基于網(wǎng)絡(luò)團購的虛擬旅游流空間差異及動力機制研究
【圖文】:
局部空間自相關(guān)指數(shù)結(jié)合Moran散點圖或散點地圖等形式,可以將局部差異的空間結(jié)構(gòu)可視化,研究其空間分布規(guī)律[18-19]。由標(biāo)準(zhǔn)化值Xi=(xi-x)/s與空間滯后向量WX=∑nj=1,j≠iWijXj的相關(guān)關(guān)系繪制Moran散點圖(圖1),據(jù)此可分析虛擬旅游流空間分布差異(圖2)。圖1虛擬旅游流局部空間自相關(guān)Moran散點圖Fig.1LocalspatialautocorrelationMoranscattermapofvirtualtouristflows圖2虛擬旅游流空間分布差異Fig.2Spatialdifferenceofvirtualtouristflows圖1顯示,位于HH,HL區(qū)的旅游地數(shù)量一直少于位于LL,LH區(qū)旅游地數(shù)量,表明總體上網(wǎng)絡(luò)虛擬旅游客流仍集中在34.62%的省份。位于HH,LL區(qū)的旅游地數(shù)量與位于LH,HL區(qū)的旅游地數(shù)量相等,表明旅游地之間虛擬旅游流存在一定的空間差異,具有極化特性,同時部分旅游地之間虛擬旅游流具有集聚特性。旅游地之間虛擬旅游流存在空間差異說明網(wǎng)絡(luò)旅游團購產(chǎn)品跨區(qū)域產(chǎn)品較少,高客流區(qū)域并沒有帶來周邊區(qū)域的高客流,低客流區(qū)域包圍的高客流區(qū)域也沒有受到低客流的影響,客流僅僅局限在本區(qū)域,跨區(qū)域流動較少。圖2反映了旅游產(chǎn)品團購虛擬旅游流空間分布特征,HH區(qū)域包括海南、福州、廣西、廣東的旅游地;LL區(qū)域包括四川、黑龍江、河北、安徽、山西、遼寧、河南、吉林、山東的旅游地;HL區(qū)域包括天津、浙江、貴州、陜西、湖北的旅游地;LH區(qū)域包括甘肅、重慶、北京、云南、上海、湖南、江西、江蘇的旅游地。HH區(qū)域旅游地團購虛擬客流值及周邊臨近旅游地虛擬客流值均較高,客流空間差異不大,客流具有集聚特性;LL區(qū)域旅游地旅游團購虛擬客流值及周邊旅游地虛擬客流值均較低,客流空間差異不大,旅游地客流也具有集聚特性,即旅游地虛擬客流都較少;HL區(qū)域旅游
局部空間自相關(guān)指數(shù)結(jié)合Moran散點圖或散點地圖等形式,可以將局部差異的空間結(jié)構(gòu)可視化,研究其空間分布規(guī)律[18-19]。由標(biāo)準(zhǔn)化值Xi=(xi-x)/s與空間滯后向量WX=∑nj=1,j≠iWijXj的相關(guān)關(guān)系繪制Moran散點圖(圖1),據(jù)此可分析虛擬旅游流空間分布差異(圖2)。圖1虛擬旅游流局部空間自相關(guān)Moran散點圖Fig.1LocalspatialautocorrelationMoranscattermapofvirtualtouristflows圖2虛擬旅游流空間分布差異Fig.2Spatialdifferenceofvirtualtouristflows圖1顯示,位于HH,HL區(qū)的旅游地數(shù)量一直少于位于LL,LH區(qū)旅游地數(shù)量,表明總體上網(wǎng)絡(luò)虛擬旅游客流仍集中在34.62%的省份。位于HH,LL區(qū)的旅游地數(shù)量與位于LH,HL區(qū)的旅游地數(shù)量相等,,表明旅游地之間虛擬旅游流存在一定的空間差異,具有極化特性,同時部分旅游地之間虛擬旅游流具有集聚特性。旅游地之間虛擬旅游流存在空間差異說明網(wǎng)絡(luò)旅游團購產(chǎn)品跨區(qū)域產(chǎn)品較少,高客流區(qū)域并沒有帶來周邊區(qū)域的高客流,低客流區(qū)域包圍的高客流區(qū)域也沒有受到低客流的影響,客流僅僅局限在本區(qū)域,跨區(qū)域流動較少。圖2反映了旅游產(chǎn)品團購虛擬旅游流空間分布特征,HH區(qū)域包括海南、福州、廣西、廣東的旅游地;LL區(qū)域包括四川、黑龍江、河北、安徽、山西、遼寧、河南、吉林、山東的旅游地;HL區(qū)域包括天津、浙江、貴州、陜西、湖北的旅游地;LH區(qū)域包括甘肅、重慶、北京、云南、上海、湖南、江西、江蘇的旅游地。HH區(qū)域旅游地團購虛擬客流值及周邊臨近旅游地虛擬客流值均較高,客流空間差異不大,客流具有集聚特性;LL區(qū)域旅游地旅游團購虛擬客流值及周邊旅游地虛擬客流值均較低,客流空間差異不大,旅游地客流也具有集聚特性,即旅游地虛擬客流都較少;HL區(qū)域旅游
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本文編號:2575538
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