2020年10月30日下午，我院在线上举办2020年第14期CTA学术沙龙，主题为“我国自驾游市场季节性的特征研究”。沙龙由我院规划与休闲所副研究员李雪博士主讲，规划与休闲所所长吴丰林博士主持。我院昆明分院暨云南省旅游规划研究院副院长蒙睿博士、西安慧程天下旅游发展股份有限公司执行董事杨林应邀作为嘉宾对话研讨，我院部分研究人员和博士后参加了此次沙龙。
精彩再现
李雪（主讲人）：
一、疫情防控常态化宏观背景下迅速复苏的自驾游市场
近年来，我国自驾游市场发展迅速，市场规模不断扩大。根据2020年发布的《中国自驾游发展报告》，2018年底我国自驾车游客达到35亿人次，占国内旅游总人次的63.1%，人均出游时间3.6天。2020年突发的疫情对旅游业发展产生了严重影响，但自驾游因其具备小聚集、大空间、闭环消费、体验自由的特征，迅速成为后疫情时期人民群众旅游消费需求释放的重要方式。据2020年3月份中国旅游研究院（文化和旅游部数据中心）和携程旅游大数据联合实验室发布的《疫情后旅游意愿调查报告》显示，选择自驾游方式的受访者占比高达到41%，表明自驾游作为中短途旅游的主导形式必将率先成为疫后迅速振兴的旅游业态之一。在2020年的清明节、劳动节、端午节以及中秋国庆期间，自驾游的快速复苏也说明了这一点。马蜂窝大数据显示，在清明节前一周，北京、上海、广州周边的自驾游关键词搜索分别环比上涨85.7%、51.2%、132.8%。“五一”假日期间，中国旅游研究院（文化和旅游部数据中心）的调查数据显示，自驾出游的游客比例达到64.1%。小红书发布的报告显示，端午节期间用户的露营意愿翻了近三倍，自驾游意愿增长了近50%；在中秋、国庆双节期间，周边自驾游更是游客的首选。马蜂窝数据显示，国庆自驾游搜索环比上升153%。根据中国旅游研究院（文化和旅游部数据中心）的专项调查，国庆期间全国高速公路日平均车流量4860.8万辆，恢复至去年同期的94.5%。这些都反映了在疫情防控常态化的宏观背景下，自驾游市场已驶入了复苏的快车道。
从自驾游市场的属性特征来看，女性在自驾游出游决策方面占主导地位，而男性更多是充当驾驶员的角色。在自驾游的消费群体中，80后、90后仍然是主力。从出游类型来看，多为亲子家庭游；据调查自驾游已婚群体达到86.2%，其中有孩子的占比达到90%。从出行半径与出行时间来看，中国旅游研究院（文化和旅游部数据中心）对各省份和主要城市进行的自驾游测算结果显示，2018年全国自驾游的平均出游半径为259.6公里，全国平均出游时间21小时。车轮研究院和途牛联合发布的报告指出，60%以上的自驾游定单为1—4天的短途自驾，可见自驾过夜旅游模式成为众多游客的选择。
总体来看，不管是疫情前还是疫情防控常态化的当前，自驾游市场都呈现出日益活跃的发展潜力。但作为旅游业的重要组成部分，自驾游具备旅游业的一些基本规律性特征。我们知道季节性是旅游业的基本特征之一，也是旅游业面临的最难解决的问题之一。已经有很多研究都表明，旅游供需的季节性波动会给旅游地的社会、经济、生态等子系统以及旅游者自身的游览效应带来很多消极影响。与旅游行业的其它业态相比，自驾车旅游同样存在季节性特点，下面进一步对我国自驾游市场的季节性特征进行探讨分析。
二、我国自驾游（跨市）市场的季节性特征
考虑到我国人口众多，地域辽阔，各地自然条件与经济社会文化差异显著这一客观特征，以我国31个省级行政单元的自驾游市场为研究对象，从宏观视角对自驾游市场季节性波动的时空特征与地域差异进行研究。选取2017—2019年我国31个省份的自驾游跨市月度出行人次来进行研究，数据主要来源于中国旅游大数据APP。具体为，中国旅游研究院（文化和旅游部数据中心）与中国电信大数据联合实验室，基于手机位置数据，对特定时间、特定区域自驾游（跨市）出行人次进行统计测算：将离开工作和生活惯常环境超过10公里并6小时等条件作为对游客的限定，进而根据手机信令的活跃范围、瞬时与平均速度等条件获取游客离开所在市的出行样本。本研究得出的结论也都是针对自驾游（跨市）市场的。研究方法主要包括两部分，一是季节性模式测定与聚类分析方法；二是借鉴产销平衡运输问题的解决思路，构建线性规划模型，求解相对季节性指数，用于对季节性强度的判断。
（一）自驾游（跨市）出行规模及增速的地域差异
从地域上来看，人口规模、经济发展水平、交通基础设施、旅游资源等条件存在很多差异性，因此，自驾游发展情况有所差异。2019年自驾游（跨市）市场规模排名前十名的城市为：成都、西安、上海、广州、苏州、南宁、南京、深圳、北京、武汉；排名前十名的省份：广东、江苏、四川、湖北、湖南、广西、安徽、陕西、河南、浙江，这十个省份占全国自驾游跨市市场总人次的比重达到60.25%。研究发现，75%左右的省份出游人次与人口规模呈现出比较明显的正相关，人口较多的省份自驾游市场规模较大，而人口较少的地区相对出行人次少一些。
就人均出游次数来看，市场规模排名靠前的广东、江苏、四川这三个省份呈现出相对较高的出游需求，尤其江苏，人均出行人次位居全国第三位，广东和四川也都位于前12位。对于宁夏、青海、海南等自驾游游客规模较少的地区，则呈现相反的现象，2019年这三个省份自驾游出游总人数较少，人均出游次数分别位居全国第一、第二、第五位，远高于全国的平均水平。
从全国来看，2017—2019年，各省份的自驾游出行人次经历了不同程度的增长，但增速区域差异比较显著，广西、吉林、西藏年均增长速度超过60%，云南、山东、四川、辽宁等地的自驾游出游人次实现了大幅增加，年均增速在54%以上；而黑龙江、上海、湖南这些省份的自驾游市场增速相对较缓一些。
（二）自驾游（跨市）出行季节性特征
运用构建的单指标面板数据聚类方法，对31个省份季节性因子进行聚类分析。结果表明，我国自驾游市场存在单峰、双峰和多峰型等季节性模式，同一类型内部的省份季节性曲线形态存在较高相似性，而与其他分类存在明显差异性，且异同点主要体现在季节性峰值强度、出现的时间范围及其波动情况。从地域分布来看，各类型省份具有相对较强的地理集中性，在空间上呈现“小集中、弱分散”的宏观特征。从地域差异来看，沿海或长江流域地区每年会在6-8月出现一个“盆地型”的波动特点，而其又存在上升型盆地、下降型盆地和波动型盆地等不同的形态；在经济越发达、流动人口越多的省份，1-2月季节性因子的下降趋势越为明显；西藏自驾游出行呈现高频率的波动性，一定程度上反映了其常住人口较少，出游倾向的细微变化便会带来自驾游市场季节性的波动。这些空间依赖性与异质性，表明自驾游需求既与气候、道路状况等因素相关，同时也会甚至更多程度上受制度、社会文化、经济社会及旅游发展阶段等因素的影响。
运用构建的相对季节性指数对各种类型之间、单一类型之内不同省份的对比分析表明，自驾游季节性强度取决于平抑季节性所需转移的季节性因子量及其月度分布情况。对于具有相似季节性分布形态的省份，所需转移的季节性因子量越大，季节性程度越强；对于具有相近季节性因子转移量的省份，转移量月度分布越集中，季节性水平越高；而对于具有较大季节性因子转移量的省份，转移量的月度分布差异对季节性强度的影响要高于转移量差异本身产生的影响。从季节性强度的省际差异来看，全国大致呈现由沿海向内陆、由南部向北部区域依次递减的空间变化特征。此外，对比相对季节性指数与基尼系数、泰尔指数对季节性强度的判断，发现季节性因子月度分布的集聚或分散程度会进一步强化或弱化季节性水平。季节性波动的月度顺序结构，是度量季节性水平不可忽视的关键要素。
以上是对我国自驾游（跨市）市场季节性特征进行研究的主要内容，总体上还是从季节性的模式与强度两方面对我国自驾游市场季节性特征的差异进行研究，并通过实证进一步证实了月度分布顺序对季节性强度判断的重要性。但受研究数据、时间跨度比较短等因素的制约，没有对自驾游季节性特征的动态趋势进行研究，也没有对自驾游季节性时空差异的影响因素或者原因进行深入剖析，这些都是接下来需要进一步研究与完善的。
嘉宾观点
蒙睿：
今天的演讲题目我觉得非常有价值，特别对自驾游产业的发展非常有价值因为自驾游季节性是一直存在的。从自然的季节性来讲，目的地产品本身是有季节性的，客源市场出游的需求季节性和旅游目的地产品的供给季节性之间的耦合关系的研究，可以指导市场供给和产品需求达成匹配。在自驾游研究中蕴含着一个比较重要的问题，即安全问题，安全是自驾游出行的第一要义。通过对供需季节性的耦合研究，能够指导市场供给方做信息预警。当自驾游客进入到某个省份的时候，从信息友好的角度提前发出信息预警或者提供信息查询。在游览的过程中，提前做好针对季节性的道路救援、安全救护的措施，能够让游客在游览过程中更加安全。同时，也能让旅游目的地、旅游管理部门针对可能出现的安全事件做预警预案，出现问题之后按照预案进行救援，以维护游客的安全、旅游目的地的形象。在将来的研究中，这两者的耦合关系大有文章可做，且具有很好的实践价值。
杨林：
近年来，自驾车的发展带动乡村旅游扶贫、全域旅游和以前非景区的地方。就季节性问题而言，整体的季节性具有轮廓性。3月份旅游开始复苏，一直到10月份左右，基本上都可以达到相对好的自驾出游人次。某个区域属于淡季或者旺季，一方面，源于季节气候；另一方面，源于旅游属性或者旅游元素。比如西安一年四季没有淡季。但是从北方的角度来讲，入秋以后北方就会进入淡季，但西安的很多旅游元素在于文化，不在于自然风光。还有一些东北的地方，雪乡、长白山、漠河因地制宜发展冬季旅游，原本在冬天是淡季，但现在反而是旺季。但是像内蒙古、新疆、西藏，进入冬季以后游客流量包括自驾车在内下降的非常快，主要原因像内蒙古以草原和沙漠为主，冬季的时候没有什么景观可以看。西藏冬季的时候虽然也有雪景，但路况不太好走，也是淡季。虽然有一些地方开始修高速了，一般自驾车的话还是会走318国道。淡旺季与一个地域区域性的旅游属性也相关，有些是自然景观，有些是人文景观，稍有区别。
自驾车核心数据挖掘的数据点还是不足的。未来要抓取到新的很精准而且是大规模的数据，要借鉴物联网的技术，布设到景区以及民宿跟自驾车相关的产物，现在定性叫做智能水电桩项目。我们创新性加入了车牌捕捉系统，实时监测倒进停车位的车牌，在面积铺设够大的情况下，就可以监测到自驾车客流从哪儿来的，行驶轨迹去了哪些地方，未来会有更精准的数据。
吴丰林：
自驾游是一个自组织的旅游类型，有别于大众旅游。自组织的旅游可以是普通的散客，但有相当一部分的普通散客只是在家和目的地之间选择了其它的交通方式。而自驾游客是自组织旅游当中的特殊群体，他们从家出发到目的地，沿途就是在体验。自驾游行驶开车的过程就是一种旅游体验，欣赏沿途的风景，感受旅途中的快乐。因此，自驾游的目的地未必是封闭的景区。在保证自驾旅游安全性的基础之上，要通过设计符合其需要的产品、服务，来提高沿途自驾的舒适型、体验性和获得感。
自驾游市场在蓬勃发展，同时也存在一些问题。为了更好地服务这一市场客群，仍需要深入地挖掘真实的数据、细分的数据，而不仅仅给出整体的规模，要深入剖析不同自驾游细分市场的具体特征。自驾游有非常广阔的发展前景，已经受到多方关注。如中国公路学会也已关注到该市场，中国公路学会旅游交通专业委员会的某次议题上，与会者就探讨高速公路服务区进行旅游化改造的问题。从侧面可以看出，这个市场是值得我们去深入研究的。