我国世界文化遗产旅游关注度时空特征及营销策略研究

孙晓东 陈嘉玲

一 引 言

通过文旅融合，将文化事业和旅游产业相融合，可利用文化来提升旅游的内涵，利用旅游来生产文化的价值，促进文化的保护（杜彬，2021）。文旅融合的重点和难点在于形成文化与旅游的可持续良性互动。国外文旅融合的发展模式较为成熟，形成了以文化遗产、主题公园、乡村文化、影视文化、节事会展和体育文化为特色主题的发展模式（邵明华、张兆友，2020）。其中，文化遗产具有较高的历史价值、艺术价值、科学价值和社会价值，融合了历史和文化有形和无形的文化形态（Park, Choi & Lee, 2019），而世界文化遗产是文化保护和传承的最高等级。因此，本文将文旅融合的研究重点放在文化遗产旅游上，旨在探讨通过提高文化遗产的旅游关注度达到以旅彰文、推动文旅深度融合的目的。

作为旅游目的地，世界文化遗产的旅游关注度与实际旅游流都存在季节差异和区域差异。为了识别我国世界文化遗产旅游关注度的整体时间变化特征、季节性分布特征和空间分布特征，本文以2015 年至2020 年我国33 处世界文化遗产地的百度搜索指数为数据样本，以年度数据和月度数据为基础，采用描述性统计分析、年际变动指数、季节集中指数等方法对我国世界文化遗产旅游关注度的时间分布特征进行刻画，通过季节性因子对我国世界文化遗产旅游关注度的淡旺季进行识别，采用聚类分析对各遗产地进行类型划分和特征识别；并从潜在客源市场角度，探究各省份对世界文化遗产旅游总关注度和人均关注度的空间分布情况，以期为世界文化遗产的营销推广和文旅深度融合提供决策依据。

二 文 献 综 述

现有关于我国世界文化遗产的研究，多集中于价值评估、保护利用、客源市场、旅游发展等方面。在价值评估与评级方面，张红霞等(2011)运用旅行费用法（TCM）对世界文化遗产地宏村的游憩价值进行了评估；徐凌玉等(2018)运用层次分析法（AHP）对明长城防御系统进行了分层次、分等级的价值评估；李瑞(2016)探讨了档案在世界文化遗产影响评级中的应用，并就档案信息系统的建设提出了相关建议；赵晓梅(2018)以清西陵为例提出了整合遗产价值的有效途径，即历史研究与实地调研相结合的跨学科价值研究方法的应用；刘志宏(2021)通过分析中国传统村落世界文化遗产“突出的普遍价值”（Outstanding Universal Value），构建了相对完整的价值评估指标和定性定量相结合的价值评估体系。

在世界文化遗产保护利用方面，Li 等(2008)认为文化遗产应该对游客开放，而不是为了保护而禁止观赏；周星等(2007)通过对日本独特详细的文化遗产分类方式、保护和利用的基本制度进行分析后发现日本对文化遗产的认知和保护范围较为全面系统，并提出了中国文化遗产保护利用的相关建议；刘斌等(2019)总结了从1936 年至今对良渚古城遗址的保护历程，并将其划分为缓慢发展、保护性发掘、主动性保护、研究与保护国际化等四个阶段；孔繁恩等（2021）归纳了都江堰、大运河等水文化遗产“水利文物保护”“水利景观保护”“水管理遗产保护”“水文化遗产保护”等四个阶段的保护历程；阴劼等（2015）以开平碉楼与村落为例，利用网络分析等工具选择出最佳观景点和最佳观景路线，为遗产保护提供了新思路。在客源市场方面，郭英之（2003）将平遥古城的客源市场细分为核心、基础和机会客源目标市场；强大双（2014）发现南京明孝陵的游客群体大多来自南京当地及其周边省市的高学历人群；林玉虾等（2016）研究发现世界文化遗产对国外和中国香港游客的入境旅游行为具有显著的正向影响，且对中国香港游客的影响作用更大；周玉翠等（2019）对我国世界遗产的客源市场潜力进行了测度，并将其划分为中东部客源市场潜力巨大的文化遗产、中东部客源市场潜力大的自然遗产、中西部客源市场潜力大的文化遗产、中西部客源市场潜力较大的自然遗产、西部客源市场潜力小的世界遗产等五个类型，研究发现与自然遗产相比，文化遗产的客源市场潜力更大，且各客源市场之间的差异也较大。

与满意度、忠诚度等游客感知类似，旅游关注度也可以反映旅游者对目的地的态度，区别在于满意度、忠诚度的调查对象局限在有过出游体验的旅游者, 而关注度则不受此限制（王琨等，2014），一定程度上能够反映旅游偏好（Clark, et al., 2019）和潜在客源市场的开发潜力。国外研究并未将旅游关注度作为通用概念，而主要是探讨如何利用网络数据分析和预测目的地的客流量（严钰帆，2021），出现了一批开拓性的代表性成果（Reilly，1990；Julie & Jolanta, 2002）。国内学者对旅游关注度的研究起步较晚，且多以“网络关注度”来表述。在以网络数据信息为基础的旅游关注度研究中，大多利用百度指数数据（蔡卫民等，2016；生延超等，2019；徐菁等，2020；刘培学等，2021），因为百度指数具有一定的“前兆效应”，与实际旅游流之间存在相关性（李山等，2008）。研究发现，将以百度指数为代表的搜索引擎数据用于旅游关注度的测度指标，并引入旅游需求的预测模型中，能够有效提高预测的准确度（Önder, et al.,2016；孙烨等，2017）。Yang 等（2015）以海南省为研究对象，发现网络搜索数据与客流量存在协同融合关系，而百度指数比谷歌趋势具有更好的拟合度；Sun 等（2019）验证了互联网搜索指数与北京游客量之间的格兰杰因果关系；Pan 等（2012）利用三个因果计量经济学模型，也验证了网络搜索数据在提高酒店客房需求预测精度方面的价值。

从研究内容来看，大部分对旅游关注度或网络关注度的研究集中在关注度的时间和空间分布特征上（严钰帆，2021）。其中，时间分布特征主要从年度变化特征（杜梦珽等，2020）、季节性特征（Lim &McAleer, 1999; Hui & Yuen, 2002）、特殊时段特征（梁改童等，2021）等方面进行分析；空间分布特征则主要包括空间网络结构（Jansenverbeke, et al., 1995；王洪桥等，2017；张新成，2021）、区域分布集中程度（Wade, et al.,2001；田瑾等，2021）等。相关研究对象则包括景点景区（张晓梅等，2016；Bianchi, et al. 2017；梁改童等，2021）、旅游城市（李世霞等，2014；Dinis, et al., 2017；Padhi & Pati，2017；丁鑫等，2018）、邮轮旅游（李霞等，2016；Wu, et al., 2020）、乡村旅游（冯娟等，2020）、冰雪旅游（Martinez, et al., 2019）等。

综上，现有关于世界文化遗产旅游关注度的研究较少，且大多数仅关注单个或有限几个世界文化遗产地，少有文献开展整体上的全面分析。有鉴于此，本文从目的地和客源地两个层面系统性地对我国33 处世界文化遗产旅游关注度的整体时间变化特征、季节性分布特征和空间分布特征进行识别，并提出通过旅游开发、营销推广等手段促进世界文化遗产地良性互动和文旅融合的对策与建议。

三 数据来源与研究方法

（一）研究对象与数据来源

1. 研究对象

从1985 年我国成为《保护世界文化与自然遗产公约》 的缔约国以来，已有38 项世界文化遗产被列入《世界遗产名录》 。这些世界文化遗产主要分布于华北地区的北京、河北、山西，华中地区的河南，东北地区的辽宁等地。在百度指数关键词搜索时发现，高句丽王城王陵及贵族墓葬、澳门历史城区、左江花山岩画文化景观3 处世界文化遗产未被收录；部分世界文化遗产名称未被收录，但其景区名称被收录；另外，也存在世界文化遗产名称搜索重复等问题，比如长城的收录关键词“长城”或包含了长城汽车等信息。因此，除去长城、高句丽王城王陵及贵族墓葬、澳门历史城区、左江花山岩画文化景观以及2021 年刚被列入世界文化遗产名录的泉州（宋元中国的世界海洋商贸中心），本文最终选定33 处世界文化遗产作为研究对象，如表1 所示。此外，考虑到部分文化遗产中可能包含两个及以上景区，本文对“皖南古村落—西递、宏村”的研究集中于对宏村的研究，对“曲阜孔庙、孔林和孔府”的研究集中于对曲阜孔庙的研究，对“明清皇家陵寝”的研究分为了对位于湖北荆门的明显陵、位于河北唐山的清东陵、位于河北保定的清西陵、位于江苏南京的明孝陵和位于北京的明十三陵的单独研究，对青城山—都江堰的研究分为对青城山和都江堰的单独研究。

表1世界文化遗产的百度指数搜索关键词及其所属地区和列入时间

2. 数据来源

本文所用数据主要来自百度指数平台和国家统计局公布的《中国统计年鉴2021》 。中国互联网络信息中心发布的《2019 年中国网民搜索引擎使用情况研究报告》 显示，百度搜索引擎在PC 端用户的渗透率达82.4%，与手机端用户的渗透率（87.2%）基本一致，综合渗透率高达90.9%。虽然由于近似算法等问题，百度指数无法非常准确地代表旅游关注度，但利用百度指数得出的趋势和趋向性结果仍具有一定的科学性（张力，2012），因此，将百度指数作为研究数据具有一定的可信性和普遍性（曾可盈、周丽君，2019）。

本文通过百度指数平台获取两类数据：一是各世界文化遗产地的每日网络关注度，包括2016—2020 年土司遗址的每日网络关注度、2018—2020 年鼓浪屿的每日网络关注度、2020 年良渚古城遗址的每日网络关注度以及2015—2020 年在2015 年之前被列入名录的世界文化遗产地（除长城、高句丽王城王陵及贵族墓葬、澳门历史城区）的每日网络关注度；二是2020 年我国31 个省份（不包括港、澳、台地区，下同）对各世界文化遗产地的平均日关注度。此外，通过《中国统计年鉴2021》获取全国各省份在2020 年末的人口总数，用于测度潜在客源地的人均网络关注度。

（二）研究方法

1. 数据挖掘

本文利用Python 3.8 爬取了百度指数平台中有关我国世界文化遗产地关键词的数据，具体包括全国各地在2016 年1 月1 日—2020 年12 月31 日期间对土司遗址的每日网络关注度，在2018 年1月1 日—2020 年12 月31 日期间对鼓浪屿的每日网络关注度，在2020 年1 月1 日—2020年12 月31 日期间对良渚古城遗址的每日网络关注度，在2015 年1 月1 日—2020 年12 月31 日期间对除以上遗产地及泉州、长城、高句丽王城王陵及贵族墓葬、澳门历史城区、左江花山岩画文化景观之外的其余世界文化遗产地的每日网络关注度，以及2020 年1 月1 日—2020 年12 月31 日期间全国各地对各世界文化遗产地的整体日平均关注度。

2. 变动指数与强度指数分析

（1）年际变动指数。年际变动指数Y是表明全国对各世界文化遗产地旅游关注度年际变化的指标（姚云霞等，2016），其表达公式如下：

其中，Ni表示第i年全国对各世界文化遗产地的总关注度，n表示所涉及的年度数量。年际变动指数Y的值越接近1，表示该世界文化遗产地的旅游关注度年际变化越小，关注度越稳定。

（2）季节强度指数。季节强度指数R是分析全国对各世界文化遗产地旅游关注度时间分布集中程度的指标（梁改童等，2021），其表达公式如下：

其中，Xi表示第i个月全国对各世界文化遗产地旅游关注度占全年关注度的比重。R值越小，则关注度 的季节性差异越小，当R值趋于0 时，则关注度全年分布趋于均衡。

3. 季节性调整与聚类分析

本文通过EViews 10 软件，采用 X-12 乘法模型对月度平均关注度进行季节性调整。季节性调整可从原始数据序列中识别出季节性因子序列、趋势—循环因素序列和不规则因素序列（孙晓东等，2019），从而揭示旅游关注度数据潜在的时间分布特征和变化规律。本文将利用调整后的季节性因子数据对各世界文化遗产地进行淡旺季和类型划分。进一步，以世界文化遗产1—12 月的旅游关注度季节性因子作为聚类维度，通过SPSS 25 软件中的系统聚类（Hierarchical Clustering）方法对各世界文化遗产地的类型进行划分。

四 世界文化遗产旅游关注度的时间分布特征

（一）时间分布的总体特征

1. 年际变化

从关注度水平来看，故宫、颐和园、五台山、都江堰、庐山、平遥古城、武当山、布达拉宫、龙门石窟、丝绸之路、秦始皇陵等世界文化遗产的旅游关注度最高，年均搜索量在百万级别，特别是故宫和颐和园超过了200 万次，如图1 所示。从年际变化来看，大多数世界文化遗产地旅游关注度的年际变化并不大，尤其是曲阜孔庙、明显陵、殷墟、开平碉楼、天地之中历史建筑群、元上都遗址、红河哈尼梯田、土司遗址等遗产地的变化相对平稳，且总关注度并不高；而敦煌莫高窟、故宫、周口店北京猿人遗址、平遥古城、天坛、宏村、龙门石窟、云冈石窟、大运河等遗产地的关注度在2019 年达到近几年的最高值。总体来看，或受疫情影响，各遗产地2020 年的关注度与2019 年的关注度相比，均有所下降，如图2 所示。

进一步，从年际变动指数来看，各世界文化遗产地在2015—2018 年旅游关注度的年际变动指数上下浮动较小，如图3 所示。2019 年，周口店北京猿人遗址、平遥古城、龙门石窟的年际变动指数超过了1.6，变动较大。周口店北京猿人遗址的保护建筑工程在2019 年获得亚洲建筑师协会保护类建筑唯一金奖，中国人民银行在2019 年6 月5 日发行了一套包括三枚刻有平遥古城建筑的金银纪念币，龙门石窟在2019 年洛阳牡丹节期间设置了众多牡丹花供游客观赏，还举办了非遗文化展演等系列活动，很大程度地提高了这些世界文化遗产地的关注度。2020 年，大多数世界文化遗产地的年际变化指数低于1，而天地之中历史建筑群的年际变化指数则超过了1.4。将各省份对天地之中历史建筑群的年均关注度进行对比，发现河南省当地对其关注度最高，且高于新冠肺炎疫情（COVID-19）之前的2019 年。可能的原因是，疫情期间跨省出游减少，一定程度上增加了居民对省内世界文化遗产地的关注。

图1世界文化遗产的年均旅游关注度

图2 2015—2020年世界文化遗产旅游关注度总量变化情况

图3 2015—2020年世界文化遗产旅游关注度的年际变化指数

2. 月度变化

从月度数据来看，我国世界文化遗产旅游关注度的波动较大，季节性特征较为明显，如图4 所示。2019 年呈现出明显的“双峰”特征，即8 月和10 月为两个高峰期，并在这两个月之后进入快速下滑阶段。6 年中，3—4 月、6—7 月、9—10 月的关注度均呈上升趋势，10—11 月的关注度均呈现下降趋势。2015 年、2017 年、2018 年、2019 年的关注度在8 月达到全年最高值，2016 年与2020 年的关注度在10 月达到全年最高值；2015 年、2016 年、2018 年的关注度在1 月达到全年最低值，2017 年的关注度在12 月达到全年最低值，2019 年的关注度在11 月达到全年最低值，2020 年的关注度在2 月达到全年最低值。

依据天文划分法，将一年分为春季（3—5 月）、夏季（6—8 月）、秋季（9—11 月）、冬季（12—2 月）。总体来看，8 月（夏季）和10 月（秋季）为世界文化遗产的关注高峰期，冬季则为世界文化遗产的关注低谷期，主要由于世界文化遗产地多分布于我国中部和北部地区，冬季较为寒冷，气候舒适度较低。进一步从季节强度指数来看，各世界文化遗产地旅游关注度的季节强度指数R集中在8.247 和8.248。R值总体偏大，且较为一致，说明各世界文化遗产地的旅游关注度受季节性因素影响较大，表现出较为明显的周期性，需要进一步对各世界文化遗产地旅游关注度的淡旺季进行识别。因此，后文将采用季节调整模型对各世界文化遗产地旅游关注度的季节性进行挖掘。

（二）旅游关注度的季节性特征

通过季节调整模型对世界文化遗产旅游关注度的季节性因子进行识别后发现，各世界文化遗产地旅游关注度呈现明显的季节波动特征，其中1 月、2 月、3 月、11 月、12 月的平均季节性因子较低，显示出淡季特征，而7 月和8 月属于旅游关注度的旺季，特别是承德避暑山庄、元上都遗址和敦煌莫高窟在7 月、8 月的季节性因子超过1.5，旺季特征明显，如图5 所示。为了对每个世界文化遗产地旅游关注度淡旺季进行识别，本文以10%作为上行/下行阈值（即如果季节性因子大于1.1，则该月为旺季月份；如果小于0.9，则为淡季月份；处于0.9 与1.1 之间的，则为平季月份），并采用散点图对各世界文化遗产地淡旺季特征进行综合评价，如表2 和图6 所示。

由于承德避暑山庄、丝绸之路、元上都遗址的旺季平均上行率较高，为了更清晰展示其他世界文化遗产地的淡旺季分布特征，图6 中未呈现承德避暑山庄（第一象限）、丝绸之路（第二象限）、元上都遗址（第二象限），仅在正文中对它们加以分析。从图6 可以看出，第一象限为淡季较淡（下行10%以 上）、旺季较旺（上行10%以上）的世界文化遗产地，包括承德避暑山庄、敦煌莫高窟、龙门石窟、庐山、青城山、平遥古城、都江堰、周口店北京猿人遗址、布达拉宫、五台山。其中，承德避暑山庄旅游关注度的淡旺季分异十分明显，淡季平均下行率达到约27.2%，旺季平均上行率达到约91.7%，旺季月份集中于夏季的6 月、7 月、8 月，淡季月份较多，淡季月份的关注度过少，波动幅度较大，如表2 和图5所示。对于该象限的世界文化遗产，要针对性地提升淡季旅游关注度。

图4世界文化遗产旅游关注度的总体月度分布情况

第二象限为淡季不淡（下行10%以内）、旺季较旺（上行10%以上）的世界文化遗产地，旅游关注度处于一种较为健康的模式，包括丝绸之路、清东陵、福建土楼、元上都遗址、殷墟、曲阜孔庙、明显陵、丽江古城。特别是元上都遗址和丝绸之路的旺季旅游关注度较高，旺季平均上行率分别为77.7%与43.3%（如表2 所示），可以进一步采取相关措施对其提升总体旅游关注度。

第三象限为淡季不淡（下行10%以内）、旺季不旺（上行10%以内）的世界文化遗产地，包括故宫、明十三陵、明孝陵、云冈石窟、大足石刻、天坛、大运河、秦始皇陵、开平碉楼、红河哈尼梯田。这些遗产地淡季旅游关注度下降不是特别明显，而旺季旅游关注度的增长也比较平淡，整体变化幅度不大。其中，秦始皇陵的旺季旅游关注度增长较少，应注重提升旺季月份的旅游关注度；天坛的淡季旅游关注度减少较多，应采取相关措施提升淡季月份的旅游关注度。

第四象限为淡季较淡（下行10%以上）、旺季不旺（上行10%以内）的世界文化遗产地，包括清西陵、天地之中历史建筑群、杭州西湖、宏村、武当山、苏州园林、颐和园。该象限内世界文化遗产旅游关注度的季节性问题较为严重，应针对性地提升全年的旅游开发与营销效果。

此外，从表2 中可以看出，大部分关注度较高的世界文化遗产都呈现出旺季较旺、淡季较淡的季节性特征。其中，故宫的平均年关注度最高，但季节性呈现较平稳的特征，淡季关注度下降不是很明显，旺季关注度增长也比较平和。针对故宫，应在保持现状的基础上，加大旺季月份的旅游开发与营销力度；而颐和园和武当山属于旅游关注度高但季节波动较为明显的世界文化遗产地，淡季关注度下降较为明显，但旺季关注度增加却比较平淡，它们应同时重视淡季和旺季旅游关注度的提升。

图5世界文化遗产旅游关注度的季节性因子波动情况

表2世界文化遗产旅游关注度的季节性特征

（三）基于季节性因子的世界文化遗产类型划分

为了更详细地了解各世界文化遗产地在季节性方面的相似性和差异性，本文将1—12 月的季节性因子作为聚类维度，采用系统聚类法对世界文化遗产地的类型进行划分，结果如图7 所示。当各类别的相对距离为10 时，可以将这些世界文化遗产地划分为五类。为了检验聚类结果是否合理，对不同聚类群体中的世界文化遗产地在不同月份的季节性因子进行单因素方差分析，可以看出除了1 月、5 月和9 月，其余月份组间显著性水平都低于0.05，表示具有显著差异，说明聚类结果较为理想，如表3 所示。

类别Ⅰ包括开平碉楼、红河哈尼梯田、福建土楼、丝绸之路，主要位于图6 中的第三象限和第二象限，属于淡季不淡、淡旺季分布不均衡的世界文化遗产地，即淡季关注度下降不明显，淡季月份与旺季月份过多或过少，旺季月份主要是2 月，且总体旅游关注度不高。针对这类遗产地，应注重全年各月份旅游关注度的提高，从而提升总体旅游关注度。

类别Ⅱ包括苏州园林、天地之中历史建筑群、周口店北京猿人遗址，位于图6 中的第一和第四象限，均属于淡季较淡的世界文化遗产地，旺季平均上行率分别为4.3%、8.233%、13.025%，不是特别高。旺季月份包括11 月，淡季月份为1 月和2 月，旺季与来年淡季相邻较近，除苏州园林外，另外两处世界文化遗产地的旅游关注度都较低。应该重点提升这些遗产地旺季月份的旅游关注度，从而带动来年淡季旅游关注度的提升，进而提升总体关注度。

类别Ⅲ包括大运河，位于图6 中第三象限，属于淡旺季关注度分异不明显的世界文化遗产地，即淡季关注度下降不明显，旺季关注度增长也不明显，全年各月份关注度趋于平稳。其中，3 月、4 月、5 月、6 月为旺季月份，11 月、12 月、1 月为淡季月份，且淡季下行率不高，旺季上行率也不高，总体旅游关注度不高。该世界文化遗产较为特殊，所属地区包括8 个省份，在提升旅游关注度方面，应在保持关注度季节性波动稳定的基础上，有针对性地进行遗产地的分段分地区开发营销。

图6世界文化遗产旅游关注度季节性综合评价（阈值10%）

类别Ⅳ包括武当山、平遥古城、龙门石窟、杭州西湖、宏村、大足石刻、明显陵、明孝陵、殷墟，较为均匀地分布在图6 的各个象限中，属于淡旺季月份分布较为均衡的世界文化遗产地，即淡季月份与旺季月份的数量相近或相等。它们的关注度旺季主要集中在4 月和10 月，淡季大多为12 月和1 月，存在较大的空间来提升总体关注度，从而最终将季节性特征调整至较为健康的状态。

类别Ⅴ包括承德避暑山庄、元上都遗址、敦煌莫高窟、布达拉宫、丽江古城、颐和园、天坛、故宫、青城山、都江堰、庐山、秦始皇陵、清东陵、云冈石窟、清西陵、五台山、曲阜孔庙、明十三陵，主要位于图6 中的第一象限和第三象限，部分遗产地的淡旺季差异较为明显，波动10%以内的平季较少；部分遗产地的季节性变化较为平稳。关注度旺季主要集中在8 月份，而淡季则集中在年初和年末的月份，大部分遗产地的总关注度较高。

图7世界文化遗产的聚类结果

表3不同类型世界文化遗产不同月份的单因素方差分析

五 世界文化遗产旅游关注度的客源分布特征

为了进一步探究潜在客源市场对世界文化遗产的关注情况，并据此提出针对性的旅游开发和营销推广策略，本文就各省份2020 年对世界文化遗产的总旅游关注度进行分析。研究发现，各省份对世界文化遗产的总旅游关注度分布并不均匀，关注度总量较高的潜在客源地主要集中于我国中部和东部沿海地区。其中，北京、广东、江苏、四川、山东、浙江、河北、河南对世界文化遗产的关注度总量较高，而海南、宁夏、青海、西藏的关注度总量相对较低，如图8 所示。

此外，在评估客源地开发潜力时，还应充分考虑人口总量情况。如果一个地区对特定文化遗产的总搜索量和人均搜索量均较高，说明该遗产地在这一潜在客源地的热度较高，就越容易做大该地区的客源市场。从人均旅游关注度看，各地对世界文化遗产人均关注度的分布与总关注度的分布大体呈相反态势。比如，总关注度较低的西藏、青海、宁夏、海南，其人均关注度却较高，总关注度较高的东部沿海地区的省份，其人均关注度则较低；而北京对世界文化遗产的总关注度和人均关注度都比较高，如图8 所示。

对世界文化遗产地潜在客源市场的开发潜力和难易程度进行充分识别，需要同时考虑总关注度和人均关注度两个指标。进一步，本文以0.075 次/人作为人均关注度的阈值，以300 万次作为总关注度的阈值，采用散点图对各省份的旅游关注度情况进行综合评价，如图9 所示。其中，北京位于第一象限，对世界文化遗产的总关注度和人均关注度均最高（为了清晰展示其他地区，图中未呈现北京市）。第二象限中的广东、江苏、四川、山东、浙江、河南、河北属于总关注度较高，但人均关注度较低的省份，属于潜力型的潜在客源地。第三象限中的新疆、甘肃、福建、黑龙江、辽宁、湖南等省份属于总关注度与人均关注度都不高的地区，可加大对这些地区的文化遗产旅游宣传。第四象限中的上海、天津、海南、宁夏、青海、西藏属于总关注度相对较低，但人均关注度相对较高的地区，针对这些地区的宣传推介和旅游开发可能起到立竿见影的效果。

图8 2020年各省份对世界文化遗产的总旅游关注度和人均旅游关注度分布情况

六 世界文化遗产旅游营销推广和文旅融合策略

（一）营销推广策略

本文研究结果显示，我国世界文化遗产的营销推广目标可重点放在广东、江苏、四川、山东、浙江、河南、河北等省，因为这些地区具有较大的开发潜力。可以针对不同世界文化遗产地的淡旺季在不同地区进行营销推广，比如苏州园林、周口店北京猿人遗址等遗产地的关注度旺季在11 月，淡季在1 月、2 月，它们可以在后半年向周边地区进行重点宣传，这样既能进一步延长旺季时段，又能提升淡季的网络关注度。此外，可以考虑采取如下营销推广措施以提高关注度。

1.让世界文化遗产走入校园。通过世界文化遗产来增加大学校园的文化氛围与学生的文化知识，通过大学博物馆来增加世界文化遗产的知名度和关注度。学校不仅能够提高世界文化遗产的关注度，而且能够为世界文化遗产的保护与可持续发展开展专业研究。

2.发行世界文化遗产纪念品。世界文化遗产地可以相互借鉴，通过发行纪念币、邮票、文创产品等方式提高关注度。比如，中国人民银行在2002 年发行了长城、秦始皇陵及兵马俑坑、曲阜孔庙孔林孔府等15 枚世界文化遗产纪念币，中国邮政发行了相应的纪念邮票，中国人民银行在2019 年又发行了平遥古城的纪念币。据此，仍可以继续发行有关元上都遗址、大足石刻、皖南古村落、云冈石窟等世界文化遗产的纪念币和邮票，增加全国对这些世界文化遗产的关注度。

3.举办世界文化遗产年会。可以每年在不同的世界文化遗产地举办文化遗产年会，通过媒体网络对文化遗产年会的报道，吸引更多的网络关注。比如，可以参照2020 年在浙江杭州良渚古城遗址召开的世界文化遗产年会，之后每年都可以选择一处世界文化遗产地，由该世界文化遗产地承办世界文化遗产年会，年会上各界学者都可以为该处文化遗产的保护开发提出可行方案。

4.世界文化遗产的联合发展。增强遗产地之间的联系与沟通交流，以知名度高且发展较好的世界文化遗产地作为带动周围其他世界文化遗产地关注度提高的枢纽。比如良渚古城遗址、大运河杭州段可以与杭州西湖联合发展，形成文化遗产的全域旅游发展。

图9各省份对世界文化遗产旅游关注度的总体评价

（二）文旅融合策略

1.以旅彰文，以文促旅，以保护和传承文化遗产为前提。比如，丽江古城建筑多数是古老的砖木结构，防火要求比较高。依据古城的特点，应优先把防火作为首要问题来规划设计；同时，应尊重文化传承的发展规律，保护特殊文化遗产地中的原始居住民，保留传统的手工技艺、劳作制度以及传统习俗等，通过再现一批经典的传统场景来保留文化遗产的灵魂，拓展遗产地的文化记忆空间。

2.挖掘文化内涵，提炼特色价值。在将每个世界文化遗产地打造成独具特色和文化内涵的旅游目的地的同时，应避免过度商业化。比如，大足石刻、龙门石窟、云冈石窟、敦煌莫高窟都展现了中国精美绝伦的石窟艺术，但又各具时代特色，因此，应充分挖掘不同时代、不同类型石窟的文化特色和底蕴，科学合理地设计和规划，形成独特的旅游吸引力，构建一条可持续的石窟文化发展之路。

3.将特色旅游产品化，以互动体验实现情感互动。可以将世界文化遗产与当地特色节庆活动相融合，构筑世界文化遗产的再现场景，打造一系列包括历史文化街区、实景演艺、文创产品、节庆活动在内的旅游产品，将文化遗产内含精神深入到旅游活动之中，增强游客对文化遗产的深入理解和情感体验。比如，参照2019 年龙门石窟与洛阳牡丹节联合发展的案例，可以将每年农历二月举办的汉族传统节日花朝节与世界文化遗产地相联合，从而提高淡季的旅游关注度和游客量。

七 结 论 与 展 望

本文以百度搜索指数为数据样本，探讨了我国世界文化遗产旅游关注度的时间和空间分布特征，从目的地和客源地互动角度，为我国世界文化遗产在营销推广、文旅融合等方面提出对策与建议。研究表明，我国大部分世界文化遗产地旅游关注度的年际变化并不大，且呈现出较明显的季节性特征。从潜在客源市场来看，对世界文化遗产关注度较高的省份集中于中部地区和东部沿海地区，而人均关注度的分布与总关注度分布差异较大。总关注度较低的西藏、青海、宁夏、海南，人均关注度却较高，而总关注度较高的东部沿海地区的一些省份，人均关注度却较低。针对不同类别世界文化遗产旅游关注度的季节性特征与空间分布特征，可以采取针对性的营销推广策略，提升总体的旅游关注度。

虽然基于百度指数能有效测度网络关注度，进而探究旅游开发的潜力，但本文仍存在一些局限。由于旅游关注度的测评指标存在复杂性，百度指数在世界文化遗产关键词搜索中存在诸如关键词重合的局限性，以百度指数作为旅游关注度的衡量方法存在一定的不足。旅游关注不仅存在于以百度指数为代表的结构化数据之中，还存在于网络社交平台和旅游APP 的文本数据以及图片、文字、视频等非结构化数据中，因此未来的研究可以开发旅游关注度的测评体系与测评方法。此外，由于研究对象（包括世界文化遗产地和潜在客源市场）众多，数据量较大，且限于篇幅，本文难以对单个客源地、单个世界文化遗产地进行一一对应分析，未来可对此展开进一步的细化研究。