張嫚 黃凌云

[摘? ? 要]隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，大眾對投訴等負(fù)面信息的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度已經(jīng)成為影響旅游業(yè)發(fā)展的重要因素之一。文章從旅游需求的視角，通過格蘭杰因果關(guān)系檢驗和社會網(wǎng)絡(luò)分析法研究并構(gòu)建空間關(guān)聯(lián)矩陣，基于2011—2016年中國31個省區(qū)市（不含港、澳、臺地區(qū)）的“旅游投訴”百度指數(shù)，采用空間杜賓模型深入探討了負(fù)面網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度對區(qū)域旅游業(yè)發(fā)展的影響及其空間效應(yīng)。研究發(fā)現(xiàn)：媒體和游客的負(fù)面網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度均不利于本地旅游業(yè)發(fā)展。對于關(guān)聯(lián)地區(qū)，媒體的負(fù)面網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度具有顯著的促進(jìn)作用，導(dǎo)致同等或相近發(fā)展水平的地區(qū)競爭加劇;游客的負(fù)面網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的作用不顯著，但在媒體的調(diào)節(jié)作用下，游客的負(fù)面網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度促進(jìn)關(guān)聯(lián)地區(qū)的發(fā)展。就影響路徑而言，媒體和游客的負(fù)面網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度抑制了本地區(qū)的旅游就業(yè)，提高了企業(yè)營業(yè)收入，促進(jìn)了關(guān)聯(lián)地區(qū)的旅游就業(yè)，提升了其市場規(guī)模，對基礎(chǔ)設(shè)施的影響不顯著。研究表明，政府和媒體的監(jiān)管、引導(dǎo)是提升旅游服務(wù)質(zhì)量的重要驅(qū)動力。

[關(guān)鍵詞]空間關(guān)聯(lián);負(fù)面網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度;旅游業(yè)發(fā)展;社會網(wǎng)絡(luò)分析;空間杜賓模型

[中圖分類號]F59

[文獻(xiàn)標(biāo)識碼]A

[文章編號]1002-5006（2021）07-0081-11

Doi： 10.19765/j.cnki.1002-5006.2021.07.011

引言

作為一種“綠色”的驅(qū)動力，旅游業(yè)不僅關(guān)乎資源與環(huán)境的平衡與協(xié)調(diào)，還是實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的重要途徑之一[1]。改革開放以來，中國旅游業(yè)發(fā)展經(jīng)歷了“短缺型”到“大國型”的歷史性跨越，但隨著旅游業(yè)高速增長，針對旅游體驗的投訴事件日益增多，經(jīng)過（媒體與游客）網(wǎng)絡(luò)曝光的負(fù)面信息更是對區(qū)域旅游形象造成嚴(yán)重影響[2]。在互聯(lián)網(wǎng)時代，這些負(fù)面信息的傳播跨越傳統(tǒng)地理距離和時間限制[3]，受到越來越多的關(guān)注。其中，媒體與游客對旅游投訴等負(fù)面信息的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度已經(jīng)成為影響游客決策及區(qū)域旅游業(yè)發(fā)展的重要因素。與此同時，海量的網(wǎng)絡(luò)信息使得旅游線路更加多樣，以旅游需求為導(dǎo)向的區(qū)域旅游業(yè)間的空間關(guān)聯(lián)日益緊密和復(fù)雜[4];負(fù)面信息的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度對區(qū)域旅游業(yè)發(fā)展的空間溢出效應(yīng)不容忽視。那么，媒體和游客針對旅游目的地的負(fù)面網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度對旅游業(yè)發(fā)展的影響及其空間效應(yīng)究竟如何？不同主體的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度對旅游業(yè)發(fā)展的影響又是否存在差異？其內(nèi)在影響路徑是什么？據(jù)此，本文從旅游需求的空間關(guān)聯(lián)視角，在空間計量框架下對上述問題進(jìn)行定量考察，以期為提升旅游形象、促進(jìn)區(qū)域旅游業(yè)健康、可持續(xù)發(fā)展提供經(jīng)驗支持。

旅游業(yè)的發(fā)展及其空間效應(yīng)受多種因素的影響[5]，現(xiàn)有研究主要從要素流動[6]和信息驅(qū)動[4]兩個方面展開。旅游要素的作用是國內(nèi)外研究的熱點;旅游資源作為旅游業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)，對旅游業(yè)發(fā)展及其空間溢出的作用尤其突出;大量研究表明區(qū)域旅游資源的集聚有利于增加競爭力，形成空間溢出效應(yīng)[6-7]。中國的旅游業(yè)是典型的（勞動）要素驅(qū)動型增長，勞動力的流動能夠有效提升勞動生產(chǎn)率，促進(jìn)區(qū)域旅游業(yè)發(fā)展的空間外溢[8]。此外，旅游固定資產(chǎn)和人力資源投資[9]、交通的便利性[10]、旅游基礎(chǔ)設(shè)施[11]、地理距離[12]等因素的作用也得到驗證。

信息驅(qū)動作用的研究相對較少，但作為推動旅游業(yè)發(fā)展必要因素，其作用不可忽視[4，13];其中，信息化水平具有明顯的空間異質(zhì)性，其溢出和擴(kuò)散均對旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有重要影響[14];王龍杰等[4]以中國省際面板數(shù)據(jù)為樣本，通過空間杜賓模型（spatial Dubin model，SDM）驗證了信息技術(shù)消費對旅游業(yè)發(fā)展的空間效應(yīng)，而信息化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)則不一定能夠促進(jìn)旅游業(yè)發(fā)展。近些年，旅游信息傳播的作用開始得到關(guān)注;Sun等[15]探討了媒體報道對中國旅游的直接影響和空間外溢效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)媒體報道可以作為信息中介，提升旅游目的地形象，促進(jìn)當(dāng)?shù)睾椭苓叺貐^(qū)的旅游業(yè)協(xié)同發(fā)展。然而，上述研究僅從旅游收入、旅游人數(shù)等單一方面或視角衡量了旅游業(yè)發(fā)展水平，信息傳播對旅游業(yè)發(fā)展的綜合作用及內(nèi)在影響路徑有待于進(jìn)一步研究。此外，媒體報道的內(nèi)容僅限于旅游宣傳，投訴等負(fù)面網(wǎng)絡(luò)信息以及（媒體和游客的）負(fù)面網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的影響作用則未涉及。隨著人民對美好生活需要的不斷增長，大眾對旅游體驗的要求日益增加，負(fù)面網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度對旅游目的地的形象具有一定的破壞性。游客的忠誠度不斷降低，不僅不利于本地區(qū)的旅游業(yè)發(fā)展，關(guān)聯(lián)地區(qū)也將受到影響。因此，合理構(gòu)建旅游業(yè)發(fā)展指數(shù)，綜合探討負(fù)面網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的影響及其空間效應(yīng)，對旅游業(yè)可持續(xù)發(fā)展具有重要的理論和現(xiàn)實意義。

負(fù)面網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度對關(guān)聯(lián)地區(qū)的影響取決于區(qū)域間的互動關(guān)系，準(zhǔn)確衡量區(qū)域旅游業(yè)發(fā)展的關(guān)聯(lián)至關(guān)重要。地理相鄰和距離是較為普遍的衡量指標(biāo)，研究表明鄰、近地區(qū)的旅游業(yè)發(fā)展水平往往也存在高-高、低-低聚集，呈現(xiàn)出協(xié)同演化的特征[11，16-17]。此外，在城市間的空間坐標(biāo)[18]、景區(qū)景點間的衛(wèi)星定 位[19]等衡量標(biāo)準(zhǔn)下，旅游業(yè)發(fā)展的空間關(guān)聯(lián)也得到了驗證。多個指標(biāo)的有效性在一定程度上表明區(qū)域旅游的空間關(guān)聯(lián)可能是多種因素綜合影響的結(jié)果。有學(xué)者采用空間引力模型[20]，將多種因素納入模型中衡量區(qū)域間的關(guān)聯(lián)特征;但引力模型中包含的變量有限，且變量的選擇具有較強(qiáng)的主觀性，對區(qū)域間空間關(guān)聯(lián)的探討可能仍存在偏差;此外，上述衡量方法并未考察區(qū)域旅游業(yè)發(fā)展的互動關(guān)系，旅游流意味著資本在區(qū)域間產(chǎn)生流動，區(qū)域旅游業(yè)必然存在競爭和合作關(guān)系，負(fù)面網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度對關(guān)聯(lián)區(qū)域的溢出效應(yīng)則是兩種關(guān)系綜合影響的結(jié)果?；ヂ?lián)網(wǎng)背景下，游客對旅游目的地的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度正是旅游需求的體現(xiàn)，是旅游資源、距離、區(qū)域旅游產(chǎn)品等多種因素比較的結(jié)果，具有明顯的因果關(guān)系，能夠更加客觀、準(zhǔn)確地反映區(qū)域間的關(guān)聯(lián)。

鑒于此，本文將負(fù)面網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度納入空間經(jīng)濟(jì)的研究框架中，以基于旅游目的地網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的旅游需求為衡量依據(jù)，測度了區(qū)域旅游業(yè)發(fā)展的空間關(guān)聯(lián);并以此為空間權(quán)重矩陣，通過2011—2016年我國31個省區(qū)市（不含港、澳、臺地區(qū)）的面板數(shù)據(jù)，深入探討負(fù)面網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度對旅游業(yè)發(fā)展的影響及其空間效應(yīng)。本文的邊際貢獻(xiàn)在于：一是選取具有綜合效應(yīng)的游客需求為依據(jù)，通過格蘭杰因果關(guān)系檢驗和社會網(wǎng)絡(luò)分析法測度和分析了區(qū)域間互動關(guān)系，為進(jìn)一步探討負(fù)面網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的空間效應(yīng)提供較為可靠的基礎(chǔ);二是通過熵值法測算了區(qū)域旅游業(yè)的發(fā)展水平，并基于區(qū)域旅游投訴的百度指數(shù)，采用SDM模型分析了媒體和游客的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度對旅游業(yè)發(fā)展的影響及其空間效應(yīng)，在一定程度上揭示不同主體的負(fù)面網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的影響作用及旅游業(yè)發(fā)展存在的問題;三是從市場規(guī)模、旅游就業(yè)、基礎(chǔ)設(shè)施和企業(yè)經(jīng)營4個方面進(jìn)一步檢驗了負(fù)面網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度對旅游業(yè)發(fā)展的影響路徑，為降低旅游投訴、提升旅游業(yè)發(fā)展質(zhì)量提供具體方向。

1 機(jī)理分析與研究假設(shè)

負(fù)面網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度是以網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中的信息為基礎(chǔ)，通過加權(quán)計算某一時間段內(nèi)用戶對“旅游投訴”的搜索頻次，呈現(xiàn)出大眾對“旅游投訴”的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度[2]。在空間經(jīng)濟(jì)學(xué)的框架下，負(fù)面網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度對旅游業(yè)發(fā)展的影響可以被分解為對本地區(qū)的直接效應(yīng)以及對關(guān)聯(lián)地區(qū)的空間溢出效應(yīng)。

1.1 負(fù)面網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度對旅游業(yè)發(fā)展的直接效應(yīng)

眾多研究表明網(wǎng)絡(luò)信息對游客的決策有顯著的影響作用，一方面，良好的旅游評價能夠激發(fā)游客的旅游意愿，并形成現(xiàn)實的旅游行為[21-22];另一方面，旅游糾紛、旅游投訴事件會降低游客的忠誠度，改變其旅游意愿。大眾對投訴等負(fù)面信息的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度越高，表明其對旅游品質(zhì)的要求越高，區(qū)域旅游業(yè)發(fā)展的難度越大。大眾的負(fù)面網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度可以分為媒體和游客兩個部分。其中，媒體的負(fù)面網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度指的是媒體對旅游投訴事件的報道數(shù)量，綜合反映了制度環(huán)境對旅游投訴事件的態(tài)度;而游客的負(fù)面網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度體現(xiàn)了市場對投訴問題的認(rèn)知，二者均有可能抑制現(xiàn)實旅游流及區(qū)域旅游業(yè)的發(fā)展。

作為信息中介的媒體往往能夠強(qiáng)化游客負(fù)面網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度對區(qū)域旅游發(fā)展的影響作用。從信息對稱性的視角，作為游客獲得信息的來源之一，媒體通過挖掘、加工和傳播旅游糾紛、投訴等負(fù)面信息，增加旅游服務(wù)質(zhì)量、產(chǎn)品質(zhì)量信息的透明度，降低游客進(jìn)行旅游決策的風(fēng)險。從行為經(jīng)濟(jì)學(xué)的視角，媒體作為公開的傳播媒介，很大程度上對游客的心理和行為產(chǎn)生引導(dǎo)作用，大幅增強(qiáng)潛在游客對旅游形象的關(guān)注，提升其規(guī)避旅游形象較差的地區(qū)作為旅游目的地的概率。因此，媒體的負(fù)面網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度可能具有調(diào)節(jié)游客的負(fù)面網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度對區(qū)域旅游業(yè)發(fā)展的影響作用?；诖?，本文提出以下假設(shè)：

H1：媒體和游客的負(fù)面網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度抑制本地旅游業(yè)發(fā)展，且媒體能夠強(qiáng)化游客的負(fù)面網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度對區(qū)域旅游業(yè)發(fā)展的影響

1.2 負(fù)面網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度對旅游業(yè)發(fā)展的空間溢出效應(yīng)

區(qū)域旅游業(yè)的發(fā)展與旅游需求的空間關(guān)聯(lián)密不可分。不同于其他產(chǎn)業(yè)，旅游業(yè)的發(fā)展主要依賴游客的需求，即典型的“用腳投票”機(jī)制[23]。游客往往對多個旅游目的地具有旅游需求，旅游流在這些旅游目的地之間“流動”形成空間關(guān)聯(lián)，促進(jìn)區(qū)域旅游經(jīng)濟(jì)相互溢出[6，16];這種空間關(guān)聯(lián)是以區(qū)域競爭和合作為基礎(chǔ)形成的因果關(guān)系，即游客到達(dá)了某一旅游地區(qū)，進(jìn)而會選擇與該地區(qū)具有合作關(guān)系、在同一線路上的其他地區(qū)，放棄與其競爭的、不在同一線路上的地區(qū)。然而，伴隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，游客能夠更加全面地獲得關(guān)于旅游目的地的地理距離、旅游資源、可進(jìn)入性、旅游形象等多種信息，區(qū)域旅游需求的空間關(guān)聯(lián)更加復(fù)雜和緊密，以單一的地理相鄰等作為空間權(quán)重矩陣探討負(fù)面網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的空間溢出效應(yīng)會出現(xiàn)偏差;而游客對旅游目的地相關(guān)信息的搜索則能夠較好地反映其旅游意愿，且已有大量研究驗證了其對旅游需求具有前兆性和引導(dǎo)作用[24-25]。因此，基于旅游目的地網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的旅游需求的空間關(guān)聯(lián)（以下簡稱為旅游需求的空間關(guān)聯(lián)）能在一定程度上反映區(qū)域旅游業(yè)發(fā)展間的關(guān)聯(lián);而負(fù)面網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度也更易對該關(guān)聯(lián)地區(qū)的旅游業(yè)發(fā)展產(chǎn)生空間溢出效應(yīng)。由此本文提出以下研究假說：

H2：相對于地理相鄰地區(qū)，具有旅游需求的空間關(guān)聯(lián)地區(qū)間更易產(chǎn)生負(fù)面網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度對區(qū)域旅游業(yè)發(fā)展的空間溢出效應(yīng)

負(fù)面網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度對區(qū)域旅游業(yè)發(fā)展產(chǎn)生的空間溢出效應(yīng)取決于區(qū)域間的互動關(guān)系。一方面，自然資源、區(qū)域文化等因素的獨特性使得地區(qū)之間出現(xiàn)了要素流動壁壘和市場分割現(xiàn)象;同時，旅游業(yè)作為國民經(jīng)濟(jì)的戰(zhàn)略性支柱產(chǎn)業(yè)，對各區(qū)域的發(fā)展具有重要影響，導(dǎo)致區(qū)域間的旅游業(yè)發(fā)展存在相對明顯的競爭關(guān)系[1，5]。在此背景下，旅游糾紛、投訴等負(fù)面信息對本地區(qū)及關(guān)聯(lián)地區(qū)旅游業(yè)發(fā)展的影響可能存在差異，即負(fù)面網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度越高，游客對本地區(qū)的忠誠度越低，往往越傾向于到關(guān)聯(lián)地區(qū)旅游，從而抑制本地區(qū)的旅游業(yè)發(fā)展，對關(guān)聯(lián)地區(qū)則可能產(chǎn)生促進(jìn)作用。

另一方面，大量研究表明游客一般會選擇多個地區(qū)作為旅游目的地，從而使旅游經(jīng)濟(jì)具有顯著的市場溢出[5-6]。而旅游資源的地域個性和旅游產(chǎn)品的功能組合決定了旅游流的空間延展性，區(qū)域間會通過旅游合作的方式形成優(yōu)勢互補，促進(jìn)關(guān)聯(lián)地區(qū)旅游經(jīng)濟(jì)的互相滲透、相互促進(jìn)[4]。此外，跨區(qū)合作增強(qiáng)了勞動力、資本等要素在區(qū)域間的流動，關(guān)聯(lián)地區(qū)間旅游業(yè)可能呈現(xiàn)出協(xié)同發(fā)展[8-9]。鑒于此，負(fù)面網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度對本地和關(guān)聯(lián)地區(qū)可能產(chǎn)生同向影響，即負(fù)面網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度在抑制本地區(qū)旅游業(yè)發(fā)展同時，可能會降低游客對與該地區(qū)合作的地區(qū)的旅游需求，不利于該關(guān)聯(lián)地區(qū)的旅游業(yè)發(fā)展。

綜上可知，在兩種關(guān)系的相互作用下，負(fù)面網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度對旅游業(yè)發(fā)展的空間溢出效應(yīng)具有不確定性。本文提出以下假設(shè)：

H3a：負(fù)面網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度對關(guān)聯(lián)地區(qū)的旅游業(yè)發(fā)展產(chǎn)生促進(jìn)作用

H3b：負(fù)面網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度對關(guān)聯(lián)地區(qū)的旅游業(yè)發(fā)展產(chǎn)生抑制作用

2 模型的設(shè)計

2.1 計量模型的設(shè)定

根據(jù)上述分析可知，媒體和游客的負(fù)面網(wǎng)絡(luò)關(guān)注（SatM、SatT）是影響旅游業(yè)發(fā)展（Tour）的關(guān)鍵因素。此外，相關(guān)研究表明旅游要素和旅游的集聚現(xiàn)象對旅游業(yè)發(fā)展的影響同樣不可忽視[4]?？紤]到數(shù)據(jù)的可得性，本文選取旅游物質(zhì)資本（F）、旅游資源稟賦（Res）、交通便利性（Tr）、人力資本（Hum）和旅游業(yè)集聚（q）作為控制變量納入模型中。具體的計量模型如下：

[lnTouri，t=α1+α2lnSatMi，t+α3lnSatTi，t+? ? ? ? ? ? ? ? ? ? α4lnFi，t+α5lnResi，t+α6lnTri，t? ? ? ? ? ? ? ? +? ? ? ? ? ? ? ? ? ? α7lnHumi，t+α8lnqi，t+εi，t] （1）

式（1）中，[i]和[t]分別為省份和年份，[ε]是隨機(jī)擾動項。

鑒于旅游需求的空間關(guān)聯(lián)使得旅游業(yè)發(fā)展具有空間溢出特征，且考慮到自變量也可能對與周邊地區(qū)的旅游業(yè)發(fā)展存在交互效應(yīng)，本文將式（1）擴(kuò)展為SDM模型：

[lnTouri，t=θ1+ρj≠iNωijlnTourjt+θ2lnSatMi，t+? ? ? ? ? ? ? ? ? ? θ3lnSatTi，t+θ4lnFi，t+θ5lnResi，t? ? ? ? ? ? ? ? +? ? ? ? ? ? ? ? ? ? θ6lnTri，t+θ7lnHumi，t+θ8lnqi，t+? ? ? ? ? ? ? ? ? ? β1j≠iNωijlnSatMj，t+β2j≠iNωijlnSatTj，t? ? ? ? ? ? ? ? +? ? ? ? ? ? ? ? ? ? β3j≠iNωijlnFj，t+β4j≠iNωijlnResj，t+? ? ? ? ? ? ? ? ? ? β5j≠iNωijlnTrj，t+β6j≠iNωijlnHumj，t? ? ? ? ? ? ? ? +? ? ? ? ? ? ? ? ? ? β7j≠iNωijlnqj，t+ui+τt+εi，t] （2）

式（2）中，[ρ]為空間自回歸系數(shù);[ω]代表空間權(quán)重矩陣;[μ， τ， ε]分別表示空間效應(yīng)、時間效應(yīng)和隨機(jī)誤差。

2.2 變量測度與數(shù)據(jù)來源

（1）變量測度

旅游業(yè)發(fā)展指數(shù)（Tour），旅游業(yè)發(fā)展是一個綜合性指標(biāo)，借鑒翁鋼民和李凌雁[26]對旅游業(yè)發(fā)展的測度，本文分別從市場規(guī)模、旅游就業(yè)、基礎(chǔ)設(shè)施和企業(yè)經(jīng)營4個方面構(gòu)建指標(biāo)體系（表1）。為克服不可通度性問題，首先對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱處理;在此基礎(chǔ)上，通過熵值法1測算各指標(biāo)的權(quán)重，計算得到最終的旅游業(yè)發(fā)展指數(shù)。

媒體的負(fù)面網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度（SatM），考慮數(shù)據(jù)的可得性和有效性，本文以媒體對旅游投訴的報道作為衡量指標(biāo);通過百度指數(shù)搜索關(guān)鍵詞“旅游投訴+旅游目的地”，得到2011—2016年媒體對某一旅游目的地“旅游投訴”的報道指數(shù)。

游客的負(fù)面網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度（SatT），以游客對投訴的網(wǎng)絡(luò)搜索指數(shù)作為衡量指標(biāo)，通過百度指數(shù)搜索關(guān)鍵詞“旅游投訴+旅游目的地”獲得2011—2016年游客對該旅游目的地旅游投訴的搜索指數(shù)。值得注意的是，游客對旅游投訴的搜索不僅能夠獲得媒體的相關(guān)報道，同時可以得到其他游客對于旅游目的地的投訴情況。

旅游物質(zhì)資本（F），作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要資本要素，旅游物質(zhì)資本反映的是直接或間接構(gòu)成生產(chǎn)能力的資本存量，是推動旅游業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵因素之一?？紤]到統(tǒng)計口徑的一致性和準(zhǔn)確性，借鑒羅浩等[27]的研究，選取旅行社和星級飯店兩類旅游企業(yè)的固定資產(chǎn)原值來反映旅游業(yè)物質(zhì)資本情況。

旅游資源稟賦（Res），受地區(qū)自然條件和歷史人文的影響，各地區(qū)旅游資源存在顯著差異。這些具有差異的旅游資源正是吸引游客的核心和基礎(chǔ)，不僅直接影響游客旅游目的地的選擇，更是區(qū)域旅游業(yè)發(fā)展的前提條件[4]。借鑒張子昂等[28]的研究，選取了各省市區(qū)3A級以上旅游景區(qū)，依據(jù)《旅游景區(qū)質(zhì)量等級的劃分與評定（GB/T 17775—2003）》中各等級要素數(shù)量與其對應(yīng)分值加總求和得到5A、4A、3A級景區(qū)不同的權(quán)重，通過加權(quán)平均法計算各地區(qū)旅游資源稟賦。

交通便利性（Tr），反映各地區(qū)交通的整體通達(dá)性，其與旅游相互影響、相互制約，二者的協(xié)調(diào)發(fā)展是促進(jìn)旅游業(yè)健康、可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵。采用各省市區(qū)公路和鐵路總里程數(shù)與其土地面積的比值來表征。

旅游人力資本（Hum），根據(jù)新古典增長理論，要素的積累是區(qū)域發(fā)展的重要影響因素。人力資本作為主要的生產(chǎn)要素之一，對區(qū)域旅游業(yè)發(fā)展具有關(guān)鍵的影響作用[29]。旅游人才包括受教育水平、健康和知識等多個維度，目前尚未形成一個公認(rèn)的普適性度量指標(biāo)。本文借鑒趙磊等[30]對人力資本的衡量，采用旅游院校在校學(xué)生數(shù)來衡量。

旅游業(yè)集聚（q），反映旅游經(jīng)濟(jì)活動和旅游要素在空間上的集聚程度，不僅對旅游發(fā)展具有強(qiáng)化作用，更是區(qū)域旅游業(yè)發(fā)展格局的重要影響因素之一。借鑒王龍杰等[4]的研究，采用各省市區(qū)旅游業(yè)總收入的區(qū)位熵來表示。

針對上述變量進(jìn)行了相關(guān)性檢驗，結(jié)果顯示本文的實證模型不存在嚴(yán)重的多重共線性問題，模型的構(gòu)建和變量的選取相對合理1。

（2）數(shù)據(jù)來源

百度指數(shù)是以百度搜索為基礎(chǔ)的應(yīng)用軟件，可以清晰呈現(xiàn)每個關(guān)鍵詞的用戶關(guān)注度時序數(shù)據(jù)，且揭示某一關(guān)鍵詞在一定時間內(nèi)的變化態(tài)勢以及用戶關(guān)注度的相關(guān)需求。作為中國使用率最高的網(wǎng)頁，百度指數(shù)已經(jīng)得到眾多學(xué)者的認(rèn)可[31-32]。本文以“目的地+旅游”為關(guān)鍵詞在百度指數(shù)進(jìn)行搜索，以用戶搜索指數(shù)衡量游客對各地區(qū)的旅游需求;媒體和游客的負(fù)面網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度根據(jù)前文的介紹，以“旅游投訴”為關(guān)鍵詞在百度指數(shù)中搜索獲得。其他數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫》《中國旅游數(shù)據(jù)庫》和《中國旅游統(tǒng)計年鑒（副本）》。為消除價格變動的影響，采用居民消費價格指數(shù)（consumer price index，CPI）將變量平減為2011年的價格水平。此外，由于旅游業(yè)具有較強(qiáng)的季節(jié)性，為了能夠準(zhǔn)確地衡量區(qū)域旅游業(yè)發(fā)展的空間關(guān)聯(lián)，基于網(wǎng)絡(luò)關(guān)注的旅游需求是以2011—2016年的月度計算獲得;由于該數(shù)據(jù)是用來計算區(qū)域旅游業(yè)間的空間關(guān)聯(lián)，最終以0和1的形式存在，故而不影響計量結(jié)果，其他數(shù)據(jù)仍為年度數(shù)據(jù)。

3 旅游業(yè)發(fā)展的空間關(guān)聯(lián)

3.1 旅游需求的空間關(guān)聯(lián)與空間權(quán)重矩陣

根據(jù)上文的分析（H2），本文針對2011—2016年各區(qū)域旅游需求數(shù)據(jù)，兩兩區(qū)域組合并進(jìn)行Granger因果檢驗，將小于10%檢驗標(biāo)準(zhǔn)的賦值為1，大于10%檢驗標(biāo)準(zhǔn)的賦值為0，由此可得旅游需求的空間關(guān)聯(lián)矩陣，也是本文用于SDM模型的空間權(quán)重矩陣。結(jié)果表明，區(qū)域旅游需求的空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)中沒有獨立存在的點，區(qū)域旅游業(yè)發(fā)展普遍存在關(guān)聯(lián)關(guān)系。通過Granger因果關(guān)系檢驗的關(guān)系有254個，網(wǎng)絡(luò)密度為0.2731，表明區(qū)域旅游業(yè)有待于加強(qiáng)合作和交流。

采用Ucinet軟件中的迭代相關(guān)收斂法（convergent correlations，CONCOR）進(jìn)行聚類分析，將最大分割深度設(shè)置為2，得到表2的子群分析及其網(wǎng)絡(luò)凝聚子群密度。子群分析結(jié)果顯示，各子群的省市區(qū)分布于我國各個地區(qū)（如子群1中的省市區(qū)分布于華北、東北、華東和西北多個地區(qū)），表明我國旅游需求空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中各個子群分組及內(nèi)部聯(lián)系緊密程度并無明顯地理劃分。

旅游需求空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)凝聚子群密度表中，主對角線上的數(shù)據(jù)代表各個子群密度，其余數(shù)據(jù)代表的是子群間相互的影響。由表2可知，子群1的密度最高，表明子群1內(nèi)部各省市區(qū)間旅游需求關(guān)聯(lián)最密切，即北京、內(nèi)蒙古、青海、江西和黑龍江之間的內(nèi)部溢出顯著;子群2旅游需求的溢出效應(yīng)主要體現(xiàn)在與子群1之間;子群3旅游需求與其他3個子群的溢出效應(yīng)均處于較高水平，原因可能與該子群內(nèi)省市區(qū)數(shù)量最多有關(guān)，即子群成員的擴(kuò)展有利于旅游需求的提升;子群4旅游需求的溢出效應(yīng)主要體現(xiàn)在與子群3之間。

3.2 旅游業(yè)發(fā)展的空間自相關(guān)

在上述空間權(quán)重矩陣的基礎(chǔ)上，本文采用Morans I指數(shù)檢驗構(gòu)建空間模型的合理性;計算公式為：

[Morans? I=i=1nj=1nWij（Yi-Y）（Yj-Y）S2i=1nj=1nWij] （3）

式（3）中，[S2=1ni=1n（Yi-Y）];[Y=1ni=1nYi]，[Yi]表示第[i]地區(qū)的觀測值;[n]為地區(qū)總數(shù)（本文為31）;[Wij]為二進(jìn)制的空間權(quán)重矩陣：

[Wit=1? ? ? 兩區(qū)域具有旅游需求空間關(guān)聯(lián)0? ? ? 兩區(qū)域不具有旅游需求空間關(guān)聯(lián)]

式（3）中，[i=1，2，…，n];[j=1，2，…，m];[m=n]或[m≠n]。

表3顯示，旅游業(yè)發(fā)展的全局Morans I值均為正，且至少在10%的水平上通過顯著性檢驗，說明旅游業(yè)發(fā)展存在顯著的正向空間依賴性。此外，隨著時間的推移，Morans I指數(shù)值由0.109降至0.080，表明由旅游需求形成的區(qū)域旅游業(yè)發(fā)展的空間集聚正在減弱，關(guān)聯(lián)地區(qū)的旅游發(fā)展差距增加。

4 空間計量檢驗及結(jié)果分析

4.1 基準(zhǔn)空間計量回歸結(jié)果

本文選用SDM模型估計負(fù)面網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度對區(qū)域旅游業(yè)發(fā)展的影響及其空間效應(yīng);在進(jìn)行模型估計之前，首先，對2011—2016年31個省區(qū)市（不含港、澳、臺地區(qū)）的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行Hausman檢驗，結(jié)果拒絕原假設(shè)，因此選擇固定效應(yīng)。其次，通過拉格朗日乘數(shù)（LM）與穩(wěn)健拉格朗日乘數(shù)（Robust LM）、瓦爾德（Walds）和似然比（LR）來選擇具體的空間計量模型。檢驗結(jié)果顯示SDM模型是研究負(fù)面網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度對旅游業(yè)發(fā)展影響作用的最優(yōu)模型。此外，根據(jù)無固定效應(yīng)（0.6245）、時間固定效應(yīng)（0.5205）、空間固定效應(yīng)（0.6557）和雙向固定效應(yīng)（0.6103）共4種模型的擬合優(yōu)度，選擇空間固定效應(yīng)的SDM模型。

為驗證旅游需求空間關(guān)聯(lián)矩陣的合理性，表4同時給出以地理鄰近關(guān)系為空間權(quán)重矩陣的結(jié)果。結(jié)果顯示，以地理鄰近關(guān)系為空間權(quán)重矩陣時，只有W×lnF和W×lnTr的系數(shù)通過了顯著性檢驗，而W×lnSatM和W×lnSatT的系數(shù)均不顯著，表明媒體和游客的負(fù)面網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度對相鄰地區(qū)的旅游業(yè)發(fā)展作用有限。與Sun等[15]的結(jié)論一致，地理鄰近難以有效度量媒體報道、網(wǎng)絡(luò)信息等因素的空間溢出效應(yīng)。此外，該模型的擬合度為0.6324，低于以旅游需求空間關(guān)聯(lián)為權(quán)重的計量模型（0.6557），說明旅游需求空間關(guān)聯(lián)下負(fù)面網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度更易于對關(guān)聯(lián)地區(qū)產(chǎn)生溢出效應(yīng)，即驗證H2。

對于以旅游需求空間關(guān)聯(lián)為權(quán)重的計量結(jié)果，SDM模型的空間自回歸系數(shù)（ρ）顯著為正，說明該模型中不僅存在自變量的外生交互效應(yīng)，還存在因變量的內(nèi)生交互效應(yīng)。具體影響方面，Le Sage和Pace[33]提出應(yīng)使用變量變化的偏微分解釋，即使用直接效應(yīng)來解釋某地區(qū)自變量對該地區(qū)因變量的影響，使用間接效應(yīng)來解釋某地區(qū)自變量對其他地區(qū)因變量的影響?；诖?，本文進(jìn)一步分解SDM模型的直接效應(yīng)與間接效應(yīng)（表5）。

表5顯示了負(fù)面網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度對旅游業(yè)發(fā)展的影響作用（模型1）?？刂谱兞糠矫妫糜挝镔|(zhì)資本（lnF）和旅游資源稟賦（lnRes）的直接效應(yīng)顯著為正，間接效應(yīng)未通過統(tǒng)計檢驗，說明旅游物質(zhì)資本和旅游資源能夠促進(jìn)本地區(qū)的旅游業(yè)發(fā)展，而對關(guān)聯(lián)地區(qū)沒有明顯影響。交通便利性（lnTr）和旅游人力資本（lnHum）的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)均不顯著，表明二者對旅游業(yè)發(fā)展的影響有限。旅游業(yè)集聚（lnq）的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)均顯著為正，說明旅游業(yè)的專業(yè)化程度有利于本地區(qū)及關(guān)聯(lián)地區(qū)的產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

負(fù)面網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的影響方面，媒體的負(fù)面網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度（lnSatM）不利于本地區(qū)旅游業(yè)發(fā)展，說明媒體對本地區(qū)旅游投訴的報道會降低游客人數(shù)和旅游消費，最終阻礙旅游業(yè)的發(fā)展。媒體的負(fù)面網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的空間溢出效應(yīng)顯著為正，表明媒體對旅游投訴的報道可以改變游客的流向和消費力，促使游客規(guī)避具有旅游投訴的本地區(qū)，流向關(guān)聯(lián)地區(qū)。由此可得，區(qū)域旅游業(yè)因媒體的負(fù)面網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度產(chǎn)生了競爭性互動。游客的負(fù)面網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度（lnSatT）阻礙了本地區(qū)的旅游業(yè)發(fā)展，原因可能包括兩個方面：（1）游客的負(fù)面網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度越高，表明其越注重旅游過程中的體驗，越傾向于旅游投訴較少、旅游發(fā)展更為規(guī)范的地區(qū);（2）媒體報道和游客反饋中關(guān)于旅游投訴的負(fù)面消息很多，降低游客對該旅游目的地的旅游需求，從而影響本地區(qū)旅游業(yè)的發(fā)展。游客的負(fù)面網(wǎng)絡(luò)關(guān)注的間接效應(yīng)和總效應(yīng)不顯著。

4.2 加入媒體和游客負(fù)面網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度交互項后的空間計量結(jié)果

上述研究表明，游客的負(fù)面網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度對本地區(qū)的旅游業(yè)發(fā)展具有明顯的抑制作用，本文將媒體對投訴的報道以及游客的負(fù)面反饋作為該結(jié)果的原因之一;為進(jìn)一步驗證媒體報道等負(fù)面信息的作用，本文將在式（2）的基礎(chǔ)上，加入媒體負(fù)面網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度與游客負(fù)面網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的交互項，探討以媒體報道為代表的負(fù)面信息的調(diào)節(jié)作用，即H1。表5同時給出了加入交互項后負(fù)面網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度對旅游業(yè)發(fā)展的直接影響及空間溢出效應(yīng)（模型2）。

媒體以及游客負(fù)面網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度交互項的直接效應(yīng)顯著為負(fù)，間接效應(yīng)顯著為正，驗證了H1，即媒體對投訴等負(fù)面信息的報道是游客獲得旅游目的地形象信息的主要來源之一;隨著媒體報道的增多，游客通過網(wǎng)絡(luò)搜索獲得的本地區(qū)旅游投訴的信息越全面，越傾向于規(guī)避到該地區(qū)旅游，而選擇具備其需求偏好的其他地區(qū)，進(jìn)而加劇了關(guān)聯(lián)區(qū)域間的競爭。這一結(jié)論表明，媒體的引導(dǎo)對游客決策以及區(qū)域旅游業(yè)發(fā)展至關(guān)重要。

總體而言，負(fù)面網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度不利于本地區(qū)的旅游業(yè)發(fā)展，有利于關(guān)聯(lián)地區(qū)的發(fā)展，即驗證了H3a，H3b在本文選取的樣本中并不成立。根據(jù)前文的研究，區(qū)域旅游業(yè)發(fā)展空間相關(guān)性顯著為正，由此可得，同等或相近發(fā)展水平的地區(qū)間因負(fù)面網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度產(chǎn)生了競爭性的互動。此外，上述研究也在一定程度上說明關(guān)聯(lián)的地區(qū)間旅游產(chǎn)品存在替代效應(yīng);根據(jù)旅游需求關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)凝聚子群分析，子群3與其他子群關(guān)聯(lián)最為密切，則表明湖南、福建、安徽、天津、湖北等省市的旅游投訴狀況以及旅游產(chǎn)品的設(shè)計至關(guān)重要，將影響其他子群的旅游業(yè)發(fā)展以及區(qū)域旅游業(yè)間的競爭與合作。

上述研究分別從市場規(guī)模、旅游就業(yè)、基礎(chǔ)設(shè)施和經(jīng)營狀況4個方面的總量指標(biāo)對旅游業(yè)發(fā)展進(jìn)行衡量;為剔除地區(qū)規(guī)模的影響，本文進(jìn)一步從上述4個方面選取能夠反映區(qū)域平均水平的相對指標(biāo)衡量旅游業(yè)發(fā)展，結(jié)果與前文一致，研究相對穩(wěn)健。

4.3 進(jìn)一步分析

結(jié)合旅游業(yè)發(fā)展指標(biāo)體系，本文進(jìn)一步從市場規(guī)模、旅游就業(yè)、基礎(chǔ)設(shè)施和經(jīng)營狀況4個方面進(jìn)行路徑檢驗，即探討媒體和游客的負(fù)面網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度? 對旅游業(yè)發(fā)展的影響主要集中在哪些方面，結(jié)果見表6。

上述影響路徑檢驗結(jié)果顯示，媒體和游客的負(fù)面網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度對旅游市場規(guī)模的直接效應(yīng)均不顯著，間接效應(yīng)則均顯著為正，表明二者均能夠提升關(guān)聯(lián)地區(qū)的市場規(guī)模，從而促進(jìn)關(guān)聯(lián)地區(qū)的旅游業(yè)發(fā)展。在旅游就業(yè)方面，媒體負(fù)面網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的直接效應(yīng)顯著為負(fù)，間接效應(yīng)顯著為正，說明關(guān)聯(lián)地區(qū)因媒體對旅游投訴的報道在旅游就業(yè)方面產(chǎn)生競爭性互動。游客的負(fù)面網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度阻礙本地區(qū)旅游就業(yè)，但對關(guān)聯(lián)地區(qū)的旅游就業(yè)影響有限。旅游基礎(chǔ)設(shè)施方面，媒體和游客負(fù)面網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的直接和間接效應(yīng)均不顯著，原因可能是二者的影響主要為短期和直接的，體現(xiàn)在對旅游就業(yè)人員流動的影響上，而對旅游基礎(chǔ)設(shè)施這類長期決策的影響則有限，有待延長研究年限進(jìn)行進(jìn)一步驗證。對于旅游企業(yè)的經(jīng)營狀況，媒體負(fù)面網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的直接和間接影響均不顯著，游客負(fù)面網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的直接影響顯著為正。

綜上可知，負(fù)面網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度對區(qū)域旅游業(yè)發(fā)展帶來的競爭性互動主要集中在旅游就業(yè)方面，這與旅游業(yè)的發(fā)展特性密不可分。由于旅游業(yè)受到季節(jié)的影響很大，旅游的淡、旺季十分明顯。作為勞動力驅(qū)動型產(chǎn)業(yè)[8]，旅游業(yè)的就業(yè)人員數(shù)量本身波動較大，而負(fù)面網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度將進(jìn)一步加劇區(qū)域勞動力的流動。該結(jié)論也在一定程度上表明，我國旅游產(chǎn)品的替代性集中在以勞動力為依托的旅游服務(wù)方面。此外，負(fù)面網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度對市場規(guī)模、基礎(chǔ)設(shè)施和經(jīng)營狀況均沒有顯著的負(fù)面影響，因此提升旅游服務(wù)質(zhì)量、降低投訴難以由企業(yè)自發(fā)進(jìn)行，需要政府的監(jiān)管和引導(dǎo)。

5 結(jié)論與啟示

本文以2011—2016年我國31個省區(qū)市（不含港、澳、臺地區(qū)）的面板數(shù)據(jù)為樣本，通過對各省市區(qū)旅游需求進(jìn)行格蘭杰因果關(guān)系檢驗和社會網(wǎng)絡(luò)分析，測算并探討了各區(qū)域旅游業(yè)發(fā)展的空間關(guān)聯(lián);以此為空間權(quán)重矩陣，基于空間固定效應(yīng)的SDM模型，深入分析了負(fù)面網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度對旅游業(yè)發(fā)展的影響及其空間溢出效應(yīng)。結(jié)論如下：

（1）區(qū)域旅游需求的空間關(guān)聯(lián)度較高，網(wǎng)絡(luò)密度較低，且并無明顯地理劃分;各子群密度差異較大，包含湖南、福建、安徽、天津、湖北、海南、廣東等省市在內(nèi)的子群3的密度最高且與其他子群聯(lián)系最為密切。區(qū)域旅游業(yè)的發(fā)展呈現(xiàn)出顯著的空間正相關(guān)，由于區(qū)域發(fā)展差異增加，空間集聚總體呈現(xiàn)減弱趨勢。

（2）媒體的負(fù)面網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度明顯抑制了本地區(qū)旅游業(yè)發(fā)展，促進(jìn)了其關(guān)聯(lián)地區(qū)的旅游業(yè)發(fā)展，同等或相近發(fā)展水平的區(qū)域間競爭加劇。游客的負(fù)面網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度不利于本地區(qū)旅游業(yè)的發(fā)展，對其關(guān)聯(lián)地區(qū)的旅游業(yè)發(fā)展影響有限。此外，媒體作為信息中介能增強(qiáng)游客負(fù)面網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度對旅游業(yè)發(fā)展的影響。

（3）就影響路徑來看，媒體和游客的負(fù)面網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度對本地區(qū)旅游業(yè)發(fā)展的影響分別體現(xiàn)在對旅游就業(yè)的抑制作用和企業(yè)經(jīng)營促進(jìn)作用，對其關(guān)聯(lián)地區(qū)的影響體現(xiàn)在旅游就業(yè)和市場規(guī)模的提升，對基礎(chǔ)設(shè)施的影響不顯著。

基于此，本文提出如下政策建議：

（1）各地區(qū)相關(guān)部門應(yīng)該重視對旅游業(yè)服務(wù)質(zhì)量的管理。首先，要妥善處理好已經(jīng)出現(xiàn)的旅游投訴問題，最大程度地維護(hù)區(qū)域的旅游形象;其次，加強(qiáng)對旅游業(yè)的管控，加大對旅游投訴事件責(zé)任方的處罰，促使相關(guān)的旅游企業(yè)、機(jī)構(gòu)提升旅游服務(wù)質(zhì)量，降低旅游投訴發(fā)生的概率。

（2）政府應(yīng)引導(dǎo)媒體關(guān)注旅游投訴事件，提升信息的對稱性從而充分發(fā)揮市場機(jī)制，引導(dǎo)游客選擇投訴少、服務(wù)質(zhì)量高的旅游產(chǎn)品，進(jìn)而倒逼整個旅游市場關(guān)注旅游服務(wù)質(zhì)量的提升，促進(jìn)旅游業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

（3）各地區(qū)應(yīng)積極進(jìn)行區(qū)域合作，特別是湖南、福建、安徽、天津、湖北、海南、廣東等子群3中的省市間以及與其他子群的合作。一方面通過學(xué)習(xí)效應(yīng)和知識、技術(shù)的溢出效應(yīng)提升勞動力素質(zhì)及旅游業(yè)整體服務(wù)質(zhì)量;另一方面，通過設(shè)計區(qū)域主題線路、跨區(qū)域服務(wù)定制等方法，形成專業(yè)化、特色化旅游服務(wù)，降低地區(qū)旅游服務(wù)的替代性，改變區(qū)域旅游業(yè)的競爭與合作關(guān)系。

參考文獻(xiàn)（References）

[1] 劉瑞明， 李林， 亢延錕， 等. 景點評選、政府公共服務(wù)供給與地區(qū)旅游經(jīng)濟(jì)發(fā)展[J]. 中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)， 2018（2）： 118-136. [LIU Ruiming， LI Lin， KANG Yankun， et al. Selection activities of scenic spots， the supply of government public services and regional tourism economic development[J]. China Industrial Economic， 2018（2）： 118-136.]

[2] 生延超， 吳昕陽. 游客滿意度的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度演變及空間差異[J]. 經(jīng)濟(jì)地理， 2019， 30（2）： 232-240. [SHENG Yanchao， WU Xinyang. Temporal and spatial characteristics of network attention on tourist satisfaction in China[J]. Economic Geography， 2019， 30（2）： 232-240.]

[3] 田高良， 司毅， 秦嶺， 等. 網(wǎng)絡(luò)輿情及其應(yīng)對與上市公司的信息效率[J]. 系統(tǒng)工程理論與實踐， 2018， 38（1）： 46-66. [TIAN Gaoliang， SI Yi， QIN Ling， et al. Internet public opinions， response and listed firms information efficiency[J]. System Engineering Theory and Practice， 2018， 38（1）： 46-66.]

[4] 王龍杰， 曾國軍， 畢斗斗. 信息化對旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展的空間溢出效應(yīng)[J]. 地理學(xué)報， 2019， 74（2）： 366-378. [WANG Longjie， ZENG Guojun， BI Doudou. Spatial spillover effects of ICT on tourism industry growth[J]. Acta Geographica Sinica， 2019， 74（2）： 366-378.]

[5] KONSTANTIONS E， EVANGELOS S. Tourism-growth nexus and spatial spillovers： Evidence from Greece[J]. Tourism Economics， 2019， 25（2）： 297-302.

[6] INCERA A C， FERN?NDEZ M F， L?PEZ X P. Spillover effects of tourism consumption between Galicia and the rest of Spain[J]. International Journal of Tourism Research， 2015， 17（2）： 185-195.

[7] ZHOU B， YANG B， LI H Y. The spillover effect of attractions： Evidence from Eastern China[J]. Tourism Economics， 2017， 23（4）： 731-743.

[8] RIBEIRO L C D， LOPES T H C R， MONTENEGRO R L G， et al. Employment dynamics in the Brazilian tourism sector （2006—2015）[J]. Tourism Economics， 2018， 24（4）： 418-433.

[9] 李濤， 劉家明， 朱鶴， 等. 中國旅游產(chǎn)業(yè)投資及旅游發(fā)展空間結(jié)構(gòu)響應(yīng)——基于2000—2015年旅游業(yè)三大核心部門數(shù)據(jù)的分析[J]. 地理科學(xué)， 2019， 39（2）： 34-43. [LI Tao， LIU Jiaming， ZHU He， et al. Evolution of tourism investment and impact on pattern of Chinese tourism[J]. Scientia Geographica Sinica， 2019， 39（2）： 34-43.]

[10] ALVAREZ-DIAZ M， DHOMBRES B， GHISETTI C. Modelling inter- and intra- regional tourism flows in Spain： A spatial econometric approach[J]. Regional Statistics， 2017， 7（2）： 3-34.

[11] 吳媛媛， 宋玉祥. 中國旅游經(jīng)濟(jì)空間格局演變特征及其影響因素分析[J]. 地理科學(xué)， 2018， 38（9）： 1491-1498. [WU Yuanyuan， SONG Yuxiang. Spatial pattern evolution and influence factors of tourism economy in China[J]. Scientia Geographica Sinica， 2018， 38（9）： 1491-1498.]

[12] YANG Y， FIK T J， ZHANG H L. Designing a tourism spillover index based on multi-destination travel： A two-stage distance-based modelling approach[J]. Journal of Travel Research， 2017， 56（3）： 317-333.

[13] 方遠(yuǎn)平， 謝蔓， 林彰平. 信息技術(shù)對服務(wù)業(yè)創(chuàng)新影響的空間計量分析[J]. 地理學(xué)報， 2013， 68（8）： 1119-1130. [FANG Yuanping， XIE Man， LIN Zhangping. A spatial econometric analysis of impact of ICT on service innovation： Based on analysis of 21 cities in Guangdong province[J]. Acta Geographica Sinica， 2013， 68（8）： 1119-1130.]

[14] 宋周鶯， 劉衛(wèi)東. 中國信息化發(fā)展進(jìn)程及其時空格局分析[J]. 地理科學(xué)， 2013， 33（3）： 257-265. [SONG Zhouying， LIU Weidong. Spatio-temporal analysis of regional and provincial informatization in China[J]. Scientia Geographica Sinica， 2013， 33（3）： 257-265.]

[15] SUN X L， LIN B S， GAO B， et al. Media coverage， tourism growth， and spatial spillover： Evidence from China[J]. Tourism Analysis， 2018， 23（4）： 503-515.

[16] 李秋雨， 朱麟奇， 劉繼生. 中國旅游業(yè)對經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)的差異性研究[J]. 中國人口·資源與環(huán)境， 2016， 26（4）： 73-79. [LI Qiuyu，ZHU Linqi， LIU Jisheng. Difference study on the contribution of Chinese tourism to economic growth[J]. China Population Resources and Environment， 2016， 26（4）： 73-79.]

[17] JOAO R， PETER N. Spatial impacts assessment of tourism and territorial capital： A modelling study on regional development in Europe[J]. International Journal of Tourism Research， 2018， 20（6）： 819-829.

[18] MAJEWSKA J. GPS-based measurement of geographic spillovers in tourism example of polish districts[J]. Tourism Geographies， 2017， 19（4）： 612-643.

[19] 吳楊， 倪欣欣， 馬仁鋒. 入境旅游影響因素及其空間效應(yīng)計? ?量——以上海市為例[J]. 財經(jīng)科學(xué)， 2016（3）： 122-132. [WU Yang， NI Xinxin， MA Renfeng. The spatial correlation and difference of influencing factors of urban inbound tourism： A case study of Shanghai[J]. Finance & Economics， 2016（3）： 122-132.]

[20] HUANG T， XI J C， GE Q S. Spatial differentiation and integration optimization of an urban agglomeration tourism system under the influence of high-speed railway network evolution[J]. Applied Spatial Analysis and Policy， 2019， 12（2）： 349-376.

[21] 林煒鈴， 鄒永廣， 鄭向敏. 旅游安全網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度區(qū)域差異研? ?究——基于中國31個省市區(qū)旅游安全的百度指數(shù)[J]. 人文地理， 2014（6）： 154-160. [LIN Weiling， ZOU Yongguang， ZHENG Xiangmin. Study on the regional disparity in the network attention of China tourism security： Based on the baidu index of tourism security in 31 provinces[J]. Human Geography， 2014（6）： 154-160.]

[22] BING P， DANIEL R. Online information search： Vacation planning process[J]. Annals of Tourism Research， 2006， 33（3）： 809-832.

[23] 謝彥君， 衛(wèi)銀棟， 胡迎春， 等. 文旅融合背景下海南國際旅游消費中心的定位問題[J]. 旅游學(xué)刊， 2019， 34（1）： 15-25. [XIE Yanjun， WEI Yindong， HU Yingchun， et al. The positioning of Hainan international tourism consumption center under the background of the integration of culture and tourism[J]. Tourism Tribune， 2019， 34（1）： 15-25.]

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

[25] DERGIADES T， MAVRAGANI E， PAN B. Google trends and tourists arrivals： Emerging biases and proposed corrections[J]. Tourism Management， 2018， 66（6）： 108-120.

[26] 翁鋼民， 李凌雁. 中國旅游與文化產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的耦合協(xié)調(diào)度及空間相關(guān)分析[J]. 經(jīng)濟(jì)地理， 2016， 36（1）： 178-185. [WENG Gangmin， LI Lingyan. The coupling coordination degree and spatial correlation analysis on integrational development of tourism industry and cultural industry in China[J]. Economic Geography， 2016， 6（1）： 178-185.]

[27] 羅浩， 顏鈺蕘， 楊旸. 中國各省的旅游增長方式“因地制宜”嗎？——中國省際旅游增長要素貢獻(xiàn)與旅游資源比較優(yōu)勢研究[J]. 旅游學(xué)刊， 2016， 31（3）： 43-53. [LUO Hao， YAN Yurao， YANG Yang. Can comparative advantage theory explains tourism growth models of Chinese provinces？ An inter-provincial study on the contribution of production factors to tourism growth and the comparative advantage of tourism resources in China[J]. Tourism Tribune， 2016， 31（3）： 43-53.]

[28] 張子昂， 黃震方， 曹芳東， 等. 浙江省縣域入境旅游時空躍遷特征及驅(qū)動機(jī)制[J]. 地理研究， 2018， 35（6）： 1177-1192. [ZHANG Ziang， HUANG Zhenfang， CAO Fangdong， et al. The space-time transition characteristics and its driving mechanism of county-scale inbound tourism in Zhejiang province[J]. Geographical Research， 2018， 35（6）： 1177-1192.]

[29] LUCAS R E. On the mechanics of economic development[J]. Journal of Monetary Economics， 1988， 22： 3-4.

[30] 趙磊， 方成， 吳向明. 旅游發(fā)展、空間溢出與經(jīng)濟(jì)增長——來自中國的經(jīng)驗證據(jù)[J]. 旅游學(xué)刊， 2014， 29（5）： 16-30. [ZHAO Lei， FANG Cheng， WU Xiangming. Tourism development， spatial spillover and economic growth： An empirical evidence from China[J]. Tourism Tribune， 2014， 29（5）： 16-30.]

[31] 徐映梅， 高一銘. 基于互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的CPI輿情指數(shù)構(gòu)建與應(yīng)用——以百度指數(shù)為例[J]. 數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究， 2017（1）： 94-112. [XU Yingmei， GAO Yiming. Construction of the public opinion index of CPI based on the internet big data[J]. The Journal of Quantitative & Technical Economics， 2017（1）： 94-112.]

[32] 方穎， 郭俊杰. 中國環(huán)境信息披露政策是否有效： 基于資本市場反應(yīng)的研究[J]. 經(jīng)濟(jì)研究， 2018（10）： 158-174. [FANG Ying， GUO Junjie. Is the environmental violation disclosure policy effective in China？—Evidence from capital market reactions[J]. Economic Research Journal， 2018（10）： 158-174.]

[33] LE SAGE J， PACE R. Introduction to Spatial Econometrics[M]. Boca Raton： CRC Press Taylor & Francis Group， 2009： 15-26.

Tourism Development and Public Attention to Negative Online Information：

Based on the Spatial Correlations of Tourism Demand

ZHANG Man， HUANG Lingyun

（School of Economics and Business Administration， Chongqing University， Chongqing 400044， China）

Abstract： With the development of the Internet， information available online about destinations has become an important factor for tourists decision-making and regional tourism development. On the one hand， the accessibility of destination information leads to diversified tourism demand and complicated spatial relationships of regional tourism. On the other hand， the high efficiency of information transmission online brings more attention to negative information about tourism destinations， especially tourists complaints about the destinations. The publics attention to the negative online information not only inhibits local tourism industries， but also affects the tourism developments in the related provinces through a spatial spillover effect.

Against this background， the impacts of public attention to negative online information on the regional tourism development were studied. On the basis of the correlation of tourism demand， the spatial correlation of regional tourism was measured and further analysed using the Granger causality test and a social network analysis. Moreover， this paper explores the relationship between public attention to negative online information and tourism development by a spatial Durbin model with 2011-2016 panel data from 31 Chinese provinces.

The study provided five main results. First， the tourism demand within China is highly connected， but its network density is low and there is a need for further co-operation among related provinces. The density of each provincial subgroup differs. The third provincial subgroup has the highest density， indicating the tourism development of this provincial subgroup is closed in relation to the other provincial subgroups. Second， the Morans I of tourism development is between 0.080 and 0.143， indicating a positive spatial autocorrelation for regional tourism development; however， this spatial autocorrelation decreases over time. Third， the medias attention to negative online information hinders tourism development in local provinces but has a positive spatial spillover effect on the correlated provinces. Because of the high substitution of tourism products， the competition for tourists among provinces with similar levels of development is intensified. Fourth， the tourists attention to negative online information inhibits the development of local tourism products， but its effect on the correlated provinces is not significant. Moreover， the medias attention to negative online information enhances the impact of the tourists attention to negative online information， which further intensifies the regional competition for tourists. The results show that bringing the medias guiding and supervising functions fully into play is an effective method for enhancing the quality of tourism developments. Fifth， the media and tourists attention to negative online information is negative for tourism employment but positive for tourism enterprise developments in the local provinces. The impact of this attention to negative online information on the correlated provinces is reflected in the promotion of tourism employment and market scales. There is no significant effect on the tourism infrastructure. This finding shows that the governments supervision and guidance is the driving force for quality improvement in regional tourism industries.

Keywords： spatial correlation; public attention to negative online information; tourism development; social network analysis; spatial Durbin model

[責(zé)任編輯：周小芳;責(zé)任校對：王? ? 婧]