《表2 雪乡网络关注度空间分异的影响因素》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《网络舆情对旅游目的地网络关注度的时空影响——以“雪乡宰客”事件为例》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

注:1) 括号内为标准差；2) **和***分别表示各变量在5%和1%的水平上显著；3) 模型4剔除广东，模型5剔除西藏

本研究进一步用OLS方法分析雪乡网络关注度空间分异的影响因素。根据表2可知，模型中各变量方差膨胀因子都小于2，因此不存在多重共线性；残差散点显示残差随机分布，因此无异方差；各模型通过Durbin-Watson检验。模型1未考虑空间距离，仅考察经济发展水平、网民规模、冰雪旅游资源对雪乡网络关注度的影响，回归结果显示:经济发展水平在1%的水平上显著正向影响雪乡网络关注度，即经济发展水平每提升1%，网民对雪乡的网络关注度随之提升0.957个百分点；网民规模在1%的水平上显著正向影响雪乡网络关注度，这与前文的预期一致；冰雪旅游资源的影响与预期不一致，冰雪旅游资源越丰裕的地方在“雪乡宰客”事件披露后，对雪乡的网络关注度反而越低，这可能是缘于冰雪旅游资源越丰裕的地方，网民对雪乡越熟悉，其在“雪乡宰客”事件发生后对雪乡的关注度反而越低。模型2未考虑经济发展水平、网民规模、冰雪旅游资源，仅考察空间距离对雪乡网络关注度的影响，回归结果显示:空间距离一次项的系数为正、二次项的系数为负，且都在1%的水平上显著，表明空间距离与雪乡网络关注度呈倒U型关系，这与前文的预期一致。模型3以中国31个省份为样本，加入本研究选取的所有解释变量后，发现模型1和模型2的结论在模型3中依然成立。模型4和模型5通过改变样本以验证结果的稳健性，其中，模型4剔除了网络关注度净值最大的广东，模型5剔除了网络关注度净值最小的西藏，结果发现，除变量系数大小有所变动以及空间距离一次项的显著性水平为5%外，各变量对雪乡网络关注度的影响并没有发生方向性的改变，模型1、模型2和模型3的结论在模型4和模型5中依然稳健。因此，经济发展水平和网民规模与雪乡网络关注度显著正相关，冰雪旅游资源与雪乡网络关注度显著负相关，空间距离与雪乡网络关注度呈倒U型关系。