁家樂(lè)商戶的經(jīng)營(yíng)積極

性;在旅游淡季或農(nóng)閑期、休漁期合理配置勞動(dòng)力,

拓展島民增收渠道。

(3)提高協(xié)調(diào)能力,降低生計(jì)脆弱性等級(jí)?？s小

傳統(tǒng)生計(jì)型島民自然資本和社會(huì)資本差距;提高務(wù)

工主導(dǎo)型島民工資水平,改善其生活環(huán)境;充分利用

兼營(yíng)生計(jì)型島民金融資本優(yōu)勢(shì)來(lái)帶動(dòng)其他資本發(fā)

展,尤其要加大技能培訓(xùn)的投資力度;引導(dǎo)商業(yè)經(jīng)營(yíng)

型島民積極參與社會(huì)活動(dòng),鼓勵(lì)其積極參加養(yǎng)老和

醫(yī)療等保險(xiǎn)。

(4)調(diào)控影響因子,淡化島民遷居意識(shí)。提高島

民收入和生活質(zhì)量,協(xié)助島民擴(kuò)大收入來(lái)源,提升島

民社會(huì)參與度,提高村委會(huì)領(lǐng)導(dǎo)能力等,重點(diǎn)以上述

措施為抓手,降低海島人口的流失量,從源頭上阻斷

島民遷居意愿。

本文以長(zhǎng)海縣為例研究旅游型海島居民的可持

續(xù)生計(jì),探究島民生計(jì)資本、生計(jì)策略和生計(jì)脆弱差

異性,分析島民遷居意愿的影響因素,為長(zhǎng)?？h島民

生計(jì)可持續(xù)發(fā)展提供參考,也為其他海島居民生計(jì)

研究提供借鑒。本文仍存在不足之處,需要進(jìn)一步

改進(jìn):數(shù)據(jù)來(lái)源于實(shí)地調(diào)研,采用問(wèn)卷和訪談方式,

獲取研究數(shù)據(jù)效率低。希望在今后研究中建立時(shí)間

序列數(shù)據(jù),進(jìn)一步分析島民可持續(xù)生計(jì)演變規(guī)律并

揭示出島民遷居意愿的影響機(jī)理。

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和社區(qū)旅游效應(yīng)的影響:旅游開(kāi)發(fā)模式視角的案例實(shí)

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旅 游 論 壇 2023年 第16卷 第4期

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ResearchonSustainableLivelihoodsandRelocation

WillingnessofTourism-orientedSeaIslanders

———TakingChanghaiCountyofLiaoningProvinceasanExample

WangLiang

1,ZhaoNa

1,2,WangHui

1,HanZenglin

1

(1.SchoolofGeography,LiaoningNormalUniversity,Dalian116029,China;

2.HulunberVocationalandTechnicalCollege,Hulunber021000,China)

Abstract:ThispaperusedtheParticipatoryFarm HouseholdAssessmentmethod(PRA)intheinvestigationtoobtainthebasicinformationoftheislanders'familiesinChanghaiCounty,theircapitalstatus,the

islandmanagementsystem,andthewillingnessoftheislanderstorelocate,soastobuildanindicatorsystemoftheislanders'livelihoodcapitalwithnaturalcapital,physicalcapital,humancapital,financialcapitalandsocialcapitalastheinfluencingfactors.Theresearchfoundthat:Therearedifferencesinthelivelihoodcapitalamongthethreemajorislandsinthecounty.DachangshanIsland'stotalindexoflivelihood

capitalandcapitalcouplingcoordinationdegreeareboththemaximumvalue,ofwhichtheproportionsand

stocksofhumancapital,financialcapitalandsocialcapitalarethelargest;XiaochangshanIsland'sproportionsofnaturalcapitalandphysicalcapital,aswellasitsnaturalcapitalstockarethelargest;GuangluIslandhasthelargeststockofphysicalcapital.Therearedifferencesinthechoiceoflivelihoodstrategies.

Stableincomeisthemainlivelihoodstrategyofthecentralcommunity;concurrentlivelihoodandtraditionallivelihoodarethemainlivelihoodstrategiesoftraditionalfishingvillagesandtouristvillages.Thereare

differencesinthelivelihoodsvulnerabilityofislanders.Thelivelihoodsofthelabor-oriented,traditionallifestyleislandersarehighlyvulnerable,andthelivelihoodsofislanderswithcommercialoperationareata

moderateleveloffragility,andthelivelihoodsofstable-incomeislandersarelessvulnerable.Materialcapital,financialcapitalandsocialcapitalhaveasignificantinfluenceonthewillingnesstorelocate.

Keywords:sustainablelivelihoods;livelihoodcapital;livelihoodstrategy;livelihoodvulnerability;migration

intention

[責(zé)任編輯:連云凱]

109

王 亮等:旅游型海島居民可持續(xù)生計(jì)與遷居意愿研究 理論探索

2023年7月

第16卷 第4期

doi:10.15962/j.cnki.tourismforum.202304048

http://gllylt.cbpt.cnki.net

【理論探索】

非現(xiàn)金支付方式、借貸獲得與旅游消費(fèi)支出

———基于CHFS2017數(shù)據(jù)的分析

康 悅,郭 為,王 靜

(青島大學(xué) 旅游與地理科學(xué)學(xué)院,山東 青島 266071)

[摘 要]支付方式的改變是中國(guó)新經(jīng)濟(jì)的一個(gè)典型特征。非現(xiàn)金支付改變了中國(guó)人的消費(fèi)習(xí)慣,

對(duì)當(dāng)今消費(fèi)產(chǎn)生了重大影響。文章利用中國(guó)家庭金融調(diào)查2017(CHFS2017)數(shù)據(jù),研究了非現(xiàn)金

支付方式對(duì)個(gè)體旅游消費(fèi)支出的影響。結(jié)論如下:使用非現(xiàn)金支付能夠促進(jìn)旅游消費(fèi)支出;風(fēng)險(xiǎn)偏

好對(duì)非現(xiàn)金支付方式促進(jìn)旅游消費(fèi)支出具有調(diào)節(jié)作用;借貸獲得在非現(xiàn)金支付對(duì)旅游消費(fèi)支出的

影響過(guò)程中起中介作用;支付方式的不同組合,會(huì)導(dǎo)致旅游消費(fèi)支出不同;旅游消費(fèi)支出具有城鄉(xiāng)

和群體異質(zhì)性。非現(xiàn)金支付方式對(duì)城鎮(zhèn)地區(qū)和新一代個(gè)體的旅游消費(fèi)促進(jìn)作用更大。依據(jù)上述結(jié)

論,文章最后提出了相應(yīng)的政策建議。

[關(guān)鍵詞]非現(xiàn)金支付方式;借貸獲得;旅游消費(fèi)支出

[中圖分類號(hào)]F590.8 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A [文章編號(hào)]1674-3784(2023)04-0110-13

近年來(lái),居民消費(fèi)持續(xù)低迷,成為制約經(jīng)濟(jì)發(fā)展

的重要因素。2020年10月,十九屆五中全會(huì)提出

“國(guó)內(nèi)國(guó)際雙循環(huán),全面促進(jìn)消費(fèi)”的政策主張[1]。

2022年,國(guó)務(wù)院發(fā)布了關(guān)于加快建設(shè)國(guó)內(nèi)統(tǒng)一大市

場(chǎng)的意見(jiàn)[2]。黨的二十大報(bào)告也指出“要把擴(kuò)大消

費(fèi)擺在優(yōu)先位置”[3]。商務(wù)部更是圍繞“改善消費(fèi)

條件,提振消費(fèi)信心”,將2023年定位為“消費(fèi)提振

年”[4]。如何擴(kuò)大居民消費(fèi),促進(jìn)消費(fèi)升級(jí)已成為當(dāng)

今普遍關(guān)注的話題。

通過(guò)旅游實(shí)現(xiàn)消費(fèi)增長(zhǎng)和升級(jí)是一種有益的嘗

試。旅游消費(fèi)不同于日常消費(fèi),它串聯(lián) 食、住、行、

游、購(gòu)、娛等6個(gè)消費(fèi)環(huán)節(jié),消費(fèi)的產(chǎn)品多、費(fèi)用高,

是擴(kuò)大內(nèi)需的有效手段。旅游所帶來(lái)的游客接待量

是重振消費(fèi)市場(chǎng)的基礎(chǔ),通過(guò)發(fā)展旅游實(shí)現(xiàn)消費(fèi)增

長(zhǎng)已成為普遍共識(shí)。

旅游消費(fèi)增長(zhǎng),得益于支付方式的多樣化。旅

游是依賴地區(qū)間人群流動(dòng)的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)。非現(xiàn)金支付

尤其是移動(dòng)支付打破了時(shí)間、地點(diǎn)的限制,使得“遍

在性”的旅游交易成為可能。與此同時(shí),旅游消費(fèi)作

為一種發(fā)展型消費(fèi),受個(gè)體當(dāng)期消費(fèi)支出的影響較

大。而非現(xiàn)金支付提供了網(wǎng)絡(luò)借貸,使得個(gè)體跨期

消費(fèi)成為可能[5]11,非現(xiàn)金支付方式的借貸功能進(jìn)

一步刺激了個(gè)體旅游消費(fèi)。

支付方式的變革在某種程度上改變了中國(guó)人的

消費(fèi)行為。人們利用移動(dòng)支付,通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)而

不是實(shí)體店購(gòu)買各類商品和服務(wù)。消費(fèi)的便捷化促

進(jìn)了消費(fèi)總量的變化,給經(jīng)濟(jì)帶來(lái)了巨大的影響。

在此背景下,2021年中國(guó)政府在《要素市場(chǎng)化配置

綜合改革試點(diǎn)總體方案》中提出了“支持在零售交易

等場(chǎng)景試點(diǎn)使用數(shù)字貨幣”的意見(jiàn)[6]。

110

[收稿日期]2022-12-13;[修回日期]2023-05-18

[作者簡(jiǎn)介]康悅(1998-),女,河北邯鄲人,青島大學(xué)旅游與地理科學(xué)學(xué)院碩士研究生,主要研究方向?yàn)槁糜尉蜆I(yè),E-mail:

335122545@qq.com;郭為(1969-),男,湖北天門人,青島大學(xué)旅游與地理科學(xué)學(xué)院教授、碩士生導(dǎo)師,主要研究方向?yàn)槁?/p>

游就業(yè)、旅游經(jīng)濟(jì)等,E-mail:gowell_qdu@163.com;王靜(1996-),山東臨沂人,青島大學(xué)旅游與地理科學(xué)學(xué)院碩士研究

生,主要研究方向?yàn)槁糜尉蜆I(yè),E-mail:1637839608@qq.com。

支付方式的變革無(wú)疑改變了居民的消費(fèi)習(xí)慣,

使得發(fā)展型消費(fèi)比重得以增加。此外,支付方式的

便捷化與旅游消費(fèi)具有天然的適配性。那么這種適

配性究竟會(huì)對(duì)個(gè)體旅游消費(fèi)支出產(chǎn)生多大的影響效

應(yīng),先行學(xué)者已經(jīng)探討了影響旅游消費(fèi)的許多因素,

但較少學(xué)者關(guān)注到支付方式這一具有時(shí)代性的獨(dú)特

要素。文章希望彌補(bǔ)這一研究缺憾。

1 文獻(xiàn)綜述

早在20世紀(jì)80年代,Hirschman就認(rèn)為,支付

方式會(huì)影響居民的消費(fèi)支出,當(dāng)時(shí)支付方式的表現(xiàn)

物就是信用卡[7]。后來(lái),Feinberg提出了消費(fèi)的“信

用卡效應(yīng)”[8],進(jìn)一步證實(shí)使用信用卡有助于提高消

費(fèi)水平。其原因有3個(gè):第一,信用卡緩解了流動(dòng)性

約束,會(huì)增加當(dāng)期消費(fèi)傾向[9]

;第二,信用卡的非現(xiàn)

金支付方式降低了現(xiàn)金支付的心理“痛苦感”,提高

了個(gè)體心理承受能力[10]

;第三,信用卡的延時(shí)支付

功能能夠改變消費(fèi)偏好[11],使得個(gè)體更容易產(chǎn)生沖

動(dòng)消費(fèi),如信用卡持有者更愿意購(gòu)買奢侈品。也是

從此時(shí)起,學(xué)者逐漸關(guān)注到支付痛感理論。但先前

學(xué)者大多基于該理論來(lái)研究單一支付方式,較少關(guān)

注支付方式的變化是否會(huì)引起支付痛感的變化。

進(jìn)入21世紀(jì),移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展催生了新的支

付方式。這種支付方式區(qū)別于信用卡支付,更能夠

刺激消費(fèi)需求。此外,中國(guó)并未建立類似于歐美國(guó)

家的“信用卡”體系[12],移動(dòng)支付更為盛行,頗具地

區(qū)特色。移動(dòng)支付主要從以下3個(gè)方面有別于信用

卡支付:第一,移動(dòng)支付借助第三方支付平臺(tái),使個(gè)

體獨(dú)立于錢包,如通過(guò)指紋進(jìn)行即時(shí)交易,使得支付

更加安全;第二,移動(dòng)支付借助無(wú)線網(wǎng)絡(luò),不需要銀

行網(wǎng)點(diǎn),隨時(shí)隨地可以進(jìn)行交易,極大地提高了支付

的便捷性[13]

;第三,移動(dòng)支付增加了消費(fèi)體驗(yàn),如采

用人臉識(shí)別的方式[14]。新型支付方式的出現(xiàn),進(jìn)一

步降低了支付透明度,從而減少了支付痛感。非現(xiàn)

金支付如移動(dòng)支付的出現(xiàn)也打破了時(shí)間和空間的限

制,使得支付過(guò)程不再受限。旅游消費(fèi)大多由人員

流動(dòng)帶來(lái),發(fā)生在旅游全過(guò)程中;而移動(dòng)支付的“隨

時(shí)隨地性”與旅游消費(fèi)的“遍在性”相得益彰。

支付方式數(shù)字化的轉(zhuǎn)變也使得個(gè)體擁有更多的

借貸途徑。根據(jù)消費(fèi)理論,收入約束、借貸約束和預(yù)

防性儲(chǔ)蓄動(dòng)機(jī)是影響個(gè)體消 費(fèi) 的 最 根 本 因 素[15]。

但隨著個(gè)體收入水平的普遍提高,收入對(duì)消費(fèi)的約

束力在逐漸減小,借貸約束逐漸成為影響消費(fèi)支出

的主要因素。一方面,借貸獲得影響個(gè)體的消費(fèi)傾

向[16]

;另一方面,借貸的可獲得性可以從源頭上刺

激個(gè)體的消費(fèi)欲望。此外,Gross和 Souleles利用

微觀面板數(shù)據(jù)驗(yàn)證了借貸獲得可以通過(guò)緩解流動(dòng)性

約束促進(jìn)消費(fèi)[17]。支付方式的改變通過(guò)提供多樣

化的借貸途徑削弱了借貸約束對(duì)居民消費(fèi)的制約影

響[18],進(jìn)一步促使個(gè)體消費(fèi)結(jié)構(gòu)發(fā)生變化,發(fā)展型

消費(fèi)(如旅游消費(fèi))比重得以提高。

這種支付方式的轉(zhuǎn)變?cè)谝欢ǔ潭壬线€受到個(gè)體

的消費(fèi)習(xí)慣和偏好影響。個(gè)體的風(fēng)險(xiǎn)感知不同,風(fēng)

險(xiǎn)偏好差異會(huì)影響支付方式的選擇。第一,風(fēng)險(xiǎn)偏

好程度不同的個(gè)體對(duì)于新興支付方式的接受程度存

在差異。在線上服務(wù)領(lǐng)域,安全風(fēng)險(xiǎn)常常與隱私相

關(guān)聯(lián)[19]。風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避者在很大程度上會(huì)因泄露隱私

等方面的顧慮從而減少非現(xiàn)金支付方式的應(yīng)用,不

利于消費(fèi)。此外,旅游具有異地性和移動(dòng)性等特征。

旅游消費(fèi)進(jìn)一步加強(qiáng)了個(gè)體使用非現(xiàn)金支付方式的

顧慮,導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避者不愿進(jìn)行旅游消費(fèi)。第二,風(fēng)

險(xiǎn)偏好還會(huì)直接影響個(gè)體的消費(fèi)傾向。風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避者

的儲(chǔ)蓄動(dòng)機(jī)會(huì)強(qiáng)于風(fēng)險(xiǎn)偏好者,個(gè)體會(huì)增加預(yù)防性

儲(chǔ)蓄從而減少消費(fèi)支出,尤其是非慣性消費(fèi),如旅游

消費(fèi)。因此旅游消費(fèi)的極大不確定性和脆弱性,對(duì)

于風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避者來(lái)說(shuō),具有較大的風(fēng)險(xiǎn)。感知風(fēng)險(xiǎn)的

提升進(jìn)一步導(dǎo)致個(gè)體消費(fèi)意向的減弱。

綜上,支付方式的不同對(duì)旅游消費(fèi)支出可能產(chǎn)

生正反兩方面的影響。一方面,移動(dòng)支付更加便捷

高效,支付痛苦感小[20],提高了消費(fèi)體驗(yàn),人們更加

愿意為旅游消費(fèi)買單;另一方面,信任和安全顧慮仍

然是制約和影響部分消費(fèi)者接受和使用移動(dòng)支付的

重要因素,這種風(fēng)險(xiǎn)和不確定性會(huì)降低旅游消費(fèi)支

出。究竟哪種力量會(huì)占據(jù)主導(dǎo)地位,對(duì)旅游消費(fèi)的

影響如何,這需要實(shí)證檢驗(yàn)才能夠解答。

已有研究深入討論了單一支付方式與消費(fèi)支出

之間的關(guān)系,為本文的研究提供了一定的理論基礎(chǔ)。

但鮮有學(xué)者關(guān)注支付方式變化即非現(xiàn)金支付方式的

出現(xiàn)與旅游消費(fèi)支出的適配性。此外,本文不再割

裂地看待一種支付方式對(duì)于消費(fèi)的影響,而是將現(xiàn)

金支付與非現(xiàn)金支付放入同一個(gè)框架中,清晰地看

出支付方式變化所引起的旅游消費(fèi)支出的變化。最

后,文章在進(jìn)一步細(xì)分支付方式的基礎(chǔ)上分析了個(gè)

體支付方式組合對(duì)旅游消費(fèi)支出的影響,驗(yàn)證了支

付方式的便捷性與多樣性對(duì)旅游消費(fèi)支出的影響。

111

康 悅等:非現(xiàn)金支付方式、借貸獲得與旅游消費(fèi)支出 理論探索

2 理論分析與研究假設(shè)

2.1 非現(xiàn)金支付方式對(duì)旅游消費(fèi)支出的直接影響

支付痛感是個(gè)體在其消費(fèi)時(shí)所體驗(yàn)到的一種消

極情緒[21]86。不同支付方式在形態(tài)和數(shù)量上存在顯

著差異,進(jìn)一步導(dǎo)致支付透明度的不同。而支付痛

感差異取決于支付方式透明度的差異。現(xiàn)金支付需

先付款再消費(fèi),消費(fèi)者可以直觀體驗(yàn)到金錢的流失,

具有較強(qiáng)的痛感。而非現(xiàn)金支付大多采用電子貨幣

進(jìn)行交易,支付過(guò)程減少透明度。此外,在個(gè)體使用

移動(dòng)端進(jìn)行支付時(shí),交易時(shí)間較短,進(jìn)一步減少了心

理?yè)p失。在旅行過(guò)程中,個(gè)體進(jìn)行消費(fèi)的時(shí)間較為

集中,對(duì)于金錢的損失較為敏感。但非現(xiàn)金支付方

式的出現(xiàn),使旅游者在旅行途中因虛擬貨幣和支付

便捷性而較少關(guān)注金額的變化,不易察覺(jué)金錢的流

失,從而提高了個(gè)體對(duì)旅游消費(fèi)支出的心理上限。

因此,提出假設(shè)1。

H1:非現(xiàn)金支付方式對(duì)旅游消費(fèi)支出具有正向

影響。

2.2 非現(xiàn)金支付方式對(duì)旅游消費(fèi)支出的作用機(jī)制

流動(dòng)性約束主要表現(xiàn)為借貸獲得。根據(jù)流動(dòng)性

約束理論,相對(duì)于沒(méi)有流動(dòng)性約束的情況,存在流動(dòng)

性約束的個(gè)體消費(fèi)水平會(huì)更低[22]176。當(dāng)個(gè)體受到預(yù)

算約束時(shí),會(huì)減少當(dāng)期消費(fèi),進(jìn)行儲(chǔ)蓄。尤其對(duì)于非

必要消費(fèi),個(gè)體在進(jìn)行預(yù)算分配時(shí),會(huì)進(jìn)行適當(dāng)壓縮。

然而,支付方式的轉(zhuǎn)變使得以支付寶為代表的第三方

平臺(tái)提供了安全和便捷的借貸服務(wù)[23],解決了個(gè)體

因資金限制所導(dǎo)致的消費(fèi)不足問(wèn)題。此外,非現(xiàn)金支

付方式提供了借貸的可能性,通過(guò)借貸可實(shí)現(xiàn)收入的

自由跨期轉(zhuǎn)移[5]11,從而降低流動(dòng)性約束,促進(jìn)消費(fèi)支

出。借貸獲得的充足資金極大地激發(fā)了消費(fèi)者進(jìn)行

享樂(lè)型消費(fèi),從而在源頭上提高旅游消費(fèi)支出。同

時(shí),個(gè)體通過(guò)獲得借貸緩解了流動(dòng)性的約束,擴(kuò)大了

其預(yù)算邊界,在一定程度上提供了“超前消費(fèi)”的可能

性。個(gè)體長(zhǎng)期使用第三方平臺(tái)的借貸服務(wù),其信用值

得以增加。這不僅增加了個(gè)體獲得借貸的可能性,而

且提高了借貸的上限。因此,提出假設(shè)2。

H2:非現(xiàn)金支付方式通過(guò)影響借貸獲得從而正

向影響旅游消費(fèi)支出。

2.3 風(fēng)險(xiǎn)偏好的調(diào)節(jié)效應(yīng)

眾多研究表明,在新技術(shù)的應(yīng)用中,感知風(fēng)險(xiǎn)會(huì)

影響個(gè)體行為。根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)感知理論,風(fēng)險(xiǎn)感知是指

個(gè)體對(duì)各種風(fēng)險(xiǎn)的感覺(jué)和認(rèn)知,包括對(duì)當(dāng)下風(fēng)險(xiǎn)的

感覺(jué)和未來(lái)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的不確定性兩部分。Kaplan

等將風(fēng)險(xiǎn)劃分為心理風(fēng)險(xiǎn)、社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)、身體風(fēng)險(xiǎn)、財(cái)

務(wù)風(fēng)險(xiǎn)和績(jī)效風(fēng)險(xiǎn)[24]。非現(xiàn)金支付方式作為一種

新型支付方式,借助虛擬貨幣實(shí)現(xiàn)交易。這一支付

方式的變革使個(gè)體面臨技術(shù)掌握不嫻熟的心理風(fēng)

險(xiǎn)、賬戶被盜刷的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)以及隱私被泄露的社會(huì)

風(fēng)險(xiǎn)等,但同時(shí)非現(xiàn)金支付也降低了個(gè)體在旅行過(guò)

程中因現(xiàn)金盜竊、支付不便等所帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)。因此,

個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)感知差異將影響個(gè)體使用非現(xiàn)金支付方式

進(jìn)行旅游消費(fèi)的可能性。與此同時(shí),風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避者由

于對(duì)電子支付手段的不信任,形成了“工具排斥”,無(wú)

法便捷消費(fèi),從而導(dǎo)致消費(fèi)支出的減少。并且,當(dāng)個(gè)

體收入處于弱勢(shì)水平時(shí),風(fēng)險(xiǎn)厭惡程度越高,其越希

望將收入進(jìn)行儲(chǔ)蓄,相應(yīng)其消費(fèi)不足。因此,提出假

設(shè)3。

H3:個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)偏好程度越高,旅游消費(fèi)支出越高。

綜上所述,本文的研究模型如圖1所示。

1-對(duì)應(yīng)調(diào)節(jié)效應(yīng)模型;2-對(duì)應(yīng)中介效應(yīng)模型;3-對(duì)應(yīng)異質(zhì)性。

圖1 研究模型

112

旅 游 論 壇 2023年 第16卷 第4期

3 數(shù)據(jù)來(lái)源與描述性統(tǒng)計(jì)

3.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文使用的微觀數(shù)據(jù)來(lái)自西南財(cái)經(jīng)大學(xué)中國(guó)家

庭金融調(diào)查(CHFS2017)。該調(diào)查數(shù)據(jù)涵蓋全國(guó)29

個(gè)省(自治區(qū)、直轄市)355個(gè)縣(區(qū)、縣級(jí)市)1428

個(gè)村(居)委會(huì),樣本規(guī)模高達(dá)4萬(wàn)多戶,樣本具有很

好的代表性。本文主要關(guān)注非現(xiàn)金支付方式對(duì)旅游

消費(fèi)支出的影響。為了實(shí)現(xiàn)此目標(biāo),筆者對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)

行如下處理:第一,利用家庭編碼將家庭樣本和個(gè)人

樣本進(jìn)行匹配合并;第二,根據(jù)省份,將2018年《中

國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》中的人口總數(shù)、人均 GDP和 AAAA 級(jí)

景區(qū)數(shù)量與樣本進(jìn)行了匹配;第三,剔除所選變量中

含有缺失值的樣本,最終得到8887個(gè)有效樣本。

3.2 變量的解釋

本文所關(guān)注的被解釋變量為居民人均旅游消費(fèi)

支出。根據(jù) CHFS問(wèn)卷中“去年,您家旅游總支出

是多少元”題項(xiàng),以居民家庭旅游總支出與家庭人口

規(guī)模比值取對(duì)數(shù)表示。

關(guān)鍵解釋變量為非現(xiàn)金支付方式。根據(jù) CHFS

中“您和您家人在購(gòu)物時(shí)(包括網(wǎng)購(gòu)),一般會(huì)使用下

列哪些支付方式?”題項(xiàng),將調(diào)查中只選擇現(xiàn)金的個(gè)

體稱為其使用了現(xiàn)金支付并賦值為0,反之為1。后

文中依據(jù)此調(diào)查事項(xiàng)對(duì)支付方式進(jìn)一步細(xì)化。

控制變量的選擇,參考了尹志超等學(xué)者以及孫

根緊等學(xué)者的研究[25][26]84。本文的控制變量包含受

訪者的個(gè)體特征、家庭特征和地區(qū)特征。

上述變量都能夠從 CHFS問(wèn)卷量表以及國(guó)家

統(tǒng)計(jì)年鑒中找到。具體變量含義如表1所示。

表1 主要變量名稱及其解釋

變量類型 變量符號(hào) 變量名稱 含義及賦值

被解釋變量 tourism 旅游消費(fèi)支出 家庭旅游支出與家庭總?cè)藬?shù)的比值,取對(duì)數(shù)

關(guān)鍵解釋變量 non_payment 非現(xiàn)金支付方式 0=現(xiàn)金支付;1=非現(xiàn)金支付

個(gè)體特征變量

age 年齡 調(diào)查年份-出生年份

gender 性別 0=女性;1=男性

married 婚姻 0=已婚;1=未婚

education 受教育程度

換算成受教育年限:0=沒(méi)上過(guò)學(xué);6=小學(xué);9=初

中;12=高中、中專/職高;15=大專/高職;16=大

學(xué)本科;19=研究生;23=博士研究生

income 收入水平 平均每月收入×12(取對(duì)數(shù))

income2 收入平方項(xiàng) 收入水平×收入水平

urban 城鄉(xiāng) 1=城鎮(zhèn);0=農(nóng)村

家庭特征變量

population_size 家庭規(guī)模 家庭人口數(shù)量

total_income 家庭總收入 取對(duì)數(shù)

地區(qū)特征變量

total_ pop 各省人口總數(shù) 取對(duì)數(shù)

GDP 各省人均 GDP 取對(duì)數(shù)

spot 各省 AAAA級(jí)及以上景區(qū)個(gè)數(shù) 取對(duì)數(shù)

資料來(lái)源:根據(jù) CHFS問(wèn)卷量表以及《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒2018》整理。

3.3 變量的描述性統(tǒng)計(jì)

表2對(duì)主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)進(jìn)行報(bào)告。旅游

消費(fèi)支出均值為2.58,標(biāo)準(zhǔn)差為3.685,消費(fèi)支出的

波動(dòng)較大。采用非現(xiàn)金支付的個(gè)體有5552人,占

比62.5%,遠(yuǎn)高于現(xiàn)金支付的人數(shù),說(shuō)明非現(xiàn)金支

付已經(jīng)成為了市場(chǎng)主流。

113

康 悅等:非現(xiàn)金支付方式、借貸獲得與旅游消費(fèi)支出 理論探索

表2 主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)

變量類型 變量名稱 均值 標(biāo)準(zhǔn)差 最小值 最大值

被解釋變量 旅游消費(fèi)支出 2.580 3.685 0 11.918

關(guān)鍵解釋變量 非現(xiàn)金支付方式 0.625 0.484 0 1

個(gè)體特征變量

性別 0.574 0.494 0 1

年齡 39.800 11.744 18 65

收入水平 10.533 1.201 0 14.691

收入平方項(xiàng) 112.382 17.689 0 215.825

婚姻 0.204 0.403 0 1

城鄉(xiāng) 0.868 0.339 0 1

受教育程度 12.236 3.830 0 23

家庭特征變量

家庭規(guī)模 3.454 1.430 1 13

家庭總收入 11.428 1.168 0 15.361

地區(qū)特征變量

各省人口總數(shù) 8.454 0.660 5.823 9.321

各省人均 GDP 11.063 0.383 10.258 11.768

各省 AAAA 級(jí)及以上景區(qū)個(gè)數(shù) 4.761 0.572 2.833 5.425

數(shù)據(jù)來(lái)源:根據(jù) CHFS問(wèn)卷量表以及《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒2018》整理。

4 實(shí)證與結(jié)果分析

4.1 模型構(gòu)建

本文主要采用普通最小二乘法(oridinaryleast

squares,OLS)研究非現(xiàn)金支付方式與旅游消費(fèi)支

出之間的關(guān)系。借鑒先前學(xué)者的研究[27-28],本文構(gòu)

建了下列計(jì)量回歸模型:

Tourismi =α+βnon_paymenti +γxi +δAreai +εi

其中,Tourismi 為 第i 個(gè) 個(gè) 體 的 旅 游 消 費(fèi) 支 出,

non_paymenti 為第i個(gè)個(gè)體所選擇的支付方式,xi

為控制變量,Areai 為地區(qū)虛擬變量,α、β、γ、δ 為待

估參數(shù),εi 為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

4.2 基準(zhǔn)模型回歸分析

表3匯報(bào)了非現(xiàn)金支付方式對(duì)個(gè)體旅游消費(fèi)支

出的 OLS模型回歸結(jié)果。

模型3-(1)中,將所有支付方式劃分為現(xiàn)金支

付和非現(xiàn)金支付,其中非現(xiàn)金支付作為關(guān)鍵解釋變

量,將非現(xiàn)金支付方式賦值為1。結(jié)果顯示,在控制

個(gè)體特征變量、家庭特征變量和地區(qū)特征變量后,非

現(xiàn)金支付方式對(duì)旅游消費(fèi)支出的影響在1%的水平

上統(tǒng)計(jì)顯著,邊際系數(shù)為1.205。表明相比現(xiàn)金支

付個(gè)體,采用非現(xiàn)金支付方式的個(gè)體旅游消費(fèi)平均

多支出3.37元,假設(shè)1得到驗(yàn)證。從個(gè)體特征來(lái)

看,年齡、受教育程度和城鄉(xiāng)均在1%的水平上顯著

正向影響個(gè)體旅游消費(fèi)支出,男性的旅游消費(fèi)支出

比女性要低。收入水平對(duì)旅游消費(fèi)支出的影響呈倒

U 型,說(shuō)明旅游消費(fèi)具有收入門檻效應(yīng)。從家庭特

征變量來(lái)看,家庭規(guī)模顯著負(fù)向影響旅游消費(fèi)支出,

家庭每增加一位成員,個(gè)體旅游消費(fèi)支出平均降低

0.749元,這可能就是家庭規(guī)模對(duì)旅游消費(fèi)產(chǎn)生的

擠出效應(yīng)[29]。家庭總收入顯著正向影響旅游消費(fèi)

支出。從地區(qū)特征變量來(lái)看,各省人均 GDP對(duì)個(gè)體

旅游消費(fèi)支出的影響具有顯著的促進(jìn)作用。省份人

均 GDP越高,該省旅游消費(fèi)水平也越高。

114

旅 游 論 壇 2023年 第16卷 第4期

表3 基準(zhǔn)模型回歸結(jié)果

變量 模型3-(1) 模型3-(2) 模型3-(3)

非現(xiàn)金支付方式

(1=非現(xiàn)金支付)

1.205

***

(0.075)

現(xiàn)金支付

-1.205

***

(0.075)

刷卡支付

(信用卡)

-0.060

(0.150)

電子支付

(電腦和移動(dòng))

0.332

*

(0.173)

1種

-0.856

***

(0.076)

2種

0.026

(0.085)

3種

0.449

***

(0.096)

4種

0.909

***

(0.114)

性別

(1=男性)

-0.457

***

(0.072)

-0.457

***

(0.072)

-0.508

***

(0.072)

-0.505

***

(0.072)

-0.479

***

(0.072)

-0.509

***

(0.072)

-0.504

***

(0.072)

-0.486

***

(0.072)

年齡

0.023

***

(0.004)

0.023

***

(0.003)

0.014

***

(0.003)

0.015

***

(0.003)

0.019

***

(0.003)

0.014

***

(0.003)

0.015

***

(0.003)

0.016

***

(0.003)

收入水平

-0.681

***

(0.086)

-0.681

***

(0.086)

-0.793

***

(0.087)

-0.783

***

(0.087)

-0.746

***

(0.087)

-0.794

***

(0.087)

-0.791

***

(0.087)

-0.759

***

(0.087)

收入平方

0.067

***

(0.007)

0.067

***

(0.007)

0.078

***

(0.007)

0.077

***

(0.007)

0.073

***

(0.007)

0.078

***

(0.007)

0.078

***

(0.007)

0.074

***

(0.007)

婚姻狀況

(1=未婚)

-0.034

(0.106)

-0.038

(0.106)

-0.206

*

(0.107)

-0.201

*

(0.107)

-0.103

(0.107)

-0.206

*

(0.107)

-0.195

*

(0.107)

-0.160

(0.107)

受教育程度

0.187

***

(0.011)

0.187

***

(0.011)

0.214

***

(0.011)

0.213

***

(0.011)

0.198

***

(0.011)

0.213

***

(0.011)

0.210

***

(0.011)

0.205

***

(0.011)

城鄉(xiāng)

(1=城鎮(zhèn))

0.237

***

(0.081)

0.237

***

(0.081)

0.548

***

(0.080)

0.545

***

(0.080)

0.328

***

(0.081)

0.543

***

(0.081)

0.506

***

(0.080)

0.489

***

(0.080)

家庭規(guī)模

-0.288

***

(0.025)

-0.288

***

(0.025)

-0.335

***

(0.025)

-0.328

***

(0.025)

-0.321

***

(0.025)

-0.334

***

(0.025)

-0.333

***

(0.025)

-0.330

***

(0.025)

家庭總收入

0.436

***

(0.039)

0.436

***

(0.039)

0.494

***

(0.040)

0.493

***

(0.040)

0.456

***

(0.040)

0.493

***

(0.040)

0.484

***

(0.040)

0.475

***

(0.040)

各省總?cè)丝?/p>

-0.838

(1.766)

-0.838

(1.766)

-0.765

(1.804)

-0.710

(1.800)

-1.182

(1.789)

-0.761

(1.803)

-0.925

(1.796)

-0.934

(1.816)

各省人均 GDP

1.597

*

(0.889)

1.597

*

(0.888)

1.612

*

(0.907)

1.585

*

(0.905)

1.790

**

(0.901)

1.613

*

(0.907)

1.690

*

(0.904)

1.638

*

(0.915)

115

康 悅等:非現(xiàn)金支付方式、借貸獲得與旅游消費(fèi)支出 理論探索

表3(續(xù))

變量 模型3-(1) 模型3-(2) 模型3-(3)

各省4A 級(jí)

及以上景區(qū)

0.651

(2.238)

0.655

(2.238)

0.506

(2.286)

0.435

(2.281)

1.090

(2.267)

0.507

(2.285)

0.705

(2.275)

0.723

(2.303)

常數(shù)項(xiàng)

-19.30

***

(6.110)

-18.09

***

(6.110)

-19.44

***

(6.240)

-19.32

***

(6.223)

-19.65

***

(6.187)

-19.49

***

(6.238)

-19.81

***

(6.211)

-19.13

***

(6.285)

地區(qū)效應(yīng) 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制

R

2 0.272 0.272 0.254 0.254 0.265 0.254 0.256 0.261

F統(tǒng)計(jì)量 98.98 99.10 87.46 87.57 94.70 87.49 88.38 91.00

樣本數(shù) 8887 8887 8887 8887 8887 8887 8887 8887

注:1.括號(hào)內(nèi)為異方差穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤,* 、** 、*** 分別表示在10%、5%、1%的顯著水平;2.Stata15.1處理;3.感興趣的讀者可來(lái)函索取相關(guān)

數(shù)據(jù)和源代碼。

模型3-(2)中,將所有支付方式劃分為現(xiàn)金支

付、刷卡支付和電子支付3種不同方式。結(jié)果顯示,

現(xiàn)金支付方式在1%的水平上顯著負(fù)向影響個(gè)體旅

游消費(fèi)支出。刷卡支付對(duì)旅游消費(fèi)支出的影響不顯

著。而電子支付在10%的水平上顯著正向影響個(gè)

體旅游消費(fèi)支出。導(dǎo)致這種消費(fèi)差異的原因可能是

不同支付方式具有不同的支付痛感[21]86,即采用現(xiàn)

金支付時(shí),個(gè)體更能夠顯著地感覺(jué)到金錢的流失,支

付痛感最強(qiáng)烈;電子支付極大地弱化了消費(fèi)者對(duì)花

錢的感知,從而降低了支付痛感。

模型3-(3)中劃分方式側(cè)重于個(gè)體選擇支付

方式的種類,即個(gè)體選用了幾種支付方式。進(jìn)一步

對(duì)電子支付細(xì)化為移動(dòng)支付和電腦支付,即個(gè)體在

消費(fèi)中可選用現(xiàn)金、信用卡、電腦和移動(dòng)支付,因其

在不同的環(huán)境下可能會(huì)選用不同的支付手段。支付

手段的組合則是指從以上 4 種支付方式中任選 1

種、2種、3種或4種支付手段進(jìn)行隨機(jī)組合① 。結(jié)

果顯示,個(gè)體只采用單一支付方式時(shí),在1%水平上

顯著負(fù)向影響旅游消費(fèi)支出。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn),只

采用一種支付方式時(shí),現(xiàn)金支付方式占84%左右。

因?yàn)橹Ц锻锤懈?所以消費(fèi)支出減少。也恰恰反映

出只采用一種支付方式的個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)感知能力較強(qiáng),

較不易接受新技術(shù)。采用3~4種支付方式的個(gè)體

均在1%的水平上顯著正向影響旅游消費(fèi)支出,并

且隨著種類數(shù)量的增加,邊際支出進(jìn)一步增強(qiáng)。探

究其背后原因:一方面,可選擇的支付方式越多,電

子貨幣帶來(lái)的支付痛感越低,從而增強(qiáng)消費(fèi)支出;另

一方面,移動(dòng)支付的發(fā)展使得個(gè)體在任何非慣常環(huán)

境下均可支付,消費(fèi)不受限制。

4.3 傾向值匹配與 OLS回歸

在隨機(jī)抽樣過(guò)程中,收入和能力越高的個(gè)體,使

用非現(xiàn)金支付方式的可能性會(huì)增加。因此,在分析

過(guò)程中可能存在選擇性偏誤問(wèn)題,即支付方式的選

擇可能并不滿足隨機(jī)抽樣,而是個(gè)體“自我選擇”的

結(jié)果,這樣一來(lái)直接回歸很可能導(dǎo)致選擇性偏誤。

為此,本文運(yùn)用 Rosenbaum 和 Rubin提出的傾向得

分匹 配 法 (propensityscore matching,PSM)[30]構(gòu)

建反事實(shí)框架加以糾正,以進(jìn)一步驗(yàn)證非現(xiàn)金支付

方式對(duì)個(gè)體旅游消費(fèi)支出的影響。

表4顯示了 PSM 匹配后現(xiàn)金支付方式和非現(xiàn)

金支 付 方 式 的 平 均 處 理 效 應(yīng) (averagetreatment

effectforthetreated,ATT)。表中因果關(guān)系系數(shù)即

非現(xiàn)金支付方式帶來(lái)的旅游消費(fèi)支出,可以解釋為

與現(xiàn)金支付個(gè)體相比,非現(xiàn)金支付個(gè)體帶來(lái)的旅游

消費(fèi)支出的對(duì)數(shù)變化。最小近鄰匹配、半徑匹配和

局部線性匹配后的ATT結(jié)果顯示,在消除了自選擇

表4 非現(xiàn)金支付方式對(duì)個(gè)體

旅游消費(fèi)支出的 ATT 測(cè)算

匹配方法

1∶1

1∶3

(半徑=0.06)

局部線性

匹配

平

均

效

應(yīng)

因果關(guān)系系數(shù) 3.53

*** 3.53

*** 3.53

*** 3.53

標(biāo)準(zhǔn)誤 0.13 0.13 0.13

注:*** 、** 、* 分別表示 1%、5%、10% 的顯著水平。

116

旅 游 論 壇 2023年 第16卷 第4期

偏誤后,非現(xiàn)金支付方式對(duì)個(gè)體旅游消費(fèi)支出仍然

具有顯著的正向影響。

為了進(jìn)一步了解消除自選擇偏誤后非現(xiàn)金支付

方式對(duì)個(gè)體旅游消費(fèi)支出帶來(lái)的具體影響,本文利

用匹配后的樣本再次進(jìn)行 OLS回歸。結(jié)果如表5

顯示,非現(xiàn)金支付方式仍在1%的水平上顯著正向

影響個(gè)體旅游消費(fèi)支出。

表5 匹配后回歸結(jié)果分析

變量 模型5-(1)模型5-(2)模型5-(3)模型5-(4)模型5-(5)模型5-(6)模型5-(7)模型5-(8)

非現(xiàn)金支付方式

1.322

***

(0.109)

1.314

***

(0.108)

1.340

***

(0.104)

1.317

***

(0.104)

1.164

***

(0.104)

1.147

***

(0.104)

1.171

***

(0.104)

1.147

***

(0.104)

個(gè)體特征變量 控制 控制 控制 控制 控制 控制

家庭特征變量 控制 控制 控制 控制

地區(qū)特征變量 控制 控制

地區(qū)效應(yīng) 不控制 控制 不控制 控制 不控制 控制 不控制 控制

常數(shù)項(xiàng)

1.267

***

(0.077)

3.207

***

(0.263)

-4.277

***

(0.585)

-2.729

***

(0.660)

-7.356

***

(0.775)

-5.910

***

(0.847)

-9.291

***

(1.811)

-19.460

**

(9.057)

樣本數(shù) 3506 3506 3506 3506 3506 3506 3506 3506

R

2 0.040 0.079 0.144 0.163 0.171 0.188 0.173 0.188

注:1.括號(hào)內(nèi)為異方差穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤,* 、** 、*** 分別表示在10%、5%、1%的水平上顯著;2.Stata15.1處理;3.感興趣的讀

者可來(lái)函索取相關(guān)數(shù)據(jù)和源代碼。

4.4 控制內(nèi)生性

雖然前文已經(jīng)確認(rèn)非現(xiàn)金支付方式會(huì)對(duì)個(gè)體旅

游消費(fèi)支出產(chǎn)生影響,但是非現(xiàn)金支付方式對(duì)個(gè)體

旅游消費(fèi)的影響不是隨機(jī)的,可能存在反向因果導(dǎo)

致的內(nèi)生性問(wèn)題,即不是非現(xiàn)金支付方式導(dǎo)致旅游

消費(fèi)支出的差異,而是旅游消費(fèi)支出差異導(dǎo)致的支

付方 式 的 差 異。 因 此,本 文 根 據(jù) 尹 志 超 等 的 做

法[31],將“社區(qū)內(nèi)除自身之外使用非現(xiàn)金支付的居

民占據(jù)全部居民數(shù)量的比重”作為工具變量來(lái)解決

內(nèi)生性問(wèn)題,個(gè)體是否使用非現(xiàn)金支付受其所處社

區(qū)周圍的其他個(gè)體支付方式的選擇影響,但該個(gè)體

旅游消費(fèi)支出僅與本身支付方式的選擇相關(guān),與該

社區(qū)內(nèi)其他個(gè)體行為無(wú)關(guān)。工具變量既滿足與關(guān)鍵

解釋變量支付方式的相關(guān)性,又滿足與被解釋變量

旅游消費(fèi)支出的排他性。

表6為控制內(nèi)生性后的結(jié)果。在第一階段的回

歸分析中,工具變量“社區(qū)內(nèi)除自身之外使用非現(xiàn)金

支付的居民比重”顯著影響了個(gè)體支付方式選擇。

第二階段回歸中,考慮內(nèi)生性問(wèn)題后,支付方式仍然

在1%水平下具有顯著性。至此可以看出,通過(guò)工

具變量控制內(nèi)生性后,支付方式對(duì)個(gè)體旅游消費(fèi)支

出影響與基準(zhǔn)回歸模型反映的結(jié)果一致。

表6 控制內(nèi)生性后的回歸結(jié)果

變量

第一階段回歸

(非現(xiàn)金支付方式)

第二階段回歸

(旅游消費(fèi)支出)

非現(xiàn)金

支付方式

2.063

***

(0.224)

非現(xiàn)金支付

個(gè)體所占比重

0.546

***

(0.171)

個(gè)體特征變量 控制 控制

家庭特征變量 控制 控制

地區(qū)特征變量 控制 控制

常數(shù)項(xiàng)

0.032

(0.173)

-7.110

***

(1.340)

觀測(cè)值數(shù)量 8887 8887

AdjustedR

2 0.343

Cragg-DonaldWaldF 559.87 3295.51

注:1.

* 、** 、*** 分別表示在10%、5%和1%顯著水平,括

號(hào)內(nèi)為異方差標(biāo)準(zhǔn)誤;

2.Stata15.1處理;3.感興趣的讀者可來(lái)函索取相關(guān)

數(shù)據(jù)和源代碼。

117

康 悅等:非現(xiàn)金支付方式、借貸獲得與旅游消費(fèi)支出 理論探索

4.5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

利用模型驗(yàn)證了非現(xiàn)金支付方式對(duì)旅游消費(fèi)支

出的影響。但是,模型可能因?yàn)槟Ｐ驮O(shè)定、遺漏變量

和變量測(cè)量等方面的問(wèn)題導(dǎo)致回歸結(jié)果的不確定

性。因此,為了驗(yàn)證上述回歸結(jié)果的可靠性和穩(wěn)健

性,還需要對(duì)模型進(jìn)行進(jìn)一步的穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

根據(jù)先前學(xué)者研究[32],本文將被解釋變量替換

為“文化娛樂(lè)支出”② 進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn),結(jié)果見(jiàn)表7。

研究發(fā)現(xiàn),無(wú)論采用何種模型,與現(xiàn)金支付方式對(duì)

比,非現(xiàn)金支付方式均在1%的水平上顯著為正,即

使用非現(xiàn)金支付方式顯著提高了個(gè)體文化娛樂(lè)支

出。因此,支付方式對(duì)個(gè)體旅游消費(fèi)具有促進(jìn)效應(yīng)

的結(jié)論是穩(wěn)健的。

表7 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

變量 模型7-(1)模型7-(2)模型7-(3)模型7-(4)

非現(xiàn)金

支付方式

1.832

***

(0.038)

1.205

***

(0.044)

1.136

***

(0.043)

1.136

***

(0.043)

個(gè)體特征變量 控制 控制 控制

家庭特征變量 控制 控制

地區(qū)特征變量 控制

常數(shù)項(xiàng)

1.437

***

(0.115)

-0.002

(0.299)

-0.378

(0.423)

-2.361

(4.314)

樣本數(shù) 8887 8887 8887 8887

R

2 0.206 0.280 0.289 0.289

注:1.

* 、** 、*** 分別表示在10%、5%和1%顯著水平,括號(hào)內(nèi)為

異方差穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤;2.Stata15.1處理;3.感興趣的讀者可來(lái)

函索取相關(guān)數(shù)據(jù)和源代碼。

4.6 異質(zhì)性分析

4.6.1 代際差異

當(dāng)代社會(huì)的代際邊界愈加清晰、代際差異明顯,

新生代、老一代③ 因身份的不同可能會(huì)影響旅游消

費(fèi)的支出[33]。因此,本文進(jìn)一步分析代際差異下非

現(xiàn)金支付方式對(duì)旅游消費(fèi)支出的影響(表8)。結(jié)果

顯示,新生代和老一代群體的非現(xiàn)金支付方式都在

1%的水平上顯著正向影響旅游消費(fèi)支出,非現(xiàn)金支

付方式對(duì)新生代個(gè)體的消費(fèi)提振作用更為明顯。

表8 異質(zhì)性分析結(jié)果

變量

代際

新生代 老一代

城鄉(xiāng)

城鎮(zhèn) 農(nóng)村

非現(xiàn)金

支付方式

1.176

***

(0.114)

1.086

***

(0.101)

1.256

***

(0.084)

0.633

***

(0.156)

個(gè)體特征變量 控制 控制 控制 控制

家庭特征變量 控制 控制 控制 控制

地區(qū)特征變量 控制 控制 控制 控制

常數(shù)項(xiàng)

-8.862

(9.725)

-26.160

***

(7.972)

-23.630

***

(6.647)

21.530

*

(12.840)

樣本數(shù) 4006 4881 7711 1176

R

2 0.257 0.289 0.253 0.163

注:1.括號(hào)內(nèi)為穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤,* 、** 、*** 分別表示在10%、5%、1%

的顯著水平;2.Stata15.1處理;3.感興趣的讀者可來(lái)函索取

相關(guān)數(shù)據(jù)和源代碼。

4.6.2 城鄉(xiāng)差異

我國(guó)城鎮(zhèn)和農(nóng)村居民在收入、發(fā)展等各個(gè)方面

均有差異,這種城鄉(xiāng)差異可能也會(huì)導(dǎo)致非現(xiàn)金支付

方式影響旅游消費(fèi)支出。表8呈現(xiàn)了這一異質(zhì)性結(jié)

果,無(wú)論是在農(nóng)村還是在城鎮(zhèn),非現(xiàn)金支付方式均在

1%的水平上顯著正向影響旅游消費(fèi)支出;在城鎮(zhèn)

中,支付方式影響作用更大。為什么會(huì)產(chǎn)生這種差

別? 可能是因?yàn)檗r(nóng)村個(gè)體的收入較低,消費(fèi)觀念保

守,且非現(xiàn)金支付方式的普及率并不是很高。

4.7 調(diào)節(jié)效應(yīng)分析

個(gè)體選擇是否使用非現(xiàn)金支付方式,是意愿問(wèn)

題,但這種意愿是否會(huì)轉(zhuǎn)化成具體的消費(fèi)支出,在一

定程度上受到風(fēng)險(xiǎn)偏好的影響,這取決于個(gè)體對(duì)風(fēng)

險(xiǎn)的感知。本文根據(jù)現(xiàn)有研究,選用 CHFS中題項(xiàng)

“如果您有一筆資金用于投資,您最愿意選擇哪種投

資項(xiàng)目”來(lái)界定風(fēng)險(xiǎn)偏好,數(shù)值越大,風(fēng)險(xiǎn)偏好程度

越高。

表9納入去中心化④ 后的非現(xiàn)金支付方式與風(fēng)

險(xiǎn)偏好的交互項(xiàng),考察風(fēng)險(xiǎn)偏好對(duì)非現(xiàn)金支付方式

與旅游 消 費(fèi) 支 出 關(guān) 系 的 調(diào) 節(jié) 作 用。結(jié) 果 顯 示,在

5%的統(tǒng)計(jì)水平上,風(fēng)險(xiǎn)偏好程度對(duì)非現(xiàn)金支付方式

與個(gè)體旅游消費(fèi)支出之間的關(guān)系具有正向調(diào)節(jié)作

用。風(fēng)險(xiǎn)偏好程度強(qiáng)的個(gè)體,旅游消費(fèi)支出更高。

在控制個(gè)體特征、家庭特征和地區(qū)特征的情況下,風(fēng)

險(xiǎn)偏好提升一個(gè)等級(jí),平均旅游邊際消費(fèi)支出會(huì)增

加1.126元,假設(shè)3得到驗(yàn)證。

118

旅 游 論 壇 2023年 第16卷 第4期

表9 風(fēng)險(xiǎn)偏好調(diào)節(jié)作用回歸結(jié)果

變量 模型9-(1)模型9-(2)模型9-(3)模型9-(4)模型9-(5)模型9-(6)模型9-(7)模型9-(8)

非現(xiàn)金支付方式

1.705

***

(0.146)

1.574

***

(0.145)

0.941

***

(0.141)

0.912

***

(0.141)

0.870

***

(0.139)

0.852

***

(0.139)

0.846

***

(0.139)

0.852

***

(0.139)

風(fēng)險(xiǎn)偏好

0.300

***

(0.031)

0.308

***

(0.031)

0.204

***

(0.030)

0.216

***

(0.030)

0.192

***

(0.030)

0.198

***

(0.030)

0.197

***

(0.030)

0.198

***

(0.030)

非現(xiàn)金支付方式

*風(fēng)險(xiǎn)偏好

0.320

***

(0.059)

0.282

***

(0.058)

0.172

***

(0.057)

0.164

***

(0.056)

0.124

**

(0.056)

0.119

**

(0.056)

0.131

**

(0.056)

0.119

**

(0.056)

個(gè)體特征變量 控制 控制 控制 控制 控制 控制

家庭特征變量 控制 控制 控制 控制

地區(qū)特征變量 控制 控制

地區(qū)效應(yīng) 不控制 控制 不控制 控制 不控制 控制 不控制 控制

常數(shù)項(xiàng)

0.763

***

(0.080)

2.948

***

(0.196)

-3.779

***

(0.377)

-1.890

***

(0.425)

-6.979

***

(0.532)

-4.711

***

(0.572)

-10.020

***

(1.242)

-19.530

***

(6.050)

樣本數(shù) 8887 8887 8887 8887 8887 8887 8887 8887

R

2 0.130 0.175 0.241 0.259 0.261 0.276 0.265 0.276

注:1.括號(hào)內(nèi)為穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤,* 、** 、*** 分別表示在10%、5%、1%的顯著水平;2.Stata15.1處理;3.感興趣的讀者可來(lái)函

索取相關(guān)數(shù)據(jù)和源代碼。

4.8 中介效應(yīng)分析

根據(jù)流動(dòng)性約束理論[22]176,當(dāng)個(gè)體受到預(yù)算約

束時(shí),它會(huì)適當(dāng)減少當(dāng)期的消費(fèi)支出。當(dāng)個(gè)體能夠

獲得借貸時(shí),從側(cè)面增加了其可支配收入,緩解了預(yù)

算約束,從而進(jìn)一步增加消費(fèi)支出?，F(xiàn)實(shí)生活中,擁

有移動(dòng)支付方式的個(gè)體,可以更加方便快捷地獲得

移動(dòng)平臺(tái)所提供的借貸服務(wù)。因此,文章選用“借貸

獲得”作為非現(xiàn)金支付方式對(duì)旅游消費(fèi)支出的中介

變量。本文根據(jù) CHFS中的相關(guān)問(wèn)項(xiàng)“您家是否使

用信用卡,未激活的信用卡不包括在內(nèi)”來(lái)反映“借

貸獲得”。結(jié)果如表10所示。第一種情況是非現(xiàn)金

支付方式對(duì)旅游消費(fèi)支出影響的總效應(yīng),表明非現(xiàn)

金支付方式會(huì)促進(jìn)個(gè)體旅游消費(fèi)支出。第二種情況

是加入借貸獲得后,顯示非現(xiàn)金支付方式在1%的

水平上顯著正向影響借貸獲得,如通過(guò)移動(dòng)平臺(tái)個(gè)

體可以進(jìn)行更加便捷的借貸從而更容易獲得資金支

持。第三種情況為同時(shí)加入非現(xiàn)金支付方式和借貸

獲得。當(dāng)引入借貸獲得指標(biāo)后,非現(xiàn)金支付方式對(duì)

旅游消費(fèi)支出的直接影響從1.221下降到0.856。

非現(xiàn)金支付方式提高了借貸獲得的額度,非現(xiàn)金支

表10 中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

變量

旅游消費(fèi)支出

(總效應(yīng))

借貸獲得

(中介效應(yīng)1)

旅游消費(fèi)

支出

非現(xiàn)金

支付方式

1.221

***

(0.081)

0.305

***

(0.010)

(直接效應(yīng))

0.856

***

(0.084)

借貸獲得

(中介效應(yīng)2)

1.195

***

(0.081)

個(gè)體特征變量 控制 控制 控制

家庭特征變量 控制 控制 控制

地區(qū)特征變量 控制 控制 控制

常數(shù)項(xiàng)

-7.384

***

(1.347)

-0.744

***

(0.174)

-6.500

***

(1.332)

樣本數(shù) 8887 8887 8887

R

2 0.261 0.276 0.280

注:1.括號(hào)內(nèi)為異方差穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤,* 、** 、*** 分別表示在 10%、

5%、1%的顯著水平;2.總效應(yīng)= 間接效應(yīng)(中介效應(yīng)1*中介

效應(yīng)2)+ 直接效應(yīng);3.Stata15.1處理;4.感興趣的讀者可來(lái)

函索取相關(guān)數(shù)據(jù)和源代碼。

119

康 悅等:非現(xiàn)金支付方式、借貸獲得與旅游消費(fèi)支出 理論探索

付的個(gè)體比現(xiàn)金支付的個(gè)體平均多獲得1.356元的

借貸 額 度。借 貸 獲 得 對(duì) 旅 游 消 費(fèi) 支 出 的 影 響 為

1.195,1%水平統(tǒng)計(jì)顯著。這也說(shuō)明,使用非現(xiàn)金支

付確實(shí)可以緩解個(gè)體所面臨的預(yù)算約束來(lái)提升旅游

消費(fèi)支出。電子平臺(tái)上的消費(fèi)信貸功能或者延期支

付服務(wù),在一定程度上緩解了資金約束,平滑了個(gè)體

跨期消費(fèi)約束,釋放了個(gè)體的消費(fèi)需求,進(jìn)而促進(jìn)消

費(fèi),假設(shè)2得以驗(yàn)證。

5 結(jié)論、建議與展望

5.1 結(jié)論

從現(xiàn)金支付到非現(xiàn)金的電子支付,本質(zhì)上是貨

幣數(shù)字化的一種表現(xiàn)。貨幣數(shù)字化使得消費(fèi)者不再

直面真實(shí)貨幣的流失,保留了財(cái)富貨幣的幻覺(jué)。這

種幻覺(jué)降低了支付痛感,刺激了消費(fèi)。非現(xiàn)金支付

依托于貨幣數(shù)字化,貨幣數(shù)字化逐漸演變成一種趨

勢(shì)。非現(xiàn)金支付方式的改變也是數(shù)字普惠金融的有

益補(bǔ)充,它既是市場(chǎng)選擇的自然結(jié)果,也為貨幣數(shù)字

創(chuàng)新提供了新的思路。消費(fèi)是個(gè)體財(cái)富的真正實(shí)

現(xiàn),它不僅有益于己,而且以消費(fèi)乘數(shù)效應(yīng)施惠于

人。在非現(xiàn)金支付—借貸獲得—數(shù)字貨幣的發(fā)展邏

輯中,這一過(guò)程最終會(huì)提振旅游消費(fèi),從而推動(dòng)國(guó)內(nèi)

經(jīng)濟(jì)大循環(huán)。

在這樣的背景之下,研究貨幣數(shù)字化對(duì)微觀個(gè)

體的消 費(fèi) 影 響 具 有 重 要 意 義。本 文 基 于 2017 年

CHFS數(shù)據(jù),首先研究了非現(xiàn)金支付方式對(duì)旅游消

費(fèi)支出的影響,然后探討了非現(xiàn)金支付方式對(duì)旅游

消費(fèi)的影響機(jī)制。文章得出的主要結(jié)論如下:第一,

非現(xiàn)金支付方式對(duì)個(gè)體旅游消費(fèi)支出具有正向的促

進(jìn)作用;第二,風(fēng)險(xiǎn)偏好正向調(diào)節(jié)非現(xiàn)金支付方式對(duì)

旅游消費(fèi)支出的促進(jìn)作用,風(fēng)險(xiǎn)偏好者旅游消費(fèi)支

出顯著高于風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避者;第三,在非現(xiàn)金支付方式影

響旅游消費(fèi)支出的過(guò)程中,借貸獲得具有顯著的中

介作用;第四,支付手段的選擇及組合不同,旅游消

費(fèi)支出也存在差異;第五,非現(xiàn)金支付對(duì)城鎮(zhèn)個(gè)體和

新一代個(gè)體的旅游消費(fèi)支出促進(jìn)作用更大。

5.2 建議

根據(jù)上述結(jié)論,本文提出以下政策建議:第一,

對(duì)政府而言,加強(qiáng)對(duì)各支付平臺(tái)的監(jiān)管力度,確保客

戶隱私信息不泄露,交易手續(xù)費(fèi)用透明化、標(biāo)準(zhǔn)化,

可以有效解決居民在使用非現(xiàn)金支付時(shí)的安全顧慮

問(wèn)題,提高他們的風(fēng)險(xiǎn)偏好。第二,對(duì)企業(yè)而言,個(gè)

體的風(fēng)險(xiǎn)偏好程度會(huì)影響其旅游消費(fèi),而這類風(fēng)險(xiǎn)

在一定程度上還包括旅游項(xiàng)目存在的潛在風(fēng)險(xiǎn)。因

此,旅游企業(yè)可以與保險(xiǎn)等產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展,建立合作

關(guān)系,為旅游者提供一個(gè)具有保障的旅游環(huán)境。第

三,彌補(bǔ)城鄉(xiāng)個(gè)體之間以及新老一代之間的數(shù)字鴻

溝,關(guān)注“農(nóng)村個(gè)體”和“老一代個(gè)體”對(duì)支付工具的

使用能力。對(duì)新型支付方式宣傳到位,完善落后地

區(qū)的數(shù)字化建設(shè),進(jìn)一步擴(kuò)大群體的使用范圍。對(duì)

于老一代,有意識(shí)地幫助老年個(gè)體克服對(duì)新興支付

方式的恐懼心理,增強(qiáng)非現(xiàn)金支付方式的易用性。

第四,對(duì)支付平臺(tái)而言,豐富使用非現(xiàn)金支付方式的

使用場(chǎng)所,拓寬使用覆蓋面。如支付工具平臺(tái)與各

大商超合作,開(kāi)辦減免活動(dòng),培養(yǎng)個(gè)體購(gòu)物支付的使

用習(xí)慣。除此以外,進(jìn)一步對(duì)支付方式進(jìn)行升級(jí),使

得支付步驟更加簡(jiǎn)潔,降低消費(fèi)與支付之間的聯(lián)結(jié)

度,從而刺激居民消費(fèi)。第五,促進(jìn)支付方式的多樣

化、個(gè)性化。針對(duì)不同人群的需求開(kāi)發(fā)不同的支付

工具,方便個(gè)體使用,增加個(gè)體消費(fèi)需求。

5.1 展望

本文雖然力圖科學(xué)地得出一些有意義的結(jié)論,

但是仍然存在不足。第一,關(guān)于機(jī)制的討論存在“黑

箱效應(yīng)”。文章得出了非現(xiàn)金支付方式可以提高借

貸獲得、緩解流動(dòng)性約束,但真正的原因可能是個(gè)體

非現(xiàn)金支付的信息給金融機(jī)構(gòu)提供了可以識(shí)別非現(xiàn)

金者償債能力的信息,然后根據(jù)這些信息,給消費(fèi)者

提供借貸。此外,借貸獲得邏輯上可以促進(jìn)所有的

消費(fèi),因此還可以進(jìn)一步深度解析借貸獲得如何促

進(jìn)旅游消費(fèi)。文章客觀上需要說(shuō)明消費(fèi)者借貸的原

因或者類型,如是否消費(fèi)貸、是消費(fèi)貸中的哪種類型

等。這些都是后續(xù)可以繼續(xù)深入研究的方向。第二,

受限于關(guān)鍵解釋變量的可獲得性,文章僅使用了一年

的截面數(shù)據(jù),缺乏足夠的說(shuō)服力,后續(xù)可以采用其他

數(shù)據(jù)庫(kù)補(bǔ)充研究。支付方式的變革是中國(guó)新經(jīng)濟(jì)的

一個(gè)典型特征,文章希望拋磚引玉,吸引更多同道者

深挖背后的規(guī)律,為消費(fèi)提振中國(guó)經(jīng)濟(jì)出謀獻(xiàn)策。

注釋

①例:當(dāng)個(gè)體只選用現(xiàn)金支付,則定義為1種;當(dāng)其使用過(guò)現(xiàn)

金支付和信用卡支付,則定義為2種。

②根據(jù) CHFS問(wèn)卷中“您家去年平均每個(gè)月書報(bào)、雜志、光

盤、影劇票、酒吧、網(wǎng)吧、養(yǎng)寵物、游樂(lè)場(chǎng)及玩具、藝術(shù)器材、

體育用品等文化娛樂(lè)總支出有多少錢”題項(xiàng),以居民家庭

文化娛樂(lè)總支出與家庭人口規(guī)模比值取對(duì)數(shù)表示。

③新 生 代 是 指 在 1980 年 及 以 后 出 生 的 個(gè) 體;老 一 代 是 指

120

旅 游 論 壇 2023年 第16卷 第4期

1980年以前出生的個(gè)體。

④對(duì)非現(xiàn)金支付方式變量和風(fēng)險(xiǎn)偏好變量進(jìn)行去中心化處

理,以消除多重共線性問(wèn)題。

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121

康 悅等:非現(xiàn)金支付方式、借貸獲得與旅游消費(fèi)支出 理論探索

Non-cashPaymentMethods,BorrowingAccess,

andTourismConsumptionExpenditures

———AnalysisbasedonCHFS2017Data

KangYue

1,GuoWei

2,WangJing

3

(SchoolofTourismandGeographicalSciences,QingdaoUniversity,Qingdao266071,China)

Abstract:Inrecentyears,sluggishresidentialconsumptionhasbecomeanimportantfactorlimitingeconomicdevelopment.Therefore,howtostimulateconsumptionandpromoteconsumptionupgradehasbecomeacommontopicofconcernamongscholars.Promotingthegrowthandupgradingofconsumption

throughtourismisausefulattempt.Tourismconsumptionisdifferentfromdailyconsumptionasitconnectsthesixconsumptionareasof\"food,accommodation,transportation,tourism,shoppingandentertainment\".Thewidecoverageandthehighyieldmakesitaneffectivemeanstostimulatedomesticconsumption.Thegrowthoftourismconsumptionisduetothediversificationofpaymentmethods,especially

thedevelopmentofmobilepayments.Mobilepaymenthasbecomethepreferredmethodofpayment.The

changeinpaymentmethodshaschangedtheconsumptionbehaviorofChinesepeopletosomeextent.Peopleareusingmobilepaymenttopurchaseallkindsofgoodsandservicesthroughinternetplatformsrather

thanphysicalstores.Changesinpaymentmethodshavecertainlyincreasedconsumption.Previousscholarshaveexploredmanyfactorsthatinfluencetourismconsumption,butlittleattentionhasbeenpaidto

theuniqueandcontemporaryfactorofpaymentmethods.Questionssuchaswhatportionofthistourism

spendingisdrivenbychangesinpaymentmethodsremainunexplored.

Therefore,theinnovationsofthispaperareasfollows.First,thearticleexploresforthefirsttime

theimpactofnon-cashpaymentmethodsontourismconsumptionexpenditure.Second,thearticleanalyzestheimpactofindividualpaymentmethodcombinationsontourismconsumptionexpenditurebasedon

furtherbreakdownofpaymentmethodsandverifiesthattheconvenienceanddiversityofpaymentmethods

canincreaseconsumptionexpenditure.Third,thearticleverifiestheimpactofnon-cashpaymentmethods

ontourismconsumptionexpenditureintermsofliquidityconstraintsandriskpreferences.Thesetwoperspectivesenrichtheliteratureontheinfluenceofpaymentmethodsontourismconsumptionlevels.

ThechangeinpaymentmethodsisatypicalfeatureofChina'sneweconomy.Mobilepaymentshave

changedChineseconsumptionhabitsandhavehadamajorimpactontoday'sconsumption.Usingdatafrom

theChinaHouseholdFinanceSurvey2017 (CHFS2017),thearticleinvestigatestheimpactofpayment

methodsonindividualtourismconsumptionexpenditures.Thearticle'sresultsuggeststhefollowing:(1)

usingnon-cashpaymentscanincreasetourismconsumptionexpenditure;(2)riskpreferencemoderatesthe

effectofnon-cashpaymentmethodsonstimulatingtourismconsumptionexpenditure;(3)borrowingaccessplaysamediatingroleintheeffectofnon-cashpaymentmethodsontourismconsumptionexpenditure;(4)differentcombinationsofpaymentmethodscanleadtodifferenttourismconsumptionexpenditure;(5)tourismconsumptionexpenditurehasurban-ruralandgroupheterogeneity.Non-cashpayment

methodshaveakeyroleinpromotingtourismconsumptioninurbanareasvsruralareas,andinindividuals

oftheyoungergenerationcomparedtotheoldergeneration.Basedonthesefindings,thearticleconcludes

withpolicyrecommendations.

Keywords:non-cashpaymentmethods;borrowingaccess;tourismconsumptionexpenditures

[責(zé)任編輯:連云凱]

122

旅 游 論 壇 2023年 第16卷 第4期

2023年7月

第16卷 第4期

doi:10.15962/j.cnki.tourismforum.202304049

http://gllylt.cbpt.cnki.net

【研究進(jìn)展】

大數(shù)據(jù)在中國(guó)旅游研究中的應(yīng)用回顧與展望

宋瀟瀟,李云鵬* ,李 勇

(首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué) 工商管理學(xué)院,北京 100070)

[摘 要]大數(shù)據(jù)為旅游研究提供了廣泛的數(shù)據(jù)來(lái)源,拓展了旅游研究的廣度和深度。然而,對(duì)基于

中國(guó)本土旅游大數(shù)據(jù)應(yīng)用而形成的學(xué)術(shù)研究成果及其研究趨勢(shì)卻缺乏系統(tǒng)性的認(rèn)識(shí)和評(píng)判。文章

以中國(guó)知網(wǎng)(CNKI)為數(shù)據(jù)來(lái)源,系統(tǒng)性地總結(jié)了發(fā)表在中文學(xué)術(shù)期刊上的旅游大數(shù)據(jù)的學(xué)術(shù)研

究進(jìn)展,并在此基礎(chǔ)上提出未來(lái)的研究方向。研究發(fā)現(xiàn):年度發(fā)文量總體上呈增長(zhǎng)趨勢(shì),2018年為

顯著增長(zhǎng)點(diǎn)。在數(shù)據(jù)類型上,主要分為用戶生成內(nèi)容數(shù)據(jù)、設(shè)備數(shù)據(jù)和運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)三大基本類型,其

中,用戶生成內(nèi)容數(shù)據(jù)已被廣泛應(yīng)用于旅游研究,設(shè)備數(shù)據(jù)和運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)的使用仍需深入挖掘。在數(shù)

據(jù)來(lái)源上,主要為攜程旅行、馬蜂窩旅游網(wǎng)和新浪微博等社交媒體,并且大多數(shù)研究依靠單一的數(shù)

據(jù)來(lái)源。在研究方法上,計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型等傳統(tǒng)定量方法仍是主流分析方法;定性分析和混合研究方

法,尤其是文本分析和機(jī)器學(xué)習(xí)等跨學(xué)科方法使用較少。在研究主題上,研究?jī)?nèi)容呈多元化和碎片

化特點(diǎn),包括旅游感知與體驗(yàn)、旅游者行為、旅游流、旅游預(yù)測(cè)、評(píng)論管理、網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度、旅游資源分

布和模型構(gòu)建與改進(jìn)等多主題。未來(lái)研究應(yīng)從數(shù)據(jù)、方法和理論多視角深化旅游大數(shù)據(jù)研究,包括

加強(qiáng)產(chǎn)學(xué)研合作和多源數(shù)據(jù)的協(xié)同共享、文本分析和機(jī)器學(xué)習(xí)等跨學(xué)科方法的使用、交叉學(xué)科研究

和理論構(gòu)建等。

[關(guān)鍵詞]旅游;大數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)類型;數(shù)據(jù)來(lái)源;分析方法;應(yīng)用領(lǐng)域

[中圖分類號(hào)]F592.7 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A [文章編號(hào)]1674-3784(2023)04-0123-13

大數(shù)據(jù)作為知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代的重要資源,是社會(huì)

生產(chǎn)和生活過(guò)程中產(chǎn)生的海量、多源數(shù)據(jù)的集合。

大數(shù)據(jù)具有體量大(Volume)、類型多(Variety)、速

度快 (Velocity)和 價(jià) 值 密 度 低 (Value)的 4V 特

征[1],是對(duì)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的有力補(bǔ)充,能夠?yàn)樵鰪?qiáng)決策過(guò)

程提供有價(jià)值的見(jiàn)解,已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于金融、教

育、醫(yī)療和交通等多個(gè)領(lǐng)域。大數(shù)據(jù)在旅游領(lǐng)域中

的應(yīng)用也越來(lái)越普遍和深入,為旅游研究提供了重

要的數(shù)據(jù)來(lái)源,拓展了旅游研究的廣度和深度。近

年來(lái),旅游大數(shù)據(jù)研究成果頗為豐富[2-3],并呈現(xiàn)鮮

明的跨學(xué)科、多元化與碎片化特征。鑒于此,對(duì)大數(shù)

據(jù)在旅游研究中的應(yīng)用這一研究主題進(jìn)行全面、系

123

[基金項(xiàng)目]本文受首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)特大城市經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展研究院省部級(jí)重大項(xiàng)目“北京市大數(shù)據(jù)場(chǎng)景應(yīng)用新模式及促

進(jìn)政策研究”(GDZK20200107006)、2022-2024年度首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)博士研究生學(xué)術(shù)新人計(jì)劃項(xiàng)目“數(shù)據(jù)賦能與使能雙

重視角下的共享經(jīng)濟(jì)服務(wù)模式創(chuàng)新和價(jià)值”(2022XSXR02)資助。

[收稿日期]2022-08-23;[修回日期]2023-05-12

[作者簡(jiǎn)介]宋瀟瀟(1995-),女,山東威海人,首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)工商管理學(xué)院2020級(jí)博士研究生,主要研究方向?yàn)槁糜未?/p>

數(shù)據(jù)與智能服務(wù),E-mail:songxiaoxiao_up@163.com;李云鵬(1971-),男,黑龍江賓縣人,博士,首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)工商管

理學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師,主要研究方向?yàn)槁糜螤I(yíng)銷商務(wù)智能分析決策,E-mail:liyunpeng@cueb.edu.cn,通訊作者;李勇(1994

-),男,湖北荊門人,首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)工商管理學(xué)院2019級(jí)博士研究生,主要研究方向?yàn)槟康牡毓芾砼c大數(shù)據(jù)挖掘,Email:liyongsd2018@163.com。

統(tǒng)的文獻(xiàn)回顧,具有梳理性、整合性和指導(dǎo)性的學(xué)術(shù)

價(jià)值和實(shí)踐價(jià)值。

已有學(xué)者對(duì)現(xiàn)有研究成果進(jìn)行了系統(tǒng)性回顧與

總結(jié),并進(jìn)行了綜述,這些綜述文章大致可以分為兩

類:一類是梳理大數(shù)據(jù)在旅游研究中的應(yīng)用,主要從

數(shù)據(jù)來(lái)源、數(shù)據(jù)類型、研究方法和研究主題等方面進(jìn)

行系統(tǒng)性綜述,并提出未來(lái)的研究方向[4][5]301,[6]168,[7]

;

另一類是對(duì)單一的旅游大數(shù)據(jù)類型或應(yīng)用領(lǐng)域進(jìn)行

梳理與總結(jié)[8-9][10]37。上述綜述文章為理解旅游大

數(shù)據(jù)的學(xué)術(shù)研究進(jìn)展提供了重要方向,但仍存在一

定的局限性。這種局限主要體現(xiàn)在,學(xué)界在對(duì)旅游

大數(shù)據(jù)研究進(jìn)行分析和綜述時(shí),大多基于英文旅游

大數(shù)據(jù)學(xué)術(shù)研究,在客觀反映中國(guó)本土旅游大數(shù)據(jù)

發(fā)展特色方面還不足。盡管少數(shù)學(xué)者已經(jīng)嘗試對(duì)中

國(guó)旅游大數(shù)據(jù)的實(shí)踐與應(yīng)用研究進(jìn)行評(píng)述,但尚難

以形成系統(tǒng)性和指導(dǎo)性的知識(shí)體系。事實(shí)上,基于

對(duì)大數(shù)據(jù)實(shí)踐的豐富經(jīng)驗(yàn)和多維應(yīng)用,中國(guó)旅游大

數(shù)據(jù)學(xué)術(shù)領(lǐng)域已經(jīng)取得了豐富的成果。因此,本研

究遵循“研究概況→旅游大數(shù)據(jù)基本類型及其來(lái)源

→旅游大數(shù)據(jù)分析方法→大數(shù)據(jù)在國(guó)內(nèi)旅游研究中

的應(yīng)用領(lǐng)域”的分析框架,對(duì)發(fā)布在中文學(xué)術(shù)期刊上

的旅游大數(shù)據(jù)(以下簡(jiǎn)稱“中文旅游大數(shù)據(jù)”)的學(xué)術(shù)

研究進(jìn)展進(jìn)行系統(tǒng)性梳理,并在此基礎(chǔ)上提出未來(lái)

的研究方向。

1 數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

本研究采用系統(tǒng)性文獻(xiàn)回顧方法,以 2007 年

(國(guó)內(nèi)最 早 出 現(xiàn) 旅 游 大 數(shù) 據(jù) 學(xué) 術(shù) 研 究 的 時(shí) 間)至

2021年發(fā)表在中文學(xué)術(shù)期刊上的旅游大數(shù)據(jù)代表

性文獻(xiàn)為研究對(duì)象,系統(tǒng)梳理了國(guó)內(nèi)旅游大數(shù)據(jù)研

究現(xiàn)狀。文獻(xiàn)檢索與篩選過(guò)程主要包括以下步驟:

第一,選擇中國(guó)知網(wǎng)(CNKI)為數(shù)據(jù)獲取來(lái)源。第

二,期刊來(lái)源類別同時(shí)選擇“核心期刊”“CSSCI”①

“CSCD”② ,不包括著作專題章節(jié)、會(huì)議論文集、學(xué)位

論文等,時(shí)間跨度為2021年及其之前的所有年份。

第三,使用多個(gè)關(guān)鍵詞組合進(jìn)行高級(jí)搜索,主要包括

“旅 游/酒 店/共 享 住 宿/民 宿/Airbnb

③ + 大 數(shù) 據(jù)”

“旅游/酒店/共 享 住 宿/民 宿/Airbnb+ 在 線 評(píng) 論”

“旅游/酒店/共 享 住 宿/民 宿/Airbnb+ 社 交 媒 體”

“旅游/酒店/共 享 住 宿/民 宿/Airbnb+ 百 度 指 數(shù)”

“旅游/酒店/共享住宿/民宿/Airbnb+POI

④ ”(檢索

時(shí)間為2021年4月)。第四,為了避免遺漏重要文

獻(xiàn),筆者分別于2021年8月、2022年1 月和 2022

年4月重復(fù)上述步驟進(jìn)行補(bǔ)充檢索。此外,在閱讀

文獻(xiàn)的過(guò)程中采用滾雪球的方法補(bǔ)充相關(guān)重要文

獻(xiàn)。需要指出的是,《旅游論壇》和《旅游導(dǎo)刊》兩本

期刊不在以上期刊篩選規(guī)則中,但是鑒于它們被國(guó)

內(nèi)部分高校及學(xué)者們作為中文旅游研究成果發(fā)表的

推薦期刊,本研究將《旅游論壇》和《旅游導(dǎo)刊》上發(fā)

表的旅游大數(shù)據(jù)研究也納入研究對(duì)象。經(jīng)過(guò)上述檢

索和篩選,共得到702篇文獻(xiàn)。對(duì)于這些文獻(xiàn),通過(guò)

閱讀題名、摘要、關(guān)鍵詞和正文內(nèi)容來(lái)剔除重復(fù)的、

相關(guān)程度低的以及非學(xué)術(shù)研究類(期刊短篇評(píng)論性

文章、筆談文章等)的文獻(xiàn),共保留了311篇發(fā)表于

中文學(xué)術(shù)期刊的旅游大數(shù)據(jù)實(shí)證文章和文獻(xiàn)綜述類

文章作為最終的研究樣本。

2 研究概況

2.1 時(shí)間分布

圖1為中文旅游大數(shù)據(jù)學(xué)術(shù)研究的年度發(fā)文量

曲線。整體上,中文旅游大數(shù)據(jù)學(xué)術(shù)研究的年度發(fā)

文量呈增長(zhǎng)趨勢(shì),這表明旅游大數(shù)據(jù)這一研究領(lǐng)域

越來(lái)越受到學(xué)者的關(guān)注。第1篇關(guān)于中文旅游大數(shù)

據(jù)的研究論文,2007年發(fā)表于《旅游科學(xué)》,其作者

李君軼和楊敏利用 Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)旅游需求

進(jìn)行了分析和預(yù)測(cè)[11]。根據(jù) Li等學(xué)者的研究[5]303,

英文旅游大數(shù)據(jù)研究的最早發(fā)表時(shí)間為2007年,這

表明國(guó)內(nèi)外旅游大數(shù)據(jù)研究的起步時(shí)間是一致的。

此外,中文旅游大數(shù)據(jù)研究的發(fā)文數(shù)量自2018年起

顯著增長(zhǎng),之 后 每 年 的 發(fā) 文 數(shù) 量 保 持 較 為 穩(wěn) 定 的

水平。

2.2 期刊來(lái)源

研究樣本共包括 101 個(gè)期刊的 311 篇學(xué)術(shù)研

究,涵蓋經(jīng)濟(jì)、管理、地理、計(jì)算機(jī)、統(tǒng)計(jì)等不同學(xué)科,

呈現(xiàn)跨學(xué)科特點(diǎn)。從圖2可以看出,旅游大數(shù)據(jù)研

究載文量排名前十的期刊為《旅游學(xué)刊》(29 篇)、

《經(jīng)濟(jì)地理》(22篇)、《旅游論壇》(16篇)、《地域研究

與開(kāi)發(fā)》(14篇)、《資源開(kāi)發(fā)與市場(chǎng)》(12篇)、《地理

與地理信息科學(xué)》(11篇)、《地理科學(xué)》(10篇)、《數(shù)

據(jù)分析與知識(shí)發(fā)現(xiàn)》(9篇)、《南開(kāi)管理評(píng)論》(8篇)、

124

旅 游 論 壇 2023年 第16卷 第4期

《旅游導(dǎo)刊》(8篇),總刊文量為139篇。在排名前

十的期刊中,人文經(jīng)濟(jì)地理類期刊包括《旅游學(xué)刊》

《經(jīng)濟(jì)地理》《旅游論壇》《地域研究與開(kāi)發(fā)》《地理科

學(xué)》《旅游導(dǎo)刊》,說(shuō)明大數(shù)據(jù)對(duì)國(guó)內(nèi)人文經(jīng)濟(jì)地理學(xué)

研究產(chǎn)生了深刻影響。同時(shí),人文經(jīng)濟(jì)地理類學(xué)術(shù)期

刊在刊發(fā)旅游大數(shù)據(jù)研究上也具有較高的影響力⑤ 。

圖1 中文旅游大數(shù)據(jù)學(xué)術(shù)研究的年度發(fā)文量曲線

圖2 中文旅游大數(shù)據(jù)研究的期刊來(lái)源

2.3 研究場(chǎng)景

大數(shù)據(jù)在旅游領(lǐng)域具有非常廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景,

包括旅游景區(qū)、酒店、共享住宿和餐飲等。國(guó)內(nèi)旅游

大數(shù)據(jù)研究中,旅游景區(qū)是最常使用的研究場(chǎng)景,這

主要是因?yàn)槁糜尉皡^(qū)是旅游業(yè)的核心要素,是旅游

產(chǎn)品的主體成分,尤其是智慧景區(qū)的建設(shè)離不開(kāi)大

數(shù)據(jù)的支撐。其次為酒店、共享住宿和餐飲場(chǎng)景。

部分文章未區(qū)分具體的旅游場(chǎng)景,而是以整個(gè)旅游

125

宋瀟瀟等:大數(shù)據(jù)在中國(guó)旅游研究中的應(yīng)用回顧與展望 研究進(jìn)展

目的地或多種旅游資源為研究對(duì)象。

3 旅游大數(shù)據(jù)類型

Li等學(xué) 者 將 旅 游 大 數(shù) 據(jù) 分 為 用 戶 生 成 內(nèi) 容

(user-generatedcontent,UGC)數(shù)據(jù)、設(shè)備數(shù)據(jù)和交

易 數(shù) 據(jù) 3 種 類 型,分 別 由 用 戶、設(shè) 備 和 運(yùn) 營(yíng) 產(chǎn)

生[5]305。鄧寧等學(xué)者將常見(jiàn)的大數(shù)據(jù)類型劃分為移

動(dòng)通信運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)、在線旅游平臺(tái)數(shù)據(jù)、用戶生成數(shù)

據(jù)、交通數(shù)據(jù)、消費(fèi)數(shù)據(jù)、搜索引擎數(shù)據(jù)和旅游供應(yīng)

商的內(nèi)部數(shù) 據(jù)[12]3-4。Sivarajah 等 學(xué) 者 指 出,大 數(shù)

據(jù)包括文本內(nèi)容(即結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化以及非結(jié)構(gòu)

化)和多媒體內(nèi)容(視頻、圖像、音頻)[13]?；谏鲜?/p>

文獻(xiàn),本研究將旅游大數(shù)據(jù)的基本類型分為 UGC

數(shù)據(jù)、設(shè)備數(shù)據(jù)和運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù),從而構(gòu)建了一個(gè)更具概

括性與完整性的旅游大數(shù)據(jù)分類標(biāo)準(zhǔn)體系(圖3)。

其中,UGC數(shù)據(jù)主要包括文本數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)、數(shù)值

數(shù)據(jù)、音頻數(shù)據(jù)和視頻數(shù)據(jù);設(shè)備數(shù)據(jù)主要包括手機(jī)

基站定 位 數(shù) 據(jù)、興 趣 點(diǎn) (pointofinterest,POI)數(shù)

據(jù)、基于位置的服務(wù)(locationbasedservices,LBS)

簽到數(shù)據(jù)、GPS數(shù)據(jù)和遙感數(shù)據(jù);運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)主要包

括網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)、在線預(yù)訂數(shù)據(jù)、網(wǎng)站瀏覽數(shù)據(jù)、客

流量數(shù)據(jù)和平臺(tái)描述性運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)。這一劃分標(biāo)準(zhǔn)與

現(xiàn)有分類相比,涵蓋類別更為全面且劃分更為清晰

簡(jiǎn)潔。比如,相較于 Li等學(xué)者的分類[5]305,本研究

在 UGC數(shù)據(jù)中新增了數(shù)值數(shù)據(jù)、音頻數(shù)據(jù)和視頻

數(shù)據(jù)。與鄧寧等學(xué)者的分類[12]3-4 相比,本研究將

網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)、在線預(yù)訂數(shù)據(jù)、網(wǎng)站瀏覽數(shù)據(jù)、客流

量數(shù)據(jù)和平臺(tái)描述性運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)等統(tǒng)一歸入運(yùn)營(yíng)數(shù)

據(jù),劃分更為清晰簡(jiǎn)潔。

圖3 旅游大數(shù)據(jù)基本類型

結(jié)合本研究所劃分的旅游大數(shù)據(jù)的基本類型,

進(jìn)一步地梳理了它們的主要來(lái)源(圖4),可以歸納

為社交媒體(UGC數(shù)據(jù)和運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)主要來(lái)源)、通信

運(yùn)營(yíng)商(設(shè)備數(shù)據(jù)主要來(lái)源)、地圖服務(wù)商(設(shè)備數(shù)據(jù)

主要來(lái)源)、搜索引擎(運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)主要來(lái)源)、旅游企

業(yè)(運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)主要來(lái)源)和大數(shù)據(jù)平臺(tái)(設(shè)備數(shù)據(jù)和

運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)主要來(lái)源)。社交媒體包括在線旅游服務(wù)

平臺(tái)、旅游社交分享平臺(tái)和在線生活服務(wù)平臺(tái),通信

運(yùn)營(yíng)商包括中國(guó)移動(dòng)、中國(guó)聯(lián)通和中國(guó)電信,兩大地

圖服務(wù)商為百度地圖與高德地圖,搜索引擎主要包

括百度與谷歌,旅游企業(yè)包括旅游景區(qū)、酒店和旅游

科研機(jī)構(gòu)等,大數(shù)據(jù)平臺(tái)包括地理空間數(shù)據(jù)云、騰訊

位置大數(shù)據(jù)等。

3.1 用戶生成內(nèi)容(UGC)數(shù)據(jù)

UGC數(shù)據(jù)包括不同終端用戶生成的數(shù)據(jù),可以

分為文本數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)、數(shù)值數(shù)據(jù)、音頻數(shù)據(jù)和視

頻數(shù)據(jù)?？傮w上,文本數(shù)據(jù)是使用最為廣泛的大數(shù)

據(jù)類型之一,包括在線評(píng)論、網(wǎng)絡(luò)游記和游記攻略

等,具有時(shí)效性強(qiáng)、樣本量足和信息量大等特點(diǎn),能

夠反映旅游者的需求與偏好[14]1092。近年來(lái),圖像數(shù)

據(jù)也越來(lái)越引起學(xué)者們的重視,旅游者拍攝的照片

具有內(nèi)在主觀性,是旅游者表達(dá)對(duì)旅游目的地偏好

和旅游體驗(yàn)的另一種重要體現(xiàn)。圖像數(shù)據(jù)能夠印證

文本數(shù)據(jù)的合理性,增強(qiáng)結(jié)論的可信度。此外,被分

126

旅 游 論 壇 2023年 第16卷 第4期

圖4 旅游大數(shù)據(jù)主要來(lái)源

析的數(shù)據(jù)還包括評(píng)論數(shù)量和分?jǐn)?shù)等。音頻數(shù)據(jù)和視

頻數(shù)據(jù)尚未被廣泛使用。雖然 UGC 數(shù)據(jù)具有內(nèi)容

豐富、可獲得性高等優(yōu)點(diǎn),但也存在一些缺點(diǎn)。一方

面,文本、音頻和視頻等 UGC 數(shù)據(jù)多為非結(jié)構(gòu)化數(shù)

據(jù),具有格式多樣化和處理流程復(fù)雜等特征,因而具

有較高的處理難度;另一方面,信息過(guò)載可能會(huì)造成

數(shù)據(jù)質(zhì)量難以衡量,比如在線評(píng)論中會(huì)摻雜虛假信

息和廣告等,需要建立過(guò)濾和監(jiān)管機(jī)制以便有效識(shí)

別這些無(wú)效信息。

UGC數(shù)據(jù)主要來(lái)源于各大社交媒體,包括在線

旅游服務(wù)平臺(tái)、旅游社交分享平臺(tái)和在線生活服務(wù)

平臺(tái)等。在線旅游服務(wù)平臺(tái)是獲取 UGC 數(shù)據(jù)的最

主要來(lái)源。其中,攜程旅行是旅游者預(yù)訂旅游服務(wù)

和搜索信息的重要途徑,能夠保證樣本的數(shù)量和質(zhì)

量,因此是當(dāng)前旅游研究使用最多的數(shù)據(jù)來(lái)源平臺(tái)。

其他在線旅游服務(wù)平臺(tái)包括去哪兒旅行、TripAdvisor(貓途鷹)、同程旅行、途牛旅游網(wǎng)、Airbnb(愛(ài)彼

迎)、小 豬 民 宿、途 家 民 宿、螞 蟻 短 租 網(wǎng)、Booking.

com(繽客網(wǎng))等。旅游社交分享平臺(tái)和在線生活服

務(wù)平臺(tái)也是重要的數(shù)據(jù)來(lái)源。社交分享平臺(tái)中,新

浪微博能夠生產(chǎn)大量的旅游內(nèi)容,已經(jīng)成為社會(huì)化

旅游的重要生態(tài)節(jié)點(diǎn),越來(lái)越多的研究使用新浪微

博大數(shù)據(jù)。馬蜂窩旅游網(wǎng)擁有豐富、全面的旅游攻

略信息和網(wǎng)絡(luò)游記數(shù)據(jù),常被用于旅游研究。還有

的研究是通過(guò)博客和六只腳社區(qū)等途徑獲取數(shù)據(jù)。

在圖像數(shù)據(jù)的獲取上,許多研究使用圖片分享網(wǎng)站

Flicker和Panoramio。主要的在線生活服務(wù)平臺(tái)包

括美團(tuán)網(wǎng)和大眾點(diǎn)評(píng)網(wǎng),可以借此獲取在線評(píng)論數(shù)

據(jù)和 POI等地理位置數(shù)據(jù)。

3.2 設(shè)備數(shù)據(jù)

設(shè)備數(shù)據(jù)包括手機(jī)基站定位數(shù)據(jù)、POI數(shù)據(jù)、

LBS簽到數(shù)據(jù)、GPS數(shù)據(jù)和遙感數(shù)據(jù)。手機(jī)基站定

位數(shù)據(jù)可分為信令數(shù)據(jù)(位置變換信息)、話單數(shù)據(jù)

(通話詳細(xì)記錄)和話務(wù)量數(shù)據(jù)(匯總性手機(jī)通話或

上網(wǎng)流量數(shù)據(jù))[10]39,[15],具有信息實(shí)時(shí)性、真實(shí)性、

準(zhǔn)確性、連續(xù)性和全覆蓋性等特點(diǎn)。中國(guó)移動(dòng)、中國(guó)

聯(lián)通和中國(guó)電信三大通信運(yùn)營(yíng)商是手機(jī)基站定位數(shù)

據(jù)的主要來(lái)源。手機(jī)基站定位數(shù)據(jù)在旅游研究中的

應(yīng)用處于探索階段,現(xiàn)有研究中使用最多的是手機(jī)

信令數(shù)據(jù)和脫敏通信記錄數(shù)據(jù)。手機(jī)基站定位數(shù)據(jù)

對(duì)于旅游研究具有重要價(jià)值,但是在獲取和使用過(guò)

程中也面臨諸多挑戰(zhàn),如獲取難度大、獲取成本高、

個(gè)人隱私泄露等問(wèn)題。使用此類數(shù)據(jù)時(shí)需做好數(shù)據(jù)

脫敏工作,保護(hù)個(gè)人隱私。如何有效辨別手機(jī)用戶

是否為旅游者是關(guān)鍵也是最困難的問(wèn)題。POI數(shù)據(jù)

包括地理數(shù)據(jù)點(diǎn)的名稱、經(jīng)緯度、地址和分類等信

息,具有地理信息精度較高、數(shù)據(jù)量豐富等特征,近

年來(lái)使用 POI數(shù)據(jù)的研究逐漸增多。高德地圖與

百度地圖這兩大地圖服務(wù)商是 POI數(shù)據(jù)的主要獲

取來(lái)源。LBS簽到數(shù)據(jù)也是基于位置服務(wù)的核心

數(shù)據(jù)之一,簽到數(shù)據(jù)能夠映射用戶的旅游意向與偏

好,為旅游流和旅游者時(shí)空行為研究提供新的數(shù)據(jù)

源[16]。目前,應(yīng) 用 最 為 廣 泛 的 是 新 浪 微 博 簽 到 數(shù)

據(jù)。GPS數(shù)據(jù)可以通過(guò)手持 GPS追蹤設(shè)備和支持

127

宋瀟瀟等:大數(shù)據(jù)在中國(guó)旅游研究中的應(yīng)用回顧與展望 研究進(jìn)展

GPS的移動(dòng)應(yīng)用程序獲取,具有精細(xì)度高和連續(xù)性

等優(yōu)點(diǎn),在揭示旅游者時(shí)空行為特征方面具有優(yōu)勢(shì),

因此常被用于旅游行為研究。也有研究使用遙感數(shù)

據(jù),其遙感數(shù)據(jù)大多來(lái)自地理空間數(shù)據(jù)云等大數(shù)據(jù)

平臺(tái)。

3.3 運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)

運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)主要包括網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)、在線預(yù)訂數(shù)

據(jù)、網(wǎng)站瀏覽數(shù)據(jù)、客流量數(shù)據(jù)和平臺(tái)描述性運(yùn)營(yíng)數(shù)

據(jù)。大部分運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)獲取難度大,在旅游研究中的

應(yīng)用有限。這可能是因?yàn)榇蠖鄶?shù)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)由旅游經(jīng)

營(yíng)者(酒店、旅行社和景區(qū)管理者)和政府部門控制,

可獲得性較低[5]317,數(shù)據(jù)壁壘造成的“信息孤島”現(xiàn)

象已經(jīng)成為大數(shù)據(jù)應(yīng)用面臨的主要問(wèn)題。作為運(yùn)營(yíng)

數(shù)據(jù)的一部分,基于搜索引擎的網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)獲取

門檻相對(duì)較低。主流的網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)來(lái)自百度指數(shù)

和谷歌趨勢(shì),國(guó)外研究主要使用谷歌趨勢(shì),國(guó)內(nèi)研究

主要使用百度指數(shù)。百度指數(shù)依托百度搜索引擎,

是以百度海量網(wǎng)民的搜索行為數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)分

享平臺(tái)。通過(guò)計(jì)算各個(gè)搜索關(guān)鍵詞在百度搜索引擎

中的加權(quán)頻次,百度指數(shù)可以一定程度上反映搜索

者的潛在需求和關(guān)注度。因此,百度指數(shù)被學(xué)者們

廣泛使用。在研究旅游需求與網(wǎng)絡(luò)搜索之間的關(guān)系

時(shí),選取恰當(dāng)?shù)木W(wǎng)絡(luò)搜索關(guān)鍵詞至關(guān)重要。當(dāng)前關(guān)

鍵詞的選取方法主要有技術(shù)取詞法、直接取詞法和

范圍取詞法[17]94。在線預(yù)訂數(shù)據(jù)、網(wǎng)站瀏覽數(shù)據(jù)、客

流量數(shù)據(jù)和平臺(tái)描述性運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)也是重要的運(yùn)營(yíng)數(shù)

據(jù),主要來(lái)源于旅游景區(qū)、酒店和旅游科研機(jī)構(gòu)等旅

游企業(yè)。地理空間數(shù)據(jù)云和騰訊位置大數(shù)據(jù)等大數(shù)

據(jù)平臺(tái)是設(shè)備數(shù)據(jù)和運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)的來(lái)源之一?，F(xiàn)有研

究中涉及的旅游企業(yè)和大數(shù)據(jù)平臺(tái)包括各地監(jiān)測(cè)平

臺(tái)、政府官方網(wǎng)站、景區(qū)管理部門、美國(guó)地質(zhì)勘探局、

康奈爾大學(xué)、InsideAirbnb、地理空間數(shù)據(jù)云、騰訊

位置大數(shù)據(jù)、聚數(shù)力(dataju)平臺(tái)和 Glovis網(wǎng)站等。

4 旅游大數(shù)據(jù)分析方法

旅游大數(shù)據(jù)的處理與分析遵循“數(shù)據(jù)獲取→數(shù)

據(jù)預(yù)處理→數(shù)據(jù)分析”三步驟(圖5)。第一步,關(guān)于

旅游大數(shù)據(jù)的獲取,不同來(lái)源的大數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)不同的

獲取方式。比如,社交媒體和地圖服務(wù)商提供的數(shù)

據(jù)主要通過(guò)各自開(kāi)放的 API接口或者網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)的

方式獲取。手機(jī)基站定位數(shù)據(jù)主要由通信運(yùn)營(yíng)商或

與之合作的監(jiān)測(cè)平臺(tái)提供?？傮w而言,現(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)

數(shù)據(jù)獲取部分的介紹不夠規(guī)范,部分文獻(xiàn)并沒(méi)有在

文中明確說(shuō)明所使用數(shù)據(jù)的獲取方法。第二步,在

正式分析數(shù)據(jù)之前,需要進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理。對(duì)于數(shù)

值數(shù)據(jù),通常需要進(jìn)行數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)修正、重

復(fù)數(shù)據(jù)刪除、數(shù)據(jù)分類和數(shù)據(jù)驗(yàn)證等處理步驟。對(duì)

于非數(shù)值型數(shù)據(jù),比如文本數(shù)據(jù),則需要遵循重復(fù)文

本刪除、文本分詞、詞性標(biāo)注和停用詞刪除等處理步

驟。圖像數(shù)據(jù)的處理流程主要包括重復(fù)圖片刪除、

圖片元數(shù)據(jù)和圖片評(píng)論清洗等步驟。第三步,對(duì)數(shù)

據(jù)進(jìn)行正式分析。目前使用的分析方法包括定量分

析法、定性分析法、文本分析法、機(jī)器學(xué)習(xí)方法和社

會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法等。其中,定量分析法在國(guó)內(nèi)旅游

大數(shù)據(jù)研究中占主導(dǎo)地位,社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法經(jīng)常

被用于分析旅游流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征,而定性分析法、混

合研究方法以及文本分析法和機(jī)器學(xué)習(xí)方法等跨學(xué)

科方法的使用仍有待加強(qiáng)。

圖5 大數(shù)據(jù)處理與分析流程

4.1 定量分析法

傳統(tǒng)定量分析法仍然是目前主流的分析方法,

包括各種計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型和 GIS 與空間分析 法 等。

現(xiàn)有研究中使用的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型與方法包括多元線

性回歸、負(fù)二項(xiàng)回歸、有序概率單位(Probit)回歸、

分位 數(shù) 回 歸、向 量 自 回 歸 (vectorautoregression,

VAR)、自 回 歸 求 和 移 動(dòng) 平 均 模 型 (autoregressive

integratedmovingaveragemodel,ARIMA)和方差

分析等。GIS和空間分析法可實(shí)現(xiàn)空間數(shù)據(jù)分析,

經(jīng)常與數(shù)理統(tǒng)計(jì)結(jié)合分析,包括最近鄰指數(shù)、核密度

128

旅 游 論 壇 2023年 第16卷 第4期

估計(jì)(kerneldensityestimation,KDS)、熱 點(diǎn) 分 析

(Getis-OrdGi

* )、莫蘭指數(shù)(Moran'sI)、LISA 集

聚圖、柵格計(jì)算、緩沖區(qū)分析、標(biāo)準(zhǔn)差橢圓和地理探

測(cè)器等空間分析算法。主要使用的分析工具包括

SPSS、Stata、Eviews、ArcGIS、Geoda和 Arcmap等。

4.2 定性分析法

在旅游大數(shù)據(jù)研究中,定性分析法主要指基于

扎根理論的編碼方法。僅有少量研究使用單一的定

性分析法,比如使用 NVivo定性研究軟件進(jìn)行編碼

分析。另外一些研究將基于扎根理論的編碼與文本

分析法或社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法相結(jié)合。

4.3 文本分析法

文本分析法是分析文本大數(shù)據(jù)的重要方法,包

括詞頻分析、詞頻 - 逆文檔率(termfrequency-inversedocumentfrequency,TF-IDF)、產(chǎn)生詞向量的

相關(guān)模型(Word2Vec)、主題模型、情感分析和語(yǔ)義

網(wǎng)絡(luò)分析等。由于旅游平臺(tái)上有大量評(píng)論、攻略、社

交數(shù)據(jù),文本數(shù)據(jù)是使用最多的旅游大數(shù)據(jù)類型,因

此文本分析法在旅游大數(shù)據(jù)研究中的應(yīng)用也較為普

遍。具體而言,詞頻分析是文本挖掘的重要手段,是

最基礎(chǔ)也是目前使用最為廣泛的文本分析法。主題

模型在主題識(shí)別、語(yǔ)義挖掘方面具有顯著的優(yōu)勢(shì)。

現(xiàn)有 研 究 主 要 運(yùn) 用 隱 含 狄 利 克 雷 分 布 (latent

dirichletallocation,LDA)主 題 模 式 從 文 本 中 挖 掘

用戶信息,對(duì)詞語(yǔ)進(jìn)行主題聚類,從而實(shí)現(xiàn)主題識(shí)別

和分類。目前,主流的文本情感分析方法包括基于

情感詞典的情感分析、基于機(jī)器學(xué)習(xí)的情感分析和

混合方法[18]179。語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)分析主要以詞頻分析為

基礎(chǔ),關(guān)注的焦點(diǎn)不是詞語(yǔ)本身,而是詞與詞之間的

關(guān)系模式[19],也是研究中經(jīng)常使 用 的 分 析 方 法 之

一?，F(xiàn)有研究多使用 StanfordPOStagger軟件對(duì)

文本信息進(jìn)行預(yù)處理,在此基礎(chǔ)上使用 Leximancer、ROSTCM、百度 AI開(kāi)放平臺(tái)中的情感傾向分

析 API、Textblob、KH Coder、SentiWordNet、R 軟

件和 Protégé等軟件進(jìn)行正式的文本分析。其中,

ROSTCM 是最常使用的文本分析工具。

4.4 機(jī)器學(xué)習(xí)方法

機(jī)器學(xué)習(xí)模型主要被用于分類和預(yù)測(cè)任務(wù),在

旅游大數(shù)據(jù)研究中的應(yīng)用處于初步階段,尤其是預(yù)

測(cè)模型的使用較為缺乏。支持向量機(jī)(supportvectormachine,SVM)是一種有監(jiān)督學(xué)習(xí)的分類器,是

目前應(yīng)用于旅游文本分類任務(wù)最常見(jiàn)的分類算法,

K-means聚類和樸素貝葉斯也是使用較多的分類

算法。其他機(jī)器學(xué)習(xí)分類模型包括深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

(deepneuralnetworks,DNN)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(artificialneuralnetwork,ANN)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolutionalneuralnetworks,CNN)、文本卷積神經(jīng)網(wǎng)

絡(luò)(textconvolutionalneuralnetwork,TextCNN)、

雙向長(zhǎng)短時(shí)記憶循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(bi-directionallong

short-term memoryrecurrentneuralnetworks,bidirectionalLSTM RNN)、基于景點(diǎn)知識(shí)的多任務(wù)

聯(lián)合學(xué)習(xí)的分類模型(knowledge-based multi-task

jointlearning classification model,KB-MJLCM)

等。用于 預(yù) 測(cè) 的 機(jī) 器 學(xué) 習(xí) 模 型 包 括 Lasso 回 歸、

XGBoost模型、BP(backpropagation)神 經(jīng) 網(wǎng) 絡(luò) 模

型和基 于 相 似 用 戶 (similarity)、景 點(diǎn) 熱 度 (popular)、時(shí)間(time)的 SPT 景點(diǎn)推薦算法等。常用的

分析 軟 件 包 括 Python 和 圖 片 深 度 學(xué) 習(xí) 分 析 工 具

DeepSentiBank等。

4.5 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法

社會(huì)網(wǎng)絡(luò)方法主要分析行動(dòng)者之間的相互關(guān)系

及其在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中所處的地位。學(xué)者們經(jīng)常將社會(huì)

網(wǎng)絡(luò)分析方法與旅游地理學(xué)中的 GIS和空間分析

方法結(jié)合使用,用于旅游流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)整體特征與節(jié)

點(diǎn)特征分析。常用的分析軟件包括 Ucinet和 Netdraw軟件、Gephi和 DataViz可視化數(shù)據(jù)分析軟件等。

5 大數(shù)據(jù)在國(guó)內(nèi)旅游研究中的應(yīng)用領(lǐng)域

旅游大數(shù)據(jù)研究?jī)?nèi)容呈多元化特征。大數(shù)據(jù)在

國(guó)內(nèi)旅游研究中的九大應(yīng)用領(lǐng)域分別為旅游感知與

體驗(yàn)、旅游者行為、旅游流、旅游預(yù)測(cè)、評(píng)論管理、網(wǎng)

絡(luò)關(guān)注度、旅游資源分布、模型構(gòu)建與改進(jìn)和其他應(yīng)

用領(lǐng)域。

5.1 旅游感知與體驗(yàn)研究

旅游的本質(zhì)是為旅游者提供難忘、愉快和身臨

其境的體驗(yàn),了解旅游者的旅游感知與體驗(yàn)對(duì)提高

目的地管理水平和聲譽(yù)、改善旅游者體驗(yàn)起到重要

作用。以往研究大多采用問(wèn)卷或訪談等“小數(shù)據(jù)”的

方式探討旅游體驗(yàn),存在研究主體主觀性和結(jié)論缺

乏普適性等問(wèn)題[20]。相比之下,在線評(píng)論、游記和

旅游攻略等 UGC數(shù)據(jù)更能夠客觀反映旅游者的旅

游感知與體驗(yàn),是此類研究的重要數(shù)據(jù)源。關(guān)于大

數(shù)據(jù)的旅游感知與體驗(yàn)研究可大致分為3個(gè)子主

題:(1)旅游景區(qū)等旅游目的地形象感知研究,主要

集 中 在 感 知 形 象 要 素 構(gòu) 成 和 影 響 因 素 兩 個(gè) 方

129

宋瀟瀟等:大數(shù)據(jù)在中國(guó)旅游研究中的應(yīng)用回顧與展望 研究進(jìn)展

面[21-22]。在研究目的地形象感知時(shí),“認(rèn)知-情感”

三維模型,即認(rèn)知形象、情感形象和整體形象已經(jīng)得

到了學(xué)界的基本認(rèn)同[23-24]。(2)情感體驗(yàn)研究,包

括積極和消極情感挖掘以及影響因素等方面[25-27]。

旅游情感一直是國(guó)內(nèi)外旅游領(lǐng)域的重要研究話題,

能夠深入反映旅游者的旅游體驗(yàn),并進(jìn)一步影響滿

意度、忠誠(chéng)度、行為意向等[28]。(3)滿意度研究,主

要探討滿意度評(píng)價(jià)水平以及影響因素[29-31]。

5.2 旅游者行為研究

旅游者行為是旅游領(lǐng)域的主流研究?jī)?nèi)容之一。

信息技術(shù)的快速發(fā)展改變了旅游者的行為模式,也

為旅游者行為研究提供了新的數(shù)據(jù)源?；诖髷?shù)據(jù)

的旅游者行為研究主要包括旅游者時(shí)空行為、旅游

者偏好和旅游者行為意向等。旅游者時(shí)空行為是旅

游者行為研究的重要分支,反映了旅游者在旅行過(guò)

程中的時(shí)間和空間行為?；?UGC 數(shù)據(jù)和設(shè)備數(shù)

據(jù)的旅游者時(shí)空行為模式研究已經(jīng)取得了豐碩成

果。相比之下,現(xiàn)有研究對(duì)其影響因素的探討尚不

充分。郭旸等學(xué)者的研究表明,旅游者時(shí)空行為模

式特征受旅游者的客源地、旅游停留時(shí)間、景點(diǎn)開(kāi)放

時(shí)間和同伴類型等因素的影響[32]。梁嘉祺等學(xué)者

發(fā)現(xiàn),空間特征、時(shí)間預(yù)算和人際互動(dòng)等時(shí)空環(huán)境因

素能夠影響游客時(shí)空行為[33]。也有研究探討了旅

游者偏好和旅游者行為意向等問(wèn)題。比如,王紅麗

等學(xué)者探討了房東自我展示信息主題對(duì)房客預(yù)訂行

為的影響,并驗(yàn)證了信任的中介機(jī)制作用[34]。

5.3 旅游流研究

旅游流有狹義和廣義之分,廣義的旅游流包括

游客流、物質(zhì)流、能量流和文化流等,狹義的旅游流

僅指游客流[35]。大多數(shù)研究采用狹義的旅游流,即

在旅游空間區(qū)域內(nèi),旅游者基于相似的旅游需求而

引起的集體性空間移動(dòng)現(xiàn)象。旅游流是大數(shù)據(jù)在旅

游研究中應(yīng)用的主要領(lǐng)域,設(shè)備數(shù)據(jù)和 UGC 數(shù)據(jù)

是使用的主要數(shù)據(jù)類型。旅游流的研究?jī)?nèi)容多樣,

主要包括以下5個(gè)子主題:(1)旅游流時(shí)空分布特征

及演化模式研究;(2)旅游流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征及演化模

式研究,這也是旅游流研究成果最為豐富的子主題;

(3)影響因素與作用機(jī)制研究,現(xiàn)有大多數(shù)研究停留

在討論旅游流特征和分布規(guī)律的層面,缺乏對(duì)影響

因素的深入剖析;(4)旅游流預(yù)測(cè)研究;(5)旅游流空

間效應(yīng)研究。在研究尺度上,涵蓋宏觀到微觀各級(jí)

尺度,包括國(guó)家、省際、城市和景區(qū)等,現(xiàn)有研究主要

以城市尺度為主。

5.4 旅游預(yù)測(cè)研究

準(zhǔn)確的需求預(yù)測(cè)可以幫助旅游從業(yè)者作出商業(yè)

決策,也可以幫助旅游目的地決策者制定旅游發(fā)展

政策[36]?；诖髷?shù)據(jù)的旅游需求預(yù)測(cè)包括游客出

行預(yù)測(cè)、旅游地到達(dá)人數(shù)預(yù)測(cè)、酒店需求預(yù)測(cè)、游客

偏好預(yù)測(cè)等,主要的數(shù)據(jù)來(lái)源是游客出行前在互聯(lián)

網(wǎng)上的檢索數(shù)據(jù)[6]167。國(guó)內(nèi)有關(guān)旅游預(yù)測(cè)的大數(shù)據(jù)

研究相對(duì)有限,現(xiàn)有研究主要對(duì)旅游客流量進(jìn)行預(yù)

測(cè)[17]98,[37],也有少許研究關(guān)注酒店客房需求預(yù)測(cè)、

酒店價(jià)格預(yù)測(cè)和用戶偏好預(yù)測(cè)等。比如,曹睿等學(xué)

者基于 XGBoost機(jī)器學(xué)習(xí)模型,對(duì)共享住宿房源價(jià)

格進(jìn)行了預(yù)測(cè)[38]。

5.5 評(píng)論管理研究

從評(píng)論者和評(píng)論內(nèi)容等視角研究評(píng)論有用性和

商家評(píng)論管理策略也是重要話題之一。評(píng)論有用性

能夠減少消費(fèi)者搜索成本,幫助消費(fèi)者及時(shí)獲取有

效信息,并影響其消費(fèi)決策[39]。評(píng)論特征(負(fù)面評(píng)

論、低評(píng)論星級(jí)、評(píng)分一致性和評(píng)論長(zhǎng)度)和評(píng)論者

特征對(duì)評(píng)論有用性有顯著影響[40-41]。商家評(píng)論管

理策略是該研究主題下的另一重要研究?jī)?nèi)容。及時(shí)

和準(zhǔn)確的評(píng)論管理策略能夠促進(jìn)服務(wù)提供者和消費(fèi)

者的在線互動(dòng)。尤其在服務(wù)失敗的情境下,作為一

種有效的服務(wù)補(bǔ)救策略,評(píng)論管理能夠彌補(bǔ)服務(wù)失

敗帶來(lái)的不利影響,減少損失,恢復(fù)商家聲譽(yù)。研究

表明,管理者在線管理反饋策略會(huì)影響評(píng)論有用性

和顧客滿意度[42-43]。但是,管理者回復(fù)并不總是產(chǎn)

生積極影響,機(jī)械式回復(fù)反而會(huì)適得其反[44]。

5.6 網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度研究

國(guó)內(nèi)旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度研究已經(jīng)取得了豐富的成

果。在數(shù)據(jù)來(lái)源上,百度指數(shù)是重要的數(shù)據(jù)渠道。

在研究主題上,基于大數(shù)據(jù)的旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度研究

主要集中在以下兩個(gè)方面:(1)旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度時(shí)空

分布特征及影響因素,這是目前國(guó)內(nèi)旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注

度的主要研究方向;(2)旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度與旅游需求

(主要體現(xiàn)在旅游目的地客流量和旅游流)的關(guān)系研

究,該主題在前期相關(guān)研究中已經(jīng)引起學(xué)者們的關(guān)

注。大部分研究認(rèn)為,網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度與旅游目的地客

流量或旅游流之間是正相關(guān)關(guān)系[45]。值得注意的

是,方葉林等學(xué)者指出,網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度只是影響客流量

的眾多因素之一,而非決定性因素,網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度與游

客量之間可能表現(xiàn)為“名副其實(shí)”“名小于實(shí)”“名不

副實(shí)”3種“錯(cuò)位關(guān)系”[46]。在研究視角上,目前研究

主要聚焦城市和旅游景區(qū)等旅游目的地的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注

130

旅 游 論 壇 2023年 第16卷 第4期

度,也有研究關(guān)注旅游細(xì)分市場(chǎng)(如體育旅游、溫泉

旅游)、旅游輿情、旅游安全、旅游滿意度和旅游要素

等視角。

5.7 旅游資源分布研究

旅游資源是旅游業(yè)的基礎(chǔ),可分為自然風(fēng)景和

人文景觀旅游資源。在本研究中,旅游資源的范圍

相對(duì)廣泛,既包括旅游景區(qū)、酒店等服務(wù)基礎(chǔ)設(shè)施,

也涵蓋學(xué)校、公交站點(diǎn)等地理實(shí)體。借助 POI等地

理位置數(shù)據(jù)探討旅游資源的分布特征以及影響因素

是目前的主要研究?jī)?nèi)容;一方面,部分研究關(guān)注旅游

景區(qū)的空間分布及影響因素,研究尺度多為省域和

市域尺度;另一方面,部分學(xué)者聚焦某種具體的旅游

資源類型的空間分布,如鄉(xiāng)村旅游和森林休閑旅游

資源等。

5.8 模型構(gòu)建與改進(jìn)研究

部分研究側(cè)重利用大數(shù)據(jù)特征改進(jìn)現(xiàn)有算法或

提出新的算法,提高算法效率和擴(kuò)大算法適用度,以

提高現(xiàn)有模型的質(zhì)量。通過(guò)融入文本和圖片等不同

類型的大數(shù)據(jù)特征和構(gòu)建特定領(lǐng)域的專屬詞庫(kù)等途

徑,都可以實(shí)現(xiàn)算法和模型質(zhì)量的改進(jìn)。劉逸等學(xué)

者通過(guò)界定旅游專屬詞庫(kù)、語(yǔ)義邏輯規(guī)則和情感乘

數(shù)3個(gè)旅游文本情感分析的過(guò)濾參數(shù),構(gòu)建了基于

網(wǎng)絡(luò)文本大數(shù)據(jù)的旅游目的地情感評(píng)價(jià)模型[14]1101,

為旅游情感分析模型的改進(jìn)作出了重要貢獻(xiàn)。此類

研究的主要內(nèi)容包括情感分析模型的對(duì)比與改進(jìn)、

評(píng)論有用性識(shí)別/虛假評(píng)論識(shí)別、旅游景點(diǎn)或酒店推

薦模型優(yōu)化和大數(shù)據(jù)旅游統(tǒng)計(jì)模型構(gòu)建等。

5.9 其他主題研究

除了上述主要應(yīng)用領(lǐng)域,也有文獻(xiàn)研究旅游危

機(jī)管理、平臺(tái)定價(jià)機(jī)制、企業(yè)績(jī)效、旅游目的地品牌

營(yíng)銷和旅游線路設(shè)計(jì)與規(guī)劃等主題。比如,楊帥等

學(xué)者基于 Airbnb在線房源數(shù)據(jù),探究了共享住宿定

價(jià)的重要影響因素,并從國(guó)家文化價(jià)值觀的視角解

釋了各個(gè)影響因素在不同國(guó)家之間的作用差異[47]。

徐峰等學(xué)者檢驗(yàn)了基于認(rèn)知、情感和制度的3種信

任構(gòu)建機(jī)制對(duì)共享住宿預(yù)訂量的影響[48]。

6 結(jié)論與展望

本文從研究概況、旅游大數(shù)據(jù)基本類型及其來(lái)

源、旅游大數(shù)據(jù)分析方法和大數(shù)據(jù)在國(guó)內(nèi)旅游研究

中的應(yīng)用領(lǐng)域等方面對(duì)國(guó)內(nèi)旅游大數(shù)據(jù)的學(xué)術(shù)研究

進(jìn)展進(jìn)行了全面系統(tǒng)的梳理與分析,并在此基礎(chǔ)上

提出未來(lái)研究的方向。圖6為旅游大數(shù)據(jù)研究的分

析框架圖。

圖6 旅游大數(shù)據(jù)研究分析框架

131

宋瀟瀟等:大數(shù)據(jù)在中國(guó)旅游研究中的應(yīng)用回顧與展望 研究進(jìn)展

6.1 研究結(jié)論

(1)從研究概況來(lái)看,中文旅游大數(shù)據(jù)研究的發(fā)

文量總體上呈增長(zhǎng)趨勢(shì),2018年為顯著增長(zhǎng)點(diǎn),之

后保持較為穩(wěn)定的發(fā)表水平;中文旅游大數(shù)據(jù)研究

的來(lái)源期刊涵蓋經(jīng)濟(jì)、管理、地理、計(jì)算機(jī)、統(tǒng)計(jì)等不

同學(xué)科,呈現(xiàn)鮮明的跨學(xué)科特點(diǎn);大數(shù)據(jù)已被廣泛應(yīng)

用于旅游景區(qū)、酒店、共享住宿和餐飲等多旅游場(chǎng)

景;國(guó)內(nèi)外旅游大數(shù)據(jù)研究的起步時(shí)間保持同步,且

研究熱度持續(xù)升溫。

(2)從數(shù)據(jù)類型來(lái)看,國(guó)內(nèi)旅游大數(shù)據(jù)可分為

UGC數(shù)據(jù)、設(shè)備數(shù)據(jù)和運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)3種基本類型。通

過(guò)對(duì)比可以發(fā)現(xiàn),國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)研究對(duì)旅游大數(shù)據(jù)的類

型劃分大致相同。具體而言,UGC數(shù)據(jù),尤其是文本

數(shù)據(jù),是使用最多的旅游大數(shù)據(jù)類型,圖像數(shù)據(jù)、音頻

數(shù)據(jù)和視頻數(shù)據(jù)的使用仍有待深入挖掘;設(shè)備數(shù)據(jù)私

密性強(qiáng),獲取門檻和成本高,在旅游研究中的應(yīng)用處

于探索階段;運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)可獲得性低,在旅游領(lǐng)域的運(yùn)

用有限;多類型大數(shù)據(jù)的融合使用有待充分挖掘。

(3)從數(shù)據(jù)來(lái)源來(lái)看,攜程旅行、馬蜂窩旅游網(wǎng)

等社交媒體是最主要的旅游大數(shù)據(jù)來(lái)源,網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)

技術(shù)的日益成熟使得此類數(shù)據(jù)的可獲得性較高,獲

取成本較低,但是從通信運(yùn)營(yíng)商和旅游企業(yè)等途徑

獲取數(shù)據(jù)仍較為困難;大多數(shù)研究使用單一來(lái)源數(shù)

據(jù),多源數(shù)據(jù)的使用雖然受限但已經(jīng)引起學(xué)者的重

視,目前多源數(shù)據(jù)融合主要為在線評(píng)論或游記等文

本數(shù)據(jù)的融合;國(guó)內(nèi)外旅游大數(shù)據(jù)研究最主要的數(shù)

據(jù)來(lái)源都是社交媒體,不同的是,在網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)的

使用上中文研究大多使用百度指數(shù)、英文研究主要

使用谷歌趨勢(shì)。

(4)從分析方法來(lái)看,計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型和 GIS空

間分析法 等 傳 統(tǒng) 定 量 方 法 是 主 流 研 究 方 法,其 中

GIS和大數(shù)據(jù)的結(jié)合適用于大尺度的空間行為研

究,這說(shuō)明不同的研究方法適用于不同的研究問(wèn)題;

定性分析法和混合方法的使用不夠廣泛;文本分析

和機(jī)器學(xué)習(xí)等跨學(xué)科方法和工具的使用不夠深入。

現(xiàn)有研究中使用的文本分析工具相對(duì)單一,最常用

的分析工具為 ROST CM 軟件。在機(jī)器學(xué)習(xí)方法

的使用上,學(xué)者們大多使用分類模型,機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)

模型的使用非常缺乏。相比之下,國(guó)外研究對(duì)機(jī)器

學(xué)習(xí)方法的使用更為深入。

(5)從研究?jī)?nèi)容來(lái)看,旅游大數(shù)據(jù)的研究主題比

較豐富且呈現(xiàn)多元化趨勢(shì),包括旅游感知與體驗(yàn)、旅

游者行為、旅游流、旅游預(yù)測(cè)、評(píng)論管理、網(wǎng)絡(luò)關(guān)注

度、旅游資源分布、模型構(gòu)建與改進(jìn)和其他主題等九

大主題;國(guó)內(nèi)外旅游大數(shù)據(jù)研究在旅游感知與體驗(yàn)、

旅游者行為等主流研究方向上保持一致,其差異之

處是國(guó)外旅游預(yù)測(cè)的研究成果已經(jīng)比較豐富,而國(guó)

內(nèi)旅游預(yù)測(cè)的研究成果相對(duì)較少;旅游大數(shù)據(jù)的研

究?jī)?nèi)容具有跨學(xué)科屬性,用于分析的樣本文獻(xiàn)涵蓋

經(jīng)濟(jì)、管理、地理、計(jì)算機(jī)、統(tǒng)計(jì)等不同學(xué)科,體現(xiàn)了

旅游大數(shù)據(jù)研究的跨學(xué)科性;在研究類型上,現(xiàn)有旅

游大數(shù)據(jù)文章多為大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的應(yīng)用型研究,理論

型的旅游大數(shù)據(jù)研究發(fā)展受限,即以實(shí)證研究為主,

文獻(xiàn)綜述和理論構(gòu)建研究較為缺乏,其中中英文研

究基本保持一致,相對(duì)而言國(guó)外綜述文章多于國(guó)內(nèi);

旅游大數(shù)據(jù)的研究深度有待進(jìn)一步挖掘,如現(xiàn)有旅

游流研究主要聚焦旅游流時(shí)空演化特征和旅游流空

間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征,即只停留在分析事物特征層面,缺

乏對(duì)內(nèi)在機(jī)理的研究;旅游大數(shù)據(jù)的研究視角較為

單一,現(xiàn)有研究主要基于旅游者的微觀視角展開(kāi)研

究,對(duì)當(dāng)?shù)鼐用?、旅游企業(yè)和政策制定與管理者等其

他利益相關(guān)者的關(guān)注不夠。

6.2 研究展望

(1)在數(shù)據(jù)類型上,未來(lái)研究應(yīng)進(jìn)一步挖掘并使

用圖像數(shù) 據(jù)、音 頻 數(shù) 據(jù) 和 視 頻 數(shù) 據(jù) 等 不 同 類 型 的

UGC數(shù)據(jù)。UGC數(shù)據(jù)是國(guó)內(nèi)旅游大數(shù)據(jù)研究中使

用最多的數(shù)據(jù)類型,使用在線評(píng)論數(shù)據(jù)的研究占據(jù)

“半壁江山”[49],而不同類型的 UGC 數(shù)據(jù)具有不同

的數(shù)據(jù)屬性,在處理方法以及內(nèi)容映射上均存在差

異性[50],能夠從不同視角反映研究問(wèn)題,對(duì)旅游研

究具有潛在的應(yīng)用價(jià)值;注重設(shè)備數(shù)據(jù)和運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)

的深入挖掘,并與其他類型的數(shù)據(jù)融合使用,如設(shè)備

數(shù)據(jù)與網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)的融合、文本數(shù)據(jù)與網(wǎng)絡(luò)搜索

數(shù)據(jù)的融合。多類型的大數(shù)據(jù)能夠互相補(bǔ)充驗(yàn)證研

究結(jié)果,增強(qiáng)研究可靠性。大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)(實(shí)地

調(diào)研數(shù)據(jù))之間也可以相互驗(yàn)證數(shù)據(jù)質(zhì)量,兩者的一

致性可以增強(qiáng)研究結(jié)果的科學(xué)性和準(zhǔn)確性。

(2)在數(shù)據(jù)來(lái)源上,未來(lái)研究應(yīng)更加注重多源數(shù)

據(jù)的挖掘與使用。多源數(shù)據(jù)之間可以互相補(bǔ)充和交

叉驗(yàn)證,在增加研究?jī)?nèi)容豐富性的同時(shí),可以提高研

究結(jié)果的準(zhǔn)確性和科學(xué)性,因此是未來(lái)重要的研究

趨勢(shì)之一。比如,與基于單一搜索引擎大數(shù)據(jù)的旅

游需求預(yù)測(cè)相比,基于搜索引擎和在線評(píng)論的多源

大數(shù)據(jù)對(duì)旅游需求具有更好 的 短 期 預(yù) 測(cè) 效 果[51]。

因此,加強(qiáng)產(chǎn)學(xué)研合作,實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)協(xié)同共享將成

為推動(dòng)旅游大數(shù)據(jù)研究進(jìn)一步發(fā)展的關(guān)鍵。

132

旅 游 論 壇 2023年 第16卷 第4期

(3)在研究方法上,多媒體數(shù)據(jù)帶來(lái)的機(jī)遇之一

是方法創(chuàng)新,綜合使用經(jīng)濟(jì)學(xué)、管理學(xué)、地理學(xué)、計(jì)算

機(jī)科學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)等多學(xué)科的方法和工具是未來(lái)重要

趨勢(shì)之一。第一,未來(lái)研究應(yīng)更多地使用混合研究

方法,比如通過(guò)傳統(tǒng)問(wèn)卷調(diào)查方法輔助驗(yàn)證文本分

析或扎根理論編碼。第二,未來(lái)研究應(yīng)深化文本分

析法和機(jī)器學(xué)習(xí)模型的使用。一方面,拓寬文本分

析法和機(jī)器學(xué)習(xí)模型的應(yīng)用“寬度”;另一方面,挖掘

文本分析法和機(jī)器學(xué)習(xí)模型的應(yīng)用“深度”,即要重

視算法和模型的優(yōu)化改進(jìn)。第三,未來(lái)研究也要借

助更多新的分析工具。比如,探索文本分析和視頻

數(shù)據(jù)處理新軟件。

(4)在研究?jī)?nèi)容上,旅游預(yù)測(cè)是國(guó)外旅游大數(shù)據(jù)

研究的熱點(diǎn)之一,近年來(lái)的研究重點(diǎn)關(guān)注短期高頻

的預(yù)測(cè)和新預(yù)測(cè)模型的應(yīng)用,未來(lái)研究應(yīng)重視旅游

預(yù)測(cè)這一研究?jī)?nèi)容;未來(lái)研究應(yīng)結(jié)合哲學(xué)、倫理、管

理、經(jīng)濟(jì)、心理和計(jì)算機(jī)等多學(xué)科視角進(jìn)行研究,如

深入探討大數(shù)據(jù)背景下旅游者的隱私和倫理問(wèn)題、

加強(qiáng)情感分析研究等;未來(lái)研究需要堅(jiān)持理論驅(qū)動(dòng)

和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)“雙驅(qū)并進(jìn)”,推動(dòng)旅游大數(shù)據(jù)研究進(jìn)入

新的發(fā)展階段;應(yīng)用大數(shù)據(jù)挖掘與分析技術(shù)研究旅

游流的演化特征和旅游者行為特征,并在此基礎(chǔ)上

分析其影響機(jī)制已經(jīng)成為研究的重要方向,旅游流

和旅游者時(shí)空行為與其他主題的交叉研究可能是未

來(lái)新的方向;未來(lái)研究應(yīng)關(guān)注多元視角,從旅游者、

社區(qū)居民、旅游企業(yè)和政策制定與管理者等多利益

相關(guān)者視角展開(kāi)研究。旅游業(yè)的可持續(xù)發(fā)展離不開(kāi)

利益相關(guān)者之間的協(xié)同合作,未來(lái)研究可以借助大

數(shù)據(jù)區(qū)分和揭示旅游者和當(dāng)?shù)鼐用竦臅r(shí)空行為;探

討5G 數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下政府和平臺(tái)企業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)隱

私安全的保護(hù)問(wèn)題;從管理者的視角研究評(píng)論管理

策略和旅游危機(jī)管理等主題。

注釋

①CSSCI:ChineseSocialSciencesCitationIndex,中文社會(huì)科

學(xué)引文索引,是由南京大學(xué)中國(guó)社會(huì)科學(xué)研究評(píng)價(jià)中心開(kāi)

發(fā)研制的數(shù)據(jù)庫(kù),用來(lái)檢索中文社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域的論文收錄

和文獻(xiàn)被引用情況。

②CSCD:ChineseScienceCitationDatabase,中國(guó)科學(xué)引文數(shù)

據(jù)庫(kù),由中國(guó)科學(xué)院文獻(xiàn)情報(bào)中心創(chuàng)建。

③Airbnb:AirBedandBreakfast,愛(ài)彼迎。

④POI:PointofInterest,興趣點(diǎn)。

⑤感興趣的讀者可來(lái)函索取詳細(xì)的期刊名稱、學(xué)科分布和載

文量等具體數(shù)據(jù)。

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134

旅 游 論 壇 2023年 第16卷 第4期

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with multisourcebigdata[J].Annalsoftourismresearch,2020,83:102912.

AReviewandProspectoftheApplicationof

BigDatainTourismResearchinChina

SongXiaoxiao,LiYunpeng,LiYong

(CollegeofBusinessAdministration,CapitalUniversityofEconomicsandBusiness,Beijing100070,China)

Abstract:Bigdataprovidesapowerfuldatasourceandexpandsthebreadthanddepthoftourismresearch.

However,thereisalackofsystematicunderstandingandevaluationoftheapplicationofbigdatain

tourismresearch.UsingCNKIasthedatasource,thisstudyreviewed311articlesinvolvingtheuseofbig

dataintourismresearchwhicharepublishedbetween2007and2021andincludedinCSSCIandCSCDdatabase.Asystematicallyanalysiswasconductedfromtheperspectivesofgeneraldescriptionsoftherelevantliterature,datatypesandsources,analysismethods,andapplicationfieldsofbigdataintourismresearch,andthenproposedfutureresearchdirections.Theresultsshowedthat:(1)theuseofbigdatain

Chinesetourismliteraturedemonstratedanupwardtrajectory,and2018wasasignificantgrowthpoint.

(2)datatypescanbedividedintothreecategories:user-generateddata,devicedataandoperationaldata.

User-generateddatahasbeenwidelyusedintourismresearch,buttheuseofdevicedataandoperational

dataaresofarlimited.(3)majordatasourcearesocialmediadata,suchasdatafrp,Ctrip,Mafengwoand

SinaWeibo.Mostofthecurrentstudiesrelyonasinglebigdatasource.(4)traditionalquantitativemethodssuchaseconometricmodelsarestillthemainstreamanalysismethods;qualitativeanalyses,especially

interdisciplinarymethodssuchastextminingandmachinelearningmethods,shouldbewidelyused.(5)

intermsofresearchtopics,theresearchcontentisdiversifiedandfragmented,includingtourismperceptionandexperience,tourists'behavior,tourismflow,tourismforecasting,onlinereview management,

networkattention,tourismresourcedistribution,andmodelconstructionandimprovement,etc.(6)in

thefuture,bigdataintourismresearchshouldbedeepenedfrom multipleperspectivesofdata,methods

andtheories,includingstrengtheningindustry-university-researchcooperationandthecollaborativesharingofmulti-sourcedata,machinelearningandotherinterdisciplinarymethods,interdisciplinaryresearch

andtheoreticalconstruction.Thisresearchreviewedtheprogressoftheuseofbigdataintourismresearch

inChina,identifiedfutureresearchdirections,andprovidedimplicationsforthepracticeofbigdatainthe

tourismindustry.

Keywords:tourism;bigdata;datatype;datasource;analysismethod;applicationfield

[責(zé)任編輯:連云凱]

135

宋瀟瀟等:大數(shù)據(jù)在中國(guó)旅游研究中的應(yīng)用回顧與展望 研究進(jìn)展

《旅游論壇》征稿啟事

《旅游論壇》以科學(xué)發(fā)展觀為指導(dǎo),關(guān)注旅游發(fā)展動(dòng)態(tài),反映旅游學(xué)科研究前沿和熱點(diǎn),報(bào)道旅游最

新科研成果,推廣旅游發(fā)展新理論、新方法、新經(jīng)驗(yàn),為提高旅游從業(yè)人員業(yè)務(wù)水平和科研能力,促進(jìn)旅游科

學(xué)研究和旅游事業(yè)發(fā)展服務(wù)。

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《旅游論壇》編輯部

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《旅游論壇》征稿啟事